基于贝叶斯网络的旅游者幸福感影响因素研究——以庐山风景区为例

程玉玲，何小芊

(1.东华理工大学地球科学学院，330013，南昌；2.东华理工大学经济与管理学院，330013，南昌 )

0 引言

幸福是一个历久弥新的话题。人们所有的取舍都由快乐出发，终极目的就是得到快乐[1]。旅游活动与社会民生、国民幸福之间关系密切，旅游者行为的动机在于找寻快乐并获取旅游幸福感[2]。旅游者幸福感是国民幸福感的重要组成部分，旅游者幸福感研究的根本归宿是“为了旅游者的幸福”[3]。对旅游者幸福感影响因素的研究，不仅是对于旅游者本身，还是各类旅游相关企业以及部门都能带来积极影响。旅游领域的幸福感研究兴起于20世纪90年代[4]，其研究历程表现为四个阶段，经历了主观幸福感概念的直接借用、旅游者主观幸福感的相关关系或因果关系的实证研究、对直接借用主观幸福感概念做法的批判与反思、旅游者实现主义幸福感的探索的过程[5]。国内的旅游幸福感研究起于 2007 年，除了探讨旅游幸福感的概念与构成外，更多的学者对旅游者的幸福感进行测量、分析旅游幸福感的影响因素及形成机制。众多实证研究发现，除了“吃、住、行、游、购、娱”的旅游活动六要素外，旅游者的情感体验也会影响旅游者幸福感[6-7]，旅游者和目的地居民间的良性互动会增强旅游者的幸福感[8]，积极的旅游体验可以提升旅游者的幸福感[9-11]；目的地魅力也会影响旅游者幸福感，它能让旅游者自由关注自己的兴趣，自由探索，以及自由和个性地定义目的地的意义[12-13]。虽然以上研究从不同视角分析旅游者幸福感的影响因素， 但研究案例多为城市景观、宗教朝圣地、国家公园等人文类旅游景区，采用的方法多为结构方程模型，因而在研究对象、研究方法上还有待进一步深入研究。基于此，本文以庐山风景区为研究案例，采用贝叶斯网络分析法从旅游形象满意度、旅游活动要素满意度、旅游积极情绪以及自我价值的实现4个方面对旅游者幸福感的影响因素进行探究，以期为景区游客服务和景区管理提供有益的参考。

1 研究方法与数据来源

1.1 旅游者幸福感影响因素指标体系构建

旅游者幸福感是个体在旅游过程中体验到的，包括情感、体能、智力以及精神达到某个特定水平而产生的美好感觉，以及由此形成的深度认知[14]。现有研究中对旅游者幸福感的测量多数采用Dinner的主观幸福感量表和Ryff心理幸福感量表，也有学者从住宿、交通、餐饮、服务质量等客观因素以及性别、年龄、旅游经验、满意度、价值等主观因素分析旅游者幸福感的影响因素[15]。通过对文献的收集与整理，本文在参考詹染[16]等学者对旅游者幸福感影响因素分类的基础上，将旅游者幸福感的影响因素分为旅游形象满意、旅游活动要素满意、旅游积极情绪以及自我价值的实现等4个测量因素。就旅游形象满意度而言，本文聚焦于旅游者游览时对旅游目的地形象的总体感知，参考 Prayan设计的整体形象量表[17]，本文将旅游形象满意度的测量设置为2个题项；旅游活动要素满意度在参考借鉴国内外的研究成果上，从旅游活动六要素出发来编制，共有6个题项；旅游积极情绪量表的设计主要从外部事件和人际关系来衡量，共有7个题项；自我价值实现量表主要从自我能力发挥、掌控与提升3个方面来考虑，包含7个题项(见表1)。因子采用李克特5级量表，分值从1～5分别代表非常不满意、不满意、一般、满意、非常满意，选项均采用单项选择题的方式作答。

1.2 研究方法

本文采用贝叶斯网络(Bayesian Network)分析旅游者幸福感的影响因素。贝叶斯网络是一种用于描述变量间不确定性因果关系的图形网络模型，由节点、有向连线和节点概率表组成，其中有向连线代表节点间的因果依赖关系[18]。贝叶斯网络不仅能够将网络中所涉及的节点及条件概率进行表达、学习、推理，而且还能有效评估各节点之间的关联度以及影响关系。与结构方程模型相比，贝叶斯网络分析在复杂因素分析上具有独特的优势。本文贝叶斯网络分析运用GeNIe软件，主要包括以下内容。

表1 旅游者幸福感影响因素表

1.2.1 确定网络结构 GeNIe软件中结构学习是指在有向无环图和参数均不明确的前提下获取变量间定量关系的过程。该方法在数据集基础上综合专家和先验知识来判断各变量间的依赖关系，确定节点间的连接方向。对于部分节点存在不符合客观现象以及变量间的因果关系，需结合专家知识以及客观事实对贝叶斯网络进行优化调整。因此，本文采用贝叶斯算法与专家知识结合法相结合进行贝叶斯网络结构的学习，得到影响旅游者幸福感的贝叶斯网络结构(图1)。

1.2.2 确定网络参数 通过调查问卷搜集的284条节点数据，将各个节点层分为5种状态，调查问卷中采用的李克特五分量表1～5分，分别对应节点层状态中非常不满意、不满意、一般、满意、非常满意；将因素层对应节点层的分值进行相加，按分值的高低均分为3份，从而将因素层各个节点分为高，中，低3种状态，将4个因素层节点进行规范化处理得出如下结果(表2)。

图1 影响旅游者幸福感的贝叶斯网络结构图

表2 影响因素的评价统计表/%

1.2.3 敏感性分析 探究旅游者幸福感最大影响因子可以通过敏感性分析得出。在贝叶斯网络中，敏感性分析通过对数值参数的微小调整来判断对输出参数的影响，数值高的敏感参数对推理结果的影响更为显著[19]。敏感度参数的计算公式如下：

式中：P(TN)为给定证据条件下目标节点的概率值，P(SN)为贝叶斯网络中的被选节点的概率值，I为敏感度参数，表示被选节点对于目标节点的重要度指数。将旅游者幸福感设置为目标节点，观察各节点对目标节点敏感值大小，I值越大，被选节点对于目标节点的影响程度越高。

1.2.4 后验概率推理 后验概率推理属于诊断推理的一种，诊断推理是由结论推知原因，反映到贝叶斯网络就是己知某事件发生，推理计算造成该事件发生的各类原因概率。贝叶斯网络主要有因果推理、诊断推理以及支持推理3种推理方式，本文利用后验概率推理计算影响旅游者幸福感最大因素。

1.3 数据来源

本文采取问卷调查的方式对数据进行收集，调查问卷由旅游者幸福感影响测量表以及旅游者基本信息两部分组成。调查问卷的初稿完成以后，在问卷星网站上收集84份问卷进行预调查，测试问卷的有效性以及填写的难度，并根据填写结果对问卷进行针对性的调整和修改。正式调研于2021年5月25日至27日、6月16日至18日进行，分别在庐山风景名胜区的秀峰、三叠泉、白鹿洞书院、含鄱口、花径等景区进行问卷发放和回收。共计发放问卷310份，剔除选项呈规律性和选项完全相同的，最终获得有效问卷数284份，有效率为91.6%。问卷回收后采用Excel录入基础信息，分别用SPSS 24.0和GeNIe软件进行分析处理。

2 结果与分析

2.1 样本特征与问卷信效度分析

2.1.1 样本特征分析 通过旅游者样本人口统计学特征统计表可以发现：本次调查男性旅游者略多于女性，以18—25和26—35岁的游客居多；本科及以上的学历占大部分；旅游者的职业构成类型多样，学生、企业员工所占比例较高；在收入方面，月收入在2 000元以下的旅游者比例最高；在性格方面，偏外向的旅游者占大部分(见表3)；此外，在旅伴方面，大部分旅游者选择与朋友共同出游。

2.1.2 信效度分析

1)信度分析。运用 SPSS24.0对问卷中22个因子进行信度分析。采用 Cronbach's Alpha系数对数据信度的标准进行检测，主要验证量表中各题项得分间的一致性。在一般的探索性研究中，信度系数的要求标准是系数值在0.70以上，计算得到 Cronbach's Alpha系数为 0.845，说明问卷内部一致性较高，可以进行分析。

2)效度分析。运用 SPSS24.0 对 22个因子的共同度进行测量。选用 KMO 和 Bartlett 检验进行调查问卷结构效度分析，主要是验证量表项目的归类是否具有科学合理性。KMO 检验变量间的偏相关性，分析发现 KMO 统计量为 0.917，大于 0.9，偏相关性较好。Bartlett 球形检验用于检验变量间的相关性，Bartlett 球形检验对应 P 值无限接近于0，即变量间在 0.01 显著性水平下显著相关。从而说明本文所采用的问卷量表的结构效度较好，问卷设计较为合理。

表3 样本人口统计学特征统计表

2.2 贝叶斯网络结构分析

2.2.1 影响因素参数学习分析 根据调查问卷中所搜集的数据，计算出结构中各节点变量的参数取值；将各节点的概率值导入贝叶斯网络模型中，进行贝叶斯参数学习分析，结果如图2所示。

图2 旅游者幸福感影响因素参数学习结果

从参数学习分析结果可以看出，54%的旅游者有可能获得较高的幸福感，27%的旅游者获得一般程度的幸福感，20%的旅游者获得较低幸福感。总体而言，庐山极高的知名度、独特的旅游资源加之旅途中的愉悦心情，使得大部分旅游者能获得幸福感。在影响旅游者幸福感的四大类因素中，旅游形象满意度获得较高的概率最大为61%，旅游活动要素满意度获得较高的概率为38%，自我价值实现获得较高满意的概率为36%，旅游积极情绪获得较高满意度的概率仅为34%。相关研究发现，旅游目的地形象是旅游者决策制定与行为选择的主要影响因素[20]，旅游形象满意度积极影响着旅游者的幸福感以及重游意愿。庐山是享誉海内外的旅游目的地，旅游形象满意度较高体现了庐山旅游形象与旅游者偏好较为契合，庐山旅游资源的独特吸引力符合旅游者的预期。积极情绪很容易受到旅游者内部因素和外部因素的影响，除自身性格特征，庐山变化多端的天气、爬山体力不支及旅途中突发状况都会促使旅游者的积极情绪下降，从而导致积极情绪获得较高满意度的概率较小。

2.2.2 贝叶斯网络模型验证 基于调查问卷的数据发现，将庐山旅游者幸福感的状态分为高、一般、低，利用真实数据测试敏感性因素模型的有效性，以 ROC 曲线作为展示，得到具体验证结果(见图3)。

图3中AUC 值表示 ROC 曲线下的面积，其值介于 0.5～1 之间。AUC 的值越大，模型效果越好。从图3中可以看出，贝叶斯网络对旅游者幸福感获得较高分类的 AUC 值达到 0.89，这表明构建的贝叶斯网络具有良好的评估性能，其结果较为准确，可以进行敏感性分析和推理。

图3 旅游者幸福感状态分类ROC曲线

2.2.3 敏感性分析 在GeNIe软件的敏感性分析中，分析结果是由红颜色的深浅来表示敏感度的高低，颜色越深表示该影响因素对于所研究的目标来说敏感度越高，颜色越浅表示该影响因素对于所研究的对象来说敏感度越低。将旅游者幸福感设置为目标节点，对庐山旅游者幸福感影响因素的模型进行敏感性分析，结果见图4。从图4中可以看出，旅游形象满意度的敏感度最大，它对幸福感的影响程度最大，旅游活动要素满意度和自我价值实现的敏感度次之，旅游积极情绪的敏感度最低，对幸福感的影响程度最小。

图4 旅游者幸福感影响因素敏感性分析结果

在GeNIe软件的敏感性分析中，除了以颜色深浅显示节点的敏感度外，还可以显示与目标节点对应的敏感度的排序情况，结果见图5。条形图显示了当节点在其范围内变化时目标节点的变化范围，其长度表达了作用于目标节点的影响程度。由图5可见，重要的模型节点为：“T=high|A=high、B=high、C=low、D=high”，“T=high|A=high、B=medium、C=medium、D=high”，“T=high|A=high，B=high，C=low，D=medium”等。由此可以推断，当旅游者的旅游形象满意度、旅游活动要素满意度、自我价值实现在旅游过程中得到高的评价，且积极情绪受外部事件影响较小时，旅游者的幸福感会达到最高。

图5 贝叶斯网络主要节点感敏感性分析条形图

敏感性分析结果表明，旅游形象在影响旅游者幸福感方面起着至关重要的作用。相关研究也发现旅游目的地形象对旅游者幸福感有直接的正向影响作用[21]，对积极情绪也有显著正向影响[22]。旅游形象是旅游者选择旅游地的重要判断依据，一个旅游地良好的形象使其容易在众多的旅游目的地中凸现出来，引起旅游者的注意和偏爱，促使其了解并购买旅游地产品，旅游者也会通过感知旅游形象从而评估此次旅行的价值与意义。与此同时，旅游活动六要素的满意度是游客最基本的需求，当旅游者在交通、住宿、餐饮、娱乐、购物、景点游览6个大方面感受到强烈的满足感，满足感会触发旅游者的幸福体验，因而旅游者也会产生一定的幸福感。此外，随着社会经济发展和公民学历层次的提高，人们出游更多的追求高质量旅游，不只是停留在表面风景、购物娱乐等基本需求上，更多追求自我价值的实现。旅游对于旅游者的自我价值在于“旅游对促进人的身心和个性发展和提高国民素质具有积极意义”[23]，文化体验、审美伦理等价值的实现可以让旅游者感受到更多的幸福感[3]。此次调查中有50%的旅游者是本科及以上学历，高层次的旅游者偏爱在旅行过程中追求丰富人生阅历，实现人生价值，从而产生强烈的幸福感，这也表明了旅游者自我价值的实现对幸福感的获得具有重要意义。

2.2.4 后验概率推理 通过使用GeNIe软件进行后验概率推理，将旅游者幸福感节点概率high状态设置成100%，推算出父节点、子节点发生的概率，从而找到最敏感的影响因素，结果见表4。由表4中结果可得知，当旅游者幸福感高发生的概率设定为100%时，旅游形象满意度高的概率最高，为84%；其次为旅游活动要素高的概率次之，为47%；自我价值实现高的概率为42%，而旅游积极情绪高的概率最低，仅为35%。

表4 贝叶斯网络各子节点后验概率与敏感度

由表 5 可以看出，大部分节点对旅游者幸福感有显著影响，按照敏感度的高低，可把22个子节点的敏感性分为4类：1)高敏感度节点，包括旅游吸引物和旅游者偏好；2)中敏感度节点，包括交通、住宿、餐饮、购物、娱乐、景点等旅游活动要素；3)较低敏感度节点，包括展示能力、达成目标、开阔眼界、征服感与成就感、提升健康、提升心灵；4)低敏感度节点，包括天气变化、突发状况、旅游氛围、导游态度和行为、同伴情绪和行为、异性同伴、同伴数量。以上结果进一步验证，旅游形象满意度是影响旅游者幸福感最重要的因素，旅游吸引物和旅游者偏好是影响旅游者决策的重要原因，庐山作为世界遗产地的旅游形象和独特的自然与文化景观使旅游者产生了较高的幸福感。

食、住、行、游、购、娱是满足旅游者需求6个要素，这6个环节的满足程度对旅游者的幸福感也具有重要影响。从分析结果中可以发现，旅游活动娱乐性对幸福感的影响高于其他因素，这表明景区开发参与性强的娱乐活动项目，不仅可以吸引更多旅游者前往旅游，还可以使旅游者在参观过程中获得更多的幸福感。目前庐山风景区主要以自然观光为主，参与性娱乐活动项目比较缺乏，这也是景区未来开发中需要提升的内容。自我价值实现对旅游者幸福感也具有一定的影响，但影响程度较小。随着社会经济的快速发展和旅游活动大众化程度不断加深，大众旅游者的文化程度也在不断提高，旅游者在旅行过程中不仅追求审美的体验，更追求自身的文化学习，旅游者在旅行过程中，自身能力与特长的发挥，眼界、心灵和身体素质都得到了提升，旅游者在不断的自我价值实现中获得幸福感。此外，旅游者的积极情绪对旅游者幸福感影响较小。积极情绪是旅游者旅行过程中较高层次的需求，旅游者在实现了旅游愿望并满足了基本旅游需求的前提下，旅行过程不可控的外部因素如天气状况、旅游环境等，对旅游者的积极情绪可能会产生负面影响，但这种负面影响对旅游者的幸福感影响很小。

3 结论与讨论

3.1 结论

以庐山风景区旅游者为调查对象，采用贝叶斯网络分析法，利用GeNIe软件对旅游者的幸福感影响因素进行了分析，主要研究结论如下。

1)贝叶斯网络参数学习分析发现，大部分旅游者能获得幸福感，54%的旅游者有可能性获得较高的幸福感，27%的旅游者获得一般的幸福感，20%的旅游者获得较低幸福感。在影响幸福感的四大类因素中，旅游者获得高的旅游形象满意度概率为61%，其次为旅游活动要素满意度、自我价值实现、旅游积极情绪。

2)贝叶斯网络敏感性分析发现，旅游形象满意度的敏感度最大，它对幸福感的影响程度最大；旅游活动要素满意度和自我价值实现的敏感度次之，旅游积极情绪的敏感度最低，对幸福感的影响程度最小。当旅游者的旅游形象满意度、旅游活动要素满意度、自我价值实现在旅游过程中得到高的评价，且积极情绪受外部事件影响较小时，旅游者的幸福感会达到最高。

3)贝叶斯网络后验概率推理发现，当旅游者幸福感高发生的概率设定为100%时，旅游形象满意度高的概率为84%，旅游活动要素高的概率为47%，自我价值实现高的概率为42%，旅游积极情绪高的概率仅为35%。在影响旅游者幸福感的影响因子中，高敏感度节点为旅游吸引物和旅游者偏好，中敏感度节点包括交通、住宿、餐饮、购物、娱乐、景点，旅游形象满意度是影响旅游者幸福感最重要的因素。

3.2 建议

通过研究发现影响旅游者幸福感的敏感因素，可以为旅游者幸福感的研究提供一些理论和实证依据，从而针对性地为相关部门提出建议，提升庐山旅游者的获得幸福感的比率，扩大庐山知名度：

1)庐山是国际名山、生态名山，当地的旅游管理部门要借助自己的资源优势，通过各种宣传手段将庐山风景区深厚的人文底蕴、独特的旅游景观、丰富的动植物资源宣传出去，积极打响坐实“庐山天下悠”品牌，努力把庐山打造成全国旅游的标杆；同时要构建旅游者信息反馈机制，及时了解旅游者对庐山旅游体验价值的满意情况，认真听取旅游者对庐山风景区的意见与建议，针对旅游服务中存在的问题进行总结并及时予以解决，要充分体现对旅游者的人文关怀，从而更好地将庐山打造成旅游者心目中理想的旅游目的地。

2)旅游服务企业应致力于如何使旅游者幸福感最大化，在追求合理经济利益的前提下，提升旅游者对旅游六要素的满足是首要任务。庐山景区内存在个体户、小商小贩恶性竞争，服务缺少统一化，当地的旅游纪念品种类繁多，但同质化严重，缺少具有地域特色的产品。因此相关服务企业要进行科学管理，増强服务意识和理念，确保旅游者在食、住、行、游、购、娱方面的满意度，同时要不断地开发富有当地特色的旅游纪念品，可以丰富游客的审美体验，从而增强旅游者的幸福感。

3)旅游者在庐山之旅前，应当积极做好攻略、咨询和调查，才能在旅游花费、旅游路线等的规划符合自身要求。其次，旅游者可以通过增加旅游次数，丰富旅游经历来提高个人的旅游能力，同时，更易在旅途中发挥出旅游者自身的特长和能力。最后，旅游者应当树立正确的世界观、人生观和价值观，在大千旅游世界中不断得到眼界的开阔、身体和心灵的洗礼，从而获得更多的幸福感。

3.3 讨论

作为旅游者的终极追求， 旅游幸福感近年来受到越来越多学者的关注，旅游者幸福感影响因素是重要的研究方向。许多研究已证实了旅游相关活动对旅游者主观幸福感的影响，发现旅游者主观幸福感能够通过旅游者特征与个性、旅行特征、对生活领域的满意度、消费生命周期等来预测[24]。现有旅游者幸福感影响因素的实证研究中，多采用结构方程进行定量分析，构建包括直接影响、中介作用、调节作用等变量的模型，同时将旅游者人口学特征等变量作为控制变量，这类实证量化研究能较科学地揭示旅游者幸福感的影响机制。

旅游是一项综合性的活动，旅游体验是旅游的本质。影响旅游者幸福感的因素包括人口统计特征、个体心理和行为因素、社会因素以及旅游目的地因素等， 这些因素对幸福感的影响十分复杂。在不同的旅游情境下和研究对象的情形下，采用结构方程模型的研究方法难以参考已有研究结论构建模型，需要针对具体研究问题和不同的研究内容，选择相应的研究方法。贝叶斯网络是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一，贝叶斯网络分析在小样本和复杂因素的分析具有独特的优势。本文在实地问卷调查的基础上，采用贝叶斯网络分析方法对旅游者幸福感的影响因素进行了研究，所得出的结论除了进一步验证了已有研究结论，还从不完全、不确定的信息中做出推理，发现旅游者获得幸福感在程度上存在概率差异，不同类别幸福感影响因素在幸福感获得程度上也存在概率差异，这为今后旅游者幸福感影响因素研究提供了有益的参考。需要指出的是，由于本文将旅游者幸福感影响因素分为四大类，而未将旅游者的人口统计学特征纳入贝叶斯网络中进行分析，未来研究中需要进一步完善。