在现代旅游阶段，随着人们生活水平的提高以及对精神需求更高层次的追求，国内旅游人次出游率呈逐年攀升之态。城市作为旅游目的地与客源地的统一体、作为现代旅游的支撑点，城市旅游国际化己成为21 世纪中国众多旅游城市发展的方向。在城市化发展迅速和城市间竞争加剧的今天，各旅游城市如何在保持其原有特色的基础上迎合现代城市化的要求，并吸引游客的眼球，是亟待解决的一个重要问题。旅游形象是吸引游客最关键的因素之一，因此，有必要进行城市旅游形象与游客行为意愿的深层研究，以促进旅游城市的建设与发展，提高其旅游竞争力。
有部分学者对旅游形象构成因子与行为意愿关系进行了研究。Bigne 等用结构方程模型检验了目的地形象与游客回访意愿、推荐意愿等因子之间的关系，但作者只运用了单一量表测量了目的地总体形象。Lee 等以韩国旅游形象为研究对象，以提取出的韩国旅游形象的 4 个构成因子为自变量，以心情、感知服务质量为中介变量，以满意度、回游度和推荐度作为因变量，分析了不同的旅游形象因子通过感知服务质量和心情中介对满意度、回游度及推荐度的影响。司马丹以来杭国内游客视角分析提取出 7 个旅游形象因子，运用 SEM 分析了旅游形象各因子对游客回游度及推荐度的影响。宝贡敏等以来杭的日韩游客视角出发，提取出 6 个旅游形象构成因子，运用 SEM 分析了旅游形象各因子对游客满意度、回游度及推荐意愿的影响。胡抚生在其博士毕业论文中沿着"旅游地形象 － 满意/不满意 － 行为意愿"及"旅游地形象 － 感知价值 － 行为意愿"的思路，研究了旅游地形象各维度对满意/不满意、行为意愿的影响以及通过感知价值对满意/不满意、行为意愿的影响。徐闪闪通过构建乡村旅游地形象的构成因子，研究了其对游客行为意愿的影响。
1 材料与研究方法
1． 1 调查设计
在已有相关研究的基础上，文中研究设计的问卷共分为四大部分: 第一部分是城市旅游形象测量量表，共有测量条款 35 项( 表 1) 。第二部分影响游客城市旅游形象的个人社会统计学特征。第三部分是结果变量游客行为意愿的测量指标，包括重游意愿( Y1) 、推荐意愿( Y2) 。【表1】
问卷中，变量测量部分( 第一部分和第三部分) 采用了引入"无应答"式的李克特量表，分值表示游客对各指标的认同度，其中"赞同 =5，一般赞同 =4，不确定或不好说 =3，不太赞同 =2，不赞同 =1"，从 5 分到 1 分代表对指标的认同度逐渐降低，"不确定或不好说"是本次问卷设计中的"无应答"选项。
该研究调查地点为兵马俑博物馆、华清池、大雁塔、化觉巷大清真寺、陕西省历史博物馆、古城墙、钟楼、鼓楼等景区，发放对象是旅西的国内游客，调查时间为 2010 年 6 －7 月，采用随机发放问卷并当场收回的方式。
1． 2 数据收集与计算方法
该调研中共发放问卷 1200 份，经过整理审核收回有效问卷 1065 份，有效率分别达 88． 75%。运用SPSS19． 0 对原始数据进行可靠性分析，结果显示克朗巴哈系数值为 0． 862，说明本研究的样本数据信度高，内部一致性良好。
在调查样本中，男女游客比例差距较大，男性为654 人，占总接待人数的62． 17%; 女性游客为388 人，占样本的 36． 88%。样本年龄构成以"15 －44 岁"、"45 －64 岁"为主，分别占样本的 88． 34%、9． 72%。受教育程度以大专及以上学历的游客人数为 837 人，占样本的 81． 66%，学历总体水平偏高。从月收入来看，大多数为低于 2 千元，占样本的 38． 09%; 月收入为 2 － 3 千元、3 － 5 千元、5 千元的比例分别为 25．71% 、19． 31% 、16． 9% 。从职业构成上看，以学生和专业技术人员人数最多，分别占样本总量的 29． 23%和 35． 66%; 其次是政府官员和管理人员，占 13． 29%; 再次是商贸人员和教育工作者分别占 8． 56% 和 6．79% 。客源地方面，陕西省排第一位，占市场总额的 21． 01% ; 以河南、山西为代表的周边市场分别排第二、三位，分别占到总市场份额的 7． 71%和 6． 34%; 其次是北京，占 6． 02%。
对于数据的处理主要应用 SPSS 19． 0 和 AMOS 软件，采用描述性统计分析，KMO 样本测量和巴特利特球形检验，方差最大法，对测量条款净化，进行循环性因子分析的方法得出因子，在此基础上对构建结构方程模型。文中研究参照相关文献，采用 CITC 值大于 0． 3，克朗巴哈系数值大于 0． 6，测量条款的因子载荷值大于或等于 0． 45 的标准，以确保分析的科学性和准确性。
2 结果与分析
2． 1 探索性因子分析
( 1) 运用 SPSS19． 0 对旅游形象测量因子和游客行为意愿因子统计分析可知，分析项目为偏度、峰度、均值统计。由统计结果可知，所有测量条款的偏度绝对值不大于 3 且峰度绝对值不大于 10。因此，文中研究各测量条款的大样本调查数据基本服从于正态分布，可以展开进一步的分析，符合结构方程的基本要求。
同时，由均值统计分析可得，游客对西安市旅游形象的大多测量项目的评价均值超过了 3． 5，说明其对西安旅游形象的认同度普遍较高。其中，"居民是友好的( X24) 、有有趣的地方参观( X3) 、文化景点有一定吸引力( X33) 、景观丰富( X31) ，这四项的均值均在 4． 0 以上，评价最高。城镇化水平高( X5) 、清洁和卫生是好的( X19) 、交通良好( X20) 、有良好的体育设施( X11) ; 很适宜进行露天活动( X7) 、空气质量高( X1) 、气候宜人( X25) 、这是一个安静的地方( X4) 这五项均值均低于 3． 5，说明游客对其评价都较低。
( 2) 通过对城市旅游形象测量条款的探索性因子分析和条款净化，共剩余 21 个测量条款，5 个因子。
然后，对剩余条款再次进行因子分析，提取出5 个因子( 表2) 。通过效度分析，得出 KMO 值为0． 908，巴特利特球度检验给出的相伴概率为 0． 000，明显小于显着性水平 0． 05，由这两项检验指标可知这五个因子适用于做因子分析。【表2】
由表 2 可知，西安旅游形象五个因子的总方差解释率为 54． 553%，各因子特征值均大于 1，且所有测量条款的因子载荷值均大于 0． 45 的最低标准，说明其测量条款是符合要求的，且能科学、准确的解释国内游客感知的西安城市旅游形象。其中，因子 1 可概括为旅游行业发展水平，因子 2 可概括为旅游核心吸引物形象; 因子 3 可概括为旅游人文环境形象; 因子 4 可概括为旅游自然环境形象; 因子 5 可概括为旅游科技形象。由此可知，西安市旅游形象由五个维度构成。
2． 2 结构方程模型分析
结合探索性因子分析的结果，构建了包括 6 个潜变量和 23 个显变量的城市旅游形象与行为意愿的结构方程模型，拟使用结构方程模型检验、回答以下假设与问题。
假设 H1: 构成因子 1 的各显变量之间存在正相关关系;假设 H2: 构成因子 2 的各显变量之间存在正相关关系;假设 H3: 构成因子 3 的各显变量之间存在正相关关系;假设 H4: 构成因子 4 的各显变量之间存在正相关关系;假设 H5: 构成因子 5 的各显变量之间存在正相关关系;假设 H6: 西安市旅游形象的五个维度之间存在正相关关系。问题 Q: 构成西安市旅游形象的五个形象维度中，哪项维度对游客行为意愿的影响程度最大?由表 3 可知，文中研究模型拟合优度总体处于良好的状态，无需修正。根据前文中的探索性因子分析及结构方程的拟合结果可知，文中研究提出的假设均得到证实，且提出的问题得到了明确的答案，其相关性路径系数( 图 1) 。【表3】
( 1) 假设 H1 的验证: 从模型检验结果可知，可以便捷地进行访问( X8) 、有良好的体育设施( X10) 、有高品质的住宿( X11) 、夜生活/娱乐是丰富多彩的( X12) 、可以享受集市、节日和展览( X13) 这五个指标之间存在正相关关系。该维度的检验结果显示: 可以便捷地进行访问、有高品质的住宿与旅游行业发展水平之间的路径系数较小，这两个变量对旅游行业发展水平的影响较小，相关性较弱; 其他三个变量同旅游行业发展水平之间的路径系数均较大，即对旅游行业发展水平之间的路径系数均较大，即对旅游行业发展水平的影响作用较强，相关性较高。假设 H1 得以验证。
( 2) 假设 H2 的验证: 从模型检验结果可知，有有趣地方参观( X3) 、食品丰富美味( X23) 、有吸引人的自然景点( X26) 、景观丰富( X31) 、文化景点有一定吸引力( X33) 这五个指标之间存在正相关关系。该维度的检验结果显示: 除食品丰富美味与旅游核心吸引物形象之间的路径系数较小外，其余四个变量同旅游核心吸引物形象之间的路径系数均较大，均在 0． 80，即对旅游核心吸引物形象的影响作用较强，相关性较高。假设 H2 得以验证。
( 3) 假设 H3 的验证: 从模型检验结果可知，优质的服务( X15) 、游客可作不同的活动( X16) 、公共安全( X17) 、康乐设施( X18) 、居民友好( X24) 之间存在正相关关系。该维度的检验结果显示: 除公共安全与旅游人文环境形象之间的路径系数较小外，其余四个变量同旅游人文环境形象之间的路径系数均较大，即对旅游人文环境形象的影响作用较强，相关性较高。假设 H3 得以验证。
( 4) 假设 H4 的验证: 空气质量高( X1) 、安静( X4) 、清洁卫生是好的( X19) 、自然环境良好( X32) 之间存在正相关关系。除安静与旅游自然环境形象之间的路径系数较小外，其余四个变量同旅游自然环境形象之间的路径系数均较大，即对旅游自然环境形象的影响作用较强，相关性较高。假设 H4 得以验证。
( 5) 假设 H5 的验证: 从模型检验结果可知，邮电通讯发达( X34) 、旅游咨询系统发达( X35) 之间存在正相关关系。旅游咨询系统发达与旅游科技形象之间的路径系数较小，相关性较弱，邮电通讯发达与旅游通讯与咨询形象之间的路径系数较大，相关性较高。故邮电通讯发达对旅游通讯与咨询形象的影响作用较强。假设 H5 得以验证。
( 6) 假设 H6 的验证及问题 Q 的答案: 从模型检验结果可知，旅游行业发展水平、旅游核心吸引物形象、旅游人文环境形象、旅游自然环境形象、旅游科技形象之间存在正相关关系。该维度的检验结果显示，旅游核心吸引物形象对游客行为意愿的影响最大，其路径系数值为 0． 83，其次是旅游自然环境形象对游客行为意愿的影响较大，其路径系数值为 0． 73，相较而言，旅游科技形象同游客行为意愿的影响作用最弱，相关性最低，其路径系数值为 0． 50。假设 H6 得以验证，并且得到问题 Q 的答案是: 五个形象维度中，旅游核心吸引物形象对游客行为意愿的影响程度最大。
3 讨论
文中在选取指标时尽量考虑全面，既要考虑城市本身的特点，也要考虑旅游形象和游客行为意愿的范畴，应充分体现城市旅游形象的特点，同时考虑指标评价和获取的可操作性以及各指标间的内在关联性。
指标选取方面较全面，但一些主观因素仍不可避免的存在，这有待于在后续的研究中发现并建立完善的测量条款，以此来弥补现有的缺陷。
游客对居民是友好的( X24) 、有有趣的地方参观( X3) 、文化景点有一定吸引力( X33) 、景观丰富( X31)评价高，这与西安的人文和自然旅游资源丰富，自然条件优美，历史底蕴深厚，并且独特有很大的相关性，因此对游客产生了很强的吸引力。但是西安市人口密集，客流量大所造成交通拥堵，城市化建设进程中带来的一系列环境污染，由于人口压力所导致的基础设施不完善等问题阻碍了西安市旅游业的发展。我国的绝大多数旅游城市也具备这些特点，作为我国首都的北京也属此类。
4 结论
( 1) 国内游客对城市旅游形象测量项目大多评价较高，主要表现在对吃、住、游、购、娱以及居民友好度、旅游通讯及咨询系统这些方面，而对城市基础设施、社会环境、空气质量和交通条件评价较低，这是快速城市化与过度城市化的城市普遍存在客观性问题。因此，应在以后的一定时期内，着重解决旅游业发展中的这些短板问题，提升综合水平。
( 2) 根据多次探索性因子分析和数据净化得出城市旅游形象由五大因子构成，即旅游行业发展水平、旅游核心吸引物形象、旅游人文环境形象、旅游自然环境形象、旅游科技形象。旅游形象由旅游行业发展水平、旅游核心吸引物形象、旅游人文环境形象、旅游自然环境形象、旅游科技形象五大方面构成，这五大方面应相辅相成，只有这五大方面整体提升，才会发挥出更大优势，避免木桶效应。
( 3) 由城市旅游形象与游客行为意愿的关系模型可知城市旅游形象构成因子对游客行为意愿的有差异性显着影响。在其五个形象维度中，旅游核心吸引物形象对游客行为意愿的影响最大，旅游科技形象同游客行为意愿的影响作用最弱，相关性最低。针对西安市国内旅游游客对旅游核心吸引物感兴趣的现状，西安市政府部门及各大景区应着重提高产品质量，不断更新旅游产品，提高服务意识，打造核心景区竞争力。
( 4) 西安市应在以后的旅游营销中，注重发挥本身的特色，将非物质旅游特色( 古都文化) 与物质旅游特色( 兵马俑、城墙等遗址遗迹类旅游产品) 完美结合; 提升目的地整体水平，避免短板效应; 改善交通环境，优化旅游交通服务系统网络化的建设。
在各地市都大力发展旅游业，大力宣传旅游的大背景下，西安市应加强市场营销，吸引更远距离的游客前来旅游，在大力完善基础设施的前提下，提高游客数量和旅游收入。
参考文献
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