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旅行者决策决定因素的研究：优先考虑目的地或旅行模式？
摘要：本文重点介绍了旅行者如何优先考虑他们的选择，对他们的假期目的地和旅行条件做出最终决定，特别是他们如何考虑“全包”旅行模式。作者使用来自访问者出口调查（在两个波浪中：2006和2012）的1,065个观察来检查在假日决策过程中优先考虑目的地选择或旅行模式的决定因素。在估计多项模型时，他们发现，优先考虑目的地的那些人的决策结构不同于优先考虑旅行模式的那些人的决策结构。该论文还有助于研究有意返回到与重复同一假日公式有关的目的地的意图。作者区分那些优先考虑目的地选择的游客和优先考虑旅行模式的游客。通过一个估计的顺序模型，他们呈现了这两个组的重新访问模式的结果。
关键词：全包;优先决策;重新访问;目的地选择;旅行模式
识别旅游行为的变化对于旅游业的战略决策和旅游目的地的开发具有重要意义。在目前的经济危机中尤其如此。正如Gouml;ssling等人（2012）指出的，游客是非常灵活的，因为他们表现出巨大的灵活性，即使在短期内，当涉及到改变目的地、时间和度假类型时。同样，Sheldon和Dwyer（2010）指出，在经济危机期间，这种类型的研究对于了解支出在多大程度上转移到其他产品或目的地、停留时间正在缩短或计划正在降级等特别重要。Hampson和McGoldrick（2013）还强调了这样一个事实：消费者通常会在危机时期迅速作出反应，改变他们的习惯，而不总是回到以前的习惯。在全球经济危机的背景下，目的地的成功可能较少取决于他们恢复到以前的状态的能力，而是取决于其适应新形势的能力，因此也取决于需求的新特征（Scott等人，2008）。
成熟的地中海目的地，尤其是那些基于太阳和沙子产品的目的地，目前面临着一种真正困难的情况，在某些情况下，它们出现自己的停滞或衰退（几年前开始）和当前的一般经济危机。当一个特定目的地的旅游业选择适应危机的战略是根据定价维持或增加旅游数量时，这种类型的问题更加严重。例如，一些旅游运营商和酒店连锁店选择降低地中海目的地价格的方式之一是增加全包容性（AI）产品的供应（Avci等人，2011）。
然而，许多作者都认识到，度假决策过程非常复杂，由多个子决策组成。通常，目的地选择是这个过程的核心。然而，这种特定的选择与假期条件（预算，住宿时间，住宿，旅行模式或公式，活动等）有关的一系列子决策密切相关。此外，Van Cranenburgh et al（2014）等一些作者强调了这些决策之间的相互作用，因为有些决策并不独立于其他决策。 诸如假日公式（AI或其他）相关的子决策可能会改变游客在流程的每个阶段考虑的目的地集合，甚至可能会改变最终目的地的选择（Bronner and de Hoog，2012）。根据这些原则，如果这一决定优先于目的地选择，AI公式的选择可能会改变最终目的地。相反，如果取决于假期目的地选择并且为了方便时选择它，则可能不会。 在前一种情况下，我们将面临人工智能假期的故意要求，而在后者这将是一个虚假的需求。无论需求是假的还是故意的，对于在AI假期上升的目的地都有重要的后果，特别是如果它们主要基于虚假需求。因此，本文的主要贡献是在旅行者决策过程中引入子决策的优先次序。即，导致旅行者优先考虑目的地或旅行模式（AI）的决定因素是什么？因此，根据个人是否优先考虑目的地或旅行模式，获得关于不同决定因素的证据。
同样，返回目的地的意图也是获得满意程度的指标。在成熟的地中海目的地，重复访问被认为是高比例的特征现象，并已被广泛研究。然而，重复一些旅行条件的意图-例如假日配方的类型-已经不太经常研究。本文研究了返回到与重复同一假日公式的意图相关的目的地的意图。它还考虑了优先考虑目的地选择的游客和优先考虑AI公式的游客之间是否存在差异。结果根据旅行模式或目的地是否优先提供了独特的重访模式.
总之，本文的具体目标有两个方面：(a)分析旅游和旅游特征如何影响决定AI假期或目的地（Majorca）的优先级; (b)调查AI游客是否将在未来重新访问Majorca的决定因素，如果是，是否重新访问将采用AI公式。
本文结构如下。首先，我们对关于本研究中的三个基本方面的文献进行了回顾：对AI类型度假的需求，子决策在假期选择过程中的重要性以及作为表示满意度的决定返回的意图。其次，描述了用于收集数据和研究目的相对应的离散选择模型的方法。在这个意义上，选择目的地和假日公式或旅行模式之间的优先顺序是通过二进制logit模型(是，否)和一个三分类的多项式logit模型(是，否，不确定)来建模。在本研究中，决定返回的意图是使用一个连续的多项式logit模型来建模的，它是从一个双维目标和旅行模式来考虑的。第三部分介绍了这些模型的估计。 最后，评估这些结果，并在结论中讨论它们的用处。
文献综述
全包需求
对人工智能包假日的供应和需求的研究是真正稀缺的，尤其是考虑到在许多成熟的旅游目的地中这种类型的供应的增加的重要性。然而，在过去10年中，这一领域的研究有所增加，主要是在需求领域进行的。这些贡献主要集中在亚洲目的地，如香港和台湾以及地中海目的地，如西班牙巴利阿里群岛的情况（尽管牙买加的情况有一项研究）。Armstrong和Mok（1995）研究了来自香港的游客对这种类型的旅行模式的偏好。Wong和Kwong（2004）对香港的AI旅游的动机和选择标准进行了探讨。Master和Prideaux（2000）研究了在AI系统下前往昆士兰东南部的台湾游客，以确认游客的原籍国和目的地国之间的文化差异是否会影响游客对度假体验的满意度。值得注意的是，在这三种情况下，这些论文所涉及的AI模式的类型与在地中海和加勒比地区的太阳和沙地中发现的模式有很大不同。Smith和Spencer（2011）为牙买加研究了游客对AI度假村提供的服务质量的评估与客户对质量-价格关系的重要性之间的关系。
在巴利阿里群岛，AI供应的逐渐增长引起的关注显示在最近对这个问题的研究的增加。Alegre和Pou（2008）分析了AI访客和购买另一种类型包装的支出模式的差异，以评估其在目的地的经济影响。他们的结果表明，这组游客的支出远低于其他群体。根据这些方面，Anderson（2010;2012）解决了AI游客在Majorca所做的支出，提出人口和旅行特征和动机作为支出的决定因素。他们发现，国籍，年龄，重复次数，收入，团体的规模和逗留时间是重要因素。
其他关于巴利阿里群岛的贡献涉及AI旅行模式的选择动机（Anderson等人，2009），以及选择这种类型的模式的决定因素（Aguiloacute;和Rosselloacute;，2012）。Anderson等人（2009）通过对居住在AI酒店的843名Majorca游客进行调查，研究了18个选择AI旅行模式的动机的评估，这些动机摘自关于一般旅行模式，并且适用于AI系统情况的文献。Aguiloacute;和Rosselloacute;（2012）通过2009年对Majorca 1,500名游客进行的调查，研究了使用离散选择模型选择AI模式的决定因素。他们得出结论，最忠诚的游客和收入最高和最低的人选择AI的概率较低。有孩子和中等收入的游客更有可能选择AI。此外，国籍、教育水平和重复程度也被认为是决定因素，后面两者降低了选择AI的概率。
休假决策
关于旅行计划过程的许多论文都假设目的地的选择 - 被确认为核心决定之一 - 是在该过程的第一阶段进行的，而这取决于有关旅行条件的决定。在这个意义上，关于目的地的选择有广泛的研究文献，其中包括实证研究，重点是分析这个选择的决定因素，经常使用各种离散选择模型。Marcussen（2011）对解决这个问题的研究进行了汇编，发现了一些将模式类型作为目的地选择模型的解释变量（Lang等人，1997;Tyrrell等人，2001;Lee等人，2002;Lehto等人，2002）。这被认为是目的地供应的属性，而不是由游客选择的假期类型的反映，这是本文的观点。
然而，从度假决策过程的更广泛的方法来看，Woodside和Dubelaar（2002）等作者认为，游客的决定和行为意味着多个变量之间的相互关系，影响一系列决定，而这些决策超越了目的地的选择。Jeng和Fesenmaier(2002)提出了一个关于旅行决策的全局观点，认为它是一个动态的、多层面的、分层的过程，在这个过程中，一系列的子决策被组合在一起。在这个概念框架内，一些研究强调了子决策的重要性，并将目的地选择与度假的其他重要决策放在同一水平（Moutinho，1987; Woodside and MacDonald，1994）。从这种方法来看，选择假期安排类型（自安排，AI模式或其他）可以被看作是期望的假期类型的表达，并且因此作为与关于目的地的决定相互作用的子决定。根据这些观点，Bronner和de Hoog（2012）在他们关于家庭决策的研究中认为，决策过程由一系列子决定组成，其中我们找到目的地和组织假期的方式。Choi等人（2011）在他们的研究中研究了一种观点，即一旦核心决定建立后，其他决定在决策过程中进行。关于他们所谓的旅行模式（AI套餐，酒店 运输套餐或自安排旅行）的决定是他们关注的焦点之一，结果表明，这个决定在购买假期之前的阶段排名第四。从离散组合度假选择模型的角度来看，Van Cranenburgh等人（2014）研究了在高旅行成本条件下的假期行为，解决了假期选择的不同维度或属性（目的地，交通工具，住宿类型，逗留时间）之间的相互作用的影响。他们声称，选择一个度假维度不太可能独立于其他维度。
度假子决策的优先次序意味着在决策过程中建立一个顺序，一些作者认为是顺序的，而另一些则是独立的。Eymann和Ronning（1997）在他们的实证分析中建立了这些决定的层次结构。这些范围从一个初始阶段决定是否去度假开始。其次，建立假期的目的。第三，地理目的地是固定的。这些表现在多种微观经济决策模型中。Nicolau和Mas（2005）也在三个阶段建立了类似的分层过程，尽管他们考虑了第三阶段多目的地度假的决定。Nicolau和Mas（2008）也提出，休假和选择目的地类型的决定是嵌套的，相互依赖的决定。他们认为访问的目的决定了目的地的选择。由于游客实际行为的顺序是未知的，这些作者将不同决策结构的存在进行对比。同时，Decrop和Snelders（2005）通过考虑如何进行度假决策过程建立了度假者的类型。他们观察到，根据组织类型以及不同的模型做出决定（目的地，预算，假日公式等）：有时是顺序的，有时是独立的。Eugenio-Martin（2003）将决策过程分为五个阶段，同时还考虑了一些决策是顺序或同时发生的可能性。
重访意图
重新访问目的地的意图已被广泛研究，主要是由于其与访问满意度之间的关系，特别是在短期内（Jang和Feng，2007）。此外，由于重新访问在成熟的旅游目的地普遍，特别是在太阳和沙子的地方。自20世纪90年代以来，已经进行了试图对重访意图进行建模的研究。这通常通过二元离散选择模型进行，以确定满意度，以前访问，个人特征和旅行条件作为决定因素的重要性（Moutinho和Trimble，1991;Juaneda，1996;Kozak，2001;Alegre和Cladera，2006;Alegre和Cladera，2009;Campo-Martiacute;nez等人，2010;Barros和Assaf，2012）的。所有这些研究以二元方式处理重访意图，反映肯定或拒绝故意行为就我们所能确定的情况而言，迄今为止公布的研究报告都没有提到将目的地与重复旅行条件相结合的意图，如假日安排公式（AI或其他）。
方法
在本研究中，2012年夏季在Majorca的Palma机场进行了一次专门设计的调查。在夏天，超过66.8％的年度游客访问Majorca，96.7％的人通过乘坐飞机到达。该调查提供了通过简单随机抽样选择的389个AI旅游者。问卷旨在了解AI游客及其旅行特征。调查是按照与2006年相同的指南设计（Anderson，et al，2009;Anderson，2012）。通过合并两个子样本(2006年和2012年)，我们获得了一个包含1065个观测值的完整样本，这使我们能够观察到在危机前一年(2006年)，在危机后的一年(2012年)，目的地选择或旅行模式的决定因素是否发生了变化。于是提出了一个根本的研究问题：如果Majorca没有全包产品，你仍然会来吗？响应选项是“是”，“否”或“不确定”。从这个问题的答案中，估计了一个决策过程模型。回答“是”被认为是优先目的地选择的标志，而“否”优先考虑旅行模式（AI）。回答“不确定”是一个迹象，表明被访者没有决定什么是优先级（目的地或旅行模式）。从这种方法，可以估计多选择模型。
多项logit模型
多项logit模型属于多种选择模型组，当存在J个可能的相互排斥的选项（如
在我们的情况下）时使用：
其中U i，j是替代j的优先级的效用。考虑了两组不同的替代方案：（a）两种选择（1=优先目的地，2=优先旅行模式）;（b）三种选择（1=优先目的地，2=优先旅行模式，3=不确定）。Z是社会人口变量（劳动力情况，收入，年龄，国籍，政党规模）。经验是旅游者在AI模式下的目的地的经验（根据以前的访问次数以及先前访问在AI模式中的百分比）。Accom是住宿模式。长度是逗留的天数。动机是激励AI选择的因素。最后，sum;是遵循通常假设的干扰误差项。
单个i将选择替代j：
其中选择替代j的概率是：
其中X包括Z，经验，accom，长度和动机。这意味着评估J-1随机变量的多变量分布函数。在多项logit模型的情况下，假设误差项是具有类型i极值分布的iid：
即：
关于激发AI选择的因素，我们使用了调查的原始信息，其中考虑了选择AI的18个动机，为此我们构建了三个综合变量。第一个变量分组项目与时间节省相关（Cronbach的alpha;为0.83）。第二个变量分组与价格相关的项目（Cronbach的alpha;为0.67）。
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