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user: 3. 评价方法筛选 由于指标体系中涉及主观与客观指标，必须实行定量与定性相结合的方法，且有些指标并不是直接的统计数据或问卷调查数据，需通过一定的计算才能得到；基于全域旅游视角的指标涉及面广，不能将整个指标体系用同一类方法进行评价。旅游发展质量评价最有意义的是同一旅游地的纵向对比(不同时间段)或不同旅游地的横向对比(同一时间段)，如横向上宁夏或海南省域层面的旅游发展质量可加以对比，宁夏区内、海南省内各县区市可进行对比，说服力更强。对于各指标，大致可分为以下几类：单一定量指标，单一定性指标，多维综合指标和复杂计算后的指标。 3.1. 数据来源及方法分类 主要的数据包括统计数据、问卷调查及实地调查数据、网络文本数据及经二次计算后的数据。具体的指标评价方法有： 1) 基于问卷调查的数理统计及网络文本分析，主观视角的指标只能通过该方法获取数据，如全民参与质量维下的“主客关系”、“社区参与”及产品质量中“品牌形象”等； 2) 比值法(数值法)，如要素配置中旅游资源“丰富度”、“品质”、“结构”、接待设施中“星级酒店占比”、环境质量的经济环境领域的指标等； 3) 综合指标体系法，如游客“体验质量”、“满意度”及工作人员“服务质量”，“旅游发展效率”与“旅游可持续态势”等方面，均是在构建综合指标体系基础上进行后续研究； 4) 数学模型，如客源吸引半径(AR)、交通可达性、旅游发展效率、旅游与环境资源耦合协调度的计算等，均涉及相关数学公式或模型； 5) 多元方法相结合，指标体系法尚需跟其它方法相结合，如权重确定方法，DEA、协调耦合度计算及其它需要用综合指标数据的评价领域必须依靠综合指标体系的具体指标及数据，才能进入下一个步骤。 3.2. 重要方法 3.2.1. 客源吸引半径(AR) 客源吸引半径，是衡量旅游目的地吸引力大小的重要指标。AR值越大，表明目的地吸引范围越大，其吸引力就越大；AR值越小，则目的地吸引范围越小，其吸引力就越小。具体计算公式如下： A R = ∑ i = 1 n X i 2 d i 2 / ∑ i = 1 n X i 2 (1) Table 1 An index system of tourism development quality evaluation from the perspective of holistic touris 目标层 一级指标 二级指标 具体指标 指标属性 评价方法 省域 市县区 1. 要素配置 旅游资源 吸引力 客源吸引半径(AR) 定量，正向 AR计算公式 丰富度 按国标系统分类的基本类型、 亚类、主类数量占比 定量，正向 比值法 品质 优良级、 世界级资源占比 优良级、 国家级资源占比 定量，正向 比值法 结构 人文/自然旅游资源数量 定量，正向 比值法 交通设施 可达性 可达性指数 定量，正向 可达性公式 高端化 航空、高铁、高速公路运营份额 是否有高速公路、 高铁 定量(定性)， 正向 比值法 公共服务 服务质量 综合指标体系 定性，正向 多维综合指标法 服务多样化 涉及服务部门数 定量，正向 比值法 接待设施 旅行社 旅行社数目 定量，正向 比值法 星际酒店占比 四星及以上 三星及以上 定量，正向 比值法 其它支持设施 设施齐全程度 及质量 水、电、环卫等设施 定性，正向 调查法 2. 环境质量 自然环境 自然保护程度 国家级保护 面积占比 省级保护面积占比 定量，正向 比值法 环境质量 空气质量 达标天数 饮用水达标率 定量，正向 比值法/数值法 经济环境 市场构成 国际/国内 市场份额比 国内/省内市场份额比 定量，正向 比值法 经济贡献 对GDP的贡献率 定量，正向 比值法 对第三产业的贡献率 定量，正向 比值法 花费构成 吃住行游购娱各方面消费构成 定量，正向 比值法 旅游法规环境 旅游相关法律规定数量 定量，正向 比值法 社会、安全环境 投诉率 旅游投诉人数占总游客人数比值 定量，逆向 比值法 刑事犯罪率 盗窃、抢劫犯罪次数 定量，逆向 比值法 旅游安全 旅游危机事件数 定量，逆向 比值法 技术环境 市场营销 策略构成 网络营销 花费占比 电视传媒及网络 营销花费占比 定量，正向 比值法 智慧旅游建设阶段 定性，正向 调查法 3. 产品质量 产品结构 传统/新型旅游份额比值 定量，正向 比值法 特色 度假、康体、 刺激旅游项目数 度假产品项目数 定量，正向 比值法 品牌形象 目的地认知度 综合指标体系 定性，正向 多维综合指标法 4. 产业融合质量 产业渗透程度 旅游带动的行业门类数 定量，正向 比值法 产业带动 “产业+”的旅游项目数 定量，正向 比值法 5. 部门协调质量 旅游规划编制及评审参与 参与部门数/总部门数比值 定量，正向 比值法 旅游项目建设 参与部门数 参与部门数/总部门数比值 定量，正向 比值法 大型节事活动 参与部门数 参与部门数/总部门数比值 定量，正向 比值法 6. 全民参与质量 游客 体验质量 综合指标体系 定性，正向 多维综合指标法 满意度 综合指标体系 定性，正向 多维综合指标法 重游率 重游游客人数/总游客数 定量，正向 比值法 工作人员 服务质量 综合指标体系 定性，正向 多维综合指标法 素质 本科以上 学历人数 中专以上学历人数 定量，正向 比值法 居民 生活质量 综合指标体系 定量，正向 多维综合指标法 社区参与 旅游受益 社区数 旅游受益人数比 定性，正向 比值法 主客关系 主客关系发展阶段 定性，正向 多维综合指标法 7. 旅游规划策划质量 各级规划的实施率 定量，正向 比值法 8. 旅游发展效率 综合效率值 定量，正向 DEA，复杂 9. 可持续态势 旅游与环境资源协调度 定量，正向 协调度及协调 耦合度模型 表1. 全域旅游视角下旅游发展质量评价指标体系 式中，AR为目的地客源吸引半径，Xi为第i个客源地的游客比重，di为第i个客源地与目的地之间的距离；n为客源地总数。当前所用距离可以用铁路、高速公路及国道等单一数据或综合数据结合。 3.2.2. 交通可达性 交通可达性大致可分为两个层次，一是从目的地到研究区(宁夏、海南等)的中心区(交通枢纽或省会城市或旅游中心)的可达性，一是在研究区内部如宁夏、海南及更小尺度范围内的可达性。第一层次可直接用最短时间来表示，第二层次的可达性主要是基于路网(或最短时间、最短距离)等视角，本研究可通过计算各个旅游地(旅游景点)的平均最短时间来判断旅游地(旅游景点)的时间可达性 [ 17 ] ，具体公式见2-a，2-b： A i = ∑ j = 1 n T i j / n (2-a) 式中，i、j表示旅游景点；Tij为旅游景点i采用公路交通方式到达旅游景点j的最短出行时间；n为旅游景点数量；Ai为旅游景点i的平均出行时间，Ai值越小，表明旅游景点i的可达性越好，Ai值越大，表明旅游景点i的可达性越差。可达性指数表示旅游景点的平均通行时间与区域内所有景点平均通行时间平均值的占比。 A i ' = A i / ( ∑ j = 1 n A i / n ) (2-b) 式中， A i ' 表示景点i的可达性指数；n表示旅游节点的数量。 A i ' 值越大，表明景点i的可达性越差， A i ' > 1表明旅游景点i的可达性低于研究区域内所有景点的平均水平； A i ' < 1表明旅游景点i的可达性高于研究区域内所有景点的平均水平。 3.2.3. 综合指标体系法 旅游服务质量、旅游目的地认知度、游客体验质量、游客满意度、居民生活质量等方面均可通过构建指标体系的方法来进行评价，总体上指标属性亦分定性、定量指标，有些指标是通过问卷调查或网络文本数据分析得到的定性指标，有部分属于定量指标，且部分指标体系是定性与定量指标相结合，评价时需区别对待。对于定量指标，涉及权重问题，熵权法在客观赋权方面具有优势，亦可利用层次分析法(AHP)将专家打分结果计算各指标权重；对于定性指标评价，需涉及问卷调查数据获取及分析、网络文本数据收集及分析，这两类方法是研究旅游学科的主要方法，问卷回收后的分析处理可将定性数据利用SPSS分析软件构建数据库后进行定量分析，网络数据可借用ROST Content Mining软件进行内容挖掘与分析。 3.2.4. Data Envelope Analysis (DEA) DEA模型是揭示旅游效率的最适宜方法之一，亦是基于投入产出视角的研究方法。该方法中旅游综合效率指数反映的是城市旅游资源配置、利用和规模集聚等效率，而技术效率指数则表示的是城市旅游资源的配置和利用的效率，规模效率指数表示的是城市旅游资源规模集聚的效率 [ 18 ] 。该方法选取决策单位(Decision Making Unit， DMU)多项投入、产出数据，基于一定假设下满足规模报酬可变的DEA模型可见参考文献 [ 19 ] ，如： { min θ j * s . t . ∑ j = 1 n X j λ j ≤ θ X k ， s . t . ∑ j = 1 n Y j λ j ≥ Y k s . t . ∑ n λ j = 1 λ j ≥ 0 (3) 式中，n为DMU数量；m和s分别为输入和输出个数；Xij和Yrj别表示第j个DMU第i项输入和第j项输出；λj表示权重；θ表示综合效率。引入虚拟的最优决策单元 D M U j + 1 = { min ( x 1 j ， x 2 j ， ⋯ ， x m j ) max ( y 1 j ， y 2 j ， ⋯ ， y s j ) } 。若效率值θj = 1，表明旅游的投入要素组合最优；θj < 1时，表明旅游生产效率不足。值越小，效率越低；越接近1，效率越有效。 此外，Malmquist生产率指数适于评价旅游效率的动态演变，适于纵向对比；对于横向研究，直接根据前面公式(3)进行相关计算即可。 3.2.5. 协调耦合度 旅游与环境资源属于两个系统，协调耦合度的计算正是基于这两个系统，每个系统由一系列的指标构成，各指标需标准化及权重确定，针对两个系统的综合指数进行计算，再根据一定标准判断两个指数的关系，计算协调度与协调耦合度的大小，协调耦合度的计算最为重要的是要进行横向与纵向对比，否则意义不大。 目前用得较多的协调度模型的原型来源于杨士弘 [ 19 ] 的研究，设正数 X 1 ， X 2 ， X 3 ， ⋯ ， X m 为描述环境特征的m个指标；正数 Y 1 ， Y 2 ， Y 3 ， ⋯ ， Y n 为描述旅游发展特征的n个指标。函数 f ( X ) 与 g ( Y ) 为综合环境效益函数和综合经济效益函数；历年数据不一样，因此每年的f，g都有所不同。 f ( X ) = ∑ i = 1 m a i X ⌢ i 与 g ( Y ) = ∑ i = j n b i Y ⌢ i (4-a) 其中a i 与b j 为待定权数， X ⌢ i 的取值按以下要求： 当X i 越大越好时， X ⌢ i = X i / λ max ；当X i 越小越好时， 。λ max 与λ min 为相应于指标X i 的规划值、对比标准值、期望值和理想值。 Y ⌢ i 取值同理。 环境资源与旅游发展协调度的计算公式为： C = { f ( X ) ∗ g ( Y ) f ( X ) + g ( Y ) 2 } K (4-b) 其中C为协调度，K为调节系数，K ≥ 2。C反映了在环境综合效益与旅游发展(或发展水平)一定的条件下，即 f ( X ) 与 g ( Y ) 之和一定，为使旅游发展与环境综合效益最高，即 f ( X ) 与 g ( Y ) 之积最大，旅游发展与环境效益进行组合协调的数量程度。当0 ≤ C ≤ 1时，协调度C越大，说明旅游与环境越协调，反之则越不协调。有时仅靠C值，判别能力较差，所以必须对C进行调整，协调发展度便是对C进行调整的理想化度量尺度。 协调发展度D： T = α f ( X ) + β g ( Y ) (4-c) D为协调发展度，C为协调度，α、β为待定权数。T为环境与旅游经济效益的综合评价指数。0 ≤ T ≤ 1。 根据杨士弘 [ 20 ] 的总结，协调度及等级判定标准、环境与旅游协调发展的分类体系及判别标准见表2， Table 2 Classification framework and discrimination rules of environment-economy coordinatio 第一层次 第二层次 第三层次 基本类型 协调发展类(可接受区间) 0.90~1.00 优质协调发展类 f ( X ) > g ( Y ) 优质协调发展类旅游滞后型 f ( X ) = g ( Y ) 优质协调发展类环境旅游同步型 优质协调发展类环境滞后型 0.80~0.89 良好协调发展类 良好协调发展类旅游滞后型 f ( X ) = g ( Y ) 良好协调发展类环境旅游同步型 f ( X ) < g ( Y ) 良好协调发展类环境滞后型 0.70~0.79 中级协调发展类 f ( X ) > g ( Y ) 中级协调发展类旅游滞后型 f ( X ) = g ( Y ) 中级协调发展类环境旅游同步型 f ( X ) < g ( Y ) 中级协调发展类环境滞后型 0.60~0.69 初级协调发展类 f ( X ) > g ( Y ) 初级协调发展类旅游滞后型 f ( X ) = g ( Y ) 初级协调发展类环境旅游同步型 f ( X ) < g ( Y ) 初级协调发展类环境滞后型 过渡发展类(过渡区间) 0.50~0.59 勉强协调发展类 f ( X ) > g ( Y ) 勉强协调发展类旅游滞后型 勉强协调发展类环境经济同步型 f ( X ) < g ( Y ) 勉强协调发展类环境滞后型 0.40~0.49 濒临失调衰退类 f ( X ) > g ( Y ) 濒临失调衰退类旅游损益型 濒临失调衰退类环境旅游共损型 f ( X ) < g ( Y ) 濒临失调衰退类环境损益型 失调衰退类(不可接受区间) 0.30~0.39 轻度失调衰退类 f ( X ) > g ( Y ) 轻度失调衰退类旅游损益型 f ( X ) = g ( Y ) 轻度失调衰退类环境旅游共损型 f ( X ) < g ( Y ) 轻度失调衰退类环境损益型 0.20~0.29 中度失调衰退类 f ( X ) > g ( Y ) 中度失调衰退类旅游损益型 f ( X ) = g ( Y ) 中度失调衰退类环境旅游共损型 f ( X ) < g ( Y ) 中度失调衰退类环境损益型 0.10~0.19 严重失调衰退类 f ( X ) > g ( Y ) 严重失调衰退类旅游损益型 f ( X ) = g ( Y ) 严重失调衰退类环境旅游共损型 f ( X ) < g ( Y ) 严重失调衰退类环境损益型 0~0.09 极度失调衰退类 f ( X ) > g ( Y ) 极度失调衰退类旅游损益型 f ( X ) = g ( Y ) 极度失调衰退类环境旅游共损型 f ( X ) < g ( Y ) 极度失调衰退类环境损益型 表2. 环境与经济协调发展的分类体系及其判别标准 注：根据杨士弘(2003) P253表9-3整理。 根据计算结果及表2便可得知旅游地旅游发展与环境资源协调耦合程度属于具体的哪个阶段包括其变化趋势。