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    旅游目的地季節(jié)性測度指標(biāo)體系的構(gòu)建

    2015-01-03 07:31:04黃和平馮學(xué)鋼
    統(tǒng)計(jì)與決策 2015年12期
    關(guān)鍵詞:季節(jié)性目的地一致性

    黃和平,馮學(xué)鋼

    (1.華東師范大學(xué) 商學(xué)院,上海 200241;2.安徽工商職業(yè)學(xué)院,合肥 230022)

    0 引言

    旅游季節(jié)性是游客出游決策和出游行為在時(shí)間維度上的短暫不平衡[1],而游客出游行為的不平衡與其對(duì)目的地的感知有密切關(guān)系。在旅游需求既定條件下,作為旅游行為的實(shí)施者,游客出游決策會(huì)受到其對(duì)目的地感知的直接影響,正是對(duì)旅游目的地感知的時(shí)空差異造成了其旅游行為上的時(shí)空不平衡性,因此,游客感知是旅游季節(jié)性產(chǎn)生的最直接也是最重要原因。

    國內(nèi)外學(xué)者的研究多集中在空間維度,時(shí)間維度鮮有提及,對(duì)游客感知各影響因素的相對(duì)重要性,尤其關(guān)于其在時(shí)間維度上的變化未做深入探討。實(shí)際上,對(duì)于同一目的地而言,游客感知在不同時(shí)間點(diǎn)上是不同的,從而形成旅游產(chǎn)業(yè)季節(jié)性屬性;而在同一時(shí)間點(diǎn)上,由于在氣候舒適度、資源稟賦以及旅游配套服務(wù)上的區(qū)域差異,游客感知也會(huì)因地而異,且差別巨大[2-3],導(dǎo)致游客流向的區(qū)域差異。

    本文利用構(gòu)建的指標(biāo)體系,采用熵權(quán)AHP方法,重點(diǎn)分析了氣候舒適度、資源感知、安全、形象等因素在不同時(shí)間截面上的變化,以此來刻畫旅游季節(jié)性強(qiáng)度,為準(zhǔn)確把握游客出游動(dòng)機(jī),預(yù)測旅游季節(jié)性波動(dòng),指導(dǎo)反季旅游的開發(fā)提供依據(jù)。

    1 旅游季節(jié)性測度指標(biāo)體系框架構(gòu)建

    本指標(biāo)體系可反映游客對(duì)旅游目的地感知的“季節(jié)”性變化。在借鑒國內(nèi)外游客感知研究中業(yè)已形成的常用指標(biāo)基礎(chǔ)上,將指標(biāo)體系分為四個(gè)二級(jí)指標(biāo)模塊:B1旅游氣候舒適度指標(biāo)、B2旅游資源感知指標(biāo)、B3游客需求感知指標(biāo)、B4目的地形象與品牌認(rèn)知指標(biāo)。

    運(yùn)用AHP法和專家意見法,將最初形成的60個(gè)指標(biāo)分別與來自城市旅游管理部門、高等院校以及旅游企業(yè)的20位專家學(xué)者,經(jīng)過反復(fù)溝通和調(diào)整,最終形成多方一致認(rèn)可15個(gè)能夠準(zhǔn)確反映游客感知視角下的旅游季節(jié)性強(qiáng)度的三級(jí)指標(biāo)(如表1所示)。

    表1 旅游季節(jié)性測度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

    需要注意的是,本指標(biāo)體系重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)的是游客感知影響要素在時(shí)間維度上的變化,但不同指標(biāo)在時(shí)間維度上的變化程度是不一樣的,因此本研究采用熵權(quán)信息法,對(duì)1-12月份變異強(qiáng)度指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重修正,從而更加客觀的反映季節(jié)性強(qiáng)度在一年中的變化。

    此外,本文僅關(guān)注各要素指標(biāo)在短期內(nèi)的周期性變化,對(duì)中長期趨勢不予考慮。不可否認(rèn),中長期趨勢對(duì)旅游季節(jié)性影響也是不容忽視的。例如,席建超(2010),Wall.G(1998)等人的研究表明,全球氣候變暖可能會(huì)導(dǎo)致諸如滑雪勝地旺季縮短甚至消失[4],但也會(huì)延長某些夏季旅游旺季時(shí)間[5]。

    2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系權(quán)重確定與應(yīng)用

    判斷矩陣元素的值反映了人們對(duì)各元素相對(duì)重要性的認(rèn)識(shí),一般采用1—9及其倒數(shù)的標(biāo)度方法。

    表2 因子相對(duì)重要性標(biāo)定系列表

    具體操作方法如下:

    每次取兩個(gè)因素Ci和Cj比較其對(duì)目標(biāo)因素的影響,并用aij表示,全部比較的結(jié)果用成對(duì)比較矩陣表示,即:

    2.1 二級(jí)指標(biāo)

    本指標(biāo)體系將旅游季節(jié)性(A)的指標(biāo)體系分為四個(gè)模塊:B1旅游氣候舒適度指標(biāo);B2旅游資源感知指標(biāo);B3游客需求感知指標(biāo);B4目的地形象與品牌認(rèn)知指標(biāo)。

    2.2 確定權(quán)重

    在時(shí)間維度評(píng)價(jià)過程中,采用熵權(quán)修正AHP法獲取評(píng)價(jià)因子權(quán)重的數(shù)值,即依照層次分析法的標(biāo)定系列(表2),通過專家打分確定B、C層(二、三級(jí))指標(biāo)的判斷矩陣,,用Matlab(R2012b)軟件計(jì)算判斷矩陣A的最大特征根λmax,及其對(duì)應(yīng)的特征向量X,此特征向量就是各評(píng)價(jià)因素的重要性排序,也即是權(quán)系數(shù)的分配。然后根據(jù)二級(jí)指標(biāo)的權(quán)系數(shù)確定三級(jí),得到三級(jí)指標(biāo)(C層)在衡量一級(jí)指標(biāo)(A)中的權(quán)重系數(shù)。

    2.3 指標(biāo)的一致化與無量綱處理

    氣候指標(biāo)采用區(qū)間型轉(zhuǎn)化公式,極大極小型采用倒數(shù)形式將其進(jìn)行一致化處理。然后運(yùn)用如下公式進(jìn)行無量綱轉(zhuǎn)化:Pi=1 000×Di/Ri,式中 Pi為某指標(biāo)轉(zhuǎn)變后的無量綱指標(biāo),Di為該指標(biāo)轉(zhuǎn)換前的指標(biāo)值,Ri為該指標(biāo)1-12月的均值。對(duì)于逆向單項(xiàng)指標(biāo)(即該指標(biāo)取值越小越好),則采用公式:Pi=1 000×Ri/Di,各字母含義同上。

    2.4 旅游季節(jié)性強(qiáng)度綜合評(píng)價(jià)

    按年度計(jì)算反季旅游市場潛力評(píng)價(jià)體系總分值,只需把各指標(biāo)的權(quán)重值和年度無量綱得分值代入數(shù)學(xué)模型E=ΣQiPi,其中E為總分值,Qi為第i個(gè)指標(biāo)的權(quán)重,Pi為評(píng)價(jià)指標(biāo)的得分值,n為評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)目。

    2.5 一致性檢驗(yàn)

    在AHP理論中,在計(jì)算單準(zhǔn)則下排序權(quán)向量時(shí),由于客觀事物的復(fù)雜性和判斷者的主觀性會(huì)造成判斷矩陣的邏輯不一致,因而須進(jìn)行一致性檢驗(yàn).本文指標(biāo)體系中A—B層的一致性指標(biāo)C.I.=(λmax-n)/(n-1)=0.009133(這里λmax是指A—B層指標(biāo)構(gòu)成判斷矩陣的最大特征根,n是其矩陣階數(shù),n=4),平均隨機(jī)一致性指標(biāo)R.I.=0.90,(在平均隨機(jī)一致性指標(biāo)表中查取),從而得到隨機(jī)一致性比例C.R.=C.I./R.I.=0.0101<0.1,可見本文判斷矩陣的一致性是可以接受的,結(jié)果的可靠程度是令人滿意的。在對(duì)B—C層的一致性檢驗(yàn)中所得到的一致性比例也符合要求。

    2.6 熵權(quán)修正步驟

    其中rij為第j個(gè)指標(biāo)下第i個(gè)月份的評(píng)價(jià)值。求各指標(biāo)值權(quán)重的過程為:

    表3 四城市時(shí)間維度權(quán)重系數(shù)與加權(quán)結(jié)果值

    (1)計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)下第i個(gè)城市的指標(biāo)值的比重 pij:

    (4)確定指標(biāo)的綜合權(quán)數(shù)βj:

    假設(shè)評(píng)估者根據(jù)自己的目的和要求將指標(biāo)重要性的權(quán)重確定為αj,j=1,2,…,n,結(jié)合指標(biāo)的熵權(quán) wj就可以得到指標(biāo)j的綜合權(quán)數(shù):

    根據(jù)上述計(jì)算方法獲得的15個(gè)指標(biāo)的A-B級(jí)、B-C級(jí)熵權(quán)ui,歸一化AHP權(quán)重wi以及C-A級(jí)權(quán)重λi分別如表3所示:

    2.7 目的地季節(jié)性測度實(shí)證研究

    對(duì)2011年1-12月各年度評(píng)價(jià)進(jìn)行對(duì)比,找出四個(gè)旅游季節(jié)性指標(biāo)模塊的發(fā)展軌跡。如表-4和Fig-1:a/b/c/d所示:

    表4 1-12月四城市旅游季節(jié)性指數(shù)綜合評(píng)價(jià)表

    上述分析表明,北京、上海、重慶、海口的旅游季節(jié)性指數(shù)在1-12月的季節(jié)性周期中具有較大起伏,其中占有最大權(quán)重的氣候指數(shù)在各月的波動(dòng)最為強(qiáng)烈,資源、需求感知、形象感知也有一定波動(dòng),但幅度較小,旅游淡旺季在各地出現(xiàn)的月份與氣候舒適度有顯著的正相關(guān)關(guān)系,從而表現(xiàn)出巨大差異,這也為錯(cuò)時(shí)開發(fā)旅游產(chǎn)品,從而克服季節(jié)性提供了空間。為了更清楚的表明各地季節(jié)性的時(shí)間差異,將四城市的統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行匯總,如圖1所示:

    圖1 四城市旅游季節(jié)性統(tǒng)計(jì)值匯總圖

    3 結(jié)語

    本文從時(shí)間維度來識(shí)別游客感知影響因素,正是這些影響因素在時(shí)間維度的變化才導(dǎo)致旅游季節(jié)性的產(chǎn)生,所構(gòu)建的旅游季節(jié)性測度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,可用于反季旅游開發(fā)潛力的系統(tǒng)評(píng)估,有助于反季旅游的配套政策與發(fā)展措施的制定。在15個(gè)三級(jí)指標(biāo)選取時(shí),盡可能以客觀數(shù)據(jù)基礎(chǔ),指標(biāo)量化盡可能減少主觀判斷因素,提高了評(píng)價(jià)體系的可操作性與可靠性。

    在實(shí)證分析中,利用北京、上海、重慶、??谒某鞘械脑露葧r(shí)間序列數(shù)據(jù)使用熵權(quán)修正AHP進(jìn)行實(shí)證分析。AHP技術(shù)識(shí)別問題的系統(tǒng)性強(qiáng),可靠性相對(duì)較高,最大程度增加權(quán)重信息量,提高可信度,并且實(shí)證結(jié)果與四城市旅游季節(jié)性實(shí)際顯著吻合,可見本指標(biāo)體系是一種具有實(shí)用價(jià)值的有效評(píng)價(jià)方法。受數(shù)據(jù)采集和研究現(xiàn)狀的限制,本文還存在諸如小規(guī)模問卷調(diào)查數(shù)據(jù)信息量不足、指標(biāo)設(shè)置的不合理性問題,需在今后的應(yīng)用研究中進(jìn)行調(diào)整和修正。

    需要強(qiáng)調(diào)的是,從中長期來說,旅游季節(jié)性強(qiáng)度不是固定不變的,本文所測旅游季節(jié)性強(qiáng)度僅為“短期效應(yīng)”,并未考慮長期趨勢,任何變量的中長期演變,如技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和制度等,都可對(duì)其產(chǎn)生影響[6]。

    [1]Butler R W.Seasonality In Tourism:Issues and Implications.In T.Baum,&S.Lundtorp(Eds.).Seasonality In Tourism[M].Oxford:Pergamon,2001.

    [2]吳小根.旅游目的地游客感知形象形成機(jī)理與實(shí)證——以江蘇省南通市為例[J].地理研究,2011,(9).

    [3]Phelps A.Holiday Destination Image-the Problems of Assessment:An Example Developed in Menorca[J].Tourism Management.1986,(3).

    [4]Wall G.Implications of Global Climate Change for Tourism and Recreation In Wetland Areas[J].Climate Change,1998,40(2).

    [5]席建超,國際旅游科學(xué)研究新熱點(diǎn):全球氣候變化對(duì)旅游業(yè)影響研究[J].旅游學(xué)刊,2010,(5).

    [6]Parry M L,Canziani O F,Palutik J P.Climate Change2007:Impacts.Adaption and Vulnerability[M].Cambridge:Cambridge University Press,2008.

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