張家界游客多目的地旅行決策的階段模型構建與實證分析

王兆峰

(湖南師范大學 旅游學院，湖南 長沙 410081)

一、引言

旅游者決策行為研究一直是旅游研究的重要主題之一[1]。雖然旅游者空間決策行為研究一直備受旅游地理學者重視，學者們也對大、中、小尺度的旅游者空間行為模式進行系統的歸納[2]，但這些模式仍然只是對旅游者空間行為的形成給出的綜合性概括，并未對多目的地行為的游客在游完一個目的地后如何選擇后續目的地這一決策行為給予關注，尤其未對一次旅途的不同階段游客決策的影響因素差異進行闡釋。上述構成了旅游者行為決策研究的一個缺憾。此外，綜合性的概括也并不能有效指導旅游管理的實踐。旅游者空間決策具有典型的經濟地理和文化地理意義。旅游者空間行為源自旅游者的目的地選擇決策，這種決策決定了游客的空間行為模式，包括旅游產品類型、旅游線路安排等。雖然物理上的空間要素對旅游者行為有顯著影響，但是心理上的空間要素，如包括社會距離、感知距離、時間距離等感知距離因素，也是旅游地決策的重要影響因素，兩組因素共同建構了旅游者空間行為影響因素的系統模式，而往往感知距離因素的作用更大。因而，從決策和感知的視角分析旅游者空間行為，歷來是旅游研究的重要途徑[3～4]。

長期以來，學者們主要關注單目的地旅游行為決策的研究[1]。而現實中，旅游者常常去多個旅游目的地旅行，即進行多目的地空間行為(MDT)。多目的地旅游不僅是入境旅游者行為的重要特征[5]，也是國內旅游者在中長途旅行中的重要特征。雖然多目的地旅行是游客空間行為的普遍模式。但在旅游地空間決策影響因素的分析中，歷來學者大都假定旅游者進行的是單目地旅行并提煉出相關理論，旅游者行為的內在機制是滿足效用最大化[2]。大量研究也關注旅游者單目的地的行為決策，但在旅游者的實際行為決策往往并非如此。以往關于單目的地旅行決策的研究只是說明了游客選擇一條旅游線路的影響因素，但旅游線路包括多個地方或城市或景區等多個旅行節點，因此其研究結果一方面掩蓋了這些地方間的差異特征對游客決策行為的影響，另一方面也忽視了這些節點間的空間相關性，后者即節點間的差異性或互補性特征對游客旅行決策方案或空間決策的影響。此外，解析游客對旅行線路各個節點的決策行為的影響因素，能夠更好地理解游客對整個旅行線路選擇的行為，從而模擬出旅游者空間的行為決策。但理論上，前人成果很少關注多目的地旅行的決策過程，尤其是旅游者在游完一個旅游地后的選擇行為及其影響因素。對這一問題的分析，一方面有助于分析游客的多目的地空間選擇的整體認識，深化對旅游者空間行為理論的認識；另一方面在實踐層面，了解旅游者選擇下一旅游目的地影響因素，更有利于旅游地設計更科學的旅游合作計劃，而有效緩解或避免目前旅游市場中存在的線路產品開發、旅游地營銷合作中存在的資源“錯搭”現象，提高旅游地合作的效果。本研究著眼于游客多目的地旅游行為，分析游客多階段旅行決策的影響因素，有利于填補上述差距。

二、研究綜述

學者們均采取的不同的方法對旅游者決策進行分析，并形成了包括效用理論、蘭卡斯特(Lancaster)、推拉等[1]。效用理論直接來源于微觀經濟學中的消費者效用理論及效用函數。它假設人的行為是為追求效用最大化，這種假設會影響到每個人的決策，人們會選擇最能滿足自己偏好的商品和服務。對應于旅游者來說，旅游者為了追求效用最大化，會選擇最能滿足其旅游偏好和動機的旅游目的地，而不去選擇次要或一般的旅游目地[6～8]。針對旅游者行為，蘭卡斯特理論則認為旅游地的產品因特色不同，能夠滿足旅游者不同的偏好和效用[9]。因為該理論強調了旅游地的自然和文化景觀上的差異性，它在解釋旅游者空間行為比較適當。Papatheodorou驗證了這個模型在解釋旅游流移動時的適當性[10]。推拉理論強調旅游者決策是自身的推力因素與外在的拉力因素共同作用下形成的[11～16]。推力指來自內心的緊張心理狀態，導致的內在的不平衡，就會形成一種動力使得人來消除這種內心的不平衡，這些因素可能包括厭倦、寂寞。當然，也有可能發生在外部，如節事活動、重大事件、新奇旅游資源，這種就形成了旅游的外在拉力。推力和拉力的平衡最后產生最后的結果。那么，旅游的結果就是消除了內心的不平衡。這些理論為多目的地旅游決策研究提供了重要的指導和基礎，使得多目的地旅游研究成為旅游研究重要內容之一。

具體到在多目的地研究方面，學者們一方面從理論上闡釋了多目的地旅游形成的原因，另一方面也進行了部分的實證分析。LUE認為有四個原因來解釋：一是因為旅游者想要獲得多樣的印象、活動、收益和體驗，從多目的地空間行為(MDT)中滿足不同的需求；二是MDT滿足了團隊中其他人的不同需求；三是它減少了訪問不熟悉區域的風險和不確定性；四是MDT是成本有效的，在經濟上理性的，它最大化一個團體中的每個人的整體效用，與金錢、時間和努力相關的[17]。還有學者認為探親訪友、商業旅游者更可能進行多目的地旅游[18～19]。距離是旅行決策的影響變量，學者也發現對影響到游客的選擇，旅行的距離越遠時，就越可能去更多的旅游目的地[18,20,21]。談志娟，黃震方等運用二元Probit離散選擇模型進行計量分析，認為年齡、文化程度、健康狀況、目的地生態環境、游客自身經濟條件等變量與旅游者決策之間存在明顯的相關性[22]。最近，有學者開始開展多目的地旅行的決策階段性分析，在研究方法上也不斷拓展。YANG等基于三階段旅游決策模型，利用嵌套Logit模型分析了游客在每個階段決策的因素，并引入空間變量，發現目的地空間形態也會影響到旅游者目的地選擇行為[1]。在國內，馬耀峰等系統性分析了中國入境游客在城市間流動的空間行為決策，并總結出距離、資源等因素有顯著影響[23]。之后，張佑印等總結了入境游客擴散的動力機制，即由推力、拉力、介質力組合而成的一個自組織復雜綜合系統[24]。其中源自游客自身的內驅力是入境旅游流西向擴散的核心動力，而源自旅游地資源的拉力是西向擴散的必要動力，源自旅游通道的摩擦力或助動力是入境旅游流西向擴散的介質力。趙現紅也研究了入境游客的目的地離散選擇行為，認為游客的職業、旅華時間、家庭結構、旅游方式、結伴方式、旅游動機、旅華花費、入境口岸、受到尊重等特性顯著影響其西擴的概率[25]。魏鵬、石培基等借鑒心理學中認知實驗的方法，探究旅游者的空間意象與空間決策的關系[26]。隨著社會科學網絡范式的興起，學者們利用社會網絡方法，對入境和國內旅游者的多目的地旅游網絡特征進行分析，初步歸納出旅游網絡結構形成的因素。王永明等基于入境游客抽樣調查，認為入境游客的多目的地旅游行為，使得入境游客旅游線路所串聯的城市形成了多城市(目的地)的旅行網絡，并發現區位交通、旅游資源、經濟聯系對入境旅游網絡結構有顯著影響[16]。旅行社線路也成為重要多目的地旅游空間結構研究的重要來源。劉冰等利用這一數據，指出多目的地旅游已成為一種重要的出行方式，并利用社會網絡分析探討了新疆目的地網絡特征[27]。朱明等也利用旅行社線路數據，總結出了國內旅游線路的6種主要模型，歸納其空間特征，這種模型具有典型的多目的地旅游行為的特色[28]。上述多目的地旅游網絡主要探討了網絡的結構，即現象分析，而并未對游客多目的地決策的行為機制進行總結。

綜合來看，雖然上述理論來解釋旅游者決策并得到了一定的實驗驗證，在MDT行為方面也獲得了不少的研究成果，但也存在以下不足：一是當游客瀏覽完一個目的地后，對下一目的地的選擇的影響因素目前仍近似一個“黑箱”，雖然學者進行了一定的探索，但仍然需要更多的實證案例驗證，尤其是不同類型旅游地游客的行為可能存在顯著差異，如綜合性大都市、偏遠的和經濟落后的山地城市，這些都需要進一步的經驗研究。二是多目的地游客的微觀決策行為及其因素研究主要集中在國外，而國內基于一手調查數據來源的研究較少；雖然也有關于中國東部的綜合型大都市的研究[1]，但對中西部城市規模小的專業性旅游城市的案例關注不夠。考慮到兩類城市面臨著不同的旅游者構成特征，以及旅游者后續目的地選擇面臨著交通可達性、旅游資源空間分布等差異，因此，需要進行更多的經驗案例研究。三是在MDT行為方面沒有將中轉目的地的滿意度因素納入到下一個目的地選擇的影響因素中。Zeithaml、Berry、Parasuraman指出當消費者購買并消費服務后，會根據實際體驗產生對服務質量的感知，從而引發出相應的行為意圖[29]。因此，滿意度因素可能會影響到旅游者的多目的地旅行中對下一個目的地選擇，需要進行經驗證實。基于此，本研究以中國中部典型山區旅游城市——張家界市為案例地，基于一手調查數據，分析張家界國內游客多目的地空間行為決策的影響因素，能夠在一定程度上填補上述的理論研究差距。

三、多目的地旅行決策模型構建和數據處理

(一)兩階段決策模型

游客在客源地做決策時會面臨一些選擇，這些選擇可能在不同的空間尺度上發生，尤其是國際旅游者和國內長、中、短途旅游者間有顯著的差異。當旅游行動發生后，游客在某個旅游目的地時也面臨同樣的選擇，而這些選擇的結果有時很可能是無計劃旅行行為，如沖動性旅行決策行為；有時是在客源地已經做出的旅行計劃行為。綜合來看，旅游者進行旅行目的地選擇時，可以分成兩個階段：第一階段是確定是否繼續旅游，包括下一步是繼續去下一地目的地旅游，還是直接返回客源地，而結束本次旅行計劃。在這個過程中，游客選擇行為可能會受到游客個人特征(如年齡、性別等)和旅行特征(如時間、同行人等)的影響，比如時間緊或預算不足，可能直接返回客源地。而對于繼續進行旅游的游客來說，下一階段的決策是選擇何種類型的目的地，這種決策因素也包括個人特征和空間因素。如下一個目的地距現在目的地距離遠近，下一目的地是距客源地遠近，對目的地熟悉程度，等等。因此，在理論上，可以將旅游者多目的地旅行行為分成兩個階段：階段一，游客決定是否繼續旅游；如果繼續旅行的話，階段二則是確定下一個旅游目的地類型和特征。當然，在實踐上游客在一次旅行中可能去兩個以上的目的地旅行，但從空間上來說，游客的旅行總是可以抽象為上述兩階段過程，即要不要繼續旅行和下一個旅行目的地選擇哪里這兩個問題。因此，本研究劃分的兩階段模型在很大程度上就能涵蓋游客多目的地行為的決策特征。

1.第一階段決策的影響因素分析

第一階段決策，即是否繼續旅行，符合離散選擇模型的假設。相關研究也驗證了離散選擇模型在這方面研究應用的適當性[25]。假設個體只有兩種選擇，當y為1時，表示會繼續旅游；反之，當y為0時，代表不繼續旅游，而是直接返回客源地。那么這時表示“是否繼續旅游”的因變量y則為離散型的被解釋變量，其取值為0和1。假設這些解釋變量都包括在影響因素所在的向量集X中,X向量為可能影響游客選擇的自變量，人們通常會考慮Logistic回歸模型。

(1)

針對本研究的目的，即分析張家界游客下一方案是選擇繼續去下一個旅游目的地還是返回客源地。那么p就代表選擇繼續去下一個目的地旅游的概率，而1-p則為回客源地的概率,即游客選擇去下一個目的地旅游相對回客源地的概率上的相對優勢,X為影響張家界游客是繼續旅游還是回家的影響因素。

對于第一階段旅行決策的分析，其影響因素集的選取是重要的。基于上述的效用、推-拉和蘭卡斯特選擇理論，以及相關中國國內游客研究成果和部分多目的地旅游成果[1,16,17～21]，本研究所納入的第一階段決策影響因素在大類分為旅行特征、個人特征和空間特征。具體包括：在張家界停留天數；來過幾次；旅游目的；同行人特征；同行有幾人；滿意度；年齡；文化程度；家庭特征；收入。客源地距張家界的時間距離，以測量當前距客源地的旅行距離是否對后續旅游地選擇具有影響。游客在張家界旅行的滿意度也納入進來，分析現行旅游地的游客滿意度是否對下一步決策產生影響，即分析滿意度對行為意圖的影響。以往對滿意度對行為意圖的影響研究主要是關于滿意度對重游意愿、口碑傳播的影響[4]，而本研究分析滿意度對游客的下一旅游地決策的影響。

2.第二階段決策的影響因素分析

第二階段是指當游客繼續進行旅游時，對下一個旅游目的地的選擇行為。當然，這個偏好會受到第一階段的因素的影響，但是同時也有其他因素對這一階段的空間決策產生影響。根據相關研究文獻[1,24,25]，本文從六個方面分析對下一目的地選擇意向的影響因素。因為在離開張家界之前，游客尚未到下一個目的地，因此，其意向基本上是指感知的因素。因此，本文從游客對感知的視角，重點分析感知中的空間因素和消費因素，對下一目的地感知的空間維度包括下面四項：下一目的地與張家界的差異程度，與張家界距離感知，距客源地的距離感知和對下一目的地的熟悉程度。感知的消費維度包括兩個：到下一目的地的花費和時間。

(1)測度方法。第二階段的影響因素度量主要利用感知評價方法，主要緣于當游客還未到下一目的地時，他的決策主要是一種空間和時間的想象或建構。這種想象會對其下一目的地選擇具有關鍵作用。這種想象包括綜合想象和具體想象。綜合想象可以設定為，游客在游覽下一目的地時將會獲得的總體收獲，主要是滿意度的評價。具體想象可以設定為，游客到下一目的地過程中的各種所見所聞或相關的阻力，以及在下一目的地過程中將會獲得的聽、聞、吃等感覺的收獲。正是對于這些綜合想象和具體想象，對游客的下一目的選擇發揮著重要作用。

(2)數據的分析方法。根據影響因素的問卷設計，單純的均值等數據隨機特征并不能真實反映變量的影響是否存在顯著差異。因此，這里本文選擇非參數檢驗方法中的一種——Friedman檢驗法，對6個變量進行分析。Friedman檢驗是利用秩實現對多個總體分布是否存在顯著差異的非參數檢驗方法，其原假設是：多個配對樣本來自的多個總體分布無顯著差異。通過這種檢驗，能夠反映6個因素彼此間是否存在顯著差異。

(二)數據來源

1.問卷設計

本研究利用實地調查獲得一手數據，調查方式為問卷調查輔以訪談。利用三階段法進行問卷的設計，首先第一階段項目組在閱讀相關文獻，提煉題項；另一方面利用頭腦風暴法，獲得其它題項，最后獲得調查問卷的初稿。第二階段，初稿完成之后，再將初稿提請給相關專家審閱并提出寶貴意見，獲得問卷二稿。第三階段，二稿形成之后，再利用試調研的方法，發放30份問卷，對在調研過程中游客在填寫問題所有疑問的題目，再經過進一步的問卷修改，最后獲得問卷的最終模板，作為正式調研和數據搜集的最終稿。問卷內容主要包括游客第一階段、第二階段選擇的影響因素以及游客的個人特征。

游客第一階段選擇“選擇繼續旅游還是返回客源地”的影響因素的測量指標中，問卷設計了相關測量指標。包括“駕車來張家界是否多于5小時”，“您在張家界將停留天數”，“您來過張家界幾次(1=0次；2=1次；3=2-3次；4=4次及以上)”，“您的旅游目的(1=度假；2=觀光；3=公務；4=探親訪友；5=其他)”，“您的同行人特征(1=僅自己；2=家人；3=同事；4=朋友；5=其他)”，“您的同行有幾人”，“文化程度(1=小學以下；2=初中；3=高中，中專；4=大專、本科；5=研究生)”，“家庭特征(1=單身；2=已婚，無孩子；3=已婚，孫子未獨立；4=已婚，孩子獨立；5=其他)”，“月均收入(1=3000元以下；2=3001-5000元；3=5001-7000元；4=7001-10000元；5=10000元以上)”、“年齡(1=16及以下；2=16-24；3=25-44；4=45-64；5=65及以上)”，“您在張家界旅游的總體滿意度(1=非常滿意，5=非常不滿意)。上述題項中除了停留天數、同行幾人為數值型度量外，其余均為分類變量。在分類變量中，年齡、文化程度、月收入、來過張家界幾次和選擇下一目的地的因素為有序型變量，即它的取值從小到大代表程度的不同，因此在后面分析中直接用代入到Logit模型估計并計算。假如系數為正，那么就表明這些因素對因變量有正向的影響，否則則有反向的影響。而其他變量為分類變量，即其取值只代表分類，不代表水平，在之后模擬分析中先將每一類都建立虛擬變量(1代表是，0代表否)。

游客第二階段的選擇“選擇下一目的地”的影響因素的測量指標中，問卷利用均利用李克特1-5分制量表設計了6個項目，讓游客評價這些項目的重要程度。分值越高，表明相應項目對游客越重要，也代表這些因素對游客的下一目的地選擇的影響程度更高。包括“可以獲得與張家界完全不同的旅游體驗”、“下一個旅游城市距張家界市近”、“下一個旅游城市要離我家更近些”、“去下一個城市旅行額外增加的花費不多”、“去下一個城市旅行額外花費的時間不多”、“我對下一個城市很熟悉”。

2.數據搜集

本研究利用問卷調查的方式獲得一手數據，在數據過程中嚴格遵守著問卷調查的基本原則，尤其是隨機性原則，以此來保證樣本對總體模擬的代表性。項目組5人于2015年5月10—20日前往張家界進行調研，采取定點等距抽樣的方法，調研地點選擇張家界市主要景區武陵源風景區、天門山風景區的主要門票口，張家界主要交通樞紐點包括火車站、汽車站等地。在調研過程中，對于不愿配合的游客不再進行調研，因此也在一定程度上保證了問卷數據的科學性。本次調研共發放500份問卷，回收472份，其中最終獲得有效問卷424份，問卷有效率為89.9%，有效率較高。因變量與兩階段的影響因素的觀測值和描述性統計特征見表1。

從因變量來看，張家界游客中游完張家界后繼續選擇旅游的人所占的概率為33.7%，而返回客源地的概率則為66.6%，因此，繼續旅游的游客基本上占到總游客的1/3，而約2/3會返回客源地。因此，從旅游線路的空間角度來看，張家界是1/3游客的中轉型旅游地，是2/3游客的終點旅游地。考慮到張家界旅游總體游客規模量大，那么這些中轉的游客也具有相當大的規模，預計會對其他旅游目的地的旅游市場產生重要影響。更重要的是，從比張家界更大尺度的旅游區域來看，如湖南省、貴州省等旅游大區域，張家界旅游地的存在是許多游客來此區域旅行的主導因素，因此張家界旅游的帶動效應明顯。相反，如果沒有張家界旅游地的話，這個大區域的旅游規模將受到影響。因此，對于某旅游地來說，如何聯系與張家界旅游地的市場關聯，是需要重視的問題。從其他游客旅行特征指標來看，張家界游客的客源地距張家界的時間有約超過一半的游客超過5小時。停留天數約為3～4天，有助于旅游消費。來的次數平均為1.78次，說明重游者較多。旅游目的地以觀光最多，稍多于一半，度假其次，而其他類型的占的比例很少，不超過10%，這也基本符合張家界旅游地特色。同行人特征中，以同家人一塊來的最多，占到了一半，其他是與朋友來的，占到了將近四分之一，其他類別較少。滿意度平均為較滿意。年齡以中青年為主。綜合上述樣本結構來看，整體的樣本比較符合張家界作為自然型旅游地的總體特征，反映了本次調研有較好的信度。

表1 影響因素的描述性統計

續表

觀測值均值標準差最小值最大值X17：教育程度4023 7810 64115X：家庭結構X18：單身4240 4220 49401X19：結婚，無孩子4240 1440 35101X20：結婚，孩子未獨立4240 2380 42601X21：結婚，孩子已獨立4240 1180 32301X22：其他4240 0780 26801X23：月均收入4202 3761 15015X：去下一地的意向X24：下一地與張家界差異大1423 8241 22215X25：下一地距張家界近1413 6741 25115X26：下一地距家近1422 8451 36515X27：額外花費低1423 4231 15715X28：額外時間少1423 5211 21315X29：對下一地更熟悉1422 8381 31915

四、結果分析

(一)第一階段決策的影響因素

首先，利用Logit模型進行模擬，發現聯合概率小于0.05，說明模型中的自變量的回歸系數為聯合顯著。利用該模型對因變量預測的準確率為66.58%，說明預測準確率較高。從表2可以看出，只有四個變量顯著，而其余變量不顯著。這四個變量為停留天數、年齡、是否單身、月均收入。為了分析這四個變量對因變量的邊際影響，計算了邊際效應(表3)。下面是四個變量對第一階段決策的具體影響和原因的分析。

(1)停留天數。停留天數的回歸系數為正，但只在0.1的顯著性水平上的顯著。表明隨著停留天數的增加，游客更傾向于繼續前往下一個目的地，但這種推斷只為顯著性水平不高，導致這種推斷的犯錯的概率比較大，因為需要進一步考察。根據表3的邊際效應可以看出，當停留天數每增加一個單位，繼續前往下一目的地的概率將增加0.024，效應很小。這個結果的原因可能是：停留天數越多，反映游客有更多的閑暇時間，這樣就能在多個旅游目的地上進行時間分配，因此，有可能繼續前往下一個目的地。根據表1可以看出，張家界旅游者的平均停留時間為3～4天，因此，如果游客繼續前往下一個目的地的話，其全部旅游時間將超過4天，這類游客是長時間旅行的游客。因此，可以初步推斷出：如果來張家界的游客，他們所做的整個旅行行程天數越長的話，很可能會再去其他的旅游目的地進行旅游。停留天數對第一階段決策的影響形式主要因為游客的閑暇時間，而其內在機制即動機中的推力。

(2)年齡。從表2得出，年齡的系數為負，且在0.05顯著水平上顯著，說明年齡對游客第一階段的決策具有顯著性的影響，且隨著年齡的增長，再繼續旅游的概率變小。年齡每增加一個單位，那么游客繼續旅行的概率將下降0.119，說明年齡對第一階段的決策的影響較強。其原因是：年齡越大，時間、體力和精力都受到限制，而且張家界是山地型旅游景區，在張家界旅行的總耗時較長，也耗費大量的精力。這種情況尤其是對老年人制約非常明顯。因此，他們很難游完張家界后再去其他地方，而是直接返回客源地。因此，年齡對第一階段決策的影響主要受制于體力和精力的因素，其內在機制是動機中的阻力。

(3)單身。單身的系數為負，但在0.1的顯著性水平上顯著。說明單身相對于其他非單身的結構而言，繼續旅游的可能性降低，但是這種結論推斷的置信度不高，需要深入研究。如果游客是單身的話，那么其繼續旅游的概率將下降0.178。其原因是，單身的人多是青少年，這個群體的旅行由于受時間、財力的影響，每次出行的預算受限，負面影響了他們再去下一個地旅游。

(4)收入。月均收入的系數為正，且在0.01的顯著性水平上顯著。表明收入水平對游客第一階段的決策有很顯著的影響。隨著收入越高，繼續前往下一個目的地旅游的概率將增長。從表3可以看出，當收入變量增加一個單位，那么繼續旅游的概率將上升0.076。因此，收入對游客的第一階段的旅游有顯著的影響。其原因是：旅游活動作為一項消費行為，受收入的顯著影響。收入越高，旅行的能力越強，越可能進行大范圍、長時間的旅行，因此，他們繼續旅行的概率也隨之上升。

本研究關注的現在目的地的滿意度是否對其繼續旅游的影響發現，滿意度的回歸系數不顯著，因此，滿意度并不能來預測游客后續的旅游決策。比如，滿意度高的話，游客達到旅游目的地，而后返回客源地；但也可能因為獲得更多滿足，更有心情繼續旅游。除了上述五個因素外，其他因素對游客是否繼續旅游并沒有產生顯著性的影響。客源地距張家界的時間距離不顯著的原因可能是受到下一個目的地空間位置的影響。如果下一個地正好位于客源地和張家界之間的話，那么可能會繼續旅游；相反，如果是反向的話，將增加繼續旅游的阻力。因此，這個變量對因變量影響不確定。各類旅行目的的游客均不能推測其第一階段的決策行為。因此，旅游目的中的觀光和度假動機占了一半以上，導致對游客的第一階段的決策較難預測，因此，對于觀光度假游客來說，他們的目的地選擇的主要因素。同行人特征和數量也反映出群體效應的影響也不顯著。教育水平、除了單身之外的其他家庭結構變量也不顯著，顯示出第一階段的決策不受教育水平、婚姻狀況的影響。

表2 第一階段決策影響因素的二元Logit模型分析結果

Wald chi2(20)=30.66, Prob>chi2=0.0311，Pseudo R2=0.0655。

表3

第一階段決策影響因素的邊際效應

(二)第二階段決策的影響因素

游客在第二階段要選擇下一個目的地，因此，需要分析游客下一個目的地選擇的影響因素。這種分析在理論上能夠更好地理解游客多目的地選擇的空間決策行為，另一方面對區域旅游合作的開展也有非常指示意義。首先利用Friedman 檢驗法，分析6個因素對游客選擇下一目的地影響是否存在顯著差異。根據檢驗結果發現，檢驗的卡方值為76.646，在自由度為5的情況下，漸進顯著性為0.000，因此，6個因素間存在顯著差異。結合6個因素的均值來看(表2)，各個因素對游客的下一個目的地選擇的影響程度大相同。

具體到各個指標來看，指標“下一個地與張家界的差異大”的均值水平最高，顯示出游客在游完張家界后傾向于一個景觀差異大的地方。但要說明的是，景觀差異大也是游客方面的因素，并不能由客觀的旅游資源評價或得分所說明。每個游客都有自己的旅游偏好，旅游景觀的差異性同時也有旅游主體的差異性。這樣，旅游景觀的客觀差異和旅游主體的差異性，共同組成的差異性才是游客下一步旅行決策的關鍵。可見，景觀差異性是游客對下一目地選擇的最關鍵的考量，也反映了游客最大化旅游收益的動機[2]。指標“距離近”是第二重要的指標。交通一直是旅游者決策的重要因素，從本文的結果來看，交通可達性不僅是游客出行的重要的決定因素，還是影響游客下一個旅游地選擇的重要因素。這也側面反映了旅游地合作的重要途徑或介體也是需要交通為先導，這樣才能吸引更多的游客轉移。總之，交通可達性是游客比較關注的因素。由于旅游資源空間組織具有地理鎖定性，難以移動，導致現實中只能是游客前往旅游資源處，而不能相反。這就帶來了游客旅行路線與家的方向的特定關系。總體上，在短途的旅行中，與家的距離可能更起作用。而在中、長途旅行中，游客最大效用的原則使得與家的距離并不是關鍵的決定因素。綜上所述，游客第二階段的旅行決策行為主要受差異性和可達性兩種機制的制約和影響。

五、結論

傳統上關于旅游地空間決策的文獻主要考慮了單目的地旅游行為，難以解釋更為復雜的旅游者的多目的地旅游行為決策。本研究構建了多目的地旅行的兩階段決策模型，并以中西部典型旅游專業化城市張家界為案例地，研究張家界游客多目的地旅游行為決策的影響因素。主要結論如下：

(1)多目的地旅游行為決策可以抽象為兩個決策階段，第一階段為是否繼續旅游，第二階段為如何選擇下一個旅游目的地。因此，對多目的地旅游行為決策因素的研究，便可以分別從兩個階段的影響因素的解析入手。本研究基于兩階段決策模型，利用離散選擇Logit模型和非參數檢驗的方法，能夠用于分析兩個階段的游客決策因素。

(2)多目的地旅游者是張家界游客的一個重要群體，其中約有1/3的游客會選擇繼續旅游旅游地，說明旅游地也同時具有中轉地的功能。游客選擇多目的地旅行必將會對區域旅游發展帶來重要影響，在旅游線路合作開發、旅游市場細分選擇方面，其他次級旅游地應該根據張家界多目的地旅游的游客的特征，進行產品的開發，以吸引這些中轉旅游流。

(3)多目的地游客第一階段的影響機制可以用推-拉機制進行較好解釋。影響因素包括停留天數、年齡、是否單身、月均收入。停留天數越少、年齡越小、單身、月均收入越少，游客更不可能繼續前往下一個目的地。本文欲檢驗的目的地滿意度因素，以及客源地距張家界的時間距離、旅游目的、教育水平，并不顯著影響游客第一階段的選擇。

(4)多目的地游客第二階段的影響因素中，感知差異性和可達性是游客對下一目的地選擇影響最大的因素，而距家近和熟悉程度雖然顯著但相對次要。因此，多目的地旅行決策行為服從效用最大化。

本研究的主要不足是多目的游客第二階段的因素比較復雜，分析相對不夠深入。目前國內外相關研究也處在初步研究階段，對第二階段的因素研究將是未來旅游者空間決策的重要研究方向。此外，基于樣本總量的限制，未能對不同游客群體的多目的地旅游行為進行比較分析，但第一階段的選擇因素中對這些不同群體的特征進行部分分析。案例地位于中西部，并作為山地型旅游地，未來研究應該對不同區域、不同類型的旅游地游客的多目的地旅行行為進行對比研究，以檢驗結論的有效性。

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