休闲农场游客满意度的指数测评模型

【摘要】游客满意度是经营性休闲农场发展的关键因素。文章结合休闲农场特点，构建了具有因果关系的旅游环境游客满意度指数（TSI）测评模型，试图为休闲农场经营管理者提供一个掌握游客满意度水平的决策辅助工具，并对对武汉江夏区农场进行了实证研究，得出游览价值感知对游客满意度的影响最大，相关系数为1.375。游客满意度又会影响游客忠诚，相关系数为0.983。游客满意度与游客抱怨呈负相关关系。文章采用因子分析法和整体拟合度检验对TSI模型进行了验证，结论吻合。

【关键词】休闲农场；TSI模型；游客满意度；江夏区

1 引言

随着国民经济的发展，城乡居民对休闲消费需求高涨，休闲农场做为发展乡村旅游的新兴现代农业载体正悄然兴起。党和政府高度重视休闲农业的发展。它不但可以提高农业生产的经济效益，而且可以改善农民居住的生态环境。休闲农场旅游环境自身的优劣及游客对旅游环境的满意与否，关系到旅游产品的质量、旅游市场的开拓与旅游地的可持续发展。因此，对旅游者旅游环境满意度的现实衡量、寻找旅游地绩效的薄弱环节，以明确工作急需改进的领域就成为休闲农场建设与管理中的重要课题之一。提升游客满意度是目前学者较公认的经营者用于促进旅游景区可持续发展的最为有效的途径。

国内学者对游客满意度的研究大多停留在定性角度，或是对企业有形产品的分析。鲜有针对旅游这种无形产品进行的顾客满意度的定量测评。本文借鉴美国顾客满意度指数（ACSI）测评模型，建立旅游地旅游环境游客满意度指数（Tourist Satisfaction Index，TSI）测评模型，并以武汉市江夏区休闲农场为例，对模型进行了实证分析和验证，试图为休闲农场经营管理者提供一个掌握游客满意度水平的决策辅助工具，以期推动我国休闲农业可持续发展。

2 TSI模型

2.1 游客满意的概念研究

游客满意定义为游客通过旅游活动的感知和事先预期的对比，两者之间产生的心理差距。若实际感知超过事先预期，则游客感到满意，差距为正值；反之，负向差距越大，则游客满意度越低。一般而言，游客对旅游环境的感知分为对自然景观质量感知和社会服务质量感知。

借鉴美国游客满意度（ACSI）模型，建立了旅游地旅游环境游客满意度指数（TSI）测评概念模型。该模型体现了一种因果关系，主要由结构模型和测量模型组成。图1中椭圆形与椭圆形的路径就构成了结构模型，椭圆形与长方形的路径就构成了测量模型。图中6个潜变量，21个观测变量。六个潜变量分别为为游客期望、游客对环境质量的感知、游客对浏览价值的感知、游客满意度、游客抱怨和游客忠诚度。其中游客期望、游客对环境质量的感知、游客对浏览价值的感知是输入变量，在输入变量的作用下，产生游客满意度、游客抱怨和游客忠诚度3个结果变量。

2.2 TSI数学模型

在模型中，假设各潜变量之间以及潜变量和观测变量之间均存在线性关系，可把模型表示为3组线性方程组。六大潜变量之间线性关系写成矩阵形式如下：

3 TSI实证研究

3.1 模型应用流程

本文首先设计了问卷调查，然后进行问卷的信度检验，测定问卷反映游客满意度评价的可靠性程度。接下来进行描述性统计，分析游客对于休闲农场各观测变量的评价。再进行路径分析，得到观测变量与结构变量之间和结构变量之间的相关系数。最后据此得出影响江夏区休闲农场游客满意度的关键因素。

3.2 研究区域

笔者选择武汉市江夏区休闲农场对TACSI模型进行实证研究。江夏区地处武汉市南大门，全区耕地、山林、水面各百万亩，分占版图面积的1/3，有“天然绿宝石”之称的梁子湖水域面积45万亩，为全国少有的无污染特大湖泊，得天独厚的资源吸引了众多休闲农场主到此地投资。

3.3 问卷设计与抽样调查

此次调查问卷主要是针对游客，调查内容主要有游客的社会经济特征，包括性别、年龄、文化程度、收入、出游动机、出游次数；游客的基本费用，包括餐饮住宿费用等；游客对休闲农场的评价，包括农田景观、服务质量、消费价格等。

受访游客的样本数量按Scheaffer抽样公式决定，公式为：

N*=N（N-1）δ2+1

式中，为抽样样本数，为抽样误差。设定抽样误差为0.05，江夏区休闲农场的年均游客人数大约为20000人，经计算游客调查的抽样份数约为400份，在休闲农场随机发放问卷，问卷回收后逐份进行审核，在剔除了漏项较多和有明显逻辑错误的问卷后，收回有效问卷352份。

3.4 问卷调查样本分布

3.5.2 描述性统计分析

表3中列出了游客满意度量表中的各观测指标的平均值、标准差和总体排序。游客对武汉江夏区休闲农场的各项影响因素的评价介于较不满意和较满意之间，游客的总体满意度小于游客期望，说明休闲农场还需进一步改进。平均值排名前五位的分布在游客期望和游客满意度方面。平均值排名后五位的在环境感知、游客抱怨和游客忠诚方面。游客忠诚度一项中，游客的重游意愿平均值较小，标准差排名最高。推荐意愿的平均值、标准差均排名最末。说明顾客重游意愿较低，不同顾客重游意愿差异较大，推荐意愿较小。

3.5.3 路径分析

将所有变量进行标准化，再根据模型中箭头指向的线性关系进行多元线性回归分析，并用一般最小二乘法进行参数估计，所得到的回归系数就是路径系数。表4列出了路径分析的计算结果，各统计量均为显著，路径系数可以认为不为零。

3.6 结果分析

3.6.1满意度的影响因素分析

（1）游览价值感知对游客满意度的影响最大，相关系数为1375。说明随着经济的发展，消费者旅游观念不断转变，游览价值越来越重要地影响游客的满意度。