梁江川，陳 薇（1.廣東省旅游發(fā)展研究中心，廣東 廣州 510630；2.順德職業(yè)技術學院 酒店及旅游管理學院，廣東 佛山 528333；3.暨南大學 管理學院旅游管理系，廣東 廣州 510632）

基于決策樹方法的欠發(fā)達地區(qū)城市居民旅游花費偏好研究
——以江西贛州、吉安為例

梁江川1，3，陳 薇2，3
（1.廣東省旅游發(fā)展研究中心，廣東 廣州 510630；2.順德職業(yè)技術學院 酒店及旅游管理學院，廣東 佛山 528333；3.暨南大學 管理學院旅游管理系，廣東 廣州 510632）

以江西贛州和吉安兩地為例，研究欠發(fā)達地區(qū)城市居民的旅游花費預算及其影響因素。首先，通過線性回歸分析初步篩選了影響旅游花費預算的相關因素。然后，通過決策樹分析方法，探明旅游花費預算的影響因素構成，證實了旅游天數(shù)、住宿設施類型選擇、月收入水平是旅游花費預算的最有效預測變量，且這四者之間存在一定的非線性關系，由此細分出5類花費特征顯著的潛在消費者群體。

決策樹；欠發(fā)達地區(qū)；城市居民；旅游花費

旅游花費（Travel Expenditure）是游客在旅行過程中為購買或使用旅游產(chǎn)品而支付的貨幣數(shù)量，包括交通、住宿、餐飲、購物、娛樂、游覽等與旅游相關的費用支出。旅游花費是維持旅游生產(chǎn)者與消費者之間良性經(jīng)濟循環(huán)的最重要關系流，是測量消費需求的最直觀指標，并直接影響一個國家或地區(qū)的旅游收入水平，因此，旅游花費一直是旅游目的地管理部門和業(yè)界關心熱議的話題。但因為旅游花費涉及個人隱私，數(shù)據(jù)收集難度較大，所以旅游花費也是消費者行為研究中的難點。

本文試圖從以下兩方面進行研究：

第一，相比測量游客實際花費的先行文獻［1-13］，本文研究潛在旅游者的旅游花費預算。旅游花費預算表示潛在旅游者愿意為單次出游所支付的全部費用總和，反映了潛在旅游者的支付能力和消費偏好，不僅是影響人們旅游決策的重要因素，更是一種對實際旅游需求的心理傾向。

第二，相比多以熱門旅游目的地為對象的先行文獻［1-13］，本文以中國欠發(fā)達地區(qū)為對象進行研究，欠發(fā)達地區(qū)指一定的歷史時期經(jīng)濟社會發(fā)展水平相對落后的特定地域［14］。一般而言，相比廣東、上海、江蘇、浙江等東部沿海發(fā)達地區(qū)，中部六省以及西部地區(qū)被界定為欠發(fā)達地區(qū)。該地區(qū)集中了中國大多數(shù)省區(qū)，人口基數(shù)大，以其深厚的歷史底蘊成為中國實際情況的縮影［15］，當代中國消費者市場的偏好和決策機制都可以在這里找到具有普適意義的原型。

1　研究設計

1.1問卷設計

問卷內(nèi)容包括三部分：旅游消費行為偏好、旅游花費預算、人口統(tǒng)計特征。其中，旅游花費預算部分為了提高應答率，采取封閉式選項和開放式自填相結合的方式。

1.2數(shù)據(jù)收集

2014年1月1日至5日，筆者在江西贛州和吉安兩地以18歲以上常住居民為調(diào)查對象，開展被訪者自填式的問卷調(diào)查。調(diào)查地點為贛州市城區(qū)（八境臺、黃金廣場、九方、黃金機場）、吉安市城區(qū)（人民廣場、濱江公園、廬陵、步行街、白鷺洲、井岡山大學）、南康家具城（南康家居博覽中心、一號家居港）。由于在欠發(fā)達地區(qū)的私營企業(yè)從業(yè)人口比例相對較高，本文在調(diào)查地點中增加南康市家具商城，針對私營業(yè)主及其職員進行了適量抽樣。家具產(chǎn)業(yè)是贛州重要的支柱產(chǎn)業(yè)，南康家具城是全國第四大家具市場，直接或間接就業(yè)人員超過30萬，對于研究私營企業(yè)從業(yè)者的旅游消費行為較具代表性。調(diào)查人員為贛南師范學院、井岡山大學在校旅游管理專業(yè)本科學生。計劃發(fā)放1 000份，實際回收的有效問卷數(shù)量為890份。其中，贛州市區(qū)352份（39.5%），南康家具城198份（22.2%），吉安市城區(qū)340份（38.2%）。

1.3分析方法

本文利用決策樹模型分析旅游花費與其它相關變量之間的非線性關系。決策樹（decision trees）是一種分類分析程序，根據(jù)給定的分類變量和解釋變量對樣本進行最優(yōu)分割，按照卡方檢驗的顯著性進行多元列聯(lián)表的自動判斷分組，不僅可以快速有效地挖掘出主要的影響因素，還可以處理非線性相關的數(shù)據(jù)［16］。采用線性回歸和決策樹相結合的分析方法，利用SPSS17.0軟件實現(xiàn)。首先，通過線性回歸，初步識別對旅游花費具有顯著影響的因素，由于線性回歸分析的只是自變量與因變量的整體線性關系，可能忽略了其它相關關系存在的可能性，因此，接下來利用決策樹模型進一步分析。決策樹是一種分類分析程序，旨在通過最佳分類變量，識別特征顯著的細分群體。決策樹一般使用CHAID分析方法，其原理是：根據(jù)給定的分類變量和經(jīng)過篩選的特征指標對樣本進行最優(yōu)分割，按照卡方檢驗的顯著性進行多元列聯(lián)表的自動判斷分組，通過多個分類的比較，找到最佳分類變量和最佳分類結果［17］。相比反映因變量和自變量之間的總體線性關系的回歸分析方法，決策樹能更好地表達多個變量之間的非線性互動關系。

2　數(shù)據(jù)分析

2.1樣本人口統(tǒng)計特征

樣本人口特征如表1所示，分布廣泛，對于反映欠發(fā)達地區(qū)城市居民人口統(tǒng)計特征，具有較強的代表性。女性占57.4%；年齡段以中青年為主體，集中在18～44歲，其中25～34歲者比例最高，占34.8%；學歷水平中等，高中或中專學歷者比例最高，占31.8%；從事職業(yè)以私營業(yè)主或個體戶、在校學生、專業(yè)技術人員、自由職業(yè)者、銷售及服務人員等為主；月收入水平集中在3 000～4 000元，占43.9%，月收入在2 000元以下者占31.5%、5 000元以上者占24.7%。

表1　樣本人口統(tǒng)計特征

2.2旅游消費行為偏好

旅游消費行為偏好如表2所示。從出游動機來看，因緩解壓力和休閑放松動機出游者最多，占61.4%；其次為游山玩水和回歸自然動機者，占38.3%，再次是體驗異地歷史文化及增廣見聞動機者，占36.3%，第四是陪伴家人子女動機者，占33.2%。而陪伴情侶愛人、享受時尚高雅生活、康體養(yǎng)生、出差開會單位活動、追求新奇特等其它動機者所占比重相對較小。

表2　旅游消費行為偏好

從旅游目的地偏好來看，超過70%的被訪者傾向于前往國內(nèi)知名的旅游目的地，通過與部分市民的面對面訪談了解到，他們比較憧憬的目的地有廈門、深圳、上海、廣州、杭州等發(fā)達城市、以及粵贛交界的一些旅游城市，如河源、韶關、惠州等；其次，有19.4%的被訪者愿意前往江西省內(nèi)的旅游目的地，如九江的廬山、贛州的八境臺、吉安的井岡山等傳統(tǒng)觀光型景點；而港澳臺及國外受出行交通、花費成本所限，目前偏好程度仍較低。

從年出游次數(shù)來看，出游頻率明顯較低。全年無出游者并非少數(shù)，所占比例達18%，相比將旅游視為日常生活的一部分或剛性需求的大城市居民，中小城市居民的無出游者比例相對較高。大部分被訪者每年出游1～2次，合計比例為55.6%，而年出游3次以上者僅占26.4%。

在旅游方式偏好上，大部分人偏好自駕車或依托公共交通工具的自助游方式，分別占34.9%和42.8%，說明隨著我國各地旅游目的地公共服務設施日益完善，以及旅游者在旅游過程中的自我意識增強，自助出游已代替旅行社參團成為人們外出旅游的首選方式。而偏好旅行社參團或公司單位組織者較少，分別僅占15.6%、6.7%。

從人均旅游花費預算來看，愿意為單次旅游花費5000元以上者較多，占44%，其次是3 000～4 000元者，占30.8%，而意向花費在2000元以下者只占25.2%。通過人均旅游花費預算與月收入水平的相關分析表明，皮爾遜相關系數(shù)為0.305，說明單次外出旅游花費預算基本上以個人月收入水平為基準進行衡量。

從旅游天數(shù)來看，大部分人偏好的旅游時間為4～5天，占46.5%，其次是1～3天，占40.1%，而計劃出游時間在6天以上者相對較少，僅占13.4%?？梢姡?～5天的小長假式的旅游時間是最適合中小城市居民安排旅游行程的。

從住宿設施選擇來看，接近半數(shù)人偏好三星級酒店，即設施舒適且價格實惠的住宿類型，占48.8%；其次是二星級酒店，即經(jīng)濟型的住宿類型，占20.6%；再次是屬于廉價型的家庭旅館及招待所，占17.1%。而高等級酒店如四星級（高檔型）、五星級酒店（豪華型）的受偏好比例僅分別為9.0%、4.5%，說明中小城市居民對住宿設施選擇仍處于價格敏感的功能性消費階段，他們目前的經(jīng)濟收入水平?jīng)Q定了他們更傾向于入住價格實惠且舒適衛(wèi)生的住宿設施，而不太追求高星級酒店的非功用性利益。

2.3旅游花費的線性回歸模型

為了識別并驗證對旅游花費具有顯著影響的相關因素，以旅游花費為因變量，以消費行為特征、人口統(tǒng)計特征等為自變量，采用逐步進入方法進行線性回歸分析。結果如表3所示：旅游天數(shù)、住宿設施選擇、休閑動機、目的地偏好、月收入水平、學歷對旅游花費具有顯著的影響，且7個回歸模型都具有顯著的統(tǒng)計意義；方差膨脹因子（VIF值）為1.022～1.108，低于一般統(tǒng)計要求的上限值5，說明因變量和自變量之間的多重共線性影響較小。

旅游天數(shù)與旅游花費存在較大的正向線性相關，標準化系數(shù)為0.32，表明出游時間越長花費預算越高。住宿設施選擇對旅游花費具有顯著的正向影響，說明對住宿設施的檔次類型要求越高，旅游花費也會越高。旅游動機中的休閑動機對旅游花費具有顯著的負向影響，越是休閑動機者，旅游花費越少。偏好目的地中的港澳臺和省外對旅游花費具有顯著的正向影響，越是傾向于前往這兩個地區(qū)的人，旅游花費水平越高。月收入水平對旅游花費具有顯著的正向影響，收入越高，旅游花費預算越大。學歷對旅游花費具有顯著的負向影響，受教育水平越高者反而越有節(jié)儉花費的傾向。

然而，回歸模型的決定系數(shù)和修正決定系數(shù)分別僅為0.332和0.324，標準化系數(shù)的絕對值也普遍不高，介于0.071～0.32之間，說明這些變量雖然對旅游花費具有一定的預測力，但與旅游消費之間的線性關系不強，需要通過聚類分析進一步分析它們之間的非線性關聯(lián)。

表3　線性回歸分析結果

2.4旅游消費市場細分

對旅游消費市場用決策樹方法進行細分。事先將旅游消費、旅游天數(shù)從尺度變量轉(zhuǎn)換為名義變量，使自變量和因變量均為名義變量。使用決策樹模型中的CHAID（卡方自動交互檢測）生長法進行樣本分類，結果如圖1所示，決策樹生成3個層次。第一個層次的分類變量為旅游天數(shù)，由此細分出1～3天游、4～5天游、6日以上游三個群體，說明旅游天數(shù)是旅游花費的最佳預測變量。第二個層次的分類變量分別為住宿設施選擇和月收入水平。三個層次的卡方檢驗顯示，每個層次的分類均達到顯著性水平。風險估計值表示該模型所預測類別的個案錯誤率，越小表明該樹形模型進行預測的準確程度越高，本研究模型的風險估計值為0.434，也就是說，對56.6%的被訪者進行了正確分類，這表明本研究模型的擬合效果可以接受。

決策樹分析模型生成5個末端節(jié)點及其所占比重，代表5類具有顯著差異的細分市場及其市場份額，各個節(jié)點中具有最高頻數(shù)的群體視為預測類別，以灰色背景突出顯示。通過單因素方差分析得出每個細分市場的人均每次花費均值，根據(jù)該均值從高到低的順序，依次命名為市場1至5。由此將每個細分市場的特征描述如下（如表4所示）：市場1（節(jié)點3）人均花費最高，達5 785元，旅游天數(shù)最多，6天以上，所占市場份額為13.5%；市場2（節(jié)點7）所占的市場份額最大，為35.9%，人均花費僅次于市場1，為4 887.2元，旅游天數(shù)為4～5天，月收入水平在5 000元以上。市場3（節(jié)點6）的市場份額最小，僅為10.7%，旅游天數(shù)為4～5天，人均花費4 126.6元，明顯高于其2 000元以下的月收入水平，可以推測該群體的旅游消費需求較強；市場4（節(jié)點4）對住宿設施要求最高，偏好三星級以上的住宿設施，旅游天數(shù)為1～3天，人均花費處于中等水平，為3 711.4元，所占市場份額為20.1%；市場5（節(jié)點5）的人均旅游花費最低，僅為2 333.6元，旅游天數(shù)為1～3天，月收入水平在2 000元以下，住宿設施偏好為1～2星級酒店，市場份額為19.7%。

圖1　決策樹分類結果

表4　細分市場特征總結

3　結論與討論

本文以江西贛州和吉安兩地為例，研究欠發(fā)達地區(qū)城市居民的旅游花費預算，通過上述數(shù)據(jù)分析結果，得出以下結論：

第一，欠發(fā)達地區(qū)城市居民旅游消費偏好總體特征為：以休閑為主要出游動機，偏好國內(nèi)知名的旅游目的地，每年出游頻率在1～2次，自助游是主流傾向，人均旅游花費預算與月收入水平大致匹配，旅游時間偏好為1～5天，偏好經(jīng)濟型住宿設施，對三星級以上酒店的消費彈性較高。

第二，旅游天數(shù)、住宿設施選擇、月收入水平是預測旅游花費預算的最有效變量。線性回歸分析結果表明它們之間存在一定的線性關系，即從總體而言，旅游天數(shù)越長、住宿設施檔次越高、月收入水平越高，旅游花費預算也會越高。但這種線性關系較弱，決策樹模型進一步說明它們存在一定的非線性關系，即存在一部分具有非線性特征的消費群體：旅游花費預算高但住宿類型選擇的檔次并不高，月收入水平低但旅游花費未必低。

第三，根據(jù)旅游天數(shù)、住宿設施選擇、月收入水平劃分出5個具有顯著花費差異的細分市場，并總結不同細分群體的人均單次旅游花費預算均值和市場份額。其中，旅游天數(shù)在6天以上者是最高花費預算群體；旅游天數(shù)為1～3天、住宿設施偏好1～2星級酒店者構成最低花費預算群體；旅游天數(shù)為4～5天，月收入水平在5 000元以上者是外出旅游的最主要消費群體。從而證實了旅游花費是細分潛在旅游消費需求市場的可行指標之一。旅游管理者可根據(jù)不同細分市場開展有針對性的營銷活動。

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［責任編輯：吳卓］

A Decision Tree Analysis of Tourism Expenditure Preference of Urban Residents in Less-developed Areas：The Case of Ganzhou and Ji'an

LIANG Jiangchuan1，3，CHEN Wei2，3
（1.Guangdong Tourism Research Center，Guangzhou Guangdong 510630，China；2.Tourism and Hotel Department，Shunde Polytechnic，F(xiàn)oshan Guangdong 528333，China；3.Tourism Management Department，Jinan University，Guangzhou Guangdong 510632，China）

Based on the survey in Ganzhou and Ji'an of Jiangxi province，this paper carries out a research on travel expenditure budget and its influencing factors of urban residents in less-developed areas.Firstly，the related influencing factors of travel expenditure budget is preliminary selected through linear regression analysis；then decision tree analysis is adopted to ascertain the real composition of the influencing factors.The results show that the days of travelling，types of accommodation and monthly income are the most effective predictive variables，and there is some non-linear relationship among them.Finally，five segments of consumer markets with distinctive expenditure characteristics are subdivided according to the results.

decision tree analysis；less-developed areas；urban residents；travel expenditure

F590.8

A

1672-6138（2015）03-0038-06

10.3969/j.issn.1672-6138.2015.03.009

2015-05-21

國家社會科學基金項目（12BJY124）。

梁江川（1980—），男，廣東廣州人，暨南大學博士研究生，研究方向：旅游市場、旅游統(tǒng)計。