《游客感知價值對TCM評估游憩價值影響的介入方式比較研究-以湖南張谷英村為例》7900字論文

游客感知價值對TCM評估游憩價值影響的介入方式比較研究—以湖南張谷英村為例目錄TOC\o"1-2"\h\u8403一、引言 ，也就是在費用等于Ci時，第i個區(qū)間的旅客都會進行一次游玩，但是與此同時，總游覽人數(shù)卻不僅僅是此區(qū)間的旅客人數(shù)Ni，它也包括愿意花費比Ci旅行費用更多的所有旅客(趙銘澤,劉欣妍,2020)。比如,愿意花費[100，200）旅行費用的游客，也代表著其會愿意以[0，100）的花費旅行，也因此在[0，+100）的費用區(qū)間里，在這等情況下所有游客都愿意出游，則該區(qū)間的出游意愿就為100％。通過這一系列步驟，本文不僅確認了研究結果與現(xiàn)有理論的符合程度，還在一些關鍵點上提出了新見解或補充，進一步強化了相關領域的理論體系和實踐基礎。這些新見解或補充不僅增強了本文對研究對象本質(zhì)和規(guī)律的認識，也為后續(xù)的研究和應用提供了新的方向和靈感。本文的研究不僅驗證了現(xiàn)有理論的準確性和適用性，還推動了相關領域的知識創(chuàng)新和發(fā)展，為未來的研究和實踐提供了有益的指導。于是，在費用為Ci時，則樣本游客中愿意出游的總人數(shù)為Mi=∑Nj(i≤j≤n），最后，我們可以再假設旅客總人數(shù)為N的游客中愿意的出行的概率為Pi，Pi=Mi/N，不妨令Qi=Pi，那么可以認為在費用為Ci時，每個游客旅游一次的意愿為Qi。（五）擬合確定需求函數(shù)由于旅客在旅行中所發(fā)生的費用對旅客的出行需求影響極為重大，所以通過考慮因變量和自變量的內(nèi)在關系，以每個費用區(qū)間的中間值作為自變量，以旅客的旅游需求為因變量，分別建立線性、二次、對數(shù)和指數(shù)函數(shù)，即(龔雅麗,陳宇和,2021)：Q=f(C)。（六）計算樣本的總消費者剩余根據(jù)線性、二次、對數(shù)和指數(shù)函數(shù)，選擇擬合程度最好的函數(shù)，進而確定旅客意愿需求曲線，然后計算各個區(qū)間中的旅客的平均消費者剩余，即為CSi（公式5），接著根據(jù)對應費用區(qū)間的旅客人數(shù)，計算出各個費用區(qū)間的對應的總消費者剩余，再將各個費用區(qū)間對應總消費者剩余進行求和，從這些規(guī)定可以認識到最終計算出樣本的總消費者剩余，即為SCS（公式6）(鄧晨曦,王瑾萱,2021)。CSiSCS=i=0式中：CSiCi??(C)為單個游客的旅游意愿需求曲線；SCS為樣本的總消費者剩余；Ni為第i個區(qū)間的游客人數(shù)(0≤i≤n）。（七）評估測算游憩價值濕地公園資源的游憩價值由兩部分構成，其中一部分是總旅行費用，即為STC，主要包括交通、餐飲、時間成本等顯性和隱性費用；另外一部分則是總消費者剩余，即為SCS，其計算公式為:RV=SCS+STC式中：RV為濕地公園資源的游憩價值；SCS為樣本的總消費者剩余；STC為樣本游客的旅行費用；N為樣本數(shù)量；SN為年到訪游客總人次。四、案例應用研究——以湖南張谷英村為例（一）湖南張谷英村游憩價值評估過程1.確定樣本數(shù)量對湖南張谷英村實地進行了實地勘察，并且發(fā)放了問卷進行調(diào)查，涉及游客基本個人信息、旅行費用等內(nèi)容。2019年湖南張谷英村接待游客共計約120000人次，將抽樣誤差δ設定為0.05，根據(jù)公式1計算得出湖南張谷英村的最低調(diào)查樣本數(shù)量為399份。本次共發(fā)放問卷410份，其中有效問卷393份，從這些意見中看出問卷有效率為95.85%。在393份調(diào)查樣本中，游客的性別比例基本均衡，即便如此，女性的人數(shù)仍然略少于男性的人數(shù)；年齡主要集中在19~38歲之間，共占78.37%(蔣琪瑤,李維嘉,2021)；文化水平主要為大學本科占比最多，占比為55.22%；職業(yè)以企業(yè)高管和普通員工居多，共占43.77%；游客的經(jīng)濟能力主要處于中等及中上等水平，且絕大多數(shù)來自于本地；但反觀其旅游一次的人數(shù)占比卻有62.34%之多，一方面可能是宣傳力度不夠，另一方面可能是景區(qū)偏僻，在這種結構下處于山上，且路途遙遠。此外，大部分游客是以朋友組隊或者家庭出游，且以自駕游為主，交通不便是其主要原因。樣本的受訪游客情況的特征分布如表2所示(劉潤澤,呂曉萌,2021)：表2受訪游客情況的特征分布Table.2Distributioncharacteristicsofinvestigatedtourists特征類別人次占比特征類別人次占比性別年齡文化程度職業(yè)男女9～18歲19～28歲29～38歲39～48歲49～58歲59～68歲小學及以下初中高中/中專高職高專大學本科碩士研究生博士研究生在校學生政府公務員企業(yè)管理者普通職員專業(yè)人員普通工人服務業(yè)職工個體經(jīng)營者自由職業(yè)者農(nóng)林牧漁者退休家庭主婦暫無職業(yè)其他210183511719157203518517921721217378092491212352614931653.4446.561.2729.7748.6014.505.090.761.274.5812.9820.1055.225.340.514.339.4120.3623.4112.473.053.058.916.620.251.022.290.764.07月收入客源地旅游次數(shù)旅游方式交通方式總計暫無收入2000以下2001-30003001-50005001-80008001-1500015001-2500025000以上本地北京市廣東省江蘇省遼寧省四川省1次2次3次及以上個人游朋友組隊家庭出游報團旅游其他方式自駕汽車出租車大巴公交車自行車其他方式2562584978547243851411124593555411819915735012166543936.361.536.3621.3724.6821.6311.966.1197.960.251.020.250.250.2562.3423.6614.0013.7430.0350.643.821.7889.063.054.071.531.271.022.旅行費用計算和區(qū)間劃分匯算問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，根據(jù)公式2、公式3和公式4可得湖南張谷英村樣本旅客的在旅行過程中所發(fā)生的費用(STC)為282079元。進一步建立旅行費用區(qū)間，劃分情況如下表3所示(彭欣怡,陳子瑜,2021)。表3受訪游客旅行費用的分區(qū)情況Table3Zoningoftravelexpensesofinvestigatedvisitors費用區(qū)間區(qū)間人數(shù)樣本游客出游人數(shù)出游概率單個游客旅游需求量[Ci,Ci+1]NiMiPi(%)Qi[0~100)1393100.00%1.0000[100~200)4839299.75%0.9975[200~300)6434487.53%0.8753[300~400)3528071.25%0.7125[400~500)4424562.34%0.6234[500~600)3420151.15%0.5115[600~700)3016742.49%0.4249[700~800)2113734.86%0.3486[800~900)1611629.52%0.2952[900~1000)610025.45%0.2545[1000-1100]179423.92%0.2392[1100~1200)137719.59%0.1959[1200~1300)66416.28%0.1628[1300~1400)45814.76%0.1476[1400~1500)85413.74%0.1374[1500~1600)64611.70%0.1170[1600~1700)64010.18%0.1018[1700~1800)8348.65%0.0865[1800~1900)2266.62%0.0662[1900~2000)3246.11%0.0611[2000~2500)11215.34%0.0534[2500~3000)3102.54%0.0254[3000~3500)471.78%0.0178[3500~4000)230.76%0.0076[4000~4500)010.25%0.0025[4500~+∞）110.25%0.00253.擬合需求曲線分別采用直線回歸、多項式回歸、對數(shù)曲線回歸、指數(shù)曲線回歸四種回歸模型進行分析，得到單個游客的出游需求函數(shù)，結果如表4所示。在這種安排下根據(jù)R2值大小，選擇指數(shù)回歸模型作為單個旅客的出游需求函數(shù)，其經(jīng)過擬合得到的旅客出游意愿需求曲線正如圖1所示。表4旅客出游需求函數(shù)的回歸情況Table.4Regressionofpassengertraveldemandfunction模型回歸方程R2值線性回歸Q=-0.0002C+0.58670.5749二次回歸Q=1E-07C2-0.0007C+0.91410.9129對數(shù)回歸Q=-0.284ln(C)+2.26530.9232指數(shù)回歸Q=1.0177e-0.001C0.9929注：Q表示單個旅客的出游概率， C表示單個旅客的旅行過程中所發(fā)生的費用。圖1旅客出游需求曲線及方程Fig.1Passengertraveldemandcurveandequation4.樣本消費者剩余根據(jù)上述確定旅客意愿需求曲線，根據(jù)公式5和公式6，可以計算出各個費用區(qū)間中的人均旅客消費者剩余CSi，接著根據(jù)對應費用區(qū)間的旅客人數(shù)，計算出各個費用區(qū)間的對應的總消費者剩余，再將各個費用區(qū)間對應總消費者剩余進行求和，最終計算出湖南張谷英村樣本游客的消費者剩余SCS為236645元(高怡然,許文琪,2021)。5.游憩價值測算湖南張谷英村的游憩價值包括總旅行費用和總消費者剩余價值兩部分，根據(jù)公式7，其評估結果為：RV=282079+236645393（三）湖南張谷英村游憩價值評估結果分析基于2019年度的游憩規(guī)模，采用旅行費用區(qū)間分析法評估湖南張谷英村的濕地公園游憩價值，約為1.58億元，此評估值為當年的游憩價值(楊璇婷,趙紫晨,2021)。處于這般情境時該方法需要一定數(shù)量的樣本，而且對其質(zhì)量有一定的要求，樣本數(shù)量的確定、問卷的設計、預調(diào)查、反饋修改問卷、發(fā)放問卷的時機、方式以及后期的數(shù)據(jù)處理，都直接影響著游憩價值的評估質(zhì)量。理論上，其價值為1.58億元，但實際上其游憩價值受諸多因素的影響，可以將其分為不可控因素和可控因素。從宏觀層面上看，以2020年的新冠疫情為例，當面對不可抗力的自然災害時，其估值影響是巨大的，從微觀層面上看，游客對于月收入等問題較為敏感，可能會導致信息不真實、不準確(唐澤宇,鄭妍彤,2021)；其次，在調(diào)查過程中，游客可能剛剛開始游玩，或者尚未完成旅行，其費用只能進行預估，使得評估結果會有所偏差。從這些跡象中顯而易見其他不可控因素還包括人們的旅游偏好、政策的施行、經(jīng)濟和社會環(huán)境等因素?？煽匾蛩匕ň皡^(qū)的宣傳力度、景區(qū)的創(chuàng)意性裝扮、景區(qū)的招待服務等因素，這些都會影響客流量，進而影響其估值(魏晨陽,劉子菲,2021)。因此，如何正確分析其影響因素，從而正確認識其游憩價值，是一個不容忽視的關鍵性問題。五、結語濕地公園資源蘊含著巨大的經(jīng)濟價值，通過對濕地公園游憩價值的評估，濕地公園不僅改善了當?shù)氐纳鷳B(tài)環(huán)境、助推了當?shù)厣鐣б娴脑黾?，而且也了振興了其他產(chǎn)業(yè)，比如房地產(chǎn)、旅游業(yè)等產(chǎn)業(yè)。對湖南張谷英村濕地公園資源游憩價值潛力及其影響因初步探索，對于當?shù)氐穆糜伍_發(fā)及其市場規(guī)劃具有一定的指導意義。采用旅行費用區(qū)間分析法（travelcostintervalanalysis，TCIA），進行了問卷設計與修改、問卷調(diào)查、游客旅行費用收集、費用區(qū)間化及需求函數(shù)的擬合，不僅對湖南張谷英村的游憩價值進行了估算，也分析了影響其估值準確性的影響因素。顯然，濕地公園資源游憩價值的準確客觀評估，還依賴于調(diào)查問卷設計的合理性，以及發(fā)放問卷的形式、方式、時機等。除此之外，其評估模型的優(yōu)化仍然需要廣大專家學者再進行深入地探索和研究。參考文獻：李浩然,張璐瑤.濕地公園資源利用模式發(fā)展研究[J].農(nóng)村經(jīng)濟與科技,2022,29(01):22-25.王俊鵬,劉婉琳.基于TCM的貴州花溪水利風景游憩價值評價[J].水利科技與經(jīng)濟,2023,18(08):6-8+11.陳昊宇,黃琪琳.發(fā)展創(chuàng)意農(nóng)業(yè)的思維工具[J].農(nóng)產(chǎn)品加工(創(chuàng)新版),2021(02):77-80.孫晨曦,趙雯婷.應用改良的旅行費用法評估農(nóng)業(yè)旅游區(qū)的游憩價值[D].重慶:西南大學,2021.鄭子涵,吳昕彤.國外旅游資源經(jīng)濟價值研究述評[J].經(jīng)濟問題探索,2015(02):183-190.周逸凡,許紫怡.TCIA法在濕地公園休憩旅游價值評估中的應用——