香港理工大學(xué)酒店及旅遊業(yè)管理學(xué)院研究團(tuán)隊預(yù)測，至2024年底，大灣區(qū)的國際訪客總量將恢復(fù)到新冠疫情前水平，即近1.3億人次；至2025年，香港的入境訪客總量將恢復(fù)至2018年水平，即6500萬人次。學(xué)院今日（25日）舉行「大灣區(qū)自動化與自動調(diào)整旅遊需求預(yù)測平臺開發(fā)」（GBA-TDFP ）項目發(fā)布會，推出首個大灣區(qū)旅遊需求預(yù)測平臺，並公布相關(guān)研究成果。
理大酒店及旅遊業(yè)管理學(xué)院副院長及講座教授兼陳澤富伉儷國際旅遊教授宋海巖教授，介紹團(tuán)隊研發(fā)的首個大灣區(qū)旅遊需求預(yù)測平臺。
是次項目由理大酒店及旅遊業(yè)管理學(xué)院副院長及講座教授兼陳澤富伉儷國際旅遊教授宋海巖教授帶領(lǐng)，團(tuán)隊採用跨學(xué)科方法，結(jié)合經(jīng)濟(jì)學(xué)、旅遊管理及計算機(jī)科學(xué)等理論來開發(fā)GBA-TDFP。平臺的主要功能包括大數(shù)據(jù)視覺化、市場敏感度分析、短中長期預(yù)測、情感分析和互動情境預(yù)測，有助業(yè)界專業(yè)人士、決策者和學(xué)者預(yù)測大灣區(qū)在不同經(jīng)濟(jì)環(huán)境下的訪客人數(shù)。
旅遊業(yè)是大灣區(qū)的重要產(chǎn)業(yè)之一，並旨在2035年前將大灣區(qū)打造成為世界級旅遊目的地。雖然大灣區(qū)經(jīng)濟(jì)已從疫情期間採取的旅遊限制和公共衞生措施造成的衝擊中恢復(fù)過來，但仍須克服許多挑戰(zhàn)，包括勞動力短缺、供應(yīng)鏈?zhǔn)芟蕖⒉粩嘧兓慕?jīng)濟(jì)環(huán)境和消費(fèi)者行為轉(zhuǎn)變等。宋教授說：「這表明了如要維持旅遊業(yè)的復(fù)蘇勢頭，準(zhǔn)確預(yù)測旅遊的復(fù)蘇需求，對於決策者和從業(yè)者制定可持續(xù)旅遊策略，促進(jìn)大灣區(qū)長遠(yuǎn)經(jīng)濟(jì)增長至關(guān)重要。」
為更準(zhǔn)確預(yù)測，是次項目從統(tǒng)計部門和國際貨幣基金組織等國際機(jī)構(gòu)收集大灣區(qū)城市及其主要客源市場的當(dāng)?shù)厣a(chǎn)總值、消費(fèi)者物價指數(shù)和匯率等宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。在短期旅遊需求預(yù)測方面，則從谷歌、攜程和百度等熱門線上和社交媒體平臺收集大數(shù)據(jù)。
理大酒店及旅遊業(yè)管理學(xué)院院長田桂成教授(中)、副院長及講座教授兼陳澤富伉儷國際旅遊教授宋海巖教授(右四)與研究團(tuán)隊成員。
分析結(jié)果顯示：
(一) 根據(jù)短期預(yù)測結(jié)果，至2024年底，香港及澳門的訪客量、大灣區(qū)內(nèi)地城市的入境和本地訪客量，以及大灣區(qū)內(nèi)的客流量將大幅回升，訪客數(shù)量將回復(fù)至新冠疫情前水平。
(二) 根據(jù)未來五年的長期旅遊需求預(yù)測結(jié)果，至2024年底，大灣區(qū)的本地和入境訪客量、大灣區(qū)內(nèi)的客流量將恢復(fù)至新冠疫情前水平。至2027年，大灣區(qū)整體本地訪客將超過3.35億人次，入境訪客達(dá)1.95億人次，而大灣區(qū)內(nèi)部的客流量達(dá)到2億人次。
(三) 所有大灣區(qū)城市的訪客評論均傾向正面，證明大灣區(qū)的旅遊業(yè)復(fù)蘇強(qiáng)勁，也表明大灣區(qū)旅遊市場具備巨大增長潛力。與此同時，中性和負(fù)面評論指出大灣區(qū)城市在旅遊服務(wù)品質(zhì)和跨境管制等重要範(fàn)疇仍有改進(jìn)空間。
(四) 從訪客評論獲得的情感分?jǐn)?shù)可見，訪客就所有大灣區(qū)城市的每月平均滿意度持續(xù)正面，但每日滿意度卻浮動，顯示旅遊體驗的滿意度時刻在變。不同旅遊活動的滿意度也存在明顯差異。
由預(yù)測平臺生成的大灣區(qū)訪客量預(yù)測結(jié)果。
GBA-TDFP旨在簡化決策者和行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者對不同情境下旅遊需求進(jìn)行預(yù)測的過程。用家只需輸入決定變數(shù)（例如生產(chǎn)總值和價格水平）的假設(shè)值，預(yù)測平臺的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型便會據(jù)此進(jìn)行情境預(yù)測。此功能對於策略評估和決策制定極具參考價值。
隨著科技進(jìn)步，旅遊目的地和訪客的決策愈趨依賴資訊科技和通訊技術(shù)的輔助。通過將雲(yún)計算、大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)和先進(jìn)的預(yù)測模型相結(jié)合，預(yù)測平臺將為業(yè)界專業(yè)人士和學(xué)者提供創(chuàng)新見解和指導(dǎo)，有效地將海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可實踐的資訊，幫助他們作出明智決策，實現(xiàn)價值最大化。
理大酒店及旅遊業(yè)管理學(xué)院院長及講座教授田桂成表示：「我們一直致力將前沿研究成果轉(zhuǎn)化成商業(yè)實踐，協(xié)助旅遊業(yè)應(yīng)對全球挑戰(zhàn)，很高興學(xué)院再次為旅遊業(yè)作出貢獻(xiàn)。」
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