在TAM模型中，感知易用性通过感知有用性间接影响使用态度，感知有用性起到中介调节作用，而李和斯特朗也提出信息质量评价各维度之间并非独立，对于信息某维度的评价会影响其他维度的评价。因此，笔者做出以下假设：

　　H3：游客对信息各个维度的评价之间存在相关关系，即

　　H3a：游客的网络信息渠道评价与信息质量评价之间存在相关关系；

　　H3b：游客的网络信息表达评价与信息质量评价之间存在相关关系；

　　H3c：游客的网络信息渠道评价与信息表达评价之间存在相关关系。

　　技术的使用态度直接影响其使用意向，信息的使用行为会对使用效果产生直接影响，因而对于网络信息的参与会使网络信息对游客的旅游决策产生直接的影响，可做如下假设：

　　H4：游客网络信息参与对旅游决策的影响具有积极作用。

　　以TAM为基础，本文构建的游客网络信息评价各维度与信息参与、旅游决策影响之间的假设关系如图1所示。

　　3研究设计与研究方法

　　3.1问卷设计

　　研究从信息使用者角度出发，参照以上学者建立的网络信息质量评价体系，以李的质量评价为基础，通过专家咨询和预调研等方法，构建了一个旅游者对网络信息的评价体系，用以测量游客对于网络信息的整体评价，并探讨其对游客网络信息参与和旅游信息决策的影响。除样本人口社会学属性外，调查问卷主体部分包括网络信息评价指标的维度，即信息质量、信息渠道、信息表达、信息参与、旅游决策影响维度，包括5个维度共14项指标。问卷采用5分制李克特（Likert）量表测量，"1"表示非常不同意，"2"表示不同意，"3"表示一般，"4"表示同意，"5"表示非常同意。

　　3.2样本及数据收集

　　本研究于2011年8月采用现场便利抽样法，在四川九寨沟风景区发放问卷共600份，其中464位被调查者在旅游决策过程中参考了互联网信息，回答了互联网信息使用情况的问题，占总调查样本的77.3%，通过筛选整理得到有效问卷432份，问卷有效率为93.1%。

　　样本整体人口社会学属性显示，男女比例基本一致，参与调查的游客的职业中，学生、企事业工作人员比例较高，整体的文化程度较高，绝大多数为首次游览的游客；多数游客有较长的网龄，接触网络超过5年的占65.2%，从每日上网时间来看，有一半游客的日上网时间小于2小时。

　　3.3数据分析方法

　　采用SPSS软件进行量表的Cronbach'sα信度、描述性分析和探索性因子分析，利用AMOS软件进行量表的综合信度和验证性因子分析。

　　4数据分析及模型检验

　　4.1样本描述统计及信度分析

　　通过SPSSl8.0中的Cronbach'sα对问卷感知选项进行内部一致性检验，数据显示，各维度量表的Cronbach'sα仅系数在0.689～0.847之间，量表的信度良好，满足量表分析内部一致性要求。为了检验观测变量的效度，笔者采用因子分析法，通过主成分分析法对测量变量进行分析。通常在KMO检验变量的偏相关性时，大于0.7时表示量表具有良好的内容效度，结果显示，指标KM0统计量为0.90，巴特利特球形检验显著性水平小于0.05（p=0.000），利用方差最大化正交旋转得到5个因子，与问卷的5个量表维度相对应。信息评价的3个维度中，信息质量维度包括信息客观性（x1）、详细完整性（X2）、真实可信（X3）3项指标；信息渠道维度包括可获得性（X4）、可利用性（X5）、渠道方便性（X6）、渠道安全性（X7）4项指标；信息表达维度包括表达生动性（X8）、清晰性（X9）、易于理解（X10）3项指标；另外，信息参与维度包括信息作用（Y1）、信息利用量（Y2）两项指标；信息决策影响包括影响程度（Z1）、帮助大小（Z2）两项指标。所有测量项因子载荷均大于0.5，解释方差75.0%，问卷效度较好，可以进行下一步的结构方程分析。

　　4.2结构方程模型

　　图2中各椭圆形之间的路径关系构成了结构模型，它包含5个潜变量，分别为信息质量评价、信息渠道评价、信息表达评价、信息参与和决策影响，潜变量之间的箭头表达了它们之间关系的相关假设。各椭圆形与长方形之间的路径构成了测量模型。利用上文探索性因子分析提取的公因子及其对应的测量变量建立测量维度的一阶验证模型，包含14个观测变量。

　　4.3模型拟合度检验

　　经检验信息渠道评价对信息参与及决策影响、信息质量评价对信息参与的影响并不显著，在调整模型路径后，使用AMOS软件对修正后模型进行检验。X2是常用的检验结构方程模型的拟合性指标，但X2值会受到样本量的影响，用其检验模型拟合度并不可靠，可用卡方自由度比（X2//df）替代，因此选取了X2/df、RMSEA、GFI、AGFI、NFI、AIC、CFI等指标对模型的最终拟合性进行判定，检验结果发现拟合性指标接受了假设模型，模型的拟合度良好，说明模型成立。

　　4.4假设检验

　　如图2所示，所有观察变量的标准化负荷取值介于0.68～0.85，所有观察指标t检验值都在0.01水平上显著，能够很好地解释相应的潜变量。采用极大似然估计法对结构模型中各潜变量之间的路径系数进行估计，对前文提出的4项假设进行验证，结果如图3显示。检验表明，模型中各潜变量之间的关系与假设模型基本符合，模型具有较强解释能力：（1）游客网络信息评价会对其信息参与产生影响，主要表现在信息表达评价对信息参与的影响（0.63，p<0.01），因此，H1假设中H1c假设得到验证；（2）游客信息评价会对其旅游决策产生影响，主要体现在信息质量评价、信息表达评价的显著影响（0.13，p<0.05；0.21，p小于0.05），因而H2假设中，H2b、H2c得到验证，从路径系数值分析，游客对信息表达的评价对旅游决策的影响更为显著；（3）信息渠道、信息表达和信息质量的评价两两之间存在相互影响（0.74，p<0.01；0.63，p<0.01；0.69，p<0.1），即H3假设的3项子假设均得到验证；（4）信息参与程度会对旅游决策产生影响（0.72，p<0.01），因而H4假设得到验证。

　　在网络信息评价的3个维度中，信息质量评价直接影响网络信息对出游决策的影响程度；信息表达评价一方面通过影响游客网络信息参与间接对旅游决策造成影响，另一方面也会直接对网络信息对旅游决策影响程度造成影响；信息渠道评价对信息参与和信息对旅游决策影响的作用并不显著。从模型分析，游客对网络信息的评价会影响其网络信息的参与，进而影响其出游决策；另外，对网络信息的评价也会直接影响其对出游决策的作用；同时，网络信息不同维度的评价之间存在较强的相关关系。

　　5结论与讨论

　　互联网络已成为人们获取信息的重要渠道，在目的地选择、出游决策、线路预订等方面起着不可忽视的作用，网络作为未来旅游营销的最重要阵地，应该受到更广泛的关注。（1）旅游网络信息质量与传统信息质量的评判标准有很多共同之处，本文在文献回顾基础上，根据旅游网络信息媒介、用户的特点，选取了旅游网络信息评价的10项指标，提取了游客网络信息评价的3个维度：信息质量、信息渠道和信息表达。（2）从游客网络信息评价对其信息参与程度及旅游决策影响的角度探讨了网络信息对出游决策的影响，提出了网络信息评价、信息参与、旅游决策影响之间的相关假设，并构建了游客网络信息不同维度评价对信息参与及旅游决策影响的结构方程模型。（3）研究结果表明：游客对网络信息的评价会影响其网络信息的参与，进而影响其出游决策；对网络信息的评价也会直接影响其对出游决策的作用；网络信息不同维度的评价之间存在较强的相关关系。游客对信息渠道的评价对其信息参与程度、旅游决策的影响并不显著，这与原假设不符，据笔者分析，可能是因为本文研究的是互联网信息对游客决策的影响，而互联网本身作为一种信息传递的特殊渠道，其信息的可获得性、利用方便性等信息渠道指标评价相对固定。因此，在本研究中未能体现信息渠道评价的影响，如果将研究中的旅游信息评价拓展到多渠道的研究中，信息渠道评价必然也是对旅游决策产生影响的重要因素之一。

　　旅游网络行为不仅受游客特征的影响，对互联网信息的评价也是影响游客网络信息参与程度和出游决策的重要因素。在未来的旅游研究中，除了对游客特征、外部环境等影响因素的研究外，更应该将重点转移到网络信息的本质特征的研究中，而关于网络信息质量的研究对旅游企业、旅游目的地等利用网络这一最佳信息渠道也更具实践指导意义。

 

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