广东省城市旅游竞争力评价与发展对策
本文关键词:广东省城市旅游竞争力评价与发展对策 出处:《中国科学院大学学报》2017年06期 论文类型:期刊论文
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【摘要】:选取经济竞争优势、竞争潜力、基础支撑3个方面19个指标,采用基于熵权的灰色关联分析方法评价广东省各城市的旅游竞争力。结果表明广州和深圳旅游竞争力的综合评价系数远远高于其他城市;东莞、佛山、珠海、惠州等综合排序都处于前列,排序靠后的城市主要是位置较为偏远的揭阳、潮州、汕尾、阳江等。对城市规模与城市竞争力排序的关系进行研究。归纳广东省旅游竞争力的区域格局,即广东省的旅游业呈现出中心突出、四周下陷、环绕珠三角展开的核心-边缘结构。利用同样基于熵权的TOPSIS方法与原分析结果进行对比,确定分辨系数的可靠性和数据不稳定性的来源。最后从城市和区域2个尺度给出广东省提升旅游竞争力、发展区域旅游的建议和对策。
[Abstract]:Select economic competitive advantage, competitive potential, basic support 3 aspects of 19 indicators. The grey relational analysis method based on entropy weight is used to evaluate the tourism competitiveness of cities in Guangdong Province. The results show that the comprehensive evaluation coefficient of tourism competitiveness of Guangzhou and Shenzhen is much higher than that of other cities. Dongguan, Foshan, Zhuhai, Huizhou and other comprehensive ranking are in the forefront, the ranking of the latter cities are mainly located in the more remote Jieyang, Chaozhou, Shanwei. Yangjiang et al. study the relationship between the scale of city and the ranking of city competitiveness. Summarize the regional pattern of tourism competitiveness in Guangdong Province, that is, the tourism industry of Guangdong Province presents a prominent center, the surrounding subsidence. The core-edge structure around the Pearl River Delta is compared with the original analysis by using the TOPSIS method which is also based on entropy weight. The reliability of the resolution coefficient and the source of the data instability are determined. Finally, suggestions and countermeasures for Guangdong Province to promote tourism competitiveness and develop regional tourism are given from the two scales of city and region.
【作者单位】: 中国科学院南京地理与湖泊研究所;中国科学院大学;
【基金】:中国科学院南京地理与湖泊研究所“135”重点项目(NIGLAS2012135006)资助
【分类号】:F592.7
【正文快照】: Chen P R,Zhang L C.Evaluation and strategy for urban tourism competitiveness of Guangdong Province[J].Journalof University of Chinese Academy of Sciences,2017,34(6):701-711.compared with TOPSIS method,and we analyzed the reliability of distinguishing coe
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