基于结构熵-改进TOPSIS法的公交旅游服务能力评价

于世军，周 鹏，邓社军，卞张蕾，窦 玥，杨孝清

（扬州大学建筑科学与工程学院，江苏 扬州 225127）

0 引言

随着我国经济的发展，旅游业逐渐成为部分城市的支柱产业。然而，大量游客的涌入势必会给城市原本的交通系统带来冲击，加剧交通拥堵，进而影响旅游城市的形象及对游客的吸引力。科学合理地评价城市公交的旅游服务能力，有助于了解和提高城市公交的旅游服务能力，吸引游客选择公共交通方式出行，同时缓解旅游城市的交通压力，提升旅游城市的出行品质。因此，需要构建合理的评价模型方法。

国外学者对公交系统的评价主要侧重于服务质量、运营效率、运行可靠性和满意度等方面。美国市场营销学家Pauasuraman[1]首次提出服务质量差距模型，后人将其发展应用于城市公共交通服务质量评价。Beirão等[2]从公交服务质量的角度出发，研究了乘客对于公交质量的感知。Karlaftis[3]运用数据包络分析法（Data Envelopment Analysis,DEA）对城市公交运行效率进行了研究。Sheth等[4]基于公交社会效益、运营企业效益和乘客满意度3 个指标，利用数学模型对公交线路的服务质量进行了综合评价。

国内关于公交系统的评价大多采用运筹学模型[5-6]或与地理信息系统（Geographic Information System,GIS）[7]相结合这两类方法。例如，高燕[8]结合主成分分析、灰色关联分析及灰色综合评价3 类方法对“公交优先”进行了评价；谢晓琳等[9]应用改进优劣解距离法（Technique for Or⁃der Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS）建立了城市公共交通发展水平评价模型；张凤炜[10]建立了公交线网评价指标体系，并结合ArcGIS 软件对石家庄公交系统进行了评价分析。关于公交旅游方面的研究有：胡抚生[11]分析了我国城市旅游公共交通发展的现状并提出旅游公共交通的规划编制建议；孙志华等[12]依据游客的出行需求，提出了旅游客运线路规划和旅游线路换乘设计原则；李妍峰等[13]通过对游客出行偏好的分析，研究了基于游客年龄特征的旅游巴士定价。

总体上，国内外学者在公交整体服务能力评价方面已开展了较为系统的研究，关于公交旅游服务方面的研究主要局限于旅游公交规划和系统配置优化等角度。对于旅游城市来说，常规公交系统在承担城市日常交通出行的同时，也是服务旅游交通出行的重要交通方式，影响着旅游服务的效率和品质。因此，如何兼顾游客需求与公交服务供给以合理评价公交系统旅游服务能力和水平是需要进一步深入研究的问题。本文将从游客出行需求的角度出发，对公交旅游服务能力评价方法进行研究，在考虑公交线路、站点、运营服务效率与旅游服务关系的基础上，构建相应的评价指标体系和评价模型，并给出量化评分，实现对公交旅游服务能力的合理评价。

1 公交旅游服务能力评价指标

1.1 公交旅游服务能力影响因素

公交旅游服务应以满足游客游览观光需求为目的，因此其能力评价指标体系需基于游客出行需求来构建。经归纳分析，本文提出影响公交旅游服务能力的主要因素如下。

（1）公交线路通过的景区影响力

线路通过的景区质量、数量、知名度、区位是影响游客选择公交出行的重要因素。线路通过的景区质量高、数量多，可以在一定程度上减少游客出行的换乘次数。

（2）公交站点旅游服务质量

线路中旅游站点的比例与站点到景区的可达性直接影响公交线路的旅游服务质量。高占比的旅游站点与站点到景区的高可达性有助于提高公交线路的旅游服务能力。

（3）公交线路运行效率

公交出行方式的选择也受到公交线路自身运行效率的影响。相同条件下，游客倾向于选择平均车辆运行速度快、等车时间短的公交线路。

1.2 评价指标体系的建立

本着指标选取科学性、目的性和实践性的原则[14]，结合公交旅游服务能力影响因素，本文构建了公交旅游服务能力评价指标体系，分为目标层、准则层及指标层3个层级，如表1所示。

表1 公交旅游服务能力评价指标

（1）公交线路通过的景区影响力A均为极大型指标。景区质量A1指景区周边交通、旅游安全、景区卫生、旅游管理、资源环境保护、游客容量等9 个方面的综合实力。按照国家旅游局景区评级分类标准，对景区质量A1进行赋分：5A级景区5 分、4A 级景区4 分、3A 级景区3 分、无等级景区1分。

（2）经过的景区数量A2：指单条线路与多个景区之间的可达性。按每经过一个景区赋1 分的方法赋分。

（3）知名度A3：指景区被游客知晓、了解的程度。依据游客评价结果将其划分为“好”“较好”“一般”“较差”“差”5个级别，每个级别分别赋5分、4分、3分、2分、1分。

（4）景区区位A4：指景区在区域大环境背景下所处的位置与地位。将景区距离中心城区的距离划分为“很近”“较近”“中等距离”“较远距离”4种，并分别赋4分、3分、2分、1分。

（5）旅游站点占比B1：指单个线路中旅游站点数占线路总站点数的比例，并以比例大小作为赋分依据。

（6）站点服务景区的可达性B2：表示公交旅游站点位置与景区位置之间的可达性，根据景区位置与对应站点位置之间的直线距离进行赋分。站点服务景区的可达性B2和旅游站点占比B1均为极大型指标。

（7）平均车辆运行速度C1与等车时间C2：均用于反映公交线路的运行效率，是公交便捷性的体现。平均车辆运行速度C1为区间型指标，等车时间C2为极小型指标。

2 评价模型构建

2.1 结构熵权法

结构熵权法是一种结合主观和客观赋权的指标权重计算方法[15]，其基本思想为：

（1）通过分析指标间的相互关系，将指标分解为几个独立的层次结构，并利用德尔菲专家调查法与模糊分析法形成指标重要度的“典型排序”。

（2）利用熵理论定量分析“典型排序”结构的不确定性，并计算熵和“盲度”。

（3）对可能产生潜在的偏差数据进行统计处理，得出同一层次各指标的相对重要性排序。

（4）确定每一层次同类指标的重要度，即指标权重。

2.2 改进TOPSIS法

TOPSIS 法是一种常用的多目标评价方法[16]。该方法通过两个理想化解反映评价问题中的最优与最劣情况，分别是绝对正理想解与绝对负理想解。若研究对象靠近绝对正理想解且远离绝对负理想解，则说明其在各指标上的综合表现较好，因此可通过计算评价指标与绝对正、负理想解之间的相对贴近程度对评价目标进行打分来确定最优方案。不过，传统TOPSIS 法求解指标与绝对正、负理想解距离时未考虑指标间权重的差异，因此通过对指标赋予不同权重对TOPSIS 加以改进，从而使得该评价方法更为合理。改进TOPSIS法的主要优点在于对指标、样本量及数据分布没有严格的限制，同时能最大程度地减少原始数据损失，其结果能更加准确地反映不同评价方案之间的差异[17]。

2.3 公交旅游服务能力评价模型

结构熵-改进TOPSIS 法首先利用结构熵权法确定指标权重，再利用赋权后的指标进行评分。通常，模型指标赋权分主观加权法和客观加权法，其中主观加权法一般通过层次分析法或专家打分法确定指标权重，主观性较强[18]；客观加权法能保证指标权重具有一定的数学依据，相对客观，但它未考虑决策者意图。结构熵-改进TOP⁃SIS 法结合主观与客观进行赋权，能够弥补主、客观方法的缺点，因此本文利用此方法建立公交旅游服务能力评价模型，具体步骤如下：

（1）归一化处理

将公交旅游服务能力的评价指标进行归一化处理[19]，使用极值法将其转化在[0,1]范围内。

式（1）中：Rij为标准化矩阵；rij为样本i评价指标xj的标准化值。

其中，对于极小型指标：

式（2）中：xjmax为初始矩阵每列的最大值；xjmin为初始矩阵每列中的最小值；xij为初始矩阵第i行第j列的值。

对于极大型指标：

对于区间型指标：

式（4）中：a1,a2为自定义区间值。

（2）计算加权后的标准化矩阵

（3）设定绝对正理想解和绝对负理想解

设绝对正理想解为：

式（6）中：R′+为标准化矩阵中每列元素的最大值。

设绝对负理想解为：

式（7）中：R′-为标准化矩阵中每列元素的最小值。

（4）计算各决策方案到绝对正理想解和绝对负理想解的距离

各决策方案（加权后的标准化矩阵）到绝对正理想解和绝对负理想解的距离分别按式（8）和式（9）计算：

（5）计算相对贴合度

相对贴合度计算公式为：

按照相对贴合度的大小，对城市各条公交线路的旅游服务能力进行评分，数值越大，说明其旅游服务能力越高。

3 实例分析——以扬州市公交线路为例

扬州市是著名旅游城市，现有5A 级景区1个，4A 级景区7 个，3A 级景区14 个，2A 级景区14 个。2019 年扬州市全年接待境内外游客7 747.07 万人次，同比增长10.0%，旅游业已成为扬州市的重要产业之一。

城市公交系统是游客出行的重要交通方式，现基于本文建立的公交旅游服务能力评价模型对扬州市城区范围内54条公交线路的旅游服务能力进行评价，其中涉及普通公交线路50条，旅游专线4条。

扬州市公交线路旅游服务能力评价模型构建步骤如下：

（1）通过扬州市公交公司、地图开放平台、实地调查等方式获取指标数据。

（2）利用结构熵权法确定指标层权重。

（3）运用改进TOPSIS模型，计算各条线路的评分。

（4）根据分值表对扬州市公交线路的旅游服务能力进行分析。

3.1 指标数据的获取

本文通过国家旅游局、扬州市公交公司、地图开放平台、游客评价结果等途径获取了景区数据、线路数据等，并利用GIS软件计算站点与景区之间的可达性。相关数据如图1、图2所示。

图1 公交线路平均运行速度

图2 公交线路候车时长

3.2 指标权重的确定

利用结构熵权法计算各项指标的权重，结果如表2所示。

表2 评价指标权重

3.3 计算评分表

结合表2 的指标权重，采用改进TOPSIS 法计算各公交线路旅游服务能力分值，如表3所示。

表3 公交旅游服务能力评分表

3.4 模型结果分析

根据表3 所示模型评价结果，旅游专线1 号线的旅游服务能力最高，分值为73.32；82 路的旅游服务能力最低，分值为7.82。就整体公交旅游服务能力而言，高分值线路主要为部分旅游专线及26 路、88 路等主要公交线路；日常出行中的次要线路在旅游服务能力表现中处于下游水平。

旅游专线1 号线主要经过扬州市邗江区与广陵区，首末站为西部客运枢纽站与福运门站，途经8 个景区（如瘦西湖、京华城等扬州市热门景区），是所有线路中途经景区数量最多的。这条公交旅游专线方便了游客从西部客运枢纽到达城市中心景区，加强了京华城、双博馆与城市中心景区的联系，减少了换乘给游客带来的不便。

旅游观光巴士的分值为72.98，其首末站为大明寺站与何园站，途经17 个站点，共经过瘦西湖、个园、何园、大明寺、东关街及宋夹城共6个旅游景区。扬州市旅游观光巴士作为短距离的城市内部公交旅游专线，其是服务城市中心景区的旅游，而对于城市东部至市中心的旅游服务能力相对较弱。

旅游专线2 号线的分值为62.31，其首末站为大明寺站与瓜洲古渡公园站，途经45 个站点、5个景区，其中热门景区仅有1个，即瘦西湖景区。从公交线路运行效率数据看，旅游专线2 号线的等车时间过长、非旅游景区站点较多等因素导致其分值偏低。

10路、55路、82路等线路的旅游服务能力分值均在10以下，所经景区站点较少且大部分为非热门景区。这一类线路的主要功能是服务扬州市居民的日常出行。

调查扬州市公交在旅游旺季的实际服务情况发现，游客倾向于搭乘旅游专线进入某一景区，当需要转换景区时，往往也会选择居民日常出行中的主要公交线路，如25 路、26 路、88 路等。另外，根据游客对于搭乘公交的满意度反馈，认为相关旅游专线串联起了交通枢纽与扬州市的主要热门景点，专线线路设计合理，极大地便利了旅游出行，具有较好的旅游服务能力。这在一定程度上反映了本文所建公交旅游服务能力评价模型的合理性。

3.5 模型结果应用

根据每条线路旅游能力分值的不同，参考常规公交线路的层次划分方法，将扬州市公交线路分为公交旅游主干线、公交旅游次干线和公交旅游支线。扬州市公交线路的旅游服务能力等级划分见表4。

表4 扬州市公交旅游服务能力线路划分表

根据公交旅游服务能力评价结果划分的不同等级公交的服务定位也有所不同。公交旅游主干线的定位是在景区密集区域提供跨景区、远距离的公交出行，为城市游客提供便捷和舒适的旅游出行方式。此类公交到达的景区数量多、换乘次数少、发车时间固定、班次多、服务质量高，是主要面向游客的公共交通。公交旅游次干线一般是为部分游客出行提供便捷服务，途经景区数量相对较少，可作为公交旅游主干线的重要补充。公交旅游支线经过的景区很少，只有小部分用于游客运输，主要功能是服务居民日常出行，其作用是加密公交旅游线网，提高公交旅游线网的覆盖率和可达性。

4 结语

本文从游客出行需求的角度出发，综合考虑公交线路通过的景区影响力、公交站点旅游服务质量、公交线路运行质量3 个方面，构建了公交旅游服务能力评价指标体系。然后，利用结构熵-改进TOPSIS 法建立了公交旅游服务能力评价模型。最后，以扬州市为例对所建模型的合理性进行了验证和应用。结果表明，本文所建指标体系可以合理有效地评价公交旅游服务能力，利用评价模型的综合得分可以对公交旅游服务能力进行层次划分，将公交旅游服务能力分为公交旅游主干线、次干线和支线，从而为公交旅游线路优化提供参考，同时有助于游客公共交通出行方式的合理选择，缓解旅游高峰期的城市道路交通拥堵问题。由于多个城市的相关指标数据获取难度较大，因此尚未进行城市间的横向验证，这也是本文的不足之处，在未来有条件的情况下，将进一步补充实例，验证指标体系的可靠性。