我國旅游突發事件傷亡規模空間特征及其影響因素

[摘要]文章以2006-2010年我國發生的旅游突發事件案例作為研究樣本，以旅游傷亡人數作為研究對象，采用全局趨勢分析法、空間自相關模型對旅游突發事件傷亡規模的空間特征進行研究。從人員因素、環境因素和設施因素等結構維度，對旅游突發事件傷亡規模的影響因素進行信息解構，并利用OLS模型和GWR模型對其影響因素的空間特征進行剖析，研究表明：我國旅游突發事件傷亡規模的空間分異特征較為明顯，主要表現為由東向西、自北向南皆呈倒U形分布，且東西向差異幅度略大于南北向。此外，Moran指數為0.1626，說明我國旅游突發事件傷亡規模的空間結構呈弱集聚分布態勢。在影響因素的非平穩分析中，發現GWR模型估計結果要優于OLS模型。從全局區域看，人員因素、環境因素和設施因素對旅游突發事件傷亡規模的影響較為顯著。從局部區域看，各因素的分布皆存在非平穩性，其中，人員因素的各系數段之間在空間上出現靠攏現象。環境因素系數值最高的區域為西南和西北地區。設施因素在空間上的分異特征較為明顯，其中，最高系數值主要分布在中部和西南部分地區。

[關鍵詞]旅游突發事件；傷亡規模；空間特征；影響因素；OLS模型；GWR模型；

[中圖分類號]F59

[文獻標識碼]A

[文章編號]1002-5006（2015）01-0083-09

引言

旅游業是我國的戰略性支柱產業。截至2012年，我國國內旅游市場規模和入境旅游市場規模分別位居世界第一和第三，旅游業的產業影響力和國際影響力在不斷提升。但與此同時，我國旅游業卻飽受旅游突發事件的影響，旅游突發事件不僅給旅游者的人身和財產安全造成威脅，也影響到我國旅游業的整體發展進程。由于地理因素和市場因素的影響，我國旅游突發事件及其傷亡規模的空間分布，及其在不同地理空間下的引致因素存在不均衡現象，探索這種不均衡特征及其引致原因，有利于提升我國旅游業的安全管理水平，推動我國旅游業的可持續發展。

探索地理空間與旅游突發事件的分布關系有利于了解旅游突發事件的分布規律，因此它成為旅游安全研究的重要視角。帕戈（Page）對新西蘭的旅游事故狀況進行了統計分析，認為40%的旅游交通事故發生在州道上，60%的交通事故發生在支道和鄉間小道上。本特利（Bentley）利用對應分析法對新西蘭旅游事故的空間格局進行了探索，研究表明坎特伯雷等城市與墜落（STF）事故、水上游樂和飛行事故等聯系較為緊密，而羅托魯阿市則與腳踏車引起的事故聯系較為密切。帕戈對比了新西蘭和蘇格蘭兩個國家在旅游突發事件分布上的差異性，認為在蘇格蘭有60%的旅游安全事件發生在滑倒、絆倒和墜落事故上，而在新西蘭只占49%。波爾（Ball）具體分析了歐洲發達國家的旅游安全事故狀況，認為游客在國外旅游發生的安全事故概率并不一定比在本地旅游高。也有學者認為，游客對旅游地的認知和熟悉程度會影響旅游突發事件的發生概率，如1982-1996年期間，新西蘭國家探險旅游造成的受傷人數占總體旅游受傷人數的19%，其中，對海外游客來說，每10萬人就會有8.4人受傷。

旅游突發事件在空間上的差異性是由事件的內在引致因素和地域特點共同作用而引起的一種地理表象特征。國外學界對旅游突發事件的影響因素進行了較為豐富的探索。這些研究表明，人員因素、環境因素和設施設備因素是引致探險旅游事故的重要原因。交通事故的發生與天氣狀況、社會經濟以及道路狀況等有著一定的關聯，此外，旅游人數的急劇增多也可能會導致旅游目的地安全事故的發生。在我國，眾多學者對旅游安全的引致因素也進行了探索。有研究表明，旅游安全事故的成因主要包括旅游環境狀態、旅游者行為以及管理失誤等要素因素。在高風險旅游活動中，高風險環境、參與者安全意識薄弱以及設施保障存在著安全隱患等因素是導致高風險旅游項目事故發生的重要原因。在具有旅游性質的戶外拓展活動中，戶外拓展運動的安全風險引致因素與參與者的個性特征變量存在非線性相關關系。可見，旅游突發事件的來源結構是復雜的，它存在類型上的差異性。

綜上所述，旅游突發事件既與地理空間存在一定的相關關系，同時也受制于事件本身的內在影響因素。當然，旅游突發事件的引致因素既可能本身在地理分布上存在差異性，也可能對旅游突發事件及其傷亡規模的地理分布產生影響，對于這種影響機制的探索，有利于不同區域、不同類型的旅游地建立科學的、針對性的安全防控體系。

1 旅游突發事件傷亡規模影響因素的理論回顧

20世紀30年代初，海因里希（Heinrich）提出的“事故因果連鎖理論”為安全管理理論的致因研究開辟了新的領域。海因里希認為傷亡事故的發生并不是孤立的，而是一系列因果事件相繼發生的結果。根據海因里希的觀點，安全問題的產生主要受“人-機-環境-管理”的協同影響。之后，許多學者都基于這一理論進行了更深入的探究，如事故-事件原因理論模型等。

21世紀前后，事故因果理論模型開始引入旅游學科之中。本特利利用“事故因果連鎖理論”對探險旅游安全事故進行細分，并建立致因機制框架體系，認為探險旅游安全事件的發生很大程度上不是單一因素致使，而是由人為因素、環境因素、設施因素以及管理因素之間的兩種或兩種以上因素共同催化產生的。本特利對旅游突發事件影響因素體系的構建受到許多學者的重視和沿用。在國內，張西林在各種事故致因理論基礎上提出了旅游安全事故因果連鎖模型，認為旅游者的不安全行為和環境的不安全狀態（包含設施因素）是相互作用的。應該看到，管理因素是間接因素，管理失誤在對旅游突發事件形成負面影響時一般需通過人員因素、環境因素和設施因素等直接因素來發揮作用。

綜上所述，旅游突發事件發生的直接引致因素主要包括人員因素、環境因素和設施因素等因素結構。但是，作為旅游突發事件的發生結果，空間視角下的旅游突發事件傷亡規模及其與這些引致因素之間的影響關系還缺乏實證數據的支持。這主要是由于國際國內的旅游安全研究一直都缺乏規模性案例數據的支撐。因此，本研究以我國國家旅游局收錄的規模性旅游突發事件案例作為數據基礎，擬通過案例數據信息的分解編碼，并結合地理加權回歸等空間統計方法，揭示我國旅游突發事件傷亡規模與其影響因素在空間上的結構關系與特征。本研究試圖回答以下問題：（1）我國旅游突發事件導致的傷亡規模在省域空間上存在何種分布規律；（2）我國旅游突發事件傷亡規模受到哪些直接因素的具體影響，它在不同省域空間下的分布是否具有非平穩性，具有何種表現特征。

2 研究數據與研究方法

2.1研究數據

本研究以2006-2010年國內各省市上報國家旅游局的旅游突發事件案例作為數據基礎。期間共收錄具有完整信息的旅游突發事件302起，其中，分布在國內及港澳臺地區的旅游突發事件案例總計281起。傷亡規模是以旅游突發事件所導致的旅游人員（含旅游者和旅游工作人員）受傷和死亡的合并數作為計量結果。影響因素區分為3類變量結構，即環境因素、人員因素和設施因素等。在統計過程中，在每種因素結構下分別計量其導致的傷亡人數作為影響因素的計量結果。對于由復合因素導致的旅游突發事件，其引致的傷亡計數作為整體分別計入不同的影響因素。

2.2研究方法

本研究采用了全局趨勢分析法、空間自相關模型等對旅游突發事件傷亡規模的空間特征進行研究，并利用OLS模型和GWR模型對其影響因素的空間特征進行剖析。主要方法包括：

2.2.1地理加權回歸分析（GWR）

GWR統計方法是由英國紐卡斯爾（Newcastle）大學福斯林漢姆等（Fotheringham，et al.）提出的空間統計方法，作為對傳統回歸模型（OLS模型）的進一步拓展，主要用來研究容許局部而不是全局空間的非平穩性參數估計，具體可表示為：

3 我國旅游突發事件傷亡規模的空間結構特征分析

3.1旅游突發事件傷亡規模的全局趨勢分布特征

根據2006-2010年我國旅游突發事件傷亡規模的空間結構特征，其總體分布呈現嵌入式格局，在空間結構上的差異性較為明顯。主要表現為：旅游突發事件傷亡規模人數的高值區主要位于云南、廣西和四川等地區以及山東省，中值區域主要發生在山西、河北、河南、安徽、湖北、內蒙古和貴州等地區，其余地區均為旅游傷亡人數低值發生區。

本文進一步采用趨勢分析工具，以闡明我國旅游突發事件傷亡規模的整體分布狀態。其中，全局趨勢分析是用多項式擬合來模擬分析對象在特定方向上的總體存在及其整體分布趨勢的分析方法。趨勢分析的結果顯示，我國旅游突發事件傷亡人數在東西向和南北向都呈現倒U形分布格局，即在東西和南北兩個方向都表現出兩端低、中間高的分布特征。這表明，我國旅游突發事件傷亡人數具有明顯的空間分布差異。

3.2我國旅游突發事件傷亡規模的各省份Moran散點圖

為了揭示我國旅游突發事件傷亡規模在各區域的結構特征，本文使用了Moran散點圖來進行區域分析，以明確局部區域與相鄰區域間的空間關系。在分析過程中，本文將分布格局分為“高值一高值（第一象限，同質性分布）”“低值一高值（第二象限，異質性分布）”“低值一低值（第三象限，同質性分布）”和“高值一低值（第四象限，異質性分布）”等4個象限。研究以我國旅游突發事件的傷亡規模作為分析指標，以闡述我國各省份旅游突發事件傷亡規模與周邊省份旅游突發事件傷亡規模的空間關系。

Moran散點圖的分析結果表明，我國旅游突發事件傷亡規模的全局空間Moran指數為0.1626。這說明我國旅游突發事件傷亡規模的分布呈弱集聚分布態勢。具體分布結果顯示，61.8%的省份位于同質性象限，其中，山西、山東、河南、安徽、云南、貴州、廣西、吉林、遼寧、陜西、河北和四川等12個省份位于第一象限，浙江、江西、海南、天津、上海、北京、臺灣、澳門和福建等9個省份位于第三象限。38.2%的省份位于異質性象限，其中，湖南、青海、甘肅、重慶、香港、黑龍江、寧夏、西藏和江蘇等省份落入第二象限，新疆、湖北、廣東和內蒙古等省份落入第四象限。

4 我國旅游突發事件傷亡規模的影響因素研究

為了解我國旅游突發事件傷亡規模與各影響因素間的關系，及其在空間上的結構特征，本文將旅游傷亡規模數據作為應變量，人員因素、環境因素和設施因素的數據作為解釋變量，并利用GIS軟件和SAM軟件對其進行OLS模型和GWR模型估計分析。

4.1OLS回歸模型估計

為比較地理加權回歸模型估計的優勢性，本文先對旅游突發事件影響因素做OLS回歸模型估計，檢驗結果如表1。

如表1中OLS模型估計結果所示，從全國來看，人員因素（t=7.073，p=0.000）、環境因素（t=12.367，p=0.000）和設施因素（t=4.517，p=0.000）對旅游突發事件均具有顯著的影響。從3類因素的回歸系數看，環境因素對旅游突發事件的影響最高。其中，由人員因素引起的旅游傷亡數目每提高1，總的旅游傷亡人數會上升0.626；由環境因素導致的旅游傷亡人數每提高1，總的旅游傷亡人數會上升0.811；由設施設備問題引致的旅游傷亡人數每提高1，總的旅游傷亡人數會上升0.612。此外，OLS模型調整前、后的擬合優度R²為0.94以上，說明OLS回歸模型估計的效果較好。然而，OLS模型估計只是對旅游突發事件進行總體的估計和描述，并沒有引入空間距離因素，因而并不能反映內部結構的非平穩性。

研究進一步利用地理加權回歸（GWR）模型，對我國旅游突發事件的局域進行非平穩性估計。據表1中GWR模型的估計結果所示，人員因素、環境因素和設施因素對旅游突發事件的影響系數從最小值到最大值存在較大的差異性，說明旅游突發事件的影響因素在空間具有非均質性。此外，調整前、后的擬合優度R²在0.96以上，且GWR模型殘差不存在空間自相關性，說明GWR模型估計效果非常顯著。此外，AICc準則被廣泛用來評價OLS模型和GWR模型孰優孰劣的指標。根據福斯林漢姆等的觀點，如果兩個模型之間AICc值相差大于3，即使考慮復雜性在內，也應選擇AICc值較小的模型。根據表1所示，GWR模型估計的結果優于OLS模型。對GWR模型和OLS模型的選擇可以進一步通過GWR方差分析來進行判別。

此外，GWR改進的殘差平方和為3710.86，為OLS模型和GWR模型殘差平方和之差，也是GWR對OLS的改進程度；因此，GWR數值的改進程度很大，且F統計值為4.258，說明GWR模型的估計要優于OLS模型。

4.2旅游突發事件傷亡規模影響因素的非平穩性分析

為了揭示各影響因素對局部區域旅游突發事件傷亡規模的具體影響，本文將shp格式的中國省級行政區域底圖導入Arcgis 9.3軟件中，并進行相關數據的輸入，然后將其導入SAM軟件中，以經緯度坐標進行地理定位，再利用SAM軟件中的地理加權回歸分析模塊對各省份的人員因素、環境因素和設施因素進行分析，其中，Kernel類型選定為適應型（adaptive），模型選取為高斯模型，根據對AICc最優區間的多次調試，發現在范圍為10%-30%，GWR模型比OLS模型合理。計算結果如表2所示。

4.2.1人員因素對旅游突發事件傷亡規模的影響系數分布

人員因素是導致旅游突發事件發生的重要原因，它主要表現為身體狀況不良、不聽指令、缺乏安全技能、行為不慎、危險性行為等旅游者的行為因素和行為不慎、處置不當、安全意識薄弱等旅游從業人員的行為因素等。其中，旅游交通事故中人員行為不當是導致重大傷亡的主要原因，它主要體現為旅游客車司機駕駛行為處置不當從而導致事故的發生。從統計量和顯著水平來看，各省份的人員因素對旅游突發事件傷亡規模的影響皆為正相關，且都通過顯著性水平檢驗。

如表2所示，人員因素對旅游突發事件傷亡規模的影響系數在各省之間呈現靠攏分布態勢。具體表現為：影響系數在0.63以上的地區主要分布在西北地區、華北地區、華南、環渤海地區以及湖北、湖南和貴州等地區，說明這些地區因人員因素導致的旅游傷亡人數每上升1，總體旅游傷亡人數就會提高0.630-0.675。影響系數在0.54-0.63的地區主要集中在西北以東省份、河南、四川、黑龍江和臺灣地區。而其余省份的人員因素影響系數皆在0.54以下。

通過對案例信息的分解和剖析，發現各省份由人員因素導致的旅游突發事件主要包括旅游交通事故、涉水事故、墜落事故和個人疾病等。具體的特征為：在旅游交通事故中，專職司機或旅游者的不當駕駛行為占據多數；個人疾病事件多數發生在西南和青藏地區；在涉水和墜落事故中，旅游者的不安全行為是導致事故的主因。

4.2.2環境因素對旅游突發事件傷亡規模的影響系數分布

環境因素是導致旅游突發事件、影響其傷亡規模的又一重要因素，主要表現為自然環境因素和社會環境因素。其中，地形地貌因素、氣候天氣因素、道路環境因素等是影響旅游突發事件傷亡規模的重要因素。從統計量來看，環境因素對旅游突發事件的發生（f>1.96）具有正相關的作用，說明這些地區隨著由環境因素導致的旅游傷亡人數的增加，總體旅游傷亡人數也會相應地遞增。

從表2中可以看出，環境因素對旅游突發事件傷亡規模的影響程度較高，影響系數較大，各省域間回歸系數的差值為0.11。在空間結構上具體表現為：影響系數在0.829以上的地區主要集中在西南和西北地區，如四川、重慶等省份，說明這些地區的影響程度最高，表現為因環境因素導致的旅游傷亡人數每增加1，總體旅游傷亡人數就會增加0.829。影響系數最低（小于0.768）的地區主要包括湖北、陜西和海南地區。從顯著性水平看，各省份都通過顯著水平檢驗。

案例信息顯示，四川、貴州等西南一帶地區的環境因素系數值較高（大于0.79），這是由于該地區海拔較高，地勢復雜，環境風險成因較多，從而對旅游活動安全造成威脅。而西北地區存在沙漠等極端的惡劣環境因素，也是導致環境影響系數高的重要原因。青藏地區由于地處高原，空氣稀薄，旅游者容易產生高原反應，并可能導致原有疾病的突然發作。此外，雨水、冰雪等氣候天氣因素也會導致旅游突發事件的發生。

4.2.3設施因素對旅游突發事件傷亡規模的影響系數分布

設施因素對旅游突發事件傷亡規模的影響主要表現為設施突發故障、安全設施缺乏等風險因素等。設施因素是影響旅游突發事件傷亡規模的重要因素，在高危險旅游項目中設施隱患因素尤為突出。從顯著性水平看，除內蒙古、青海、西藏、云南、廣東與安徽沒有通過顯著性檢驗外，其他省份的設施因素對旅游突發事件的傷亡規模都具有顯著性影響。

根據表2所示，設施因素對旅游突發事件傷亡規模的影響系數在空間上呈現團狀分布，且分異特征較為明顯，具體為：影響系數在0.700以上的地區分布比較集中，主要包括西南地區、中部省份以及江蘇、浙江東南沿海地區，說明這些地區的設施因素影響程度較高；影響系數在0.544-0.700的地區主要包括四川、重慶、湖南以及環渤海地區；影響系數在0.543以下的地區主要分布在新疆、甘肅等西部地區。

從案例信息來看，設施風險的具體載體類型主要表現為旅游交通設施故障、游樂設施安全故障等。其中，旅游交通設施故障的發生一般伴隨著其他因素的影響，如地形、冰雪天氣等環境因素的影響。在西南地區，地形環境會對旅游交通工具故障具有明顯影響，如山區彎道和陡坡處易發生剎車失靈現象。此外，人員因素也會對設施故障造成影響，如旅游者或從業人員對旅游設施操作不當、疏于維護等也是導致旅游突發事件發生的重要原因。

5 結論與討論

5.1結論

本文以2006-2010年我國發生的旅游突發事件案例作為數據樣本，并以旅游傷亡人數規模作為研究對象，綜合采用全局趨勢分析法、空間自相關法等方法，以探索和分析我國旅游突發事件傷亡規模的空間結構特征。為了分析旅游突發事件影響因素的空間非平穩性，研究從人員因素、環境因素和設施因素等角度對案例信息進行了分解和統計，并采用了OLS模型和GWR模型對影響因素的空間相關性進行了統計檢驗，研究結論如下：

（1）在全局趨勢的分布中，我國旅游突發事件傷亡規模的空間分異特征較為明顯，主要表現為由東向西、自北向南皆呈倒U形分布。在全局趨勢下局部空間的相鄰關系中，我國旅游突發事件的傷亡規模在地理空間上呈弱集聚分布，大部分省份位于同質象限，即第一象限和第三象限。

（2）根據OLS模型和GWR模型結果的比較分析，考慮了影響因素局部空間非平穩性的GWR模型要明顯優于僅從空間全局角度分析影響因素的OLS模型。研究表明，我國旅游突發事件的傷亡規模具有省域空間上的非平穩性。從全局區域看，人員因素、環境因素和設施因素對旅游突發事件傷亡規模的影響較為顯著，其中，環境因素影響最大。從局部區域看，人員因素、環境因素和設施因素各自在不同的省域空間上都具有顯著性的分布差異。其中，人員因素各系數段之間在空間上相互靠攏，環境因素對西南和西北地區的影響最高。設施因素分異特征較為明顯，它對中部省份和西南地區的影響較高。

（3）旅游突發事件的發生往往是由于人員因素、環境因素和設施因素等多種因素共同導致的，它地理空間上呈現出不均衡的分布特征。因此，我國旅游業應針對人員因素、環境因素和設施因素進行全方位的安全管理，提出綜合性的安全管理架構。同時，我國不同區域和不同類型的旅游地應根據自身隱患因素的分布水平，有針對性地建立融合旅游預防預備、旅游監測預警、旅游處置救援、旅游恢復重建等旅游應急功能的管理體系，強調安全防控的綜合性和動態性，以提升我國旅游業的應急管理水平。

5.2局限與建議

本研究的數據基礎是旅游主管部門收錄的2006-2010年間281起旅游突發事件案例。在旅游安全領域，基于規模性案例進行統計分析的方法和范式還是一個值得持續探索的問題。本研究所采用的數據具有較高的權威性和代表性，但是這些案例并不是我國旅游突發事件的全部，因此其分析結果存在一定程度的局限性，這對GWR模型的分析處理會造成一定的干擾。同時，本研究對旅游突發事件傷亡規模的影響因素是從人員因素、環境因素和設施因素等大類因素進行分析。因此，未來的研究可以在影響因素進一步細分的情況下，具體探討不同省域空間中引致旅游突發事件、影響傷亡規模的具體因素。

[責任編輯：魏云潔；責任校對：王玉潔]