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基于IPA視角的新疆入境旅游市場變化研究

2018-02-19 08:06:30孫歡娜王冬萍李東
對外經貿 2018年8期
關鍵詞:新疆旅游研究

孫歡娜 王冬萍 李東

[摘 要]基于IPA視角,通過搜集2005—2016年新疆和我國入境旅游數據,運用年際集中指數、地理集中指數、親景度分析新疆入境旅游市場時空變化特征,結果表明:客源市場旅游需求年際差異較大,客流量隨時間變化不穩定;客源市場分布比較集中,旅游經營不穩定;親景度國別差異顯著,整體下滑。針對新疆入境旅游客源市場時空變化特征,提出相關對策建議,以促進新疆旅游業持續健康發展。

[關鍵詞]年際集中指數;地理集中指數;親景度;IPA分析;入境旅游市場;新疆

[中圖分類號]F592.3

[文獻標識碼]A

[文章編號]2095-3283(2018)08-0082-04

Abstract: Based on the perspective of IPA, by collecting the data of inbound tourism in Xinjiang and China from the 2005-2016 years, and using of inter-annual concentration index, geographical concentration index, preference scale to analyze the characteristics of the time and space of the inbound tourism market in Xinjiang. The results show that: the tourism demand of tourist market is different in year, and the traffic flow is unstable with time. The distribution of the tourist market is more concentrated, the tourism management is not stable. The countries in the preference scale have a significant difference, the whole is declining. Finally, the paper puts forward some suggestions to promote the development of tourism in Xinjiang, aiming at the characteristics of the time and space change of inbound tourist market in Xinjiang.

Keywords: Inter-annual Concentration Index; Geographic Concentration Index; the Preference Scale; IPA Analysis; Inbound Tourism Market; Xinjiang

[作者簡介]孫歡娜(1989-),女,河南葉縣人,碩士研究生,研究方向:旅游開發與管理;

王冬萍(1977-),女,新疆焉耆人,副教授,研究生導師,研究方向:旅游開發與規劃;

李東(1981-),男,副教授,博士,研究方向:旅游開發與規劃。

[基金項目]2015年新疆自治區旅游局旅游專題科研項目“新時期下,新疆旅游產品如何創新發展(新旅研-16-2015)”;國家社科基金“新疆南疆民族地區旅游精準扶貧識別、幫扶與機制創新研究”(項目編號:16BMZ078)。

“一帶一路”倡議是我國的重要發展戰略,新疆屬于“一帶一路”的核心區,是“一帶一路”倡議發展的關鍵樞紐。“一帶一路”中的“絲綢之路經濟帶”是新疆入境旅游客源市場比較集中的區域,也是新興客源市場的主要分布區。新疆發展入境旅游是增加外匯收入、提高國際形象、促進經濟發展的重要途徑。因此,要提高我國旅游入境旅游市場的競爭力,實現旅游強國目標,需要加強對入境旅游的研究。

學者們大多從入境旅游客源市場時空分布上,運用年際集中指數和地理集中指數進行研究,如郭劍英、熊明均[1](2011),陶偉、黃秀波[2](2012),高楠、馬耀峰等[3](2013),萬田戶、黃和平[4](2014),徐喆[5](2015)采用年際集中指數從客源市場時空分布特征方面分別研究了四川、廣東、山西、江西、山東的入境旅游;李先鋒[6](2008),韋福巍、甘永萍[7](2009),崔峰、肖星[8](2010),寧志中、楊蕾蕾等[9](2014),王超、紀小美[10](2016)采用地理集中指數從客源市場時空分布特征方面分別研究了甘肅、廣西、江蘇、福建的入境旅游。在親景度方面,學者們主要從風景區、市、省、片區、國家等層面運用親景度模型對其入境旅游客源市場進行研究,如王娟、聞飛[11](2007),翁鋼民、劉洋等[12](2008),張文政[13](2010),王佳果、吳忠軍等[14](2017),馬耀峰、梁旺兵[15](2005)采用親景度模型分別對黃山風景區、秦皇島、山東、民族地區、我國入境旅游客源市場進行了研究。在IPA分析法方面,戴光全、梁春鼎[16](2011)基于IPA模型研究了游客感知;李曉青、嚴艷[17](2013),溫煜華[18](2018)運用IPA分析法分別對平遙古城、甘肅溫泉景進行了研究;李懷、李英震等[19](2016),陳虎、王穎超[20](2016)運用IPA分析法分別對不同主體的大連旅游環境資源評價、服務品質評價進行了研究。

一、研究區概況與研究設計

(一)研究區概況

新疆是我國陸地面積最大的省區,遠離海洋,深居內陸,與八國相鄰,多民族聚居區,擁有豐富的旅游文化資源以及自然資源。截至2017年12月,新疆擁有340個A級旅游景區,其中包括11個國家5A級旅游景區、73個4A級旅游景區、131個3A級旅游景區、118個2A級旅游景區、7個1A級旅游景區。入境旅游人數呈上升趨勢,國際旅游收入隨之上升。

(二)研究設計

1. 研究方法

時間上,本文主要運用新疆入境旅游客源市場年際集中指數進行定量分析;空間上,本文主要運用新疆入境旅游客源市場地理集中指數和親景度進行定量分析;最后,文章采用IPA二維分析方法綜合分析新疆入境旅游客源市場的時空分布情況。

2. 研究數據

本文數據主要來源于2006—2017年《新疆統計年鑒》和《中國統計年鑒》,選取同時列入中國和新疆入境旅游主要客源國印度、印度尼西亞、日本、馬來西亞、蒙古、菲律賓、新加坡、韓國、泰國、英國、德國、法國、意大利、瑞典、瑞士、加拿大、美國、澳大利亞、新西蘭等。

二、新疆入境旅游客源市場變化特征

(一)新疆入境旅游客源市場變化的時間特征

入境旅游客源市場的時間分布情況可用年際集中指數進行分析,年際集中指數是指客流量在某一時間段中各年度的集中分布和離散程度,在公式(1)中Y代表年際集中指數,Xi代表各年度數量指標占時間段總數量指標百分比的分子值,n代表時間段中包含的年度數,1/n代表時間段中各年數量指標平均分布時百分比的分子值。Y值越大,說明客源市場旅游需求年際差異越大,集中性越強,客流量隨時間變化越不穩定,市場發展受影響越大;Y值越小,說明客源市場旅游需求差異越小,集中性越差,客流量隨時間變化越穩定,市場發展較健康。

Y=∑ni=1Xi-1n2n(1)

根據公式(1)計算得出新疆2005—2016年入境旅游主要客源市場年際集中指數,見圖1,新疆入境旅游客源市場中,英國的年際集中指數最高,為20.96,說明英國對新疆旅游需求的時間變化差異大,不穩定,但客流量最大。日本的年際集中指數最小,為8.32,說明以新疆為旅游目的地的游客數量年際變動幅度小,其對新疆旅游需求隨著時間變化強度變小,比較穩定。蒙古、獨聯體、泰國、瑞典、加拿大、新西蘭等客源市場,年際差異較大。德國、港澳、法國等客源市場年際集中指數分別為8.77、8.73、8.67,年際變化基本一致。

(二)新疆入境旅游客源市場變化的空間特征

1. 新疆入境旅游客源市場地理集中性

入境旅游客源市場空間分布情況可用地理集中指數進行分析,地理集中指數是衡量入境旅游客源市場地理集中性的重要指標,在公式(2)中,G代表地理集中指數,xi代表第i個客源市場的游客數量,T代表旅游目的地接待的游客總量。一般情況下,G值最大值為100,表示只有一個客源市場;G值越大,越接近100,說明客源市場越少且分布比較集中,旅游經營越不穩定;G值越小,越接近零,說明客源市場越多且分布比較分散,旅游經營越穩定。如果旅游市場比較集中,容易受客源國經濟、政治、社會等變化的影響。

G=100×∑ni=1xiT2(2)

根據公式(2)計算得出新疆2005—2016年入境旅游主要客源市場地理集中指數,見圖2。自2005年以來,地理集中指數呈現螺旋狀起伏變化,平均值為49.37,表明客源市場空間比較集中,旅游經營不穩定。其中,地理集中指數最大值在2014年,為83.97;最小值在2016年,為15.62;極大值出現在2007年、2009年、2014年,分別為50.43、61.57、83.97,說明在這些年份中,入境旅游客源市場空間分布相對集中,旅游經營不穩定;極小值出現在2005年、2008年、2011年,分別為43.27、35.07、16.20,說明在這些年份中,入境旅游客源市場空間分布比較分散,旅游經營比較穩定。

2. 新疆入境旅游客源市場親景度

親景度是反映游客對旅游目的地選擇的偏好程度,指某客源市場游客在旅游目的地市場占有率與某客源市場游客在全國的市場占有率之比,其公式表示如下:

Pi=Di/DICi/CI(3)

在公式(1)中,Pi代表親景度,Di代表目的地入境旅游某客源市場旅游人次,DI代表目的地入境旅游總人次,Ci代表目的地所在國家入境旅游某客源市場旅游人次,CI代表目的地所在國家入境旅游總人次。親景度指數以1為界限,Pi≥1為親景客源市場,Pi<1為疏景客源市場,Pi=0為非客源市場,進一步具體分為強親景客源市場(2≤Pi<+∞)、弱親景客源市場(1≤Pi<2)、弱疏景客源市場(0.5≤Pi<1)、強疏景客源市場(0≤Pi<0.5)。親景度代表的是入境旅游客源市場游客對目的地的喜好程度,但與入境旅游游客人數不成正相關,即親景度高,入境旅游客源市場游客人數未必高;親景度低,入境旅游客源市場游客人數未必低。

根據公式(3)計算得出新疆2005—2016年入境旅游主要客源市場親景度,見圖3。空間上,親景度國別差異顯著。獨聯體、瑞士、蒙古的親景度歷來居高,遠遠高于其他客源市場,說明對新疆旅游偏好較強;港澳、菲律賓、印度、印度尼西亞歷年較低,平均值位于0.39以下,說明對新疆旅游偏好較弱。2005—2016年新疆入境旅游客源市場親景度最大為69.11(獨聯體,2015),最小值0.02(中國港澳,2016),最大值與最小值之間相差69.09;親景度平均值最大為28.09(獨聯體),最小為0.04(中國港澳),最大值與最小值之間相差28.06。比較12年來親景度平均值,獨聯體親景度平均值最大為28.09,屬于強親景客源市場;中國港澳親景度平均值最小為0.04,屬于強疏景客源市場。蒙古、英國、德國、法國、意大利、瑞典、瑞士、獨聯體、新西蘭平均值在2—30之間,屬于強親景客源市場;日本、加拿大、美國、澳大利亞、臺灣平均值在1—2之間,屬于弱親景客源市場;馬來西亞、新加坡、韓國、泰國平均值在0.5—1之間,屬于弱疏景客源市場;印度、印度尼西亞、菲律賓、中國港澳平均值在0—0.5之間,屬于強疏景客源市場。

三、基于TPA二維視角的新疆入境旅游客源市場時空分布分析

IPA(Importance Performance Analysis)指的是重要性——表現程度分析法,在1977年由Martilla和James提出,其基本思想是顧客對產品或者服務的滿意度源于顧客對該產品或者服務各屬性的重視程度,以及對各屬性績效表現的評價。該模型將重要性和表現程度分別列為X軸和Y軸,利用重要性和表現程度各自的平均值將空間劃分為4個象限,本文在親景度劃分程度的基礎上,將其分為8個象限,見圖4,其中年際集中指數的平均值約為10.28。

根據圖4和圖5,新疆入境旅游客源市場可分為八類:第一類,低年際集中指數且強疏親景度客源市場,包括中國港澳、印度尼西亞;第二類,高年際集中指數且強疏親景度客源市場,包括菲律賓、印度;第三類,低年際集中指數且弱疏親景度客源市場,包括韓國、馬來西亞、新加坡;第四類,高年際集中指數且弱疏親景度客源市場,包括泰國;第五類,低年際集中指數且弱親景度客源市場,包括美國、中國臺灣、澳大利亞、日本;第六類,高年際集中指數且弱親景度客源市場,包括加拿大;第七類,低年際集中指數且強親景度客源市場,包括新西蘭、意大利、德國、法國、瑞士;第八類,高年際集中指數且強親景度客源市場,包括瑞典、蒙古、獨聯體、英國。

四、結論與建議

(一)結論

本文通過以上分析,得出如下結論:第一,整體上,2005—2015年國際旅游收入增速低于入境旅游人數增速,2016年國際旅游收入增速高于入境旅游人數增速。第二,時間上,入境旅游主要客源市場年際集中指數較高,客源市場旅游需求年際差異越大,集中性越強,客流量隨時間變化越不穩定,市場發展受影響較大。第三,空間上,地理集中指數在15.62—83.97之間,客源市場分布比較集中,旅游經營不穩定;親景度國別差異顯著,整體下滑。

(二)建議

首先,穩定重點客源市場、開發潛在客源市場、深挖主要客源市場、培育機會客源市場。獨聯體、蒙古為新疆入境旅游重點客源市場,應穩定獨聯體、蒙古市場;加拿大、瑞典、日本、馬來西亞、新加坡、泰國、美國、澳大利亞、中國臺灣為潛在客源市場,應開發此類潛在客源市場,擴大宣傳;英國、瑞士、新西蘭、德國、意大利、法國為新疆入境旅游主要客源市場,應深挖此類主要客源市場,提升目的地形象,提高旅游吸引物吸引力;菲律賓、印度、印度尼西亞、韓國為新疆入境旅游機會客源市場,應培育此類機會客源市場,豐富新疆入境客源國市場結構,促進旅游業發展。其次,完善旅游產品,滿足不同客源市場的需求。應根據本地區旅游資源的分布和特色,不斷完善旅游產品體系,提高其對客源市場的長期吸引力,以此滿足不同客源市場的旅游需求。最后,擴大宣傳,提高旅游國際形象。完善目的地旅游接待基礎設施,提高服務水平,擴大宣傳,定期召開博覽會,提高國際形象,縮小年際差異,以此穩定客流量。

[參考文獻]

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[20] 陳虎,王穎超.基于IPA分析的博覽會服務品質的實證研究[J].統計與決策,2016(24):107-111.

(責任編輯:顧曉濱 馬琳)

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