基于多元线性回归的农业嘉年华游客量影响因素研究

马丽娟 尹衍雨 刘月姮 李晓渊 杜名扬

摘 要：近年来，农业嘉年华作为都市农业的一种新业态、新模式，其品牌和社会影响力逐步扩大，成为地区重要的农旅融合发展项目。虽然农业嘉年华有旅游服务、农产品及农资售卖、农业科普教育与培训、农业科技服务等多种收入来源，但旅游收入仍是其主要的经营收入，因此对游客量的依赖性较大。运用SPSS22.0软件，对全国各地14个农业嘉年华和南京市15届农业嘉年华多年的游客量及相关因素数据资料进行统计分析，研究不同地区以及同一地区不同举办地点农业嘉年华游客量的相关影响因素。结果表明，影响不同地区农业嘉年华游客量的主要因素是城镇居民规模和举办活动持续时间，影响同一地区不同举办地点农业嘉年华游客量的主要因素是开园月份和持续时间。

关键词：农业嘉年华;游客量;影响因素;多元回归分析

中图分类号 F590.75 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2021）21-0155-03

农业嘉年华是以现代都市农业为基础，融合精品农产品展销、农业科技博览、农业科普教育、农业休闲体验、农业创意产业孵化等功能于一体的典型特色农旅综合体项目，实现引领农业发展、促进农民增收、集产业发展、区域带动、农旅结合为一体的都市农业新业态[1]。自2005年9月国内成功打造了第一个农业为主题的都市型现代农业盛会——“南京首届农业嘉年华”以来，截至到2019年底，全国农业嘉年华建设数量近30个，农业嘉年华的设施规模较2005年增长超40倍[2]。农业嘉年华在为各地城市居民提供了一个休闲度假的新去处的同时，它的品牌和社会影响力逐步扩大，已成为都市农业的一种新业态和新模式。作为一个农业综合性项目，农业嘉年华的价值主张多元化，拥有旅游服务、农产品农资售卖、农业科普教育与培训、农业科技服务等多种收入来源，其中旅游收入是农业嘉年华最主要的收入构成，因此农业嘉年华项目对游客量的依赖性较大。笔者通过收集全国各地农业嘉年华的游客量数据，发现不同地区以及同一地区不同年份之间农业嘉年华游客接待量相差较大，因此对农业嘉年华游客量的主要影响因素进行分析研究，以期为今后农业嘉年华规划、建设及运营提供参考。

1 资料与方法

1.1 农业嘉年华游客量影响因素 在一般的旅游客源市场研究中，经济发展水平、人口数量、旅游资源丰度、交通区位、环境及气候条件等是影响旅游区客流量的主要因素[3-4]。由于受农业嘉年华活动开展较晚、基础资料较少等客观因素的影响，已有研究中只收集到2篇与农业嘉年华游客相关的研究，分别是吴静和田振等基于因子分析的北京农业嘉年华游客满意度研究[5]以及陆婉颖和张天柱应用模糊综合评价法对农业嘉年华游客满意度的研究[6]。因此，忽略不同地区气候差别、不同发展阶段、不同主题之间农业嘉年华的发展水平，从项目本身、开园时间、所在城市人口规模、社会经济、举办地点交通区位等方面分析影响农业嘉年华游客量的因素。其中，项目本身方面选取了项目规模和场馆规模2个指标，开园时间方面选取了开园月份、持续天数、累积举办次数（开园年数）3个指标，所在城市人口规模方面选了城镇居民规模和城市等级，社会经济方面选取了人均GDP和城镇居民人均消費支出2个指标，交通区位方面选择了项目场址和举办地点到市中心距离2个指标（表1）。

1.2 数据来源及处理 以全国各地每年公布的农业嘉年华游客接待量作为样本，统计出网络公开发布接待游客量数据的共14个农业嘉年华（见表2），加上不同年份公布的游客量，一共收集到49个游客量数据，其中南京农业嘉年华、北京农业嘉年华、广西玉林农业嘉年华、河北南和农业嘉年华和山东莘县农业嘉年华5个农业嘉年华从开园到2019年底每年游客量数据均收集齐，另外9个农业嘉年华游客量数据收集到个别年份或特殊活动期间的游客量。相关影响因素中项目规模（hm2）、场馆规模（万m2）、举办次数/开园年数、开园月份、持续时间均采自网络公开数据;城镇居民规模（万）、人均GDP（元）、城镇居民人均消费支出（元）采自各地区统计局官网发布的《统计年鉴》或统计公报;项目场址根据发布的位置与城市或区县的关系定性判断，到市中心距离（km）为高德地图测量的各个农业嘉年华项目位置距离各市地理中心的自驾车路程距离。

1.3 研究方法 多元线性回归分析法是研究1个因变量与多个自变量之间相互关系的最基本方法，广泛应用于各种数据处理的数理统计中。借助SPSS22.0软件的回归分析功能进行农业嘉年华游客量相关因素的多元线性回归分析。

2 结果与分析

将不同地区不同时间农业嘉年华的游客接待量设为y（因变量），同时将项目规模、场馆规模、举办次数/开园年数、开园月份、持续时间、城镇居民规模、人均GDP、城镇居民人均消费支出、项目场址、到市中心距离分别设为x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7、x8、x9、x10，即自变量，分别对全国农业嘉年华49个样本数据和南京农业嘉年华15个样本数据进行多元线性回归分析。

2.1 P-P图 由回归标准化残差的正态P-P图可以看出（图1），全国农业嘉年华49个样本数据分析残差效果较好，所有的点大致都在一条直线上，可认为残差符合正态分布的要求。南京农业嘉年华的P-P图，由于样本数只有15个，大概判断其呈正态分布，也认为残差符合正态分布的要求。

2.2 F检验 在给定显著性水平α=0.05的情况下，样本个数为49，F值为8.166;样本个数为15，F值为11.478。P值均<0.05，说明在显著水平的约束下，这些变量之间存在明显的线性关系，模型通过了F检验，整体显著性水平较高。

2.3 模型摘要 全国49个样本数时，调整后的R2为0.604，即总体自变量对因变量的解释程度达到60.4%;南京15个样本数时，调整后的R2为0.882，即总体自变量对因变量的解释程度达到88.2%，说明2个模型拟合效果较好，模型比较稳定。2次模型分析的得宾-沃森检验值分别为2.415和2.414。一般来说，得宾-沃森检验值分布在0～4，越接近于2，观测值相互独立的可能性越大，因此可认为本研究中的观测值具有相互独立性。

2.4 系数相关性 表3列出了项目规模、人均GDP等变量的T检验显著性。由表3可知，在全国49个样本相关性分析时，持续时间（d）、城镇居民规模（万）这2个变量与农业嘉年华游客量具有显著相关性，这2个变量的显著性值为0.001，均远小于0.05，说明在不同地区间城镇居民规模越大、每年举办持续时间越长时，农业嘉年华的游客量越多;而人均GDP、城镇居民消费水平、项目建设规模等因素呈现非显著性相关性，这也说明了北京市城镇人口规模大，因此举办7届农业嘉年华的平均游客量为116.04万，远高于其他地区。在南京的15个样本相关性分析时，开园月份、持续时间（d）这2个变量与农业嘉年华游客量具有显著相关性，这2个变量的显著性值均小于0.05，说明在同一个地区农业嘉年华的活动与开园时间和持续时间有关。开园时间含有小长假且持续时间越长，游客量会明显增加，如南京农业嘉年华前9届举办地点均在市区，第10届农业嘉年华虽然选址在市郊，但因活动期间含了国庆小长假，游客量相比之前有很大增加;2016年南京第12届农业嘉年华与往届的最大区别是举办时间最长（54d），接待游客量规模也达到了最大（80万）。而农业嘉年华游客量与项目场址、距离市中心的远近关系呈非显著性相关性，这也与南京农业嘉年华的举办场址虽然换了几次，但距离市中心最大距离是38.4km，均在1h左右的车程，因而对游客量影响不大。

3 结论与讨论

研究结果表明：不同地区农业嘉年华游客量的主要影响因素是城镇居民规模和举办活动持续时间，因此对于新建的农业嘉年华，选址尽量在城市人口规模较大的地区，且每年运营时间尽量延长;同一地区不同举办地点农业嘉年华游客量的主要影响因素是开园月份和持续时间，因此对于同一地区的农业嘉年华活动举办时间尽量选择“五一”“十一”等含有小长假的时期，且活动举办持续时间尽量适当延长。

在农业嘉年华实际运营中，游客量影响因素众多，本研究忽略了活动组织方、气候、周边旅游环境、特殊事件等其他因素，而且研究中大部分游客量及相关数据采自网络，另外农业嘉年华作为一个新事物，时间较短，分析中样本数量较少，这些都会影响分析结果的准确性。

参考文献

[1]张天柱.农业嘉年华规划、建设与案例分析[M].北京：中国轻工业出版社，2017：28-29.

[2]北京中农富通园艺有限公司，中国农业大学农业规划科学研究所，北京农村专业技术协会农业嘉年华专业委员会.中国农业嘉年华发展研究报告（2019）[R].2019

[3]林振华.森林旅游市场预测方法探讨[J].林业资源管理，1992（3）：68-72.

[4]孙根年，潘潘.陕西十地市旅游业发展的地区差异及其影响因素分析[J].干旱区资源与环境，2013，27（11）：184-191.

[5]吳静，田振，徐志峰，等.基于因子分析的北京农业嘉年华游客满意度研究[J].北京农学院学报，2016，31（4）：103-106.

[6]陆婉颖，张天柱.基于模糊综合评价法的农业嘉年华游客满意度研究[J].黑龙江农业科学，2018（6）：134-139.

（责编：徐世红）