内容导读: 万事达卡发布的"2016-2021年亚太区跨境旅行展望报告"(Future of Outbound Travel in Asia Pacific 2016 to 2021)显示,随着越来越多的中国消费者开始选择走出国门度假旅游:至2021年,不包含前往港澳地区及当日往返的跨境旅行,预计中国大陆地区将凭借高达1.034亿的跨境旅行次数成为亚太区最大的跨境旅行市场
我爱卡2017年2月15日  -  -  万事达卡发布的"2016-2021年亚太区跨境旅行展望报告"(Future of Outbound Travel in Asia Pacific 2016 to 2021)显示,随着越来越多的中国消费者开始选择走出国门度假旅游:至2021年,不包含前往港澳地区及当日往返的跨境旅行,预计中国大陆地区将凭借高达1.034亿的跨境旅行次数成为亚太区最大的跨境旅行市场 -  - 占亚太区跨境旅行总量的40%,几乎是位列第二的韩国(2560万)和位列第三的印度(2150万)的4倍左右.
跨境旅行的持续升温也反映在其高居不下的增长速度上.2016年,不包含前往港澳地区及当日往返的跨境旅行,中国大陆地区跨境旅行次数预计为6870万 -  - 远超第二名韩国的2130万.而在2021年以前,这一数字预计会以高达8.5%的年均增幅进行增长.
跨境旅行也正在成为更多中国家庭的选择.2016年,跨境旅行的家庭占总体家庭数量的15.6%.而至2021年,这一比例预计将上升至23%.其中,占总体家庭数量的35.7%的中国中高收入阶层已经明显成为跨境旅行的主力军.该报告指出,2016年,年收入在3万美元以上的中国家庭约占跨境旅行次数的39.7%,是中国总体家庭数量的5.3%左右.而至2021年,预计年收入在1万美元以上的家庭将主要推动跨境旅行的增长,因其数量将增加至总体家庭数量的48.8%.
从地区角度来看,报告显示目前来自亚太区新兴市场(中国大陆地区,印度,马来西亚,泰国,印度尼西亚,菲律宾,越南,孟加拉,缅甸和斯里兰卡)的跨境旅行次数是亚太区发达市场(日本,韩国,中国台湾地区,中国香港地区,新加坡,澳大利亚和新西兰)跨境旅行次数的1.5倍,且这一数字将在未来五年内很快超过两倍(两类市场的复合年增长率分别为7.6%和3.3%).
总体来说,2016年至2021年间亚太区旅游市场年均增幅预计将达6%.
至2021年,亚太区十大旅游市场的跨境旅行次数预计将分别达到:
万事达卡中国区总裁常青表示:"中国跨境旅行市场拥有惊人的增长潜力,将给全球各行业带来巨大机遇.作为一家致力于为消费者创造最佳消费体验的支付科技公司,万事达卡充分利用全球大数据和消费者洞察,为中国消费者带来一系列创新产品和解决方案.近期推出的专为中国市场定制的全新万事达卡世界卡就是最好的证明,可为持卡人提供丰富多样的礼遇及服务,并满足作为跨境旅行主力军的中高收入阶层对旅行质量和体验的更高需求."
此外,报告预测在未来五年内,缅甸将成为亚太区增长最快的跨境旅行市场,年均增幅将达10.6%,其后依次是越南(9.5%),印度尼西亚(8.6%),中国大陆地区(8.5%)和印度(8.2%).亚太发达市场中增长最快的跨境旅行市场则为韩国(3.8%),新加坡(3.5%),澳大利亚(3.5%)和新西兰(3.4%)紧随其后.
预计亚太区增长最快的十大跨境旅行市场(这里的增速指2016-2021年的复合年增长率)包括:
研究表明,亚太区跨境旅行增速将高于实际国内生产总值增速(以下简称实际GDP增速).其中,新兴市场的跨境旅行增速大多高于实际GDP增速,而发达市场(除日本外)的这两个数值则更加接近.新兴市场中,其跨境旅行增速预计将高于实际GDP增速的包括:缅甸
(跨境旅行增速10.6%,实际GDP增速7.7%),越南(跨境旅行增速9.5%,实际GDP增速6.2%),印度尼西亚(跨境旅行增速8.6%,实际GDP增速5.7%),泰国(跨境旅行增速4.8%,实际GDP增速3.1%)和中国(跨境旅行增速8.5%,实际GDP增速6%).
关于"万事达卡亚太区跨境旅行展望报告"
"万事达卡亚太区跨境旅行展望报告"(The Mastercard Future of Outbound Travel in Asia Pacific Report) 按照不同的家庭收入范围并结合未来五年家庭数量增速,对亚太区2016至2021年的跨境旅行前景进行了描绘.预测所用数据源自2011至2016年的万事达卡消费者旅游购买倾向指数(MasterCard Consumer Purchasing Priorities - Travel).2013至2015年间的跨境旅行数据出自相关市场的国家统计机构.2015及2016年的数据则由2016年的万事达卡亚太旅行目的地指数报告(The Mastercard Asia Pacific Destinations Index)的预测数据计算得出.