基于陈述性与显示性偏好联合方法的旅游需求模型及应用-韦健华.pdf
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1、第25卷 第5期2016年10月运 筹 与 管 理0PERATl0NS RESEARCH AND MANAGEMENT SCIENCEV0125,No5Oct2016基于陈述性与显示性偏好联合方法的旅游需求模型及应用韦健华12, 王尔大1(1大连理工大学工商管理学院,辽宁大连116023;2九江学院旅游与国土资源学院,江西九江332005)摘要:旅游环境质量是影响旅游需求的重要因素。然而,对于旅游需求函数模型的构建大多关注经济指标,加之传统研究方法的局限性,使得对这一问题的研究仍存在较大空白。因此,为揭示多重环境属性变化对旅游需求的具体影响,本文采用陈述性与显示性偏好联合方法对旅游需求模型进行
2、构建,以弥补传统旅行成本法在数据容量和使用范围上的不足。并引入选择实验数据收集模式和可视化研究方法,提高了数据的收集效率和准确性。研究发现:旅游环境变化对需求价格弹性的影响在统计上显著,而且会改变旅游函数的截距项;拥挤程度的降低对旅游需求的负面影响较弱,垃圾数量和水质改善对旅游需求的正向影响显著;当前大连滨海浴场的消费者剩余为564元人次,环境整体改善使游客平均旅行次数上升12次年,而消费者剩余的增量为1273元每人每年。关键词:旅游需求函数;混合数据模型;可视化研究方法;大连滨海旅游环境中图分类号:F59299文章标识码:A文章编号:10073221(2016)05027008 doi:10
3、12005orms20160192Travel Demand Model Estimation and Its Application Based onThe Com bined Stated and Revealed P reference MethodsWEI Jianhual一,WANG Erdal(1School of Business Management,Dalian University of Technology,Dalian 1 1 6023,China;2College ofTourism and Territorial Resources,jiufiang Univers
4、ity,以巧iang 332005,China)Abstract:Environmental quality is one of the important factors which has a strong influence on the tourismdemandHowever,traditional tourism demand models pay much attention to economic factors only,giving lessconsiderations in valuing environmental quality,and because the lim
5、ited availability of appropriate researchmethodology which can be used,this has caused a big shortage in this study topicIn order to effectively improvethe supply of tourism products,it is essential to identify the specific impact of each environmental factor changeon coastal tourism demand since th
6、e environment quality is a critical element to influence the travel demandHowever,traditional estimation techniques of tourism demand have a lot of limitations on those impacts analysisIn this paper we build travel demand model using joint stated and revealed preference approach to make up thosedefi
7、ciencies of traditional travel cost method as to the survey designs and effective data usagesMoreoverthisstudy applies choice experiment data design combined with visualization methods to enhance the efficiency andaccuracy of data collection。The results indicate that the combined changes of environm
8、ent quality and price playa statistically significant role in the travel demand though in a small magnitude of coefficient,and they also alterthe intercept of tourism demandCongestion reduction has a weak effect on travel demand,and sea water qualityimprovement has significant positive effect on tou
9、rism demandCurrently,the consumer surplus in Dalian coastalbeach areas attain 564 yuanperson;the overall environment quality enhancement can increase the number oftravel demand by 12 timesyear,which can be converted into 1,273 yuan per person per year of consumersurplus incrementKey WOrds:tourism de
10、mand function;hybrid data model;visualization methods;Dalian coastal tourism environment收稿13期:201410-21基金项目:国家自然科学基金项目(71271040);教育部高等学校博士点专项科研基金项目(20110041110026);九江学院科研项目(2015SKYB09)作者简介:韦健华(1983-)男,博士,讲师,研究方向:旅游经济及管理;王尔大(1955一)男,博士,教授、博导,研究方向:旅游经济及管理、环境经济及管理。万方数据第5期 韦健华,等:基于陈述性与显示性偏好联合方法的旅游需求模型及应
11、用 27l0 引言随着我国滨海旅游需求的快速增长,由供求关系紧张而导致的滨海旅游环境退化和游客体验下降日益严峻。主要原因可以归结于:一方面,滨海旅游资源的有限性难以满足旅游需求的快速增长;另一方面,由于气候特征和季节性休假制度原因,使得滨海旅游表现出明显的周期性刚性需求,从而削弱了价格的分配功能。正由于滨海旅游供求关系的上述特点决定了管理上的复杂性,如果处理不当,极易造成因环境资源过度利用而导致的“公地悲剧”。如今在旅游旺季,部分滨海公园环境已经出现海水质量(能见度、颜色、气味)下降、海洋生物数量减少、垃圾堆积、人满为患等问题引。这些情况的出现不仅导致了滨海生态环境的退化,同时也制约了滨海旅游
12、业的健康可持续发展。已有研究表明,旅游环境的变化会直接影响游客的体验效用,而最终表现形式必然为游客旅游需求的变化1,换言之,游客会用脚投票来判断旅游目的地的环境状态是否优良”。因此,研究旅游环境变化对旅游需求的影响,可以从需求角度评价旅游环境的质量状态,并揭示游客对环境状态变化的偏好和敏感度。通过这些信息可以为景区环境管理政策的制定提供技术支持,对景区的资源保护和经营管理也有着重要的现实意义。旅游需求研究是旅游研究中的重要领域,如今已有比较完备的理论与实证研究体系。目前,对旅游需求影响因素的研究主要集中在估计需求中的经济因素,并从经济学的角度对需求进行讨论。比如,宏观旅游需求经济因素主要包括消
13、费者收入、旅游产品价格、替代品价格、汇率等”。尽管经济因素对旅游需求有着至关重要的影响,但非经济因素如旅游地的自然旅游资源,人文旅游资源,社会环境,管理条件等对旅游需求的影响也十分明显“。Lohmann和Kaim的研究认为资源环境对游客需求有着极其重要的影响1。旅游资源环境是支撑旅游活动的基本物质条件,良好的自然,社会,管理条件是旅游目的地吸引力的核心组成H。因而,游客在进行旅游决策时往往将旅游资源条件作为重要的影响因素。目前,对旅游需求函数构建采用的经典方法是旅行成本法(TCM)。作为显示性偏好(Revealed PreferenceRP)方法的代表,旅行成本法是最常见的非市场资源评价方法,
14、并被广泛应用于公共和半公共自然空间与户外游憩使用价值评价领域o。RP是基于所观察到的实际行为进行分析。与此相对应,陈述性偏好(StatedPreference-SP)是基于假设条件下受访者的反馈信息从而进行分析,一直以来RP技术已被认为是比sP更可靠的技术,其待估值限定在过去或目前使用一些资源的实际情况,因此数据有较高的真实性。而另一方面,RP技术是在有限的范围进行估计,无法观测到在旅游需求影响因素(环境质量,旅游价格,相关政策等)变化的情况下,游客旅游信息的反馈情况。显然RP技术对于这一问题是难以实现的,而且对于管理上的应用也存在滞后。而采用RP与SP结合的方法便可以有效的解决这一问题。因此
15、,近年来,探索RP与SP的联合方法被看作是同时兼顾两种方法优点的有效技术。这种结合分析的优点主要体现在:首先,数据结构包含更多的完整信息从而提高了参数估计精度“;其次,可以对某一替代政策进行评估,并能评价其中具体的修改点如环境属性和游憩成本的变化,而且数据不限于历史测量值从而扩大了数据量;最后,改进实验设计并引入假设的环境质量和价格水平,会降低变量之间的共线性“。然而,目前国内关于RP与SP的联合方法的研究与应用还处在起步阶段。本文以大连滨海公园旅游目的地为研究对象,采用陈述性与显示性偏好联合方法,构建基于实际和虚拟条件下自然环境要素、社会要素和管理要素等非经济因素的旅游需求模型,分析各要素对
16、游客旅游需求和消费者剩余的影响,以期为旅游需求研究提供一个新的视角,并为景区的管理和资源的合理开发与利用提供参考。1 理论分析与研究方法11旅游需求曲线分析旅游环境状态变化对旅游需求的具体影响,可以通过经典的旅游需求曲线进行分析(图1)。当环境质量状态下降时,需要益线从玩向左移动到D。,在价格为P。的条件下需求从Q。下降到Q。当环境质量状态改善时,需求曲线从D。向右移动到D:,在价格为P。的条件下需求从Q。上升到Q:。虽然这一影响过程是简单清晰的,但对于环境变化所引起的需求曲线具体变化,还需进一步分析三个问题:第一,环境变化到何种程度才会使旅游需求曲线发生移动?第二,环境变化是否改变了需求曲线
17、的斜率,或者说价格弹性?第三,由于旅游环境万方数据272 运 筹 与 管 理 2016年第25卷是由多重环境属性组成,那么每一个环境属性对旅游需求的边际影响又是怎样的?而说明这三个问题的关键点是构建带有环境属性要素的旅游需求函数。因此,拟构建的需求函数被要求即能够反映环境属性作为自变量对旅游需求的影响,又要能将环境状态变化后与变化前的需求曲线进行比较。因此本文采用陈述性(SP)与显示性(RP)偏好联合方法对旅游需求函数进行构建。旅游产品价格Po0 Ql oio Q2 旅游产品数量图1 环境状态影响下的旅游需求曲线12陈述性(SP)与显示性fRP)偏好联合方法sP与RP的联合方法的关键步骤有两个
18、方面,一是制定数据收集方式,二是计量模型的选择。(1)数据收集方面,在传统TCM问卷模式的基础上,采用选择实验数据收集模式。游客被要求在当前环境条件下回答实际的历史旅行次数,同时在每一个备选环境条件下回答未来可能的旅行次数,下文实证研究部分会详细介绍数据的收集过程。如此便使得同时分析陈述性偏好数据与显示性偏好数据成为可能。(2)模型选择方面,虽然观测样本中消费者个人特征不存在组内差异,但旅游需求必然受到数据组问个体经济和社会特征的影响”,为了反映这一问题采用面板数据模型进行分析,并分别采用随机影响和固定影响模型对潜在的异质性进行描述。鉴于旅行次数为非负整数的特性,对于旅游需求函数的构建选用计数
19、模型“。研究采用5种计数模型对陈述性联合显示性数据进行分析。包括,显示性偏好数据下的负二项式模型(RevealedNB),陈述性偏好数据下的负二项式模型和随机效应负二项式模型(RENB),标准混合数据模型,以及带有价格与虚拟变量交互项的混合数据模型1。2 随机效应负二项式与混合负二项式模型对于旅行成本法中常用的负二项式模型在大量的计量经济学教材中有详细的介绍,本文不再赘述,而对于随机效应负二项式模型和混合负二项式模型本文给予简要的说明。(1)随机效应负二项式模型(RENB)随机效应负二项式模型作为一个替代模型可以解决Poisson模型中容易出现的过度分散问题,假设Y口l yiPoisson(7
20、i)且y“I 8。一Gamma(A#,8i),其中Aii=exp(x;Z)相应的概率密度函数为:眠hA):篇需南南卜击p(1)其中Y。,=1,2,;i=1,2,n;=1,2,。在RENB中,假设个体间的随机影响满足8i1+6i一Beta(r,s),然后对等式积分可以得到相应的概率函数:,I,。、f(r+s),(r+fn:i,“),(s+;:i。,“)mI目r。=F(r)F(s箫)F(r专豸严。+s+,曩ni斋揣(2)混合负二项式模型(PooledNB)条件均值函数与方差函数的等同性,通常被视为泊松回归模型的主要缺点。因此许多其他替代模型相继被提出。其中负二项式模型最为常见。他源自对横截面异质性
21、的自然表述。我们通过在条件均值中引入一个观测不到的个人效应来推广泊松模型,于是有:In p玎=z十占玎=In A玎+In,玎 (3)式(3)中,干扰项sii一方面和经典回归模型一样,反映了设定误差,另一方面也可以用来刻画数据的横截面异质性8I。于是,),;对戈i御u;i的条件分布仍是具有条件均值和方差为肛。,的自松分布,即:f(Yu,叫:型i磐坐堂 (4)条件分布八Yu I菇u)是,(Y#l戈u,“口)在“i上的期望值,即:灭y。l茁。)=J:。!兰旦!二二!翌掣g(ui)du。(5)条件分布由M。的密度函数分布的选择而定,我们通常对“;=exp(占;,)假定为伽马分布。与其它异质性模型一样,
22、若模型包含一个常数项,干扰项会以乘积的形式进入则分布均值无法识别,所以我们假定Eexp(sii)=1。根据这个标准化假设,进一步有:g(u)=i;!石exp(一Ou“)M0一1 (6g)2而一“)M1 (6)于是有Y。的密度函数为:万方数据第5期 韦健华,等:基于陈述性与显示性偏好联合方法的旅游需求模型及应用 273地)-揣伽飞一肌i=忐(7)这是混合负二项式分布的形式之一,这个分布的条件均值为A条件方差为A。(1+(I0)A;,)负二项式模型可以采用极大似然估计法,通过Wald或似然比检验d=I0=0,通常就可以检验泊松分布。对于标准混合模型而言,所有的样本被混合在一起并且每一个观测值被默认
23、为是独立的。但事实上每一个样本有若干个观测值,因此每一个受访者样本的若干个回答之间可能存在相关性。因此将陈述性数据和显示性数据直接混合可能会在参数估计值和显著性上存在一定的偏误,比如显示性偏好下的价格弹性一般会高于陈述性偏好9|。所以更多的情况下,直接混合模型只是作为伪面板分析之前的预分析。当对实际和假设的行为数据相结合,该数据集包含来自同一个体的多个观察,因此具有伪面板性质。这也意味着受访者可能共享相同的观测特征,如果同一个样本的多个观测值没有被利用,那么就大大降低了统计模型的效率。RE-NB模型可以有效地解决这些可能出现的问题。鉴于这一点,面板数据下的计数模型可以应用于这一实证分析。3基于
24、大连滨海浴场的实证研究31 大连滨海旅游基本概况大连是我国东北唯一的大型滨海旅游城市,以其优质的滨海旅游资源和完善的配套服务设施而闻名,加之邻近韩国,日本,和俄罗斯远东地区的区位优势,得以每年吸引国内外游客超过5000万人次,税收贡献达到760亿人民币,占大连GDP的132。如今,旅游业已成为大连经济发展的重要支柱型产业。然而,随着滨海旅游需求的快速增长,现有滨海资源已难以保证充足的供给,虽然大连有着2000公里的海岸线,但可直接利用的优质滨海旅游资源大多集中在东南部,而且面积较小。2“,这在一定程度上限制了滨海旅游的供给并且制约了大连市旅游业的发展。为此,大连市政府近年来相继开发了如金石滩海
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