金融风暴对中国入境旅游影响的研究，本文主要内容关键词为：中国论文,风暴论文,金融论文,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。
一、引言
以旅游业为代表的服务业由于具有极强的产业关联性，从而易受到危机事件的影响。2008年在源于美国次贷危机的全球金融风暴、多起自然灾害及西藏“打、砸、抢、烧”事件等不利因素的多重影响下，业界和学界普遍认为中国旅游市场陷入低谷[1]13-18[2]，直至今日仍为完全恢复。正确地分析以全球金融风暴为代表的系列危机事件对我国旅游业的影响和结构特点，对于我国旅游业持续健康的发展至关重要，而且对强调通过旅游发展带动内需的国策而言有重要的意义。
突发性危机事件对旅游的影响一直是国际旅游研究的热点，但量化危机影响的研究少，从而导致对影响效果判断的不一致。以2003年SARS事件为例，有学者认为整个旅游业遭到了百年不遇的巨大冲击，旅游业遭遇重创。也有学者认为危机对旅游发展而言是机会和威胁并存，甚至反思人们对危机负面影响的预期判断会否出现过度反应。笔者也曾经用TRAMO/SEATS方法测算过SARS带来的影响，其中入境人数影响是从2003年3月到7月，而对于人均花费的影响主要从2003年4月到2003年12月，而总体收入下降幅度在49.67亿美元左右，旅游业受到的影响仍在可控范围。判断的差异可能带来处理危机方法的不同，本文希望能够通过更为系统和科学的方法，对金融风暴等系列危机事件给我国旅游经济造成的负面影响进行更为准确的量化分析，从而可以采取尺度更为恰当的处理手段。
目前国内对于旅游预测的方法大致分成两类，一类是以经济学假设为基础的计量经济学研究，另一类是以ARIMA为代表的时间序列研究。虽然国内对于前者研究增多，但是还没有出现比较公认的经济学假设模型，而时间序列是国内应用最多也是得到广泛认可的一种方法。常用的危机事件定量研究方法包括旅游本底线法、双变量综合自回归滑动平均模型(ARIMA)、TRAMO/SEATS方法和经典综合自回归滑动平均模型(ARIMA)、可计量一般均衡模型(CGE)等数量和预测模型。和旅游本底线法以及传统的综合自回归滑动平均模型相比，TRAMO/SEATS更能适应旅游业发展季节性不规则随机变动特性[3]69-74[4]24-28，同时该方法能自动计算最合适的参数，大大简化了计算过程，因此本文选择这种方法用于测定2008以来全球金融风暴等系列危机事件对中国旅游的影响。
二、实证分析：金融风暴危机事件对我国入境旅游的影响
前文论及本文将选择考虑旅游业季节性波动特点以及使用最为广泛的TRAMO/SEATS方法，对某一有代表性的危机事件进行研究。由于2008全球金融风暴等系列危机事件是最为晚近和全国性影响的事件①，对我国旅游业影响的深度、结构和范围有待明确，进一步给出相应的解决对策，因此本文选择通过TRAMO/SEATS模型计量其影响的时间长度和破坏力度。
(一)实证分析的内容
对于危机事件，本文侧重对于事件整体影响的研究，采用公认的时间序列方法。危机事件对旅游的影响包括目的地和客源地两方面。鉴于国际旅游者对危机最为敏感，短程旅游业受到的影响略小而恢复较迅速，国内旅游恢复过程短而国际旅游恢复过程长，以及距离较远的旅游市场受到的影响大的特点[1]，入境旅游数据容易采集，本文在研究中采用入境旅游作为测定影响的研究对象。
具体而言，选择的研究对象包含入境游客人数和入境游客人均天花费。这里我们有三个假设：
假设一：国际旅游者对于危机最敏感，因此入境旅游人数在危机中无法保持以前的高速增长，会出现比较大幅的下降；
假设二：由于只受到特定客源国的影响，对入境游客人均天花费的影响应该比对入境人数的影响小，人均天花费下降幅度较小；
假设三：对于整体入境旅游收入会产生比较大的负面影响。
在这一过程中，如何量化危机事件对入境游客人数和人均天花费的影响是核心内容。根据TRAMO/SEATS方法，利用数据系列的偏相关和自相关关系对入境旅游人数和花费进行预测②，即根据危机事件发生前的数据，预测危机期间按照前述发展趋势应该得到的数据，然后和实际值对比获得影响值，国外研究多采用这种方式，已得到广泛的支持和认证。特别是TRAMO/SEATS采用基于估计参数从给定的序列中提取因素的季节调整方法，可以充分考虑旅游业季节性波动的因素，特别适合对中、短期影响的研究。
(二)实证分析数据的获得
根据数据的可取得性，选择1998-2009年每月入境游客人数和人均天花费作为主要的指标，用TRAMO/SEATS模型对2008和2009年相关指标进行预测，并和2008、2009年各指标的对应数值进行对比，度量其影响的时间长度和破坏力度。选择1998-2008的入境游客人数和人均花费的月度数据③进行测算必然要涉及SARS的影响，为弱化这一事件的干扰作用，将受到SARS影响的2003年3月-12月份的数据用TRAMO/SEATS的预测值代替。
(三)实证分析中的方法和步骤
为保证预测的准确和现实，TRAMO/SEATS模型中的参数(p，d，q)(P，D，Q)s的确定是重中之重。时间序列计算中通常的做法是：通过判别准则和数据本身的分布特点对参数(p，d，q)(P，D，Q)s选择一个合理的范围，然后对这些数据进行排列组合的运算，根据验证单位根等方法从中选择出一个最为合理的参数模型。上述方法有可能导致数据的不稳定，但如果选择的范围合适，那么每种组合的计算相差非常小。由于TRAMO/SEATS可以自动寻找最佳参数组合，工作量被大大缩减。
在获得参数之后，分别套入TRAMO/SEATS模型进行入境旅游人数和入境旅游者人均天花费的预测值，对比预测值和实际发生值的差别，即采用1998年到2007年的月度数据预测2008和2009年的数据，同2008和2009年实际数据比较得出这一系列危机事件对于我国入境旅游的影响程度和持续时间。
(四)金融风暴等系列危机事件对我国入境旅游的影响
1.参数的计算
参数的计算首先要确定入境游客人数和入境旅游者人均天花费④数据的分布特点(见图1和图2)，然后确定可以依据的判别准则选定参数。
图1 入境旅游人数分布图
图2 入境旅游者人均花费分布图
(1)判别准则
根据图形的特点，对于入境旅游人数和人均花费的数据，我们需要考虑三个方面的因素：①季节因素的影响，可以看出季节因素的影响是按照年度和月份的方式进行，所以s=12；②曲线趋势的影响，入境旅游人数和入境旅游者人均天花费两个数据系列的分布都有很明显向上的总体趋势；③剩余残差的处理，根据残差的偏相关和自相关的关系，确定TRAMO/SEATS模型中需要使用的其他参数的数值，据此最终得到参数(p，d，q)(P，D，Q)s。
(2)参数的计算
①入境旅游人数。通过TRAMO/SEATS模型计算自动选择得到参数模型(p，d，q)(P，D，Q)为(2，1，0)(O，1，1)。
图3 我国入境旅游人数偏相关和自相关图
②入境旅游者人均天花费。同理得到入境旅游者人均天花费的参数模型(p，d，q)(P，D，Q)分布是：(O，1，2)(0，1，1)。
图4 我国入境旅游者人均花费偏相关和自相关图
2.对比预测值和实际值的差值度量影响的大小
在获得入境旅游人数和人均天花费的参数模型之后，接下来按照参数分别套用TRAMO/SEATS得到各自2008-2009年的预测值，并将其与2008-2009年相对月份的实际值进行对比(见表1)。
(1)金融风暴等系列危机事件对我国入境旅游人数的影响
通过比较发现，虽然有2008北京奥运会的强力号召，但是从2008年4月份开始入境旅游人数不可避免的开始下降，在传统旺季夏季仍有10％以上的下降幅度，直到2009年12月份仍没有任何缓和的迹象，下降幅度高达20％，因此可以认为2008全球金融风暴等系列危机事件对我国入境旅游的重度影响始于2008年4月份，并且仍在持续中，没有消除甚至缓和的迹象。验证了之前提出的假设一。
(2)金融风暴等系列危机事件对我国入境旅游者人均天花费的影响
TRAMO/SEATS预测值是指按月计算的平均值，实际值是指2008、2009年实际的人均消费数据，差距表示的公式是(实际值-TRAMO/SEATS预测值)/TRAMO/SEAT预测值。考虑5％的计算误差，最终发现2008-2009全球金融风暴等系列危机事件对入境旅游者人均花费确有影响，下降幅度达到16％，比入境人数下降幅度略低，出现时间也相对较晚，从2008年7月开始，到2009年12月有趋缓的迹象，部分验证了假设二。同时说明危机事件持续时间越长，负面影响越大。
3.金融风暴等系列危机事件对我国入境旅游收入的影响
2008全球金融风暴等系列危机事件对于入境旅游人数影响从2008年4月开始，目前仍没有结束的迹象，而对于入境旅游者人均消费的影响略小。由于金融风暴等系列危机事件对我国入境旅游的影响还没有结束，这里只能计算从2008年4月到2009年12月份影响的大小，金融风暴等系列危机事件对中国入境旅游收入的影响=人均天花费模拟值×入境游客人数模拟值-人均天花费实际值×入境游客人数实际值。套入上述数据，发现仅2008、2009年全球金融风暴等系列危机事件对中国入境旅游收入的影响为197.3亿美元，负面影响仍在持续且没有减弱的迹象，远远大于SARS对我国入境旅游的负面影响。
三、我国入境旅游业的恢复策略和建议
(一)金融风暴等系列危机事件对我国入境旅游影响的分析
1.影响程度
金融风暴等系列危机事件给我国入境旅游的影响虽然主要表现在人数上。与以往的危机事件相比，在人数和收入方面带来的影响大于之前的SARS和97金融危机，具体表现在两个方面：①对入境旅游总收入的影响较大，截止目前造成197.3亿美元的损失，大于用同样方法测算的SARS和97金融危机带来的损失；②2008全球金融风暴等系列危机事件对我国入境旅游的影响不仅限于入境旅游者人数，对于人均花费也影响比较大。从短期看，人均花费不受影响，但是如果危机持续时间较长比如1年以上，负面影响显著增加。
2.影响时间
不仅金融风暴等系列危机事件对我国入境旅游在效益方面的影响比较大，在人数和时间方面的影响也比以往类似事件要严重。受到金融危机的影响，入境旅游人数直到2009年12月仍然离预测值有10％以上的负向差距，按照惯性说明该系列事件对于入境旅游人数的影响将在很长期间内持续作用。
具体而言，首先是入境人数出现大幅下滑，且止跌乏力。进入2009年3月份，人均天花费开始大幅下滑，但是幅度略小。
3.影响结构
由于本次金融风暴等系列危机事件持续时间长，波及所有的客源国，且人民币对外坚挺和国内物价因素的影响，造成对我国入境旅游的影响不仅表现在数量上，后期在效益上也受到相当大的影响，即2008全球金融风暴等系列危机事件对我国入境旅游的影响是全方位的，需要更积极的战略调整和市场促进。
(二)我国入境旅游的恢复策略和建议
本次危机影响范围、程度、时间都是历次事件中最为险恶的，鉴于全世界范围内的经济危机和多米诺骨牌效应还未结束，我国入境旅游会在较长的时间内保持目前的状态，平稳发展而非高速恢复。整体发展战略应该放在如何缩小负面影响而非提升整体收入和加速回流方面，把危机作为一次旅游产品升级换代的大好时机，提升旅游产品吸引力。进一步的，重新进行市场细分和定位，选择更有价值的高质量目标市场，使我国入境旅游由强调数量发展进入到效益发展的序列中。具体而言：
首先，金融风暴等系列危机事件对我国入境旅游的旅游者人数和人均花费的影响都不小。从这个角度看，短期内停留天数和出行次数的减少势在必行，从而使得人均花费的保持和提高，即优质产品的促销成为关键。长期来看，这次危机事件对人数和花费方面的影响有进一步扩大的趋势，因此重点客源市场的巩固和开拓成为相关政府的长期重点策略。国家的政策应该放在提高产品质量和拓展高质量的细分市场，在危机和突发事件影响延续中实现客源市场结构的调整和置换。
其次，入境旅游人数的持续下滑，说明2009年内开始到海外开展大规模的促销活动仍然为时过早。危机和突发事件必然带来入境人数的减少，为了保证同等利润，只能通过重点发掘人均花费较高的客源地如美国、日本和西欧，加大在上述地区的推广力度，和当地旅游经营商共同开发优质产品以提高旅游者的人均花费，同时进行相应的成本控制，而不是采取促进人数回流的手段。合理的措施会减少危机影响的长度和广度。在此基础上，对我国入境旅游产品进行升级换代，重点开发附加值高的会议产品、政务产品和度假产品，减少观光类线路和产品比重。
第三，魏小安[1]发现由于中国内地的入境客源市场和旅游外汇收入的结构特点，危机如果对香港市场影响大，则入境旅游人数就会大幅下降，如果对外国市场影响大，则旅游外汇收入就会下降。因此根据表1的特点我们可以断定2008年我国入境旅游下滑的主要力量来源于近距离的港澳台市场，因此我国入境旅游政策短期内应该致力于提高产品质量和拓展美国和欧洲等国高质量的细分市场，稳定欧美市场的人均花费和提高来访人数是关键。在危机影响减弱之后加大对港澳台的促销力度促进港澳台市场回流。而从2009年3月份之后，外国市场也加入到入境旅游下滑的力量中，相关政策必须继续调整。减少市场促销费用和管理成本，加强产品开发、管理升级和人员培训，进行质量优化，静待危机事件的缓和。
最后，由于入境旅游人数的下滑仍没有企稳的迹象，因此我国旅游市场营销战略的重点和相关政策应向国内旅游部分倾斜，尽快敦促旅游国民计划落实。采取具体措施倡导国内奖励旅游(对优秀员工)、福利旅游(对低收入群体，企业可把奖励旅游、福利旅游支出列入其经营成本或者抵免部分税收)、修学旅游(对学生群体列入课程计划)、银发旅游(对离退休人员的补贴)等，引导国民休闲旅游意识和行为逐步成熟和发展，加大国内旅游推广促销力度，积极应对金融危机对中国旅游业的影响。
注释：
①汶川地震虽然会给四川入境旅游带来巨大的困难，但是由于中国入境旅游的发达地区主要集中在东部，因此地震本身不会对中国的入境旅游业构成很大的影响。
②当前对危机事件的影响研究以短期预测方法为主，而事实上这种影响可能会跨越短期时段而成为长期影响。由于数据的限制和金融风暴等系列危机事件对于我国入境旅游的影响还没有结束，因此只能采用短期预测的方法。
③所有数据均来源于国家旅游局网站统计数据http://www.cnta.org.cn。
④根据旅游统计年鉴中的抽样调查得到的入境旅游收入除以入境旅游人数得到人均花费数据。