韩国三级理论在线观看视频-韩国三级理论在线看中文字幕-韩国三级伦理久久影院-韩国三级视频全部在线观-日本理论在线-日本理论在线观看

【內容摘要】

展會質量的評價對于展會主辦者、參展商及會展業管理部門都有著極其重要的指導意義，當前雖然國內很多研究機構已經建立了一系列展會評價的指標體系，但由于展會產品的特殊服務屬性，一些硬件的指標很容易測出，而一些軟性的指標，如服務水平，參展價值等，則很難給出定量的評價。而模糊數學中的模糊綜合評價技術在這方面卻能給與我們極大的指導和幫助。本文運用模糊理論及其綜合評價技術對展會質量的評估進行了初步探索，以期能為會展業的從業者及研究者們有所啟迪和借鑒。 

【關鍵詞】

展會評估；層次分析法；模糊綜合評價

到目前為止，展會評估還是我國會展行業內的一塊處女地。此前，雖有人對展會進行量化分析，可要么是展會主辦者為自己的展會做總結，要么是用于對展會劃分等級，側重于展會的規模影響，要么局限于一時一地的展會。真正有著客觀的身份，對展會的整體質量進行評價，并把展會項目和展會的價值聯系起來的展會評估還很缺乏。
       一、國內外會展評估管理現狀 
        1、國外展會評價體系現狀
        當前國外會展業比較成熟的國家都已經制定了相關的展會評價體系，以規范展會市場，促進會展業的公平競爭和持續發展。在國外，展會的評估工作多是主辦單位委托一些獨立的專業會展咨詢企業或行業協會來進行，這在評估的過程中和結論上保持了真實性、公正性，而他們提出的展會未來發展對策大多能對主辦單位起到借鑒作用。展會主辦單位則可根據每次評估的結論和建議，及時調整展會發展方向、運作管理方式等，揚長避短，來完善自己的展會品牌。
        以德國為例，在德國有一個叫FKM（Independent Verification of Trade-fair Statistics,德國展覽會和交易會數據自愿監管組織）的組織，舉辦國際性展覽會的展覽公司幾乎都是FKM的成員。FKM組織的最主要任務就是對各類展會進行數據統計和評價，為參展商參展及展會主辦者辦展提供依據。
        再以總部設在法國的國際展覽聯盟（UFI）為例，UFI認可的展會是高品質貿易展覽會的標志。一個展會要想獲得國際展覽聯盟的會員資格，其服務、質量、知名度皆要求達到一定的標準。UFI對申請加入的展覽會的規模、參展商規模、國外參展商的比例、國外觀眾的比例等都有極嚴格的評價標準。國際展覽聯盟規定的注冊標準為：國際展覽至少需要2萬平方米的面積，20％國外參展商，4％的海外觀眾，展覽會主辦機構收入費用的20％要用于海外推廣和組織宣傳活動。公司舉辦的展會必須是由一個主辦單位連續經營是3年以上，并且至少有一個被UFI認可后才有可能被接受為正式會員。除此之外，UFI還會派出一個審查評價小組到展覽現場作詳細調查，對各種數據進行統計。正是由于有了UFI這套較為成熟的資質評估制度，因此取得了UFI的標記便成為名牌展覽會的重要標志。
         國外非常強調展會的性價比，從中選擇成本低而效果好的優質展會，而且還能把參展與其他營銷方式如廣告、人員推廣等在成本效益上做出比較，為今后選擇何種方式進行市場拓展提供依據；同樣，對展會評估加強監督，扶優汰劣，也是國外會展行業管理機構的一項重要任務。
        在會展業發達的美國也是如此，美國企業制定參展決策時，通常都是根據其對展會的評估結果而定。美國一項調查結果顯示，美國參展公司對展覽會常使用34種評估標準，其中15項被普遍認為非常重要。這16項標準可以歸為4類：即參展企業質量、參加數量、展出位置和展出管理。
         2、我國展會評價管理現狀
         相對于會展業發達的國家，我國在展會質量評估方面的研究和實踐還處于起步階段。對展會的評價主要集中于對展會等級的劃分及辦展環境測評等方面，而對于具體的某個展會的全面質量評價仍處于不斷探索中。
2002年10月，原國家經貿委宣布取消對國內展覽會的審批制度，在這之前，委托全國城市工業品貿易中心聯合會組織制定了國內展覽會的評級標準。2002年10月16日，原國家經貿委貿易市場局和中國商業聯合會在京召開《專業性展覽會等級的劃分及評定》行業標準審定會，審定通過了這一標準，并于2003年3月1日起正式實施。
           《中國人民共和國商業行業標準SB/T 10358-2002 專業性展覽會等級的劃分及評定》中將專業性展覽會的等級評定分為四個級別，由高到低依次為A級、B級、C級、D級。等級的劃分是以專業性展覽會的主要構成要素為依據，包括：展覽面積、參展商、觀眾、展覽的連續性、參展商滿意率和相關活動等方面。其中對專業展覽會等級的具體評定標準做出規定。這個規定是采用對專業性展會各構成要素的評分來最后確定其等級的，所有構成要素的滿分是720分，其中“展出凈面積及特殊裝修展位面積比”一項分值為150分，“參展商”一項的分值是70分，“觀眾”為100分，“展覽連續性”占50分，“參展滿意率”占150分，“相關活動”占80分。在附錄中還規定，A級的最低分數線是546分，B級為420分，C級是216分，D級則為108分。
          2003年末，為了促進展覽城市辦展環境的優化，幫助和引導城市會展業的發展定位，經濟日報聯合國務院發展研究中心、中國社會科學院、商務部國際經貿研究院、全國城貿聯等單位的專家學者及業內人士組成專家組，制定了國內第一個“展覽城市辦展環境評價指標體系”。 這一指標體系綜合了區域經濟、城市競爭力、會展經濟等多方面的研究成果，應用了22項與辦展環境相關的指標，力圖對我國的城市展覽環境有一個較客觀和科學的評價。此次展覽城市辦展環境評價活動得到了眾多城市的積極響應和參與，根據“展覽城市辦展環境評價指標體系”，專家組對全國30個城市進行了綜合評價，得出了一些列重要結論。但此次評價的重點是一個城市的展覽環境，而不是針對某一個展會辦展質量的具體評價。
         其實，在我國一些會展業比較發達的地區，早就自發地對展會評估進行了初步的探索，例如最早開展系統性展會評估工作的是溫州市會展業協會。該協會采用百分記分法對其會員單位舉辦的所有展會進行評估，每年上半年和下半年各公布一次評估結果。但這種評估體系及結構還很不系統，諸多環節還需要不斷地加以改進和完善。
        二、模糊技術及其在展會評價中的應用優勢 
        模糊理論適用于解決活動或觀察值不精確、模糊、或不確定的問題。模糊集是指一群具有連續隸屬度的元素所成的集合。隸屬函數會將每個元素映像至一個隸屬度，而該隸屬度將介于0與1之間。若某一元素的隸屬度為1，表示此元素完全屬于該集合，0表示完全不屬于該集合，若介于兩者之間表示該元素屬于該模糊集合的程度或資格。
        模糊理論在對展會進行綜合評價中的優勢作用在于，對于服務質量、參展價值等體現展會價值屬性的軟性評價因素指標，無論參展商、觀眾還是專家們所給出的評價都有很大的模糊性，也很不可靠,而模糊評價技術卻能很好地將人們習慣的模糊語言通過隸屬函數關系轉變為精確的數字刻度，從而使對展會模糊的、非精確定量的評價結果轉變為可定量計算的計量指標，進而實現對展會質量及價值的綜合評估。
        模糊綜合評判決策是對受多種因素影響的事物作出全面評價的一種十分有效的多因素決策方法，所謂模糊綜合評判就是在模糊的環境下，考慮了多種因素的影響，為了某種目的對一事物作出綜合決策的方法。“模糊綜合評判”是國內的名稱，在國外則稱為多目標決策（Multiple Decision-Making）。

 這種方法的基本思路是：設有兩個有限論域：
U＝   x1 ,x2,x3,…xn
V＝   y1,y2,y3,…ym
其中：U代表綜合評判的多種因素組成的集合，稱為因素集；V為多種決斷構成的集合，稱為評判集或評語集．一般地，因素集中各因素對被評判事物的影響是不一致的，所以因素的權重分配是U上的一個模糊向量，記為
    A＝(a1,a2,a3,…an)∈F(U)
其中，ai表示U中第i個因素的權重，且滿足 ＝1．此外，m個評語也并非絕對肯定或否定．因此，綜合后的評判可看作是V上的模糊集，記為
    B＝(b1,b2,b3,…bm)∈F(V)
其中，bj表示第j種評語在評判總體V中所占的地位。
如果有一個從U到V的模糊關系R＝(rij)n×m“那么利用R就可以得到一個模糊變換TR因此，便有如下結構的模糊綜合評判數學模型：
    1．因素集U＝  x1 ,x2,x3,…xn
    2．評判集V＝  y1,y2,y3,…ym
    3．構造模糊變換
TR＝F(U)→F(V)
              A      A R
其中，R為U到V的模糊關系矩陣，R＝(rij)n×m
這樣，由( U，V，R )三元體構成了一個模糊綜合評判數學模型。此時，若輸入一個權重分配A＝(a1,a2,a3,…an)∈ F(U)，就可以得到一個綜合評判結果：
B＝(b1,b2,b3,…bm)∈F(V)。也就是   

                                      r11  r12 … r1m
(b1,b2,b3,…bm)= (a1,a2,a3,…an)     r21  r22 … r2m
                                      …………………
                                      rn1  rn2 … rnm

式中：“ ”表示模糊運算符。對此運算符的定義不同，則對應不同的模糊綜合評判模型。采用特殊符號，給出的下式在廣義模糊運算下 B的各元素的計算式為：
        bj＝（a1 * r1j） （a2 * r2j）  ……   （am * rmj）,j = 1,2,… n 
        上式是模糊綜合評判的一般模型，記為M（ * ， ）。根據對運算符“。”的不同定義，學者們總結出了四種不同的模糊綜合評判模型。這四種模糊綜合評判模型分別為：模型I M（∧，∨） ；模型II M（• ，∨） ；模型III M（• ，⊕） ；模型IV M（∧ ，⊕） ，其中∧為取小計算，∨為取大計算。
         以上四種模糊運算模型都可以作為對某一多因素影響事物進行模糊綜合評判的運算方法，并且大多數情況下其運算結果都是一致的。但是并不能認為這四種模型在任何情況下都等價，特別是當權向量A成比例變化時，模型I和模型IV都會受到影響，當用極大隸屬原則進行綜合評判時，模型I甚至會得出相反的結論。而在這四種運算模型中，權向量A只有在模型III M（• ，⊕）中才真正有權的意義，而在其它模型中均無權的意義，所以在進行模糊綜合評判時,采用模型III進行綜合評判最佳。
對某一多因素影響事物進行模糊綜合評判所得的結果B為一組實向量，通常可根據最大隸屬原則對其進行評判，從而識別出該事物的最終屬性。所謂極大隸屬度原則，就是取隸屬度最大的那個分量max(b1,b2,b3,…bm)作為最終評價結果。該分量隸屬于哪一評價等級，則該事物也就屬于該評價等級。
         由于評語集V具有模糊性，所以由評語集V根據極大隸屬度原則得出的評價結果較粗。因此，有學者建議對評語進行定量化處理，從而得到一個具體的評判值。對評語進行定量化處理可以有很多種方法。這里設：
        評判集V ＝ y1,y2,y3,… ym    中各等級所對應的數量值為：
        C＝  c1,c2,c3，…cm   ,則模糊綜合評判的單一數量結果可以由下式算出：

S＝BCT＝(b1,b2,b3,…bm)×（c1,c2,c3，…cm）T

這里采用對各個評語實行百分制記分的辦法，比如記  50＜ C1＜60（劣等）、60＜C2＜70（較差）、70＜C3＜80（中等）、80＜C4＜90（良好）、90＜C5＜100（優秀）。這樣就得到一個關于評語的分數向量C＝（C1 C2 … Cn）。有了分數向量后再計算得分：
S =  BCT ＝ 
        由于各評語的得分是一個區間，所以一般計算三個有代表性的得分：

S高＝                  S低＝                  S中＝
         式中C高i為各元素取區間的上限組成的評語分數向量；C低i為各元素取區間的下限組成的評語分數向量；C中i為各元素取區間的中間值組成的評語分數向量。這里對評語集V進行百分制定量化處理后，可以得到三個具體的模糊綜合評價定量結果。

三、展會質量的模糊綜合評價
        展會舉辦方通過對展會項目進行評估可以總結經驗，發現問題，是提高辦展水平的重要途徑之一。進行展會評估可以在確定評估的方法和步驟后，設計合理的調查問卷，搜集有關信息，最后通過對有關調研材料的數理統計分析，得出展會效果評價，并對下屆展會的舉辦提出一些好的建議。
         展會評估可以由主辦方進行，也可以由行業協會和主辦方聘請專家或委托專業展覽評估機構進行。展會評估是一個有計劃、有步驟的動態過程，必須循序漸進。通常一項展會評估工作包含以下程序：1、確定展會評估目標；2、選擇規范的評估標準；3、制定評估方案。4、進行評估調研；5、撰寫評估報告。而在評估的技術路線上，展會評估應遵循以下步驟進行：

1、展會評價綜合指標體系的建立
        對展會質量進行評價的指標可以有很多，通?？梢圆捎妙^腦風暴法，或專家咨詢法等手段來廣泛收集可用以評價的指標，最后根據實際需要及指標的相對重要性強弱，甄選出若干個指標作為評價標準。對于這些評價指標最好根據它們的特征屬性歸為多層(通常為二層)子系統指標，如展會規模及影響子系統、展會服務子系統、展會價值子系統、展會環境子系統等。
為便于分析，這里以最簡單的單層次指標體系為例，假設經過專家組的論證，對某一展會項目進行評價的指標因素共計n個，記為:
        U＝｛u1,u2,u3,u4,…,un｝
      其中Ui表示對展會質量進行評價的第i個評價指標.
       2、指標權重的確定
        展會評價的的各項因素指標所對應的權重構成了一個權重體系，各項指標權重如何確定是展會評價的一個重點，也是難點。對于不同的展會項目，不同的組織環境而言，各指標間的權重顯然是不盡相同的，只有根據各指標的相對重要性賦以適宜的權重才能保證最終的復合結果不出現扭曲現象。權重確定方法有專家直觀判定法、層次分析法(AHP)、權值因子判斷表法等。這里建議采用層次分析法來確定各項指標間的權重。
        層次分析法要求把因素對象進行優劣排序，取優汰劣。其應用的基本思路是用二二比較的方法確定各指標因素的判斷矩陣，然后把判斷矩陣的最大特征根相應的特征向量的分量作為系數，最后綜合出各因素的權重。運用層次分析法確定展會評價指標體系各要素的權重分為以下幾個步驟：
        （1）構造判斷矩陣
        運用配對比較法,對所有評價要素進行兩兩比較評分,可得兩兩比較判斷矩陣A。
        這里通常的測評標準采用9等級評分法，因為從心理學的觀點來看，分級太多會超越人們的判斷能力，既增加了作判斷的難度，又容易因此而提供虛假數據。Saaty等人運用實驗的方法比較了在各種不同標度下人們判斷結果的正確性，結果發現采用1－9標度最為合適。具體評分標準見下表1：
         （2）計算權重
          利用層次分析法構造的兩兩比較矩陣是一個正互反陣，在層次分析法中，通常用對應它的最大特征根的特征向量作為權向量，該權向量即為該層次因素體系對于其上一層次某一因子的權重指標。具體的計算方法是：
        ① 將判斷矩陣A每列正規化，可得一正規化矩陣B，其中 Bij=   
        ② 將正規化后的判斷矩陣B按行相加，可得W＝｛w1，w2,w3,…,wn｝，其中Wi=∑Bij
        ③ 計算權重，最終得出權重結果A ＝｛a1,a2,a3,…,an｝,其中Ai=Wi／∑Wi
        （3）一致性檢驗 
        ① 計算判斷矩陣的最大特征根
λmax=1/n〔 ∑(A *W)i／Wi 〕
其中λmax—判斷矩陣A的最大特征根；n—因素數； Wi—i因素的權重
        ② 計算一致性指標CI
CI = (λmax-n)／(n-1)
       ③ 查出同階矩陣平均隨機一致性指標RI,如表3所示。
       ④ 計算一致性比率CR
CR = CI／RI 
        ⑤ 作出一致性是否合格的結論
       若CR＜0.1,一般認為判斷矩陣的一致性是可以接受的。如果CR > 0.1，則需要進一步直至CR＜0.1為止。
通過層次分析法的運算，最終我們可以得到展會綜合評價指標體系中各評價因素所占的權重，即
A ＝｛a1,a2,a3,…,an｝
        3、展會質量模糊綜合評價模型的建立 
        這里以最為簡單的單層次（一層）模糊綜合評價為例:
        (1)設因素集U＝｛u1,u2,u3,u4,…,un｝, 其中Ui表示對展會質量進行評價的第i個評價指標,例如u1:參展商數量；u2：展覽面積；u3：服務質量；u4：展會價值,……,un-1：展會組織，un：展會運輸。
        (2)設評判集V={v1,v2,v3,v4,v5},其中v1:好；v2:較好；v3:一般；v4:較差；v5:差。
         (3)建立單因素評判矩陣
         假設對展會質量進行評價的評審人員共m人，通常包括參展商代表、專業參觀者代表、普通觀眾、會展評價專家以及展會主辦方的工作人員等。每個人都根據自己的體會用打分或投票的方法對展會評價指標體系中的每一個指標因素進行評價，以表明自己的評價態度，這樣對于因素集中每一個評價因素Ui在評判集中都有相應的評判結果，從而構造出了一個從因素集U到評判集V的模糊映射關系矩陣，既展會綜合評價的單因素評判矩陣表，見下表4。
        其中cij(i=1,2,3,…,n;j=1,2,3,4,5)是贊成第i項評價因素ui為第j種評價vj(j=1,2,3,4,5)的票數。
        再令           rij ＝    （i=1,2,3,…,n）
    這里  ＝m 為展會評價人員的總人數，由此可得一個由U到V的模糊映射關系矩陣R，既展會質量綜合評價的單因素評判矩陣:
    這樣由（U，V,R）三元體構成了一個展會綜合評價的模糊綜合決策模型，此時，若輸入一個權重分配A＝(a1,a2,a3,…an)∈ F(U)，就可以得到一個綜合評判結果：B＝A R
         4、展會質量的模糊綜合評判
        根據以上展會質量綜合評價的單因素評判矩陣R，以及利用層次分析法算出的展會綜合評價指標體系中各評價因素的權重分配向量A＝｛a1,a2,a3,…,an｝，我們便可對展會質量進行模糊綜合評判的計量。模糊綜合評判結果：B＝A R
B＝(b1,b2,b3,b4,b5)∈F(V)。也就是:
                                      r11  r12 … r15
(b1,b2,b3,b4,b5)＝(a1,a2,a3,…an)   r21  r22 … r25
                                      ………………
                                      rn1  rn2 … rn5
        在廣義模糊運算下 B的各元素的計算式為：
        bj＝（a1 * r1j） （a2 * r2j）  ……  （an * rnj）,j = 1,2,3,4,5
         對于權重A＝｛a1,a2,a3,…,an｝，當我們運用最簡單的模型I,即 M（∧，∨）進行合成運算時,則 bj＝（a1 ∧ r1j）∨（a2 ∧ r2j）∨ ……∨（an ∧ rnj）,j = 1,2,3,4,5
        最終我們可以得到的某展會質量的模糊綜合評價結果B＝（b1,b2,b3,b4,b5）, B為一組實向量，通?？筛鶕畲箅`屬原則對其進行評判，從而識別出該事物的最終屬性。也可以對評語進行定量化處理，從而得到一個具體的評判值。
例如設評判集V={v1,v2,v3,v4,v5} 中各等級所對應的數量值為：
C＝  c1,c2,c3,c4,c5   ,則展會質量模糊綜合評判的單一數量結果可以由下式算出：
S＝BCT＝(b1,b2,b3,b4,b5)×（c1,c2,c3,c4,c5）T
    最終我們可以得到某一展會質量綜合評價的某一具體數值。
        5、展會質量的多層次模糊綜合評價（以二層為例）
       對于一些規模及影響力較大的國際性展會，需要考慮的評價因素很多。這時會出現兩方面的問題，一是因素過多，對他們的權數分配難于確定；另一方面，即使確定了權數分配，由于需要滿足歸一化條件，每個因素的權值都很小，再經過綜合評判，常會出現得不出有價值的結果的現象。這時就可以采用多層次模糊綜合評判的方法。現在以二級模糊綜合評判為例說明它的步驟。
        第一步：將因素集U ＝ x1 ,x2,x3,…xn  按某種屬性分成s個子因素集U1，U2，…，Us，其中
    Ui＝ xi1 ,xi2,xi3,…xin       i＝1，2，… s.
且滿足
    1．n1十n2十…十ns＝n
    2．U1∪U2∪…∪Us＝U；
  3．對任意的i≠j,Ui∩Uj＝Ø．
           第二步；對每一個子因素集Ui，分別作出綜合評判．設V＝(y1，y2，…，ym) 為評語集，Ui中各因素相對于V的權重分配同樣可由層次分析法得出：
A＝(ai1,ai2,ai3,…,ain)
若Ri為單因素評判矩陣，則得到一級評判向量
Bi＝Ai Ri ＝(bi1,bi2,bi3,…bim)，  i＝1，2，… s.
          第三步：將每個Ui看作一個因素，記
K ＝  U1，U2，…，Us    ．
這樣，K又是一個因素集，K的單因素評價矩陣為：

                       B1       b11，b12，… b1m 
R ＝  B2  ＝ b21，b22，… b2m 
…     ………………
Bs     bs1，bs2，… bsm

每個Ui作為U的一部分，反映了U的某種屬性、可以按它們的重要性給出權重分配：
    A＝(a1,a2,a3,…as)
   于是得到二級評判向量：
B＝A R＝( b1,b2,b3,…bm )
    順便指出，如果每個子因素集Ui，i＝1，2，… s，含有較多的因素，可將Ui再進行劃分，于是有展會的三級評判模型，甚至四級、五級評判模型等。
        四、結論
        展會質量及價值的評估對于主辦者、參展商及會展業管理部門都有著極其重要的指導意義，然而到目前為止，展會評估還是我國會展行業內的一塊處女地。此前，雖有人對展會進行量化分析，可要么是展會主辦者為自己的展會做總結，要么是用于對展會劃分等級，側重于展會的規模影響，要么局限于一時一地的展會。真正有著客觀的身份，對展會的整體質量進行評價，并把展會項目和展會的價值聯系起來的展會評估還很缺乏。
在展會評價的技術方面，由于展會產品的特殊服務屬性，一些硬件的指標很容易測出，而一些軟性的指標，如服務水平，參展價值等，則很難給出定量的評價，無論參展商、觀眾還是專家們所給出的評價都有很大的模糊性，也很不可靠。傳統的評價方法在對這些無法定量計量的模糊指標進行評價時往往無能為力，而模糊評價技術卻能很好地解決這樣的問題。該技術能很好地將人們習慣的模糊語言通過隸屬函數關系轉變為精確的數字刻度，從而使對展會模糊的、非精確定量的評價結果轉變為可定量計算的計量指標，進而實現對展會質量及價值的綜合評估。因此我們認為模糊綜合評價技術在展會質量評估中具有及其重要的使用價值。

【參考文獻】
1. 謝季堅、劉承平著，《模糊數學方法及其應用》，華中科技大學出版社，武昌，2000
2. 姜啟源編, 《數學建?！?，高等教育出版社，北京，1993
3. 楊啟帆、方道元 編著，《數學建?！罚憬髮W出版社，杭州，1999
4. 王新洲、史文中、王樹良 編著，《模糊空間信息處理》，武漢大學出版社，武昌，2003

【作者簡介】
隋鑫，管理學博士，沈陽師范大學旅游管理學院副教授