基于旅行費用法的九寨溝旅游資源游憩價值評估

董雪旺，張 捷，蔡永壽，盧韶婧

(1.浙江工商大學 旅游與城市管理學院，杭州 310018;2.南京大學國土資源與旅游學系，南京 210093;3.九寨溝管理局，四川九寨溝 623402)

0 引言

旅游資源是旅游業發展的物質投入。旅游資源的調查、分類與評價已經成為旅游開發中的基本內容，而其價值核算卻鮮有涉及，原因在于旅游資源大多屬于公共物品，其價值難以確定。由于未能將旅游資源的價值納入到旅游業的成本核算體系中，造成旅游業成本的低估和利潤的虛高，從而產生了“旅游業是一個低投入、高產出的勞動密集型產業”的錯誤認識。如果在旅游經濟活動的成本－收益分析中充分考慮旅游資源價值，就會發現旅游業實際上是高投入、高產出的資源密集型或環境密集型產業［1］。隨著綠色GDP核算體系的推廣，對旅游業產業性質的認識有必要進一步澄清。而這一切，都要以旅游資源價值的科學估價為前提。

當前，學術界關于旅游資源價值的研究文獻日益增多，這些研究在方法上可以概括為兩大類［2］:1)顯示偏好法(revealed preference approach，RP)，包括旅行費用法(travel cost method，TCM)、享樂價格法(hedonic price method，HPM)等;2)自述偏好法(stated preference approach，SP)，包括條件價值法(contingent valuation method，CVM)、選擇實驗法(choice experiment，CE)、選擇模擬法(choice modeling，CM)等。本研究采用基于實際觀測數據的旅行費用法(TCM)，對九寨溝世界自然遺產地的游憩價值進行評估，討論評估中可能出現的偏差，并探討評估結果的可靠性及有效性。

1 方法和數據

1.1 旅行費用法(TCM)

1.1.1 TCM的基本思想。理想情況下，估算旅游資源的需求曲線是測度人們對游憩活動的支付意愿最好的方法。基本的游憩需求函數為:

式中:Q為單位時間內目的地的到訪量;P為單次到訪的價格;X1，X2，…，Xn為其他解釋變量。然而，消費者一般并不清楚自己對公共物品的需求，也由于“搭便車”等機會主義傾向的存在，消費者會隱瞞自己對公共物品的偏好。因此，公共物品的需求曲線通常情況下難以直接估算，而通過觀察人們面對環境資源下的行為來間接估算就成為學術界努力的方向。

TCM最早由Hotelling提出［3］，在實踐中得到應用是由Clawson完成的［4］。TCM是一種顯示偏好法，是利用觀察到的經濟行為推論非市場價值。TCM建立在如下假設之上:當消費者從旅游目的地獲取的效用不小于其為之而付出的成本時，對目的地的旅游才會發生;最后一個邊際使用者獲得的消費者剩余為零。旅游產品價格P難以直接觀察到，可以用旅行費用C來替代。其他解釋變量包括收入I，距離D，替代性目的地的旅行費用Cd，社會經濟特征S(年齡、性別、教育程度)等。因此，一般的旅行費用模型可以表述為:

1.1.2 TCM的模型選擇。根據變量的定義方式，TCM可以分為集合旅行費用模型(aggregate travel cost model，ATCM)和個人旅行費用模型(individual travel cost model，ITCM)2 種類型。

ATCM模型使用跨區域的集合資料而不是個人游憩者的資料，包括適用于單目的地的分區旅行費用模型(zonal travel cost model，ZTCM)和適用于多目的地的引力旅行費用模型(gravity travel cost model，GTCM)。在ZTCM模型中，某旅游地的旅游者或休閑游憩者可以根據其客源地分為若干地區，然后將各客源區平均旅行費用及其他社會經濟變量作為自變量，各客源區對目的地的到訪率作為旅游需求函數的因變量，來求解旅游需求函數。ITCM模型使用每個個體的特定資料來估算游憩者的到訪量，分析單位是游憩者個人，到訪率是每個游憩者到該目的地的次數。用以處理多目的地旅行的享樂旅行費用模型(hedonic travel cost model，HTCM)以及隨機效用模型(random utility model，RUM)均屬于ITCM。

ZTCM假設一個客源區的所有個人的行為是相同的。由于這一假設不完全符合現實，因此一般認為ZTCM的精確性低于ITCM。不過，ITCM適用于那些吸引當地短途游客、重游率較高的目的地;而吸引長線游客的觀光型目的地，由于其因變量離散不足(重游率低)，則應采用ZTCM。由抽樣調查可知，九寨溝游客的重游率僅8.3%，91.7%的游客是初次到訪。因此，九寨溝的旅行費用模型不宜選用基于個人旅游次數的ITCM，而應選擇ZTCM。

1.1.3 TCM的基本步驟。TCM的操作程序是對到訪某一目的地的游客進行調查，詢問他們到此旅游的花費和頻率，據此可以建立起該目的地的旅游需求曲線，而該目的地的價值就等于需求曲線下方的面積。一般步驟為:①獲取某一目的地的真實到訪率的數據;②估算旅行和到訪的顯性和隱性費用;③得出該目的地的旅游需求曲線;④從需求曲線中得出該目的地的消費者剩余和游憩價值。

1.2 數據

數據主要來源于實地調查的第一手資料。研究小組于2009年5月5日至11日在九寨溝進行了抽樣調查。共發放問卷600份，回收問卷589份，其中有效問卷557份，有效回收率92.83%。

2 結果

2.1 劃分客源區并計算到訪率

2.1.1 劃分客源區。ZTCM劃分客源區的標準方法是同心圓法，但在實際工作中，出于資料獲取的需要，一般以行政區為單位進行劃分。采用省級行政區作為客源區的劃分單位，劃分為30個客源區(不含港澳臺，西藏自治區無樣本出現)。利用SPSS17.0，對各客源區的樣本進行頻數統計(表1)。

2.1.2 計算各客源區對九寨溝的到訪率。各客源區對九寨溝的到訪率等于該客源區每年到訪九寨溝的人數與該地區總人口或主要出游人群人口之比，即:

式中:Ri為客源區i對九寨溝的到訪率;Pi為客源區i的城鎮人口;Vi為客源區i對九寨溝的年到訪量;ni為調查樣本中第i個客源區的實際樣本數;N為樣本總數(557);V為各客源區對九寨溝的年到訪總量;k為客源區的個數。由此計算出各客源區對九寨溝的到訪率(表1)。

2.2 估算各客源區的旅行費用

2.2.1 估算各客源區的總旅行費用。旅行費用包括顯性和隱性兩部分。顯性費用是游客本次旅行而實際花費的所有費用，包括交通、食宿、門票、旅游紀念品、娛樂活動等費用。隱性費用是指時間的機會成本，包括旅行時間和游覽時間，而單位時間的機會成本采用工資率的1/3來計算。游客出游的總旅行費用可以表示為:

式中:Cm為游客到訪九寨溝等目的地的旅行費用;Co為旅行的顯性費用;Ct為時間的機會成本;Tr為交通費;Ac為食宿費;F為門票費;So為購物花費;En為娛樂花費;W為各客源區城鎮職工年平均工資;年工作時間按250 d×8 h/d計算;t和s分別表示旅行時間和游覽時間。游客的分客源區旅行費用見表1。

2.2.2 估算各客源區的單目的地旅行費用。通常，游客的一次出行往往不止一個目的地，對于九寨溝這種以長線游客為主的目的地來說尤其如此。因此需要將九寨溝的旅行費用從總旅行費用中剝離出來。具體方法是:①搜集各客源區各大旅行社含九寨溝的旅游線路及其報價，找出客源區的代表線路;② 計算九寨溝的門票價格在該線路組合的所有目的地的門票總和中的比重，以此作為九寨溝的剝離系數;③從旅游線路的總旅行費用中剝離出九寨溝的單目的地旅行費用。從調查結果來看，各客源區各大旅行社推出的線路組合有5種形式(表2)，相應的剝離結果見表2。結果顯示，30個客源區到訪九寨溝的總旅行費用(VT1)為387 010.74萬元。

2.3 九寨溝的旅游需求函數

2.3.1 變量的選取。根據一般需求理論，客源區對目的地的到訪率為二者之間的旅行費用、距離以及客源區的社會經濟變量的函數。據此，九寨溝的旅游需求函數可以初步表述為:

式中:因變量Ri為客源區i對九寨溝的到訪率，用客源區i的到訪量Vi與城鎮人口Pi之比來表示(人次/萬人);解釋變量Ci為客源區i到訪九寨溝的單目的地旅行費用;Ii為客源區i的經濟收入(人均GDP或城鎮居民可支配收入);Di為客源區i與九寨溝的距離(30個省份的省會城市到九寨溝的直線距離或鐵路、公路距離);Ei為客源區i的平均受教育程度(高中以上文化程度人口占客源區總人口的比重)。

運用SPSS 17.0中的相關分析和Stepwise剔除法，對上述變量進行篩選。結果顯示，收入、距離、受教育程度等變量均被剔除或難以通過檢驗。因此，九寨溝的旅游需求函數可以確定為:

表1 2009年九寨溝分客源區游客的到訪率及旅行費用Tab.1 Vasitation rates and travel costs from each origin zone to Jiuzhaigou in 2009

表2 九寨溝的多目的地組合及剝離系數Tab.2 The alternative combinations of Jiuzhaigou and its proportion of costs among multi-destination

2.3.2 函數關系式的確定。運用SPSS 17.0中的Curve Estimation中的11個函數功能對上述分省區旅游數據進行回歸分析，結果表明增長曲線模型(growth model)擬合最好。因此，九寨溝的旅游總需求函數可以表述為以下半對數形式:

2.4 估算消費者剩余

以100元為一檔追加費用，利用式(7)算出各小區追加費用后的出游人次，對以上得到的各客源區旅游人次和追加費用的數據序列進行回歸分析，可得各省份的旅游需求函數(表3);對這些函數式積分，即可得各客源區消費者剩余;對各客源區消費者剩余加總，即可得到九寨溝的總消費者剩余(VT2)為102 012.87萬元(表3)。

2.5 估算九寨溝旅游資源的游憩價值

綜上，2009年九寨溝旅游資源的游憩價值為:VT=VT1+VT2=387 010.74+102 012.87=489 023.61萬元，人均1 939.19元。

表3 九寨溝各客源地的旅游需求函數及消費者剩余Tab.3 Recreation demand functions and consumer surplus of each origin zone to Jiuzhaigou

3 討論

TCM是一種基于觀測資料的顯示偏好法，與自述偏好法相比似乎更客觀、更真實。然而，TCM研究中對自變量的選取、需求函數的形式、時間的機會成本、多目的地旅行等問題的處理均帶有很強的主觀色彩，成為TCM引發爭議的主要原因。

3.1 需求函數估算中存在的問題

3.1.1 旅游需求函數中自變量的選取。根據一般需求理論，影響需求的因素主要是價格和收入。從旅游需求的特殊性出發，客源地的距離和旅游者的閑暇時間也是關鍵因子。另外，目的地的旅游資源品位和游憩體驗質量、替代性目的地的質量和旅行費用以及其他社會經濟變量均會影響旅游需求。但是，變量并非多多益善，過多的變量反而有可能產生多重共線性問題，影響回歸方程的精度。

由于九寨溝是一處具有極高品位和明顯壟斷性的世界自然遺產地，故目的地質量和替代性目的地這兩個因素可以不予考慮。因此，本研究選取了旅行費用、收入、距離、時間和客源區的平均受教育程度(代表目的地社會經濟變量)作為旅游需求函數的自變量。

然而，相關分析和Stepwise剔除的結果表明，除了旅行費用與旅游需求存在著顯著的負相關，其他變量都被自動剔除。收入和受教育程度的被剔除可能與中國傳統的山水文化審美趣味有一定關系:吳必虎等發現，中國城市居民不同性別、年齡、職業的游客對自然風景的偏好是一致的［5］;陳友軍等的研究也表明，性別、年齡、職業、受教育程度等因素對九寨溝景觀偏好判斷的影響很小［6］。相比之下，空間距離和時間的被剔除有點出乎意料，可能的解釋是，距離和時間因素已經部分包含在了旅行費用中，而且三者在一定程度上可以相互替代，存在明顯的多重共線性。

3.1.2 旅游需求函數關系式的確定。在選擇函數關系式的曲線模型時，不能僅僅考慮模型的數學意義，還要考慮其經濟學意義。事實上，從曲線回歸的結果來看，有3種函數關系式回歸效果較好(表4)。S形曲線模型R2最高(0.88)，且能夠通過F檢驗和t檢驗，但該模型沒有上限，與實際情況不符。冪函數模型R2為0.87，能夠通過F檢驗但未能通過t檢驗。增長曲線模型有上下限，R2為0.85，且能通過F檢驗和t檢驗，因此選用該模型。顯然，該模型是一種半對數模型。OECD認為半對數模型方程的顯著性和變量的顯著性最好，推薦在TCM研究中優先選用［2］;孫睿君等的理論研究［7］、趙強等的經驗研究［8］也證明了這一點。

表4 3種回歸結果之比較Tab.4 Comparison of the regression results of the three models

3.2 時間的機會成本

旅行時間的機會成本是TCM中最為棘手的問題之一。關于時間的機會成本的問題，學術界關注的焦點集中在:1)旅行時間究竟應該當做正效用(收益)還是負效用(成本)?大多數學者將旅行時間作為一種負效用并以平均工資作為其機會成本。然而，在Chaudhry等的研究中，只有15.8%的受訪者表示他們由于旅行而失去了賺錢的機會并且沒有從旅行中得到任何正效用［9］。而且，游覽時間一般都是獲得正效用的，因而應與旅行時間區別對待。另外，如果游客在旅行過程中享受了沿途的自然風光，甚至享受的就是旅行本身，那么這些都不應視為成本而是收益。2)如果旅行時間是成本，那么應該如何估算該成本?一般認為，工資率是衡量時間成本的最佳指標。然而，由于旅行時間正效用的存在，也由于工作時間的制度剛性，現實中閑暇時間與工作時間之間并未實現自由轉換，旅行的時間成本應在工資率的基礎上采取一定的折扣。折扣率的選擇很難確定，大多采用工資率的30% ～50%［10］。但這僅為經驗數據，具有很大的主觀任意性。總之，關于旅行時間的機會成本的問題，學術界還沒有取得一致意見。本研究采用的工資率的1/3的折扣率，雖然是參考了大多數學者的經驗，但仍然是主觀的，可能會使評估結果產生偏差。

3.3 多目的地問題

多目的地旅行是TCM中的另一個難題。已有研究對多目的地問題的處理通常可以劃分為3類。

1)忽視多目的地旅行的問題。這種方法簡單實用，但Kuosmanen等的研究顯示，剔除多目的地數據或將其按單目的地處理可能會導致需求函數出現偏差，并進而影響消費者剩余的估值［11］。像九寨溝這種遠離主要客源市場、以長線游客為主的目的地，多目的地游客所占的比例相當大，無論是剔除還是忽視多目的地游客都會導致相當大的偏差。

2)將總旅行費用在多個目的地之間按比例分成。分成的方法有以下幾種:一是采用可計量的變量，如將在不同目的地的“過夜數”作為目的地之間相對重要性的替代指標［12］。二是采用游客的偏好來分配旅行費用，即直接向受訪者詢問其花費在幾個目的地之間如何分配［9］。然而，要求游客清楚地表達這種可定量測量的偏好是十分困難的，結果也未必準確。

3)將多目的地旅行和單目的地旅行作為不同的商品分別納入旅行費用模型。這種方法由Mendelsohn等提出，即在估算需求函數時，考慮任何可能的替代性目的地及其組合［13］。這樣做的后果是，需求方程組中方程的數量會隨著目的地數目的增加而成指數增加的趨勢。估算多目的地旅行產品的需求曲線需要掌握每個旅游路線組合的觀測數據。如此大的數據量使大多數研究者望而卻步，盡管這種方法在理論上似乎很完美。

根據以上分析，本研究排除了第一種和第三種方法，而著重解決九寨溝在總旅行費用中所占比例的問題。這一問題實際上可以分解為2個問題:一是找出九寨溝與哪些目的地進行組合;二是估算九寨溝在這些組合中旅行費用所占的比重，即剝離系數。

對于第一個問題，首先試圖通過現場問卷調查的方式來了解，發現調查結果很不理想，有相當比例(38.2%)的受訪者不清楚自己此次出行包括哪些目的地。可能的原因在于，九寨溝的大多數游客為團隊游客或家庭、單位組織出游，對于行程安排并不了解。在此情形下，采用市場調查的方式作為替代方案，即通過互聯網搜集各客源區各大旅行社包含九寨溝的旅游線路及其報價，然后將其與各客源區的平均花費(不含時間成本的顯性費用)對比匹配，找出最接近的一個作為客源區的代表線路。對于第二個問題，也曾試圖根據游客的偏好來分配旅行費用，即直接向受訪者詢問其花費在幾個目的地之間如何分配，但問卷調查的結果仍然很差。由于大多數受訪者對于九寨溝及其周邊旅游目的地的信息所知甚少，因而也就難以準確表達自己的偏好。因此，同樣采取市場的實際觀測資料來間接表示游客的偏好。假設九寨溝及其周邊目的地的門票價格是通過市場競爭形成的，在此基礎上，通過九寨溝在各種目的的組合中門票價格的相對比重來確定游客偏好，并進而作為旅行費用的剝離系數。

正如有的研究者如Beal指出的那樣，任何試圖修正多目的地偏差的努力都難以避免主觀任意性［14］，因而這種多目的地的處理方式可能是以一種新的偏差糾正原有的偏差。本研究采用市場觀測數據來處理多目的地問題，雖然仍然存在各種偏差，但已經盡可能地克服了多目的地問題中的主觀任意性，因而可能是所有方法中“最不壞”的一種選擇。

3.4 評估結果的可靠性和有效性

關于評估結果的偏差，學術界一般認為，與CVM相比，TCM通常傾向于偏高的評估結果。Carson等發現，以TCM為主的顯示偏好法(RP)的評估結果要大于CVM的評估結果，二者之比在95%的置信水平上的置信區間為0.81 ～0.96，均值為 0.89［15］。不過，他仍然認為二者的評估結果總體上具有一定的相關性，收斂效度較好。然而，Chaudhry等在印度的研究中，CVM和TCM的評估結果比值為0.022，收斂效度很差［12］。本研究在進行TCM調查的同時，分別于2008、2009年面向相同的樣本進行了CVM調查［16－17］，得到了與此相似的研究結果。另外，李巍等、張茵等也分別采用區間旅行費用法(TCIM)和ZTCM對九寨溝旅游資源的游憩價值進行了評估［18－19］(表 5)。對各種研究結果的比較可見，CVM與TCM各自具有較好的再測信度，但兩種方法的評估結果相差很大，不具有良好的收斂效度。

表5 九寨溝旅游資源價值的評估結果之比較Tab.5 Comparison of the valuation results of Jiuzhaigou

這樣的結果并不能說明TCM必然會高估旅游資源的價值，但至少表明這兩種方法在發展中國家的應用可能均存在一些問題，評估結果在實踐應用中需要更多的檢驗和驗證。因此，一方面，旅游資源價值的評估結果在實踐應用中需要更加謹慎，應采用不同的評估方法進行相互印證;另一方面，要著重提高研究方法本身的可靠性和有效性，并盡快建立完善適合發展中國家的TCM的實施規范。

4 結論

旅游資源的價值評估是實現旅游業可持續發展的重要環節。本研究采用分區旅行費用法(ZTCM)，以世界自然遺產地九寨溝為案例，測算出九寨溝旅游資源2009年的游憩價值為48.90億元，人均1939.19元。這一結果與其他TCM的研究結果較為接近，卻與條件價值法(CVM)的評估結果相差較大。

TCM是一種基于實際觀測資料的顯示偏好法(RP)，與CVM等基于虛擬市場的自述偏好法(SP)相比，因而被認為更客觀、更可信。然而，TCM使用的旅行費用數據是由研究者根據統計調查的數據構建和轉換的，這一根本性質決定了TCM在研究過程中難以避免主觀性和不確定性。在本研究中，采用工資率的1/3來計算時間的機會成本，具有一定的主觀性，可能會導致評估結果出現偏差;用市場觀測數據對旅行費用在多個目的地之間進行分配，也可能是以一種新的偏差修正原有偏差;TCM與CVM兩種方法的評估結果相差較大，不具有良好的收斂效度。這些問題說明，TCM對旅游資源的評估結果存在一些問題，在實踐應用中需要特別謹慎，TCM的評估結果需要與更多的研究方法相互印證，并盡快提高方法的可靠性和有效性。不過，TCM仍不失為一種評估旅游資源價值的有效手段。

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