Курсова задача на тема Същност и съдържание на статистическото моделиране на туристическите комплекси


ТАБЛИЦА 1 ОСНОВЕН МОДЕЛ: ПЪРВИ ЕТАП



страница2/3
Дата30.04.2017
Размер417.48 Kb.
ТипЗадача
1   2   3

ТАБЛИЦА 1

ОСНОВЕН МОДЕЛ: ПЪРВИ ЕТАП

Determinant Coefficient Elasticity/Odds Ratio t P>|t|

ln(PCGDPo) 0.972 13.300 0.000

ln(PCGDPPCd) 1.048 11.260 0.000

ln(TPd/NERod) -0.193 -12.010 0.000

TERRIKd -6.881 -0.005 -5.420 0.000

ln(DEMOCd) 0.163 6.920 0.000

SFd -0.095 -9.108 -5.110 0.000


Dummy on Country Pairs Yes Observations 36635

Dummy on Counties of Origin Yes F 286.160

Dummy on Countries of Destination Yes P>F 0.000

Dummies on Years Yes Adjusted R2 0.966


Всички коефициенти са значими, и представляват очаквани стойности. Увеличение с 1 процент в БВП на глава от населението, причинява увеличение средно с 0. 97 процента в броя на пристигащите в целия свят, при равни други условия. Този резултат подчертава нормалното добро качество на днешния международния туризъм. Политическият риск значително влияе втрху туристическото търсене. Еластичността за предназначението на индекса на демокрация и интензивността на тероризъм са от 0.16 до -0.005 съответно. В допълнение, губещите направления/дестинации намаляват вероятността тези страни да бъдат посетени с 9 процента. Информационното събиране, улеснено от икономически растеж на дестинациите, е от значение. Увеличение с 1 процента в растежа, води към увеличение с 1 процент средно на пристигащите, при равни други условия. Накрая, значението на туристическата цена. Еднопроцентно увеличение на цените в дестинациите, причинява намаление с 0. 19 процента в пристиганията средно, при равни други условия. Регионални модели за първия етап са представени в следните таблици.
ТАБЛИЦА 2

РЕГИОНАЛЕН МОДЕЛ: ПЪРВИ ЕТАП ЗА ЕВРОПА
Determinant Coefficient Elasticity/Odds Ratio t P>|t|

ln(PCGDPo) -0.142 -0.680 0.496

ln(PCGDPPCd) 1.049 6.460 0.000

ln(TPd/NERod) -0.437 -11.230 0.000

TERRIKd -14.123 -0.007 -4.870 0.000

ln(DEMOCd) 0.142 3.230 0.001

SFd -0.119 -11.249 -3.100 0.002
Dummy on Country Pairs Yes Observations 9030

Dummy on Counties of Origin Yes F 394.620

Dummy on Countries of Destination Yes P>F 0.000

Dummies on Years Yes Adjusted R2 0.960


ТАБЛИЦА 3

РЕГУИНАЛЕН МОДЕЛ: ПЪРВИ ЕТАП ЗА ИЗТОЧНА АЗИЯ

Determinant Coefficient Elasticity/Odds Ratio t P>|t|

ln(PCGDPd) 0.928 4.090 0.000

ln(PCGDPPCd) 1.188 3.600 0.000

ln(TPd/NERod) -0.125 -2.220 0.026

TERRIKd -3.367 -0.003 -0.780 0.436

ln(DEMOCd) -0.007 -0.120 0.905

SFd -0.075 -7.242 -1.250 0.211


Dummy on Country Pairs Yes Observations 3978

Dummy on Counties of Origin Yes F 11.380

Dummy on Countries of Destination Yes P>F 0.000

Dummies on Years Yes Adjusted R2 0.966


Три основни черти различават европейските и азиатските туристи. Първо, изходящия туризъм от Европа не е значително засегнат от приходите на човека. Обратно на това, източно-азиатския коефициент е подобен на този от общия модел. Европейски жители, с ограничени доходи, са вероятно задоволени със техния брой пътувания: растежът на доходите може би вероятно се влияе по-силно от разходите за пътуване (Costa и Manente 2000), без да засегне броя заминавания. Източно-азиатското развитие е много скорошно явление: сега, много източно-азиатци не могат да си позволят международни пътувания. Растежа на доходите, губейки източно-азиатския бюджет допринася, и прави тези пътувания, приемливи, води към продължително увеличение в броя на заминаванията. Второ, политическият риск няма никакво влияние за източно-азиатските туристи, докато засяга европейците в рамките на общия модел. Източно-азиатския резултат е по-високо отколкото европейския за всички индекси на политическия риск. Свикнали да се справят с политически проблеми в техния район, източено-азиатците могат вероятно да пренебрегнат този аспект, когато дестинациите започват да се ценят като туристически цели. Трето, ефектът от цената на туристическите дестинации влияе в по-голяма степен за Европа (еластичност, равна на -0.43), от колкото за Източна Азия (еластичност, равна на -0.12). Различията в регионалното развитие могат отново да предложат възможно обяснение. Европейците с високи и средни доходи пътуват към чужбина, докато тези с най-високите доходи от Азия, могат да си позволят международни пътувания. Туристите със средни доходи са по-чувствителни от високодоходните, при промени в цената, тогава източно-азиатската ценова еластичност е по-ниска в сравнение с европейската еластичност. От тази гледна точка, бъдещото източно-азиатско развитие, изисква увеличение в обема на средната класа, също както и да се увеличи еластичността на цената в този район.
6.3 Втори етап
Общият втори сценичен модел е илюстриран в таблица 4. Ефектите причинени от детерминантите на времевата променлива бяха анализирани в предишната под-част. В допълнение, близка прилика е открита между първия и втория етап на коефициентите на детерминантите на времевиая диапазон. По тези причини, вниманието сега е фокусирано върху ефектите причинени от двете страни, детерминантите на времевата инварианта. Както в предишната под-част, основните стандартни грешки са използвани за да се контролират възможните проблеми с heteroscedasticity.
ТАБЛИЦА 4

ФУНКЦИЯТА ЗА ИЗБОР НА ТУРИЗЪМ: ВТОРИ ЕТАП

Determinant Coefficient Elasticity/Odds Ratio t P>|t|

ln(PCGDPo) 1.088 7.820 0.000

ln(TPd/NERod) -0.209 -8.620 0.000

ln(PCGDPPCd) 0.522 3.070 0.002

SFd -0.125 32.452 -3.550 0.000

TERRIKd -7.425 -0.005 -2.290 0.022

ln(DEMOCd) 0.142 2.950 0.003

ln(DISTod) -1.448 -94.190 0.000

CONTIGod 1.074 107.702 20.890 0.000

COLONYod 0.855 86.532 15.030 0.000

COMCOLod 1.105 111.018 22.580 0.000

CMLOFod 0.922 92.490 23.180 0.000

CMLETod 0.199 44.904 5.370 0.000

|PACZ1DIFFod| 0.091 0.025 2.950 0.003

|PACZ2DIFFod| -0.097 -0.032 -2.900 0.004

|PACZ3DIFFod| 0.193 0.065 6.680 0.000

|PACZ4DIFFod| -0.754 -0.119 -10.970 0.000

|PACZ5DIFFod| 2.804 0.065 3.990 0.000

|PACZ6DIFFod| -0.843 -0.228 -8.250 0.000

|PKCZNUMBDIFFod| -221.183 -0.287 -0.730 0.466

ln|ENVIDIFFod| 0.036 4.600 0.000

|UNESCODIFFod| -0.002 -0.022 -1.930 0.053

ln|PCGDPDIFFod| -0.044 -6.690 0.000


Dummy on Country Pairs No Observations 30566

Dummy on Counties of Origin Yes F 646.140

Dummy on Countries of Destination Yes P>F 0.000

Dummies on Years Yes Adjusted R2 0.859


Географските коефициенти представят очаквани стойности, и статистична важност. Увеличение с 1 процента в разстояние на ареала за пътуванията, довежда до намаление от 1.45 процента на пристиганията средно, при равни други условия. Близостта между две страни, довежда до увеличение с 108 процента във вероятността едната страната да бъде посетена. Значението на географското разстояние може да зависи или от транспортните цени, или от фалшивите рискове, или от двете. Връзката с фалшивите рискове е по-скоро за дистанции с културно-познавателно направление. Особено, колониалните връзки между страните, довеждат до увеличение с 87 процента във вероятността едната странатата да бъде посетена. В допълнение, едната увеличава коефициентите до 111 процента за споделяне на общото колониално споделяне, 92 процента за споделяне на официален език, и 45 процента за споделяне на етнически език. Абсолютните различия между атракциите на двете страни са свързани с проблема за туристическите криви на безразличие. Девет от десет разлики са статистически значими. Пет от девет значителни разлики представят отрицателни коефициенти. Откакто не се появява ясно изразено мнозинство, характеризиращи туристическите криви на безразличие на този етап е невъзможно. Регионални модели за втория етап са представени в следните таблици.
ТАБЛИЦА 5

РЕГИОНАЛЕН МОДЕЛ: ВТОРИ ЕТАП ЗА ЕВРОПА

Determinant Coefficient Elasticity/Odds Ratio t P>|t|

ln(PCGDPo) -0.786 -2.310 0.021

ln(TPd/NERod) -0.527 -9.260 0.000

ln(PCGDPPCd) 0.887 3.660 0.000

SFd -0.121 32.587 -2.150 0.031

TERRIKd -13.076 -0.006 -3.480 0.001

ln(DEMOCd) 0.106 1.580 0.114

ln(DISTod) -1.441 -29.180 0.000

CONTIGod 0.339 51.618 3.710 0.000

COLONYod 0.847 85.777 12.820 0.000

COMCOLod (dropped)

CMLOFod 0.352 52.330 3.460 0.001

CMLETod 0.512 61.383 5.110 0.000

|PACZ1DIFFod| (dropped)

|PACZ2DIFFod| 0.097 0.024 0.500 0.617

|PACZ3DIFFod| 0.339 0.190 6.830 0.000

|PACZ4DIFFod| 0.013 0.002 0.120 0.904

|PACZ5DIFFod| -2.123 -0.071 -3.470 0.001

|PACZ6DIFFod| -0.485 -0.128 -3.170 0.002

|PKCZNUMBDIFFod| -2054.825 -2.953 -2.710 0.007

ln|ENVIDIFFod| 0.057 4.540 0.000

|UNESCODIFFod| -0.003 -0.040 -1.800 0.072

ln|PCGDPDIFFod| 0.055 3.570 0.000


Dummy on Country Pairs No Observations 7712

Dummy on Counties of Origin Yes F 521.050

Dummy on Countries of Destination Yes P>F 0.000

Dummies on Years Yes Adjusted R2 0.890


ТАБЛИЦА 6

РЕГИОНАЛНО РАЗВИТИЕ: ВТОРИ ЕТАП ЗА ИЗТОЧНА АЗИЯ

Determinant Coefficient Elasticity/Odds Ratio t P>|t|

ln(PCGDPo) 1.028 2.800 0.005

ln(TPd/NERod) -0.171 -2.230 0.026

ln(PCGDPPCd) 0.703 1.430 0.153

SFd -0.046 35.131 -0.440 0.663

TERRIKd -4.175 -0.003 -0.720 0.469

ln(DEMOCd) 0.021 0.200 0.843

ln(DISTod) -1.449 -16.690 0.000

CONTIGod 1.276 131.747 8.640 0.000

COLONYod 0.505 60.983 3.250 0.001

COMCOLod 0.468 58.770 3.860 0.000

CMLOFod 0.122 41.549 0.750 0.452

CMLETod 0.445 57.434 3.850 0.000

|PACZ1DIFFod| 0.410 0.137 4.960 0.000

|PACZ2DIFFod| 0.385 0.100 2.410 0.016

|PACZ3DIFFod| -0.042 -0.012 -0.370 0.712

|PACZ4DIFFod| -1.437 -0.236 -4.560 0.000

|PACZ5DIFFod| (dropped)

|PACZ6DIFFod| -1.376 -0.459 -5.360 0.000

|PKCZNUMBDIFFod| 8207.802 12.257 3.560 0.000

ln|ENVIDIFFod| 0.034 1.330 0.184

|UNESCODIFFod| 0.018 0.144 3.730 0.000

ln|PCGDPDIFFod| -0.038 -2.090 0.037


Dummy on Country Pairs No Observations 3011

Dummy on Counties of Origin Yes F 222.940

Dummy on Countries of Destination Yes P>F 0.000

Dummies on Years Yes Adjusted R2 0.887


Географският и културен коефициент представят очаквани стойности и статистическо значение за двете - Европа и Източна Азия. Въпреки някои малки разлики, европейските и източноазиатските жители са еднакво засегнати от тези детерминанти. Както е в общия случай, регионалните модели са за съжаление неспособни да очертаят човешкото желание с криви на безразличие. За Европа, шест от десет абсолютни разлики са статистически значими. Три от шест значими разлики са отрицателни. За Източна Азия, седем от десет абсолютни разлики са статистически значими. Четири от седем значими разлики са положителни. И в двата случая, никакво, ясно изразено мнозинство не се появява.
6.4 Трети етап
Преди да продължим, две предварителни точки трябваше да бъдат подчертани. Първо, коефициентите за двете дестинации – детерминантите за времевите променливи и времевия инвариант, ще бъдат анализирани в този етап. Причината за по-нататъшен анализ по детерминантата на времевия вариант е поради факта, че, без елементарните производни за дестинациите, приблизителните коефициенти предоставят информацията за времви и редови ефект. Второ, пропуснатите променливи са отчетени за този етап от модел. Тези задачи, създавайки възможно отклонение в регресионните коефициенти, предлагат специално тълкуване на резултатите. Таблица 7 илюстрира резултатите за общия трети сценичен модел. Също така в този случай, основните стандартни грешки са използвани за да контролират възможни проблеми с heteroscedasticity.

ТАБЛИЦА 7

ОБШ МОДЕЛ: ТРЕТИ ЕТАП

Determinant Coefficient Elasticity/Odds Ratio t P>|t|

ln(PCGDPo) 1.063 6.740 0.000

ln(TPd/NERod) -0.060 -5.110 0.000

ln(PCGDPPCd) 0.392 20.050 0.000

SFd 0.146 42.572 5.340 0.000

TERRIKd 7.622 0.005 2.820 0.005

ln(DEMOCd) -0.344 -12.380 0.000

ln(DISTod) -1.496 -97.730 0.000

CONTIGod 0.958 95.861 17.780 0.000

COLONYod 0.928 93.062 15.220 0.000

COMCOLod 1.038 103.892 20.790 0.000

CMLOFod 0.751 77.936 17.480 0.000

CMLETod 0.391 54.407 9.860 0.000

|PACZ1DIFFod| 0.215 0.058 6.310 0.000

|PACZ2DIFFod| -0.072 -0.024 -1.950 0.052


Determinant Coefficient Elasticity/Odds Ratio t P>|t|

|PACZ3DIFFod| 0.136 0.046 4.200 0.000

|PACZ4DIFFod| -0.731 -0.116 -9.760 0.000

|PACZ5DIFFod| 3.766 0.087 4.880 0.000

|PACZ6DIFFod| -1.120 -0.303 -9.920 0.000

|PKCZNUMBDIFFod| -1231.751 -1.599 -19.750 0.000

ln|ENVIDIFFod| -0.029 -3.280 0.001

|UNESCODIFFod| -0.009 -0.079 -6.570 0.000

ln|PCGDPDIFFod| -0.024 -3.330 0.001

PACZ1d 3.750 0.653 4.600 0.000

PACZ2d 2.583 0.655 3.170 0.002

PACZ3d 3.187 0.687 3.920 0.000

PACZ4d 1.930 0.183 2.270 0.023

PACZ6d 5.118 1.277 6.100 0.000

ln(PKCZNUMBd) 0.310 21.070 0.000

ln(ENVId) -0.965 -27.120 0.000

UNESCOd 0.073 0.405 38.990 0.000

ln(EDUCd) 0.191 5.130 0.000

ln(LIFEXd) 36.030 8.190 0.000

ln(LIFEX2d) -4.537 -8.290 0.000

ln(INTERUSd) 0.284 16.250 0.000

ln(PKFDId) 0.028 5.270 0.000

ln(AREAd) 0.830 48.990 0.000
Dummy on Country Pairs No Observations 30447

Dummy on Counties of Origin Yes F 1506.960

Dummy on Countries of Destination No P>F 0.000

Dummies on Years Yes Adjusted R2 0.815


БВП-то на глава от населението за дестинациите поддържа положителен и значителен коефициент (еластичност равна на 0.39). От тази гледна точка, съоръженията на дестинациите изглежда да указват положително въздействие на пристигащите. Както и да е, положителният ефект предизвикан от икономическия разтеж изглежда да бъде по-голям когато ефектът е предизвикан от съоръженията, общият ефект на БВП започва да намалява в сравнение с времевия ефект на БВП. Цените на туристическите дестинации поддържат отрицателен и значителен коефициент (еластичност, равна на -0.06). Също така в този случай, редовият ефект изглежда да бъде по-малък от времевия ефект. Най-разочароващите резултати засягат политическия риск. В този етап, политически рискови коефициенти представят „погрешни” стойности, но остават значителни. Никаква теоретична причина не съществува за свързване на високата опасност с големия брой на пристиганията. Без по-нататъшни проучвания, тези коефициенти са по-добре преведени като свидетелство за предупреждение за липсващите променливи на проблемите, и по-голямата надеждност на резултатите на първия модел на първи етап се дължи на анализирането на естествените черти на дестинациите. По отношение на климатичните пояси, изглежда се появява ясна класификация. Водните зони, свързани със слънчевите и морски курорти са най-голямата атракция. Топлите области (умерени, сухи, и тропически), следват по-нататък. Най-малко атрактивни са студените области. Особено, увеличение с 1 процент от пропорцията на площта на дестинациите с водни пейзажи, водят до увеличение с 1.28 процента средно в пристиганията за туризма, при равни други условия. За умерени, сухи, и тропически области еластичността е съответно 0.69, 0.66, и 0.65. Накрая, еластичността за студените райони е 0.18. В допълнение, много хора изглежда започват да оценят разнообразието на пейзажите в дестинациите: увеличение с 1 процента в броя на климатичните области на курортите (в км 2), довежда до увеличение с 0.31 процента при пристиганията средно, при равни други условия. Много изненадващо, качеството на околната среда влияе отрицателно и значително на туризтическите пътувания (с еластичност, равна на 0.96). По отношение на историческите отличителни черти, увеличение с 1 процент в места с културно-историческо наследство, причинява увеличение с 0.41 процента в пристиганията средно, при равни други условия. Детерминантите за времевия инвариант използвани за приближаване на туристически застрахователни стратегии, са със очаквани стойности и статистическо значение. Особено, информационното снабденост, приблизително за дестинациите с високо ниво на образование и интернет култура, упражнява положителен ефект при пристиганията в туризма (еластичността е равна съответно на 0.19, и 0.28). Освен това, увеличение с 1 процент в туристическите дейности на туроператорите, дължащи се на вливания на преки чуждестранни инвестиции (в км 2), води до увеличение с 0.03 процента при пристиганията средно, при равни други условия. Здравните рискове бяха съпоставени с очаквания стандарт на живот в дестинациите. Квадратичната формула беше пресметната да представи подходяща спецификация за този вариант: с други думи, над определено ниво, увеличения в средната продължителност на живот беше пресметнато, че не е с положителен ефект за пристиганията. Потвърждавайки очаквания, резултатите към регресия показват, че се прави обратна връзка между средната продължителност на живот и пристиганията. Приблизителната оценка за повратната точка, 53-годишна възраст, е обаче много слаба и предполага това, само за няколко страни (Повечето от тях са разположени в африканския район) влияе негативно поради техните лоши здравни условия. В следствие на горните резултати, може да се каже нещо повече за формата на туристическите криви на безразличие. Туристическите криви на безразличие са дефинирани за характеристиките на дестинациите с положителен ефект на влияние за търсенето. Моделът към третия етап подчертава тези характеристики: БВП на глава от населението, водни, умерени, тропически, сухи и студени области, разнообразни пейзажи и исторически атракции. Упражнението направено в част 6. 3, може сега да бъде повторено спрямо тези характеристики. От моделът за третия етап представляващ променливите за пропуснатите проблеми, вторият етап моделира коефициентите отнасящи се за правенето на такова упражнение. Седем от осем абсолютни разлики са значими. Пет от седем значими разлики са отрицателни. Забелязва се свидетелство за психоцентризъм (62.5 процента коефициенти са отрицателни, 25 процента са положителни, 12.5 процента са незначими). Накрая, коефициентът за страните в района на туристическите дестинации е близо до очакваната стойност - 1 (еластичност, равна на 0.83). Регионалните модели към трети етап са илюстрирани на следващите таблици.

ТАБЛИЦА 8

РЕГИОНАЛЕН МОДЕЛ: ТРЕТИ ЕТАП ЗА ЕВРОПА

Determinant Coefficient Elasticity/Odds Ratio t P>|t|

ln(PCGDPo) -0.266 -0.630 0.529

ln(TPd/NERod) -0.088 -3.930 0.000

ln(PCGDPPCd) 0.343 10.230 0.000

SFd 0.170 43.599 3.380 0.001

TERRIKd 17.308 0.009 3.990 0.000

ln(DEMOCd) -0.081 -1.760 0.078

ln(DISTod) -1.200 -41.270 0.000

CONTIGod 0.496 60.421 5.150 0.000

COLONYod 1.020 102.009 12.670 0.000

COMCOLod (dropped)

CMLOFod 0.256 47.530 2.040 0.041

CMLETod 0.495 60.367 4.050 0.000

|PACZ1DIFFod| 1.483 0.250 1.790 0.073

|PACZ2DIFFod| 0.159 0.039 0.760 0.445

|PACZ3DIFFod| 0.121 0.068 2.030 0.042

|PACZ4DIFFod| -0.049 -0.008 -0.350 0.725

|PACZ5DIFFod| -1.306 -0.044 -1.870 0.062

|PACZ6DIFFod| -1.089 -0.288 -5.760 0.000

|PKCZNUMBDIFFod| -1245.323 -1.790 -10.140 0.000

ln|ENVIDIFFod| 0.016 1.100 0.271

|UNESCODIFFod| -0.011 -0.149 -5.520 0.000

ln|PCGDPDIFFod| 0.063 3.860 0.000

PACZ1d (dropped)

PACZ2d 0.202 0.047 0.240 0.809

PACZ3d 0.894 0.236 1.090 0.277

PACZ4d -1.124 -0.094 -1.230 0.218

PACZ6d 3.212 0.773 3.590 0.000

ln(PKCZNUMBd) 0.229 9.490 0.000

ln(ENVId) -0.148 -2.660 0.008

UNESCOd 0.079 0.417 25.720 0.000

ln(EDUCd) 0.031 0.560 0.572

ln(LIFEXd) 47.317 6.270 0.000

ln(LIFEX2d) -5.906 -6.290 0.000

ln(INTERUSd) 0.350 11.580 0.000

ln(PKFDId) 0.090 10.550 0.000

ln(AREAd) 0.707 22.780 0.000


Dummy on Country Pairs No Observations 7675

Dummy on Counties of Origin Yes F 649.820

Dummy on Countries of Destination No P>F 0.000

Dummies on Years Yes Adjusted R2 0.809


ТАБЛИЦА 9

РЕГИОНАЛЕН МОДЕЛ: ТРЕТИ ЕТАП ЗА ИЗТОЧНА АЗИЯ

Determinant Coefficient Elasticity/Odds Ratio t P>|t|

ln(PCGDPo) 1.561 3.550 0.000

ln(TPd/NERod) 0.031 0.820 0.411

ln(PCGDPPCd) 0.701 11.680 0.000

SFd 0.301 49.686 3.870 0.000

TERRIKd 8.338 0.007 1.580 0.113

ln(DEMOCd) -0.392 -4.710 0.000

ln(DISTod) -1.660 -33.570 0.000
Determinant Coefficient Elasticity/Odds Ratio t P>|t|

CONTIGod 1.291 133.745 8.110 0.000

COLONYod 0.495 60.349 2.900 0.004

COMCOLod 0.602 67.150 4.570 0.000

CMLOFod 0.242 46.852 1.320 0.187

CMLETod 0.595 66.719 4.470 0.000

|PACZ1DIFFod| 0.515 0.172 5.200 0.000

|PACZ2DIFFod| 0.346 0.090 2.100 0.036

|PACZ3DIFFod| -0.079 -0.022 -0.600 0.549

|PACZ4DIFFod| -1.295 -0.213 -4.690 0.000

|PACZ5DIFFod| 3.736 0.046 2.900 0.004

|PACZ6DIFFod| -0.578 -0.193 -1.910 0.057

|PKCZNUMBDIFFod| -723.364 -1.080 -4.120 0.000

ln|ENVIDIFFod| -0.128 -4.220 0.000

|UNESCODIFFod| 0.010 0.078 1.790 0.074

ln|PCGDPDIFFod| -0.027 -1.200 0.231

PACZ1d 0.971 0.180 2.560 0.011

PACZ2d -1.126 -0.258 -3.350 0.001

PACZ3d 0.464 0.094 1.320 0.186

PACZ4d -1.084 -0.101 -3.120 0.002

PACZ6d (dropped) 0.000 0.000

PKCZNUMBd 0.291 6.040 0.000

ln(ENVId) -1.463 -12.350 0.000

UNESCOd 0.034 0.189 5.500 0.000

ln(EDUCd) 0.245 3.440 0.001

ln(LIFEXd) 15.578 1.270 0.204

ln(LIFEX2d) -1.839 -1.200 0.230

ln(INTERUSd) 0.119 2.250 0.025

ln(PKFDId) 0.037 2.450 0.015

ln(AREAd) 1.039 19.050 0.000


Dummy on Country Pairs No Observations 3001

Dummy on Counties of Origin Yes F 333.090

Dummy on Countries of Destination No P>F 0.000

Dummies on Years Yes Adjusted R2 0.824


ln(PKFDId) 0.037 2.450 0.015

ln(AREAd) 1.039 19.050 0.000


Dummy on Country Pairs No Observations 3001

Dummy on Counties of Origin Yes F 333.090

Dummy on Countries of Destination No P>F 0.000

Dummies on Years Yes Adjusted R2 0.824


Коефициентите за цените на дестинациите и за БВП на глава от населението, за Европа и Източната Азия, са по-малки от онези от съответните модели на първи етап; относителните разлики между двата района, остават обаче непроменени (Европа е характеризирана с по-малък коефициент за БВП на глава от населението, и коефициент на стъргало за цените). По отношение на политическата опасност, и двата региона представят подобни резултати с онези на общия модел към третия етап: кактоа по-рано, тези резултати, са тълкувани като предупреждение за променливите на пропуснатите проблеми. Сега се анализират естествените черти на дестинациите. Европейските туристи са положително засегнати от дестинациите с водни площи (еластичност, равна на 0.77), оценяват разнообразието в пейзажа (еластичност, равна на 0.23), и са отрицателно настроени по отношение на качеството на околната среда в дестинациите (еластичност, равна на -1.49). Азиатските туристи са положително настроени за тропическите пейзажи (еластичност, равна на 0.18). Сухите и студени климати имат отрицателно въздействие на източено-азиатските пътувания (еластичност, равна: от -0,26 до -0,10). Накрая, източно-азиатските туристи оценяват разнообразието от пейзажите (еластичност, равна на 0.29), и са отрицателно повлияни от качеството на околната среда на дестинациите (еластичност, равна на -1.46). Дестинациите с историческо значение влияят положително и в значителна степен на търсенето в двата района, с еластичност равнена на 0.18 за Източна Азия, и 0.42 за Европа. Колкото до застрахователните стратегии, само източно-азиатските жители са значително засегнати от нивото на образование в дестинациите (еластичност, равна на 0.25). И европейските и източно-азиатските туристи са положително и в значителна степен засегнати от вливанието на потреблението на интернет и пряката чуждестранна инвестиция в дестинациите. По отношение на интернет-потребителите, европейци и източно-азиатци, еластичността е съответно 0.35 и 0.12. За преките чуждестранни инвестиции, еластичността е 0.09 за Европа и 0.04 за Източна Азия (доста малко, почти незначително). И европееца и източно-азиатеца представят обратната връзка със здравните опасности. Статистичната значимост обаче е отчетена само за Европа, с повратна точка (55-години) много близо до общия модел. Информацията за кривите на безразличие изглежда да се появи също така и при регионалните модели. Колкото до европейците, БВП на глава от населението в дестинациите, водните райони, пейзажът, и историческите паметници засягат положително туристическото търсене. Засягайки съответния втори етап на модела, три от четири абсолютни разлики са значими. Две от три значими разлики са отрицателни. Създава се леко усещане за psychocentrism. За източно-азиатците, БВП-то, тропическите области, разнообразието на околната среда, и историческите паметници засягат положително туристическото търсене. Споменавайки регионалния втори модел от етапа, четири от четири абсолютни разлики са значими. Три от четири значими разлики са положителни. В този случай се забелязва свидетелството за allocentrism. Резюмирано, третият етап показва три значими районни разлики. Първата, те потвърждават различни регионални реакции по отношение на произхода на БВП-то, и цената на туристическите дестинации. Второ, те откриват районни различия в (причинени най-вероятно от различните местни климати) климатичните вкусове. Трето, те подчертават регионалните различия за туристически склонности (allocentrsim срещу psychocentrism), вероятно обясними в различния времеви период в който двата района видяха необходимостта от международния масов туризъм.
6.5 Недостатъци на проучването
Подхода представен в този доклад няма никакви съмнения, има недостатъци. Първият набор недостатъци засягат две приемания. Първо, в създаването на емпиричния модел беше взето само едно пътуване в годината (част 4). Това приемане е проблематично откакто съвременният туризъм е свързан с намаляване на средната продължителност на престоя, съчетано с увеличаването на броя на пътуванията за година (WTO 2001). Ако „ едно пътуване на година” разбирането е нарушено до голяма степен, тогава оценената връзка може да бъде неспособна да представи търсенето в туризма. За да се определи размера на различието между реалност и „едно пътуване на година”, данните за вътрешните пристигания щяха да бъдат необходими (прибавяйки вътрешни към външни пристигания, сравнявайки тези фигури с население на страните, размерът на различията можеше да бъде оценен). Информацията за вътрешни пристигания, можеше също така да помогне за решаването на проблемите възникнали от откритите различия. Второ, по същия начин като в другите туристически литератури, съвършената конкуренция (това е, крива на предлагане на плосък туризъм) се приема безрезервно. Това предположение изключва възможни проблеми на идентификация (Eilat и Einav 2004). Както и да е, без съвършената конкуренция, коефициентите за цените на туристическите дестинациите можеше да бъдат изложени по-надолу (с други думи, цената в туризма щеше да бъде ендогенна). За да се тества този проблем, трябваше да бъде изграден модел на едновременно уеднаквяване. За да се изгради този модел, трябваше да се изисква подходяща област на туристическото предлагане. Второто развитие на недостатъците се отнася за иконометрическите проблеми. Моделът поставя две главни задачи: multicollinearity и пропуснатите променливи. Колкото за multicollinearity много от моделите от детерминантите могат да действат умерено заедно, особено поради тяхната връзка с БВП на глава от населението (политическа нестабилност, очакванията за жизнения прираст, образованието). В допълнение, въпреки всичко БВП-то за дестинациите изглежда е ж туристическите детерминанти. Опитвайки да уголеми размера на зармера на стойностите (Т. е. откриване на данни за по-голям брой години), може да помогне да намали този проблем.
Най-сериозният иконмометричен проблем засяга пропуснатите променливи: ако multicollinearity засяга само заключението, пропуснатите променливи предразполагат параметрите. Пропуснатите променливи задачи са открити за моделите на трети етап, обясняват вероятно част от техните най-разочароващи резултати. Откакто се смята, че ключовите променливи бяха включени в моделите, неадекватността на някои емпирични приближения е обмислена за да представи основната причина за откриването за проблемите с пропуснатите променливи. Пропуснатите променливи задачи водят към третия набор ограничения. Тези ограничения засягат стратегията за възприятие за приближените детерминанти към туризъм. Някои от главните точки за загрижеността на недоволството: (a) Здравни опасности. Приемането на здравните опасности, които са обратно свързани с продължителността на живот на бебетата е вероятно твърде опростено, за двете развити и развиващи се страни. От една страна, малкоте здравни проблеми в развитите страни (като английско заболяване"луда крава"), с никакъв ефект за стандарта на живот, можеха въпреки всичко да имат отражения при пристиганията. От другата страна, международните туристи, бъдейки обикновено много богати, са вероятно незасегнати от някакви детерминанти на развитите страни по отношение стандарта на живот. По-скоро за здравните рискове (използване, пример на данни на Световната Здравна Организация) трябваше да бъдат търсени. (b) Информационното събиране. Събирането на информация беше моделирано с бъдещи дестинации упражнявайки косвен ефект на тяхната способност да предоставят информация. Информацията за промоционалните дейности на дестинациите, давайки директна оценка на тази способност, щеше да бъде много полезна. (c) Дейности на операторите. Тази детерминанта беше преценена много грубо. Приближението, което е възприето, предостави обаче насърчителни резултати. Още усилия в тази посока (двустранна пряка чуждестранна инвестиция в"туристическото търсене") можеха да бъдат проведени. (d) Качеството на околната среда. Качеството на околната среда беше моделирано по много технически начин, който използва индикатори, чиито околни ефекти са вероятно незабележими за туристите. (e) Транспортни цени. Транспортните разходи бяха моделирани с двупосочното разстояние. Откакто двупосочното разстояние беше също така използвано за преценяване на фалшиви рискове, това създаде някакво объркване. Събирането на информация за транспортните разходи (цената на гориво, двупосочни самолетни билетии др.) би представило получената стойност на проведеното проучване.

7. Заключение: “Скициране” на световния туризъм

Въпреки ограниченията подчертани в част 6.5, полезна информация може да бъде обобщена от настоящият анализ.


1. Международните пътувания растат едно към едно с повишаването на БВП. Разпространението на туристическите пътувания сред различните дестинации е засегното от много фактори.
2. При важността на атракциите в определянето на туристическото търсене е лесно да се обобщи, че някои дестинации са естествено предразположени за развитие на успешен туристически продукт. Страните, намиращи се във водни области благословени с високо природно разнообразие и много туристически забележителности, ги прави част от тази потенциална успешна група.
3. При избиране на дестинация с еднакъв потенциал атракции, туристите вероятно ще изберат по – развитата страна. С други думи високото ниво на съоръженията определящо развитите нации допринася до по – лесното и удобно използване на атракциите на дадената страна.
4. Рисковете в дестинациите е една от най -важните детерминанти при определяне на туристическото търсене. Както фаллшивите така и истинскирв рискове се взимат под внимание. За първата категория, туристите предпочитат страни, способни да увеличават нивото си на демокрация, да намалят интензивност на тероризма и да избягват епизоди на държавни провали,. В допълнение, страни характеризиращи се с извънредно лошо здравно състояние е вероятно да бъдат избягвани от почиващите.
5. Туристи искат да бъдат информирани за отличителни черти на дестинациите. Винаги, когато информацията е неадекватна фалшивите рисков се появят. Географската и културна близост между две страна играе важна роля в улесняване на информационните потоци и като такава поощрява създаването на блоковете за регионален туризъм. Психоцентрични източници се предоставят за да подкрепят тези блокове.
6. Туристи обаче опитват да се справят с рисковете. Събирането на информацията намалява рисковете и този сбор от информация може да бъде по-лесния начин за дестинациите да предоставят информация. Икономическия растеж, добре образованото население и адекватната интернет-интензивност са определени като важни фактори за разпространението на инфромацията. В допълнение, стратегиите на дестинациите, целящи привличане на чужди туроператори, могат да представят допълнителен инструмент за подобряване на безопасността в дестинациите.
7. Накрая, туристическата цена на дестинациите и двупосочните транспортни разходи засягат туристическото търсене по очаквания негативен начин.
Накрая, някои индикации за перспективите на световения туризъм могат да бъдат получени от обединението на трите модела.
1. Международният туризъм ще поддържа своя растеж през следващите години. Контролирайки временните тенденции, международните пътувания вероятно ще нараснат линейно с нарастването на световния БВП.
2. Европа (най-големата дестинация) изглежда много близко до достигането на статут на стабилна туристическа дестинация. В близкото бъдеще, незначителен растеж на пътувания в Европа може да бъде открит. От другата страна, източна Азия (бързо развиваща се дестинация), още далеч от постигане на своята точка на насищане, вероятно ще продължи да увеличава дяла си на световни пътувания.
3. При значението на рисковите за определяне на туристическия избор най-големия дял от Източно азиатските пътувания вероятно ще е пбхванат от азиатски дестинации (по същия начин както европейските туристи до голяма степен обхващат европейските дестинации).
4. Източно-азиатсктките туристически потоци могат обаче да се разпространят по света в по-висока пропорция към това, което беше наблюдавано в Европа: в сравнение с малките европейски психоцентрици, източно-азиатските туристи изглежда да бъдат по-близо до дефиницията на Плоган за алоцентични туристи.

Каталог: Music,%20Movies,%20Videos,%20Games%20and%20more... -> Lekcii -> UNWE%20files
UNWE%20files -> Да се разширява ли чрез франчайзинг (продаване на права) към Южно -американския пазар?
UNWE%20files -> Особености на иновациите и иновационния процес в индустриалното производство
UNWE%20files -> “top rope”, “all free”, “yo-yo”, “red point”, “flash”, "on sight" и “solo”
UNWE%20files -> Скалното катерене
UNWE%20files -> Професионална автобиография
UNWE%20files -> Сигурност във фирма за разработка на
UNWE%20files -> При какви обстоятелства придобиването на съществуваща компания е предимство за Хайнекен, в сравнение с инвестициите „на зелена поляна”?
UNWE%20files -> Спам и системи за защита от спам
UNWE%20files -> Експозе Русия


Поделитесь с Вашими друзьями:
1   2   3


База данных защищена авторским правом ©obuch.info 2019
отнасят до администрацията

    Начална страница