研学旅游服务能力评价体系构建与实证研究

doi:10.3969/j.issn.1004-9479.2022.02.2020544

摘要/Abstract

摘要：

研学旅游是进行体验式教育和研究性学习的教育旅游活动，在国家政策和市场需求的共同作用下蓬勃发展。本研究根据《研学旅行服务规范》构建了包括讲解及教育、交通、食宿、医疗及救助等服务要素的研学旅游服务能力综合评价体系，采用云模型评价方法对黄山、绍兴、安阳、绵阳和桂林五个首批中国研学旅游目的地城市进行实证对比与分析。结果表明：（1）讲解及教育是影响研学旅游服务能力最为关键的服务要素；（2）五地研学旅游服务能力评价结果为：黄山市和安阳市为高，绍兴市和桂林市为中，绵阳市为低，各地需根据各自发展现状及特点改善各项服务以综合提升研学旅游服务能力；（3）初步构建的评价体系可结合云模型方法对地方研学旅游服务能力进行综合评价。本研究为研学旅游的服务能力评价及产业发展提供科学参考。

关键词: 研学旅游, 教育旅游, 旅游服务能力, 云模型, 研学旅游目的地

Abstract:

Study travel is a type of educational tourism activity that integrates experiential education and research learning, and flourishes under the joint effect of national policy and market demand. Based on the previous related studies and national documents, the evaluation system of study travel service capacity including explanation and education, transportation, accommodation, and medical treatment and rescue services was constructed in this paper. Five of the first batch of study travel cities, Huangshan, Shaoxing, Anyang, Mianyang and Guilin were selected to be analyzed with the Cloud model. The results show that: (1) Explanation and education service is the most important service projects that affect the service ability of study travel. (2) The evolution result of study travel service ability of Huangshan and Anyang is high, Shaoxing and Guilin is medium, Mianyang is low. It needs to improve various service capabilities according to their respective development status and characteristics. (3) The constructed evolution system can synthetically judge the study travel service ability with the Cloud model. This paper provides a basis and reference for study travel capacity evaluation and industry development.

Key words: study travel, educational tourism, tourism service capacity, Cloud model, study travel destination

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图/表 8

表1 研学旅游服务能力评价指标体系

Tab.1 Evaluation index system of study travel service capacity

目标层	服务项目	代号	指标因子	单位	$W j$
研学旅游服务能力	讲解及教育服务（0.3575）	$X 1$	A级景区及研学实践教育基地数量	个	0.0935
		$X 2$	教育从业人数	万人	0.0696
		$X 3$	旅行社个数	个	0.0971
		$X 4$	旅行社从业人数	人	0.0971
	交通服务（0.2602）	$X 5$	年客运量	万人次	0.0968
		$X 6$	城市道路面积	万平方米	0.0882
		$X 7$	城市道路长度	公里	0.0752
	食宿服务（0.1582）	$X 8$	住宿和餐饮业法人单位数	个	0.0881
	食宿服务（0.1582）	$X 9$	住宿和餐饮业从业人数	万人	0.0703
	医疗及救助服务（0.2240）	$X 10$	医疗机构数	个	0.0715
		$X 11$	医疗床位数	张	0.0756
		$X 12$	医疗技术人员数	人	0.0769

表1 研学旅游服务能力评价指标体系

Tab.1 Evaluation index system of study travel service capacity

目标层	服务项目	代号	指标因子	单位	$W j$
研学旅游服务能力	讲解及教育服务（0.3575）	$X 1$	A级景区及研学实践教育基地数量	个	0.0935
		$X 2$	教育从业人数	万人	0.0696
		$X 3$	旅行社个数	个	0.0971
		$X 4$	旅行社从业人数	人	0.0971
	交通服务（0.2602）	$X 5$	年客运量	万人次	0.0968
		$X 6$	城市道路面积	万平方米	0.0882
		$X 7$	城市道路长度	公里	0.0752
	食宿服务（0.1582）	$X 8$	住宿和餐饮业法人单位数	个	0.0881
	食宿服务（0.1582）	$X 9$	住宿和餐饮业从业人数	万人	0.0703
	医疗及救助服务（0.2240）	$X 10$	医疗机构数	个	0.0715
		$X 11$	医疗床位数	张	0.0756
		$X 12$	医疗技术人员数	人	0.0769

图1 三种云发生器

Fig.1 Three kinds of cloud generation model

表2 各指标的评价等级划分（部分）

Tab.2 The level division of evaluation index

指标	评价等级
指标	低	中	高
$X 1$	(0.000 0, 0.058 3)	[0.058 3, 0.304 4)	[0.304 4, 1.000 0)
$X 4$	(0.000 0, 0.145 7)	[0.145 7, 0.362 8)	[0.362 8, 1.000 0)
$X 6$	(0.000 0, 0.247 6)	[0.247 6, 0.554 9)	[0.554 9, 1.000 0)
$X 8$	(0.000 0, 0.107 8)	[0.107 8, 0.327 1)	[0.327 1, 1.000 0)
$X 10$	(0.000 0, 0.361 9)	[0.361 9, 0.692 4)	[0.692 4, 1.000 0)

表2 各指标的评价等级划分（部分）

Tab.2 The level division of evaluation index

指标	评价等级
指标	低	中	高
$X 1$	(0.000 0, 0.058 3)	[0.058 3, 0.304 4)	[0.304 4, 1.000 0)
$X 4$	(0.000 0, 0.145 7)	[0.145 7, 0.362 8)	[0.362 8, 1.000 0)
$X 6$	(0.000 0, 0.247 6)	[0.247 6, 0.554 9)	[0.554 9, 1.000 0)
$X 8$	(0.000 0, 0.107 8)	[0.107 8, 0.327 1)	[0.327 1, 1.000 0)
$X 10$	(0.000 0, 0.361 9)	[0.361 9, 0.692 4)	[0.692 4, 1.000 0)

表3 各指标的云模型特征值（部分）

Tab.3 The cloud model’s eigenvalues of evaluation index

指标	低			中			高
指标	$E x$	$E n$	$H e$	$E x$	$E n$	$H e$	$E x$	$E n$	$H e$
$X 1$	0.029 1	0.024 7	0.010 0	0.181 3	0.104 5	0.010 0	0.652 2	0.295 4	0.010 0
$X 4$	0.072 9	0.061 9	0.010 0	0.254 2	0.092 2	0.010 0	0.681 4	0.270 6	0.010 0
$X 6$	0.123 8	0.105 1	0.010 0	0.401 2	0.130 5	0.010 0	0.777 4	0.189 0	0.010 0
$X 8$	0.053 9	0.045 8	0.010 0	0.217 4	0.093 1	0.010 0	0.663 6	0.285 7	0.010 0
$X 10$	0.180 9	0.153 7	0.020 0	0.527 2	0.140 4	0.020 0	0.846 2	0.130 6	0.020 0

表3 各指标的云模型特征值（部分）

Tab.3 The cloud model’s eigenvalues of evaluation index

指标	低			中			高
指标	$E x$	$E n$	$H e$	$E x$	$E n$	$H e$	$E x$	$E n$	$H e$
$X 1$	0.029 1	0.024 7	0.010 0	0.181 3	0.104 5	0.010 0	0.652 2	0.295 4	0.010 0
$X 4$	0.072 9	0.061 9	0.010 0	0.254 2	0.092 2	0.010 0	0.681 4	0.270 6	0.010 0
$X 6$	0.123 8	0.105 1	0.010 0	0.401 2	0.130 5	0.010 0	0.777 4	0.189 0	0.010 0
$X 8$	0.053 9	0.045 8	0.010 0	0.217 4	0.093 1	0.010 0	0.663 6	0.285 7	0.010 0
$X 10$	0.180 9	0.153 7	0.020 0	0.527 2	0.140 4	0.020 0	0.846 2	0.130 6	0.020 0

图2 云模型例图注：该图是以（0，1，0.1）为云特征值的正态云图。X=0时，评价等级隶属度为1（完全符合所属评价等级），超熵为0.1（熵的不确定性为0.1，即置信水平为0.9）。

Fig.2 An example of cloud model

表4 五地研学旅游服务能力评价结果

Tab.4 Evaluations of the study travel service capacity of five cities

指标及服务项	黄山市	绍兴市	安阳市	绵阳市	桂林市
$X 1$	高	高	低	中	中
$X 2$	中	高	低	中	中
$X 3$	高	中	低	低	高
$X 4$	高	中	低	低	高
$X 5$	低	低	高	中	高
$X 6$	低	高	高	中	低
$X 7$	中	中	中	高	低
$X 8$	高	高	低	中	中
$X 9$	高	中	高	低	中
$X 10$	低	低	高	高	中
$X 11$	中	中	中	高	低
$X 12$	中	高	高	高	低
讲解及教育服务	高	中	低	低	中
交通服务	低	中	高	中	低
食宿服务	高	中	低	低	中
医疗及救助服务	中	中	高	高	低
综合服务	高	中	高	低	中

表4 五地研学旅游服务能力评价结果

Tab.4 Evaluations of the study travel service capacity of five cities

指标及服务项	黄山市	绍兴市	安阳市	绵阳市	桂林市
$X 1$	高	高	低	中	中
$X 2$	中	高	低	中	中
$X 3$	高	中	低	低	高
$X 4$	高	中	低	低	高
$X 5$	低	低	高	中	高
$X 6$	低	高	高	中	低
$X 7$	中	中	中	高	低
$X 8$	高	高	低	中	中
$X 9$	高	中	高	低	中
$X 10$	低	低	高	高	中
$X 11$	中	中	中	高	低
$X 12$	中	高	高	高	低
讲解及教育服务	高	中	低	低	中
交通服务	低	中	高	中	低
食宿服务	高	中	低	低	中
医疗及救助服务	中	中	高	高	低
综合服务	高	中	高	低	中

图3 五地综合服务能力评价结果

Fig.3 Evaluations of the study travel service capacity of five cities

图4 五地各项服务能力评价结果

Fig.4 Evaluations of the study travel service capacity of five cities

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