ABSTRACT

This study has reviewed studies of development quality of tourism industry, tourism economical development, tourism product, tourism service and tourism environment, and has combined characteristics and requirement of comprehensive tourism, coming to an evaluation indicators system of tourism destination. This system includes 9 dimensions 44 indicators, and they can be grouped as allocation of tourism elements, environmental quality, tourism product quality, industry integration, department cooperation, stakeholders participation, quality of tourism planning, tourism development efficiency and trends of sustainable tourism. This system is different from others in spatial scale differentiation, mainly about province or county field. Evaluation methods can be divided as questionnaire investigation and statistical method, web-based document analysis, proportion calculation, indicators assessment, mathematical models. Some significant methods, like DEA (data envelopment analysis model), accessibility calculation, AR (attraction radius) and coordination and coupling degree model, are introduced.

Keywords:Comprehensive Tourism, Tourism Development Quality, Indicators System, Evaluation Method

基于全域旅游视角的旅游发展质量评价指标体系构建及评价方法选择

郑芳¹，侯迎¹，程仕瀚²

¹宁夏大学资源环境学院，宁夏 银川

²兰州大学资源环境学院，甘肃 兰州

收稿日期：2018年10月7日；录用日期：2018年10月24日；发布日期：2018年10月31日

摘 要

论文在总结分析旅游业发展质量、旅游经济发展质量及旅游产品、旅游服务及旅游环境质量等综合及单一质量评价基础上，结合全域旅游发展模式的特征及要求，构建了旅游地旅游发展质量评价指标体系，总体上包括要素配置、环境质量、产品质量、产业融合及部门协调质量、全民参与、旅游规划策划质量、旅游发展效率及旅游可持续态势等9个维度44个具体指标，对省域及市县区空间尺度差异的部分指标实现了差异化；在评价方法上，总体上包括基于问卷调查的数理统计与网络文本分析方法、比值法、综合指标体系法、数学模型及多元方法集成等手段，对部分方法如DEA模型、可达性计算、客源吸引半径(AR)及协调耦合度模型等作了详细介绍。

关键词 :全域旅游，旅游发展质量，指标体系，评价方法

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1. 引言

全域旅游概念一经提出，国家及地区均在竭力实现全域旅游发展模式，国家确定的全域旅游示范区创建单位作为全域旅游发展先锋及发展模式转变的核心平台，具有重要的引领作用。国内学者对全域旅游的研究始于2013年 [1] ，他认为“全域旅游”所追求的，不再停留在旅游人次的增长上，而是旅游质量的提升 [1] 。钟士恩等2014年提出了“合理的旅游发展模式”重点放在提高旅游质量，而不是旅游数量 [2] 。国家旅游局先后公布了两批国家全域旅游示范区创建名单，包括首批262个，第二批238个，暂没有任何一个已被认定的国家全域旅游示范区，其验收标准实质是旅游质量的部分内容，旅游质量是区域旅游可持续发展的唯一保障，基于全域旅游视角提升区域旅游发展质量具有重要意义。国内外已有诸多旅游质量评价的研究，主要包括单一要素的质量评价如吸引物、环境、服务等 [3] [4] [5] [6] [7] ，综合的旅游质量评价指标体系包括旅游经济发展质量 [8] [9] [10] [11] 、旅游业(旅游产业)发展质量 [12] [13] [14] [15] 、旅游目的地发展质量等方面 [2] ，缺少基于全域旅游视角的综合性旅游发展质量评价研究；大多数研究基于国家及省域空间尺度，在确定指标体系时仅对单一空间尺度考虑，全域旅游示范区包括省域及市县区两个层面，在指标选择时应加以区分。全域旅游是指在一定区域内，以旅游业为优势产业，通过对区域内经济社会资源尤其是旅游资源、相关产业、生态环境、公共服务、体制机制、政策法规、文明素质等进行全方位、系统化的优化提升，实现区域资源有机整合、产业融合发展、社会共建共享，以旅游业带动和促进经济社会协调发展的一种新的区域协调发展理念和模式 [16] ，因此基于全域旅游的旅游发展质量评价体系不是单一方面的单一指标，而是多领域多维度指标的集合，且其指标选择不同于以往旅游发展模式，需在全域旅游视角下重新考虑；既包括旅游业发展质量、旅游目的地发展质量、旅游产品质量及服务质量，又包括旅游者体验质量等多领域，是较之前任何一个指标体系都更具综合性的指标体系。

2. 指标体系构建

按综合性、主导性、差异性等原则要求，结合全域旅游新模式要求，选择了要素配置、环境质量、产品质量、产业融合及部门协调质量、全民参与、旅游规划策划质量、旅游发展效率及旅游可持续态势等9个维度44个具体指标。9个维度与厉新建等人 [1] 的“八全”相吻合，要素配置突出“全资源”、“全要素”、产业融合突出“全产业”、部门协调突出“全部门”、全民参与突出“全社会”。具体指标中突出定量化，部分主观性指标无法完全定量化，采用合理的定性评价方法；指标中大多数指标都属于正向指标，少数指标为逆向指标；个别指标的数据获取、计算难度大，如主客关系发展阶段、投诉率、重游率等，这类指标对于该领域的质量评价解释力较强，不得不采用这个指标；部分指标属于结构性指标，单一数据并不能完全揭示，对于这种指标需要应用相对复杂的计算方法来实现(表1)。

3. 评价方法筛选

由于指标体系中涉及主观与客观指标，必须实行定量与定性相结合的方法，且有些指标并不是直接的统计数据或问卷调查数据，需通过一定的计算才能得到；基于全域旅游视角的指标涉及面广，不能将整个指标体系用同一类方法进行评价。旅游发展质量评价最有意义的是同一旅游地的纵向对比(不同时间段)或不同旅游地的横向对比(同一时间段)，如横向上宁夏或海南省域层面的旅游发展质量可加以对比，宁夏区内、海南省内各县区市可进行对比，说服力更强。对于各指标，大致可分为以下几类：单一定量指标，单一定性指标，多维综合指标和复杂计算后的指标。

3.1. 数据来源及方法分类

主要的数据包括统计数据、问卷调查及实地调查数据、网络文本数据及经二次计算后的数据。具体的指标评价方法有：

1) 基于问卷调查的数理统计及网络文本分析，主观视角的指标只能通过该方法获取数据，如全民参与质量维下的“主客关系”、“社区参与”及产品质量中“品牌形象”等；

2) 比值法(数值法)，如要素配置中旅游资源“丰富度”、“品质”、“结构”、接待设施中“星级酒店占比”、环境质量的经济环境领域的指标等；

3) 综合指标体系法，如游客“体验质量”、“满意度”及工作人员“服务质量”，“旅游发展效率”与“旅游可持续态势”等方面，均是在构建综合指标体系基础上进行后续研究；

4) 数学模型，如客源吸引半径(AR)、交通可达性、旅游发展效率、旅游与环境资源耦合协调度的计算等，均涉及相关数学公式或模型；

5) 多元方法相结合，指标体系法尚需跟其它方法相结合，如权重确定方法，DEA、协调耦合度计算及其它需要用综合指标数据的评价领域必须依靠综合指标体系的具体指标及数据，才能进入下一个步骤。

3.2. 重要方法

3.2.1. 客源吸引半径(AR)

客源吸引半径，是衡量旅游目的地吸引力大小的重要指标。AR值越大，表明目的地吸引范围越大，其吸引力就越大；AR值越小，则目的地吸引范围越小，其吸引力就越小。具体计算公式如下：

$AR=\sqrt{{\displaystyle \sum _{i=1}^{n}X{i}^{2}d{i}^2}/{\displaystyle \sum _{i=1}^{n}X{i}^2}}$ (1)

表1. 全域旅游视角下旅游发展质量评价指标体系

式中，AR为目的地客源吸引半径，Xi为第i个客源地的游客比重，di为第i个客源地与目的地之间的距离；n为客源地总数。当前所用距离可以用铁路、高速公路及国道等单一数据或综合数据结合。

3.2.2. 交通可达性

交通可达性大致可分为两个层次，一是从目的地到研究区(宁夏、海南等)的中心区(交通枢纽或省会城市或旅游中心)的可达性，一是在研究区内部如宁夏、海南及更小尺度范围内的可达性。第一层次可直接用最短时间来表示，第二层次的可达性主要是基于路网(或最短时间、最短距离)等视角，本研究可通过计算各个旅游地(旅游景点)的平均最短时间来判断旅游地(旅游景点)的时间可达性 [17] ，具体公式见2-a，2-b：

$Ai={\displaystyle \sum _{j=1}^{n}Tij/n}$ (2-a)

式中，i、j表示旅游景点；Tij为旅游景点i采用公路交通方式到达旅游景点j的最短出行时间；n为旅游景点数量；Ai为旅游景点i的平均出行时间，Ai值越小，表明旅游景点i的可达性越好，Ai值越大，表明旅游景点i的可达性越差。可达性指数表示旅游景点的平均通行时间与区域内所有景点平均通行时间平均值的占比。

$A{i}^{\text{'}}=Ai/\left({\displaystyle \sum _{j=1}^{n}Ai/n}\right)$ (2-b)

式中， $A{i}^{\text{'}}$ 表示景点i的可达性指数；n表示旅游节点的数量。 $A{i}^{\text{'}}$ 值越大，表明景点i的可达性越差， $A{i}^{\text{'}}$ > 1表明旅游景点i的可达性低于研究区域内所有景点的平均水平； $A{i}^{\text{'}}$ < 1表明旅游景点i的可达性高于研究区域内所有景点的平均水平。

3.2.3. 综合指标体系法

旅游服务质量、旅游目的地认知度、游客体验质量、游客满意度、居民生活质量等方面均可通过构建指标体系的方法来进行评价，总体上指标属性亦分定性、定量指标，有些指标是通过问卷调查或网络文本数据分析得到的定性指标，有部分属于定量指标，且部分指标体系是定性与定量指标相结合，评价时需区别对待。对于定量指标，涉及权重问题，熵权法在客观赋权方面具有优势，亦可利用层次分析法(AHP)将专家打分结果计算各指标权重；对于定性指标评价，需涉及问卷调查数据获取及分析、网络文本数据收集及分析，这两类方法是研究旅游学科的主要方法，问卷回收后的分析处理可将定性数据利用SPSS分析软件构建数据库后进行定量分析，网络数据可借用ROST Content Mining软件进行内容挖掘与分析。

3.2.4. Data Envelope Analysis (DEA)

DEA模型是揭示旅游效率的最适宜方法之一，亦是基于投入产出视角的研究方法。该方法中旅游综合效率指数反映的是城市旅游资源配置、利用和规模集聚等效率，而技术效率指数则表示的是城市旅游资源的配置和利用的效率，规模效率指数表示的是城市旅游资源规模集聚的效率 [18] 。该方法选取决策单位(Decision Making Unit, DMU)多项投入、产出数据，基于一定假设下满足规模报酬可变的DEA模型可见参考文献 [19] ，如：

$\{\begin{array}{l}\min {\theta }_j{}^{*}\\ s.t.{\displaystyle \sum _{j=1}^n{X}_j{\lambda }_j}\le \theta X_k,s.t.{\displaystyle \sum _{j=1}^n{Y}_j{\lambda }_j}\ge Y_k\\ s.t.{\displaystyle \sum _{}^n{\lambda }_j}=1\\ {\lambda }_j\ge 0\end{array}$ (3)

式中，n为DMU数量；m和s分别为输入和输出个数；Xij和Yrj别表示第j个DMU第i项输入和第j项输出；λj表示权重；θ表示综合效率。引入虚拟的最优决策单元 $DMUj+1=\left\{\text{min}\left(x\text{1}j,x\text{2}j,\cdots ,xmj\right)\text{max}\left(y\text{1}j,y\text{2}j,\cdots ,ysj\right)\right\}$ 。若效率值θj = 1，表明旅游的投入要素组合最优；θj < 1时，表明旅游生产效率不足。值越小，效率越低；越接近1，效率越有效。

此外，Malmquist生产率指数适于评价旅游效率的动态演变，适于纵向对比；对于横向研究，直接根据前面公式(3)进行相关计算即可。

3.2.5. 协调耦合度

旅游与环境资源属于两个系统，协调耦合度的计算正是基于这两个系统，每个系统由一系列的指标构成，各指标需标准化及权重确定，针对两个系统的综合指数进行计算，再根据一定标准判断两个指数的关系，计算协调度与协调耦合度的大小，协调耦合度的计算最为重要的是要进行横向与纵向对比，否则意义不大。

目前用得较多的协调度模型的原型来源于杨士弘 [19] 的研究，设正数 $X_1,X_2,X_3,\cdots ,X_m$ 为描述环境特征的m个指标；正数 $Y_1,Y_2,Y_3,\cdots ,Y_n$ 为描述旅游发展特征的n个指标。函数 $f\left(X\right)$ 与 $g\left(Y\right)$ 为综合环境效益函数和综合经济效益函数；历年数据不一样，因此每年的f，g都有所不同。

$f\left(X\right)={\displaystyle \sum _{i=1}^m{a}_i}{\stackrel{⌢}{X}}_i$ 与 $g\left(Y\right)={\displaystyle \sum _{i=j}^n{b}_i}{\stackrel{⌢}{Y}}_i$ (4-a)

其中a_i与b_j为待定权数， ${\stackrel{⌢}{X}}_i$ 的取值按以下要求：

当X_i越大越好时， ${\stackrel{⌢}{X}}_i=X_i/{\lambda }_{\max }$ ；当X_i越小越好时，。λ_max与λ_min为相应于指标X_i的规划值、对比标准值、期望值和理想值。 ${\stackrel{⌢}{Y}}_i$ 取值同理。

环境资源与旅游发展协调度的计算公式为：

$C={\left\{\frac{f\left(X\right)\ast g\left(Y\right)}{\frac{f\left(X\right)+g\left(Y\right)}{2}}\right\}}^K$ (4-b)

其中C为协调度，K为调节系数，K ≥ 2。C反映了在环境综合效益与旅游发展(或发展水平)一定的条件下，即 $f\left(X\right)$ 与 $g\left(Y\right)$ 之和一定，为使旅游发展与环境综合效益最高，即 $f\left(X\right)$ 与 $g\left(Y\right)$ 之积最大，旅游发展与环境效益进行组合协调的数量程度。当0 ≤ C ≤ 1时，协调度C越大，说明旅游与环境越协调，反之则越不协调。有时仅靠C值，判别能力较差，所以必须对C进行调整，协调发展度便是对C进行调整的理想化度量尺度。

协调发展度D：

$T=\alpha f\left(X\right)+\beta g\left(Y\right)$ (4-c)

D为协调发展度，C为协调度，α、β为待定权数。T为环境与旅游经济效益的综合评价指数。0 ≤ T ≤ 1。

根据杨士弘 [20] 的总结，协调度及等级判定标准、环境与旅游协调发展的分类体系及判别标准见表2，

表2. 环境与经济协调发展的分类体系及其判别标准

注：根据杨士弘(2003) P253表9-3整理。

根据计算结果及表2便可得知旅游地旅游发展与环境资源协调耦合程度属于具体的哪个阶段包括其变化趋势。

4. 展望

由于全域旅游视角的旅游发展质量评价指标体系涉及多个指标，指标复杂且部分指标的判定标准没有可参考的经验值，省域及市县区的判定标准不能采用同一尺度，当前的比较仅限于某一具体维度的具体领域的比较；但长远考虑，无论是定量指标还是定性指标，每个指标对应的判定标准均可通过合理赋分，将各维度具体指标的赋分值求和，计算出旅游地旅游发展质量得分，该分值的不同区间对应于不同的旅游发展质量水平，期望在未来研究中能将该指标体系作为全域旅游发展质量评价的基本标准。

基金项目

国家自然科学基金(41461119)。

文章引用

郑 芳,侯 迎,程仕瀚. 基于全域旅游视角的旅游发展质量评价指标体系构建及评价方法选择
An Evaluation System of Tourism Destination Development Quality and the Evaluation Methods Based on Comprehensive Tourism Perspectives[J]. 可持续发展, 2018, 08(04): 304-311. https://doi.org/10.12677/SD.2018.84035

参考文献