第五章 問卷結果分析
5.8 最大效用下的旅遊選擇行為
根據第三章建構的模式之式(3-16)所示，模式追求最大的總折現效用值，模式考慮 的範圍為過去五年、未來五年與今年，每一期的效用皆用時間偏好率作為換算的依據。
考量研究結果中，對未來預期的出國旅遊行為的效用折減因子僅有 0.13232，表示未來 預期的效用值對於個體感受程度較低，只要1.138 年即會使未來預期的效用減少為原來 的10％以下，因此在模式中僅考量未來兩期的預期旅遊行為，將式(3-24)中的d 以 2 表 示之。另外解釋在模式中，出國旅遊與不出國旅遊皆會有其對應的效用，因此將式(3-24) 加以改變，以追求最大的混合效用折現值為目標，表示方式如式(5-10)。未來預期旅遊 行為方面分亞洲旅遊與非亞洲旅遊兩種，當年旅遊與延後旅遊的行程天數以隨機的方式 從假期天數的水準值中選出，每個行程天數對應的旅遊費用為其水準值之平均。旅遊預 算的累積以式(3-14)計算，休假天數部份的資料因收集困難，假設其為固定值，採用問 卷回收資料的平均值。
=
p
Ut
Max
(
0.5322)
5Ut−5(kt−5)+L+Ut(kt)+L+(
0.13232)
2Ut+2(kt+2) (5-10) 在模式尋求目標解的過程中，過去旅遊的行為視為已知並且是無法改變，因此過去 旅遊行為對於當期旅遊行為選擇的主要影響在於過去累積的旅遊預算，由於休假天數無 法累積至未來一年度，僅有旅遊預算是模式中連結後期的重要變數，如式(3-14)。因此 在之後的各種旅遊行程組合的情形下，將以當期、下期與下下期的旅遊行為選擇為主，過去旅遊行為主要則是影響預設旅遊預算方面。
首先針對單一旅遊行程而言，以行程5 天費用 26,000 元的旅遊行程為例，根據模式 其當期的旅遊效用值為 3.411，而延期至明年的旅遊效用值因為旅遊預算倍增而為 16.963，考慮預期旅遊行為的時間偏好率之後，對個體而言於今期感受到的效用值比例 為 3.411：2.245，因此若是在旅遊費用與假期許可之下，建議個體於當期出國旅遊，而 不需要延遲出國旅遊行為。若假設當年發生類似SARS 的重要傳染病，而導致外在環境
影響變差，減低個體旅遊之意願，則於模式中當期出國旅遊的效用值減少 13.40％，對 個體而言於今期感受到的效用值比例為 2.954：2.245，從羅吉特模式解釋兩效用值之關 係，將可以解釋為今年出國旅遊的機率相對減小，而決定延期至明年出國旅遊之機率相
式(5-12)所示：
用值更快速。在旅遊預算大過花費的情況下，以每以時期都出國旅遊為折現效用最大的
料也只到民國 94 年的資料，因此無法判斷 93、94 年旅次量超過預測值是受到 92 年出 國旅遊低潮而累積旅次量，亦或是受到其他因素影響所造成的結果。整體而言，93 與 94 年時實際的外在環境因素都較趨勢函數所預測的為高，以長期的概念來看，92～94 年外在環境因素的預測值總和為 2.3078 與實際資料測得之數字 2.3073 十分接近，但是 無實證的證據說明 93 與 94 年外在環境因素實際值高過預測值是因為 92 年外在環境低 迷的影響，尤其是 94 年之時有像日本愛知博覽會與香港迪士尼開幕等刺激旅遊需求的 事件，但是光從數字趨勢上看來，的確是存在今年因外在事件造成低迷的運量會累積無 形的旅遊需求，反應在未來幾年運量上的情況，而模式的結果也能表達此一現象。
y = 873.84Ln(x) + 5486.1
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000
85 86 87 88 89 90 91 92* 93 94
人數(千人)
民國(年)
圖5.2 歷年出國旅次量趨勢圖
綜合此小節可從研究中歸納一些個體旅遊行為跨期選擇模式的特性，首先是個體對 於未來預期旅遊行為效用的時間偏好率相當大，因此未來預期的旅遊行為對當期的旅遊 選擇影響不大，並且考慮的時間範圍也較為短暫。而過去旅遊行為效用的時間偏好率之 值較小，對當期的旅遊選擇行為影響較大；一般情形下，受時間偏好率影響，最適的旅 遊選擇行為皆是選擇接近當時期的旅遊行為，只有在受外在環境因素的影響或旅遊費用 高過旅遊預算的情況下，才會有延遲旅遊行為的情形發生。