一种新的评价方法对旅游目的地的选择基于灰色关联分析

文摘

选择一个理想的旅游目的地的决策过程是受许多心理和非变量的影响。游客需要一种方法来快速、轻松地选择一个合适的目的地。由这实际决策问题,旅游目的地评价新方法、灰色关联分析(GRA),开发并应用于台湾的排名评价旅游目的地在中国。在评估过程中,我们运用熵计算各项指标的权重,这是一个更客观的权重计算方法。研究结果表明,相同尺寸虽小,数据的分布是未知的,草地上仍然可以成功地用于评估旅游目的地。此外,我们在草地比较结果与顺序偏好的技术相似,理想的解决方案(TOPSIS)和显示,可以获得更精确的排名结果。

1。介绍

随着社会经济的发展和人民生活水平的提高,更多的公共假期,更快的交通工具(例如,方便空气网络和高速铁路),和对世界更加开放,中国国内和出境旅游的需求空前增长自2000年代(1]。根据中国国家统计局(National Bureau of Statistics),国内游客的数量在2014年达到36.11亿。此外,海外入境游客数量是1.284983亿年,中国出境游客的数量在2014年是1.072755亿年。随着旅游业的显著增长,旅游支出和外汇收入在中国也显著增加。2014年,中国国内旅游收入达到3031 .18元欧元,和从国际旅游外汇收入达到569.13亿美元。伴随着巨大的中国旅游经济的发展,中国政府致力于使旅游业发展的重大政策,而中国已经有这么多提供国际和国内游客:它的自然美景;一个丰富的文化;伟大的美食;令人惊叹的科技进步;友好的公民。 According to the China National Tourism Administration, by 2014, China has 184 5A-class tourist scenic spots, 862 5-star hotels, and 600 travel agencies [2),如图1。旅游业已经成为最强大的和最大的产业之一,变成买方市场的时期在中国发展的过程。

当今旅游面临的最大的问题之一是如何评估和等级的旅游目的地,以及需要了解哪些因素影响他们的选择3]。然而,选择一个合适的旅游目的地的决策过程是一个非常复杂的过程,并选择一个可行的方法,有效的评价旅游目的地并不是一件容易的事。有大量文献讨论不同研究方法应用于评价和选择的旅游目的地。这些方法包括(1)多项Logit模型(MNL) [4- - - - - -7];(2)二元回归模型(8- - - - - -11];(3)多项Probit模型(12];(4)基于Scobit离散连续选择模式13];(5)结构方程模型(14- - - - - -19];(6)荟萃分析(20.];(7)来说技术相似,理想的解决方案(TOPSIS) [21- - - - - -24];(8)主成分分析(25- - - - - -30.];(9)层次分析法(AHP) (31日- - - - - -37]。的一些方法可能已经向公众已知的。其他方法只是借用了工业领域研究和应用于旅游业。仍有一些人在胚胎阶段。上面的9个方法可以单独应用于评估旅游目的地。然而,没有人是完美的。研究人员只能选择一个方法来评价旅游目的地,有最少的缺陷,研究的特殊情况。一些评价方法需要高质量的数据;即数据应该服从某一分布或数据量应该很大。此外,其他评价方法有很强的主观性。

因此,一个可行的方法,有效的旅游目的地评价旨在为多个变量和目标问题提供解决方案。然而,在研究旅游目的地的评价,调查数据往往是不完整或不清楚,因此本文是受现实的限制,局限于自身情况的数据量很小,其意义不确定。考虑到这些因素,灰色关联分析(GRA)可能是最好的方法,本研究,将用于探索旅游目的地的实际过程评价和选择来确定需要的各种特性反映了游客对目的地的偏好在8的背景下旅游景点利用指标体系和数据在文献[21]。这样的初步分析的基础上,本文打算实现双重目标。第一个应用熵找到每个指标的相对权重的8个旅游景点。第二个是通过灰色关联分析对旅游景点排名(GRA)和比较排名结果与文献[21]。

本文的其余部分组织如下。在简要回顾相关文献部分2,我们目前的旅游目的地选择的层次结构和评价指标体系3。灰色关联分析评价模型对旅游目的地的选择提出了部分4。部分5说明了灰色关联分析的结果评价模型,然后我们比较和分析这些结果与从来说技术获得相似的理想解决方案(TOPSIS)文献所使用的评价方法21]。结论部分6。

2。文献综述

评价和选择的旅游目的地是经常被学者研究的重要课题之一(38]。这些评价和选择研究与决策规则的问题,决策过程,和选择的因素5,39- - - - - -45]。许et al。21)提出了一个4层AHP模型,包括22个属性4级和测试使用收集的数据来自游客台湾建立预先决定因素的相对重要性(标准)。在这项研究中,来访的朋友/亲戚和个人安全似乎是两个最重要的因素对入境游客到台湾,台北101价格是最重要的,是旅行者的首要任务。Huybers [46)应用离散选择建模技术研究潜在的短期目标选择悉尼居民。研究结果表明,目标对未来的短期游客从悉尼的吸引力增强,不同程度,通过更低的价格,是比较忙,有一个中等水平的夜生活,参观了春夏期间,被访问在两小时的旅行时间,提供一个混合的自然和文化遗产景点。Prayag和瑞安14)使用验证性因素分析探索四个构造之间的关系,也就是说,目的地形象,地方依恋,个人参与,游客满意度忠诚度的先例。研究结果表明,目的地形象,个人参与,并将附件是祖先的游客的忠诚但这关系是由满意度。

Dellaert et al。47)指出,游客的选择是复杂的多方面的决定,选择不同的元素相互关联和发展决策过程。决策过程受到很多心理(内部)和"(外部)变量。Sirakaya和伍德赛德48]提供了一个综合定性评估旅游决策的文献和集成的主要概念和实证研究在旅游文献报道。林和许49)认为,复杂的决策过程导致一个旅游目的地的选择没有被研究。过去的研究相关目的地的选择主要集中在识别重要属性影响目的地选择;专业判断和因子分析的主要方法是(50- - - - - -53]。理查兹和威尔逊[54在他们的工作集中在独立的青年和学生旅行和使用因子分析来帮助识别四个主要激励因素,包括寻求经验,寻求放松,社交能力和目标做出贡献。Tomišet al。55]研究了年轻人在选择一个城市目的地因素考虑在欧洲和鉴定出7个主要因素:聚会玩乐,可访问性的目的地信息,容易和廉价的旅游组织户外活动,和当地人打交道,好的购物地方,探索未知世界。进一步分析显示,有几个动机因素之间的显著差异时,丹麦和国际学生。派克和页面(30.)提供了一个全面的目的地营销文学的叙事分析。

上述研究主要应用定性和定量的方法来分析影响旅游目的地的选择的因素。他们指出,决策过程导致的最后选择旅游目的地是非常复杂的。然而,这些研究未能考虑游客的偏好的决策过程和利用更复杂的决策方法。出于这一点,我们开发一个新的评估模型来评估和等级的旅游目的地考虑个人喜好。因此,我们试图评估游客对目的地的偏好和识别的关键因素影响旅游者对目的地的选择。最后,郭et al。56)提出了一个新颖的相似性算法分类旅游景区,这评价方法不仅自己有一些相似之处,也有一些关键的不同点。他们研究的问题分类不同的旅游景点为不同级别通过计算每个景点的相对相似度最好和最差的景点,但是,在我们的模型中,我们没有考虑最坏的景点,使评价过程简单,易于进行。

3所示。旅游目的地选择的层次结构

据徐et al。21),主要的旅游目的地选择影响因素分为两类,即内部和外部因素。把动机与内力也包括4标准(心理、生理、社会互动和寻求/探索),并进一步分为11 subcriteria。把动机与外部力量由2标准(有形和无形)以切实的标准包括9 subcriteria和无形标准包括2 subcriteria(见图2)。

4所示。旅游目的地选择的灰色关联分析模型

灰色关联分析(GRA)是一种方法,可用于决策有许多标准的情况下,命令他们关系等级。尤其喜欢在订购的替代品的情况下样本很小,样本分布是未知的。草地是灰色系统理论的一部分(57]。灰色系统理论是由Ju-Long [58]。“灰色”的基本定义是信息不完整或未知;因此一个元素从一个不完整的消息被认为是“灰色”元素。“灰色关联”是指改变两个系统之间的关系或元素的测量系统中发生。分析方法,它衡量元素之间的关系的基础上,发展趋势的相似或差异程度在这些元素中,被称为“灰色关联分析。“更准确地说,在系统开发的过程中,应该在两个元素之间变化的趋势是一致的,然后享受更高年级的同步变化,可以视为有更大成绩的关系;否则,等级关系是小59]。它已经被广泛应用于各种领域如金融绩效评估(60- - - - - -64年),机动车辆的能源消耗(65年,66年),和绿色供应商选择(67年]。据我们所知,草还没有应用于评估和选择的旅游目的地。我们相信我们是第一个在草地利用评估和等级的旅游目的地。

个人喜好,比如动机,可能是内在的,反映个人的好恶,和外在,或社会条件。皮尔斯(68年)表示,偏好更特定的动机,揭示了旅行者去的地方和旅行者做什么。然而,游客的首选项心理行为,不容易精确测量,有灰色和模糊的特点。选择一个旅游目的地是一个灰色系统评价的过程;因此,灰色关联分析是一种更合适的方法来评估它。本研究的评价过程包括几个步骤。给出每个步骤的详细描述在接下来的部分。

4.1。问题定义

假设有旅游目的地方面的评估评估标准,用相对权重。决策的目的是对这些旅游景点排名。根据假设,我们可以得到原来的索引数据矩阵 在哪里的观测值是对象的标准。

定义1。最好的旅游目的地是参考序列组成的最佳旅游目的地索引中选择旅游目的地;也就是说, 在哪里 。

所以,我们可以构造初始矩阵:

4.2。归一化的索引值

为了使各种指标之间的对比,我们规范化的每个索引值按照下列公式。larger-is-better转换,可以转换为。公式被定义为

smaller-is-better变换,变换公式来是

归一化值形成一个新的矩阵所示

4.3。计算灰色关联系数

根据Ju-Long [69年),让作为参考序列和作为比较序列。然后和会的价值观和在最佳指数。如果是实数,那么他们可以被定义为 的均值需要满足四个灰色关联公理。

公理1(规范区间)。考虑 。 (这称为完整的关系)。 ,(这就是所谓的完整nonrelation),是一个空集。

公理2(二元对称)。考虑 。 。

公理3(整体)。考虑 。 ;这种情况总是发生。

公理4(可接近性)。考虑 一起变大变得越来越小。

如果上述四个公理都可以满足,是设计成灰色关联的年级对应到,据说是灰色关联系数来在最佳指数。Ju-Long教授(58)提出了一个数学方程满足这四个公理的灰色关系,如下: 在哪里是杰出的系数,是减少其数值的功能增加,从而影响其loss-authenticity和提高的意义关系之间的差异系数,和通常是使用。相关系数矩阵可以通过公式(8)。我们使用的方便,而不是在以下页面:

4.4。基于熵的确定指标权重

使得公式(归一化处理9),可以转换为,和一个新的矩阵(9)可以获得如下: 在哪里和;然后,信息熵

让

然后,我们获得的权重指标的公式(12):

4.5。灰色关联度计算

获取灰色关联系数后,我们通常采取加权值的灰色关联系数乘以权重值的灰色关联度。灰色关联度定义如下(70年]: 在哪里灰色关联度的旅游目的地这表明比较序列可能施加影响的程度的参考序列。因此,如果一个特定的比较序列比其他比较序列参考序列,然后的灰色关联度比较序列与参考序列将高于其他灰关联度。最后,所有的旅游景点都是根据价值的综合评价,当大,是旅游目的地吗是更好的。

5。一个数值的例子

在本节中,我们使用该模型来评估8在中国台湾省旅游目的地(包括台北101、国家博物馆、台湾日月潭,阿里山,玉山国家公园,太鲁阁国家公园,爱,和垦丁国家公园)。从文献[22(22)索引标识21如表所示1研究中使用(“a”是最好的偏好的8目的地)。

5.1。关系等级的理想目的地

根据数据表1,我们确定最优列(7.16,7.16,7.59,6.40,7.15,8.54,7.45,8.04,7.87,6.73,8.56,8.60,6.95,8.85,7.81,7.20,7.36,6.05,8.47,8.04,7.94,7.67),并结合表1得到一个初始矩阵如下:

每个索引值的归一化根据公式(4)和(5),然后获得一个新的矩阵如下:

根据公式(8),也就是说,,我们获得的灰色关联系数矩阵如下:

根据公式(10)~ (13),该指数权重向量计算如下:

使用公式(14),我们获得的灰关联度如下:

5.2。比较和分析

在本文中,我们专注于开发一种新颖的评价方法的旅游目的地的选择基于灰色关联分析,以证明发展评价方法的优点,和比较评价方法的评价结果使用的“TOPSIS”文献[21]。所以的灰色关联度在获得理想的目的地通过使用我们的方法,我们比较和分析这些结果的评估结果来说技术相似,理想的解决方案(TOPSIS)所使用的文献[21]。结果如表所示2。

从表可以看出2,我们可以进行以下比较分析。

(我)排名结果从文献[21摘要],结果不完全相同,如第2列和列4所示的表2,这反映了两种方法的一致性和差异。换句话说,排名前三的结果和最后一个是相同的,但其他是不一样的。有趣的是,几乎所有关系成绩理想溶液的我们建议的方法是比那些相似的理想的解决方案来说技术相似,理想的解决方案(TOPSIS)评价方法,这表明,我们建议的方法TOPSIS方法的优点。

(2)比较目的地的整体偏好措施如表1所示的文学(21),观察到太鲁阁国家公园有三个最好的偏好的24因素,和故宫博物院有两个最好的偏好。因此,我们直觉上认为最好目的地更偏好应该排名高于目标最好的偏好,和实际评价结果符合我们的直觉,这表明,我们建议的评估方法更可靠,也更符合实际情况。根本原因我们提出评价方法更符合实际情况在于自身的特点。换句话说,游客的旅游目的地是灰色、模糊偏好,这符合人类对客观世界的认知规则。

(3)无论什么样的评估方法,台北101是排名第一的最爱当地的目的地。,台北101值得参观,因为它是世界上最高的建筑,位于台北市的商务中心和台北地标。如表所示1最令人向往的目的地,台北101被认为是对“自我实现”,“结识新朋友”,“治疗”,“新颖性”,“享受夜生活,”“交通设施,”“质量和各种各样的食物,”“住宿设施,”“好的购物”,“个人安全,”和“预期受益,”,这反映了两种方法的一致性。

6。结论

从方法论的角度,我们提出了一个灰色关联分析评价模型选择旅游目的地和研究结果表明,灰色关联分析评价方法是一个有用的工具来帮助支持一个决定目的地的选择。它集成了专家的意见和评价,使复杂决策系统为一个简单的灰色关联分析系统。换句话说,我们提出评价方法使得评价过程简单,易于进行。更重要的是,它尤其优先排序的替代品的情况下样本很小,样本分布是未知的。在未来的研究中,我们将这种方法应用于评价其他旅游目的地在中国,排名为中国主要旅游目的地。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项研究由中国国家自然科学基金支持下批准号41440045。