基于多元回归模型分析的旅游者风险感知影响因素评价研究＊

柴寿升 曹艳梅 龙春凤

(中国海洋大学管理学院,山东 青岛 266100)

一、引言

(一)研究目的

二战结束后,虽然在大部分时间里旅游业都能保持较快的发展,但旅游产业的高关联性和高敏感性使得旅游危机几乎无处不在：如2003年春夏发生的非典型肺炎,使当时整个中国的旅游活动停顿了三个月,旅游业遭遇前所未有的沉重打击；2004年发生的印度洋海啸,造成9000多名欧洲游客死亡,使东南亚毗邻印度洋的热带岛屿旅游活动停止了三个月,成为世界性的旅游危机事件；2008年5月中国汶川大地震造成经济损失8451亿元,旅游业直接损失近550亿元；2010年4月发生在青海玉树的7. 1级地震造成损失高达8000亿元,受地震影响来此旅游的人数较2009年减少至少40％,旅游业再遭重创；[1]同年7月16日,大连大窑湾港输油管道爆炸,大量原油入海,致使本为旅游旺季的7、8月份旅游爆冷；8月23日,发生在菲律宾的劫持香港游客事件无疑也给当地的旅游业蒙上了沉重的阴影。

世界旅游组织(W TO)将旅游危机阐述为“影响旅行者对一个目的地的信心,并对旅游正常持续性经营产生影响的非预期性事件”。[2]虽然旅游危机会对旅游环境造成一定程度的破坏,但是由于危机事件具有“社会放大效应”,加之在旅游者“从众心理”的共同作用下,使得旅游危机的形成在很大程度上是由旅游者对旅游风险高估,进而影响其对旅游目的地的选择而产生的。

旅游危机管理是指为减轻和避免各种非预期性危机事件给旅游业带来的严重威胁和可能的损失,通过危机预警、危机识别、危机处理,以及危机恢复等一系列措施,达到恢复旅游环境和旅游者信心的管理活动。其核心是恢复旅游目的地的旅游环境,以及重建旅游者对旅游目的地的信心,而消除或减轻旅游者的担忧和恐惧、减小旅游者的风险感知是危机管理的重中之重。

(二)旅游者风险感知及其影响因素

旅游者风险感知是指在社会、文化和心理等多方面影响下,个体对外界各种旅游危机事件的主观感受与认识。

影响旅游者风险感知的因素一般可以分为四大类：事件特征因素、与个体关系因素、社会影响因素,以及个体自身因素。[3](P198-214)在此基础上,按照各类型的不同特征又可具体分为22个影响要素,即：事件起因是否明确、时间是否可以预测、事件影响范围是否明确、事件结果损失是否明确；事件发生可能性的大小、事件持续时间是否明确、事件是自然的还是人为的、事件是突发的还是慢性的、事件是全新的还是熟悉的、个体是否可以控制、个体是否被迫面对、个体面对的代价大小、个体面临的威胁大小；对政府的信任、领袖风格、有关事件的信息、媒体的导向、专家的看法、周围人群；个体对有关灾难知识的了解、个体的灾难经历和经验,以及个体的人格特征等在这些影响因素的作用下,使旅游者对危机事件的风险感知偏离实际,做出了或高或低的评价,而恐惧主要由旅游者对危机事件风险的高估引起的。对影响旅游者风险感知的因素进行研究,进而从这些影响因素着手,采取针对性措施恢复旅游者的旅游信心,将对旅游目的地的危机管理工作具有重要意义。

二、问卷设计与数据获取

(一)模型的建立

本文在对各影响因素进行汇总分析的基础上,借助于多元回归模型,利用多元回归分析的方法对影响旅游者风险认知的因素进行重要性排序,剔除对其影响不显著的变量。

多元回归分析(regression)是研究多个自变量(independent)与一个因变量(dependent)之间是和否存在某种线性或非线性关系的一种统计学分析方法,[4](P44-46)主要目的在于分析多个自变量与一个因变量之间的数量关系、解释变量对因变量的影响或者进行预测。多元线性回归模型的一般形式为：

Y=β0+β1X1+β2X2+···+βp X p+ε

其中,β0为回归常数,β1,β2，···,βp为p个回归系数,Y为因变量,X1,X2，…,Xp为p个自变量,ε称为随机误差。

(二)模型变量的设立

本文采用问卷调查的方法,在多次试调查修改的基础上形成了正式调查问卷。问卷主要由旅游者人口统计学特征、旅游者风险认知影响因素、旅游者风险感知大小三个部分组成。

旅游者人口统计学特征主要包括性别(X1)、年龄(X2)、职业(X3)和受教育程度(X4)四个方面；在风险认知影响因素的设计中，为使问卷更加有效，在征询专家意见和参考影响风险感知的22类要素的基础上，经过认真筛选，从危机事件的特征、旅游者个人特征、社会影响因素、旅游目的地处理危机的能力四个方面选取了12个变量进行调查，依次为:危机事件的起因是否明确(X5)、危机事件的结果是否明确(X6)、旅游者对危机事件相关知识的了解程度(X7)、旅游者应对危机的技能(X8)、来自周围人的看法(X9)、相关专家的看法(X10)、旅游经营商的知名度(X11)、媒体对危机事件的客观报道(X12)、政府部门的态度及表现(X13)、危机发生地获得外部救援的能力(X14)、危机发生地对受害者的处理方式(X15)、相关的危机恢复计划和措施(X16)。

在旅游者风险认知影响因素和风险感知大小(Y)的调查中均采用了李克特量表法进行测量，依据变量对风险感影响程度的强弱和风险感的大小将选项划分为5个等级，1至5依次表示很小、小、一般、大和很大。

(三)样本数据获取与统计分析

在问卷调查实施过程中,为扩大研究对象的地域范围,特选取2010年8月3日至11日青岛旅游旺季时,对栈桥、海底世界、极地海洋世界、北九水、五四广场等客流密集的著名旅游景点的游客进行问卷调查。期间共计发放问卷600份,收回589份,剔除漏答及答案有明显偏差者共得到571份,有效问卷回收率为95.2％。

在数据的分析处理中,主要运用了SPSS 17.0统计分析软件和excel软件。通过SPSS 17.0统计分析软件对调查问卷的数据进行统计、整理,在对结果进行研究分析的基础上,为使分析结果更加简单明朗,利用excel软件绘制出旅游者风险感知矩阵,为实证研究提供便利。

在问卷数据具体分析过程中,采用了多元线性回归分析进行逐步筛选。借助于SPSS软件,在给定5％和10％的显著性水平α下，若统计变量Xi的偏F检验的概率值小于显著性水平0.05，则其对被解释变量Y的线性解释有显著贡献,应保留在方程中,若其概率大于0.10,则其对被解释变量的影响不显著,应从方程中剔除。逐步筛选首先将经检验偏回归的平方和为显著的变量一个一个引入模型,同时每引入一个新变量后,对已选入的变量进行逐个检验,将对因变量影响不显著的变量剔除,以保证最后所得变量子集中的所有变量都是显著的,[5](P247-266)这样经若干步得到的“最优”变量子集即为对旅游者风险感影响较大的因素的集合。

三、实证研究分析

首先将问卷调查的结果录入SPSS17.0统计软件中,在对数据进行描述性统计分析的基础上,利用多元线性回归分析的方法依次对数据进行模型拟合优度分析、残差分析、回归方程的显著性分析、缺失值分析,以及保留变量和剔除变量的回归系数显著性分析,分析结果如表1-表5所示。

(一)描述性统计分析结果

样本的人口统计特征：在参与有效问卷调查的对象中,男性偏多,占总量的56.6％,女性为43. 3％；在年龄结果中,19-30岁居多,占被调查总数的50.6％,31-35岁的次之,占41.3％,18岁以下的有3.7％,50岁以上的有4.4％；从被调查者的职业来看,84.1％的为企业员工,事业单位的占 3. 9％,自由职业者为6.5％,学生为2.5％,其他职业者为3.2％；在有关被调查者受教育程度一栏中,专科以下学历者占15.1％,专科为40.1％,本科为30.3％,硕士及以上学历的为14.5％。并且由统计结果可知人口统计特征各变量的均值依次为：1.43、2.46、3.17和2.44。

各影响因素变量的统计分析结果：对样本中的12个影响因素变量进行统计汇总分析,得出各变量的最大值、最小值及其均值、标准差,如表1所示。

表1 影响因素统计分析结果

(二)模型检验分析

由表2、表3显示的回归方程拟合过程可知,利用逐步筛选策略,经过十步拟合完成了回归方程的建立,第十个模型为最终模型且共有10个变量留在方程中。从表2建立方程的过程来看,随着解释变量的不断增加,判定系数R Square从0.690增加到0.938,方程的拟合优度不断上升,旅游者风险感影响因素的93.8％变差都可以被这10个评价指标所解释,被解释变量可以被模型解释的部分较多,未被解释的部分较少。方程的DW检验值为2.052,残差基本无自相关,说明所建立的方程可以充分说明被解释变量的特征和变化规律,方程中变量的选择较为全面、合理。经过对变量的筛选,表3中的第十个模型为最终的方程,在显著性水平为0.05的情况下,回归方程偏F检验的概率P值为0，小于显著性水平α,因此，被解释变量Y与解释变量间的线性关系显著，建立线性模型是恰当的。此外,F统计量比值等于842.188,显著性检验结果较为显著,表明回归对变差的解释是有显著效果的,这也反映了回归方程效果显著。

表2 模型拟合度分析k

表3 回归方程显著性分析k

(三)实证分析

1、建立旅游者风险感知方程

通过模型检验可知所调查的样本和建立的模型均符合研究的需要。在此基础上对样本数据进行回归系数分析,利用回归系数显著性 T检验,得出反应模型保留变量与剔除变量对因变量影响大小的非标准化回归系数和标准化回归系数,如表4、表5所示。

由表4可知,回归方程的回归常数为-0.331,根据表4和表5中各变量的标准化归系数,可以得出旅游者风险感知方程：

旅游者风险感=-0.331+0.072＊相关专家的看法+0.164＊对危机事件相关知识的了解程度+ 0.233＊危机地获得外部救援的能力+0.220＊性别+0.208＊媒体对危机事件的客观报道+0.171＊危机地的相关恢复计划和措施-0.087＊政府部门的态度及表现+0.070＊来自周围人的影响+0.050＊旅游经营商的知名度+0.047＊年龄-0.008＊职业+0.019＊受教育程度-0.006＊危机事件的结果是否明确-0.016＊应对危机的技能+0.011＊对危机受害者的处理方式

建立回归方程使旅游者风险感的大小得以量化,也更加直观地反映了各个影响因素对旅游者风险感影响程度的大小,通过方程,只需知道旅游者对前十个影响因素的打分,就可以预测出旅游者整体风险感的情况,准确率为93.8％。

表4 回归系数分析a

a.Dependent Variable：风险感知程度

表5 剔除变量分析k

从旅游者风险感的研究角度出发,可以认为变量的评价均值反映了旅游者对该影响因素的重视程度,回归分析所得的标准化回归系数则反映了各个变量对旅游者整体风险感知大小的影响程度。由此,将各个变量的均值和标准化回归系数进行汇总,利用excel软件绘制出旅游者风险感知矩阵,如图1所示。

图1 旅游者风险感知矩阵

2、回归方程中被剔除变量的实证分析

从回归模型的运行结果表2可以看出,经过优化检验,剔除的对旅游者风险感知影响不显著的变量有职业(X3)、旅游者的受教育程度(X4)、危机事件的起因是否明确(X5)、危机事件的结果是否明确(X6)、应对危机的技能(X8),以及危机发生地对受害者的处理方式(X15)等六个方面。

在被剔除的变量中，应对危机的技能(X8)显著性T检验的概率为0.234，危机发生地对受害者的处理方式(X15)显著性T检验的概率为0.397，危机事件的起因是否明确(X5)显著性T检验的概率为0.638，危机事件的结果是否明确(X6)显著性T检验的概率为0.212，均大于0.05，且其标准化回归系数β值分别为-0.016、0.011、0.006、-0.016，均接近0，统计学意义不显著，说明这些因素对旅游者风险感的大小影响不显著；另一方面，三个变量的均值分别为4.3、3.91、3.89、3.81，数值相对较大，这表明在危机事件发生时是否具有应对危机的技能、危机发生地对受害者的处理方式、危机事件的起因是否明确，以及危机事件的结果是否明确对旅游者自身而言较为重要，但可能由于危机事件的不可控性以及严重破坏性，使得这些因素对旅游者的整体风险感知未能产生较大影响。

从检验结果来看，职业(X3)这一变量的显著性T检验概率为0.531〉0.05，旅游者的受教育程度(X4)的显著性T检验概率为0.150〉0.05，标准化回归系数β值分别为-0.008、0.019，表示这两个变量的统计学意义均不显著，旅游者的职业、受教育程度对其危机风险认知的影响程度较小。

3、回归方程中被保留变量的实证分析

从回归模型的运行结果表2可以看出，经过优化检验，依次进入方程的变量为:相关专家的看法(X10),对危机事件相关知识的了解程度(X7),危机发生地获得外部救援的能力(X14),性别(X1),媒体对危机事件的客观报道(X12),危机发生地的相关恢复计划和措施(X16),政府部门的态度及表现(X13),来自周围人的影响(X9),旅游经营商的知名度(X11)和年龄(X2)等10个变量。从回归分析的结果来看，可得出如下结论:

(1)影响因素性别(X1)的显著性T检验的概率P=0〈0.05,标准化回归系数β值为0.162,统计学意义显著,说明不同性别的个体对危机事件的风险感知程度不同。不同的性别使得个体的思维方式、学习能力、对待新鲜事物的态度,以及对危机事件的看法等方面存在很大差异,一般而言,男性较女性在面对危机事件、处理问题时更为沉着理性。

(2)影响因素年龄(X2)的显著性T检验的概率P=0.006〈0.05，标准化回归系数β值为0.036，说明变量年龄(X2)统计学意义明显,但其对风险感的影响不显著。之所以出现这种结果是因为在所有的调查对象中,96.3％均为18岁以上的成年人,说明调查结果代表的是成年人的观点,这部分人思想较为成熟,面对危机事件时也更为理性。另一方面,在所有被调查者中19—50岁的有91.9％之多,相对与其他年龄群体,这部分人具有较强的冒险意识,对风险较不敏感,所以年龄对旅游者整体风险感知影响不大。

(3)影响因素对危机事件相关知识了解程度(X7)的显著性 T检验概率为 P=0〈0.05,标准化回归系数β值为0.232,变量X7统计学意义显著,说明旅游者个体对危机事件相关知识的了解程度直接影响到其对危机事件的恐惧程度。人们对于未知破坏性事物的恐惧是天生的,一个全新的、未知的危机事件所带给人们的恐惧程度远远高于一个熟悉的、已知的危机事件,对危机事件越是不熟悉,恐惧感就会越强。由统计结果可知,该变量的均值mean=4. 04,说明旅游者个体对了解、掌握危机事件的相关知识非常重视。因此,当旅游危机事件发生时,对旅游者进行相关知识的培训、教育相当重要,通过知识的传播,让旅游者了解危机事件的起因、发生发展过程、所造成的结果,以及应该如何应对和预防,对于消除、减轻旅游者的风险感有重要作用。

(4)影响因素来自周围人的影响(X9)的显著性T检验的概率P=0〈0.05,标准化回归系数β值为0.128,统计学意义显著,说明来自周围人的影响对个体的风险感影响较大,周围人的行为会对旅游者的风险感知产生直接影响。该变量的均值mean= 2.87,意味着旅游者在风险决策过程中较为重视来自周围人群的看法。面对危机事件,周围人群的行为与表现会给旅游个体带来一定的压力,进而导致一定程度的从众行为。在从众效应的影响下,当个体看到周围人群紧张的行为表现时,无形中便会被“传染”,从而使得恐惧感进一步蔓延。

(5)影响因素相关专家的看法(X10)的显著性T检验的概率P=0〈0.05,标准化回归系数β值为0.112,统计学意义显著,说明相关专家的看法对个体风险感知的程度影响较大。该变量的均值mean =3.58,说明旅游者在进行风险决策时,会较多地考虑相关专家的意见。危机事件发生后,尤其是一些不为大众所熟悉的危机事件,往往会增强人们的恐惧感,这时若由该领域的专家出面,对危机事件的实际情况进行澄清,并对危机事件进行科学合理地安全预测,将会对旅游者的旅游决策具有积极的促进作用。

(6)影响因素旅游经营商的知名度(X11)的显著性T检验的概率P=0〈0.05,标准化回归系数β值为0.066,统计学意义显著,说明旅游经营商的知名度对旅游者的风险感知具有显著影响。该变量的均值mean=3.25,说明危机事件过后,该地的旅游活动是否是由知名度较高的经营商组织,对旅游者决定是否去该地旅游具有较大影响。由知名旅游经营商经营危机发生地的旅游活动,品牌效应使旅游者的安全感系数增大,从而降低了其对危机事件的风险感知程度。

(7)影响因素媒体对危机事件的客观报道(X12)的显著性T检验的概率P=0〈0.05,标准化回归系数β值为0.251,统计学意义显著,说明媒体对危机事件的客观报道直接影响旅游者风险感知的大小。变量X12的均值mean=3.64,表明旅游者对危机事件中媒体的表现较为满意,旅游者决定是否去该地旅游时会较多地参考媒体对危机事件的有关报道。随着社会的进步,政府对境内外媒体采取越来越开放透明的态度,危机事件发生后,应利用各种媒体对危机事件进行实时报道,保证信息的真实性,从而消除旅游者由于猜测而对危机事件产生的恐慌,降低整体风险感。

(8)影响因素政府部门的态度及表现(X13)的显著性T检验的概率P=0〈0.05,标准化回归系数β值为-0.146,绝对值为0.146,统计学意义显著,说明政府部门在处理危机事件时的态度及表现对旅游者风险感知影响显著。同时由于旅游者风险感知的大小与对政府的信任程度成反比关系,即旅游者对政府的信任程度越低,其风险感越大,所以表中的β值为负值。变量X13的均值mean=3.36,说明旅游者对政府在危机事件时的表现还较为满意,政府对危机事件正面积极地处理可以减轻旅游者的恐惧感,对旅游者的风险决策具有较为显著的影响。

(9)影响因素危机发生地获得外部救援的能力(X14)的显著性T检验的概率P=0〈0.05,标准化回归系数β值为0.323,在所有变量中最大,统计学意义非常显著,说明危机发生后危机地获得外部救援的能力对旅游者的风险感知影响巨大。变量X14的均值mean=3.73,说明危机发生后,能否及时地获得外部的救援,对旅游者是否去该地旅游具有重要影响。由于危机事件的突发性、大规模性和强破坏性,使得危机发生地短时间内很难仅靠自身力量实施自救,所以,获得外部救援的能力成为影响旅游者对危机事件风险感的重要因素。

(10)影响因素危机发生地的相关恢复计划和措施(X16)的显著性T检验的概率P=0〈0.05,标准化回归系数β值为0.209,统计学意义显著,说明危机发生地的相关恢复计划和措施对旅游者风险感知具有明显影响。变量X16的均值mean=3.78,说明危机发生后,旅游目的地的相关恢复计划和措施对旅游者是否决定去该地旅游具有重大意义。对外公布危机的恢复计划和相关措施,一方面有利于公众了解旅游目的地恢复的进展状况,使其保持对目的地的关注,这种侧面的宣传无形中扩大了旅游目的地的影响力；另一方面,科学合理的恢复计划和措施有利于尽快恢复旅游目的地的声誉及安全形象,促使旅游者来此旅游。

四、结论与讨论

通过回归模型分析,在影响旅游者风险感知的16个因素中,剔除职业、旅游者的受教育程度、危机事件的起因是否明确、危机事件的结果是否明确、应对危机的技能,以及危机发生地对受害者的处理方式等6个对旅游者风险感影响不显著的因素后,因变量的93.8％可以被剩余10个变量所解释,按影响因素的“重要性”程度对其进行排序,依次为：危机发生地获得外部救援的能力、媒体对危机事件的客观报道、对危机事件相关知识的了解程度、危机发生地的相关恢复计划和措施、来自周围人的影响、性别、政府部门的态度及表现、相关专家的看法、旅游经营商的知名度、年龄。

研究结果表明,并不是所有的因素都对旅游者的风险感知产生同等重要的影响,旅游危机管理者应根据主要的、重要的影响因素进行有目的的管理,有的放矢,才能使旅游目的地的安全形象得以尽快恢复。

此外,有些影响因素,如危机事件的起因是否明确、危机事件的结果是否明确、应对危机的技能,以及危机发生地对受害者的处理方式等,虽然对旅游者整体风险感的大小影响不显著,但却对旅游者是否决定去该地旅游具有重要意义,因此在危机管理中也应受到相应的重视。

注：本文为中国海洋大学2010年度青年教师科研专项基金资助项目(201013070)。

[1]吕雪莉.玉树地震对青海旅游业带来冲击[N].中国民族报, 2010-6-11(10).

[2]W TO.Crisis guidelines for the tourism industry[EB/OL].http://www.wo rld-tourism.o rg.2003-06-20/2010-12-10.

[3]孙多勇.突发事件与行为决策[M].北京：社会科学文献出版社, 2007.

[4]王黎明,陈颖,杨楠.应用回归分析[M].上海：复旦大学出版社, 2008.

[5]薛薇.SPSS统计分析方法及应用[M].北京：电子工业出版社, 2004.