基于AITCM的游憩價值評估

2014-04-29 00:00:00何宣儀魏枝岐

中國管理信息化 2014年23期

[摘要] 旅行費用法（TCM）是對環境資源（包括旅游娛樂資源和各類游憩活動）經濟價值進行評估的主要方法。該方法主要分為分區旅行費用法（ZTCM）、個人旅行費用法（ITCM）和高級個人旅行費用法（AITCM）。本文使用高級個人旅行費用法評估漢口江灘的游憩價值。

[關鍵詞] 高級個人旅行費用法；游憩價值；AITCM

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2014 . 23. 057

[中圖分類號] F299.24 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2014）23- 0101- 03

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，由于旅游資源的公共屬性，其價值難以確定。旅行費用法（TCM）是對環境資源（包括旅游娛樂資源和各類游憩活動）經濟價值進行評估的主要方法。

旅行費用法是由美國的克勞森（Clawson）于1959年提出。由于TCM評估具有較強的科學性，所以在美國、加拿大和歐洲，TCM方法的應用相當廣泛。布朗（Brown）和納瓦斯（Nawas）在1973年提出應在個體旅游者調查樣本的基礎上估計旅游景區的經濟價值，提高估計的有效性。

對于旅游資源的游憩價值，目前，國內多選用分區旅行費用法來評價。李巍、李文軍等學者（2003）用旅行費用區間分析（TCIA）。張茵（2004）針對多目的地問題，提出了基于分區的多目的地TCM模型（MZTC），并應用于九寨溝的游憩價值評估中。郝偉罡（2007）在TCIA基礎上提出對游客樣本進行分組的新型旅行費用區間分析的計算方法。謝雙玉等學者（2008）從積分的角度對TCIA與傳統的分區旅行費用法（ZTCM）的數學本質進行了詳細的對比分析。楊凈、許麗忠等學者（2012）對鼓山風景名勝區進行評估，通過ITCM計算消費者剩余。趙玲、王爾大、苗翠翠等學者針對中國旅游者出行方式的特點，設計改進的ITCM模型。多數學者使用分區旅行費用法（ZTCM）計算游憩價值。利用個人旅行費用法計算游憩價值的案例較少。

本文高級個人旅行費用法對武漢市漢口江灘的游憩價值進行估算，并在此基礎上，對如何科學制定漢口江灘的投資策略，如何改善景區管理效率等提出建議。

1 TCM模型簡介

1.1 分區旅行費用法（ZTCM）

ZTCM模型的必要條件是參與分析的數據必須是區域一級的，對游客根據其客源地進行分區是必不可少的。ZTCM通常具有如下模型形式：

Vij/Ni=F（TCij，SOCi，SUBi）公式（1）

式中，Vij表示一定時間內從i區域到j旅游地旅游的總人數；Ni表示i區域的人口總數；TCij表示i區域游客到j旅游地的平均旅行費用；SOCi表示i區域旅游者的社會經濟特點；SUBi表示i區域旅游者旅游替代品的特點。ZTCM是單目的地模型，對于相對平均分布的旅游者出發地的情況較為適用。ZTCM適用于重游率較低的吸引長線游客的觀光型目的地。

1.2 個人旅行費用法（ITCM）

ITCM的需求函數一般具有如下形式：

Vij=F（TCij，SOCi，SUBi）公式（2）

式中，Vij表示一定時間內個體i到j旅游地旅游次數；TCij表示個體i區域游客到j旅游地的旅游一次的費用；SOCi表示i區域旅游者的社會經濟特點；SUBi表示i區域旅游者旅游替代品的特點。ITCM是單目的地模型，依靠觀測數據的內在變化而不是對區域數據的聚合來進行回歸。但是由于它通常僅包括實際到訪過的游客，而排除了非游客的信息。這被稱為“截斷偏差”。如果評估對象是吸引范圍較大、重游率較低的觀光型目的地，可能會因“因變量離散不足”而無法擬合需求函數，因此，ITCM適用于吸引當地短途旅客、重游率較高的休閑游憩型目的地。

1.3 高級個人旅行費用法（AITCM）

為了避免個人旅行費用法（ITCM）的缺陷，截斷模型等較為高級的計量經濟模型被應用于計算游憩價值，應運而生的就是高級個人旅行費用法（AITCM）。較為常用的兩種模型是截斷泊松模型（TPois）和截斷負二項模型（TNB）。但是，AITCM仍然沒有解決ITCM“因變量離散不足”的問題。

2 案例研究地

2.1 基本概況

漢口江灘所處的武漢市位于北緯30.6度，東經114.1度，海拔23米，屬亞熱帶季風氣候區。漢口江灘是“亞洲第一大江灘”，位于中國內陸最大城市武漢市區北岸，是一個集旅游、休閑、健身、綠化、娛樂為一體的大型文化公園，面積160萬平方米，與沿江大道景觀相鄰，與“天下江山第一樓”——黃鶴樓景區相望，與長江百舸爭流盛況相映，構成武漢市中心區獨具魅力的景觀。近兩年來，由于服務設施的完善與交通的便捷等，漢口江灘的旅游人次不斷增長。

本研究于2013年10月1日到10月8日黃金周期間，采用隨機抽樣的方法，對漢口江灘的游客進行半訪談式的問卷調查。共發放問卷962份，回收有效問卷857份，有效率為89%。調查對象主要為外地觀光游客和休閑鍛煉的當地市民，調查內容包括兩類問題：一類是與游覽有關的情況及其費用（包括此行的起點、交通方式及費用、旅行距離、游覽的其他景點個數、旅行時間、公園內支出等）；另一類是游客的人口統計資料（包括性別、年齡、文化程度、月收入、職業等）。樣本到漢口江灘旅游次數統計信息見表1。

計算可得，漢口江灘平均旅游次數為2.73次，方差為3.40。TCM模型中的因變量，即旅游次數離散不足的情況并不是十分明顯。

2.2 TCM模型的選擇

ZTCM是單目的地模型，適用于估算旅游者出發地相對平均分布的情況。假設游客來自同一區域，對某個旅游點具有相同偏好，且旅行費用相同。這種情況顯然不符合現實情況。而ITCM的缺陷，即對于評估對象是吸引范圍較大、重游率較低的觀光型目的地，可能會因為“因變量離散不足”而無法擬合需求函數。漢口江灘的重游率較高，且“因變量離散不足”的情況并不明顯。為了克服由于缺少非游客信息造成的“截斷偏差”，采用AITCM模型。AITCM模型中兩個理論上最為完備的截斷離散模型是TPois和TNB，而TPois模型中要求因變量的方差-期望等于1，這種限制較為苛刻，漢口江灘方差-期望為1.245，不符合該條件；TNB模型對方差-期望比的限制值域為[1，+∞）。本研究所獲樣本中，因變量方差-期望比僅為1.245，顯然符合TNB模型的值域要求。

2.3 AITCM高級個人旅行費用法模型

對某一景點的旅游需求可以用旅游者在一定時間段訪問該景點的次數來表示。一般來說，旅游需求可以表示為：

Qi=F（X，？準，ε）公式（3）

i=1，2，3，…，n

式中，Qi是1×n維的因變量向量，表示旅游者到目的地的次數；X是自變量矩陣，表示旅游需求的影響因素，如旅游費用、教育程度、年齡、旅游距離等；？準是參數向量，表示自變量系數估計值；ε是獨立、均等分布的隨機誤差向量。

旅游需求函數一般是通過收集旅游者的信息，因此建立的模型有旅游次數數據為非負整數的缺陷。在需求模型中，作為因變量的旅游次數服從非負整數的某類概率分布，其取值是一個計數過程，所以計數數據的截斷性質要求采用一些特殊模型參數估計方法。由于參加旅游次數數據是整數，并在零點截斷，且表現出過度離散的問題，因此，最小二乘（OLS）方法不再適用于這類函數的參數估計。為了獲得無偏差的參數估計結果，采用截斷負二項分布計數數據模型，其概率密度函數如下：

Q（Z=z|Z>0）=■（αλ）z（1+αλ）-1（z+1/α）·■

公式（4）

且E（Y|X）=λ=EXP（Xβ）公式（5）

Var（Y|X）=λ（1+αλ）公式（6）

需要滿足的條件是：

E（Y|X）

式中，隨機變量Z的均值是λ，方差是（λ+αλ2）；α>0是多余參數，Γ（）是伽瑪函數，z是非負整數集的一個元素，式（5）式（6）分別是NB分布的已接矩陣和未接矩陣，變量的定義與式（3）相同。

考慮到旅游次數數據具有的非負整數和截斷性質，本研究采用TNB截斷負二項分布計數數據模型，可用似然法進行參數估計。因變量的概率分布如下：

Y=NB（λ=EXP（Xβ），α），Y>0公式（8）

式中，X為解釋變量矩陣；β是參數變量。

2.4 計算結果

回歸模型的因變量Qi為第i個旅游者到旅游地的旅游次數；自變量COSTi為第i個旅游者到旅游地旅行產生的復合旅行成本；自變量DAYi為第i個旅游者在該旅游地的停留時間；自變量INCOMEi為第i個旅游者的月收入；自變量AGEi為第i個旅游者的年齡；自變量EDUi為第i個旅游者的受教育程度；自變量KMi為第i個旅游者的旅行距離（計算結果見表2、表3）。

注：表格中***表示1%的顯著水平，**表示5%的顯著水平，*表示10%的顯著水平，括號內的值表示參數估計值的標準誤差

旅行成本COSTi通過顯著性檢驗，但是參數估計值為負，即收入越高，到目的旅行的次數越少，這與之前的分析并不吻合。這可能是由于漢口江灘提供的旅游產品質量較低，隨著人們收入的提高，人們更愿意到質量更高的旅游景點。這與旅行距離KMi與旅游次數Qi應為負相關關系，即旅行成本越高，旅行距離越遠，旅游次數應該越少。DAYi停留時間、月收入INCOMEi與旅游次數Qi應該呈正相關關系，即停留時間越長，月收入越多，旅游次數應該越多。年齡AGEi、受教育程度EDUi以及其他變量根據旅游景點類型和性質的不同，也會與旅游次數有不同的相關關系。

旅游景點的價值可以通過旅游需求函數來確定。通過計算模型中旅行成本變量參數估計的負倒數，可以測算旅游消費者剩余，即364.96元。

根據武漢市旅游局的數據，2012年度漢口江灘的年度旅游人次為1 500萬人次，由此可以計算出漢口江灘的游憩價值為54.74億元。

3 結論

由于一個黃金周的抽樣調查數據，不能全面反映漢口江灘全年旅游者的實際情況和特點，游憩價值的估算不一定準確。多目的地、替代景點問題以及旅游者偏好等問題在本文中沒有考慮其中，為了加強對旅游者行為的分析，今后也可以更多地引入完善的GIS數據采集與分析系統，完善游憩價值的評估。

主要參考文獻

[1]J Benson，K G F Willis. Valuing Informal Recreation on the Forestry Commission estate[J].Quarterly Journal of Forestry， 1993 （3）：63 -65.

[2]M Clawson，L J Knetsch.The Economics of Outdoor Recreation[M].Baltimore Md：John Hopkins Press，1996.

[3]薛達元，包浩生，李文華.長白山自然保護區生物多樣性旅游價值研究[J].自然資源學報，1999（2）：140-145.

[4]李巍，李文軍.用改進的旅行費用法評估九寨溝的游憩價值[J].北京大學學報，2003（39）：548-554.

[5]張茵，蔡運龍.基于分區的多目的地模型及其在游憩資源價值評估中的應用——以九寨溝自然保護區為例[J].自然資源學報，2004（19）：651-660.

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[7]謝雙玉，訾瑞昭，許英杰.旅行費用區間分析法與分區旅行費用法的比較及應用[J].旅游學刊，2008（2）：41-45.