梁江川，陳 薇（1.廣東省旅游發(fā)展研究中心，廣東 廣州 510630；2.順德職業(yè)技術(shù)學(xué)院 酒店及旅游管理學(xué)院，廣東 佛山 528333；3.暨南大學(xué) 管理學(xué)院旅游管理系，廣東 廣州 510632）

基于決策樹方法的欠發(fā)達(dá)地區(qū)城市居民旅游花費(fèi)偏好研究
——以江西贛州、吉安為例

梁江川1，3，陳 薇2，3
（1.廣東省旅游發(fā)展研究中心，廣東 廣州 510630；2.順德職業(yè)技術(shù)學(xué)院 酒店及旅游管理學(xué)院，廣東 佛山 528333；3.暨南大學(xué) 管理學(xué)院旅游管理系，廣東 廣州 510632）

以江西贛州和吉安兩地為例，研究欠發(fā)達(dá)地區(qū)城市居民的旅游花費(fèi)預(yù)算及其影響因素。首先，通過線性回歸分析初步篩選了影響旅游花費(fèi)預(yù)算的相關(guān)因素。然后，通過決策樹分析方法，探明旅游花費(fèi)預(yù)算的影響因素構(gòu)成，證實(shí)了旅游天數(shù)、住宿設(shè)施類型選擇、月收入水平是旅游花費(fèi)預(yù)算的最有效預(yù)測變量，且這四者之間存在一定的非線性關(guān)系，由此細(xì)分出5類花費(fèi)特征顯著的潛在消費(fèi)者群體。

決策樹；欠發(fā)達(dá)地區(qū)；城市居民；旅游花費(fèi)

旅游花費(fèi)（Travel Expenditure）是游客在旅行過程中為購買或使用旅游產(chǎn)品而支付的貨幣數(shù)量，包括交通、住宿、餐飲、購物、娛樂、游覽等與旅游相關(guān)的費(fèi)用支出。旅游花費(fèi)是維持旅游生產(chǎn)者與消費(fèi)者之間良性經(jīng)濟(jì)循環(huán)的最重要關(guān)系流，是測量消費(fèi)需求的最直觀指標(biāo)，并直接影響一個(gè)國家或地區(qū)的旅游收入水平，因此，旅游花費(fèi)一直是旅游目的地管理部門和業(yè)界關(guān)心熱議的話題。但因?yàn)槁糜位ㄙM(fèi)涉及個(gè)人隱私，數(shù)據(jù)收集難度較大，所以旅游花費(fèi)也是消費(fèi)者行為研究中的難點(diǎn)。

本文試圖從以下兩方面進(jìn)行研究：

第一，相比測量游客實(shí)際花費(fèi)的先行文獻(xiàn)［1-13］，本文研究潛在旅游者的旅游花費(fèi)預(yù)算。旅游花費(fèi)預(yù)算表示潛在旅游者愿意為單次出游所支付的全部費(fèi)用總和，反映了潛在旅游者的支付能力和消費(fèi)偏好，不僅是影響人們旅游決策的重要因素，更是一種對實(shí)際旅游需求的心理傾向。

第二，相比多以熱門旅游目的地為對象的先行文獻(xiàn)［1-13］，本文以中國欠發(fā)達(dá)地區(qū)為對象進(jìn)行研究，欠發(fā)達(dá)地區(qū)指一定的歷史時(shí)期經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平相對落后的特定地域［14］。一般而言，相比廣東、上海、江蘇、浙江等東部沿海發(fā)達(dá)地區(qū)，中部六省以及西部地區(qū)被界定為欠發(fā)達(dá)地區(qū)。該地區(qū)集中了中國大多數(shù)省區(qū)，人口基數(shù)大，以其深厚的歷史底蘊(yùn)成為中國實(shí)際情況的縮影［15］，當(dāng)代中國消費(fèi)者市場的偏好和決策機(jī)制都可以在這里找到具有普適意義的原型。

1　研究設(shè)計(jì)

1.1問卷設(shè)計(jì)

問卷內(nèi)容包括三部分：旅游消費(fèi)行為偏好、旅游花費(fèi)預(yù)算、人口統(tǒng)計(jì)特征。其中，旅游花費(fèi)預(yù)算部分為了提高應(yīng)答率，采取封閉式選項(xiàng)和開放式自填相結(jié)合的方式。

1.2數(shù)據(jù)收集

2014年1月1日至5日，筆者在江西贛州和吉安兩地以18歲以上常住居民為調(diào)查對象，開展被訪者自填式的問卷調(diào)查。調(diào)查地點(diǎn)為贛州市城區(qū)（八境臺、黃金廣場、九方、黃金機(jī)場）、吉安市城區(qū)（人民廣場、濱江公園、廬陵、步行街、白鷺洲、井岡山大學(xué)）、南康家具城（南康家居博覽中心、一號家居港）。由于在欠發(fā)達(dá)地區(qū)的私營企業(yè)從業(yè)人口比例相對較高，本文在調(diào)查地點(diǎn)中增加南康市家具商城，針對私營業(yè)主及其職員進(jìn)行了適量抽樣。家具產(chǎn)業(yè)是贛州重要的支柱產(chǎn)業(yè)，南康家具城是全國第四大家具市場，直接或間接就業(yè)人員超過30萬，對于研究私營企業(yè)從業(yè)者的旅游消費(fèi)行為較具代表性。調(diào)查人員為贛南師范學(xué)院、井岡山大學(xué)在校旅游管理專業(yè)本科學(xué)生。計(jì)劃發(fā)放1 000份，實(shí)際回收的有效問卷數(shù)量為890份。其中，贛州市區(qū)352份（39.5%），南康家具城198份（22.2%），吉安市城區(qū)340份（38.2%）。

1.3分析方法

本文利用決策樹模型分析旅游花費(fèi)與其它相關(guān)變量之間的非線性關(guān)系。決策樹（decision trees）是一種分類分析程序，根據(jù)給定的分類變量和解釋變量對樣本進(jìn)行最優(yōu)分割，按照卡方檢驗(yàn)的顯著性進(jìn)行多元列聯(lián)表的自動判斷分組，不僅可以快速有效地挖掘出主要的影響因素，還可以處理非線性相關(guān)的數(shù)據(jù)［16］。采用線性回歸和決策樹相結(jié)合的分析方法，利用SPSS17.0軟件實(shí)現(xiàn)。首先，通過線性回歸，初步識別對旅游花費(fèi)具有顯著影響的因素，由于線性回歸分析的只是自變量與因變量的整體線性關(guān)系，可能忽略了其它相關(guān)關(guān)系存在的可能性，因此，接下來利用決策樹模型進(jìn)一步分析。決策樹是一種分類分析程序，旨在通過最佳分類變量，識別特征顯著的細(xì)分群體。決策樹一般使用CHAID分析方法，其原理是：根據(jù)給定的分類變量和經(jīng)過篩選的特征指標(biāo)對樣本進(jìn)行最優(yōu)分割，按照卡方檢驗(yàn)的顯著性進(jìn)行多元列聯(lián)表的自動判斷分組，通過多個(gè)分類的比較，找到最佳分類變量和最佳分類結(jié)果［17］。相比反映因變量和自變量之間的總體線性關(guān)系的回歸分析方法，決策樹能更好地表達(dá)多個(gè)變量之間的非線性互動關(guān)系。

2　數(shù)據(jù)分析

2.1樣本人口統(tǒng)計(jì)特征

樣本人口特征如表1所示，分布廣泛，對于反映欠發(fā)達(dá)地區(qū)城市居民人口統(tǒng)計(jì)特征，具有較強(qiáng)的代表性。女性占57.4%；年齡段以中青年為主體，集中在18～44歲，其中25～34歲者比例最高，占34.8%；學(xué)歷水平中等，高中或中專學(xué)歷者比例最高，占31.8%；從事職業(yè)以私營業(yè)主或個(gè)體戶、在校學(xué)生、專業(yè)技術(shù)人員、自由職業(yè)者、銷售及服務(wù)人員等為主；月收入水平集中在3 000～4 000元，占43.9%，月收入在2 000元以下者占31.5%、5 000元以上者占24.7%。

表1　樣本人口統(tǒng)計(jì)特征

2.2旅游消費(fèi)行為偏好

旅游消費(fèi)行為偏好如表2所示。從出游動機(jī)來看，因緩解壓力和休閑放松動機(jī)出游者最多，占61.4%；其次為游山玩水和回歸自然動機(jī)者，占38.3%，再次是體驗(yàn)異地歷史文化及增廣見聞動機(jī)者，占36.3%，第四是陪伴家人子女動機(jī)者，占33.2%。而陪伴情侶愛人、享受時(shí)尚高雅生活、康體養(yǎng)生、出差開會單位活動、追求新奇特等其它動機(jī)者所占比重相對較小。

表2　旅游消費(fèi)行為偏好

從旅游目的地偏好來看，超過70%的被訪者傾向于前往國內(nèi)知名的旅游目的地，通過與部分市民的面對面訪談了解到，他們比較憧憬的目的地有廈門、深圳、上海、廣州、杭州等發(fā)達(dá)城市、以及粵贛交界的一些旅游城市，如河源、韶關(guān)、惠州等；其次，有19.4%的被訪者愿意前往江西省內(nèi)的旅游目的地，如九江的廬山、贛州的八境臺、吉安的井岡山等傳統(tǒng)觀光型景點(diǎn)；而港澳臺及國外受出行交通、花費(fèi)成本所限，目前偏好程度仍較低。

從年出游次數(shù)來看，出游頻率明顯較低。全年無出游者并非少數(shù)，所占比例達(dá)18%，相比將旅游視為日常生活的一部分或剛性需求的大城市居民，中小城市居民的無出游者比例相對較高。大部分被訪者每年出游1～2次，合計(jì)比例為55.6%，而年出游3次以上者僅占26.4%。

在旅游方式偏好上，大部分人偏好自駕車或依托公共交通工具的自助游方式，分別占34.9%和42.8%，說明隨著我國各地旅游目的地公共服務(wù)設(shè)施日益完善，以及旅游者在旅游過程中的自我意識增強(qiáng)，自助出游已代替旅行社參團(tuán)成為人們外出旅游的首選方式。而偏好旅行社參團(tuán)或公司單位組織者較少，分別僅占15.6%、6.7%。

從人均旅游花費(fèi)預(yù)算來看，愿意為單次旅游花費(fèi)5000元以上者較多，占44%，其次是3 000～4 000元者，占30.8%，而意向花費(fèi)在2000元以下者只占25.2%。通過人均旅游花費(fèi)預(yù)算與月收入水平的相關(guān)分析表明，皮爾遜相關(guān)系數(shù)為0.305，說明單次外出旅游花費(fèi)預(yù)算基本上以個(gè)人月收入水平為基準(zhǔn)進(jìn)行衡量。

從旅游天數(shù)來看，大部分人偏好的旅游時(shí)間為4～5天，占46.5%，其次是1～3天，占40.1%，而計(jì)劃出游時(shí)間在6天以上者相對較少，僅占13.4%?？梢姡?～5天的小長假式的旅游時(shí)間是最適合中小城市居民安排旅游行程的。

從住宿設(shè)施選擇來看，接近半數(shù)人偏好三星級酒店，即設(shè)施舒適且價(jià)格實(shí)惠的住宿類型，占48.8%；其次是二星級酒店，即經(jīng)濟(jì)型的住宿類型，占20.6%；再次是屬于廉價(jià)型的家庭旅館及招待所，占17.1%。而高等級酒店如四星級（高檔型）、五星級酒店（豪華型）的受偏好比例僅分別為9.0%、4.5%，說明中小城市居民對住宿設(shè)施選擇仍處于價(jià)格敏感的功能性消費(fèi)階段，他們目前的經(jīng)濟(jì)收入水平?jīng)Q定了他們更傾向于入住價(jià)格實(shí)惠且舒適衛(wèi)生的住宿設(shè)施，而不太追求高星級酒店的非功用性利益。

2.3旅游花費(fèi)的線性回歸模型

為了識別并驗(yàn)證對旅游花費(fèi)具有顯著影響的相關(guān)因素，以旅游花費(fèi)為因變量，以消費(fèi)行為特征、人口統(tǒng)計(jì)特征等為自變量，采用逐步進(jìn)入方法進(jìn)行線性回歸分析。結(jié)果如表3所示：旅游天數(shù)、住宿設(shè)施選擇、休閑動機(jī)、目的地偏好、月收入水平、學(xué)歷對旅游花費(fèi)具有顯著的影響，且7個(gè)回歸模型都具有顯著的統(tǒng)計(jì)意義；方差膨脹因子（VIF值）為1.022～1.108，低于一般統(tǒng)計(jì)要求的上限值5，說明因變量和自變量之間的多重共線性影響較小。

旅游天數(shù)與旅游花費(fèi)存在較大的正向線性相關(guān)，標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為0.32，表明出游時(shí)間越長花費(fèi)預(yù)算越高。住宿設(shè)施選擇對旅游花費(fèi)具有顯著的正向影響，說明對住宿設(shè)施的檔次類型要求越高，旅游花費(fèi)也會越高。旅游動機(jī)中的休閑動機(jī)對旅游花費(fèi)具有顯著的負(fù)向影響，越是休閑動機(jī)者，旅游花費(fèi)越少。偏好目的地中的港澳臺和省外對旅游花費(fèi)具有顯著的正向影響，越是傾向于前往這兩個(gè)地區(qū)的人，旅游花費(fèi)水平越高。月收入水平對旅游花費(fèi)具有顯著的正向影響，收入越高，旅游花費(fèi)預(yù)算越大。學(xué)歷對旅游花費(fèi)具有顯著的負(fù)向影響，受教育水平越高者反而越有節(jié)儉花費(fèi)的傾向。

然而，回歸模型的決定系數(shù)和修正決定系數(shù)分別僅為0.332和0.324，標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)的絕對值也普遍不高，介于0.071～0.32之間，說明這些變量雖然對旅游花費(fèi)具有一定的預(yù)測力，但與旅游消費(fèi)之間的線性關(guān)系不強(qiáng)，需要通過聚類分析進(jìn)一步分析它們之間的非線性關(guān)聯(lián)。

表3　線性回歸分析結(jié)果

2.4旅游消費(fèi)市場細(xì)分

對旅游消費(fèi)市場用決策樹方法進(jìn)行細(xì)分。事先將旅游消費(fèi)、旅游天數(shù)從尺度變量轉(zhuǎn)換為名義變量，使自變量和因變量均為名義變量。使用決策樹模型中的CHAID（卡方自動交互檢測）生長法進(jìn)行樣本分類，結(jié)果如圖1所示，決策樹生成3個(gè)層次。第一個(gè)層次的分類變量為旅游天數(shù)，由此細(xì)分出1～3天游、4～5天游、6日以上游三個(gè)群體，說明旅游天數(shù)是旅游花費(fèi)的最佳預(yù)測變量。第二個(gè)層次的分類變量分別為住宿設(shè)施選擇和月收入水平。三個(gè)層次的卡方檢驗(yàn)顯示，每個(gè)層次的分類均達(dá)到顯著性水平。風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)值表示該模型所預(yù)測類別的個(gè)案錯(cuò)誤率，越小表明該樹形模型進(jìn)行預(yù)測的準(zhǔn)確程度越高，本研究模型的風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)值為0.434，也就是說，對56.6%的被訪者進(jìn)行了正確分類，這表明本研究模型的擬合效果可以接受。

決策樹分析模型生成5個(gè)末端節(jié)點(diǎn)及其所占比重，代表5類具有顯著差異的細(xì)分市場及其市場份額，各個(gè)節(jié)點(diǎn)中具有最高頻數(shù)的群體視為預(yù)測類別，以灰色背景突出顯示。通過單因素方差分析得出每個(gè)細(xì)分市場的人均每次花費(fèi)均值，根據(jù)該均值從高到低的順序，依次命名為市場1至5。由此將每個(gè)細(xì)分市場的特征描述如下（如表4所示）：市場1（節(jié)點(diǎn)3）人均花費(fèi)最高，達(dá)5 785元，旅游天數(shù)最多，6天以上，所占市場份額為13.5%；市場2（節(jié)點(diǎn)7）所占的市場份額最大，為35.9%，人均花費(fèi)僅次于市場1，為4 887.2元，旅游天數(shù)為4～5天，月收入水平在5 000元以上。市場3（節(jié)點(diǎn)6）的市場份額最小，僅為10.7%，旅游天數(shù)為4～5天，人均花費(fèi)4 126.6元，明顯高于其2 000元以下的月收入水平，可以推測該群體的旅游消費(fèi)需求較強(qiáng)；市場4（節(jié)點(diǎn)4）對住宿設(shè)施要求最高，偏好三星級以上的住宿設(shè)施，旅游天數(shù)為1～3天，人均花費(fèi)處于中等水平，為3 711.4元，所占市場份額為20.1%；市場5（節(jié)點(diǎn)5）的人均旅游花費(fèi)最低，僅為2 333.6元，旅游天數(shù)為1～3天，月收入水平在2 000元以下，住宿設(shè)施偏好為1～2星級酒店，市場份額為19.7%。

圖1　決策樹分類結(jié)果

表4　細(xì)分市場特征總結(jié)

3　結(jié)論與討論

本文以江西贛州和吉安兩地為例，研究欠發(fā)達(dá)地區(qū)城市居民的旅游花費(fèi)預(yù)算，通過上述數(shù)據(jù)分析結(jié)果，得出以下結(jié)論：

第一，欠發(fā)達(dá)地區(qū)城市居民旅游消費(fèi)偏好總體特征為：以休閑為主要出游動機(jī)，偏好國內(nèi)知名的旅游目的地，每年出游頻率在1～2次，自助游是主流傾向，人均旅游花費(fèi)預(yù)算與月收入水平大致匹配，旅游時(shí)間偏好為1～5天，偏好經(jīng)濟(jì)型住宿設(shè)施，對三星級以上酒店的消費(fèi)彈性較高。

第二，旅游天數(shù)、住宿設(shè)施選擇、月收入水平是預(yù)測旅游花費(fèi)預(yù)算的最有效變量。線性回歸分析結(jié)果表明它們之間存在一定的線性關(guān)系，即從總體而言，旅游天數(shù)越長、住宿設(shè)施檔次越高、月收入水平越高，旅游花費(fèi)預(yù)算也會越高。但這種線性關(guān)系較弱，決策樹模型進(jìn)一步說明它們存在一定的非線性關(guān)系，即存在一部分具有非線性特征的消費(fèi)群體：旅游花費(fèi)預(yù)算高但住宿類型選擇的檔次并不高，月收入水平低但旅游花費(fèi)未必低。

第三，根據(jù)旅游天數(shù)、住宿設(shè)施選擇、月收入水平劃分出5個(gè)具有顯著花費(fèi)差異的細(xì)分市場，并總結(jié)不同細(xì)分群體的人均單次旅游花費(fèi)預(yù)算均值和市場份額。其中，旅游天數(shù)在6天以上者是最高花費(fèi)預(yù)算群體；旅游天數(shù)為1～3天、住宿設(shè)施偏好1～2星級酒店者構(gòu)成最低花費(fèi)預(yù)算群體；旅游天數(shù)為4～5天，月收入水平在5 000元以上者是外出旅游的最主要消費(fèi)群體。從而證實(shí)了旅游花費(fèi)是細(xì)分潛在旅游消費(fèi)需求市場的可行指標(biāo)之一。旅游管理者可根據(jù)不同細(xì)分市場開展有針對性的營銷活動。

［1］L Juan.Eugenio-Martin，Juan A.Campos-Soria.Economic crisis and tourism expenditure cutback decision［J］.Annals of Tourism Research，2014，44（1）：53-73.

［2］WANG Yu Shan.Effects of budgetary constraints on inter-national tourism expenditures［J］.Tourism Management，2014，41（4）：9-18.

［3］Joaquín Alegre，Sara Mateo，Lloren Pou.Tourism participation and expenditure by Spanish households：the effects of the economic crisis and unemployment［J］.Tourism Management，2013，39（12）：37-49.

［4］Peter Forsyth，Larry dwyer，Rayspur，Tiampham.The impacts of Australia's departure tax：Tourism versus the economy？［J］.Tourism Management，2014，40（2）：126-136.

［5］谷惠敏，伍春來.中國收入分配結(jié)構(gòu)演變對國內(nèi)旅游消費(fèi)的影響［J］.旅游學(xué)刊，2003，18（2）：19-23.

［6］滕麗，王錚，蔡砥.中國城市居民旅游需求差異分析［J］.旅游學(xué)刊，2004，19（4）：9-13.

［7］袁宏杰.基于面板模型的城市居民國內(nèi)旅游消費(fèi)實(shí)證分析［J］.旅游科學(xué)，2011，25（4）：28-35.

［8］蘇發(fā)金.我國城鄉(xiāng)居民旅游消費(fèi)與收入之間關(guān)系的比較研究［J］.暨南大學(xué)學(xué)報(bào)：哲學(xué)社會科學(xué)版，2012 （10）：139-145.

［9］王渭，徐月.居民消費(fèi)水平影響因素的實(shí)證分析［J］.無錫商業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)，2014，14（2）：25-29.

［10］Juan Gabriel Brida，Raffaele Scuderi.Determinants of tourist expenditure：a review of micro econometric models［J］.Tourism Management Perspectives，2013，6（4）：28-40.

［11］MOK C，Iverson T J.Expenditure-base segmentation：Taiwanese tourists to Guan［J］.Tourism Management，2000（21）：299-305.

［12］D?′az-Pe′rez F M，Bethencourt-Cejas M，A′lvarez-Gonza′lez J A.The segmentation of canary island tourism markets by expenditure：implications for tourism policy ［J］.Tourism Management 2005，26（10）：961-964.

［13］WU Lingling，ZHANG Junyi，Akimasa Fujiwara.Tourism participation and expenditure behaviour：analysis using a scobit based discrete-continuous choice model ［J］.Annals of Tourism Research，2013，40（1）：1-17.

［14］吳曉軍.產(chǎn)業(yè)集群與工業(yè)園區(qū)建設(shè)［D］.南昌：江西財(cái)經(jīng)大學(xué)，2004.

［15］葉平.我國中等發(fā)達(dá)地區(qū)教育現(xiàn)代化的戰(zhàn)略選擇［J］.中國地質(zhì)大學(xué)學(xué)報(bào)：社會科學(xué)版，2003，3（3）：51-57.

［16］何凡，沈毅，葉眾.卡方自動交互檢測法及其應(yīng)用［J］.中華預(yù)防醫(yī)學(xué)雜志，2005，39（2）：133-135.

［17］石玲，王燕.嬰幼兒死亡危險(xiǎn)因素的研究：兼論CHAID方法的原理及應(yīng)用［J］.中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)，2002，19（5）：283-285.

［責(zé)任編輯：吳卓］

A Decision Tree Analysis of Tourism Expenditure Preference of Urban Residents in Less-developed Areas：The Case of Ganzhou and Ji'an

LIANG Jiangchuan1，3，CHEN Wei2，3
（1.Guangdong Tourism Research Center，Guangzhou Guangdong 510630，China；2.Tourism and Hotel Department，Shunde Polytechnic，F(xiàn)oshan Guangdong 528333，China；3.Tourism Management Department，Jinan University，Guangzhou Guangdong 510632，China）

Based on the survey in Ganzhou and Ji'an of Jiangxi province，this paper carries out a research on travel expenditure budget and its influencing factors of urban residents in less-developed areas.Firstly，the related influencing factors of travel expenditure budget is preliminary selected through linear regression analysis；then decision tree analysis is adopted to ascertain the real composition of the influencing factors.The results show that the days of travelling，types of accommodation and monthly income are the most effective predictive variables，and there is some non-linear relationship among them.Finally，five segments of consumer markets with distinctive expenditure characteristics are subdivided according to the results.

decision tree analysis；less-developed areas；urban residents；travel expenditure

F590.8

A

1672-6138（2015）03-0038-06

10.3969/j.issn.1672-6138.2015.03.009

2015-05-21

國家社會科學(xué)基金項(xiàng)目（12BJY124）。

梁江川（1980—），男，廣東廣州人，暨南大學(xué)博士研究生，研究方向：旅游市場、旅游統(tǒng)計(jì)。