中国星级酒店的旅游经济效应分异研究

朱茜

摘 要：依据2002年-2016年全国31省市区的星级酒店总收入和旅游总收入数据构建面板数据模型，用定量的方法测度全国31个省市区星级酒店的旅游经济效应进行研究。研究结果表明：并不是所有地区的星级酒店对旅游经济的增长影响显著，中国星级酒店发展的经济效应在东部、中部和西部西区域分异现象明显，其中东部的经济效应最明显，其次是西部，中部最小。充分发挥旅游业的带动作用，提高星级酒店的运营效率，限制星级酒店盲目扩张等措施是改善星级酒店的旅游经济效应分异现象的有效途径。

关键词：星级酒店；经济效应；分异；面板数据

中图分类号：F2 文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.06.007

0 前言

星级饭店是旅游业的发展过程中不可或缺的一部分，其规模和档次已成为衡量当地经济发展水平的标尺。自2000年以来星级酒店一直处于快速发展时期，尤其是高档酒店发展速度非常快，截至2016年，在中国有11685家星级饭店，其中四星酒店数量为3201家，五星级酒店800家，星级酒店的总收入是2027.75亿元。这些年我们更多的是关注星级酒店的等级和规模的发展，却忽略了星级酒店的发展质量，杨振山等（2011）课题组认为，星级饭店不仅要关注等级和规模，更要关注的是运行效率的问题。近年来，一些学者已经认识到星级酒店发展中所存在的问题，彭建军等（2004）在研究中指出北京和广东的高星级酒店经济效益不高，且规模效益也处于减速水平；方叶林（2013）认为规模效率对星級酒店发展效率具有很强的驱动效应，中国大部分的地区酒店规模效率持续减弱，影响了酒店的发展。现有研究仅对星级酒店规模经济现状提出问题，并未就星级饭店的发展对旅游经济增长的具体贡献进行研究，这个问题值得学者们思考。因此，本文运用面板数据计量模型对31省市区的面板数据进行分析，试图分析星级饭店对旅游经济增长的贡献状况，这对于理论界和实务界来说都是值得研究的话题。

1 指标选择与数据处理

为了分析我国星级酒店对旅游经济增长的贡献，本文选取了中国31个省市区作为研究单元（数据不包括台湾、香港和澳门），选取各地市2002年-2016年的各地区旅游总收入（亿元）和三星级及以上星级酒店的营业收入（亿元），用CPI指数（以2000年为基期，上年=100）做不变价处理，本文以“TR”表示旅游总收入；HR表示酒店营业收入。研究数据主要来源于《中国统计年鉴》、《中国旅游统计年鉴》、个别数据是来源于地方统计年鉴。

2 实证分析与模型估计结果

2.1 星级酒店收入与旅游经济增长的面板数据协整分析

2.1.1 单位根检验

单位根检验是检测序列数据稳定性的一种特殊方法，单位根检验是变量间因果关系检验以及有关协整关系存在的讨论基础。本文分别用相同根检验（Levin，Lin&Chut;）和扩展单位根检验（ADF-FisherChi-square）等方法，对变量旅游总收入（TR）和星级酒店（HR）总收入进行检验，采用一阶差分对数据进行处理，检验结果如表1所示。

分析结果显示，在经过一阶差分序列检验之后，显著性系数P=0.000，表明变量TR和HR在检验中均拒绝“存在单位根”，变量TR和变量HR均为一阶单整序列平稳，可以对着两组变量做协整分析。

2.1.2 旅游总收入和星级酒店总收入的协整关系检验

单位根检验结果表明，旅游总收入（TR），和星级酒店收入（HR）这两个变量都具有各自的长期波动规律，若这两者之间存在协整关系，则两者之间存在长期稳定的关系。因此，要对“TR”和“HR”进行协整关系检验，以了解二者之间是否存在长期均衡关系，检验结果如表2所示。检验结果显示，全国各省的酒店总收入与旅游总收入之间存在协整关系，其概率小于0.05（P= 0.000）。其中内蒙古自治区、辽宁省、吉林省、上海市、江苏省、安徽省、河南省、海南省、贵州省、陕西省、青海省、宁夏和新疆13省在0.5%显著水平之下存在协整关系。

2.1.3 旅游总收入和星级酒店总收入的格兰杰检验

在协整检验的基础上，进一步作格兰杰检验，试图分析两者间是否存在因果关系。本文选择存在协整关系的13个省域进行格兰杰检验。通过格兰杰检验进行分析验证的结果如表3。

根据表3所示，在选择置信水平0.5%，滞后期为2 的情况下，辽宁、江苏、河南、贵州、宁夏、安徽和陕西7个省的星级酒店经济增长是旅游经济增长原因，因此拒绝原假设。内蒙古、吉林、上海、海南、青海和新疆这几个区域的星级酒店的总收入与旅游经济的增长之间并没有格兰杰因果关系，因此接受原假设。

2.2 面板数据模型估计

在构建面板数据模型的时候，需要检验模型中是否存在个体固定效应，可运用F检验和Hausman检验两种方法进行判别。通过F检验判断究竟该建立何种模型，检验结果是否与原假设保持一致检验。判别的规则是，若FFa（m，N×T-K）则表明约束条件不成立。研究结果如表4所示。

结果显示，F2=44.25>F0.05（30，621）=1，F1=48.25>F0.05（30，621）=1，F1和F2值大于相应的临界值，所以选择Hausman检验做进一步分析，检验结果表4显示，H统计量为23.211，自由度为1，伴随概率p=0.000，拒绝建立个体随机效应模型的假设，应当建立固定效应模型。鉴于本文考察各省域的经济效应分异，故建立变系数固定效应模型。

回归分析结果显示，面板数据模型拟合度为R2为0.955，对应的p值为0.000，检验数据表明模型检验效果较好。根据协整检验结果，对存在协整关系省域的星级酒店收入和旅游总收入建立随机效应变系数模型，并对模型进行参数估计，研究结果如表5。

通过表5的结果显示，中国西部的内蒙古、贵州、陕西、青海、新疆，中部的黑龙江、河南、安徽，吉林和东部的辽宁、上海、江苏、海南这12个省星级酒店的经济增长与旅游经济增长关系的系数均为正，表明二者之间存在正相关关系，星级酒店的收入每发生1% 的变动将会带动各地区旅游经济的增长量，如辽宁省星级酒店的收入每增加1%，带动旅游经济增长0.214%。根据相关系数的大小可以判断出星级酒店的经济增长对旅游经济增长贡献度大小，东部区域的经济贡献度大于其他区域，近些年西部旅游业发展速度较快，西部区域的星级酒店对经济增长的贡献较中部明显。

3 结论

本文以31省市区为研究对象，采用2000-2014年我国各省域星级酒店收入和旅游总收入数据，利用面板数据模型对数据进行实证分析，探析星级酒店的旅游经济效应分异情况。

第一，从全局的角度来看，并不是所有的地区星级酒店的发展对旅游经济的增长影响显著。部分省域星级酒店的发展与旅游业的发展已经形成了良好的互动关系，辽宁、江苏、安徽、河南、贵州、陕西、青海、宁夏这几个区域，星级酒店的发展是当地旅游经济的增长的原因；我国有13个省域的星级酒店的发展对旅游经济的增长呈正相关关系，并能促进地区旅游经济的增长。第二，从分区域角度来看，按东部、西部、中部三个部分来分析，各地区星级酒店发展的经济效应分异现象明显。东部地区星级酒店的经济效应最优明显，西部的经济效应较中部明显。

针对星级酒店的旅游经济效应的空间分异现象，本文提出以下几点建议：

第一，充分发挥旅游业的带动作用。旅游业涉及面广，联动效应强，要充分开发和利用旅游资源，增强吸引力，通过区域间的合作，实发现旅游发展的优势互补，实现东呼西应，中部崛起的联动式发展，带动酒店的高效发展。第二，提高星级酒店的运营效率。星级酒店的运营效率体现了酒店的获利能力，酒店要加大投资水平，引进先进的酒店管理系统，挖掘中高级专业管理人才，提升酒店的竞争力水平。第三，限制星级酒店盲目扩张。酒店属于资金密集型和劳动密集型的行业，盲目扩张将会带来极大的经济损失，应适当放慢星级酒店扩张的步伐，限制酒店盲目扩张行为。第四，充分发挥政府职能。用政府的投入来弥补市场发育的不足，可通国加大财政支出力度，调整税收政策等手段促进星级酒店的发展，提高星级酒店的旅游经济贡献能力。

参考文献

[1]杨振山，地方产业发展课题组. 中国饭店业运行效率的区域性评价[J]. 经济管理，2016，（05）：143-152.

[2]方叶林，黄震方，王坤，涂玮. 中国星级酒店相对效率集聚的空间分析及提升策略[J]. 人文地理，2013，（01）：121-127.

[3]彭建军，陈浩.基于DEA的星级酒店效率研究——以北京、上海、广东相对效率分析为例[J].旅游学刊，2004，（02）：59-62.

[4]张洪，程振东. 基于数据包络分析的中國星级酒店效率评价及区域差异分析[J]. 资源开发与市场，2014，（10）：1207-1212.

[5]韩元军. 中国星级酒店增长方式的实证分析——基于22个城市的面板数据[J]. 旅游研究，2014，（03）：71-77.