EN中文

经济地理 >

2019 , Vol. 39 >Issue 6: 223 - 231

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2019.06.025

旅游经济与管理

景区智慧旅游设施的优化布局——以泉州古城为例

  • 王建英 , 1, 2 ,
  • 谢朝武 1, 2 ,
  • 陈帅 3
展开
  • 1.华侨大学 旅游学院，中国福建 泉州 362021
  • 2.华侨大学 智慧旅游研究所，中国福建 泉州 362021
  • 3.中国科学院 地理科学与资源研究所，中国 北京 100101

王建英（1984—），女，山西应县人，博士，副教授。主要研究方向为智慧旅游与空间地理。E-mail：。

收稿日期: 2018-07-03

  修回日期: 2019-04-01

  网络出版日期: 2025-04-24

基金资助

国家自然科学基金项目(41601599)

泉州市社会科学研究项目(2016C04)

收起

Layout Optimization of Smart Tourism Facilities in Scenic Areas: Taking Ancient City of Quanzhou as an Example

  • WANG Jianying , 1, 2 ,
  • XIE Chaowu 1, 2 ,
  • CHEN Shuai 3
Expand
  • 1. College of Tourism，Huaqiao University，Quanzhou 362021，Fujian，China
  • 2. Institute of Smart Tourism，Huaqiao University，Quanzhou 362021，Fujian，China
  • 3. Institute of Geographic Science and Natural Resources Research，CAS，Beijing 100101，China

Received date: 2018-07-03

  Revised date: 2019-04-01

  Online published: 2025-04-24

Fold

摘要

智慧旅游设施布局是景区智慧旅游设施建设中的重要决策问题，科学合理的布局有助于减少建设和管理成本、提高服务和运作效率以及提升游客旅游便利和满意度感知。文章在便利性理论的基础上重新定义旅游便利性的结构维度，提出景区（点）便利、服务便利、功能便利和交通便利的旅游便利性理论框架，并在对“步行性指数”进行修正的基础上提出旅游便利性指数模型。以此为基础，提出智慧旅游设施布局的操作步骤包括：确定布局候选区域→面向旅游者开展便利性认知调查→计算候选布局区域的便利性指数→确定智慧旅游设施的布局结构。基于泉州古城的案例分析表明，旅游便利性的理论框架和指数模型可为智慧旅游设施布局提供可行的理论依据和操作方法，也可为旅游部门和景区合理配置资源及节省开支提供理论支撑和实践指导。

关键词： 旅游便利性; 智慧旅游; 布局; 移动终端; 候选兴趣点; 旅游服务; 科技创新

本文引用格式

王建英 , 谢朝武 , 陈帅 . 景区智慧旅游设施的优化布局——以泉州古城为例[J]. 经济地理, 2019 , 39(6) : 223 -231 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2019.06.025

Abstract

The layout of smart tourism facilities is an important decision problem in the construction of smart tourism facilities in tourism destination, scientific and rational layout could help to reduce construction and management costs, improve service and operational efficiency, and improve travel amenity and satisfaction perception for visitors. The study redefined the structural dimensions of tourism amenity, proposed tourism amenity theoretical framework which included scenic spot amenity, service amenity, functional amenity, and transportation amenity, and proposed the "tourism amenity index model" based on the modified "walkability index". Above all, the order of smart tourism facility layout was put forward: determining the layout area→carrying out convenience awareness surveys for tourists→calculating the convenience index of the layout area→determining the layout structure of smart tourism facilities. The case study, selecting the ancient city of Quanzhou as research area, showed that the theoretical framework and index model of tourism amenity could provide a feasible theoretical basis and operational method for the layout of smart tourism facilities. It could also provide theoretical support and practical guidance for the reasonable allocation of resources and savings for the tourism sector and scenic spots.

Key words： tourism amenity; smart tourism; layout; mobile terminal; candidate points of interest; tourism service; technological innovation

智慧旅游是指通过互联网或移动互联网，借助智能手机、平板电脑、便携式的智能手表与手持式智能翻译器等移动终端上网设备，主动感知并及时发布旅游信息，让人们了解这些信息以便合理安排和调整工作与旅游计划的一种新型旅游方式[1]。智慧旅游的产生和发展，为游客带来了更优质的旅游体验，潜移默化地影响着他们的消费习惯，给整个旅游行业带来了深刻的变化。2014年原国家旅游局宣布全国旅游主题为“智慧旅游年”，2015年又印发了《关于促进智慧旅游发展的指导意见》，从政策层面上鼓励和大力推广智慧旅游建设。在一系列政策的激励下，大量的旅游景区积极开展智慧旅游设施的建设工作，以期在市场竞争中取得先机。然而，景区智慧旅游建设是一项复杂的系统工程，特别是智慧旅游设施的布局选址更是影响智慧旅游景区服务效率的重要因素，如若规划不当，极易发生重复建设或服务真空的问题，并导致人力、物力和财力的浪费。然而，在智慧旅游产业迅速发展的时代背景下，理论界和业界却并没有发展出专门面向智慧旅游设施布局的操作方法，这成为推进智慧旅游发展亟待解决的重要议题。
从既有的文献来看，有关公共服务设施的区位选址和布局研究已较为成熟，但这些研究较少涉及智慧旅游设施的布局问题。1960年代，Teitz提出的公共服务设施区位理论为设施布局研究奠定了理论基础[2]。此后，在“地域公正”和“空间均等”理念的指导下，学者们对设施布局的服务效率十分关注。如Bigman等从公平性角度出发，探讨在指定服务半径条件下的社会福利设施布局问题[3]。到1990年代，公共服务设施布局的研究视野逐渐趋向“人本化”，即以设施使用者的使用需求、行为习惯和偏好为设施布局的核心考量因素[4]，这一理念在学界已达成共识并迅速推广。如Barbera等基于不同属性人群的偏好权衡，对公共服务设施布局进行研究[5]。Wolpert将需求者与设施的空间交互作用纳入设施布局的影响因素[6]。孙瑜康通过问卷调查获取居民的出行路线图，并以真实服务区为依据对设施使用状况进行评价[7]。李渊等基于游客的行为分布特征，对鼓浪屿景区的公厕进行优化配置研究[8]。同时，如何精确地测量设施使用者的需求与行为偏好已然成为现有设施布局研究热点与难点，便利性理论为解决这一难题提供了理论基础。研究发现，设施使用者的需求与行为偏好与设施的“便利性”密切相关。城市便利性对家庭、企业和各种机构区位选择和流动具有决定性的作用，是表征城市吸引力和竞争力，驱动城市发展的重要指标。如邹利林等提出了生活便利性的概念，用以衡量本地居民对公共服务设施的需求，并指出公共服务设施的便利程度是城市人群选择居住环境的决定因素[9]。
智慧旅游设施与公共服务设施的“社会根本”属性和建设初衷具有相似之处，即为本地居民或旅游者提供商品和服务的便利。因此智慧旅游设施应遵循“人本化”理念，以旅游者的需求和行为偏好为依据进行布局。与本地居民追求公共服务设施公平性和通达性的需求不同，面对完全陌生的景区环境，旅游者需求的内涵更广泛，行为偏好规律更难以把握。特别是在开放式旅游景区中，由于免门票或门票价格很低，无法像传统封闭式景区那样通过门票来掌握旅游者数量和流向[10]，加上其没有明确的空间范围界线，且独具特色的旅游吸引物和服务设施与社区居民的各类生活设施在空间上交错叠加，旅游活动空间具有随机性和不确定性[11]，更加大智慧旅游设施布局的难度。因此，本研究将在便利性理论基础上，提出旅游便利性的概念，发展和建构出便利性理论框架下的智慧旅游设施布局方法，以为景区智慧旅游设施的选址布局提供一套系统的操作流程和测算工具，为旅游部门和景区合理配置资源及节省开支提供实践指导。同时，本研究将进一步以泉州古城作为案例地，对建构的布局方法进行实证测评，为泉州古城的智慧旅游设施布局提出决策建议和实践指导。

1 理论分析与模型建构

1.1 旅游便利性理论框架

便利性是指地方特有的、不能出口的、为当地居民和行人提供的商品或服务。便利性理论最早应用于城市发展竞争的研究中[12]，格莱泽认为充实的商品市场和服务、优美的艺术和自然环境、良好的公共服务和便捷的交通和通讯设施是城市便利性的主要内涵[13]，高便利性和高生活质量通过吸引能够促进城市经济发展的高质量劳动力间接的影响城市发展[14-15]。与城市便利性一样，在科技迅猛发展的今天，旅游便利性已经演变成了用于衡量旅游景区服务水平和效果的多维综合概念。旅游便利性（Tourism Amenity，TA）就是旅游景区中特有的能够让人感到舒适、愉悦的吸引人前往游览和集聚的优美景观和环境条件，良好的旅游服务能力以及便捷的交通和通讯设施。旅游便利性可直接影响旅游者的出游决策、旅游体验质量和满意度，进而成为影响旅游景区发展的重要因素。
在对既有文献资料梳理和总结的基础上，结合笔者景区旅游规划经验，本文从景区（点）便利（Scenic spot Amenity）、服务便利（Service Amenity）、功能便利（Functional Amenity）和交通便利（Transportation Amenity）四个维度梳理旅游便利性（Tourism Amenity，TA）内涵与理论框架。景区（点）便利包括令人神往的地貌、水文、气候、生物等自然风景和独特的历史名胜古迹、古建筑、民族风情、现代建设新成就、饮食、购物、文化艺术和体育娱乐等人文风景，形成的独特旅游景区（点），在旅游市场的竞争中具有先天外部性，是影响旅游者出游意愿和行为偏好的核心力量；服务便利是指旅游发展过程中不断建设和完善的包括旅游咨询、指示、厕所、安全以及其他特殊服务等的服务设施，可直接影响旅游者旅游体验质量和满意度，是构成旅游便利性必不可少的重要内容；功能便利是为旅游者提供购物、娱乐、住宿和餐饮等多种旅游辅助功能的便利性，是旅游者进行旅游决策的辅助影响因素之一；交通便利是指由交通条件引致的出游时间便利，主要包括外部交通、公交站点、停车场、以及景区内部道路和公共交通工具等为旅游者提供的时间便利，是旅游者选择旅游地的辅助观测因素之一。
旅游便利的四个维度在功能上可进一步细分，如功能便利可以划分为购物便利、娱乐便利、教育便利、餐饮便利和住宿便利，其中购物功能可划分为旅游购物店、便利店和商场等，具体如图1。
图1 旅游便利性理论框架

Fig.1 The theory frame of tourism amenity

1.2 旅游便利性指数模型

2013年，Maponics公司开发了一个网络步行性评价工具“步行性指数”，目的是为了衡量周边公共设施的空间位置对于居民“兴趣点”的便捷程度。它根据“兴趣点”一定半径内服务设施的种类及其空间布局，测算单点步行性分值[16]。步行性指数模型能反映单点附近日常设施配置的合理性，已被确定为评价城市日常设施配置效率的依据之一。该模型主要包括公共设施的类型（本质为功能便利）、设施与兴趣点之间的欧式直线距离以及设施便利性的衰减系数。然而步行指数模型缺乏旅游便利性描述中的景区（点）便利、服务便利和交通便利等要素，这意味着，步行指数模型还不能全面表达旅游便利性。
旅游便利性指数模型是综合测度景区（点）旅游便利性的一种指数模型，是步行指数模型在旅游领域的延伸与扩展。旅游便利性指数模型主要包括三部分，即旅游设施类型及权重，智慧旅游设施“候选兴趣点”与旅游设施点之间的可达性距离和旅游设施便利性衰减系数。

1.2.1 旅游设施类型与权重确定

依据旅游便利性理论框架，旅游设施类型是指“候选兴趣点”周边的包括景区（点）、功能设施、服务设施和交通设施等四类便利性设施，需依据研究区实际情况进一步确定四类旅游设施包含的旅游设施子类型和旅游设施点；各“旅游设施点”权重的确定依据景区（点）旅游者的旅游需求与行为偏好而定，主要表现为旅游者在旅游设施点的出游频次和平均停留时间。

1.2.2 智慧旅游设施“候选兴趣点”与“旅游设施点”之间的可达性距离测度

旅游便利性指数的描述中，智慧旅游设施布局的“候选兴趣点”与“旅游设施点”之间的距离是一个重要内容，反映了旅游者在空间中两点之间流动的难易程度。本文采用网络模型测算“候选兴趣点”到“旅游设施点”之间可达性距离，以“候选兴趣点”为中心，道路网络为链，道路交点为节点，在道路上行进所花费的时间为阻力，测算两点之间的可达距离[17]。

1.2.3 设施便利性的衰减系数确定

旅游设施便利性具有距离衰减性。具体地说，就是“候选兴趣点” i相对于“旅游设施点”j的便利性会随着路径距离的增大而减少，可用衰减系数来表示。本文采用Walk Score的距离衰减系数，即“候选兴趣点”与“旅游设施点”之间的距离为d，则距离衰减系数 f d是一分段函数：①当 d在0.4 km以内，认为不发生距离衰减，即衰减系数 f d = 1；②当d在0.4~1.6 km之间时，衰减系数 f d = - 0.73 × d - 0.4 + 1；③当d在1.6~2.4 km之间时，衰减系数 f d = - 1.25 × d - 1.6 + 1。当dij超过上限2.4 km时，衰减系数 f d = 0。

1.2.4 旅游综合便利性指数模型

“候选兴趣点” i在2.4 km范围内可达的所有“旅游设施点” j的便利性指数之和构成了“兴趣点” i的旅游综合便利性指数，具体计算公式如下：
T A S = ∑ ω i × f d j × χ i - N j 2
式中： χ i为旅游设施“候选兴趣点”； N j为“旅游设施点”； χ i - N j为两点间的可达性距离； ω i为“旅游设施点”权重； f d j为“旅游设施点”j的衰减系数。

2 案例研究

2.1 研究区概况

泉州位于福建省东南沿海，介于117°25′E~119°05′E，24°30′N~25°56′N之间，北承福州，南接厦门，东面与台湾隔海相望，在宋元时期被称作“东方第一大港”，是古代海上丝绸之路起点和1982年国务院首批的24座历史文化名城之一。本文的研究区域为2009年编制的《泉州市城市总体规划（2008—2030）》中的“历史文化名城保护规划”所划定的古城保护区，大部分位于泉州市鲤城区，具体边界线为：环城河、温陵路南端以西，南门水巷尾以北，破腹沟以东和北环城路以南的规划区域和文物古迹保护区，总面积约为6.71 km2。古城保护区没有明确的围墙界线，且不收门票，旅游资源十分丰富，旅游基础设施和服务设施配套较为完善，是泉州著名的旅游景区。

2.2 研究思路与数据准备

2.2.1 研究思路

智慧旅游设施是为游客提供旅游咨询和服务的设施设备，现有数字视频监控、LED展示屏、条码识读器、传感器、互动式触摸屏、智能视频系统、导览仪、广电数字互动电视、智能广播等。为提升使用效率，智慧旅游设施应布局在游客出游频次高、停留时间久，与周边热门景点、服务设施等通达度较高的区域。因此，本文采用旅游综合便利性指数来判断智慧旅游设施布局的最优区域，具体研究思路如下：
首先，基于旅游便利性理论的内涵框架，采用GPS对旅游者行为轨迹进行测量，结合问卷调查，确定旅游者需求偏好和停留的热点区域；其次，对旅游者需求偏好和行为轨迹进行分析，确定旅游者偏好的“旅游设施点”、权重和智慧旅游设施布局“候选兴趣点”的位置；再次，采用网络模型测算“候选兴趣点”到“旅游设施点”的实际可达距离，运用旅游综合便利性指数模型计算“候选兴趣点”到其辐射所有“旅游设施点”的综合便利性指数；最后依据“候选兴趣点”的旅游综合便利性指数，确定指数越高的“候选兴趣点”，越适宜进行智慧旅游设施布局。具体技术路线如图2。
图2 研究技术路线图

Fig.2 The technology map

2.2.2 数据准备

研究数据主要包括：①研究区域边界范围和道路网络来源于《泉州市城市总体规划（2008—2030）》；②研究区旅游景区（点）、功能设施、服务设施和交通设施等数据，提取自百度地图POI；③旅游者轨迹数据采用GPS行为轨迹记录软件测量获得，旅游者行为轨迹频次为旅游者GPS行为轨迹数量的叠加。调查人员在古城主要景区（点）的出入口处邀请旅游者参与调查，协助旅游者下载和使用轨迹记录软件，打开轨迹记录功能，等待记录结束后，请求保存数据，并通过微信平台发给调查人员；④旅游者行为偏好主要依据本文所构建的旅游便利性理论框架设计问卷，对旅游者的景区（点）便利、功能便利、服务便利和交通便利认知进行调查，将选项划分为重要和不重要二项；⑤旅游者停留时间为其在旅游设施点停留时间的平均值，通过问卷的形式进行调查，调查对象为参与GPS行为轨迹记录的旅游者。

2.3 前期数据调查与分析

前期数据调查主要是对旅游者的需求偏好和行为轨迹进行调查，调查始于2016年12月，耗时约一个月，受访人数共216人，共回收有效轨迹和问卷201份，有效回收率为93.1%。受访者大部分来自福建本地如厦门、漳州、泉州、福州，男女比例较为均衡；年龄构成以中青年为主，其中20~30岁之间约占游客总数的46.77%；受访者学历构成以大学本科及大专、高职为主，约占69.65%，高中以下约占21.89%，硕士研究生以上约占8.46%；受访者的职业构成中，最多的为学生，占28.36%，其次是公司职员，占19.9%，机关和事业单位管理人员占13.93%；收入构成中37.81%的受访者月收入在3 500~6 000元之间，24.38%的受访者还没有收入，月收入小于1 500元和大于10 000元的受访者仅占比10.95%；总体来说受访者构成较为均衡，问卷结果具有代表性。调查结果显示：

2.3.1 旅游者行为轨迹频次与旅游景区（点）吸引力相关性较高

将旅游者行为轨迹频次采用自然断点法划分为高频次、较高频次、较低频次和低频次四级（图3）。①旅游者行为轨迹频次高的道路主要为西街、东街、新华南路、中山南路等主要街区，是连接泉州古城开元寺、西街、钟楼、源和园、文庙、天后宫和清净寺等核心景区（点）和旅游街区的主干道路；②频次较高的道路主要为高频次道路的连接线，同时也是承天寺、城隍庙、后城旅游文化街、基督教堂等旅游景区（点）的主要连接道路；③低频次和较低频次的道路主要为古城外围道路，是通往曾氏大宗祠、朝天门、崇福寺等知名度较低景区（点）的主要道路。
图3 游客行为轨迹频次分布图

Fig.3 The frequency distribution of tourist movement locus

2.3.2 旅游者停留时间与旅游景区（点）的吸引力高度相关

①受访者在开元寺、西街、清净寺、东街、涂门街、中山路、释雅山公园、羊公巷、打锡街、府文庙、关帝庙等古城核心景区（点）平均停留时间超过半个小时；②受访者在金鱼巷、胭脂巷、九一街、基督教聚宝堂、新门街、花巷、芳草园、李贽故居、施琅故居、南俊路、台魁路、天后宫、基督教泉西堂、基督教泉南堂等地的平均停留时间介于10~30 min之间；③受访者在泉州木偶剧团、梨园古典剧院、泉州天主教堂、黄宗汉故居、泉州南音文苑、苏延玉故居、吴桂生故居、通政巷等地的平均停留时间不足10 min；④旅游功能设施便性与旅游者停留时间高度相关，如旅游者在东西街、打锡街、胭脂巷等古城重要的美食和购物场所等多功能区停留时间较长，而在泉州木偶剧团、梨园古典剧院、泉州天主教堂、泉州南音文苑等功能单一的区域，停留时间则较短。

2.3.3 旅游者对旅游便利性的认知度存在以下特征

由表1可知：①景区（点）便利性在旅游便利性认知中占据着主导地位，且年纪越大，对景区（点）便利性的认知度越高。调查发现旅游者在景区（点）停留时间与景区（点）便利性认知呈正向相关，认知度越高的在景区（点），旅游者的停留时间越长。②旅游者功能便利性认知度整体较高，其停留时间与认知度呈正相关，且年纪越小，收入越高，对功能便利性的认知度越高。③旅游者对服务便利（厕所、游客服务中心、标识系统）的认知度较高，但其停留时间与认知度关联较低，如80.25%的旅游者认为游客服务中心很重要，但仅有30.56%的旅游者会去游客服务中心寻求帮助。④旅游者对部分交通便利的认知呈现双向选择，如43.67%的受访者认为“公交站点”十分重要，56.33%的旅游者认为公交站点不重要。结合旅游者行为轨迹发现，旅游者交通便利性认知与行为轨迹呈正相关，认知度越高的旅游者对公共交通体系的使用率也越高。
表1 旅游者旅游便利性认知（%）

Tab.1 The tourist cognition of tourism amenity（%）

景区（点）便利 功能便利 服务便利 交通便利
景点 街区 餐饮
设施		 购物
设施		 娱乐
设施		 住宿
设施		 游览
设施		 游客服务中心 公厕 旅游标识系统 其他
服务		 智慧旅游服务 外部交通 公交
站点		 公共
交通		 停车场
80.25 78.25 62.35 35.31 67.35 20.67 78.65 80.25 92.68 53.64 66.79 90.25 88.63 43.67 56.89 43.67

2.4 旅游综合便利性指数模型构建

①选取“旅游设施点”与“候选兴趣点”。依据问卷和行为轨迹调查，最终确定认知度较高的景区（点）、街区、餐饮设施、住宿设施、娱乐设施、购物设施、游客服务中心（咨询、安全救援、特殊服务、线路安排）、医疗点、银行、公厕、公交站点、停车场等12类，共计397个为“旅游设施点”，如图3。主要包括古城景区（点）和街区共66个；餐饮设施、住宿设施、娱乐设施、购物设施等四类功能设施点共41个；游客服务中心、公厕、医疗点和银行等四类服务设施点共225个；公交站点和停车场两类交通设施点合计65个。依据实地调研，“候选兴趣点”选取重要“旅游设施点”的出入口和主要道路交叉口，共97个点作为智慧旅游设施可能布局的位置。
②确定“旅游设施点”权重。权重依据旅游者便利性认知和行为轨迹而定。采用GIS核密度分析法对旅游者停留时间和行为轨迹进行空间叠加，得到古城旅游者出行轨迹密度分布。密度值的分布两极分化较为突出，在古城中心区的“开元寺—西街”，“中山路—南俊路—承天寺”，“水门巷—胭脂巷—府文庙—关帝庙”，和西南方向的“天后宫—李贽故居”等四个核心区域密度值最高，旅游者旅游频次高且停留时间长；在古城外围区域密度值极低，游客旅游频次较低，停留时间短或未作停留。将旅游者出行轨迹密度值赋予像元对应的旅游设施点上，作为权重。
③测算距离可达性。首先依据Aspelin和Karen等的研究结果，在城市中人流量较大的地区和街道，确定步行标准速度为3.66 km/h，即1.02 m/s，将旅游者为前往旅游设施点而愿意步行的距离0.4 km、1.6 km和2.4 km作为阻抗中断，构建GIS网络模型，得到古城出行的阻抗成本。整体上，古城道路阻抗成本较高，且由中心向外围呈递减趋势，阻抗成本在古城中心区，即南俊路、打锡街、承天巷、新门街、西街、东街和涂门街等主干道路最高，其次为中心区主干道路连接街巷，而古城外围道路的阻抗成本均偏低。

3 结果分析

3.1 旅游综合便利性指数分析

计算97个“候选兴趣点”与其辐射的“旅游设施点”之间的旅游综合便利性指数，各“候选兴趣点”的旅游综合便利性指数见表2。“候选兴趣点”的旅游综合便利性指数受权重影响最大，即游客出游频次越高，停留时间越久的“候选兴趣点”，权重越大，旅游综合便利性指数越高；其次为“候选兴趣点”到“旅游设施点”的实际距离，“候选兴趣点”覆盖0.4 km、1.6 km和2.4 km范围内的“旅游设施点”数量越多，旅游综合便利性指数越高。总体上，“候选兴趣点”辐射“旅游设施点”的数量越多，各“旅游设施点”的旅游者认知和行为偏好的权重越大，旅游综合便利性指数越高，越适宜布局智慧旅游设施。
表2 “候选兴趣点”旅游综合便利性指数

Tab.2 The tourism comprehensive amenity index of “optional interesting points”

序号 “兴趣点” 指数 序号 “兴趣点” 指数 序号 “兴趣点” 指数 序号 “兴趣点” 指数 序号 “兴趣点” 指数
1 开元寺 488 093 21 基督教泉西堂 226 494 41 井亭巷 142 556 61 基督教聚宝堂 78 366 81 指挥巷 39 858
2 西街 409 614 22 关帝庙 223 772 42 天后宫 134 498 62 青龙巷 77 373 82 第三巷 39 301
3 涂门街 405 664 23 宣武巷 220 746 43 黄厚忠故居 130 242 63 天后路 72 154 83 小蔡巷 38 881
4 胭脂巷 351 705 24 台魁巷 218 717 44 九一街 128 605 64 龙宫巷 70 957 84 崇福寺 38 162
5 羊公巷 325 717 25 三朝巷 214 253 45 黄宗汉故居 118 451 65 公界巷 69 388 85 二郎巷 34 872
6 清净寺 312 554 26 旧馆驿 214 070 46 后巷 114 083 66 县后路 64 600 86 土地巷 31 190
7 中山路 307 687 27 东街 212 205 47 水门巷 111 246 67 义全街 61 641 87 五堡公园 29 908
8 基督教泉南堂 306 911 28 释雅山公园 196 048 48 古榕巷 109 243 68 泉州南音文苑 57 824 88 莲灯巷 29 456
9 苏延玉故居 298 156 29 施琅故宅 193 692 49 庄府巷 105 963 69 相公巷 55 010 89 曾井巷 28 156
10 吴桂生故居 286 973 30 府文庙 188 879 50 芳草园 97 001 70 李妙森故居 54 747 90 河岭巷 28 040
11 金鱼巷 280 436 31 奎霞巷 177 820 51 山泉门 96 615 71 讲武巷 54 089 91 甘棠巷 24 243
12 大郎巷 280 317 32 会通巷 177 283 52 百宜巷 96 312 72 象峰巷 52 486 92 文胜巷 18 231
13 承天寺 276 613 33 打锡街 171 992 53 承天巷 96 132 73 都督巷 51 222 93 奉圣 17 099
14 通政巷 268 787 34 何衙埕巷 165 577 54 破柴巷 92 453 74 忠义巷 48 935 94 米仓巷 15 391
15 南俊路 255 437 35 观东巷 164 368 55 欧阳詹故居 89 135 75 梨园古典剧院 46 602 95 孝感巷 14 805
16 玉犀巷 253 426 36 敷仁巷 159 204 56 前孝悌巷 88 555 76 桂坛巷 46 370 96 执节巷 9 076
17 新门街 251 586 37 镇抚巷 151 430 57 中山公园 87 610 77 模范巷 43 731 97 宝海庵 8 065
18 泉州木偶剧团 245 813 38 泉郡天王宫 143 133 58 东边巷 86 094 78 东鲁巷 43 464
19 泉州天主教堂 235 142 39 花巷 142 735 59 西边巷 80 699 79 平水庙 43 387
20 裴巷 229 578 40 李贽故居 142 693 60 工人文化宫 79 266 80 甲第巷 39 899
本文依据“候选兴趣点”的旅游综合便利性指数，采用自然断点法将智慧旅游设施布局适宜性划分为三类：优先布局点、有选择布局点和不适宜布局点（图4，表3）。
图4 智慧旅游设施适宜性布局图

Fig.4 Suitability layout of smart tourism facilities

表3 智慧旅游设施适宜性布局

Tab.3 Suitability layout of smart tourism facilities

适宜性类别 候选兴趣点 数量
优先布局点 开元寺、西街、涂门街、基督教泉南堂、中山路、苏延玉故居、胭脂巷、羊公巷、清净寺、吴桂生故居、金鱼巷、大朗巷、承天寺、南俊路、玉犀巷、通政巷、新门街 17
有选择布局点 泉州木偶剧团、泉州天主教堂、裴巷、基督教泉西堂、玄武巷、关帝庙、三朝巷、台魁巷、释雅山公园、东街、旧馆驿、施琅故宅、府文庙、奎霞巷、会通巷、打锡街、何衙埕巷、观东巷、敷仁巷、镇抚巷、泉郡天王宫、花巷、李贽故居、井亭巷、天后宫、黄厚忠故居 26
不适宜布局点 其他 54
结果显示：优先布局点主要分布在“开元寺—西街”、“中山路—会通巷”和“涂门街—清净寺—胭脂巷”三大区域，为古城核心景区（点）和重要功能设施集聚区。良好的旅游便利性吸引旅游者流向并停留在这些区域，智慧旅游设施布局优先在此，使用效率最高；有选择布局点在古城中心优先布局区域外围呈圈层分布，且在南部“天后宫—李贽故居”附近集聚分布。除天后宫外，该区域内分布着古城次级景区（点）或功能较为单一的设施，对旅游者的吸引力较优先布局点有所下降；不适宜布局点主要分布在古城外围与东北部，该区域景区（点）吸引力较低，且缺少重要的功能设施便利，尽管服务设施和交通设施的便利性较高，但整体便利性程度与优先布局点相差较大，对旅游者的吸引力仍然较低，智慧旅游设施布局在此，使用效率最低。综上，“旅游设施点”权重（旅游者实际需求）是“候选兴趣点”便利性指数最重要的影响因素。旅游便利性综合指数能够真实反映旅游者的实际需求和行为偏好，旅游便利性指数越高的区域，智慧旅游设施的使用效率越高，越适宜布局智慧旅游设施。

3.2 旅游单项便利性指数分析

“候选兴趣点” i到某一“旅游设施点” j的旅游单项便利性指数直接影响“候选兴趣点” i的旅游综合便利性指数。
本文采用自然断点法将单项旅游便利性指数划分为三类：其中小于0.95为旅游便利性低，0.95~2.02为旅游便利性较高，大于2.02为旅游便利性极高，并以优先布局点开元寺、西街和涂门街为例对旅游单项便利性指数的作用进行分析：
优先布局点开元寺为旅游综合便利性指数最高的“候选兴趣点”，国家AAAA级旅游景区，是泉州古城主要的资源吸引物，共辐射“旅游设施点”322处，如图5，辐射的“旅游设施点”中，旅游便利性指数极高（>2.02）的涉及到123个，聚集在开元寺东部、西部和东北部，主要为旅游景点、停车场、酒店、旅行社和公厕等；旅游便利性指数较高（0.95~2.02）的“旅游设施点”涉及85个，以开元寺为中心在四周零散分布，主要为旅游景点、停车场、旅行社，公共厕所和超市等，旅游便利性指数低（<0.95）的“旅游设施点”涉及114个，主要为公厕、医院、停车场和超市等，分布在开元寺的西侧。
图5 开元寺、西街和涂门街单项旅游便利性分布图

Fig.5 The distribution of tourism amenity in Kaiyuan Temple, West Street and Tumen Street

西街紧邻开元寺，是泉州古城历史最悠久的文化街区，旅游综合便利性指数仅次于开元寺。西街辐射“旅游设施点”共计313处，如图5，辐射的“旅游设施点”中，旅游便利性指数（>2.02）的涉及到85个，在西街的东侧呈扇形分布，主要为旅游景点以及酒店、厕所、旅行社等旅游服务设施类；旅游便利性指数较高（0.95~2.02）的“旅游设施点”涉及165个，主要位于西街的东侧，旅游便利性极高的“旅游设施点”在外围呈扇形分布，主要为超市、旅行社、厕所等服务设施；旅游便利性指数低（<0.95）的“旅游设施点”涉及147个，以西街为中心呈环状分布且西部半径较东部半径小，主要为停车场、超市、公厕等服务设施。
涂门街是集商贸、旅游、文化等为一体的繁荣地段，沿街有多处古代文化遗存，旅游综合便利性指数仅次于西街，该“候选兴趣点”共辐射“旅游设施点”368个，如图4，旅游便利性指数极高（>2.02）的“旅游设施点”为2个，为开元寺和李贽故居；旅游便利性指数较高（0.95~2.02）的“旅游设施点”涉及205个，在北部和东南部呈放射状分布，主要为旅游景点、公厕、停车场、酒店、超市等设施；旅游便利性指数低（<0.95）的“旅游设施点”涉及161个，以涂门街为中心呈环状分布，且北部便利性半径较南部大，主要为停车场、超市、公厕、酒店等相关旅游服务设施。
以上可知，从开元寺到涂门街，随着“候选兴趣点”旅游综合便利性指数的降低，辐射旅游便利性极高（旅游便利性指数>2.02）的“旅游设施点”的数量逐步降低，且下降十分为明显，辐射旅游综合便利性较高和低的“旅游设施点”未发生显著上升和下降的趋势。

4 结论和讨论

智慧旅游设施选择在旅游者集聚区域进行布局效率最高。既有研究表明，旅游者更容易在知名度高、口碑好、服务能力强的景区（点）集聚。为表征景区（点）的旅游综合服务水平和吸引力，本研究提出“旅游便利性”这一概念，并从旅游者需求的角度，构建景区（点）便利、功能便利、服务便利和交通便利四个维度的旅游便利性理论框架；为准确测量景区（点）的便利程度，本文采用问卷调查和GPS轨迹测量的方法，对案例地旅游者的偏好和行为轨迹进行测量，以旅游便利性理论为框架，确定旅游便利性要素及其权重，并提出采用“旅游便利性指数”模型对景区（点）的旅游便利性进行测度，该模型基于步行性指数模型，以旅游服务设施点与兴趣点之间步行距离、衰减系数和权重为基本要素形成逻辑运算。
研究结果显示：“旅游设施点”权重（旅游者实际需求）是“候选兴趣点”便利性指数最重要的影响因素。泉州古城旅游综合便利性指数高的区域集中在“开元寺—西街”，“中山路—会通巷”和“涂门街—清净寺”三大片区，其中以西街、开元寺和涂门街等3处“候选兴趣点”旅游综合便利性最高，三地不仅是游客出游频次最高，停留时间久的“兴趣点”，也是覆盖各类旅游服务设施和功能设施点数量最多，交通通达度最高的景区（点）。旅游综合便利性指数越高的区域，越适宜布局智慧旅游设施。因此，将智慧旅游设施布局选址在这三处，旅游者使用频率及效率最高。本文提出的旅游便利性指数模型可为政府和旅游企业客观合理的布局智慧旅游设施，减少重复建设和避免服务真空提供理论依据和方法支撑。
旅游便利性是旅游者在旅游过程中的实际需求和行为方式最直接的体现，本文倡导基于旅游者认知调查数据作为旅游便利性要素选择的依据，并结合GPS轨迹调查的方法提升数据的精确度和真实性，从而有助于更精确地反映旅游者的便利性认知，这是对旅游便利性指数测量技术中数据获取和使用的创新。但泉州古城游客数量具有季节性和流动性的特点。本研究中，游客轨迹测量和问卷调查的数据未考虑旅游者的游览时间和淡旺季变化对于调查结果的影响，后续研究应进一步深入探讨。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
李云鹏, 胡中州, 黄超, 等. 旅游信息服务视阈下的智慧旅游概念探讨[J]. 旅游学刊, 2014, 29(5):106-115.

[2]
Teitz M B. Toward a theory of urban public facility location[J]. Regional Science, 1968, 21(7):35-51.

[3]
Bigman D, Revelle C. Welfare theory,public goods,and public facility location:A reply[J]. Geographical Analysis, 1979, 11(4):389-392.

[4]
程顺祺, 祁新华, 金星星, 等. 国内外公共服务设施空间布局研究进展[J]. 热带地理, 2016, 36(1):122-131.

DOI

[5]
Barbera S, Bevia C. Locating public facilities by majority:Stability,consistency and group formation[J]. Games and Economic Behavior, 2006, 56(1):185-200.

[6]
Wolpert J. Regressive siting of public facilities[J]. Natural Resources Journal, 1976, 16(1):103-115.

[7]
孙瑜康, 吕斌, 赵勇健. 基于出行调查和GIS分析的县域公共服务设施配置评价研究——以德兴市医疗设施为例[J]. 人文地理, 2015, 30(3):103-110.

[8]
李渊, 林晓云, 江和洲, 等. 基于旅游者空间行为特征的景区公厕优化配置——以鼓浪屿为例[J]. 地理与地理信息科学, 2017, 33(2):121-126.

[9]
邹利林, 王建英. 生活便利性视角下城市不同功能区居住适宜性评价——以泉州市中心城区为例[J]. 经济地理, 2016, 36(5):85-91.

[10]
王晓云, 张佳楠, 郁亮亮. 都市旅游开放式景区的新形态与新挑战:以上海市为例[J]. 旅游学刊, 2015, 30(2):11-12.

[11]
隋丽娜, 程圩. 开放式景区与封闭式景区游客满意差异研究[J]. 软科学, 2014, 28(12):106-111.

[12]
吴文钰. 城市便利性、生活质量与城市发展:综述及启示[J]. 城市规划学刊, 2010, 189(4):71-75.

[13]
Saize L G J. Consumer city[J]. Journal of Economic Geography, 2001, 1(1):27-50.

[14]
Chi G, Marcouiller D W. Natural amenities and their effects on migration along the urban-rural continuum[J]. The Annals of Regional Science, 2013, 50(3):861-883.

[15]
Nilsson P. The influence of urban and natural amenities on second home prices[J]. Journal of Housing and the Built Environment, 2015, 30(3):427-450.

[16]
孙华涛, 尹章才, 陈雪菲, 等. 大数据下面向房地产便利性的综合指数模型[J]. 测绘科学, 2017, 42(2):100-104.

[17]
王建英, 黄远水, 叶新才. 可达性及游憩压力视角下乡村旅游景区(点)空间结构优化[J]. 地理与地理信息科学, 2016, 32(5):110-114.

Options
文章导航

/

〈 〉