南京市旅游市场发展预测研究
南京市旅游市场发展预测研究[20200416190121]
摘 要
南京市作为江苏省的省会城市，最近几年来在旅游业方面主打“六朝古都”、“石城风光”的标签，并以此来聚焦中外游客的目光。但怎么样来确保南京市旅游市场健康朝上的发展，是需要我们去不断探寻的。
本文选取了南京市旅游市场作为目标，分别从全国和本地两个主要影响因素入手。全国因素有全国的国内生产总值、人口总量、交通运输量、景区门票收入、固定资产值；南京本地因素有南京市的生产总值、人口总量、居民可支配收入、交通运输量、旅游基础设施数量和星级饭店营业收入。根据1996年-2012年南京市统计年鉴和国家公布的统计数据进行相关性分析后得出变量之间的相关系数，紧接着逐次构建多元线性回归模型并采用多种方式进行结果的检验，由此来大致的预测出南京市未来5年的国内旅游总人数和收入，并且针对发现的问题提出改进的方法和建议。
*查看完整论文请 +Q: 3 5 1 9 1 6 0 7 2
关键字:南京市旅游市场发展预测需求TheforecastofNanjingtourismmarketdevelopment
目 录
1. 绪 论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.1.1 选题背景 1
1.1.2 研究意义 2
1.2 国内外研究现状 2
1.2.1 国内研究现状 2
1.2.2 国外研究现状 3
1.3 论文研究方法和主要内容 4
1.3.1 研究方法 4
1.3.2 主要内容 4
2. 南京市旅游市场发展的影响因素分析 6
2.1 南京市影响因素分析 6
2.1.1 本地生产总值变化对旅游市场的影响 6
2.1.2 交通运输量对旅游市场的影响 8
2.1.3 人口水平对旅游市场的影响 10
2.1.4 旅游基础设施对旅游市场的影响 14
2.1.5 星级饭店营业额对旅游市场影响 16
2.2 全国影响因素分析 18
2.2.1 国内生产总值对旅游市场的影响 18
2.2.2 交通运输量对旅游市场的影响 20
2.2.3 人口及景区门票收入对旅游市场的影响 22
2.2.4 固定资产对旅游市场的影响 25
3. 南京市旅游市场回归模型构建与实证分析 28
3.1 多元线性回归的方法与作用 28
3.2.1 数据的处理 28
3.2.2 构建多元线性模型 29
3.3 多元线性回归模型检验 33
3.4 未来5年旅游需求预测 37
3.4.1 输入变量预测 37
3.4.2 南京市旅游总收入和人数预测 38
4. 南京市旅游市场发展的建议 39
4.1 加大旅游资金投入，配套相关设施 39
4.2 提炼旅游资源，打造精品旅游一条街 39
4.3 完善旅游规划，做好产业结构的更新 39
4.4 增强促销力度，巩固旅游形象 40
结束语 41
参考文献 42
致 谢 43
1. 绪 论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 选题背景
旅游业的发展最近几年来已经成为了社会上的焦点。一个大家都认可的共识正逐渐形成：旅游业不仅能增加财政收入，还可以提供就业机会，从而刺激旅游产业的增长速度，以此来带动全面的经济增长。所以说，旅游业的发展已成为了大多数国家的一个重要目标。
社会主义初级阶段以来，旅游业市场持续升温，1996年国内旅游市场的游客数量为63950万人。截止到2012年，中国的旅游市场与当时的1996年相比已上升了五个百分点，并逐步发展成为了享誉海内外的旅游大本营。现阶段，旅游业号称是“朝阳产业”和“阳光使者”，它是一把有力的双刃剑，在经济总量这个大前提下又能够带动周边经济的向上攀升；就好比对外贸易业、酒店服务业、票务预订业等都会受到它的影响。最新结果显示，中国的半壁江山都已开发利用成为了扶持旅游业发展的珍贵资源，别的一些滞后地区也在加快步伐的紧跟潮流，希望早日领略到旅游业给经济增长带来的巨大效益。
南京市位于长江下游的中心地带，是江苏省的省会城市，有着6000多年文明史、近2600年建城史和近500年的建都史，21世纪之后的规划与建设，南京市跃居跻身为华东片区的核心旅游城市。1996年南京市的本地旅游总产值达95.37亿元，在华东片区旅游业中处于领头羊的位置，在96年往后的阶段，南京市旅游局深入开展形式多样的旅游文化沙龙，各地游客都被打动前来观光，仅在一年之后，南京市的本地旅游总产值就达到了100.58亿元，轻松闯入百亿的大门。在2012年，南京市本地旅游总产值突破1280亿元，并被全国旅游局认定为中国首批优秀旅游城市。位置处于南京市东北郊的钟山风景区和位于秦淮河畔的夫子庙风光带是享誉盛名的全国十佳景区，总统府、阅江楼、朝天宫、玄武湖、雨花台等则是江苏省重点景区建设工程，其余剩下的部分景区近年来也在积极地规划之中。南京市17年的旅游心路历程可谓是风光无限，本地旅游总产值一路飙升，特别是“非典”时期过后涨幅更是明显，这也突显出了旅游市场的光明前途。全方位的解析南京市旅游市场的发展道路，预测南京市旅游市场的未来走势，是南京市旅游市场大步向前过程中不可或缺的重要手段。
1.1.2 研究意义
（1）有利于全方位把握南京市旅游的发展情况
本文汇总1996年-2012年南京市与全国旅游市场资料，以统计年鉴的发展顺序为轴对南京市旅游市场中涉及到的本地和外来因素进行分析。在此基础上，文章还借助了回归软件和计量经济学的方法对南京市旅游需求进行了非常详细的预测和解读，使得南京市的旅游市场在各个方面都呈现出了一个直观的状态。
（2）为南京市旅游地做好规划和控制
旅游市场的前景广阔覆盖面巨大，每个城市的相关部门都想借此机遇深入探寻发展方案，以饱满的姿态参与旅游业项目的制定和规划，并在此基础上获得可持续发展。文章选取了多个自变量分别与应变量进行比对，这样可以科学的的研究出相关变量之间的联系，有助于深入剖析南京市旅游市场未来的趋势走向，切实做好南京市旅游的后续指导工作，争取为火热的旅游市场继续向前推进加一把力。
（3）为南京市旅游项目的多样性铺路
南京这座城市的旅游项目较为单一，旅游市场的核心竞争能力没有凸显出来。虽然如此，可仍然抵挡不了每年来宁旅游游客的热情，这就要归结于南京在历史上的地位和口碑，这样有利的条件，就需要南京市在项目多样性方面加足马力多渠道的开发。做好提前的准备和预测工作，依据现实的数据结果为基础制定有效地旅游发展战略，才能够切实的对旅游项目实施有效的整合、包装和推广，树立属于自己城市的鲜明线路，形成自己的多样性联盟，才有机会打造出最丰富的旅游项目来招揽更多的游客。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国内研究现状
赵西萍等对现有的国内旅游市场做了趋势的预测和分析，并汇总了有效预测的方法与模型，对未来的旅游市场具有很强的借鉴意义[1]。
朱风林通过实证得出，用多项式的方法来预测国内旅游市场发展趋势，特别是在北京这样一个受知名度相当高的的旅游城市。期预测具有成本低，预测步骤精简﹑灵活等优点，且预测结果比较的准确[2]。
陈光宇﹑王承华利用1985~2001年来中国旅游的游客，通过一个近几年来风靡盛行的神经网络应用技术，并且支持向量回归（SVR）模型的软件来预测旅游市场发展趋势[3]。
王萍也同样引入了人工神经网络对青岛市的旅游市场发展趋势进行了实证的研究和预测[4]。
陈南江采用了宏观预测模型﹑目标市场调查及类似项目比较预测方法系统的进行了目标国本地客源市场趋势预测研究[5]。
保继刚等人在《旅游地理学》这本书中介绍了结构虚拟模型﹑人工仿真模型﹑神经网络模型﹑外力模型等非常适用于市场预测的模型[6]。
张运来的硕士学位论文“我国国内旅游需求影响因素分析及趋势预测方法应用研究”一文中，对影响国内旅游需求的主要因素进行了线性回归分析，并预测出了近五年来我国国内旅游市场的发展年趋势[7]。
摘 要
南京市作为江苏省的省会城市，最近几年来在旅游业方面主打“六朝古都”、“石城风光”的标签，并以此来聚焦中外游客的目光。但怎么样来确保南京市旅游市场健康朝上的发展，是需要我们去不断探寻的。
本文选取了南京市旅游市场作为目标，分别从全国和本地两个主要影响因素入手。全国因素有全国的国内生产总值、人口总量、交通运输量、景区门票收入、固定资产值；南京本地因素有南京市的生产总值、人口总量、居民可支配收入、交通运输量、旅游基础设施数量和星级饭店营业收入。根据1996年-2012年南京市统计年鉴和国家公布的统计数据进行相关性分析后得出变量之间的相关系数，紧接着逐次构建多元线性回归模型并采用多种方式进行结果的检验，由此来大致的预测出南京市未来5年的国内旅游总人数和收入，并且针对发现的问题提出改进的方法和建议。
*查看完整论文请 +Q: 3 5 1 9 1 6 0 7 2
关键字:南京市旅游市场发展预测需求TheforecastofNanjingtourismmarketdevelopment
目 录
1. 绪 论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.1.1 选题背景 1
1.1.2 研究意义 2
1.2 国内外研究现状 2
1.2.1 国内研究现状 2
1.2.2 国外研究现状 3
1.3 论文研究方法和主要内容 4
1.3.1 研究方法 4
1.3.2 主要内容 4
2. 南京市旅游市场发展的影响因素分析 6
2.1 南京市影响因素分析 6
2.1.1 本地生产总值变化对旅游市场的影响 6
2.1.2 交通运输量对旅游市场的影响 8
2.1.3 人口水平对旅游市场的影响 10
2.1.4 旅游基础设施对旅游市场的影响 14
2.1.5 星级饭店营业额对旅游市场影响 16
2.2 全国影响因素分析 18
2.2.1 国内生产总值对旅游市场的影响 18
2.2.2 交通运输量对旅游市场的影响 20
2.2.3 人口及景区门票收入对旅游市场的影响 22
2.2.4 固定资产对旅游市场的影响 25
3. 南京市旅游市场回归模型构建与实证分析 28
3.1 多元线性回归的方法与作用 28
3.2.1 数据的处理 28
3.2.2 构建多元线性模型 29
3.3 多元线性回归模型检验 33
3.4 未来5年旅游需求预测 37
3.4.1 输入变量预测 37
3.4.2 南京市旅游总收入和人数预测 38
4. 南京市旅游市场发展的建议 39
4.1 加大旅游资金投入，配套相关设施 39
4.2 提炼旅游资源，打造精品旅游一条街 39
4.3 完善旅游规划，做好产业结构的更新 39
4.4 增强促销力度，巩固旅游形象 40
结束语 41
参考文献 42
致 谢 43
1. 绪 论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 选题背景
旅游业的发展最近几年来已经成为了社会上的焦点。一个大家都认可的共识正逐渐形成：旅游业不仅能增加财政收入，还可以提供就业机会，从而刺激旅游产业的增长速度，以此来带动全面的经济增长。所以说，旅游业的发展已成为了大多数国家的一个重要目标。
社会主义初级阶段以来，旅游业市场持续升温，1996年国内旅游市场的游客数量为63950万人。截止到2012年，中国的旅游市场与当时的1996年相比已上升了五个百分点，并逐步发展成为了享誉海内外的旅游大本营。现阶段，旅游业号称是“朝阳产业”和“阳光使者”，它是一把有力的双刃剑，在经济总量这个大前提下又能够带动周边经济的向上攀升；就好比对外贸易业、酒店服务业、票务预订业等都会受到它的影响。最新结果显示，中国的半壁江山都已开发利用成为了扶持旅游业发展的珍贵资源，别的一些滞后地区也在加快步伐的紧跟潮流，希望早日领略到旅游业给经济增长带来的巨大效益。
南京市位于长江下游的中心地带，是江苏省的省会城市，有着6000多年文明史、近2600年建城史和近500年的建都史，21世纪之后的规划与建设，南京市跃居跻身为华东片区的核心旅游城市。1996年南京市的本地旅游总产值达95.37亿元，在华东片区旅游业中处于领头羊的位置，在96年往后的阶段，南京市旅游局深入开展形式多样的旅游文化沙龙，各地游客都被打动前来观光，仅在一年之后，南京市的本地旅游总产值就达到了100.58亿元，轻松闯入百亿的大门。在2012年，南京市本地旅游总产值突破1280亿元，并被全国旅游局认定为中国首批优秀旅游城市。位置处于南京市东北郊的钟山风景区和位于秦淮河畔的夫子庙风光带是享誉盛名的全国十佳景区，总统府、阅江楼、朝天宫、玄武湖、雨花台等则是江苏省重点景区建设工程，其余剩下的部分景区近年来也在积极地规划之中。南京市17年的旅游心路历程可谓是风光无限，本地旅游总产值一路飙升，特别是“非典”时期过后涨幅更是明显，这也突显出了旅游市场的光明前途。全方位的解析南京市旅游市场的发展道路，预测南京市旅游市场的未来走势，是南京市旅游市场大步向前过程中不可或缺的重要手段。
1.1.2 研究意义
（1）有利于全方位把握南京市旅游的发展情况
本文汇总1996年-2012年南京市与全国旅游市场资料，以统计年鉴的发展顺序为轴对南京市旅游市场中涉及到的本地和外来因素进行分析。在此基础上，文章还借助了回归软件和计量经济学的方法对南京市旅游需求进行了非常详细的预测和解读，使得南京市的旅游市场在各个方面都呈现出了一个直观的状态。
（2）为南京市旅游地做好规划和控制
旅游市场的前景广阔覆盖面巨大，每个城市的相关部门都想借此机遇深入探寻发展方案，以饱满的姿态参与旅游业项目的制定和规划，并在此基础上获得可持续发展。文章选取了多个自变量分别与应变量进行比对，这样可以科学的的研究出相关变量之间的联系，有助于深入剖析南京市旅游市场未来的趋势走向，切实做好南京市旅游的后续指导工作，争取为火热的旅游市场继续向前推进加一把力。
（3）为南京市旅游项目的多样性铺路
南京这座城市的旅游项目较为单一，旅游市场的核心竞争能力没有凸显出来。虽然如此，可仍然抵挡不了每年来宁旅游游客的热情，这就要归结于南京在历史上的地位和口碑，这样有利的条件，就需要南京市在项目多样性方面加足马力多渠道的开发。做好提前的准备和预测工作，依据现实的数据结果为基础制定有效地旅游发展战略，才能够切实的对旅游项目实施有效的整合、包装和推广，树立属于自己城市的鲜明线路，形成自己的多样性联盟，才有机会打造出最丰富的旅游项目来招揽更多的游客。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国内研究现状
赵西萍等对现有的国内旅游市场做了趋势的预测和分析，并汇总了有效预测的方法与模型，对未来的旅游市场具有很强的借鉴意义[1]。
朱风林通过实证得出，用多项式的方法来预测国内旅游市场发展趋势，特别是在北京这样一个受知名度相当高的的旅游城市。期预测具有成本低，预测步骤精简﹑灵活等优点，且预测结果比较的准确[2]。
陈光宇﹑王承华利用1985~2001年来中国旅游的游客，通过一个近几年来风靡盛行的神经网络应用技术，并且支持向量回归（SVR）模型的软件来预测旅游市场发展趋势[3]。
王萍也同样引入了人工神经网络对青岛市的旅游市场发展趋势进行了实证的研究和预测[4]。
陈南江采用了宏观预测模型﹑目标市场调查及类似项目比较预测方法系统的进行了目标国本地客源市场趋势预测研究[5]。
保继刚等人在《旅游地理学》这本书中介绍了结构虚拟模型﹑人工仿真模型﹑神经网络模型﹑外力模型等非常适用于市场预测的模型[6]。
张运来的硕士学位论文“我国国内旅游需求影响因素分析及趋势预测方法应用研究”一文中，对影响国内旅游需求的主要因素进行了线性回归分析，并预测出了近五年来我国国内旅游市场的发展年趋势[7]。
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