中国入境旅游需求影响因素分析及预测——以外国客源市场为例，本文主要内容关键词为：客源论文,为例论文,中国论文,因素论文,外国论文，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
入境旅游作为旅游业的重要组成部分，是一个国家或地区赚取外汇和解决就业的重要渠道，其发展状况是衡量一个国家或地区旅游产业国际化水平和产业成熟程度的重要标志，各国都制定了不同的政策来支持和鼓励入境旅游业的发展。改革开放30年来，中国贯彻“大力发展入境旅游”的方针，入境旅游人数和收入从整体上都保持不断增长的趋势。1978年的入境旅游人数仅为180.92万，旅游外汇收入2.63亿美元；2008年达1.3亿人次，国际旅游外汇收入达408亿美元，分别是1978年的72倍和155倍[1]。迅速增长的入境旅游市场成为拉动中国旅游业发展的重要力量。根据世界旅游组织预测，到2020年中国将成为世界最大的旅游目的地。
随着中国入境旅游业的迅速发展，入境旅游逐渐成为学术界研究的热点领域。从国内入境旅游的研究进程来看，主要是从地理学视角对入境旅游市场时空特征进行了探讨[2-10]。但是国内从经济学角度对入境旅游需求的研究起步相对较晚，研究成果较少，尤其是针对入境旅游需求影响因素的定量研究甚少。殷书炉等探讨了国内经济发展水平、世界经济发展水平、对外开放程度和文化交流对中国入境旅游的影响[11]；张玉娟从人均GDP、消费水平、汇率以及奥运会和亚洲金融危机等特殊事件方面研究了中国入境旅游的影响因素[12]；罗富民以日本对华旅游为例，研究了汇率变动对我国入境旅游需求的影响[13]；郭为利用引力模型考察了中国入境旅游影响因素，包括经济发展水平和绝对距离[14]。国内对旅游需求预测的研究主要是在借鉴国外旅游需求预测方法的基础上做更进一步的探索与分析，主要预测方法有人工神经网络[15]、多元回归分析方法[16]、SARIMA模型[17]、ARIMA模型[18－19]、EGARCH模型[20]、指数平滑法[21－22]、GARCH模型[18]、曲线拟合法[23－24]、灰色预测模型[25－26]。
总的来看，国内学者们对中国入境旅游需求进行了有益的探索。但是由于受到分析方法的制约，目前国内对入境旅游需求的认识仍然十分有限，旅游需求的建模和预测缺乏完整性和系统性，难以对旅游市场需求有全面的把握；从研究内容来看，国内对入境旅游需求的研究过多强调实证分析，缺乏理论基础的支撑；从研究方法来看，国内对旅游需求的预测主要采用时间序列分析方法，缺乏对因果方法（计量方法）的研究。时间序列是指以时间序列所反映的社会经济现象的发展过程和规律性进行引伸外推，预测其发展趋势，但不考虑这种趋势的内在原因，因而不能作为政策评价的依据。而计量方法则是使用回归分析来估计旅游需求和决定因素之间的定量关系，其模型的构建严格基于经济理论，能解释旅游需求变化的原因，为制定旅游经济政策提供决策依据[27]2。鉴于此，本文基于需求理论，采用“一般到简单”建模法从旅游者忠诚、价格、收入、特殊事件等方面系统研究中国入境旅游需求的决定性因素，并分析各国的总体旅游需求弹性，预测中国2008－2017年的入境旅游人数，从而为中国制定正确的旅游经济发展政策的提供科学的依据。
二、数据来源和变量选取
（一）数据来源
本文选择1988－2008年中国11个主要客源国的数据为样本①。中国入境旅游人数来源于《中国旅游统计年鉴》和国家旅游局的统计报表；各国消费价格指数（CPI）、汇率、人均国内生产总值的数据来源于世界贸易组织：香港、新加坡、台湾、日本的国际旅游接待人数分别来源于《香港统计年刊》、《新加坡年度旅游统计报告》以及日本政府观光局和台湾观光局的统计报表。本研究对相关数据采用Eiews6.0软件进行处理。
（二）变量的选取
在旅游需求研究中，变量的选择起中至关重要的作用，关系到模型估计和预测的精度。本文采用旅游人数作为旅游需求模型的因变量。在以往的旅游需求研究中，旅游人数是衡量旅游需求最常用的变量[28]。
根据经济学原理，影响商品需求最重要的因素是商品自身的价格、替代物品的价格以及消费者的收入，旅游需求也不例外。收入、旅游价格、替代价格、旅行成本、汇率、虚拟变量是学者最常用的解释变量[29]3，4。因此，本文选择的自变量包括旅游价格、收入、替代价格、滞后变量、虚拟变量等。
1.旅游价格。旅游价格指旅游者的旅游成本，由目的地的成本和交通成本构成。前者指旅游者在目的地消费的所有产品和服务的价格，包括两个部分：一是旅游目的地相对与客源国的旅游价格，反映旅游者在目的地的实际支出；二是客源国与目的地之间的相对汇率。比较而言，旅游者更关注汇率的变化[27]。由于各国没有提供旅游产品和服务的价格指数，最好的选择是采用消费价格指数（CPI）来衡量。交通成本通常由客源国家或地区与目的地之间的经济舱票价来衡量[30－31]，但是由于数据难以获取，本文仅选择旅游者在目的地的成本作为旅游价格②。
2.替代价格。替代价格也是学者研究旅游需求经常引用的一个重要变量[32]3，是指旅游者在替代目的地的生活成本，其计算与旅游价格相似。Martin and Witt基于加权平均指数计算了替代价格，权重由替代目的地的市场份额确定，他们的研究结果证实了替代价格在决定国家旅游需求起着重要的作用[27]。本文以替代目的地的市场份额（旅游人数或收入）作为权重，对替代目的地的消费价格指数进行加权，并且根据汇率对消费指数作出相应的调整，来计算替代价格，同时考虑到地理、文化特征，选择台湾、香港、新加坡和日本作为中国内地的替代目的地③。
3.收入变量。尽管旅游需求受到很多因素的影响，但是大多数研究集中在经济因素，收入是旅游需求函数中使用最普遍的变量。以往的旅游需求研究主要选择人均国内总产值[33]、实际个人可支配收入[31]、实际GDP指数[32]、国民生产总值和国民收入[34]等作为收入变量的衡量标准。本文中的收入变量用人均国内生产总值来表示。
4.滞后变量。滞后因变量经常被视为国际旅游中的一种非正式促销方式，在旅游需求模型中增加滞后因变量能够体现出旅游者的行为意向的特征。如果忽略滞后因变量的作用，相关变量对旅游需求的影响可能被高估。除此之外，模型中还应包括滞后自变量，用来反映旅游需求的动态特征。
5.虚拟变量。为了使研究模型更符合中国入境旅游发展的实际情况，用虚拟变量反映特殊事件对中国入境旅游需求的影响。D[,i]＝1（i＝1，2，3，4，5）分别表示1989年国内政治风波、1997年亚洲金融危机、2001年美国9·11事件、2003年的SARS事件、2008年的金融危机对中国入境旅游的影响，其他年份取0。
三、模型的设定和实证分析
（一）模型的设定
在旅游需求研究中，双对数线性函数一直是学术界普遍采用的形式[29]。由于对数线性函数形式不仅能降低变量的单整阶数，便于协整分析，而且双对数线性模型中自变量的估计系数能直接反映需求弹性。因此，本文建立双对数线性形式的旅游需求模型：
（二）实证分析
由于方程（2）中自变量并不都对因变量产生影响，因而采用“一般到简单”建模法来剔除影响不显著或者违背经济理论的变量。“一般到简单”建模法指在动态计量经济建模过程中，通常从一个结构比较复杂ADLM开始，通过删去系数估计值不显著的变量，或合并一些变量，或加上某些参数约束等，逐步将ADLM模型约化为一个小模型，并对模型进行严格检验；最后求出模型中内含的长期稳态解，用于检验经济理论、评价政策和预测未来等。前后模型分别称为“一般模型”和“简单模型”。
“一般到简单”建模法具体包括以下步骤：首先使用最小二乘法（OLS）对旅游需求的一般模型进行估计，判断所有变量是否在统计上显著。并根据估计系数的t统计值逐步剔除一般模型中统计上不显著或者与经济理论不一致的变量，直到剩余变量全部显著为止，将这些变量构成的模型称为各国的估计模型（简单模型），并在此基础上计算客源国的需求弹性；然后，考虑到估计模型的残差可能存在序列相关、异方差、不符合正态分布以及模型可能出现设定误差等问题。这会导致预测结果出现较大偏差，因此对各国的估计模型分别进行
检验、ARCH检验、JB检验、RESET检验和预测能力检验[29]。其中，预测能力评价指标有平均绝对百分误差（MAPE）和希尔不等系数（TIC），MAPE的取值在0－5之间说明预测精度高，TIC的取值范围在0－1之间。两者的取值越小，表明模型的预测效果越好[35]。最后，估计模型通过以上所有检验后，进行最终的预测。旅游需求模型的估计、需求弹性及诊断检验结果分别如表1、2、3所示。
表1中各个客源国估计模型的调整R[2]均在0.94以上，AIC和SC也都较小，说明了模型的整体拟合效果很好。滞后因变量是决定旅游需求最重要的因素，所有的客源国模型都显著，这表明了各国旅游者对中国的旅游需求是一种稳定的行为方式，口碑宣传和重游是旅游者选择中国作为旅游目的地的重要依据；旅游价格也是一个很重要的决定因素，11个模型中有9个显著（除了日本和泰国）。对于收入变量，也仅三个模型不显著（韩国、法国和德国）。就替代价格这一变量而言，有四个模型不显著（美国、英国、菲律宾和泰国），这说明替代目的地的价格对于中国入境旅游需求造成的影响较旅游价格和收入水平相对较小。从虚拟变量来看，1989年国内发生的政治风波和2003年的SARS事件对中国的入境旅游造成了严重的影响；1997年的金融危机主要对亚洲国家的旅游需求产生了较大影响，而2008年的金融危机的影响范围较广（美国、英国、韩国和日本等）；2001年的911事件仅影响了美国的客源。这一分析结果可以为未来可能发生的突发或重大事件提供决策依据。
基于表1的估计结果，可以计算出客源国的需求弹性，结果如表2所示。从旅游需求价格弹性来看，中国旅游价格的变化对客源国的旅游需求产生不同的影响。美国对中国的旅游需求缺乏价格弹性；日本和泰国选择中国作为旅游目的地时不考虑旅游价格因素；加拿大、英国、新加坡、韩国、法国、德国、菲律宾和澳大利亚的旅游需求对中国旅游价格的变动很敏感，尤其是新加坡、加拿大、韩国、法国和德国，这表明其他目的地对中国产生了显著的替代效应。如果中国的旅游价格提高，来自这些国家的旅游总收益将会减少，相反，旅游总收益增加。从收入弹性的变化来看，客源国的旅游需求对其收入变动的反应程度不同。韩国、法国和德国不受本国收入水平的影响；美国、菲律宾、日本、泰国和澳大利亚富有收入弹性，随着经济的发展，这些国家对中国的旅游需求会有更大幅度的增加。对新加坡而言，不管收入如何变化，他们对中国的旅游需求总是相当稳定的。而加拿大则把中国视为低档旅游目的地，收入的提高会降低他们对中国的旅游需求。从交叉价格弹性来看，中国与替代目的地之间是竞争还是互补的关系，取决于客源国。对于加拿大、新加坡、日本、法国和德国而言，中国与其他替代性目的地是相互补充的，换句话说，如果替代目的地的价格上涨，将减少加拿大、新加坡、日本、法国和德国对中国的旅游需求，反之，增加对中国的旅游需求。而韩国和德国则认为中国和其他目的地是可以相互替代的，也就意味着其他替代目的地价格的增加（减少）会引起韩国和澳大利亚旅华人数的大幅度增加（减少）。
表3给出了各国估计模型的诊断检验结果，可以发现仅加拿大没有通过JB检验和RESET检验，表明加拿大模型存在非正态分布和模型误设的问题。由于本研究的样本量相对较小（所有变量只有21个观察值），估计模型可能存在小样本偏差。预测评价指标MAPE和TIC同时表明，所有模型预测精度很高。鉴于此，所有客源国估计模型可用来预测。
四、预测
在预测旅游人数之前，首先应预测自变量。自变量包括因变量滞后值、旅游价格、收入、替代价格及其滞后值。旅游价格和替代价格都是综合指数，其预测有以下两种方法：第一，单独预测价格的各个组成部分，包括中国内地和客源国的CPI、汇率以及替代目的地的CPI和国际接待人数。第二，直接预测价格指数。第一种方法计算过程十分复杂，需要大量的时间和成本。本文选择第二种方法。由于所有的自变量都是年度数据，具有线性趋势，因此采用Holt- Winters—无季节性模型来预测自变量。在动态需求模型中，第一个预测值的计算是用因变量滞后变量的实际值，其他都采用预测值[36]。旅游需求模型中的所有变量都是对数形式，必须将对数值转化为反对数形式，得出最终的旅游人数。11个国家旅游人数的预测结果如表4所示。
表4预测结果显示，在无重大特殊事件影响的情况下，中国入境旅游市场呈现稳定、快速增长趋势，入境旅游市场规模不断扩大。11个主要客源国的旅游总人数将从2009年的1560.31万增加到2017年的3165.59万，年均增长率为19％，其中新加坡增长最迅速，泰国、美国和加拿大增长则相对较慢；从市场规模来看，韩国和日本仍然是中国入境旅游最主要的客源市场。
五、研究结论
本文基于1988－2008年中国11个主要客源国的数据，采用一般到简单的建模方法分析了中国入境旅游需求的影响因素和各国的总体旅游需求弹性，并在此基础上预测了2009－2017年的各国赴中国旅游的人数。研究结果表明：
（1）旅游者的忠诚是影响中国入境旅游需求的最重要因素。在所有旅游需求模型中，滞后因变量都显著，这说明旅游者的口碑宣传和忠诚是影响其选择将中国作为旅游目的地的一个非常重要的因素。因此，为了吸引更多的国外旅游者，应进一步提高旅游产品的质量，为旅游者提供物有所值、高质量的旅游体验，同时还须加大促销力度，提高旅游者对中国的认知，提升中国国际旅游目的地的形象。
（2）中国入境旅游需求受到自身旅游价格的显著性影响。需求价格弹性表明，中国旅游价格的变化对客源国的旅游需求产生不同的影响。因此，中国旅游企业及相关部门应充分利用需求价格弹性，针对旅游产品的性质和特定的旅游经营环境，制定一个灵活的旅游价格策略，从而达到增加企业总收益、扩大市场占有率等目标。对价格敏感的国家，应采用低价策略，同时加强内部成本管理和质量控制，这样才能有利于企业和行业的健康发展不会导致恶性价格竞争和损害旅游者利益。对价格不敏感的国家，则应采用适当的高价策略，在一个较低水平的旅游需求量使收益最大化。
（3）客源国宏观经济的周期性波动，使旅游企业在制订经营计划时需要考虑需求收入弹性的大小对企业生产经营产生的影响。尤其是需求收入弹性大的商品，随着经济周期性的波动，市场需求量的波动很大，在客源国国民经济上升期间能给中国旅游业带来良好的发展机会。所以中国应预测客源国的经济周期的变化，相应的调整旅游产品的结构，依据旅游市场的现状和发展趋势，适时地把握各类旅游产品的供给。
（4）中国与替代目的地之间的关系对中国入境旅游需求产生较大影响。中国与替代目的地之间是竞争还是互补关系，取决于客源国。如果替代弹性表明中国与替代目的地之间是竞争关系，那么替代目的地的价格上涨（下降），将增加（减少）这些国家对中国的旅游需求；如果替代弹性表明中国与替代目的地之间是互补关系，替代目的地的价格上涨（下降），将减少（增加）这些国家对中国的旅游需求。因此，为保证最大经济利益，中国需要在确定产品开发策略，制定价格时充分考虑客源国的交叉价格弹性，同时应更多采用非价格竞争手段，充分利用产品差别化策略使旅游产品区别于其他替代性目的地，在争夺市场的竞争中占据有利地位。
（5）各种政治、经济、社会及自然因素等不可控因素都可能大幅度影响国际旅游需求，使中国旅游业严重受挫。1989年的国内政治风波和2003年的SARS事件等对中国入境旅游需求的显著影响凸现旅游经济的“敏感”特征。为避免和减轻危机事件给入境旅游所带来的严重威胁，中国旅游管理部门应强化风险和危机意识，建立旅游业的危机管理体系，使损失降到最低。
（6）中国入境旅游业将持续稳定迅速发展，市场规模不断扩大。中国入境旅游人数将保持年均两位数幅度的增长，总的来看，亚洲地区和澳大利亚的旅游人数增幅高于欧美国家，其中新加坡增长最迅速，这是中国应重点关注的市场。韩国和日本仍然是中国入境旅游最主要的客源市场。因此，在未来的目标市场定位中，继续稳定以日韩市场为主，加大开拓东盟和欧美市场的力度，逐步形成合理的境外客源市场格局。
通过对各国旅游需求弹性的分析和旅游人数的预测可以判断各国旅游业发展状况和趋势，从而为中国制定正确的旅游经济发展政策提供科学的依据。但是影响中国入境旅游需求除了上述因素之外，还应包括旅游交通成本等方面的因素。由于数据获取的困难，本文只从滞后因变量、价格、收入以及特殊事件研究中国入境旅游需求，使得文章存在一定的局限性。如何在现有影响因素的基础上，引入旅游交通成本、等因素进行分析是后续研究要考虑的方向。本研究的样本量相对较小，估计的模型可能存在小样本偏差，因此未来的研究应采用面板数据以降低小样本偏差，进一步提高预测精度。本文旅游人数的预测是基于中国过去20年（1988－2008年）入境旅游业的发展趋势，预测结果没有考虑特殊事件的影响。实际上受到周期的影响，入境旅游的市场反应滞后，特殊事件会造成旅游需求在一段时间内持续低迷。因此，在定量预测的基础上，应结合定性预测方法，如德尔菲法和头脑风暴法，对预测结果进行相应的调整，以提高预测结果的准确性。
注释：
① 日本、韩国、新加坡、菲律宾、泰国、德国、英国、法国、美国、加拿大、澳大利亚。
