臺灣博碩士論文加值系統

近年來國民旅遊的風氣越來越興盛，隨著開放來台觀光旅客人數的快速成長，但是台灣社會整個大環境的經濟不景氣的影響，此現象也將對文化古蹟觀光、周邊相關產業發展有負面的衝擊。因此本研究應用於ARIMA之時間數列法來做預測推估，探討台南市文化古蹟觀光未來遊客量，利用Box-Jenkins步驟建立ARIMA預測模型分析台南市延平郡王祠、赤崁樓、孔子廟、祀典武廟、五妃廟、大天后宮、安平小鎮、整體區域八處古蹟觀光的遊客人數進行推估與預測。
根據本資料推估分析結果：2010年縣市合併後遊客大幅成長，古蹟觀光整體特定地區遊客人數呈現成長趨勢，突破五千萬人數，為近五年遊客人數之巔峰；但自2011年至2014年期間，古蹟觀光整體特定地區遊客人數卻一直無法突破五千萬大關，2013年則為近五年遊客人數最少的一年，不過到2014年遊客人數則有復甦現象。各古蹟區域未來旅遊人數量有可能因地域或其他因素的差異性而有上升或下滑趨勢，每月的古蹟觀光景點遊客人數，也會隨著季節性的改變，出現明顯的差距，因氣候的變化、旅遊淡旺季也會影響觀光景點之選擇，遊客也會隨著交通及遊憩資源條件的不同而改變旅遊地點，顯示各古蹟觀光整體遊客人數差距有逐漸擴大的跡象，目前市政府的施政政策是否可帶動更多人潮，是有待觀察。

關鍵字； 古蹟觀光、 遊客人數、ARIMA模式

The industry of tourism has been booming in recent years as the number of international tourist arrivals have been growing rapidly. Unfortunately, the overall economic recession are bringing negative impacts on the tourism development of cultural and historic monuments and related fields in Taiwan. The research has applied ARIMA Time Series to predict and investigate the future tourist numbers to the monuments in Tainan City. At the meantime, the Box-Jenkins Approach is adopted to establish an ARIMA Model in order to analyze and estimate the tourist numbers to the following seven historic monuments; Koxinga Shrine, Fort Provintia, Confucius Temple, War God Temple, Five Concubines Temple, Great Empress of Heaven Temple, Anping Recreation Area; and to the seven monuments as a whole.
Based on the research result, it is found, when the city and the county merged in 2010, the overall tourist number to the monuments increased and broke through fifty million, the highest record in the recent five years. During those years between 2011 and 2014, it had been unable to break through such record again while the least tourist number rested in the year of 2013. However, in 2014, the number picked up. In the future, the tourist numbers to each monument will be differed due to geographical and other factors with either upward or downward trends. The monthly tourist numbers to these monuments will be varied along with the seasonal changes and resulted in obvious differences. The choices of tourist destination will be affected by the climate change and off-and-peak seasons. Meanwhile, the tourists will choose their destinations according to traffic conditions and tourism resources. Such result demonstrates the sign that the gaps of the tourist numbers are expanding. In addition, it requires further observation to see if the city government’s policies can attract more tourists.

Keyword: monument tourism, tourist number, ARIMA model

目錄
摘要 I
Abstract II
致謝 III
目錄 IV
表目錄 VII
圖目錄 VIII
第壹章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 3
第三節 研究架構 3
第貳章 文獻回顧 5
第一節 台南市古蹟歷史演變與發展現況 5
第二節 古蹟旅遊相關文獻 13
第三節 預測方法 19
第叁章 研究方法 27
第一節 研究範圍與資料來源 27
第二節 時間數列模型 27
第三節 預測績效評估指標 29
第肆章 實證結果與分析 32
第一節 古蹟遊客人數概況 32
第二節 模型推估 33
第三節 古蹟遊客人數預測分析 66
第伍章 結論與建議 74
參考文獻 77
英文文獻 79
表目錄
表2-1-1 台南市政府文化局旅遊摺頁與網站台南市古蹟一覽表 7
表2-2-1 國內研究古蹟旅遊相關文獻彙整表 16
表3-3-1 MAPE值預測能力等級表 31
表4-2-1 台南市延平郡王祠遊客人數ARIMA模型推估結果 36
表4-2-2 台南市赤崁樓遊客人數ARIMA模型推估結果 39
表4-2-3 台南市孔子廟遊客人數ARIMA模型推估結果 43
表4-2-4 台南市祀典武廟遊客人數ARIMA模型推估結果 47
表4-2-5 台南市五妃廟遊客人數ARIMA模型推估結果 51
表4-2-6 台南市大天后宮遊客人數ARIMA模型推估結果 55
表4-2-7 台南市安平小鎮遊客人數ARIMA模型推估結果 59
表4-2-8 台南市古蹟觀光遊客人數ARIMA模型推估結果 63
表4-3-1 預測績效評估 66
表4-3-2 民國103台南市古蹟觀光景點遊客人數預測 67
圖目錄
圖1-3-1 研究架構 4
圖4-2-1 台南市延平郡王祠遊客人數自我相關係數(ACF) 34
圖4-2-2 台南市延平郡王祠遊客人數季節性差分自我相關係數 34
圖4-2-3 台南市延平郡王祠遊客人數季節性分差之偏自我相關係數(PACF)
35
圖4-2-4 台南市延平郡王祠遊客人數ARIMA(1,0,0)(2,1,0)12殘差之自我相關係數 37
圖4-2-5 台南市延平郡王祠遊客人數ARIMA (1,0,0)(2,1,0) 12殘差之自偏我相關係 37
圖4-2-6 台南市赤崁樓遊客人數自我相關係數(ACF) 38
圖4-2-7 台南市赤崁樓遊客人數季節性差分之自我相關係數 39
圖4-2-8 台南市赤崁樓遊客人數季節性差分之偏自我相關係數 40
圖4-2-9 台南市赤崁樓遊客人數ARIMA(1,0,1)(0,1,1)12殘差之自我相關係數 41
圖4-2-10 台南市赤崁樓遊客人數ARIMA(1,0,1)(0,1,1)12殘差之偏自我相關係數 41
圖4-2-11 台南市孔子廟遊客人數之自我相關係數 42
圖4-2-12 台南市孔子廟業遊客人數季節性差分之自我相關係數 43
圖4-2-13 台南市孔子廟遊客人數季節性差分之偏自我相關係數 44
圖4-2-14 台南市孔子廟遊客人數ARIMA(1,0,1)(0,1,1)12殘差之自我相關係數 45
圖4-2-15 台南市孔子廟遊客人數ARIMA(1,0,1)(0,1,1)12殘差之偏自我相關係數 45
圖4-2-16 台南市祀典武廟遊客人數之自我相關係數 46
圖4-2-17 台南市祀典武廟遊客人數季節性差分之自我相關係數 47
圖4-2-18 台南市祀典武廟遊客人數季節性差分之偏自我相關係數 48
圖4-2-19 台南市祀典武廟遊客人數ARIMA(2,0,0)(0,1,0)12殘差之偏自我相關係數 49
圖4-2-20 台南市祀典武廟遊客人數ARIMA(2,0,0)(0,1,01)12殘差之偏自我相關係數 49
圖4-2-21 台南市五妃廟遊客人數之自我相關係數 50
圖4-2-22 台南市五妃廟遊客人數季節性差分之自我相關係數 51
圖4-2-23 台南市五妃廟遊客人數季節性差分之偏自我相關係數 52
圖4-2-24 台南市五妃廟遊客人數ARIMA(2,0,0)(0,1,0)12殘差之偏自我相關係數 53
圖4-2-25 台南市五妃廟遊客人數ARIMA(2,0,0)(0,1,01)12殘差之偏自我相關係數 53
圖4-2-26 台南市大天后宮遊客人數之自我相關係數 54
圖4-2-27 台南市大天后宮遊客人數季節性差分之自我相關係數 55
圖4-2-28 台南市大天后宮遊客人數季節性差分之偏自我相關係數 56
圖4-2-29 台南市大天后宮遊客人數ARIMA(2,0,0)(0,1,0)12殘差之偏自我相關係數 57
圖4-2-30 台南市大天后宮遊客人數ARIMA(2,0,0)(0,1,0)12殘差之偏自我相關係數 57
圖4-2-31 台南市安平小鎮遊客人數之自我相關係數 58
圖4-2-32 台南市安平小鎮遊客人數季節性差分之自我相關係數 59
圖4-2-33 台南市安平小鎮遊客人數季節性差分之偏自我相關係數 60
圖4-2-34 台南市安平小鎮遊客人數ARIMA(2,0,0)(0,1,0)12殘差之偏自我相關係數 61
圖4-2-35 台南市安平小鎮遊客人數ARIMA(2,0,0)(0,1,01)12殘差之偏自我相關係數 61
圖4-2-36 台南市古蹟觀光遊客人數之自我相關係數 62
圖4-2-37 台南市古蹟觀光遊客人數季節性差分之自我相關係數 63
圖4-2-38 台南市古蹟觀光遊客人數季節性差分之偏自我相關係數 64
圖4-2-39 台南市古蹟觀光遊客人數ARIMA(2,0,0)(0,1,0)12殘差之偏自我相關係數 65
圖4-2-40 台南市古蹟觀光遊客人數ARIMA(2,0,0)(0,1,01)12殘差之偏自我相關係數 65
圖4-3-1 102年與103年各古蹟觀光景點遊客人數預測比較 68
圖4-3-2 台南延平郡王祠遊客人數預測趨勢 70
圖4-3-3 台南赤崁樓遊客人數預測趨勢 71
圖4-3-4 台南孔子廟遊客人數預測趨勢 71
圖4-3-5 台南市祀典武廟遊客人數預測趨勢 72
圖4-3-6 台南市五妃廟遊客人數預測趨勢 72
圖4-3-7 台南市大天后宮遊客人數預測趨勢 73
圖4-3-8 台南市安平小鎮遊客人數預測趨勢 73

一、中文部分
1﹒http：//www.moi.gov.tw/cva/cvag.htm－赤崁樓、孔廟、大天后宮、延平郡王祠、祀典武廟、安平古堡、五妃廟、億載金城。
2﹒台南市政府全球資訊網站－http：www.tncg.gov.tw/tour.asp
3﹒中華日報第二版，「臺南觀點」專欄文章剪報，作者為成大建築系教授，臺南市文獻員。
4﹒台南市政府全球資訊網市長專欄：施政報告網頁：http://www.tncg.gov.tw/mayor.asp?id={36F87C01-B90F-4650-9674-D3PEBFEF5ED8}&Lang=C
5﹒行政院(2005)「挑戰2008：國家發展重點計畫-5觀光客倍增計畫」行政院經濟建設委員會。
6﹒范勝雄（府城叢談、府城文獻研究第四冊、第五冊）。第一版民87.7.1。
7﹒杜秋寶（2007）。安平古堡列入十大觀光景點2007年12月20日。
8﹒交通部觀光局（2001）。臺南地區主要觀光遊憩據點遊客人數統計，交通部觀光局。
9﹒行政院交通部觀光局（2001）。風景特定區管理條例。行政院交通部觀光局。
10﹒行政院交通部觀光局（2007）。臺閩地區主要觀光遊憩區遊客人數統計，交通部觀光局主要觀光遊憩區遊客人數統計年報。
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13﹒黃昭通(1994)。「重力模式應用於戶外遊憩需求預測之實証研究-以南投縣境內之遊憩區為例」，國立中興大學森林學研究所碩士論文。
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15﹒陳淑女(2000)。台灣地區國家公園遊客量之預測。朝陽科技大學休閒事業管理系碩士論文。
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17﹒林倉龍(2004)。國家級風景特定區遊客人次預測之研究。朝陽科技大學休閒事業管理系碩士論文。
18﹒魏盛璿(2005)。主題樂園遊客量組合預測之研究-以劍湖山世界為例。台中健康暨管理學院休閒與遊憩學系碩士論文。
19﹒林意剛(2005)。台灣地區公民營觀光遊客驅人次預測之研究。朝陽科技大學休閒事業管理系碩士論文。
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二、英文文獻
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2﹒ Witt﹐S﹒F﹒and Witt﹐C﹒A﹒Forecasting tourism demand： A review of empirical research﹒ International Journal of Forecasting, (1995)。
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6﹒Manuel and Croes, Evaluation of Demand US Tourists to Aruba” ,Annals of Tourism Research,(2000)。
7﹒Lim, C﹒and Mcaleer, Timesries forecasts of international trauel demand for A ustralia﹒Tourism﹒Management ﹐(2002)。
8﹒Chu﹐Fong-Lin﹒Forecasting tourism demand With ARMA-based methods﹒Tourlsm Management﹐(2009)。
9﹒Shen﹐Shujie﹐Gang Li and Song﹐Combination forecasts of intenatlonal tourism demand﹒Aonals of Tourism Research﹐(2011)。