旅游服务质量对旅游市场影响的研究
中图分类号：F590 文献标识码：A
Study on the Influence Mechanism of Tourism Service Quality on Tourism Market
Shang Guangjuan， Zhang Jianing（China Aero-Polytechnology Establishment， Beijing 100028， Beijing， China）
Abstract： The research of this paper is based on China’s tourism development data combing the tourism service quality indicators. Based on panel data from 2011 to 2014 of 31 provinces， the infl uence degree of tourism service quality on tourism market and mode are discussed from the level of regions. Establish the econometric model based on the number of 3A above the level of region star hotel， the number of 4A level above area， highway network density and the number of domestic tourists， domestic tourism income.
Key words： tourism service quality； tourism revenue； number of tourists； panel data
旅游业作为朝阳产业，目前已经超过石油、钢铁等产业，成为全球第一大产业。2016年，我国国内旅游突破44亿人次，旅游收入达到3.9万亿元。中国国内旅游、出境旅游人次和国内旅游消费、境外旅游消费均位列世界第一。国家旅游数据中心测算数据显示，我国旅游就业人数占总就业人数的10.2%。旅游产业发展已成为经济热点，研究旅游市场的影响因素，对主要影响因素加以监测和控制，对保持旅游产业持续健康发展、维护社会经济稳定有着重要意义。本文研究旅游服务质量对旅游市场的影响程度及模式。
1.文献研究与机制分析
1.1文献研究
旅游产业不断升温，引发众多国内学者建立各种计量经济学模型，探究旅游市场的影响因素。李景初[1]利用1999―2011年的统计数据，重点研究河南省国内旅游市场影响因素之间的动态关系，并分析河南省国内旅游的未来发展趋势。李琼[2]以连续14年国内旅游数据为基础，利用主成分分析法，从游客消费能力、旅游接待能力、旅游交通能力和旅游资源能力等方面量化分析贵州省国内旅游市场的影响因素。文献研究显示，旅游市场的影响因素集中在三个方面：一是国民?济水平，主要包括 GDP、居民人均可支配收入、人均消费等；二是旅游设施建设程度，主要包括星级饭店、旅行社等旅游企业的数量；三是交通便利程度，主要包括铁路、公路、航空里程等。后两者在一定程度上反映了旅游产业硬件质量对旅游市场起到推动作用。
特别地，以旅游服务质量为切入点，开展旅游市场影响因素研究也取得了一些进展。何琼峰[9]基于历史统计资料和问卷调查数据，从游客感知的旅游服务质量角度，研究中国入境旅游服务质量演进特征和影响机制。研究发现，旅游服务质量仍滞后于游客不断增长的需求，服务质量不高是制约旅游公共服务行业发展的主要因素。庄国栋[10]构建了旅游城市品牌竞争力影响因素评价指标体系，运用IPA方法分析，研究结果表明提高旅游从业人员服务质量对提升旅游城市品牌竞争力具有高重要性的影响。关新华[11]等从游客感知角度出发，开展旅游公共服务质量对旅游目的地形象的影响研究，研究证实旅游公共服务质量可对游客满意感造成直接影响，并通过游客对政府的信任感，间接影响旅游目的地形象。此外，还有其他诸多学者对秦皇岛、安徽等地区开展有关旅游产业的研究，均将提升旅游服务质量作为促进当地旅游产业发展的重要举措。
综上所述，在着力推进旅游供给侧改革的大背景下，开展旅游服务质量对旅游市场影响机制的研究具有重要意义。
1.2数据来源
考虑数据的权威性与可获取性，本研究参考国家旅游局发布的《中国旅游年鉴》（2012―2015年度）、《中国旅游景区发展报告》（2012―2015年度）和由中华人民共和国交通运输部公布的《中国交通运输统计年鉴》（2011―2014年度）等资料获取原始数据，涵盖2011―2014年全国31个地区不同星级饭店数量、国内游客数量、国内旅游收入、A级景区数、公路网密度、高速公路网密度和铁路网密度等数据。
1.3旅游服务质量对旅游市场的影响
旅游收入直接反映了旅游市场的水平。旅游收入的高低取决于两方面因素：游客人次数和人均旅游消费水平，其作用机制如图1所示。一方面，景区、饭店、旅行社等提供的软硬件服务质量及社会相关配套设施的质量决定着出行游客的感知体验，感知体验影响着游客的消费水平，好的体验可以引导游客增加旅游时间和游玩项目，进而增加旅游消费。另一方面，公开的旅游质量评价信息在很大程度上影响着潜在的消费群体。政府监管部门发布优质、劣质企业信息，第三方机构、中介统计并实时发布游客旅游评价信息，游客个人通过贴吧、论坛、微博、微信等渠道分享旅游体验等，影响着潜在游客的旅游倾向，进而影响游客人数。 2.旅游服务质量和旅游市场的指标提取
研究旅游服务质量对旅游市场的影响机制，需提取旅游服务质量、旅游市场的表征指标。旅游市场表征指标较成熟，通常采用游客人数和旅游收入，根据客源地可分为国内游和入境游人数和收入。鉴于国内游份额远高于入境游，本研究选取国内游人数和国内旅游收入作为衡量旅游市场的指标。
旅游服务质量方面，从住宿质量、景区质量、交通质量等三方面考量。来源固定且较权威的指标有：评价住宿业服务质量的星级饭店数，评价景区服务质量的A级景区数，评价交通便利程度的公路网密度、高速公路网密度和铁路网密度。
2.1住宿质量与旅游市场
GB/T 14308规定了旅游饭店星级的划分条件、服务质量和运营规范要求，星级饭店的数量可在一定程度上表征地区饭店服务业的服务质量水平。分析星级饭店数量与旅游市场的相关性，分析结果见表1。
星级饭店数与国内游客数的相关度从高到低排序为：3星>4星>5星>2星>1星。就目前旅游市场来看，国内游客对3星、4星饭店的接受程度最高。从整体上看，星级饭店数量与国内游客数的相关度逐年减弱，表明家庭宾馆等新住宿模式的出现对星级饭店造成一定冲击。
星级饭店数与国内旅游收入的相关度均高于国内游客数，4星饭店与国内旅游收入的相关度最高，5星与3星互有交错，2星最弱，体现出不同星级饭店消费水平对国内旅游收入贡献的差异。
2.2景区质量与旅游市场
GB/T 17775-2003规定了旅游景区质量等级划分的依据、条件及评定的基本要求，涵?w旅游交通、旅游安全、旅游环境、旅游经营管理、景观质量、游客满意度等方面，采用A级景区数量表征地区景区服务质量的总体水平。分析A级景区数与旅游市场的相关性，分析结果见表2。
A级景区数与国内游客数的相关度从高到低排序为：4A>5A>3A>2A>1A，就目前旅游市场，4A、5A景区对国内游客的吸引力最大。从时间角度，A级景区与旅游市场相关度变化较小，基本稳定。
5A、4A级景区与国内旅游收入的相关度基本相当，明显高于3A与2A。A级景区与国内旅游收入在时间跨度上的相关度也相对稳定。
2.3交通质量与旅游市场
交通便利程度决定着旅行时间的长短，直接影响到消费者的旅游计划以及旅行途中的感受，是影响旅游市场的另一重要因素。交通包括航空、铁路、公路和水路客运，由于各省航线或航班数据缺失，水路客运多用于沿海、沿湖、沿江地区，本研究主要考虑公路和铁路运输。采用高速公路网密度（每万平方公里高速公路里程数）、公路网密度（每百平方公里公路里程数）和铁路网密度（每万平方公里铁路里程数）衡量交通运输水平。分析交通密度与旅游市场的相关性，分析结果见表3。
交通密度变量与国内游客数的相关度从高到低排序为：公路网密度>高速公路网密度>铁路网密度。整体上，交通便利程度对旅游需求的影响在加剧。
公路网密度、高速公路网密度与国内旅游收入的相关程度基本相当，这与高速公路的消费高于普通公路有关。铁路网密度与国内旅游收入的相关程度低于公路系统。时间维度上，交通便利程度与国内旅游收入的相关度相对稳定，变化不大。
3.基于面板数据模型的分析结果
为探究旅游服务质量对旅游市场的影响机制，本研究采集跨年度、多地区的二维数据构成面板数据，基于面板数据开展模型研究。
3.1地区旅游服务质量与国内游客人数
选取3A级以上星级饭店数、4A级以上景区数、公路网密度分别表征住宿质量、景区质量、交通质量，构建与国内游客人数的关系模型。对数据进行对数处理，使用Eviews7.0建立面板模型，F检验结果表明，符合个体固定效应模型，结果如表4所示。
结果显示，3A级以上星级饭店数、4A级以上景区数、公路网密度对国内旅游人数均有显著影响。鉴于经济条件、文化和地理因素等多方面的影响，各地区吸引游客的能力存在一定差异性（常数项不同）。模型修正后的R 2达到0.901899，表明模型的拟合度很好。在其他条件不变的情况下，按此模型预测，3A级以上星级饭店数每增加1%，可带动国内游客人数增长0.28%；4A级以上景区数每增加1%，可带动国内游客人数增长0.71%；公路网密度每增加1%，可带动国内游客人数增长0.55%。
3.2地区旅游服务质量与国内旅游收入
选取3A级以上星级饭店数、4A级以上景区数、公路网密度构建与国内旅游收入的面板数据回归模型，F检验结果显示符合个体固定效应模型，结果如表5所示。
结果显示，3A级以上星级饭店数、4A级以上景区数、公路网密度对国内游客人数均有显著影响。模型修正后的R 2达到0.876271，表明模型的拟合度较好。在其他条件不变的情况下，按此模型预测，3A级以上星级饭店数每增加1%，国内旅游收入增长0.54%；4A级以上景区数每增加1%，国内旅游收入增长0.45%；公路网密度每增加1%，国内旅游收入增长0.47%。
四、结束语
本文选取星级饭店数、A级景区数等政府对旅游企业服务质量评价结果、公路网密度等交通统计数据开展模型分析，验证了旅游服务质量对旅游市场的作用机制。数据分析结果表明，对于地区国内游市场，3A级以上星级饭店数、4A级以上景区数、公路网密度是国内游客人数、国内旅游收入的显著影响因素；在其他条件不变的情况下，各因素每增加1%，分别可带动国内游客人数增长0.28%、0.71%、0.55%，分别可推动国内旅游收入增长0.54%、0.45%、0.47%。
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