上海迪士尼主題公園游客的市內(nèi)消費(fèi)溢出效應(yīng)
——基于手機(jī)信令數(shù)據(jù)和問(wèn)卷數(shù)據(jù)的實(shí)證研究

羅子昕 王 德 鄧良凱 楊俊宴

（1.香港大學(xué)建筑學(xué)院，香港 999077；2.同濟(jì)大學(xué)建筑與城市規(guī)劃學(xué)院，上海 200092；3.東南大學(xué)建筑學(xué)院，江蘇南京 210096）

0 引言

旅游溢出（tourism spillover）指的是某一區(qū)域旅游產(chǎn)業(yè)或旅游活動(dòng)對(duì)其他區(qū)域所產(chǎn)生的外部效應(yīng)（Gooroochurn et al.，2005；Lazzeretti et al.，2009；Yang et al.，2012；Yang et al.，2014；紀(jì)小美 等，2015；徐冬 等，2020；Li et al.，2021；Zhu et al.，2022），因此通常來(lái)說(shuō)，既包含由旅游產(chǎn)業(yè)自身前后向鏈條帶來(lái)的外部效應(yīng)（即產(chǎn)業(yè)外部性），也包含由游客移動(dòng)過(guò)程，即旅游流（tourism flow）中各類行為，如食、住、行、游、娛、購(gòu)等（吳玉鳴，2014；趙磊 等，2014；王佳瑩 等，2021）所帶來(lái)的空間消費(fèi)溢出。當(dāng)前學(xué)界對(duì)前者關(guān)注較多，而從需求端出發(fā)的旅游空間溢出（tourism spatial spillover），尤其是旅游空間消費(fèi)溢出的討論與成果仍不充分、理論不足。關(guān)注城市旅游目的地的地理外部性（Yang et al.，2012），即對(duì)城市其他空間帶來(lái)的旅游溢出，有助于地方政府研判城市中重要旅游設(shè)施對(duì)地區(qū)的旅游帶動(dòng)作用。

大量研究已論證地理鄰近對(duì)空間溢出的重要性——當(dāng)游客在兩地間的出游成本變低，兩地之間更容易共享客源市場(chǎng)，從而更有利于產(chǎn)生正向的空間溢出效應(yīng)（謝露露 等，2018）。此外，地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平、基礎(chǔ)設(shè)施水平、旅游資源稟賦、旅游資源規(guī)模差異、特殊事件等亦均是影響旅游空間溢出的因素（唐曉莉 等，2016；謝露露 等，2018；徐冬 等，2020）。目前，對(duì)旅游空間溢出的研究主要關(guān)注測(cè)算方法，如聯(lián)立方程法、似不相關(guān)回歸模型、空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型、缺口模型等，且多以區(qū)域?yàn)槌叨龋ㄌ茣岳?等，2016），近年來(lái)更是出現(xiàn)了基于游客個(gè)體的定量模型（agent-based modeling）（Li et al.，2021）。這些方法所使用的數(shù)據(jù)以游客主動(dòng)回憶旅程的問(wèn)卷數(shù)據(jù)，以及游客被動(dòng)采集的GPS 軌跡數(shù)據(jù)為主（李淵 等，2017），有不可規(guī)避的局限，如問(wèn)卷調(diào)查容易忽略一些微小但重要的行程（Lew et al.，2002），GPS 數(shù)據(jù)雖可完整記錄行程，卻因采集成本高而較難達(dá)到較大樣本量。總體而言，由于缺乏城市內(nèi)部海量時(shí)空行為數(shù)據(jù)及準(zhǔn)確的個(gè)體消費(fèi)數(shù)據(jù)，當(dāng)前對(duì)旅游空間溢出的測(cè)算以大尺度區(qū)域?yàn)橹鳎∕arrocu et al.，2013；Yang et al.，2014；唐曉莉 等，2016；張茜 等，2018；陳曉艷 等，2020），即便有關(guān)注城市內(nèi)部游客流動(dòng)的研究（楊興柱 等，2011；靳誠(chéng) 等，2014），也幾乎沒(méi)有以具體旅游景點(diǎn)為研究對(duì)象的。

大數(shù)據(jù)中大規(guī)模、長(zhǎng)時(shí)間個(gè)體行程記錄為城市內(nèi)部游客流動(dòng)的研究提供了機(jī)會(huì)，已有研究者使用此類數(shù)據(jù)展開(kāi)研究。其中一類大數(shù)據(jù)為網(wǎng)絡(luò)開(kāi)放大數(shù)據(jù)，主要有網(wǎng)絡(luò)游記數(shù)據(jù)（王娟 等，2016；蔚海燕 等，2018；郭旸 等，2020）、新浪微博簽到數(shù)據(jù)（徐敏 等，2019）、在線訂單數(shù)據(jù)（徐敏 等，2018）等，研究?jī)?nèi)容局限在旅游流結(jié)構(gòu)和游客目的地偏好等。另一類大數(shù)據(jù)為手機(jī)信令數(shù)據(jù)（方家 等，2016；郭旸 等，2020），它可在較長(zhǎng)時(shí)間范圍內(nèi)完整追蹤游客旅程，規(guī)避行程鏈缺失的風(fēng)險(xiǎn)，其精度之細(xì)又可使研究尺度縮小到城市內(nèi)部。因而手機(jī)信令數(shù)據(jù)具備研究游客多目的地行程帶來(lái)市內(nèi)旅游空間溢出的天然優(yōu)勢(shì)。事實(shí)上，早有研究者在研究展望中呼吁使用移動(dòng)通信數(shù)據(jù)直觀測(cè)度多目的地旅行。他們認(rèn)為這是驗(yàn)證既有旅游空間溢出模型與理論的絕佳方法（唐曉莉 等，2016）。然而，當(dāng)前學(xué)界少有將兩類數(shù)據(jù)結(jié)合的嘗試。

由于手機(jī)信令大數(shù)據(jù)缺乏消費(fèi)信息，無(wú)法直接測(cè)算消費(fèi)溢出，本文將結(jié)合問(wèn)卷數(shù)據(jù)，對(duì)上海迪士尼主題公園游客的市內(nèi)消費(fèi)溢出效應(yīng)進(jìn)行研究。具體而言，本文將利用問(wèn)卷數(shù)據(jù)構(gòu)建以地理空間、消費(fèi)時(shí)間及游客屬性為變量的游客個(gè)體空間消費(fèi)模型，再利用手機(jī)信令數(shù)據(jù)獲取游客在迪士尼景區(qū)之外的時(shí)空活動(dòng)信息，兩者結(jié)合推算出迪士尼對(duì)上海市內(nèi)其他地方所產(chǎn)生的總體消費(fèi)溢出。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 研究范圍與對(duì)象

上海迪士尼是全球最具人氣和知名度的“迪士尼樂(lè)園”在中國(guó)內(nèi)地的第一個(gè)項(xiàng)目。自2016 年運(yùn)營(yíng)以來(lái)，已成為上海最具吸引力、最高等級(jí)的景點(diǎn)。隨之帶來(lái)的一系列旅游生產(chǎn)與消費(fèi)也使上海迪士尼成為浦東乃至上海最重要的休閑娛樂(lè)產(chǎn)業(yè)（保繼剛，1997）。因而，上海迪士尼的空間溢出效應(yīng)廣受社會(huì)各界關(guān)注。作為上海最重要的旅游景點(diǎn)之一，迪士尼對(duì)城市的溢出效應(yīng)亟待解答。已有研究多從旅游經(jīng)濟(jì)角度論證其對(duì)宏觀產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響（毛潤(rùn)澤 等，2010a，2010b；龐博，2017），或從周邊土地價(jià)格（黃靜 等，2018）等微觀要素切入，暫無(wú)從需求端出發(fā)的溢出效應(yīng)研究。

因而本文選取上海迪士尼為研究對(duì)象，以川迪河為界，包含迪士尼樂(lè)園、迪士尼小鎮(zhèn)、星愿公園、迪士尼樂(lè)園酒店、玩具總動(dòng)員酒店及周邊預(yù)留地上的若干項(xiàng)目，下文簡(jiǎn)稱“內(nèi)部”（見(jiàn)圖1）。盡管周邊預(yù)留地（現(xiàn)已開(kāi)發(fā)為其他游樂(lè)項(xiàng)目如薰衣草公園）名義上不屬于迪士尼樂(lè)園，但這些地方相比迪士尼人流量小，且在實(shí)際運(yùn)營(yíng)中歸由上海申迪（集團(tuán)）有限公司統(tǒng)一管轄經(jīng)營(yíng)①資料來(lái)源于作者調(diào)研。。因而在下文中，川迪河以外的地方均被定義為迪士尼“外部”。

圖1 上海迪士尼范圍

從區(qū)位上來(lái)說(shuō)，上海迪士尼位于浦東新區(qū)川沙新鎮(zhèn)②百度百科.上海迪士尼樂(lè)園［EB/OL］.［2018-02-28］.https：//baike.baidu.com/item/%E4%B8%8A%E6%B5%B7%E8%BF%AA%E5%A3%AB%E5%B0%BC%E4%B9%90%E5%9B%AD/3246958？fr=ge_ala.，占地共4.1 平方千米，依托張江鎮(zhèn)、康橋鎮(zhèn)、周浦鎮(zhèn)與六灶鎮(zhèn)，由軌道交通11號(hào)線連通。本文研究范圍為上海市域，面積約6340平方千米③百度百科.上海市［EB/OL］.［2018-02-28］.https：//baike.baidu.com/link？url=XT5N3DLG5NOilIay7XZB 2SIsGApjN5cE5jzsOas4FBSujcglYHdK1fcX81XIjqtxNGPOXTqRPHmUfKeHXmphleyxQPLc5E5oQNmIzxn5vCS.。

1.2 研究思路與方法

本文對(duì)空間消費(fèi)溢出的定義為上海迪士尼游客對(duì)上海市除迪士尼以外的其他地方帶來(lái)的消費(fèi)貢獻(xiàn)。由于居住地在上海的游客通常為“迪士尼-家”之間的單目的地行程，不會(huì)對(duì)市內(nèi)其他地方產(chǎn)生溢出，因而本文僅對(duì)外地游客展開(kāi)分析。

總體研究技術(shù)路線見(jiàn)圖2。本文使用問(wèn)卷數(shù)據(jù)，對(duì)迪士尼游客市內(nèi)總體旅游消費(fèi)及分類消費(fèi)溢出特征進(jìn)行分析。進(jìn)而從地理空間屬性、時(shí)間屬性和游客個(gè)體屬性3個(gè)方面，構(gòu)建游客個(gè)體市內(nèi)空間消費(fèi)模型。另外，利用手機(jī)信令數(shù)據(jù)提取游客市內(nèi)多目的地時(shí)空行程鏈，包括游客的停留點(diǎn)、停留時(shí)間、游客個(gè)體屬性等信息。進(jìn)而，將游客個(gè)體市內(nèi)空間消費(fèi)模型與游客迪士尼外活動(dòng)行程鏈結(jié)合，推算得出上海迪士尼游客市內(nèi)總體消費(fèi)溢出。

圖2 研究技術(shù)路線

1.3 研究數(shù)據(jù)

研究數(shù)據(jù)包括問(wèn)卷數(shù)據(jù)（簡(jiǎn)稱“問(wèn)卷”，下同）與手機(jī)信令數(shù)據(jù)（簡(jiǎn)稱“手機(jī)信令”，下同）。問(wèn)卷數(shù)據(jù)于2018年12月至2019年3月在迪士尼園區(qū)內(nèi)通過(guò)隨機(jī)抽樣方式采集，涵蓋平日與周末。內(nèi)容包含個(gè)人基本信息（如性別、年齡、收入、來(lái)源城市等）、在滬旅游基本情況（如在滬天數(shù)、到滬次數(shù)、到滬目的、是否以迪士尼為主要目的地等）、在滬出行與消費(fèi)日志（包括時(shí)間、地點(diǎn)、消費(fèi)金額，如某月某日上午在南京東路消費(fèi)1000 元）三大部分。問(wèn)卷共獲得166 個(gè)有效樣本，1085 條有效行程記錄，人均6.54個(gè)停留點(diǎn)。手機(jī)數(shù)據(jù)系上海市2017年9月某運(yùn)營(yíng)商平臺(tái)合作數(shù)據(jù)，因涉及人口身份識(shí)別、活動(dòng)位置等敏感信息，并非開(kāi)放數(shù)據(jù)。具體包含停留點(diǎn)、出行起訖點(diǎn)及簡(jiǎn)單個(gè)人信息（如性別、年齡、手機(jī)注冊(cè)地、手機(jī)品牌等）。本文對(duì)手機(jī)數(shù)據(jù)設(shè)立了較嚴(yán)格的篩選標(biāo)準(zhǔn)，該用戶必須在迪士尼內(nèi)停留超過(guò)3小時(shí)，且注冊(cè)地為外地、不可在上海有規(guī)律的通勤行為。為了減少數(shù)據(jù)截?cái)鄦?wèn)題，本文還剔除了該月第一天及最后一天的用戶。最終共識(shí)別有效外地游客10861名，停留點(diǎn)117324個(gè)，人均停留點(diǎn)達(dá)10.8 個(gè)。兩類數(shù)據(jù)游客個(gè)人屬性基本描述見(jiàn)表1，兩類數(shù)據(jù)的結(jié)合方式見(jiàn)1.2。需要說(shuō)明的是，兩類數(shù)據(jù)獲取方式不同，在客觀上難以保證采集時(shí)間相同，但本文已避開(kāi)旅游高峰期，因而采集時(shí)間內(nèi)容流量相似且平穩(wěn)，對(duì)結(jié)果影響不大。

表1 兩類數(shù)據(jù)游客個(gè)體屬性構(gòu)成

2 基于問(wèn)卷數(shù)據(jù)的迪士尼游客個(gè)體空間消費(fèi)模型構(gòu)建

為深入探究不同消費(fèi)類型差異，本文將“住宿”與“餐飲”等每日剛需消費(fèi)統(tǒng)稱為“剛性消費(fèi)”，將“觀光游覽”“購(gòu)物”等其余消費(fèi)統(tǒng)稱為“彈性消費(fèi)”。

2.1 市內(nèi)總體消費(fèi)特征

游客消費(fèi)空間主要分布在內(nèi)環(huán)以內(nèi)，尤其是中央活動(dòng)區(qū)①中央活動(dòng)區(qū)范圍出自《上海市城市總體規(guī)劃（2017—2035）》。具體內(nèi)容見(jiàn)：https：//www.shanghai.gov.cn/newshanghai/xxgkfj/2035001.pdf內(nèi)各大城市中心，如南京東路、陸家嘴、靜安寺、徐家匯、世博等。此外，虹橋、迪士尼周邊的上海野生動(dòng)物園、川沙新鎮(zhèn)與周浦鎮(zhèn)亦是主要的消費(fèi)空間（見(jiàn)圖3a）。剛性消費(fèi)空間范圍廣泛，彈性消費(fèi)空間范圍集中。前者分散在市內(nèi)不同等級(jí)的商圈周邊，以及川沙、周浦等迪士尼周邊鎮(zhèn)區(qū)（見(jiàn)圖3b），后者僅集中在南京東路、陸家嘴等城市高等級(jí)商圈內(nèi)（見(jiàn)圖3c）。

圖3 迪士尼游客外部消費(fèi)空間分布

在分類消費(fèi)中，迪士尼內(nèi)部人均住宿消費(fèi)最高，達(dá)3130 元，遠(yuǎn)高于外部消費(fèi)（見(jiàn)表2）。其次為購(gòu)物消費(fèi)，內(nèi)、外均在1000 元/人左右，但外部略高于內(nèi)部。但從總量來(lái)說(shuō)，購(gòu)物消費(fèi)外內(nèi)比（即外部消費(fèi)與內(nèi)部消費(fèi)的比值）達(dá)5.28，反映了游客在迪士尼外部，主要是南京東路、淮海路等城市高等級(jí)商圈（見(jiàn)圖3c）具有較強(qiáng)消費(fèi)需求與能力。總的來(lái)說(shuō)，剛性消費(fèi)總量外部略多于內(nèi)部，彈性消費(fèi)總量外部遠(yuǎn)低于內(nèi)部（見(jiàn)表2）。

表2 不同類型外部與內(nèi)部消費(fèi)

2.2 不同游客消費(fèi)特征

在不同年齡段中，中年游客人均消費(fèi)最高，其次為青年群體，最低為老年群體。對(duì)不同城市游客來(lái)說(shuō)，一線城市游客人均消費(fèi)最高，其次是四線城市，二、三線城市游客消費(fèi)相對(duì)乏力。對(duì)于不同旅游天數(shù)游客而言，一日游游客因不在滬過(guò)夜，彈性消費(fèi)占比高。兩日及以上的游客剛性消費(fèi)高于彈性消費(fèi)（見(jiàn)圖4）。除了購(gòu)物消費(fèi)隨在滬時(shí)間增加趨向平緩，其余剛性和彈性消費(fèi)支出隨在滬天數(shù)增加同步增加（見(jiàn)圖4）。

圖4 不同游客人均消費(fèi)特征

2.3 游客個(gè)體空間消費(fèi)模型構(gòu)建

影響游客空間消費(fèi)高、低的因素很多。通常來(lái)說(shuō)，旅游天數(shù)、旅游地點(diǎn)類型、旅游消費(fèi)類型等均會(huì)影響游客的消費(fèi)水平（Divisekera，2010；Divisekera et al.，2010）?？紤]到手機(jī)信令數(shù)據(jù)字段及旅游消費(fèi)研究的相關(guān)結(jié)論，本文對(duì)問(wèn)卷數(shù)據(jù)中的變量進(jìn)行提煉，將解釋變量總結(jié)為消費(fèi)地理空間（是否在商圈、景點(diǎn)內(nèi)）、消費(fèi)時(shí)間（早上、午餐、下午、晚餐、晚上與住宿時(shí)段）及游客屬性（包含了能代表游客消費(fèi)能力的年齡、性別、來(lái)源城市及旅游天數(shù)變量）三部分，消費(fèi)地理空間與時(shí)間可表征旅游地點(diǎn)類型與消費(fèi)類型（主要是彈性與剛性消費(fèi)）。解釋變量采用“進(jìn)入”的篩選策略導(dǎo)入線性回歸模型中，被解釋變量為被訪游客所填寫(xiě)的在某旅游目的地（一般是景點(diǎn)或者商圈）的單次消費(fèi)金額。最終，性別等變量被剔除，表明這些變量對(duì)模型擬合并未產(chǎn)生統(tǒng)計(jì)意義上的影響（見(jiàn)表3）。

表3 個(gè)體空間消費(fèi)線性回歸模型

剩余進(jìn)入模型的變量中，商圈、景點(diǎn)對(duì)消費(fèi)金額產(chǎn)生顯著的正向影響。其中，若景點(diǎn)在商圈內(nèi)，游客消費(fèi)金額將大幅度提高165.30元。而時(shí)間屬性的結(jié)果顯示，相較于早上時(shí)段，住宿時(shí)段消費(fèi)可顯著提升407.40 元，其余消費(fèi)不同程度低于早上，如午餐、晚餐顯著低于其他消費(fèi)，證明餐飲消費(fèi)貢獻(xiàn)較低，又如晚上消費(fèi)相較早上無(wú)明顯增幅，證明了上海迪士尼未帶動(dòng)顯著的夜間經(jīng)濟(jì)，卻帶動(dòng)了較多住宿消費(fèi)。游客屬性結(jié)果表明，中年、老年游客較青年游客次均多消費(fèi)80.72 元與34.35元，證明中年群體是旅游消費(fèi)能力最強(qiáng)的人群。二線城市、三線城市和四線城市游客消費(fèi)比一線城市游客次均消費(fèi)分別少116.42 元、120.12 元與97.17 元，這同樣證明一線城市仍是迪士尼旅游消費(fèi)溢出的主力軍。在滬停留五日游客分別比一日和二到五日的游客次均多消費(fèi)69.45 元與61.84 元，反映了游客旅游天數(shù)增多能一定程度促進(jìn)旅游消費(fèi)溢出?？傮w而言，變量解釋度高。

最終，個(gè)體模型整體擬合優(yōu)度為R2=0.28，將游客個(gè)體消費(fèi)統(tǒng)計(jì)到城市普查區(qū)單元①城市普查區(qū)單元是指城市人口普查所采用的地理單元。后，擬合優(yōu)度R2達(dá)0.71，效果較佳。

因而，后文將對(duì)手機(jī)信令數(shù)據(jù)中地理空間、時(shí)間與游客屬性三部分變量賦值，推算手機(jī)數(shù)據(jù)所有游客的個(gè)體消費(fèi)，從上海市整體、上海市旅游目的地及上海市內(nèi)各行政區(qū)層面，探究迪士尼游客在上海市內(nèi)旅游消費(fèi)溢出效應(yīng)。

3 基于手機(jī)信令數(shù)據(jù)的游客行程特點(diǎn)及溢出效應(yīng)推算

3.1 基于手機(jī)信令數(shù)據(jù)的游客市內(nèi)多目的地行程特征

手機(jī)數(shù)據(jù)顯示，全體游客在滬活動(dòng)范圍面積達(dá)2109 平方千米，占市域面積約33.3%（見(jiàn)圖5a）。游客停留點(diǎn)核密度前10%，即活動(dòng)最密集的區(qū)域面積為126 平方千米，集中在內(nèi)環(huán)，軌道交通2 號(hào)線、11 號(hào)線周邊及迪士尼周邊若干鎮(zhèn)區(qū)。對(duì)停留點(diǎn)進(jìn)行停留時(shí)長(zhǎng)加權(quán)可得停留人時(shí)①停留人時(shí)指的是人次與停留時(shí)長(zhǎng)的加和。分布情況（見(jiàn)圖5b）。較停留點(diǎn)而言，停留人時(shí)地區(qū)差異更小。但無(wú)論停留點(diǎn)還是停留人時(shí)，全體游客活動(dòng)均呈現(xiàn)“城市中心密集，城郊稀疏”的特征。較為突出的目的地為城市中心的高等級(jí)商圈，如陸家嘴、南京東路。浦東新區(qū)內(nèi)主要目的地為川沙新鎮(zhèn)、周浦鎮(zhèn)及上海野生動(dòng)物園。

圖5 迪士尼游客停留點(diǎn)核密度

在滬旅游天數(shù)不同的游客停留特征差異明顯。一日游游客集中在中央活動(dòng)區(qū)，二日及以上游客在主城區(qū)的活動(dòng)范圍變大，且隨著天數(shù)增加，游客的核心活動(dòng)范圍明顯增大，擴(kuò)展至五角場(chǎng)、四川北路等城市副中心（見(jiàn)圖6）。

圖6 在滬旅游天數(shù)不同的游客停留點(diǎn)核密度

根據(jù)旅游行程理論（tourist itinerary theory），行程中不同節(jié)點(diǎn)具有不同意義。位于出發(fā)點(diǎn)后的第一個(gè)旅游目的地，對(duì)后續(xù)行程具有潛在影響，被稱為“門(mén)戶節(jié)點(diǎn)”（gateway destination）（Lew et al.，2002）。因而，迪士尼是否為門(mén)戶節(jié)點(diǎn)反映了迪士尼溢出潛力。手機(jī)信令數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，將迪士尼作為門(mén)戶節(jié)點(diǎn)的游客接近九成，平均在滬3.22天；其他游客僅有一成，平均在滬4.03天。將迪士尼作為行程中門(mén)戶節(jié)點(diǎn)的游客在上海市的活動(dòng)密度更大、范圍更廣（見(jiàn)圖7）。

圖7 不同行程游客停留點(diǎn)核密度

3.2 基于手機(jī)信令數(shù)據(jù)的上海迪士尼游客市內(nèi)總體消費(fèi)溢出

基于問(wèn)卷數(shù)據(jù)構(gòu)建個(gè)體空間消費(fèi)模型，結(jié)合手機(jī)信令數(shù)據(jù)中游客完整時(shí)空行程鏈，推算得到上海迪士尼對(duì)上海市其他地方的總體溢出消費(fèi)。問(wèn)卷數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，迪士尼游客人均溢出消費(fèi)2241.97 元。結(jié)合手機(jī)信令數(shù)據(jù)游客完整時(shí)空行程，推算得迪士尼游客在2017年9月共產(chǎn)生消費(fèi)約2435萬(wàn)元，其中外部消費(fèi)約1192萬(wàn)元，園區(qū)外部消費(fèi)與內(nèi)部消費(fèi)比值為0.96。參考美國(guó)主題娛樂(lè)協(xié)會(huì)（TEA）和艾奕康工程顧問(wèn)公司（AECOM）發(fā)布的《2017年度全球主題公園和博物館調(diào)查指數(shù)》，上海迪士尼2017 年游客量共1100 萬(wàn)人次①調(diào)查報(bào)告具體內(nèi)容見(jiàn)：https：//aecom.com/content/wp-content/uploads/2018/06/2017-Theme-Museum-Index-CN.pdf.，結(jié)合人均溢出消費(fèi)，得到迪士尼在2017年溢出總消費(fèi)可達(dá)246.62億元。

圖8 展示了基于手機(jī)信令數(shù)據(jù)的上海市總體消費(fèi)溢出分布。所示結(jié)果與圖3b、圖3c 相似，消費(fèi)高值點(diǎn)分布在中央活動(dòng)區(qū)內(nèi)，如南京東路、陸家嘴等。剛性消費(fèi)廣泛分散在市內(nèi)不同等級(jí)的商圈，以及迪士尼周邊（見(jiàn)圖8a）。而彈性消費(fèi)更集中在南京東路、陸家嘴等城市高等級(jí)商圈內(nèi)（見(jiàn)圖8b）。由于上海迪士尼運(yùn)營(yíng)方對(duì)周邊商業(yè)進(jìn)入嚴(yán)格控制，迪士尼周邊彈性消費(fèi)低，出現(xiàn)了“環(huán)迪士尼空白帶”的溢出陰影效應(yīng)（shadow effect）。

圖8 基于手機(jī)信令數(shù)據(jù)的上海迪士尼外部消費(fèi)溢出推算（月）

從游客在上海主要目的地的溢出推算結(jié)果看（見(jiàn)表4），南京東路-外灘月消費(fèi)溢出達(dá)86.48 萬(wàn)元，豫園、淮海路與陸家嘴緊隨其后；打浦橋-田子坊、川沙新鎮(zhèn)、南京西路、徐家匯等為第二梯隊(duì)，月消費(fèi)溢出在10 萬(wàn)元到20 萬(wàn)元；上海野生動(dòng)物園、世博、五角場(chǎng)、周浦鎮(zhèn)及虹橋位屬第三梯隊(duì)，月消費(fèi)溢出在10 萬(wàn)元內(nèi)。川沙新鎮(zhèn)、周浦鎮(zhèn)、五角場(chǎng)及虹橋剛性消費(fèi)占比高于彈性，證明這些地方主要承擔(dān)住宿、餐飲等剛性服務(wù)職能。

表4 上海主要目的地溢出推算結(jié)果（月）

從主要行政區(qū)溢出推算結(jié)果看（見(jiàn)表5），迪士尼所在腹地——浦東新區(qū)月消費(fèi)溢出最高，約470 萬(wàn)元；其次為中心城區(qū)的黃浦區(qū)，達(dá)386 萬(wàn)元。這兩個(gè)區(qū)占據(jù)了絕大多數(shù)的溢出消費(fèi)，但兩者卻略有不同：黃浦區(qū)剛性、彈性消費(fèi)較為均衡，浦東新區(qū)則以剛性消費(fèi)溢出為主，主要業(yè)態(tài)為酒店與餐飲，彈性消費(fèi)勢(shì)能未被充分開(kāi)發(fā)。

表5 上海主要行政區(qū)溢出推算結(jié)果（月）

3.3 空間模式總結(jié)

根據(jù)上海迪士尼實(shí)證研究結(jié)果，本文提出城市大型旅游設(shè)施的市內(nèi)消費(fèi)溢出“雙圈”模式（見(jiàn)圖9）。該模式由位于中心城區(qū)的“核心溢出圈”與大型旅游設(shè)施周邊的“周邊溢出圈”構(gòu)成基本骨架。

“核心溢出圈”主體位于中心城區(qū)內(nèi)，也包含部分在中心城區(qū)外的旅游景點(diǎn)與商業(yè)副中心。其中，中央活動(dòng)區(qū)內(nèi)溢出量最大，由以彈性溢出為主的各類具有特色的旅游景點(diǎn)與城市商業(yè)中心組成，如豫園、田子坊等。中央活動(dòng)區(qū)同時(shí)也有能提供住宿與餐飲服務(wù)、剛彈性溢出相近的均衡溢出點(diǎn)，如南京東路-外灘、淮海路等。值得注意的是，彈性溢出量與旅游設(shè)施、景區(qū)及商業(yè)中心等級(jí)正相關(guān)，即越高級(jí)別的旅游、商業(yè)設(shè)施溢出量越大。而且一旦旅游景點(diǎn)與商業(yè)中心結(jié)合，溢出量將大幅度提高。另外，溢出量隨著與城市中心的距離增大，呈衰減態(tài)勢(shì)。

“周邊溢出圈”主體為大型旅游設(shè)施所帶動(dòng)的、以剛性溢出為基調(diào)的周邊溢出。周邊溢出圈主要提供住宿、餐飲等服務(wù)，如迪士尼周邊一些非正式民宿。在剛性溢出環(huán)上分布有可提供少量彈性消費(fèi)服務(wù)的商業(yè)中心與鎮(zhèn)區(qū)，如川沙新鎮(zhèn)及周浦鎮(zhèn)。大型旅游設(shè)施周邊的旅游景點(diǎn)有彈性溢出。周邊溢出圈外亦包含部分特色景點(diǎn)或鎮(zhèn)區(qū)，但總體溢出量不高。

在“核心溢出圈”與“周邊溢出圈”的骨架上，城市綜合交通樞紐可同時(shí)提供以購(gòu)物為代表的彈性消費(fèi)及以食宿為代表的剛性消費(fèi)，從而形成功能復(fù)合的均衡溢出。另外，游客在地鐵沿線的就餐與住宿，會(huì)導(dǎo)致在綜合交通樞紐、中心城區(qū)與大型旅游設(shè)施相連的交通通道周邊分布有剛性溢出。其中又以中央活動(dòng)區(qū)與大型旅游設(shè)施之間的交通通道兩側(cè)最強(qiáng)。

此外，盡管迪士尼位于有較豐富旅游資源的浦東新區(qū)內(nèi)，但受能級(jí)所限，迪士尼對(duì)腹地浦東的旅游空間溢出有限。這表明對(duì)市內(nèi)尺度而言，地理鄰近因素的影響下降，取而代之的是基礎(chǔ)設(shè)施水平與旅游資源規(guī)模。譬如，正是因?yàn)橹行某菂^(qū)旅游資源等級(jí)更高、基礎(chǔ)設(shè)施更完善，迪士尼的空間溢出才會(huì)在中心城區(qū)高等級(jí)景點(diǎn)高度集聚。另一方面，空間鄰近對(duì)剛性溢出的影響更大，而旅游資源規(guī)模則對(duì)彈性溢出影響更深遠(yuǎn)。本文中“環(huán)迪士尼空白帶”溢出陰影現(xiàn)象同樣挑戰(zhàn)了現(xiàn)有研究中地理鄰近因素對(duì)空間溢出的影響，即并非兩地距離越近，空間溢出越強(qiáng)。這也是以區(qū)域?yàn)槌叨?、以城市為?duì)象的旅游空間溢出研究所無(wú)法揭露的?？偟膩?lái)說(shuō)，本文基于上海迪士尼的空間消費(fèi)溢出實(shí)證研究，對(duì)旅游空間溢出的影響因素在市內(nèi)層面進(jìn)行再探索。其中，對(duì)溢出類型的進(jìn)一步劃分有助于精細(xì)化理解空間溢出機(jī)理。

4 結(jié)論與討論

本文結(jié)合手機(jī)信令數(shù)據(jù)與問(wèn)卷數(shù)據(jù)，對(duì)上海迪士尼游客市內(nèi)旅游消費(fèi)溢出效應(yīng)展開(kāi)研究。首先根據(jù)問(wèn)卷數(shù)據(jù)，揭示迪士尼游客消費(fèi)特征，并以消費(fèi)地理空間、消費(fèi)時(shí)間及游客個(gè)體屬性為解釋變量、游客單次消費(fèi)金額為被解釋變量，構(gòu)建個(gè)體空間消費(fèi)模型。繼而，利用手機(jī)信令數(shù)據(jù)獲取游客完整行程鏈。最后，結(jié)合迪士尼實(shí)際游客量，在模型基礎(chǔ)上推算得出迪士尼在上海市的總體消費(fèi)溢出。最終研究結(jié)論為：（1）上海迪士尼游客人均溢出消費(fèi)2241.97 元，園區(qū)外部消費(fèi)與迪士尼內(nèi)部消費(fèi)比值為0.96，根據(jù)年游客量推算得出2017 年總溢出消費(fèi)達(dá)246.62 億元；（2）消費(fèi)溢出最高目的地為南京東路-外灘，其次為城市中心區(qū)的豫園、淮海路及陸家嘴，以及迪士尼周邊的川沙新鎮(zhèn)、周浦鎮(zhèn)及上海野生動(dòng)物園等。具體到上海市內(nèi)的各行政區(qū)，迪士尼所在腹地浦東新區(qū)及城市中心黃浦區(qū)消費(fèi)溢出遠(yuǎn)高于其他區(qū)域。然而黃浦區(qū)剛、彈性消費(fèi)均衡，浦東新區(qū)則剛性消費(fèi)遠(yuǎn)高于彈性消費(fèi)；（3）實(shí)證結(jié)果揭示了由“核心溢出圈”與“周邊溢出圈”構(gòu)成的城市大型旅游設(shè)施市內(nèi)消費(fèi)溢出“雙圈”空間模式。其中彈性消費(fèi)集中在具有特色的旅游景點(diǎn)與商圈，剛性消費(fèi)分布廣泛，在旅游設(shè)施周邊及與其相連的主要交通通道兩側(cè)分布較集中。

總體而言，本文從旅游空間溢出角度理解上海迪士尼對(duì)地區(qū)的帶動(dòng)作用，可為上海市及浦東地方旅游發(fā)展提供參考。本文提出了基于手機(jī)信令數(shù)據(jù)和問(wèn)卷數(shù)據(jù)、適用于城市大型旅游設(shè)施的空間消費(fèi)溢出兩步推算法。該方法利用大數(shù)據(jù)反映模式，小數(shù)據(jù)挖掘機(jī)制，可集兩類數(shù)據(jù)之長(zhǎng)而互補(bǔ)兩類數(shù)據(jù)之短。囿于現(xiàn)階段技術(shù)，本文的研究方法仍可繼續(xù)完善，譬如納入其他開(kāi)放數(shù)據(jù)來(lái)提高模型精度，亦可進(jìn)一步區(qū)分不同旅游目的游客群體，以提高溢出推算準(zhǔn)確度。