“互联网+旅游”背景下旅游公交信息服务对散客出行意向影响研究

2022-05-20 09:27白远洋王玉珠何仓鸿
大众标准化 2022年8期
关键词:散客意向公交

白远洋,王玉珠,何仓鸿

(西南交通大学希望学院,四川 成都 618307)

随着大数据、物联网和云计算等智能技术的发展,“互联网+旅游”的新型旅游形态对交通、旅游等行业都产生巨大影响。以景区所在城市为核心的旅游形态成为发展趋势,如旅游公交专线、旅游公交信息化服务等出行产品及有效的服务体验也可能会影响游客在目的地旅行的满意度。因此,了解游客在目的地使用旅游公交专线和旅游公交服务信息的意向进而有效进行旅游交通规划和完善旅游信息服务管理。目前已有的研究主要集中在居民对公共交通信息服务的满意度和出行意向的决策研究,但游客与居民是不同的群体,缺少对旅游服务公交专线和旅游服务信息对游客影响的研究。

结构方程模型(SEM模型)作为一种融合“路径分析”和“因子分析”的综合分析方法应用于旅游交通研究起步较晚。王希良通过构建SEM模型来分析旅游者旅游交通行为的选择机理,证明交通网络环境对旅游者的出行决策有显著影响;洪媛琳分析了城市公共交通对散客旅游行为的影响研究。虽然现有文献中关注到信息服务和信息获取对散客出行的影响,但散客旅游者对旅游公交信息服务的主观态度尚未明确,缺乏目的地旅游公交信息服务对散客选择公共交通出行意向的探究。

文章在结合TPB理论的假设框架上,增加旅游公交信息偏好、旅游公交出行特征等潜变量,具体描述散客旅游者对旅游公交信息的偏好及选择旅游公交的出行意向,为旅游公交信息服务覆盖下的旅游公交出行决策影响研究提供理论依据。

1 理论基础与研究方法

1.1 理论基础

计划行为理论(TPB理论)基于期望效用理论而建立,TPB理论认为个体的行为意向是个体行为实施的直接影响因素,而个体行为意向同时又受到主观态度、主观规范和知觉行为控制的直接影响。个体主体态度越积极、其他主体越支持、个体的行动力越强,个体实施行为的意向越强。文章在TPB理论的假设框架上,增加旅游公交信息偏好、旅游公交出行特征、个体社会经济属性等潜变量,构建的旅游公交出行意向的核心框架如图1所示。

图1 旅游公交出行意向的核心框架

1.2 研究方法

为定量描述各变量对行为意向的影响关系,文章采用结构方程模型进行分析。结构方程模型通过处理和分析变量的协方差矩阵,用于分析潜在变量(latent variable)间的假设关系,是一类结合(验证性)因子分析与计量模型的数据分析方法。文章实证数据通过调查问卷方式获得,调查对象为有旅游公交乘坐经历的散客旅游者。问卷采用李克特量表构造TPB中旅游公交信息偏好、主观态度、主观规范、知觉行为控制和出行意向5个基本变量,满意度量表采用5级打分制。

2 数据搜集及统计分析

本次调查采用实地调查和网络调查相结合的方式,总共发放问卷564份,其中有效问卷507份,回收率为89.9%。

2.1 描述性统计分析

在获取到的样本数据中,男女分别占比43.62%和56.38%;受访群体的年龄段主要集中在18~24岁和24~35岁这两个阶段;受访群体的学历水平主要处于大专、本科及本科以上两个阶段;受访者旅游经费来源以工资收入和家庭资助为主;受访者的旅游出行时间以周末和法定节假日为主,其中周末和法定节假日出行的散客群体占比分别为29.26%和67.02%。

2.2 问卷的信度与效度分析

信度检验指对测度问题的稳定性和可靠性检验,通过同一变量下的测度问题的关联性来反映,在做信度检验时通常采用克朗巴哈系数(Cronbach’s alpha,简记为α)来测量信度,克朗巴哈系数(Cronbach’s alpha)取值范围为0~1,α值越大,表明测度问题的稳定性和可靠性就越高。一般认为,α值大于0.6,问卷的信度水平就可接受,问卷的信度检验结果均大于0.6,表明问卷效度良好。效度检验采用KMO测量和Bartlett球形检验法检验样本数据的效度,各变量的KMO值均大于0.7, Bartlett球形检验值显著(<0.001),表明同一个因素的测度问题,对应一致,对于不同因素的测度问题,有所区别,符合因子分析的要求。

3 模型构建与假设检验

3.1 模型构建

文章构建的结构方程模型中,个体社会经济属性作为内生变量,其余6个变量作为外生变量,分别是旅游公交信息偏好(TIP)、主观态度(AB)、主观规范(SN)、知觉行为控制(PBC)、出行意向(BI)、旅游公交出行特征SEM模型结构如图2所示。

图2 SEM模型路径

3.2 模型拟合检验

利用Amos24.0计算得到的模型适配度如表1所示。通过模型拟合计算并与检验标准相比较并结合SEM模型的复杂性及大样本条件,除GFI值略低于理想值0.9,RMSEA值在可接受标准内,其他模型参数指标均符合检验标准,模型总体拟合优度良好,计算结果可接受。

3.3 路径分析

验证性因子分析即对各观测变量对潜在变量的影响分析。通过表1可以得到年龄对个人社会经济属性的影响最大,呈正向影响,其次是旅游资金来源呈反向影响;旅游公交出行特征中旅游公交信息的使用频率对散客选择旅游公交出行的影响系数为0.795,表明旅游公交信息使用频率越高,散客选择旅游公交出行的频率越高;旅游公交信息偏好中散客对车辆位置信息、拥挤度信息、时刻信息和景点分布信息的关注度都较高;主观态度中各项因子载荷均大于0.88,说明散客对信息服务覆盖的旅游公交的关注度较高;知觉行为控制中硬件的载荷因子为0.902和0.945,个人能力的载荷因子为0.951,表明散客对于条件的控制能力较强时,选择旅游公交出行的意向越强;出行意向中,旅游公交提供的出行和景点的服务信息的准确和丰富程度载荷因子均大于0.8,说明散客对于旅游公交提供的景点和出行服务信息认可度较高。

表1 模型路径分析结果

通过路径分析得到的各潜变量之间的载荷系数,得出散客选择旅游公交的出行意向与散客的主观态度和知觉行为控制具有较大的相关性。散客对旅游公交信息服务的持有态度和散客在旅行出行中的自主性决定了散客选择旅游公交。

4 结论

“互联网+旅游”的发展趋势下,旅游公交及其配套的信息服务丰富了旅游交通的形态。文章基于计划行为理论,以散客旅游者为调查对象,通过构建SEM模型,分析旅游公交信息服务对散客选择旅游公交出行意向的影响关系,模型整体拟合情况较好,与实际相吻合。

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