满意度及开发态度关系研究

第4章　水体旅游地“主客”感知分析

4.1　案例地概况

本书的研究目的就是要探索普遍适用于“主客”感知视角下的不同水体旅游地可持续发展评价的模型与方法。因此选择外秦淮河、金牛湖和珍珠泉三个不同类型、不同地理区位和交通条件、不同景观资源的水体旅游地作为实证案例地进行研究，具有一定的代表性与典型性(表4-1，图4-1)。

表4-1　研究案例地概况

图4-1　研究案例地区位示意图

4.2　居民旅游感知、满意度及开发态度关系研究

4.2.1　居民感知与水体旅游地发展关联性研究

随着可持续发展的观念越来越深入人心，人们逐渐认识到实现旅游可持续发展离不开旅游目的地社区居民的积极参与。因此居民旅游感知、满意度及态度对水体旅游地的可持续发展具有重要影响，怎样在旅游业发展的过程中使当地社区居民感到满意，是政府管理部门、学者与旅游从业人员关注的焦点。充分了解居民对水体旅游的态度，在增强正面影响感知的同时，不断消除负面影响感知，从而使得居民对发展水体旅游具有较高的满意度与参与度，这些都是实现水体旅游地可持续发展的根本所在。

4.2.2　模型构建

4.2.2.1　满意度、开发态度研究回顾

目前的居民旅游感知、满意度及开发态度关系研究中，Choong-Ki(2003)与Gursoy(2004)建立的模型在不同层面分析了居民旅游影响感知与态度间的关系，具有比较典型的意义。Choong-Ki就社区居民对博彩旅游感知与态度构建了如图4-2所示的关系模型。Gursoy构建了社区支持旅游发展的模型，在此基础上又调研了美国华盛顿州与爱达荷州两地的居民，于2004年构建了如图4-3所示的居民对旅游感知与态度的改进模型。

图4-2　居民对旅游感知和旅游发展态度的结构模型图
资料来源：Choong-Ki Lee， Ki-Joon Back. Pre-and post-casino impact of resident’ perception[J]. Annals of Tourism Researeh， 2003， 30(4)： 868-885.

图4-3　居民对旅游感知和态度的改进模型图
注：图中实线为影响显著关系，虚线是在原模型基础上新增加的路径。
资料来源：Gursoy D， Mc Cleary K W. An integrative model of tourists’ information search behavior[J]. Annals of Tourism Research， 2004， 31(2)： 353-373.

Choong-Ki与Gursoy建立的模型都非常成功，但是仔细分析却依然存在各自的不足之处。Gursoy的模型有一定的局限性，因为在测度居民旅游影响感知时仅考虑了正面经济维度与负面社会维度。Choong-Ki的模型在研究居民对旅游影响的感知时从经济、社会文化与环境三个层面进行了分析，但是用利益这一维度来代表居民旅游感知，没有能体现出旅游负面影响感知与居民态度之间的关系。

4.2.2.2　理论模型

结构方程模型在旅游社区居民的应用研究中，最常见的潜变量就是居民对社区旅游开发的态度，研究重点是影响社区居民对旅游开发态度的因素。本书的主要目的是研究居民的水体旅游发展满意度和水体旅游发展态度的主要驱动因素，并尝试建立旅游感知视角下水体旅游地可持续发展的定量评价方法。在前人对于社区居民旅游发展影响感知与旅游发展态度的研究基础上，选取居民水体旅游影响的正面感知、负面感知为两个外生结构变量，选取水体旅游开发态度、居民满意度为两个内生结构变量(如图4-4所示)，研究目的地居民满意度与水体旅游发展态度的影响因素，以判断不同水体旅游地之间居民旅游发展态度的驱动要素。

图4-4　社区居民感知、满意度与态度理论模型图(RPSA-model)

本书建立包含4个结构变量和13个观测变量的理论模型，分别在南京外秦淮河国家级水利风景区、南京金牛湖国家级水利风景区以及南京珍珠泉国家级水利风景区三个案例地对居民进行问卷调查。问卷设计的每个题项中，均包含有五个维度的Likert量表。其中，1代表“强烈反对”，5代表“非常同意”，1至5所对应的居民态度逐步改变。

第一个内生结构变量是居民满意度，观测变量采用三个测量因子，即a.“对水体旅游发展的总体满意度”、b.“与期望中的水体旅游发展相比较，居民对本地水体旅游发展的满意度”、c.“与其他水体旅游地相比较，居民对本地水体旅游发展的满意度”。评价分为“强烈反对”、“反对”、“一般”、“同意”与“非常同意”，分别赋值为1～5分。各个水体旅游地的可持续发展能力强弱，就可以通过对总体满意度的评价反映出来。

第二个内生结构变量是居民对水体旅游开发的态度。设定三个测量因子衡量，即a.“发展水体旅游与我关系密切”、b.“我密切关注水体旅游发展”、c.“我非常支持水体旅游发展”。回答按程度高低分五等级，分别赋值为5～1分。

在两个外生结构变量中，首先是居民对水体旅游影响的正面感知。本书从环境因素、经济因素、社会因素这三个方面出发，选择了针对水体旅游地具有代表性的四个观测变量“增加居民收入”、“增加就业”、“提高本地知名度”、“改善本地自然环境”，较为综合全面地反映出水体旅游地周边居民对发展水体旅游的正面影响感知。

居民对水体旅游影响的负面感知是本模型中的另一个外生结构变量。本书中采用了“水体旅游资源开发商业化、庸俗化”、“发展水体旅游只导致少数人受益”、“发展水体旅游引起严重的环境污染”这三个从社会的、经济的、环境的角度来考虑的观测变量。

两个外生结构变量的观测变量的评价均分为“强烈反对”、“反对”、“一般”、“同意”与“非常同意”，分别赋值为1～5分。

在居民RPSA-model感知结构方程模型中：潜在变量列于椭圆形中，观测变量列于长方形中。ξ表示外生潜变量(共计2个隐变量，故η为2×1矩阵)；η表示内生潜变量(共计2个隐变量，故η为2×1矩阵)；B表示一些内生潜变量对其他内生潜变量的效应数矩阵(2×1)；Γ表示外生潜变量对内生潜变量的效应系数矩阵(2× 2)；ζ表示结构方程误差项(error or residual term)，是(2×1)矩阵。RPSA-model结构方程内部模型表示为方程(4-1)：

η=Bη+Γ ξ+ζ

(4-1)

并可对应表示为方程(4-2)，其中β与γ为通径系数(path coefficients)。βij是ηj对ηi的通径系数，表示作为起因变量的ηj对作为效应变量的ηi的直接影响程度；γi表示外生潜变量对ηi的通径系数，即作为起因变量的ξi对作为效应变量的ηi的直接影响程度。

(4-2)

对于外生变量，有方程(4-3)：

X=Λxξ+δ

(4-3)

对于内生变量，有方程(4-4)：

Y=Λyη+ε

(4-4)

将方程(4-3)与方程(4-4)展开可得到以下数学方程式(4-5)、式(4-6)。

(4-5)

(4-6)

式中，X为外生观测变量构成的向量矩阵(7×1)；Λx为X对ξ的测度系数或载荷矩阵(7×2)；δ为X的测量误差构成的向量矩阵(7×1)；γ为内生观测变量构成的向量矩阵(6×1)；Λy为Y对η的测度系数(regression weight)或因子载荷(factor loadings)矩阵(6×2)；ε为Y的测量误差构成的向量矩阵(6×1)。

居民感知RPSA-model结构方程模型中一共有八个基础参数矩阵需要在线性结构关系模型中估计，Λx、 Λy、 Γ、 B、 Φ、 ψ、 Θε、 Θδ、 Λx、 Λy矩阵是因子载荷矩阵，Γ、 B是结构通径系数矩阵；Φ是外生潜在变量ξ的方差协方差矩阵；Ψ是结构方程误差项ζ的方差协方差矩阵；Θε、 Θδ是观测误差(ε、 δ)的方差协方差矩阵；内生潜在变量η用以下公式可计算得：

(4-7)

RPSA-model结构方程模型假定：ε与η不相关；δ与ξ不相关；ζ与ξ不相关；ζ、 ε和δ之间均不自相关，即E(η ζ′)=0， E(ξζ′)=0， E(ζ)=0, E(ε)=0， E(δ)= 0， E(η ε′)=0, E(ξ δ′)=0。Σ表示模型成立时的理论协方差矩阵，若用S表示由样本得到的协方差矩阵，通过用S去拟合Σ，即可估计出模型中的自由参数，计算出相应系数值，同时可对模型的拟合性进行假设检验。上述分析可借助统计分析软件(SPSS PASW Statistics 18.0)和结构方程建模软件(Amos17.0) 实现。

4.2.3　假设提出

本书参考了前人对于居民旅游影响感知和旅游发展态度的研究模型，在此基础上构建了水体旅游地居民旅游影响感知、满意度及开发态度之间关系的验证性因子分析结构模型，如图4-4所示。用此模型来分析南京地区水体旅游地居民对旅游影响感知、满意度和开发态度之间的相互关系，为揭示南京地区水体旅游地居民旅游影响感知、满意度和开发态度的特征提供依据，并基于此评价不同案例地旅游可持续发展的水平，同时就出现的问题进行分析。结合图4-4的理论模型，本书提出以下五组假设，如表4-2所示：

表4-2　社区居民感知、满意度与态度理论模型中的五组假设

4.2.4　居民样本人口统计学特征

本研究于2013年6月和7月先后在外秦淮河国家级水利风景区、金牛湖国家级水利风景区、珍珠泉国家级水利风景区对周边居民进行了访谈式问卷调查，以检验本研究所提出的居民感知理论模型与假设路径。

表4-3　三地问卷调查居民的基本人口统计学特征

注：外秦淮河，N=405；金牛湖，N=377；珍珠泉N=397。

表4-3是三处水体旅游地的居民样本人口统计学基本特征。可以看出，外秦淮河、金牛湖和珍珠泉抽样调查的居民平均年龄相近，分别为39岁、37岁和33岁，外秦淮地区平均样本年龄偏大。三地受调查居民在性别上，金牛湖男性近六成，而外秦淮河和珍珠泉则女性偏多。在文化程度上发现金牛湖受调查样本小学及以下(包括文盲)的人数比重远远大于其他两地，本科及本科以上的学历人数远低于其他两地，说明金牛湖居民受教育程度整体偏低，亟须兴办教育，提高居民的文化教育水平。而外秦淮河地区本科及本科以上学历人数所占比重最高，这与外秦淮河石头城两岸集聚了很多高校及高校教师住所有很大的关系，整体文化素质层次较高。职业构成上，外秦淮河居民样本中文教技术人员、政府公职、离退休人员、学生(特别是大学生)所占比例较高，而金牛湖居民样本中农民、工人、学生所占比例较高。在本地平均居住时间上，外秦淮河和珍珠泉受调查样本分别为13年和15年，远低于金牛湖。三地居民在是否出生于本地上差异尤其悬殊，有71.09%的金牛湖居民是土生土长的当地人，而外秦淮河与珍珠泉仅有18.77%、21.16%的居民为当地人，有超过一半的居民来自于外地，说明外秦淮河、珍珠泉与外界人口流动较大，而金牛湖相对还比较封闭，社区基本组成单纯，以原住居民为主，人员流动量非常少。

4.2.5　模型分析

4.2.5.1　数据常态检验

运用SPSS PASW Statistics 18.0统计软件，将三个国家级水利风景区外秦淮河景区、金牛湖景区与珍珠泉景区作为案例地，建模所需要的数据通过细致的调研来获得，同时应注意对数据的整理与检查，出现异常数据经过核对能校正的予以修改，不能校正的则予以删除，从而把误差降到最小，对缺省的数据采用样本均值替代法处理后进行数据常态统计。从表4-4可以看出，所有指标的偏度|S|<3、峰度|K|<10，即各观测变量评价值均在正常状态。

表4-4　三个案例地居民RPSA-model观测变量评价

注：外秦淮河，N=405；金牛湖，N=377；珍珠泉N=397。

表4-4显示三个水体旅游地中，居民对珍珠泉水体旅游发展的满意度相对较高，外秦淮河排在第二，金牛湖则较低。对水体旅游发展的总体满意度(Y1)、与期望中的旅游发展相比较后居民对本地水体旅游发展的满意度(Y2)、与其他地方相比较后居民对本地旅游发展的满意度(Y3)这三项观测变量均是珍珠泉案例地得分最高；与期望中的旅游发展相比较后居民对本地水体旅游发展的满意度(Y2)，此项观测变量外秦淮河地区排在三者最末；其余两项Y1、Y3则是金牛湖处于落后的位置。珍珠泉景区近年来，在江苏“沿江开发”、南京“跨江发展”等宏观发展战略的进一步推动下，紧紧抓住区划调整和市里简政放权的机遇，大力招商引资，加快基础设施建设，旅游项目越来越多，人气越来越旺，影响力越来越大，已经基本形成“南有中山陵、北有珍珠泉”的南京旅游新格局。《“一山三泉”地区旅游发展战略规划》提出将旅游业发展作为浦口区的支柱产业和动力产业，将“一山三泉”地区建设成为以温泉度假、生态休闲为特色，旅游观光与度假相结合，兼具商务、会议、康体、科普旅游等功能的国家级旅游度假区，规划提出珍珠泉度假区作为四大重点战略旅游景区之一。可见珍珠泉在浦口地区旅游业发展的重要地位，景区和浦口当地居民的生活也有密切的联系，为浦口居民提供较有价值的景观和室外活动的场所空间，当地居民对发展旅游抱有极大的热情，对珍珠泉水体旅游发展的满意度也相对较高。

外生潜变量所有7个观测变量中有4个是珍珠泉分值最高，均是居民正面感知观测变量，包括增加居民收入(X1)、增加就业(X2)、改善本地自然环境(X3)、提高本地知名度(X4)。金牛湖的基本生活水平显著提高(X2)、改善本地自然环境(X3)均分落后，而外秦淮河的促进经济发展(X1)、提高本地知名度(X4)均分落后。外秦淮河附近居民个人经济条件相对而言在三者中最高，生活水平较高，而且绝大多数附近居民的职业集中在高校教师、政府机关工作人员等，经济收入受到旅游行业发展影响的直接效应不明显，因而对增加居民收入(X1)、提高本地知名度(X4)两项观测变量敏感度不高也在情理之中。负面感知三个观测变量中，外秦淮河的水体旅游资源开发商业化、庸俗化(X5)均分最高，而金牛湖的引起环境严重污染(X6)和发展水体旅游只导致少数人受益(X7)均分最高。金牛湖附近居民职业多以农民、工人为主，相对来说对经济收益回报较为关注，敏感程度也较高，对发展水体旅游是否会引起少数人、少数集团收益较为关注。

4.2.5.2　测量模型检验

本书的主要分析工具是AMOS17.0统计软件，对所提出的概念模型使用结构方程模型(SEM)方法进行相关假设检验。SEM方法的两个基本组成部分包括测量模型与结构模型。借鉴Anderson(1988)提出的相关结构方程两阶段检验方法，本书为了保证结构模型检验的信度与拟合质量，第一步先测量模型检验，然后再进行结构模型检验。

估计测量模型的有效性与模型的拟合度均可采用验证性因子分析。如表4-5所示，对构建的测量模型使用AMOS17.0进行分析：

a. 外秦淮河：χ2=135.567(df=49)、 χ2/df=2.767、 p<0.001、 RMSEA=0.066、 CFI=0.961、 TLI=0.938、 GFI=0.953、 NFI=0.941；

b. 金牛湖：χ2=151.423(df=57)、 χ2/df=2.657、 p<0.001、 RMSEA=0.066、 CFI=0.935、 TLI=0.911、 GFI=0.941、 NFI=0.901；

c. 珍珠泉：χ2=119.360(df=59)、 χ2/df=2.023、 p<0.001、 RMSEA=0.051、 CFI=0.965、 TLI=0.954、 GFI=0.956、 NFI=0.934。

三处水体旅游地有13个观测变量，其标准化因子负荷如表4-6所示在0.648 到0.920之间，达到因子载荷大于0.4的标准，标准化的因子负荷高度显著，显示各观测变量对潜变量都具有比较强的解释能力，本研究所构建的模型达到可以接受的水平。

表4-5　三处水体旅游地测量模型拟合指标

注：外秦淮河，N=405；金牛湖，N=377；珍珠泉N=397。

表4-6　测量模型的信度与效度检验

续表4-6

注：外秦淮河，N=405；金牛湖，N=377；珍珠泉N=397。

为了确保命题验证的科学性，利用统计软件SPSS PASW Statistics 18.0，检验测量模型的信度与效度(表4-6)。

使用Cronbach’s α系数对测量指标的内部一致性进行信度检验，外秦淮河景区、金牛湖景区与珍珠泉景区所有观测变量的Cronbach’s α系数在0.705到 0.863 之间，大于0.6的最低标准；使用组合信度(Composite Reliability， CR)对测量指标的内部一致性进行信度检验，这三个景区的组合信度最低为0.812，大于0.5的参考标准。由此可以判定，测量模型中的观测变量具有良好的内部一致性。使用平均变异抽取量(Average Variance Extracted， AVE)，检验测量模型的会聚效度。外秦淮河景区所有观测变量的AVE最低为0.603、金牛湖景区所有观测变量的AVE最低为0.519、珍珠泉景区所有观测变量的AVE最低为0.570，均满足了有关AVE应该大于0.50的标准，表明各观测变量能够较好的测度其所属的潜在变量。以上均表明本研究的各项观测变量具有收敛效度。

本书采用Fornell & Larker(1981)建议的AVE比较法来检验量表的区别效度。外秦淮河景区、金牛湖景区与珍珠泉景区的量表中任意两个变量相关系数的平方均小于各自的AVE值，如表4-7、表4-8、表4-9所示，表明在各项观测变量之间都存在显著差异，量表具有良好的区分效度。可以看出，本书的量表有效并且可靠，用来进行模型假设验证是可行的。

表4-7　外秦淮河相关系数矩阵

注：外秦淮河，N=405。

表4-8　金牛湖相关系数矩阵

注：金牛湖，N=377。

表4-9　珍珠泉相关系数矩阵

注：珍珠泉N=397。

为了使研究结果更为可靠，本书最后采用Harman’s单因素方差检验来进行同源误差检验。所谓同源误差是指由测量方法造成的变异，这种误差并不是由观测变量造成。同源误差会影响到研究变量间的相关关系，严重情况下将会导致错误结论的产生。对所有变量进行因子分析时，如果有同源误差存在，则会出现一个变量或一个变量组合，解释了大部分变量的方差。检验结果显示，外秦淮河景区、金牛湖景区、珍珠泉景区这三处水体旅游地，因子对变量最大的解释程度分别为33.26%、 20.46%、 27.67%，于是可以认为不存在同源误差。

4.2.5.3　结构模型分析和假设检验

用最大似然估计法在AMOS17.0中对结构模型进行检验。结构模型中包括居民正面感知、居民负面感知两个外生潜变量，分别用了4个和3个题项测量；居民满意度、居民对水体旅游的开发态度为内生潜变量，分别都用3个题项测量。通过分析可以得到结构方程模型的拟合度指数：

a. 外秦淮河：χ2=186.687(df=52)、 χ2/df=3.590、 p<0.001、 RMSEA=0.080、 CFI=0.939、 TLI=0.909、 GFI=0.939；

b. 金牛湖： χ2=139.052(df=56)、 χ2/df=2.483、 p<0.001、 RMSEA=0.063、 CFI=0.943、 TLI=0.920、 GFI=0.946；

c. 珍珠泉： χ2=119.360(df=59)、 χ2/df=2.023、 p<0.001、 RMSEA=0.051、 CFI=0.965、 TLI=0.954、 GFI=0.956。

拟合度指数显示这三个水体旅游地的结构模型拟合度均较好。

本书呈现路径系数的方式借助于非标准化系数，即非标准化系数越大代表在路径关系中影响越大、重要性越高。对结构方程模型中结构变量的路径系数进行检验(表4-10、表4-11、表4-12)可以发现，三处水体旅游地居民SEM研究结果基本一致，三处水体旅游地除了居民水体旅游影响的负面感知与水体旅游发展满意度的非标准化系数不显著，即H3没有被支持，其他所有假设都与预先设定基本吻合。即居民对水体旅游影响的正面感知与水体旅游发展满意度有显著正向关系；居民对水体旅游影响的正面感知与居民的水体旅游开发态度有显著正向关系；居民对水体旅游影响的负面感知与居民的水体旅游开发态度有显著负向关系；居民对水体旅游发展的满意度与居民的水体旅游开发态度有显著相关关系。

表4-10　外秦淮河居民RPSA-model整体结构模型路径系数估计值

注：a——外秦淮河，N=405；***表示显著性水平小于0.001。

表4-11　金牛湖居民RPSA-model整体结构模型路径系数估计值

注：b——金牛湖，N=377；***表示显著性水平小于0.001。

表4-12　珍珠泉居民RPSA-model整体结构模型路径系数估计值

注：c——珍珠泉，N=397；***表示显著性水平小于0.001。

根据Baron & Kenny(1986)建议的方法，我们对居民满意度的中介效应进行检验。本研究首先构建了居民正面感知、居民负面感知对水体旅游开发态度的直接效应模型，然后，我们建立了居民满意度对正、负两种居民感知和水体旅游开发态度之间关系的部分中介模型及完全中介模型。从表4-13、表4-14、表4-15的拟合指数可以看出，在拟合程度上部分中介模型普遍优于完全中介模型。

表4-13　外秦淮河结构方程模型间的比较

续表4-13

注：β为非标准化的系数；外秦淮河，N=405。

表4-14　金牛湖结构方程模型间的比较

注：β为非标准化的系数；金牛湖，N=377。

表4-15　珍珠泉结构方程模型间的比较

注：β为非标准化的系数；珍珠泉N=397。

对三个研究案例地居民的RPSA-model分析显示与预先的假设基本吻合，除了不支持H3之外，其余假设均被支持。由图4-5、图4-6、图4-7分析可知，三处水体旅游地居民正面感知不仅对居民满意度存在显著的正向影响，而且对居民水体旅游开发态度也都存在着显著的影响。居民满意度对居民水体旅游开发态度的相关性方面，三地表现略有不同，外秦淮河、珍珠泉表现为显著相关影响，而金牛湖的居民满意度对居民水体旅游开发态度表现为相关，但未达到0.001水平上显著。由此，居民对水体旅游发展的正面感知是提升居民满意度，并直接关系居民对水体旅游开发态度的重要因素，影响着水体旅游地的可持续发展能力。发展水体旅游的同时，重视水体旅游地居民正面感知，提升居民满意度，是我们今后水体旅游规划开发要注意的环节之一。

居民负面感知对水体旅游开发态度三处水体旅游地均表现为一定程度上的相关性，其中外秦淮河、金牛湖表现为0.05水平上的显著，而珍珠泉表现为0.001水平上显著。负面感知对居民满意度的相关性上，三处均没有显著被支持。

图4-5　外秦淮河居民感知结构方程模型的标准化解
注：→表示路径显著、表示路径不显著；*表示在0.05水平上显著、**表示在0.01水平上显著、***表示在0.001水平上显著。

图4-6　金牛湖居民感知结构方程模型的标准化解
注：→表示路径显著、表示路径不显著；*表示在0.05水平上显著、**表示在0.01水平上显著、***表示在0.001水平上显著。

图4-7　珍珠泉居民感知结构方程模型的标准化解
：→表示路径显著、表示路径不显著；*表示在0.05水平上显著、**表示在0.01水平上显著、***表示在0.001水平上显著。

4.3　游客感知、满意度与忠诚度关系研究

4.3.1　游客感知与水体旅游地发展关联性研究

游客满意度与忠诚度也是旅游地可持续发展的重要影响因子，怎样创建令游客满意的旅游地，是在研究旅游地如何发展时政府、学者与旅游从业人员的关注焦点。充分重视到影响游客满意度与忠诚度的因素，着力提升游客旅行体验的满意度，在游客口碑中占得先机，吸引潜在游客的到来，提升旅游地的知名度与竞争力。

南京市水体旅游地能否持续、协调发展取决于能否立足水资源、水文化，打造精品水体旅游景观，营造出令人向往的游憩氛围。各个水体旅游地的区位条件不尽相同，通过对游客感知的研究来分析各个水体旅游地发展的优势与劣势。通过构建游客对水体旅游地感知-满意度-忠诚度的模型，探讨影响游客满意度与忠诚度的因素并验证两者之间的关系，分析游客感知视角下的水体旅游地可持续发展能力的差异。

4.3.2　模型构建

4.3.2.1　满意度、忠诚度研究回顾

(1) 满意度

旅游者满意的概念来源于顾客满意。顾客满意是一个营销概念，指的是顾客对于产品与服务在多大程度上满足了自己需求的一种判断，这种判断是顾客在消费之后产生的主观感受，难以直接进行测量。如何通过定量分析的方法，相对客观而准确的测度顾客满意度，许多学者对此做过研究。

美国学者Oliver(1980)构建了满意度决策的因果认知模型(图4-8)，该模型以事前的期望、态度、购买意愿、不确认与事后的满意度、态度、购买意愿之间的关系为研究对象，这也就是期望差异模型(Expectation Disconfirmation Model)。

图4-8　期望差异模型
资料来源：Oliver R L. A cognitive model of the antecedents and consequences of satisfaction decisions[J]. Journal of Marketing Researeh， 1980， 17(4)： 460-469.

图4-9　属性基础满意模式
资料来源：Oliver R L. A conceptual model of service quality and service satisfaction： compatible goal， different concepts[J]. Advances in Service marketing and Management， 1993(2)： 64-86.

Oliver(1993)又提出了如图4-9所示的属性基础满意模型。该模型将满意度视为正面情感、负面情感、产品属性满意、产品属性不满意以及不确认的函数。该模型认为正面情感与负面情感都受到属性满意与不满意的影响，而对属性绩效的客观满意判断是顾客一种心理实现的反应，可以用欢喜与兴趣两方面来描述正面情感，可以用外因、内因与状态三个归因来源对负面情感进行分析。

美国顾客满意度指数模型ACSI(American Customer Satisfaction Index)如图4-10所示，由多个联邦政府机构共同制定并被用来作为测度顾客满意度的工具。欧洲顾客满意度指数模型ECSI(European Customer Satisfaction Index)如图4-11 所示，是当前测度顾客满意度的宏观主流模型。与美国模型相比较，欧洲模型的结构变量增加了“形象”、去掉了“顾客抱怨”，同时将感知质量划分为感知软件质量与感知硬件质量两个部分。

图4-10　美国顾客满意度指数模型

图4-11　欧洲顾客满意度指数模型

资料来源：国家质检总局质量管理司，清华大学中国企业研究中心.中国顾客满意指数指南[M].

北京：中国标准出版社，2003：2-21.

目前关于旅游目的地游客满意度的研究文献并不多见。Pizam(1978)对游客满意的定义得到旅游学界的广泛接受，他认为对于某一旅游地而言，游客满意就是游客期望与实际旅游感知相比较的结果。游客期望和感知相比较是一种心理过程，根据期望与感知的高低情况可以分为以下四类(表4-16)：

表4-16　游客期望与实际旅游感知相比较的四类情况

资料来源：Pizam A. Tourism’s impacts： The social costs to the destination community as perceived by its residents[J]. Journal of Travel Research， 1978， 16(4)： 8-12.

(2) 忠诚度

旅游者忠诚概念来源于顾客忠诚。忠诚也是一个营销概念，是指在未来持续购买某一产品或服务的行为，进而产生对同一品牌的重复购买。Giffin(1995)认为顾客对于某产品或服务的依恋心理与重复购买是构成顾客忠诚的两个基本因素。Shoemaker(1999)指出顾客忠诚表现在重新购买意愿与合作关系活动这两个方面。具体说来，顾客忠诚有四种形态(见表4-17)。

目前，态度衡量方式、行为衡量方式与复合衡量方式是衡量忠诚度的三种主要方式。态度衡量方式认为应根据顾客的态度、偏好或购买意愿来衡量忠诚度。行为衡量方式认为应根据顾客的购买顺序、购买比率与购买概率来衡量忠诚度。复合衡量方式则对上述的两种方式进行了整合，兼顾到态度与行为这两个方面，弥补了前两种衡量方式各自存在的不足。

表4-17　顾客忠诚的四种形态

资料来源：Shoemaker S， Lewis R C. Customer loyalty： The future of hospitality marketing[J]. Hospitality Management， 1999， 18(4)： 345-370.

(3) 满意度与忠诚度关系

Anderson(1990)通过研究得出结论，认为顾客满意度与再购买行为之间具有非常强的相关性。Zeithaml(1996)认为如果顾客感到满意，其购后行为主要有两点，一是向他人做正面口碑的推荐，二是愿意用较高价格进行购买。Kod(2002)在对美国饭店业的实证研究中发现，顾客满意度对顾客的忠诚与合作有正面显著影响。也有学者指出，满意度不是忠诚度的充分条件，而仅是必要条件。例如一般游客游览某一旅游地，即使对选择的酒店还比较满意，但再次入住该酒店的可能性并不大。因此旅游业常用再次光顾与口碑宣传这两个指标来衡量与评价忠诚度。如果游客对于旅游地的满意度较高，则有可能出现重游或是向亲朋好友进行推荐的行为。对于潜在游客来说，身边熟人的亲身经历与推荐被看做是最值得信赖的信息来源，也是人们选择出游目的地最常见的参考。

4.3.2.2　理论模型

本书在游客感知视角下，探讨南京市水体旅游地的可持续发展，应着重关注水体旅游地特有的自然资源、人文资源以及游客对水体旅游地的软件、硬件服务感知(见图4-12)。

图4-12　游客感知、满意度与忠诚度理论模型图(TPSL-model)

本书建立包含5个结构变量和14个观测变量的理论模型，分别在南京外秦淮河国家级水利风景区、南京金牛湖国家级水利风景区以及南京珍珠泉国家级水利风景区三个案例地进行游客问卷调查。问卷设计的每个题项中，均包含有五个维度的Likert量表。其中，1代表“非常差”或“强烈反对”，5代表“非常好”或“完全赞同”，1至5所对应的居民态度逐步改变。

内生结构变量之一是游客忠诚度。采用游客的重游意愿、推荐意愿作为观测变量的测量因子。调查问卷中用“我愿意再次来本景区游玩”与“我愿意推荐他人来本景区游玩”这两项提问来反映。按照回答时对提问认可程度从大到小划分为五个等级，分别赋值为5～1分。

内生结构变量之二是总体满意度。总体满意度不能由一个单方面的服务事例来反映，而是来自于每一个服务交易和对整个服务体验过程的感知。调查问卷中用“我对这次旅游的总体评价非常高”与“这次旅游超过了我原来的预期” 这两项提问来反映，同样也划分为五个等级，分别赋值为5～1分。

外生结构变量有三个，分别是旅游资源感知、软件服务感知与硬件服务感知。资源禀赋决定了在某一个地理区位上发展旅游产业的潜力，对于水体旅游地来说，旅游资源感知可以用“水体水质”、“人文风貌”、“水文景观”与“主题与特色”作为观测变量。欧洲顾客满意度指数模型ECSI 将感知质量划分为感知软件质量与感知硬件质量两个部分。借鉴于此，本书亦将服务价值感知用两个结构变量来表示，即软件服务感知与硬件服务感知。其中软件服务感知用“服务与管理水平”与“旅游接待人员素质”作为观测变量，硬件服务感知用“饮食条件”、“住宿条件”、“交通状况”与“娱乐配套设施”作为观测变量。对于这三个外生结构变量，其观测变量均划分为五个等级即“非常满意”、“满意”、“一般”、“不满意”与“非常不满意”，分别赋值为5～1分。

因此，游客TPSL-model理论模型的结构方程数学表达式为式(4-8)：

η=Bη+Γξ+ζ

(4-8)

并可对应表示为方程(4-9)：

(4-9)

对于外生变量，有方程(4-10)：

X=Λxξ+δ

(4-10)

对于内生变量，有方程(4-11)：

Y=Λy+ε

(4-11)

将方程(4-10)与方程(4-11)展开可得到以下数学方程式(4-12)、 式(4-13)。

(4-12)

(4-13)

式中，X为外生观测变量构成的向量矩阵(10×1)；Λx为X对ξ的测度系数或负荷矩阵(10×1)；δ为X的测量误差构成的向量矩阵(10×1)；Y为内生观测变量构成的向量矩阵(4×1)；Λy为Y对η的测度系数(regression weight)或因子负荷(factor loadings)矩阵(4×2)；ε为Y的测量误差构成的向量矩阵(4×1)。

4.3.3　假设提出

综上所述，根据图4-12所示的研究模型提出如下四组假设，如表4-18所示：

表4-18　游客感知、满意度与忠诚度理论模型中的四组假设

H1：游客满意度对游客忠诚度有显著正向影响，即满意度直接影响游客的重游意愿和推荐意愿；

H2：游客对水体旅游地旅游资源的感知与游客满意度存在着相关关系；

H3：游客对水体旅游地饮食、住宿、交通及娱乐配套设施等硬件服务的感知与其满意度之间存在着相关关系；

H4：游客对水体旅游地服务与管理水平、接待人员素质的感知与其满意度之间存在着相关关系。

4.3.4　游客样本人口统计学特征与游客感知差异

4.3.4.1　游客样本人口统计学特征

本研究于2013年6月和7月先后在外秦淮河、金牛湖、珍珠泉对游客进行问卷调查与深入访谈以获得数据，通过数据分析来检验本研究所构建的游客感知理论模型与假设路径。三个案例地的游客样本人口统计学基本特征如表4-19所示。

在年龄方面，外秦淮河游客主要集中在15～24岁以及65岁以上两组年龄段，金牛湖和珍珠泉的游客主要都以中青年为主，相对来说，金牛湖在15～24岁，25～44岁以及45～64岁三个年龄段上面的分布较为平均，而珍珠泉的游客以前两个年龄段居多。究其原因，外秦淮河石头城公园一带位于南京市主城区，其周边集聚了南京艺术学院、江苏教育学院以及河海大学等多所高校，而河两岸附近的居民生活区也非常密集，年轻的大学生们和平时空闲时间较多的附近退休老年人构成了外秦淮河游客的主要组成部分，所以外秦淮河的游客年龄分布呈现出两头多，中间相对较少的格局。金牛湖和珍珠泉的地理位置相对较为偏僻，两者的游客主要以热爱旅游的中青年为主，其中相当一部分是有孩子的三口之家(以珍珠泉最为明显)，故而游客年龄段相对较为年轻。

表4-19　游客样本人口统计学基本特征

注：外秦淮河，N=243；金牛湖，N=208；珍珠泉，N=262。

在文化程度方面，三地游客主要都以大专和本科学历居多，差异不大。

在平均月收入方面，三地游客平均月收入情况较为接近，低经济收入游客主要是以学生特别是大学生为代表，此外，这三处水体旅游地的主要客源市场集中在南京本市，而南京作为江苏省会，经济水平较为发达，市民经济收入较高，因此三地的高经济收入游客比重也相对较高。

在性别方面，三地游客性别差异较小，男性、女性比例大致相当，金牛湖游客中男性略多于女性。

在游客来源方面，三地都以南京本地游客为主，本省游客其次，值得注意的是，调研样本中三地均无国外游客(其中在金牛湖调研时2名国外游客拒绝填写调研问卷)，间接说明南京作为中国优秀旅游城市之一，在国际客源市场上知名度较低，其旅游资源(包括水体旅游资源)的深度开发、旅游产品的更新升级、旅游营销方式的国际化均需要引起重视。

在职业方面，外秦淮河因河两岸居民生活区集中了如南京大学、南京师范大学、河海大学等诸多南京高校教师群体，其游客构成除了学生、离退休人员以外，文教技术人员也占了多数，金牛湖和珍珠泉的游客构成上学生群体依然是主力军，其他主要游客包括了企事业管理人员、公务员等。

游客出游基本情况见表4-20。

表4-20　游客活动基本情况表

注：外秦淮河，N=243；金牛湖，N=208；珍珠泉，N=262。

家人、亲朋结伴旅游是三地主要旅游方式，此外企事业单位、学校等组织形式亦占一部分份额。本次调研中金牛湖游客无旅行社组团形式，说明金牛湖在外地游客中的吸引力较低，这与该地的地理区位以及知名度有一定的关系。

从游客的旅游目的来看，三处水体旅游地风光优美，景色宜人，故以欣赏自然风光、放松紧张情绪为主，占到五成左右。三地的共同特点是优美的水景观成为重要吸引因子。同时，游客对饮食、节庆活动的选择参与比例也比较高，如以“金牛湖湖鲜宴”为代表的金牛湖农家乐，如在第二届亚洲青年运动会前夕举办的“亚青前奏、童话之旅”等一系列主题活动。

从游客获取水体旅游地的信息渠道来看：外秦淮河景区因为亲朋好友推荐而来的游客比例达到半数，可见外秦淮河景区具有良好的口碑效应；金牛湖景区通过亲友推荐而来的游客比例约占三成，而从广播电视、报纸杂志等传统媒体上获取金牛湖景区信息的游客占了较大比例；珍珠泉景区则仅有近两成游客是经由口碑推荐而来，而更多的是依靠网络与旅行社的推销带来了大量游客。

到达水体旅游地方式上看，因为位于主城区，公共交通发达，加之游客多数为城区市民，外秦淮河八成左右游客以步行、自行车或者公共交通的方式前来，非常绿色、环保；金牛湖和珍珠泉因为地理区位相对较为偏僻，六成以上的游客以自驾车方式前来，其余还有部分游客选择公共交通的方式。

从游客逗留时间上来看，外秦淮河的游客几乎九成以上逗留半天左右时间，珍珠泉的游客平均逗留时间以1天为主，金牛湖的游客平均逗留时间相对较长，以1天及1天以上为主。因此，除了金牛湖之外，外秦淮河和珍珠泉的游客人均花费数额偏小，半数及半数以上的这两地游客旅游人均花费都在100元以下。绝大多数的外秦淮河游客甚至无需消费，人均花费额为零，而珍珠泉的游客除了门票收取了相关费用以外，其他旅游开支相对也较少。总体而言，金牛湖在三地对比中人均旅游开支最多，其次是珍珠泉，外秦淮河最少。

4.3.4.2　游客样本感知差异

具体分析不同游客在水体旅游地的感知差异，有利于旅游地政府与旅游业从业人员识别挑剔的游客群体，采取相应措施，满足不同游客群体的需求，以提高游客总体满意度与促进水体旅游地的可持续发展。

① 性别与游客感知差异

结果显示(表4-21)，女性游客比男性游客在总体评价(Y1)和推荐意愿(Y4)上都给予三处水体旅游地较高的评价，而金牛湖的男性游客比女性游客在超过预期(Y2)上显示出了稍高的满意度，在反应游客忠诚度的重游意愿(Y3)上，除了珍珠泉，其余两地的游客均是女性比男性显示出了更高的重游意愿。但总体来说，无论方差或者均值，性别在三处水体旅游地都未达到显著程度的感知差异。

表4-21　性别与游客感知的方差分析

注：1代表男性；2代表女性。外秦淮河，N=243；金牛湖，N=208；珍珠泉，N=262。

② 年龄与游客感知差异

从年龄上来看(图4-13、图4-14、图4-15)，三地都发现65岁以上的老人是满意程度较高的游客，尤其在外秦淮河，老年游客的总体满意度显著高于中青年游客的感知；相比较而言，三地的中青年游客总体满意度都较低，尤以45～64岁年龄段的游客满意度较低。

图4-13　外秦淮河游客年龄与感知差异图

图4-14　金牛湖游客年龄与感知差异图

图4-15　珍珠泉游客年龄与感知差异图
　　图4-13至图4-15注：年龄 ①14岁以下；②15～24岁；③25～44岁；④45～64岁；⑤65岁以上。

仔细对各年龄组所有指标进行多重方差分析可以发现，外秦淮河中青年游客的主要不满在人文风貌、水体水质、主题特色、饮食等方面，金牛湖和珍珠泉中青年游客的主要不满具体体现在饮食、住宿、水文景观等方面，因此可以说中青年游客是较挑剔的游客，水体旅游地都应特别重视中青年游客(25～64岁)的需求，因为中青年游客构成最主要的消费群体，占到三处水体旅游地游客的近五成。

三地游客感知不同的年龄组是儿童，珍珠泉儿童游客的感知显著高于中青年龄组的游客，而外秦淮河的儿童游客满意度在各年龄组中最低，并且其推荐意愿也是最低的，具体体现在主题与特色、饮食感知的不满意方面。因此外秦淮河应特别注意针对儿童游客的身心特点，以提高儿童游客的满意度。

③ 文化程度与游客感知差异

由图4-16、图4-17、图4-18可见，总体上的规律为文化程度越低，满意度越高，反之文化程度越高，则可能的感知满意度越低。三地小学及以下文化程度的游客分别在主题与特色、人文风貌、水文景观、接待人员素质方面满意程度最高，而外秦淮河中研究生及以上文化程度的游客分别在水体水质、交通状况、水文景观、主题特色方面满意度较低，珍珠泉中研究生及以上文化程度的游客在饮食条件、住宿条件的满意度最低。因此我们可以说文化程度越高的游客越挑剔，旅游地建设就应该多向挑剔的游客咨询建议，以实现不断地创新与完善，提高旅游地竞争力，实现水体旅游地的可持续发展。

图4-16　外秦淮河游客文化程度与感知差异

图4-17　金牛湖游客文化程度与感知差异

图4-18　珍珠泉游客文化程度与感知差异
图4-16至图4-18注：文化程度 ①小学及以下；②初中；③高中；④大专；⑤本科；⑥研究生及以上。

④ 经济收入与游客感知差异

游客的经济收入越高，则其感知满意度越低，见图4-19、图4-20、图4-21所示。

图4-19　外秦淮河游客经济收入与感知差异

图4-20　金牛湖游客经济收入与感知差异

图4-21　珍珠泉游客经济收入与感知差异
图4-19至图4-21注：平均月收入(元) ①≤1 000；②1 001～3 000；③3 001～5 000；④5 001～7 000；⑤7 000以上。

经济收入与游客感知的反差尤其体现在最高收入游客的低满足感，如外秦淮河中最高收入游客在水体水质、水文景观、主题与特色等方面满意度都是较差的，珍珠泉中最高收入游客对饮食、交通、水体水质等方面的服务感知表现出较大的不满。而收入低于1 000元的游客相对来说是感知最满意的群体，如在珍珠泉，收入低于1 000元的游客在接待人员素质、主题与特色、人文景观等方面的感知都是较高的；在金牛湖，收入低于1 000 元的游客在重游意愿和推荐意愿、对接待人员素质、景区服务与管理水平的感知以及总体满意度等方面都是较高的。

⑤ 职业与游客感知差异

从三处水体旅游地游客的职业与感知差异来看，一致性比较好，其中企事业管理人员、专业/文教技术人员游客的感知普遍偏低，尤其体现在对交通、娱乐、资源环境、服务与管理水平和总体满意度等方面都远低于其他职业的游客。而离退休游客除了对饮食与住宿的感知极为不满外，对其他方面的满意度普遍较高，例如对人文风貌、水体水质、水文景观、服务与管理水平等方面的满意程度均高于其他职业的游客(图4-22、图4-23、图4-24)。相对来说，大学生群体更关注水体旅游地的旅游资源，对现状评价总体来讲，较为满意，推荐指数和重游指数都较高。

图4-22　外秦淮河游客职业与感知差异

图4-23　金牛湖游客职业与感知差异

图4-24　珍珠泉游客职业与感知差异
图4-22至图4-24注：职业 ①公务员；②企事业管理人员；③专业/文教技术人员；

④服务销售商贸人员；⑤工人；⑥农民；⑦军人；⑧学生；⑨离退休人员；⑩其他职业者。

4.3.5　模型分析

4.3.5.1　数据常态检验

运用SPSS PASW Statistics 18.0统计软件，将三个国家级水利风景区外秦淮河景区、金牛湖景区与珍珠泉景区作为案例地，通过调研获得建模所需的数据，并对数据进行整理、检查与统计，如果发现异常数据，经过核对能校正的予以修改，不能校正的则予以删除，从而把误差降到最小，对缺省的数据采用样本均值替代法处理后进行数据常态统计。从表4-22可以看出，所有指标的偏度|S|<3、峰度|K|< 10，也就是说各个观测变量评价值均处于正常状态。

表4-22　三个案例地游客TPSL-model观测变量评价

注：外秦淮河，N=243；金牛湖，N=208；珍珠泉，N=262。

表4-22显示三个水体旅游地中，游客对金牛湖和珍珠泉的满意度和忠诚度相对较高。总体评价(Y1)与重复游览优先考虑(Y3)金牛湖景区最好；而超过预期(Y2)和向他人推荐(Y4)则是珍珠泉景区最高，外秦淮河在三者中较弱，排在第三位。在外生潜变量的全部10个观测变量中，珍珠泉景区有8项分值最高，但饮食条件(X5)和住宿条件(X6)评分最低。需要说明的是，尽管外秦淮河知名度很高，且地处市区，交通、住宿、餐饮都比较方便，但是因为其在南京主城范围内的河道长度约为18 km， 目前存在多头管理、组织比较松散，有比较多的管理死角，很难像金牛湖、珍珠泉由一个单位形成强而有效的管理，所以在各项指标的评分中都处于劣势。

外秦淮河的水环境质量较差，Ⅳ类水质且水体表面轻度浑浊，所以水体水质(X1)分值较低；金牛湖景区开发的时间比较晚，历史文化底蕴也略显薄弱，所以人文风貌(X2)分值较低；外秦淮河是长江下游的一条支流，前身是人工开凿的护城河，相比金牛湖的碧蓝浩渺、珍珠泉的泉水如串逊色不少，所以水文景观(X3)分值较低；珍珠泉一泉三景的独特景观久负盛名，观赏性较高，所以主题与特色(X4)得分最高；在饮食条件(X5)与住宿条件(X6)上，金牛湖相对来说开发的最晚，住宿设施新且价格适中，景区内养殖有多种水产与野味，所以这两项评分最高；在娱乐配套设备(X8)、服务与管理水平(X9)与接待人员素质(X10)上，珍珠泉景区开发的比较早，早在1984年南京市人民政府就决定重建景区，在管理服务与人员配备上都比较专业，开发的特色旅游项目也比较多，所以这三项得分最高。

4.3.5.2　测量模型检验

本书使用SEM方法对所提出的概念模型进行相关假设检验，主要的分析工具是AMOS 17.0统计软件。测量模型与结构模型是SEM分析方法的两个基本组成部分，本书在进行结构模型检验前，先要进行测量模型检验，从而确保结构模型检验的信度以及拟合质量。

估计测量模型的有效性与模型的拟合度均可采用验证性因子分析。对构建的测量模型使用AMOS 17.0进行分析，表4-23显示：

a. 外秦淮河：χ2/df=1.93(χ2=122.112， df=64)，p<0.001， GFI=0.936， RMSEA=0.061， NFI=0.945， CFI=0.973；

b. 金牛湖：χ2/df=2.401(χ2=144.037， df=60)， p<0.001， GFI=0.912， RMSEA=0.082， NFI=0.936， CFI=0.961；

c. 珍珠泉：χ2/df=3.107(χ2=208.151， df=67)， p<0.001， GFI=0.911， RMSEA=0.090， NFI=0.917， CFI=0.941。

三处水体旅游地共计有14个观测变量，其标准化因子负荷在0.741到0.964之间(如表4-24所示)，达到大于0.4的标准。高度显著的标准化因子负荷表明，对于潜变量来说各个观测变量均具有很好的解释能力。可见，本书所构建的模型达到可以接受的水平。

表4-23　三处水体旅游地测量模型拟合指标

注：外秦淮河，N=243；金牛湖，N=208；珍珠泉，N=262。

表4-24　测量模型的信度与效度检验

续表4-24

注：外秦淮河，N=243；金牛湖，N=208;珍珠泉，N=262。

为保证测量模型的可靠性与有效性，需要对测量模型的信度与效度进行检验，本书使用统计软件SPSS PASW Statistics 18.0实现这一检验过程。第一步，对测量指标的内部一致性进行信度检验时使用Cronbach’s α系数，外秦淮河景区、金牛湖景区与珍珠泉景区所有观测变量的Cronbach’s α系数在0.797到0.905之间，大于0.6的最低标准；对测量指标的内部一致性进行信度检验时使用组合信度(Composite Reliability， CR)，三个研究案例地的组合信度最低为0.876，符合大于0.5的参考标准。据此可知，测量模型中的观测变量具有良好的内部一致性。第二步，在检验测量模型的会聚效度时使用平均变异抽取量(Average Variance Extracted， AVE)，所有观测变量的AVE，外秦淮河景区最低为0.653、金牛湖景区最低为0.639、珍珠泉景区最低为0.716，均满足了有关AVE应该大于0.50的标准，表明各观测变量能够较好的测度其所属的潜在变量。以上均表明本研究的各项观测变量具有收敛效度。

本书检验量表的区别效度使用的是AVE比较法。外秦淮河景区、金牛湖景区与珍珠泉景区这三处水体旅游地，其量表中任意两个变量相关系数的平方都小于各自的AVE值，如表4-25、表4-26、表4-27所示，表明在各项观测变量之间均存在有显著差异，量表的区分效度良好。由此可见，本书的量表可靠并且有效，用来对模型假设进行验证是可行的。

表4-25　外秦淮河相关系数矩阵

注：外秦淮河，N=243。

表4-26　金牛湖相关系数矩阵

注：金牛湖，N=208。

表4-27　珍珠泉相关系数矩阵

注：珍珠泉，N=262。

为了使研究结果更为可靠，本书最后采用Harman’s单因素方差检验来进行同源误差检验。所谓同源误差是指由测量方法造成的变异，这种误差并不是由观测变量造成。同源误差会影响到研究变量间的相关关系，严重情况下将会导致错误结论的产生。对所有变量进行因子分析时，如果有同源误差存在，则会出现一个变量或一个变量组合，解释了大部分变量的方差。检验结果显示，外秦淮河景区、金牛湖景区、珍珠泉景区这三处水体旅游地，因子对变量最大的解释程度分别为32%、 33%、 35%，于是可以认为不存在同源误差。

4.3.5.3　结构模型分析和假设检验

在信度和效度得到保证的前提下，对水体旅游地游客感知、满意度与忠诚度理论模型(TPSL-model)进行拟合度检验。用最大似然估计法在AMOS17.0中对结构模型进行检验。结构模型中包括旅游资源感知、硬件服务感知、软件服务感知三个外生潜变量，分别用了4个、4个、2个题项测量；游客满意度、游客忠诚度为内生潜变量，分别都用2个题项测量。经过分析得出结构方程模型的拟合度指数：

a. 外秦淮河：χ2=148.502(df=67)、 χ2/df=2.216、 p<0.001、 RMSEA= 0.071、 CFI=0.952、 TLI=0.935、 GFI=0.922；

b. 金牛湖：χ2=176.177(df=64)、 χ2/df=2.753、 p<0.001、 RMSEA= 0.078、 CFI=0.948、 TLI=0.926、 GFI=0.890；

c. 珍珠泉：χ2=129.955(df=66)、 χ2/df=1.969、 p<0.001、 RMSEA=0.061、 CFI=0.973、 TLI=0.963、 GFI=0.938。

可见三处水体旅游地的结构模型拟合度均较好。

本书呈现路径系数的方式借助于非标准化系数，即非标准化系数越大代表在路径关系中影响越大、重要性越高。对结构方程模型中结构变量的路径系数进行检验(表4-28、表4-29、表4-30)可以发现，除了外秦淮河的硬件服务感知对游客满意度、软件服务感知对游客满意度的非标准化系数不显著，其假设H3a、H4a没有被支持，其他水体旅游地的所有假设都被支持。也就是说，三处水体旅游地均支持假设H1，H2，即对于水体旅游地来说，游客满意度对游客忠诚度有显著正向影响，游客感知对游客满意度也有显著正向影响。此外，金牛湖和珍珠泉两处水体旅游地均支持假设H2和H3，意味着两处水体旅游地的硬件服务感知正向影响游客满意度，软件服务感知正向影响游客满意度；而在案例地外秦淮河，硬件服务感知和软件服务感知与游客满意度关联性不明显。

表4-28　外秦淮河游客TPSL-model整体结构模型路径系数估计值

注：a——外秦淮河，N=243； *** 表示显著性水平小于0.001。

表4-29　金牛湖游客TPSL-model整体结构模型路径系数估计值

注：b——金牛湖，N=208；***表示显著性水平小于0.001。

表4-30　珍珠泉游客TPSL-model整体结构模型路径系数估计值

注：c——珍珠泉，N=262；***表示显著性水平小于0.001。

根据Baron & Kenny(1986)建议的方法，我们对游客满意度的中介效应进行检验。本研究首先构建了旅游资源感知、硬件服务感知、软件服务感知对游客忠诚度的直接效应模型，然后，我们建立了游客满意度对三种类型感知和游客忠诚度之间关系的部分中介模型及完全中介模型。从表4-31、表4-32、表4-33的拟合指数可以看出，在拟合程度上完全中介模型普遍优于部分中介模型。

表4-31　外秦淮河结构方程模型间的比较

续表4-31

注：β为非标准化的系数。

表4-32　金牛湖结构方程模型间的比较

注：β为非标准化的系数。

表4-33　珍珠泉结构方程模型间的比较

注：β为非标准化的系数。

由图4-25、图4-26、图4-27分析可知，首先两个内生结构变量游客满意度和游客忠诚度之间具有显著且重要的路径关系，外秦淮河、金牛湖和珍珠泉的非标准化系数分别高达1.1、 1.12和1.37(p<0.001)，说明游客旅行的满意度显著正向影响着游客对水体旅游地的忠诚度，即显著地影响着水体旅游地未来的潜在游客，为游客提供满意的水体旅游体验是使游客产生重游意愿与推荐意愿的前提，影响水体旅游地的可持续发展能力。因此，了解并尽可能满足游客在水体旅游地的旅行需要，提高游客满意度是有效提升水体旅游地竞争力，保障其可持续发展的必要途径。

从三个外生结构变量对游客满意度的影响路径来看，水体旅游资源感知与游客满意度之间在三处案例地均存在显著正相关关系，TPSL-model揭示了影响水体旅游地游客满意度最重要的因素是旅游资源感知。旅游资源一直以来就是传统旅游学中最为关注的、影响旅游地竞争力最核心的要素，也是水体旅游地可持续发展的根本之一。良好的水体生态环境、鲜明的特色旅游资源、优美的水文景观是保证水体旅游地可持续发展的基石。

图4-25　外秦淮河游客感知结构方程模型的标准化解
注：→表示路径显著、表示路径不显著；*表示在0.05水平上显著、**表示在0.01水平上显著、***表示在0.001水平上显著。

图4-26　金牛湖游客感知结构方程模型的标准化解
注：→表示路径显著、表示路径不显著；*表示在0.05水平上显著、**表示在0.01水平上显著、***表示在0.001水平上显著。

图4-27　珍珠泉游客感知结构方程模型的标准化解
注：→表示路径显著、表示路径不显著；*表示在0.05水平上显著、**表示在0.01水平上显著、***表示在0.001水平上显著。

金牛湖和珍珠泉两个案例都验证了游客对硬件服务的感知和对软件服务的感知是影响游客满意度的重要因素，其中游客硬件服务感知对满意度的影响比软件服务感知对满意的影响更为重要。而在案例地外秦淮河石头城一带，分析显示游客对硬件服务的感知和对软件服务的感知与游客满意度的相关性不明显。对于原因的推测和解释，笔者认为，一是因为外秦淮河位于南京主城区，在硬件设施配套方面与城市融为一体，拥有良好的利用城市资源完善公共服务和交通设施的先天条件，住宿、饮食、娱乐等各类设施齐全且层次丰富，使用非常便捷，因此游客在旅行体验中更看重水体旅游资源因素，而忽视了其硬件服务因素。二是外秦淮河石头城一带，其游客的构成中附近居民占了较大的比重，前往外秦淮一日游或几小时短暂的休闲放松几乎是这部分游客经常甚至是每日都有的活动，从这些人的立场上看，对饮食、住宿、交通之类的硬件服务和景区服务、接待人员素质之类的软件服务自然关注度不高，其感知对满意度的影响相对也会受到影响。