基于大数据的旅游企业融合创新研究

陈国宏，索柏民

（沈阳师范大学 管理学院，辽宁 沈阳 110034）

基于大数据的旅游企业融合创新研究

陈国宏，索柏民

（沈阳师范大学 管理学院，辽宁 沈阳 110034）

大数据影响着旅游企业产品和服务方面的融合创新，特别是在融合创新成为企业竞争优势来源的今天，旅游企业迫切需要具有启发性和导向性的研究成果。大数据时代旅游企业融合创新的影响因素主要有：旅游企业的大数据挖掘分析、旅游企业的发展战略、旅游企业的融合创新资源与能力。旅游企业应以大数据为依托，构建旅游大数据分析体系、注重大数据的整合与估值、探索旅游企业内涵和外延新模式。

大数据；旅游企业；融合创新

一、文献综述

人们对于大数据的认识最早来自于Peter（1960）提出的数据科学，Toffler（1980）在“第三次浪潮”中指出大数据时代的到来，随之学者Bill（1990）提出“海量数据”的概念。进入21世纪，大数据得到各界更多的关注，2008年以来，《Nature》《Science》《计算机学报》等对大数据进行了介绍[1-3]。麦肯锡在研究报告中指出，大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产要素；James、Michael预言海量数据的运用将预示着新一轮生产率增长和消费者盈余浪潮的到来[4]；Brown研究指出大数据带来改变游戏规则的巨大影响[5]；Johnson指出大数据将对国家治理模式、企业决策、组织和业务流程等产生巨大的影响[6]；Christina断言大数据具有对现今商业模式进行创造性破坏的潜能。大数据的发展过程反映了人们对大数据孜孜不倦的探索过程[7]。

国外融合创新研究最早的Rosenberg提出，当相似的技术应用于不同产业时便产生了融合创新[8]；随之，Nelson、Winter创立了企业演化理论[9]；Greenstein将融合创新分为替代型、互补性以及结合型[10]；Miller、Morris研究指出发达国家的企业核心特征是融合创新[11]；Stieglitz提出技术替代与互补融合；Morgan提出内部和外部技术融合模式[13]。国内学者也进行了深入研究，孟庆伟、扈春香认为融合创新是企业通过引进获得外部较为先进的技术和经验，消化吸收和再创造，使企业内外技术及其相关因素相互整合的过程[14]；厉无畏、王振提出高新技术渗透、产业间延伸和产业内部整合是融合创新的过程[15]；李平等认为企业通过融合不同技术领域或产业领域的技术，以开发新产品、新技术、新系统的过程称为融合创新[16]。

大数据与融合创新对旅游企业需求和供给带来了巨大的影响。Fesenmaier研究认为大数据通过互联网帮助旅游企业使用范围广泛的宣传活动以补充线下推广活动的不足[17]；徐红和范清指出创新是旅游产业融合的外在动力[18]；麻学锋等提出融合是将旅游企业积极引进其他产业的相关技术或者部分产业以技术优势而融入旅游企业[19]；杨彦锋认为大数据已成为旅游产业融合与新业态产生的主要驱动因素[20]；高凌江等也认为技术创新为旅游企业带来了体制、经营管理和产品市场创新，最终改变旅游企业的发展方式[21]。

从实际情况看，尽管专家与学者为大数据和融合创新提出了以上甚至更多的定义，描绘了现象、概念以及所引起的产业融合等方面图景，但已有的研

究更偏重于宏观定性研究，微观定量研究相对较少，缺少揭示大数据对融合创新的内涵研究。很多旅游企业对大数据还停留在抽象理论的探讨和推理，缺乏实际可操作性；或局限于对个案的具体分析，缺乏系统理论研究，以致此方面“稀少”的研究成果在指导旅游企业产品和服务融合创新实践中的作用极其有限。对于大数据究竟如何影响旅游企业产品和服务方面的融合创新，特别是在融合创新成为企业竞争优势来源的今天，旅游企业迫切需要具有启发性和导向性的研究成果。纷繁复杂的基于大数据旅游企业产品和服务融合创新现象背后必然隐藏着某种规律性，对此追根溯源，将是一个具有重要意义的研究问题。

二、基于大数据的旅游企业融合创新的影响因素

旅游企业融合创新的本质就是在大数据的前提下，通过对旅游企业的创新要素、资源与生产条件和生产要素的重新组合，建立一种新型的生产函数关系，实现旅游企业在产品设计、流程再造、价值取向、制度改革以及商业模式等领域的创新。研究融合创新的影响因素，对增强旅游企业竞争力具有重要指导意义。研究认为旅游企业融合创新策略的选择主要受以下因素的影响：旅游企业的大数据挖掘分析、旅游企业的发展战略、旅游企业的融合创新资源与能力等。

（一）旅游企业的大数据挖掘分析

近几年，消费者通过互联网选择旅游线路、出行方式、居住地点等呈现阶梯式增长。据中国互联网络信息中心截至2015年6月底统计，在网上预订各种旅行方式的消费者规模达到2.09亿，占网民比例为31.7%。如何挖掘分析这些消费者行为产生的大数据，从而直接指引旅游企业的经营决策，具有重要的意义。

大数据的采集和分析对于旅游企业在经营过程中产品的设计、渠道选择、价格的制定、促销策略的选择等每一项工作都密切相关。旅游企业选择和收集目标数据，从消费者的需求、关注消费者的消费热点、具体旅游项目的消费和对消费行为后反馈等几个方面接收数据并进行分析，进一步归纳分析消费者的行为，以明确企业的潜在客户群体，结合自身实际，设计开发旅游产品，选择最有力的营销方式，开展市场经营活动。

比如，高铁建设经过一个城市，建立起了快捷的交通方式，而临近的城市没有与高铁线路连接上，旅游者客流会对两座城市产生不同的影响。我们运用空间计量经济学的方法来研究检索数据发现，高铁的建设会带来空间溢出效应。这里的空间溢出效应是指一个地方的社会经济活动对该地方之外的邻近地方产生的影响。如果是正溢出，可能是高铁方便了长途交通，带来了长途旅游的旅游者；如果是负溢出，则说明不同城市的旅游者客流存在竞争关系。作为旅游企业要及时分析、发现并制定出能满足这种正负溢出所带来的旅游者客流变化的企业营销策略，顺应市场竞争，适应旅游者客流变化所带来的市场影响。

（二）旅游企业的发展战略

随着大数据处理技术的日益成熟和完善，旅游企业的发展战略就应更好的适应大数据的思维与变革。携程、同程、票管家等旅游行业的大中型企业已经或正在创新商业模式，开始尝试大数据收集和智慧旅游的开发，重构旅游产业。大数据时代下，旅游企业分析消费者的样本即是总体，非常客观准确。同时，旅游企业通过大数据分析来支持企业制定发展战略时，可以创新性的开发和利用大数据分析，挖掘旅游数据的价值，适应变革的时代。

在制定发展战略过程中，一方面旅游企业对旅游行业消费者档案数据挖掘分析的重点是旅游者的关注度、需求度、关联度、消费度和反馈度，企业通过数据积累和挖掘，有助于分析判断旅游者的消费行为和价值取向；另一方面，旅游企业在营销过程中，采取与大数据挖掘相对应的引起注意、产生兴趣、主动收缩、采取行动和进行分享策略，以大数据分析指导旅游企业的经营战略，可以更好地服务旅游消费者，扩大市场份额。

（三）旅游企业的融合创新资源与能力

市场旅游者的信息数据是融合创新的重要资源。对于旅游企业如何利用好这些资源，发挥企业的潜能，融合创新出有利于企业决策的信息资源，成为新的挑战。旅游企业在对数据结果的整理与分析中，可以发觉旅游市场的信息、预测旅游市场的动态变化趋势，旅游者的喜好和空间分布流向，以利于旅游企业与本行业和相近的上下游行业进行要素的重新组合与整合，以建立一种新型的生产函数关系。特别是大数据可以从历史和跨界的视角提供全面的数据，充分运用数据平台，发挥数据的价值优势，扩大旅游市场，提升旅游业的产业化服务品质。通过分析旅游者的消费行为和心理，对未来旅游的预期，设计和提供相应的产品和服务。

与传统的旅游企业数据分析和管理相比较，大数据分析更加侧重于对旅游企业外部数据的延伸，对旅游市场总体趋势的了解、分析和预测。对旅游企业信息系统建立、数据的处理能力、管理模式等具有积极效能。同时，孤立的数据价值要远远小于广泛连接的数据价值；数据的融合价值，要远远大于种类单一的数据价值。旅游企业面对社会各部门数据的信息孤岛，如何实现大数据的共享以及海量数据的挖掘分析需要企业有足够的财力聘请到专业人士，以

获取信息化服务，这些必将促进旅游企业内外机制运行与管理能力的提升。

三、旅游企业融合创新的策略

（一）构建旅游大数据分析体系

大数据时代的到来，打破了传统产业价值链的平衡。在传统旅游业的发展过程中，旅游企业在上游产品、服务供应商和下游旅游消费者之间发挥着重要的、不可替代的作用和价值。然而，互联网和大数据时代的到来，使上游供应商和下游终端的旅游消费者积累了丰富的经验，迅速成长、成熟，旅游业上下游之间距离变短，产业链发生了重新构建，旅游企业之间必须加强横向合作，共同构建旅游大数据分析体系。

1.旅游宏观环境

首先，对旅游的外部环境数据收集与分析，可以从宏观经济、区域发展、旅游消费模式和旅游竞争力等方面构建外部环境分析体系；其次，对地区交通方式的便捷性做比较分析，比如交通方式的可选择性：航空、铁路、水路、公路等的选择；再次，从区域的旅游特色、气候环境资源等旅游资源进行量化分析，明晰优势所在；最后，从客源市场进行探析，核心客源的市场状况，潜在客源市场状况，区域竞争情况分析，共同构建旅游宏观环境大数据分析体系。

2.区域旅游市场的细分

区域旅游市场的细分可以从两个方面进行。基于旅游者属性状况的市场细分，比如对旅游者的年龄、性别、学历层次、职业、收入情况等属性进行归类，再具体做量化分析；基于旅游者行为特征的市场细分，比如对旅游信息搜集方式的选择、关注景区的重点、逗留的时间、关联的景区、出游的动机等要素进行系统分析。

3.旅游市场的监管系统

区域旅游市场旅游者流量的监控与预警，包括对旅游者关注的热点景区、搜索的热点、旅游者流量的预测、热点景区分布等；旅游舆情的监督管理，主要包括旅游者对景区的口碑评价、旅游者情绪的波动、正负的反馈、舆情的预警机制等。

（二）大数据的整合与估值

1.大数据的整合

对不同行业大数据进行整合，开展相关分析，可以促进旅游产业的跨界发展，加快融合创新的步伐。旅游企业与本行业外的企业实现信息资源共享，深度分析挖掘市场信息，掌握旅游者的消费模式与偏好，预测市场的发展趋势。

例如，房地产开发销售的数据与当地旅游市场的数据整合，分析新增住户的旅游需求与偏好，设计旅游产品，实现产品开发和市场开发。区域高校每年招生和毕业学生的数据与旅游者的数据整合，分析区域大学生旅游细分市场的趋势与动向，为旅游企业的市场营销提供指导等。APP的出现，实现电信业与旅游业的大数据跨界整合，可以准确定位旅游者的流向、了解偏好、预测趋势，提供服务。

各级政府职能部门因其在市场经济中的重要角色，拥有大量不同行业、不同层面、不同时期、客观详实的数据信息资源，蕴藏着巨大的价值，但对于数据的利用效率还有很大的提升空间。旅游企业如果能够定期和适当地获取这些数据，并实现对这些数据的整合分析，必将为旅游业的拓展和发展带来深远影响。目前，美国、法国、澳大利亚等国家已经先后出台政策和管理规定，允许企业进入政府公开信息库，搜索、挖掘和利用有价值的信息，服务社会各界。

2.大数据的估值

硅谷技术专家蒂姆奥莱利曾经说过：“数据是一个平台”。大数据是创新产品和创新商业模式的重要基石，大数据正在构建新的商业模式。旅游企业以大数据为依托，把大数据作为企业的资本，利用大数据的分析预测，创新旅游企业的运营模式，为旅游企业打造新的利润增长点。与原有的企业估值不同之处在于，现在企业所拥有的数据信息即为企业的资源、资本，可以进行市场化估值，有经济学家已提出把企业的大数据纳入企业无形资产的范畴。

大数据的商业价值主要有以下两个方面，一方面是大数据分析可以帮助旅游企业降低成本，提升生产效率，创造价值；另一方面是大数据分析可以更客观、准确地进行旅游市场的细分与定位，帮助旅游企业更好地设计产品，满足消费者需求，提升旅游企业的核心竞争力，创造更大价值。

（三）建构旅游企业融合创新体系

大数据为依托，构建的新型旅游企业在内涵和外延上形成了新的模式。在内涵上，旅游企业已经发生质的变化。从传统的组织旅游者和联系上下游相关产业为主，转化为通过不同行业大数据的融合分析，预测旅游者的趋势，并设计旅游产品。旅游企业自身也转变为旅游市场大数据的供给者和需求者。在外延上，互联网时代大量线上平台旅游企业的出现和开通，如携程网、途牛网等，扩展了原有对旅游企业的理解，新型旅游企业更加注重运用大数据分析，挖掘旅游者的需求，以为旅游者提供更好的服务。

同时，旅游业本身是一个无边界的产业，以大数据为平台，可实现旅游企业多方位、多层次、多方式的融合发展。“互联网+”的思维方式，促进了旅游企业形成跨界思维，与其他行业相互间的数据融合创新。通过打造大数据产业融合创新，发挥旅游企业融

合创新主体作用，为相关产业和领域发展提供支持，拓展旅游企业发展的新空间，形成新的旅游业态，提升旅游企业发展水平和综合价值。

四、结语

随着大数据研究的日益深入，大数据的价值地位更加凸显，逐步应用到社会经济生活各个领域。探索基于大数据的旅游企业融合创新，是旅游产业的重大机遇和挑战，有利于促进我国旅游产业升级。旅游企业以研究开发、合作共赢的思路，充分运用大数据的流动性和可获得性，深入挖掘数据价值，就一定会发现和创造出旅游企业融合创新发展的新机遇，收获大数据带来的硕果。

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Integration and Innovation of Tourism Enterprises based on Big Data

Chen Guohong,Suo Baimin
（College of Management,Shenyang Normal University,Shenyang Liaoning110034）

Big data affects the integration of innovative products and services of tourist enterprises.Tourism enterprises are in urgent need of integration innovation as it becomes the source of competitive advantage.In the era of big data,integration innovation in tourist enterprise can impacted from several factors:large data mining analysis, strategy of tourist development,integration of innovative resources and capabilities,etc.Tourism enterprises should leverage big data to build a large data analysis system,focusing on integration of large data and valuation and exploring internal and external models of tourism enterprises.

big data;tourism enterprises;integration and innovation

F592.6

A

1674-5450（2016）06-0081-04

【责任编辑：李 菁 责任校对：杨抱朴】

2016－08－05

辽宁经济社会发展立项课题（2017LsLktjd-060）

陈国宏，男，辽宁沈阳人，沈阳师范大学副教授，管理学博士，主要从事旅游产业研究；索柏民，男，辽宁阜新人，沈阳师范大学教授，管理学博士，主要从事政府知识管理研究。