基于结构方程模型的游客满意度研究

1基于结构方程模型的游客满意度研究——以华山旅游景点为实证研究对象天津财经大学王易莹、王涵、高凤伟内容摘要：近年来结构方程模型在社会科学相关领域得到了广泛关注，其在旅游业领域的应用多集中在具体的旅游景点和旅游城市，逐渐成为国内外学术领域的研究热点。以华山旅游地为实证研究对象，以游客满意度的理论模型为基础，采用随机抽样调查方式获取数据，利用结构方程模型统计方法对华山旅游地游客满意度进行实证分析，分析影响游客满意度重要因素及其对游客满意度的影响程度，并结合华山旅游景点特征提出提升华山旅游地竞争力的对策及具体措施。关键字：结构方程模型游客满意度旅游地竞争力Theanalysisoftouristsatisfactionbasedonstructuralequationmodel------------TakeHuashantouristattractionsintheempiricalsearchAbstractRecentyears,structuralequationmodelhasbeenwidespreadinginthesocialsciencesrelatedareasandthefieldofinternationalacademicresearchhasgavemorefocusonit.Theapplicationofthismethodintourismindustryconcentratedmoreonspecifictouristattractionsandtouristcity.Thispaper,takeHuashantouristattractionsintheempiricalsearch,basedonthetheoreticalmodeloftouristsatisfaction,userandomsamplingmethodstoobtaindata,throughthestatisticalmethodofstructuralequationmodelandempiricalanalysisofhuashanTourismsatisfaction,inductedimportantfactorsofvisitorsatisfactionandtheirimpactonthelevelofvisitorsatisfaction,combinedwithcharacteristicsofhuashanTouristattractionsproposedtheStrategyandspecificmeasurestoenhancethecompetitivenessofTouristKeywords：StructuralequationmodelPerceptionoftourismTourismdestinationcompetitiveness2引言改革开放以来，我国旅游业发展迅速，覆盖面广泛，陆续有23个省、自治区、直辖市决定把旅游业当作本地的重点产业，或支柱产业、龙头产业来发展，使劳动市场就业面迅速扩大，对促进文化传承，推进社会主义精神文明建设，树立良好的旅游形象，对促进社会协调发展产生了积极作用。国外科研领域在旅游学方面的研究大多采用结构方程模型统计分析方法，以游客满意度理论为基础，综合游客对旅游地的感知质量、感知价值及满意度和忠诚度反映一个旅游地旅游竞争力。国外研究范围集中在游客旅行体验中对服务质量的感知与对产品价值的感知、游客满意度和游客忠诚度之间所具有的复杂关系的研究。与国外相比，国内在这方面的研究才刚刚起步,研究大多集中于SEM方法的介绍、游客感知与行为、游客满意度与旅游地竞争力关系，而针对旅游地的结构方程实证分析成果较少。以西安华山这一旅游地作为实证研究对象，对该旅游地游客行为感知进行分析，使SEM方法在实际应用中的价值得到充分的体现，弥补了国内游客满意度理论实证研究的空缺，对我国旅游业微观层面的发展起到借鉴作用。一、理论模型的建立1980年代后期1994年美国启动了一项全国性被称为ACSI的计划，它反映顾客对产品消费过程的满意程度。[2]顾客期望、感知质量、感知价值、顾客满意、顾客抱怨和顾客忠诚是这个计划考虑的六个变量。该计划应用于旅游学领域则得到一条反映各变量复杂关系的链条，即感知质量——感知价值——满意度——忠诚度链，同时形成感知质量对感知价值产生影响，感知价值和感知质量与顾客满意度存在关系，顾客满意度的增减结果影响顾客忠诚度和抱怨度的理论。在ACSI顾客满意度模型基础上，选取华山旅游地的服务感知、资源感知、旅游地环境感知三个变量作为游客旅游感知的代表，确立感知质量与满意度、忠诚度三者之间的关系，从多维度建立游客满意度模型。服务感知、资源感知、环境感知作为三个外生潜变量影响游客满意度这一内生潜变量，它们共同构成结构方程。游客在旅游之后对旅游地必然会形成一个总体满意度，这种总体满意度影响游客旅行之后行为的主要原因，将其设定为单项指标纳入模型。游客忠诚度作为一个内生潜变量反映游客满意度的结果。这里忠诚度是指在一定满意度的情况下，游客重游该旅游地以及将其推荐给其他游客的意愿。多数情况下研究者将旅游业视为服务业进行研究，服务感知涉及旅游地为游客提供的餐饮、住宿等基本服务项目，同时从业者的服务态度和业务水平消费感知则是形成游客服务心理感知的重要组成部分，故将住宿感知、饮食感知、从业者服务态度感知、从业者业务能力感知、消费价格感知作为服务感知的反映变量纳入模型。旅游资源往往被看作是旅游地竞争力的决定因素之一。将游客对旅游地资源的感知作为一个结构变量引入模型，通过游客对旅游地景点和沿途风光感知进行反映。游客住宿会产生对治安状况的感知，交通便利程度往往也成为游客自行来目的地旅游考虑的一个重要因素。旅游行为也是人们与该旅游地游客进行交流的过程，旅游地游客的特征以及其他游客的旅游习惯也会成为游客评价旅游地质量的参考因素之一。基于此选取社区治安状况、交通便利程度、游客适应度反映游客对该旅游地的环境感知。综上建立包含5个潜变量和13个可观测变量的华山游客满意度理论模型如图1。（其中服务感知、资源感知、环境感知、游客忠诚度、游客满意度为潜变量；其余变量为可3观测变量）图1：游客满意度模型服务感知资源感知环境感知游客忠诚度游客满意度1住宿感知饮食感知从业者服务态度感知从业者业务能力感知消费价格感知旅游景点感知沿途风光感知1社区治安状况感知交通便利程度感知游客适应度感知1总体满意度1c141c15c6c7c8c9c101c1c2c3c4c511111111111游客重游意愿游客推荐意愿1c11c1211c131二、实证研究1.结构方程模型的建立及识别依据以上理论模型设计包含5个潜变量、13个观测变量的结构方程：其中结构方程如下：544321321540000其中η1、η2、η3、η4、η5分别代表游客对华山旅游地的服务感知、资源感知、环境感知以及满意度和忠诚度。ξ4、ξ5分别代表两个结构方程的测量误差。γ1、γ2、γ3分别代表服务感知资源感知以及环境感知三个外生潜变量对游客满意度的影响大小，称为路径系数。β为游客满意度对忠诚度产生的作用程度。这一结构方程能够反映出内生和外生潜变量之间的复杂关系，为实证分析奠定理论基础。测量方程如下：4131211109876543215432113121110987654321131211109876543210000000000000000000000000000000000000000000000000000其中χ1χ2χ3χ4χ5χ6χ7χ8χ9χ10χ11χ12χ13为各潜变量所对应的外生变量。χ1为游客对旅游地的住宿感知、χ2为游客对旅游地的饮食感知、χ3为游客对旅游地从业者服务态度的感知、χ4为游客对旅游地从业者业务能力的感知、χ5为游客对旅游地消费价格的感知、χ6为游客对旅游地景点的感知、χ7为游客对旅游地自然风光的感知、χ8为游客对旅游地社区状况的感知、χ9为游客对旅游地交通便利程度的感知、χ13为游客对旅游地游客适应度的感知、χ11为游客的重游意愿、χ12为游客的推荐意愿、χ13为游客对旅游地总体满意度。ε1ε2ε3ε4ε5ε6ε7ε8ε9ε10ε11ε12ε13为各测量方程中的测量误差。λ1λ2λ3λ4λ5λ6λ7λ8λ9λ10λ11λ12λ13为分别为个观测变量在潜变量上的载荷。在此结构方程模型中，共有18个可观测变量P+Q，3个内生变量P，15个外生变量Q，12个参数T，由于T12*(P+Q)*(P+Q+1),因此，该模型可识别。2.结构方程模型的拟合及修正数据取得采用李克特量表的方式，针对不同的观测变量设计相应的问题，各个游客感知观测变量设计的问题选项分别为：非常不满、一般、满意、非常满意。并分别为其赋值为：1、2、3、4。7月正值华山旅游旺季，获得的数据具有较强的代表性因此此次调查于7月20—25日分六天展开，问卷调查对象为155位华山旅行社住宿的游客。收集数据的过程出现四份无效问卷，因此将其排除，最终得到151份样本。为检验调查所采集的数据是否适合理论模型，需要对其做信度的检验其结果如下：表1：ReliabilityStatisticsCronbach'sAlphaNofItems0.76813结果显示调查数据折半信度系数（Cronbach'sAlpha）0.7680.7，因此认为该调5查数据具有较好的稳定性，能够在游客满意度理论模型的基础上进行拟合。在整理完毕的数据基础上应用AMOS软件按照设置好的因果关系路径图运行程序，得出如下路径系数估计结果：表2EstimateS.E.C.R.P游客满意度---服务感知1.000游客满意度---资源感知.002.101.023.981游客满意度---环境感知.822.1674.909***游客忠诚度---游客满意度.716.0927.808***旅游地景点感知---资源感知1.000自然风光感知---资源感知.003.128.023.981社区状况感知---环境感知1.000旅游地交通便利程度感知---环境感知.892.1824.901***旅游地游客适应度感知---环境感知1.145.2225.158***总体满意度---游客满意度1.000住宿感知---服务感知1.000饮食感知---服务感知.847.2593.270.001从业者服务态度感知---服务感知1.743.2896.026***从业者业务能力感知---服务感知1.713.2935.852***消费价格感知---服务感知.714.2852.510.012游客重游亿元---游客忠诚度1.000游客推荐意愿---游客忠诚度.635.2103.028.002为评价模型拟合质量得到如下拟合指数结果：表3拟合指数卡方值(自由度)CFINFIAIC结果514.80.6940.407574.785CR统计量为AMOS软件给出的模型检验的标准，用来对路径系数做显著性检验，同时给出了统计检验的相伴概率。表2中游客满意度和资源感知之间的CR统计量的相伴概率0.9810.05，自然风光感知与资源感知之间的CR统计量的相伴概率0.9180.05，认为这两条路径系数在95%的置信度下与0不存在显著性差异，故可将该两条路径删除，对模型重新拟合。经过修正后的模型结果及拟合指数结果如下：比较两次拟合指数结果，修正后的卡方值减小了。CFI、NIF增大了，AIC减