本文關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)游客旅游目的地選擇的影響研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)游客旅游目的地選擇的影響研究

賴勝強(qiáng)1唐雪梅2朱敏3

（1.重慶理工大學(xué)工商管理學(xué)院，重慶400000；

2.西南政法大學(xué)管理學(xué)院，重慶401120；

3.西南財(cái)經(jīng)大學(xué)工商管理學(xué)院，成都610000）

本文從網(wǎng)絡(luò)口碑的視角研究社區(qū)留言對(duì)游客旅游目的地選擇的影響，以浙江省2007年摘要：

的各大旅游景區(qū)全年接待人數(shù)的數(shù)據(jù)和國內(nèi)兩個(gè)旅游網(wǎng)站上的網(wǎng)絡(luò)口碑信息為樣本，運(yùn)用多元

回歸法研究了網(wǎng)絡(luò)口碑?dāng)?shù)量、口碑態(tài)度和口碑質(zhì)量與旅游景區(qū)接待數(shù)量之間的關(guān)系。研究結(jié)果

表明，網(wǎng)絡(luò)評(píng)論、旅游博客的數(shù)量以及圖片數(shù)量等與景區(qū)接待量具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，而評(píng)

論評(píng)分和評(píng)論的質(zhì)量等與景區(qū)接待量的正向關(guān)系不顯著。

旅游目的地；網(wǎng)絡(luò)口碑；旅游行為；口碑關(guān)鍵詞：

引言

隨著旅游市場的繁榮，可供游客選擇的旅游目的地日益增多。在游客出游時(shí)，哪些因素會(huì)影響游客旅游目的地的選擇成為游客行為研究的重點(diǎn)。縱觀現(xiàn)有的研究主要從兩個(gè)方面展開：一方面主要探討旅游者自身內(nèi)在因素的影響，如徐菊鳳[1]主要從出游頻率、出游方式、旅游偏好、旅游消費(fèi)價(jià)值觀的角度探討了游客目的地選擇的行為模式；另一方面是研究旅游者所處的外部環(huán)境影響，如吳必虎[2]分析了距離、目的地屬性、游客所處情境等客觀要素的影響，張朝枝等[3]研究了旅行社對(duì)游客旅游決策的影響。在外部影響因素的研究中，目前還比較缺乏探討外部信息的影響。事實(shí)上，由于旅游決策風(fēng)險(xiǎn)性較高，游客需要搜集外部信息來降低感知風(fēng)險(xiǎn)，因此外部信息對(duì)旅游目的地選擇有較大影響。游客獲取外部信息的渠道包括了企業(yè)的宣傳廣告信息和他人的口碑信息等，在獲取渠道中互聯(lián)網(wǎng)是主要方式之一。游客可以閱讀網(wǎng)上其他游客的留言來了解旅游景區(qū)的情況，而游客在網(wǎng)絡(luò)上張貼文章的行為等同于人與人之間的口碑溝通行為，只是信息呈現(xiàn)的形式由聲音轉(zhuǎn)換成書寫的形式[4]。因此，網(wǎng)絡(luò)口碑（ElectronicWordofMouth，EWOM）成為影響游客旅游決策的又一關(guān)鍵因素。余曉娟[5]分析了旅游者留言的網(wǎng)絡(luò)社區(qū)所存在的三大功能，即旅游信息資源積累和查詢功能、旅游咨詢功能、旅游組織功能，但她僅僅定性地研究了旅游社區(qū)對(duì)旅游決策的影響。本文將從網(wǎng)絡(luò)口碑的視角定量研究社區(qū)留言對(duì)游客旅游目的地選擇的影響，采用多元回歸的方法分析旅游社區(qū)的網(wǎng)絡(luò)評(píng)論信息與各旅游景區(qū)實(shí)際接待人數(shù)之間的關(guān)系，研究成果將為旅游目的地營銷和旅游網(wǎng)站信息管理提供理論指導(dǎo)。

文獻(xiàn)回顧與理論假設(shè)

1、網(wǎng)絡(luò)口碑文獻(xiàn)回顧

口碑作為一項(xiàng)人類的基本行為一直起著信息傳播的作用，在網(wǎng)絡(luò)信息高度發(fā)達(dá)的今天，口碑突破了傳統(tǒng)收稿日期：2009-01-25

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（70771092）。基金項(xiàng)目：

賴勝強(qiáng)，重慶理工大學(xué)工商管理學(xué)院講師，博士；唐雪梅，西南政法大學(xué)管理學(xué)院副教授，博士；朱敏，西南財(cái)經(jīng)大學(xué)工作者簡介：

商管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，博士。

以電腦為中介進(jìn)行的文本交換。Hennig[7]將其定義為潛在、實(shí)際或者先前的顧客對(duì)產(chǎn)品或者公司的任何正面或

網(wǎng)絡(luò)口碑區(qū)別于傳統(tǒng)口碑者負(fù)面的評(píng)論，，該評(píng)論能通過網(wǎng)絡(luò)傳遞給大眾群體或者組織。從上述定義可看出，

的關(guān)鍵是信息溝通的渠道不同。網(wǎng)絡(luò)口碑是以互聯(lián)網(wǎng)為平臺(tái)，通過電子布告欄、在線論壇、電子郵件、聊天室、博客等多種形式進(jìn)行傳播，與傳統(tǒng)口碑相比具有傳播范圍更廣、速度更快、匿名傳播、異步傳播等特點(diǎn)[8]，同時(shí)還具備便于搜尋的優(yōu)點(diǎn)。正是由于上述原因，口碑這個(gè)人類最古老的信息傳播方式在網(wǎng)絡(luò)時(shí)代才又煥發(fā)出勃勃生機(jī)。

網(wǎng)絡(luò)口碑是消費(fèi)者網(wǎng)上發(fā)表的有關(guān)商品和服務(wù)的體驗(yàn)評(píng)論，Hennig[7]認(rèn)為消費(fèi)者發(fā)帖動(dòng)機(jī)包括了信息共享、關(guān)心他人、社會(huì)利益、釋放情緒等。盡管發(fā)帖動(dòng)機(jī)不同，但顧客滿意度是影響口碑傳播意愿的一個(gè)重要因素，Anderson[9]研究指出滿意度與口碑傳播呈現(xiàn)U型關(guān)系，即在高度滿意和高度不滿意時(shí)，口碑傳播的意愿最高。滿意度高的顧客傳播正面口碑，滿意度低的顧客傳播負(fù)面口碑。由于口碑發(fā)送者在論壇中發(fā)表的信息主要是表達(dá)其消費(fèi)態(tài)度，沒有任何商業(yè)動(dòng)機(jī)，人們感覺這些由大量消費(fèi)者提供的消費(fèi)感受和經(jīng)驗(yàn)是值得信任的[10]。因而，網(wǎng)絡(luò)口碑信息比廠商主導(dǎo)的網(wǎng)絡(luò)廣告信息具有更強(qiáng)的可信度，這也是網(wǎng)絡(luò)口碑具有強(qiáng)大影響力的主要原因。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)口碑傳播效果產(chǎn)生的機(jī)制，郭國慶等[11]認(rèn)為口碑是通過影響消費(fèi)者的態(tài)度來影響其消費(fèi)行為，而影響網(wǎng)絡(luò)口碑傳播效果的因素，目前學(xué)者認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)口碑?dāng)?shù)量和網(wǎng)絡(luò)口碑的態(tài)度是重要的影響因素。從網(wǎng)絡(luò)口碑?dāng)?shù)量看，當(dāng)兩個(gè)或兩個(gè)以上的人在網(wǎng)上都表達(dá)出相同的意見時(shí)，口碑的效果比只有一個(gè)人陳述的意見更

網(wǎng)絡(luò)評(píng)論的正負(fù)態(tài)度會(huì)實(shí)際影響產(chǎn)品明顯，在論壇上有不同的人回應(yīng)相同的意見時(shí)，將提高信息的可信度[12]；

銷售，正向口碑有助于提升產(chǎn)品的知名度和美譽(yù)度，負(fù)向口碑則相反。Chevalier等[13]以Amazon和BarnesNo－ble兩個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站的消費(fèi)者書評(píng)為對(duì)象，研究發(fā)現(xiàn)書籍的評(píng)分均值越高則書籍銷量越大。

而對(duì)于旅游這種不可事前體驗(yàn)的服務(wù)而言，游客在做出旅游目的地決策之前往往會(huì)通過各種外部渠道搜尋信息來減少?zèng)Q策風(fēng)險(xiǎn)，徐菊鳳[1]通過問卷調(diào)研發(fā)現(xiàn)親友推薦是影響旅游決策的重要因素；Shanka等[14]在研究旅游目的地的選擇方法中發(fā)現(xiàn)許多澳大利亞人的旅游決策是基于口碑溝通；Gretzel等[15]的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)四分之三的游客在旅游之前都會(huì)查詢網(wǎng)上的消費(fèi)者留言來搜集信息。一般來說，游客通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息搜尋是基于個(gè)人需求而采取的主動(dòng)行為，搜尋的信息更加符合搜尋目的，對(duì)于接收到的信息會(huì)產(chǎn)生較低的排斥感，因此游客搜集的網(wǎng)絡(luò)口碑信息更容易影響其旅游決策。對(duì)此，本文從網(wǎng)絡(luò)口碑情況與旅游景區(qū)接待情況之間的關(guān)系入手，研究網(wǎng)絡(luò)口碑?dāng)?shù)量、網(wǎng)絡(luò)口碑態(tài)度和網(wǎng)絡(luò)口碑內(nèi)容質(zhì)量三個(gè)維度對(duì)旅游目的地選擇的影響。

2、網(wǎng)絡(luò)口碑?dāng)?shù)量與旅游接待人數(shù)的關(guān)系

目前我國旅游網(wǎng)站上，旅游景區(qū)的網(wǎng)絡(luò)口碑主要表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)評(píng)論、博客和旅游問答等形式。網(wǎng)絡(luò)評(píng)論主要是游客在旅游論壇中描述自己正面或負(fù)面的旅游感受，介紹一些旅游的信息或進(jìn)行旅游推薦等。對(duì)景區(qū)的評(píng)論數(shù)量越多，說明越多的人對(duì)這個(gè)景區(qū)感興趣，促使景區(qū)成為網(wǎng)上熱議的“焦點(diǎn)”，潛在游客也能從眾多的評(píng)論中更為深入和全面地了解該景區(qū)情況。同時(shí)，當(dāng)有更多的人對(duì)景區(qū)表達(dá)相似的意見時(shí)，也提高了讀者對(duì)評(píng)論的信任度，促進(jìn)其對(duì)該景區(qū)的選擇。因此本文提出假設(shè)：

H1-1：旅游網(wǎng)絡(luò)評(píng)論的數(shù)量與景區(qū)旅游接待人數(shù)呈正相關(guān)。

博客（Blog）是一種十分簡易的個(gè)人信息發(fā)布方式，旅游博客與評(píng)論不同的是其篇幅更長，信息量更大，它是旅游愛好者在游覽后對(duì)旅游的經(jīng)歷和感受較為詳細(xì)的描繪。對(duì)旅游景區(qū)介紹的博客越多，可以使閱讀者深入了解在該景區(qū)旅游的精彩經(jīng)歷，激發(fā)其前往旅游的動(dòng)機(jī)。Doris[16]對(duì)網(wǎng)站上的旅游博客進(jìn)行了研究，結(jié)論認(rèn)為旅游博客數(shù)量越多越會(huì)促進(jìn)旅游網(wǎng)站的信息搜尋、促銷等基本功能。因此本文提出假設(shè)：

H1-2：旅游博客的數(shù)量與景區(qū)旅游接待人數(shù)呈正相關(guān)。

旅游問答是潛在的游客對(duì)于旅游目的地的住宿、游覽的路線、門票價(jià)格等情況進(jìn)行咨詢，而由其他的游客來做出回答。這些問答可以增加信息的透明度，幫助游客減少對(duì)出行的擔(dān)憂。某個(gè)景區(qū)的旅游問答數(shù)量越多，進(jìn)行信息搜尋的游客可以從中獲得更多的景區(qū)信息，減少感知的旅游風(fēng)險(xiǎn)。因此本文提出假設(shè)：

H1-3：旅游問答的數(shù)量與景區(qū)旅游接待人數(shù)呈正相關(guān)。

3、網(wǎng)絡(luò)口碑態(tài)度與旅游接待人數(shù)的關(guān)系

游客在旅游之后獲得了滿意或不滿意的旅游感受，在對(duì)旅游景區(qū)的評(píng)論中會(huì)描述出這些感受，表達(dá)對(duì)景區(qū)正面或負(fù)面的態(tài)度。這是消費(fèi)者口碑不同于企業(yè)宣傳廣告的特征之一，企業(yè)廣告往往只有正面的介紹，而

另一方面消費(fèi)者也口碑態(tài)度是雙面的�？诒畔⒌碾p面性一方面進(jìn)一步增強(qiáng)了消費(fèi)者對(duì)口碑信息的信任度，

能從這些雙面性的口碑信息中，較為全面的了解產(chǎn)品的情況。從口碑態(tài)度的作用來看，正面口碑會(huì)幫助旅游

減少游客對(duì)景區(qū)的選擇。當(dāng)旅游評(píng)論景區(qū)宣傳建立良好的形象，而負(fù)面口碑往往會(huì)破壞景區(qū)的旅游地形象[17]，

中的負(fù)面口碑所占的比例較高時(shí)，表明有很多游客對(duì)景區(qū)不滿，這會(huì)造成讀者對(duì)景區(qū)的負(fù)面認(rèn)知，增強(qiáng)了選擇此景區(qū)的感知風(fēng)險(xiǎn)，減少潛在游客對(duì)景區(qū)的選擇。因此本文提出假設(shè)：

H2-1：旅游評(píng)論中負(fù)面口碑所占的比例與景區(qū)旅游接待人數(shù)呈負(fù)相關(guān)。

旅游評(píng)論的評(píng)分是游客對(duì)景區(qū)的總體感受，表達(dá)了游客對(duì)景區(qū)的口碑態(tài)度。當(dāng)游客獲得了滿意的旅游經(jīng)歷后，往往會(huì)在評(píng)論中給與景區(qū)較高的評(píng)分（最高分為5分）；相反當(dāng)旅游景區(qū)的服務(wù)差或景點(diǎn)風(fēng)光與預(yù)期有較大的差距時(shí)，游客就會(huì)產(chǎn)生不滿意，在網(wǎng)絡(luò)評(píng)論中給與景區(qū)較低的評(píng)分（最低分為1分），對(duì)景區(qū)所有的評(píng)分進(jìn)行匯總可以得到評(píng)分均值。目前，網(wǎng)站往往將這個(gè)評(píng)分均值直接在評(píng)論的頁面中顯示出來，反映眾多游客對(duì)景區(qū)旅游的態(tài)度傾向。讀者可以通過這個(gè)評(píng)分均值來了解景區(qū)的質(zhì)量，景點(diǎn)的評(píng)分均值越高說明有越多的游客對(duì)該景區(qū)表示認(rèn)同，這有助于提高潛在游客對(duì)景區(qū)質(zhì)量的正面認(rèn)知。因此本文提出假設(shè)：

H2-2：景區(qū)網(wǎng)絡(luò)評(píng)論的評(píng)分均值與景區(qū)旅游接待人數(shù)呈正相關(guān)。

4、網(wǎng)絡(luò)口碑內(nèi)容的質(zhì)量與旅游接待人數(shù)關(guān)系

網(wǎng)絡(luò)口碑不同于傳統(tǒng)口碑面對(duì)面的語言信息傳遞，它主要依靠文字和圖片等來傳遞信息。過去口碑發(fā)生在消費(fèi)者之間，企業(yè)對(duì)于口碑的內(nèi)容難于監(jiān)控和了解，而網(wǎng)絡(luò)口碑的書寫形式，為我們對(duì)口碑內(nèi)容進(jìn)行分析

質(zhì)量高的評(píng)論是內(nèi)容書寫較為詳實(shí)和具有較高吸引力的。低質(zhì)提供了方便。網(wǎng)絡(luò)口碑信息質(zhì)量有高低之分，

量的網(wǎng)絡(luò)口碑往往書寫較為簡單或陳述不清的信息，如“是個(gè)不錯(cuò)的景區(qū)”，這樣的評(píng)論盡管表達(dá)了態(tài)度，但沒有更多地提供信息，這樣的評(píng)論對(duì)于旅游決策的價(jià)值不大。而高質(zhì)量的網(wǎng)絡(luò)評(píng)論較為詳細(xì)，不僅表達(dá)出作者的態(tài)度而且還比較詳細(xì)地描述其原因，往往能給讀者傳遞更多、更全面的信息。Lee[18]通過實(shí)驗(yàn)法研究證實(shí)高質(zhì)量的網(wǎng)絡(luò)口碑信息比低質(zhì)量的信息對(duì)消費(fèi)者決策的影響更大。若旅游評(píng)論中高質(zhì)量評(píng)論所占的比例高，就能給游客更多有價(jià)值的信息，促進(jìn)讀者選擇該旅游景點(diǎn)。因此本文提出假設(shè)：

H3-1：高質(zhì)量的旅游評(píng)論所占的比例與景區(qū)旅游接待人數(shù)呈正相關(guān)。

從旅游博客的內(nèi)容上來看，旅游博客帶有游記性質(zhì)，博主在旅游中拍攝的照片是吸引讀者閱讀博客的重要因素，博客圖文并茂的形式可以使讀者感到如身臨其境。博客中圖片的數(shù)量越多，越容易吸引讀者的點(diǎn)擊閱讀，而且眾多的圖片也能使博客讀者較全面體驗(yàn)該景區(qū)旅游風(fēng)景，對(duì)旅游景區(qū)留下深刻的印象，激發(fā)其前往旅游的動(dòng)機(jī)。因此提出假設(shè)：

H3-2：博客中的圖片數(shù)量與旅游景點(diǎn)接待人數(shù)呈正相關(guān)。

研究設(shè)計(jì)

1、變量的設(shè)計(jì)

（1）被解釋變量。為了反映游客的旅游目的地選擇的情況，以旅游景區(qū)的全年接待人數(shù)（REC）作為被解釋變量。

（2）解釋變量。解釋變量主要反映網(wǎng)絡(luò)口碑的狀況，本文選擇了網(wǎng)絡(luò)口碑的數(shù)量、口碑態(tài)度、口碑質(zhì)量三個(gè)維度來反映口碑狀況。在具體的變量選擇上，網(wǎng)絡(luò)口碑?dāng)?shù)量維度的變量選擇了網(wǎng)站上的關(guān)于旅游景區(qū)的博客數(shù)量（BLOG）、評(píng)論數(shù)量（REV）和旅游問答數(shù)量（ASK）。網(wǎng)絡(luò)口碑態(tài)度維度的變量使用游客對(duì)景區(qū)評(píng)論的評(píng)分均值（SCO）和旅游評(píng)論的負(fù)面口碑比例（NWOM）。景區(qū)評(píng)論的評(píng)分均值是對(duì)該景區(qū)所有評(píng)論分值的統(tǒng)計(jì)平均值，而本文旅游負(fù)面口碑評(píng)論的操作性定義為游客在對(duì)旅游景區(qū)進(jìn)行評(píng)論時(shí)持不滿、批評(píng)、否定態(tài)度。某個(gè)景區(qū)負(fù)面口碑與所有評(píng)論的比值即為負(fù)面口碑比例。網(wǎng)絡(luò)口碑內(nèi)容質(zhì)量維度的變量選擇了高質(zhì)量評(píng)論比例（HQR）和博客的圖片數(shù)（PIC）來表示，高質(zhì)量評(píng)論的操作性定義為字?jǐn)?shù)在50字以上的評(píng)論，高質(zhì)量評(píng)論比例是某個(gè)景區(qū)高質(zhì)量評(píng)論數(shù)量與所有評(píng)論數(shù)量的比值。

了景區(qū)的類型（TYP）、質(zhì)量等級(jí)（STA）和位置（PLA）作為控制變量。我國目前把旅游區(qū)（點(diǎn)）質(zhì)量從高到低劃分為不同的等級(jí)，不同質(zhì)量等級(jí)會(huì)影響游客對(duì)各景區(qū)形象的評(píng)估，本文選擇了虛擬變量來表示不同質(zhì)量等級(jí)的

{STA＝1（3A景區(qū)以上），STA＝0（3A景區(qū)）}；游客出游動(dòng)機(jī)不同會(huì)選擇不同類型的旅游景區(qū)，本文將旅風(fēng)景區(qū)：

歷史古跡區(qū)=TYP2、公園園林區(qū)=TYP3、其它=TYP4。景區(qū)類游目的地類型劃分為四種類型：自然景觀區(qū)=TYP1、

型的取值采用虛擬變量，如對(duì)TYP1而言，如果旅游景區(qū)屬于自然景觀區(qū)則取值為1，否則取值為0，其他類型的變量取值亦是如此。景區(qū)的位置是景區(qū)所在的地理區(qū)域，由于旅游者的出行距離一般較近，因此景區(qū)所在地的城市人口數(shù)量會(huì)影響景區(qū)的接待人數(shù)，本文將其地理位置劃分為三個(gè)等級(jí)，PLA1=省會(huì)城市（杭州市），PLA2=地級(jí)市，PLA3=縣，同樣用虛擬變量來表示根據(jù)景區(qū)所在的城市類型。

2、研究方法

為了分析網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)游客旅游目的地選擇的影響，本文采用了以下普通最小二乘法（OLS）的多元回歸方程：

LG（REC）=β0+β（）+β（）+β（）+β（）+β（）+β（）+β（）1REV2BLOG3ASK4SCO5NWOM6HQR7PIC

+β7＋tΣTYPt+β10STA+β10+iΣPLAi+ε

t=1i=132

其中，LG代表自然對(duì)數(shù)，βi為待估參數(shù)，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

樣本選取和樣本描述

1、樣本選取

本文以浙江省2007年所有的3A、4A、5A景區(qū)接待情況和兩家旅游網(wǎng)站上的游客網(wǎng)絡(luò)口碑作為研究對(duì)象。選擇浙江旅游景區(qū)的原因是浙江旅游資源豐富，游客出行時(shí)選擇性較強(qiáng)，浙江省各大景區(qū)的2007全年接待人數(shù)是從浙江旅游網(wǎng)上的旅游統(tǒng)計(jì)資料中獲取，共收集到122家數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)口碑信息是從國內(nèi)知名旅游網(wǎng)站同程旅游網(wǎng)（）和攜程旅行網(wǎng)（）上獲取。考慮到游客往往是在旅游之前上網(wǎng)搜尋景區(qū)信息，而網(wǎng)絡(luò)口碑信息可以在網(wǎng)上保留，2007年及以前的網(wǎng)絡(luò)口碑信息都可以對(duì)閱讀者產(chǎn)生影響，所以我們統(tǒng)計(jì)了2007年以前兩個(gè)網(wǎng)站上所有的樣本景區(qū)的旅游評(píng)論、游客博客、旅游問答等信息。剔除缺乏相關(guān)數(shù)據(jù)的景區(qū)，最后實(shí)際獲得景區(qū)研究樣本共108家，其中5A景區(qū)3家，4A景區(qū)64家，3A景區(qū)41家。

對(duì)于旅游評(píng)論中負(fù)面口碑?dāng)?shù)量和高質(zhì)量評(píng)論數(shù)量的統(tǒng)計(jì)，我們采用了內(nèi)容分析的方法（ContentAnalysis），由兩名旅游專業(yè)的大學(xué)生對(duì)評(píng)論的負(fù)面性和質(zhì)量進(jìn)行編碼統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)某一景點(diǎn)負(fù)面性和高質(zhì)量旅游評(píng)論的比例，對(duì)于部分景點(diǎn)的評(píng)論數(shù)量在40條以上（4頁）的，我們則采用了系統(tǒng)隨機(jī)抽樣的方式來統(tǒng)計(jì)分析負(fù)面性口碑和高質(zhì)量口碑的數(shù)量。在對(duì)旅游評(píng)論的內(nèi)容分析過程中，先對(duì)編碼人員進(jìn)行培訓(xùn)，使其了解相關(guān)定義及操作方式，再以共同的范例讓編碼人員閱讀以提高編碼的一致性。培訓(xùn)之后，選擇了三個(gè)景區(qū)的50個(gè)網(wǎng)絡(luò)口碑信息進(jìn)行前測，對(duì)內(nèi)容分析的信度采用了Smith等[19]所提出的信度分析方式，信度=N×A/1+[（N-1）×A]，其中N為編碼人數(shù)，A為平均相互一致度。兩名編碼人員對(duì)負(fù)面口碑和高質(zhì)量口碑編碼的信度分別為0.93和0.96，均高于0.9的信度要求。

2、樣本描述

本文使用Eviews3.1和SPSS13.0作為統(tǒng)計(jì)工具對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。對(duì)各大景區(qū)的口碑?dāng)?shù)量、正負(fù)口碑態(tài)度、口碑質(zhì)量狀況以及全年接待人數(shù)等進(jìn)行了描述統(tǒng)計(jì)，結(jié)果見表1。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示2007年浙江5A景區(qū)全年平均接待人數(shù)是1076萬，4A景區(qū)是710萬，3A景區(qū)是28.7萬�？梢钥闯�，旅游景區(qū)的質(zhì)量等級(jí)越高平均接待人數(shù)也越多。網(wǎng)路口碑?dāng)?shù)量中的評(píng)論、旅游博客、旅游問答的平均數(shù)5A景區(qū)分別是111條、193條、58條。4A景區(qū)分別是22條、23條、3條，3A景區(qū)分別是5.1條、3.9條、1條；網(wǎng)絡(luò)口碑態(tài)度維度中三種類型景區(qū)的評(píng)論均分值分別為3.3、3.3、3.1，負(fù)面口碑的比例平均分別為0.11、0.15、0.31。網(wǎng)絡(luò)口碑的質(zhì)量維度中，三種類型景區(qū)的博客圖片數(shù)平均分別為1758、319、65，高質(zhì)量評(píng)論的比例平均分別為0.39、0.38、0.31。從以上數(shù)據(jù)可以看出，網(wǎng)路口碑的數(shù)量、正向口碑態(tài)度比例、高質(zhì)量口碑比例均呈現(xiàn)出從3A景區(qū)到5A景區(qū)的遞增趨勢。

表1浙江省各大景區(qū)EWOM數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

景區(qū)

（萬）REC

REV

BLOG

SCO

ASK

NWOM

HQR

PIC5A景區(qū)（N=3）Max27451993544.2720.160.62658Min165601142.6490.050.331152Mean10761111933.3580.1060.391758Std144676.05139.40.8111.90.0550.14850Max7101252524.91090.240.7319504A景區(qū)（N=64）Min5.627100.070.121Mean117.422233.330.150.38319Std136.725.846.10.889.90.0970.14606Max211.671395170.50.677843A景區(qū)（N=41）Min0.42010000Mean28.75.13.93.110.30.3165Std34.22.57.10.692.90.20.28173

結(jié)果分析1、模型檢驗(yàn)

本文使用統(tǒng)計(jì)軟件Eviews3.1對(duì)本文建立的多元回歸模型進(jìn)行分析，以驗(yàn)證各項(xiàng)假設(shè)。模型1將網(wǎng)絡(luò)口碑?dāng)?shù)量維度的三個(gè)變量和控制變量與接待人數(shù)進(jìn)行回歸分析；模型2帶入網(wǎng)絡(luò)口碑態(tài)度的兩個(gè)變量和控制變量與接待人數(shù)進(jìn)行回歸分析；模型3用網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量的兩個(gè)變量和控制變量與景區(qū)接待情況進(jìn)行回歸；模型4是帶入所有的變量與接待情況進(jìn)行回歸分析。從結(jié)果（見表2）可以看出，模型1的擬合優(yōu)度R2為0.34，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)值為10.49，相伴概率是0.00，故其在1%的顯著性水平下顯著，D-W值為2.34排除了自相關(guān)的存在，且White檢驗(yàn)值為2.117，相伴概率是0.906，表明不存在異方差，而且各變量對(duì)應(yīng)的方差膨脹因子VIF值均小于10（由于篇幅原因不一一列出），能夠排除自變量之間的高度多重共線性對(duì)模型的影響，故模型1總體上是有效的。模型2、模型3、模型4的回歸結(jié)果也都有類似的結(jié)果，能排除自相關(guān)、異方差和多重共線性的可能，各模型總體上是可靠的。

2、假設(shè)檢驗(yàn)

對(duì)網(wǎng)絡(luò)口碑?dāng)?shù)量的影響分析來看，網(wǎng)絡(luò)評(píng)論的數(shù)量與景區(qū)全年接待人數(shù)呈顯著的正相關(guān)關(guān)系（β1=0.018，p=0.013)，本文的假設(shè)H1-1獲得支持；博客的數(shù)量與景區(qū)全年接待人數(shù)呈顯著的正相關(guān)關(guān)系（β2=0.0116，p=0.039），本文的假設(shè)H1-2獲得支持；而旅游問答的數(shù)量和景區(qū)接待人數(shù)的關(guān)系不顯著（β3=0.007，p>0.1），本文數(shù)據(jù)不支持原假設(shè)H1-3。網(wǎng)絡(luò)口碑的評(píng)論和博客數(shù)量與景區(qū)接待人數(shù)相關(guān)性較強(qiáng)，這與多數(shù)學(xué)者研究得出的網(wǎng)絡(luò)口碑?dāng)?shù)量對(duì)書籍銷量、電影票房收入有正向影響的結(jié)論相類似。網(wǎng)絡(luò)評(píng)論的數(shù)量越多，游客從這些口碑信息中得到的信息也就越多，多數(shù)旅游評(píng)論是游客在獲得了滿意的旅游后發(fā)表的感受，這些感受也能強(qiáng)化閱覽者對(duì)景區(qū)的正面印象。而旅游博客內(nèi)容多以詳細(xì)介紹旅游經(jīng)歷以及游記攻略為主，這些信息是站在旅游者的角度介紹實(shí)際旅游的線路，食住情況，這是游客通過普通的景區(qū)介紹、旅游廣告所不能獲得的信息。較多旅游博客可以提高閱讀者（口碑接受者）對(duì)這個(gè)旅游景區(qū)的認(rèn)識(shí)，減少旅游的風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)了出游動(dòng)機(jī)。網(wǎng)站的旅游問答數(shù)與景區(qū)接待人數(shù)正相關(guān)關(guān)系不顯著，出現(xiàn)這種情況的原因，可能在于目前網(wǎng)站上的一些提問必須由曾經(jīng)去過的游客來答復(fù)，而網(wǎng)站對(duì)答復(fù)者缺乏必要激勵(lì)使得實(shí)際的答復(fù)率并不高，某種程度上降低了潛在游客提問的積極性。

網(wǎng)絡(luò)口碑態(tài)度維度中負(fù)面口碑的比例與景區(qū)接待情況呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系（β5=-2.73，p=0.062），本文的假設(shè)H2-1獲得支持。這說明網(wǎng)絡(luò)評(píng)論中的負(fù)面口碑所占的比例越高，旅游景點(diǎn)的接待人數(shù)越少，這再次證明了負(fù)向口碑的巨大的破壞效應(yīng)。Arndt[20]指出利用正面口碑信息可以增加銷售量，但負(fù)面口碑信息的力量是正面口碑的兩倍以上，負(fù)面信息較容易吸引更多的注意，消費(fèi)者出于規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的考慮，更愿意相信負(fù)面口碑信

（β4=0.028，p>0.1），但不顯著，本文的數(shù)據(jù)不支持假息。評(píng)論均值變量與景區(qū)的全年接待人數(shù)的正向關(guān)系成立

設(shè)H2-1。這與其他學(xué)者研究認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)評(píng)論的分值與書籍的銷量相關(guān)的結(jié)論并不相同。但Liu以雅虎網(wǎng)站上的電影評(píng)論分值和電影票房收入的研究中也認(rèn)為兩者關(guān)系不顯著。我們認(rèn)為這可能與產(chǎn)品的特點(diǎn)有關(guān)，旅游和

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  本文關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)游客旅游目的地選擇的影響研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。