楊衛(wèi)濤

（開封大學(xué) 財政經(jīng)濟學(xué)院，河南 開封 475004）

旅游投資環(huán)境評價體系研究

楊衛(wèi)濤

（開封大學(xué) 財政經(jīng)濟學(xué)院，河南 開封 475004）

旅游投資環(huán)境是投資旅游業(yè)首先要考慮的問題，是資本增值的必然要求。利用2014年河南省18個城市的數(shù)據(jù)，通過熵值法和TOPSIS解法來量化各個城市旅游投資環(huán)境的綜合評價得分，劃分了旅游投資環(huán)境等級。利用原始指標數(shù)據(jù)和綜合得分作為樣本數(shù)據(jù)，訓(xùn)練生成BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——LVPG，將河南省各城市的旅游投資環(huán)境評價指標體系的原始數(shù)據(jù)輸入到LVPG中，就可以輸出城市旅游投資環(huán)境的評價得分和等級。

旅游投資環(huán)境；評價；熵值法；BP人工神經(jīng)

旅游投資環(huán)境研究是對旅游業(yè)投資環(huán)境進行分析研究，是為投資旅游業(yè)決策提供科學(xué)依據(jù)的過程，是投資旅游業(yè)前的重要準備工作?！奥糜螛I(yè)是永不衰落的朝陽產(chǎn)業(yè)”已成為各國的共識。投資者對受資地區(qū)的旅游投資環(huán)境的研究和評價就是追求投資收益最大化和尋求滿足投資所需條件的過程。受資地區(qū)通過對本地區(qū)的旅游投資環(huán)境科學(xué)的評價，可以有針對性地改進和改善旅游投資環(huán)境，吸引更多的外來資本。因此，旅游投資環(huán)境評價的研究對于投資方或受資方都具有重要意義。

伴隨著數(shù)理統(tǒng)計學(xué)與數(shù)理經(jīng)濟學(xué)的發(fā)展，科學(xué)有效的定量分析工具被引入到旅游投資環(huán)境評價當中來，成為旅游投資環(huán)境有力的研究工具，目前的旅游投資環(huán)境研究已經(jīng)從簡單的定性分析向定性分析與定量分析相結(jié)合過渡。

國外關(guān)于旅游投資環(huán)境的研究非常少，而更傾向于投資環(huán)境評價和旅游競爭力的研究。對于投資環(huán)境的研究，分為三個階段：第一階段是20世紀60到80年代初，研究方法主要是“等級尺度法”等；第二階段是20世紀80年代利用多因素定量分析方法研究投資環(huán)境；第三階段是20世紀90年代以后，區(qū)域經(jīng)濟研究興起，此時的投資環(huán)境研究開始側(cè)重研究投資環(huán)境與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)系。

國內(nèi)關(guān)于旅游投資環(huán)境的研究較晚，也是從研究城市投資環(huán)境開始起步。吳克（1984）研究了開放城市的投資環(huán)境，并從基礎(chǔ)設(shè)施擴展到非物質(zhì)方面的軟環(huán)境。劉振禮（1989）第一次在學(xué)術(shù)期刊上闡述了旅游與環(huán)境的辯證關(guān)系。徐大圖（1992）建立了開放城市投資環(huán)境的評價方法和指標體系。楊仁（1993）、魯名泓（1994）和蘇亞芳（1994）分別開始將計算機軟件系統(tǒng)、主成分分析法和模糊評價方法引入到投資環(huán)境的綜合評價中來。程連生（1995）運用熵的原理探討了中國城市投資環(huán)境的熵狀態(tài)特點和熟化類型。臧海熊（1995）、方潮金（1995），劉冬梅（1997），李全根（1999）等圍繞張家界市、杭州市、南京市等旅游城市定性討論投資環(huán)境問題。程玉鴻（1998）利用地理信息系統(tǒng)（GIS）在理論、方法、技術(shù)手段等方面的獨特優(yōu)勢，在對城市投資環(huán)境的研究中進行了新的嘗試。2000以后隨著國家制定了法定長假的到來，旅游業(yè)也進入了蓬勃發(fā)展的時期，更多的學(xué)者開始關(guān)注城市旅游投資環(huán)境方面的研究。文余源（2003）開始利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法及其操作算法用于城市投資環(huán)境評價，但指出該方法較之傳統(tǒng)方法有其優(yōu)越性,但不能取代傳統(tǒng)方法。吳曉春（2005） 和趙瑞（2006）分別利用多指標綜合評價法、層次分析法和因子分析法評價了陜西省10個城市及山西省各地市的旅游投資環(huán)境。郭敏（2005）系統(tǒng)地闡述了旅游投資環(huán)境的理論和方法基礎(chǔ)，并以湖北省為例運用因子分析法和模糊評價法對湖北省的旅游投資環(huán)境進行了評價。鄭瑩（2007）和王澤（2007）分別較為詳盡地構(gòu)建了吉林省和遼寧省的旅游環(huán)境評價指標體系，并分別運用因子分析、多指標綜合方法和主成分分析方法的定量分析工具。 李如友（2008）通過對影響旅游投資的環(huán)境因素進行調(diào)查和研究，構(gòu)建由目標層、結(jié)構(gòu)層及指標層組成的長三角地區(qū)旅游投資環(huán)境綜合評價體系。運用聚類分析方法將長三角地區(qū)16市聚為6類，在對各類型城市旅游投資環(huán)境綜合分析與評價的基礎(chǔ)上，把長三角地區(qū)旅游投資環(huán)境劃分為最佳、優(yōu)秀、良好、一般四個等級。肖澤炎（2010）引入模糊隸屬度函數(shù)（FMP）實證分析力湖南省部分地市的旅游投資環(huán)境。郭偉（2012）用可拓工程方法與主成分分析方法，構(gòu)建河北省旅游投資環(huán)境的綜合評判物元模型，單指標測定了各地區(qū)在營造旅游投資環(huán)境中的優(yōu)勢和劣勢，多指標綜合評判得出河北省各市旅游投資環(huán)境強弱5個不同等級。李琳（2012）從旅游投資者感知的角度，運用因子分析、回歸分析和方差分析等計量方法，分別從旅游投資環(huán)境結(jié)構(gòu)的基本構(gòu)成、環(huán)境因子與整體環(huán)境的線性關(guān)系和投資者特征的感知差異等方面，展開旅游投資環(huán)境的嶄新的、系統(tǒng)的研究。

文章利用熵值法和TOPSIS解法來獲得城市旅游投資環(huán)境的綜合得分，并反復(fù)利用這兩種方法獲取訓(xùn)練BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本數(shù)據(jù)。這樣得來的城市旅游投資環(huán)境綜合得分可信度高，并且在單獨評判一個城市的旅游投資環(huán)境時無需再采集參考其他城市的指標數(shù)據(jù)，將研究城市的原始指標數(shù)據(jù)輸入到LVPG中就能得到該城市的旅游投資環(huán)境的綜合評價和所處的等級。

一、研究方法

（一）多指標多屬性決策方法

設(shè)有n個決策指標fj（1≤j≤n），m個可行方案ai（1 ≤ i ≤ m），m個方案n個指標構(gòu)成決策矩陣：

這樣用構(gòu)建的原始決策矩陣，來比較不同方案的優(yōu)劣，存在三個嚴重問題：第一，是不同指標間的數(shù)據(jù)由于單位不同，不能進行直接相互比較，這叫不可公度性。第二，是指標之間有可能存在互相矛盾，一個指標的增加必然導(dǎo)致一個指標的減少，形成此消彼長的關(guān)系。第三，是正項指標、負向指標和中性指標的判斷標準無法統(tǒng)一。正項指標是指指標值越大越優(yōu)，比如利潤額；負向指標是越小越優(yōu)，比如成本；中性指標往往取某個中間值為最優(yōu)，比如人的體重。對于克服這樣的問題需要進行原始決策矩陣的標準化處理。

（二）熵值法

（三）TOPSIS解法

對原始矩陣進行標準化處理后，并且對各個指標賦予了科學(xué)合理的權(quán)重，接下來就是要選取適當?shù)姆椒▉碛嬎愕降啄囊粋€決策方案最優(yōu)。多指標多屬性決策方法的最優(yōu)解法主要有：簡單線性加權(quán)法、理想解法（TOPSIS）、線性規(guī)劃方法、非線性規(guī)劃方法等。課題選擇算法較為簡單實用的TOPSIS法來計算出多個覺得方案的最優(yōu)解。

為了形象簡介，便于作圖理解此方法，設(shè)有m個可行方案，兩個指標且均已正向化。利用兩個指標和m個可行方案構(gòu)建原始決策矩陣：

求各個指標的最大值和最小值，又因為指標均已正向化處理，所有指標值越大越好，越小則越劣。這樣各指標的最大值就構(gòu)成了理想解，最小值構(gòu)成了負理想解：

圖1 熵值法處理流程

根據(jù)上圖這m個可行方案中，最優(yōu)的方案就是理想解這個點，而最劣的方案就是負理想這個點，但這都是決策矩陣中無法達到的?，F(xiàn)在我們需要做的就從m個可行方案中，挑選出一個最優(yōu)的。結(jié)合圖形分析理所當然的，這m個點越靠近理想解和越遠離負理想解則越好。根據(jù)距離定義，可以利用歐式距離來衡量兩點之間的距離：

圖2 TOPSIS解法圖示

圖3 決策矩陣中任一方案點與理想點和負理想點的歐式距離

那么，0≤Ci≤1，并且Ci越接近于1越好。這樣可以計算m個方案的對應(yīng)的相對貼近度Ci的值，選取最大值對應(yīng)的方案為最優(yōu)方案。

（四）BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上來說是“分類器”和“預(yù)測器”。作為分類器時，它通過樣本的輸入和輸出數(shù)據(jù)反復(fù)學(xué)習(xí)，將人類無法或較難分門別類的復(fù)雜數(shù)據(jù)進行分類；作為預(yù)測器時，它也利用樣本的輸入和輸出數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，通過某種算法尋找樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系，估計出這種算法中的參數(shù)，從而為新的輸入數(shù)據(jù)預(yù)測出最佳的輸出數(shù)據(jù)。

BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)的主要特點是信號向前傳播，誤差則反向傳播。輸入信號從輸入層傳入隱含層，在隱含層中信號進行逐層處理，之后傳入輸出層。每一層中含有若干個神經(jīng)元，這些神經(jīng)元實質(zhì)上就是某種函數(shù)，且每一層中的神經(jīng)元對輸入信號進行處理，只影響下一層的輸入，間隔層中不產(chǎn)生之間作用。如果輸出層中得不到期望的結(jié)果，則對誤差進行反向傳播，修正每層中神經(jīng)元中隱含的函數(shù)參數(shù)和閥值，這樣經(jīng)過反復(fù)修正直至輸出結(jié)果和期望結(jié)果控制在一定的誤差范圍。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實質(zhì)上表達了才能夠n個自變量到m個因變量之間的函數(shù)映射關(guān)系。

二、旅游投資環(huán)境評價指標體系的構(gòu)建

將旅游投資環(huán)境評價指標體系設(shè)置成三層：

第一層作為宏觀層，是旅游投資環(huán)境的綜合得分，它由下層依據(jù)一定的統(tǒng)計方法綜合得到。

第二層是中觀層，將旅游投資環(huán)境評價的影響因素分為一般要素和專業(yè)要素，一般要素主要包括：政治環(huán)境、法律環(huán)境、經(jīng)濟環(huán)境和社會文化環(huán)境等。專業(yè)要素主要有：旅游自然文化資源、旅游人力資源要素、旅游市場開發(fā)要素等。

第三層是微觀層，是定性和定量評價的具體指標層。該層次是在上一層的基礎(chǔ)上，對每一個環(huán)境影響因素和要素進行具體指標化，形成可以讓評價者做出定性和定量評價的評價標準。比如，政治環(huán)境可以設(shè)定一個政治穩(wěn)定性指標。政治穩(wěn)定性可以設(shè)定五個等次：非常好、比較好、一般、較差、非常差，來讓評價者做出選擇。再比如，經(jīng)濟環(huán)境中可以設(shè)立一個旅游外匯收入指標，它可以形成以貨幣計量的具體數(shù)值，這是一個正向的指標，越多越好。另外，有時用刑事案件數(shù)或新聞媒體報道的違法負面消息來衡量一個城市或地區(qū)的法律環(huán)境，這個指標就是一個負方向的指標，越多則越壞。因此，這個層次的指標設(shè)置是最為眾多和復(fù)雜的，需要反復(fù)論證和修改。經(jīng)過篩選后的的旅游投資環(huán)境評價指標體系，每個指標依次從X1到X46來表示。

三、河南省城市旅游投資環(huán)境評價的實證分析

（一）原始決策矩陣的構(gòu)建和處理

原始決策矩陣實質(zhì)上是一個46個指標和多個城市為選擇方案的一個多維矩陣。課題選擇河南省18個地級市作為選擇方案，這樣就構(gòu)成了18×46的原始決策矩陣，由于篇幅較大，僅列出前23個指標的數(shù)據(jù)，見表2。

上述原始決策矩陣中，只有X10、X20、X21和X44是負向指標，其余都可以認為是正向指標。按照極差變換法對原始決策矩陣進行標準化處理。變換后的2014年標準決策矩陣見表3，在同一指標下，數(shù)值越接近于1越優(yōu)，越接近于0越劣。

（二）利用熵值法確定決策矩陣中各指標權(quán)數(shù)

根據(jù)前邊分析，利用公式第i列的熵值來計算各個指標的熵值。

最終確定的各指標的權(quán)數(shù)向量，以表4形式表示：

（三）最優(yōu)決策方案的TOPSIS解法

1.綜合評價的理想解和負理想解

綜合評價的理想解是，選取決策矩陣中各個指標的最優(yōu)值和各指標的權(quán)數(shù)進行加權(quán)求和，得到一個最優(yōu)的綜合評價結(jié)果。綜合評價的負理想解是，選取決策矩陣中各個指標的最劣值和各指標的權(quán)數(shù)進行加權(quán)求和，得到一個最劣的綜合評價結(jié)果。

表1 旅游投資環(huán)境評價指標體系?

表2 2014年原始決策矩陣?

表3 2014年標準化決策矩陣

表4 決策矩陣中各指標的權(quán)數(shù)

標準化后的決策矩陣中，各指標的最大值是1，最小值是0，很容易得到綜合評價的理想解和負理想解。

2.計算各可行方案的綜合評價結(jié)果

18個可行方案就是決策矩陣中的河南省18個城市的各指標數(shù)值。如果決策者或投資商只能選擇一個城市作為投資對象，那么就可以參考課題的分析結(jié)果。利用R軟件進行運算，

計算各個城市的綜合評價結(jié)果見表5：

3.旅游投資環(huán)境的等級劃分

將綜合得分按照一定間距，將旅游投資環(huán)境劃分為若干個等級，對城市的旅游投資環(huán)境進行評級，對于城市旅游投資環(huán)境的改善也是有益的。課題劃分的旅游投資環(huán)境等級對照表，見表6。

表6 旅游投資評價等級

根據(jù)等級表，旅游投資環(huán)境處在一級的城市有：鄭州市。二級空缺。三級的城市有：洛陽、南陽、新鄉(xiāng)。四級的城市有：焦作、開封、信陽、平頂山、安陽、商丘、許昌、駐馬店、周口、濮陽、三門峽、濟源、鶴壁、漯河。河南省18個城市的旅游投資環(huán)境等級分布明顯不均衡，大多數(shù)城市處在等級較低的層次，其他城市與省會城市的等級差距較大。

4.設(shè)定抽樣，提取隨機樣本

以某城市為例，從18個城市的數(shù)據(jù)指標的“全樣本”中隨機抽取若干樣本，然后對每次抽取的樣本再利用熵值法確定決策矩陣中各指標權(quán)數(shù)，利用TOPSIS解法確定最優(yōu)決策方案，這樣就得到了很多次的分析結(jié)果。這些結(jié)果可以作為下面BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練和測試。

由于本部分的研究是多次反復(fù)進行第（二）和（三）部分的工作，工作量較大，課題采用R軟件自編代碼運行,每次從18個可行方案中隨機抽取10個，共抽取30次經(jīng)過抽樣30次①實際上抽樣遠超過30次，某城市被抽中30次才獲取設(shè)定的樣本數(shù)，結(jié)束抽樣。。

5. BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模和分析

以上前期所做的大量工作，都是在為BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用做準備。按照BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建模過程，課題分步驟進行，應(yīng)用軟件為MATLAB。

Step1：數(shù)據(jù)選取

BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)選取主要是“輸入、輸出數(shù)據(jù)”和“訓(xùn)練、測試數(shù)據(jù)”兩種。

對于輸入和輸出數(shù)據(jù)。輸入數(shù)據(jù)選取2014年河南省某城市旅游投資環(huán)境指標體系數(shù)據(jù)，輸出數(shù)據(jù)是30次抽樣計算得來的該城市旅游投資環(huán)境綜合得分。

對于訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)。每一次的輸入和輸出數(shù)據(jù)作為一組，這樣就有30組數(shù)據(jù)。課題選用30組數(shù)據(jù)中的28組作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，用來訓(xùn)練BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，2組作為測試數(shù)據(jù)，用來測試訓(xùn)練好模型的精度。

Step2:網(wǎng)絡(luò)分層與訓(xùn)練

確定了28組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，2組數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)。每組數(shù)據(jù)包括46個變量的輸入數(shù)據(jù)和1個變量的輸出數(shù)據(jù)，46維的數(shù)據(jù)輸入而只有1維數(shù)據(jù)的輸出。對BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層次進行設(shè)定為46×15×1的結(jié)構(gòu)。

用28組數(shù)據(jù)對BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練。經(jīng)過軟件MATLAB-R2012a運行，達到軟件默認設(shè)定的閥值和誤差，訓(xùn)練成功。并且將該訓(xùn)練完成的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)命名為LVPG（旅游評估）。

Step3:測試BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型精度

利用最后1組數(shù)據(jù)，對LVPG進行預(yù)測。輸入數(shù)據(jù)還是2014年該城市旅游投資環(huán)境評價體系中46個指標數(shù)據(jù)，輸入數(shù)據(jù)是表4-8中的：29和30次的得分值。將輸入數(shù)據(jù)導(dǎo)入到LVPG中，得到預(yù)測值和實際值的誤差見表7：

表7 LVPG模型的預(yù)測誤差

經(jīng)過對比發(fā)現(xiàn)，LVPG模型的預(yù)測誤差較小，誤差率控制在0.05%以內(nèi)，對于樣本數(shù)據(jù)來說已經(jīng)達到了比較合理的精度。

四、結(jié)論

通過熵值法和TOPSIS解法來量化河南省城市旅游投資環(huán)境的綜合評價得分，劃分了旅游投資環(huán)境等級，并且利用R軟件自編代碼，提高了數(shù)據(jù)處理效率和準確度。生成BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型--LVPG，來評估河南省城市旅游投資環(huán)境的評價得分和等級。采取抽樣方法，生成訓(xùn)練LVPG的樣本數(shù)據(jù)，這部分數(shù)據(jù)處理量非常大，多次重復(fù)熵值法和TOPSIS解法。LVPG是一個高效準確的評價開封市旅游投資環(huán)境的智能算法模型，只需將某城市的旅游投資環(huán)境評價指標體系的原始數(shù)據(jù)（無需進行標準化、熵值法、TOPSISI解法等復(fù)雜過程的參與），輸入到LVPG中，就可以輸出該城市的旅游投資環(huán)境的評價得分和等級。

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The Evaluation of Tourism Investment Environment

YANG Wei-tao
(Finance and Economics School, Kaifeng University, Kaifeng 475004, Henan, China)

Tourism investment environment is the first issue to be considered in the investment and tourism industry,which is the necessary requirement of capital appreciation. Through the method of entropy and TOPSIS method to value the comprehensive score of urban tourism investment environment, it divides the rank, according to 18 cities data of Henan in 2014. Using the original index data and the comprehensive score, it generates a BP artificial neural network model --LVPG. The original data of Henan input into the LVPG, the evaluation score and the level of urban tourism investment environment can be obtained.

tourism investment environment; evaluate; entropy method; BP artificial nerve

F592

A

1673-9272(2016)01-0061-09

10.14067/j.cnki.1673-9272.2016.01.012

2015-12-24

2015年國家社會科學(xué)基金年度項目“基于減排成本的碳生態(tài)補償機制研究”（15BJY024）；2015年開封市科技局軟科學(xué)科研項目“開封市旅游投資環(huán)境評價研究”（201504006）。

楊衛(wèi)濤，講師，碩士；E-mail：178684023@qq.com。

楊衛(wèi)濤.旅游投資環(huán)境評價體系研究[J].中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2016, 10(1). 61-69.

[本文編校：徐保風(fēng)]