改进的城市会议目的地竞争力评价方法

张发明

（1.南昌大学中国中部经济社会发展研究中心，江西 南昌 330031； 2.南昌大学经济与管理学院，江西 南昌 330031）

改进的城市会议目的地竞争力评价方法

张发明1，2

（1.南昌大学中国中部经济社会发展研究中心，江西 南昌 330031； 2.南昌大学经济与管理学院，江西 南昌 330031）

国内较少有文献将“会议竞争力”作为一个独立的研究议题进行研究，部分文献针对该问题进行了探讨，然而相关文献提供的城市会议产业竞争力评价模型在模型构建和权重确定方面存在一定的局限性，对此，本文在相关文献的基础上进行了一定的改进与拓展，探讨了一种基于G1-E法的城市会议目的地竞争力综合评价方法。G1-E法除了具备综合主客观两方面信息的特性外，还具备将被评价对象之间的差异尽可能地体现出来的特点，更加适宜对城市会议目的地进行竞争力综合评价。文章最后以17个旅游城市为例进行了实证对比研究，研究结果表明改进方法的评价结果比原方法的拟合程度更高。

G1法；Entropy法；城市会议；城市经济

一、引言

经过多年的发展，中国国际会议已经逐渐形成了一种产业，并获得了长足的发展，根据“国际大会及会议协会(International Congress&Convention Association，ICCA)”2013年发布的全球会议业统计报告，中国2012年接待国际会议的数量（含中国香港和中国澳门）位列全球国家排名第10位（其余9个国家依次为：美国、德国、西班牙、英国、法国、意大利、巴西、日本、荷兰），且在2012年接待国际会议数量的全球城市排名中，北京跃升到第13位。中国在国际会议市场中的整体竞争力正在不断提升，因此在这种大背景下，研究国内城市在国际会议中的竞争力情况就显得很有意义。然而，目前国内对会议目的地竞争力的研究却十分缺乏，相关文献很少见，还较少有学者将“会议目的地竞争力”作为一个独立的研究议题，而朱峰(2011)[1]针对该问题进行了有益的探讨，提出了包括设施、交通、服务、价格、形象、气候与环境、吸引力7项一级评价指标和16项二级指标的评价体系，并且利用建立的指标体系以中国沿海17城市为例对其会议举办情况进行评价，对评价体系进行验证，文献中所建立的指标体系具有较强的可行性，比较适合解决当前中国会议设施建设较快、会议组织者群体作用不明显的实际情况。然而文献在评价中仅采用了单纯的线性加权模型作为城市会议产业竞争力评价模型，因此模型缺乏导向性（这里“导向性”是指模型应体现评价者的管理意图，比如模型可尽量体现被评价城市之间的整体差异等），并且模型中指标权重的确定方法亦存在一定的不足，而权重的确定对评价结果的影响是比较关键的。针对这种不足，本文在朱峰研究的基础上进行了一定的改进与拓展，尝试性地探讨了一种基于G1-E法的城市会议目的地竞争力综合评价方法。

对城市会议竞争力评价的研究是一个需要综合多因素加以研究的问题，因此对权重的确定应当体现主客观相结合的特性。在主观权重方面，目前应用较多的是层次分析法（特征方根法），但它存在若干不足，本文将对之进行改善，应用G1法（序关系分析法）作为主观权重的判定方法；熵值法(Entropy)是一种纯粹依据各项指标观测值所提供的信息量的大小来确定指标权重的方法，是一种相对理想的客观权重判定方法。本文将综合利用G1法与Entropy法的优良特性，并在此基础上探讨一种基于G1-E法的会议目的地竞争力综合评价方法。该方法除了具备综合主客观两方面信息的特性外，还具备将被评价对象之间的差异尽可能地体现出来的特点，该特点有利于方案的排序和比较，相对朱峰研究的单纯线性加权模型具有更强的导向性。最后，本文利用探讨的G1-E综合评价方法进行了实证研究，并且与朱峰的结果进行了一定程度的对比分析，其目的是为了体现本文方法评价结果的可行性。

二、相关文献综述

由于对城市会议目的地评价事实上就是了解会议组织者如何评价不同的会议举办地，因此国外很多文献是通过对会议组织者的调查来进行：通过向会议组织者发放问卷，研究归纳出会议组织者对会议目的地挑选的标准及其对总体评价的影响程度。研究普遍认为[2-5]会议设施、服务（包括饭店服务质量、饭店客房数）、可进入性（或航空交通）、费用（或价格）重要性相对较高(Liu Haiying，2009；Oppermann M.，1996；Bonn MA，1993；Baloglu S，2005)；而关于城市会议目的地竞争力评价方面，尤萨、霍华德和詹姆罗兹(Uysal，Howard＆Jamrozy，1991)认为[6]，会议地点的形象问题在决策过程中是一个重要的变量。沃尔等人(Var，et al，1985)认为，在大多数情况下，当决定是否到一个特定地点参加会议，参会人的决策因素是目的地的可进入性和吸引力，在其研究中，目的地的可进入性比吸引力更重要[7]。奥博曼和陈(1997)在研究中把影响因素分为会议目的地的吸引力和可进入性，会议地点影响参会人选择的因素有：目的地形象、交通成本、可达性、住宿成本、气候、会前/会后的娱乐活动、以前的体验[8]。另外Go F M，Robert MG(1997)研究了竞争力评价结果的检验问题，其采用的方式是与实际市场占有率进行对比来进行[9]。

目前，关于“目的地竞争力”评价方面，国内学者的研究更多的主要是围绕旅游目的地竞争力评价方面，比如国内学者张超(2002)提到，旅游目的地竞争力实质上是一种目的地可持续发展的竞争战略[10]；而朱明芳(2007)则认为旅游目的地竞争力必须是双维度的，既能吸引旅游者前来，又能让当地居民安居乐业[11]；赵磊、庄志民(2008)通过对钻石体系模型、D-K模型和C-R模型这三类旅游目的地竞争力模型的比较研究，分析得出各自的优缺点，进而提出相关的补充建议[12]。然而，专门针对城市会议目的地竞争力或城市会议产业竞争力的相关研究相对较少，其中朱峰(2011)在对国外会议目的地竞争力评价的思路、标准、途径等进行回顾的基础上，同时鉴于中国会议业发展的阶段和市场成熟度与国外有别，认为必须寻找新的评价方法对中国城市作为会议目的地的竞争力进行评价。其余文献大多是关注城市会展竞争力评价，且仅仅是对展览业竞争力的评价。Wang Hui(2003)对中国主要城市“会展业”的区域经济条件进行了研究，但其所依据的是国际博览会联盟提出的城市发展会展业的条件[13]；Qi Nengjie(2007)应用层次分析法构造了会展旅游城市竞争力评价模型，但所用指标也全部是展览统计指标[14]。值得注意的是，城市发展会议业与展览业的条件有些是相同的，但并不完全一致，因此不适宜将评价会展（其实只是展览）竞争力的标准套用于评价会议竞争力（朱峰，2011）。由此可见，有必要将“会议目的地竞争力”作为一个独立的议题进行研究，并探讨相关的理论和评价方法。

三、基于G1-E的城市会议目的地竞争力综合评价方法

1.问题描述

设有n个待评价的会议目的地城市，m个评价指标（参见表1），xij为第i(i=1，2，…，n)个城市关于评价指标xj(j=1，2，…，m)的观测值，不失一般性，设经“标准化”处理之后各会议目的地城市在不同指标下构成的数据矩阵为：

此时的问题是：如何充分、合理地融合主观与客观信息，并最大程度地体现被评价城市的整体差异，以达到对它们进行排序的目的？

2.评价指标体系的建立

本文在参照相关文献研究[1-3，10-12]的基础上，以全面性、科学性、针对性、公正性、合法性和可操作性作为评价指标的设置原则，认为朱峰建立的评价指标体系是相对较合理的。其城市会议目的地竞争力综合评价指标体系见表1。

表1 城市会议目的地竞争力评价指标体系

3.序关系分析法（G1法）

对于一个综合评价问题，权重确定是其中一个重要问题。然而，国内外在有关城市竞争力评价方面，关于权重确定应用较多的是层次分析法（特征方根法），但它存在若干不足[15，16]：

①特征值法的若干完美的结论及其计算方法，都是建立在判断矩阵是一致阵基础上的，而在实际应用中所建立的判断矩阵往往都不是一致矩阵（当m≥3时）。

②应用特征值法解决问题正确与否的唯一标准就是判断矩阵的随机一致性比率，然而这唯一的检验标准在很多情况是不满足的。

③特征值法计算量很大，当m较大时，仅建立判断矩阵就要进行m(m-1)/2次的两两元素的比较判断。

④心理学实验表明，当被比较的元素个数超过9时，判断就不准确了，也就不能直接应用特征值法。而G1法（序关系分析法）能较好地解决上述不足，因此本文将选用序关系分析法（G1法）作为主观赋权方法。

不失一般性，设x1，x2，…，xm(m≥2)是经过指标类型一致化和无量纲化处理的m个极大型指标。序关系分析法（G1法）分为三个步骤：

（1）确定序关系

定义1：若指标xi相对某评价准则（或目标）的重要程度不劣于xj时，则记为xi≺xj（符号“≺”表示优于关系）。

定义2：若指标x1，x2，…，xm相对某评价准则（或目标）具有关系式：

称评价指标x1，x2，…，xm之间按≻确立了序关系。这里表示{xi}按序关系“≻”排定顺序后的第i个评价指标(i=1，2，…，m)，为书写方便以下仍记为xi(i=1，2，…，m)，建立序关系式(1)的方法见郭亚军(2007)的研究[15]。

（2）给出xk-1与xk间的相对重要程度的比值判断

设专家关于评价指标xk-1与xk的重要程度之比wk-1/wk的理性判断分别为：

其中rk的赋值可参考表2。

表2 赋值参考表

（3）权重系数wk的计算若专家给出rk的理性赋值，则wm为：

(3)式的证明见郭亚军(2007)的研究[15]。

与层次分析法（特征方根法）相比，序关系分析法具有4个特点：①不用构造判断矩阵，更无需一致性检验；②计算量较特征值法成倍地减少；③方法简便、直观，便于应用；④对同一层次中元素的个数没有限制；⑤具有保序性。

4.Entropy法

Entropy法（熵值法）也是一种根据各项指标观测值所提供的信息量的大小来确定指标权重的方法[17]。熵是热力学中的一个名词，在信息论中又称为平均信息量，它是信息的一个度量，仍称为熵。根据信息论的定义，在一个信息通道中传输的第i个信号的信息量Ii是：

式中pi是这个信号出现的概率。因此，如果有n个信号，其出现的概率分别为p1，p2，…，pn，则这n个信号的平均信息量，即熵为：

接下来，利用熵的概念，给出确定指标权系数的熵值法。

xij(i=1，2，…，n；j=1，2，…，m)表示第i个待评城市中的第j项指标的观测数据。对于给定的j，xij的差异越大，该项指标对系统的比较作用就越大，亦即该项指标包含和传输的信息越多。信息的增加意味着熵的减少，熵可以用来度量这种信息量的大小。用熵值法确定指标权重的步骤如下：

①计算第j项指标下，第i个系统的特征比重

这里假定xij≥0，且

②计算第j项指标的熵值

其中k＞0，ej＞0。如果xij对于给定的j全都相等，那么pij=1/n，此时ej=klnn。

③计算指标xj的差异性系数

对于给定的j，xij的差异越小，则ej越大，当xij全都相等时，ej=emax=1(k=1/lnn)，此时对于系统间的比较，指标xj毫无作用；当xij差异越大，ej越小，指标对于系统的比较作用越大。因此定义差异系数gj=1-ej，gj越大，越应重视该项指标的作用。

④确定权数，即取：

wj为归一化了的权重系数。

5.基于G1-E的综合评价方法

设pj，qj是分别基于“G1法”原理和“Entropy法”原理生成的指标xj的权重系数，则称：

其具有同时体现主客观信息集成特征的权重系数。式中k1，k2为待定常数（k1＞0，k2＞0且k1+k2=1）。

显然，综合集成赋权法的关键问题是待定系数k1，k2的确定。为了充分、合理地融合主观与客观信息，并最大程度地体现被评价城市的整体差异，下面给出由数学模型生成k1，k2的方法。

这时，系统Si的综合评价值为：

确定k1，k2，使：

取值最大。在满足条件(13)下，

应用Lagrange条件极值原理可得：

这也是体现被评价对象之间（整体）最大差异的一种主客观信息综合集成的赋权方法。当然，k1，k2也可由体现决策者（或评价者）的偏好信息来确定。

特别地，当取k1=k2时，也可以用下面的公式确定wj：

当然，如果要“平滑”因主客观赋权法而产生（对各被评价对象）的“差异”，也可以在满足条件k1+k2=1，k1＞0，k2＞0下，确定k1，k2，使：

取值最小。

四、应用实例对比分析

为便于对比与说明方法的有效性，这里转引朱峰的研究实例中的相关数据。实例中选取了东部沿海省份的17个省会城市、直辖市及计划单列市为实证分析对象，以2007年的统计数据作为研究样本（见下表3），表中除气候数据为长期数据外，其余均为当年的统计数据。利用G1-E方法对各城市会议目的地竞争力进行综合评价的过程如下：

1.利用G1法确定各指标的主观权重

设专家给出的指标偏好序关系为（事实上不同的专家主观判断存在不同，但G1法提供了一种将专家主观判断与定量分析相衔接的方法，是对朱峰(2011)的研究方法的改进、克服了它的若干不足）：x1≻x10≻x1≻x3≻x8≻x12≻x4≻x7≻x5≻x9≻x11≻x16≻x6≻x13≻x17≻x18≻x15≻x14，并给出重要程度之比的理性判断分别为：w2/w10=1.2，w10/w1=1.4，w1/w3=1.6，w3/w8=1，w8/w12=1.3，w12/w4=1.3，w4/w7=1.2，w7/w5=1.4，w5/w9=1.2，w9/ w11=1，w11/w16=1.2，w16/w6=1.1，w6/w13=1.1，w13/w17=1.3，w17/w18=1.4，w18/w15=1.1，w15/w14=1.1。则各指标的主观权重：w1=0.1287，w2=0.2162，w3=0.0804，w4=0.0476，w5=0.0283， w6=0.0179， w7=0.0397， w8=0.0804，w9= 0.0236， w10=0.1801， w11=0.0236， w12=0.0619， w13=0.0163， w14=0.0074， w15=0.0081， w16=0.0197， w17= 0.0125，w18=0.0089。

2.利用Entropy法求出各指标的客观权重

根据式(5)-(9)，求出则各指标的客观权重分别为：w1=0.0449， w2=0.0540， w3=0.1011， w4=0.0297， w5= 0.0820，w6=0.0191，w7=0.055，w8=0.0678，w9=0.1124，w10=0.0065， w11=0.0905， w12=0.0248， w13=0.0009，w14=0.0007， w15=0.0035， w16=0.0672， w17=0.1370，w18=0.0524。

3.利用G1-E法求出指标综合权重

根据式(10)-(15)，可求出主客观信息集成特征的权重系数。式中k1=0.570，k2=0.430（归一化后），故可求出各指标的综合权重，分别为：w1=0.1016，w2= 0.0982，w3=0.0976，w4=0.0485，w5=0.0715，w6=0.0439，w7=0.0759，w8=0.0594，w9=0.0740，w10=0.0275，w11= 0.0644， w12=0.0333， w13=0.0207， w14=0.0188， w15= 0.070，w16=0.424，w17=0.0719，w18=0.0336。将所得的综合权重，带入式(12)，可计算得最终的综合评价结果，见表4。

表3 中国沿海17城市各项指标情况

表4中国沿海17城市会议目的地综合竞争力排名对照表

表5 中国沿海17城市会议目的地竞争力各项指标排名变化较大的排名对照表

从城市会议目的地竞争力的各分项指标来看，其排名变化还是较大的，表5为各项指标中排名变化较大的排名对照表。

根据东部沿海17城市会议目的地的综合竞争力得分及排名情况，将其划分为3个集团：

第1集团：国际会议目的地，包括北京、 上海、广州、深圳4个城市，其中，北京、 上海具备跻身全球10强会议城市的实力，广 州和深圳则应朝着冲击亚洲10强会议城市 的方向努力。

第2集团：全国及区域性会议目的地，包括杭州、大连、青岛、南京、厦门、天津、 沈阳、南宁、宁波、济南等10个城市。这些 城市依靠区域性中心城市的影响力和完备的 会议设施，以及在旅游吸引力和城市形象方 面的优势，将有望成为全国性的会议名城。

第3集团：地方性会议目的地，包括石家庄、福州、海口，由于这3个城市在会议目的地的各项评价指标表现都不突出，且有些项目得分较低，例如石家庄在服务、可进入性、价格、形象、气候与环境各个方面都表现不佳，福州在设施、可进入性、服务、价格4个方面表现较差，这些原因使得这些城市在与其他城市竞争中处于劣势。

将上述城市举办协会会议的次数排名与城市会议竞争力的结果进行比对，可以发现，新的评价结果整体拟合程度比原评价结果的拟合度更高（见表6）。

六、结论

国内较少有文献将“会议竞争力”作为一个独立的研究议题进行研究，朱峰(2011)的研究进行了较好的探讨，然而文献中探讨的评价模型仍存在一定的局限性，本文尝试对其进行改进与拓展，探讨了一种基于G1-E法的城市会议目的地竞争力综合评价方法。本文提出的方法具有如下一些特征：

1.G1-E方法相对更为客观全面

G1-E方法对原单纯线性加权评价模型进行了改进与拓展，并给出了权重的具体确定方法（兼顾了主观权重与客观权重，并权衡了二者关系），因此方法更加客观与全面。

2.G1-E方法能够克服传统主观赋权方法的不足

传统主观赋权方法存在若干不足，本文利用序关系分析法对之进行了改进，改进方法具有如下几个优点：①不用构造判断矩阵，更无需一致性检验；②计算量较特征值法成倍地减少；③方法简便、直观，便于应用；④对同一层次中元素的个数没有限制；⑤具有保序性。

3.G1-E方法体现客观特点

由于Entropy法是利用各项指标观测值所提供的信息量来确定各指标的权重，因此根据本文方法所确定的指标权重兼具客观性特点。

4.所提G1-E方法有利于被评价对象之间的排序与比较

由于本文在集结主观权重与客观权重中利用了差异模型，该模型能在集结中最大限度地体现被评价对象之间的差异，因此有利于被评价对象的排序。

5.G1-E方法具有简便、直观、可操作性强等特点

G1-E方法的核心思想是综合主客观两方面信息的特性外，将被评价对象之间的差异尽可能地体现出来，因此方法比较简便与直观；同时从文章最后的实例验证过程可以看能出，本文G1-E方法仅利用简单的EXCEL工具即可在计算机上全部实现，因此可操作性强，亦便于向实际运用方面推广。

表6 2007年国家一级社团在沿海17城市举办的会议次数与竞争力排名比较

[1]朱峰.城市会议目的地竞争力评价指标体系研究 [J].旅游学刊，2011，26(2)：76-81.

[2]Liu Haiying.The current status and trends of internationa association conferences[J].Conference，2009，24(1)：1-4.

[3]Oppermann M.Convention destination images：Analysis oassociation meeting planners'perceptions[J].Tourism Management，1996，17(3)：175-182.

[4]Bonn M A，Boyd J N.Multivariate analysis of corporate meeting planner perceptions of Caribbean destinations[J].Journal -o Travel＆Tourism Marketing，1993，1(3)：1-24.

[5]Baloglu S，Love C.Association meeting planners'perception and intentions for five major US convention cities：The structured and unstructured images[J].Tourism Management，2005，26(5)：743-752. 1985，9(3)：194-204.

[8]Oppermann M，Chon K S.Convention participation decision making process[J].Annals of Tourism Research，1997，24(1)：178-191.

[9]Go F M，Robert M G.Which international conference destinations in Asia are the most competitive[J].CEMS Business Review，1997，2(1)：57-65.

[10]张超.可持续发展旅游目的地竞争战略研究 [J].南开管理评论，2002，5(4)：69-73.

[11]朱明芳.关于旅游目的地竞争力测评方法的研究 [J].社会科学家，2007，124(2)：110-114.

[12]赵磊，庄志民.旅游目的地竞争力模型比较研究 [J].旅游学刊，2008，23(10)：47-53.

[13]Wang Hui.Analysis on regional economic conditions of the industry of conferences and exhibitions[J].Journal of Beijing International Studies University，2003，5：32-36.

[14]Qi Nengjie.The application of hierarchy analysis on the evaluation of urban competitiveness of meetings and exhibitions[J].Journal of Zhejiang Wanli College，2007，2(2)：25-28.

[15]郭亚军.综合评价理论、方法及应用 [M].北京：科学出版社，2007：32-78.

[16]张发明，郭亚军，易平涛.序关系分析下的多阶段交互式群体评价方法及其运用 [J].系统工程学报，2011(5)：702-709.

[17]张发明.一种基于双重激励模型的动态综合评价方法及其应用 [J].系统工程学报，2013，28(2)：248-255.

[18]Larry Dwyer，Peter Forsyth，Prasada Rao.The price competitiveness of travel and tourism：A comparison of 19 destinations[J].Tourism Management，2000.

[19]Ritchie J R B，，Crouch G I.The Competitive destination：A Sustainability Perspective[J].Tourism Management，1999.

[20]Morgan，A Pritchard，R Piggott.Creatingthe Unique Place Proposition[J].Journalof Vacation Marketing，2002.

[21]Liping A Cai.Cooperative Branding for Rural Destinations[J]. Annals of Tourism Research，2002.

[22]Douglass C North.Institutions，Institutional Change and Economic Performance[J].1990.

[23]Miller GA.The magical number seven，plus or minus two：some limits on our capacity for processing information[J]. Psychological Review，1956.

[24]David Teece，Gary Pisano，Amy Shuen.Dynamic Capabilities and Strategy Management[J].Strategic Management Journal，1997.

（责任编辑：FMX）

[6]Uysal M，Howard G，Jamrozy U.An application of importance performance analysis to a skiresort：A case study in North Carolina[J].Visions in Leisure＆ Business，1991，10(1)：16-25.

[7]VarT，Cesario F，MauserG.Convention tourism modeling[J].Tourism Management，

Improved Competitiveness Evaluation Method of Cities as Conference Destinations and its Application

ZHANG Fa-ming1，2
（1.Central China's Economic and Social Development Research Center，Nanchang Jiangxi 330031，China； 2.School of Economics＆Management，Nanchang University，Nanchang Jiangxi 330031，China）

There has been few studies on"Conference Competitiveness"，especially as a unique research topic in domestic academia，related reference which discussed the issue.However，the city competitiveness evaluation conference literature model has limitations in terms of model building and index weights definition.To fill up this gap，this paper tries to improve and expand it，and discusses a comprehensive method to evaluate the competitiveness among cities as conference destinations based on G1-E Method. G1-E Method approach can overcome the disadvantage of traditional subjective empowering method;meanwhile it makes good use of information provided by various index observation values.Thus G1-E Method can be reflected as much as possible to he differences among various objects evaluated.Finally，an empirical study is presented based on a research on 17 tourist cities，and research results show that the fitting degree of improved method results are higher and more reasonable than the original method results.

G1；Entropy；City conference；Urban economy

F59

A

1004-292X（2014）03-0117-06

2013-10-29

国家自然科学基金项目（71001048）；国家社会科学基金重点项目（12AZD042）；教育部人文社会科学重点研究基地——南昌大学中国中部经济发展研究中心招标课题（12ZBND01；11ZBND07B）；江西省社会科学研究“十二五”规划项目（13GL38）。

张发明（1980-），男，江西临川人，博士，副教授，主要从事综合评价研究。