游客滿意度評測模型優化實證研究

芮田生，張 科，張 莞

（1.內江師范學院 經濟與管理學院，四川 內江 641100；2.四川旅游學院 旅游文化產業學院，四川 成都 610000）

提升旅游服務質量是我國文化旅游業“十四五”期間的一個發展重點。2021 年文化和旅游部發布的《“十四五”文化和旅游發展規劃》提出，要通過建立旅游服務質量評價體系，推廣應用先進質量管理體系和方法，推行服務質量承諾制度，來提升旅游服務質量，完善現代旅游業體系。了解游客滿意度影響因素及影響關系是提升旅游服務質量的重要途徑，也是學界研究的重要課題之一。

為了理清游客滿意度相關的影響因素和影響關系，通常采用構建結構方程模型，分析相關因素對游客滿意度的真實影響情況，如Yang Chen[1]通過實證否定了直觀感知，實證表明游輪宣布采取市場收縮策略之后，游客的滿意度反而提高了。目前，游客滿意度相關研究主要集中在對旅游目的地游客滿意度相關研究[2-7]、對酒店旅客滿意度相關研究[8-12]、對旅游景區游客滿意度相關研究[13-19]、對專項旅游游客滿意度相關研究[20-25]等領域。隨著研究的不斷深入，各國學者對相關研究領域進行不斷拓展和創新，比較突出的是從時間維度對影響因素進行拓展，指標選擇方面不僅僅考慮旅游體驗前的影響因素，還考慮旅游后的影響因素，如張歡歡[26]從游后行為意向對河南省鄉村旅游游客滿意度進行了研究，Tahir 等[27]通過實證分析發現，體驗后的動機對游客滿意度存在顯著影響，Feng Hu 等[28]對酒店旅客滿意度進行長期調查，發現旅游滿意度影響因素也在隨時間發生變化。從時間維度拓展游客滿意度研究為相關研究創新提供了新思路。

以上一些研究采用結構方程模型研究游客滿意度影響因素時，通常采用游客感知價值進行測量。由于游客感知價值提供的信息相對單一，未綜合考慮多種影響因素，所構造的游客滿意度結構模型易受游客類型影響，導致模型結構不夠穩定。為此，需要進一步完善游客滿意度評測模型。

一、游客滿意度影響因素——游客感知收益概念辨析與測量

為了避免游客感知價值指標缺乏綜合性，為此，構建游客感知收益（Perceived Benefit，簡稱PB）新指標。該指標借助IPA 理論中對產品的重要性（importence of product，簡稱IP）和產品表現（performance of product，簡稱PP）兩個方面的評價，具體量化評測的思路為：游客感知收益與產品的重要性和產品表現呈正比關系；產品表現用游客感知價值（perception value，簡稱PV）來進行衡量；產品的重要性和產品表現都用李克特量表來衡量；用數學公式表示游客感知收益值：

其中，α 為系數，主要用于調整PB 的范圍，為確保PB 的取值范圍與游客滿意度所采用的李克特量表的范圍一致，將系數α 取值為1/5，這樣PB 的取值范圍就在0～5 分值范圍內。

以下分別構建游客感知價值—游客滿意度模型和游客感知收益—游客滿意度模型進行實證分析，對比分析兩個模型的穩定性。

二、游客感知價值與游客感知收益滿意度影響模型對比分析

（一）數據選取

根據此次研究目的和所需要的數據類型，此次研究從旅游數據庫中選擇符合此次研究的數據資料。該資料是關于四川省旅游團餐游客滿意度情況的調查，相關一級指標涉及餐廳硬件環境、餐廳服務環境、餐廳菜品情況、導游組織安排和游客購買傾向五個方面，每個一級指標下設相關的二級指標。其中，與餐廳硬件環境、餐廳服務環境、餐廳菜品情況、導游組織安排等相關的二級指標采用李克特量表對五個影響因素的重要性（分值1～5 分分別表示極不重要、不重要、一般、重要、極為重要）和表現（分值1～5分分別表示極不滿意、不滿意、一般、滿意、非常滿意）分別記錄游客具體評價分值。

（二）指標選擇與問卷有效性和可靠性分析

為了提高研究的準確性，首先對指標進行篩選。采用因子分析法，剔除因子負載值小的指標，得到最終的二級指標，具體指標如表1 所示。其中，餐廳硬件環境中，被剔除的二級指標有：餐廳燈光明亮舒適，餐廳溫度、濕度適中，餐廳裝潢具有地方特色，餐廳功能分區合理，餐廳出售當地特色旅游商品；餐廳菜品質量中，被剔除的二級指標有：菜品造型突出。

表1 游客感知價值評價指標及重要程度和滿意評價值

對指標進行篩選之后，進一步對調查數據的可靠性與有效性進行分析。

首先，根據重要程度，刪除得分極低的指標——菜品造型突出（得分最低，為3.58），以提高評價指標的精確性。

其次，對各因素進行信度檢驗，篩選數據，提高因素的信度。常用的信度檢驗指標為“Cronbach α”系數，數值越高，表明量表越可靠。信度分析結果表明，各個維度的α 信度系數均大于0.8（其中，刪除第二項“餐廳服務質量”中的“餐廳服務人員有良好的服務態度”指標之后，α 信度系數顯著提高到0.744）。通過以上對指標的篩選，所得到的結果具有較高的可靠性，信度分析結果見表1。

最后，對各指標進行效度分析。從各個指標的因子負荷來看，所有指標除了“餐廳硬件設施完善整潔”和“用餐時間充足”兩項指標因子負載偏低之外，其他指標在對應的因子上都具有較高的因子負荷（＞0.7），因此這些指標全部予以保留。

經過以上對重要程度、信度和效度進行分析，得到用于后續分析的指標如表1 所示。

（三）基于游客感知價值的游客滿意度分析模型

為了研究游客對團餐影響因素（餐廳、服務、菜品和導游）感知價值與滿意度之間的關系，采用結構方程模型進行研究，如圖1 所示。所借助的軟件及版本為lisrel 8.5，分析結果表明該模型比較合理：=52.56，df=32，/df ＜3（根據Joreskog 等的建議，該值可以接受），近似誤差均方根（RMSEA）為0.047，賦范擬合指數（NNFI）為0.98，比較擬合指數（CFI）為0.99，增量擬合指數（IFI）為0.99。

圖1 游客感知價值-游客滿意度影響路徑

如圖1 所示，由于餐廳和菜品對游客滿意度的影響為負，不符合實際情況，為此，剔除這兩個因素，重新進行分析，得到圖2 游客團餐滿意度影響路徑圖。如圖2 所示，團餐服務和導游是影響游客滿意度的重要因素。

圖2 游客感知價值-游客滿意度影響路徑

（四）基于游客感知收益的游客滿意度分析模型

為了研究游客對團餐影響因素（餐廳、服務、菜品和導游）感知收益與滿意度之間的關系，采用結構方程模型進行研究，如圖3 所示。所借助的軟件及版本為lisrel8.5，分析結果表明該模型比較合理：=522.83，df=246，/df＜3（根據Joreskog 等的建議，該值可以接受），近似誤差均方根（RMSEA）為0.062，比較擬合指數（CFI）為0.98，賦范擬合指數（NNFI）為0.98，增量擬合指數（IFI）為0.98。

圖3 游客感知收益-游客滿意度影響路徑

如圖3 所示，由于服務對游客滿意度的影響為負，不符合實際情況，為此，剔除這兩個因素，重新進行分析，得到圖4 游客團餐滿意度影響路徑圖。如圖4 所示，團餐相關的餐廳、菜品和導游是影響游客滿意度的重要因素。

圖4 游客感知收益-游客滿意度影響路徑

對以上兩個模型進行對比可知，游客感知價值-游客滿意度模型和游客感知收益-游客滿意度模型在路徑結構方面存在差異，為此，有必要對兩種模型進行比較和評價。評價模型的標準比較多，其中一個標準是模型的穩定性和一致性。

（五）分類情況下游客滿意度模型穩定性和一致性比較

為了對比分析游客感知價值-游客滿意度模型和游客感知收益-游客滿意度模型的穩定性和一致性，對游客進行分類，根據性別分為男性和女性兩類群體，根據對川菜的了解情況分為了解川菜和不了解川菜兩類游客群體。再此基礎上采用結構方程模型進行分析，得到分類情況下。游客滿意度結構方程模型擬合度如表2所示，分類情況下游客滿意度影響路徑及系數情況如表3 所示。

表2 兩種模型擬合度

表3 分類情況下游客滿意度影響路徑及系數情況

比較標準一：擬合優度。

從表2 可以看出，兩類模型都達到了模型擬合的相關要求，在擬合值方面存在細小的差異，RMSEA 方面，游客感知價值-游客滿意度模型的誤差值略小，CFI，NNFI 和IFI 三個擬合指標方面，游客感知價值-游客滿意度模型擬合度略好。

比較標準二：一致性。

通過對表3 不同類別游客的滿意度影響情況表可知，分類情況的游客滿意度影響模型中的路徑系數有所變化，導致結構也不一樣，如感知價值-游客滿意度模型中，女性認為餐廳對滿意度有明顯影響，而服務對滿意度則沒有明顯影響，這與男性存在較大差異。為了比較兩類模型對游客滿意度評測的穩定性，首先，建立一致性評價指數公式如下：

一致性評價指數=1-路徑系數不一致總數/路徑總數（2）

如表3 所示，游客感知價值-游客滿意度模型中，涉及4 個方面的影響因素，類別一共有4類（男性、女性，了解川菜、不了解川菜），這樣路徑總數就有4*4 共16 條，其中不一致的路徑系數共5 個（如餐廳對女性的滿意度的影響為0.34，而餐廳對總的游客群體則沒有明顯影響，所以該系數與總體路徑系數不一致），從而得到一致性評價指數為：1-5/16=0.6875。同理得到游客感知收益與游客滿意度模型路徑系數一致性評價指數為：1-2/16=0.875。由此可見，采用游客感知收益-游客滿意度模型評測游客滿意度的一致性較高。

綜上所述，在模型的穩定性方面，新的游客滿意度測評模型（游客感知收益-游客滿意度模型）的一致性和穩定性更好。雖然游客感知價值-游客滿意度模型一致性不高，但也表明該模型的敏感度較高，可用于細分市場的分析。而且，通過采用兩種模型進行組合分析，有助于提高對游客滿意度影響因素的認識。

（六）分類情況下游客滿意的游客購買意向分析模型

通過對表3 的數據進行轉換，對路徑系數區間進行三等分，將路徑系數分為高、中、低三類。對兩個模型的分析結果進行組合分析，得到游客感知價值與游客感知收益對游客滿意度影響組合分析表，得到表4。

表4 游客感知價值與游客感知收益對游客滿意度影響組合分析

從表4 可知，在不分類的情況下，游客感知價值模型和游客感知收益模型在路徑系數方面存在差異。餐廳因素方面，從游客感知價值看，對游客滿意度作用偏低，而從游客感知收益角度看，則有一定的影響；團餐服務方面，從游客感知價值看，對游客滿意度影響較大，而從游客感知收益角度看，則沒有明顯的影響；菜品方面，從游客感知價值看，對游客滿意度影響不大，而從游客感知收益角度看，則有較大的影響；導游方面，無論從游客感知價值還是感知收益來看，影響都比較大。同理，可以對分類情況下，兩類模型路徑系數進行組合分析。

四、結論

通過構建新的游客感知收益-游客滿意度模型，并與傳統的游客感知價值-游客滿意度模型進行實證對比發現：

一是基于新的游客滿意度評測模型（游客感知收益-游客滿意度模型）在路徑結構方面更穩定，這為優化游客滿意度評測模型提供了參考。其中，游客感知收益主要參考了IPA 理論中的重要性和產品表現評價指標，這為量化游客感知收益提供了基礎。在評價模型的穩定性方面，引入了一致性評價系數，該指標能比較直觀地比較和評價不同模型路徑系數的穩定性。

二是原有的游客感知價值-游客滿意度模型仍然有其使用價值。體現在對細分市場的研究方面有較好的區分作用，能更深入了解細分市場的滿意度影響情況。

三是游客感知價值-游客滿意度模型和新的游客感知收益-游客滿意度模型可以進行組合分析，這有助于深入了解游客滿意度影響因素。

綜上所述，在采用結構方面模型對游客滿意度進行分析的過程中，如果作為一個整體進行研究，建議采用游客感知收益-游客滿意度模型，該模型能更好地確保模型的穩定性和一致性。如果樣本量比較大，則在采用游客感知收益-游客滿意度模型的基礎上，再構建游客感知價值-游客滿意度模型進行組合分析，能為研究游客滿意度提供更豐富的信息。游客感知收益-游客滿意度模型為進一步提升游客滿意度研究的準確性提供了新路徑，新模型在穩定性和可靠性方面有待更多研究去驗證和探索。