城市居民對旅游社會文化影響感知的空間差異
——以大連市區(qū)為例

王麗華， 俞金國， 王品舒， 陳芳姝

(1.遼寧師范大學 歷史文化旅游學院，遼寧 大連 116081； 2.遼寧師范大學 地理科學學院，遼寧 大連 116029 )

目的地旅游業(yè)發(fā)展一定程度影響地方居民社會文化及生產生活環(huán)境，而地方居民的行為也會對地方旅游事業(yè)的發(fā)展產生影響.基于行為地理學理論，目的地居民的反饋行為是感知旅游活動后所作的決策.研究居民對于旅游社會文化影響的感知等反饋，結果用于指導旅游地的開發(fā)、規(guī)劃與管理，相應采取的策略與措施將容易獲得居民支持，這會促進旅游業(yè)可持續(xù)發(fā)展.以往研究多針對不同地區(qū)的對比分析及同一地區(qū)居民群體的研究，城市內部居民對于旅游影響的感知，往往比不同城市間的差異要大[1].本項研究以大連市內四區(qū)為例，其中有國家5A級景區(qū)一處，4A級景區(qū)6處.該區(qū)域主、客接觸機會多，旅游活動對居民影響大，所選擇研究對象典型.因而，以大連市區(qū)為例，揭示城市居民對于旅游社會文化影響的感知空間差異及規(guī)律，對于城市旅游地的開發(fā)、規(guī)劃及制定管理政策具有指導意義；也將有助于實現居民滿意、旅游業(yè)繁榮和城市發(fā)展和諧共贏目標.

1 文獻回顧

1.1 國外研究綜述

目的地居民對社區(qū)旅游業(yè)發(fā)展認知態(tài)度的研究始于20世紀60年代.1975年Doxey提出了著名的Doxey憤怒指數理論，隨后大量研究相繼出現.90年代逐漸聚焦于研究尺度與研究方法上，其中，最具影響力的研究成果就是“旅游影響態(tài)度尺度”(TIAS)及“建立旅游影響評估尺度”.旅游地居民分類研究始于20世紀80年代末.總體來說，早期國外相關研究主要集中在旅游影響的表現形式與居民感知、居民感知影響因素、居民群體分類等方面，而近年研究呈現如下明顯變化.

1.1.1 理論及實證研究進展明顯

(1)運用其他學科理論，多視角探究居民感知.近年來國外相關研究中，均以一些較成熟的理論作為支撐.其中，以社會學中的社會交換理論為最多[2-3].一些研究者也將旅游地生命周期理論其應用于居民感知的分析中，并提出理論改進的建議[4].一些學者亦將社會影響理論[5]、涂爾干社會學理論[6]、自我認知理論[7]用于相關研究中.近些年，空間公平正義相關研究逐漸為旅游學者所關注，為旅游影響空間研究拓展了新視角[8-9].(2)重視實證研究，案例類型多樣.國外近期研究中幾乎無一例外結合案例進行探討，且案例涵蓋不同類型旅游地，包括海島、濱海度假區(qū)、遺產地、森林旅游地、鄉(xiāng)村、黑色旅游地等，既有成熟的亦有尚未成熟的旅游地[10-12].(3)規(guī)劃界重視本領域的研究價值及應用.近年一些學者探討居民感知與旅游規(guī)劃的關系，極具實踐價值[13].

1.1.2 定性與定量集成，評價指標體系逐漸完善

當前研究普遍采用定性與定量分析相結合，結合案例實證分析的方法，并逐漸關注模型的構建及數理分析方法的使用[14-17].分析的內容主要包括居民總體感知、感知差異(群體差異、時空差異)等方面.關于感知的評價指標體系，前述“旅游影響態(tài)度尺度”(TIAS)最為著名，它由27個變量指標組成，包含2大類因子.隨后學者們通過對眾多指標的分析，探討它們與居民感知與態(tài)度之間的關系，其中很多研究將這些指標應用到不同旅游地加以驗證.

1.1.3 缺乏中微尺度的空間分異分析

居民對旅游影響感知的空間分析一直較為欠缺.早期主要是在探討旅游地時空結構演化模式時，部分涉及到居民這一因素[19-20]；一些研究者亦提出距離與居民感知的關系，但這些研究僅限于概念的提出及現象的總結.近年來出現一些相關研究，但處于初級探索階段.Jurowski[21]研究認為距離對于成本和消費的評估有重要影響.生活接近吸引物、休閑資源使用較多的居民，比居住較遠的人對于旅游的感知會更消極；接近旅游物的環(huán)境敏感的居民，比居住較遠的人對旅游更加支持.Kwon[22]分析認為，在旅游業(yè)發(fā)展適度及發(fā)達的地區(qū)，一些居民公開表達對游客的反感情緒，而旅游業(yè)不發(fā)達地區(qū)的居民，對于旅游帶來經濟增長更為樂觀.Butler[23]以英國兩個有不同吸引密度地區(qū)的旅游吸引物作為特定要素，將鄰近空間變量與一些要素相結合構建概念模型.Raymond[24]指出旅游規(guī)劃方法中，很少利用空間測量技術將位置、距離作為分析變量，為此，以澳大利亞奧特威地區(qū)為例，采用傳統調查研究和現代測量技術，引入空間參數進行分析.

1.2 國內研究綜述

我國學者對旅游地居民感知研究始于20世紀90年代初期，早期最具代表性的研究是陸林[25]對皖南旅游區(qū)居民對發(fā)展旅游的態(tài)度調查，隨后國內對旅游地居民感知研究逐漸取得一些成果[26-28].

旅游影響研究中不乏對居民感知差異的研究，但多從人口學特征入手.居民感知空間差異的研究很少，近年出現的一些研究，亦多集中于宏觀、中觀尺度上不同旅游地、不同社區(qū)的差異及比較分析[29-30]，如風景區(qū)周邊居民對旅游影響感知和態(tài)度的空間分異[31]、旅游扶貧村居民的感知差異[32]等，此外，亦有研究探討社區(qū)居民感知和態(tài)度的動態(tài)變化[33].研究案例方面，目前國內相關研究，多以古鎮(zhèn)古村落[34-35]、海濱型以及海島型旅游地，或是自然風景區(qū)為分析對象.近年來，居民感知與社區(qū)認同、社區(qū)參與的關系、居民感知與公平正義等漸為一些學者關注[36-38].總體來看，缺乏從中微觀尺度針對城市旅游地內部感知差異的系統深入研究.

居民感知相關研究中，一般分為正面影響和負面影響兩個潛在感知維度，如王憲禮通過案例地居民調查，從犯罪率、生活水平、文化、不滿情緒等方面檢測了居民對旅游正負面影響的感知.此外，研究者多從文化保護和社會公平角度，更多關注居民對負面影響的感知；一些感知量表也不斷被豐富和完善，為后續(xù)研究提供基礎[18,39].

1.3 國內外研究對比分析

旅游地居民感知與態(tài)度的研究在國外相對較為深入.我國也已逐漸引起重視，研究中多結合案例區(qū)的基本情況，借用國外相關理論與研究成果，對感知概況、差異及影響因素進行探討；居民感知空間差異與旅游空間正義漸受關注.整體來看研究中仍存在許多欠缺，如案例研究類型不夠全面，缺少對城市居民感知的研究，研究不夠深入等.此外，國內外相應研究中，研究方法和手段均需要發(fā)展與改進，同時均存在數據的科學性及衡量標準不統一的問題，使得成果缺乏信度及可比性，進而影響分析的科學性.

2 研究設計

2.1 理論假設

感知空間是指人的感官以多種方式與環(huán)境刺激發(fā)生物理作用后，進而形成典型的特征感知圖像的空間，它由與感知相關的人的位移組成[40].對于旅游社會文化影響的居民感知空間，即是居民活動空間(居民位移)和游客活動產生社會文化影響的空間(游客位移)與城市空間疊加后，形成的空間，居民對旅游社會文化影響感知較強的區(qū)域基本體現在如上空間范圍內.

2.2 研究區(qū)域

本文探討城市居民的感知，由于大連市內四區(qū)中，甘井子區(qū)面積較大，其西部北部較大部分區(qū)域距城市中心較遠，人口相對稀疏.另一方面，在城市內部旅游影響的范圍本身沒有明確的行政界線，因而本文在對市內四區(qū)居民的感知進行分析時，甘井子區(qū)的外圍部分區(qū)域沒有包括在內.

2.3 調查設計

2.3.1 問卷設計

本研究參考國內外旅游社會文化影響及居民感知相關研究，在綜合國內外現有量表基礎上，對測量指標進行分步篩選，側重旅游對受訪者居住區(qū)域的社會文化影響，并結合大連城市旅游發(fā)展現狀，進行問項設計，最終形成了由19個指標構成的測量量表.問卷調查內容具體包括：①個人背景項目；②Likert量表項目(表1)；③半開放問項；④專題地圖標注.

表1 旅游社會文化影響感知Likert量表項目Table 1 Items of Likert scale about Social and cultural impacts of tourism

半開放式問項，即選取大連市城區(qū)影響程度較大的6處景點(區(qū))，請受訪者根據每處景點對其影響的程度進行排序.6處景點(區(qū))的選擇依據是景點游客數量、美譽度等相關要素并進行綜合考慮，具體是星海灣景區(qū)、森林動物園、傅家莊景區(qū)、老虎灘景區(qū)、勞動公園和西郊國家森林公園.此外，問卷要求每位受訪者在設計的專題地圖上標注具體居住位置.

問卷經過預調查過程中的抽樣、信度分析、與量表問項修訂后，正式付諸抽樣調查.

2.3.2 抽樣設計

本文抽樣對象則為大連市內四區(qū)居民，基于已有經驗及本研究需要，采取分層隨機抽樣方法，即按照四區(qū)的行政劃分，對每一區(qū)分別進行調查.抽樣規(guī)模參考四區(qū)人口密度及各區(qū)旅游發(fā)展情況綜合確定，樣本規(guī)模為1 500份問卷，其中，中山區(qū)360份，西崗區(qū)440份，沙河口區(qū)500份，甘井子區(qū)200份.

2.3.3 資料采集

本研究于2019年4—6月，采用現場隨機向居民發(fā)放的方式，對大連市民進行抽樣調查.共計發(fā)放問卷1 500份，回收1 288份，回收率85.87%.其中,有效問卷1 141份，占回收問卷的88.59%.然后對有效問卷統一編號，并對應編號將調查數據采用Likert五分值量表錄入SPSS24.0，進行初步統計.總體上看，受訪者性別比例基本為1∶1,年齡構成以21～65歲間為主體,文化程度以高中和大專為主.樣本點空間分布除甘井子區(qū)距市中心較遠地方稀疏外，其余地方分布較為合理.

3 居民TSCI空間感知(1)本文為闡述清晰簡潔，將旅游社會文化影響用首字母“TSCI”替代.

城市內部景點分布、客流分布、主客交往頻率、主客社會文化等差異，必然導致居民感知的差異.借助SPSS統計分析軟件，通過因子分析，將調查問卷量表中的指標盡可能綜合與簡化，以便進一步分析.由于問卷中涉及正面和負面影響的感知，首先需要對負面影響感知數據正向化處理，處理后分值高表示感知“好”，分值低則表示“差”，數值大小反映感知程度差異.SPSS信度分析顯示，TSCI感知量表克朗巴哈α系數大于0.7，可確定量表信度可靠.相關性檢驗KMO統計量和Bartlett球形檢驗，均說明變量間存在相關性，適合進行因子分析.

3.1 主因子提取

在SPSS24.0中，對變量采用正交旋轉法、主成分分析(因子個數為4)、回歸因子得分系數計算因子得分，對社會文化影響的19個變量進行因子分析，然后將因子得分作為新變量，并算出綜合因子得分.各因子貢獻率分別為21.225%、19.730%、14.343%、8.121%，累積貢獻率為63.419%.通過因子分析，將問卷項目分為四類：第一主因子反映TSCI中居民對消極影響的感知(包括X15、X14、X17、X13、X18、X19、X12、X16)；第二主因子反映居民對積極影響中宏觀問題的感知(X6、X7、X5、X4、X8、X3、X9)；第三主因子反映居民對于行為影響的感知(X1、X2)；第四主因子反映普通話推廣等意識的居民感知(X11、X10).

3.2 居民TSCI感知空間特征

在ArcGIS11.5中將樣本點(1 141個)繪于圖中，樣本點編號與問卷編號對應一致，再通過GIS表連接功能，將因子得分加載于對應空間樣本點，使樣本點因子得分數據具有空間屬性，并將其作為空間分析的初始屬性數據.進而對樣本點綜合因子得分進行空間分析：運用ArcGIS中的空間插值(通過Kriging插值、自然鄰域插值等)，獲得居民TSCI感知的空間趨勢面，從中易于觀察居民TSCI感知的空間及差異特征.用總樣本點數的20%進行數據相關檢驗，將點數值和空間趨勢面對應的柵格數值進行相關分析，相關系數為0.498，大于相關系數臨界值，結果可接受.

分析表明居民感知較好的區(qū)域：(1)西郊國家森林公園、甘井子區(qū)中部、高新園區(qū)中部，這幾處近年發(fā)展變化大，環(huán)境優(yōu)美，很多較高收入群體入住，他們對旅游發(fā)展帶來的社會文化影響較為肯定；(2)東北財經大學、理工大學北部、黑石礁幾處高知群體較多，且距離濱海景區(qū)較近，正面感知明顯；(3)西安路、青泥洼橋商業(yè)區(qū)附近居民總體感知較好，良好的休閑及購物環(huán)境，為旅游者提供了較多與當地居民接觸、交流的機會；(4)中南路、桃源街距離濱海景區(qū)有一定距離，享受優(yōu)美環(huán)境的同時，又能避開旺季游客的干擾，居民感知較好；(5)大連體育中心周圍是近來政府加大力度建設的一個區(qū)域，大型活動也將會增加地方居民與游客的交流機會，居民呈現較好感知.感知較差的區(qū)域有：東財、理工大學附近的小部分區(qū)域、森林動物園北門附近，其中，后者雖與海景一山之隔，但交通不便，且老舊小區(qū)較多，未能感受到旅游業(yè)帶來的利益.此外，火車站附近、沙河口區(qū)北部等地居民感知情況較復雜.

4 居民TSCI空間感知的影響因素

基于居民對6處景點(星海灣景區(qū)、森林動物園、傅家莊景區(qū)、老虎灘景區(qū)、勞動公園、西郊國家森林公園)TSCI感知的排序及相關問項，結合主客體因素，通過Logistic概率模型，分析TSCI感知的影響因素及其影響程度.

4.1 Logistic回歸模型運用

4.1.1 Logistic回歸模型

Logistic回歸分析應用于很多領域，適合因變量是二分變量(有與無、變與不變等)，自變量可為非正態(tài)分布；回歸結果在0與1之間.[41]

TSCI居民感知具有隨機性特征，其受居民自身因素、游客、景點等因素共同影響，具有隨機性，概率選擇理論和模式對分析這一問題具有適用性.本文嘗試利用Logistic模型探討居民TSCI感知的主要影響因素及作用強弱.

若有n個受訪居民，第i個受訪者在自變量xi1,xi2,…,xik的作用下因變量為Yi，對TSCI顯著反饋(感知較為強烈)則記為Yi=1，否則為Yi=0.Pi表示受訪者i對TSCI作出反饋于否的概率，則

則相應Logistic回歸模型為

ln(Pi/1-Pi)=β0+β1xi1+β2xi2+…+βkxik，

其中，β0是常數項，βj(j=1,2,…,k)為自變量相關的參數，一般用最大似然法求解回歸模型中βj的估計值.

這樣，居民i作出反饋概率比數Pi/1-Pi，居民1是否反饋概率比數Pl/1-Pl，比值比為OR.對OR取自然對數，則有

lnOR=β1(xi1-xl1)+β2(xi2-xl2)+…+βk(xik-xlk).

其中，βj是在其他自變量不變時，自變量xj每增加一個單位，比值比是增加前的eβj倍.

4.1.2 計算過程

首先，獲得數據.因變量源自前述因子分析得分，大于或等于0賦值1，反之0.自變量取自調查問卷人口學特征及居民與景點空間關系.其次，選擇影響要素及賦值.①景點類型：根據問卷中6處景點排序(6大景點)問項，將居民排名第一的景點設為1，其他為0.如老虎灘景區(qū)賦值為1，其他為0.考慮涉及6個景點，本研究以星海灣景區(qū)為參照，則形成5個虛擬變量.②空間關系：本文提出用“第一距離”“第二距離”度量居民與景點間空間關系，分別是“居民與最近景點的距離”和“居民與其感知最強景點的距離”.在ArcGIS中量算得到實際第一和第二距離后，除以距離標準差后取整、正向化，然后代入回歸分析.③年齡賦值：30歲以下為1，31～40歲為2，41～50歲為3，51～60歲為4，60歲以上為5.④文化程度：初中及以下為1，高中為2，大專為3，本科及以上為4.⑤居住時間：5年以下為1，5～10年為2，10～20年為3，20～30年為4,30年以上為5.⑥收入水平：月收入3 000元以下為1，3 000～6 000為2，6 000～8 000為3，8 000～10 000為4，10 000元以上為5.⑦性別：男性為0，女性為1.⑧出游意愿：出游意愿最強為3，最弱為1，一般為2.最后，進行結果檢驗、分析和討論.

4.2 影響要素定量分析

4.2.1 景點特征要素

以星海灣景區(qū)作為參照，將6處景點用虛擬變量代入回歸分析中，分析結果如表2所示.

表2 景點類型影響程度logistic分析Table 2 Logistic analysis of influencing degree of landscape type

結果檢驗：-2 Log likelihood、Cox & SnellR2、NagelkerkeR2的值分別是455.750、0.535、0.628，表明模型預測效果較好.χ2分析后與因變量存在聯系的(P<0.20)有：老虎灘景區(qū)、傅家莊景區(qū)、森林動物園、勞動公園、西郊國家森林公園.

結果分析：TSCI居民反饋概率影響因素分析中，景點類型不同，作用強弱不同.積極感知包括老虎灘景區(qū)、森林動物園、勞動公園，消極感知包括傅家莊景區(qū)、西郊國家森林公園.比值比大小來看，最大的是老虎灘，為1.755，其次是勞動公園和森林動物園、星海灣景區(qū)，再到傅家莊景區(qū)和西郊國家森林公園.

本研究所選6處景區(qū)各具特色.其中，老虎灘景區(qū)、森林動物園、勞動公園經過多年發(fā)展，游客互動較好，形成較為積極的感知，回歸系數為正.老虎灘為國家首批5A級景區(qū)，吸引大量外地和本地游客，居民TSCI感知最為強烈，比值比最大；其次是坐落于市中心的勞動公園；森林動物園為國家首批4A級景區(qū)，國家及省市各級科普教育基地，有廣泛的外地和本地客源市場，客流量大，居民TSCI感知亦較強；而其它景點則感知概率較小.

4.2.2 居民及其他多因素分析

用前述方法，將第一、第二距離、年齡、文化、居住時間、收入、性別、出游意愿等作為自變量，用二分法對TSCI居民感知因子分析得分作為因變量，進行Logistic回歸分析.

結果檢驗：-2 Log likelihood、Cox & SnellR2、NagelkerkeR2的值分別是438.57、0.590、0.621，表明模型的擬合優(yōu)度及預測效果較好.χ2分析后與因變量存在聯系的(P<0.10)有：出游意愿、收入、第一距離、年齡、性別、文化層次(表3).

表3 居民及其他因素Logistic分析Table 3 Logistic analysis of residentand relative factors

結果分析：比值比最大的為出游意愿，值為2.135，其次是第一距離，值為1.185，然后是性別，值為1.181，再到居住時間長短；負面因素包括居民的收入、年齡和文化層次等因素.總體來看，在TSCI居民感知的影響因素中，影響反饋概率的主要積極要素包括：出游意愿、性別、第一距離、居住時間長短；負面影響因素包括居民的收入、年齡和文化層次高低等.①出游意愿越強，TSCI感受機會越多，TSCI居民反饋概率越大，反之則越小；②女性比男性反饋概率高，源于女性較為敏感；③第一距離小，居民與游客的接觸的機率大，居民的反饋概率越高，相反反饋概率則越小；④收入方面，較低收入者更加積極地看待旅游業(yè)，因而其反饋概率較高，而收入越高，反饋概率越低；⑤年齡越長者，對安靜生活的要求及以游客觀念行為接受程度，導致其反饋概率越低，反之年輕人渴望與外界接觸，反饋概率會越低；⑥文化層次越高者，對外來文化及游客行為有更清晰認識，因而反饋概率越低，反之文化層次較低者，對負面TSCI認識較少，因而反饋概率高.

5 居民TSCI感知空間差異成因

首先，居民居住地點與旅游景點間的空間關系不同，主客交往機會及頻度亦存在明顯不同，居民TSCI空間感知也不同.分析表明第一距離越近，對居民感知概率作用也越大；越遠，對居民感知概率作用越小(圖1).其次，自然人文等要素綜合作用，使旅游景點具有很強的敘事性，其是居民TSCI感知及空間差異形成的物質載體.第三，居民個性特征是TSCI感知及空間差異的重要主體因素.不同居民對TSCI認識不同，其感知也有差異.出游意愿，與游客接觸機會和頻度，女性的敏感性、文化水平、收入等均是影響感知強度的重要因素.第四，游客的言行、特征、旅游方式等是居民TSCI感知形成的直接原因，游客空間行為方式及行為差異，是居民TSCI感知及空間差異形成的源泉.

圖1 居民TSCI感知空間差異形成Fig.1 The mechanism of residents’ perception of TSCI

6 結論與討論

國內外對于旅游地居民感知差異的研究逐漸受到關注，并取得一定研究成果.本文通過對城市居民TSCI感知、感知空間差異及規(guī)律、影響因素及形成機制的深入探討，嘗試構建城市范圍內居民TSCI感知空間差異的研究范式：首先，通過社會調查、數理統計，結合GIS技術，將居民感知空間差異進行空間分析與表達；然后，結合問卷調查，運用Logistic回歸模型，量化分析居民感知差異的影響因素；進而從距離、旅游景點、居民及游客等角度剖析感知空間差異的形成機理.研究認為：(1)城市居民TSCI感知差異明顯，其中,正面感知較強，而對負面影響較不認同；(2)通過TSCI居民感知空間分異分析，能準確判斷居民感知較好、較差及較為復雜的的區(qū)域；(3)Logistic概率模型對于感知差異影響因素分析具有較強解釋力；(4)感知及差異的形成機理可從旅游景點、居民、游客等角度展開深入探討.

本文仍有待進一步完善，未來研究中，游客應作為重要影響因素進行系統深入探討；居民社會調查部分也有較多完善的空間；為提升研究實踐價值與普適性，應加強不同案例地的研究及對比分析；此外，旅游空間公平與正義亦為居民及游客感知研究提供了深入探討的空間.