基于AHP－模糊综合评价法的生态旅游集聚区游客满意度研究

张 颖 (河源职业技术学院工商管理学院，广东河源517000)

游客满意度是指游客对于旅游目的地的期望与游客在旅游目的地游览后的体验结果进行比较后产生的一种心理状态［1］。旅游本质上是人们去异地寻求某种体验的一种活动，游客满意度是评价游客体验效果的终极指标，因此，从游客角度去研究旅游地发展所面临的问题具有重要的现实指导意义［2］。随着《旅游法》的实施，中国以立法手段对旅游接待的服务质量做出了详细规定，如何建设让游客满意的生态旅游目的地，将生态资源优势转化为旅游产业优势，是旅游学者、旅游地政府以及旅游从业人员研究的首要任务［3］。

国外学者从20世纪60年代开始对顾客满意度进行研究，并取得了一定成果［4］。Hughes认为满意度具有相对性，将满意度分为非常满意、很满意和满意3个层次［5］。国外学者以旅游产业的实例，对游客感知质量与游客满意度的关联度进行测评分析［6－7］。2004年Donald等国外学者根据波特的产业集聚理论，从产业链及提高竞争优势的角度对旅游产业集聚进行了界定，提出了“旅游竞争集聚”的概念。国内学者运用模糊评价法、多元回归分析法、结构方程模型等对满意度进行研究［8］。

生态旅游集聚区是指生态旅游地的各类旅游企业客观上存在围绕核心吸引物集聚的特点，生态旅游产业集聚分别是初级、中级和高级阶段，处于高级阶段的生态旅游产业集群称为“生态旅游集聚区”［9］。生态旅游产业集聚区与一般旅游项目或传统生态旅游产业逐个项目、景点的开发方式不同，其最大的特点在于旅游项目集群，充分整合生态旅游资源，避免开发的同质化、无序化，能创造更好的旅游经济效益，对旅游业产业转型升级具有重要意义。目前，我国对生态旅游集聚区游客满意度测评分析较少，现有旅游目的地游客满意度研究并没有充分体现生态旅游集聚区的特殊性，不能鲜活地反映游客对生态旅游目的地满意度综合评价。因此，以生态旅游产业集聚区为典型案例，运用层次分析法、模糊综合评价法对游客满意度进行测评研究具有重要意义，可为生态旅游集聚区的运营管理、可持续发展提供科学依据。

1 研究区概况

万绿湖生态旅游集聚区位于广东省河源市，该市位于广东省东北部，南接珠江三角洲，北邻江西省赣州，东江及新丰江穿城交汇而过，市区距惠州1 h车程，距广州、深圳和香港均在200 km以内，京九铁路与广梅汕铁路在河源境内通过并接轨。河源境内53%为山地丘陵，谷地和平原占11%，历来是广东省重要的林产区、水源区，生态旅游资源丰富，素有“粤东宝地”之誉。广东万绿湖旅游集聚区作为广东省高端旅游扶持项目，分北部健康疗养区、中部休闲度假区、南部运动休闲区三大功能区，规划面积200 km2，区内细分为生态保护区、产业核心区、带动发展区三大旅游产业区。目前，区内已建成运营的生态旅游景区13个，其中以万绿湖风景区、苏家围客家乡村旅游区为代表的4A级旅游景区2个，以“巴伐利亚庄园”为代表的大型生态度假型景区7个，总投资将达480亿元，建设后将成为广东旅游生态产业集聚区的重要示范项目。

2 研究方法

2．1 数据来源 研究以万绿湖生态旅游集聚区已运营景区的到访团队游客、散客、景区管理人员及导游等为调查对象，分别于万绿湖风景区、龙凤岛、水月湾、客家风情街、桂山风景区、镜花缘风景区、苏家围风景区等地点随机发放问卷750份，收回问卷698份，回收率达93．1%，剔除无效问卷48份，有效问卷为650份，有效率达93．1%。为确保调查问卷数据可靠性，釆用SPSS 19．0统计软件进行分析处理，主要采用克朗巴哈α系数(Cronbach's alpha coefficient)来分析信度。Cronbach α系数是目前最常用的信度系数，其公式为:α=(k/(k－1))*(1－(ΣSi2)/ST2，若 a系数在0．8以上，即显示问卷样本有较高的可靠性。经过α系数的检验，问卷样本总体的一致性系数为0．951＞0．8，说明研究问卷的内部一致性程度较高，即问卷整体的可靠性较高。

2．2 研究设计 层次分析法(Analytial Hierarchy Process，AHP)是美国兹堡大学教授萨蒂(Satty)于20世纪70年代提出的一种系统化分析决策方法［10］。利用层次分析法做综合评价，完成构建递阶层次结构、构建两两比较判断矩阵、层次单排序和一致性检验、层次总排序和一致性检验4个步骤的构建与检验，然后用模糊综合评价法对满意度进行综合测评。模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法，该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论，把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰、系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的解决。同时，为更好地分析及评测万绿湖生态旅游集聚区的游客满意度水平，直观地反映需要改善的情况，选择重要性—满意度分析(IPA)的方法，根据评价指标的重要性(权重)高低以及各指标的满意度(分项值)的高低绘制四象限图，进行专题提升策略分析。

2．3 评价过程

2．3．1 构建游客满意度评价的递阶层次结构。在反映游客满意度评价指标全面性、代表性及客观性的基础上，以万绿湖生态旅游集聚区实地调查数据为依据，结合生态旅游研究的专题文献，建立一个由游客满意度的目标层(综合评价体系)，构建资源特色A、景区服务B、游览设施C、游览体验D、景区消费E 5个准则层(评价的一级指标)，并对一级指标进行细化、具体化，包含景区知名度 A1、互动参与度 A2、可进入性A3、景观特色A4、旅游咨询B1、导游服务 B2、线路安排B3、游览预定 B4、投诉处理 B5、导览标识 C1、安全设施 C2、休息设施C3、卫生设施 C4、停车场C5、景区环境 D1、游客容量 D2、游船服务 D3、推荐意愿 D4、门票价格 E1、游船租赁E2、旅游商品 E3、餐饮 E4、住宿 E5、体验项目 E6，共24个指标层(评价的二级指标)组成的递阶层次模型。

2．3．2 游客满意度评价的两两比较判断矩阵。游客满意度评价的比较判断矩阵是针对上一层评价因素而言，本层次与之相关的各评价因素之间的相对重要性。通过比较下层元素对于上层元素的相对重要性建立判断矩阵。按层次分析法的要求，判断矩阵是通过两两比较下层元素对于上层元素的相对重要性，并把比较的结果用一个数值矩阵表示出来。笔者采用萨蒂提出的1～9标度法构建两两判断矩阵。经过生态旅游领域专家依据其工作及实践经验的判断决策，得到各层指标的判断矩阵，并运用于权重计算。

2．3．3 游客满意度评价的层次单排序和一致性检验。计算权重是计算游客满意度评价判断矩阵的特征值最大值，及其所对应的特征向量，得出层次单排序，获得准则层对于目标层的重要性数据序列，从而获得最优决策。

一级指标权重的计算利用判断矩阵计算权重系数、计算判断矩阵的最大特征值λmax、计算一致性指标CI和一致性比率CR，得出平均随机一致性指标(图1)。

计算得到:CI=0．030 2，当 n=5 时，RI=1．12;CR=0．026 9，CR ＜0．1，因此，一级指标的判断矩阵与一致性检验符合要求。同样，对其他指标的判断矩阵分别做分析，得到层次单排序和一致性检验结果均为CR＜0．1，可以认为均通过一致性检验。

2．3．4 层次总排序和一致性检验。为了评价层次总排序的一致性检验，需要计算其一致性检验的指标。CI为一致性指标，RI为平均随机一致性指标，CR为随机一致性比例。

式中，CIi为与ai对应的B层的一致性指标。

式中，RIi为与ai对应的B层的平均随机一致性检验的指标。

同样，CR≤0．1时，认为总排序的计算结果有满意的一致性。

由上面的层次单排序 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。

经计算:

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，所以结果具有很好的一致性。

利用同一层次所有层次的单排序的结果，可以计算就上一层次而言，本层次所有因素重要性的权值，这就是层次总排序。

本次万绿湖生态旅游集聚区实例的结果见表1，表中总排序即为各个指标所对应的综合权重。

3 结果与分析

3．1 游客人口统计学特征分析 从游客人口统计学特征分析可以看出，万绿湖生态旅游集聚区抽样调查的游客中女性多于男性，占总人数的56%。从游客平均年龄结构来看，旅游区客源主要以16～30岁以及29～40岁的中青年游客为主，这一年龄段的人具有较好的经济基础、较强烈的出游需求。从游客文化程度来看，大专及本科学历的游客为主要客源。从游客职业构成及收入来看，收入稳定、物质条件较好的游客在万绿湖客源中占主体地位。

3．2 客源市场空间结构分析 根据调查分析显示，广东省珠江三角洲地区游客、潮汕地区游客是区内客源市场主力军，分别高达29．25%、15．62%;广东、江西、福建3个省份占客源市场的重要地位，其余省份及境外游客较少;游客旅游目的分析，观光型游客占多数，其中71%的游客第一次到访旅游区，重游游客比率较低。

3．3 基于模糊综合评价法的游客满意度分析 对万绿湖生态旅游集聚区的资源特色、景区服务、游览设施、游览体验、景区消费5项内容进行游客满意度问卷调查，并对调查问卷的结果进行统计，得到各指标等级频次分布(表2)。

设定评语集C=［非常满意满意一般不满意非常不满意］=［5 4 3 2 1］，通过游客满意度调研数据汇总表(表2)得到各指标的隶属度矩阵，并利用权重加权求和，可以得到各指标的分项值和综合得分，如表3所示。表中，评价等级(“非常满意”，“满意”，“一般”，“不满意”，“非常不满意”)列对应的是各等级的分值及各指标的隶属度，分项值对应的是各指标去模糊后的综合得分。

表2 游客满意度调研评分数据汇总

由表3可见，万绿湖生态旅游集聚区游客满意度综合得分为3．749 5，在“满意”(4分)与“一般”(3分)之间，可见，游客满意度较好。

表3 游客满意度模糊评价结果

观察各指标的分项值，有2个指标的分项值在4～5，偏向于“非常满意”的水平，分别是:停车场和景区环境，得分分别为4．378 4和4．298 5。说明这两个指标的满意度较好，评价较好，应该继续保持。有两个指标的分项值在3以下，偏向于“非常不满意”水平，分别是:住宿和体验项目，得分分别为2．991 1和2．915 4，说明这两个指标需要进行相应的改进和完善。剩余指标分项值均处于3～4，即偏向于“满意”的水平，满意度较好。

3．4 基于IPA分析法的游客满意度提升策略 为了更好地分析各指标现有水平以及需要改善的情况，笔者选择重要性—满意度分析(IPA)的方法。基本思路是根据评价指标的重要性(权重)高低以及各指标的满意度(分项值)的高低绘制四象限图。以指标的重要性作为横轴，满意度作为纵轴，并分别以指标重要性、评价得分平均值所在的直线作为X轴和Y轴的分割线，将空间分为4个象限［11］。

万绿湖生态旅游集聚区的IPA分析结果如图2所示，有8个指标处在第一象限，分别是导游服务、景区环境、投诉处理、游客容量、旅游咨询、安全设施、线路安排、景观特色。说明这8项指标是万绿湖生态旅游集聚区的竞争优势所在，发展较好，需要继续保持;有4个指标处于第二象限，分别是停车场、景区知名度、导览标识、游览预定，说明这些指标的重要性较低而评价等级较高，是需要继续改进的指标;剩余12个指标处于第三象限，分别是体验项目、住宿、餐饮、门票价格、旅游商品、游客参与度、游船租赁、休息设施、推荐意愿、卫生设施、游船服务、可进入性，说明这些指标的重要性和评价等级均处于较低水平，是后续需要改进的部分;在第四象限没有指标存在，说明万绿湖生态旅游集聚区基本没有明显的竞争弱势，总体满意度较好。

4 研究结论

国内研究学者程溪苹、孙虎［12］等在对景区游客满意度与人口特征分析中指出，游客对旅游景区的满意度，与游客所处地区的开放程度、年龄结构、学历水平、收入状况等情况直接相关。万绿湖生态旅游集聚区目前存在体验项目单一，游客参与度等评价较低的指标，景区应该以活跃型客源为抓手，深入分析自身资源优势，开发特色鲜明，能够满足不同游客需求的体验型旅游产品。万绿湖生态旅游集聚区景区环境、配套停车设施、景区知名度等是游客满意度最高的指标，说明集聚区内通过创5A服务质量提升项目，一批景区在接待水平上有明显的提升。以万绿湖景区为例，万绿湖库区作为广东八大水源保护地，生态保护无疑是核心要素，处理好景区动态发展与环境保护是良性互动的生命线，但测评结果中仍存在卫生设施、子景区可进入性等较低的指标。处理生态承载量与游客容量的关系，万绿湖风景区需要配合创建全国文明城市工作，做好卫生设施改造升级;优化景区宣传标识，对到访游客进行环保教育，引导游客文明旅游行为。住宿、餐饮设施指标游客满意度较低，这是万绿湖周边景区的弱势，也是景区生态旅游保护性开发的难题。景区可以尝试构建智慧旅游系统，向到访游客发布景区门票信息、新港客家小镇的餐饮及住宿信息，增强游客对旅游资讯的知晓度、参与度，提升景区预定服务水平。

万绿湖生态旅游集聚区的可持续发展需要以水文化、客家文化为切入点，积极推动生态旅游与旅游度假、康体活动、会展服务、文化演艺等综合性、体验性项目的整合建设，改善旅游区内路道状况，提升景点之间、景点之内的可进入性。旅游商品开发方面，可以与文化创意公司合作，开发景区生态文化、水文化、客家文化特色纪念商品，如万绿湖风景3D眼镜、景区专题明信片、客家文化生活用具、恐龙主题文化纪念品等。这样既可以促进区域文化创意产业发展，又新辟途径，增强景区的知名度，提升游客的重游率。

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