一般到特殊的入境旅游需求建模及分析

金建江，吳雪飛，楊東旭

（浙江旅游職業(yè)學(xué)院 工商管理系，浙江 杭州 311231）

一般到特殊的入境旅游需求建模及分析

金建江，吳雪飛，楊東旭

（浙江旅游職業(yè)學(xué)院 工商管理系，浙江 杭州 311231）

采用一般到特殊的計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模方法，以上海市入境旅游主要客源國(guó)為樣本建立入境旅游需求模型，并引入需求彈性系數(shù)進(jìn)行分析。研究發(fā)現(xiàn)，收入和口碑效應(yīng)對(duì)客源地旅游需求存在顯著正影響，價(jià)格和突發(fā)事件對(duì)客源地旅游需求存在顯著負(fù)影響，收入變動(dòng)對(duì)入境旅游需求的影響程度比價(jià)格變動(dòng)更為突出，而歐美國(guó)家的游客對(duì)這些影響因素更為敏感。

一般到特殊；入境旅游；需求模型；需求彈性

一、引言

構(gòu)建旅游需求影響因素的模型和預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)是旅游需求研究的兩大焦點(diǎn)[1]。分析影響旅游需求的決定性因素可以為制定、評(píng)估旅游政策和戰(zhàn)略提供重要信息，而旅游需求預(yù)測(cè)則通過(guò)多種形式服務(wù)于公共和私人部門(mén)的實(shí)踐者們，具體體現(xiàn)在：首先，很多旅游企業(yè)（如航空公司、酒店和旅行社）的成功很大程度上取決于旅游需求的狀態(tài)，考慮到旅游產(chǎn)品的不可恢復(fù)性，合理估計(jì)旅游需求變化趨勢(shì)便成為計(jì)劃工作的重要內(nèi)容；其次，旅游投資，特別是目的地基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，往往需要長(zhǎng)期的金融投資，如果投資項(xiàng)目無(wú)法滿足當(dāng)初設(shè)計(jì)的能力則沉默成本會(huì)非常高，因此，對(duì)于旅游基礎(chǔ)設(shè)施長(zhǎng)期需求的預(yù)測(cè)往往構(gòu)成項(xiàng)目評(píng)估的重要組成部分；最后，對(duì)于目的地旅游需求的規(guī)模和增速的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，可以幫助政府部門(mén)不斷完善中期或長(zhǎng)期的政策，有助于實(shí)現(xiàn)旅游業(yè)的可持續(xù)發(fā)展[2]。因此，無(wú)論是理論層面，還是實(shí)踐層面，分析影響客源地對(duì)目的地旅游需求的主要因素并建立模型，并以此為基礎(chǔ)科學(xué)預(yù)測(cè)旅游需求的趨勢(shì)，顯得尤為重要。

中國(guó)旅游業(yè)的快速發(fā)展，使得眾多國(guó)內(nèi)外學(xué)者樂(lè)忠于研究這個(gè)地區(qū)旅游需求的影響因素，并預(yù)測(cè)未來(lái)需求走勢(shì)。1992年至2008年期間，有超過(guò)200篇中外文期刊論文，聚焦于中國(guó)（包括臺(tái)灣、香港、澳門(mén)）旅游需求的建模和預(yù)測(cè)[2]。其中，入境旅游需求的建模和預(yù)測(cè)成為研究的焦點(diǎn)。針對(duì)中國(guó)入境旅游需求的建模和預(yù)測(cè)，目前絕大多數(shù)文獻(xiàn)仍停留在國(guó)家層面，涉及城市層面的文獻(xiàn)很少。上海作為中國(guó)最具代表的國(guó)際化大都市，入境旅游市場(chǎng)的發(fā)展極具代表性，2013年，上海共接待入境過(guò)夜游客614.09萬(wàn)人次，僅次于廣東位居排名全國(guó)第二。同時(shí)，上海入境旅游市場(chǎng)呈現(xiàn)萎縮趨勢(shì)，2011年-2013年，上海接待的入境過(guò)夜游客數(shù)量連續(xù)下滑。因此，本文利用上海市入境游客人數(shù)數(shù)據(jù)，采用一般到特殊的計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模方法，選擇香港、韓國(guó)、澳大利亞、美國(guó)、德國(guó)這5個(gè)主要客源國(guó)家（地區(qū)）的入境旅游需求建立模型，旨在揭示收入水平、價(jià)格水平、口碑效應(yīng)和突發(fā)事件等因素對(duì)這些客源地旅游需求的不同影響，并引入旅游需求彈性進(jìn)行進(jìn)一步分析，從理論上和實(shí)證上為政府制定政策和企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策提供依據(jù)。

二、文獻(xiàn)回顧

（一）旅游需求的衡量

在旅游需求建模和預(yù)測(cè)的文獻(xiàn)中，中國(guó)旅游需求通常用游客人數(shù)和游客花費(fèi)來(lái)衡量，在部分文獻(xiàn)中使用這些指標(biāo)的人均值。1992年至2007年，關(guān)于中國(guó)旅游需求建模和預(yù)測(cè)的137篇中文文獻(xiàn)中，72%的文獻(xiàn)用游客人數(shù)來(lái)衡量旅游需求，14%的用游客花費(fèi)（或者旅游收入），另外14%的兩個(gè)指標(biāo)同時(shí)使用；而在同期43篇國(guó)際期刊文獻(xiàn)中，80%的文獻(xiàn)用游客人數(shù)，16%的文獻(xiàn)用游客花費(fèi)[2]。使用什么指標(biāo)來(lái)衡量旅游需求，主要考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，以及旅游需求研究的目的，游客數(shù)量對(duì)于旅游服務(wù)供給方（如酒店、航空公司、旅游吸引物）來(lái)講是非常重要的，因?yàn)閿?shù)量直接關(guān)系到規(guī)模管理；游客花費(fèi)是政府和央行主要關(guān)心的，因?yàn)樗锹糜位顒?dòng)經(jīng)濟(jì)影響評(píng)價(jià)和旅游政策制定的基礎(chǔ)?？紤]數(shù)據(jù)的可獲得性，本文使用上海的入境游客人數(shù)作為衡量旅游需求的變量。

（二）旅游需求影響因素

旅游需求是一個(gè)非常復(fù)雜的現(xiàn)象，它可以被眾多的外部因素影響，如經(jīng)濟(jì)、自然災(zāi)害、目的地形象、政治狀況等[3]。大多數(shù)旅游需求預(yù)測(cè)研究都聚焦于經(jīng)濟(jì)因素，在經(jīng)濟(jì)影響因素范疇內(nèi)，收入、相對(duì)價(jià)格、替代價(jià)格、旅行費(fèi)用、匯率以及一些其他對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響的重大事件和時(shí)間趨勢(shì)是經(jīng)常需要考慮的，盡管有時(shí)可能對(duì)這些變量進(jìn)行不同的表述或者需要采用某些形勢(shì)的代理變量[4]?？v觀文獻(xiàn)，最常見(jiàn)的中國(guó)旅游需求影響因素有：游客收入、目的地旅游價(jià)格、一次性突發(fā)事件（如1997年的亞洲金融危機(jī)，2003年的SARS，2005年的禽流感等）等。

1.收入水平

Crouch的研究認(rèn)為，收入是重要的旅游需求影響因素，且旅游需求的收入彈性一般大于1但小于2，這就在定量的角度上確認(rèn)了出境旅游的奢華品屬性[5]；Song和Fei指出，出境旅游相對(duì)于國(guó)內(nèi)旅游來(lái)說(shuō)是奢侈品，因此客源國(guó)的真實(shí)收入水平往往被視為影響旅游需求的最重要的變量之一，它通常會(huì)對(duì)旅游需求產(chǎn)生正效影響[4]；Witt和Witt認(rèn)為，即使在有些實(shí)證研究中收入不會(huì)作為解釋變量出現(xiàn)，客源國(guó)的整體支出水平也會(huì)作為替代變量[6]；Turner和Witt認(rèn)為，以度假和探親為目的的旅游，其真實(shí)的個(gè)人可支配收入(Real PDI)是比較恰當(dāng)?shù)氖杖胱兞?，而如果僅僅關(guān)注于商務(wù)旅游時(shí)，更廣泛和綜合的收入變量（比如國(guó)民收入）則是比較好的選擇[7]。本文使用以不變價(jià)格計(jì)算的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)作為收入變量。

2.價(jià)格水平

按照傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)理論，價(jià)格是影響需求的核心因素。Song和Fei認(rèn)為，由于游客的消費(fèi)對(duì)象呈現(xiàn)復(fù)雜性和多樣性，所以價(jià)格變量在旅游需求中很難被確定，也就必須采用適當(dāng)?shù)奶娲兞縖4]。Edwards(1988)對(duì)早期旅游需求研究中設(shè)立價(jià)格替代變量的一些方法進(jìn)行了歸納，他們通常以相對(duì)形勢(shì)出現(xiàn)，即用目的地價(jià)格指數(shù)值與客源地、競(jìng)爭(zhēng)替代目的地加權(quán)價(jià)格指數(shù)值之比所形成的相對(duì)值，作為價(jià)格因素對(duì)旅游需求的綜合考慮[8]。近年來(lái)價(jià)格變量進(jìn)一步提煉為兩種獨(dú)立的形式：旅游的自身價(jià)格和替代價(jià)格。

自身價(jià)格由游客在目的地的生活開(kāi)支以及客源地與目的地之間的交通費(fèi)用兩種要素構(gòu)成[4]。Song和Witt指出，在目的地的生活開(kāi)支通常有兩個(gè)重要的組成部分并且經(jīng)常以真實(shí)價(jià)值形式出現(xiàn)：第一部分是客源地與旅游目的地的相對(duì)價(jià)格水平，用以衡量在旅游目的地的真實(shí)消費(fèi)支出；第二部分需要考慮的就是客源地與目的地之間的相對(duì)匯率，因?yàn)橛慰屯ǔ８菀字苯邮軈R率影響，如果客源國(guó)的貨幣匯率較高，就會(huì)有更多的旅游者到目的地觀光[9]；Witt和Martin的研究表明，消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)自身或者與匯率一起都可以作為旅游需求中生活費(fèi)用的一個(gè)合理替代變量，而匯率本身卻不足以代表[10]。近年來(lái)，自身價(jià)格通常采用的代理變量是匯率調(diào)整的相對(duì)價(jià)格指數(shù)，即用相對(duì)匯率來(lái)調(diào)整客源地與目的地之間的相對(duì)消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)，采用這種做法的根本出發(fā)點(diǎn)在于目的地的價(jià)格水平會(huì)抵消目的地有利的匯率的影響[4]。

替代關(guān)系也是旅游需求預(yù)測(cè)需要考慮的重要因素。Li et al.所提及的過(guò)去15年發(fā)表的84篇文獻(xiàn)中，有37篇將替代因素變量包括進(jìn)旅游需求模型[1]。廣泛應(yīng)用的一種做法是綜合地構(gòu)造一個(gè)目的地的生活費(fèi)用與其他競(jìng)爭(zhēng)目的地加權(quán)生活費(fèi)用的比值作為替代價(jià)格，其權(quán)重通常是通過(guò)每個(gè)競(jìng)爭(zhēng)目的地之間游客達(dá)到人數(shù)份額或者游客支出份額來(lái)計(jì)算得到[4]。Martin和Witt利用主要競(jìng)爭(zhēng)目的地之間的不同市場(chǎng)份額構(gòu)造了替代價(jià)格變量加權(quán)系統(tǒng)，這些權(quán)重在樣本期隨著市場(chǎng)份額的變化而變化，改變了早期替代變量設(shè)置中權(quán)數(shù)保持不變的做法[11]。

考慮到本文是對(duì)城市目的地旅游需求的研究，故價(jià)格因素主要關(guān)注自身價(jià)格，并采用匯率調(diào)整的相對(duì)價(jià)格指數(shù)作為代理變量。

除此之外，旅游營(yíng)銷支出、消費(fèi)者習(xí)慣和偏好、應(yīng)變量的變動(dòng)性、人口因素及一些由重大影響的事件都是會(huì)影響旅游需求的解釋變量[12]，考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，除收入和價(jià)格因素外，本文在建模過(guò)程中還納入應(yīng)變量的變動(dòng)性（如口碑效應(yīng)）和重大影響事件（如SARS）這兩個(gè)影響因素。

三、研究方法

本文采用“一般到特殊”(general-to-specific approach)的旅游需求建模方法，該方法最早由Davidson等人提出[13]，而后由Hendry和von Ungern-Sternberg[14]、Mizon和Richard[15]進(jìn)行完善。近年來(lái)，隨著協(xié)整理論和誤差修正技術(shù)的突破，這種建模方法開(kāi)始得到廣泛應(yīng)用，并被引入旅游需求預(yù)測(cè)領(lǐng)域，并被證明是一種有效的方法[3,4]。使用該方法時(shí)，通常從一個(gè)結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜的自回歸分布滯后模型(ADLM)開(kāi)始，通過(guò)刪去系數(shù)估計(jì)值不顯著的變量，逐步將ADLM模型轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)簡(jiǎn)單模型，并對(duì)模型進(jìn)行嚴(yán)格檢驗(yàn)，求出模型中內(nèi)涵的長(zhǎng)期穩(wěn)態(tài)解，用于檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)理論、評(píng)價(jià)政策和預(yù)測(cè)未來(lái)等[16]。

（一）基本模型

根據(jù)文獻(xiàn)回顧，本文選擇旅游價(jià)格和收入水平這兩個(gè)影響旅游需求的核心因素作為研究的自變量，遵循經(jīng)典的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，方程（1）即為i客源地國(guó)家（地區(qū)）對(duì)上海旅游的需求：

其中，VAit是旅游需求變量，通過(guò)t時(shí)間從i客源地國(guó)家（地區(qū)）來(lái)上海旅游的人數(shù)來(lái)衡量；Pitβ是旅游價(jià)格變量，通過(guò)t時(shí)間游客從客源地國(guó)家（地區(qū)）來(lái)上海旅游的相對(duì)價(jià)格指數(shù)來(lái)衡量，計(jì)算公式為

其中，CPIsh和CPIt分別指上海和i客源地國(guó)家（地區(qū)）的消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，EXcn和EXi分別表示中國(guó)和i客源地國(guó)家（地區(qū)）貨幣相對(duì)于美元的匯率；GDPit是收入水平變量，通過(guò)t時(shí)間客源地國(guó)家（地區(qū)）的GDP水平來(lái)衡量；εit是隨機(jī)項(xiàng)，用來(lái)捕捉模型中變量以外的所有其他影響因素，通常可以用來(lái)解釋其它影響旅游需求的經(jīng)濟(jì)和非經(jīng)濟(jì)因素，這些因素沒(méi)有被作為變量主要是考慮數(shù)據(jù)的可獲得性。

因變量VAit的數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)（CEIC）；收入變量GDPit用2010不變價(jià)格計(jì)算的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)（Real GDP Index）來(lái)衡量，CPI是以2010不變價(jià)計(jì)算的消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)，EX是以2010不變價(jià)計(jì)算的匯率指數(shù)，以上三個(gè)數(shù)據(jù)均來(lái)源于國(guó)際金融統(tǒng)計(jì)（IFS）和國(guó)際貨幣基金組織（IMF）。

（二）模型的設(shè)定

在旅游需求研究中，雙對(duì)數(shù)線性函數(shù)一直是學(xué)術(shù)界普遍采用的形式。由于對(duì)數(shù)線性函數(shù)形式不僅能降低變量的單整階數(shù)，便于協(xié)整分析，而且雙對(duì)數(shù)線性模型中自變量的估計(jì)系數(shù)能直接反映需求彈性[16]。因此，本文建立雙對(duì)數(shù)線性形式的旅游需求模型：

方程（3）是一個(gè)長(zhǎng)期靜態(tài)方程，沒(méi)有反映旅游者的行為意向和旅游需求的動(dòng)態(tài)特征，因此，本文進(jìn)一步引入滯后變量和虛擬變量。滯后變量包括滯后因變量和滯后自變量，滯后因變量表示入境旅游人數(shù)的過(guò)去取值水平，反映旅游者對(duì)目的地忠誠(chéng)的行為特征[17]，表現(xiàn)為旅游者的重游意愿和向他人推薦的意向，即“口碑效應(yīng)”；滯后自變量則用來(lái)反映旅游需求的動(dòng)態(tài)效應(yīng)；本文設(shè)定的滯后期為2。虛擬變量用來(lái)反映特殊時(shí)間對(duì)中國(guó)入境旅游需求的影響，本文主要考慮2003年SARS事件的巨大影響，用變量Dsars表示，2003年取值1，其他年份取值0。最后，得到方程（4）：

（三）模型的估計(jì)

本文選取香港、韓國(guó)、澳大利亞、美國(guó)、德國(guó)這5個(gè)上海旅游的重要客源地國(guó)家（地區(qū)）為研究樣本，且覆蓋到不同的洲，采用“一般到特殊”的方法，得到每個(gè)客源地國(guó)家（地區(qū)）的一般模型（見(jiàn)表1）。

1.模型的有效性

根據(jù)表1，5個(gè)客源地國(guó)家（地區(qū)）模型的調(diào)整R方從0.955至0.983不等，說(shuō)明這5個(gè)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了很好的擬合；每個(gè)獨(dú)立模型的K-S和S-W的p值均大于0.05，說(shuō)明這些模型的標(biāo)準(zhǔn)化殘差均服從正態(tài)分布；每個(gè)獨(dú)立模型均通過(guò)了White檢驗(yàn)，說(shuō)明這些模型不存在異方差情形；根據(jù)DW值，除香港和德國(guó)以外，其它3個(gè)國(guó)家的模型均通過(guò)了自相關(guān)檢驗(yàn)，誤差項(xiàng)存在自相關(guān)的可能原因是模型中存在滯后因變量；根據(jù)模型中變量的容差系數(shù)和VIF值判斷，除韓國(guó)和澳大利亞以外（變量的容差系數(shù)均大于0.2，VIF值均小于10），其它3個(gè)國(guó)家（地區(qū)）模型的自變量存在多重共線性問(wèn)題（模型中部分變量的容差系數(shù)小于0.2，VIF值大于10），原因是模型同時(shí)存在自變量及其滯后變量。總體來(lái)看，這5個(gè)模型是有效的。

所有國(guó)家（地區(qū)）模型中，收入變量或其滯后變量在模型中都是顯著的，其中，香港和美國(guó)的收入變量及滯后變量均顯著，韓國(guó)的收入變量顯著，澳大利亞和德國(guó)的收入滯后變量顯著，表明這些國(guó)家（地區(qū)）到上海的游客數(shù)量不同程度上受各個(gè)地區(qū)真實(shí)收入水平的影響。和收入因素一樣，價(jià)格因素同樣對(duì)上海的入境旅游需求產(chǎn)生較為顯著的影響，其中，香港、美國(guó)和德國(guó)的價(jià)格滯后變量有顯著影響，澳大利亞的價(jià)格變量有顯著影響，韓國(guó)的價(jià)格變量和滯后變量均有顯著影響?？诒?yīng)和一次性突發(fā)事件對(duì)上海的入境旅游需求影響不一，對(duì)于香港、美國(guó)和德國(guó)的潛在游客而言，口碑效應(yīng)對(duì)他們的影響顯著，但這種影響僅存在于滯后一期，滯后二期則都不存在，說(shuō)明口碑效應(yīng)的影響是短期的；出人意料的是，SARS對(duì)于上海旅游需求的影響更多的體現(xiàn)在澳大利亞、美國(guó)和德國(guó)這些遠(yuǎn)距離國(guó)家，對(duì)香港和韓國(guó)的近距離國(guó)家（地區(qū)）而言則并沒(méi)有顯著影響，可能的原因是香港和韓國(guó)游客中商務(wù)人士相對(duì)較多，且出行成本較低，來(lái)上海往往是公司派遣行為，而澳大利亞、美國(guó)和德國(guó)游客多為觀光游客，且出行成本較高，相應(yīng)的在做遠(yuǎn)距離出行決策時(shí)會(huì)更加謹(jǐn)慎。

表1 模型的估計(jì)結(jié)果，自變量為L(zhǎng)NVAit

2.需求彈性

需求彈性可以從經(jīng)濟(jì)視角解釋旅游需求，包括需求收入彈性和需求價(jià)格彈性。需求收入彈性反映收入變動(dòng)對(duì)需求的影響程度，已有的大部分旅游需求文獻(xiàn)中，入境旅游都基本被認(rèn)定為是一種奢侈品（需求收入彈性大于1）。需求價(jià)格彈性反映價(jià)格變動(dòng)對(duì)需求的影響程度，通常情況下目的地旅游價(jià)格將導(dǎo)致目的地旅游需求的減少，即旅游需求的價(jià)格彈性是負(fù)的。需求彈性的計(jì)算基于表1中的系數(shù)值，計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 需求彈性值

從收入彈性來(lái)看，大部分國(guó)家的收入彈性均大于2，說(shuō)明這些國(guó)家的游客對(duì)收入因素的敏感程度較高，如果保持其它變量的數(shù)值不變，這些國(guó)家的真實(shí)GDP每增長(zhǎng)（下降）1個(gè)百分點(diǎn)，到上海旅游人數(shù)的增幅（降幅）會(huì)超過(guò)2個(gè)百分點(diǎn)以上，其中，收入彈性相對(duì)較高的為德國(guó)和美國(guó)，而相對(duì)較低的為香港；從價(jià)格彈性來(lái)看，這些國(guó)家（地區(qū)）游客對(duì)價(jià)格因素的敏感程度不如收入因素，價(jià)格彈性系數(shù)絕對(duì)值最高的美國(guó)也僅為2.151，表明如果美國(guó)相對(duì)于上海的價(jià)格水平每上升（下降）1個(gè)百分點(diǎn)，來(lái)上海旅游的人數(shù)將下降（增長(zhǎng)）2.151個(gè)百分點(diǎn)，而德國(guó)的價(jià)格彈性僅為-0.129，說(shuō)明相對(duì)價(jià)格水平的變動(dòng)對(duì)德國(guó)游客來(lái)上海旅游的決策影響不大。

四、研究結(jié)論

本文基于文獻(xiàn)回顧構(gòu)建了入境旅游需求影響因素模型，這些影響因素包括收入水平、價(jià)格水平、口碑效應(yīng)和一次性突發(fā)事件，進(jìn)而采用一般到特殊的計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法，選擇上海市5個(gè)主要的客源地國(guó)家（地區(qū)）進(jìn)行入境旅游需求的建模，計(jì)算相應(yīng)的需求價(jià)格彈性和收入彈性，并對(duì)模型和彈性系數(shù)的意義進(jìn)行進(jìn)一步的分析。

根據(jù)模型的估計(jì)，收入因素對(duì)上海入境旅游需求的影響顯著，特別是歐美等遠(yuǎn)距離客源地國(guó)家，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度的變化往往帶來(lái)旅游需求的大幅變動(dòng)，這也告誡我們的政府部門(mén)，應(yīng)加強(qiáng)入境旅游市場(chǎng)的監(jiān)控和管理，關(guān)注主要客源國(guó)（地區(qū)）的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，對(duì)于可能引發(fā)的旅游需求波動(dòng)提前進(jìn)行預(yù)警，并及時(shí)采取有效的市場(chǎng)促進(jìn)策略，確保整個(gè)入境市場(chǎng)的穩(wěn)定。

價(jià)格因素對(duì)上海入境旅游需求的影響同樣是顯著的，但入境游客對(duì)價(jià)格的敏感程度相對(duì)較低，表明入境旅游需求呈現(xiàn)一定程度的剛性特征。政府部門(mén)的價(jià)格管理和旅游企業(yè)的定價(jià)策略應(yīng)充分關(guān)注價(jià)格彈性高的地區(qū)，盡可能控制價(jià)格過(guò)快增長(zhǎng)，而對(duì)于價(jià)格彈性低的地區(qū)，適度漲價(jià)不失為提升績(jī)效的有效策略。

口碑效應(yīng)并不會(huì)對(duì)所有客源地國(guó)家（地區(qū)）產(chǎn)生顯著影響，對(duì)香港、美國(guó)、德國(guó)的潛在游客有顯著影響，這一結(jié)論在Song和Fei的研究中得到印證[4]，國(guó)際性旅游目的地的打造需要持續(xù)關(guān)注旅游服務(wù)體系的打造和提升，并提供符合境外游客偏好的旅游產(chǎn)品體系。和王錚等人（2010）的研究結(jié)論一致[18]，SARS事件并不會(huì)對(duì)上海入境旅游市場(chǎng)產(chǎn)生全域性的顯著影響，僅對(duì)澳大利亞、德國(guó)和美國(guó)等國(guó)家產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響，面對(duì)諸如此類的一次性突發(fā)事件，政府的危機(jī)管理顯得至關(guān)重要。

本文是將 “一般到特殊”建模方法運(yùn)用于城市入境旅游需求的一種嘗試，考慮到該方法使用的模型對(duì)數(shù)據(jù)的要求很高，而城市相對(duì)于國(guó)家層面，入境游客人數(shù)和GDP等構(gòu)建模型所需統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性會(huì)差很多，且本文僅僅選擇5個(gè)主要的目的地國(guó)家（地區(qū)）進(jìn)行分析，模型的推廣價(jià)值仍有待考證。今后可以引入更多的目的地國(guó)家（地區(qū)），并延長(zhǎng)樣本數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度進(jìn)行改進(jìn)。

[1] Li, G., Song, H., Witt, S. F. Recent developments in econometric modeling and forecasting[J]. Journal of Travel Research, 2005,44(1): 82-99.

[2] Li Gang. Tourism Demand Modeling and Forecasting: A Review of Literature Related to Greater China[J]. Journal of China Tourism Research, 2009,(5):2-40.

[3] Ayeh, J. Lin, S. Estimating tomorrow's tourist arrivals:Forecasting the demand for China's tourism using the generalto-specific approach[J]. Tourism and Hospitality Research,2011,11(3): 203-212.

[4] Song, H., Fei, B. Modelling and forecasting international tourist arrivals to mainland China[J]. China Tourism Research,2007,3(1):20-40.

[5] Crouch, G. I. The study of international tourism demand: A review of findings[J]. Journal of Travel Research, 1994,32(1):12-23.

[6] Witt, S. F., & Witt, C. A. Forecasting tourism demand: A review of empirical research[J]. International Journal of Forecasting,1995,11(3):447-475.

[7] Turner, L. W., Witt, S. W. Asia Pacific tourism forecasts2005-2007[M]. Bangkok: Pacific Asia Travel Association, 2005.

[8] Edwards. A. International tourism forecasts to 1999 (EIU Special NO. 1142) [M]. London: Economist Publications,1988.

[9] Song, H., & Witt. S. F. Forecasting international tourist flows to Macau[J]. Tourism Management, 2006,27(2):214-224.

[10] Witt, S. F., & Martin, C. A. Econometric models for forecasting international tourism demand[J]. Journal of Travel Research,1987,25(3):23.

[11] Martiin, C. A., Witt, S. F. Substitute prices in models of tourism demand[J]. Annals of Tourism Research, 1988,15(2):255-268.

[12] Song. H., Witt, S. F. Toursim demand modelling and forecasting.Modern econometric approaches[M]. Oxford: Pergamon, 2000.

[13] Davidson, J., Hendry, D. F., Sabal, F., Yeo, S. Econometric modelling of the aggregate time series relationships between consumers expenditure and income in the United Kingdom[J].Economic Journal, 1978,88(352):661-92.

[14] Hendry, D. F., & von Ungern-Sternberg, T. Liquidity and inflation effects on consumer’s expenditure[M]. In A. S. Deation (Ed.).Essays in the theory and measurement of consumer’s behavior(PP. 237-261). Cambridge University Press,1981.

[15] Mizon, G. E., Richard, J,F. The encompassing principle and its application to testing non-nested hypotheses[J]. Econometrica,1986, 54(3):657-678.

[16] 王純陽(yáng),黃福才.基于“一般到特殊”建模法的入境旅游需求研究[J].統(tǒng)計(jì)研究，2010,(5):87-95.

[17] Song, H., & Wong, K. K. F. Tourism demand modelling: A timevarying parameter approach[J]. Journal of Travel Research,2003,42(1):57-64.

[18] 王 諍,袁宇杰,熊 文.重大事件對(duì)上海市入境旅游需求的影響——基于ADL模型的分析[J].旅游學(xué)刊,2010,(4):44-49.

[19] 鄭昭彥.浙江省入境旅游與區(qū)域經(jīng)濟(jì)重心演變路徑及對(duì)比分析——以1996～2011面板數(shù)據(jù)為例[J].中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2013,7(4):42-46.

[20] 陳志均,楊洪,劉嘉毅，等.湖南入境旅游市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)演化、成因機(jī)制及政策研究——旅游客源地和目的地兩個(gè)維度[J].中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2014,8(4):8-14.

Inbound Tourism Demand Modeling and Analyzing Based on the General-to-specific Approach

JIN Jian-jiang, WU Xue-fei, YANG Dong-xu
(The Department of Business Administration, Tourism College of Zhejiang, Hangzhou 311231, Zhejiang, China)

By using the general-to-specific modeling approach, this article develops the tourism demand models of the major origin countries/regions of Shanghai, then the tourism demand elasticity are calculated for further analysis.The empirical results indicate that the income level and the word of mouth effect have positive impact on the demand for Shanghai’s tourism by residents from these origin countries/regions, but the price level and the one-off events have negative impact, the influence degree of income changing is more outstanding than the price changing, the tourists from Europe and America are more sensitive to these factors.

general-to-specific; inbound tourism; demand model; demand elasticity

F590

A

1673-9272(2015)04-0038-06

10.14067/j.cnki.1673-9272.2015.04.009

2015-05-15

浙江省重點(diǎn)軟科學(xué)研究項(xiàng)目“轉(zhuǎn)型升級(jí)背景下浙江旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿Ψ治黾案?jìng)爭(zhēng)力提升政策研究”（2013C25120）；浙江省自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目“常居地—旅游地二元情境下旅游者環(huán)境責(zé)任行為影響機(jī)理及引導(dǎo)政策研究”（LQ15G030002）；浙江省社科聯(lián)重點(diǎn)研究課題“旅游者環(huán)境責(zé)任行為的結(jié)構(gòu)維度與影響機(jī)制研究：浙江實(shí)證”（2014Z063）；浙江省教育廳課題“低碳旅游背景下旅游者親環(huán)境行為的形成機(jī)理研究：地方依戀視角”（Y201328759）

金建江，博士研究生，講師；E-mail：34135466@QQ.com。

金建江，吳雪飛，楊東旭.一般到特殊的入境旅游需求建模及分析[J].中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2015,9(4): 38-43.

[本文編校：徐保風(fēng)]