Search results

Few studies have adopted social psychology theories to understand the medical tourism decision-making process. The purpose of this study is to fill the said gap by suggesting the adoption of two social cognition models: the theory of planned behaviour (TPB) and protection motivation theory (PMT), to predict medical tourism behavioural intention, as well as compare their predictive power by integrating TBP and PMT in a single model.

A quantitative method has been adopted. There were 265 international tourists from various regions who visited Malaysia (one of the main medical tourism players in Asia), who were asked to complete the survey questionnaire. Data was analysed using the partial least squares structural equation modelling technique.

The results of this study provided support and validated the well-developed research models of TPB and PMT. Although PMT appears to be a more concrete and specific framework, the TPB model results have a slight advantage. TPB results emphasised the important roles of attitude, subjective norms and perceived behavioural control in developing behavioural intentions, and thus directly linked to the development of pull marketing strategies. PMT results emphasised the important roles of perceived threats and coping appraisal of health care in developing push strategies for medical tourism.

The research illustrates the need for rigorous examination of the ability of behavioural theories. The findings can aid in scrutinising their shortcomings and their readiness to modify, integrate and enhance in a more constructive manner when they address the health-education interventions, especially in a medical tourism context.

很少有研究采用社会心理学理论来理解医疗旅游的决策过程。这项研究的目的是通过建议采用两种社会认知模型（计划行为理论（TPB）和保护动机理论（PMT））来填补上述空白。通过将TBP和PMT集成到一个模型中, 预测医疗旅游行为意愿并比较其预测能力。

采用定量方法。样本包括265名访问了马来西亚（亚洲主要的医疗旅游公司之一）的国际游客, 他们被邀请填写调查问卷。研究使用偏最小二乘结构方程建模技术分析数据。

这项研究的结果支持并验证了TPB和PMT完善的研究模型。尽管PMT似乎是一个更具体的框架, 但TPB模型结果却有一点优势。TPB模型的结果强调了态度, 主观规范和感知的行为控制在形成行为意愿中的重要作用, 因此直接与拉动式营销策略的发展相关。 PMT结果强调了感知到的威胁和对医疗保健的应对评估在制定医疗旅游推动策略中的重要作用。

该研究阐述了严格检验行为理论能力的必要性。当研究结果针对健康教育干预措施时, 尤其是在医疗旅游领域, 这些发现可以帮助审查它们的缺点以及它们是否准备好以更具建设性的方式进行修改, 整合和改善。

医疗旅游, 游客的行为意愿, 保护动机理论, 计划行为理论, 模型比较, 马来西亚

研究论文

Pocos estudios han adoptado teorías de psicología social para comprender el proceso de toma de decisiones de turismo médico. El objetivo de esta investigación es llenar dicho vacío sugiriendo la adopción de dos modelos de cognición social: la teoría del comportamiento planificado (TPB) y la teoría de la motivación de protección (PMT), para predecir la intención conductual del turismo médico y comparar su poder predictivo integrando TBP y PMT en un solo modelo.

se ha adoptado un método cuantitativo. Hubo 265 turistas internacionales de diversas regiones que visitaron Malasia (uno de los principales actores del turismo médico en Asia) a quienes se les pidió que completaran el cuestionario de la encuesta. Los datos se analizaron utilizando la técnica de modelado de ecuaciones estructurales de mínimos cuadrados parciales.

Los resultados de este estudio brindaron apoyo y validaron los modelos de investigación bien desarrollados de TPB y PMT. Aunque PMT parece ser un marco más concreto y específico, los resultados del modelo TPB tienen una ligera ventaja. Los resultados del TPB enfatizaron los roles importantes de las actitudes, las normas subjetivas y el control conductual percibido en el desarrollo de las intenciones conductuales y, por lo tanto, directamente vinculados con el desarrollo de estrategias de marketing pull. Los resultados de PMT enfatizaron los roles importantes de las amenazas percibidas y la evaluación de la atención médica en el desarrollo de estrategias de empuje para el turismo médico.

La investigación ilustra la necesidad de un examen riguroso de la capacidad de las teorías conductuales. Los hallazgos pueden ayudar a analizar sus deficiencias y su disposición a modificar, integrar y mejorar de una manera más constructiva cuando abordan las intervenciones de educación sanitaria, especialmente en un contexto de turismo médico.

Intrigued by the methodological challenges emerging from text complexity, the purpose of this study is to evaluate the effectiveness of different topic modelling algorithms based on Instagram textual data.

By taking Instagram posts captioned with #darktourism as the study context, this research applies latent Dirichlet allocation (LDA), correlation explanation (CorEx), and non-negative matrix factorisation (NMF) to uncover tourist experiences.

CorEx outperforms LDA and NMF by classifying emerging dark sites and activities into 17 distinct topics. The results of LDA appear homogeneous and overlapping, whereas the extracted topics of NMF are not specific enough to gain deep insights.

This study assesses different topic modelling algorithms for knowledge extraction in the highly heterogeneous tourism industry. The findings unfold the complexity of analysing short-text social media data and strengthen the use of CorEx in analysing Instagram content.

基于对文本复杂性的兴趣, 本研究以Instagram文本数据为基准, 旨在比较不同主题建模的算法的有效性。

本研究以标有 #darktourism的Instagram帖子作为背景, 评估直观理解（LDA）, 相关解释（CorEx）和非负矩阵分解（NMF）在分析与黑暗观光相关的帖子的实用性。

CorEx分析出17个新兴的黑暗景点和活动, 亦胜过LDA和NMF。虽然LDA能探讨出较多的主题数, 但它们的内容几乎重复。同样的, 尽管NMF适用于短文本数据, 但它提取出主题相当笼统且不够具体。

透过将营销和数据科学学科相结合, 本研究为分析非结构化的文本奠定了基础, 并证实了CorEx在分析短文本社交媒体数据（如Instagram数据）中的效益。

Intrigado por los desafíos metodológicos que surgen de la complejidad del texto, este estudio evalúa la efectividad de diferentes algoritmos de modelado de temas basados en datos textuales de Instagram.

Al tomar publicaciones de Instagram con #darktourism como contexto de estudio, esta investigación aplica la asignación de Dirichlet latente (LDA), la explicación de correlación (CorEx) y la factorización matricial no negativa (NMF) para descubrir experiencias turísticas.

CorEx supera a LDA y NMF al clasificar los sitios y actividades oscuros emergentes en 17 temas distintos. Los resultados de LDA son homogéneos y se superponen, mientras que los temas extraídos de NMF no son lo suficientemente específicos como para obtener conocimientos profundos.

Este estudio evalúa diferentes algoritmos de modelado de temas para la extracción de conocimiento en la industria del turismo. Los hallazgos revelan la complejidad de analizar datos de redes sociales de texto corto y fortalecen el uso de CorEx para analizar el contenido de Instagram.

This study aims to predict overnight stays in Italy at tourist accommodation facilities through a nonlinear, single factor, stochastic model called CIR#. The contribution of this study is twofold: in terms of forecast accuracy and in terms of parsimony (both from the perspective of the data and the complexity of the modeling), especially when a regular pattern in the time series is disrupted. This study shows that the CIR# not only performs better than the considered baseline models but also has a much lower error than other additional models or approaches reported in the literature.

Typically, tourism demand tends to follow regular trends, such as low and high seasons on a quarterly/monthly level and weekends and holidays on a daily level. The data set consists of nights spent in Italy at tourist accommodation establishments as collected on a monthly basis by Eurostat before and during the COVID-19 pandemic breaking regular patterns.

Traditional tourism demand forecasting models may face challenges when massive amounts of search intensity indices are adopted as tourism demand indicators. In addition, given the importance of accurate forecasts, many studies have proposed novel hybrid models or used various combinations of methods. Thus, although there are clear benefits in adopting more complex approaches, the risk is that of dealing with unwieldy models. To demonstrate how this approach can be fruitfully extended to tourism, the accuracy of the CIR# is tested by using standard metrics such as root mean squared errors, mean absolute errors, mean absolute percentage error or average relative mean squared error.

The CIR# model is notably simpler than other models found in literature and does not rely on black box techniques such as those used in neural network (NN) or data science-based models. The carried analysis suggests that the CIR# model outperforms other reference predictions in terms of statistical significance of the error.

The proposed model stands out for being a viable option to the Holt–Winters (HW) model, particularly when dealing with irregular data.

The proposed model has demonstrated superiority even when compared to other models in the literature, and it can be especially useful for tourism stakeholders when making decisions in the presence of disruptions in data patterns.

The novelty lies in the fact that the proposed model is a valid alternative to the HW, especially when the data are not regular. In addition, compared to many existing models in the literature, the CIR# model is notably simpler and more transparent, avoiding the “black box” nature of NN and data science-based models.

一般来说, 旅游需求往往遵循规律的趋势, 例如季度/月的淡季和旺季, 以及日常的周末和假期。该数据集包括欧盟统计局在打破常规模式的2019冠状病毒病大流行之前和期间每月收集的在意大利旅游住宿设施度过的夜晚。

本研究旨在通过一个名为cir#的非线性单因素随机模型来预测意大利游客住宿设施的过夜住宿情况。这项研究的贡献是双重的:在预测准确性方面和在简洁方面(从数据和建模复杂性的角度来看), 特别是当时间序列中的规则模式被打乱时。我们表明, cir#不仅比考虑的基线模型表现更好, 而且比文献中报告的其他模型或方法具有更低的误差。

当大量搜索强度指标被作为旅游需求指标时, 传统的旅游需求预测模型将面临挑战。此外, 鉴于准确预测的重要性, 许多研究提出了新的混合模型或使用各种方法的组合。因此, 尽管采用更复杂的方法有明显的好处, 但风险在于处理难使用的模型。为了证明这种方法能有效地扩展到旅游业, 使用RMSE、MAE、MAPE或AvgReIMSE等标准指标来测试cir#的准确性。

cir#模型明显比文献中发现的其他模型简单, 并且不依赖于黑盒技术, 例如在神经网络或基于数据科学的模型中使用的技术。所进行的分析表明, cir#模型在误差的统计显著性方面优于其他参考预测。

这个模型作为Holt-Winters模型的一个拟议模型, 特别是在处理不规则数据时。

即使与文献中的其他模型相比, 所提出的模型也显示出优越性, 并且在数据模式中断时对旅游利益相关者做出决策特别有用。

创新之处在于所提出的模型是Holt-Winters模型的有效替代方案, 特别是当数据不规律时。此外, 与文献中的许多现有模型相比, cir#模型明显更简单、更透明, 避免了神经网络和基于数据科学的模型的“黑箱”性质。

Normalmente, la demanda turística tiende a seguir tendencias regulares, como temporadas altas y bajas a nivel trimestral/mensual y fines de semana y festivos a nivel diario. El conjunto de datos consiste en las pernoctaciones en Italia en establecimientos de alojamiento turístico recogidas mensualmente por Eurostat antes y durante la pandemia de COVID-19, rompiendo los patrones regulares.

El presente estudio pretende predecir las pernoctaciones en Italia en establecimientos de alojamiento turístico mediante un modelo estocástico no lineal de un solo factor denominado CIR#. La contribución de este estudio es doble: en términos de precisión de la predicción y en términos de parsimonia (tanto desde la perspectiva de los datos como de la complejidad de la modelización), especialmente cuando un patrón regular en la serie temporal se ve interrumpido. Demostramos que el CIR# no sólo aplica mejor que los modelos de referencia considerados, sino que también tiene un error mucho menor que otros modelos o enfoques adicionales de los que se informa en la literatura.

Los modelos tradicionales de previsión de la demanda turística pueden enfrentarse a desafíos cuando se adoptan cantidades masivas de índices de intensidad de búsqueda como indicadores de la demanda turística. Además, dada la importancia de unas previsiones precisas, muchos estudios han propuesto modelos híbridos novedosos o han utilizado diversas combinaciones de métodos. Así pues, aunque la adopción de enfoques más complejos presenta ventajas evidentes, el riesgo es el de enfrentarse a modelos poco manejables. Para demostrar cómo este enfoque puede extenderse de forma fructífera al turismo, se comprueba la precisión del CIR# utilizando métricas estándar como RMSE, MAE, MAPE o AvgReIMSE.

El modelo CIR# es notablemente más sencillo que otros modelos encontrados en la literatura y no se basa en técnicas de caja negra como las utilizadas en los modelos basados en redes neuronales o en la ciencia de datos. El análisis realizado sugiere que el modelo CIR# supera a otras predicciones de referencia en términos de significación estadística del error.

El modelo propuesto destaca por ser una opción viable al modelo Holt-Winters, sobre todo cuando se trata de datos irregulares.

El modelo propuesto ha demostrado su superioridad incluso cuando se compara con otros modelos de la bibliografía, y puede ser especialmente útil para los agentes del sector turístico a la hora de tomar decisiones cuando se producen alteraciones en los patrones de datos.

La novedad radica en que el modelo propuesto es una alternativa válida al Holt-Winters especialmente cuando los datos no son regulares. Además, en comparación con muchos modelos existentes en la literatura, el modelo CIR# es notablemente más sencillo y transparente, evitando la naturaleza de “caja negra” de los modelos basados en redes neuronales y en ciencia de datos.

The objective of this paper is to propose a methodology based on random demand inventory models and dependence structures for a set of raw materials, referred to as “components”, used by food services that produce food rations referred to as “menus”.

The contribution margins of food services that produce menus are optimised using random dependent demand inventory models. The statistical dependence between the demand for components and/or menus is incorporated into the model through the multivariate Gaussian (or normal) distribution. The contribution margins are optimised by using probabilistic inventory models for each component and stochastic programming with a differential evolution algorithm.

When compared to the non-optimised system previously used by the company, the (average) expected contribution margin increases by 18.32 per cent when using a continuous review inventory model for groceries and uniperiodic models for perishable components (optimised system).

The multivariate modeling can be improved by using (a) other non-Gaussian (marginal) univariate probability distributions, by means of the copula method that considers more complex statistical dependence structures; (b) time-dependence, through autoregressive time-series structures and moving average; (c) random modelling of lead-time; and (d) demands for components with values equal to zero using zero-inflated or adjusted probability distribution.

Professional management of the supply chain allows the users to register data concerning component identification, demand, and stock levels to subsequently be used with the proposed methodology, which must be implemented computationally.

The proposed multivariate methodology allows it to describe demand dependence structures through inventory models applicable to components used to produce menus in food services.

Este trabajo propone una metodología basada en modelos de inventarios con demanda aleatoria y estructura de dependencia para un conjunto de materias primas, denominadas “componentes”, usadas por servicios de alimentación que producen raciones alimenticias denominadas “menús”.

Los margen de contribución de servicios de alimentación que producen menús son optimizados empleando modelos de inventarios con demandas aleatorias dependientes. La dependencia estadística entre demandas de componentes y/o menús es incorporada en el modelado mediante la distribución gaussiana (o normal) multivariada. La optimización de los márgenes de contribución se logra usando modelos de inventarios probabilísticos para cada componente y programación estocástica mediante el algoritmo de evolución diferencial.

El margen de contribución esperado (promedio) aumenta en un 18,32% usando modelos de inventario de revisión continua para abarrotes y modelos uniperiódicos para componentes perecederos (sistema optimizado), en relación al sistema no optimizado usado anteriormente por la compañía.

La metodología multivariada propuesta permite describir estructuras de dependencia de la demanda mediante modelos de inventario aplicables a componentes usados para producir menús en servicios de alimentación.

Una administración profesional de la gestión de la cadena de suministros permite registrar datos de la identificación del componente, su demanda y sus niveles de stock para ser usados posteriormente con la metodología propuesta, la que debe estar implementada computacionalmente.

El modelado multivariado puede ser mejorado (a) utilizando distribuciones probabilísticas univariadas (marginales) distintas a la gaussiana, mediante métodos de cópulas que recojan estructuras de dependencia estadística más complejas; (b) considerando demandas de componentes con valores iguales a cero, mediante distribuciones probabilísticas infladas en cero; (c) usando dependencia temporal, mediante estructuras de series de tiempo autorregresivas y de media móvil, y (d) modelando el lead-time en forma aleatoria.

This paper aims to examine the mediating role of brand satisfaction and brand trust in brand equity antecedents and outcomes through an empirical investigation of brand equity elements.

A survey was conducted in Pune and Mumbai, two prominent cities of India. A structured questionnaire focussed on garnering responses on measuring brand equity antecedents and outcomes was circulated to the cell phone users. The questionnaire aimed to assess the role of two additional variables, namely, brand satisfaction and brand trust, in the existing and the conceptual model of brand equity (Keller, 2001). Based on the data analysis, a structural equations path and the mediating model were developed.

The findings of this study show that the new brand equity model is highly relevant in predicting brand equity as compared to the existing brand equity model (Keller, 2001). The brand equity mediation model clearly elucidates the role of brand trust and brand satisfaction.

With reference to a theoretical contribution, the study broadens the existing hypothetical model of brand equity. The findings of this research provide a strategic and analytical model for brand managers to build brand relationships among their consumers.

The present study challenges the existing model of brand equity (Keller, 2001) and further makes an effort to fill in the gaps in the existing theoretical model of brand equity.

Este documento tiene como objetivo examinar el papel mediador de la satisfacción con la marca y la confianza con la marca en los antecedentes y resultados de la equidad de marca a través de una investigación empírica de los elementos de equidad de marca.

Se realizó una encuesta en Pune y Mumbai, dos ciudades prominentes de la India. Se distribuyó a los usuarios de teléfonos móviles un cuestionario estructurado centrado en obtener respuestas para medir los antecedentes y resultados del valor de marca. El objetivo del cuestionario era recoger información para evaluar el papel de dos variables adicionales, la satisfacción con la marca y la confianza en la marca en el modelo existente y conceptual del valor de marca (Keller, 2001). El análisis de datos se llevó a cabo a través de la metodología de ecuaciones estructurales y modelo de mediación.

Los hallazgos de este estudio muestran que el nuevo modelo de equidad de marca es muy relevante para predecir el valor de marca en comparación con el modelo de marca existente (Keller, 2001). El modelo de mediación de la equidad de marca aclara el rol de la confianza y la satisfacción con la marca.

En relación a la contribución teórica, el estudio amplía el modelo existente de valor de marca. Los resultados de esta investigación proporcionan un modelo estratégico y analítico para que los gerentes creen relaciones de marca entre sus consumidores.

El presente estudio desafía el modelo existente de equidad de marca (Keller, 2001) y además hace un esfuerzo por llenar los vacíos en el modelo teórico existente de equidad de marca.

Equidad de marca, Satisfacción con la marca, Confianza en la marca, Análisis de ecuaciones estructurales, Análisis de mediación

Artículo de investigación

The purpose of this paper is to provide an extension of the behavioral agency model (BAM) by focusing on the moderating role of CEO gender on the relationship between CEO stock options and risk “systematic vs idiosyncratic” and the performance consequences “positive vs negative” of these option incentives.

Data on CEO’s stock option portfolios are collected from the Standard & Poor’s (S&P’s) ExecuComp. This paper uses a panel data analysis for matched samples of CEOs in S&P’s 1,500 listed firms over the period 2006-2013.

The results indicate a more conservative, risk-averse posture in the case of female CEOs than for male CEOs when they are compensated with stock options for idiosyncratic (firm-specific) risk. The results also confirm that female CEOs in low systematic risk contexts, although more conservative, take more prudent risks that produce better long-term outcomes as compared to their male counterparts.

Important implications for the design of optimal CEO’s compensation packages emanate from this study. Findings provide useful tools for board of directors to design CEO’s pay packages that take into account the different risk behavior of male and female CEOs with the aim of enhancing firm performance.

This paper provides new evidence within the area of stock option-based compensation by focusing on the distinction between systematic and idiosyncratic risk when the effect of CEO stock option is analyzed and performance implications of awarding options to male and female CEOs.

El objetivo de este trabajo es proporcionar una extensión del modelo comportamental de agencia o Behavioral Agency Model (BAM) centrada en el papel moderador del género del CEO en la relación entre la retribución basada en opciones o stock options y los niveles de riesgo –sistemático e idiosincrático– y en las consecuencias –positivas o negativas– sobre el resultado de la empresa.

Los datos sobre stock options de CEOs se recopilan de la base de datos Standard and Poor’s ExecuComp. Este estudio utiliza un análisis de datos de panel para muestras emparejadas de empresas incluidas en S&P 1500 durante el período 2006-2013.

Los resultados indican una postura más conservadora de las mujeres CEO en términos de niveles de riesgo idiosincrático en comparación con la llevada a cabo por los CEOs hombres cuando se les retribuye con stock options. Los resultados también confirman que las mujeres CEO en contextos de riesgo sistemático bajo, aunque más conservadoras, asumen riesgos “de mayor calidad” que producen mejores resultados a largo plazo en comparación con sus homólogos masculinos.

Importantes implicaciones para el diseño de paquetes de retribución óptimos para el CEO emanan de este estudio. Los resultados mostrados proporcionan herramientas útiles para el Consejo de Administración a la hora de diseñar paquetes de retribución para CEOs. Se deben tener en cuenta los diferentes comportamientos relacionados con la asunción de riesgos de CEOs hombres y mujeres con el objetivo de mejorar el resultado de la empresa.

Esta investigación proporciona nueva evidencia dentro del área de la retribución basada en stock options al centrarse tanto en la distinción de riesgos (sistemático e idiosincrático) como en las implicaciones sobre el resultado de la empresa de las stock options dadas como parte de su retribución a hombres y mujeres que ocupan la posición de CEO.

Palabras clave Modelo comportamental de agencia, Opciones sobre acciones, Género, Riesgo sistemático, Riesgo idiosincrático, Resultado

Artículo de investigación

O objetivo deste artigo é fornecer uma extensão da perspectiva do Modelo de Agência Comportamental (BAM) focada nas opções de ações examinando as influências e consequências do desempenho do CEO, considerando a distinção entre risco sistemático e idiossincrático sobre o efeito das opções de ações. em comportamento de risco.

Os dados sobre portfólios de opções de ações do CEO são coletados do Standard and Poor’s ExecuComp. Este documento utiliza uma análise de dados em painel para amostras correspondentes de empresas listadas no S&P 1500 no período 2006-2013.

Os resultados indicam uma postura mais conservadora, avessa ao risco, no caso de CEOs do sexo feminino do que para CEOs do sexo masculino, quando eles são compensados com opções de ações para o risco idiossincrático (específico da empresa). Os resultados também confirmam que as CEOs do sexo feminino em contextos de baixo risco sistemático, embora mais conservadoras, assumem riscos mais prudentes que produzem melhores resultados a longo prazo, em comparação com os seus homólogos masculinos.

Implicações importantes para o projeto de pacotes de remuneração de CEOs ideais emanam deste estudo. Os resultados fornecem ferramentas úteis para o conselho de diretores, a fim de projetar pacotes de remuneração do CEO que levem em conta o comportamento de risco diferente dos CEOs do sexo feminino e masculino, com o objetivo de melhorar o desempenho da empresa.

Este documento fornece novas evidências dentro da área de remuneração baseada em opções de ações, concentrando-se tanto no tipo de risco como determinante do seu efeito de risco quanto nas implicações de desempenho da concessão de opções a CEOs do sexo feminino e masculino.

Palavras-chave Modelo de agência comportamental, Opções de ações, Gênero, risco sistemático, Risco idiossincrático, Atuação

Artigo de pesquisa

Employee well‐being (WB) is a strategic reference of prime importance due to its impact on human capital, employee health and quality in working life, factors that are key to achieving successful organisations. The purpose of the current study is to assess the WB of female managers in the European workplace. The research analyses three dimensions (job satisfaction, comfort and enthusiasm) and the effect of job‐related factors on each one of these.

The Mental Health and Vitamin models (Warr, 1987) were taken as the starting‐point of the research. An alternative econometric method – an artificial neural network known as extreme learning machine was applied to a sample of 99 female managers collected from the 5th European Working Conditions Survey‐2010

The results obtained confirm that this methodology is valid to efficiently classify European female managers into those who feel satisfied with their jobs, calm and relaxed, and cheerful and in good spirits, and those who do not. Furthermore, the resulting model identifies the strongest factors important in determining the varied dimensions of occupational WB achieved.

Even today, despite the important contribution women managers make to the management of organisations, they have to face many challenges and overcome serious barriers in achieving and staying in positions of leaderships when compared to their male counterparts.

El bienestar laboral constituye un referente estratégico de primer orden por su impacto sobre el capital humano – salud y calidad de vida laboral de los empleados –, en aras de alcanzar organizaciones exitosas. El objetivo del presente artículo es analizar el bienestar laboral a partir de sus tres dimensiones (satisfacción, confort y entusiasmo) de las mujeres que ocupan puestos de dirección en Europa y el efecto de ciertos factores laborales.

Se adopta como punto de partida los modelos teóricos de salud mental y vitamínico (Warr, 1987), aplicando un método econométrico novedoso – redes neuronales artificiales –, a una muestra de 99 mujeres directivas extraída de la V Encuesta Europea de Condiciones de Trabajo (2010).

Los resultados obtenidos confirman la validez de esta novedosa metodología para clasificar eficazmente a las mujeres directivas que presentan un elevado grado de bienestar laboral. Por otra parte, con el modelo resultante se identifican los factores más determinantes para el logro de cada una de las dimensiones que constituyen el bienestar laboral.

Las mujeres directivas, quienes a pesar de lo mucho que tienen que aportar en la gestión de las organizaciones, aún hoy encuentran que su acceso y permanencia en los puestos de dirección está colmado de desafíos y barreras difíciles de superar en comparación con sus homólogos masculinos.

This study proposes an extension of the theory of planned behaviour (TPB) model to understand international travellers' intentions to visit Spain. This study aims to compare whether the predictive variables of the intention to travel differ depending on nationality. The extension includes: perceived risk, loyalty to the destination, past travel experience, public opinion climate and electronic word-of-mouth (eWOM).

A multiple-indicator, multiple-cause (MIMIC) model was developed as a structural equational model to predict the 1,978 participants' intention to travel. The structural model was used to determine the theoretical model for the total sample and by nationality (Germans, Britons and those from other European countries).

The extended models fitted the data well, explaining 64%–68% of the total variance, while differences depending on tourist nationality were also found. The MIMIC model indicated that German people's intention to travel to a holiday destination was influenced by their perception of risk, eWOM and loyalty to the country. In the British group, only the TPB variables were relevant. For those of other European nationalities, loyalty and eWOM were also significant. Travel experience, used as a variable in previous studies, was shown not to be significant. Overall, these results offer insights into how people from diverse countries and cultures embrace the aforementioned constructs when making travel decisions.

This study also has practical implications for policymakers in holiday tourism destinations, such as Spain. In particular, this study provides a better understanding of Britons' and Germans' travel intentions and could be beneficial for guiding policies for the recovery of the tourism industry in major tourism destinations.

Previous studies have applied various extended TPBs to one specific country or made comparisons between Asian countries. This study’s proposal makes a comparison of the variables used to predict the intention to visit a holiday destination among the European countries.

本研究提出了计划行为理论 (TPB) 模型的扩展, 以了解国际旅行者访问西班牙的意图。目的是比较旅行意图的预测变量是否因国籍而异。扩展包括：感知风险、对目的地的忠诚度、过去的旅行经历、舆论氛围和电子口碑（eWOM）。

开发了一个多指标、多原因 (MIMIC) 模型作为结构方程模型来预测 1,978 名参与者的旅行意图。结构模型用于确定总样本和国籍（德国人、英国人和来自其他欧洲国家的人）的理论模型。

扩展模型很好地拟合了数据, 解释了总方差的 64%–68%, 同时还发现了取决于旅游国籍的差异。 MIMIC 模型表明, 德国人前往度假目的地的意愿受到他们对风险、eWOM 和对国家忠诚度的认知的影响。在英国组中, 只有 TPB 变量是相关的。对于其他欧洲国家的人来说, 忠诚度和 eWOM 也很重要。旅行经验, 在以前的研究中用作变量, 被证明并不重要。总体而言, 这些结果提供了有关来自不同国家和文化的人们在做出旅行决定时如何接受上述结构的见解。

以前的研究已经将各种扩展的 TPB 应用于一个特定的国家或在亚洲国家之间进行了比较。我们的建议对用于预测欧洲国家旅游目的地意图的变量进行了比较。

Este estudio propone una extensión del modelo de la teoría del comportamiento planificado (TPB) para comprender las intenciones de visitar España de los viajeros internacionales. El objetivo es comparar si las variables que predicen la intención de viajar difieren según la nacionalidad. Esta extensión del modelo incluye variables como: riesgo percibido, lealtad al destino, experiencia de viaje anterior, clima de la opinión pública y el boca a boca electrónico (eWOM).

Se desarrolló un modelo de indicadores y causas múltiples (MIMIC) como modelo de ecuaciones estructurales para predecir la intención de viajar de los 1978 participantes. El modelo estructural se utilizó para comprobar el modelo teórico para la muestra total y por nacionalidades (alemanes, británicos y otros países europeos).

Los modelos ampliados propuestos se ajustaron bien a los datos, explicando entre el 64% y el 68% de la varianza total, si bien se encontraron diferencias en función de la nacionalidad del turista. El modelo MIMIC indicó que la intención de los alemanes de viajar a un destino de vacaciones estaba influenciada por su percepción de riesgo, el eWOM y la lealtad a España. En el grupo británico, solo las variables TPB resultaron relevantes. Para el grupo de otras nacionalidades europeas, la lealtad y el eWOM también fueron significativas. Sin embargo, la experiencia de viaje, utilizada en estudios previos, se mostró no significativa en todos los grupos. En general, estos resultados ofrecen información sobre cómo las personas de diversos países y culturas adoptan los constructos antes mencionados cuando toman decisiones de viaje.

Estudios previos han aplicado varios TPB extendidos a un país específico o han comparado los resultados entre países asiáticos. Nuestra propuesta hace una comparación de las variables utilizadas para predecir la intención de visitar un destino vacacional entre países europeos.

This study aims to explore the factors influencing the post-pandemic intentions of Chinese residents to participate in outbound travel. The mechanism by which residents' perception of the coronavirus disease (COVID-19) influenced their outbound travel intentions are studied.

This study developed an extended theory of planned behavior (TPB) model and used structural equations to analyze data received from 432 questionnaires. Responses were obtained through a combination of online surveys and a traditional paper-based distribution of questionnaires.

Results showed that attitude, subjective norms, perceived behavioral control and past outbound travel behavior have significant positive effects on post-pandemic outbound travel intentions. Although the perception of COVID-19 directly and negatively influences outbound travel intentions, it also has an indirect influence on outbound travel intentions through the mediating effect of non-pharmaceutical interventions. The authors also found that risk tolerance has a negative moderating effect on the direct impact of residents' perception of COVID-19 on their travel intentions.

The findings can serve as a reference for formulating appropriate tourism development policies by government agencies, tourism management departments and tourism enterprises in destination countries.

This study developed an extended TPB model by adding more constructs into the TPB model. Compared with the original TPB model, the extended TPB model has better explanatory power of post-pandemic travel intentions. The study also provides evidence for the applicability of the TPB model in studying travel intentions within the context of major public health emergencies and has expanded the application scope of the TPB model.

新冠肺炎疫情后中国居民出境旅游意愿的影响因素研究······································——基于疫情感知的扩展TPB模型

摘要

本研究致力于探索新冠肺炎疫情后（以下简称“疫情”）中国居民出境旅游意愿的影响因素, 以及疫情感知对出境旅游意愿的作用机制。

本文以TPB理论为基础, 通过构建扩展TPB模型, 并利用结构方程对432份问卷进行数据分析。问卷通过网络发放与传统纸质问卷调研相结合的方式获得。

态度、主观规范、感知行为控制及过去出境旅游行为对中国居民疫情后出境旅游意愿具有显著正向影响; 疫情感知在直接负向影响出境旅游意愿的同时, 还通过非药物干预行为的中介作用间接影响出境旅游意愿; 在疫情感知对出境旅游意愿的直接影响中, 风险容忍度起着负向调节作用。

研究结果对旅游目的地政府、旅游管理部门及旅游企业制定相应旅游发展政策具有一定前瞻性参考价值。

本文通过在原始TPB模型的基础上加入更多变量, 进而构建了扩展TPB模型。与原始模型相比, 扩展TPB模型对疫情蔓延背景下中国居民疫情后出境旅游意愿有着更好的解释力和预测力。本文证实了在突发重大公共卫生事件背景下TPB模型对于研究旅游意愿的适用性, 扩展了TPB模型的应用范围。

Investigación sobre los factores que influyen en la voluntad de viajar al extranjero de los residentes chinos después de la nueva epidemia de neumonía coronaria: un modelo extendido de TPB basado en la percepción de la epidemia

Resumen

Este estudio tiene como objetivo explorar los factores que influyen en las intenciones posteriores a la pandemia de los residentes chinos de participar en viajes al extranjero. Se estudia el mecanismo por el cual la percepción de los residentes sobre la enfermedad por coronavirus (COVID-19) influyó en sus intenciones de viajar al extranjero.

Este estudio tiene como objetivo explorar los factores que influyen en la intención de viaje de salida de los residentes chinos después de la pandemia, en particular el mecanismo por el cual la percepción de los residentes de COVID-19 influyó en sus intenciones de viaje de salida.

Los resultados mostraron que la actitud, las normas subjetivas, el control conductual percibido y el comportamiento de viajes de ida y vuelta en el pasado tienen efectos positivos significativos sobre la intención de viajar de ida después de la pandemia. Si bien la percepción de COVID-19 influye directamente de forma negativa en la intención de viaje de ida, también influye indirectamente en la intención de viaje de ida a través del efecto mediador de las intervenciones no farmacéuticas. También encontramos que la tolerancia al riesgo tiene un efecto moderador negativo sobre el impacto directo de la percepción de los residentes sobre el COVID-19 en la intención de viaje.

Nuestros hallazgos se pueden utilizar como referencia para las agencias gubernamentales, los departamentos de gestión del turismo y las empresas turísticas en los países de destino en la formulación de políticas de desarrollo turístico adecuadas.

Este estudio desarrolló un modelo TPB extendido agregando más constructos en el modelo TPB. En comparación con el modelo TPB original, el modelo TPB extendido tiene un mejor poder explicativo de las intenciones de viaje posteriores a una pandemia en el contexto de una pandemia. Este estudio también proporcionó evidencia de la aplicabilidad del modelo TPB para estudiar las intenciones de viaje en el contexto de las principales emergencias de salud pública y amplió el ámbito de aplicación del modelo TPB.

The high-speed rail network can lead to the transformation of the tourism industry, as well as the regional economy. In the present study, a reasonable method was developed to assess the contributions of high-speed rail network to the development of tourism and economy in a Chinese region known as the “1 + 8” city tourism circle.

The method proposed here combines not only tourism revenue but also regional economy in a MGM (1, n) gray model, and it studies the tourist and economic output of this tourism circle before and after the high-speed rail network’s construction using an advanced “with and without comparison” method.

By using this method, the accuracy of the prediction of the contribution rate of high-speed rail network is improved. We found that in the “1 + 8” city tourism circle, the high-speed rail network positively contributes to increase of the tourism arrival and tourism revenue. Furthermore, regional economy significantly grows under the impact of the high-speed rail network.

The “1 + 8” city tourism circle is studied as a closed system in this paper, and the authors focus on the economic associations between the cities in the circle by ignoring the impact from outside this circle. This treatment means, simplifies and enables the feasibility of this study, but it virtually leads to the deviation of outcomes between this study and the practical.

For theoretical values, by studying a normal Chinese inland region, this study reconfirmed the positive impact of high-speed railway empirically. In the meantime, this study developed an improved method by introducing gray theory models to “with and without comparison” method to calculate the contribution of high-speed railway to the regional tourism and economy development. Such method simultaneously incorporates the indexes of regional tourism income and regional GDP simultaneously. It is direct and convenient as it can achieve accuracy requirements using only a small amount of data, and it reconciles more with reality by considering the interaction of the outcomes of tourism and economy.

For practical values, using the proposed method, a direct and convenient calculation of the contributions of high-speed railway to many other regions can be achieved if the data of the outcomes of tourism and economy can be obtained. In such a way, the regions that really need high-speed railway to stimulate their development can be distinguished from regions whose high-speed railway is under blind construction. Thus, the government may take actions to reassess some uneconomic high-speed railway projects without discouraging the construction of high-speed railway in other regions. The authors believe that this is important not only for China but also for many other countries with high-speed railway projects.

This study develops a reasonable method of assessing the contribution of high-speed rail to regional tourism and economic development. Using this method, this study confirmed that high-speed rail indeed positively impacts the regional development.

抽象

高速铁路（HSR）网络可以带动旅游业乃至区域经济的转型。本研究构建了一个合理的方法来评估高铁网络对中国 “1+8” 城市旅游圈的旅游产业和区域经济发展的贡献。

本文提出的方法将旅游收入和区域经济的指标结合在一个MGM（1，n）灰色模型中，并采用先进的 “有无比较法” 来研究高铁网建设前后该旅游圈的旅游和经济产出。

利用该方法，可更精准地预测高速铁路网的贡献率。研究发现，在“1+8” 城市旅游圈中，高铁网络对游客到访量和旅游收入的增加起到了积极的促进作用。此外，在高铁网络的影响下，区域经济得到了显著增长。

本文将 “1+8” 城市旅游圈作为一个封闭的系统进行研究，忽略了外部因素的影响，而重点研究旅游圈内城市之间的经济联系。这种处理方法简化了本研究的过程，增加了研究的可行性，但实际上导致了本研究结果与现实存在偏差。

就理论上而言，本文通过对一个典型的中国内陆地区展开研究，从经验上重新确认了高速铁路的积极影响。同时，将灰色理论模型引入到“有无比较法” 中，提出了一种改进方法，用以计算高速铁路对区域旅游业和经济发展的贡献。该方法同时结合了区域旅游收入和GDP指标，十分直接方便，只需要少量数据就可以达到准确的要求；并且由于它考虑到了旅游业和经济的相互作用，更符合实际。

就实用价值而言，只需获得旅游业和经济成果的数据，即可利用该方法直接方便地计算高铁对众多其他地区的贡献。这样一来，就可以将真正需要高铁来刺激发展的地区与盲目建设高铁的地区区分开来。由此，政府可以对一些不经济的高速铁路项目进行重新评估，而不妨碍其他地区的高铁建设。笔者认为，这对中国乃至其他许多国家的高铁项目建设来说是很重要的。

本研究提出了一种合理的方法来评价高铁对区域旅游业和经济发展的贡献。利用这一方法，本研究证实了高铁确实对区域发展产生了积极的影响。

Resumen

La red de ferrocarril de alta velocidad (HSR) puede liderar la transformación de la industria turística, así como la economía regional. En el presente estudio, se ha desarrollado un método para evaluar las contribuciones de la red ferroviaria de alta velocidad, en el desarrollo económico en una región China conocida como el círculo de turismo urbano “1+8”.

El método que se propone combina, no solamente los ingresos por turismo, sino también la economía regional en un modelo MGM (1,n) gris, y estudia la producción turística y económica de este círculo turístico, antes y después de las construcción de la red ferroviaria de alta velocidad utilizando un método “con y sin comparación”.

Usando este método, se mejora la predicción de la tasa de contribución de la red de alta velocidad. Nosotros descubrimos que en el círculo “1+8”, la red ferroviaria de alta velocidad contribuye positivamente al aumento en la llegadas de turistas y los ingresos por turismo. Además, la economía regional, crece significativamente bajo el impacto de esta red.

En este artículo, el círculo de turismo urbano “1+8”, se estudia como un sistema cerrado, se enfoca en la asociación económica entre las ciudades, pero ignorando el impacto desde fuera. Este tratamiento significa simplificar y habilitar la viabilidad de este estudio, pero prácticamente conduce a la desviación de los resultados entre este estudio y la practica.

El valor teórico, estudiando una región normal del interior de China, reconfirma el impacto positivo del ferrocarril de alta velocidad. Mientras tanto, este estudio desarrolla un método mejorado, introduciendo los modelos de “teoría gris” en los métodos “con y sin comparación”, para el calculo de la contribución del ferrocarril de alta velocidad en el desarrollo de la economía regional y turística. Además y simultáneamente, el método incorpora los índices de ingresos del turismo regional y el PIB. Esto es directo y conveniente, ya que puede cumplir con los requisitos de precisión, usando solamente una pequeña cantidad de datos, y concilia más con la realidad considerando la interacción del resultado del turismo y economía.

Para los valores prácticos, usando el modelo propuesto, se puede lograr un cálculo directo y conveniente de las contribuciones del ferrocarril de alta velocidad a muchas otras regiones, y se pueden obtener datos del impacto del turismo y la economía. De esta manera, las regiones que realmente necesiten el ferrocarril de alta velocidad para estimular su desarrollo, se podrán diferenciar de aquellas otras que lo planteen a ciegas. Por lo tanto, los gobiernos deberían tomar acciones para reevaluar algunos proyectos ferroviarios de alta velocidad ineficientes, sin desalentar la construcción de los mismos en otras regiones. Los autores creen que esto no sólo es importante para China, sino también para muchos otros países con proyectos de ferrocarriles de alta velocidad.

Este estudio desarrolla un método razonable de evaluación de la contribución del ferrocarril de alta velocidad, en el desarrollo de la economías regionales y turísticas. Usando este método, este estudio confirma que el ferrocarril de alta velocidad añade impactos positivos en el desarrollo regional.