关于大学生旅游影响因素的分析.doc

1、 1 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

2、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

3、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2 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

4、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

5、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。 3 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

6、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

7、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 4 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

8、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

9、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 250 10 9.80% 500 69 67.60% 1000 20 19.60% 2000 3 2.90% 总计 102 100.00% 出游次数 1 26 25.50% 2 28 27.50% 3 45 44.10% 4 2 2.00% 5 1 1.00% 总计 102 100

10、.00% 从表 1中可以看出月生活费在 500 1000 的学生占的比例最大，有 67.6%，超过了总额的一半， 1000 2000 元也占了相对较大的比例但远小于 500 1000 元的比例，5 2000 元的 比例最小。同时可以看出出游次数为一年 2 4 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 102 50 2000 595.10 533.414 协变量 性别 102 1 2 1.40 0.493

11、 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 Value df Value/df 偏差 68.674 94 .731 Scaled 偏差 95.413 94 Pearson 卡方 67.657 94 .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

12、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 III Wald 卡方 df Sig. (常数 ) 520.765 1 0 月生活费 6.03 3 0.11 出游次数 14.134 4 0.007 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 200

13、0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6 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。 参数 系数 标准差 Sig. (常数 ) 4.62 0.9852 0 月生活费 =250 -1.201 0.5739 0.036 月生活费 =500 -0.708 0.5008 0.157 月生活费 =1000 -0.507 0.5304 0.339 月生活费 =2000 0 . . 出游次数 =1 2.425 0.8721 0.005 出游次

14、数 =2 2.642 0.8657 0.002 出游次数 =3 2.359 0.8587 0.006 出游次数 =4 1.24 1.0511 0.238 出游次数 =5 0 . . 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 2 4、 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

15、消费基本没有影响。 表 5 参数估计 7 （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

16、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： 8 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 0.1443 4 观光游览 0.2379 3 放松心情缓解压力 0.2629 2 增长见识 0.3549 1 限制出游因素（权重：0.3543） 氛围不浓厚 0.1619 3 经济因素 0.3604 1 学习压力大 0.1326 4 住宿条件 0.1130 5 无结伴同行者

17、0.2321 2 表 8 结论二 备选方案 权重 排序 少于一年一次 0.2118 2 一年一次 0.2061 3 一年二到四次 0.3526 1 一年四到七次 0.1315 4 七次以上 0.0980 5 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

18、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9 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

19、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

20、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 1 42 41.60% 2 33 32.70%

21、3 26 25.70% 合计 101 100.00% 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 10 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 1 708.33 386.182 2.55 1.109 2 454.55 97.919 3.09 0.579 3 682.69 357.475 2.81 0.981 合计 618.81 330.897 2.79 0.952 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

22、最大，但影响度不如“月生活费”。 频率 表 9 频率 出游次数 1 2 3 4 5 百分比 百分比 百分比 百分比 百分比 类别 1 30.80% 67.90% 29.50% 50.00% 100.00% 2 42.30% 10.70% 40.90% 50.00% 0.00% 3 26.90% 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 1 2 3 4 5 6 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%

23、 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 1 2 3 4 1 2 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%