莆田九龍谷國家森林公園游客復游動機影響因素分析

石巧玲　薛發彪　余朋林

莆田九龍谷國家森林公園游客復游動機影響因素分析

石巧玲1薛發彪2余朋林1

（1.福州工商學院商學院福建福州350715；2.中國（福建）自貿試驗區福州片區管委會福建福州350001）

文章通過問卷調查的方式，對莆田九龍谷國家森林公園現場游客進行隨機抽取，采集游客復游動機及其影響因素的數據，利用卡方分析、有序多分類Logistics回歸及二項分類Logistics回歸等分析方法對游客復游動機及其影響因素進行實證研究。有序多分類Logistics回歸分析顯示，游客對資源狀態、游憩價值、旅行服務滿意度的評價越高，復游動機越強烈；女性游客復游動機強于男性游客，以親人或親戚為伴的游客復游動機強于以同學、同事或朋友為伴的游客。二項分類Logistics回歸分析顯示，特色景觀數越多，復游動機越強；游客到達游憩地所耗費的交通時間越少，復游動機越強。提出了優化森林公園“硬環境”、提升服務游客“軟實力”、降低景區擁擠度、打造特色化旅游景區、提升旅途交通良好體驗共五方面建議。

國家森林公園；復游動機；Logistics回歸

復游動機是游客對旅游景點滿意度的最直接反映[1]。強化游客的復游動機有助于促進當地旅游經濟增長，也有利于景區管理部門更好地保護旅游景區。研究影響游客復游動機的因素，能夠幫助景區管理部門制定出強化游客復游動機的策略。莆田九龍谷國家森林公園擁有獨特的自然資源和人文景觀，近年來吸引了越來越多的游客。因此，本研究對莆田九龍谷國家森林公園游客復游動機的影響因素進行實證分析，以期為莆田九龍谷國家森林公園的經營管理提供參考。

1 游客復游動機影響因素的定性分析

1.1 游客個人特征

市場營銷學認為消費者的自身特征會對購買意愿產生影響。Grobe等[2]（1995）和Nayga[3]（1996）的研究均表明，游客的基本特征會影響消費者信念本身，對其選擇意愿產生影響。游客作為森林公園的消費主體，其不同的個人特征也可能對森林公園的再次消費動機產生影響。

1.2 游客對森林公園的認知情況

根據行為學理論，個體的認知與行為是密切相關的。游客對旅游目的地的負面認知會弱化其復游動機，反之，其正面認知有助于強化復游動機[4]。劉霄泉（2013）游客的旅游決策受到認知和旅游形式的影響[5]。

1.3 游客出行行為特征

人們的行為決策會受到個體偏好異質性與社會環境的影響[6]。游客出行行為特征差異具體表現為游客旅行偏好差異與受社會環境影響的程度差異。一般而言，到達游憩地所耗費的交通時間越長，意味著游客為獲得一次旅游享受付出的時間成本越大，其復游動機就越弱。此外，不同的游客旅行選擇的游伴不同，其出行行為也可能受到游伴（社會環境因素）的影響。

1.4 森林公園屬性

根據推拉理論，旅游目的地屬性因子是游客旅游決策的拉力因子[7]。Crompton（1979）研究認為，旅游目的地屬性會影響旅游者的旅游意愿和復游動機[8]。

1.5 游客游憩感受評價

游客游憩感受評價是指游客在游憩體驗過程中的感受情況的評價。游客對游憩感受的評價是影響游客是否復游的重要因素[9]。

2 調查問卷設計與數據采集

2.1 調查問卷設計

基于游客復游動機影響因素的定性分析，結合莆田九龍谷國家森林公園自身特點，設定5類15個自變量。變量名及各變量賦值具體如表1所示。

2.2 數據采集

以福建省莆田九龍谷森林公園的游客為研究對象，采用現場隨機抽樣方法進行問卷調查。本次實地訪談式問卷調查202份，其中有效問卷172份，問卷有效率為85.15%。

3 實證研究

3.1 卡方檢驗

利用卡方檢驗法分析各影響因素（自變量）與因變量的關系，并將與因變量相互獨立的變量予以剔除，從而使得后文建立的自變量對因變量的影響關系模型更加科學、準確。卡方檢驗結果（如表2）顯示，個人特征中僅性別變量通過卡方檢驗；森林公園屬性中，游憩價值、資源狀態、特色景觀數、游客愿意支付的門票價格變量通過卡方檢驗；游客旅行行為特征中，交通時間、游伴變量均通過卡方檢驗；游憩感受評價中，資源擁擠度、旅行服務滿意度變量均通過卡方檢驗。

表1調查問卷框架

變量分類及名稱變量賦值 因變量游客復游動機A.愿意；B.無所謂；C.不愿意 自變量游客個人特征性別A.男；B.女 年齡A.≤25歲；B.26歲～35歲；C.36歲～45歲D.46歲以上 文化程度A.未上學；B.小學；C.初中；D.高中；E中專；F.大專；G.本科；H.研究生 年收入A.3萬元以下；B.3萬（含）～6萬元；C.6萬（含）～10萬元；D.10萬元（含）以上 游客對森林公園的認知情況了解程度A.相當了解；B.比較了解；C.有一定了解；D.了解很少 了解途徑A.親朋好友；B.報紙雜志；C.政府宣傳；D.電視廣播；E.網絡；F.旅行社；G.其他 游客出行行為特征到達游憩地所耗費的交通時間A.1h以內；B.2h～3h；C.4h～5h；D.6h～8h；E.9h～12h；F.13h以上 出游選擇的游伴A.獨自一人；B.親人或親戚；C.同事；D.同學；E.朋友；F.情侶；G.旅游團；H.其他 森林公園屬性游憩價值A.非常高；B.一般；C.不高 資源狀態A.很好；B.一般；C.很差 特色景觀數A.1處～2處；B.3處～4處；C.5處以上 品牌知名度A.高；B.中；C.低 游客愿意支付的門票價格A.高（≥200元）；B.中（50元～199元）；C.低（＜50元） 游客游憩感受評價資源擁擠度A.擁擠；B.比較擁擠；C.一般；D.不擁擠 旅行服務滿意度A.非常滿意；B.較為滿意；C.一般；D.不滿意；E.非常不滿意

表2卡方分析結果

變量名稱卡方值P值檢驗結果 個人特征性別11.1180.004*P＜0.05，通過檢驗 年齡11.2020.082P＞0.05，未通過檢驗 文化程度2.7050.608P＞0.05，未通過檢驗 年收入11.540.073P＞0.05，未通過檢驗 對森林公園的認知情況了解程度3.2590.515P＞0.05，未通過檢驗 了解途徑1.4370.487P＞0.05，未通過檢驗 游客旅行行為特征交通時間10.5050.033*P＜0.05，通過檢驗 游伴6.9280.031*P＜0.05，通過檢驗 森林公園屬性游憩價值40.9210*P＜0.05，通過檢驗 資源狀態25.9490*P＜0.05，通過檢驗 特色景觀數12.9030.012*P＜0.05，通過檢驗 品牌知名度3.2580.196P＞0.05，未通過檢驗 游客愿意支付的門票價格11.6340.02*P＜0.05，通過檢驗 游客游憩感受評價資源擁擠度22.5060*P＜0.05，通過檢驗 旅行服務滿意度62.210*P＜0.05，通過檢驗

3.2 計量分析

3.2.1 平行性檢驗

若要進行有序多分類Logistics回歸分析，需要先進行平行性檢驗，若平行性假設成立，即有序多分類Logistics回歸模型的各回歸方程相互平行，則可以使用有序多分類Logistics回歸分析。對卡方分析差異顯著的變量與復游動機進行有序多分類Logistics回歸模型下的平行性檢驗，檢驗結果如表3所示。平行性檢驗結果顯示，交通時間、游客愿意支付的門票價格及特色景觀數3個變量的＜0.05，沒有通過平行性檢驗，不能納入有序多分類Logistics回歸模型中進行分析，而其余變量均通過平行性檢驗，可用于建立有序多分類Logistics回歸模型。

表3各變量平行性檢驗結果

變量值P值 性別1.1170.291 資源狀態0.0910.763 游憩價值1.7020.427 資源擁擠度6.5200.089 旅行服務滿意度3.2090.361 游伴0.0730.787 交通時間6.1530.046* 游客愿意支付的門票價格12.0930.002* 特色景觀數6.2230.045*

3.2.2 有序多分類Logistics回歸結果分析

利用SPSS 22軟件進行有序多分類Logistics回歸，模型的參數估計結果如表4所示。由表4可知：（1）認為資源狀態一般的游客的B值為﹣0.973，小于0，且對應的Exp(B)值為0.38，即認為資源狀態一般的游客的復游動機是認為資源狀態很好的游客的0.38倍，表明認為資源狀態一般的游客的復游動機顯著低于認為資源狀態很好的游客，換言之，對資源狀態的評價越高，復游動機越強烈；（2）認為游憩價值高的游客的B值為﹣1.855，小于0，且對應的Exp(B)值為0.16，即認為游憩價值高的游客的復游動機是認為游憩價值非常高的游客的0.16倍，表明認為游憩價值高的游客的復游動機顯著低于認為游憩價值非常高的游客，換言之，對游憩價值的評價越高，復游動機越強烈；（3）旅行服務滿意度為一般和滿意的游客的B值分別為﹣2.959、﹣2.141，均小于0，且對應的Exp(B)值分別為0.05、0.12，即旅行服務滿意度為一般和滿意的游客的復游動機分別是旅行服務滿意度為非常滿意的游客的0.05倍和0.12倍，表明旅行服務滿意度為一般的游客的復游動機顯著低于滿意度為滿意的游客，滿意的游客的復游動機又顯著低于旅行服務滿意度為非常滿意的游客，換言之，對旅行服務滿意度的評價越高，復游動機越強烈；（4）認為資源擁擠度一般的游客的B值為﹣1.533，小于0，且對應的Exp(B)值為0.22，即認為資源擁擠度一般的游客的復游動機是認為資源擁擠度不擁擠的游客的0.22倍，表明認為資源擁擠度一般的游客的復游動機顯著低于認為資源擁擠度不擁擠的游客，換言之，擁擠度越低，復游動機越強烈；（5）女性游客的B值為1.342，大于0，且對應的Exp(B)值為3.83，即女性游客的復游動機是男性游客的3.83倍，表明女性的復游動機顯著高于男性的復游動機；（6）游伴為親人或親戚的游客的B值為1.173，大于0，且對應的Exp(B)值為3.23，即游伴為親人或親戚的游客的復游動機是游伴為同學、同事或朋友的游客的3.23倍，表明游伴為親人或親戚的游客的復游動機顯著高于游伴為同學、同事或朋友的游客。

表4有序多分類Logistics回歸參數估計結果

影響因素B值P值Exp(B) 性別女：01.3420.0013.83 男：1（參照組）0—1 資源狀態一般：2﹣0.9730.0280.38 很好：3（參照組）0—1 游憩價值高：2﹣1.85500.16 非常高：3（參照組）0—1 旅行服務滿意度一般：3﹣2.95900.05 滿意：4﹣2.14100.12 非常滿意：5（參照組）0—1 資源擁擠度一般：3﹣1.5330.0030.22 不擁擠：4（參照組）0—1 游伴親人或親戚：21.1730.0093.23 同學、同事或朋友：3（參照組）0—1

3.2.3 二項分類Logistics回歸及結果分析

對沒有通過平行性檢驗的交通時間、特色景觀數、游客愿意支付的門票價格3個變量與復游動機建立二元Logistics回歸。由于復游動機的取值有3個水平，分別為“無所謂”“愿意”和“非常愿意”，因此可先將樣本劃分為兩組：“無所謂+愿意”組和“愿意+非常愿意”組，分別記為A組和B組。然后分別將這兩組樣本數據進行二元Logistics回歸。

（1）基于A組樣本的二元Logistics回歸

利用SPSS 22對A組樣本進行二元Logistics回歸，回歸結果顯示，模型的預測準確率達到83.2%，表明模型的擬合情況較好，同時輸出參數估計結果如表5所示。由表5可知，游客愿意支付的門票價格、特色景觀數的偏回歸系數的值小于0.05，表明參數估計結果具有統計學意義，而交通時間的偏回歸系數的值大于0.05，表明參數估計結果不具有統計學意義。因此，可對游客愿意支付的門票價格、特色景觀數的偏回歸系數進行進一步分析：

①游客愿意支付的門票價格。游客愿意支付的門票價格為低、中的，相對于參照組（高）的B值分別為﹣2.162、﹣2.292，均小于0，表明相對于愿意支付的門票價格為高的，愿意支付的門票價格為低和中的游客復游動機更低。原因在于游客愿意支付的門票價格低，說明游客對森林公園景觀和服務的滿意度低，復游動機也就低。

②特色景觀數。參觀特色景觀數為0處、1處的游客相對于參照組（參觀特色景觀數為2處）的B值分別為﹣3.230、﹣2.596，均小于0，表明相對于參觀特色景觀數為2處的游客，參觀特色景觀數為0處、1處的游客選擇愿意復游的意愿更低；Exp(B)分別為0.040和0.075，表明參觀特色景觀數為0處、1處的游客選擇愿意復游的意愿分別是參觀特色景觀數為2處的游客的0.040倍和0.075倍。由此可見，選擇愿意復游的概率從高到低的順序為參觀特色景觀數為2處的游客、參觀特色景觀數為1處的游客、參觀特色景觀數為0處的游客，即游客參觀的特色景觀數越多，復游動機越強。

表5A組樣本二元Logistics回歸參數估計結果

BP值Exp(B) 游客愿意支付的門票價格高（參照組） 0.022 低﹣2.1620.0090.115 中﹣2.2920.0090.101 特色景觀數2處（參照組） 0.017 0處﹣3.2300.0040.040 1處﹣2.5960.0160.075 交通時間4 h以上（參照組） 0.132 1 h以內0.8400.2632.317 2 h～4 h﹣0.4750.4070.622 常量 5.6180.000275.248

（2）基于B組樣本的二元Logistics回歸

利用SPSS 22對B組樣本進行二元Logistics回歸，回歸結果顯示，模型的預測準確率達到74.1%，表明模型的擬合情況較好，同時輸出參數估計結果如表6所示。由表6可知，交通時間的偏回歸系數的值＜0.05，表明參數估計結果具有統計學意義，而游客愿意支付的門票價格、特色景觀數的偏回歸系數的值＞0.05，表明參數估計結果不具有統計學意義。因此，可對交通時間的偏回歸系數進行進一步分析。

到達景點所耗費的交通時間為1 h以內、2 h～4 h的游客相對于參照組（4 h以上）的B值分別為1.589、1.434，均大于0，表明相對于耗費的交通時間為4 h以上的游客，耗費的交通時間為1 h以內、2 h～4 h的游客選擇非常愿意復游的意愿更高；Exp(B)分別為4.900和4.197，表明耗費的交通時間為1 h以內、2 h～4 h的游客選擇非常愿意復游的意愿分別是耗費的交通時間為4 h以上的游客的4.900倍和4.197倍。由此可見，選擇非常愿意復游的概率從高到低的順序為耗費的交通時間為1 h以內的游客、耗費的交通時間為2 h～4 h的游客、耗費的交通時間為4 h以上的游客，即耗費的交通時間越少的游客，越傾向于選擇“非常愿意復游”。

表6B組樣本二元Logistics回歸參數估計結果

BP值Exp(B) 游客愿意支付的門票價格高（參照組） 0.490 低0.5120.3511.669 中0.7580.2442.134 特色景觀2處（參照組） 0.440 1處0.1680.7711.183 0處﹣0.4540.3220.635 交通時間4 h以上（參照組） 0.076 1 h以內1.5890.0294.900 2 h～4 h1.4340.0354.197

4 建議

4.1 優化森林公園“硬環境”

游客對森林公園游憩價值的評價，反映的是森林公園自然資源及所提供的設施設備是否值得游憩，即對游憩環境“硬件”的評價。實證結果顯示，對于九龍谷森林公園而言，游客對游憩價值的評價越高，其復游動機也越強烈。由此可見，九龍谷森林公園管理部門應加強優化公園硬件設施。在開發自然資源供游客游憩觀賞的同時，更應重視對自然資源的保護，森林公園硬件設施的建設要以人與自然和諧共處為原則，做到既有效開發利用森林公園的游憩觀賞價值，又最大限度地保護原始生態環境。

4.2 提升服務游客“軟實力”

游客對旅行服務滿意度的評價，反映的是游客在游憩過程中所享受的游憩相關服務的質量，即對游憩“軟件”的評價。實證結果顯示，對于九龍谷森林公園而言，游客對旅行服務滿意度的評價越高，其復游動機也越強烈。由此可見，九龍谷森林公園管理部門應著力提升服務游客“軟實力”。以提升游客游憩過程體驗為目標，增強游客旅行各個環節的良好體驗，如提高門票訂購便捷性，開發掃碼入園方式，提升導游服務能力，落實安全保障責任，規范景區食品飲料價格，拓展酒店住宿服務，做好關于景區氣溫、交通等出行溫馨提示服務等。

4.3 強化引導能力，降低景區擁擠度

針對“擁擠度越低，復游動機越強”這一實證結果，構建景區擁擠度指標，設置擁擠度顏色等級（如紅色代表景點承受的游客已飽和，綠色代表景點人數稀少），并以合適的方式向游客展示或實時推送景區擁擠度指標，引導游客避開擁擠時段或擁擠區域，在提升游客游憩體驗的同時，又能達到保護景區環境資源的目的。

4.4 打造特色化旅游景區，突出個性化旅游體驗

實證研究結果顯示，森林公園的特色景觀數越多，復游動機越強，表明特色景觀對游客有較強的吸引力。因此，可加大對九龍谷森林公園的特色景觀的宣傳力度，突出九龍谷森林公園的差異化特色。一是強化對九龍谷森林公園的霞客古道、龜山寺的文化底蘊的保護、建設與傳播；二是突出莆田棕橋舞等民俗亮點，提升九龍谷森林公園游憩活動的個性化和趣味性。

4.5 提升旅途交通良好體驗

實證研究結果顯示，游客到達森林公園所耗費的交通時間越少，復游動機越強。可以從兩方面著手減少旅行交通耗時長對復游動機的負面影響：一方面，可從客觀上減少交通耗時。一是開通高鐵站至景區的旅游接駁車專線，并且引導游客乘坐耗時少的高鐵出游；二是通過網絡訂票系統，以短信形式實時提醒即將出行的游客避開交通出行高峰期，避免交通擁堵造成出游耗時延長。

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10.3969/j.issn.2095-1205.2022.03.08

F592.7

A

2095-1205(2022)03-24-05

國家自然基金“福建省生態公益林保護對林農的經濟影響評估及其生態補償標準研究”（71273052）；2021年度福建省社會科學基金項目“基于碳減排企業需求的福建省生態公益林碳匯價值研究”（FJ2021C085）；福建省中青年項目“基于區塊鏈技術的農產品供應鏈信息優化研究”（JAT210628）

石巧玲（1987- ），女，漢族，福建泉州人，碩士，講師，研究方向為應用經濟學。