中國入境旅游需求影響因素分析及預測以外國客源市場為例王純陽

1、DOI:10.14134/33-1336/f.2009.09.015商業(yè)與管理第 9 期 總第 215 期2009 年 9 月No. 9 Vol. 215Sep. 2009JOURNAL OF BUSINESS ECONOMICS入境旅游需求影響因素分析及以外國客源市場為例1，2，1（1. 廈門大學 管理學院，福建 廈門 361005；2. 五邑大學 管理學院，江門 529020）摘要： 隨著國際旅游的迅速發(fā)展，入境旅游需求成為旅游領(lǐng)域值得深入探討的熱點問題。本文基于 19882008 年11 個主要客源國的數(shù)據(jù)，采用“到簡單”建模法分析了了 20092017 年各國的旅入數(shù)。境旅游需

2、求的主要影響因素和客源國的旅游需求彈性，研究表明，旅游者的忠誠是決定入境旅游需求最重要的影響因素；的旅游價格、客源國的條件、替代目的地的價格和特殊的作用也很明顯；入境旅游人數(shù)將仍會增長，其中韓國將成為最大的客源市場。通過對旅游需求彈性的分析和旅游人數(shù)的可以各國旅游業(yè)發(fā)展狀況和趨勢，從而為制定正確的旅游發(fā)展提供科學的依據(jù)。： 入境旅游；旅游需求；需求彈性；號：F592.3文獻標識碼：A文章編號：10002154（2009）09008809一、引入境旅游作為旅游業(yè)的重要組成部分，是一個言或地區(qū)賺取外匯和解決就業(yè)的重要，其發(fā)展狀衡量一個或地區(qū)旅游產(chǎn)業(yè)水平和產(chǎn)業(yè)成熟程度的重要標志， 各國都制定了不同的

3、來支持和鼓勵入境旅游業(yè)的發(fā)展。30 年來，貫徹“大力發(fā)展入境旅游”的方針，入境旅游人數(shù)和收入從整體上都保持不斷增長的趨勢。1978 年的入境旅游人數(shù)僅為 180. 92 萬， 旅游外匯收入 2. 63 億美元；2008 年達 1. 3 億人次，國際旅游外匯收入達 408 億，分別是 1978 年的 72 倍和 155 倍1。迅速增長的入境旅游市場成為拉動界最大的旅游目的地。旅游業(yè)發(fā)展的重要力量。根據(jù)世界旅游組織，到 2020 年將成為世隨著入境旅游業(yè)的迅速發(fā)展，入境旅游逐漸成為學術(shù)界研究的熱點領(lǐng)域。從國內(nèi)入境旅游的研究進程來看，主要是從地理學視角對入境旅游市場時空特征進行了探討210。但是國內(nèi)

4、從學角度對入境旅游需求的研究起步相對較晚，研究成果較少，尤其是入境旅游需求影響因素的定量研究甚少。爐等探討了國內(nèi)發(fā)展水平、世界發(fā)展水平、對外開放程度和交流對入境旅游的影響11；從人均 GDP、消費水平、匯率以及奧運會和亞洲金融等特殊方面研究了入境旅游的影響因素12；羅富民以對華旅游為例，研究了匯率變動對我國入境旅游需求的影響13；用引力模的研究主要是在型考察了入境旅游影響因素，發(fā)展水平和絕對距離14。國內(nèi)對旅游需求借鑒國外旅游需求的基礎(chǔ)上做更進一步的探索與分析，主要有人工神經(jīng)網(wǎng)絡15、多元回收稿日期： 20090602作者簡介：濟與管理研究；（1979），女，湖南岳陽人，廈門大學管理學院博士研

5、究生，五邑大學管理學院講師，主要從事旅游經(jīng)（1947），男，福建人，廈門大學，博士生導師，主要從事旅游與管理研究。第 9 期入境旅游需求影響因素分析及，：89歸分析16、SARIMA 模型17、ARIMA 模型1819、EGARCH 模型20、指數(shù)平滑法2122、GARCH 模型18、曲線擬合法2324、灰色模型2526。總的來看，國內(nèi)學者們對入境旅游需求進行了有益的探索。但是由于受到分析的制約，目前國內(nèi)對入境旅游需求的認識仍然十分有限，旅游需求的建模和缺乏完整性和系統(tǒng)性，難以對旅游市場需求有全面的把握；第二，從研究內(nèi)容來看，國內(nèi)對入境旅游需求的研究過多強調(diào)實證分析，缺乏理論基礎(chǔ)的支撐；第三，

6、從研究來看，國內(nèi)對旅游需求的主要采用時間序列分析，缺乏對因果（計量）的研究。時間序列是指以時間序列所反映的現(xiàn)象的發(fā)展過程和規(guī)律性進行引伸外推，預測其發(fā)展趨勢，但不考慮這種趨勢的內(nèi)在，因而不能作為評價的依據(jù)。而計量則是使用回歸分析來估計旅游需求和決定因間的定量，其模型的構(gòu)建嚴格基于理論，能解釋旅游需求變化的，為制定旅游提供決策依據(jù)272。鑒于此，本文基于需求理論，采用“到簡單”建模法從旅游者忠誠、價格、收入、特殊等方面系統(tǒng)研究入境旅游需求的決定性因素，并分析各國的總體旅游需求彈性，學的依據(jù)。20082017 年的入境旅游人數(shù)，從而為制定正確的旅游發(fā)展的提供科二、數(shù)據(jù)來源和變量選?。ㄒ唬?數(shù)據(jù)來源

7、本文選擇 19882008 年11 個主要客源國的數(shù)據(jù)為樣本。入境旅游人數(shù)來源于旅游統(tǒng)計年鑒和貿(mào)易組織； 計報告以及旅游局的統(tǒng)計報表；各國消費價格指數(shù)（CPI）、匯率、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值的數(shù)據(jù)來源于世界、新加坡、的國際旅游接待人數(shù)分別來源于統(tǒng)計年刊、新加坡年度旅游統(tǒng)、觀光局和觀光局的統(tǒng)計報表。本研究對相關(guān)數(shù)據(jù)采用 Eiews6. 0進行處理。（二） 變量的選取在旅游需求研究中，變量的選擇起中的作用，到模型估計和的精度。本文采用旅游人數(shù)作為旅游需求模型的因變量。在以往的旅游需求研究中，旅游人數(shù)是衡量旅游需求最常用的變量28。根據(jù)學原理， 影響商品需求最重要的因素是商品自身的價格、 替代物品的價格以

8、及消費者的收入，旅游需求也不例外。收入、旅游價格、替代價格、旅行成本、匯率、虛擬變量是學者最常用的解釋變量293, 4。因此，本文選擇的自變量旅游價格、收入、替代價格、滯后變量、虛擬變量等。1. 旅游價格。旅游價格指旅游者的旅游成本，由目的地的成本和交通成本。前者指旅游者在目的地消費的所有和服務的價格，兩個部分：一是旅游目的地相對與客源國的旅游價格，反映旅游者在目的地的實際支出；二是客源國與目的地之間的相對匯率。比較而言，旅游者更關(guān)注匯率的變化27。由于各國沒有提供旅游和服務的價格指數(shù)，最選擇是采用消費價格指數(shù)（CPI）來衡量。交通成本通常由客源或地區(qū)與目的地之間的艙票價來衡量3031，但是由

9、于數(shù)據(jù)難以獲取，本文僅選擇旅游者在目的地的成本作為旅游價格。2. 替代價格。替代價格也是學者研究旅游需求經(jīng)常的一個重要變量323，是指旅游者在替代目的地的生活成本，其計算與旅游價格相似。Martin and Witt 基于加權(quán)平均指數(shù)計算了替代價格，權(quán)重由替代目的地的市場份額確定，他們的研究結(jié)果證實了替代價格在決定旅游需求起著重要的作用27。本文以替、韓國、新加坡、菲律賓、德國、英國、法國、澳大、。 CPIcn / ERcn , P是客源國 i 在時間 t旅游價格的計算公式為：P支付的旅游價格；CPI 和 CPI分別指ititcniCPIi / ERi和客源國 i 的消費價格指數(shù)，以 2000

10、 年不變價格按計算；ERcn 和 ERi 分別表示和客源國 i 匯率，指每個當年的貨幣相對于的年均市場率。商業(yè)與管理2009 年90代目的地的市場份額（旅游人數(shù)或收入）作為權(quán)重，對替代目的地的消費價格指數(shù)進行加權(quán)，并且根據(jù)匯率對消費指數(shù)作出相應的調(diào)整，來計算替代價格，同時考慮到地理、特征，選擇、新加坡和作為陸的替代目的地。3. 收入變量。盡管旅游需求受到很多因素的影響，但是大多數(shù)研究集中在因素，收入是旅游需求函數(shù)中使用最普遍的變量。以往的旅游需求研究主要選擇人均國內(nèi)總產(chǎn)值33、實際個人可支配收入31、實 際 GDP 指數(shù)32、國民生產(chǎn)總值和國民收入34等作為收入變量的衡量標準。本文中的收入變量

11、用人均國內(nèi)生產(chǎn)總值來表示。4. 滯后變量。滯后因變量經(jīng)常被視為國際旅游中的一種非正式促銷方式，在旅游需求模型中增加滯后因變量能夠體現(xiàn)出旅游者的行為意向的特征。如果忽略滯后因變量的作用，相關(guān)變量對旅游需求的影響可能被高估。除此之外，模型中還括滯后自變量，用來反映旅游需求的動態(tài)特征。5. 虛擬變量。為了使研究模型更符合入境旅游發(fā)展的實際情況，用虛擬變量反映特殊對中國入境旅游需求的影響。Di1（i1, 2, 3, 4, 5）分別表示國治、1997 年亞洲金融、2001年911、2003 年的 SARS、2008 年的金融對入境旅游的影響，其他年份取 0。三、模型的設(shè)定和實證分析（一） 模型的設(shè)定在旅

12、游需求研究中，雙對數(shù)線性函數(shù)一直是學術(shù)界普遍采用的形式29。由于對數(shù)線性函數(shù)形式不僅能降低變量的階數(shù)，便于協(xié)整分析，而且雙對數(shù)線性模型中自變量的估計系數(shù)能直接反映需求彈性。因此，本文建立雙對數(shù)線性形式的旅游需求模型：lnTAit01lnPit2lnYit3lnPist4D15D26D37D48D5it（1）式中，TAit 表示客源國 i 在 t 時期前往旅游的人數(shù)；0、1、2 和 3 分別表示長期需求價格彈性、收入彈性和替代彈性，Pit、Pist 分別指旅游價格和替代價格；Di 是虛擬變量（i1, 2, 3, 4, 5, ）；it 是隨機誤差，指不在旅游需求模型中的影響因素。方程（1）是一個靜

13、態(tài)方程，沒有反映旅游者的行為意向和旅游需求的動態(tài)特征，因此本文引入自回歸分布滯后模型（ADLM），滯后期為 1，表示為： lnTAit01lnTAit12lnPit3lnPit14lnYit5lnYit16lnPist7lnPist18D19D210D311D412D5it （2）方程（1）和（2）不等同，前者表示長期需求函數(shù)，而后者則是指短期動態(tài)需求模型。為得出長期需求彈性，必須對方程（2）的估計系數(shù)作一定的轉(zhuǎn)化。假設(shè)能達到長期均衡，下列條件應滿足：lnTAitlnTAit1，lnPitlnPit1，lnPistlnPist1，it0，因此方程（1）可以表示為： 0234567lnTA ln

14、P lnY lnP Dummies（3）itititistit11111111式中， 23 、 45 和 67 分別表示長期價格彈性、收入彈性和替代彈性；Dummies 表示虛擬變量。111111（二） 實證分析由于方程（2）中自變量并不都對因變量產(chǎn)生影響，因而采用“到簡單”建模法來剔除影響不顯著或者違背理論的變量?！暗胶唵巍?建模法指在動態(tài)計量建模過程中， 通常從一個結(jié)構(gòu)比較復雜 CPIj4替代價格的計算公式為：PistWjt, Pist 是客源國 i 在時間 t 在替代目的地支付的價格；j1，2，3，4，分別表示香EXjj 1 TTAjt 港、新加坡、和；w 是替代目的地 i 在 t 時期

15、的國際旅游市場份額，其計算為：w ，TTA 是替代目的地 ijtjtjt4TTAjtj 1在 t 時期的國際接待人數(shù)。第 9 期入境旅游需求影響因素分析及，：91ADLM 開始，通過刪去系數(shù)估計值不顯著的變量，或合并一些變量，或加上某些參數(shù)約束等，逐步將 ADLM模型約化為一個小模型，并對模型進行嚴格檢驗；最后求出模型中內(nèi)含的長期穩(wěn)態(tài)解，用于檢驗理論、評價“計，與和未來等。前后模型分別稱為“模型”和“簡單模型”。到簡單”建模法具體以下步驟：首先使用最小二乘法（OLS）對旅游需求的模型進行估所有變量是否在統(tǒng)計上顯著，并根據(jù)估計系數(shù)的 t 統(tǒng)計值逐步剔除模型中統(tǒng)計上不顯著或者理論不一致的變量，直到

16、剩余變量全部顯著為止，將這些變量的模型稱為各國的估計模型（簡單模型），并在此基礎(chǔ)上計算客源國的需求彈性；然后，考慮到估計模型的殘差可能序列相關(guān)、異方差、不符合正態(tài)分布以及模型可能出現(xiàn)設(shè)定誤差等問題，這會導致模型分別進行 LMSC 檢驗、ARCH 檢驗、JB 檢驗、RESET 檢驗和結(jié)果出現(xiàn)較大偏差，因此對各國的估計能力檢驗29。其中，能力評價指標有平均絕對百分誤差（MAPE）和不等系數(shù)（TIC），MAPE 的取值在 05 之間說明精度高，TIC 的取值范圍在 01 之間。兩者的取值越小，表明模型的效果越好35。最后，估計模型通過以上所有檢驗后，進檢驗結(jié)果分別如表 1、2、3 所示。行最終的。旅

17、游需求模型的估計、需求彈性及表 1旅游需求模型的估計：因變量是 TAit注：（1）括號里面的數(shù)字是 t 值；（2）*、* 和 * 分別表示在 10、5%和 1顯著；（3）空白處表示估計系數(shù)不顯著或不符合理論；（4）AIC 和SC 是模型擬合程度的標準之一，數(shù)值越小越好。變量名英國新加坡菲律賓韓國法國德國澳大截距13.890*（ 11.567）4.429*（2.088）1.980 *（ 2.827）4.337*（2.950）3.210*（4.544）3.768*（ 2.847）2.995（ 1.465）3.343*（2.945）3.661（ 0.681）3.930*（3.567）5.181*（2

18、.584）lnTAit 10.148*（1.802）0.916*（9.573）0.696*（9.603）0.939*（7.478）0.914*（4.932）0.954*（59.960）0.875*（24.887）0.930*（16.213）0.923*（26.624）0.450*（2.890）0.742*（7.283）lnPit0.253*（ 1.837）0.924*（ 3.796）0.983*（ 3.623）0.803*（ 4.105）lnPit 10.442*（ 3.957）0.438*（ 2.534）0.369*（ 3.297）0.508*（3.462）0.737*（ 2.654）0.7

19、12*（ 2.620）lnYit1.546*（2.963）0.466*（3.586）0.660*（2.694）0.745*（2.665）lnYit 12.318*（10.150）1.866*（ 3.278）0.643*（ 1.929）0.610*（ 3.934）0.676*（ 3.069）0.550*（ 2.114）lnPsit1.875*（ 3.527）1.678*（ 3.865）2.108*（3.457）0.919*（ 3.265）1.304*（ 3.382）1.416*（ 4.798）0.729*（ 2.566）lnPits 11.306*（2.394）1.387*（ 2.828）D10

20、.723*（ 6.272）0.364*（ 4.834）0.645*（ 5.453）0.304*（ 3.098）0.823*（ 8.162）0.665*（ 3.579）0.840*（ 6.839）0.656*（ 3.527）0.578*（ 4.365）D20.587*（ 3.349）0.239*（ 3.033）0.286*（ 2.883）0.280*（ 3.245）D30.087*（ 2.280）D40.388*（ 8.844）0.594*（ 5.476）0.253*（ 3.536）0.605*（ 5.575）0.286*（ 3.634）0.232*（ 2.815）0.451*（ 5.124）0

21、.544*（ 3.457）0.448*（ 4.425）0.628*（ 3.587）0.401*（ 3.423）D50.162*（ 3.469）0.235*（ 3.087）0.515*（ 5.619）0.197*（ 2.293）R20.9980.9930.9920.9930.9930.9980.9920.9630.9860.9620.990調(diào)整 R20.9970.9890.9880.9880.9910.9970.9880.9490.9810.9530.985AIC3.4961.9422.3081.7662.2582.1660.2000.8081.6890.6791.565SC3.0971.855

22、1.9591.3672.0091.6681.6510.5091.3910.4301.217商業(yè)與管理2009 年92表 2估計的需求彈性表 3估計模型的檢驗注：（1）在表格 1 4 行中，數(shù)據(jù)表示卡，括號里面的數(shù)據(jù)表示對應的概率；（2）* 表示在 5的水平下沒有通過檢驗表 1 中各個客源國估計模型的調(diào)整 R2 均在 0. 94 以上，AIC 和 SC 也都較小， 說明了模型的整體擬合效果很好。滯后因變量是決定旅游需求最重要的因素，所有的客源國模型都顯著，這表明了各國旅游者對的旅游需求是一種的行為方式，口碑宣傳和重游是旅游者選擇作為旅游目的地的重要依據(jù)；旅游價格也是一個很重要的決定因素，11 個

23、模型中有 9 個顯著（除了和）。對于收入變量，也僅 3個模型不顯著（韓國、法國和德國）。就替代價格這一變量而言，有 4 個模型不顯著（、英國、菲律賓和泰國），這說明替代目的地的價格對于入境旅游需求造成的影響較旅游價格和收入水平相對較小。從虛擬變量來看，1997 年的金融國內(nèi)發(fā)生的主要對亞洲和 2003 年的 SARS對的入境旅游造成了嚴重的影響；的旅游需求產(chǎn)生了較大影響， 而 2008 年的金融的影響范圍較廣（、英國、韓國和等）；2001 年的 911僅影響了的客源。這一分析結(jié)果可以為未來可能發(fā)生的突發(fā)或提供決策依據(jù)?；诒?1 的估計結(jié)果，可以計算出客源國的需求彈性，結(jié)果如表 2 所示。從旅

24、游需求價格彈性來看，中國旅游價格的變化對客源國的旅游需求產(chǎn)生不同的影響。對的旅游需求缺乏價格彈性；和泰國選擇作為旅游目的地時不考慮旅游價格因素；、英國、新加坡、韓國、法國、德國、菲律賓和澳大的旅游需求對旅游價格的變動很敏感，尤其是新加坡、韓國、法國和德國，這表明其他目的地對產(chǎn)生了顯著的替代效應。如果的旅游價格提高，來自這些的旅游總將會減少，相反，旅游總增加。從收入彈性的變化來看，客源國的旅游需求對其的反應程度不同。韓國、法國和德國不受本國收入水平的影響；、菲律賓、和澳大富有收入彈性，隨著的發(fā)英國新加坡菲律賓韓國法國德國澳大LMSC 檢驗3.394（0.183）5.266（0.072）5.074

25、（0.079）2.266（0.322）4.904（0.086）3.611（0.164）4.025（0.134）1.236（0.539）2.297（0.317）4.969（0.083）0.991（0.609）ARCH 檢驗0.544（0.461）0.198（0.656）0.065（0.799）0.280（0.600）0.739（0.390）0.007（0.932）1.308（0.253）1.139（0.286）0.855（0.355）0.491（0.484）0.558（0.455）JB 檢驗0.467（0.792）6.049*（0.049）0.905（0.799）0.841（0.657）0.93

26、6（0.626）0.371（0.831）1.430（0.489）0.625（0.713）0.352（0.839）3.670（0.160）0.467（0.791）RESET 檢驗0.744（0.388）16.509*（0.000）2.140（0.636）1.570（0.456）0.027（0.870）2.561（0.110）2.370（0.124）2.344（0.126）4.338（0.537）0.265（0.607）1.049（0.306）MAPE0.1640.3170.4000.4860.1180.2540.2411.4540.7222.1551.878TIC0.0010.0020.0030

27、.0030.0050.0020.0020.0080.0050.0130.011英國新加坡菲律賓韓國法國德國澳大價格彈性0.8211.001.4416.114.2911.0410.5310.432.76收入彈性2.723.811.530.284.425.965.834.4交叉價格彈性6.7727.5115.677.3518.6318.395.83第 9 期入境旅游需求影響因素分析及，：93展，這些對的旅游需求會有更大幅度的增加。對新加坡而言，不管收入如何變化，他們對的旅游需求總是相當?shù)?。而則把視為低檔旅游目的地，收入的提高會降低他們對的旅游需求。從交叉價格彈性來與替代目的地之間是競爭還是互補的，

28、取決于客源國。對于、新加坡、法國和德國而言，與其他替代性目的地是相互補充的，換句話說，如果替代目的地的價格上漲，將減少和德國則認為起韓國和澳大、新加坡、法國和德國對的旅游需求，反之，增加對的旅游需求。而韓國和其他目的地是可以相互替代的，也就意味著其他替代目的地價格的增加（減少）會引旅數(shù)的大幅度增加（減少）。表 3 給出了各國估計模型的檢驗結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)僅沒有通過 JB 檢驗和 RESET 檢驗，表明模型非正態(tài)分布和模型誤設(shè)的問題。由于本研究的樣本量相對較?。ㄋ凶兞恐挥?21 個觀察值），估計模型可能小樣本偏差。評價指標 MAPE 和 TIC 同時表明，所有模型精度很高。鑒于此，所有客源國估計

29、模型可用來。四、在旅游人數(shù)之前，首先應自變量。自變量因變量滯后值、旅游價格、收入、替代價格及其滯后值。旅游價格和替代價格都是綜合指數(shù)，其有以下兩種：第一，單獨價格的各個組成部分，數(shù)。第陸和客源國的 CPI、匯率以及替代目的地的 CPI 和國際接待人數(shù)。第二，直接價格指法計算過程十分復雜，需要大量的時間和成本。本文選擇第二種。由于所有的自變量都是年度數(shù)據(jù)，具有線性趨勢，因此采用 HoltWinters無季節(jié)性模型來自變量。在動態(tài)需求模型中，第一個值的計算是用因變量滯后變量的實際值，其他都采用值36。旅游需求模型中的所有變量都是對數(shù)形式，必須將對數(shù)值轉(zhuǎn)化為所示。數(shù)形式，得出最終的旅游人數(shù)。11 個

30、旅游人數(shù)的結(jié)果如表 4表 4旅游人數(shù)的結(jié)果（：人）/時間200920102011201220132014201520162017年均增長率（%）20333782205234239161525937492812966305071133085503588181389144513英國650703713555782478858058940939103182511314911240783136063116新加坡10430261221116142961416737121959488229405926857553144331368120736菲律賓899865100450011213011264263141

31、1269155969417410521924160212652619韓國450676251285095836031664116275573688599972978641311136533126729142441429564568042503674455535376123355675163974443888208217905041718法國48142952051256276860845465784971125476899483142289891812德國586163645846711607784062863896951858104877611555631273222166031986600037

32、149737745218306808998659651131024792109909811澳大6555957330298196099164151024656114568012810001432302160147520609881682812764463855879958226107281112010991344728150553212合計15603075174003461940674021667933241824662699655730161532336862843765585319商業(yè)與管理2009 年94表 4結(jié)果顯示，在無特殊影響的情況下，入境旅游市場呈現(xiàn)、快速增長趨勢，入境旅游市場規(guī)模

33、不斷擴大。11 個主要客源國的旅游總?cè)藬?shù)將從 2009 年的 1560. 31 萬增加到 2017 年的3765. 59 萬，年均增長率為 19，其中新加坡增長最迅速，、和增長則相對較慢；從市場規(guī)模來看，韓國和仍然是入境旅游最主要的客源市場。五、研究結(jié)論本文基于 19882008 年11 個主要客源國的數(shù)據(jù)，采用到簡單的建模分析了入境旅旅游的游需求的影響因素和各國的總體旅游需求彈性， 并在此基礎(chǔ)上人數(shù)。研究結(jié)果表明：了 20092017 年的各國赴（1） 旅游者的忠誠是影響入境旅游需求的最重要因素。在所有旅游需求模型中，滯后因變量都顯著，這說明旅游者的口碑宣傳和忠誠是影響其選擇將作為旅游目的地

34、的一個非常重要的因素。因此，為了吸引的國外旅游者，應進一步提高旅游的質(zhì)量，為旅游者提供物有所值、高質(zhì)量的旅游體驗，同時還須加大促銷力度，提高旅游者對的認知，提升國際旅游目的地的形象。入境旅游需求受到自身旅游價格的顯著性影響。需求價格彈性表明，旅游價格的變化對（2）客源國的旅游需求產(chǎn)生不同的影響。因此，旅游企業(yè)及相關(guān)部門應充分利用需求價格彈性，旅游的性質(zhì)和特定的旅游經(jīng)營環(huán)境，制定一個靈活的旅游價格策略，從而達到增加企業(yè)總、擴大市場占有率等目標。對價格敏感的，應采用低價策略，同時加強內(nèi)部成本管理和質(zhì)量，這樣才能有利于，則應采用適當?shù)钠髽I(yè)和行業(yè)的健康發(fā)展導致惡性價格競爭和損害旅游者利益。對價格不敏感

35、的高價策略，在一個較低水平的旅游需求量使最大化。（3） 客源國宏觀的周期性波動，使旅游企業(yè)在制訂經(jīng)營計劃時需要考慮需求收入彈性的大小對企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營產(chǎn)生的影響。尤其是需求收入彈性大的商品，隨著周期性的波動，市場需求量的波動很大，在客源國國民上升期間能給旅游業(yè)帶來良發(fā)展機會。所以應客源國的周期的供給。的變化，相應地調(diào)整旅游的結(jié)構(gòu)，依據(jù)旅游市場的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，適時地把握各類旅游與替代目的地之間的對入境旅游需求產(chǎn)生較大影響。與替代目的地之間是競（4）爭還是互補，取決于客源國。如果替代彈性表明與替代目的地之間是競爭，那么替代目的地與替代目的地之間的價格上漲（下降），將增加（減少）這些對的旅游需求；如果

36、替代彈性表明是互補，替代目的地的價格上漲（下降），將減少（增加）這些對的旅游需求。因此，為保證最大利益， 非價格競爭據(jù)有利地位。（5） 各種重受挫。需要在確定，充分利用開發(fā)策略，制定價格時充分考慮客源國的交叉價格彈性，同時應采用差別化策略使旅游區(qū)別于其他替代性目的地，在爭奪市場的競爭中占及自然因素等不可控因素都可能大幅度影響國際旅游需求，使旅游業(yè)嚴、的國治和 2003 年的 SARS等對入境旅游需求的顯著影響凸現(xiàn)旅游的“敏感”特征。為避免和減輕給入境旅游所帶來的嚴重威脅，旅游管理部門應強化風險和危機意識，建立旅游業(yè)的管理體系，使損失降到最低。（6）入境旅游業(yè)將持續(xù)迅速發(fā)展，市場規(guī)模不斷擴大。入

37、境旅游人數(shù)將保持年均兩位數(shù)家，其中新加坡增長最迅速，這是幅度的增長，總的來看，亞洲地區(qū)和澳大的旅游人數(shù)增幅高于歐應重點關(guān)注的市場。韓國和仍然是入境旅游最主要的客源市場。因此，在未來的目標市場定位中，繼續(xù)以日韓市場為主，加大開拓東盟和歐美市場的力度，逐步形成合理的境外客源市場格局。第 9 期入境旅游需求影響因素分析及，：95通過對各國旅游需求彈性的分析和旅游人數(shù)的可以各國旅游業(yè)發(fā)展狀況和趨勢， 從而為中國制定正確的旅游發(fā)展提供科學的依據(jù)。但是影響入境旅游需求除了上述因外，還括旅游交通成本等方面的因素。由于數(shù)據(jù)獲取的，本文只從滯后因變量、價格、收入以及特殊研究入境旅游需求，使得文章一定的局限性。如

38、何在現(xiàn)有影響因素的基礎(chǔ)上，引入旅游交通成本、等因素進行分析是后續(xù)研究要考慮的方向。第二，本研究的樣本量相對較小，估計的模型可能小樣本偏差，因此未來的研究應采用面板數(shù)據(jù)以降低小樣本偏差，進一步提高精度。第三，本文旅游人數(shù)的是基于過去 20 年（19882008 年）入境旅游業(yè)的發(fā)展趨勢，結(jié)果沒有考慮特殊的影響。實際上。因此，在定受到周期的影響，入境旅游的市場反應滯后，特殊會造成旅游需求在一段時間內(nèi)持續(xù)量的基礎(chǔ)上，應結(jié)合定性，如和頭腦風暴法，對結(jié)果進行相應地調(diào)整，以提高預測結(jié)果的準確性。參考文獻：1旅游統(tǒng)計年鑒編委會.旅游統(tǒng)計年鑒M.統(tǒng)計:，2001: 24.2李天順.入境旅游的主要客源地及其拓展

39、研究J. 陜西師范大學學報，1999（1）: 108 112.軍.入境后旅游流的空間分布研究J. 人文地理，2001, 16（6）: 44 46.3, 任建蘭.入境旅游客源市場格局及發(fā)展J. 地域研究與開發(fā)，2004, 23（5）: 68 72.45,.市入境旅游客源市場分析J. 云南地理環(huán)境研究，2006, 18（6）: 102 106.6陳秀瓊.入境旅游的區(qū)域差異特征分析J. 地理學報，2006（12）: 71 80.7馬. 西安旅游區(qū)入境旅游流時空演變及系統(tǒng)調(diào)控J. 人文地理，2006（4）: 88 93.,. 青島入境旅游市場時空結(jié)構(gòu)及其發(fā)展態(tài)勢研究J.海洋大學學報，2007（5）:

40、80 83.8.入境旅游外國市場時空特征研究J.問題探索，2008（9）: 122 126.91011. 我國入境旅游市場分析與策略建議J.問題探索，2008（1）: 141 144.勛.入境旅游發(fā)展影響因素研究J. 統(tǒng)計教育，2009（1）: 18 22.，12入境旅游需求影響因素分析J.理論與管理，2008（5）: 51 55.，13羅富民. 匯率變動對我國入境旅游需求的影響研究 來自對華旅游的實證J. 工業(yè)技術(shù)，2007（8）: 86 88. 入境旅游: 基于引力模型的J. 旅游學刊，2007（3）: 30 34.1415,. 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的國際入境旅游需求的定量分析與以對的國際旅游

41、需求分析為例J. 旅游學刊，2002（3）: 55 59.16賢，.入境旅游市場的多元回歸J. 資源開發(fā)與市場，2005（2）: 105 106.17孫玉環(huán). 基于 SARIMA 模型的 SARS 對入境旅游收入影響的定量分析J. 旅游科學，2006（1）: 18 21.模型比較研究J. 旅游學刊，2008（3）: 24 28. 我國入境旅游人次月度指數(shù)18,19,. 對國際入境旅游市場的滾動樣本基于季節(jié)效應 ARIMA 模型J.問題, 2008（6）: 124 126.20尚林,21任來玲,良. 基于 ARIMA 和 EGARCH 模型的入境旅游收匯分析J. 統(tǒng)計應用，2007（4）: 46

42、 48.明. 旅游需求的比較分析J. 世界科技研究與發(fā)展，2006（6）: 84 88. ES 和 ARIMA 旅游需求模型效果比較J. 商場現(xiàn)代化，2007（7）: 180 182.22,. 重慶直轄十年入境旅游市場特征分析及趨勢J. 重慶工商大學學報，2007（3）: 49 51.23,24,. 西安市入境旅游市場特征及趨勢研究J. 西北農(nóng)林科技大學學報，2008（3）: 86 91.以江蘇省為例J. 南京師范大學學報，2005（2）: 117 121.25羅朝霞,. 數(shù)列灰,在旅游統(tǒng)計與上的應用26,. 基于灰色系統(tǒng)理論的旅游客源模型 以入境旅游客源為例J.地理, 2005（5）: 23

43、2 235.商業(yè)與管理2009 年9627SONG H, WONG K F. Mling and Forecasting the Demand forTourismJ. International Journal of Hospitality Management,2003, 22（4）: 435 451.28WITT S F, WITT C A. Forecasting Tourism Demand: A Review of Empirical Research J. International Journal of Forecasting, 1995, 11（3）: 447 475.29G

44、ANG LI, HAIYAN SONG, STEPHEN F WITT. Recent Developments in Econometric Ming and Forecasting J. Journal of TravelResearch, 2005, 44（1）: 82 89.30DRITSAKIS N. Cointegration Analysis of German and British Tourism Demand for Greece J. Tourism Management, 2004, 25（1）: 111119.31KULENDRAN N, WITT S F. Co I

45、ntegration Versus Least Squares RegressionJ. Annals of Tourism Research, 2001, 28（3）: 291 311.32NORLIDA HANIM, MLHD SALLEHA, REDZUAN OTHMANB. Mling and Forecasting Malaysias Tourism DemandJ. Journalof Travel Research, 2008, 24（1）: 25 42.33TERESA GARNN MUNOZ. Tourism in the Balearic Islands: A Dynamic Mfor International Demand Using Panel Data J.Tourism Management, 2007, 28（5）: 1224 1235.34LIM C, MCALEER M. Time Series Forecasts of International Travel Demand for Australia J. Tourism Manageme