节事活动参与者期望与满意度关系研究※
——以第29届北京玉渊潭樱花节为例

2018-09-07 07:07严泽美许忠伟
四川旅游学院学报 2018年5期
关键词:节事参与度效用

严泽美 许忠伟

(1. 苏州旅游与财经高等职业技术学校,江苏 苏州 215000;2. 北京第二外国语学院,北京 100024)

在服务化理论盛行的今天,人们越来越强调顾客参与性,参与过程本身就是一种顾客受益形式。而节事活动作为一种服务化的体验经济,更应该重视顾客的参与和感受[1]。在研究顾客参与度方面,学者讨论最多的主题之一便是参与者期望与满意度的关系问题[2-7]。目前,关于参与者期望与满意度关系的研究存在着相反的观点。文章试图以节事活动的参与者为考察对象,通过严格的理论分析和实证研究来对期望与满意度的关系进行厘清,构建可以解释两者关系的理论模型,为今后相关研究提供一定的参考。

1 理论背景与假设提出

梳理已有的文献发现,关于活动参与者期望与满意度关系的研究结论主要与两种理论相契合:第一,当研究结论为活动参与者的期望与满意度成反向关系发展时[4-6,8],与北美著名心理学家和行为科学家维克托·弗罗姆(Victor H.Vroom)在1964年的《工作与激励》中提出来的激励理论,也叫弗罗姆的期望理论(Expectancy Theory)中的观点相一致[8]。第二,当学者研究出来的结论为参与者期望与满意度之间成正相关性关系时[9-11],这又与美国著名心理学家罗森塔尔和雅格布森通过教学实验呈现出来的“罗森塔尔效应(Robert Rosenthal Effect)”或“期待效应”的状态不谋而合,该结论也被称为皮格马利翁效应(Pygmalion Effect)[12]。虽然两种理论都有效地证明了两种结论的合理性,然而,这两种截然相反的观点始终给学术研究带来诸多不便,需要对此进行进一步研究,说明其存在的合理性根源。

1.1 弗罗姆的期望理论

期望理论是美国心理学家弗罗姆(Victor H. Vroom)于1964年提出过程型激励理论,这一理论充分研究了激励过程中的各种变量因素,并具体分析了激励力量的大小与各因素之间函数关系。他认为员工在付出努力之前会考虑付出努力是否能够为其带来好的结果[11]。期望理论的基本模式为:激励力量=效价×期望值。该模式表明,激励力量即推动人去追求和实现目标,满足需要的力量,是效价和期望值这两个变量的乘积。将该模式进行转化为“激励力量/期望值=效价”,可以得出,在激励力量一定的情况下,期望与效价之间是反向关系,即期望值越高,效价越低。将弗罗姆关于员工期望值与效价之间的关系类比成体验经济中的顾客期望和满意度之间的关系时,可以推出期望与满意度之间的反向关系。

So Jung Lee,In Sook Chae(2008)在研究美国的韩国饭店的国外客人期望与满意度关系时,表示有形的服务是提高顾客对该饭店满意度关键因素,因为顾客对舒适的椅子、休息室的清洁状况等期望很高,但是,在实际的体验中这些服务并没有让顾客感到满意[13]。从这点来看,在期望与感知的差异较大的情况下,顾客对项目的期望越高,其满意度就越低,反之,顾客的满意度并不会随着期望的增加而有大幅度变化。同样,李玉臻(2009)以凉山彝族火把节为例,研究了参与该节日活动的游客期望和感知价值之间的微妙关系:游客对旅游服务设施期望度不高,参与度较少,其对该项服务的满意度数值就不会高;而游客对娱乐活动、纪念品、交通、餐饮、住宿等因素的期望很高,体验程度深,要求也很高,从而导致游客对其满意度非常低[14]。显然,当游客对某一活动抱有较高的期待,就容易造成实际感知的落差值较大,进而导致对体验的满意度降低。Thrane C.(2002)在调查某爵士音乐节的音乐质量感知与满意度、后期行为动机时,也说明了节目参与者对音乐内容的期待[15]。

此结论也与Oliver的“期望差距”理论相对应[16]。他提出,顾客满意是顾客期望与“期望差距”(Expectation Disconfirmation)的函数[17-18]。Oliver提出的“期望差距”是指顾客感知质量与期望质量之间的差异,当顾客感知的服务质量小于其期望时,他们往往会感到失望(Disappointment),反之则会有欣喜感 (Rejoicing)。即当顾客感知质量与期望之间的差异越小,顾客的满意度就越大,反之就会越小。

根据以上理论和文献的分析,活动参与者对某一项目的参与度是作为一种调节性变量来改变活动参与者期望与满意度之间的负相关关系。因此,可以提出以下假设:

H1:活动参与者对活动的期望与感知效用之间的差异值调节着活动参与者期望与满意度之间的负相关关系,即差异值越大(或期望与感知效用的一致性越小)时,活动参与者期望与满意度之间的负相关关系越强,反之,差异值越小,活动参与者期望与满意度之间的负相关关系就越弱。

1.2 皮格马利翁效应

皮格马利翁效应(Pygmalion Effect),亦称“罗森塔尔效应”或“期待效应”。由美国著名心理学家罗森塔尔和雅格布森在小学教学上予以验证提出,指人们基于对某种情境的知觉而形成的期望或预言,会使该情境产生适应这一期望或预言的效应。用管理学语言解释即为人们在某种情境下产生的期望会促使人们对该情境产生适应性,也就是满意感[19]。该理论在体验式教学中应用非常普遍[19-21]。现将这种效应应用于体验经济的事件中,可以解释为事件参与者期望与满意度之间的正向关系效应。

综述文献发现,持有这种结论或观点的学者在研究时,通常也会不自觉地加入中间变量——参与度。Bitner等(1997)在研究顾客参与与满意度之间的关系时表示,顾客在参与的过程中投入了时间、精力、提供信息,比起服务效率,他们更关心自身的需求是否得到满足,而这种需求即可理解为一种对获得满足的期望。在这种情况下,有效的顾客参与不仅可以满足顾客的需求和利益,同时也提高了服务质量和顾客满意度[22]。Ennew和Binks(1999)进一步证实了此观点。其实证研究表明:顾客参与与顾客满意度之间是正相关关系。顾客随着参与度的增加,就能获得更多有益信息,减少对服务的认知缺失,并能够与服务人员和组织形成良好的互动,使组织者能更全面地了解顾客的需求,提供更符合顾客需要的服务,因而使顾客的满意度会得到一定程度的提高[23]。Ragheb(1980)对休闲式体育活动进行实证研究发现,休闲活动参与率高则休闲满意较高,休闲的满意度大则生活满意也会变大[24]。

以上文献更多地说明了顾客参与对满意度有正向影响,也说明了参与的程度能够有效影响顾客满意的程度。但活动参与者通常是基于对某一活动的期望才参与到这种活动的过程中来,即无论这种期望的高低程度如何,在其心里都有一种涉入[25]。参与度会作为一种调节变量影响两者之间的关系,基于前文对顾客期望与满意度正向关系的论证,我们可以提出以下假设:

H2:活动参与者的参与程度调节着活动对其期望与满意度之间的正向关系,即参与度越大时,活动参与者期望与满意度之间的正向关系越强,反之,参与度越小,活动参与者期望与满意度之间的正向关系就越弱。

2 模型构建

通过以上论述,并对其进行管理学和经济学理论转换,我们可以推出参与度和期望与满意度之间的差异能够改变活动参与者期望与满意度之间的相关关系。基于以上两个假设构建以下理论模型,见图1。

图1 节事活动参与者期望与满意度关系的理论模型

3 案例研究

3.1 案例介绍

为了确保数据研究的科学性和代表性,选择北方最大的樱花节——北京玉渊潭樱花节作为研究案例,选取最近举办的第29届玉渊潭樱花节为调查重点,搜集参与该节事活动的游客的体验与满意度数据,分析活动参与者期望与满意度之间的关系。

3.2 问卷设计

本文根据学者对各种旅游活动期望、参与度、效用感知、满意度等项目的问卷指标设计,并结合本文对节事活动的定义来设计问卷,涉及指标23个。主要采用李克特 5 点式量表形式对模型涉及的项目进行分析(其中5分表示非常同意,4分表示同意,3分表示一般,2分表示不同意,1分表示非常不同意)。第一部分:节事活动参与者的期望情况,主要通过节事活动本身的价值以及参与者动机两个角度出发分别设计了对有价值的信息的期待、活动内容的期待、社交期待和体验期待4个指标;第二部分:节事活动参与者参与度情况,主要通过考察参与者对节事活动的主动性大小判断,设计的4个指标为参与动机大小、活动信息收集积极性和主动性、活动信息推广积极性和主动性、活动参与的积极性;第三部分:节事活动参与者事后效用感知情况,该项目与期望考查指标对应,便于对比分析;第四部分:节事活动参与者期望与效用感知差异情况,主要研究活动参与者的事前与事后感知的一致性程度,设计的6个指标为活动内容、场地布置、参加人员的数量和质量、服务质量、提供的社交机会、文化内涵表现程度;第五部分:节事活动参与者满意度情况,通过活动本身和参与者未来行为的可能性来设计指标,分别为活动内容、服务质量、推荐意愿、推荐语言、下次参加的意愿;第六部分:被调查者的基本信息,主要为性别、年龄、学历、职业属性。

3.3 问卷回收情况

本次调研时间选择在人流量最大的清明节小长假期间:2017年4月3日至4日两天。共回收问卷320份,有效问卷302份,有效回收率为94%。为了保证所搜集的数据的有效性,首先对数据进行信度和效度检验。本文采用EXCEL软件和统计分析软件SPSS17.0对所得数据分析。

3.4 数据分析

3.4.1 描述性统计

本次问卷调查的群体主要为参加第29届玉渊潭樱花节的游客,在有效调查者中,男性、女性比例分别为45.2%、53.8%;年龄层次主要集中于18~35岁,占比为89.2%;本科学历群体占到53.8%,且基于沟通的便利性,学生群体在本次调查中占到很大比例,约50%以上;从地域分布来看,北京本地居民是该节事活动的主要客源,为35.4%。

为了更直观地反映期望、满意度、参与度、感知效用、期望与感知效用的一致性五个变量之间的关系,本文通过EXCEL软件求算每个变量对应所有指标的总均值,以此作为该变量的具体统计数据。使用SPSS 17.0软件计算五个变量的均值、标准差以及各变量之间的相关系数。具体数值如表1所示。

通过以上数据可以看出,活动参与者期望与参与度、满意度之间表现出显著的相关性(r=0.117,P<0.05;r=0.144,P<0.05),与之相比,参与度与满意度之间关系更加显著(r=0.515,P<0.01),这也再次证明了此前学者关于活动参与者的参与度对满意度的正向关系的结论。活动参与者对玉渊潭樱花节的事前期望与参观完后的期望与感知效用之间的一致性之间的关系并不显著(r=0.058),但是期望与感知效用之间的一致性对满意度有非常显著的正相关影响(r=0.961,P<0.01),由此得出,期望与感知效用之间的差异值对活动参与者满意度便是显著的负相关关系。因此,就数据处理结果来分析,前文通过理论和文献推导的各个变量之间的关系都得到验证。

在这个前提下,本文再采用多元回归分析检验调节变量作用,以验证前文提出的所有假设。

3.4.2 回归分析

首先,为了确保搜集数据的科学性和有效性,需要在进行回归分析之前进行信度检验,具体分析结果如表2所示。表中数据表明 Durbin-Waston系数为1.988,非常接近于2,说明模型残差的独立性较好,数据信度水平很高。为此进行进一步的分层回归分析。

表1 研究变量的均值、标准差、变量之间的相关系数一览表

表2 线性关系拟合度

其次,为了更加准确地计算出调节变量的调节方向,必须对自变量期望、因变量满意度以及调节变量期望与感知效用的一致性值进行数据中心化处理,并计算自变量与调节变量的交互项,再进行分层回归分析。通过SPSS 17.0软件处理,最终得出回归方程的显著性检验(T检验)的结果如表3所示。

表3 回归方程的显著性检验a(t检验)

在T检验中,自变量与调节变量的交互项的显著性水平为0.016,显然已经达到非常显著的水平,说明调节变量起到了很好地调节作用。根据调节变量计算公式:Y=a0+a1X1+a2X2+a3X1X2。其中,a0为常量,a1为期望的B值,a2为期望与感知的一致性的B值,a3为交互项的B值,Y为因变量,X1、X2分别为数据表中期望和参与感知效用的一致性的具体数值。通过计算,使用EXCEL软件,最终调节结果如图2所示。

由图2可知,活动参与者期望与满意度的关系在其对实际活动体验的感知对比下发生重要的变化。在活动前期望与活动后感知效用差异加大的情况下,即期望较低的情况下,游客实际感知的活动价值相对较高,实际的满意度就会较高;反之,期望较高,实际感知的活动价值就较低,满意度就会下降,此时期望与满意度是负相关关系。而在活动前期望与活动后感知效用差异较小的情况下,满意度随着期望的增加而增加,这时期望与满意度便是正相关关系。说明期望与感知效用的差异值会调节期望与满意度之间的关系,由此假设H1得到验证。

图2 期望与感知效用的一致性对期望与满意度之间关系的调节作用

与研究期望与感知效应差异的调节作用一样,首先,根据表4可以得知Durbin-Waston值为1.988,非常接近于2,说明模型残差的独立性较好,数据信度水平很高。为此进行进一步的分层回归分析。

表4 线性关系拟合度

通过对自变量期望、因变量满意度以及调节变量参与度进行数据中心化处理,并计算自变量与调节变量的交互项,再进行分层回归分析。通过SPSS 17.0软件处理,最终得出回归方程的显著性检验(T检验)的结果如表5所示。

表5 回归方程的显著性检验a(t检验)

在T检验中,期望乘参与度交互项的显著水平为p=0.044<0.05,因此可以做调节作用分析,其次是自变量与调节变量的交互项的显著性值为0.044,显然可以说明调节变量起到了调节作用。根据调节变量计算公式:Y=a0+a1X1+a2X2+a3X1X2。其中,a0为常量,a1为期望的B值,a2为参与度的B值,a3为交互项的B值,Y为因变量,X1、X2分别为数据表中期望和参与度的具体数值。通过计算,使用EXCEL软件,最终调节结果如图3所示。

图3 参与度对期望与满意度之间关系的调节作用

由图3可知,在参与度很低的情况下,活动参与者期望与满意度之间的关系并不显著,只有当参与度很高时,期望与满意度之间的正相关关系才会表现得非常突出。由此,说明了节事活动的参与程度会对游客的期望与满意度之间的关系起到一定的调节作用,由此假设H2得到验证。

4 结论分析

1996年,由佛奈尔、杰森等人( Johnson,et al.)提出的以感知质量、感知价值、顾客期望、顾客满意、顾客忠诚、顾客抱怨为框架的美国顾客满意度指数(American Customer Satisfaction Index,ACSI) 的计量经济学模型,是目前被广泛使用的顾客满意度测评框架[26-29]。基于本文对节事活动参与者期望与满意度的关系进行理论与数据实证分析的结论,可以对该模型进行进一步完善,如图4所示。

图4 节事活动参与者期望与满意度关系的修正模型

根据此模型,我们可以得出以下几点结论:

第一,根据Oliver的观点,顾客满意是顾客期望与“期望差距”(Expectation Disconfirmation)的函数,且差距越大,顾客满意度越低。虽然该观点仅经过实体经济的检验,但在本文的论证中,可以发现该结论同样适用于体验经济。通常活动参与者在活动结束后,必然会将事前的期望与事后的体验效用感知进行对比,这种对比形成的感知结果是导致期望与满意度反向发展的关键因素。正如弗罗姆期望理论中关于期望值与效价之间关系的解释一样,在节事活动中,在期望与效用感知差异的调节作用下,期望与参与者所能够感知到的满意度之间的关系会发生改变。

第二,参与者是整个服务体验生产的重要一员,需要对体验产品的好坏负担一部分责任,其在享受产品时会有一种自我肯定的因素影响自我感知,这会使先前的期望变动更加实际,因此会增加其对服务产品的满意度[30]。此外,服务产品的评价并没有统一标准,参与者的感知和情感就是标准,鼓励游客参与到活动中来也是对其行为和情感的激励,增加了其对服务体验满意度的概率。因此,鼓励和支持群众参与到节事活动的各个环节,是改善期望与满意度关系的重要途径。

第三,美国顾客满意指数(ACSI)模型是目前学者研究消费者、游客满意度与忠诚度的重要参考模型,该结论为学者们探讨经济学和管理学的问题提供了良好的参考。但是随着体验经济理念在当今社会的深入,活动设计者们越来越重视研究消费者的心理,尽最大可能去满足甚至超过顾客期望。同时,很多活动策划者强调满足顾客需求最好的办法就是让顾客自己生产自己想要的产品,也就是让其自己去体验各种活动带来的感受,参与得越深入,满足感也就越高[31]。因此,在体验经济的背景下,ACSI模型需要进行调整,满足体验经济中最强调的顾客参与性和消除期望与感知效用的差异性这两个变量才可以应用到各种节事活动的研究中。

总之,经过不同角度的数据分析和整理,检验了节事活动参与者期望与满意度之间的关系,并分析了在不同情况下节事活动参与者期望与满意度之间的关系变化的原因。研究结果对体验经济背景下,研究参与者主观感受的变化以及这种变化对服务型企业的管理和制定有效的营销政策具有一定的借鉴意义。

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