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基于结构方程模型的智慧景区游客感知研究

2018-09-10李思白英卿

中国商论 2018年31期
关键词:游客满意度结构方程模型

李思 白英卿

摘 要:科技时代的脚步将信息化与智能化引入景区的建设之中,本文从游客视角出发通过探索性因子分析构建了智慧景区游客感知维度。运用AMOS 17.0构建结构方程模型对智慧景区游客感知、满意度与行为意向的作用机理进行深入分析。研究表明:(1)智慧景区游客感知包括智慧管理、智慧服务、智慧营销、智慧旅游资源和智慧基础设施建设五个维度;(2)智慧管理对游客满意度的正向影响作用最为强烈,智慧营销对满意度的影响作用并不显著;除智慧营销和智慧基础设施建设外,其余三个维度对行为意向具有显著影响;(3)满意度是游客感知和行为意向的中介变量。对三者关系的探讨丰富了智慧景区的研究理论,对智慧景区的建设有一定的借鉴意义。

关键词:智慧景区 游客感知 游客满意度 结构方程模型

中图分类号:F592 文献标识码:A 文章编号:2096-0298(2018)11(a)-065-05

2015年,国家旅游局制定发布了《国家旅游局关于促进智慧旅游发展的指导意见》,提出通过运用新一代网络技术实现旅游服务、管理、营销、体验的智能化,全面提升旅游业发展水平、促进旅游业转型升级、提高游客满意度。同年9月,国家旅游局发布了《“旅游+互联网”行动计划》,明确到2018年,将推动全国所有5A级景区建设成为“智慧旅游景区”。智慧旅游已经成为目前旅游业发展的新趋势,智慧景区作为智慧旅游发展的主要组成部分,也成为学者研究的热点问题。

从研究内容上看,学者的研究方向主要集中在三个方面:一是智慧景区的建设管理探究,邵振峰(2010)基于物联网技术分析了智慧景区的需求以及智慧景区的架构,以九寨沟为例从智慧服务的角度探讨了智慧景区的管理模式[1]。唐樱丹(2016)从“互联网+”的视角下,深入分析了智慧景区建设的各个要素,针对我国智慧景区发展的现状提出了应对策略[2]。二是智慧景区基础内涵的理论探究,党安荣等(2011)从景区建设的智慧功能需求角度探讨了智慧景区的内涵,提出了智慧景区建设的总体框架,同时构建了智慧景区的体系结构,给智慧景区的规划建设提供了参考[3]。梁倩、张宏梅(2013)结合前人研究成果,提出了智慧景区的概念,对我国目前智慧景区的研究现状进行总结,提出了我国智慧景区发展的对策建议[4]。陈建斌等人(2014)讨论了智慧景区的建设内涵,并构建了智慧景区的IT能力体系框架,提出智慧景区的建设重点是游客感知系统、决策支持系统和游客服务系统三个核心系统[5]。三是智慧景区的评价研究,邓贤峰、李霞(2012)从游客体验、景区管理、旅游产品三个维度构建了智慧景区的评价标准体系,从而衡量智慧景区建设程度和发展水平[6]。汪侠、甄峰、吴小根(2015)构建了智慧景区评价指标体系,并以南京夫子庙秦淮风光带为例进行了实证研究[7]。

可以看出目前学者的研究热点集中在智慧景区客体层面的建设研究,从游客主体层面的研究还处于探索阶段,而游客是景区持续发展的核心推动力,是景区建设不可忽视的重要部分。本研究从游客视角出发,构建智慧景区游客感知维度,运用结构方程模型探索智慧景区游客感知各维度与满意度和行为意向之间的作用机理,深入分析智慧景区建设中存在的问题,从而针对性地提出相关建议。

1 研究设计

1.1 问卷设计

问卷共包括四个部分内容:第一部分为被调查者的基本信息;第二部分为智慧景区游客感知情况;第三部分为游客满意度测量;第四部分为游客行为意向测量,后三部分均采用李克特五点量表进行打分,非常好为5,好为4,中立为3,不好为2,非常不好为1。智慧景区游客感知部分测项主要采用网络文本分析的方法,搜集携程网上莫高窟景区和兵马俑博物馆的网络游记进行文本分析,并结合黎宏宝等人[8~10]的研究成果,通过归纳与演绎的方法设计测项。满意度和行为意向的衡量借鉴大多数学者的观点[11~15],最后经过专家意见修正确立问卷。

1.2 数据获取

研究中选取敦煌莫高窟和秦始皇兵马俑博物馆两个案例地点进行数据获取。两个案例地点信息化建设都起步较早,智慧景区建设情况具有代表性,尤其是敦煌莫高窟智慧景区建设在国际上都处于领先水平,案例地点均具备研究条件。在调研中采取随机抽样的方式发放问卷,其中莫高窟景区共发放问卷150,有效问卷124份,兵马俑景区共发放问卷250份,有效问卷221份。

1.3 研究方法

本研究主要运用SPSS 19.0和AMOS 17.0软件进行数据处理和分析。首先采用SPSS 19.0对分析问卷信度效度,通过探索性因子分析构建智慧景区游客感知维度,并运用AMOS 17.0对游客感知维度进行验证性因子分析。结合因子分析结果构建结构方程模型,采用极大似然估计法进行模型参数检验,最后根据T检验结果对假设进行验证分析。

2 数据分析

2.1 探索性因子分析

调研数据采用SPSS 19.0进行录入和处理,经分析得出Cronbach s alpha系数为0.951,KMO值为0.953,Bartlett球形度检验近似卡方显著性为0.000小于0.01说明问卷结构效度达到显著性水平,样本可以进行因子分析。采用SPSS 19.0软件对敦煌莫高窟数据进行探索性因子分析构建智慧景区游客感知维度,采用主成分法提取其中特征值大于1的公因子,最终提取出5个核心因子,累计方差貢献率为72.177%。根据探索性因子分析结果(如表1所示)将因子依次命名为智慧管理、智慧服务、智慧营销、智慧旅游资源和智慧基础设施。

2.2 验证性因子分析

运用AMOS 17.0对兵马俑博物馆获取的数据进行验证性因子分析,检验因子分析的合理性。本次研究中样本数为221,满足结构方程模型样本数大于200的要求,通过分析得出观测变量因子负荷量在0.67~0.94之间,模型拟合指标CMIN/DF=2.667,GFI=0.919,CFI=0.927,TLI=0.914,IFI=0.927,RMSEA=0.073,模型拟合情况良好。

根据验证性因子分析结果进一步计算组合信度和平均方差提取值,各变量组合信度0.865~0.929之间,均大于0.6,说明模型内在质量处于理想水平。平均方差提取量AVE均满足大于0.50的要求,说明观测变量与各维度之间收敛效果较好,观测变量可以较好的解释构念维度,如表2所示。

2.3 研究假设与结构方程模型构建

不少研究成果已经表明游客感知对满意度和行为意向具有一定影响[16],但不同类型景区中游客感知对满意度的影响作用存在差异性[17]。根据智慧景区的特征提出如下假设,通过构建结构方程模型对研究假设进行验证分析。H1:智慧管理对游客满意度具有正向影响;智慧服务对游客满意度具有正向影响;智慧营销对游客满意度具有正向影响;智慧旅游资源对游客满意度具有正向影响;智慧基础设施建设对游客满意度具有正向影响。H2:智慧管理对游客行为意向具有正向影响;智慧服务对游客行为意向具有正向影响;智慧营销对游客行为意向具有正向影响;智慧旅游资源对游客行为意向具有正向影响;智慧基础设施建设对游客行为意向具有正向影响。H3:智慧景区游客满意度对行为意向具有正向影响。

2.4 模型拟合与修正

运用AMOS 17.0构建结构方程模型,采用极大似然估计法进行模型参数检验。其中CMIN/DF=2.938,GFI=0.799,CFI=0.904,TLI=0.892,IFI=0.905,RMSEA=0.079根据结构方程模型检验标准[18],模型拟合参数中大部分指标在可接受范围内,而GFI=0.799和TLI=0.892低于适配指标0.9,由于个别拟合参数未达到理想值,因此考虑对模型进行修正。模型修正主要依据AMOS中输出的MI(Mofidication indices)指标,一般来说当MI值大于4时,才有助于提高模型拟合效果[19]。其中MI值较大的指数均指向残差变量间,根据修正指标对部分残差变量建立联系,CMIN/DF和RMSEA值均有下降,GFI=0.902,TLI=0.918达到适配指数,其他相关参数均达到理想状态,模型整体拟合度有一定的提高,如表3、表4所示。

2.5 结果分析与讨论

根据模型检验结果,各变量间的路径系数如图1所示,同时对路径系数进行临界比值检验,如表4所示。根据C.R值大于1.96時,参数估计值显著水平为0.05,C.R大于2.58时,显著水平为0.01的检验标准,对文中假设进行逐一检验发现假设1中智慧营销对满意度的影响并不显著,假设2中智慧营销和智慧基础设施建设对行为意向的正向作用未通过检验。

2.5.1 游客感知对满意度的假设验证

假设1中智慧管理对游客满意度的影响作用最大,路径系数为0.49,其中车辆调控和游客数量监控的因子载荷在0.8以上,可见高效轻松的旅游氛围对游客满意度有极大的影响。2017年国内旅游人次超过50亿,旅游旺季景区经常人满为患,同时随着自驾游客比例的增大,车辆停放成为一大忧患,景区通过人流量监控系统实现人流量实时发布,使游客能够合理安排游览时间,智能化的车辆调度系统也为游客带来极大的便利。景区应利用智能管理系统协调各个部门的互动配合,实现整体的高效运转。智慧服务也显著影响着游客满意度,景区提供的相关服务是游客感切最深的部分,智能化的服务设施能够促使游客形成良好的景区形象,对游客满意度有很大的提升作用。

智慧旅游资源对满意度也存在显著影响,现阶段智慧景区建设水平普遍较低,景区建设重点在于提高服务水平,智慧产品创新方面并没有取得突破性的成果,而且目前大部分游客都是基于传统旅游经验进行游览,旅游过程中对智慧化的体验项目期望不高,游客在未获得相关体验的情况下不会对满意度产生很大的影响,但新产品的出现会让游客有物超所值的感觉。

智慧基础设施建设对游客满意度的影响相对较小,路径系数为0.21,调研数据显示该维度观测变量中最受游客关注的是无线网络的覆盖程度。根据iiMedia Research(艾媒咨询)发布的报告,2017年中国智能手机用户达到6.55亿人,智能手机的高普及率促使其起到了旅游中的主要媒介作用,也是景区进行服务创新的主要平台,而智能手机与移动网络相辅相成,致使移动网络成为游客满意度的重要影响因素。

智慧营销对游客满意度的作用并不显著,可能是由于目前网络营销是景区宣传的主要手段且普及率很高,因此对游客满意度有影响但不显著。

2.5.2 游客感知对行为意向的假设验证

假设2中,智慧管理、智慧服务和智慧旅游资源对行为意向的正向作用得到验证,其中智慧旅游资源对行为意向的影响最大,路径系数为0.23,可见景区合理利用信息技术安排互动娱乐项目可以提升游客的感知体验,给游客留下深刻印象,从而会提高游客的口碑,增加重游率。智慧服务和智慧管理也是游客正向行为意向的关键因素,但智慧营销和智慧基础设施建设对行为意向的影响作用并不显著。

2.5.3 满意度对行为意向的假设验证

数据分析显示满意度与行为意向具有强烈的正向相关作用,路径系数高达0.82,可见增加游客满意度可以有效地促进游客正向行为意向,假设3得到验证。智慧景区游客感知维度通过满意度间接影响行为意向,这与大部分学者的研究结论一致。其中智慧管理对行为意向的直接效应为0.14,间接效应为0.40;智慧服务对行为意向的直接效应为0.12,间接效应为0.19;智慧旅游资源对行为意向的直接效应为0.22,间接效应为0.16;因此满意度是游客感知与行为意向的中介变量。

3 结论与建议

3.1 扩大智慧景区的宣传

调查样本中51%的游客从未听说过智慧景区,34.3%的游客有所耳闻,只有14.7%的游客对智慧景区有一定了解。游客出游过程中还秉承着传统旅游习惯,并未形成智慧旅游的意识,因此尽管景区在智慧景区的建设中进行了大量的投资,但取得的成果却未能发挥到实际的用处,比如兵马俑景区推出的移动APP少有游客使用,造成资源浪费,景区官网中的多维景观也鲜有游客观看,甚至部分游客从未浏览过景区官网等,以致于造成景区投入与回报的不匹配。因此,景区要依托多种渠道形成智慧景区品牌化营销,引导游客形成探寻智慧旅游的行为习惯,促进智慧旅游需求方和供给方的协调发展。

3.2 以智慧化为支撑,寻求景区发展的突破口

目前我国大部分景区对自身旅游资源的依赖很强,造成资源的过度消费,且景区产品同质化趋势越来越明显。智慧时代的到来,给景区带来新的发展机遇,景区必须实现互联网、物联网及多种信息技术的有效融合,从管理、服务、产品等多个方面形成景区独特优势。要依托时代背景,转变经营管理理念,实现景区高效管理。另外要结合大数据深入分析游客消费行为习惯,敏锐地察觉游客需求变化趋势,从细节之处提供人性化和个性化的服务,提升游客体验水平。同时要深挖景区文化内涵,将信息技术与自身资源特色相融合,创新智慧化旅游产品,提高游客参与性与互动性,从多个感官视角激发游客需求,提高景区的发展活力。

3.3 加强智慧基础设施,特别是移动网络的建设

目前智慧景区都致力于打造以移动终端为核心的网络服务体系,移动终端成为游客信息互动交流的主要平台。而移动终端的使用必须以移动网络为支撑,景区应完善智慧通讯设施,为游客提供一个安全便捷的网络环境。除此之外景区还应加强相关基础设施的建设,如二维码综合服务系统、应急管理系统以及景区实时信息推送平台等,为景区智能化管理和服务提供保障。

参考文献

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[6] 邓贤峰,李霞.“智慧景区”评价标准体系研究[J].电子政务, 2012(9).

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