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)濟研究中心， 河南 鄭州450001)

隨著我國社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展，旅游業(yè)在國民經(jīng)濟中的作用越來越突出。中國旅游研究院(文化和旅游部數(shù)據(jù)中心)授權(quán)發(fā)布的《2019年旅游市場基本情況》顯示，2019年，中國旅游業(yè)的綜合貢獻為10.94萬億元人民幣，占國內(nèi)生產(chǎn)總值的11.05%。隨著我國居民工資性收入和財產(chǎn)性收入的增加，居民消費結(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)是激烈競爭的行業(yè)，《2020中國酒店業(yè)發(fā)展報告》指出，截止2020年1月1日，我國酒店業(yè)設(shè)施達(dá)到33.8萬家，客房總數(shù)1 762萬間，如何在激烈的競爭中生存并發(fā)展是任何一家酒店都需要面對的問題。企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵在于構(gòu)建核心競爭力[4]，因此，酒店競爭力研究受到學(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)濟發(fā)展，創(chuàng)造就業(yè)崗位[5]。國外學(xué)者較早對住宿業(yè)相關(guān)問題進行了探討，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，酒店的選址問題也受到學(xué)者關(guān)注[9-10]。國內(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，研究視角被進一步擴展[21]。隨著研究的深入，酒店業(yè)研究重點關(guān)注酒店內(nèi)部之間的關(guān)系，如酒店業(yè)效率[22]，酒店競爭力[23]等。

在酒店競爭力的研究文獻中，國內(nèi)學(xué)者多集中在對概念的探討[24]，競爭力評價指標(biāo)體系的構(gòu)建[23, 25]，酒店競爭力的培育[26]和競爭力評價[27]等。研究對象包括經(jīng)濟型酒店和中高端酒店，在競爭力評價指標(biāo)體系的構(gòu)建中，多重視酒店的規(guī)模、盈利、財務(wù)能力等。國外學(xué)者對酒店競爭力的研究則多從微觀角度入手，主要探究酒店競爭力的影響因素、提升和評估等方面。國外的一系列研究發(fā)現(xiàn)，酒店所處的社會環(huán)境[28]、人口密度和結(jié)構(gòu)[29]、酒店的經(jīng)營成本[30]、人力資本[31]、酒店自身的環(huán)境和質(zhì)量管理[32]、環(huán)境營銷策略[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]、消費者的感知服務(wù)價值[37]等都會影響酒店競爭力。“政府政策”、“要素條件”、“相關(guān)和支持產(chǎn)業(yè)”以及“合作與創(chuàng)新”等方面對提升酒店競爭力具有重要意義[38]。國外文獻評估酒店競爭力多基于消費者網(wǎng)絡(luò)評論和打分?jǐn)?shù)據(jù)，研究對象包括獨立高端酒店和品牌高端酒店[39-41]。

綜上所述，現(xiàn)有研究多從國家或區(qū)域?qū)用妫诠┙o或消費的單方面視角，使用統(tǒng)計數(shù)據(jù)或問卷數(shù)據(jù)探討酒店競爭力。結(jié)合供給和需求兩個方面探討城市內(nèi)部酒店競爭力和空間分布特征的研究尚不多見[23, 27]。酒店競爭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制，合理評價酒店競爭力。

網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展為合理評價高端酒店競爭力提供了新思路，一方面，網(wǎng)絡(luò)消費平臺積累了大量消費者評價數(shù)據(jù)，另一方面，城市興趣點數(shù)據(jù)為探究高端酒店周邊環(huán)境提供了參考。通過對互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的收集和挖掘，能夠有效解決酒店競爭力研究中數(shù)據(jù)獲取困難，時效性差的問題，對高端酒店競爭力的評價及其空間分布特征的探究，能夠幫助酒店了解其所處的競爭地位和競爭狀況，為酒店發(fā)展，城市規(guī)劃等提供重要依據(jù)。鑒于此，本文嘗試通過互聯(lián)網(wǎng)平臺消費者點評數(shù)據(jù)和城市興趣點數(shù)據(jù)，從供給和需求兩個方面綜合構(gòu)建城市高端酒店競爭力的評價指標(biāo)體系，并以成都市高端酒店為例，尋求有效評價城市內(nèi)部高端酒店競爭力的科學(xué)方法。同時，在酒店競爭力評價的基礎(chǔ)上，分析不同競爭力高端酒店的空間分布特征。結(jié)果表明，對互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用能夠為合理評價酒店競爭力提供支撐，成都市主城區(qū)各等級高端酒店在空間上呈聚集分布特征，市中心內(nèi)高競爭力高端酒店競爭激烈。

1 研究對象和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

1.1 研究區(qū)域與對象

作為四川省的省會，成都對西部地區(qū)發(fā)展具有重要帶動作用，2019年全年實現(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%，對經(jīng)濟增長的貢獻率為64.4%[42]，第三產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為成都經(jīng)濟發(fā)展的第一動力。

以成都市642家高端酒店作為研究對象。首先從攜程網(wǎng)獲取成都高端酒店(共779家)的名稱、起售價格和用戶評價等其他信息。在攜程網(wǎng)中，酒店按照星級被分為“五星(鉆)級”、“四星(鉆)級”、“三星(鉆)級”和“二星(鉆)級及以下”四個等級，攜程網(wǎng)認(rèn)定的酒店星(鉆)級與國家文化和旅游部評定的酒店星級既有聯(lián)系又存在一定區(qū)別。一般而言，如果某酒店已經(jīng)獲得了國家文化和旅游部的星級評定，則攜程網(wǎng)的網(wǎng)頁上直接顯示該認(rèn)定星級，若該酒店并沒有得到官方的星級認(rèn)定，攜程網(wǎng)則會以攜程用戶對酒店的評價為基礎(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、社會美譽度、品牌知名度以及對客戶的誠信等對酒店的“鉆”級進行認(rèn)定。本研究的高端酒店指攜程網(wǎng)認(rèn)定的四星(鉆)級和五星(鉆)級酒店，為了方便描述，將這兩類酒店統(tǒng)稱為“高端酒店”。再通過百度坐標(biāo)拾取系統(tǒng)獲得相應(yīng)的經(jīng)緯度坐標(biāo)。

經(jīng)過初步分析，刪除779家酒店中缺乏相關(guān)評價信息的6家酒店，將余下773家酒店的經(jīng)緯度進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的導(dǎo)向性，并且與城區(qū)內(nèi)酒店競爭較小，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象，高端酒店具體分布見圖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

1.2 研究數(shù)據(jù)

研究數(shù)據(jù)主要包括互聯(lián)網(wǎng)消費平臺點評數(shù)據(jù)和城市興趣點數(shù)據(jù)?；ヂ?lián)網(wǎng)消費平臺點評數(shù)據(jù)通過“八爪魚”軟件從攜程網(wǎng)爬取，搜索目的地為“成都”，采集包括起售價格、點評數(shù)量、客房數(shù)量和裝修或開業(yè)時間等在內(nèi)的酒店信息數(shù)據(jù)以及包括位置評分、設(shè)施評分、清潔度評分等在內(nèi)的消費者評價數(shù)據(jù)，采集時間為2021年1月8日，共獲取四星(鉆)級數(shù)據(jù)656條，五星(鉆)級數(shù)據(jù)123條。城市興趣點數(shù)據(jù)從百度地圖API批量爬取，具體包括成都市主城區(qū)金融機構(gòu)、企業(yè)單位、商業(yè)住宅、科教設(shè)施、A級景區(qū)、大型超市、品牌便利店等POI信息，爬取時間為2021年1月9日至2021年1月10日。POI是指具有地理標(biāo)識的空間特征物，包含名稱、類別、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]。消費者評價數(shù)據(jù)與城市興趣點數(shù)據(jù)獲取時間一致，區(qū)域匹配，經(jīng)過篩選、整理、坐標(biāo)投影糾正之后能夠滿足高端酒店競爭力評價需要，可以成為分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2 競爭力評價指標(biāo)體系和研究方法

2.1 指標(biāo)體系

在全面客觀的評價酒店競爭力之前，首先需要構(gòu)建一套能夠反映酒店各方面表現(xiàn)的競爭力評價指標(biāo)體系。已有研究表明，酒店競爭力受到酒店所處的社會環(huán)境[27]、人口密度和結(jié)構(gòu)[28]、經(jīng)營成本[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者需求及體驗角度出發(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指標(biāo)。選取起售價格、位置評分、設(shè)施評分等具有高端酒店供給和消費者需求及體驗代表性的20個因子作為二級指標(biāo)，具體的酒店競爭力評價指標(biāo)體系見表1。

2.1.1酒店因素

酒店本身的不同將造成競爭力大小的不同，酒店的差異化經(jīng)營對酒店的成功非常重要。消費者對酒店價格較為敏感，不同的價格對消費者的吸引力不同，同時也是酒店自身定位和市場供求關(guān)系綜合影響下的結(jié)果。裝修時間能夠客觀上反映出酒店設(shè)施的新舊情況?？头繑?shù)量則能反映出酒店的規(guī)模。因此選定起售價格，裝修時間，客房數(shù)量作為酒店因素評價二級指標(biāo)。

2.1.2區(qū)位因素

高端酒店的消費者不僅對酒店內(nèi)部環(huán)境具有較高要求，對酒店外部環(huán)境同樣十分看重。差旅型消費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)量四個二級指標(biāo)能夠反映出高端酒店消費者參與商務(wù)、公務(wù)服務(wù)的便利性。此外，3 km內(nèi)有無A級景區(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)購物中心/商業(yè)街?jǐn)?shù)量和1 km內(nèi)游覽場所數(shù)量五個二級指標(biāo)能夠反映出酒店所處位置的商業(yè)，休閑娛樂業(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者參與相關(guān)商業(yè)活動的便利性。

2.1.3交通因素

酒店的地理位置與交通對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]，機場、高鐵站，火車站等能夠反映酒店的對外交通便捷性[23]。因此選取1km內(nèi)有無地鐵站和3km內(nèi)有無重要交通設(shè)施作為評價交通因素的二級指標(biāo)。

2.1.4顧客因素

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，消費者與經(jīng)營者之間的信息差在不斷的縮小?；ヂ?lián)網(wǎng)上的評分對消費者決策的影響越來越大。設(shè)施、服務(wù)、位置和清潔度評分能夠反映消費者對各個分項的滿意度情況，綜合評分包括以上四項評分，大體上能夠代表消費者整體滿意度。點評數(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 成都高端酒店競爭力評價指標(biāo)體系Tab.1 Evaluation index system of Chengdu high-end hotel competitiveness

2.2 評價方法

首先對數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，以便不同單位之間的數(shù)值能夠進行加總和運算。

正向指標(biāo)的無量綱化處理為：

(1)

負(fù)向指標(biāo)的無量綱化處理為：

(2)

式中：Xij為第i個評價對象的第j項評價指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值；xij為第i個評價對象的第j項評價指標(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。

得到無量綱化的標(biāo)準(zhǔn)化處理結(jié)果后，通過熵權(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)法計算指標(biāo)權(quán)重主要分為4步。

第一步，計算無量綱化處理后的指標(biāo)數(shù)據(jù)的比重pij：

(3)

第二步，計算各個指標(biāo)的熵值Ej：

(4)

第三步，計算各指標(biāo)的變異系數(shù)hj：

hj=1-Ej，j=1,2,…,m

(5)

第四步，計算并得出各指標(biāo)的最終權(quán)重ωj：

(6)

計算后得到的各指標(biāo)權(quán)重見表1。各酒店的競爭力評價得分Yi計算公式為：

(7)

2.3 研究方法

2.3.1最近鄰分析

最近鄰指數(shù)(nearest neighbor index，NNI)能夠顯示樣本點在地理空間的分布狀況。首先計算某區(qū)域內(nèi)每個點要素與其最近鄰點要素之間的平均觀測距離，然后計算相同區(qū)域內(nèi)點要素隨機分布狀態(tài)時的期望平均距離，兩者之比即為最近鄰指數(shù)[46]。計算公式為：

(8)

當(dāng)NNI>1時，樣本點在研究區(qū)域內(nèi)趨于均勻分布；當(dāng)NNI=1時，樣本點在研究區(qū)域內(nèi)為隨機分布；當(dāng)NNI<1時，樣本點在研究區(qū)域內(nèi)趨于聚集分布。

2.3.2核密度估計

核密度估計法屬于空間平滑方法的一種，能夠?qū)㈦x散的點數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為連續(xù)的密度圖，從而考察點數(shù)據(jù)的空間分布趨勢[47]。以成都市主城區(qū)酒店競爭力得分為population字段，設(shè)置搜索半徑為1 km，運行核密度分析工具，最終得到成都市主城區(qū)高端酒店空間分布圖。

2.3.3冷熱點分析

局域Getis-Ord Gi*指數(shù)是測度觀測值與鄰近環(huán)境要素之間是否有局域空間關(guān)聯(lián)的統(tǒng)計量[48]，能夠有效識別高值聚集區(qū)域和低值聚集區(qū)域。通過ArcGIS軟件，最終得到成都市主城區(qū)高端酒店冷熱點分布圖。

3 結(jié)果分析

3.1 成都市高端酒店競爭力得分評價結(jié)果

在對原始數(shù)據(jù)進行無量綱化處理和熵權(quán)法求取權(quán)重的基礎(chǔ)上，通過式(7)計算得到成都各高端酒店的競爭力評分。結(jié)果顯示，參與競爭力評價的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。對酒店競爭力按照由高到低的順序進行排序，最終得到酒店競爭力曲線，見圖2。

圖2 成都市主城區(qū)高端酒店競爭力得分分布曲線Fig.2 Distribution curve of the competitiveness scores of high-end hotels in Chengdu’s main urban area

由圖2可知，成都市高端酒店競爭力得分主要以中低競爭力為主，40分為顯著的階段分界點，酒店競爭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%。酒店競爭力得分在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。其中，16家酒店的競爭力得分高于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家酒店競爭力得分落于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，高競爭力得分的酒店占比較小，說明成都市主城區(qū)高端酒店競爭力結(jié)構(gòu)還存在一定的優(yōu)化空間，高端酒店的競爭力得分還有待進一步提高。

為進一步分析一級指標(biāo)的重要性，分別計算四個一級指標(biāo)的得分并進行可視化，其相應(yīng)的堆積折線圖見圖3。區(qū)位因素是酒店競爭力差異最大的影響因素，區(qū)位因素得分越高，則酒店競爭力越強，區(qū)位因素上得分越低，則酒店競爭力越弱。交通因素對酒店競爭力的影響程度在所有因素中排名第二，說明了區(qū)位和交通兩類因素對酒店生存和發(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區(qū)位因素的不足，這是兩種因素出現(xiàn)互補性波動的主要原因。酒店因素和顧客因素對酒店競爭力的影響較小，說明高端酒店在服務(wù)上較難拉開差距，顧客對酒店的評分難以顯示高端酒店之間的差別。

圖3 成都市主城區(qū)高端酒店競爭力一級指標(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爭力的得分狀況，需要對總體得分進行分級。采用自然間斷點法對成都市酒店競爭力得分狀況進行分級，自然間斷點法基于數(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，能夠較好地識別出數(shù)據(jù)的分類情況。利用ArcGIS中的自然間斷點分級法，將成都市高端酒店按競爭力得分由高到低劃分為四個等級，各等級得分范圍見表2。

表2 成都市高端酒店競爭力得分等級Tab.2 Competitiveness scores of Chengdu’s high-end hotels

3.2 成都市高端酒店競爭力空間分布特征

3.2.1成都市高端酒店分布趨勢

成都市主城區(qū)高端酒店總體和各等級最近鄰指數(shù)計算結(jié)果見表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。各等級高端酒店的最近鄰指數(shù)結(jié)果在0.33至0.84之間，說明各等級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。四個等級中，第三等級最近鄰指數(shù)為0.33，集聚性最強；第一等級最近鄰指數(shù)為0.84，集聚性最弱，趨向于隨機分布。

表3 成都市主城區(qū)高端酒店最近鄰指數(shù)計算結(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)高端酒店競爭力得分核密度分布見圖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)出一定的點狀聚集現(xiàn)象。從行政區(qū)劃來看，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)為高競爭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)四個行政地區(qū)的交界地帶為高競爭力高端酒店集聚中心，同時，武侯區(qū)也是次級集聚中心。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)高端酒店競爭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

從酒店競爭力得分空間分布來看，隨著酒店競爭力得分的降低，高端酒店從城市中心向城市邊緣擴散，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-春熙路片區(qū)和紅牌樓廣場片區(qū)兩個競爭力高值區(qū)域，同時沿著人民南路-天府大道形成了高端酒店競爭力高值軸線。

為進一步探究不同等級的高端酒店之間在空間分布上的特征和差異，使用核密度估計法分別對四個等級的酒店進行分析并可視化。具體結(jié)果分別見圖4(b) ～ (e)所示。

由圖4(b)可知，成都市主城區(qū)第一等級競爭力高端酒店主要分布在一環(huán)線以內(nèi)，重點位于金牛區(qū)、青羊區(qū)、成華區(qū)、武侯區(qū)和錦江區(qū)的交界地區(qū)周圍，同時也包括天府廣場商圈和春熙路商圈。該等級高端酒店競爭力分值較高，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)第二等級競爭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，天府廣場商圈和洗面橋街沿線為高值聚集次級區(qū)域。

由圖4(d)可知，成都市主城區(qū)第三等級競爭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)存在點狀聚集，郫都區(qū)和新白江區(qū)同為點狀聚集，且數(shù)量較少。天府廣場商圈，春熙路商圈和華科商圈為聚集高值區(qū)域，并呈現(xiàn)中心向四周擴散的趨勢。

由圖4(e)可知，第四等級競爭力高端酒店呈現(xiàn)出不均勻的點狀分布狀態(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。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

成都市主城區(qū)高端酒店冷熱點分析結(jié)果見圖5。冷熱點分析能夠識別有統(tǒng)計顯著性的熱點和冷點的空間聚類，由圖5可知，成都市高端酒店競爭力分布呈“內(nèi)熱外冷”狀況，熱點區(qū)域表示成都市主城區(qū)高競爭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，表明高競爭力高端酒店在空間分布上相互影響，相互關(guān)聯(lián)。冷點區(qū)域表示成都市主城區(qū)低競爭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。冷點區(qū)域分布于熱點區(qū)域外圍，冷熱點區(qū)域之間過渡不明顯。冷熱點分析與核密度估計結(jié)果一致，再一次驗證成都市高端酒店呈集聚式分布的特點?？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散的空間分布趨勢，高競爭力高端酒店主要聚集在城市中心區(qū)域，低競爭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規(guī)律和消費者選擇的決策的結(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)、運營成本高，而消費者需求越來越個性化、多樣化，同時更加注重體驗，因此高競爭力高端酒店集聚在城市中心，通過高品質(zhì)的服務(wù)和便利的周邊環(huán)境支撐高價格，滿足不同細(xì)分市場需求。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)沿交通道路圈層擴散，出現(xiàn)低競爭力高端酒店集聚區(qū)域。

圖5 成都市主城區(qū)高端酒店冷熱點分析圖Fig.5 Map for cold and hot spots analysis of high-end hotels in the main urban area of Chengdu

4 結(jié)論和討論

4.1 結(jié) 論

互聯(lián)網(wǎng)消費平臺，即時電子地圖導(dǎo)航以及其他種類的網(wǎng)站和應(yīng)用極大地便利了人們的生活，同時也為城市空間的科學(xué)研究者提供了新思路、新方法和最真實的數(shù)據(jù)來源?；诨ヂ?lián)網(wǎng)消費平臺點評數(shù)據(jù)和城市POI構(gòu)建了住宿業(yè)酒店競爭力的評價指標(biāo)體系，并以成都市主城區(qū)高端酒店為例，計算成都市主城區(qū)各高端酒店的競爭力綜合得分。綜合采用最近鄰指數(shù)、核密度估計、自然斷點法和冷熱點分析對成都市主城區(qū)高端酒店的空間分布特征進行了探索，得到如下的結(jié)論。

第一，成都市主城區(qū)高端酒店競爭力得分處于中低水平，分布呈現(xiàn)出兩階段變化，第一階段酒店競爭力得分下降速度較快，第二階段酒店競爭力得分下降速度放緩。高競爭力得分的高端酒店較少，存在超過半數(shù)的低競爭力得分高端酒店。從一級指標(biāo)來看，區(qū)位因素對酒店競爭力得分的貢獻最大，同時在競爭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。隨著競爭力得分排名的下降，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。

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散的空間分布規(guī)律。從各等級空間分布特征來看，自然間斷點法得出的四個等級的高端酒店在空間上都呈現(xiàn)出集聚特征，第一等級、第二等級高端酒店主要分布在城市中心。第三等級高端酒店從城市中心向外擴散，第四等級高端酒店圍繞城市中心線狀延伸。高競爭力高端酒店主要集聚在城市中心內(nèi)部，低競爭力高端酒店圍繞城市中心呈點狀不均勻分布。

4.2 討 論

本文通過供給與需求兩方面的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)對成都市主城區(qū)高端酒店的競爭力及其空間分布特征進行分析，是分析城市內(nèi)部高端酒店競爭與發(fā)展的一次有益嘗試。數(shù)據(jù)方面，傳統(tǒng)酒店競爭力評估體系側(cè)重于酒店自身的盈利數(shù)據(jù)、問卷數(shù)據(jù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)，內(nèi)容有限，時效性較差。本文通過互聯(lián)網(wǎng)消費平臺數(shù)據(jù)和城市POI數(shù)據(jù)構(gòu)建高端酒店評價體系，數(shù)據(jù)更為全面，時效性更強。評價體系構(gòu)建方面，本文從需求和供給兩個角度出發(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爭力狀況?？臻g特征分析方面，在競爭力得分的基礎(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爭力狀況和空間格局，也有助于推動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，高競爭力高端酒店同樣需要“多中心”布局以滿足市場需要。

本文仍然存在一些有待深入研究的問題?；ヂ?lián)網(wǎng)消費平臺數(shù)據(jù)更新速度快，酒店競爭力排名可能出現(xiàn)滯后。用戶大多為學(xué)習(xí)和接受能力較強的年輕人，評價數(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)更加個性化，產(chǎn)品和體驗更具特色。因此，如何使酒店競爭力評價體系更加全面可靠，反映酒店差異化、個性化發(fā)展是需要進一步研究的問題。