基于G1-熵值的智慧旅游城市建设水平评价模型及实证研究

王 恩 旭

( 东北财经大学 旅游与酒店管理学院， 辽宁 大连 116025 )

一、引 言

智慧旅游城市是指通过ICT、IOT、WIFI、CC、RFID、3DVT等技术，利用多媒体信息网络、地理信息系统、智慧旅游综合应用平台等基础设施平台，整合城市旅游信息资源，建立旅游电子商务、旅游智能管理等信息化社区，逐步实现旅游城市的信息化。随着科学技术的不断创新与发展，为旅游业与信息技术产业的融合发展提供了契机和基础[1]。在此发展背景下，我国很多地区和城市提出了智慧旅游城市发展战略，如镇江市于2010年在全国率先创造性提出“智慧旅游”概念；福建省于2010年率先提出建设“智能旅游”概念；南京于2011举行“智慧旅游”建设启动仪式；苏州于2011年正式召开“智慧旅游”新闻发布会。此外，黄山、洛阳、杭州等国内重点旅游城市都相继提出智慧旅游城市建设工作。

目前，学术界对于智慧旅游也展开了一些相关研究，国外将信息技术运用在旅游业的研究与实践发展中比国内早，但国外很少采用智慧旅游这个概念，而对于旅游信息化的研究相对较多，Werthner等阐明了信息技术为旅游业长期发展带来机遇与挑战[2]，Buhalis等分析了信息技术与旅游业的关系，指明旅游业将要面临信息通信技术的革命[3]，Dey等认为目前网络已成为最重要的外部旅游信息源[4]。国内针对于智慧旅游的研究相对较多,莫明建、袁剑君从旅游信息化的视角研究旅游业的发展问题[5][6]。姚国章提出智慧旅游包括智慧服务、智慧商务、智慧管理和智慧政务4种表现形式[7]。邓贤峰分析了国内外智慧旅游的发展现状，并运用顶层设计的思路对南京市智慧旅游的发展进行了深入研究[8]。付业勤分析了智慧旅游的内涵与发展特征，提出了智慧旅游在我国发展的具体措施[9]。张凌云分析了智慧旅游与传统旅游信息化相区别的4个核心技术，以及智慧旅游对旅游者、居民、政府、企业四大应用对象的价值供给[10][11]。刘利宁从智慧旅游硬件支撑系统与综合应用系统两个层面提出了智慧旅游的评价指标体系[12]。刘加凤研究了常州智慧旅游城市建设问题[13]。

通过现有的研究进行分析可以发现，目前国外主要针对旅游信息化开展了一些相关研究，而直接对智慧旅游的研究并不多见。国内虽然开展了很多研究，但以定性研究为主，定量研究较少，而且针对于智慧旅游建设水平评价的更不多见。国家旅游局在2012年确定了18个城市为智慧旅游建设试点，同时未来城市也将成为旅游产业发展的重要依托，研究城市智慧旅游将成为智慧旅游的主流趋势。因此，本文以国家旅游局的试点城市为主要研究对象，利用G1法、熵值法与线性加权法构建智慧旅游城市建设水平评价模型，并进行实证研究，以期为我国的智慧旅游城市建设提供理论指导，为智慧旅游发展奠定理论基础。

二、智慧旅游城市建设水平评价模型

1.评价指标体系的构建与标准化处理

结合当前智慧旅游城市的相关研究，依据本文的研究对象展开智慧旅游城市评价调研与专家访谈，并综合目前国家旅游局批准的18个智慧旅游城市试点在智慧旅游城市建设方面开展的主要工作与衡量标准，从智慧旅游基础设施建设、智慧旅游经济发展、智慧旅游科技创新、智慧旅游硬件支撑、智慧旅游环境支撑5个方面构建智慧旅游城市建设水平评价指标体系(见表1)。其中智慧旅游基础设施建设指维持城市基本通信业务的能力及城市为智慧旅游发展提供的间接基础条件；智慧旅游经济发展指对于智慧旅游发展的经济支撑能力，经济发展越强，越有利于智慧旅游城市的建设；智慧旅游科技创新指为智慧旅游发展在技术能力层面提供的支撑；智慧旅游硬件支撑指直接与智慧旅游发展相关的城市信息化能力；智慧旅游环境支撑指为智慧旅游发展提供的城市环境保障。

由于智慧旅游城市建设水平评价指标数据的数量级有很大差异，为利用初始指标数据计算智慧旅游城市建设水平，需要将所有指标进行标准化，然后利用线性加权计算建设水平。考虑到本文所选择的指标都为正向指标，即指标越大表示的发展水平越高，因此选择以下方法对原始指标进行标准化处理：

2.评价指标权重的确定

采用主观权重确定的G1法与客观权重确定的熵值法分别确定各指标的主客观权重，然后根据综合权重的确定方法计算各指标的综合权重，以避免由于采用单一一种方法确定指标权重而产生的误差。

(1)G1法主观权重

G1法是一种先对评价指标进行定性排序，然后再进行定量赋值(即在相邻指标间依次比较判断)的主观赋权方法。这种方法对于评价指标无论是否变化，都不会引起指标间的相对重要性程度的优劣排序的改变。具体步骤如下：

①建立各指标的排序关系

根据智慧旅游城市建设水平各评价指标的重要性程度，确定各指标的排序关系，若指标xi相对于xj重要，则记为xi>xj。依据这一原则，分别确定准则层及准则层下每一个指标层中指标的重要性排序。

②计算相邻指标的重要性程度

假设智慧旅游城市建设水平的某项指标为xk，与该指标相邻的指标为xk+1，根据指标的重要性程度计算rk=xk/xk+1。

③根据rk的数值，计算第m个评价指标的权重，计算方法如下：

④依据权重wm的值计算m-1，m-2，…，3，2个指标的权重值，

wk-1=rkwk，k=m，m-1，m-2，…，3，2

其中，wk-1表示第k-1个评价指标的权重值；wk表示第k个评价指标的权重值。

(2)熵值法确定权重

熵值法的基本原理是所有评价对象的某一项指标值变化越大，则该项指标的权重越大，反之越小。设本文中有m个待评智慧旅游城市，n项评价指标，则熵值法权重的具体计算步骤如下：

③计算第j项指标的差异性系数gi，gi=1-ej，

(3)综合权重的确定

令μk表示主观权重，ρk表示客观权重，则综合权重为二者的算术平均值，即：

3.智慧旅游城市综合水平评价

分别利用每一个城市标准化处理后的各指标数据值乘以各指标的综合权重，并通过求和得到每一个城市智慧旅游综合水平评价值。

三、智慧旅游城市建设水平评价实证研究

1.数据来源与指标权重确定

本文的数据主要来源于《中国城市统计年鉴2012》、《中国旅游统计年鉴2012》、《中国统计年鉴2012》与各智慧旅游城市国民经济和社会发展统计公报。分别利用G1与熵值法确定各指标的主客观权重，依据综合权重计算公式获取各指标的综合权重，具体如表1所示。

2.智慧旅游城市建设水平实证评价结果及分析

本文的评价对象包括2012年国家旅游局公布的除武夷山之外的17个智慧旅游试点城市。由于武夷山市是福建省南平市下辖市，为县级市，而其他17个城市都是地级市，不具有可比性，因此没有选择武夷山市作为本文的研究对象。

在获取各评价指标原始数据的基础上，依据数据标准化处理方法对所有指标进行标准化处理，利用智慧旅游城市建设水平评价方法对17个城市进行实证评价，分别计算各城市的智慧旅游基础设施建设水平、智慧旅游经济发展水平、智慧旅游科技创新水平、智慧旅游硬件支撑水平、智慧旅游环境支撑水平，并依据智慧旅游城市综合水平评价公式计算各智慧旅游城市综合水平的评价值，具体如表2所示。从表2的结果可以看出，智慧旅游环境支撑水平相对较高,智慧旅游的硬件支撑条件处于第二位，基本可以满足智慧旅游城市的建设与发展，但智慧旅游科技创新水平相对较低，在未来的发展中应该在支撑条件达到一定水平的要求下，注重科技创新水平的提高，通过科技创新来推动旅游信息化深层次发展，同时也要注重基础设施与经济发展为智慧旅游城市建设提供的基础保障条件建设。

按照所选择的17个智慧旅游城市评价对象的综合水平，根据水平的高低情况进行分类分析，其中智慧旅游综合水平大于0.9为第一类；智慧旅游综合水平大于0.5而小于0.9为第二类；智慧旅游综合水平大于0.3而小于0.5为第三类；智慧旅游综合水平大于0.2而小于0.3为第四类；智慧旅游综合水平大于0.1而小于0.2为第五类；智慧旅游综合水平小于0.1为第六类。依据以上标准可将17个城市分为5个类别，针对于每一个类别分析如下。

表1 智慧旅游城市建设水平评价指标体系及权重

第一类：北京

北京智慧旅游城市建设综合水平为0.9012，位于第一位。除智慧旅游环境支撑水平低于苏州外，其余各项水平均处于第一位。北京遥遥领先于其他城市的主要原因在于北京于2011年10月联合中国移动启动北京智慧旅游城市建设，2012年5月发布了《北京智慧旅游行动计划纲要(2012～2015)》。同时，北京成立的“智慧旅游联盟”是全国首个智慧旅游联盟。北京出台的所有智慧旅游城市建设措施都有较高的前瞻性与预见性，因此北京的智慧旅游城市建设水平高于其他城市。

第二类：苏州

苏州智慧旅游城市建设综合水平为0.5148，位于第二位，但与第一位的北京差距较大。差距的主要原因在于北京是直辖市，也是首都城市，智慧旅游城市各项建设都超前于其他城市，同时北京的地理位置使其能够及时地了解国家旅游局及相关部门对于智慧旅游城市建设的新动态，但苏州的智慧旅游环境支撑水平位居第一，原因在于苏州于1994年2月经国务院批准设立工业园区，是我国工业园区建设较早的城市，并引进了很多高新技术企业，为苏州的科技创新能力提高奠定了坚实基础，也为智慧旅游城市的科技创新与环境支撑提供了良好条件。苏州虽然与北京差距较大，但其水平还是远远高于其他城市。

第三类：南京、武汉

南京与武汉的智慧旅游城市建设综合水平分别为0.3525、0.3027，位于第三与第四位，与苏州有一定的差距。两个城市都为副省级省会城市，二者的智慧旅游硬件支撑与环境支撑水平相对其他水平较高，其中南京的智慧旅游硬件支撑水平位居17个城市之首，表明南京在硬件方面为智慧旅游城市建设提供了坚实基础。南京一期重点建设项目已初步完成，并推出南京游客助手、智慧旅游互动式体验终端、乡村旅游营销平台、智慧景区试点、旅游执法e通和智慧旅游中央管理平台六大项目。游客可通过手机、网络，以及设在部分高星级酒店、景区和游客中心的电子触摸屏，方便快捷地获取旅游资讯，并实现在线预订等服务。南京与武汉的智慧旅游科技创新水平与其他各项水平相比略显偏低，在未来的发展中两个城市应该通过智慧旅游技术升级来提高智慧旅游城市建设的整体水平。

第四类：成都、无锡、大连、厦门、南通、烟台、福州

成都、无锡的智慧旅游城市建设水平高于17个城市的平均水平，其余城市都低于17个智慧旅游城市的平均水平。7个城市的智慧旅游科技创新水平相对其他分项水平较低，而在智慧旅游城市硬件支撑与环境支撑方面相对较高。因此，这7个城市在未来的发展中应该在保障智慧旅游基础设施与经济发展水平的同时，重点提高科技创新能力对于智慧旅游建设的支撑作用，充分借助智慧旅游的硬件支撑、环境支撑来助推智慧旅游城市的运行。

第五类：常州、温州、镇江、扬州、黄山

5个城市的智慧旅游城市建设水平低于17个城市的平均水平。5个城市中除了温州的智慧旅游科技创新水平高于0.1外，其余城市均低于0.1。温州的民营企业发展较早，并且较快，为了加快新技术的研究与开发，很多企业都建立了技术研究所，全市民营科技机构或科技型企业发展迅速，这为温州的科技创新能力提高提供了基础。其他各城市在智慧旅游发展的科技支撑方面还存在欠缺，未来的发展中应该重点从科技创新来突破智慧旅游城市建设的缺口。扬州的智慧旅游基础设施建设水平低于0.1，未来应该抓紧进行智慧旅游基础设施配套建设。镇江智慧旅游硬件支撑水平在17个城市中最低，黄山的智慧旅游基础设施建设与智慧旅游经济发展水平也都低于0.1。在未来的发展中，这些城市都应该通过弥补某些单方面的不足来提高整体的智慧旅游城市建设水平。

第六类：洛阳

洛阳的智慧旅游城市建设水平低于0.1，主要原因在于洛阳智慧旅游起步较晚。洛阳市智慧旅游城市建设工作方案于2013年出台，这与其他城市相比开始建设阶段较晚，有些城市在2010年被评为智慧旅游试点城市之前就已经出台相关建设方案。从分项水平来看，洛阳的智慧旅游基础设施建设、智慧旅游经济发展、智慧旅游科技创新三项水平都低于0.1，其余两个分项的建设水平也都比平均水平低很多。在未来的发展中，洛阳应该加快智慧旅游城市的建设进程和力度，力争及时追赶其他城市，成为全面建设的智慧旅游试点城市。

表2 智慧旅游城市建设水平评价结果

四、结 论

本文的研究发现，我国目前智慧旅游城市建设平均水平为0.2791，在17个城市中除北京、苏州、南京、武汉、成都、无锡6个城市外，其余11个城市的智慧旅游城市建设水平均低于平均水平，表明我国虽然很多城市已经开始智慧旅游城市的建设，但现阶段的建设水平还相对较低，未来的提高空间较大。现阶段智慧旅游城市建设水平差距较大，如北京的智慧旅游城市建设水平明显高于其他城市，除了北京与苏州之外，其他城市的建设水平均低于0.4。此外，智慧旅游城市建设的分项水平之间差距较大，其中智慧旅游环境支撑水平最高，智慧旅游科技创新水平最低，表明各城市为智慧旅游的发展提供了较好的基础，但发展智慧旅游的关键——科技创新能力还有待进一步提高。

由于智慧旅游是旅游产业发展的一种全新模式，对旅游产业的转型升级具有重要的战略意义，因此全国很多城市都在从不同的视角建设智慧旅游城市，本文通过对17个智慧旅游城市试点智慧旅游城市建设水平的评价，为其他城市在打造智慧旅游城市的过程中提供了理论指导、评判方法与评判标准。从旅游产业实际应用的角度看，智慧旅游具有广泛的应用前景，而未来旅游的主要目的地——城市将承载智慧旅游的发展。在今后的发展中，北京应该发挥智慧旅游城市建设的示范作用，积极为其他的城市发展提供理论参考，同时也要注重智慧旅游环境支撑水平的提高，保持目前良好的发展状态。苏州应该充分依托高新技术企业的快速发展来提高智慧旅游综合水平，有效地将现有的工业企业技术创新能力融入到智慧旅游的发展中去。南京、武汉首先要保证自身智慧旅游城市建设水平的提高，然后要充分发挥区域性中心城市的带动作用，提高区域内智慧旅游的整体发展水平。成都等第四类城市要分析自身在智慧旅游发展中的薄弱环节，并采取快速的弥补措施，在短时间内使智慧旅游城市建设的各分项水平平衡发展。常州等第五、六类城市要认真总结与其他城市的差距所在，短期内重点进行智慧旅游基础设施建设与科技创新能力提高，未来要全面提高各项智慧旅游建设水平，逐渐缩小与其他类别城市的智慧旅游建设水平差距。

参考文献：

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