方葉林 娜塔莎 張?zhí)煲?/p>

(1.安徽大學(xué)商學(xué)院,安徽合肥 230601; 2.安徽大學(xué)國際教育學(xué)院,安徽合肥 230031)

0 引言

星級飯店是中國旅游業(yè)的主體,是旅游業(yè)的重要組成部分。星級飯店集中了中國住宿業(yè)的主體,而且形成了社會品牌,是城市形象的重要組成部分(方葉林 等,2013)。截至2016年年底,全國共有星級飯店11685家,其中五星級飯店800家,四星級飯店2363家,全年實現(xiàn)營業(yè)收入2027.26億元,利潤總額4.71億元[注]數(shù)據(jù)來源:《中國旅游統(tǒng)計年鑒2017(副本)》。雖然近年來酒店行業(yè)規(guī)模不斷擴(kuò)大,但飯店企業(yè)業(yè)績普遍較差,星級飯店客房出租率和平均房價維持在較低水平(田新 等,2014),飯店行業(yè)面臨著產(chǎn)能過剩與競爭加劇的雙重壓力,在這樣的背景下,星級飯店轉(zhuǎn)型升級與提質(zhì)增效勢在必行。

飯店是旅游行業(yè)內(nèi)較早涉及效率的行業(yè)之一。國內(nèi)研究者彭建軍等(2004)和陳浩(2005)較早對星級飯店的效率進(jìn)行了研究;國外最早探討飯店效率的是Baker等(1994),他們認(rèn)為飯店的效率來源于領(lǐng)導(dǎo)者是否能夠準(zhǔn)確地預(yù)測市場需求的變化。之后相關(guān)研究逐漸增多(Morey et al.,1995;Anderson et al.,2000;盧洪友 等,2010;吉生保 等,2011;孫景榮 等,2012)。當(dāng)前文獻(xiàn)對飯店效率的研究主要集中在對效率計算方法的探討及效率的測量上(謝春山 等,2012),同時對效率的空間分析也逐漸增多(胡宇娜 等,2017),無論是在方法上還是主題深度上,均取得一定的進(jìn)展。但當(dāng)前星級飯店效率研究仍存在以下問題:(1) 大部分文獻(xiàn)沒有充分考慮非期望產(chǎn)出問題,導(dǎo)致測算結(jié)果不夠準(zhǔn)確。星級飯店不同于其他旅游產(chǎn)業(yè),日常經(jīng)營活動中除了收入等期望產(chǎn)出外,也包括一些廢棄物等非期望產(chǎn)出,星級飯店效率的測度需要考慮非期望產(chǎn)出。(2) 效率的測度模型亟須改進(jìn)。當(dāng)前效率測算方法主要包括隨機(jī)前沿函數(shù)法(SFA)和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA),傳統(tǒng)DEA由于簡單易行而逐漸成為旅游效率測度的主要方法,但存在指標(biāo)選擇過于簡單,權(quán)重變化過于靈活等缺陷(方葉林 等,2015),導(dǎo)致測算結(jié)果容易出現(xiàn)一定的偏差。(3) 效率時空演化的穩(wěn)健性問題。效率作為一種客觀存在的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象,其時空演化的穩(wěn)健性如何,需要進(jìn)一步論證。

本研究利用中國大陸2000—2016年省級區(qū)域的數(shù)據(jù),基于碳排放測度,將非期望產(chǎn)出納入星級飯店效率測算體系,在此基礎(chǔ)上利用SBM(Slack-Based Measure)模型對星級飯店效率進(jìn)行測度,并利用馬爾科夫鏈(Markov chain)分析效率演化特征,最后提出提升星級飯店效率的建議。

1 指標(biāo)選擇與研究方法

1.1 指標(biāo)選擇

星級飯店的非期望產(chǎn)出研究一直以來比較匱乏,尤其是涉及省域尺度。若完全考慮星級飯店日常經(jīng)營中各環(huán)節(jié)的非期望產(chǎn)出,基本無法實現(xiàn)測算。文獻(xiàn)中關(guān)于旅游非期望產(chǎn)出的衡量,一般采取折算成碳排放的方法(王凱 等,2013;王坤 等,2015)。因此,本研究采用魏艷旭等(2012)的方法,對中國大陸省域星級飯店碳排放進(jìn)行估算,公式如下:

(1)

在參考相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上(方葉林 等,2013;孫景榮 等,2012),我們選擇從業(yè)人員(萬人)、固定資產(chǎn)(萬元)、房間數(shù)(間)作為星級飯店的投入指標(biāo);選擇客房出租率(%)、營業(yè)收入(萬元)作為星級飯店的期望產(chǎn)出;選擇星級飯店碳排放作為非期望產(chǎn)出。中國旅游省域尺度的統(tǒng)計相對健全,如無特殊說明,本研究數(shù)據(jù)均來自《中國旅游統(tǒng)計年鑒(正副本)2001—2017》《全國星級飯店統(tǒng)計公報2000—2016》。

1.2 研究方法

1.2.1 SBM模型

在徑向DEA模型中,對無效率程度的測度只包含投入(產(chǎn)出)等比例縮減(增加)的比例,對于無效決策單元DMU來說,還包括松弛改進(jìn)部分(成剛,2014),而以CCR、BCC模型為代表的傳統(tǒng)DEA模型對松弛的改進(jìn)在效率值測度部分并沒有得到體現(xiàn)(彭紅松 等,2017)。為了解決這一問題,Tone(2001)提出了SBM模型。

P={(x,yg,bg)|x≥λx,yg≤λYg,yb≥λYg,λ≥0}

(2)

則基于規(guī)模報酬可變的SBM模型如下:

(3)

式(2)和式(3)中,s表示投入、產(chǎn)出的松弛變量,λ為權(quán)重向量。目標(biāo)函數(shù)P*關(guān)于s-,sg,sb是嚴(yán)格遞減的,并且0≤P*≤1。對于某一特定的決策單元DMU,當(dāng)P*=1,并且s-,sg,sb均為0,綜合效率有效,且技術(shù)效率和規(guī)模效率均有效。

1.2.2 重心

重心可用于分析點(diǎn)要素在空間上的集中與離散分布趨勢。重心的概念最初來源于物理學(xué),指物體內(nèi)各個點(diǎn)所受重力產(chǎn)生合力的作用點(diǎn)(許月卿 等,2005),可看作是空間分布的平均中心,近年來被廣泛運(yùn)用于社會經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。假設(shè)一個大區(qū)域由n個小區(qū)域構(gòu)成,mi(xi,yi)為第i個小區(qū)域的中心坐標(biāo),ui為小區(qū)域的某種屬性值,M(xj,yj)為大區(qū)域第j年的重心坐標(biāo),其計算公式為(Fischer et al.,2010):

(4)

1.2.3 馬爾科夫鏈

馬爾科夫鏈?zhǔn)且环N研究時間和狀態(tài)均為離散的隨機(jī)轉(zhuǎn)移問題(覃成林 等,2007),分析俱樂部趨同,尤其是揭示俱樂部成員構(gòu)成變化形式與過程的有效工具(Tsionas,2002)。在具體分析過程中,首先將連續(xù)的數(shù)據(jù)離散化,分為k種類型,不同時刻屬于類型之間的轉(zhuǎn)移可以用一個k*k的轉(zhuǎn)移概率矩陣表示。假設(shè)mij為某地區(qū)星級飯店效率從t時刻i類型轉(zhuǎn)移到t+1時刻的j類型的轉(zhuǎn)移概率,計算公式為:

mij=nij/ni

(5)

式(5)中:nij表示在整個研究時段內(nèi),自t時刻至t+1時刻,從狀態(tài)i轉(zhuǎn)移到狀態(tài)j的地區(qū)總數(shù);ni表示整個研究時段內(nèi)所有t時刻為狀態(tài)i的地區(qū)總數(shù)。如果某地區(qū)效率在t時刻屬于類型i,在t+1時刻仍位于類型i,則定義該區(qū)域轉(zhuǎn)移類型為“平穩(wěn)”型;如果某個區(qū)域效率提高,則定義該區(qū)域的類型為“向上轉(zhuǎn)移”;反之,為“向下轉(zhuǎn)移”。為了便于比較,按照0～33.33%、33.33%～66.66%、66.67%～100.00%的水平,將效率水平分為低中高3個層次。

空間馬爾科夫鏈(spatial Markov chain)是傳統(tǒng)馬爾科夫鏈方法與空間自相關(guān)相結(jié)合的方法(王良健 等,2010)。效率作為一種客觀存在的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象,其發(fā)展不可能不受周邊地區(qū)的影響,效率的時空演化過程必須要考慮空間因素?？臻g馬爾科夫鏈以區(qū)域i在t時刻的空間滯后類型N為條件,將傳統(tǒng)k*k的馬爾科夫矩陣分解為N個k*k的條件轉(zhuǎn)移概率矩陣。對于區(qū)域i,其鄰域為j,則某地區(qū)i的空間滯后值的計算方法為:

(6)

式(6)中:Lag為空間滯后值,xi為某地區(qū)的屬性值(即各項效率值),wij為鄰域j的觀測值對于地區(qū)i的空間滯后權(quán)重,其確定一般采用臨近標(biāo)準(zhǔn)和距離標(biāo)準(zhǔn),本文采用臨近標(biāo)準(zhǔn):即如果i區(qū)域與j區(qū)域相鄰,wij值為1;否則,wij=0;當(dāng)i=j時,wij=0。

為了便于與一般馬爾科夫鏈研究結(jié)果進(jìn)行比較,本研究將空間滯后也劃分為低中高3個層次,劃分方法與上文一致。對于k個條件矩陣而言,mij(k)表示某個區(qū)域在空間滯后為k的條件下,該年份屬于i而在下一年份屬于類型j的轉(zhuǎn)移概率。通過比較馬爾可夫轉(zhuǎn)移概率矩陣元素和空間馬爾可夫轉(zhuǎn)移概率矩陣中的對應(yīng)元素,可以了解一個區(qū)域的類型變動與鄰域區(qū)域效率轉(zhuǎn)移狀態(tài)的關(guān)系,探討區(qū)域之間的空間關(guān)系對旅游效率轉(zhuǎn)移類型的影響。

2 星級飯店效率測度

利用公式(1)計算2000—2016年各地區(qū)星級飯店碳排放,其均值分布如圖1所示。高值區(qū)主要集中在東部地區(qū):廣東、北京、上海、江蘇、浙江、遼寧、山東等地,其分布與中國省際經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有很強(qiáng)的正相關(guān)。

將星級飯店碳排放納入旅游效率計算體系,利用SBM模型計算中國大陸各地區(qū)星級飯店效率,結(jié)果如圖2所示:(1) 當(dāng)前中國大陸星級飯店經(jīng)營集約化程度較高,綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率的均值分別為0.203、0.819、0.248,星級飯店是旅游行業(yè)中集約化生產(chǎn)方式較高的行業(yè)之一。(2) 綜合效率與規(guī)模效率的分布與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平總體上表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)態(tài)勢,純技術(shù)效率表現(xiàn)出與區(qū)域經(jīng)濟(jì)正相關(guān)態(tài)勢。綜合效率最大地區(qū)為寧夏(0.853)、最小地區(qū)為廣東(0.039);純技術(shù)效率最大地區(qū)為湖南(0.977)、最小地區(qū)為黑龍江(0.712);規(guī)模效率最大地區(qū)為青海(0.993)、最小地區(qū)為廣東(0.043)。(3) 考慮非期望產(chǎn)出之后,與前期研究成果相比(方葉林 等,2013),效率分布的總體格局雖然沒有發(fā)生變化,部分地區(qū)數(shù)值出現(xiàn)波動,但總體均值呈微弱的下降趨勢,反映了當(dāng)前星級飯店的低碳經(jīng)營理念仍需進(jìn)一步推進(jìn)。

圖1 星級飯店碳排放測算結(jié)果分布圖

圖2 星級飯店各項效率均值計算結(jié)果

3 星級飯店效率演化分析

3.1 各項效率演化的地帶差異

星級飯店各項效率在不同經(jīng)濟(jì)地帶數(shù)值變動如圖3所示。根據(jù)效率測算結(jié)果可以發(fā)現(xiàn):(1) 綜合效率表現(xiàn)出西部大于中部、中部大于東部的格局,與三大地帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈負(fù)相關(guān)。(2) 純技術(shù)效率的年際差異較大,但總體上表現(xiàn)出東部大于西部,西部大于中部的格局,尤其是2009年之后這種格局得以強(qiáng)化。(3) 規(guī)模效率表現(xiàn)出與綜合效率相同的空間分布格局,總體上西部大于中部,中部大于東部。各項效率之所以呈現(xiàn)出這樣的空間分布格局,一方面是由于東部地區(qū)星級飯店,尤其是高星級飯店的數(shù)量與固定資產(chǎn)投入普遍偏多,過多的投入并沒有得到理想的產(chǎn)出,導(dǎo)致效率偏低(謝春山 等,2012);另一方面是由于相對于中西部地區(qū),東部地區(qū)酒店業(yè)面臨著激烈的市場競爭,存在資源閑置與浪費(fèi)現(xiàn)象,僅僅依靠數(shù)量的增加不會提升經(jīng)營效率。純技術(shù)效率代表星級飯店在經(jīng)營過程中的集約化程度,總體上與區(qū)域經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)出正相關(guān)的態(tài)勢。

圖3 星級飯店各項效率在三大地帶計算結(jié)果

3.2 各項效率的時空演變特征

3.2.1 重心演化軌跡

本文借助GIS軟件分析2000—2016年中國大陸星級飯店各項效率的演化重心,結(jié)果如圖4所示:(1) 從重心演化軌跡來看,綜合效率表現(xiàn)出與規(guī)模效率大致相同的軌跡,總體上向東北發(fā)生偏移,表明省際綜合效率及規(guī)模效率高值區(qū)向東北發(fā)生偏移;純技術(shù)效率空間演化軌跡較為復(fù)雜,總體上向西南發(fā)生偏移,表明省際純技術(shù)效率高值區(qū)向西南發(fā)生偏移。(2) 從重心的分布范圍看,綜合效率重心主要分布在陜西與甘肅交界處,純技術(shù)效率重心主要分布在河南西南部,規(guī)模效率重心與綜合效率大致相同,主要分布在陜西與甘肅交界處。(3) 重心分析表明,2000—2016年中國大陸星級飯店綜合效率主要由規(guī)模效率驅(qū)動,星級飯店經(jīng)營方式不太合理,仍需進(jìn)一步提升。

圖4 星級飯店各項效率的重心演化軌跡

3.2.2 不考慮空間因素的馬爾科夫鏈分析

本文利用馬爾科夫鏈原理,分析2000—2016年中國大陸星級飯店各項效率的馬爾科夫轉(zhuǎn)移矩陣,結(jié)果如表1所示:(1)各項效率的高值大部分分布在主對角線上,表明2000—2016年星級飯店經(jīng)營效率具有一定的穩(wěn)定性;(2)各項效率轉(zhuǎn)移概率存在差異,中值區(qū)穩(wěn)定性非常低,大部分向高值區(qū)或低值區(qū)轉(zhuǎn)移;(3)各項效率維持原有水平的概率表現(xiàn)出綜合效率與規(guī)模效率大于純技術(shù)效率,純技術(shù)效率穩(wěn)定性相對較低,相對而言,綜合效率與規(guī)模效率的“俱樂部趨同”現(xiàn)象更加顯著。

表1 2000—2016年星級飯店各項效率的馬爾科夫矩陣

根據(jù)以上馬爾科夫鏈計算結(jié)果,利用GIS軟件進(jìn)行可視化處理,結(jié)果如圖5所示?？梢钥闯?(1) 綜合效率與規(guī)模效率維持原有水平的省份較多,向上轉(zhuǎn)移的省份主要有天津與吉林;向下轉(zhuǎn)移的省份主要有內(nèi)蒙古與貴州;純技術(shù)效率變動幅度較大,向下轉(zhuǎn)移的省份較多。(2) 從各項效率空間轉(zhuǎn)移格局來看,總體上綜合效率與規(guī)模效率移動較少,純技術(shù)效率發(fā)生位移較多。

3.3 空間作用下各項旅游效率演化特征

3.3.1 各項旅游效率時空轉(zhuǎn)移特征

傳統(tǒng)的馬爾科夫鏈可計算各項效率的時間演化特征,但無法探測鄰域地區(qū)效率水平對本地區(qū)的影響。隨著區(qū)域旅游業(yè)的發(fā)展,各地區(qū)之間的旅游交流日益密切,鄰域地區(qū)旅游發(fā)展水平對本地區(qū)旅游發(fā)展水平具有較大的影響,如區(qū)域旅游一體化較高的長三角地區(qū)。因此,需要將空間因素納入馬爾科夫概率轉(zhuǎn)移矩陣的計算。本文構(gòu)建2000—2016年中國大陸星級飯店各項效率的空間馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣,如表2所示。

圖5 星級飯店各項效率的空間分布格局

空間滯后ti/ti+1綜合效率水平類型n123純技術(shù)效率水平類型n123規(guī)模效率水平類型n12311620.9150.0770.008500.9050.0740.020700.9390.0610.0002630.6670.0000.333700.3200.0000.680580.5000.0000.5003350.0000.0001.000720.2110.7890.000320.1000.0000.90021520.9650.0350.000560.8860.0860.029420.9580.0420.0002520.6670.0000.333350.6000.0000.400660.4000.0000.6003560.0000.0001.000370.5000.5000.000520.1670.0000.833311250.9820.0180.000460.8350.1070.0581070.9440.0560.0002100.2860.0000.714680.4550.0000.545240.7270.0000.2733410.0000.0001.000620.2270.7730.000450.0000.0001.000

由表2可知,鄰域地區(qū)星級飯店效率水平對本地區(qū)自身旅游效率水平的影響是存在的,但存在一定分異。(1) 就綜合效率與規(guī)模效率而言,主對角線上的最小值大部分小于表1,表明考慮空間因素后,效率的穩(wěn)健性降低,即綜合效率與規(guī)模效率轉(zhuǎn)移概率增大,其“俱樂部趨同”現(xiàn)象減弱。(2) 就純技術(shù)效率而言,考慮空間因素后,在空間滯后為1時,對角線上最大值大于表1;其他情況對角線上數(shù)值均小于表1?？傮w而言,純技術(shù)效率維持穩(wěn)定的概率降低。酒店業(yè)不同于其他旅游行業(yè),面臨著激烈的省內(nèi)外競爭?？紤]空間因素后,各項效率的穩(wěn)健性均出現(xiàn)下降趨勢,表明空間因素對各項效率,尤其是綜合效率與規(guī)模效率的演化具有加大的影響。

3.2.2 區(qū)域相互作用下各項效率空間分布格局

以上分析表明:中國星級飯店各項效率水平轉(zhuǎn)移在地理空間上并不是孤立的,往往受到鄰域地區(qū)旅游效率的影響。圖5揭示了中國大陸星級飯店效率水平的空間分布格局,但沒有考慮鄰域的轉(zhuǎn)移狀況。通過計算空間馬爾科夫鏈,利用ArcGIS10對地區(qū)及其鄰域間各項效率的空間演變進(jìn)行可視化處理,結(jié)果如圖6所示。

圖6 星級飯店各項效率及鄰域類型轉(zhuǎn)移的空間格局

對比圖6及圖5可以發(fā)現(xiàn):(1) 各項效率維持平穩(wěn)水平的地區(qū)與圖5相比大大減少,表明考慮空間因素后,星級飯店效率維持原有穩(wěn)定格局概率大大降低。效率既然作為一種客觀存在的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象,其發(fā)展固然受到其他社會因素的影響,但區(qū)域之間的相互作用會使得效率變動加快。(2) 各項效率維持原有穩(wěn)定態(tài)勢但表現(xiàn)出不同的態(tài)勢。綜合效率與規(guī)模效率穩(wěn)定性較高,星級飯店的粗放型增長方式在短時間內(nèi)較難改變,依靠規(guī)模效率驅(qū)動的綜合效率穩(wěn)定性較高;純技術(shù)效率穩(wěn)定性較小,外界技術(shù)革新是集約化增長方式的助推器,中國經(jīng)濟(jì)穩(wěn)中有進(jìn)的總體格局,會助推星級飯店技術(shù)及管理方式的創(chuàng)新,進(jìn)而導(dǎo)致了純技術(shù)效率出現(xiàn)不穩(wěn)定性。(3) 綜合效率與規(guī)模效率穩(wěn)定性較高的地區(qū)主要分布在東南沿海及西部內(nèi)陸,東南沿海及西部內(nèi)陸也是綜合效率與規(guī)模效率極值分布較多的區(qū)域,結(jié)果表明了這兩項效率的中值區(qū)變化較大,綜合效率與規(guī)模效率存在一定程度的“馬太效應(yīng)”。

總體而言,馬爾科夫鏈分析結(jié)果基本上驗證了重心分析的結(jié)論,從而證明了本研究對星級飯店效率穩(wěn)健性分析的客觀性。

4 結(jié)論與討論

作為旅游業(yè)的核心部門,星級飯店效率測度必須要考慮“非期望”因素。本文為旅游業(yè)(包括星級飯店)非期望效率測度提供了一種方法參考,同時對效率的穩(wěn)健性進(jìn)行了驗證,揭示了星級飯店效率演化時空規(guī)律。主要結(jié)論有:

第一,非期望產(chǎn)出是星級飯店效率測算必須要考慮的因素,考慮非期望產(chǎn)出后,部分地區(qū)數(shù)值出現(xiàn)波動,效率分布的總體格局雖然沒有發(fā)生變化,但總體均值出現(xiàn)微弱的下降,反映了當(dāng)前星級飯店的低碳經(jīng)營理念仍需進(jìn)一步推進(jìn)。

第二,2000—2016年中國大陸星級飯店綜合效率主要由規(guī)模效率驅(qū)動,表現(xiàn)出經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平負(fù)相關(guān)的態(tài)勢,綜合效率與規(guī)模效率的高值區(qū)主要集中在中西部,粗放型增長方式在中西部較為明顯;純技術(shù)效率總體上表現(xiàn)出與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平正相關(guān)的態(tài)勢,集約化的經(jīng)營方式在東部地區(qū)較為顯著。

第三,重心與馬爾科夫鏈分析結(jié)果表明了中國大陸星級飯店效率時空演化具有一定的穩(wěn)健性。重心分析表明綜合效率與規(guī)模效率表現(xiàn)出大致相同的空間演化軌跡,總體上向東北發(fā)生偏移,純技術(shù)效率重心總體上向西南發(fā)生偏移。不考慮空間因素,各項效率維持原有水平的概率表現(xiàn)出綜合效率與規(guī)模效率大于純技術(shù)效率,純技術(shù)效率穩(wěn)定性相對較低;考慮空間因素后,星級飯店效率維持原有穩(wěn)定格局概率大大降低。

星級飯店是旅游業(yè)中集約化經(jīng)營程度較高的產(chǎn)業(yè)之一,但其綜合效率仍由規(guī)模效率驅(qū)動,這樣制約了飯店的集約化經(jīng)營方式。未來中西部地區(qū)需要進(jìn)一步轉(zhuǎn)變增長方式,適當(dāng)增加投資規(guī)模;東部地區(qū)要嚴(yán)格控制星級飯店數(shù)量,同時需要大力推進(jìn)集約化生產(chǎn)方式,倡導(dǎo)綠色生產(chǎn)。本文的不足之處在于:指標(biāo)選擇與研究年限的不同是否會對結(jié)果產(chǎn)生根本性影響,未來仍需要進(jìn)一步驗證。此外,本研究主要創(chuàng)新點(diǎn)是將“非期望”因素納入效率測度體系,效率的演化機(jī)理是未來研究的重要方向之一。