自助旅游方面论文范文素材,与基于因子的旅游自选超市评价体系相关毕业论文

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目前,自助旅游蓬勃发展,旅游自选超市应运而生,而研究旅游自选超市的文章相对较少.为此,本文在问卷调查基础上,运用SPSS统计软件进行了因子分析,计算因子载荷矩阵,对影响旅游自选超市的主要因素进行了归类分析,并以此为依据,提取了影响旅游自选超市评价的7个因子,建立了旅游自选超市评价体系模型,填补了旅游自选超市评价的空白.

随着旅游业的深入发展和国内人民生活水平的不断提高,自助游已经成为大多数国人出游的第一选择.有资料显示,接近90%的游客愿意选择自助出游,已经有50%以上的游客有过自助出游的经历.旅游集散中心、旅游自选超市等机构也应运而生,这些机构的主要功能是把旅游资源整合到一个平台上,供旅游者自由选择,让“吃住行游购娱”在这个平台上都能妥善解决.旅游自选超市相比旅游集散中心更加新颖,且旅游集散中心倾向于以公共交通带动其他旅游产业.而旅游自选超市是一个把所有旅游元素都集合在一起、全方面发展的旅游机构.笔者认为建立旅游自选超市将是未来各旅游目的地发展自助旅游的必然趋势,旅游自选超市的质量关系到整个自助旅游市场的质量.理论上,国内讨论旅游自选超市质量的文章还比较少,没有一个系统的评价体系.

基于以上原因,本文拟从分析旅游自选超市的影响因素入手,探讨建立旅游自选超市评价体系,并采用因子分析方法对建立的评价体系进行定量分析,以期给旅游自选超市的发展评价提供依据.

一、研究方法与设计

本论文研究方法的确定主要遵循以下3个基本点：首先,评价指标的确立应该是客观和准确的,具有代表性的；其次,评价指标具有易于理解可量化打分的特点；最后,构建的评价体系要具有科学性,能够比较全面反映实际问题.

（一）研究流程设计说明

首先,通过专家访谈、文献研究和实地调研等方法,初步确定旅游自选超市的评价指标,并进行初步验证补充.然后,进行问卷的设计发放,运用李克特五级量表法对指标的重要性进行打分.再次,利用因子分析法提取7个因子并进行解释.最后,结合因子分析结果,构建旅游自选超市评价模型.

（二）评价指标&

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为了得到旅游自选超市初步评价指标体系,本文运用了专家访谈、文献研究和实地调研等方法.笔者访问了12位在对旅游自选超市领域较有研究的专家学者和旅游工作人员,其中包括江苏康辉国旅的总经理及助理、春秋国旅总经理和无锡旅游集散中心的工作人员.访谈时,首先请专家学者对影响旅游自选超市评价的因素做一个总概括描述,让他们从自己的角度说出最关心的问题,例如：交通的便捷程度,信息共享能力,政策支撑程度等,他们主要关注旅游自选超市内外环境和自身建设指标.同时,笔者还在无锡市进行了实地调查,访问了无锡旅游集散中心,通过观察得出评价旅游自选超市需要基础设施指标.通过和旅游工作人员的交谈得出其内部经营对评价的重要性,如合作酒店、景区的数量质量,发班车次频率等.

在此基础之上,笔者还查阅了大量国内外的相关文献,其中廖军华在《我国旅游超市的发展现状和问题分析》文章中阐述了经营网点和经营规模对旅游企业发展的重要性；谢珩和张结魁的《基于Web服务的旅游超市商务平台》和王芳的《中国旅游超市的信息生态化研究》提出旅游企业的信息化和电子商务技术的重要作用；车若男的《新时期创新大学生旅游超市产品的构想》提到品牌的力量对其发展的重要性等等.

通过以上几个途径,笔者初步确定了包含可通达性（对外交通便捷性X1,市内交通便捷性X2,经营网点数量X3,经营规模X4,旅游自选超市标志醒目程度X5）,基础设施建设（配有宣传海报X6,配有服务项目介绍区X7,配有休息、饮水区X8,配有咨询区和服务人员X9,工作人员的服务质量X10）,产品维度（旅游线路丰富程度X11,旅游班车发车频率X12,合作酒店数量及质量X13,合作景区数量及质量X14,产品价格合理X15,新产品开发能力X16）,软实力建设（品牌宣传力度X17,产品促销力度X18,企业文化建设X19,人才培养战略X20）,电子商务应用（外部资源整合能力X21,同行业信息共享能力X22,技术与业务的结合能力X23）,政策与体制环境（政府服务质量X24,法制健全程度X25,旅游自选超市相关制度与机构建设X26）7个维度的评价旅游自选超市指标体系的26个评价指标（记为X1～X26）.

（三）问卷的设计、发放及回收

本次调查问卷由4部分组成：（1）介绍填表方法,李克特五级量表法,要求填表人由1-5打分.（2）概念解析,鉴于旅游自选超市的概念没有普及,在做问卷之前浅显的解释了旅游自选超市概念,以保证问卷题目被很好地理解.（3）指标打分.（4）个人基本信息填写.

在问卷的发放群体方面,旅游自选超市的利益相关者为数众多：自助旅游的游客、旅游自选超市相关从业人员、旅行社、酒店和景区等,都可以作为评价的主体,故笔者在2013年4月30日到2013年6月16日期间,于无锡市中央车站、无锡旅游集散中心、江南大学发放问卷238份,回收问卷214份,有效问卷212份,回收率达到90%,回收有效率达到99%.问卷回收后,笔者对所获得的数据进行了信度分析,结果表明问卷的克伦巴赫α系数为0.886.远大于α等于0.7的较高标准信度,所以此次问卷调查获得的数据具有很高的可信度.

二、数据分析与讨论

（一）被调查者的基本概况

根据统计本次参与调查的人中,女士占53.68%,男士占46.32%,相对来说男女比例比较平衡.被调查人年龄集中在21-30岁之间,所占比例大概80%.从文化程度来看,专科及以上的人群占了78%左右,较高的文化程度可以保证问卷的问题被很好的理解,有利于问卷的信度和效度.

（二）旅游自选超市评价体系的构建

本论文主要借助因子分析法来提取评价旅游自选超市的主要因子,采用SPSS16.0软件,对212个样本进行了KMO样本测度和Bartlett球形检验.KMO系数为0.739.KMO系数为0.9表示结果显著,KMO在0.6-0.8之间表明结果可以接受；同时Bartlett球形检验的显著性程度Sig.等于0.000,说明该数据适合做因子分析.在做因子分析过程中,由相关矩阵分析可知,变量X1与其他任何变量的相关均不显著,而其他所有变量都至少与一个变量的相关显著,所以考虑删除X1变量.在分析MSA和Anti-image矩阵时,非对角线上的元素为负的偏相关系数,各变量间的偏相关系数都不高,符合做主成份分析的条件.但X3的MSA值为0.498<0.5,所以考虑删除X3.在抽取主成份的解释量时,发现X4的解释量为0.355<0.5,所以考虑删除X4.本文因子提取方法为主成份法,旋转方法使用方差最大法,因子的负荷截取点位是0.5,即对于低于0.5载荷的因子予以删除.这样X12和X18都不符合要求,考虑删除.

删除以上5个变量,剩余21个变量再次进行因子分析.此时,KMO等于0.772,略大于之前的KMO值,Bartlett球形检验的显著性程度仍然为Sig.等于0.000,说明删除这5个变量之后更适合做因子分析.通过总方差解释表（TotalVarianceExplained）研究后可知,前7个因子的特征值大于1,选择这7个因子作为主因子能够包含原始变量71.17%以上的信息.根据成分提取矩阵的结果,可以得到上述7个影响因子的表达式,其中因子F1为：

F1等于0.184*X2+0.122*X6+0.308*X7+0.165*X9+0.360*X10+0.246*X14+0.139*X16+0.146*X17+0.650*X19+0.667*X20+0.769*X21+0.774*X22+0.770*X23+0.379*X24+0.116*X25+0.148*X26（1）

其他6个因子的表达式同因子F1,因篇幅有限,就不一一列举了.

因子F1主要包括X19企业文化建设、X20人才培养战略、X21外部资源整合能力、X22同行业信息共享能力、X23技术与业务

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