游客满意度评测模型优化实证研究

游客满意度评测模型优化实证研究
芮田生1，张
科1，张
莞2
（1.内江师范学院经济与管理学院，四川内江641100；2.四川旅游学院旅游文化产业学院，四川成都610000）
摘
要：准确评价游客满意度影响因素与游客满意度之间的关系有助于深入了解游客需求，进而提升旅游服务
水平。

分析两者关系的常用方法是构建游客感知价值与游客满意度结构方程模型，从而得到各因素对游客满意度的影响路径和影响程度。

由于不同类型游客感知价值差异比较明显，因此，将游客感知价值作为一个整体来分析游客满意度影响因素不够准确。

为此，文章提出采用游客感知收益来分析游客满意度影响因素和影响路径，并采用结构方程模型进行实证分析得到：基于游客感知收益与游客满意度模型的结构更稳定，优于传统的游客感知价值与游客满意度模型。

该结论有助于进一步提高游客满意度影响因素评测的准确性。

关键词：游客满意度；游客感知价值；游客感知收益；结构方程模型中图分类号：F590
文献标识码：A
文章编号：1009-8666（2024）01-0055-08
DOI ：10.16069/ki.51-1610/g4.2024.01.008
收稿日期：2023-10-30
基金项目：四川省社会科学研究“十四五”规划项目“基于新发展理念的四川省旅游高质量发展路径研究”（SC21B045）；四川旅游发展研究中心项目“乡村振兴背景下四川省乡村旅游高质量发展路径与对策研究”（LY21-62）；川菜发展研究中心项目“川菜产业与四川县域经济联动发展研究”（CC19G07）；沱江流域高质量发展研究中心项目“沱江流域内江段非物质文化遗产有形化旅游开发研究”
作者简介：芮田生（1976—），男，四川自贡人，内江师范学院副教授，博士，研究方向：旅游经济；张科（1981—），男，四川绵阳人，内江师范学院讲师，研究方向：旅游服务；张莞（1979—），女，四川成都人，四川旅游学院副教授，博士，研究方向：旅游文化。

Journal of Leshan Normal University
第39卷第1期圆园24年1月
Vol.39熏No.1
Jan .熏2024
学报
提升旅游服务质量是我国文化旅游业“十四五”期间的一个发展重点。

2021年文化和旅游部发布的《“十四五”文化和旅游发展规划》提出，要通过建立旅游服务质量评价体系，推广应用先进质量管理体系和方法，推行服务质量承诺制度，来提升旅游服务质量，完善现代旅游业体系。

了解游客满意度影响因素及影响关系是提升旅游服务质量的重要途径，也是学界研究的重要课题之一。

为了理清游客满意度相关的影响因素和影响关系，通常采用构建结构方程模型，分析相关因素对游客满意度的真实影响情况，如Yang
Chen[1]通过实证否定了直观感知，实证表明游轮宣布采取市场收缩策略之后，游客的满意度反而提高了。

目前，游客满意度相关研究主要集中在对旅游目的地游客满意度相关研究[2-7]、对酒店旅客满意度相关研究[8-12]、对旅游景区游客满意度相关研究[13-19]、对专项旅游游客满意度相关研究[20-25]等领域。

随着研究的不断深入，各国学者对相关研究领域进行不断拓展和创新，比较突出的是从时间维度对影响因素进行拓展，指标选择方面不仅仅考虑旅游体验前的影响因素，还考虑旅游后的影响因素，如张欢欢[26]从游后行为意向对河南省乡村旅游游客满意度进行了研究，Tahir等[27]通过实证分析发现，体验后的动机对游客满意度存在显著影响，Feng Hu等[28]对酒店旅客满意度进行长期调查，发现旅游满意度影响因素也在随时间发生变化。

从时间维度拓展游客满意度研究为相关研究创新提供了新思路。

以上一些研究采用结构方程模型研究游客满意度影响因素时，通常采用游客感知价值进行测量。

由于游客感知价值提供的信息相对单一，未综合考虑多种影响因素，所构造的游客满意度结构模型易受游客类型影响，导致模型结构不够稳定。

为此，需要进一步完善游客满意度评测模型。

一、游客满意度影响因素——
—游客感知收益概念辨析与测量
为了避免游客感知价值指标缺乏综合性，为此，构建游客感知收益（Perceived Benefit，简称PB）新指标。

该指标借助IPA理论中对产品的重要性（importence of product，简称IP）和产品表现（performance of product，简称PP）两个方面的评价，具体量化评测的思路为：游客感知收益与产品的重要性和产品表现呈正比关系；产品表现用游客感知价值（perception value，简称
PV）来进行衡量；产品的重要性和产品表现都用李克特量表来衡量；用数学公式表示游客感知收益值：
PB=α×PV×IP（1）其中，α为系数，主要用于调整PB的范围，为确保PB的取值范围与游客满意度所采用的李克特量表的范围一致，将系数α取值为1/5，这样PB的取值范围就在0~5分值范围内。

以下分别构建游客感知价值—游客满意度模型和游客感知收益—游客满意度模型进行实证分析，对比分析两个模型的稳定性。

二、游客感知价值与游客感知收益满意度影响模型对比分析
（一）数据选取
根据此次研究目的和所需要的数据类型，此次研究从旅游数据库中选择符合此次研究的数据资料。

该资料是关于四川省旅游团餐游客满意度情况的调查，相关一级指标涉及餐厅硬件环境、餐厅服务环境、餐厅菜品情况、导游组织安排和游客购买倾向五个方面，每个一级指标下设相关的二级指标。

其中，与餐厅硬件环境、餐厅服务环境、餐厅菜品情况、导游组织安排等相关的二级指标采用李克特量表对五个影响因素的重要性（分值1~5分分别表示极不重要、不重要、一般、重要、极为重要）和表现（分值1~5分分别表示极不满意、不满意、一般、满意、非常满意）分别记录游客具体评价分值。

（二）指标选择与问卷有效性和可靠性分析
为了提高研究的准确性，首先对指标进行筛选。

采用因子分析法，剔除因子负载值小的指标，得到最终的二级指标，具体指标如表1所示。

其中，餐厅硬件环境中，被剔除的二级指标有：餐厅灯光明亮舒适，餐厅温度、湿度适中，餐厅装潢具有地方特色，餐厅功能分区合理，餐厅出售当地特色旅游商品；餐厅菜品质量中，被剔除的二级指标有：菜品造型突出。

对指标进行筛选之后，进一步对调查数据的可靠性与有效性进行分析。

56
表1游客感知价值评价指标及重要程度和满意评价值
一级指标
（琢信度系数）
二级指标因子负载重要程度游客满意
M2您是否愿意支付更多的旅游团费，以获得更好的旅游团餐就餐体验？0.779 3.78
餐厅硬件环境（0.873）A1餐厅环境整洁干净0.699 3.98 3.45 A2餐厅地理位置便捷0.698 3.83 3.48 A3餐厅灯光明亮舒适0.747 3.61 3.50 A4餐厅温度、湿度适中0.737 3.68 3.44 A5餐厅硬件设施完善整洁效度低 3.90 3.51 A6餐厅装潢具有地方特色0.729 3.77 3.50 A7餐厅功能分区合理0.729 3.70 3.44 A8餐具洁净完整0.779 3.99 3.43 A9餐厅出售当地特色旅游商品0.707 3.63 3.46
餐厅服务质量（0.744）B1餐厅服务人员有良好的仪容仪表0.813 3.76 3.38 B2餐厅服务人员有良好的服务态度信度低 3.93 3.56 B3餐厅服务人员有良好的服务技巧0.857 3.75 3.45 B4菜品等候时间短，服务员上菜及时0.770 4.05 3.43
餐厅菜品质量（0.913）C1菜品原材料新鲜0.755 4.17 3.36 C2菜品干净卫生0.747 4.23 3.36 C3菜品色香味俱全0.796 3.91 3.32 C4菜品数量按照合同约定提供0.768 3.99 3.43 C5菜品品种多样0.796 3.86 3.33 C6菜品搭配合适0.805 3.87 3.36 C7菜品份量充足0.801 3.92 3.38 C8菜品造型突出重要性分值低 3.58 3.35 C9菜品体现地方饮食文化特色0.706 3.83 3.40 C10菜品有良好的整体吸引度0.729 3.75 3.42
导游组织情况（0.831）D1导游主动安排座位就餐0.801 3.77 3.46 D2导游主动介绍餐饮特色0.797 3.78 3.47 D3导游安排用餐时考虑个人口味/禁忌需求0.814 3.83 3.40 D4导游巡视用餐情况并解决用餐期间的问题0.825 3.82 3.41 D5导游合理安排用餐时间点0.779 3.94 3.53 D6用餐时间充足效度低 3.99 3.56
游客总体满意度
（0.354）
M1您对四川旅游团餐的总体印象是否满意？0.779 3.34
57
首先，根据重要程度，删除得分极低的指标———菜品造型突出（得分最低，为3.58），以提高评价指标的精确性。

其次，对各因素进行信度检验，筛选数据，提高因素的信度。

常用的信度检验指标为“Cronbach α”系数，数值越高，表明量表越可靠。

信度分析结果表明，各个维度的α信度系数均大于0.8（其中，删除第二项“餐厅服务质量”中的“餐厅服务人员有良好的服务态度”指标之后，α信度系数显著提高到0.744）。

通过以上对指标的筛选，所得到的结果具有较高的可靠性，信度分析结果见表1。

最后，对各指标进行效度分析。

从各个指标的因子负荷来看，所有指标除了“餐厅硬件设施完善整洁”和“用餐时间充足”两项指标因子负载偏低之外，其他指标在对应的因子上都具有较高的因子负荷（>0.7），因此这些指标全部予以保留。

经过以上对重要程度、信度和效度进行分析，得到用于后续分析的指标如表1所示。

（三）基于游客感知价值的游客满意度分析模型
为了研究游客对团餐影响因素（餐厅、服务、菜品和导游）感知价值与满意度之间的关系，采用结构方程模型进行研究，如图1所示。

所借助的软件及版本为lisrel 8.5，分析结果表明该模型比较合理：
/df ﹤3
（根据Joreskog 等的建议，该值可以接受），近似误差均方根（RMSEA ）为0.047，赋范拟合指数（NNFI ）为0.98，比较拟合指数（CFI ）为0.99，增
量拟合指数（IFI ）为0.99。

如图1所示，由于餐厅和菜品对游客满意度的影响为负，不符合实际情况，为此，剔除这两个因素，重新进行分析，得到图2游客团餐满意度影响路径图。

如图2所示，团餐服务和导游是影响游客满意度的重要因素。

（四）基于游客感知收益的游客满意度分析模型
为了研究游客对团餐影响因素（餐厅、服务、菜品和导游）感知收益与满意度之间的关系，采用结构方程模型进行研究，如图3所示。

所借助的软件及版本为lisrel8.5，分析结果表明该模型比较合理：
/df ﹤3
（根据Joreskog 等的建议，该值可以接受），近似误差均方根（RMSEA ）为0.062，比较拟合指数（CFI ）为0.98，赋范拟合指数（NNFI ）为0.98，增量拟合指数（IFI ）为0.98。

图4游客感知收益-游客满意度影响
路径
图3游客感知收益-游客满意度影响路径
图1游客感知价值-游客满意度影响
路径图2游客感知价值-游客满意度影响
路径
58
表2
两种模型拟合度
统计指标
游客感知价值-游客满意度
游客感知收益-游客满意度
IFI
0.99
0.99
0.980.99
0.99
0.98
0.97
0.98
0.93
0.98
不分类
男
女
了解川菜
不了解川菜
不分类
男
女
了解川菜
不了解
川菜
靠尹麟﹤3﹤3﹤3﹤3﹤3﹤3﹤3﹤3﹤3﹤3RMSEA 0.0470.0460.0640.0440.0440.0620.0690.0670.0910.061CFI 0.980.990.980.990.990.980.970.980.930.98NNFI 0.990.980.970.990.990.980.970.970.910.98影响因素游客感知价值-游客满意度
游客感知收益-游客满意度
导游
0.36
0.31
0.41
0.43
0.33
0.30
0.37
0.24
0.45
0.24
不分类男女了解川菜不了解川菜不分类男女了解川菜不了解川菜餐厅——0.340.29—0.140.090.150.160.15服务0.340.29——0.45—0.12———菜品——0.39——0.260.090.48—0.46表3
分类情况下游客满意度影响路径及系数情况
如图3所示，由于服务对游客满意度的影响为负，不符合实际情况，为此，剔除这两个因素，重新进行分析，得到图4游客团餐满意度影响路径图。

如图4所示，团餐相关的餐厅、菜品和导游是影响游客满意度的重要因素。

对以上两个模型进行对比可知，游客感知价值-游客满意度模型和游客感知收益-游客满意度模型在路径结构方面存在差异，为此，有必要对两种模型进行比较和评价。

评价模型的标准比较多，其中一个标准是模型的稳定性和一致性。

（五）分类情况下游客满意度模型稳定性和一致性比较
为了对比分析游客感知价值-游客满意度模型和游客感知收益-游客满意度模型的稳定性和一致性，对游客进行分类，根据性别分为男
性和女性两类群体，根据对川菜的了解情况分为了解川菜和不了解川菜两类游客群体。

再此基础上采用结构方程模型进行分析，得到分类情况下。

游客满意度结构方程模型拟合度如表2所示，分类情况下游客满意度影响路径及系数情况如表3所示。

比较标准一：拟合优度。

从表2可以看出，两类模型都达到了模型拟合的相关要求，在拟合值方面存在细小的差异，RMSEA 方面，游客感知价值-游客满意度模型的误差值略小，CFI ，NNFI 和IFI 三个拟合指标方面，游客感知价值-游客满意度模型拟合度略好。

比较标准二：一致性。

通过对表3不同类别游客的满意度影响情况表可知，分类情况的游客满意度影响模型中
59
表4
游客感知价值与游客感知收益对游客满意度影响组合分析
影响因素
不分类情况下
分类情况下
导游
高
高
高
高
高
高
高
高
高
高
男
女
了解川菜不了解川菜感知价值
感知收益感知价值感知收益感知价值感知收益感知价值感知收益感知价值感知收益餐厅低中低低高中高中低中服务高低高低低低低低高低菜品低高低低高高低低低高的路径系数有所变化，导致结构也不一样，如感知价值-游客满意度模型中，女性认为餐厅对满意度有明显影响，而服务对满意度则没有明显影响，这与男性存在较大差异。

为了比较两类模型对游客满意度评测的稳定性，首先，建立一致性评价指数公式如下：
一致性评价指数=1-路径系数不一致总数/路径总数（2）如表3所示，游客感知价值-游客满意度模型中，涉及4个方面的影响因素，类别一共有4类（男性、女性，了解川菜、不了解川菜），这样路径总数就有4*4共16条，其中不一致的路径系数共5个（如餐厅对女性的满意度的影响为0.34，而餐厅对总的游客群体则没有明显影响，所以该系数与总体路径系数不一致），从而得到一致性评价指数为：1-5/16=0.6875。

同理得到游客感知收益与游客满意度模型路径系数一致性评价指数为：1-2/16=0.875。

由此可见，采用游客感知收益-游客满意度模型评测游客满意度的一致性较高。

综上所述，在模型的稳定性方面，新的游客满意度测评模型（游客感知收益-游客满意度模型）的一致性和稳定性更好。

虽然游客感知价值-游客满意度模型一致性不高，但也表明该模
型的敏感度较高，可用于细分市场的分析。

而且，通过采用两种模型进行组合分析，有助于提高对游客满意度影响因素的认识。

（六）分类情况下游客满意的游客购买意向分析模型
通过对表3的数据进行转换，对路径系数区间进行三等分，将路径系数分为高、中、低三类。

对两个模型的分析结果进行组合分析，得到游客感知价值与游客感知收益对游客满意度影响组合分析表，得到表4。

从表4可知，在不分类的情况下，游客感知价值模型和游客感知收益模型在路径系数方面存在差异。

餐厅因素方面，从游客感知价值看，对游客满意度作用偏低，而从游客感知收益角度看，则有一定的影响；团餐服务方面，从游客感知价值看，对游客满意度影响较大，而从游客感知收益角度看，则没有明显的影响；菜品方面，从游客感知价值看，对游客满意度影响不大，而从游客感知收益角度看，则有较大的影响；导游方面，无论从游客感知价值还是感知收益来看，影响都比较大。

同理，可以对分类情况下，两类模型路径系数进
行组合分析。

四、结论
通过构建新的游客感知收益-游客满意度模型，并与传统的游客感知价值-游客满意度模型进行实证对比发现：
一是基于新的游客满意度评测模型（游客感知收益-游客满意度模型）在路径结构方面更
稳定，这为优化游客满意度评测模型提供了参考。

其中，游客感知收益主要参考了IPA 理论中的重要性和产品表现评价指标，这为量化游客感知收益提供了基础。

在评价模型的稳定性方面，引入了一致性评价系数，该指标能比较直观地比较和评价不同模型路径系数的稳定性。

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二是原有的游客感知价值-游客满意度模型仍然有其使用价值。

体现在对细分市场的研究方面有较好的区分作用，能更深入了解细分市场的满意度影响情况。

三是游客感知价值-游客满意度模型和新的游客感知收益-游客满意度模型可以进行组合分析，这有助于深入了解游客满意度影响因素。

综上所述，在采用结构方面模型对游客满意度进行分析的过程中，如果作为一个整体进
行研究，建议采用游客感知收益-游客满意度模型，该模型能更好地确保模型的稳定性和一致性。

如果样本量比较大，则在采用游客感知收益-游客满意度模型的基础上，再构建游客感知价值-游客满意度模型进行组合分析，能为研究游客满意度提供更丰富的信息。

游客感知收益-游客满意度模型为进一步提升游客满意度研究的准确性提供了新路径，新模型在稳定性和可靠性方面有待更多研究去验证和探索。

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An Empirical Study on the Optimization
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RUI Tiansheng1，ZHANG Ke1，ZHANG Wan2
（1.School of Economics and Management，Neijiang Normal University，Neijiang Sichuan641100，China;2.School of Tourism and Cultural Industry，Sichuan Tourism College，Chengdu Sichuan610000，China）
Abstract:It is helpful to find out tourists’real needs and improve tourist service by figuring out the relationship between tourist satisfaction and its influencing factors accurately.The common method to analyze the relationship is to build a structural e-quation model（SEM）of tourist perceived value-tourist satisfaction and then the influence path and degree of each factor on tourists'satisfaction is achieved.Since the differences in the perceived value of different types of tourists are relatively obvious，it is unreliable to analyze the factors influencing tourist satisfaction by using the perceived value of tourists directly.Therefore，the eval-uating indicator on customer perceived benefit is employed to analyze the influencing factors of tourist satisfaction.The results show that the SEM based on customer perceived benefit and tourist satisfaction is more stable and superior to the traditional SEM of customer perceived value and customer satisfaction by empirical analysis，and the results can improve the accuracy of evaluating influencing factors on tourist satisfaction.
Key words:tourist satisfaction;perceived value;perceived benefit;SEM
【责任编辑：卿小莲】62。