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不同类型旅游景区游客满意度总体评价
不同类型旅游景区游客满意度总体评价
随着居民收入不断增长,越来越多的人开始外出参与旅游休闲活动。
旅游是指“人们到他们通常生活的环境之外的地方进行休闲、商务等,在时间上不超过一年的活动”(M.Kozak等,2012)。
伴随旅游业的迅猛发展,游客的满意度、游客的感知问题逐渐成为政府和学术界关注的热点,而且相关研究日趋成熟。
一些学者从游客满意度定义的视角进行研究,认为游客感知是旅游者在外界刺激物的影响下对目的地旅游过程的感知,即游客通过感官获得对旅游地的游览对象、环境条件、服务质量等信息的心理过程,是对旅游地产品和服务认知程度的综合反映(吴小根等,2011);将游客感知理解为对旅游产品的综合评价,且会随着景区的主题独特性和感官体验的增强而提高(D.Agapito等,2014)。
由此可见,游客感知是人们通过视觉、听觉、触觉等感官对旅游对象、旅游环境条件等信息所获得的心理认知过程,是旅游者将外部世界的旅游信息,转换为每一位旅游者都会经历的内部思维的过程。
游客的感知行为不仅取决于旅游者对旅游目的地的满意度,而且对其评价需要从旅游者的情感、文化背景与信仰等多维视角来进行判断。
游客满意度是指游客对于旅游目的地的期望与游客在旅游目的地游览后的体验结果进行比较而产生的一种心理状态(R.L.Oliver,1980)。
随着市场竞争不断加剧以及游客消费观念的转变,游客满意度同样受到学者和企业的关注。
国外的相关研究主要集中在满意度的内涵、行为结果、满意度的测评以及满意度模型等方面(K.Hughes,1991;D.A.Baker等,2000;W.Obenour等,2006;J.S.Akama等,2003)。
国内学者的相关研究主要集中在游客满意度指标评价模型建立和实证方面。
游客满意度测评模型包括美国消费者满意度模型(AmericanConsumerSatisfactionIndex,ACSI)、服务质量法(ServiceQuality,SERVQUAL)、重要性—绩效性分析法(Importance-PerformanceAnalysis,IPA)及其他模型。
有学者以桂林象山公园为例进行了实证研究,在对ACSI改进的基础上,构建了旅游景区顾客满意度指数(TACSI)模型(汪侠等,2005);也有学者将传统的IPA分析法与修正后的IPA分析法进行比较,对景区的旅游服务进行游客满意度分析(陈旭,2013);还有学者采用多元回归法,对国内市场游客满意度及影响因子进行了分析(李瑛,2008);另有学者采用结构方程模型探讨主客交往偏好对游客满意度的影响(张宏梅等,2010),或依据三角模糊评价理论,对游客满意度影响因素进行模糊综合评价(田坤跃,2010)。
由于旅游目的地种类的多样性、旅游研究对象的复杂性,游客满意度测评指标研究是游客满意度评价的一个探讨热点。
有学者从海滩、成本、游憩机会、好客度、餐饮设施、住宿设施、环境、商业化程度合计8个维度进行考量,对海滨旅游地游客满意度进行测评(A.Pizam,1978);也有学者认为在其他条件一定的情况下,供给高质量服务水平,很有可能带来高水平的游客满意度(D.A.Baker等,2000)。
国内学者通常围绕旅游活动的六要素,即“食、住、行、游、购、娱”,确定游客满意度测评指标体系(罗慧敏等,2016;刘颖洁,2016;何琼峰,2011;俞万源等,2013;张秋钤等,2011),认为景观环境质量、免票服务等是影响游客满意度的因素(邢权兴等,2014;张春晖等,2014;王凯等,2011;何琼峰;2014)。
有研究表明旅游服务对游客满意度的影响最为显著(卢韶婧等,2011),不同区域景区游客服务质量满意度感知不同,进而影响满意度水平(贺小荣等,2013)。
也有研究表明安全服务是影响游客服务质量满意度的主要因素(廉同辉等,2012;杨春梅等,2014),还有学者从医疗设施、应急安全设备等方面对旅游的安全性进行评价(蔡彩云等,2011;孙枫等,2016)。
总体而言,由于旅游研究对象的多样性,目前对游客满意度测评指标尚未形成较为一致的认识。
故此,有学者提出在研究游客满意度的过程中,需要将其放到不同类型的旅游地及其所处的特定地域环境来考虑(钟士恩等,2016);在对游客满意度进行研究时,需要加强对自然风光旅游地、文化旅游地、历史古迹旅游地等不同类型旅游地满意度的形成机理和行为结果进行比较分析(汪侠等,2010)。
此外,还有学者从旅游目的地的管理、旅游交通系统、节事活动等方面来研究游客满意度(B.Prideaux,2000;K.Jameel等,2007;I.Petrosillo等,2007;刘昌雪等,2015;窦璐,2016),并认为随着人们旅游需求呈现多元化和多样性的发展趋势,传统的景区管理模式已经不能满足消费者多样化需求,合理有效地改进景区的经营管理模式和方式,能显著地提高游客的满意度和旅游目的地的竞争力;研究进一步发现游客重游意愿受到公共交通“便捷性”因素的影响较强(王兆峰,2014)。
综上所述不难发现,学者对于游客感知和游客满意度方面的研究成果已经十分丰富,而且角度各异。
本书立足已有研究,在调查数据的基础上,研究北京不同类型景区游客行为的空间差异,并系统研究游客行为的规律性特征。
笔者根据景区属性特征,将北京市旅游景区分为四个类型,并选取典型景区作为研究对象,包括自然风光类景区(香山公园、北京植物园、雁栖湖风景区、神堂峪自然风景区)、现代文化类景区(国家大剧院、798艺术街区、奥林匹克公园、中央电视塔)、历史古迹类景区(故宫、颐和园、长城、圆明园)、博物馆类景区(中国国家博物馆、首都博物馆、保利艺术博物馆、中国现代文学馆)。
本研究将对北京四个类型景区游客的满意度进行深入分析,以期为北京市旅游景区的发展提供对策建议。
第一节研究假设及模型构建
一预设题项构成
景区游客行为感知的评价重点是构建游客体验满意度的因素,通过对前人的研究进行梳理,可以看出满意度的评价因子在学界尚未有一致的认识,但是总体来说主要围绕旅游六要素设定。
本书借鉴前人的相关研究,并结合初步的调研,获得了北京16个不同类型旅游景区游客满意度的感知因素,相对应设定了16个题项,包括文化教育意义、景区休闲娱乐、门票价格、导向标识、景区环境与卫生、工作人员态度、工作人员效率、讲解服务、残障服务、景区的防灾宣传、景区的紧急避难场所、景区的紧急出口、景区的医疗设施、景区的交通便利、餐饮便捷度和休息方便性,每个题项采用Likert5级量表形式,以“非常不满意”“比较不满意”“一般”“比较满意”“非常满意”分别由低到高赋1~5分。
二问卷调研
调研采用的问卷包括三部分,第一部分主要从旅游者的出游动机、旅游消费者对被调查景区的各项建设服务的评价等方面了解旅游者的满意度;第二部分为游客旅游感知调查,主要从游客到景区的主要目的、了解景区的途径、在景区停留时间、选择到景区的时间段以及消费情况等方面了解游客的认知以及游客的行为。
第三部分从游客人口统计学入手,了解旅游者的年龄、性别、家庭状况、学历、就业状况、从业类型及收入信息,从而确定旅游者的社会属性。
在问卷正式调研前进行了试调研,并通过反馈对问卷中的问题进行了修改,然后进行正式调研,调研时间为2015年10月1~7日和2016年3~7月,调研地点合计16个景点。
本文采取结构访谈和问卷调查相结合的方法,对四个类型的景区进行调研,共发放问卷2000份,回收有效问卷1855份,有效率为92.75%。
三样本特征分析
此次调查涵盖了各年龄段的人群,但以最具有消费能力和出游欲望的中青年女性为主,四个类型不同景区的女性人数占比均超过50%,其中参观博物馆类景区的女性人数占比高达56.92%;其次为参观历史古迹类景区的女性,占比为54.32%。
从学历上看,游客多为大专及以上的高学历人群。
在职业方面,以专业人员、白领和公务员为主。
在收入方面,大多数被访人群的个人月收入低于1万元(见表4-1)。
表4-1模型变量选择及样本统计描述
博物馆类景区的游客出游目的以教育子女和充实自我为主,其余三个类型景区游客的旅游目的以度假休闲和教育子女为主,说明游客更多地注重个人修养的提升,把旅游当作个人增值的休闲活动;而游客了解景区的途径以互联网或报纸、杂志等为主;游客出游方式多为自由行,主要集中在周末或小长假期间;景区停留时间多为1~5小时(见表4-2)。
综合整体调研样本数据,分析发现游客特征和出游特征较相似,与游客行为感知特征相一致,随机性较强,数据具有可靠性。
表4-2旅游认知变量选择及统计描述
第二节研究结果及其分析
一探索性因子分析
影响游客对景区的满意度及出游决策的感知变量包含16个题项。
首先对是否可以应用探索性因子分析(EFA)进行检验。
整体样本的KMO值为0.936,Bartlett检验值为28645.324,对应的p值为0.000,说明适合做因子分析;表4-3分类数据的结果同样表明四个类型景区均适合做因子分析。
表4-3KMO和Bartlett检验
这里,使用主成分分析和最大方差旋转法提取影响满意度的公因子,发现累计方差贡献率大于70%,每个题项在其单一维度的因子上负荷率均大于0.5;且第一公因子在“文化教育意义”“适合休闲娱乐”“门票价格”“环境卫生”“导向标志”等感知因子上载荷较高,反映景区的功能、价格、环境、导向等方面,因此第一公因子可命名为“景区主体特征”;第二公因子在“工作人员态度”“工作人员效率”“讲解服务”“残障服务”等感知因子上载荷较高,反映景区服务人员的服务质量,因此第二公因子可命名为“服务水平”;第三公因子在“防灾宣传管理”“紧急避难场所”“紧急出口及标识”“医疗设施”等感知因子上载荷较高,反映了景区的安全性,因此第三公因子可命名为“安全水平”;第四公因子在“饮食”“交通”“休息”等感知因子上载荷较高,反映了景区的便利性,因此第四公因子可命名为“便利性”。
经过探索性因子分析得出4个公因子特征值和累积贡献率(见表4-4);16个感知因子分别以X1~X16命名,得出的标准载荷见表4-5。
表4-44个公因子特征值和累积贡献率
表4-516个感知因子标准载荷情况
二结构方程模型构建
通过探索性因子分析提取出影响游客满意度的4个公因子,即“景区主体特征”“服务水平”“安全水平”“便利性”。
在探索性因子分析的基础上,构建游客行为感知与满意度及其出游决策关系的结构方程模型(见图4-1)。
该模型是一个具有因果关系的结构方程模型,共包含6个感知潜变量,其中“景区主体优势”“服务水平”“安全水平”“便利性”为外生潜变量,“总体满意度”和“出游决策”为内生潜变量。
图4-1研究假设
根据上述模型,本研究提出如下假设。
H1:
景区总体特征对满意度有正向影响;
H2:
服务水平对满意度有正向影响;
H3:
安全水平对满意度有正向影响;
H4:
便利性对满意度有正向影响;
H5:
满意度对出游决策有正向影响。
三结构方程模型检验
借助SPSS20.0和AMOS22.0软件,对数据进行分析及验证。
分析方法包括格郎巴哈信度系数(Cronbach'sα)检验、验证性因子分析(CFA)和最大似然估计法(ML)。
(一)正态性检验
首先通过计算偏度值与峰度值来检验数据的正态性。
计算结果显示,所有观测变量的偏度值的绝对值小于3,峰度值的绝对值小于10(见表4-6);各观测变量的样本数据符合正态分布,可用结构方程模型进行进一步分析。
表4-6正态性检验
(二)信度检验
接下来,对测量量表进行可靠性检验。
这里,采用Cronbach'sα分析法,Cronbach'sα值越大表示问卷项目内部一致性可信度越高。
α值大于0.7,表明数据的可靠性较高;量表级
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- 不同类型 旅游 景区 游客 满意 总体 评价