中西方旅游需求预测对比研究：理论基础与模型，本文主要内容关键词为：需求预测论文,中西方论文,理论基础论文,模型论文,旅游论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
1 背景
旅游需求预测在国家旅游发展政策制定和战略规划、旅游市场资源优化配置、旅游企业战略计划和决策制定等方面有着极为重要的作用。西方学者对于旅游需求预测的研究始于20世纪60年代，在80年代迅速发展，研究文献主要侧重于旅游需求模型与实证分析。而我国作为世界旅游大国，旅游需求预测研究从20世纪末才开始，正处于起步阶段，现有的文献主要是建立在西方研究基础上的理论引介与探讨，实证研究较少。中西方研究差距与差异的对比对我国旅游需求预测研究的进一步推进有着积极的意义。
2 理论探讨
2.1 旅游需求影响因素
旅游需求影响因素的研究是旅游需求预测研究的核心内容之一，是国内外旅游需求预测研究中相对成熟的领域。国外在旅游需求影响因素研究方面主要运用定量方法构建模型来分析，并已有两种普遍较为认可的分类。
（1）在《应用旅游预测》（Practical Tourism Forecasting）一书中，作者将影响因素分为推动、拉动和阻力（如表1）[1]。但这种分类在国内应用较少。
（2）国外在运用模型分析影响因素时，其研究对象主要是经济因素。如塞夫金（Sevgin）和穆尼奥斯（Munoz）在研究旅游需求时发现经济因素是影响旅游决策的一个重要方面[2,3]。宋海岩等通过研究香港的16个主要客源国的旅游需求，发现最主要的影响因素是旅游产品价格、客源国的经济水平、竞争旅游目的地的旅游费用等[4]。虽然国外对经济影响因素有较为一致的认可，但仍未有系统的归纳。本文以经济因素为着眼点，将国外旅游需求影响因素归纳为经济因素、非经济因素和特殊事件（如图1）。
图1 旅游需求影响因素按经济因素划分
再看国内，现在研究旅游需求影响因素的文献较多，研究也较为细化。如牛亚菲提出了客源地人口规模、收入水平、旅游资源质量水平、客源地与目的地间的距离等影响因素[5]。刘富刚认为旅游需求的产生分为外部因素和内部因素[6]。王艳平从旅游发生过程的系统观点出发，提出旅游需求因子层次模式[7]。卞显红分析了旅游目的地选择过程中的花费与时间限制、旅游价格、消费者偏爱、旅游产品质量、信息与广告、旅游城市化及新旅游目的地的出现等影响因素[8]。但除了可支配收入和可支配时间这两个普遍认可的影响因素外，国内学界对其他影响因素及分类说法不一，缺少系统性分析和归纳。本文在研究有关文献的基础上，根据不同侧重点，并结合我国国情，归纳了两种分类方法：
①按宏观和微观分为社会因素和个人因素（如图2）。
图2 按宏观、微观划分的旅游需求影响因素
②按旅游流分为客源地因素、目的地因素、媒介因素（如图3）。
图3 旅游需求影响因素按旅游流划分
综观几种分类可以发现：国内外对于旅游需求影响因素的分析基本上是一致的。《应用旅游预测》（Practical Tourism Forecasting）[1]一书中提出的推力是指能鼓励人们出去旅游的因素，基本可以划为客源地市场的影响因素；拉力是指吸引人们来某一目的地旅游的因素，可以划分为目的地的影响因素；阻力则包含了阻碍因子，等同于国内的旅游流分类方法。
由于西方国家影响旅游需求的最主要因素是经济因素，其他非经济因素的影响力相对较弱，所以按照经济因素分类有利于国外学者建立模型进行研究和预测。而影响我国旅游需求的主要因素除了经济因素外，家庭消费习惯、政治社会因素，以及日益改变的消费观念等都是较为主要的因素，因而只按经济因素的分类方法在我国不适用。
2.2 旅游需求预测及难点
至今，“旅游需求预测”仍未有统一的定义，本文按照市场预测的概念将旅游需求预测理解为：运用科学的方法，对影响旅游市场供求变化的诸因素进行调查研究，分析和预见其发展趋势，掌握旅游市场供求变化的规律，为经营决策提供可靠的依据。
旅游需求预测，从预测目标的确立到最后结果的评估，是个多环节的复杂过程，需要考虑的因素众多，正因为如此，旅游需求预测有几个难点。
（1）预测目标的选择
旅游需求预测对预测的前期环境分析、模型的选择、最后结果分析的要求和依据都不一样，这就需要按照具体的实际需要制定预测方案，而这种目标选择的多样性相当于增加了预测的难度。
（2）历史数据的收集
预测是在分析大量的历史数据的基础上才能得出结果。大部分预测方法要求至少有5年至10年的数据支撑，拥有数据的年限越长、越完善、数据越丰富，预测结果越准确[1]。
（3）旅游需求的多变性
旅游者的旅游动机多种多样，且旅游需求量随着季节、环境的变化而变动性较大。旅游表现经常变动形式越多，越不利于数据采集、构建模型、拟合需求的发展趋势。加上旅游需求对无法预知的特殊事件的敏感性，更增加了预测的难度。
（4）预测方法的多样性
随着经济学和计量经济学的发展，及在旅游预测研究中的应用日益广泛，旅游需求预测的方法也日趋多样化。因变量和自变量的不同组合，不同预测模型的应用，所得到的结果也不尽相同；而且由于各种预测方法有不同的适用条件和性能，最优方法的选择要根据市场需要来确定。这在某种意义上来说，也限制了旅游需求预测研究的发展。
3 旅游需求预测方法与模型
3.1 旅游需求预测方法
中西方普遍将旅游需求预测方法分为定量和定性两大类，定量方法又分为计量经济模型和时间序列模型，再加上近20年间各学科的交叉发展，人工智能方法在预测领域中的应用也越来越普遍。但由于预测模型种类繁多，加上近年来组合模型的广泛应用，本文只初步对预测方法进行了整理（如表2）。
3.2 中西方运用模型对比
国内在定量方法的研究和应用方面与国外存在着很大的差距。国外在旅游预测研究中采用的定量方法种类繁多，所列举的各类模型在国外都有不同程度的应用；反观国内，使用频率较高的只有一些基础模型和灰色预测模型，国外常用且已证明预测精确度较高的模型，如误差修正模型、接近理想需求方法、向量自回归、遗传算法等，在国内的研究及应用则寥寥无几。本文分三种情况对上述现象做原因分析。
（1）国内外普遍运用的模型
这些模型包括一元回归、多元回归、线性回归等基础计量经济／回归模型，天真法、移动平均预测模型、指数平滑预测模型等基础时间序列预测模型，ARIMA模型（自回归移动平均模型），BP（back propogation）神经网络等。这些方法普遍运用的原因有以下几点：①基础模型数学计算简单，操作容易；②发展相对成熟，能对符合其条件的问题进行较准确的预测；③由于旅游业的相关数据搜集年限短、影响因素多、社会敏感性高等特点，这些模型对数据的要求相对传统的高级计量经济和时间序列模型较为宽松；④我国旅游业的发展现状及数据统计情况较适用于这些方法。因此，这些模型在国内外的旅游预测研究中都极为常用。
（2）国内常用而国外少用的模型
通过中西方文献研究发现，灰色系统理论（GST或GS）在我国预测领域是主要的研究方法，但在西方国家的应用却很少，少数有关灰色系统理论的外文文献基本上都是亚太地区的研究。原因有以下几点：
①灰色系统理论是我国著名学者邓聚龙教授在1982年创立的一门新兴横断学科，国内学者对此理论的掌握以及推广应用相比国外的预测理论及模型要容易很多。因此，灰色系统理论在国内众多领域得到大力发展，并引入旅游需求预测。②灰色预测方法着重研究“小样本、贫信息、不确定”问题[29，方法简便，并具有较高准确性[30]。由于我国统计制度的发展滞后，很多与旅游发展相关的统计数据无法获得，且旅游业受到众多因子的影响，具有显著的不稳定性和易波动性，这在灰色理论角度看来就是一个大的灰色系统。基于此，灰色模型在国内在旅游市场预测的中运用广泛。
（3）国外常用而国内少用的模型
由表2可看出，国外常用的很多模型在国内旅游研究中运用得不多，最为典型的是误差修正模型（ECM）和接近理想需求方法（AIDS）。误差修正模型和接近理想需求方法属于高级计量经济模型，理论及运算难度较大，在建立模型前需要大量的检验和计算工作，操作性要求高；另一方面，我国计量经济理论在20世纪末才开始发展，旅游业的不稳定性和旅游相关统计数据的缺乏，使得类似这两种在国外应用性较强的预测模型在我国未能得到广泛推广。
3.3 预测方法适用性比较
国外学者在定量方法的预测精确度方面做了大量研究，较为一致的观点是：在现有的预测方法中，并无最优的适用于所有情况的模型或方法，但在对旅游人数的预测上，时间序列法优于回归模型法；而由于诸多影响因素对旅游者开支的影响远大于对目的地抉择的影响，所以回归模型在预测旅游者开支时会最有效。国内方面，现有的研究基本上是在国外研究的基础上进行的，由于运用的预测模型类型较少、较简单，所进行的预测精确度对比研究只是针对基本和常用模型，很多国外常用的模型未有涉及。
定性方法方面，以德尔菲法为代表，虽然德尔菲法争议较大，但人们普遍承认，在不能使用其他方法的情况下，该方法在帮助旅游规划者和政策分析者预测可能的未来发展方向时颇有价值[9]。
综上所述，在对一具体目的地进行需求预测时，应充分考虑到各种预测方法的特点、预测问题本身的特点以及时间、人员、费用、相关数据充分程度等制约因素，选择出最合适的方法[9]（如表3）。
4 结论与讨论
4.1 全球旅游需求预测总体问题
（1）就全球旅游业来讲，欧洲、美洲和亚太地区呈“三足鼎立”发展局势，但目前主导着旅游需求预测研究领域的主要是西欧和北美的国家，而作为世界旅游业发展最快的亚太地区，旅游需求预测技术的研究和应用却比较少[10]，发展速度与研究成果不协调。
（2）从实践角度来讲，综观目前旅游需求预测的文献，主要是预测方法角度的研究，而预测研究与旅游经营管理相独立，基本上没有涉及旅游预测在实践中的作用[11]，即如何为旅游管理和经营部门发展和规划旅游业起具体的指导作用少有涉及。
（3）从统计数据上讲，旅游需求数据统计开始的时间较晚，历史数据仍然较为缺乏，且很多影响因素难以量化，衡量标准难以确定。
（4）从预测尺度来讲，现有的研究文献主要着眼于大中尺度的预测，如国家或省市的出入境情况预测，而小尺度的预测（如某景区、国内某地区市场客源需求等）研究则寥寥无几，且所用方法也较为单一。
4.2 我国旅游需求预测发展面临的问题
（1）我国旅游需求预测研究落后于西方近30年，虽然借鉴了西方的研究成果，但由于我国国情及我国旅游业逆向发展的特殊性，无法直接套用西方国家的研究方法和研究成果，需要根据我国的实际情况对旅游需求进行分析预测。
（2）我国旅游需求预测正处于起步阶段，现有的研究仍不能构成完整的基础理论体系，加上我国旅游研究人员和旅游业界对旅游需求预测的重视程度不够，缺乏专业的旅游需求预测人员，因此在这方面的研究亟待深入。
（3）我国旅游业的统计从上世纪末才开始，已有旅游统计指标体系仍待完善。另外，在实际工作中大多只着重于入境旅游和旅游收入的统计，旅游消费、逗留天数等重要指标非常缺乏。统计数据的缺乏是限制我国旅游需求预测发展的一个最重要的因素。
（4）制约统计数据的另外一个因素是数据来源的缺乏。我国的统计数据绝大部分都来自政府统计部门，缺少行业协会或商业性统计公司，而政府部门的资源和对行业的了解有限，无法涵盖所有需要的统计指标。而国外则不同，很多专业的统计公司提供大量无偿或有偿的统计数据，为国外旅游需求预测的发展奠定了基础。
总之，国外旅游需求预测研究不论在理论基础上还是实证研究上都已趋于成熟，而我国对旅游需求理论和预测方法等方面尚处于探索阶段。就目前旅游预测领域而言，在旅游需求预测实际应用的范围、定性定量方法相互结合运用，以及预测对旅游业规划发展的指导等方面仍是研究者们亟待深入探索和解决的问题。
注释：
① 由momentum翻译而来，指习惯、朋友或亲戚的推荐、公共关系等影响或推进未来需求的因素。