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《基于生存分析模型的游客停留天數(shù)影響因素分析--以大連濱海旅游為例》由會員上傳分享,免費在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。
1、第23卷第1期運籌與管理Vol.23,No.12014年2月OPERATIONSRESEARCHANDMANAGEMENTSCIENCEFeb.2014基于生存分析模型的游客停留天數(shù)影響因素分析———以大連濱海旅游為例1,211,2王爾大, 李花,?。拢澹颍簦椋螅拢蹋椋簦簦欤澹ǎ保筮B理工大學工商管理學院,遼寧大連116023;2.塔爾頓州立大學計算機科學與數(shù)學系,美國德克薩斯州斯蒂芬維爾市76402-0010)摘要:游客的停留天數(shù)是影響旅游經(jīng)濟發(fā)展的一個重要因素。但是,由于停留天數(shù)變量特有的統(tǒng)計屬性和復雜性,如數(shù)據(jù)刪失和非負性,使得經(jīng)濟研究領域很少有學者系統(tǒng)地的
2、研究這一問題。本文通過使用計量經(jīng)濟學的參數(shù)化生存分析模型分析游客停留天數(shù)的決定因素,這對旅游需求研究是一個很好的創(chuàng)新。在研究過程中,為了揭示影響游客停留天數(shù)的主要因素,本文考慮了多個關(guān)于游客的社會-人口統(tǒng)計特征等變量。結(jié)果顯示,重復旅行的游客和距離較遠的游客會停留較長的天數(shù)。因此,未來研究需要進一步分析具有這些特征的游客群體以及他們的經(jīng)濟狀況和旅游活動特征等情況。游客的收入水平和年齡也對停留天數(shù)具有顯著的影響。此外,游客受教育程度越高,停留天數(shù)越少。最后,本文分別分析了這些結(jié)果對旅游管理決策的含義。關(guān)鍵詞:旅游經(jīng)濟;生存分析;Cox模型;回歸分析;游客停留天數(shù)中圖分
3、類號:F590 文章標識碼:A文章編號:1007-3221(2014)01-0123-08ASurvivalModelAnalysisonFactorsContributingtoTourists’LengthofStayinDalian1,211,2WANGEr-da,LiHua,BertisB.Little(1.SchoolofBusinessAdministration,DalianUniversityofTechnology,Dalian116023,China;2.DepartmentofComputerScienceandMathematics,Ta
4、rletonStateUniversity,Stephenville,Texas76402-0010,USA)Abstract:Lengthofstayisoneofthemostimportantdeterminantsoftheoverallimpactoftourisminagiveneconomy.However,duetoitsstatisticalnatureandcomplexitysuchascensoringandnon-negativity,itisrarelysystematicallyanalyzedineconomicresearchlit
5、erature.Thisarticleestimatesaneconometricparametricsurvivalanalysismodeltolearnthedeterminantsoflengthofstay,inanovelwayinthetourismdemandliterature.Intheprocess,anumberoftourist’ssocio-demographiccharacteristicsareanalyzedinordertodisclosethemostimpor-tantfactorsthatcancontributetothe
6、lengthoftouriststays.Resultsindicatethatbeingarepeatvisitorandwithfartraveldistanceareimportantcriteriatoidentifytouristswhoarelikelytoexperiencelongerstays.Thus,futureresearchshouldcharacterizesuchgroupsandtheireconomicandactivityinvolvement.Leveloftouristincomeandagealsoplayhighlysta
7、tisticallysignificantroleindetermininglengthofstay.Inaddition,ahigherdegreeofeducationisassociatedwithshorterexpectedstays.Finally,allthosefindings’policyimplicationsareaddressedaccordingly.Keywords:tourismeconomics;survivalanalysis;coxmodel;regressionanalysis;tourist’slengthofstay0