2. 北京大学 城市与环境学院 旅游研究与规划中心, 北京 100871
2. Center for Recreation and Tourism Research, College of Urban and Environmental Sciences, Peking University, Beijing 100871, China
近年来,随着我国经济的稳定增长与消费层次升级,国民旅游休闲的需求与能力不断提高,旅游产品与基础设施供给得到逐步完善,“大众旅游”正在成为我国旅游产业发展的新常态。国家统计局数据显示,2016年国内旅游人数达44亿人次,占国内旅游与出境旅游总量的97%[1]。城镇居民仍是最主要的客源市场,特别是在节假日,围绕城市周边地区的近城休闲游憩活动长期保持快速增长的势头[2]。在此背景下,以城市居民为核心服务对象、分布在城郊与外围区域、主要提供休闲度假产品、设施与服务的“环城游憩带”应运而生[3],上海[2, 3]、北京[4, 5]、武汉[6]、长沙[7]、郑州[8]等大城市成为环城游憩带发展的典型。
已有关于环城游憩带的研究大多以供给与空间结构为出发点,普遍关注环城游憩带的概念与成因、空间结构与时空演化、游憩地类型与资源评价等方面[8, 9],研究案例也逐渐从大城市拓展到了中小城市等不同人口规模的城市[10]。随着城市周边地区游憩活动的激增,城市居民近城游憩需求问题开始引起关注,但从需求视角讨论环城游憩带仍显不足。传统的市场研究偏重于对居民游憩行为特征与偏好的调查分析,对城市居民心理意识层面及其与近城游憩行为因果关系的探索鲜有涉及,无法揭示游憩行为的决策机制与过程。
本研究基于社会心理学中经典的计划行为理论(theory of planned behavior,TPB)与理性行为理论(theory of reasoned action,TRA),以我国环城游憩带发展最早的城市上海作为研究案例,构建环城游憩带使用者即上海城市居民的近城游憩行为概念模型,探讨上海市民的近城游憩行为影响因素及决策机制。本研究的贡献旨在:第一,在理论方面,将理性行为理论与计划行为理论应用于中国城市居民短途游憩研究,并对其适用性进行了比较,是对两个理论在中国背景下、旅游与游憩行为领域的应用拓展与延伸;同时,深入探讨环城游憩带服务对象的游憩行为意向、影响因素与决策机制,从需求视角对环城游憩带研究提供了有力补充。第二,在实践方面,本研究识别了上海市民近城游憩行为意向与决策过程的关键因素,有助于为旅游主管部门合理满足城市居民的近城游憩需求、完善环城游憩带发展建设提供理论支撑与管理建议,也对相关旅游企业在环城游憩带上旅游与游憩产品的开发与营销决策具有一定借鉴价值。
2 理论基础与研究模型 2.1 城市居民近城游憩行为早期的环城游憩带(recreational belts around metropolis,ReBAM)概念特指大都市周边的游憩集聚空间[3]。上世纪90年代以来,城市居民利用节假日进行短途旅游与游憩活动已经成为一种生活常态,除了大都市,许多不同人口规模城市的环城市游憩活动集聚空间也得到深入发展,2007年党宁在其博士论文研究中拓展出适应各种人口规模城市的、更具有普适意义的环城游憩带(recreational belt around cities,ReBAC)概念,同时进一步明确了环城游憩带的空间范围、形态、功能与服务对象[10]。环城游憩带的客源主体是城市居民,通过实行一定的近城游憩行为,以满足其对短途休闲游憩的需求。
本文提出的“近城游憩行为”是针对城市居民游憩活动的空间范围来表示的,泛指发生在城市周边的郊区与乡村地带这一空间内的中短途游憩活动,在空间上呈现出从市区的居住地到城市周边的游憩地之间的钟摆型的往复运动。尽管在一些学术研究中也将其命名为“环城游憩行为” [11-13],但从字面意义上“环城游憩行为”容易引起歧义,因为城市居民在环城游憩带的游憩活动并非以环绕城市的环状线路展开。
现有对于环城游憩带行为主体(即城市居民)游憩行为的研究大多深度有限,几乎都着眼于对其行为偏好与特征的分析,如李江敏等调查与分析了武汉居民近城游憩行为特征[11],彭顺生调查了广州居民的近城游憩行为并与香港、澳门居民进行了比较分析[12, 13],吴必虎等以杭州为例对旅游城市居民的近城游憩行为也进行了讨论[14]。相对于中远距离的出游活动,城市居民的短途游憩活动在时间上主要集中在节假日与周末,目的地集中在城市周边风景优美、设施充足的区域且选择范围更广[11],因此近城游憩行为普遍具有出游时间短、距离近、机动性强、频率高等特点。在出游活动时空制约小、灵活性高的情况下,城市居民在进行游憩行为决策时是否还会经过深思熟虑的计划、决策的过程受到哪些因素的影响,对于这些问题却鲜有讨论。
2.2 理性行为理论与计划行为理论理性行为理论是社会心理学的认知行为基础理论之一,具有巨大的理论影响与广泛的应用领域范围。Fishbein与Ajzen于1975年构建了TRA模型,包括实际行为(actual behavior,AB)、行为意向(behavior intention,BI)、态度(attitude,AT)与主观规范(subjective norm,SN)四个主要因子。该理论的主要观点是,“个体行为态度与主观规范会导致其产生行为意向,而个体具有意志力的行为意向会直接影响实际行为”[15],说明了人的理性行为实际上是既能满足自己心愿又符合他人期望的行为[16]。
基于理性行为理论的开放性特征,一些学者尝试加入其他预测变量对其进行完善,计划行为理论正是对理性行为理论的深化与拓展[16, 17]。1985年,Ajzen在TRA模型的四个因子基础上补充了感知行为控制(perceived behavior control,PBC)因子提出了TPB模型。该理论认为,不仅态度和主观规范,感知行为控制也会影响个体的行为意向,而且行为意向与感知行为控制可以在较大程度上解释实际行为[18, 19]。在提出后的30多年中,计划行为理论在社会学、心理学、市场营销、公共卫生等领域得到了广泛应用与实践,体现出良好的解释效力。同时,许多研究者根据具体的研究问题与对象,对TPB理论模型进行修正与优化,指出个人行为的产生还会受到个人目标[20]、自我认同过程[21]、道德规范[22]、预期情感[20, 23, 24]、过去行为[17, 25-27]、顾客满意度[28, 29]等因素的影响,以进一步提高TPB理论的预测能力。
计划行为理论对于个体行为尤其是不仅仅受个人主观控制的行为具有较强的预测能力。旅游活动涉及多要素,游客作为行为主体并不能完全掌控这一复杂活动。因此,计划行为理论也常常应用于旅游研究领域并加以适当拓展,以解释旅游者选择旅游产品、服务与目的地的行为、影响因素及其决策过程[19]。其中,在出境旅游目的地的决策行为研究中呈现出较为丰富的研究成果,例如,Lam和Hsu在TPB经典模型的基础上增加了“过去行为”变量,发现台湾游客赴香港旅游的行为意向与其态度、感知行为控制、过去行为相关[27];Quintal等考虑了风险与不确定性等因素对态度的影响,对中日韩游客前往澳大利亚旅游的意向进行了比较[30];宋慧林等应用计划行为理论对中国居民出境旅游目的地选择行为进行实证研究,发现中国居民的年龄、收入、受教育水平等人口特征在行为意向与实际行为之间体现出显著的调节作用[31]。在生态旅游行为方面,周玲强等对TPB模型进行拓展,分析了人地情感与行为效能对旅游者环境负责任行为意向的影响[32],Chen与Tung则将环境意识与感知道德责任作为重要影响因素,研究旅游者对绿色酒店的选择行为[33]。在城市游憩行为方面,Kaplan等探讨了哥本哈根假日自行车分享游憩行为意向及其影响因子[34],Lee则分析了社区环境对韩国老年人散步行为的重要影响[35]。总的来看,计划行为理论应用于旅游研究的现有文献中,主要侧重于对中远途旅游目的地选择行为以及受环境制约较大的生态旅游行为的探讨,而对短途旅游与游憩行为的应用不足。中国城市居民的近城游憩决策行为究竟受到哪些因素的影响,是否符合理性行为理论或者计划行为理论的假设,对这个问题值得进行讨论。
2.3 研究假设和研究模型由于计划行为理论脱胎于理性行为理论,对决策行为的揭示比理性行为理论更加复杂与深刻,因此,本研究首先选择基于计划行为理论构建研究模型,主要讨论城市居民对近城游憩行为的态度、主观规范、感知行为控制与其近城游憩行为意向及实际行为之间的因果关系,检验在短途游憩行为的选择上,是否符合计划行为理论模型对决策过程的判断。
根据计划行为理论,态度(AT)是个体对某一目标导向特定行为的认知与情感评价,它反映了行为主体执行该特定行为的意向,即可以预测行为意向[15, 36]。城市居民对近城游憩行为的态度,反映了城市居民对环城游憩带上的游憩地各方面属性的感受或心理体验,也是其对参与近城游憩活动的正面或负面评价。态度越正面,城市居民越倾向于开展近城游憩活动;反之则对近城游憩行为持消极意向。据此,提出假设:
Hl:城市居民的近城游憩态度对其近城游憩行为意向存在显著影响
主观规范(SN)是指个体在某一行为决策中感知到的社会压力,反映了参照群体和社会规范对行为决策的影响[15, 18, 19]。在主观规范的压力下,个体会自觉、不自觉地产生从众行为,即依照某种群体和社会规范的意见产生或实施行为[31]。城市居民近城游憩行为的主观规范是城市居民参与近城游憩活动时的社会压力感知,体现出参照群体对城市居民参与近城游憩活动的支持和影响程度。这些重要的参照群体(如家庭、亲属、同事、工作单位等)对城市居民参与近城游憩活动的支持程度越高,他们参与活动的可能性就越大。因此,拟定以下假设:
H2:城市居民近城游憩行为主观规范对其近城游憩行为意向存在显著影响
感知行为控制(PBC)是个体对执行某特定行为难易程度的认识,反映了个体对实施行为时所能控制的资源与条件的判断[18, 19]。这种认识和判断对行为意向有重要影响[33, 37, 38],甚至可以在一定程度上解释实际行为[27, 31, 35]。本研究中感知行为控制是城市居民对完成一次近城游憩行为难易度的认识,是对其感知到所掌控的金钱、时间、身体条件、信息等资源的反映。城市居民感觉完成某游憩活动越容易,就越倾向于参与这一活动,实施近城游憩行为的频率也越高。由此,提出如下两个假设:
H3:城市居民近城游憩行为的感知行为控制对其近城游憩行为意向存在显著影响
H4:城市居民近城游憩行为的感知行为控制会直接影响其实际的近城游憩行为行为
意向(BI)是对个体意欲实施某一特定行为的倾向的量度,作为实际行为的前置变量[15, 18],对行为有重要的解释和预测作用。本文研究的近城游憩行为意向,是城市居民在城市周边地区参与游憩活动的倾向与付出努力完成这一行为的意志力。城市居民的近城游憩行为意向越强,自身参与近城游憩活动的可能性就越大、参与的频率可能会更高。因此,提出假设:
H5:城市居民近城游憩行为意向对近城游憩行为有显著影响
此外,根据计划行为理论,态度、主观规范、感知行为控制三个因素之间也存在着相互影响和关联[15, 18, 19]。据此,提出以下三个假设:
H6:城市居民对近城游憩的态度与其主观规范之间存在相关性
H7:城市居民对近城游憩的态度与其感知行为控制之间存在相关性
H8:城市居民近城游憩的主观规范与其感知行为控制之间存在相关性
根据以上假设,绘制城市居民近城游憩行为假设模型图(见图 1)。
本研究通过问卷调查获取上海市民近城游憩行为的相关数据。基于国内外相关文献,参照成熟量表,并结合近城游憩行为的实际特点设计问卷题项,形成问卷初稿。通过专家访谈对问卷的题目设置和语言叙述进行修正和优化,并基于小样本预调研对问卷初稿做进一步的检验与修正,形成正式问卷。
正式问卷共分为三部分:第一部分为甄别问题,筛选出在过去一年具有近城游憩行为的上海市民。第二部分为调查对象的性别、年龄、婚姻状况、收入、文化程度、职业等人口学特征。第三部分为问卷的主体,由17个测量题项支撑模型的核心变量,采取5分制李克特量表进行打分评价。
其中,态度(AT)变量主要依据Ragheb和Beard的休闲态度量表[39],从认知态度与情感态度两个维度拟定了5个指标。其中,3个认知态度指标为AT1:近城游憩活动有益于个人和社会;AT2:近城游憩活动有助于日常生活的调节;AT3:近城游憩活动有利于身心康健;情感态度指标为AT4:参加近城游憩活动是幸福的;AT5:参加近城游憩活动很愉快。
主观规范(SN)共拟定了4个实测变量,分别为SN1:参加近城游憩活动获得家人或极其重要的人支持;SN2:参加近城游憩活动获得同事支持;SN3:参加近城游憩活动获得朋友的支持;SN4:认识的人都支持参加近城游憩活动。
感知行为控制(PBC)主要参考Schmoll以及Um和Crompton等人的研究成果[40, 41],共拟定4个实测指标PBC1-PBC4,分别从良好的经济能力、充足的时间、良好的身体条件、丰富的信息四个方面进行评价。
行为意向(BI)主要参考Boulding等人和Cronin等人的研究[42, 43],采用“重复购买”和“推荐”两个维度进行衡量。共拟定了3个实测指标,分别为BI1:愿意在将来积极参与近城游憩活动;BI2:愿意向他人宣传推荐近城游憩活动;BI3:愿意鼓励他人参加近城游憩活动。
实际行为(AB)主要参考Ouellette和Wood以及Cronin等人的相关研究[25, 43],采用“参与频率”来反映居民近城游憩行为这一变量。实测指标具体描述为AB1:您过去一年中参与近城游憩活动的频率,从高到低设定5种类型。
3.2 数据收集与样本说明根据研究目的,“上海居民近城游憩行为意向调查”在上海市各区及通过网络共发放问卷400份,回收问卷351份,剔除题目回答不全的无效问卷,共得到有效问卷317份,有效率为90.31%。
在有效问卷中,男、女性样本数分别为136与181,其中女性比例较高,占57.1%。年龄分布上,18—25岁样本数为98,26—35岁样本数为135,36—45岁样本数为40,46岁以上样本数为44,其中26—35岁样本数比例最高,占42.6%,这一群体也是参与游憩活动的主力人群。婚姻状况方面,未婚样本数为195,已婚样本数为122,未婚样本比例较高占61.5%。收入水平方面,家庭人均月收入3000元以下样本数81,3000—4999元样本数73,5000—7999元样本数105,8000—9999元样本数41,10000元以上样本数17,其中月收入5000—7999元样本比例最高,占33.1%。受访者总体受教育水平较高,本科及大专学历样本数274,占样本总量的86.4%,高中及以下学历和硕士及以上学历样本数分别为22、21。在职业特征方面,本研究的覆盖面较为广泛,但未能涉及农业工作者。
3.3 数据分析方法本文基于问卷调查,建立结构方程模型,分析城市居民近城游憩行为的态度、主观规范、感知行为控制等因素对其行为意向与实际行为的可能影响与相互关系。首先通过经典的信度检验对样本的可信度与内部一致性进行检验,判断样本对研究对象的适用性;采用探索性因子分析(EFA)和验证性因子分析(CFA)检验量表的聚合效度与模型的结构效度。最后,对结构方程模型进行路径分析,并确定变量之间的路径系数与相关效应,对研究模型进行评价。
数理分析软件采用SPSS24.0和Mplus7.4。Mplus是一款功能强大的潜变量建模软件,其前身是Bengt O. Muthén教授1988年开发的结构方程建模软件LISCOMP。Mplus第一版发布于1998年,经过十多年的完善和拓展,在2015年最近一次升级为7.4版本。相对于其他统计软件,Mplus擅长潜变量建模,将多个潜变量模型综合于一个统一的分析框架,适合处理CFA、EFA与SEM等多种模型,在生物、医药、心理、管理、教育等研究领域得到广泛应用[44]。
4 分析与发现 4.1 信度与效度检验首先采用内部一致性信度(Cronbach's α系数)来评判量表中的问题是否测量同一概念。结果显示,问卷认知性变量整体的Cronbach's α系数为0.875,超过临界值0.7[45],表明本研究的测评结构具有较强的一致性和稳定性。
基于探索性因子分析来检验量表的聚合效度。通过分析题项的相关系数矩阵、巴特利特球度检验和KMO检验,计算KMO=0.829>0.8,卡方近似值为3373.054,自由度为136时在0.000的水平上显著,说明相关矩阵不是单位矩阵,各题项间存在较强的线性关系,适合做因子分析。使用SPSS 24.0软件进行统计分析,采用主成分分析法提取公因子,对因子载荷矩阵实施Kaiser标准化正交旋转以使因子具有命名解释性,得出旋转后的因子载荷矩阵。根据Hair等人的题项纯化标准[45],依次去除在两个因子的载荷上均大于0.4的PBC3、PBC4,再次进行因子分析。最终,正交旋转后的因子分析结果(表 1)显示,15个变量的信息集中在特征值均大于1的5个因子中,能够解释75.117%的信息。其中,态度的5个题项归属于第一个因子,主观规范的4个题项属于第二个因子,行为意向的3个题项属于第三个因子,感知行为控制的2个题项属于第四个因子,而实际行为的1个题项为第五个因子。因子分析的结果显示,各因子的组成与计划行为理论中对各因子的描述一致,因此在命名上沿用计划行为理论,将5个因子分别命名为近城游憩态度、近城游憩行为主观规范、近城游憩行为意向、近城游憩行为的感知行为控制、实际的近城游憩行为。EFA检验的结果显示,研究量表具有良好的聚合效度。
验证性因子分析旨在考察模型建立的潜在结构与原始数据的拟合程度,从而验证这种结构的合理性。在进行验证性因子分析之前,对数据的缺失值、奇异值以及分布情况进行了检查,结果显示尽管数据的偏度介于-0.892—-0.010之间、峰度介于-1.364—0.984之间,然而W检验(Shapiro-Wilk)与D检验(Kolmogorov-Smirnov)均显示p=0.000,说明数据不符合正态分布,需采用稳健极大似然估计法进行参数估计[44]。当样本量小于400时,将造成标准的卡方检验值偏大,应使用基于残差的Yuan-Bentler检验[27, 46],在Mplus软件中通过MLR估计法可得到此统计量。
Mplus7.4软件采用假设检验卡方、非规范拟合指数TLI、比较拟合指数CFI、标准化残差均方根SRMR、近似误差均方根RMSEA,以及Akaike信息准则AIC、贝叶斯信息准则BIC对CFA拟合结果进行评价[44]。由于初始模型的输出值拟合效果并不理想,因此需要对模型进行修正。
首先,PBC1和PBC2两个题项在感知行为控制因子的载荷系数不显著(p>0.1),依次将其去除,这意味着将感知行为控制变量从整个模型中去除,也意味着原假设H3、H4、H7、H8不成立。造成PBC1、PBC2不显著的原因,可能是由于两个题项的均值相对于其他题项而言较小。
其次,基于Mplus软件提供的修正指数,对MI值(Modification Indices)较大的变量BI2与BI3建立残差相关。修正后的模型拟合结果显示,Y-B χ2=228.966,df=50,p < 0.001,CFI=0.913>0.900,TLI=0.885,SRMR=0.048 < 0.5,RMSEA=0.106。各项拟合指数的输出值基本达到了临界值,对修正后的假设模型的拟合基本可以接受。
4.3 路径分析基于验证性因子分析及对原假设模型的修正,利用Mplus7.4软件建立全模型,输出模型的标准化回归系数路径图(图 2)。全模型的拟合指数结果为Y-B χ2=260.211,df=61,p < 0.001,CFI=0.906>0.900,TLI=0.900,SRMR=0.047 < 0.5,RMSEA=0.048 < 0.5,均达到可以接受的水平。用决定系数R2对拟合优度进行检验,一般来说,R2值应大于0.1,而在对个人行为的研究方面,R2值在0.2到0.5之间是常见的[47, 48]。研究模型中内生潜变量近城游憩行为意向的R2=0.334,实际的近城游憩行为的R2=0.302,显示变量对近城游憩行为意向的解释能力为33.4%,对实际的近城游憩行为的解释能力为30.2%,展现出模型具有一定的解释能力。
从图 2可以看出,城市居民对近城游憩活动的态度与近城游憩行为的意向呈显著的正相关关系(β =0.437,p < 0.001)。无论对于近城游憩活动的认知态度还是情感态度,这种态度越积极、越正面,其主动参与游憩活动的意向也越强烈。说明上海居民认为近城游憩行为对于个人生活和社会都是有益的,能够为他们带去快乐和幸福,他们的出游意向会明显增加。
同样,近城游憩行为主观规范对近城游憩行为的意向也有显著的单向影响(β=0.212,p < 0.01),上海居民身边的家人、朋友、同事和认识的人对于近城游憩行为的支持度越高,受访者参加近城游憩活动的意向就越强烈。原假设H1、H2得到接受,表明城市居民对近城游憩的态度与近城游憩行为的主观规范,是其近城游憩行为意向的有效预测因子,与计划行为理论的假设一致。
城市居民的近城游憩态度对行为意向的路径系数为0.437,大于主观规范对行为意向的路径系数(0.212),表明城市居民在产生近城游憩意向时,个体自身产生的内部信念的影响作用比来自外部的意见领袖或社会群体给予的压力更加强烈。近城游憩的态度能够对居民产生较大的影响,其态度行为的一致性特征也较为明显,因而对行为意向的影响最为明显。以往的研究显示,居民参与近城游憩活动时,通常都是与朋友或家人结伴出游,独自出游的比例相对较少,因而身边重要的人支持与否对于个体的出游意向也产生了很大的影响[49];而集体主义思想也使群体意愿在对近城游憩行为意向产生一定作用。
同时,近城游憩态度与主观规范之间存在显著的正相关关系(β=0.526,p < 0.001),源自城市居民自身对近城游憩行为的内在信念,和来自社会群体的外在压力,二者具有一定的相关性。这说明认知态度和情感态度的形成可能与他人或社会给予的压力有关,反之对近城游憩行为的内在信念也会影响其对外在压力的承受度。因此,原假设H6也得到了接受。
4.3.2 近城游憩行为意向影响实际行为近城游憩行为意向与居民实际的近城游憩行为之间也存在显著的因果关系(β=0.178,p < 0.01)。当城市居民有很强的游憩意向时,其付诸实际行动开展游憩行为的可能性也越高。这也说明近城游憩行为意向,能够在一定程度上预测实际的近城游憩行为,原假设H5得到接受。
4.3.3 感知行为控制对近城游憩行为意向及实际行为的影响未通过检验感知行为控制这一因子未通过检验,对城市居民近城游憩行为意向及实际行为的影响作用不显著。这个结果与TPB理论的假设不一致,也和Lam与Hsu[27]、宋慧林等[31]对出境旅游研究中发现的感知行为控制对出境旅游行为意向产生的显著影响结果不同。原模型在去掉感知行为控制因素后,实际上使模型回到了TRA框架。与出境旅游等长线旅游行为不同的是,城市居民近城游憩行为时间、经济、体力等因素的消耗远低于长线旅游,出游便捷度相对较高;同时环城游憩带上的游憩地类型多样、分布较为分散,城市居民对游憩地与游憩活动选择也更加广泛和多元。居民拥有的时间、金钱、体力、信息并不能成为促进或限制其行为意向及实际行为的直接原因,这也反映了城市居民进行近城游憩活动的门槛较低,克服各种制约因素实施近城游憩行为的难度较低。时间、金钱、体力等因素可能并不会制约城市居民的出游意向,而是对游憩活动的偏好产生影响[49]。
5 结论与讨论 5.1 研究结论本文首次将理性行为理论与计划行为理论应用于对出游时间短、距离近、灵活性强、频率高的城市居民近城游憩行为研究,构建了城市居民近城游憩行为的理论模型,探讨在时空制约较小的情况下游憩者的出游行为及其影响因素,并以上海为例进行实证检验。对经过修正的模型检验结果表明,相较于TPB模型,TRA模型在中国情境下、短途游憩行为研究中有更强的适用性,对上海城市居民的近城游憩行为也具有一定解释作用。
首先,上海城市居民对近城游憩的态度和主观规范与近城游憩意向具有显著的正相关,且态度对行为意向的影响作用大于主观规范的作用。从内在信念来看,上海市民对近城游憩的认知态度与情感态度越积极,其产生的游憩行为意愿也越大;从外来压力来看,来自市民周边重要个体或社会群体的意见也是近城游憩行为意向产生的重要原因之一。
第二,上海市民近城游憩意向对实际的游憩行为的参与频率有直接影响。参与近城游憩的意愿越强烈,则实际在近城游憩行为的参与频率也会越高,体现出行为意向对实际行为的解释力与预测力。
第三,在城市居民近城游憩行为的情境下,计划行为理论模型并未得到完整的支持。感知行为控制这一变量未通过检验,对上海城市居民近城游憩行为意向及实际行为的影响作用不显著,在今后的研究中应对近城游憩行为的影响因素进行更加深入的剖析。
5.2 TRA与TPB模型的适用性讨论尽管理性行为理论与计划行为理论在认知行为研究各个领域得到了广泛应用,但在不同行为类型、不同文化背景、不同特征的人群中进行验证的效果,仍然存在一定差异。由于在不同的研究情境下,态度、主观规范、感知行为控制以及其他因素对各种行为的影响作用不尽相同,导致两种模型表现出的应对问题解释能力亦有强弱之分。针对旅游与游憩行为的研究中,两种理论模型的最优适用情景需要进一步讨论。
计划行为理论适合于预测行为主体无法完全控制或掌握的复杂行为。旅游活动是旅游者游览、交通、住宿、餐饮、娱乐、购物等多个行为在内的综合行为,旅游者的出游意愿与实际出游活动,不仅受个人的态度与社会规范的影响,也会被金钱、时间、身体以及过去出游经历等各种条件与机遇所限制,例如旅游者的出境旅游行为受其可支配收入与闲暇时间约束,生态旅游行为受生态环境要素的制约等。因此,计划行为理论更适合应用于对旅游行为,特别是深受某种约束条件影响的旅游行为进行解释与预测。
理性行为理论则更适合于预测行为主体用意志就能够控制的相对单一的行为。如果产生或实施行为必须具备一定的资源、条件或能力,就会降低理性行为理论的预测能力[50]。环城游憩带为城市居民提供了宽广的游憩活动空间与丰富的产品选择范围。相对于外出旅游,城市居民的近城游憩行为具有时间短、距离近、行为简单、选择多、替代性强的特点。近城游憩行为意愿的产生主要来自于个人的认知与情感态度,以及他人与社会参照的影响,受到时间、金钱、身体、环境等制约因素比较小,更容易被游憩者的意志所控制,因此理性行为理论更适合应用在近城游憩活动及其他容易被个体意志控制的休闲游憩行为研究中。
5.3 研究启示在中国迈向“大众旅游时代”的背景下,休闲旅游消费成为拉动内需的重要领域,与小康社会相适应的国民休闲体系正在逐步形成。尽管我国城镇居民的休闲意识不断得以提升与强化,其多样化的休闲需求仍未得到充分满足。特别是如何更好地应对城市居民近城游憩的旺盛需求,本研究为充分理解与把握影响上海市民近城游憩行为意向的关键因素找到了合理答案,同时对环城游憩带产品的开发设计与营销策略提供了理论依据。
首先,由于上海城市居民的近城游憩态度对行为意向具有显著的影响作用,地方政府及旅游主管部门应当对环城游憩带进行合理规划,不断丰富游憩产品与活动、健全游憩基础设施、提高公共服务水平、优化城乡生活空间,为居民的近城游憩创造良好的环境,提升城市周边地区整体的游憩氛围,提高城镇居民的游憩体验质量。从而进一步强化城市居民对于近城游憩的正面印象和态度,增强居民近城游憩的行为意向,促进城市郊区及周边短途旅游的健康发展。
第二,上海城市居民在进行近城游憩活动决策时,会受到参照群体和社会规范的影响。从宏观角度来看,上海市及周边地区各级政府、旅游局、游憩项目开发商、游憩线路的经销商等,应该紧密联合、通力合作,通过共同努力提供良好的近城游憩产品与环境,提高市民游憩的满意度。这样,曾经参与游憩行为的市民才会向他人进行积极推荐,环城游憩带的知名度与美誉度才会不断提高,近城游憩活动才会成为市民争相参与的生活方式和行为规范。此外,应重视参照群体或意见领袖的作用,重视游憩者在各种点评网站的评价信息;同时通过公众人物、知名人士在各种媒体发布信息,对上海环城游憩带及游憩目的地进行推广,提高营销绩效。
第三,尽管感知行为控制与上海市民近城游憩行为不相关,但为了有效提高居民游憩活动的满意度,旅游企业仍应重视时间、金钱、体力、信息等各项限制因素对市民近城游憩需求和偏好的影响,针对不同人群的出游偏好,有针对性地开发各类近城游憩活动和项目,以期满足不同人群的出游需求,从而进一步激发其出游意向。
5.4 研究局限与展望本研究存在两方面的不足和局限。首先,本文的实证研究针对于上海这一特大型城市而言,通过方便抽样法获得的数据样本量偏少、代表性或许并不理想,为了更深入地了解城市居民近城游憩行为意向,研究还需要继续扩大样本量,采用更加合理的抽样方法。其次,本文仅是对经典的理性行为理论与计划行为理论涉及的基本变量在中国城市居民近城游憩行为情境下的检验,对于动机、过去经历、人口特征等方面对近城游憩行为的作用并未涉及,在今后的研究中值得对这些变量进行进一步的检验与拓展。
[1] | 国家统计局. 中华人民共和国2016年国民经济和社会发展统计公报[EB/OL]. (2017-02-28)[2017-06-30]. http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/201702/t20170228_1467424.html. [National Bureau of Statistics of China. Statistical Communique on China's 2016 National Economic and Social Development[EB/OL]. (2017-02-28)[2017-06-30]. http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/201702/t20170228_1467424.htm1.] |
[2] | Wu B, Cai L. Spatial modeling:Suburban leisure in Shanghai[J]. Annals of Tourism Research, 2006, 33(1): 179-198. DOI:10.1016/j.annals.2005.10.013 |
[3] | 吴必虎. 大城市环城游憩带(ReBAM)研究[J]. 地理科学, 2001, 21(4): 354-359. [Wu Bihu. A study on recreational belt around metropolis (ReBAM):Shanghai case[J]. Scientia Geographica Sinica, 2001, 21(4): 354-359. ] |
[4] | 苏平, 党宁, 吴必虎. 北京环城游憩带旅游地类型与空间结构特征[J]. 地理研究, 2004, 23(3): 403-410. [Su Ping, Dang Ning, Wu Bihu. Attraction categories and spatial characteristics in recreational belt around metropolis:Beijing case study[J]. Geographical Research, 2004, 23(3): 403-410. ] |
[5] | 李仁杰, 杨紫英, 孙桂平, 等. 大城市环城游憩带成熟度评价体系与北京市实证分析[J]. 地理研究, 2010, 29(8): 1416-1426. [Li Renjie, Yang Ziying, Sun Guiping, et al. The evaluation system and methods designed for estimating the developing maturation of recreation belt around metropolises[J]. Geographical Research, 2010, 29(8): 1416-1426. ] |
[6] | 李江敏, 刘承良. 武汉环城游憩地空间演变研究[J]. 人文地理, 2006, 21(6): 90-96. [Li Jiangmin, Liu Chengliang. Study on spatial evolution of recreational area around Wuhan metropolitan[J]. Human Geography, 2006, 21(6): 90-96. ] |
[7] | 杨利, 马湘恋. 长沙市环城游憩地空间结构特征[J]. 经济地理, 2015, 35(10): 218-224. [Yang Li, Ma Xianglian. The space structure feature of the recreational belt around metropolis of Changsha[J]. Economic Geography, 2015, 35(10): 218-224. ] |
[8] | 王淑华. 大城市环城游憩带发展态势研究[J]. 城市问题, 2006(1): 31-33. [Wang Shuhua. A study on development situation of recreational belts around metropolis[J]. Urban Problems, 2006(1): 31-33. ] |
[9] | 赵媛, 徐玮. 近10年来我国环城游憩带(ReBAM)研究进展[J]. 经济地理, 2008, 28(3): 492-496. [Zhao Yuan, Xu Wei. Advancement of ReBAM research in our country during the 10 years[J]. Economic Geography, 2008, 28(3): 492-496. ] |
[10] | 党宁. 休闲时代的城郊游憩空间:环城游憩带(ReBAM)研究[M]. 上海: 上海人民出版社, 2011: 238-242. [Dang Ning. Suburban Recreation Space in Leisure Era:A Study on ReBAC[M]. Shanghai: Shanghai People's Publishing House, 2011: 238-242.] |
[11] | 李江敏, 张立明. 都市居民环城游憩行为初探——以武汉市为例[J]. 开发研究, 2004(6): 83-85. [Li Jiangmin, Zhang Liming. An exploratory study on recreational behavior around urban area:A case of Wuhan city[J]. Research on Development, 2004(6): 83-85. ] |
[12] | 彭顺生. 广州市居民环城游憩行为特征研究[J]. 人文地理, 2007, 22(1): 53-57. [Peng Shunsheng. Study on the characteristics of recreational behavior around Guangzhou among Guangzhou residents[J]. Human Geography, 2007, 22(1): 53-57. ] |
[13] | 彭顺生. 穗港澳居民环城游憩行为比较研究[J]. 旅游学刊, 2006, 21(12): 22-28. [Peng Shunsheng. A comparative study on the behaviors of touring recreational belts around metropolises among the residents of Guangzhou, Hongkong and Macau[J]. Tourism Tribune, 2006, 21(12): 22-28. DOI:10.3969/j.issn.1002-5006.2006.12.009] |
[14] | 吴必虎, 伍佳, 党宁. 旅游城市本地居民环城游憩偏好:杭州案例研究[J]. 人文地理, 2007, 22(2): 27-31. [Wu Bihu, Wu Jia, Dang Ning. Local residents' recreation preference around metropolis in a tourism city:Case study in Hangzhou Municipality[J]. Human Geography, 2007, 22(2): 27-31. ] |
[15] | Fishbein M, Ajzen I. Belief, Attitude, Intention and Behavior:An Introduction to Theory and Research[M]. Reading, MA: AddisonWesley, 1975: 2-10. |
[16] | 于丹, 董大海, 刘瑞明, 等. 理性行为理论及其拓展研究的现状与展望[J]. 心理科学进展, 2008, 6(5): 796-802. [Yu Dan, Dong Dahai, Liu Ruiming, et al. Theory of Reasoned Action and its extending researches[J]. Advances in Psychological Science, 2008, 6(5): 796-802. ] |
[17] | 张辉, 白长虹, 李储凤. 消费者网络购物意向分析——理性行为理论与计划行为理论的比较[J]. 软科学, 2011, 25(9): 130-135. [Zhang Hui, Bai Changhong, Li Chufeng. Study on consumers' online purchasing intention:Comparison between TRA and TPB[J]. Soft Science, 2011, 25(9): 130-135. ] |
[18] | Ajzen I. From intentions to actions:A theory of planned behavior[M]//Kuhl J, Beckman J(Eds). Action-control:From Cognition to Behavior. Heidelberg:Springer, 1985:11-39. |
[19] | Ajzen I. The theory of planned behavior[J]. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 1991, 50(2): 179-211. DOI:10.1016/0749-5978(91)90020-T |
[20] | Perugini M, Bagozzi R P. The role of desires and anticipated emotions in goal-directed behaviours:Broadening and deepening the theory of planned behaviour[J]. British Journal of Social Psychology, 2001, 40(1): 79-98. DOI:10.1348/014466601164704 |
[21] | Sparks P, Shepherd R. Self-identity and the theory of planned behavior:Assessing the role of identification with "green consumerism"[J]. Social Psychology Quarterly, 1992, 55(4): 388-399. DOI:10.2307/2786955 |
[22] | Parker D, Manstead A S R, Stradling S G. Extending the theory of planned behaviour:The role of personal norm[J]. British Journal of Social Psychology, 1995, 34(2): 127-138. DOI:10.1111/bjso.1995.34.issue-2 |
[23] | Parker D, Reason J T, Manstead A S R, et al. Driving errors, driving violations and accident involvement[J]. Ergonomics, 1995, 38(5): 1036-1048. DOI:10.1080/00140139508925170 |
[24] | Richard R, Van der Pligt J, De Vries N K. Anticipated affective reactions and prevention of AIDS[J]. British Journal of Social Psychology, 1995, 34(1): 9-21. DOI:10.1111/bjso.1995.34.issue-1 |
[25] | Ouellette J A, Wood W. Habit and intention in everyday life:The multiple processes by which past behavior predicts future behavior[J]. Psychological Bulletin, 1998, 124(1): 54-74. DOI:10.1037/0033-2909.124.1.54 |
[26] | Oh H, Hsu C H C. Volitional degrees of gambling behaviors[J]. Annals of Tourism Research, 2001, 28(3): 618-637. DOI:10.1016/S0160-7383(00)00066-9 |
[27] | Lam T, Hsu C H C. Predicting behavioral intention of choosing a travel destination[J]. Tourism Management, 2006, 27(4): 589-599. DOI:10.1016/j.tourman.2005.02.003 |
[28] | Baker D A, Crompton J L. Quality, satisfaction and behavioral intentions[J]. Annals of Tourism Research, 2000, 27(3): 785-804. DOI:10.1016/S0160-7383(99)00108-5 |
[29] | Cronin Jr J J, Taylor S A. SERVPERF versus SERVQUAL:Reconciling performance-based and perceptions-minus-expectations measurement of service quality[J]. The Journal of Marketing, 1994, 58(1): 125-131. DOI:10.2307/1252256 |
[30] | Quintal V, Lee J. How risk and uncertainty perceptions affect travel decisions to Australia[C]//Richardson S, Fredline L, Patiar A, et al (Eds.). CAUTHE 2008:Tourism and Hospitality Research, Training and Practice. Gold Coast:Griffith University, 2008:29-34. |
[31] | 宋慧林, 吕兴洋, 蒋依依. 人口特征对居民出境旅游目的地选择的影响——一个基于TPB模型的实证分析[J]. 旅游学刊, 2016, 31(2): 33-43. [Song Huilin, Lv Xingyang, Jiang Yiyi. The effects of characteristics of tourists on Chinese outbound tourism destination choice behavior:An empirical study based on TPB model[J]. Tourism Tribune, 2016, 31(2): 33-43. ] |
[32] | 周玲强, 李秋成, 朱琳. 行为效能、人地情感与旅游者环境负责行为意愿:一个基于计划行为理论的改进模型[J]. 浙江大学学报(人文社会科学版), 2014, 44(2): 88-98. [Zhou Lingqiang, Li Qiucheng, Zhu Lin. Outcome efficacy, people-destination affect, and tourists environmentally responsible behavior intention:A revised model based on the theory of planned behavior[J]. Journal of Zhejiang University (Humanities and Social Sciences), 2014, 44(2): 88-98. DOI:10.3785/j.issn.1008-942X.2013.09.251] |
[33] | Chen M F, Tung P J. Developing an extended theory of planned behavior model to predict consumers' intention to visit green hotels[J]. International Journal of Hospitality Management, 2014, 36: 221-230. DOI:10.1016/j.ijhm.2013.09.006 |
[34] | Kaplan S, Manca F, Nielsen T A S, et al. Intentions to use bike-sharing for holiday cycling:An application of the Theory of Planned Behavior[J]. Tourism Management, 2015, 47: 34-46. DOI:10.1016/j.tourman.2014.08.017 |
[35] | Lee H S. Examining neighborhood influences on leisure-time walking in older Korean adults using an extended theory of planned behavior[J]. Landscape and Urban Planning, 2016, 148: 51-60. DOI:10.1016/j.landurbplan.2015.12.011 |
[36] | Swan J. Disconfirmation of expectations and satisfaction with a retail service[J]. Journal of Retailing, 1981, 57(3): 49-66. |
[37] | Lam T, Hsu C H C. Theory of planned behavior:Potential travelers from China[J]. Journal of Hospitality and Tourism Research, 2004, 28(4): 463-482. DOI:10.1177/1096348004267515 |
[38] | 丁丽英. 基于计划行为理论的福州居民赴台旅游行为意向研究[J]. 吉林师范大学学报(自然科学版), 2013, 34(1): 117-119. [Ding Liying. Research of Fuzhou residents to Taiwan tourism intention based on the theory of planned behavior[J]. Journal of Jilin Normal University(Natural Science Edition), 2013, 34(1): 117-119. ] |
[39] | Ragheb M G, Beard J G. Measuring leisure attitude[J]. Journal of Leisure Research, 1982, 14(2): 155-167. |
[40] | Schmoll G A. Tourism Promotion:Marketing Background, Promotion Techniques and Promotion Planning Methods[M]. London: Tourism International Press, 1977: 1-136. |
[41] | Um S, Crompton J L. The roles of image and perceived constraints at different stages in the tourist's destination decision process[M]//Pizam A, Mansfeld Y (Eds). Consumer Behavior in Travel and Tourism. Binghanton, NY:The Haworth Hospitality Press, 1999:81-102. |
[42] | Boulding W, Kalra A, Staelin R, et al. A dynamic process model of service quality:From expectations to behavioral intentions[J]. Journal of Marketing Research, 1993, 30(1): 7-27. DOI:10.2307/3172510 |
[43] | Cronin J J, Brady M K, Hult G T M. Assessing the effects of quality, value, and customer satisfaction on consumer behavioral intentions in service environments[J]. Journal of Retailing, 2000, 76(2): 193-218. DOI:10.1016/S0022-4359(00)00028-2 |
[44] | Muthén L K, Muthén B O. Mplus User's Guide (7th edition)[M]. Los Angeles, CA: Muthén & Muthén, 2012: 1-11. |
[45] | Hair J F, Black W C, Babin B J, et al. Multivariate Data Analysis (7th edition)[M]. Upper Saddle River: Pearson Prentice Hall, 2010: 122-123. |
[46] | Boomsma A, Hoogland J J. The robustness of LISREL modeling revisited[M]//Cudeck R, du Toit S, Sörbom D (Eds). Structural Equation Models:Present and Future. A Festschrift in Honor of Karl Joreskog. Chicago:Scientific Software International, 2001:139-168. |
[47] | 徐云杰. 社会调查设计与数据分析:从立题到发表[M]. 重庆: 重庆大学出版社, 2011: 124. [Xu Yunjie. The Social Survey Design and Data Analysis:From Finding the Topic to Publication[M]. Chongqing: Chongqing University Press, 2011: 124.] |
[48] | 陈晓燕, 黄震方, 汤傅加, 等. 基于总体态度中介变量的事件旅游影响居民感知与支持行为研究——以第八届中国花博会为例[J]. 人文地理, 2016, 31(5): 106-112. [Chen Xiaoyan, Huang Zhenfang, Tang Fujia, et al. Tourism impact perception and supportive behavior of residents for event tourism based on overall attitude as mediator variable:The case study of the eighth China Flower Expo[J]. Human Geography, 2016, 31(5): 106-112. ] |
[49] | 苏国良, 吴必虎, 党宁. 中小城市家庭规模与游憩行为的关系研究[J]. 旅游学刊, 2007, 22(6): 53-58. [Su Guoliang, Wu Bihu, Dang Ning. A study on relationship between family size and family recreational behavior in medium and small cities[J]. Tourism Tribune, 2007, 22(6): 53-58. ] |
[50] | 罗江, 迟英庆. 基于理性行为理论的消费者行为研究综述[J]. 商业经济研究, 2016(6): 34-37. [Luo Jiang, Chi Yingqing. Literature review on consumer behavior studies base on the theory of reasoned action[J]. Journal of Commercial Economics, 2016(6): 34-37. ] |