以重慶市國慶黃金周高速收費站數據為例解析自駕游現狀

張雋峰 高 鑫

［內容提要］本文選取以往三年里黃金周來渝高速收費站數據，以重慶市為研究區域，解析了四川、貴州、湖北、廣東四省黃金周自駕游來渝的5種旅行模式，結果表明，單目的式與鏈式仍是各地區黃金周自駕游來渝的主要出行模式，二者總占比80%以上。在此基礎上，進一步研究了四省份黃金周自駕游來渝出行時空特征。研究發現，自駕游高峰期集中于黃金周后半段，同時地域空間位置關系的作用力明顯，出行的近域性特征依然強烈，但這一作用力會隨著客源地距離的增加而減弱。

引言

旅游線路指旅游者從客源地到旅游目的地（單個或多個）游覽并返回客源地的空間路線，而旅游線路空間模式是一種較為典型的地理現象。但早年間少有學者關注，近年來才逐步得到旅游研究者的重視。且在早年的研究中，不少學者將游客的出游選擇假設為單目的地旅行，而在社會經濟、人民富裕度、交通設施水平不斷提高的情況下，長距離的、多目的地旅行越發普遍。了解掌握游客的旅游線路，可以明確各個旅游節點在不同地區游客心中的游覽地位與作用，從而有助于旅游地進行針對性的旅游規劃、市場宣傳和營銷。

一 相關研究進展

國外關于旅游線路模式的研究早于國內，1967年CamPbell提出有多個旅游目的地的游客，其旅游線路多為環狀，并提出游憩路徑、度假路徑、游憩性度假路徑三種旅行路徑模式，在這三種模式中，游憩路徑可能多為放射狀分布，度假路徑多為沿交通的線狀環路，游憩性度假路徑則可能為隨機分布，但由于交通可達性等因素的限制，該模式在實際旅行中并不完全符合。

馬略特認為客源地與旅游目的地之間主要有三種旅行線路：進入線路、返回線路、游憩線路。其中進入線路與返回線路往往重合，游憩線路則是游客在旅行過程中因利用游憩娛樂設施形成的線路軌跡。

1993年旅游線路空間模式被Lue、Crompton和Fesenmaier系統地總結為單目的地模式、往返模式、旅行鏈模式、區域環游模式以及營區基地模式五種類型，被稱為LCF模型。

在此后的研究中，Oppermann、Stewart和 Vogt等學者基于此模型進一步探討了馬來西亞、美國布蘭森等地區的旅游線路模式，并相應改進了LCF模型。

早期國內的主要旅游線路組織模式有楚義芳模式，在該模式中，楚義芳將出游線路依據旅游者行為和意愿分為周游型和逗留型兩類，在周游型線路中有多個旅游目的地，且游客較少采用同一條旅游線路。在逗留型線路中，旅游目的地少，游客會采用同一條旅游線路。后據朱明等人研究，我國旅游線路模式在實際旅行情況中，往往同時存在兩種或兩種以上旅游線路模式，該嵌套而成的模式稱為復合模式。而在史春云等人的研究中，我國旅游線路模式類型主要為單目的地式、營區基地式、往返式、完全環游式、區域環游式以及中心集散式六種，與朱明等人的結論略有不同。且我國主要的區域旅游線路模式為區域環游、完全環游和往返模式，同時由于交通地理的限制，單目的地模式旅游多見，而該模式在國外鮮見。

隨著經濟的不斷發展，人們生活水平的不斷提高，自駕游成為越來越受大眾歡迎的出行方式，因而也相繼出現了一系列圍繞自駕游的研究。相較于傳統的旅游方式，自駕游具有更加靈活、多變的特點。

國外對此研究較早，沃爾、奧爾森、哈迪等人都利用問卷調查等方式，分別從時間、距離、動機等角度對自駕游的出行模式進行了分類。

國內對自駕游的研究也緊隨其后，席一、盧松、戢曉峰、張曉燕等人分別利用了問卷、高速交通流等多種手段對自駕游的分類以及自駕游出行的時空特征進行了描述。此后隨著數字足跡概念的提出，手機信令、微博簽到數據等大數據方法也被納入自駕游的研究之中，但多是單純針對自駕游的時空網絡結構進行分析，而缺少利用這類大數據對自駕游旅行模式的歸類。

本文將利用以往三年里重慶市黃金周來渝高速收費站的數據，一方面通過計算機大數據方法對旅行模式進行歸類，對重要節點頻次進行排序，探求不同地區黃金周來渝自駕游旅行模式上的異同，一方面通過時空趨勢圖呈現出黃金周來渝自駕游出行時空特征。

二 研究區概況與數據預處理

（一）研究區概況

重慶市位于我國西南地區，地處四川盆地東部川東平行嶺谷區，長江自西南向東北貫穿全市，北鄰陜西，南鄰貴州，西連四川，東接湖南湖北，下轄23個區、11個縣和4個自治縣，面積約8.24萬平方公里。重慶地勢由南北向長江河谷逐級降低，西北部和中部以丘陵、低山為主，東北部靠大巴山，東南部連武陵山，獨特的地貌以及民族歷史文化等使得重慶市旅游資源極為豐富。截至2021年1月，重慶市擁有5A級景區9個，4A級景區96個，吸引了來自全國各地的游客，其中自駕出游已經占據了相當比重。

（二）數據來源與預處理

交通流數據來源于重慶市高速運營管理中心，為2012、2014、2016年三年國慶黃金周期間重慶高速真實車流量，記錄著每輛車進出收費站的數據。通過篩選剔除其中的公務車輛與模糊車輛，其余車輛考慮為國慶假期期間，根據自駕游定義“駕駛自己的車或者駕駛租賃車，從居住地到目的地之間的汽車駕駛過程以及與旅游有關的活動總和”，故此將其全部認定為自駕游車輛（見表1）。剩余車輛中，川、貴、鄂、粵四省車流量占總流量70%以上，已經具有一定的代表性，且除廣東車輛以外，其余三省分別位于重慶市西部、南部、東部，因此選用此四省車輛的游客作為研究對象。

表1 高速收費站數據處理后格式示例

三 黃金周來渝自駕游旅行模式分類與占比

（一）旅行模式的歸類

根據現有數據庫，通過python中的Networks庫繪制黃金周來渝自駕游路徑有向圖（見圖1），其中文本代表節點城市，數字代表順序，線段代表有向路徑，根據實際軌跡情況，結合前文所總結的旅游線路模式，本文將黃金周來渝自駕游出行模式分為了單目的式、鏈式、環游式、中心集散式、組合式5種旅行模式（見圖2）。

圖1 自駕游路徑有向圖示例

圖2 旅行模式示意圖（①為單目的式；②為鏈式；③為中心集散式；④為環游式）

單目的式：顧名思義，即在整個旅游線路中只存在一個目的地。自駕游客從客源地直接到達目的地，進行相關旅游活動，再直接返回客源地的旅行模式。

鏈式：整個旅游線路中存在多個目的地，并且這些目的地是按一定先后順序排列，最后在最終目的地游玩結束后，不走回頭路，直接返回客源地的旅行模式。

環游式：同樣也存在多個目的地，這些目的地也按一定順序排列，但最終形成一個環游圈，即最終目的地與初目的地相同，然后再由該目的地返回至客源地。

中心集散式：在抵達初目的地后，以該目的地為中轉節點，前往其他目的地，并且最終也由初目的地返回客源地的旅行模式。

組合式：實際情況中，往往存在多種模式的組合以及一些獨特的旅行線路模式，本文將以上四種旅行模式以外的其他所有情況統一歸為組合式。

（二）旅行模式的占比

首先將原數據建立為一個集合S1，然后對該集合中出現的相同節點進行合并處理，得到集合S2，判斷集合S1長度是否等于集合S2長度，如果不相等，則說明出現了重復節點。其次通過python中的if語句與相關邏輯運算符，根據所獲得的有向圖中的節點名稱、數量以及各條邊的數量關系，來對具體模式進行判讀（見表2）。

表2 不同模式的具體判讀條件（注：！==在代碼中表示不全等）

將四川、湖北、貴州、廣東四省份三年來渝高速收費數據集合引入判讀代碼，得到不同省份、不同年份的主要模式占比，制作柱狀圖（見圖3）。

圖3 主要模式占比柱狀圖

從圖中可以得到四川省黃金周來渝自駕游客以組合式、鏈式、單目的式的出行模式為主，但2016年四川省組合式占比大幅減少，其他三省均以鏈式和單目的式出行模式為主，兩者總占比均在80%以上，中心集散式與環游式在各省份的主要出行模式中占比都較少。

四 黃金周來渝自駕游客出行時空特征分析

（一）自駕游流量時空趨勢

為了探究各省份黃金周來渝自駕游流量的時空分布，根據三年黃金周高速收費站出入數據，分別統計各區縣不同年份黃金周期間不同時段的自駕游流量，繪制自駕游流量分時曲面圖，用以觀察不同省份黃金周來渝自駕游流量的時空趨勢（見圖4）。

圖4 四省三年黃金周期間來渝自駕游流量曲面圖

第一，從空間上來看，四川省黃金周來渝自駕游流量曲面圖呈現為一個高峰和一個緩形坡面，其中高峰出現在主城片區，而緩形坡面為渝西片區，其他區域則較為平坦。從時間上來看，2012年時，流量隨著時間逐漸增加，第5日時達到峰值，然后又逐漸減少；2014年時，主城片區第7日達到峰值，渝西片區第6日達到峰值；2016年時，主城片區第6日達到峰值，渝西片區第4至6日左右達到峰值。

第二，從空間上來看，2012年湖北省來渝自駕游存在三個熱點地區，分別位于主城片區、渝東南片區和渝東北片區，而其余兩年只有兩個熱點地區，分別位于渝東南片區和渝東北片區。從時間上來看，各片區各年份的峰值通常都出現在第6日或第7日。

第三，從空間上來看，貴州省來渝自駕游存在三個最為重要的目的地，即頂峰，分別是巴南（主城片區）、綦江（渝西片區）、秀山（渝東南片區）。從時間上來看，2012年時，有兩個波峰，分別出現在第4日與第7日；2014年與2016年的峰值通常出現在第6日或第7日。

第四，從空間上來看，2012年廣東省來渝自駕游流量曲面圖有兩個高峰和一個緩坡，兩個高峰分別出現于主城片區與渝東南片區，緩坡則主要由渝西片區與渝東北片區部分區縣構成；2014年時有兩個高峰，分別位于巴南（主城片區）、綦江（渝西片區），其余區域則較為雜亂，說明該年廣東自駕游客在重慶全境都有廣泛的進出活動；2016年時兩個高峰，分別是巴南（主城片區）與開州（渝東北片區）。從時間上來看，廣東省自駕游客來渝高峰期通常出現在第5至第7日，這可能是受重慶市與廣東省空間距離的影響而導致的。

（二）主要客源地與目的地

制作不同省份地區不同年份的客源地—目的地桑基圖（見圖5），直觀體現自駕車流空間出行目的地的集聚特征，并通過對比，觀察客源地與目的地是否隨時間推進而改變。

由圖5對比觀察得到，廣東來渝車輛以珠三角地區車輛為主，其中深圳車輛最多，其目的地以重慶主城九區為主，2014年時部分車流目的地集中于渝東北、渝東南地區（開州、武隆、秀山、彭水、巫溪、綦江、奉節）；貴州來渝車輛以貴陽、遵義、銅仁、畢節為主，目的地集中于重慶主城九區與綦江、秀山兩區縣，2016年主要客源地新增黔南、安順兩地區；湖北來渝車輛以鄰近重慶的市州與武漢為主，其中恩施州占據了最大比重，其主要目的地集中于重慶主城九區與渝東北地區；四川來渝車輛客源地呈現廣泛分布，除川西地區外，各市均有大量車輛來渝，其主要目的地廣泛分布于渝西地區（包括主城九區），2016年時成都車輛比重大幅上升。

五 結語

經濟水平的提升所帶來的私家車保有量的增加以及旅游需求的增加，反映在旅游業上，則表現為自駕游出行的增加，在自駕游所占比重不斷提升的時代，把握清楚自駕游的線路模式與自駕游客的出行特征，有助于地方提高自駕游服務水平，增強自駕游吸引力。

本文基于2012、2014、2016三年的高速收費站數據，在研究黃金周來渝自駕游旅行線路模式的基礎上，探討了四省份黃金周來渝自駕游客出行時空特征的異同，得到以下結論：

第一，黃金周來渝自駕游主要旅行模式以單目的式和鏈式為主。單目的式與鏈式的旅行模式仍是各地來渝自駕游的主要旅行模式，兩者總占比高達80%以上。

第二，黃金周來渝自駕游出行高峰時間段通常出現在4～7日，集中于黃金周后半段。

第三，對于相鄰省份，近域性特征依舊明顯。四省自駕來渝的主要出行目的地大部分還是受到相關空間位置的影響，因此選取鄰近區縣作為目的地仍是主流出行方式，同時主要客源地也源自鄰近的各市縣區。

第四，對于非相鄰省份，受空間關系影響較小，但受地區發展程度影響較大，主要目的地與客源地都來自經濟相對較為發達的地區。

本文探討了黃金周來渝自駕游出行的一些特征，未深入針對其影響因素進行研究，只作了簡單的闡述與解釋，因此在未來的后續研究中，可以針對這些特征現象做進一步分析，以便更好地幫助地方政府制定相應的自駕游政策，提高地方自駕游服務水平與吸引力。