1. 引言
旅游活动由旅游者、旅游目的地、旅游企业、当地政府、社区利益相关者五个核心要素构成 [1] 。旅游活动对不同利益群体之间施加着不同程度的影响,他们对旅游影响必然存在差异化感知。从1970年代开始,国外学者展开社区旅游研究并逐步深入。基于利益相关者理论的研究更多地表现在社区旅游利益相关者之间的权力关系及其沟通、协作上 [2] [3] [4] 。例如Jamal和Getz最早将协作理论运用于社区旅游规划中,他们提出了促进旅游目的地利益相关群体协作的六项建议,在其所勾勒的“社区旅游规划的协作进程”中,无论是界定问题、确定方向还是执行阶段,都需要利益相关者的参与和协作 [5] 。其后许多学者应用案例研究的方法对此观点进行了论证和延伸。如Williams等以加拿大不列颠–哥伦比亚省为例提出了“共同决策(Shared Decision-making: SDM)模式” [6] ,Bram Well等结合实例希望谷(Hope Valley)提出了“地方协作政策制定(Local Collaborative Policy-making Process)”的框架 [7] ,De Araujo等以《巴西东北旅游开发行动纲要》的Costa Dourada项目中所形成的合作关系为例提出了旅游发展合作进程等 [8] ,其他学者也就社区旅游中存在的利益相关者协作问题提出了类似的观点 [9] [10] [11] [12] [13] 。
国内社区旅游发展中,对旅游利益相关者产生了一些普遍性问题,如社区参与、接待能力控制、公地悲剧等,问题解决的欠妥会影响社区旅游的健康持续发展 [14] [15] [16] 。王德刚,邢鹤龄认为系统中的各利益群体都在旅游中获得不同的利益——包括国家利益、企业利益、社区和居民利益、旅游者个体利益、社会公众利益等等,在获得利益的同时他们也承担着不同的责任和义务。在发展旅游的过程中要综合考虑各方的利益诉求,建立均衡的利益分配机制 [17] ;学者们利用利益相关者理论对旅游可持续发展、旅游规划、旅游产品设计、旅游景区开发等领域进行了研究,大大拓展了利益相关者理论在旅游发展中的应用 [18] - [26] 。
1960~1990年代,国外对于旅游影响感知的研究主要集中于旅游地居民对旅游影响的感知 [27] [28] [29] 。2000年代以来,国外开始涉猎利益相关者对旅游地或景区的旅游影响的感知探索,如Erick和Holly等通过对美国北卡罗来纳州东部乡村旅游的4个利益相关者群体(居民、企业家、政府官员和旅游者)的邮件问卷调查,发现不同利益群体之间的旅游影响的感知存在差异,其中对9个提问中的7个存在显著差异 [30] ;在对澳大利亚北昆士兰的Djabugay旅游社区的研究后,Pam Lucinda和Sigrid认为,社区居民在认可旅游发展在振兴地方经济的同时,也认为旅游造成当地资源过度使用,并造成环境退化等一系列消极影响 [31] ;近年来,国内的相关研究仍集中于居民对于旅游影响感知,如邹统钎等对自然遗产、文化遗产、双遗产3类遗产地的旅游总体影响进行定量归纳,比较了不同类型遗产地社区居民对旅游影响的感知差异 [32] ;韩国圣等对安徽六安市天堂寨景区农村社区进行问卷调查与深度访谈,探讨了居民旅游影响感知的差异 [33] ;程绍文等对九寨沟和英国NF国家公园的社区居民的旅游影响感知进行了比较研究等 [34] 。当然也有少量其他研究,如程占红等采用基于DCCA方法对旅游从业者对旅游影响的认知水平进行了排序 [35] 。总的来看,对目的地利益相关者的旅游影响的感知研究,仍处于起步阶段,需要更多的实例予以探索。
自1960年代起,旅游发展所带来的环境影响受到人们关注 [36] ,社区的旅游影响也拓展为经济影响、环境影响和社会文化三方面,但因为社区差异及发展水平等因素,仍没有形成普遍使用方法和达成共识的评估尺度。目前,得到较多认可的是Ap和Crompton提出的评价尺度,他们采用主成分因子分析法,构建了目的地旅游影响评估尺度,从147个项目中净化得到35个项目 [37] 。此后,国内学者开始据此研究国内旅游地的旅游影响评价,如张文等以国内的旅游目的地为例,通过因子分析,得出了六大旅游影响因子,24个旅游影响项目;邹统钎等采用对应分析法,运用六大旅游影响因子及25个旅游影响项目对世界遗产地的旅游影响进行了研究 [38] 。卢小丽等开发了居民旅游影响感知测量量表,包括旅游正面影响感知3个维度11个测项,负面影响感知3个维度11个测项 [27] 。旅游影响的研究方法越来越多样化,旅游影响的测度指标仍处在不断的探索之中。
2014年,上海接待国内游客数2.68亿人次,其中接待入境游客数791.3万人次,入境过夜游客数639.62万人1。旅游接待人次的逐年攀升不仅给上海旅游业发展带来更多机遇,同时旅游活动对上海的环境、城市交通、居民生活等带来诸多影响。本文试图以上海老城厢历史风貌保护区为例,通过访谈和调研,探索社区利益相关者对社区旅游活动的影响感知,以了解不同利益相关者群体之间对旅游影响的感知差异,这对于社区管理者适时调控社区内舆论氛围,协调各群体之间利益冲,促进社区旅游可持续发展等具有重要意义。结合前人的研究,本文把社区居民、旅游者和旅游从业者作为核心层,把旅游企业、旅游投资者作为战略伙伴层,把旅游目的地政府、非政府组织、媒体、地区的社会环境、文化环境、自然环境作为外围环境层,主要研究核心层旅游利益相关者群体对区域旅游影响感知态度。
2. 研究区域与调查方案
2.1. 研究区域
上海老城厢历史文化风貌区是2003年被上海市划定为12个中心城区历史文化风貌区之一,拥有700多年的历史。地域范围为中华路和人民路的两条半圆形路,连起来刚好是一个圆形区域,总面积为199.72公顷(图1)。老城厢的历史建筑密度为20.7幢/Km2的,风貌较好的历史建筑572幢。区内有敬业书院等约10多个书院,豫园等10多所私家园林,城隍庙等80多座寺庙庵观,书隐楼等约10多个名人宅第,十六铺、方浜中路等10多条商业街,1条风貌保护道路,34条风貌保护街巷,三山会馆、四明公所等约177个会馆公所 [39] 。
该风貌区分属三个街道社区,分别是小东门街道、豫园街道和老西门街道。小东门街道社区在风貌区的东南部,总人口12.2万人,其中外来人口1.5万,区内共有12幢商务楼宇、1043户企业、1343户个体工商户;豫园街道位于风貌区内复兴东路以北,人民路以南的区域,辖区面积1.19 Km2,户籍居民2.9万户,10万人,人口密度曾为世界之最;老西门街道社区位于风貌区的西南部,地域面积1.24 Km2,户籍人口8.75万,居民委员会18个2。
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Figure 1. The location of the shanghai old city historical landscape protecting area and its sketch map
图1. 上海老城厢历史文化风貌区位置及其区域范围示意图
2.2. 问卷设计
根据Ap和Crompton [40] 、卢小丽和肖贵蓉 [27] 、刘德秀和秦远好 [41] 、卢松和张捷 [42] 开发的旅游影响量表,结合本案例社区的实际情况,笔者设计了45个测项的旅游影响感知量表,以此初步量表征询了4位旅游研究者、3名旅游从业者、3名社区居民和5名旅游者的意见与建议,最后予以修正得到42个测项。问卷内容由被调查者基本信息和旅游影响感知两个部分构成。被调查者背景信息为性别、年龄、文化程度、职业、在本地居住时间、月收入等社会人口特征;旅游影响感知测项为经济、社会文化和环境3个维度,共计42个题项,以调查对象群体关于社区旅游活动对于本区域经济发展、社会生活、生态环境的主观印象。调查量表的感知程度采用李克特量表的5分制表示,分为非常同意5分、同意4分、中立3分、反对2分、非常反对1分。
2.3. 样本收集与数据处理
2013年10月1日~11月15日,作者在上海老城厢历史文化风貌区内展开对旅游者、旅游从业者和社区居民调查、访谈。主要集中2013年“十一”国庆期间在老城厢历史文化风貌区域内的上海老街、古城公园、城隍庙、复兴东路以及河南南路等地点对到沪的旅游者发放问卷调查,以获取“旅游者”为调查对象的问卷样本。此次共发放调查表150份,回收有效问卷94份,有效率仅为62.6%,主要原因是旅游者的配合程度不高。
作者对老城厢区域内的旅游咨询中心工作人员、商务酒店的服务人员、豫园景区的工作人员、旅游商品销售者、短途租车师傅等群体访谈或发放问卷共计150份,以获取“旅游从业者”为调查对象的问卷样本,同样因被访问者的配合或支持程度不高,仅回收有效问卷97份,有效率为64.6%。
为获取“社区居民”为调查对象的问卷样本,作者走访了老城厢风貌区内的四达里小区、福佑里小区、方中小区、复兴小区、巡道街小区、春源里小区,并对居民进行访谈,同时发放问卷150份,访谈或填写问卷时间充裕,共回收有效问卷124份,有效率为82.6%。样本数据采用SPSS17.0先进行因子分析,然后再进行方差分析和相关分析。
3. 调查结果分析
3.1. 被调查者社会人口特征
调查结果显示(表1),被调查群体的样本随机性较理想:男女性别比例较接近,女性稍多,比例为53.1%;40岁以下的中青年比例高达94.3%;中专以上学历层次比例达79.1%;月收入3000~5000元占比达44.1%;对旅游影响的了解程度偏,低比例为55.5%。
3.2. 因子分析
3.2.1. 信度效度检验
信度检验结果显示(表2),Cronbach α值大于0.8,说明变量内部一致性较好,适合做因子分析;效度检验结果显示,KMO度量值大于0.7,说明该组数据适合做因子分析;同时,Bartlett的球形检验的卡方值为3586.406,显著性概率为小于1%,说明数据相关阵不是单位阵,统计数据适宜做因子分析。
3.2.2. 测项纯化
测项纯化旨在删除与总体相关较弱的项目。纯化标准为测项总计相关系数小于0.2,且删除项目后Cronbach α值增加者删除;旋转后因子载荷小于0.4,或者同时在两个因子上的载荷都大于0.4者删除 [27] 。根据这两个标准,使用SPSS17.0进行最大方差法因子分析,对42个因子分别用X1~X42表示,经过因子提纯,42个测项最终删除第2、6、7、18、31、32、33、34等共计8项,最后剩下34个测项构成用于分析的量表(表3)。
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Table 1. Social demographic characteristics of the respondents
表1. 被调查者社会人口特征
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Table 2. The reliability and validity test
表2. 信度效度检验
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Table 3. Rotation composition matrix
表3. 旋转成份矩阵
3.2.3. 因子提取与公因子命名
碎石图显示,前7个因子变动较大,从第7个因子开始走势趋缓,说明最多可提取7个因子成分(图2);前7个因子的特征根值均大于1,也说明应该提取7个因子成分;前7个因子的累积方差解释了76.799%的信息,达到了60%的提取界限。因此,提取7个因子是可接受的;同时,测项的公因子方差在0.422~0.771之间,表明提取的公因子能够表达较高的变量原始信息,而且每个测项的因子载荷都几乎都在0.4以上,表明整体因子提纯效果较好。
根据各公因子的分析结果,第一公因子与量表中为序号为9~15的变量高度相关,依据其变量特征可命名为“旅游对区域环境的负面影响”,其方差贡献率达20.582%,说明这是各因子中所含信息量比重最多的重要因子。第二公因子与量表中序号为36~42的变量高度相关,依据其变量特征可命名为可命名为“旅游对区域社会文化的负面影响”,其方差贡献率达13.597%,处于第二位,说明该因子所含信息量也较多。第三公因子与量表中序号为16~21的变量高度相关,依据其变量特征可命名为“旅游对区域经济发展的正面影响”,其方差贡献率为11.249%;余下的4个公因子依次含有一定的信息量,可分别命名为:“旅游对区域社会文化的正面影响”、“旅游对区域经济的负面影响”、“旅游对区域环境的正面影响”、“旅游对区内居民和旅游从业者环境意识的影响”,方差贡献率分别为9.900%、8.051%、7.864%、5.556% (表4)。
此外,对于把第23个公因子命名为“消极的经济影响”,是因为“增加当地财政税收”,这对于旅游从业者、旅游者和当地居民来说,意味着税收的增加,税费的提高,对他们来说是消极的,特别是在旅游效益不佳的年份表现的更为明显,由此认为此测项属于是消极的经济影响范畴。以上7个公因子累计方差贡献率为76.799% (>60%),说明这些公因子包含了大部分变量原始信息。
3.3. 综合分析
3.3.1. 均值分析
从不同核心利益相关者对正、负两面旅游影响感知得分均值看(表5),旅游者比较明显地认为,旅游活动几乎同时对社区带来的经济正面影响(F3, 4.01)和负面影响(F5, 3.91);类似地,旅游从业者也大抵同时比较明显地感受到旅游活动带来的正面(F3, 3.853)和负面的经济影响(F5, 3.934);而社区居民则在明显地感受到旅游带来的积极经济影响(F3, 4.07),同时也较为明显地感受到旅游活动对环境带来的消极影响(F1, 4.05)。
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Figure 2. The gravel map of the principal component corresponding to the eigenvalues
图2. 主成分对应特征值的碎石图
表4. 公因子命名
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Table 5. The statistics of the public factors of tourism impact perception by core tourism stakeholders
表5. 核心旅游利益相关者对旅游影响感知公因子得分统计
从不同核心利益相关者对旅游带来正面影响感知差异看,旅游者和社区居民比旅游从业者更多感受旅游活动带来的积极意义(F3),而三者对旅游活动给社区的社会文化影响的感知几无差别(F4);在旅游活动对社区环境带来积极影响方面,社区居民对此的认同度比较明显低于其他两者(F6)。
从不同核心利益相关者对旅游带来负面影响感知差异看,社区居民较其他两者更明显感知旅游活动对环境带来的消极影响(F1),旅游者对自身的活动给社区带来的社会文化影响感知明显弱于其他两者(F2),而居民更明显地对旅游活动对社区造成的消极经济影有所感受(F5),同时居民的环保意识相对高于其他两者(F7)。
3.3.2. 方差分析
不同核心利益相关者的方差及多重比较结果显示(表6),不同利益群体对各测项因子的感知存在显著差异。首先,不同群体对旅游活动对社区环境消极影响(F1)感知差异极显著(P < 0.01);其次,不同群体对旅游活动对社区经济的负面影响(F5)感知差异极显著(P < 0.01);第三,不同群体对旅游活动对社区环境的积极影响(F6)公因子的感知差异明显(P > 0.05);3个群体对其余4个公因子的感知差异不显著(P > 0.05)。因此,旅游者、社区居民和旅游从业者对于旅游活动对社区环境和经济的消极影响的感知存在较大分歧,且对于其他旅游影响因子有一定共识。
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Table 6. Difference analysis of different core stakeholders
表6. 不同核心利益相关者的差异分析
注:**在0.01水平上显著;多重比较(Tukey HSD),上标不相同者为0.05水平上显著,下标不相同者为0.01水平上显著。
3.3.3. 综合评价
进一步以各公因子对应的方差贡献率为权数(λ),得到核心旅游利益相关者旅游影响感知的综合得分“I”。其计算公式如下:
分别把旅游者(It)、旅游从业者(Iw)和社区居民(Ir)的旅游影响感知态度因子分析中得到的7个公因子的得分均值带入上式即为3个核心利益相关者的公因子得分(表5),再取7个公因子得分的均值作为核心利益相关者的个案得分,并对其进行排序(表7)。结果显示,社区居民得分最高,这表明社区居民对于旅游带来的影响感知最为深刻,态度也最为强烈,其次是旅游从业者,最低得分的是旅游者。
3.3.4. 相关分析
不同核心利益相关者与旅游影响感知Pearson相关性双侧检验表明(表8),旅游影响因子与利益相关群体的特征之间存在着显著的相关性。其中,“正面的社会文化影响”(F4)因子的相关系数极显著(P < 0.01);“正面的经济影响”(F3)和“负面环境影响”(F6)两个因子的相关系数显著(P < 0.05);其他4个因子的相关系数不显著(P > 0.05)。这一结果与方差分析中的结果基本一致,这也说明旅游利益相关者群体的“利益相关特征”是对因子感知的重要因素。
4. 结论
第一,在上海老城厢历史文化风貌区,旅游利益相关者对旅游活动的影响的感知总体感知状况是,社区居民对旅游活动带来的影响感知最深刻,态度最强烈,旅游从业者居次,旅游者得分最低;这些核心旅游利益相关者肯定了旅游活动为社区经济、文化发展带来的积极影响。
第二,社区居民和旅游从业者明显感知到社区为旅游发展付出了较大的环境和社会成本,且其在社区税收、管理水平和效果方面没有达到预期水平,这种“成本–收益”不公平的现象基本符合社会交换理论。因此,社区居民和旅游从业者感知到较多的旅游活动的消极影响。
第三,旅游者主要感知到的是旅游活动对社区带来的积极影响。他们认为,旅游活动给社区带来了经济效益,而且这些利益直接或间接分配给了社区居民及旅游从业者,同时认为自身的旅游活动对社区居民的社会文化影响是积极的。
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Table 7. The comprehensive score statistics of tourism impact perception by core tourism stakeholders
表7. 核心旅游利益相关者对旅游影响感知综合得分统计
![](Images/Table_Tmp.jpg)
Table 8. Two-sided test of Pearson correlation between different core stakeholders and tourism impact perception
表8. 不同核心利益相关者与旅游影响感知Pearson相关性双侧检验
注:**在0.01水平上显著相关。*在0.05水平上显著相关
基金项目
国家自然科学基金项目(41471100)。
NOTES
*通讯作者。
1上海入境游回暖,三年来周次增长。东方早报,2015. 3. 21。
2参见相关社区网站:上海市黄浦区小东门街道社区https://shxdm.huangpuqu.sh.cn/shhp_xdm/;上海市黄浦区豫园街道社区http://shyyjd.huangpuqu.sh.cn/shhp_yyjd/;上海市老西门街道社区http://shlxm.huangpuqu.sh.cn/shhp_lxm/Default.htm。