1994～2008年西部入境旅游典型省份客流集散时空动态研究——以陕西、四川、云南为例

文章构建了入境游客转移数量模型、入境旅游流空间集中指数模型、入境旅游流转移态矩阵,基于1994～2008年入境旅游统计数据和入境游客抽样调查数据,定量测评陕西、四川、云南三省入境旅游流集聚指数与扩散指数、入境旅游流集聚态指数与扩散态指数;通过时间序列对比,揭示西部三省入境旅游流的空间集散特征与动态变化过程;通过西部三省之间的对比,分析其入境旅游流空间集散的地域差异性。研究表明：四川省入境旅游客流集散能力最强,云南省居中,陕西省最弱;中国入境旅游客流系统是一个＂东部引领西部,西部反作用于东部＂的时空地域格局复杂的动态平衡系统。文章结合历时性分析方法和共时性分析方法,选取西部三省开展入境旅游客流集散时空动态研究,旨在为探索中国西部入境旅游客流集散的时空演变特征与潜在机理提供典型案例。     

周边国家到我国沿边省区入境旅游的O-D对接关系

本文依据2004～2007年统计数据,采用游客亲景度和市场占有率等指标,分析了从周边14个国家到我国沿边12个省区入境旅游的O-D对接关系,结果发现:由于地缘邻近和边界贸易的推动,我国大陆沿边省区与周边国家在入境旅游上具有较高的O-D对接关系,即周边国家居民对邻近的沿边省区具有较高的游客亲景度,同时在沿边省区,周边国家入境游客也占有较高的市场占有率。据此关系,可将我国大陆沿边省区划分为4个边界旅游合作区,为沿边各省区与周边国家跨国区域旅游合作提供平台。     

中外国际旅游城市网络旅游信息国际友好度比较研究

随着国际旅游业的发展,我国许多城市明确提出了建设国际旅游城市的发展目标.本文尝试提出网络营销国际友好度的概念,从英文旅游信息总量、英文旅游信息质量,以及各旅游城市的官方旅游网站的国际友好度,来分析世界知名的国际旅游城市与我国国际旅游城市网络营销时面对境外游客所呈现出来的信息友好程度.通过对比,分析中外国际旅游城市在互联网上面向全球客源进行竞争和宣传的不同和相似,帮助国内旅游城市在走向国际化的过程中,能够有效运用国际互联网构建一个长期高效的对外旅游信息体系,降低开拓国际旅游的成本,吸引更多的海外游客.     

基于旅游流转移视角的云南入境旅游发展历程分析

云南旅游业自成功举办"世博会"以来取得了迅速的发展,但其入境游客市场中有46.69%是从长三角、京津冀、珠三角三大入境旅游发达区转移而来.但三大区域入境旅游流向云南扩散转移的发展历程各不相同,研究发现:京津冀是云南最大入境旅游中转地,但年际变动较大;长三角排名第二,其入境旅游流转移保持较快增长;珠三角向云南转移数量最少,且近些年不增反减.云南旅游在拓展三大入境旅游中转地客源市场方面还需要进一步努力.     

旅游目的地突发事件对西藏入境旅游市场规模影响与政策响应

在厘清突发事件和危机概念基础上,文章通过构建入境旅游人数BP神经网络模型,利用西藏2005～2009年月入境旅游人数统计数据,分析了西藏2008年“3·14”突发事件对入境旅游市场规模影响和政策响应作用机制.结果发现:①突发事件对西藏入境旅游影响周期为18个月,入境游客损失量为47.14万人次,旅游经济损失量为2.15亿美元.②入境旅游政策与入境旅游人数之间存在宏观响应关系,入境旅游人数呈现出周期性波动现象.③突发事件影响的入境旅游政策响应演变特征表现为维稳限旅、救市兴旅、强基保旅和品牌强旅,政策响应作用机制核心要素是旅游目的地安全、市场和经济.     

中国外国游客入境旅游市场景气指数的编制与应用

旅游业不仅是高增长产业,也是高波动产业.为准确描述中国入境旅游市场的周期性波动,提高行业监测与预警能力,本文以外国游客入境旅游市场为研究对象,根据中国外国游客客源国结构,从中国及主要外国游客客源国和世界宏观经济数据中选择了先行、一致和滞后指标,应用HP滤波方法构建了中国基于增长循环的外国游客入境旅游市场合成景气指数(CI),并分析了不同周期的主要成因.研究证明,与成熟旅游国家相比,中国的外国游客入境旅游市场影响因素有较大的区别,来华旅游外国游客有相当比例有公务目的,此外,突发因素的随机冲击对我国入境旅游市场景气周期的影响显著,应引起行业经营与管理人员的高度重视.     

上海市入境旅游市场影响因素分析与预测——以德国、法国、英国、美国与泰国客源国为例

入境旅游是衡量一个国家知名度、影响力和旅游发展水平的主要因素,也是赚取外汇和旅游收入的重要路径。上海是外国游客入境重要的目的地,也是中国最大的入境游客中转站。文章分析了德国、法国、英国、美国、泰国五个上海主要入境旅游客源国2004年第一季度至2018年第三季度的数据,运用计量经济学方法建模,并实证分析了上海入境旅游需求的影响因素。研究表明,口碑效应、客源地的收入水平与上海入境旅游需求正相关;上海入境旅游具有较大的季节波动特点,冬夏两季入境游客数量减少;世博会对上海入境旅游拉动作用较大。同时,对德国、法国、泰国三大市场未来十年的旅游季度需求进行了预测,预测发现,德国、法国、泰国三大市场未来十年都有较大增长,特别是泰国市场的年均增长率达到4%。     

中国旅游发展笔谈——奥运与旅游（一）——北京奥运：中国在线旅游拓展国际市场的天赐良机

近年来，我国已经涌现出以携程为代表的一批新型在线旅游服务运营商，它们与传统旅游走的是一条完全不同的发展道路，其市场还具有明显的局限性。我国传统旅游是从入境旅游起步的，随着国内旅游的发展和出国旅游的兴起，目前已经形成了入境、国内和出境三大旅游市场格局。但我国的在线旅游是伴随着互联网的普及、国内散客旅游的潮流和商务差旅的兴盛而成长起来的，     

主要客源国对中国入境旅游市场的贡献分析

文章以经济学投入产出理论为依据,以定量分析法为主,提出了入境旅游市场贡献概念,为其构建了人口份额贡献、经济份额贡献和贡献指数3项关键指标,并就17个主要客源国近14年对我国入境旅游市场的贡献指标进行了单项和交叉分析。研究发现：（1）亚洲客源国是我国入境旅游人口份额贡献的主要市场,我国入境旅游虽已步入摆脱对日本、韩国、俄罗斯、美国4个传统客源大国过度依赖的初始阶段,但未来很长时期内他们的人口份额贡献主导地位不会改变,人口份额贡献呈现出国别过度集中特征。（2）经济份额高贡献国较少,来华外国游客在单位旅游时间（天）内的旅游花费高低和停留时间长短是影响其对我国入境旅游经济份额贡献高低的两项重要因素。（3）客源国对华入境旅游市场贡献指数在“十一五”规划期内得到明显改善,研究期内样本整体的市场贡献指数虽得到增长,但整体水平不高,市场贡献高指数国主要集中在欧美地区。     

旅华外国散客旅游流地理分布和网络结构研究

散客旅游是全球主流旅游方式,入境散客市场在中国入境旅游市场中也占据重要地位。文章主要采用问卷法采集数据,研究样本总量1451份,运用地图分析法研究旅华外国散客旅游流的分布和扩散规律,运用社会网络分析法研究旅华外国散客旅游流网络结构特征。研究发现:散客以北京、广州和上海为主要出入境口岸,以香港为辅助口岸,旅游线路以单目的地、短线为主,平均到访目的地数量较少;北京和广州是单目的地散客的主要旅游目的地;多点散客旅游流集中分布在中国人口线东南部,以"北京—西安"之间的流量最大,并形成了长三角、珠三角、川滇3个区域性集中分布区;散客旅游流网络规模较大,但网络密度较低,整体结构松散,发育程度较差;网络具有小世界特性;网络中的节点可以划分成综合性节点、枢纽节点、重要节点和一般节点4种角色类型。文章首次从宏观联系的视角对旅华外国散客旅游流进行了整体研究,丰富和拓展了中国入境旅游流研究内容。     

境外在线旅游研究新进展

在线旅游已经逐渐演化成为旅游行业的显话题.国内外已有综述研究是把信息、通讯技术与旅游剥离,侧重分析技术对旅游业的影响,而文章把在线旅游作为一个独立的旅游行业分支进行综述.文章利用Web of Science和百度学术检索对近10年关于在线旅游的研究文献进行整理,从文献概况、研究内容进行了综述,将研究内容分为旅游者在线行为研究、在线旅游社区研究、在线旅行社研究、在线旅游分销研究等4个方面.在此基础上,文章提出该领域未来还应从在线旅游消费者行为、在线旅行社服务质量、在线旅游业态竞合关系、在线旅游分销渠道与供应商的关系等方面进一步研究.     

基于灰色关联分析的入境旅游服务质量满意度研究

入境旅游是中国旅游业发展的一个重要组成部分,入境旅游者对于服务质量的满意程度是衡量旅游业发展的一个重要标准。本文针对这一问题进行了深入研究,首先在游客满意度研究分析的基础上,提出了入境旅游服务质量满意度的研究方法,并选取了评价指标;然后运用灰色关联分析法,从宾馆饭店、餐饮、交通、娱乐、购物、导游服务、邮电通讯7个方面对入境旅游服务质量满意度进行了测度;最后对测度结果进行了分析总结,提出了我国各地区朱来入境旅游服务的发展方向。     

虚拟集群式旅游供应链模型构建研究

文章基于旅游供应链理论研究动态与现代信息技术发展态势,提出以信息拉动式为特征的在线旅游供应链(e-tourism supply chain)的理念。从集群式供应链视角,分析了虚拟集群式旅游供应链建立的动因,构建了虚拟集群式旅游供应链理论模型。文章通过创新旅游供应链研究视角,借鉴产业集群与供应链管理耦合研究理论,试图在赛博空间(Cyberspace)里,构建起虚拟集群式旅游供应链的理论框架,可分成4个部分:(1)旅游者信息链,是围绕着每个旅游者需求信息的一条"信息拉动式供应链",在此基础上形成旅游企业旅游服务大规模定制链;(2)旅游服务定制链,旅游企业在以"旅游者"为中心的信息链上提供即时响应、即时采购、即时生产、即时销售的敏捷制造服务,同业性旅游企业合作服务于旅游者;(3)信息共享平台,包括旅游者需求汇集、统计、分流平台,旅游企业沟通平台和旅游评价平台;(4)专业化辅助企业,具有弹性专精的优势,缓解大规模标准通用化服务提供和市场的定制化随机要求(stochastic demand)之间的矛盾,满足了旅游者对定制化旅游服务需求。     

旅游行为中的性别差异研究

了解性别与旅游行为之间的关系,对于旅游产品开发与营销有很强的借鉴意义.本文以黄山市国内游客的问卷调查数据为基础,通过统计检验,分析了性别与旅游者行为之间的关系.本文所分析的旅游者行为涉及到游前、游中、游后三个阶段,研究发现:(1)女性游客比男性游客平均搜集更多的信息类型,并更倾向于搜集旅行费用、食宿状况、线路安排这三种旅游信息;(2)女性游客比男性游客更倾向于通过人际交流的方式获取旅游信息;(3)对于游览民居和购买旅游纪念品两种旅游活动,女性游客比男性游客具有更强的偏好.     

旅游时间序列的季节性特征研究——以城市入境旅游为例

国内学者在旅游时间序列的季节性特征方面具有广泛的研究,但多数是从纵向时间角度分析旅游时间序列自身较为外显的季节性特征,而对旅游时间序列自身相对较为隐性的季节性特征到目前为止鲜有研究.基于此,文章以城市入境旅游时间序列为例,从季节性单位根入手,通过分析杭州市入境旅游人天样本数据,获得杭州入境旅游时间序列的隐性季节特征.研究结果表明,杭州入境旅游人天数据时间序列是一个非平稳性的随机季节过程,其季节性特征显著,具有一个非季节性单位根以及5个季节性单位根.     

基于网络游记的运河沿岸城市旅游流网络结构特征及影响因素研究

运河沿岸城市旅游流网络结构特征及影响因素研究对运河旅游发展具有重要意义,本文从39个运河沿岸城市的旅游者网络游记中提取流动信息构建旅游流网络,运用社会网络分析法（SNA）和指数随机图模型（ERGM）分析旅游流网络结构特征及不同因素对运河沿岸城市旅游流网络的共同影响。通过探究运河沿岸城市旅游流网络结构特征的深层影响机理,发现旅游流网络结构特征是多种因素共同作用的结果：（1）旅游吸引力导致长三角地区运河沿岸城市旅游流频数分布呈现差异性;（2）旅游流集散能力受经济发展水平、城市可达性、城市环境质量和城市旅游吸引力共同影响;（3）核心中转城市的非替代性主要源于城市高可达性;（4）经济发展水平是核心—边缘结构特征形成的重要影响因素。本文对运河沿岸城市旅游流规划管理与可持续发展具有启示意义。     

我国入境旅游人次月度指数预测模型比较研究

需求预测是旅游产业经营决策的基本依据,但产业的广泛关联性与各类突发事件使旅游需求预测尤其是中短期预测较为困难.本文采用X12-ARIMA模型、TRAMO/SEATS模型、ARMA模型与GARCH模型,对异常数据点采用附加的外部冲击调整,利用7种估计方法估计了我国入境旅游人次的月度指数并进行了预测比较,发现采用外部冲击检测的TRAMO/SEATS模型由于能有效提取序列数据的信息,对预测我国入境旅游人次最为有效.     

危机事件及政策变动对中国入境旅游的影响研究——基于剔除直接价格效应的中国入境旅游收入

文章选择了适合中国入境旅游收入月度数据序列预测的TRAMO/SEATS模型、SARIMA模型和半对数模型,并在剔除了人民币对美元汇率和中国国内消费水平变动对中国入境旅游收入的直接价格效应下,建立基于IOWA算子的组合预测模型,然后根据相关比较情况,定量分析危机事件及政策变动对中国入境旅游收入的影响程度和影响时滞,全面探究中国入境旅游收入、人数和人均消费的恢复状况和变化趋势.研究发现:①相关危机事件及政策变动不仅影响了境外游客来中国的决定,更影响了中国入境旅游者在中国旅游时的消费水平,造成中国入境旅游收入受影响幅度最为显著;②虽然中国入境旅游收入、人数和人均消费均表现出共同受影响的特征,但是相比中国入境旅游人数,中国入境旅游收入和人均消费恢复幅度微弱,受相关危机事件及政策变动的滞后影响更为严重.     

云南省丽江市旅游供需耦合协调研究

<正>云南省丽江市是国际知名旅游城市,是我国旅游城市的代表,研究它的供需关系对于其他城市的旅游发展具有示范意义。文章以丽江市为例,通过构建旅游供需评价指标体系,借助耦合协调度模型分析2012—2021年丽江市旅游供需耦合协调水平,结果表明：(1)丽江市旅游供给发展水平指数表现出逐年增长的趋势,旅游需求发展水平在2012—2019年逐年增长,2020年以后有所下降;(2) 2012—2021年丽江市旅游供给与需求的耦合协调水平经历了极度失调到良好协调然后回落到初级协调的发展阶段,整体均衡度先提升后下降。     

旅游目的地游客安全感的影响因素实证研究——以福建泉州为例

安全感是旅游目的地安全状况的“晴雨表”,是游客在旅游目的地的最基本需求.文章通过文献回顾、案例分析和在线网络点评数据挖掘,归纳出游客安全感的影响因素,同时通过对来泉州游客的问卷调查,采用因子分析,提取出游客安全感的5个影响公因子:治安状况、旅游环境、服务内容、地域文化和感知信息.为进一步研究游客安全感的影响因素对游客的影响程度,采用K-means均值快速聚类法,将游客划分为平衡型、谨慎型和冒险型3类;采用多元回归分析验证了游客安全感的5个公因子与安全期望的相关关系,其中,感知信息、旅游环境、治安状况、服务内容4个公因子与游客安全期望成正向影响,地域文化与游客的安全期望成负相关.