滇池湖滨湿地公园游憩价值评估研究

2023-10-08李俊梅付健梅龚相澔

云南大学学报（自然科学版） 2023年5期

李俊梅，付健梅，惠卿，周晶，费宇，龚相澔

(1.云南大学生态与环境学院暨云南省高原山地生态与退化环境修复重点实验室，云南昆明 650091；2.云南生态文明建设智库，云南昆明 650091；3.云南财经大学统计与数学学院，云南昆明 650221；4.昭阳区第一中学，云南昭通 657000)

人类活动严重威胁景区的生态资源，如何评价资源的环境价值是保护生态资源和旅游资源的关键.滇池湖滨湿地公园的建设和保护对滇池生态系统的保护与可持续发展具有重要作用，评估滇池湖滨湿地公园的游憩价值具有重要意义和实际价值.

滇池湖滨湿地公园作为滇池水污染治理工程的一部分，具有重要的生态和社会作用.在失去主要经济来源即门票收入后，在经营和管理上出现困难，湿地逐步退化.评估其游憩价值有利于湿地公园管理、规划和滇池生态系统的可持续发展.目前游憩价值的主要评估方法为旅行费用法和意愿调查评估法.

旅行费用法(travel cost method，TCM)最早可以追溯到Hotelling 的相关论述[1]，在实践中得到应用是由Clawson 完成的[2]，其在20 世纪末逐渐被英美等国家政府相关机构认定为游憩价值评估的优先方法[3].国内外学者也从不同角度开展了一系列的研究工作[1-8]，随着该理论的不断发展壮大，现已具备成熟的理论和实践基础.

TCM 的运用和发展过程中，逐渐形成了区域旅游成本法(zonal travel cost method，ZTCM)、个人旅行成本法(individual travel cost method，ITCM)、随机效用模型(random utility model，RUM)、旅行费用区间分析法(travel cost interval analysis，TCIA)、引力旅行费用模型(gravity travel cost model，GTCM)和享乐旅行费用模型(hedonic travel cost model，HTCM).

ZTCM 适用于游客游览次数不频繁、从较远区域出发的景区[6].ITCM 以每年访问量作为因变量[7]，适用于客源市场以近距离游客为主且游客的旅游次数具有较大变化的景区[8].RUM 适用于相同或相似景区较多旅游资源的游憩价值评估[9].GTCM 适用于多目的地景区游憩价值评估[10].HTCM 通过比较游客面对不同价格时对不同景区的选择行为，揭示反映景区质量的游憩价值特性的需求函数，并通过需求函数来评估旅游资源的经济价值[9].TCIA 是在ZTCM 基础上发展起来的[11]，其按照游客旅行费用的等级划分不同区间，可体现游客旅行费用明显的变化范围[12].上述评估模型各有特点和不同适用范围，在实际研究中要根据不同的景区特点选用相应的评估模型.

在研究过程中，对于免门票的开放式公园或景区，景区游憩价值为总支付意愿，通过问卷调查可以获得游客的个人支付意愿值.然而，至今没有一个简便可靠的方法估算其游客数量，这也成为应用TCM 法评估游憩价值研究的一个难点,因此需要探索一个简便可靠的游客人数估算方法，便于开展游憩价值评估研究.本文将为滇池湖滨湿地公园的管理模式、管理强度等提供科学依据，同时为湿地公园游憩价值评估提供实证研究，也为TCM 的推广应用提供案例.

1 研究区域概况

滇池位于云南省昆明市西南部，为云贵高原第一大淡水湖泊.滇池湖滨湿地涉及五华、盘龙、官渡、西山、嵩明、晋宁和呈贡7 个区（县）所辖的56个乡、镇或街道办[13].滇池湖滨湿地面积仅占云南省面积的7.8%，但却是云南省居民最密集、人为活动最频繁和经济最发达的地区，其经济总量占昆明市的80%.本文选取滇池湖滨带上的捞渔河（102°46 ′14.15″E，24°49 ′35.22 ″N）、海东（102°43 ′52.70 ″E，24°55 ′27.71 ″N）、海埂（102°39 ′23.80 ″E，24°57 ′44.90 ″N）、西华（102°39 ′33.34 ″E，24°52 ′40.70 ″N）、东大河（102°38′20.59″E，24°41′15.81″N）和古滇精品湿地公园（102°46′10.17″E，24°46′18.61″N）作为研究对象.6 个湿地公园的地理位置如图1 所示.

图1 6 个湿地公园的地理位置分布Fig.1 The geographical distribution of six wetland parks

2 研究方法

2.1 应用TCM 进行游憩价值评估综合前人研究常用的评估模型，本研究选用TCM 中的旅行费用区间分析法(TCIA)对上述6 个湿地公园的游憩价值进行评估.湿地公园的游憩价值为游客的总支付意愿值，即湿地公园每年接待游客的旅行费用(X)、时间机会成本(TC)与消费者剩余(CS)的总和，均可通过问卷调查收集的数据计算得到.

（1）旅行费用(X) 旅行费用包含往返交通费用、食宿费和景区内消费如购买小礼品、租借自行车等等.

（2）时间机会成本(TC) 对于游客自身来说，把休息的时间拿来游玩就不能做其他的事情，因此出游的时间是存在机会成本的.通常以游客实际工资的30%～50%作为时间的机会成本[5].本文采用相关研究中常用的1/3 作为时间机会成本系数[14-16]，计算公式如下：

式中：TC 为时间机会成本；月工资为云南省2018年职工的平均月薪资6 728 元，数据来源为云南省统计年鉴；D为游玩时间（h），包括往返时间和公园内停留时间；月工时为国家规定的一个月的标准工时176 h（按照每月工作22 d，每天工作8 h 计算）.

（3）消费者剩余(CS) 消费者剩余指游客到滇池湖滨湿地公园游玩，休闲娱乐，放松身心，愿意支付的最高价格与实际支付的旅行费用、时间机会成本之间的差额.

TCIA 假设问卷调查的总人数为N，将旅行费用相近或相同的游客分配在同一区间(C为旅行费用)，[C1,C2），[C2,C3），···，[Cn-1,Cn），[Cn,+∞），共n个集合，每个集合内的游客数分别为N1，···，Ni，···，Nn.第i个集合的每个游客，大家都愿意花费同样的价钱Ci到湿地公园游玩，在旅行消费为Ci时愿意到湿地公园游玩的游客数不仅仅是Ni，还包括那些旅行费用大于Ci的游客.因此在旅行费用为Ci时，游客数量为总人数减去旅行费用为Ci时的人数，即M，取Qi=Mi/N为在价格Ci时这N个游客中愿意进行这次游玩的游客数所占的比例，也就是在旅行费用为Ci时的旅游意愿需求曲线，即Q(C).

根据以上过程建立模型，通过SPSS 25.0 软件采用指数、多项式、对数函数等方程对Qi和Ci进行拟合，选择拟合程度最高的方程作为每个游客在湿地公园的旅游意愿需求曲线方程Q(C).根据Q(C)计算消费者剩余，计算公式如下：

式中：CSi为第i个旅行费用区间中每位游客的消费者剩余；Ci为第i个旅行费用区间的旅行费用下限；Q(C)为游客的旅游意愿需求曲线的方程.

式中：CS 为每个湿地公园受访游客的总消费者剩余；Ni为第i个费用区间内的游客人数；n为旅行费用区间数减1.

2.2 湿地公园的旅游人数估算方法本研究选取的6 个湿地公园总面积1 842.74 hm2，除古滇精品湿地公园之外，捞渔河、海东、海埂、东大河和西华均为开放式湿地公园，有多个公园出入口，不适用闸机、人流量感应器等常用于封闭场所的的人流量监测设备.此外，因湿地公园面积较大，政府投入资金有限，公园内没有覆盖监控和Wi-Fi，依靠激光扫描、视频识别和Wi-Fi 信号等方式均不适用于滇池湖滨湿地公园.本文采用样线法估算每个湿地公园的游客人数.样线法是生物多样性观测的经典调查方法[17-18].滇池湖滨湿地公园地形平坦，游客通常在主要游道和周边区域内游玩，很容易被观察到，因此采用样线法估算游客人数具有初步可行性.通过问卷收集相关数据，计算出各湿地公园游客的人均支付意愿值，与其游客人数的乘积为总支付意愿值，即湿地公园的游憩价值.

通过实地考察和询问湿地公园的相关工作人员，我们获得了每个公园规划的徒步旅游路线长度（表1），将修建了木栈道、桥梁和小路的路线作为主道路.根据观察，将游客集中的主道路作为样线.因为样线以外几乎没有游客，因此不设置样线（表1）.将样线划分为10 个及以上的100 m 路段进行游客人数的计数.

表1 6 个湿地公园样线长度和游路长度Tab.1 The length of transect and tour path of six wetland parks

于2019 年3、5、8 月和10 月选择适宜出行的工作日和休息日各1 d，计数时间段是10:00—18:00，记录每个路段内和自己同向行驶、样线两侧各约25 m 宽度[19]视野范围内的游客人数，加和各个路段内的游客数作为计数人数.计数者注意保持匀速，以2～3 km/h 的速度[17]走完每个路段，以防止被已经计数的游人超过，导致游人重复计数.在此时间段内，通过问卷调查得出游客在公园的平均游玩时间，计算出1 d 内有几批游客造访湿地公园，将计数人数乘游客造访湿地公园的批数得到1 d 内的游客估算人数.湿地公园1 a 内游客总人数的计算公式如下：

式中：N1是公园每个工作日的平均游客人数；N2是公园每个休息日的平均游客人数；250 是1 a 中工作日的天数；115 是1 a 中休息日的天数，包含104 d法定公休日和11 d 法定节假日；39 是2018 年11月至2019 年10 月在昆明天气网上查阅到的昆明市降雨天数.

实地考察发现古滇精品湿地公园于2018 年7月14 日起正式收取门票，因此本文以古滇精品湿地公园进行验证实验地点，以公园的门票售出数作为真实人数，样线法计数的人数作为估算人数，将两者进行误差分析.结果显示，工作日、休息日和2018—2019 年的估算人数与真实人数之间的误差均小于5%，说明样线法对于估算湿地公园的游客人数是准确可行的.

2.3 游客支付意愿影响因素分析方法在支付意愿的影响因素分析的相关研究中，大部分研究采用Logistic 回归分析，因其变量支付意愿是离散的，误差项的异方差性质使得Logistic 回归模型更为适用[20].Logistic 回归是一种用于分析离散变量的概率型非线性回归的方法，分为二元Logistic 回归、多元Logistic 回归和有序Logistic 回归.目前在分析游客对旅游资源支付意愿的影响因素的相关研究中大多是采用二元Logistic 回归[21-23].

本文以受访游客是否愿意为滇池湖滨湿地公园内的景观游憩功能付费作为被解释变量，以受访游客的社会经济特征、对湿地公园的满意度作为解释变量，对变量赋值后采用SPSS 25.0 通过二元Logistic 回归模型方程(5)进行模拟计算，分析影响各个湿地公园受访游客支付意愿的因素.

式中：Y是被解释变量支付意愿；α是常量；X是各解释变量；β是各解释变量与支付意愿的回归系数.各变量具体赋值如表2 所示.

表2 变量赋值说明Tab.2 Variable assignment description

因游客在不同湿地公园的游憩体验各不相同，因此分开探讨影响湿地公园游客支付意愿的因素.其中西华湿地公园湿地景色破败，游人罕至，收集到的样本量少，不进行回归分析.

3 结果与分析

调查问卷结构主要有4 部分：①游客的旅游和费用信息；②游客到公园休闲娱乐意愿支付的费用；③游客对湿地公园花草树木、鸟类、水质、水环境、服务设施、环境卫生等方面的满意程度；④游客的经济社会特征信息.于2018 年11 月至2019 年10月期间多次在湿地公园入口处和休息区进行问卷调查，共计回收1 060 份问卷，剔除无效问卷，回收有效问卷1 046 份，有效回收率98.7%.其中捞渔河湿地公园263 份问卷，海东湿地公园227 份，海埂公园234 份，古滇精品湿地公园184 份，东大河国家湿地公园110 份.西华湿地公园风景破败，设施极度缺乏，交通不方便，因此游人罕至，仅回收有效问卷28 份.

问卷的克伦巴赫（Cronbach）信度检验a系数大于0.6，表明该问卷样本可靠；效度检验的KMO值大于 0.5 且P值小于 0.01，说明整体问卷结构效度可接受.

3.1 受访游客的基本信息对游客的性别、居住地、年龄、学历等特征进行收集整理，如表3 所示.

表3 6 个湿地公园游客的基本信息Tab.3 Basic information of tourists in the six wetland parks 比例/%

在6 个湿地公园的受访游客中，男女游客比例接近1∶1，均以居住地为城市的游客占多数，中青年为滇池湖滨湿地公园的主要游客群体，大学本科以上及大学(专科)学历的游客占多数.这些结果表明了滇池湖滨湿地公园的游客群体主要是高学历游客；客源地以第1 区域为主，其他区域的游客数量远远小于第1 区域；月收入在2 000 元以下的游客数量最多，这部分游客主要是学生群体，这与受访游客的年龄层、学历分布特征相吻合.

3.2 游憩价值评估结果在SPSS 25.0 中采用指数、多项式、对数方程等对Qi(旅游率)作为因变量、Ci(旅行费用)作为自变量进行回归拟合.根据方程的相关系数r2选择拟合方程，r2越接近1 拟合程度越高.选择拟合程度最高的三次方函数作为旅游意愿需求曲线方程为Q=b0+b1C+b2C2+b3C3，其中b0、b1、b2和b3为Qi与Ci回归拟合结果中的参数估计值，如表4 所示.

表4 6 个湿地公园游客的旅游需求与旅行费用的回归分析结果Tab.4 Regression analysis results of tourist tourism demand and travel cost in six wetland parks

统计问卷数据可得湿地公园游客的人均旅行费用，根据公式(1)计算得出时间机会成本，根据Q(C)、公式(2)和公式(3)计算得出人均消费者剩余，根据公式(4)计算得到每个湿地公园的游客人数(表5).应用TCM 评估的每个湿地公园的总支付意愿值即游憩价值，如表5 所示，6 个湿地公园的总游憩价值为每年7.63 亿元.

表5 应用TCM 评估的6 个湿地公园游憩价值Tab.5 Recreational value of six wetland parks assessed by TCM

3.3 支付意愿影响因素分析结果根据对5 个湿地公园支付意愿的二元Logistic 回归结果，游客在捞渔河和东大河湿地公园对花草树木和服务设施的满意度与支付意愿呈显著正相关.海东湿地公园游客的性别、受教育程度和对花草树木的满意度与支付意愿呈显著正相关.海埂公园游客的受教育程度和对服务设施的满意度与支付意愿呈显著正相关.古滇精品湿地公园游客的月收入、对花草树木和服务设施的满意度与支付意愿呈显著正相关.

5 个湿地公园受访游客支付意愿的回归结果见表6.

表6 支付意愿与各解释变量的回归结果Tab.6 The regression results between WTP and explanatory variables

综上，影响5 个湿地公园游客支付意愿的因素有性别、受教育程度、月收入、花草树木满意度和服务设施满意度，其中最主要的影响因素是游客对湿地公园的花草树木满意度和服务设施满意度，即游客对湿地公园内花草树木和服务设施越满意，其支付意愿越高.

3.4 湿地公园管理模式与游憩价值评估结果的关联分析经查阅资料和实地调查，6 个湿地公园的具体情况如下.

（1）捞渔河湿地公园在滇池东岸，面积438.15 hm2，距离主城区较远，管理强度中等.公园内种有上万株中山杉，服务设施较完善，游玩设施种类较多.步行栈道包括湖滨步道、自行车道、林间栈道和观景长廊，人工修饰痕迹较重.主要游憩活动是钓小龙虾、骑行、赏景、观鸟等.

（2）海东湿地公园在滇池东北岸，面积8.93 hm2，距离主城区较近，管理强度中等.经过俊发集团有限公司投资改造之后，公园内花草树木种类繁多，曲径通幽.公园内有多条健康步行道，休息设施完善，但游玩设施较少，整体偏重自然属性.主要游憩活动是散步、骑行、放风筝等.

（3）海埂湿地公园在滇池北岸，面积50.25 hm2，位于昆明市主城区，交通便捷，管理强度中等，依山傍水，海岸线长2.5 km，可坐观水景和西山美景.休息设施与游玩设施完善，但花草树木较少，湿地公园的人工痕迹极重.主要的特色景点是每年观鸟期成千上万的红嘴鸥.

（4）东大河湿地公园在滇池南岸，面积1 220.00 hm2，距离主城区较远，管理强度低，是昆明市面积最大的河口湿地.园内有数量稀少的白鹭、蛙类等，种植了大量乔木和灌木丛，服务设施缺乏，人工修饰痕迹较少，主要的游憩活动是散步、赏景等.

（5）西华湿地公园在滇池西岸，面积52.08 hm2，管理强度低，其临近滇池水畔，芦苇重重，是原汁原味的湿地风景.公园附近没有公交站点，交通极为不方便，服务设施极度缺乏，主要游憩活动是钓鱼.

（6）古滇精品湿地公园在滇池东南岸，面积73.33 hm2，距离主城区较远，管理强度高.公园以古滇渔猎文化和滇池湿地风光为主题，视野开阔，景观配置丰富.各种游览设施及配套项目齐全，集“吃、住、行、游、购、娱”于一体，服务设施完善，人工痕迹极重.主要游憩活动是泛舟赏景、散步等.

捞渔河、海埂、西华和东大河均为免门票的湿地公园，由昆明滇池国家旅游度假区管委会管辖.管理模式为政府主导的管理模式，这种模式的优势是其涉及的各个部门和组织之间的政策沟通最顺畅，政策实施最有效.海东湿地公园由俊发集团有限公司投资改造，古滇精品湿地公园由昆明七彩云南古滇王国投资发展有限公司投资建设，两者均属于公司经营主导的管理模式.其内涵是公司出资建设湿地公园，在保护湿地资源的前提上，公司采用自负盈亏的自主经营方式管理对6 个湿地公园内受访游客对湿地公园花草树木、服务设施满意度所对应的WTP 值进行多重比较，结果如表7 所示.其中满意度分级为1、2、3、4，在花草树木中依次对应①不好看，②没有感觉，不好说，③一般般，④很好看；在服务设施中依次对应①不满意服务设施，②太少，不能满足需要，③太多太乱，④很满意.

表7 6 个湿地公园受访游客的WTP 值的多重比较Tab.7 Multiple comparison of WTP values of tourists in six wetland parks

LSD 法结果显示，游客对花草树木满意度的分级2 与1 的WTP 值对比，平均值差值=40.530 5元；3 与1 相比，平均值差值=98.680 4 元；4 与1 相比，平均值差值=30.991 0 元.游客对湿地公园花草树木的满意度2 与1、3 与1、4 与1 的WTP 值差异水平均具有统计学意义.游客对服务设施满意度的分级2 与1 的WTP 值对比，平均值差值增加=2.038 8 元.3 与1 相比，平均值差值=20.275 5 元.4与1 相比，平均值差值=26.428 3 元.游客对湿地公园服务设施的满意度1 与2 的WTP 值差异水平不具备统计学意义，1 与3、1 与4 的WTP 值差异水平均具有统计学意义.

以上结果说明了游客对湿地公园花草树木和服务设施满意度较高时的WTP 值高于对花草树木和服务设施最不满意时WTP 值.因此提升游客的游憩体验是提高游客支付意愿的关键.根据本文的研究结果，影响游客支付意愿的主要因素为花草树木和服务设施，对其进行维护和完善，不仅能提高游客满意度，而且增加游客在湿地公园的重游率，促进滇池湖滨湿地公园的旅游创收，同时也能极大限度地发挥湿地公园的生态、游憩和教育等功能.

6 个湿地公园内对花草树木、湿地鸟类、水环境、游路、服务设施、指引性设施及环境卫生方面最满意的游客占总受访游客的比例如图2 所示，其反映了游客对湿地公园满意度的分布特征.

图2 6 个湿地公园游客满意度最高的游客占比Fig.2 Percentage of tourists with the highest satisfaction in six wetland parks

游客对花草树木、环境卫生、服务设施等方面满意度高的湿地公园其游憩价值也高.湿地公园整体满意度（按对花草树木、湿地鸟类、水环境、游路、服务设施、指引性设施及环境卫生方面最满意的游客平均占比）从大到小的排序依次是古滇精品（71.74%）、海东（49.91%）、捞渔河（44.44%）、海东（49.9%）、东大河（19.87%）和西华（6.13%）.除海埂湿地公园之外，游客对其他5 个湿地公园满意度的分布特征与游憩价值评估结果相吻合.海埂湿地公园尽管整体满意度不高，但由于地处市中心，交通便捷，各种游玩设施一应俱全，食宿周全，公园名气较高，因此游憩价值仅次于古滇精品湿地公园.游憩价值高的湿地公园不仅景色优美，设施较为完善，管理强度也较高.相反，湿地风景破败，设施缺乏，管理强度较低的湿地公园其游憩价值低.

公园的管理模式影响游客到湿地公园旅游的偏好，进而影响湿地公园的游憩价值.湿地公园管理模式是指湿地公园采用什么样的经营形式管理湿地公园，管理模式影响湿地公园的景观配置、水环境、设施等的完善程度.要提升湿地公园的游憩价值，关键在于相关管理层根据不同湿地公园的资源特性选择合适的管理模式，继而完善湿地公园各个方面，以此提升游客的游憩体验，增加湿地公园的游憩价值.

4 讨论

本文采用TCM 中的TCIA 评估6 个湿地公园的游憩价值，其中开放式湿地公园游客人数的估算是其游憩价值评估的关键之一.刘明等[24]在评估石家庄世纪庄园的使用与服务价值时，将实地调查得到的公园10 min 内进入公园入口处的游客流量的平均值作为日客流量.马兰等[25]在评估滇池北岸西区湿地公园的生态系统服务价值时将游客人数的日平均数乘以365 d 得到1 a 的旅游人数.本文采用样线法估算湿地公园的旅游人数，对工作日和休息日的游客人数进行了区分，考虑到了天气状况对游客出游行为的影响，并且估算人数与真实人数的误差极小，因此采用样线法估算旅游人数是可行的.

TCM 在评估湿地公园游憩价值时，使用的是游客实际消费数据包括餐饮住宿、交通费用和景区内消费等而非假想市场下产生的数据，是真实价值的反映[26]，因此相关研究一般认为TCM 评估游憩价值结果更加可信[27-28].TCIA 根据游客旅行费用的不同划分区间，改良了TCM 的传统模型ZTCM 采用行政区域划分区间的划分方法，能够真实地反映随着旅行费用发生变化时游客对景区的旅游意愿的变化[29].本文通过问卷调查统计游客的旅行费用，有关旅行费用的各个问题环环相扣，并且相互佐证，因此收集到的数据更加真实.旅游意愿需求曲线的拟合决定了消费者剩余的计算值，继而影响游憩价值的评估结果.薛明月等[30]选择旅游意愿需求曲线时综合考虑曲线的拟合程度、复杂程度和可理解度，其方程拟合程度较高但并不是最高的.本文采用三次方函数作为游客的旅游意愿需求曲线，虽然计算过程较复杂，但是其拟合程度最高，因此本文涉及的消费者剩余计算准确，游憩价值评估结果可靠.

本文采用二元Logistic 回归模型分析影响游客支付意愿的因素，影响湿地公园游客支付意愿的因素有性别、受教育程度、月收入、花草树木、服务设施的满意度，但主要因素是游客对湿地公园的花草树木、服务设施满意度，与谢欣怡等[31]与安然等[32]得出的研究结果一致.

根据本文的研究结果表明，管理模式影响游客对湿地公园旅游的偏好，继而影响湿地公园的游憩价值，因此管理模式对湿地公园的建设和管理极为重要，并且决定了湿地公园在保护湿地、游憩休闲之间的关系[33-35].根据相关文件将不同资源特性的湿地公园分为保育区、恢复重建区和合理利用区，不同分区采取科学的管理模式，建设湿地文化与云南地方文化相融合的服务设施，加强湿地公园的管理强度，才能建设能够游客带来文化归属感的湿地公园.