鄒文博, 薛建紅, 魏 偉,2
(1.鄭州大學(xué) 旅游管理學(xué)院, 河南 鄭州 450001; 2.鄭州大學(xué) 能源-環(huán)境-經(jīng)濟(jì)研究中心, 河南 鄭州450001)
隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,旅游業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的作用越來(lái)越突出。中國(guó)旅游研究院(文化和旅游部數(shù)據(jù)中心)授權(quán)發(fā)布的《2019年旅游市場(chǎng)基本情況》顯示,2019年,中國(guó)旅游業(yè)的綜合貢獻(xiàn)為10.94萬(wàn)億元人民幣,占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的11.05%。隨著我國(guó)居民工資性收入和財(cái)產(chǎn)性收入的增加,居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)將得到改善[1-2],旅游需求也將不斷攀升。住宿業(yè)是旅游業(yè)的重要組成部分,并且是旅游業(yè)的三大支柱產(chǎn)業(yè)之一[3]。在酒店住宿業(yè)中,以四、五星級(jí)酒店為代表的高端酒店不僅僅是城市服務(wù)的一部分,更是城市的名片,對(duì)城市形象的塑造具有重要意義,與城市發(fā)展有著密不可分的聯(lián)系。酒店業(yè)是激烈競(jìng)爭(zhēng)的行業(yè),《2020中國(guó)酒店業(yè)發(fā)展報(bào)告》指出,截止2020年1月1日,我國(guó)酒店業(yè)設(shè)施達(dá)到33.8萬(wàn)家,客房總數(shù)1 762萬(wàn)間,如何在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中生存并發(fā)展是任何一家酒店都需要面對(duì)的問(wèn)題。企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵在于構(gòu)建核心競(jìng)爭(zhēng)力[4],因此,酒店競(jìng)爭(zhēng)力研究受到學(xué)者的關(guān)注。
酒店住宿業(yè)的發(fā)展一定程度上與城市發(fā)展密切相關(guān),能夠助推城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展,創(chuàng)造就業(yè)崗位[5]。國(guó)外學(xué)者較早對(duì)住宿業(yè)相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行了探討,如探究住宿業(yè)空間格局的演化[6],探尋影響酒店住宿業(yè)空間格局的因素[7-8]。隨著研究的深入,酒店的選址問(wèn)題也受到學(xué)者關(guān)注[9-10]。國(guó)內(nèi)學(xué)者主要將目光聚焦于酒店的區(qū)位布局[11]、影響因素[12-13]和空間結(jié)構(gòu)時(shí)空演化特征[14]等方面。學(xué)者們的研究區(qū)域也呈現(xiàn)出一定的變化,大尺度研究區(qū)域最早受到關(guān)注[15-16],長(zhǎng)三角[17],珠三角[18]等中等尺度區(qū)域后續(xù)也得到學(xué)者的關(guān)注,城市層面下的酒店住宿業(yè)研究也取得一定的成果[19-20],同時(shí),研究視角被進(jìn)一步擴(kuò)展[21]。隨著研究的深入,酒店業(yè)研究重點(diǎn)關(guān)注酒店內(nèi)部之間的關(guān)系,如酒店業(yè)效率[22],酒店競(jìng)爭(zhēng)力[23]等。
在酒店競(jìng)爭(zhēng)力的研究文獻(xiàn)中,國(guó)內(nèi)學(xué)者多集中在對(duì)概念的探討[24],競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建[23, 25],酒店競(jìng)爭(zhēng)力的培育[26]和競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)[27]等。研究對(duì)象包括經(jīng)濟(jì)型酒店和中高端酒店,在競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建中,多重視酒店的規(guī)模、盈利、財(cái)務(wù)能力等。國(guó)外學(xué)者對(duì)酒店競(jìng)爭(zhēng)力的研究則多從微觀角度入手,主要探究酒店競(jìng)爭(zhēng)力的影響因素、提升和評(píng)估等方面。國(guó)外的一系列研究發(fā)現(xiàn),酒店所處的社會(huì)環(huán)境[28]、人口密度和結(jié)構(gòu)[29]、酒店的經(jīng)營(yíng)成本[30]、人力資本[31]、酒店自身的環(huán)境和質(zhì)量管理[32]、環(huán)境營(yíng)銷(xiāo)策略[33]、創(chuàng)新能力[34]、酒店管理人員的領(lǐng)導(dǎo)風(fēng)格[35]、酒店員工的創(chuàng)新和學(xué)習(xí)[35]、消費(fèi)者的感知服務(wù)價(jià)值[37]等都會(huì)影響酒店競(jìng)爭(zhēng)力?!罢摺?、“要素條件”、“相關(guān)和支持產(chǎn)業(yè)”以及“合作與創(chuàng)新”等方面對(duì)提升酒店競(jìng)爭(zhēng)力具有重要意義[38]。國(guó)外文獻(xiàn)評(píng)估酒店競(jìng)爭(zhēng)力多基于消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)評(píng)論和打分?jǐn)?shù)據(jù),研究對(duì)象包括獨(dú)立高端酒店和品牌高端酒店[39-41]。
綜上所述,現(xiàn)有研究多從國(guó)家或區(qū)域?qū)用?,基于供給或消費(fèi)的單方面視角,使用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)或問(wèn)卷數(shù)據(jù)探討酒店競(jìng)爭(zhēng)力。結(jié)合供給和需求兩個(gè)方面探討城市內(nèi)部酒店競(jìng)爭(zhēng)力和空間分布特征的研究尚不多見(jiàn)[23, 27]。酒店競(jìng)爭(zhēng)力受到多方面的影響,需要學(xué)界深入研究其影響因素和機(jī)制,合理評(píng)價(jià)酒店競(jìng)爭(zhēng)力。
網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展為合理評(píng)價(jià)高端酒店競(jìng)爭(zhēng)力提供了新思路,一方面,網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)平臺(tái)積累了大量消費(fèi)者評(píng)價(jià)數(shù)據(jù),另一方面,城市興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)為探究高端酒店周邊環(huán)境提供了參考。通過(guò)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的收集和挖掘,能夠有效解決酒店競(jìng)爭(zhēng)力研究中數(shù)據(jù)獲取困難,時(shí)效性差的問(wèn)題,對(duì)高端酒店競(jìng)爭(zhēng)力的評(píng)價(jià)及其空間分布特征的探究,能夠幫助酒店了解其所處的競(jìng)爭(zhēng)地位和競(jìng)爭(zhēng)狀況,為酒店發(fā)展,城市規(guī)劃等提供重要依據(jù)。鑒于此,本文嘗試通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)消費(fèi)者點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)和城市興趣點(diǎn)數(shù)據(jù),從供給和需求兩個(gè)方面綜合構(gòu)建城市高端酒店競(jìng)爭(zhēng)力的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并以成都市高端酒店為例,尋求有效評(píng)價(jià)城市內(nèi)部高端酒店競(jìng)爭(zhēng)力的科學(xué)方法。同時(shí),在酒店競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上,分析不同競(jìng)爭(zhēng)力高端酒店的空間分布特征。結(jié)果表明,對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用能夠?yàn)楹侠碓u(píng)價(jià)酒店競(jìng)爭(zhēng)力提供支撐,成都市主城區(qū)各等級(jí)高端酒店在空間上呈聚集分布特征,市中心內(nèi)高競(jìng)爭(zhēng)力高端酒店競(jìng)爭(zhēng)激烈。
作為四川省的省會(huì),成都對(duì)西部地區(qū)發(fā)展具有重要帶動(dòng)作用,2019年全年實(shí)現(xiàn)地區(qū)生產(chǎn)總值17 012.65億元,第三產(chǎn)業(yè)占成都GDP總量的65.6%,對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率為64.4%[42],第三產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為成都經(jīng)濟(jì)發(fā)展的第一動(dòng)力。
以成都市642家高端酒店作為研究對(duì)象。首先從攜程網(wǎng)獲取成都高端酒店(共779家)的名稱(chēng)、起售價(jià)格和用戶評(píng)價(jià)等其他信息。在攜程網(wǎng)中,酒店按照星級(jí)被分為“五星(鉆)級(jí)”、“四星(鉆)級(jí)”、“三星(鉆)級(jí)”和“二星(鉆)級(jí)及以下”四個(gè)等級(jí),攜程網(wǎng)認(rèn)定的酒店星(鉆)級(jí)與國(guó)家文化和旅游部評(píng)定的酒店星級(jí)既有聯(lián)系又存在一定區(qū)別。一般而言,如果某酒店已經(jīng)獲得了國(guó)家文化和旅游部的星級(jí)評(píng)定,則攜程網(wǎng)的網(wǎng)頁(yè)上直接顯示該認(rèn)定星級(jí),若該酒店并沒(méi)有得到官方的星級(jí)認(rèn)定,攜程網(wǎng)則會(huì)以攜程用戶對(duì)酒店的評(píng)價(jià)為基礎(chǔ),綜合考慮其它多方面的因素,如酒店的設(shè)施設(shè)備情況、酒店服務(wù)水平、社會(huì)美譽(yù)度、品牌知名度以及對(duì)客戶的誠(chéng)信等對(duì)酒店的“鉆”級(jí)進(jìn)行認(rèn)定。本研究的高端酒店指攜程網(wǎng)認(rèn)定的四星(鉆)級(jí)和五星(鉆)級(jí)酒店,為了方便描述,將這兩類(lèi)酒店統(tǒng)稱(chēng)為“高端酒店”。再通過(guò)百度坐標(biāo)拾取系統(tǒng)獲得相應(yīng)的經(jīng)緯度坐標(biāo)。
經(jīng)過(guò)初步分析,刪除779家酒店中缺乏相關(guān)評(píng)價(jià)信息的6家酒店,將余下773家酒店的經(jīng)緯度進(jìn)行投影糾正后添加至ArcGIS軟件,并與成都市行政區(qū)劃等空間信息進(jìn)行疊加。發(fā)現(xiàn)大部分酒店都分布在主城區(qū),少部分高端酒店不在主城區(qū)內(nèi),考慮到非主城區(qū)內(nèi)的酒店選址具有極強(qiáng)的導(dǎo)向性,并且與城區(qū)內(nèi)酒店競(jìng)爭(zhēng)較小,因此選定成都市主城區(qū)作為核心研究區(qū)域。刪除位于主城區(qū)之外的131家高端酒店,并最終選定位于主城區(qū)內(nèi)的642家高端酒店作為研究對(duì)象,高端酒店具體分布見(jiàn)圖1。
圖1 研究區(qū)域空間結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 Schematic diagram for the spatial structure of the study area
研究數(shù)據(jù)主要包括互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)平臺(tái)點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)和城市興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)?;ヂ?lián)網(wǎng)消費(fèi)平臺(tái)點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)通過(guò)“八爪魚(yú)”軟件從攜程網(wǎng)爬取,搜索目的地為“成都”,采集包括起售價(jià)格、點(diǎn)評(píng)數(shù)量、客房數(shù)量和裝修或開(kāi)業(yè)時(shí)間等在內(nèi)的酒店信息數(shù)據(jù)以及包括位置評(píng)分、設(shè)施評(píng)分、清潔度評(píng)分等在內(nèi)的消費(fèi)者評(píng)價(jià)數(shù)據(jù),采集時(shí)間為2021年1月8日,共獲取四星(鉆)級(jí)數(shù)據(jù)656條,五星(鉆)級(jí)數(shù)據(jù)123條。城市興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)從百度地圖API批量爬取,具體包括成都市主城區(qū)金融機(jī)構(gòu)、企業(yè)單位、商業(yè)住宅、科教設(shè)施、A級(jí)景區(qū)、大型超市、品牌便利店等POI信息,爬取時(shí)間為2021年1月9日至2021年1月10日。POI是指具有地理標(biāo)識(shí)的空間特征物,包含名稱(chēng)、類(lèi)別、經(jīng)緯度等信息,是空間大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)[43]。消費(fèi)者評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)與城市興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)獲取時(shí)間一致,區(qū)域匹配,經(jīng)過(guò)篩選、整理、坐標(biāo)投影糾正之后能夠滿足高端酒店競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)需要,可以成為分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
在全面客觀的評(píng)價(jià)酒店競(jìng)爭(zhēng)力之前,首先需要構(gòu)建一套能夠反映酒店各方面表現(xiàn)的競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。已有研究表明,酒店競(jìng)爭(zhēng)力受到酒店所處的社會(huì)環(huán)境[27]、人口密度和結(jié)構(gòu)[28]、經(jīng)營(yíng)成本[29]、酒店自身的環(huán)境和質(zhì)量管理[30]、酒店管理人員的領(lǐng)導(dǎo)風(fēng)格[32]等因素的影響。根據(jù)已有研究發(fā)現(xiàn),結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的可獲得性,從高端酒店供給和消費(fèi)者需求及體驗(yàn)角度出發(fā),綜合選取酒店因素、區(qū)位因素、交通因素和顧客因素四方面因素作為一級(jí)指標(biāo)。選取起售價(jià)格、位置評(píng)分、設(shè)施評(píng)分等具有高端酒店供給和消費(fèi)者需求及體驗(yàn)代表性的20個(gè)因子作為二級(jí)指標(biāo),具體的酒店競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系見(jiàn)表1。
2.1.1酒店因素
酒店本身的不同將造成競(jìng)爭(zhēng)力大小的不同,酒店的差異化經(jīng)營(yíng)對(duì)酒店的成功非常重要。消費(fèi)者對(duì)酒店價(jià)格較為敏感,不同的價(jià)格對(duì)消費(fèi)者的吸引力不同,同時(shí)也是酒店自身定位和市場(chǎng)供求關(guān)系綜合影響下的結(jié)果。裝修時(shí)間能夠客觀上反映出酒店設(shè)施的新舊情況。客房數(shù)量則能反映出酒店的規(guī)模。因此選定起售價(jià)格,裝修時(shí)間,客房數(shù)量作為酒店因素評(píng)價(jià)二級(jí)指標(biāo)。
2.1.2區(qū)位因素
高端酒店的消費(fèi)者不僅對(duì)酒店內(nèi)部環(huán)境具有較高要求,對(duì)酒店外部環(huán)境同樣十分看重。差旅型消費(fèi)者首選便是距離目的地較近的酒店,因此,酒店的區(qū)位至關(guān)重要。1 km內(nèi)金融機(jī)構(gòu)數(shù)量、1 km內(nèi)企業(yè)單位數(shù)量、1 km內(nèi)商業(yè)住宅數(shù)量、1 km內(nèi)科教設(shè)施數(shù)量四個(gè)二級(jí)指標(biāo)能夠反映出高端酒店消費(fèi)者參與商務(wù)、公務(wù)服務(wù)的便利性。此外,3 km內(nèi)有無(wú)A級(jí)景區(qū)、1 km內(nèi)大型超市數(shù)量、1 km內(nèi)品牌便利店數(shù)量、1 km內(nèi)購(gòu)物中心/商業(yè)街?jǐn)?shù)量和1 km內(nèi)游覽場(chǎng)所數(shù)量五個(gè)二級(jí)指標(biāo)能夠反映出酒店所處位置的商業(yè),休閑娛樂(lè)業(yè)的發(fā)展和聚集狀況,反映酒店所在區(qū)位的商業(yè)環(huán)境和商圈氛圍和消費(fèi)者參與相關(guān)商業(yè)活動(dòng)的便利性。
2.1.3交通因素
酒店的地理位置與交通對(duì)顧客滿意度存在影響[44]。地鐵站能夠反映酒店的市內(nèi)交通便捷性[27],機(jī)場(chǎng)、高鐵站,火車(chē)站等能夠反映酒店的對(duì)外交通便捷性[23]。因此選取1km內(nèi)有無(wú)地鐵站和3km內(nèi)有無(wú)重要交通設(shè)施作為評(píng)價(jià)交通因素的二級(jí)指標(biāo)。
2.1.4顧客因素
隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,消費(fèi)者與經(jīng)營(yíng)者之間的信息差在不斷的縮小?;ヂ?lián)網(wǎng)上的評(píng)分對(duì)消費(fèi)者決策的影響越來(lái)越大。設(shè)施、服務(wù)、位置和清潔度評(píng)分能夠反映消費(fèi)者對(duì)各個(gè)分項(xiàng)的滿意度情況,綜合評(píng)分包括以上四項(xiàng)評(píng)分,大體上能夠代表消費(fèi)者整體滿意度。點(diǎn)評(píng)數(shù)量在能夠反映出一家酒店的受歡迎程度,數(shù)量越多表明該酒店人氣越高。
表1 成都高端酒店競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Tab.1 Evaluation index system of Chengdu high-end hotel competitiveness
首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理,以便不同單位之間的數(shù)值能夠進(jìn)行加總和運(yùn)算。
正向指標(biāo)的無(wú)量綱化處理為:
(1)
負(fù)向指標(biāo)的無(wú)量綱化處理為:
(2)
式中:Xij為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的第j項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值;xij為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的第j項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的原始數(shù)值;max(xij)和min(xij)分別為指標(biāo)原始數(shù)值的最大值和最小值。
得到無(wú)量綱化的標(biāo)準(zhǔn)化處理結(jié)果后,通過(guò)熵權(quán)法確定各指標(biāo)的權(quán)重。熵權(quán)法可根據(jù)指標(biāo)變異性的大小確定客觀權(quán)重[45]。熵權(quán)法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重主要分為4步。
第一步,計(jì)算無(wú)量綱化處理后的指標(biāo)數(shù)據(jù)的比重pij:
(3)
第二步,計(jì)算各個(gè)指標(biāo)的熵值Ej:
(4)
第三步,計(jì)算各指標(biāo)的變異系數(shù)hj:
hj=1-Ej,j=1,2,…,m
(5)
第四步,計(jì)算并得出各指標(biāo)的最終權(quán)重ωj:
(6)
計(jì)算后得到的各指標(biāo)權(quán)重見(jiàn)表1。各酒店的競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)得分Yi計(jì)算公式為:
(7)
2.3.1最近鄰分析
最近鄰指數(shù)(nearest neighbor index,NNI)能夠顯示樣本點(diǎn)在地理空間的分布狀況。首先計(jì)算某區(qū)域內(nèi)每個(gè)點(diǎn)要素與其最近鄰點(diǎn)要素之間的平均觀測(cè)距離,然后計(jì)算相同區(qū)域內(nèi)點(diǎn)要素隨機(jī)分布狀態(tài)時(shí)的期望平均距離,兩者之比即為最近鄰指數(shù)[46]。計(jì)算公式為:
(8)
當(dāng)NNI>1時(shí),樣本點(diǎn)在研究區(qū)域內(nèi)趨于均勻分布;當(dāng)NNI=1時(shí),樣本點(diǎn)在研究區(qū)域內(nèi)為隨機(jī)分布;當(dāng)NNI<1時(shí),樣本點(diǎn)在研究區(qū)域內(nèi)趨于聚集分布。
2.3.2核密度估計(jì)
核密度估計(jì)法屬于空間平滑方法的一種,能夠?qū)㈦x散的點(diǎn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為連續(xù)的密度圖,從而考察點(diǎn)數(shù)據(jù)的空間分布趨勢(shì)[47]。以成都市主城區(qū)酒店競(jìng)爭(zhēng)力得分為population字段,設(shè)置搜索半徑為1 km,運(yùn)行核密度分析工具,最終得到成都市主城區(qū)高端酒店空間分布圖。
2.3.3冷熱點(diǎn)分析
局域Getis-Ord Gi*指數(shù)是測(cè)度觀測(cè)值與鄰近環(huán)境要素之間是否有局域空間關(guān)聯(lián)的統(tǒng)計(jì)量[48],能夠有效識(shí)別高值聚集區(qū)域和低值聚集區(qū)域。通過(guò)ArcGIS軟件,最終得到成都市主城區(qū)高端酒店冷熱點(diǎn)分布圖。
在對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理和熵權(quán)法求取權(quán)重的基礎(chǔ)上,通過(guò)式(7)計(jì)算得到成都各高端酒店的競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)分。結(jié)果顯示,參與競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)的642家酒店的平均得分為26.836,最高得分為67.921,最低得分為0.679,標(biāo)準(zhǔn)差為13.869。對(duì)酒店競(jìng)爭(zhēng)力按照由高到低的順序進(jìn)行排序,最終得到酒店競(jìng)爭(zhēng)力曲線,見(jiàn)圖2。
圖2 成都市主城區(qū)高端酒店競(jìng)爭(zhēng)力得分分布曲線Fig.2 Distribution curve of the competitiveness scores of high-end hotels in Chengdu’s main urban area
由圖2可知,成都市高端酒店競(jìng)爭(zhēng)力得分主要以中低競(jìng)爭(zhēng)力為主,40分為顯著的階段分界點(diǎn),酒店競(jìng)爭(zhēng)力得分從最高分到最低分經(jīng)歷了急劇下降-平緩下降的變化。大致以40分為界,約有102家酒店得分落于急劇下降階段,占總數(shù)的15.89%。酒店競(jìng)爭(zhēng)力得分在40分之后平緩下降,直至最低得分,呈現(xiàn)出明顯的階段下降趨勢(shì)。其中,16家酒店的競(jìng)爭(zhēng)力得分高于60分(含60),占總數(shù)的2.5%;有86家酒店的得分落于40(含40)~60分之間,占總數(shù)的13.4%;共有310家酒店競(jìng)爭(zhēng)力得分落于20(含20)~40分之間,占總數(shù)的48.29%;得分在20分以下的酒店共有231家,占總數(shù)的35.98%。總體而言,高競(jìng)爭(zhēng)力得分的酒店占比較小,說(shuō)明成都市主城區(qū)高端酒店競(jìng)爭(zhēng)力結(jié)構(gòu)還存在一定的優(yōu)化空間,高端酒店的競(jìng)爭(zhēng)力得分還有待進(jìn)一步提高。
為進(jìn)一步分析一級(jí)指標(biāo)的重要性,分別計(jì)算四個(gè)一級(jí)指標(biāo)的得分并進(jìn)行可視化,其相應(yīng)的堆積折線圖見(jiàn)圖3。區(qū)位因素是酒店競(jìng)爭(zhēng)力差異最大的影響因素,區(qū)位因素得分越高,則酒店競(jìng)爭(zhēng)力越強(qiáng),區(qū)位因素上得分越低,則酒店競(jìng)爭(zhēng)力越弱。交通因素對(duì)酒店競(jìng)爭(zhēng)力的影響程度在所有因素中排名第二,說(shuō)明了區(qū)位和交通兩類(lèi)因素對(duì)酒店生存和發(fā)展的重要性。此外,區(qū)位因素和交通因素相互關(guān)聯(lián),區(qū)位因素得分較低的高端酒店,交通因素得分較高,交通因素能夠在一定程度上彌補(bǔ)區(qū)位因素的不足,這是兩種因素出現(xiàn)互補(bǔ)性波動(dòng)的主要原因。酒店因素和顧客因素對(duì)酒店競(jìng)爭(zhēng)力的影響較小,說(shuō)明高端酒店在服務(wù)上較難拉開(kāi)差距,顧客對(duì)酒店的評(píng)分難以顯示高端酒店之間的差別。
圖3 成都市主城區(qū)高端酒店競(jìng)爭(zhēng)力一級(jí)指標(biāo)堆積折線圖Fig.3 Stacked line chartfor the first-level indicators of the competitiveness of high-end hotels in Chengdu
為了從整體上把握成都市酒店競(jìng)爭(zhēng)力的得分狀況,需要對(duì)總體得分進(jìn)行分級(jí)。采用自然間斷點(diǎn)法對(duì)成都市酒店競(jìng)爭(zhēng)力得分狀況進(jìn)行分級(jí),自然間斷點(diǎn)法基于數(shù)據(jù)固有的自然分組,能夠保證分組后,組內(nèi)差異最小,組間差異最大,能夠較好地識(shí)別出數(shù)據(jù)的分類(lèi)情況。利用ArcGIS中的自然間斷點(diǎn)分級(jí)法,將成都市高端酒店按競(jìng)爭(zhēng)力得分由高到低劃分為四個(gè)等級(jí),各等級(jí)得分范圍見(jiàn)表2。
表2 成都市高端酒店競(jìng)爭(zhēng)力得分等級(jí)Tab.2 Competitiveness scores of Chengdu’s high-end hotels
3.2.1成都市高端酒店分布趨勢(shì)
成都市主城區(qū)高端酒店總體和各等級(jí)最近鄰指數(shù)計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表3。成都市主城區(qū)高端酒店總體最近鄰指數(shù)為0.35,呈現(xiàn)出明顯的集聚分布特征。各等級(jí)高端酒店的最近鄰指數(shù)結(jié)果在0.33至0.84之間,說(shuō)明各等級(jí)高端酒店在空間分布上依然呈現(xiàn)出明顯的集聚分布特征。四個(gè)等級(jí)中,第三等級(jí)最近鄰指數(shù)為0.33,集聚性最強(qiáng);第一等級(jí)最近鄰指數(shù)為0.84,集聚性最弱,趨向于隨機(jī)分布。
表3 成都市主城區(qū)高端酒店最近鄰指數(shù)計(jì)算結(jié)果Tab.3 Calculation results of the nearest neighbor index of high-end hotels in the main urban area of Chengdu
3.2.2成都市高端酒店分布格局
成都市主城區(qū)高端酒店競(jìng)爭(zhēng)力得分核密度分布見(jiàn)圖4。從圖4(a)可知,成都市主城區(qū)高端酒店空間分布整體上呈西北-東南走向,局部呈現(xiàn)出一定的點(diǎn)狀聚集現(xiàn)象。從行政區(qū)劃來(lái)看,在成都市主城區(qū)中、金牛區(qū)、錦江區(qū)、成華區(qū)、青羊區(qū)、武侯區(qū)為高競(jìng)爭(zhēng)力高端酒店的主要聚集區(qū)域。金牛區(qū)、成華區(qū)、青羊區(qū)和錦江區(qū)四個(gè)行政地區(qū)的交界地帶為高競(jìng)爭(zhēng)力高端酒店集聚中心,同時(shí),武侯區(qū)也是次級(jí)集聚中心。從集聚中心出發(fā),溫江區(qū)、郫都區(qū)、青白江區(qū)、龍泉驛區(qū)和雙流區(qū)都存在局部的高端酒店聚集區(qū)域。
圖4 成都市主城區(qū)高端酒店競(jìng)爭(zhēng)力得分核密度分布圖Fig.4 Distribution map of nuclear density of competitiveness score of high-end hotels in Chengdu urban area
從酒店競(jìng)爭(zhēng)力得分空間分布來(lái)看,隨著酒店競(jìng)爭(zhēng)力得分的降低,高端酒店從城市中心向城市邊緣擴(kuò)散,呈現(xiàn)出較為明顯的圈層結(jié)構(gòu)。具體而言,形成了天府廣場(chǎng)-春熙路片區(qū)和紅牌樓廣場(chǎng)片區(qū)兩個(gè)競(jìng)爭(zhēng)力高值區(qū)域,同時(shí)沿著人民南路-天府大道形成了高端酒店競(jìng)爭(zhēng)力高值軸線。
為進(jìn)一步探究不同等級(jí)的高端酒店之間在空間分布上的特征和差異,使用核密度估計(jì)法分別對(duì)四個(gè)等級(jí)的酒店進(jìn)行分析并可視化。具體結(jié)果分別見(jiàn)圖4(b) ~ (e)所示。
由圖4(b)可知,成都市主城區(qū)第一等級(jí)競(jìng)爭(zhēng)力高端酒店主要分布在一環(huán)線以內(nèi),重點(diǎn)位于金牛區(qū)、青羊區(qū)、成華區(qū)、武侯區(qū)和錦江區(qū)的交界地區(qū)周?chē)?,同時(shí)也包括天府廣場(chǎng)商圈和春熙路商圈。該等級(jí)高端酒店競(jìng)爭(zhēng)力分值較高,數(shù)量較少,但依然呈現(xiàn)出明顯的集聚特征。
由圖4(c)可知,成都市主城區(qū)第二等級(jí)競(jìng)爭(zhēng)力高端酒店空間分布較為集中,主要位于一環(huán)線中心城區(qū)內(nèi)。分布區(qū)域相比于第三、第四等級(jí)小,但聯(lián)系緊密。具體而言,主要分布在金牛區(qū)、青羊區(qū)、武侯區(qū)、錦江區(qū)和成華區(qū)交界地帶,春熙路商圈為高值聚集中心區(qū)域,天府廣場(chǎng)商圈和洗面橋街沿線為高值聚集次級(jí)區(qū)域。
由圖4(d)可知,成都市主城區(qū)第三等級(jí)競(jìng)爭(zhēng)力高端酒店上大都位于三環(huán)線內(nèi),新都區(qū)、溫江區(qū)和龍泉驛區(qū)存在點(diǎn)狀聚集,郫都區(qū)和新白江區(qū)同為點(diǎn)狀聚集,且數(shù)量較少。天府廣場(chǎng)商圈,春熙路商圈和華科商圈為聚集高值區(qū)域,并呈現(xiàn)中心向四周擴(kuò)散的趨勢(shì)。
由圖4(e)可知,第四等級(jí)競(jìng)爭(zhēng)力高端酒店呈現(xiàn)出不均勻的點(diǎn)狀分布狀態(tài),大致位于成都市二環(huán)和三環(huán)沿線,并呈現(xiàn)出向城市邊緣延伸的趨勢(shì)。武侯區(qū)東南方向天府大道北段及中段沿線出現(xiàn)聚集。溫江區(qū)、郫都區(qū)、金牛區(qū)、龍泉驛區(qū)有片狀區(qū)域存在,青白江區(qū)和新都區(qū)為點(diǎn)狀分布,且數(shù)量較少。
3.2.3成都市高端酒店空間分布冷熱點(diǎn)
成都市主城區(qū)高端酒店冷熱點(diǎn)分析結(jié)果見(jiàn)圖5。冷熱點(diǎn)分析能夠識(shí)別有統(tǒng)計(jì)顯著性的熱點(diǎn)和冷點(diǎn)的空間聚類(lèi),由圖5可知,成都市高端酒店競(jìng)爭(zhēng)力分布呈“內(nèi)熱外冷”狀況,熱點(diǎn)區(qū)域表示成都市主城區(qū)高競(jìng)爭(zhēng)力高端酒店的集聚區(qū)域,主要集中在三環(huán)線內(nèi),分布較為集中,表明高競(jìng)爭(zhēng)力高端酒店在空間分布上相互影響,相互關(guān)聯(lián)。冷點(diǎn)區(qū)域表示成都市主城區(qū)低競(jìng)爭(zhēng)力高端酒店的集聚區(qū)域,呈帶狀分散分布,分布區(qū)域較廣。冷點(diǎn)區(qū)域分布于熱點(diǎn)區(qū)域外圍,冷熱點(diǎn)區(qū)域之間過(guò)渡不明顯。冷熱點(diǎn)分析與核密度估計(jì)結(jié)果一致,再一次驗(yàn)證成都市高端酒店呈集聚式分布的特點(diǎn)??傮w而言,成都市高端酒店呈現(xiàn)出由城市中心向邊緣沿交通道路圈層擴(kuò)散的空間分布趨勢(shì),高競(jìng)爭(zhēng)力高端酒店主要聚集在城市中心區(qū)域,低競(jìng)爭(zhēng)力高端酒店主要聚集在城市中心外圍的商業(yè)較發(fā)達(dá)區(qū)域。這可能是高端酒店基于市場(chǎng)規(guī)律和消費(fèi)者選擇的決策的結(jié)果。城市中心人口密集,商業(yè)發(fā)達(dá),交通便利,住宿需求較大,酒店建設(shè)、運(yùn)營(yíng)成本高,而消費(fèi)者需求越來(lái)越個(gè)性化、多樣化,同時(shí)更加注重體驗(yàn),因此高競(jìng)爭(zhēng)力高端酒店集聚在城市中心,通過(guò)高品質(zhì)的服務(wù)和便利的周邊環(huán)境支撐高價(jià)格,滿足不同細(xì)分市場(chǎng)需求。隨著城市的發(fā)展,城市中心外圍出現(xiàn)新居民區(qū)和商圈,高端酒店建設(shè)向新興地區(qū)沿交通道路圈層擴(kuò)散,出現(xiàn)低競(jìng)爭(zhēng)力高端酒店集聚區(qū)域。
圖5 成都市主城區(qū)高端酒店冷熱點(diǎn)分析圖Fig.5 Map for cold and hot spots analysis of high-end hotels in the main urban area of Chengdu
互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)平臺(tái),即時(shí)電子地圖導(dǎo)航以及其他種類(lèi)的網(wǎng)站和應(yīng)用極大地便利了人們的生活,同時(shí)也為城市空間的科學(xué)研究者提供了新思路、新方法和最真實(shí)的數(shù)據(jù)來(lái)源?;诨ヂ?lián)網(wǎng)消費(fèi)平臺(tái)點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)和城市POI構(gòu)建了住宿業(yè)酒店競(jìng)爭(zhēng)力的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并以成都市主城區(qū)高端酒店為例,計(jì)算成都市主城區(qū)各高端酒店的競(jìng)爭(zhēng)力綜合得分。綜合采用最近鄰指數(shù)、核密度估計(jì)、自然斷點(diǎn)法和冷熱點(diǎn)分析對(duì)成都市主城區(qū)高端酒店的空間分布特征進(jìn)行了探索,得到如下的結(jié)論。
第一,成都市主城區(qū)高端酒店競(jìng)爭(zhēng)力得分處于中低水平,分布呈現(xiàn)出兩階段變化,第一階段酒店競(jìng)爭(zhēng)力得分下降速度較快,第二階段酒店競(jìng)爭(zhēng)力得分下降速度放緩。高競(jìng)爭(zhēng)力得分的高端酒店較少,存在超過(guò)半數(shù)的低競(jìng)爭(zhēng)力得分高端酒店。從一級(jí)指標(biāo)來(lái)看,區(qū)位因素對(duì)酒店競(jìng)爭(zhēng)力得分的貢獻(xiàn)最大,同時(shí)在競(jìng)爭(zhēng)力得分中下降也最為明顯,酒店因素、交通因素和顧客因素總體上較為平緩。隨著競(jìng)爭(zhēng)力得分排名的下降,酒店區(qū)位因素的影響在不斷減弱,酒店因素、交通因素和顧客因素的影響在不斷增強(qiáng)。
第二,成都市高端酒店在空間分布方面呈現(xiàn)由城市中心向邊緣沿交通道路圈層擴(kuò)散的空間分布規(guī)律。從各等級(jí)空間分布特征來(lái)看,自然間斷點(diǎn)法得出的四個(gè)等級(jí)的高端酒店在空間上都呈現(xiàn)出集聚特征,第一等級(jí)、第二等級(jí)高端酒店主要分布在城市中心。第三等級(jí)高端酒店從城市中心向外擴(kuò)散,第四等級(jí)高端酒店圍繞城市中心線狀延伸。高競(jìng)爭(zhēng)力高端酒店主要集聚在城市中心內(nèi)部,低競(jìng)爭(zhēng)力高端酒店圍繞城市中心呈點(diǎn)狀不均勻分布。
本文通過(guò)供給與需求兩方面的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)對(duì)成都市主城區(qū)高端酒店的競(jìng)爭(zhēng)力及其空間分布特征進(jìn)行分析,是分析城市內(nèi)部高端酒店競(jìng)爭(zhēng)與發(fā)展的一次有益嘗試。數(shù)據(jù)方面,傳統(tǒng)酒店競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)估體系側(cè)重于酒店自身的盈利數(shù)據(jù)、問(wèn)卷數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),內(nèi)容有限,時(shí)效性較差。本文通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)平臺(tái)數(shù)據(jù)和城市POI數(shù)據(jù)構(gòu)建高端酒店評(píng)價(jià)體系,數(shù)據(jù)更為全面,時(shí)效性更強(qiáng)。評(píng)價(jià)體系構(gòu)建方面,本文從需求和供給兩個(gè)角度出發(fā),分別選取相應(yīng)的指標(biāo),能夠較為直觀的反映高端酒店競(jìng)爭(zhēng)力狀況??臻g特征分析方面,在競(jìng)爭(zhēng)力得分的基礎(chǔ)上得出成都市高端酒店的空間分布規(guī)律。這不僅有助于了解成都市高端酒店競(jìng)爭(zhēng)力狀況和空間格局,也有助于推動(dòng)高端酒店與城市和諧發(fā)展。例如,隨著成都市“多中心”的發(fā)展,高競(jìng)爭(zhēng)力高端酒店同樣需要“多中心”布局以滿足市場(chǎng)需要。
本文仍然存在一些有待深入研究的問(wèn)題?;ヂ?lián)網(wǎng)消費(fèi)平臺(tái)數(shù)據(jù)更新速度快,酒店競(jìng)爭(zhēng)力排名可能出現(xiàn)滯后。用戶大多為學(xué)習(xí)和接受能力較強(qiáng)的年輕人,評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)在全面性和可靠性上可能存在偏差,更能反映年輕人的喜好。此外,高端酒店的服務(wù)更加個(gè)性化,產(chǎn)品和體驗(yàn)更具特色。因此,如何使酒店競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)體系更加全面可靠,反映酒店差異化、個(gè)性化發(fā)展是需要進(jìn)一步研究的問(wèn)題。