基于DEA方法的我国高星级酒店效率研究，本文主要内容关键词为：星级论文,效率论文,我国论文,酒店论文,方法论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
从1998年起，全国酒店业连续5年亏损，虽然近年形势有所好转，营业收入和利税都有不同程度的增长，但总体而言，经营绩效不甚理想。在整体经营不佳的状态下，我国高星级酒店业绩较好直接导致了国内高星级酒店的投资热潮，尤其是地产业热衷四、五星级酒店的建设。随着经济发展和奥运会、世博会的举办，国外著名酒店品牌加大在我国的高星级酒店的投资力度，高星级酒店的市场竞争也将进一步加剧。
在激烈竞争的市场上，高星级酒店能否生存取决于酒店在市场上的竞争能力，取决于其经营的投入产出效率，即能否最大程度地发挥自身资源的效益[1]。因此，高星级酒店尤其是那些单体的高星级酒店不仅需要建立品牌，扩大客源，加强企业内部人力资源的培养，而且更需要重视酒店企业内部的资源投入产出比率，即酒店效率。不同的酒店效率各异，但是一般来说，效益好的酒店，效率也高。而提高自身企业的效率就需要对同水平的酒店企业效率进行对比分析，找出经营管理上的不足，有针对性地配置企业资源，提高资源的投入产出比率，从而提高企业整体效率。如何优化酒店业资源配置，提高酒店的投入产出效率，增强酒店的竞争力，从而提高酒店的经济效益是当前高星级酒店亟待解决的重要课题。笔者运用了运筹学的理论成果——数据包络分析理论(Data Envelopment Analysis，DEA)对我国八大地区高星级酒店的技术效率、纯技术效率及规模效率进行了定量分析，试图根据效率值比较分析各地的高星级酒店运营效率状况，为我国高星级酒店的发展提供参考。
二、酒店效率评价方法——DEA模型介绍
数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis，DEA)是建立在线性规划基础之上的计算多个同类型企业投入产出相对效率的数学方法，它通过计算可以反映一家企业在其同类型企业中的技术效率、规模效率和纯技术效率及规模报酬综合后的总体效率的情况，这些结果恰当地揭示了该企业在同类企业中的内部业务能力，当判断企业效率为无效时给出调整投入规模的正确方向和程度，因此可以作为企业实行“标杆对比”法的一个途径。DEA方法在评价企业效率的应用方面已经得到了广泛的研究，并可以用于地区间企业整体水平的比较，且在各个行业得到广泛的应用。
DEA方法的应用很广泛，理论上也有很多模型，但应用最多的是CCR模型。由于DEA方法把研究对象称为决策单元，因此我们假设有n个决策单元(DMU)，每个决策单元DMU有m种投入和s种产出[2]。我们令DMUj表示第j个决策单元，
为第j个决策单元所需第i种投入的数量
②技术有效性：CCR模型测量了企业的技术效率。如果
所对应的生产活动从技术角度看，资源获得了充分利用，投入要素达到最佳组合，取得了最大的产出效果，称其为技术有效；否则，则称
为技术无效。
③纯技术有效性和规模有效性：在CCR模型中增加一个凸性假设
=1，CCR模型可以很容易地修正为BBC(或VRS)模型，即可避免企业规模影响，测量企业的纯技术效率。由技术效率为纯技术效率和规模效率的乘积可计算出企业的规模效率，明确决策单元规模是否有效。因此，可计算出决策单元的纯技术效率和规模效率，并由此可以判断企业技术无效的来源，即可判断企业技术无效是由于企业纯技术无效或规模无效或二者同时无效引起的。
④规模报酬：在CCR模型中的约束条件=1改为≤1，即得到NIRS模型，此模型可以求解一个规模报酬非增(NIRS)的DEA效率值。我们可以通过比较由NIRS与BBC模型所得出的效率值是否相等来判断被评价的决策单元处于规模递增还是规模递减。
⑤调整非DEA有效模型：对那些非DEA有效的决策单元，可以通过下面的公式来求出它的理想投入产出值：
(3)
三、高星级酒店效率实证研究
1.样本及数据来源
本文研究的高星级酒店是指通过国家星级评定的四、五星级酒店。根据《中国旅游统计年鉴》(2006)中统计的各地酒店数和客房数，并参考了相应的酒店收入、人均创造利润等相关内容，本次研究选择了具有代表性的八大省份的四、五星级酒店作为研究对象，并作为选取评价指标的样本。具体省份为：A.北京；B.上海；C.江苏；D.浙江；E.广东；F.山东；G.海南；H.云南。本文研究采用的数据主要是通过对《中国旅游统计年鉴》(2006)及其副本上的主要经济指标整理所得。
2.指标选择
投入产出中涉及到的因素很多，但过多的指标不利于酒店效率的测评。一般来说，选择的决策单元的数目应大于或等于指标数目；其次，指标的选择必须满足模型的应用条件，同时能客观反映研究对象的行业基本特征；最后，从技术上应避免各投入指标之间及各产出指标之间具有较强的线性关系。
在考虑到本文的研究目的、投入产出指标重要性及数据的可获得性的基础上，笔者结合酒店实际情况借鉴了Wagner & Shimshak(2006)[3]筛选指标的方法来确定本文研究中使用的指标，具体过程如下：
(1)确定指标的样本及样本数据
本文采用八大省份的四、五星级酒店为样本，其数据来源于《中国旅游统计年鉴》(2006)及其副本。
(2)初始指标的设置[4]
初始投入指标：I1.固定资产；I2.客房数；I3.饭店数；I4.酒店年末从业人员数。
初始产出指标：O1.营业收入；O2.全员劳动生产率；O3.人均创造利润；O4.客房出租率；O5.每间客房年收入。
(3)计算结果并确定指标
本文运用软件EMS1.3(efficiency measurement system)对数据进行计算并整理出结果，依据各指标对酒店效率影响大小程度，选择了影响程度较大的指标作为本文研究的投入产出指标，即投入指标：固定资产、酒店年末从业人员、客房数；产出指标：营业收入、客房出租率、人均创造利润。
3.数据处理结果
本文利用软件EMS进行了DEA运算，分别对表中样本数据进行了CCR模型，BBC模型和NIBS模型运算，测算出各地星级酒店的技术效率值、纯技术效率值和NIRS效率值，并依据技术效率与纯技术效率和规模效率的关系计算出规模效率。通过比较各省份酒店的技术效率值、纯技术效率值和NIRS效率值，可分别得到各省份酒店相应的规模报酬情况，计算结果见表1、2。
四、实证研究结果分析
根据表1、2中八大省份高星级酒店的效率值，可以进行以下分析：
1.2005年高星级酒店技术效率结果的分析
实证结果表明2005年我国不同省份的四、五星级酒店在技术效率和纯技术效率方面表现出了很大差距，而规模效率则相差不大。
从表1、2可以看出，2005年8个省份的四、五星级酒店在技术效率方面运营较好，且四星级酒店的效率值(0.872)略高于五星级酒店的效率值(0.859)。总体上，这八大省份的高星级酒店投入产出能力处于较高的水平上。由于这8个省份的酒店业在酒店数量、房间数量、管理水平和行业成熟度方面，都可以代表我国高星级酒店的整体情况，因此其效率值在一定程度上也表明了我国四、五星级酒店处于一个良好的运作状态中，这与学者们普遍认为的我国高星级酒店处于相对较好的运营状态的结论一致。
但不同省份的高星级酒店的技术效率差距较大，如上海、海南、云南三大省份的四、五星级酒店都达到了技术有效(其值为1)，浙江的五星级酒店和山东的四星级酒店总体上也达到了技术有效。相比之下，广东的四、五星级酒店整体处于技术无效状态且技术效率值最低，其中五星级的技术效率值为0.593，四星级酒店的技术效率值为0.609，远远低于上海、海南、云南。其次，北京高星级酒店的技术效率也不佳，其五星级酒店技术效率值为0.659，四星级酒店的技术效率值为0.631。江苏的五星级酒店技术效率也较低，其值为0.741，但是四星级酒店却达到了0.926；浙江的高星级酒店业也处于一个相对较好的运行状态中，其五星级酒店达到了技术有效，四星级酒店效率值达到了0.806。山东的五星级酒店技术效率无效，其具体值为0.879，还需要提高13.1％才能达到技术有效，四星级酒店的效率达到了有效(效率值为1)。
总体而言，实证结果表明高星级酒店技术效率的高低与当地的酒店业发达程度有一定差距，并非是酒店规模大、资产多的省份的运作效率高，在这一点上广东和北京的高星级酒店表现得很突出，尤其是广东的高星级(四、五)酒店效率较低，与上海、云南、海南、浙江省份的高星级酒店的运作效率有很大的差距，与其酒店业在全国酒店业中的领头羊形象不符。
2.2005年酒店的技术无效成因分析
由技术效率、纯技术效率和规模效率之间的关系可推知，酒店技术无效来源可分为三类：规模无效、纯技术无效、纯技术和规模同时无效。
从表1、2中可以看出，造成2005年我国八大省份高星级酒店技术无效的原因既有纯技术无效的因素，也有规模无效的因素。但是从效率值大小上来看，纯技术无效是造成八大省份高星级酒店技术无效的主要原因。其中最为明显的是广东高星级酒店在规模有效的情况下其纯技术效率较低，这与广东省高星级酒店的平均价格低于全国五星级酒店平均价格从而造成了营业收入相应减少有很大关系。为了便于说明问题，我们根据技术无效的来源把造成八大地区高星级酒店技术无效的原因分为三类：
第一类是技术无效来源为规模无效：这类技术无效完全是由于规模无效造成的，而纯技术有效，即纯技术效率值为1。也就是说，这些省份的高星级酒店在资源利用的纯技术上完全有效，其技术的无效来源于当年的经营规模不合理即没有达到规模经济，造成规模无效，最终导致酒店效率的低下。这类地区的酒店要达到技术有效就需要提高规模效率，要么是减少规模，要么是扩大规模达到规模经济，才能最终达到技术有效。这类企业主要是指北京的四星级酒店(规模效率值：0.631)。
第二类是技术无效来源于纯技术无效：这类技术无效完全是在规模有效的情况下的纯技术无效，即规模效率值为1，纯技术效率值小于1。这类高星级酒店要达到技术有效需要在规模不变的情况下提高资源的投入产出率，如可通过在现有投入不变的情况下，提高酒店的出租率、房价或者接待客人的数量等途径来实现。广东四、五星级酒店技术无效主要是由此原因引起的(广东的四、五星级酒店的纯技术效率分别为0.609、0.593)。因此，广东要提高本地的技术效率达到技术有效，就应该在规模不变的情况下，根据自身资源的状况大力提高当地高星级酒店的投入产出效率。
第三类无效率来源是纯技术和规模同时无效率：也就是说此类地区酒店的纯技术效率值和规模效率值都没有达到1。因此要提高这类省份的酒店技术效率，必须同时从技术能力和经营规模两方面着手。这类省份包括北京、江苏、山东的五星级酒店和江苏、浙江的四星级酒店。这些省份要根据自身状况，实现酒店设备设施的充分利用，增加投资提高酒店规模效率，最终实现当地高星级酒店的技术有效。
3.2005年酒店规模无效成因分析
从以上对各省份酒店技术无效的来源分析我们可以看出，规模不当也是影响高星级酒店效率不高的原因之一。对于酒店规模的不合理造成的规模不经济，需要知道这种规模不经济到底是由于酒店当年的规模报酬递减还是规模报酬递增所造成的。利用DEA方法中的NIRS模型结合规模报酬判定原理进行评价，可分为以下三种情况：
(1)规模递增
在由于规模不当没有达到规模经济而引起的
酒店技术无效中，京、苏、鲁的五星级酒店是出于规模递增阶段，说明了当年京、苏、鲁三省五星级酒店当年的技术水平高于规模生产能力，规模过小产生技术无效。因此，要扩大规模使其规模与技术水平相匹配就能达到技术有效。如当年北京五星级酒店规模效率为0.992，在此基础上略微提高五星级酒店的规模就可以达到规模有效。同时，也说明了在迎接2008奥运会时，增加五星级酒店的总体规模也是有必要的。三大省份五星级酒店规模普遍不足，需要根据不同的省份规模效率按比例提高规模。
(2)规模递减
京、苏、浙、鲁四大省份的四星级酒店的规模报酬都表现为递减，这说明了四大省份当年四星级酒店总体规模过大，造成了规模不经济，从而导致酒店技术效率低下。尤其是当年的北京四星级酒店的规模效率最低(0.631)，这一点与五星级酒店规模偏小恰恰相反。因此，在未来几年里应该考虑减小四星级酒店的规模。
(3)规模不变
在技术无效的原因中，沪、广、海、云四省份的四、五星级酒店及浙江的五星级酒店在经营上处于规模报酬不变区域，说明其经营规模合理，达到了规模经济。上述省份中，引人注目的是广东高星级酒店的规模不变。由此也可看出广东四、五星级酒店技术效率较低主要是由纯技术无效引起的，这与前文分析一致。因此，在今后时期内，广东高星级酒店的发展重点应该放在提高投入产出的技术效率上，使拥有的资源最大程度地发挥其效益。
五、结束语
在未来的几年内，我国高星级酒店的发展依然很迅速，在这种形势下，对高星级酒店效益的研究越来越有必要。酒店效率包括酒店的经济效益、技术效率和配置效率，而酒店经济效益是技术效率和配置效率的乘积。其中，酒店经济效率又称酒店效率、酒店整体效率。但是，限于获得的资料有限本文没有对酒店的整体效率和配置效率进行研究。研究酒店的整体效率和配置效率及酒店效率历年的发展变化趋势很有必要，只有全面的效率研究才能给酒店发展提供更好的指导。因此，研究酒店的整体效率和配置效率是未来研究的方向。同时，本文采用的是统计年鉴上的数据，其指标选取也限于年鉴上的指标，可能存在一定不足，希望在以后的研究中扩大指标的选择范围，丰富数据来源。