江苏海事职业技术学院　盛方清南京师范大学 周春林江苏海事职业技术学院 姜锐 杨楚涵



智慧景区游客体验维度及调控策略的研究
——以南京中山陵景区为例

江苏海事职业技术学院盛方清
南京师范大学 周春林
江苏海事职业技术学院 姜锐 杨楚涵

摘 要：本文从游客体验的视角出发，选取南京中山陵作为智慧景区的典型个案，通过半结构式访谈和问卷调查等方式，采集智慧景区游客体验的相关信息和样本数据。运用SPSS17.0和AMOS17.0软件，通过探索性因子分析、验证性因子分析及均值分析等方法，构建了智慧景区游客体验的四维模型。研究发现，中山陵智慧景区的游客体验存在四维分异的典型特征，即“智慧管理→智慧服务→智慧通讯→智慧营销”依次递减。本文在模型拟合和验证的基础上，对中山陵等类似智慧景区的可持续发展，提出了可供参考的策略。

关键词：智慧景区 游客体验 维度模型 调控策略 南京中山陵

伴随信息技术的快速发展，智慧景区作为智慧旅游衍生和发展的载体之一，受到越来越多游客的青睐。目前我国许多景区已投入了智慧景区建设的热潮，也取得了一些成果［1］。然而，就智慧景区研究现状而言，基于内涵和理论体系、信息技术的应用、智慧景区的参与者、依托智慧旅游、城市协同发展的研究较多［2］，而对智慧景区游客体验的研究较少，只有少数学者对智慧景区的管理和服务水平等问题进行了实证研究［3］。智慧景区游客体验的维度，游客体验维度呈现出的差异与特征以及其内在的作用机制等问题都亟待解决［4］。这对于提升智慧景区竞争力，提高智慧景区游客的体验和满意度，加强旅游目的地形象建设，促进智慧景区的可持续发展，具有十分重要的科研价值和实践意义。

1　研究地概况

1.1案例地选择

按照国家旅游局提出的发展智慧旅游的要求，依托于智慧南京城市建设的成果，经过多年的建设，中山陵景区信息化工作现已初具规模。2011年3月，中山陵景区被中国风景名胜区和中国电子学会评为全国风景名胜区数字景区试点单位，2012年10月被国家旅游局授予全国智慧景区试点单位。中山陵景区在不断发展的过程也面临着不断变化的区域内外环境，在原有的“数字景区”的建设成果基础上，进一步完善景区系统，实现景区旅游的智慧服务、管理和营销，但从总体上看，中山陵智慧景区游客体验评价较弱。

1.2调查问卷设计

游客体验量表的设计依据半结构式访谈和对相关文献资料的梳理与提炼，在借鉴已有研究成果的基础上，选择和设计游客体验测量的结构量表。为提高量表设计的科学性，笔者到中山陵进行了现场访谈和非现场访谈，共收回完整问卷45份。研究首先提取访谈资料的关键信息，进而以系统、客观、定量为原则采用内容分析法，对访谈信息中有表征意义的词句进行推断，归纳出准确意义，确定为预测变量，在随后的专家访谈环节中对问卷进行优化，最终形成正式的调查问卷。

1.3调查问卷样本特征

本研究一方面两度赴中山陵景区开展实地调研，选择部分游客，开展现场问卷调查；另一方面，结合旅游电子商务的快速发展，以途牛旅游网、携程旅游网以及网上问卷的形式，针对性地就通过网络预订中山陵游览信息的游客进行问卷调查。此外，也依托南京台旅观光国际旅行社，针对性地选取部分团队游客进行问卷调查。本次调查共计发放问卷310份，回收问卷278份，回收率为89.67%。进而对回收的278份问卷的完整性进行整理，剔除超过3个问题没有作答的无效问卷，得到有效问卷270份，本次问卷调查的有效回收率为87.09%。

样本结构的男女比例基本持平，年龄层次分布较为合理，职业构成多样化，学历以大专和本科居多，受访游客中以首次游览中山陵的居多。整体调查样本结构合理，适宜展开具体分析论证。

2　游客体验维度的因子分析

2.1信度效度检验

因子分析前，首先要对样本进行信度检验，信度检验用于考察预测变量的内部一致性，得出整体样本数据α值为0.933（如表1）。探索性研究中Cronbach’s信度值达到0.8及以上即认为一致性信度很好，因此，此量表具有良好的信度。

再采用KMO检验和Bartlett’s特球型检验进行效度分析。KMO值为0.901，Bartlett’s球形度检验近似卡方值为1550.881，通过了Bartlett’s球形检验，检验得出的相伴概率为0.000，小于显著性水平0.05。这两个检验说明预测变量相关程度较强，适合进行因子分析。

2.2探索性因子分析

通过SPSS 17.0对135个样本的22个预测变量数据进行处理，选取绝对值大于0.5的因子负荷，据此，删除计划测量的预测变量“办公自动化系统”。对修改后的21项旅游体验测量项目的样本数据分组再次进行信度效度检验和因子分析，分析结果显示，游客体验测量数据的内部一致性α系数为0.894，KMO值为0.897，Bartlett's球形度检验相伴概率接近于0，达到了显著性水平，适合进行因子分析。通过方差最大正交旋转法提取了4个公因子，4个因子的特征值均超过1的标准值，因子的总方差解释率显示共解释了61.931%的信息，高于60%的最低标准。说明了四个因子反应了所包含的变量的大部分信息，内部一致性较高。

2.3验证性因子分析

选取另一组135个样本，通过AMOS 17.0分析，基本拟合检验得出，只有“视频监控系统”的标准化系数为0.473（小于标准值0.5），F3的平均方差抽取量（AVE）为0.4969（小于标准值0.5），未能达到却十分接近标准；整体拟合检验中拟合优度指数（GFI）为0.886（小于0.9），规范拟合指数（NFI）为0.853（小于0.9），相对拟合指数（RFI）为0.894（小于0.9），近似均方根残差（RMSEA）为0.074（大于0.05），未能达到标准，假设模型拟合不太理想，需要修正。

本文删去了标准化系数较差的“视频监控系统”，对模型进行修正，修正后的模型F3的AVE值为0.5253大于标准值0.5，修正模型整体拟合度检验合理。修正后的模型GFI、NFI、RFI值分别为0.923、0.911、0.920，都达到了测量标准。可以说修正后模型的拟合程度比修正前有了较大的提升并达到了理想状态。但是，RMSEA值为0.076仍大于0.05，这可能与两次调研的不同时间段、采样对象的不同特征以及样本数据量偏少存在一定关联，但基本接近于标准指标，且在学术界认为RMSEA值小于0.08属于适配合理范围，为不影响整体模型的构建和理论研究的深入，本文默认RMSEA值合理。

表1　样本数据的可靠性统计量与效度检验

图1　中山陵智慧景区验证性因子分析模型

3　结果分析

3.1EFA和CFA分析结果

根据探索性因子分析和验证性因子分析的共同结果，在第一个公因子F1上，有较高载荷量的6个因子分别为x11安防管理系统（0.822，0.84）、x12应急管理系统（0.723，0.81）、x13游客分流系统（0.596，0.72）、x14电子门禁系统（0.656，0.77）、x15车辆调度系统（0.700，0.79）、x16景区资源监测管理系统（0.526，0.68），将其命名为“智慧管理”；在第二个公因子F2上，有较高载荷量的6个因子分别为x21景点推介（0.594，0.71）、x22旅游线路规划（0.744，0.78）、x23景区APP下载（0.692，0.75）、x24景区票务预订（0.675，0.73）、x25景区票务支付（0.697，0.74）、x26旅游产品购买（0.596，0.71），将其命名为 “智慧营销”；在第三个公因子F3上，有较高载荷量的5个因子分别为x31游客资讯发布系统（0.509，0.66）、x32旅游咨询投诉服务平台（0.602，0.72）、x33虚拟旅游（0.817，0.79）、x34自助导游（0.643，0.75），x35电子地图（0.580，0.69），将其命名为“智慧服务”；在第四个公因子F4上，有较高载荷量的3个因子分别为x41公用电话网络（0.568，0.67）、x42移动通信网络（0.786，0.78）、x43无线宽带网（0.688，0.74），将其命名为“智慧通讯”（如图2）。

3.2游客体验及其维度均值分析

每一项因子对游客体验的影响程度不同，有的影响显著，有的影响甚微。测量影响程度的尺度就是因子的权重。

根据上述公式，得出游客体验20个子维度的权重，具体分别为：x11（0.182）、x12（0.176）、x13（0.156）、x14（0.167）、x15（0.171），x16（0.148）、x21（0.161）、x22（0.176）、x23（0.170）、x24（0.165）、x25（0.167）、x26（0.161）、x31（0.183）、x32（0.199）、x33（0.219）、x34（0.208），x35（0.191）、x41（0.306）、x42（0.356）、x43（0.338）。然后，将每个游客体验维度的均值的乘积加总，从而得到每个游客体验维度的均值。

表2　游客体验维度均值分析

一般而言，李克特5分量表等级评分值在1～2.4之间表示不满意，2.5～3.4之间表示不确定或态度中立，3.5～5之间表示满意。表2是调查样本旅游体验概况，通过数据分析，景区评价部分270个问卷样本20个调查变量的总体均值为3.411，显示旅游者对中山陵景区的总体评价持中立态度趋近于满意。

F1智慧管理中，测量指标x11安防管理系统（3.59）和x15车辆调度系统（3.58）均值较高，说明游客对中山陵的安保措施和旅游观光车运营管理系统及车辆调度存在较高的正向认同。实地调研中，中山陵景区目前共设有112个监控探头，实现了对主要景点、主干道、进出口、停车场、旅游观光车站的监控，紫金山防火道的监控，并实现与中山陵派出所、中山陵交警中队视频监控系统互联，对景区资源保护、旅游服务、交通指挥、危机处理等方面都起到了积极的作用。而相对均值较低的是x13游客分流系统（3.42），说明游客对中山陵的景区客流量超载的负面感知增加，中山陵景区各个进出口安装了7个摄像头，建成了集视频处理、图像分析及人工智能等技术为一体的客流统计系统，但与前两者相比，投入力度明显不足。

F2智慧营销中，游客对x24景区票务预订（3.44）有着较高的正向评价，中山陵景区初期投入建设的电子商务平台已经上线，与第三方合作的模式也趋于成熟。但x25景区票务支付（3.28）却不尽如人意，造成了游客能够线上预订却要线下支付的尴尬。而x22旅游线路规划（3.26）也是游客体验的负面评价之一，游客能够在官方网站上浏览到景点信息，但还未寻求到可以参考的行程路线规划。行程路线规划这一功能被集成在了景区APP中，但目前景区APP只提供Android客户端下载却不支持Iphone客户端，游客使用程度不高也是造成此种现象的原因之一。

F3智慧服务中，x32旅游咨询投诉服务平台（3.57）、x33虚拟旅游（3.51）这两项均值得分较高，说明游客的游前游中咨询以及游后反馈都得到了良好的互动。虚拟旅游目前已被集成模块投放在景区官方网站上供游客浏览使用，效果良好。但是电子地图（3.27）的体验均值偏低，是因为景区地图以静态的方式投放，未设置定位功能，游客使用起来多有不便。

F4智慧通讯中，x42移动通信网络（3.54）的高均值来自于景区前期基础建设的完成。x43无线Wi-Fi网络（3.23）的低均值也与实地调研情况相符，笔者在景区内可以通过智能手机搜寻到Wi-Fi信号，但尝试多次却无法连接，这一情况也为大多数游客所诟病。

总的来说，通过游客体验四维模型及测量指标的均值分析，发现游客对中山陵景区的旅游体验存在智慧管理、智慧服务、智慧通讯、智慧营销依次递减的分异特征。中山陵景区智慧管理和智慧服务的游客体验均值都较高，这与相关政府部门、旅游企业的支持以及智慧旅游初期的建设成果密不可分。相反，智慧通讯的游客体验均值偏低，说明多数游客未能在中山陵景区切身感受到智慧旅游服务带来的便捷通讯服务。此外，智慧营销的游客体验均值最弱，说明中山陵景区目前的营销宣传和推广模式尚不健全，特别是未能充分挖掘和利用智慧旅游宣传成本低、推广辐射面宽泛的优势，很多游客仍是通过亲友介绍、旅行社宣传等方式了解中山陵旅游信息，而通过景区门户网站以及与景区相关联的互联网信息、移动客户端捆绑销售等方式获取中山陵信息的游客仍较少，未来智慧营销的力度和广度都需要加强。

4　对策研究

中山陵智慧景区的初步建设已经完成，但游客体验水平较低，对智慧景区的评价多数呈中立态度，这是符合智慧景区还在初步建设阶段，受众群体不显著的时代背景的。也说明了中山陵智慧景区的建设还有较大的提升空间。智慧景区的可持续发展不仅与自身的管理服务水平挂钩，更无法脱离智慧旅游与智慧城市建设和发展的大环境。除此之外，智慧景区的发展还与政府部门的参与程度紧密相关。因此，在智慧景区的建设过程中，各景区（点）有必要结合自身实际，因地制宜。本文从政府保障、服务管理、营销模式、资源整合等方面针对智慧景区的品质提升提出对策。

4.1以政府保障为支撑，加大政府扶持力度

随着市场经济体制的逐步确立，实行政府主导型发展战略被视为我国旅游业发展的一条经验，这种主导行为应按照旅游业自身的特点，形成政府主导，多方参与，市场化运作的发展模式。政府需要着力带动旅游服务信息化的导向机制形成，并借助一系列的政策推动和引导培育起旅游市场的网络化应用环境，解决智慧景区受众群体不显著的问题。政府还应与相关企业合作，拓宽融资渠道，制定相关鼓励政策调动相关旅游企业的积极性，吸引和鼓励民间力量参与。而引进和培养人才是智慧景区可持续发展的重要基础。

4.2以游客体验为核心，推进智慧服务创新

游客的行为模式，主要分为行前、行中、行后三个阶段。游客在行中的食、住、行、游、购、娱，过去都是通过旅行社来完成，而现在随着网络和自由行的盛行，很多都是通过互联网、移动客户端等来实现，构建以智能手机为核心的服务体系显得尤为重要。这个阶段是智慧旅游最重要的阶段，也是智慧景区提供个性化服务、人性化管理的重要阶段，智慧景区要发挥积极效应，推进管理服务的创新。

4.3以大数据平台为依托，实现智慧信息共享

智慧景区绝不是简单地提供资讯，而是串通起旅游前、中、后各个环节的服务。大数据时代的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的海量数据进行智能化处理，科学化整合。智慧景区应该充分利用智慧城市的建设成果，完成与智慧城市各元素的对接。南京中山陵景区还应借鉴城市智慧旅游发展的经验，协同其他景区，建立南京智慧景区联盟。智慧景区联盟站在全局的高度统筹考虑整体解决方案，具有节省成本、积聚资源、降低风险、增强旅游景区竞争力等优势。

4.4以信息技术为基础，促进营销模式推广

游客的行前阶段是游客做咨询、做选择的阶段，这个阶段对政府和企业来说主要是营销，智慧景区的营销就体现在这里。智慧景区要利用现代信息技术，通过数据的分析和挖掘，发现旅游热点、游客兴趣点，制定对应的营销主题；利用新媒体的传播特性，吸引游客主动参与旅游传播、营销，通过积累游客数据和旅游产品消费数据，逐步形成自媒体营销平台。

参考文献

［1］ 李云鹏.基于旅游信息服务视角的智慧旅游［N］.中国旅游报，2013-01-09.

［2］ 陈涛，等.智慧旅游［M］.北京：电子工业出版社，2012.

［3］ 郭伟，贾云龙，邓丽芸.我国智慧景区的发展研究［J］.中国集体经济，2012（25）.

［4］ 周玮，黄震方，殷红卫，吴丽敏，曹芳东.城市公园免费开放对游客感知价值维度的影响及效应分析——以南京中山陵为例［J］.地理研究，2012（05）.

中图分类号：F590

文献标识码：A

文章编号：2096-0298（2016）04（c）-080-04