Phân tích ngành du lịch định lượng: I-O, SAM & TSA (Tadayuki Hara)

Phân tích định lượng ngành du lịch: Mô hình I-O, SAM & TSA. Tìm hiểu cách đo lường tác động kinh tế của du lịch một cách chính xác và hiệu quả.

Trường đại học

Cornell University

Chuyên ngành

Tourism Industry Analysis

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

textbook

2008

282
1
0

Phí lưu trữ

55 Point

Mục lục chi tiết

Dedication

Epigraph

Preface

1. Chapter 1: Introduction to Tourism as an Industry

1.1. Relative position of the tourism industry in national and regional economies

1.2. Difficulty in measuring tourism as an industry

1.3. Unique characteristics of the economic impact of the tourism industry

1.4. Problems for chapter 1

1.5. References and further reading

2. Chapter 2: Introduction to Quantitative Methods for Tourism Industry Analysis

2.1. Overview of academic research for hospitality and tourism

2.2. Overview of analytical research

2.7. References and further reading

3. Chapter 3: Input-Output Model and its Application

3.2. Conceptual introduction to simple input-output modeling

3.3. Structure of input-output transaction table

3.4. Steps from transaction table to Leontief inverse matrix

3.5. Multiplier calculations in the input-output framework

3.6. Structural limitations of input-output modeling

3.7. Applications of impact studies

3.8. Varieties of additional concepts on input-output modeling

3.9. Questions from students

3.11. References and further reading

4. Chapter 4: Social Accounting Matrix Model and its Application

4.2. Conceptual introduction to simple modeling of social accounting matrix

4.3. Structure of the social accounting matrix table

4.4. Economic impact analysis using social accounting matrix

4.5. Applications of social accounting matrix for impact studies

4.6. Questions from students

4.8. References and further reading

5. Chapter 5: Introduction to Tourism Satellite Accounts

5.2. Some key concepts

5.3. General compositions tourism satellite accounts

5.4. Tourism satellite accounts case studies

5.5. Discussions from students

5.7. References and further reading

6. Chapter 6: Future Directions and Explorations

6.1. Poverty alleviation effects of tourism as an industry

6.2. Modeling environmental effect of industrial activities

6.5. References and further reading

List of Abbreviations

Index

Tóm tắt

I. Du Lịch Định Lượng Tổng Quan Khái Niệm và Tầm Quan Trọng

Ngành du lịch hiện đại ngày càng phức tạp, đòi hỏi các phương pháp phân tích chính xác và toàn diện. Phân tích định lượng du lịch đóng vai trò then chốt trong việc hiểu rõ các xu hướng, dự báo nhu cầu và đo lường tác động kinh tế của ngành. Phương pháp này sử dụng các mô hình toán học và thống kê để xử lý dữ liệu du lịch, biến chúng thành thông tin hữu ích cho việc ra quyết định. Việc áp dụng các mô hình định lượng trong du lịch không chỉ giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động mà còn hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách xây dựng các chiến lược phát triển bền vững.

Thống kê du lịch là nền tảng của mọi phân tích định lượng. Từ số lượng khách du lịch đến doanh thu, mọi chỉ số đều được thu thập, xử lý và phân tích một cách cẩn thận. Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu du lịch không phải lúc nào cũng dễ dàng, đặc biệt ở các khu vực mà hệ thống thống kê chưa phát triển. Việc đảm bảo tính chính xác và đầy đủ của dữ liệu là một thách thức lớn, đòi hỏi sự đầu tư vào cơ sở hạ tầng và đào tạo nguồn nhân lực. Theo Tổ chức Du lịch Thế giới (UNWTO), việc sử dụng các phương pháp định lượng giúp nâng cao hiệu quả quản lý du lịch và phân bổ nguồn lực một cách hợp lý.

1.1. Khái niệm và Vai trò của Phân Tích Định Lượng Du Lịch

Phân tích định lượng du lịch là việc áp dụng các kỹ thuật toán học và thống kê để nghiên cứu các khía cạnh khác nhau của ngành du lịch. Điều này bao gồm việc phân tích xu hướng du lịch, dự báo nhu cầu, đo lường tác động kinh tế và xã hội, và đánh giá hiệu quả của các chính sách và chương trình du lịch. Vai trò của phân tích định lượng ngày càng trở nên quan trọng trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt và sự thay đổi nhanh chóng của thị trường du lịch. Nó cung cấp cơ sở khoa học cho việc ra quyết định và giúp các doanh nghiệp và chính phủ đưa ra các quyết định sáng suốt hơn.

Việc sử dụng các mô hình toán học trong du lịch, như mô hình hồi quy, phân tích chuỗi thời gian, và phân tích cụm, cho phép các nhà nghiên cứu và quản lý du lịch hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu du lịch và các tác động của du lịch đến kinh tế địa phương và quốc gia. Điều này giúp các nhà hoạch định chính sách đưa ra các quyết định dựa trên bằng chứng và tối ưu hóa các chiến lược phát triển du lịch.

1.2. Tầm quan trọng của dữ liệu và thống kê trong nghiên cứu du lịch

Dữ liệu và thống kê du lịch đóng vai trò then chốt trong việc cung cấp thông tin chi tiết về các hoạt động du lịch, bao gồm số lượng khách du lịch, doanh thu, chi tiêu, và các đặc điểm của khách du lịch. Dữ liệu du lịch chính xác và đầy đủ là cần thiết để phân tích xu hướng, dự báo nhu cầu và đo lường tác động kinh tế. Các nguồn dữ liệu có thể bao gồm khảo sát khách du lịch, dữ liệu từ các doanh nghiệp du lịch (khách sạn, nhà hàng, công ty lữ hành), và dữ liệu từ các cơ quan chính phủ.

Các phương pháp thống kê, như phân tích hồi quy du lịchphân tích chuỗi thời gian du lịch, được sử dụng để phân tích dữ liệu và tìm ra các mối quan hệ giữa các biến số. Ví dụ, phân tích hồi quy có thể được sử dụng để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu du lịch, như giá cả, thu nhập, và các yếu tố xã hội và văn hóa. Phân tích chuỗi thời gian có thể được sử dụng để dự báo nhu cầu du lịch trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử.

II. Cách Xây Dựng Mô Hình Định Lượng Du Lịch Hiệu Quả Nhất

Việc xây dựng một mô hình định lượng trong du lịch hiệu quả đòi hỏi sự kết hợp giữa kiến thức chuyên môn về du lịch, kỹ năng toán học và thống kê, và khả năng sử dụng các phần mềm phân tích dữ liệu. Quá trình này bao gồm việc xác định mục tiêu nghiên cứu, thu thập và xử lý dữ liệu, lựa chọn mô hình phù hợp, và đánh giá độ tin cậy và tính chính xác của mô hình.

Một trong những thách thức lớn nhất trong việc xây dựng mô hình định lượng là việc xử lý các dữ liệu du lịch phức tạp và đa dạng. Dữ liệu du lịch thường bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, bao gồm các yếu tố kinh tế, xã hội, văn hóa, và môi trường. Do đó, việc lựa chọn các biến số phù hợp và xác định các mối quan hệ giữa chúng là rất quan trọng. Các mô hình hồi quy du lịch, chẳng hạn như mô hình hồi quy tuyến tính, mô hình hồi quy phi tuyến tính, và mô hình hồi quy đa biến, thường được sử dụng để phân tích các mối quan hệ này.

2.1. Xác định Mục Tiêu Nghiên Cứu và Phạm Vi Ứng Dụng

Bước đầu tiên trong việc xây dựng một mô hình định lượng là xác định rõ mục tiêu nghiên cứu và phạm vi ứng dụng. Mục tiêu nghiên cứu cần phải cụ thể, đo lường được, có thể đạt được, phù hợp, và có thời hạn (SMART). Ví dụ, mục tiêu có thể là dự báo số lượng khách du lịch đến một địa điểm cụ thể trong năm tới, hoặc đánh giá tác động kinh tế của một sự kiện du lịch lớn.

Phạm vi ứng dụng cần xác định rõ đối tượng nghiên cứu (ví dụ, khách du lịch trong nước, khách du lịch quốc tế), địa điểm nghiên cứu, và khoảng thời gian nghiên cứu. Phạm vi ứng dụng cũng cần xem xét các yếu tố có thể ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu, như các chính sách du lịch, các sự kiện đặc biệt, và các yếu tố kinh tế và xã hội.

2.2. Lựa Chọn Dữ Liệu và Các Biến Số Phù Hợp Nhất

Việc lựa chọn dữ liệu và các biến số phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của mô hình. Dữ liệu cần phải có chất lượng cao, đầy đủ, và có liên quan đến mục tiêu nghiên cứu. Các biến số cần phải được xác định rõ ràng và đo lường được. Các nguồn dữ liệu có thể bao gồm khảo sát khách du lịch, dữ liệu từ các doanh nghiệp du lịch, dữ liệu từ các cơ quan chính phủ, và dữ liệu từ các nguồn trực tuyến.

Các biến số có thể bao gồm số lượng khách du lịch, doanh thu, chi tiêu, đặc điểm của khách du lịch (tuổi, giới tính, thu nhập, trình độ học vấn), giá cả, thu nhập, các yếu tố xã hội và văn hóa, và các yếu tố môi trường.

2.3. Đánh giá và Kiểm Định Độ Tin Cậy của Mô Hình Du Lịch

Sau khi xây dựng mô hình, việc đánh giá và kiểm định độ tin cậy là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả. Các phương pháp đánh giá có thể bao gồm so sánh kết quả của mô hình với dữ liệu thực tế, sử dụng các chỉ số thống kê (ví dụ, R-squared, RMSE), và kiểm tra tính ổn định của mô hình. Các phương pháp kiểm định có thể bao gồm kiểm tra tính đúng đắn của các giả định của mô hình, kiểm tra tính nhạy cảm của mô hình với các thay đổi trong dữ liệu, và kiểm tra tính tổng quát của mô hình.

III. Ứng Dụng Phân Tích Định Lượng Dự Báo và Phân Tích Xu Hướng

Dự báo du lịch là một trong những ứng dụng quan trọng nhất của phân tích định lượng. Các mô hình dự báo có thể được sử dụng để dự đoán nhu cầu du lịch trong tương lai, giúp các doanh nghiệp và chính phủ lên kế hoạch và chuẩn bị cho các thay đổi trong thị trường. Các mô hình dự báo có thể dựa trên các phương pháp thống kê, như phân tích chuỗi thời gian du lịch, hoặc các mô hình kinh tế lượng, như mô hình VAR (Vector Autoregression) hoặc mô hình SEM (Structural Equation Modeling).

Phân tích xu hướng du lịch cũng là một ứng dụng quan trọng của phân tích định lượng. Các mô hình phân tích xu hướng có thể được sử dụng để xác định các xu hướng du lịch mới, như sự tăng trưởng của du lịch bền vững, sự phổ biến của du lịch trải nghiệm, hoặc sự thay đổi trong các điểm đến du lịch ưa thích. Việc hiểu rõ các xu hướng du lịch giúp các doanh nghiệp và chính phủ đưa ra các quyết định phù hợp và tận dụng các cơ hội mới.

3.1. Sử dụng Mô Hình Chuỗi Thời Gian để Dự Báo Nhu Cầu Du Lịch

Phân tích chuỗi thời gian du lịch là một phương pháp thống kê được sử dụng để phân tích dữ liệu theo thời gian và dự báo các giá trị trong tương lai. Phương pháp này thường được sử dụng để dự báo nhu cầu du lịch, dựa trên dữ liệu lịch sử về số lượng khách du lịch, doanh thu, hoặc các chỉ số liên quan. Các mô hình chuỗi thời gian phổ biến bao gồm ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), Exponential Smoothing, và Holt-Winters.

3.2. Phương Pháp Hồi Quy Trong Phân Tích Các Yếu Tố Ảnh Hưởng

Mô hình hồi quy có thể được sử dụng để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu du lịch. Ví dụ, một mô hình hồi quy có thể được sử dụng để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến số lượng khách du lịch đến một địa điểm cụ thể, như giá cả, thu nhập, các yếu tố xã hội và văn hóa, và các yếu tố môi trường. Các mô hình hồi quy có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến tính, và có thể bao gồm nhiều biến số độc lập.

IV. Kinh Tế Lượng Du Lịch Phân Tích Tác Động Kinh Tế và Xã Hội

Kinh tế lượng du lịch là việc áp dụng các phương pháp kinh tế lượng để nghiên cứu các khía cạnh kinh tế của ngành du lịch. Điều này bao gồm việc đo lường tác động kinh tế của du lịch, phân tích hiệu quả của các chính sách du lịch, và dự báo nhu cầu du lịch. Phân tích tác động kinh tế của du lịch thường sử dụng các mô hình đầu vào - đầu ra (Input-Output) hoặc các mô hình cân bằng tổng thể (Computable General Equilibrium - CGE).

Ngoài ra, phân tích hành vi khách du lịch đóng vai trò quan trọng. Các mô hình hành vi có thể được sử dụng để hiểu rõ hơn về quyết định du lịch của khách du lịch, như lựa chọn điểm đến, lựa chọn loại hình du lịch, và chi tiêu du lịch. Điều này giúp các doanh nghiệp du lịch và các nhà hoạch định chính sách đưa ra các quyết định phù hợp và đáp ứng nhu cầu của khách du lịch.

4.1. Đo lường Tác Động Kinh Tế của Du Lịch Bằng Mô Hình IO và SAM

Mô hình đầu vào - đầu ra (Input-Output) và mô hình ma trận kế toán xã hội (Social Accounting Matrix - SAM) là hai công cụ quan trọng để đo lường tác động kinh tế của du lịch. Mô hình IO cho phép phân tích các mối liên kết giữa các ngành kinh tế và đo lường tác động của một ngành (ví dụ, du lịch) đến các ngành khác. Mô hình SAM mở rộng mô hình IO bằng cách bao gồm các yếu tố xã hội, như thu nhập, việc làm, và phân phối thu nhập.

4.2. Phân Tích Chi Phí và Lợi Ích của Các Chính Sách Phát Triển

Việc phân tích chi phí và lợi ích của các chính sách du lịch là rất quan trọng để đảm bảo rằng các chính sách này mang lại lợi ích tối đa cho xã hội. Phân tích chi phí và lợi ích có thể được sử dụng để đánh giá các chính sách như đầu tư vào cơ sở hạ tầng du lịch, quảng bá du lịch, và bảo tồn di sản văn hóa và tự nhiên.

V. Phần Mềm Phân Tích Du Lịch Công Cụ Hỗ Trợ và Ứng Dụng Thực Tiễn

Hiện nay, có rất nhiều phần mềm phân tích du lịch hỗ trợ các nhà nghiên cứu và quản lý du lịch trong việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu. Các phần mềm này cung cấp các công cụ mạnh mẽ để thực hiện các phân tích thống kê, xây dựng mô hình, và dự báo nhu cầu. Một số phần mềm phổ biến bao gồm SPSS, Stata, R, và EViews.

Việc sử dụng các phần mềm phân tích dữ liệu giúp tiết kiệm thời gian và công sức, đồng thời tăng cường tính chính xác và độ tin cậy của kết quả. Tuy nhiên, việc lựa chọn phần mềm phù hợp và sử dụng chúng một cách hiệu quả đòi hỏi kiến thức chuyên môn và kỹ năng sử dụng phần mềm.

5.1. Giới thiệu các công cụ và phần mềm phổ biến cho phân tích

Có rất nhiều công cụ và phần mềm phân tích du lịch có sẵn cho các nhà nghiên cứu và quản lý du lịch. SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) là một phần mềm thống kê phổ biến được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khoa học xã hội. Stata là một phần mềm thống kê khác được sử dụng trong các lĩnh vực kinh tế và y học. R là một ngôn ngữ lập trình và môi trường phần mềm miễn phí được sử dụng cho phân tích thống kê và đồ họa. EViews là một phần mềm kinh tế lượng được sử dụng cho phân tích chuỗi thời gian và dự báo.

5.2. Hướng dẫn sử dụng và ứng dụng thực tiễn trong nghiên cứu

Việc sử dụng các phần mềm phân tích dữ liệu đòi hỏi kiến thức chuyên môn và kỹ năng sử dụng phần mềm. Các phần mềm này cung cấp các công cụ mạnh mẽ để thực hiện các phân tích thống kê, xây dựng mô hình, và dự báo nhu cầu. Tuy nhiên, việc lựa chọn phần mềm phù hợp và sử dụng chúng một cách hiệu quả đòi hỏi kiến thức chuyên môn và kỹ năng sử dụng phần mềm. Các nhà nghiên cứu và quản lý du lịch nên tham gia các khóa đào tạo và tìm hiểu các tài liệu hướng dẫn sử dụng phần mềm để nâng cao kỹ năng của mình.

VI. Tương Lai Phân Tích Định Lượng Du Lịch Thách Thức và Cơ Hội

Ngành du lịch đang trải qua những thay đổi lớn, với sự xuất hiện của các công nghệ mới, sự thay đổi trong hành vi khách du lịch, và sự gia tăng của các vấn đề môi trường và xã hội. Phân tích định lượng du lịch cần phải thích ứng với những thay đổi này và phát triển các phương pháp mới để đáp ứng các thách thức mới.

Một trong những thách thức lớn nhất là việc xử lý các dữ liệu du lịch lớn và phức tạp. Dữ liệu lớn (Big Data) đang trở nên phổ biến trong ngành du lịch, nhưng việc khai thác và phân tích dữ liệu này đòi hỏi các kỹ năng và công cụ mới. Ngoài ra, việc tích hợp các yếu tố bền vững vào các mô hình định lượng cũng là một thách thức quan trọng.

6.1. Các hướng nghiên cứu mới và tiềm năng phát triển trong tương lai

Có rất nhiều hướng nghiên cứu mới và tiềm năng phát triển trong tương lai của phân tích định lượng du lịch. Một trong những hướng nghiên cứu tiềm năng là việc sử dụng các kỹ thuật học máy (Machine Learning) để dự báo nhu cầu du lịch và phân tích hành vi khách du lịch. Các kỹ thuật học máy có thể được sử dụng để khai thác dữ liệu lớn và tìm ra các mối quan hệ phức tạp giữa các biến số.

6.2. Ứng dụng công nghệ mới như AI và Big Data trong phân tích

Việc ứng dụng các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) và Big Data có thể mang lại những lợi ích to lớn cho phân tích định lượng du lịch. AI có thể được sử dụng để tự động hóa các quy trình phân tích, cải thiện độ chính xác của các mô hình, và tạo ra các ứng dụng mới. Big Data cung cấp một lượng lớn dữ liệu để phân tích, cho phép các nhà nghiên cứu và quản lý du lịch hiểu rõ hơn về các xu hướng và các yếu tố ảnh hưởng đến ngành du lịch.

28/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

com Quantitative Tourism Industry Analysis www.com This page intentionally left blank www.com Quantitative Tourism Industry Analysis Introduction to Input-Output, Social Accounting Matrix Modeling, and Tourism Satellite Accounts Dr. Tadayuki Hara AMSTERDAM • BOSTON • HEIDELBERG • LONDON • NEWYORK • OXFORD PARIS • SAN DIEGO • SAN FRANCISCO • SINGAPORE • SYDNEY • TOKYO Butterworth-Heinemann is an imprint of Elsevier www.com Butterworth-Heinemann is an imprint of Elsevier Linacre House, Jordan Hill, Oxford OX2 8DP, UK 30 Corporate Drive, Suite 400, Burlington, MA 01803, USA First edition 2008 Copyright © 2008 Elsevier Inc. All rights reserved No part of this publication may be reproduced, stored in a retrieval system or transmitted in any form or by any means electronic, mechanical, photocopying, recording or otherwise without the prior written permission of the publisher Permissions may be sought directly from Elsevier's Science & Technology Rights Department in Oxford, UK: phone (44) (0) 1865 843830; fax (44) (0) 1865 853333; email: permissions@elsevier. Alternatively you can submit your request online by visiting the Elsevier web site at http://elsevier.com/locate/permissions, and selecting Obtaining permission to use Elsevier material Notice No responsibility is assumed by the publisher for any injury and/or damage to persons or property as a matter of products liability, negligence or otherwise, or from any use or operation of any methods, products, instructions or ideas contained in the material herein.

Because of rapid advances in the medical sciences, in particular, independent verification of diagnoses and drug dosages should be made British Library Cataloguing in Publication Data A catalogue record for this book is available from the British Library Library of Congress Cataloging-in-Publication Data A catalog record for this book is available from the Library of Congress ISBN–13: 978-0-7506-8499-6 For information on all Butterworth-Heinemann publications visit our website at elsevierdirect.com Printed and bound in Canada 07 08 09 10 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Typeset by Charon Tec Ltd.com Contents Dedication vii Epigraph ix Preface xi Chapter 1 Introduction to Tourism as an Industry 1 1.1 Relative position of the tourism industry in national and regional economies 2 1.2 Difficulty in measuring tourism as an industry 13 1.3 Unique characteristics of the economic impact of the tourism industry 14 1.4 Problems for chapter 1 20 1.5 References and further reading 21 Chapter 2 Introduction to Quantitative Methods for Tourism Industry Analysis 23 2.1 Overview of academic research for hospitality and tourism 24 2.2 Overview of analytical research 24 2.7 References and further reading 38 Chapter 3 Input-Output Model and its Application 39 3.2 Conceptual introduction to simple input-output modeling 40 3.3 Structure of input-output transaction table 42 3.4 Steps from transaction table to Leontief inverse matrix 44 3.5 Multiplier calculations in the input-output framework 54 3.6 Structural limitations of input-output modeling 66 3.7 Applications of impact studies 69 3.8 Varieties of additional concepts on input-output modeling 85 3.9 Questions from students 101 3.11 References and further reading 112 v www.com vi CONTEN TS Chapter 4 Social Accounting Matrix Model and its Application 115 4.2 Conceptual introduction to simple modeling of social accounting matrix 116 4.3 Structure of the social accounting matrix table 121 4.4 Economic impact analysis using social accounting matrix 131 4.5 Applications of social accounting matrix for impact studies 137 4.6 Questions from students 138 4.8 References and further reading 146 Chapter 5 Introduction to Tourism Satellite Accounts 149 5.2 Some key concepts 151 5.3 General compositions tourism satellite accounts 154 5.4 Tourism satellite accounts case studies 157 5.5 Discussions from students 193 5.7 References and further reading 201 Chapter 6 Future Directions and Explorations 205 6.1 Poverty alleviation effects of tourism as an industry 206 6.2 Modeling environmental effect of industrial activities 242 6.5 References and further reading 247 List of Abbreviations 251 Index 253 www.com Dedication The idea for this textbook came to me while teaching a tourism industry analysis course at the School of Hotel Administration (SHA), also known as the Hotel School, at Cornell University. My dissertation committee members, Jan deRoos, Neal Geller from the Hotel School, as well as Walter Isard and Sid Saltzman from the regional science program at City and Regional Planning, helped me embark on my new career as a lecturer and Jim. Susan and Jim Eyster, professor emeritus at SHA, Cornell University, have been my tacit morale supporters all through the process. As a newcomer, I received countless assistance from Sue Okubo and Mark Planting of the Bureau of Economic Analysis, US commerce department.

Both Sue and Mark came to lecture to my students as guest speakers on tourism satellite accounts. David Welch from International Finance Corporation, World Bank Group, provided much moral support for analyzing poverty alleviation through the tourism industry. I feel privileged to be working in a location where I can see the power of tourism as a prime mover of regional economy. I acknowledge moral support from Abraham Pizam, dean of the Rosen College of Hospitality Management, University of Central Florida (UCF), located in the heart of Orlando, one of the most popular tourism destinations in the world.

Deborah Breiter, head of the Tourism, Event and Attractions Department at Rosen College of Hospitality Management, UCF, created an atmosphere conducive to research activities and allowed me to experiment with many unique teaching methods. Interactions with colleagues at UCF stimulated my academic activities and the tourism and hospitality professionals that I meet in Orlando turned out to be surprisingly inspiring. I have been inspired by guidance and advice kindly given to me during many academic conferences in regional science, peace science, hospitality management, and the tourism field. I am much indebted to, and grateful for my interactions with, students at Cornell and UCF, both undergraduate and graduate, as they provided me with immediate feedback, about whether they felt the material was difficult, inspiring, intimidating, fascinating, or boring.

It is to them that I owe the current outlay of this textbook, in terms of user-friendliness. I also wish to acknowledge the support I received from two PhD students at Rosen College of Hospitality Management: from Gerald Kock, for some literature research and candid feedback; and from Manuel Rivera, for some feedback and contribution on poverty issues. I feel indebted to the training that I received by many mentors at my former employers, the Industrial Bank of Japan, (currently Mizuho Corporate Bank), Ministry of Foreign Affairs of Japan, and the Four Seasons Hotels and Resorts. My wife Valeriya and a daughter Julia rendered imputed help by refraining from demanding what a family would normally expect from a father in the summer and week- ends, especially since we live in an area surrounded by theme parks, water parks, attractions, and events, in addition to the natural wonders of Florida.com This page intentionally left blank www.com Epigraph “When I was young, I made my career on steel industries.

If you ask me which industry it would be today, I say tourism. Walter Isard, at the time of the author’s completion of his doctoral dissertation Ithaca, NY, US] ix www.com This page intentionally left blank www.com Preface Tourism is often associated with the pleasure of visiting a place away from home. Many people have some idea about the nature of tourism, although they may not all agree with the same definition. While many people may associate tourism with fun and pleasure, there appears to be a smaller yet growing number of people who are beginning to see its potential as something more serious than a mere object of pleasure.

It seems there is a gap between the existing material for social scientists, such as main- stream economists, and material for hospitality and tourism students and professionals, who wish to study the specifics of tourism as an industry. One economist recently said that due to lack of reliable data, tenure-track economists tend to stay away from the field of tourism and stick to subjects with better data, such as finance, trade, investment, when conducting career- advancing quantitative research. Although more optimistic comments are found on the long-term prospects of tourism as an industry, one example of the skeptical view on the issue is as follows: ‘Tourism economic analysis is somewhat limited by the reliability and validity of the numbers developed by primary research, be they collected privately or by government’ (Lundberg et al. In the meantime, tourism as an industry has been studied by economists from nota- ble international institutions, such as the Organisation of Economic Cooperation and Development (OECD), the EU, The World Bank, the United Nations (UN), the International Monetary Fund (IMF), using the structure called tourism satellite accounts (TSA).

Federal/ national level research on tourism measurements were conducted by the small number of governments including but not limited to Canada, Australia, EU nations, and non- governmental organizations such as the World Tourism Organization (WTO) endorsed the con- cept and have been pondering on how to spread the concepts to larger numbers of audiences. While the history of TSA and the entities that have endorsed the TSA concepts have been rather impressive, the imminent problem is that few hospitality-tourism management schools in North America actually teach the course on the specifics of TSA as a main topic. According to casual conversations with other scholars at tourism and hospitality programs in the rest of the world, the situation outside of the North America appears to be the same in that almost no tourism schools offer the course on TSA. The reason has been rather unclear, but Okubo stated that TSA is based on the input-output (I-O) framework (Okubo and Planting, 1998).

These models are very sophisticated and the standard textbooks about them are usually full of rigorous mathematical explanations. Wassiley Leontief, to whom the development of the I-O framework has been widely attributed, was awarded the Nobel Prize in Economics in 1973, and Sir Richard Stone received the Nobel Prize in 1984 for the application of the social accounting matrix (SAM), which is the extension of the I-O framework.com xii P R EFA C E In addition to technical difficulties associated with the models, we have another problem. Duchin (1998) clearly stated what many economists feel about the I-O model: ‘Despite the award to Leontief of the Nobel Prize in Economics for 1973, input-output economics has failed to maintain the interest of academic theorists, who regard it as a simplistic form of general equilibrium analysis. Curiously, many input-output economists have accepted this indictment.’ I-O/SAM researchers, particularly regional scientists, who are, generally speaking, applied geographical economists, came out recently with rigorous solutions to stimulate and revive the interest in these models.

Unfortunately, few students of hospitality and tourism programs are pursuing these areas of interest, but the emergence of TSA as a method of measuring tour- ism as an industry will sooner or later require that some, if not all of us, study the I-O/SAM. Aim of the book The aim of this book is to contribute towards stimulating those people working in the hospi- tality and tourism area, particularly students and practitioners, towards learning more about the TSAs and their underlying methodologies. Having identified a gap between the level of preparedness of hospitality-tourism students to learn TSA, and the overwhelming contents of generic I-O/SAM materials often written for PhD students in economics and regional sci- ences, my aim is to attempt to fill this gap by familiarizing hospitality and tourism readers with useful applications of the relevant economic modeling, with minimal contents of higher algebra, so that they can understand the concepts of TSA. This book is not able to offer a panacea to all the problems of the tourism industry as an academic subject.

It will most likely offer little new knowledge to advanced economics researchers in the field of tourism, while I sincerely hope that more students in hospitality and tourism programs around the world will be enticed to learn more about required meth- odologies for tourism economic impact studies and TSAs.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ