ANP法在地质公园旅游竞争力评价中应用.doc

ANP法在地质公园旅游竞争力评价中应用 　　摘要：关于我国学者在旅游景区旅游竞争力层面上的指标体系构建并无统一的方法亦或是结论，能够得到学术界广泛认同的旅游竞争力指标体系亦是少见，关于地质公园旅游竞争力评价指标体系的研究也更是少数。基于此，在前人研究基础上研究地质公园旅游竞争力评价指标体系的构建，利用新的ANP法以期更准确的评价地质公园旅游竞争力。 关键词：ANP；地质公园；旅游竞争力 中图分类号：F27文献标识码：A文章编号2014 1我国地质公园旅游研究现状 我国旅游现状发展迅速，地质公园作为并不常见的一类旅游景区和其他类型的旅游景区（如风景名胜区）相比，属于发展较晚但发展迅速的一个景区类型。截至2014年3月，我国拥有29个世界地质公园，仅2012年间就增加了两处世界地质公园。分别是湖北的神龙架世界地质公园和延庆世界地质公园，占世界总量人居第一位。然而，与地质公园旅游快速发展相矛盾的是我国旅游者鲜少有对地质公园旅游竞争力做出定量研究的文章。作为旅游发展如此迅猛和对旅游越来越重视的国家，对地质公园型旅游景区竞争力研究却相对少并不合理，笔者认为相关学者有必要对我国地质公园旅游竞争力做出相应的研究。基于此，本文将对如何对地质公园旅游竞争力进行定量研究做出讨论。 2网络层次分析法在地质公园竞争力中的应用 ANP是在AHP基础上发展起来的一种更新的决策使用法，其中ANP表示网络层次分析法，AHP表示层次分析法。ANP法针对存在内部依存和反馈效应的复杂系统决策十分有效。本文解决地质公园旅游竞争力评价指标体系构建的方法可以理解为：运用ANP构造出网络结构，由于网络中每个元素集会互相支配及影响，因此要利用“极限超矩阵”对各种相互作用的因素进行综合分析得出其混合权重，最后利用Super Decision软件来解决ANP计算过程较为复杂的问题。以上可以概述为本文研究目的。 在本文所构建的地质公园旅游竞争力指标体系中，根据笔者对专家进行调查问卷分析可知，各指标（元素）之间有互相影响的关系。且属于网络层次结构中的内部依存外部循环的结构。其中各级指标详列如下：一，目标层：地质公园旅游竞争力；二，准则层：绝对竞争力B1；相对竞争力B2；差异竞争力B3；三，子准则层：旅游资源C1；区位C2；政策、法规C3；形象C4；文化C5；交通C6；市场结构C7；景区景点开发C8；住宿C9；购物C10；旅游环境C11；餐饮及娱乐C12；旅游产品差异C13；企业组织结构差异C14。具体的地质公园旅游竞争力评价结构图如图1。 图1地质公园旅游竞争力评价结构图3各层指标权重的确立 从图1中可以看到，所构建的地质公园旅游竞争力评价结构中的各个指标之间存在着互相影响和支配的关系，具体表现为以下两种形式： 首先是同组元素间存在相互影响关系。以绝对竞争力B1中的C4和C5为例，C4和C5之间有影响关系，也就可以理解为，一个地质公园的历史文化内涵对该地质公园的形象定位有一定的影响。再以相对竞争力B2中的C10和C11为例，购物和旅游环境之间存在着某种关联，例如地质公园景区内的旅游环境好坏对游客购物产生着影响。如，旅游环境好，游客在旅游过程中对景区和导游乃至整个游程都满意就会对旅游者购物产生正向的驱动力，反之亦然。 然后是不同组元素之间相互影响关系。以绝对竞争力B1和相对竞争力B2中的元素为例。法规C3对旅游环境C11有着一定的影响，具体来说，我国自2013年10月1日颁布新的旅游法规定导游不得强迫游客进店购物，那么，在之后旅游过程中发生的因导游强迫游客购物的事情就大为减少。相当于为旅游者创造了良好的旅游环境。而良好的旅游环境，游客在旅游过程中对景区和导游乃至整个游程都满意就会对旅游者购物产生正向的驱动力。相当于法规C3虽然没有直接作用于C10，但通过C11，让两者之间产生了关联。这可以被看做是不同组指标相互影响的解释。 从以上对地质公园旅游竞争力结构图的分析可以看到，各指标之间的关系相互影响相互关联。为了准确的找出各个指标之间的相互依赖关系，计算出各指标在旅游竞争力中的权重。笔者设计了电子问卷，发放对象为研究生导师三名，大学旅游专业博士生十名以及旅游企业高管三名和四名重点大学旅游专业研究生。共二十份问卷全部回收并有效。 从对各元素之间相互影响关系的分析可知，需要计算各指标的权重十分复杂。笔者根据查阅文献，发现使用ANP法计算权重会采取相关的计算机软件，如Matlab、SPSS、Super Decision等数学软件。最终，笔者采用SD（超级决策）软件来计算指标权重。在笔者运用此软件过程中，涉及到将元素关系输入到软件程序中，最终形成了如下模型，在此可称之为“地质公园旅