金建江，吳雪飛，楊東旭

（浙江旅游職業(yè)學(xué)院 工商管理系，浙江 杭州 311231）

一般到特殊的入境旅游需求建模及分析

金建江，吳雪飛，楊東旭

（浙江旅游職業(yè)學(xué)院 工商管理系，浙江 杭州 311231）

采用一般到特殊的計量經(jīng)濟建模方法，以上海市入境旅游主要客源國為樣本建立入境旅游需求模型，并引入需求彈性系數(shù)進行分析。研究發(fā)現(xiàn)，收入和口碑效應(yīng)對客源地旅游需求存在顯著正影響，價格和突發(fā)事件對客源地旅游需求存在顯著負影響，收入變動對入境旅游需求的影響程度比價格變動更為突出，而歐美國家的游客對這些影響因素更為敏感。

一般到特殊；入境旅游；需求模型；需求彈性

一、引言

構(gòu)建旅游需求影響因素的模型和預(yù)測未來趨勢是旅游需求研究的兩大焦點[1]。分析影響旅游需求的決定性因素可以為制定、評估旅游政策和戰(zhàn)略提供重要信息，而旅游需求預(yù)測則通過多種形式服務(wù)于公共和私人部門的實踐者們，具體體現(xiàn)在：首先，很多旅游企業(yè)（如航空公司、酒店和旅行社）的成功很大程度上取決于旅游需求的狀態(tài)，考慮到旅游產(chǎn)品的不可恢復(fù)性，合理估計旅游需求變化趨勢便成為計劃工作的重要內(nèi)容；其次，旅游投資，特別是目的地基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，往往需要長期的金融投資，如果投資項目無法滿足當(dāng)初設(shè)計的能力則沉默成本會非常高，因此，對于旅游基礎(chǔ)設(shè)施長期需求的預(yù)測往往構(gòu)成項目評估的重要組成部分；最后，對于目的地旅游需求的規(guī)模和增速的準確預(yù)測，可以幫助政府部門不斷完善中期或長期的政策，有助于實現(xiàn)旅游業(yè)的可持續(xù)發(fā)展[2]。因此，無論是理論層面，還是實踐層面，分析影響客源地對目的地旅游需求的主要因素并建立模型，并以此為基礎(chǔ)科學(xué)預(yù)測旅游需求的趨勢，顯得尤為重要。

中國旅游業(yè)的快速發(fā)展，使得眾多國內(nèi)外學(xué)者樂忠于研究這個地區(qū)旅游需求的影響因素，并預(yù)測未來需求走勢。1992年至2008年期間，有超過200篇中外文期刊論文，聚焦于中國（包括臺灣、香港、澳門）旅游需求的建模和預(yù)測[2]。其中，入境旅游需求的建模和預(yù)測成為研究的焦點。針對中國入境旅游需求的建模和預(yù)測，目前絕大多數(shù)文獻仍停留在國家層面，涉及城市層面的文獻很少。上海作為中國最具代表的國際化大都市，入境旅游市場的發(fā)展極具代表性，2013年，上海共接待入境過夜游客614.09萬人次，僅次于廣東位居排名全國第二。同時，上海入境旅游市場呈現(xiàn)萎縮趨勢，2011年-2013年，上海接待的入境過夜游客數(shù)量連續(xù)下滑。因此，本文利用上海市入境游客人數(shù)數(shù)據(jù)，采用一般到特殊的計量經(jīng)濟建模方法，選擇香港、韓國、澳大利亞、美國、德國這5個主要客源國家（地區(qū)）的入境旅游需求建立模型，旨在揭示收入水平、價格水平、口碑效應(yīng)和突發(fā)事件等因素對這些客源地旅游需求的不同影響，并引入旅游需求彈性進行進一步分析，從理論上和實證上為政府制定政策和企業(yè)經(jīng)營決策提供依據(jù)。

二、文獻回顧

（一）旅游需求的衡量

在旅游需求建模和預(yù)測的文獻中，中國旅游需求通常用游客人數(shù)和游客花費來衡量，在部分文獻中使用這些指標(biāo)的人均值。1992年至2007年，關(guān)于中國旅游需求建模和預(yù)測的137篇中文文獻中，72%的文獻用游客人數(shù)來衡量旅游需求，14%的用游客花費（或者旅游收入），另外14%的兩個指標(biāo)同時使用；而在同期43篇國際期刊文獻中，80%的文獻用游客人數(shù)，16%的文獻用游客花費[2]。使用什么指標(biāo)來衡量旅游需求，主要考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，以及旅游需求研究的目的，游客數(shù)量對于旅游服務(wù)供給方（如酒店、航空公司、旅游吸引物）來講是非常重要的，因為數(shù)量直接關(guān)系到規(guī)模管理；游客花費是政府和央行主要關(guān)心的，因為它是旅游活動經(jīng)濟影響評價和旅游政策制定的基礎(chǔ)。考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，本文使用上海的入境游客人數(shù)作為衡量旅游需求的變量。

（二）旅游需求影響因素

旅游需求是一個非常復(fù)雜的現(xiàn)象，它可以被眾多的外部因素影響，如經(jīng)濟、自然災(zāi)害、目的地形象、政治狀況等[3]。大多數(shù)旅游需求預(yù)測研究都聚焦于經(jīng)濟因素，在經(jīng)濟影響因素范疇內(nèi)，收入、相對價格、替代價格、旅行費用、匯率以及一些其他對經(jīng)濟產(chǎn)生影響的重大事件和時間趨勢是經(jīng)常需要考慮的，盡管有時可能對這些變量進行不同的表述或者需要采用某些形勢的代理變量[4]?？v觀文獻，最常見的中國旅游需求影響因素有：游客收入、目的地旅游價格、一次性突發(fā)事件（如1997年的亞洲金融危機，2003年的SARS，2005年的禽流感等）等。

1.收入水平

Crouch的研究認為，收入是重要的旅游需求影響因素，且旅游需求的收入彈性一般大于1但小于2，這就在定量的角度上確認了出境旅游的奢華品屬性[5]；Song和Fei指出，出境旅游相對于國內(nèi)旅游來說是奢侈品，因此客源國的真實收入水平往往被視為影響旅游需求的最重要的變量之一，它通常會對旅游需求產(chǎn)生正效影響[4]；Witt和Witt認為，即使在有些實證研究中收入不會作為解釋變量出現(xiàn)，客源國的整體支出水平也會作為替代變量[6]；Turner和Witt認為，以度假和探親為目的的旅游，其真實的個人可支配收入(Real PDI)是比較恰當(dāng)?shù)氖杖胱兞?，而如果僅僅關(guān)注于商務(wù)旅游時，更廣泛和綜合的收入變量（比如國民收入）則是比較好的選擇[7]。本文使用以不變價格計算的國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)作為收入變量。

2.價格水平

按照傳統(tǒng)經(jīng)濟理論，價格是影響需求的核心因素。Song和Fei認為，由于游客的消費對象呈現(xiàn)復(fù)雜性和多樣性，所以價格變量在旅游需求中很難被確定，也就必須采用適當(dāng)?shù)奶娲兞縖4]。Edwards(1988)對早期旅游需求研究中設(shè)立價格替代變量的一些方法進行了歸納，他們通常以相對形勢出現(xiàn)，即用目的地價格指數(shù)值與客源地、競爭替代目的地加權(quán)價格指數(shù)值之比所形成的相對值，作為價格因素對旅游需求的綜合考慮[8]。近年來價格變量進一步提煉為兩種獨立的形式：旅游的自身價格和替代價格。

自身價格由游客在目的地的生活開支以及客源地與目的地之間的交通費用兩種要素構(gòu)成[4]。Song和Witt指出，在目的地的生活開支通常有兩個重要的組成部分并且經(jīng)常以真實價值形式出現(xiàn)：第一部分是客源地與旅游目的地的相對價格水平，用以衡量在旅游目的地的真實消費支出；第二部分需要考慮的就是客源地與目的地之間的相對匯率，因為游客通常更容易直接受匯率影響，如果客源國的貨幣匯率較高，就會有更多的旅游者到目的地觀光[9]；Witt和Martin的研究表明，消費者價格指數(shù)自身或者與匯率一起都可以作為旅游需求中生活費用的一個合理替代變量，而匯率本身卻不足以代表[10]。近年來，自身價格通常采用的代理變量是匯率調(diào)整的相對價格指數(shù)，即用相對匯率來調(diào)整客源地與目的地之間的相對消費者價格指數(shù)，采用這種做法的根本出發(fā)點在于目的地的價格水平會抵消目的地有利的匯率的影響[4]。

替代關(guān)系也是旅游需求預(yù)測需要考慮的重要因素。Li et al.所提及的過去15年發(fā)表的84篇文獻中，有37篇將替代因素變量包括進旅游需求模型[1]。廣泛應(yīng)用的一種做法是綜合地構(gòu)造一個目的地的生活費用與其他競爭目的地加權(quán)生活費用的比值作為替代價格，其權(quán)重通常是通過每個競爭目的地之間游客達到人數(shù)份額或者游客支出份額來計算得到[4]。Martin和Witt利用主要競爭目的地之間的不同市場份額構(gòu)造了替代價格變量加權(quán)系統(tǒng)，這些權(quán)重在樣本期隨著市場份額的變化而變化，改變了早期替代變量設(shè)置中權(quán)數(shù)保持不變的做法[11]。

考慮到本文是對城市目的地旅游需求的研究，故價格因素主要關(guān)注自身價格，并采用匯率調(diào)整的相對價格指數(shù)作為代理變量。

除此之外，旅游營銷支出、消費者習(xí)慣和偏好、應(yīng)變量的變動性、人口因素及一些由重大影響的事件都是會影響旅游需求的解釋變量[12]，考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，除收入和價格因素外，本文在建模過程中還納入應(yīng)變量的變動性（如口碑效應(yīng)）和重大影響事件（如SARS）這兩個影響因素。

三、研究方法

本文采用“一般到特殊”(general-to-specific approach)的旅游需求建模方法，該方法最早由Davidson等人提出[13]，而后由Hendry和von Ungern-Sternberg[14]、Mizon和Richard[15]進行完善。近年來，隨著協(xié)整理論和誤差修正技術(shù)的突破，這種建模方法開始得到廣泛應(yīng)用，并被引入旅游需求預(yù)測領(lǐng)域，并被證明是一種有效的方法[3,4]。使用該方法時，通常從一個結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜的自回歸分布滯后模型(ADLM)開始，通過刪去系數(shù)估計值不顯著的變量，逐步將ADLM模型轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€簡單模型，并對模型進行嚴格檢驗，求出模型中內(nèi)涵的長期穩(wěn)態(tài)解，用于檢驗經(jīng)濟理論、評價政策和預(yù)測未來等[16]。

（一）基本模型

根據(jù)文獻回顧，本文選擇旅游價格和收入水平這兩個影響旅游需求的核心因素作為研究的自變量，遵循經(jīng)典的經(jīng)濟學(xué)理論，方程（1）即為i客源地國家（地區(qū)）對上海旅游的需求：

其中，VAit是旅游需求變量，通過t時間從i客源地國家（地區(qū)）來上海旅游的人數(shù)來衡量；Pitβ是旅游價格變量，通過t時間游客從客源地國家（地區(qū)）來上海旅游的相對價格指數(shù)來衡量，計算公式為

其中，CPIsh和CPIt分別指上海和i客源地國家（地區(qū)）的消費價格指數(shù)，EXcn和EXi分別表示中國和i客源地國家（地區(qū)）貨幣相對于美元的匯率；GDPit是收入水平變量，通過t時間客源地國家（地區(qū)）的GDP水平來衡量；εit是隨機項，用來捕捉模型中變量以外的所有其他影響因素，通常可以用來解釋其它影響旅游需求的經(jīng)濟和非經(jīng)濟因素，這些因素沒有被作為變量主要是考慮數(shù)據(jù)的可獲得性。

因變量VAit的數(shù)據(jù)來源于中國經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫（CEIC）；收入變量GDPit用2010不變價格計算的國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)（Real GDP Index）來衡量，CPI是以2010不變價計算的消費者價格指數(shù)，EX是以2010不變價計算的匯率指數(shù)，以上三個數(shù)據(jù)均來源于國際金融統(tǒng)計（IFS）和國際貨幣基金組織（IMF）。

（二）模型的設(shè)定

在旅游需求研究中，雙對數(shù)線性函數(shù)一直是學(xué)術(shù)界普遍采用的形式。由于對數(shù)線性函數(shù)形式不僅能降低變量的單整階數(shù)，便于協(xié)整分析，而且雙對數(shù)線性模型中自變量的估計系數(shù)能直接反映需求彈性[16]。因此，本文建立雙對數(shù)線性形式的旅游需求模型：

方程（3）是一個長期靜態(tài)方程，沒有反映旅游者的行為意向和旅游需求的動態(tài)特征，因此，本文進一步引入滯后變量和虛擬變量。滯后變量包括滯后因變量和滯后自變量，滯后因變量表示入境旅游人數(shù)的過去取值水平，反映旅游者對目的地忠誠的行為特征[17]，表現(xiàn)為旅游者的重游意愿和向他人推薦的意向，即“口碑效應(yīng)”；滯后自變量則用來反映旅游需求的動態(tài)效應(yīng)；本文設(shè)定的滯后期為2。虛擬變量用來反映特殊時間對中國入境旅游需求的影響，本文主要考慮2003年SARS事件的巨大影響，用變量Dsars表示，2003年取值1，其他年份取值0。最后，得到方程（4）：

（三）模型的估計

本文選取香港、韓國、澳大利亞、美國、德國這5個上海旅游的重要客源地國家（地區(qū)）為研究樣本，且覆蓋到不同的洲，采用“一般到特殊”的方法，得到每個客源地國家（地區(qū)）的一般模型（見表1）。

1.模型的有效性

根據(jù)表1，5個客源地國家（地區(qū)）模型的調(diào)整R方從0.955至0.983不等，說明這5個模型對數(shù)據(jù)進行了很好的擬合；每個獨立模型的K-S和S-W的p值均大于0.05，說明這些模型的標(biāo)準化殘差均服從正態(tài)分布；每個獨立模型均通過了White檢驗，說明這些模型不存在異方差情形；根據(jù)DW值，除香港和德國以外，其它3個國家的模型均通過了自相關(guān)檢驗，誤差項存在自相關(guān)的可能原因是模型中存在滯后因變量；根據(jù)模型中變量的容差系數(shù)和VIF值判斷，除韓國和澳大利亞以外（變量的容差系數(shù)均大于0.2，VIF值均小于10），其它3個國家（地區(qū)）模型的自變量存在多重共線性問題（模型中部分變量的容差系數(shù)小于0.2，VIF值大于10），原因是模型同時存在自變量及其滯后變量?？傮w來看，這5個模型是有效的。

所有國家（地區(qū)）模型中，收入變量或其滯后變量在模型中都是顯著的，其中，香港和美國的收入變量及滯后變量均顯著，韓國的收入變量顯著，澳大利亞和德國的收入滯后變量顯著，表明這些國家（地區(qū)）到上海的游客數(shù)量不同程度上受各個地區(qū)真實收入水平的影響。和收入因素一樣，價格因素同樣對上海的入境旅游需求產(chǎn)生較為顯著的影響，其中，香港、美國和德國的價格滯后變量有顯著影響，澳大利亞的價格變量有顯著影響，韓國的價格變量和滯后變量均有顯著影響?？诒?yīng)和一次性突發(fā)事件對上海的入境旅游需求影響不一，對于香港、美國和德國的潛在游客而言，口碑效應(yīng)對他們的影響顯著，但這種影響僅存在于滯后一期，滯后二期則都不存在，說明口碑效應(yīng)的影響是短期的；出人意料的是，SARS對于上海旅游需求的影響更多的體現(xiàn)在澳大利亞、美國和德國這些遠距離國家，對香港和韓國的近距離國家（地區(qū)）而言則并沒有顯著影響，可能的原因是香港和韓國游客中商務(wù)人士相對較多，且出行成本較低，來上海往往是公司派遣行為，而澳大利亞、美國和德國游客多為觀光游客，且出行成本較高，相應(yīng)的在做遠距離出行決策時會更加謹慎。

表1 模型的估計結(jié)果，自變量為LNVAit

2.需求彈性

需求彈性可以從經(jīng)濟視角解釋旅游需求，包括需求收入彈性和需求價格彈性。需求收入彈性反映收入變動對需求的影響程度，已有的大部分旅游需求文獻中，入境旅游都基本被認定為是一種奢侈品（需求收入彈性大于1）。需求價格彈性反映價格變動對需求的影響程度，通常情況下目的地旅游價格將導(dǎo)致目的地旅游需求的減少，即旅游需求的價格彈性是負的。需求彈性的計算基于表1中的系數(shù)值，計算結(jié)果見表2。

表2 需求彈性值

從收入彈性來看，大部分國家的收入彈性均大于2，說明這些國家的游客對收入因素的敏感程度較高，如果保持其它變量的數(shù)值不變，這些國家的真實GDP每增長（下降）1個百分點，到上海旅游人數(shù)的增幅（降幅）會超過2個百分點以上，其中，收入彈性相對較高的為德國和美國，而相對較低的為香港；從價格彈性來看，這些國家（地區(qū)）游客對價格因素的敏感程度不如收入因素，價格彈性系數(shù)絕對值最高的美國也僅為2.151，表明如果美國相對于上海的價格水平每上升（下降）1個百分點，來上海旅游的人數(shù)將下降（增長）2.151個百分點，而德國的價格彈性僅為-0.129，說明相對價格水平的變動對德國游客來上海旅游的決策影響不大。

四、研究結(jié)論

本文基于文獻回顧構(gòu)建了入境旅游需求影響因素模型，這些影響因素包括收入水平、價格水平、口碑效應(yīng)和一次性突發(fā)事件，進而采用一般到特殊的計量經(jīng)濟分析方法，選擇上海市5個主要的客源地國家（地區(qū)）進行入境旅游需求的建模，計算相應(yīng)的需求價格彈性和收入彈性，并對模型和彈性系數(shù)的意義進行進一步的分析。

根據(jù)模型的估計，收入因素對上海入境旅游需求的影響顯著，特別是歐美等遠距離客源地國家，經(jīng)濟增長速度的變化往往帶來旅游需求的大幅變動，這也告誡我們的政府部門，應(yīng)加強入境旅游市場的監(jiān)控和管理，關(guān)注主要客源國（地區(qū)）的經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r，對于可能引發(fā)的旅游需求波動提前進行預(yù)警，并及時采取有效的市場促進策略，確保整個入境市場的穩(wěn)定。

價格因素對上海入境旅游需求的影響同樣是顯著的，但入境游客對價格的敏感程度相對較低，表明入境旅游需求呈現(xiàn)一定程度的剛性特征。政府部門的價格管理和旅游企業(yè)的定價策略應(yīng)充分關(guān)注價格彈性高的地區(qū)，盡可能控制價格過快增長，而對于價格彈性低的地區(qū)，適度漲價不失為提升績效的有效策略。

口碑效應(yīng)并不會對所有客源地國家（地區(qū)）產(chǎn)生顯著影響，對香港、美國、德國的潛在游客有顯著影響，這一結(jié)論在Song和Fei的研究中得到印證[4]，國際性旅游目的地的打造需要持續(xù)關(guān)注旅游服務(wù)體系的打造和提升，并提供符合境外游客偏好的旅游產(chǎn)品體系。和王錚等人（2010）的研究結(jié)論一致[18]，SARS事件并不會對上海入境旅游市場產(chǎn)生全域性的顯著影響，僅對澳大利亞、德國和美國等國家產(chǎn)生顯著的負面影響，面對諸如此類的一次性突發(fā)事件，政府的危機管理顯得至關(guān)重要。

本文是將 “一般到特殊”建模方法運用于城市入境旅游需求的一種嘗試，考慮到該方法使用的模型對數(shù)據(jù)的要求很高，而城市相對于國家層面，入境游客人數(shù)和GDP等構(gòu)建模型所需統(tǒng)計數(shù)據(jù)的準確性會差很多，且本文僅僅選擇5個主要的目的地國家（地區(qū)）進行分析，模型的推廣價值仍有待考證。今后可以引入更多的目的地國家（地區(qū)），并延長樣本數(shù)據(jù)的長度進行改進。

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Inbound Tourism Demand Modeling and Analyzing Based on the General-to-specific Approach

JIN Jian-jiang, WU Xue-fei, YANG Dong-xu
(The Department of Business Administration, Tourism College of Zhejiang, Hangzhou 311231, Zhejiang, China)

By using the general-to-specific modeling approach, this article develops the tourism demand models of the major origin countries/regions of Shanghai, then the tourism demand elasticity are calculated for further analysis.The empirical results indicate that the income level and the word of mouth effect have positive impact on the demand for Shanghai’s tourism by residents from these origin countries/regions, but the price level and the one-off events have negative impact, the influence degree of income changing is more outstanding than the price changing, the tourists from Europe and America are more sensitive to these factors.

general-to-specific; inbound tourism; demand model; demand elasticity

F590

A

1673-9272(2015)04-0038-06

10.14067/j.cnki.1673-9272.2015.04.009

2015-05-15

浙江省重點軟科學(xué)研究項目“轉(zhuǎn)型升級背景下浙江旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿Ψ治黾案偁幜μ嵘哐芯俊保?013C25120）；浙江省自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項目“常居地—旅游地二元情境下旅游者環(huán)境責(zé)任行為影響機理及引導(dǎo)政策研究”（LQ15G030002）；浙江省社科聯(lián)重點研究課題“旅游者環(huán)境責(zé)任行為的結(jié)構(gòu)維度與影響機制研究：浙江實證”（2014Z063）；浙江省教育廳課題“低碳旅游背景下旅游者親環(huán)境行為的形成機理研究：地方依戀視角”（Y201328759）

金建江，博士研究生，講師；E-mail：34135466@QQ.com。

金建江，吳雪飛，楊東旭.一般到特殊的入境旅游需求建模及分析[J].中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2015,9(4): 38-43.

[本文編校：徐保風(fēng)]