姜國華,李 健
(1.浙江商業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,浙江 杭州 310035;2.浙江農(nóng)林大學(xué) 旅游與健康學(xué)院,浙江 杭州311300)
上海入境旅游需求的建模分析
姜國華1,李 健2
(1.浙江商業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,浙江 杭州 310035;2.浙江農(nóng)林大學(xué) 旅游與健康學(xué)院,浙江 杭州311300)
通過5個(gè)上海入境旅游市場客源國家(澳大利亞、美國、德國、英國、韓國)旅游市場的2004-2015年季度數(shù)據(jù)分析,應(yīng)用從“一般到簡單” (general-to-specific)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模方法,采用自回歸分布滯后模型(ADLM),探求影響上海入境旅游需求的主要因素。結(jié)果表明,上海相對旅游價(jià)格水平對入境客源國市場缺乏吸引力,客源國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平顯著影響游客到上海的出行決策;世界級的大型節(jié)事活動(dòng)對上海遠(yuǎn)程旅游市場影響顯著,營造好的口碑效應(yīng)對入境旅游市場會(huì)有較大促進(jìn);上海入境旅游市場具有典型的季節(jié)性特征,近程和遠(yuǎn)程市場差異顯著。
入境旅游;ADLM;需求彈性;上海
近年來,受國際經(jīng)濟(jì)衰退和波動(dòng)的持續(xù)影響,在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展前景尚不明朗的背景下,多數(shù)國家特別是發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的居民在消費(fèi)方面仍然謹(jǐn)慎保守,對旅游消費(fèi)特別是中遠(yuǎn)程距離旅游消費(fèi)的價(jià)格還較為敏感,直接影響其消費(fèi)意愿[1]。同時(shí),國際和國內(nèi)周邊地區(qū)旅游市場競爭激烈,在外媒宣傳下國內(nèi)整體旅游環(huán)境存在空氣污染等不利因素,也影響國外游客出行選擇,甚至被國際媒體列入全球旅游警告[2]。面臨嚴(yán)峻形勢,2015年上海借助“絲綢之路”旅游年、離境退稅新政等一系列利好舉措,吸引入境旅游人數(shù)逆市反彈,2015年1-12月累計(jì)接待入境旅游人數(shù)800.2萬人次,同比增長1.1%;全年旅游外匯收入達(dá)59.6億美元,比上年增長4.5%[3]。上海作為中國對外的窗口,其入境旅游的發(fā)展是全國入境旅游的風(fēng)向標(biāo),厘清影響上海入境旅游的影響因素能夠及早應(yīng)對全國入境旅游的發(fā)展障礙因素,增強(qiáng)促進(jìn)因素,從而以點(diǎn)帶面,促進(jìn)上海入境旅游的基礎(chǔ)上,提升全國入境旅游水平。
為了更好的研究上海入境旅游市場,為上海入境旅游發(fā)展決策提供參考,本文選取澳大利亞、美國、德國、英國、韓國等5個(gè)國家2004年-2015年的季度樣本數(shù)據(jù),對上海入境旅游市場需求進(jìn)行建模分析,實(shí)證分析上海入境旅游市場需求的主要影響因素。
旅游需求就是“在一定時(shí)間內(nèi),一定價(jià)格上,旅游者愿意而且能夠購買的旅游產(chǎn)品的數(shù)量,即旅游者對某一旅游目的地所需求的數(shù)量”[4]。旅游需求指標(biāo)一般用旅游人次、旅游花費(fèi)、出游率、重游率等指標(biāo)來衡量;其中,以旅游人次的測度為主,也有少部分采用旅游支出進(jìn)行測度[5]。旅游活動(dòng)是人的一種行為活動(dòng),人口狀況是影響旅游需求的首要因素。從人口的統(tǒng)計(jì)特征來看,人口的數(shù)量、質(zhì)量、結(jié)構(gòu)、分布狀況等對旅游需求的產(chǎn)生重要影響。從長遠(yuǎn)的角度來看,總?cè)丝跀?shù)大的國家或地區(qū),其潛在的旅游需求也大,在客觀條件具備的情況下,轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)旅游需求的數(shù)量也會(huì)比較大[6]。除了人口變化以外,經(jīng)濟(jì)與財(cái)政的發(fā)展,政治、立法和規(guī)章制度的變化,技術(shù)的進(jìn)步,貿(mào)易的發(fā)展,交通運(yùn)輸?shù)幕A(chǔ)設(shè)施,旅行安全等方面也不同程度的影響旅游需求[7]。不同學(xué)者根據(jù)研究的目的和方法不同,在影響變量的選取上存在差異,但是國內(nèi)外許多研究在國際旅游預(yù)測方面所使用過的變量總體比較集中,主要包括:匯率、GDP、CPI、居民收入、交通成本、重大節(jié)事、人口規(guī)模、犯罪率、氣候條件等[8]。
在進(jìn)行旅游建模的研究方法上,學(xué)者們主要采用定量研究的研究方法[9],如時(shí)間序列法、線性模型、引力模型等。90年代以后,隨著人工智能法在旅游研究中流行,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、粗糙集理論、灰色理論、模糊理論等在旅游研究中的應(yīng)用開始增多[10-11],包括非因果關(guān)系模型(主要是時(shí)間序列)和因果模型(主要是計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型)。其中,自回歸分布滯后模型(ADLM)、自回歸滑動(dòng)平均模型(ARIMA),以及結(jié)構(gòu)時(shí)間序列模型(STSM)等是目前旅游需求建模的主流模型[12]。
在具體的實(shí)證研究中,相當(dāng)多的學(xué)者運(yùn)用ADLM的方法對中國入境旅游做了建模分析,如Julian 和Lin (2011)[13]、 宋海巖和費(fèi)寶剛(2007)[12]、Song 和 Witt (2003)[14]、Song,Wong和 Chon (2003)[15]、 Tukamushaba, Lin和Bwire (2013)[16]、王純陽和黃福才(2010)[17]等。本文在借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上,選用ADLM對上海5個(gè)主要的入境旅游市場進(jìn)行建模分析。
以經(jīng)濟(jì)學(xué)道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ),借鑒國內(nèi)外學(xué)者的研究成果[12,14],影響上海入境旅游需求的決定因素有目的地國的旅游價(jià)格、客源地經(jīng)濟(jì)水平等,構(gòu)建如下需求模型:
其中,VAit表示第i個(gè)客源國在t時(shí)期對上海的旅游需求,以t時(shí)期i國到上海的旅游人數(shù)來表示。Pit表示i國的游客到上海旅游的自身價(jià)格相對于上海入境旅游自身價(jià)格平均的價(jià)格水平,筆者采用式(2)計(jì)算得到,即經(jīng)匯率EX調(diào)整后的上海于每個(gè)相應(yīng)客源國的消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)CPI相對值作為i客源國到上海旅游的自身價(jià)格,匯率是當(dāng)?shù)刎泿艑γ涝募径绕骄鶇R率。Yit是i客源國t時(shí)期收入水平的變量,筆者采用i客源國的實(shí)際GDP指數(shù)(Y2010=100)作為替代變量。沒有采用游客消費(fèi)支出的原因是缺少關(guān)于支出的變量數(shù)據(jù)。εit表示殘差項(xiàng),用來表示其它沒有包含在模型中但對上海旅游需求又產(chǎn)生相對較小影響的其它因素所帶來的不確定性影響。A、β1、β2為常數(shù)項(xiàng)。
根 據(jù) Song 和 Witt (2003)[14], 式(1) 的一個(gè)主要特征是能夠轉(zhuǎn)換為利用普通最小二乘法(OLS)進(jìn)行估計(jì)的對數(shù)線性模型。因此,將式(1)對數(shù)化后我們可以得到進(jìn)行估算的對數(shù)線性模型,如下式(3):
式(3)中β0= lnA,是回歸系數(shù),β1、β2分別為價(jià)格彈性和收入彈性;一般而言,隨著上海旅游價(jià)格的上升,上海入境旅游需求應(yīng)該減少,因此期望β1< 0;隨著客源國或地區(qū)收入水平的上升,對于上海旅游需求會(huì)增加,因此期望β2> 0。μit= lnεit,是隨機(jī)誤差項(xiàng)。
旅游者的決策過程是一個(gè)動(dòng)態(tài)的行為過程,Baron (1975)曾對旅游需求中的周期成份、趨勢性成份和不規(guī)則成份進(jìn)行確認(rèn)[18]。周期成份包括季節(jié)性和節(jié)假日的影響,不規(guī)則成分指短期作用的一次性突發(fā)事件和反常天氣的影響,趨勢性成份是指長期的趨勢和周期性[12]。因此,模型的設(shè)定應(yīng)該增加季節(jié)性的虛擬變量(D1、D2、D3)、數(shù)據(jù)所在時(shí)間區(qū)間的重大節(jié)事虛擬變量(北京奧運(yùn)會(huì)D08oly,上海世博會(huì)D10expo)以及一次性突發(fā)事件的虛擬變量(國際金融危機(jī)影響D08 fin)。結(jié)合Song, Wong和 Chon (2003)、Song 和 Li (2008)、 Ayeh 和 Lin (2011)、Tukamushaba, Lin和 Bwire (2013)的研究,按照ADLM將式(3)重新改寫如下:
需要特別要注意的是,式(4)中的系數(shù)α0不同于式(3)中的回歸系數(shù)β0,由于引入了上海旅游需求的滯后期的影響,不同于式(3)中的需求價(jià)格彈性β1,也不同于式(3)中的需求收入彈性β2。但是Song 和 Witt(2000)[19]證明了通過如下變換的式(5),可以計(jì)算出彈性數(shù)值并將式(4)還原為式(3)。
本文選擇2004—2015年上海5個(gè)主要客源國(澳大利亞、美國、德國、英國、韓國)的數(shù)據(jù)為樣本。上海入境旅游人數(shù)、各國消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)、匯率(Exchange Rate)、國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的數(shù)據(jù)(以2010年不變價(jià)計(jì)算)均來源于wind資訊經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(2004Q1~2015Q2)。本研究對相關(guān)數(shù)據(jù)采用SPSS22軟件進(jìn)行處理。
在“重大節(jié)事或一次性突發(fā)事件”虛擬變量中, D10expo代表上海世博會(huì),其數(shù)值在2010Q2、2010Q3、2010Q4為1,其余樣本為0。
利用式(4),去掉那些在經(jīng)濟(jì)意義上存在不可接受性的或者在統(tǒng)計(jì)上不顯著變量,得出估計(jì)結(jié)果,匯總到表1。在統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)中,因采用“從一般到簡單”的建模方法,模型中的各個(gè)自變量的 p值都小于0.05,t檢驗(yàn)結(jié)果自動(dòng)滿足;澳大利亞、美國、德國、英國、韓國每個(gè)獨(dú)立模型的 R2值分別為 0.962、0.904、0.838、0.934和 0.803,調(diào) 整 R2分 別 為 0.954、0.892、0.821、0.921和0.769,總體看各觀測點(diǎn)離回歸直線近,擬合程度較好;在回歸方程顯著性檢驗(yàn),即 F檢驗(yàn)中,P值均小于 0.05,說明至少有一個(gè)自變量與因變量存在回歸關(guān)系;在計(jì)量的診斷性檢驗(yàn)中,我們分別進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn),自相關(guān)性檢驗(yàn)和異方差性檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)反映回歸的標(biāo)準(zhǔn)化殘差的直方圖總體對稱,標(biāo)準(zhǔn)化殘差的正態(tài) P.P圖中各散點(diǎn)均勻的分布或圍繞直線周圍,同時(shí)對標(biāo)準(zhǔn)化的殘差進(jìn)行正態(tài)分布檢驗(yàn), K.S檢驗(yàn)和S.W檢驗(yàn)的 p值(sig)都大于 0.05,滿足正態(tài)性檢驗(yàn);澳大利亞、美國、德國、英國的需求模型中方差膨脹系數(shù) VIF均小于10,滿足多重共線性檢驗(yàn);韓國的需求模型中LAGS(LNPI,3)(價(jià)格對數(shù)的滯后三期變量)、LAGS(LNPI,4) (價(jià)格對數(shù)的滯后四期變量)方差膨脹系數(shù) VIF分別為10.320和10.502,存在一定的共線性問題。標(biāo)準(zhǔn)化殘差和標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測值的散點(diǎn)圖都基本顯示同方差情形,總體滿足異方差檢驗(yàn);在模型匯總中,澳大利亞、美國、德國、英國、韓國各國的 Durbin Watson(DW)值分別顯示 2.151、2.040、1.090、1.727和 1.983,均滿足自相關(guān)檢驗(yàn)。綜上,各個(gè)模型均通過至少二個(gè)或二個(gè)以上的計(jì)量檢驗(yàn),我們確定最終模型。
表1 模型的估計(jì)結(jié)果,因變量為LnVAit
可以發(fā)現(xiàn),五個(gè)國家的模型中都不同程度受到本國經(jīng)濟(jì)水平(或其滯后期)的影響,但是只有澳大利亞和韓國受到旅游價(jià)格水平的顯著影響。在上海入境旅游的潛在游客中,本國經(jīng)濟(jì)水平都是決定澳大利亞、美國、德國、英國、韓國等國是否出行到上海的主要因素。同時(shí)五個(gè)模型結(jié)果中都不同程度的受到旅游需求滯后期的影響,說明“口碑效應(yīng)”在游客到上海旅游出行決策中扮演重要的角色。值得注意的是,5個(gè)模型中滯后期影響因素均大于0,說明上海的入境旅游擁有較好的口碑,并對潛在游客產(chǎn)生了較大的正面影響。
同時(shí),我們也發(fā)現(xiàn)不同國家對上海旅游的季節(jié)性變化差異較大,但是總體來看,遠(yuǎn)程市場(澳大利亞、美國、德國、英國)的季節(jié)性特征較為明顯,在一季度的虛擬變量中成顯著負(fù)相關(guān),這可能與上海一季度的氣候有關(guān)。
從節(jié)事活動(dòng)或者一次性突發(fā)事件來看,遠(yuǎn)程市場受到上海世博會(huì)的影響較大,受奧運(yùn)會(huì)的影響不大,說明上海大型的節(jié)事活動(dòng)會(huì)對遠(yuǎn)程客源市場起到一定的促進(jìn)作用。
旅游需求彈性是測定旅游需求量對其自變量變動(dòng)反應(yīng)的靈敏程度的一個(gè)尺度,旅游需求彈性對于旅游價(jià)格的決策和旅游政策制定提供直接的參考和依據(jù)。表2是根據(jù)表1計(jì)算出的各國的旅游需求彈性值。從表2中,我們發(fā)現(xiàn)旅游需求價(jià)格彈性小于0,收入彈性大于0,與預(yù)期相符,即旅游需求隨著價(jià)格的增加而減少,隨著收入的增加而增加,符合一般經(jīng)濟(jì)規(guī)律。
從自身價(jià)格彈性來看,韓國對上海的旅游需求缺乏價(jià)格彈性(彈性小于1),適當(dāng)提高旅游產(chǎn)品的價(jià)格對韓國游客只會(huì)產(chǎn)生較小幅度的影響,即適度的提高旅游產(chǎn)品價(jià)格,雖然在韓國赴上海的游客量會(huì)略有減少,但是總體收益卻能夠上升。而澳大利亞對上海的旅游需求富有價(jià)格彈性(彈性大于1),上海旅游產(chǎn)品價(jià)格的提高會(huì)對澳大利亞游客產(chǎn)生較大幅度的影響,并導(dǎo)致旅游收入的降低,因此上海在對澳大利亞進(jìn)行旅游產(chǎn)品定價(jià)時(shí)可以適當(dāng)?shù)慕档吐糜蝺r(jià)格進(jìn)行促銷,從而大幅提升旅游人次,增加澳大利亞赴上海的旅游總收益。
從旅游收入彈性來看,五個(gè)國家的旅游需求對其收入變動(dòng)的反應(yīng)程度不同。英國的收入彈性系數(shù)小于1,不管其收入如何變化,對上海入境旅游的需求總是相當(dāng)穩(wěn)定的。而澳大利亞、美國、德國、韓國等國家的旅游需求對收入富有彈性,經(jīng)濟(jì)水平的進(jìn)一步發(fā)展,這四個(gè)國家對上海的旅游需求會(huì)有更大幅度的增加。特別時(shí)澳大利亞的收入彈性達(dá)到4.684,其每季度經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的變化極大的影響澳大利亞潛在游客到上海的出行決策。
表2 上海入境旅游需求彈性值
第一,上海相對旅游價(jià)格水平對入境客源國市場缺乏吸引力,客源國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平顯著影響游客到上海的出行決策,這一結(jié)論在金建江(2015)的研究中得到印證[20]。5個(gè)國家的建模過程中發(fā)現(xiàn),只有澳大利亞和韓國兩個(gè)亞太國家受上海相對旅游價(jià)格的顯著影響,其它歐美國家對于旅游價(jià)格影響均不顯著。上海作為國際大都市,其旅游產(chǎn)品的性價(jià)比在世界范圍內(nèi)并不具有優(yōu)勢,吸引力不足以顯著影響入境旅游客源市場。同時(shí),建模發(fā)現(xiàn)客源國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(參照GDP統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù))對赴上海旅游產(chǎn)生顯著影響。因此,在旅游價(jià)格和游客經(jīng)濟(jì)水平兩個(gè)方面,上海在促進(jìn)入境旅游提升上的努力空間有限,更多依賴于世界整體經(jīng)濟(jì)水平的提升和影響游客出行的其它因素。
第二,世界級的大型節(jié)事活動(dòng)對上海遠(yuǎn)程旅游市場影響顯著,營造好的口碑效應(yīng)對入境旅游市場會(huì)有較大促進(jìn)。上海世博會(huì)效應(yīng)對歐美及澳大利亞的旅游有顯著的促進(jìn)作用,這是重大節(jié)事活動(dòng)對旅游促進(jìn)作用的集中體現(xiàn),因此上海旅游局在遠(yuǎn)程市場旅游促銷時(shí)可以更多的考慮上海重大節(jié)事活動(dòng)的針對性促銷。同時(shí),研究也發(fā)現(xiàn),好的口碑效應(yīng)對入境旅游市場的促進(jìn)作用更為顯著,因此營造世界范圍內(nèi)良好的旅游口碑顯得十分重要,而好口碑的形成是以優(yōu)質(zhì)的旅游服務(wù)質(zhì)量為前提的。
第三,上海入境旅游促銷應(yīng)該充分考慮近程和遠(yuǎn)程市場差異,有效區(qū)分季節(jié)性特征。研究發(fā)現(xiàn),旅游的近程和遠(yuǎn)程市場無論在季節(jié)性還是節(jié)事活動(dòng)的影響均存在較大差異。從季節(jié)性來看,第一季度是上海入境旅游淡季,上海旅游局可以用更為詳細(xì)的客源數(shù)據(jù)分析第一季度游客量較低的原因和具體月份,這樣可以針對性的進(jìn)行改善和營銷,提升淡季入境旅游人次。同時(shí)近程和遠(yuǎn)程市場受節(jié)事活動(dòng)不同程度的影響、歐美和亞太市場受相對旅游價(jià)格的不同表現(xiàn)都可以成為上海入境旅游決策的參考依據(jù)。
第一,本次研究為定量研究,通過建模分析得出上海入境旅游市場影響因素包括客源國居民收入、上海相對客源國的旅游產(chǎn)品價(jià)格、季節(jié)性、世博會(huì)、滯后期形成的口碑效應(yīng)等。但是,對于影響因素的探究畢竟有限,諸如政治因素、居民好客程度等因素均未考慮在內(nèi),需要進(jìn)一步的研究加以判斷。
第二,本次研究僅通過現(xiàn)有10多年的季度數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析,存在一定局限性。比如第一季度顯著的負(fù)相關(guān)可能只是由于春節(jié)原因集中在一個(gè)月中,這樣的研究需要基于月度數(shù)據(jù)進(jìn)行更為準(zhǔn)確有效。同時(shí),本次研究沒有在建模的基礎(chǔ)上進(jìn)行預(yù)測,是下一步研究重點(diǎn)關(guān)注的課題,也是給上海旅游決策更為直接的依據(jù)。
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Modeling and Analyzing Shanghai Inbound Tourism Demand
JIANG Guohua1, LI Jian2
(1.Zhejiang Business College, Hangzhou 310053,Zhejiang , China; 2.School of Health &Tourism, Zhejiang Agricultural & Forestry University,Hangzhou 311300, Zhejiang,China )
Through the 2004-2015 quarterly data analysis,the main objective of this paper is to identify the most influencing factors which contribute to the demand Shanghai’s inbound tourism in five tourist generating destinations,including Australia, the United States, Germany, the UK and South Korea, using the autoregressive distributed lag model(ADLM).The general-to-specific modeling approach is followed to the model.Empirical results reveal that the relative tourism price level of Shanghai lack of attraction to the inbound tourist market, tourist economy development level significantly affected the tourists to Shanghai travel decision-making; World class mega events and word of mouth effect are still the crucial determinants of the tourism flows from five international markets;Shanghai inbound tourism market has the typical characteristics of seasonal differences, short distance and long distance market significantly.
inbound tourism ; ADLM; demand elasticity ; Shanghai
F592
A
1673-9272(2016)05-0090-05
10.14067/j.cnki.1673-9272.2016.05.016 http: //qks.csuft.edu.cn
2016-07-27
國家社科基金項(xiàng)目“國民休閑基本理論與發(fā)展體系——基于益效觀的國民休閑政策研究”(10BGL047)。
姜國華,講師,碩士。
李 健,副教授,碩士生導(dǎo)師;E-mail:lijian@zafu.edu.cn。
姜國華,李 健.上海入境旅游需求的建模分析[J].中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2016, 10(5):90-94
[本文編校:徐保風(fēng)]
中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)2016年5期