我国星级酒店效率评价及区域差异分析＊

■ 周岳 雷颜溪 胡远滔 刘启航

中国科学院大学经济与管理学院 北京 100190

0 引言

酒店业是旅游业的3 大支柱之一，从经济学的角度看，酒店效率是其资源的有效配置，是酒店的经营业绩和竞争力。因此，科学合理地衡量和评价星级酒店的效率已成为经营者和研究者的重要内容。

酒店效率评价已成为国内外学术界研究的热点之一，国外运用数据包络分析法(Data Envelopment Analy‐sis, DEA)模型对酒店绩效进行评价始于20世纪90年代。Anderson 等首先运用DEA 理论中的BBC 模型和CCR模型对美国48家酒店的完全效率、纯技术效率和配置效率进行了研究[1]。Wang 和Chang 首次运用DEA 方法和Malmquist 指数对DEA 理论进行了扩展，实证结果证明酒店管理效率与酒店国际化的成正相关关系[2]。Chiang,W 等以中国台湾地区酒店为对象，利用四阶段模型来评价其效率。结果表明连锁酒店的管理体系更科学，经营效率更高[3]。。Shirouyehzad 等认为修正的DEA敏感性分析模型比传统的DEA模型更准确，并利用该模型对伊斯法罕17家三星级、四星级和五星级酒店的效率进行了实证研究[4]。Huang C W 等使用随机边界函数比较美国连锁酒店与美国连锁酒店的效率，考虑酒店数量，员工数量和运营成本作为投入和运营收入指标，客房就业率作为确定性生产指标。[5][6][7]

与国外学者对酒店效率的研究相比，国内对酒店效率的研究起步较晚。彭建军等运用CCR模型，对我国北京上海等地星级酒店进行了技术效率和冗余度分析[8]。宋慧林等研究表明，我国不同省市以及不同区域的酒店效率存在较大差异，其中旅游业的发展水平是造成差异的主要原因[9]。梁永康等将星级酒店的数量、床位和固定化程度作为投入指标，以营业收入和入住人数为产出指标，对1999～2008年10年间中国星级酒店的经营效率进行评价[10]。刘中艳以2006～2011年中国6年的酒店经营数据为样本，采用超效率模型进行分析。结果表明，随着时间的推移，中国酒店的整体效率逐渐提高，但东北和西部地区的酒店效率却呈现出下降趋势[11]。刘丽华等针对省际间星级酒店效率进行调研后发现存在显著差别[12][13][14][15][16]。罗晓黎等研究表明，我国各省市星级酒店在运营效率方面，只有不到20%的酒店实现了最佳的投入产出比[17][18][19][20]。在我国星级酒店效率影响因素的研究中，王彩萍等认为政府干预对酒店产能过程的加剧作用最为突出,而技术进步的缓解作用最为明显[21][22][23][24]。另外，顾俊杰等从市场营销构建、品牌形象、服务管理质量等方面分析了现阶段我国星级酒店存在的问题，并提出了提升酒店效率管理的科学建议，以期增强星级酒店在多元化的市场环境中的核心竞争力[25][26][27]。

综上所述，大多数国内学者的效率评价分析研究多倾向于针对某一特定区域，也较少考虑到不同时间阶段的效率评价。因此，本研究以2009～2018年我国8 大经济区域星级酒店为对象，利用DEA 模型和Malmquist 指数法，对我国星级酒店进行效率评价和分析，为优化我国星级酒店的资源配置以及良好发展提供有价值的建议。

1 效率评价模型及指标体系构建

1.1 DEA分析法

1.1.1 DEA-CCR模型

DEA-CCR 模型采用的是Farrel的非参数分析法，假设K 个DMU，记录为DMUK,k=1,2...K。Xmk、和Ynk分别表示第K 个决策单元的第m 项输入和第n 项输出，Um和Vm是对应于每个DMU 的权重，m、n分别取值1…M、1…N。效率的测算式为产出总量和支出总量间的百分比，具体按照下式计算：

其中θ为DEA测算值，S-m为投入冗余，S+n为产出不足。

1.1.2 DEA-BCC模型

Banker等学者在CCR模型的基础上，引入了一项限制性因素，以此摆脱规模报酬固定的局限性，形成DEABCC框架，公式如下:

1.1.3 Malmquist生产指数

CCR模型和BCC模型是从静态层面入手进行测算，Malmquist生产指数是从动态角度入手：

1.2 指标体系构建

本研究选取了我国31个省级行政区（不包含台湾地区）进行分析（表1），考虑到区域经济发展的不平衡性，根据国务院发展研究中心报告本研究将我国东、中、西、东北四大板块进行进一步的细分，得到如下结论：

表1 国内8大经济综合区分类

本研究指标选择按照以下原则：（1）科学性：选取的指标能够科学、客观且合理的反映我国各区域酒店的效率问题；（2）综合性：评价指标的选取需要全面考虑经济社会等多方面因素，并能够进行综合分析；（3）可获得性：选取的指标需要在现阶段容易被获取，且保证各指标的真实客观。结合以及以往文献研究，本研究的投入产出指标如表2。

表2 投入产出指标

2 星级酒店效率测度结果分析

2.1 星级酒店效率静态分析

由表3可知，从酒店综合效率值来看，东部沿海地区均值保持0.9 左右，位居全国前列远超全国其他地区，这与东部沿海地区较高的经济发展水平以及酒店发展较早有较为直接的关系。北部沿海地区星级酒店的综合效率在2009～2018年呈现波动下降态势，而南部沿海地区综合效率在2009～2012年呈稳步增长态势，并于2012年效率值达到0.959 全国排名第2，但至今一直处于下降状态。东北地区2009～2012年间综合效率呈现波动上升态势，但2012年后处于下降状态，均值处于全国最低，这可能与东北老工业地区服务业发展较慢以及现代酒店管理人才技术缺失等原因有关。黄河、长江中游地区和西北西南地区的星级酒店综合技术效率差距不大，在2016年前其综合效率基本处于我国中等和中等偏下水平，说明该地区星级酒店生产规模与酒店的发展严重不适应。总体上西部地区的综合效率高于中部地区，西南地区综合效率值在2009～2018年波动较大且其均值仅高于东北地区、黄河中游以及长江中游地区；西北地区星级酒店综合效率在2010～2018 间一直稳定在全国前3 名左右，但是西北地区东部沿海地区相比，综合效率还存在较大差距，西部地区星级酒店应该重点从现代酒店管理加以改变，最终带动该地区星级酒店综合效率的提升。

表3 2009～2018年我国不同地区星级酒店综合效率水平

由表4可知，从酒店纯技术效率值来看，我国沿海地区的星级酒店纯技术效率均值较其他地区优势较为明显。其中，东部沿海地区纯技术效率虽均值位居全国第1，并与综合效率发展趋势相符呈现下降趋势。说明该地区酒店综合技术效率受管理水平波动影响较大；南部和北部沿海地区纯技术效率在2009～2018年呈上升趋势，且南部沿海地区在2016年技术效率值达到0.899 为全国各大经济区最高。东北地区由于生产管理或经营落后等原因，纯技术效率在2009～2018年间与呈现先上升后下降趋势，并与其综合效率发展趋势相符。其他地区纯技术效率差距很小且均值都低于全国平均水平。除黄河中游地区外其余3个地区纯技术效率均值都处在0.8 左右，2009～2018年黄河中游地区纯技术效率值与综合效率走势一致。

表4 2009～2018年我国不同区域星级酒店纯技术效率水平

由表5 可知，从规模效率值来看，8 个地区的星级酒店规模效率均值都达到0.9 以上，处于较高水平且地区差异逐步缩小，2009年全国规模效率均值为0.869，2018年达到0.979，呈波动上升趋势，说明各地区的星级酒店要素投入规模与当地酒店发展的需求基本吻合。其中，北部沿海地区规模效率发展较为稳定，绝大多数年份均在0.9 以上。东部沿海地区规模效率在2009～2018年间一直较高，东部沿海地区最优生产规模基本达标。东北地区规模效率值在2009～2018年呈现上升趋势，且其均值排在全国第3 位，黄河中游地区紧随其后。长江中游地区规模效率变化较大，最小值为0.767，最大值为0.983，规模效率在2009～2018年期间迅速增加。2010～2018年，西北经济区始终保持较高且稳健的规模效率水平，并且在2018年增长至0.991。西南地区规模效率虽较为稳定但水平较低，如何使提高生产规模和技术是西南地区星级酒店需要集中解决的关键问题。

表5 2009～2018年我国不同区域星级酒店规模效率水平

2.2 星级酒店效率动态分析

2.2.1 基于类别角度的分析

本研究根据表中Malmquist指数值的分类如下:m 值在0.95 以下时为强退步类、M 值在0.95 以上但在1 以下时为弱退步类、M 值在1 以上但在1.05 以下时为弱进步类、M值在1.05以上时为强进步类。

(1) 强退步型

由表6可知，宁夏和贵州属于效率强退步型省份，两地酒店生产率较低是由于技术效率变化指数和技术进步指数同时较低所导致的，因此贵州和宁夏应该着重从引进现代化的酒店技术与管理经验入手。

表6 国内不同省份地区Malmquist值

上接表6区域省（市）辽宁吉林黑龙江均值标准差陕西河南内蒙古山西均值标准差江西湖北湖南安徽均值标准差广西重庆四川贵州云南均值标准差西藏甘肃青海宁夏新疆均值标准差技术效率变化指数0.976 0.982 1.038 0.999 0.036 1.078 0.947 0.998 0.954 0.994 0.045 1.048 1.009 0.995 0.987 1.010 0.021 1.019 0.998 1.019 0.978 1.039 1.0106 0.022 0.998 1.026 1.000 0.978 1.054 1.011 0.021东北地区纯技术效率变化指数0.984 0.978 1.056 1.006 0.036 1.069 0.964 0.978 0.947 0.989 0.065 1.034 1.009 0.975 0.978 0.998 0.027 1.019 1.021 1.024 0.971 1.042 1.0154 0.021 0.923 1.026 1.000 1.000 1.058 1.001 0.045黄河中游地区规模效率变化指数0.999 1.004 0.992 0.998 0.006 1.003 1.000 1.000 0.998 1.000 0.002 1.013 1.000 1.037 1.000 1.014 0.017 1.001 0.987 0.995 0.996 1.000 0.9958 0.010 1.101 1.000 1.000 0.999 1.000 1.020 0.041长江中游地区西南地区西北地区技术进步指数1.118 1.042 1.032 1.064 0.041 1.043 1.038 1.034 1.064 1.045 0.004 1.009 1.068 1.045 1.058 1.045 0.022 1.043 1.048 1.009 0.978 1.098 1.0352 0.035 0.978 0.986 1.000 0.879 1.067 0.982 0.057 Malmquist值1.101 1.011 1.068 1.061 0.042 1.118 0.992 1.009 0.980 1.025 0.041 1.060 1.069 1.041 1.037 1.049 0.019 1.067 1.037 1.139 0.939 1.139 1.0642 0.071 0.989 1.015 1.000 0.897 1.132 1.007 0.077续表1

(2) 弱退步型

由表6 可知，青海、西藏、山西和河南都属于效率弱退步型省份。其中青海的各个变化指数均为1表明该地星级酒店发展良好。而西藏、山西和河南的生产率指数较低是由于技术效率和纯技术效率变化指数均较低所导致的，因此该地区星级酒店应该优化资源配置从而提高技术向经济转化的能力。

（3）弱进步型

由表6 可知，天津、河北、吉林、内蒙古等8 个省市的酒店属于弱进步型。其中，河北、天津、安徽、内蒙古和湖南的技术进步变化指数处在较高水平，因此，全要素生产率指数均处于大于1的状态，但转变经营、营销的理念与方式，提升星级酒店决策管理水平是近10年来的重点任务;甘肃、重庆的规模效率指数低于1 说明其酒店的生产规模需要进一步优化。吉林省的纯技术效率变化指数低于1，这说明吉林省2009～2018年提高了要素综合生产率，适应了技术水平，提高了生产规模，但仍需进一步推动技术效率和纯技术效率的提高。

(4) 强进步型

由表6 可知，北京、山东、江苏、广东等18 个省市属于强进步型。其中北京市Malmquist 生产率指数高达1.124，且除技术进步指数大于1 外，其余全部小于1，未来北京市星级酒店的发展，应该在抓技术进步基础上注重技术效率，并且调整酒店实际生产规模从而促进酒店高效发展。上海和辽宁两地酒店与北京类似，存在3 个小于1 的变化指数，因此进行适当的调整可以大幅度提高其酒店效率。

2.2.2 基于区域角度的分析

由表7可以看出，东部沿海地区技术进步平均较快，其余指数变化不大，因此该地区主要是靠技术进步带动了生产率的提高，今后东部沿海地区应该在注重技术的基础上注重技术利用效率并提高酒店先进的管理和决策水平。南部沿海地区生产力指数提高了8.8%，北部沿海地区生产力指数提高了10%，都处于理想的提高状态。东北地区技术进步指数高于1，但其他3个指数均低于1，说明东北地区星级酒店的管理和经营水平还存在一些问题。黄河中游、长江中游全要素生产指数略有上升。西南地区的Malmquist 生产率指数为平均值，其规模效率变化指数居全国第2 位，因此西南地区应该重点提升规模效率。西北地区的Malmquist 指数处于全国最低水平，应该注重从技术或者管理方面实现新的突破，努力促使其星级酒店发展达到效率和规模的双有效。

表7 我国不同地区Malmquist值

2.2.2 基于时间序列角度的分析

由表8 可知，2009年至2018年，我国星级酒店Malmquist 生产率总体良好。生产力指数增长2.3%，技术进步指数增长1.2%，技术和纯技术效率变化指数下降0.1%。

表8 2009～2018年Malmquist值

具体来看，特别是2010年，由于2009年技术的巨大进步，Malmquist 生产力水平提高了17.3%，而且2010～2012年和2015～2018年，Malmquist整体生产力水平提高了。其中，2015～2016年的提高主要靠技术进步和规模效率，而2016～2017年主要靠纯技术效率增长，刺激了整体效率的增长，但2013～2015年，中国星级酒店Malmquist的生产率指数，纯技术进步指数连续3年低于1，影响了整体生产力水平的提升。

从不同指标来看，Malmquist 生产率指数呈先降后升趋势，2009～2013年持续下降，从2010年1.173 的峰值，2013年回落最低0.917，至此之后生产率指数保持稳定上涨。技术效率变化指数与其他指数相比，上升速度相对缓慢。技术效率指数在2013年之后从呈现缓慢上升态势，但与其他指标相比，技术进步的整体效率均值最高，表明我国的技术进步在2009～2018年间提升较为明显；纯技术效率变化指数自2009年达到峰值1.086后，经历了5年的持续下跌，并在2014年开始上升，但上涨幅度缓慢。与其他指标相比，规模效率变化较为稳定，除了个别年分外，其余基本都在1以上，说明我国星级酒店规模效益比较高，稳定发展且基本处于最佳生产规模，有效地拉动了整体效率的发展。

4 结论与建议

本研究件使用DEA 模型计算我国星级酒店的效率值，然后使用Malmquist生产率指数测量效率变化指数，以证明酒店的效率变化。本研究结论如下：（1）从酒店综合效率值来看，东部沿海地区位居全国前列，南北部沿海地区呈现波动下降态势，而东北地区均值处于全国最低，黄河、长江中游地区和西北西南地区的星级酒店综合技术效率差距较小。（2）从酒店纯技术效率值来看，我国沿海地区较其他地区优势明显，东北地区纯技术效率与其综合效率发展趋势相符。（3）从规模效率值来看，8 个地区的星级酒店规模效率均值都达到0.9以上，处于较高水平且地区差异逐步缩小。（4）根据本研究依据Malmquist 指数划分将我国不同区域划分为4 种类型。强退步型：宁夏、贵州；弱退步：山西、西藏、河南和青海；弱进步型：天津、河北、吉林、内蒙古等8 个省市；强进步型：北京、山东、江苏、广东等18 个省市。（5）2009年～2018年，我国星级酒店Malmquist生产率总体良好。

针对我国星级酒店效率评价分析结果，本研究提出以下发展建议：

（1）政府应加强投资管理，针对不同区域经济发展情况制定酒店发展规划。本研究将我国划分为八大经济区域，当地政府应根据区域特点，制定相应的投资优惠政策，尽量控制投资资源浪费情况，促进我国星级酒店良好发展。

（2）提高酒店资源利用率，依靠旅游资源带动我国星级酒店发展。旅游业的发展会加大对酒店的需求，并激励酒店完善管理制度和服务升级。因此我国星级酒店应积极依靠旅游的带动作用进行优化升级，实现规模化发展。

（3）发挥地区优势，推出特色星级酒店。各地要利用国家优惠政策，充分发挥自身优势，建设符合当地发展的星级酒店，结合当地独特的特点，促进酒店快速健康发展。