ＴＲＡＭＯ／ＳＥＡＴＳ在危機事件中對旅游影響研究的應(yīng)用

[摘要]國內(nèi)外對旅游危機事件的研究集中于管理方面，近年相關(guān)熱點轉(zhuǎn)向?qū)β糜斡绊懙难芯俊Ｒ酝ㄐ匝芯慷啵瑥慕?jīng)濟數(shù)量模型進行定量分析研究的較少。本文使用在經(jīng)濟金融領(lǐng)域使用廣泛的ARIMA改進版——TRAM0／SEATS方法評估危機事件，如疾病、地震等突發(fā)事件對中國旅游業(yè)的影響。作為歐盟各國統(tǒng)計局主要統(tǒng)計方法，TRAMO／SEATS方法能夠最大程度地反映旅游業(yè)季節(jié)性波動的特點。通過該方法對2003年在中國內(nèi)地和香港地區(qū)爆發(fā)的SARS進行實證研究．分析評估該危機事件的長期影響。在此基礎(chǔ)上提出，國家短期內(nèi)應(yīng)當通過提高產(chǎn)品質(zhì)量和拓展高質(zhì)量的細分市場實現(xiàn)旅游效益型增長；恢復后期才可以推出更為直接的促銷手法實現(xiàn)旅游數(shù)量型增長，采取刺激旅游人數(shù)快速增長的政策和措施。

[關(guān)鍵詞]危機事件；旅游；TRAMO／SEATS模型

[中圖分類號]F59

[文獻標識碼】A

[文章編號]1002—5006(2007)06—0069—06

危機事件對旅游的影響一直是國際旅游研究的熱點，特別是應(yīng)對危機的事前預(yù)防和事后管理。而國內(nèi)對旅游危機事件的研究相對較少，同時在研究過程中強調(diào)時效性，較少關(guān)注長遠的效應(yīng)。對于相關(guān)影響的判斷也存在不統(tǒng)一的情況，以2003年SARS事件為例，有學者認為整個旅游業(yè)遭到了百年不遇的巨大沖擊，旅游業(yè)遭遇重創(chuàng)。也有學者認為危機對旅游發(fā)展而言是機會和威脅并存，甚至反思人們對危機負面影響的預(yù)期判斷會否出現(xiàn)過度反應(yīng)。這種對于影響效果判斷的不一致，可能帶來管理危機方法的不同，判斷錯誤更會由于控制方法不當加劇危機事件的負面影響。本文希望能夠通過更為系統(tǒng)和科學的方法，對危機事件給旅游經(jīng)濟造成的負面影響進行更為準確的量化分析，從而可以采取尺度更為恰當?shù)墓芾硎侄巍?/p>

一、危機事件對旅游影響的研究綜述

在整個事件旅游的研究中，危機事件非主流部分。美國“9·11”事件、英國瘋牛病和中國SARS事件爆發(fā)之后，特別是針對后者世界衛(wèi)生組織發(fā)出了相關(guān)的旅游警告，人們才開始關(guān)注在旅游發(fā)展進程中危機事件的影響度。通過對以往研究成果的跟蹤分析，本文認為學界在外部危機事件對旅游業(yè)的影響方面關(guān)注度日益提高。同時鑒于準確度量影響對于危機管理能力的提高而言至關(guān)重要，因此測定危機影響的計量方法也成為重要的研究課題。

(一)危機事件的界定

在以往的研究中少量研究者將其命名為偶發(fā)事件，更多相關(guān)研究中采用了危機事件這一概念。世界旅游組織將危機事件界定為：影響旅游者對目的地的信心從而使目的地無法正常運作的突發(fā)事件。筆者根據(jù)與旅游業(yè)相對關(guān)系將危機事件區(qū)分為外部和內(nèi)部兩類，旅游業(yè)外部危機事件是由環(huán)境因素導致的，而內(nèi)部危機則由內(nèi)部因素帶來^①。本文重點分析外部危機事件對旅游業(yè)的影響。

(二)研究內(nèi)容和特點

國外經(jīng)過30多年的發(fā)展，研究已經(jīng)走向成熟，研究對象細分程度提高，研究內(nèi)容日益豐富，涵蓋犯罪、旅游事故、戰(zhàn)爭、恐怖主義和瘟疫等。而國內(nèi)的研究學者在總結(jié)國外經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，做出了自己的貢獻，但是相對來說，文獻的數(shù)量就少得多，而且大多數(shù)研究只是停留在表面，缺乏深入、系統(tǒng)的研究。

1．旅游危機事件的研究多集中在危機事件發(fā)生的當年，鮮見長遠的和事后的研究

這主要表現(xiàn)在研究文獻數(shù)量與危機事件爆發(fā)的頻率同步發(fā)展。在世界公認的高品質(zhì)經(jīng)濟管理類數(shù)據(jù)庫(Elsevier-Science and Direct)中輸入主題詞危機事件、旅游(選擇的主題詞包括tourist，tourism，crisis．unexpected events，shocks以兩兩組合并排除重復的選項)，時間跨度從1972年到2007年^②，共得到78篇相關(guān)文章。

對所獲得的文獻按照年份進行進一步的頻率分布分析，發(fā)現(xiàn)在1997年之前包括1997年，對危機事件的關(guān)注是零星散布的，26年間共有24篇文章，也就是平均每年不到一篇文章論及這一主題。而從1998年至今，共獲得54篇，也就是在該領(lǐng)域每年有6篇左右的文章。這和重大危機事件的出現(xiàn)頻率基本重疊，如影響全球的1997年亞洲金融危機、2001年“9·11”事件和2003年SARS事件，區(qū)域性的如土耳其危機、海灣戰(zhàn)爭、印度洋海嘯等都集中出現(xiàn)在這段時間。可以看出危機事件的頻頻爆發(fā)使得研究人員開始關(guān)注這一現(xiàn)象以及它所帶來的潛在負面影響。

國內(nèi)的文獻集中度更為顯著，在中國期刊全文數(shù)據(jù)庫(原中國期刊網(wǎng))中主題搜索旅游危機和旅游突發(fā)事件獲得31篇文獻(1979—2006年)，且大部分(31篇中的30篇)集中在SARS爆發(fā)的年度2003年和后續(xù)效應(yīng)年度2004—2006年。

2．旅游影響研究，特別是定量研究逐漸成為研究的主流

相關(guān)研究開始主要集中在危機事件的管理、信息傳播和溝通方式、旅游者行為的改變和后續(xù)影響等方面，后來危機事件長遠影響也受到廣泛關(guān)注。國外同行在影響方面的研究更深入也更準確，如古德瑞(J N Goodrich)采用敘事的定性方法分析了“9·11”對美國旅游業(yè)的短期影響，對旅游業(yè)造成嚴重打擊，乘飛機游客下降超過50％。菲茲(Fevzi Okumus)等采用定性分析方法小組訪談法收集一手資料，分析了土耳其金融危機對北塞浦路斯旅游業(yè)的影響。同樣是他在另一項研究中發(fā)現(xiàn)，土耳其危機對土耳其的經(jīng)濟影響超過3年。相比較而言，國內(nèi)在定量方面的研究仍然有待進一步增加。

(三)研究方法

同國內(nèi)研究多定性分析不同，國外同行在影響方面的研究方法更為多樣。結(jié)合相關(guān)的社會、心理、管理等學科，從以案例分析、專家意見法等定性分析為主到較多地采用綜合自回歸滑動平均模型(ARIMA)、可計量一般均衡模型(CGE)等數(shù)量和預(yù)測模型。而且仍在不斷開發(fā)新的模型，具體可參考布魯斯(Bruce Prideaux etc)通過印尼的案例對不同的預(yù)測方法進行的比較。

國內(nèi)雖然研究數(shù)量較少，但是從2003年開始也出現(xiàn)了數(shù)量研究方面的嘗試。比較突出和先進的包括旅游本底線法、雙變量綜合自回歸滑動平均模型(ARIMA)和經(jīng)典綜合自回歸滑動平均模型(ARIMA)。

和旅游本底線法以及傳統(tǒng)的綜合自回歸滑動平均模型相比，歐盟統(tǒng)計中心研制的TRAMO／SEATS方法，更能適應(yīng)旅游業(yè)發(fā)展季節(jié)性不規(guī)則隨機變動特性。因此本文在研究中選擇TRAMO／SEATS來定量研究危機事件對旅游的影響。其中TRAMO方法(Time series Regression with ARIMA noise，Missing observation．a(chǎn)nd Outliers)就是具有綜合自回歸滑動平均模型(ARIMA)噪聲、省略觀察值和異常值的時間序列回歸法，而SEATS方法(Signal Extraction in ARIMA Time Series)就是ARIMA時間序列的信號提取法。為敘述簡便，本文敘述中使用TRAMO／SEATS來指代具有綜合自回歸滑動平均模型(ARIMA)噪聲、省略觀察值和異常值的時間序列回歸法以及ARIMA時間序列的信號提取法。

二、測算危機事件對旅游影響——計量模型的選擇

本文將選擇考慮旅游業(yè)季節(jié)性波動特點以及使用最為廣泛的TRAMO／SEATS方法，對某一有代表性的危機事件進行研究。由于SARS是最為晚近和具有全國性影響的事件，因此本文選擇SARS作為對象通過TRAMO／SEATS模型計量其影響的時間長度和破壞力度。

(一)研究對象

危機事件對旅游的影響包括目的地和客源地兩方面。對目的地的影響又包括入境旅游和目的地旅游業(yè)的影響，客源地的影響則主要是指出境旅游方面。鑒于國際旅游者對危機最為敏感，短程旅游業(yè)受到的影響略小而恢復較迅速，國內(nèi)旅游恢復過程短而國際旅游恢復過程緩慢，以及距離較遠的旅游市場受到的影響大同時恢復也慢的特點，本文在研究中采用國際入境旅游作為研究對象。

(二)研究思路和模型選擇

當前對危機事件的影響研究以短期預(yù)測方法為主，而事實上這種影響可能會跨越短期時段而成為長期影響。因此本文希望所選的模型和方法可以在研究當前影響的基礎(chǔ)上，兼顧后續(xù)變化的影響。根據(jù)SARS事件發(fā)生前的數(shù)據(jù)，預(yù)測SARS期間按照前述發(fā)展趨勢應(yīng)該得到的數(shù)據(jù)，然后和實際值對比獲得影響值，以期能夠更為準確地還原事件的實際影響。國外研究多采用這種方式，已得到廣泛的支持和認證。

針對我們的研究目的，在選擇數(shù)學模型時主要考慮的因素有：(1)盡量減少模型中變量的個數(shù)，達到簡化模型的目的；(2)從相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù)圖表中，發(fā)現(xiàn)旅游業(yè)受季節(jié)影響還是比較明顯的，因此模型本身需要有處理季節(jié)因素的能力。TRAMO／SEATS采用基于估計參數(shù)從給定的序列中提取因素的季節(jié)調(diào)整方法，允許在序列中丟失數(shù)據(jù)，并會自動按照估計的綜合自回歸滑動平均模型(ARIMA)自動填補這些數(shù)據(jù)，比較適合后續(xù)變化影響的估量，即利用事件發(fā)生前的數(shù)據(jù)加上事件發(fā)生后的數(shù)據(jù)進行綜合比量分析。

(三)其他要考慮的問題

TRAMO／SEATS方法要針對綜合自回歸滑動平均模型(ARIMA)中的參數(shù)(p，d，q)(P，D，Q)s來進行確定。通常的做法是：通過判別準則對于(p，d，q)(P，D，Q)s參數(shù)選擇一個合理的范圍，然后對于這些數(shù)據(jù)進行排列組合的運算，根據(jù)特征根等方法從中選擇出一個最為合理的參數(shù)模型。這種做法極大地簡化了計算，在多數(shù)場合下是足夠適用的，但是同時引入了另外一個風險——數(shù)據(jù)的不準確性。

規(guī)避這種數(shù)據(jù)不準確性的一個方法就是通過在合理范圍內(nèi)根據(jù)不同模擬曲線得到模擬值，進行平均計算。所以在此次計算中，認為當(p，d，q)(P，D，Q)s參數(shù)選擇一個合理的范圍之后，所有的可能方法都足以逼近真實值，然后采用模擬值平均的方法消除數(shù)據(jù)不確定性。通過后面的計算也看出，只要(p，d，q)(P，D，Q)s在合理的范圍內(nèi)，根據(jù)不同參數(shù)組合，用TRAMO／SEATS數(shù)學模型計算的模擬值本身差別非常小，也印證了選用的方法是可行的。

三、危機事件對旅游影響的實證分析——以SAILS為例

前文提及，SARS是最近的和具有全國性影響的事件，關(guān)于其對中國旅游的影響深度和范圍存在諸多爭議。同時由于入境旅游最先受到?jīng)_擊而且數(shù)據(jù)容易采集，往往成為研究危機事件影響度的首選。因此本文選擇SARS對中國入境旅游的影響作為實證分析的對象，選擇每月入境游客人數(shù)和人均天花費作為主要的指標，用TRAMO／SEATS模型度量其影響的時間長度和破壞力度。為了排除以前相關(guān)事件如\"89風波”和1997年亞洲金融危機的影響，選擇1998—2006年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行測算，同時采用月度數(shù)據(jù)更好反映旅游業(yè)季節(jié)性波動特點。

(一)經(jīng)過初步處理的原始數(shù)據(jù)^①

1．入境旅游人數(shù)

根據(jù)旅游統(tǒng)計年鑒得到的入境旅游人數(shù)繪制的圖形如圖1。

2．人均花費

根據(jù)旅游統(tǒng)計年鑒中的抽樣調(diào)查得到的入境旅游收入數(shù)據(jù)除以入境旅游人數(shù)得到人均花費數(shù)據(jù)。人均花費數(shù)據(jù)如圖2。

根據(jù)圖形的特點，對于入境旅游者人數(shù)和人均花費的數(shù)據(jù)，我們需要考慮3個方面的因素：

(1)季節(jié)因素的影響，可以看出季節(jié)因素的影響時按照年的方式進行，所以s=12；

(2)曲線趨勢的影響，很明顯有向上的總體趨勢；

(3)剩余的殘差的處理。

(二)危機事件對入境旅游人數(shù)的影響

1．參數(shù)的計算

同普通ARIMA模型只需要危機事件發(fā)生前到當年數(shù)據(jù)不同，采用TRAMO／SEATS還需要發(fā)生后的數(shù)據(jù)，即2003—2006年的數(shù)據(jù)也要加上。消除SARS有影響月份的數(shù)據(jù)來模擬曲線，得到計算公式，再回填有SARS影響月份的數(shù)據(jù)進行對比。確定SARS有影響月份采用如下方法：先剔除可以觀測到的異常值(或者同上年同比下降的數(shù)據(jù))，采用TRAMO／SEATS數(shù)學模型，計算剔除部分的模擬數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)對比，如果兩者的差別在5％以內(nèi)，則認為該數(shù)據(jù)應(yīng)該保留在正常的趨勢曲線的數(shù)據(jù)中，反之應(yīng)該剔除。適當擴大預(yù)先剔除范圍，再進行計算比較。經(jīng)過幾次反復測試，認為剔除2003年整年的數(shù)據(jù)是合適的。

由于原序列經(jīng)過一階差分之后曲線趨勢消除，所以d=1；經(jīng)過一階季節(jié)差分，季節(jié)性趨勢基本消除，故D：1；考察經(jīng)過兩次差分后的序列，它的自相關(guān)和偏自相關(guān)函數(shù)如表1。

2．對比預(yù)測值和實際值的差值度量影響的大小

TRAMO／SEATS模擬值是指按月計算的(1，1，0)(0，1，1)，(1，1，1)(0，1，1)，(1，1，0)(1，1，1)三者的平均值，實際值是指2003年實際的人均消費數(shù)據(jù)，差別表示的公式是(實際值-TRAMO／SEATS模擬值)／TRAMO／SEATS模擬值。考慮5％的誤差，可以看出SARS對于入境旅客消費心理產(chǎn)生的影響主要表現(xiàn)在2003年4月至2003年12月，經(jīng)過驗證，2004年前6個月經(jīng)過模擬的值和實際值的誤差都在5％以內(nèi)，所以可以斷定SARS對人均花費的影響應(yīng)該到2003年12月。

(四)綜合計算SARS對我國入境旅游的影響

綜合考量SARS對入境旅游人數(shù)和人均花費的影響，將計算SARS的影響期間確定為2003年3月到2003年12月。根據(jù)人均花費模擬值×入境人數(shù)模擬值－實際人數(shù)×實際人均花費，最終得到結(jié)果：SARS給我國入境旅游業(yè)造成的損失為49．67億美元，歷時10個月。

四、結(jié)論和建議

首先，突發(fā)和危機事件如SARS給入境旅游帶來相當大的影響，包括人均花費和入境旅游者人數(shù)。和以往研究相比，本文不僅計算了損失的入境人數(shù)可能花費，同時計算了SARS期間實際來訪者因為減少花費所帶來的損失，從整體看實際損失是49．67億美元左右。這與以往研究基本吻合。可以參考李鋒等認定的56．7105億美元和俞金國等認定的47．27億美元。特別是考慮到俞金國等是在假設(shè)人均花費不變的基礎(chǔ)上，單純計算人數(shù)減少所帶來的損失，這種差別可以基本忽略。實際損失遠小于以往文章動輒認為的SARS造成超過100億美元的損失。合理的恢復計劃基礎(chǔ)是準確度量損失，在此本文為政府采取相應(yīng)的措施尺度提供了有益的借鑒。

其次，根據(jù)表2中TRAMO／SEATS計算的入境旅游人數(shù)預(yù)測值與實際值比較和表3、表4中TREMO／SEATS計算的人均花費預(yù)測值與實際值比較可以發(fā)現(xiàn)，從2004年開始，旅游開始朝著高質(zhì)量旅游的方向發(fā)展，人均花費方面的復蘇超過人數(shù)的恢復。這樣也從計量的角度印證了危機是提升旅游產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)水平以及改善旅游環(huán)境的契機。人均花費的提升代表更優(yōu)質(zhì)客源的回歸，危機和突發(fā)事件必然帶來入境人數(shù)的減少，為了保證同等利潤，只能通過在這一過程中提高旅游者的停留時間和人均花費，同時進行相應(yīng)的成本控制，而不是簡單采取促進旅游人數(shù)迅速恢復的手段。合理的措施會減少危機影響的長度和廣度。

第三，SARS的影響程度還取決于政府和消費者對SARS本身的態(tài)度和行為的改變。筆者發(fā)現(xiàn)選取的趨勢曲線的差異導致了計算過程中SARS的影響持續(xù)時間不同。而且2004—2006年的真實人均花費×真實旅游人數(shù)發(fā)展曲線要低于按照1998—2002年曲線預(yù)測得到的2004—2006年的人均花費×旅游人數(shù)發(fā)展曲線。因此政府如何利用傳媒正面引導消費者的感知和行為，對于減少突發(fā)和危機事件的影響很有幫助。

最后，從范圍和程度兩方面來看，入境旅游人數(shù)比人均花費在短期內(nèi)更容易受到相關(guān)危機和突發(fā)事件的影響。受到SARS的影響，入境旅游人數(shù)直到2004年7月才開始接近預(yù)測值，而從2004年4月開始，外匯收入已經(jīng)回到了如果沒有SARS平穩(wěn)發(fā)展的趨勢線上，說明重大危機事件對于旅游人數(shù)的影響更為長期。這證明了在旅游危機事件發(fā)生后，國家的政策短期內(nèi)應(yīng)該致力于提高產(chǎn)品質(zhì)量和拓展高質(zhì)量的細分市場。在危機事件影響延續(xù)一段時間之后才采取更為強勁的促銷手法提高來訪人數(shù)。

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