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　　1导论
　　1994年-2010年我国出境旅游人数由373万人次发展到5739万人次，国内旅游人次数由5.24亿人次发展到21.03亿人次，中国旅游的快速发展吸引了全世界的关注。可是中国旅游需求预测有关的研究并不如中国旅游产业发展的这么迅速，旅游需求预测研究还相对较少。赵西萍等（1996）总结了国外旅游需求预测方法，并展望了旅游需求预测的研究趋势；任来玲、刘朝明（2006）介绍了旅游需求预测方法的分类，对部分预测方法的实证检验进行了评述。值得一提的是Li，G.（2009）对大中华地区（中国内地、香港、澳门和台湾）180篇与游需求预测有关的中英文研究做了系统回顾，文章沿续了国外旅游需求预测的文献综述传统（Song，H.，&Li，G.，2008）——关注了地理焦点、数据类型与频率、需求弹性分析、模型类别、研究趋势等主题。Li，G.（2009）也从研究方法的多样性、复杂性角度对中英文研究进行了系统比较，进而总结出中国内地旅游需求预测研究的四个特点：（1）更加关注国内旅游需求预测；（2）入境旅游需求预测已经由国家尺度拓展到省市的尺度；（3）一些研究关注特定的事件、会议和展览；（4）对周期性的关注在持续增加。
　　通过阅读旅游需求预测的有关研究综述，我们发现旅游需求预测模型中纳入人口学变量的研究非常少，仅有Law，R.，&Au，N.（1999）、Sakai，M.，Brown，J.，&Mak，J.（2000）、Law，R.（2001）和Mak，J.，Carlile，L.，&Dai，S.（2005）等几项研究。宋海岩、吴凯和李仲广（2010）对旅游需求预测模型中极少使用人口变量这种现象给出了解释：第一、旅游需求预测模型中并非完全不考虑人口变量的影响，只是通常做法是把变量转换为人均变量形式来体现人口因素的影响；第二、因为人口变量通常与收入变量存在着高度相关性，纳入人口变量在模型估计时会存在多重共线性问题，所以极少使用人口变量；第三、客源国的人口变动短期内可能是很小的，同时这种变动只是对模型有边际上的影响。
　　但是与国外的情况不同，中国人口结构短期内的变动相对较大——年龄结构、城乡结构的迅速变化已经引起了人们的关注。第六次全国人口普查资料显示（国家统计局，2011）我国的老年人口（60岁及以上）总量增至1.78亿，人口老龄化水平达到13.26%；劳动年龄人口（15～59岁）规模扩大到9.40亿，占总人口比重高达70.14%，这表明我国人口年龄结构已经处在人口机会窗口开启最大的时刻；居住在城镇的人口达到6.66亿人，城镇人口占总人口的比重（城市化率）达到49.68%，比2000年的第5次人口普查上升13.46个百分点。可以预见未来的人口变动有三个特征：（1）老年人口规模迅速扩大；（2）劳动年龄人口数量递减（3）城市化程度进一步提高。这将直接影响经济社会发展，也必将影响旅游需求的总量和结构。
　　日本作为典型的老龄化社会，其经验可供借鉴，Mak，J.，Carlile，L.，&Dai，S.（2005）等总结了日本人口老龄化对出境旅游的三个影响：（1）总人口规模越小通常意味着总人口的一个部分——出境人口数更少；（2）年轻人减少而老年人增多意味着劳动力的萎缩和经济增长放缓；（3）出境游比例随着年龄的增长而下降，人口老龄化会导致出游率的降低。可见人口总量和结构的变化或直接影响旅游需求，或间接影响经济发展进而影响旅游需求。结合中国的情况，一方面我国人口的变化存在促进旅游发展的因素：（1）旅游需要自由时间和自由可支配收入，有退休金收入的老人是一群典型的“有钱也有闲”的人，所以老龄化一定程度上会推动旅游发展，“夕阳红旅游”的快速发展也可以印证这一点；（2）城市化程度的提高也可以推动旅游发展，研究表明城市居民的出游率和人均旅游花费都明显高于农村居民。另一方面我国的人口结构变化也会延缓旅游发展：其一、人口老龄化意味着劳动人口比例降低，整个社会的负担系数提高，这都将减缓经济发展速递，进而影响旅游发展；其二、研究表明老年人口旅游逗留时间更短、旅游距离更近。
　　本研究的思路是，既然中国的人口变动是不可忽视的、人口变量与收入等经济变量高度相关，那么以人口指标构建旅游预测模型就是一个可行的思路；至于人口指标与经济指标存在多重共线性问题，可以在模型中以人口指标为主，不考虑或转换形式考虑经济方面变量。
　　2研究方法
　　本研究通过《中国统计年鉴》采集了从1995年到2010年16年的统计数据，为了去除变量量纲的影响，全部变量转换为1994年基期为100的指数。本研究的变量可以分为三个类别（1）旅游需求变量，选择国内旅游人次数这一个变量作为因变量，变量名为DTA，单位为百万人次；（2）经济变量，只纳入《中国统计年鉴》中的国内农村居民人均旅游花费和国内城镇居民人均花费，这两个变量再根据城乡人口比例进行加权平均，得到国内旅游人均花费（EXP，元）；（3）人口变量，共选择了4个人口有关变量作为自变量，具体为：年底总人口数（PT，万人）、总负担系数（BT，%）、年底城镇人口占总人口的比重（P_TOWN100，%）和人口自然增长率（P_GROWTH，‰）。
　　根据由一般到简单的建模原则，以国内旅游人次数为因变量，以其它变量为解释变量；然后在模型估计过程中逐渐剔除不显著的变量，最后得到一个简单模型，如方程（1）所示，即国内旅游人次数受到年底总人口数、人口年增长率、城镇人口占总人口的比重和人均旅游花费4个变量的影响。
　　3分析结果