消费者社交网络嵌入对旅游态度的影响——基于江浙沪部分城市的实证数据

龙 睿，吴旭云

（1.上海旅游高等专科学校，上海 201418；2.上海师范大学 旅游学院，上海 200234）

个体间相对稳定的社会关系所形成的系统构成了社交网络（Barry Wellman，1988）。随着应用范围的不断扩展，社交网络已不再仅仅是传统人际关系范畴内的含义。互联网上各类具备社交功能的应用如微信、微博等已成为人们生活不可或缺的部分，通过与真实人际网络结合，用户自己生成内容和彼此互动分享，对传统消费者间信息、情感、资源交流方式产生极大冲击，传统媒体影响力被弱化，自媒体带来的普通消费者影响力则被强化，消费者的消费态度影响方式也随之改变。这种情况下，社交网络相应成为市场营销研究和实践的重要考量因素之一，旅游目的地营销需要思考如何借助消费者传播营销信息，以影响其他消费者[1]。本研究拟通过探讨社交网络嵌入对消费者旅游态度的影响，尝试为旅游目的地营销带来新的思考。

一、文献综述

（一）社交网络相关研究

作为技术驱动下的一场社会变革，目前社交网络的商业价值已引起学术界广泛关注，一些学者对社交网络在商业活动中的内容传播、品牌塑造、用户互动等多方面应用进行了探讨，但是整体上相关研究尚不深入。

目前有关用户行为的研究主要关注以下问题：用户采纳与忠诚、个体使用行为、群体互动行为[2]，分别讨论用户使用社交网络的理由、用户使用社交网络的方法、用户之间互动的机理。本研究拟讨论的内容属于用户群体互动行为的范畴。

具体到旅游领域，从2007年开始有基于社交网络的旅游研究文献发表，主要关注旅游业利用社交网络可以做什么及社交媒体对旅游产业的影响；2010年以后研究焦点逐渐转向如何利用社交媒体与游客互动、丰富游客体验、提升旅游营销服务能力等方面[3]，开始关注社交网络对旅游者消费行为的影响及社交网络的旅游营销功能。

杨雪雁、张晓霓（2011）认为社交网络用户的信息内容生成和分享有来自用户自我满足的需要[4]。Morrison（2012）认为社交网络媒介很大程度上改变了游客获取旅游信息的类型和容量，对以往旅游目的地相关组织及管理机构的游客营销策略和方式产生了影响[5]。Crofton，Parker（2012）认为旅游目的地采取社交网络媒介的营销手段可以显著提高旅游目的地的游客接待量及消费水平[6]。Munar，Jacobsen（2013）认为虽然社交网络中的旅游信息表达了游客的主观想法，但信息具有较高的可信度[7]。Hudson，Thal（2013）指出社交网络已经从根本上改变了消费者制定旅游方案、收集旅游目的地吃住行游购娱等方面的信息、完成从出发地到目的地的旅游消费全过程[8]。Zeng（2014）指出消费者基于个人归属感的消费动机通过网络社交媒介分享旅游目的地及旅游行程中的信息短期内虽不能促进目的地接待量的显著提升，但正面信息的传播从长远来看有利于旅游目的地的形象及品牌建设[9]。

从已有研究看，目前社交网络营销研究逐渐起步，主要围绕作为旅游者信息来源和活动平台的旅游网站和相关旅游者网络社区展开，涉及旅游消费者个人社交网络的研究则主要从旅游者在社交网络中作为信息发布者的归属满足感、信息搜寻的方式等对旅游营销产生的影响等展开。旅游目的地营销中对于社交网络的研究仍然缺乏，对作为社交网络信息接收者的旅游目的地消费行为相关实证研究尚未涉及，旅游目的地营销在社交网络情境下如何开展有进一步探索的空间。

（二）旅游态度相关研究

Thurstone最早提出态度定义，指个人对事物厌恶或喜欢的感知程度。Freedman认为认知、情感和行为倾向态度是态度的三个成分[10]。目前关于态度的定义已形成共识：态度指的是对于某事物的评价和情感、行为倾向。

Rokeach（1973）提出游客对旅游行为的倾向性决定于认知和态度[11]；Sparks（2007）以澳大利亚为案例地，通过计划行为理论研究了旅游者对葡萄酒产地的旅游意向，研究表明旅游态度、主观规范认及知觉行为控制都可以预测葡萄酒产地旅游[12]。张建萍（2010）等研究了北京市中学老师的生态旅游认知和态度的关系，认为生态旅游态度是由生态旅游认知产生的，然后在生态旅游情感的作用下最终发展成为生态旅游意向[13]。曾武灵（2010）通过研究海滨生态旅游区重游意愿的形成机制，发现游客对滨海生态旅游认知可显著正向影响其态度，同时态度、主观规范及知觉行为控制正向影响游客重游意愿[14]。李卫飞（2014）研究大学生志愿者旅游认知、态度与行为意向时，发现在校大学生态度受其对于志愿者旅游的认知影响，同时也影响其行为意向[15]。

综观国内外研究，学者们已认识到旅游行为与旅游态度之间的某些联系，但对这一问题的研究尚未深入，两者之间如何作用并不明确。进一步明晰社交网络对消费者旅游态度的影响方式，通过在营销实践中营造情境，是否能改变旅游感知并促进旅游态度的形成与发展，最终带来旅游目的地消费，这正是本研究的探索目的。

二、研究模型与假设

（一）变量界定及维度划分

1.社交网络内涵及嵌入维度

本文研究的社交网络指引入互联网后的消费者个人在线社交网络：在互联网，尤其是移动互联网时代，以微博、微信、社交网站SNW等网络媒介工具为主导所建立的个人与个人、个人与团体之间的社会关系。按照网络研究“维度结构”观点来分析社交网络的特征，选择结构维度指标网络规模以及关系维度指标关系质量进行模型分析。网络规模是指与消费者有联系的社交网络相关人员和团体的数量。

2.旅游态度内涵及维度

本文研究的旅游态度指消费者对于旅游目的地的态度，包括对旅游目的地的认知、情感和意向三种成分。认知成分是消费者对于旅游对象和旅游条件等所持有的具有评价意义的认识和看法；情感成分是消费者对于旅游对象和旅游条件的喜恶偏好；意向成分则是消费者对旅游对象和旅游条件准备做出某种反应的倾向性[16]。

因此，得到概念模型如图1：

图1 本研究采用的概念模型

（二）理论假设

1．社交网络规模对消费者旅游态度的影响

在经济交换关系里，两个参与者之间的接触会促进交流和加速信息交换。消费者社交网络规模越大，就越容易帮助消费者接触到更多不同的观点，并进一步影响到作为信息接收者的消费者价值观和自我认知的心理过程，在消费活动中对旅游目的地的认知、情感、意向等产生影响。一般认为，作为信息接受的一方，其社交网络规模越大，就更可能频繁从社交网络中获取必要旅游信息，可能对自身旅游认知及情感带来正面刺激作用，有利于克服旅游安全感知风险，从而增强旅游意向。

综上所述，提出以下假设：

假设H1：社交网络规模正向影响消费者旅游目的地认知。

假设H2：社交网络规模正向影响消费者旅游目的地情感。

假设H3：社交网络规模正向影响消费者旅游目的地意向。

2．社交网络的关系质量与旅游态度

社交网络关系质量可能会直接影响社交网络关系双方沟通的有效性，并经由影响其资源获取行动的效率和效果而作用于最终旅游态度。现有文献中主要采用信任与可信度两个指标。有研究认为，信任和虚拟社区成员情感、算计性承诺之间为正相关（Nusair，et al．，2013）。信任可以表现在旅游消费者行为意愿上对其他人的依赖，可信度则反映在旅游消费者对其他人品德能力和慈善精神的评价（Dickinger，2014）[17]。

社交网络关系成员间信任和共有规范的建立，可有效降低沟通成本，可以实现重要信息的互换，从而对消费者旅游态度带来正面刺激作用。

综上所述，提出以下假设：

假设H4：社交网络关系质量正向影响消费者旅游目的地认知。

假设H5：社交网络关系质量正向影响消费者旅游目的地情感。

假设H6：社交网络关系质量正向影响消费者旅游目的地意向。

3．旅游认知、旅游情感与旅游意向

本研究假设认知、情感、意向具有逐级递进的正向影响关系，假设如下：

假设H7：消费者旅游目的地认知正向影响其对旅游目的地情感。

假设H8：消费者旅游目的地情感正向影响其对旅游目的地意向。

汇总得到本研究假设模型（图2）。

图2 假设模型：社交网络嵌入性对消费者旅游态度的影响

三、研究设计

（一）问卷设计及数据收集

本研究所涉及数据从公开资料中无法获得，所以通过问卷形式开展数据收集。受研究人力物力等因素影响，本研究采取了方便抽样方法。

具体采用了下列步骤：第一，查阅文献后汇总形成问卷初步题项；第二，听取相关领域研究人员意见，在此基础上进一步修改题项；第三，与行业人士（包含学术功底较弱的旅游企业管理人员）讨论，对题项继续修改；第四，对30位旅游消费者开展预测试，题项进一步纯化后最终确定问卷。

数据实际调研的时间为2018年5月至2018年8月。通过在上海、杭州、苏州部分景区当面发放，总计发放300份，最终回收有效问卷171份，回收率57%。

（二）研究量表

1.网络嵌入性的测量

（1）网络规模

网络规模用来衡量消费者社交网络的大小。本研究借鉴Batjargal（2001）；Ritter、Wilkinson＆Johnston（2003）；邢小强＆仝允桓（2006）；张君立（2008）等研究成果，通过李克特量表描述网络相对规模状况，并以受访者的主观打分进行测定[18]。具体测量题项分别用与周围其他人比较，本人在线交往的亲戚（SCA1）、同学（SCA2）、同事（SCA3）其他在线社交圈（SCA4）的数量衡量。

（2）关系质量

网络关系质量体现消费者在网络中与其他网络成员发生联系时的一种状态，参考Morgan＆Hunt（1994）、Kim＆Frazier（1997）、Zaheer A（1998）、Dyer＆Tallman（1998）、Tsai＆Ghoshal（1998）、Mayer＆Davis（1999）、Ho（2006）、Wu＆Chang（2005）、张首魁和党兴华（2009）等人的研究，主要从信任、沟通、承诺等方面考虑[19]，用消费者和其他网络成员是否积极进行在线信息分享（QUA1）、回应与其交流的话题（QUA2）、是否在需要时给予帮助（QUA3）、彼此信任（QUA4）共4个题项进行测量。

2.旅游态度

消费者对旅游目的地的态度体现在对目的地的认知、情感、意向三方面。

目的地认知是指消费者对旅游目的地的属性特征及其目的地带给消费者利益的整体评价，其测度需要明确社交网络用户对旅游目的地属性特征和关联利益的理解和感知。本文设计了四个题项来评价衡量，分别是旅游目的地景点或旅游项目（COG1）、民风风俗（COG2）、美食及特色商品（COG3）、住宿交通设施（COG4）。

目的地情感是消费者对旅游目的地偏好的程度，本文设计了提及某旅游目的地会令我感到愉悦（EMO1）、提及某旅游目的地会令我感到兴奋（EMO2）、提及某旅游目的地会令我感到向往（EMO3）三个题项来衡量。

目的地意向是指消费者对旅游目的地采取行动的反应倾向或行为准备，可以通过消费者表达出来的行动倾向来加以识别。Chen et al（2007）的研究使用了“是否愿意重游”和“是否愿意推荐”这两个重要指标来测量旅游消费的意愿，并开发了量表[20]。樊玲玲（2010）认为游客行为意向是游客对旅游地以及旅游地体验的旅游服务、旅游产品可能采取的推荐、重游和替代意向[21]。本研究最终选择测量的三个题项为产生前往某旅游目的地的想法（IN1）、向别人推荐前往某旅游目的地（IN2）、做出前往某旅游目的地的决定（IN3）。

四、数据分析

（一）数据统计分析

1.样本分布情况

性别方面，男性46.78%，女性53.21%；学历方面，本科以下41.52%，本科及以上58.48%；年龄方面，25至40岁的年轻用户居多，占67.84%，其他年龄段占32.16%；收入方面，5000元以下占26.31%，5000～10000元占53.80%，其他收入水平占19.88%；职业方面，学生占18.13%，机关及事业单位员工占30.41%，外企占32.75%，其他占18.71%。

2.信度和效度分析

（1）信度分析

采用SPSS17.0进行信度分析，信度通过检验的标准：Cronbach’s α大于0.70；题项-总体（Item toTotal）的相关系数超过0.35；所有项目“项已删除的Cronbach’s Alpha值”小于Cronbach’s α的值。信度不佳的题项被删除，汇总结果如表1。

表1 各变量的信度系数值

（2）效度分析

本研究采用的量表都在系统文献整理后形成，并征询了企业和学术界相关人士，内容效度较高。

此外，由于网络嵌入性及旅游态度各变量所涉及的分析维度均通过系统的文献回顾和梳理建立，相关研究较成熟，其各个维度也有具体的衡量指标和测试题项，不需要进一步进行探索性因子分析来获得相应因子构成，所以本研究主要使用AMOS17.0软件对相关研究量表所涉及的变量做验证性因子分析。网络规模采用单一指标进行测量，因此本部分验证性因子分析的变量只包括社交网络关系质量、消费者旅游态度两个变量。相应拟合指标标准如表2。

表2 结构方程拟合指标标准

图3所示为关系质量的验证性因子结果。该CFA模型的显著性概率P=0.281＞0.05接受虚无假设，χ2／df=1.270，RMESA=0.040，TLI=0.997，NFI=0.996，CFI=0.999，都达到标准，模型对样本数据拟合理想。

图3 关系质量模型验证性因子拟合结果

图4 旅游态度模型验证性因子拟合结果

图4所示为旅游态度的验证性因子结果。该CFA模型的显著性概率P=0.155＞0.05接受虚无假设，χ2／df=1.252，RMESA=0.038，NFI=0.972，TLI=0.992，CFI=0.994，达到标准，模型对样本数据拟合理想。

基于以上分析，两个测量模型信度与效度达到要求，可直接纳入本研究理论模型的假设检验中。

（二）假设验证

1.数据质量评估

本研究相关假设用结构方程模型检验。样本容量至少达到100-150才适合极大似然法（ML）进行估计（Ding，Velicer＆Harlow，1995），且数据分布的理想状态为正态分布。本研究使用了171份样本，数量达到要求。此外，本研究使用SPSS17.0对样本数据的偏度和峰度进行了分析。结果表明，本研究各测量题项的峰度值介于-0.506与0.631之间，且偏度值介于-0.993与0.240之间，均在结构方程分析方法ML估计法的允许范围之内。

本研究的变量相关性分析用SPSS17.0进行，结果如表3所示。从变量的相关系数看，没有产生严重共线性问题。作为因变量的消费者旅游目的地认知、目的地情感、目的地意向与社交网络规模、社交网络关系质量均有显著的正向相关关系，因此本文模型和假设有一定合理性，可以开展进一步研究。

表3 变量的相关性分析

2.模型拟合与假设检验

本研究通过构建路径模型图来对8条初始假设进行验证。检验结果显示，模型中，χ2／df=1.581，其他拟合指标RMSEA=0.058，NFI=0.933，TLI=0.968，CFI=0.974，均在可接受范围之内，达到了模型拟合要求，因此可接受模型作为社会网络嵌入性对消费者旅游态度影响的路径模型。网络嵌入性对旅游态度的影响假设验证汇总情况如表4所示。

表4 模型系数估计结果

根据模型路径检验结果，变量之间共有5条路径显著。假设验证情况见表5。

表5 网络嵌入性对旅游态度的影响假设验证汇总

五、结论与讨论

通过最终确立的模型和各路径分析结果，消费者网络嵌入性对旅游态度的影响总结如下：（1）社交网络规模对消费者旅游目的地认知有正的显著影响，但对消费者旅游目的地情感和意向的影响并不显著；（2）社交网络关系质量对消费者旅游目的地认知、情感和意向均有正的显著影响；（3）消费者旅游目的地认知对消费者旅游目的地情感的影响并不显著，而消费者旅游目的地情感对消费者旅游目的地意向则有正的显著影响。

本研究的理论价值主要在于：首先，本研究所构建的综合性模型有助于厘清网络嵌入性不同维度与消费者旅游态度之间的作用关系。以往研究强调了社交网络对消费者旅游态度的影响，但未将不同网络嵌入性维度纳入模型中考察其对旅游态度的不同影响，因此造成网络嵌入性与消费者旅游态度间关系的结论并不明确。本研究构建的理论模型从网络嵌入各维度深入研究，有助于更准确地把握复杂的消费者旅游态度影响因素的问题。其次，本研究突破了传统的以作为信息传播者的旅游消费者社交网络为视角的研究方法，通过分析处于网络中的信息接受者社交网络的嵌入特性如何影响其旅游态度，来思考旅游目的地营销如何更好利用消费者社交网络获得客源，是对现有旅游态度相关研究的进一步延伸和完善。

本实证研究结论的实践启示如下：第一，旅游目的地在营销过程中应该正确认识消费者社交网络嵌入不同维度的作用。实证结果表明，社交网络不同维度对旅游态度的影响是有差异的，社交网络中的网络规模仅改变消费者的旅游目的地认知，而社交网络关系质量除改变目的地认知以外还全面影响了消费者的旅游目的地情感和行为意愿。第二，针对社交网络不同维度对旅游态度的不同影响程度和方向，旅游目的地营销中应当根据实际状况有针对性地利用消费者社交网络结构和关系指标。实证结果表明，在所研究的网络嵌入性变量中，网络关系质量对旅游态度的正向促进作用最大。关系质量应成为网络嵌入性管理的关键内容，关系质量提高所导致的信任增加能够提高消费者的旅游目的地认知、改善对目的地情感，帮助旅游目的地更有效地获得消费者推荐，达成最终旅游购买意向。所以旅游目的地营销应更多致力于网络关系质量建设，提高信任度。

受到所研究问题复杂性和研究条件等因素的制约，本研究依然存在许多不足和待完善之处。由于样本资源的限制和调查工作的困难，本研究抽样方法是便利抽样，样本总体数量不足使得本研究无法细分到按地区和消费者类型来更细致地检验相关假设并更明确地反映不同条件下各变量的互相作用。未来可致力于研究范围的细化、测量方法的改进以推动对该问题的进一步研究。