景區旅游者空間行為研究綜述

李淵 鄭偉民 王德

[摘要]研究景區內旅游者空間行為對于提升景區管理、旅游產品開發、景區規劃和景區營銷水平都具有非常重要的意義。近年來，越來越多的學者意識到該研究的重要價值，同時隨著GPS等現代信息技術的廣泛應用，使得景區內的微觀旅游者空間行為研究成為旅游者空間行為研究的熱點。文章從行為數據獲取、描述、解釋和預測模擬等4個方面梳理了近年來國內外學者對景區內旅游者空間行為研究的現狀。結合精細化行為分析這一趨勢，指出（1）GPS與問卷結合是景區內旅游者空間行為研究有效的數據源；（2）旅游者空間運動是描述和認識旅游者空間行為的重要方式，而景區旅游者空間運動往往可以被抽象為一個離散的過程；（3）離散選擇模型用以揭示景區內旅游環境與空間行為作用機理，其中影響因素和選擇項確定是模型構建的核心；（4）基于多主體的行為仿真能夠為景區管理者提供有效的決策支持，在政策評估和預判等方面具有重要價值。

[關鍵詞]旅游者空間行為；景區尺度；GPS；離散選擇模型；多主體仿真

[中圖分類號]F59

[文獻標識碼]A

[文章編號]1002-5006（2018）04-0103-10

Doi：10.3969/j.issn.1002-5006.2018.04.015

1 引言

旅游者空間行為（tourist spatial behavior）研究廣義上包含旅游者動機行為、決策選擇行為、旅行行為和體驗行為4個過程，而狹義上的旅游者空間行為指旅行行為的地域移動過程，旅游流是其核心研究內容。由于狹義概念更多關注空間要素，且業界也形成一定認識，因此本文即以“旅行行為的地域移動過程”這一狹義概念來描述“旅游者空間行為”。

根據關注尺度的不同，過去很多學者將旅游者空間行為研究劃分為目的地間（inter-destination）和目的地內（intra-destination）兩個尺度。目的地間的空間行為重點關注旅游者從所在地到旅游目的地之間的地域移動過程，比如城市間的空間行為；目的地內的空間行為重點關注旅游目的地內部的地域移動過程，比如在城市內的空間行為。近年來，有越來越多的學者關注更加微觀尺度的旅游景區內的（intra-attraction ）旅游者空間行為（如國家公園、主題公園、自然保護區等）。與旅游目的地相比，旅游景區的地理區域范圍較小、功能較少，有學者在界定了旅游目的地和旅游景區的區別之后，對旅游景區作了定義，指出旅游景區是具有明確范圍邊界和一定空間尺度的場所、設施或活動項目，它是以吸引游客為目的，以滿足游客需求為宗旨、通過提供相應的設施和服務來滿足游客休閑和旅游體驗。在此基礎上，又有學者強調旅游景區的管理邊界，指出旅游景區是以提供旅游產品和旅游服務為主要目的、具有明確的物理和管理邊界、具有吸引游客前往的旅游資源、能夠滿足游客休閑娛樂的地理區域。因此，旅游景區在空間地理尺度、功能和管理職權等方面都與旅游目的地存在差異，結合以往的研究成果，將旅游旅游目的地、旅游景區和旅游景點的關系表述為圖1。這在一定程度上決定了景區內旅游者空間行為具有一定的顯著特征，具體體現在：首先，研究尺度更具微觀性、局部性和細致性，因此在行為分析精度上會更加精細，也客觀需要具有更高時間和空間精度的行為數據作支撐；其次，研究的側重點不同，景區旅游者空間行為研究重點在于揭示旅游者在景區內部的景點組合選擇、游覽線路選擇、人流分布和旅游認知等微觀行為規律；最后，景區旅游者空間行為更具交互性、隨機性和多樣性，這就使得研究所選取的方法也會有所差異。

目前，景區旅游者空間行為研究已成為景區文化遺產保護、旅游環境容量控制、游客感知與滿意、旅游社區建設、旅游村鎮保護等相關問題的重要支撐性研究內容。與此同時，該研究也逐漸受到傳統的以城鄉規劃和景區規劃為主導的空間規劃與設計領域的重視，在開展空間布局、未來情景預測和政策效益評估之前都需要深入分析旅游者空間行為特征，這對景區設施規劃、需求預測、旅游影響評價、規劃新吸引物、減少主客沖突、政策制定等都有重要意義。在智慧景區和精細化城市建設背景下，景區內的旅游者空間行為研究具有特殊意義：（1）促進景區安全，避免局部過度擁擠。近年來景區的超高密度的人流擁擠造成的游客踩踏、人際矛盾、設施破壞、擠壓傷害等極端事件的發生引起公眾的普遍關注，氣候因素、信息不暢、局部突發事件等都會造成短時間大量人流的集聚，極易發生人流的擁堵造成景區安全隱患。（2）景區旅游體驗的重要性不斷增強，在后現代旅游背景下，旅游者追求個性化和體驗化的游覽模式，因此景區為樹立良好的口碑和取得廣泛認同，就必須在保證旅游者安全的基礎上，盡可能提升游覽體驗。（3）順應行為規律有利于開展景區公共服務的最佳配置，保障景區承載力不被局部過度消耗。傳統的景區設施配置方法多依賴于一般性的經驗判斷和相關規范，但由于旅游者行為的差異性等原因，很可能造成設施使用的時空不均衡，某些設施被過度使用，造成設施運營與維護成本升高，而某些設施人氣不足，造成資源浪費。

本文通過中國期刊網、Web of Science等中英文檢索工具，對“旅游地理”“空間行為”“旅游者行為”“時空行為”“GPS&旅游”“時間地理學”等主題進行了文獻分析，檢索了10723篇中英文論文，時間跨度為1987年到2016年30年的時間（2016年并不包括還未進入檢索系統的文獻）。從文獻整體分析來看，2000年后相關文獻的增幅較大。國外期刊收錄文章數量排前三的期刊為Tourism Management、Annals of Tourism Research和Journal of TransportGeography。國內期刊主要包括4個領域：旅游類、地理與資源類、建筑與規劃類和大學學報類，代表性的雜志報刊：《旅游學刊》《人文地理》《中國園林》《北京第二外國語學院學報》《桂林旅游高等專科學校學報》。本文主要從景區內旅游者空間行為數據獲取、描述、解釋和預測模擬等4個方面梳理了近年來國內外學者對景區內旅游者空間研究的情況。在對現有研究評述分析的基礎上，提出該領域的設想和展望。

2 基于GPS的景區旅游者空間行為數據采集

景區空間行為研究首先需要獲取旅游者的行為軌跡或運動軌跡，數據采集和獲取方法包括問卷法、深度訪談法、游客跟蹤法等獲取一手的調查數據或利用研報告、統計年鑒等二手資料支持研究。事實上，GPS由于不斷多元化、便攜化、低成本化、可獲取性不斷提高，利用GPS調研進行景區微觀尺度的行為研究引起學者廣泛關注。根據筆者經驗，GPS在景區微觀尺度的時空行為研究有3個方面的顯著優勢和應用前景：（1）高精度。GPS在時間維度和空間維度均具有較高精度，與GIS結合自動化處理程度高，大大提升了景區尺度的時空行為可視化效果。以廈門鼓浪嶼為例，筆者初步研究發現，傳統問卷回憶日志與GPS在路徑重合率僅為30%～50%，行為鏈精度在40%～50%之間，停留時間的相似精度在50%～60%之間，說明在一個復雜的景區開展行為研究時，GPS的時空精度具有明顯優勢。（2）客觀性。GPS客觀記錄了旅游者的時空軌跡，與主觀的認知行為可能存在差異，這恰巧為主客觀行為的對比研究提供了良好的數據基礎和研究比較基礎，為深層次的景區提升和優化拓展了研究空間。（3）互補性。GPS無法直接揭示旅游者的行程目的等個人信息，GPS與傳統問卷結合，取長補短，一方面發揮GPS的時空高精度優勢，另一方面發揮傳統問卷在揭示個體社會、經濟、感知、目的等非空間維度信息的優勢，實現“實況”（ground truth）信息獲取，使得行為把握更為精確、處理更加自動、模型更加精細、分析精度更加提升、規劃應用性更廣。在大數據背景下，國內部分景區已開始推行GPS芯片嵌人式門票，同時手機移動通訊設備中也內嵌GPS定位設施，各種運動軌跡記錄App也日漸流行，使得GPS數據采集門檻變低，也使利用GPS支撐旅游行為研究在理論、技術流程、應用方法等方面取得全面突破變得迫在眉睫。

西方學者利用GPS在景區微觀尺度的旅游者空間行為研究探索較早。比如Taczanowska以國家公園為例，比較GPS軌跡和問卷手繪地圖，研究發現很多旅游者由于方向感和記憶模糊等原因，并不能完整正確地繪出自己的軌跡，特別是對停留地和停留時間的記憶與GPS實際狀況相差較大（采樣數據顯示最大距離相差1km，停留時間相差60分鐘），研究凸顯GPS在數據精確性方面的顯著優勢。Shoval嘗試利用GPS研究世界遺產地的旅游行為，采用10m網格進行軌跡的聚類顯示（停留時間和點數），清晰地表達了不同時間段旅游者的空間分布密度。隨后，McKercher和Shoval以香港為例，利用GPS比較研究初次游客與回頭游客的時空行為差異。在GPS行為模式分析方面，Asakura利用手機設備收集GPS數據，并開展聚類研究分析典型旅游者的行為軌跡特征。Wolf等學者嘗試在GIS環境下借助土地利用信息協助GPS數據推斷出行目的，試圖推斷出傳統的行為日志數據。Stoper開展了類似研究，通過建立規則的方式，利用停留時間等要素來初步判別出行目的。Gong對GPS數據自動提取個體出行信息做了進一步文獻回顧，指出行為規則大多來源于土地利用信息和POI（point ofinterests）興趣點的進一步GIS分析，認為基于機器學習的方法在行為模式識別以及基于規則的方法在行為目的提取方面具有很大潛力。在我國，已有學者開始應用GPS開展景區尺度實證研究，比如黃瀟婷等利用GPS數據研究旅游者在頤和園的行為節奏、行為模式以及 GPS與傳統日志的精度比對。

然而，單一的數據源都無法完整記錄旅游者的空間行為，現代手段目前也不會完全取代傳統的問卷、訪談、日志，傳統問卷方法在旅游者行為的內在動機方面仍將發揮重要作用。Millonig比較了跟蹤法（shadowing）、軌跡法（GPS tracking）和問卷法（interviewing）3種行為獲取方法，結論是結合的方式對于全面獲取行為特征具有很好的前景，國內學者在系統分析不同時空行為數據獲取手段后也得出了相同的結論。在景區尺度的行為研究中，結合GPS與問卷調查開展行為研究已經成為一個非常重要的研究方法，尤其是兼具時空精度和富含個體社會、經濟、感知屬性信息。比如，Meijles以Drents-Friese國家公園為實證案例，結合GPS數據和問卷數據，研究不同旅游者的行為特征，并利用分類和回歸樹模型揭示旅游者密度和景觀特征之間的函數關系，還探索性地對GPS數據進行了一定程度的預處理。Shoval結合問卷調查中的意向圖和GPS綜合分析城市中的分離現象，揭示認知空間和實際行為空間的關系，發現其中的強相關性，凸顯了主客觀行為調研方法結合的價值。

3 基于離散過程的景區旅游者空間行為描述

旅游者空間運動往往被認為是描述和認識旅游者空間行為的重要方式，而在不同空間尺度上，旅游者的空間運動表述方式又有所不同。Xia等人指出，在中觀和宏觀這種低分辨率的背景下，可以將旅游者空間運動過程描述為一個連續的過程，而在微觀高分辨率背景下，則可以視為離散的過程。

過去，有大量的學者對旅游者宏觀尺度空間運動模式展開研究，Lue等人在梳理大量研究的基礎上，將旅游者空間運動抽象為單目的地型、途中型、大本營型、區域型和旅行鏈型等5種模式（圖2）。而相比宏觀尺度而言，從20世紀90年代以來，開始出現了對于旅游目的地這種中觀尺度的旅游者空間運動模式的研究。Mckercher及其團隊在這個方面做了大量的探索，比如2008年Mckercher和Lau以香港為例，分析游客在旅游目的地內的空間運動模式；他們界定了78種離散的運動模式，并歸納為11種運動模式類型。通過GIS軟件對運動模式的分析，認為游客運動模式是多種要素相互作用的反映。后來McKercher和Lew則分析旅游目的地內26種游客運動模式的特點，進而將它們劃分為4大類型分別為：（1）單旅游目的地模式（2）旅游集散地模式，（3）環形模式，（4）輪轂與輻樣模式，如圖3所示。

上述研究從中宏觀尺度上描述了旅游者空間運動模式及行為，相比而言，對于景區這種微觀尺度的旅游者空間行為和運動模式的研究還相對較少，主要原因在于過去采集景區內旅游者空間運動信息難度較大，另一方面是景區內旅游者運動軌跡和空間行為的多樣性和隨機性較大。近年來，得益于GPS等現代信息技術的發展，對這個問題的研究越來越多。國內有學者認為景區游客空間行為特征變量是空間點和空間區域的到訪情況數據，因此采用多選頻次統計來表述旅游者的空間行為特征，通過分析實際到訪景區內各空間點/區域的旅游者數量及其比例，進而分析旅游者的空間運動和空間行為。然而，這種方式不能夠完整地描述旅游者整個空間運動過程，進而無法對旅游者空間行為的完整描述。而國外學者Xia等人則將景區內旅游者空間運動過程視為一個離散的過程{S1，S2，…，Sn}，其中，{S}表示狀態空間，即景區內的空間位置集合。這種描述方式能夠很好地刻畫旅游者在景區內部所選擇的景點組合、游覽的順序，進而完整地描述出旅游者的空間行為鏈。

4 基于離散選擇模型的景區旅游者空間行為作用機理研究

為了進一步揭示景區旅游者空間行為的作用機理和作用強度，需要借助量化分析模型。國外早期計量模型開展行為研究多基于空間相互作用理論，以重力學模型或引力模型為代表，在集計層面解釋空間結構與行為關系。比如，應用雙約束重力模型研究人流分布，將空間進行不同區段的分割，考慮空間的面積、距離、交通條件、鋪地等影響因素。由于重力學模型只能用來解釋靜態的活動分布規律，學者們開始關注時間推移下狀態變化與概率相關的馬爾科夫鏈模型。比如，Borgers和Tlmmermans等學者利用馬爾科夫鏈與重力模型結合的方法實現了人流量和商業服務設施需求的預測。除了重力學模型與馬爾科夫鏈模型外，回歸模型和空間句法等模型也用于行為研究揭示空間與行為之間的關系，但這類集合模型本質上沒有個體行為決策理論為依據，很難解釋個體行為與環境之間的作用機理。

離散選擇模型（discrete choice model，DCM）起源于Fechner進行的動物條件二元反射研究，是描述特定微觀個體行為選擇的建模方法，它揭示特定條件下特定微觀個體的特定行為選擇的概率與相關解釋變量間的定量關系。離散選擇模型自提出以來，已逐漸發展成為研究個體選擇行為最為有力的工具，基于隨機效用理論的方法迅速成為空間行為研究的主導工具。離散選擇模型（或稱非集計模型或個體選擇模型）較集計模型更適合旅游者的出行時間、出行頻率、出行方式、路線選擇等決策行為的分析和預測，能夠較為準確、全面地描述個人的出行決策過程。由于其理論基礎堅實，調查工作簡單易行，軟件實現成熟可靠，種種優勢使之得到廣泛的應用。在旅游應用領域，基于離散選擇模型的研究多集中在宏觀大尺度層面，比如應用條件Loglt模型分析旅游目的地的選擇；基于路徑長度的Logit模型分析旅游者的路徑選擇特征。

確定選擇項和行為的影響因素是離散選擇模型重要的兩個內容。（1）選擇項確定：Bekhor、Ben-Akiva、Ramming分析了幾種基本的景區備選路徑確定方法，包括K最短路徑法、路段消除法、規劃分區和限制方向法、標記法、仿真方法，并利用仿真方法和Path-size Logit模型與Cross-Nested Logit模型估計參數。與此相關的，Guo和Loo探索性地利用改進的標記法生成備選路徑，然后基于MNL（Multinominal Logit Model）模型比較兩個案例地的步行環境。為了簡化研究，Alivand等利用Geo-tagged獲取的景觀路線和最短路線組成兩個備選項，并基于MNL模型對路徑選擇的影響因素進行標定。可見，學者非常關注選擇項的確定，也在探索不同的選項確定方法，而選項包括景點選項、路徑選項、景區單元選項、出行模式選項等。（2）影響因素確定：旅游者的空間行為影響因素比較復雜，納入的因素可能包括可達性因素、歷史因素（比如是否已走過）、建成環境因素（比如土地利用、街道寬度等）、視覺因素等。其他因素，包括社會環境因素（比如安全因素）、個體因素（比如目的、熟悉度）、城市設計因素（比如燈光、植被）等，由于個案差異也可能會加以考慮。在商業街和景區尺度，學者利用傳統問卷對上海南京東路、上海世博園、北京王府井大街、青島世園會、蘇州觀前街等國內案例的空間行為建模進行了分析，考慮的影響因素主要包括吸引力要素和空間要素，比如吸引點面積、業態比例、空間距離、是否臨街、內部交通特征等。

總的來看，離散選擇模型在揭示建成環境和個體行為作用機理方面得到普遍認可，但在景區微觀尺度旅游者行為研究中還比較少見。從趨勢來看，在信息技術背景下，會出現從傳統依托問卷的模型標定轉向直接依托GPS數據提取行為鏈和選項，這有助于提升離散選擇行為建模的精度。此外，微觀景區尺度的行為建模需要納入的影響因素日趨多元化，除了個體社會經濟因素、城市設計要素、安全和視覺因素外，在景區尺度需要考慮的關鍵變量比如步道網絡、可達性、POI數量、聯票、指示牌、參觀時長、參觀形式等空間優化可調控的政策性、措施性的考量還可能進一步加強，與空間認知密切相關的因素比如網絡評論、導航方式、參觀經驗等還需要深入挖掘，客觀因素與主觀認知因素對行為的作用差異性研究還有待加強。5基于多主體仿真的景區旅游者空間行為模擬

通過景區旅游者空間行為模擬，可以再現不同條件下的旅游者行為狀況，可以在虛擬環境中實現不同規劃管理方案對比，可以評估景區空間布局的調整對人流固有分布的改變，還可以通過反復模擬獲取各景區管控閾值，以達到理想的人流分布格局，對景區安全和旅游應急管理的特殊意義也不言而喻。

最早的旅游者空間行為仿真是基于Stankey的思想，由Smith和Krutilla所開發的荒野仿真模型（wildness simulation model，WSM），被廣泛應用于公園、河流和荒野等游憩環境。基于WSM的旅游者空間行為仿真主要基于概率分布來描述游客的空間行為，前提是實際模擬場景與樣本的概率分布保持不變，因此這類仿真只適用于旅游者行為模式和環境都較為穩定的情況。為了表達環境的變化（比如增加新的游憩設施、改變景區路網等），并實現動態交互過程，有學者提出了基于規則的動態交互仿真，這類仿真主要是基于多主體（agent）的概念。因此，又把這類仿真稱為多主體仿真或多智能體仿真（multi-agent simulation），它是一種基于微觀個體行為的建模仿真方法，具有廣泛適用性、分布性、智能性和交互性等特征。仿真系統中的主體具有各自的移動性和認知能力，能夠從環境中收集相關的信息并作出決策，改變自身行為以獲得特定的目標。事實上，多主體不僅是基于規則，還可基于復雜的推理與規劃機制，因此，與傳統仿真相比，基于多主體的旅游者空間行為模擬具有很大的優勢，它可以更好地驗證不同管理措施的效果、評估不同條件下旅游者的反應以及旅游者之間的交互作用。相關的研究包括研究美國Grand Canyon國家公園科羅拉多河流的使用情況；澳大利亞PortCampbell國家公園和Bay of Islands Coastal公園在高峰期的使用情況；以及評價不同管理措施對于緩解擁擠所取得的效果。

近年來還出現了一系列基于編程語言開發的多主體仿真系統，比如Repast，NetLogo等，他們在研究旅游者在不同環境下的空間行為均取得了一定的效果。比如，相關學者以頤和園為例，基于多主體仿真框架，在ArcGIS和Repast平臺下構建了游客到達、游客移動、游客停留等仿真活動，并從人流調整政策上給予了討論；基于NetLogo多主體仿真研究了信息共享對景區擁擠的影響；基于NetLogo研究游客在青島世園會的游憩行為。

綜合來看，基于多主體的景區微觀尺度的旅游者空間行為仿真已經取得了很大的發展，但是也還存在著一些問題有待于提升和改進。首先，如何更加深入地挖掘旅游者空間行為模式，設立更加合理的規則，同時訓練模型中多主體的學習和推斷能力，將是提升旅游者空間行為仿真模型的關鍵。其次，隨著信息技術的發展，特別是GIS/GPS手機APPS等信息采集技術的發展，如何將這些技術所采集到的旅游者行為和景區環境等信息更好地融入多主體仿真中將具有很好的發展前景，在自動化處理方面需要進一步深入研究。另外，通過仿真模型來研究旅游者空間行為通常會遭到有效性的質疑，因此如何提升仿真的有效性是未來需要進一步挖掘的問題。最后，行為仿真對景區空間提升優化的指導上還需要進一步研究，比如利用人流仿真結果優化空間節點組織、優化旅游線路設計、優化景區開發等規劃實踐探索不多，在多案例地實證研究比對方面也較為缺乏。

6 結論與研究展望

我國旅游規劃和景區管理在很大程度上依賴于感性和定性的經驗，對信息技術的利用、量化分析和行為分析還較缺乏，而這種需求會隨著社會的發展變得越來越迫切。

在行為數據采集和行為描述方面，信息技術的發展特別是大數據和智慧景區建設的背景下，個人定位精度不斷提高，且終端GPS設備不斷多元化、便攜化、低成本化，可獲取性不斷提高，人們開始有條件利用GPS結合問卷調查進行行為研究探索。越來越多的研究表明GPS與問卷結合會取長補短，一方面發揮GPS的時空高精度優勢，另一方面發揮傳統問卷在揭示個體社會、經濟、感知等非空間維度信息的優勢，使得行為把握更為精確、處理更加自動、模型更加精細、分析精度更加提升，這為微觀景區尺度的行為研究提供了非常重要的數據基礎，為GPS大數據開展精細化行為分析提供了重要的研究基礎。旅游者空間運動往往被認為是描述和認識旅游者空間行為的重要方式。在宏觀尺度上，旅游者空間運動可以被表述為一個連續的過程，而在景區旅游者空間運動則可以被表征為一個離散的過程。

在行為解釋和預測模擬方面，離散選擇模型和多主體仿真技術會越來越受到關注，這為深入分析行為的作用機理和預判行為的空間分布規律提供了非常重要的技術手段。特別是在從增量規劃轉向存量規劃的時代背景下，旅游發展的精細化、智能化和可預判性會成為政府管理和空間規劃的重要內容，需要從更深層次角度解釋人流分布、景點選擇和路徑選項等建成環境和行為作用的機理問題。應該看到，行為分析模型和模擬發展的重要趨勢是納入旅游規劃和管理中的重要政策變量，通過建立模型和模擬方式來評估和預測旅游政策和規劃，綜合提升旅游的公共安全、旅游者體驗、資源配置和科學管理。

最后，作為景區微觀尺度旅游者空間行為研究的整體系統性，從GPS數據可視化分析、GPS行為鏈自動提取并輸人離散選擇行為建模、基于離散選擇模型開展多主體仿真的集成研究會成為未來發展的一個趨勢。旅游者空間行為研究不斷往精細化方向發展，具體體現在：GPS與問卷結合將成為景區內旅游者空間行為研究有效的數據源，未來景區監測也將逐漸建立常態的人流大數據可視化觀測與樣本人群的調查分析的有機結合；將景區旅游者空間運動抽象為一個離散的過程為深入分析旅游者行為機理提供了契機，應用離散選擇模型可以揭示景區內旅游環境與空間行為作用機理，而確定影響因素和選擇項將是構建該模型的核心；基于多主體的行為仿真能夠為景區管理者提供有效的決策支持，在政策評估和預判等方面具有重要價值。