羅建基 唐代劍 彭磊義

(1.杭州市旅游職業(yè)學校,浙江 杭州 310052; 2.浙江工商大學 旅游與城鄉(xiāng)規(guī)劃學院，浙江 杭州 310018;3.浙江商業(yè)職業(yè)技術(shù)學院,浙江 杭州 310053)

海南作為一個國內(nèi)廣受歡迎的“南下避寒”重要旅游目的地[1]和國際旅游島，2017年旅游經(jīng)濟整體呈現(xiàn)“旺丁更旺財”的局面，全年接待游客6 745.01萬人次，實現(xiàn)旅游總收入811.99億元，其中旅游過夜人數(shù)5 591.43萬人次；入境游客111.94萬人次，首次突破100萬[2].國際化是國際旅游島的本質(zhì)特征，在所有國際化指標中，入境過夜的外國游客人數(shù)及其占比是最具指標意義的[3].海南2017年入境游客占比為1.66%，其中近40萬為港澳臺游客.從上述數(shù)據(jù)得出，海南的主要旅游客源地是大陸市場和港澳臺市場.與同為國際海島旅游目的地的普吉島、巴厘島和夏威夷島相比，海南島在游客國際化程度方面確實存在著一定差距[3].隨著全域旅游的深入以及國內(nèi)經(jīng)濟水平的持續(xù)提升,海南旅游進入了一個新階段，特別是入境旅游將走上快車道，這對海南的旅游管理部門提出了新的挑戰(zhàn)和要求，2018年春節(jié)期間游客因大霧停航滯留就是一個典型案例.從行政管理部門的角度考慮，有效解決游客來得順暢、走得通暢是重大關(guān)切的問題之一.首先，這需要從宏觀上預判不同季節(jié)、重要節(jié)假日的游客量，這是本文研究的動機之一.其次，隨著旅游業(yè)的發(fā)展，旅游需求預測的研究越來越深入，大量的經(jīng)濟學模型被用于進行旅游需求預測，這些研究將經(jīng)濟影響因素和旅游需求進行聯(lián)系，不僅對旅游需求具有良好的政策可解釋性，還可幫助政府及旅游管理機構(gòu)進行旅游資源優(yōu)化[4-19].政府針對推進海南國際旅游島和自由港發(fā)展政策的持續(xù)發(fā)力，以及海南旅游發(fā)展規(guī)劃的決策依據(jù)等，尤其需要準確翔實的入境旅游市場的預測，做到有的放矢才能事半功倍，這是本文研究的動機之二.

本文應(yīng)用ADLM法對海南的4個旅游客源市場(香港、澳門、臺灣、大陸)旅游需求建模，實證分析在新階段下海南旅游市場需求的主要影響因素和4個客源市場的總體旅游需求彈性，同時預測2018年至2025年期間海南的旅游人次，為其國際旅游島的發(fā)展和建設(shè)提供參考依據(jù).

1 文獻綜述

旅游需求研究經(jīng)過了50多年的發(fā)展，最早對旅游需求預測的研究可追溯到20世紀60年代[20-22]，此后有大量關(guān)于旅游需求預測研究的文章[23-24].部分研究超越了新古典經(jīng)濟理論，尋找新的解釋因素.例如，WU 發(fā)現(xiàn)，研究旅游需求預測比研究酒店需求預測旺盛，他通過尋求旅游和酒店需求的動力學因素，例如環(huán)境、旅游在線行為和消費者信心指數(shù)等[25]來解釋這一現(xiàn)象.眾多研究利用了如非線性平滑轉(zhuǎn)換回歸、混合頻率建模和非參數(shù)奇異譜分析等技術(shù)或方法.還有一些基于人工智能(AI)的模型預測方法，如rule-base的模型與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等被用于旅行模型預測[26-33]；另外，時間序列預測方法[34-40]也被用于旅行模型預測.PENG等認為，量化預測方法包括時間序列模型、計量經(jīng)濟方法和人工智能模型三種主要類型[41].在這些方法中SONG 和 LI從實證證據(jù)中得出，沒有單一模型在所有場合中都表現(xiàn)優(yōu)異的結(jié)論[42].但CLEMENTS 和 HENDRY認為，計量經(jīng)濟模型在預測方面將扮演非常有用的角色[43].

作為動態(tài)模型代表之一的自回歸分布滯后模型(Autoregressive-Distributed Lag Model,ADLM)，最早與HENDRY[44]、PESARAN 和 SHIN[45]有著密切聯(lián)系，而將其引入旅游預測領(lǐng)域的則是SONG 與 WITT[46].以SONG為代表的一大批學者認為，可從影響游客自身出行因素中選取變量來構(gòu)建旅游需求模型；HENDRY基于ADLM模型提出的“從一般到簡單”建模法，形成了相對成熟的自回歸分布滯后模型[47].ROSSELLO-NADAL 研究發(fā)現(xiàn)，ADLM在轉(zhuǎn)折點上的預測表現(xiàn)不俗[48]，但其最終模型結(jié)構(gòu)的確認需大量相關(guān)數(shù)據(jù)的支持[10].并且SONG等指出，在選擇建模和預測旅游需求模型的研究之后，旅游需求研究的三個關(guān)鍵任務(wù)是證實旅游需求的經(jīng)濟因素、計算需求彈性和評價需求模型的預測績效[49].

相較于旅游需求的測量，旅游需求影響因子的選擇則更為復雜多變，這是因為旅游業(yè)和經(jīng)濟活動有著精密的聯(lián)系[49].基于一般的經(jīng)濟理論，收入和價格是決定需求的兩個關(guān)鍵因素，對于旅游需求而言也毫無例外.國內(nèi)外由于經(jīng)濟環(huán)境的異同，對旅游預測模型的需求理論分析、具體構(gòu)建、預測過程、研究應(yīng)用等存在著差距[50-51].在具體構(gòu)建旅游需求預測模型的變量選取中，劉富剛認為，外部因素和內(nèi)部因素是兩大自變量[52]；王艷平認為，可從旅游需求因子層次的角度來選擇自變量[53]；陶偉等提出，還可以從社會因素和個人因素的角度來確定自變量[51].基于ADLM模型，學者們分別實證研究了香港[54]、中國大陸[55-56]、泰國[42]、上海[57-58]等國家和城市的入境旅游市場，得出了旅游目的地旅游價格、游客客源國本身的經(jīng)濟條件、與目的地相競爭的替代價格是目的地旅游需求預測中最重要的影響因子[42,54-58].另外，有學者在構(gòu)建預測模型時通常還將旅游季節(jié)性、特殊事件等變量納入模型中，這樣使得模型更加成熟、更加反映旅游本身具有的季節(jié)性和脆弱性等特征[42，55].

旅游需求彈性在20世紀90年代中期曾經(jīng)被廣泛探討，得到的共識是需求收入彈性系數(shù)通常都大于1，而自有價格彈性對旅游需求呈負向影響[23]，這符合經(jīng)濟規(guī)律的常態(tài).SONG等認為，計量經(jīng)濟模型優(yōu)于時間序列方法的原因之一[59],就是模型的具體形式允許預測者評估一些旅游者應(yīng)對檢驗估計需求彈性的決定因素變化的方式.基于上述論述，本文擬定以ADLM模型作為研究工具，分析驗證海南的4個入境旅游客源市場的需求影響因子，并對其進行一定時間內(nèi)旅游需求的預測分析.

2 模型

2.1 旅游需求的決定因素

旅游需求的預測判定對旅游目的地的有序管理具有至關(guān)重要的作用.旅游需求的預測主要是對旅游人次的預測.各個預測模型對變量的選取直接關(guān)系到模型估值的準確度.根據(jù)以往研究成果，影響旅游人次(因變量)的自變量通常包括旅游價格、收入、替代價格、滯后變量、虛擬變量等.本文根據(jù)上述變量，認為影響海南旅游需求的決定因素有目的地旅游價格、客源地經(jīng)濟水平等，構(gòu)建如下需求模型：

(1)

其中：A、β1、β2為常數(shù)項.VAit表示第i個客源市場在t時間內(nèi)對海南的旅游需求，用t時期i客源市場到海南的旅游人次表示.Yit是i客源市場t時期收入水平，是旅游需求預測中使用最普遍的變量；本文由于缺乏游客消費支出的變量數(shù)據(jù)，故沒有采用游客消費支出作為替代變量，而是采用i客源市場的實際GDP指數(shù)(Y2010=100)作為替代變量.εit表示殘差項，是指其他沒有包括在模型中但又對海南旅游需求產(chǎn)生相對較少影響的其他因素，這個因素所帶來的影響是不確定的.Pit表示i客源市場的游客到海南旅游的自身支付價格相對于海南入境旅游自身價格平均的價格水平，本文采用公式

(2)

計算，即經(jīng)匯率(EX)調(diào)整后的海南于每個相應(yīng)客源市場的消費者價格指數(shù)(CPI)相對值作為i客源市場到海南旅游的自身價格，匯率是當?shù)刎泿艑γ涝募径绕骄鶇R率.

2.2 模型設(shè)定

在旅游需求模型的設(shè)定中，要有能夠轉(zhuǎn)換為可利用OLS(最小二乘法回歸)進行估計的對數(shù)線性模型，故本文將公式(1)取對數(shù)后，產(chǎn)生了一個新的可以進行估算的對數(shù)線性模型:

lnVAit=β0+β1lnPit+β2lnGDPit+μit.

(3)

其中：β0=lnA代表回歸系數(shù)，β1代表價格彈性，β2代表收入彈性.在常規(guī)的經(jīng)濟活動中，隨著海南旅游產(chǎn)品價格的上升，到海南旅游的人次應(yīng)該減少，因此期望β0<0; 隨著客源市場經(jīng)濟和收入水平的上升，對海南旅游的需求會增加，因此期望β2>0.μit=lnεit,是隨機誤差項.旅游者到海南旅游還會受季節(jié)、節(jié)假日、重大節(jié)事活動、突發(fā)公共事件、反常天氣等影響.因此，本文模型的設(shè)定增加了季節(jié)性的虛擬變量(D1、D2、D3)、持有數(shù)據(jù)所在時間內(nèi)的重大節(jié)事活動虛擬變量(北京奧運會D08oly、上海世博會D10expo)、一次性突發(fā)公共事件的虛擬變量(非典疾病D03SARS、國際金融危機影響D08fin).根據(jù)自回歸分布滯后模型(ADLM)將公式(3)改寫如下：

α6D08oly+α7D08fin+α8D10expo+εit.

(4)

(5)

β1、β2分別為價格彈性和收入彈性.

2.3 數(shù)據(jù)說明

本文選取2001年第一季度至2017年第二季度海南4個主要客源地(香港、澳門、臺灣、中國大陸)的數(shù)據(jù)為樣本.海南旅游入境人數(shù)、各客源市場消費價格指數(shù)(CPI)、匯率(Exchange Rate)、國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的數(shù)據(jù)(以2010年不變價計算)均來源于Wind資訊經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫(2001Q1—2017Q2).本研究對數(shù)據(jù)采用SPSS23軟件處理.在4個“一次性突發(fā)事件” 虛擬變量中，D03SARS代表非典的影響，其數(shù)值在2003Q1、2003Q2為1，其余樣本為0；D08oly代表北京奧運會的影響，其數(shù)值在2008Q3為1，其余樣本為0；D08fin代表國際金融危機的影響，其數(shù)值在2008Q3、2008Q4、2009Q1、2009Q2為1，其余樣本為0；D10expo代表上海世博會的影響，其數(shù)值在2010Q2、2010Q3、2010Q4為1，其余樣本為0.

3 數(shù)據(jù)分析與結(jié)論

3.1 模型估計

本文采用的是“從一般到特殊”的建模方法.根據(jù)公式(4)，從回歸分析中移除在統(tǒng)計上不顯著或與經(jīng)濟理論及實際經(jīng)濟意義不相符的自變量，得出不同客源市場模型的估計結(jié)果(見表1).由表1可以看出基于回歸分析建構(gòu)的香港、澳門、臺灣、大陸客源地模型中所包含的自變量類別:就價格自變量而言，僅在澳門模型中產(chǎn)生影響；就一次性突發(fā)事故的虛擬變量而言，僅有2003年SARS在香港、臺灣和大陸模型中產(chǎn)生影響；就季節(jié)性虛擬變量而言，因其具有實際經(jīng)濟意義而被強制保留，僅在大陸模型中全部產(chǎn)生影響，而在臺灣模型中則部分產(chǎn)生影響.另一方面可以看出4個模型的R2值與調(diào)整R2值；R2值分別是0.423、0.391、0.830、0.972，調(diào)整R2值分別是0.362、0.301、0.809、0.969.R2值的涵義就是自變量對因變量解釋的比例程度，由數(shù)據(jù)可得相關(guān)市場模型對到海南的旅游者的解釋程度還是非常有說服力的.同時，從模型擬合度來看，基于香港市場的模型擬合度一般，而基于澳門、臺灣、大陸3個市場模型的擬合程度較好，總體說明4個模型中其各觀測點離回歸直線近.從判定系數(shù)來看，根據(jù)在回歸方程顯著性檢驗(F檢驗)中若檢驗的結(jié)論是拒絕H0(p<0.05)的標準，表1說明每個獨立模型至少有一個自變量與因變量存在著回歸關(guān)系.

依據(jù)表1中的數(shù)據(jù)，香港、澳門、臺灣、大陸4個市場的模型可寫成公式(6)—(9)：

lnVAHK=-0.966+0.306lnVA4+

0.362lnGDP3-0.853D03SARS+

0.034D1-0.013D2+0.114D3.

(6)

lnVAMACAO=-0.741+0.471lnVA1-

2.725lnGDP2+2.750lnGDP3+

6.056lnPI-6.364lnPI2-0.059D1-

0.285D2-0.207D3.

(7)

lnVATW=-2.907+0.363lnVA1+

0.341lnVA3+0.730lnGDP-0.837D03SARS-

0.199D1-0.095D2-0.399D3.

(8)

lnVAML=1.191+0.404lnVA4+

0.606lnGDP1-0.269D03SARS-

0.089D1-0.080D2-0.121D3.

(9)

從上述4個公式發(fā)現(xiàn)，香港、澳門、臺灣、大陸4個市場都不同程度地受到游客量滯后期的影響，說明“口碑效應(yīng)”均影響海南的4個客源地市場的游客出行決策，特別是澳門、臺灣市場的游客受到的影響更大.在價格影響方面，僅澳門市場對海南旅游產(chǎn)品價格變化有一定反應(yīng).在收入方面，海南旅游市場都受到4個客源地經(jīng)濟水平的影響，說明客源地經(jīng)濟越好越能促使游客到海南旅游，反之客源地經(jīng)濟越弱越限制游客到海南旅游.在一次性突發(fā)事件的影響中，2008年北京奧運會、國際金融危機和2010年上海世博會對香港、澳門、臺灣、大陸4個市場到海南的旅游影響都不大；2003年SARS對香港、臺灣、大陸3個市場到海南的旅游負面影響較大.而澳門市場到海南的旅游具有較大的正面影響，這可能與澳門游客長期到海南探親有關(guān).在季節(jié)變化的影響方面，臺灣、大陸游客對到海南的季節(jié)性變化有一點顯著性但不明顯，這可能是因為海南島在中國是極具特色的旅游目的地而產(chǎn)生對其他省旅游者獨特的吸引力；同時，從當?shù)貦?quán)威部門了解到，海南近些年持續(xù)不斷針對臺灣市場開展的旅游營銷策略已經(jīng)開始凸顯，這是臺灣游客在海南呈現(xiàn)一點顯著性季節(jié)性變化的重要原因.

3.2 模型有效性檢驗

研究者針對上述構(gòu)建的4個模型分別進行了正態(tài)性、多重共線性、異方差性和自相關(guān)性等計量診斷性檢驗，以證明這些模型的可行性.如表2所示：在正態(tài)性檢驗中，反映回歸的標準化殘差的直方圖總體對稱，標準化殘差的正態(tài)P.P圖中各散點都圍繞直線周圍,同時澳門市場模型的K-S檢驗p值大于0.05,故而建構(gòu)的模型都滿足正態(tài)性檢驗.多重共線性檢驗需要模型中的容差都大于0.2以及VIF都小于10，香港和臺灣市場的模型通過多重共線性檢驗. 異方差檢驗需要標準化殘差和標準化預測值的散點圖基本都呈同方差情形時才能通過檢驗，4個模型均通過估計系數(shù)不顯著或不符合經(jīng)濟理論.

表1 不同市場模型的回歸分析表(因變量lnVAit)

變量香港澳門臺灣大陸C-0.966(-1.034)-0.741(-0.849)-2.907**(-2.083)1.191***(5.553)lnVA10.471**(4.176)0.363***(3.551)lnVA30.341***(3.500)lnVA40.306**(3.231)0.404***(4.092)lnGDP0.730**(2.309)lnGDP10.606***(5.878)lnGDP2-2.725**(-2.643)lnGDP30.362*(1.771)2.750**(2.775)lnPI6.056**(2.163)lnPI2-6.364**(-2.060)D03SARS-0.853***(-3.980)-0.837***(-4.215)-0.269***(-3.911)D10.034(0.340)-0.059(-0.319)-0.199**(-2.100)-0.089**(-2.407)D2-0.013(-0.129)-0.285(-1.441)-0.095(-1.006)-0.080**(-2.242)D30.114(1.100)-0.207(-0.999)-0.399***(-4.351)-0.121**-3.253R20.4230.3910.8300.972調(diào)整R20.3620.3010.8090.969F值6.8524.33038.462329.298D.W值2.1961.9172.2691.877K-S檢驗p值0.0400.0870.0170.015S-W檢驗p值0.0000.0430.0000.000

注：(1)括號里面的數(shù)字是t值；(2)*、**、***分別表示在10%、5%、1%顯著；(3)空白處表示

表2 4個模型的計量診斷性檢驗匯總

模 型正態(tài)性檢驗直方圖P-P圖K-S檢驗p值S-W檢驗p值多重共線性檢驗異方差檢驗自相關(guān)檢驗香港市場澳門市場臺灣市場大陸市場通過通過未通過通過未通過未通過通過未通過通過未通過通過未通過

檢驗.自相關(guān)性檢驗需要D.W取值范圍在0到4之間，雖然這4個市場模型的D.W值分別是2.196、1.917、2.269、1.877，但由于4個模型中均包含因變量的滯后期，因而4個模型中自相關(guān)檢驗的D.W值無效.

根據(jù)診斷性檢驗的要求，上述計量檢驗標準至少需要通過2個或以上即證明所建構(gòu)模型通過診斷性檢驗，由此可得本文建構(gòu)的4個模型均通過檢驗，得到最終確定模型.

3.3 不同市場的需求彈性分析

旅游需求彈性是指旅游需求的影響因素對旅游需求量反應(yīng)變動的敏感程度，它對于旅游政策和旅游價格的制訂能提供直接的參考依據(jù)，主要指旅游價格彈性和旅游收入彈性.根據(jù)公式(5)—公式(9)可計算出4個客源地的旅游需求彈性值，見表3.

由表3可見，香港、澳門、臺灣、大陸4個客源地收入變量的變動都會對海南旅游需求帶來不同程度的反應(yīng).臺灣、大陸兩個市場的收入彈性均大于1，旅游需求對收入富有彈性，到海南旅游對于這兩個市場的游客而言是奢侈的消費行為.臺灣客源地的收入水平每提高1%，來海南旅游的人數(shù)將會增加1.04%；大陸客源地的收入水平每提高1%，來海南旅游的人數(shù)將會增加1.01%；

表3 4個模型的旅游需求彈性值

客源市場需求價格彈性需求收入彈性香 港—0.520 0澳 門0.580 00.047 3臺 灣—1.040 0大 陸—1.010 0

隨著這兩個客源地經(jīng)濟水平和收入的增加，對海南的旅游需求將會增加.香港、澳門兩個客源地的收入彈性系數(shù)都小于1，需求收入缺乏彈性，說明這兩個市場不管其收入如何變化，對海南的旅游需求總是相對穩(wěn)定，到海南旅游已成為生活必需品，也就是說香港、澳門到海南的游客受本地區(qū)經(jīng)濟和收入水平的影響較弱.澳門市場的需求價格彈性為0.580 0，說明海南旅游產(chǎn)品價格每波動一個單位，就會引起來海南旅游者人數(shù)0.58個單位的波動.

3.4 海南旅游需求預測

根據(jù)公式(6)至公式(9)模型，對海南的香港、澳門、臺灣、大陸4個市場的季度游客量進行估算.首先，對4個模型的相關(guān)自變量進行了Holt-Winter的指數(shù)平滑法預測，效果較好.其次，再將預測值代入公式(6)至公式(9)，預測出4個客源市場各年各季度的lnVA.最后，對各個lnVA的值進行反對數(shù)計算，得出最終2018Q1—2025Q4海南4個市場的旅游預測人次(見表4).預測數(shù)值顯示，在未來8年(2018年—2025年)香港、澳門、臺灣、大陸4個市場到海南的旅游人數(shù)都有不同程度的增長，特別是大陸市場的增長勢頭最快，年均增長率(Annual Average Growth Rate,AAGR)達到10.25%，臺灣市場的年均增長率也達到7.67%，澳門市場年均增長率為1.90%，香港市場的年均增長率較小，只有1.37%.

4 啟示與展望

鑒于在目前的旅游預測中，沒有任何一種預測模型優(yōu)于或勝于其他模型[42]，本研究的理論意義在于借助實證分析，進一步驗證了ADLM模式在旅游需求分析領(lǐng)域上的功效，為ADLM模式的推廣和應(yīng)用打下了一定的基礎(chǔ).本研究的現(xiàn)實意義在于以下三點：

第一，4個客源市場都受游客量滯后期的影響，表明旅游者的口碑和忠誠是影響選擇海南作為旅游目的地的一個重要因子.海南在旅游產(chǎn)品層面，可以在旅游產(chǎn)品創(chuàng)新、旅游服務(wù)質(zhì)量、旅游體驗等方面加強提升；在市場層面做好宣傳推廣工作，增強吸引力；在渠道層面進行多渠道拓展和融合，加強渠道管控，有效引導輿情，在各旅游市場形成海南旅游目的地正面形象和口碑，借助產(chǎn)品魅力贏得更多回頭客.

第二，臺灣、大陸市場對于海南的旅游需求存在著大于1的收入彈性，若兩地游客的收入持續(xù)增加，海南旅游市場可以提前做好專門針對臺灣、大陸的旅游產(chǎn)品布局.結(jié)合相關(guān)實際，諸如臺灣市場旅游傳統(tǒng)習俗、臺灣本地經(jīng)濟發(fā)展水平、臺灣與海南兩地地理距離和自然環(huán)境近似性等，可以推斷出到海南的臺灣旅游者應(yīng)屬于低端市場；再結(jié)合未來8年臺灣市場到海南旅游的增長態(tài)勢，也可推斷出海南是臺灣低端旅游市場上旅游的替代目的地這一市場定位.如何扭轉(zhuǎn)在臺灣旅游市場上的這一定位，吸引高質(zhì)量旅游者也需要業(yè)者和相關(guān)政府部門積極應(yīng)對.港澳市場對于海南的旅游需求存在著小于1的收入彈性，結(jié)合兩地未來8年旅游預測人次緩慢增長的特點，原因不外乎與自然環(huán)境的相似性和地理距離的趨緊性相關(guān)；尤其是澳門市場，還突出表現(xiàn)為價格的敏感，但仍然可以從打造優(yōu)美的自然環(huán)境入手，結(jié)合人文環(huán)境的相似性，以探親游為突破口，切入感情牌，構(gòu)建吸引港澳市場的旅游產(chǎn)品，擴大港澳市場的份額.

第三，未來8年，4個市場到海南旅游的人次總體呈增長態(tài)勢，特別是臺灣和大陸游客的年均增長率分別達到7.67%和10.25%，可以預見未來海南的旅游增長勢頭非常迅猛.為了有條不紊地做好旅游服務(wù)和管理工作，海南應(yīng)該著眼于未來，在旅游基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、住宿業(yè)、目的地管理、質(zhì)量、人才貯備建設(shè)等方面加強長線投入，結(jié)合相關(guān)市場的收入彈性特點，做好產(chǎn)品開發(fā)和升級換代工作.

表4 海南4個旅游市場預測(2018Q1—2025Q4)

萬人次

還須強調(diào)的是，首先，本研究選取的研究對象——香港、澳門、臺灣、大陸4個市場均為中國人，港澳臺市場在政府統(tǒng)計上則屬于入境市場，它們還不是海南的核心客源地，不能完全代表海南入境旅游市場現(xiàn)狀，因此未來研究可以考慮從入境旅游市場的核心客源地來分析海南入境旅游市場的相關(guān)特征，這樣可以更具代表性和更有參考價值.其次，在選用的研究模型方面，本文選用的還是ADLM的基礎(chǔ)模型，未來研究可以考慮使用加入替代價格變量的模型，這樣能充分考慮現(xiàn)實意義，得到的市場模型特征更貼近實際而具有更強的實踐指導意義.最后，在模型有效性檢驗上，希望未來研究發(fā)掘更嚴謹有效的檢驗方法.