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【CTA学术沙龙】2019年第13期丨马仪亮:地方旅游数据建设实践及应用推荐

发布时间:2019-10-09 12:59:19 已有: 人阅读

  2019年7月12日下午,我院举办2019年第13期CTA学术沙龙,主题为“地方旅游数据建设实践及应用推荐”。本期沙龙由我院统计调查所负责人、副研究员马仪亮博士主讲,宋子千首席研究员主持,特邀嘉宾北京联合大学旅游学院李享教授,我院部分研究人员、博士后以及学界和业界代表参加了此次研讨。

  马仪亮 ,经济学博士,副研究员,博士后合作导师,中国旅游研究院统计调查所负责人。主要研究旅游统计及大数据,旅游经济核算,在《环球时报》(海外版)、《旅游学刊》、《旅游科学》等刊物及各类学术刊物上发表论文20余篇,出版专著1部,任《中国旅游经济蓝皮书》(2017)(2019)执行主编,《中国旅游大数据执行主编》。主持或参与各类课题50余项。

  沙龙的主题为“地方旅游数据建设实践及应用推荐”,我主要结合地方旅游统计及数据建设的普遍做法,阐述地方旅游统计乱象的原因与改进措施,分析地方利用大数据进行统计尝试的误区与注意事项,介绍大数据在地方旅游数据建设中的几种典型应用。

  一、旅游统计及数据建设的普遍做法。旅游统计及数据建设在旅游工作中至关重要,通常来说,旅游统计分为全国旅游综合统计、行业统计和地方旅游综合统计。1.全国旅游综合统计。主要是指国内旅游调查和入境旅游调查两个方面。目前,国内旅游调查主要通过电话调查的方式进行。电话调查包括城镇和农村两个方面。城镇包含直辖市、省会、计划单列市及苏州、无锡、珠海和桂林等40个大中城市,约1万户调查对象,采用分阶段抽样的方式,季度调查,每年两次大调查、两次小调查。而农村也选取1万户家庭,按省分配。通常按行政村经济实力排名等距离抽样,季度调查。要注意的是,常住人口是指全年经常在家或家居6个月以上,而且经济和生活与本户连成一体的人口。军人、中专以上走读生,在外有职业者除外,外出务工但收入带回的农民工等包括在内。国内旅游调查的对象指我国居民,不以谋求职业或获取报酬为目的,离开常住地,在外停留超过6个小时但不足12个月,到其他地方(旅行距离超过10公里)参观、游览、度假、探亲访友、疗养、出差或从事经济、科技、文化、教育、宗教等方面活动的人。调查中有一特例,因出境而途径或停留境内城镇所发生的费用计入国内游花费。国内旅游调查的执行者通常为统计局社情调查中心。入境旅游调查的主要方式是现场拦访,调查的对象通常为在我国停留时间不超过3个月的游客。调查的执行者为各省旅游局。2.全国旅业及专项统计。目前,星级酒店、旅行社和景区由对应业务处室通过填报系统催报、旅游投资通过全国旅游项目管理系统填报采集、乡村旅游通过国家乡村旅游扶贫工程观测中心催报采集、红色旅游采取填报+调查的方式统计。3.地方旅游综合统计。地方接待统计执行《旅游统计调查制度》,包括旅游设施和旅游吸引物拦访。以地级市为颗粒度,在统计实践中,过夜游客是接待统计的重要入口。

  目前,地方旅游统计乱象层出,主要有以下问题。一是基层统计专业性不高:“难统计”催生大量“乱统计”,对旅游的技术定义理解不透(1963年的罗马定义-1991年的渥太华定义-2008年纽约定义),统计设计及统计方法不科学,导致统计结果偏差明显。如西南某省等区县相加门票、住宿和旅游项目。二是数据结果受行政干预:“官出数据”与“区域攀比”叠加。如2018年各省市区公布的国内游客接待总计155.21亿人次,是文化和旅游部、国家统计局测算的国内游客出游总计的2.8倍;国内旅游总收入18.42万亿,是全国统计对应指标的3.59倍。此外,各地上报的国内旅游总收入,占全国居民可支配收入总额的46.77%,或占全国居民消费支出总额的66.5%。2018年各省市区公布的国内游客接待总计155.21亿人次,是文化和旅游部、国家统计局测算的国内游客出游总计的2.8倍;国内旅游总收入18.42万亿,是全国统计对应指标的3.59倍。此外,各地上报的国内旅游总收入,占全国居民可支配收入总额的46.77%,或占全国居民消费支出总额的66.5%。进一步考虑居民出境旅游花费,两项占比48.84%和69.44%。按照出游率评估旅游人次指标,各省接待游客以平均约7成为本省客源,结合各省统计公报公布的2018年各省人口数,贵州、重庆、山西、陕西、江西、天津等省域内居民在本省旅游的年出游率超过10次。三是基础理论支撑有短板:精致的利己主义者变现数据价值。统计的范围为经济领土!假日为接待统计,不是出游统计。前者人次放大,但收入缩小。还有一些说不清道不明的人次?“在使用大数据之前,统计的计量单位是人次,如果一名游客在某目的地游览了10个景点,就被统计了10次,加上住宿再统计1次,一名游客就被统计成了11人次。使用大数据之后,如果是使用手机漫游数据,并且假如设定离开居住地6小时、10公里就被统计为游客,那么在大都市就有很多的本地人因为通勤被统计为游客,还有可能一名带两部手机的游客或本地人被统计为2名游客。”现在缺尺度观吗?不!行政区划的尺度观不是简化,而是相反,低级行政区旅游接待数据可能大于高级行政区。旅游的增加值率过高?这个问题需先理解旅游总收入与旅游总消费的区别。

  地方旅游统计乱象的原因有很多,如“能干的不想干,不能干的干不了”,人才流失是旅游统计乱象的根本原因。“横向不可加、纵向不可比”,制度执行过于随意是旅游统计乱象的直接原因。“上面任性要,下面大胆造”,数据生态和数据观落后是旅游统计乱象的深层原因。如西南某省连续多年年初工作部署讲话时提出全省旅游市场实现“井喷”增长,年底旅游统计工作者按照对“井喷”二字的理解连续多年生产30%以上的游客增量。临近某省领导提出对标该省,要实现“涌泉”式增长,致使该提出对标的省份连续多年旅游市场增速超过20%。西北某省2018年6月发布旅游“十三五”规划三年行动方案(2018-2020年),提出到2020年接待旅游人次超过3亿人次,实现旅游总消费超过1万亿元。该省2017年只接待国内外游客1.07亿人次,旅游收入实现1822亿元。为了完成三年行动计划提出的目标,该省2018年-2020年游客接待人次平均增速需超过41%,旅游消费年均增速更是需要达到76.4%。2018年该省接待游客人次同比增长40.72%,完成了上级下达的计划指标。

  从目前看,地方旅游统计乱象可从以下几个方面改进。一是接轨国际标准,试点地方旅游接待“下算一级”。二是建立自下而上报备和自上而下督查制度。三是探索大数据统计,提高旅游数据的决策服务效能。

  做好旅游大数据的统计应用有几个前提,一是旅游大数据就意味着数据越“大”越好。旅游大数据不必然意味着全样本,也即旅游大数据也是有边界的。此外,还存在手表定律——电信运营商1+1+1很可能小于3。二是大数据不能替代抽样调查。大数据也需要大数定律的支持,如基于设备的大数据计量需结合抽样向游客关联。有时候大数据会误导或者放大旅游热度和需求,如基于检索的客流预测可能检索极增的诱因无旅游属性甚至负面;或者高铁枢纽带来的集散增量等问题。三是旅客不是游客。现代通信发达,外地机主不一定是外地游客。外地卡主也能与是外地游客划等号。过境旅客不都是游客。仅凭刷卡和移动支付不能判定游客人均花费。交通摄像头或高速公路出口车流不等于自驾客流。四是多数旅游大数据是基于设备的数据而非“人”。从设备到“人”,是技术问题,更是业务问题。

  旅游大数据的应用,通常在文化旅游资源、游客的客流情况、旅游过程中的行为这三个领域。不同的业态分布对产业布局有很大影响,文旅产业空间布局,首先要考虑的就是一个城市的资源和产业在哪里,如博物馆、图书馆、电影院、剧院、加油站、租车点、高速出入口等的分布。对客流监测也是旅游大数据应用的重要方面,我们可以从数据清晰的看到游客去哪里了。通常包括基于惯常环境识别的专项市场统计(如乡村游、跨城自驾、周末游、周边游、都市游、滨海游、节假日旅游等专项市场)、滨海旅游应用、出游和接待区分识别的全国客流图(东部省份旅游活跃度远高于中西部,居民出游及游客接待量均占全国一半以上) 、基于MCC码和建权数据的入出境客流统计(如外国人入境旅游轨迹算法以及依托建权和详单数据的出境客流OD洞察等)。还有一个重要方面是游客行为识别,也就是游客怎么玩的?2018 中国在线旅游发展大数据指数报告结合供给端订单数、各类企业数、交易额、非标酒店占比等大数据,以及需求端搜索量、净流入、点评等大数据得出:省域在线旅游发展指数较不均衡,广东最高为92.6,紧随其后为浙江、江苏、山东、四川和北京等省市。指数均在80以上;安徽、湖北、河南等中部省份线上旅游企业规模不领先,但在线旅游发展较好;西北和东北等平均气温低的省域,在线旅游发展滞后。

  中国旅游研究院数据中心的工作非常专业,也很严谨,这是非常难得的。剔重是比较复杂的事情,也是旅游统计难题。由于游客的统计是基于人的统计,关注的是人--是不断进行位移的人,所以是非常困难的。我们现在身处大数据时代,虽然有很多工具可以借助,但借助工具多了也有许多问题。我较认同戴院长的一个观点:“应该引导公众,理性的而非情绪化的,应该系统的,而不是碎片化的去看待旅游统计”。

  人数是旅游统计核心指标里最基础的一个指标,但我个人认为,旅游人数应该是一个系列概念,或者说是一个系统概念,如果把各个行业接待的人数都加起来,这样是否正确?各个行业其实是业态相加,类似这些情况,如果排除人为“注水”的情况,其实它是合理的,如果我们用接待这个概念,是没有问题的,它体现了企业或者这个行业的接待工作量;但简单的行业接待量相加,并不等于这个地区的接待量,两者不是一回事,其中,存在业态间重复的问题,需要进行“剔重”。在使用数据之前,我们应该对概念有清晰的界定,使数据符合其相应的界定。

  还有一个问题是对游客动机的误区,很多人在使用数据的时候,潜意识里会认为是那种纯旅游,比如观光度假休闲的游客,但其实我们对游客的统计,不仅包括观光游览、休闲度假、还有很多,如商务活动、参加会议、文化、体育、科技交流活动、医疗保健等。只要符合游客的界定,其实都可以被统计到游客的范畴里面来。但是这就会造成认知上的误区和偏差,所以对概念的正确认识非常重要。

  统计数据和测算数据,也是旅游大数据中的重要问题。通常我们的报表数据被认为是统计数据。那些网上填报系统就是现代的报表,属于报表统计数据。我们对实际报上来的数据,进行加工整理,这样得到的数据叫做统计数据。传统的统计人,通常会对旅游的综合测算数据质疑,到底怎么综合的?综合了什么?这个问题在一定程度上体现了旅游统计的困境,旅游统计,在数据获取的诸多方面是存在很大的困难,很难简单地统计清楚,在这种困难条件下,我们所需要的各种数据, 其实是运用了多种手段、设备和方法得到的,这类数据叫做测算数据,也称为综合测算数据。测算数据,通常是在无法直接获取统计数据的情况下而采用的。只要有合理、充分的依据,那么测算数据的使用就没有问题。现在大数据使用的一个重要问题不是数据的获取,也不是数据的整理,而是数据的界定问题。未来我们应该关注并加强质量指标的研究和质量指标的测算,中国旅游研究院对旅游业的统计是真正意义上的旅游统计,做出了非常大的贡献。现在的环境有利于也非常适合旅游统计的发展,希望旅游研究院发挥好旅游统计的引领和导向作用。

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