本文是一篇旅游管理论文，本文将旅游直播按传播信息内容类型的不同及直播主播属性的不同，分为了解说型*普通主播、解说型*说服主播、说服型*普通主播和说服型*明星主播，并通过调查实验法对四个实验组开展基于BDM拍卖实验机制的序列实验程序。
第1章绪论
1.1研究背景
中国网络直播的发展初期可追溯到2016年，为延长平台用户的停留时间，电商直播随其应运而生，为网络直播再添新机遇。截至2022年12月，中国互联网络信息中心官方发布的最新数据（《第51次中国互联网络发展状况统计报告》）显示，我国网络直播用户规模达7.51亿，同比增长4728万，占网民的70.3%[1]（图1.1）。不到十年时间，中国网络直播经历了初创期、飞速发展期，因各行各业对直播的青睐，以及众多明星网红的入驻，中国网络直播将往成熟期的方向持续发展。
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旅游行业受疫情影响，市场复苏步伐放缓。在政府出台众多纾困惠企政策、推动旅游企业应对疫情影响的同时，旅游企业及从业人员也在积极寻求新的发展模式，以适应市场的瞬息万变。旅游产品的宣传、销售依托网络科技进行数字化转型，从网站宣传到OTA（在线旅行社）平台服务，从短视频到在线直播，不断寻求新的业态发展模式和新的业绩增长点，为旅游行业的复苏及转折夯实基础。
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1.2研究目的与意义
1.2.1研究目的
截至2022年12月，网络直播的用户人数规模已超7.5亿，而旅游直播在新冠疫情期间，为“寒冬”中的旅游行业开启了一种全新的体验营销模式。当旅游业全面复苏之后，旅游直播是否会持续发力，是众多旅游企业及旅游直播从业者关注的问题。面对新的形势，旅游直播吸引力如何提升及旅游直播中旅游产品销售如何获取更高收益都是值得旅游市场关注的问题。目前，现有的关于旅游直播的研究，大多是针对旅游目的地进行的营销策划可行性分析，从消费者意愿、消费者感知角度出发，深度分析旅游直播发展方向及旅游直播中消费者支付意愿的研究甚少。
支付意愿被广泛用于测量消费者对商品、服务和社会公共产品的估价，与消费者的心理感知密切相关，对产品价格的设定起到一定支撑作用。在经济学、心理学和市场研究等领域中，支付意愿在评估对商品和服务的需求及其最优市场价格方面具有现实意义。而旅游直播因旅游产品的特殊性，相比一般电商直播需要更长的决策周期，价格存在更多的不确定性及信息不对称性。以支付意愿测量旅游直播消费者对旅游产品的估价，引入行为价格理论阐述消费者行为与旅游直播产品价格的关系，有助于旅游直播在营销领域的持续发力，实现旅游行业在新媒体时期变现率的提升。
因此，本文通过借鉴古典经济学中衡量剩余价值的方式，探寻旅游直播的直播主体及直播信息内容对消费者支付意愿的影响，进而分析旅游直播对消费者支付意愿的提升策略。以期在旅游行业未来的发展中，旅游直播可以发挥更多积极的推动作用。
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第2章概念界定与理论基础
2.1相关概念
2.1.1网络直播与旅游直播旅游直播是网络直播内容形式的垂直细分，所以在进行旅游直播综述前，首先要对网络直播进行概念上的界定。
1.网络直播
网络直播（Webcast），是基于互联网并延续了互联网的优势，以视讯方式向公众持续发布交互性强的视频、音频等实时信息。由于传播方式的不同，有学者认为直播是“通过远程技术向观众播放即时捕获的视频的过程”[3]，最初的网络直播是受电视直播的影响，直播内容的呈现多为电视直播的网络版本，传播过程自上而下，节目制作方拥有直播内容的绝对主导权。
由个人发起的网络直播在国外及国内都具有偶然性。国外最早的网络直播被认为始于1996年，美国一大学的女生们将宿舍内生活动态用摄像机记录下来，并上传到自建的网站上，获得了每日400万次的浏览量[4]。国内早期的网络直播始于2006年的一款网络游戏，玩家利用语音平台在线联机游戏，游戏之余进行的娱乐活动助推语音平台开发出直播房间，进而衍生出秀场直播，形成国内网络直播的雏形。随着信息技术的不断革新、移动终端的成熟发展，现在的直播技术为网络直播的发展提供了更好的孵化环境，即时互动、实时存档、移动浏览和万众皆媒[5]的特点赋予了网络直播新的生命力。
国外学者对网络直播的研究，早期多集中于互联网技术和软件技术的开发，以提高直播平台用户的参与性和平台交互性为主。例如对世界上首个游戏直播平台Twitch.TV，Gandolfi（2016）对该平台的演员、戏剧和观众之间的游戏文化社交功能展开了研究[6]。在直播技术高度成熟之后，美国直播平台飞速发展，Twitter、亚马逊直播平台、Facebook、YouTube几大网络巨头的直播平台将网络直播推向新高度，形成稳定发展的局面。
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2.2理论基础
2.2.1锚定效应理论
锚定效应（Anchoring effect）是指在决策过程中，个体处于不确定性环境，其最先获取到的信息便成为参考系，影响其对事件的后期评估，最终结果将会趋向于最初的锚定值[64]。人们将锚定值作为参考系，进而定义获得或者损失，因此锚定值所构成的简化模型对个体的后期决策有着重要影响[65]。在经济学研究领域，消费者同样会依据锚定效应理论，以锚定值的绝对值计算自己是否获得收益[66]。而在不确定性环境下的市场交易中，消费者对于价格的感知则具有了高度不确定性，借助已有的确定性因素，能更多地降低对价格产生的不确定性[67]。
在国外的消费者购买决策领域的相关研究中，Chandrashekaran等学者在2006年通过设定多种销售价格作为外部锚定值，探索消费者是否会因内锚效应对价格进行调整[68]。实验结果显示，当外部锚定值高于消费者的内部锚定值时，消费者将会正向调整商品价格感知；而当外部锚定值低于消费者的内部锚定值时，消费者将会通过提升价格满意度来弥补降低的商品价格感知。Kuijken和Gemseret al.（2017）通过实证研究得出，锚定值和决策内容的相关性并无直接关系，当锚定值得到消费者的关注便产生了不同程度的锚定效应[69]。Davis和Bagch（i2018）也认为锚定值会成为消费者的记忆信息，影响消费者的价格感知程度，在决策过程中将其与新信息进行比较或整合，在锚定——调整（比较）——启发模型下的判断中存在显著的锚定效应[70]。可见，锚定效应对消费者消费行为具备正向影响，诸多学者也通过探索得到锚定效应对支付意愿的影响关系——较高的价格锚值往往能够提高消费者因产品产生的心理价格，一定程度上提高了消费者对产品质量、性能的认可，影响消费者对产品的支付意愿变化[71]。例如，Sarah等人（2019）通过设计不同价格策略对支付意愿影响的实验探索锚定价格的影响，结果表明，当产品价格信息中锚定价格对消费者的支付意愿有显著的正向影响，锚定价格的提高有助于支付意愿的提高[72]。
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第3章 研究假设与模型构建..............................19
3.1 研究假设.....................................19
3.1.1 旅游直播中消费者初始支付意愿对后期支付意愿的影响..19
3.1.2 旅游直播中明星效应对消费者支付意愿的影响..................19
第4章 实验设计与变量设置............................23
4.1 变量的测量.............................23
4.1.1 预实验....................................23
4.1.2 BDM实验拍卖机制..............................25
第5章 数据统计分析...................................30
5.1 样本描述性统计分析..................................30
5.1.1 个体特征描述....................................30
5.1.2 旅游直播偏好特征描述..............................30
第5章数据统计分析
5.1样本描述性统计分析
5.1.1个体特征描述
实验共招募了445人，排除答题时间小于1分钟及未观看过旅游直播的数据后，回收有效实验问卷398份。类型Ⅰ（解说型*普通主播）98名受试者中，男生占52.1%，女生占47.9%。类型Ⅱ（解说型*明星主播）104名受试者中，男生占53.8%，女生占46.2%。类型Ⅲ（说服型*普通主播）96名受试者中，男生占55.2%，女生占44.8%。类型Ⅳ（说服型*明星主播）100名受试者中，男生占51.00%，女生占49.00%。年龄均集中在18—30岁，四组实验组比例分别为76.5%、78.8%、75.0%、73.0，30岁以下人群明显高于30岁以上人群，原因可能在于30岁以下人群未婚未育者众多，对直播的关注率、时间投入率更高。本科以上学历所占比例高于本科以下学历所占比例，51.36%受试者平均每年出游1—2次，30.77%受试者平均每年出游3—4次，四组实验组比例相似。详见表5.1。
5.1.2旅游直播偏好特征描述
根据调查数据，将消费者对旅游直播使用的偏好特征整理成表5.2。对于旅游直播平台选择而言，四组实验组的受试者对于官方或非官方直播选择比例接近，70%左右受试者更倾向去非官方直播，很大原因是与抖音、快手等短视频平台的营销策略有关。而直播内容偏好方面，对含有旅游体验说服内容的选择及产品解说推介内容的选择相对持平，但总体而言，旅游体验说服内容的选择者略多，分别为58.2%、52.9、54.2%、57.0%。在直播主播偏好的选择中，选择普通主播的受试者人数百分比分别为52.0%、53.8%、54.2%、52.0%，稍高于明星主播的选择。而在直播背景的选择上，更多的受试者喜爱真实背景，四组实验组对真实背景的选择率分别达到了85.7%、80.8%、78.1%、78.0%，可以说明消费者观看旅游直播的最大诉求是了解真实的旅游目的地或旅游产品。详见表5.2。
旅游管理论文参考
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第6章研究结论与展望
6.1研究结论
科技的发展使生活中普普通通的事都可以去边界化，“直播+”为人们带来了同样的内容却不同的体验。本文将旅游直播按传播信息内容类型的不同及直播主播属性的不同，分为了解说型*普通主播、解说型*说服主播、说服型*普通主播和说服型*明星主播，并通过调查实验法对四个实验组开展基于BDM拍卖实验机制的序列实验程序，首先采用SPSS软件对研究假设以成对样本T检验及独立样本T检验的数理统计方法验证，其次通过STATA软件验证影响旅游直播消费者支付意愿因素的probit模型，测量了四组模型的选择概率值，得到以下主要结论：
（一）旅游直播中消费者的支付意愿受锚定效应影响显著。旅游直播中消费者会因外部锚定值确定初始支付意愿，而初始支付意愿对观看旅游直播的后期支付意愿具有显著正向影响。为保证四个实验组对尾波冲浪价格的统一认识，通过对以往文献的阅读[73、74]，研究首先假设了旅游直播消费者的支付意愿会受锚定效应的影响。虽然旅游直播中的产品普遍具有不确定性，但消费者的支付意愿存在一定程度的锚定效应：市场信息为消费者提供了外部锚定值，消费者基于外部锚定值对旅游产品形成内部锚定值，在观看旅游直播后，支付意愿随内锚值正向变化。
（二）相对于普通主播，旅游直播中的明星主播对旅游消费者的支付意愿有显著正向影响。在T检验阶段：将类型Ⅰ（解说型*普通主播）与类型Ⅱ（解说型*明星主播）、类型Ⅲ（说服型*普通主播）与类型Ⅳ（说服型*明星主播）后期支付意愿均值进行两两比较，结果说明以明星为直播主体的旅游直播的支付意愿均显著高于普通主播的旅游直播支付意愿，表明旅游直播中明星效应使其对消费者更具有吸引力，能够增加旅游产品的剩余价值。
参考文献（略）