張羅雪,王 昕,孫天怡,龔 鳳

(重慶師范大學(xué)地理與旅游學(xué)院,重慶 401331)

0 引言

森林公園旅游是目前較健康的一種綠色旅游消費(fèi)形式[1],是供游客開展避暑、生態(tài)、康養(yǎng)、研學(xué)、休閑等旅游活動的綜合型旅游目的地[2]。其在滿足游客親近自然、休閑、康養(yǎng)等多種需求外,還被廣泛地認(rèn)為是保護(hù)林業(yè)資源、提高農(nóng)民收入、擴(kuò)大就業(yè)機(jī)會的重要舉措[3]。此外,國家森林公園作為一個促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的工具,能為公園及周邊地區(qū)帶來凈貨幣收益[4]。在生態(tài)效益、環(huán)境效益和經(jīng)濟(jì)效益等方面的作用日益凸顯,但當(dāng)前森林旅游發(fā)展已不能滿足人們對森林旅游日益增長的消費(fèi)需求[5]。游客是森林公園旅游可持續(xù)經(jīng)營的重要保證,是各種效益穩(wěn)定發(fā)揮的基礎(chǔ)條件[6]。旅游地的條件、主體認(rèn)知、主體感受和主體選擇是影響游客行為的重要因素[7-9]。因此,探究現(xiàn)階段森林公園游客的旅游行為特征及影響因素,有利于相關(guān)管理部門制定提出相應(yīng)策略,有針對性的提升旅游地服務(wù)品質(zhì),促進(jìn)森林公園旅游產(chǎn)品供給與需求的有效匹配,推動森林旅游產(chǎn)業(yè)與資源保護(hù)的協(xié)同發(fā)展[10-12]。

本文以重慶市仙女山國家森林公園內(nèi)的游客為研究對象,探究仙女山國家森林公園游客的行為偏好,構(gòu)建森林公園游客的行為分析模型,綜合利用數(shù)學(xué)分析方法深挖游客的行為特征及影響因素,為仙女山國家森林公園的旅游發(fā)展提出相關(guān)建議,旨在達(dá)到推動森林旅游發(fā)展、帶動森林公園及其周邊經(jīng)濟(jì)提升和促進(jìn)森林公園高質(zhì)量發(fā)展的目的。

1 研究基礎(chǔ)

1.1 理論基礎(chǔ)

1.1.1 S-O-R理論

“S-O-R”理論即“刺激-機(jī)體-反應(yīng)”理論,S指對游客產(chǎn)生刺激的因素,O是游客本身擁有的認(rèn)識與感知能力,R是指刺激受到機(jī)體轉(zhuǎn)換后產(chǎn)生的行為[13]?！癝-O-R”是一個意愿向行為轉(zhuǎn)換的過程,是旅游者在內(nèi)外部環(huán)境共同刺激下產(chǎn)生的結(jié)果[14],包含從產(chǎn)生旅游意愿到再一次進(jìn)行旅游的全過程。旅游主體受心理、環(huán)境等因素刺激后產(chǎn)生旅游意愿,該意愿在旅游主體內(nèi)外部因素的共同作用下受到繼續(xù)強(qiáng)化或持續(xù)刺激[15,16],受到強(qiáng)化后產(chǎn)生旅游行為并對下一次旅游產(chǎn)生影響,受到持續(xù)刺激后進(jìn)一步對旅游意愿產(chǎn)生影響。該理論在旅游心理學(xué)中被作為構(gòu)建各種旅游者行為模型的基礎(chǔ),且構(gòu)建的模型具有顯著的解釋力[17]。如陳素平等人[18]用“S-O-R”理論建立研究單身女性休閑旅游消費(fèi)行為的簡化模型。徐孝娟等人[19]用結(jié)構(gòu)方程模型檢驗(yàn)“S-O-R”理論視角構(gòu)建的用戶流失行為整合模型,其結(jié)果證實(shí)了建立的模型對用戶行為研究具有較強(qiáng)的解釋性。

1.1.2 理論分析框架

本研究以“S-O-R”理論為基礎(chǔ),構(gòu)建仙女山國家森林公園游客行為分析框架。游客行為是游客在實(shí)現(xiàn)其精神需要的過程中形成的所有活動,要分析游客活動的規(guī)律,應(yīng)從游客視角出發(fā)對個體和影響其決策的各要素展開觀察[20,21]。研究中的游客行為,是指旅游主體在開展旅游活動前、旅游活動過程中以及游覽活動完成后形成的所有行為及其各活動要素間相互作用的關(guān)系,以及旅游主體可以直接或無法直接觀察的活動的總和,如圖1所示。

圖1 游客行為分析框架

1.2 研究方法與指標(biāo)體系構(gòu)建

1.2.1 研究方法

混合Logit模型(mixed Logit model,MLM)主要用于行為選擇、顧客偏好和行為預(yù)測等行為研究領(lǐng)域[22]?；旌螸ogit模型的各觀測變量間可以存在相關(guān)性[23],通過森林公園游客的社會經(jīng)濟(jì)特征和觀測變量來獲取游客的態(tài)度潛變量,并反映游客對森林公園的旅游行為和態(tài)度。旅游行為研究中,多項(xiàng)式Logit模型比混合Logit模型的擬合優(yōu)度更高[24],但混合Logit模型在游客行為分析中具有更強(qiáng)的行為檢測能力[25]。因此,選擇混合Logit模型能更好地反映游客的選擇行為。據(jù)此,以混合Logit模型作為研究森林公園游客行為特征及影響因素的框架基礎(chǔ),并繪制各變量與行為選擇的混合Logit模型分析框架,如圖2所示。

圖2 混合Logit模型分析框架圖

混合Logit模型分析包括兩部分:第一部分,由于態(tài)度檢測量表的潛變量不能被直接檢測,故在AMOS環(huán)境中使用MIMIC模型對態(tài)度檢測量表中的所有潛變量參數(shù)加以適配;第二部分,把社會經(jīng)濟(jì)特征變量和態(tài)度潛變量都視為因變量,利用混合Logit模型研究建立森林公園游客行為模型,評價(jià)社會經(jīng)濟(jì)特征和態(tài)度潛變量對旅游行為的影響。MIMIC模型是一種利用結(jié)構(gòu)方程模型驗(yàn)證擬合效果的形式,允許潛變量作為因變量和自變量同時(shí)存在,旨在通過觀測變量來探索潛變量的表達(dá),易鑒別出對潛變量產(chǎn)生影響的觀測變量,并解釋各潛變量之間的關(guān)系達(dá)到對潛變量進(jìn)行評估的效果[26]。

MIMIC模型表示如下:

X=θxη+α

(1)

Y=θyX+β

(2)

式中:η為外生潛變量向量,文中指游客對旅游目的地所具備條件的態(tài)度;X為內(nèi)生潛變量向量,文中指主體認(rèn)知、主體感受、游客行為,Y為潛變量觀測變量組成的向量;θx、θy分別為因子載荷矩陣;α、β分別為誤差項(xiàng)。

混合Logit模型的效用計(jì)算公式為:

ui=ais+biX+εi

(3)

(4)

式中:ui為游客選擇行為的效用值;s為社會經(jīng)濟(jì)特征組成的向量,文中收入、年齡和受教育程度等社會經(jīng)濟(jì)特征變量;ai為社會經(jīng)濟(jì)特征;bi為游客態(tài)度潛變量向量擬合系數(shù);εi為效用函數(shù)的誤差項(xiàng);di為選擇結(jié)果。

1.2.2 指標(biāo)體系構(gòu)建

查閱相關(guān)文獻(xiàn)并結(jié)合社會學(xué)、行為學(xué)等視角可知,游客行為受主體、客體等多方面影響,主要涉及“食、住、行、游、購、娛”六個要素[27]。研究將森林公園旅游特征與六個要素相結(jié)合,確定4項(xiàng)潛變量及其12個具體指標(biāo),并根據(jù)指標(biāo)設(shè)計(jì)了26項(xiàng)測量題(表1)。

表1 潛變量及觀測指標(biāo)描述

因潛變量無法被直接觀測,故通過觀測變量來反映潛變量。旅游地條件、主體認(rèn)知、主體感受和游客選擇是游客行為的影響因素。旅游地條件包括目的地設(shè)施設(shè)備、形象、當(dāng)?shù)厝藨B(tài)度和服務(wù)質(zhì)量等因素;主體認(rèn)知指旅游者在選擇旅游目的地時(shí),目的地距離、知名度等因素的影響;主體感受指旅游者在旅游結(jié)束后的意愿判斷,包括重游意愿、推薦意愿等因素;游客選擇指旅游者在旅游中的選擇,包括交通工具、結(jié)伴方式、出游方式等因素。旅游地條件間接影響旅游者行為,主體認(rèn)知、主體感受和游客選擇直接影響旅游者行為。

2 實(shí)證研究

2.1 問卷收集與描述統(tǒng)計(jì)分析

調(diào)查采取隨機(jī)抽樣的方式,在仙女山國家森林公園內(nèi)的售票中心、露營中心、跑馬場、樹頂漫步等地發(fā)放問卷200份,對回收的問卷進(jìn)行編碼、重復(fù)剔除和篩選,其中無效問卷16份,有效問卷為184份,有效率為92%。

將游客基本信息進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)分析(表2)。從表2中可知,調(diào)查樣本中男女比例分布較為均勻,分別占比為40.22%和59.78%;年齡主要集中在17—45歲;收入分布較為均勻;學(xué)歷多為大?；虮究?占比61.96%;90.22%的游客常住重慶。其中,66.85%的游客選擇自駕出游,53.81%的游客與家人同游,48.91%的游客出游為1～2天,人均花費(fèi)在400～800元。實(shí)際考察來看,仙女山國家森林公園集休閑、避暑、度假等旅游活動,調(diào)研時(shí)間恰逢夏季,正值中老年游客避暑高峰期,出游天數(shù)隨年齡增長的情況符合邏輯。高收入人群由于工作等原因限制,多傾向家庭形式出游,該群體平常忙于工作易忽視家人,家庭旅游是情感聯(lián)系的好方式。女性游客比男性游客的旅游花費(fèi)更高;企事業(yè)單位、個體商戶和學(xué)生的出游天數(shù)較短,離退休人員比自由職業(yè)人員的出游天數(shù)更長;高中及以下學(xué)歷的結(jié)伴方式與其他學(xué)歷顯著不同,更愿意與家人進(jìn)行旅游活動,而大?；虮究埔陨系挠慰蛢A向與朋友結(jié)伴出行。

表2 人口統(tǒng)計(jì)和樣本分布數(shù)據(jù)

2.2 信度與效度檢驗(yàn)

對問卷中的觀測變量進(jìn)行可靠性分析結(jié)果見表3?？寺“秃障禂?shù)為0.794,表示該量表的統(tǒng)計(jì)有較高的可靠性,收集的數(shù)據(jù)有研究價(jià)值。對消費(fèi)態(tài)度量表進(jìn)行信度分析后,又對觀測變量進(jìn)行效度檢驗(yàn),從表3可知,KMO值為0.76大于0.7,該問卷的效度符合要求;顯著性為0.001小于0.05,該量表收集的數(shù)據(jù)有一定代表性。

表3 信度與效度檢驗(yàn)表

2.3 MIMIC模型檢驗(yàn)

利用AMOS軟件對構(gòu)建的模型進(jìn)行檢驗(yàn),如圖3所示,通過AMOS軟件對森林公園游客行為的潛變量進(jìn)行驗(yàn)證性分析,實(shí)現(xiàn)觀測潛變量的目的,并通過檢驗(yàn)結(jié)果確定各指標(biāo)設(shè)計(jì)的合理性。選擇RMSEA、GFI和x2/df作為建模結(jié)果的評估指標(biāo)。由圖3可知:RMSEA為0.074,低于0.08,GFI為0.875,超過0.8,x2/df為2.015,小于3.0。從AMOS輸出的結(jié)果看,該行為模型的擬合度較好,構(gòu)建的模型達(dá)標(biāo)。態(tài)度觀測變量的因子載荷都超過0.5,潛變量的驗(yàn)證性分析達(dá)標(biāo),各觀測變量的選擇合理。

圖3 MIMIC 模型分析結(jié)果

2.4 混合Logit模型分析

為探究各潛變量與游客行為之間的相關(guān)關(guān)系,將AMOS檢驗(yàn)的有效潛變量帶入混合Logit模型中進(jìn)行回歸分析(見表4),模型擬合的偽R2為0.735,偽R2超過0.2,表明混合Logit模型的擬合效果較好。

表4 混合Logit模型標(biāo)定結(jié)果

結(jié)合MIMIC模型和混合Logit分析結(jié)果看,在社會經(jīng)濟(jì)特征變量中,年齡和收入與游客的旅游行為呈負(fù)相關(guān),出游天數(shù)隨年齡增加;收入越高的群體更傾向家庭出游。性別、職業(yè)和受教育水平與游客的旅游行為呈正相關(guān),其中受教育水平對行為的影響最大。在態(tài)度潛變量中,主體認(rèn)知和主體選擇與旅游行為呈負(fù)相關(guān);主體感受和旅游地條件與游客行為呈正相關(guān)。旅游地距離和知名度的增加、出游天數(shù)越長和選擇的目的性越強(qiáng),對旅游主體的行為有消極作用;重游率和推薦率越高、出行交通越便利、同游人員以及當(dāng)?shù)鼐用竦挠焉贫取⒃O(shè)施設(shè)備的完善程度和旅游服務(wù)質(zhì)量越高,對旅游主體的行為越有積極作用。

2.5 敏感性分析

多指標(biāo)多因素模型的檢驗(yàn)結(jié)果和混合Logit模型的標(biāo)定結(jié)果表明,潛變量對旅游主體的行為具有影響意義,應(yīng)逐步運(yùn)用彈性方法定量探討態(tài)度變量對旅游主體行為的影響。利用Stata軟件對態(tài)度變量進(jìn)行彈性分析結(jié)果見表5。游客的主體認(rèn)知、主體感受、旅游地條件和主體選擇每增加1%,相應(yīng)的主體認(rèn)知和主體選擇的潛變量值分別降低6.2%、4.3%;主體感受和旅游地條件對應(yīng)的潛變量值分別上升4.2%、3.4%。

表5 潛變量彈性值分析結(jié)果

結(jié)合潛變量的彈性值來看,主體認(rèn)知對游客的行為影響最明顯。就主體認(rèn)知和主體選擇而言,游客感知到目的地距離越遠(yuǎn),出游率和重游率越低,滿意度隨著知名度的重視而降低;出游時(shí)間隨體驗(yàn)性或探險(xiǎn)性的增加而減少,出游天數(shù)隨交通便捷度的增加而減小。就主體感受和旅游地條件而言,目的地居民的友善度、設(shè)施配置的完善度和旅游服務(wù)質(zhì)量越高,出游天數(shù)和旅游花費(fèi)越高;旅游主體對旅游地的感受越強(qiáng)烈,推薦率與重游率越高。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

以“S-O-R”理論為基礎(chǔ)建立了森林公園游客行為的研究框架,利用MIMIC模型對潛變量進(jìn)行適配并剔除無效的觀測變量;再將潛變量帶入混合Logit模型進(jìn)行擬合分析。結(jié)果如下:從混合Logit模型分析來看,明確了旅游地條件、主體認(rèn)知和主體感受對游客的選擇有一定解釋力,并證實(shí)了該行為模型對游客行為具有較好的解釋效力。主體認(rèn)知、主體感受、旅游地條件、主體選擇與旅游者行為均存在顯著相關(guān),所有的潛變量均對游客行為產(chǎn)生顯著影響。各潛變量對游客行為的影響程度依次為主體認(rèn)知>主體選擇>旅游地條件>主體感受。從敏感性分析來看,森林公園游客的主體認(rèn)知、主體感受、旅游地條件和主體選擇每增加1%,相應(yīng)的主體認(rèn)知和主體選擇的潛變量值分別降低6.2%、4.3%;主體感受和旅游地條件對應(yīng)和潛變量值分別上升4.2%、3.4%。

3.2 建議

1)加強(qiáng)旅游交通體系的建設(shè),彌補(bǔ)游客感知距離的缺失。多數(shù)乘坐公共交通的游客表示,公共交通耗費(fèi)時(shí)間多、靈活性差增大了感知距離。從心理感知距離、地理感知距離和復(fù)合感知距離三方面來改善游客的距離感知。應(yīng)加強(qiáng)高速公路的銜接建設(shè),關(guān)注公共交通的連接性,減少旅游者的換乘次數(shù),增加交通路線,給游客更多的選擇。

2)考慮當(dāng)?shù)鼐用竦男枨?提升當(dāng)?shù)厝说恼J(rèn)同感。游客在選擇旅游目的地時(shí)會將當(dāng)?shù)厝说膽B(tài)度納入決策。旅游企業(yè)不能只關(guān)注游客,也應(yīng)重視當(dāng)?shù)厝说睦?地方居民的需求得到滿足則會更積極的參與旅游事業(yè),間接提升當(dāng)?shù)厝藢β糜螛I(yè)、游客的積極度和容忍度。旅游企業(yè)在增設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施時(shí)應(yīng)將當(dāng)?shù)鼐用竦男枨蠹{入其中,增強(qiáng)當(dāng)?shù)厝藢β糜问聵I(yè)的欣賞、認(rèn)同和自豪感,間接提升當(dāng)?shù)厝藢τ慰偷挠押脩B(tài)度。

3)依托現(xiàn)有旅游資源,深度挖掘老年康養(yǎng)項(xiàng)目。仙女山森林公園內(nèi)的老年游客避暑時(shí)間長,連續(xù)性強(qiáng),但在調(diào)研中發(fā)現(xiàn),景區(qū)內(nèi)的體驗(yàn)項(xiàng)目多為青少年兒童的自然教育科普、戶外自然教育等,少有適合老年游客的體驗(yàn)項(xiàng)目。仙女山森林公園可結(jié)合地勢和森林資源等條件在游客集中地附近增設(shè)森林健身步道、休閑娛樂社區(qū)以及康養(yǎng)器械等。

4)根據(jù)客源市場特點(diǎn),設(shè)計(jì)專項(xiàng)旅游線路。仙女山森林公園的涉獵群體廣,為不同人群設(shè)計(jì)旅游線路,既能提升景區(qū)的游覽秩序,也能提升體驗(yàn)感和滿意度。仙女山森林公園接待的游客群體包括家庭型、公司團(tuán)建、避暑度假等。針對家庭型游客,景區(qū)可將體驗(yàn)棧道、森林之眼、自然之路等安全性高、科普性強(qiáng)的特色項(xiàng)目設(shè)計(jì)成“研學(xué)科普”線路;針對團(tuán)體型游客,景區(qū)可將森林溜索、森林攀爬、叢林卡丁車和露營等設(shè)計(jì)成“叢林探險(xiǎn)”線路;針對避暑度假型游客,提供小交通月票等優(yōu)惠服務(wù)。

5)發(fā)揮政府推動作用,構(gòu)建聯(lián)動發(fā)展格局。政府在區(qū)域旅游方面具有推動作用,將武隆片區(qū)的旅游競爭關(guān)系轉(zhuǎn)化為合作關(guān)系,致力于將仙女山國家森林公園與周邊景區(qū)構(gòu)建成“可觀、可賞、可玩、可學(xué)”的大旅游圈,促進(jìn)武隆片區(qū)的旅游資源互補(bǔ)共享。武隆匯集峽谷、天坑、地縫、高山草地等多種喀斯特旅游資源,整合全區(qū)旅游資源推出旅游聯(lián)票或套票,在提高旅游吸引力和旅游收入的同時(shí)達(dá)到促進(jìn)整個片區(qū)旅游發(fā)展的雙贏局面。