张海洲 朱其静 陆林 徐雨晨
摘 要:利用广交会现场问卷调研方法获取数据,理论建构出会展商务旅游者空间行为模式,结合样本数据聚类出广交会商务旅游者主要的四类空间行为模式,深入分析了各模式的时空路径和群体差异特征。基于空间行为模式进一步分析群体的空间扩散行为,发现广交会商务旅游者具有独特的“市内休闲、市外商务”的扩散特征和以商圈作为主要旅游空间的市内休闲行为特征。研究结果对于城市地理学和旅游地理学具有一定理论参考价值。
关键词:会展;商务旅游者;空间行为模式;空间扩散;广交会;广州
中图分类号:F592.1 文献标识码:A
0 引言
人本主义和后现代主义思潮的影响下,以人为主题的人—地互动关系研究是当前人文地理学研究的重要领域,其中空间行为的研究以其强大的科学诠释力和规划实践的参考价值受到了国内城市地理学和旅游地理学相关学者的高度重视[1,2]。
传统城市地理学学者多以微观尺度关注城市本地居民的时空间行为,涉及职住、出行通勤、购物休闲等日常活动,以揭示、理解和分析城市的社会空间问题[3]。柴彦威等人对四市老年人日常购物行为、北京市郊区巨型社区的日常通勤行为进行了研究[4,5];甄峰等人分析了南京市居民日常购物行为的影响因素和空间效应[6];Yiming Tan等人基于西宁市的案例研究,揭示了地理背景的不确定性[7]和民族差异[8]对居民日常时空行为的影响;赵莹等人分析了北京和荷兰乌特勒支居民的活动—移动行为差异,揭示了传统文化价值观及社会经济发展水平影响的社会人际交往模式的不同[9];塔娜等人利用GPS与活动日志相结合的居民一周活动出行数据研究了北京市建成环境对郊区居民汽车出行行为的影响[10]。
旅游地理学研究则关注旅游者旅游行为地域移动的游览过程[11],从多时空尺度的旅游者空间行为序列和模式理解不同类型的旅游者空间活动规律,从而为目的地规划管理、市场营销以及旅游产品定制开发提供参考。近年来研究重点关注大数据信息时代的旅游者时空数据获取手段、时空行为的可视化技术以及多学科交叉和多元理论指导的旅游者行为研究[12]。Santi等人提出了一个抓取大尺度时机性移动数据分析旅游者行为的研究框架,并以日本130861个手机用户2012年全年数据实证分析了旅游流与旅游行为的关系[13];Mathias等人在比利时根特市非参与式收集蓝牙跟踪的旅游者活动数据,揭示了根特市旅游者的空间行为地图和旅游景点之间的关联规则[14];Abdul等人建立了一个利用地理标记照片的轨迹聚类以推荐旅游点和旅游线路的程序,并以北京的Flickr平台数据进行测试[15];Noam等利用序列比对法(SAM)对305位访港旅游者移动的GPS时空数据进行分析,揭示出15种时空行为序列类型[16];Chai Yanwei等人提出了基于公民时空行为分析的智慧旅游理论框架,并从规划、政策、设施以及个体决策等方面探讨了时空行为分析应用于智慧旅游城市规划建设的实践路径[17]。
城市是重要的旅游目的地类型,在当前全球化、信息化、网络化的发展背景下,以高铁为代表的快速交通带来的“时空收敛”效应、智慧城市和智慧旅游的快速发展以及都市型综合旅游目的地的发展战略催生出当代城市旅游者多元复杂的空间行为模式[18]。会展是当前城市商旅融合发展的重要产物,都市旅游发展的重要动力之一,亦是众多国际性大都市旅游目的地建设的重要组成部分。会展商务旅游者已经成了许多商务旅游城市重要且独特的旅游者群体,他们同时具备会展参会者、商务人士和城市旅游者三重属性,在个人推力(角色、职业、动机、偏好)、目的地和吸引物的拉力以及时间金钱等与空间行为直接相关的因素上都明显差异于传统旅游者[19-20]。但目前专门关注会展商务旅游者行为的研究较少。
广州是新中国以来最早的对外贸易窗口和门户,是新时期“一带一路”倡议下的核心枢纽城市,是我国入境商务旅游流最重要的集散中心。中国进出口商品交易会,简称广交会,是我国目前历史最久、规模最大、层次最高的会展。广交会每年吸引大量的商务旅游者在广州市内发生住宿、餐饮、购物、交通、观光游览等消费行为,催生出广州市重要的会展旅游业[21]。本研究聚焦广交会商务旅游者的空间行为,尝试从空间行为模式和时空路径来揭示会展商务旅游者的空间行为规律、广交会商务旅游的空间特征以及与广州市乃至珠三角旅游的空间关系,以期对广州市商旅融合发展提供参考。
1 数据来源与样本分析
1.1 问卷设计与调查
梳理行为地理学的空间行为相关研究文献,在理论支撑的前提下参考相关研究的调查问卷[22-24],结合已有的广交会和商务旅游的相关研究[21,25-26]结论以及团队与广交会官方咨询平台的反复交流互动结果,初步设计问卷初稿,由三部分组成。第一部分是个体的会展商务旅游属性调查,涉及参会身份、时间、频次、出行方式等8个题项;第二部分是空间行为轨迹调查,为开放式的行为轨迹调查和半开放式的旅游景区和商圈活动行为调查;第三部分是个体基本社会经济属性调查,涉及性别、年龄、收入等5个题项。初稿完成后,对宁波某参展企业进行了先导研究,根据结果再次对问卷整体结构和题项语句表达进行修整,最终形成《广交会商务旅游者空间行为调查问卷》(表1)。研究数据来自于第117届广交会场馆内的实地调研,调研时间2015年4月15日~4月26日,调研对象主要为场馆区域的广交会参会者,地点涉及琶洲展馆A区、B区、C区以及展馆外。调研过程严格执行一个展位发放一份问卷的原则,共发放问卷2156份,当场收回有效问卷1853份,有效回收率为85.95%。
1.2 样本个体属性特征分析
对广交会商务旅游者个体属性特征进行描述性统计分析(表2),发现样本的“年轻化、高学历、高收入”特征显著,广交会作为国际性展会对国内参展公司的规模级别和专业水平都具有较高要求,参会者以外貿公司年轻白领为主。其中6.9%的参会者是因广交会首次来到广州,参加广交会超过三次的参会者高达72.3%,体现出广交会对于广州市旅游发展重要的吸引功能和游客重游功能。
1.3 广交会国内客源市场空间结构
以省(自治区、直辖市)和城市为客源地的基本统计单元绘制广交会与会者客源市场分布(图1),分析广交会国内客源市场的空间结构。广交会的客源市场在全国各省域均有分布,进一步证实了广交会“中国第一展”的地位。区域尺度上,珠三角、长三角、环渤海和成渝地区是广交会重要的客源地,这类地区经济较为发达,商贸活动频繁,其中前三个地区均为沿海地区,具有外贸发展基础好、规模大、产业集聚显著等特征。值得一提的是四个地区同时也是我国重要的四个会展经济区[18],可见以会展为主导的国内商务旅游受到的空间阻隔现象较小,究其原因,目前国内规模性的品牌展会较少,商务旅游者对于经济成本的感知弱,加上出行方式——飞机和高铁带来的时空压缩效应都是重要的影响因素。省域尺度上,发现客源分布最高的省份依次为广东、浙江、山东、福建和江苏,累计客流百分比为73.36%,其中广东省占比34.54%。距离广州市较近的中西部省份广西、湖南、湖北、江西等地的客源市场份额所占比重也较大。市域尺度上,主要集中于珠三角和长三角区域的广州、深圳、佛山、宁波、上海和杭州6个城市,占比达32.52%。
依据广交会国内商务旅游者的空间分布数据,利用空间使用曲线进一步探索客源市场的空间结构特征(图2)。发现广交会客源市场扩展到空间距离达4700km的区域,其中97.83%的客源分布距离广州3000km的区域,距离衰减现象明显,属于主要由Boltzman曲线①和基本曲线的复合。空间距离在500km范围内具有Boltzman曲线的特点,0~300km范围内随着空间距离的增加,商务客流上升趋势明显,出现第一次也是最高的一次客源分布峰值,这主要是佛山、东莞、中山等近距离客商来源地的结果。距广州市300km外,空间使用曲线呈基本型,随着距离的增加,与会者人数急剧减少,在700~900km、1100~1700km和2000~2500km范围内分别出现3个小高峰,分别是与会者分布较多的福建、浙江、江苏和山东。距广州市500km范围内,客源空间扩散呈显著距离衰减性,可见500km是广交会与会者空间距离限制性门槛,其客源比例高达36.26%,距广州1000km范围内集中了46.06%的客源,以旅游者累计百分比85%~95%的距离作为旅游地引力场半径,则广交会引力场主要集中在2000km范围内,该范围内与会者人数累计百分比达到92.16%,与戴光全2012年对109届广交会参展商空间分布结果对比[26],引力场范围有所缩小,客源城市占比基本一致。
2 广交会商务旅游者空间行为模式
根据Chi-Chuan Lue的旅游者游览行为模式[22]的划分,结合会展商务旅游者实际空间行为特征,可将空间行为模式划分两个空间路径,第一空间路径是旅游者从惯常居住地到广交会,这一路径可以分为直游式和环游式两种类型;第二空间路径是旅游者抵达广交会后,在参会期间的其他空间行为。可分为往返式(以广交会空间为集散中心对广州市以及珠三角的商务空间和旅游空间进行直游式扩散)和周游式(与会者抵达广交会后,在与会期间会从广交会出发,陆续游览参观其他空间,最后从另一个方向返回到广交会,路径基本不重复)。根据实际调研数据发现,广交会商务旅游者参会期间主要涉及到三类空间:(1)会展空间,包括广交会CF和其他会展Fn,本研究认为因为参会需要入住的酒店和一定范围内的餐厅是会展旅游必要空间,属于会展空间;(2)旅游空间Tn,包括各类广州市内各类商圈、广州市及其周边的旅游景区等;(3)商务空间Bn,采购商在签订采购合同前,部分会选择到展品的加工厂和企业进行实地参观考察,这类以商务为目的抵达的空间即为商务空间。根据空间属性不同,每一类第二空间路径都能进一步划分为商务型、旅游型和综合型三种类型。理论上根据路径差异和空间差异,广交会商务旅行者空间行为模式可分为14种类型,结合实际调研样本特征,广交会商务旅游者空间行为模式以直游式、直游—往返式、直游—周游式、周游式这4种类型为主,占总样本数96.2%,如图3。
进一步对四种空间行为模式进行时空路径分析(图4),类型I(直游式)是旅游者从客源地直接到广交会,然后原路返回,与会期间只是展馆、酒店两点一线式,不会涉及其他空间,行为的时间周期以日为单位,每日广交会展馆的开馆时间和闭馆时间的空间行为差异明显,其中开馆时间以广交会展馆的工作需求导向,闭馆则以饮食、休息、游憩的生理需求为主导。这类行为模式占总样本数量的40.21%,这类商务旅游者较大一部分是公司组织的已多次参与广交会的参展企业基层员工,他们在参会期间可支配时间和经费都较少,周边的景点景区都已经游览过,在他们看来参会就是出差,广交会就是工作,没有旅游可言。还有一部分是广州、佛山、东莞、惠州的参展企业工作人员,依托珠三角发达的交通体系,如地铁广佛线、广深城际铁路和广惠高速公路,他们选择当日往返广交会。
类型II(直游—往返式)是旅游者直游式路径抵达广交会展馆后,以广交会为集散中心对其他的一个或多个空间进行扩散,扩散路径为往返式,时间周期多以1~2日为单位。这类模式占22.43%,群体以来自珠三角区域的参展商或者在广州或珠三角地区有公司驻地或产品工厂的参展商,他们会与具有一定采购意向的采购商以半天和一天的时间到加工厂进行参观考察或者是公司驻地进一步洽谈。也包括部分参会时间较长的采购商选择以往返式的形式到周边商务空间和旅游空间进行游览考察,这类采购商往往是大型企业中层管理者或者是私营企业主。
类型III(直游—环游式)的广交会与会路径是直游式,扩散路径为周游式,时间周期往往为整个广交会参会期,这类模式为占总样本9.14%。群体属性以采购商为主,其中大部分是首次參会,且有商务伙伴或者家庭成员陪同,伴随有旅游游览或市场考察的行为动机。这类群体会选择在广交会休会期(两期广交会的间隔期)在珠三角的范围内发生周游式的位移空间行为。
类型IV(环游式)的群体行为轨迹完全呈环形,从客源地出发,按照一定线路陆续抵达相应的地理空间,最后从另一个方向返回客源地,其中广交会只是参观的几个地理空间之一,不会以广交会为集散中心发生空间行为,时间周期超过广交会参会时间。环游式的会展商务旅游者较少,仅占7.56%,以企业高层管理者和专业性会展服务公司的员工为主,交通工具以飞机和高铁为主,行程中的其他节点依然是会展和商务目的地。
对比节事事件、世界遗产地、都市型旅游者(上海世博会、黄山、香港、珠三角)的空间行为模式[16,24],发现广交会商务旅游者的空间行为模式主要是以直游式为主导,说明广交会空间功能性相对单一,以商品展览、贸易洽谈为主,不比以上三类空间功能多样,旅游功能凸显,能够满足旅游者各类需求。商务旅游者与其他类型旅游者的活动行为差异明显,商务工作属性为主,休闲娱乐需求为辅,“重时间轻金钱”的行为特征显著。广交会商务旅游者的直游—周游式比例较其他群体高,体现出广交会对于广州乃至珠三角旅游空间的带动作用和旅游营地功能。区域环游式上,广交会商务旅游者与上海世博会旅游者比例相近,但路径节点的空间性质差异较大,广交会以会展空间或商务空间为主,节点空间距离较大,商务特征明显。上海世博会旅游者的路径节点则以旅游空间为主,观光游览和娱乐休闲的旅游特征凸显,以单次出行效用最大化为原则,旅游者倾向于短时间内尽可能多地体验不同类型的旅游空间,节点一般位于长三角区域内。
3 广交会商务旅游者的空间扩散
进一步聚焦广交会商务旅游者以广交会为核心进行扩散的空间行为,发现扩散空间主要集中在广州市区和珠三角成员城市。其中旅游者在广州市的扩散行为以会后休闲游憩为主,而在珠三角其他城市则以商务办公为主。
3.1 广交会商务旅游者“市内休闲”的空间扩散行为
广交会商务旅游者在广州市的休闲行为主要涉及景區景点和商圈两类空间,但只有12.8%涉及景区(点),93.6%选择商圈游憩消费行为。景区(点)的选择依次为广州塔(29.6%)、夜游珠江(17.99%)、越秀公园(10.38%)、长隆景区(8.53%)、白云山(8.32%)、海心沙(7.3%)、中山纪念堂(7.19%)、陈家祠(3.91%)、碧水湾温泉度假村(2.77%)、莲花山(1.75%)、九龙湖度假区景点(1.23%)及其他景区(1.03%)。与禹贡等研究发现广州重要标志景区依次排名序列基本一致[27],表明会展商务旅游者与城市旅游者一样,首要关注城市的标志建筑和历史文化,不同之处在于夜游珠江和长隆景区更受其喜爱,体现出商旅人士丰富的夜生活以及寻求刺激的特点。由于商务旅游者出行目标明确,可自由支配时间少,广州景区(点)的商务游憩线路和配套设施有所欠缺等,广交会商务旅游者对景区(点)空间的需求和使用较少。
商圈作为城市最具成长性、最高土地租金、最能代表商业潮流的地方,具有历史、文化、娱乐、美食、休闲等一系列的综合功能[28],是商务旅游者进行异地洽谈、市场调研、休闲娱乐的重要城市空间[29]。
调研发现广交会商务旅游者商圈行为活动目的主要为购物和品尝美食,分别占比43.4%和30.3%,其次为洽谈应酬和保健疗养,充分体现了商圈消费的休闲游憩性质。以广交会距离为横轴,客流百分比为纵轴,绘制广交会商务旅游者商圈消费空间行为圈层图,如图5。都会级商圈客流百分比明显高于区域级商圈。都会级商圈拥有高、中、低品牌档次的数个专业市场集群,商业配套设施完善,能够提供不同层次消费者全品类一站式采购,充分满足商务旅游者多样化商业需求。同时兼顾文化街区或旅游区的性质,知名度和美誉度高,具有重要的城市旅游功能,属于典型的城市RBD,能够满足一定的休闲游憩需求。因此三大都会级商圈对于广交会商务旅游者的吸引力明显高于其他区域级商圈。区域级商圈中,东山商圈和珠江新城商圈是广交会举办地琶洲展馆直接辐射地,也是旅游者空间活动较为集聚的场所。东山商圈主要以地铁站东山口为圆心,地铁1号线、5号线通达,是广交会客商酒店选址的核心区域之一,珠江新城商圈是广交会场馆直接辐射地,环市东商圈是广州高端消费的代表,也是商务高端人士购物的天堂,广州地铁五号线的开通为环市东传统CBD与珠江新城未来CBD搭建了桥梁。白云新城作为白云机场周边的商圈,亦是广交会商务旅游者与会后在交通中转过程中选择的游憩商圈。
广交会商务旅游者的商圈选择在地理空间上符合地理学距离衰减趋势。以都会级和区域级为标准进行数据分离,发现都会级商圈随着距离广交会的空间距离增加,呈现出较为明显的客流量下降的趋势,其中天河商圈到北京路单位距离的衰减率②为0.04,北京路到上下九商圈单位距离的衰减率为0.24。区域级商圈在总体上呈现出随距离下降的趋势,但具有明显的波动性。其中东山商圈、环市东商圈以及白云新城商圈的客流量在相应的圈层内呈现出跳跃式集中的特征。进一步探索广交会商务旅游者商圈消费行为的空间圈层结构。以广交会为圆心,7km范围内并没有形成规模性商圈,是商务旅游者商圈消费空间行为的真空地带。这与广交会场馆所在的琶洲地区历史发展和城市规划具有重要联系。7km~14km范围内,形成了具有较强的广交会指向性的商圈,如天河商圈和珠江新城等,这一圈层的客流百分比达53.48%。14km~21km范围内,拥有北京路、上下九等众多知名旅游性商圈和白云新城空港性商圈,这类商圈的辐射性强,但对于广交会的商务旅游者指向性弱。这一圈层的客流百分比达46.52%,衰减率为0.13。
3.2 广交会商务旅游者“市外商务”的空间扩散行为
参会期间,广交会商务旅游者以直游—周游式的空间行为模式进行跨城流动的比例占总样本数的20.18%,主要集中在珠三角区域。71.9%的与会者出行目的是商务洽谈,具体包括拜访客户、异地参展以及参观工厂等活动,观光休闲旅游仅占比6.15%,其中香港迪斯尼和深圳华侨城是首选的旅游景点。
广交会商务旅游者对广州市周围商务城市的选择,表现为不同的概率空间分布,可以通过等值线刻画出来。以二级目的地城市选择的百分比数值为刻画单位,绘制其活动空间结构(图6)。二级商务旅游目的地集中在距广州 200 km范围内,主要向珠三角区域扩散,基本上以佛山、深圳、东莞、香港为中心,向外呈同心圆衰减,一方面因为佛山、深圳、东莞、香港为我国主要外贸进出口城市,尤其以深圳、东莞等城市为代表的制造业十分发达,分布有全国各地外贸公司的加工厂,展会期间云集全世界各大商业巨头,广大参展商广泛猎寻商贸合作伙伴,带领客户参观各大分公司工厂,极力推销产品,加上在此期间广州周围城市各大公司借助广交会客商云集平台,办展招商,“展中展”、“会中会”交叉进行;另一方面由于广交会期间广州市一房难求,随着珠三角城市一体化进程加快,尤其是“广佛肇”、“深莞惠”、“珠中江”以及“粤港澳”经济圈的一体化,城际通勤更加灵活便捷,以广、深、珠為主要枢纽的城际快速轨道推动珠三角1小时交通圈的实现,其中以广佛同城化最为明显,加上广交会期间多数客商入住酒店提供场馆与酒店往返接送大巴,免去客商交通顾虑,便于参展客商选择广州周边城市入住。佛山、深圳、东莞目的地指向性较为明显,香港虽然距离广州较远,但仍为主要的二级出行目的地,其出行目的主要为异地参展、拜访客户、参观工厂以及旅游。江门、肇庆和惠州由于商务到访率低而形成等值线洼地,几乎成为广交会商务旅游者向二级目的地扩散的真空地带。
4 结论与讨论
4.1 结论
广交会国内客源市场在全国34个省级行政区均有分布,主要集中在经济发达、商贸活跃的东南沿海地区,以四大会展经济带(珠三角、长三角、环渤海和成渝地区)为核心,同等级分布地域表现出一定的空间连续性,而不同等级分布区(带)在空间上形成较显著的从东(南)向西(北)递减的梯度分布形态。随着距离广交会空间距离的增加,客源市场所占份额逐渐降低,基本遵循地理学距离衰减规律。客流空间使用曲线为Boltzman型和基本型的复合,引力场主要集中在2000km范围。
理论建构广交会商务旅游者的空间行为模式具有13个类型,结合实际数据,发现广交会商务旅游者空间行为模式主要包括四类:直游式、直游—往返式、直游—环游式和环游式。对比分析节事事件、世界遗产地和都市型旅游者,发现会展商务旅游者的空间行为独特性明显。且不同类型的空间行为模式群体差异较大,主要体现在参会属性、职业属性、客源地和出行属性、个体经验以及需求动机等方面。
广交会商务旅游者的空间扩散行为具有“市内休闲、市外商务”的特征。其中在广州市主要以商圈为主要的旅游空间进行扩散,在广州市周边的珠三角城市主要以商务空间为主进行扩散。市内商圈消费的空间行为具有休闲游憩性、等级选择性以及距离衰减性等特征。珠三角区域内的广州市外空间行为集中在距广交会 200km的范围,以广州市为核心点,以佛山、深圳、东莞、香港为中心,向外呈同心圆衰减,江门、肇庆和惠州商务到访率低,为广交会商务旅游者向二级目的地扩散的真空地带。广交会商务旅游者的市外空间行为以商务目的为主,涉及企业、工业园区、会展、会议等商务空间,也会涉及深圳华侨城和香港迪士尼等高能级的旅游空间。
4.2 讨论
在“一带一路”的背景下,我国的“朋友圈”越来越大,国际性展会平台是展示我国对外国际形象的重要窗口和纽带。根据商务旅游者空间行为特征,识别与改善城市商务旅游空间,对改善城市会展服务,升级城市空间功能与组织,推动城市商旅融合发展,提升我国的国家形象具有重要意义。随着珠三角城市一体化进程加快,广州外来客商游憩人数不断增多,以广、深、珠为主要枢纽的城际快速轨道推动珠三角一小时交通圈的实现,城际通勤更加灵活便捷,虽然广州会展业的虹吸效应依然存在,但在国际经济增长乏力和国内经济转型的背景下,实体展会面临跨境电子商务的威胁,新兴展会平台不断涌现,广交会如何保持“中国第一展”成为重要研究议题,也是研究会展人员进一步探索的重要课题。另一方面,在城市由增量规划向存量规划转型和全域旅游发展的新阶段,城市空间的功能叠加和融合趋势明显,从商务旅游者和城市空间为切口,进一步探索全域旅游发展与城市空间组织的耦合与协调具有强烈的时代价值。最后在移动互联网与高速交通网两大空间创新驱动力发展过程中,城市旅游者新的空间行为与决策,赛博空间对城市实体旅游空间的建构与重构以及航空、高速铁路、轨道交通等现代化立体交通网实现旅游者行为全球—地方的尺度转换等值得进一步探索。
参考文献:
[1] Chai Y, Na T A, Jing M A. The socio-spatial dimension of behavior analysis: Frontiers and progress in Chinese behavioral geography[J]. Journal of Geographical Sciences,2016,26(8):1243-1260.
[2] 丁新军,吴佳雨,粟丽娟,王女英.国际基于时间地理学的旅游者行为研究探索与实践[J].经济地理,2016,36(8):183-188+201.
[3] 柴彦威,塔娜. 中国时空间行为研究进展[J].地理科学进展,2013,32(9):1362-1373.
[4] 柴彦威,李昌霞.中国城市老年人日常购物行为的空间特征——以北京、深圳和上海为例[J].地理学报,2005,60(3):401-408.
[5] 申悦,柴彦威.基于GPS数据的城市居民通勤弹性研究——以北京市郊区巨型社区为例[J].地理学报,2012,67(6):733-744.
[6] 杜晓娟,甄峰,CAO Jason.南京市居民购物行为的影响因素和空间效应——基于四种商品的对比研究[J]. 地理研究,2017,36(5):957-971.
[7] 谭一洺,柴彦威,关美宝. 地理背景的不确定性对时空行为模式分析的影响——基于西宁市的实证研究[J]. 地理学报,2017,72(4):657-670.
[8] Tan Y,Kwan M P,Chai Y.Examining the impacts of ethnicity on space-time behavior: Evidence from the City of Xining, China[J].Cities,2017,(64):26-36.
[9] 赵莹,柴彦威,Martin DIJST.家空间与家庭关系的活动—移动行为透视——基于国际比较的视角[J]. 地理研究,2013,32(6):1068-1076.
[10] 塔娜,柴彦威,关美宝.建成环境对北京市郊区居民工作日汽车出行的影响[J].地理学报,2015,70(10):1675-1685.
[11] 林岚,许志晖,丁登山.旅游者空间行为及其国内外研究综述[J].地理科学, 2007, 27(3): 434-439.
[12] 丁新军,吴佳雨,粟丽娟,等.国际基于时间地理学的旅游者行为研究探索与实践[J].经济地理,2016,36(8):183-188+201.
[13] Phithakkitnukoon S, Horanont T, Witayangkurn A, et al. Understanding tourist behavior using large-scale mobile sensing approach: A case study of mobile phone users in Japan[J]. Pervasive &
Mobile Computing, 2015,(18):18-39.
[14] Versichele M, Groote L D, Bouuaert M C, et al. Pattern mining in tourist attraction visits through association rule learning on Bluetooth tracking data: a case study of Ghent, Belgium.[J].Tourism Management,2014,44(13):67-81.
[15] Majid A, Chen L, Mirza H T, et al. A system for mining interesting tourist locations and travel sequences from public geo-tagged photos[J]. Data & Knowledge Engineering, 2015, (95):66–86.
[16] Shoval N, Mckercher B, Birenboim A, et al. The application of a sequence alignment method to the creation of typologies of tourist activity in time and space[J]. Environment & Planning B Planning & Design, 2015, 42(1):76-94.
[17] Chai Yanwei,Shen Yue,Ta Na,Qian Fang. Smart Travel Based on Space-Time Behavior Study[J].China City Planning Review,2015,24(1):31-39.
[18] 陆林.都市圈旅游发展研究进展[J].地理学报,2013,68(4):532-546.
[19] Lau G, Mckercher B. Understanding tourist movement patterns in a destination: A GIS approach[J]. Tourism & Hospitality Research, 2006, 7(1):39-49.
[20] Lew A, Mckercher B. Modeling Tourist Movements: A Local Destination Analysis[J]. Annals of Tourism Research, 2006, 33(2):403-423.
[21]罗秋菊, 庞嘉文, 靳文敏. 基于投入产出模型的大型活动对举办地的经济影响:以广交会为例[J].地理学报, 2011, 66(4): 487-503.
[22] Chi-Chuan Lue,John L. Crompton,Daniel R. Fesenmaier. Conceptualization of Muti-destination Pleasure Trips[J].Annals of Tourism Research,1993,(20):289-301.
[23] Xia J H, Zeephongsekul P, Packer D.Spatial and temporal modelling of tourist movements using Semi-Markov processes[J]. Tourism Management,2011,(32):844-851.
[24] 陸林,汤云云.珠江三角洲都市圈国内旅游者空间行为模式研究[J].地理科学, 2014, 34(1):10-18.
[25] 翟青,甄峰,汪侠,等.城市商务人士的行为活动特征[J].地理研究, 2014, 33(8): 1477-1488.
[26] 戴光全,左平,雷嫚嫚,等. 廣交会参展商的空间分异研究——基于第109届参展商的分析[J].热带地理, 2012, 32(1): 72-78.
[27] 禹贡,朱良斌,刘远征. 旅游目的地标志景区测度模型及广州实证解析[J].热带地理,2012,32(2):190-194.
[28] 魏颖, 邱志军.广州商圈与世界级商圈的差距比较[J].商业时代,2014(14):8-10.
[29] 王德,王灿,谢栋灿,等. 基于手机信令数据的上海市不同等级商业中心商圈的比较——以南京东路、五角场、鞍山路为例[J].城市规划学刊,2015(3):50-60.
Spatial behavior patterns and spatial diffusion of Chinese domestic participants of Canton Fair
ZHANG Hai-zhou, ZHU Qi-jing, LU Lin, XU Yu-chen
(1.College of Geography and Tourism, Anhui Normal University, Wuhu 241003, China;
2.Research Center of Tourism Planning and Development, Anhui Normal University, Wuhu 241003,China)
Abstract: Spatial behavior research of fair business travelers of Canton Fair(FBTCF) is of immense significance to business-tourism integrating development with Canton Fair platform in Guangzhou and the Pearl River Delta. In this research, we constructed spatial behavior patterns of fair business traveler theoretically and clustered the four types of spatial behavior patterns of FBTCF with the sample data from site investigation, analyzing the temporal and spatial path and the group difference characteristics. Based on the spatial behavior patterns analysis, we further focused on the spatial diffusion behavior of the FBTCF, and got the conclusion that the FBTCF has unique characteristics, leisure in the urban space and business in the metropolitan area and urban leisure behavior mainly in the urban trading area as tourist space. The results may have some values for urban geography and tourism geography studies.
Key words: fair; business traveler; spatial behavior patterns; spatial diffusion; Canton Fair; Guangzhou