目录 一、引言 2 （一）、研究背景与选题意义 2 1.研究背景 2 2.研究意义 3 （二）、文献综述 4 1.国外文献综述 4 2.国内文献综述 5 二、现状及存在的问题 6 （一）、中国入境旅游外汇收入发展及其现状 6 （二）、中国入境旅游外汇收入构成及其分析 8 三、实证分析 10 （一）、建立初步参数估计模型 11 （二）、多重共线性的检验 12 （三）、异方差的检验 14 （四）、自相关的检验 15 （五）、模型检验 16 1.经济意义检验 16 2.统计检验 16 四、对策建议 17 参考文献 19

　我国入境旅游外汇收入影响因素分析 摘要：文章研究《中国旅游统计年鉴》披露的2001—2016年我国入境旅游外汇收入及其结构的数据为基础，运用计量经济学理论选取变量，定量分析影响中国入境旅游外汇收入的因素，有助于政府制定相关促进旅游业发展的政策，进而推动整个旅游业的发展。文章针对前文实证分析得出的结论，针对我国入境旅游市场现存的问题、处于的市场竞争环境与机遇，对优化我国入境旅游消费结构、提升入境旅游创汇能力，保持产业健康可持续发展，提供了具有建设性的政策建议，力求达到所提的政策建议的科学性、指导性与务实性。

　关键词：入境旅游 旅游外汇收入 影响因素 实证分析 一、引言 （一）、研究背景与选题意义

　1.研究背景 由于四十年的改革开放，中国经济的快速发展，人均可支配收入的增加，激发了人们对旅游的欲望需求，所以在旅游上的花费不断增加，也使国内的旅游产业得到了快速发展。旅游主要由入境旅游、出境旅游以及国内旅游三个部分组成。我国的入境旅游起步时间比较晚，经历了三个阶段：从改革开放初期到上世纪九十年代初期的初始起步阶段；从1992年到21世纪初的稳步发展阶段；再后来就是从2001年到现在，我国的入境旅游进入了一个蓬勃发展阶段。四十年来中国国内旅游和入境旅游均保持了高速发展，基本达到年均20%的增长率，持续释放出快速发展的动力和潜力，从毫无生气的落后市场逐步跻身世界旅游消费出口大国。当前世界经济整体环境略微好转，但整体形式并不明朗，不确定因素和机遇并存，旅游业作为新兴产业，能够在市场环境低迷的背景之下异军突起，在重新树立市场信心，拉动市场消费，提升市场活力，都具有重要意义。

　 根据国家旅游局发布《2016年中国旅游业统计公报》显示，2016年全年实现旅游业总收入4.69万亿元，同比增长13.6%。国内旅游收入持续增长，据显示，2016年，国内旅游人数44.4亿人次，收入3.94万亿元，分别比上年增长11%和15.2%，占旅游业总收入的84%。入境旅游人数1.38亿人次,实现国际旅游收入7949.4亿元，分别比上年增长3.5%和5.6%;出境旅游人数达到1.22亿人次，旅游花费7273.7亿元，分别同比增长4.3%和5.1%。经过近几年的较快发展，中国己成为世界第四大出境旅游消费市场和亚洲第一大出境旅游客源国。根据WTO世界旅游组织的《2020年旅游愿景》预测：到2020年，我国将成为全球最大旅游接待国。由此可以看出，我国的入境旅游业还有很大的发展潜力。

　 2.研究意义 由于我国的入境旅游起步较晚，从这个意义上讲，我国的入境旅游业仍然处在一个发展阶段，未来发展的空间很大。目前入境旅游业被许多国家作为或者地区创汇以及提高国内结业率的主要渠道，几乎演变为衡量一个国家或者地区旅游业发展水平的重要指标。因此，研究入境旅游外汇收入不仅有助于增加一个国家或者地区旅游外汇收入，还能促进当地旅游业的发展，所以说对入境旅游外汇收入影响因素的研究具有重要的意义。

　由于入境旅游外汇收入对我国的旅游收入的贡献比较大，因此，近年来，国际以及国内旅游市场对客源的竞争越来越激烈。国际国内推出一些创新的旅游产品来吸引广大消费者，并且通过提升旅游产品的质量以及服务水平来拓展市场，提升自己的竞争力。随着我国加入世界贸易组织，国际市场进一步开放，入境旅游人数出现了持续增加，我国入境旅游外汇收入有了进一步提高。因此，对我国入境旅游外汇收入影响因素的研究将对我国旅游业的健康可持续发展，特别是入境旅游业，具有重要的意义。研究入境旅游外汇因素可以增加我们在国际市场上的市场占有率，又可以扩大入境旅游需求，增加创汇。因此，通过使用影响中国入境旅游外汇收入因素的计量经济分析的定量方法，将帮助国家相关部门制定有利于旅游业的发展的相关政策及采取相应的措施。本文收集2001-2016年全国年度数据，从入境旅游外汇收入构成的这一层面分析了影响外汇收入各种因素，包括交通、游览、住宿、餐饮等影响到入境旅游外汇收入的因素，为国家政府以及相关部门在制定发展旅游业的政策以及采取的措施上提供理论支持。

　（二）、文献综述 1.国外文献综述 入境旅游业是一个快速成长的产业，早期的专家学者对入境旅游研究的分析方法主要是定量分析，因为定量分析起步比较早，所以研究的较全面、较深入，大多数都是通过计量经济模型以及多元统计分析等方法分析旅游业未来的发展趋势、旅游需求以及旅游消费问题。

　Nikolaos Dritsakis(2004)在对旅游需求分析的影响因素进行研究运用了数学模型，得到的结果表明，个人收入水平的高低、汇率的变化、旅游产品的价格波动以及交通运输成本都可以影响旅游需求。

　Teresa Garin Munoz(2007)通过对收集到的17个国家13年（1991–2003）的时间序列样本数据研究分析，并且建立模型预测，认为消费者的固有消费习惯对未来的消费会造成很大的影响，所以在制定旅游产品的促销措施的时候，还要考虑消费者的消费习惯。他同时还运用定量地分析的方法对西班牙入境旅游消费结构的影响因素及其变化趋势进行了研究。

　在国外近些年的研究文献中，大部分都是采用定量分析的研究方法，时间序列分析模型、面板数据模型等一些数学模型被广泛应用于入境旅游研究，研究发现大多数国家或地区在充当客源国时的收入旅游消费结构，汇率等都是影响当地入境旅游的一些重要因素，同时一些社会突发事件、公共危机事件、自然灾害等不可预知的重大事件对入境旅游的影响也是非常明显。

　2.国内文献综述 目前，我国大多数专家学者对旅游的研究都倾向于描述性的定性研究，其中只有少数人结合了定量的分析，他们使用的主要方法是采用时间序列数据以及截面数据或者平板数据，使用时间序列模型或者多元统计回归模型行分析预测。

　(1)从汇率的角度对入境旅游外汇收入影响因素的研究 李凌鹤（2004）在研究我国入境旅游以及旅游外汇收入的影响因素参考了“九五”期间人民币汇率波动情况，其研究结果显示，由于在“九五”期间我国人民币汇率的波动非常小，所以人民币的小幅升值，既不会影响我国入境旅游人数，也不会影响外汇收入。刘媛媛（2005）通过运用时间序列数据分析以及计量经济学模型回归分析后，发现汇率与入境旅游人数呈现出显著地负相关关系，同时通过定量分析并验证了“国外综合加权汇率”反作用于本国居民在该国的货币购买力，所以会影响到该国居民到我国大陆旅游的意愿。

　(2)从其他角度对入境旅游外汇收入影响因素的研究 赵东喜（2011）通过选取的中国入境旅游的季度数据，建立计量经济模型,对人民币汇率浮动是否影响我国入境旅游外国人需求进行了深入研究。结论表明，在这个国家的国外旅行总需求，旅游和休闲旅游的需求，在汇率弹性上是积极的，有统计学意义，前者总比后者小。于伟、张彦（2012）通过收集到的统计数据分析认为，国内省域外汇收入存在明显的空间相关关系，入境旅游以及区域消费水平的数量都能够对旅游外汇收入产生影响。所以要加强省域入境旅游的合作，进一步优化和加强其产品和服务的创新，以达到实现协调发展的客观的联动机制。

　二、现状及存在的问题 （一）、中国入境旅游外汇收入发展及其现状 旅游业作为我国服务贸易外汇收入的重要渠道，肩负着重要的责任，扩大外汇收入，通过旅游经济的发展，可以吸引国际闲置资金，优化国内产业配置升级，同时提高我国旅游在国际市场上竞争力，还可改善对外经济关系，平衡国际收支同时还能还可以吸引大量的外国游客，保证增加我国的外汇收入。入境旅游外汇收入已经成为衡量旅游业，特别是入境旅游发展的一个重要指标。入境旅游外汇收入是指经营国外游客的业务的国家或地区，以获得外汇收入。入境旅游外汇收入支出是对旅游目的地的国家或地区，在旅游产品的组成部分的价值补偿。这表明在增加社会总价值的旅游目的地国家或地区，与出口产品的旅游目的地国家或地区的等效，是对外贸易的一种特殊形式。

　表2-1 2001-2016年中国入境旅游人数统计 年份 外汇收入（亿美元） 入境游客（万人次） 入境过夜游客（万人次） 2001 177.92

　8901.30

　3316.70

　2002 203.85

　9790.80

　3680.30

　2003 174.06

　9166.21

　3297.10

　2004 257.39

　10903.82

　4176.10

　2005 292.96

　12029.23

　4680.90

　2006 339.49

　12494.21

　4991.30

　2007 419.19

　13187.33

　5471.98

　2008 408.43

　13002.74

　5304.92

　2009 396.75

　12647.59

　5087.52

　2010 458.14

　13376.22

　5566.45

　2011 484.64

　13542.35

　5758.07

　2012 500.28

　13240.53

　5772.49

　2013 516.64

　12907.78

　5568.59

　2014 1053.80

　12849.83

　5562.20

　2015 1136.50

　13382.04

　5688.57

　2016 1200.00

　13844.38

　5926.73

　数据来源：根据《中国统计年鉴》整理得出

　 我国的入境旅游外汇收入在经历了2003-2007年五年的快速增长后，以及2008年“次贷危机”后，进入了新的发展周期，尤其在2014-2016有了极大的增幅。我国入境旅游人数在这几年中增长情况有些相同，先是快速增长，然后小幅下跌，最终2014-2016同三连涨。

　（二）、中国入境旅游外汇收入构成及其分析 表2-2 2001-2016年中国入境旅游外汇收入构成

　占比% 年份

　交通

　游览

　住宿

　餐饮

　商品购买 2001 31.51 12.25 12.60 8.65 21.10 2002 30.13 14.50 12.58 8.14 20.66 2003 30.01 14.49 12.43 8.22 20.80 2004 30.21 12.17 12.14 7.54 22.53 2005 31.83 10.00 12.89 9.38 21.77 2006 25.26 6.60 14.42 10.34 33.01 2007 29.55 9.33 14.17 8.94 25.03 2008 33.89 12.66 11.90 9.48 20.89 2009 32.94 12.51 11.18 9.11 23.06 2010 31.76 11.52 11.34 8.98 25.30 2011 34.53 12.38 10.52 7.42 24.46 2012 37.75 12.33 10.42 7.49 22.30 2013 36.58 12.94 11.57 7.99 21.64 2014 20.12 6.57 6.60 4.58 10.75 2015 41.43 8.68 11.69 7.27 18.39 2016 40.58 12.02 9.69 8.02 17.46 通过收集到的2001-2016年数据看出，构成我国入境旅游外汇收入中长途交通、游览、餐饮和商品购买所占的比重比较稳定。旅游消费构成是指，在旅游过程中，游客在餐饮、住宿、交通、游览、购物等方面消费所占的比重。它不仅用来反映游客的消费情况与特点还能够为旅游目的地国家或地区配置相应的旅游资源和要素，为旅游产品的组合提高提供科学的依据，为研究旅游消费效果和消费合理化提供了一个重要的参考指标。

　入境旅游消费构成可以通过入境旅游外汇收入构成来体现，近些年，我国的入境旅游消费结构存在的一个主要问题就是在旅游消费过程中基本消费支出比重过大，在我国的入境游客的消费构成中，交通费、游览费、住宿费、餐饮费等基本旅游消费占据了旅游活动总花费的大部分，而购物、娱乐等非基本支出仅为30%左右，只占基本消费支出的一半左右。而非基本旅游消费支出在旅游业比较发达的国家，一般情况下能达到60%。因此，对于我国入境旅游外汇收入来说，优化旅游产品结构，可以向游客提供一些丰富多彩的，参与性和互动性强，吸引力大的民俗娱乐产品，提供具有浓厚地方民族特色的产品。另外，在旅游目的地开展高质量的旅游购物，也能达到提高旅游目的地旅游消费的效果。

　三、实证分析 2001-2016年我国入境旅游外汇总收入及影响因素数据

　（亿美元） 年份 入境旅游外汇总收入Y 交通收入X2 游览收入X3 住宿收入X4 餐饮收入X5 2001 177.92

　56.07

　21.79

　22.42

　15.39

　2002 203.85

　61.42

　29.56

　25.65

　16.60

　2003 174.06

　52.24

　25.22

　21.64

　14.31

　2004 257.39

　77.75

　31.32

　31.24

　19.42

　2005 292.96

　93.24

　29.29

　37.75

　27.48

　2006 339.49

　85.77

　22.39

　48.97

　35.12

　2007 419.19

　123.85

　39.10

　59.38

　37.48

　2008 408.43

　138.42

　51.72

　48.60

　38.73

　2009 396.75

　130.70

　49.62

　44.34

　36.14

　2010 458.14

　145.51

　52.79

　51.95

　41.15

　2011 484.64

　167.36

　59.98

　50.98

　35.98

　2012 500.28

　188.88

　61.68

　52.11

　37.47

　2013 516.64

　189.01

　66.83

　59.76

　41.28

　2014 1053.80

　211.99

　69.28

　69.50

　48.28

　2015 1136.50

　470.90

　98.70

　132.90

　82.60

　2016 1200.00

　486.90

　144.20

　116.30

　96.20

　为了具体分析各要素对我国入境旅游外汇收入的影响，采用的线性回归模型进行研究：Yii=β1+β2X2i+β3X3i+β4X4i+β5X5i+ui,其中Y代表入境旅游外汇总收入，X2代表入境旅游的交通收入，X3代表入境旅游的游览收入，X4代表入境旅游的住宿收入，X5代表入境旅游的餐饮收入，ui是随机扰动项。通过对该模型的回归分析得出各要素对我国入境旅游外汇收入的影响。

　（一）、建立初步参数估计模型 利用Eviews软件，做Y对X2、X3、X4、X5的回归，回归结果如下: Dependent Variable: Y

　 Method: Least Squares

　 Date: 06/26/18

　 Time: 21:00

　 Sample: 2001 2016

　 Included observations: 16

　 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

　 C -184.3499 140.4310 -1.312744 0.2160 X2 -1.943463 1.950420 -0.996434 0.3405 X3 9.205364 5.344981 1.801244 0.1130 X4 14.31695 7.786052 1.838795 0.0931 X5 -6.709231 9.416269 -0.712515 0.4910

　 R-squared 0.905236     Mean dependent var 501.2525 Adjusted R-squared 0.870776     S.D. dependent var 332.1454 S.E. of regression 119.3986     Akaike info criterion 12.65312 Sum squared resid 156816.2     Schwarz criterion 12.89455 Log likelihood -96.22494     Hannan-Quinn criter. 12.66548 F-statistic 26.26948     Durbin-Watson stat 2.530899 Prob(F-statistic) 0.000014

　图3-1回归结果 根据图3-1中数据，模型估计的结果写为 Y=-184.35-1.9435X2+9.2054X3+14.3170X4-6.7092X5（140.4310）(1.9504)(5.3450)(7.7861) (9.6143)

　t= (-1.3127)（-0.9964）（1.8012）（1.8388）（-0.7125） R2=0.9052

　 R2=0.8708

　 F=26.2695

　 n=16 （二）、多重共线性的检验 Variance Inflation Factors

　Date: 06/26/18

　 Time: 21:09

　Sample: 2001 2016

　Included observations: 16

　 Coefficient Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF

　 C  19720.87  22.13338  NA X2  3.804137  188.8359  69.04856 X3  28.56882  122.2046  30.97183 X4  60.62260  263.1600  60.37667 X5  88.66613  197.7685  46.58875

　 图3-2 OLS回归结果 表3-1辅助回归的R2值 被解释变量 可决系数R2的值 方差扩大因子VIFj X2 0.9855 69.0486 X3 0.9678 30.9718 X4 0.9834 60.3767 X5 0.9785 46.5888 由于辅助回归的可决系数很高，经验表明，方差扩大因子VIFj≥10时，通常说明该解释变量与其余解释变量之间有严重的多重共线性，这里的方差扩大因子远大于10，表明存在严重的多重共线性。

　Dependent Variable: LNY

　 Method: Least Squares

　 Date: 06/30/18

　 Time: 11:14

　 Sample: 2001 2016

　 Included observations: 16

　 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

　 C 1.536180 0.407503 3.769738 0.0031 LNX2 0.013271 0.599255 0.022146 0.9827 LNX3 0.354989 0.406202 0.873922 0.4008 LNX4 0.798034 0.630756 1.265202 0.2319 LNX5 -0.004081 0.468057 -0.008719 0.9932

　 R-squared 0.949590     Mean dependent var 6.038074 Adjusted R-squared 0.931259     S.D. dependent var 0.605297 S.E. of regression 0.158700     Akaike info criterion -0.593301 Sum squared resid 0.277041     Schwarz criterion -0.351867 Log likelihood 9.746409     Hannan-Quinn criter. -0.580938 F-statistic 51.80274     Durbin-Watson stat 2.577256 Prob(F-statistic) 0.000000

　图3-3对数模型的OLS回归结果 模型估计结果为 lnY=1.5362+0.0133lnX2+0.3550lnX3+0.7980lnX4-0.0041lnX5 (0.4075) (0.5993)

　(0.4062)

　(0.6308)

　(0.4681)

　t= (3.7697)

　(0.0221)

　(0.8739)

　(1.2652)

　(-0.0087)

　R2=0.9496

　 R2=0.9313

　F=51.8027 （三）、异方差的检验 Heteroskedasticity Test: White

　F-statistic 0.593672     Prob. F(14,1) 0.7847 Obs*R-squared 14.28168     Prob. Chi-Square(14) 0.4289 Scaled explained SS 34.08645     Prob. Chi-Square(14) 0.0020

　Test Equation:

　Dependent Variable: RESID^2

　 Method: Least Squares

　 Date: 06/30/18

　 Time: 11:30

　 Sample: 2001 2016

　 Included observations: 16

　 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

　 C -27.26676 35.26769 -0.773137 0.5810 LNX2 63.43870 47.04987 1.348329 0.4063 LNX2^2 3.987552 12.28747 0.324522 0.8002 LNX2*LNX3 -22.31354 34.52684 -0.646267 0.6347 LNX2*LNX4 -29.79618 21.15750 -1.408303 0.3931 LNX2*LNX5 28.87596 16.98435 1.700151 0.3385 LNX3 -8.773234 9.278709 -0.945523 0.5178 LNX3^2 12.87232 18.27708 0.704287 0.6094 LNX3*LNX4 24.79717 17.97073 1.379865 0.3992 LNX3*LNX5 -22.21598 16.74566 -1.326671 0.4112 LNX4 -32.41663 23.69769 -1.367924 0.4019 LNX4^2 21.89917 18.01989 1.215277 0.4383 LNX4*LNX5 -25.02845 26.18272 -0.955915 0.5143 LNX5 -28.78147 46.34714 -0.620998 0.6462 LNX5^2 9.914677 12.90676 0.768177 0.5830

　 R-squared 0.892605     Mean dependent var 0.017315 Adjusted R-squared -0.610927     S.D. dependent var 0.056831 S.E. of regression 0.072131     Akaike info criterion -3.318263 Sum squared resid 0.005203     Schwarz criterion -2.593961 Log likelihood 41.54611     Hannan-Quinn criter. -3.281173 F-statistic 0.593672     Durbin-Watson stat 2.000609 Prob(F-statistic) 0.784687

　图3-4 White检验结果 从图可以看出，nR2=14.2817,由White检验知，在α=0.05下，查χ2分布表，得临界值χ0.052（14）=23.6848。比较计算的χ2统计量与临界值，因为nR2=14.2817<χ0.052（14）=23.6848,所以接受原假设,拒绝备择假设，表明模型不存在异方差。

　（四）、自相关的检验 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

　F-statistic 3.317293     Prob. F(2,9) 0.0833 Obs*R-squared 6.789651     Prob. Chi-Square(2) 0.8335

　Test Equation:

　Dependent Variable: RESID

　 Method: Least Squares

　 Date: 06/30/18

　 Time: 11:31

　 Sample: 2001 2016

　 Included observations: 16

　 Presample missing value lagged residuals set to zero.

　 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

　 C -1.025627 0.524770 -1.954431 0.0824 LNX2 0.803133 0.603675 1.330406 0.2161 LNX3 -0.530330 0.412979 -1.284159 0.2312 LNX4 0.617634 0.590599 1.045776 0.3229 LNX5 -0.923400 0.557025 -1.657735 0.1317 RESID(-1) -1.297172 0.509052 -2.548211 0.0313 RESID(-2) -0.467817 0.335548 -1.394188 0.1967

　 R-squared 0.424353     Mean dependent var 5.12E-16 Adjusted R-squared 0.040589     S.D. dependent var 0.135902 S.E. of regression 0.133116     Akaike info criterion -0.895562 Sum squared resid 0.159478     Schwarz criterion -0.557555 Log likelihood 14.16450     Hannan-Quinn criter. -0.878253 F-statistic 1.105764     Durbin-Watson stat 1.935501 Prob(F-statistic) 0.428054

　图3-5 LM检验结果 根据图3-6显示LM=TR2=16*0.4244=6.7896，DW=1.9355趋近于2，不存在自相关。

　（五）、模型检验 1.经济意义检验 模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当交通收入每增长1亿美元，平均说来入境旅游外汇总收入将增加0.8031亿美元；当游览收入每增长1亿美元，平均说来入境旅游外汇总收入将减少0.5303亿美元；当住宿收入每增长1亿美元，平均说来入境旅游外汇总收入会增长0.6176亿美元；当餐饮收入每增长1亿美元，平均说来入境旅游外汇总收入会减少0.9234亿美元。

　2.统计检验 （1）拟合优度：由表中数据可以得到：R2=0.9052，修正的可决系数为R2=0.8708，这说明模型对样本的拟合很好。

　（2）F检验：针对H0：β2=β3=β4=β5=0，在给定显著性水平α=0.05，在分布表中查出自由度为k-1=4和n-k=11的临界值Fα（4，11）=5.94。由表中得到F=26.2695,由于F=26.2695>Fα（4，11）=5.94,应拒绝原假设H0：β2=β3=β4=β5=0，说明回归方程显著，即“交通”、“住宿”、“餐饮”、 “游览”等变量联合起来确实对“入境旅游外汇总收入”有显著影响。

　（3）t检验：分别针对H0：βj＝0（j＝1,2，3,4,5），给定显著性水平α=0.10，查t分布表得自由度n-k=11临界值t0.102 (n-k)=1.796。由表中数据可得，β3、β4对应的t统计量分别为1.8012、1.8388，均大于t0.102(n-k)=1.796，表明在α=0.10的显著性水平下，解释变量“游览”、“住宿”分别对被解释变“入境旅游外汇总收入”有显著影响。而β2、β5的t统计量分别为-0.9964、-0.7125小于t0.102(n-k)=1.796，说明解释变量 “交通”“游览”对被解释变量“入境旅游外汇总收入”没有显著性影响。

　四、对策建议 通过前文的分析，为了进一步增加我国入境旅游外汇收入，促进我国旅游事业的快速发展，根据本文结论提出以下建议：

　（1）加强与航空交通基础设施的配套建设。世界经济和旅游业的发展需要健康快捷高效的航空运输体系。如果没有航空旅客，供租赁的汽车就没有人租，旅馆的床位就销售不出去，景点就不会有人去参观。同时航空运输体系有着非常高的工作效率，只要往某个航空公司或旅行社打一个电话，订购一张你意欲前往目的地的火车票；保障这一顺利实现的后勤工作是很复杂的，因为有好多地方不在航空运输范围之内，这些地方不能接受航空运输服务；如果遇上交通拥堵，抵达和离开机场所用的时间可能会很长，甚至常常超过航行途中所用的时间。例如遇到恶劣天，航班不能正常起降，将会在机场滞留大批的旅客。所以，我国要加强与航空交通基础设施的配套建设。例如加强与高铁、旅行社等合作，增加往来机场的大巴，为游客提供一站式服务。

　（2）大力推动国内旅游产品的海外促销。我们大力展促销活动的目的是为我们的某一产品或者服务创造价值上的需求，实现某一产品的销售，必须引起游客对该产品产生兴趣，诱发游客的购买欲望促使游客做出购买行动。无论是通过广告还是人员促销都是可以的，两者结合起来效果会更好。广告适合引起游客对有关产品或者服务的，并使其对产品或者服务感兴趣，通过人员推销这种方式最适合造就旅客的购买意愿和信心。

　（3）提高游客的服务质量。现在人们物质富裕，为了提高生活质量，于是有了旅游需求，产生了旅游动机，把目标转向生活质量的提高上。所以游客会从自身来考虑，注重自己所购买产品的质量的好与坏。所以，为了最大化的满足游客的需求，应该发挥旅游对休闲产业的主导作用，通过大城市绿地公园建设以及周边休闲度假地带的升级转换其功能，进一步丰富我们的旅游产品线，带动城市周边地带的发展水平。通过丰富休闲产品，培养积极健康向上的休闲文化等手段来丰富城市居民的休闲生活内容，同时也满足游客的休闲生活需要，还能够引导游客的二次消费。

　 参考文献 [1]高鸿业，西方经济学（微观部分）[M]，北京：中国人民大学出版社，2003 [2]易胆辉，数据分析与Eviews应用[M]，中国统计出版社，2002年第三版 [3]耿莉萍，抑制我国居民消费增长因素的经济学分析[J]，消费经济，2005 [4]张晓同，计量经济学基础(第2版）[M]，南开大学出版社，2005年 [5]国家统计局，中国旅游统计年鉴(2001-2016) [M],北京：中国统计出版社 [6]夏蕾，中国入境旅游外汇收入的影响因素分析[J]，华中科技大学学位论文，2009