哈爾濱市濕地旅游接待設施及服務滿意度研究

鐘 楊，那守海*，徐秋華，趙希勇

(1.東北林業大學 經濟管理學院，哈爾濱，150040；2.哈爾濱市旅游局政策法規處，150021)

游客滿意度是衡量游客對旅游實際感受的評價指標之一，較高的滿意度會給濕地景區帶來正面的評價，這種評價不僅能提高濕地旅游的知名度和品牌效應，更能吸引更多的游客來該地旅游。現有文獻對滿意度的研究主要關注服務質量與滿意度及其測量問題，主要研究與測評方法包括期望差異模型、服務績效模型(SERVPERF)、花費-收獲模型(EQUILTY)和標準模型(NORM)[1]。在特斯和威爾頓(Tse&Wilton，1988)提出的感知績效模型中提到，相對游客在出發之前對目的地的期望，游客的滿意度實際上只取決于所在目的地的實際感知[2]。在奧利沃和斯旺(Oliver&Swan，1989)提出的花費-收獲模型中提出，游客的滿意度決定于游客所獲與旅游所花時間、金錢和精力之間的關系，即所獲大于所花費的，則滿意度高，反之則相反[3]。國內從20世紀90年代初開始了對顧客滿意度指數及其模型建立的相關研究，汪俠等人針對旅游景區的游客滿意度構建了旅游景區顧客滿意度指數(TACSI)模型，通過7個潛變量和23個觀測變量來衡量影響游客滿意度的各因素的影響力指數，TACSI 模型的構建有助于景區全面了解對顧客滿意度產生影響的多種因素[4]。王群等人在美國顧客滿意度指數(ACSI)模型的基礎上，從環境感知、旅游期望、游覽價值、游客滿意度、游客忠誠和游客抱怨6大影響模塊建立了旅游環境游客滿意度指數(TSI)測評模型，通過多元回歸分析等方法，驗證了各因素之間相互影響的關系[5]。馬耀峰等人以西安的外國游客為觀察群體，對不同文化背景、不同性別及不同年齡段的游客進行了旅游服務的感知進行了對比分析，并建立了旅游服務感知模型[6]。趙俊遠等人利用灰色關聯分析法對旅游景區的滿意度進行了相關的分析[7]。董觀志等人使用模糊綜合評價法建立了模糊綜合評價模型，將旅游景觀、餐飲和住宿等9個因素納入到模型之中[8]。

目前，對游客的滿意度的研究主要集中在對滿意度模型和影響因素分析等方面，但對哈爾濱濕地景區的游客滿意度的相關研究并不多，本文擬將游客滿意度劃分為對接待設施和服務的兩類綜合滿意度，并通過食、住、行、游、購和娛等分項的滿意度來分析這些滿意度對著兩類綜合滿意度的影響，同時研究游客對接待設施的滿意度評價是否影響對服務的滿意度評價。

1 研究方法

調查的期限為2012年1至12月，調查地點包括太陽島濕地公園和金河灣濕地等濕地景點，調查問卷中旅游滿意度的選項分為兩大類：對旅游設施和旅游服務質量的滿意度評價體系，旅游設施的滿意度調查主要反映濕地景區游客對旅游接待設施等“硬件”維度的評價，旅游服務質量主要反映景區游客對濕地景區服務人員、導游以及服務體系等“軟件”維度的評價。旅游設施和旅游服務滿意度均包括對食、住、行、游、購和娛旅游六要素的調查，并結合哈爾濱旅游設施現狀，在旅游服務設施滿意度增加了對公共衛生間的滿意度調查。滿意度評價體系構成如圖1所示。

(a)旅游接待設施

(b)游客旅游服務

本文在調查問卷的基礎上，將利用數量公式進行定量分析，計算歷年來哈爾濱市濕地游客花費情況，并結合問卷的統計結果，對游客的特征和消費傾向進行描述性分析研究，對于滿意度分析，運用SPSS20.0對調查數據進行分析，用信度分析驗證數據的有效性，用單一樣本T檢驗、均值分析檢驗、相關分析和回歸分析等方法對四個假設進行檢驗。

2 結果與分析

2.1 游客人口學特征分析

本次調查共回收有效調查問卷8 400份，滿足了數據有效性的要求。在調查問卷收集完成后，將8 400份有效問卷輸入EXCEL軟件，形成數據庫，把數據庫導入SPSS20.0軟件進行分析，得到游客的人口學特征及統計見表1。

表1 哈爾濱市濕地游客人口學基本特征分析

根據表1的數據可知，濕地景區的游客男女比例較均衡；25～44歲游客數量較多，占總人數的一半以上，并且，18～64歲游客達到總人數的95%以上；從職業來看，從事各類工作的游客都占有一定比例，比例較為平均，其中企事業管理人員和服務銷售人員數量較多，比例達到15%以上。對比往年景區的旅游數據，本次統計數據與該數據基本一致，因此，樣本具有代表性。

2.2 游客滿意度分析

2.2.1 信度檢驗

問卷對滿意度的指標進行分析時，采用李克特五分制量表形式，“1”表示很差，“2”表示較差，“3”表示一般，“4”表示比較滿意，“5”表示滿意，考慮到少數游客無法對部分分項滿意度進行正確的評價，增加“0”表示對此項滿意度不清楚或不做評價，在進行數據分析時，將“0”標記為缺失值。

運用SPSS 20.0進行可靠性分析，測試樣本的信度，根據結果顯示，服務滿意度指標的信度Cronbach.s Alpha值為0.834，設施滿意度指標的信度Cronbach.s Alpha值為0.893，所有測試指標的總測試信度Cronbach.s Alpha值為0.929，遠高于0.7，這表明數據表具有較高的信度，說明測量指標的一致性程度很強，可靠性高。

2.2.2 服務及設施滿意度均值比較

表2 哈爾濱市濕地游客滿意度單樣本T檢驗(TestValue=3)

由表2可知，8項滿意度的均值都大于3，且均值差異的p值均小于0.01，這說明游客的各項滿意度以及總體滿意度都超過了一般水平，并表現出顯著差異。

在游客對旅游服務的滿意度方面，游客對住宿服務的滿意度最高，為4.22；對交通服務滿意度的評價最低，為3.77；在游客對接待設施的滿意度方面，游客對住宿設施的滿意度最高，為4.15，其次是購物設施，為4.07，對景區的交通和景點廁所的滿意度較低，分別為3.75和3.64。綜合可知，游客對交通設施的接待設施和服務滿意度評價都較低，對景點廁所的滿意度也較低，相關部門應針對交通設施和景區的廁所進行改善和提高。

2.2.3 游客滿意度相關性分析

由表3可知，所有分項滿意度和綜合滿意度的相關系數均高于0.60，這說明游客服務的各分項滿意度對綜合滿意度具有正面的影響。其中，游客對娛樂服務的滿意度與總體滿意度的相關度較高，游客對住宿設施的相關度最低，這說明游客對娛樂服務的重視程度與總體滿意度關系較密切，相對來說，對住宿設施的滿意度評價與服務綜合評價關系較小。

由表4可以看出，所有分項滿意度和綜合滿意度的相關系數也均高于0.60，這說明，游客對接待設施的各分項滿意度對綜合滿意度具有正面的影響。其中，游客對娛樂服務的滿意度與綜合滿意度的相關度較高，對交通設施的滿意度與綜合滿意度的相關度最低。

表3 游客服務綜合滿意度與分項滿意度相關分析

**.在.01水平(雙側)上顯著相關。

表4 游客接待設施綜合滿意度與分項滿意度相關分析

**.在.01 水平(雙側)上顯著相關。

2.2.4 游客滿意度回歸分析

多元回歸是根據多個自變量與因變量建立回歸方程，回歸方程：

y=B0+B1x1+B2x2+B3x3+…+Bpxp+ε0

其中y為因變量，B0、B1、B2、B3、…、Bp為待估參數，x1、x2、x3、…、xp為自變量，ε為殘值。

由于本數據庫自變量數量較多，在使用回歸分析時，應考慮多重共線性問題[9]，多重共線性指自變量問存在線性相關關系，即一個自變量可以用其他一個或幾個自變量的線性表達式進行表示。為解決此問題，使用多元逐步回歸方法，測試多重共線性的影響程度，并選擇最優模型，計算得到回歸模型。

(1)游客服務滿意度回歸分析

使用SPSS20.0的逐步回歸方法對游客服務滿意度進行分析，共得到6個模型，在共線性診斷結果中，各項滿意度的容差均≥0.1，且方差膨脹因子VIF均≤10，這說明多重共線性不明顯，符合回歸分析的條件。

通過表5的相關系數，模型6的相關系數R，判定系數和調整判定系數均最大，且標準誤差最小，故模型6擬合最優，因此選擇模型6作為服務滿意度最優回歸模型。

表5 服務滿意度回歸擬合優度及總體顯著性檢驗

表6 逐步回歸方程系數及檢驗結果

綜上所述，得到濕地景區游客服務滿意度回歸模型為：

Y=0.261x1+0.190x2+0.165x3+0.156x4+0.13x5+0.096x6

其中Y=“服務綜合滿意度”，x1=“娛樂服務滿意度”，x2=“導游服務滿意度”，x3=“餐飲服務滿意度”，x4=“交通服務滿意度”，x5=“購物服務滿意度”，x6=“住宿服務滿意度”。

(2)接待設施滿意度回歸分析

使用相同方法對接待設施滿意度進行回歸分析，共得到7個模型，共線性診斷結果表明，該模型同樣滿足回歸分析條件。使用滿意度回歸分析中所用的方法，得到哈爾濱市游客接待設施滿意度回歸模型為：

(3)接待設施評價對服務評價的影響分析

為分析游客對接待設施評價是否對服務的評價產生影響，這里使用分層回歸的方法。以一個模型中的綜合滿意度作為因變量，以兩個模型中的分項滿意度作為兩層自變量，分析另一個模型的自變量對該因變量的影響。

使用SPSS20.0的進入回歸方法，將服務綜合滿意度作為因變量，將服務的分項滿意度導入到第一層自變量，將接待設施的分項滿意度導入第二層自變量。共線性診斷顯示多重共線性不明顯，可以進行回歸分析，得到回歸數據見表7。

表7 旅游服務質量綜合評價

分層回歸結果顯示，當控制了各項旅游服務質量后，游客對旅游接待設施的各項滿意度評價對旅游服務質量的綜合評價有顯著影響，可解釋游客對旅游服務質量5.4%的變異量。

(4)服務評價對接待設施評價的影響

使用和(3)中同樣的研究方法，將接待設施綜合滿意度作為因變量，將基礎的分項滿意度導入到第一層自變量，將服務的分項滿意度導入第二層自變量。共線性診斷顯示多重共線性不明顯，可以進行回歸分析，得到回歸數據見表8。

表8 旅游接待設施綜合評價

分層回歸結果顯示，當控制了旅游接待設施后，游客對旅游服務質量的綜合評價對旅游接待設施的綜合評價有顯著影響，可解釋游客對旅游接待設施綜合評價4.6%的變異量。

3 結論與建議

3.1 結 論

通過使用SPSS20.0對滿意度數據進行單一樣本T檢驗、均值分析、相關分析和回歸分析，得到了以下結論。

(1)游客對住宿、餐飲、交通、娛樂、購物、景點和公共廁所等濕地旅游接待設施評價正向預測游客對旅游接待設施的綜合評價。

(2)游客對住宿、餐飲、交通、娛樂、購物和導游等旅游服務質量評價正向預測游客對旅游服務質量的綜合感受。

(3)游客對濕地景區旅游設施的評價會影響他們對旅游服務的評價。

(4)游客對濕地景區旅游服務的評價會影響他們對旅游設施的評價。

在均值比較中，游客對餐飲和購物的接待設施以及服務的滿意度評價較高，對交通和公共廁所的的滿意度評價較低。

在相關分析中，在數值為0.01的顯著性水平的條件下，各分項滿意度與接待設施和服務的綜合滿意度都表現出正相關。娛樂的接待設施和服務滿意度與兩個綜合滿意度相關度最高，交通接待設施滿意度和接待設施綜合滿意度相關度最低，住宿服務滿意度和服務綜合滿意度相關度最低。

在回歸分析中，分別構建了接待設施和服務滿意度的回歸模型，在服務滿意度回歸模型中，娛樂服務滿意度對綜合滿意度影響最大，住宿服務滿意度對綜合滿意度影響最小；在接待設施滿意度回歸模型中，娛樂接待設施滿意度對綜合滿意度影響最大，交通設施滿意度對綜合滿意度影響最小。通過分層回歸模型可知，游客對接待設施各項滿意度的評價會對游客服務綜合滿意度產生正面影響，同樣的，游客對服務各項滿意度的評價也會對接待設施綜合滿意度產生正面影響。

目前，在哈爾濱濕地相關的文獻中，很少有學者利用滿意度的數據對游客滿意度進行統計分析，也很少有文獻解釋影響濕地游客滿意度的因素的大小關系，本文通過運用統計學的方法，不僅得到了影響游客對接待設施和服務滿意度評價的因素的回歸模型，也得到了接待設施滿意度和服務滿意度之間存在相互影響的結論。通過這些結論，可對目前濕地景區游客旅游感知的一個方面進行詳細的闡述，并利用到其他相關領域的研究中。

3.2 建 議

為提高來哈爾濱市濕地旅游的游客的滿意度，保障旅游業的健康發展，本文根據上述結論，提出幾點建議：

(1)改善哈爾濱及濕地景區旅游路線的交通環境，保障游客進行旅游活動的暢通。

前面提到，游客對交通接待設施以及交通服務的滿意度均值較低，分別為3.77和3.75，這說明相對其他滿意度來說，游客對交通情況的滿意度預期要低于對其他分項的滿意度預期，政府、景區及相關部門應該重點關注如何改善哈爾濱及景區的交通狀況，特別是旅游交通狀況，這利于提高游客對交通的滿意度。

(2)公共衛生質量是提高旅游接待設施滿意度的重要因素。

游客對景區的公共廁所的滿意度在接待設施中均值最低，這說明游客對公共廁所的滿意度并不高，并且在回歸分析中，公共廁所的標準化B值為0.193，公共廁所滿意度在接待設施綜合評價的比重較大，所以，改善市內和景區的公共廁所及其他衛生設施可以有效的提高游客的滿意度。

(3)提高各方面接待設施和服務的滿意度有助于滿意度的全面提高

在回歸分析中，不僅發現各分項滿意度對綜合滿意度有顯著的相關性，還發現接待設施的滿意度和服務的滿意度之間也有相關關系。因此，全方面提高接待設施和服務的滿意度是提高總體滿意度最有效的方法。在旅游市場營銷方向，應該針對濕地生態旅游產品、冰雪旅游產品等采用產品開發策略[10-12]。

【參 考 文 獻】

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