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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
