景區(qū)建成環(huán)境對游客空間分布的影響研究
——以臺兒莊古城為例

文娜娟，孫鳳芝，賈衍菊

（山東師范大學 商學院，山東 濟南 250014）

國內(nèi)各大景區(qū)節(jié)假日期間擁擠現(xiàn)象日益嚴重，旅游流在景區(qū)有限空間范圍內(nèi)的長時間集聚會對景點生態(tài)環(huán)境、游客安全與旅游體驗等產(chǎn)生負面影響。因此，理解游客的空間行為并探究造成空間分布不均現(xiàn)象的原因?qū)皡^(qū)管理者的日常經(jīng)營活動及后期規(guī)劃提升具有重要的意義。

在地理研究領(lǐng)域，步行作為一種主要的交通方式，其與建成環(huán)境的關(guān)系是城市地理學的研究熱點［1］。城市規(guī)劃學者將建成環(huán)境要素通常歸納為密度、混合度、設(shè)計、到公交站點的距離和目的地可達性等5 個方面［2］。景區(qū)建成環(huán)境是具有旅游功能的綜合體，與強調(diào)生活性與空間性的城市建筑環(huán)境相比，還包括休閑游覽性。因此，可以從以下兩個方面來理解景區(qū)建成環(huán)境：一是空間因素，即空間可達性；二是功能吸引物因素，如景點位置與密度、業(yè)態(tài)類型與分布集散程度等。

以往關(guān)于人群空間分布的研究，學者們針對不同研究尺度和區(qū)域展開了分析。在多層商業(yè)綜合體領(lǐng)域功能與空間呈現(xiàn)出多維度組合發(fā)展特征，不同的功能分區(qū)布局與空間安排策略形成了商業(yè)綜合體不均衡的客流分布狀態(tài)。通過整合功能與空間的協(xié)同效應［3］，綜合主入口位置、垂直交通布局與整合度等因素［4］，商業(yè)綜合體人流分布模型的擬合效果得到有效提升。在更大范圍尺度的城市人流特征研究是城市地理學和城市空間研究的重要領(lǐng)域之一，立足城市建成環(huán)境選取空間尺度、可達性、混合功能與密度和景觀綠化進行綜述［5］。針對已有研究對因人流動而建立的空間交互關(guān)系關(guān)注不足的問題，將城市空間、人、服務和地理環(huán)境等要素之間的互動關(guān)系抽象為網(wǎng)絡(luò)，提出了基于復雜網(wǎng)絡(luò)視角的城市人流空間概念模型［6］。以游客為行動主體的景區(qū)，游客空間分布影響因素主要包括路徑屬性因素與環(huán)境因素［7］，具體為：園路整合度、空間節(jié)點密度與游人時空選擇度［8］，街道自身的物理及空間屬性、土地利用的功能業(yè)態(tài)吸引因素與空間的可達性對游客游覽有重要的影響作用［9］。其中，業(yè)態(tài)組合是對業(yè)態(tài)進行選擇并合理布局的過程［10］。在研究中發(fā)現(xiàn)，業(yè)態(tài)空間布局與個體時空行為的不匹配導致部分空間使用效率低下［11］，因此需改善業(yè)態(tài)環(huán)境，充分激活低活力公共空間，以有效緩解高活力空間壓力［12］。研究表明，空間因素與街道網(wǎng)絡(luò)中的行人空間行為聯(lián)系最為密切［13］，空間句法是通過對建筑與景觀等空間結(jié)構(gòu)的量化分析，研究空間系統(tǒng)與人類行為之間關(guān)系的理論與方法［14］，在動態(tài)的街道等線性空間中常用軸線法進行分析［15］。其中，街道空間布局是影響人流運動的主要因素［16］，學者結(jié)合空間句法理論，分析指出街道整體性、可識別性、中心性與人流量之間呈正向關(guān)系［17］。空間自身結(jié)構(gòu)模式，如整合度、空間深度等決定了主體在空間中的分布特征［18］，并在郭昊栩、李顏、鄧孟仁等［19］的實際案例研究中得到證實。

綜合上述文獻梳理分析，人群空間分布研究主要基于環(huán)境行為學與空間行為交互理論，從高層商業(yè)綜合體、城市公共空間和景區(qū)街道尺度出發(fā)，依托建成環(huán)境探討空間特征、功能結(jié)構(gòu)與人流分布之間的關(guān)系，成果較為缺乏，對于隱藏在人流聚集現(xiàn)象背后的空間與功能的對應關(guān)系研究不夠深入。從研究尺度層面考慮，對于業(yè)態(tài)多元化、功能更為齊全、研究對象更為復雜的古城鎮(zhèn)景區(qū)而言，業(yè)態(tài)及景點的合理化布局更是其生命力之所在。本文結(jié)合空間句法理論建立建成環(huán)境對人流分布的影響模型，將整合度分別與業(yè)態(tài)及景點核密度結(jié)果疊加，探析隱藏在人流聚集現(xiàn)象下的空間與功能的對應關(guān)系，并提出相應的規(guī)劃及保護策略，為科學管理預測提供理論支持。

1 研究設(shè)計

1.1 研究區(qū)概況

臺兒莊古城位于京杭大運河的中心點，坐落于山東省棗莊市臺兒莊區(qū)和魯蘇豫皖4 省的交界地帶，規(guī)劃面積2km2，立足恢復街巷歷史肌理與原始風貌，以滿足旅游和交通需求為基礎(chǔ)規(guī)劃大衙門街等街巷，是目前國內(nèi)規(guī)模最大的古城。景區(qū)內(nèi)部商業(yè)空間與相鄰景點建立直接聯(lián)系，呈現(xiàn)出網(wǎng)格狀空間形態(tài)。在實際調(diào)研過程中發(fā)現(xiàn)，臺兒莊古城景區(qū)游客空間分布存在著較為嚴重的兩極分化現(xiàn)象，如大衙門街因游客過度集聚凸現(xiàn)出客流擁擠、交通壓力大的問題，而北河涯等街巷到訪游客寥寥無幾。因此，本文結(jié)合景區(qū)推薦游覽路線，選取景區(qū)內(nèi)的24 條街道作為研究重點（圖1），對街道人流分布狀態(tài)及影響因素進行了系統(tǒng)分析。

圖1 研究區(qū)范圍Figure 1 Scope of study area

1.2 數(shù)據(jù)來源

游客空間分布數(shù)據(jù)通過實地調(diào)研獲得，以街區(qū)中較為典型的24 條街道作為研究對象，選擇工作日和周末各1 天（2020 年7 月9 日、7 月11 日）對單位時間內(nèi)街道通過的人流量進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計。每個調(diào)研日選取5 個時間段（09：00—10：30、11：30—13：00、15：00—16：30、17：30—19：00、20：00—21：30），以上時間段可較好反映出臺兒莊古城全天人流分布情況。每次記錄時間6min，每個觀察點2d合計抽樣時間為60min，轉(zhuǎn)換得到各觀察點1d 的人流通過量。2019年9 月—2020 年7 月，對前往臺兒莊古城的游客進行隨機抽樣問卷調(diào)查，發(fā)放調(diào)查問卷1000 份，回收有效問卷844 份，有效率為84.4%。根據(jù)調(diào)查問卷中游客出游目的數(shù)據(jù)，計算獲得不同業(yè)態(tài)類型的吸引力權(quán)重。

1.3 研究方法

首先，結(jié)合圖紙進行實地調(diào)研，記錄臺兒莊古城業(yè)態(tài)（數(shù)量、類型、店鋪名稱等）與景點信息，結(jié)合時間取樣和行人計數(shù)方法對街道人流量進行統(tǒng)計?？臻g數(shù)據(jù)獲取以臺兒莊古城衛(wèi)星地圖為基礎(chǔ)，結(jié)合空間句法理論在CAD 軟件中繪制街道圖，導入Depthmap軟件選擇軸線模型進行量化分析，采用空間深度、全局整合度與選擇度解析臺兒莊古城空間形態(tài)；綜合軸線圖與衛(wèi)星圖，獲得與入口關(guān)系量化數(shù)據(jù)；利用ArcGIS中的核密度分析工具，對商鋪和景點的空間集聚進行可視化操作，并通過計算獲得功能吸引力數(shù)據(jù)。最后，使用SPSS軟件對功能與空間因素進行多元線性回歸模型擬合，深入探討空間和功能與游客空間分布之間的特征關(guān)系，并提出規(guī)劃與保護提升策略。本文綜合考慮空間與功能因素，采用實證研究范式，以臺兒莊古城為例構(gòu)建研究框架，具體如圖2 所示。

圖2 研究框架Figure 2 Research framework

2 影響因素分析與量化

2.1 整合度

空間句法認為，人的空間移動與街道網(wǎng)絡(luò)可達性相關(guān)，城市中人流量與整合度等具有很高的關(guān)聯(lián)性［20］。整合度（I），指在空間系統(tǒng)中某一街道與其他街道空間的集聚或離散程度，用來衡量某街道空間作為目的地吸引到達交通的能力［21］。整合度越高的空間，其可達性與中心性較強，從而證明街道網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與游客空間行為具有較高的一致性，用于判斷游客能否較快地到達某個空間場所［22］。全局整合度（Rn）與局部整合度（R3）為常用的分析指標，全局整合度表示游客在整個景區(qū)空間系統(tǒng)的任意位置到達某一節(jié)點的難易程度［23］。因臺兒莊古城為封閉式景區(qū)，東門與西門直線距離為1km，且都在游客步行可達范圍之內(nèi)，故本文采用全局整合度進行分析（圖3）。全局整合度表述了整個系統(tǒng)中某節(jié)點對其他節(jié)點的可達程度，表達式［24］為：

圖3 全局整合度Figure 3 Global integration

式中，Ii為道路全局整合度；D 為相對不對稱值的標準化值；TDi為路網(wǎng)i 的總深度值；n 為道路總數(shù)。整合度表達的可達性從側(cè)面揭示出臺兒莊古城的街巷空間活力。

2.2 空間深度

空間深度（D）是節(jié)點在拓撲意義上的可達性，即空間到訪的便捷程度。通常采用平均深度值MDi表示單元空間i 到其他空間的平均最少連接步數(shù)，計算公式［25］為：

因為臺兒莊古城是一個相對封閉的空間系統(tǒng)，景區(qū)采取游客憑票入園參觀政策，所以與外圍處于相對分割的狀態(tài)。另外，大門對景區(qū)內(nèi)部人流有重要的導入作用，因此不同街道距離景區(qū)大門的平均空間深度是探討分析人流分布特征的重要指標之一（圖4）。

圖4 平均深度Figure 4 Average depth

高層商業(yè)綜合體空間深度與人流分布顯著負相關(guān)，隨著空間深度的加大，功能業(yè)態(tài)類型與規(guī)模設(shè)置相似的空間到訪率下降［26］。景區(qū)除了旅游購物外，還具有觀光度假、休閑娛樂等功能，街道游客到訪量是否隨深度值的增大而減少，需要做進一步的探討與研究。

2.3 選擇度

選擇度（C）考察某空間出現(xiàn)在最短拓撲路徑上的次數(shù)，指某街道位于從所有空間到其他所有空間的最短路徑的概率，反映了某街道被穿行的可能性大小。全局選擇度考察整個空間系統(tǒng)中所有空間被選為最短路徑的次數(shù)；局部選擇度考察不同拓撲距離的空間被選為最短路徑的次數(shù)，在本文中采用全局選擇度進行分析（圖5）。

圖5 選擇度Figure 5 Selectivity

選擇度越高的街道，表明該空間節(jié)點吸引力越強，更有可能被人流穿行；選擇度越低的街道，則意味著人流到達的可能性相對較小。表達式［27］為：

式中，N 表示空間總節(jié)點數(shù)；nj，k（i）表示節(jié)點空間i到節(jié)點空間j 最短路徑被經(jīng)過的次數(shù)；nj，k表示系統(tǒng)內(nèi)最短路徑總數(shù)。

在商業(yè)街區(qū)領(lǐng)域選擇度數(shù)值大小與流量聚集程度呈正相關(guān)性。當某條道路的選擇度較高，經(jīng)過這條道路的城市流相對較多，相應的商業(yè)潛力也就越大。但游客在景區(qū)的游覽行為受多種因素交互作用并不遵循最短路徑，因此選擇度是否影響游客空間分布需要進一步探討。

2.4 與入口關(guān)系

對于與入口關(guān)系（E），參考相關(guān)文獻［28］將直接與建筑主要出入口相連的空間賦值為1，其他為0。本研究中，入口主要指東門與西門，因軸線是否直接與出入口相連對游客分布有較大影響，且伴隨距離入口的拓撲步數(shù)變大其影響逐漸變?nèi)?，故將與入口關(guān)系變量的賦值進行優(yōu)化處理?？紤]距離出入口1步拓撲步數(shù)的軸線對人流分布影響，將與大門入口直接相連的軸線賦值為1，距離1 步為0.5，其他為0。

2.5 業(yè)態(tài)聚客力

業(yè)態(tài)聚客力（F）是由業(yè)態(tài)類型與所占面積共同決定［26］，并將消費者行為目的類別所占比例作為不同業(yè)態(tài)類型的吸引力權(quán)重。本文參考《購物中心業(yè)態(tài)組合規(guī)范》，將業(yè)態(tài)類型劃分為購物、餐飲、住宿、休閑娛樂與服務等5 大類。根據(jù)實地調(diào)查結(jié)果，截至2020 年7 月，臺兒莊古城共有466 家店鋪，其中：購物類50.22%、餐飲類33.05%、住宿類12.24%、娛樂類2.79%、服務類1.70%。各街道業(yè)態(tài)分布情況見圖6。根據(jù)844 份有效問卷調(diào)查分析結(jié)果，將游客預計參與消費項目的業(yè)態(tài)類型占比計算如下：購物類20.89%、餐飲類34.60%、住宿類26.72%、娛樂類13.33%、服務類4.46%。

圖6 臺兒莊古城街道業(yè)態(tài)分布Figure 6 Distribution of business types in the street of Taierzhuang Ancient Town

將游客預計參與消費項目類型的所占比作為臺兒莊古城不同業(yè)態(tài)類型的吸引力權(quán)重，面積規(guī)模指在街道空間游客視線范圍內(nèi)所有功能空間的面積之和。業(yè)態(tài)聚客力計算公式為：

式中，A、B、C、G、H 分別對應購物、餐飲、住宿、休閑娛樂與服務等5 種業(yè)態(tài)類型的吸引力權(quán)重；Sa、Sb、Sc、Sg、Sh分別對應按業(yè)態(tài)類型分類的店鋪面積規(guī)模；j、k、l、m、n分別為某街道空間中不同業(yè)態(tài)類型的商業(yè)店鋪數(shù)量。

2.6 景點吸引力

對于景點吸引力（T），從游客行為與景點之間的邏輯關(guān)系來看，景點引力與景點分布密度是兩項主要的影響因素，即人流聚集在景點引力高且分布密集的區(qū)域［8］。臺兒莊古城共有復興樓與泰山行宮等45 處景點，景點分布對于游客路徑選擇具有重要的導向作用。本文將景點POI 數(shù)據(jù)導入ArcGIS 軟件，應用核密度分析工具計算景點在其周圍鄰域中的分布密度，分析街道空間中人流分布情況。節(jié)點引力采用專家法評級，依照景點分布密度對應5 個等級，并通過臺兒莊古城景區(qū)講解員參與等級評定來減小主觀評級存在的偏差。景點吸引力的計算公式為：

式中，J為景點分布密度即核密度分析結(jié)果；K為節(jié)點引力即專家評價結(jié)果均值。

3 結(jié)果及分析

3.1 游客空間分布綜合分析模型

本文使用SPSS 軟件對游客空間分布影響因素進行多元線性回歸分析。為了保證結(jié)果的科學性與可靠性，對原始指標數(shù)據(jù)進行了標準化處理。將實測街道人流量（M）作為因變量，業(yè)態(tài)聚客力（F）、景點吸引力（T）、與入口關(guān)系（E）、整合度（I）、空間深度（D）、選擇度（C）作為自變量輸入模型進行逐步回歸分析，結(jié)果見表1。由表1 的分析結(jié)果可知：業(yè)態(tài)聚客力（F）、整合度（I）、與入口關(guān)系（E）、景點吸引力（T）這4 個影響因素對人流量（M）的決定系數(shù)為79.4%，模型擬合程度較好。再對擬合的模型進行方差分析檢驗，案例的F檢驗值為18.323，顯著性系數(shù)P值為0，可見模型具有統(tǒng)計學意義。當顯著性系數(shù)p值小于0.05 時，認為原假設(shè)成立。

表1 多元回歸模型分析Table 1 Multiple Regression model analysis

3.2 模型t檢驗與共線性檢驗

對擬合效果最好的模型進行顯著性檢驗、t 檢驗和共線性檢驗（表2）。表2 結(jié)果顯示，4 個變量的系數(shù)均具有統(tǒng)計學意義（p ＜0.05）。同時，可得出回歸模型為M = 280.917 + 0.328F + 0.344I + 0.318E+0.243T。

表2 T檢驗與共線性檢驗Table 2 Test and collinearity test

3.3 景區(qū)空間與功能的對應分析

分析景點與業(yè)態(tài)及兩者之間的空間關(guān)聯(lián)，可解讀旅游地小尺度空間結(jié)構(gòu)［29］。在多元線性回歸分析中，整合度空間因素進入最終模型，因此將業(yè)態(tài)核密度結(jié)果與景點核密度結(jié)果分別進行整合度軸線圖的疊加，得到業(yè)態(tài)核密度與整合度疊加分析圖（圖7）和景點核密度與整合度疊加分析圖（圖8），以進一步了解功能集聚程度及空間與功能的對應關(guān)系。所采用的核密度估計法是挖掘地理空間數(shù)據(jù)的關(guān)鍵方法與工具，可視化分析城市空間POI 點的分布模式及分布密度等特征［24］。

圖7 業(yè)態(tài)核密度與整合度疊加分析Figure 7 Superposition analysis of business nuclear density and integration

圖8 景點核密度與整合度疊加分析Figure 8 Superposition analysis of scenic spot nuclear density and integration

從圖7 可見，臺兒莊古城整合度與業(yè)態(tài)分布特征基本吻合，具有較強的匹配度。業(yè)態(tài)沿整合度高的街道呈橫向線性集聚，作為景區(qū)貫穿東西主動線的大衙門街連接了東門、西門兩個主要游客出入口，街巷的空間形態(tài)特征使其具有較高的可達性。在實際調(diào)研過程中發(fā)現(xiàn)，游客傾向于參觀游覽可達性高的街道，游客的集聚使沿街店鋪產(chǎn)生了較高的商業(yè)價值，街道活力得到相應提升。同時，業(yè)態(tài)對游客存在一定的吸引作用，業(yè)態(tài)在景區(qū)環(huán)境中的不規(guī)則分布影響了游客的抵達情況。如在空間句法分析中，箭道街和大衙門街整合度值接近，具有相近的可達性，但由于大衙門街內(nèi)分布有大量店鋪（餐飲、購物等），游客更加集聚。

從圖8 可見，臺兒莊古城空間整合度與景點分布特征基本吻合，景點在顏色較深處分布密集，在顏色較淺處分布相對稀疏。臺兒莊古城景點分布呈現(xiàn)出明顯的聚集現(xiàn)象，主要在大衙門街、月河街、船形街與丁字街形成小范圍集聚，與路網(wǎng)的整合度形成對應，吸引了較多游客人流前往參觀游覽。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文聚焦于商業(yè)多元化、功能更為齊全、研究對象更為復雜的古城鎮(zhèn)景區(qū)小尺度旅游流，構(gòu)建了基于景區(qū)建成環(huán)境的游客空間分布影響概念模型，在微觀視角研究游客個體在景區(qū)游覽過程中的空間分布規(guī)律，采用逐步多元線性回歸方法估計自變量與因變量之間的線性關(guān)系，主要結(jié)論如下：①在旅游景區(qū)領(lǐng)域，空間因素與功能吸引物因素協(xié)同作用決定了游客的空間分布狀態(tài)。僅通過空間因素或功能吸引物因素建立的分析模型對游客空間分布的規(guī)律性解釋結(jié)果不太理想，因此本文利用業(yè)態(tài)聚客力、整合度、與入口關(guān)系、景點吸引力4 個影響因素建立的綜合分析模型的擬合效果最佳在臺兒莊古城對79.4%的游客空間分布狀態(tài)進行了解釋。②在空間因素分析中，整合度與游客空間分布呈現(xiàn)出正相關(guān)，隨著整合度的增大，業(yè)態(tài)及景點核密度相似的街道空間被游客個體光顧的概率上升，游客更多地參觀游覽與景區(qū)入口建立起直接聯(lián)系的街道空間?？臻g深度與選擇度對景區(qū)游客空間分布沒有顯著影響，在臺兒莊古城案例中，以上兩個影響因素均未能進入回歸方程，這與游客出游特征相關(guān)。在游覽過程中游客很難成為“理性經(jīng)濟人”，而是根據(jù)自身所處的環(huán)境特征、個體需要和出游動機等做出空間選擇。③功能吸引物因素對游客空間分布有著重要正向影響作用。臺兒莊古城的業(yè)態(tài)大致沿可達性高的主動線形成“兩橫一縱”的空間分布格局，業(yè)態(tài)在景區(qū)環(huán)境中的不規(guī)則分布影響著游客的抵達情況。景點引力與景點分布密度是景點吸引力的主要影響因素，臺兒莊古城景點呈小范圍集聚的分布格局，吸引了大量游客前來參觀游覽。④景區(qū)空間與功能的對應關(guān)系較為緊密。業(yè)態(tài)沿整合度高的大衙門街道呈線性集聚，與整合度分布特征基本吻合，匹配度較強；景點主要在大衙門街、月河街、船行街與丁寧街形成小范圍集聚，與路網(wǎng)的整合度形成對應，沿整合度高的街道呈點狀集聚。

4.2 建議

基于上述結(jié)論，本文提出以下3 條優(yōu)化建議：①以主動線為中心構(gòu)筑多層次有序化的業(yè)態(tài)系統(tǒng)。在景區(qū)運營建設(shè)過程中，可根據(jù)業(yè)態(tài)聚客力強弱對業(yè)態(tài)位置、數(shù)量與類型進行統(tǒng)一規(guī)劃與布局。如在景區(qū)游客訪問量較低的區(qū)域布置面積較大特色鮮明的業(yè)態(tài)功能，形成與主動線“一動一靜”的空間分布格局；針對游客分布具有較強向心性的景區(qū)，可在次動線設(shè)置吸引力強的業(yè)態(tài)，以分散主動線游客的聚集壓力，從而保護景區(qū)環(huán)境并提高游客的旅游體驗。②依托空間環(huán)境，以整合度為基礎(chǔ)合理布局業(yè)態(tài)及景點。對整合空間系統(tǒng)而言，較強的業(yè)態(tài)吸引能夠橫向拉動景區(qū)游客分布，因此景區(qū)可根據(jù)業(yè)態(tài)吸引力強弱和店鋪規(guī)模大小，與整合度的區(qū)位差異情況進行統(tǒng)籌布置，以合理引導游客空間分布。改善后的景點有從中部向南北方向縱向延伸的趨勢，與道路通達程度匹配得更好，從而達到游客在空間上的分流，形成良好的旅游景點布局網(wǎng)絡(luò)。③以需求為導向合理策劃入口開發(fā)建設(shè)。在現(xiàn)有入口分布狀況基礎(chǔ)上保留內(nèi)部街道空間，通過提高西門入口影響力，將其打造為與東門入口相匹配的標志性入口，在保證旅游資源和空間格局不被破壞的前提下，減輕景區(qū)東門主入口的人流壓力。

5 討論

與以往的研究相比較，本研究主要聚焦于小尺度旅游流，從空間與功能吸引物因素層面對游客空間分布影響進行了研究，以期為游客在景區(qū)中的空間選擇行為進行有效引導提供理論支持。在分析手段方面，通過可視化表達街道網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)、業(yè)態(tài)及景點密度，對空間與功能吸引物因素進行量化處理，以達到從可視化結(jié)果分析到深層理論數(shù)據(jù)模型探討的目的。同時，本文依據(jù)分析結(jié)果對空間布局進行優(yōu)化調(diào)整，對古城鎮(zhèn)型旅游景區(qū)業(yè)態(tài)組合、景點設(shè)置和運營管理等提供決策支持。但本研究仍存在著一定的局限性：①建成環(huán)境具有系統(tǒng)性與復雜性特征，對游客空間分布影響機制的探討應涵蓋更加豐富的內(nèi)容與視角，需要在未來的研究中做進一步探索；②本研究僅考慮了影響游客空間分布的客觀環(huán)境因素，但作為行動主體的游客又呈現(xiàn)何種特征與機制，結(jié)合心理學、人類學等跨學科研究方法或許會有新的發(fā)現(xiàn)。