□文/ 陈宇欣
(西北大学公共管理学院 陕西·西安)
[提要] 新冠肺炎疫情的爆发不仅危害人民的生命健康,更是对我国旅游业造成巨大的损失。为定量的分析新冠肺炎疫情给我国旅游业带来的影响,本课题以具有代表性的海南省为例,运用季节性时间序列模型SARI MA,在无疫情影响的假设条件下对海南国内过夜游客人数进行预测,将其与实际情况进行对比,从而客观认识疫情对海南省旅游业的影响,并对整个旅游市场的持续健康稳定发展提出建议。
2020 年是“十三五”规划的收官之年,是全面建成小康社会的关键之年,也是脱贫攻坚战役的决胜之年。然而,一场突如其来的新冠肺炎疫情,给中国按下了暂停键,其不仅危害到人民的身体健康,更严重影响了我国经济的平稳健康发展。随着人民的生活质量不断提高,我国经济结构的服务化程度正在逐步加深,旅游产业已经成为我国经济发展的重要组成部分,因此研究新冠肺炎疫情对国内旅游市场的影响是十分必要的。
自新冠肺炎疫情爆发以来,以习近平同志为核心的党中央始终高度重视,深入研究部署疫情防控工作,并要求各级党委和政府部门将人民的生命安全放在第一位,坚决遏制疫情蔓延势头,我国各地区也及时启动突发公共卫生事件一级应急响应,采取封城、封村、封路、关闭旅游景点、暂停所有娱乐场所、停止旅游线路、严格控制人口流动聚集等措施,这些措施在全面阻隔疫情传播的同时也使得我国国内外客流量呈现大幅度下降,旅游收入呈现断崖式下滑,我国旅游行业进入了冰冻期。截至目前,我国疫情尚未完全结束,疫情防控已经进入了常态化阶段,但大多旅游行业仍然处于迷茫阶段。因此,旅游行业如何破解当前困局,在后疫情时期有序复产复工、平稳健康发展成为一个亟待探讨的问题。
海南省是中国唯一的一个热带岛屿省份,也是中国最大的经济特区,其旅游业的发展具有得天独厚的地理优势,是国内唯一能媲美巴重岛、济州岛、普吉岛等世界知名旅游胜地的海岛。海南得天独厚的旅游资源,加上海南自贸港的建设,使得海南省已经成为国内外旅客喜欢的旅游热度区。2010~2019 年,海南省旅游接待游客人数和旅游总收入连续9 年增长在10%以上,特别是在2015~2019 年期间旅游产业占GDP 的比重大幅提升,旅游产业已逐渐成为了海南省的龙头产业,本次疫情对海南省旅游业的负面影响更是成倍放大。为了定量分析这种负面影响,本次研究将以2014~2019 年海南省国内过夜游客人数为依据建立随机时间序列模型,根据模型结果对2020 年旅游业情况进行预测,并与2020 年旅游业实际情况进行对比,从而定量分析新冠肺炎疫情对国内旅游业的影响,以便更加正确地认识疫情之下旅游业的“危”与“机”及疫后修复,找寻“后新冠时期”旅游业振兴发展之路,明确旅游业未来发展方向,从而提高我国旅游业面对突发公共卫生事件的应对能力。
(一)SARIMA 模型。 SARIMA 模型称为乘积季节模型,是在ARIMA 模型基础上综合考虑季节性和周期性,一般表示式为SARIMA(p,d,q)×(P,D,Q)S。其中,p 代表非季节自回归阶数,q 代表非季节移动平均阶数,d 代表非季节差分阶数,P 代表季节自回归阶数,Q 代表季节移动平均阶数,D 代表季节差分阶数,S 代表季节周期。SARIMA模型对时间序列的拟合效果更好,其综合考虑了季节性、长期态势和随机干扰等因素。
(二)指标选取及数据来源。 旅游收入和旅游人数均是衡量旅游业情况的常用指标,但经过综合考虑将旅游人数作为分析指标相比于旅游收入准确性更高,其影响因素较少且数据容易获得,同时考虑到国内过夜游客人数是旅游总人数的主要来源,并截至2020 年12 月,国外疫情形势仍然十分严峻,境外来华旅游情况并没有明显改善,故本文优先选择接待国内游客人数作为旅游业的度量指标。本文选取了2014 年1 月至2019 年12 月期间各月份海南省接待国内过夜游客人数值作为原始数据进行分析,具体数据来源于海南省统计局。
(三)海南省旅游总收入SARIMA 模型
1、绘制序列图。 借助EViews8 软件绘制海南省接待国内过夜游客人数时间序列图如图1 所示,可以看出图中序列x 是一个非平稳时间序列,有明显的季节性波动和每年持续增长的趋势。(图1)
图1 2014~2019 年海南接待国内过夜游客人数时间序列图
2、序列平稳化。 为消除序列的趋势性和季节性,对其进行k=12 的一阶季节差分处理,得到差分后的序列DXS,图2、图3 为序列DXS 的趋势图和自相关系数和偏自相关系数图,可以看出序列x 经过差分后的长期趋势和季节性波动已基本消除;在各阶延迟下,Q 统计量的P值均小于0.05,故可拒绝序列DXS 为纯随机序列的假设。(图2、图3)
图2 差分后的时间序列图
图3 DXS序列自相关系数和偏自相关系数图
进一步通过单位根检验进行验证,得到ADF 检验值为-10.12686,小于显著性水平是1%的临界值-3.548,可以认为序列DXS 是平稳序列,故可以对序列 DXS 进行 ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)S建模分析。
3、模型的参数估计及检验。由于DXS 序列是对x 序列进行了步长为 12 的一阶季节差分,因此 d=0,D=1,S=12,由于 k=12 时 DXS 序列自相关系数和偏自相关系数都已落在两倍标准差范围内,可取P=Q=0,由于q≥2,p>1 以后序列DXS 自相关系数和偏自相关系数都落入随机区间,因此考虑 p=1,q=2,3。
得到初选模型包括:SARIMA(1,0,2)(0,1,0)12,SARIMA(1,0,3)(0,1,0)12,尝试拟合 ARMA(1,2),ARMA(1,3)模型,寻找 AIC 信息准则值最小的模型,并对模型进行反复拟合,剔除各模型中不显著的变量,最终 AIC 准则确定的模型是 ARMA(1,3)模型。(图 4)
图4 模型参数估计结果图
对模型进行残差序列,可得该模型的随机误差项是白噪声序列,模型拟合情况较好。同时,利用模型预测2016 年3 月至2019 年12 月的海南省接待国内过夜游客人数,预测值与实际值平均误差为1.96%,拟合效果十分理想。
故,最终确定2014 年1 月至2019 年12 月的海南省接待国内过夜游客人数的时间序列模型为 SARIMA(1,0,3)(0,1,0)12。
(四)模型的预测应用。利用 SARIMA(1,0,3)(0,1,0)12模型对2020 年1 月至12 月海南省接待国内过夜游客人数进行简单预测,利用预测值与实际值进行比较,将两者的差值视作疫情对于国内旅游人数的影响值,具体结果如表1 所示。(表1)
表1 2020 年1~12 月海南接待国内过夜游客人数预测结果一览表
从预测结果可以看出,疫情的爆发对海南省旅游业的影响呈倒U型趋势,其影响主要集中在1~6 月,2019 年12 月8 日首例新冠肺炎患者发病,但由于当时病因尚不明确,国家与相关部门并未对此给予高度重视,人们的旅游活动基本没有受到影响,但自2020 年1 月23 日武汉“封城”起,新冠肺炎病毒如燎原之火迅速地在我国蔓延开来,由于疫情是1 月下旬开始爆发并受到重视,故对该月数据产生的影响有限;2 月是加强疫情防控、限制人员流动的关键月份,2 月12 日海南现存确诊病例达到最高峰126 人,在此期间旅游业受到的直接冲击最为严重,接待国内过夜游客数量不足预测值的二成;3 月中旬起,我国已有效控制病毒传播途径,遏制了疫情蔓延,疫情防控工作日常化,企业逐渐开始复工复产,2020 年3 月22 日,海南省政府出台了《海南省旅游业疫后重振计划———振兴旅游业三十条行动措施(2020-2021年)》,其中就包含了若来海南的游客因感染新冠肺炎等传染性疾病和因自然灾害等不可抗力原因导致人身伤亡或产生医疗费用则给予赔付,积极的应对措施使得海南省旅游业逐渐进入恢复期;2020 年6 月1 日国家重新调整出台的“旅客免税购物限额从每人每年3 万元,放宽至每人每年10 万元”,该政策一定程度刺激了人们的出游热情,该月海南省接待国内过夜游客人数已达到预测水平的七成。
从2020 年7~12 月的预测数据中可以看出,疫情对海南省旅游业的影响逐渐减小并于年底消除。根据2020 年7 月16 日海南省旅游和文化广电体育厅印发的《关于恢复旅行社、在线旅游企业经营跨省(区、市)团队旅游及“机票+酒店”业务的通知》可知,我国跨省出游实现开放,海南省在此期间始终坚持常态防控,按照《旅游景区恢复开放疫情防控措施指南》的要求加强旅游景区管理,有序推进海南自贸港建设,离岛免税等政策措施的逐步实施,同时伴随着民众对待新冠肺炎病毒的心态趋于平稳及强烈的出游意愿,疫情对海南省旅游业的影响程度正逐渐减小;2020 年11 月13 日,海南省将五指山市水满旅游小镇(水满乡)、琼海市博鳌田园小镇(博鳌镇)评定为海南省旅游小镇,并不断加强旅游小镇的管理,提高旅游小镇的服务质量,不断推进百镇千村建设和乡村旅游发展,同时由于国外疫情依然严峻,海南已经成为国人出境旅游的重要替代品,众多游客选择海南作为热带滨海旅游目的地进行休闲度假。截至2020 年12 月,海南省接待国内过夜游客人数已恢复至应有水平。
虽然新冠肺炎疫情对海南省旅游业的影响持续减弱并在年底趋于消除,但是由于海南省旅游的黄金期主要集中在第一季度和第四季度,从2020 年全年来看,海南省旅游业受疫情的冲击程度仍然很严重,全年海南省接待国内过夜游客人数将比预期减少32.77%,比上年同期减少21.38%。
新冠肺炎疫情是自2003 年非典疫情以来,我国最为严重、最为持久的一次全国性的公共卫生危机事件,此次疫情波及面广,传播迅速,给我国旅游行业造成了巨大的损失。当前,我国已经进入常态化疫情防控阶段,国内跨省游已全面开放,但境外地区的疫情仍在持续蔓延,出入境旅游已基本停滞,这使得我国旅游市场迎来新的春天,因此我国文旅产业要抓住机遇,主动提高自身危急应对能力,积极探究具有中国特色的文旅产业发展路径,从而保证我国旅游市场的持续稳定健康发展。
从宏观层面看,我国旅游行业应立足国内大循环,不断优化国内旅游市场的环境。2020 年不少地区政府出台了暂退旅行社交纳的保证金、减免房屋租金、发放旅游消费券、实施弹性休假、完善居民社会保障体系等扶持政策,这些政策有效地刺激了人们的消费需求,也为立足国内大循环奠定了基础。随着跨省游的开放,各地区在做好疫情防控的基础上,要优化交通网络与公共服务水平,打造餐饮、住宿与娱乐一体化布局,有效处置公关危机事件,同时也要注重旅游行业的转型升级,推出“+旅游”的供给方式,围绕“吃、住、行、游、购、娱、商、养、学、闲、情、奇”这十二大要素推动全域旅游的发展,将旅游业与其他产业深度融合,打造旅游消费的新热点,充分挖掘人们的潜在消费动机,针对不同群体实施定制化服务,降低消费门槛,提高服务质量,助力旅游景区的提档升级,激发人民被疫情所遏制的消费水平,释放国内旅游市场的潜在动力。
从微观层面看,在立足于国内大循环的同时应鼓励本地游,挖掘本地市场,实现省内小循环。由于特殊时期不确定性因素过多,短程游如本地游、省内游、周边游、郊游等旅游需求正在不断上涨,因此各省应抓住这个契机,出台惠及本地群众的政策,发展美丽乡村周末游、亲子采摘游等小而精的旅游项目,推行以深度体验游为核心,以欣赏周边好风光为主题的省内游活动。在吸引游客的基础上丰富产品内容,提供个性化旅游定制服务,并对相关机构进行培训,提升住宿、餐饮、出行服务质量,拓展旅游产业链,从而释放潜在的旅游消费能量。同时,可以倡导各单位在本省范围内组织开展春秋游、职工疗养等活动,深度挖掘本地市场。
从旅游产业间协作能力来看,旅游产业之间具有较强的关联性,十八大提出面对产业转型和升级的需要,旅游业将全方位发展从原来的“景区旅游”打造为“全域旅游”,面对疫情的冲击,旅游行业更应该统筹多方面的力量,建立多行业之间的协作意识,实施旅游全流程风险控制,提高游客的卫生安全水平。为此,旅游业应加强与住宿、餐饮、交通、保险、零售等多领域之间的沟通与合作,维护好行业间的关系,创建完善对话机制,并针对行业中的各种突发问题,建立系统的应急预案和行业指导,科学引导各行业平稳有序地协同发展,为游客出行提供便利。同时,旅游企业之间也应该主动地由原来相互厮杀的竞争关系转向合作关系,大家互相让步,合作共赢,共同推动当地旅游市场的发展,协同化解此次疫情危机。各个旅游景区也可针对不同的目标人群推出景点套票或套餐服务,从而提高景点的经济效益,缓解疫情对旅游业的冲击。
从旅游企业自身来看,这场突如其来的新冠肺炎疫情对于旅游企业而言就是一个大考核,旅游企业要想脱颖而出,就要客观地分析疫情所带来的机遇与挑战,科学地制定企业未来的发展规划。首先,旅游企业应加强后疫情时代的安全防控工作,努力打造具有预防控制能力、安全可靠的旅游服务体系,增强旅游企业的风险应对能力与韧性。其次,旅游企业应善于洞察游客的需求动向,加速推动旅游产品的优化升级,推出康养休闲游、研学游、健身旅游、生态游等不同类型旅游产品,打造多元融合的旅游产品发展格局,不断适应市场变化趋势并满足顾客多元化的需求。旅游企业也要注重自身的服务质量,以深度体验,高端化、个性化的定制型旅游作为导向,全面提升旅游各个环节的运作质量,建构高质量的旅游服务体系。同时,旅游企业要充分利用互联网、电子导游等技术,探索“无接触”旅游、数字化营销、智能化运营、智能化管理等创新发展模式,以创新的方式升级优化游客体验。
此次新冠肺炎疫情充分展现了旅游业的脆弱性与敏感性,一旦受到外部冲击,旅游业就会受到极大的影响。故本文借助季节性时间序列模型,以2014~2019 年海南省接待国内过夜的游客人数为基础数据,定量评估和预测新冠肺炎疫情给海南省旅游经济所带来的冲击和影响,并基于对问题的分析,从宏观、微观、企业自身等角度提出了帮助旅游行业快速恢复的有效对策,指出我国旅游业未来的发展方向,以便提高国内旅游市场应对突发公共卫生事件的能力。