哈尔滨入境旅游市场客源分析与预测

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1、万方数据学校代码：10225学号：S14088学位论文哈尔滨入境旅游市场客源分析与预测指导教师姓名：申请学位级别：论文提交日期：授予学位单位：常红影苏金豹副教授东北林业大学硕士学科专业：旅游管理2014年4月论文答辩日期：2014年6月东北林业大学授予学位日期：2014年6月答辩委员会主席：论文评阅人：东方厶栉素大学万方数据UniversityCode：10225RegisterCode：S14088一㈣lUilWittl[

2、rllllY2722醚攀DissertationfortheDegreeofMast

3、erAnalyzingandForecastingofInboundTourismMarketinHarbinCandidate：Supervisor：AssociateSupervisor：AcademicDegreeAppliedfor：Speciality：DateofOralExamination：University：ChangHongyingProf．SuJinbaoMasterTourismManagementJune，2014NortheastForestry万方数据摘要哈尔滨旅游产业经历了多

4、年的快速发展，已成为哈尔滨的战略性支柱产业。充分挖掘统计资源的潜在价值，深入研究旅游市场需求特征，对于准确把握产业发展脉络，科学制定战略决策，提升旅游产业核心竞争力，为旅游者提供更加优质的服务，具有较强的实用价值。本文研究了到访哈尔滨的入境旅游者客源结构特征。以期明确客源主体定位，预测旅游者流量，探究市场需求的影响因素，发现旅游市场变化趋势，为优化旅游产业结构、完善旅游规划设计、促进旅游市场开发、提升旅游服务质量提供决策依据。在查阅比较相关文献后，以哈尔滨2009年至2012年旅游抽样调查的原始数据为基础，采

5、用时空分布指数分析了客源结构的稳定性，采用波士顿矩阵模型进行客源市场主体定位，采用灰色GM(1，1)模型预测了入境旅游者未来几年的游客量，运用灰色关联分析结合基础性描述分析的方法研究了客源市场的影响因素。研究结果表明：一是哈尔滨的入境旅游市场客源结构比较稳定。客源市场主体呈多元化趋势。客源分析结果在未来一段时期内具有较强的参考价值。二是哈尔滨的入境旅游市场表现出客源结构高端化、游客年龄青年化、出游方式自助化、旅游信息网络化、旅游服务快捷化等新趋势。旅游产业需要向质量经济转型升级，旅游产品与服务需要更多的个性化

6、和人性化。三是在数量经济模式下，哈尔滨的旅游市场趋于饱和。住宿承载能力、交通运输能力将成为主要制约因素。旅游产业规模偏小、对弹性市场需求的竞争力不足、缺少代表性的旅游吸引物将成为质量经济模式中的首要问题。关键词哈尔滨旅游；入境旅游市场：客源分析；灰色理论；预测万方数据AbstractWiththerapiddevelopment，tourismindustryofHarbinhasbecomestrategicpillarindustries．Fullytappingthepotentialvalueofst

7、atisticalresourcesanddeepstudyingthetourismmarketdemandcharacteristicsprovidetourismindustryofHarbinstrongpracticalvaluewhichisbeneficialtograspingtheindustrydevelopmentcontextaccuratelyandmakingstrategicdecisionslegitimately．Inaddition，tappingandstudyingth

8、etourismmarketisconductivetoenhancethecorecompetitivenessofthetourismindustryandtoprovidemorequalityservicesfortourists．ThemaincontentofthearticleisstudyingthestructuralcharacteristicsofinboundtouristswhovisitingHarbin．Inordertoprovidebasisfordecision—makin

9、gwhichincludeoptimizingthestructureofthetourismindustry,improvingthetourismplanning，promotingthedevelopmentofthetourismmarketandimprovethequalityoftourismservices，itisnecessarytoclearthepositioning，pre