基于因子分析法的温泉旅游吸引力因素研究

孙静宇，刘庆广

合肥学院旅游系，安徽合肥，230601

1 温泉旅游

随着现代社会中人们生活、工作压力的逐渐增大，旅游活动成为缓解压力、调整生活和工作节奏的一个重要形式。特别是当亚健康状态严重影响了人们生活质量的时候，温泉旅游越来越受到旅游者的喜爱。

温泉旅游是指以感受温泉沐浴文化为目的，将原先单一疗养的物化享受提升到符合现代消费的文化和精神享受，成为一种以健康为主题、达到养生和休闲效果的时尚体验旅游[1]。温泉旅游具有文化体验性、康体养生性、时尚消费性等鲜明特征[2]。温泉旅游是对温泉资源进行旅游开发的产物，是目前我国休闲度假型旅游产品的重要表现形式，也是未来促进养生旅游发展的重要构成要素。

2 温泉旅游吸引力因素

我国温泉旅游资源丰富，随着温泉资源开发力度的加大以及休闲度假理念逐渐深入人心，现代温泉休闲度假游在我国悄然兴起。在此背景下，诸多地方政府及相关企业对所拥有的温泉资源进行了一系列规划与开发，新兴的温泉旅游如雨后春笋般层出不穷。然而，众多同类产品相继出现的结果必然导致市场竞争趋向白热化。但目前业界对构成温泉旅游核心吸引力的因素认识不统一，缺乏一个比较合理的标准，最终导致无法开展有针对性的市场营销。旅游吸引力作为一种旅游者的综合感知，对旅游者决策起决定作用。旅游者总是选择具有强吸引力的旅游地，舍弃弱吸引力旅游地，以求得旅游体验最满意、旅游消费效果最大化[3]。从构成上来看，温泉旅游的吸引力包括自身资源吸引力、旅游服务吸引力和旅游环境吸引力[4]。

目前，国内外许多专家学者对温泉旅游开发、温泉旅游文化、温泉旅游产品模式、真实性等多方面开展了研究[5-8]。但众多文献中鲜有对温泉旅游吸引力因素的研究与分析，特别是对客源市场的相关分析。由于客源市场的需求对温泉旅游地的开发与竞争具有重要的影响，本研究以巢湖温泉为案例地，通过向游客发放问卷进行调查，发掘影响温泉旅游核心吸引力的因素，对指导温泉旅游资源开发与市场开拓具有重要的理论和现实意义。

3 研究方法与设计

3.1 问卷设计

本文以巢湖金孔雀温泉旅游度假村和巢湖半汤御泉庄为研究对象，主要了解温泉旅游的吸引力因素构成，结合相关文献，采用李克特量表5点尺度设计，对于相关陈述的认同度选项为“非常认同”、“比较认同”、“感觉一般”、“比较不认同”、“非常不认同”，分别赋值为2分、1分、0分、-1分和-2分。根据相关文献整理、游客访谈并参考相关学者意见，最终选择16项语句作为温泉旅游吸引力因素量表的预测选项。

3.2 样本确定

采用随机抽样的方法，对巢湖金孔雀温泉旅游度假村和巢湖半汤御泉庄开展问卷调查，共发放问卷220份，收回220份，回收率为100%，删除19份无效问卷，共回收201份有效问卷，有效问卷回收率为91.4%。

4 结果分析

4.1 人口统计学特征分析

此次调查游客的人口统计学特征见表1。

表1 被调查者社会人口学特征

本次抽样调查中，男性游客多于女性，男性约占总人数的53.2%。年龄上，各年龄段分布比较均衡，18～29岁和30～39岁的青年比重占多数，分别为35.3%和27.4%，累计达62.7%。受教育程度上，大专和本科学历比重占多数，分别为25.9%和34.8%，累计达60.7%。月均收入上，月均收入在3 000元以上者占多数，累计达58.2%。客源地上，合肥地区游客占多数，达到了57.2%。一年内来巢湖温泉旅游次数上，只有1次的游客占多数，达55.7%。停留时间上，停留1天和2天的游客占多数，分别是34.3%和45.3%，累计达79.6%。

4.2 因子分析

在提取公因子之前，需要对调查数据进行因子分析实用性检验[9]。结果显示：KMO=0.728，Sig=0.000。因子分析的目的是对原来成分较多的变量群进行降维，以提取出反映某些变量共性的公因子，这样可以达到减少变量的目的，同时也是检验变量之间关系的一种假设方法。主成分因子分析之前，需要先对数据进行Bartlett的球形度和KMO检验。假如结果得到Bartlett的球形度检验，显著性程度Sig=0.000，则认为相关系数矩阵与单位阵有显著的差异，比较适合做因子分析；同时，KMO系数越接近1，则认为变量间的相关性越强，则越适合做因子分析。本组数据中Sig=0.000；KMO=0.725，调查数据显示适合进行因子分析。

表2 KMO和Bartlett检验

利用SPSS18.0 软件对所得数据进行分析[10]。用主成分分析法提取出因子，采用方差最大正交旋转来解释所得因子，通过总方差解释表可以分析出，前6个因子的特征值大于1，该6个因子累计解释了66.575%的信息。

第一个因子是“周边社会民俗环境因素”，包括4个项目，其中“该温泉旅游地具有多姿多彩的民俗活动”和“该温泉旅游地具有独特的民俗风情”的因子载荷属于较高水平，可以作为该因子命名的主要依据。此因子比较集中地反映出温泉旅游目的地周边的社会民俗环境对游客的温泉旅游目的地选择具有一定影响。

第二个因子是“目的地群体性价比因素”，包括2个项目，而且2个项目的因子载荷结果比较接近，反映出如果温泉旅游目的地周边具有较为丰富的其他类型的旅游产品，同时消费价格趋于合理，则对游客的吸引力具有一定影响。

第三个因子是“温泉旅游产品丰度因素”，包括3个项目，其中“该温泉旅游地是很好的休闲度假地”的因子载荷属于较高水平，但结合其他两个项目的内涵，反映出温泉旅游目的地如果包含休闲、度假、养生等多项功能，则其产品类型开发的丰富形态对游客的吸引力具有一定影响，因此，笔者突出产品的丰度概念为该因子命名。

第四个因子是“温泉旅游产品深度因素”，包括2个项目，而且2个项目的因子载荷结果比较接近，反映出温泉旅游产品如果具有多功能汤池以及与泡汤相关的附加服务，则对游客的吸引力具有一定影响，因此，笔者突出温泉旅游产品的深度概念为该因子命名。

第五个因子是“温泉旅游产品品质因素”，包括3个项目，其中“该温泉的温度使人很舒服”的因子载荷属于较高水平，对于普通游客而言，温泉的温度是对其品质最直观的感受，再结合其他两个项目，反映出温泉旅游目的地良好的温泉品质以及由此形成的良好市场口碑对游客的吸引力具有一定影响，因此，笔者突出品质概念为该因子命名。

第六个因子是“温泉旅游交通便利因素”，包括2个项目，其中“该温泉旅游地的交通便利”的因子载荷属于较高水平，可以作为该因子命名的主要依据，反映出温泉旅游产品的交通便利性对游客的吸引力具有一定影响。

表3 温泉旅游吸引力因素选项因子分析结果

4.3 温泉旅游吸引力主因子分析

为了进一步明确旅游超载对游客的旅游体验的主要影响因素，笔者对6个公因子中的各个变量进行描述性统计分析，把全部变量进行排名，确定变量的类型，从而获得温泉旅游吸引力因素中影响到游客旅游体验的主要因素。变量项目的均值越高，代表观点的认同程度越高，如项目均值为负值，则表明不认同该预测选项的描述，故不能成为吸引力因素的构成，应舍弃。

由表4可知，将16个预测选项进行排序，得知温泉旅游目的地的吸引力因素主要在于“温泉旅游产品深度因素”、“温泉旅游产品品质因素”和“温泉旅游交通便利因素”。排名前5的预测选项都集中在这三个公因子中。另外，“周边社会民俗环境因素”的预测选项均值都是负值，故此项因子不能列为温泉旅游目的地的吸引力因子。由此可知，温泉旅游吸引力因素主要由五个因子构成，分别是温泉旅游产品深度因素、温泉旅游产品品质因素、温泉旅游交通便利因素、温泉旅游产品丰度因素和目的地群体性价比因素。

5 基于吸引力因子的温泉旅游发展建议

5.1 拓展温泉旅游产品深度

拓展温泉旅游产品的深度，目的是为了更好地满足更多的细分市场需求。可以结合各个旅游资源的特性和当地的文化，开发养生文化系列产品，从而形成独特的温泉沐浴和养生文化。可以聘请专业医疗保健专家，共同研究各具特色、功能各异的温泉产品，如能够治疗风湿、腰腿痛等疾病的“草药浴”，能满足女性顾客不同护肤需求的“花草浴”等。只有突出特色，温泉旅游产业才能具有长盛不衰的生命力。

5.2 以品质为基础，打造温泉旅游品牌

要想在市场上树立温泉旅游品牌，只依靠温泉的基本功能是不足以打造旅游核心吸引力的。除了在温泉的基本功能上要不断完善之外，更重要的是打造当地温泉旅游良好的品牌，利用游客之间的口碑宣传，来打造高质量的温泉产品。例如，可以组织相关活动或竞赛，引导游客利用新媒体资源(如微博)为温泉旅游产品做宣传。

表4 预测选项均值排序

5.3 提升温泉旅游产品所在地的可进入性

近年来，我国的交通方式日趋丰富，高铁、飞机等交通方式越来越方便人们的出行。但由于温泉产品所在地大多远离大都市，游客多通过公路交通抵达目的地，因此，在基础交通设置建设上要适当增加投入，合理规划，进行道路升级改造，完善标示标牌的建设工作，提升温泉旅游产品所在地的可进入性。

参考文献：

[2]王亚辉.我国温泉旅游开发存在问题及对策[J].商业经济,2008(14):104-106

[3]杨玲,胡小纯,冯学钢.旅游地吸引力因子分析法及其数学模型[J].桂林旅游高等专科学校学报,2004,15(1):66-69

[4]张晶.中国温泉文化及其旅游吸引力初探[J].中小企业管理与科技,2010(13):125

[5]夏明珠.试析打造有巢湖特色的温泉文化品牌[J].安徽工业大学学报:社会科学版,2011,28(4):15-16

[6]王艳平.温泉旅游之汤文化脉络[J].旅游论坛,2009(3):454-458

[7]张虹.从中国温泉文化特质探究温泉地的建设发展[J].科技创新导报,2009(35):115

[8]高璐,刘玲.浅析我国温泉旅游度假区的发展[J].职业时空,2008(1):40

[9]马立平,刘娟.应用统计学[M].北京:首都经济贸易大学出版社,2011:277-296

[10]卢纹岱.SPSS统计分析[M].北京:电子工业出版社,2012:487-522