A new strategy for measuring tourism demand features
Notice bibliographique
Résumé
Understanding tourist behavior, demand elasticities, and the purchasing power of regular tourists visiting a destination is of great interest to the tourism industry for business strategy and to governments for tourism public policy. Here, we propose a new method to empirically estimate the own-price and cross-price elasticities of demand for tourist goods and services, as well as an innovative way to measure the average tourist's marginal utility of income. In the tourism sector, we consider that there are two relevant markets: one for tourist goods and services and the other for accommodation. These are separate but interrelated because of the feedback between demands for lodging and tourism products through a vertical relationship of complementarity. The optimal solution to the tourist choice problem consists of a primary demand for tourist services and a derived demand for overnight stays. We focus on obtaining robust estimates of the elasticities corresponding to the former by forecasting the latter. Most of the empirical modeling of tourism demand consists of ad hoc equations that are not directly attached to a specific theoretical framework. Our paper provides a solid characterization of the empirical linkages between the demands for tourist goods and services and accommodation using economic theory. This paper extends existing theory and makes an important contribution to the empirics of tourism economics, with an application to the tourism database of Australia, Canada, Spain, and the United States that quantifies demand elasticities and identifies the socioeconomic status of their respective tourists.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».