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中国智慧城市旅游便利性评价的理论与实证

2021-12-08英,张

地理与地理信息科学 2021年6期
关键词:便利性交通智慧

王 建 英,张 利

(1.华侨大学旅游学院,福建 泉州 362021;2.华侨大学智慧旅游研究所,福建 泉州 362021)

0 引言

2008年,美国IBM公司首次提出“智慧地球”的理念,并于次年建立美国第一个智慧城市,此后开启了全球智慧城市建设[1,2]。智慧城市是利用信息和通信技术对城市进行控制和服务[3-5],一定程度上可简单理解为“智慧城市=数字城市+物联网”。近年来,智慧城市作为人类社会、经济发展高度集中的载体,其旅游功能不断凸显,智慧城市是智慧旅游发展的前提与基础,智慧旅游又成为智慧城市发展的核心竞争力,但城市智慧旅游的建设尚无技术标准与发展模式[6],仅打造单一的智慧景区,不足以支撑城市的智慧旅游发展。因此,如何提升城市的智慧旅游发展水平[7]成为学者关注的重点。

城市便利性理论起源于西方学者关于城市发展驱动力的讨论,实证研究区域多集中于美国[8,9],认为城市便利性是评价城市发展的重要途径,高城市便利性能促进城市发展。著名经济学家Glaeser等认为充实的商品市场及服务、艺术和自然环境、良好的公共服务和便利的交通及通信基础设施是城市便利性的主要内涵[10-13],并通过服务城市居民作用于城市生活系统。但在智慧化服务普及和高精神追求的今天,旅游要素逐渐融入城市活动,智慧城市智能设施的服务对象逐渐由居民向游客拓展,便利性的作用场域也由生活场转向旅游场。在智慧城市旅游系统内,智慧城市依靠高便利性吸引外来游客,推动当地旅游发展,进而形成城市旅游发展的良性循环。因此,本文将旅游要素融入城市便利性内涵中,构建旅游便利性系统,用于衡量智慧城市旅游服务水平和质量[14],为智慧城市旅游发展水平评价提供理论依据;基于旅游便利性理论,构建智慧城市旅游便利性评价指标体系,以中国152个智慧城市为例进行实证分析,为制定智慧城市旅游可持续发展战略提供参考。

1 研究方法与数据

智慧城市旅游便利性是城市便利性更具体、更智慧的体现,高便利性的智慧旅游城市能提高游客的旅游体验质量,优化旅游服务系统。因此,本文基于已有城市便利性的定义并结合旅游系统的要素构成,提出旅游便利性系统框架,根据旅游系统理论中的目的地系统、支持系统和出行系统中的各要素及特点,从交通、功能、环境和服务4个维度阐述旅游便利性的内涵,进而构建三级指标评价体系,最后对智慧城市的旅游便利性指数进行测度与级别划分,具体技术路线如图1所示。

图1 技术路线Fig.1 Technology roadmap

1.1 旅游便利性系统构建

本文在已有研究基础上,结合吴必虎的旅游系统理论对旅游便利性的内涵进行梳理[15](图2)。旅游便利性指城市中使游客心生向往并产生愉悦心理的、优美的景点(观)和环境,全面智慧且多样化的娱乐、购物、服务设施,智慧便捷的交通设施以及智能高效的服务能力。遵循以人为本的思想,从游客需求的角度,将智慧城市旅游便利性系统构架划分为目的地系统、支持系统和出行系统三大系统,并根据各要素的功能和特点,对具体含义进行界定。1)目的地系统中的智慧旅游便利性主要指为到达终点的旅游者提供食宿、娱乐、购物、享受等旅游需求以及依赖于各项旅游设施提供服务的综合体,购物、娱乐、教育和医疗等设施可刺激就业增长和人口集聚[16,17],称为目的地系统的功能便利;此外,与旅游者出行密切相关的城市旅游服务设施便利性也是目的地系统便利性的重要组成部分,如智能票务、增强与虚拟旅游、在线电子商务等。2)支持系统是智慧旅游便利性理论的核心组成部分,主要指旅游者在旅途中接触到的自然环境和社会文化环境等环境要素。环境要素是城市旅游发展的核心吸引力,包括气候适宜的自然环境、舒适优美的景区环境和支持旅游活动开展及智慧管理的经济技术环境。3)出行系统中的智慧旅游便利性刻画了智慧交通指引下保证旅游者出行的交通便利和时间便利,交通便利包括联系紧密的城市外部交通设施和完善且智慧的内部交通设施,时间便利是指交通设施的完善与智能化(如交通一卡通)所引致的通行时间缩短。

图2 智慧城市便利性与旅游发展模型Fig.2 Amenity of smart cities and its tourism development model

1.2 智慧城市旅游便利性评价指标体系

本文依据旅游便利性系统,构建智慧城市旅游便利性评价指标体系,涉及交通(外部交通和内部交通)、功能(教育、购物、文娱、住宿、餐饮和医疗)、环境(自然环境、景区/景点环境和经济环境)、服务(城市服务和景区服务)4个维度共34个指标(30个定量指标,4个定性指标),各指标释义见表1。

1.3 旅游便利性指数测算

(3)综合权重。组合赋权的重点在于两种方法的权重分配问题,主要采用乘法合成归一化法和线性加权组合法确定综合权重。前者存在使小者更小、大者更大的倍增效果,因此,本文采用线性加权组合法确定综合权重Wj(式(1)),各指标的权重值见表1。

表1 智慧城市旅游便利性评价指标体系及权重Table 1 Evaluation index system and weights of travel amenity in smart cities

(1)

式中:α、β(β=1-α)分别为G1法、熵权法的权重系数。

(4)旅游便利性指数。对各项指标权重Wj与赋值后的指标数据Qj进行加权求和,得到智慧城市旅游便利性指数P,公式如下:

(2)

1.4 研究数据

根据国家住房和城乡建设部公布的智慧城市试点名单,为保证数据易获取并避免行政级别不同造成的干扰,本文根据行政级别对研究样本进行筛选或合并(如将成都、温江区、郫都区、崇州等隶属于同一地级市的统一合并为成都,同时删除肥城、石嘴镇等行政级别较低的县镇),最终选取北京、天津、成都、武汉等152个智慧城市作为研究样本,研究数据来源于各城市统计年鉴、统计公报、官方网站及网络地图爬取等渠道。

2 结果分析

2.1 旅游便利性指数合理性验证

中国城市竞争力报告发布的中国城市综合竞争力[28]包含城市宜居竞争力、宜商竞争力、可持续竞争力和综合经济竞争力等分项竞争力,是依据经济、人民生活水平、环境、教育、科技、政府行政能力等指标构建的,本文构建的旅游便利性指标体系也包含以上相关指标。为验证智慧城市旅游便利性指数的合理性,本文尝试将智慧城市旅游便利性指数与城市各分项竞争力指数进行相关性分析(表2),可以看出,旅游便利性指数与城市宜居、宜商、可持续、综合经济竞争力指数的Pearson相关系数分别为0.508、0.630、0.644、0.652,两两相关性较强且显著,验证了旅游便利性指数构建的合理性。

表2 旅游便利性指数与城市竞争力指数的Pearson相关系数Table 2 Pearson coefficients between travel amenity indicator and urban competitiveness indexes

2.2 智慧城市旅游便利性水平特征

根据式(2)计算出152个智慧城市旅游便利性指数,为便于对智慧城市便利性水平进行评价,运用自然断点法将旅游便利性水平划分为高、较高、一般、较低和低5级(图3)。1)从数量分布看,各等级城市数量呈不均匀分布。高、较高、一般、较低、低旅游便利性智慧城市数量分别为9、34、31、46、32个,占比分别为5.92%、22.37%、20.40%、30.26%、21.05%,总体上,智慧城市旅游便利性偏低,高旅游便利性智慧城市较少。2)从便利性指数的离散程度看,同一等级智慧城市之间的旅游便利性差异呈现两极分化趋势。其中,一般旅游便利性智慧城市的方差为1.44,表明该等级各城市间差距最小,发展最均衡;其次为低旅游便利性(2.67)、较高旅游便利性(2.78)和较低旅游便利性(3.41)智慧城市;高旅游便利性智慧城市的方差最大(4.95),说明城市间旅游便利水平差异最大,发展最不均衡。3)从区域分布看(图3),城市旅游便利性区域分布不均衡。东南沿海及中部地区智慧城市数量分布最多,该区域旅游便利性高且梯度差异不明显,不同旅游便利性等级的城市交错分布。其中高和较高旅游便利性智慧城市呈“两纵一横”的空间分布格局,“两纵”分别为沿京广铁路线分布的北京、石家庄、郑州、株洲、广州和沿海分布的青岛、上海、福州、泉州、漳州等,“一横”为成都—重庆—武汉—杭州;武汉和上海作为“两纵一横”的交点城市,其旅游便利性等级很高,核心辐射作用明显。西南地区智慧城市旅游便利性水平高于西北和东北地区,如成都和重庆旅游便利性等级均为高,东北地区除沈阳外旅游便利性均处于一般或较低水平,西北地区受智慧城市试点政策与地理条件影响,智慧城市数量少,旅游便利性水平处于较低或低水平。

注:审图号为GS(2020)4619号,底图无修改,下同。图3 智慧城市旅游便利性水平分布Fig.3 Regional distribution of travel amenity in smart cities

2.3 智慧城市一级指标便利性水平特征

为分析同一等级智慧城市中一级指标的差异,运用自然断点法将智慧城市的一级指标便利性水平(即交通便利、功能便利、环境便利和服务便利的评价值)划分为5个等级(图4),由于各等级智慧城市数量众多,故采用各等级智慧城市一级指标的便利性均值(图5)探讨其便利性水平特征。

图4 智慧城市一级指标便利性分级Fig.4 Amenity classification of the first-level indicators in smart cities

图5 智慧城市一级指标便利性均值Fig.5 Average amenity of the first-level indicators in smart cities

(1)高旅游便利性智慧城市:从一级指标的平均水平看,交通便利、功能便利、环境便利和服务便利的平均水平均达到高便利性标准,该等级智慧城市多为直辖市以及高发展水平的一线城市,基础设施完善。从一级指标分级情况看,各城市间交通便利、环境便利、功能便利的等级差异较小(图4a-图4c),如北京、上海、成都、重庆、珠海、广州等城市,由于强大的经济支撑和科研投入,交通和城市基础设施建设完善,邻近城市的辐射作用显著,在空间上形成“聚合型”格局;服务便利包含高、较高、一般3个等级(图4d),部分城市用地紧张、人口众多、服务设施压力过大,导致城市间服务便利水平差异大且平均水平低。

(2)较高旅游便利性智慧城市:从一级指标的平均水平看,交通便利、功能便利、环境便利与服务便利的平均水平均达到较高便利性标准,该等级智慧城市经济发展迅速、资源丰富。从一级指标分级情况看,交通便利与服务便利均包括高、较高、一般、较低和低5个等级(图4a、图4d),分级差异大于其他两类一级指标。受智慧城市试点政策影响,部分城市智慧建设滞后,一定程度上阻滞了其交通及服务的发展,致使二者便利水平参差不齐;但城市自身丰富、优美的景区环境和完善的功能,对于提升城市环境和拓展城市功能具有不可替代的作用。总体而言,该等级智慧城市中,一级指标的便利水平差异较大,城市间发展不平衡,以交通便利最为明显,这与政策试行力度及城市自身条件关系密切。

(3)一般旅游便利性智慧城市:从一级指标的平均水平看,4个一级指标的平均水平均符合一般便利性标准,除个别省会城市外,这类城市多为经济发展水平一般的内陆城市,代表了中国智慧城市便利性的整体水平。从一级指标分级情况看,各城市间交通便利和服务便利存在明显差异(图4a、图4d)。资源和基础设施建设差异导致该等级中部分城市受铁路枢纽城市(郑州、合肥、无锡等)和优质旅游资源区城市(桂林、苏州等)的“挤压效应”影响,其交通和服务便利水平极低,进而影响整体旅游便利水平。

(4)较低旅游便利性智慧城市:从一级指标的平均水平看,4个一级指标的平均水平均达标(图4)。从一级指标分级情况看,交通便利和服务便利的差异最大(图4a、图4d)。沿铁路(南昌、长沙)与偏远地区(林芝等)的“分散型”空间分布格局使该等级智慧城市的交通和服务便利水平呈现明显的两极分化特征,可见城市基础设施是交通及服务便利性差异明显的引致因素。

(5)低旅游便利性智慧城市:从一级指标的平均水平看,4个一级指标的平均水平均属低旅游便利性,部分城市受经济、技术等条件限制,城市功能未能得到有效开发,功能便利明显落后于其他等级的城市。从一级指标分级情况看,交通便利和服务便利的差异大于功能便利和环境便利(图4a-图4d),该等级智慧城市多位于东北及西部地区,自然资源的破坏力度较小,独特的地形风貌、民族特色成为城市旅游的主要驱动因素,但部分城市旅游开发较晚,智慧交通及服务设施建设力度不足,导致旅游服务效率低下。因此,城市自身特色与旅游开发水平是造成该等级智慧城市交通便利和服务便利水平差异过大的主要原因。

3 结论与讨论

本文根据旅游系统理论及城市便利性理论,从交通便利、功能便利、环境便利和服务便利4个维度构建旅游便利性评价指标体系,运用熵值法和G1法对中国智慧城市旅游便利性水平进行测度,并采用自然断点法划分等级,得出以下结论:1)功能便利是影响智慧城市旅游便利性最关键的一级指标,其次是环境便利、交通便利、服务便利。2)智慧城市旅游便利性分为高、较高、一般、较低和低5级,智慧城市间的旅游便利性差异呈现出由一般区向两极区逐渐加大的趋势,其中,高旅游便利性智慧城市匮乏,且与较高旅游便利性智慧城市形成沿“两纵一横”铁路线及沿海分布的空间格局。3)从分维度看,各分区智慧城市的一级指标平均水平均符合其所在区的级别标准,其中,各分区交通和服务便利发展水平不均衡,而环境及功能便利性差异不显著,这与城市基础设施建设和发展水平密不可分。

尽管智能技术的多领域、多元化投放与使用在旅游城市中越来越普遍,但中国智慧城市旅游便利性水平整体一般,具备高旅游便利性水平的一类智慧城市较少,因此,亟须提升城市旅游便利水平并推动其向优质均衡发展。一方面积极发挥高旅游便利性智慧城市的辐射带动作用,加强各城市间的旅游合作、协同发展,突破高旅游便利性智慧城市沿铁路线和沿海分布的限制,推动智慧旅游全方位发展;另一方面,地方智慧旅游部门应积极配合,挖掘城市特色,开展个性化旅游服务,同时应加大智慧基础设施及旅游服务设施的建设力度,缩小交通便利性与服务便利性的组内差异,进一步拓展城市旅游功能,促进各维度要素的合理流动与传导,实现各维度优势互补。

随着智慧城市发展与智慧旅游建设逐渐融合,旅游依赖于城市的智慧设施提高服务水平,智慧城市则通过旅游资源开发进一步拓展城市功能,这将是智慧城市发展与智慧旅游建设的新方向。旅游便利性是影响旅游者体验质量与满意度最直接的因素,以定量的方式对智慧城市的旅游便利性进行评价,并表征智慧城市旅游便利水平特征,是对城市便利性概念、内涵、方法的具体化与补充,也为中国城市旅游便利性测度提供依据。因此,智慧城市旅游发展可通过对评价指标值进行等级划分,对照三级指标找出智慧城市旅游服务的优势与不足,对智慧城市旅游服务体系加以完善,从而提高城市旅游者的满意度,为智慧城市旅游部门制定旅游发展战略提供参考。但受数据获取难度的影响,该研究指标体系仍有一定的局限性,同时未将智慧城市试点名单中行政级别较低的县、镇纳入研究样本,有待后期深入探讨。

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