城市会展旅游发展潜力评价——以廊坊市为例<br/>

城市会展旅游发展潜力评价——以廊坊市为例

2012-11-09黄秀微

河北职业教育 2012年2期

黄秀微

（廊坊师范学院，河北廊坊 065000）

随着上世纪70年代末国门的开放，我国参与国际、国内会展旅游活动的次数逐渐增加，会展旅游逐渐成为国内各大城市和地区的新宠，很多城市开始纷纷大力组织发展会展旅游，并形成了以北京、上海、广州为中心的会展旅游经济圈。但是由于国内会展旅游业起步比较晚，发展基础比较薄弱，如何在激烈的市场竞争中挖掘其发展潜力并可持续发展成为很多城市和地区关注的问题。本文借助层次分析方法对其发展潜力进行评价。

一、会展旅游发展潜力简介

所谓城市会展旅游发展潜力，是指一个城市在发展会展旅游的过程中，利用其自身资源及其优化组合，推动自身会展旅游发展的能力。也就是从影响会展旅游的各个因素入手，评价影响城市会展旅游发展能力的各因素的强弱，分析评价城市会展旅游的发展能力。

发展潜力的评价与测量，主要采用层次分析法。层次分析法（AHP）最初用于服务领域，是美国运筹学家沙旦（T.L.Saaty）于20世纪70年代提出的。AHP是将决策者的定性判断和定量计算有效结合起来，它采用数学方法将哲学上的分解与综合思维过程进行了描述，建立了决策过程的数学模型，是解决多目标，不确定性决策的一种有效的决策和评价工具，是一种实用的决策分析方法。其基本原理是将一个复杂问题分解成若干层次和若干因素，通过比较因素的重要程度构造判断矩阵，利用判断矩阵的最大特征根值和它所对应的特征向量，确定下层元素对上层元素的贡献程度，从上到下逐层计算，最后得到基本元素对总体目标的重要排序结果。运用AHP的一般步骤如图1-1所示：

图1-1 层次分析法的实施步骤

二、廊坊市会展旅游发展潜力评价体系的构建

1.确定评价指标

评价指标的选取对于评价结果有着极大的影响，需要谨慎。但实际应用过程中，具体指标的选取过程存在着一定的主观性，用不准确的指标体系来评价系统必然导致评价结果的偏离。在确定会展旅游发展潜力评价体系指标的时候，应遵循目的性、全面性、代表性、可操作性、定性与定量相结合等原则，从复杂的关系中找出起主导作用的因子。

关于会展旅游发展潜力的评价指标目前还没有统一的说法，本文在分析会展旅游发展潜力影响因素及参考相关文献的基础上，初步建立了一套评价指标体系（如表2-1所示）。

表1 廊坊市会展旅游发展潜力评价指标体系

该发展潜力评价指标体系分为三层，第一层是目标层，以会展旅游发展潜力作为定量评价的目标；第二层是准则层，以经济因素、基础设施、区位因素作为影响会展旅游发展潜力的因素；第三层是因子层，是准则层指标的更进一步分解和具体化。

2.建立判断矩阵

判断矩阵的确定是AHP分析法的核心问题。判断矩阵表示的是针对上一层次中某一元素而言评价层中各元素的相对重要性，其基本形式为：

对于任何判断矩阵来说，都应满足以下条件：Xii=1且Xij=1/Xij。Xij表示对于Ak而言的元素Xi和Xj相比，Xi重要性的判断值。本文中的判断矩阵是请有关专家给出的。例如，会展旅游发展潜力（A）准则层（B）的判断矩阵为：

同理，我们可以建立因子层的判断矩阵。

3.计算判断矩阵的权重

判断矩阵的权重指的是该指标占上级指标的权重。其计算公式为：

其中，ai就是所求权重，i=1，2，…n

经过计算，现求得准则层（B）的权重分别为：b1=0.637，b2=0.258，b3=0.105；

同理可得因子层（C）的权重分别为c1=0.376，c2=0.412，c3=0.212，c4=0.679，c5=0.321，c6=0.408，c7=0.315，c8=0.277。

4.一致性检验

一致性检验是AHP的重要的必不可少的步骤，在构造判断矩阵时，虽然没有要求所有的判断达到完全一致性，但是要求判断具有大体的一致性。因此，在出权重系数之后，还要进行一致性检验，这是保证结论可靠性的必要条件。一致性检验的公式是：

公式中，CR是相对一致性检验指标，当CR≤0.1是，我们就认为判断矩阵是基本合理的，否则就要对判断矩阵进行调整；RI是平均随即一致性指标，通过工具书的查询能够得到；CI为一致性检验指标，其计算公式是：

其中，n是判断矩阵的阶数，λmax是判断矩阵的最大特征值，其计算公式为：

公式中，A为判断矩阵，a为判断矩阵A所对应的各因素的权重向量。

在长期的漂泊生涯中，马戴的足迹遍及到祖国山川的多个地方，欲仕不进，使得诗人的内心蒙上了深深的苦闷之感，经过南国山川，想到昔日繁华之地，如今之萧瑟凄凉，再联想到诗人自身的遭遇，怎能不怀古伤今？被贬龙阳尉外放的难过，内心的苍凉及对自身飘零的未来的不安与忐忑使得诗人无限感伤。

经计算可得准则层的λmax=2.929，CI=0.036，查表得3阶RI为0.52，因此，CR=0.069≤0.1，可以认为判断矩阵基本合理。

同理可对因子层进行一致性检验，经检验得知因子层的判断矩阵也都基本合理，可以使用。

5.指标量化

指标量化是指将所有影响因子都赋予一定的量化数字，但这些影响因子有些可以从相应的统计资料中查找，具有确定的数据，有些则没缺确定的数值。对于能具有确定数据的那些指标可以通过功效系数法来进行确定，那些没有确定数据可以参考的指标则可以通过德尔菲法进行确定。

功效系数法是根据多目标规划的原理，对每一个评估指标分别确定满意值和不允许值，然后以不允许值作为下限，计算各指标现实满意度的程度，并转化为相应的评估分数。各项指标的满意值和不允许值一般是行业中最优值和最差值，也正因为这样，功效系数法的一个最大优点就是能够反映企业某一时点在行业中的地位。本文将具有直接参考数据的量化指标进行转化，其公式为：

Si=（Zi-Zib）（Ziy-Zib）*40+60式中，Zi是指标的实际值；

Zib是指标不允许值；

Ziy是指标最优值。

本文涉及的指标当中，适合采用功效方法进行量化的分别是C1、C2、C3和C4，在查阅相关统计资料和文献的基础上，经计算可确定各指标的取值（表2）。