中国出境旅游市场的影响因素、区域差异及发展模式&基于旅游动机市场细分的实证分析_旅游动机论文

我国出游市场的影响因素、区域差异与开发模式——基于客源地出游动机市场细分的实证分析，本文主要内容关键词为：客源论文,实证论文,动机论文,市场细分论文,差异论文，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。

      随着我国经济快速发展，旅游需求也不断增长，但旅游资源是有限的，环境保护政策亦趋严趋紧，旅游业粗放的外延式发展空间将越来越小，因而内涵式发展将是旅游业未来的发展趋势和必然选择。

      多种旅游要素的时空波动所形成的出游市场时空差异为旅游业的内涵式开发提供了广阔空间。出游率的时空波动是众多影响因素动态变化的综合结果，可从多个视角进行理解，而客源地市场的波动是旅游季节性产生的关键原因之一。也正因如此，学术界对旅游季节性的概念、原因、表现及所产生的影响仍存在诸多争议。冯学钢认为出游市场的季节性包含时间维度、空间维度(区域差异)以及变量维度三个方面的不均衡现象[1]，本文将采用这一观点对出游市场的潜力进行研究与测度。

      时空维度是客源地市场变化最为常见的分析视角：时间维度主要表现为出游市场在不同月份之间、不同季节之间的差异性；空间维度则表现为出游市场在不同区域的空间集聚现象。基于2013年全国31省市自治区一季度至四季度客源地出游率数据，其波动情况如图1。图中四条曲线分别表示一至四季度31省市自治区的出游率变化趋势。

      

      图1 31省市自治区一至四季度旅游出游率波动(2004-2013年度均值)

      注：1～31所代表的省份顺序依次为：安徽、北京、福建、甘肃、西藏、广西、广东、贵州、海南、湖北、江苏、浙江、云南、山东、陕西、重庆、黑龙江、河北、湖南、吉林、四川、天津、青海、新疆、江西、内蒙古、辽宁、上海、山西、宁夏、河南。

      众所周知，出游市场时空波动的形成因素众多，纷繁复杂，彼此互为因果，相互制约。为了制定有效而可行的客源地市场潜力开发策略，需对形成因素进行深入系统分析。本文将基于客源地出游动机①视角，分析不同出游动机的客流对各种影响因素的变化弹性差异，从而实现客源地市场潜力的精准开发。不同出游动机的细分市场对影响因素的敏感程度(弹性)差异是本文季节性潜力开发策略研究的出发点与立足点。

      1 文献综述

      一直以来，季节性是旅游业发展的瓶颈之一，受到学界的普遍关注。游客个体属性、客源地属性、目的地属性等多种环境因素都会对旅游季节性产生影响[2-14]。其中，客源地市场作为旅游需求的“发源地”，其重要性不言而喻。出游市场潜力的充分开发是实现我国旅游业内涵式发展的重要组成部分。

      国内学者对出游市场的研究起步于1990年，时间维度和空间维度是国内学者研究旅游客流波动的常见视角，此外，出入境旅游、客源地—目的地、景区类型等视角也都受到学界的普遍关注。张婕基于九寨沟目的地视角，验证了其客源市场的空间分布规律，并测算了衰减指数，得出最优的Pareto模型[15]。陆林以三亚、北海、普陀山、黄山、九华山为例，研究了海滨型与山岳型旅游地客流季节性特征，从季节性产生的自然原因和社会原因分别提出了价格杠杆、旅游产品开发、特定市场开发(如老年市场)、媒体宣传策略等视角，提出了应对措施[16]。汪德根基于我国高铁发展的“时空压缩”效应，以京沪线方向的济南、泰山和武广线方向的武汉与衡山为例，对国内客源市场结构的时空变化进行了实证分析，结果表明，近程客源市场占比明显下降，750km～1000km区间的客源市场显著提高，总体上，六成以上的目的地客源市场的吸引力变化明显，辐射范围都得到了显著延伸。这一结论进一步验证了交通条件对客源市场的重要影响[17]。刘泽华则选取黄金周、寒暑期等六种不同时长的闲暇时间，对中山陵景区的客源结构的变化进行了深入研究，结果表明，闲暇时间的长度将直接影响距离与景区客流的关系，其次是经济约束(客源地人均GDP)[18]。日籍学者德村志成以访华日本游客为例，基于中国入境旅游的发展战略，通过对日韩市场分析、结构演变、年龄等要素的分析，提出了中国开发潜在日本客源市场的必要性和可行性，针对相关难点提出了建议和对策[19]。

      在出游动机研究方面，国内外学者也进行了大量研究，早在1930年，Aldous Huxley便开始对旅游动机进行了分析，强调了旅游在增长见闻、拓宽思想方面的作用[20]。80年代初期，Philip L.Pearce等从社会心理学视角对出游动机进行了全面阐述[21]，此后“出游动机”作为专业术语被学界广泛使用。实际上，从游客出游动机视角对旅游市场进行划分并不鲜见[22-23]。新西兰学者Juergen Gnoth等提出了出游动机与期望值的匹配关系，结果表明不同出游动机游客的期望差异明显。随后，Juho Pesonen在乡村旅游市场再次验证了该结论的正确性[24-26]。Elizabeth L.Dunn Ross对观光游客的样本数据分析后发现，观光客流在出游动机与满意度方面具有同质性[27]。不仅如此，Mara Devesa与Duk-Byeong通过对乡村旅游市场的实证研究，证实了动机在决定游客满意度中的关键作用[28-29]。在此基础上，Yooshik Yoon应用结构模型验证了出游动机、满意度以及游客忠诚度的显著正相关关系[30]。国内学者余向洋、保继刚、要轶丽、赵莹雪、温江、靳诚、全华等也分别从出入境旅游、特定旅游目的地以及海滨、山地等目的地类型视角对客源市场进行了分析[31-37]。张宏磊构建了含有交互项的离散选择Logistic模型，分析了不同出游动机的消费行为差异：寻求闲适安逸环境游客的消费能力明显高于探亲访友游客，而公务出游游客倾向于选择远距离目的地[38]。李伟从目的地视角，对武汉市特殊时段旅游流的时空分布特征进行了分析研究，得出了不同出游目的(观光游览、探亲访友、商务会议、购物美食等)在季节性分布上时空差异，并据此提出了不同区域的响应模式[39]。

      总体说来，学界虽然对客源市场的波动、分布以及出游动机做了丰富而翔实的研究，并且已经注意到不同出游动机的游客在偏好、影响因素、弹性大小和消费行为等诸多方面存在差异，但以游客出游动机为视角的成果目前仍较为分散，基于不同出游动机的细分市场潜力研究更是鲜见。延承学者李伟的研究思路，本文将首先定量测度不同出游动机细分市场在时间和空间维度的潜力，结合不同动机对不同影响变量的弹性差异，探索适合各省市自治区的旅游季节性潜力开发模式和路径，提出更具操作性的对策建议。

      2 客源地市场出游潜力开发策略实证研究

      虽然，现有研究中提出了多种客源地市场不均衡现象的应对措施。但这些思路在实践中操作性不强和缺乏针对性的缺点严重限制了客源地市场潜力的挖掘和精准开发。客源地市场影响因素众多，如何寻找潜力开发的切入点？具体的开发模式和技术路径如何？如何实现资源在全国范围的有效配置？一系列的实际问题困扰着客源地市场潜力挖掘和开发进程。为了解决旅游季节性这一困扰旅游产业多年的顽疾，释放旅游业这一特殊的产业红利，本文基于不同出游动机细分市场对各变量要素的敏感程度(弹性)差异，对客源地市场的影响因素进行重新梳理和实证分析，为客源地市场潜力开发提供更具可行性的操作模式和对策建议。

      2.1 基于出游动机视角的省际客源市场结构分析

      我国旅游统计中将出游动机分为观光休闲、探亲访友、商务会议、休闲度假、宗教、文化教育、其他等八种。基于2013年各省市自治区出游率数据，不同出游动机细分市场的变化趋势如图2。

      从图中可以看出，我国旅游客流的波动在不同出游动机的表现是不同的。第一，在旅游流规模结果上，观光旅游、休闲旅游和探亲访友所占比重居前；其次是商务、会议；文化教育、宗教、其他的比重较低。第二，不同出游目的的客流在不同区域之间的分布具有明显差异。实际上，这些差异和规模结构的不同为我们制定更具操作性的季节性开发策略提供了重要依据。

      

      图2 基于不同出游动机的26省市自治区出游市场结构(2013年)

      注：1.由于数据可得性，河北、山西、广西、甘肃、宁夏回族自治区五个区域数据不匹配，为保证面板数据的完整性，故采用26省市自治区作为不同出游目的细分市场的面板回归样本空间。2.1～26所代表的省份顺序依次为：北京、福建、贵州、西藏、广东、海南、湖北、江苏、浙江、云南、山东、陕西、重庆、黑龙江、湖南、吉林、四川、天津、青海、新疆、安徽、江西、内蒙古、辽宁、上海、河南。

      2.2 客源地出游市场潜力开发模式——以国内城镇居民出游为例

      基于当前旅游业开发实际，全国各省市自治区的实际情况差异巨大，同时资源是有限的，投入到旅游业的资源更加稀缺，我们还需考虑边际收益问题。为了实现全国范围内最为有效的客源地出游市场潜力开发模式，我们必须找到全国范围内出游潜力在各变量维度的分布情况，从而优先选择开发潜力相对较大的区域进行分阶段开发，实现资源配置效率的最大化。

      2.2.1 不同出游动机对不同变量的敏感度分析。本文的影响因素变量筛选主要基于两个方面：一是游客淡季出游动机的市场调研，共发放1002份问卷，回收有效问卷502份；二是中国知网与Sciencedirect的文献梳理，选择出现频率最高的六种要素，这亦可理解为学术界业已形成共识的变量因素。在此基础上，选取26省市自治区2004-2013年统计数据②，进行面板数据回归分析，弹性回归结果见表1。

      从表1我们可以发现，绝大多数变量回归结果都是显著的(至少在10%的显著性水平上)，仅有探亲访友和其他分别在产业结构和人均GDP变量上不够显著，因此，该回归结果就本文研究目的而言，具有实际意义，可以作为进一步研究的依据。

      2.2.2 不同出游动机细分市场开发策略。对于不同的区域，首先应确定该区域的旅游客源结构特点，对于不以人的意志为转移的变量但本地区又较为薄弱的变量，我们可以从上述出游动机着手，选择对该变量不敏感的出游细分市场进行针对性的开发。对于可以通过后天投入和努力改变的影响变量，我们可以从两个角度进行考虑：变量本身素质的提升或者从不同出游动机细分市场去有意识地培育和发展。基于上述弹性回归结果，我们将不同出游动机细分市场对各影响因素的弹性值进行排序，见表2。

      从表2可以发现，统计结果与我们的理论预期基本相符，不同出游动机细分市场对各影响因素的弹性强度是不同的，依据开发资源使用效率的边际递减原理，仅就基于出游动机的各细分市场来说，我们的开发次序应与弹性强度排序保持一致。

      此时，对一个具体省份区域来说，如果选择切入点为变量维度，则需至少考虑两个层面：一是不能通过后天努力加以改变的因素，如气候条件；二是可通过后天努力提升的因素，如交通条件。实际上，具体到一个具体省份，还需注意另一切入点即该区域的细分市场，当根据区域的发展实际，确定需要开发某一种细分市场(如观光旅游)时，则可以根据不同变量的弹性强度确定各变量的开发次序，但有一点需要特别强调，不同变量维度的边际产出是一个动态变化过程，需要分阶段进行跟踪测算。

      2.3 客源地出游市场开发潜力测度

      结合加权平均思想，我们引入市场结构重心指标，该指标依据不同出游动机细分市场在整个旅游市场中的比重，对不同变量在不同区域的开发潜力值得出了具体测度数值，从而得出1～12月各省市自治区的潜力分布，具体指标计算公式分别为：

      

      式中：i表示影响因素变量；m表示出游细分市场公式；n表示省市自治区；K为各出游动机细分市场出游率对各影响变量的响应强度指数，即

表示第m个出游细分市场(如观光游览)对第i个变量的弹性，也即i变量的单位变化所导致的出游市场出游率的变化；

表示第m个出游动机细分市场在第n个省市自治区的市场权重。式(1)表示某个省市自治区在每个变量维度(影响因素)上所具有的开发潜力；式(2)表示某个省市自治区在第m个出游细分市场(如观光游览)上所具有的开发潜力；式(3)表示某省市自治区在所有细分市场上、在每个变量维度所具有的潜力总和。

      

      为了更清晰地表述各时间段区间，全国范围客源市场出游市场开发潜力首选区域，我们将一至四季度的开发首选省份绘制成图(图3)。

      2.4 客源地出游市场潜力开发路径设计

      依据前文不同出游动机细分市场对不同影响变量的弹性值，可对各潜力区域进行开发路径设计，从而得出各变量之间开发的先后次序及响应强度。鉴于篇幅限制，将仅选择各季度最具潜力的省市自治区，其他区域可依据此思路进行类似分析，在此不再赘述。

      

      图3 一至四季度全国26省市自治区出游市场潜力分布

      通过对表3的系统分析，我们可以发现一至四季度全国范围的潜力区域并不相同，筛选出的四个城市既有我国发达地区的典型代表：浙江和上海，也包括西部欠发达区域。表3的结论验证了我们的理论预期：不同出游市场的影响因素响应强度在时空两个维度都不是稳定不变的，而这种变化也可作为制定更为有效的、具有针对性的市场开发策略的重要依据。例如，对于甘肃和贵州来说，经济约束和基础设施是制约出游率的重要变量；而对于发达城市上海，出游意识和时间约束则表现得更为重要。

      

      3 结论与讨论

      客源地出游率潜力大小主要取决于两个方面：一是出游率本身高低；二是各区域出游率所能够达到的水平，主要受经济、时间、出游意识等客源地禀赋特征所制约。更为重要的是，由于各省份区域在人文、地理、经济、政策等诸多方面的禀赋差异，不同出游动机的细分市场在不同省份区域对各变量的弹性强度显著不同，这与我们的理论预期相符。而这一差异正是本文的出发点与立足点，也是本文所提出的开发路径的基础。具体来说，本文主要得出以下结论：

      第一，依据资源使用效率边际产出递减原理，仅就出游动机的各细分市场来说，我们对各变量的开发次序应与弹性强度排序保持一致，这一点可以从以下三个角度进行理解和操作。

      ①对于一个具体变量而言(例如交通条件、基础设施等)，对其进行投资开发时，可以预期不同出游动机细分市场的响应强度；②对于一个具体细分市场而言(例如，观光游览、探亲访友等)，对其进行开发的操作路径需与前文测度的弹性强度排序一致；③对于一个具体省份区域的整体旅游市场开发，则需考虑市场结构重心(各出游动机细分市场的比例结构)、弹性强度以及该区域的禀赋基础三个方面，从而得出开发指数，表2已经给出不同季度全国最具潜力的开发区域。

      需要强调的是，在具体开发过程中，还需区分变量是否能够人为改变，并且本文所测度的不同变量维度的边际投入产出是一个相对数值，同时也是一个动态变化过程，例如，当对基础设施持续进行投入时，其所产生的边际产出必然会下降，超过某一临界值时，便要变换投资方向(如转向交通条件)，也即是需要根据边际投入产出的相对变化，分阶段进行跟踪调整、修正投资方向。

      第二，在对26省市自治区的实证过程中，我们发现了出游市场潜力的一个重要规律：经济发达与经济落后地区的出游率潜力较大。相反，经济发展处于中等水平的中部地区的出游潜力较小，结合对上海、江苏、安徽、江西、内蒙古、广州等地区的近1 000名对象的市场调研，我们认为产生这一现象的原因是中部地区的生活生产节奏较为适中，人们在时间、经济约束方面较为均衡。符合旅游业发展的“木桶原理”，任何一个短板都会对旅游活动产生直接而显著的影响。而东部沿海地区经济收入水平高，但出游时间和出游意识不足；西部地区的工作压力较小，但受制于经济收入的硬性约束，同样抑制了旅游需求。

      第三，虽然不同出游动机的细分市场在旅游偏好、影响因素、消费行为方面具有差异性在学界已经得到普遍认同，但鲜见基于这一视角的客源地出游市场潜力开发研究。本文作为在这一领域的尝试和探索，所提出的开发模式和操作路径有助于出游市场潜力的有效精准开发，但需再次强调的是，本文的出游市场波动涵盖时间和空间两个维度：一方面，对于一个具体省份来说，一个年度周期内的出游率波动显著且具有明显的周期性特征(这是传统意义上的时间维度“出游季节性”)；另一方面，同样一个月份或季度，不同省份的出游率差异明显，存在热点、温点和冷点之分。更为重要的是，不同省份的出游率结构存在重要差异。结合出游率在不同的出游动机维度的显著差异，本文给出了出游市场的潜力测度和开发路径设计。

      ①心理学认为动机是驱使人们去活动的内部因素，而目的是人们通过活动所要达到的结果，二者为统一的因果关系。虽然本文关注游客“出游动机”，但由于官方旅游数据统计使用“出游目的”概念，本文将等价使用这一对概念，不做严格区分。

      ②2004-2013年旅游统计年鉴的统计口径有所变动，作者进行了归并和整理。

标签：旅游动机论文;  空间维度论文;  动机理论论文;  旅游开发论文;  变量论文;  维度论文;