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摘 要：本文以西安秦岭作为实证研究区域，基于第一手调查资料，对西安秦岭背包旅游者的人口统计学特征、背包旅游阻力因子进行分析。研究结论显示：西安秦岭背包客中男性多于女性，且年龄多集中在中青年阶段，中低学历所占比例较大;构建出西安秦岭背包旅游发展阻力机制的理论模型，即阻力公因子可确定为：体验不佳阻力、安全问题阻力、环境不适阻力和主体阻力。
关键词：背包旅游;客源市场;西安秦岭
背包旅游是自助旅游方式中的一种，具有典型的代表性，近年来呈飞速发展的趋势，但与国内已蓬勃发展的背包旅游的现实相比，旅游学术界对背包旅游的理论研究仍弱于实践的发展。因此，本文选取自助旅游方式中最为典型的方式——背包旅游，以西安秦岭作为实证研究区，基于第一手调查资料，对中国背包旅游发展阻力机制研究。
1.研究思路、方法和数据来源
1.1 研究思路
本文选取问卷调查法对该市场进行分析研究，但在对背包旅游者（或称背包客）进行调查时，明确分辨出该群体是一项较难的任务，因此本研究另辟蹊径，调查样本选取户外俱乐部的会员。此外，秦岭被列为中国10大热点徒步旅行目的地，可进行南北大穿越三日游，因此，文本实证研究区域定为西安秦岭，研究样本选取西安大众户外、西安驢窝、快乐年票、青年运动、城市猎人户外俱乐部的会员，在这些会员中选取到过西安秦岭的背包客作为最终的调查样本，首先对该群体旅游行为进行描述性分析;其次，对西安秦岭背包旅游的阻力因素进行因子分析;最终总结出西安秦岭背包旅游发展的阻力机制。
1.2研究方法
本文主要研究方法为结构方程模型（SEM）。通常结构方程模型被归类于高等统计学范畴中，属于多变量统计，它整合了因子分析（factor analysis）、路径分析（path analysis）两种统计方法，同时检验模型中包含的显性变量、潜在变量与误差变量之间的关系，进而获得自变量对因变量影响的直接效果、间接效果或总效果。
1.3 数据来源
项目组采取问卷调查法，于2017年8月1日—16日在陕西省体育场展开背包客问卷调查，本次调查共发放问卷319份，收回有效问卷291份，有效率为90.91%。调查内容主要包括进行背包旅游的阻碍因素、背包客人口统计学特征、旅游动机、旅游行为特征、对秦岭旅游的满意度等。
2 研究内容
2.1 西安秦岭背包客描述性分析
对调查结果分析研究，发现被调查者表现出明显的背包旅游者行为特征。
对样本数据进行人口统计学特征分析，西安秦岭背包客中男性所占比例为57%，女性所占比例为43%，男性背包客多于女性背包客，这主要由于男女在社会和家庭中所处的地位不同，以及身体状况的差异，决定了男女对户外运动选择的差异。对西安秦岭背包客的人口统计学分析结果如表1所示。可见，西安秦岭背包客的年龄集中在中青年阶段，进一步分析可知，男性集中在35～54岁，女性集中在25～34岁;就学历来说，高中及以下、大专和本科学历的背包客占了总人数的93.4%，其中值得注意的是背包客中无一人是博士，硕士也较少，这说明高学历人员参与背包旅游较少，这与其繁重的学习和工作不无关系，但本质原因仍待进一步研究;就收入而言，背包旅游者均集中在中低收入群体，这与其年龄有较大关系，因为背包旅游者年龄多集中在青年，一般来说，初入社会，收入较低;就职业而言，个体工作者、学生、自由职业者、企业职员共占了总人数的62.0%，在这四项职业中，前三者有一个共同的特点，即对时间的安排具有较大的自主性，这正符合了背包旅游对旅游时间弹性需求的特性。
2.2 发展背包旅游的阻力因素解析
根据旅游学理论，旅游活动的发生需要可自由支配收入、闲暇时间、欲望，三者缺一不可，背包旅游的发生也不例外。中国背包旅游发展方兴未艾之时，仍有诸多制约因素，以安全问题为例，近几年，背包客遇险案例时有发生，使得诸多潜在背包旅游者望而生畏。前者对旅游动力机制中的阻力进行研究，并认为阻力客观存在，在旅游发展过程中，与其说增加了推力或拉力，不如说减少了阻力。因此本文共构建17个阻力因子，以里克特量表形式供被调查者选择。笔者首先需要对测量数据进行因子分析，在此基础上构建隐变量模型。对该数据进行KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验，得出KMO值为0.85，可知该数据适合进行因子分析，本研究采用主成分分析法，采用方差极大法对因子载荷矩阵旋转，得到表2。
体验不佳阻力包括：行程安排与期望不符、向导服务较差、所获体验未达预期、散客服务体系欠佳四个因子;安全因素包括：发生自然灾害、治安状况令人堪忧、野外未知事件威胁、交通工具不安全、景区设施的安全性五个因子;环境不适阻力包括：不适应野外生活、对探险环境不熟悉、旅游行为与形象不符三个因子;主观阻力因素包括：时间不充裕、旅游花费过大、旅游质价不符三个因子，四个隐变量共同构建了西安秦岭背包旅游的阻力机制。
参考文献：
[1] 周玮.基于国内背包客旅游行为偏好的营销策略研究[J].中国商贸，2010，10：17-19.
[2] 郑芬丽.国际背包旅游行为特征分析——以西安为例[D].西安：陕西师范大学，2008.
（课题资助：重庆工业职业技术学院校级课题：GZY201919-YB）
关键词：背包旅游;客源市场;西安秦岭
背包旅游是自助旅游方式中的一种，具有典型的代表性，近年来呈飞速发展的趋势，但与国内已蓬勃发展的背包旅游的现实相比，旅游学术界对背包旅游的理论研究仍弱于实践的发展。因此，本文选取自助旅游方式中最为典型的方式——背包旅游，以西安秦岭作为实证研究区，基于第一手调查资料，对中国背包旅游发展阻力机制研究。
1.研究思路、方法和数据来源
1.1 研究思路
本文选取问卷调查法对该市场进行分析研究，但在对背包旅游者（或称背包客）进行调查时，明确分辨出该群体是一项较难的任务，因此本研究另辟蹊径，调查样本选取户外俱乐部的会员。此外，秦岭被列为中国10大热点徒步旅行目的地，可进行南北大穿越三日游，因此，文本实证研究区域定为西安秦岭，研究样本选取西安大众户外、西安驢窝、快乐年票、青年运动、城市猎人户外俱乐部的会员，在这些会员中选取到过西安秦岭的背包客作为最终的调查样本，首先对该群体旅游行为进行描述性分析;其次，对西安秦岭背包旅游的阻力因素进行因子分析;最终总结出西安秦岭背包旅游发展的阻力机制。
1.2研究方法
本文主要研究方法为结构方程模型（SEM）。通常结构方程模型被归类于高等统计学范畴中，属于多变量统计，它整合了因子分析（factor analysis）、路径分析（path analysis）两种统计方法，同时检验模型中包含的显性变量、潜在变量与误差变量之间的关系，进而获得自变量对因变量影响的直接效果、间接效果或总效果。
1.3 数据来源
项目组采取问卷调查法，于2017年8月1日—16日在陕西省体育场展开背包客问卷调查，本次调查共发放问卷319份，收回有效问卷291份，有效率为90.91%。调查内容主要包括进行背包旅游的阻碍因素、背包客人口统计学特征、旅游动机、旅游行为特征、对秦岭旅游的满意度等。
2 研究内容
2.1 西安秦岭背包客描述性分析
对调查结果分析研究，发现被调查者表现出明显的背包旅游者行为特征。
对样本数据进行人口统计学特征分析，西安秦岭背包客中男性所占比例为57%，女性所占比例为43%，男性背包客多于女性背包客，这主要由于男女在社会和家庭中所处的地位不同，以及身体状况的差异，决定了男女对户外运动选择的差异。对西安秦岭背包客的人口统计学分析结果如表1所示。可见，西安秦岭背包客的年龄集中在中青年阶段，进一步分析可知，男性集中在35～54岁，女性集中在25～34岁;就学历来说，高中及以下、大专和本科学历的背包客占了总人数的93.4%，其中值得注意的是背包客中无一人是博士，硕士也较少，这说明高学历人员参与背包旅游较少，这与其繁重的学习和工作不无关系，但本质原因仍待进一步研究;就收入而言，背包旅游者均集中在中低收入群体，这与其年龄有较大关系，因为背包旅游者年龄多集中在青年，一般来说，初入社会，收入较低;就职业而言，个体工作者、学生、自由职业者、企业职员共占了总人数的62.0%，在这四项职业中，前三者有一个共同的特点，即对时间的安排具有较大的自主性，这正符合了背包旅游对旅游时间弹性需求的特性。
2.2 发展背包旅游的阻力因素解析
根据旅游学理论，旅游活动的发生需要可自由支配收入、闲暇时间、欲望，三者缺一不可，背包旅游的发生也不例外。中国背包旅游发展方兴未艾之时，仍有诸多制约因素，以安全问题为例，近几年，背包客遇险案例时有发生，使得诸多潜在背包旅游者望而生畏。前者对旅游动力机制中的阻力进行研究，并认为阻力客观存在，在旅游发展过程中，与其说增加了推力或拉力，不如说减少了阻力。因此本文共构建17个阻力因子，以里克特量表形式供被调查者选择。笔者首先需要对测量数据进行因子分析，在此基础上构建隐变量模型。对该数据进行KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验，得出KMO值为0.85，可知该数据适合进行因子分析，本研究采用主成分分析法，采用方差极大法对因子载荷矩阵旋转，得到表2。
体验不佳阻力包括：行程安排与期望不符、向导服务较差、所获体验未达预期、散客服务体系欠佳四个因子;安全因素包括：发生自然灾害、治安状况令人堪忧、野外未知事件威胁、交通工具不安全、景区设施的安全性五个因子;环境不适阻力包括：不适应野外生活、对探险环境不熟悉、旅游行为与形象不符三个因子;主观阻力因素包括：时间不充裕、旅游花费过大、旅游质价不符三个因子，四个隐变量共同构建了西安秦岭背包旅游的阻力机制。
参考文献：
[1] 周玮.基于国内背包客旅游行为偏好的营销策略研究[J].中国商贸，2010，10：17-19.
[2] 郑芬丽.国际背包旅游行为特征分析——以西安为例[D].西安：陕西师范大学，2008.
（课题资助：重庆工业职业技术学院校级课题：GZY201919-YB）