线上旅游民宿的顾客满意度实证分析

尹子晨 田伟健/ 文

一、引言

民宿作为共享经济背景下新型资源再利用的典型代表，其发展深受国家重视。自2015 年11 月国务院办公厅明确提出积极发展“客栈民宿、短租公寓、长租公寓”以来，旅游民宿发展在政府政策性支持下稳步发展。

但发展的同时也存在一定的问题，范少花（2016）从消费角度研究，发现游客对厦门民宿的满意度普遍偏低，原因包括民宿雷同性大、管理人员综合素养不高、设施设备不齐全等；孙华贞（2016）调查发现，顾客对主人接待方式和交流互动满意度最高，而对民宿的安全性和隐私性的满意度较低。2017 年8 月国家旅游局发布的《旅游民宿基本要求与评价》等4 项行业标准，使旅游民宿的发展乱象有所缓解。在此背景下，如何提升民宿整体口碑，提高消费者的满意度仍是当下民宿发展亟待解决的问题。

现有研究大都从游客整体角度出发，由于群体的庞大性和复杂性，所得建议也局限于一般情况，无法切中要点。根据《2018- 2024 年中国民宿市场分析预测及发展报告趋势研究报告》，2017 年中国客栈民宿的预订用户有38%在18- 25 岁之间，而据木鸟短租发布的“2016 年第一季度消费群体分析数据”显示，在使用其平台预订民宿的用户中，高达48%的人为90 后，年轻一代消费者的市场占比明显。基于此，本文选取年轻消费群体中的大学生群体作为本次调研对象，以南昌市各高校为调研点，通过调研数据间的内在联系进行统计数据分析，以此建立消费者线上旅游民宿的满意度感知模型，寻求大学生群体的满意度关键影响因素，为民宿发展提供参考意见。

二、研究过程

（一）研究思路

考虑到满意度定义的模糊性，本文在定性分析与定量分析的基础上，将满意度结果指标细化，从满意度感知的影响因素分析与最终的满意度感知分析两方面进行调查研究，探究各因素对整体满意度的影响程度，初步得出大学生对在线旅游民宿满意程度的感知模型，以此得出结论。

（二）问卷设计

就测试指标的全面性和重要性结合十位典型民宿住宿大学生的访谈结果，大致确定测试题项，并对题项中易引起歧义和不符合正规表述的项目进行修改。

通过预调查的小样本测试，检验各个题项的有效性，据此确定样本容量。经过再次修改与讨论，形成最终的问卷调查指标如表1：

表1 问卷调查指标

（三）问卷调研

调研方式主要有线上问卷、线下问卷、实地访谈，通过对南昌大学、江西财经大学等高校学生的走访调查，并从中抽取典型学生进行深度访谈，获取南昌大学生民宿满意度的影响因素及感知结果数据。共得到780 份问卷，有效问卷757 份，针对其中的227份适用问卷（完整经历过服务补救阶段情况）进行数据检验，检验结果如下中每一个Alpha 值都在0.9 以上，量表的可信度较高。

（四）数据分析

针对其中的229 份适用问卷，做出如下数据分析：

1.对影响因素进行因子分析

在对原本的21 个变量做相关性检验后，删去了相关性较差的2 个变量，对剩余的19 个变量做因子分析。

通过KMO 和巴特利特检验及统计数据计算可得KMO值为0.957，变量间关系良好；此外，球度检验显著性水平为：P＜0.001＜α，故可拒绝原假设，达到显著性水平，可以进行因子分析。将影响因素样本数据导入SPSS.24，根据影响因素方差解释表及碎石图显示共可提取4 个因子，且累计解释百分比为81.036%，解释了原有19 个变量总方差的81.036%。将19 个变量进行旋转，根据旋转后的成分矩阵，得出因子分析的模型，此处仅列出民宿价格与各因子的关系：

民宿价格X1=0.578F1+0.276F2+0.498F3+0.302F4

根据各个因子内部构成关系重命名因子：

因子1：平台服务因素

因子2：民宿设施水平

因子3：主客交流

因子4：出行因素

再根据各因子在19 个影响因素的得分矩阵可确定因子表达式，以F1为例：

2.对民宿满意度的评价指标进行因子分析

对于民宿的总体满意度水平设计四个变量来体现：整体印象、预期效果的达成、是否再次选择、是否推荐给他人。同上做法进行因子分析，满意度分析的成分得分系数矩阵中这四个变量的得分为0.288、0.285、0.291、0.288。

将这一因子作为顾客的总体满意度Y，可得线上旅游民宿满意度感知模型：

3.关于线上旅游民宿的Probit 模型构建

首先对Y、F1、F2、F3、F4进行数据检验，若Y 大于3.5，取值为1；小于或等于3.5，取值为0。然后进行似然比LR 卡方检验的统计显著性小于0.01，拒绝原假设，表明整个方程除常数项以外的所有其他系数具有较强的联合显著性，符合Probit 模型；准确预测效果显示该模型综合预测的准确率为72.49%，预测效果良好，该Probit 模型对于游客的选择有较强的预测能力。最后基于两项检验得出Probit 模型结果如表2：

表2 各因子边际效应表

变量F1、F2、F3、F4的 平均 边 际 效 应 分 别 为0.115、0.116、0.151、0.109，F3主客互动性对于满意度的影响力度最大。

三、结论建议

根据调查情况，被调查者对主客互动因素的满意度在各项指标中最高，在其他指标表现平平的情况下，主客互动满意度非常突出，可以说民宿与宾馆、酒店的界限划分清楚，民宿的体验性、交流性特点在发展中非常显著，因此整体上民宿要坚定交流性、体验性的特色，秉承宾至如归的理念，营造家一般的感觉，通过提升软实力吸引客户。

将综合满意度指标与提取的四个因子做线性回归分析，结果中方差分析的显著性概率值P＜0.01，表明四个因子与综合满意度指标之间有极其显著的统计学意义。

表3 拟合优度检验

表3 结果显示，拟合优度R2的值为0.452，检验不甚理想，主要因为满意度指标的影响因素众多，还存在着本次调研中未考虑到的因素在影响着综合满意度变化，所以模型对于综合满意度指标的预测能力较低。虽然可以根据回归系数判断这四个因子之间对于综合满意度的影响力度大小关系，即相关性大小F3（主客互动性因素）＞F1＞F2＞F4，但仍无法精准预测各因素的影响力，在今后的研究中，仍需对以上19 个影响因素进行扩展和研究。