國家級風景名勝區游憩價值評估
——以重慶市四面山風景區為例

苑澤明（博士生導師），周炯嵐，劉 甲

一、引言

自2019年以來，為積極響應習近平總書記關于“雙碳”目標的號召，我國陸續出臺多項政策保護綠色資源。2019年，中共中央辦公廳、國務院辦公廳發布《關于建立以國家公園為主體的自然保護地體系的指導意見》，提到要建設中國特色的自然保護體系，需統籌規劃政府、社會組織和公眾對自然保護區、風景名勝區以及各類公園的長效保護機制，開展綜合評價，并通過自然屬性、生態價值和管理目標整合分類自然保護區，實現可持續發展。該項政策的出臺為建立自然資源價值評估體系奠定了基礎。2021年，中央全面深化改革委員會第十八次會議審議通過了《關于建立健全生態產品價值實現機制的意見》，要求各地建立生態產品價值評價體系，根據不同類型生態系統功能屬性，探索建立體現市場供需關系的生態產品價格形成機制。隨著生態資源的保護與價值評價體系的建立，我國風景名勝區迎來了重要的發展機遇。

自1982年我國建立風景名勝區管理制度以來，國務院批準了30個地區共244處國家級風景名勝區。近年來，與風景名勝區相關的自然文化遺產也受到重視，生態自信與文化自信的結合有效地推動了我國特色風景名勝區綜合保護體系的建設。在這個過程中，風景名勝區作為我國特有的集自然景觀、文化底蘊和科學研究為一體的保護區域，其稀缺的自然環境與豐富的旅游產品滿足了人們精神與物質層面的需求，有效地促進了社會經濟的發展，不僅在我國生態產品中占有重要地位，而且是推動生態旅游市場發展的重要載體。由此可見，保護自然資源已在綠色發展中呈現出獨特的經濟價值，合理評估風景名勝區的游憩價值對于推動社會經濟發展的綠色轉型和改善風景區的管理具有重要意義。

目前，我國對風景名勝區游憩價值評估的研究較少。大多數研究僅采用單一方法評估游憩價值，導致價值表達不充分；少數研究雖采用了兩種方法，但沒有從游客旅行費用和游憩屬性的角度進行分析。基于此，本文以消費者理論和隨機效用理論為基礎，運用旅行費用區間法（TCIA）和選擇實驗法（CEM）分析影響四面山風景區游憩價值的因素，并分別評估其使用價值和非使用價值，以期豐富研究視角，彌補使用單一方法評估的不足，進而聚焦于具體的管理問題，提高管理者對風景區可持續發展和游憩資源管理的認識，以做出合理決策，改善風景區的旅游質量。

二、文獻回顧與研究述評

（一）游憩價值評估的研究

從現有文獻來看，國內外學者主要對游憩價值的內容、評估方法及其運用三個方面進行了研究。

1.游憩價值的內容。游憩價值以福利經濟學為理論基礎，該理論認為某項商品或服務的價值由人們的支付意愿決定。因此，游憩價值是從自然生態和休閑娛樂資源中獲得的，能滿足受益者個人偏好和福利需求的綜合利益。此外，游憩價值可分為使用價值和非使用價值，其中使用價值即當前資源能夠滿足人們某種需求的價值，非使用價值即人們對當前未使用但未來可使用的游憩資源的支付意愿。

2.游憩價值的評估方法。自20世紀以來，國內外學者采用了多種方法探究游憩價值，目前游憩價值的評估方法主要有兩類：一是對其使用價值的評估，通常采用旅行費用法（TCM）；二是對其非使用價值的評估，通常采用條件價值法（CVM）和選擇實驗法（CEM）。其中，TCM傳統模型是1949年基于Hotelling的旅行成本思想提出的，該模型認為景區價值由游客旅行費用和消費者剩余組成。之后，隨著理論框架的完善，TCM傳統模型得到修正和改進，產生了目前在游憩價值評估中運用最廣泛的TCM衍生方法，即分區旅行費用法（ZTCM）、個人旅行費用法（ITCM）和旅行費用區間法（TCIA）。CVM是由Ciriacy-Wantrup于1947年提出的，它通過消費者的支付意愿來計算商品或服務的價值。然而，CVM只能分析一種屬性狀態變化所引起的效用變化，并且在現實生活中自然資源大都具有多重屬性，因此基于多重屬性分析的CEM逐漸得到廣泛運用。CEM是Louviere和Woodworth在1983年提出的一種基于聚合分析的消費者選擇模型，該模型根據游客在不同方案中的選擇來分析環境變化引起的游客支付意愿的變化。

3.游憩價值評估方法的運用。上述方法在森林公園、濕地和風景名勝區等游憩資源的評估中均得到了廣泛的運用。1963年，CVM首次被用于評估緬因州林地的娛樂價值，而后被廣泛用于評估公共游憩資源的價值，如免門票森林公園和自然保護區等。1966年，Clawson和Knetsch討論了美國公共戶外娛樂資源的定價問題，實現了TCM從理論到實踐的過渡。考慮到TCM在評估非市場產品價值方面的有效性，其常被用于評估具有旅行成本的游憩資源使用價值，以及輔助制定與游憩活動相關的政策。1998年，學者們開始探究CEM在估算人們支付意愿方面的適用性，并利用該方法來評估環境資源的價值。此后，CEM則被廣泛運用于生態環境資源游憩價值評估的各分支中，包括文化遺址保護、國家公園、生物價值以及流域污染治理等。

（二）風景名勝區游憩價值評估的研究

近年來，我國學者運用多種評估方法研究風景名勝區的游憩價值，主要包括采用單一方法的評估以及兩種方法相結合的評估。

1.采用單一方法。我國對風景名勝區游憩價值評估的研究起步較晚，大多數研究通常只采用單一方法評估其使用價值、非使用價值或游憩價值。例如，楊凈等運用ITCM評估了鼓山風景名勝區的使用價值。查愛蘋和邱潔威通過問卷調查，運用CVM評估了杭州西湖風景名勝區的游憩價值。除簡單地評估風景名勝區的游憩價值外，部分學者也在評估模型上有所拓展。例如，Liu等采用CVM評估了青島沿海風景區海灘的非使用價值，并運用Logit回歸模型分析了影響游客支付意愿的因素。張良泉等從游客地方依戀視角出發，采用TCM評估了韶山風景區的使用價值，認為可以把游客對環境的心理因素納入紅色旅游景點的管理中。從采用單一方法的研究可以看出，TCM只能在使用價值范圍內評估風景名勝區的游憩價值，CVM雖然可以根據問卷設計的不同兼顧使用價值和非使用價值，但由于具有主觀性強等缺陷，其使用受到一定限制。

2.兩種方法相結合。上述研究采用的單一方法并不能全面地探究風景名勝區的游憩價值，因此部分研究將TCM和CVM相結合用于評估風景名勝區的游憩價值，增強了評估結果的客觀性。例如，劉亞萍等以武陵源風景區為例，探討了TCM和CVM在評估生態旅游區游憩價值中的適用性，認為將TCM和CVM的評估結果綜合起來更貼近其真實價值。李鑫等采用TCM和CVM相結合的方法，比較了不同種類風景名勝區的使用價值和非使用價值，突出了生態環境和人文環境的重要性。黃和平等綜合運用TCM和CVM評估了因游客私自攀爬三清巨蟒峰對其游憩價值的損害情況。

（三）文獻述評

從游憩價值評估的研究來看，國內外研究主要從20世紀的福利經濟學理論出發，而后衍生出多種評估游憩價值的方法。目前具有代表性的評估方法主要有TCM（ITCM、ZTCM、TCIA）、CVM和CEM，這些方法被廣泛用于國家公園、濕地以及文化遺產的游憩價值評估中，為其未來的發展奠定了基礎。從風景名勝區游憩價值評估的研究來看，學者們采用了單一方法和兩種方法相結合的方式來評估其游憩價值，試圖整合其使用價值和非使用價值，以提高游憩價值研究的完整性和科學性。但在評估過程中，仍存在忽略多目的地費用分配導致TCM的有效性降低，以及混淆游憩價值、使用價值和非使用價值含義等諸多問題，使得研究結果的解釋并不盡然。

總體而言，游憩資源價值評估的相關研究較為豐富，但風景名勝區游憩價值的評估主要采用TCM和CVM兩種方法，尚無研究運用CEM從游客感知視角來評估其游憩價值。因此，本文借鑒前人的研究成果，根據研究對象自身的特點，采用TCIA和CEM對四面山風景區的游憩價值進行評估，期望突出風景名勝區自然資源屬性和管理屬性的重要性，為其管理和優化提供參考。

三、評估方法

（一）旅行費用區間法（TCIA）

2003年，李巍和李文軍在TCM的基礎上，根據游客旅行費用來劃分游客集合，從而提出了一種改進的旅行費用法，即TCIA。該方法通過計算每個區間游客的旅行費用和消費者剩余得到評估對象的使用價值，不僅消除了個人重游率較低且旅行費用較高時使用ZTCM和ITCM導致的費用計算偏差，而且拓展了該模型的適用范圍。TCIA模型的具體構建步驟如下：

首先，根據問卷調查數據計算游客的總旅行費用。相關研究顯示，人們花費的時間與機會成本呈正相關關系，因此假設人們每年工作250天，每天工作8小時，并以工資率的1/3作為折算系數來計算游客的旅行時間成本。在此基礎上，將游客總數為N的旅行費用以相同間隔分區，分為［TC，TC］，［TC，TC］，…，［TC，TC］，…，［TC，+∞］，共n+1個區間，其中每個區間的游客量分別為N0，N，N，…，N。游客總旅行費用的計算公式如下：

式（1）中：TCi為第i個區間中所有游客的旅行費用；DC為第i個區間中所有游客的旅行直接費用；TIC為第i個區間中所有游客的旅行時間成本；TR為第i個區間中的游客往返交通費；AC為第i個區間中的游客住宿費；CC為第i個區間中的游客餐飲費；SC為第i個區間中游客在景區內的游覽購物費，包括門票、乘坐景區觀光車、乘坐景區游船、購買土特產等費用；EC為第i個區間中游客繳納的停車費等其他費用；R為游客出發地的居民人均可支配收入；T為游客旅行花費的時間，包括往返景區的交通時間以及在景區停留的時間。式（2）中：TTC為游客的總旅行費用；TC'為第i個區間游客旅行費用的均值；N為第i個區間的游客數。

最后，計算風景區使用價值。根據游客總旅行費用和消費者剩余計算風景區的年使用價值（UV）：

式（4）中：N為調查游客數，即問卷調查的有效樣本量；TN為風景區年游客接待數。

（二）選擇實驗法（CEM）

CEM是基于Lancaster的消費者理論和McFadden的隨機效用理論提出的。Lancaster的消費者理論認為，消費活動的產出是商品特征的集合，消費者的效用最大化是消費者對商品特征集合的最優選擇。同時，McFadden在隨機效用理論中提到，商品的隨機效用會受到商品本身特質以及選擇個體特質的影響，但CEM在理論上只可用連續型模型分析，而部分變量為離散型，因此McFadden建立了離散選擇模型，運用統計模型估計商品特質和選擇個體特質對效用的影響，進而判斷商品的價值。

具體而言，CEM是在模擬所需評估環境下，分析消費者的支付意愿（WTP）或接受補償意愿（WTA），估算評估對象在某種環境屬性變化的情況下以貨幣表示的非市場價值。運用CEM進行評估包括四個步驟：第一步，根據實驗目的確定評估對象的主要屬性及水平；第二步，通過正交設計組合各水平的屬性，隨機選擇多個屬性組合形成選擇集；第三步，設計問卷，進行問卷調查，讓受訪者根據自身偏好在選擇集中選擇最優方案；第四步，運用Logit模型分析各屬性的系數，根據系數估計值計算出受訪者的平均邊際支付意愿（MWTP），進而得到評估對象的非使用價值以及補償剩余價值。CEM模型的原理如下：

假設受訪者從限定選擇集中選擇方案j的隨機效用為：

式（5）中：U為受訪者i在特定選擇集中選擇方案j的隨機效用；V為可觀測效用；ε為不可觀測效用；X'為評估對象的屬性變量，β為其系數；Z'為與受訪者i的經濟特征相關的解釋變量，γ為其系數，表明選擇方案j對效用的影響。

假設受訪者均為理性人，則當且僅當j為效用最大化方案時，受訪者i才會選擇方案j，故受訪者i選擇方案j的概率為：

若不可觀測變量ε符合獨立同耿貝爾分布，且β為固定值，則運用條件Logit模型表示受訪者選擇方案j的概率為：

因此，受訪者對風景區所考慮屬性的平均邊際支付意愿為：

式（8）中，β和β分別代表非貨幣屬性系數和貨幣屬性系數。

四、研究設計

（一）研究區域概況

四面山國家級風景名勝區位于重慶西南部，西鄰四川，東靠貴州，總面積213.37公頃，是我國5A級風景區之一。其森林覆蓋率達96%以上，空氣中的負氧離子含量約2.9萬個/立方厘米，素有“天然氧吧”的美譽。四面山風景區屬于中亞熱帶季風濕潤氣候，四季氣候分明，年均降水量約1500毫米，風景區擁有各類珍稀動植物3700多種，是同緯度上僅存的面積最大、保護最完好的亞熱帶原始常綠闊葉林帶。風景區內不僅有自然生態風光，還有豐富的人文景觀，如遠古時期摩巖壁畫、千年朝源觀、北宋明末的寺廟等，都將深遠的宗教文化融入了宏偉的建筑中。憑借著豐碩的自然資源、歷史文化資源以及優越的地理環境，四面山風景區成為渝川黔獨特的旅游景區，其生態資源和旅游資源對于環境、經濟、文化有著重要意義。但隨著人流量的增加，風景區內部分游客和旅游服務單位的不當行為對環境資源產生了不利影響，久而久之將造成不可逆的損害。因此，評估四面山風景區的游憩價值、權衡游客需求與保護生態環境之間的關系，對于實現風景區的可持續發展是十分必要的。

（二）問卷設計和數據收集

1.問卷設計。依據問卷調查研究方法進行問卷設計，旨在了解游客游覽四面山風景區的情況，改善四面山風景區旅游質量，對其游憩價值評估提供參考。問卷設計主要包含四個部分：第一部分是對游客行為特征的調查，包括游客滿意度和旅游目的等，用以分析游客對風景區游憩價值影響因素的滿意程度；第二部分是對采用TCIA和CEM評估時所需數據的調查，包括游客在景區內的停留時間、旅行費用以及預設CEM評估所需場景，讓游客根據自身偏好選擇各屬性組合中的最優方案，用以評估四面山風景區的游憩價值；第三部分是對游客社會經濟特征的調查，包括游客的性別、年齡、職業、文化程度和居住省市等，用以分析游客構成對調查結果的影響；第四部分是對問卷信息可理解性以及游客對選擇結果自信度的調查，用以評價問卷的有效性。

（1）屬性及屬性水平設置。運用CEM評估的第一步是確定描述游憩資源特征的屬性，并將屬性組合形成選擇集放置于問卷中供游客選擇，其中屬性即影響游客支付意愿的因素。四面山風景區集奇山、秀水、幽林于一身，游憩資源種類豐富，可選擇的屬性眾多，因此參照Xu和He、曹輝等、廉歡和王爾大等多位學者的研究成果，綜合四面山風景區實地調研與線上調查的結果，總結出本文研究屬性及水平。根據四面山風景區官網介紹，該風景區的主要景點有望鄉臺、土地巖、洪海等，服務設施包括景區觀光車、停車場、農家院等。同時，研究收集了“攜程”“同程旅行”“去哪兒”等旅游網站中近年來游客對四面山風景區的評價，在刪除描述不清晰以及沒有旅行體驗的評論后，發現游客對風景區的門票價格、自然環境狀況以及游覽的便利度最為關注。綜上所述，本文選用森林覆蓋率（Forest）和水質清澈度（Water）為自然資源屬性，垃圾數量（Garbage）、擁擠程度（Crowd）和交通便利程度（Traffic）為管理屬性，門票價格（Payment）為經濟屬性，具體設定如表1所示。

表1 四面山風景區屬性選擇及水平設置

（2）選擇集的確定。選擇集是通過正交設計組合風景區各屬性水平，從而形成的選擇集合。根據表1列示的屬性水平數量，可以得到全因子設計共1620種（3×3×3×4×3×5）。然而，實驗設計過于復雜會顯著影響游客的陳述性偏好，需要在不影響價值可信度的情況下，采用特定程序減少游客的認知負擔，優化實驗過程。因此，本文運用SPSS 25.0軟件進行正交設計，共產生25種不同的屬性組合，其中包括1種最接近現實狀態的組合和24種不同情景的組合。在刪除3種明顯不合理的屬性組合后，每個選擇集中包含1種現狀屬性組合以及從剩余的21種組合中隨機選擇的3種屬性組合，每個版本的問卷只含有一個選擇集，因此共得到7種不同的問卷，表2為其中一種問卷的選擇集示例。

表2 選擇實驗的示例選擇集

2.數據收集。

（1）計算適宜抽樣樣本量。參考Scheaffer的抽樣公式可以計算出本次問卷調查所需的適宜抽樣樣本量，即：

式（10）中：n為抽樣樣本數；N為樣本對應的總體數量，即風景區年游客總量；δ為抽樣誤差，取7%。

由重慶市江津區統計局和國家統計局江津調查隊編撰出版的《江津統計年鑒—2021》可知，2019年四面山風景區接待游客數為457.8萬人次，2020年為120.25萬人次。由于疫情防控要求的影響，2020年的游客人數比2019年降低了73.7%，考慮到2021年和2022年的疫情管控情況與2020年相似，因此采用2020年的游客量計算適宜抽樣樣本量，得到205份樣本。

（2）問卷發放與收回。問卷調查主要在2022年“五一”節假日期間進行，由于問卷涉及游客的旅行費用和對風景區滿意度的調查，而該風景區游客的游覽方式主要為自駕，因此調查地點選擇景區北門和東門兩大出口附近的游客休息匯集處。調查者隨機選擇游客，在游客能給予足夠的時間和耐心的情況下進行問卷調查，保證問卷質量。本次發放問卷共232份，剔除信息填寫不全的24份，共收回有效問卷208份，各版本問卷數量較均勻，有效回收率為89.66%。

（3）問卷數據有效性分析。研究依據李克特量表設計了陳述性問題，游客對該項陳述的認同程度反映了游客對問卷的綜合認知，可以據此分析問卷數據的有效性。表3所示的數據顯示了游客反饋信息的可靠度，在每個問題中，游客選擇“同意”和“非常同意”的比例達88%以上，說明問卷數據具有有效性，游客對自己的選擇充滿自信，且大部分游客愿意支付更多的錢來保護風景區的生態。

表3 游客反饋信息可靠性分析

五、四面山風景區游憩價值評估

（一）游客社會經濟特征統計

通過對游客社會經濟特征的分析，可以了解該風景區游客的具體構成情況，從而分析調查數據的差異性，避免大量同質性數據對評估結果的影響。結果顯示：游客性別分布較均勻，其中54.37%為男性，46.63%為女性；從年齡結構上看，游客整體偏年輕化，18～39歲年齡段的人口占比最大，為67.79%；從受教育程度上看，大部分游客均受到良好的教育，本科及以上的游客占比62.02%；從職業結構和收入上看，該風景區的游覽主體是企業職員和學生，其收入主要集中在6000元及以下；首次來訪的游客為71.15%，多次來訪的為28.85%；在本次調研中，96.63%為本地游客，3.37%為外地游客。游客社會經濟特征的差異性保證了本次調研數據的相對科學性。

（二）基于TCIA的使用價值評估

根據TCIA模型，首先將游客旅行費用（TC）以50元為間隔劃分為30個區間，并分別計算各區間的旅行費用（TC）、游客人數（N）、游客旅行需求（M）以及游客意愿需求率（Q），具體結果如表4所示。

表4 旅行費用分區結果

其中，由于研究存在多目的地問題，需要對旅行費用中的交通費用和時間成本進行分配。根據有效樣本統計調查發現，四面山風景區的游客雖主要來自于重慶市，但交通費用大于150元的游客約占86.06%，且20.19%的游客本次旅行的主要目的地并非該風景區。考慮到采用單目的地假設會導致使用價值產生偏差，因此本文以游客在四面山風景區的游覽時間占游客本次在江津區游覽時間的比例來分配旅行交通費用和時間成本。

其次，對各區間的游客旅行費用和意愿需求率進行回歸，建立旅行需求曲線，如表5所示。可見，旅行費用和游客意愿需求率并非簡單的線性關系，更類似于對數曲線模型或指數曲線模型。因此，旅行需求曲線為：lnQ=-0.00491TC+1.335686，即Q=e。

表5 旅行費用與游客意愿需求率模型匯總

再次，根據旅行需求曲線計算游客消費者剩余，即：

最后，由《江津統計年鑒—2021》可知，2020年四面山風景區接待游客共120.25萬人次，因此游客的總旅行費用以及風景區的年使用價值為：

綜上所述，四面山風景區的年使用價值為66850.35萬元。

（三）基于CEM的非使用價值評估

CEM根據條件Logit模型的回歸結果分析游客對各屬性的偏好，并基于此計算出各屬性的平均邊際支付意愿以及風景區的非使用價值。

1.條件Logit模型回歸結果分析。基于CEM模型原理和前人的研究成果，選擇集中任一可替代方案被選擇的概率均服從Logistic分布，本文根據游客在選擇集中選擇的最優方案，運用STATA 15.0軟件對6個屬性按各水平值代入分析，結果如表6所示。其中：條件Logit模型1用于分析不同屬性狀態下游客的選擇偏好；條件Logit模型2用于分析不同屬性水平狀態下游客的選擇偏好。兩個模型的R均大于0.2，說明模型擬合度較好。

表6 條件Logit模型回歸結果

在條件Logit模型1中，除森林覆蓋率（Forest）和水質清澈度（Water）外，交通便利程度（Traffic）的系數在5%的水平上顯著，垃圾數量（Garbage）、人群擁擠度（Crowd）和門票價格（Payment）均在1%的水平上顯著。當模型系數為正時，表明該屬性對游客的選擇偏好為正向影響，當模型系數為負時則為負向影響。由此可見，游客的選擇偏好隨森林覆蓋率和交通便利程度的下降而降低，隨垃圾數量、擁擠程度和門票價格的上升而降低，這與目前人們的普遍感知相吻合。機會比（odd ratio）反映的是在屬性的關聯作用下，當某一屬性水平發生變化時引起的被選方案的選擇概率的變化。例如，結合表1和表6可知，森林覆蓋率水平相對于現狀來說，每下降一個水平，該方案被選擇的概率將會降為原來的74.6%。因此，除水質清澈度屬性外，剩余屬性水平的降低都會引起方案被選擇概率的下降。

在條件Logit模型2中，從自然資源屬性來看，水質清澈度（Water）中Water2系數的絕對值大于Water3。雖然Water3的屬性狀態更優，但游客的選擇意愿下降，表明游客對當前水質的狀態比較滿意，存在水質偏好顯著遞減的現象。從管理屬性來看，垃圾數量（Garbage）和交通便利程度（Traffic）各水平的系數均表明其屬性水平變差對游客的選擇偏好會產生顯著負向影響；但從擁擠程度（Crowd）來看，Crowd1的系數為0.412，Crowd2的系數為3.996，Crowd3的系數為-1.509，表明游客對目前的擁擠程度Crowd2最滿意，且并非人流量越少，游客的選擇偏好會越高。當擁擠程度低于20人/100m時，游客可能會因為風景區人流量太少而產生孤獨感或懷疑風景區的受歡迎程度，這將對游客體驗產生負面影響，因此適當的人流量可以提高游客的選擇偏好。

2.非使用價值評估結果。根據條件Logit模型和公式（8）可以估算出游客對風景區不同屬性的平均邊際支付意愿（MWTP）和非使用價值。由表7可以看出，部分屬性水平的改善并不一定會帶來更高的支付意愿。在森林覆蓋率（Forest）中，Forest2的MWTP高于現狀Forest1，屬性水平更差但游客的支付意愿更高，說明游客認為當前的門票價格對于現在的森林覆蓋率來說過高。但大部分屬性水平的改善會帶來更高的MWTP，其中水質清澈度（Water）、垃圾數量（Garbage）、擁擠程度（Crowd）和交通便利程度（Traffic）現狀的MWTP均為正，說明游客對當前狀態比較滿意，且屬性從較低水平向較高水平變化時會提高游客的支付意愿。并且，當水質清澈度從Water1提高到Water2時，MWTP增加到37.19元；垃圾數量從Garbage2減少到Garbage1時，MWTP增加到27.25元。綜上可知，在四面山風景區中，游客對游憩屬性的偏好從高到低依次為水質清澈度（Water）、垃圾數量（Garbage）、擁擠程度（Crowd）、交通便利程度（Traffic）和森林覆蓋率（Forest）。

表7 平均邊際支付意愿估計值

由現狀、最優和最差狀態下屬性的MWTP可知，風景區目前的人均非使用價值為98.74元，最優狀態下為102.96元，最差狀態下為-76.26元。本文根據2020年四面山風景區的年游客量120.25萬人次，計算得出該風景區的非使用價值為11873.49萬元。

綜上所述，四面山風景區的人均使用價值和非使用價值分別為555.93元和98.74元，總使用價值和非使用價值分別為66850.35萬元和11873.49萬元，因此，總游憩價值為78723.84萬元。

六、結論與建議

（一）結論

本文運用TCIA和CEM分別對四面山風景區的使用價值和非使用價值進行評估，相較于單一方法而言，兩種方法的結合能夠更全面合理地評估四面山風景區的游憩價值。其中：TCIA建立了游客旅行費用和意愿需求率模型，避免了局限于游客地域特征或游客社會經濟特征而引起的價值偏差，研究結果表明，當旅行費用增加1%時，游客意愿需求率的對數將下降0.00491%；CEM用于權衡游客對風景區各屬性的偏好，為提高四面山風景區的游憩價值提供參考。研究最終得出四面山風景區的游憩價值為78723.84萬元，其中使用價值占比為84.92%，非使用價值占比為15.08%。

四面山風景區非使用價值的研究結果表明，在自然資源屬性、管理屬性和經濟屬性中，屬性指標大都呈顯著狀態，且與人們的普遍感知相吻合，說明各屬性對風景區的價值有顯著影響，總體研究結果較合理。從游客平均邊際支付意愿來看，游客對自然資源屬性中的水質清澈度最重視，其次為管理屬性中的垃圾數量和擁擠程度，而對交通便利程度和森林覆蓋率的重視程度相對較弱。同時，除交通便利程度和森林覆蓋率外，其余游憩屬性的MWTP均處于最優狀態，四面山風景區目前的人均非使用價值與最優狀態下的人均非使用價值僅相差4.22元。由此可見，相對于管理屬性而言，游客更關注自然資源屬性，且四面山風景區的游覽費用與游客愿意支付的最高費用接近，風景區的管理者對資源的利用度較高，目前游憩價值的提升空間較小。

（二）建議

根據以上結論，本文對四面山風景區的建設和管理提出幾點建議：

1.風景區管理者應關注游客的游憩需求。建立風景名勝區，不僅需要上層設計，還需要關注游客的真實需要。在四面山風景區的游憩屬性中，MWTP較高的首先為自然資源屬性，其次為管理屬性。因此，為了風景區的可持續發展，管理者應重視自然資源，加大對森林、水以及動植物等資源的保護和管理，提高自身對游憩資源非使用價值的認知；與此同時，風景區還需加強基礎設施建設，完善游客反饋機制，關注游客滿意度的變化，讓自然資源屬性和管理屬性相輔相成，及時滿足游客的多重需求。

2.合理制定風景區門票價格。從CEM研究中的人均非使用價值可以看出，游客對風景區門票價格的滿意度不高，因此建議管理者動態調整門票價格。雖然四面山風景區位于自然資源豐富但當地發展較落后的地方，為引導其發展導致門票價格較高，但管理者也需要關注人們的支付意愿與消費水平，可以考慮在節假日舉辦活動，適當降低游客在景區內的游覽花費，再加以宣傳提高游客的關注度，從而增加四面山風景區在旅游市場中的競爭力。綜合實地訪問和實證研究的結論，建議管理者按照當前門票價格的80%來設置該風景區門票價格的上限，即70元。

3.改善風景區交通不便的情況，提高游客出行質量。CEM研究結果顯示，在影響四面山風景區游憩價值的屬性中，交通便利程度并非最優狀態。因此，建議管理者適度改善風景區交通的可進入性，統籌規劃從游客常出發地到四面山風景區的直通班車。同時，風景區面積較廣，大多數游客選擇自駕旅行，因此可以在風景區內使用智慧景區管理系統，為游客提供可視化服務，提前向游客介紹風景區中各景點的概況，并根據交通擁堵程度推送合理的游覽路線，降低游客選擇游覽路線的試錯率，從而提供更便利的條件和更優質的服務，提高游客的支付意愿。