陳鋼華 趙麗君

（1.中山大學旅游學院 廣東珠海 519082；2.中山大學旅游發(fā)展與規(guī)劃研究中心 廣東廣州 510275）

引言

量表是“由很多題項構成，并且這些題項構成一個復合分數(shù)，試圖揭示不能用直接方法來觀察的理論變量的水平”的一種測量工具。量表試圖確定主觀的、有時是抽象的概念的定量化測量程序。因此，量表（開發(fā)）對社會科學研究和實踐均有重要意義。在學術研究方面，量表的開發(fā)不僅有利于全面理解研究對象的結構維度及內涵，更重要的是，成熟的、具有良好的信度與效度的量表作為一種量化測量工具，對于實證研究的開展具有重要意義，是一個領域內知識體系形成的關鍵要素。在實踐方面，量表的開發(fā)有利于對實踐中的許多信息進行直接測量，或通過在研究領域內形成系統(tǒng)的研究間接為實踐提供理論指導。

在旅游研究領域，量表的開發(fā)與驗證（廣義的量表開發(fā)也包括量表的跨文化或跨情境驗證）越來越受到學者們的重視。近年來，國內外旅游學界更是出現(xiàn)了一股量表開發(fā)與驗證的熱潮，改變了旅游研究僅僅依靠其他學科（心理學、營銷科學等）量表的格局。然而，盡管量表對旅游學術研究和實踐都具有十分重要的意義，但目前仍然鮮有文獻對旅游領域量表開發(fā)的研究進展進行系統(tǒng)性的回顧。諸如“旅游領域的量表開發(fā)研究經歷了哪些發(fā)展階段？”“哪些主題領域的量表開發(fā)更受關注？”“現(xiàn)有的量表是否嚴格遵循量表開發(fā)的程序、是否符合量表開發(fā)的心理測量學標準？”等重要問題，依然缺少系統(tǒng)的學術關注。因此，本文試圖通過檢索和分析國內外代表性旅游學術刊物所刊載的量表開發(fā)文獻，對旅游領域的量表開發(fā)研究進展作全景式的回顧，希望能夠為旅游領域的量表開發(fā)提供經驗借鑒，并展望、指明未來的研究方向。

一、研究方法

為對國內外旅游領域量表開發(fā)的典型文獻進行梳理和分析，本研究選擇如下文獻來源：其一，中文文獻來自《中文社會科學引文索引》（CSSCI）收錄的2本旅游學術期刊，分別是《旅游學刊》《旅游科學》；其二，英文文獻來自《社會科學引文索引》（SSCI）收錄的4本旅游領域的學術期刊，分別是Tourism Management、Journal of Travel Research、Annals of Tourism Research 和Journal of Sustainable Tourism。上述4本英文學術期刊是國外公認的旅游研究成果發(fā)表平臺。

中文文獻方面，筆者在中國知網（CNKI）以“量表”為關鍵詞，分別以《旅游學刊》和《旅游科學》為文獻來源進行檢索。英文文獻方面，筆者在上述4本國際刊物的官方主頁，分別以“scale”“measuring”“measurement”為關鍵詞進行檢索。為了解近二十來國內外旅游研究中量表開發(fā)的最新進展，本研究將中英文文獻發(fā)表的時間限定為1998年至2017年（截至2017年6月底，包含在線發(fā)表的論文）。通過檢索，本研究累計獲得53篇正式論文。如表1所示，在53篇論文中，Tourism Management和Journal of Travel Research所刊載的量表開發(fā)論文最多，各有17篇；《旅游學刊》（8篇）次之；Annals of Tourism Research（7篇）緊隨其后。

表1 文獻來源Tab. 1 Journal sources of the reviewed articles

二、階段劃分、量表開發(fā)類型與主題分類

1.階段劃分

如圖1所示，按照發(fā)表年份對53篇論文進行分析可以發(fā)現(xiàn)，旅游領域的量表開發(fā)研究經歷了兩個階段：（1）緩慢起步期（1998—2007）。在這一階段，旅游領域的量表開發(fā)經歷了一個長達10年的起步期，量表開發(fā)研究的數(shù)量較少（11篇，占總量的20.75%），且增速緩慢。（2）快速成長期（2008—2017）。從2008年起，旅游領域的量表開發(fā)研究進入到一個快速成長期，其基本的特征是文獻數(shù)量迅速增加，每年至少有2篇關于量表開發(fā)的論文發(fā)表。截至2017年6月底，上述6本學術期刊累計發(fā)表了42篇有關量表開發(fā)的論文，占總量的79.25%。

圖1 國內外旅游領域量表開發(fā)研究的年譜分析Fig.1 Chronologies analysis of measurement scale development studies published in both Chinese and English

2.量表開發(fā)類型

按照量表開發(fā)類型分類，所有的53篇量表開發(fā)論文可分為兩類：第一類為開發(fā)新量表，這一類別研究的數(shù)量最多，共44篇，約占83.02%。第二類為在不同情境下驗證已有量表，例如，跨文化驗證已有量表，或是在旅游領域驗證其他領域（例如心理學）的量表。驗證已有量表的論文共9篇，占16.98%。

3.主題

按照研究主題分類，如表2所示，所獲取的53篇文獻可劃分為以下幾類：（1）游客（25篇）。這一類別的量表開發(fā)文獻數(shù)量最多，雖然主題非常多元化，但主要聚焦于游客態(tài)度與行為領域，包括旅游動機、旅游感知與體驗、旅游行為、旅游決策影響因素、游客滿意度、游客的情感與個人成長、游客的態(tài)度與評價等。（2）旅游目的地（14篇）。這一類別的量表開發(fā)文獻的研究對象（研究領域）也相對多樣化，包括目的地形象、目的地品牌資產、目的地旅游發(fā)展的影響、目的地發(fā)展的限制因素、目的地可持續(xù)發(fā)展、目的地危機屬性構成、目的地產品或服務質量等。（3）目的地居民（7篇）。這一類別的量表研究主題包括居民對旅游發(fā)展的感知與態(tài)度、居民與游客的關系等。（4）旅游業(yè)從業(yè)人員（6篇）。這一類別的量表開發(fā)文獻的研究對象（研究領域）包括酒店員工職業(yè)生涯管理、員工工作滿意度、服務業(yè)從業(yè)者低碳知識等。（5）旅游教育與培訓（1篇）。這一類別的量表開發(fā)文獻較少，僅有1篇，關注旅游管理專業(yè)學生的學科認同。

表2 量表開發(fā)論文的主題分類Tab. 2 Topicl categories of scale development research

三、量表開發(fā)的步驟

量表開發(fā)是一個技術性的過程，有規(guī)范的流程和基本的統(tǒng)計學標準（心理測量學標準）。根據丘吉爾的經典論文以及后續(xù)的旅游研究領域的量表開發(fā)實踐，量表的開發(fā)一般需要經過如下8個階段，即：確定構念范圍（speciベcation of the domainsof construct）、發(fā)展初始測項（generation of scale items）、凈化初始測項（puriベcation of scale items）、問卷預試（pilot data collection）、正式樣本收集（data collection）、探索性因子分析（explorative factor analysis，EFA）、驗證性因子分析（conベrmative factor analysis，CFA）以及信度和效度檢驗（assessment of reliability and validity）。一般而言，新量表的開發(fā)與驗證過程需要嚴格按照上述8個階段進行，而跨文化或跨領域的量表驗證可以省去前面3個階段（即確定構念范圍、發(fā)展初始測項和凈化初始測項），甚至有的研究還會直接跳過探索性因子分析這一階段。為對旅游領域量表開發(fā)研究的過程及質量進行審視，本文逐一分析了53篇入選論文的量表開發(fā)過程。

1.確定構念范圍

確定構念范圍即根據研究目的和研究場景確定研究對象，這是量表開發(fā)的基礎步驟。本研究發(fā)現(xiàn)，在入選的53篇量表開發(fā)論文中，有22篇論文（占比41.51%）在文獻綜述或引言部分對研究范圍及主體內涵進行了界定；有19篇論文（占比35.85%）則在量表開發(fā)流程中將確定構念范圍作為一個重要過程單獨列出；另外，還有12篇論文（占比22.64%）并未對量表開發(fā)所涉及的構念范圍進行明確的界定。

2.發(fā)展初始測項

初始測項的發(fā)展主要通過以下幾種方式（均為定性研究）：文獻回顧、訪談、網絡文本分析、案例分析、作者自行編制等。在53篇論文中，初始測項的發(fā)展主要有以下幾種方式：（1）單獨通過文獻回顧。如表3所示，在53篇論文中，單獨通過文獻回顧方式來發(fā)展初始測項的文獻共17篇，占32.08%。其中，有9篇論文是驗證已有量表，因此直接引用已有成熟文獻或對原有量表的測量進行翻譯及修正后再使用；其他8篇論文，則是作者完全通過文獻回顧來獲得所有新測項。（2）單獨通過訪談。單獨采用訪談作為初始測項來源的論文共3篇（占比5.66%），且以個體訪談為主，時長在30～90分鐘，受訪者在10個以上。據這3篇論文所述，作者是通過文本分析法對獲取的訪談資料進行逐步編碼從而獲得最終測項的。（3）結合使用兩種或兩種以上方式。結合使用兩種或兩種以上途徑來發(fā)展初始測項的論文最多（33篇，62.26%）。具體而言，僅結合訪談和文獻回顧的論文共25篇；結合兩種以上方式（文獻回顧、訪談、網絡文本、案例分析、作者自行編制等）的論文共8篇。由此可見，在旅游研究領域的量表開發(fā)中，結合訪談與文獻回顧是最主要的初始測項發(fā)展方法（25篇），具體的結合方式又可分為兩種：第一種是分別基于訪談和文獻回顧而發(fā)展出的測項相互補充（19篇）；第二種是通過文獻回顧獲得理論框架或維度，再通過訪談來獲取具體測項（6篇）。

表3 初始測項的發(fā)展方式Tab. 3 Initial items generation

表4 初始測項數(shù)量分布Tab. 4 Number of initial items

然而，無論以哪一種方式來生成初始測項，都需要滿足測項與構念范圍相互匹配的原則，且需要盡可能多地獲取初始題項，以增強測量的有效覆蓋范圍。如表4所示，在初始測項庫（intial item pool）的規(guī)模方面：有24篇論文（占比42.28%）在量表的初始測項發(fā)展階段產生了26～50個測項；有19篇論文（占比35.85%）的初始測項為50個以上；只有10篇論文（占比18.87%）的初始測項低于25個。由此可見，旅游領域大部分的量表開發(fā)論文在初始測項的獲得過程中，都有相對充足的初始測項。

3.凈化初始測項

初始測項的凈化主要是通過內容效度和表面效度分析，刪除、合并部分意義相近、相互包含、有歧義的測項，修改部分術語的使用及表達方式。在這一過程中，部分研究也會根據專家意見增加一些測項，最終達到提煉、優(yōu)化初始測項的效果。凈化測項的方式主要有以下4種：（1）通過專家定性的邏輯分析，提煉、刪除、修改或增加部分測項；（2）通過專家或施測對象打分，對每個測項進行定量測評，保留得分較高的測項來實現(xiàn)測項的凈化；（3）每個專家各自評估各測項的重要性，以此決定保留或者刪除該測項；（4）采取Q分類（Q-sort）方式，通過專家打分、計算，獲取每一個測項與各維度的匹配度，高匹配度（80%～100%）的測項予以保留。以上4種方式各具優(yōu)劣勢，不僅可以單獨使用，而且可以結合使用以互相彌補不足之處。

如表5所示，本研究所分析的53篇論文中，有13篇論文未進行測項凈化或未見相關闡述。在這13篇論文中，有9篇為驗證已有量表，可以略去測項凈化步驟，但仍有4篇開發(fā)新量表的論文，沒有展開相應的測項凈化工作。有20篇論文（占比37.74%）單獨使用了專家定性分析的方法；有10篇論文（占比18.87%）單獨使用了專家（施測對象）評分的方法；僅有2篇論文（占比3.77%）單獨使用了專家各自評估（判斷是否通過）的方法。另外，有8篇論文（占比15.09%）結合使用了上述多種方式。具體而言，其中有4篇論文結合使用了第一種和第二種方式；有2篇論文結合使用了第一種和第三種方式；有1篇論文結合使用了第二種和第三種方式；有1篇論文結合使用了第一種和第四種方式。總體而言，從測項凈化各種方式的占比情況來看，主要的測項凈化方式是專家定性的邏輯分析，其次是專家（施測對象）對測項的重要性打分，再次是結合使用多種方式。

表5 測項凈化方式的分布Tab. 5 Item puriベcation methods

4.問卷預試

依據前文所述的量表開發(fā)程序，在凈化、提煉完初始測項后，研究者可開始問卷設計并選擇是否進行問卷預試。從表6所示的統(tǒng)計結果可以發(fā)現(xiàn)，有23篇論文（占比43.40%）進行了問卷預試，而其他30篇論文（占比56.60%）則沒有。問卷預試有兩個目的：其一，考察問卷問項的文字表述是否通俗易懂以及問項設置的合理性；其二，通過定量分析刪減測項，為后續(xù)正式樣本的探索性因子分析（EFA）奠定基礎。這一階段的定量分析主要是進行EFA，考量每一個測項的因子載荷、交叉載荷，以便刪除因子載荷低（一般標準為因子載荷小于0.4）、交叉載荷高（一般標準為同時在兩個因子上的載荷都大于0.4）的測項；同時，考察各個測項與總體的相關性系數(shù)，刪除相關系數(shù)低于0.4及刪除項目后Cronbach’s α值會增加的測項。

如表6所示，在進行了問卷預試的23篇論文中，有14篇論文（占比60.87%）通過定量分析，在預試階段完成了測項的進一步刪減；有6篇論文（占比26.09%）通過預試受訪者的反饋，梳理、修正了所有測項的文字表達；另外，有3篇論文（占比13.04%）通過預試同時完成了文字表達的修正和測項的刪減。

表6 問卷預試目的分類統(tǒng)計Tab. 6 Goals of pilot tests

23篇論文中過半研究（52.17%）在預試階段的調查對象是實際的研究對象；一些研究（47.83%）出于樣本獲取的便利性考慮，會選擇在校大學生作為預試對象。通常情況下，預試樣本量會比正式調查的樣本量低，在100份以下。

5.正式樣本收集

正式樣本主要用于進行EFA、CFA、信度及效度等分析。樣本收集的方式可分為兩類：第一類是在正式分析開始之前一次性發(fā)放、回收所有樣本。如表7所示，在納入本研究分析的53篇論文中，有36篇論文（占比67.92%）可以歸為這一類。第二類是在各個分析之前分別進行樣本收集。53篇論文中，有17篇論文（占比32.08%）采用第二類樣本收集方式，在EFA、CFA等分析之前至少分兩個階段完成樣本收集。

表7 正式樣本派發(fā)類型及樣本應用方式分類統(tǒng)計Tab. 7 Categories of sample collection

在一次性完成所有樣本收集的36篇論文中，可以進一步識別出3種類型：（1）將完整樣本分別應用于不同的分析階段（例如EFA、CFA、效標效度分析等），有16篇論文（占比44.44%）采用這一方式；（2）將樣本按照需求隨機地劃分為多個子樣本，分別用于不同的分析階段（14篇，占比38.89%）；（3）按照樣本收集地、收集時間、受訪者（施測對象）類型等直接劃分為多個子樣本（6篇，占比16.67%）。例如，有研究直接將樣本分為國內游客和入境游客兩個子樣本，分別用于EFA分析和CFA分析。如上所述，雖然有不少研究將完整樣本分別應用于不同的因子分析階段，但根據探索性因子分析和驗證性因子分析的實質差異，這樣的做法其實僅僅是重復擬合數(shù)據，而非理論結構的檢驗。研究者雖然依次進行了EFA分析和CFA分析，但本質上依然只是在探索構念的結構維度。因此，在未來的量表開發(fā)中，應保證在樣本量足夠大的情況下分別用不同的樣本獨立開展EFA分析、CFA分析和量表的效標效度檢驗。

6.探索性因子分析（EFA）

探索性因子分析（EFA）是在未知因子結構的基礎上，依據數(shù)據得出因子的過程。在53篇論文中，有44篇論文（占比83.02%）進行了EFA分析；未進行EFA分析的9篇論文的研究目的是跨情境或跨文化驗證已有量表。因此，EFA分析對于新量表的開發(fā)具有重要的意義。EFA分析有如下6個基本要點，其中最重要的要點有3個，如表8所示。

（1）因子提取方法。提取因子的方法主要有主成分分析法（principal component analysis）、加權最小平方法（weighted least square method）、極大似然法（maximum likelihood method）、主軸因子法（principal axis factoring）等。在旅游領域的量表開發(fā)中，主成分分析法最為常見。如表8所示，在進行了EFA分析的44篇論文中，絕大部分（43篇）論文選擇了這一方法，僅1篇論文選擇主軸因子法。

表8 EFA方法統(tǒng)計Tab.8 Categories of EFA

（2）因子旋轉方法?？紤]到初始因子的綜合性太強，難以找出實際意義，一般都需要對因子進行旋轉。常用的旋轉方法有正交旋轉（orthogonal rotation）、斜交旋轉（oblique rotation）等。在旅游領域的量表開發(fā)中，正交旋轉應用最為廣泛。如表8所示，在所有進行了EFA分析的44篇論文中，有38篇（占比86.36%）采用正交旋轉法，僅5篇（占比11.37%）采用斜交旋轉法，另外，還有1篇（2.27%）同時使用上述兩種方法。

（3）因子分析適合度判斷。通過判斷KMO測度及Bartlett球型測驗顯著性水平來確定因子間是否存在相關性，是否適合進行因子分析。一般情況下，KMO大于0.6，Bartlett球型測驗結果顯著，則表示適合進行因子分析。

（4）因子萃取。通過判斷因子載荷和交叉載荷來完成因子的萃取。在44篇進行了EFA分析的論文中，大部分論文采用的標準是刪除因子載荷低于0.4或交叉載荷大于0.4的測項，也有部分論文采用了0.5的因子載荷和交叉載荷標準。

（5）因子個數(shù)確定。在因子分析中，基本上是按照特征根大?。ù笥?）、因子累計貢獻率（大于60%）或者碎石圖來確定因子個數(shù)，可通過這些指標中的一項或者多項來確定。在44篇論文中，有14篇論文（占比31.82%）通過單獨判斷因子累計貢獻率來確定因子數(shù)量；有10篇論文（占比22.73%）單獨通過判斷特征根值來確定因子數(shù)量；還有6篇論文（占比13.63%）單獨通過碎石圖來確定因子數(shù)量；值得注意的是，有14篇論文（占比31.82%）是通過綜合使用多個標準來確定因子數(shù)量。

（6）因子命名。因子的命名，一方面要考慮到各因子下含測項的語義特征及其一致性，另一方面，取決于作者的歸納能力和語言表達能力。筆者無法對此進行統(tǒng)計分析。

7.驗證性因子分析（CFA）

驗證性因子分析（CFA）是在已知因子結構的情況下，檢驗所搜集的數(shù)據是否按照事先預定（或初步探索出）的結構產生作用。驗證性因子分析的主要目的是考核事先定義因子的模型擬合實際數(shù)據的能力并考核數(shù)據與預期理論的吻合度。因此，CFA有利于更清晰地分析量表的基本內容及結構。在53篇量表開發(fā)論文中，有51篇論文進行了CFA分析，僅有2篇早期的文獻未進行。CFA分析主要有以下5個步驟：（1）定義因子模型，包括定義旋轉因子個數(shù)及因子載荷。因子載荷可事先定為0，或在一定的約束條件下變化的數(shù)（比如，與另一載荷相等），或其他自由變化的常數(shù)。（2）利用樣本數(shù)據，獲得變量協(xié)方差矩陣。（3）擬合模型。判斷假設模型的總體協(xié)方差矩陣與樣本數(shù)據所得協(xié)方差矩陣的吻合程度，常用的判斷方法為極大似然法（ML）。在進行了CFA分析的51篇論文中，除有11篇論文（占比21.57%）未說明方法外，其余的40篇論文（占比78.43%）均說明了采用極大似然法。（4）評價模型。主要通過擬合數(shù)據對模型擬合度進行評價，擬合統(tǒng)計參數(shù)包含絕對擬合指數(shù)（χ、χ/ df、GEI、AGFI、SRMR、RMSEA 等）、增量擬合指數(shù)（CFI、NFI、NNFI、IFI等）和簡單擬合指數(shù)（PNFI、PGFI、RMR）。（5）修正模型。如果模型擬合效果不佳，應根據理論修正模型或重新限定約束關系，直到達到理想的模型擬合效果，獲得最優(yōu)模型。但與此同時，無數(shù)次的模型修正可能會讓研究的屬性由驗證性變成探索性。

事實上，在判斷模型擬合度的過程中，許多作者會通過以下兩種方式來規(guī)避擬合指數(shù)的一些缺陷，并利用某些特質以加強模型擬合度的說服力。具體如下：

第一，設置多個不同樣本。當用同一總體的不同數(shù)量的樣本擬合同一個模型時，存在一定的波動，若該波動較小，意味著擬合指數(shù)的變異歸因于樣本量的變異較小，擬合指數(shù)有效性較高，對模型擬合度有較強說服力。在進行了CFA分析的51篇論文中，如表9所示，12篇論文（占比23.53%）通過選擇不同數(shù)據采集地、區(qū)分不同受訪者（施測對象）類型、區(qū)分不同數(shù)據采集時間或隨機劃分出不同子樣本等方式，分別進行模型擬合，觀察擬合度的指數(shù)波動，以此來消除樣本規(guī)模對擬合數(shù)據的影響，提升擬合數(shù)據的可靠性。

第二，增設誤設模型。理想的模型擬合指數(shù)能有效區(qū)分正確模型和誤設模型。因此，有不少論文（16篇，31.37%）在模型擬合度的檢驗中，設置一個或多個誤設模型，通過擬合指數(shù)檢驗誤設模型的敏感性，來增加確定模型的說服力。另外，還有23篇論文（占比45.10%）未通過上述方法來提升模型的說服力，而主要依靠不同擬合指數(shù)對樣本、誤設模型、估計方法等的敏感度的差異，來有效提升擬合度評判的可靠性。

表9 CFA模型擬合度的提升方法分類Tab.9 Categories of CFA model ベt improvemenmt

8.信度、效度檢驗

在量表開發(fā)，尤其是旅游領域的量表開發(fā)中，信度和效度檢驗基本是利用EFA和CFA分析。對53篇旅游領域的量表開發(fā)論文所報告的信度及效度檢驗，作如下統(tǒng)計。

（1）信度

信度是指測驗結果的一致性、穩(wěn)定性和可靠性，可分為重測信度（test-retest reliability）、復本信度（parallel-forms reliability）、內部一致性（internal consistency）、組合信度（composite reliability）等。在量表開發(fā)過程中，研究者主要使用內部一致性和組合信度。內部一致性是指用來測量同一個概念的多個計量指標的一致性程度；組合信度則是指一個組合變量（由多于一個變量的總和組成的新變量）的信度。本研究分析的53篇論文都采用了內部一致性來衡量信度。內部一致性通過Cronbach’s α系數(shù)來衡量，一般α大于0.7，則認為內部一致性可以接受，說明具有良好的信度。僅有10篇論文（占比18.87%）報告了組合信度方面的統(tǒng)計結果。一般認為，當組合信度大于0.7時，樣本數(shù)據具有良好的組合信度。

（2）效度

主要包括內容效度（content validity）、效標效度（criterion validity）、結構效度（construct calidity）。其中，效標效度可以分為同時效度（concurrent validity）和預測效度（predictive validity）。結構效度可以分為聚合效度（convergent validity）、區(qū)分效度（discriminate validity）和律則效度（nomological validity）。在量表開發(fā)過程中，除內容效度外，其他效度的檢驗主要通過CFA分析來進行。53篇旅游領域的量表開發(fā)論文所用的效度分析分類統(tǒng)計情況如表10所示。

①內容效度。內容效度指項目對欲測的內容或行為范圍取樣的適當程度，即測量內容的適當性和相符性。研究者們主要在初始測項凈化階段通過專家評價、修正來判斷、保證內容效度。53篇論文中，共有45篇論文（占比84.91%）進行了內容效度的分析。

②聚合效度。聚合效度是指同一結構維度下不同測項的相關程度。判斷數(shù)據是否具有足夠的聚合效度主要有以下幾個標準：其一，平均變異抽取量（AVE）大于0.5，則聚合效度良好；其二，標準因子載荷均大于0.5且顯著，則聚合效度良好；其三，組合信度（CR）大于0.7，則認為聚合度高。在53篇量表開發(fā)論文中，共有45篇（占比84.91%）進行了聚合效度檢驗。其中，15篇論文通過AVE來判斷聚合效度；13篇論文通過標準因子載荷及顯著性來進行聚合效度的判斷；還有17篇結合使用上述三種方式來判斷聚合效度。由此可見，在旅游領域的量表開發(fā)中，AVE和標準因子載荷是量表開發(fā)過程中聚合效度檢驗的重要指標，而CR則一般與AVE同時使用，單獨使用率較低。

表10 效度分析分類統(tǒng)計Tab. 10 Typology of validity analysis

續(xù)表

③區(qū)分效度。區(qū)分效度用于測量維度結構中，某一維度與其他維度在特質方面的差異程度。53篇量表開發(fā)論文中，共有43篇（占比81.13%）進行了區(qū)分效度檢驗。判斷區(qū)分效度高低主要有3個標準：其一，對單群組生成的限制模型和非限制模型卡方值差異進行比較，若卡方值差異量愈大且達到顯著時，表示兩模型間有顯著差異，區(qū)分效度較高；其二，AVE的平方根大于各維度間的相關系數(shù)，則區(qū)分效度較高；其三，所有項目之間的相關系數(shù)均低于0.85，則說明區(qū)分效度良好。在量表開發(fā)中，研究者最常采用的方式是單獨通過判斷AVE的平方根和各維度間相關系數(shù)的大小來確定區(qū)分效度，在43篇論文中，這類論文有16篇。其他較為常用的方式是單獨進行卡方檢驗（10篇）以及單獨通過判斷相關系數(shù)是否低于0.85（6篇）。值得注意的是，有11篇論文則是通過結合上述方法中的兩種進行判斷。由此可見，通過比較AVE的平方根和各維度間相關系數(shù)的大小或結合多個判斷方式是區(qū)分效度檢驗的主流方式。

④律則效度。律則效度檢驗所測量的變量和其他變量間的關系。在所有53篇論文中，僅有8篇論文（占比15.09%）匯報了律則效度的分析結果。研究者們通過建立律則網絡來分析各個變量間的關系，計算不同維度間的相關性系數(shù)，顯著相關則說明律則效度較高。

⑤效標效度。效標效度用于考查測驗分數(shù)與效標的關系，分為同時效度和預測效度。在所有53篇論文中，僅有23篇（占比43.40%）論文檢驗了所開發(fā)或驗證量表的效標效度。其中，20篇論文檢驗了量表的預測效度，另外3篇則是檢驗量表的同時效度。需要說明的是，預測效度主要用于檢驗量表能夠在多大程度上預見與所度量的變量相同或不同的未來變量的程度。在檢驗量表的預測效度時，大多數(shù)論文選擇了與行為意向和態(tài)度有關的變量作為效標，通過回歸分析或建立結構方程模型來探究與效標的關系，從而判斷預測效度。在同時效度檢驗中，研究者們主要是用心理學、社會學領域的相關變量作為效標。例如，在陳鋼華等的研究中，心理學領域的自尊（采用羅森伯格自尊量表，Rosenberg Self-Esteem Scale）、社交自信（采用德克薩斯社交量表，Texas Social Behavior Inventory）、自我效能感（采用新一般自我效能量表，New General Self-Efベcacy Scale）和人格（采用埃森克人格量表，Eysenck Personality Questionnaire）等構念被用來作為效標，檢驗他們開發(fā)的背包客自我發(fā)展量表（Backpackers Personal Development Scale）的效標效度。

四、總結與展望

1.研究總結與討論

本文通過對發(fā)表在6本國內外旅游學術期刊上的53篇量表開發(fā)論文進行統(tǒng)計、分析，得出以下幾點結論。

（1）在過去的二十年間（1998—2017），旅游領域的量表開發(fā)研究可以劃分為兩個階段，即緩慢起步期（1998—2007）和快速發(fā)展期（2008—2017）。這與國際旅游研究的總體發(fā)展趨勢較為一致。例如，徐玉梅以Tourism Management、Journal of Travel Research和Annals of Tourism Research所刊載論文為研究對象，發(fā)現(xiàn)3本刊物的刊文總量在2006年發(fā)生轉折，即2006年以前呈緩慢上升趨勢，2006年至2014年實現(xiàn)了刊文數(shù)量的快速增長。上述有關國際旅游刊物載文量趨勢的發(fā)現(xiàn)與本文分析得出的旅游領域量表開發(fā)論文刊發(fā)量的發(fā)展趨勢基本一致，這在一定程度上說明，旅游量表開發(fā)研究是緊隨著旅游研究的整體演進而發(fā)展的。

（2）已有量表開發(fā)論文的研究主題主要圍繞游客、旅游目的地、目的地居民、旅游業(yè)從業(yè)人員、旅游教育與培訓等5個方面，其中占比較高的主題領域是游客和旅游目的地。這一現(xiàn)狀與旅游發(fā)展的客觀現(xiàn)實及學術實踐基本吻合。量表作為一種測量工具，主要用于調查受訪者對某些事物的主觀的感知、看法和評價。作為旅游發(fā)展中的主要利益相關者，游客、目的地居民和旅游業(yè)從業(yè)人員自然成為旅游研究的主要關注對象；尤其是在定量研究中，他們的感知與態(tài)度（例如游客動機、目的地形象感知、游客滿意度以及目的地居民的態(tài)度與感知）成為需要被測量的對象。因此，旅游領域量表開發(fā)論文的聚焦領域，是與旅游研究的總體聚焦領域基本保持一致的。例如，汪德根等對1980年至2009年國內外旅游研究主題的比較分析表明，旅游者、旅游地是國內外學術關注度較高的領域；樸志娜等對2003年至2012年全球旅游研究格局的分析同樣表明，旅游目的地、游客是最受關注的領域。因此，也可以預見，隨著旅游實踐中新的旅游現(xiàn)象以及旅游類別的出現(xiàn)，在旅游研究總體推進的背景下，旅游研究領域內也會不斷有新的量表被開發(fā)出來，用于更加科學地測量新的旅游現(xiàn)象。

（3）本研究表明，國內外旅游領域的量表開發(fā)可以劃分為新量表開發(fā)和已有量表驗證兩類，但目前以新量表開發(fā)為主。主要原因是，在旅游研究快速發(fā)展的大背景下，有許多具體研究領域還缺少旅游情境下的量表。因此，許多學者近年來致力于旅游情境下的新量表開發(fā)。例如，近年來，背包客自我發(fā)展量表（Backpackers Personal Development Scale）、難忘的旅游回憶量表（Memorable Tourism Experiences Scale）、旅游目的地環(huán)境恢復性感知量表（Perceived Destination Restorative Qualities Scale）等紛紛被開發(fā)和驗證。可以預見，隨著旅游研究，尤其是定量研究的不斷推進、成熟，對已有量表進行跨文化、跨情境驗證的論文會逐漸增多。

（4）確定初始測項、正式樣本收集、信度與效度分析是旅游領域量表開發(fā)及驗證研究普遍進行的步驟，而其余步驟在各研究（本文分析的53篇論文）中的運用情況則存在一定的差異，如表11的匯總所示。EFA分析、CFA分析的使用率并未達到100%，主要原因是：其一，驗證已有量表的論文未（不需要）進行EFA分析；其二，早期的極少部分量表（2篇）通過簡單的統(tǒng)計方法來檢驗信度、效度，未進行CFA分析?！按_定構念范圍”是一個在量表開發(fā)中十分基礎但又經常被忽略的步驟，應用率為77.36%。此外，初始測項凈化、問卷預試也是重要性極高的步驟，但也經常被忽視。尤其是，問卷預試的普及率尚未超過50%。雖然量表的跨情境驗證或跨文化驗證，可以不需要初始測項凈化，但在新的情境下、跨文化背景的量表驗證以及新量表的開發(fā)，研究者們需要通過各種手段來檢驗量表的內容效度。因此，初始測項凈化、問卷預試是今后量表開發(fā)與檢驗中需要重點關注的議題。

表11 量表開發(fā)流程及應用情況Tab. 11 Summary of the procedures used in scale development

（5）旅游領域的量表開發(fā)，與丘吉爾（Churchill）總結的量表開發(fā)流程［明確構念范圍—生成樣本項目—收集數(shù)據—簡化量表（測項凈化）—收集數(shù)據—評估可靠性（信度分析）—評估有效性（效度分析）—生成標準］的整體思路一致，但也存在不少差異。具體而言，存在以下異同：①旅游領域的量表開發(fā)，遵循丘吉爾的建議，大多強調了量表開發(fā)前確定構念范圍的重要性。盡管存在著不同程度的步驟拆分與合并，旅游領域量表開發(fā)的整體思路均遵照簡化測項、確定維度、驗證量表的基本過程。②在初始題項發(fā)展過程中，丘吉爾強調需要先通過文獻回顧確定構念、維度，再在構念的指導下通過訪談等方式發(fā)展測項。他認為，如果一個量表中所有的測項都是從一個獨立的概念范圍內提取的，那么這些項目應該會有較高的關聯(lián)性。而本文發(fā)現(xiàn)，在旅游領域的量表開發(fā)中，這僅僅是初始題項發(fā)展的一種方式，并且明確使用這種方式（即先通過文獻回顧確定構念、維度，再在構念的指導下通過訪談等方式發(fā)展測項）的量表開發(fā)論文所占比例不高（11.32%）。丘吉爾提出的這種初始測項獲取方式，可能會導致許多研究者在因子分析結果與假設因子結構不符時，強制調整因子分析結果以適應主觀建構或基于以往研究而假設的因子結構。而這樣的操作，可能會扭曲因子分析的本質屬性，喪失其原有的功能。③在丘吉爾提出的量表開發(fā)流程中，“收集數(shù)據”被提及了兩次，需要在簡化量表和評估可靠性之前，分兩個階段進行樣本收集。這一操作的核心思想是強調在驗證量表的因子結構時需要使用不同于探索性分析中所使用的數(shù)據。然而，本文發(fā)現(xiàn)，在旅游領域的量表開發(fā)中，僅有不到1/3（32.08%）的論文是分階段完成樣本收集工作的；另有略多于1/3（37.74%）的研究是一次性收集所有的樣本，再劃分為多個子樣本以進行不同的統(tǒng)計分析，從而在保證不同統(tǒng)計分析階段應用不同數(shù)據的基礎上簡化樣本收集工作。④在本文的分析中，結合量表開發(fā)的最新進展，筆者將CFA分析作為一個單獨的步驟予以專門的論述，以突出模型擬合度檢驗的重要性。然而，丘吉爾所建議的量表開發(fā)流程中并未提及模型擬合度的檢驗，而只有信度和效度檢驗；在效度檢驗中也非采用CFA等分析技術來評估量表的聚合效度和區(qū)分效度?？赡艿慕忉屖?，自1979年開始，量表開發(fā)的統(tǒng)計技術與方法在不斷地更新。

（6）在已有的旅游領域量表開發(fā)文獻中，主要存在兩個問題值得關注，即缺乏構念范圍確定和不恰當?shù)臄?shù)據使用。不少研究（12篇，22.64%）在量表開發(fā)前，并未進行構念范圍的確定，可能會導致在量表開發(fā)的后續(xù)過程中很難對測項選擇做出公正的、合理的判斷，對于信度、效度的檢驗也會有所影響。此外，接近1/3（30.18%）的研究在量表開發(fā)與驗證（探索性因子分析和驗證性因子分析）中使用同一份數(shù)據。這種做法可能會高估量表的實際表現(xiàn)，因為基于同一份數(shù)據的因子分析過程保證了量表在這一份數(shù)據下的信度和內部結構效度。

2.研究局限及未來研究展望

本研究尚存在如下兩方面的局限性：首先，本文回顧和評價的對象是國內外旅游領域內的6本廣受認可的期刊所刊發(fā)的量表開發(fā)文獻。盡管所分析的論文基本上覆蓋了旅游領域內主流的量表開發(fā)研究，但必須指出的是，限于研究條件，并沒有（也不可能）覆蓋到旅游領域內所有的量表開發(fā)與驗證文獻。因此，讀者將本文所匯報的研究結論外推至整個旅游領域內的量表開發(fā)進展時需要十分謹慎。其次，本文主要是對量表開發(fā)流程進行總結和對各個步驟的操作情況進行統(tǒng)計分析，缺乏對單個量表開發(fā)研究的具體開發(fā)流程的梳理與說明。

在后續(xù)研究中，旅游學者們可參考本文所總結的量表開發(fā)路徑以及基本的測量學指標進一步進行量表開發(fā)研究。本文的上述研究發(fā)現(xiàn)對本領域未來的研究方向有如下3個方面的建議和啟示：（1）旅游學者還需要不斷地進行新量表的開發(fā)與驗證，尤其是加強對旅游目的地居民及旅游從業(yè)人員的關注，以促進對這兩個群體更加深入、全面的實證研究。（2）根據林崇德對心理現(xiàn)象的劃分，目前已有研究主要是針對游客、居民、旅游從業(yè)者的態(tài)度與行為等心理狀態(tài)因素展開，未來的研究應該進一步深化對旅游領域內人的心理過程的關注，例如，人的認知、情感因素等。因此，也就需要適當?shù)貙⒅髁餍睦韺W領域的量表引入到旅游領域內進行跨學科的驗證與使用。（3）除跨文化驗證國外成熟量表外，還需加強對中國本土特殊旅游現(xiàn)象的關注，開發(fā)相應的量表以利于實證測量與理論發(fā)展。例如，中國出境游客不文明行為的測量量表等亟待引起關注。

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