田濤，黃萍，莫錦博，劉嘉勁

（1.成都信息工程大學(xué)管理學(xué)院，四川成都 610103；2.汕尾市氣象局，廣東汕尾 516600；3.中國氣象旅游發(fā)展研究院，四川成都 610103）

鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略下鄉(xiāng)村旅游蓬勃發(fā)展，前景廣闊，對鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)的需求日益增強。目前，國內(nèi)外已積累不少關(guān)于旅游氣象服務(wù)需求、供給優(yōu)先序方面的研究成果［1-4］，為分析鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)需求和供給優(yōu)先序奠定了基礎(chǔ)，但在研究視角、研究內(nèi)容、研究方法等方面仍存在較大的完善空間。第一，從研究視角來看，目前關(guān)于旅游氣象服務(wù)需求方面的研究仍比較寬泛，側(cè)重于需求表象，并未對需求類型進行梳理分析；第二，從研究內(nèi)容來看，現(xiàn)有關(guān)于旅游氣象服務(wù)供給方面的研究，對供給優(yōu)先序缺少關(guān)注；第三，從研究方法來看，目前旅游氣象服務(wù)需求方面的研究，大多是通過問卷調(diào)查獲取數(shù)據(jù)，進行簡單的數(shù)理統(tǒng)計分析，少見理論模型分析。

本研究從需求視角出發(fā)，引入KANO模型這一科學(xué)有效的需求分析工具，對汕尾鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)需求屬性進行識別和分析，運用TOPSIS法研究得出汕尾鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)供給優(yōu)先序，有利于提高供需適配性，在更高水平上實現(xiàn)供需平衡。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

調(diào)查涉及汕尾全市，面向旅游管理部門、旅游經(jīng)營主體、旅游中介和旅游消費者（包含潛在游客）4類調(diào)查對象開展隨機抽樣調(diào)查，發(fā)放鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)需求KANO問卷282份，回收有效問卷251份，問卷有效率為89.00%。如表1所示，該次調(diào)查樣本中男女性別結(jié)構(gòu)比例較為均衡，各年齡、學(xué)歷、所屬領(lǐng)域均有涵蓋，說明樣本具有一定代表性。

表1 調(diào)查樣本基本情況

為保證各項調(diào)查指標(biāo)的科學(xué)性、有效性，進行信度、效度分析，經(jīng)檢驗，本研究數(shù)據(jù)信度和效度都較高，見表2。

表2 KANO問卷信效度檢驗結(jié)果

1.2 研究方法

1）KANO模型。

日本專家狩野紀昭（Noriaki Kano）等［5］在1984年基于赫茲伯格的雙因素理論提出KANO模型這一質(zhì)量特性認知二維模型，來展現(xiàn)目標(biāo)用戶需求與其滿意度內(nèi)部的非線性關(guān)系，最終得出5類需求，見表3。KANO模型為鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)需求分類與排序提供了理論支撐和分析手段。

表3 基于KANO模型的鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)需求類型說明

為更確切研究在某一鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)提供與否的過程中，用戶的滿意度是否有變化，引入Berger等［6］提出的Better-Worse系數(shù)分析，其中Better系數(shù)（SII）是指滿足某一鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)需求后的滿意系數(shù)，Worse系數(shù)（DDI）是指某一鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)需求無法被滿足時的不滿意系數(shù)。計算公式如下：

2）TOPSIS法。

假設(shè)有n個評價對象，m個評價指標(biāo)，運用TOPSIS法，分析各評價對象的優(yōu)先次序，計算步驟如下：

（1）構(gòu)建正向化評價矩陣X。

（2）指標(biāo)歸一化，構(gòu)建標(biāo)準化矩陣。

Z中的每一個元素為：

（3）確定正理想解、負理想解。

正理想解由標(biāo)準化矩陣中每列的最大值組成，用A＋表示；負理想解由標(biāo)準化矩陣中每列的最小值組成，用A-表示。

（4）計算各評價對象與正理想解、負理想解的距離。

用D＋表示與正理想解的距離，用D-表示與負理想解的距離。

其中，wj為權(quán)重，如果各評價指標(biāo)有權(quán)重可以帶權(quán)重計算，如果沒有權(quán)重，公式中可以直接忽略wj。

（5）計算各評價對象的相對貼近系數(shù)（RCCi），根據(jù)相對貼近系數(shù)，對需求進行排序，從而確定供給優(yōu)先序。

2 結(jié)果與分析

2.1 鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)初始需求

通過廣泛查閱旅游氣象服務(wù)需求相關(guān)文獻［7-10］，走訪汕尾氣象、旅游領(lǐng)域?qū)＜疫M行深度訪談，梳理出鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)初始需求，見表4。

表4 鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)用戶初始需求

2.2 基于KANO模型的服務(wù)需求屬性歸類

對回收的251份有效問卷進行統(tǒng)計分析，統(tǒng)計各個鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)需求項中A、O、M、I、R、Q的占比，得出汕尾鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)需求屬性歸類，并得出Better-Worse系數(shù)，見表5。

表5 汕尾鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)需求屬性歸類及Better-Worse系數(shù)

2.3 基于TOPSIS法的供給優(yōu)先序分析

選取鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)KANO模型里各服務(wù)項目的滿意度作為評價對象，同時選取SII、DDI當(dāng)做評價指標(biāo)，用TOPSIS法對汕尾鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)測算并分析，得出汕尾鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)需求決策矩陣及排序，見表6。

表6 汕尾鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)需求相對貼近度及排序

以需求優(yōu)先序為基礎(chǔ)，根據(jù)表6判定汕尾鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)供給優(yōu)先序，并劃分為關(guān)鍵供給、一般供給、選擇供給3個層次，見表7。

表7 汕尾鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)供給優(yōu)先序

第1層次是關(guān)鍵供給，由需求排序前7位的服務(wù)組成，應(yīng)引導(dǎo)資金、資源優(yōu)先投入到這些鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)用戶迫切需要的方面，將其作為必備服務(wù)、關(guān)鍵觸點，制定服務(wù)標(biāo)準，建立服務(wù)品牌，塑造良好口碑，使鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)用戶滿意度維持相對穩(wěn)定的水平。

第2層次是一般供給，由需求排序居于中間7位的服務(wù)組成，可在優(yōu)先滿足關(guān)鍵供給的情況下提供，采取“組件化”設(shè)計與開發(fā)策略，為鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)用戶提供“積木式”、可自由組合的服務(wù)產(chǎn)品，不斷激發(fā)鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)用戶的興奮點，有效提升鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)用戶滿意度。

第3層次為選擇供給，由需求排序后7位的服務(wù)組成，可以結(jié)合實際，在資金充沛的情況下有選擇性地開展供給。

3 結(jié)論

鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)需求多種多樣，但有輕重緩急之分，在梳理總結(jié)已有鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)需求內(nèi)容的基礎(chǔ)上，基于KANO模型對汕尾鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)需求屬性進行識別，得到興奮型需求11項，其中期望型需求1項、無差異型需求4項、基本型需求5項；同時，引入TOPSIS法，以需求為導(dǎo)向確定供給優(yōu)先序，劃分為關(guān)鍵供給、一般供給、選擇供給3個層次，為鄉(xiāng)村旅游氣象服務(wù)供給優(yōu)化提供決策依據(jù)，也為他人使用需求理論及分析工具研究供給提供參考。下一步研究可拓展調(diào)查范圍和數(shù)量，采用時間序列分析對需求、供給開展動態(tài)研究，細分調(diào)查對象提出更有針對性的供給策略。