我国国内客源市场发展潜力量化分析，本文主要内容关键词为：客源论文,发展潜力论文,我国论文,国内论文,市场论文，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 研究背景和问题提出
随着我国经济的稳步健康发展，人民生活水平的不断提高，闲暇时间的不断增多，消 费观念和消费结构的转变，旅游业发展迅猛。国内旅游快速发展，客源市场蓬勃壮大， 其旅游收入和发展速度现已超过入境旅游。1992年国内旅游人次数为3.3亿人次，旅游 收入为30.23亿美元，仅占旅游总收入的43.3%，但比重有不断上升的趋势；入境旅游人 次为1651.2万人次，旅游创汇为39.47亿美元，占旅游总收入的56.7%，比重有相对下降 的趋势(图1)。截止到2002年，国内旅游收入已达484.8亿美元，占旅游总收入的70.4% ；入境旅游收入为203.9亿美元，占旅游总收入的29.6%。出境旅游经历从无到有，从“ 出国探亲游”到“公民自费出国游”的发展历程。1995年出境旅游人数713.9万人次； 其中，因私出境人数为205.4万人次；2002年，出境旅游人数增长到1660.2万人次，其 中，因私出境达到1006.14万人次[1]，年平均增长率分别为12.8%，25.5%。另据世界旅 游组织(WTO)预测，1995～2020年间，中国将成为德国、日本、美国之后的世界第四大 客源国，出境旅游人数达1亿人次，占全球国际旅游市场的比重为6.2%[1]。可见，我国 客源市场增长之快、未来规模之大。因此，非常有必要从宏观角度研究全国客源市场的 空间特征和区域差异规律，从而为政府制定旅游市场发展政策和发展规划提供依据；为 地方制定切合实际的发展目标和相应的发展措施提供基本依据。
图1 入境和国内旅游收入比重比较
Fig.1 Comparison of receipts of domestic tourism to international tourism
目前，国内旅游市场研究主要侧重以下几个方面：(1)区域旅游市场客源构成分析包括 自然构成和社会构成分析[2]。(2)旅游客源市场的时间序列分析[3，4]。(3)旅游客源 市场空间分析，如一级、二级、三级旅游客源市场等的等级划分和空间分布特征研究及 成因透析[5～9]。(4)旅游目的地形象策划、客源市场的定位研究及旅游产品的营销策 略研究等[10]。(5)有关旅游者空间行为和心理动机的研究[2，11～15]。(6)新的旅游 市场研究以及以市场为导向的旅游产品开发研究[16～19]，如钟海生先生系统地总结了 中国旅游市场需求与市场开发的规律，较为全面论述了我国入境、出境和国内旅游市场 的需求特征和开发战略[20]。综观近些年的研究情况，就我国整体作为客源地市场进行 宏观定量分区研究的文献少。该文尝试运用定量化的方法，在对我国国内旅游客源市场 进行宏观定量分析的基础上分等定级，并对客源市场空间分布特征和区域差异规律加以 总结和归纳。
2 国内客源市场潜力分析
2.1 客源市场强度及其影响因素
客源市场强度是反映区域内产生客源能力的指标，客源强度越大，区域内产生的出游 人数可能越多，客源量越大；反之，客源强度越小，则区域内产生客源能力越弱，客源 量可能就越少。影响客源市场强度大小的因素包括很多方面，但用来量化的衡量指标必 须通过筛选、简化和综合，选取时遵循准确性、合理性、时效性、可操作性及尽可能全 面的原则。
史密斯(Smith S.L.J.)[21]认为旅行是推力和引力作用的结果，推力包括心理动机以 及性别、收入、教育和其他形成旅行模式的个体变量影响；引力则与吸引旅行者的目的 地或路径特征有关，包括有形资源，又包括旅行者的感应和期望。林南枝等人[22]认为 影响旅游购买行为的因素可分为内部因素和外部因素，其中，由已知旅游者个人特质和 购买能力构成的内部因素是最直接影响因素，外部因素包括社会、文化、经济环境、旅 游者的人口统计因素和旅游者的心理因素，指出这些因素并非孤立地分别对旅游购买行 为发生作用，而是依据一定的内在逻辑共同促进了旅游购买行为的发生。王大悟等人[2 3]认为旅游需求分为实际需求和潜在需求两类，并指出实际旅游需求人数是受潜在旅游 需求人数和阻力(地理位置、社会政治、文化、形象、观光设施等，旅游需求者心目中 的距离)的影响，旅游产生的条件包括个人可支配收入、可自由支配的时间及其他社会 条件。保继刚等人[24]认为旅游行为的形成主要由旅游动力所引起，旅游动力由三部分 构成，即内动力、外动力和中间条件。内动力即人的旅游动机，是人的基本需求之一； 中间条件是收入、闲暇时间和交通条件；而外动力则是旅游地的空间相互作用。罗明义 等人[25]认为人们可支配收入的提高，闲暇时间的增多及交通运输条件的现代化是产生 旅游需求的三要素，影响旅游需求的主要因素有人口因素、经济因素、社会文化因素、 政治法律因素、旅游资源因素等。吴必虎等人[8]用4项指标作为函数变量计算出我国国 内各地区居民出游潜力指数。
基于上述专家观点，该文指标的选取主要从产生旅游行为的成因着手，主要包括内因 和外因。内因包括旅游动机、心理个性等。产生旅游动机的因素很多，包括追求精神放 松、发现新地方和新事物、逃避生活或工作环境的喧嚣、追求恢复体力、清洁的空气、 美丽的环境、结交朋友、密切友谊和增长知识等。通过归纳和总结得到，影响旅游动机 的因素主要是客源地的人口受教育程度即客源地的教育文化水平，以及旅游倾向性。旅 游倾向性的大小取决于客源地工作和生活的紧张程度、对外开放程度以及民族特征、个 人生活品味。外因包括个人收入的高低、闲暇时间的长短、交通条件、旅游目的地引力 、社会环境背景等。其中，闲暇时间长短在我国各地都是以国家法定节假日为准，地区 差异比较小，所以，该项指标可忽略[8]；交通条件从目前和未来发展趋势来看，是影 响游客进入目的地的重要因素，但不是影响是否出游的主导因素，便利的交通可能导致 旅途更远，不便利的交通条件可能缩短旅程，因此，可将其忽略。由于我国地域广博， 各个区域的旅游资源丰富多样且各具特色，从宏观上看，旅游目的地的引力非常大，只 要居民有旅游需求就可能找到相应的旅游目的地。在分析比较我国各地区形成客源能力 时，这种资源引力优势对于每个地区都是近乎均等，因此，可以不予考虑，但在分析某 个旅游目的地的客源市场时必须考虑这一因素。客源地人口密度的大小直接影响产生客 源量的多少，在区域面积相等、社会经济状况和文化背景相似的前提下，人口密度大的 区域有可能产生较多的游客，相反游客的生成能力可能小。所以，经归纳用来衡量客源 强度大小的主要因素有：(1)单位区域内的人口密度，用P来表示。(2)区域内的人均收 入状况，用I来表示。(3)区域内人口受教育程度，用E来表示。(4)旅游倾向性，用T来 表示。
2.2 建立函数模型
通过上述分析可知，客源强度的大小主要受区域内的人口密度、人均收入状况、人口 受教育程度、旅游倾向性等因素的影响，因此，可建立反映客源强度的模型函数，即
M[,i] = f(P,I,E,T)。(1)
式中：M[,i]为旅游市场强度；P，I，E，T分别代表区域内的人口密度、人均收入状况 、人口受教育程度和旅游倾向性。
2.3 数据来源和计算过程
严格地说，要划分的各区域单位，应该考虑原有的经济区划、经济发展程度、城乡差 别等因素，进行细分。但考虑到数据采集难度大，为简便起见，以我国省一级行政单位 作为单位区域，其中，香港、澳门和台湾尽管属于中国，但由于政治因素影响游客的自 由出入，因此，没有将其纳入其中。
数据来源有3种渠道：一是通过查阅中国统计年鉴[26]，经整理计算出各省区的人口密 度。二是各省区的旅游倾向性用线段打分法得到。具体方法为：请旅游教育和研究专家 或从事旅游经营管理活动的有经验者在线段上做标记。设有S个人参加评分，第k个人(1 ≤k≤S)就任一个省区X[,i]在下列第一个线段上做标记Y[(k)][,i]；在第二个线段上做 标记A[(k)][,i](表示他对做标记Y[(k)][,i]的把握程度)[27](图2)。根据公式(2)计算 各个地区的旅游倾向性得分值T[,i]，经标准差标准化得到无量纲数据(表1)，即
图2 程度分析图
Fig.2 Analysis of degree of wishing tourism
T[,i] = 1/S×∑A[(k)][,i]×Y[(k)][,i]。
(2)
式中：k = 1，2…，S；i = 1，2，…31。三是通过查阅中国统计年鉴[26]并经整理计 算出与收入相关的各项衡量指标、反映文化教育水平的各项指标作为基础数据，然后基 于SPSS进行主成分分析得到综合评价得分[28～30]。主成分分析是把衡量样本特征的多 个指标通过数学方法转化为少数的、新的综合指标代表原来较多的指标，而较少的综合 指标既能最大程度地反映较多变量的信息，又能使较少的综合指标之间互相独立，一般 以特征值累积贡献率大于85%为主成分选择标准，再用主成分得分矩阵与贡献率相乘得 到综合评价得分。为反映各地区的人口文化教育水平，选取了10项指标：人均受教育年 限、6岁以上人口文盲比率、15岁以上文盲比率、高等学校数及其教职工数、每万人拥 有中学教职工数、小学教职工数、中专教职工数、中小学学校数、人均科研支出费用等 ；逆向数据求其倒数作为衡量指标，为消除量纲的影响，用标准差的方法(x′[,ij] = (x[,ij] - x″[,j])/s[,j];x″[,j],s[,j]分别为第j列的均值和标准差)进行标准化处理，然后用主成分的方法得到3个主成分，用得分矩阵与对应的贡献率相乘，得出各地区文化教育水平综合评价得分(表1)。为反映各地区的居民收入状况，选择了5项指标：人均GDP、人均交通、娱乐支出费用、城乡居民可支配收入和纯收入，计算步骤同上，得出人均收入状况综合评价得分(表1)。
由于4个变量对旅游市场强度的影响不一，为此，采用专家打分方法赋予各项指标相应 权重，再加权求和得到市场强度值的大小和排名。经专家打分分别赋予人口密度指标、 文化教育程度指标、旅游倾向性指标与收入相关的指标的权重分别为0.15，0.2，0.3， 0.35，最后得到总得分和排名(表1)。
表1 全国各省区影响旅游客源市场强度的各指标及综合得分
Tab.1 All quotas of tourism market and synthetic evaluated scores of every province in China
序号地区 ABCD 总得分 排名
1
北京 0.9180.3981.6101.4741.74 2
2
天津 1.1520.8970.4400.8040.82 6
3
河北 -0.003
-0.2650.2800.4290.0910
4
山西 -0.345
-0.6410.210
-0.325
-0.3318
5
内蒙古
-0.775
-0.364
-0.290
-0.499
-0.4523
6
辽宁 -0.157
-0.0370.5201.0350.38 9
7
吉林 -0.491
-0.3680.2300.422
-0.0314
8
黑龙江
-0.629
-0.2830.2200.6000.0312
9
上海 4.6193.4280.8001.4672.49 1
10 江苏 0.8130.6710.4601.3460.85 5
11 浙江 0.2021.659
-0.0401.3381.00 3
12 安徽 0.215
-0.530
-0.310
-0.711
-0.4322
13 福建 -0.1870.820
-0.1601.1070.56 7
14 江西 -0.231
-0.346
-0.070
-0.628
-0.3619
15 山东 0.4970.1790.2601.1830.54 8
16 河南 0.485
-0.5810.170
-0.495
-0.2416
17 湖北 -0.080
-0.2490.3300.1790.0213
18 湖南 -0.105
-0.1450.3300.1220.0411
19 广东 0.1291.1430.4601.3840.93 4
20 广西 -0.356
-0.4180.030
-0.711
-0.4120
21 海南 -0.301
-0.491
-0.550
-0.264
-0.4121
22 重庆 0.046
-0.423
-0.2600.497
-0.0415
23 四川 -0.412
-0.486
-0.0800.031
-0.2417
24 贵州 -0.331
-0.942
-0.740
-1.317
-0.9229
25 云南 -0.575
-0.703
-0.580
-0.700
-0.6625
26 西藏 -0.817
-0.826
-1.230
-1.563
-1.1331
27 陕西 -0.412
-0.5880.120
-0.775
-0.4824
28 甘肃 -0.691
-0.721
-0.530
-1.328
-0.8628
29 青海 -0.805
-0.662
-0.860
-1.559
-0.9930
30 宁夏 -0.577
-0.568
-0.640
-1.393
-0.8327
31 新疆 -0.796
-0.557
-0.130
-1.150
-0.6926
A为人口密度得分；B为与收入相关的指标综合得分；C为文化教育水平综合得分；D为 旅游倾向性综合得分。
2.4 聚类分析
利用上述4个已知变量的综合得分，进行聚类分析[29，30]。选用系统聚类法，首先计 算Block距离(Manhattan距离)，即2个观察单位间的距离为其值差的绝对值和；然后用 最远邻居法(用两类之间最远点的距离代表两类之间的距离)进行聚类，聚类结果如下( 图3)。从分类结果来看，第一类为上海、北京，是旅游市场高强度地区；第二类为广东 、天津、浙江、福建、江苏，是较高强度地区；第三类为辽宁、重庆、山东、河北、湖 南、海南、吉林、湖北、黑龙江，是中强度地区；第四类为新疆、陕西、云南、内蒙古 、江西、安徽、山西、广西、四川、河南，是较低强度地区；第五类为贵州、宁夏、甘 肃、青海、西藏，是旅游市场低强度地区。根据各个省区的综合评价得分值和地区旅游 市场定级分等，将其区标注在中国地图上(图4)。
图3 各省区旅游市场聚类结果图
Fig.3 Clustering results of tourism market in China
图4 中国旅游客源市场分等定级示意图
Fig.4 The spacial distribution of tourism market in China
3 国内客源市场空间特征
3.1 从沿海到内地、从东到西市场强度呈递减趋势
从各省区旅游市场强度的综合评价得分来看，得分值相对较高的主要分布在沿海地区 ，即东部地区，如上海、北京、广东、天津、浙江等；得分值相对较低的主要分布在中 西部地区，如贵州、西藏、甘肃等，基本上是由东向西、由沿海向内地得分值呈递减趋 势。主要原因可能是：(1)沿海地区是全国最早改革开放的地区，经济发达，居民生活 水平较高，有能力出去旅游。(2)沿海地区市场经济发育，竞争相对激烈，工作紧张， 生活压力相对较大，个人需要选择积极的精神放松方式，消除疲劳、愉悦身心，其中， 旅游不失为一种最佳选择。(3)居民受西方文化影响较大，思想相对开放，文化素质相 对较高，消费方式崇尚科学、合理，旅游是既科学又合理的选择。(4)东部沿海地区人 口密度大，人口集中，是旅游市场强度大的前提基础条件。由东南向西北人口密度越来 越小，中西部地区经济发展缓慢，经济相对落后，有些居民正在为满足温饱而努力，有 些地区才刚刚解决温饱问题，多数居民难以追求高层次消费需求；加之文化素质相对较 低，消费观念相对落后，旅游得不到应有的重视，因此，中西部地区产生旅游客源量要 比东部少。
3.2 在不同市场强度地区存在内部差异
在旅游市场高、低强度地区存在着内部差异，即在旅游市场高强度地区镶嵌有较低强 度客源市场，或在旅游客源市场低强度地区存在较大的客源市场。如东部地区市场客源 强度都比较高，客源市场较大，北京、上海客源市场强度特别大，而广西、海南相对较 低。究其原因，经济发展水平高低是影响强度高低的重要因素之一，北京、上海经济发 达，区域社会福利相对较高，居民的可支配收入多，选择出游的可能性较大。相反，广 西和海南经济发展水平相对较低，居民的可支配收入相对较少，选择出游的机会可能较 少。此外，人口密度和文化因素也是影响客源市场强度的重要因素。再如中西部地区客 源市场强度普遍较低，但也有强度较高的客源地区，如湖北、重庆、湖南等。
3.3 沿边、沿江地区旅游市场强度相对较强
通过各省区的综合评价得分值可以发现，沿边、沿江地区的旅游客源市场强度较周边 地区高，如云南、广西较贵州强，黑龙江较吉林强，湖南、湖北、四川较甘肃、陕西、 宁夏强，新疆较青海强等。主要原因可能是这些地区都是开放地区，地区的开放一方面 带动经济的发展，地区社会福利相对较高，促使居民可支配收入增加，生活水平提高， 导致有能力出游；另一方面对外开放可以促进中外文化、思想交流和融合，提高了居民 的文化素质，改变了消费方式，崇尚旅游消费。但也有例外，如西藏的客源市场强度较 青海和甘肃低，这可能是由于西藏边界地区深居高原受高山阻隔而导致对外联系不便， 出游机会也因此会大大减少，旅游客源市场强度相对较低。此外，自然旅游资源丰富的 地区旅游客源市场强度小，客源市场相对较小，在客源市场强度大的地区，客源市场大 而旅游资源相对贫乏，呈反相关的态势。
4 实践意义
通过上述分析可知，我国客源地市场存在明显的空间差异，客源市场强弱分布地区不 平衡。因此，国家应根据现实情况，制定政策指导各地区的旅游市场发展，各地区根据 自身状况因地制宜制定相应的法规，正确规范和引导国内旅游和出境旅游，促进地方旅 游事业的发展。
旅游企业竞争能力强弱各异，规模大小不一，大企业可能是跨地区甚至是跨国，企业 应该立足国内，放眼世界，把握我国客源市场重点，增强抵御不确定因素的能力，确保 企业稳步发展。中小型旅游企业，根据自身的特点，着眼地方市场，瞄准地方强势客源 市场，寻求机会谋求更大的发展。
在分析旅游目的地的市场引力范围时，旅游目的地自身的旅游资源价值和知名度、地 理位置、目的地的可进入性和可介入性、宣传策划力度等是重要因素，还有一重要因素 是客源地市场状况，尤其是在旅游市场由卖方市场向买方市场转变的情况下，客源地市 场显得更为重要。因此，可将各地区的市场强度作为分析目的地市场引力范围的定量指 标之一，划分目的地市场范围和等级，为目的地市场营销提供可靠依据。
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