韓 艷, 韓佳喬, 晉翎鈺, 趙 軒

(北京工業(yè)大學交通工程 北京市重點實驗室, 北京 100124)

0 引言

近年來,人們有更多的閑暇時間去旅游. 某些著名的旅游景點出現(xiàn)游客聚集的現(xiàn)象, “過度擁擠”會導致游客體驗不佳,旅游滿意度下降,另一方面,在旅行的過程中總會有各種各樣的風險,過度擁擠容易導致旅游安全事故發(fā)生. 我國各地加強智慧旅游信息系統(tǒng)建設(shè),加大推進并完善分時預約服務(wù)的建設(shè),景區(qū)管理方希望通過旅游信息發(fā)布、游線設(shè)計和預約分流、門禁分流、區(qū)內(nèi)調(diào)控分流、區(qū)外調(diào)控分流等客流調(diào)控措施,向游客推薦游線,實現(xiàn)游客的合理時空分布,提升游客對景區(qū)的滿意度和旅游體驗. 至2021年8月,我國4A級景區(qū)線上預約的覆蓋率超過75%,國有旅游景區(qū)于2021年底全部實現(xiàn)在線預約服務(wù)[1]. 已有研究發(fā)現(xiàn),景區(qū)制定預約、門禁分流等客流調(diào)控措施,并通過旅游信息系統(tǒng)發(fā)布,游客的旅游行為(入口決策、停留時間決策、游線調(diào)整、預約決策)受到旅游信息的影響,調(diào)控了游客起訖點的選擇、游覽景點及停留時間[2-3]. 景區(qū)制定分時預約政策并發(fā)布控制信息后,游客獲取在不同的預約時段進入景區(qū),有限的總體游覽時間導致可參觀景點數(shù)量和游覽順序發(fā)生變化,游客將會產(chǎn)生各類調(diào)適行為,進而表現(xiàn)為游客游線的變化以及在各景點的時間和空間分布. 現(xiàn)有研究較少討論景區(qū)分時預約條件下的游客預約等行為機理,尚未量化分析不同分時預約條件對游客景區(qū)內(nèi)游覽行為的影響及其影響程度,因此,有必要挖掘探究景區(qū)分時預約條件下的游客行為決策機理以探討旅游者分時預約信息、旅游體驗(擁擠度、滿意度)、旅游行為(游線調(diào)整)三者間的互動關(guān)系,優(yōu)化設(shè)計分時預約策略下的游客旅游線路. 問題研究對于合理制定景區(qū)分時預約等客流調(diào)控措施、旅游線路優(yōu)化設(shè)計、均衡景區(qū)客流的時空分布具有重要的理論意義和實用價值.

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

國內(nèi)外學者開展了非擁擠狀態(tài)和擁擠狀態(tài)下游線優(yōu)化設(shè)計研究,發(fā)現(xiàn)非擁擠狀態(tài)和擁擠狀態(tài)下游線優(yōu)化設(shè)計的優(yōu)化目標和指標多集中在時間、距離、費用以及滿意度、偏好、擁擠感知等關(guān)鍵因素上. Yoon[4]發(fā)現(xiàn)游客滿意度對游線設(shè)計具有重要影響. 陳信杉[5]以“多碼頭多航線”為切入點,考慮游客的景點偏好、時間預算等個性化需求的鼓浪嶼一日旅游路線路設(shè)計問題,最大化游客旅游體驗效用. 韓艷等[6]考慮景區(qū)擁擠狀態(tài)下游客的擁擠感知及因擁擠而產(chǎn)生的游覽需求和行為變化. 武鑫森[7]在景區(qū)問卷調(diào)查中將游客的主觀擁擠感知度分為1～5級,基于視頻錄像和實時問卷數(shù)據(jù),獲取游客客觀擁擠感知指標及相應的主觀擁擠感知評分,聚類分析游客的綜合擁擠分級;韓艷等[8]考慮了景點擁擠狀態(tài)下游客的擁擠感知及其調(diào)適行為對旅游路線的影響;楊光[2]考慮景區(qū)擁擠度,建立了考慮游客滿意度、擁擠感知和游覽時間多目標景區(qū)線路優(yōu)化模型;Gavalas[9]設(shè)計景區(qū)游線時考慮了游客的心理偏好,選擇符合游客偏好的景點,同時考慮了景點之間的距離、每個景點所需的訪問時間、景點訪問時間、天氣狀況、可供游覽的時間等約束,從而使游客滿意度最大化.

現(xiàn)有研究為景區(qū)分時預約策略下旅游線路優(yōu)化設(shè)計提供了很好的方法和思路,但分時預約條件下的旅游線路與非擁擠狀態(tài)、擁擠狀態(tài)下的游線設(shè)計之間存在一定的差異,并未考慮景區(qū)分時預約實施和游客風險感知對游客預約決策及其游覽行為的影響. 張江馳等[10]對于預約行為的影響因素及其行為決策進行了研究,發(fā)現(xiàn)態(tài)度、主觀規(guī)范、感知行為控制、行為慣性和風險感知對預約行為的影響;Han[3]考慮了售票率、參觀次數(shù)、旅游預訂信息查詢方式、預訂時間范圍、預訂方式和旅游預訂系統(tǒng)(TRS)內(nèi)容對預約行為的影響. 游客存在異質(zhì)性,選擇不同的預約時間段進入景區(qū),參觀景點數(shù)量和游覽順序存在差異,現(xiàn)有研究較少討論景區(qū)分時預約條件下的游客預約機理,并考慮不同分時預約條件對游客景區(qū)內(nèi)游覽行為的影響及其影響程度. 綜上,本文探究景區(qū)分時預約策略下的游客行為決策機理,探討旅游者分時預約信息、旅游體驗(擁擠度、滿意度)、旅游行為(游線調(diào)整)三者間的互動關(guān)系,優(yōu)化設(shè)計分時預約策略下的游客游線.

2 景區(qū)分時預約策略下的游客決策機理和優(yōu)化設(shè)計

2.1 分時預約策略下的游客決策行為機理

景區(qū)根據(jù)客流情況及自身需求,設(shè)置門票預售期,將預約時段劃分為2～5個,且設(shè)置每個時段準入客流數(shù)量,并在預約系統(tǒng)上提供信息服務(wù). 游客在游覽中需要確定:①從景區(qū)的哪個出入口進入景區(qū);②游線中包的景點、停留時間及游覽順序等,上述決策構(gòu)成景區(qū)內(nèi)部的時空分布—游線.

起訖點調(diào)控和游覽景點及停留時間調(diào)控是實現(xiàn)游客在景區(qū)內(nèi)的時空合理分布的重要手段,為了進一步分析分時預約分流信息對游客游線調(diào)整的影響,論文將傳統(tǒng)旅游活動過程分為出行前、出行中、游覽中3個階段,基于Engel-Kollat-Blackwell(EKB)模型分別探討旅游者流量控制信息、旅游體驗(擁擠度、滿意度)、旅游行為(入口轉(zhuǎn)移決策、景點停留時間決策、游線調(diào)整)三者間的互動關(guān)系[3],分時預約策略下的游客決策行為機理如圖1所示, 共包含問題識別、信息搜索、備選方案評給、調(diào)適行為選擇和購買后評估階段.

圖1 景區(qū)分時預約策略下的游客決策行為機理

2.1.1 問題識別階段

游客通過搜尋、感知信息后,在內(nèi)部或外部因素的刺激下,考慮自身健康、體力、時間、經(jīng)濟、安全、健康等因素制定出行決策(目的地和出發(fā)時間等),產(chǎn)生旅游意向.

2.1.2 信息搜索階段

游客在產(chǎn)生出游計劃后,根據(jù)以往旅游經(jīng)驗提前查詢目的地景區(qū)的交通、計劃出游日附近的分時預約信息,包括可預約的分時預約時段、門票余票量等信息,搜尋并感知分時預約服務(wù)等信息.

2.1.3 備選方案評估階段

游客希望通過各種信息渠道了解這次旅行可能獲得的旅游效用,并形成對旅游效用的判斷. 旅游效用是指游客進行旅游消費所獲取的用途與感受.

2.1.4 調(diào)適行為選擇階段

游客需要提前線上預約門票,按照預約日期在預約時段內(nèi)進入景區(qū). 游客根據(jù)不同選擇的旅游效用決定是否預約,確定預約的日期、時段、票型、門票數(shù)量等. 受預約時段的影響,不同預約時段進入景區(qū)的游客可游覽時長不同,會更迫切地希望能在有限的時間內(nèi)游玩更多的景點. 另一方面,景區(qū)管理方制定分時預約客流調(diào)控措施,確定每個預約時段的準入客流量,通過信息發(fā)布、游線推薦等措施引導客流,希望能為游客提供安全、舒適、健康、高質(zhì)量的服務(wù),降低人群聚集的概率. 在擁擠但游覽需求高的景點,游客可能會減少停留時間,或者在有限的游覽時間預算內(nèi),了解旅游信息后調(diào)整游覽順序,轉(zhuǎn)移到擁擠度較低、滿意度高的景點,以提高旅游體驗并保障安全和健康. 受總體游覽時間的限制,部分游客可能會因為無法忍受擁擠的客流選擇離開景點或者景區(qū).

2.1.5 購買后評估

游客形成對此次旅游出行的滿意度和經(jīng)驗總結(jié),影響到下一次出行意向.

可見,在分時預約信息下,游客會采取一系列的調(diào)適行為,該調(diào)適行為會對他們的出行需求、預約時段決策和游線等產(chǎn)生影響,包括預約時段、進入景區(qū)時段、可游覽時間、游線起訖點、景點、數(shù)量、游覽順序、景點的停留時間、擁擠感知以及滿意度等,從而改變了游客在景區(qū)內(nèi)的時空分布.

2.2 分時預約策略下的旅游路線優(yōu)化設(shè)計

分時預約策略下的旅游路線設(shè)計面臨幾個關(guān)鍵問題:

2.2.1 游線類型和起訖點設(shè)計

旅游線路類型與游客自身需求、景區(qū)起訖點組合、主題特色等因素相關(guān). 分時預約策略下,游客需在預約時間段內(nèi)進入景區(qū),會選擇不同的起訖點組合,即不同的入口和出口進出景區(qū). 不同的起訖點組合對游線類型、景點、游覽順序存在影響. 游線類型通常分為鏈路式和環(huán)路式兩種類型,不同的游線類型中包含的景點個數(shù)和景點順序均不相同[2].

2.2.2 景點、景點數(shù)量及其游覽順序

游線設(shè)計中需要確定景點、景點數(shù)量及游覽順序. 分時預約策略下,游客不同時段進入景區(qū),引起景區(qū)內(nèi)各景點流量發(fā)生變化和游客的擁擠感知變化. 擁擠感知度較高的部分核心景點,游客的到訪率高[11]. 景點數(shù)量方面,受預約時段的影響,不同預約時段進入景區(qū)的游客可游覽時長不同,會更迫切地希望在有限的時間內(nèi)能游玩更多的景點,但受預約時段、入園時間、游覽時間預算、體力等眾多因素限制,不同類型的游線中景點數(shù)是有限的.

在確定游線類型、起訖點和核心景點的條件下,進一步考慮景點屬性(滿意度、擁擠度)和景點間的走行時間,對分時預約策略下游線進行優(yōu)化設(shè)計. 此時分時預約策略下的游線設(shè)計可轉(zhuǎn)化為確定的線路起訖點和類型、包含一定數(shù)量景點的游線設(shè)計問題.

3 分時預約條件下的景區(qū)線路優(yōu)化模型

3.1 目標優(yōu)化模型

分時預約策略下的景區(qū)線路優(yōu)化模型綜合考慮了景區(qū)管理方和游客的需求. 游客方面,他們希望能通過預約系統(tǒng)提前購買門票,在預定的旅游時段和時間預算內(nèi),盡可能多地游覽熱門景點,以獲得較好的旅游體驗. 對于景區(qū)管理方,希望通過游線推薦、分時預約等客流調(diào)控措施引導客流,提升景區(qū)的服務(wù)水平.

綜上,景區(qū)分時預約策略下的游線優(yōu)化設(shè)計是1個多目標按序優(yōu)化的過程. 需考慮游客總體擁擠感知、游線總體滿意度和景點間總體走行時間,優(yōu)化目標函數(shù)見式(1)～(3):

(1)

(2)

(3)

景區(qū)分時預約策略下的游線設(shè)計過程中,相對于游線總體滿意度和景點間總體走行時間,游客更多關(guān)注游線總體擁擠感知,因此,將游客總體擁擠感知最小設(shè)為第1優(yōu)化目標,將游線總體滿意度最大和景點間總體走行時間最短分別設(shè)為第2和第3優(yōu)化目標.多目標優(yōu)化模型見式(4)～(12):

(4)

(5)

(6)

(7)

Tmin≤T≤Tmax

(8)

nmin≤n≤nmax

(9)

(10)

(11)

(12)

3.2 多目標優(yōu)化模型計算

目標規(guī)劃層次算法是1種有效的多目標優(yōu)化方法,此方法首先將問題分解為不同的層次,然后在每個層次上進行優(yōu)化.具體步驟如下:

第1步:對目標函數(shù)中的S1層進行優(yōu)化

(13)

第2步:對目標函數(shù)中的S2層進行優(yōu)化

(14)

第3步:對目標函數(shù)中的S3層進行優(yōu)化

(15)

第4步:線路優(yōu)度評價

由于粒子群算法具有算法實現(xiàn)簡單、易于理解且求解速度快等優(yōu)點,本文采用粒子群算法通過迭代找到最優(yōu)解.基于上述多目標優(yōu)化模型求解出的可接受解集,對其線路進行優(yōu)度評價.根據(jù)式(16)求解出的優(yōu)度值進行評價,函數(shù)值越大表明該路線越趨于最優(yōu)解[12].

(16)

式中,wc、ws、wt分別為線路擁擠度、線路滿意度、景點間走行時間的權(quán)重;fc,max、fc,min分別為所有線路總體擁擠度的最大值和最小值;fs,max、fs,min分別為所有線路總體滿意度的最大值和最小值;ft,max、ft,min分別為所有線路景點間走行時間的最大值和最小值;fc、fs、ft分別為第j條線路的總體擁擠度、總體滿意度和景點間走行時間;Sj為j第條線路的優(yōu)度值,值越大,優(yōu)度越高.

4 案例

4.1 游客分時預約行為及游線調(diào)查

為了解游客在景區(qū)需求情況、擁擠感知和時空分布規(guī)律,設(shè)計并開展了分時預約策略下游客預約行為、游客游線、擁擠感知、滿意度調(diào)查. 調(diào)查方式采取主觀出行調(diào)查方法和情景出行調(diào)查[13],使用面對面問卷調(diào)查和問卷星網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查. 調(diào)查問卷包含3部分內(nèi)容:①個人社會經(jīng)濟屬性,包括年齡、性別、收入、職業(yè)等;②游客游覽線路調(diào)查,包括游覽景區(qū)預算時間、游覽景點及順序、停留時間、滿意度和擁擠度;③分時條件下游客的意向游覽行為調(diào)查.

頤和園是第1批全國重點文物保護單位,屬5A級景區(qū),知名度高,客源廣泛. 自2013年起,研究團隊對頤和園的游線及游客擁擠感知開展了持續(xù)調(diào)查,并于2022-04-03(周六)開展頤和園景區(qū)游客在分時條件下的旅游行為調(diào)查,共回收有效問卷198份,其中現(xiàn)場問卷調(diào)查45份,網(wǎng)絡(luò)問卷153份.

4.2 數(shù)據(jù)分析

分時預約信息服務(wù)需求調(diào)查數(shù)據(jù)分析結(jié)果如圖2(a)所示,分別約66.01%、73%游客期望獲得景區(qū)內(nèi)的推薦游線和關(guān)注預約門票余票信息. 選取游客需求最大的起訖點組合“北宮門—東宮門”鏈路式線路進行游線優(yōu)化設(shè)計.

圖2 游客預約信息需求與游覽時間分布

調(diào)查分析不同預約時段下的游客游線情況,包括景點、景點個數(shù)、擁擠感知和滿意度如表1所示.

表1 不同分時預約時段游線特性分析

預約上午時段(06:00—12:00)和下午時段(12:00—19:00)的游客的平均游覽景點數(shù)量分別為16和14. 如圖2(b)所示,游覽時間為2～3 h、3～4 h游客約占頤和園旅游總?cè)藬?shù)的72%. 在預約上午06:00—12:00、下午12:00—19:00游客中,各有33.7%、33.0%游客的游覽時間為1～2 h.

分時預約條件下,分析不同擁擠感知游客的景點停留時間. 當游客在景點感知到擁擠時,31.8%的游客選擇繼續(xù)游覽,不會縮短游覽時間;38.4%的游客選擇繼續(xù)游覽,但會縮短游覽時間;29.8%的游客選擇立即離開當前景點. 68.2%的游客會在感知到擁擠的情況下采取調(diào)適行為,調(diào)整游覽時間或參觀的景點,引起游線的變化.

4.3 頤和園分時預約策略下游線優(yōu)化

4.3.1 預約時段上午06:00—12:00線路優(yōu)化

統(tǒng)計分析預約時段為上午06:00—12:00游線,計算出各景點的平均擁擠度、平均滿意度和平均停留時間,頤和園景點屬性如圖3(a)所示,計算各項優(yōu)化指標的偏差值和相應偏差值的標準偏差,共得出7條線路作為初步可接受解.

圖3 頤和園景點屬性與優(yōu)化結(jié)果

根據(jù)問卷調(diào)查數(shù)據(jù)可得,游線總擁擠度、游線總體滿意度、景點間走行時間的權(quán)重分別是wc=0.35、ws=0.34、wt=0.31,可接受線路優(yōu)度評價結(jié)果如表2所示.

表2 分時預約策略下游線優(yōu)化結(jié)果

分析可得:預約時段(上午06:00—12:00)頤和園優(yōu)化路線共包含7條鏈路. 景點總體走行時間越長,游客總體擁擠度越大,相應的線路優(yōu)度值越小. 預約時段(上午06:00—12:00)優(yōu)化路線的景點個數(shù)為11,游客總體擁擠度為31.2,游線總體滿意度為35.6,景點間總體走行時間為51.3 min. 頤和園推薦路線的景點個數(shù)為10,屬于鏈路式游線,游客總體擁擠度為29.0,游線總體滿意度為29.9,景點間總體走行時間為48.0 min,線路優(yōu)度值為32.0. 優(yōu)化后的游線優(yōu)度值均高于頤和園推薦游線的優(yōu)度值,優(yōu)化模型精度較高.

4.3.2 預約時段下午12:00—19:00線路優(yōu)化

分析預約時段為下午12:00—19:00游線,計算各項優(yōu)化指標的偏差值和相應偏差值的標準偏差,共得出2條線路作為初步可接受解,可接受線路優(yōu)度評價結(jié)果如編號為8、9游線所示.

結(jié)合上午預約時段與下午預約時段的優(yōu)化結(jié)果,選取優(yōu)度值最大的上午時段線路6與下午時段線路8與頤和園推薦游線進行對比,線路優(yōu)度值高于頤和園推薦游線的優(yōu)度值,如圖3(b)所示,因此優(yōu)化模型精度較高.

5 結(jié)束語

1)本文基于EKB模型探討了分時預約策略下游客決策行為機理,將游客決策過程分為5個階段:問題識別、信息搜索、評價備選方案、調(diào)適行為選擇以及購后評價階段.

2)分時預約策略下的游線設(shè)計可轉(zhuǎn)化為確定的線路起訖點和類型、包含一定數(shù)量景點的游線設(shè)計問題.

3)以游客總體擁擠感知最小、游線總體滿意度最大、景點間總體走行時間最短為優(yōu)化目標,考慮游客預約時段、入園時間、可游覽時間等約束條件,建立了分時預約策略下的多目標景區(qū)線路優(yōu)化模型,以頤和園景區(qū)為例進行實證,得到不同預約時段下景區(qū)游覽優(yōu)化線路,優(yōu)化后的游線優(yōu)度值高于景區(qū)推薦線路.