基于计量模型的生态旅游需求预测应用研究——以阿勒泰地区为例.pdf
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1、生态旅游是以保护自然环境和维护当地人民生活为责任的旅游活动。生态旅游是依托良好的自然生态环境和独特的人文生态系统,采用生态友好方式,开展的生态体验、生态教育、生态认知并获得身心愉悦的旅游方式,要求在旅游活动中必须树立尊重自然、保护自然、顺应自然的生态文明理念。绿水青山具有重要的生态系统服务价值,生态旅游是提升绿水青山娱乐、文化等服务价值的重要途径1。因此,对生态旅游需求进行预测有助于旅游业基础设施的规划建设,降低供需不匹配的风险,优化配置生态旅游资源2。旅游需求是指人们为了满足外出旅游的欲望所发生的对旅游产品的需求量。它分为:有效或现实的旅游需求;受抑制的旅游需求(受抑制的旅游需求又分为潜在旅
2、游需求和延缓旅游需求)35。又是指在一定时期内,旅游者愿意并能够以一定货币支付能力购买旅游产品的数量。简言之,就是旅游者对旅游产品的需求6。旅游需求的涵义可以从以下几个层次来理解和把握,即旅游需求表现为旅游者对旅游产品的购买欲望;旅游需求表现为旅游者对旅游产品的购买能力;旅游需求表现为旅游市场中的一种有效需求7。早在20世纪60年代,国外学者就着手旅游需求预测研究,在80年代迅速发展,研究文献主要侧重于旅游需求模型与实证分析8。从研究方法的角度来看,国内对生态旅游需求的预测多采用时间序列的分析方法。随着人工智能的发展,基于搜索引擎数据进行旅游需求预测,验证了深度学习在旅游需求预测中的能力和“谷
3、歌趋势数据”用作预测指标对短期预测的准确性与有效性,也印证了大数据在预测精度方面的巨大潜力9、10。国内对旅游需求理论研究多从预测收稿日期:2023-06-10第一作者:李莼(1973-),女,江苏泰州人,博士,主要从事环境保护研究工作。E-mail:通讯作者:程敏霞(1978-),女,新疆额敏人,本科,中级工程师,主要从事生态环境监测研究工作。E-mail:基于计量模型的生态旅游需求预测应用研究以阿勒泰地区为例李莼1,2,3,4,程敏霞5*,王晓愚1,2,3,4(1.新疆环境保护科学研究院,新疆乌鲁木齐830011;2.新疆环境污染监控与风险预警重点实验室,新疆乌鲁木齐830011;3.新疆
4、清洁生产工程技术研究中心,新疆乌鲁木齐830011;4.国家环境保护准噶尔荒漠绿洲交错区科学观测研究站,新疆乌鲁木齐830011;5.新疆生态环境监测总站,新疆乌鲁木齐830000)摘要:从供求关系视角对区域生态旅游需求进行预测有利于生态旅游资源的优化配置与生态旅游产业的可持续发展。建立基于旅游人数和网络搜索的计量模型,以阿勒泰地区20082012年生态旅游相关数据为样本数据进行预测。结果显示:预测旅游人数与当年实际旅游人数基本接近说明该模型拟合效果较好,可以很好地反映区域生态旅游需求。该模型和方法的应用对挖掘当地生态旅游潜力、生态旅游可持续发展具有一定科学指导作用。关键词:计量模型;网络搜索
5、;合成指数中图分类号:F592.7文献标识码:A文章编号:1008-2301(2023)02-0030-08李 莼,程敏霞,王晓愚.基于计量模型的生态旅游需求预测应用研究以阿勒泰地区为例 J.新疆环境保护,2023,45(01):30-37.第 45 卷 第2期2023 年6 月新疆环境保护Environmental Protection of XinjiangVol.45No.2Jun.2023第2期方法来进行理论阐述,较少提及预测方法在实践中的作用和实际应用价值,对省域生态旅游需求预测的研究文献也不多。计量模型则是基于回归思想来估计旅游需求及其决定因素之间的定量关系,其模型的构建有着比较严
6、格的理论基础,因此一定程度上可以解释旅游需求变化的原因,能够为制定旅游经济政策提供决策依据。基于以上思想,以新疆阿勒泰地区为例,通过建立该地区旅游人数影响因素的计量模型,综合运用网络搜索和指数合成的方法,借鉴得到决定阿勒泰地区生态旅游需求的主要影响因素,进而为促进阿勒泰地区生态旅游产业发展提出政策建议。1研究方法与数据1.1预测模型构建1.1.1确定变量由经济学基本原理可以知道,影响消费者对商品需求的最重要因素是商品本身的质量、价格、替代产品的质量、价格(市场竞争力)、消费者的收入水平、消费者的特殊偏好(宣传及知名度),不可预知的外部因素等,旅游需求也不例外。收入、旅游价格、替代价格、旅行成本
7、、汇率、特殊事件的虚拟变量等一般而言是比较常用的解释变量57。考虑选择的自变量包括如下众多维度:旅游质量、旅游价格、替代价格、收入、特殊事件的虚拟变量、滞后一期变量(滞后因变量和自变量)、收入的平方项、交叉项等。1.1.2区域旅游人数预测首先,随着信息技术的迅速发展,互联网已经成为消费者获得信息的最大平台,利用互联网搜索引擎进行搜索已经成为消费者获取信息的重要工具之一;同时,搜索引擎会将消费者搜索信息记录下来,这些被留存下来的信息则成为未来学术研究的重要数据来源1116。其次,关于旅游人数预测的方法国内已有相当的研究,包括:时间序列方法、灰色预测模型、人工神经网络模型或者是多种预测方法相结合的
8、混合预测等17。这些传统的方法主要是利用已有历史数据进行预测,具有较大的滞后性,且预测精度会受限。基于以上两点,利用网络搜索技术对生态旅游行为预测,聚焦网络关注度与旅游客流关系的研究上,基于网络搜索数据合成指数方法来预测区域生旅游人数具有一定的必要性和可行性。具体步骤如下:1)网络搜索关键词的选取通过对旅游基本理论和旅游者行为分析,确立了关键词可旅游活动六要素:从衣、食、住、行、娱乐拓展,结合区域旅游的具体情况,再进行人工选择初始关键词。可利用百度搜索推荐关键词功能,获得相关性较大的关键词,并剔除重复词语。2)指数合成首先计算所选定的每个关键词的月度搜索量与区域月度旅游人数的皮尔逊相关系数(即
9、简单相关系数),考虑到旅游人数与关键词搜索量的时滞性,为了获得相对稳定的简单相关系数,可对每一关键词计算多次相关系数,即通过分别计算旅游人数与提前月份的相关关键词的搜索数据可以得到。为了便于下文关键词的筛选与最终合成指数。然后从选定的关键词中通过错位相加的方法,不断通过相关系数选择与旅游人数关联性最强的关键词,进而合成指数用以对地区月度旅游人数进行预测。具体来讲,就是基于各个关键词最大的简单相关系数确定每一个关键词的滞后期数,不断选取最大相关系数的关键词,对原始的全部确定好的滞后搜索数据进行错位,采用拟合程度最高的关键词选取方法最终合成指数。1.2数据来源模型应用实例,选择新疆阿勒泰地区为研究
10、区域,以阿勒泰地区生态旅游需求预测为研究对象。考虑数据的可获得性,选取阿勒泰地区2008年至2012年的旅游接待人数进行分析。结合阿勒泰地区生态旅游的特点和实际情况,选择以下10个自变量:A级以上景区个数、全疆高速公路里程、与乌鲁木齐距离、旅游知名度、全国人均可支配收入平方项、新疆城镇居民消费指数、距离与A级以上旅游景区个数交叉项、特殊事件(正向)、特殊事件(负向)滞后一期旅游人数等。2预测模型应用分析2.1数据标准化处理结合阿勒泰地区的实际情况,选择的自变量包括李 莼,等:基于计量模型的生态旅游需求预测应用研究以阿勒泰地区为例31新疆环境保护第 45卷如下众多维度:旅游质量、旅游价格、替代价
11、格、收入、特殊事件的虚拟变量、滞后一期变量(滞后因变量和自变量)、收入的平方项、交叉项等。因变量为阿勒泰地区2008年至2012年的旅游接待人数。收集自变量原始数据,进行标准化处理,得到模型结果,见表1。表1模型最终结果Table 1Prediction results of the model模型(常量)A级以上景区个数全疆高速公路里程与乌鲁木齐距离旅游知名度可支配收入平方新疆城镇居民消费指数距离乘以A级以上景区个数特殊事件(正向)特殊事件(负向)滞后一期旅游人数F值80.44标准误差0.6570.02117.7320.0310.0070.0353.6010.0020.01710.2310.
12、538P值0.000标准系数/1.0585.9870.4870.4620.3193.6010.4150.1950.3060.938调整后的R20.881t3.3935.2310.5847.9457.8967.1170.4517.9482.0070.3326.044标准估计的误差0.137 42Sig.0.0010.0000.1750.0000.0000.0000.2180.0000.0500.2030.000模型含有10个自变量,即A级以上景区个数、全疆高速公路里程、与乌鲁木齐距离、旅游知名度、全国人均可支配收入平方项、新疆城镇居民消费指数、距离与 A 级以上旅游景区个数交叉项、特殊事件(正向
13、)、特殊事件(负向)滞后一期旅游人数等。由表1可以看出,模型调整后R2为0.881,F值为80.440,F检验通过,表明模型自变量的各个因素联合起来确实对阿勒泰地区的旅游人数有影响。模型的设定置信水平=5%,在此水平下,模型中自变量前的系数除去全疆高速公路里程、特殊事件(负向)两个变量外,全部通过显著性检验,P值几乎都为0.000,且各变量前的符号与预期相符。A级以上旅游景区个数变量前的系数显著为正,说明A级以上旅游景区个数作为旅游质量的一个重要组成部分,是影响人们出游的重要因素。在其他因素不变的情况下,旅游景区质量越好,吸引到该地的游客越多。距离与A级以上旅游景区个数的交叉项系数显著为正,说
14、明与乌鲁木齐距离受到目的地A级以上旅游景区个数的正向调节。目的地A级以上旅游景区个数作为调节变量对与乌鲁木齐距离这个变量施加了正向影响。尽管与乌鲁木齐距离变量前的系数显著为负,但是交叉项因调节变量对旅游需求的正向影响而显示系数为正。由此可以得到旅游质量是影响阿勒泰地区旅游业的发展重要因素,应当充分挖掘当地特色资源,形成特色旅游产业链。全疆高速公路里程变量没有通过显著性检验。与乌鲁木齐距离变量前的系数显著为负,说明距离是影响人们出游的一个重要因素。在其他因素不变的情况下,距离乌鲁木齐越远,到该地的旅游人数越少。由此可以得到阿勒泰旅游业的健康发展需要道路交通设施的不断完善及营造有利于游客观光游览等
15、出行的便利条件。旅游知名度前的系数显著为正,说明目的地的知名度情况是影响人们出游的重要因素。在其他因素不变的情况下,目的地知名度越高,吸引到该地的游客越多。由此可以得到加强阿勒泰地区的宣传力度有助于阿勒泰旅游产业的发展。阿勒泰地区旅游知名度的提高有赖于当地特色的旅游资源、良好的服务水平和有效的宣传手段。全国人均可支配收入的平方项系数显著说明人均收入对旅游业的影响是存在二次曲线相关的。新疆城镇居民消费指数变量前没有通过显著性检验。特殊事件通过设定两个虚拟变量来实现。特殊事件(正向)指当发生对旅游人数有推动作用的事件32第2期时,该变量取值为1,其余情况变量取值为0;特殊事件(负向)指当发生对旅游
16、人数有阻碍作用的事件时,该变量取值为1,其余情况变量取值为0。在此,特殊事件基本不可预测。正向特殊事件变量前的系数显著为正说明大型赛事等对阿勒泰地区旅游发展有促进作用,负向特殊事件变量前的系数统计不显著。滞后一期旅游人数变量前的系数为正,说明阿勒泰地区旅游人数存在周期波动,前一期因变量会对后一期的因变量有正向影响。2.2阿勒泰地区旅游人数预测采用网络搜索指数合成方法对阿勒泰地区旅游人数进行预测。阿勒泰旅游人数月度数据来源于新疆阿勒泰旅游局官方统计网站,选自2011年6月至2013年9月共计27个月度数据。网络搜索关键词的搜索数据来源于百度指数,且时间范围也限制2011年6月至2013年9月,并
17、对搜索数据做了如下限定:搜索来自于中国(包含港澳台),不包含国外的搜索。2.3网络搜索关键词的选取结合阿勒泰地区旅游的具体情况,人工选择了“阿勒泰特色食物、阿勒泰酒店、阿勒泰农家乐、阿勒泰特色节日、阿勒泰机场、阿勒泰汽车站、阿勒泰购物、阿勒泰娱乐”等初始关键词。其次利用百度搜索推荐关键词功能,获得相关性较大的关键词,并剔除重复词语,最终得到268个关键词,并组成关键词词库,见表2。食(77个)住(53个)行(9个)游(76个)购(20个)娱(23个)手抓肉、包尔萨克、奶茶、奶疙瘩、马奶酒、奶豆腐、酸奶、马肠子、风干肉、烤包子、薄皮包子、油塔子、胡尔达克、燕麦粥、拉条子、大盘鸡、九碗三行子、烤肉
18、、烤鱼、烤全羊、粉汤、凉皮子、凉面、阿魏菇、噶瓦斯,大红鱼、哲罗鲑、阿勒泰市金色庄园、阿勒泰市吉祥家园、阿勒泰市城市休闲山庄、阿勒泰市山里人、阿勒泰市桦峰山庄、阿勒泰市阿苇滩田野休闲村农家乐、阿勒泰市切木切克乡里人、阿勒泰市紫金庄园、阿勒泰市碧水山庄、阿勒泰市桦林牧家乐等地区旅游宾馆、阿勒泰市金桥大酒店、阿勒泰市银路大酒店、阿勒泰市阳光大酒店、北屯明豪大酒店、阿勒泰市温州大酒店、阿勒泰市金鑫宾馆、布尔津县旅游宾馆、布尔津县神湖酒店、布尔津县友谊峰大酒店、哈巴河县友谊峰大酒店、布尔津县鹿王酒店、布尔津县银泰大酒店、布尔津县神仙湾大酒店、布尔津县阳光酒店、布尔津县华瑞宾馆、布尔津县商贸大酒店等阿勒
19、泰机场、喀纳斯机场、富蕴机场、北屯火车站、客运总站、泰运汽车公司、大西部汽车公司、天悦汽车公司、北屯新建汽车公司等桦林公园、骆驼峰、金山森林公园、克兰大峡谷、托勒海特草原、五指泉、塘巴湖水上乐园、切木尔切克古墓群、将军山滑雪场、河堤夜市、五彩滩、北疆海岸、布尔津县博物馆、塔斯奥尔曼(冲乎尔石林)、白桦林、白沙湖鸣沙山、阿舍勒铜矿、哈龙沟、阿黑吐别克口岸草原石城、木斯岛冰山、北沙漠植物园、吉木乃口岸、喀尔交峡谷、乌伦古湖、黄金海岸、海上魔鬼城、天鹅湖、吉拉大峡谷、红山嘴等黄金、白银、海蓝、碧玺、玛瑙、水晶、石榴石、额河奇石、戈壁彩玉、冬虫夏草、红麻、马鹿、沙棘、蜂蜜、黑加仑、哈萨克族刺绣、根雕、
20、狐狸皮、獭兔皮、羊头图瓦民俗文化节、喀纳斯单板野雪邀请赛、春季山花徒步节、消夏避暑旅游节、边境旅游节、自驾探险摄影游、旅游商品和纪念品大赛、垂钓节、滑翔伞比赛、漂流节、金秋摄影节、国际冰雪节、冬捕节、哈萨克族长发秀、赛畜会、古尔邦节、肉孜节、纳吾鲁孜节、姑娘追、赛马、刁羊、跑马拾银、阿肯阿依特斯表2部分关键词Table 2The selected key words2.4指数合成对每一关键词计算7次相关系数,即通过分别计算阿勒泰旅游人数与提前06期(06个月份)的268个关键词的搜索数据可以得到。为了便于下文关键词的筛选与最终合成指数,本节对相关系数做了如下规定:相关系数大于等于0.7的入选,
21、相关系数小于0.7,表明关键词与旅游人数的线性相关性并不十分强,所以暂时舍去,先不考虑。经综合分析,选取相关系数大于0.7的42个的关键词及滞后期数,见表3,指数合成关键词即取如下关键词。李 莼,等:基于计量模型的生态旅游需求预测应用研究以阿勒泰地区为例33新疆环境保护第 45卷表3说明,阿勒泰地区旅游人数与多数关键词滞后0期、1、2期的搜索指数存在较强的相关性。从整体来看,游客一般会在出行前当月或者提前一个月来搜索相关信息。然后从选定的42个关键词中通过错位相加的方法,不断通过相关系数选择与旅游人数关联性最强的关键词,进而合成指数用以对阿勒泰地区的月度旅游人数进行预测。具体来讲,就是基于各个
22、关键词06期最大的简单相关系数确定每一个关键词的滞后期数,不断选取最大相关系数的关键词,对原始的全部确定好的滞后搜索数据进行错位,采用拟合程度最高的关键词选取方法最终合成指数。由此,最终选定10个关键词:黄金海岸、青龙湖公园、肉孜节、黑加仑、湖怪、大红鱼、风干肉、白哈巴村、乌伦古湖、圣泉等,拟合程度达到96.57%,见表4。合成指数趋势情况见图1。140120100806040200121086420123456789 10 11 12 13 14 15 16 17旅客人数合成指数(万人)图1阿勒泰地区旅游人数与关键词合成指数折线图Fig.1Line chart of the composit
23、e index of the number oftourists and keywords in Altai region表3关键词相关系数及滞后期数Table 3The Correlation coefficient and lag periods of keywords关键词黄金海岸观鱼台漂流节月亮湾三道海子马肠子喀纳斯山庄布尔津县旅游宾馆喀纳斯漂流将军山滑雪场黑加仑北疆海岸神钟山喀纳斯鸿福生态度假酒店贾登峪四季休闲酒店富蕴县西域永胜酒店阿勒泰机场哲罗鲑阿拉善温泉湖怪伊雷木湖相关系数0.9330.9240.9160.9090.9090.8970.8870.8860.8700.8680.86
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