国内客源市场高端商务伴游旅游目的地花费模型的构建

影响游客旅游目的地花费水平的因子有游客个体因子及与每次出游相关的因子。本文以西安地区“五一”黄金周国内市场的抽样调查数据为基础，利用SPSS12．O对旅游花费影响因子进行了虚拟回归分析，寻找出国内高端商务伴游游客旅游目的地花费的显著影响因子，并构建了旅游花费模型。通过分析得出以下结论：旅游花费影响因子的作用机制不尽相同；不同旅游方式的花费水平差异明显；拓展旅游产品谱系、完善旅游目的地营销系统是提高西安国内游客旅游花费水平的主要手段。

旅游目的地花费；国内市场；花费模型；影响因子；虚拟回归分析

1研究综述及概念界定

旅游消费与旅游花费是一对相似而又不同的概念，国内关于旅游花费的研究很少，主要是关于旅游消费的研究。目前旅游消费虽没有统一的概念，但概念内涵基本一致。谢彦君(1999)提出：旅游消费实际上等价于旅游者对核心旅游产品的消费；谷明(2000)认为：旅游消费不同于食、住、行、游、购、娱各方面消费的加总，而仅是指满足旅游者动机的最根本需要所发生的花费，不包括附带发生的，如交通、住宿等花费。

国内关于旅游消费的研究主要集中在旅游消费结构、影响因素、旅游消费模型等几个方面的研究：杨丽萍认为我国旅游消费结构不合理，基本消费(行、游、住、吃)比重过大，而非基本消费(购、娱)比重较小；林增学提出了旅游消费行为的简单模式；尹世杰通过对我国旅游消费发展中的情况和问题的分析，揭示了我国旅游消费的发展趋势；李银兰等通过分析我国城镇居民国内旅游消费支出与可自由支配收入的关系，说明了城镇居民国内旅游消费与GDP间具有高度正相关性；陈锡鹏根据1990―2000年时间序列数据建立了国内旅游消费和国际旅游消费多元线性回归模型；李冰洲、杨剑等以经济发展水平为解释变量，分别建立了我国居民国内旅游消费模型、国际旅游消费模型和总体旅游消费模型；高书军、张广海，从影响国内高端商务伴游旅游消费的因素人手，建立了国内旅游消费的数学模型。

国外关于旅游花费的研究较为具体，主要是关于旅游花费水平、影响因素及花费模型的构建等方面的研究：丹尼尔(Daniel，1991)根据游客的花费把美国密歇根州上半岛的游客分为高、中、低消费水平游客；马瑟(Matther，1993)以美国的加拿大游客为研究对象，得出游客的总花费和人均天花费皆与两国之间的汇率明显相关；穆勒斯(Mules，1998)对澳大利亚的国际游客花费进行划分，得出游客总花费归因于：游客人次数、游客停留时间和他们的人均消费3个主要因素；尤金(Eugeni，2000)把游客花费按花费地点的不同分为客源地花费和目的地花费，分别构建了旅游总花费模型并探讨了虚拟变量和实变量对旅游花费的影响；维基(Vicky，2002)以旅美的台湾游客为研究对象，以游客的社会人口因素和旅游相关特点为外变量，以游客花费和滞留时间为内生变量构建结构方程模型。

纵观国内关于旅游消费的研究，可以发现研究范围已经远远超出了旅游消费的概念范畴，但旅游消费的定量研究还没有具体到单一旅游目的地区域。旅游花费则没有明确的界定，参考国外相关研究，笔者认为：旅游花费(Tourist Expenditures)是指旅游者在一次外出旅游中所花费的全部金额，由三部分构成：①客源地花费，主要是指出行前旅游者为此次旅游所做的准备的花费，一般主要用于购置用品(服装、装备、食品、药品等)；②旅游路途花费：主要指由客源地到旅游目的地的长途交通费用；③旅游目的地花费，指游客到达旅游目的地后的花费总和，包括住宿、餐饮、景区游览、娱乐、购物、当地交通、通讯及其他方面的费用。

对于旅游目的地而言，游客的目的地花费结构及花费水平直观地反映了目的地旅游产业结构及旅游业的发展水平。因此寻找游客旅游目的地花费水平的显著影响因子，对提高目的地旅游收入具有重要的意义。本文以西安“五一”黄金周国内游客的抽样调查数据为基础，借鉴国外关于旅游花费的研究方法，试图寻找国内游客旅游目的地花费水平的显著影响因子，通过回归分析构建旅游花费模型，从而进一步解析国内游客在旅游目的地的花费规律，为旅游目的地旅游业的发展提供科学依据。

2旅游花费数据的获取方法

游客在旅游目的地的花费涉及旅游的六大要素：吃、住、行、游、购、娱及其他方面，花费的面广、琐碎，而且是游客比较敏感的问题，这就给旅游花费数据获取的准确性和广泛性带来一定困难。本文的数据是在2006年“五一”黄金周的7天时间里进行的随机抽样调查中获取的，为了追求数据的准确、真实，本调查从不同途径，采用以下不同方法来获取数据①：

方法1：旅游目的地总花费数据获取法。调查地点选取在口岸(飞机场、火车站、汽车站)、住宿设施(宾馆、饭店、招待所等)，在客人离港、离店前采用回忆法，填写此次旅行在西安的花费结构及总花费。这种方法由于游客填写难度较大，因此获得数据准确性不高。

方法2：花费数据的景点获取法。调查地点选取西安重要的旅游景点，每一位受访者填写截至当天的旅游总花费和花费结构。这种方法获取的数据相对而言比较准确，但可能不是西安旅游的总花费，在数据处理时，将截至调查当天的停留天数认为是游客在西安停留的有效停留天数，这种处理对于旅游花费影响因子的显著性研究没有影响。

方法3：旅游日记法，在调查过程中，笔者通过与被调查者沟通，被调查者每天以日记形式记录自己在西安的旅游花费，然后将这些信息以不同方式反馈给笔者。

本次调查共发放问卷1000份，其中，宾馆、机场发放500份(咸阳国际机场80份，东方大酒店、唐城饭店、建国饭店、秦都酒店、家泰饭店、西北大学宾馆各70份)，回收480份，回收率为96％，有效问卷为350份，有效率为73％；景点发放500份(兵马俑博物馆、华清池、华山、乾陵、法门寺、大雁塔、大唐芙蓉园、钟鼓楼、陕西历史博物馆、碑林等景点各发放50份)，回收485份，回收率97％，有效问卷345份，有效率71％。

为了使获得的数据更接近实际，在调查时间的安排上，景点调查主要安排在5月3日以后，重点为4－6日，港口的调查时间集中在6日。对于方法1、方法2收集回来的问卷经过整理，加上以日记法获得的21份问卷，共获得游客花费的有效数据560个，调查样本的基本特征见表1。

3国内旅游花费水平影响因子的构成

旅游目的地花费是一种综合性消费，其水平的高低受制于很多因子。本文结合国内外已有的研究成果，将影响旅游花费水平的影响因子概括为以下两类：

3．1 游客的个体因子

游客的个体因子主要指游客的社会、经济等方面的特征因子，包括游客的年龄、性别、职业、家庭规模、收入水平、婚姻状况、受教育程度及居住地等。不同年龄的游客，追求的旅游方式不同，高端商务伴游旅游动机及旅行节奏不同，从而导致旅游花费结构及水平上的明显差异；性别上的差异，使女性游客通常在购物花费上多与男性游客、高收入水平的游客更讲究目的地的住宿和餐饮条件；大学生群体多投靠亲友，又能享受到门票优惠价格，花费水平明显低于地其他职业类型游客。这些个体因子会从不同方面不同程度地影响游客在旅游目的地的花费水平。

3．2 与出游相关的因子

由于每次出游的时机、时间长短、目的及伴游人数等不同，每次出游的影响因子都会有所差异，概括起来包括以下因子：

3．2．1旅游动机

不同的旅游动机会影响到旅游者在旅游目的地的停留时间、旅游景点的选择及旅游花费结构的差异，进而影响到游客的花费水平。一般情况，商务、度假旅游的花费水平高于观光、探亲访友的花费水平。

3．2．2旅游目的地的停留时

旅游消费是一种综合消费，停留时间的长短直接影响到游客在旅游目的地的住宿、餐饮等基本旅游花费。一般情况，停留时间越长花费水平越高。

3．2．3伴游人数

旅游消费在某种程度上遵循边际成本递减规律，伴游人数越多，平均每人在住宿、餐饮、交通等方面的花费会减少，从而影响到游客在旅游目的地的人均花费水平。

3．2．4到访次数

到访次数和旅游动机密切相关，一般情况，首次到访者多为观光、度假旅游者，而多次到访者则是商务、探亲访友及度假旅游者。首次到访者多是团队游客，而多次到访者以散客居多，相比较而言，散客的花费高于团队游客。

3．2．5旅游消费观念

旅游消费观念与游客的价值观、行为方式直接相关，主要会影响到旅游花费结构，体现在住宿、餐饮、游览及购物等方面存在显著差异。刷卡行为从某种程度上反映了消费观念，本文以刷卡行为作为衡量消费观念的指标。

3．2．6住宿设施的选择

住宿花费属于旅游基本消费，选择不同的住宿设施，一方面反映了旅游动机的不同，另一方面会影响到旅游目的地的花费水平。

4国内游客旅游目的地花费模型的构建

4．1 影响国内游客旅游目的地花费水平的单因子回归分析

在影响国内游客旅游目的地花费的因子中，除了停留时间与伴游人数为数值变量外，其他变量均为属性变量，为了更清晰地揭示每个影响因子对旅游目的地人均总花费的影响，本文采用虚拟自变量回归分析方法逐一对每个因子进行分析。

虚拟变量回归分析的关键是设置虚拟自变量，如果某个自变量是有к分类的名义变量，在数据处理时以不同编码值代表案例所属的类型，当案例属于一个虚拟变量所代表的类别时，这个虚拟变量就赋值为1，否则便赋值为0。对于这种编码值为0、l两个值的变量，其平均数的意义是编码为1的一类案例占总样本的比例，从而将一个有к分类的名义变量分解为к-1个虚拟变量，然后对其进行回归，并且称不设虚拟变量明确表示的类别为参照类。根据虚拟变量的设置方法，旅游花费影响因子作如下处理：将本省游客、男性、年龄为25―44岁、公务员、人均月收入1000元以下、家庭规模为3人、首次到访西安、有刷卡行为、选择饭店(宾馆)住宿分别设为每个因子的参照组，虚拟变量的具体设置见表2，表中的Contsant代表每个变量的参照组(伴游人数与停留时间除外)，其余的均为每个变量对应的虚拟变量。以旅游目的地人均总花费为因变量，各影响因子分别为自变量，利用SPSSl2．O逐一进行虚拟回归分析，每个变量回归结果汇总见表2。

结果表明：在单一因子影响下，根据回归系数的T检验结果，在95％的置信水平下，除了性别(P值为0．738)和家庭规模(两个虚拟变量的P值分别为0．612，0．075)对人均花费总额影响不明显，客源地、婚姻状况、首次到访、刷卡行为、住宿设施的选择、伴游人数、停留时间7个因子对人均花费总额的影响存在显著差异；而年龄、职业及收入状况各类别对人均花费总额的影响显著性不同，45岁以上年龄组、学生及其他职业、人均月收入3000元以下(P值均≥0．05)与各自基准组的差异不明显。以国内游客在旅游目的地人均旅游花费总额来衡量花费水平的高低，西安国内客源市场呈现出以下消费特点：(1)外地游客明显高于本地游客；(2)企业管理人员、私营业主明显高于其他职业的游客；(3)人均月收入超过3000元的游客明显高于3000元以下的游客；(4)已婚游客高于未婚游客；(5)首次到访者高于多次到访者；(6)有刷卡行为者高于无刷卡行为者；(7)住在饭店的游客高于其他住宿选择者。

4．2 国内游客旅游目的地花费多元虚拟回归模型的构建

由于影响旅游花费水平的因子之间交互影响，而旅游目的地人均花费总额是这些因子共同影响的结果，为了揭示旅游花费影响因子对人均花费总额的综合效应，根据单因素虚拟回归分析的结果，将影响不显著的类别合并，形成新的虚拟变量。以人均旅游总花费为因变量，以客源地、年龄、婚姻状况、职业、收入、刷卡行为、到访次数、住宿设施、伴游人数、停留时间10个因子为自变量构建多元虚拟回归模型。根据抽样调查样本的具体情况，本文选取一个参照组，参照组具有如下市场特征：年龄为25―44岁的本省游客，职业为公务员，首次到访，有刷卡行为、选择饭店住宿。构建的虚拟多元回归方程为：

该方程表明，基准组的人均总花费为631元，在同等条件下，外省游客的人均总花费比本省游客增加402元；在西安停留时间增加一天，花费将增加210元；选择私人住宅和招待所的游客人均花费水平比选择饭店(宾馆)的游客少526．2元和289．2元。人均月收入3000元以上的游客比3000元以下的游客多203．6元，每增加一个伴游者，人均旅游花费将减少36．1元。

5结论

根据以上分析，可以得出以下结论：

5．1 旅游花费影响因子对国内游客旅游花费水平的影响机理不同

根据以上构建的多元虚拟回归模型，最终进入回归模型的影响因子：刷卡行为、停留天数、伴游人数、住宿设施的选择均属于与出行相关的因子；而游客个体因素仅有客源地和收入进入回归方程，说明游客个体因素是通过与出游相关的因素对旅游花费水平发生作用，是影响花费水平的间接因素，而与出游相关的因素则与游客旅游目的地花费水平显著相关。由于每次出游旅游动机、目的地停留时间、伴游人数等不同，从而形成不同的出游模式，而不同的出游模式则决定了旅游花费模式，进而决定了旅游花费水平的高低。

5．2 不同旅游方式的花费水平差异明显

根据多元虚拟回归分析的结果发现：来自省外、停留时间长、有刷卡行为及选择饭店住宿的游客构成了西安国内旅游市场中的高花费组群，而本省游客、停留时间短、选择招待所和私人住宅的游客则构成了低花费组群。由此表明目前国内兼有观光、度假的探亲访友旅游市场，在旅游目的地的花费水平较低；而兼有观光性质的度假旅游一般而言在目的地的停留时间长，其花费水平较高；由本地游客构成的短途旅游(尤其是一日游)花费水平明显低于跨省的长途旅游。

5．3 拓展旅游产品谱系、完善旅游目的地营销系统是提高西安国内游客旅游花费水平的主要手段

西安作为一个传统的旅游城市，文物古迹是其主要的旅游资源，形成了以文物古迹为主题的观光旅游，而观光旅游已经不能满足国内市场休闲度假需求。因此，在原有观光旅游产品的基础上，依据西安旅游资源的优势，拓展旅游产品谱系，发展休闲娱乐、都市观光、民情风俗及特种旅游产品系列，组合多条有特色的旅游线路。例如将临潼旅游区开发成集体验秦唐文化、温泉休闲度假为一体的目的地；随着西咸一体化，结合成阳产业优势将咸阳建成保健休闲度假目的地，进而将西安建成以文化为载体的度假旅游目的地，改变游客在西安的旅行方式，从而提高游客的旅游目的地花费水平。

旅游目的地营销系统主要包括旅游目的地形象系统和促销系统。西安旅游目的地区域内有丰富的旅游资源，针对不同目标市场树立不同的旅游目的地形象，以满足不同细分市场的多元化需求；同时建立完善的促销体系，尤其是加强客源地营销，以达到影响游客旅游决策行为的目的，通过吸引外省游客、收入水平高的游客，以提高国内游客在西安的旅游花费水平。

致谢：西北大学旅游管理系2003级、2004级旅游管理专业本科生，城市与资源学系2003级人文地理专业硕士研究生在这次调查中付出了辛苦的劳动，在此表示衷心的感谢!