長三角地區(qū)國內(nèi)旅游需求收入彈性測算及發(fā)展?jié)摿︻A(yù)測

張 洪，顏金香

(安徽大學(xué) 商學(xué)院，安徽 合肥 230601)

1 引 言

隨著旅游業(yè)的快速發(fā)展，旅游需求成為學(xué)者們研究的熱點領(lǐng)域。一個國家(或地區(qū))旅游業(yè)的發(fā)展程度主要取決于它的旅游市場占有率和旅游業(yè)發(fā)展?jié)摿?。潛力在一定條件下能夠轉(zhuǎn)化成現(xiàn)實競爭力或發(fā)展力[1]，所以進行旅游需求潛力的預(yù)測研究具有重要的現(xiàn)實意義。

旅游需求預(yù)測主要包括對旅游人次和旅游收入的預(yù)測。外國學(xué)者關(guān)于旅游市場需求預(yù)測的研究最早開始于20世紀60年代，并在20世紀80年代蓬勃發(fā)展；而我國雖然目前已經(jīng)成為世界級的旅游強國，但對旅游需求的預(yù)測研究從20世紀末才開始，主要是建立在外國學(xué)者研究基礎(chǔ)上的理論性引介與探討[2]?？v觀國內(nèi)外，大多數(shù)學(xué)者采用定量預(yù)測的方式，將相對成熟的預(yù)測模型理論應(yīng)用于旅游市場需求的研究中。國外學(xué)者在預(yù)測旅游需求時最常用的預(yù)測模型是誤差修正模型(ECM)和接近理想需求法(AIDS)[2]，由于我國計量經(jīng)濟學(xué)起步較晚，而這兩種模型運算方面較為復(fù)雜，因此這兩種模型在我國未能得到推廣。目前國內(nèi)學(xué)者主要使用的預(yù)測方法有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[3-5]、多元回歸分析方法[6-9]、ARIMA模型[10]、指數(shù)平滑法[9][11-14]、季節(jié)性自回歸移動平均法[13]、模型擬合法[13]、灰色預(yù)測模型[8][15][16]以及組合預(yù)測法[9][15][17]等。關(guān)于這些方法的優(yōu)劣，國外學(xué)者Cho V對比指數(shù)平滑法、單變量ARIMA模型及Elman人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并利用案例證明預(yù)測旅游需求最好的方法是指數(shù)平滑法[18]。Song H等回顧了近40年的文獻，通過比較不同時期的研究方法，發(fā)現(xiàn)沒有任何一種方法可以適用于所有情況，預(yù)測方法的演變?nèi)栽谶M行中[19]。

從馬斯洛需求層次論角度看，旅游活動屬于高層次的需求活動。旅游需求彈性較大，易受國家經(jīng)濟形勢、居民可自由支配收入變化的影響，所以本研究從需求收入彈性的角度對旅游需求進行預(yù)測。本研究以2010—2019年長三角地區(qū)27個城市為樣本，以人均GDP作為衡量收入的指標，分別以旅游人次和旅游收入作為衡量旅游需求的指標，對旅游需求發(fā)展?jié)摿M行預(yù)測。由于解釋變量均為年度時間序列，具有明顯的時間和隨機趨勢，因此，本研究采用指數(shù)平滑法[9][11-14][18]對解釋變量進行預(yù)測，進而預(yù)測長三角地區(qū)2022—2026年的旅游發(fā)展?jié)摿Α?/p>

2 變量選取、數(shù)據(jù)來源及模型設(shè)定

2.1 變量選取與數(shù)據(jù)來源

在旅游需求研究中，變量的選取直接關(guān)系到模型測算和預(yù)測的精度。影響人們旅游活動的客觀條件主要是閑暇時間和可支配收入，而這兩個因素都與社會經(jīng)濟發(fā)展水平呈正相關(guān)關(guān)系，但由于閑暇時間難以度量，所以本研究選擇人均國內(nèi)生產(chǎn)總值[1][12][20-24](簡稱人均GDP)作為解釋變量，其數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計年鑒》。

在被解釋變量的選擇上，國外學(xué)者?zlem ?nder等選用實際匯率、人均GDP和交通公共資本存量作為解釋變量對伊茲密爾國際旅游人數(shù)的影響因素進行研究[25]；Li, HY則基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)對旅游客流量進行預(yù)測[26]；而Sanchez-Rivero M等則基于對數(shù)回歸函數(shù)的需求收入彈性證明了旅游流量的增加與旅游收入的增加之間不存在直接的關(guān)系，認為在分析旅游業(yè)的經(jīng)濟增長時，旅游收入比游客的數(shù)量更有代表性[27]?？傊?，在以往的旅游需求研究中，學(xué)者們多選用旅游人次[12-14][20][28-31]或旅游收入[6][10][32]作為衡量旅游需求的指標，且大多學(xué)者認為旅游目的地客流量與旅游經(jīng)濟貢獻度之間存在著正向關(guān)系。對此，也有學(xué)者持有不同的觀點，如國外學(xué)者Webster C和Ivanov S對全球的旅游目的地客流量與旅游經(jīng)濟貢獻度的關(guān)系進行研究，發(fā)現(xiàn)更多的客流量并不意味著更多的游客花費，也并不一定會促進當?shù)亟?jīng)濟的發(fā)展[24]，即旅游目的地客流量與經(jīng)濟貢獻度之間存在著錯位現(xiàn)象[33]。綜上所述，本研究選用旅游人次和旅游收入來分別作為衡量旅游需求的指標，以便更精確地預(yù)測未來旅游業(yè)的發(fā)展?jié)摿Α鴥?nèi)旅游人次和旅游收入的相關(guān)數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》，由于統(tǒng)計年鑒中鹽城、泰州、蕪湖、滁州、馬鞍山、宣城的國內(nèi)旅游人次和旅游收入數(shù)據(jù)有所缺失，缺失部分的數(shù)據(jù)來自各市統(tǒng)計局官網(wǎng)上的統(tǒng)計報表和各城市相關(guān)年份的《國民經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計公報》。

2.2 模型設(shè)定

本研究首先運用需求收入彈性理論[11][12][34]計算了長三角地區(qū)27個城市旅游需求的收入彈性，以捕捉各城市在國內(nèi)市場上的旅游需求及變化特征，再利用彈性測算值預(yù)測未來國內(nèi)市場旅游需求的發(fā)展?jié)摿?。因此，本研究的相關(guān)模型如下：

2.2.1旅游需求收入彈性公式

旅游需求收入彈性指旅游需求量與居民可支配收入間的變化關(guān)系。公式如下：

(1)

(2)

2.2.2旅游需求預(yù)測公式

(3)

(4)

其中，Q人次和Q收入分別表示旅游人次和旅游收入；I表示人均GDP；E人次表示相應(yīng)城市人均GDP對國內(nèi)旅游人次影響的收入彈性值；E收入表示相應(yīng)城市人均GDP對國內(nèi)旅游收入影響的收入彈性值；Qrt和Qst分別表示相應(yīng)城市第t年的旅游人次和旅游收入；Qrt-1和Qst-1分別表示相應(yīng)城市第t-1年的旅游人次和旅游收入。

2.2.3旅游人次的空間聚集性分析公式

地理集中指數(shù)用來衡量一種現(xiàn)象在空間或時間上的集中程度。計算公式為：

(5)

其中，G為地理集中指數(shù)，表示長三角地區(qū)國內(nèi)游客的集聚性，xi為第i個地區(qū)旅游人次數(shù)；X為長三角地區(qū)旅游人次總量；n為27。G值越接近100，表明游客分布越集中，空間集聚性越高；反之，游客分布越分散，地域集聚性越差。

變差系數(shù)是標準差與平均數(shù)之比，反映變量之間的離散程度，計算公式如下：

(6)

3 需求收入彈性測算與分析

3.1 旅游需求收入彈性測算

本研究根據(jù)需求收入彈性的定義[34]，基于旅游人次和旅游收入測算出各個城市過去十年的旅游需求收入彈性值并按其大小進行排序(見表1)。在得出各個城市的旅游需求收入彈性值之后，為了更加直觀地觀察長三角地區(qū)國內(nèi)旅游需求彈性值大小及分布情況，本研究將旅游需求收入彈性劃分為缺乏彈性(0≤E<1)、富有彈性(1≤E<2)、極其富有彈性(E≥2)三個層次(見表2)。

表1 基于彈性定義的樣本城市旅游需求收入彈性測算結(jié)果

表2 長三角地區(qū)27個城市旅游需求收入彈性層次劃分

3.2 旅游需求收入彈性分析

由表1可以得出，長三角地區(qū)各城市的需求收入彈性均為正值，表明長三角地區(qū)旅游需求與國民經(jīng)濟發(fā)展水平之間存在正相關(guān)關(guān)系；且除無錫、蘇州和上海外其余城市的需求收入彈性值均大于1，即富有彈性，表明GDP對旅游需求的拉動作用非常明顯。根據(jù)表1和表2，無論是人均GDP對旅游人次的影響還是對旅游收入的影響，其最高彈性值與最低值之間相差均較大，表明長三角地區(qū)不同城市間旅游業(yè)發(fā)展不平衡。

旅游需求收入彈性值大于2的城市共有14個，其中蕪湖、銅陵、宣城、合肥、馬鞍山、金華、滁州、湖州、池州這9個城市的人均GDP對旅游人次和對旅游收入的影響均表現(xiàn)為極其富有彈性；而臺州、安慶、嘉興、溫州、舟山這5個城市的人均GDP只對旅游收入表現(xiàn)為極其富有彈性。即在長三角地區(qū)中，安徽省和浙江省的國內(nèi)旅游人次和旅游收入受國家經(jīng)濟變化的影響更加顯著。但調(diào)查得出，除合肥外，上述城市的國內(nèi)旅游人次和旅游收入的絕對量較小，說明當?shù)芈糜问袌鲞€不成熟，旅游還屬于一種較高水平的消費，容易受國民經(jīng)濟狀況和人均可支配收入變化的影響。因此，上述城市應(yīng)充分利用需求收入彈性，著重提升地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平，激發(fā)旅游者的潛在需求；同時應(yīng)適度超前規(guī)劃，以應(yīng)對因國民經(jīng)濟提升而帶來的旅游需求的急速增加。

從表1可知，旅游需求富有彈性(彈性值在1和2之間)的城市共有17個，這些城市的人均GDP對旅游需求具有明顯的拉動作用，屬于奢侈品消費，同時也說明當前旅游業(yè)的發(fā)展依賴于國民經(jīng)濟的增長，具有很大的發(fā)展?jié)摿涂臻g。其中杭州、鹽城、紹興、寧波、南通、泰州、揚州、常州、鎮(zhèn)江、南京這10個城市的人均GDP對旅游人次和對旅游收入的影響均表現(xiàn)為富有彈性；臺州、安慶、嘉興、溫州、舟山這5個城市的人均GDP對旅游人次表現(xiàn)為富有彈性，對旅游收入表現(xiàn)為極其富有彈性，而無錫和蘇州的人均GDP對旅游收入表現(xiàn)為富有彈性，但對旅游人次表現(xiàn)為缺乏彈性，表明這7個城市的人均GDP對旅游收入的影響比旅游人次的影響更加顯著，即這些城市的旅游開發(fā)是比較有效的，對此應(yīng)當根據(jù)各自的資源優(yōu)勢創(chuàng)新旅游業(yè)態(tài)，增強旅游競爭力，在保持當前競爭優(yōu)勢的基礎(chǔ)上增強整體競爭力，以推動旅游業(yè)更好地發(fā)展。

彈性值小于1的城市共有3個，由恩格爾定理可知，一個國家或家庭越富裕，生活必需品支出的收入彈性就越小。其中只有上海市的人均GDP對旅游人次和旅游收入的影響均表現(xiàn)為缺乏彈性，但其旅游人次和旅游收入絕對值都最大，說明當前上海旅游業(yè)受收入水平影響較小，上海居民的生活已經(jīng)達到較高水平，上海市的旅游逐漸成為人們生活中的必需品，旅游業(yè)發(fā)展較為穩(wěn)定。因此，上述城市在保持當前旅游收入絕對量的前提下可以考慮適當減少游客量，以減輕環(huán)境的承載壓力；同時也要積極尋找新的旅游創(chuàng)新點以滿足不同游客的多樣化需求?？傊?，各地區(qū)應(yīng)繼續(xù)積極響應(yīng)“區(qū)域一體化”政策，評估不同區(qū)域旅游業(yè)帶來的潛在需求，特別是安徽省、浙江省更要積極融入“長三角區(qū)域一體化”建設(shè)。對于上海和江蘇省的城市而言，要積極尋求自身的比較優(yōu)勢，按照優(yōu)勢互補的原則，與其他城市進行合作，共同促進旅游業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

4 旅游需求潛力預(yù)測與分析

4.1 旅游需求潛力預(yù)測

本研究基于彈性定義計算出長三角地區(qū)旅游需求的收入彈性，再進一步預(yù)測未來五年長三角地區(qū)27個城市在國內(nèi)市場上的旅游需求。在預(yù)測旅游需求之前，首先應(yīng)該預(yù)測自變量的值，即人均國內(nèi)生產(chǎn)總值。由于自變量是年度時間序列，具有明顯的時間性和隨機性趨勢，因此，本研究運用指數(shù)平滑Holt—Winters—無季節(jié)性模型對自變量進行預(yù)測[11-12]，并將其代入旅游需求預(yù)測公式(3)和(4)中得出最終的旅游需求，即國內(nèi)旅游人次和旅游收入(見表3和表4)。

續(xù)表3 長三角地區(qū)2022—2026年國內(nèi)旅游人次預(yù)測結(jié)果 (萬人次)

表4 長三角地區(qū)2022—2026年國內(nèi)旅游收入預(yù)測結(jié)果 (億元)

續(xù)表4 長三角地區(qū)2022—2026年國內(nèi)旅游收入預(yù)測結(jié)果 (億元)

4.2 旅游需求潛力分析

4.2.1旅游需求增長率分析

如上所述，旅游需求預(yù)測主要包括對旅游人次和旅游收入的預(yù)測，為了更直觀地觀察長三角地區(qū)國內(nèi)旅游需求的增長速度，本研究根據(jù)李克特量表將旅游需求的年均增長率劃分為低(0≤r<3%)、較低(3%≤r<4%)、一般(4%≤r<6%)、較高(6%≤r<7%)、高(r≥7%)五個等級(見表5)。

表5 長三角地區(qū)2022—2026年國內(nèi)旅游需求年均增長率等級劃分

如表5所示，所有城市的旅游需求年均增長率均為正值，國內(nèi)旅游人次和旅游收入均表現(xiàn)出快速增長的趨勢，國內(nèi)旅游市場發(fā)展前景良好。旅游需求年均增長率屬于較高及以上層次(r≥6%)的城市共有13個，其中蕪湖的旅游人次和旅游收入增長率均屬于最高層次；滁州、宣城、馬鞍山等12個城市，其國內(nèi)旅游收入年均增長率的層次均高于旅游人次增長率層次，表明這些城市一定程度的旅游人次增長率可以帶來更高的旅游收入增長率。上述城市在未來5年的旅游人次年均增長率超過6%，要想維持住強大的發(fā)展?jié)摿Γ紫纫訌娐糜畏?wù)業(yè)的接待能力，避免景區(qū)容量超載，造成環(huán)境壓力；其次，要加強旅游景區(qū)的安全防范措施，增強游客體驗感；再者，進一步開發(fā)現(xiàn)有的旅游資源，推進旅游產(chǎn)品升級，滿足游客需求的增加。

旅游需求年均增長率屬于一般增長程度(4%≤r<6%)的有13個城市，其中溫州、杭州、鹽城、紹興和寧波的國內(nèi)旅游人次和旅游收入均屬于第三層次；而湖州、池州、臺州、安慶、嘉興、溫州和舟山這7個城市的旅游收入屬于第二層次；南通、揚州、常州、泰州和鎮(zhèn)江的旅游收入增長率屬于第三層次而旅游人次增長率屬于第四層次。上述城市要想保證旅游業(yè)發(fā)展的可持續(xù)性，首先要科學(xué)規(guī)劃和建設(shè)相應(yīng)的旅游設(shè)施，以保證旅游產(chǎn)業(yè)的質(zhì)量和旅游經(jīng)濟規(guī)模得到提高；其次，要加強對旅游專業(yè)人才的培養(yǎng)，注重提高旅游從業(yè)人員的專業(yè)技能和綜合素質(zhì)。

旅游需求年均增長率屬于較低及以下程度(r<4%)的共有9個城市，其中上海的旅游需求年均增長率相對較低，但其絕對量較大，主要是因為上海當前的旅游業(yè)規(guī)模已經(jīng)較大，所以發(fā)展?jié)摿ο鄬^小，這也表明當前上海市的旅游業(yè)的發(fā)展較為穩(wěn)定。對此，應(yīng)當重點分析其當前旅游市場的特點，根據(jù)不同的游客需求，分組開發(fā)客源市場，對重點客源市場進行重點營銷，挖掘增長潛力；同時要關(guān)注客源市場的多元化發(fā)展趨勢，積極拓展客源層。

綜上所述，無論是旅游人次還是旅游收入的增長率，安徽省和浙江省城市的國內(nèi)旅游需求增長率均高于上海市和江蘇省部分城市，表明安徽省和浙江省旅游業(yè)發(fā)展?jié)摿薮?，但這并不意味著上海和江蘇省旅游業(yè)在衰退，因為這些城市當前的旅游業(yè)規(guī)模已經(jīng)足夠大，所以發(fā)展速度才會相對較慢。浙江省和安徽省旅游業(yè)規(guī)模增長率和對經(jīng)濟的貢獻率都處于前列，這恰恰體現(xiàn)了“長三角一體化”戰(zhàn)略的優(yōu)勢，加快了相對落后地區(qū)旅游業(yè)的發(fā)展，這也充分說明各地區(qū)之間應(yīng)進一步加強合作，提升整體競爭力。同時，本文研究發(fā)現(xiàn)，長三角地區(qū)國內(nèi)旅游人次和旅游收入并不是同比例增加的，即一定比例旅游人次的增加，并不一定會帶來旅游收入同比例的增長，但總的來講，國內(nèi)旅游收入增速略高于旅游人次的增速，主要是因為當前居民生活水平在提高，其消費觀念也明顯改變，旅游體驗需求越來越高，人均消費能力在不斷增強。因此，各地區(qū)要積極按照十四五規(guī)劃提出的對旅游高質(zhì)量發(fā)展的要求，充分挖掘旅游資源，注重產(chǎn)品創(chuàng)新，加強產(chǎn)業(yè)間的融合與發(fā)展，既要擴大客流規(guī)模，又要提高經(jīng)濟效益；同時在盡量不影響旅游收入的前提下，通過調(diào)控價格、限制游客數(shù)量等措施，減少環(huán)境的承載壓力。

4.2.2國內(nèi)游客的空間集聚性分析

為了更好地了解長三角地區(qū)旅游發(fā)展的地區(qū)差異以及國內(nèi)游客對旅游目的地選擇的偏好，本研究利用公式(5)和(6)計算了長三角地區(qū)2022—2026年旅游流的地理集中指數(shù)和變差系數(shù)，結(jié)果如表6所示。

表6 長三角地區(qū)國內(nèi)游客的空間集聚性

圖1 長三角地區(qū)國內(nèi)旅游流的空間集聚性指數(shù)

由圖1可以看出，2022—2024年長三角地區(qū)國內(nèi)旅游人次在空間分布的地理集中指數(shù)呈現(xiàn)增加趨勢，表明長三角地區(qū)國內(nèi)旅游的集聚性在增加，而在2024—2026年國內(nèi)旅游人次的地理集中指數(shù)在減少，表明長三角地區(qū)國內(nèi)旅游的集中性在減少；但總體來看，其比例較低，表明長三角地區(qū)國內(nèi)游客分布較分散，空間集聚性較弱，但其平衡度高。從國內(nèi)旅游的空間差異性來看，2022—2026年長三角地區(qū)國內(nèi)旅游接待的變差系數(shù)可能會縮小，表明國內(nèi)旅游的相對差距在減小，即長三角地區(qū)各城市的國內(nèi)旅游接待都得到了較快的發(fā)展。同時也可以看出，2022—2026年國內(nèi)游客的指數(shù)變化很小，即表明長三角地區(qū)國內(nèi)游客地區(qū)內(nèi)分布可能會較為均衡。長三角地區(qū)國內(nèi)游客的集聚性較低，主要是由游客的消費需求特點造成的，國內(nèi)游客主要來自本地區(qū)和周邊地區(qū)，對旅游目的地的選擇具有多樣性和就近性特點，傾向于選擇本地中心城市或鄰近城市。

5 結(jié) 論

旅游業(yè)是在“長三角一體化”戰(zhàn)略下促進中國經(jīng)濟發(fā)展的重要主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)之一，本研究基于2010—2019年27個“長三角一體化”城市的面板數(shù)據(jù)，利用彈性定義法測算國內(nèi)旅游市場中旅游需求的收入彈性，并基于此彈性值，預(yù)測2022—2026年長三角地區(qū)國內(nèi)旅游需求的發(fā)展?jié)摿Γ饕贸鲆韵陆Y(jié)論：

第一，在確定“長三角一體化”倡議成為國家戰(zhàn)略之后，長三角地區(qū)國內(nèi)旅游需求均得到明顯提升，但國內(nèi)旅游人次和旅游收入的增長比例并不相同。其中，同一城市基于國內(nèi)旅游收入測算的彈性值都略高于基于旅游人次測算的彈性值，旅游收入的年均增長率也略高于旅游人次的年均增長率，這表明隨著經(jīng)濟的高速發(fā)展，旅游者對旅游體驗感的要求越來越高，人均旅游消費在不斷增加。

第二，長三角地區(qū)國內(nèi)旅游市場規(guī)模不斷擴大，旅游業(yè)對經(jīng)濟的貢獻也越來越大，長三角地區(qū)多數(shù)城市的國內(nèi)旅游人次和旅游收入將保持年均兩位數(shù)的增長速度。不同城市之間存在較大差異，總的來講，安徽省和浙江省的收入彈性值略大于上海市和江蘇省城市的收入彈性值，安徽省和浙江省的國內(nèi)旅游收入增長速度也略高于上海市和江蘇省，說明長三角地區(qū)安徽省和浙江省未來在旅游業(yè)上有更大的發(fā)展?jié)摿?。上海市和江蘇省的旅游需求增長較慢，但其旅游人次和旅游收入總量卻較大，表明其當前的旅游業(yè)發(fā)展趨于穩(wěn)定。

第三，長三角地區(qū)國內(nèi)旅游的地理集中指數(shù)和變差系數(shù)均較低且呈現(xiàn)下降趨勢，表明長三角地區(qū)游客分布較為分散，空間集聚性較弱，各城市之間的相對差異在縮小。

通過對長三角地區(qū)旅游需求收入彈性值的測算和國內(nèi)旅游需求的預(yù)測分析，可以判斷各城市旅游業(yè)的成長狀況和發(fā)展趨勢，有助于長三角地區(qū)制定正確的旅游發(fā)展政策。從理論上講，影響長三角地區(qū)旅游需求的因素除了居民收入之外，旅游產(chǎn)品的價格也是一個核心因素，但由于旅游產(chǎn)品種類繁多，旅游產(chǎn)品價格數(shù)據(jù)的獲取和準確性難以把握，使得本研究存在一定的局限性。另外，由于新冠疫情對2020年和2021年旅游業(yè)的巨大影響，本研究對長三角地區(qū)國內(nèi)旅游人次和旅游收入的預(yù)測僅基于2010—2019年國內(nèi)市場旅游業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，其預(yù)測結(jié)果未考慮特殊事件的影響。因此，在現(xiàn)有影響因素的基礎(chǔ)上，未來如何引入旅游產(chǎn)品價格、游客閑暇時間以及相關(guān)的政策等因素，使預(yù)測更科學(xué)合理,是下一步努力的方向。