（西華大學(xué)，四川 成都 610039）

隨著全球經(jīng)濟(jì)的飛躍性增長(zhǎng)，旅游行業(yè)的發(fā)展逐步呈現(xiàn)指數(shù)型上升趨勢(shì)。對(duì)于我國(guó)來(lái)講，無(wú)論是經(jīng)濟(jì)、文化，甚至環(huán)境都與旅游行業(yè)的發(fā)展密切相關(guān)。在經(jīng)濟(jì)方面：旅游行業(yè)的直接作用是換取外匯（出口貿(mào)易）和回籠貨幣（穩(wěn)定市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)）；間接帶動(dòng)了國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展：①促進(jìn)了交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展；②促進(jìn)了建筑業(yè)的發(fā)展；③促進(jìn)了工商業(yè)、農(nóng)副產(chǎn)品、手工業(yè)等行業(yè)的發(fā)展。在文化方面：有助于文明傳播。消極影響是指由于越來(lái)越多國(guó)際游客的到來(lái)，他們會(huì)將他們的生活方式帶到旅游地，其中不僅有文明的，健康的，值得學(xué)習(xí)的東西，也會(huì)有一些消極的思想和落后的生活方式。在自然環(huán)境方面：旅游行業(yè)的發(fā)展促進(jìn)自然環(huán)境的美化和保護(hù)，但也加速了自然環(huán)境的污染和破壞。因此對(duì)于旅游行業(yè)的發(fā)展我們需要合理的進(jìn)行預(yù)測(cè)，在破壞力度最低的情況下，及時(shí)的作出調(diào)整，使得旅游行業(yè)發(fā)展更為迅速，國(guó)家經(jīng)濟(jì)效益得到更大的提升[1]。

通過(guò)翻閱資料我們發(fā)現(xiàn)，旅游行業(yè)在面對(duì)旅游危機(jī)方面主要有以下測(cè)策略：（1）制定較為完備的危機(jī)應(yīng)對(duì)策略；（2）旅行社成立應(yīng)對(duì)危機(jī)的管理機(jī)構(gòu)、建立起危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)；（3）激活旅游業(yè)，重塑旅游形象；（4）構(gòu)建旅游服務(wù)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)；（5）改善旅行社經(jīng)營(yíng)的模式。

對(duì)于目前國(guó)情結(jié)合2003年的非典對(duì)旅游行業(yè)造成了極大的影響，分析2003年的非典的旅游行業(yè)研究方法：（1）旅游危機(jī)對(duì)旅行社的深層剖析；（2）旅行社危機(jī)管理的抽樣調(diào)查；（3）我國(guó)旅行社行業(yè)經(jīng)營(yíng)體制分析；（4）我國(guó)旅行社經(jīng)營(yíng)管理上存在的主要問(wèn)題；（5）旅行社應(yīng)對(duì)旅游危機(jī)的策略；（6）制定較為完備的危機(jī)管理制度；（7）成立旅行社危機(jī)管理機(jī)構(gòu)，建立危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)；（8）積極激活旅游市場(chǎng)，重塑旅游形象；（9）構(gòu)建旅游服務(wù)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)；（10）調(diào)整旅行社經(jīng)營(yíng)目標(biāo)模式[2]。

針對(duì)今年的疫情，我們將對(duì)以下三個(gè)問(wèn)題進(jìn)行分析和解決。

問(wèn)題一：建立數(shù)學(xué)模型分析旅游行業(yè)的“基本面”，解答旅游從業(yè)人員的困惑。預(yù)測(cè)未來(lái)三年國(guó)內(nèi)旅游市場(chǎng)的發(fā)展情況。

問(wèn)題二：建立量化模型分析未來(lái)三年旅游行業(yè)投資的潛在風(fēng)險(xiǎn)和預(yù)期收益，給出旅游行業(yè)發(fā)展的新業(yè)態(tài)建議[3]。

問(wèn)題三：今年的疫情爆發(fā)并非個(gè)例，也許每隔若干年就會(huì)有大規(guī)模的疫情出現(xiàn)，我們將為旅游行業(yè)構(gòu)建一套比較實(shí)用的風(fēng)控預(yù)警機(jī)制，并能夠在疫情出現(xiàn)后及時(shí)幫助行業(yè)做出調(diào)整。

對(duì)于問(wèn)題一，運(yùn)用灰色預(yù)測(cè)模型，結(jié)合Excel 和Spss 軟件，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，得出旅游行業(yè)未來(lái)三年的發(fā)展趨勢(shì)。

對(duì)于問(wèn)題二，首先對(duì)各輸入量和目標(biāo)變量進(jìn)行了特征檢驗(yàn)，將次要因素過(guò)濾后，并以同比增長(zhǎng)的轉(zhuǎn)換率作為新的目標(biāo)，利用Logistic 回歸模型分析預(yù)測(cè)出旅游行業(yè)的發(fā)展投資風(fēng)險(xiǎn)。后將整合的數(shù)據(jù)帶入時(shí)間序列模型，利用指數(shù)平滑預(yù)測(cè)的方法對(duì)未來(lái)幾年的預(yù)期收益進(jìn)行了預(yù)測(cè)[4]。

對(duì)于問(wèn)題三，先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，然后用spss 的生存分析討論變量之間的相關(guān)性，根據(jù)顯著性看各變量能否由現(xiàn)有數(shù)據(jù)推廣到整體，之后繪出一系列的散點(diǎn)圖，可以直觀的看出各變量之間的相關(guān)性，根據(jù)散點(diǎn)圖分析可以得到變量之間的影響關(guān)系和對(duì)旅游行業(yè)的影響。

1 行業(yè)概況

1.1 旅游業(yè)的概念

旅游業(yè)是借助旅游資源和設(shè)施，專(zhuān)門(mén)接待游客，為游客提供游覽、餐飲、住宿和文化娛樂(lè)等服務(wù)的行業(yè)。旅游業(yè)在國(guó)際上被稱(chēng)為旅游產(chǎn)業(yè)，即旅游業(yè)在性質(zhì)上是一個(gè)經(jīng)濟(jì)性產(chǎn)業(yè)，是一個(gè)國(guó)家或地區(qū)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的組成部分[5]。

1.2 旅游業(yè)的構(gòu)成

旅游業(yè)的構(gòu)成有幾種說(shuō)法。一是從各行各業(yè)中為游客提供服務(wù)的角度分析，人們認(rèn)為，旅游業(yè)主要由三大部分組成，即旅行社業(yè)、交通客運(yùn)業(yè)和以飯店為主體的住宿行業(yè)。它們是旅游行業(yè)的三大支柱。二是從旅游市場(chǎng)的營(yíng)銷(xiāo)角度分析，旅游業(yè)主要由五大部分構(gòu)成，即除了上面的三大支柱外，還包括景點(diǎn)為代表的游覽場(chǎng)地經(jīng)營(yíng)部門(mén)和各級(jí)旅游管理部門(mén)[6]。

1.3 旅游業(yè)的行業(yè)特點(diǎn)

（1）旅游業(yè)具有綜合性。旅游業(yè)是集游、住、吃、購(gòu)、娛等服務(wù)為一體的綜合性大產(chǎn)業(yè)。

（2）旅游業(yè)具有經(jīng)濟(jì)性。發(fā)展旅游業(yè)最為根本的目的就是為了取得經(jīng)濟(jì)效益。

（3）旅游業(yè)具有服務(wù)性。旅游業(yè)為游客提供的服務(wù)是一種能夠用于交易的特殊商品。

（4）旅游業(yè)具有帶動(dòng)性。旅游業(yè)能帶動(dòng)其他直接或間接為旅游者提供服務(wù)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

（5）旅游業(yè)具有外向性。旅游業(yè)是一種跨地區(qū)和跨國(guó)界的人際交往活動(dòng)。

（6）旅游業(yè)具有季節(jié)性。一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的旅游業(yè)的季節(jié)性和該國(guó)或地區(qū)的旅游活動(dòng)密切相關(guān)，而且是旅游活動(dòng)是由季節(jié)所決定的[7]。

2 理論概述

2.1 問(wèn)題一理論概述

對(duì)于問(wèn)題一，使用了灰色預(yù)測(cè)模型。灰色預(yù)測(cè)模型：如果一個(gè)系統(tǒng)具有層次、結(jié)構(gòu)關(guān)系的模糊性，動(dòng)態(tài)變化的隨機(jī)性，指標(biāo)數(shù)據(jù)的不完備或不確定性，則稱(chēng)這些特性為灰色性。具備灰色性的系統(tǒng)被稱(chēng)為灰色系統(tǒng)。由灰色系統(tǒng)建立的數(shù)學(xué)模型稱(chēng)為灰色模型，它能了解系統(tǒng)內(nèi)部事物連續(xù)變化的過(guò)程[8]。

灰色理論能夠建立微分方程預(yù)測(cè)模型，其主要依據(jù)為：

（1）灰色理論將隨機(jī)量當(dāng)作是在一定范圍內(nèi)變化的灰色量，將隨機(jī)過(guò)程當(dāng)作是在一定范圍，一定時(shí)區(qū)內(nèi)變化的灰色過(guò)程。

（2）灰色系統(tǒng)將無(wú)規(guī)律的歷史數(shù)據(jù)列經(jīng)累加后，使其變?yōu)榫哂兄笖?shù)增長(zhǎng)規(guī)律的上升形狀數(shù)列，由于一階微分方程解的形式是指數(shù)增長(zhǎng)形式，所以可對(duì)生成后數(shù)列建立微分方程模型。所以灰色模型實(shí)際上是生成數(shù)列所建模型。

（3）灰色理論通過(guò)灰數(shù)的不同生成方式、數(shù)據(jù)的不同取舍、不同級(jí)別的殘差GM 模型來(lái)調(diào)整、修正、提高精度。

（4）對(duì)高階系統(tǒng)建模，灰色理論是通過(guò)GM(1，n)模型群解決的。GM 模型群即一階微分方程組的灰色模型。

（5）GM 模型所得數(shù)據(jù)必須經(jīng)過(guò)逆生長(zhǎng)，即累減生成做還原后才能應(yīng)用[9]。

2.2 問(wèn)題二理論概述

2.2.1 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的方法概述

對(duì)于測(cè)量風(fēng)險(xiǎn)的模型有很多，比如：二元(多元)Logistic 邏輯回歸模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。其中“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型”是由大量的、簡(jiǎn)單的處理單元(通常稱(chēng)為神經(jīng)元)，其大量的、廣泛的互相連接形成了復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。它反映了人腦功能的許多基本特征，是一個(gè)高度復(fù)雜的非線性動(dòng)力學(xué)習(xí)系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有大規(guī)模并行、分布式存儲(chǔ)和處理、自組織、自適應(yīng)和自學(xué)能力。通常應(yīng)用在需要同時(shí)考慮許多因素和條件的、不精確和模糊的信息處理問(wèn)題。對(duì)于問(wèn)題二主要運(yùn)用了Logistic 回歸模型加上數(shù)據(jù)特征分析方法，其運(yùn)用如下文所示。

2.2.2 Logistic 回歸方法

Logistic 回歸函數(shù)又稱(chēng)為邏輯回歸函數(shù)(也稱(chēng)為增長(zhǎng)函數(shù))。Logistic 回歸與線性回歸有許多的相似之處，最大的區(qū)別是它們因變量的類(lèi)型不同。Logistic 的因變量滿(mǎn)足二項(xiàng)分布，而對(duì)于線性回歸來(lái)說(shuō)，其自變量和因變量都會(huì)連續(xù)性變量[10]。

2.2.3 Logistic 回歸的原理

Sigmoid 函數(shù)： g(z)=1/(1+e 負(fù)z 次方)

推導(dǎo)公式為：

然后采用最大似然估計(jì)法將隨機(jī)數(shù)據(jù)點(diǎn)被正確分類(lèi)的概率最大化。假定y=1 和y=0 的概率為：

總結(jié)：Logistic 回歸是一種廣泛的使用算法，如果在進(jìn)行回歸運(yùn)算之前先進(jìn)行特征值的篩選，這樣會(huì)使得回歸效果更好。因此在下面模型當(dāng)中，對(duì)數(shù)據(jù)首先便進(jìn)行了篩選處理。其另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是非常容易實(shí)現(xiàn)，且訓(xùn)練起來(lái)很高效，可作為數(shù)據(jù)基準(zhǔn)，可以用來(lái)衡量其它更復(fù)雜的算法性能。

其缺點(diǎn)是只能用來(lái)解決非線性問(wèn)題，因?yàn)樗臎Q策面是線性的，所以對(duì)于線性問(wèn)題需要進(jìn)行轉(zhuǎn)換[11]。

2.3 問(wèn)題三理論概述

2.3.1 生存分析的定義

生存分析是對(duì)生存時(shí)間進(jìn)行分析的統(tǒng)計(jì)技術(shù)的總稱(chēng)，生存時(shí)間是從某一時(shí)間點(diǎn)起到所關(guān)心事件發(fā)生所經(jīng)歷的時(shí)間。生存分析是一種既考慮結(jié)局又同時(shí)考慮結(jié)局出現(xiàn)時(shí)間的統(tǒng)計(jì)分析方法。生存分析的目的就是描繪生存時(shí)間，生存時(shí)間多數(shù)情況下是連續(xù)型數(shù)據(jù)，但也存在生存時(shí)間為離散型數(shù)據(jù)的情況[12]。

如果該實(shí)例發(fā)生了我們感興趣的事件，那么 Ti 表示的是事件發(fā)生時(shí)間點(diǎn)到基準(zhǔn)時(shí)間點(diǎn)之間的時(shí)間，同時(shí) δi=1。

如果該實(shí)例未發(fā)生我們感興趣的事件，那么 Ti 表示的是事件發(fā)生時(shí)間點(diǎn)到觀察結(jié)束時(shí)間點(diǎn)的時(shí)間，同時(shí) δi=0。

生存分析的研究目標(biāo)就是對(duì)一個(gè)新的實(shí)例Xj，來(lái)估計(jì)它所發(fā)生感興趣事件的時(shí)間。

2.3.2 生存分析的基本概念

（1）事件。事件也稱(chēng)為失效事件，指由研究者所規(guī)定的生存結(jié)局，根據(jù)研究目的的不同而不同。定義清楚事件是非常重要的，它直接關(guān)系到數(shù)據(jù)的記錄是否準(zhǔn)確。事件的定義一定要在數(shù)據(jù)收集之前完成，而不是沒(méi)有定義清楚事件就開(kāi)始收集數(shù)據(jù)，否則很可能做的是無(wú)用功。

（2）生存時(shí)間。生存時(shí)間是指從某一起點(diǎn)開(kāi)始到所關(guān)心事件發(fā)生的時(shí)間，按失效事件發(fā)生或失訪（刪失）前最后一次隨訪時(shí)間記錄，常用符號(hào)t 表示。因?yàn)樯鏁r(shí)間是生存分析的分析對(duì)象，所以對(duì)生存時(shí)間的長(zhǎng)度確定至關(guān)重要[13]。

（3）刪失。刪失指觀察對(duì)象終止隨訪，事件發(fā)生未被觀測(cè)到或無(wú)法被觀測(cè)到以至于生存時(shí)間無(wú)法被準(zhǔn)確記錄下來(lái)，不是由于失效事件發(fā)生，而是無(wú)法繼續(xù)隨訪下去。刪失分為右刪失、左刪失和期間刪失三種。只知道生存時(shí)間大于某一時(shí)間點(diǎn)，這種刪失稱(chēng)為右刪失；只知道生存時(shí)間小于某一時(shí)點(diǎn)的刪失稱(chēng)為左刪失；只知道生存時(shí)間在某一段時(shí)間之內(nèi)的刪失稱(chēng)為區(qū)間刪失，右刪失的情況最為常見(jiàn)。雖然刪失使得生存時(shí)間無(wú)法準(zhǔn)確計(jì)算，但在生存分析時(shí)還是應(yīng)該將其考慮在內(nèi)，因?yàn)閯h失數(shù)據(jù)會(huì)影響到最終的生存率結(jié)果。出現(xiàn)刪失的原因有：①中途失訪，包括拒絕訪問(wèn)、失去聯(lián)系或中途退出實(shí)驗(yàn)、死于其他與研究無(wú)關(guān)的原因，如：肺癌患者死于心肌梗死、自殺，或因車(chē)禍死亡。終止隨訪的時(shí)間被稱(chēng)為死亡時(shí)間。②隨訪研究結(jié)束時(shí)觀察的對(duì)象仍舊存活，由于不清楚這些觀察對(duì)象發(fā)生失效事件的時(shí)間，他們的生存時(shí)間數(shù)據(jù)并不完整，因此其觀察值稱(chēng)為截尾值（或刪失）。

生存函數(shù)又稱(chēng)累積生存率，表達(dá)式：S（t）=P(T>t)（T為生存時(shí)間），生存函數(shù)的實(shí)際意義是生存時(shí)間大于時(shí)間點(diǎn)t 的概率。生存函數(shù)定義為隨機(jī)變量T 越過(guò)某個(gè)時(shí)點(diǎn)t 時(shí)，所有考察對(duì)象中，沒(méi)有發(fā)生事情的概率，也就是生存下來(lái)的概率。當(dāng)t=0 時(shí)，生存函數(shù)取值為1，隨著時(shí)間推移（t增大），生存函數(shù)的值逐漸變小，因此生存函數(shù)是時(shí)間t 的單調(diào)遞減函數(shù)。根據(jù)生存函數(shù)，又可以提出累積風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)，它的公式為：F(t)1s(t)，表示生存時(shí)間T 為超過(guò)時(shí)間點(diǎn)t 時(shí)，研究對(duì)象中，已經(jīng)發(fā)生事件的概率。此外還有一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)概率密度函數(shù)，它是累積風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)的導(dǎo)數(shù)，公式如下：

風(fēng)險(xiǎn)概率密度函數(shù)表示某個(gè)時(shí)間點(diǎn)t 上，事件發(fā)生的概率。通過(guò)以上公式，最終我們可以得到風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)，計(jì)算公式為：

表示生存時(shí)間T 達(dá)到時(shí)間點(diǎn)t 時(shí)，在接下來(lái)一瞬間，事件發(fā)生的概率。風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)和生存函數(shù)之間可以互相推導(dǎo)，因此在生存分析中，既可以使用生存函數(shù)，也可以用風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)，生存函數(shù)和風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)是用來(lái)描述生存時(shí)間分布的兩個(gè)主要工具[14]。

2.3.3 生存分析的原理

生存分析描繪的是生存時(shí)間的分布情況，這里的分布指的是概率分布，如何描繪生存時(shí)間的分布情況呢？可以建立一個(gè)二維坐標(biāo)圖，橫軸是時(shí)間長(zhǎng)度，縱軸是事件發(fā)生概率，這就能很清楚的知道生存時(shí)間的概率分布情況了[15]。

2.3.4 生存分析的方法

生存分析的目的是得出生存函數(shù)，常用方法有壽命表法和Kaplan-Meier 法。不考慮其它實(shí)驗(yàn)外因素（混雜因素），只考慮某個(gè)分類(lèi)變量組間的生存時(shí)間分布情況，可以使用壽命表法和Kaplan-Meier 法。這兩種方法之間的區(qū)別在于生存時(shí)間的記錄方式不同，Kaplan-Meier 法的生存時(shí)間是通過(guò)記錄事件發(fā)生準(zhǔn)確時(shí)間點(diǎn)得到的，而壽命表法則適用于事件發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)無(wú)法準(zhǔn)確記錄，只能確定事件發(fā)生在某段時(shí)間內(nèi)。

（1）壽命表法和Kaplan-Meier 法的共同點(diǎn)：壽命表法與K-M 法都可以實(shí)現(xiàn)對(duì)生存時(shí)間分布進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)。

（2）壽命表法和Kaplan-Meier 法的區(qū)別點(diǎn)：

1）適用范圍不同。K-M 法適用于樣本量較少，每個(gè)被觀察個(gè)體事件所發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)或刪失發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)能夠被準(zhǔn)確記錄下來(lái)的數(shù)據(jù)；而壽命表法適用于樣本量較大，生存時(shí)間分段記錄的數(shù)據(jù)。

2）基本思想不同。壽命表法將生存時(shí)間分成較多小的時(shí)間段，計(jì)算該段內(nèi)的生存率，研究總體的規(guī)律；K-M 法計(jì)算每一個(gè)“結(jié)局”事件發(fā)生時(shí)點(diǎn)的生存率，除了分析總體的生存規(guī)律外，還需尋找與之相關(guān)的影響因素。

3）生存曲線不同。壽命表的曲線可以回答試驗(yàn)時(shí)間內(nèi)的生存率如何；而K-M 過(guò)程更傾向于回答某種干預(yù)因素實(shí)施后，生存時(shí)間的變化情況[16]。

4）統(tǒng)計(jì)方法不同。壽命表法采用Wilcoxon 法，K-M 過(guò)程則提供了Log rank 法、Breslow 法、Tarone-Ware 法。

3 構(gòu)造旅游模型分析表

3.1 數(shù)據(jù)挖掘

由于所給數(shù)據(jù)具有不完整性以及存在各種不利因素，因此在進(jìn)行后續(xù)模型的建立之前，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理的工作。這個(gè)數(shù)據(jù)處理工作就是指在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備環(huán)節(jié)，其不但可以建模模型，也可以提高模型的準(zhǔn)確度，對(duì)問(wèn)題的解答更深入、更合理。所謂的數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的、不完全的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中去建立個(gè)屬性間的內(nèi)在聯(lián)系，并對(duì)重復(fù)、有誤、缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、合并、更新的一個(gè)過(guò)程。常用的數(shù)據(jù)挖掘軟件有很多，主要有：SAS,SPSS,ECXEL 等。例如我們采用了Excel 軟件自帶的內(nèi)插法法，對(duì)缺省的數(shù)據(jù)，在CEIC 官網(wǎng)上進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢(xún)并補(bǔ)全，因此我們主要使用了SPSS 和Excel 軟件。而對(duì)于數(shù)據(jù)的預(yù)處理通常會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)的不同情況進(jìn)行相應(yīng)處理。如缺失值、異常值、數(shù)值型變量；一般的方法有：刪除、替換（平均數(shù)、中位數(shù)-連續(xù)、眾數(shù)-離散）最大似然估計(jì)法、隨機(jī)森林、二值化等[17]。

3.2 問(wèn)題分析

3.2.1 問(wèn)題一分析

對(duì)于基本面,我們分析了旅游業(yè)的基本盈利模式、行業(yè)的優(yōu)缺點(diǎn)、旅游公司的市值、旅游總收入的預(yù)測(cè)分析。根據(jù)建立模型分析出來(lái)的數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)三年國(guó)內(nèi)的旅游市場(chǎng)的發(fā)展情況分析。

（1）旅游業(yè)的基本盈利式。旅游業(yè)本身的利潤(rùn)薄，但是，旅游業(yè)的溢出效應(yīng)明顯。所謂溢出效應(yīng)是指一件事物的一個(gè)方面的發(fā)展帶動(dòng)了其他放面的發(fā)展。我國(guó)旅游業(yè)的模式不盡相同，但是都有成功的。具體的分為一下幾類(lèi)：

1）主要依靠獨(dú)特的自然資源獲得收益，比如黃山，石林等獨(dú)一無(wú)二的資源，獲得收益。黃山旅游公司在過(guò)去的幾年收入中，景點(diǎn)收入占60%左右的份額。

2）旅游產(chǎn)業(yè)鏈中，每個(gè)環(huán)節(jié)都力爭(zhēng)做到最好。如首旅集團(tuán)，首旅集團(tuán)不僅擁有六大環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)，而且每個(gè)業(yè)務(wù)都有很好的品牌和發(fā)展目標(biāo)[18]。

3）借助網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)中介機(jī)構(gòu)，旅游網(wǎng)站。

4）利用“旅游+房地產(chǎn)”模式。

5）旅游公司把旅游業(yè)作為副業(yè)。如中青旅，中青旅最初的業(yè)務(wù)是旅行社，但是，后來(lái)實(shí)行多元化戰(zhàn)略，業(yè)務(wù)涵蓋旅行社(入境游、國(guó)內(nèi)游、出境游)、會(huì)展服務(wù)、烏鎮(zhèn)旅游、酒店、科技業(yè)務(wù)、福利彩票銷(xiāo)售、房地產(chǎn)銷(xiāo)售、物業(yè)出租等八個(gè)領(lǐng)域。

（2）旅游公司的市值。據(jù)中商情報(bào)網(wǎng)訊統(tǒng)計(jì)顯示，截止到2018年12 月28 日，2018年中國(guó)行業(yè)上市公司總市值排名前十的企業(yè)有：中國(guó)國(guó)旅、中青旅、騰邦國(guó)際、眾信旅游、凱撒旅游、嶺南控股、云南旅游、海航創(chuàng)新、麗江旅游、三特索道。值得關(guān)注的是，2018年中國(guó)旅游行業(yè)上市公司總市值排行榜主要統(tǒng)計(jì)了13 家滬深上市企業(yè)的市值排名，市值超過(guò)百億元的僅1 家。其中，2018年中國(guó)旅游行業(yè)上市公司總市值居第一的是來(lái)自北京市的中國(guó)國(guó)旅，市值達(dá)1175.39 億元。中青旅市值居第二，市值為93.3 億元。騰邦國(guó)際市值居第三，市值為55.73 億元。

（3）行業(yè)的優(yōu)缺點(diǎn)：我國(guó)旅游業(yè)總收入不斷增長(zhǎng)，旅游業(yè)發(fā)展迅速，產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷擴(kuò)大，產(chǎn)業(yè)體系日趨完善。但總體來(lái)說(shuō)我國(guó)旅游業(yè)仍處于一種低消費(fèi)、低水平、中近距離旅游的狀態(tài)。雖然旅游的基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)設(shè)施建設(shè)發(fā)展得很快，但仍不能適應(yīng)國(guó)內(nèi)旅游的發(fā)展速度[19]。

3.2.2 問(wèn)題二分析

本題要求建立量化模型來(lái)分析未來(lái)三年旅游行業(yè)投資發(fā)展的潛在風(fēng)險(xiǎn)和預(yù)期收益，并給出旅游業(yè)發(fā)展的新業(yè)態(tài)建議。因此首先需要將所給數(shù)據(jù)進(jìn)行一個(gè)歸納劃分。由于數(shù)據(jù)的分布很不均勻，且側(cè)重點(diǎn)不同，因此我們將統(tǒng)計(jì)結(jié)果分為了兩類(lèi)，一類(lèi)為旅游行業(yè)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，一類(lèi)為消費(fèi)者和投資者的意向。由于數(shù)據(jù)量過(guò)少，我們采用滿(mǎn)足最少數(shù)據(jù)量的需求進(jìn)行分配。然而還是會(huì)存在缺失值，以及變量類(lèi)型存有搭配不符的問(wèn)題，因此我們下面將著重解決問(wèn)題。

3.2.3 問(wèn)題三分析

預(yù)警機(jī)制即為能預(yù)先發(fā)布警告的一種制度，它能通過(guò)一些反常現(xiàn)象，讓危險(xiǎn)信號(hào)提前反饋給決策層，及時(shí)針對(duì)危險(xiǎn)進(jìn)行布置、防風(fēng)險(xiǎn)于未然。像這次疫情，雖然有征兆，但是我們沒(méi)有及時(shí)做出反應(yīng)，采取相應(yīng)的措施，我們還是低估了這次疫情造成的破壞，旅游業(yè)更是慘不忍睹，不僅游客量急劇減少而導(dǎo)致收入驟減，更有甚者直接面臨破產(chǎn)的嚴(yán)峻考驗(yàn)。導(dǎo)致這些情況出現(xiàn)的原因就是我們沒(méi)有一套完整的預(yù)警機(jī)制，不能根據(jù)疫情出現(xiàn)前的征兆和相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)合理分析疫情會(huì)不會(huì)爆發(fā)，爆發(fā)的嚴(yán)重程度如何，怎樣根據(jù)疫情的輕重制定出相應(yīng)的策略。

圖3.2.3(1) 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制過(guò)程

如何建立合理的預(yù)警機(jī)制阻止或降低疫情帶來(lái)的影響呢？首先我們要明確建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的過(guò)程，即以下四步：（如圖3.2.3(1)）

我們第一步要對(duì)有用的信息進(jìn)行篩選，知道哪些因素可以預(yù)判疫情是否會(huì)爆發(fā)和疫情的走向；其次是如何根據(jù)這些信息來(lái)分析疫情，也就是評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)是什么；然后我們根據(jù)這套預(yù)警體系來(lái)評(píng)估研究的結(jié)果是否合理，是否有使用價(jià)值；最后如果結(jié)果合理，能基本預(yù)測(cè)結(jié)果，那么我們就可以根據(jù)這個(gè)結(jié)果來(lái)在疫情到來(lái)前對(duì)旅游行業(yè)決策層進(jìn)行及時(shí)提醒，并制定出相應(yīng)的策略。

根據(jù)疫情的危害程度，我們需要對(duì)疫情進(jìn)行等級(jí)劃分，即預(yù)警規(guī)劃。根據(jù)預(yù)警規(guī)劃來(lái)制定合理且有效的預(yù)警方案。在可能存在風(fēng)險(xiǎn)的情況下，如何將預(yù)警方案正確地應(yīng)用于實(shí)際情況中，有效的發(fā)揮預(yù)警機(jī)制預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)、減少損失的作用顯得尤為重要，實(shí)施方需準(zhǔn)確掌握風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制的實(shí)施流程。

圖3.2.3(2) 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制實(shí)施流程

3.3 變量的缺失統(tǒng)計(jì)分析

我們所統(tǒng)計(jì)的字段共有13 段，可卻包含了一些缺失值（空值），經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)審核我們可以分析出各類(lèi)信息的分布情況、均值、極值、標(biāo)準(zhǔn)差以及缺失值的個(gè)數(shù)和占比如圖三和圖四所示。

對(duì)于缺失值的處理，我們首先利用時(shí)間散點(diǎn)圖，觀察各因素是否存在季節(jié)性波動(dòng)。其圖像如圖五所示，由圖可以并不存在季節(jié)性波動(dòng)，近乎為類(lèi)指數(shù)型的變化趨勢(shì)。對(duì)于缺失值我們采用插補(bǔ)的方法，由于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的隨機(jī)性，因此我們針對(duì)不同數(shù)據(jù)的分布不同采用不同的變化形式，對(duì)于“旅游景區(qū)就業(yè)數(shù)”和“全國(guó)政府性基金支出增長(zhǎng)指數(shù)”我們采用逆模型的方法進(jìn)行處理；對(duì)于“旅游景區(qū)總數(shù)”采取對(duì)數(shù)Log10 進(jìn)行處理；“學(xué)校數(shù)_旅游院?！辈捎萌?duì)數(shù)LogN 進(jìn)行處理。將所有因素的分布都大致靠近于正太分布，利用正態(tài)分布的抵償性和統(tǒng)計(jì)隨機(jī)性，以各因素的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差作為參考，進(jìn)行隨機(jī)值的填補(bǔ)。

3.4 數(shù)據(jù)類(lèi)型的處理和目標(biāo)字段的選取

對(duì)于Logistic 回歸模型其目標(biāo)變量類(lèi)型為二值化(0,1)，因此我們需要進(jìn)行變量轉(zhuǎn)化，我們將所給數(shù)據(jù)中“入境旅游總收入”+“國(guó)內(nèi)旅游總收入”=“旅游總收入”。然后令轉(zhuǎn)化率p=“旅游總收入”/“旅游總支出”(含義：每一份旅游支出能轉(zhuǎn)化為多少的旅游收入)。然后采用同比增長(zhǎng)制，以本年的轉(zhuǎn)化率與上一年轉(zhuǎn)換率相比，如果大于1 則令其值1，如果小于1 則令其為0，此間接測(cè)量因素我們?cè)O(shè)置為目標(biāo)量，并取名為“提高度”。然而在之后的時(shí)間預(yù)測(cè)模型中，需要進(jìn)行類(lèi)型的轉(zhuǎn)換以及字段的填充。因此采用to_date()代碼進(jìn)行數(shù)據(jù)類(lèi)型的轉(zhuǎn)換。

4 模型的建立與仿真

4.1 問(wèn)題一的模型建立與仿真

4.1.1 灰色模型的建立與求解

灰色系統(tǒng)理論建模要求原始數(shù)據(jù)必須等時(shí)間間距。首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行累加生成，目的是弱化原始時(shí)何序列數(shù)據(jù)的隨機(jī)因素，然后建立生成數(shù)的微分方程。建立時(shí)間序列為x(0)(1),x(0)(2),......,x(0)(n)，從2010年到2019年的國(guó)內(nèi)和入境旅游總收入數(shù)據(jù)時(shí)間序列如下：

表4.1(4)

表4.1(1) 旅游總收入真實(shí)值和預(yù)測(cè)值

從2010 到2019年預(yù)測(cè)旅游收入，用SPSS 軟件對(duì)真實(shí)的旅游總收入和預(yù)測(cè)的旅游總收入進(jìn)行相關(guān)性分析，預(yù)測(cè)旅游收入與實(shí)際的旅游收入的相關(guān)性高達(dá)99.7%。對(duì)旅游景區(qū)就業(yè)人數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，發(fā)現(xiàn)旅游景區(qū)預(yù)測(cè)人數(shù)在未來(lái)三年也是增長(zhǎng)的，對(duì)于疫情之后很可能會(huì)有“報(bào)復(fù)性消費(fèi)”，旅游行業(yè)的經(jīng)濟(jì)會(huì)恢復(fù)。

根據(jù)SPSS modeler 軟件分析旅行社數(shù)量、旅游院校數(shù)、景區(qū)總數(shù)、國(guó)內(nèi)居民旅游人數(shù)對(duì)于旅游總收入的影響。結(jié)果如下圖，發(fā)現(xiàn)旅行社數(shù)量對(duì)于旅游總收入的影響是最大的。

灰色關(guān)聯(lián)度分析。首先，選取參考序列

x0(x0(1),x0(2),...,x0(k)，其中K 為時(shí)刻，K=1，2…,10。

M 個(gè)比較數(shù)列：

旅游總收入為因變量，景區(qū)總數(shù)為控制變量，其他因素與旅游總收入的相關(guān)性。（如表4.1（4））

第 1、2、3、4 分別為國(guó)內(nèi)居民旅游人數(shù)、旅行社數(shù)量，國(guó)內(nèi)居民人均旅游花費(fèi)、旅游景區(qū)接待游客人數(shù)。

4.2 問(wèn)題二的模型建立與仿真

經(jīng)過(guò)上面的數(shù)據(jù)預(yù)處理，我們最終得到的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集。然后將數(shù)表格進(jìn)行保存，以便可以利用SPSS 系統(tǒng)可以打開(kāi)。再利用Spss Modeler 軟件導(dǎo)入源文件。

4.2.1 進(jìn)行線性回歸檢查

利用線性回歸的數(shù)據(jù)類(lèi)型特點(diǎn)，我們將轉(zhuǎn)化率設(shè)置為目標(biāo)點(diǎn)，采用分區(qū)設(shè)置，將訓(xùn)練區(qū)間設(shè)置為20%，測(cè)試區(qū)間設(shè)置為80%，并為分區(qū)數(shù)據(jù)構(gòu)建分割模型，以此更好地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行客觀分析，減少偶然性誤差，去除冗余項(xiàng)。

在回歸分析中，采用逐步法的原理，對(duì)尚未添加到模型的輸入量進(jìn)行評(píng)估，選擇最佳輸入量能夠顯著增加模型的預(yù)測(cè)能力。因此可以篩選出對(duì)于目標(biāo)量有著重要影響的因素。

圖4.2.3(1) 數(shù)據(jù)特征分析流程

表4.2.3(1)

由此可以看出“旅游外匯收入增速”相對(duì)其它因素所占比例更大，因此需要更好的進(jìn)行優(yōu)勢(shì)放大。

4.2.2 Logistic 模型建立與仿真

對(duì)于Logistic 回歸模型，前面提到過(guò)，如果在模型分析之前對(duì)不必要數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理(刪除、清理)，那么可以大大提高Logistic 回歸模型的預(yù)測(cè)效果，因此我們將建模數(shù)據(jù)帶入，按照以下流程進(jìn)行數(shù)據(jù)的特征分析。（如圖4.2.3(1)）

在數(shù)據(jù)特征分析過(guò)程中，通過(guò)分類(lèi)目標(biāo)，類(lèi)別預(yù)測(cè)變量的p 值(重要性)以Pearson 相關(guān)系數(shù)來(lái)表示目標(biāo)量與影響因素之間的相關(guān)度。相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值越大，相關(guān)性越強(qiáng)。相關(guān)系數(shù)越接近于0，其相關(guān)度越弱。因此我們可以將不重要因素給刪除，以提高Logistic 回歸模型的準(zhǔn)確度。緊接著我們?cè)谶M(jìn)行分區(qū)實(shí)驗(yàn)，將訓(xùn)練分區(qū)大小和測(cè)試分區(qū)大小各占50%，然后進(jìn)一步采用步進(jìn)的方法開(kāi)始模型仿真。

緊接著我們通過(guò)模擬擬合信息和案件處理總結(jié)可得中可以知道其預(yù)測(cè)提高度為1 的概率為77.8%，而為0 的概率為22.2%，并且其卡方檢驗(yàn)的數(shù)值為9.535，由此可知其實(shí)驗(yàn)結(jié)果具有一定的可信度。所以我國(guó)旅游行業(yè)未來(lái)的發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)較低，大概率其提高度會(huì)持續(xù)為1，投入轉(zhuǎn)換率呈上升趨勢(shì)。（如其簡(jiǎn)表4.2.3 所示）

將調(diào)整好的數(shù)據(jù)，把時(shí)間間隔調(diào)整成按年計(jì)算，并將觀察值由日期/時(shí)間字段進(jìn)行指定。并考慮到季節(jié)的影響，我們采用指數(shù)平滑法St=aYt-1+(1-a)St-1。利用一次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)，其預(yù)測(cè)公式為yt+1’=ayt+(1-a)yt’。然后根據(jù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的波動(dòng)性調(diào)整a 值，其調(diào)整如下:

（1）當(dāng)時(shí)間序列呈現(xiàn)較穩(wěn)定的水平趨勢(shì)時(shí)，應(yīng)選較小的a 值，一般可在0.05～0.20 之間取值；

（2）當(dāng)時(shí)間序列有波動(dòng)，但長(zhǎng)期趨勢(shì)變化不大時(shí)，可選稍大的a 值，常在0.1～0.4 之間取值；

（3）當(dāng)時(shí)間序列波動(dòng)很大，長(zhǎng)期趨勢(shì)變化幅度較大，呈現(xiàn)明顯且迅速的上升或下降趨勢(shì)時(shí)，宜選擇較大的a 值，如可在0.6～0.8 間選值，以使預(yù)測(cè)模型靈敏度高些，能迅速跟上數(shù)據(jù)的變化；

（4）當(dāng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)是上升（或下降）的發(fā)展趨勢(shì)類(lèi)型，a 應(yīng)取較大的值，在0.6～1 之間。

便可以預(yù)測(cè)出我國(guó)旅游未來(lái)5年的預(yù)期收入。

4.3 問(wèn)題三的模型建立與仿真

4.3.1 對(duì)變量的分析

先進(jìn)行變量之間的相關(guān)性分析，利用SPSS 做出各變量之間的顯著性關(guān)系。當(dāng)顯著性P<0.05 時(shí)，在0.05 水平上顯著，說(shuō)明事件至少有95%的把握能發(fā)生，該樣本就可以推廣到整體，研究得可靠程度才高。根據(jù)圖中關(guān)系查找得出各變量之間的相關(guān)性后，由SPSS 繪出各變量之間的散點(diǎn)圖。

由于旅游景區(qū)總數(shù)和旅行社數(shù)量之間有很強(qiáng)的正相關(guān)性，可認(rèn)為旅行社的數(shù)量隨著旅游景區(qū)總數(shù)的增加而增加。

由散點(diǎn)圖分析出旅行社就業(yè)人數(shù)和旅行社數(shù)量之間存在較強(qiáng)的正相關(guān)性，由此可知，近年來(lái)隨著旅行社數(shù)量的增加，旅行社就業(yè)人數(shù)也跟著增加，看起來(lái)可能是好事，增加了不少工作崗位，但是也有可能導(dǎo)致的結(jié)果就是“無(wú)用”人員太多，讓旅游社行業(yè)呈現(xiàn)出一種重?cái)?shù)量而不重質(zhì)量的“病態(tài)”中。這樣下去，游客的心態(tài)肯定會(huì)受到一定的影響，最后可能導(dǎo)致旅行社行業(yè)不景氣，私人組隊(duì)出游的情況增加。因此，精減旅行社的數(shù)量顯得尤為重要。

由旅游總收入和時(shí)間的散點(diǎn)圖可知，旅游景區(qū)總數(shù)與旅游總收入之間存在高度的相關(guān)性，而且這個(gè)增長(zhǎng)趨勢(shì)也隨時(shí)間越來(lái)越大。

4.3.2 建立預(yù)警機(jī)制

（1）建立突發(fā)疫情應(yīng)對(duì)小組：傳染病疫情報(bào)告管理領(lǐng)導(dǎo)成員為傳染病暴發(fā)應(yīng)急領(lǐng)導(dǎo)小組，負(fù)責(zé)出現(xiàn)重大疫情預(yù)警時(shí)的疾病確診，預(yù)警上報(bào)的指導(dǎo)工作，然后及時(shí)向決策層反映，讓決策層做出相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施。

（2）設(shè)定傳染病預(yù)警對(duì)象，一經(jīng)發(fā)現(xiàn)，及時(shí)向有關(guān)衛(wèi)生部門(mén)和領(lǐng)導(dǎo)小組反應(yīng)：

1）發(fā)現(xiàn)甲類(lèi)傳染病、疑似病人、和病原攜帶者，衛(wèi)生部規(guī)定按照甲類(lèi)管理的其他乙類(lèi)傳染病和突發(fā)原因不明傳染病。2）發(fā)現(xiàn)不明原因的肺炎、不明原因的死亡病例。3）發(fā)現(xiàn)同一種急性傳染病。

（3）制定報(bào)告的方式：首次發(fā)現(xiàn)上述任何一種情況的病例，應(yīng)于2 小時(shí)內(nèi)及時(shí)上報(bào)，相關(guān)人員了解情況，確認(rèn)后報(bào)告領(lǐng)導(dǎo)，由負(fù)責(zé)領(lǐng)導(dǎo)啟動(dòng)預(yù)警預(yù)案，疫情管理領(lǐng)導(dǎo)小組成員對(duì)報(bào)告信息進(jìn)行會(huì)診討論，最后決定是否報(bào)告疾控部門(mén)，并向相應(yīng)部門(mén)和地點(diǎn)發(fā)出預(yù)警信息。

（4）建立責(zé)任制：各級(jí)人員應(yīng)明確責(zé)任，對(duì)未及時(shí)上報(bào)傳染病信息，由此造成嚴(yán)重后果者，根據(jù)相關(guān)規(guī)定給以處理。

4.3.3 在疫情出現(xiàn)后的調(diào)整

當(dāng)疫情爆發(fā)后，線下旅游實(shí)體企業(yè)的營(yíng)業(yè)受到?jīng)_擊，旅游行業(yè)可以及時(shí)推出線上旅游產(chǎn)品，讓大家能足不出戶(hù)也能感受到旅游的樂(lè)趣。在疫情期間，一些中小旅游企業(yè)沒(méi)有收入來(lái)源，面臨破產(chǎn)的悲慘結(jié)局。在這期間，要合理合法的使用國(guó)家政府的扶持政策，來(lái)盡量讓自己度過(guò)這段危險(xiǎn)期，而且這段時(shí)間，旅游企業(yè)要對(duì)自身優(yōu)化，刪減不必要的分支機(jī)構(gòu)和支出。而且經(jīng)歷過(guò)這次疫情后，旅游也朝著健康旅游的方向發(fā)展，大眾也異常關(guān)心以健康的方式去旅游，旅游行業(yè)也應(yīng)該把重心從注重?cái)?shù)量轉(zhuǎn)移到注重品質(zhì)上，從大眾景區(qū)轉(zhuǎn)變成優(yōu)質(zhì)景區(qū)。只要讓游客的體驗(yàn)感得到提升，那么去旅游的游客數(shù)量自然也會(huì)增多，所帶來(lái)的收益將超乎想象。

5 模型的優(yōu)缺點(diǎn)與優(yōu)化方案

5.1 問(wèn)題一模型的優(yōu)缺點(diǎn)及改進(jìn)方法：

優(yōu)點(diǎn)：即使旅游行業(yè)的數(shù)據(jù)少也能大致預(yù)測(cè)出結(jié)果，結(jié)果也比較精確。缺點(diǎn)：（1）模型都是以原始的時(shí)間序列具有指數(shù)增長(zhǎng)規(guī)律為基礎(chǔ)，而在現(xiàn)實(shí)中旅游行業(yè)只能呈現(xiàn)近似的指數(shù)整長(zhǎng)規(guī)律；（2）對(duì)于旅游行業(yè)的數(shù)據(jù)具有極大的波動(dòng)性和隨機(jī)性，不能簡(jiǎn)單地說(shuō)數(shù)據(jù)之間滿(mǎn)足單一函數(shù)關(guān)系。改進(jìn)：建立多個(gè)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)比分析。

5.2 問(wèn)題二模型的優(yōu)缺點(diǎn)及改進(jìn)方法

優(yōu)點(diǎn)：（1）模型二對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行了合理的處理，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了篩選，很大程度上提高了模型仿真的準(zhǔn)確性；（2）在運(yùn)用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的時(shí)候，巧妙地對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行了季節(jié)性檢驗(yàn)，排除了時(shí)序干擾。

缺點(diǎn)：（1）數(shù)據(jù)量過(guò)少，且最終整合的數(shù)據(jù)實(shí)用性不廣泛，比較局限；（2）目標(biāo)變量的的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性不高。

改進(jìn)：（1）旅游行業(yè)的其它新興項(xiàng)目對(duì)于旅游行業(yè)的發(fā)展也會(huì)起到很大的重要性，因此也需要結(jié)合起來(lái)；（2）多去查閱資料，補(bǔ)全旅游行業(yè)發(fā)展的影響因素，使得模型仿真結(jié)果嚴(yán)謹(jǐn)，普遍性和實(shí)用性更高。

5.3 問(wèn)題三模型的優(yōu)缺點(diǎn)及改進(jìn)方法

優(yōu)點(diǎn)：（1）充分利用了篩選的數(shù)據(jù)，使結(jié)果更具有說(shuō)服力；（2）分析了不同變量之間的相關(guān)性，得出變量之間的關(guān)系。缺點(diǎn)：數(shù)據(jù)量太少，相關(guān)性分析可能會(huì)得到偶然性的結(jié)果。改進(jìn)：使用多種不同的分析法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

6 結(jié)論

6.1 解答旅游從業(yè)人員的困惑

（1）出境游市場(chǎng)目前來(lái)說(shuō)，依然是可以靠信息差來(lái)獲取大量利潤(rùn)的機(jī)會(huì)。分析各類(lèi)平臺(tái)和各大旅行社的數(shù)據(jù)，都可以看到出境游業(yè)務(wù)在持續(xù)增長(zhǎng)。

現(xiàn)在出境游產(chǎn)品，大部分為觀光游，品質(zhì)和服務(wù)都一般，少量團(tuán)隊(duì)開(kāi)始做品質(zhì)游。以東南亞為例，雖然頭部玩家已經(jīng)占據(jù)了很大份額，但考慮到中國(guó)的人口紅利和東南亞旅游產(chǎn)品的普遍低質(zhì)量，依然機(jī)會(huì)很大。旅游從業(yè)人員需要具備足夠強(qiáng)的供應(yīng)鏈整合能力，并做好產(chǎn)品的創(chuàng)新和服務(wù)的提升，一定可以獲得大的發(fā)展。

（2）國(guó)內(nèi)游市場(chǎng)傳統(tǒng)跟團(tuán)游的機(jī)會(huì)已經(jīng)越來(lái)小，競(jìng)爭(zhēng)也越來(lái)越激烈。無(wú)論是供應(yīng)鏈資源，還是服務(wù)品質(zhì)提升，都已經(jīng)很難有大的機(jī)會(huì)。旅游行業(yè)在國(guó)內(nèi)發(fā)展到今天，跟團(tuán)游產(chǎn)品已經(jīng)極大豐富，供大于求，那就要尋求根本模式的改變和創(chuàng)新。

突破方向1：做真正的自由行產(chǎn)品，收益主要來(lái)源于高額得服務(wù)費(fèi)。真正的自由行應(yīng)該是攻略+供應(yīng)鏈管理+服務(wù)的模式。

突破方向2：文旅主題游的時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。

國(guó)民對(duì)于旅游的需求，已經(jīng)從打卡購(gòu)物的時(shí)代，進(jìn)入到了精神享受的層面。人們?cè)敢鉃榱宋幕瘍r(jià)值認(rèn)同和精神共鳴而選擇參加一場(chǎng)旅行活動(dòng)，并且愿意花費(fèi)足夠多的錢(qián)。文化+藝術(shù)+娛樂(lè)+旅行線路+營(yíng)地+品牌，這些不同領(lǐng)域的內(nèi)容交織在一起，會(huì)暴發(fā)出巨大的能量。

6.2 給旅游行業(yè)發(fā)展的新業(yè)態(tài)建議

6.2.1 輕戶(hù)外和旅行的結(jié)合

隨著全球經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，國(guó)內(nèi)旅游已經(jīng)逐漸呈現(xiàn)出開(kāi)放式運(yùn)營(yíng)，很多旅行社都齊刷地把目光轉(zhuǎn)向城市周邊，對(duì)于戶(hù)外、露營(yíng)、徒步、登山、房車(chē)、野餐、騎行等產(chǎn)品已經(jīng)開(kāi)始被挖掘和開(kāi)發(fā)，事實(shí)證明這一系列的旅游新分支很好的結(jié)合了我國(guó)對(duì)于旅游政策的開(kāi)放性，以及相當(dāng)符合消費(fèi)者的客觀需求。例如：輕戶(hù)外是一個(gè)前幾年就開(kāi)始且被重視和提及的市場(chǎng)，攜程在很早的時(shí)候就布局了主題游，其中就包含徒步登山、騎行露營(yíng)這樣的產(chǎn)品。但前幾年包括現(xiàn)在這依然是一個(gè)不斷增量的小眾市場(chǎng)，都知道方向但不知道趨勢(shì)紅利具體什么時(shí)候來(lái)。今年很多的供給大量加入，用戶(hù)得到不斷的教育和普及，可能會(huì)是戶(hù)外和旅行結(jié)合的起點(diǎn)。

6.2.2 旅游從業(yè)者的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代

今天小視頻、抖音、公眾號(hào)、微信都能創(chuàng)業(yè)者提供很好的自主創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)，在川西、云南、新疆和西藏等旅游目的上不少的司機(jī)、領(lǐng)隊(duì)、導(dǎo)游都成為了各自領(lǐng)域里的“小網(wǎng)紅”，他們通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)能夠找到足夠的存在感和好生活。因?yàn)槌杀镜?、接團(tuán)少、個(gè)人背書(shū)反而能夠獲得更多地推薦。甚至有不少的“網(wǎng)紅領(lǐng)隊(duì)”開(kāi)始接團(tuán)反交給旅行社。從旅行社、公司里等著被派團(tuán)到主動(dòng)分配自己接不過(guò)來(lái)的團(tuán)給旅行社，巨大轉(zhuǎn)變的背后，是互聯(lián)網(wǎng)提供給每個(gè)人的機(jī)會(huì)。

6.2.3 國(guó)內(nèi)好產(chǎn)品被加速發(fā)現(xiàn)

國(guó)內(nèi)優(yōu)質(zhì)旅行資源會(huì)被加速挖掘，很多人出不了國(guó)，無(wú)論主動(dòng)和被動(dòng)都要多一些目光給國(guó)內(nèi)。這個(gè)時(shí)候旅行軟件和硬件都很不錯(cuò)的目的地會(huì)受到歡迎，比如新疆、西藏和四川這些具有異域風(fēng)情同時(shí)文化和自然資源都很豐富的地方。而對(duì)于外國(guó)友人來(lái)講，我國(guó)特有的風(fēng)景資源更是得天獨(dú)厚，因此我們應(yīng)大力結(jié)合當(dāng)今網(wǎng)絡(luò)信息傳播的廣泛性和快速性，積極對(duì)國(guó)外旅游愛(ài)好者進(jìn)行宣傳，將我國(guó)的旅游資源利用到極致。