莆田九龙谷国家森林公园游客复游动机影响因素分析

石巧玲　薛发彪　余朋林

莆田九龙谷国家森林公园游客复游动机影响因素分析

石巧玲1薛发彪2余朋林1

（1.福州工商学院商学院福建福州350715；2.中国（福建）自贸试验区福州片区管委会福建福州350001）

文章通过问卷调查的方式，对莆田九龙谷国家森林公园现场游客进行随机抽取，采集游客复游动机及其影响因素的数据，利用卡方分析、有序多分类Logistics回归及二项分类Logistics回归等分析方法对游客复游动机及其影响因素进行实证研究。有序多分类Logistics回归分析显示，游客对资源状态、游憩价值、旅行服务满意度的评价越高，复游动机越强烈；女性游客复游动机强于男性游客，以亲人或亲戚为伴的游客复游动机强于以同学、同事或朋友为伴的游客。二项分类Logistics回归分析显示，特色景观数越多，复游动机越强；游客到达游憩地所耗费的交通时间越少，复游动机越强。提出了优化森林公园“硬环境”、提升服务游客“软实力”、降低景区拥挤度、打造特色化旅游景区、提升旅途交通良好体验共五方面建议。

国家森林公园；复游动机；Logistics回归

复游动机是游客对旅游景点满意度的最直接反映[1]。强化游客的复游动机有助于促进当地旅游经济增长，也有利于景区管理部门更好地保护旅游景区。研究影响游客复游动机的因素，能够帮助景区管理部门制定出强化游客复游动机的策略。莆田九龙谷国家森林公园拥有独特的自然资源和人文景观，近年来吸引了越来越多的游客。因此，本研究对莆田九龙谷国家森林公园游客复游动机的影响因素进行实证分析，以期为莆田九龙谷国家森林公园的经营管理提供参考。

1 游客复游动机影响因素的定性分析

1.1 游客个人特征

市场营销学认为消费者的自身特征会对购买意愿产生影响。Grobe等[2]（1995）和Nayga[3]（1996）的研究均表明，游客的基本特征会影响消费者信念本身，对其选择意愿产生影响。游客作为森林公园的消费主体，其不同的个人特征也可能对森林公园的再次消费动机产生影响。

1.2 游客对森林公园的认知情况

根据行为学理论，个体的认知与行为是密切相关的。游客对旅游目的地的负面认知会弱化其复游动机，反之，其正面认知有助于强化复游动机[4]。刘霄泉（2013）游客的旅游决策受到认知和旅游形式的影响[5]。

1.3 游客出行行为特征

人们的行为决策会受到个体偏好异质性与社会环境的影响[6]。游客出行行为特征差异具体表现为游客旅行偏好差异与受社会环境影响的程度差异。一般而言，到达游憩地所耗费的交通时间越长，意味着游客为获得一次旅游享受付出的时间成本越大，其复游动机就越弱。此外，不同的游客旅行选择的游伴不同，其出行行为也可能受到游伴（社会环境因素）的影响。

1.4 森林公园属性

根据推拉理论，旅游目的地属性因子是游客旅游决策的拉力因子[7]。Crompton（1979）研究认为，旅游目的地属性会影响旅游者的旅游意愿和复游动机[8]。

1.5 游客游憩感受评价

游客游憩感受评价是指游客在游憩体验过程中的感受情况的评价。游客对游憩感受的评价是影响游客是否复游的重要因素[9]。

2 调查问卷设计与数据采集

2.1 调查问卷设计

基于游客复游动机影响因素的定性分析，结合莆田九龙谷国家森林公园自身特点，设定5类15个自变量。变量名及各变量赋值具体如表1所示。

2.2 数据采集

以福建省莆田九龙谷森林公园的游客为研究对象，采用现场随机抽样方法进行问卷调查。本次实地访谈式问卷调查202份，其中有效问卷172份，问卷有效率为85.15%。

3 实证研究

3.1 卡方检验

利用卡方检验法分析各影响因素（自变量）与因变量的关系，并将与因变量相互独立的变量予以剔除，从而使得后文建立的自变量对因变量的影响关系模型更加科学、准确。卡方检验结果（如表2）显示，个人特征中仅性别变量通过卡方检验；森林公园属性中，游憩价值、资源状态、特色景观数、游客愿意支付的门票价格变量通过卡方检验；游客旅行行为特征中，交通时间、游伴变量均通过卡方检验；游憩感受评价中，资源拥挤度、旅行服务满意度变量均通过卡方检验。

表1调查问卷框架

变量分类及名称变量赋值 因变量游客复游动机A.愿意；B.无所谓；C.不愿意 自变量游客个人特征性别A.男；B.女 年龄A.≤25岁；B.26岁～35岁；C.36岁～45岁D.46岁以上 文化程度A.未上学；B.小学；C.初中；D.高中；E中专；F.大专；G.本科；H.研究生 年收入A.3万元以下；B.3万（含）～6万元；C.6万（含）～10万元；D.10万元（含）以上 游客对森林公园的认知情况了解程度A.相当了解；B.比较了解；C.有一定了解；D.了解很少 了解途径A.亲朋好友；B.报纸杂志；C.政府宣传；D.电视广播；E.网络；F.旅行社；G.其他 游客出行行为特征到达游憩地所耗费的交通时间A.1h以内；B.2h～3h；C.4h～5h；D.6h～8h；E.9h～12h；F.13h以上 出游选择的游伴A.独自一人；B.亲人或亲戚；C.同事；D.同学；E.朋友；F.情侣；G.旅游团；H.其他 森林公园属性游憩价值A.非常高；B.一般；C.不高 资源状态A.很好；B.一般；C.很差 特色景观数A.1处～2处；B.3处～4处；C.5处以上 品牌知名度A.高；B.中；C.低 游客愿意支付的门票价格A.高（≥200元）；B.中（50元～199元）；C.低（＜50元） 游客游憩感受评价资源拥挤度A.拥挤；B.比较拥挤；C.一般；D.不拥挤 旅行服务满意度A.非常满意；B.较为满意；C.一般；D.不满意；E.非常不满意

表2卡方分析结果

变量名称卡方值P值检验结果 个人特征性别11.1180.004*P＜0.05，通过检验 年龄11.2020.082P＞0.05，未通过检验 文化程度2.7050.608P＞0.05，未通过检验 年收入11.540.073P＞0.05，未通过检验 对森林公园的认知情况了解程度3.2590.515P＞0.05，未通过检验 了解途径1.4370.487P＞0.05，未通过检验 游客旅行行为特征交通时间10.5050.033*P＜0.05，通过检验 游伴6.9280.031*P＜0.05，通过检验 森林公园属性游憩价值40.9210*P＜0.05，通过检验 资源状态25.9490*P＜0.05，通过检验 特色景观数12.9030.012*P＜0.05，通过检验 品牌知名度3.2580.196P＞0.05，未通过检验 游客愿意支付的门票价格11.6340.02*P＜0.05，通过检验 游客游憩感受评价资源拥挤度22.5060*P＜0.05，通过检验 旅行服务满意度62.210*P＜0.05，通过检验

3.2 计量分析

3.2.1 平行性检验

若要进行有序多分类Logistics回归分析，需要先进行平行性检验，若平行性假设成立，即有序多分类Logistics回归模型的各回归方程相互平行，则可以使用有序多分类Logistics回归分析。对卡方分析差异显著的变量与复游动机进行有序多分类Logistics回归模型下的平行性检验，检验结果如表3所示。平行性检验结果显示，交通时间、游客愿意支付的门票价格及特色景观数3个变量的＜0.05，没有通过平行性检验，不能纳入有序多分类Logistics回归模型中进行分析，而其余变量均通过平行性检验，可用于建立有序多分类Logistics回归模型。

表3各变量平行性检验结果

变量值P值 性别1.1170.291 资源状态0.0910.763 游憩价值1.7020.427 资源拥挤度6.5200.089 旅行服务满意度3.2090.361 游伴0.0730.787 交通时间6.1530.046* 游客愿意支付的门票价格12.0930.002* 特色景观数6.2230.045*

3.2.2 有序多分类Logistics回归结果分析

利用SPSS 22软件进行有序多分类Logistics回归，模型的参数估计结果如表4所示。由表4可知：（1）认为资源状态一般的游客的B值为﹣0.973，小于0，且对应的Exp(B)值为0.38，即认为资源状态一般的游客的复游动机是认为资源状态很好的游客的0.38倍，表明认为资源状态一般的游客的复游动机显著低于认为资源状态很好的游客，换言之，对资源状态的评价越高，复游动机越强烈；（2）认为游憩价值高的游客的B值为﹣1.855，小于0，且对应的Exp(B)值为0.16，即认为游憩价值高的游客的复游动机是认为游憩价值非常高的游客的0.16倍，表明认为游憩价值高的游客的复游动机显著低于认为游憩价值非常高的游客，换言之，对游憩价值的评价越高，复游动机越强烈；（3）旅行服务满意度为一般和满意的游客的B值分别为﹣2.959、﹣2.141，均小于0，且对应的Exp(B)值分别为0.05、0.12，即旅行服务满意度为一般和满意的游客的复游动机分别是旅行服务满意度为非常满意的游客的0.05倍和0.12倍，表明旅行服务满意度为一般的游客的复游动机显著低于满意度为满意的游客，满意的游客的复游动机又显著低于旅行服务满意度为非常满意的游客，换言之，对旅行服务满意度的评价越高，复游动机越强烈；（4）认为资源拥挤度一般的游客的B值为﹣1.533，小于0，且对应的Exp(B)值为0.22，即认为资源拥挤度一般的游客的复游动机是认为资源拥挤度不拥挤的游客的0.22倍，表明认为资源拥挤度一般的游客的复游动机显著低于认为资源拥挤度不拥挤的游客，换言之，拥挤度越低，复游动机越强烈；（5）女性游客的B值为1.342，大于0，且对应的Exp(B)值为3.83，即女性游客的复游动机是男性游客的3.83倍，表明女性的复游动机显著高于男性的复游动机；（6）游伴为亲人或亲戚的游客的B值为1.173，大于0，且对应的Exp(B)值为3.23，即游伴为亲人或亲戚的游客的复游动机是游伴为同学、同事或朋友的游客的3.23倍，表明游伴为亲人或亲戚的游客的复游动机显著高于游伴为同学、同事或朋友的游客。

表4有序多分类Logistics回归参数估计结果

影响因素B值P值Exp(B) 性别女：01.3420.0013.83 男：1（参照组）0—1 资源状态一般：2﹣0.9730.0280.38 很好：3（参照组）0—1 游憩价值高：2﹣1.85500.16 非常高：3（参照组）0—1 旅行服务满意度一般：3﹣2.95900.05 满意：4﹣2.14100.12 非常满意：5（参照组）0—1 资源拥挤度一般：3﹣1.5330.0030.22 不拥挤：4（参照组）0—1 游伴亲人或亲戚：21.1730.0093.23 同学、同事或朋友：3（参照组）0—1

3.2.3 二项分类Logistics回归及结果分析

对没有通过平行性检验的交通时间、特色景观数、游客愿意支付的门票价格3个变量与复游动机建立二元Logistics回归。由于复游动机的取值有3个水平，分别为“无所谓”“愿意”和“非常愿意”，因此可先将样本划分为两组：“无所谓+愿意”组和“愿意+非常愿意”组，分别记为A组和B组。然后分别将这两组样本数据进行二元Logistics回归。

（1）基于A组样本的二元Logistics回归

利用SPSS 22对A组样本进行二元Logistics回归，回归结果显示，模型的预测准确率达到83.2%，表明模型的拟合情况较好，同时输出参数估计结果如表5所示。由表5可知，游客愿意支付的门票价格、特色景观数的偏回归系数的值小于0.05，表明参数估计结果具有统计学意义，而交通时间的偏回归系数的值大于0.05，表明参数估计结果不具有统计学意义。因此，可对游客愿意支付的门票价格、特色景观数的偏回归系数进行进一步分析：

①游客愿意支付的门票价格。游客愿意支付的门票价格为低、中的，相对于参照组（高）的B值分别为﹣2.162、﹣2.292，均小于0，表明相对于愿意支付的门票价格为高的，愿意支付的门票价格为低和中的游客复游动机更低。原因在于游客愿意支付的门票价格低，说明游客对森林公园景观和服务的满意度低，复游动机也就低。

②特色景观数。参观特色景观数为0处、1处的游客相对于参照组（参观特色景观数为2处）的B值分别为﹣3.230、﹣2.596，均小于0，表明相对于参观特色景观数为2处的游客，参观特色景观数为0处、1处的游客选择愿意复游的意愿更低；Exp(B)分别为0.040和0.075，表明参观特色景观数为0处、1处的游客选择愿意复游的意愿分别是参观特色景观数为2处的游客的0.040倍和0.075倍。由此可见，选择愿意复游的概率从高到低的顺序为参观特色景观数为2处的游客、参观特色景观数为1处的游客、参观特色景观数为0处的游客，即游客参观的特色景观数越多，复游动机越强。

表5A组样本二元Logistics回归参数估计结果

BP值Exp(B) 游客愿意支付的门票价格高（参照组） 0.022 低﹣2.1620.0090.115 中﹣2.2920.0090.101 特色景观数2处（参照组） 0.017 0处﹣3.2300.0040.040 1处﹣2.5960.0160.075 交通时间4 h以上（参照组） 0.132 1 h以内0.8400.2632.317 2 h～4 h﹣0.4750.4070.622 常量 5.6180.000275.248

（2）基于B组样本的二元Logistics回归

利用SPSS 22对B组样本进行二元Logistics回归，回归结果显示，模型的预测准确率达到74.1%，表明模型的拟合情况较好，同时输出参数估计结果如表6所示。由表6可知，交通时间的偏回归系数的值＜0.05，表明参数估计结果具有统计学意义，而游客愿意支付的门票价格、特色景观数的偏回归系数的值＞0.05，表明参数估计结果不具有统计学意义。因此，可对交通时间的偏回归系数进行进一步分析。

到达景点所耗费的交通时间为1 h以内、2 h～4 h的游客相对于参照组（4 h以上）的B值分别为1.589、1.434，均大于0，表明相对于耗费的交通时间为4 h以上的游客，耗费的交通时间为1 h以内、2 h～4 h的游客选择非常愿意复游的意愿更高；Exp(B)分别为4.900和4.197，表明耗费的交通时间为1 h以内、2 h～4 h的游客选择非常愿意复游的意愿分别是耗费的交通时间为4 h以上的游客的4.900倍和4.197倍。由此可见，选择非常愿意复游的概率从高到低的顺序为耗费的交通时间为1 h以内的游客、耗费的交通时间为2 h～4 h的游客、耗费的交通时间为4 h以上的游客，即耗费的交通时间越少的游客，越倾向于选择“非常愿意复游”。

表6B组样本二元Logistics回归参数估计结果

BP值Exp(B) 游客愿意支付的门票价格高（参照组） 0.490 低0.5120.3511.669 中0.7580.2442.134 特色景观2处（参照组） 0.440 1处0.1680.7711.183 0处﹣0.4540.3220.635 交通时间4 h以上（参照组） 0.076 1 h以内1.5890.0294.900 2 h～4 h1.4340.0354.197

4 建议

4.1 优化森林公园“硬环境”

游客对森林公园游憩价值的评价，反映的是森林公园自然资源及所提供的设施设备是否值得游憩，即对游憩环境“硬件”的评价。实证结果显示，对于九龙谷森林公园而言，游客对游憩价值的评价越高，其复游动机也越强烈。由此可见，九龙谷森林公园管理部门应加强优化公园硬件设施。在开发自然资源供游客游憩观赏的同时，更应重视对自然资源的保护，森林公园硬件设施的建设要以人与自然和谐共处为原则，做到既有效开发利用森林公园的游憩观赏价值，又最大限度地保护原始生态环境。

4.2 提升服务游客“软实力”

游客对旅行服务满意度的评价，反映的是游客在游憩过程中所享受的游憩相关服务的质量，即对游憩“软件”的评价。实证结果显示，对于九龙谷森林公园而言，游客对旅行服务满意度的评价越高，其复游动机也越强烈。由此可见，九龙谷森林公园管理部门应着力提升服务游客“软实力”。以提升游客游憩过程体验为目标，增强游客旅行各个环节的良好体验，如提高门票订购便捷性，开发扫码入园方式，提升导游服务能力，落实安全保障责任，规范景区食品饮料价格，拓展酒店住宿服务，做好关于景区气温、交通等出行温馨提示服务等。

4.3 强化引导能力，降低景区拥挤度

针对“拥挤度越低，复游动机越强”这一实证结果，构建景区拥挤度指标，设置拥挤度颜色等级（如红色代表景点承受的游客已饱和，绿色代表景点人数稀少），并以合适的方式向游客展示或实时推送景区拥挤度指标，引导游客避开拥挤时段或拥挤区域，在提升游客游憩体验的同时，又能达到保护景区环境资源的目的。

4.4 打造特色化旅游景区，突出个性化旅游体验

实证研究结果显示，森林公园的特色景观数越多，复游动机越强，表明特色景观对游客有较强的吸引力。因此，可加大对九龙谷森林公园的特色景观的宣传力度，突出九龙谷森林公园的差异化特色。一是强化对九龙谷森林公园的霞客古道、龟山寺的文化底蕴的保护、建设与传播；二是突出莆田棕桥舞等民俗亮点，提升九龙谷森林公园游憩活动的个性化和趣味性。

4.5 提升旅途交通良好体验

实证研究结果显示，游客到达森林公园所耗费的交通时间越少，复游动机越强。可以从两方面着手减少旅行交通耗时长对复游动机的负面影响：一方面，可从客观上减少交通耗时。一是开通高铁站至景区的旅游接驳车专线，并且引导游客乘坐耗时少的高铁出游；二是通过网络订票系统，以短信形式实时提醒即将出行的游客避开交通出行高峰期，避免交通拥堵造成出游耗时延长。

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10.3969/j.issn.2095-1205.2022.03.08

F592.7

A

2095-1205(2022)03-24-05

国家自然基金“福建省生态公益林保护对林农的经济影响评估及其生态补偿标准研究”（71273052）；2021年度福建省社会科学基金项目“基于碳减排企业需求的福建省生态公益林碳汇价值研究”（FJ2021C085）；福建省中青年项目“基于区块链技术的农产品供应链信息优化研究”（JAT210628）

石巧玲（1987- ），女，汉族，福建泉州人，硕士，讲师，研究方向为应用经济学。