旅游意愿是旅游活动产生的前提和基础,人们关于某旅游目的地的旅游意愿又受许多因素的影响,因此,了解客源地居民的旅游意愿及其影响因素,对于旅游目的地进行精准营销来说至关重要。近年来,中国的外国游客量在逐年下滑。研究外国人的来华旅游意愿及其影响因素,能为中国了解国际潜在客源情况、找出有关影响因素、提升国际旅游营销效果提供参考,因而具有十分重要的现实意义。
学术界对这方面的研究较为重视,国外学者研究较早。Goodrich早在1978年就对目的地感知和目的地旅游偏好之间的关系进行了研究,发现人们对某旅游地的感知越好,该地就越有可能成为人们的出游目的地[1];后来,Moutinho等进一步研究发现,对目的地旅游形象的感知非常重要,对潜在旅游者的旅游目的地选择决策有着重要影响,潜在旅游者选择旅游目的地很大程度上取决于其旅游目的地的感知形象[2-7]。国内学者近10年来也开始涉足这方面的研究[8-19]。一部分学者从游客视角、运用问卷调查和统计分析等方法进行研究,如白凯等以旅华的外国游客为研究对象,探讨了旅游目的地感知因素对其旅游决策行为的影响[9,10];邱淑蘋等以到访印度的国际游客为例,专门探讨了旅游目的地侵害风险感知及其对旅游决策的影响[13];陈海波等探讨了游客对海南国际旅游岛的旅游形象感知评价对其重游意愿的影响,两者存在显著的正向影响关系[14]。还有少数学者尝试从客源地居民（潜在旅游者）、运用问卷调查等方法进行探讨,白凯等以韩国居民为研究对象,研究目的地形象感知与旅游意向之间的关系,并发现两者存在正相关关系[15];刘力以合肥在校大学生为研究对象,探讨了基于影视剧的韩国旅游形象感知评价对其旅韩意向的影响,结果表明旅游整体形象感知显著影响其旅游意向[16];郭英之等对中国居民去日本旅游的意愿进行了调查与分析[19]。
通过上述可以看出,国内有关研究大多从游客视角进行研究的,从客源国居民感知角度来研究中国国际客源市场来华旅游意愿及其影响因素的成果很少,即使个别涉及该方面的研究成果,样本获取仅限于一个国家,样本数量和范围有限,且感知因素选取不够具体、不够全面,因此该问题的研究还有深化与完善的空间。
2 研究内容与研究方法2.1 研究内容试图分析外国人来华旅游意愿及其在客源区域、华裔特征、来华次数以及人口学特征等方面的差异性,并进一步从旅游供给侧和客源国居民旅游感知的角度探讨来华旅游意愿的影响因素。根据克朗蓬的旅游引力模型理论,一个旅游地的旅游市场规模受旅游地吸引力、客源地旅游需求以及两者之间距离的影响[20]。从客源地角度来分析,客源地居民对某特定旅游地的旅游需求受该旅游地的旅游吸引力及距离等影响,旅游吸引力实质上受以旅游产品为核心的有关因素共同影响,距离因素不仅是指空间距离,更是指时间距离及有关交通条件。因此,客源地（国）居民选择旅游目的地（国）时,一般会选择旅游条件较好的旅游地（国）去旅游,大致包括旅游地本身条件因素和旅游（行）便捷性因素。前者主要包括旅游资源和产品、旅游配套设施、旅游接待服务、旅游价格、旅游安全和旅游市场环境,后者主要包括两国间的距离远近、交通便捷程度和语言沟通方便程度等。其中,旅游目的地（国）的旅游资源和产品是核心吸引因素,旅游配套设施、旅游接待服务、旅游价格、旅游安全和旅游市场环境也是游客所考虑的重要因素,两国间的距离远近、交通便捷程度会对游客的旅游时间和旅游花费等产生影响,因而在其旅游地（国）选择决策中有着不可忽视的影响。对于游客到国外旅游来说,语言沟通也是很重要,也是其考虑的一个重要因素[21]。因此,旅游意愿的影响因素拟选取旅游资源和产品、旅游配套设施、旅游接待服务、旅游花费、旅游安全、旅游市场环境、距离、交通便捷度和语言沟通等进行研究。
2.2 研究方法2.2.1 问卷调查法 采取针对客源国居民的问卷调查法获取来华旅游意愿以及有关中国旅游感知值。
（1）问卷内容
主要包括三部分：① 被调查人的基本信息,包括国籍、华裔情况（是否华裔及华裔代份）、来中国旅游次数以及性别、年龄、学历、职业等人口学特征信息;② 对中国旅游感知情况,包括旅游资源和产品、配套设施、接待服务、旅游价格、旅游安全、旅游市场环境、距离、交通便捷性、语言沟通等方面的感知;③ 来中国旅游的意愿。
（2）填写及赋值方法
国籍采取填写方式,其他全采取选择方式,均为单选项。有关旅游感知选项大多设计为五个级别,即很好、较好、一般、较差、很差;旅游价格设计为很便宜、较便宜、一般、较贵、很贵;空间距离感知选项设计为很近、较近、有点远、较远、很远;交通便捷性感知设计为很方便、比较方便、一般、较不方便、很不方便;语言沟通设计为一点没困难、有点困难、有较大困难、很难沟通四个选项;旅华意愿选项设计为是和否。赋值方法为：程度选项大多采用李克特赋分法,大多采取正向赋分方式,即很好（很便宜）为5,较好（较便宜）为4,一般为3,较差（较贵）为2,很差（很贵）为1;另外,距离感知选项赋分为：很远为5,较远为4,有点远为3,较近为2,很近为1;语言沟通感知选项赋分为：一点没困难为5,有点困难为4,有较大困难为3,很难沟通为2;区域（国籍）选项赋分为：亚洲国家为1,其他洲国家为2;是否华裔情况赋分为：非华裔为0,是华裔为1;华裔代份赋分为：第一代为1,第二代为2,第三代为3,第四代及以上为4;性别等人口学特征有关基本信息选项赋分采用序号数字值。
（3）调查国家、时间与方式
由于考虑到在未来一段时间内,中国的国际客源国主要为亚洲、欧洲、美洲和大洋洲的一些国家,因此,在这4个洲选择一些有代表性的重要客源国进行抽样调查。其中,亚洲国家主要选择日本、新加坡和马来西亚,欧洲国家主要选择英国,北美国家主要选择美国和加拿大,大洋洲国家主要选择澳大利亚。调查时间为2011年11月至2012年12月。新加坡的调查问卷,主要由作者以及南洋理工大学本科生发放调查完成,马来西亚的调查问卷通过南洋理工大学的马来西亚籍留学生完成,其他国家的调查问卷通过所在国中国留学生和访问学者发放完成,调查前对调查者在样本选择等方面进行了指导并提出明确要求。
2.2.2 统计分析法 采用SPSS 21.0统计分析软件,意愿值和感知值采用均值法,差异性分析采用单因素方差分析法（One-Way ANOVA）,影响因素相关性分析采用皮尔逊（Pearson）相关系数法,影响程度分析采取多元逐步回归法。
3 结果分析3.1 样本情况发出问卷1600份,有效问卷为1421份,有效率为88.81%。有效问卷中,新加坡499份,马来西亚122份,日本72份,亚洲其他国家87份,加拿大208份,英国138份,美国178份,澳大利亚59份,欧美地区其他国家58份,所调查的国家和地区具有一定的代表性。
样本特征如表1所示。被调查者中,非华裔比例为59.5%,华裔占40.5%,其中,第一代华裔占9.4%,第二代占8.0%,第三代比例为14.8%,第四代及以上者比重为8.3%。来中国次数,没来过的占54.8%,来过1次的占19.3%,来过两次的占11.2%,来过3次的占7.2%,来过4次及以上者占7.5%。从性别结构来看,男性占51.6%,女性比重为48.4%。从年龄结构看,22岁以下、22~30岁所占比例较大,分别为25.6%和33.0%,可能与调查者很多是留学生以及调查样本选择学生较多有关,当然仍在合理的范围;其次是31~40岁、41~50岁的人员,比例均超过10.0%,分别为19.0%和12.5%;51~60岁以及60岁以上两个年龄段的人员较少,比例均在10%以下,分别为6.5%和3.3%。从学历结构来看,大学本科人员比例最大,达40.0%;其次是大专和中专的人员,比例为24.8%;再次是研究生人员,比例为19.6%;中学学历人员比例为13.5%,其他学历人员较少。从职业结构来分析,学生比例最大,达41.4%,这与调查者很多是留学生、调查样本选择学生较多有关,当然仍在合理的范围;公司一般职员和工人均超过10.0%,分别为14.7%和12.4%;公司管理人员和教师比例超过5.0%,分别为7.2%和5.1%;公务员占3.9%,其他类职业人员比例为15.3%。可见,样本选择总体上是合理的。
Tab. 1表1表1 样本特征
Tab. 1 The characteristics of investigated samples
属性特征百分比（%）华裔与否非华裔59.5华裔第一代9.4华裔第二代8.0华裔第三代14.8华裔第四代及以上8.3来中国次数0次54.81次19.32次11.23次7.24次及以上7.5性别男51.6女48.4年龄22岁以下25.622~30岁33.031~40岁19.041~50岁12.551~60岁6.560岁以上3.3学历中学13.5大专和中专24.8本科40.0研究生19.6其他2.1职业学生41.4公司一般职员14.7工人12.4公司管理人员7.2教师5.1公务员3.9其他15.3新窗口打开
3.2 信度分析运用SPSS 21.0软件进行可靠性分析,测量样本信度。结果显示,总测试信度Cronbach ɑ值为0.826,表明量表的信度比较好,说明样本测量指标的一致性程度较强,可靠性较高。
3.3 来华旅游意愿分析3.3.1 来华旅游意愿总体分析 通过均值统计,来华旅游意愿均值为3.4609,接近3.5,介于可以考虑（3.0）和比较想去（4.0）之间,由此可见,客源国居民来华旅游意愿总体上不太强烈。
3.3.2 来华旅游意愿差异性分析
（1）差异显著性分析
由表2可知,来华旅游意愿在区域、是否华裔、华裔代份、来华次数、年龄、学历和职业方面的差异显著性值均为0.000,即均在0.01水平下显著,说明在这些方面均表现出显著的差异性,而在性别方面差异显著性值为0.083,说明差异性不明显。
Tab. 2表2表2 旅游意愿差异显著性值
Tab. 2 The significance values of differences in willingness to travel
因子变量区域是否华裔华裔代份来华次数性别年龄学历职业旅游意愿0.0000.0000.0000.0000.0830.0000.0000.000新窗口打开
（2）具体差异分析
从表3~表7可见,区域方面,亚洲以外其他各洲均值为3.8050,比亚洲（均值3.1782）高得多,说明这些区域居民来华旅游意愿比亚洲居民强得多;华裔特征方面,非华裔居民意愿值为3.6213,比华裔意愿值（3.2257）明显较高,但在华裔代份方面,随着代份的增加,意愿值逐渐降低,说明华裔的旅游意愿较非华裔低,且随着代份的增加逐渐减弱;来华次数方面,来华旅游意愿值总趋势为随着来华次数的增加而提升,说明意愿有增强趋势;年龄方面,31~40岁年龄段意愿值最高,为3.8148,说明意愿最强,60岁以上意愿值最低,且比意愿均值（3.4609）低得多,仅为2.4681,说明其意愿弱得多,其他年龄段的意愿值都接近均值;学历方面,意愿值总趋势为随着学历的升高而提升,研究生最高,为3.8853,说明其意愿最强,而小学最低,仅为2.1724,说明其意愿弱得多;职业方面,公司管理人员和公务员意愿值最高,为3.8或稍高,说明其意愿最强,其次是公司一般员工、教师和工人,意愿值均超过3.6,再次是服务人员和学生,意愿值在3.4左右,意愿值最低的是退休人员,仅为2.6216,说明其来华旅游意愿弱得多。
Tab. 3表3表3 旅游意愿在区域、华裔方面的均值
Tab. 3 The mean values of willingness to travel in region and characteristics of ethnic Chinese
因子变量区域是否华裔华裔代份亚洲其他否是第一代第二代第三代第四代及以上旅游意愿3.17823.80503.62133.22574.32843.39472.78572.5932新窗口打开
Tab. 4表4表4 旅游意愿在来华旅游次数方面的均值
Tab. 4 The mean values of willingness to travel in the number of visits to China
来华次数01234及以上旅游意愿3.44473.14233.72963.58253.8785新窗口打开
Tab. 5表5表5 旅游意愿在年龄方面的均值
Tab. 5 The mean values of willingness to travel in age
年龄段22岁以下22~3031~4041~5051~6060岁以上旅游意愿3.40933.47553.81483.28653.39782.4681新窗口打开
Tab. 6表6表6 旅游意愿在学历方面的均值
Tab. 6 The mean values of willingness to travel in educational background
学历层次小学中学大中专本科研究生旅游意愿2.17243.47403.02563.58353.8853新窗口打开
Tab. 7表7表7 旅游意愿在职业方面的均值
Tab. 7 The mean values of willingness to travel in occupation
职业公司管理人员公务员公司一般职员教师工人服务人员学生退休人员其他旅游意愿3.80583.80003.68423．67123.66483.48573.31632.62163.2014新窗口打开
3.4 影响因素分析3.4.1 客源国居民对中国旅游感知值分析 从表8可以看出,客源国居民对中国旅游感知均值普遍不高,均在3.0~3.5,说明其对中国旅游资源和产品、旅游价格、旅游安全、旅游市场环境、交通便捷度、旅游配套设施、旅游接待服务等感知评价总体上一般,对距离感知总体上觉得有点远,对语言沟通感知为普遍有较大困难。
Tab. 8表8表8 客源国居民对中国旅游感知均值
Tab. 8 The mean values of source-country residents' perceptions of China's tourism
感知项旅游资源产品距离旅游价格旅游安全语言沟通旅游市场环境交通便捷度旅游配套设施旅游接待服务均值3.45883.38713.37513.34273.23263.21463.15763.14223.0887标准差1.07501.04780.85790.83081.02710.87841.053730.83640.7991新窗口打开
3.4.2 来华旅游意愿与中国旅游感知的相关性分析 结果如表9所示,可以看出,来华旅游意愿与各具体旅游要素感知评价间的相关性值均为0.000,说明都在0.01水平下显著,相关系数除距离为负外,其他均为正,说明来华旅游意愿与感知距离间表现出一定的负相关关系,而与其他各要素间表现出不同程度的正相关关系。其中,与旅游资源和产品的相关系数最大,为0.544;其次是旅游接待服务,相关系数为0.391;再次是语言沟通,相关系数为0.366;旅游配套设施第四,相关系数为0.363;旅游安全和交通方便度分别位于第五和第六,相关系数值均超过0.300;旅游价格第七,相关系数值为0.185,与旅游市场环境相关系数较小,仅为0.037。由此可知,这9个要素对来华旅游意愿影响都显著,其中,距离对来华旅游意愿起着一定的负面影响,而其他要素对来华旅游意愿起着不同程度的正面影响,旅游资源和产品影响最大,旅游接待服务、语言沟通、旅游配套设施、旅游安全和交通便捷度等因素影响较大,而旅游价格和旅游市场环境影响较小。
Tab. 9表9表9 旅游意愿和中国旅游感知因素相关性情况
Tab. 9 The statistical value of correlation between willingness to travel and perception of China's tourism
感知因素旅游资源产品旅游接待服务语言沟通旅游配套设施旅游安全交通便捷度旅游价格旅游市场环境距离Sig.（单侧）0.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.000相关系数值0.5440.3910.3660.3630.3370.3100.1850.037-0.113新窗口打开
3.4.3 来华旅游意愿与中国旅游感知的回归分析 结果如图1、图2以及表10~表12所示。可以看出,因变量和自变量满足线性、独立、正态、齐性等条件要求,可以进行多元线性回归分析。由表10和表11还可知,最先引入方程中的预测变量是旅游资源与产品（模型1）,其次是旅游安全（模型2）,再次引入的是语言沟通（模型3）,接着依次引入的是交通便捷度和旅游接待服务（模型4和模型5）,最后引入的是旅游价格（模型6）,而旅游配套设施、旅游市场环境和距离三个因素未被引入;6个模型均通过显著性检验,显著性水平均为0.01,但通过比较可以看出,6个模型中,模型6的相关系数R（0.603）、判定系数R2（0.364）、调整的判定系数R2（0.361）、回归项（704.660）均最大,估计标准误差（0.93283）、残差（1230.422）均最小,因此,模型6为最优。从表12可知,模型6的6个系数都通过了显著性检验（显著性水平均为0.01）,且容差都大于0.5,说明多重共线性不明显;标准化系数中,旅游资源和产品最大,为0.368,比其他因素大得多,语言沟通、旅游安全和旅游接待服务分别为第二、第三和第四,标准化系数均大于0.1,分别为0.128、0.123和0.102,交通便捷度和旅游价格分别为第五和第六,两个系数均小于0.1,由此说明旅游资源和产品对来华旅游意愿影响最大,其次是语言沟通、旅游安全和旅游接待服务,交通便捷度和旅游价格影响较小。
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图1 回归标准化残差的标准P-P图
Fig. 1 Normal P-P Plot of regression standardized residual
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图2 直方图
Fig. 2 Histogram
Tab. 10表10表10 模型概况
Tab. 10 The model summary
模型RR2调整的R2估计标准误差变化统计量R2ch值Fch值df1df2Fch显著性10.544a0.2950.2950.980240.295594.892114190.00020.571b0.3260.3250.959340.03063.486114180.00030.589c0.3470.3450.944600.02145.604114170.00040.595d0.3540.3520.939830.00715.436114160.00050.600e0.3600.3580.935410.00714.413114150.00060.603f0.3640.3610.932830.0048.829114140.003注：a. 预测变量：（常量）,旅游资源与产品;b. 预测变量：（常量）,旅游资源与产品,旅游安全;c. 预测变量：（常量）,旅游资源与产品,旅游安全,语言沟通;d. 预测变量：（常量）,旅游资源与产品,旅游安全,语言沟通,交通便捷度;e. 预测变量：（常量）,旅游资源与产品,旅游安全,语言沟通,交通便捷度,旅游接待服务;f. 预测变量：（常量）,旅游资源与产品,旅游安全,语言沟通,交通便捷度,旅游接待服务,旅游价格;g. 因变量：来华旅游意愿。
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Tab. 11表11表11 方差分析
Tab. 11 The ANOVA
模型离差平方和df平均平方F值显著性1回归571.6121571.612594.8920.000b残差1363.47014190.961总计1935.08214202回归630.0412315.020342.2870.000c残差1305.04214180.920总计1935.08214203回归670.7323223.577250.5710.000d残差1264.35014170.892总计1935.08214204回归684.3664171.092193.7020.000e残差1250.71614160.883总计1935.08214205回归696.9775139.395159.3120.000f残差1238.10514150.875总计1935.08214206回归704.6606117.443134.9660.000g残差1230.42214140.870总计1935.0821420新窗口打开
注：a. 因变量：来华旅游意愿;b. 预测变量：（常量）,旅游资源与产品;c. 预测变量：（常量）,旅游资源与产品,旅游安全;d. 预测变量：（常量）,旅游资源与产品,旅游安全,语言沟通;e. 预测变量：（常量）,旅游资源与产品,旅游安全,语言沟通,交通便捷度;f. 预测变量：（常量）,旅游资源与产品,旅游安全,语言沟通,交通便捷度,旅游接待服务;g. 预测变量：（常量）,旅游资源与产品,旅游安全,语言沟通,交通便捷度,旅游接待服务,旅游价格。
Tab. 12表12表12 回归系数及检验结果
Tab. 12 The regression coefficients and results of test
模型非标准化系数标准化系数T值显著性共线性B值标准误差试用版容差6常数0.0000.151-0.0020.998旅游资源与产品0.4000.0280.36814.1610.0000.666旅游安全0.1730.0330.1235.2160.0000.806语言沟通0.1450.0270.1285.3110.0000.778交通方便度0.0850.0260.0763.2350.0010.804旅游接待服务0.1490.0370.1023.9990.0000.689旅游价格0.0890.0300.0662.9710.0030.918因变量：来华旅游意愿。
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4 结论与讨论人们的旅游意愿是其旅游活动产生的前提和基础,旅游营销的重要目标之一是要提高客源地居民前往目的地的旅游意愿,因此,了解客源国居民的旅游意愿及其影响因素至关重要。客源国居民的旅游意愿受很多方面因素的影响,既有旅游目的国方面的因素,也有客源国方面的因素,还有两者之间的关系因素。从旅游目的国营销角度考虑,客源国很多因素无法改变或难以改变,旅游营销工作可以做的主要是改善旅游目的国有关条件以及两国之间的部分关系因素（如交通等）,因此