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旅游電子商務成熟度對在線旅游預訂意向的影響——以攜程旅行網為例

時間:2018-09-19 16:25:01   來源:其他行業論文   作者:shengxin   點擊:

摘要:旅游服務商為了搶奪市場份額,紛紛投資進行技術改造和產品擴張,促進旅游電子商務不斷走向成熟。近年來,IT管理的成熟度理論開始應用于旅游電子商務領域,旅游在線預訂及其影響因素研究也日漸增長。但是在學術界,旅游電子商務成熟度對在線旅游預訂意向的影響研究卻十分少見。文章以攜程旅行網為例,基于文獻研究提出相關概念模型,運用探索性因子分析及結構方程模型,探討旅游電子商務成熟度對在線旅游預訂意向的影響機制。確認旅游電子商務成熟度的4個維度均正向影響顧客信任,但交易機制對顧客信任的效用最大,其次是信息質量;4個維度中,顧客為中心、服務響應正向影響顧客的積極態度,以服務響應對積極態度的效用最大;旅游電子商務成熟度的4個維度通過顧客信任和積極態度這兩個中介變量影響在線旅游預訂意向,且顧客信任和積極態度是完全中介效用,統計意義上,顧客信任對積極態度沒有顯著影響。


關鍵詞:旅游電子商務成熟度;結構方程模型;預訂意向;


作者簡介:江金波(1966—),男,教授,研究方向為區域旅游開發與旅游業創新發展


1引言


網絡旅游消費是人們借助互聯網實現其自身需要滿足的過程,盡管旅游電子商務包含企業間電子商務(B2B)和企業對消費者電子商務(B2C)等多種形式,但網絡旅游消費者始終是旅游電子商務最重要的服務對象之一[1]。因此,旅游者對在線旅游服務商所提供服務的認同尤為重要。雖然各大在線旅游服務商都在積極改善自己的服務,努力提升自己在旅游電子商務方面的成熟度,但是并沒有從顧客感知的角度深入研究過顧客對其在線旅游預訂服務的感受,旅游電子商務成熟度與顧客在線預訂意向有著怎樣的關系,它們之間的影響機制是怎么樣的,這是在線旅游服務商迫切需要了解的問題,也正是本文所要研究的問題。


本文以攜程旅行網為例,通過構建理論模型,從顧客感知角度測量旅游電子商務成熟度,探討旅游電子商務成熟度與在線旅游預訂意向的關系,為在線旅游服務商完善在線旅游服務,從顧客角度去改善服務質量,提高顧客的預訂意向提供相應的策略指導。攜程旅行網在旅游電子商務領域一直處于領先地位,知名度高,選擇攜程旅行網作為研究對象最具典型性和代表性。


2研究回顧


2.1成熟度理論


丘吉爾等(Churchill,etal.)于1969年首先提出了IT管理復雜性理論,又稱IT成熟度理論,應用于政府、企業、金融等部門ICT技術提升管理效率的績效評估。在計算機領域,成熟度用來衡量軟件開發過程的成熟程度[2]。在信息系統領域,成熟度這個概念也經常被提到,例如加萊爾斯和薩瑟蘭(Galliers&Sutherland)建立的“成長階段模型”,用來描述組織在IT應用中的不同階段,成熟度被分為6個階段,每個階段都有不同的系統特征和組織特征[3]。


1999年,經濟發展與合作組織(OECD)提出了一個設計測度指標的理論模型,與新技術擴散的S曲線的3個階段相關,其基本思想是:指標體系的設計應考慮電子商務發展的生命周期,包括從初始到成熟3個發展階段:電子商務的準備(readiness)、使用強度(intensity)和影響(impact)。準備階段測度支撐電子商務發展的技術、商務和社會基礎設施狀況;使用強度階段測度電子商務的應用狀況;影響階段測度電子商務對社會和經濟的影響[4]。萊恩和李(Layne&Lee)提出了電子政務成熟度4階段模型,包括目錄階段、交互階段、縱向階段、橫向整合等。其中,縱向整合和橫向整合是電子政務成熟度的高級階段[5]。為了推動中國電子商務的發展,2001年,中國互聯網研究與發展中心(CII)設立“CII電子商務指標體系研究與指數測算”的研究課題,該課題提出電子商務總指數指標體系[6],據此全面衡量了我國電子商務發展狀況,并對部分省區進行了評價,成為我國第一份獨立于政府和企業的第三方電子商務指數報告,從而為中國各級政府和企業了解中國電子商務的發展狀況,制定宏觀的和微觀的電子商務發展規劃,提供量化參考依據。


在電子政務客戶服務成熟度方面,有學者將電子政務客戶服務成熟度應用于公民對電子政務績效感知的評價,從顧客感知角度評價成熟度,用公民為中心、渠道整合、部門整合、前瞻性溝通這4個維度來測量公民對電子政務績效的感知,探討其與公民信任的關系[7]。梁方方和江金波從基礎設施建設、電子商務行為、業務改進、電子商務安全、電子商務效益5個要素建立了旅游企業電子商務成熟度的指標體系,為本研究提供了重要的參考[8]。李友翔構建了外貿企業電子商務成熟度模型,通過實證研究,計算出了所調查外貿企業的電子商務成熟度[9]。鐘櫟娜、吳必虎通過對網站評價方法和成熟度模型的理論分析,建立起綜合評價旅游區網站的成熟度模型,并利用此模型評估我國5A級旅游區門戶網站的基本狀況和不足[10]。上述研究為旅游電子商務成熟度的科學測量提供了有益借鑒。


2.2在線預訂


國外關于旅游者消費行為的研究起步較早,當前網絡環境下的旅游者消費行為研究也逐漸興起,涉及旅游者感知特征、信息搜尋行為、出行計劃決策、滿意度測評等內容。


利特溫等(Litvin,etal.)認為,網絡是旅游者的重要信息來源,多數美國旅游者通過網絡媒介搜索旅游信息[11]。布哈里斯和利卡塔(Buhalis&Licata)以臺灣為研究對象,指出旅游市場網上交易量居于臺灣B2C旅游電子商務之首,顧客已經習慣通過網絡進行自主旅游信息搜索和自行預訂旅游產品[12]。彼得森等(Peterson,etal.)提出,盡管網絡本身的復雜性決定了消費者在進行網絡信息搜集和確定購買決策時存在一定的歧義性,但是人們仍將繼續使用網絡信息作為旅游產品的信息參考來源[13]。伯吉斯等(Burgess,etal.)對消費者對網絡信息信任度展開研究,表明消費者網絡搜集的主要旅游信息來源是旅游產品銷售者、旅游行業專家還有其他的旅游消費者。其中,其他消費者所提供的旅游信息最能夠引起在線旅游信息查詢者的信任[14]。


旅游電子商務的發展可以使顧客在極少的時間和費用成本下得到可靠、準確、即時的旅游信息[15],這是傳統旅游方式所達不到的。很多學者借助調查證實了旅游電子商務的發展在提高旅游服務質量的同時也提高了顧客的滿意度[16-19],旅游電子商務成功的關鍵在于它能夠快速識別潛在消費者的旅游需求并提供給個性化的產品。在當今經濟快速發展的時代,消費者的時間觀念越來越強,他們需要在節約時間成本的前提下得到滿意的休閑娛樂。技術接受模型被廣泛用于測量在線旅游預訂意向,據此,威加亞瑟瑞斯(Vijayasarathy)提出了一個改進的方案,引入隱私、安全、規范信念、自我效能等因素,并通過實證分析驗證了這些因素對旅游預訂意向的影響[20]。居索伊等(Gursoy,etal.)指出,信息搜索是影響旅游預訂意向的一個重要因素,這也是互聯網對旅游業服務的最大改進[21]。


我國學者對旅游網絡消費行為的研究雖然不多,但是也為本研究提供了重要的文獻基礎。劉枚蓮以消費者感知效用為主線,以理性行為理論(TRA)為核心,建立了一個從態度到意圖乃至購買決策的消費者行為態度模型[22]。李莉和王靜從研究7個獨立變量集入手,確定并測量了影響中國電子商務消費者在線購買旅游產品消費行為的決定因素,證實了相關理論及既往同類研究,發現重要的預測因素包括訪問最多的旅游網頁類型、自我效能、特定領域創新和網絡知覺等[23]。尹世久通過調查獲得樣本數據,利用計劃行為理論(TPB)構建了網上購物意愿的Logit模型,最后運用SPSS13.0對樣本數據進行了Logit回歸處理,研究了影響消費者網上購物意愿的主要因素和影響程度[24]。


這些分析都為本文構建概念模型提供了一定的理論和應用支撐。


3研究設計與方法


本文主要是在前人研究的基礎上構建理論模型,以攜程旅行網為例,從顧客感知角度探討旅游電子商務成熟度與在線旅游預訂意向的關系。


3.1旅游電子商務成熟度的測量


借鑒以上學者的研究基礎,結合旅游電子商務的特性,本文從顧客為中心、交易機制、信息質量、服務響應4個維度測量旅游電子商務成熟度。在本文中,顧客為中心指的是旅行網所提供的在線旅游預訂服務能夠圍繞、代表并滿足顧客多樣化、易用性、易變性以及個性化需求的程度。交易機制是指旅行網為顧客提供的在線支付功能、支付方式、支付手續及退訂機制。服務響應指的是旅行網為顧客提供在線旅游預訂服務的專業性、及時性、時間性。信息質量指的是旅行網為顧客提供的在線旅游信息的種類、詳細程度、性價比及個性化程度。


這4個維度能夠很好地表達在線旅游服務商提供在線預訂服務的能力。根據國內外相關文獻,4個維度分別采用測量語句并根據國際通行的5點李克特量表(LikertScale)對問題進行測量,綜合運用SPSS17.0和AMOS17.0進行數據分析。


3.2理論模型構建


3.2.1關于預訂意向影響因素即中介變量的研究


(1)顧客信任與預訂意向


麥克奈特等(McKnight,etal.)指出,讓用戶對在線虛擬商店購物建立信任是電子商務發展的首要策略,因為信任強烈地影響到顧客與不熟悉的虛擬網絡商店的交易意圖、風險的感知和購買的不確定性,進而影響用戶網上購物的行為意向[25]。斯圖爾特(Stewart)通過實驗證明,用戶對網站的信任是可以被傳遞和影響的,這種傳遞和影響既包括人與人之間的傳播,也包括網站與網站之間的傳播,也可以通過本網站的其他信息傳遞出來[26],顧客總是更青睞于信譽度高的網站。基于上述研究結論,本文將顧客信任引入模型作為中介變量。


(2)積極態度與預訂意向


從心理學角度看,態度指一個人對某一特定對象所持有的較為穩定的評價和行為傾向。顧客的態度對在線旅游預訂意向是最重要的解釋因素[27]。這一態度并不是與生俱來的,而是通過接觸、觀察、了解而逐步形成的。具體而言,顧客的態度是由在線旅游預訂給顧客帶來的總利益所決定的,這種預訂方式給顧客帶來的總利益越多,越容易使顧客產生積極態度,顧客愿意采取在線旅游預訂的意向就越強烈。根據技術接受模型(TAM)理論,顧客態度將影響其行為意向,而眾多的研究也得出相似的結論。因此,本研究將積極態度引入該模型作為中介變量。


關于兩個中介變量之間是否存在相互作用,本研究會引入競爭模型檢驗兩個中介變量之間是否是完全中介效用,詳見本文中關于競爭模型的比較。


3.2.2旅游電子商務成熟度與中介變量


(1)旅游電子商務成熟度與顧客信任


旅游電子商務信任問題一直是理論界的熱門研究問題,國內外關于旅游電子商務信任的研究已經趨于成熟。康弗萊斯和漢普頓(Koufaris&Hampton)探究了影響消費者對B2C電子商務企業的初始信任的因素,包括網站供應商的聲譽、規模和為消費者提供定制服務的意愿,網站的有用性、易用性和安全控制以及消費者個人的信任傾向,并驗證了這些因素對消費者初始信任的影響程度[28]。本研究從顧客為中心、交易機制、信息質量、服務響應4個維度來測量旅游電子商務成熟度,根據康弗萊斯和漢普頓的顧客信任影響因素研究,這4個維度跟顧客信任是有一定的聯系的。因此,本研究假設旅游電子商務成熟度各維度對顧客信任有正向影響,并通過實證進行檢驗。


(2)旅游電子商務成熟度與積極態度


艾瑞咨詢的調研數據顯示,2010年中國在線旅游預訂用戶中,44.9%的用戶由于網上信息描述較少而不選擇網上預訂度假產品,38.6%的用戶由于網上信息描述不準確而不選擇網上預訂度假產品,34.4%的用戶由于擔心網上支付的安全性不選擇網上預訂度假產品,23.4%的用戶由于在線操作起來不方便、過程復雜不選擇網上預訂度假產品[29]。這些都反映了我國在線旅游預訂服務的不成熟,給顧客造成了極大的負面影響,嚴重打擊了顧客參與在線旅游預訂的積極性。國內學者李萍對C2C電子商務中影響消費者網上購物態度的因素進行分析,證實了易用性、多樣性、有用性、可靠性是影響顧客態度的主要因素[30],而本研究中測量旅游電子商務成熟度的4個維度也包括這些因素。因此,本研究假設旅游電子商務成熟度對顧客積極態度具有正向影響。


根據已有的研究成果及以上的分析,本研究提出如下理論模型(圖1)。


3.3研究假設


根據理論模型,提出以下3組10項研究假設:第1組假設:旅游電子商務成熟度與顧客信任H1:以顧客為中心開展旅游電子商務會正向影響顧客信任


H2:旅行網完善的交易機制會正向影響顧客信任


H3:旅行網及時的服務響應會正向影響顧客信任


H4:旅行網的信息質量會正向影響顧客信任


第2組假設:旅游電子商務成熟度與積極態度


H5:以顧客為中心開展旅游電子商務會正向影響顧客的積極態度


H6:旅行網完善的交易機制會正向影響顧客的積極態度


H7:旅行網及時的服務響應會正向影響顧客的積極態度


H8:旅行網的信息質量會正向影響顧客的積極態度


第3組假設:顧客信任、積極態度與預訂意向


H9:顧客信任會正向影響在線旅游預訂意向


H10:積極態度會正向影響在線旅游預訂意向


3.4問卷設計及數據收集


本研究的調查對象須具備以下兩個條件:一是必須具有互聯網的基本能力及經驗;二是對攜程旅行網了解或者在該旅行網有過在線旅游預訂經歷。


問卷的發放主要采用電子郵件、QQ、問卷星進行,主要通過朋友、同事、學生等比較可靠的人群進行調研,以保證數據的可靠性。正式問卷共發300份,回收287份,有效問卷268份,有效問卷回收率89.33%。由于本研究主要采用結構方程模型(AMOS)作為主要數據統計分析工具,根據穆勒(Mueller)的觀點,樣本大小標準至少在100以上,200以上最佳[31]。本研究測量量表共有26個問項,本次調查共回收有效問卷268份,符合這一標準。


4旅游電子商務成熟度對在線旅游預訂意向的影響機制


4.1樣本基本情況描述性統計


從樣本統計數據來看,男性與女性所占的比例大體相當。年齡主要分布在18~35歲之間,其中,18~25歲占59.7%,26~35歲占34.0%,總體年齡比較年輕化,這與我國互聯網用戶大多為年輕人是相吻合的。在學歷方面,以高學歷為主,本科以上的占到73.5%。處于這一階段的年輕且高學歷人群是主要的電子商務使用者,他們對旅游電子商務的發展極為關注,研究此類群體對于攜程網旅游電子商務成熟度的看法以及預訂意向極具參考價值。


4.2信度與效度


整體量表克朗巴哈系數(Cronbach’sα)為0.905,每個分量表的克朗巴哈系數都在0.65以上,由此證明以上研究變量內部一致性和穩定性較好,評價結果的可信度較強,具有較高的信度。


根據結果,KMO值=0.866,巴特利特球形檢驗(Bartlett’stest)的顯著性概率為0.000,說明旅游電子商務成熟度量表很適合做因子分析。隨后進行因子分析,共提取出4個公因子,累計方差貢獻率66.27%,這4個公因子剛好反映了本研究設計量表時考慮的4個維度,有效程度也達到了較好的水平。


4.3測量模型的檢驗


根據學者博倫(Bollen)模型鑒定t規則(t-rule)[32],其中,t值為模型中自由估計參數的數目,本研究驗證性因子模型共有26個測量指標,因此q(q+1)/2=351,模型要估計26個因子負荷,26個測量指標的誤差方差和21個因子間相關系數,共要估計73個參數,t=73<351,自由度為278,df>0,該模型為非飽和模型,滿足模型識別的必要條件,而且每個潛變量均對應3個以上的觀測兩邊,不存在局部飽和問題。說明測量模型符合t規則,且在AMOS軟件中通過了模型識別,從而可以進行下一步參數估計。


本文主要用以下4個指標來評價模型適配度:(1)RMSEA:近似誤差均方根(小于0.08模型擬合良好);(2)χ2/df:卡方與自由度之比(處于2到5之間模型即可接受,如果小于3.0則模型擬合較好);(3)TLI(NNFI):非正態擬合指數(大于0.9模型擬合良好);(4)CFI:比較擬合指數(大于0.9模型擬合良好)。運用AMOS17.0,采用極大似然法(ML)進行參數估計,得到的適配度參數如表1所示。


通過表1可以看出,所得到的適配指標中,除了TLI勉強符合最優標準之外,其余指標均完全符合最優標準,表明該模型的適配效果較好,可以接受模型。


標準化路徑系數是由變量在各潛在因素的相對重要性,因素負荷量值介于0.50~0.95之間,表示模型的基本適配度良好,因素負荷量值愈大,表示指標變量能夠被潛在變量解釋的變異愈大。根據數據分析結果,模型的適配度檢驗各參數都達到了標準,因子負荷量均在0.5以上,C.R.檢驗都大于1.96,p檢驗也都顯著的小于0.05,表明測量模型的結果較好符合了原來的構思,具有很好的聚合效度。


4.4結構模型檢驗


本研究采用最大似然估計法(maximumlikelihood,ML)對結構方程模型進行適配估計。運用AMOS17.0進行參數估計,輸入以下結果,如表2所示。


表2初始結構方程模型適配度指標Tab.2Fitnessindexofinitialstructureequationmodel


從輸入結果可以看出,初始結構方程模型適配度指標中,χ2/df=2.443,處于1~3之間;RMSEA=0.074,小于0.08達到最優指標,而TLI=0.883、CFI=0.895均小于0.9并沒有達到最優適配度指標,說明初始模型還需要進一步修正。


4.5結構模型的修正


根據修正標準及準則,對初始模型進行修正,修正情況如下所示:(1)修正路徑e1e10,修正理由:修正指標值(M.I.)=35.424。(2)修正路徑e5e6,修正理由:修正指標值(M.I.)=11.843。(3)修正路徑e12e13,修正理由:修正指標值(M.I.)=10.846。修正后的適配度指標如表3所示。


根據表3的結果,每做一次模型修正都能使卡方值有明顯的減少,其他擬合指標RESEA、CFI、TLI都能得到明顯的改善,提高了模型的適配度,因此這些修正在理論上是可行的,所以接受模型的修正結果。


修正之后的結構模型如圖1所示,修正模型路徑系數及假設檢驗結果如表4,可以看出,旅行網完善的交易機制會正向影響顧客的積極態度,C.R.=1.429,p=0.153,該假設并沒有得到統計意義上的支持。另外,旅行網的信息質量會正向影響顧客的積極態度,C.R.=1.860,p=0.054,該假設并沒有得到統計意義上的支持。


4.6假設檢驗結果與討論


統計意義上的檢驗結果如表5所示。


下面對假設檢驗結果進行討論:


第1個假設、第5個假設、第9個假設、第10個假設與以往研究結論相符,不再贅述。


第2個假設,旅行網完善的交易機制會正向影響顧客信任,C.R.=2.839,p=0.004,該假設得到了統計意義上的支持。從標準化回歸系數中可以看出,交易機制對顧客信任的效用最大,達到0.653。這與邁爾(Mayer)的研究是一致的,消費者對交易安全和交易風險的擔憂是影響消費者網上信任的主要因素之一[33]。


第3個假設,旅行網及時的服務響應會正向影響顧客信任,C.R.=3.711,p<0.001,該假設得到了統計意義上的支持。服務響應這個維度,本研究共設有3個問項,RT1、RT2、RT3的均值均接大于4,方差均小于1,說明被調查者對攜程旅行網的服務響應還是比較滿意的。本研究在訪談時對這個問題也進行了討論,多數被訪者認為,及時的服務響應說明旅行網的各個環節配合緊密而且也是企業實力的象征,從而更容易獲得顧客的信任。以往的研究中,顧客信任的影響因素并沒有提及服務響應,本研究通過實證證明,及時的服務響應會正向影響顧客信任,對在線旅游預訂顧客信任的研究有一定的貢獻,但是由于樣本數據的局限性,是否具有普適性還有待進一步的驗證。


第4個假設,旅行網的信息質量會正向影響顧客信任,C.R.=2.769,p=0.006,該假設得到了統計意義上的支持。信息質量這個維度共設有6個問項,其中QI1~QI5的均值均大于4,方差均小于1,但QI6的均值只有2.85,方差達到1.021,說明被調查者在“該旅行網總是給我意外的驚喜”這個問項的給分普遍偏低,只有個別比較高,這個描述統計結果表明,攜程旅行網在這方面的服務還有待提升。在電子支付不斷發展的今天,信息質量也成為影響顧客信任的重要因素,互聯網充斥形形色色的各類信息,但具有預訂意向的人群是高學歷、高判斷力的人群,他們對于信息的甄別有一定的能力,因此,信息質量不高的旅行網必然會淡出顧客的眼球。


第6個假設,旅行網完善的交易機制會正向影響顧客的積極態度,C.R.=1.429,p=0.153,該假設并沒有得到統計意義上的支持。盡管交易機制一直是制約電子商務發展的瓶頸,但是本文通過實證發現,交易機制并不正向影響顧客的積極態度。這說明交易安全是電子商務的交易基礎而不是是否購買的決定性因素。顧客參與旅游電子商務的積極性主要來自以顧客為中心的服務和產品的個性化。筆者回收問卷后,對沒有在攜程上預訂過旅游產品的被試者進行了部分訪談,很多沒有預訂經歷的人并不是因為害怕網上交易的不安全,而是他們覺得沒有吸引他們眼球的產品。這與本文的實證結果是符合的,說明本文的實證研究具有一定的現實意義。


第7個假設,旅行網及時的服務響應會正向影響顧客的積極態度,C.R.=3.619,p<0.001,該假設得到了統計意義上的支持。從標準化回歸系數中可以看出,服務響應對積極態度的效用最大,達到0.705。我國網民數量每年都在迅速增長,這部分人群接受新事物的能力很強,有個性,但是也十分沒有耐性。及時的服務響應會增加他們參與旅游電子商務的熱情,在短時間內達到顧客的需求顯得十分重要。因此,及時的服務響應是企業贏得顧客的又一關鍵要素。


第8個假設,旅行網的信息質量會正向影響顧客的積極態度,C.R.=1.860,p=0.054,該假設并沒有得到統計意義上的支持。這說明旅行網的信息質量與交易機制一樣,在顧客心中是進行在線旅游預訂的基本保障,而不是影響他們積極態度的關鍵因素。一方面隨著電子商務的發展,在線交易已經逐漸被廣大顧客所接受,另一方面顧客對在線旅游預訂業務要求越來越高。要求好的旅游產品既要價格合理,又要為顧客量身打造。


4.7競爭模型的比較


本研究根據以往的研究及小規模訪談的結果,提出了顧客為中心、交易機制、服務響應、信息質量通過顧客信任和積極態度兩個中介變量來影響預訂意向。但是關于兩個中介變量之間是否存在相互作用,在小規模訪談時產生了分歧,于是本研究假設顧客信任會正向影響積極態度,以檢驗兩個中介變量之間是否是完全中介效用。競爭模型適配度指標如表6所示。


可以看出,競爭模型的適配度各指標的觀測值明顯不如修正模型3。而且競爭模型路徑系數及假設檢驗中,顧客信任→積極態度(C.R.=0.695<1.96,p=0.487>0.05)并沒有通過假設檢驗。綜上,沒有充分的理由證明顧客信任與積極態度之間存在直接的因果關系。該結論也進一步驗證了本研究理論假設修正模型的合理性。


5研究結論


通過實證分析驗證了本研究的理論假設,得出了以下主要結論:


(1)旅游電子商務成熟度是影響在線旅游預訂意向的重要因素,這種影響作用主要通過顧客信任和積極態度實現。顧客信任和積極態度對預訂意向的影響在統計意義上是顯著的。


(2)旅游電子商務成熟度的4個維度:顧客為中心、交易機制、服務響應、信息質量均會正向影響顧客信任,在統計意義上是顯著的。其中,交易機制對顧客信任的效用最大,其次是信息質量。


(3)旅游電子商務成熟度的4個維度中,顧客為中心、服務響應會正向影響顧客的積極態度,在統計意義上顯著。其中,服務響應對積極態度的效用最大,而交易機制和信息質量并沒有得到統計意義上的支持,不顯著。


(4)顧客信任和積極態度均會正向影響在線旅游預訂意向,得到了統計意義上的支持。旅游電子商務成熟度的4個維度通過顧客信任和積極態度這兩個中介變量影響在線旅游預訂意向,且顧客信任和積極態度是完全中介效用,統計意義上,顧客信任對積極態度沒有顯著影響。


6研究的不足之處


首先,本研究僅以攜程旅行網為例展開,雖然具有一定的代表性和典型性,但研究結論對其他旅行網是否適用有待驗證。其次,調查問卷的調查范圍比較集中,樣本缺乏多樣性。盡管本研究借助問卷星、電子郵件、QQ等多種方式進行問卷收集,但是大部分被調查者仍然集中在珠三角的高校和在職人員,學歷較高,研究結論可能具有局限性。最后,結構方程所支持的模型只是一個可以接受的模型,有可能并不是最優模型,即便引入了競爭模型進行檢驗和對比,但可能還存在更優的模型有待檢驗。

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