通过阅读文献，可发现很多文献在提及老年人旅游时会用到“低价旅游”，因而以“低价旅游”为关键词进行百度指数(网址： http://index.baidu.com )搜索：对老年人旅游的关注主要集中在沿海地区，而浙江位列全国第四。2019至2021年间，浙江老年人旅游搜索量稳定在1000~3000。随着老龄化的加剧，老年人旅游需求日益增长，预计浙江省的这一趋势将持续保持高水平。

在浙江，杭州市和宁波市不仅经济发达、人口众多，而且人口老龄化水平和可支配收入较高。杭州作为省会，以其丰富的旅游资源和完善设施吸引众多老年游客；宁波，被誉为“东方威尼斯”，拥有深厚的文化底蕴和众多老年人喜爱的景点 [3] 。它们在浙江关于老年人旅游话题的关注度排名前两位，意味着这两个城市能提供更全面和完善的老年旅游反馈信息。因而杭州、宁波被选为调研城市。

首先对老年人旅游进行SWOT分析。显然，老年人旅游的发展能促进旅游业的发展(S)、有助于增强老年人的身心健康(S)、但相关监管还未完善，可能存在“陷阱”(W)。随着老龄化趋势的加剧，老年人旅游市场前景广阔(O)、旅游信息来源也更加趋于多元化(O)、但对老年人旅游需求和安全隐患认知仍不全面(T)。进一步，借鉴唐承财等(2022) [1] 的老年人旅游需求、张丽等(2021) [3] 和于艳雨等(2020) [4] 的老年人旅游案例、陶薇(2016) [5] 、杨婷婷(2015) [6] 和郭秀峰(2020) [7] 的老年人旅游营销策略，结合SWOT分析内容，设计了涵盖基本信息、旅游行为与心理、旅游偏好、对低价旅游方案的感知与满意度四个模块的调研框架，如 表1 所示。

拟定杭州市、宁波市50岁以上中年人及60岁以上老年人的初始样本量为n1 = 600。考虑到回答率问题，设定老年人群回答率r1 = 0.9，调整老年人样本容量为：

$\text{n}2=\frac{\text{n}1}{\text{r}1}=\frac{600}{0.9}=667\approx 700$(1)

实际对两个城市的老年人发放问卷700份。根据宁波市统计局发布的《2022年宁波市人口主要数据公报》(网址： http://tjj.ningbo.gov.cn/art/2023/3/2/art_1229042825_58918069.html )，截至2022年末宁波市户籍人口数为：961.8万人，并且根据杭州市统计局发布《2022年杭州市人口主要数据公报》(网址： https://tjj.hangzhou.gov.cn/art/2023/3/2/art_1229279682_4144649.html ) 2022年末，杭州市常住人口为1237.6万人。根据杭州和宁波总人口数之例比57%：43%，按比例确定各地应发放的问卷数量。实地调研老年人问卷发放及回收情况如 表2 所示。

对发放的老年人问卷进行信度分析，信度的数学概念是指把被试在测验中得到的分数称为实得分数，记作X，把被试在所测特质上的客观水平称为真分数，记作T，把实得分数与真分数之间的差记作E。则真实值T和测量值X之间关系为X = T + E。且在测试中，若误差项是随机的，并且与真分数无关，那么可以得出 ${\sigma }_X^2={\sigma }_T^2+{\sigma }_E^2$。所以可信度系数为：

$R_X=\frac{{\sigma }_T^2}{{\sigma }_X^2}=1-\frac{{\sigma }_E^2}{{\sigma }_X^2}$. (2)

目前信度分析最主要的方法是Cronbach’s Alpha系数(克伦巴赫系数)，其公式是：

$\alpha =\frac{K}{K+1}\left(1-\frac{{\displaystyle \underset{i=1}{\overset{K}{\sum }}{S}_i^2}}{S_X^2}\right)$, (3)

其中K表示为样本数， $S_X^2$表示为总样本的方差， $S_i^2$表示为目前观测样本的方差。克朗巴赫系数评价的是问卷中各题的一致性，为内在一致性系数。系数越大，条目间相关性越好。

采用SPSS软件进行信度分析，如 表3 所示，可见老年人整体的信度系数大于0.7，这说明问卷的信度比较好，整体设计也达标，可以接受。

在评估结构效度时，通常采用因子分析方法。该方法旨在验证是否所有属于同一理念的不同调查项目，如理论预期那般，在同一公共因子里得以聚合。这里所提到的公共因子的含义，与结构的场域有一定的联系。因子负荷就是反应了问题对于场域的影响程度，因子负荷的数值越大，就表示与那个场域的关联度也越深。在进行因子分析之前，首要步骤是评估数据集对因子分析的适应性。为此，通常采用KMO检验来衡量变量间的共享度，以确认数据集是否适宜进行因子分析。其中较高的KMO值指示变量间存在较强的相关性，进而表明数据集更加适合因子分析的应用。KMO效度的计算公式为：

$\text{KMO}=\frac{{\displaystyle \sum {\displaystyle \sum r_{ij}^2}}}{{{\displaystyle \sum }}^{}{{\displaystyle \sum }}_{i\ne j}{r}_{ij}^2+{{\displaystyle \sum }}^{}{{\displaystyle \sum }}_{i\ne j}{a}_{ij}^2}$(4)

Kaiser指出当KMO值越大时，则越适合进行因子分析。

根据SPSS软件对665份有效问卷进行效度分析，如 表4 所示，老年人问卷KMO系数达到了0.742，显著性检验的P值(Sig.)小于0.001，可见本问卷的整体效度是很好的，是适合进行因子分析的。因此，问卷的题目与类别有效，问卷的效度良好，调研而得的数据分析结果将具有普遍性、可靠性。

1) 调查对象的性别构成合理。

被调查对象的性别比例如 图1 所示，男女性别人数相差在5%左右，基本持平，因为问卷发放是随机的，两种可能性基本上是1:1，所以问卷填写者的男女比例相近是合理的。

2) 年龄构成具有实际性

从 图2 发现，50~59岁老年人比例最高，其次是60~69岁群体，而80岁以上比例最低。这与实际相符，50~69岁的老年人通常更积极参与户外活动，而70~79岁的人群偶尔外出，80岁以上的老年人由于健康等原因主要留在家中或养老院，且往往难以进行沟通。因此，年龄分布与实际调研情况相一致。

3) 受教育程度构成合理

调查对象主要为20世纪四五十年代出生的老年群体，小学及以下学历占比为24.51%，初中学历占比为34.89，两者之和接近60%。结合国情，当时的高考制度尚不完善，报考人数较少。因此，这批老年人普遍受教育程度较低，这一调查结果反映了当时情况的真实性和准确性。

4) 老年人概况符合时代特征

由于老年人身体机能下降的原因，健康状况是老年人比较关注的重点，良好的占比52.58%；一般的占比31.45%；较差的占比15.97%。得到在受访老年群体中身体良好及以上占大多数。此外，我们发现在调查过程中，身体较好的人更愿意配合我们进行问卷填写，对问卷的内容较感兴趣。

问卷分析可得，超过百分之50的老年人选择承担全部旅游费用，有26.32%的人选择让儿女部分或全部支付费用，而21.50%的旅游费用由公费覆盖，如 图3 所示：

中老年人具相对较好的经济水平。

由 图4 可以看到，旅行1~2次的老年人比例达37.89%，未旅行的老年人占33.23%，暗示高频旅行在老年人中较少见。

为研究老年人低价旅游满意度的影响因素，对满意度调查的十个选项进行分析，为了在信息尽可能损失小的情况下实现降维，选择因子分析法，将具有相同本质的变量归为一个因子，由此进行分析 [8] 。

通过KMO和Bartlett的球形度检验来对因子分析的可行性进行判断。KMO检验的值为0.933，且显著性为0.000^*，拒绝原假设，因此可认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异，因此本次调查的变量适合做因子分析。

在因子分析法中，为了确保累计解释变量达到较高的解释水平需达到70%以上。提取四个因子时累计解释变量已经达到72%，丢失的信息较少，并把这四个因子作为解释变量，将十个选项对应每个因子的载荷系数进行显示，如 图5 所示：

10个选项在四个因子中的系数超过0.6的，将被包含在对应的因子中，如 表5 所示。

通过表格以及得出的4个因子，我们将各个因子对低价旅游方案看法的影响进行解释。

1) 评价一：自主性与风险

该因子分析了低价旅游在提高旅行者自主性的同时带来的预订压力和不确定性。帮助旅客衡量低价旅游的优缺点，强调加强法律监管的重要性以保护消费者免受欺诈。

2) 评价二：低成本跨文化体验

该因子突出低价旅游的节约开支与加深了解当地文化的双重好处，可带来更丰富和深刻的游历体验。

3) 评价三：老年人低价旅游市场潜力

此因子指出低价旅游在满足老年人需求方面的巨大潜力和广阔市场前景。结果指导市场营销策略和产品定位，有助于有效开拓老年旅游市场。

4) 评价四：隐藏费用风险的评价

该因子分析了低价旅游中的未声明或隐藏费用问题。这一评价对明确营销和定价策略、降低消费者顾虑、提高产品透明度及建立消费者信任至关重要。

本次研究采用协方差分析方法，根据模块间的相互关系，提出一个新模型来探讨老年人对低价旅游的认知及评价 [9] ，模型建立在三个潜变量上：旅游行为、旅游偏好和旅游满意度。设定其中一个观测变量的路径系数为1，并将误差项路径系数也设为1，采集实际数据进行分析。研究发现，随着年龄的增长，老年人的旅游需求逐步转向对低价旅游的偏好、追求高满意度以及倾向于个性化旅游体验。这表明低价旅游、旅游满意度和旅游偏好三者之间存在密切关系，成为老年人在选择旅游产品时的关键因素。

模型构建如 表6 所示：

采用相关模型(双向箭头)而不是因果模型(单向箭头)的原因在于，它旨在捕捉变量之间的相互关系，而不仅仅是单向的因果关系。在社会和心理研究中，许多变量之间的关系可能是复杂的，双向的，因此，使用相关模型能够更好地描述这些关系。

由 表7 可知：基于配对项旅游满意度→旅游偏好和项旅游偏好→旅游满意度标准化系数绝对值较大，相互影响相互作用，说明通过深入理解老年人的旅游偏好，来满足老年人的偏好来提高老年人的旅游满意度，反之也能相互影响。

注：^***、^**、^*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。

同时，通过 表8 可知：显著性P值为0.000^***，在1%的显著性水平上呈现明显的显著性；GFI、RMSEA、RMR等指标均在范围，且呈现效果较好，表明模型可接受且拟合效果好。

注：^***、^**、^*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。

老年人旅游行为、旅游满意度和旅游偏好这三个模块为潜在变量，而Q2.1，Q2.2等为对应观测变量，通过 图6 观测变量来分析各潜变量之间的关系：

旅游偏好对旅游行为的指导作用：老年人的旅游偏好(例如对目的地类型、活动种类、旅游服务等的偏好)可以强烈影响其最终的旅游选择和行为。

旅游行为反馈到旅游满意度：老年人的实际旅游行为，如参加的活动、选择的服务和体验的质量，直接影响到他们的旅游满意度。

旅游满意度和旅游偏好的动态关系：老年人的旅游满意度可以影响其未来的旅游偏好，高度满意的体验可能加深旅游者对某类旅游产品或服务的偏好。反之，不满意的体验可能促使老年旅游者调整或改变他们的旅游偏好。

对于旅游行为，Q2.4.1和Q2.4.4为影响最大的两项，说明旅游感受较大程度影响旅游行为。

在旅游偏好中，Q3.4的路径系数最大，说明价格对于大部分老年人来说是首要考虑。

对于旅游满意度，所有路径系数均为正，说明其下所有问题对旅游满意度均是正相关。Q4.4.4、Q4.4.8的正相关则体现了在低价旅游的过程中还是存在着很多的陷阱与机制上的问题，对于老年人群体不是特别友好。