陳 鎮(zhèn) ,金瀏河,張建強

(1.海南熱帶海洋學(xué)院 旅游學(xué)院,海南 三亞572022;2.浙江工貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 管理學(xué)院,浙江 溫州 325003)

基于“從一般到特殊”法的入境旅游需求預(yù)測
——以上海主要入境客源市場為例

陳 鎮(zhèn)1,金瀏河2,張建強1

(1.海南熱帶海洋學(xué)院 旅游學(xué)院,海南 三亞572022;2.浙江工貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 管理學(xué)院,浙江 溫州 325003)

基于2004-2015年上海5個主要入境客源國(澳大利亞、法國、新加坡、韓國和菲律賓)的數(shù)據(jù),采用自回歸分析滯后模型(ADLM),以及“從一般到特殊”的分析方法解析上海入境旅游需求的基本影響因素并形成入境人數(shù)預(yù)測值.實證研究表明,客源地的真實經(jīng)濟狀況、旅游季節(jié)性特征、旅游者的經(jīng)濟收入是入境旅游需求的主要因素;“口碑效應(yīng)”、旅游價格、輿情動態(tài)、不可控因素等同樣對上海入境市場需求構(gòu)成不同程度的影響.通過對5個入境客源市場的旅游需求彈性分析,為上海市旅游產(chǎn)業(yè)政策的制定和發(fā)展戰(zhàn)略提供建議和依據(jù).

入境旅游需求;回歸分析滯后模型;需求彈性; 客源市場

0 引言

入境旅游是衡量目的地國家政治、經(jīng)濟、文化及其社會綜合實力的重要指標(biāo).中國遼闊富饒的疆域、悠久燦爛的文化古跡和美妙絕倫的風(fēng)景勝地吸引世界各國人民前來觀光游覽,中國入境旅游在世界旅游產(chǎn)業(yè)中發(fā)揮著舉足輕重的作用.據(jù)中國旅游研究院(CTA)數(shù)據(jù)中心顯示,2016年入境旅游人數(shù)1.38億人次,實現(xiàn)國際旅游收入1200億美元,分別比上年同比增長3.8%和5.6%[1].作為中國國家中心城市的上海,在引領(lǐng)中國經(jīng)濟、金融和時尚前沿的同時,吳越文化、近現(xiàn)代城市文化、歷史名勝古跡和現(xiàn)代建筑藝術(shù)更是吸引眾多海外游客踏足領(lǐng)略.據(jù)2016年上海市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報顯示,上海全年接待國際旅游入境者854.37萬人次,比上年增長6.8%(見圖1).全年實現(xiàn)入境旅游外匯收入62億美元,同比增長4%[2].

注:資料來源:上海市統(tǒng)計局[2]圖1 2012-2016年上海國際旅游入境人數(shù)

隨著大規(guī)模外國游客的涌入,有關(guān)入境旅游及其相關(guān)領(lǐng)域的研究也逐漸興起.在國內(nèi)入境旅游和上海入境旅游研究進程中,學(xué)者以往主要以旅游地理學(xué)、空間流動規(guī)律和入境市場特征作為研究角度，而對上海入境旅游需求影響因素及需求預(yù)測建模的定量研究偏少.目前的研究方法主要集中于計量經(jīng)濟模型、因果/回歸模型、非因—果—時間序列模型以及人工智能等[3].國內(nèi)外通用的模型在旅游研究中運用得不多, 本文主要的研究目的是應(yīng)用國際上通用的旅游需求定量分析法,選擇5個上海主要入境客源國(澳大利亞、法國、新加坡、菲律賓、韓國),對上海入境旅游需求建立需求和預(yù)測模型,深入分析上海入境旅游市場需求的相關(guān)影響因素,為上海旅游相關(guān)部門制定有效的旅游政策、旅游戰(zhàn)略目標(biāo)和實施決策提供重要的理論和現(xiàn)實依據(jù).

1 “從一般到特殊”的建模方法

通過中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫“主題”檢索關(guān)鍵詞:上海、入境旅游、上海入境旅游需求,共有158篇有關(guān)上海入境旅游學(xué)術(shù)論文(1999-2016),其中鮮有出現(xiàn)有關(guān)旅游需求影響因素的文章.這些研究歸納總結(jié)為三個方面.

1) 運用分析方法和建模方式不同.晉藝波引入了旅游引力模型[4],廖琴和何雨運用了偏離-份額分析方法[5],張晨利用了協(xié)整方程[6],唐睿和馮學(xué)鋼使用了灰色預(yù)測法和灰色關(guān)聯(lián)分析法[7].

2) 研究視角不同.黃凱和樓嘉軍基于親景度和世博會的角度[8],楊國璽和于雪原基于金融危機[9],王錚等基于重大事件角度[10].

3) 時空框架不同.黃和平重點分析上海入境旅游在時間維度上的變化規(guī)律[11],徐軍和賈鐵飛對上海近10年的入境情況在時空上的變化規(guī)律進行了分析[12].

通過梳理上海入境旅游市場文獻,發(fā)現(xiàn)國內(nèi)學(xué)者對上海入境旅游市場領(lǐng)域研究較為寬泛,特別是在市場結(jié)構(gòu)和運營戰(zhàn)略上.但偏于縱向發(fā)展的旅游需求或建模預(yù)測方面的研究似乎還未成熟,特別是在方法的選擇和運用上.另外,就入境旅游方面而言,與西方研究相比,起步晚也成為國內(nèi)學(xué)者在此方面研究的一大弱點[13],因此在這方面仍有很大的探討和提升空間.

經(jīng)相關(guān)學(xué)者的研究分析和比較結(jié)果顯示,定量研究方法是最經(jīng)常使用的旅游需求預(yù)測方法[14].如宋海巖和費寶剛利用從一般到具體的計量經(jīng)濟建模方式和近20年中國入境人數(shù)數(shù)據(jù)為中國8個主要客源國到中國入境旅游需求建立模型,并給出未來十年相應(yīng)的入境旅游人數(shù)預(yù)測.從“一般到特殊”的建模方法是從一個更普通的帶有多個回歸變量的自回歸分布滯后(ADL)模型開始,經(jīng)過協(xié)整理論的突破和誤差修正技術(shù)的進一步提高.這種建模方法得到了更為廣泛的推廣[15].相比于其他方法,采用建模的方法研究旅游需求的相關(guān)影響因素,更加深入的推動了該領(lǐng)域的縱向發(fā)展[13].本文以國內(nèi)外學(xué)者的研究成果為基礎(chǔ),引入現(xiàn)代計量方法中的定量研究方法,分析并構(gòu)建預(yù)測模型來探究影響上海入境旅游需求的因素.

2 模型估計和模型檢驗

2016年,上海國際旅游入境人數(shù)達到854.37萬人次,同比增長6.8%.在主要的入境客源國中,法國游客占總?cè)藬?shù)的2.53%,澳大利亞2.68%,菲律賓4.70%,韓國11.47%,新加坡2.53%[1].本文將“從一般到特殊”建模方法引入到上海5個主要客源國的入境旅游需求預(yù)測研究.選擇“從一般到特殊”建模方法的主要原因是它為一個動態(tài)的計量經(jīng)濟建模過程,最終的模型會呈現(xiàn)出比較清晰的評價框架.最后求出模型中內(nèi)含的長期穩(wěn)態(tài)解,用于檢驗經(jīng)濟理論、評價政策和預(yù)測未來等[13];此外,ADLM模型蘊含誤差修正機制也可以很好的克服模型中可能存在的偽回歸問題[15].

2.1旅游需求的決定因素

本文選取2004年第一季度-2015年第二季度上海5個主要客源國的數(shù)據(jù)為樣本,分別是澳大利亞、新加坡、法國、韓國和菲律賓.上海入境游客人數(shù)來源于WIND資訊經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫;以上各國的國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)(GDP)、消費者物價指數(shù)(CPI)、匯率(EX)等數(shù)值均取自資訊經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫.借鑒宋海巖和費寶剛的研究成果,影響旅游需求的決定因素有客源國的經(jīng)濟水平、目的地的旅游價格等[15].建構(gòu)一下需求模型:

(1)

其中:VAit表示上海的第i個客源國在t時期入境游客數(shù)量;Yit表示第個客源國時期收入水平的變量,具體用每一個國家在時期真實的指數(shù)來表示;pit表示第i個客源游客到上海旅游的自身價格;B,a1,a2屬于常數(shù)項;εit代表隨機項,用來描述模型中未被體現(xiàn)出來的其他因素的影響.對于上海入境是旅游的自身價格,采用式2計算得到,即上海與第i個客源國的消費者價格指數(shù)CPI的比值作為i客源國游客到上海旅游的自有價格,匯率是各國當(dāng)?shù)刎泿艑γ涝膮R率.

(2)

2.2模型的設(shè)定

在旅游需求研究中,雙對數(shù)線性函數(shù)一直是學(xué)術(shù)界普遍采用的模型.因為雙對數(shù)線性函數(shù)形式的線性模型中的各個參數(shù)能直接反應(yīng)出需求彈性,更具有經(jīng)濟意義.本文在此基礎(chǔ)上建立雙對數(shù)線性旅游需求模型:

lnVAit=B0+BilnPit+B2lnGDPit+εit,

(3)

其中:VAit表示上海的第i個客源國在t時期入境游客數(shù)量;B1,B2是估計參數(shù),反映長期的價格彈性和需求收入彈性;Pit表示旅游自有價格;εit代表隨機誤差項.不足的是式(3)是一個相對穩(wěn)定和靜態(tài)的方程,未能顯示旅游需求中的動態(tài)性特征.如消費者行為偏好、心理期待、季節(jié)性、一次性突發(fā)事件等.這些因素都會在一般時期內(nèi)對入境旅游需求產(chǎn)生重大影響,而通常以啞變量出現(xiàn)的季節(jié)性也是旅游需求的一個顯著特征[15].為了更好的反映和解釋旅游需求的持續(xù)性和期望值,本文引入自回歸分布滯后模型(ADLM),滯后期為4,引入D1,D2,D3以及,D08Fin,D10Exp,D08Oly三個季節(jié)性變量和三個一次性突發(fā)事件變量,整理最終模型如式(4).

lnVAit=B0+B1lnVAit-1+B2lnVAit-2+B3lnVAit-3+B4lnVAit-4+
B5lnGDPit-1+B6lnGDPit-2+B7lnGDPit-3+B8lnGDPit-4+
B9lnGPIit-1+B10lnGPIit-2+B9lnGPIit-3+B10lnPIit-4+B11lnD1+
B12D12+B13D13+B14D08OLY+B15D08FTN+B16D10EXPO.

(4)

2.4模型檢測

利用式(4),刪掉在經(jīng)濟意義上不成立或在統(tǒng)計上不顯著的變量,得出估計結(jié)果,匯總至表1.首先從經(jīng)濟意義上看,在含有當(dāng)期收入變量與其滯后期的所有變量的系數(shù)相加后呈現(xiàn)和需求的正相關(guān);當(dāng)期價格變量與其滯后期所有變量的系數(shù)相加后呈現(xiàn)和需求的負相關(guān),這些都符合經(jīng)濟理論預(yù)期.其次,在統(tǒng)計檢驗中,利用“從一般到特殊”的建模方法,最終模型中的各個自變量的P值都小于0.05,總體斜率t的t檢驗自動滿足;在每個獨立模型中,相關(guān)系數(shù)(R)是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算的度量兩個變量之間線性關(guān)系強度的統(tǒng)計量,五個模型中R2的取值范圍都在0

在回歸方程顯著性檢驗,即F檢驗中,五個國家的分析數(shù)據(jù)給出的F值和用于F值檢驗的P值,均小于給定的0.05顯著性水平,拒絕原假設(shè),表明因變量入境旅游人數(shù)與相關(guān)自變量之間存在回歸關(guān)系.在診斷性檢驗中,對模型分別進行正態(tài)性檢驗、多重共線性檢驗、異方差檢驗和自相關(guān)檢驗.檢查回歸的標(biāo)準化殘差的直方圖總體呈正態(tài)分布;檢查標(biāo)準化殘差的正態(tài)P-P圖顯示實際累積概率與理論累積概率基本一致,各點均勻分布或圍繞直線周圍;另外K-S和S-W檢驗的P值都大于0.05,通過正態(tài)性檢驗;菲律賓和澳大利亞的需求模型中方差膨脹系數(shù)(VIF)均小于10,滿足多重共線性檢驗,但法國、韓國和新加坡的需求模型中VIF沒有都小于10,表明模型中的解釋變量之間存在多重共線性;標(biāo)準化殘差和標(biāo)準化預(yù)測值的散點圖都顯示同方差情形,總體滿足異方差檢驗;澳大利亞、法國、菲律賓、新加坡和韓國的Durbin-Watson(D.W.)值分別為2.204、1.530、1.931、2.312、1.675,即法國、菲律賓和韓國模型滿足自相關(guān)檢驗,而澳大利亞和新加坡的D.W.值大于2,但都小于2.5,原因是模型中包含因變量的滯后期.綜合以上檢驗分析,5個模型通過至少二個或二個以上的計量檢驗,模型最終得以確定.

表1 模型的估計結(jié)果

注：a)括號內(nèi)為t統(tǒng)計量值.b)*,**和***分別代表系數(shù)在10%、5%和1%顯著性水平上顯著.

3 模型結(jié)果及旅游需求彈性分析

3.1模型結(jié)果分析

根據(jù)表1的模型結(jié)果發(fā)現(xiàn),對于以上5個國家的潛在游客來說,“口碑效應(yīng)”會對他們產(chǎn)生很大的影響,因為涉及其因變量的3期滯后期值,而且盡管數(shù)值大小不等,但在這些國家的模型中都很顯著;其次,收入變量和它的滯后值在5個國家的模型中都是顯著的,因此,對這些國家來說,游客的數(shù)量在很大程度上受其國家真實的收入水平影響.從估計結(jié)果來看,除新加坡外,澳大利亞、法國、菲律賓和韓國國民的旅游需求體現(xiàn)在模型結(jié)果中的價格變量都較為顯著.新加坡模型中沒有價格變量,無法計算價格彈性,故無法判斷其價格的敏感程度.

與此同時,在上述5個國家的模型結(jié)果中,季節(jié)性虛擬變量都非常顯著,由此反映出季節(jié)性變化也是影響上海入境旅游市場的重要因素.根據(jù)2014年澳大利亞和新加坡來華旅游輿情報告顯示,兩國公民的“來華旅游意愿”指標(biāo)上都屬于中等[16-17],因此,入境旅游需求人數(shù)在三個季節(jié)性虛擬變量上都體現(xiàn)出負相關(guān).因此,上海市旅游相關(guān)部門更應(yīng)針對雙方季節(jié)性特點和客源國游客出行特點設(shè)計相應(yīng)旅游產(chǎn)品和服務(wù)來滿足這些國家的不同旅游需求,提高來華旅游意愿.2010年上海世博會對澳大利亞,法國和菲律賓三國的旅游需求構(gòu)成顯著性影響.2008年全球金融危機對法國游客影響較大,但對澳大利亞、韓國、新加坡和菲律賓的影響不顯著,盡管統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示入境人數(shù)呈下降趨勢.

3.2需求彈性分析

韓玫麗認為彈性定義, 其實指的是需求量或供給量對其決定因素中某一種反應(yīng)程度的衡量,旅游經(jīng)濟所謂的決定因素, 主要是指商品的價格和消費者的收入[18].因此,旅游經(jīng)濟學(xué)中的彈性類型至少應(yīng)包括需求價格彈性、需求收入彈性、供給價格彈性、供給收入彈性和交叉彈性.本文重點選擇其中的旅游需求收入彈性和價格彈性,有其自身的原因.

旅游需求彈性是衡量旅游需求量對其相關(guān)自變量變動的反應(yīng)靈敏程度,即一個自變量每變動百分之一所引起的旅游需求量變化的百分值.旅游價格彈性側(cè)重于關(guān)注一國范圍內(nèi)的人群整體旅游需求受整體旅游商品價格變化影響的彈性,用于衡量一國旅游經(jīng)濟發(fā)展的整體情況[19].因此,選擇以上兩個需求彈性指數(shù)可以將最終的落腳點集中于旅游需求預(yù)測.

在影響需求量的其他因素不變的條件下,設(shè)定計算旅游需求彈性公式:

表2是以表1為基礎(chǔ)計算出各國旅游需求彈性值.根據(jù)需求彈性的一般原理,收入變化隨需求量變化而變化,也就是說,收入增長,需求量隨之增長[20];收入下降,需求量也隨之下降.即需求量的變化與收入變化成正相關(guān)[21].旅游需求量與旅游產(chǎn)品的價格則成負相關(guān)關(guān)系[21].因此各國需求彈性值符合經(jīng)濟意義.從收入彈性看,五個國家的旅游需求對其收入變動反應(yīng)程度各異.除新加坡外,澳大利亞、法國、菲律賓和韓國都顯示收入對需求的影響較為明顯,特別是法國.并且經(jīng)長時間市場跟蹤調(diào)查,中國乃至上海等旅游目的地將吸引越來越多上述國家游客前來觀光游覽.因此我國應(yīng)將旅游市場目標(biāo)瞄準世界上一些經(jīng)濟發(fā)展勢頭好、國民收入顯著提高的國家[22].對于某些收入彈性系數(shù)小于1的國家,如新加坡,不管收入偏高偏低,其對上海的旅游需求相對來說都不會有太大變化,但在收入弱彈性的影響下,入境旅游需求總態(tài)勢把握上并不顯得那么游刃有余.再加上近幾年由于經(jīng)濟形勢不景氣,新加坡地區(qū)消費者信心指數(shù)低于亞太區(qū)的平均水平,恩格爾系數(shù)也略有回升.對此,很多新加坡人開始縮減家庭開支,出境旅游自然也包括在內(nèi)[17].

從價格彈性來看,澳大利亞、法國、菲律賓和韓國對上海旅游的價格是敏感的.而新加坡游客對上海旅游的自身價格沒有顯著影響.另外,根據(jù)2014法國來華旅游輿情報告顯示,法國來華旅游突出的制約因素是費用高.因為人民幣的持續(xù)堅挺,使得一些與中國旅游相關(guān)的產(chǎn)品價格讓法國人感到上升[23].同樣,人民幣大幅升值也會大大增加國外游客入境旅游的成本,從而削減了除法國之外的韓國、澳大利亞和菲律賓等國家游客到中國旅游的興趣,盡管國內(nèi)的旅游產(chǎn)品和服務(wù)價格相比上述國家較低,但此優(yōu)勢被人民幣升值所抵消,我國旅游價格的競爭力就會削弱,勢必導(dǎo)致游客數(shù)量減少.

表2 需求彈性值

4 預(yù)測

利用上述旅游需求預(yù)測模型對2017Q1-2020Q4期間上海入境的5個客源國人數(shù)進行動態(tài)預(yù)測.在預(yù)測旅游人數(shù)之前需要首先對一些同期相關(guān)的經(jīng)濟變量做出預(yù)測[15].包括模型中的負有經(jīng)濟意義的因變量滯后期、旅游價格、自有價格和收入值.選用指數(shù)平滑預(yù)測建模,采用Holt-Winter非季節(jié)性模型預(yù)測自變量.旅游需求預(yù)測的模型中所有變量都是對數(shù)形式,需將對數(shù)進行反對值的轉(zhuǎn)化后,最后得出最終的旅游人數(shù).5個國家入境旅游人數(shù)(2017-2020)的預(yù)測結(jié)果如下表3.

表3 2017Q1-2020Q4期間上海入境主要客源國旅游需求人數(shù)預(yù)測

續(xù)表3

注：表中Q1-Q4分別表示對應(yīng)年份的第1-第4季度,2017-2020年的年均增長率=(2020年度預(yù)測值/2017年度預(yù)測值)^(1-4)-1

5 結(jié)論及展望

本文基于2004-2015年上海5個主要客源國的數(shù)據(jù),采用“一般到特殊”的建模方法研究了上海入境旅游需求的主要影響因素和各國總體的旅游需求彈性,并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建預(yù)測模型,預(yù)測了2016-2020年各國入境上海市場的旅游人數(shù).研究結(jié)果可以給予以下幾個方面的啟示.

首先，旅游者“故地重游”“口碑載道”樹立的忠誠行為是影響上海入境旅游需求最為關(guān)鍵的因素.這說明上海在客源國的知名度以及海外游客在游覽過程的總體滿意度會直接影響游客是否會重游此地,以及客源地對上海的旅游需求量.這需要上海市旅游主管部門及旅游服務(wù)提供者通過持續(xù)提高旅游服務(wù)軟硬件質(zhì)量,提升國際游客滿意度,才可以形成持續(xù)的良好口碑和國際美譽度.

其次,上海入境旅游需求受到客源國自身收入的顯著性影響.鑒于亞太區(qū)域經(jīng)濟保持良好的增長勢頭,而歐元持續(xù)疲軟,在未來上海旅游目標(biāo)市場定位中,應(yīng)繼續(xù)將目標(biāo)鎖定亞洲和澳洲市場;對于歐美市場可以提供較為優(yōu)惠的折扣價,這將降低這些客源國游客的到滬旅游成本,會起到較好的刺激旅游消費作用.

此外,考慮到重大會展節(jié)事對入境旅游的影響力,上?？梢越柚e辦國際性會議、會展、賽事等活動,起到拉動國際入境旅游市場需求的作用.季節(jié)性波動的影響因素也需要得到重視;上海旅游主管部門應(yīng)該利用入境旅游季節(jié)性波動規(guī)律及時把握海外市場輿情動向,緊跟世界經(jīng)濟趨勢走向,根據(jù)客源國市場情況,個性化定制入境旅游市場戰(zhàn)略,以獲得長期可持續(xù)發(fā)展.

須要指出的是,在構(gòu)成上海入境旅游核心客源國所涉及的5大洲共計16個國家中,本文僅選取了3大洲5個國家的15個年度數(shù)據(jù).雖然具有一定的參考價值,但并不能完全代表上海入境旅游需求市場的整體現(xiàn)狀.此次研究僅對“口碑效應(yīng)”、旅游價格、客源地經(jīng)濟狀況、旅游季節(jié)性特征、旅游者的經(jīng)濟收入、輿情動態(tài)和特殊事件等因素進行量化分析.而其他因素,例如:旅游行為、旅游事件、旅游費用、相對價格、競爭力以及風(fēng)險預(yù)測等方面沒有進行研究.未來的研究中可以對這些方面納入分析的范圍.由于定量研究方法自身但局限性.未來的研究可以將定量方法和定性方法相結(jié)合,實現(xiàn)兩種方法的優(yōu)勢互補,幫助我們更好的探究影響入境旅游因素及其相互之間的關(guān)系.

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[23]中國旅游輿情與傳播智庫.法國來華旅游輿情調(diào)查報告[R/OL].(2015-02-27)[2017-02-09].http://www.ctnews.com.cn/zglyb/html/2015-02/27/content_103542.htm?div=-1.

General-to-SpecificModelingApproachforForecastingInboundTourismDemand—Case Study of International Sourced Markets of Shanghai

CHEN Zhen1,JING Liu-He2, ZHANG Jian-qiang1

(1. Tourism School, Hainan Tropical Ocean University, Sanya Hainan 572022, China; 2. School of Management, Zhejiang Industry & Trade Vocational College, Wenzhou Zhejiang 325003, China)

Based on the data of five major international source markets-Australia, France, Singapore, Korea and Philippines-from 2004 to 2015, this paper used the autoregressive distributed lag model (ADLM) and the general-to-specific modeling approach to identify the most influential factors in Shanghai's inbound tourism demand and to forecast the international tourist arrivals of the city. The empirical results revealed that the major factors determining the international demand for Shanghai tourism are the economic condition in the origin countries, tourism seasonality issues, and tourists' income. Meanwhile, the costs of travelling, "word-of-mouth effect" and some special one-off events also have significant impact on the demand of Shanghai's international inbound tourism market. Suggestions and recommendations for policy making were made based on the analysis of elasticity of demand obtained from the demand models.

inbound tourism demand; ADLM; tourism demand elasticity; international sourced market

格式：陳鎮(zhèn),金瀏河,張建強.基于“從一般到特殊”法的入境旅游需求預(yù)測——以上海主要入境客源市場為例[J].海南熱帶海洋學(xué)院學(xué)報,2017,24(5):96-102.

2017-03-22

海南省哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃項目(HNSK(YB)16-13);海南省高等學(xué)?？茖W(xué)研究項目(HNJGZD201410)

陳鎮(zhèn)(1980- ),男,海南?？谌?海南熱帶海洋學(xué)院旅游學(xué)院講師,博士,研究方向為旅游管理.

F590.9

A

2096-3122(2017) 05-0096-07

10.13307/j.issn.2096-3122.2017.05.17

(編校曾福庚)