中国步行街推拉因素的测量量表

《Journal of Retailing and Consumer Services》：Measurement scale for push and pull factors of Chinese pedestrian streets

　　

摘要

推拉理论的概念已在各种研究中提出并进行了广泛讨论，特别是在旅游研究领域。然而，在步行街领域的推拉理论研究在现有文献中尚未涉及。本研究从步行街消费者的角度出发，遵循系统化的量表开发程序，利用来自八个中国城市的样本，开发并检验了测量感知推动因素和拉动因素的量表。该量表由推动领域和拉动领域各11个维度组成。本研究随后通过检验推拉因素与重游意愿和推荐意愿之间的关联来验证其法则学效度。研究结果支持了所提出关系的法则学效度。本研究并未将推拉作为新的构念提出。相反，它在中国步行街的语境中对推拉因素的特定表现进行了组织和验证，并为后续零售与消费者研究提供了一个具有文化根基的测量工具。现有证据支持其在所考察的中国城市中的初步适用性，而其跨国适用性仍有待建立。

引言

多年来，步行街已成为城市中心的重要组成部分（Robertson, 1991）。作为城市景观的重要元素，步行街承载着多种功能，包括步行、休闲、旅游、购物、社交互动、聚会和文化交流（?zdemir and Sel?uk, 2017; Verlinghieri et al., 2024）。步行街形式各异，但通常沿中央商业走廊组织，优先保障行人通行（Robertson, 1991）。作为无车街道，步行街不仅有助于提升城市形象，还对提高城市生活质量、推动城市可持续发展和促进公众健康产生积极作用（Szell, 2018; Yassin, 2019; Bartzokas-Tsiompras, 2022）。此外，步行街通过商店和街道围合形成的线性空间，吸引顾客驻足流连，从而在促进城市经济发展和刺激内需方面发挥着重要作用（Barros et al., 2021）。

推拉理论已被广泛用于解释步行街消费者的消费动机（Subramanian et al., 2023）。然而，尽管已有若干尝试（如Subramanian et al., 2023），现有文献尚未提供针对步行街情境下推拉因素的满意量表。缺乏有效准确的量表来测量与步行街相关的推拉因素，使得检验步行街消费者行为背后的推拉因素的基础缺失。虽然步行街情境中推拉因素的不同方面，如动机和吸引力，已被考察过，但该领域研究的知识仍呈零散和碎片化状态，未能证明中国步行街某些特定推拉因素的效用。文献中的若干研究，如Arentze等（2005）和Damian等（2011），曾尝试在测量零售集聚地推动因素方面提供实证依据。然而，这些研究要么仅考虑推动视角而未纳入拉动视角，要么受限于特定的零售集聚地研究情境。Subramanian等（2023）编制了步行街推拉因素条目清单，提供了一个有助于量表开发的条目池。然而，这些研究均未按照科学化的量表开发程序（Churchill, 1979）来开发量表。另一方面，Subramanian等（2023）尝试在其研究中测量印度步行街的推拉因素条目，但印度步行街的推拉因素条目要么基于单案例视角生成，要么仅在狭窄界定的教堂步行街特定研究情境中应用。因此，该测量量表仅在特定情境中具有价值，若未丧失内容效度，则难以轻易应用于其他步行街情境。

现有的推拉理论和零售动机量表提供了重要基础，但其直接应用于步行街存在困难。第一，已建立的基于旅游业的测量工具主要用于解释休闲旅游动机和旅游目的地选择，侧重于内部旅游动机和目的地层面的吸引力属性（Crompton, 1979; Uysal and Jurowski, 1994）。相比之下，步行街访问可能是常规性和可重复的城市活动的一部分，而非专门的旅游行程。第二，商场体验框架主要在封闭式零售环境中开发，关注消费者对商场及其店铺的行为、认知和情感反应（Bloch et al., 1994; Gilboa and Vilnai-Yavetz, 2013）。更广泛地说，零售客户体验研究表明，消费者反应源于与多个接触点中物理、社交、服务和品牌相关元素的互动（Verhoef et al., 2009; Lemon and Verhoef, 2016）。因此，它们不能完全代表步行街作为开放准入、文化嵌入的公共空间，兼具商业、社交、休闲和文化等交织功能的特点（Oranratmanee and Sachakul, 2014）。第三，步行街访问者可能同时追求购物、休闲、美食消费、社交互动、文化探索和功能性活动。因此，直接迁移基于旅游业或商场的测量工具可能使相关构念领域的部分维度未能得到充分代表。由于构念领域的充分界定是有效量表开发的必要起点（Churchill, 1979），推拉因素的具体表现和测量内容需要在步行街情境中进行系统考察。这些差异并不意味着推拉是新的构念；相反，它们为推拉构念在特定情境中的内容领域澄清和操作性化提供了正当理由。

鉴于现有测量工具的缺乏，本研究旨在遵循严格的量表开发和验证程序，通过三个连续且相互依赖的定性与定量研究，从消费者视角开发并验证中国步行街推拉因素量表。定性研究包括条目生成（通过焦点小组访谈）和专家内容评估。定量研究包括两批样本数据，分别用于开发和评估：第一轮调查在四个代表性城市进行，以识别具有潜因子的稳健测量结构；第二轮调查在另外四个代表性城市进行，用于量表验证。结果显示，中国步行街推动因素由11个维度组成，包括知识探索、休闲与娱乐、逃离、爱好、文化探索、诱惑体验、美食品尝、功能体验、社交互动、放松和新奇探索；拉动因素同样由11个维度组成，包括历史文化元素、环境、餐饮、娱乐与活动、综合性、新奇性、地方代表性、氛围、商铺、品牌以及独特性。我们开发了包含11个一阶推动维度和11个一阶拉动维度的多维量表。为了进行法则学验证，每个领域中11个一阶维度得分被建模为高阶推动或拉动复合构念的形成性成分。这种设定将整体推拉视为由实质上不同的维度共同构成的简约的领域层面摘要，同时将一阶维度保留为主要解释层级。此外，我们通过检验推拉构念是否与两个理论相关但概念上有别的结果——重游意愿和推荐意愿——相关联来评估法则学效度。因此，本研究并不试图引入全新的推拉构念。相反，它旨在澄清推拉构念在中国步行街中的内容领域，并开发验证一个情境适当的测量工具。预期的贡献在于理论上知情的情境化界定和测量开发，而非发现根本性的新动机构念。在实践方面，该量表为评估消费者感知和识别可能需要进一步管理者评估的维度提供了诊断框架。

章节摘录

步行街

步行街又称无车区，是指指定用于商业、旅游、休闲、娱乐和混合用途的城市街道，其中大部分或全部机动车交通被禁止（Robertson, 1991; Villani and Talamini, 2021）。其典型布局为中央人行步道，两侧为零售空间（Oranratmanee and Sachakul, 2014），建筑高度通常限制在三层以保持商业价值（Ma et al., 2019）。

步行街推拉因素领域的开发

采用演绎法，本研究通过广泛的文献回顾（如Braun, 2008; Kotler et al., 1999; Merrilees et al., 2009），从消费者视角识别了推拉因素领域。由两位作者和三位四川大学营销教授组成的专家小组独立开发并通过五轮讨论和评估反复完善内容领域。最终，推动因素被分为五个类别……

预研究：条目生成

我们首先通过焦点小组访谈和文献回顾相结合的方式，生成了步行街推拉因素的初始条目池。为了更好地理解驱动顾客访问步行街的因素，我们采用滚雪球抽样法进行了焦点小组访谈，该抽样方法在触及相关受访者方面效果良好，适用于量表开发的探索阶段。共收集了来自不同城市、步行街相对发达的39名受访者……

样本城市

在初始条目开发完成后，数据在四个地理分散的中国城市收集——东部的上海、南部的广州、北部的哈尔滨和西部的成都——用于探索性量表开发。这些城市在资源禀赋、文化背景、经济发展和步行街功能方面存在差异，从而为检验新兴因子结构的稳定性提供了异质的国内情境。这种地理多样性……

数据收集

基于通过探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）保留的测量指标，本研究进行了另一次现场调查，以在实际步行街情境中检验法则学效度。该调查的目的是确定高阶推拉复合构念是否与当前步行街访问者的理论相关结果——重游意愿和推荐意愿——相关联。现场设计提供了自然访问条件下的情境特定证据，但……

总体讨论

本研究从消费者视角界定了中国步行街的推拉因素。来自八个城市的量表开发样本支持每个领域11个一阶维度，包含42个推动条目和40个拉动条目。在单独的成都现场样本中，高阶推拉复合构念与重游意愿和推荐意愿呈正相关。这些关联提供了法则学效度的情境特定证据，而非……

CRediT作者贡献声明

冯竹竹：初稿撰写、概念构思。牛永歌：资源、概念构思。邹欢：可视化、方法论。

声明与申明

伦理考量：由于数据不包含任何可识别个人的信息，因此无需伦理批准。由于本研究基于常规收集的报告性数据，知情同意的要求被豁免。

参与同意：本研究遵循知情同意原则。所有参与者在参与前均阅读并签署/勾选了知情同意书。所收集的数据仅用于学术研究和分析。

利益冲突声明

尊敬的编辑：

本人特此证明：（1）本手稿代表原始研究成果，未曾在其他地方发表；（2）未同时在其他地方考虑出版；（3）不存在需要报告的利益冲突。

致谢

资助信息：本工作得到了国家自然科学基金的资助（批准号：72072122）。

冯竹竹 | 牛永歌 | 邹欢

重庆工商大学工商管理学院，重庆，400067，中国