2012年我国星级饭店空间分布特征及影响因素

韩冬　胡孟（内蒙古大学历史与旅游文化学院，内蒙古呼和浩特 010070）

2012年我国星级饭店空间分布特征及影响因素

韩冬胡孟
（内蒙古大学历史与旅游文化学院，内蒙古呼和浩特 010070）

2012年是“十二五”规划承前启后的一个重要时期，国家宏观政策经过一系列调整，旅游业的发展也进入新时期，作为旅游业三大支柱之一的饭店业也呈现出诸多的变化。本文采用以标准差、变异系数等指标来分析星级饭店的地区分布差异，并进行各地区之间的差异比较，同时运用相关性理论分析影响星级饭店空间分布的三大主要因素：区域经济发展水、区域人口规模、旅游业发展水平。进而从星级饭店空间分布的角度来分析饭店业在我国各地的发展情况。

星级饭店 空间分布 区域差异 影响因素

1　2012年我国星级饭店的基本情况

饭店业作为旅游业的三大支柱之一，在改革开放后随着旅游产业好政策不断增加，饭店业凭借国内的人口优势，在我国发展迅猛，星级饭店更是遍布全国。根据国家旅游局统计，到2001年末，全国共有星级饭店7358家，而截至2012年底，全国纳入星级饭店统计管理系统的星级饭店共计12807家，有11912家经营情况数据通过省级旅游行政管理部门审核，完成率为93.01%，比2011年提高2.57个百分点［1］。在11912家星级饭店中，除停业的545家饭店外，其中有11367家完成了2012年财务状况表的填报，并通过省级旅游行政管理部门审核，填报率为95.42%［1］。从2001年到2012年，我国星级饭店数量基本保持年均4.03%的增长速度。2001年全国7358家星级饭店营业收入总额为763.32亿元，2012年实现营业收入总额2430.22亿元，11年间星级饭店营业收入增长了3倍多［2］。根据《中国旅游统计年鉴2013》显示2012年我国饭店业基本情况如表1所示。

2　2012年我国星级饭店的空间分布

欲研究我国星级饭店的空间分布，必须采用有效的数据分析方法对全国各地的星级饭店进行量化分析，才能准确把握星级饭店的发展现状。标准差和变异系数是统计学上较为常用的数据分析方法，能高效的显示出数据的变化和差异，有助于研究者对数据的决断。

2.1星级饭店空间分布的研究方法

运用标准差和变异系数可以对组数据的离散程度进行分析，标准差反映的是子数据离散的绝对差异，变异系数反映的是子数据离散的相对差异，标准差计算公式如下：

2.2星级饭店空间分布的数据分析

根据《中国旅游统计年鉴2013》的数据，本文节选了我国各地区的星级饭店统计情况进行了绝对差异和相对差异分析。

根据标准差计算方法分别得出2012年我国星级饭店总数的总体标准差值。我国星级饭店总数的标准差值比各类别星级饭店数的标准差大，约为211.96，说明区域间星级饭店数量差异较大，如星级饭店数量最大的广东达到927（平均值为367），而数量最小的宁夏仅77，相差近12倍。一星级饭店数据组的标准差值最小，说明区域一星级饭店数量的绝对差异较小，低端饭店没有引起地区饭店业的注意。以三星级饭店为主导的地区饭店业的发展水平实际上可以从中端饭店规模体现出来，对于绝大部分消费者来说，三星级饭店的选择既避免了高端饭店的铺张浪费，又免除了使用低端饭店的简易硬件配备带来的潜在麻烦，因此三星级饭店的标准差值基本表现除了区域饭店发展水平的绝对差异。

根据变异系数计算方法得出2012年我国星级饭店总数的变异系数值为57.81%，五星级饭店数据组的变异系数值为103.91%，四星级饭店数据组的变异系数值为64.41%，三星级饭店数据组的变异系数值为64.82%，二星级饭店数据组的变异系数值为63.25%，一星级饭店数据组的变异系数值为115.21%。在星级饭店所有类型中，二、三、四星级饭店数据组的变异系数较小，说明地区分布呈现均匀分散的发展状况，而全国中端饭店变异程度小于高端和低端饭店的变异程度，且一星和五星饭店数据组的变异系数大于100%，说明高端和低端饭店分布比较不均匀，只在少数区域集聚。通过观察表2中各省级行政区星级饭店基本情况可以发现三星级饭店数量基本呈现峰值，向高端和低端饭店方向数量开始递减。我国有待开发的潜在市场绝大部分依靠中端饭店挖掘，居民消费水平结构呈现橄榄型，中产阶级会不断壮大，也会选择与之相适应的星级饭店。

表1　中国2012年星级饭店基本情况统计（按星级分）［2］

表2　中国2012年各地区星级饭店数统计（按星级分）

表3　相关性

表4　相关性

表5　相关性

区域星级饭店分布如图1所示。

图中深色的省级行政区表示星级饭店的数量较高，浅色的表示数量较小，深色区域集中分布在东部沿海经济带，但是近年来旅游热潮很高的新疆、云南和湖南的星级饭店数量也明显高于一般省份，出现两个星级饭店数量低值核心区，即青藏高原地区和东北地区。纵览全国分布状况，星级饭店数量基本呈现出由两个低值核心区向四周递增的状况，空间分布不均衡，省级密度差异较大［3］。而根据王智娜的研究发现，自2011年以来，沿海一线城市酒店市场趋于饱和，酒店业重心已开始逐渐向内地转移［4］。

3　影响星级饭店空间分布的因素

国内已有不少学者研究过星级饭店的空间分布因素，大部分学者由于选择的因子侧重点不一，因此相关因子对星级饭店空间分布的影响深远程度也不一样。

文吉在星级饭店影响因素研究中认为消费、旅游、商业、投资、开放、城市、交通是星级饭店布局的主要影响因子，其选取了居民收入、人均生产总值、消费水平、人口数量、旅行社数量、景区数量等指标作分析，研究星级饭店影响因素。冯卫红认为经济因素、旅游经济、交通建设及环境因素是影响星级饭店布局的主要因素，其选取经济发展水平、消费水平、区位条件、可达性、投资环境等作为影响因子进行研究。梅林认为生态力、消费力、内外动力和中介力等是星级饭店发展的系统动力，其从生产总值、旅游收入、景区数量、客运量、游客数量等方面因子来分析了星级饭店影响因子。刘嘉毅在研究五星级饭店空间布局影响因素时得出旅游资源条件、经济开放程度以及人均国民生产总值对五星级饭店布局有着直接的影响［5］。

通过对各种因素的梳理、总结，本文从三个不同角度选择分析该问题的因子，即星级饭店投资者、经营者和消费者的角度，每个角度选择一种主要因子进行分析。运用SPSS软件重点对相关因子与星级饭店空间分布做相关性分析（Pearson双侧），统计学上习惯把检验相关性水平的P值设定一个范围，当P＞0.05时，两组数据之间没有显著的相关性，当0.01＜P＜0.05时，存在显著相关性，Pearson系数指数为*，当P＜0.01时，存在非常显著的相关性，Pearson系数指数为**。

图1

图2　2012年地区GDP与星级饭店数

3.1饭店投资者的角度分析（区域经济发展水平）

作为反映一个地区经济发展水平的重要衡量指标，GDP的大小及指数是影响饭店投资者的重要决策因素，也是影响饭店空间分布的主要因素［6］。根据国家统计局发布的地区GDP数据和《中国旅游统计年鉴2013》中的地区星级饭店数整合成图2如下。

由图2中可以看出，在GDP总量较高的地区如广东、江苏、山东、浙江等地，星级饭店数量明显高于其他地区，在GDP的值较低的地区如西藏、青海、宁夏等地，星级饭店数量明显低于其他地区。当然有个别地区存在特殊情况，比如北京作为政治中心的特殊存在，星级饭店也高于一般的地区，旅游业发展大省如云南、湖南、新疆等地，星级饭店数量也高于一般地区。但总体而言，GDP越高的地区，星级饭店数量越高，GDP越低的地区，星级饭店的数量越低［7］，GDP与星级饭店数量呈正相关关系。

地区GDP与星级饭店数量相关性分析结果如表3。

表3中X表示2012年地区GDP，Y表示2012年地区星级饭店数，N表示每组数据的数量，P值为0.000＜0.01，Pearson系数指数为**，呈现非常显著的相关性。东部沿海的星级饭店分布大部分受此因素影响，如广东、浙江、江苏、山东。

3.2饭店经营者的角度分析（区域人口规模）

对于饭店经营者来说，保持饭店的持续性健康发展是关键所在。除了管理水平、硬件设施、品牌竞争以及其他环境因素的影响外，拥有一批具有较高服务水平和营销能力的员工，和较广泛可培育的潜在消费者市场无疑是最为重要的。无论是员工的招聘以及潜在目标市场的搜寻都离不开人口因素，交通便利的人口聚集地，是饭店经营者考虑选址的最重要因素之一。根据《中国统计年鉴2012》提供的地区人口数，将之与地区星级饭店数进行相关性分析，得出相关性分析结果如表4。

表4中X表示2012年分省年末常住人口数，Y表示2012年地区星级饭店数，P值为0.000＜0.01，Pearson系数指数为**，呈现非常显著的相关性。部分政治、经济、文化中心受此因素影响最显著，如北京。

3.3饭店消费者的角度分析（旅游业发展水平）

业内关于衡量旅游业发展水平的指标一直没有科学标准，国内也有将地区旅游总收入作为衡量地区旅游业发展水平的指标，但是由于国内旅游收入难以统计，国内旅游收入与国际旅游收入合计为旅游总收入时货币单位不一也容易造成误差，因此本文将国际旅游收入与地区旅行社单位数作为衡量地区旅游业发展水平的两个指标。根据国家旅游局发布的2012年中国旅游业统计公报数据和《中国旅游统计年鉴2013》提供的地区旅行社统计数据进行相关性分析，得出以下结果表5。

表5中X1表示中国2012年各地区国际旅游（外汇）收入，X2表示中国2012年旅行社单位数，Y表示2012年地区星级饭店数，X1与Y之间的相关性水平P值为0.000＜0.01，Pearson系数指数为**，呈现非常显著的相关性，X2与Y之间的相关性水平P值为0.000＜0.01，Pearson系数指数为**，同样呈现非常显著的相关性。部分在近期掀起旅游热潮的地区受此因素影响，如新疆、云南、湖南。

4　结语

本文数据来源为《中国统计年鉴2012》、《中国旅游统计年鉴2013》以及中华人民共和国国家统计局、国家旅游局。文章通过标准差和变异系数分析了2012年我国星级饭店的空间分布特征，重点讨论了影响星级饭店空间饭店的三个主要因素：区域经济发展水平、区域人口规模和旅游业发展水平，其他子因素可以通过类似的相关性分析判断其对星级饭店的空间分布影响的强弱程度。最后得出结论：①我国星级饭店空间分布影响因素众多，但基本遵循经济主导的原则，在经济发达的地区星级饭店数量普遍较高；②旅游业的发展一定程度上能有效刺激地区星级饭店数量的增长；③我国地区星级饭店数量绝对差异较大，突出表现在东部沿海地区与西北、东北地区之间的差异，两极分化较为明显。我国现在的星级饭店分布格局一定程度上由经济发展水平决定，但是近年来部分地区旅游业的迅速崛起有望调节这种空间分布不均的局面，但总体上经济发达地区星级饭店数量领先全国的局面短时间内难以改变。

［1］国家统计局.中国统计年鉴［J］.北京：中国统计出版社，2012.

［2］国家旅游局.中国旅游统计年鉴［J］.北京：中国旅游出版社，2013.

［3］梅林，韩蕾.中国星级酒店空间分布与影响因子分析［J］.经济地理，2011（9）.

［4］王智娜.浅析我国酒店的现状及发展趋势［J］.现代商业，2013（24）.

［5］洪永磊.中国星级饭店空间分布演变及影响因素研究［D］.武汉：华中师范大学，2014.

［6］冯卫红，李今韵.影响中国星级饭店空间分布的区位因子分析［J］.生产力研究，2012（2）.

［7］龙茂兴，马丽君.中国星级酒店空间分布差异及其影响因素［J］.经济论坛，2013（8）.

韩冬（1981—），男，毕业于内蒙古大学，硕士研究生，内蒙古兴安盟人，内蒙古大学历史与旅游文化学院旅游系讲师。

胡孟（1994—），男，湖北省咸宁人，内蒙古大学历史与旅游文化学院旅游管理专业学生。