基于实验人文地理学旅游目地选择行为探究

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1、基于实验人文地理学旅游目地选择行为探究[摘要]文章基于实验经济学和计算机实验人文地理学的方法思想,以旅游目的地选择行为研究为案例。首先设定研究目标,进而提出了实验的前提假设。采用地理信息科学和网络服务技术,构建旅游目的地选择行为实验平台,展开实例研究,研究结果表明:(1)进行大尺度旅游目的地选择时,被试者表现出不断追求旅游效益最大化这一目标,且与旅游目的地的资源类型无关。(2)被试者经过一定实验学习后,总体上呈现出不断追求个人收益最大化的趋势。然而,有些情况下,也可能出现决策失误。案例研究的成功进一步表明,实验人文地理学思想方法和研究手段对于典型人文地理学问题进行研究是可行的。文

2、章为正在发展的实验人文地理学发展提供了案例指导。[关键词]实验经济学;实验人文地理学;旅游目的地选择;实验设计;系统开发[中图分类号]F59[文献标识码]A[文章编号11002-5006(2014)01-0067-081引言随着科学技术发展和全球化趋势的不断加强,世界各国在各个方面的交往日益频繁。改革开放30余年来,中国已经成为一个名副其实的旅游大国,1978年接待入境旅游者180-9万人次,居世界第48位,到2010年则达到1-34亿人次[1]。据世界旅游组织(WT0)预测,到2020年,中国将取代传统的旅游目的地一一法国、西班牙和美国,成为世界第一旅游目的地国[2]。国内旅游

3、业也得到蓬勃发展,2010年,国内旅游人数达到21-03亿人次,国内旅游收人12579-77亿元人民币,已成为世界上人数最多的国内旅游市场[1]。目前,随着旅游业的发展,对旅游现象的研究也日益深入,其中,关于旅游者决策行为研究一直是学者们研究的热点。而旅游者目的地的选择过程是旅游者决策过程的一个重要阶段,是整个旅游活动的重要环节,也是学者们研究的重点。掌握旅游者进行目的地选择的系统过程,了解影响旅游者选择目的地的各种影响因素对旅游决策的影响程度就显得十分重要。这不仅可以及时地了解旅游者的市场需求,为旅游目的地开展有效的营销活动提供参考,而且可以为实施改善潜在旅游者感知途径等活动提

4、供依据和指导。鉴于此,本文对旅游目的地选择这一内容展开研究,具有重要的理论和现实意义。2旅游目的地选择研究进展围绕旅游目的地选择问题,国内外经济学、心理学和地理学等不同学科的学者从多角度出发做了大量的研究。国外学者的研究主要集中在两个方面:一是识别旅游目的地形象的主要特征及其对旅游地选择的影响[3-8]o二是旅游目的地选择的相关模型研究。包含:1)选择域模型。霍华德(Howard)最早提出了选择域(choicesets)的概念,并在研究中对消费者如何缩小决策范围、如何做出最后的决策给予了详细说明[9]。选择域理论的基础假设,即消费者在进行决策时,总是试图减少备选方案的数量,直至做

5、出最后决策。经过众多学者多年研究经验和对旅游目的地选择问题的认识,在选择域理论的基础上,形成了适合旅游领域的旅游目的地选择域结构模型[9-15]o2)多因素影响下的旅游目的地选择模型。旅游目的地选择行为是一个受多因素影响的决策行为过程。伍德赛德和莱松斯基(Woodside&Lysonski)[11]、乌姆和克朗普顿(Um&Crompton)[15]、穆蒂尼奥(Moutinho)[16]以行为主义理论为基础,从综合的视角出发,用“刺激一反应”框架来解释旅游目的地的决策行为。3)基于兰开斯特(Lancaster)消费特性理论的旅游目的地选择模型。兰开斯特认为,人与商品的关系是双重或多

6、重的关系,这种关系由产品及其特性之间的关系、特性与个人的、涉及个人偏爱之间的关系组成。他认为,个人的消费欲望决定人的消费行为及后果,其个人行为的最高原则是追求最大限度效用,即以最小代价获得最大欲望满足[17]o劳勒和赛迪格黑(Lawler&Seddighi)[18]、莎瑞英(Shearing)[19]、帕帕斯欧德柔(Papatheodorou)[20.将此理论应用于旅游学研究。莫雷(Morley)在拉格(Rugg)的基础上发展了关于旅游需求的宏观经济学理论模型[21]o4)基于随机效用理论的模型。该模型常被用来定量化地评估旅游者在一定社会经济等因素约束下的个人偏好[22]。米勒和

7、黑(M订ler&Hay)[23],沃尔什等(Walsh,etal.)[24]采用单一或者双概率选择模型用于研究旅游目的地选择。然而,旅游目的地选择是一个非常复杂的多阶段过程[25,26]。莫雷[27,28]、赛迪格黑和塞卡洛斯(Seddighi&Theocharous)[29]则采用嵌套多元选择模型(NestedLogitModel)来研究具有独立特性的多旅游目的地选择问题。国内关于旅游目的地选择的研究起步相对较晚,大多集中在关于旅游目的地选择影响因素分析[30-32]和旅游目的

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