冰雪旅游市场需求影响因素与预测综述

时间:2017-01-18 22:27:38 来源:论文投稿

一、从经济方面看

居民经济条件是影响旅游发展的重要条件,居民要出游首先考虑到的是自己的经济状况。因此,决定哈尔滨冰雪旅游市场需求的主要经济因素,即潜在客源是否拥有足够的实际可自由支配收入与旅游愿望的大小之间存在着相互关系。在其他因素不变的情况下,人们的可自由支配收入越多,对旅游的需求也就越大,尤其表现为外出旅游次数或在外旅游天数的增加,其结果是促使旅游人数和旅游收入增长。伴随着中国人均GDP和人均可支配收入的高速增长,恰好为哈尔滨冰雪旅游提供了源泉和推动力量。人口分析是市场分析的重要基础和依据,人口规模决定了市场需求总量的大小。要形成一定规模的旅游市场,必须要以一定数量的人口作为基础。中国是世界第一人口大国,庞大的人口规模和持续增长的趋势,足以构成促进哈尔滨市冰雪旅游市场规模发展的有利条件,成为哈尔滨冰雪旅游市场规模可持续发展的基础和动力。从哈尔滨冰雪旅游客源市场的总体构成来看,98%为国内游客,海外客源仅占2%。因此,对哈尔滨冰雪旅游市场需求的研究,侧重于国内旅游人数作为主要的需求分析指标,建立其与主要相关影响因素的定量关系,进而对旅游总人数的未来发展趋势进行较为科学的预测。

二、哈尔滨城市冰雪旅游市场需求影响因素相关性分析与模型建立

1.变量选择和数据的整理

人口因素及经济收入因素是最主要的影响因素,从而构成并影响着客源地潜在的市场需求量。同时,旅游需求又在一定程度上受到潜在旅游者所从事的职业、受教育程度、文化水平等因素的影响,城市人口的旅游意识和出游行为明显高于农村人口。基于此,选取城镇人口、城镇居民人均可支配收入等可以量化的重要指标,建立与旅游客流规模即旅游人数的相关关系,以便更为准确和科学的反映这两个指标对于哈尔滨城市冰雪旅游人数的相关关系及其直接影响。根据国家统计局、哈尔滨市统计局2001-2011年《国民经济和社会发展统计公报》进行整理,得到2001-2011年国内人数y(万人次)、城镇居民人均可支配收入x1(元)、城镇人口x2(万人)原始数据。

2.相关性分析

利用原始数据资料,借助统计分析工具,进行相关性分析。从中可以得出,国内旅游人数与城镇居民人均可支配收入和城镇人口之间具有很强的线性相关性,相关系数分别为0.937684和0.971938,均接近于1。并可通过散点图,得到进一步验证,表明国内旅游人数与城镇居民人均可支配收入、城镇人口数量存在正相关关系,散点图基本集中在一条直线上,说明相关程度较高。由此可建立二元线性回归方程y=a+b1x1+b2x2进行预测。

3.建立回归模型

通过统计分析工具,输出回归分析数据,得到国内旅游人数与城镇居民人均可支配收入、城镇人口的回归参数计算和检验结果。由此,得到国内旅游人数对城镇居民人均可支配收入和城镇人口的二元回归方程:Y=-3751.971-0.146033x1+0.109794x24.回归模型的检验与分析对回归模型进行R检验、F检验、t检验、变量之间的多重共线性检验与Testdrop检验、二元回归模型的异方差和自相关检验。综合以上检验,国内旅游人数对于城镇人口数量和城镇居民人均可支配收入的回归模型具有很好的统计特性。通过拟合2001-2011年哈尔滨冰雪旅游国内人数的数据,其结果可以看出平均绝对百分比误差MAPE的值较低,低于10,而且TheilInequalityCoefficient希尔不等系数的值只有0.028527,根据经验,拟合结果的精度较高。而且通过偏差率、方差率以及协变率的构成来看,均方误差大多是由协变率来解释的,因此进一步证明用该模型进行预测是比较理想的。

三、哈尔滨城市冰雪旅游市场需求预测

1.数据来源及说明

根据《中国国民经济和社会发展十一五规划纲要》、国务院办公厅《人口发展“十一五”和2020年规划》,并结合相关历史经验数据,确定城镇居民人均可支配收入、城镇人口发展比率分别按照5%、4.6%的比率递增,得出2012-2015年中国城镇居民人均可支配收入和人口的预测数据,如表1所示。

2.哈尔滨城市冰雪旅游人数预测

应用上述回归模型对2012-2015年哈尔滨冰雪旅游国内旅游人数、总人数进行预测,结果如表2所示。由前述可知,哈尔滨冰雪旅游总人数的构成中,由98%的国内客源和约2%的海外客源组成,因此,上表中旅游总人数的计算由国内旅游人数除以98%得出。

四、结论

随着经济的迅速发展,人口的增加以及居民收入水平的不断提高,哈尔滨冰雪旅游市场将会有更大的发展,进而将对城市经济起到更大的促进作用。在此基础上的回归分析与预测,对于分析哈尔滨作为城市冰雪旅游目的地的地域细分市场的游客规模及其发展态势具有一定的指导意义,从而为旅游目的地市场营销提供决策依据。

作者:徐亿军 高建军 单位:哈尔滨学院 鸡西大学 经济系


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