基于结构方程模型的旅游网站信息对旅游行为意向影响机制的研究——以湘西地区为例

王兆峰

(湖南师范大学 旅游学院，湖南 长沙 410081)

一、引言

互联网已经成为旅游企业、旅游目的地和旅游者之间进行旅游交易的重要平台，旅游网站则成为传播旅游信息资源的重要渠道[1]。旅游资讯报道及旅游产品预订方式的安全性，不仅为潜在旅游者出行提供了便利，而且影响着旅游者的决策过程、网络社区参与行为和对旅游目的地的感知[2]。根据中国互联网络信息中心(CNNIC)的报告，2014年在线旅游预订市场中，品牌渗透率最高的是50.2%的12306火车票官网，去哪儿网以24.8%的渗透率位居第二，其次是携程网的24.1%，淘宝旅行、同程旅游和艺龙网渗透率分别为17.2%、14.7%和11.2%，穷游网、途牛网和芒果网等其他品牌网站的渗透率均不到10%[3]。截至2015年12月，旅游网站搜索的渗透率已超过45%，手机搜索用户使用综合搜索网站或应用的比例最高，渗透率为90.3%，使用旅行网站或APP的渗透率为38.2%，综合搜索 APP 用户对旅行预订的使用率为31.4%[4]。2016年上半年，在网上预订过机票、火车票、酒店或旅游产品的网民规模达到2.64亿人，较去年年底增长406万人，其所占比率分别为28.9%、14.4%、15.5%和6.1%；我国网民使用手机在线旅游预订的比例由33.9%提升至35.4%[5]。

对于旅游网站的研究，国内外学者主要围绕旅游网站的预订及评价[6-12]、结构及空间分布[13-16]、品牌化与影响力[1,17,18]、运营绩效及模式[19,20]、信息流及信息类型[21-26]等多个方面展开。张爱平、钟林生、徐勇从研究重点与研究方法等角度，对国外旅游虚拟社区研究进展进行了梳理[27]。在旅游网站与旅游行为研究方面，国内外学者主要围绕信息搜寻与决策[28-32]、消费[8，33-35]、满意度与忠诚度[36-38]、社区参与[39]等进行研究，多数学者选择从某一具体因素入手，对旅游网站信息与旅游行为意向方面的综合研究成果却很少。在旅游网站信息流随空间距离衰减理论研究方面，国内外学者主要从理论与实践两方面入手，探索旅游网络信息流距离衰减模型与规律。李彦丽、路紫通过分析中、美旅游网站的差异，提出预测旅游网站发展模式的“虚拟距离衡量法”[26]，国内其他学者对信息流距离衰减规律的研究也取得了一定进展，对其总体规律有了基本认知[40,41]，但在距离衰减规律与旅游网站内部差异方面的研究还不足。因此，本文以湘西为例，通过实证研究旅游网站信息对旅游行为意向的影响，以及旅游网站信息流距离衰减的内部差异，以期对湘西地区旅游业的发展和旅游网站的优化提供指导。

二、网站信息对旅游行为意向影响的理论模型

旅游网站的信息具有传导性，旅游网站通过网络介质向旅游者及潜在消费者传递图片、文字、动画、声音等与旅游和旅游产品相关的信息，这些信息通常对旅游者行为具有一定的引导作用，甚至影响旅游者行为决策[2]。我国旅游网站可分为综合性网站和专业旅游网站，综合性网站不仅向消费者提供旅游相关信息，而且还有各类生活相关信息，对旅游者来说，在考虑品牌与服务保证的前提下，这类网站提供的旅游信息可信度比专业旅游网站略低[1]。为了较全面地反映我国旅游网站类型，本文在界定旅游网站类型时，增加了对政府、旅行社及景区旅游网站的考虑。旅游者预订旅游产品时会根据自身的实际消费能力作出判断，因此，本文将旅游网站所提供旅游产品的价格作为观察变量，考察旅游者对在线旅游产品价格的关注程度。此外，潜在旅游者及消费者对网站质量与信息质量的思考和判断会影响其态度与行为[33]。在旅游行为方面，张高军、李君轶、王晓峰等研究了网络信息搜索行为对出游决策的影响[31]，张宇、李佩、张之明构建了包括购前、消费、购后三个阶段的评价体系[7]。同时，旅游网站功能的展现也会对旅游者行为产生一定影响，熊伟、叶淋玮在研究网站功能时将其分类为界面功能和旅游产品及服务[42]。在借鉴前人研究成果的基础上，结合旅游网站的网页设置，本文将旅游网站功能具体分为预订、商旅管理和资讯功能，预订功能则具体包括机票、高铁和火车票预订、酒店预订、旅游线路预订和景点门票预订。对于旅游网站信息的评估，综合考虑了网站类型、网站功能和信息质量。在旅游行为意向中，主要考察旅游者在对网站进行信息搜寻、评价等过程后，对未定或者既定旅游计划作出的决策，以及在线旅游消费和推荐行为。

基于对本文研究变量的思考，提出验证性理论模型，如图1所示。本文将网站类型、网站功能和信息质量作为潜变量，综合分析旅游网站信息对旅游行为意向的影响，探讨两者之间的内在联系和相互关系。

图1旅游网站信息对旅游行为意向影响的概念模型

三、研究设计与研究方法

1.研究设计

本文研究数据主要通过两种途径获取，即问卷调查和已有数据的搜集整理。调查量表在查阅国内外文献资料的基础上进行设计，主要包括三部分内容：第一部分是旅游网站信息，包括旅游网站类型、网站功能和信息质量。第二部分是旅游行为意向，各个潜变量所对应的问卷题目如表1所示。调查量表的问题设置采用里克特5点量表法进行，用1～5分代表被调查者对量表选项的选择或认同程度。第三部分是旅游者人口统计学特征，包括旅游者的性别、年龄、受教育程度、职业等基本信息。为了得到更准确的数据，在问卷开始设置“旅游时您是否使用过旅游网站(如通过网站订机票、火车票、酒店、景点门票等)”问题项，使用过旅游网站的旅游者继续填写问卷，没有使用过旅游网站的旅游者则无须再填写，可以自动提交。

对已有数据的搜集整理通过站长之家、百度统计和Google earth完成。在站长之家中搜索“旅游网站”关键词得到国内主要旅游网站信息，运用百度统计查询各个旅游网站近30天(2016年10月29日至11月27日)的日均搜索指数作为基础数据，来反映一定程度上旅游网站的搜索量，通过Google earth测量访问者所在省的省会城市与旅游网站所在城市之间的公路或铁路距离。

表1问卷调查的量表设计

2.问卷调查

在正式调研之前，为了检验量表设计的合理性以及量表中问题项表述的清晰性，对调查量表进行了为期2天的预调查。综合了旅游研究人员、相关专业教授和硕士研究生的修改意见后，对问卷进行完善和定稿。

本文的问卷调查在专业的问卷调查网站问卷星上设计并发布，调查时间从2016年11月7日至11月15日共9天，其间复制链接发送到湘西地区的朋友圈、QQ群和微信群等，并且限制被调查者为在湘西工作、学习或居住等与湘西有关联的人群。本次调查共回收问卷487份，有效问卷485份，问卷有效率为99.6%，其中使用过旅游网站的问卷数量为362份，旅游网站使用率为74.6%。

3.研究方法

基于本文主要研究旅游网站信息对旅游行为意向的影响，因此运用AMOS17.0软件进行结构方程模型的构建与分析。与其他定量研究方法相比，结构方程模型能够较为准确地判断潜变量之间的因果关系和相互影响关系，并且给出直观的路径模型，便于研究者进行深层次的说明和分析。此外，运用SPSS19.0软件对数据进行处理和分析，主要包括信度与效度检验、描述性统计、因子分析、曲线回归拟合等。两者相结合，大大提高了数据分析的准确性和科学性。

四、研究结果与分析

1.样本人口统计学特征分析

调查样本的人口统计学特征如表2所示，被调查者中女性比例较高，占74.3%，且多数为18～30岁的高学历女生。从个人月收入来看，70.72%的被访旅游者个人月收入在2000元及以下水平。

表2问卷调查者基本情况

续表

测量项频 率性别男女频数1528769比率0.28%1.38%79.28%19.06%个人月收入2000元及以下2001～4000元4001～6000元6000元以上频数256533023比率70.72%14.64%8.29%6.35%

2.信度与效度检验

本文在数据和模型构建分析前对量表进行信度与效度检验，总量表的克朗巴哈系数ɑ(Cronbach’s Alpha)为0.846，潜变量旅游网站信息和旅游行为意向的克朗巴哈系数ɑ分别为0.859和0.749，均在0.7以上，说明本量表可靠性较高，量表设计具有较好的内在一致性。

对量表进行效度分析，其KMO值为0.858，大于0.7，Bartlett球形检验的P值为0.000，小于0.001，表明量表通过了效度检验，总体量表的设计较为合理，得到的数据适合做进一步分析。

3.旅游网站信息对旅游行为意向影响的探索性因子分析

采用主成分分析法对旅游网站信息和旅游行为意向相关数据进行探索性因子分析(表3)，结果显示，有5个公因子对问卷的累计方差贡献率为57.681%，虽然明显小于80%，但已超过了50%，与预设模型的潜变量设置基本吻合 ，但也存在一些差异。首先，“机票预订”在成分矩阵中被列为公因子5中，即与“综合性网站”和“专业旅游网”同属于潜变量“网站类型”中，而在实际意义上更倾向于“网站功能”的预订功能，同时考虑到该项的数据分析结果公因子1与公因子5数据相差不大，因此将“机票预订”按照实际意义归为预订功能中；其次，数据分析结果显示，本文按照目的地及中间机构相关旅游主体增加的“政府旅游网站”“景区网站”和“旅行社网站”被单独列入公因子4中，为了简化研究，本文将公因子4与公因子5综合考虑，作为“网站类型”进行分析。

4.旅游网站信息对旅游行为意向影响的模型检验

运用AMOS17.0对旅游网站信息与旅游行为意向相关数据进行分析，采用极大似然法探索旅游网站类型、网站功能、信息质量对旅游行为意向的影响。经过估算，初始结构方程模型的卡方值CMIN为589.738，显著性P值为0.000，CMIN/DF为2.964，其他拟合指标均不满足拟合条件。考虑到样本量过大，且为了简化模型，本文对初始理论模型进行了修改，直接将“旅游网站信息”作为潜变量，将“网站类型”和“产品预订”作为观察变量，根据“信息质量”中的各个指标具体分类为“产品价格”“网站质量”和“信息质量”。旅游行为意向中的“旅游冲动”和“产生兴趣”合并为“旅游决策”，购买旅游产品后的“发表评论”和“旅游推荐”合并为一个观测变量“推荐行为”。问卷中观察变量对应多项题目的，在得到调查数据后，分别对其取均值作为各个观察变量的对应数据。修改后的模型如图2所示。

表3探索性因子分析

注：提取方法：主成分

旋转法：具有Kaiser标准化的正交旋转法

a.旋转在5次迭代后收敛

图2旅游网站信息对旅游行为意向影响模型

模型修改后，同样采用极大似然法对模型进行验证性分析，该结构方程模型的卡方值(CMIN)为253.309，显著性P值为0.000，在0.001水平下，旅游网站信息对旅游行为意向具有显著正向影响，除个别拟合指标外，其他各项拟合指标基本满足拟合条件。

5.旅游网站信息对旅游行为意向影响的模型修正

根据标准化估计和修正指标等相关参数对模型做进一步修正，经过增加或删除路径，且删除15个异常样本，考虑变量的理论与现实意义，使结构方程模型与数据拟合。最终得到的结构方程模型标准化路径如图3所示，旅游网站信息对旅游行为意向影响的路径系数为0.62，且在0.001水平上显著相关，证明了旅游网站信息对旅游行为意向具有显著正向影响。潜变量所对应的各个观察变量的未标准化回归系数都在0.5以上，表明各个观察变量能够很好地解释潜变量。标准化路径系数可解释变量之间的相对影响力，“产品预订”“信息质量”和“旅游资讯”对“旅游网站信息”的影响系数分别为0.79、0.65和0.65，说明“产品预订”“信息质量”“旅游资讯”对“旅游行为意向”的影响力较大，要想有效地激发旅游者的旅游行为，就要进一步优化旅游网站的预订功能和旅游资讯功能，提高旅游网站的信息质量。变量之间的路径系数及显著性P值如表4所示。

图3旅游网站信息与行为意向标准化路径

表4结构方程模型路径系数

注：“***”表示在0.001水平上显著

潜变量的建构信度可以评价模型的内在质量，建构信度大于0.60则说明模型内在质量良好[43]。其计算公式如下：

(1)

其中，ρc代表建构信度，λ代表标准化因素负荷量，ε代表观察变量的误差变异量，其值可根据变量的标准化因素负荷量计算得出，即(1-λ2)。经计算，潜变量旅游网站信息和旅游行为意向的建构信度分别为0.79和0.71，均在0.6以上，表明优化后的结构方程模型内在质量良好，对初始理论模型进行调整是正确的，同时进一步证明了调查量表具有很好的内在一致性。

修正模型各项拟合指标与原模型相比得到优化，原来达不到拟合标准的部分指标已优化达标。卡方值与原模型相比减小很多，卡方与自由度DF的比值为0.946，显著性P值与原模型相比明显增加，且达到拟合标准，同时，RMSEA和CFI分别为0.000和1.000，表明结构方程模型与数据的拟合度较好。优化模型的具体拟合指数如表5所示。

表5优化模型的拟合指数

6.旅游网站信息流距离衰减规律分析

表6旅游网站信息流模型拟合的判定系数

表7旅游网站信息流距离衰减曲线模型

7.旅游网站信息流距离衰减曲线拟合

为进一步验证旅游网站信息流距离衰减是否符合倒数曲线模型，以访问者所在省会城市到旅游网站所在城市之间的公路或铁路距离为横坐标，以旅游网站日均搜索指数为纵坐标，运用SPSS19.0绘制样本旅游网站的倒数曲线图。本文选取倒数曲线模型拟合系数值R2最大、居中及最小的3个旅游网站，做出其距离衰减倒数模型图(图4)。图中黑色圆点标出旅游网站所在城市以及日均搜索指数较高的城市。“山东旅游政务网”倒数曲线模型拟合效果较好，F值为893.484，显著性Sig.为0.000，日均搜索指数排名第二的城市是北京。“神舟国旅”倒数曲线模型拟合效果不理想，其F值为24.756，且通过显著性检验，日均搜索指数排名靠前的是广东和江苏，其他点则落在曲线两侧。“去哪儿”旅游网站的F值较小，显著性Sig.在0.05以上，其倒数曲线模型不拟合，日均搜索指数最多的是广东，其次是网站所在城市北京，然后是上海和浙江。在经济发展较快的城市，“神舟国旅”“去哪儿”“携程旅行网”“途牛旅游网”“同程网”“四川旅游网”“河南旅游网”日均搜索指数都较大，表明经济发展能力及速度是影响旅游网站信息流的外部因素，网络信息流距离衰减规律存在经济集中性及地区集中性特征。

图4旅游网站信息流倒数拟合模型

五、结论

本文在借鉴前人研究成果的基础上，以湘西地区为案例地，探究旅游网站信息对旅游行为意向的影响，构建旅游网站信息对旅游行为意向影响的结构方程模型和信息流距离衰减曲线模型。通过对湘西地区旅游者和潜在旅游者行为意向的问卷调查，以及旅游网站信息流与访问者搜索指数和距离的相关数据搜集整理，运用定量分析和模型构建方法，现得出如下研究结论：①在0.001水平上，旅游网站信息对旅游行为意向具有显著正向影响，其综合影响系数为0.62；②旅游网站的产品预订功能、信息质量和旅游资讯对旅游者的行为意向产生较大影响，其影响系数分别为0.79、0.65和0.65，今后旅游网站可通过优化网站的预订功能和旅游资讯功能、提高旅游网站的信息质量，来进一步刺激旅游者对旅游网站的信息搜寻和消费行为，增加旅游者对旅游网站的总体满意程度，从而引发旅游者的推荐行为，促使其进入网站社区发表评论供他人参考，并且将自己信任的旅游网站、旅游产品或其他信息推荐给更多的潜在旅游者；③旅游网站信息流符合距离衰减规律，其倒数曲线模型的非线性解释能力较大；④旅游网站信息流距离衰减规律存在经济与地区集中性特征，除距离因素外，经济发展较快地区其信息流相对集中。