5 实证研究
5.1 问卷设计
5.1.1 旅游动机指标选择与测量
不论是学术界还是业界,对旅游动机的构成要素均尚未达成共识,存在多种划分方法。且研宄表明,不同旅游方式的动机构成要素不同。以往实证研宄表明,旅行生涯阶梯理论是研究旅游动机的重要工具,且可作为细分市场的旅游动机量表设计的依据[79]。因此,在本文的旅游动机构成要素分析上,本文主要参考Pearce的旅行生涯阶梯理论的五个层次以及Beerli& Martin (2004) [80]的动机量表来进行设计,同时参考其他相关文献,每个维度的题项数目不一定相等,题项的顺序没有强制性要求。Pearce & Lee (2005) [62]在研究中指出,对于所有旅游者来说,旅游动机的核心组成部分似乎都包括逃离动机、放松动机、关系加强动机和自我发展动机。
(1)放松动机方面。随着现代生活节奏的加快,人们期望暂时逃离日常的学习、工作和生活,寻求一种平静和休闲的氛围,以便达到解除紧张感、压迫感、消除疲劳的目的,让身心得到彻底的放松。诸多高校拥有清新纯真的自然景观、优美的校园环境、富有特色的校园建筑,吸引了众多旅游者。除了常规的“更加亲近和感受自然、观赏异地的风光景致、为了休闲与放松、离开日常生活、为了缓解工作或学习方面的压力”外,放松动机部分还加入了“重温校园生活(即怀旧动机)”这一项。高校毕业生在就业以后亦会怀念昔日在母校的点点滴滴,可能或重回母校游玩,或者到其他高校游玩,重温校园生活。
(2)刺激动机方面,鉴于高校旅游的目的地--高等学校是一个相对来说很安全的场所,高校旅游者在旅游过程中一般无法体验如背包旅游者所享有的冒险刺激的感受,但能体验到不同的文化(如校园文化)所带来的新奇感,能拥有参与到校园生活(如在食堂用餐等)的体验。因此,本研究在保留“寻求刺激兴奋”动机的基础上,增加了探新求异动机,此部分还设置了“了解不同的文化,体验校园文化”、“可以参与到校园生活中”两个题项。
(3)人际交往动机反映出高校旅游者希望通过旅游建立和扩大自己的交际圈,结识更多志同道合的朋友,此处设置了“和家人、朋友一起,增进感情”、“探亲访友”、“与认可的群体在一起”三项。
(4)自尊动机方面,在追求声望和旅游魅力时被认为是他人导向的,包括“时尚的旅游方式”、“可以显示我的生活品味”、“为了向朋友展示自己的旅游经历”、“去大家都认为值得一游的地方旅游”这四项。
(5)自我发展与自我实现动机方面,包括“印证所学的知识”、“自我磨练、自我成长的方式”、“增长知识,开阔眼界”“加强对自我的了解”、“实现到高校旅游的愿望”等五个题项。高校拥有文化内涵深刻的人文景观以及文化氛围浓厚的社会景观,其浓厚的校园文化氛围及浓郁的人文积淀有助于旅游者的自我提高。【1】
5.1.2 旅游经验指标选择与测量
前文已经提及,以往研宄基本釆用出游次数来度量旅游者的旅游经验。鉴于旅游者通过不同旅游方式所获得的旅游经验存在差异,本研究将出游方式细分为跟团游、半自助游与自助游形式,分别度量旅游者通过跟团游、半自助游、自助游方式所获得的旅游经验。因此,本研究对旅游经验的测量题项如下:【2】
5.1.3行为意向指标选择与测量
前文已经提及,本文的旅游者行为意向是指旅游者对目的地做出重游、推荐等行为的可能性。其中,重游意向是指旅游者之前已经到访过特定目的地(一次或多次),然后再次前往该地或同种类型旅游目的地进行旅游的可能性;推荐意向是指旅游者向其他人推荐特定目的地或同种类型旅游目的地的可能性,此处主要考察旅游者己经到访过特定旅游目的地后对他人的推荐意愿。
综上,本文以PZB (1996) [81]的行为意向量表为依据,并结合高校旅游游客的旅游特征,用“推荐意愿”和“重游意愿”来探讨本研究的游客行为意向,具体测量题项如下表所示:【3】
5.2 数据收集与分析方法
5.2.1 数据收集
为提高问卷的科学性,有效获取相关变量的真实数据,以便获得理想的研究成果,本研宄主要通过以下几个步骤进行调查问卷的设计、修改以及完善工作。
首先是文献的查阅与分析。通过查阅以往研宄中的成熟量表,比较和归纳文献中有关旅游动机、旅游经验和行为意向的测量指标,对相关变量进行题项设置。
其次是与专家充分讨论。在调查问卷初步完成之后,与专家、同学进行讨论,征求其对调查问卷的意见、建议,对问卷进行相应的修改,形成问卷的修正版。
接着是试调查。在进行正式调查之前,先在厦门大学校内对部分旅游者进行预调查,根据旅游者的反馈,针对调查问卷中仍存在的问题进行修改。
最后是进行正式的问卷调查。采取实地填写问卷的栏截式便利抽样方式。问卷发放地点为厦门大学校内,由旅游者现场填写。此次调查共发放问卷325份,收回325份。副除题项漏选较多和明显不认真填写的问卷,最后得到有效问卷283份,有效问卷率为87.08%。
5.2.2 分析工具与分析方法
本研究在对收集的数据进行统计分析时,主要釆用SPSS软件。根据研究目的与假设,本研究所釆用的数据分析方法如下:
5.2.2.1描述性统计
通过描述性统计,分析调查问卷题项的基本资料,直观地呈现各变量的分布情况,以便总体把握数据的属性和质量。分析旅游者的基本情况,更直观地了解和掌握被试的性别、年龄、月收入、受教育程度、婚姻状况、职业等情况,作为进一步分析的基础。
5.2.2.2信度分析
在对量表进行分析之前,通常需要进行一致性(信度)以及效度的检验。信度指的是重复测量同一对象时,所得结果的内部一致性度,是衡量量表的一致性与稳定性的常用指标,考查问卷测量的可靠性,也是构建效度的必要条件[82]。本研究采用一致性系数(Cronbach'sa值)来对问卷信度进行分析。一般而言,对问卷中测量相同指标的问题进行信度分析,要求达到信度系数a大于0.7的条件,才认为可靠度较强,a大于0.5小于0.7时,被认为可靠性一般,但是仍可进行进一步的分析。但是对于a系数究竟要多大才能够判断问卷的质量可靠,学界仍存在争议。Henson (2001)指出,对于预测试或先导性研究,Cronbach'sa系数介于0.5与0.6之间就可以了,吴明隆(2003)则认为Cronbach'sa系数至少要达到0.6才可以接受,达到0.7表示信度较高,不可以低于0.6[83]。【4】
5.2.2.3效度分析与探索性因子分析
因子分析用于直接探讨可观测变量与潜在变量之间的关系,它依据协方差的原理,对变量的相关系数矩阵的内部结构进行研究,从众多变量中提炼出具有相同本质特性的、具有代表性的公共因子。通过因子分析法,研究人员可以将复杂、大量的变量进行降维,从纷繁复杂的表象中简明清晰地归结出较少量的公共因子,找出现象背后的潜在因素,并能反应出各类本质因素所代表的能力。本研究也釆用此方法,以总结高校旅游者的旅游动机及其具体的代表能力。
具体来说,探索性因子分析主要由以下几个步骤构成:
首先是Bartlett球形度检验。在进行探索性因子分析之前,需要检验相关变量之间是否存在相关性,一般使用Bartlett球形度进行检验。只有当Bartlett球形度检验的显着性概率小于或等于a (显着性水平)时,才可以对测量结果进行因子分析。如果变量之间不存在相关性,则各变量之间相互独立,无法进行公因子提取,便无法进行因子分析。
其次是KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)检验。KMO检验可以测量各变量之间的偏相关性,与Bartlett球形度检验一样必须在探索性因子分析之前进行。,Bartlett球形度检验和KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)检验是常用的效度分析指标。
效度分析是为了检验测量工具或手段是否能有效达到测量的目的。KMO的检验标准如下:【5】
(3)提取公因子
探索性因子分析最大的目的是对因子进行降维,提取公因子,以便用最少的因子解释最大的变异量。本研宄在进行探索性因子分析时,使用主成分分析法,采用最大方差法对因子进行旋转,并保留特征根大于1的因子作为提取的公因子。
另外,探索性研宄要求因子累计解释总变异大于50%。因子累计解释总变异的大小代表了该因子对于因变量的解释水平,因子累计解释总变异的值越大,说明该因子呈现出对因变量越大的影响。
(4)CITC 检验
校正题项总相关系数简称CITC系数,用来对测量题项进行净化,通常认为如果测量题项的CITC系数小于0.3或者因子载荷小于0.5,则应该被剔除。
5.2.2.4相关分析
在进行回归分析之前,需要先检验相关随机变量之间的相关度,即进行相关分析,分析结果用相关系数表示。相关系数取值在-1和1之间,两个变量的相关程度愈高,相关系数的绝对值越趋于1,两个变量的相关程度愈低,相关系数的绝对值越趋近于0。相关系数的正负符号表示变量之间的正负相关性。当两个变量之间的关系为正相关关系时,相关系数的符号为正;当两个变量之间的关系为负相关关系时,相关系数的符号为负。
5.2.2.5独立样本T检验
独立样本T检验用于比较两个独立的样本的平均数是否存在差异,数据的总体符合正态分布是使用此种方法的前提条件,因此在进行T检验之前必须先对数据进行正态性检验,K-S检验是最常用的正态性检验方法。不过,在一般的实践中,学界会默认大样本是符合正态分布的。
5.2.2.6单因素方差分析
单因素方差分析(One-WayANOVA)亦称为一维方差分析。单因素方差分析是指对单因素试验结果进行分析,辨别由单因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义,即判断因素对试验结果有无显着性影响。还可以进行均值的多重比较,即对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显着性差异进行分析。单因素方差分析是两个样本平均数比较的引伸,与独立样本T检验一样都要求因变量属于正态分布总体。假如因变量的分布明显呈现非正态分布,那么选择非参数分析过程才是正确的,而不应该使用单因素方差分析方法。但是与独立样本T检验不同的是,用单因素方差分析法进行分析时,要求必须存在三个以上的分组变量。
5.2.2.7最优尺度回归分析
回归分析用于分析被解释变量(因变量)对解释变量(自变量)的依赖关系。
根据回归分析的结果,可以构建相应的回归模型,直观地反映出被解释变量和解释变量之间的因果关系,通过解释变量的给定值对被解释变量的平均值或者某个特定值进行预测,有助于解释某些事物之间的原因和联系。
本研宄采用最优尺度回归分析方法检验不同人口统计学特征的旅游动机是否存在显着差异。最优尺度回归分析方法适用于因变量和自变量皆为分类数据的情形。最优尺度回归分析方法有一个优点,即通过此方法可以清晰地观察到自变量的各级别对因变量影响的强弱变化情况。由于本研究的部分因变量和部分自变量是分类数据,最优尺度回归分析方法适用于分析不同人口统计学特征的旅游动机关系是否存在显着差异,有助于揭示性别、年龄、受教育程度、收入等自变量之间的相对重要性,从而实现本研究的目的。
5.3 数据分析及结果
5.3.1 描述性统计分析
通过在厦门大学校内的实地调研,本研究的有效样本为283份。本研宄对这些有效样本进行描述性统计分析,以把握样本的总体特征。描述性统计包括对调查对象的描述性统计和对测量题项的描述性统计。
(1)调查对象的描述性统计
调查对象的描述性统计包括性别、年龄、月收入、学历、婚姻状况、职业等。
主要分析如下表所示。
性别而言,高校旅游中女性旅游者居多。被调查者中,男性旅游者为113人,女性旅游者为170人,分别占总样本的39.9%和60.1%。女性旅游者所占比例几乎为男性旅游者的两倍,这从一定程度上体现了女性旅游者对高校旅游更加青睐。
年龄来看,20-30岁的被试居多,有224人,占总样本的79.2%。主要是这个年龄段的旅游者大多是在校大学生,闲暇时间相比其他群体而言更充足,并且年轻富有朝气,出游欲望强烈。另外,他们对高校环境的熟悉度高,更能深入地体验异地高校旅游文化。其次是31-40岁的旅游者,所占比例为11.3%,这部分人群大多己经为人父母,希望通过高校旅游的方式间接教育子女,让子女提前体验大学生活。
从月收入来看,月收入3000元以下的比例达53.7%,这主要是由于此次调查的大部分被试是学生,学生一般无收入或者有较少收入;3001-5000元的比例达25.1%,位列第二; 5001-7000元、7001-9000元、9001元以上的旅游者较少,各自所占比例均低于10%。
从受教育程度来看,旅游者的学历主要集中在“大学本科、大学专科、硕士及以上”这三类群体,所占比重依次为62.5%、19.1%、10.6%。这在一定程度上反映了参与高校旅游的旅游者可能普遍拥有较高的受教育程度。可能有以下两个原因,一方面是受我国高等教育普及的影响,另一方面可能是由于受过高等教育的群体更愿意配合我们的问卷调查工作。
婚姻状况而言,由于样本中的学生人数较多,因而未婚者居多,高达74.2%。
职业来看,以学生群体和公司职员/工人居多,分别占总样本的41.3%和27.9%,合计占总样本的69.2%q接着为机关、事业单位人员,比例为10.6%。这主要是由于相比其他群体而言,这部分群体拥有较为稳定的职业收入、固定的工作时间,拥有出游的经济、时间条件。
客源地来看,来自广东省的旅游者最多,达到16.6%,其次是福建省(占15.2%),其余省份所占比例均小于10%。其中,广东省旅游者中有40.43%来自深圳。这一定程度上说明了交通运输对于旅游发展的重要性,正是“厦深铁路”的开通,大大缩短了厦门与深圳的时空距离,为厦门带来大量的客源。【6】
(2)调查题项的描述性统计
调查题项包括测量旅游动机的21个题项、旅游经验的3个题项、旅游者行为意向的4个题项。其中旅游动机21个题项均值的分布从2.12至4.14,标准差则从0.755至1.338;旅游经验3个题项均值的分布从2.09至2.85,标准差则从1.006至1.182;行为意向4个题项均值的分布从3.62至4.01,标准差则从0.788至1.012。可见,大部分测量题项的均值分布中等偏上水平,说明测量题项的特征均较为明显。
5.3.2 探索性因子分析
5.3.2.1旅游动机探索性因子分析
旅游动机的测量题项共21项,KMO样本测量系数为0.821>0.8(见附录2),Bartlett球性度检验统计量值为1715.35 (自由度为210),显着概率为0,表示适合进行因子分析。方差解释比率为59.912%,达到本研宄要求。
对测量题项进行因子分析,共提取6个公因子。剔除两项多重载荷的题项,即“印证所学的知识”、“可以显示我的生活品味”。在提取公因子后对旅游动机测量题项进行净化。根据CITC分析结果,由于“为了休闲和放松”、“离开日常生活”、“重温校园生活”、“探亲访友”的CITC系数小于0.3的最低标准,“寻求刺激兴奋”的因子载荷小于0.5,因此,删除这7项。接着重复上述旅游动机测量题项净化步骤。由于“时尚的旅游方式”的因子载荷小于0.5,因此删除此项。进行第三次净化,由于“为了缓解工作或学习方面的压力”、“和家人、朋友一起,增加感情”的CITC系数小于0.3的最低标准,因此删除这两项。
第三次净化完成后,旅游动机各测量项的CITC系数都大于0.3,并且各因子载荷都大于0.5的最低标准,因此该11项题项给予保留。此时,旅游动机的测量题项共11项,KMO样本测量系数为0.7900.7,Bartlett球性度检验统计量值为760.280 (自由度为55),显着概率为0,表示适合进行因子分析。方差解释比率为64.805%,达到本研宄要求。【7】
因子分析结果显示,共提取4个公因子(如下表),因子1包含了“加强对自我的了解”、“自我磨练、自我成长的方式”、“与认可的人在一起”、“实现到高校旅游的梦想”、“增长知识,开阔眼界”这5个测量项,将其命名为自我发展与自我实现动机;因子2包含了“为了向朋友展示自己的旅游经历”、“去大家都认为值得一游的地方旅游”,将其命名为尊重动机;因子3包括“了解不同的文化,体验校园文化”、“可以参与到校园生活中”,命名为文化动机;因子4包含“观赏异地的风光景致”、“更加亲近和感受自然”,命名为自然动机。【8】
5.3.2.2旅游经验探索性因子分析
旅游经验测量题项共3项,KMO样本测量系数为0.660,Bartlett球形度检验显着概率为0,符合因子分析条件。所有测量项的方差解释比率为61.533%,达到本研宄要求。
对测量题项进行因子分析,共提取1个公因子。在提取公因子后对旅游经验测量题项进行净化,CITC分析结果显示旅游经验各测量项的CITC系数都大于0.3的最低标准,并且各因子载荷都大于0.5的最低标准,因此该3项测量题项均予以保留。【9】
5.3.2.3行为意向探索性因子分析
行为意向测量题项共4项,KMO样本测量系数为0.681,Bartlett球形度检验显着概率为0,符合因子分析条件。方差解释比率为60.876%,达到本研宄要求。
对测量题项进行因子分析,共提取1个公因子。在提取公因子后对行为意向测量题项进行净化,CITC分析结果显示行为意向各测量项的CITC系数都大于0.3的最低标准,并且各因子载荷都大于0.5的最低标准,因此该4项测量题项均给予保留。【10】
综上,本研究根据前文探索性因子分析的结果,将研究假设做了相应的调整,调整后的研宄假设如下:HI:人口统计学特征对旅游动机的各维度的影响有显着差异。
Hla:性别对旅游动机的各维度的影响有显着差异。
Hlb:年龄对旅游动机的各维度的影响有显着差异。
Hlc:收入对旅游动机的各维度的影响有显着差异。
Hid:受教育程度对旅游动机的各维度的影响有显着差异。
Hie:婚姻状况对旅游动机的各维度的影响有显着差异。
H2:旅游经验与旅游动机显着相关;
H2a:旅游经验与自我发展与自我实现动机显着相关;
H2b:旅游经验与尊重动机显着相关;
H2c:旅游经验与文化动机显着相关;
H2d:旅游经验与自然动机显着相关;
H3:旅游动机与彳丁为意向显着相关;
H3a:自我发展与自我实现动机与行为意向显着相关;
H3b:尊重动机与行为意向显着相关;
H3c:旅文化动机与行为意向显着相关;
H3d:自然动机与行为意向显着相关;
H4:旅游经验与行为意向显着相关。
相应地,本研究亦将概念模型做了相应的调整,调整后的概念模型如下图所示。【11】
5.3.3 信度分析
本研宄采用Cronbach's a系数对总体样本进行信度检验,以便对测量结果的稳定性进行度量。调查数据整体信度为0.810,远大于学者提出的0.7的标准,表明本样本整体信度非常好。旅游动机、行为意向、旅游经验的Cronbach's a系数依次大于0.7、0.7、0.6,表明各部分的稳定性较好。【12】
5.3.4 人口统计学特征的假设检验
(1)性别的假设检验
单因素方差分析法要求必须存在三个以上的分组变量,而性别只有两个分组变量,即男性与女性,不符合单因素方差分析方法的检验条件,所以本研究选用独立样本T检验这一方法鉴定不同性别的高校旅游者在旅游动机及其维度上是否存在显着差异。
通过独立T检验方法验证不同性别的旅游者的自我发展与自我实现动机、尊重动机、文化动机、自然动机是否存在显着差异。独立T检验结果(见附录3)表明,不同性别的旅游者在自我发展与自我实现动机、尊重动机、文化动机、自然动机四个维度上均未呈现显着的差异性。
(2)年龄的假设检验
年龄的分组在三组以上,因此可以采用单因素方差分析进行检验。检验结果显示(见附录3),方差齐次性检验结果是不显着的,即各年龄段的旅游动机维度的均值相同。方差检验部分可以看到各动机维度的F值不显着,且组间差异不明显,因此,本研究关于年龄的假设并未得到支持。
(3)收入的假设检验
方差齐次性检验的结果(见附录3)表明,自我发展与自我实现动机的方差检验显着;自我发展与自我实现动机、尊重动机、自然动机的方差齐次性检验结果是显着的;因此通过多重比较检验,发现月收入小于3000元的个体的自我发展与自我实现动机均值高于9001元以上的个体。月收入小于3000元的旅游者绝大部分是在校大学生,这部分人群受教育背景等的影响,在知识构成、求知、追求自我发展方面的需求比较高,可能会拥有较高的自我发展与自我实现动机。故研究结果表明,收入对自我发展与自我实现动机的影响存在显着差异。
(4)受教育程度的假设检验
方差齐次性检验的结果(见附录3)表明,自我发展与自我实现动机、尊重动机的方差检验显着;四项动机的方差齐次性检验结果均不显着;因此通过多重比较检验,发现教育程度为硕士及以上的个体的自我发展与自我实现动机比初中及以下的个体的动机高。故研究结果表明,受教育程度对自我发展与自我实现动机、尊重动机的影响存在显着差异。
(5)婚姻状况的假设检验
方差齐次性检验结果(见附录3)显示,自我发展与自我实现动机、尊重动机、文化动机、自然动机的齐次性检验结果与方差检验结果均是不显着的。因此,本研究关于婚姻状况的假设未得到支持。
(6)受教育程度与收入在自我发展与自我实现动机上的相对重要性
前文研究结果表明,受教育程度与收入是预测自我发展与自我实现动机的重要变量,自我发展与自我实现动机在不同受教育程度上存在显着差异。现通过最优尺度回归方法,验证受教育程度与收入在自我发展与自我实现动机上的相对重要性。最优尺度回归的结果分析中,依据标准化系数和相关系数通过计算可以得到自变量的相对重要性,通过数值的大小可以显示自变量对因变量的预测程度,数值越大表示自变量所起的预测作用越大,并且所有自变量的重要性程度相加之和必须为1。由附录3中的数据可以看出,受教育程度在自我发展与自我实现动机上的相对重要性高于收入。
5.3.5 关系模型检检
5.3.5.1相关分析【13】
从上表的相关分析结果可以看出,旅游经验仅与自我发展与自我实现动机存在显着正相关关系,四个旅游动机维度均与旅游者行为意向显着正相关,旅游经验与旅游者行为意向存在显着正相关关系。接下来,本研究将进一步通过回归分析检验各相关因素之间是否存在因果关系。
5.3.5.2回归分析
通过相关分析方法验证各变量因素之间是否存在相关关系以及关系的紧密程度与方向之后,可以通过回归分析进一步指明关系的方向,指明变量之间所存在的因果关系。本研究采用逐步回归分析方法,分别验证旅游动机各维度、旅游经验、行为意向之间的因果关系。
(1)旅游经验与自我发展与自我实现动机的关系【14】
由上表可以看出,旅游经验对自我发展与自我实现动机的影响是显着的,标准化回归方程为:L=2.753+0.162C艮口自我发展与自我实现动机=2.753+0.162旅游经验由上述回归结果可以看出,旅游经验对旅游者出游的自我发展与自我实现动机产生了正向影响,这一点符合旅行生涯阶梯理论中关于高层次动机随旅游经验的增加而增强的观点。而旅游经验与文化动机、自然动机、尊重动机不存在显着相关关系,自然而然就不可能存在因果关系,表明旅游经验对文化动机、自然动机与尊重动机不产生显着影响。
(2)旅游动机与行为意向的关系【15】
由上表可以看出,自我发展与自我实现动机、尊重动机、文化动机、自然动机对行为意向的影响是显着的,标准化回归方程为:【16】
即行为意向=2.830+0.296自我发展与自我实现动机;行为意向=3.454+0.117尊重动机;行为意向=2.865+0.248尊重动机;行为意向=3.010+0.200尊重动机由上述回归结果可以看出,自我发展与自我实现动机、尊重动机、文化动机、自然动机对行为意向产生了正向影响,即动机愈强,旅游者的行为意向愈强,愈有可能进行旅游地的推荐与重游行为。
(3)旅游经验与行为意向的关系【17】
由上表可以看出,旅游经验对行为意向的影响是显着的,标准化回归方程为:L=3.529+0.095C
