摘 要：本文利用時(shí)間序列SARIMA和Holt-Winters模型，對(duì)我國(guó)2011—2019年國(guó)內(nèi)旅游總?cè)藬?shù)季度數(shù)據(jù)進(jìn)行模型擬合，從而預(yù)測(cè)2020—2026年旅游總?cè)藬?shù)。結(jié)果表明，隨著經(jīng)濟(jì)環(huán)境的改善和政策支持，旅游市場(chǎng)逐漸復(fù)蘇，國(guó)內(nèi)旅游總?cè)藬?shù)呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性波動(dòng)。本文對(duì)中國(guó)旅游業(yè)的復(fù)蘇進(jìn)程進(jìn)行定量分析，揭示了當(dāng)前旅游業(yè)市場(chǎng)的復(fù)蘇趨勢(shì)與面臨的挑戰(zhàn)，為優(yōu)化旅游振興政策、調(diào)整市場(chǎng)策略及資源配置提供數(shù)據(jù)支持，并進(jìn)行合理優(yōu)化，旨在促進(jìn)國(guó)內(nèi)旅游業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：國(guó)內(nèi)旅游總?cè)藬?shù)；SARIMA模型；Holt-Winters模型；旅游業(yè)；旅游經(jīng)濟(jì)

中圖分類號(hào)：F592 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2024）12（a）--05

1 引言

旅游業(yè)作為第三產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，不僅是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的強(qiáng)大引擎，還在促進(jìn)社會(huì)文化交流、改善民生、創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)等方面發(fā)揮著不可替代的作用。旅游行業(yè)的擴(kuò)展能夠帶動(dòng)多個(gè)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展，如交通運(yùn)輸、餐飲住宿、零售業(yè)等，從而構(gòu)建起一個(gè)復(fù)雜而富有彈性的經(jīng)濟(jì)鏈條。根據(jù)世界旅游組織（UNWTO）的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2019年全球旅游業(yè)的直接經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)已達(dá)到8.9萬(wàn)億美元，占全球GDP的10.4%。我國(guó)旅游業(yè)的發(fā)展一直是國(guó)家經(jīng)濟(jì)的重要驅(qū)動(dòng)力。2019年，我國(guó)旅游業(yè)總收入達(dá)6.63萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)11%，占GDP的比重達(dá)11.05%。旅游業(yè)的高速發(fā)展不僅推動(dòng)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)的繁榮，還為社會(huì)提供了超2800萬(wàn)個(gè)就業(yè)機(jī)會(huì)。

近年來(lái)，我國(guó)政府高度重視旅游業(yè)的發(fā)展，并推出了一系列政策措施促進(jìn)旅游市場(chǎng)的升級(jí)與轉(zhuǎn)型。2021年12月，國(guó)家發(fā)布的《“十四五”旅游業(yè)發(fā)展規(guī)劃》強(qiáng)調(diào)指出旅游業(yè)是被視為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要力量，并提出一系列促進(jìn)旅游業(yè)發(fā)展的政策措施，包括加強(qiáng)旅游基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、提升旅游服務(wù)質(zhì)量、推動(dòng)旅游產(chǎn)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展等。這些政策的實(shí)施將為旅游業(yè)的發(fā)展提供有力保障，推動(dòng)旅游業(yè)實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量、更有效率、更加公平、更可持續(xù)、更為安全的發(fā)展。2024年5月17日，全國(guó)旅游發(fā)展大會(huì)的召開進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了旅游業(yè)從小到大、由弱到強(qiáng)的發(fā)展歷程，已成為具有時(shí)代特征的戰(zhàn)略性支柱產(chǎn)業(yè)，同時(shí)也是關(guān)乎民生和幸福感的重要產(chǎn)業(yè)。另外，國(guó)家大力推動(dòng)“全域旅游”發(fā)展戰(zhàn)略，鼓勵(lì)各地提升旅游產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量，增強(qiáng)游客體驗(yàn)。同時(shí)，智慧旅游的推廣和景區(qū)的數(shù)字化建設(shè)，使旅游業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率和服務(wù)質(zhì)量得到了顯著提高。為進(jìn)一步激發(fā)消費(fèi)潛力，多個(gè)地方政府還通過(guò)發(fā)放旅游消費(fèi)券等措施促進(jìn)旅游消費(fèi)，有效提振了公眾的旅游信心。

隨著旅游市場(chǎng)需求的增加，旅游人數(shù)成為衡量旅游業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的核心指標(biāo)。在旅游人數(shù)預(yù)測(cè)方面，科學(xué)的分析和模型的構(gòu)建對(duì)于了解市場(chǎng)波動(dòng)、掌握未來(lái)趨勢(shì)至關(guān)重要。政府可以通過(guò)旅游人數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果，預(yù)判市場(chǎng)的恢復(fù)速度，合理安排基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)及配套服務(wù)。對(duì)于企業(yè)而言，旅游人數(shù)的變化趨勢(shì)會(huì)影響市場(chǎng)規(guī)劃和經(jīng)營(yíng)策略，精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)能夠幫助企業(yè)根據(jù)市場(chǎng)需求靈活調(diào)整運(yùn)營(yíng)策略，提高市場(chǎng)響應(yīng)能力。

過(guò)去，旅游人數(shù)預(yù)測(cè)主要依賴于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法，然而，如今這些方法已難以應(yīng)對(duì)旅游數(shù)據(jù)中存在的復(fù)雜季節(jié)性波動(dòng)和長(zhǎng)期趨勢(shì)變化。SARIMA（季節(jié)性自回歸積分滑動(dòng)平均模型）和Holt-Winters模型，因其能夠捕捉數(shù)據(jù)中的季節(jié)性模式和趨勢(shì)波動(dòng)，成為預(yù)測(cè)旅游人數(shù)的有效工具。這些模型能夠充分利用歷史數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)長(zhǎng)期趨勢(shì)和季節(jié)性波動(dòng)的分析，提供更加精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)結(jié)果。本文采用SARIMA和Holt-Winters模型，對(duì)中國(guó)2011—2019年的國(guó)內(nèi)旅游總?cè)藬?shù)季度數(shù)據(jù)進(jìn)行了模型擬合，并預(yù)測(cè)2020—2026年旅游總?cè)藬?shù)。通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析，能夠了解旅游市場(chǎng)的季節(jié)性波動(dòng)特征和長(zhǎng)期發(fā)展趨勢(shì)，同時(shí)根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，對(duì)未來(lái)幾年旅游業(yè)的發(fā)展提供了科學(xué)依據(jù)，在政府部門制定旅游經(jīng)濟(jì)政策時(shí)提供量化參考，也為旅游企業(yè)在市場(chǎng)規(guī)劃、資源調(diào)配和經(jīng)營(yíng)決策方面提供數(shù)據(jù)支持。

2 文獻(xiàn)綜述

我國(guó)關(guān)于旅游方面的預(yù)測(cè)研究已經(jīng)有了很長(zhǎng)時(shí)間，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，旅游需求預(yù)測(cè)對(duì)于旅游業(yè)的可持續(xù)發(fā)展、資源優(yōu)化配置以及政策制定具有重要意義。對(duì)旅游人數(shù)的預(yù)測(cè)能夠更加鮮明的觀測(cè)到旅游的趨勢(shì)變化，地方城市也能根據(jù)變化制定相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)政策和發(fā)展戰(zhàn)略?？悼′h等（2020）、宋海巖等（2022）和武靜等（2023）都表示預(yù)測(cè)旅游人數(shù)和趨勢(shì)能給為景區(qū)和政府等部門提供旅游管理決策和旅游資源調(diào)配依據(jù)，以及更加科學(xué)全面的信息和數(shù)據(jù)支撐[1-3]。孫瓊等（2022）和楊京津（2023）表明挖掘旅游消費(fèi)需求預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)并構(gòu)建模型提升預(yù)測(cè)精度，跟蹤旅游消費(fèi)需求水平變化具有重要意義[4-5]。此外，程浩（2021）和劉炯（2023）表示旅游業(yè)是中國(guó)的新型產(chǎn)業(yè)，旅游業(yè)不僅帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，還可以產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)效益，對(duì)中國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到了巨大的推進(jìn)作用[6-7]。

很多學(xué)者通過(guò)構(gòu)建ARMA、ARIMA等模型對(duì)所研究的內(nèi)容進(jìn)行預(yù)測(cè)。例如，李軍言等（2019）通過(guò)擴(kuò)展ARIMA模型的應(yīng)用范圍，豐富了旅游需求分析的理論基礎(chǔ)，并提供了一種基于ARIMA模型的旅游需求研究方法，對(duì)中國(guó)入境旅游人數(shù)進(jìn)行更為精確的預(yù)測(cè)[8]。袁路妍等（2020）選取上海市的月度入境過(guò)夜游客數(shù)據(jù)作為樣本，基于AIC、BIC和HQIC最小化準(zhǔn)則，對(duì)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)并確定了模型的最優(yōu)階數(shù)，成功構(gòu)建了一個(gè)高效的月度入境過(guò)夜人次預(yù)測(cè)模型[9]。此外，張翊（2023）運(yùn)用ARIMA（1，1，0）模型對(duì)山東省入境旅游人數(shù)進(jìn)行了預(yù)測(cè)，并通過(guò)ADF檢驗(yàn)確保了數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。研究結(jié)果顯示，該模型在預(yù)測(cè)精度上表現(xiàn)出色，為政府制定相關(guān)政策和規(guī)劃提供了有力的數(shù)據(jù)支持[10]。同時(shí)，馮瑤（2023）在其研究中應(yīng)用SARIMA模型對(duì)九寨溝的游客量進(jìn)行了預(yù)測(cè)。通過(guò)平穩(wěn)性檢驗(yàn)和參數(shù)估計(jì)后，建立了一個(gè)有效的預(yù)測(cè)模型，為旅游管理部門提供了決策支持[11]。這說(shuō)明時(shí)間序列分析至今仍然對(duì)旅游人數(shù)有著很好的預(yù)測(cè)作用。

通過(guò)對(duì)旅游人數(shù)預(yù)測(cè)的相關(guān)文獻(xiàn)整理，可以看出旅游趨勢(shì)的預(yù)測(cè)可以為政府和企業(yè)提供重要的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，幫助其評(píng)估旅游業(yè)對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)，并制定相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)政策和發(fā)展戰(zhàn)略。

3 旅游人數(shù)預(yù)測(cè)

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

數(shù)據(jù)來(lái)源包括三部分，分別是《中國(guó)文化文物和旅游統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)旅游統(tǒng)計(jì)年鑒》以及中華人民共和國(guó)文化和旅游部（https：//zwgk.mct.gov.cn/zfxxgkml/）所提供的數(shù)據(jù)。收集了從2011年第一季度到2024年第二季度的國(guó)內(nèi)游客總?cè)藬?shù)（以億人為單位）數(shù)據(jù)，將2011年第一季度至2019年第四季度的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集進(jìn)行分析。繪制時(shí)序圖后，觀察到國(guó)內(nèi)旅游總?cè)藬?shù)表現(xiàn)出整體上升的趨勢(shì)，且這種上升趨勢(shì)近似于指數(shù)型增長(zhǎng)。為避免可能出現(xiàn)的異方差性問(wèn)題，本文對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)數(shù)處理。

經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)變換后，時(shí)序圖顯示序列的上升趨勢(shì)得到了一定的壓縮，從而縮小了變量尺度，減少了原始數(shù)據(jù)中的差異。然而，盡管取對(duì)數(shù)處理后的數(shù)據(jù)在尺度上得到了調(diào)整，序列的周期性特征依然十分明顯，且數(shù)據(jù)仍顯示出非平穩(wěn)性。這表明，盡管對(duì)數(shù)處理有助于緩解異方差性的問(wèn)題，但序列的基本趨勢(shì)和波動(dòng)性特征仍需進(jìn)一步分析和處理，以確保對(duì)未來(lái)趨勢(shì)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。

通過(guò)對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)處理后，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在明顯的季節(jié)效應(yīng)，這表明數(shù)據(jù)中的趨勢(shì)和季節(jié)性變化對(duì)分析結(jié)果產(chǎn)生了顯著影響。因此，對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行一階四步差分。這一處理方法旨在消除數(shù)據(jù)中的趨勢(shì)性和周期性成分，從而使數(shù)據(jù)更符合平穩(wěn)序列的要求。在完成一階四步差分后，觀察到該方法有效地提取了數(shù)據(jù)序列中的遞增趨勢(shì)和周期性趨勢(shì)，數(shù)據(jù)現(xiàn)在基本圍繞均值進(jìn)行波動(dòng)。數(shù)據(jù)序列不再顯現(xiàn)出明顯的非平穩(wěn)特征，即經(jīng)過(guò)一階四步差分后，數(shù)據(jù)的均值和方差變得更為穩(wěn)定，使得后續(xù)的時(shí)間序列分析和建模工作更加可靠和有效。

為了更準(zhǔn)確地判斷經(jīng)過(guò)一階四步差分后的序列是否達(dá)到了平穩(wěn)狀態(tài)，進(jìn)一步對(duì)序列進(jìn)行ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)和純隨機(jī)性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)處理和一階四步差分后的數(shù)據(jù)序列的p值均小于顯著性水平0.05，說(shuō)明序列平穩(wěn)且非白噪聲。

3.2 模型的分析與預(yù)測(cè)

3.2.1 SARIMA模型

本文進(jìn)一步分析季節(jié)性特征時(shí)，對(duì)差分后的序列進(jìn)行自相關(guān)性和偏自相關(guān)性分析，首先繪制了自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖。自相關(guān)圖表現(xiàn)出一階截尾的特性，這表明序列的自相關(guān)性在一階之后迅速衰減。相對(duì)地，偏自相關(guān)圖呈現(xiàn)出拖尾的特性，說(shuō)明序列的偏自相關(guān)性在多個(gè)滯后期內(nèi)都具有顯著性。根據(jù)自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖，可以考慮設(shè)置自回歸（AR）部分的階數(shù)p為1或3，以及滑動(dòng)平均（MA）部分的階數(shù)q為1或4，以有效提取差分后序列的季節(jié)自相關(guān)信息。季節(jié)性偏自相關(guān)函數(shù)（PACF）系數(shù)顯示拖尾現(xiàn)象，而季節(jié)性自相關(guān)函數(shù)（ACF）系數(shù)則表現(xiàn)為一階截尾。故考慮季節(jié)性部分的自回歸（P）階數(shù)應(yīng)取0，而季節(jié)性滑動(dòng)平均（Q）階數(shù)應(yīng)取1。

根據(jù)差分后自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖的性質(zhì)，構(gòu)建備選模型，并根據(jù)信息最小原則，選取AIC值最小、似然函數(shù)值最大的模型作為最優(yōu)模型。

通過(guò)對(duì)模型進(jìn)行擬合并得出AIC值和似然函數(shù)值，綜合比較得出最好的模型為ARIMA（1，1，1）×（0，1，1）4，AIC為-5.60，似然函數(shù)值為5.80。根據(jù)參數(shù)估計(jì)結(jié)果可以得到擬合方程：

其中，logxt是對(duì)國(guó)內(nèi)旅游總?cè)藬?shù)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)處理后的變量名稱，B是后退算子，εt是誤差項(xiàng)。對(duì)擬合后的模型進(jìn)行殘差序列的白噪聲檢驗(yàn)時(shí)，發(fā)現(xiàn)延遲6階以及延遲12階的檢驗(yàn)p值均顯著高于0.05的顯著性水平。這表明，模型已經(jīng)較好地?cái)M合了數(shù)據(jù)并充分提取了信息。隨后，對(duì)模型參數(shù)的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)，所有延遲階數(shù)下的p值均遠(yuǎn)高于0.05的顯著性水平，進(jìn)一步支持了殘差序列是白噪聲的結(jié)論。此外，從殘差序列的正態(tài)性檢驗(yàn)中，QQ圖顯示殘差大致符合正態(tài)分布，表明該模型能夠有效捕捉和解釋原始數(shù)據(jù)中的重要信息，模型的整體擬合效果良好（限于篇幅未列出模型殘差序列的正態(tài)性檢驗(yàn)圖）。

3.2.2 Holt-Winters三參數(shù)指數(shù)平滑模型

為了更準(zhǔn)確地對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，研究引入指數(shù)平滑模型與SARIMA模型進(jìn)行對(duì)比分析?？紤]到原始時(shí)間序列具有顯著的非平穩(wěn)性和季節(jié)性特征，因此選用Holt-Winters三參數(shù)指數(shù)平滑模型作為擬合的基礎(chǔ)。Holt-Winters模型的三參數(shù)包括水平、趨勢(shì)和季節(jié)性分量，能夠有效捕捉數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期趨勢(shì)和季節(jié)波動(dòng)。模型通過(guò)對(duì)時(shí)間序列的加權(quán)平均，平滑處理了原始數(shù)據(jù)的波動(dòng)，從而對(duì)未來(lái)值的預(yù)測(cè)提供了更為穩(wěn)定的基礎(chǔ)。通過(guò)對(duì)兩種模型的擬合效果進(jìn)行評(píng)估，可以更全面地了解數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，并選擇最適合的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析。

根據(jù)三參數(shù)指數(shù)平滑模型進(jìn)行預(yù)測(cè)得到2020年第一季度到2026年第四季度的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。加法模型中該序列向前任意期的預(yù)測(cè)值為：xt+k=6.0496+0.2152k+Sj，乘法模型中該序列向前任意k期的預(yù)測(cè)值為：xt+k=（6.0763+0.2268k）×Sj，其中，， j為t+k期對(duì)應(yīng)的季節(jié)。

3.2.3 模型比較

根據(jù)2011—2019年國(guó)內(nèi)旅游總?cè)藬?shù)的季度數(shù)據(jù)，分別通過(guò)三個(gè)模型預(yù)測(cè)2022—2026年第四季度的國(guó)內(nèi)旅游總?cè)藬?shù)，同2020—2024年真實(shí)的國(guó)內(nèi)旅游總?cè)藬?shù)進(jìn)行比較，計(jì)算均方根誤差RMSE，如表2所示。通過(guò)使用SARIMA模型、Holt-Winters三指數(shù)平滑模型的加法模型和乘法模型進(jìn)行擬合和預(yù)測(cè)，發(fā)現(xiàn)SARIMA模型的擬合效果最好，均方根誤差最小，所以最終選擇該模型對(duì)未來(lái)三年的國(guó)內(nèi)旅游總?cè)藬?shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

3.3 SARIMA模型預(yù)測(cè)

圖2 國(guó)內(nèi)旅游總?cè)藬?shù)真實(shí)值與預(yù)測(cè)值比較

通過(guò)圖2的虛線預(yù)測(cè)可以看出，根據(jù)2011—2019年的歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)顯示2020年之后國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)應(yīng)呈現(xiàn)持續(xù)上升的趨勢(shì)，2026年第一季度將達(dá)到25億人次。然而，實(shí)際情況如實(shí)線所示，從2020年開始，國(guó)內(nèi)旅游總?cè)藬?shù)卻經(jīng)歷了急劇下降，在2020年第一季度和2022年第四季度表現(xiàn)尤為明顯，旅游業(yè)幾乎陷入了停滯，旅游業(yè)遭受重創(chuàng)，客流量驟減，企業(yè)面臨嚴(yán)重困境。直至2023年，實(shí)際國(guó)內(nèi)旅游總?cè)藬?shù)開始逐漸回升，并展現(xiàn)出季節(jié)性的變化趨勢(shì)，但總體上仍未能恢復(fù)到2019年的水平。這種現(xiàn)象表明，旅游業(yè)正在經(jīng)歷復(fù)蘇過(guò)程，雖然國(guó)內(nèi)旅游總?cè)藬?shù)逐步上升，但短期內(nèi)很難恢復(fù)到疫情前的繁榮狀態(tài)。這種恢復(fù)的趨勢(shì)表明，行業(yè)需要時(shí)間和進(jìn)一步的努力來(lái)克服所受到的深遠(yuǎn)影響，實(shí)現(xiàn)全面復(fù)蘇。

4 結(jié)語(yǔ)

新冠疫情的爆發(fā)使我國(guó)旅游業(yè)受到了前所未有的沖擊，導(dǎo)致旅游業(yè)面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，出行人數(shù)的大幅減少導(dǎo)致大量訂單被迫取消或延期，這直接影響了旅游企業(yè)的收入，特別是中小型企業(yè)，通常缺乏足夠的資金儲(chǔ)備來(lái)應(yīng)對(duì)這種突發(fā)狀況，面臨現(xiàn)金流斷裂的風(fēng)險(xiǎn)。景區(qū)、酒店、餐飲和旅行社等行業(yè)一并受到重創(chuàng)，旅游總收入也出現(xiàn)顯著下滑，影響了旅游企業(yè)的盈利能力和生存狀態(tài)。同時(shí)，消費(fèi)者對(duì)旅游安全產(chǎn)生擔(dān)憂，出游意愿降低，并改變了消費(fèi)者的出游習(xí)慣和偏好，可能更傾向于選擇短途旅行、自駕游等相對(duì)安全的旅游方式。2024年，隨著經(jīng)濟(jì)環(huán)境的改善和政策支持，旅游市場(chǎng)逐漸復(fù)蘇，推動(dòng)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

此時(shí)，旅游業(yè)的創(chuàng)新就顯得尤為重要。企業(yè)可以探索新的旅游產(chǎn)品和服務(wù)，如健康旅游、生態(tài)旅游等，以滿足日益多樣化的消費(fèi)者需求。通過(guò)利用先進(jìn)技術(shù)，如大數(shù)據(jù)和人工智能可以提高運(yùn)營(yíng)效率、優(yōu)化客戶體驗(yàn)，探索新的商業(yè)模式和收入來(lái)源。隨著環(huán)境保護(hù)意識(shí)的提高，綠色旅游和可持續(xù)發(fā)展成為行業(yè)的重要方向。旅游企業(yè)可以通過(guò)減少資源消耗、提高環(huán)境保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)和推廣綠色產(chǎn)品來(lái)增強(qiáng)自身的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和社會(huì)責(zé)任感。

旅游業(yè)需要加強(qiáng)線上服務(wù)能力，如在線預(yù)訂、虛擬旅游體驗(yàn)等，以適應(yīng)消費(fèi)者對(duì)無(wú)接觸服務(wù)的需求。加速旅游業(yè)的結(jié)構(gòu)調(diào)整，推動(dòng)行業(yè)向更加可持續(xù)和高質(zhì)量的方向發(fā)展，這包括提升服務(wù)質(zhì)量、發(fā)展綠色旅游和加強(qiáng)旅游產(chǎn)品的創(chuàng)新。旅游業(yè)需要?jiǎng)?chuàng)新和轉(zhuǎn)型，探索新的商業(yè)模式和服務(wù)方式，包括開發(fā)新的旅游產(chǎn)品和服務(wù)，如健康旅游、生態(tài)旅游等，以及利用技術(shù)提高運(yùn)營(yíng)效率和客戶體驗(yàn)。

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