感知因子在乡村旅游中的实证研究

刘祎洋　王立龙

摘 要：文章首先根据乡村旅游的发展提出感知因子假设，通过对因子的问卷调查进行分析得到了乡村旅游感知抑制因子的量表；其次分析了不同类型旅游者的抑制因子感知特征，提出了旅游者因素—感知抑制因子—选择意愿模型；最后探讨了改善乡村旅游服务的建议。

关键词：乡村旅游 游客感知 抑制因子

中图分类号：F590 文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2009）02-275-02

一、绪论

乡村旅游近些年在我国发展迅速，以其独特的优势和特点对游客产生巨大的吸引力，但在研究和实践中发现，一些旅游者不愿意选择乡村作为旅游目的地，也有一些旅游者仅去了一次乡村旅游目的地，就不再重游。不同的游客对乡村的感知程度不同，本文从抑制游客的感知因子出发来建立感知因子模型。

二、感知抑制因子假设

感知抑制因子是抑制因子的一个方面，专指人们做出一项决策前所感觉或知觉到的风险、阻力、约束性条件，会对决策造成明显的消极影响，阻碍人们行为发生的因子。感知抑制因子与个人具体情况、感知对象的情况、情景环境等因素有关。

基于前人的研究成果、结合乡村旅游的一些显著特征，本文提出研究假设H1、H2。

H1：感知抑制因子由成本抑制因子、信息抑制因子、产品抑制因子、环境抑制因子、服务抑制因子5个维度组成。其中环境和服务抑制因子是乡村旅游相对区别于一般旅游的抑制因子维度。

H2：感知的抑制因子重要程度排序依次是产品抑制因子、服务抑制因子、环境抑制因子、信息抑制因子、成本抑制因子。

三、感知抑制因子量表开发及因子分析

为了探索得到合适、科学的感知抑制因子，本文采用的研究方法是访谈法、专家咨询法和预量表的因子分析法。

1.访谈。访谈的目的是探讨旅游者对于乡村旅游的担心和顾虑，确定在乡村旅游过程中他们感知到的风险是什么，然后根据访谈结果确定预调查问卷的测量项目。本文首先进行的是半结构化访谈（访谈者事先准备好粗线条的问题，根据设计向受访者提出问题），问题作为一个引子，鼓励受访者提出问题，并进行灵活的内容调整。成为感知抑制因子量表的最初来源，在此基础上进行深度访谈，以求子项目的细化和准确。

访谈基本确定了26个抑制因子，分五个纬度来解释，为了更进一步准确筛选抑制因子，请该领域专家对这26个因素指标进行因子删减、分类修正，并提供分析和建议。

2.专家意见咨询。专家意见征询表要求各位专家对乡村旅游游客感知价值因素进行筛选、补充和分析，具体方式是将26个因素列入游客感知抑制因子明细表，让专家打勾，对因子进行筛选和补充，最后对整个量表进行评价和提出建议。

3.因子分析。对所调查的感知抑制因子进行因子分析，所得出的结果表明，样本充分性KMO测试系数为0.738，样本分布的Bartlett球形检验卡方值为2490.057，自由度是496，显著性水平0，表明适合做因子分析。

其次，计算因子分析各个阶段的特征根与方差贡献率，分析哪些因子应该被提取。其中，特征根大于1的应被提取为因子，运用的方法是主成分分析法。本例中共有8个因子对应的特征根大于1，因此应提取相应的8个公因子；提取因子方差贡献率栏给出提取出地因子方差贡献表，提取出的8个因子按方差贡献大小自上而下列出。同时可以看出，前8个因子已经可以解释原始变量72.503%的方差，已经包含了大部分的信息；旋转后方差贡献情况栏给出提取公因子经过旋转后的方差贡献情况。从中可以看出，由于经过了旋转，8个因子的方差贡献已经发生了变化，但是8个因子总的累积方差贡献率并没有改变，依然是72.503%。综合以上分析，提取8个因子是比较合适的。

接下来进行的是因子载荷分析，即被测项目内容可以被因子反映的程度，得分在0.4以上的属于有效测量项目，旋转前的因子载荷分析中F4（身体风险）、F21（治安状况）、F28（菜品特色）、F29（服务意识）测量项目未落入8个因子中，予以删除。其余各项的分值均在0.4以上，属于有效测量项目。

旋转后的因子载荷阵中可以看出第一个公共因子在项目F8、F9、F10、F11、F12上有较大载荷，说明这5个指标有较强的相关性，可以归为一个因子，从内容看属于乡村设施设备方面的指标，可命名为“设施抑制因子”；F17、F18、F19、F20被测项目的载荷较大，相关性比较强，可命名为“文化环境抑制因子”；同理，因子3为“自然环境抑制因子”、因子4为“信息抑制因子”、因子5为“旅游商品抑制因子”、因子6为“服务抑制因子”、因子7为“成本抑制因子”、因子8为“旅游活动抑制因子”。

因子分析结果表明：因子1是“设施抑制因子”，因子2是“文化环境抑制因子”、因子3是“自然环境抑制因子”、因子4是“信息抑制因子”、因子5是“旅游商品抑制因子”、因子6是“服务抑制因子”、因子7是“成本抑制因子”、因子8是“旅游活动抑制因子”，8个感知抑制因素累计可解释总方差的72.503%。之前的因子5“产品抑制因子”进一步细分为“旅游商品抑制因子”和“旅游活动抑制因子”，因子载荷分析结果表明分为两个因子进行研究更为有效，并且，所有因子内的测量项目均是3个以上。最终的乡村旅游感知抑制因子正式量表为：一是成本抑制因子。（F1）价格不低，金钱风险；（F2）交通不便，时间风险；（F3）影响情绪，精力风险。二是信息抑制因子。（F5）旅游信息的便捷性；（F6）旅游信息的真实性；（F7）旅游信息的充分性。三是设施抑制因子。（F8）食宿设施的简陋性；（F9）食宿卫生条件状况；（F10）娱乐游玩设施简陋性；（F11）指示标识物清晰辨别度；（F12）厕所配套设施状况。四是自然环境抑制因子。（F13）山水田园风光破坏性；（F14）空气污染程度；（F15）周边环境的杂乱差；（F16）城镇化趋势性。五是文化环境抑制因子。（F17）村民的态度；（F18）与当地农民的沟通交流；（F19）传统民俗的缺失情况；（F20）乡村整体生活方式保存性。六是旅游活动抑制因子。（F22）活动特色性；（F23）活动丰富性；（F24）体验参与性。七是旅游商品抑制因子。（F25）土特商品特色性；（F26）土特产丰富度；（F27）土特产包装及携带方便程度。八是服务抑制因子。（F30）服务人员的态度；（F31）导游的素质与讲解情况；（F32）接待管理状况。

四、旅游者因素—感知抑制因子—选择意愿模型

研究此类模型，可以通过编制程序来解决，数据库中存放的旅游者信息和抑制因子信息。设计程序来统计旅游者信息和抑制因子信息的之间的频繁关系，可以根据频繁级别设定匹配支持度（概率），最终就可以找出旅游者和感知因子的关系。设支持度变量Y；旅游者信息类Relation[i][]，i∈{0,1，2，3}分别对应性别，年龄，受教育程度和收入；感知因子类Relation[][j]，j∈{0,1，2，3，4，5，6，7}对应8个感知因子。

Foreach（data k in DB）//扫描数据库中的每一个数据项

{for（i=0;i<4;i++）

for（j=0;j<8;j++）

If（chkTourist（k,i,j）） Relation [i][j].count++;