我国休闲旅游公共服务满意度的影响因素研究及IPA 评价分析*

2019-02-11刘黎明杨恺煜李云鹏仲一鸣

旅游研究与实践 2019年6期

李勇,刘黎明,杨恺煜,李云鹏,仲一鸣

(首都经济贸易大学a.工商管理学院,b.统计学院,北京 100070)

2018年国内旅游人数已达到55.39亿人次,旅游已经成为大众休闲娱乐的一种重要方式。游客旅游活动的顺利进行需要旅游公共服务的支持,所谓旅游公共服务,是指政府和其他社会组织、经济组织为满足海内外游客的公共需求,而提供的基础性、公益性的旅游产品与服务[1]。

中国社会科学院旅游研究中心发布的《休闲绿皮书：2017-2018年中国休闲发展报告》指出,我国人口老龄化问题日趋明朗,老年群体已经成为我国休闲旅游消费市场的重要力量。现有的休闲公共设施和服务发展不均衡、不充分的问题较为突出。随着旅游人数的增加,不同游客对休闲旅游公共服务需求的差异化进一步扩大,我国现有的休闲旅游公共服务有效需求供给不足,停车难、如厕难等问题在部分景区依然存在。另外,不少景区推出了高空游玩项目,但是对游客的安全管理却不够专业,防护措施简陋,游客安全难以得到保障。因此,如何提升休闲旅游公共服务能力的问题迫在眉睫。

关于休闲旅游,2000年刘群红就给出了相关定义,她认为休闲旅游是以休闲为目的的旅游[2]。此后,又有一些学者对休闲旅游的概念和内涵进行了补充：程遂营认为休闲旅游是一种更高层次的旅游[3];陈永昶认为休闲旅游是旅游业的细分市场,具有中国情境的概念[4];杨卫武则认为休闲旅游具有游客停留时间长、注重精神文化的熏陶以及重游率高等方面的特征[5]。总之,休闲旅游是由传统旅游发展而来的、有着更高精神层次的、消遣休闲的旅游形式。因此,本文认为从公共服务的供给层面来讲,休闲旅游公共服务和传统的旅游公共服务所包含的服务体系基本一致,相应的休闲旅游公共服务基本体系结构如图1所示。

图1 休闲旅游公共服务五大基本体系

1 文献研究

国外学者针对旅游公共服务的研究多是关于旅游公共服务的专项研究,如Howat G,et al.以30所澳大利亚体育和休闲中心为调查对象,分析了游客的满意度、服务质量和行为意图之间的作用关系[6];Thompson K,et al.以英国大曼彻斯特为例,调查研究了城市公共交通服务绩效维度及其对目的地满意度的影响[7];Youngs Y,et al.从游客角度研究了公园管理局和游客如何在国家公园中融入交通服务,以形成特殊形式的文化景观[8];Khadaroo J,et al.研究了交通基础设施和旅游目的地开发的关系,指出交通设施是旅游的必要需求之一[9];Heggie T W,et al.指出了旅游公共安全的重要性,进一步说明了有效地预防监测会减少游客经历负面事件的数量,最大化满足整体旅游体验[10]。而国内学者对旅游公共服务的研究主要是从内涵理论、体系建设、空间特征和满意度评价等方面进行的,如李爽、李军鹏、王信章等分别探讨了旅游公共服务的内涵、特征及分类框架[11-13];黄燕玲等从供需角度研究旅游公共服务内容、质量、体系构建及发展期望[14];徐云松、詹兆宗表明建立旅游公共服务体系的必要性,并指出旅游公共服务涉及公共交通、环卫、城建等众多公共服务部门[15];夏杰长、徐金海从供给侧思维出发,从制度政策、科技政策、人力资源政策和财政政策方面着手构建旅游公共服务政策体系[16];邱建国等人探究了健身体育旅游公共服务体系的概念,并构建了我国健身体育旅游公共服务体系[17];常文娟、熊元斌等构建了普适性旅游公共服务体系,并分析了影响旅游公共服务的因素[18];马慧强等运用熵值法和GIS空间分析法综合测度了我国旅游公共服务质量,并研究了其时空演化特征[19];窦银娣等采用GIS空间分析和统计方法研究了南岳镇旅游公共服务体系构成要素的空间分布特征和优化策略[20];程道品等以游客为研究对象,运用结构方程模型(SEM)探究了城乡旅游公共服务体系与旅游目的地满意度的关系[21];叶全良等通过功能价值、情感价值、社会价值、感知成本来评价旅游公共服务发展现状[22];侯晓丽、胡正旭针对低碳旅游背景下旅游公共服务有效供给给出了相应的对策建议[23];王佳欣分析研究了京津冀地区旅游公共服务供给侧和需求侧的矛盾,指出应重点在旅游行政服务和旅游惠民便民服务上加强投入[24]。虽然很多学者以及相关政府部门越来越关注旅游公共服务体系,但是目前我国多数学者还是以旅游公共服务内涵、体系建设等方面的理论研究为主,少数学者仅针对某个特定地域的旅游公共服务满意度进行了评价,针对全国范围的休闲公共服务满意度的影响因素研究的文献并不多。可见,休闲旅游公共服务体系的评价在我国的理论研究和实际应用都有待深入、加强。

本文根据休闲旅游公共服务的基本分类体系,选择可能影响休闲旅游公共服务满意度的变量,通过调研数据,建立有序多分类的Probit模型,研究分析各个变量的显著性。然后提取出表现显著的自变量,通过IPA分析法,研究分析各显著变量所处的现状,找出需要优先改进的服务,进一步给出相应的建议。

2 数据来源与变量选择

2.1 数据来源

本文数据来源于2016年中国国民旅游休闲状况调查项目,该项目是由原国家旅游局委托中国社科院课题组和零点调查公司共同完成的,调查的对象年龄为18周岁及以上的在被受访地居住一年以上的居民。在全国调查中,按照“划分区域-确定数量-综合权衡”的顺序进行,结合人口普查数据,以多阶段分层随机抽样与人口比例抽样相结合,将市区作为重点调查区域。在问卷数据收集过程中,还对样本数据进行了复核、审卷及查库等环节,废除不合格样本。最终一共抽取了16个城市的样本,获得总样本量为8 149。

2.1.1 样本结构

由数据结果可知,被调查者的性别比例较为均衡(男性比例为48.5%,女性比例为51.5%);被调查者的年龄分布集中在18～35 岁的青年阶段(33.6%)和45～59岁的中年阶段(27.0%);被调查者的学历主要集中在高学历(大专及本科)的维度上,占比高达46.8%;被调查者的职业组成中,职业为个体户(11.3%)、离退休人群(11.1%)、国有企业职工(10.1%)的居多;被调查群体的收入水平主要集中在3 001～6 000元(占比42%)。具体汇总结果见表1。

表1 国民休闲旅游公共服务满意度调研数据样本的结构特征

2.1.2 信度和效度分析

为保证问卷数据的真实性和可靠性,需要进行信度检验。计算结果显示克伦巴赫α系数为0.974(大于0.7),说明问卷受访者填答的问卷数据具有较高信度,满足分析要求。其次,对样本数据从内容效度和结构效度两个方面展开效度分析。一方面,内容效度分析凭借专家判断和问卷检测,在投放问卷调研之前,已经做了相关修正,使得本问卷题项准确有效;另一方面,通过计算得到问卷的KMO 值为0.958(大于0.7),且巴勒特球形检验算出的近似卡方检验值为136 367.507,P值为0.000(小于0.001),拒绝巴勒特球形检验,表明本问卷量表取样具有良好的有效性。

2.2 变量选择

2.2.1 因变量

本文将数据中“休闲旅游公共服务总体满意度”变量作为因变量Y,其取值是1到5的整数,即表示国民休闲旅游公共服务满意度分为非常不满意、不太满意、一般满意、比较满意、非常满意这5个等级。

2.2.2 自变量

根据对休闲旅游公共服务体系的分析,结合调研数据及相关研究,本文除了选取与旅游信息服务、交通便捷服务、安全保障、惠民便民以及行政执法相关的变量外,还考虑到国民对休闲旅游公共服务满意度可能还与个人因素有关,因此,引入了婚姻状况、城市、学历、年龄、收入等变量。具体变量选取情况如表2所示。

在剔除数据缺失的样本之后,最终得到了4 552个有效微观样本,各变量的描述性统计分析见表3。变量Y(休闲旅游公共服务总体满意度)的均值为2.49,众数为2,可知：从整体上看,国民游客对于休闲旅游公共服务总体满意度介于“不太满意”和“一般满意”之间,仍有需要提高和改善之处。

表2 自变量的选取情况说明

表3 变量的描述性统计分析

3 国民休闲旅游公共服务满意度的Probit模型分析

3.1 有序多分类Probit模型构建

由于因变量Y即休闲旅游公共服务总体满意度是一个有序多分类(5个类别)的离散变量,故本文选择有序多分类的Probit模型来分析休闲旅游公共服务满意度影响因素。

在该模型中,假设存在一个能代表因变量Y无法直接观测的变量Y*,使得

其中：εi为随机扰动项,且满足E[εi|X i)]=0,εi为影响休闲旅游公共服务总体满意度的变量矩阵的一组观测值;βi为其对应的变量系数。设待估阈值参数为μi,且有μ1＜μ2＜μ3＜μ4,可定义：

从而可以得到国民休闲旅游公共服务总体满意度Y的条件概率分布,可表示如下：

其中,Φ(•)为标准正态分布的分布函数。利用极大似然法可得出待估参数βi和μi[25]。

3.2 回归结果分析

利用R 软件对样本数据展开有序Probit建模分析,具体回归结果、变量显著性及模型检验结果见表4。

表4 休闲旅游公共服务满意度影响因素有序Probit模型回归结果

从表4中LR 统计值为4 443.2、显著性P值小于2.20e-16可以看出,在显著性为0.001的情况下拒绝原假设,模型整体检验显著性通过。其中变量X3、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X13、X15、X18、X19、X22、X23、X25、X26、X27、X28、X29和X30对国民休闲旅游公共服务的满意度影响显著,而变量X1、X2、X4、X12、X14、X16、X17、X20、X21和X24对国民休闲旅游公共服务的满意度影响不显著。

(1)在个人情况相关的变量中,变量X3(月收入)、X5(周岁年龄)和X6(学历)对国民休闲旅游公共服务的满意度均有负向影响,其中变量X3 在1%的显著性水平下显著为负,这表明从整体上看收入越高的人对休闲旅游公共服务的总体满意度越低,可能是因为高收入人群对休闲旅游公共服务的品质要求更加严格。而变量X1(婚姻状况)、X2(城市)、X4(受访者性别)未通过系数显著性检验。

(2)在旅游信息服务相关的变量中,变量X7(旅游咨询网站服务)、X8(移动旅游信息服务)、X9(旅游导览图、标识标牌)、X10(旅游咨询中心)、X11(旅游热线服务)对国民休闲旅游公共服务的总体满意度均有正向影响,其中变量X9 和X10 在1%的显著性水平下显著为正,说明游客对旅游导览图、标识牌和旅游咨询中心的满意度越高,对休闲旅游公共服务也就越满意。另外,由于移动互联网的发展,旅游咨询服务网站和移动旅游信息服务水平的提高,也会直接影响休闲旅游公共服务满意度的高低。

(3)在交通便捷服务相关的变量中,变量X13(景区直达专线)和X15(城市公共自行车租赁服务)对国民休闲旅游公共服务的总体满意度均有正向影响,而变量X12(旅游集散中心)、X14(城市旅游观光巴士)、X16(自驾车营地、停车场等)未通过显著性检验。这说明我国游客更关注交通工具情况如景区直达专线和城市公共自行车租赁服务,这直接影响了其对休闲旅游公共服务的体验,而对于旅游集散中心、城市旅游观光巴士等服务来说,游客目前还没有太多关注。

(4)在安全保障服务相关的变量中,变量X18(旅游安全标识,如警示牌等)和X19(景点安全管理,如旅游设施安全等)对国民休闲旅游公共服务的总体满意度均有正向影响,其中X18 在10%的显著性水平下显著为正,X19在1%的显著性水平下显著为正,说明景区的安全标识和设施安全等问题对国民休闲旅游公共服务满意度的影响较大。而变量X17(旅游安全救援和医疗救助)、X20(旅游安全教育、培训与宣传)和X21(旅游保险的相关服务)未通过显著性检验。可能的原因是我国游客在旅游过程中,绝大多数人并未遇到过危急情况,因此,缺少对旅游安全救援和医疗救助服务的直观体验,自然也缺少对旅游安全教育、培训、宣传和旅游保险相关服务的满意度感知。

(5)在惠民便民服务相关的变量中,变量X22(免费公园、博物馆、科普馆)、X23(旅游消费券、旅游年票等服务)、X25(游客通信、邮政、金融、医疗、无障碍等设施)、X26(旅游厕所)和X27(旅游志愿者服务)对国民休闲旅游公共服务的总体满意度均有正向影响,说明免费公园等游览项目、旅游消费券年票等服务、通信等基本设施、旅游厕所和旅游志愿者服务都是能正向影响休闲旅游公共服务满意度的因素,而变量X24(旅游景区WLAN无线服务)未通过显著性检验。这说明在旅游中,景区WLAN 无线服务对休闲旅游公共服务的总体满意程度影响不显著,可能的原因是国民旅游的主要目的是游览美景和放松心情,在移动网络信息较好且流量资费下降的情况下,景区WLAN无线服务不是游客的刚需。

(6)在行政执法服务相关的变量中,X28(旅游投诉受理和纠纷调解)、X29(旅游市场秩序和行业环境)和X30(旅游政策法规)均在1%的显著性水平下对国民休闲旅游公共服务的总体满意度有正向显著影响。这表明旅游投诉受理和纠纷调解服务越公平高效,或者市场秩序和行业环境越稳定,或者政策法规越完善,国民休闲旅游公共服务的总体满意度越高。

4 国民休闲旅游公共服务满意度的IPA 评价分析

IPA 分析法,即重要性—绩效分析法(importance-performance analysis,IPA)最早是由Martilla和James提出的[26]。该方法是将重要性(权重)作为横轴,绩效表现(满意度)作为纵轴,绘制二维平面图,并且根据各变量横纵坐标的均值(即平均重要性和平均绩效)将二维平面分为4个区域。根据各个变量在IPA 分析绩效图中的位置分布,分析现有的服务质量。在绘制旅游公共服务满意度的IPA 绩效分析图之前,需要得到各个变量的重要性(权重)和绩效(满意度)。

本文通过主成分分析法来确定所研究的变量权重,具体做法为：根据表4中有序Probit建模的回归结果,在所有变量(除个人因素相关的变量外)中筛选出对国民休闲旅游公共服务总体满意度影响显著的变量(即X7、X8、X9、X10、X11、X13、X15、X18、X19、X22、X23、X25、X26、X27、X28、X29和X30共17个变量),以累计贡献率大于80%为标准最终选取了6个主成分;然后利用因子载荷矩阵中的数据除以相应主成分特征根的开根号,得到各变量在这6个主成分中的系数,以每个主成分的方差贡献率为各主成分的权重,求各个变量在不同主成分上的加权平均系数,并在此基础上归一化处理所得加权平均系数[27],最终得到各变量的权重(结果见表5)。

表5 各影响显著的变量的满意度及主成分权重结果

根据表5中变量的权重和满意度,可以得到对应的IPA 分析绩效图(见图2)。图2中横轴表示各个变量的重要性(权重)大小,纵轴表示游客对服务(各个变量)的满意度绩效表现。经计算,这17个变量的平均权重为0.217,平均满意度为2.552,以这两个值作垂直于横轴和纵轴的直线将二维平面划分为A、B、C、D 四个区域,各变量已在四个象限相应的位置标出。

图2 休闲旅游公共服务IPA 分析绩效图

总的来看,在对国民休闲旅游公共服务总体满意度有显著影响的变量中,游客对所有影响显著变量的满意度均值均在2.7以下,介于“不太满意”和“一般满意”之间,说明现有的休闲旅游公共服务体系下各类服务均需要进一步提升和优化。具体来看：

(1)A 区：相对优势区,即重要性和满意度均高于平均线的区域。在该区域的变量有X23(旅游消费券、旅游年票等服务)、X26(旅游厕所)、X28(旅游投诉受理和旅游纠纷调解服务)、X29(旅游市场秩序和旅游行业环境)和X30(旅游政策法规),说明现阶段从全国来看,游客对景区的投诉受理与调解、旅游政策法规、旅游市场秩序与行业环境、旅游年票服务和旅游厕所服务的满意度比平均线高,相对于其他变量有一定优势,但是从满意度均值均小于2.7来看,还需要一定改进。

(2)B区：维持区,即重要性相对较低且满意度相对较高的区域。在该区域的变量有X10(旅游咨询中心)、X11(旅游热线服务)和X15(城市公共自行车租赁服务),说明这些变量(服务)的重要性相对不高,但是满意度相对较高,旅游景区的管理者在改进服务时,改善这些变量无法有效地提高游客满意度。

(3)C区：次要改进区,即重要性和满意度均相对低的区域。在该区域的变量有X7(旅游咨询网站服务)、X8(移动旅游信息服务)、X9(旅游导览图、标识标牌)和X13(景区直达专线),说明这些变量(服务)需要得到完善和改进,但应该置于低优先级。

(4)D 区：重要改进区,即重要性相对高且满意度相对低的区域。在该区域的变量有X18(旅游安全标识)、X19(景点安全管理)、X22(免费公园、博物馆、科普馆等)、X25(游客通信、邮政、金融、医疗、无障碍等设施)和X27(旅游志愿者服务),说明这些变量(服务)是旅游景区管理者需要重点关注和改进的地方。

5 结论与建议

5.1 研究结论

本文利用2016年中国国民旅游休闲状况调查项目的问卷数据,选取相关变量,构建有序多分类的Probit模型对休闲旅游公共服务满意度的影响因素展开了实证研究,分析了各个变量的显著性。在此基础上,筛选出对国民休闲旅游公共服务总体满意度影响显著的变量,然后通过IPA 分析法,研究分析各显著变量(服务)所处的满意度现状,可得到如下结论：

(1)国民休闲旅游公共服务的总体满意度介于“不太满意”和“一般满意”之间,说明我国的旅游公共服务还需要不断完善和发展。

(2)从有序多分类Probit模型结果来看,游客基本属性相关的变量中月收入、年龄和学历对休闲旅游公共服务的满意度有负向影响;休闲旅游公共服务体系的相关变量中旅游咨询网站服务、移动旅游信息服务、旅游导览图与标识标牌、旅游咨询中心、旅游热线服务、景区直达专线、城市公共自行车租赁服务、旅游安全标识、景点安全管理、免费公园、旅游消费券与旅游年票等服务、游客通信等设施、旅游厕所、旅游志愿者服务、旅游投诉受理与纠纷调解、旅游市场秩序与行业环境以及旅游政策法规对休闲旅游公共服务的满意度有正向显著影响。

(3)从休闲旅游IPA 分析结果来看,现有的休闲旅游公共服务体系下各类服务均需要进一步提升和优化。具体来说,属于旅游信息服务和交通便捷服务的变量主要分布在维持区(B区)和次要改进区(C区),属于行政执法服务相关的变量分布在相对优势区(A 区),属于惠民便民服务的相关变量分布在相对优势区(A 区)和重要改进区(D 区),属于安全保障服务的相关变量分布在重要改进区(D 区)。这说明从全国来看旅游景区的行政执法服务有一定的优势,而安全保障服务是景区管理者需要关注的重点。此外,旅游信息服务、交通便捷服务和惠民服务的一些方面还需要进一步提升改进。