陜西省旅游季節性研究

□文/李 嬌

（西安財經大學統計學院 陜西·西安）

［提要］ 近年來，旅游季節性問題越來越多地被人們所關注。旅游季節性是指旅游活動呈現在時間上的不均衡特點，從而使旅游活動形成淡旺季差異，進而對經濟發展產生一定的影響。本文在查閱并梳理大量國內外文獻資料基礎上，利用陜西省旅游季度數據，采用移動平均趨勢剔除法計算季節指數，結果表明：第二、第三季度為陜西省旅游旺季，第一、第四季度為陜西省旅游淡季；同時計算旅游淡旺季之比來衡量旅游季節性的分布均衡狀態。針對研究結論，分析旅游季節性產生的原因，并通過eviews 軟件建立ARMA模型，對陜西省旅游收入進行季節性預測。

引言

陜西省作為一個旅游資源豐富的地區，除了擁有秀麗壯觀的風景區外，還具有深厚的文化底蘊。陜西省現有3.58 萬處各類文物，不僅數量多，而且種類豐富。最為著名的旅游景點包括秦始皇兵馬俑、大唐芙蓉園、華山、大雁塔、華清池等。從相關數據來看，陜西省旅游業呈現出良好的發展形勢。然而，旅游業發展地位在逐步提高的同時也面臨著很大難題。在一些自然因素和社會因素的影響下，旅游活動具有明顯的季節性特征，主要體現是旅游人數或旅游收入在不同時間段上的差異，因此形成了旅游淡旺季。旅游淡旺季容易對旅游業的發展造成制約影響，例如旅游旺季導致旅游資源的過度開發利用，致使當地環境承載力遭到破壞，旅游淡季使旅游業發展速度緩慢，更不利于經濟增長。因此，旅游季節性越來越成為一個不可忽視的特征。

從旅游季節性的定義來看，周勇振（2011）認為其是一種正常的現象，主要體現為時間上的不平衡；巴特勒（2001）將其概括為具有暫時性的不平衡特點的旅游活動，將旅游季節性看作是每年都會發生且具有相同程度的活動。從旅游季節性的形成原因來看，何德君（2016）則從自然條件和人文條件出發，發現自然因素主要有氣候條件、旅游資源的構成要素以及季節更替會引起自然景觀變化，人為因素主要有休假制度、游客類型、旅游城市的知名度以及旅游產品的組成等。從旅游季節性的表現形式來看，賀小榮（2006）將其總結為多峰現象、雙峰現象和單峰現象，多峰現象是指在旅游活動中出現多個旺季，雙峰現象是指一年中出現兩個旅游旺季，單峰現象則是指一年中只出現一個旅游旺季的現象；黎明（2016）在研究內蒙古旅游季節性特征時，將表現形式分為單峰型、雙峰型（多峰型）和無峰型。從旅游季節性帶來的影響來看，李和平和馬菁（2007）認為旅游季節性的特征會引起旅游設施利用率低、自然生態環境破壞、度假區城市化等一系列問題。在研究旅游季節性問題的方法上，國外學者大多采用了時間序列法，包括計算季節性強度指數等，其中衡量旅游季節性的方法包含計算基尼系數，這是因為其幾乎不受極端值的影響；除此之外，季節調整法和德爾菲法也被國外學者運用到了該研究上。

一、旅游季節性產生的原因

（一）主觀原因。若游客的主要目的是觀光游覽景區，必然會受到氣候因素和旅游資源條件的限制，對其有較高的要求。例如，游客為了參觀宗教景觀、參加體育活動與民族節日，需要在固定的時節出游，這樣就不可避免地造成了旅游季節性的特征。同時，對于經濟條件一般或稍差的家庭來說，旅游活動需以經濟實惠為前提，這樣自然會受到很多因素的限制，在出行方式、住宿條件、旅游地點的選擇上也會有一定的束縛。在以節約經濟為前提，要使旅游活動達到最優狀態，必須考慮到旅游目的地的景觀、天氣等，也間接地造成了旅游淡旺季差異。

（二）客觀原因。眾所周知，氣候條件是影響出行的重要因素之一，氣候舒適度因素一直在人們參與旅游活動前的考慮范疇內，良好的旅游體驗是以適宜的天氣狀態為前提的。氣候舒適度指數主要由平均氣溫、相對濕度和平均風速確定。一般情況下，最優的平均氣溫在17℃～28℃之間。陜西省的氣候具有冬冷夏熱、四季分明的特征，氣候條件良好是第二季度游客較多的原因之一；同樣，1 月、2 月游客較少也與天氣寒冷有關系。旅游景區的旅游資源也是旅游季節性產生的客觀原因之一。例如，海灘是人們夏季旅游的熱點選擇，山莊等也是夏季避暑的首選場地；而像溫泉、冰雪景觀之類具有冬季屬性的景區則適宜寒冷時節觀光，因此旅游收入或旅游人數在不同季節不可避免地產生了一定的差異性。除自然景觀外，一些人文景觀也對旅游活動帶來了季節性影響，例如宗教旅游資源、民族文化和歷史古跡等。一般情況下，民族節日或體育活動等會在固定的時間舉行，這也對旅游產生了季節性影響。大多數人們會選擇在節假日出行，法定節假日給予了人們外出游玩的充分時間，例如五一勞動節、十一國慶節等，高峰出行必然會使旅游產生淡旺季差異。對于學生和教師而言，寒暑假是旅游的最佳時間，因此即使7 月、8 月正值酷暑，旅游活動依然能帶來較高的經濟收益。在2017 年的黃金周和小長假期間，陜西省接待游客的數量為14，992.42 萬人次，占全年的28.89%，旅游收入高達715.82 億元，占全年的15.46%。

二、陜西省旅游季節性研究

（一）陜西省旅游現狀。近年來，陜西省旅游業得到迅猛發展，如圖1 所示，旅游總收入呈曲線形勢穩步上升，由2008 年的607 億元上漲到2017 年的4，813.59 億元，增加了將近8倍。從增長率來看，2008～2017 年呈現“增長－下降”的循環波動狀態，其中2011 年的增長率達到最高，約為34.7%。旅游收入的逐年增長體現了旅游市場良好的發展勢頭。（圖1）

圖1 旅游收入與增長率統計圖

由以上數據來看，陜西省旅游總人數也呈現出穩步上升的形勢，由2008 年的9，182.7 萬人次上漲到2017 年的52，284.36 萬人次，增加了5.6 倍之多。從增長率來看，2008～2017 年基本呈現“持平-下降-再持平”的波動狀態，其中2012年的增長率達到最高，約為26.46%。與旅游收入相同，旅游人數也是衡量旅游市場發展情況的重要指標。（圖2）

圖2 旅游人數與增長率統計圖

綜合以上情況發現，盡管旅游收入與旅游人數的增長率會出現下降的情況，但從經濟指標來看，陜西省旅游市場發展形勢良好，游客逐年增加，旅游收入也得到明顯提高。

（二）判定季節特征。本文數據的主要獲取渠道為陜西省旅游政務網、陜西統計年鑒以及一些官方網頁信息等。由于本文研究的主題是陜西省旅游季節性，因此所采用的指標為旅游收入季度數據。旅游季節性的主要表現是時間分布上的不均衡，所以對比其他指標而言，用不同時間段的旅游收入來衡量這種差異更具有說服性。2008～2017 年陜西省的旅游季度收入呈現出雙峰的態勢，由此可以判斷出陜西省旅游活動具有明顯的季節性。由于隨著時間的增長，旅游收入也在逐年增長，因此還可以判斷出含有明顯的趨勢成分。本文利用移動平均趨勢剔除法計算出各季的季節指數，從而判斷出陜西省旅游活動的淡旺季。

由于數據為季度數據，故采用4 項移動平均，并對得到的結果進行中心化處理。主要計算公式為：MA1＝（Y1+Y2+Y3+Y4）/4，MA2＝（Y2+Y3+Y4+Y5）/4，CMA＝（MA1+MA2）/2，即對移動平均的結果再做一次二項移動平均處理。接下來計算季節比率，用將近十年各季度的旅游收入數值除以對應的中心化移動平均值，便可以得到季節比率的數值。由于由上述步驟計算出的季節比率的平均值不等于1，根據理論規定季節指數的平均值需等于1 或100%，因此必須對上述結果進行相應的調整，調整方法是用上述每個季節比率的平均值除以總體的平均值。結果顯示，四個季度的季節指數分別為0.7856、1.1796、1.2091 和0.8257，由于第一季度與第四季度的季節指數小于1，第二季度與第三季度的季節指數大于1，因此初步判定：第一季度與第四季度為陜西省旅游淡季，而第二季度與第三季度為陜西省旅游旺季。

淡旺季旅游收入之比不僅可以很好地衡量旅游活動中的淡旺季差異，還可以反映出旅游季節性分布的均衡程度，是衡量旅游市場健康發展的重要指標。淡旺季旅游收入之比的取值范圍在（0，1）之間。相對而言，比值越接近1，表明旅游季節性的分布越均衡；比值越接近0，表明旅游季節性的分布越分散。2008～2017 年10 年間，陜西省旅游淡旺季之比均大于0.5，這說明旅游季節性的分布較均衡，不至于產生“淡季過淡，旺季過旺”的現象。在旅游市場中，這種現象會引起很多方面的難題，也會制約旅游市場健康發展。上述步驟已確定出每個季度的季節指數，用各觀察值分別除以對應的季節指數便可將季節成分剔除，得到分離季節成分后的陜西省旅游季度收入。季節分離后的數據與實際觀察值形成了鮮明的對比，又一次驗證了陜西省旅游市場具有明顯的季節性特征。

綜合以上方法來看，移動平均趨勢剔除法計算出的季節指數體現出陜西省旅游具有季節性特征。季節分離后的旅游季度收入分散了季節因素，與實際觀察值對比后進一步說明了旅游淡旺季差異，以上方法綜合體現了判斷陜西省旅游活動具有季節性特征的準確性。

（三）建立季節模型預測。在上述研究的基礎上，本文通過Eviews軟件對該時間序列建立了簡單季節模型并對陜西省旅游季度收入指標進行了預測。時序圖即圖1，該序列具有長期遞增趨勢和季節效應，首先消除原序列的遞增趨勢，對原序列作1階差分平穩化處理，處理后的序列具有穩定的季節波動和隨機波動。再對其消除季節效應，對1階差分后的序列再進行4步的周期差分，提取季節波動信息：▽4▽yt＝▽yt-▽yt-4，并進一步做單位根檢驗考察其平穩性。結果顯示，P值小于0.05，因此拒絕原假設，說明1階4步差分后的序列不存在單位根，即該序列為差分平穩序列，可以擬合模型進行預測。自相關圖顯示，自相關系數除了延遲2階和延遲6階在2倍標準差范圍之外，其余均在2倍標準差范圍內；偏自相關圖顯示，偏自相關系數延遲2階顯著大于2倍標準差。假設顯著性水平為0.05時，大多數P值基本小于0.05，因此經過1階4步差分后的序列為平穩非白噪聲序列，這意味著該序列中存在著一些可供提取的相關信息。由于圖3中顯示自相關系數和偏自相關系數均呈現出不截尾性，因此對1階4步差分后的平穩序列進行模型擬合時，經過多次嘗試后最終選定的模型為ARMA（2，2）。檢驗擬合模型，顯示P值均大于0.05，調整的R2超過0.9，模型擬合良好。由ARMA模型的形式可以得到如下方程：

考慮到前面已經進行過1階4步差分運算，實際上是用ARIMA（2，1，2）擬合原序列。在進行最終預測前需要對其進行殘差分析，自相關系數和偏自相關系數均顯著為0，P值幾乎全部大于0.05，因此殘差序列為白噪聲序列，說明模型擬合良好。（圖3）

圖3 殘差序列分析圖

最后對其進行預測。圖4顯示了陜西省2008～2017年旅游季度收入的預測值與實際觀察值之間的對比關系，可以發現實際觀察值曲線與預測值曲線的波動情況基本一致，誤差范圍較小，說明模型擬合優度較好，利用此模型對2018年的數據進行預測的結果比較具有說服性。（圖4）

圖4 2008～2017 年陜西省旅游收入預測值與實際值對比圖

通過選定的模型進行預測，圖5中位于中間的折線顯示了2018年第一季度至第四季度的陜西省旅游收入預測值，上下折線區域內為預測區間，其中第一季度為1，036億元，第二季度收入為1，842億元，第三季度收入為1，921億元，第四季度收入為1，195億元。（圖5）

圖5 2018 年陜西省旅游收入預測值圖

將移動平均趨勢剔除法和建立簡單季節模型預測結合來看，兩種方法都是先對長期趨勢作出觀察，并測定季節因素。在本文中，前者的目的是基于季節指數對陜西省旅游季節性做出研究，后者是在有季節因素的基礎上，對未來的旅游收入做出合理的預測。利用移動平均趨勢剔除法判斷出第二、第三季度為旅游旺季，根據簡單季節模型預測出的2018年陜西省第二、第三季度旅游收入明顯高于第一、第四季度的旅游收入，符合判斷規律；同樣，2018年第一季度和第四季度的預測收入在1，000億元左右，將近第二、第三季度的四分之一倍，也符合移動平均剔除法的判斷結果。

三、結論

陜西省位于中國西北部，旅游資源豐富，四季分明，因此旅游市場具有發展優勢。本文通過上述研究與探討得出以下結論：在陜西省旅游活動中，旅游數據呈現出明顯的周期性規律。通過移動平均趨勢剔除法計算出季節指數后，可以初步判定每一年的第二、第三季度旅游收入明顯超過第一、第四季度的旅游收入，即第二、第三季度為旅游旺季，第一、第四季度為旅游淡季。從淡旺季旅游收入比來看，比值均大于0.5，說明旅游季節性的分布狀態是比較分散的；從旅游季節性的表現形式來看，由于一年中旅游市場出現兩個旺季，即第二季度和第三季度，根據雙峰的定義，可以初步判定陜西省旅游季節性的表現形式為雙峰；根據本文數據建立ARMA模型，在此基礎上對2018年第一季度至第四季度的陜西省旅游收入進行了合理預測，第一季度為1，036億元，第二季度收入為1，842億元，第三季度收入為1，921億元，第四季度收入為1，195億元，并給出了區間誤差范圍。