基于巴特勒理論的游客量預測模型

摘要：本文基于巴特勒旅游地生命周期理論，分階段構建旅游目的地游客量的預測模型，通過數(shù)據(jù)擬合檢驗，我們的模型具有擬合度較好、計算簡單的特點，可作為傳統(tǒng)預測模型的一個替代。

關鍵詞：巴特勒生命周期理論;游客量;預測模型;統(tǒng)計分析

一、引言

隨著市場經(jīng)濟的發(fā)展和人民收入水平的進一步提高，人們對旅游消費的需求將進一步上升，國內旅游業(yè)在國民經(jīng)濟中的地位和作用越來越重要。據(jù)世界旅游組織（UNWTO）預測，到2020年我國將成為世界最大的旅游目的地，接待旅游入境人數(shù)可達1.37億人次，占世界市場份額為8.6%。故此我們亟待尋求一種準確的預測模型去對將來的旅游發(fā)展做出準確的預測，以便能更好的更及時的做出部署以對將來的發(fā)展。

現(xiàn)今旅游地游客量預測模型的研究較多，主要有指數(shù)平滑模型、時間序列移動平均模型、神經(jīng)網(wǎng)絡模型、Logistic增長模型、灰色預測模型、粗集理論預測模型等等，雖有一定的預測效果但都存在一定的問題。因此本文將結合巴特勒旅游地生命周期理論，分不同階段構建預測模型。

二、巴特勒生命周期理論簡介

旅游市場在很大程度上就是客源市場，作為旅游地的旅游經(jīng)濟基石——游客量的重要性尤為突出。巴特勒根據(jù)產(chǎn)品生命周期理論，提出了S 型旅游地生命周期的演化模型。他認為游客人數(shù)的漲落類似于產(chǎn)品銷售， 因此可以把一個旅游地看作一件產(chǎn)品。在S 型曲線的基礎上， 他認為旅游地生命周期由6個階段構成： 探索、參與、發(fā)展、鞏固、停滯和迷茫， 并詳細總結了各階段的特征。在模型中， 探索、參與、發(fā)展和鞏固階段表示旅游地不斷發(fā)展， 而停滯階段意味著開始衰落。如果游客市場持續(xù)萎縮， 不能提高旅游地的競爭力， 衰落就會繼續(xù)。如果采取有效措施， 旅游地也可能復蘇， 從而開始新一輪周期。巴特勒認為旅游地生命周期與旅游地容量密切相關， 如果旅游地容量達到飽和或超載， 旅游地就會進入停滯或衰落階段。

三、游客量預測理論模型的構建

巴特勒提出的旅游地生命周期理論得到了研究者的公認和廣泛應用，然而，其游客量預測功能更多的是以定性分析、模型解釋為主，因此迫切需要引入定性、定量結合的模型進行深入和有力的相關研究和分析。基于此，假設每年來旅游地的游客量為N ，時間為t ，游客量隨時間的變化率為速度V，我們根據(jù)游客量隨時間變化的速度和速度的變化率的變化，把旅游地生命周期模型曲線分為以下幾個階段分別建模。

探索階段：在該階段旅游目的地的游客量基本為零，游客量基數(shù)也比較接近于零，旅游相當于空白等待開發(fā)。此階段預測意義不大，可視為 。

參與階段：該階段外界開始有部分人知道該地點，并有向該地點旅游的行動，游客量隨時間變化的變化率基本保持在一個較為穩(wěn)定的值上即V為某一常數(shù)，此階段可用一元回歸方程進行擬合，即：

發(fā)展階段：在該階段隨著前期游客量的積累和在經(jīng)濟利益的推動下相關配套實施和政策將跟上，從而帶來有明顯加速的游客量增加。此時對應的 ，此階段圖形近似一條開口向上的拋物線，其擬合函數(shù)為：

鞏固階段：在該階段旅游目的地游客量趨于飽和，在發(fā)展階段給游客體驗帶來的高滿足度的影響下，該階段游客滿足期望普遍增高，導致由滿足度和期望的不對稱，二次或者多次旅游游客量減少，在各種客觀因素影響下游客量的增速放緩，此階段相應的 ，曲線圖形似開口向下拋物線，可用以下公式擬合：

停滯階段：該階段二次或者多次旅游游客量大幅縮水接近于零，主要靠新的第一次前來該地點旅游的客源填補多次重游的游客量，此時游客增量不大基本趨于零，總量可能會在某一恒定數(shù)量徘徊，即 。故我們在（3）式中的時間t求導，有：

迷茫階段： 一種可能是經(jīng)過相應的調整和修復，游客量再次增長，即 時，旅游地重新復蘇，以前一周期的最大游客量作為該周期的起點游客量進入下一個演化周期。一種可能是旅游地調整和修復不及時或不作為，游客總量下降，開始出現(xiàn)衰退，即 。第三種可能是旅游地游客量在較長的時間內保持在停滯階段的數(shù)量上，即 ，此時進入旅游地的成熟期。

四、模型的數(shù)據(jù)檢驗及結語

利用中國旅游統(tǒng)計年鑒提供的1978—2011年中國入境旅游游客量數(shù)據(jù)對我們的模型進行檢驗，并與BP 神經(jīng)網(wǎng)絡模型及指數(shù)平滑模型的預測結果進行比較。可以發(fā)現(xiàn)我們的預測效果相對較好，其預測值與實際游客量的數(shù)據(jù)最為接近，而指數(shù)平滑模型則次之。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡模型可以做到與實際游客量在某段時間上的數(shù)據(jù)一致，但在長期變化上無法正確預測，故而認為其預測計算值與實際值吻合具有偶然性。綜上所述，本文的分階段預測模型具有較好的預測效果，并且計算簡單，因此具備一定的實用性，可以作為傳統(tǒng)預測模型的一個良好替代。

參考文獻：

[1]吳翠芳.三次指數(shù)平滑法在出入境人數(shù)預測中的應用.廊坊師范學院學報（自然科學版），2011，11（1）：13-14.

[2]沈蘇彥.基于Logistic增長模型的旅游地演化規(guī)律探析.商業(yè)時代（原名《商業(yè)經(jīng)濟研究》），2011（5）：135-136.

[3]邵大偉，張小林，吳殿明.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的宿州市人均生態(tài)足跡預測研究.國土自然資源研究，2011（2）：47-48.

作者簡介：

郭麗莎，女，講師職稱，博士學歷，研究方向：數(shù)理統(tǒng)計?