滨海旅游资源体验价值研究设计及数据收集

　　3.研究设计及数据收集

　　3.1 滨海旅游资源分析

　　滨海旅游作为现代旅游独特的一部分，在推动旅游业的发展中起着越来越明显的作用。滨海旅游资源属于自然资源中不可再生的资源，因为它的稀缺而在旅游业中显得更为珍贵，对其有效的开发会给旅游业的发展带来很大程度上的积极促进作用。

　　滨海旅游资源可以让旅游者在与大自然的亲近与互动中，放松身心，陶冶情操滨海旅游资源作为大自然的原赋资源，属于旅游地的独特性的一部分，一方面让旅游者亲身感受大自然的魅力，更是让旅游者在亲近中加深对旅游地的情感回忆。

　　滨海旅游资源可以丰富旅游地的旅游产品，一定程度提高旅游地旅游业发展水平滨海旅游资源作为旅游地的旅游资源一部分，代表着当地的旅游发展水平，有效的开发更是能够推动当地旅游业的发展水平，积极促进当地的旅游业发展。

　　3.2 滨海旅游资源体验价值因素分析
　　
　　3.2.1 价值因素指标选择

　　通过进行第一轮游客对旅游地的感知因素问卷分析，将游客体验需求和滨海旅游资源的特性结合起来，综合运用前面的基础理论研究结果，分析总结出游客参与体验度、对旅游资源的需求价值、游客消费以及旅游地对滨海旅游的支持情况四个方面是游客对于滨海旅游资源的价值要素感知，在这四个大因素下面再细分出相关因子，做成初步详细完整版问卷，并发放给旅游学术界和行业内滨海旅游研究方向的 10 个专家，进行德尔菲判断，在他们的建议和反馈中提炼总结出体验属性、价值属性、消费属性和支持属性四方面价值属性作为调查问卷的核心问题。每个属性下面又细分出一些指标，见下图:【1】

　　
　　体验属性是旅游者在参与旅游活动过程中获得的各种不同的感知带给他们的价值[35]。

　　它贯穿在游客参与体验旅游活动的各个方面，包括：多大程度的参与让你觉得满意、哪些参与形式满足了你的体验需求等，这里旅游体验属性由 5 个因子组成，分别是：适用人群、可参与性、可观赏性、可挑战性、可娱乐性。

　　价值属性是决定滨海旅游资源能否产生经济以及社会效益的重要考核因子。进一步可以将其可以细分为教育、艺术、历史、医疗、教育 5 个价值因子。具体体现在滨海旅游资源是否具有科学考察的价值、是否有益于身体健康、是否具有艺术价值、是否对现代社会具有教育意义等等这些跟游客需求紧密相关的问题上。

　　消费属性指的是资源本身可以被游客消费使用的价值[35]。包括是否有一定知名度值得花费金钱和时间来一趟等，将其分为知名度、美誉度、神秘新奇度、稀缺性、多样性、主题性 6 个因子。

　　滨海旅游地区为保证游客顺利进行相关旅游提所提供的一系列有形或者无形的支持服务总和称为支持属性。这其中涵盖交通路线设施是否方便游客快速便捷地到达、在旅游地是否可以享受到满意的服务以及旅游纪念品是否吸引游客。根据这些可以将支持属性归纳为：交通配套设施服务、旅游纪念品等 5 个因子。

　　3.2.2 研究方法设计

　　1 问卷设计
　　
　　为了能够让游客更加直观真实地反馈出自己的需求，问卷初稿十分详细完整，并再三斟酌删减完善，从而制定出精简版。为了保证调查者对于问卷中各个问题含义清楚，所设置的问题能够涵盖此次研究，我们随机抽样选取了 30 名游客进行了调研测试，以此了解他们对于问卷各问题是否清晰理解，从而修改升级题目，并对问卷设计的可靠性和有效性进行了初步分析，最终确定了问卷正式版本。

　　调查问卷共有 27 个问题，分为两部分。第一部分是受访者基本统计学数据，涵盖年龄、职业、地区等 6 项人口统计特征。

　　第二部分是对多个因子的重要性客观性评价的问题，主要了解受访者对滨海旅游地体验需求价值的重要性感知评价。评价梯度分为 9 分评价，从非常不重要到非常重要分为 1-9个级别，同时单独设置文字填写区，以便游客的各种建议能够及时全面反馈记录下来。

　　2 调查方法

　　正式调查问卷利用问卷星、旅游论坛发帖等网络形式，发送了问卷，在半年时间里，把收到的所有问卷进行无效删除，最终得到 351 份有效答卷。有效答卷合格率达到 86%，达到预期目标。前期为了让调查对象覆盖范围更广泛，数据更真实，更有说服力，前期发问卷时，对于测试者的来源地进行了一定的设定，因此本次问卷调查的数据是有效的。

　　3 层次分析法

　　层次分析法（AHP),是美国着名运筹学专家萨迪教授于 20 世纪 70 年代提出的一种定性分析和定量分析相结合的决策方法，用于解决多目标的复杂问题。层次分析法将问题根据其要求和性质逐层分解并构建成一个层次结构模型。首先，对上层指标支持的下层指标体系中的各因子进行“两两比较”,并对各指标的重要性程度赋值,并得出各层级指标的相对重要性权值,以比较所得的标度为元素构造判断矩阵。然后，由于判断矩阵具有不可避免的主观性和片面性,导致分析结果可能不能达到前后完全一致,因此需要检验其一致性，并对判断矩阵进行调整,以使其具有满意一致性(CR<0.1)。最后,由高到低逐层计算各层次中各因子的相对重要性权值,并进行层次总排序和一致性检验[35]。

　　4 研究数据处理

　　首先对回收的有效问卷进行统计分析，得出每一个因子所得平均分，然后通过两两比较将各个因子所得的分值的差 9 等份来进行判断矩阵的构造。最后计算权重并排序，进行一致性检验。【2】

　　
　　具体数据分析如下：

　　A、 确定各指标平均得分【3】

　　
　　B、 构造指标间两两判断矩阵【4-5】

　　
　　C、计算各指标权重——求合法首先计算出 M 到 M4各值；将判断矩阵统一；计算各指标权重系数值；计算每一特征向量对应最大特征值【6-7】

　　
　　对各矩阵进行一致性检验，结果如下图：【8】

　　
　　原则：当 C.R<0.1 时，表示层次总排序具有满意的一致性，否则对判断矩阵的元素取值进行重新调整。层次总排序表如下：【9】

　　
　　按照上面公司进行一致性检验，CR=0.009103<0.1,通过一致性检验。

　　经过前面层层数据分析，构建了基于游客体验需求的价值要素权重体系如下图：【略】