上海市星級(jí)酒店客房出租率影響因素實(shí)證研究

邱建輝， 張新齊

(1.華東師范大學(xué)商學(xué)院，上海 200241;2.駐馬店市第三高級(jí)中學(xué)，河南駐馬店 463000)

一、引言

酒店客房出租率用實(shí)際租出的客房數(shù)量占可供出租客房數(shù)量的比例來(lái)表示，它反映了酒店客房的利用率和銷售數(shù)量，是體現(xiàn)酒店經(jīng)營(yíng)好壞的一個(gè)重要指標(biāo)。因此，設(shè)法提高星級(jí)酒店客房的出租率有利于增加營(yíng)業(yè)收入，減緩經(jīng)營(yíng)壓力。目前，上海市各級(jí)別星級(jí)酒店客房平均出租率約為55%，其中高星級(jí)酒店客房出租率稍高，中低星級(jí)酒店的客房出租率僅為53%左右，面臨著較為嚴(yán)峻的經(jīng)營(yíng)壓力。基于此，本文將從這些影響酒店客房出租率的因素入手，通過引入交叉變量構(gòu)建多元回歸模型，分析不同因素對(duì)不同星級(jí)酒店客房出租率影響程度的大小，并針對(duì)不同星級(jí)酒店未來(lái)的經(jīng)營(yíng)措施提出相應(yīng)的建議。

二、文獻(xiàn)回顧

目前，學(xué)術(shù)界對(duì)星級(jí)酒店的研究主要集中在空間分布結(jié)構(gòu)、酒店效率、酒店網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)及中低星級(jí)酒店的發(fā)展方向四個(gè)方面。如陳雪鈞運(yùn)用GIS技術(shù)和數(shù)理方法對(duì)重慶主城區(qū)星級(jí)酒店的空間布局進(jìn)行分析［1］，姜海寧運(yùn)用核密度指數(shù)及空間關(guān)聯(lián)描述方法對(duì)長(zhǎng)三角五星級(jí)酒店的空間分布特征進(jìn)行探討，并提出了相應(yīng)的影響因素［2］，梅林從中國(guó)星級(jí)酒店分布特征入手，選取6大動(dòng)力活力因子共12個(gè)影響因素，通過構(gòu)建星級(jí)酒店發(fā)展的活力系統(tǒng)模型，并運(yùn)用Pearson相關(guān)分析法深入分析了各影響因子對(duì)我國(guó)星級(jí)酒店空間分布的影響程度［3］，他們分別基于微觀、中觀和宏觀視角對(duì)星級(jí)酒店的空間分布結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析;彭建軍、陳浩利用DEA方法中的C2R模型分別對(duì)北上廣星級(jí)酒店和浙江星級(jí)酒店的效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)［4－5］;熊偉在確定酒店網(wǎng)站功能結(jié)構(gòu)和評(píng)價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，利用問卷調(diào)查法對(duì)顧客需求進(jìn)行調(diào)查，并通過對(duì)廣州60家樣本酒店網(wǎng)站的分析，從酒店網(wǎng)站基礎(chǔ)層功能、主體層功能與核心層功能對(duì)其網(wǎng)站功能進(jìn)行了評(píng)價(jià)，最終提出要使酒店網(wǎng)站真正成為酒店管理和營(yíng)銷的有效工具，必須充分考慮酒店顧客需求這一結(jié)論［6］;張夢(mèng)基于攜程網(wǎng)1092家酒店網(wǎng)上預(yù)訂數(shù)據(jù)，構(gòu)建對(duì)數(shù)線性回歸模型，深入分析了酒店特征信息、顧客評(píng)論信息和預(yù)訂平臺(tái)推薦信息對(duì)4類不同等級(jí)酒店在線預(yù)訂的影響［7］;李俊、龐田田分別指出了我國(guó)中低星級(jí)酒店的發(fā)展現(xiàn)狀，并提出了相應(yīng)的對(duì)策［8－9］。

在星級(jí)酒店出租率方面，目前的研究比較少，且主要以定性研究為主。鄭昌江通過對(duì)哈爾濱幾家三星級(jí)酒店的分析，發(fā)現(xiàn)淡季降低房?jī)r(jià)并不能有效提高其客房出租率［10］;在此基礎(chǔ)上，安杏林提出客房的出租率不但與客房?jī)r(jià)格相關(guān)，還與酒店的星級(jí)和地理位置存在密切關(guān)系，同時(shí)指出酒店的客房出租率應(yīng)該保持在一定水平上，并非越高越好［11］;蘇甦、周燕分別基于武漢市和南昌市旅游酒店的客房利用現(xiàn)狀，對(duì)旅游酒店客房出租率下降的原因進(jìn)行探討，并提出相應(yīng)的對(duì)策分析［12－13］;在定量研究方面，白智廣利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了北京酒店客房出租率的預(yù)測(cè)模型，并給出了相對(duì)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果［14］。

綜合以上研究發(fā)現(xiàn)，學(xué)術(shù)界對(duì)星級(jí)酒店研究的內(nèi)容比較多元，集中程度較弱，而對(duì)星級(jí)酒店客房出租率影響因素的研究顯得捉襟見肘，缺乏定量的實(shí)證性分析。鑒于此，本文從影響星級(jí)酒店客房出租率的因素入手，通過對(duì)上海市4年(2008—2011年)星級(jí)酒店月度相關(guān)數(shù)據(jù)的梳理，結(jié)合多元回歸分析方法，得出不同因素對(duì)不同星級(jí)酒店客房出租率的影響程度。

三、數(shù)據(jù)描述與計(jì)量模型構(gòu)建

(一)基本數(shù)據(jù)描述

本文運(yùn)用的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于上海市旅游局政務(wù)網(wǎng)公布的2008年1月—2011年12月的旅游統(tǒng)計(jì)資料，從中選取各星級(jí)酒店的月度客房出租率與客房?jī)r(jià)格數(shù)據(jù)，同時(shí)截取這4年上海的月度入境游客量作為宏觀數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行合理分析。此外，由于星級(jí)酒店的經(jīng)營(yíng)受到旅游季節(jié)性的影響較大，本文將引入一些虛擬變量。

作為我們主要關(guān)心的因變量，上海市不同星級(jí)酒店的月度客房出租率反映了不同星級(jí)酒店的經(jīng)營(yíng)現(xiàn)狀，是作為酒店經(jīng)營(yíng)好壞的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。

中國(guó)最高法院設(shè)立“一帶一路”國(guó)際商事法庭不是一個(gè)不證自明的課題，在邏輯前提上，國(guó)際商事法庭設(shè)立的必要性是第一個(gè)無(wú)法回避的問題。

星級(jí)酒店客房月度平均價(jià)格(主要反映上海市不同星級(jí)酒店的服務(wù)質(zhì)量)與月度入境游客量(主要反映上海市星級(jí)酒店客流量的變化)是本文中最主要的兩個(gè)自變量。需要說明的是，我們?cè)噲D用上海市的總游客量來(lái)反映酒店客流量的變化，但受制于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文只能采用相對(duì)精確的入境游客量來(lái)代替。

為了區(qū)分不同酒店的星級(jí)，本文在對(duì)具體的星級(jí)酒店運(yùn)算中用1代表所分析的星級(jí)酒店，其它則為0。

為了更精確地測(cè)算客房?jī)r(jià)格和入境游客量對(duì)不同級(jí)別星級(jí)酒店客房出租率的影響程度，本文引入了兩類交叉變量:酒店客房?jī)r(jià)格與酒店星級(jí)的交叉變量(即在特定星級(jí)酒店下該星級(jí)酒店價(jià)格對(duì)客房出租率的影響)和入境游客量與酒店星級(jí)的交叉變量(即在特定星級(jí)酒店下入境游客量對(duì)客房出租率的影響)，二者都作為增量(當(dāng)系數(shù)為正時(shí))或減量(當(dāng)系數(shù)為負(fù)時(shí))存在。

此外，數(shù)據(jù)中還包括反映季節(jié)性的虛擬變量。根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)，上海市星級(jí)酒店在“十一”黃金周期間出租率較高，因此對(duì)10月份賦值為1，5、6、7、8、9月份也屬于旺季，賦值為0.5，其他月份相對(duì)為淡季，賦值為0。主要變量的統(tǒng)計(jì)特征描述見表1。

表1 描述統(tǒng)計(jì)量

(二)計(jì)量模型構(gòu)建

根據(jù)以上變量的確定，本文擬采用多元回歸分析方法，建立如下模型:

其中，Ri為i星級(jí)酒店月度客房出租率;β0為常數(shù)項(xiàng);P為星級(jí)酒店客房月度平均價(jià)格;T為入境游客量;Si為i星級(jí)酒店;SiP為i星級(jí)酒店與客房?jī)r(jià)格的交叉變量;SiT為i星級(jí)酒店與入境游客量的交叉變量;U為虛擬變量(季節(jié)性);ε為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

為了測(cè)算出客房?jī)r(jià)格對(duì)不同星級(jí)酒店的影響程度，我們可以利用β1+β4(其中β1代表所有星級(jí)酒店客房?jī)r(jià)格對(duì)客房出租率的影響程度，作為一個(gè)基礎(chǔ)存量;β4代表當(dāng)該酒店為i星級(jí)時(shí)酒店客房?jī)r(jià)格對(duì)客房出租率的影響程度，是在存量基礎(chǔ)上的一個(gè)增量或減量)來(lái)確定，二者之和越大，說明該星級(jí)酒店客房?jī)r(jià)格對(duì)客房出租率的影響程度越大，反之則越小。同理，也可利用β2+β5(其中β2代表所有星級(jí)酒店入境游客量對(duì)客房出租率的影響程度，作為一個(gè)基礎(chǔ)存量;β5代表當(dāng)該酒店為i星級(jí)時(shí)入境游客量對(duì)客房出租率的影響程度，是在存量基礎(chǔ)上的一個(gè)增量或減量)來(lái)測(cè)算出入境游客量對(duì)不同星級(jí)酒店客房出租率的影響程度。

四、計(jì)量結(jié)果與分析

(一)酒店客房出租率與客房?jī)r(jià)格、入境游客量關(guān)系分析

為了更好地運(yùn)用回歸分析，本文首先對(duì)因變量與兩個(gè)主要自變量之間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行分析。分析結(jié)果顯示，酒店的客房出租率與其價(jià)格和入境游客量存在顯著的相關(guān)關(guān)系，兩個(gè)自變量之間顯著性不強(qiáng)，這為后面的回歸分析提供了基礎(chǔ)。

值得注意的是，酒店的月度客房出租率與其價(jià)格并不呈現(xiàn)傳統(tǒng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系，相反，呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系(雖然相關(guān)系數(shù)不大)。這可能有以下原因:首先，上海市星級(jí)酒店客房出租率的變化受入境游客量和季節(jié)性的影響較大，在旅游旺季，雖然客房?jī)r(jià)格有所抬升，但由于供給相對(duì)減少，其出租率仍會(huì)保持在較高水平，淡季則恰好相反。其次，根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)情況來(lái)看，星級(jí)酒店客房?jī)r(jià)格的調(diào)整幅度不大，客房作為滿足人們基本需求的商品，其需求價(jià)格彈性較小，在一定程度上客房?jī)r(jià)格的上調(diào)造成的出租率下降被游客量的增加抵消了。這種現(xiàn)象在2010年5—10月上海世博會(huì)期間表現(xiàn)最為明顯，雖然客房?jī)r(jià)格高居全年之首，但其出租率已接近80%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于平時(shí)水平。

(二)不同星級(jí)酒店客房出租率受其價(jià)格與入境游客量影響程度分析

由于各個(gè)變量的單位不同，數(shù)據(jù)之間的差值較大，為了便于分析，本文先運(yùn)用SPSS19.0對(duì)所有變量數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化變換，既消除了無(wú)量綱的影響，又保留了原始數(shù)據(jù)信息，不會(huì)改變?cè)兞恐g的相關(guān)系數(shù)。因此，以下分析均采用標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)。

在此基礎(chǔ)上，本文分別對(duì)不同星級(jí)酒店的客房出租率、客房?jī)r(jià)格、入境游客量、星級(jí)數(shù)、交叉變量、虛擬變量等進(jìn)行多元回歸，通過分析其相應(yīng)自變量的系數(shù)，來(lái)推斷客房?jī)r(jià)格和入境游客量對(duì)不同星級(jí)酒店客房出租率的影響程度。

第一，對(duì)五星級(jí)酒店相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行多元回歸分析，發(fā)現(xiàn)P(五星級(jí)酒店客房?jī)r(jià)格)和T(入境游客量)與R(五星級(jí)酒店客房出租率)顯著相關(guān)，并且都通過了T檢驗(yàn)。此外，該模型的R2為0.521，雖然不是很高，但是在可接受范圍內(nèi)。同時(shí)經(jīng)過F檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn) sig.=0.00＜0.01，說明該模型整體回歸具有較強(qiáng)的顯著性。

通過多元回歸分析還發(fā)現(xiàn)，五星級(jí)酒店的客房出租率會(huì)受到其價(jià)格和入境游客量的顯著影響。但是S5*T和S5*P沒有通過T檢驗(yàn)，說明五星級(jí)酒店的客房?jī)r(jià)格和入境游客量對(duì)客房出租率的影響并不顯著異于對(duì)其他星級(jí)酒店客房出租率的影響。因此，這兩個(gè)變量不能被引入模型。按前文所述計(jì)算五星級(jí)酒店客房出租率受客房?jī)r(jià)格的影響程度為:β1+β4=0.308。同理，五星級(jí)酒店客房出租率受入境游客量的影響程度為:β2+β5=0.58。

第二，對(duì)四星級(jí)酒店相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行多元回歸分析，發(fā)現(xiàn)與五星級(jí)酒店相同，P(四星級(jí)酒店客房?jī)r(jià)格)和T(入境游客量)與R(四星級(jí)酒店客房出租率)顯著相關(guān)，并且都通過了T檢驗(yàn)。此外，該模型的R2為0.526，在可接受范圍內(nèi)。同時(shí)經(jīng)過F檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn) sig.=0.00＜0.01，說明該模型整體回歸具有較強(qiáng)的顯著性，可以進(jìn)行后續(xù)分析。

四星級(jí)酒店的客房出租率受到其價(jià)格和入境游客量的顯著影響。與五星級(jí)酒店一樣，S4*T沒有通過T檢驗(yàn)，說明入境游客量對(duì)四星級(jí)酒店客房出租率的影響并不顯著異于對(duì)其他星級(jí)酒店客房出租率的影響，該變量不能被引入模型;但是S4*P通過了T檢驗(yàn)，說明四星級(jí)酒店的客房?jī)r(jià)格對(duì)其出租率的影響顯著異于對(duì)其他酒店客房出租率的影響，該變量可被引入模型。因此，四星級(jí)酒店客房出租率受其價(jià)格的影響程度為:β1+β4=1.083。同理，四星級(jí)酒店客房出租率受入境游客量的影響程度為:β2+β5=0.563。

第三，對(duì)三星級(jí)酒店相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行多元回歸分析，發(fā)現(xiàn)與五星級(jí)、四星級(jí)酒店相同，P(三星級(jí)酒店客房?jī)r(jià)格)與T(入境游客量)與R(三星級(jí)酒店客房出租率)顯著相關(guān)，并且都通過了T檢驗(yàn)。此外，該模型的R2為0.531，在可接受范圍內(nèi)。同時(shí)經(jīng)過 F檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn) sig.=0.00＜0.01，說明該模型整體回歸具有較強(qiáng)的顯著性，可以進(jìn)行后續(xù)分析。

三星級(jí)酒店的客房出租率受到其價(jià)格和入境游客量的顯著影響。S3*T沒有通過T檢驗(yàn)，說明入境游客量對(duì)三星級(jí)酒店客房出租率的影響并不顯著異于對(duì)其他星級(jí)酒店客房出租率的影響，該變量不能被引入模型;S3*P通過了T檢驗(yàn)，說明三星級(jí)酒店的客房?jī)r(jià)格對(duì)其出租率的影響顯著異于對(duì)其他酒店客房出租率的影響，該變量可被引入模型。因此，三星級(jí)酒店客房出租率受其價(jià)格的影響程度為:β1+β4=1.465。同理，可得三星級(jí)酒店客房出租率受入境游客量的影響程度為:β2+β5=0.572。

第四，對(duì)二星級(jí)酒店相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行多元回歸分析，發(fā)現(xiàn)與以上星級(jí)酒店相同，P(二星級(jí)酒店客房?jī)r(jià)格)與T(入境游客量)與R(二星級(jí)酒店客房出租率)顯著相關(guān)，并且都通過了T檢驗(yàn)。此外，該模型的R2為0.519，在可接受范圍內(nèi)。同時(shí)經(jīng)過F檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn) sig.=0.00＜0.01，說明該模型整體回歸具有較強(qiáng)的顯著性。

二星級(jí)酒店的客房出租率受到其價(jià)格和入境游客量的顯著影響。但是S2*T和S2*P沒有通過T檢驗(yàn)，說明二星級(jí)酒店的客房?jī)r(jià)格和入境游客量對(duì)二星級(jí)酒店客房出租率的影響并不顯著異于對(duì)其他星級(jí)酒店客房出租率的影響，這兩個(gè)變量不能被引入模型。因此，二星級(jí)酒店客房出租率受其價(jià)格的影響程度為:β1+β4=0.265。同理，二星級(jí)酒店客房出租率受入境游客量的影響程度為:β2+β5=0.585。

第五，對(duì)一星級(jí)酒店相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行多元回歸分析，發(fā)現(xiàn)與以上星級(jí)酒店相同，P(一星級(jí)酒店客房?jī)r(jià)格)與T(入境游客量)與R(一星級(jí)酒店客房出租率)顯著相關(guān)，并且都通過了T檢驗(yàn)。此外，該模型的R2為0.555，在可接受范圍內(nèi)。同時(shí)經(jīng)過F檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn) sig.=0.00＜0.01，說明該模型整體回歸具有較強(qiáng)的顯著性，可進(jìn)行后續(xù)分析。

一星級(jí)酒店的客房出租率受到其價(jià)格和入境游客量的顯著影響。且S1*T和S1*P都通過T檢驗(yàn)，說明一星級(jí)酒店的客房?jī)r(jià)格和入境游客量對(duì)一星級(jí)酒店客房出租率的影響均顯著異于對(duì)其他星級(jí)酒店客房出租率的影響，這兩個(gè)變量均可以被引入模型。因此，一星級(jí)酒店客房出租率受其價(jià)格的影響程度為:β1+β4=1.131。同理，一星級(jí)酒店客房出租率受入境游客量的影響程度為:β2+β5=0.046。

五、結(jié)論

通過對(duì)以上五類星級(jí)酒店的多元回歸分析，我們可以認(rèn)為不管是哪種星級(jí)的酒店，其客房出租率都受到客房?jī)r(jià)格和入境游客量的影響，但是從相關(guān)分析與回歸系數(shù)來(lái)看，客房出租率受入境游客量的影響明顯大于客房?jī)r(jià)格調(diào)整的影響，這與上海作為全國(guó)著名的旅游城市不同季節(jié)游客量的變化有密切關(guān)系。同時(shí)還發(fā)現(xiàn)，旅游旺季適當(dāng)漲價(jià)并不會(huì)引起酒店客房出租率的下降，淡季實(shí)行降價(jià)策略也不會(huì)使客房出租率有明顯的提升。因此，建議上海市星級(jí)酒店在旅游旺季可以上調(diào)客房?jī)r(jià)格，在淡季保持客房?jī)r(jià)格的穩(wěn)定。

根據(jù)對(duì)不同星級(jí)酒店客房出租率的比較，我們發(fā)現(xiàn)上海市中低星級(jí)(三星及以下)酒店的客房出租率明顯較低，可能與近年來(lái)經(jīng)濟(jì)型酒店的快速擴(kuò)張有較大關(guān)系。面對(duì)服務(wù)質(zhì)量更高、價(jià)格相對(duì)較低的經(jīng)濟(jì)型酒店，中低星級(jí)酒店的經(jīng)營(yíng)壓力越來(lái)越大。因此，為了避免在未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)中慘遭淘汰，這些中低星級(jí)酒店可采取提高酒店星級(jí)、細(xì)化目標(biāo)客源、提高客戶忠誠(chéng)度、結(jié)成聯(lián)盟、形成網(wǎng)絡(luò)化營(yíng)銷平臺(tái)等措施［9］。

通過對(duì)五類星級(jí)酒店的多元回歸分析，我們發(fā)現(xiàn)一星級(jí)、三星級(jí)和四星級(jí)酒店的客房出租率受價(jià)格變量的影響顯著異于其他星級(jí)酒店，且回歸系數(shù)都為正，即是說這三種星級(jí)酒店受客房?jī)r(jià)格的影響程度更大;對(duì)一星級(jí)酒店來(lái)說，其客房出租率受入境游客量的影響顯著異于其他星級(jí)酒店，但回歸系數(shù)為負(fù)，說明一星級(jí)酒店客房出租率受入境游客量的影響明顯小于其他級(jí)別的星級(jí)酒店。為了更直觀地顯示不同星級(jí)酒店受價(jià)格和入境游客量的影響程度，根據(jù)前文的回歸分析結(jié)果，把相關(guān)數(shù)據(jù)整理，見表2。

表2 各星級(jí)酒店客房?jī)r(jià)格和入境游客量對(duì)客房出租率影響程度對(duì)比

從表2可以得出以下結(jié)論:首先，客房?jī)r(jià)格對(duì)一星級(jí)、三星級(jí)和四星級(jí)酒店的影響程度較大，主要可能因?yàn)檫@三類酒店的需求價(jià)格彈性較大，一星級(jí)酒店由于受經(jīng)濟(jì)型酒店這一替代品的威脅，價(jià)格的微小變動(dòng)即可促使游客選擇性價(jià)比更高的經(jīng)濟(jì)型酒店，而三、四星級(jí)酒店客源主要是廣大觀光、休閑旅游者，消費(fèi)者對(duì)其價(jià)格的變動(dòng)較敏感。由于這三類酒店價(jià)格的調(diào)整會(huì)引起客房出租率較大的波動(dòng)，因此本文建議這三類酒店應(yīng)盡量保持客房?jī)r(jià)格的穩(wěn)定。其次，除一星級(jí)酒店外，其他星級(jí)酒店受入境游客量的影響基本一樣，說明外來(lái)游客可能更傾向于入住上海市二星級(jí)及以上的酒店，入住一星級(jí)酒店的游客數(shù)量不多，因此它受入境游客量的影響程度最小。

六、研究不足與展望

本文通過引入交叉變量，并運(yùn)用多元回歸分析方法，測(cè)算出上海市不同星級(jí)酒店受價(jià)格及入境游客量的影響程度。由于本文只考慮了客房?jī)r(jià)格和入境游客量?jī)蓚€(gè)影響酒店客房出租率的主要因素，忽略了其他相關(guān)因素(如地理位置、酒店服務(wù)等)，可能造成所得結(jié)論與實(shí)際有所偏差。因此，以后的研究應(yīng)注重自變量選取的全面性，應(yīng)盡可能多地反映因變量的信息內(nèi)容。

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