高速铁路对城市居民出游行为的影响研究——以南京市为例

冯英杰，吴小根，刘泽华

(1.南京大学金陵学院，南京 210089;2.南京大学地理与海洋科学学院，南京 210093)

0 引言

旅游是游客从客源地到目的地的空间流动，而交通是实现旅游的先决条件［1］。交通对旅游的发展具有重要的影响。高速铁路是交通运输业的一场技术革命，代表着铁路客运的发展方向，其对旅游的影响也引起了学术界的关注。从宏观视角上看，Rietveld［2］、王炎灿［3］、王欣和邹统钎［4］、窦璐［5］研究了高速铁路对整个旅游产业的影响，殷平［6］、汪德根等［7］分别就高速铁路与旅游业的相关研究进行了综述。从中观视角上看，Krugman［8］、林上和冯雷［9］分别以法国勒芒城、日本名古屋为案例地，胡良平［10］、胡芬和张进［11］、张辉和张晓明［12］分别以天津、湖北、南昌和九江为案例地，探讨了高速铁路对具体旅游目的地的影响。从微观视角上看，Lundgren［13］、刘伏英［14］分析了高速铁路对旅游者行为的影响。日本、瑞典、西班牙、法国等发达国家高铁与旅游发展的经验也证明，高速铁路会对沿途居民的旅游行为产生显著影响［15-17］。综上所述，在已有的研究中，关于高速铁路对整个旅游产业和具体旅游目的地影响的研究较多，而较少有学者(特别是国内学者)研究高速铁路对旅游者行为的影响，且以描述性研究为主，定量研究和实证研究还比较少。

截至2012年底，我国的高速铁路运营里程已超过9 300 km，成为世界上高速铁路发展最快、规模最大的国家［18］。但是，我国目前的“高铁旅游”大多数是“新瓶装旧酒”，很少针对高铁开通后旅游行为的新特点重新设计旅游产品，高铁对旅游的促进作用还没有得到充分发挥。在此背景下，选择以我国重要的高速铁路枢纽城市南京为例，运用问卷调查与统计分析方法，研究高铁开通后南京城市居民的出游行为变化及其对高铁旅游响应的群体性差异特征，旨在探明新兴的高速铁路交通对我国城市居民出游行为的影响规律，把握高铁时代旅游者的需求变化，从而为高速铁路沿线旅游城市进一步明确目标市场定位和完善高铁旅游服务设施规划建设提供科学依据。

1 研究设计与样本概况

本研究采用问卷调查法。问卷包括两部分内容:第一部分是受访者的个人信息，包括性别、年龄、文化程度、职业、月收入等;第二部分采用8项指标测量高铁开通后城市居民出游行为的变化。使用李克特五点量表(Likert Scale)进行测量，其中，1，2，…，5 分别表示完全不同意、不同意、中立、同意、完全同意。本研究以南京城市居民为研究对象。南京是我国重要的高速铁路枢纽城市之一，目前已有京沪(北京—上海)、沪宁(上海—南京)、合宁(合肥—南京)、宁杭(南京—杭州)等高速铁路(客运专线)经过，宁安(南京—安庆)等线路也在建设之中。因此，以南京为特定的研究区域，具有较强的代表性，对研究全国其他地区高铁开通后的居民出游行为具有一定的借鉴意义。

课题组于2012年3月在南京图书馆面向南京居民发放调查问卷240份;同时，在南京师范大学附属中学(面向全市招生的高级中学)和南京树人国际学校(面向全市招生的初级中学)教师的协助下，在初高中6个年级中，每个年级抽取40名学生，请学生将问卷带回家给家长填写，一共发放了240份。两种方法共计发放调查问卷480份，回收有效问卷449份，有效率为93.5%。采用EXCEL和SPSS 17.0软件进行数据分析(表1)。从表1中可以看出，样本的性别比例比较均衡;年龄构成以25～44岁的中青年为主体，其次是15～24岁的青少年，再次是45～64岁的中老年，14岁及以下和65岁及以上这两个年龄段的比例较低，与城市居民出游群体的年龄分布基本一致;文化程度构成具有学历趋高的特征，本科及以上合计占64.4%;职业构成具有多样性，基本涵盖了各类职业，其中，学生和企事业管理人员比例较高;月收入分布较为均匀，尤以2 000元以下、3 000～4 999元、5 000～7 999元比例较高。总体而言，样本具有较好的代表性。

表1 被调查者的人口统计学特征Tab.1 Respondents’demographic characteristics

2 高铁开通后出游行为的变化

高铁的开通会导致出游行为发生一系列的变化。根据前人的研究成果，并结合本研究的实际，提出8项出游行为变化指标(表2)。高铁开通后南京城市居民出游行为的变化可以通过对这8项指标认同程度的均值来分析，数值越大说明认同程度越高。从表2中可以看出，南京城市居民对出游行为变化8项指标认同程度的均值大多都在3.0以上(只有1项为2.99)，其中均值在3.5以上的指标有3项，表明在高铁开通后，南京城市居民出游行为的总体响应程度偏向积极。8项指标按均值从高到低排序依次是:出游时间更加灵活、缩短在外停留时间、更多地选择自助游、去更远的地方旅游、一次多去几个地方、增加外出旅游频率、优先前往高铁沿线、增加外出旅游花费。下面依次分析高铁开通后南京城市居民出游行为的上述变化。

表2 高铁开通后南京城市居民出游行为的变化Tab.2 Nanjing urban residents’tourist behavior changes in the high-speed rail era

2.1 出游时间更加灵活

高铁时代到来以后，南京城市居民出游行为最大的变化是对于出游时间的选择可以更加灵活。以京沪线为例，2013年8月2日通过查询中国铁路客户服务中心网站(www.12306.cn)可知，当天南京发往北京的高铁有53班(包括“G”字头高速动车和“D”字头动车组，下同)，发往上海的高铁有160班，已经基本实现了“公交化”运行，极大地方便了游客的出行。由于出游时间更加灵活，周末游、短线游将成为时尚。人们可以利用周末前往自己喜欢的旅游地，既避免了周末生活的单调，又增加了异地游玩的乐趣。较近的旅游地基本上可以当日往返，稍远的旅游地次日一般也可以返回，有利于提高闲暇时间较少的人群的出游意愿。

2.2 缩短了游客在外停留的总时间

在法国，东南线高速铁路开通后，商务游客的平均停留时间由1980年的2.3 d下降到1992年的1.7 d，威胁到了当地商务酒店的入住率;大西洋线高速铁路开通后，曼斯游客平均停留时间的缩短也导致了酒店入住率的下降，对酒店业的发展带来了消极影响［19］。在我国，高速铁路使旅途时间大大缩短，同样会导致不少游客在目的地游玩之后当天就回家，一日游游客大幅增加。因此，高速铁路虽然可以激发游客的旅游需求，为旅游地带来更多的客源，但它也是一把“双刃剑”，会造成过夜游客的减少，旅游业经济效益的下降，给旅游地带来挑战。

2.3 自助游更加受到游客的欢迎

高铁班次密集、购票方便、时间可控等优势，有利于

旅游者自主安排行程，满足个性化的旅游需求。因此，在高铁时代，游客会考虑减少传统的跟团游，转而更多地选择自助游。在自助游的过程中，游客往往会摒弃传统跟随旅游团“走马观花”的游览形式，在自己感兴趣的景点进行深度体验。因此，为游客预定“车票+酒店”的“自由行”产品将越来越受欢迎。

2.4 扩大了游客的出游半径

由于高速铁路大大缩短了客源地和目的地之间的感知距离，空间距离不再是影响出游决策的关键因素，游客更多考虑的是时间距离，因此只要吸引力足够大、可达性足够好，游客会愿意前往曾经偏于一方、难以企及的旅游目的地，从而扩大了出游行为的空间尺度，改变了客源市场的空间结构，扩大了高铁沿线旅游目的地的市场吸引半径。

2.5 一次出游可前往多个目的地

高铁的开通扩大了相同时间内旅游的跨度，使长距离旅游目的地可以实现组合。游客会考虑在一次旅游过程中前往多个目的地，这就要求旅行社整合相关旅游资源，设计新的旅游线路。

2.6 提高了居民外出旅游的频率

高铁的开通对旅游需求具有激发作用，有利于促使人们做出旅游决策，提高外出旅游的频率。此外，南京城市居民对“我选择旅游目的地时会优先考虑高铁沿线地区”和“我会考虑增加外出旅游的花费”两个指标认同程度的均值分别为3.02和2.99，趋向中立，因此，不能将上述两项作为高铁开通后城市居民出游行为的变化规律。理论上，高铁提高了沿线地区的可达性，会促进旅游流向高速铁路廊道集聚。但是，发现南京城市居民没有表现出明显的优先前往高铁沿线地区旅游的意愿。究其原因，研究认为旅游者在选择旅游目的地时，不仅会考虑可达性，同时也会考虑旅游地的资源特色、配套设施等因素。因此，高铁沿线的旅游地仅仅依靠区位优势是不够的，必须苦练内功，提升吸引力。高铁开通后，居民出游花费的预算也没有明显增加。在与受访者的交谈中得知，居民的出游花费主要由自身的经济条件和消费习惯决定，一般不会因为高铁的开通而额外考虑增加旅游费用。

3 高铁旅游响应的群体性差异分析

3.1 高铁旅游不同响应群体的划分

虽然高速铁路对城市居民的出游行为会产生影响，但是由于旅游需求具有层次性和多样性，不同的人对高铁旅游的响应程度会有差别。因此，可以把城市居民划分为不同的响应群体，并分析不同响应群体的人口统计学特征是否存在显著差异。

运用K-Means聚类法，根据受访者对出游行为变化8项指标的打分，对其进行聚类。在K-Means聚类法中聚类数K值的确定尚无成熟的算法［20］，经多次尝试，发现当K取3时，可以获得较好的聚类效果。对聚类结果进行方差分析(ANOVA)，所有指标的方差显著性都是0.000，表明3种类别存在明显差异，划分为3种类型具有合理性(表3)。

表3 南京城市居民对高铁旅游响应程度的最终聚类中心Tab.3 Final clustering center of Nanjing urban residents’response to high-speed rail travel

第1类:高铁旅游积极者。这一类有184个样本，占总样本的41.0%。在8项出游行为响应指标中，有7项最终聚类中心为4分，说明这类群体在高铁开通后出游行为的响应和变化较为积极，故称之为“高铁旅游积极者”。

第2类:高铁旅游中立者。这一类别的样本个数为144个，占总样本的32.1%。在8项出游行为响应指标中，有7项最终聚类中心为3分，表明这一组样本对高铁旅游的响应程度趋向中立，故定义为“高铁旅游中立者”。

第3类:高铁旅游消极者。有121个样本属于这一类，占总样本的26.9%。在8项出游行为响应指标中，有4项最终聚类中心为2分，总体来说偏小，说明这一组样本对高铁旅游的响应程度较为消极，因此，可以称之为“高铁旅游消极者”。

从聚类分析的结果来看，对高铁旅游积极响应的群体要多于中立的群体，而中立的群体又多于消极响应的群体，这体现出南京城市居民对高铁旅游的响应程度总体偏向积极，高铁旅游相关产品开发的潜力巨大。

3.2 三类响应群体的人口统计学特征

运用交叉列联表对高铁旅游积极者、中立者、消极者的人口统计学特征进行比较分析，并通过卡方检验(Chi-square)明确三类群体的异同点。提出如下零假设:高铁旅游积极者、中立者、消极者在性别、年龄、文化程度、职业、月收入等方面具有相同的特征。

根据统计分析要求，列联表中不应有大量的期望频数小于5的单元格。由于个别选项的样本数很少(频数小于5)，因此，首先对个别选项的样本进行归并。归并的选项有两方面:① 年龄。“14岁及以下”和“65岁及以上”的样本很少，故归并为“24岁及以下”、“25～44岁”、“45岁及以上”三类;② 职业。“工人”、“军人”、“离退休人员”的样本很少，故归并为“公务员”、“企事业管理人员”、“专业/文教科技人员”、“服务销售人员”、“学生”、“其他”六类。

高铁旅游三类响应群体人口学特征的卡方检验结果见表4。

表4 高铁旅游三类响应群体人口学特征的卡方检验结果Tab.4 Chi-square test results of demographic characteristics of three response groups of high-speed rail travel

取显著性水平α=0.05。从表4中可以看出，高铁旅游积极者、中立者、消极者在性别和年龄方面具有较为相似的特征。性别方面，高铁旅游积极者中男性稍多，而中立者和消极者中女性稍多。年龄方面，高铁旅游积极者、中立者、消极者在25～44岁年龄段的比例最高，均占半数左右，其次是24岁及以下年龄段，45岁及以上年龄段的比例最低。

高铁旅游积极者、中立者、消极者在文化程度、职业、月收入构成上存在分异。文化程度方面，高铁旅游积极者总体上要高于中立者和消极者，本科及以上学历占到了72.9%。职业方面，高铁旅游中立者和消极者中比例最高的都是学生，而高铁旅游积极者以企事业管理人员和专业/文教科技人员等群体为主，他们中公务(商务)旅行的比例较大，这类群体是高铁旅游重要的目标市场。月收入方面，高铁旅游中立者和消极者中都是月收入2 000元以下的比例最大，相对而言，高铁旅游积极者的收入水平较高，消费能力较强，月收入5 000元以上的受访者占45.1%。

综上所述，性别和年龄对高铁旅游响应程度的影响都不大，而文化程度、职业和月收入是影响游客对高铁旅游响应程度的主要因素。与高铁旅游中立者和消极者相比，高铁旅游积极者的文化程度总体较高，本科及以上学历的受访者占大多数;职业以企事业管理人员和专业/文教科技人员等群体为主;收入水平总体趋高，近半数的受访者月收入在5 000元以上。上述群体是高铁旅游首先要争取的目标市场。

4 结论与讨论

(1)高速铁路对城市居民的出游行为产生了重要影响，主要表现为6个方面:出游时间更加灵活;缩短了游客在外停留的总时间;自助游更加受到游客的欢迎;扩大了游客的出游半径;一次出游可前往多个目的地;提高了居民外出旅游的频率。

(2)高铁开通后，南京城市居民对高铁旅游的响应存在群体性差异。总的来说，对高铁旅游积极响应的群体要多于中立的群体，而中立的群体又多于消极响应的群体，这体现出南京城市居民对高铁旅游的响应程度总体偏向积极，高铁旅游相关产品开发的潜力巨大。

(3)在人口统计学特征中，性别和年龄对高铁旅游响应程度的影响都不大，而文化程度、职业和月收入是影响游客对高铁旅游响应程度的主要因素。本科及以上学历、企事业管理人员和专业/文教科技人员、月收入在5 000元以上的群体，是高铁旅游首先要争取的目标市场。

本研究就高速铁路对城市居民出游行为的影响进行了初步分析，同时也存在一些问题有待于在后续研究中进一步探讨。例如，对高速铁路影响出游行为的内在机制进行深入分析，对高铁开通前和开通后的城市居民出游行为进行对比研究，在高铁时代的新形势下探讨旅游者对于不同交通方式的选择，等等。

［1］王兆峰，罗瑶.交通运输网对武陵山区旅游业发展响应的测度与差异研究——以张家界为例［J］.地域研究与开发，2013，32(3):83-87.

［2］Rietveld P，Bruinsma F R，Delft H T van，et al.Economic Impacts of High Speed Trains:Experiences in Japan and France:Expectations in the Netherlands［J］.Research Memorandum，2001(20):1-28.

［3］王炎灿.高速铁路对沿线地区旅游产业集群的影响研究［D］.成都:西南交通大学，2009.

［4］王欣，邹统钎.高速铁路网对我国区域旅游产业发展与布局的影响［J］.经济地理，2010，30(7):1189-1194.

［5］窦璐.高铁的发展对我国三大旅游企业的影响［J］.全国商情:经济理论研究，2010(19):70-71.

［6］殷平.高速铁路与旅游业:成果评述与经验启示［J］.旅游学刊，2012，27(6):33-40.

［7］汪德根，陈田，李立，等.国外高速铁路对旅游影响研究及启示［J］.地理科学，2012，32(3):322-328.

［8］Krugman P.Increasing Returns and Economic Geography［J］.Journal of Political Economy，1991，99(3):483-499.

［9］林上，冯雷.日本高速铁路建设及其社会经济影响［J］.城市与规划研究，2011，4(3):132-156.

［10］胡良平.SWOT分析城际铁路对天津旅游发展的影响［J］.经济研究导刊，2010(6):144-145.

［11］胡芬，张进.“高铁时代”湖北旅游发展战略的思考［J］.当代经济，2010(19):82-84.

［12］张辉，张晓明.城际铁路时代南昌九江区域旅游深度合作研究——兼议双核联动与旅游产业集群发展模式［J］.生产力研究，2010(7):139-141.

［13］Lundgren J O J.The Development of Tourist Travel System:A Metropolitan Economic Hegemony Par Excellence［M］.Jahrgang:Jahrbuch fur Fremdenverkehr，1972:86-120.

［14］刘伏英.“快旅”时代旅游消费需求变化研究——以武广高铁鄂湘粤地区为例［J］.学术论坛，2010(2):77-81.

［15］陈才.新干线对日本旅游业的影响［N］.中国旅游报，2011-03-04(8).

［16］Fröidh O.Market Effects of Regional High-speed Trains on the Svealand Line［J］.Journal of Transport Geography，2005，13(4):352-361.

［17］Ure~na J M，Menerault P，Garmendia M.The High-speed Rail Challenge for Big Intermediate Cities:A National，Regional and Local Perspective［J］.Cities，2009，26(5):266-279.

［18］佟明彪.京广高铁全线开通“四纵四横”开启高铁时代［EB/OL］.(2012-12-26)［2013-08-02］.http://www.ce.cn/cysc/jtys/tielu/201212/26/t20121226_21 308370.shtml.

［19］Masson S，Petiot R.Can the High Speed Rail Reinforce Tourism Attractiveness?The Case of the High Speed Rail between Perpignan(France)and Barcelona(Spain)［J］.Technovation，2009，29(9):611-617.

［20］黄震方.海滨生态旅游开发模式研究——以江苏海滨为例［M］.北京:科学出版社，2007:93.