潘文超 廖小萱 陳諾 林婷 楊鏗 鐘海峰 彭春蘭
摘要:本文采用分位數(shù)回歸方法,對(duì)游客進(jìn)行螢火蟲(chóng)旅游的影響因素分析并做出總結(jié),最后為螢火蟲(chóng)生態(tài)旅游的發(fā)展提供策略與建議。
關(guān)鍵詞:螢火蟲(chóng)旅游;分位數(shù)回歸;影響因素
一、引言
目前,國(guó)內(nèi)關(guān)于螢火蟲(chóng)旅游的研究文獻(xiàn)相對(duì)較少,雖然有一些學(xué)者研究螢火蟲(chóng)旅游產(chǎn)業(yè)的開(kāi)發(fā),但多以鄉(xiāng)村地區(qū)的螢火蟲(chóng)旅游開(kāi)發(fā)策略為主,鮮少有研究進(jìn)行螢火蟲(chóng)旅游的影響因素分析,且數(shù)據(jù)分析方法少有創(chuàng)新之舉。本文使用分位數(shù)回歸分析方法,以珠江三角洲為例子,研究螢火蟲(chóng)旅游的影響因素,并為珠江三角洲一帶螢火蟲(chóng)旅游產(chǎn)業(yè)的開(kāi)發(fā)提供建議。
二、數(shù)據(jù)來(lái)源與變量描述
1.研究區(qū)域概況
珠江三角洲城市群包括廣州、佛山、肇慶、清遠(yuǎn)、云浮、韶關(guān)、深圳、東莞、惠州、汕尾、河源、珠海、中山、江門、陽(yáng)江,是中國(guó)人口集聚最多、創(chuàng)新能力最強(qiáng)、綜合實(shí)力最強(qiáng)的三大城市群之一。2015年1月26日,世界銀行報(bào)告顯示,珠江三角洲超越日本東京,成為世界人口和面積最大的城市群。
2.數(shù)據(jù)來(lái)源
本文以影響游客螢火蟲(chóng)旅游意愿的因素為主線設(shè)計(jì)了調(diào)查問(wèn)卷。主要內(nèi)容包括:第一部分為基本信息,包括性別、年齡、個(gè)人收入、受教育程度、情感狀況等;第二部分為對(duì)螢火蟲(chóng)旅游的熟悉程度;第三部分為游客進(jìn)行螢火蟲(chóng)旅游的支付意愿;第四部分為游客對(duì)螢火蟲(chóng)旅游的感受,包括對(duì)環(huán)境因素、服務(wù)因素、景點(diǎn)因素、規(guī)則因素等方面的評(píng)價(jià)。
此次調(diào)查覆蓋了從10歲到80歲的人群,樣本的地區(qū)分布覆蓋整個(gè)珠三角地區(qū)。團(tuán)隊(duì)于2019年9、10月在線上大量收集問(wèn)卷,并前往云臺(tái)花園等熱門旅游地區(qū)對(duì)不同年齡段游客進(jìn)行了問(wèn)卷調(diào)查。一共回收1193份問(wèn)卷,其中825份電子問(wèn)卷,通過(guò)檢驗(yàn)有效性和控制問(wèn)卷填寫時(shí)長(zhǎng)剔除無(wú)效問(wèn)卷后,收回1078份有效問(wèn)卷,問(wèn)卷有效率為90.4%。
3.變量選取與描述
本文對(duì)游客進(jìn)行螢火蟲(chóng)旅游的意愿進(jìn)行分析,因此設(shè)因變量 Y 為游客進(jìn)行螢火蟲(chóng)旅游的最大支付意愿,以性別、年齡、個(gè)人收入、教育程度、情感狀況、對(duì)螢火蟲(chóng)的熟悉程度、交通條件、環(huán)境因素、文創(chuàng)產(chǎn)品、昆蟲(chóng)豐富度、基礎(chǔ)設(shè)施豐富度、游覽方式、規(guī)則嚴(yán)苛度為自變量(為分類變量)。
三、實(shí)證分析
1.分位數(shù)回歸模型原理
本文根據(jù) 1078 份調(diào)查問(wèn)卷的數(shù)據(jù),將調(diào)查對(duì)象進(jìn)行螢火蟲(chóng)旅游的支付意愿作為因變量,其他13個(gè)變量因子作為自變量,使用Stata15軟件進(jìn)行分位數(shù)回歸分析,分別在10%、50%及90%分位數(shù)下對(duì)解釋變量作回歸。
個(gè)人因素:由表1可知,在不同權(quán)重下旅游者性別和年齡狀況對(duì)螢火蟲(chóng)旅游意愿影響不同。處于條件分布10%和50%的位次的旅游者性別和年齡狀況對(duì)螢火蟲(chóng)旅游意愿不具影響。對(duì)于性別,在90%的位次條件下,性別在10%的顯著度下顯著,女性相比男性螢火蟲(chóng)旅游意愿較強(qiáng)。處于條件分布90%位次的旅游者,年齡與螢火蟲(chóng)旅游意愿呈負(fù)相關(guān)。對(duì)于收入水平和教育程度,不管條件分布如何,對(duì)螢火蟲(chóng)旅游意愿影響程度均較高,即收入水平和教育程度與螢火蟲(chóng)旅游意愿呈正相關(guān)。對(duì)于情感狀況,不管條件分布如何,對(duì)螢火蟲(chóng)旅游意愿均無(wú)顯著影響。在10%的位次條件下,對(duì)螢火蟲(chóng)的熟悉度在1%的顯著水平下對(duì)螢火蟲(chóng)旅游意愿產(chǎn)生影響,對(duì)螢火蟲(chóng)的熟悉度與螢火蟲(chóng)旅游意愿呈正相關(guān)。
環(huán)境因素:處于條件分布10%和50%位次的旅游者,交通條件與螢火蟲(chóng)旅游意愿呈正相關(guān)。對(duì)于環(huán)境因素,不管條件分布如何,對(duì)螢火蟲(chóng)旅游意愿影響程度均較高,即環(huán)境狀況與螢火蟲(chóng)旅游意愿呈正相關(guān)。
服務(wù)因素和景點(diǎn)因素:文創(chuàng)產(chǎn)品、昆蟲(chóng)豐富度對(duì)于螢火蟲(chóng)旅游意愿沒(méi)有顯著影響?;A(chǔ)設(shè)施和游覽方式與螢火蟲(chóng)旅游意愿呈正相關(guān)。
規(guī)則因素:規(guī)則嚴(yán)苛度在條件分布的10%位次上對(duì)螢火蟲(chóng)旅游意愿產(chǎn)生影響,為1%的顯著度。規(guī)則嚴(yán)苛度與螢火蟲(chóng)旅游意愿呈負(fù)相關(guān)。
四、政策建議
粵港澳大灣區(qū)由香港、澳門特別行政區(qū)與珠三角九市組成,是中國(guó)開(kāi)放程度最高、經(jīng)濟(jì)活力最強(qiáng)的區(qū)域之一?;诖吮尘芭c需求影響因素分析問(wèn)卷調(diào)查,對(duì)螢火蟲(chóng)旅游市場(chǎng)提出以下建議。
1)整合旅游資源,提高游覽價(jià)值
有效利用粵港澳大灣區(qū)發(fā)展帶來(lái)的溢出效應(yīng),需要其在提高游覽中的美學(xué)和科學(xué)價(jià)值的同時(shí),改善旅游資源的集群狀況。如將螢火蟲(chóng)生態(tài)觀光旅游、體驗(yàn)式旅游與農(nóng)業(yè)生態(tài)旅游相結(jié)合,體現(xiàn)地區(qū)特色。
3)整合一、二、三產(chǎn)業(yè)資源,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)聯(lián)動(dòng)發(fā)展
延長(zhǎng)夜游螢火蟲(chóng)旅游業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈,打通“吃、住、行、游、購(gòu)、娛”等各旅游要素的聯(lián)動(dòng)性,提高第三產(chǎn)業(yè)服務(wù)能力。同時(shí)整合第一產(chǎn)業(yè)資源,構(gòu)建當(dāng)?shù)靥厣獻(xiàn)P。由于螢火蟲(chóng)對(duì)環(huán)境敏感的特性,其棲息地環(huán)境條件好,可以通過(guò)樹(shù)立當(dāng)?shù)匚灮鹣x(chóng)品牌農(nóng)產(chǎn)品,利用網(wǎng)絡(luò)平臺(tái),使當(dāng)?shù)氐摹稗r(nóng)副產(chǎn)品”成為螢火蟲(chóng)旅游的新型“周邊”產(chǎn)品。
參考文獻(xiàn):
[1] 曹成全.螢火蟲(chóng)在特色農(nóng)業(yè)和鄉(xiāng)村旅游中的應(yīng)用[J].生物資源,2019,41(04):376-379.
[2] 羅丹.環(huán)境議題中的議程流動(dòng)研究[D].武漢大學(xué),2018.
[3] 陳政頤.基于RMP模型的螢火蟲(chóng)主題鄉(xiāng)村旅游產(chǎn)品開(kāi)發(fā)研究[D].中南林業(yè)科技大學(xué),2016.
[4] 李芳.試論昆蟲(chóng)旅游的科普價(jià)值——以臺(tái)灣地區(qū)南投縣埔里鎮(zhèn)桃米社區(qū)為例[J].科普研究,2014,9(04):81-84.
[5] 付新華.故鄉(xiāng)的微光[J].中國(guó)科技信息,2013(20):50.
[6] 徐貴陽(yáng).“螢火蟲(chóng)”的品牌故事[J].中國(guó)質(zhì)量與品牌,2005(01):62-64.
[7] Vighneswara Swamy,M.Dharani,F(xiàn)umiko Takeda.Investor attention and Google Search Volume Index:Evidence from an emerging market using quantile regression analysis[J].Research in International Business and Finance,2019,50.
[8] Nikitina Larisa,Paidi Rohayati,F(xiàn)uruoka Fumitaka.Using bootstrapped quantile regression analysis for small sample research in applied linguistics:Some methodological considerations.[J].PloS one,2019,14(1).
[9] Cameron Walker.High Country Rescue[J].National Parks,2017,91(1).
[10] Erkki M?ntymaa,Liisa Tyrv?inen,Artti Juutinen,Mikko Kurttila.Importance of forest landscape quality for companies operating in nature tourism areas[J].Land Use Policy,2019.
(作者單位:廣東外語(yǔ)外貿(mào)大學(xué))