基于时间地理学的景区旅游者时空行为模式研究

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[摘要]本文以景区旅游者时空行为模式为研究对象，尝试将时间地理学研究方法引入旅游者行为研究中，并通过实证研究在时空路径聚类要素方面进行探索。研究表明，时间、空间、活动和路径是景区内部旅游者时空行为模式汇总的重要因素；差异度和显著度可以作为聚类量化要素选择的指标；颐和园旅游者群体按时空行为模式聚类为6个类型。刻画旅游者时空行为模式，有助于研究者更好地理解旅游者的活动过程和需求情况，对优化景区产品和提高旅游者体验质量有重要理论意义和实践意义。

[关键词]时间地理学；旅游者行为；时空行为模式；颐和园

[中图分类号]F59

[文献标识码]A

[文章编号]1002-5006(2009)06－0082－06

1　景区旅游者时空行为研究进展

1.1 目的地内部旅游者行为研究进展

旅游地理学重要研究领域之一就是研究旅游者活动、旅游者行为模式与物质环境之间的关系，目前的研究侧重于解释不同尺度上的空间行为模式，包括全球尺度、国家尺度、区域尺度和地区尺度等。但是对于目的地内部空间尺度中旅游者行为的研究却还不够。更好地理解目的地内部旅游者行为模式，能够为旅游目的地管理、旅游产品更新和景区市场营销等产业实践提供科学的理论支持。20世纪90年代已有研究者开始探讨空间对于旅游者的意义在目的地游览过程中的变化，但是目的地内部旅游者空间行为的研究和模型构建依然是旅游地理学研究中有待发展的领域，试图对实际旅游者的空间移动模式进行建模的研究仍然很少。

近年来麦克切尔在目的地内部旅游者空间行为研究中做出了较重要的贡献。他和卢在城市交通模型和目的地外部旅游者空间行为等相关文献研究的基础上，试图对前人研究过的要素进行识别，寻找影响目的地内部旅游者空间行为模式的重要因素；将可能的目的地内部旅游者行为模型分为领域模型和线路模型两类，将影响目的地内部旅游者行为的重要要素概括为目的地特征(旅行起点，住宿所在地、旅行目的地，景点所在地、交通可达性等)和旅游者特征(时间预算，动机、兴趣及人口统计特征，目的地知识和情感价值倾向等)两个维度。随后，麦克切尔又与刘合作，以香港为案例地就目的地内部旅游者空间行为模式进行了实证研究，并将影响目的地内部旅游者移动的影响要素划分为“推力要素”(旅游者角色、旅游同伴、个人动机、到访经验等)、“拉力要素”(目的地地貌和结构特征)以及“时间要素”(在目的地停留时间、旅游全程时间)3个方面。

综上所述，目的地内部旅游者行为的研究仍处于起步阶段，但是旅游研究者已经越来越重视时间要素对旅游者行为的影响。定性的文献研究和综述中仍然将时间预算作为旅游者特征的组成要素之一，而实证研究中已经明确时间要素是需要与推拉要素并行考量的重要影响因素。

1.2　景区旅游者时空行为模式研究进展

在人本主义和后现代主义思潮的影响下，人文地理学研究越来越注重从微观个体行为的视角来解释人文地理现象，研究目的逐渐转向重视人类的生活质量等社会目标。虽然目的地尺度上的旅游者时空行为模式研究仍有待进一步发展，本研究已经将研究尺度框定到旅游景区内部这样更加微观的空间中。目前见到的景区内部空间尺度上的旅游者时空行为模式研究，多是由时间地理学和信息工程领域的学者在以旅游景区为案例地时完成的相关研究。

基于位置的服务系统LBS于1998年在日本大阪实现世界首例商业化运作。1999年朝仓康夫等就以其为时空数据获取手段，以日本大阪城堡会议中心为案例地，对前来观看相扑表演的100名被访者游憩行为特征进行了分析。随后朝仓康夫等以神户北野旅游街区为案例地，再次尝试移动通讯工具作为采集被访者时空行为数据的手段，采用聚类分析将旅游路径分为两大类。奥康诺等则尝试用赛跑计时设备作为获取时空数据的手段，以澳大利亚维多利亚坎贝尔港国家公园中的“十二使徒岩”景区为案例地进行了实证研究。以上研究在追踪被访者时空信息数据设备手段技术层面上做了重要的探索，以满足人工智能模拟软件开发的参数要求为目标，追求时空数据本身的精确度；但在景区内部旅游者时空行为模式的研究方向上并没有做深入探寻。与之相比，绍瓦勒和伊萨森采用GPS作为时空数据获取手段，对以色列阿克古城旅游者的案例研究更具理论意义。他们尝试借鉴生物化学DNA序列研究中的序列比对方法对景区内旅游者的行为模式进行聚类，并尝试采用ClustalG软件对数据进行分析和处理。

2　研究目的

2.1　微观空间尺度的实证研究

如上综述，目前国内外研究专门研究景区内部旅游者时空行为模式的实证研究仍比较少见。因此，本研究直接的研究目的就是完成一例以中国旅游景区为案例地的微观空间尺度的时空行为模式实证研究。另外，上述实证研究基本以时空行为数据获取手段和处理方法为探讨重点，因而研究者通常选用结构简单的景区为案例地，

以便节约数据获取的成本，同时避免数据处理上的复杂性。本研究以景区内部旅游者行为模式为研究目的，因此在景区案例选择上考虑了空间结构的复杂性，力求在实证定量分析中获得定性判断较难得出的结论。

2.2 时空路径汇总的方法探讨

在此基础之上，本文作者尝试将时间地理学的研究方法引入旅游地理学旅游者行为研究中，秉着以人为核心的思想，尝试在旅游者时空路径汇总方法上面进行探索。

目前实证研究在时空数据的分析处理上存在两个主要问题，一是时空信息分离的问题，二是采用先入为主的旅游者群体划分。虽然研究者在采集数据时力求获取尽量精确和全面的时空行为信息，但在分析处理时往往陷入汇总的困境，实际操作中或者分为时间和空间两个维度分别进行分析，或者将时间信息等同于时间顺序；或者采用先入为主的旅游者群体类型划分，然后针对不同类型的旅游者总结其时间利用和空间分布上的行为规律。本研究采用前人研究较常使用的聚类分析，尝试将时空数据结合起来，并加入旅游者活动信息，力图真正实现根据时空行为模式对旅游者群体进行分类的目的。

3　研究方法

3.1 时间地理学的时空路径

时间地理学是20世纪60年代后期由瑞典著名地理学家哈格斯特朗倡导，并由以他为核心的隆德学派发展而成的。如何把各种相关要素有机、直观地表示在空间和时间轴上，成为哈格斯特朗提出时间地理学框架的起始。时空路径是时间地理学的核心概念，它概括了施加在活动上的空间、时间以及以时间换取空间位移等约束因素。应用时空路径概念，能够将旅游者行为在时间和空间两个维度上的信息进行捕获和分析，对于理解旅游者行为有着重要的理论意义和实践意义。本研究旨在以实例验证时间地理学研究方法在旅游者行为研究中的可行性。

3.2 SPSS聚类要素的探索

在具体数据统计分析方法上，采用SPSS软件包中的K-means Cluster快速聚类方法。本研究的创新点在于对聚类要素的探索。定性分析和实证研究结果表明，时间要素、空间要素、路径要素和活动要素是景区内部旅游者时空行为模式聚类分析的4个重要方面；并且在具体定量因素的选择上，尝试用差异度(F值)和显著性水平(Sig.)作为标准，将差异度和显著性水平低的因素剔除。

4　案例概况

4.1　案例地：颐和园概况

颐和园占地290.13公顷，水面约占3／4，是一座在自然山水环境基础上经人工精心改造而成的大型皇家园林。万寿山和昆明湖构成了园林的主体框架(见图1)，全园100余处景观，分为临朝理政、生活居住和山水风景三大区域。由于山水风景区占到颐和园9／10的空间，不利于表述旅游者实际所在的空间位置；因此借鉴前人实证研究中的经验，综合考虑了景点自身边界、游览主题和空间位置等要素，将颐和园划分为14个分区(图2)。A区包括临朝理政和生活居住两个区；H区为昆明湖；B、C、D、E、F和G沿昆明湖岸发散，每个区都有一个代表性的小景点。c区有石舫(清晏舫)，D区为耕织图景区，E区为西堤，G区为南湖岛附近区域；I、J和K区为万寿山后山区域，I区为澹宁堂及周边区域、J区是以四大部洲为核心和K区为石桥及附近区域；L区是以苏州街为核心的后湖区域。

4.2　样本：颐和园旅游者样本描述

4.2.1　数据获取

2008年5月25日(周日)和26日(周一)两天，我们在颐和园东宫门、新建宫门和北宫门外发放调查问卷，采用现场回收的办法。包括前期预研究20份在内共发放调查问卷301份，回收301份，回收率100％；其中有效问卷269份，有效率89.4％。

4.2.2　样本基本特征

女性样本152个，占57％；男性样本117个，占43％。国内样本199个，占74％；外国游客70个，占26％。年龄在20岁以下的17个，占6％；21－30岁的136个，占5l％；31―40岁的44个，占16％；41－50岁的25个，占9％；51―60岁的27个，占10％；61―70岁的13个，占5％；71岁以上的7个，占3％。第一次到访的样本140个，占52％；第二次到访的样本43个，占16％；第三次到访的样本27个，占10％；第四次到访的样本8个，占3％；到访6次以上的样本50个，占19％。

5　时空行为模式聚类分析

5.1　聚类要素选择与剔除

已有文献和实证研究中，时空行为模式的聚类要素没有定论，因此本研究在进行时空结合的聚类分析中，首先进行了聚类要素定性分析和数据分析的多次尝试及剔除。

首先，在定性考量景区内部旅游者时空行为模式时，将时间信息、空间信息、活动信息和路径信息纳入研究范围。何时、何地以及参与了何种活动，是景区内部旅游者行为的核心内容；而路径信息，则表达了前三者的组合关系。

然后，将时间、空间、活动和路径4个方面的信息进行量化。时间信息包括时间段和时间点两类信息；空间信息则包括空间点和空间区域两类信息，其中到访景点和出入口为空间点信息，而分区则为区域信息；路径信息包括时空路径节点个数、路径长度和覆盖区域面积；活动信息，则包括根据研究者在颐和园实地考察得出的可能的活动机会。

采用定性分析得出的全部信息要素对样本进行聚类，结果或者出现样本量的悬殊差距，或者出现无法解释的矛盾现象，说明有些聚类要素在对分析过程产生了干扰作用。经过多次数据分析，最终采用差异度和显著性水平作为标准，将差异度，值得分小于2和显著度sig.得分大于0.05的要素剔除(表1)。剔除部分干扰因素后，聚类结果明显改善。以到访景点要素为例，根据差异度和显著度标准剔除的要素既包括石舫、仁寿殿等到访率较高的景点，也包括藻鉴堂等到访率极低的景点。可以理解为，由于所有样本在这类景点上的得分倾向于一致，都得“1”(到访)或者都得“0”(未到访)，因此这类景点的到访情况在时空行为模式聚类中贡献很小。

5.2　聚类结果分析与探讨

最终保留了时间、空间、路径和活动信息4个方面，剔除了部分量化要素，颐和园景区内部旅游者时空行为模式聚类结果如表2。除了类型4样本量最多(87)，类型2只有2个样本之外，其他4类样本量相对均衡；而且，根据聚类结果，能够实现对每个类型旅游者时空行为模式的合理解释和形象刻画(图3－图8)。

类型1:11:44从东宫门进入颐和园，沿长廊一线到达石舫，原路返回；其间在长廊和石舫分别停留约14分钟，14:02从东宫门离开颐和园。

类型2:8:15从南如意门进入颐和园，沿东堤到达南湖岛，乘船经昆明湖到石舫，翻过万寿山到达苏州街，再到谐趣园，然后到达德和园、仁寿殿、宜芸馆一带，沿长廊返回石舫，再次乘船返回南湖岛；其间多处停留，每次约21分钟，16:15从新建宫门离开颐和园。

类型3:14:10从东宫门进入颐和园，沿长廊到达石舫，然后原路返回，最后经由仁寿殿沿昆明湖南行，达到南湖岛附近；期间，在长廊和石舫分别停留约18分钟，16:24从新建宫门离开颐和园。

类型4:8:26从东宫门进入颐和园，沿长廊到达佛香阁，翻过万寿山经四大部洲，到达苏州街；其间在长廊、佛香阁和苏州街分别停留约23分钟，11:05从北宫门离开颐和园。

类型5:8:55从新建宫门进入颐和园，从南湖岛乘船经由昆明湖达到石舫，沿长廊东行达到仁寿殿一带；其间在南湖岛和石舫分别停留约22分钟，13：30从东宫门离开颐和园。

类型6:11:13从北官门进入颐和园，从苏州街南行四大部洲，翻过万寿山达到佛香阁，西行至石舫后沿长廊向东折回，达到仁寿殿后向南沿昆明湖到达南湖岛附近；其间在苏州街、佛香阁和石舫分别停留约29分钟，16:16从新建宫门离开颐和园。

如果对颐和园旅游者时空行为模式6类聚类结果分析，可以发现总游览时间、入园时间和离园时间是3个贡献最大的聚类要素。因此，可以按照这3个时间要素进一步对6类时空行为模式进行汇总，将有助于研究者对颐和园旅游者的时空行为模式进行理解和把握。

类型1、类型3和类型4的总游览时间为2－3小时，其入园时间和离园时间信息表明，3类游览的具体时间分别对应中午、下午和上午。类型5和类型6的总游览时间为4－5小时，具体游览时间分别对应上午和下午。类型2总游览时间达到8小时，全天游览。

结合路径信息停留点和空间信息可以发现，类型1、类型3和类型4虽然与类型5及类型6在总游览时间上存在差别，但是在空间路径上却没有本质差异。其主要区别在于时间的分配上，2－3小时游览节奏更加紧凑，而4－5小时的游览则更加舒适和放松。类型2与其他类型相比，8小时的总游览时间带来时空行为模式上的巨大差别，其时空路径更加复杂。

6　结论与思考

本文以景区内部旅游者时空行为模式作为研究对象，从微观空间层面上尝试将时间地理学研究方法引入旅游者行为研究中，并在时空路径汇总上尝试通过实证研究进行探索和创新，研究主要结论：①时间信息、空间信息、路径信息和活动信息作为景区内部旅游者时空行为模式聚类要素是可行的；②在定性分析的基础上，差异度和显著度可以作为对聚类要素选择具有参考意义的定量指标；③综合时间、空间、路径和活动信息，经过差异度和显著度对干扰要素进行剔除后，颐和园景区内部旅游者时空行为模式聚类为6个类型。

描绘和刻画景区内部旅游者时空行为模式，能够有助于研究者更好地理解旅游者在景区内部游览活动和需求情况。就颐和园案例研究而言，研究结论表明在颐和园进行游览活动的旅游者并不是一个均质的群体，而是有着不同时空行为模式的六类群体。这对于景区设施改善和管理水平提升具有实际的指导意义，最终有助于提升旅游者旅游体验的质量。

致谢：感谢北京大学柴彦威教授慷慨教授时间地理学的理论和方法，并在论文写作过程中给予指导；感谢导师吴必虎教授的支持，并在案例地选择和调查方法方面提出了宝贵的建议；感谢胡海霞老师、向岚麟博士、严琳和刘鲁硕士，在问卷调查工作中给予的无私帮助和支持。