旅游物流服務云模式及優化效度研究

秦立公 教授 田應東 胡嬌 李娟（桂林理工大學商學院 廣西桂林 541004）

相關研究概述

國外旅游物流服務業起步較早，經過多年發展，已經在健全的配套設施、發達的服務體系和標準化信息技術的支持下不斷成熟和完善。國外研究人員對旅游物流領域的研究主要聚焦于實踐運用層面，Clinton（1996）研究了在跨國旅游市場中使用鮑爾索克斯等物流戰略的合理性，并證明了物流戰略的重要性；Francesca Maggioni（2014）運用傳感器網絡的先進技術將城市物流運用于如何降低多路徑隨機旅行費用的問題，最終提供一個標準可行的方法；Neoris（2008）構建旅游及物流服務SAP的產業價值網絡，匯集了主要的旅游和物流技術供應商、獨立軟件供應商（ISV）和系統集成商，增強了一體化中最后一英里的物流能力；Jan Fabian Ehmke（2012）從旅行時間的角度探討了城市物流服務供應商的規劃問題；Yiming Dong（2012）運用細分多項物流模型探索了對不同社區旅游購物商城模式土地使用的基本影響因素，根據解釋變量的屬性，分析出旅游的功能和利用土地的特點，得出購物商城對商業和住宅用地的使用，可促進人們使用步行和自行車方式出行的結論；Ngamsirijit（2013）以芭堤雅市為例，根據城市車輛路線的情況，合理構建旅游物流容量柔性模型，為旅游業和工業環境決策提供有關交通選擇的服務方案。

國內學者對旅游物流方面的探索仍處于起步期，其內容主要集中在以下兩方面：

一是旅游物流的概念與價值方面。對于旅游物流含義的界定，學者們至今仍未形成統一意見。唐順鐵等（1998）是最早闡述“旅游物流”構念的學者，即旅游過程中游客在出發地和旅游地間所發生的物資運輸活動；賴斌和楊麗娟（2006）認為凡是與游客活動有關的，牽涉到物資運輸的活動總和，都屬于旅游物流；潘文軍等（2008）則認為旅游物流是所有旅游和物流相結合的活動，可為需求者提供有形和無形的旅游相關商品與服務的結合物。而對于其價值方面的研究成果，賴斌等（2006）提出在實際過程中，旅游物流具有以下重要作用：即更有效地達到旅游物流需求者“旅速游緩”的要求，用最少的物流資源和最快的速度實現旅游相關物資的運輸；潘文軍等（2008）在分析了旅游物流價值主要體現形式的基礎上，對其實現途徑進行探討；吉良新等（2009）指出旅游物流的重要作用在于能提高時空效應來更好達到服務需求者的要求。

二是實踐與應用方面，旅游物流的協同、優化、演化問題是研究的焦點。田宇和傅慧（2006）用現實事件闡述了建立旅游物流業的必要性與可行性，針對如何在我國實現旅游物流產業的規模化，以有效完成小件旅游商品的配送；李彩其和張素娟（2008）探究了針對景區內垃圾回收與處理的物流對策；徐國虎（2008）從政府和企業角度出發，研究了綠色物流管理的理念與實施方案，從而降低旅游物流對環境所造成的不利影響；潘文軍等（2009）將自駕旅行與旅游物流模式相融合，力圖為自駕旅行提供良好的全程后勤物流保障；秦立公（2010）主要貢獻在于物流能力的量化研究上。隨后，劉鈺霞（2011）研究了桂林市旅游物流業的發展、優化、演化路徑，認為其演化為非線性發展模式；白平等（2013）為了評價旅游物流能力，最先構建以旅游活動六要素為評價依據的指標體系；丁國華等（2014）研究了旅游產業轉移升級與旅游物流能力兩者間的關系。

桂林市旅游物流業發展現狀分析

（一）桂林市旅游業發展現狀

國內旅游消費者旅游需求意愿愈加強烈，桂林作為世界聞名的國際旅游勝地，不僅吸引了大量外國游客，而且選擇桂林作為旅游目的地的國內游客也越來越多，使得桂林旅游收入及游客接待人數都有了長足發展。2016年，桂林全年旅游總接待游客人數為5385.87萬人次，同比增長20.5%（其中接待國內游客數為5152.55萬人次，同比增長21.1%；接待國外游客數為233.32萬人次，同比增長7.8%）；全年旅游總收入為637.31億元，同比增長23.2%（其中國內旅游收入高達558.81億元，同比增長23.2%；入境旅游占78.50億元，同比增長23.0%）。與2007年相比，十年間桂林旅游總接待人數凈增長252%，旅游總收入凈增長645%，可以看出桂林旅游業發展速度迅猛。

當今，旅游休閑購物已逐漸成為旅游消費活動中不可或缺的部分，游客消費檔次與品味已被視為評判旅游發展成熟與否的重要標準。然而，桂林的旅游休閑購物情況并不樂觀，從表1中可知，平均購物消費額只占總消費額的12.99%；國內游客來桂林旅游的購物消費水平較低，2016年僅占旅游總消費額的18.32%，且國內游客購物占總消費比例的增長速度較為緩慢。

桂林市旅游經濟發展和旅游休閑購物情況大相徑庭，是由于旅游商品的定位缺乏新穎獨特性、單調雷同、質量差、價格高等，其中游客所購商品托運不便利、費用高、安全性低等情況造成的桂林市旅游物流服務水平低下是影響游客購物欲望的重要因素之一，嚴重阻礙了桂林市旅游行業的延伸與多層次發展。

（二）桂林市旅游物流業發展現狀

旅游行業經濟的迅速增長，有效促進了旅游物資周轉量的增長。從表2中可知，桂林市旅游總收入和物流周轉量呈現線性增長之勢，尤其是旅游總收入，2010-2016年桂林市旅游總收入翻了將近四番。和桂林市相比，南寧市旅游總收入和物流周轉量也得到了長足發展。雖然桂林市旅游經濟發展較為迅速，總體發展水平較高，但其旅游物流運輸能力卻嚴重不足，和南寧市相比更是相差甚遠，旅游物流服務能力極其低下。

造成桂林市旅游物流能力低下的原因在于其旅游物流服務業發展正處于初級階段，旅游物流基礎設施分布較為離散，旅游物流服務需求也呈現碎片化狀態，目前尚未形成完善的旅游物流服務體系來對桂林市的旅游物流供給資源與服務需求進行統一管理與有效整合，桂林市旅游物流服務未能打造出具有專業化運作、標準化服務、規模化生產的產業特性，在具體運行過程中體現散亂性特征，極度缺乏專業性。

旅游物流服務云模式構建

旅游物流在學術界仍是一個較新的概念，其并不是旅游業與物流業的簡單拼湊，而是隨著現代旅游業與物流業的迅猛發展相互融合而形成的產物。旅游物流是指以提高消費者滿意度為前提，以高效率、高收益為目的而形成的物流過程，物流過程是與旅游六要素“食住行游購娛”有關物品的流動，其包括商品銷售、酒店物資提供、景區交通工具使用計劃、基礎交通運輸設備及旅游消費群體安全定位等方面。“云模式”概念由“云計算”演化而來，所謂云模式是指在網絡中構建一個虛擬資源池，按使用量支付費用，并且能夠動態化配置資源以高效達到客戶各種要求的一種服務形式。在對相關概念進行梳理后，借助Lombardi and Pietro（2011）等學者的研究成果，本文將旅游物流服務云模式定義為：憑借云模式理念，利用計算機系統與網絡技術，對旅游設施進行物流化、物流設施進行旅游化，將分散在旅游城市各個角落的碎片化或集中化的旅游物流服務需求，以及供給資源進行集成處理以形成旅游物流資源池，并優化旅游物流資源，做到資源有效整合，進而根據旅游物流服務需求者的要求，運用能力協同與平衡機制對旅游物流資源進行管理與調配，服務任務的合理分配，做到旅游物流供給資源與服務需求間能力的平衡以及旅游物流提供者間能力的有效平衡，從而形成的一種旅游物流服務模式。

表1 2010-2016年桂林游客人均每天消費情況（單位：美元/人天）

表2 桂林市和南寧市旅游總收入與旅游物流周轉量

表3 旅游物流服務云模式優化效度測定指標體系

基于云模式對桂林市旅游物流供給資源與服務需求進行管理與調配的方式，以及服務能力協同與平衡的模式，對其旅游物流服務進行集成優化，將桂林市碎片化和集中化兩種情況的旅游物流供給資源與服務需求進行統一管理與分配，并利用服務能力協同與平衡模式實現能力的平衡；旅游物流服務云模式集成優化中心與混合云應用模式（包括私有云和公有云應用模式）進行信息共享，與旅游物流服務進行訂單對接；混合云應用模式提供海量旅游物流服務，旅游物流服務又接入混合云應用模式中，從而構建桂林市旅游物流服務云模式，其基本運作如圖1所示。

旅游物流服務云模式優化效度測定

（一）旅游物流服務云模式優化效度指標體系

服務質量度量的方法很多，以Parasuraman、Zeithaml和Berry三人提出的SERVQUAL量表評價模型最具代表性，SERVQUAL量表有五個維度，即有形性、可靠性、反應性、保障性和移情性，也有學者利用修改后的SERVQUAL量表對物流企業服務質量進行評價。本文研究對象是旅游物流服務，需結合旅游的特點構建優化效度測定指標，根據桂林市旅游物流服務云模式中的參與主體以及影響因素，面向云模式研究專家和桂林市旅游物流服務研究專家進行4輪問卷調查，按照遞階層次結構，構建效度測定指標體系（見表3）。

圖1 桂林市旅游物流服務云模式基本運作流程

（二）改進的層次分析法（AHP）

綜合評價測定通常用權重來衡量各指標重要性，構造矩陣是傳統AHP的關鍵，但決策者難以用標度法準確表示各測定指標的重要程度，因此存在很大模糊性。本文基于傳統AHP采用改進的三標度層次分析法來確定各指標權重大小，改進的AHP首先將指標進行兩兩比較得到比較矩陣，然后計算得出最優傳遞矩陣并轉化為判斷矩陣，其優點在于能滿足一致性要求，不需做一致性檢驗，具體步驟如下：

建立三標度比較矩陣。直接比較很難對多元素的重要性進行排序，而在兩元素間比較，容易得出不重要、同等重要及重要的判斷，然后用-1、0、1來標度其結果，從而得到比較矩陣B：

將最優傳遞矩陣C轉化為判斷矩陣（即一致性矩陣P）：

根據判斷矩陣P計算該層元素對于上層相應元素的權重系數，P判斷矩陣中最大特征根所對應的特征向量則為各元素權重系數，即：Pbk=λmaxbk。其中，將特征向量bk=(bk1，bk2，…,bki，…，bkn)作為該層各元素的權重向量，本文運用近似解法中的“根法”來求解特征向量與最大特征根：

一致性矩陣P中各行元素乘積得矩陣M：

面向云模式研究專家和桂林市旅游物流服務研究專家開展的第一、二輪問卷調查所得到的統計數據，利用Matlab軟件計算得到最優傳遞矩陣C，之后算出向量K并作歸一化處理，最后得到所求權重系數向量。其中，旅游消費者營銷性 的最優傳遞矩陣C、向量K及最終結果如下：

一級指標權重為：

W=(W1W2W3W4W5W6)=(0.3503 0.4102 0.2896 0.3124 0.3307 0.2598)

（三）模糊綜合評價法（FCE）

模糊綜合評價法是一種可將邊界劃分不清、不易量化的因素定量化以及進行綜合測定的方法，其缺點在于難以準確確定各因素權重，而改進的層次分析法法能很好彌補此缺點。具體步驟如下：

構建因素集U。將表3中構建的測定因素作為測定指標，記為U={u1，u2，…，un}，共為兩個層次，其中：第一層指標集合記為 U={u1，u2，u3，u4，u5，u6}，第二層指標集合記為：U1={u11，u12}；U2={u21，u22，u23，u24}；U3={u31，u32，u33}；U4={u41，u42}；U5={u51，u52}；U6={u61，u62}。

建立綜合測定指標評語集V。綜合判斷評語集可用于測定目標的優劣程度，本文采用5級測定法反映桂林旅游物流服務云模式的效度情況，即V=（優，良，中，較差，差），且設定值得分為（1，0.8，0.6，0.4，0.2）。

“?”:要證A為CSI-閉,只需證XA為CSI-開即可。首先由A為閉集,XA為開集;其次若F∈CIrr(X),F∩(XA)=?,即F?A,由已知,Fδ?A,于是Fδ∩(XA)=?,故XA為CSI-開。

測定各單因素并建立總測定矩陣R，即將每個被測定對象從U到V的模糊關系進行量化，記為：

其中，rij為被測定因素ui在因素評語集中的隸屬度。通過對云模式研究專家和桂林旅游物流服務研究專家進行第三輪和第四輪問卷調查結果進行統計分析，得出基于桂林旅游物流服務云模式優化效度測定指標的隸屬度，旅游消費者營銷性、可靠性、響應性、旅游消費者支出、創新性和信息質量的指標隸屬度分別為：

綜合測定。首先進行第二層級（旅游消費者營銷性、可靠性等）測定，將二級測定指標隸屬度與該級的指標權重相乘得到Yi=Wi·Ri(i=1，2，3，4，5，6)，其結果為：

Y1=(0.7966 0.4034 0.1517 0.1966 0.0517)

Y2=(0.8143 0.3918 0.1429 0.1711 0.0204)

Y3=(0.8857 0.7781 0.3723 0.4776 0)

Y4=(0.8952 0.4091 0.2682 0.6270 0.8952)

Y5=(0.6442 0.7647 0.2549 0.2303 0.1028)

Y6=(1.6883 0.7919 0.9511 0.5043 0)

其次進行第一級指標測定：Y=(Y1，Y2，Y3，Y4，Y5，T，得到一級指標權重綜合測定結果：Z=W·Y，計算得出Z=(0.3958 0.4103 0.1337 0.3789 0.0340)。

最后計算目標層綜合測定值，即桂林市旅游物流服務云模式優化效度測定總得分F：F=Z·VT。根據以上計算結果可得F=Z·VT=0.8936。

根據測定結果可知，桂林市旅游物流服務云模式的優化效度顯著，理論上表明該模型可在桂林市旅游物流服務業發展中發揮良好作用，能為旅游物流服務供應鏈參與者帶來良好的盈利能力，能有效管控桂林市旅游物流企業所提供業務的服務質量。

本文構建的旅游物流服務云模式運行以旅游企業自愿參與為假設前提，而現實中部分旅游企業為了規避與物流企業合作所帶來的物件丟失、損壞等情況而遭到游客要求索賠的風險，不愿參與該旅游物流服務云模式中。如何設置好準入機制，鼓勵更多旅游企業積極參與該模式中，是未來需要進一步研究和思考的問題。

參考文獻：

1.秦立公，董津津，吳嬌等.利豐模式下桂林旅游物流價值鏈分解及優化研究[J].商業時代， 2011（29）

2.秦立公，李娟，王寧寧.桂林高鐵隱物流的顯適應模式[J].桂林理工大學學報，2016，36（4）

3.賴斌，楊麗娟.旅游物流：從理論到實踐的困惑與解析[J].廣西社會科學，2006，59（3）

4.周正嵩.物流企業服務質量評價模型構建及應用研究[D].江蘇大學，2012

5.鄧雪，李家銘，曾浩健等.層次分析法權重計算方法分析及其應用研究[J].數學的實踐與認識，2012，42（7）

6.趙文清，賈慧敏，錢周信.多因子分層模糊評價法的算法設計探討——模糊綜合評價方法在旅游資源評價中的應用[J].數學的實踐與認識，2008，38（7）