霍生平 李玉梅 熊 潔

(湘潭大學(xué) 旅游管理學(xué)院，湖南 湘潭 411105)

中國的入境旅游無論是年接待游客數(shù)量還是外匯收入，均位于世界前列。2013 年，我國接待亞洲入境游客達(dá)2629.03 萬人次，接待歐洲入境游客568.81 萬人次，接待北美洲入境游客276.95 萬人次，表明中國入境旅游業(yè)不斷發(fā)展成熟。據(jù)世界旅游組織(UNWTO)預(yù)測，到2020 年，我國將接待海外游客1.3 億人次，占全球市場份額的比率超過8%，將成為世界最大的國際旅游目的地之一。入境旅游在迅猛發(fā)展，但入境旅游研究卻相對滯后，基于此，筆者通過梳理2004 －2013 年我國入境旅游業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，對七個客源國進(jìn)行了分類預(yù)測，具有較強(qiáng)的理論指導(dǎo)意義和實(shí)際應(yīng)用價值。

一、我國入境旅游發(fā)展的基本情況

1、我國入境旅游總體發(fā)展?fàn)顩r

從整體上看，建國初期到改革開放這一時期，我國入境旅游業(yè)多為事業(yè)接待型，來華旅游者大多是參觀訪問、學(xué)術(shù)交流，這一階段入境旅游的人數(shù)少、規(guī)模小。1978 年改革開放以來，在國家政策的支持下和入境旅游需求旺盛的刺激上，我國國際旅游業(yè)迎來了明媚的春天，此時的旅游類型由外事活動轉(zhuǎn)變?yōu)榻?jīng)濟(jì)活動。隨著2001 年中國加入WTO，市場經(jīng)濟(jì)和對外經(jīng)濟(jì)都得到了迅猛發(fā)展，入境旅游客源市場持續(xù)擴(kuò)大，入境旅游業(yè)進(jìn)入了快速發(fā)展期。

筆者以《中國旅游統(tǒng)計年鑒》為基礎(chǔ)，分析了2004 －2013 年我國入境旅游和國際旅游外匯收入情況。由圖1 可以看出，我國入境旅游人數(shù)和國際旅游外匯收入總體呈增長趨勢。旅游人數(shù)從2004 年的1693.25 萬人次增長到2013年的2719.1 萬人次，年增長率達(dá)6.1%，旅游外匯收入從2004 年的257.39 億美元增長到2013 年的516.64 億美元，年增長率達(dá)7.22%。具體可以分為三個階段［1］。

第一階段(2004 －2007 年):增長趨勢最快。由于國內(nèi)政通人和，國際經(jīng)濟(jì)發(fā)展平穩(wěn)，旅游需求持續(xù)旺盛，使得這一階段呈現(xiàn)入境旅游人數(shù)和國際旅游外匯都快速發(fā)展的“雙快增長”趨勢。

第二階段(2007 －2010 年):呈“V 型”發(fā)展態(tài)勢。一方面，2007 －2009 年全球金融危機(jī)爆發(fā)，使得各國經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)不同幅度下滑，居民收入減少，出國旅游需求受到抑制;另一方面，2008 年我國發(fā)生汶川大地震，遭遇百年一見的冰凍雨雪災(zāi)害，國內(nèi)災(zāi)情致使來華游客人數(shù)大大減少，在2009 年達(dá)到低谷。

第三階段(2010 －2013 年):進(jìn)入平穩(wěn)發(fā)展期。經(jīng)過前一階段的經(jīng)濟(jì)重創(chuàng)，各國經(jīng)濟(jì)開始復(fù)蘇，居民收入逐步平穩(wěn)，之前被抑制的旅游需求慢慢蘇醒，使得我國入境旅游人數(shù)和旅游外匯出現(xiàn)穩(wěn)定增長［2］。

圖1 我國國際旅游人數(shù)和外匯情況

2、我國入境旅游客源國分析

旅游親景度是指客源國游客在某一旅游地的市場占有率及其在旅游國的客源市場占有率，反映了客源國游客對某旅游目的地的偏好程度。一般認(rèn)為，親景度P≥l 為親景客源國;親景度P ＜1 為疏景客源國。旅游親景度是近年來學(xué)者們研究旅游偏好的重要分析方法，如張艷、章錦河等(2007)對黃山市的入境旅游市場進(jìn)行了親景度分析［3］;薛剛、孫根年等(2008)運(yùn)用親景度與競爭態(tài)對西安國內(nèi)旅游進(jìn)行了具體分析［4］。傳統(tǒng)的親景度分析，不能直觀反映客源國在各項指標(biāo)上的優(yōu)劣，也無法進(jìn)行橫向比較，因此，筆者引進(jìn)雷達(dá)圖法來改進(jìn)傳統(tǒng)的親景度分析，對入境旅游客源國進(jìn)行詳細(xì)剖析。

(1)雷達(dá)圖親景度概述

雷達(dá)圖法也稱蜘蛛圖，最早由日本企業(yè)界用于評估財務(wù)狀況，這種方法所繪制的財務(wù)比率綜合圖狀似雷達(dá)，故得此名。其基本原理是將各項指標(biāo)集中于一個由多個同心圓(或多邊形)組成的網(wǎng)狀平面中展示出來，它考慮了被評估對象的不確定性和多元化，將定量的數(shù)據(jù)分析以定性的結(jié)果顯示出來，把不同類別的指標(biāo)反映于同一平面中進(jìn)行橫向直觀的比較分析［5］。

雷達(dá)圖法被廣泛運(yùn)用于各個領(lǐng)域。李國棟、李庚銀(2010)運(yùn)用雷達(dá)圖法對電能質(zhì)量進(jìn)行了綜合評估［6］;梁傳杰(2012)將雷達(dá)圖法應(yīng)用于高校學(xué)位授權(quán)點(diǎn)監(jiān)控，構(gòu)建了監(jiān)控機(jī)制指標(biāo)模型［7］;李誠(2013)將雷達(dá)圖法引入到民營快遞企業(yè)競爭力評價的研究之中［8］?？紤]到對象的多元化，筆者把雷達(dá)圖法應(yīng)用于入境旅游研究，考察客源國的對華親景度狀況。

(2)雷達(dá)法親景度基本步驟分析

基于《中國旅游統(tǒng)計年鑒》，筆者篩選了2004 －2013 年入華旅游人數(shù)每年都達(dá)到50 萬以上人次的客源國作為研究樣本，分別為日本、馬來西亞、蒙古、新加坡、韓國、俄羅斯、美國(見表1)。首先，建立判斷集。根據(jù)親景度研究，筆者設(shè)置判斷集為Vi，i∈［0，1］:{強(qiáng)親景，弱親景，弱疏景，強(qiáng)疏景}，這四個評語所對應(yīng)的區(qū)間范圍分布分別為{［0.75 ～1］，［0.5 ～0.75］，［0.25 ～0.5］，［0 ～0.25］}。其次，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，消除定量評價結(jié)果在各評價指標(biāo)間的數(shù)量差異。利用離差標(biāo)準(zhǔn)化公式x =其中，x0為實(shí)際值，max 為樣本數(shù)據(jù)的最大值(477.71 萬人次)，min 為樣本數(shù)據(jù)的最小值(為55.38 萬人次)。對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行線性變換，使結(jié)果都落到［0，1］區(qū)間［9］(見表2)。再次，畫出半徑為0.25、0.5、0.75、1的4 個同心圓，從圓心出發(fā)的所有距離都代表每個指標(biāo)的得分;再把圓分成9 個扇形區(qū)，分別代表2004 －2013 年。最后，依次在坐標(biāo)軸上標(biāo)出各指標(biāo)的實(shí)際得分，用線段連接這9 個點(diǎn)，形成了多邊形折線閉環(huán)，得到各指標(biāo)實(shí)際得分的雷達(dá)圖(圖2)。

表1 七個客源國入境旅游人數(shù)一覽表

表2 標(biāo)準(zhǔn)化后的樣本值

圖2 雷達(dá)圖－親景度

(3)雷達(dá)圖親景度評價

雷達(dá)圖能綜合反映評價對象。由圖2 可以看出，七國之中韓國在2004 －2013 年的旅游人數(shù)指標(biāo)基本都位于［0.75，1］這一區(qū)間，屬于強(qiáng)親景客源國;而日本大多落在半徑為0.75 的同心圓內(nèi)，屬于弱親景客源國;俄羅斯和美國整體位于［0.25，0.5］之內(nèi)，屬于弱疏景國;馬來西亞、蒙古和新加坡都向圓心收縮，可以劃分為強(qiáng)疏景客源國。

雷達(dá)圖能直觀反映評價對象在單個指標(biāo)上的優(yōu)劣。由圖2 可以明顯看出韓國在2007 年的指標(biāo)得分接近于1，表明這年來華旅游人數(shù)達(dá)到最高值;日本基本都在0.75 的半徑上變動，說明其來華旅游人數(shù)較為穩(wěn)定，變動幅度小;俄羅斯在2009 年明顯向內(nèi)收縮，說明其在2009年來華旅游人數(shù)銳減。

雷達(dá)圖也實(shí)現(xiàn)了多個評價對象的橫向比較。比如2004 年，日本來華旅客人數(shù)最多，韓國次之，然后是俄羅斯、美國、馬來西亞;最后是新加坡和蒙古;2012 年，韓國來華旅客人數(shù)多于日本，成為來華旅游人數(shù)最多的客源國，蒙古仍然是人數(shù)最少的客源國。

二、我國入境旅游前景預(yù)測分析

圖3 各客源國來華旅游人數(shù)情況

根據(jù)七個客源國2004 －2013 年入境旅游人數(shù)的變化趨勢(見圖3)，可以發(fā)現(xiàn)蒙古、美國、馬來西亞、新加坡增長趨勢較為平緩，而韓國、日本、俄羅斯增長變化幅度較大，因此筆者把這七個國家設(shè)為兩種不同類型的預(yù)測模型，即美國、蒙古、馬來西亞、新加坡為主的規(guī)律性曲線增長趨勢線C 曲和以韓國、日本、俄羅斯為代表的規(guī)律性波動變化曲線R 波。

1、規(guī)律性曲線增長趨勢線預(yù)測模型

(1)模型選取

從圖3 可以看出，美國、蒙古、馬來西亞、新加坡的入境旅游人數(shù)雖然整體呈上升趨勢，但其長期變動趨勢是非線性的，其增長速度、增速的改變速率和增長的未來狀況都不是恒定不變的。因此，直線、冪函數(shù)、指數(shù)函數(shù)、對數(shù)函數(shù)預(yù)測模型都不合適，而以時間t 為自變量的多項式正符合這變化，故筆者選取多項式擬合模型對其進(jìn)行預(yù)測。

(2)預(yù)測步驟

筆者以MATLAB 為工具，設(shè)置多項式擬合函數(shù)p=polyfit (t，y，n)，其中t，y 為參與曲線擬會的實(shí)驗數(shù)據(jù)，n 為擬合多項式次數(shù)，函數(shù)返回值為擬合多項式系數(shù)，n =1 表示線性擬合。由于高次多項式會產(chǎn)生Runge 現(xiàn)象，因此除非已知數(shù)據(jù)來自高次多項式，否則多項式擬合次數(shù)一般不超過六次。筆者選取五次多項式對四個客源國進(jìn)行函數(shù)擬合，從而得出其預(yù)測模型。

具體步驟以蒙古為例，如下所示:

表3 蒙古入境旅游人數(shù)情況

因此求出五次擬合多項式:y = －0.0174t5+0.3655t4－ 2.3424t3+ 3.9537t2+ 7.6366t +45.7467;擬合曲線圖如圖4 所示。

由圖4 可知，五次擬合值與實(shí)際值較吻合，擬合情況良好。同理可求得其他三個國家的預(yù)測模型為:

美國:y = －0.026t5+ 0.585t4－ 3.970t3+ 5.948t2+ 29.65t + 97.73

馬 來 西 亞:y = 0.007t5－ 0.248t4+3.110t3－17.33t2+ 48.57t + 40.0

新加 坡:y = － 0.007t5+ 0.142t4－0.589t3－2.277t2+ 22.36t + 43.62

圖4 擬合曲線圖

(3)模型檢驗

用上述模型擬合2004 －2013 數(shù)據(jù)，取2004年為t=1，2005 年t=2，2006 年t =3，以此類推，可以得出用該模型預(yù)測的2004 －2013 年入境旅游人數(shù)預(yù)測值，表4 顯示了蒙古預(yù)測值與真實(shí)值的比較。

表4 蒙古入境旅游人數(shù)預(yù)測精度分析表

由表4 可知，蒙古預(yù)測模型的預(yù)測人數(shù)與實(shí)際數(shù)值較為接近，精度較高。2004 －2013 年的預(yù)測精度基本均達(dá)到了85% 以上，特別是2004 年預(yù)測精度高于99%，表明預(yù)測模型的擬合情況較好。經(jīng)驗證其他三個國家的預(yù)測精度均較高，說明多項式擬合預(yù)測能較為準(zhǔn)確地反映實(shí)際情況，具有一定的預(yù)測價值。

2、規(guī)律性波動變化曲線R 波預(yù)測模型

(1)模型選取

觀察韓國、日本、俄羅斯入境旅游人數(shù)變化曲線，可以看出這三個客源國的入境旅游人數(shù)隨時間波動幅度較大，且大致以某條直線為軸上下波動，其變化趨勢較為吻合正弦函數(shù)變化曲線，因此筆者選取正弦函數(shù)對其進(jìn)行預(yù)測。

(2)預(yù)測步驟

筆者仍以MATLAB 為工具，利用CFTOOL工具箱對三個客源國進(jìn)行正弦函數(shù)預(yù)測分析。具體步驟以韓國為例，首先在MATLAB 的命令行輸入兩個向量，然后輸入cftool，打開curve Fitting Tool 工具箱，把之前輸入的t 向量作為X值輸入;y 值為Y 輸入。最后選取函數(shù)Sum of Sine (正弦函數(shù))，Number of terms 一般都是從1 逐漸增大，不斷調(diào)試，得出最好的擬合效果。

表5 韓國入境旅游人數(shù)表

即韓國預(yù)測模型為:y = 411 · sin(0.1388·x+0.7533)+ 60.52·sin (1.172·x－2.505)+ 38.45·sin (2.182·x－1.524)

此時方差SSE 僅為1.845，相關(guān)系數(shù)R －square= 0.9994，說明擬合效果很好，這點(diǎn)也可以從圖5 看出。

圖5 韓國擬合曲線圖

同理可求得其他兩個國家的預(yù)測模型為:

日本:y=1071·sin (0.2414·x+0.3588)+ 709.5·sin (0.2977·x +3.209)+ 27.7·sin (1.476·x+2.399)

俄羅斯:y = 260.2·sin (0.1341·x +0.9676)+ 52.56·sin (1.381·x －4.194)+37.36·sin (2.476·x－3.945)

(3)模型檢驗

取2004 年為x =1，2005 年x =2，2006 年x=3，以此類推，代入預(yù)測模型中，可以求出2004 －2013 年入境旅游人數(shù)的預(yù)測值，然后與真實(shí)值對比，即可求出相對誤差。表6 顯示了韓國預(yù)測值與真實(shí)值的差異:

表6 韓國入境旅游人數(shù)預(yù)測誤差情況

從表6 可以看出，韓國入境旅游人數(shù)的真實(shí)值與預(yù)測值之間的相對誤差很小，基本可以忽略不計，說明該模型預(yù)測精度很高，擬合效果好。同理可求出其他兩個國家的相對誤差，發(fā)現(xiàn)其預(yù)測值和真實(shí)值之間的差值也較小，預(yù)測效果很好，說明用正弦函數(shù)擬合預(yù)測能較為準(zhǔn)確反映實(shí)際情況，具有參考價值。

三、小結(jié)

從我國入境旅游發(fā)展態(tài)勢來看，2004 －2013 年我國入境旅游人數(shù)和國際外匯收入經(jīng)歷了“雙快增長——V 型發(fā)展——平穩(wěn)發(fā)展”三個階段，入境旅游業(yè)不斷走向成熟［10］。將雷達(dá)圖引入旅游研究中，對傳統(tǒng)的旅游親景度進(jìn)行改進(jìn)，彌補(bǔ)了其不能直觀、橫向、聚類分析的缺陷，有利于更詳細(xì)分析客源國對中國的親景度情況，從而針對性地采取措施以提高其來華旅游人數(shù)。分析發(fā)現(xiàn)韓國屬于強(qiáng)親景客源國，日本則屬于弱親景客源國，俄羅斯和美國則為弱疏景國，馬來西亞、蒙古和新加坡為強(qiáng)疏景客源國。

用MATLAB 對以美國、蒙古、馬來西亞、新加坡為主的規(guī)律性曲線增長趨勢線C 曲和以韓國、日本、俄羅斯為代表的規(guī)律性波動變化曲線R 波，進(jìn)行預(yù)測分析，其結(jié)果均非常接近真實(shí)值，有利于科學(xué)預(yù)測我國入境旅游的未來增長趨勢，對深入了解入境旅游的發(fā)展進(jìn)程、評估重大突發(fā)事件和活動對入境旅游人數(shù)的影響具有重要意義。

［1］ 林龍飛，陳叔梅. 基于指數(shù)趨勢預(yù)測模型的韶山紅色旅游景區(qū)游客數(shù)量預(yù)測研究［J］. 湖南財政經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報，2013，(4).

［2］ 許貴福. 人民幣匯率變動對全國出境旅游市場的影響［J］.新余學(xué)院學(xué)報，2014，(2):28 －31.

［3］ 張 艷，章錦河，王 浩. 黃山市入境國外旅游市場親景度與競爭態(tài)分析［J］. 人文地理，2007，(2):44.

［4］ 薛 剛，孫根年，侯偉濤. 基于親景度與競爭態(tài)的西安國內(nèi)旅游分析［J］. 旅游學(xué)刊，2008，(23):12 －16.

［5］ 文智強(qiáng). 雷達(dá)圖法在教師課堂教學(xué)質(zhì)量評價中的應(yīng)用［J］.中國職業(yè)技術(shù)教育，2010，(29):84 －86.

［6］ 李國棟，李庚銀，楊曉東，周 明. 基于雷達(dá)圖法的電能質(zhì)量綜合評估模型［J］. 電力系統(tǒng)自動化，2010， (14):70－74.

［7］ 梁傳杰. 基于雷達(dá)圖法的高校學(xué)位點(diǎn)監(jiān)控機(jī)制之構(gòu)建［J］.中國高教研究，2012，(1):59 －64.

［8］ 李 誠. 中國民營快遞企業(yè)競爭力研究［D］. 昆明:云南財經(jīng)大學(xué)碩士學(xué)位論文，2013.47 －50.

［9］ 付 赟，方德英. 雷達(dá)圖法在綜合評價中的應(yīng)用研究［J］.統(tǒng)計與決策，2007，(24):176 －178.

［10］ 王兆峰，謝 娟. 基于信息化理論的民族地區(qū)旅游產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級研究［J］. 湖南社會科學(xué)，2013，(5):167 －171.