基于超效率DEA模型的我国酒店业经营效率的测度与评价研究，本文主要内容关键词为：效率论文,酒店业论文,模型论文,评价论文,我国论文，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
我国的酒店业为旅游业乃至整个经济的发展做出了不可替代的贡献。近年来随着我国经济的持续发展，人们对酒店服务的需求也快速增长。酒店业在经济发展过程中迎来了前所未有的机遇，同时该行业的竞争程度也相当激烈。特别是随着外商独资和国外集团化经营酒店企业进入我国市场，更加剧了我国酒店业的竞争程度[1]。对于国内各种类型酒店而言，如何加强内部管理、优化资源配置、追求理想的投入产出效率目标以增强自身的持续竞争优势是相当长时期内所面临的重要课题。要实现这些目标就必须有与之相适应的业绩考核机制，而其中最为重要的环节就是如何对酒店的综合经营效率进行评价。科学合理的评价结果对相关酒店企业明确自身发展状况、发现存在问题并制定出有针对性的改善措施具有很强的参考和借鉴意义。酒店业经营系统具有多投入多产出的特征，已有研究表明采用DEA方法对具有该特征的系统进行效率评价是一种比较有效的措施[2]。但是传统的DEA模型存在一个明显的缺陷，就是不能对相对效率已经有效的决策单元再做进一步排序和区分，仅能将全体决策单元区分为有效和无效两种类型。鉴于此，本文对传统DEA模型进行改进，采用超效率DEA模型对以省为单位的酒店集合系统的综合经营效率进行评价，以揭示各省或各大区域内酒店业的经营绩效并做出比较，为相关酒店企业管理者或政府有关部门采取针对性的微观或宏观措施改善酒店业经营状况、优化酒店业发展规划提供借鉴和参考。
二 研究方法设计——超效率DEA法
本文的研究对象是省区范围内的酒店企业集合，将每一个省区当做一个决策单元(DMU)。利用DEA模型对各省区内酒店业经营效率进行实证测度要达到的目标有两个层次：一是要区分出有效与无效两类决策单元(省区)；二是要将被测度为有效的决策单元做进一步区分和排序。传统的C2R模型可以实现第一层目标，并且可为无效DMU的改进提供可量化的方向，如指明可减少的资源投入数量或应增加的产出数量以实现资源优化配置。传统C2R模型的基本数学表达式如式(1)所示。
在采用超效率DEA模型对原本就无效的决策单元效率值进行测度时，将该决策单元先排除在全体DMU集合之外，此时有效生产前沿面不会发生改变，故其超效率测度值与采用传统模型测算出的数值是一样的，都是小于1的某个数值。而在测度原本有效的DMU过程中，当将其首先排除在全体DMU集合之外时，生产前沿面会发生改变(通常会往后移)，测算出来的效率值将是一个大于1的数值，该数值等于在既定效率情况下投入可以增加的比例[3]。为了更好地理解超效率模型的含义，以下结合图1(等产量曲线)来进一步做出阐述。在图1中，P、Q、R、S、T、U表示6个决策单元，PQRST是一个有效生产前沿面，采用传统模型测算时处于此生产前沿面上的点的效率值都是1，U点在有效生产前面之外，故其效率值小于1(属于无效DMU)。用超效率DEA模型测算时，比如测算Q点的效率值时先将该点排除在DMU集合之外，那么生产前沿面便后移成了PRST，Q点的超效率值为OQ'/OQ ＞1。同样的，P、R、S点的超效率值都是大于1的某一具体数值。而T点比较特殊，在测算其超效率值时先将该点排除在外并不会使生产前沿面发生改变，其超效率值仍为1，这类点被称为弱有效点[4]。总之，采用超效率DEA模型能测度出所有点(决策单元)的超效率值并加以比较和区分，将该模型应用于酒店业的经营效率测算便可达到预期的目标。
图1 超效率DEA的等产量曲线解析
三 酒店业经营效率的测度
(一)测度指标体系的构建
设置出科学合理的评价指标体系对于获得准确客观的效率测度结果具有重要意义。面向酒店经营效率测度所设置的指标体系首先要遵循全面性和代表性两个最为基本的原则[5]。其中，全面性就是要按照酒店企业的运营过程来选取投入-产出评价指标，尽量使得指标体现酒店的运营概貌；代表性就是要求指标的选取不宜过细，否则就会增加原始数据收集以及后续评价工作的难度。除了以上两个根本性的原则之外，还有一个不可忽略的原则就是可操作性，具体讲就是指标设置出来后要能够寻找到相关数据，否则指标不能量化或不便量化就会阻碍测度过程的开展，因此要尽量使用定量指标，少使用定性指标[6]。
在明确以上原则之后应当依据某种思想构建起一个指标概念框架，这个框架是设置具体指标的方向指引。本文采用平衡计分卡模型思想来构建指标概念框架。平衡计分卡思想不仅关注被研究对象当前的财务绩效，同时也关注企业的学习与成长、企业的内部流程改善以及对客户的服务效果。该思想的一个突出特点就是注重被研究对象未来的战略改进及发展潜力。因此本文借鉴该思想从对人财物的投入、内部运营能力、客户服务效果以及财务绩效四个维度来构建指标概念框架，并在此基础上设置出具体指标。具体地分析，采用从业人员数量、员工培训费用、本年应付职工薪酬、人均年薪酬、运行与维护费用支出、固定资产折旧费、客房数量、床位数、餐饮座位数、可提供的停车车位数等指标来体现企业面向学习与成长所作的投入；采用总资产周转率和存货周转率指标来间接体现酒店企业运营流程的改善状况；采用顾客接待人数、平均客房出租率以及顾客满意度(用1减去顾客投诉率近似表示)反映对客户服务的效果；采用每间客房年收入、营业收入总额和人均实现利润、全员劳动生产率等指标来集中体现财务绩效。因此，获得用于测度酒店业经营效率的初始指标体系。但初始的指标体系可能还会存在一些问题，比如指标之间的相关性过大或者指标的鉴别能力不够强，这些问题的存在很可能会导致最终的测度结果缺乏足够的准确性、客观性和可信度。因此，有必要对初始指标体系展开相关性分析和鉴别力分析。通常如果两个指标间的相关系数大于0.85，那么应当将其中一项指标删除掉；如果某一指标的鉴别力小于0.55，那么就应该将该项指标删除。指标的相关性分析比较易于理解，现对指标鉴别力分析稍作展开说明。鉴别力指的是指标区分各个样本点对象上取值差异性的一种能力，它通常用变异系数D来度量，其测算式如式(3)所示。在式(3)中，I表示某一指标在全体研究对象上取值的均值，S表示某一指标在全体研究对象上取值的标准差。
运用SPSS软件操作后发现，“可提供的停车车位数”、“总资产周转率”的鉴别力不符合要求；“每间客房年收入”与“营业收入”之间的相关系数超标，故删掉“每间客房年收入”指标。另外，由于存货周转率、顾客满意度等指标虽然理论上可行，但实际操作中其指标数据很难获取，故诸如此类指标不予采用。最终结合专家的意见得到经过筛选优化之后的用于测度酒店业经营效率的指标体系如图2所示。
(二)指标数据的收集及整理
在设置出酒店业经营效率测度指标体系之后，需要基于该指标体系收集相关原始数据，数据收集的空间范围包括31个省、自治区、直辖市。指标数据的来源渠道通常有两类：一是权威性的公开出版物，如从政府有关部门定期组织出版的各类综合性或专业性统计年鉴中获得数据；二是直接调研，这种方法适合于收集一些难以通过公开出版物获取的数据，如某些定性指标数据。通过查阅《中国旅游统计年鉴(2007-2012)》(及副本)、《中国统计年鉴(2007-2012)》、《全球饭店业务统计》、《全国星级饭店统计公报》以及各省市旅游局网站和统计局网站，收集到本文所需的指标数据，并对其进行适当的整理以为后续测算工作奠定基础。由于运用DEA模型进行实证测度时不需要对数据进行标准化处理，也无需基于指标数据事先确定指标权重，故可以省略掉指标无量纲化处理及确定指标权重的步骤。
(三)经营效率的测算与分析
在收集了相关指标的原始数据之后，经过适当整理便可将其投入到具体的实证测度过程中。由于酒店服务业投入产出时滞效应不是很明显，故在具体测算过程中没有考虑时滞问题。目前，有多种软件能够用于DEA分析，比较具有代表性的是DPS(数据处理系统)软件。为了对基于传统C2R模型和超效率DEA模型测算结果的差异性进行比较，本文采用DPS9.5软件测度了两种类型的效率结果并将其列示于表1中。从表1可以看出，基于传统C2R模型所测算出的结果只能将决策单元区分为有效与无效两类；而基于超效率DEA模型的测算结果能进一步将已经有效的决策单元做出比较，这对于精确掌握各省区酒店业的经营效率、明确各自定位及与其他对象相比所存在的问题具有重要参考价值。从表1中可以考察到，总体而言各省市的酒店业经营效率在考察期间呈现出稳步提升的趋势。但有一点不容乐观，全国各省市的酒店业经营效率总体处于不太理想的状态，在由省份及时间组成的二维数据点集合中，超效率值大于1的数据点比例还很小，也就是说各省份的酒店业总体上离资源达到有效配置的距离尚比较远，即使是在东部沿海经济发达地区(如北京、上海、广州、江苏、浙江)其酒店业经营效率有待提升的空间还很明显，西部地区(如新疆、西藏等)就更是如此。相对效率值小于1的决策单元(省区)其酒店业的整体经营效率是欠缺的，说明在运营过程中存在资源投入不足或虽然投入足够但没有得到应有的产出效果。
进一步的分析表明，酒店业经营效率呈现出较为明显的梯度差异，效率相对最高的是东部地区省份，其次是中部地区省份，再次是西部地区省份，最后是东北地区省份，四大区域在考察期间(2006-2011年)平均经营效率值分别为1.162、1.037、0.950、0.939。但值得注意的是东部地区省份酒店业经营效率和中西部地区的差距在逐渐缩小。就东部沿海省份而言，其经济相对发达，市场对酒店服务需求比较旺盛，酒店业投资和消费需求出现两头旺局面，故该区域相关省份的酒店业经营效率普遍比较高；但据国家旅游局统计在过去六年东部地区的酒店业投资规模占到全国的46.23%，其投资过热必然会对其经营效率产生一定的负面影响，导致其效率和中西部地区相比的差距在逐渐缩小。就中部地区而言，其酒店项目投资规模虽然比不上东部地区，但规模与相应地区的旅游业发展较为协调从而致使该地区总体经营效率能维持在较高水平，处于第二位。就西部地区而言，其酒店业投资在过去几年有长足增长，但毕竟该类地区经济欠发达，其投资规模与旅游业发展未能做到协调一致，酒店入住率不高等原因导致酒店盈利能力不强，最终致使该类地区的酒店业经营效率总体处于第三位。就东北地区省份而言，其突出特色是重工业发达，而酒店服务业的发展基础相对较差从而导致其经营效率在全国四大区域中排名最后。
四 结论及建议
通过对传统C2R模型进行改造，利用改进后的超效率DEA模型对我国以省区为单位的酒店业经营效率进行测度，最终得出在2006-2011年间各省市(自治区、直辖市)酒店业的综合经营效率结果。研究结果表明，我国各省的酒店业经营效率在考察期间呈现出总体改善的趋势但并不理想，且效率梯度差异明显。实证测度结果可为相关省份的酒店业经营管理者明确自身定位，采取富有针对性的措施改善酒店经营效率提供参考和借鉴。总的来说，要想有效提升我国各省酒店业经营效率，还需要从宏观及微观两个层面来采取一系列措施。
在宏观层面上，各地区相关政府部门应当为本地区酒店业的发展做好规划调控工作。比如通过建立有效的预警机制来调节酒店项目投资规模，当监测到本地区酒店的整体入住率在较长时期内低于57%时，应当向社会公开发布信息并采取相应措施有效控制酒店项目投资量，避免酒店服务出现严重供过于求的局面[7]。当整体入住率在较长时期内超过76%时，便可以向社会公布信息并采取相应措施适当引导各类资本投向酒店服务业以避免供不应求的局面产生。对于东部地区而言，当务之急是要控制酒店业投资的过快增长，努力使酒店业的发展速度与当地经济整体发展及旅游业发展相协调[8-9]，这样才能有效提升该地区酒店业的综合经营水平，确保酒店业发展的可续性。中部地区可适当增加酒店业项目的投资，促使该地区形成酒店业、旅游业及经济水平相互促进、共同发展的格局。西部地区也应当有效控制酒店项目投资以保障该地区各类酒店应有的入住率。对于东北地区而言，首先应当优化整个地区的产业结构，加大服务业的发展，完善旅游业发展所需的各类基础设施建设，再稳中有序地推进酒店业项目的投资。
在微观层面上，各类型酒店企业应该适应消费者多样化需求、切实改进经营管理模式。其中最为重要的工作就是酒店企业的人才队伍建设，不仅需要加大对酒店企业管理型人才的引进及培训力度，而且也要加大对餐饮、客房领域各类服务型人才的建设力度，通过人才建设来挖掘企业的效益通常是一种有效的方式。对于大型酒店企业而言，应当走集团化发展道路，实现规模经济效应，大力营造品牌优势[10-11]。当然，在规模扩大的同时也要能满足顾客的多样化需求，实现大规模定制式的服务。对于规模较小的酒店而言，应当专注于细分市场，通过对市场的细分将自身有限的资源集中提供专门化的服务。然而无论规模大小，各类酒店企业都应当走绿色发展模式。酒店业对资源、能源的消耗通常比较突出，在低碳环保理念不断普及的当下，各类酒店在建设用材、设备安装及运营、物料消耗领域应当尽量减低资源和能源的浪费，大力推广相关物料的循环利用[12-13]。最后，利用信息化手段来提高酒店企业的运营效率也是至关重要的。酒店业属于服务性行业，对客户关系进行有效管理具有重要意义。而加强客户关系管理的有效手段是采用信息化技术，通过构建和优化客户关系管理系统(CRM)可以为酒店和顾客之间构架起有效沟通的平台，减少交易成本，显著提升酒店的盈利水平。总之，通过各区域政府相关部门对本地区酒店业发展的合理规划及调控以及酒店企业管理者对本企业加强管理、向管理挖掘效益，各地区的酒店业经营效率必将得到稳步提升，酒店行业会获得持续健康的发展[14-15]。