0 引言。

　　随着云计算、物联网、移动通信、互联网的高速发展，受“智慧城市”的理念及其在我国建设与发展的启发，“智慧旅游”应运而生[1].各地政府积极投入智慧旅游的建设，旅游业开始寻求以信息技术为纽带的旅游产业体系与服务管理模式重构方式，以实现旅游业成为现代服务业的质的跨越。

　　智慧饭店是智慧旅游中不可缺少的一部分，目前对智慧饭店的研究还处于起步阶段，主要停留在一些操作层面的探讨。

　　华美酒店顾问赵焕焱指出无论是新建酒店还是酒店改造，智慧酒店都是吸引眼球的主题之一[2].王文佳对智慧饭店中相关技术层面的运用做了一定的探讨[3].李臻则指出在当前包括信息通讯技术在内的智能技术广泛应用的背景之下，酒店管理和服务的系统或者局部的智能化将是今后酒店产品升级换代的必由之路，是酒店业发展的趋势之一，因此智慧酒店的建设发展是酒店和酒店业管理者们必须面对的新课题[4].事实上智慧饭店的概念还较为模糊。本文将智慧饭店定义为利用物联网、云计算、移动互联网、信息智能终端等新一代信息技术，通过饭店内各类旅游信息的自动感知、及时传送和数据挖掘分析，从而最终为旅客提供舒适便捷的体验和服务。

　　目前无论是理论还是实践，对智慧饭店满意度的探索均较为欠缺。而智慧饭店中顾客的感受及其满意度，将是推动智慧饭店发展的根本动力。本研究旨在通过对智慧饭店顾客满意度的研究，探索智慧饭店中顾客感知维度及其对总体满意度的影响，从一定程度上了解当前智慧饭店发展中存在的问题及需求变化，构建以 SEM 为基础的智慧饭店满意度模型，以供未来智慧饭店发展加以借鉴。

　　1 研究方法。

　　1.1 模型构建。

　　目前对顾客满意度进行分析的宏观主流模型主要包括：瑞典顾客满意度晴雨 SCCB、美国顾客满意度指数模型 ACSI、瑞士顾客满意指数 SICS、欧洲顾客满意度指数模型 ECSI,其中以美国顾客满意度指数模型（ACSI）运用最为广泛[5].在继承ACSI 的基础上，结合影响智慧饭店满意度的因素，且对潜变量和观测变量做出一定的调整和更新，本文构建的智慧饭店满意度模型 IHSI（Intelligent Hotel Satisfaction Index）如图 1 所示。其中长方形中的变量为观测变量，椭圆形中的为潜变量。其中加号表示正相关，减号表示负相关。

　　与 ACSI 相比，本文的 IHSI 模型做了如下改进：

　　①鉴于现有学者对智慧饭店的基本概念与理论体系的研究，增加外生潜变量，智慧旅游发展水平。智慧饭店是智慧旅游的子系统，智慧饭店发展水平与其所在地区智慧旅游发展水平息息相关。实现智慧饭店的某些功能有赖于借助或共享智慧旅游的已有成果。基于国内外对“智慧旅游”相关研究文献，本文选取了这一潜变量中紧密影响智慧饭店的 4 个观测变量来进行测量，包括物联网、基础网络、智慧交通和智慧治理。

　　②智慧饭店感知质量中观测变量的遴选。由于目前智慧饭店的评价体系尚不健全，本文结合北京市旅游发展委员会出台的《北京智慧饭店建设规范（试行）》以及顾客满意度现有理论研究基础，设置 8 个观测变量进行测量，包括智慧客房、智慧饭店管理、智能会议设施、智能广播电视系统、智能电梯停车监控、饭店网站服务、智能信息终端、智能支付，来评定顾客在智慧饭店中的真实感知。

　　③智慧饭店预期中观测变量的改进，增加 2 个变量：智慧饭店特色预期及智慧饭店可靠性预期。以便将智慧饭店与传统旅游饭店的预期加以区别。传统旅游饭店与智慧饭店所带给游客的感受是截然不同的，如饭店的线上预订系统，让顾客足不出户即可对饭店各客房有足够深入的了解。又如饭店内的各类智能信息终端，将彻底颠覆传统入住体验。这些将大大提高顾客的消费预期。但由于智慧饭店尚处在初级阶段，还存在一些不可控因素，因此顾客对其可靠性预期也将随之产生。增加这两个观测变量将增强模型的合理性。

　　④智慧饭店感知价值中增加节约成本这一观测变量。智慧饭店从一定程度上将帮助顾客节约更多的入住成本，如通过预定系统减少中间环节费用；通过智慧饭店管理系统降低管理成本，从而间接降低客房价格等。

　　1.2 问卷设计。

　　问卷第一部分为人口统计学方面的信息，第二部分围绕模型中观测变量的问题，基于国内外对智慧旅游以及顾客满意度的相关研究文献，设计了共 25 个问题。量表问题设计采用Liker（t李克特）五级量表进行测量。1 表示“非常不好”,2 代表“不好”,3 表示“一般”,4 代表“好”,5 表示“非常好”.

　　1.3 数据采集。

　　2014 年 1 月 15 日，“中国智慧酒店联盟成立大会暨中国智慧酒店联盟第一次会议”在福州隆重召开[6]众多业内人士及企事业单位参加了大会并加入了中国智慧酒店联盟，诸如南京金陵酒店管理公司、格林豪泰酒店管理集团、开元酒店管理集团、锦江国际酒店（集团）股份有限公司等。其中很多联盟成员更是早已开启了智慧饭店的建设。2014 年 7 月，调查者联系途牛，携程等主流旅游电商，向曾经入住智慧饭店联盟旗下饭店的顾客发放电子调查问卷共 550 份，回收 465 份，其中有效问卷 432 份。样本数量达到结构方程模型统计分析需要。运用SPSS17.0 统计软件对调查数据进行整理，对于异常数据进行了必要的校正和剔除。对缺省的数据采用样本均值替代法进行处理。使用 AMOS18.0 进行后期模型分析。其中调查对象的社会统计分析见表 2.

　　2 模型分析。

　　2.1 信度效度分析。

　　信度分析结果（见表 3），各层面的克朗巴哈系数（CronbachAlpha）在 0.71 至 0.88 之间，总克朗巴哈系数（Cronbach Alpha）为 0.87 值超过 0.8,说明问卷具有较好的可靠性和稳定性。效果方面通过了 KMO 和巴特勒球形（ Bartlett）检验（见表 4），KMO 统计量值为 0.882,大于 0.7 的标准；且巴特勒球形检验（Bartlett）的 P 值为 0.000,说明问卷测试的可靠性较强，内部一致性可以接受，适合进行因子分析。

　　采用主成分分析法进行探索性因子分析，使用 spss17.0 对数据进行斜交旋转，以指标特征值大于等于 1 加以提取，且因子载荷超过 0.5 的加以保留，结果见表 5.分析结果显示，约有7 个公共因子对问卷解释率达 75.84%,与模型假设基本一致。

　　再此基础之上，对模型的组合信度（composite reliability,CR）进行检验，结果见表 6.潜变量组合信度在介于 0.63~0.93之间，大于 0.50 的参考标准；平均方差提取值（average varianceextracted,AVE）介于 0.51~0.72 之间，均大于 0.5 的临界值；同时，各因子载荷均通过了显着性检验。由此可见模型和量表的设计较为合理，观测变量较好地解释了潜变量。

　　2.2 模型检验。

　　结合因子分析的结果，将智慧饭店满意度模型 IHSI 进行调整，采用极大似然法，使用 AMOS18.0 对模型进行参数估计，得到如图 2.接着检验模型结果中的参数是否具有统计意义，通过借助 t 检验法对各路径系数进行显着性检验，结果如表7.可以看出，各路径均通过检验。其中，智慧饭店预期对智慧饭店感知质量以及智慧饭店感知价值有负向影响，且顾客满意对顾客抱怨有负向影响。其余路径均为正向影响。

　　模型的整体拟合度主要依据拟合指数来评价和修正，本模型的结果见表 8.通常来说，拟合指数一般分为绝对拟合指数和相对拟合指数。绝对拟合指数常有拟合优度（x2/ d. f.）、拟合优度指数（GFI）、调整拟合优度指数（AGFI）、近似误差的均方根（RMSEA）等；相对拟合指数常有规范拟合指数（NFI）、非规范拟合指数（NNFI）、比较拟合指标（CFI）等[31].一般情况下，RMSEA 小于 0.1,GFI、CFI、IFI、NNFI 大于 0.9,AGFI、NFI 大于0.8 说明模型拟合程度较好。从分析的结果来看，指标均达标，整体拟合度较好。

　　2.3 结果分析。

　　本文模型是结合智慧饭店发展现状，对 ACSI 加以改进而建立的。从最后的模型检验结果来看，所增设的智慧旅游发展水平这一潜变量与智慧饭店预期、智慧饭店感知价值、智慧饭店感知质量以及智慧饭店满意度，这 4 个潜变量的路径系数分别为 0.78,0.67,0.81 和 0.75,且都通过了 t 值检验，载荷系数均较高，说明模型中这一改进是合理的。而智慧饭店预期变量中，智慧饭店可靠性预期和特色性预期这两个观测变量的载荷分别高达 0.89 和 0.85,说明这两个观测变量对智慧旅游预期的总体影响是非常明显的。而在感知价值中，智慧饭店所发挥的节约成本的作用，在所增设的观测变量中也得以体现，节约成本这一观测变量的载荷为 0.83.

　　在影响智慧饭店满意度的因素中，智慧饭店感知质量的载荷为 0.88.由此可见，智慧饭店感知质量对智慧饭店满意度的影响最大。且智慧饭店感知质量这一潜变量中有 4 个观测变量的载荷均超过了 0.8,分别为智慧客房、智慧营销、智能信息终端、智能支付。说明这 4个因素对智慧饭店满意度的影响明显。智慧旅游发展水平作为影响智慧饭店满意度的另一重要因素，其中网联网和智慧交通的载荷分别为 0.84 和 0.82.说明以上 2 个因子对智慧饭店满意度的影响较之其他更大。

　　3 结论与建议。

　　（1）发展智慧交通，提高智慧饭店可进入性。

　　诸多理论对于饭店的选址进行了探讨，如需求决定论、绝对区位和相对区位决定论、经济潜力决定论等。但无论哪种理论，交通都被列为是影响饭店可进入性不容忽视的因素之一。近年来由于私家车数量剧增，我国各大城市交通拥堵状况加剧。提高智慧饭店的可进入性，需要大力发展智慧交通。在操作层面上，需要实现技术与饭店行业运用的对接，如通过利用 GPS 等技术与智慧饭店的智慧停车引导系统相关联；升级智能定位系统，实现自驾游导视系统，方便顾客选择最快捷的路径到达饭店。

　　（2）加强智慧客房建设，完善智能信息终端。

　　随着酒店装潢、客房数量、房间设施等质量竞争和价格竞争将退居二线，未来酒店的竞争将主要在智能化、个性化、信息化方面展开。要想在竞争中脱颖而出，智慧客房的建设是关键环节。智慧客房使住客能在客房内实现饭店信息查询、互动服务、房内设施控制等功能。除此之外，与之紧密相连的还有分散于酒店各处的各类智能信息终端，它是智慧饭店客房建设的核心。通过各类便捷的信息终端，入住客人可以随时了解酒店相关信息以及入住消费等情况。

　　（3）利用物联网实现智能支付。

　　物联网利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化、远程管理控制和智能化。智慧饭店可以借助物联网，如使用射频技术，实现将酒店的各元素，各种产品与客人的即时互动，并借助于此完善饭店的智能支付功能。如通过手机扫码，在线以及离线支付等方式，创造各种便捷的支付途径。

　　（4）借助智能营销，制造特色预期。

　　随着互联网以及通信技术的发达，智慧饭店的营销手段愈发多样性。诸如借助微信、微博等方式，加强与住客以及潜在客户的多方位交流，将饭店的最新促销信息，产品更新情况等及时传达到客户，实现最有效的沟通。通过这种方式，也将促发客人对智慧饭店的特色预期，对饭店产品进一步了解的渴望，从而激发客户的消费欲望，达到最终来店消费的目的。

　　由于智慧饭店的相关理论研究还处于初级阶段，很多概念和定义还模糊不清。而现实中智慧饭店发展迅猛，不可避免的存在一些理论与实践之间的断层。诸如本文中智慧饭店感知质量体系的构成要素还存在不断完善的空间等。本文的调查数据有限，对研究结果的普遍性还需进一步的深入探讨。

　　参考文献。

　　[1]张凌云。智慧旅游的基本概念与理论体系[J].旅游学刊，2012（5）：66-73.

　　[2]赵焕焱。智慧酒店点评[J].低碳世界，2012（1）：54.

　　[3]王文佳。智慧酒店与智慧停车场分析[J].中国公共安全，2014（11）：86-88.

　　[4]李臻，朱进。智慧酒店---酒店产品升级换代的必然趋势[J].镇江高专学报，2013（1）：31-34.

　　[5]国家质检总局质量管理司，清华大学中国企业研究中心。中国顾客满意度指数指南[M].北京：中国标准出版社，2003.

　　[6]Grace.中国智慧酒店联盟成立大会在福州举[.EB/OL].

　　[7]刘利宁。智慧旅游评价指标体系研究[J].科学管理研究，2013（6）：67-71.

　　[8]Hasegawa H. Analyzing Tourists'Satisfaction:A MultivariateOrdered Probit Approach[J].Tourism Management,2010（31）：86-97.

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