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基于AHP分析的区域旅游景区竞争力研究
——以陕西安康相关景区为例

2022-06-10冯雅力

洛阳师范学院学报 2022年5期
关键词:双龙分析法竞争力

冯雅力,袁 丽,刘 莹,朱 莹

(陕西开放大学 中瑞旅游与酒店管理学院,陕西 西安 710119)

伴随旅游业发展,旅游学科趋于成熟,旅游行业买方市场逐渐形成,各景区之间竞争日趋激烈.如何评价和提升景区竞争力成为众多景区管理者和学者重点思考的问题.景区竞争力的影响因素众多、评价复杂,寻求科学的评价方法、构建合理的评价体系成为研究的重要任务.层次分析法作为运筹学理论决策方法,在运用复杂系统模型化、数量化的分析机理进行旅游景区竞争力分析方面有着其他方法无可比拟的优势.笔者运用层次分析法确定旅游景区竞争力各影响因素权重,通过数据导入得到研究对象综合得分,根据得分分析景区优势和劣势,并从景区自身发展和区域旅游发展角度提出竞争力提升策略,以期当地旅游业健康、持续发展.

1 文献综述

从20世纪计量革命兴起到广泛传播,定量研究方法在各研究领域蓬勃发展.虽后来受到内外部自省式和驳斥性的批判,但它在理论研究中的重要作用和地位却无法撼动.旅游学作为新兴学科和交叉学科,自开始便有众多的学者引入各种理论和方法对其进行深入剖析和探索.笔者在中国知网CSSCI、SCI、EI、核心期刊等较高级别文献数据库键入关键词“层次分析法AHP 旅游”和“旅游竞争力评价”,并设定2016—2021年为搜索年限,共搜得文献51篇,进行计量可视化分析后得到关键词共现网络图谱(图1),可形成对此领域研究的整体认知.

图1 关键词共现网络图谱

经文献研究,发现通过层次分析法进行方案选择和资源评估的文章较多;但除演克武、邢夫敏在2018年通过层次分析法对旅游企业进行品牌竞争力比较和杨艳红在2020年运用层次分析法对海南省休闲农庄竞争力进行评价之外,未查阅到有学者运用此方法进行旅游地竞争力评价分析的文献,说明此交叉领域几近空白.下面从层次分析法在旅游领域应用和旅游竞争力研究两个角度进行综合述评.

1.1 层次分析法在旅游领域应用角度

第一,运用层次分析法进行方案选择和资源评价.方案选择角度:程静静等运用层次分析法对影响农民旅游目的地选择的因素进行研究,确立了农民旅游目的地选择指标体系[1].资源评价角度:陈瑞萍[2]和尹晶萍[3]分别构建评价模型对研究对象从森林绿化覆盖率、生物物种多样化、优秀旅游资源数量和湿地环境质量、生态系统、湿地公园及景观开发[3]等方面进行生态旅游评价;洪增林等和陈赖嘉措等分别选取自然地质遗迹景点[4]和民族旅游景点[5]为研究目标, 通过模型构建进行综合评价;陈建波和明庆忠则将类间权重与类内权重引入层次分析法,从健康价值、景观价值和环境条件等方面对健康旅游资源进行评价[6];司嵬和王冲从信用管理角度切入,剥离出信用品格、服务能力2个关键影响指标, 提出旅游信用监管体系构建、景区服务质量水平提升等建议[7];成英文以城市功能理论为指导, 通过层次分析法构建结构模型建立城市旅游化指标体系,对部分城市旅游化水平进行评估[8].

第二,通过层次分析法对研究区域旅游发展条件及现状进行SWOT分析:魏晓燕与毛旭锋通过AHP对塔尔寺旅游进行了SWOT分析[9];石丹、包倍增运用AHP-模糊数学法构建崇明岛生态旅游开发潜力评价体系, 对生态旅游开发潜力进行评价,明确生态旅游开发的重要指标、保障和改善内容[10];田红灯等运用层次分析法对广西猫儿山自然保护区发展森林康养旅游进行了SWOT分析,从“设施型”“资源型”“保护型”和“政策型”四个方面提出发展康养旅游的具体路径[11].

1.2 旅游竞争力研究角度

通过文献研究发现,国内和国外文献关于旅游竞争力研究的视角有所不同.国外学者多进行旅游目的地探索;而国内学者则将更多精力投入评价体系的构建,选择一个或多个研究目标进行定量评价.评价方法方面,更多的学者采用熵值法,另有部分学者基于主成分分析和相关理论模型进行评价.

侯兵等[12]、付智等[13]、刘成昆等[14]基于熵值法, 对不同研究区域进行综合评价;瞿华和刘荣荣借助空间聚类分析法分析区域旅游竞争力差异性特征,利用全局和局部空间自相关分析法探讨空间演化特征[15];黄松等通过构建BP神经网络模型对智慧旅游试点城市旅游竞争力进行评价[16];李淑娟等基于核心边缘理论和生态位理论,对研究区域城市旅游竞争力进行评价,借此建立区域城市旅游竞争力空间格局[17];向旭等运用模型对秦巴山脉重庆片区旅游竞争力进行评价[18];林明水等基于空间自相关分析和主成分分析法测度国家全域旅游示范区竞争力,提出东部地区“傍城”、西部地区“傍景”的全域旅游发展理念[19];张春香基于钻石模型对陕西、河南和湖北文化旅游竞争力进行评价,从强化政府领导、优化产业结构、建立协调机制等方面提出对策[20].

2 研究区域概况

安康市汉滨区位于陕西省东南部,是连接西南、西北、华中的重要交通枢纽,区位优势明显.汉江穿城而过,属中国南北气候过渡地带;区域内居民多为明末清初湖广移民后裔,汉族居多,另有满族、回族等18个少数民族.地方文化呈现出秦楚交融特征,在风格上融汇南北、特色鲜明.汉滨全区森林覆盖率超过60%,集人文、自然、生态景观于一体,现有安康高新秦巴生态旅游区、香溪洞风景区、瀛湖旅游景区和双龙生态旅游景区(后文统称为秦巴生态景区、香溪洞景区、瀛湖景区和双龙景区)4个国家4A级景区.

秦巴景区位于安康市高新区,是以生态观光、休闲运动、海绵城市体验和历史文化传扬为主题的城市公园,景区由生态运动公园、商业公园、生态文化公园和儿童欢乐世界组成,有擂鼓台、天生桥、鲤鱼潭等景点,总占地面积1.005平方公里;周边旅游基础设施和公共服务较为完备.

瀛湖景区位于安康市城区西南18公里处,主体旅游吸引物——瀛湖是安康水电站形成的西北最大的人工湖,水域面积77.8平方公里,总面积102.8平方公里,湖中有近百座岛屿,有天柱山、白云寺,牛郎织女石、红娘洞等自然和人文景观,景区内有会议中心和餐饮、购物场所.

香溪洞景区位于安康市区城南3公里处,总面积约10平方公里,包括三天门、香溪洞、牛蹄岭、蜈蚣山、文武山五大景区.有纯阳楼、香溪八洞、天梯、凌霄亭、驾云桥、玉皇阁、镜儿湖、古钟亭等50多个景点,近年来基础设施逐步完善.

双龙景区位于安康市汉滨区双龙镇,距安康城区47公里,总规划面积约11.15平方公里,有祥龙谷、龙潭峡、青龙寨、游龙瀑布、玉龙宫等景观景点,近年来基础设施正在逐步完善中.

3 AHP评价模型构建和分析

3.1 评价指标设计及层次结构模型构建

结合文献研究和相关专家讨论建议,本研究将影响旅游景区竞争力评价的因素分为两类,即自身影响因素和外部环境因素.自身影响因素包括资源禀赋、生态环境、开发效果、经营管理和承载力5个指标共计24个影响因子,外部环境因素包括区位、社会、市场3个指标共计10个影响因子.各指标基本结构如图2.

图2 层次结构模型

3.2 判断矩阵构造

因模型指标较多,为避免众多因子比较所产生误差和量纲困境,本研究采用一致矩阵法,即通过两两比较方式,采用相对尺度以最大程度提高准确度.得到以下矩阵(矩阵1):

(矩阵1)

矩阵中,aij为i元素和j元素重要性比较结果,根据表1给出的重要性值为其赋值.

表1 相对重要性标准

两个元素间的重要性比值结果互为倒数,即,如果i元素和j元素重要性比值为aij,则j元素和i元素重要性比值为1/aij.

3.3 确定权重

因篇幅限制,本文仅对“资源禀赋”指标下的8个因子进行权重计算,判断矩阵为

(矩阵2)

矩阵最大特征根λmax=8.566;一致性指标CI=0.081;平均随机一致性指标RI经查表为1.41,将CI和RI进行比较,代入公式

(公式1)

得到检验系数CR为0.057,小于0.1,该判断矩阵通过一致性检验,具备满意的一致性.

判断矩阵经列向量归一化和求行和归一化后得到以下矩阵:

(矩阵3)

此向量即为因素层8个因子相对于指标层C1的相对重要性权值,此指标的层次单排序完成.依据此法,笔者对其他因素、指标以及类型相对于上一层次因素的层次单排序,并计算所有因素相对于最高层的相对重要性权值,即层次总排序,得到最终权重结果(如表2).

4 数据收集和分析

笔者依据模型中层次指标制作问卷,赴研究区域进行田野调查,调研内容分为两项,即问卷调查和深度访谈.问卷调查请被访者对问卷中的34个基本因子进行打分,问卷采取百分制,参考标准:竞争力很强(81~100)、竞争力较强(61~80)、竞争力中等(41~60)、竞争力较弱(21~40)、竞争力很弱(0~20).在打分过程中,调研者将基本因子含义对被访者充分解释,为减小误差,增加数据代表性,被访者范围覆盖景区游客、景区管理人员、当地居民及当地高校旅游管理在读学生.各问卷相互独立,不受影响.调研于2020年12月7—11日和2020年12月20—24日分两次进行,问卷现场填写,现场回收,共发放问卷200份,回收有效问卷195份,有效问卷回收率为97.5%;另为深入了解研究对象基本情况,笔者设计结构化提纲对15位被访者进行深度访谈.笔者对调研所获数据即各基本因子得分进行算数平均代入模型得到各景区最终得分(见表2).

表2 各类型、指标、因子权重及得分

5 综合评价及竞争力提升策略

5.1 综合评价

从量化分析结果可知:秦巴生态景区综合得分最高,为84.73分;双龙景区总计得分最低,为77.87分,其他景区得分居于中等.

类型层面:自身影响因素和外部环境因素加权得分,秦巴生态景区得分最高,为64.26和20.47,双龙景区得分最低,为62.63和15.23,其他两个景区得分居中;其中资源禀赋和生态环境指标层双龙景区得分最高,为21.08和15.32,秦巴生态景区得分最低,为19.01和12.07.双龙景区地处秦岭深处,远离市区,森林覆盖率高,生态本真性保持好,空气和水体质量较高,景区内部狮王洞岩溶景观呈现出与其他溶洞风格迥异的玉化现象,具有较高的观赏价值和科研价值.开发效果指标秦巴生态景区得分最高,为5.53,香溪洞景区得分最低,为5.23;经营管理指标、承载力指标秦巴生态景区得分最高,为6.65、21,双龙景区得分最低,为5.06和15.79.秦巴生态景区为安康市按照高标准建设的文化休闲游览区,满足市民和游客的休闲、健身、娱乐等需求,逐步成为城市运动休闲区和具有文化生态品位的商业中心,基础设施完备,景区管理水平较高,有完善的制度保障和充足的资金保障,因此得分较高.

区位、社会指标,秦巴生态景区得分最高,为11.42和5.22,双龙景区得分最低,为8.06和4.1;市场指标,瀛湖景区得分最高,为3.84,双龙景区得分最低,为3.07分.秦巴生态景区地处市区高新区,商业繁荣,酒店林立,交通发达,可以较好地满足游客的“食、住、行、游、购、娱”等旅游消费需求;瀛湖景区距离市区远近适中,资源特色与其他景区相比异质化明显,加之宣传投入较多,因此客源较丰富,市场占有率较高.

5.2 竞争力提升策略

笔者通过深度访谈,结合数据分析结果,梳理影响各个景区竞争力的优势和短板,从提升区域旅游整体竞争力角度出发,试探性提出如下策略.

5.2.1 深入挖掘资源文化内涵,打造多元化旅游产品

此策略主要针对开发效果指标得分较低的双龙景区和香溪洞景区.双龙景区的文化主题为“龙文化”.笔者在调研中发现:主题定位与景区本身资源特色契合度不高,文化设施建设和整体景观架构略显牵强,且文化主题较为单一.可尝试挖掘文化内涵,采取旅游产品多元化开发策略.祥龙谷空气优良、水质清澈,四季如春,夏季气温保持在24~26℃之间,可开发休闲度假旅游产品,满足安康市域游客消费需要;狮王洞的玉化钟乳石以及祥龙谷独特的刺竹可作为研学旅游产品开发素材;青龙寨传说为明末农民军首领李自成驻军之地,后多为绿林人占据,可挖掘资源中的绿林元素,开发出“坐一坐金交椅”“大碗喝酒、大口吃肉”等旅游体验产品和餐饮产品.

香溪洞相传为吕岩参元修道之地,并留下纯阳楼(重建)、纯阳洞、架云桥、玉皇阁等古迹和大量的摩岩题刻,修复了众多彩绘,道教色彩浓厚,文化资源丰富.可进一步挖掘道教文化内涵,丰富吕祖传说故事,将香溪的自然特色和道教传说融合,实现景观为体,文化为魂,打造有血有肉旅游产品的目的.

5.2.2 加强基础设施建设,提升景区承载力

双龙景区和瀛湖景区距离市区较远,对市区居民和外来游客吸引力有限,因此景区接待设施质量对游客数量和停留时间有重要影响.笔者通过调研和数据分析,发现瀛湖景区游客数量和停留时间较双龙景区多,这一方面由于瀛湖景区距市区较近,与其旅游接待设施较完善,娱乐设施较为完备也不无关系.相比之下,双龙景区现今没有住宿设施,景区入口酒店尚未装修完毕,内部也无餐饮和娱乐设施,游客二次消费较少,发展受限.针对于此,笔者建议尽快完善住宿设施,加快酒店装修进度;增加餐馆数量,菜品突出本地特色;添置娱乐设施,增加娱乐项目,借以增加游客停留时间,丰富游客旅游感知.

5.2.3 加大景区宣传力度,创新宣传方式

调研中发现,香溪洞景区和双龙景区宣传工作欠缺,这与数据分析中市场指标的得分结果基本吻合.加之区位原因,对双龙景区客源影响较大,景区应该加大宣传投入,通过公交车身、站牌、网站、新媒体等各种渠道提高景区知名度,树立景区品牌形象,还可与众多旅行社、酒店合作,通过旅游企业为景区宣传,拓宽宣传渠道,提高景区知名度.

5.2.4 寻求景区合作,构建区域旅游共同体

通过量化分析,研究对象彼此之间互有优劣,既相互竞争,也相互补充,这为彼此合作提供可能性.各景区可通过政府职能部门或自发设计旅游线路,充分利用市区景点的区位优势和郊区景点的资源优势实现互补.摒弃固有的门票经济观念,尝试实行通票制度,实行门票互认,降低门票在旅游收入中所占比重.在景区宣传过程中,改变以前各自为战的思路,树立全域旅游思维方式,讲求大景区、大旅游,组团宣传,做到资源共享、设施共享、客源共享,提升区域旅游整体竞争力.

6 结论

本研究利用AHP结构模型确定景区旅游竞争力各项影响因子权重,将田野调查所获数据导入模型进行拟合,计算各景区综合得分,秦巴生态景区综合得分最高,双龙景区综合得分最低,其他景区居中;得分显示在资源禀赋、开发效果、区位等因素方面各个景区各有优劣.笔者根据分析结果寻求景区发展过程中的优势和短板所在,提出4点旅游竞争力提升策略.笔者认为通过层次分析法对各个景区进行竞争力分析较为合理,但通过问卷获得被访者对各个因素得分,后进行算数平均的数据获取方式虽具有一定的代表性,但受到被访者学历水平、专业结构、工作性质、利益诉求等因素的影响,不可避免地存在误差,有关数据处理方面需要继续研究和探索.

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