第4章以娄底为例的实证分析
4. 1人口统计特征统计分析
本文釆用描述性统计分析(Descriptive Statistics Analysis)对调查对象的人口特征进行阐述。描述性分析常用于描述整理并解释基本资料,对研究样本中的调查对象的基本资料进行统计与分析_。本研究包括的描述统计内容包括性另IJ、年龄、学历、家庭月平均收入、年平均旅游次数等,用来说明样本的基础结构特征以及与研究内容的关联性,整理后如下。
4.1.1性别构成
在调查对象中,男女比例出游比例为1: 1.19。女性所占比例较多于男性,占54.4%,男性比例为45.6%。比例相差不大,出现这种情况的原因有:在调查过程中,可能会因为女性性格随和更具耐心等特点,导致接受问卷调査的人数中女性所占比例更多。也可能是现代女性不再受以往的传统束缚,身心自由,可以自由外出自由发表自己的意见和看法。总之,调查具有随机性,不存在任何刻意而为的行为。
4. 1.2年龄构成
调查结果中19至29岁的青年为主,占36.9%。其次是55岁以上的所占比.
例较大,达25. 4%。这与老年人的可支配收入提高与空暇时间充裕有关,目前中国的人口结构老龄化日益加剧。老年游客也是旅游目的地的重要市场,不可小颇。
另外,18岁及以下与30-55岁的被调查者的比例分别为18. 6%、19. 1%。由此可见,旅游市场主要以中青年为主,少年与老年市场为辅。
4. 1.3受教育程度
结果显示,调查样本学历分布比较均匀,从初中及以下一直到研究生及以上.
的受教育程度都保持在20%左右,比例之间的差距不是很大。从表4-1可以看出,大学木科所占比例最大,达30.7%。大学木科、研究生及以上的比例共计50.3%,略高于专科及以下学历之和。这与社会文明以及国家教育的发展紧密相关,中国全民的文化层次都在逐步提高。
4. 1. 4家庭月平均收入
据调查显示,家庭月平均收入在5000元及以下的家庭比例较大,占36.4%。
其次是5001至10000元之间的家庭较多,比例达29. 5%。家庭月收入在10001至30000元的比例较少,为20.7%。接下来是月收入在30001及以上的更少,占13.4%。家庭月平均收入越多代表这个家庭可用于旅游、休闲等方面的可支配收入越多。
4. 1.5外出旅游次数
调查结果显示,调查对象屮外出旅游3-4次的占绝大多数,比例高达41. 6%。
外出旅游1-2次人次之,占37. 0%。外出5次及5次以上的人数较少,占总比例的15.9%。不外出旅游即0次的游客所I片比例最小,比例为5.5%,趋向为0。由此可见,随着社会经济的发展以及人们对生活质量要求的不断提升,人们选择外出旅游的次数会越来会多。大多数人每年会外出旅游1至2次或者3至4次,游客强烈的出游意愿与多次外出旅游的现状为娄底旅游市场的拓展提供大量机会。
4.2问卷信效度分析
4.2.1信效度指标
信度(Reliability)是指测量结果的可靠性、一致性和稳定性,即测验结果是否反映被测者的稳定性、一贯性等真实特征。也就是在不同的时间以相同的测量方式测量某个相同的人,或在不同情形下,或以复本测验测量,得到的结果呈现出一致性。信度检测的指标较多,作者选择克朗巴哈系数a作为信度指标。目前学术界并没有制定一个最适合系数值以决定信度高低,但潜移默化中已经形成了一套通用规则,目前大多数学者都以此规则为基准进行信度检测。
大部分学者都以0.9及以上的信度系数为“优秀”,以0.8左右为“非常好",以0.7左右为“适中”,以0.5、0.6左右为“可以接受"。若信度系数低于0.5则代表至少有一半及以上的观察变异来源于误差,信度不足,需要排除(Kline, 1998) 。本研究也釆用以上标准作为信度的界定范围。
效度(Validity)是检验测量的有效性程度,即测量工具是否测出其所耍测量特质的程度,简单地说是指一个测验的准确性、有用性。效度是科学测量所必须具备的最重要的条件。效度指标分为内容效度(即测量工具内容的代表性和研究主题的程度)和建构效度(即测量工具能测量研究主题的特质的程度)。若问卷以理论调查为基础,参考以往相关研究的问卷量表进行修正,则可视为具有同等内容效度_。本研究的问卷是参考类似研究中的问卷内容进行设计,因此本文对量表内容效度不作深入讨论。对建构效度的测量则采取KMO检验与巴特利特球度检验(Bartlett’ s Sphericity Test)进行分析。
KMO检验与巴特利特球度检验与的标准?: KMO的数值区间位于0至1,KMO数值越接近1,代表变量间的相关性越强。数值在0. 9及以上代表非常适合;0. 8左右代表适合;0.7左右代表一般;0.6左右代表不太适合;0.5及以下代表极不适合。
4. 2. 2信效度分析
本文运用SPSS19.0软件对问卷数据同进行信度分析,统计结果如下表。由表中我们可以看出,整体信度为0.714,单个变量中大部分的Cronbach Alpha系数均大于“可接受水平0.7”,表明问卷中各个概念的量表可靠性较高。
接下来对问卷进行KMO和Bartlett’ S球度检验:分别对旅游目的地形象问卷调查及游客出游意向选择的影响量表进行KMO和Bartlett’ s检验,结果如表4-3所示:
由表4-3可知,KMO系数为0. 716,位于0. 7至0. 8之间,问卷效度较适合。
而Bartlett’ S检验显着,说明旅游目的地形象对游客选择意向影响的量表适合做因子分析。
木文釆用主成分分析法(Principal Component)提取问卷测量变量的因子,采用方差最大法(Varimax)中的正交旋转法进行因子旋转,从而获得各因子的负载值。旋转结果如表4-4所示:
研究分析将项目特征值大于1. 000作为项目因子提取的标准,将0. 5作为区分项目是否可作为变量的临界值?。因子负荷小于0. 5的项目则不能作为变量进行分析,必须删除。本问卷中的因子负荷分析结果显示,“您倾向于喜欢某一种类型的旅游景区(点)”、“丰富的夜间生活”、“当地居民态度友好,纯朴的民俗民风”三个项目的因子负荷小于0. 5。根据项目因素解释的科学性与项目题义的相似性,将该三个题项予以剔除。三项不符合标准的题项被剔除后,再对所有因子的内部一致性进行分析,检验结果见表4-5。
由上表可见,在删除不符合标准的3个题项后,量表的整体信度由以前的.0.714提升为0.765,并且量表所有因子的内部一致性系数都有所提高。
删除量表中不符合标准的题项后,问卷的KMO和Bartlett’ S球度检验结果如表4-6所不:
由表4-6可见,剔除不符合题项后的KMO值为0. 738,高于剔除前的0. 716,问卷量表取得了更好的结构效度。Bartlett’ S检验结果显着,量表适合做因子分析。
结合表4-5与表4-6的检验结果可知,调整问卷变量后,量表测量的一致性程度比以前更高,内部结构也更好,完全达到检测标准。经过主成分分析,46个问项中副除了 3个不符合标准的题项,最后得到由43个题项构成的8个因子。表中8个因子总共解释总方差的85. 228%,具体情况见表4-7。
经过调整后的八个因子将旅游目的地形象对游客目的地选择意向的影响紧密连接,可以较好的解释并概括目的形象对目的地选择的影响关系。于是结合最初的假设与相关分析产生的结果对因子进行以下命名:
因子1:个人情感形象意在了解游客性格特征与游客原有的旅游目的、旅游动机。包括“您外出旅游是为了放松身心、您外出旅游是为了求知求新求异、您夕卜出旅游是为了培养感情结交朋友、您外出旅游是为了完善自我”等4个题项。
该因子本文将其命名为“个人情感形象因子”。
因子2:感观形象意在了解游客的旅游经历、旅游爱好。包括“您对以前的外出旅游都比较满意、您会选择跟以往类型不一样的旅游景区(点)”等2个题项。命名为“感观形象因子”。
因子3:诱发形象意在了解是什么原因促使游客去了解旅游目的地形象,是游客主动去了解还是不经意中了解,还是景区形象的广告宣传引起了游客的注意。包含“您对娄底的了解来自于景区广告信息,您对娄底的了解来自于名人推荐,您对委底的了解来自不经意的各种文章、报道,您对娄底的了解来自于电影与新闻报道,您对娄底的了解来自于不经意从朋友处获取,您对娄底的了解来自于特意从朋友处获知”等6个题项。命名为“诱发形象因子"。
以上三个因子是旅游目的地形象中的游前形象,产生于旅游者购买旅游产品和旅游体验过程之前。本文定义的游前形象是指旅游者未决定参观某旅游目的地之前,结合个人性格特质、旅游爱好、旅游动机、信息收集渠道等主观特征与目的地形象推广与市场营销方式、途径等客观因素的综合影响,收集到的有关旅游目的地的信息。游前形象包含个人情感形象、感观形象、诱发形象等三个因子。
因子4:混合形象是游客在旅游过程中对旅游目的地形象的初步认识,旨在了解游客对旅游目的地从自然、生态、景观、历史人文、餐饮美食、娱乐节庆活动、特色景观、旅游纪念品到基础设施、旅游环境、旅游服务以及安全等方面形象的初步认知,涵盖面广涉及内容多,因此题项数较其它因子多,一共包含16个题项。命名为“混合形象因子”。
因子5:整体形象是游客在旅游结束后产生,即在形成混合形象的基础上,对旅游目的地形象的综合信息的汇总处理。包含您对娄底旅游景区(点)的整体印象很好等1个题项。?命名为“整体形象因子”。
因子4与因子5则是指游后形象,即旅游者通过实际的旅游体验,对目的地形象包括自然生态、历史人文、景观、服务、设施、娱乐活动、餐饮、住宿、特色产品等等进行汇总处理后所获取的关于旅游目的地形象的综合信息。
因子6:游客感知价值是游客在旅游目的地产生旅游体验行为并对旅游目的地形象的综合信息进行汇总处理后,通过旅游目的地形象感知到的价值。包含到娄底旅游使我感觉很有面子、娄底旅游为我提供了与其他旅游者交往的机会、我感觉到娄底的旅游很舒适很轻松、娶底的旅游令我享受了很多乐趣、娄底旅游满足了我对知识与新鲜事物的渴望、娄底旅游满足了我的好奇心等6个题项。命名为“感知价值因子”。
因子7:满意度则是游客在旅游体验完成后,在感知价值基础上对旅游目的地形象认知的进一步汇总。包含您在类底旅游的实际体验与个人期望一致、总体上您对娄底的旅游经历感到很满意、与您所去过的城市相比娄底旅游让您十分满意等3项题项。命名为“满意度因子”。
因子8:在游客产生旅游行为之前,会基于对目的地游前形象的获取考虑是否选择娄底作为实际旅游目的地。包含下次有机会我可能去娄底旅游、我非常愿意去娄底旅游等2个题项。已经到娄底旅游过的游客,该因子旨在了解他们对娄.底旅游目的地形象的有了全面的认知与全面判断后,是否会有重游意向与推荐意向。包含如果有机会或者必要时我愿意重游娄底、我可能会向亲朋好友推荐娄底旅游景点、我愿意主动把娄底景点介绍给亲朋好友等3个题项。命名为“目的地选择意向因子”。
4. 3模型的假设检验
4.3.1模型变量间的相关分析
学者马庆国指出,回归分析是一种研究随机变量间的相关系数的统计方法。
在运用结构方程模型对假设和理论模型进行检验之前,需要对各变量间是否具备相关性进行分析。普遍情况下,相关性分析能使变量间关系的初步假设得到检验。
假如两个变量间存在因果关系,这两个变量间就存在一定的相关性,并且相关系数能达到统计的显着性要求[99]。另外,若相关性系数分析没有因变量和自变量之分,则无法反映变量间的因果关系。在结构方程模型分析时,具有显着相关性的两个变量之间的路径不一定能达到显着“_。因此,相关分析是作为初步检验的手段,变量间最终路径关系假设的验证则以回归分析的检验结果为准。
为了研究旅游目的地形象对旅游者0的地选择意向影响的关系程度,分别以游客目的地选择意向为被解释变量(即因变量),以旅游目的地形象(包含个人情感形象、感观形象、诱发形象、混合形象、整体形象)为解释变量(即自变量),以感知价值、满意度为中介变量进行线性相归分析。考虑到变量之间有可能存在多重共线性的问题,本研究对所有选取的变量进行相关性分析。一般情况下,变量间相关系数的绝对值大于等于0. 5时,可能存在共线性问题,该两个变量不能同时放入回归模型中。具体的相关系数的矩阵分析结果如表4-10,根据表中所示数据便可推断出各变量之间是否存在显着的共线性。从表中可以看出,本问卷的各个变量间不存在显着的共线性。
4.3.2模型变量间的回归分析
回归分析对模型中的因变量和自变量进行了定义,是一种比线性相关更为复杂的方法。通过回归分析,可了解因变量对自变量的影响与被解释程度。另外,尽管本文在量表幵发阶段对假设模型中的变量进行了效度检验,但有关变量间的内部作用关系没有进行测量。回归分析可以检验各变量间内部是否存在多重共线性的问题,由于多重典线性对分析结果可能会产生影响,因此十分有必要在对假设模型检验前运用回归分析方法对假设的路径与关系进行回归分析。回归分析经常用DW检验(Durbin-Watson)和容忍度(Tolerance)两种方式检验变量间是否存在多重共线性的问题_]。DW检验值越靠近2,表明残差之间具有显着相关的概率越小。容忍度则是每个自变量作为因变量相对其它自变量进行回归分析时得到的残差比例,以1减去其值决定系数的差,得到的系数值越小,表明共线性可能越大。得到的系数值越接近1,说明共线性可能的概率越小。
从表4-11的检验结果可以看出,DW (Durbin-watson)检验值接近于2,容忍度(Tolerance)检验值接近于1。这表明本研究各变量之间不存在多重共线性问题。P值范围在0.000至0.03之间,这表明各自变量与因变量之间的路径关系均达到显着性要求。因此,本文提出的假设模型中的HI到H9的9个假设中,9个假设都得到了验证。
4.3.3回归分析检验结果的解释
1、个人情感形象对目的地选择意向的回归分析
从表4-11中可以看出,个人情感形象对目的地选择意向的回归系数为0.292, R2为0.265,相关系数检验的概率p值(即Sig)小于0.001。通过F检.
验表明因变量与自变量已达到显着性水平,两者之间存在显着正相关关系,因此假设1得到验证。
2、感观形象对目的地选择意向的回归分析
从表4-11中可以看出,感观形象对目的地选择意向的回归系数为0. 103,R2为0.299,相关系数检验的概率P值(即Sig)小于0.001。通过F检验表明因变量与自变量己达到显着性水平,两者之间存在显着正相关关系,因此假设2得到验证。
3、诱发形象对目的地选择意向的回归分析
从表4-11中可以看出,诱发形象对目的地选择意向的回归系数为0.276,为0.270,相关系数检验的概率P值(即Sig)小于0.05。通过F检验表明因变量与自变量己达到显着性水平,两者之间存在显着正相关关系,因此假设3得到验证。
4、混合形象对0的地选择意向的回归分析
从表4-11中可以看出,混合形象对目的地选择意向的回归系数为0.302,R2为0.251,相关系数检验的概率P值(即Sig)小于0.001。通过F检验表明因变量与自变量已达到显着性水平,两者之间存在显着正相关关系,因此假设4得到验证。
5、整体形象对目的地选择意向的回归分析
从表4-11中可以看出,整体形象对目的地选择意向的回归系数为0.298,为0.190,相关系数检验的概率P值(即Sig)小于0.001。通过F检验表明因变量与自变量己达到显着性水平,两者之间存在显着正相关关系,因此假设5得到验证。
6、旅游目的地形象对感知价值的回归分析
从表4-11中可以看出,旅游目的地形象对感知价值的回归系数为0.257,R2为0.278,相关系数检验的概率P值(即Sig)小于0.001。通过F检验表明因变量与自变量已达到显着性水平,两者之间存在显着正相关关系,因此假设6得到验证。
7、旅游目的地形象对满意度的回归分析
从表4-11中可以看出,旅游目的地形象对满意度的回归系数为0.288,R2为0.247,相关系数检验的概率P值(即Sig)小于0.05。通过F检验表明因变量与自变量己达到显着性水平,两者之间存在显着正相关关系,因此假设7得到验证。
8、感知价值对目的地选择意向的回归分析
从表4-11中可以看出,感知价值对选择意向的回归系数为0.315,为0.268,相关系数检验的概率P值(即Sig)小于0.001。通过F检验表明因变量与自变量已达到显着性水平,两者之间存在显着正相关关系,因此假设8得到验证。
9、满意度对目的地选择意向的回归分析
从表4-11中可以看出,诱发形象对目的地选择意向的回归系数为0.324, R2为0.195,相关系数检验的概率p值(即Sig)小于0.01。通过F检验表明因变量与自变量已达到显着性水平,两者之间存在显着正相关关系,因此假设9得到验证。
由此可见,满意度对游客选择意向的影响最大,回归系数值为0.324。对游客选择意向影响最小的是感观形象,回归系数值为0.217。把对游客选择意向的影响程度按照从大到小进行排序,分别是满意度、感知价值、整体形象、混合形象、个人情感形象、诱发形象、感观形象,回归系数分别为0. 324、0. 315、0. 302、0. 298、0. 292、0. 276、0. 103。
4.3.4中介效应检验
学术界对中介变量通用的定义是:假如变量X通过影响变量M来影响变量Y,那么M就是中介变量。中介关系包含三种类型:(1)完全中介、(2)部分中介、(3)无中介。判断是否是中介变量有三步:(1)自变量对因变量进行回归分析,回归系数不显着则说明不存在屮介效应,若显着就进行第二步检验。(2)自变量对中介变量进行回归分析,若回归系数不显着则说明不存在中介效应,若显着则进入第三步检验。(3)自变量、屮介变量同时对因变量进行回归分析,检验.
自变量与中介变量对因变量的回归系数能否都达到显着。如果自变量对因变量的回归系数不显着,即表明中介变量起完全中介作用。如果回归系数仍能达到显着性,但相比单独对因变量进行回归分析时的系数有所减小,表明中介变量起部分中介作用。下面对感知价值和满意度是否起中介作用进行验证:
1、自变量对因变量的回归分析
根据表4-15巾的回归分析结果,我们可以看出中介变量感知价值、满意度对因变量选择意向的回归系数均达到显着性要求。因变量“选择意向”对自变量“个人情感形象、感观形象、诱发形象、混合形象、整体形象”的回归系数,与不加入中介变量进行回归分析时系数略有减小,分析结果仍能达到显着性要求。
由此可见,感知价值、满意度在目的地选择意向中起着部分中介作用。这表明游客对旅游目的地的形象感知越好,满意度就越高,游客对0的地的选择意向(包括重游意向与推荐意向)就越明显。
4.3.5研究假设与总体模型的修正与完善
根据上文对回归分析的检测结果的详细解释,可得出本文实证分析的结果。
将本文的实证研究结果对前文的研究假设进行检验,检验结果如表4-12。从表中可以看出,个人情感形象、感观形象、诱发形象、混合形象、整体形象、感知价值、满意度均显着预测了旅游者对娄底旅游目的地的选择意向。
从上表可以看出,七个自变量对因变量均呈显着正相关,且目的地形象对感知价值具有显着相关性,感知价值对满意度具的显着相关性。这表明所有假设均成立,没有被拒绝的假设。
旅游目的地形象因子,包括个人情感形象、感观形象、诱发形象、混合形象、整体形象对游客选择意向均呈正向显着影响。即表明,游客对旅游目的形象的评价越积极,“游客就越容易产生对目的地的选择意向。并且旅游目的地形象的五个因子对感知价值、满意度也正向显着影响,这表明游客对目的地形象的评价越好,内心感知到的价值也越高,并且对目的地的满意度也越高。并且根据中介效应的检验结果可知,因变量“选择意向”对自变量“个人情感形象、感观形象、诱发形象、泡合形象、整体形象”的回归系数,与不加入中介变量进行回归分析时系数略有减小,且分析结果仍能达到显着性要求。由此可见,感知价值、满意度在目的地选择意向中起着部分中介作用。由此得出娄底旅游目的地对游客选择意向的影响模型,见图4-1。
根据数据分析显示,感观形象对游客选择意向、感知价值以及满意度的影响路径系数较低,分别为0.103、0.086、0.024,因此在图中用虚线表示。鉴于感观形象对因变量的影响较小,因此对模型经过修正后将其省略,最后得出旅游目的地形象对游客选择意向的影响模型如图4-2。
