旅游需求预测理论基础与方法研究

■李欣奕（西安科技大学）

一、引言

预测旅游的需求是制定国家发展政策和规划发展战略、优化配置旅游市场资源、为旅游企业制定战略计划和决策的重要发展方向。自20 世纪80 年代以来，而我国旅游业对旅游需求的预测刚刚走上起点。随着国民生活水平的急速提升，意识到需求预测在旅游业发展的过程中的关键性，本文便对我国旅游需求预测的理论基础与方法进行了探讨。

二、理论基础

（一）旅游需求影响因素

研究旅游需求预测，旅游需求影响因素是最关键的因素，从以往的文献中可总结以下两种旅游需求影响因素的分类：

1.国内旅游需求影响因素分类

我国学者通过对十六个旅游客源国的主要旅游需求进行研究，发现经济影响是对旅游需求预测的最主要影响因素，如：旅游产品价格、客源地经济发展水平、旅游目的地消费水平等。因此，本文的研究基础选为经济影响因素，将旅游需求影响因素整理为经济因素、非经济因素和特殊事件三种。

同时，国内另有根据我国旅游业发展现状，在除了经济因素外提出了按社会因素、个人因素的分类方法，按客源地因素、目的地因素、媒介因素分类的方法。

（二）旅游需求预测现状

至今，学术界对“旅游需求预测”的方法还未达成共识，综合历史文献观点旅游业需求预测概念为：将科学的方法运用在对影响旅游市场供求变化因素的调查研究中，对旅游需求的发展方向进行分析预测，从中了解中国旅游市场供求变化的规律，使其为经营决策提供有力的参考价值。对于旅游需求预测，还有以下几个难点仍未攻破：

（1）因为选择不同的预测对象，导致预测前期准备中对行业环境的分析、所选择的方法与所要求的最后的分析结果、分析依据都有所不同。所以，按实际情况五2 制定预测方案是必须的，而这种目标选择的多样性相当于增加了预测的难度；

（2）收集整理往期数据，需要建立自大量的历史数据分析基础上才能得出结论。大多预测方法要求有5-10 年的数据基础，收集更整的数据，才能预测出更精确的结果；

（3）由于旅游者的旅游动机多种多样，增加了旅游需求的多变性。又随着季节、环境等因素，旅游需求量变动性较大。由于旅游需求的随机变动较大，所以更增加了预测的难度；

（4）经济学的发展日渐成熟，出现了越来越多的预测方法，可供旅游需求预测选择的方法也越来越多，对于不同的需求要选择不同的方法。对于方法的选择上也是一大难题。

三、旅游需求预测方法与模型比较

（一）国内外需求预测方法比较

由于我国需求预测的发展较落后，在定性与定量方法的研究上与西方的研究成果都有很大的差距。西方国家在旅游需求预测方面拥有丰富的方法种类，不同类型的影响因素有不同的需求预测方法选择。但当今国内经常使用于旅游需求预测的模型就只有一些基础模型和灰色预测模型。另观国外常用的预测模型，如误差修正模型、接近理想需求方法、遗传算法等，而这些模型在国内学术界罕有听闻。

1.国内外普遍运用的需求预测模型

主要的需求预测模型有：多元回归模型、线性回归等基础计量经济/回归模型，天真法、移动平均模型、指数平模型等基础时间序列预测模型，ARIMA 模型(自回归移动平均模型)BP(backpropogation)神经网络等。因其计算量较小、使用方法相对容易，能够准确预测符合条件的对象，所以其应用频率较高；而且旅游业相关数据具有搜集年限短、影响因素多、社会敏感性高等特点，这些模型对数据要求相对传统的高级计量经济和时间序列模型较为宽松，因此以上方法更加适合对我国旅游业的发展现状进行预测。

2.国内常用的需求预测模型

通过对我国早期文献研究发现，我国需求预测的主要研究方法是灰色系统理论(GST 或GS)，但该理论在发达国家的应用极少。原因有以下几点:

新兴横断学科是我国著名学者邓聚龙教授在20 世纪80 年代兴起的，并发起了灰色系统理论，因此该理论相对于国外的预测模型，推广应用对我国学者来说会容易很多。故该理论被引入旅游需求预测，同时在国内各个领域得到大力发展。“小样本、贫信息、不确定”等问题是灰色预测方法的研究重点，使用简单,精准度高。

我国统计制度的发展相对迟缓，没有渠道得到更完善的旅游发展相关数据，同时我国旅游业受到众多其他因素影响，具有明显的易波动性和不稳定性，该现象从灰色理论的出发看就是一个大的灰色系统。所以，灰色模型在国内在旅游市场预测的中运用较多。误差修正模型(ECM)和接近理想需求方法(AIDS)是在研究中运用极少，最为典型的预测模型。误差修正模型和接近理想需求方法属于高级计量经济模型，理论及运算难度高，建立模型前期需要大量的检验和计算打基础，操作性难度高；、我国计量经济理论始于20世纪末，所以旅游业的不稳定和相关需要材料缺乏，国外应用很广的两种预测模型在我国未能得到大范围使用。国内外旅游需求预测的方法主要分为定性和定向两类，最主要是对定量方法中的时间序列模型为主，本文对常见的需求预测方法做了整理与对比：

（二）国内需求预测主要发放对比

据整理，在定量方法的基础上，时间序列法适用于对旅游人口的预测方面；回归模型法适用于对旅游消费方面的预测。定性方法的基础上，德尔菲法更加为学术界所接受，能够更加精确的给旅游者、旅游从业者提供参考信息。

因此，某一具体对象的需求预测，考虑所采用的需求预测方法的特点、预测问题本身的特点以及时间、人员、费用、相关数据是否完整等限制因素是必须的，从而选择出最佳方案(如表1)。

表1 主要预测方法特点比较

综上所述，以旅游需求预测为例，在进行需求预测时，应结合预测目标的特点及其它相关的具体原因，来对预测方法进行适当的选择。

四、结论与讨论

（一）我国旅游需求预测发展的挑战

（1）旅游业的需求预测在我国的发展起步晚于西方近30 年，由于我国的行业的特殊性，西方的需求预测方法也并不完全适用，对方法的学习也应当因地制宜，研究出完全适合我国旅游业发展情况的方式方法；

（2）我国旅游业需求预测正处于初步发展阶段，并未形成完全适合我国的需求预测理论体系，加之我国对旅游需求预测的认识不够，缺乏专业的需求预测人才的培养；

（3）在需求预测方面，我国缺乏旅游方面的总计指标体系。并且对旅游者的各方面信息收集都极度匮乏。

（4）市场中旅游数据统计公司的稀缺也限制了旅游需求预测的发展。我国的大多统计数据都是由政府部门提供的，由于政府部门数据的局限性，无法涵盖所有需要的统计指标，就凸显了我国需求预测的落后与亟待发展。

（二）结论

总而言之，国外在旅游需求预测理论基础与研究方法方面的研究已经十分成熟，而我国在旅游需求理论和预测方法等领域尚处于探索阶段。主要模型有：时间序列模型、回归分析模型、德尔菲法。现如今我国的旅游企业应结合我国旅游需求预测的实际与具体要求，运用定性与定量方法相结合，更加精确的对旅游业进行需求预测，给旅游业的发展给予更加精确有效的指导。