1、物流科技 2023 年第 5 期 3 月上收稿日期：2022-07-01作者简介：田润泽（1998），男，山东菏泽人，渤海大学管理学院硕士研究生，研究方向：供应链管理；李昕（1979），女，吉林吉林人，渤海大学管理学院，副教授，博士，硕士生导师，研究方向：技术创新管理、供应链管理；周仲鸿（1999），男，辽宁营口人，渤海大学旅游学院硕士研究生，研究方向：旅游地理。引文格式：田润泽，李昕，周仲鸿.基于区块链的旅游供应链风险评价研究J.物流科技，2023,46(5)：134-138.供应链文章编号：1002-3100（2023）05-0134-05物流科技 2023 年第 5 期 3 月上Logi
2、stics Sci-Tech March,2023（the first half）摘要：旅游供应链涉及诸多方面，如资金流、信息流、物流、供应商等，覆盖面积较为广泛，在其发展运作过程中存在着一定的风险。文章将辽宁作为研究区域，基于区块链背景建立旅游供应链风险评价体系，并用 AHP 法计算出每项风险指标的权重值；运用模糊综合评判法，计算出辽宁旅游供应链风险的综合评价得分。结果表明：辽宁地区旅游供应链风险综合评价指数为 3.362，处于较高风险但趋近于一般风险；准则层权重依次排序为技术风险、管理风险、认知风险、经济风险；各指标层中处于最大权重的分别为隐私和信息安全、组织结构、旅游者接受能力、旅游中介
3、成本。关键词：区块链；旅游供应链；风险评价中图分类号：F272文献标志码：ADOI：10.13714/ki.1002-3100.2023.05.031Abstract:Tourism supply chain involves many aspects,such as capital flow,information flow,logistics,suppliers,etc.It covers awide area,and there are certain risks in its development and operation process.This paper takes Liao
4、ning as the research area,establishes the tourism supply chain risk evaluation system based on the blockchain background,and calculates the weight valueof each risk index using the AHP method;uses the fuzzy comprehensive judgment method to calculate the comprehensive evaluation score of the tourism
5、supply chain risk in Liaoning.The results show that the comprehensive evaluation index of tourism supply chain risk in Liaoning is 3.362,which is at a higher risk but tends to be close to the general risk;the weights of the criterion layer are in the order of technical risk,management risk,cognitive
6、 risk,and economic risk;the ones in the largest weight ineach indicator layer are privacy and information security,organizational structure,tourist acceptability,and tourism intermediarycost.Key words:blockchain;tourism supply chain;risk evaluation0引言在国际形势不断变革下，中国提出以国内大循环为主、国际国内双循环相互促进的新发展格局，希望以此促进国
7、家经济高质量发展，而旅游消费是提升国内高质量需求的主要组成部分。旅游业作为极具发展活力的产业，其涉及产品和服务复杂多样、相互依存，迫使旅游业上下游之间建立合作关系，进而形成旅游供应链。消费者对旅游服务的需求与期望不断提高，旅游服务供给问题日益突出，且已呈现阻碍旅游业可持续发展的趋势。例如，旅游管理部门现有管理方式与思维与旅游业发展态势不匹配；旅游企业、旅游者之间时常会因各类诚信问题产生不必要的争端，其中最为常见的莫过于旅游企业随意捏造事实、篡改评论，旅游平台泄露游客隐私等行为。在旅游活动过程中，每一名旅游者都会不可避免地进行交易与数据获取，区块链技术在旅游产业中的应用能够提高旅游者的信息获取速
8、度、旅游企业的交易处理能力，优化产业整体效率。简而言之，推动区块链技术在旅游供应链领域的进一步应用可以实现旅游数据的深度挖掘、逐步完善分析技术，为旅游供应链风险控制管理的创新发展提供助力。1相关研究综述1.1旅游供应链国内外学术界对旅游供应链的定义尚未形成统一的观点。Page 等学者认为旅游供应链指的是所有在旅游产业中能够获取到一定利益的相关主体的集合结构1；李万立提出旅游供应链是把旅游吸引物来作为核心，围绕旅游产品的设计、生产、销售、基于区块链的旅游供应链风险评价研究Blockchain-based Risk Evaluation Study of Tourism Supply Chain田
9、润泽，李昕，周仲鸿（渤海大学，辽宁 锦州 121000）TIAN Runze,LI Xin,ZHOU Zhonghong（Bohai University,Jinzhou 121000,China）134物流科技 2023 年第 5 期 3 月上基于区块链的旅游供应链风险评价研究服务等多维环节形成的闭环式网链结构2；郭捷认为旅游供应链是围绕食、宿、行、游、购、娱六个方面的供给，加上供应商、分销商和用户的全闭环式网链3；郭海玲等认为旅游供应链实质上指的是供应链的内在机理在旅游行业中的实际应用，同时又显现出了一些旅游化的外显或内在特征4。基于众多学者的观点，本文将旅游供应链的概念整合为：为满足旅游
10、者的多样化需求，组合多个存在利益相关性的旅游活动参与体的链式结构。1.2区块链区块链技术涉及诸多领域，场景应用范围广阔，相关的学术研究十分丰富。袁勇等通过分析比特币的基本特征与现状，创新性搭建了关于区块链技术的基础模型，将非许可链分为数据层、网络层等六个不同属性功能的层级5；邵奇峰等充分发挥开源项目优势，与其关联技术相融合，进而提出企业级内多个类型区块链（许可链）的技术表征6；Yang 通过专家咨询、小组风暴等总结了基于区块链的网络服务架构的特征、机遇、挑战和未来趋势7；韩璇等基于总体观念，对区块链安全的相关事宜研究现状进行了全面总结与分析，并对未来的研究展望做出简要期许8；Ali 等学者基于
11、物联网视角，归纳了区块链技术在该视角下的实际应用情况、发展特征及趋势9。虽然上述学者的视角已涉及诸多领域，但是鲜有学者将区块链技术应用至旅游领域，仅有 Tyan Inessa 重点研究了利用区块链技术实现智慧旅游目的地的四大目标，即：提升旅游体验、奖励可持续行为、确保地方社区利益、减少隐私顾虑10。1.3旅游供应链风险评价目前，关于旅游供应链风险评价方面的研究较少，且研究大都偏向于模型及实证研究。Mengyan Ren 为了实现旅游供应链协作的有效性，分析了旅游供应链的主要风险因素，提出了一种修正的基于投资的复合风险分担模型，以更公平合理地分担风险11。Luo Biao 基于多 Agent 理
12、论和技术，提出了一个基于多代理的决策支持系统（DSS）的设计框架，以管理旅游供应链中的干扰和降低风险12。刘君通过实际调研走访，融合旅游、经济、管理等学科，分析 TN 集团旅游供应链金融的运作现状，并试图构建风险评价指标体系与管理模型来进一步凸显这些风险因素的量化与可控性13。通过梳理国内外文献发现，区块链背景下旅游供应链风险评价方面的研究相对较少，伴随互联网、信息技术的愈发成熟，区块链技术已然成为旅游供应链发展中不可或缺的部分。鉴于此，本文以辽宁省为研究对象，运用 AHP-模糊综合评价法分析区块链背景下旅游供应链所涉及的风险构成要素，并围绕区块链提出降低旅游供应链风险的应用策略，进而为旅游供
13、应链发展提供参考性建议。2研究区域概况与研究方法2.1研究区域辽宁省位于我国东北部，地理位置优越，旅游资源丰富。在自然旅游资源方面，有著名的道教名山笔架山、独具特色的本溪水洞、风景秀美的金石滩等；在人文旅游资源方面，有历史悠久的沈阳故宫、张氏帅府、清昭陵、兴城古城等。通过辽宁省统计公报可知，至 2020 年底，辽宁省共有星级以上饭店 388 家；旅行社 1 520 家；国家 A 级旅游景区 566 个。全年旅游总收入 2 720.5 亿元，占生产总值的 11.0%。而同期内黑龙江省旅游总收入占比为 12.6%，吉林省旅游总收入占比为 20.5%。综合以上数据可知，辽宁旅游产业总体效益与自身资源
14、禀赋不匹配，尚有较大发展空间，这也在一定程度上制约了辽宁经济的高质量发展。区块链技术在辽宁旅游产业中的应用已逐步推进，且已取得一定的成果。如大连市于 2020 年联合 400 余家旅游企业启动了全国第一个山海数旅云平台。该平台具有“区块链供应链金融、内部智能管理、全网络营销、数据连接”四大特色信息化服务，可实现旅行社的人工智能办公需求及行业间的资源整合发展。尽管区块链技术在辽宁省旅游产业中发挥的功效较大，在东北地区占有着一定优势，但与国内其他地区相比，辽宁尚处于探索阶段，仍具有较大的发展空间。区块链技术的潜在应用领域主要包括数字化支付、业务流程优化、非中介化水平提升、旅游供应链内外部运作和旅游
15、信用机制健全升级等方面，涉及住宿、餐饮、旅游交通等诸多旅游核心行业。区块链技术在旅游产业中的应用（部分）如图 1 所示。2.2问卷设计与调查问卷调查的目的为：一是了解辽宁旅游供应链的风险现实情况，从而为构建风险评价体系提供参考基础。二是通过咨询各领域专家人士，对初步形成的风险评价指标体系进行评价校正，再对修改后的指标进行重要性判断与赋分。参与评价的专家包括人文地理、旅游地理、旅游规划与开发、供应链管理、区块链技术等相关领域的教授、副教授等。2022 年 3 月共为 28 位不同领域的专家发放“风险指标权重专家意见咨询表”，请他们基于自身领域视角为文中提及的各指标进行两两比较，以得到每项指标对整
16、个评价体系所表现的相对重要程度。本次调研随机选取了沈阳市、锦州市、营口市进行开展，问卷共发放了 300份，收回有效问卷 287 份，有效回收率为 95.7%。2.3评价体系构建根据调研结果并综合考量区块链背景下旅游供应链的特点，最终从众多风险因素中总结出区块链背景下的旅游供应链风险评价体系，如图 2 所示。指标体系共分为三层：第一层为旅游供应链风险评价的目标，即目标层()U；第二层由技术风险 U1()、管理风险 U2()、认知风险 U3()、经济风险 U4()4 个子系统构成，即准则层；第三层由从属于准则层每个因素的 11 项具体指标构成，即指标层。135物流科技 2023 年第 5 期 3 月上2.4研究方法2.4.1AHP 层次分析法层次分析法指的是将某个中心问题划分为多维度的、彼此间具有一定牵连性的若干层次，基于中心问题所属领域专家的赋分，将这一中心问题定量化处理，以帮助结构化缺失的定性问题更好地得以处理的方法。本文章建立的递阶层次模型，模型采用 15 标度法，通过对体系中处于同层次的因素进行两两参照对比，构成判断矩阵 A：1a12 a1ma211 a2man1an21（1）式中
