基于特征价格模型的酒店客房价格影响因素研究

文/刘微 刘子琪 郭金金

一、引言

随着我国进入中国特色社会主义新时代，人们生活水平有了显著提高，对生活质量也有了更高追求，旅游人数与旅游消费不断增加。2010年至2018年，全国旅游总人数年均增长率约为10%。截止到2018年上半年，国内旅游人数已达28.26亿人次，比上年同期增长11.4%。酒店业，作为旅游业重要支柱，得到了迅速发展。国家旅游局统计数据显示，全国星级酒店数量2010年仅2642家，2017年底已增至7539家。截至2018年6月，全国星级酒店数量已达10739家。文旅部数据显示，2018年第一季度，全国星级酒店营业收入合计487.11亿元，同比增长2.43%，其中，客房收入占营业收入的42.93%。可见，酒店客房价格，作为酒店服务的重要组成部分，是决定酒店客流量与经营绩效的关键因素。因此，研究酒店客房定价影响因素对星级酒店提高营业收入、增强行业竞争力具有十分重要的意义。

学者们运用不同研究方法对城市酒店价格的影响因素进行了相关研究，主要聚焦不同等级酒店（星级酒店、经济型酒店等）的租金、定价及其影响因素[1-3]。研究方法主要有层次分析法、特征价格法[4]、多元回归模型[1]。此外，还有一些学者[5-7]运用ArcMap对城市酒店的空间布局及其客房价格影响因素进行了研究。纵观已有研究，酒店客房价格的影响因素大致可归纳为宏观影响因素和微观影响因素两类。相较而言，微观层面因素更为酒店与行业主管部门所关注。而基于微观层面的酒店客房价格影响因素研究较少。本文从微观层面出发，以济南星级酒店为研究对象，对酒店客房价格影响因素进行研究，旨在为酒店管理者及主管部门制定决策提供参考。

二、酒店客房价格的影响因素分析

（一）酒店等级

酒店等级按照星的数量与颜色一般分为一星、二星、三星、四星和五星五个等级。通常星越多，代表酒店综合服务质量越高。本文仅研究二星级及以上酒店。

（二）酒店评分

酒店评分是指消费者入住酒店后，根据自己的消费体验，对于酒店的设备设施、服务水平、价格等，在旅游网站如去哪儿网、携程网等对酒店进行评分总体，作为自己入住体验的总结。酒店评分的高低可以影响后续顾客对酒店的选择等，因而对酒店客房价格也有一定的影响。

（三）距市中心距离

距市中心距离，即酒店与济南市CBD中心（泉城广场）的距离。一般而言，越接近市中心，土地的租金就越高，环境的繁华程度包括人们处理事务的方便程度也越高。这些因素都对酒店客房价格具有较强的影响。

（四）房间楼层

房间楼层，是指酒店客房所处的楼层。客房所处楼层高低直接影响入住者的视野及入住体验。同时，不同的楼层受城市扬尘的影响也有较大差异。

（五）客房面积

客房面积，主要指酒店客房的使用面积。酒店客房面积大小直接影响消费者入住体验和舒适度，会对酒店房价产生重要影响。

（六）房间设施

房间设施包括宽带上网、免费本地电话、空调、国际直拨电话、免费国内长途电话、吹风机、24小时热水、暖气等。是否拥有完善的房间设施对于消费者入住体验及生活的方便程度都有较大的影响，进而对酒店客房价格产生影响。

（七）交通状况

酒店交通状况对顾客出行办理事务的方便度与控制旅程的时间消耗具有十分重要的意义。对于交通状况的判断主要通过与最近的机场及火车站的时间距离进行衡量。酒店交通状况的优劣也对酒店客房价格具有重要的影响。

三、数据来源与样本描述

研究通过去哪儿网搜集济南市酒店客房2019年5月至2019年7月的截面数据，中间涉及劳动节、端午节两大国家法定节假日。该截面数据主要包括酒店名称、酒店评分、酒店客房价格、客房面积、客房楼层、位置交通和房间设施。特征变量中的与市中心距离的数据利用百度地图进行收集，将泉城广场作为终点，将对象酒店作为起点，出行方式设为驾车，收集从对象酒店到达泉城广场的最短距离。各变量符号设定及属性解释见表1。根据去哪儿网提供的数据，由于二星级以下的经济型酒店数量过多且变量数据信息相对缺乏，本次研究仅选取济南地区二星级及以上酒店客房价格数据进行分析，样本数据默认为无早餐、酒店直销的标准两人间。样本描述见表2。

表1 变量属性解释

表2 样本的描述性统计分析

四、模型构建与选择

酒店客房是一种非常典型的异质性商品，适用于特征价格模型。以表1中X1至X8各因素为自变量，P为酒店客房价格，建立济南市酒店客房特征价格模型，见式①。将P1、P2、P3的均价作为平日均价Pr，将PL与PD的均价作为节假日均价Pj，以M1、M2、M3的均价作为周末平价价格Pm，将所有价格均价作为总体均价Pt。

特征价格模型主要存在线性形式（式②）、对数形式（式③）和半对数形式（式④）三种主要函数形式。运用三种函数形式分别对平价、末价、均价这12种价格分别进行回归分析及显著性检验，选择拟合优度最高的模型形式，结果汇总见表3。

表3 特征模型最佳形式及其回归结果汇总表

五、模型结果及分析

（一）模型结果

由表3可知，楼层与机场的距离对价格的影响不显著，故删除X5和X7后，运用特征价格模型对数形式重新对平日均价、假日均价、周末均价与总体均价分别进行回归分析，结果见表4至表7。

表4 平日均价的特征价格模型结果

表5 周末均价的特征价格模型结果

表6 假日均价的特征价格模型结果

表7 总体均价的特征价格模型结果

由表4至表7可以得到酒店客房价格平日均价、周末均价、假日均价与总体均价的特征模型对数函数式，如式⑤、⑥、⑦、⑧所示。

（二）结果分析

由上述结果可知:酒店评分、酒店等级、客房面积、房间设施对酒店客房价格存在正向显著影响，而酒店与市中心、火车站的距离均对客房价格存在负向显著影响；各因素对酒店客房的平日均价、周末均价、假日均价及总体均价的影响基本一致，影响程度略有差异。酒店等级对客房假日均价与总体均价的影响不显著。

1.酒店评分显著正向影响酒店客房价格，且对于平时价格、周末价格、假日价格的影响基本一致。人们倾向于入住评分高的酒店主要是由于人们认为高评分酒店能够提供更好的入住体验，而顾客的认可与顾客数量的增加则会进一步使酒店客房价格提高。

2.酒店等级对于酒店客房价格的正向影响显著。酒店等级代表酒店的整体设备水平、服务水平等。星级越高，酒店的等级越高，自然客房价格也越高。

3.与市中心距离、与车站的距离对于酒店客房价格存在显著负向影响。即距离市中心、火车站越远，酒店客房价格越低。反之，距离越近，则入住人员的出行更为方便，出行成本更低，客房价格会更高。

4.客房面积对于客房价格有显著的正向影响。客房面积对于假日价格的影响明显大于对周末价格的影响，对周末价格的影响大于对平时价格的影响。这说明顾客对于平时、周末和假日三种情况有着不同的需求与支付意愿。客房面积更大，能够给顾客提供更好的入住体验，价格则越高。

5.房间设施对客房价格亦存在显著的正向影响。房间设施评分对平日价格的影响要大于对假日价格的影响。这说明商务出行的旅客比休闲出行的旅客对设施设备的敏感性更高，更加重视酒店的设施设备是否完善。房间设施越完善，酒店需要付出的成本越大，顾客越觉得舒适与满意，房价便越高。

6.酒店等级对客房假日均价与总体均价的影响不显著。酒店等级对客房假日均价影响不显著可能是因为在节假日期间，酒店客房通常供不应求，无论何种等级的酒店，都会被提前预订；酒店等级对客房总体均价影响不显著，则可能是由于假日客房均价对总体均价影响较大。