基于錫爾系數(shù)的西部12省旅游競(jìng)爭(zhēng)力差異研究
[Abstract]:Using entropy weight TOPSIS method to calculate the tourism competitiveness of 12 western provinces in 20082009, in order to achieve tourism performance competitiveness and tourism potential competitiveness. Four aspects of tourism support competitiveness and tourism comprehensive competitiveness reflect the tourism competitiveness of the western provinces, and take tourism comprehensive competitiveness as the reference standard to carry out a systematic cluster operation. This paper makes a quantitative analysis of the overall, intra-level and inter-level differences in tourism competitiveness of the 12 provinces in the West by using the Sier coefficient method. The results show that: in 2008, the tourism comprehensive competitiveness of Sichuan was 1.724 8 or 1.7827 in 2009, compared with 0.578 9 in Tibet in 2008 and 0.905 4 in Qinghai in 2009. It can be seen that the difference intensity of tourism comprehensive competitiveness of 12 western provinces appeared polarization phenomenon in 2008 and 2009. The overall Sier coefficient of tourism potential competitiveness is 2.984 ~ 2.684, which is obviously larger than that of tourism performance competitiveness and tourism support competitiveness. Therefore, the tourism potential competitiveness is the main factor affecting the difference of tourism competitiveness in the western region. From 2008-2009, the values of the overall Sier coefficient and the inter-level Sier coefficient values corresponding to each index have gradually become smaller. If the overall Sier coefficient of tourism comprehensive competitiveness is reduced from 2.536 1 to 2.446 7, and the sil coefficient between levels is reduced from 2.533 3 to 2.445 4, the difference intensity of tourism competitiveness tends to weaken with time. There are obvious characteristics of centralized distribution at the same level in location distribution.
【作者單位】: 重慶文理學(xué)院旅游學(xué)院;華僑大學(xué)旅游學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】:F592.7;F224
【參考文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):2196654
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