【桃花節(jié)活動(dòng)中居民參與度、感知對(duì)居民支持度的影響實(shí)證探究（含問(wèn)卷）（論文）16000字】

桃花節(jié)活動(dòng)中居民參與度、感知對(duì)居民支持度的影響實(shí)證研究[摘要]隨著旅游經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，節(jié)事作為一種比較特殊的旅游形式越來(lái)越受到學(xué)術(shù)界的重視，但目前關(guān)于節(jié)事活動(dòng)的研究多集中于大型節(jié)事活動(dòng)，針對(duì)地方節(jié)事研究比較少，鄉(xiāng)村節(jié)事研究更少；且關(guān)于居民參與度、居民感知、居民支持度這三者關(guān)系研究也較為有限。因此，本文以鄉(xiāng)村節(jié)事為研究對(duì)象，本屆龍南桃花節(jié)為案例，分析居民參與度、居民感知對(duì)居民支持度的影響。在分析過(guò)程中，采用問(wèn)卷調(diào)查法收集數(shù)據(jù)，對(duì)各個(gè)量表采用因子分析法得出居民參與度、成本感知、人文環(huán)境收益感知、經(jīng)濟(jì)收益感知、居民支持度共五個(gè)因子，并利用因子分析法得到的因子得分進(jìn)行多元線性回歸模型研究居民參與度、居民感知對(duì)居民支持度的影響。研究表明：居民參與度、人文環(huán)境收益感知、經(jīng)濟(jì)收益感知對(duì)居民支持度產(chǎn)生顯著的正向影響，而居民成本感知對(duì)居民支持度有顯著的負(fù)向影響。經(jīng)過(guò)分析，本文還發(fā)現(xiàn)：在四個(gè)自變量中，對(duì)居民支持度影響程度最大的是人文環(huán)境收益感知，其次是成本感知，再其次是經(jīng)濟(jì)收益感知，影響最小的自變量是居民參與度。[關(guān)鍵詞]鄉(xiāng)村節(jié)事；居民參與度；居民感知；居民支持度

目錄[摘要] [33]對(duì)于居民參與度、居民感知、居民支持度所設(shè)計(jì)的調(diào)查問(wèn)卷采用的是李克特五級(jí)量表,要求居民按照“完全不同意”、“不同意”、“一般”、“同意”、“完全同意”這5個(gè)選項(xiàng)對(duì)每一個(gè)題項(xiàng)給出判斷,5個(gè)答案分別對(duì)應(yīng)1到5的分值,采用excel和SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)調(diào)查問(wèn)卷進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗,對(duì)少量缺失數(shù)據(jù)或個(gè)別異常數(shù)據(jù)用均值代替。本研究的數(shù)據(jù)獲取主要采用面向龍南縣武當(dāng)鎮(zhèn)當(dāng)?shù)鼐用癜l(fā)放調(diào)查問(wèn)卷的方式。調(diào)查于本次龍南桃花節(jié)舉辦期（2月22日至2月24日）和舉辦后（2月27日至3月1日）兩個(gè)時(shí)間段在武當(dāng)鎮(zhèn)新街向當(dāng)?shù)鼐用癜l(fā)放問(wèn)卷，共發(fā)放問(wèn)卷220份，有效問(wèn)卷208份，無(wú)效問(wèn)卷12份，有效回收率為94.5%，無(wú)效問(wèn)卷的判定有兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：第一是問(wèn)卷填寫有缺失；第二是問(wèn)卷的各項(xiàng)題項(xiàng)的回答幾乎是完全一樣。5實(shí)證研究5.1描述性統(tǒng)計(jì)5.1.1人口統(tǒng)計(jì)學(xué)分析由下列圖表可知，從性別上來(lái)看，男性比例為60.6%，女性比例為39.4%。從年齡來(lái)看，20歲以下占比最少，為14.9%；占比最大的為36到60歲，為48.6%；20到35歲的受訪者占比為18.8%，60歲以上的受訪者占比為17.8%。從受教育程度來(lái)看，初中和高中學(xué)歷的受訪者數(shù)量最多，所占比例分別為34.1%和31.7%，兩者一起共占到總樣本的65.8%，小學(xué)及以下學(xué)歷的受訪者占比為16.8%，大學(xué)及以上的受訪者占比為17.3%。從個(gè)人月收入來(lái)看，3000-5000元月收入的樣本最多，占比為41.3%，其次為月收入為1000-3000元的，占比為22.1%，月收入為1000元以下的受訪者占比為17.3%，月收入為5000元以上的受訪者占比為19.2%。從居民在當(dāng)?shù)氐木幼∧晗迊?lái)看，63.9%的被調(diào)查者居住年限為20年以上，僅有10.1%的被調(diào)查者的居住年限在10年以下，26%的被調(diào)查者在當(dāng)?shù)鼐幼×?0到20年，從居住年限的比例來(lái)看，大部分被調(diào)查者居住年限在20年以上，說(shuō)明樣本具有一定的代表性。表5-1被調(diào)查者基本信息特征分類頻數(shù)百分比性別男12660.6%女8239.4%年齡20歲以下3114.9%20-35歲3918.8%36-60歲10148.6%60歲以上3717.8%受教育程度小學(xué)及以下3516.8%初中7134.1%高中/中專6631.7%大學(xué)及以上3617.3%個(gè)人月收入1000元以下3617.3%1000-3000元4622.1%3000-5000元8641.3%5000元以上4019.2%居住年限10年以下2110.1%10-20年5426.0%20年以上13363.9%5.1.2居民參與度、感知和支持度的分析在本次研究中，筆者統(tǒng)計(jì)了居民參與度、感知和支持度各個(gè)變量的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。平均值是數(shù)據(jù)的算術(shù)平均數(shù)，代表了整組數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)度量值，平均值越大意味著居民對(duì)各項(xiàng)題項(xiàng)的同意程度越高；而標(biāo)準(zhǔn)差則是表示離散趨勢(shì)的最常用的指標(biāo)，標(biāo)準(zhǔn)差越大意味著數(shù)據(jù)的離散程度越高。由下表可知，這些變量的標(biāo)準(zhǔn)偏差均在1以下，說(shuō)明數(shù)據(jù)的離散程度較小。從居民參與度量表來(lái)看，被調(diào)查者對(duì)桃花節(jié)的參與意愿均值為3.78，報(bào)名參加志愿者的意愿均值為3.37，在此次桃花節(jié)的參與程度平均值為3.45，說(shuō)明當(dāng)?shù)鼐用駥?duì)這樣一個(gè)有特色的節(jié)日，還是比較熱衷于參加的。從居民感知量表來(lái)看，認(rèn)為桃花節(jié)給當(dāng)?shù)貛?lái)積極影響的題項(xiàng)平均值均在3以上，認(rèn)為桃花節(jié)給當(dāng)?shù)貛?lái)消極影響的題項(xiàng)平均值均在3或3以下，認(rèn)為桃花節(jié)給當(dāng)?shù)卦斐闪水?dāng)?shù)丨h(huán)境污染的平均值為3說(shuō)明舉辦方在衛(wèi)生方面做得還不太夠，但龍南桃花節(jié)給當(dāng)?shù)貛?lái)的影響整體上還是積極的。從居民支持度量表來(lái)看，居民對(duì)未來(lái)節(jié)事的支持度均值為3.72，對(duì)未來(lái)節(jié)事的參與意愿均值為3.46，對(duì)未來(lái)節(jié)事的宣傳意愿均值為3.28，支持度三個(gè)問(wèn)項(xiàng)的調(diào)查結(jié)果表明當(dāng)?shù)鼐用駥?duì)于未來(lái)節(jié)事的舉辦還是持比較歡迎的態(tài)度的。表5-2被調(diào)查者各變量的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差特征題項(xiàng)平均值標(biāo)準(zhǔn)差居民參與度愿意參加這次桃花節(jié)舉辦的各項(xiàng)活動(dòng)3.780.581愿意報(bào)名成為這次桃花節(jié)的志愿者3.370.703在這次桃花節(jié)中，全程參與其中3.450.778居民感知增加了當(dāng)?shù)鼗顒?dòng)設(shè)施3.580.704提升了當(dāng)?shù)氐木坝^風(fēng)貌3.300.797促進(jìn)了當(dāng)?shù)氐男麄?.580.705提高了當(dāng)?shù)氐慕ㄖ|(zhì)量3.540.754增加了當(dāng)?shù)厝说囊?jiàn)聞3.680.714促進(jìn)了當(dāng)?shù)氐奈幕瘋鞒?.470.773增加了當(dāng)?shù)氐木蜆I(yè)3.600.667提高了當(dāng)?shù)厝松钏?.570.712提高了當(dāng)?shù)厝说氖杖?.610.612吸引了外來(lái)投資3.450.747改變了當(dāng)?shù)厝松罘绞?.510.702改善了當(dāng)?shù)氐幕A(chǔ)設(shè)施3.440.699造成了當(dāng)?shù)氐沫h(huán)境污染3.000.674破壞了當(dāng)?shù)氐淖匀毁Y源2.760.760破壞了當(dāng)?shù)氐纳鐣?huì)治安2.800.705造成了當(dāng)?shù)氐慕煌〒矶?.920.732造成了當(dāng)?shù)厣虡I(yè)化侵蝕2.920.760擴(kuò)大了居民間貧富差距2.610.728造成了當(dāng)?shù)氐奈飪r(jià)上升2.880.772居民支持度支持未來(lái)節(jié)事及旅游項(xiàng)目的舉辦3.720.715愿意參加未來(lái)節(jié)事及旅游項(xiàng)目3.460.815愿意幫助未來(lái)節(jié)事及旅游項(xiàng)目的宣傳3.280.7985.2聚類分析聚類分析就是將樣本按照一定的規(guī)則分成若干類，這些類的特征事先并沒(méi)有給出，這一點(diǎn)與判別分析相區(qū)別，對(duì)類的數(shù)目和類的結(jié)構(gòu)也不作確定。聚類分析根據(jù)分類的對(duì)象，可以分為對(duì)樣本分類（Q型聚類）和對(duì)變量聚類（R型聚類），對(duì)樣本聚類通常的度量工具是距離（歐式距離、馬氏距離等）,也就是說(shuō)同組之間的距離是最短的；而對(duì)變量聚類的度量工具則有相似系數(shù)等。本文采用的是Q型聚類，即對(duì)樣本進(jìn)行分類。本文以居民支持度的三個(gè)變量為基礎(chǔ)，利用快速聚類法，使用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件將節(jié)事舉辦地的居民進(jìn)行了群體細(xì)分，最終將樣本分成了兩類：熱情型支持者（78.8%）和冷漠型中立者（21.2%），從而能更直觀、清晰的了解當(dāng)?shù)鼐用竦闹С侄取＞唧w分類情況如下表所示：表5-3居民支持度變量的聚類分析觀測(cè)變量聚類1（N=164）聚類2(N=44)我支持未來(lái)節(jié)事及旅游項(xiàng)目的舉辦4.03.0我愿意參加未來(lái)節(jié)事及旅游項(xiàng)目4.02.0我愿意幫助未來(lái)節(jié)事及旅游項(xiàng)目的宣傳4.02.0聚類一：熱情的支持者。這一聚類包含164位受訪者，占到了整個(gè)樣本的78.8%。這一類居民比較熱情地支持舉辦節(jié)事活動(dòng)，認(rèn)為從節(jié)事獲得的收益大于節(jié)事帶來(lái)的成本。從均值水平來(lái)看，三個(gè)變量得分均在4分左右，不僅是支持節(jié)事的舉辦，而且愿意參與到節(jié)事中來(lái)，并愿意為其宣傳。聚類二：冷漠的中立者。這一聚類包括了44位受訪者，占整個(gè)樣本的21.2%。這類受訪者，對(duì)于節(jié)事的舉辦持中立的態(tài)度（平均值為3分），但是不愿意參加未來(lái)的節(jié)事活動(dòng)，更不愿意為其做一些宣傳的工作。通過(guò)聚類分析，我們可以看出節(jié)事活動(dòng)在當(dāng)?shù)厥潜容^受歡迎的，百分之八十左右的受訪者是比較支持節(jié)事的舉辦，并愿意參與其中甚至于為之宣傳。5.3因子分析5.3.1居民參與度的因子分析通過(guò)對(duì)居民參與度的量表進(jìn)行KMO與巴特利特檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，KMO值為0.626大于0.6，且巴特利特球形檢驗(yàn)sig值為0.000，表明居民參與度的數(shù)據(jù)大體上通過(guò)了檢驗(yàn)，可以做因子分析。表5-4居民參與度的KMO與巴特利特檢驗(yàn)KMO值0.626巴特利特檢驗(yàn)近似卡方120.756自由度3Sig值0.000在變量通過(guò)適當(dāng)性檢驗(yàn)之后，利用主成分分析法提取特征值大于1的成分，并使用最大方差法對(duì)因子進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)（通過(guò)正交旋轉(zhuǎn)得到的因子更具有可解釋性），得到1個(gè)公共因子，該公共因子有3個(gè)題項(xiàng)，表示“居民參與度”，該因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為62.565%。一般認(rèn)為在社會(huì)科學(xué)研究中，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率能夠達(dá)到60%就說(shuō)明公共因子對(duì)變量的解釋貢獻(xiàn)率可以接受。在本文中，“居民參與度”因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為62.565%大于60%，說(shuō)明該公共因子保留了原始變量數(shù)據(jù)大部分的信息；所得居民參與度的因子得分在SPSS軟件中保存為變量F1，以方便后續(xù)的分析。表5-5居民參與度的總方差解釋初始特征值提取載荷平方和成分總計(jì)方差百分比累積%總計(jì)方差百分比累積%11.87762.56562.5651.87762.56562.5652.70123.37985.9443.42214.056100.000數(shù)據(jù)的可靠性分析是分析一組問(wèn)題是否是在衡量同一個(gè)概念，是評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)質(zhì)量的非常重要的指標(biāo)之一；而在學(xué)術(shù)研究中，克隆巴哈系數(shù)（Aphla值）是用來(lái)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的可靠性非常重要的工具之一。一般認(rèn)為：如果克隆巴哈系數(shù)大于0.7，表示數(shù)據(jù)是可靠的；當(dāng)計(jì)量尺度中的題項(xiàng)數(shù)小于6時(shí)，克隆巴哈系數(shù)大于0.6說(shuō)明數(shù)據(jù)是可靠的。在本次研究中，筆者使用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件針對(duì)居民參與度數(shù)據(jù)的可靠性進(jìn)行了分析，得出克隆巴哈系數(shù)為0.683，說(shuō)明該計(jì)量尺度是可靠的。表5-6居民參與度因子的可靠性統(tǒng)計(jì)克隆巴赫Alpha項(xiàng)數(shù)0.68335.3.2居民感知的因子分析通過(guò)對(duì)居民感知的量表共19個(gè)題項(xiàng)進(jìn)行KMO與巴特利特球形檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，KMO值為0.871大于0.8，且巴特利特檢驗(yàn)sig值為0.000，表明居民感知量表的數(shù)據(jù)通過(guò)了檢驗(yàn)，是很適合做因子分析的。表5-7居民感知的KMO與巴特利特檢驗(yàn)KMO值0.871巴特利特檢驗(yàn)近似卡方1895.894自由度171Sig值0.000在居民感知量表通過(guò)適當(dāng)性檢驗(yàn)之后，利用主成分分析法提取特征值大于1的成分，并使用最大方差法對(duì)因子進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)（通過(guò)正交旋轉(zhuǎn)得到的因子更具有可解釋性），一共得到3個(gè)公共因子，其中因子1有7個(gè)題目，表示“成本感知”，因子2有6個(gè)題目，表示“人文環(huán)境收益感知”，因子3有6個(gè)題項(xiàng)，表示“經(jīng)濟(jì)收益感知”，這三個(gè)因子總共的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為59.547%，雖然小于60%，但也比較接近，因此因子分析結(jié)果也大致可以接受。所得成本感知的因子得分保存為變量F2，所得人文環(huán)境收益感知的因子得分保存為變量F3，所得經(jīng)濟(jì)收益感知的因子得分保存為變量F4。表5-8居民感知的總方差解釋初始特征值旋轉(zhuǎn)載荷平方和成分總計(jì)方差百分比累積%總計(jì)方差百分比累積%15.90531.07931.0794.19422.07222.07223.87620.40151.4803.58818.88340.95531.5338.06759.5473.53218.59259.5474.9384.93964.486表5-9正交旋轉(zhuǎn)后居民感知的因子載荷矩陣觀測(cè)變量因子成本感知人文環(huán)境收益感知經(jīng)濟(jì)收益感知增加了當(dāng)?shù)鼗顒?dòng)設(shè)施0.800提升了當(dāng)?shù)氐木坝^風(fēng)貌0.691促進(jìn)了當(dāng)?shù)氐男麄?.738提高了當(dāng)?shù)氐慕ㄖ|(zhì)量0.724增加了當(dāng)?shù)厝说囊?jiàn)聞0.774促進(jìn)了當(dāng)?shù)氐奈幕瘋鞒?.660增加了當(dāng)?shù)氐木蜆I(yè)0.781提高了當(dāng)?shù)厝松钏?.701提高了當(dāng)?shù)厝说氖杖?.751吸引了外來(lái)投資0.671改變了當(dāng)?shù)厝松罘绞?.688改善了當(dāng)?shù)氐幕A(chǔ)設(shè)施0.724造成了當(dāng)?shù)氐沫h(huán)境污染0.765破壞了當(dāng)?shù)氐淖匀毁Y源0.756破壞了當(dāng)?shù)氐纳鐣?huì)治安0.644造成了當(dāng)?shù)氐慕煌〒矶?.787造成了當(dāng)?shù)厣虡I(yè)化侵蝕0.827擴(kuò)大了居民間貧富差距0.767造成了當(dāng)?shù)氐奈飪r(jià)上升0.796經(jīng)過(guò)對(duì)居民感知的數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析后，得到成本感知因子，人文環(huán)境收益感知因子和經(jīng)濟(jì)收益感知因子，分別對(duì)這三個(gè)因子所對(duì)應(yīng)題項(xiàng)進(jìn)行數(shù)據(jù)可靠性分析，分析結(jié)果如下表所示。表5-10居民感知各因子的可靠性統(tǒng)計(jì)因子克隆巴赫Alpha項(xiàng)數(shù)成本感知0.8847人文環(huán)境收益感知0.8626經(jīng)濟(jì)收益感知0.8506在對(duì)居民感知的數(shù)據(jù)可靠性分析中，克隆巴哈系數(shù)均在0.8以上，說(shuō)明居民感知各個(gè)計(jì)量尺度都非常的可靠。5.3.3居民支持度的因子分析通過(guò)對(duì)居民關(guān)于節(jié)事支持度的量表進(jìn)行KMO和巴特利特球形檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，KMO值為0.687大于0.6且比較接近0.7，且巴特利特檢驗(yàn)sig值為0.000，表明居民支持度量表的數(shù)據(jù)通過(guò)了檢驗(yàn)，是適合做因子分析的。表5-11居民支持度的KMO與巴特利特檢驗(yàn)KMO值.687巴特利特檢驗(yàn)近似卡方282.038自由度3Sig值.000在變量通過(guò)適當(dāng)性檢驗(yàn)之后，利用主成分分析法提取特征值大于1的成分，并使用最大方差法進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)（通過(guò)正交旋轉(zhuǎn)得到的因子更具有可解釋性），得到1個(gè)公共因子，該因子有3個(gè)題目，表示“居民支持度”，該因子的累計(jì)方差解釋為76.770%，這表明因子保留了原始數(shù)據(jù)中大部分的信息量，因子分析結(jié)果是可以接受的；所得居民支持度的因子得分在SPSS軟件中保存為變量F5。表5-12居民支持度的總方差解釋初始特征值提取載荷平方和成分總計(jì)方差百分比累積%總計(jì)方差百分比累積%12.30376.77076.7702.30376.77076.7702.45615.20691.9753.2418.025100.000在對(duì)居民支持度的數(shù)據(jù)可靠性分析中，克隆巴哈系數(shù)在0.8以上，說(shuō)明居民支持度因子的計(jì)量尺度是很可靠的。表5-13居民支持度因子的可靠性統(tǒng)計(jì)克隆巴赫Alpha項(xiàng)數(shù)0.84435.4多元線性回歸分析多元線性回歸是用來(lái)研究一個(gè)非獨(dú)立變量（因變量）和一組獨(dú)立變量（自變量）之間的關(guān)系。筆者使用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件，探討居民參與度、成本感知、人文環(huán)境收益感知、經(jīng)濟(jì)收益感知對(duì)居民支持度的影響。建立如下回歸方程模型：F5=b0+b1F1+b2F2+b3F3+b4F4+ε在進(jìn)行回歸分析之前，應(yīng)進(jìn)行因變量與自變量的相關(guān)分析，使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)，結(jié)果表明在5%的概率范圍內(nèi)，居民參與度、居民人文環(huán)境收益感知、居民經(jīng)濟(jì)收益感知三個(gè)自變量均與因變量居民的支持度存在正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)分別為0.415，0.512和0.405；在1%的概率范圍內(nèi)，居民成本感知與居民支持度存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為-0.427。表5-14回歸結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)Beta標(biāo)準(zhǔn)誤顯著性VIF居民參與度0.101**0.0480.0371.235成本感知-0.409***0.0440.0001.039人文環(huán)境收益感知0.477***0.0470.0001.148經(jīng)濟(jì)收益感知0.385***0.0440.0001.047樣本量208R方0.617調(diào)整后R方0.610F值81.913***首先考慮多重共線性的問(wèn)題，一般而言，VIF值大于5，表示存在多重共線性；VIF值大于10，就說(shuō)明有嚴(yán)重的多重共線性了。從上表可知，方差膨脹因子VIF均處于1到2的區(qū)間，證明回歸模型為存在多重共線性的問(wèn)題。由上表可知R方為0.617，調(diào)整后R方為0.610，說(shuō)明模型擬合程度良好；F值為81.913，且在1%的水平下顯著，說(shuō)明該線性回歸模型在1%的水平下整體是有效的。通過(guò)對(duì)變量F1、F2、F3、F4系數(shù)的t檢驗(yàn)，來(lái)判斷這些自變量對(duì)因變量是否存在顯著的影響。上表結(jié)果顯示，在5%的顯著性水平下，四個(gè)因子自變量均通過(guò)檢驗(yàn)，其中居民參與度、人文環(huán)境收益感知、經(jīng)濟(jì)收益感知對(duì)居民支持度的正向影響是顯著的，而居民成本感知?jiǎng)t對(duì)居民支持度的負(fù)向影響是顯著的。在這四個(gè)自變量中，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)Beta值的大小，影響程度最大的是人文環(huán)境收益感知（0.477），其次是成本感知（0.409），再其次是經(jīng)濟(jì)收益感知（0.385），影響最小的自變量是居民的參與度（0.101），由此我們可以得出居民感知對(duì)因變量（居民支持度）的影響程度大于居民參與度的影響程度，而居民收益感知的影響程度又大于居民成本感知的影響程度。綜上所述，H1、H2a和H2b均得到了驗(yàn)證，即：（1）H1：居民在節(jié)事參與度對(duì)居民關(guān)于未來(lái)節(jié)事的支持度有顯著的正向影響。也就是說(shuō)居民在節(jié)事中的參與程度越高，他們就越傾向于支持節(jié)事在當(dāng)?shù)氐呐e辦。（2）H2a:居民對(duì)節(jié)事影響的收益感知對(duì)居民關(guān)于節(jié)事支持度有顯著的正向影響。其中收益感知又分為人文環(huán)境收益感知和經(jīng)濟(jì)收益感知這兩個(gè)因子，都對(duì)居民支持度產(chǎn)生顯著的正向影響。（3）H2b:居民對(duì)節(jié)事影響的成本感知對(duì)居民關(guān)于節(jié)事支持度有顯著的負(fù)向影響。6研究結(jié)論和建議6.1研究結(jié)論本文以龍南桃花節(jié)作為鄉(xiāng)村節(jié)事活動(dòng)的案例，采用了因子分析、多元線性回歸分析、聚類分析相結(jié)合的方法，完成了各個(gè)因子的分類和提取，并且通過(guò)多元線性回歸模型研究了居民參與度、居民感知對(duì)居民支持度的影響。得出以下結(jié)論：（1）63.9%的被調(diào)查者在當(dāng)?shù)鼐幼×?0年以上，僅有10.1%的被調(diào)查者在當(dāng)?shù)鼐幼×?0年以下，說(shuō)明本次問(wèn)卷調(diào)查的樣本具有一定的典型性和代表性。（2）被調(diào)查者對(duì)桃花節(jié)的參與意愿均值為3.78，報(bào)名參加志愿者的意愿均值為3.37，在此次桃花節(jié)的參與程度平均值為3.45，說(shuō)明當(dāng)?shù)鼐用駥?duì)這樣一個(gè)有特色的節(jié)日，還是比較熱衷于參加的。（3）居民支持度三個(gè)題項(xiàng)的結(jié)果平均值均在3以上，其中居民對(duì)未來(lái)節(jié)事的支持度均值為3.72，對(duì)未來(lái)節(jié)事的參與意愿均值為3.46，對(duì)未來(lái)節(jié)事的宣傳意愿均值為3.28。以居民支持度的三個(gè)變量為基礎(chǔ)進(jìn)行聚類分析將樣本分為：熱情型支持者和冷模型中立者，其中熱情型支持者占78.8%。居民支持度三個(gè)問(wèn)項(xiàng)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果和聚類分析的結(jié)果都表明當(dāng)?shù)鼐用駥?duì)于未來(lái)節(jié)事的舉辦還是持比較歡迎的態(tài)度的。（4）從居民感知來(lái)看，認(rèn)為桃花節(jié)給當(dāng)?shù)貛?lái)積極影響的題項(xiàng)平均值均在3以上，認(rèn)為桃花節(jié)給當(dāng)?shù)貛?lái)消極影響的題項(xiàng)平均值均在3或3以下，認(rèn)為桃花節(jié)給當(dāng)?shù)卦斐闪水?dāng)?shù)丨h(huán)境污染的平均值為3說(shuō)明舉辦方在衛(wèi)生方面做得還不太夠，但龍南桃花節(jié)給當(dāng)?shù)貛?lái)的影響整體上還是積極的。（5）對(duì)25個(gè)題項(xiàng)的量表進(jìn)行因子分析，共得到五個(gè)因子，其中居民參與度因子包括3個(gè)題項(xiàng)，成本感知因子包括7個(gè)題項(xiàng)，人文環(huán)境收益感知因子包括6個(gè)題項(xiàng)，經(jīng)濟(jì)收益感知因子包括6個(gè)題項(xiàng)，居民支持度因子包括3個(gè)題項(xiàng)。（6）根據(jù)因子分析得出的因子得分進(jìn)行多元線性回歸分析，以居民支持度為因變量，居民參與度、成本感知、人文環(huán)境收益感知、經(jīng)濟(jì)收益感知為自變量，回歸分析使得假設(shè)H1，H2a和H2b均得到驗(yàn)證，即：居民參與度、人文環(huán)境收益感知、經(jīng)濟(jì)收益感知對(duì)居民關(guān)于未來(lái)節(jié)事的支持度有顯著的正向影響；而居民對(duì)節(jié)事影響的成本感知對(duì)居民關(guān)于節(jié)事支持度有顯著的負(fù)向影響。（7）經(jīng)過(guò)回歸分析得到四個(gè)自變量的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)Beta值，分別代表各個(gè)自變量對(duì)因變量的影響程度，其中影響程度最大的是人文環(huán)境收益感知，其次是成本感知，再其次是經(jīng)濟(jì)收益感知，影響最小的自變量是居民的參與度。由此我們可以得出居民感知對(duì)因變量（居民支持度）的影響程度大于居民參與度的影響程度，而居民收益感知的影響程度又大于居民成本感知的影響程度。因?yàn)辇埬咸一ü?jié)舉辦至今僅是第五屆，宣傳推廣還不到位，吸引的游客較少，因此節(jié)事的經(jīng)濟(jì)帶動(dòng)效應(yīng)較低，所以經(jīng)濟(jì)收益感知的影響程度小于人文環(huán)境收益感知的影響程度。6.2研究建議（1）根據(jù)實(shí)證分析的結(jié)論可知，居民的參與度越高，居民對(duì)未來(lái)節(jié)事的支持度也越高。因此節(jié)事活動(dòng)的主辦方在節(jié)事的舉辦前和舉辦中都應(yīng)該考慮到居民在節(jié)事的參與度的問(wèn)題，具體的建議如下：第一、在節(jié)事舉辦前，主辦方應(yīng)該多征求附近居民的意見(jiàn)，積極引導(dǎo)居民們參與到節(jié)事活動(dòng)的決策過(guò)程中來(lái)，激發(fā)居民的參與激情。比如，主辦方可以向居民調(diào)查主題活動(dòng)的形式和內(nèi)容，充分挖掘鄉(xiāng)村節(jié)事的文化，以便更好地體現(xiàn)出當(dāng)?shù)氐奶厣５诙?、在?jié)事舉辦中，主辦方應(yīng)盡可能考慮到各類居民的需求，策劃出滿足居民需求的各種主題活動(dòng)，以便激發(fā)居民們的參與熱情；為節(jié)事活動(dòng)的志愿者提供良好的福利和培訓(xùn)，如可以獎(jiǎng)勵(lì)優(yōu)秀志愿者，吸引居民們參與志愿者活動(dòng)；在節(jié)事活動(dòng)的開(kāi)幕式中，也可以邀請(qǐng)當(dāng)?shù)鼐用癖硌莨?jié)目。（2）研究分析可知，居民對(duì)節(jié)事影響的成本感知對(duì)居民關(guān)于節(jié)事支持度有顯著的負(fù)向影響。如果居民成本感知大于收益感知，居民就不會(huì)支持節(jié)事活動(dòng)的舉辦，因此，如何減小節(jié)事活動(dòng)帶來(lái)的成本至關(guān)重要，具體的建議如下：第一、在節(jié)事舉辦前的策劃期，主辦方應(yīng)該想好節(jié)事可能給居民帶來(lái)的成本，并做好應(yīng)對(duì)措施。比如節(jié)事帶來(lái)的環(huán)境污染問(wèn)題，主辦方應(yīng)安排專門的清潔人員做好每天的打掃工作；比如節(jié)事帶來(lái)的交通擁堵問(wèn)題，主辦方應(yīng)與當(dāng)?shù)卣嚓P(guān)部門協(xié)調(diào)處理好。第二、在節(jié)事舉辦期間，主辦方應(yīng)建立健全的監(jiān)督機(jī)制，做到有效的監(jiān)控，防止由量變引起質(zhì)變。如為了居民與主辦方的更有利有效的溝通，可以設(shè)立專門的居民信箱，有利于把居民的各種意見(jiàn)和建議傳給主辦方。（3）由回歸分析得出的結(jié)論可以得知，居民收益感知對(duì)居民支持度產(chǎn)生顯著的正向影響，且居民經(jīng)濟(jì)收益感知不強(qiáng)。具體如何提升居民收益感知的建議如下：第一、針對(duì)這類居民經(jīng)濟(jì)收益感知不強(qiáng)的節(jié)事，一方面可以注重對(duì)節(jié)事效果和質(zhì)量的評(píng)估，從而提升節(jié)事的口碑，且可以加大節(jié)事的宣傳推廣力度，從而吸引更多游客的到來(lái)；另一方面，加強(qiáng)節(jié)事與旅游項(xiàng)目的結(jié)合，促進(jìn)節(jié)事旅游的發(fā)展，提升該節(jié)事活動(dòng)的經(jīng)濟(jì)帶動(dòng)效應(yīng)。第二、促進(jìn)節(jié)事積極影響的宣傳推廣，鞏固居民對(duì)節(jié)事活動(dòng)帶來(lái)收益的感知。人們對(duì)節(jié)事的積極影響了解的越多，也就更愿意支持節(jié)事的舉辦。參考文獻(xiàn)吳必虎.區(qū)域旅游規(guī)劃原理[M]北京:中國(guó)旅游出版社.2001:265-266.戴光全等.節(jié)慶、節(jié)事及事件旅游—理論、案例、策劃[M],北京:科學(xué)出版,2005:35.楊子.基于居民感知的天水伏羲文化旅游節(jié)旅游影響研究[D].西北師范大學(xué),2019.戴文俊.貧困社區(qū)居民參與旅游行為研究[D].云南師范大學(xué),2018.MartinMuller,M.Popularperceptionofurbantransformationthroughmega-events:understandingsupportforthe2014WinterOlympicsinSochi[J].EnvironmentandPlanningC:GovernmentandPolicy,2012,(30):693-711.吳正平,閻綱.旅游心理學(xué)[M].北京:旅游教育出版社，2003GeorgeCasparHomans.TheNatureofSocialScience[M].NewYork:Harcourt,Brace&World,1967.MathiesonA,GWall.Tourism:Economic,PhysicalandSocialImpacts[M].Harlow:Longman,1982GursoyD,CJurowski,MUysal,ResidentAttitudes:AStructuralModelingApproach[J].AnnalsofTourismResearch,2002,29:79-105.PeterMason,JoanneCheyne.Residents’AttitudestoProposedTourismDevelopment[J].AnnalsofTourismResearch,2000,27(2):391-411.劉振禮.旅游對(duì)接待地的社會(huì)影響及對(duì)策[J].旅游學(xué)刊,1992(03):52-55+51-60.陸林.旅游地居民態(tài)度調(diào)查研究──以皖南旅游區(qū)為例[J].自然資源學(xué)報(bào),1996(04):377-382.郭英之,葉云霞,李雷,姜靜嫻,彭蘭亞.中國(guó)旅游熱點(diǎn)居民生活質(zhì)量感知評(píng)價(jià)關(guān)聯(lián)度的實(shí)證研究[J].旅游學(xué)刊,2007(11):58-65.尹立杰,張捷,韓國(guó)圣,鐘士恩,李倩.基于地方感視角的鄉(xiāng)村居民旅游影響感知研究——以安徽省天堂寨為例[J].地理研究,2012,31(10):1916-1926.李玉新.節(jié)慶旅游對(duì)目的地經(jīng)濟(jì)影響的測(cè)算與管理[J].桂林旅游高等?？茖W(xué)校學(xué)報(bào),2003(01):53-55.俞楊俊.旅游節(jié)慶策劃系統(tǒng)研究[D].上海師范大學(xué),2007.梅勁援.節(jié)慶旅游的環(huán)境影響研究[D].上海師范大學(xué),2009.Kim,H.j.,Gursoy,D.,&Lee,S.-B.Theimpactofthe2002worldcuponSouthKorea:comparisonsofpre-andpost-games[J].TourismManagement,2006,27(1),86-96.Zhou,Y.,&Ap,J.Residents’perceptionstowardstheimpactsoftheBeijing2008Olym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