4⽉6⽇，中国旅游研究院(⽂化和旅游部数据中⼼) 季度成果发布会在线召开。中国旅游研究院(⽂化和旅游部数据中⼼)和中国电信旅游⼤数据联合实验室发布了“2022年第⼀季度旅游客流数据”报告，曾甜博⼠代表课题组进⾏汇报。报告主要分析了2022年第⼀季度旅游客流数据的市场格局、市场恢复情况、游客流向和趋势预测[i]，报告发现：⼀季度，⼀线城市（如北京、上海、⼴州）和省会城市（如成都、郑州、重庆、武汉、合肥、南京、昆明、贵阳、西安、杭州等）在全国总游客量中的占⽐优势明显，⽽冰雪旅游城市（如乌鲁⽊齐、哈尔滨、长春、沈阳）的区域占⽐优势明显，⼀线城市和省会城市的周边城市正在成为重要的客源市场，地级市跨省、跨市出游的平均恢复率好于流⼊游客的平均恢复率，省内出游和流⼊的恢复率好于跨省出游和流⼊的恢复率。预计五⽉旅游客流将达到上半年的最⾼值，⿊龙江、吉林省、辽宁、上海的周边省份以及河南、重庆、⼴州等旅游⽬的地仍要加强疫情防控。 ⼀、市场格局
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以⼀线城市和省会城市的周边城市正在成为重要的客源市场。2022年第⼀季度地级市流⼊游客量占⽐的分布特征呈现为：以⼀线城市和部分省份城市为中⼼的城市以及季节性旅游热门城市游客占⽐⾼，其中⼀线城市（如北京、上海、⼴州）和省会城市（如成都、郑州、重庆、武汉、合肥、南京、昆明、贵阳、西安、杭州等）占⽐优势明显，⽽冰雪旅游州）和省会城市（如成都、郑州、重庆、武汉、合肥、南京、昆明、贵阳、西安、杭州等）占⽐优势明显
城市（如乌鲁⽊齐、哈尔滨、长春、沈阳）的占⽐区域优势明显（图1）。2022年第⼀季度重要地级市客源市场主要分布在华北五省（北京、天津、河北、⼭东、河南）、长三⾓地区（上海、浙江、江苏）、东南沿海城市和西南省会城市（成都、重庆、昆明、贵阳）。相较于流⼊游客量占⽐，⼀线城市和省会城市的流出游客量占⽐优势不太明显，围绕这些城市的周边城市
⽉份的游客流量分布更集中。成都、重庆、武汉、合肥作为主要⽬的地流⼊受春节假期影响，2⽉份的游客流量分布更集中。
放血槽正在成为重要的客源市场。受春节假期影响，
游客量占⽐优势明显，⽽成都、上海、深圳、⼴州、北京作为重要客源地表现突出（图2）。
图1. 2022年第⼀季度地级市流⼊和流出游客量占⽐分布图
筋膜放进B里面图2.2022年2⽉地级市流⼊和流出游客量占⽐分布图
图3. 2022年第⼀季度地级市旅游热度图
2022年⼀季度地级市旅游热度由⾼到低排序的前⼗位依次是深圳、上海、厦门、⼴州、海⼝、南京、郑州、佛⼭、武汉、北京
汉、北京（图3）。2⽉份热度⾼的城市还有西安、成都、贵阳、合肥、⽆锡、⾃贡。受春节假期影响，2⽉游客驻留时长要⾼于1⽉和3⽉，驻留半径变化不⼤。2022年第⼀季度外地游客平均驻留时长为60⼩时，本地游客平均驻留时长低于45⼩时，外地游客平均出游半径为519公⾥，本地游客平均出
游半径低于351公⾥（图4）。
图4. 游客平均驻留时长和驻留半径
⼀季度全国地级市本地游客占⽐平均为44%，外地游客占⽐平均为56%。其中本地游客占⽐⾼的城市主要分布在胡焕庸线附近，外地游客占⽐⾼的地级市主要分布于西北和东南地区（图5）。对于流⼊游客量相当的⽬的地城市，本地游客占⽐越多说明本地市场越活跃。但本地游客占⽐⾼有可能是外来
游客数量少，⽐如齐齐哈尔、⾚峰、邯郸、宝鸡等地，⽽流⼊游客量在全国占⽐较⾼的城市，如重庆、天津、哈尔滨、桂林、长春、张家⼝、成都等，其本地游客占⽐⾼说明本地旅游市场活本地游客和外地游客占⽐从侧⾯反映了疫情对游客⾏为的影响，疫情期间游客更倾向于选择⼈⼝密度较低和距离跃。本地游客和外地游客占⽐从侧⾯反映了疫情对游客⾏为的影响，疫情期间游客更倾向于选择⼈⼝密度较低和距离较近的⽬的地。西北地区⼈⼝密度低，本地客源市场⼩，疫情期间吸引了较多的东中部地区的游客，导致外地游客占⽐升
室内导航技术较近的⽬的地。
⾼；⽽东南地区城市之间距离较⼩，易吸引相邻地级市的游客。
图5. 2022年第⼀季度地级市本地游客和外地游客占⽐
⼆、恢复情况
⼀季度地级市跨市出游的恢复率好于流⼊游客的恢复率，游客出游的空间范围更分散。与2019年相⽐，2022年第⼀季度⼀季度地级市跨市出游的恢复率好于流⼊游客的恢复率，游客出游的空间范围更分散。
地级市跨市出游恢复率平均为49%。⼀季度流⼊游客恢复率总体偏低，80%以上的地级市恢复率低于50%，全国平均恢复率在30%左右。恢复最好的是新疆和西藏的部分地区，吉林、四川和⽢肃有少量城市恢复⾄2019年同期的50%-75%（图6）。与2021年同期相⽐，全国⼤部分地级市为负增长。
图6. 2022年第⼀季度外地游客恢复情况
图7. 2022年第⼀季度地级市跨省流⼊和流出恢复率
制吴茱萸⼀季度地级市跨省游的出游恢复率也要好于流⼊游客的恢复率，地级市省内流⼊和出游的恢复率好于跨省流⼊和出游的恢复率。2022年第⼀季度地级市跨省出游平均恢复率为31%，省内出游平均恢复率为38%，地级市省外流⼊游客平均恢复率为26%，省内流⼊平均恢复率为35%（图7）。
三、游客流向
⼀季度到达⽬的地的客源主要来⾃全国性重要客源地和周边地级市。重点分析上海、厦门、深圳三个⾼热度城市和热门冰⼀季度到达⽬的地的客源主要来⾃全国性重要客源地和周边地级市。
雪旅游城市的主要客源分布以及疫情⾼风险城市的流⼊流出特征。作为第⼀季度的三个最⾼热度城市，上海、厦门、深圳的客源分布有相似之处，北京是三个城市的重要客源地，河南是上海和深圳的重要客源地，其它客源地随着距离增加⽐例逐渐降低（图8）。
图8. ⾼热度和冰雪旅游热门城市主要客源分布图
北京、天津、青岛、上海是重要的冰雪旅游客源地。⼀季度的冰雪旅游热门城市中，乌鲁⽊齐在空间上的吸引⼒相对更
北京、天津、青岛、上海是重要的冰雪旅游客源地。
强，客源辐射范围更⼴，其主要客源市场从中西部延伸到华北地区，在北京、天津、青岛和上海与东北冰雪旅游的主要客源市场重合（图9）。
⽬前疫情新增病例⼈数最多的⾼风险城市是上海、长春、吉林，四⽉份，这三个城市客源输出的主要旅游⽬的地要加强疫情防控，包括⿊龙江、吉林省、辽宁、上海周边省份以及河南、重庆、⼴州等地（图9）。
强疫情防控，包括⿊龙江、吉林省、辽宁、上海周边省份以及河南、重庆、⼴州等地
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图9. 中⾼风险城市客流空间分布图
四、趋势预测
与历史的变化趋势相⽐，2022年第⼀季度地级市流⼊量的⽉度变化趋势和2019年的⽉度变化趋势相关性更好。从2019年第⼆季度的⽉度变化趋势来看，4⽉流⼊量将继续减少，随着五⼀假期的到来，5⽉游客量到达⼀个较⾼值，6⽉的游客量回落（图10）。结合2022年3⽉份的实际情况，在在3⽉中下旬全国多地有新增病例，4⽉的游客出游将会受到影响，可能呈现下降趋势，5⽉游客量增加的幅度，取决于多地疫情是否可以得到有效控制。
图10. 1-6⽉地级市游客流量变化图
注释：
[i]指标说明：报告采⽤地级市流⼊游客量占⽐、流出游客量占⽐、旅游热度、本地和外地游客占⽐、游客驻留时长、出游半径、市场恢复率等指标开展分析。流⼊游客量占⽐是⽬的地城市流⼊的游客量占全国总流⼊游客量的⽐例，反映了⽬的地城市的受欢迎程度。流出游客量占⽐是客源地城市流出的游客量占全国总流出游客量的⽐例，反映了客源城市在全国客源市场的重要性。旅游热度是游客量与地级市⾯积的⽐值，表⽰单位⾯积的游客⼈数，热度越⾼则游客越密集，疫情就越有可能传播。本地游客和外地游客占⽐反映的是⽬的地城市的客源市场结构。市场恢复率是2022年第⼀季度相对于2019年的同期恢复率。
来源 |中国旅游研究院（⽂化和旅游部数据中⼼）
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