《表3 游客森林旅游碳足迹排放感知聚类分析》

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《基于因子分析和聚类分析的游客森林旅游碳感知特征分析》

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数据来源：根据调查问卷整理计算得出

对游客森林旅游碳排放感知进行因子分析的主要目的是对游客进行分类，然后对不同类别的游客采取不同的措施来提升其碳排放感知。因此，本部分在上文分析的基础上使用聚类分析的方法按照公因子特征对游客进行分析，通过比较分析发现将认为游客森林旅游各类碳排放感知分为3类比较合适，进一步选用K-Means聚类分析法将集群划分为3类。第一类集群占比为39.4%，其餐饮碳排放感知因子为0.46、交通碳排放感知因子为0.66、住宿碳排放感知因子为-1.26，可见该类别游客对餐饮和交通碳排放感知较为深触、对住宿碳排放感知不够明显，因此将这类游客称之为住宿感知较差型。第二类集群占比30.3%，其餐饮碳排放感知因子为0.73，交通和住宿碳排放感知因子分别为-0.52和-0.43，说明该部分游客对餐饮碳排放感知水平较高，但对交通和住宿碳排放感知水平较低，因此可将这类游客定义为餐饮感知明显型。第三类集群占比30.3%，其餐饮碳排放感知因子为-0.50、交通碳排放感知因子为0.89、住宿碳排放感知因子为-0.24，由于交通碳排放感知水平最高，可将这类群体称为交通感知明显型。各种类型游客群体及其碳排放认知因子如表3所示。