旅游業網絡調研與現場調查對比

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一、引言

計算機和網絡技術的發展為信息傳播提供了新的渠道，新技術帶來的便利無疑會給許多傳統行業帶來沖擊，調查行業亦是如此。越來越多的學者開始采用網絡調查進行學術研究?！熬W絡調查法”（websurvey）是一種以各種基于互聯網的技術手段為研究工具，利用網頁問卷、電子郵件問卷、網上聊天室、電子公告板等網絡多媒體通信手段來收集調查數據和訪談資料的一種新式調查方法。網絡調查由于借助了新興的計算機技術，其優勢與劣勢都深深打上了媒介的烙印。許多學者都對網絡調查的優勢有過陳述，如以影音等多媒體方式呈現的問卷，更具美感；網絡調查節省訪問員勞務、印刷、錄入、復核、交通、聯絡等時間和費用；互聯網匿名特點可降低社會期待效應，尤其適用于較為敏感的議題；信息空間里居住著“時尚領導者”，當革新還沒在市場普及時，他們最新嘗試新思想、新產品、新服務和新技術，這些很難在現實中找到的早期采用者說不定可以在網上更容易發現。然而，學術界對于網絡調查仍存在較多質疑，認為網絡樣本特征無法簡單推論至全體。由于網絡使用人口不具有全體人口的代表性、缺乏有效的抽樣框以及自愿性樣本等問題，讓調查的實施過程與結果具有許多難以克服的問題，例如覆蓋誤差、無應答誤差以及非隨機抽樣誤差等。對此，趙國棟等（2008）提出了如下的解決方案：將研究對象主要限制于網絡使用者；提高反饋率并增加樣本數；進行適當的加權處理。本文將以普陀山旅游問卷分析為基礎，結合現場調查的一手資料和網絡調查的二手資料，通過對不同調查方式下同一份調查問卷的對比，來探討不同的問卷調查方式是否會對普陀山旅游調查的結果產生顯著的影響。

二、研究方法

在問卷發放之前，筆者從問卷星網站發現一份“普陀山旅游消費調查問卷”。該文本以網絡為調查手段，于2010年8月30日到2011年4月1日期間對普陀山旅游消費展開調查，共收集207份有效樣本。筆者在原有的問卷基礎上，對相關題項進行了修改與增添，以對不同方式搜集的樣本進行一個橫向的比較。2011年4月8日至16日期間，筆者于普陀山游輪碼頭的候船大廳內，對將要離開普陀山的香游客進行了隨機調查。由于獲得進山游客的詳細數據存在困難，本次調查未能嚴格按照隨機取樣原則。為了保證樣本的典型性以更好地反映普陀山香游客的屬性，在對同一個旅行團的調查中，受試樣本數控制在三個以內。本次調研共回收223份問卷，其中20份由于填寫不完整不予采納，有效問卷總計203份，有效率達91％。問卷包括三個部分：首先是旅游行為與效果調查，如游客結構、旅游動機、旅游方式、信息渠道、停留時間、旅游花費、住宿與用餐地點、重游意愿等方面；問卷的第二部分是宗教旅游決策影響因素量表，讓香游客評估目的地各個屬性的重要性。重要性評估方法與李克特5點量表相結合，5代表對題項最高程度的同意。最后，問卷收集了社會人口統計學的數據?？梢钥吹剑瑑煞輼颖緮盗肯喈?，時間相近，可比性較強。由于無法獲得網絡調查下有關應答率的數據，本文僅對調查內容展開對比。

三、數據與分析

（一）社會人口統計學特征

對兩份調查的社會人口統計學特征進行百分比同質性檢驗，以探究不同群體在性別、年齡、學歷、人均月收入、職業和婚姻狀況等6個社會人口統計學特征各水平上的反應次數百分比是否有顯著差異。結果顯示，現場問卷與網絡問卷在年齡（χ2＝9．4，df＝2，p＜0．01）、職業（χ2＝46．288，df＝7，p＜0．001）和婚姻狀況（χ2＝13．984，df＝4，p＜0．01）上存在顯著差異，而性別、學歷和人均月收入三個選項選擇的百分比間均沒有顯著差異。進一步對有顯著差異的3個變量的不同選項進行百分比同質性檢驗，結果見表1。就年齡變量而言，現場發放的問卷在25歲以下的比例低于網絡樣本，而45歲及以上的比例高于網絡樣本；職業分布方面，現場發放的問卷中農民、教師、學生的比例低于網絡樣本，而個體／自由勞動者的比例高于網絡樣本；婚姻狀況方面，現場發放的問卷里未婚的比例低于網絡樣本，而孩子已成年（未結婚）的比例高于網絡樣本。其他的選項經檢驗未發現有顯著的差異。與現場樣本相比較，網絡問卷存在如下人口統計學特征：年齡結構趨向年輕，未婚比例高，農民、教師、學生3個群體比例高，個體／自由勞動者群體比例低。

（二）旅游行為與效果

首先，對兩份調查在旅游方式、停留時間和旅游花費3個類別變量上進行百分比同質性檢驗，結果表明，現場文本與網絡文本在旅游方式（χ2＝25．021，df＝5，p＜0．001）和停留時間（χ2＝42．670，df＝3，p＜0．001）上存在顯著差異，而旅游花費并未有統計上的差異。進一步對旅游方式和停留時間的不同選項進行獨立樣本t檢驗。在旅游方式上，現場樣本選擇自駕車自助游的比例低于網絡樣本，而乘坐交通工具自助游的比例高于網絡樣本；停留時間方面，現場樣本停留1天（島上不過夜）的比例高于網絡樣本，而停留4天及以上的比例低于網絡樣本。兩份樣本在旅游方式、停留時間的其他選項和旅游花費的全部選項上沒有顯著的差異。

（三）宗教旅游決策影響因素量表

為了找出量表潛在的結構，減少題項數目，本文先對影響宗教旅游決策的28個題項進行探索性的因子分析（exploratoryfactoranalysis），檢驗量表的建構效度（constructvalidity）。采用主成分（principalcomponents）分析法萃取共同因子，保留特征值大于1的因子；轉軸方法為最大變異法（varimax）的正交轉軸。共有6個特征值大于1的共同因子被萃取。在前三次的因子分析后，出于因子命名的考慮，刪除了旅游目的地的社會經濟發展水平和旅游目的地的氣候情況2個題項；斜交轉軸的直接斜交法（directoblimin）顯示因子1與因子6存在0．325的相關性，因而將兩者合并。第四次因子分析時，樣本的KMO系數為0．896。依據Kaiser（1974）的觀點，0．80以上的KMO統計量值適合進行因子分析；Bartlett’s球形檢驗的χ2值為3212．054（自由度為325），達到0．01顯著水平，亦表示變量的數據文件適合進行因子分析。最后萃取了5個共同因子，分別命名為基礎設施與服務因子、旅游支出因子、吸引力因子、目的地形象因子和交通因子。五個因子可累計解釋64％的變異量，其中基礎設施與服務因子能解釋20．864％的變異量，旅游支出因子能解釋14．621％的變異量，吸引力因子能解釋12．175％的變異量，目的地形象因子能解釋9．528％的變異量，交通因子能解釋6．815％的變異量。就因子層面而言，內部一致性α系數≥0．6，代表該因子的信度尚佳；內部一致性α系數≥0．7，代表該因子的信度高；內部一致性α系數≥0．8，代表該因子的信度很高。本量表五個因子的Cronbach’sα系數分別為0．914、0．924、0．775、0．718和0．667，而整個量表的Cron－bach’sα系數達到0．92，信度情況總體理想。宗教圣地涌進大量宗教信仰程度各異的游客，他們不僅有朝圣禮佛的動機，還包括觀光、度假等休閑動機。宗教與旅游功能并舉的宗教圣地面臨著與其他旅游地相似的任務。因子分析的結果表明，旅游者做出宗教旅游的決策時，對宗教旅游目的地屬性的重要程度感知可將目的地各個屬性歸為基礎設施與服務、旅游支出、吸引力、目的地形象和交通5類。接下來對兩份調查在宗教旅游決策影響因素量表28個題項的平均數進行獨立樣本t檢驗（inde－pendent－samplesttest），有13個題項的均值存在顯著差異，分別是旅游目的地的社會治安狀況，旅游目的地的景觀，旅游目的地的旅游從業人員的態度和服務水平，旅游咨詢服務便捷、準確程度，景區內的標牌路牌，旅游目的地的文化底蘊，旅游目的地的居民對旅游者的態度，旅游投訴處理效率，景區內的交通是否便利，旅游目的地的知名度，親朋好友的意見和旅游目的地距離的遠近。其中，現場發放的問卷在前10個題項上的感知重要程度高于網絡樣本，而在后3個題項上的感知重要程度低于網絡樣本。

四、結論與建議

本文試圖探討網絡調查與現場調查兩種不同的調查方式下，普陀山旅游調查的結果是否存在顯著的差異。結果顯示，兩者在人口統計學特征、旅游行為與效果以及旅游決策影響因素量表三個方面都存有顯著的差異，也就是說，兩個樣本代表群體是異質的，樣本特征亦不相同。具體來說，兩份樣本在社會人口統計學特征中3個變量存有顯著差異，占所有變量數的50％；在旅游行為與效果的部分，8個變量中有6個存在顯著性差異，比率達75％；宗教旅游決策影響因素量表中，網絡樣本在將近50％的題項上與現場樣本不同?？傮w上，兩份樣本在超過一半的選項上體現了統計上的顯著差異。