国内旅游市场分析范文篇1

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2023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。

国内旅游市场分析范文篇2

关键词：国内旅游；市场需求；影响因素

中图分类号：F592.0文献标识码：A文章编号：1672-3309（2008）06-0030-03

一、国内旅游市场的现状分析

旅游业被称为“无烟产业”和“永远的朝阳产业”，是全球经济发展势头中最强劲和规模最大的产业之一，分为国内旅游业和国际旅游业。所谓国内旅游业是为国内旅游者提供服务的一系列相关行业，它关系到国内游客、旅行方式、膳宿供应设施和其它与之相关的各种事物。

我国的旅游业经过近30年的发展，产业形象日益鲜明，产业规模不断壮大。如在“七五”期间，其投入产出之比已为1：4.6，并且旅游收入每增加1元,第三产业产值相应增加10.2元之多，仅2006年一年，旅游总收入就高达8935.5亿元人民币。

旅游业因其较高的投入产出比以及对相关产业的巨大带动性，已经成为我国经济发展的支柱性产业之一。其中，国内旅游做出了巨大贡献。在我国，由于黄金周制度的实行，使我国拥有世界上规模最大的国内旅游市场，国内旅游收入在国民生产总值中所占比重及在第三产业增加值中所占比重有了很大的提高，到2001年我国国内旅游已经达到7.84亿人次，全年国内旅游总收入为3522.37亿元人民币，占GDP的比重达3.62%，在全国旅游收入中的比重已经达到75.28%。国内旅游业除了在推动经济发展方面起了重大作用之外，它的发展还有独特的政治意义。它是我国居民收入水平提高和观念改变的产物，直接体现了社会主义精神文明建设的成果。

因此，不论是从经济意义上来讲，还是从政治意义上来考虑，我们都非常有必要对影响我国国内旅游业发展的众多因素进行分析，并评价其发生变化时对国内旅游业所可能造成的影响。根据所得结论来更好地促进我国国内旅游业的发展，为我国经济的发展做出更大的贡献。

二、中国国内旅游市场需求影响因素分析

（一）理论分析

按照消费的经济理论，影响消费者行为的因素包括社会、历史、经济等多个方面，但最主要的仍是经济方面的因素，如消费者的收入、商品的价格、替代品的价格以及利率等。但是，旅游作为一种特殊的消费，除了受经济上的影响之外，还受自然地理方面的影响,如旅游资源的吸引力、环境的质量、地理位置等;也受个人因素的影响，如旅游者的性别、年龄、职业、兴趣爱好、文化水平以及闲暇时间和周围人的影响等等。

按照经济需求理论和消费理论的有关知识，我们可以把影响旅游需求的所有因素分为两大类：一类是正向因子，即与国内旅游需求成正相关的因子，如居民的收入、闲暇时间、交通的完善程度等等。另一类是阻碍因子，即与国内需求成反相关的因子，如利率水平、景点距离的远近等等。

（二）解释变量的选取及数据的搜寻

在选取时间段上，我们选取上世纪90年代以后的数据。

在被解释变量的选取上，我们以国内旅游人次Q来代表中国国内旅游市场的需求（单位：亿人次）。

在选取解释变量时，由于利息率I主要影响的是耐用消费品如汽车、住房的支出，而跟国内旅游并没有太大的直接关系，因此我们暂不考虑。由于旅游作为一种独特的消费品，在某种程度上我们可以认为它没有替代品，因此替代品的价格也不予考虑，只选取以下几个具有重要影响作用的解释变量。

以第三产业的国内生产总值S来代表近些年来旅游业的发展状况，因为旅游业在第三产业中占有很重要的地位。（单位：亿元）

以旅游者人均花费P来代表旅游者为了旅游所必须付出的物质上的成本，即在旅游中所需要的花费。（单位：元）

以我国国民总收入N来代表居民的收入。（单位：亿元）

以铁路营业里程L来代表我国交通的完善程度，因为国内旅游基本上是一种近距离的旅游，并且铁路也是我国居民普遍采用的一种出行方式，用它可以很好的反映我国交通的完善程度。（单位：万公里）

以上所需数据通过在中国统计年鉴上查找，得到如下数据表：

（三）模型的反复构建及回归

观察散点图可知，S、N与Q之间存在线性关系，而P、L与Q之间存在非线性关系，故将其线性化，通过对Q取对数后建立初次线性样本回归模型（1）：

LOG(Q)=C(1)+C(2)×S+C(3)×P+C(4)×N+C(5)×L+U（1）

使用最小二乘法对其进行回归，得估计的回归方程如下所示（括号内的数字为T统计量值，下同）：

其中R-squared=0.979576F-statistic=83.93435

对上述回归结果进行分析，给定显著性水平a=0.05时，F检验统计量为83.93435，回归方程通过显著性检验（大于临界值4.12），而所有的回归系数都没有通过显著性检验（小于临界值2.37）。

由实际分析可知,旅游需求应随着第三产业的发展而发展，而S的系数却为负，这不合逻辑；旅游需求应随着旅游花费的提高而下降，而P的系数却为正，也不符合实际情况。

由上可知，不论是从理论上，还是从实际分析，此回归模型都不正确，有必要对其进行检查和修改。经过计算得知S与N之间的相关系数0.995558已经大于了可决系数0.979576，所以S与N之间存在多重共线性，且是有害的，不能容忍，故需要对其进行改正。S是第三产业总值，是国内生产总值的一部分，而N为国民总收入，由经济学理论可知，国民总收入与国内生产总值之间存在着一定的正系数关系，可以将S与N合并。只留下N，而去掉S。于是，我们得到初次修正后的线性样本回归模型（2）：

LOG(Q)=C(1)+C(2)×P+C(3)×N+C(4)×L+U（2）

使用最小二乘法对其进行回归，得估计的回归方程如下所示：

其中R-squared=0.978378F-statistic=120.6654

对上述回归结果进行分析，得知其不存在多重共线性、异方差以及自相关。但是，当给定显著性水平a=0.05时，回归方程通过显著性检验，而C、P、L的回归系数却没有通过显著性检验。故仍需对模型进行修正，我们知道，当N为0时，即没有国民收入，此时国内旅游需求即Q也应当为0，所以我们舍掉常数项C，得到再次修正后的线性样本回归模型（3）：

LOG(Q)=C(1)×P+C(2)×N+C(3)×L+U（3）

使用最小二乘法对其进行回归，对回归结果进行分析得知，其不存在多重共线性、异方差以及自相关。但是，当给定显著性水平a=0.05时，P的回归系数却没有通过显著性检验。故仍需对模型进行修正，我们舍掉不显著的解释变量P，得到第三次修正后的线性样本回归模型（4）：

LOG(Q)=C(1)×N+C(2)×L+U（4）

使用最小二乘法对其进行回归，得估计的回归方程如下表示：

其中R－aquared=0.966237

对上述回归结果进行分析得知，其不存在多重共线性、异方差以及自相关，并且当给定显著性水平a=0.05时，所有回归系数也通过了显著性检验，也符合实际意义。因此，我们可以认为第三次修正后的模型（4）是我们要得到的模型。

（四）结论

我们所得出的正确的回归结果为：

LOG(Q)=2.943057399e-006×N+0.253697447×L即国民总收入也就是居民收入每增加（或减少）1亿元，中国国内旅游市场的需求会增加（或减少）2.943057399e-006，铁路营业里程也就是我国交通的完善程度每增加（或减少）1万公里，中国国内旅游市场的需求会增加（或减少）0.253697447。

三、结论的现实意义及应用价值

以上回归结论对我国国内旅游市场的发展具有一定的指导意义，它揭示了我国国内旅游市场需求与居民收入和我国交通的完善程度之间的关系。通过这种关系，我们知道，随着我国经济的迅速发展，我国交通的不断完善以及居民收入水平的不断提高，我国国内旅游市场将会有更大的发展，它对经济的促进作用也会发挥的更大。反过来，如果想利用国内旅游的发展来带动经济的发展，那么政府就要不断完善交通，给予人民更多的转移支付。

此外，作为旅游市场的重要组成部分，影响国内旅游需求的因素与影响整个旅游市场需求的因素有一定的相同或相似，我们对影响因素的分析也会对推动整个旅游事业的发展带来一定的启发。

参考文献：

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AnalysisofInfluenceFactorsforDomesticTourism

MarketNeedinChina

WangJin

(NankaiUniversity,Tianjin,300071)

Abstract：Byestablishinganeconometricsmodel,thisarticleanalyzesthemainfactorsthatinfluencedomestictourismmarketneedinChina,whichincludepeople'sincome,thesituationoftransportationandetc.Finallythearticleanalyzestheregressionresultssoastoputforwardsomesuggestionsforourtourismmanagementdepartmentsandtourismenterprises.