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    后疫情時(shí)代江蘇居民旅游消費(fèi)意愿、影響因素及對(duì)策分析

    2021-12-06 07:04:31王茹潔高新檸伍心慧李釔霏吳小飛
    國(guó)際商業(yè)技術(shù) 2021年12期
    關(guān)鍵詞:后疫情時(shí)代旅游

    王茹潔 高新檸 伍心慧 李釔霏 吳小飛

    摘要:后疫情時(shí)代,人們對(duì)于旅游的需求較疫情之前產(chǎn)生了重大變化,影響人們旅游消費(fèi)的因素,變化尤為明顯。以江蘇省四市為例,通過(guò)調(diào)查,獲得后疫情時(shí)代居民旅游消費(fèi)意愿的數(shù)據(jù),進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析;通過(guò)建立經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型分析居民旅游消費(fèi)影響因素之間的相關(guān)關(guān)系;提出具有針對(duì)性的對(duì)策,將為推動(dòng)江蘇旅游業(yè)的發(fā)展提供些許參考。

    關(guān)鍵詞:后疫情時(shí)代;旅游;消費(fèi)意愿;計(jì)量模型

    一、后疫情時(shí)代居民旅游消費(fèi)現(xiàn)狀分析

    旅游業(yè)是地方經(jīng)濟(jì)收入的重要來(lái)源,也是第三產(chǎn)業(yè)的重要支柱。疫情期間旅游業(yè)遭受重創(chuàng),目前學(xué)術(shù)界發(fā)表的數(shù)據(jù)顯示其帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)收入基本為空白,這對(duì)地方經(jīng)濟(jì)的發(fā)展造成了巨大損失。根據(jù)新華社2021年2月的報(bào)道顯示,2020年國(guó)內(nèi)旅游收入2.23萬(wàn)億元,比上年同期減少3.50萬(wàn)億元,下降61.1%;2020年人均每次出游花費(fèi)金額平均為774.14元,比上年同期下降18.8%。楊大康在“疫情后的在線旅游”中提到[1]“隨著國(guó)內(nèi)疫情的好轉(zhuǎn),在線旅游行業(yè)出現(xiàn)了回暖跡象,但未來(lái)在線旅游行業(yè)能否迎來(lái)顛覆性的創(chuàng)新仍然有待觀望?!碧镆耙苍凇耙咔橹拢糜螛I(yè)面臨挑戰(zhàn)”中說(shuō)[2]“根據(jù)巔峰智業(yè)初步預(yù)算,2020年我國(guó)入境旅游人數(shù)將降至9000萬(wàn)至一億人次左右,同比2019年下降約30%至35%。”韋夏怡在“企業(yè)文化”中提到[3]“旅游業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的暫停導(dǎo)致2020年七天春節(jié)旅游的人次同比下降了63.9%,從原本預(yù)計(jì)的4.5億人次下降為1.52億人次,僅僅只占計(jì)劃的33.4%。”葉晨曦在“疫情對(duì)我國(guó)旅游業(yè)影響的定量研究”中也總結(jié)到[4]“旅游業(yè)樂(lè)觀預(yù)期會(huì)在2020年4月底開(kāi)始出現(xiàn)回暖,并以周邊短程游領(lǐng)域?yàn)橹鳌?duì)于疫情過(guò)后的旅游者消費(fèi)行為的變化有以下三種預(yù)測(cè):一是疫情期間消費(fèi)選擇受限,疫情后出現(xiàn)“報(bào)復(fù)性消費(fèi)”,二是疫情帶來(lái)國(guó)民心態(tài)的變化,民眾消費(fèi)"包袱性"增長(zhǎng)使消費(fèi)行為更為謹(jǐn)慎,稱(chēng)為“謹(jǐn)慎性消費(fèi)”,三是跟隨國(guó)家逐步開(kāi)放政策的"漸進(jìn)式"的“恢復(fù)性消費(fèi)”?!本用裣M(fèi)者作為旅游人群的主體,影響其是否愿意旅游的因素在受疫情影響后產(chǎn)生了重大變化,且這些因素也會(huì)成為后疫情時(shí)代旅游業(yè)轉(zhuǎn)型、發(fā)展的重要參考指標(biāo)。由于疫情發(fā)展迅速,傳統(tǒng)的影響居民旅游消費(fèi)意愿的因素已經(jīng)不再與當(dāng)今的社會(huì)背景相匹配,因此,進(jìn)一步調(diào)查居民消費(fèi)旅游意愿及其影響因素,進(jìn)而提出與后疫情時(shí)代的社會(huì)背景相匹配的針對(duì)性對(duì)策勢(shì)在必行。

    目前,學(xué)術(shù)屆已有一些關(guān)于新冠疫情對(duì)旅游業(yè)的影響分析。比如,潘雅芳和王玲在《后疫情時(shí)期我國(guó)康養(yǎng)旅游發(fā)展的機(jī)遇及建議》[5]一文中指出“旅游業(yè)是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支柱產(chǎn)業(yè),疫情的沖擊使人們對(duì)于健康的渴望越來(lái)越強(qiáng)烈。后疫情時(shí)期康養(yǎng)旅游發(fā)展機(jī)存在疫情倒逼旅游向“健康養(yǎng)生化”轉(zhuǎn)型,市場(chǎng)需求旺盛,康養(yǎng)旅游發(fā)展?jié)撃芫薮蟆!睏顒潘稍凇逗笠咔闀r(shí)期我國(guó)旅游業(yè)改革創(chuàng)新發(fā)展的思考》[6]中提出“由疫情催生的新消費(fèi)需求和習(xí)慣將常態(tài)化,形成危機(jī)后的新機(jī)遇。”辛玉婷對(duì)于后疫情時(shí)期我國(guó)旅游業(yè)提出了寶貴見(jiàn)解:“疫情沖擊下旅游業(yè)的發(fā)展特征為:旅游市場(chǎng)明顯降價(jià),高品質(zhì)產(chǎn)品受到消費(fèi)者歡迎,自駕游、周邊游成為出游熱點(diǎn),線上旅游新模式促進(jìn)旅游發(fā)展。而當(dāng)前國(guó)內(nèi)旅游業(yè)面臨的主要矛盾和問(wèn)題包括高品質(zhì)旅游產(chǎn)品仍存在較大缺口,旅游支撐體系建設(shè)落后?!痹跅蠲?,李璐蕓和張傳華所撰寫(xiě)的《“域”的關(guān)鍵點(diǎn)突破: 后疫情時(shí)代全域旅游的農(nóng)村發(fā)展對(duì)策》[7]一文中,“我們可以預(yù)見(jiàn)疫情之后中國(guó)旅游三駕馬車(chē)(入境游、出境游、國(guó)內(nèi)游) 率先復(fù)蘇的是國(guó)內(nèi)游,尤其是以鄉(xiāng)村旅游為代表的周邊游。鄉(xiāng)村旅游擔(dān)當(dāng)起拉動(dòng)消費(fèi)、激活國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的重任,空間疏闊、綠水青山、資源富集的廣大農(nóng)村成為當(dāng)下最受歡迎的旅游目的地,大有可為。但是在當(dāng)前全域旅游實(shí)踐中,受“城市二元體系”和新型城鎮(zhèn)化等歷史與現(xiàn)實(shí)原因的影響,城市優(yōu)先發(fā)展,農(nóng)村仍然是薄弱環(huán)節(jié)?!蓖醮T和宋揚(yáng)在《后疫情時(shí)代我國(guó)旅游業(yè)的振興策略》[8]一文中結(jié)合新冠疫情對(duì)旅游業(yè)的影響分析,指出“游客對(duì)于出行安全的考量是影響居民旅游需求的重要因素,新冠疫情對(duì)旅游的供給側(cè)產(chǎn)生了全方位的影響,并從政府,旅游行業(yè)和國(guó)際合作角度提出后疫情時(shí)代振興旅游業(yè)的相關(guān)策略。”彭順生在《中國(guó)旅游業(yè):后疫情時(shí)代恢復(fù)與振興研究》中提出“新冠疫情在客觀層面上有利于我國(guó)旅游業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。在后疫情時(shí)代,公眾的旅游觀念向“保護(hù)生態(tài)”“飲食去動(dòng)物化”和“旅游有益于健康”轉(zhuǎn)變,旅游消費(fèi)市場(chǎng)受“花錢(qián)買(mǎi)健康”等消費(fèi)理念的影響而有望實(shí)現(xiàn)井噴式增長(zhǎng)。提出我國(guó)旅游業(yè)的振興規(guī)劃,即加強(qiáng)頂層規(guī)劃,豐富旅游主題活動(dòng),廣泛應(yīng)用高科技手段,研發(fā)多元化,健康型旅游產(chǎn)品與服務(wù)?!狈骄S通過(guò)《新冠疫情對(duì)我國(guó)文化旅游業(yè)發(fā)展的影響及調(diào)適》研究得出“文化旅游對(duì)環(huán)境高度敏感,容易受突發(fā)事件影響,此次疫情以互聯(lián)網(wǎng)為媒介的線上文旅產(chǎn)品消費(fèi)呈現(xiàn)逆增長(zhǎng)的現(xiàn)象值得關(guān)注。后疫情時(shí)代,文旅發(fā)展需要經(jīng)歷管理機(jī)制,營(yíng)銷(xiāo)方式和盈利模式三個(gè)方面的調(diào)整,出行方式,消費(fèi)觀念,主流旅游產(chǎn)品和服務(wù)理念四個(gè)方面的轉(zhuǎn)變,以及健康旅游觀念,文旅跨界融合,沉浸式體驗(yàn),互聯(lián)網(wǎng)影響和美好生活需要五個(gè)方面的深化?!?/p>

    以上學(xué)者均在不同層次對(duì)我國(guó)后疫情時(shí)代的旅游業(yè)環(huán)境做出了分析,并提出振興我國(guó)旅游業(yè)的建議,但仍缺少運(yùn)用計(jì)量模型數(shù)據(jù)化對(duì)居民旅游消費(fèi)意愿的影響水平,且均未能以江蘇省旅游業(yè)作為針對(duì)性研究對(duì)象,因此本研究團(tuán)隊(duì)將以江蘇省四市,分別為南京、蘇州、鹽城、宿遷,為主要研究對(duì)象,深入分析調(diào)查研究,并結(jié)合計(jì)量模型,在此基礎(chǔ)上得出科學(xué)的結(jié)論與建議。

    二、計(jì)量模型建立與分析

    通過(guò)制作調(diào)差問(wèn)卷的研究方法,對(duì)居民旅游消費(fèi)意愿、居民出游方式、居民出游時(shí)間和旅游目的地等方面進(jìn)行調(diào)查和數(shù)據(jù)收集。將調(diào)查結(jié)果量化置入計(jì)量模型中以研究其相關(guān)關(guān)系。

    2.1 居民旅游消費(fèi)意愿

    本研究團(tuán)隊(duì)選取南京市、蘇州市、鹽城市、宿遷市四個(gè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r和發(fā)展前景不同的城市為調(diào)查對(duì)象,意在消除經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)數(shù)據(jù)全面性的影響,結(jié)合網(wǎng)絡(luò)問(wèn)卷調(diào)查、實(shí)地問(wèn)卷調(diào)查的問(wèn)卷調(diào)查形式,避免同一渠道受眾范圍有限導(dǎo)致對(duì)數(shù)據(jù)的全面性產(chǎn)生影響,本研究團(tuán)隊(duì)回收百份問(wèn)卷,統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)結(jié)果,并對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量分析。

    從調(diào)查數(shù)據(jù)可知,在疫情之后有51%左右的居民傾向于減少旅行計(jì)劃,有15%左右居民傾向于增加旅行計(jì)劃,34%左右居民暫時(shí)不確定是否增減旅行計(jì)劃,表明疫情確實(shí)對(duì)居民的旅行計(jì)劃產(chǎn)生了較大影響,對(duì)超過(guò)半數(shù)居民產(chǎn)生負(fù)面影響,對(duì)于暫時(shí)不確定的居民來(lái)說(shuō)可能對(duì)疫情持觀望態(tài)度,疫情的后續(xù)發(fā)展將對(duì)其決策產(chǎn)生較大影響。

    2.2 居民出行方式

    由餅圖可知,有41%的居民傾向于自駕游,29%的居民傾向于高鐵出行,16%的居民傾向于普通客車(chē)出行,14%的居民傾向于飛機(jī)出行,59%的居民都傾向于公共交通出行,對(duì)愿意出行的居民而言,疫情的影響較小,大多相信疫情已經(jīng)得到控制,對(duì)于傾向于自駕游的居民而言,可能傾向于自由出行,也可能受疫情影響,認(rèn)為公共交通出行存在一定的風(fēng)險(xiǎn),更傾向于自行出游??傮w來(lái)說(shuō),疫情對(duì)居民出行交通方式的選擇影響較小。

    2.3 疫情結(jié)束會(huì)選擇在幾月旅游

    由數(shù)據(jù)可知,疫情結(jié)束居民傾向的旅游月份為4到10月,受疫情影響較小。居民會(huì)著重考慮疫情情況,來(lái)決定出游時(shí)間。

    2.4 疫情后居民最想去的省市

    由圖可知,疫情后居民旅行省市傾向于云南、海南、西藏、四川、新疆、重慶、北京、福建、浙江、江西,與疫情前排名相差不大,疫情對(duì)居民出行省市影響較小。

    由數(shù)據(jù)可知,在疫情后各省份旅客數(shù)較為可觀,旅游業(yè)在復(fù)蘇狀態(tài),其中四川、廣東、江蘇、河南為接待旅客數(shù)最多的四個(gè)省份,江蘇接待3514.41萬(wàn)人,排第三名,對(duì)后疫情時(shí)代中國(guó)旅游業(yè)的復(fù)蘇具有重大貢獻(xiàn),旅游產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)建設(shè)成效顯著,據(jù)初步統(tǒng)計(jì),2021年江蘇省在建旅游項(xiàng)目超過(guò)800個(gè),投資金額突破400億元,各地也就完善城市旅游服務(wù)功能開(kāi)展探索性工作,旅游產(chǎn)業(yè)鏈不斷拓展,建成“江蘇旅游裝備品集散中心”、各地發(fā)展購(gòu)物旅游、打造夜游線路。

    2.5 不同影響因素與旅游意愿之間是否存在顯著差異

    根據(jù)調(diào)查可知影響江蘇居民旅游意愿的因素多樣,且不同因素對(duì)居民旅游意愿的影響效果和影響程度各不相同。根據(jù)前文分析,以居民旅游意愿為因變量,疫情現(xiàn)狀、收入水平、身體狀況、心理狀況以及出游時(shí)間(居民可支配時(shí)間)為自變量,通過(guò)SPSS軟件,對(duì)不同因素之間進(jìn)行單因素方差分析,對(duì)它們之間是否存在顯著性差異進(jìn)行分析。

    由結(jié)果可知,在后疫情時(shí)代,疫情現(xiàn)狀、收入水平和出游時(shí)間對(duì)應(yīng)顯著性值<0.05,所以它們對(duì)居民旅游意愿均有著顯著性影響,且顯著性較強(qiáng);而心理狀況、身體狀況對(duì)應(yīng)顯著性值>0.05,對(duì)居民旅游意愿均無(wú)顯著性影響。綜上,疫情現(xiàn)狀、收入水平和出游時(shí)間為影響居民旅行愿意的主要因素。

    2.6 線性回歸模型

    以居民旅游意愿為因變量,出游時(shí)間(居民可支配時(shí)間)、疫情現(xiàn)狀以及收入水平為自變量建立線性回歸模型。

    經(jīng)過(guò)SPSS多元線性回歸分析可知,顯著性水平p值0.000<0.1,所以認(rèn)為出游時(shí)間、疫情現(xiàn)狀以及收入水平與居民旅游意愿之間存在顯著性的線性關(guān)系。

    由結(jié)果可知,顯著性P=0.00<0.1,所以認(rèn)為居民旅游消費(fèi)意愿與疫情現(xiàn)狀、收入水平和出游時(shí)間這三個(gè)自變量之間均存在顯著的線性關(guān)系,且疫情現(xiàn)狀與旅游意愿呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,即居民旅游消費(fèi)意愿的確定是建立在疫情是否得到控制的前提下的,只有疫情減少了,居民才愿意出去旅游;收入水平和出游時(shí)間與旅游意愿呈正相關(guān)關(guān)系,即當(dāng)人們收入越高時(shí)、休息時(shí)間越多時(shí),居民會(huì)更愿意選擇出去旅游。

    三、改善后疫情時(shí)代居民旅游消費(fèi)意愿的對(duì)策

    3.1 重點(diǎn)改善疫情狀況,加強(qiáng)疫情后安全宣傳,引導(dǎo)居民自覺(jué)戴口罩、勤消毒并且自覺(jué)接種疫苗,嚴(yán)格執(zhí)行疫情防控措施,時(shí)刻保證符合疫情防控標(biāo)準(zhǔn)、,制好疫情未來(lái)發(fā)展態(tài)勢(shì),打消居民安全顧慮。

    3.2 改變營(yíng)銷(xiāo)策略,著重吸引本國(guó)本地游客。對(duì)疫情前著重接待境外游客的機(jī)構(gòu),應(yīng)及時(shí)著重關(guān)注吸引國(guó)內(nèi)游客,刺激國(guó)內(nèi)需求。對(duì)疫情前著重接待國(guó)內(nèi)游客的機(jī)構(gòu),應(yīng)著重關(guān)注吸引省內(nèi)游客,有疫情影響,多數(shù)游客傾向于省內(nèi)旅游,出省頻率將會(huì)降低,應(yīng)該更加注重本地居民,提供一定的優(yōu)惠政策。

    3.3 增強(qiáng)居民旅游消費(fèi)欲望和能力。針對(duì)后疫情時(shí)代普通居民收入水平降低的情況,國(guó)家和政府可以采取相關(guān)政策來(lái)解決,例如以財(cái)政直補(bǔ)消費(fèi)、省市拼盤(pán)、金融惠民政策疊加為核心內(nèi)容的旅游消費(fèi)刺激方案和消費(fèi)補(bǔ)貼方案。同時(shí),可以鼓勵(lì)企業(yè)因地制宜向大眾發(fā)放旅游消費(fèi)券,推動(dòng)有條件的景區(qū)實(shí)行門(mén)票減免、演出門(mén)票打折等惠民政策。

    3.4 完善公共旅游安全規(guī)劃,消除心理影響,重塑安全旅游目的地形象。全方位融入自然、生態(tài)和健康理念。優(yōu)化完善景區(qū)公共衛(wèi)生管理和應(yīng)急體系,補(bǔ)齊環(huán)境衛(wèi)生和健康設(shè)施的短板,購(gòu)置充足的應(yīng)急物資儲(chǔ)備與保障,如旅游廁所應(yīng)備有必備的耗材,包括衛(wèi)生紙、清潔液、消毒液等。

    3.5 加強(qiáng)對(duì)旅行社旅行網(wǎng)站的監(jiān)管,對(duì)其虛假宣傳、隨意定價(jià)的亂象進(jìn)行整治,嚴(yán)格把控市面上旅行套餐的質(zhì)量,提高旅游商品的可信度,提高旅游群眾的滿(mǎn)意度,同時(shí)做好后續(xù)保障工作,及時(shí)處理客戶(hù)旅行途中遇到的問(wèn)題,拓寬群眾旅游投訴渠道,保障群眾的正當(dāng)權(quán)益,提高我國(guó)旅游服務(wù)業(yè)質(zhì)量以吸引客戶(hù)。

    參考文獻(xiàn):

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