城市公益性公园游客满意度研究——以滁州花博园为例

林嘉敏，杨 钊

(安徽师范大学 地理与旅游学院，安徽 芜湖241000)

0 引言

城市化进程中，作为生态环境与社会环境结合的灰色地带，城市公园成为居民日常休闲、放松身心的一片“绿洲”，也改善了城市的生态环境。城市公园大多为公益性的，即为公众利益而设、对其免费或低廉收费[1]，作为城市公园的最主要部分，城市公益性公园是由政府或公共团体出资建设、管理的具有公益性的公共设施[2]。公益性质的城市公园吸引了大批游客，旅游也推动了城市公园内的景观、设施等的全面改善提升，为了更好的发挥其旅游功能，势必要从游客满意的视角研究城市公园的旅游发展现状和不足。

游客满意度是指游客游后的真实体验与游前的期望对比后形成的一种感觉状态[3]。国外较早开展游客满意度的研究，在理论和指标体系建构等方面较为成熟，研究方法主要包括SERVQUAL(服务质量)、SERVPERF(服务绩效)、Importance-Performance Analysis(重要性-绩效分析)[4]。如Akama采用SERVQUAL模型对Kenya国家野生动物园游客的满意度进行了测量[5]；Tonge和Moore使用Importance-Performance Analysis的方法测评了西澳大利亚州一海洋公园的游客满意度[6]；Uysal和Yoon运用结构方程模型分析了游前动机与游后评价对目的地忠诚的影响[7]；Garyfallos和Evangelos利用开发的五点问卷量表衡量了游客在达迪亚国家级森林公园的满意度[8]；Wassie和Ran[9]、Lars[10]、Zhao和Liu[11]等都扩充了满意度实证研究的案例库。国内学者在研究游客满意度时，采用过多种方法，如构建模型、多元回归分析法、IPA分析法以及模糊综合评价等方法，研究内容上，包括基本的定义研究、影响因子、形成机制、案例实证研究等[12]。模型构建是学者们常用的方法，汪侠与梅虎[13]、王群与丁祖荣[14]、万红莲[15]等多位学者分别建立了TDTS模型、TSI模型和期望差异理论模型对景区的满意度进行了测评研究，为后续研究奠定了坚实基础；李瑛运用合图法(Co-plot)和多元回归分析，研究了西安地区国内市场的游客满意度及影响因子[16]；张、陆二人通过结构方程模型证实了在对旅游地的满意度和形象感知形成的过程中，游客与当地人的交往有着重要影响[17]；钱亚林以灰色系统理论为基础，将灰色关联分析法运用于评测低碳旅游景区的旅游满意度[18]；王钦安则运用IPA法与问卷调查测评了琅琊山景区的游客满意度[19]；董楠、张春晖运用模糊综合评价方法研究了免费型森林公园的游客满意度[20]；耿娜娜与邵秀英则以皇城相府景区为例，采用该方法对古村落景区游客满意度进行了测评[21]；何琼峰采用扎根理论的方法和网络评价数据对文化遗产景区的游客满意度影响因素进行研究[22]。

城市居民休闲需求的增长促进了城市公园的发展，相关的学术研究也随之徐徐推进，逐渐兴起。毛小岗[23]、冶建明[24]先后构建结构方程模型研究了城市居民的公园游憩满意度；周玮探讨了游客对免费开放城市公园的感知价值[25]；曾真研究了城市湿地公园游憩功能评价[26]。城市公益性公园在提升居民休闲质量和体现城市旅游形象方面起到重要作用，但现有研究多关注城市公园景观、公园环境等方面，对于公益性公园满意度的实证研究不多，测评也缺乏统一的指标体系。本研究将滁州花博园的本地居民和外来游客视为同等研究对象，线上线下数据相结合，以模糊综合评价法为指导构建满意度评价体系，并基于问卷调查数据进行各指标的模糊综合评测，研究结果可以为中国城市公园旅游满意度的研究提供实证素材，也可以为滁州花博园提高游客满意度提供参考建议。

1 研究方法与数据收集

1.1 案例地概况

滁州，简称滁，是安徽的地级市，地处苏皖交界处，被划分为南京都市圈和合肥都市圈的核心圈层，也在长三角经济区的范围之中。滁州花博园位于琅琊山风景区科教园区内，是滁州市规模最大、档次较高、景观最丰富的公益性公园，以数以万计的各类花草植被为主要景观，“一轴一带七片区”的布局手法将整座园区分成7个不同主题的游玩区域，极具风格特色，于2017年4月28日，正式向市民和游客开放。对于滁州市民来说，花博园是他们休闲娱乐，锻炼身体的重要场所。滁州花博园既是滁州市进一步发展休闲旅游，丰富旅游业态，促进旅游经济发展而打出的一张城市靓丽新名片，同时，花博园未来将打造成为集婚庆产业、幸福文化、特色旅游等功能为一体的婚庆主题特色文化小镇，为拉动滁州经济发展增添新的力量。此举符合新时代旅游发展趋势，将会是未来城市公益性公园实现“以园养园”、可持续发展的重要途径。

1.2 研究设计

1.2.1 问卷设计

本研究采用实地的问卷调查来收集花博园景区游客感知的数据。经过认真研读并合理借鉴满意度测评体系相关研究成果后，结合花博园景区的实际情况设计出花博园景区感知调查的问卷，再通过多次的实地走访对问卷加以提升和完善，最终问卷在讨论与预调研的完善下得以成型。问卷分为两个组成部分：一是对花博园景区各方面衡量指标满意度与重要性的调查，采用的是Likert五分量表，评分5～很满意/很重要、4～较满意/较重要、 3～一般、 2～较不满意/较不重要、 1～很不满意/很不重要，二是样本人群的人口统计学基本信息调查，包括客源地、性别、年龄、文化程度和从业身份5个方面。

1.2.2 满意度评价指标体系构建

在遵循评价指标的全面性、体系结构合理的基础之上，参考了公益性公园研究以及旅游景区游客满意度评价体系构建的相关文献并进行实地调查之后，建立了游客对滁州花博园各指标满意度的评价体系。该评价体系由三级构成，第一级是目标层，即游客的整体满意度；第二级为制约层，包括公园的基础设施、旅游设施和景区服务三个维度；第三级为指标层，包含了外部交通便利程度、内部游览路线、智慧服务等17项具体指标。

1.3 研究方法

模糊综合评价是基于模糊数学领域的相关知识，运用模糊映射、模糊变换等方法以及隶属度理论，对某一存在多个影响因素的事物给予一个综合性的评价，结果以矢量化的形式展现，能对各种模糊的、不易量化的问题作出科学合理的量化评价。游客满意度以游客主观的感知评价为评定标准，各测量指标的贡献度或重要性不同，因而其结果往往难以确定。模糊综合评价法利用最大隶属度原则，将游客对指标的满意度级别评价中与最大隶属程度对应的评价等级作为评价结果，更为贴近游客的真实满意情况。具体操作步骤如下[27]：

(1)确定因素集和评价集

因素集U=Ui(i=1，2，…n)，即被评价对象的评价项目或指标的集合；评价集V=Vj(j=1，2，…m)，即为对被评价对象做出的评价等级的集合。

(2)确定评价因素的权重向量W

(3)建立单因素评判矩阵

若对因素集U中的第i个因素Ui的评价为f(Ui)，那么就得出U到V的一个模糊映射f：Uif(Ui)=(ri1，ri2，…，rij)，由f可诱导出模糊关系Rf，即Rf(Ui，Vj)=f(Ui)(Vj)=rij，因此Rf可由模糊矩阵R表示为：

式中：rij表示被评价对象从因Ui来看对等级模糊子集Vj的隶属度，例如因素集U中第i个元素对评价集V中第1个元素的隶属度为ri1，那么对第i个元素的模糊综合评价可以用：Ri=(ri1，ri2，…，rin)来表示，以m个单因素评价集R1，R2，…，Rm为行组成矩阵Rm*n，称为模糊综合评价矩阵。

(4)求模糊综合评价集B

评价工作中，各个因素Ui被赋予不同的权重，权重集合W=(w1，w2，…，wm)，取用加权平均模型M(·，+)模型进行计算，则被评价对象的模糊综合评价结果B=W*R。

最后，去模糊计算，确定本研究所评价对象的综合得分P：

P=B*H

式中：H=表示五点量表中满意度从高到低所对应的五个等级，分值为(5，4，3，2，1)。

1.4 数据收集

本研究于2019年5月1日至5月4日“五一”小长假期间在滁州花博园进行实地调研，采取一对一的问卷调查方式，以保证问卷的填写质量。调研地点主要分布在景区入口不远处小卖铺旁、玫瑰花园、沙滩休息区等游憩场所，主要发放对象是入园时间达到2小时以上的游客，以确保游客是基于真实的游玩体验做出的满意度评价，从而保证所收集数据的可信度。此次调研共发放问卷205份，全部回收，筛选除去回答有矛盾、缺少个人基本信息以及遗漏太多的问卷后，获取199份有效问卷，有效率97.07%。

运用SPSS的描述性分析进行游客个人基本信息的统计，结果表明：来自安徽本地的游客数量最多，占比88.94%；在性别特征上存在差异，女性游客较多，占游客总数的59.80%，而男性游客仅为40.20%；游客普遍集中在25-44岁年龄段，占比达到60.80%；文化程度统计显示，学历水平以高中、大专或者本科为主，两者皆为33.67%；游客从业状态以全职工作为主，占比达到48.74%。

2 游客满意度评价结果分析

2.1 模糊综合评价

2.1.1 数据可信度分析

获取调研数据后，为确保问卷数据内容的可靠性和对题项的反映程度，首先对问卷的信度和效度进行检验。信度检验使用的是Cronbach信度系数法，运用的软件工具是SPSS20.0。信度系数α值大于0且小于1，一般认为能够接受的最低α值是0.7，系数值越大，表明问卷数据的可信度越好。本研究中，问卷量表的信度可以接受，克朗巴赫系数(Coronach’s Alpha)检验值等于0.901。对满意度与重要性进行内容效度的检验，分析发现满意度量表和重要性量表KMO值分别为0.927和0.893，且通过Bartlett检验，满足内容效度需求，可以较好的反映问卷基本内容。

2.1.2 确定制约层和指标层权重

采用模糊综合评价时，对某一评价对象而言，权重的大小与最终的评价结果成正相关关系，它的数值表示制约层和指标层各因素对目标层最终评价结果的贡献大小。以往在采用该方法研究游客满意度时，常用的权重分配的方法包括层次分析法(AHP)、因子分析法以及游客自主评定法，层次分析法的原理是判断矩阵，将制约层各因素之间和指标层各因素之间进行两两比较，再借助yaahp软件计算各个因素在相应的上一层中所占得的权重，并得到指标层和目标层因素的总排序权重，该方法虽然系统性强且简洁实用，但是判断矩阵带有主观性。因子分析法以主成分因子的载荷值以及得分结果作为权重的赋值标准，是一种客观评定方法。而游客自主评价的方法则是站在游客的视角，以游客对各项指标的重要性排序作为计算权重的依据。在充分考量上述方法后，本研究结合了层次分析法与游客自主评价的特点，确定了权重的计算方式。首先，对指标层的各项指标，统计游客自主评定的五个重要性等级占所有评价等级的比重。其次，在获取评价指标的权数分配时，用问卷样本中游客重要性等级评定的结果取代AHP的专家打分，通过成对比较阵来构造权向量W=(W1，W2，…，Wm)，得出各维度和指标的权数分配，即权重。结果如表1。

表1 花博园各项评价因子的权重

2.1.3 模糊评价计算

总体满意度的评判指标集合U包含基础设施、旅游设施、景区服务，即U=(Ui)(i=1，2，3，4，5)。其中，Ui又分别由17项相应的低一级指标构成，即Uij，评价集V=(v1，v2，v3，v4，v5)=(很满意，满意，一般，不满意，很不满意)，权重集合W=(Wij)。

根据此次调查问卷统计的满意度分值评价数据(表2)，计算17个指标Uij对评价集V中因素的隶属度，进而得到基础设施、旅游设施以及景区服务即制约层满意度的单因素评判矩阵R1～R3：

表2 花博园各项指标的满意度等级评价结果

运用模糊合成算子中的M(·，+)模型，计算可得游客对各制约层指标的综合评价，进行归一化处理后的结果如下：

B1=W1*R1=(0.444，0.398，0.138，0.016，0.004)

B2=W2*R2=(0.336，0.340，0.265，0.054，0.004)

B3=W3*R3=(0.258，0.306，0.348，0.078，0.010)

以B1为例，表明游客对基础设施的综合评价中，满意度五个等级从高到低分别占比44.4%、39.8%、13.8%、1.6%和0.4%。继而根据不同程度满意度的赋分，对下一级制约层评价集进行去模糊计算之后，可得基础设施、旅游设施以及景区服务的满意度模糊评价值：

P1=5b11+4b12+3b13+2b14+b15=4.262

P2=5b21+4b22+3b23+2b24+b25=3.947

P3=5b31+4b32+3b33+2b34+b35=3.724

结合上述制约层指标的权重，运用综合评判模型，最后得到的模糊评价集：

A=W*B=(0.397，0.373，0.193，0.032，0.005)

最后，根据相应因素的评价级分H和B，去模糊值计算，确定游客满意度的综合得分P：

P=5×0.397+4×0.373+3×0.193+2×0.032+1× 0.005=4.125

2.1.4 评价结果及分析

至此，本研究基于模糊综合评价法，将城市公益性公园游客总体满意度和制约层各属性维度的满意度值(即P、P1～P3)进行了量化处理，并计算各层级因子满意度评价的分值，结果见表3。总体满意度的模糊评价得分为4.125，介于李科特五点量表评分代表的“满意”与“很满意”中间，表明从整体上，游客对于滁州花博园是较为满意的。

(1)在三个维度中，满意度模糊得分排在首位的是基础设施，为4.262，在“满意”程度之上且分值明显高于总体满意度分值，结合其所占权重大小，说明游客对于城市公益性公园基础设施的建设较为看重，而滁州花博园在这一维度总体上满足了游客的基本需求。下一层次各指标的满意度均值均达到“满意”等级，其中交通便利程度和景区环境卫生得到游客的一致好评，均值分别为4.43和4.35，相比之下，游客认为景区路标指示的数量和设置点还需要改进。

表3 游客对滁州花博园满意度模糊综合评价结果

(2)旅游设施也是景区旅游活动开展的必要前提，其模糊评价得分为3.947，低于总体满意度值，景区内/周边住宿条件、景区停车设施和景区娱乐设施三项指标的满意度均值都在3.80以下，花博园景区在自身开发提升的同时，也要注意改善周边宾馆、酒店等的住宿条件；而对于自驾游游客群体来说，停车场以及停车是否便利是影响其满意度的重要方面，景区应加以重视；城市公园大多以自然或人造景观为主，配备相应的娱乐设施能在此基础上提供游客在旅游活动中的体验需求。

(3)除了硬件设施，作为“软设施”的服务也是旅游景区建设的重要环节，但评价结果显示其未达到“满意”水平，满意度去模糊值为3.724，在三个维度中最低。滁州花博园的导游讲解满意度均值仅有3.36，由于以散客和休闲观光为主，游客在这方面的需求也不高；餐饮消费是景区营收的重要模块，显然游客对于花博园餐饮服务的满意度一般；智慧景区建设是顺应信息化时代之举，智慧服务均值为3.58，表明景区网络设施还不能满足游客基本需求。

2.2 IPA分析

IPA(重要性—绩效)分析法分别以重要性指标与满意度指标的均值线为坐标轴，将空间分为四个部分，以此制作4象限矩阵图，如图1所示，本研究以17项评价指标的重要性均值为横坐标轴X轴，以满意度均值为纵坐标轴Y轴，所有指标依照重要度和满意度均值的高低分布在这4个象限内，并结合于2018年6月—2019年6月发布在大众点评网络平台上的游客评价，对IPA分析结果进行阐释。

图1 各项指标因子的重要性-满意度分析图

(1)第Ⅰ象限为优势区，代表游客重视度高，满意度也较高，是花博园景区的优势部分和长足之处。基础设施维度的所有评价指标都坐落在该象限内，得到了游客的高度认可。交通可达性是景区的必备条件，显然，游客对花博园景区的交通便利程度重要性认知和满意度都很高，“地理位置相当好找，在京华园对面，有公交车直达”，“出差来滁州，因为花博园离高铁站比较近”；花博园景区的环境卫生在游客心中形成了良好的城市公园形象，“园区非常大，环境干净舒适，远远就闻到了浓郁的花香”“适合游玩抑或散步，慢慢品味，一花一草一木皆是意境，一雕一塑一景都有看头”；景区路标指示则极大地方便了游客的游玩过程，“看导向地图还有沙滩游乐场可以玩呢”；景区安全状况和景区厕所条件这两个指标也在优势区域。游客认为景区观景设施优化了观赏效果，“慢慢走过玫瑰庄园，走过玫瑰塔，沿着七彩鹊桥到达玫瑰谷”；花博园的内部游览路线分明，“整个景区分成七个区域，每个片区的主题都不同，可以分片玩耍”，“大门入口处有收费的脚踏车，双人或几人的收费不等，可以节省些力气”。景区管理不仅保护了花卉苗木等自然景观和环境、维护了景区秩序，也给游客以舒适的旅游体验，例如“有保安巡视，不准人们踩踏草坪和摘花”。分析结果表明，在上述八个指标上，景区基本达到了游客的需求，应该在这一基础上继续挖掘开发，发扬自身长处，拓展规划深度，进一步完善管理，保持优势。

(2)第Ⅱ象限是维持区，此分区中的因素，虽然不被游客所重视，但是满意度均值却比较高，说明景区无需在这些方面投入更多的精力，应该继续保持目前的状况。本研究中，没有指标位于这一区域。

(3)第Ⅲ象限是弱势区，即景区的薄弱之处。景区服务维度有五个指标都落在这一区域内，说明在服务方面景区应该不断加强。有游客表示“本来是奔着琅瑯山来的滁州，结果半路看到花博园，被园子门口的大气设计和人流吸引了”，说明景区在宣传方面还有所欠缺，应加大宣传力度，针对周边城市进行线上和线下宣传；景区服务的重要性评价均值高于4分，但是其满意度评价并不高，游客认为景区没有提供所期望的服务，“门口游客中心明明挂了可以寄存行李的牌子，景区工作人员却不给寄存，当天还下着雨，只能拉着行李箱在公园里走”；餐饮种类和商铺数量较少是景区餐饮服务的问题所在，“里面没有什么商铺或吃的，所以去的话，自己提前要备好的零食和水”；“花博园里有大草坪，很适合野营，搭帐篷、野餐等”，景区应该为游客提供专门的野餐区域，既能防止草坪被践踏破坏又能解决游客所需；景区导游讲解和景区智慧服务也存在需要改进之处，城市公园类的景区一般不需要专业的导游讲解，可以配备电子解说系统，不仅节约人力资源，游客也能加深对花博园的认识和自身的深度体验。另外，景区娱乐设施位于改进区与弱势区的边界线上，设施种类虽能满足周末休闲群体，但是设施数量在节假日期间明显不足；“夏天还幵放了水上乐园，虽然水不算深，但是够小孩玩的，自行车租赁也不贵，园内很大，玩沙子的，划船的，真的很齐全”“周末都是人，今天天气挺好，都出来溜圈了，一个小湖边，硬生生的被玩成了海滩”；景点介绍牌也有缺失，“那个馆没讲去，也不知是干啥的。那个塔也不知能不能上去”，这两项指标的满意度都低于重要性，表明当前游客有此方面的旅游需求，景区应予以重视，合理设置介绍牌，并增设符合游客周末休闲需要和景区未来规划发展的娱乐设施。

(4)第Ⅳ象限是景区需要改进的区域，即高重要性而低满意度，是被游客重视但景区有所忽视的方面。这一区域仅有景区停车设施一项指标。花博园景区内没有停车场，对自驾游游客不太方便，“路边上有不少停车位，停在外面会被开罚单”，“周末开车去没有车位，停在外面被贴罚单扣分不值得”。分析结果表明自驾游客对停车感到不满意，花博园应在节假日等客流高峰期安排工作人员及时疏导指引游客停放车辆，解决“停车难”的问题。

3 结论与讨论

3.1 结论

(1)通过模糊评价可以看出，游客对滁州花博园总体上基本满意。制约层中，满意度综合评价值最高和最低的维度分别是基础设施和景区服务，前者处于满意与很满意之间。后者则仅为一般水平。

(2)基础设施层级下所有指标都具有较高的满意度，而景区服务层级中，多数指标都仅为一般满意，说明花博园的服务还有很多需要改进之处；旅游设施层级指标的综合评价既有满意也有一般，其中景区内/周边住宿条件、停车设施、娱乐设施、景区/景点介绍牌这四项指标的满意度较低。

(3)IPA分析结果显示：花博园景区的优势在于观景设施、内部游览线路、景区管理以及交通便利程度、卫生状况等基础设施上；停车设施、景区景点介绍牌是IPA分析与网络评价相契合的、游客急需的改进之处；宣传资料、娱乐设施、餐饮服务、智慧服务等则需要景区在后续的建设中加以完善；住宿条件的重要性虽不高，但是考虑到日后的规划开发和可持续发展所需，也应当进行提高；公园的导游解说可以用电子讲解系统代替，这同样需要智慧景区建设的配合。

3.2 讨论

本研究基于模糊综合评价的方法量化衡量了游客对滁州花博园的总体以及设施、服务等各方面的满意度，丰富了模糊评价的方法应用在城市公园这类景区中的参考个案。在分配各项评价因子的权数时，结合了以往研究中采用的层次分析法和游客自主评定的方法，以游客的重要性评价代替层次分析法中的专家打分环节，主客观相结合以求研究结果更有参考价值。公益性公园的基础设施是城市公园发挥基本功能和其吸引力的重要保障，是影响游客总体满意度的主要属性维度，这与刑权兴[28]、兰宇翔[29]等学者的结论不谋而合。但在本研究中，旅游设施和服务等旅游功能方面的属性的重要性及对其满意度的影响同样较高，景区应在后续的开发管理中予以考量。

本研究还存在一些不足之处，可能尚有一些影响游客满意度的因素未能考虑到，因此测量指标的全面性有待考量，今后会在此研究上进行适当改进，进一步完善和细化评价指标体系。同时，选取不同的时间段进行问卷调查以获得更多的样本，再收集一些访谈材料以作补充。希望能获取更有代表性和精确的评价数据，为城市公园的旅游发展可持续化提出更有价值的参考意见。