关于大学生旅游影响因素的分析

关于大学生旅游影响因素的分析以天津大学生调查数据为例李奕潼 杨晓康 刘佳 (理工学院 统计系 统计0901班）【摘要】：大学生是思想最为活跃、接受新生事物能力最强的群体，对于旅游有着独特的看法和特征。与大众游客相比, 大学生具有出游欲望强、旅游信息来源及出游方式多样化、注重产品的经济性、出游动机求知性明显以及消费行为较理性等特点。本文对影响大学生旅游意向的因素进行分析，了解当代大学生旅游消费的观点，得出旅游目的、月生活费和出游次数对旅游消费具有重要影响,同时，有无同伴、学习压力的大小等其它因素对旅游消费也有影响。【关键词】：大学生；旅游意向；广义线性模型；层次分析；聚类分析一、引言随着社会经济的发展以及教育改革的不断深入，大学生群体成为社会群体中关键的一部分。大学生旅游市场也受到越来越多的关注。学者们对大学生旅游的研究从产生至今已经有十余年。现有的研究主要集中在大学生旅游行为、大学生旅游市场开发与市场营销等方面，对此我们提出了影响大学生旅游的因素，并对此进行分析。研究大学生旅游影响因素是开发大学生旅游市场的前提，只有知道了大学生为什么旅行，旅行中需要什么，什么会影响大学生做出旅行的决定，才能准确的界定大学生市场的范围与前景。二、数据来源与理论基础（一）数据来源依据影响大学生旅游的相关因素，以及数据选取的可得性，我们针对天津市的各个高校进行了网上问卷调查，采用简单随机抽样的方式，共发送110份调查问卷，回收答卷103份，其中有效答卷102份。对于大学生选择旅游的目的地、旅游动机、旅游时间、出游方式、限制出游因素、月生活费、平均旅游消费、性别、年级等方面进行了调查。（二）理论基础1.广义线性模型广义线性模型是经典线性模型的一个自然的推广,它不仅将回归分析、方差分析等经典模型包含在内，还可以处理很多用经典线性模型难以解决的问题，广义线性模型不仅适用于连续数据,而且也适用于离散数据,特别是对于离散数据,例如属性数据、计数数据等。现今广义线性模型已经在经济、社会数据的统计分析中有了广泛的应用。2.层次分析法AHP (Analytic Hierarchy Process)层次分析法的主要特征是，将定性与定量的决策结合起来，按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化。主要思路为整理和综合人们的主观判断，使定性分析与定量分析有机结合，实现定量化决策。该方法以其定性与定量相结合地处理各种决策因素的特点，以及其系统灵活简洁的优点，社会经济各个领域内，如能源系统分析、城市规划、经济管理、科研评价等，得到了广泛的重视和应用。3.聚类分析的原理聚类分析又称为群分析、点群分析，是定量研究分类问题的一种多元统计方法。 聚类分析的基本思想是，认为所研究的样品或指标之间存在着程度不同的相似性，于是根据一批样品的多个观测指标，找出能够度量样品或变量之间相似程度的统计量，并以此为依据，采用某种聚类法，将所有的样品或变量分别聚合到不同的类中，使同一类中的个体有较大的相似性，不同类中的个体差异较大。三、分析与决策（一）对于影响大学生旅游的因素的定性分析近年来，越来越多的大学生走进了天津的大学校门，成为了天津消费的新生力量，因此在校大学生成了旅游业发展的新目标。据了解，有越来越多的大学生在大学期间去各地旅游，所以大学生已成为旅游业的必不可少的一部分。 图1 在所调查的大学生群体中，有很大一部分群体越来越体现出理性消费的特点：有着富余生活费的同学有46.08%愿意去旅行，更有着40.2%的同学非常愿意把富余的钱用于旅行。同时有64.71%的同学愿意与同学、朋友一起出游，彼此之间更有共同语言和话题，方便朋友之间的沟通和交流，而且以这种方式更容易增进彼此之间的友谊。我们还了解到有67.66%的同学认为住宿费用是他们在旅游过程中花费最多的，交通和餐饮费用也占了不小的比例，不过现在对于大学生有着一系列的优惠，只有34.3%的同学会认为门票费用会占据了较多的费用，只有25.49%的同学会抱怨购物、买纪念品花费了他们太多的金钱，从中可以看出现代大学生还是比较理性的对待旅游消费的。所以在此基础上提出建议：旅行社在开拓大学生市场的同时能够尽量解决大学生在旅游中遇到的各种问题，比如在住宿方面与一些旅游景点的旅店签订协议，在为其提供客源的同时给予游客住宿方面的优惠，以团购价或饮食供给的形式提供优惠。而且旅行社还可以在班级整体活动的内容上做一些工作，如一次性报名超过多少人数可以减少旅行费用或在目的地是可以帮助联系一个活动地点，方便游客进行集体性活动。（二）利用广义线性模型对旅游费用进行分析1、模型设定旅游业是一个系统性的复合产业，涉及食、住、行、游、购、娱等多个环节，每一个环节都会影响与约束旅游、需求与最终旅游消费。旅游消费是旅游者为满足其旅游需求对一定数量旅游产品或服务所支付的各种费用的总和。影响旅游消费的因素纷繁复杂，其多样性决定了研究角度的多样性，大学生当前旅游影响因素研究主要从两个不同的角度展开：一个角度是大学生的月生活费，另一个角度是大学生的旅游意愿即出游次数。按照原理采取广义线性模型进行分析，根据相关文献我们采用具有对数链接的Gamma模型，将问卷调查得到的数据利用SPSS软件进行设定分析。2、数据处理对有效问卷的数据中三个变量进行分类，变量-月生活费分为四类，分别是500元以下，500-1000元，1000到2000元，2000元以上，分别以250元，500元，1000元，2000元表示；变量-出游次数分为五类，分别是少于一年1次，一年1次，一年2到4次，一年5到7次，一年7次以上，分别以1，2，3，4，5表示；将性别作为协变量，分别是1男，2女。将102份调查问卷数据重新处理，导入SPSS。3、分析及结果表1 绝对变量信息数量百分比因素月生活费250109.80%5006967.60%10002019.60%200032.90%总计102100.00%出游次数12625.50%22827.50%34544.10%422.00%511.00%总计102100.00%从表1中可以看出月生活费在5001000的学生占的比例最大，有67.6%，超过了总额的一半，10002000元也占了相对较大的比例但远小于5001000元的比例，2000元的比例最小。同时可以看出出游次数为一年24次的所占比例最大，达到44.1%，接近总额的一半，其次是一年1次和少于一年1次的，分别占27.5%和25.5%，一年5次以上很少，总共占3%。表2 连续变量信息数量最小值最大值均值标准误因变量旅游消费102502000595.10533.414协变量性别102121.400.493从表2中可以看出性别的差异对旅游次数没有影响。接下来可以进行拟合优度的检验，如表3显示了体现模型拟合情况的一些统计量。另外，偏差（Deviance）和Pearson卡方统计量的Value/df值给出了尺度参数的相应估计。在Poisson回归中这些值应该接近1，显示拟合这个过度散布模型是合理的。表3 拟合优度ValuedfValue/df偏差68.67494.731Scaled 偏差95.41394Pearson 卡方67.65794.720而在综合测试中，似然比卡方值为16.005，自由度为7，显著性水平为0.025，当前模型与只有截距项模型相比较的一个似然比检验，显著性水平小于0.05，表示该模型是有意义的。表4 模型作用测试来源类型 IIIWald 卡方dfSig.(常数)520.76510月生活费6.0330.11出游次数14.13440.007表4中显示的是模型效应检验的结果，模型中的每一项都被拿来检验其效应是否显著，从表中可以看出，此模型中每个主效应对模型都是有显著贡献的。表5为参数估计表，该表总结了每个变量每种状态的影响。从表中可以得知：月生活费500以下月生活费=500的系数是-1.201，显著性水平0.036，相比较于月生活费2000以上月生活费=2000，系数设定为0，它的旅游消费要显著性地低；少于一年一次旅游次数=1一年一次旅游次数=2一年2到4次旅游次数=3系数分别为2.425,2.642,2.359比一年7次以上旅游次数=5旅游消费更多。表5 参数估计参数系数标准差Sig.(常数)4.620.98520月生活费=250-1.2010.57390.036月生活费=500-0.7080.50080.157月生活费=1000-0.5070.53040.339月生活费=20000.出游次数=12.4250.87210.005出游次数=22.6420.86570.002出游次数=32.3590.85870.006出游次数=41.241.05110.238出游次数=50.我们还可以通过观察残差图来对模型进行检验（残差图见图2，其中横坐标：线性值的线性预测；纵坐标：标准化的偏差残差），从中可以看到散点图中并没有较大的偏离点存在，可以认为模型拟合是有效的。图24、总结月生活费越多旅游消费越多。影响旅游消费的出游次数由高到低依次为：一年1次，少于一年1次，一年2到4次，一年7次以上。由于一年5到7次相比于其他因素有显著性差异，可以考虑在内。性别对旅游消费基本没有影响。（三）对影响大学生旅游的因素的定量分析1.层次分析法（1）方法引入首先将所要分析的问题层次化，根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解成不同的组成因素，按照因素间的相互关系及隶属关系，将因素按不同层次聚集组合，形成一个多层分析结构模型，最终归结为最低层（方案、措施、指标等）相对于最高层（总目标）相对重要程度的权值或相对优劣次序的问题。本文使用层次分析软件，对于最终决策目标“大学生出游次数”，对各备选方案做出定量决策。各备选方案为：少于一年一次、一年一次、一年二到四次、一年四到七次、七次以上等五项。中间层要素为：旅游目的、限制出游因素两项。其中旅游目的的要素为品尝美食、观光游览、放松心情缓解压力、增长见识；限制出游因素的要素为氛围不浓厚、经济因素、学习压力大、住宿条件、无结伴同行者。图3 层次结构模型图（2）分析及结果由AHP软件得出结论：表6 结论一出游次数中间层因素Wi排序旅游目的(权重：0.6457）品尝美食0.14434观光游览0.23793放松心情缓解压力0.26292增长见识0.35491限制出游因素（权重：0.3543）氛围不浓厚0.16193经济因素0.36041学习压力大0.13264住宿条件0.11305无结伴同行者0.23212表8 结论二备选方案权重排序少于一年一次0.21182一年一次0.20613一年二到四次0.35261一年四到七次0.13154七次以上0.09805总的来说，影响出游次数的因素有学生的旅游目的和限制其旅游的因素，其中旅游目的占较大比重，为0.6457，限制其旅游因素所占比重为0.3543。影响出游次数的旅游目的依次为增长见识、放松心情缓解压力、观光游览、品尝美食；影响出游次数的限制出游因素依次为经济因素、无结伴同行者、氛围不浓厚、学习压力大、住宿条件。旅行社应以自然风光、特色景区等增长见识减轻学习压力的地方作为大学生旅游目的地，有针对性地推出低价组团式薄利多销的旅游模式，减轻由于经济因素与无结伴因素所带来的负面影响。（3）结论根据广义线性模型和层析分析法我们可以得知，对于年平均旅游次数较少的同学，他们的旅游消费反而很多，限制旅游因素占得比重较小，旅行社应向其推荐大型的旅游景区，以条件舒适作为首要选择。而对于年平均旅游次数较多的同学，他们的旅游消费相比较较少，限制旅游因素占得比重较大，旅行社提供的旅游条件要注重简约实惠，推荐组团式薄利多销旅游模式。这样的旅游市场划分并不完善，且具有盲目性，下面用聚类分析对大学生旅游市场进行详细的划分与分析。2.聚类分析本文采用二阶聚类方法。二阶聚类同时可以接纳定类变量和区间以上的变量。二阶聚类以Cases作为聚类的对象，对一集不是显而易见的数据聚集成几个自然组（或类）。利用SPSS软件，处理定类变量与非定类变量，同时自动选择聚类的个数，人为地设定一个标准值，再将该值与聚类解对比，就可以确定最佳的聚类数目，产生聚类解中的聚类标准信息、聚类结束时的聚类频次以及描述统计量等，以及聚类频次的圆形图、条形图，并显示每一类中变量重要性的图形。（1）处理数据将问卷中的数据进行处理。变量出游次数分为五类，分别是少于一年一次，一年一次，一年2到4次，一年5到7次，一年7次以上，分别以1,2,3,4，5表示。变量旅游目的分为四类，分别是增长见识，品尝美食，观光游览，放松心情、缓解压力，分别以1,2,3,4来表示。变量目的地选择首要因素分为六类，分别为价钱合理，路程适中，景点的特色，旅游淡旺季，交通便利，精力体力，分别以1,2,3,4,5,6,来表示。变量限制出游因素分为五类，分别为经济因素，学习压力大，氛围不浓厚，住宿条件，无结伴同行者，分别以1,2,3,4,5来表示。变量性别的因素分为两类，分别为女和男，分别用1,2来表示。将有关数据导入SPSS中，选择聚类分析进行分析处理。（3）分析及结果表7三大类的个案比例数量合计中所占% 类别14241.60%23332.70%32625.70%合计101100.00%排除情况1总和102从表7中可以看出，第1类最大（占41.6%）。第2类、第3类大小相当。集群概况表8 各类变量的聚心月生活费所在年级均值标准误均值标准误类别1708.33386.1822.551.1092454.5597.9193.090.5793682.69357.4752.810.981合计618.81330.8972.790.952从表8中可以看出，月生活费对第1类和第3类的影响最大；平均聚心为618.81元。所在年级对第一和第三类影响最大，但影响度不如“月生活费”。频率表9 频率 出游次数12345百分比百分比百分比百分比百分比类别130.80%67.90%29.50%50.00%100.00%242.30%10.70%40.90%50.00%0.00%326.90%21.40%29.50%0.00%0.00%合计100.00%100.00%100.00%100.00%100.00%续表9目的地选择首要因素123456百分比百分比百分比百分比百分比百分比3.60%52.90%70.00%0.00%70.00%50.00%35.70%47.10%30.00%37.50%10.00%25.00%60.70%0.00%0.00%62.50%20.00%25.00%100.00%100.00%100.00%100.00%100.00%100.00%续表9旅游目的性别123412百分比百分比百分比百分比百分比百分比53.10%0.00%33.30%57.10%25.00%65.90%46.90%28.60%7.40%42.90%50.00%7.30%0.00%71.40%59.30%0.00%25.00%26.80%100.00%100.00%100.00%100.00%100.00%100.00%续表9限制出游因素12345百分比百分比百分比百分比百分比31.70%0.00%55.60%12.50%81.80%48.80%16.70%22.20%75.00%4.50%19.50%83.30%22.20%12.50%13.60%100.00%100.00%100.00%100.00%100.00%从表9中可以看出，出游次数少于一年一次的有42.3%被分到第二类。出游次数一年一次的有67.9%被分为第一类。出游次数一年2-4次的有40.9%被分为第二类。出游次数5-7次，分别为第1、2类。出游次数一年7次以上被分到第一类。对于选择目的地的首要因素，选择价钱合理的有60.7%被分到第三类，路程适中有52.9%被分到第一类，注重景点的特色的70.0%被分到第一类，选择旅游淡旺季的62.5%被分到第三类，交通便利的70.0%被分到第一类，选择精力体力的50.0%被分到第一类中。旅游目的为增长见识的分别被分到第一和第二类。选择品尝美食的71.4%被分到第三类。以观光游览为旅游目的的有59.3%被分到第三类。选择放松心情、缓解压力，被分别分到第一和第二类。选择经济因素为限制的48.8%被分到第二类，学习压力大为限制出游因素的有83.3%被分到第三类。氛围不浓厚的55.6%被分到第一类，住宿条件问题的75%被分到第二类。无结伴同行者的81.8%被分到第一类。女生中50.0%被分到第二类，男生的65.9%被分到第一类。集群内百分比（within cluster percentage） a b c d e图4a中被归为第一类的出游次数主要是一年一次，第二第三类可合并为一起，均代表2-4次。b中第一类和第二类考虑合并旅游目的主要是增长见识，归为第三类的主要为观光旅游。c中被归为第一类的为无结伴同行者，被归为第二类的为经济因素，归为第三类的为学习压力大。d中被归为第一类的主要为景点的特色，第二类与第三类考虑合并主要为价钱合理。e中被归为第一类的主要为女性，第二类与第三类考虑合并，主要为男性。集群内变异 图5 均值95%的置信区间由图11可以知道，第一类的学生月生活费均值最高，离散程度较小。第二类学生的月生活费均值最少，离散程度最小。第三类学生的月生活费均值较高，离散程度最大。由图12可以知道，第一类所在年级均值最低，离散程度较小。第二类所在年级均值最高，离散程度最小。第三类所在年级较高，离散程度最大。4、总结由聚类分析我们可以得到三类，每一类的特点如下(*代表同类分析中最重要的因素)：表10类别月生活费所在年级出游次数旅游目的限制出游因素目的地选择首要因素第一类* 生活费最多 大一大二大三1年1次* 7次以上5-7次 增长见识* 放松心情、缓解压力 氛围不浓厚 无结伴同行者*路程适中 景点特色* 交通便利 精力体力第二类*生活费最少大三 大四 2-4次 少于1年一次* 增长见识* 放松心情、缓解压力 经济因素* 住宿条件 价格合理第三类生活费较多大二 大三 2-4次 品尝美食 观光游览*学习压力大 价钱合理* 旅游淡旺季第一类大学生的生活费最多，而出游次数主要以一年一次居多，会选择有特色的景点，无同伴是限制旅游主要因素，目的主要为增长见识。而由前面的分析可以知道，年平均旅游次数较少的同学旅游消费较多，限制其因素的比重较小。针对这一类大学生，旅行社宜提供组团的形式游特色风景区，把美景与舒适感放在首位。第二类大学生的生活费最少，出游次数以少于一年一次居多，考虑更多的是价钱合理性，经济因素是限制其旅游的主要因素，目的是增长见识。针对这一类大学生，旅行社宜提供实惠简单的旅游景点，可考虑在当地城市及其周边提供旅游方案。第三类大学生生活费较多，出游次数每年2-4次，会考虑到价钱合理及旅游淡旺季，学习压力大是影响其出游的主要因素，以观光游览与品尝美食为旅游目的。由前面的分析可以知道，年平均旅游次数较多的同学旅游消费较少，限制其旅游因素占得比重较大。针对这一类大学生，旅行社宜提供小长假期间的旅游，可考