本文關(guān)鍵詞：中國入境旅游需求影響因素分析及預(yù)測——以外國客源市場為例，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

中國入境旅游需求影響因素分析及預(yù)測——以外國客源市場為例

A Study on the Factors Determining the Demand for China Inbound Tourism --Taking Foreign Source Markets as An Example

[1] [2]

WANG Chun-yang, HUANG Fu-cai （1. School of Management, Xiamen University, Xiamen 361005, Chino; 2. School of Management, Wuyi Universtiy, Jiangmen 529020 China）

[1]廈門大學(xué)管理學(xué)院,福建廈門361005; [2]五邑大學(xué)管理學(xué)院,廣東江門529020

文章摘要：隨著國際旅游的迅速發(fā)展，入境旅游需求成為旅游領(lǐng)域值得深入探討的熱點問題。本文基于1988—2008年中國11個主要客源國的數(shù)據(jù)，采用“一般到簡單”建模法分析了中國入境旅游需求的主要影響因素和客源國的旅游需求彈性，預(yù)測了2009—2017年各國的旅華人數(shù)。研究表明，旅游者的忠誠是決定中國入境旅游需求最重要的影響因素；中國的旅游價格、客源國的經(jīng)濟條件、替代目的地的價格和特殊事件的作用也很明顯；中國入境旅游人數(shù)將仍會增長．其中韓國將成為中國最大的客源市場。通過對旅游需求彈性的分析和旅游人數(shù)的預(yù)測可以判斷各國旅游業(yè)發(fā)展狀況和趨勢，從而為中國制定正確的旅游經(jīng)濟發(fā)展政策提供科學(xué)的依據(jù)。

Abstr：With the rapid development of international tourism, inbound tourism demand analysis has been a hot topic in the tourism field. Based on the data of 11 major origin countries from 1988 to 2008, the paper analyzes the factors which contribute to the demand for China＇s inbound tourism with the aid of the general-to-specific modeling approach and the tourism demand elasticities of these origin countries, and forecasts the inbound tourism arrivals to China for the period 2009-2017. The empirical results show that the most important factor determining the demand for China tourism by the origin countries is loyalty of tourists. The tourism price in China, economic condition in the origin countries, price in the substitute destination and special events also play significant roles in determining the demand for China tourism. The demand for China tourism will continue increasing, and Korea is predicted to be the largest source market for China tourism. We can know the development trend of tourism by analyzing the demand elasticities and conducting the forecasts of tourism arrivals, on which tourism development policy-making of China rely.

文章關(guān)鍵詞：

Keyword：:inbound tourism tourism demand demand elasticity forecasting

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