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大学生对网络旅游信息态度形成的影响因素研究_以西安为例2009

来源：飒榕旅游知识分享网

2009年9月・第23卷・第9期(总第117期)《软科学》管理科学

大学生对网络旅游信息态度形成的

影响因素研究

———以西安为例

郑　鹏,马耀峰,李天顺

(陕西师范大学旅游与环境学院,西安710062)

摘要:对大学生的网络旅游信息态度及影响因素进行探讨。在对西安三所高校进行问卷调查的基础上,运用

SPSS16.0进行数据处理。结果表明:大学生对网络旅游信息的总体态度基本保持中立;通过因子分析、回归分析,

发现萃取出5个因子中的4个因子(决策因子、娱乐因子、供给因子和品牌因子)与总体态度存在显著相关性;专业、年级、每月花费和上网频率等个人统计变量对决策因子和娱乐因子存在显著差异。关键词:网络旅游信息;态度影响因素;大学生;统计分析

中图分类号:F590　　　　文献标识码:A　　　　文章编号:1001-8409(2009)09-0047-07

AnalysisofUndergraduates’AttitudetowardInternet

TourismInformationandInfluencingFactors

———ACaseStudyofUniversityStudentsinXi’an

ZHENGPeng,MAYao2feng,LITian2shun

(SchoolofTourismandEnvironment,ShanxiNormalUniversity,Xi’an710062)

Abstract:Basedonthediscussionoftheundergraduates‘attitudetowardinternettourisminformationandinfluen2cingfactors,thispapertriestobreakthatawkwardsituation.AfterinquiryinthreeuniversitiesinXi’an,itanaly2zesthedatausingthesoftwareSPSS16.0.Resultsshowthatundergraduates‘attitudetowardinternettourisminfor2mationisneutral;4factors(decision-factor,amusement-factor,servise-factor,brand-factor)of5oneshavepositiverelationshipwithattitude,whichareextractedthroughfactoranalysisandregressionanalysis;there2lationshipbetweenmajor,grade,spendingeachmonth,thefrequencyofsurfinganddecision-factor,amusement-factorisalsosignificantlyrelevant.

Keywords:internettourisminformations;attitudefactors;undergraduates;statisticalanalysis

1　问题的引出旅游产品的信息。信息虽然不是直接创造经济效益的环节,但却是连接消费者与生产者的无形纽带。因此,没有哪个产业像旅游业一样把信息放在如此重要的地位。

广义的旅游信息是指能够反映与旅游相关的活

旅游业是信息高度密集型和依托型的产业,信息在旅游者与旅游目的地之间的有效传递是其生命力的源泉

[1]

。旅游产品的产地消费性和事前决策性特点决

定了在旅游市场流通领域活动的不是产品,而是有关

收稿日期:2009-01-13

基金项目:国家自然科学基金项目(40771058);陕西省自然科学基金项目(2006D03)作者简介:郑　鹏(1980-),男,山西长治人,旅游管理专业博士生,主要从事旅游市场与开发研究;马耀峰(1949-),男,陕西咸阳人,教授、博士生导师,主要从事旅游开发与市场、GIS研究;李天顺(1957-),男,陕西宝鸡人,教授、博士生导师,主要从事旅游管理和市场开发研究。

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管理科学

动、现象及其发展变化的各类消息的组合。对旅游者而言,旅游信息特指有关旅游目的地的、影响其作出决策的各种信息,如旅游景点、价格、交通、天气等。旅游信息的传播途径有很多,如口口相传、杂志报刊、广播电视等等。而随着信息技术的变革,互联网的普及,越来越多的人都开始利用网络搜集旅游信息。网络旅游信息,顾名思义就是指旅游者于出游前通过互联网了解到的有关目的地的各种信息,从网络形式的角度,可分为网络广告、BBS、博客、网络杂志等。在未来10年至20年内,包括中国在内的大部分国家的许多人将生活在互联网生活方式之中,对他们来讲,借助网络获取旅游信息、选择旅游目的地、制定旅游计划和安排旅

[3]

程将成为一种习惯。

尽管网络旅游信息对旅游业发展的影响日益深远,但国内外学者对它的研究并不是很多,尤其对态度影响因素的研究更是稀少。相关的研究主要集中在对旅游广告的感知和对网络信息搜集的行为分析上。查爱萍、张静(2005)在对上海市居民进行旅游广告认知调查时,发现消费者在获取旅游信息的渠道选择上,新兴的互联网与传统的报刊杂志的比例相当,并且18～

[4]

35岁的青年人更青睐网络旅游信息。马明(2008)发现互联网是最能提供消费者所需要旅游信息的旅游广告形式;旅游广告是消费者获取旅游相关信息的主[5]

要途径之一,也是消费者平时消磨时光的方式之一。

Shwu-IngWua,Pao-LienWeib,Jui-HoChenc(2008)在惊讶于旅游业与网络广告之间关系的研究

[2]

2009年9月・第23卷・第9期(总第117期)《软科学》

成果稀少后,对同时接受网络广告和旅行社服务的人

们进行研究,发现消费者对旅游产品认同感的层次是

[6]

决定网络广告成功与否的一个重要变量。岑成德、梁婷(2007)以广州高校学生为例对中国年轻旅游者进行研究,发现相关网页是大学生在获取旅游信息时最常用的方式;他们对网站的可靠性仍然缺乏信心,然而大型知名的综合性门户网站在高校学生中有较大的

[3]

影响力,它们的旅游信息能得到较高的访问率。以上学者只对旅游者的网络旅游信息行为做了描述性统计分析,并没有针对产生这种现象的态度影响因素进行深入探究。这是本文要解决的问题之一。

据CNNIC于2008年7月公布的《第22次中国互联网络发展状况统计报告》显示:截至2008年6月底,中国网民数量达到2153亿人,超过美国跃居世界第一位。从网民的年龄结构来看,18～24岁的年轻人所占的比例远高于其他年龄段的网民而占有绝对比例,达到了3013%。电脑网络已经深入到年轻人的日常生活中,尤其是对在校大学生的影响更是深刻。大学生

[7、8]

群体是旅游客源市场中一个重要的细分市场。自1999年教育改革以来,全国各高校连年扩招,在校学生人数日益增多。至2007年,我国在校大学生人

数已激增到2000多万,相当于德国人口的1/4或者英国人口的1/3。同时,伴随着人民生活水平的普遍提高及大学生可支配收入的增加,加之大学生求知欲强、闲暇时间多的特点,其出游率得到大幅提升。

因此,本文将对大学生的网络旅游信息态度及其形成的影响因素进行探讨,试图打破目前国内网络旅游信息“实践热”,而“研究冷”的尴尬局面,这对营销措施的制定者和这一巨大细分市场的开发都有着重要的意义。2　研究方法211　量表的选择及问卷设计

为了真实、有效地测量大学生对网络旅游信息的态度及影响因素,笔者首选借鉴了以往学者的研究成[8～10]果,并结合大学生群体的特点对测量的内容进行了一定的修改。然后,随机抽取了9名陕西师范大学的本科生进行试验性调查,并针对试验调查结果对测量量表进行修改,最终完成问卷设计工作。有关网络旅游信息总体态度的测量,分别用“我喜欢网络旅游信息”和“我信赖网络旅游信息”来进行。有关影响因素的测量,问卷中设计了17个与此相关的陈述句。每个句子都以Likert7点量表形式要求被调查者填写,分值从高到低排列,依次为7分代表“非常赞成”、6分代表“赞成”、5分代表“一般赞成”、4分代表“不好说”、3分代表“不太赞成”、2分代表“不赞成”、1分代表“非常不赞成”。212　数据搜集

本研究的总体是中国大学生,样本总体是西安三所大学(陕西师范大学、西北大学、西安交通大学)的在校本科大学生,样本单位为个人。问卷调查时间为2008年5月至6月。由于2004级本科生马上面临毕业进入社会,加之其数据信息不能被及时分析,所以被排除在抽样总体之外。调查采用整群抽样的方法,将调查员分为3个小组对三所大学的三个年级进行调查。调查方式主要采取走访本科生宿舍楼和教学楼。本次调查共发放问卷280份,现场收回,回收率为100%,其中有效问卷261份,有效率为93121%。213　样本构成

在261份问卷中,男性120人,占46%,女性141人,占%;西北大学的问卷量有83份,占3118%,西安交通大学58份,占2212%,陕西师范大学120份,占46%;有6份问卷“专业”一项缺失,在其余问卷中,社会科学专业的大学生数量为144人,占5615%,自然科学专业的为111人,占4315%。大学一年级85人,占3216%,二年级72人,占2716%,三年级104人,占3918%。有140名大学生每月花费在300～500元之间,占到了全部有效问卷的15%。问卷中,有19人在“家庭月收入”一项缺失或填写“不知道”,在其余问

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现为负偏;峰度为-01244,表现为略有的平峰分布(见

表2)。

表2　调查对象的总体态度情况

感性维度

数据量

有效值缺失值

2610412311496-014-01407

卷中,179人选择家庭月收入在3000元以下,占有效问

卷的74%(见表1)。

表1　调查对象的人口统计学特征

变量

性别

男性女性

学校

西北大学西安交通大学陕西师范大学

专业

社会科学自然科学

年级

大学一年级大学二年级大学三年级

每月花费

300元以下300～500元500～800元800～1000元1000元以上

人数

1201418358120144111857210436140492931795310

百分比

463118221246561315321627163918141519111113112742119411

理性维度

2610318611286-01160-01324

总的态度

26104104211123419-10323-01244

平均值标准差偏度峰度

　　数据来源:根据本研究调查数据整理

312　影响大学生对网络旅游信息态度的因子分析

家庭月收入3000元以下3000～7999元8000元及以上　　数据来源:根据本研究调查数据整理

3　结果与分析

本文选用SPSS1610统计分析软件运用因子分析、

回归分析、样本T检验、单因素方差分析与描述性统计等方法进行研究。311　大学生对网络旅游信息的总体态度

对网络旅游信息的态度有两个,其中“我喜欢网络旅游信息”体现大学生对其的感性评价,“我信赖网络旅游信息”体现大学生对其的理性评价。

在进行频数分析时,得出结果:大学生对网络旅游信息的感性评价中,213%非常赞同,1915%赞同,2517%一般赞成,2318%不好说,1513%不太赞成,615%不赞成,619%非常不赞成。持赞成态度的占到了4715%,持中立态度的占到了2318%,持不赞成态度的占到了2817%,均值为4123;大学生对网络旅游信息的理性评价中,115%非常赞成,611%赞成,2419%一般赞成,3118%不好说,1818%不太赞成,1314%不赞成,314%非常不赞成。持赞成态度的占到了3215%,持中立态度的占到了3118%,持不赞成态度的占到了3516%,均值为3186。皮尔逊积矩相关系数为01573,p<01001,感性维度与理性维度呈显著相关性。它们的均值表示总的态度,为410421;标准差为1123419;偏度为-01323,表明负离差数值较大,表

为保证态度量表的信度,我们使用了因子分析检验量表的潜在维度。全部17个指标参与了因子分析。结果显示,KMO值为01816,巴特利球形检验值为12301136,在0105的显著性水平上达到了显著(sig=01000),说明这些陈述句描述的相关矩阵存在公因子,适合进行因子分析。首先通过主成分分析法,提取特征值大于1的值,并进行方差最大正交旋转,将17个陈述句进行因子分析,结果获得五个因子(见表3)。17个指标的公因子方差比都大于014,且整个量表的克朗巴哈系数A=01799,各因子的可信度都大于016,它们累计共解释总方差的611407%。

其次,根据因子载荷大小,对各因子进行命名。因子Ⅰ包含了五个陈述句,分别为“网络旅游信息可以使我得到更好的产品和服务”、“网络旅游信息可以帮助我找到适合自己的旅游目的地”、“运用网络信息帮助自己做出决策,我很有信心”、“通常我得到的网络信息与实际旅游一致,真实可信”、“网络旅游信息越多的地方越是该去旅游的地方”等。它们的方差贡献率达到了141667%,克朗巴哈系数为01738,是各因子中所含信息量比重最多且可信度最大的因子。因为这五个陈述句都一定程度地表现了运用网络旅游信息决策的特点,故命名为“决策因子”。

因子Ⅱ包含“网络旅游信息很有意思,可以消遣娱乐”、“网络旅游信息能够增长知识”、“网络旅游信息形式单一,没有特色,令人反感”等三个陈述句。其方差贡献率为121305%,位于第二位。它们都反映了网络旅游信息的娱乐功能,故命名为“娱乐因子”。

因子Ⅲ包含了“我相信景区网站的旅游信息”、“我相信旅行社企业的网站旅游信息”、“我信赖部门主办的网站旅游信息”等三个陈述句。其方差贡献率为121121%,位于第三位。它们各自代表提供某种旅游服务或产品的机构组织,所以命名为“供给因子”。

因子Ⅳ包括“网络旅游信息会鼓励人们去本不偏

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管理科学

爱的景点”、“网络旅游信息误导我做出决策”、“我觉得自己经常受到网络旅游信息的侵犯”等三个陈述句,其方差贡献率为111565%。它们主要反映了网络旅游信息对旅游者的负面感觉,故命名为“伤害因子”。

因子Ⅴ包含了三个陈述句,分别为“购买旅游产品

因子Ⅰ

2009年9月・第23卷・第9期(总第117期)《软科学》

时还是以有品牌比较可靠”、“我信赖专业的旅游网站

的旅游信息”、“我相信比较知名的综合性网站的旅游信息”。它们提供了101748%的贡献,并且都传递出“品牌”、“专业”、“知名”等信息,故命名为“品牌因子”。

因子Ⅱ

因子Ⅲ

因子Ⅳ

因子Ⅴ

变量共同度

015260157301567016580157001301722015630167201621016590160801701493017110161701590

表3　旋转后因子载荷矩阵

(决策因子)(娱乐因子)(供给因子)(伤害因子)(品牌因子)

网络旅游信息可以使我们得到更好的产品和服务网络旅游信息可以帮助我找到适合自己的旅游目的地运用网络信息帮助自己做出决策,我很有信心通常我得到的网络信息与实际旅游一致,真实可信网络旅游信息越多的地方越是该去旅游的地方网络旅游信息很有意思,可以消遣娱乐网络旅游信息能够增长知识

网络旅游信息形式单一,没有特色,令人反感3我相信景区网站的旅游信息我相信旅行社企业的网站旅游信息我信赖部门主办的网站旅游信息网络旅游信息会鼓励人们去本不偏爱的景点3网络旅游信息误导我做出决策3

我觉得自己经常受到网络旅游信息的侵犯3购买旅游产品时还是以有品牌比较可靠我相信比较知名的综合性网站的旅游信息我信赖专业的旅游网站的旅游信息　　注:3号表示反向编码

数据来源:根据本研究调查数据整理

015520155101401793016670127701116-0110124801322-010750101301097-0108101243-01024011

012600137501181-01080-010460172201809013010810108501130010380105501144-011220133401266

011250112001050011490116301101132010330176201706017350108101029-01005010280139801387

012280111401140-01024-0130001023010400125301148-01025-01044017610179501665-011020110201163

01293013180131301005-010770114001188-01219-010330110101309-011460104701153017910157801565

　　我们可将前两个因子看做网络旅游信息的“直接

维度”,其中“决策因子”表现了网络旅游信息对旅游者的决策影响,“娱乐因子”体现了网络旅游信息的愉悦功能;而将后三个因子看做网络旅游信息的“间接维度”,其中“供给因子”体现了旅游产品的供给者通过网络旅游信息间接对旅游者的态度影响,“伤害因子”体现了旅游者在游览之后对网络旅游信息的反馈,“品牌因子”体现了网站的知名度对网络旅游信息态度的影响。

一般而言,利用7点Likert量表评分值测量数据,平均值在1～314之间表示负面态度,315～414之间表示中立态度,415～7之间表示正面态度。在“直接维度”里,决策因子的均值为4119,表明大学生保持中立态度,娱乐因子的均值为4182,说明大学生比较赞同网络旅游信息的娱乐功能。在“间接维度”里,伤害因子的均值为3196,说明大学生对网络旅游信息的伤害不明显,倾向于无所谓。而供给因子和品牌因子的均值分别为4178与4199,表明大学生对来自旅游产品供给方和知名网站的网络旅游信息持较肯定态度。其中对“我相信比较知名的综合性网站的旅游信息”、“我信赖专业的旅游网站的旅游信息”两个指标的认同均值达到了5102和5126(见表4)。这与岑成德、梁婷(2007)的研究成果极为相似。

313　各因子对网络旅游信息总体态度的回归分析

通过回归分析旨在说明各因子对总体态度的解释能力。其中,因变量为大学生对网络旅游信息的态度,即感性维度和理性维度的均值。自变量为“决策因子”、“娱乐因子”、“供给因子”、“伤害因子”和“品牌因子”等五个因子。在进行回归模型系数检验时,发现伤害因子的p值大于0105,说明这个自变量因子与因变量之间的相关性不强。为避免因子Ⅳ对整个回归模型的干扰,再次进行逐步回归。得到回归模型,其相关

系数R=01515,R=01265,调整后R=012,标准误为1106598。这些数值表明总体态度与四个因子之间存在着线性相关关系(见表5)。

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表4　各因子均值比较

指标决策因子

网络旅游信息可以使我们得到更好的产品和服务网络旅游信息可以帮助我找到适合自己的旅游目的地运用网络信息帮助自己做出决策,我很有信心通常我得到的网络信息与实际旅游一致,真实可信网络旅游信息越多的地方越是该去旅游的地方

娱乐因子

网络旅游信息很有意思,可以消遣娱乐网络旅游信息能够增长知识

网络旅游信息形式单一,没有特色,令人反感3

供给因子

我相信景区网站的旅游信息我相信旅行社企业的网站旅游信息我信赖部门主办的网站旅游信息

伤害因子

网络旅游信息会鼓励人们去本不偏爱的景点网络旅游信息误导我做出决策

我觉得自己经常受到网络旅游信息的侵犯

品牌因子

购买旅游产品时还是以有品牌比较可靠我相信比较知名的综合性网站的旅游信息我信赖专业的旅游网站的旅游信息　　注:3号表示反向编码数据来源:根据本研究调查数据整理

均值

41194159416121318531618241875134412441784171435116319631319941344199416851025126

112231108511071

-01571-01759-01668

-0111501674015

112841121211425012-01037-01306

-0141801067-01360

110801106311168

-01276-01248-01879

-011090109611069

112561130111267

-01519-11036-01227

0101911067-01182

11245111111621109211217

-01487-010-01084-01139-01041

010601356010510166601230

标准差偏度峰度

表5　回归模型检验

模型

R01515

R201265

01150)和品牌因子(β=01112)。

标准误

1106598

调整后的R2

012

表7　各因子对态度贡献的回归分析

非标准

模型

系数

回归系数

常数项决策因子娱乐因子供给因子品牌因子

4104201526012730118501138

标准化系数β系数

611261

01426012210115001112

71957411232180121090

0100033010003301000330100533010383

T值

Sig1

　　进一步进行方差分析,结果显示自由度为4,F值

为231132,概率为01000,表明回归效果显著(见表6)。

表6　方差分析

模型回归残差总计

平方和

1051141290153961036

标准误

0106601066010660106601066

自由度

4256260

均方

26128511136

F值231132

Sig101000

　　注:3p<0105,33p<0101

数据来源:根据本研究调查数据整理

　　表7为模型的系数检验情况,结果表明决策因子、

娱乐因子、供给因子和品牌因子对网络旅游信息的总体态度有显著影响(p<0105),它们的回归系数及常数项分别为01426、01221、01150、01112和41042。相应建立的回归模型方程为:

y=41042+01426x1+01221x2+01150x3+

314　人口统计变量对大学生网络旅游信息总体态度

01112x4

各个自变量的回归系数就表明了它们对因变量的

影响程度。其中影响最大的因子为决策因子(β=01426),其次为娱乐因子(β=01221)、供给因子(β=

和各因子的差异分析

为进一步考察大学生人口统计特征对网络旅游信息态度的影响,本文对人口统计变量与总体态度和各个因子进行T检验和单因素方差分析(见表8)。

在性别与专业方面,利用样本T检验发现:男性与女性在对网络旅游信息的总体态度以及决策因子、娱乐因子、供给因子、伤害因子、品牌因子等方面都不存在显著差异。而不同的专业在娱乐因子(p=01011)存在显著差异。自然科学专业没有社会科学专

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业的大学生认同网络旅游信息的娱乐性高。究其原因是自然科学专业的大学生因专业学习的需要,会较多地接触到电脑网络和其中的游戏,其产生的网络信息娱乐感会没有社会科学的大学生强烈。

表8　人口统计变量与各因子的差异分析项目

类别社会科学

专业

自然科学

T值p值

2009年9月・第23卷・第9期(总第117期)《软科学》

决策因子娱乐因子

m=4195m=41692155501011

一年级二年级

年级

三年级

F值p值300元以下300～500元

m=4110m=4121m=4130m=4139m=51222177701028

m=5123m=4163m=415911175001000

每月消费

500～800元800～1000元1000元以上

F值p值每天少于1小时每天1～2小时每天2～3小时

上网频率

每天3～5小时每天5小时以上

F值p值

m=4194m=4197m=4167m=4122m=41694114801003

　　注:3p<0105,33p<0101

数据来源:根据本研究调查数据整理

在年级、每月花费、家庭收入、上网频率等方面,运

用单因素方差分析检验,结果表明:在年级变量中,娱乐因子(p=01000)存在显著差异。在这方面,一年级大学生要比二年级和三年级的大学生更加认同网络旅游信息的娱乐性,这是因为一年级大学生对课程的学习还较多地局限在课堂与书本上,而把电脑作为学习工具的学生没有高年级的多,所以他们往往将电脑网络作为休闲娱乐的工具。在每月花费变量中,决策因子存在显著差异(p=01028),它表现出随着每月花费的增加,大学生对网络旅游信息决策功能的认可会逐渐增加。主要原因是:每月花费越少的大学生,旅游花费对其来说越重要,他们不会轻易地受网络旅游信息的影响而出游;相反,每月花费高的大学生则受网络旅

游信息影响较大。在上网频率变量中,娱乐因子(p=01003)存在显著差异。每天上网低于2小时的大学生对娱乐因子的认同大于上网高于2小时的群体。4　讨论

通过以上数学分析,为更形象地阐述各个因子及人口统计变量对大学生网络旅游信息态度的影响,本文提出“捆绑式火箭态度模型”。模型中,网络旅游信息态度是火箭的主体,而决策因子、娱乐因子、供给因子和品牌因子是火箭的四个捆绑式助推器。其中表示“直接维度”的决策因子和娱乐因子代表主要的动力来源,影响因子较高(01426和01221);表示“间接维度”的供给因子和品牌因子代表辅助的动力来源,影响因子较低(01150和01112)。另外,专业、年级、每月花费、上网频率通过调整直接维度助推器(决策因子和娱乐因子)来影响总体态度的发展。

大学生群体对网络旅游信息的态度与决策因子、娱乐因子、供给因子和品牌因子有着显著的线性关系。网络旅游信息的决策作用对其态度的影响最大,这表明他们获取信息的主要目的是进行旅游决策。网络旅游信息直接影响着旅游决策,而决策因子又反过来影响着对信息的态度。娱乐因子不仅对态度的影响程度大,而且得到了许多大学生的认同,这与马明(2008)的研究结果相似。供给因子代表着旅游产品与服务的提供者,所以旅游景区、旅行社和当地的自身声誉会间接地影响到消费者对其发布的网络旅游信息的态度。品牌因子虽然对态度有一定影响,但程度不是很大。这也说明为什么品牌因子的均值较高,而总体态度的均值却在一般水平。Dae-YoungKim,XinranY1Lehto,AlastairM1Morrison(2007)对性别差异在网络旅游信息方面的不同进行研究,发现在对信息渠道的

[11]

态度方面,男女差异显著。然而本次研究发现,大学生的性别差异对网络旅游信息态度及各因子的影响并未表现出明显的不同。研究还表明,他们在专业、年级、每月花费和上网频率等方面对总体态度的差异并不显著,但对决策因子和娱乐因子体现出了差异性。5　结论

随着社会的发展,全球信息化的推进,信息产业与旅游产业的融合也逐步加快。目前,深度开发利用信息资源,研究旅游者受社会信息化的影响程度及其影响因素,是非常具有现实意义的。旅游经营者能够通过研究成果应对新形势社会信息化发展的变化,针对客源市场进行营销推广,以促进旅游产业的跨越式发展。

本文针对这一研究盲点,利用因子分析、回归分析等数学方法,对大学生群体网络旅游信息态度的影响因素进行定量研究,尝试提出捆绑式火箭态度模型,为旅游经营者提供理论支持。第一,大学生对网络旅游

・52・

2009年9月・第23卷・第9期(总第117期)《软科学》管理科学

[5]马明.基于消费者感知的旅游广告效果实证研究[J].消费经

信息的总体态度一般,表现出感性态度较好,而理性态

度较差的状况。旅游经营者不应谋求短期利益而发布虚假、误导的网络信息,而应重视内容的真实有效性,提高整体网络旅游信息的信任度,进而提高对其的总体态度。第二,对网络旅游信息的态度主要受决策因子、娱乐因子、供给因子和品牌因子的影响。旅游企业或要积极开拓网络信息的内容和形式,并树立声誉观念,这些都有益于旅游产品的宣传营销。第三,根据个人统计变量在各因子上的差异,进行细分市场营销,提高网络营销的效率。参考文献:

[1]钟栎娜,吴必虎.中外国际旅游城市网络旅游信息国际友好度

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[4]查爱苹,张静.公众对旅行社旅游广告认知的调查研究———以

上海市居民为例[J].北京第二外国语学院学报,2005,127

(3):40-46.

(责任编辑:赵毅峰)

(上接第46页)

(2)以显著因子f1、f2、f4和f12为自变量,通过SPSS1010分析可得出如下logistic回归方程和表6。

z=ln[p(y)/(1-p(y))]

=1.617+1.169f1+1.31f2+0.518f4+01710f12

消费者会使用支付平台,而哪些不会,而这一分类的准确率可达8117%(如表6),分类结果较为理想。

二是运营商可以根据消费者使用该平台概率的大小,判断每个客户的开发价值,并对其投入相应的营销资源,从而更加合理地利用有限的营销资源,获取更大的收益。参考文献:

[1]PehaJM,KhamitovIM.PayCash:ASecureEfficientInternetPay2

mentSystem[J].ElectronicCommerceResearchandApplications,2004,3(4):381-388.

220112

(2)

p(y)=e/(1+e)

表6　logistic回归分类表

预测值

观测值步骤1

Q40

12210

Q40

(3)

正确率

5214%9118%8117%

[2]谢琳,卢建军.电子商务中第三方电子支付平台分析[J].计算

机应用研究,2003,20(12):149-151.

[3]杨琦峰,冯彬,杨恩宁.第三方电子商务支付平台的构建[J].

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[8]覃正,刘大光,曹昌军.浅谈影响我国移动商务发展的主要因素

[J].软科学,2003,17(6):44-49.

总体正确率

　　从(2)式可以算出,f1、f2、f4和f12的因子得分每提高1分,可使消费者使用电子支付平台的概率对不使用该平台的概率的比值(即:消费者使用电子支付平台的发生比率)分别提高31219、31096、11678和21034倍,说明四因素对消费者使用电子支付平台影响程度的大小依次为消费者个人经济状况、外部强制力、节约期望和非传统购物经历,因此运营商可根据各个影响因素影响程度的大小,合理分配资源,对各个因素加以改善,以提高消费者使用该平台的概率,此外将f1、f2、

f4和f12的因子得分带入(3)式还可以计算出每个消费

者将会使用该电子支付平台的概率,这有两大用处:

一是可以以50%的概率为分界限,大致判断哪些

(责任编辑:秦　颖)

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