基于AHP－模糊綜合評價法的生態旅游集聚區游客滿意度研究

張 穎 (河源職業技術學院工商管理學院，廣東河源517000)

游客滿意度是指游客對于旅游目的地的期望與游客在旅游目的地游覽后的體驗結果進行比較后產生的一種心理狀態［1］。旅游本質上是人們去異地尋求某種體驗的一種活動，游客滿意度是評價游客體驗效果的終極指標，因此，從游客角度去研究旅游地發展所面臨的問題具有重要的現實指導意義［2］。隨著《旅游法》的實施，中國以立法手段對旅游接待的服務質量做出了詳細規定，如何建設讓游客滿意的生態旅游目的地，將生態資源優勢轉化為旅游產業優勢，是旅游學者、旅游地政府以及旅游從業人員研究的首要任務［3］。

國外學者從20世紀60年代開始對顧客滿意度進行研究，并取得了一定成果［4］。Hughes認為滿意度具有相對性，將滿意度分為非常滿意、很滿意和滿意3個層次［5］。國外學者以旅游產業的實例，對游客感知質量與游客滿意度的關聯度進行測評分析［6－7］。2004年Donald等國外學者根據波特的產業集聚理論，從產業鏈及提高競爭優勢的角度對旅游產業集聚進行了界定，提出了“旅游競爭集聚”的概念。國內學者運用模糊評價法、多元回歸分析法、結構方程模型等對滿意度進行研究［8］。

生態旅游集聚區是指生態旅游地的各類旅游企業客觀上存在圍繞核心吸引物集聚的特點，生態旅游產業集聚分別是初級、中級和高級階段，處于高級階段的生態旅游產業集群稱為“生態旅游集聚區”［9］。生態旅游產業集聚區與一般旅游項目或傳統生態旅游產業逐個項目、景點的開發方式不同，其最大的特點在于旅游項目集群，充分整合生態旅游資源，避免開發的同質化、無序化，能創造更好的旅游經濟效益，對旅游業產業轉型升級具有重要意義。目前，我國對生態旅游集聚區游客滿意度測評分析較少，現有旅游目的地游客滿意度研究并沒有充分體現生態旅游集聚區的特殊性，不能鮮活地反映游客對生態旅游目的地滿意度綜合評價。因此，以生態旅游產業集聚區為典型案例，運用層次分析法、模糊綜合評價法對游客滿意度進行測評研究具有重要意義，可為生態旅游集聚區的運營管理、可持續發展提供科學依據。

1 研究區概況

萬綠湖生態旅游集聚區位于廣東省河源市，該市位于廣東省東北部，南接珠江三角洲，北鄰江西省贛州，東江及新豐江穿城交匯而過，市區距惠州1 h車程，距廣州、深圳和香港均在200 km以內，京九鐵路與廣梅汕鐵路在河源境內通過并接軌。河源境內53%為山地丘陵，谷地和平原占11%，歷來是廣東省重要的林產區、水源區，生態旅游資源豐富，素有“粵東寶地”之譽。廣東萬綠湖旅游集聚區作為廣東省高端旅游扶持項目，分北部健康療養區、中部休閑度假區、南部運動休閑區三大功能區，規劃面積200 km2，區內細分為生態保護區、產業核心區、帶動發展區三大旅游產業區。目前，區內已建成運營的生態旅游景區13個，其中以萬綠湖風景區、蘇家圍客家鄉村旅游區為代表的4A級旅游景區2個，以“巴伐利亞莊園”為代表的大型生態度假型景區7個，總投資將達480億元，建設后將成為廣東旅游生態產業集聚區的重要示范項目。

2 研究方法

2．1 數據來源 研究以萬綠湖生態旅游集聚區已運營景區的到訪團隊游客、散客、景區管理人員及導游等為調查對象，分別于萬綠湖風景區、龍鳳島、水月灣、客家風情街、桂山風景區、鏡花緣風景區、蘇家圍風景區等地點隨機發放問卷750份，收回問卷698份，回收率達93．1%，剔除無效問卷48份，有效問卷為650份，有效率達93．1%。為確保調查問卷數據可靠性，釆用SPSS 19．0統計軟件進行分析處理，主要采用克朗巴哈α系數(Cronbach's alpha coefficient)來分析信度。Cronbach α系數是目前最常用的信度系數，其公式為:α=(k/(k－1))*(1－(ΣSi2)/ST2，若 a系數在0．8以上，即顯示問卷樣本有較高的可靠性。經過α系數的檢驗，問卷樣本總體的一致性系數為0．951＞0．8，說明研究問卷的內部一致性程度較高，即問卷整體的可靠性較高。

2．2 研究設計 層次分析法(Analytial Hierarchy Process，AHP)是美國茲堡大學教授薩蒂(Satty)于20世紀70年代提出的一種系統化分析決策方法［10］。利用層次分析法做綜合評價，完成構建遞階層次結構、構建兩兩比較判斷矩陣、層次單排序和一致性檢驗、層次總排序和一致性檢驗4個步驟的構建與檢驗，然后用模糊綜合評價法對滿意度進行綜合測評。模糊綜合評價法是一種基于模糊數學的綜合評標方法，該綜合評價法根據模糊數學的隸屬度理論，把定性評價轉化為定量評價，即用模糊數學對受到多種因素制約的事物或對象做出一個總體的評價。它具有結果清晰、系統性強的特點，能較好地解決模糊的、難以量化的問題，適合各種非確定性問題的解決。同時，為更好地分析及評測萬綠湖生態旅游集聚區的游客滿意度水平，直觀地反映需要改善的情況，選擇重要性—滿意度分析(IPA)的方法，根據評價指標的重要性(權重)高低以及各指標的滿意度(分項值)的高低繪制四象限圖，進行專題提升策略分析。

2．3 評價過程

2．3．1 構建游客滿意度評價的遞階層次結構。在反映游客滿意度評價指標全面性、代表性及客觀性的基礎上，以萬綠湖生態旅游集聚區實地調查數據為依據，結合生態旅游研究的專題文獻，建立一個由游客滿意度的目標層(綜合評價體系)，構建資源特色A、景區服務B、游覽設施C、游覽體驗D、景區消費E 5個準則層(評價的一級指標)，并對一級指標進行細化、具體化，包含景區知名度 A1、互動參與度 A2、可進入性A3、景觀特色A4、旅游咨詢B1、導游服務 B2、線路安排B3、游覽預定 B4、投訴處理 B5、導覽標識 C1、安全設施 C2、休息設施C3、衛生設施 C4、停車場C5、景區環境 D1、游客容量 D2、游船服務 D3、推薦意愿 D4、門票價格 E1、游船租賃E2、旅游商品 E3、餐飲 E4、住宿 E5、體驗項目 E6，共24個指標層(評價的二級指標)組成的遞階層次模型。

2．3．2 游客滿意度評價的兩兩比較判斷矩陣。游客滿意度評價的比較判斷矩陣是針對上一層評價因素而言，本層次與之相關的各評價因素之間的相對重要性。通過比較下層元素對于上層元素的相對重要性建立判斷矩陣。按層次分析法的要求，判斷矩陣是通過兩兩比較下層元素對于上層元素的相對重要性，并把比較的結果用一個數值矩陣表示出來。筆者采用薩蒂提出的1～9標度法構建兩兩判斷矩陣。經過生態旅游領域專家依據其工作及實踐經驗的判斷決策，得到各層指標的判斷矩陣，并運用于權重計算。

2．3．3 游客滿意度評價的層次單排序和一致性檢驗。計算權重是計算游客滿意度評價判斷矩陣的特征值最大值，及其所對應的特征向量，得出層次單排序，獲得準則層對于目標層的重要性數據序列，從而獲得最優決策。

一級指標權重的計算利用判斷矩陣計算權重系數、計算判斷矩陣的最大特征值λmax、計算一致性指標CI和一致性比率CR，得出平均隨機一致性指標(圖1)。

計算得到:CI=0．030 2，當 n=5 時，RI=1．12;CR=0．026 9，CR ＜0．1，因此，一級指標的判斷矩陣與一致性檢驗符合要求。同樣，對其他指標的判斷矩陣分別做分析，得到層次單排序和一致性檢驗結果均為CR＜0．1，可以認為均通過一致性檢驗。

2．3．4 層次總排序和一致性檢驗。為了評價層次總排序的一致性檢驗，需要計算其一致性檢驗的指標。CI為一致性指標，RI為平均隨機一致性指標，CR為隨機一致性比例。

式中，CIi為與ai對應的B層的一致性指標。

式中，RIi為與ai對應的B層的平均隨機一致性檢驗的指標。

同樣，CR≤0．1時，認為總排序的計算結果有滿意的一致性。

由上面的層次單排序 CI(1)=0．015 2，CI(2)=0．049 9，CI(3)=0．022 6，CI(4)=0．027 1，CI(5)=0．047 5，知 RI(1)=0．90，RI(2)=1．12，RI(3)=1．12，RI(4)=0．90，RI(5)=1．24。

經計算:

CI=0．096 5 ×0．015 2+0．413 4 ×0．049 9+0．146 3 ×0．022 6+0．282 9 ×0．027 1+0．060 9 ×0．047 5=0．036 0

RI=0．096 5 ×0．90+0．413 4 ×1．12+0．146 3 ×1．12+0．282 9 ×0．90+0．060 9 ×1．24=1．044

CR=0．036 0/1．044 0=0．034 5。

由于CR＜0．1，所以結果具有很好的一致性。

利用同一層次所有層次的單排序的結果，可以計算就上一層次而言，本層次所有因素重要性的權值，這就是層次總排序。

本次萬綠湖生態旅游集聚區實例的結果見表1，表中總排序即為各個指標所對應的綜合權重。

3 結果與分析

3．1 游客人口統計學特征分析 從游客人口統計學特征分析可以看出，萬綠湖生態旅游集聚區抽樣調查的游客中女性多于男性，占總人數的56%。從游客平均年齡結構來看，旅游區客源主要以16～30歲以及29～40歲的中青年游客為主，這一年齡段的人具有較好的經濟基礎、較強烈的出游需求。從游客文化程度來看，大專及本科學歷的游客為主要客源。從游客職業構成及收入來看，收入穩定、物質條件較好的游客在萬綠湖客源中占主體地位。

3．2 客源市場空間結構分析 根據調查分析顯示，廣東省珠江三角洲地區游客、潮汕地區游客是區內客源市場主力軍，分別高達29．25%、15．62%;廣東、江西、福建3個省份占客源市場的重要地位，其余省份及境外游客較少;游客旅游目的分析，觀光型游客占多數，其中71%的游客第一次到訪旅游區，重游游客比率較低。

3．3 基于模糊綜合評價法的游客滿意度分析 對萬綠湖生態旅游集聚區的資源特色、景區服務、游覽設施、游覽體驗、景區消費5項內容進行游客滿意度問卷調查，并對調查問卷的結果進行統計，得到各指標等級頻次分布(表2)。

設定評語集C=［非常滿意滿意一般不滿意非常不滿意］=［5 4 3 2 1］，通過游客滿意度調研數據匯總表(表2)得到各指標的隸屬度矩陣，并利用權重加權求和，可以得到各指標的分項值和綜合得分，如表3所示。表中，評價等級(“非常滿意”，“滿意”，“一般”，“不滿意”，“非常不滿意”)列對應的是各等級的分值及各指標的隸屬度，分項值對應的是各指標去模糊后的綜合得分。

表2 游客滿意度調研評分數據匯總

由表3可見，萬綠湖生態旅游集聚區游客滿意度綜合得分為3．749 5，在“滿意”(4分)與“一般”(3分)之間，可見，游客滿意度較好。

表3 游客滿意度模糊評價結果

觀察各指標的分項值，有2個指標的分項值在4～5，偏向于“非常滿意”的水平，分別是:停車場和景區環境，得分分別為4．378 4和4．298 5。說明這兩個指標的滿意度較好，評價較好，應該繼續保持。有兩個指標的分項值在3以下，偏向于“非常不滿意”水平，分別是:住宿和體驗項目，得分分別為2．991 1和2．915 4，說明這兩個指標需要進行相應的改進和完善。剩余指標分項值均處于3～4，即偏向于“滿意”的水平，滿意度較好。

3．4 基于IPA分析法的游客滿意度提升策略 為了更好地分析各指標現有水平以及需要改善的情況，筆者選擇重要性—滿意度分析(IPA)的方法。基本思路是根據評價指標的重要性(權重)高低以及各指標的滿意度(分項值)的高低繪制四象限圖。以指標的重要性作為橫軸，滿意度作為縱軸，并分別以指標重要性、評價得分平均值所在的直線作為X軸和Y軸的分割線，將空間分為4個象限［11］。

萬綠湖生態旅游集聚區的IPA分析結果如圖2所示，有8個指標處在第一象限，分別是導游服務、景區環境、投訴處理、游客容量、旅游咨詢、安全設施、線路安排、景觀特色。說明這8項指標是萬綠湖生態旅游集聚區的競爭優勢所在，發展較好，需要繼續保持;有4個指標處于第二象限，分別是停車場、景區知名度、導覽標識、游覽預定，說明這些指標的重要性較低而評價等級較高，是需要繼續改進的指標;剩余12個指標處于第三象限，分別是體驗項目、住宿、餐飲、門票價格、旅游商品、游客參與度、游船租賃、休息設施、推薦意愿、衛生設施、游船服務、可進入性，說明這些指標的重要性和評價等級均處于較低水平，是后續需要改進的部分;在第四象限沒有指標存在，說明萬綠湖生態旅游集聚區基本沒有明顯的競爭弱勢，總體滿意度較好。

4 研究結論

國內研究學者程溪蘋、孫虎［12］等在對景區游客滿意度與人口特征分析中指出，游客對旅游景區的滿意度，與游客所處地區的開放程度、年齡結構、學歷水平、收入狀況等情況直接相關。萬綠湖生態旅游集聚區目前存在體驗項目單一，游客參與度等評價較低的指標，景區應該以活躍型客源為抓手，深入分析自身資源優勢，開發特色鮮明，能夠滿足不同游客需求的體驗型旅游產品。萬綠湖生態旅游集聚區景區環境、配套停車設施、景區知名度等是游客滿意度最高的指標，說明集聚區內通過創5A服務質量提升項目，一批景區在接待水平上有明顯的提升。以萬綠湖景區為例，萬綠湖庫區作為廣東八大水源保護地，生態保護無疑是核心要素，處理好景區動態發展與環境保護是良性互動的生命線，但測評結果中仍存在衛生設施、子景區可進入性等較低的指標。處理生態承載量與游客容量的關系，萬綠湖風景區需要配合創建全國文明城市工作，做好衛生設施改造升級;優化景區宣傳標識，對到訪游客進行環保教育，引導游客文明旅游行為。住宿、餐飲設施指標游客滿意度較低，這是萬綠湖周邊景區的弱勢，也是景區生態旅游保護性開發的難題。景區可以嘗試構建智慧旅游系統，向到訪游客發布景區門票信息、新港客家小鎮的餐飲及住宿信息，增強游客對旅游資訊的知曉度、參與度，提升景區預定服務水平。

萬綠湖生態旅游集聚區的可持續發展需要以水文化、客家文化為切入點，積極推動生態旅游與旅游度假、康體活動、會展服務、文化演藝等綜合性、體驗性項目的整合建設，改善旅游區內路道狀況，提升景點之間、景點之內的可進入性。旅游商品開發方面，可以與文化創意公司合作，開發景區生態文化、水文化、客家文化特色紀念商品，如萬綠湖風景3D眼鏡、景區專題明信片、客家文化生活用具、恐龍主題文化紀念品等。這樣既可以促進區域文化創意產業發展，又新辟途徑，增強景區的知名度，提升游客的重游率。

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