河北省智慧文旅发展路径探究分析

本次调查研究选取河北省内游客，京津冀周边游客和外地远程游客为调查对象。在完成问卷数据的搜集后，检验结果表明问卷的量表效果较好，样本单位的分布满足随机性和正态性。本研究数据分析运用多元回归分析对游客满意度进行详细分析；

综上所述，河北省智慧文旅发展较好，仍有进一步提升空间，满足游客的需求，推动旅游业的可持续发展。

关键词：智慧文旅；河北省；可持续发展；多元线性回归；

一、前言

1.1 调研背景

国家及河北省政府大力支持文旅产业发展，出台系列政策为文旅融合营造良好政策环境，推动河北省挖掘文化资源，发展特色文旅产业。《河北省旅游业高质量发展规划（2023-2030）》中提出“明确到 2025 年文旅产业 GDP 占比超 8% ，培育 10 个以上省级智慧旅游示范区。”雄安新区的文旅数字化试点在 2023 年投入12 亿元建设“数字雄安文旅云平台”，探索元宇宙技术在文化遗产展示中的应用。[1]

1.2 智慧文旅的定义

智慧文旅是以新一代信息技术为支撑，通过数据驱动和智能决策，实现文旅资源高效整合、服务体验精准优化、管理模式创新升级的新型文旅生态体系。[2]其本质是“以游客为中心、以数据为纽带、以智能为引擎”的文旅产业数字化转型。[3]

二、调查方案

2.1 调查目的和意义

本调查从游客角度出发，依托对河北智慧文旅的了解情况，对河北智慧文旅的满意程度以及改进意见等问题，深度挖掘游客对河北智慧文旅的了解情况、满意程度以及改进意见，对不同的游客群体进行精准定位及推广。

2.2 调查内容

我们主要从以下方面进行调查：一是参与调查者的基本信息；二是对河北智慧文旅的理解情况；第三则是对河北智慧文旅的满意程度以及改进意见调查。

2.3 调查对象和方法

在对河北文旅智慧旅游研究的前提条件下，我们的调查对象主要为河北省内游客，京津冀周边游客和外地远程游客。由于调查人数分布不集中，所以我们采用了调查问卷的方式，通过问卷星发放调查问卷，并将问卷转发给相关群体，从而得到相关结果数据。

三、基于多元线性回归模型游客满意度分析

3.1 基本原理

回归分析在数据分析上具有定量功能，是统计分析中的常用方法之一，其中线性回Y X归分析是描述一个因变量 与一个或多个自变量 之间的线性依存关系。根据自变量数目的不同可分为只有一个自变量的一元线性回归和有两个或两个以上的自变量多元线性回归。根据多个自变量的最优组合建立回归方程来预测因变量的回归分析成为多元回归分析，其模型的一般形式为：

y=a₀+a₁x₁+a₂x₂+⋯+a_nx_n

上式包含所有自变量 计算出的估值 ，其中 是常数项，假设在其他所有变量不变的情况下，某一个自变量变化引起因变量变化的比率表示为偏相关系数。 对应于x₁,x₂,x₃,…,x_n 的偏相关系数为 a₁,a₂,a₃,…,a_n[4]∘ 。通过建立因变量与多个自变量之间的线性关系模型，量化分析多个因素对目标变量的综合影响。

3.2 指标选择

收集到涉及年龄、消费水平、信息渠道等多维度变量问卷数据，评估以上多元变量对文旅智慧化满意度的作用；回归系数可直观解释变量影响方向与强度，便于制定针对性策略。满意度评分等连续变量与影响因素通常存在近似线性关系，模型支持显著性检验和共线性诊断，结果可靠性较高。

因变量定义为综合满意度，自变量涵盖人口统计性别、年龄等特征、是否了解文旅智慧化、信息渠道选择等认知行为，以及操作复杂度、信息更新时效等体验问题。通过性别设为 0/1 等编码方法，对分类变量进行编码。同时将多选题拆分二元变量例如设置“网络渠道 ，处理缺失值、标准化量纲差异大的连续变量，进行数据预处理。

据此进行符号假设，绘制表1

3.3 模型建立

基于多元线性回归模型的核心假设构建分析框架。首先，假设综合满意度，由住宿、交通、餐饮等维度评分均值构成的因变量与连续型自变量间存在线性关系，分类变量满足线性可加性；其次，确保自变量间无严重多重共线性，且数据不存在系统性测量误差。最后，样本需独立采集并覆盖目标人群特征空间，确保分析结果的代表性。具体回归方程表达为：

采用层次化建模策略，首先构建基准 OLS 回归模型。在数据预处理阶段，对连续变量实施标准化处理以增强系数可比性。采用逐步回归法筛选变量，通过 AIC 准则和调整 R²确定最优模型组合。模型拟合后，系统开展假设验证：通过方差膨胀因子确认无严重共线性；DW 值表明残差独立性成立；BP 检验支持同方差假设；Q-Q 图显示残差基本服从正态分布。最终模型通过 F 检验。确认整体显著性，调整 R²达0.672，表明模型具有较强解释力。关键自变量中，月均消费、景区访问量及智慧化认知度呈现显著正向效应，而年龄显示微弱负向关联。通过部分回归图可视化发现，当月均消费超过8000 元时存在边际效应递减现象，后续采用分段回归进行深入分

进一步绘制了残差图以评估模型的拟合效果和潜在的假设条件。如图所示，残差图展示了预测值与残差之间的关系，其中每个点代表一个观测值的残差，虚线表示残差为零的基准线。从图中可以看出，大部分残差点在零线附近随机分布，没有明显的趋势或模式，表明模型的残差大致满足独立性和同方差性的假设，即残差之间不存在显著的自相关性，且残差的方差在预测值的不同水平上保持相对稳定。

四、结论与建议

4.1 结论

1、游客特征明显，中低收入中青年群体为主力军

2、游客对于河北智慧旅游景区认知相对不足，认知渠道相对集中，仍有进步空间

3、游客需求多样化、个性化

4、景区智慧设施建设存在痛点问题，仍有一定提升空间

4.2 建议

1、加大宣传力度，利用网络优势

2、推进景区多样化、个性化发展

3、全面加强景区基础配套设施建设

参考文献

[1]任国征,徐晓娜. 以智慧文旅推进我国旅游业现代化的路径思考[C]//2021 中国旅游科学年会论文集. 2021:573-584.

[2]白晟,王宇. 发展秦皇岛市智慧旅游的策略研究[J]. 中国电子商情：科技创新,2014(8):166.

[3]许彦,蔡保忠. 智慧文旅助力乡村振兴的国际经验与政策启示[J].湖南科技学院学报，2024,45(1):96-100.DOI:10.3969/j.issn.1673-2219.2024.01.020.

[4]封铁英,王毅敏,段兴民.企业资本结构及其影响因素的关系研究——多元线性回归模型与神经网络模型的比较与应用[J].系统工程,2005,(01):42-48.