15民族地区历史文化名城旅游吸引物与游客满意度关联研究.docx

15民族地区历史文化名城旅游吸引物与游客满意度关联研究.docx

《15民族地区历史文化名城旅游吸引物与游客满意度关联研究.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《15民族地区历史文化名城旅游吸引物与游客满意度关联研究.docx（15页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

15民族地区历史文化名城旅游吸引物与游客满意度关联研究

民族地区历史文化名城旅游吸引物与游客满意度关联研究

----以凤凰古城为例

吴玉宝梁正海冉浪

（铜仁学院经济与管理学院贵州铜仁554300）

内容摘要：

为了研究游客对民族地区历史文化名城旅游吸引物的偏好，旅游吸引物与游客满意度的关联情况，笔者以凤凰为个案，利用问卷调研与蹲点观察的方法获取相关资料，并用SPSS19.0进行数据统计与处理。

统计分析显示凤凰古城的游客满意度得分偏低，凤凰古城各景观区对游客的吸引力与游客满意度具有明显的正相关，但其吸引力与知名度没有显示正相关。

当地政府和相关企业应重视这个研究结果，并采取科学的应对措施。

关键词：

凤凰古城；旅游吸引物；满意度；关联

凤凰古城坐落在湖南西部的凤凰县境内，是国家历史文化名城，国家AAAA级景区。

根据凤凰县国民经济和社会发展统计公报数据显示，2014年共接待游客956.18万人次，实现旅游收入80.98亿元，分别增长15.2%和24.51%，接待人次与旅游收入分别占全州总量的34%和46%。

然而，旅游事业的健康发展，需要的不仅仅是收入提高与游客增长。

如果一个地方的旅游形象和游客满意度不断降低；游客的抱怨与投诉不断增多；旅游地居民的埋怨与反对不断加深，那么这个地方的旅游发展就是不健康的，本文从满意度相关情况来探究凤凰古城旅游业的健康状况。

一、文献回顾

旅游满意度与旅游行为研究是当今旅游学界的一个研究热点，国外学者对满意度的内涵、度量、影响因素等基础研究成果丰硕。

比如Baker&Crompton（2000）研究认为游客满意度是游客对旅游目的地的旅游景观、环境、基础设施、接待服务以及娱乐活动等方面满足其旅游活动需求程度的综合评价。

Akama（2003）运用SERVQUAL模型对肯尼亚国家公园的游客满意度进行了测量[1]。

Singh（1990）的研究表明满意度高的顾客行为可用顾客的忠诚度来测量，表现为顾客的重复购买、品牌忠诚、价格容忍以及口碑宣传等。

游客不满意会产生抱怨、离开和负面口碑等三种后果，而且游客不满意程度与其投诉行为具有正向关系[2]。

但是比尔登和蒂尔等人研究表明，顾客不满意与顾客抱怨之间的关系不大。

国内学者也从不同领域研究旅游满意度的内涵、机理、测评指标与体系以及对城市与景区的实证研究。

不少学者从游客的视角来研究游客满意度，比如罗盛锋等人（2011）从游客的情感与认知两个视角构建满意度测评模型，并进行实证研究[3]；王亚欣与李泽锋（2013）则从游客的旅游动机研究来满意度[4]；林传红等人（2014）从游客感知分析了旅游满意度[5]。

不少学者从景区服务的视角来研究，比如王兆锋（2014）从旅游交通的视角研究了游客的满意度[6]；李万莲与李敏（2011）则从旅游服务质量的角度研究旅游满意度的影响因子及其空间分异[7]；何琼峰与李仲广（2014）从服务质量方面分析了游客满意度，建立模型分析中国旅游服务质量演进特征和影响机制[8]。

有的学者从景区的特点来研究游客满意度，比如粟路军与黄福才（2009）研究乡村旅游满意度，利用多元回归的方法分析了影响游客满意度的主要原因[9]。

综上所述，国内外研究表明，游客旅游目的与动机、游客对景区的感知、景区服务质量、景区吸引物等都与游客满意度相关。

一般情况下，景区的服务质量高、吸引物价值大、旅游产品丰富与游客满意度成正相关。

[7-9]凤凰古城是否也是这样，它的游客满意度如何，这就是本文需要研究的内容。

二、研究方法与游客基本情况

1、研究方法

首先是问卷调查，问卷设计包括五部分，

（1）游客人口统计学信息：

包括性别、年龄、住址、月收入、职业和教育程度等。

（2）包括游客决策行为、游客需求行为和游客消费行为。

（3）游客体验满意度行为：

通过游客对古城景点的软硬件环境的实际感知与预期期望的评分。

此部分采用李克特量5级量表法。

（4）游客对凤凰古城的建设建议评选。

（5）游客对景区景点的满意度评分。

笔者于2014年8月01日至8月10日对凤凰古城的游客进行问卷调查，这个时间正是旅游旺季，更能全面反映凤凰古城的旅游情况。

在凤凰古城部分景点、街道、河岸等地点对游客随机抽样发放调查问卷215份，实际回收206份，回收率为95.8%，有效问卷200份，有效率为93%。

对问卷的统计与分析，本文采用社会统计软件包SPSS19.0进行统计分析。

其次是蹲点观察，为了从观察游客的出游方式、游玩活动、拍照留影、走路快慢、举止动作等情况，笔者在凤凰的北门河岸景观区、沙湾吊脚楼群景观区、古街明清建筑群景观区、沈从文故居等地设点观察与记录，并拍摄拍视频，以便记录与统计。

根据观察资料的整理，笔者可得到两方面的数据资料，第一是游客的游玩动作特征资料，第二是景区内游客密集度资料，根据这些数据，可以推算景点对游客吸引力的大小。

2、游客基本情况

根据问卷统计得到游客的基本特征：

第一，在性别方面，男性与女性的比重等同，由于填写问卷的主要是夫妻和情侣。

第二，在年龄方面，18-40岁的游客占总人数的87.0%，这部分人大多数人都是参加工作不久、有一定积蓄的青年、有空闲时间的高校学生。

第三，在住址方面，省外的游客占客源地人数的65.5%，外地客源地较广，分布比较分散，这部分人大多数来自于经济发达的沿海城市。

第四，在月收入方面。

首先月收入达2001-4000元的游客占总人数的31.5%，其次4001-6000元的游客占总人数的27.5%，反映了这两个层次收入的游客对旅游需求量大。

第五，在职业方面。

职业为学生的游客占总人数的42%，这部分大多数人是家庭条件较好的高校学生。

第六，在教育程度方面，学历为大专/本科的游客占总人数的70.5%，从分布可以看出学历越高旅游的人数越多。

此外，根据蹲点观察的240个游客的旅游行为分析中，基本支持上述统计分析。

三、凤凰古城吸引物分析

旅游吸引物是吸引旅游者的所有“吸引力”要素总和，保继刚和楚义芳（1999）将旅游吸引物定义为“促进人们前往某地旅游的所有因素的总和,它包括了旅游资源、适宜的接待设施和优良的服务,甚至还包括了快速舒适的旅游交通条件”[10]。

罗顿（Lawton,2005）把旅游吸引物的定义为“能够吸引游客和经营者注意力，具有人文和自然特色的知名地方”[11]。

旅游吸引物最根本的就是拉动旅游者前去旅行的重要驱动力。

从意义来看,旅游吸引物的符号化过程尤其重要。

假设在既定的旅游吸引物条件下，每个游客对吸引物的体验评价是不同的，这时需要对游客进行调查分析，评判出其中影响的主要因素。

既定不同游客对于同一旅游吸引物的符号意义的认同常常是不相同,然而对同一旅游吸引物的认知和评价也是不同的。

在实地观察调研中，很多时候可以看到，一些对某些游客有吸引力的景点对另一些游客来说不感兴趣。

本文需要考察的是古城吸引物的知名度与吸引力是否成正向关系，吸引物的吸引力是否与满意度正相关。

为此，笔者向凤凰本地的相关专家求教与咨询，让他们对凤凰古城旅游吸引物进行筛选和排名，并根据吸引物的价值、所在位置以及游客量等因素，筛选出4个景观区，分别是北门河岸景观区（下称“北门景观”）、沙湾吊脚楼群景观区（下称“沙湾景观”）、古街道明清建筑景观区（下称“古街景观”）、名人故居群景观区（下称“名人故居”），下面分别介绍：

北门河岸景观区，以古城北门外的沱江为中心，河面上的跳岩连接两岸，游客穿梭不停，跳岩始建于1704年，全长100米，是一个靓丽的风景线。

河岸东面是保存完的古城墙和北门城楼，河岸的北面是靠山建造的明清民居建筑群（部分修复）。

河水、跳岩、城楼、城墙、民居浑然一体；民歌声、乐器声、嬉闹声、叫卖声融成一片；游客、居民、商人忙碌交织两岸，体现了凤凰古城自然与人文的完美结合。

沙湾河岸景观区，主要吸引物有虹桥、沙湾河面、万名塔、吊脚楼群等，虹桥建于1670年，桥有2墩3孔，是用本地红条石砌成的石拱桥。

万名塔，坐落在青龙山下沱江沙湾北岸，塔高21米，屹立沱江北岸。

清澈的沱江河水在这里转弯流淌，渔民与游客在河面乏舟，具有动静结合的美感。

特别是河岸一排排古老的吊脚楼，以极高的艺术性与鲜明的民族性闻名于世。

古街商铺景观区，古街纵横、商铺林立，有十字街、中营街、东正街、登赢街、文星街、老菜街等古街，街道两侧商铺林立，旅游商品琳琅满目。

古街道的红岩石板路、青砖瓦房子、以及坚固的古城墙和高大的古城楼承载着凤凰的历史与记忆。

名人故居景观区，蜚声海内外，仅从清朝末年到民国初年凤凰就出现了中国第一总理的熊希龄、大文豪沈从文、大书画家黄永玉、一百多名将军，不少的名人在凤凰古城有故居（明清建筑），其中以沈从文故居、熊希龄故居、陈宝箴故居最为典型。

凤凰名人是凤凰古城旅游的天然“代言人”，早期的国内外游客是从认识沈从文然后才认识凤凰的，凤凰名人永远是凤凰古城的不朽“招牌”。

四、基于游客视角的吸引力分析

凤凰古城4个景观区吸引力的大小，可以从其吸引物的价值计算可得，本文研究吸引物的吸引力是基于游客视角的，目的是研究游客对凤凰古城吸引物的评价以及对吸引物的兴趣，并与游客满意度比较研究，考察其是否存在关联性。

因此，本文不讨论核心吸引物价值的计算方法与得分情况，只需要从游客的视角来考察。

1、基于游客问卷评分的吸引力分析

根据问卷调查得到四个景观区游客吸引力评价，从得分情况来看，沙湾河岸与北门河岸得分较高，名人故居与街道商铺两个景观区的得分较低，具体情况详见表1。

表1：

4个景观的游客评分对比

Table.1Comparisonofscoresamongthe4scenicspotsevaluatedbytourists

样本数

均值分

标准差

方差

沙湾河岸景观区

200

3.8050

1.00600

1.012

北门河岸景观区

200

3.5800

1.01427

1.029

名人故居景观区

200

3.1750

1.15370

1.331

街道商铺景观区

200

3.2150

1.21910

1.486

2、基于游客密集度的吸引力分析

游客密集度是反映一个景观质量和吸引力的重要指标，游客密集度高的景观带，说明景观具有较高的吸引力。

根据笔者在凤凰古城的详细观察、古城北门处、古城东门处、沙湾虹桥处、河岸跳岩处、陈宝箴故居等地方游客人满为患，并有不少当地居民。

这些地方虽然游客密集度高，然而这些地方均是交通要道，受到交通影响较大，不能够直接反映其旅游吸引力。

最终笔者在北门江岸景观处选取了跳岩上游30米处为该地的观测点；沙湾景观区，选择了吊脚楼对岸的街道为观测点；古街景观选择距离东门30米处的街道为观测点；名人故居选择了沈从文故居为观测点，每个观测点分别在早晨、中午、下午三个时间段观测。

计算公式为：

游客密集度=游客数量/地面面积。

通过数据整理与统计得到吸引力综合分，北门河岸4.5分，沙湾景观2.6，古城街道4分，第四是名人故居2.3分。

3、基于游客游玩动作特征的吸引力分析

笔者用蹲点观察与摄像，记录了四个景观区的游客游玩动作，得出在不同景观区游客的游玩行为动作有显著的区别。

本文在搜集观察数据内容中着重选择景物照相次数、人物照相次数、转头回头频次、回走频次、单位时间步伐频次、单步步伐跨度、单位时间走路路程、单位时间停顿频次、游客之间的走路距离等9项指标作为游客行为评分的计算依据。

其中的前5项指标越高，说明景点对游客的吸引力越大；其中的后4项指标越低，说明景点对游客的吸引力越大。

为了计算游客行为总评分，将前5项指标直接转化为标准分，后4项指标取倒数后转化为标准分，对每一位游客而言，9项指标的标准分相加的总和作为该景点游客的行为总评分。

9项指标的标准分计算公式为：

Z=X-U/S，其中z表示指标的标准分，x表示指标的值，ｕ表示该项指标的平均值，S表示该项指标的标准差。

标准分体现了被测对象的比较分数，较为客观地反应了被测对象的排名位置。

经过计算，得到标准分，为了去掉负数，把标准分都加上2分作为吸引力得分，计算结果为沱江古街（1.88），沈从文故居（1.68），沙湾景观区（2.82），北门河岸（4.30）。

4、基于照片数量的吸引力分析

笔者在XX图片上搜索凤凰古城的图片，从第一张图片开始算起，按照顺序一张一张地看，图片出现多的景点，认为更有吸引力，反之，则认为缺乏吸引力。

笔者于2015年5月23日，在“XX图片”上输入关键词“2014年凤凰古城留影”，得到凤凰古城留影的一些照片，笔者从这些照片中找出属于人物照的并且背景能够辨认是凤凰古城的照片，搜索结果是，以北门河岸为背景的照片有45张，古街古楼37张（其中沿街商铺16张，凤凰城题字处11，城楼城墙10），沙湾景观7张，名人故居及其他地方3张，共计92张。

同样的方法在“XX图片”上输入关键词“凤凰古城”，得到凤凰古城的一些照片，笔者从这些照片中找出属于凤凰古城的图片，这些图片中本人得到北门河岸的图片67张，沙湾河岸56张，古街古楼13张（城楼城墙8张，古街道商铺5张），名人故居等地4张，共计140张。

人物照与风景照综合，那么北门河岸112张，沙湾景观区63张，古街道景观50张，名人故居7张。

根据满分5分的原则，那么1分需要28张，据此计算得到北门河岸5分，沙湾景观2.1分，古街景观2分，名人故居0.1分。

5、吸引力综合得分

凤凰古城4个景观区的游客吸引力的综合的分是以上全部得分的加权平均分，由于考虑到不同因素的说服力有差异，我们最终采用加权平均分，游客满意度得分是通过问卷调查的方法，由游客自己填写的，更具有说服力，这里加权0.4；游客密集度较为客观体现了景观对游客的吸引力，加权0.3；游客游玩动作特点，体现了游客游玩的活跃程度和专注程度，能够反映吸引力的大小，加权0.2；网上图片数量说服力较弱加权0.1。

综合上述分析，得到四个古城景观区的综合得分公式：

Y=0.4X1+0.3X2+0.2X3+0.1X4

（1）

其中Y为综合得分，其中X1，X2，X3，X4分别表示游客评分、游客密集度、游玩动作、网上图片等得分。

通过计算得综合得分情况，名人故居2.31分，古街商铺3.06分，北门河岸4.14分，沙湾河岸3.07分，如图1所示。

这个综合分数基本体现了四个景观区的吸引力地位。

图1四个景观区吸引力得分情况对比

Fig.2Comparisonamongthe4scenicspotsscores

图1显示，具有高知名度和高文物价值的古城核心景观区名人故居在各种类型的得分值及其综合得分值都低，显示为最下面的线条。

而位于古城墙外面的北门河岸得分较高，显示为最上面的线条，这表明，古城景观知名度与吸引力无正向关系。

五、古城景点吸引力与游客满意度关联分析

满意度是顾客对于产品是否满足或超出期望的主观评价［13］，游客满意度是游客期望值与实际体验感知进行量化评分，事实上是游客的经历和消费的结果，即游客根据其期望或需要是否被满足而对旅游目的地各要素进行的评价。

本部分研究数据来源问卷，满意度得分和各吸引力得分均为问卷所得数据，满分均为5分，最低分为1分。

统计得出游客的满意度平均分3.08分，游客的满意度分值较低。

满意度与景点吸引力的关联性如何，需要进一步分析。

本文采用SPSS19.0软件包对数据进行统计描述和分析。

不同景点的评分比较采用Kruskal-Wallis检验，两种评分之间的相关性分析采用Pearson线性相关分析，采用线性回归分析建立游客满意度总评分关于景区吸引力总评分的预测模型。

P＜0.05为差异有统计学意义。

依据游客满意度评分和景点吸引力评分的相关性分析，得出影响游客在景点类型中的满意度因素。

如表对13项游客满意度评分和4个子景点吸引力评分的相关性进行分析，在两种评分之间的相关性分析基础上采用Pearson线性相关分析,根据实际调查值计算得来的相关性系数r，是否来自P值的总体，对样本相关系数r进行显著性检验，有效的分析相关系数r值表示景点吸引力评分与游客对景区满意度等两个指标的关联性大小。

对于一个具体的r的取值，根据经验可将相关程度分为以下几种情况：

在｜r｜≥0.8范围内表示极度相关；在0.5≤r｜r｜﹤0.8范围内表示中度相关；在0.3≤｜r｜﹤0.5范围内表示低度相关；在｜r｜﹤0.3范围内表示极弱相关或无相关。

游客满意度和景点吸引力评分的相关性分析见表2。

表2游客满意度和景点吸引力得分相关性

Table.2Correlationbetweentouristsatisfactionandattractionscores

游客满意

度项目

沙湾景观

北门景观

名人故居

古街景观

r

P

r

P

r

P

r

P

景点丰富

0.193**

0.006

0.296**

0.000

0.277**

0.000

0.267**

0.000

景区布局

-0.184**

0.009

-0.145*

0.041

-0.114

0.108

-0.318**

0.000

娱乐兴趣

0.122

0.086

0.127

0.073

0.097

0.174

0.172*

0.015

主题好奇

0.130

0.066

0.087

0.219

-0.010

0.887

0.141*

0.047

接待能力

0.158*

0.025

0.237**

0.001

0.152*

0.032

0.160*

0.024

好奇心

0.132

0.063

0.022

0.755

0.090

0.206

0.069

0.335

信息知晓

0.065

0.362

0.027

0.702

-0.033

0.647

-0.035

0.623

旅游商品

0.206**

0.003

0.149*

0.035

0.182*

0.010

0.293**

0.000

旅游产品

0.360**

0.000

0.205**

0.004

0.149*

0.035

0.225**

0.001

旅游环境

0.340**

0.000

0.308**

0.000

0.116

0.103

0.298**

0.000

游览实惠

0.014

0.844

0.046

0.514

0.085

0.230

0.114

0.108

旅游质量

0.149*

0.035

0.163*

0.021

0.084

0.235

0.163*

0.021

服务质量

0.279**

0.000

0.251**

0.000

0.082

0.248

0.126

0.074

*.在0.05水平（双侧）上显著相关。

**.在.01水平（双侧）上显著相关。

1、沙湾景观的吸引力与满意度

从统计（表2）来看，筛选出景点丰富度（P=0.006）、景区布局（P=0.009）、景点接待能力（P=0.025）、旅游商品特色度（P=0.003）、旅游产品特色度（P=0.001）、旅游环境满意度（P=0.001）、旅游质量（P=0.035）和旅游服务质量（P=0.001）等8个P值小于0.05（P＜0.05），拒绝原假设HO，说明两变量有线性相关的关系。

根据相关系数r值越大关联性就越强的特点，以下对沙湾河景点的关联影响力依次递减：

旅游产品特色度（r=0.360）、旅游环境满意度（r=0.340）、旅游服务质量（r=0.279）、旅游商品特色度（r=0.206）、景点丰富度（r=0.193）、景区布局（r=-0.184）、景点接待能力（r=0.158）、旅游质量（r=0.149）。

这表明，沙湾景点的旅游产品特色和旅游环境与游客满意度关联性较大，可以通过进一步加大旅游产品的丰富性和提高环境质量来提升游客的满意度。

2、北门景观的吸引力与满意度

从统计（表2）来看，筛选出景点丰富度（P=0.0001）、景区布局（P=0.041）、景点接待能力（P=0.001）、旅游商品特色度（P=0.035）、旅游产品特色度（P=0.004）、旅游环境满意度（P=0.001）、旅游质量（P=0.021）和旅游服务质量（P=0.001）等8个P值小于0.05（P＜0.05），拒绝原假设HO，说明两变量有线性相关的关系。

根据相关系数r值越大关联性就越强的特点，以下方面对北门河岸景点的关联影响力依次递减：

旅游环境满意度（r=0.308）、景点丰富度（r=0.296）、旅游服务质量（r=0.251）、旅游产品特色度（r=0.205）、景点接待能力（r=0.237）、旅游质量（r=0.163）、旅游商品特色度（r=0.149）、景区布局（r=-0.145）。

这表明，北门河岸景点的环境、产品丰富度与服务质量与游客满意度关联性较大。

可以通过改善这里的环境卫生和提高服务质量来提升游客的满意度。

3、名人故居的吸引力与满意度

从统计（表2）来看，筛选出景点丰富度（P=0.001）、景点接待能力（P=0.032）、旅游商品特色度（P=0.010）和旅游产品特色度（P=0.035）等4个P值小于0.05（P＜0.05），拒绝原假设HO，说明两变量有线性相关的关系。

根据相关系数r值越大关联性就越强的特点，以下方面对明清建筑与名人故居景点的关联影响力依次递减：

景点丰富度（r=0.277）、旅游商品特色度（r=0.182）、景点接待能力（r=0.152）、旅游产品特色度（r=0.149）。

这表明，游客满意度与名人故居景点的各项指标关联性不大，景点的丰富度相对大一些，这说明，名人故居满意度的提高，需要进一步提升这里的景点丰富度。

4、古街景观的吸引力与满意度

从统计（表2）来看，筛选出景点丰富度（P=0.001）、景区布局（P=0.001）、娱乐活动兴趣度（P=0.015）、旅游主题好奇心（P=0.047）、景点接待能力（P=0.024）、旅游商品特色度（P=0.001）、旅游产品特色度（P=0.001）、旅游环境满意度（P=0.001）、旅游质量（P=0.021）等9个P值小于0.05（P＜0.05），拒绝原假设HO，说明两变量有线性相关的关系。

根据相关系数r值越大关联性就越强的特点，以下方面对古街道与商铺景点的关联影响力依次递减：

景区布局（r=-0.318）、旅游环境满意度（r=0.298）、旅游商品特色度（r=0.293）、景点丰富度（r=0.267）、旅游产品特色度（r=0.225）、娱乐活动兴趣度（r=0.172）、旅游质量（r=0.163）、景点接待能力（r=0.160）、旅游主题好奇心（r=0.141）。

这表明，该景点的景区布局与游客满意度关联性最大，如果进一步改善这里的景区布局，会进一步提高游客的满意度。

5、游客满意度总评分关于景区吸引力总评分的预测模型

本文将景点丰富度、景区布局、娱乐活动兴趣度、旅游主题好奇心、景点接待能力、特色景点好奇心、景点信息知晓度、旅游商品特色度、旅游产品特色度、旅游环境满意度、游览古城实惠度、旅游质量、旅游服务质量等13项满意度评分平均值，作为游客满意度平均分。

将沙湾河岸、北门河岸、名人故居、古街商铺4个景观的吸引力得分平均值，作为景区吸引力平均分。

相关性分析的结果发现，游客满意度平均分和景区吸引力平均分之间存在一定程度的正相关性，从两者的散点图（图2）可以看出，随着景区吸引力总评分的提高，游客的满意度总评分也会相应提高，具有明显的线性相关。

图2游客满意度总平均分和景区吸引力平均分相关性散点图

Figure.2Scatterdiagramoftouristsatisfactionandattractionaveragescore

以游客满意度总评分为因变量，景区