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旅游发展对中国旅游成熟目的地居民生活质量影响的感知研究 |
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| 旅游发展对中国旅游成熟目的地居民生活质量影响的感知研究 |
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| 点击数： 更新时间：2008-8-6 10:04:29 |
中图分类号 F592 文献标识码 A 文章编号 1006-575(2007)-02-0023-06
一、旅游目的地对居民生活质量影响感知的相关文献
生活质量的概念最早由美国新制度经济学家加尔布雷思(Galbraith)于1958年提出[4]，至今得到了广泛的接受和应用。生活质量的研究大体经历了发端(20世纪初)[5]、成熟(20世纪50-60年代)[6]、应用(20世纪60年代至今)等几个阶段[7]。进入21世纪，国外许多对生活质量研究主要是在医学[8，9]、心理学[10]、社会学[11] 等领域的应用研究上，而直接探讨旅游业发展对当地居民生活质量影响的文献还很少。
国内外对旅游业发展对目的地居民生活质量影响的相关研究，主要分为以下两个方面：一是旅游业对目的地居民生活的影响研究，这方面的研究不但包括旅游业发展对目的地居民生活的积极与消极等方面的影响[12，13]，而且包括旅游业对目的地居民生活的经济影响[14-17]、社会文化影响[18-21]、政治影响[22-25] 和环境影响[26-29] 等领域的研究；二是对旅游目的地居民感知与态度方面的研究，包括旅游目的地居民对旅游影响的感知类型[30-33]、居民感知与态度的影响因素[34-37] 等方面的研究。可以看出，国内外直接探讨旅游业发展对当地居民生活质量影响感知的文献较少，有一些相关研究可以提供借鉴和参考。
周庄位于江苏昆山市西南隅，东连上海，西邻苏州。周庄历史悠久，人文荟萃，历经九百余年的沧桑，独特水乡风貌依然保存完整。随着“中国第一水乡”周庄旅游业的增长，知名度不断提高，周庄作为中国成熟的旅游目的地已经形成，旅游业发展对当地的经济、社会文化和环境产生了重大影响，居民对旅游业发展对于自身生活质量变化有着深刻的体验，从而为本文提供了实证研究的客观条件。
本文以周庄为典型案例，探讨成熟旅游目的地的旅游业发展对目的地居民生活质量的影响感知问题。
二、成熟旅游目的地对居民生活质量感知影响的数据来源
居民对生活质量的主观感知数据则主要通过问卷调查的形式收集。调查问卷的设计包括两部分。第一部分要求被调查者对分别代表从家庭、收入、健康、娱乐、生活、治安和社交受到旅游业影响的表述表明自己的同意程度。第二部分是应答者的背景资料，包括被调查居民的人口统计特征及社会属性。调查时间分别为2004年10月、2005年6月和2006年3月。共发放问卷600份，获得有效问卷307份，总体有效率为51.17％。
调查采用自填问卷和当面访谈相结合的方法。第一次调查的重点是经济收入主要或部分依赖旅游业的居民，主要是饭店、旅行社从业人员、旅游个体工商户及交通运输业从业人员等。第二次调查的重点是经常、持续接触旅游者，但经济收入较少依赖旅游者的普通居民或村民，先后在镇中心游览区、镇中心商业区和随机抽取的3个村庄进行调查。第三次调查重点为较少接触旅游者、经济收入不依赖旅游业的政府工作人员、学生、教师等非旅游部门从业人员，调查主要在周庄中学、周庄小学和镇政府进行。
参加问卷调查的居民基本情况是：男性占46.7％，年龄在30以下的占63.8％，被调查人家庭月收入低于3999元的占82.1％，大学在读或者大学毕业以上的占49.5％，家庭人数在4人以上的占39.7％，家庭代际数为3代的占62.2％，居住时间在20年以上的占57.4％，城镇居民占68％，职业和旅游相关的占47.3％。
三、成熟旅游目的地对居民生活质量影响感知的调查
1. 成熟旅游目的地居民对生活质量影响感知评价
表1列出了被调查居民旅游业发展后的生活质量评价观测变量的平均值和标准差，据此可以分析居民对生活质量影响各组成因素的感知与评价(见表1)。这组关于主观生活质量影响感知的指标，统一以“旅游业发展后，……”的方式提出陈述(如指标1“旅游业发展后，您与家人日常联系比以前更紧密”)，然后让被调查者根据自己的实际做出同意或不同意的判断，问卷采用了7分李克特量表，“1”代表非常不同意，“7”代表非常同意，“1”-“7”之间的数字代表不同的同意程度，以衡量旅游业发展带来的影响感知。
表1 被调查居民主观生活质量影响感知各观测变量描述统计
变 量 均值 标准差 排序
X1与家人日常联系比以前更紧密 4.02 1.74 18
X2与家人之间的关系比以前更和睦 4.07 1.68 16
X3对家庭生活总体上更为满意 4.33 1.67 11
X4收入比以前更高了 3.76 2.02 22
X5花费在生活必需品(吃、穿等)上的支出比以前少了 2.32 1.62 32
X6花费在休闲娱乐上的支出比以前更高了 4.56 1.71 6
X7花费在教育培训上的支出比以前更高了 4.40 1.73 10
X8当地房地产的价格比以前降低了 2.01 1.60 33
X9健康状况总体上比以前更好了 3.73 1.65 23
X10当地医院的医疗条件和服务比以前更好了 4.30 1.73 12
X11比以前可以得到更及时更有效的治疗 4.08 1.72 15
X12心理比以前更舒畅了 4.02 1.67 18
X13比以前有了更多的娱乐方式 4.50 1.67 8
X14生活有了更多轻松和欢乐 4.27 1.64 13
X15比以前有更多时间出外旅游 3.47 1.65 26
X16比以前有更多时间参加朋友聚会 3.71 1.61 24
X17比以前有更多时间收看广播电视 3.83 1.84 21
X18当地的生活服务设施(如邮局、水电等)更齐全了 4.96 1.68 1
X19当地的蔬菜食品供应比以前更充足了 4.63 1.72 4
X20家庭的生活设备(如电脑、空调等)更齐全和先进了 4.60 1.78 5
X21在这样的旅游地生活比以前更舒服了 4.05 1.73 17
X22在当地生活下去日子会越来越好 4.71 1.73 3
X23身为当地人比以前更有自豪感了 4.93 1.60 2
X24当地治安环境比以前更安全了 3.44 1.86 27
X25在当地看到警察的机会少了 3.05 1.73 31
X26当地的犯罪现象比以前减少了 3.06 1.90 30
X27人身财产安全比以前得到了更好的保护 3.33 1.71 28
X28前来的游客可以更不用担心安全问题 3.29 1.73 29
X29左邻右舍相处得比以前更好了 3.97 1.57 20
X30和当地亲朋好友相处的时间比以前更多了 3.68 1.68 25
X31主动交往的人比以前更多了 4.27 1.66 13
X32社会关系网比以前更宽广了 4.56 1.76 6
X33社会关系比以前更融洽了 4.41 1.65 9 |
被调查居民对于家庭生活方面的影响感知因素评价趋于中等，皆超过了4.00。对于家庭生活总体影响感知的满意度较高，达到了4.33。对于收入相关的影响感知因素评价较低，特别是对于“花费在生活必需品(吃、穿等)上的支出比以前少了”认同较低，均值只达到了2.32，这说明居民对于恩格尔系数由于旅游业发展降低的主观认同较低，他们依然认为目前恩格尔系数还是较高。对于“收入比以前更高了”的评价低于平均水平，为3.76，而且标准差为2.02，说明被调查者在此问题上的差异较大，同时也说明目的地不同群体从旅游业发展中受益程度有所不同。涉及健康方面的影响感知因素，被调查居民评价趋于中等，对于“当地医院的医疗条件和服务比以前更好了”的认同度较高，达到4.30，说明旅游业的发展带来了当地基础设施和服务，特别是医疗设施和服务的改善。关于休闲方面的影响感知因素，被调查者认同度相对而言普遍较高，特别是对于“您比以前有了更多的娱乐方式”这项指标的认同度达到4.50，说明了旅游业服务于游客的同时，也起到了很好的服务于目的地居民的作用。被调查居民对于生活设施和服务的改善认可度最高，皆超过了4.50，比如普遍认为“旅游业发展后，当地的生活服务设施(如邮局、水电等)更齐全了，当地的蔬菜食品供应比以前更充足了”。在社区认同感和自我归属感方面，被调查居民普遍很强烈，比如对于“您身为当地人比以前更有自豪感了”的认同度达到4.93，对于“您在当地生活下去日子会越来越好”的认同度达到4.71。在社区治安方面，被调查者的认同感较低，如对“当地的犯罪现象比以前减少了”的认同度只有3.06，对于“在当地看到警察的机会少了”的认同度只有3.05，这说明伴随着旅游业的开展，大量的游客进入目的地，同时给当地的社会治安带来了一定的压力和问题。在社会交往方面，被调查者的认同程度普遍较高，如对于“社会关系网比以前更宽广了”，“社会关系比以前更融洽了”，“您主动交往的人比以前更多了”这3个因素的认同度分别达到了4.56、4.41和4.27。
2. 成熟旅游目的地对居民生活质量影响的主要感知因子
表1的33个观测变量从不同侧面反映了目的地居民对于生活质量影响组成要素的感知和评价，但在实际分析中尚嫌复杂，因为某些变量可能存在相关关系。为了得到目的地居民对生活质量要素的概括性评价模式，剔除不重要的信息，合并一些重复信息，故采用因子分析法。因子分析法之前，先利用巴特利特球度检验(Bartlett Test of Sphericity)和KMO(Kaiser Meyer Olkin)检验法对数据的合适性进行检验(见表2)。
如表2所示，样本的KMO值为0.882，大于0.8，表示比较适合进行因子分析。此外巴特利特球度检验的统计量值为4695.275(自由度为528)，显著性系数为0.000，小于设定的显著性水平，可以拒绝原假设，代表母群体的相关矩阵间存在明显的线性关系，适合进行因子分析。通过以上检验表明，此次抽样的观测值数据符合因子分析的前提条件，可以做进一步的分析考察。
根据主成分分析法(Principal Components)获取初始的因子分析结果，然后用正交旋转中的方差最大法(Varimax)对初始因子进行旋转，选择特征值大于1的因子，并根据较高因子负载的变量对因子命名(见表3)。
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