數字旅游對游客旅游意愿的影響

許偉勝 辛雅儒 申晨

摘 要：新時代下，“互聯網+旅游”的新模式成為旅游業發展的新風口。杭州作為全國最佳旅游城市，通過建設發展智慧旅游來促進傳統旅游業的轉型升級迫在眉睫。基于杭州市11個景區的游客調查數據，綜合運用因子分析、列聯分析、多元線性回歸模型、logistic回歸模型等方法，分析杭州市數字旅游服務建設對赴杭游客旅游意愿的影響。研究發現，杭州市數字旅游的體驗度對游客滿意度具有顯著的正向影響效應，同時游客滿意度的提高能夠顯著地增強游客對杭忠誠度，即表現為重游度和推薦度的提升，且這種正向影響在不同性別、年齡、居住地和收入的人群中存在異質性差異。最后，從杭州數字旅游的整體發展和游客市場細分兩個方面，提出促進數字旅游的進一步發展，提升游客旅游意愿的對策建議。

關鍵詞：數字旅游；體驗度；滿意度；游客；旅游意愿

中圖分類號：F592 ? ? ? ?文獻標志碼：A ? ? ?文章編號：1673-291X（2022）33-0131-05

引言

新時代下，依托于大數據、云計算的數字旅游應運而生，“互聯網+旅游”的新模式成為旅游業發展的新風口。據此，杭州在2018年率先將旅游大數據平臺升級至“城市大腦”旅游系統，充分調動大數據平臺優勢，打造各類數字文旅產品。那么，杭州“城市大腦”所實現的數字化旅游服務的游客滿意度如何？游客對數字旅游各設施的使用度提升能否提高游客對杭州數字旅游的滿意度？數字旅游的游客滿意度提升又能否提高游客對杭城旅游的忠誠度？基于以上背景，本文采用實地問卷調查的方式對赴杭游客的體驗度、滿意度以及忠誠度數據進行收集，并以此為依據著重對數字旅游游客滿意度與忠誠度的關系進行了系統性分析，從而提出相關可行性建議來促進數字旅游的進一步發展。

2019年，杭州“城市大腦”發布11個應用系統，除了旅游方面，杭州政府相繼推出了“最多付一次”“先離場后付費”“一鍵護航”等民生服務[1]，“城市大腦”系統依托于大數據的運用，讓政府走向了精準治理，提高了政府數字服務的效率，但“城市大腦”的建設也引起了人們關于隱私安全的新一輪擔憂，而相關人士對此提出完善法律法規、實現數據優化和培養大數據人才等多種對策，創新“城市大腦”建設的規劃治理方案[2]。杭州副市長提出，“城市大腦”系統的建設，全面覆蓋政府的區、縣、市，打破了政府部門與項目的數據壁壘，由杭州市數據資源局管理“城市大腦”的運營中心，從而實現了政府部門的信息資源一體化[3]。目前，學者關于數字旅游的定義大同小異，可以歸納為：數字旅游是一個基于網絡環境的旅游信息服務體系，將旅游景區的地形地貌等諸多因素進行數字化，實現旅游管理層、經營層、消費層多方共贏[4～6]。數字旅游對游客旅游意愿的影響目前已受到學界的廣泛關注，主要表現為數字旅游與游客滿意度之間的關系。Pizam（1978）首先提出關于旅游消費者滿意度的定義，他認為，旅游者滿意度是根據自身預期與實際感受相比較的結果[7]。符全勝（2005）等將旅游者期望與實際經歷相對比結果定義為旅游消費者滿意度[8]。國內學者對智慧景區的研究大多基于問卷調查法，通過對所獲得的數據進行統計性分析和回歸分析，從而得到變量和游客滿意度之間的關系。例如，孫長平等（2017）基于游客體驗維度對龍門石窟智慧旅游進行實證分析[9]。閆喜琴、郭正英（2015）認為，智慧旅游網站內容豐富程度、手機APP 開發成熟程度、城市無線網絡覆蓋率等八個方面與游客滿意度具有正向關系[10]。同時，一些學者認為，顧客滿意決定顧客忠誠，二者具有正相關關系，如Heskett（1994）等的“服務利潤鏈”模型，明確提出顧客滿意度提高會提升顧客忠誠度[11]。不過，Oliver（1992）研究發現，滿意度只有達到一定水平后忠誠度才會迅速增加[12]。Reichheld（1993）研究也發現，兩者不是線性關系[13]。

以上研究結果為本文的研究提供了寶貴的經驗借鑒，但是在以下方面還有進一步研究空間。第一，現有關于數字旅游的研究文獻大多集中在國家或是省份層面，這類研究雖然能對總體進行一個較為良好綜合的評估，但是很難突出數字化程度極高地區的示范推廣意義。第二，現有文獻關于數字旅游指標設定體系框架雖值得借鑒但缺乏代表性，地方特定指標有待進一步融合。第三，目前大多文獻局限于旅游前端或旅游途中單一視角，部分考察了旅游前后的比較，但從前、中、后的旅游動機分析整個旅游過程及各階段差異性的文獻較為稀缺。

針對以上不足，本文的邊際貢獻主要體現在：第一，以杭州“城市大腦”助推數字旅游建設為切入點，考察“城市大腦”下的數字旅游體驗度對游客滿意度的影響效應。第二，從推薦度與重游度兩個方面探索數字旅游滿意度與忠誠度（推薦度與重游度）的關系豐富了游客忠誠度評價的研究內容。

一、研究設計

（一）數據

在借鑒國內外有關旅游意愿相關文獻的基礎上，根據杭州數字旅游的具體情況，設計了“杭州城市大腦助力游客多游一小時的滿意度調查問卷”。課題組于2019年7—8月對杭州市的11個景區的游客進行了問卷調查，如表1所示。課題組選擇調查對象的方式首先是通過層次分析法為景區數字化程度賦分，根據景區數字化程度賦予不同的抽中概率，通過計算？仔ps的設計效應（deff）得到二階段不放回不等概率抽樣的樣本量，隨后采用代碼法抽取具體的入樣景區；其次根據預調查的入樣景區最大客流量進行簡單隨機抽樣，得到各入樣景區的樣本容量即發放的問卷數量。獲取數據以問卷調查方式為主。該調查共發放問卷1 010份，其中回收有效問卷915份，有效率為90.6%。從樣本構成上看，游客男女比較為平衡，年齡層次跨度較大。從學歷分布上看，被調查人群中學歷為初中及初中以下和研究生及以上人數均為111人，各占總數12%，高中或中專有131人，占14%，本科或大專有565人，占62%。綜合來看，該調查數據具有較好的普遍性和科學性，對于反映赴杭游客的旅游意愿具有代表性。

（二）分析策略與方法

本文綜合使用多元線性回歸模型和多分類有序Logistic回歸的統計方法，實證分析過程分為以下兩步。

第一步，擬合多元線性回歸模型分析游客體驗度和游客總體滿意度之間的關系，在對總體樣本數據進行模型擬合的基礎上，進一步分年齡、學歷和收入水平擬合模型并比較模型系數，以探討游客體驗度對游客總體滿意度的影響效應在不同類型游客之間的異質性。多元線性回歸模型表達式如下：

objsatisi=？茁1+？琢1experiencei+？酌1controli+？滋i（1）

其中，i為被調查游客編號，objsatisi代表i游客數字旅游總體滿意度，experiencei為i游客數字旅游綜合體驗度，controli是控制變量集合，包括性別（genderi）、年齡（agei）、受教育程度（edui）、居住地（placei）、月收入（incomei）、旅游次數（travel timesi），γ1為控制變量的系數向量，μi為模型的隨機擾動項，系數α1表示數字旅游綜合體驗度對數字旅游總體滿意度的影響。

第二，運用多分類有序Logistic模型對游客總體滿意度和游客忠誠度進行回歸，在對總體樣本數據分析的基礎上，進一步分性別、年齡、居住地、學歷和收入水平擬合模型并比較模型系數，以探討游客體驗度對游客總體滿意度的影響效應在不同類型游客之間的異質性。多分類有序Logistic模型表達式如下：

loyaltyi=？茁2+？琢2objsatisi+？酌2controli+？滋i（2）

其中，objsatisi為數字旅游總體滿意度，loyaltyi代表i游客對杭州數字旅游的忠誠度，分別由游客游后重游度（retouri）和推薦度（recommendi）兩個指標衡量。γ2為控制變量的系數向量，系數α2表示數字旅游綜合滿意度對忠誠度的影響，其余變量如前述所示。

（三）變量選取與指標測量

本文的核心變量是數字旅游游客滿意度（objsatis），本文基于官兆寧等[14]（2004）、董志華等[15]（2005）以及李智[16]（2013）的研究，結合外在因素和內在因素來衡量。具體而言，將外在因素設定為景區信息服務智能系統、智慧導覽系統、旅游服務配套設施三個維度，下設11個指標。內在因素體現在用問卷的回答反應游客的認知和對旅游地的整體評價，分為非常不愿意、不愿意、一般、愿意和非常愿意五個層面，對應分值1—5。并通過問卷搜集的結果利用因子分析法測算得到滿意度的具體數值；針對數字旅游體驗度（experience），將體驗過外在因素的11個指標定義為1，未體驗過定義為0，根據游客體驗過的數字設施在11個數字設施的體驗占比計算得到每個游客的綜合體驗度；針對數字旅游忠誠度，選取了游客游后重游度（retour）和游客景區推薦度（recommend）兩個指標來衡量，分別對其設置五個等級：非常不愿意、不愿意、一般、愿意和非常愿意，對應分值1—5。

除了上述變量，本文在擬合統計模型時還考慮了一系列控制變量：性別（gender）（女性=1，男性=0）、年齡（age）（18歲以下=1，18～28歲=2，29～40歲=3，40歲以上=4）、學歷（edu）（初中及初中以下=1，高中或中專=2，本科或大專=3，研究生以上=4）、居住地（place）（浙江省外（其他城市）=1，浙江省內除杭州市的其他城市=2，杭州市（包括富陽區、臨安區、淳安縣、桐廬縣、建德市）=3，浙江省外（北上廣深一線城市）=4）、月收入（income）（5 000元以下=1，5 000～8 000元=2，8 000～17 000元=3，17 000元以上=4）、旅游次數（travel times）（1—2次=1， 3—6次=2，7—11次=3，12次以上=4）。

二、實證分析結果

（一）數字旅游體驗度與游客滿意度的計量回歸結果

1.基準回歸結果分析。從數字旅游體驗度與游客滿意度的回歸結果（由于篇幅原因，不列出具體回歸結果）可以看出，游客的數字旅游體驗度對總體滿意度產生顯著的正向影響，當加入控制變量后也沒有改變結果的顯著性，且加強了數字旅游體驗度對滿意度的正向影響程度。

2.分組回歸結果分析。本文進一步考察數字旅游體驗度對滿意度的影響在不同群體內部是否存在差異性，首先對游客基本特征與數字旅游體驗情況進行列聯分析，然后運用Kendalls tau-b（B）和Kendalls tau-c（C）的檢驗結果進一步確定體驗度對滿意度影響可以從年齡、居住地和收入水平進行異質性分析，如表2所示。

年齡分組回歸結果顯示，除“28歲以上”的游客體驗度對滿意度不顯著外，其他年齡的游客體驗度對滿意度均存在顯著正向影響。其中，“18歲以下”和“18～28歲”游客的體驗度回歸系數分別為0.65和0.27，表明游客年齡越小，其體驗度對滿意度的影響程度越大。

居住地分組回歸結果顯示來自欠發達城市游客的體驗度回歸系數為正向顯著，而來自發達城市的游客的系數不顯著。可以解釋為欠發達地區的游客體驗度較低，從而其體驗度增加對滿意度提高的放大效應更加顯著，但發達地區的游客由于體驗度普遍較高，提升空間小，導致其體驗度提升對滿意度的拉動效果并不顯著。

收入水平分組回歸結果顯示，低收入游客的體驗度回歸系數為正向顯著，而高收入游客的系數不顯著。這是因為高收入游客有比低收入游客較高的旅游需求，其內心的體驗感預期要更高，所以很難獲得體驗感帶來的滿意度。

（二）數字旅游游客滿意度與忠誠度的計量回歸結果

1.基準回歸結果分析

第一，游客滿意度與重游度基準回歸結果分析。數字旅游游客滿意度與重游度的回歸結果（由于篇幅原因，不列出具體回歸結果）可以看出，游客滿意度對重游度有著顯著的正向影響，當加入控制變量后沒有改變結果的顯著性，且加強了數字旅游滿意度對重游度的正向影響程度。

第二，游客滿意度與推薦度的基準回歸結果分析。數字旅游游客滿意度與推薦度的回歸結果（由于篇幅原因，不列出具體回歸結果）可以看出，游客滿意度對推薦度有著顯著的正向影響，當加入控制變量后沒有改變結果的顯著性，且加強了數字旅游滿意度對推薦度的正向影響程度。

2.分組回歸結果分析

第一，游客滿意度與重游度的分組回歸結果分析。本文進一步考察數字旅游游客滿意度對重游度的影響在不同群體內部是否存在差異性，運用前述相同方法確定滿意度對重游度影響可以從年齡、居住地和收入水平進行異質性分析，如下頁表3所示。年齡分組回歸顯示，18歲及以下的游客重游意愿最高，其次是28歲以上的游客，這是由于大多數18歲以下的未成年人旅游次數不多，他們對世界充滿好奇心，也會更易感受到數字旅游給他們帶來的樂趣。居住地分組回歸結果顯示，發達地區游客的重游意愿要比欠發達地區的游客意愿要高。這是由于發達地區經濟增長較快、數字化程度較高，他們在數字旅游提供的設施上具有操作優勢，從而表現出更高的重游意愿。收入水平分組回歸結果顯示，低收入和高收入的游客的滿意度的回歸系數均顯著為正，且高收入游客的滿意度回歸系數大于低收入游客，進一步表明游客的收入水平越高，其滿意度對重游度的影響程度更大。

第二，游客滿意度與推薦度的分組回歸結果分析。本文進一步考察數字旅游游客滿意度對推薦度的影響在不同群體內部是否存在差異性，運用前述相同方法確定滿意度對推薦度影響可以從性別、年齡、居住地和收入水平進行異質性分析，結果如表4所示。性別分組回歸顯示，男性游客與女性游客的滿意度回歸系數顯著為正，且相同滿意度下女性游客的推薦意愿比男性游客更強烈，這可以解釋為女性比男性更加善于言辭，懂得社交，注重人際關系的建立和改善。年齡分組回歸結果顯示，各年齡階段游客滿意度回歸系數均為正向顯著，且18歲及以下的游客的滿意度回歸系數比其余兩組游客都要更大。居住地分組回歸結果顯示，游客滿意度的回歸系數均為正向顯著，且居住在欠發達地區的游客滿意度對其推薦度的影響程度相對高于居住在發達地區的游客，主要原因還是由于發達地區城市化程度較高，生活節奏過快，從而導致人與人之間交往接觸機會較低，因而推薦意愿較低。

收入水平分組回歸結果顯示，低收入和高收入的游客的滿意度回歸系數均為正向顯著，系數分別為3.66和3.18，表明游客的收入越低，在獲得同等的滿意需求下，其推薦意愿越強烈。這可以理解為低收入游客對數字旅游設施體驗較少，根據邊際效應遞減理論，這類游客體驗度的提升對滿意度的促進作用相較于高收入游客較大。

三、研究結論及對策建議

（一）結論

本文基于杭州市11個景區下的游客調查數據，分析了杭州市數字旅游服務建設對赴杭游客旅游意愿的影響，得出以下結論。

1.游客體驗度對滿意度、游客滿意度對重游度以及游客滿意度對推薦度均具有正向關系。景區數字設施的應用會提高游客對景區的滿意度，進而提高游客對景區的忠誠度。

2.游客在年齡、居住地、月收入這三方面的特征差異會帶來體驗度對滿意度影響效應的異質性。年齡越小的游客，其體驗度對滿意度的正向影響程度越大；來自欠發達地區的游客，其體驗度的提升對滿意度具有顯著的正向作用，而對于來自發達地區的游客，其體驗度對滿意度無顯著影響；對于低收入游客，收入越低，體驗度對滿意度具有更強的顯著正向作用，而高收入游客體驗度的提升對滿意度無顯著影響。

3.游客在年齡、居住地、月收入三方面的特征差異會帶來滿意度對重游度影響效應的異質性。未成年游客的滿意度對重游度的正向影響程度最大；來自發達地區游客的滿意度對重游度的正向影響程度更大；收入水平越高的游客的滿意度對重游度具有更加顯著的正向影響效應。

4.游客在性別、年齡、居住地、月收入四方面的特征差異會帶來滿意度對推薦度影響效應的異質性。具體而言，相較于男性游客，女性游客的滿意度對推薦度具有更加顯著的正向影響效應；年齡越小的游客，其滿意度對推薦度的正向影響程度越大；欠發達地區的游客，其滿意度對推薦度的正向影響程度更大；收入水平越低的游客，滿意度對推薦度具有更加顯著的正向影響效應。

（二）政策建議

第一，強化景區網絡建設，從增加容量、擴大覆蓋、提高速度三個角度完善景區的WIFI網絡設施，從而提升游客的體驗質量。第二，在旅游服務配套設施方面，加大景區數字檢票設施、酒店自助入住系統和智慧停車系統的投放，增加游客對該類設施的體驗度，避免游客因排隊時間過長而影響對杭城旅游的滿意度。第三，構建旅游目的地與游客的互動分享平臺，增加游客的互動體驗并獲取游客體驗反饋。第四，加強數字旅游平臺與旅行社、酒店以及旅游企業的信息合作，實現數字旅游信息數據。

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