《International Journal of Gastronomy and Food Science》：CULINARY TOURISM EXPERIENCES AS A STRATEGIC DRIVER OF DESTINATION REISIT INTENTION AND SUSTAINABLE BRAND IMAGE
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拉吉夫·鲁利亚（Rajiv Ruliya）|迪帕克·库马尔（Deepak Kumar）|帕尔迪普·卡特卡尔（Pardeep Khatkar）|安库什·安巴达尔（Ankush Ambardar）|梅加·古普塔·安巴达尔（Megha Gupta Ambardar）MMICT&BM（酒
拉吉夫·鲁利亚（Rajiv Ruliya）|迪帕克·库马尔（Deepak Kumar）|帕尔迪普·卡特卡尔（Pardeep Khatkar）|安库什·安巴达尔（Ankush Ambardar）|梅加·古普塔·安巴达尔（Megha Gupta Ambardar）
MMICT&BM（酒店管理），马哈里希·马尔坎德什瓦尔大学（Maharishi Markandeshwar University），印度哈里亚纳邦穆拉纳-安巴拉（Mullana-Ambala），邮编133207
摘要
本文将探讨印度喜马偕尔邦（Himachal Pradesh）美食旅游体验中影响游客满意度的因素，特别关注美食相关要素。研究样本包括306名游客，提供了关于环境氛围、食品安全与卫生、传统食品的可获得性、食品的真实性以及文化关联对游客整体满意度影响的第一手数据。描述性统计结果显示，受访者对传统风味、卫生水平、环境氛围、可持续性以及喜马偕尔菜系的易获取性给予了相对积极的评价。多元回归分析表明，餐饮场所的环境氛围是影响游客整体满意度的最强预测因素，其次是食品安全与卫生条件以及文化认同感。最终模型显示，美食相关因素的解释能力较强（R2 = 0.924），表明这些因素对游客满意度有显著影响。诊断性测试验证了回归假设的有效性和可靠性。研究结果强调了体验式用餐环境、食品质量及文化真实性在提升美食旅游竞争力方面的关键作用。本研究从实证角度为美食学和食品科学领域提供了新的见解，并证实了与食品相关的体验变量在提升游客满意度和目的地忠诚度方面的重要性。
章节摘录
引言
食品消费已成为一种复杂而丰富的体验活动，而美食旅游已成为目的地竞争力的重要组成部分。除了其文化价值外，美食旅游还成为目的地管理者提升差异化竞争力、创造价值并吸引游客长期停留的有效工具。当地食品体系可用于提升游客满意度、塑造品牌声誉并推动可持续发展。
美食旅游体验
美食产业已成为体验式旅游的重要组成部分，食品成为游客探索和参与目的地体验的关键要素。根据霍尔和夏普尔斯（Hall & Sharples, 2003）的研究，当代游客更倾向于寻找具有地方传统、遗产和特色文化的真实且难忘的体验。美食旅游
研究设计与方法
本研究采用定量横断面研究设计，探讨美食旅游体验、目的地可持续品牌形象与游客再次访问意愿之间的关系。基于调查的定量方法适用于检验变量间的假设关系，在关注游客行为意图和目的地品牌建设的旅游研究中得到了广泛应用（Chen & Tsai, 2007; Stylos et al., 2017）。横断面设计有助于
信度分析
信度测试结果显示，各测量项目之间的内部一致性非常好，Cronbach's alpha值为0.845。通常认为0.70以上为可接受水平，0.90以上为优秀水平，因此本研究使用的量表具有很高的可靠性。
人口统计特征
表1展示了受访者的基本人口统计信息。受访者主要为男性（72.9%），最大年龄组为
讨论
本研究结果与以往关于美食旅游的研究一致，并进一步证实了美食体验的多维度特性及其对游客满意度的影响。环境氛围和整体体验环境的积极影响验证了先前研究关于用餐环境、服务设施及感官体验对游客满意度重要性的观点（Bj?rk and Kauppinen-R?is?nen, 2016）。
研究局限性
本研究存在一些局限性：采用横断面数据、自我报告数据及目的性抽样方法，可能导致结果普遍性和稳定性受到影响；此外，研究主要依赖回归分析及探索性分析，未进行CFA或SEM等结构验证。未来研究应扩大样本规模、采用纵向设计并采用更复杂的分析方法。
结论
本研究提供了实证证据，证明美食旅游体验在提升游客满意度、目的地可持续品牌形象及再次访问意愿方面的战略作用。结果表明，美食体验不仅是附加价值，更是目的地竞争力的核心。回归分析显示，环境氛围和气氛是影响游客满意度的最重要因素，其次是食品质量。
作者贡献声明
梅加·古普塔·安巴达尔（Megha Gupta Ambardar）：数据验证、项目监督、数据分析。安库什·安巴达尔（Ankush Ambardar）：数据可视化、软件应用、方法论设计。帕尔迪普·卡特卡尔（Pardeep Khatkar）：数据可视化、软件应用、资源协调、数据分析。迪帕克·库马尔（Deepak Kumar）：软件应用、资源管理、资金筹措。拉吉夫·鲁利亚（Rajiv Ruliya）：论文撰写与修订、初稿撰写、项目协调、数据分析、概念构建。
Bj?rk and Kauppinen-R?is?nen, 2016; Gupta et al., 2024; Hurdawaty et al., 2025; Kim et al., 2012; Prayag and Ryan, 2012; Zhu et al., 2024.
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资金来源
本研究未获得任何公共机构、私营部门或非营利组织的资助。
作者声明：不存在任何利益冲突。
作者声明：不存在任何可能影响本文研究的利益冲突或个人关系。
作者声明：不存在可能影响本文研究的利益冲突或个人关系。
