王恩旭

（東北財經(jīng)大學旅游與酒店管理學院，遼寧 大連 116025）

基于G1-DEMATEL的智慧旅游城市建設影響因素識別研究

王恩旭

（東北財經(jīng)大學旅游與酒店管理學院，遼寧 大連 116025）

以智慧旅游城市建設為切入點，重點研究智慧旅游城市建設的影響因素，通過將G1 與DEMATEL兩種方法相結(jié)合，構(gòu)建了影響因素的識別模型，并選擇了15項影響因素進行具體分析。結(jié)果顯示：旅游企業(yè)信息化方案、旅游企業(yè)智慧基礎設施建設、旅游企業(yè)信息更新效率、財政科技支出水平、基礎網(wǎng)絡覆蓋率、旅游云服務平臺建設、旅游網(wǎng)站平臺建設7個因素在智慧旅游城市建設中直接發(fā)揮作用，并影響其他因素發(fā)揮間接作用；旅游企業(yè)信息更新效率、旅游云服務平臺建設、旅游網(wǎng)站平臺建設3個因素對智慧旅游城市建設作用最大，智慧旅游城市的建設應該更多地關注將信息化與旅游產(chǎn)業(yè)有機融合，從而使信息化為旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展貢獻更大的力量，使智慧旅游成為游客出行便捷服務的工具。

智慧旅游城市；旅游產(chǎn)業(yè)；G1-DEMATEL

引言

國務院常務會議2009年11月25日討論并原則通過了《關于加快發(fā)展旅游業(yè)的意見》。其中第5條指出要“建立健全旅游信息服務平臺，促進旅游信息資源共享?！钡?0條提出“積極開展旅游在線服務、網(wǎng)絡營銷、網(wǎng)絡預訂和網(wǎng)上支付，充分利用社會資源構(gòu)建旅游數(shù)據(jù)中心、呼叫中心，全面提升旅游企業(yè)、景區(qū)和重點旅游城市的旅游信息化服務水平?！痹谶@樣的大背景下，國家旅游主管部門與學術(shù)界開始關注旅游信息化問題，各地方政府也開始積極探索。江蘇省鎮(zhèn)江市于2010年在全國創(chuàng)造性地提出“智慧旅游”概念，隨之而來的是福建省、南京市、蘇州市、黃山市、洛陽市等多個地區(qū)提出“智慧旅游城市建設”。國家旅游局分別于2012年、2013年提出建設全國33個智慧旅游試點城市。至此，我國的智慧旅游城市建設正式開始，同時在學術(shù)界也展開了相關研究。張凌云[1](p66-73)分析了智慧旅游與傳統(tǒng)旅游信息化相區(qū)別的4個核心技術(shù)，以及智慧旅游對旅游者、居民、政府、企業(yè)四大應用對象的價值供給。鄧賢峰[2](p72-76)分析了國內(nèi)外智慧旅游的發(fā)展現(xiàn)狀，并運用頂層設計的思路對南京市智慧旅游的發(fā)展進行了深入研究。袁劍君[3](p166-168)從旅游信息化的視角研究旅游業(yè)的發(fā)展問題。付業(yè)勤[4](p62-65)分析了智慧旅游的內(nèi)涵與發(fā)展特征，提出了智慧旅游在我國發(fā)展的具體措施。姚國章 提出智慧旅游包括智慧服務、智慧商務、智慧管理和智慧政務4種表現(xiàn)形式。馬勇，劉軍對國內(nèi)外低碳旅游發(fā)展模式進行了研究。[6]通過現(xiàn)有的研究可以看出，大部分以定性為主，從宏觀的視角針對智慧旅游進行探討，對智慧旅游的影響因素研究較少，因此本文以此為切入點，采用定量的方法重點研究智慧旅游城市建設的影響因素，為智慧旅游城市建設提供理論指導。

一、影響因素指標選擇

綜合分析目前國內(nèi)外關于智慧旅游城市建設的研究進展，并結(jié)合我國智慧旅游城市建設的實踐，從智慧旅游企業(yè)響應、智慧旅游科技創(chuàng)新、智慧旅游支撐條件三個方面構(gòu)建智慧旅游城市建設影響因素指標，并在每一個方面下再選擇5個指標進行具體衡量，具體影響因素指標如表1所示。

表1 智慧旅游城市建設影響因素

二、影響因素識別模型

目前識別影響因素的方法包括多種，其中DEMATEL方法使用得較多，而且可以區(qū)分每一個影響因素的影響度、被影響度、中心度與原因度，能夠有效地對影響因素進行分析，對實踐具有較強的指導意義。但DEMATEL方法需要專家判斷每一個指標對其他指標的影響程度，如果指標過多，專家在判斷過程中難免出現(xiàn)誤差。為了避免這一問題，本文提出通過先確定各指標的權(quán)重，然后再用指標之間的權(quán)重比來確定直接影響矩陣。計算綜合影響矩陣，并計算矩陣的行值與豎值之和，即影響因素的影響度與被影響度，并求出影響度與被影響度的和與差，作為各指標的中心度與原因度。

（一）法主觀權(quán)重。[7](p1-2)

法是一種先對評價指標進行定性排序，然后再進行定量賦值（即在相鄰指標間依次比較判斷）的主觀賦權(quán)方法。這種方法對于評價指標無論是否變化，都不會引起指標間的相對重要性程度的優(yōu)劣排序的改變。具體步驟如下：

①確定評價指標的序關系。

若評價指標xi相對于某評價準則（或目標）的重要性程度大于（或不小于）xj時，則記為xi＞xj。若評價指標x1，x2，…xm相對于某評價準則（或目標）具有關系式x1*＞x2*＞…＞xm*時，則稱評價指標x1，x2，…xm之間按“＞”確立了序關系。這里xi*表示{xi}按序關系“＞”排定順序后的第i個評價指標（i=1，2，…m）。

②確定相鄰指標的重要性程度。

假設某一指標為xk，則與其相鄰的指標為xk+1，專家根據(jù)指標的重要性程度確定rk=xk/xk+1。

③根據(jù)專家給出的rk，確定第m個指標的權(quán)重

④由權(quán)重wk可得第m-1，m-2，……3，2個指標的權(quán)重值：wk-1=rkwk，k=m，m-1，m-2，……3，2。

其中，wk-1為第k-1個評價指標的GI法權(quán)重；為專家給出的指標重要性值；wk為第k個評價指標的GI法權(quán)重。

（二）G1-DEMATEL模型。[8](p2206-2218)

1971年，美國Bastille國家實驗室為了解決現(xiàn)實世界中復雜、困難的問題而提出的一種運用圖論知識和矩陣工具。傳統(tǒng)的DEMATEL方法利用專家打分的方式來判斷各影響因素之間作用關系，但如果影響因素過多，專家不易判斷各因素之間的復雜關系，打分結(jié)果可能與實際存在誤差，因此本文首先采用G1法確定各指標的權(quán)重，利用指標權(quán)重的比值來判斷指標之間的影響程度。其具體的應用過程如下所述：

①確定系統(tǒng)的影響因素。

首先根據(jù)本文的研究對象,即智慧旅游城市建設，確定其主要影響因素，設影響因素分別為STIF11，STIF12，STIF13，……，STIFnn。

②建立直接影響矩陣。

直接影響矩陣表示的是個影響因素之間的直接影響關系，設直接影響矩陣X=（STIFij）n×n，根據(jù)各影響因素的GI權(quán)重計算直接影響矩陣，

③建立綜合影響矩陣。

將直接影響矩陣X進行標準化處理，可得標準化影響矩陣Y。標準化的方法是，先取出矩陣中各行元素之和的最大值，然后將直接影響矩陣X除以此最大值，就可得到標準化直接影響矩陣Y，即

對得到的矩陣Y進行標準化處理，處理方式如下G=Y（E-Y）-1。

其中，E表示單位陣，（E-Y）-1表示（E-Y）的逆矩陣。

④影響因素作用結(jié)果計算。

根據(jù)綜合影響矩陣計算各影響因素的影響度，被影響度，中心度，原因度，其中，

其中Di為綜合影響矩陣各行元素之和，Ri為綜合影響矩陣各列元素之和，中心度Mi=Di+Ri，原因度Ui=Di-Ri。

三、實證研究

首先依據(jù)G1方法確定智慧旅游城市建設各影響因素指標的權(quán)重，然后利用每一個指標之間的權(quán)重比值，確定直接影響矩陣，并采用歸一化處理方法將直接影響矩陣進行標準化處理，得到綜合影響矩陣，從而計算得到個影響因素的影響度、被影響度、中心度與原因度，具體如表2所示。

根據(jù)表2的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，旅游企業(yè)信息化方案、旅游企業(yè)智慧基礎設施建設、旅游企業(yè)信息更新效率、財政科技支出水平、基礎網(wǎng)絡覆蓋率、旅游云服務平臺建設、旅游網(wǎng)站平臺建設的影響度都大于1，表明這些因素在智慧旅游城市建設中發(fā)揮核心作用，旅游信息數(shù)據(jù)庫建設的影響度雖然小于1，但大于被影響度，其余指標的影響度都小于1，影響度大于被影響度表示該因素對于智慧旅游城市建設有直接作用，而影響度小于1則表示該因素被大于1的因素影響而間接對智慧旅游城市建設產(chǎn)生作用。從原因度與中心度兩個視角對影響因素進行分析如下。

表2 智慧旅游城市建設影響因素識別結(jié)果

（一）原因度分析。

依據(jù)表2的結(jié)果，將影響度大于被影響度的指標定義為影響因素，反之定義為被影響因素。影響因素是推動智慧旅游城市建設的直接因素，其本身可以對智慧旅游城市建設產(chǎn)生影響，同時還會對其他因素產(chǎn)生影響并間接地通過對其他因素的影響而推動智慧旅游城市建設，是智慧旅游城市建設中應該予以重點考慮的層面。旅游企業(yè)信息更新效率、旅游云服務平臺建設的原因度都大于1，表明兩個因素在所有影響因素中發(fā)揮的作用最大，其中旅游云服務平臺建設原因度達到1.7以上，可見智慧旅游城市建設的關鍵在于大數(shù)據(jù)時代的旅游信息數(shù)據(jù)共享機制建設，通過旅游信息數(shù)據(jù)的集成，不但可以使政府與旅游企業(yè)將旅游信息及時發(fā)布，而且可以為游客提供在線查詢、存儲、交換旅游信息的便利途徑。旅游企業(yè)信息更新效率原因度為1.0以上,可見旅游企業(yè)的信息及時更新是游客有效進行旅游決策的關鍵，是智慧旅游城市實現(xiàn)智慧化運行的基礎條件。其他各項影響因素原因度都處于小于1.0，大于0.12的狀態(tài)，表明其他各項因素應該在旅游企業(yè)信息更新效率提升與旅游云服務平臺建設的基礎上予以綜合考慮，通過這些影響因素的作用發(fā)揮來完成智慧旅游城市的綜合建設。其中旅游企業(yè)信息化方案可以有效指導旅游企業(yè)在智慧旅游發(fā)展中企業(yè)自身系統(tǒng)建設；旅游企業(yè)智慧基礎設施建設是企業(yè)信息更新效率提升的基礎保障；財政科技支出水平?jīng)Q定了城市對于科技的投入強度，能夠間接地衡量城市的科技創(chuàng)新能力，而城市的創(chuàng)新能力越強，對于智慧旅游的建設支撐體系建設越有保障力；網(wǎng)絡是智慧旅游發(fā)展的先決條件，很多城市在建設智慧旅游城市過程中都在加大城市范圍內(nèi)WIFI的覆蓋尺度，如杭州、大連等多個城市在主要地段已經(jīng)實現(xiàn)WIFI免費全覆蓋，未來發(fā)展中智慧旅游試點城市應該不斷擴大免費WIFI使用范圍，只有有了WIFI才能實現(xiàn)智慧旅游終端暢游的現(xiàn)實；旅游網(wǎng)站平臺建設是旅游信息發(fā)布的重要窗口，直接影響著智慧旅游要素設計。

（二）中心度分析。

中心度的大小表示影響因素對智慧旅游城市建設作用的大小，中心度是影響度與被影響度的和，因此影響因素的作用大小與作用路徑還要結(jié)合原因度來分析。從表2可以看出，旅游企業(yè)技術(shù)研發(fā)能力、旅游企業(yè)信息更新效率、發(fā)明專利授權(quán)量、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、旅游物聯(lián)網(wǎng)建設、旅游云服務平臺建設、旅游網(wǎng)站平臺建設7個影響因素的中心度都大于2。從影響度與被影響度的角度來看，旅游企業(yè)技術(shù)研發(fā)能力、發(fā)明專利授權(quán)量、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、旅游物聯(lián)網(wǎng)建設4個影響因素的影響度較小，主要通過其余3個影響因素的影響作用來發(fā)揮在智慧旅游城市建設中的作用，即這3個因素需要有外界的推力才能發(fā)揮較大作用。旅游企業(yè)信息更新效率、旅游云服務平臺建設、旅游網(wǎng)站平臺建設不僅在智慧旅游城市建設中發(fā)揮較大作用，而且還能激發(fā)其他的隱性因素共同發(fā)揮促進作用。通過中心度的作用可以發(fā)現(xiàn)目前智慧旅游城市的建設中旅游信息的發(fā)布、導覽信息的存儲與旅游信息公共服務平臺建設發(fā)揮巨大作用，而智慧旅游城市建設技術(shù)層面的因素是在這些核心因素的作用下，間接地發(fā)揮著作用?？梢娭腔勐糜纬鞘薪ㄔO的本身還在于圍繞了旅游產(chǎn)業(yè)的特征來進行信息化與智慧化的建設，而信息化的手段只是智慧旅游實現(xiàn)的途徑，技術(shù)手段可以容易突破，但真正地將技術(shù)手段與旅游行業(yè)結(jié)合，更便捷地為游客服務才是智慧旅游城市建設的實質(zhì)問題所在。旅游企業(yè)信息化投入、旅游企業(yè)信息化方案、旅游企業(yè)智慧基礎設施建設、財政科技支出水平、發(fā)明專利申請量、研究與實驗發(fā)展（R&D）經(jīng)費、基礎網(wǎng)絡覆蓋率、旅游信息數(shù)據(jù)庫建設8個因素的中心度都小于2，但都大于1.9，表明這8個因素在智慧旅游城市建設中起到了較大的作用，是智慧旅游城市建設的重要保障。

四、結(jié)語

本文將G1與DEMATEL兩種方法相結(jié)合構(gòu)建了智慧旅游城市建設影響因素識別模型，避免了由于因素過多而導致的因素之間關系判斷誤差問題。通過對15項智慧旅游城市建設影響因素的識別分析，發(fā)現(xiàn)旅游企業(yè)信息化方案、旅游企業(yè)智慧基礎設施建設、旅游企業(yè)信息更新效率、財政科技支出水平、基礎網(wǎng)絡覆蓋率、旅游云服務平臺建設、旅游網(wǎng)站平臺建設的影響度都大于1，表明這些因素在智慧旅游城市建設中直接發(fā)揮作用，而其余因素通過這些影響因素的作用間接產(chǎn)生作用。同時通過中心度分析，發(fā)現(xiàn)旅游企業(yè)信息更新效率、旅游云服務平臺建設、旅游網(wǎng)站平臺建設3個因素對智慧旅游城市建設作用最大，智慧旅游城市的建設應該更多地關注將信息化與旅游產(chǎn)業(yè)有機融合，從而使信息化為旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展貢獻更大的力量，使智慧旅游成為游客出行便捷服務的工具。

[1]張凌云，黎巎，劉敏.智慧旅游的基本概念與理論體系[J].旅游學刊，2012，27（05）.

[2]鄧賢峰，張曉海.南京市“智慧旅游”總體架構(gòu)研究[J].旅游論壇，2012，5（05）.

[3]袁劍君，陳志輝.我國旅游信息化發(fā)展狀況、問題與對策[J].長沙鐵道學院學報（社會科學版），2009，10（01）.

[4]付業(yè)勤，鄭向敏.我國智慧旅游的發(fā)展現(xiàn)狀及對策研究[J].開發(fā)研究，2013，（04）.

[5]姚國章.“智慧旅游”的建設框架探析[J].南京郵電大學學報（社會科學版），2012，14（02）.

[6]馬勇，劉軍.國內(nèi)外低碳旅游發(fā)展模式研究[J].湖北大學學報（哲學社會科學版），2012，（01）.

[7]李森，付田田，武光輝，等.基于G1模糊綜合評價法的煤礦應急救援能力評價研究[J].科技創(chuàng)新與應用，2013（26）.

[8]Ting C W,Huang J W,Wang D S,et al. Combining DEMATEL with ANP to modify multidimensional scaling in identifying the similarities of e-shopping stores[J].African Journal of Business Management,2013,7（22）.

責任編輯 郁之行

F590

：A

：1003-8477（2014）10-0085-04

王恩旭（1980—），男，博士，東北財經(jīng)大學講師。

國家自然科學基金項目（71303027）；教育部人文社會科學研究青年基金項目（12YJC630230）；遼寧省教育廳人文社會科學研究一般項目（W2012182）；遼寧省社會科學規(guī)劃基金項目（L13DJY067）；大連市社科聯(lián)（社科院）重點課題（dlskzd201320）；東北財經(jīng)大學青年科研人才培育項目（DUFE2014Q39）。