管理经济学大作业-国内旅游市场分析资料.doc

目 录摘要1一、国内旅游市场的特点2二、影响我国旅游业需求的因素22.1主要影响因素22.1.1 经济水平22.1.2 价格水平32.1.3 居民消费水平32.2 次要影响因素32.2.1 交通状况32.2.2 产业结构42.2.3 旅游资源5三、实证分析的数据来源、模型与变量5四、实证研究64.1 国内旅游需求的横向对比64.2 模型的回归分析74.2.1整体拟合性分析84.2.2 回归方程检验84.2.3 回归方程结论8五 需求特点分析95.1 收入弹性分析95.2 价格弹性分析10 5.3 国内旅游市场需求的时间序列估计11参考文献12 我国国内旅游市场需求分析 摘要:本文首先对我国国内旅游市场的特点和影响因素定性分析，接着采用多元线性回归方法对1994-2011年的国内城镇居民旅游市场需求和农村居民旅游市场需求进行了实证研究，在此基础上，从我国人均年收入、旅游平均每次每人价格、居民消费水平角度对上述分析预测的结果进行了横向对比与说明，最后对国内旅游市场总体需求进行时间序列分析，用指数函数拟合旅游需求量随时间变化的趋势，并对2013年的国内旅游市场需求进行预测。关键字：国内旅游市场、需求分析、价格弹性、收入弹性Abstract：Firstly, the characteristics and influencing factors of Chinas domestic tourism market in qualitative analysis, followed by multiple linear regression method for 1994-2011 in domestic tourism market demand for urban residents and rural residents travel demand empirical studies on this basis, from Chinas per capita annual income, average per person tour price, the level of consumption point of view of the above analysis to predict the results were compared with the description of the lateral, the last of the overall domestic tourism market demand for time series analysis, exponential function fitting tourism demand trends over time, and in 2013 the domestic tourism market demand forecast.Keywords: domestic tourism market, demand analysis, price elasticity, income elasticity窗体底端将文件或链接拖放到此处以翻译文档或网页。将链接拖放到此处以翻译网页。我们不支持您拖放的文件类型，请尝试其他文件类型。我们不支持您拖放的链接类型，请尝试其他类型的链接。一、国内旅游市场的特点旅游业属于第三产业，一直以来是国家发展的重点产业之一，由于其具有非常高的产业关联性，可以说它也是促进国民经济提前见底并率先带动经济起跳的先导行业之一。旅游行业的发展既符合环境保护、调节产业结构的产业发展战略，也可以提供较多的就业机会，扩大就业率，维护社会稳定。大力发展旅游消费可以有效地改善国民经济增长结构。中国旅游业在经历30多年的高速增长后已跃居全球第四大入境旅游接待国和亚洲第一大出境旅游客源国。2011年，中国国内旅游业总收入193万亿元(占当国内生产总值的408)；旅游直接就业达1350万人，旅游消费对社会消费的贡献超过10。叫中国旅游业这种翻天覆地的变化与进步，可以称得上是“中国奇迹”。这种超高速的旅游发展动力来自何处，无论在理论还是实践层面，对于世界各国旅游研究和发展都具有重大的意义。由于我国城镇居民收入和农村居民收入和人口数量上都差异较大，前者可支配收入明显高于后者，因而又可以进一步将我国国内旅游市场细分为城镇居民需求市场和农村居民旅游市场两块进行横向对比，来验证经济学上的相关需求理论。二、影响我国旅游业需求的因素 研究影响我国旅游业发展效率的各种因素具有重要的理论价值和现实意义，一方面能揭示影响旅游业发展效率的因素，确认哪些因素对旅游业效率影响比较显著及这些因素以何种方式影响效率，使我国旅游业在今后的发展过程中，能够更加重视这些因素，达到提高效率的目的；另一方面对旅游发展效率影响因素的研究还可以为主管部门采取相应措施促进旅游业健康持续发展提供科学的理论依据。影响我国旅游业发展效率的因素是多方面的，既有外部宏观环境因素也有企业内部的自身因素。本章主要就不同因素对我国旅游业发展效率的影响进行相关分析，以期找到影响我国旅游业发展效率的显著因素。2.1主要影响因素 2.1.1 经济水平 旅游发展需要地区财政条件作为支撑，地区旅游的发展所需要的景观、环境、交通和接待设施等硬件基础建设需要大量资金支持。国际上旅游经济的发展也显示，经济发达国家往往也是旅游业发达的国家。目前国际旅游强国：美国、西班牙、法国、意大利、中国、德国、英国，其中只有西班牙和中国是发展中国家。世界旅游需求已从传统的观光旅游需求发展到多元化的旅游需求，对旅游资源的依赖程度逐渐降低，发达国家地区可以利用经济、技术等手段创造旅游资源，提高旅游资源的档次，提供优质的旅游服务，创造多样新颖的旅游产品，扩大旅游宣传促销力度，从而弥补旅游资源的不足。 同时，国民生产总值的增长率影响着消费者的可支配收入和购买力，而人均年收入是影响旅游需求的基本要素之一。国外有学者对国民经济和旅游业的关系做过定量分析，发现国民生产总值增长率在2左右时，旅游收入与国民生产总值同步增长，而在大于2时，旅游收入增长率将数倍于国民生产总值的发展。当一个国家或地区的国民经济发展到一定水平，人们的物质生活得到基本的满足之后，才会产生旅游动机和旅游需求，社会也才有可能组织起有效的旅游供给。2.1.2 价格水平 旅游需求具有较大的价格弹性1。在同类同质目的地中，价格水平越低，越具有竞争力；反之，则相反。这一特点与所有贸易品都相同。但不同的是，世界各地的旅游资源(吸引物)总是千差万别的，或多或少地具有一定程度的垄断性。价格水平在一定程度上又成为目的地资源垄断性或吸引力强弱的体现，目的地价格水平的高低对于旅游发展的影响又是不确定的，因而有必要专门提出予以探讨。在探讨国内旅游需求量时，可采用平均每人每次旅游花费来衡量。2.1.3 居民消费水平 居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。通过消费的物质产品和劳务的数量和质量反映出来。居民的消费水平在很大程度上受整体经济状况的影响。经济扩张时期，居民收入稳定，GDP也高，居民用于消费的支出较多，消费水平较高，旅游部分的支出也会相对提高；反之，经济收缩时，收入下降，GDP也低，用于消费的支出较少，消费水平随之下降旅游市场的需求也会相应减少。2.2 次要影响因素 2.2.1 交通状况 旅游交通是为旅游者由客源地到旅游目的地的往返，以及在旅游目的地各处旅游活动而提供的交通设施及服务。交通业作为经济发展的基础性先导产业，是推进旅游业发展必不可少的先决条件，对旅游资源的开发、旅游服务质量的提高等都具有重要意义。交通作为旅游活动中时间和费用消耗最大的一项，是消费者在旅游目的地的选择中的主要影响要素，进而会影响到旅游资源的开发和整个旅游产业的发展。交通的便利与否直接影响旅游者对旅游目的地的选择和旅游日程的安排，道路质量的优劣更关系到游客的旅游经历和心情，极大地影响旅游者整个旅行的质量和满意度。旅游资源潜力的开发，必须以快捷便利的交通做后盾。由于旅游资源依赖旅游者光顾而产生效益，没有安全便捷的交通，就不可能有规模化和长期发展的旅游经济。 目前国内旅游的出行方式主要有铁路、公路、民航或者自驾。但自驾所占的比例较少，所以可以将年铁路、公路和民航载运乘客数量来作为衡量我国旅游交通的一个指标。 2.2.2 产业结构 旅游业是第三产业当中的重要产业，在促进本地产业的发展和经济结构的调整中发挥着重要的作用。旅游业发展与第三产业经济增长之间关系的研究是一个较新的研究范畴，部分学者认为旅游业对第三产业经济增长有着正向的促进作用。旅游业与第三产业经济增长之间存在一种长期稳定的协整关系，反映了旅游业的带动性强、关联性广，带动了第三产业的发展。同样，大多数第三产业中的行业可以为特定区域内的旅游业提供产业服务，旅游产业也会以其良好的成长性对第三产业具有较好的拉动作用。第三产业取得越大的收益，旅游产业就会达到较好的经济效益，其效率就会越高。 一般采用第三产业增值/GDP之比来描述产业结构下表是1994-2011年第三产业增值/GDP之比的趋势图，可以从中看出这18年来，产业趋势总体呈上升方向，但也有小波谷，因而将其视为次要因素。2.2.3 旅游资源 所谓旅游资源是指自然界和人类社会，凡能对旅游者有吸引力、能激发旅游者的旅游动机，具备一定旅游功能和价值，可以为旅游业开发利用，并能产生经济效益、社会效益和环境效益的事物和因素。旅游资源是旅游业赖以生存和发展的前提条件，是旅游业产生的物质基础，是旅游的客体，是旅游产品和旅游活动的基本要素之一。进人21世纪，我国旅游消费不再是统一低层次的消费，呈现初级的市场细分状态，其中高层旅游消费者从纯粹的观光型旅游转化成度假型休闲，中层旅游者则需要更广泛的旅游产品，而低层旅游消费者绝大部分是观光旅游。总体上来说，我国旅游消费者的消费需求对旅游资源的依赖性在逐步减弱，我国旅游产品的开发和组合日益凸显其精细化和特色化，旅游业发展对传统旅游资源的依赖也逐渐减弱。 三、实证分析的数据来源、模型与变量 本文的数据来源于19942011年各省(市、区)统计年鉴、中国统计年鉴、中国旅游统计年鉴(正、副本)、中国旅游年鉴。在样本数据的时间选择方面，在1995年以前我国各地均缺乏国内旅游统计资料；到目前为止，个别地区尚未给出2012年的统计数据，只能就现有可得数据展开分析。以18年的时间跨度检验我国旅游经济增长的轨迹应该是充分的。 研究参照跨国增长研究的常用方法，将计量模型建立在巴罗和萨拉义一马丁(Barro and SalaiMartin，1992)2所提出的条件收敛的假设之上。根据条件收敛假设，在控制了所有其他变量之后，旅游需求量与人均收人、旅游消费价格应该存在线性相关的关系，从而，计量模型服从以下的一般形式：Q=+1*Y+2*P+3H+ 式中因变量Q为我国境内每年旅游总人次。为了研究旅游需求量与收入和价格之间的弹性关系，将等式右边的Y、P设为自变量；为回归模型中的重点分析对象，其中Y用人均GDP指标表示，P为每次旅游价格，因为全国各个旅行社的报价差异较大，自费旅游价格也浮动较多，这里采用人均每次花费作为价格变量P的衡量指标；H为控制变量，表示居民消费水平；是随机扰动项。 各变量解释以及假设总结如下： 表3-1 所有变量定义及预期符号 变量类型变量名称符号定义预期符号因变量旅游需求量Q境内年旅游总人次 -自变量经济水平Y人均收入+价格P人均每次花费-控制变量居民消费水平H年平均居民消费花费+四、实证研究4.1 国内旅游需求的横向对比因为城镇人口和农村人口在收入和消费水平上都存在较大差异性，这里很有必要将其分开，进行横向对比和纵向对比，以便能将更好得进行需求市场细分 表4-1 所有变量的描述性统计因变量自变量控制变量年份旅游人次（百万）Q人均收入（元/人）Y平均价格（元/人）P居民消费水平（元）H城镇农村城镇农村城镇农村城镇农村2011年1687.00 954.00 23979.20 9833.14 877.80 471.40 19107.73 5870.28 2010年1065.00 1038.00 21033.42 8119.51 883.00 306.00 16546.36 4700.38 2009年903.00 999.00 18858.09 7115.57 801.10 295.30 14904.35 4163.33 2008年703.00 1009.00 17067.78 6700.69 849.36 275.28 13653.43 3901.09 2007年612.00 998.00 14908.61 5791.12 906.90 222.50 12130.23 3346.64 2006年576.00 818.00 12719.19 5025.08 766.40 221.90 10618.25 2949.95 2005年496.00 716.00 11320.77 4631.21 737.10 227.60 9593.25 2656.71 2004年459.00 643.00 10128.51 4039.60 731.80 210.20 8912.26 2319.13 2003年351.00 519.00 9061.22 3582.42 684.90 200.00 8060.22 2102.72 2002年385.00 493.00 8177.40 3431.67 739.70 209.10 7486.03 2062.27 2001年375.00 409.00 6907.08 3306.92 708.30 212.70 7160.77 1968.95 2000年329.00 415.00 6295.91 3146.21 678.60 226.60 6850.00 1860.00 1999年284.00 435.00 5888.77 2987.44 614.80 249.50 6405.00 1766.00 1998年250.00 445.00 5458.34 2995.48 607.00 197.00 6109.00 1730.00 1997年259.00 385.00 5188.54 2977.20 599.80 145.68 5823.00 1722.00 1996年256.20 383.30 4844.78 2806.70 534.10 70.45 5532.00 1626.00 1995年245.70 383.30 4288.09 2337.87 464.02 61.47 4931.00 1313.00 1994年204.55 319.45 3502.31 1789.40 414.67 54.88 3852.00 1038.00 极小值204.55 319.45 3502.31 1789.40 414.67 54.88 3852.00 1038.00 极大值1687.00 1038.00 23979.20 9833.14 906.90 471.40 19107.73 5870.28 均值524.47 631.23 10534.89 4478.74 699.96 214.31 9315.27 2616.47 标准差375.73 266.36 6246.24 2201.48 141.45 97.38 4325.50 1300.47 1994-2011年城镇居民旅游市场需求与农村居民旅游市场的需求统计比较如下图所示：可以看出1994-2009年农村人口的旅游次数均大于城镇人口，这可能与中国的农村人口基数较大有关，而2010年开始城镇人口的旅游次数大于农村人口，并且在2011年其差距较大，分析其原因可能是城镇人口的年出行频率增加了，这与近几年来的调休节假日集中放假时间变长有关，例如“十一”连续七天长假使得城镇居民有充足时间去较远的地方旅游。4.2 模型的回归分析研究使用SPSS170软件采用广义最小二乘法(FGLS)检验了上述各因素与国内旅游市场需求的相关关系。 城镇人口旅游函数线性回归方程为Q=+1*Y+2*P+3H+ (1) 农村人口旅游需求线性回归方程为 Q=+1*Y+2*P+3H+ (2)4.2.1整体拟合性分析表4-1 模型汇总模型RR 方调整 R 方标准 估计的误差1.979a0.9590.9583.7342.955a0.9110.89287.508a. 预测变量: (常量), 居民消费水平（元）, 平均花费(元/次/人), 人均收入（元/人）。对因变量Q和其他3个变量进行回归，模型的复相关系数（R)分别为0.979、0.955，决定系数（R2 )分别为0.959、0.911，调整系数分别为0.95、0.892,，分别说明两个模型中需求变化的97.9%、95.5%可以由人均收入、平均价格、消费水平的变化来解释。该方程的整体拟合优度非常好,对相应的被解释变量的解释力度较好,，因此,该模型可以用来统计上分析解释变量。4.2.2 回归方程检验表4-2 Anova模型平方和df均方FSig.1回归2302000 3767273.261109.434 .000a残差98158 147011.306总计2400000 172回归1099000 3366311.30247.836.000a残差107208 147657.726总计1206000 17a. 预测变量: (常量), 居民消费水平, 平均花费, 人均收入。b. 因变量: 旅游人次 上表为回归方程的方差分解及检验结果，回归方程(1)和(2)的统计量F值为109.434、44.836,Sig值(P值）都为0.000,小于0.05说明两个方程的回归显著，模型有较为显著的统计意义。4.2.3 回归方程结论表4-3 模型回归系数及检验模型变量类型名称非标准化系数标准系数tSig.共线性统计量B标准误差试用版容差VIF1(常量)382.02150.872.530.024自变量人均收入0.140.052.282.880.0120.005214.697平均花费-0.750.21-0.353.660.0030.3113.212控制变量居民消费水平0.310.073.524.350.0010.004224.5012(常量)82.5760.531.360.019自变量人均收入0.160.372.553.170.0070.0011433.105平均花费-0.070.55-0.030.130.0090.1586.314控制变量居民消费水平1.770.648.662.780.0150.0011532.246a. 因变量: 旅游人次（百万） 表中采用t检验，其中=0.05，n=18,则t/2(n-2)=2.120，则上述所有变量的|t|都大于2.120，并且所有的Sig.也都小于0.05，说明回归效果显著，通过显著性检验，可以用自变量的变化来解释因变量的变化。从容忍度来看，各个变量的容差都较小，解释量越低，代表容忍度越高，说明各个变量之间的共线性越低，本模型变量选取得很合理。 因而可以得出以下两个回归方程：旅游需求与城镇居民的收入和价格之间的关系： Q=382.02+0.14Y-0.75P+0.31H+ 旅游需求与农村居民的收入和价格之间的关系：Q=82.57+0.16Y-0.07P+1.77H+五 需求特点分析5.1 收入弹性分析 点收入弹性的定义是Ey=(QD/Y)*Y/QD，根据上文求出的需求函数，可以得出每年末城镇居民和农村居民的点收入弹性，以2011年为例： 城镇居民年末收入弹性，Ey=0.14*23979.2/1687=2.0 农村居民年末收入弹性，Ey=0.16*9833.14/954=1.64 可以看出农村居民的收入弹性明显小于城镇居民，其意义为城镇居民收入增加10%，旅游人次要增加20%;而农村居民收入增加10%，旅游人次要增加16.4%，说明我国国内旅游需求量的变化对城镇居民收入变化敏感度高于农村居民，提高城镇居民收入对旅游行业的发展起更大作用。5.2 价格弹性分析 点价格弹性的定义是ED=(QD/P)*P/QD，根据上文求出的需求函数，可以得出每年末城镇居民和农村居民的点价格弹性，以2011年为例： 城镇居民年末价格弹性，ED=-0.75*877.8/1687=-0.39 农村居民年末价格弹性，ED=-0.07*471.4/954=-0.034 农村居民的价格弹性明显小于城镇居民，其意义为价格增加10%，城镇居民旅游人次要减少0.39%;，旅游人次则减少0.034%，说明旅游价格的变化对城镇居民收入变化敏感度高于农村居民，提高旅游价格对城镇居民旅游的需求量减少起更大作用。由于|ED|1,说明弹性不足，因而价格上升将造成消费者的总支出增加，此时采取提价策略可以使整个旅游市场的总收益增加。这也同时说明了最近几年景区门票一直在不断涨价的愿意。各年的年末收入弹性和价格弹性统计如下：表5-1 1994-2011年收入和需求弹性表收入弹性价格弹性年份城镇农村城镇农村2011年1.990 1.649 -0.390 -0.035 2010年2.765 1.252 -0.622 -0.021 2009年2.924 1.140 -0.665 -0.021 2008年3.399 1.063 -0.906 -0.019 2007年3.410 0.928 -1.111 -0.016 2006年3.091 0.983 -0.998 -0.019 2005年3.195 1.035 -1.115 -0.022 2004年3.089 1.005 -1.196 -0.023 2003年3.614 1.104 -1.463 -0.027 2002年2.974 1.114 -1.441 -0.030 2001年2.579 1.294 -1.417 -0.036 2000年2.679 1.213 -1.547 -0.038 1999年2.903 1.099 -1.624 -0.040 1998年3.057 1.077 -1.821 -0.031 1997年2.805 1.237 -1.737 -0.026 1996年2.647 1.172 -1.564 -0.013 1995年2.443 0.976 -1.416 -0.011 1994年2.397 0.896 -1.520 -0.012 5.3 国内旅游市场需求的时间序列估计首先为了剔除随机因素的影响，对个年份的y进行三项移动平均。其趋势图如下：可以看出，图中的趋势线呈指数类型，因此用指数模型y=abt,再利用相关与回归分析，把模型线性化为：log yt=log a+tlogb，进行趋势值的测定，最后利用最小二乘法可以得出a和b的值.其计算过程和原理类似于上文的实证研究，这里省略过程，并且得出的结果变量显著，通过检验。表5-2 系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准 误差试用版1(常量)2.6030.024107.170时间t0.0380.0020.97918.1490a. 因变量: 数值求出的线性方程为： log yt= 2.603+0.038t 即log a=2.603，logb=0.038 所以模型为y=426.57*1.09t 其中令1994年的t值为1，则2013年t值为20，由此表达式可以预测2013年中国农村居民旅游消费额为3308.2万人次。参考文献 1 CROUCH I GEOFFREYA 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