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    霧霾風險視域下健康城市形象研究
    ——基于結構方程模型的測量

    2022-04-06 06:29:36勇,何莉,梁
    關鍵詞:城市形象理想環(huán)境

    唐 勇,何 莉,梁 越

    (成都理工大學 旅游與城鄉(xiāng)規(guī)劃學院,成都610059)

    一、問題提出

    近年來,我國一些大城市空氣污染事件頻發(fā),嚴重影響城市居住環(huán)境和人體健康,成為制約健康城市發(fā)展的關鍵性環(huán)境問題[1-3]。針對霧霾污染與健康城市建設之間的突出矛盾,中國政府積極響應世界衛(wèi)生組織“健康城市計劃”(Healthy Cities Program),以《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》為引領,達成了《健康城市上海共識》,全國首批38 個健康城市試點市霧霾治理初見成效[4-6]。C 市于2016年入選全國首批“健康城市”試點市,且在2018年度所在省份健康城市建設中排名第一位,但卻遺憾地落選了健康城市建設示范市名單[7-8]。受靜風頻率高、擴散條件差、逆溫常見、秋冬季降水量低、臭氧污染等不利氣象條件的綜合影響,大氣污染物極容易在盆地積累[9-11]。在此背景下,霧霾風險感知在何種程度上對健康城市形象造成負面影響,是值得深入研究的兼具理論與現(xiàn)實意義的重要基礎性科學問題[12-15]。

    霧霾風險視域下健康城市形象問題是旅游地理、醫(yī)學地理和城市規(guī)劃等學科共同關注的交叉領域[16-18]。從旅游地理學視角,霧霾與城市的關聯(lián)性主要表現(xiàn)為霧霾污染對城市旅游發(fā)展的負面影響與時空分異特征及其對旅游流的空間效應[19-22]。研究發(fā)現(xiàn),霧霾污染對中國入境旅游流的空間效應顯著, 是制約北京等城市旅游發(fā)展質量和效益的重要時空動態(tài)關聯(lián)性因素[23-24]。游客為認識霧霾風險的異質性特征及其對感知行為變量的影響過程提供了較豐富的實證案例[25-26]。例如,徐戈等發(fā)現(xiàn)霧霾風險感知在環(huán)境信息與應對行為以及環(huán)境滿意度之間起著重要的中介變量作用[27]。北京、西安等城市的相關案例揭示了國際游客、城市居民等不同群體對霧霾風險感知與偏好、意愿、體驗與應對等潛變量的認知行為關系[28-31]。例如,李靜等驗證了來京旅游者霧霾感知、滿意度和忠誠度的認知結構關系[32]。以北京為案例的成果還包括霧霾風險感知和態(tài)度驅動下的旅游意愿和行為傾向等方面[33-34]。

    近年來,有效應對霧霾等大氣顆粒物污染問題是健康城市規(guī)劃建設實踐探索的重要著力點[35]。醫(yī)學地理學關注空氣質量問題對社區(qū)、街區(qū)和城市等不同尺度建成環(huán)境中居民呼吸健康的影響,這為提高城市宜居性,特別是健康城市規(guī)劃建設提供了重要的科學依據[36-41]。一方面,健康城市視角下的道路體系、慢行環(huán)境、城市管制、鄰里規(guī)劃、濱水空間、綠地系統(tǒng)是城市規(guī)劃學聚焦的重要領域[42-47];另一方面,生態(tài)文明視角下健康城市評價方法與指標體系構建也是重要研究內容,涉及《全國健康城市評價指標體系(2018 版)》的政策解讀和評價方法的探索性研究[48-50]。其中,社區(qū)居民基于主觀感知對健康城市建設的愿景及滿意度評價為霧霾風險視域下健康城市形象研究提供了重要參考[51-54]。

    綜上,從健康城市規(guī)劃建設的視角,空氣質量與人體健康的關系已進入研究視野,但尚未實現(xiàn)霧霾風險感知與健康城市研究的充分對接?;诓煌后w的主觀視角,城市尺度下霧霾風險感知及其與感知行為變量的關系已較為清晰,但缺乏對霧霾風險視域下健康城市形象認知結構關系的必要探索。有鑒于此,采用結構方程模型,調查公眾對霧霾風險和健康城市評價指標及理想健康城市測試項的感知特征,闡明居?。ㄍA簦r間、霧霾風險感知、健康城市評價指標與理想健康城市測試項等變量間的認知結構關系,以期為規(guī)劃建設理想的健康城市提供科學依據?;诮】党鞘行蜗蠛挽F霾風險感知測量的探索性研究[12-15],提出如下假設:H1公眾對霧霾風險感知與健康城市評價態(tài)度不一;H2霧霾風險感知對健康環(huán)境的直接影響大于其對于健康社會、健康意識的效應;H3霧霾風險感知與健康城市指標均會對理想健康城市形象造成直接影響;H4健康意識與健康社會對于健康城市評價指標的貢獻度顯著大于健康環(huán)境;H5居?。ㄍA簦r間越長,越能夠感受到霧霾所帶來的風險,從而導致對健康環(huán)境做出較為負面的評價。

    二、數(shù)據與方法

    (一)數(shù)據來源

    預調研階段(2019年3月23日至2019年4月20日)采用“滾雪球抽樣法”,通過即時聊天工具、電子郵件等方式,邀請受訪對象自主填寫并推薦他人填寫問卷星平臺網絡問卷(https : //www .wjx.cn/jq/36416084.aspx)。正式調研階段 (2019年4月5日至2019年5月26日)采用“便利抽樣法”,分別于C 市中心城區(qū)的天府廣場、人民公園、C 市博物館,以及寬窄巷子、錦里、大熊貓繁育研究基地等主要景區(qū)發(fā)放紙質問卷。預調研階段共搜集問卷289份,其中有效問卷262 份,問卷有效率90.7%;正式調研階段發(fā)放310 份,收回有效問卷278份,問卷有效率89.7%。兩階段累計收回有效問卷540 份,有效率90.2%。

    (二)問卷設計

    以5 分李克特量表為度量尺度,參考霧霾風險感知和健康城市評價相關量表,特別是《全國健康城市評價指標體系(2018 版)》,設計自填式半封閉結構化問卷[26,31-32,50-54]。量表由人口學特征、健康城市評價指標、理想健康城市和霧霾風險感知四部分及一項關于健康城市建設意見的開放性問題組成。

    健康城市評價指標反映了調研對象對健康城市是否達標的認知。參考《全國健康城市評價指標體系(2018 版)》健康環(huán)境、健康社會等一級指標及空氣質量、健康水平等二級指標,設計空氣質量好(A1)、生活飲用水質好(A2)、公共綠地多(A5)、城市健身場地多(A6)、醫(yī)院數(shù)量多(A9)、居民健康知識水平高(A13)、我周圍吸煙的人少(A15)等15 個測試項[50]。量表的方向或強度描述語分別是完全不同意(1)、基本不同意(2)、一般(3)、基本同意(4)、完全同意(5)。理想健康城市和霧霾風險感知這兩組問題均設計為兩維度測試項(Two-dimensional Pattern)。理想健康城市測試項采用“非常糟糕-非常理想”這一組相互矛盾的形容詞,刻畫調研對象對于C 市是否是理想健康城市的感知特征。霧霾風險感知的引導性問題是“提到C 市的霧霾,您的感受是什么? 例如,‘1’分為越來越嚴重;‘5’分為逐漸減輕”。人口學特征包含籍貫、性別、年齡、受教育程度、職業(yè)以及在C 市居?。ㄍA簦r間。使用克蘭巴赫系數(shù)對健康城市評價指標和霧霾風險感知進行信度檢驗,問卷總體一致性系數(shù)分別為0.903 和0.892(a>0.5),同質穩(wěn)定性好。

    (三)數(shù)據處理

    使用社會科學統(tǒng)計軟件包(IBM SPSS Statistics 21.0)與阿莫斯結構方程模型軟件(IBM SPSS Amos 21.0)作為定量數(shù)據分析工具。首先,運用描述性統(tǒng)計分析揭示人口學特征并計算霧霾風險感知、健康城市評價指標與理想健康城市測試項的均值排序。其次,采用計算變量、個案排序、選擇個案等過程將540 份問卷隨機分為兩個部分,其中DATA1與DATA2分別包含270 份問卷。第三,基于DATA1,使用探索性因子分析探測健康城市評價指標的維度特征,運用克朗巴哈系數(shù)檢驗數(shù)據內部一致性。第四,采用缺失值臨近點的中位數(shù)對DATA2缺失值作處理,并使用驗證性因子分析檢驗健康城市評價指標測量模型的信效度。第五,基于研究假設將居?。ㄍA簦r間、霧霾風險感知、健康城市評價指標以及理想健康城市評價組合為結構方程模型。最后,根據擬合指數(shù)對模型進行評價,參考修正指數(shù)和臨界比率對模型做出解釋、驗證假設。

    三、研究結果

    (一)樣本概況

    樣本含不同性別、年齡段、文化程度、職業(yè)等信息,隨機性強,數(shù)據可靠。調研對象半數(shù)以上來自四川?。?7.2%),男性(44.3%)占比小于女性(54.6%),中青年(18~34 歲)占比超81.1%。本科及以上教育程度者超65.6%,學生(38.0%)與全職工作群體(41.1%)合并占比79.1%。在C 市學習、工作、生活等≥1年及C 市市民分別占總樣本的31.1%和22.6%,游客群體占28.0%(見表1)。

    表1 人口學特征

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    (二)描述性統(tǒng)計分析

    以全部測試項的均值(m=2.998)作為分段指標,將其劃分為兩個分值段?!霸絹碓絿乐?逐漸減輕”(m=3.16)、“非常害怕-絲毫不恐懼”(m=3.08)、“難以容忍-可以容忍”(m=3.07)這3 個測試項位于第一分值段 (5.00>m>2.998);“非常擔心-不擔心”(m=2.92)、“嚴重影響健康-對健康沒有影響”(m=2.76)位于第二分值段(2.998>m≥2.76)。其中,超過40%的受訪對象傾向于認為C 市霧霾逐漸減輕; 相較而言,約30%的受訪對象出現(xiàn)負面情緒,感到非常害怕霧霾;超過40%者傾向于認為霧霾嚴重影響健康,即他們在對應測試項上的選擇為1~2 分(見表2)。

    表2 霧霾風險感知均值排序、標準差與有效百分比

    超過65%的受訪對象認為C 市是理想的健康城市,且該項指標的均值(m=3.73)略高于健康城市評價指標均值(m=3.562)?!肮簿G地”“醫(yī)院數(shù)量”“醫(yī)療水平”等7 個測試項位于第一分值段 (5.00>m>3.562);“發(fā)病率低”“健康知識” 等8 個測試項位于第二分值段(3.562>m≥2.94)。其中,“公共綠地”(m=3.95)、“醫(yī)院數(shù)量”(m=3.88)、“醫(yī)療水平”(m=3.82)排名前三位,且有超過70%的受訪對象選擇了“基本同意”或“完全同意”的評價項。超過50%的受訪對象傾向于認為 “垃圾處理”(m=3.75)、“公共廁所”(m=3.74)、“居民健康”(m=3.67)、“健身場地”(m=3.57)、“發(fā)病率低”(m=3.54)、“健康知識”(m=3.54)、“鍛煉人數(shù)”(m=3.51)這7 項指標達到健康城市標準。相較而言,“食品安全”(m=3.36)、“空氣質量”(m=3.26)、“吸煙人數(shù)”(m=2.94)這3 項指標的均值排名墊底。其中,35.3%的受訪對象不認為“我周圍吸煙的人少”;18.4%的受訪對象對空氣質量給出了負面評價;14.8%的受訪對象對食品安全不放心?;陟F霾風險感知和理想健康城市測試項描述性統(tǒng)計分析結果,發(fā)現(xiàn)“公眾對霧霾風險感知與健康城市評價態(tài)度不一”,故H1得到支持(見表3)。

    表3 健康城市形象感知均值排序、標準差與有效百分比

    (三)探索性因子分析

    抽樣適當性檢驗值(KMO=0.866)在0.5~1.0 之間,巴特萊特球形檢驗值(χ2=1096.307,df=55, p<0.001),表明適合做因子分析。采用Kaiser 標準化的正交旋轉法,提取結果在5 次迭代后收斂,三個主成分因子累計解釋方差比例為65.122%,數(shù)據可靠、一致性強(0.840>a>0.795)?!鞍l(fā)病率低”(A12)、“垃圾處理”(A3)、“公共廁所”(A4)3 項因載荷低于0.6,“食品安全”(A7)因在兩個主因子的載荷均較高而被刪除。

    第一個公因子包含“公共綠地”“健身場地”“養(yǎng)老設施”“醫(yī)院數(shù)量”“醫(yī)療水平”“居民健康”6 個變量。健康城市通過提供充足的綠地、足量的健身活動設施和公共養(yǎng)老設施、有利于身心健康的工作學習和生活環(huán)境,使公眾享受高效的醫(yī)療社會保障,故將其命名為“健康社會”(F1);第二個公因子在“健康知識”“鍛煉人數(shù)”“吸煙人數(shù)”3 個變量上載荷較高,表現(xiàn)為公眾對健康知識和信息的掌握程度,特別是關于健康身心的正確價值觀和行為以及獲得身心健康的信心,故將其命名為“健康意識”(F2);第三個公因子命名為“健康環(huán)境”(F3),涉及“空氣質量”和“飲用水質”這兩項與健康城市發(fā)展目標密切關聯(lián)的決定性因素(見表4)。

    (四)驗證性因子分析

    健康城市評價指標初始模型擬合不理想,臨界比率大于2,且各擬合指標均不達標,故通過觀察修正指數(shù) (MI), 尋找MI 最大值, 對模型予以修正。e_1 與e_2 的MI 值最大(30.807),因此首先考慮在二者之間增加一條相關路徑。重新估計模型,發(fā)現(xiàn)e_5 與e_6 的MI 值最大(25.829),故增加路徑。

    通過三輪模型估計,x2/df、RMSEA、CFI 等擬合指數(shù)均符合標準,表明模型三擬合情況較好。觀測變量的標準化估計值(0.471<SRW<0.848)、平方復相關系數(shù)(0.054<SMC<0.911)能夠較好地解釋非觀測變量(見表4,表5,圖1)。

    圖1 測量模型估計

    表4 探索性因子分析與驗證性因子分析

    表5 驗證性因子分析模型擬合指數(shù)

    (五)結構方程模型測試

    將健康城市評價指標測量模型與霧霾風險感知因子、居住(停留)時間因子組合為結構方程模型。模型共計46 個變量,含18 個觀測變量,28 個非觀測變量。TLI(0.897)低于標準值,RMSEA(0.074)偏大,初始結構方程模型擬合情況不理想,有必要對模型予以修正(見表6)。

    表6 結構方程模型擬合指數(shù)

    初始結構方程模型中全部路徑的CR 值均大于2,且P 值在0.001 水平顯著,因此不考慮對模型進行限制,僅參考修正指數(shù)對模型進行擴展。e_18 與e_19 的MI 值很大(17.612),通過在二者之間增加一條相關路徑,并重新對模型二估計,使得擬合值均達標,僅RMSEA(0.071)仍偏大。經修正,e_6 與e_8 的MI 值依然很大(16.701),故在二者之間增加一條相關路徑,得到模型三。經三輪模型估計,擬合指數(shù)均符合標準,觀測變量的標準化估計值(-0.230<SRW<0.925)、平方復相關系數(shù)(0.593<SMC<0.842)較為理想,較好地解釋了非觀測變量。結構方程模型標準化解和最優(yōu)模型路徑系數(shù)估計對研究假設的驗證情況如下(見表7,圖2)。

    圖2 結構方程模型標準化解

    表7 最優(yōu)模型路徑系數(shù)估計

    第一,霧霾風險感知(F4)對健康社會(F1)、健康意識(F2)、健康環(huán)境(F3)的直接效應達到顯著水平(0.363<SRW<0.569, 5.078<t<8.183, P 值0.01 水平上顯著)。其中,霧霾風險感知(F4)對健康環(huán)境(F3)(SRW=0.569, t=8.183, P 值0.01 水平上顯著)的直接效應大于其對于健康意識(F2)(SRW=0.363, t=5.630, P 值0.01 水平上顯著)和健康社會(F1)(SRW=0.348,t=5.078, P 值0.01 水平上顯著)的直接效應,故H2得到支持。

    第二,霧霾風險感知(F1)對理想健康城市(B1)的直接效應達到顯著水平(SRW=0.403,t=7.579, P 值0.01 水平上顯著);健康城市指標(F5)對理想健康城市(B1)的直接效應達到顯著水平(SRW=0.496, t=6.558, P 值0.01 水平上顯著)。因此,H3得到支持,即“霧霾風險感知與健康城市指標均會對理想健康城市形象造成直接影響”。

    第三,健康城市指標(F5)對理想健康城市(B1)的直接效應達到顯著水平(SRW=0.496,t=6.558, P 值0.01 水平上顯著)。健康社會(F1)、健康意識(F2)、健康環(huán)境(F3)對健康城市指標 (F5)的直接效應達到顯著水平 (0.496<SRW<0.867, 7.530<t<8.062, P 值0.01 水平上顯著)。其中,健康意識(F2)(SRW=0.883, t=7.530)的直接效應略大于健康社會(F1)(SRW=0.867, t=7.854),顯著大于健康環(huán)境(F3)(SRW=0.498, t=8.062)。由此,健康意識與健康社會對于健康城市評價指標的貢獻度顯著大于健康環(huán)境(H4)得到支持。

    第四,居?。ㄍA簦r間(L)對于霧霾風險感知(F4)的直接效應達到顯著水平(SRW=-0.232, t=-3.467, P 值0.01 水平上顯著)。居?。ㄍA簦r間(L)以霧霾風險感知為中介變量對理想健康城市(B1)的間接效應僅為-0.093,對健康社會(F1)、健康意識(F2)、健康環(huán)境(F3)的間接效應分別為-0.080、0.084、-0.131。換言之,居?。ㄍA簦r間越長,越能夠感受到霧霾所帶來的風險,從而導致對健康環(huán)境做出較為負面的評價(H5)。

    四、結論與討論

    (一)結論

    針對霧霾污染與健康城市建設之間的突出矛盾,采用實證研究設計,運用結構方程模型,揭示霧霾風險視域下健康城市形象認知結構關系,取得如下認識:

    (1)受訪者對C 市的霧霾風險感知出現(xiàn)了兩極分化的情形,且傾向于對C 市作為理想健康城市做出正向評價(H1)[12-15]。一方面,超過30%的調研對象對霧霾風險做出逐漸減輕、可以容忍且不擔心這樣的正面感知評價;另一方面,超過30%的調研對象認為霧霾嚴重影響健康,感到非常害怕。這與旅京游客或北京市民風險感知及態(tài)度呈現(xiàn)出的顯著差異性特征類似[31-32]。就霧霾風險感知均值排序結果而言,嚴重影響健康-對健康沒有影響(身體風險)>非常害怕-絲毫不恐懼(心理風險)>非常害怕-絲毫不恐懼(心理風險)。上述結果與張愛平等關于霧霾影響下的旅京游客風險感知排序一致,但與李靜等的同類研究存在差異[32,34]。研究表明, 調研對象傾向于對C 市作為理想健康城市做出正向評價。超過50%的受訪對象認為“公共綠地”“醫(yī)院數(shù)量”“醫(yī)療水平”等10 項指標達到或基本達到健康城市標準。然而,“發(fā)病率低”“健康知識”等8 項指標的均值低于全部健康城市評價項均值。

    (2)健康城市評價主要集中于“健康社會”“健康意識”和“健康環(huán)境”三個方面。健康城市評價指標探索性因子提取結果呼應了《全國健康城市評價指標體系(2018 版)》架構方案,二者在健康環(huán)境和健康社會指標的命名上保持一致,并根據研究需要適當對健康服務、健康人群和健康文化中的部分指標予以歸并和精煉[50]。其中,醫(yī)院數(shù)量及醫(yī)療水平,綠地數(shù)量、健身場地數(shù)量與養(yǎng)老設施,特別是居民健康水平,構成了“健康社會”的關鍵指標,體現(xiàn)了社會對醫(yī)療、公共游憩空間、生存質量相關的基礎保障,尊重人對更有保障和更好生存條件的需求。“健康意識”涉及居民健康知識水平高、周圍經常參加鍛煉的人多和周圍吸煙的人少,彰顯了營造健康文化氛圍,提升健康素養(yǎng)和養(yǎng)成健康生活方式與行為的目標?!敖】淡h(huán)境”僅包括空氣質量好與生活飲用水質好兩個方面,表現(xiàn)為健康城市致力于使人們擁有清新空氣和潔凈用水的目標。研究發(fā)現(xiàn),霧霾風險感知(F4)對健康城市指標的三個主因子影響顯著。霧霾風險作為環(huán)境感知變量對于健康環(huán)境(F3)的直接效應大于其對于健康意識(F2)和健康社會(F1)的效應(H2)。霧霾風險感知(F1)與健康城市指標(F5)對于理想健康城市(B1)的直接效應相差無幾(H3)。

    (3)健康意識(F2)與健康社會(F1)這兩項“社會環(huán)境軟指標”的作用顯著大于健康環(huán)境(F3)這一“自然環(huán)境硬指標”(H4)。隨著居住(停留)時間增長,霧霾風險感知隨之增強。居?。ㄍA簦r間以霧霾風險感知為中介變量對于健康社會、健康意識,特別是對理想健康城市評價的影響甚微,但對于健康環(huán)境的影響稍強。換言之,居?。ㄍA簦r間越長,越能夠感受到霧霾所帶來的風險,從而導致對健康環(huán)境做出較為負面的評價(H5)。

    (二)啟示

    霧霾風險視域下健康城市形象認知研究延續(xù)了“人類世”(Anthropocene)背景下對城市空氣污染問題的持續(xù)關注,強調與“生態(tài)文明”這一美好愿景的對接,有望為規(guī)劃建設理想的健康城市空間提供科學依據[56]。研究結果具有如下政策啟示:

    (1)霧霾風險視域下健康城市形象評價結果提供了專家視角以外的公眾參與式選項,指明了健康城市試點市亟待提升的關鍵指標[55]。

    (2)霧霾風險感知對健康城市指標或理想健康城市測試項的負面效應類似于其降低城市旅游滿意度、目的地形象或出游意愿的情形[26,29-31]。因此,通過大氣顆粒物污染的有效治理,將有望降低游客霧霾風險感知,實現(xiàn)營造理想健康城市旅游目的地形象的目標。

    (3)鑒于霧霾風險感知與健康城市指標評價對理想健康城市形象感知的雙重制約,健康城市規(guī)劃與建設既要力爭達到全國健康城市評價指標的要求,也要著力解決霧霾風險所帶來的負面影響。

    (4)居?。ㄍA簦r間對健康環(huán)境感知的負面影響提示應加強街區(qū)、社區(qū)等建成環(huán)境的空氣污染治理,從而降低城市居民的霧霾風險感知。同時,健康城市規(guī)劃與建設應做到軟硬結合,特別是要高度重視健康意識的提升和融入環(huán)境正義理念的健康社會營造[51-54]。

    (三)進一步的討論

    本文的創(chuàng)新之處在于:

    測量了居?。ㄍA簦r間以霧霾風險感知作為中介變量對于健康環(huán)境的間接效應。這不僅突破了風險感知-目的地形象-重游意愿、風險感知-應對態(tài)度-不完全規(guī)避行為、霧霾風險感知-游客滿意度-目的地忠誠度、環(huán)境信息-感知評價-行為結果等研究范式,更為重要的是突顯了居?。ㄍA簦r間對于感知行為的重要意義。

    本文在數(shù)據采集和研究方法等方面的不足之處在于:

    (1)調研結果更傾向于代表高學歷群體對霧霾風險視域下健康城市形象的感知特征。鑒于本科以上學歷的居民僅占我國總人口4%以下, 補充本科以下學歷群體的樣本數(shù)量將更符合第七次全國人口普查公報學歷分布調查結果。

    (2)由于因子載荷和共線性問題,主成分因子分析提取結果刪除了4 個測試項,使得解釋方差比例略低?;诒敬翁剿餍匝芯拷Y果,通過調整“發(fā)病率低”(A12)、“垃圾處理”(A3)、“公共廁所”(A4)等測試項表述等優(yōu)化量表的手段,解決共線性和載荷偏低等問題,提升解釋方差比例。

    (3)結構方程模型擬合條件限制了霧霾風險感知以健康城市評價指標為中介變量對理想健康城市間接效應的討論。因此,進一步探討居?。ㄍA簦r間對于霧霾風險感知及健康城市形象在“理性與偏見”之間的傾向性甚為必要。

    致謝:問卷設計、采集及數(shù)據預處理得到成都理工大學旅游與城鄉(xiāng)規(guī)劃學院本科生王萍以及碩士研究生張自力、茍婷、依來阿支、汪嘉昱的熱情幫助。

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