中国星级酒店客房价格影响因素研究，本文主要内容关键词为：星级论文,中国论文,酒店客房论文,因素论文,价格论文，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。
随着移动互联网技术的发展，利用元搜索引擎的网络预订方式对酒店业正在产生越来越大的影响[1-4]，这使得对酒店客房特征隐含价格的研究显得尤为重要[5]。 文献分析显示，Hedonic模型被广泛用于包价游产品价格[6-7]、旅游交通工具票价[8]、酒店客房定价[9]等方面的研究。对酒店客房定价影响因素的研究证实，酒店与大型交通设施[10]、景点[11-12]和CBD的距离[13]以及酒店星级[13-17]等因素都对酒店客房定价有不同程度的影响。从传统意义上讲，酒店客房价格包括了酒店各项设施和服务的隐含价格[3]，然而，已有文献并未考虑酒店客房设施的质量与新旧程度、酒店餐饮服务质量、酒店客房面积对酒店客房价格的影响。同时，以往研究多使用挂牌价格[17]、旅游代理商价格[16]或年鉴价格[18]，这些价格存在获取周期长、时效性较差或不能准确测量消费者支付意愿等缺陷，可能影响研究结论的有效性。 本文利用元搜索引擎从中国旅游网站获取游客预订酒店客房的相关数据，通过Hedonic价格模型对北京中央商务区3～5星级酒店客房定价影响因素进行研究，并考虑了消费者对酒店客房设施新旧程度和质量、客房面积以及酒店餐饮质量的评价对酒店客房定价的影响，使研究结果更接近实际。 一、研究方法 1.数据收集 本文研究所用数据来自“去哪儿网”(Qunar.com)。除酒店的基本信息外，消费者可以从去哪儿网得到最低的酒店客房公开报价、酒店客房设施以及服务情况，符合Hedonic价格模型中的假设前提。 根据用途相似、地价相近以及地块相连的原则[19]，选取北京商务中心区域(简称北京CBD)，即在去哪儿网以“燕莎国贸”和“天安门王府井”为关键词的商圈作为研究范围。区域内酒店数量众多且密度高，在样本容量相对足够的情况下消除了酒店间位置和交通的影响。选取去哪儿网提供的“燕莎国贸”和“天安门王府井”两商圈的所有3～5星级以及同等水平酒店共计121家，剔除已停业和信息不全的酒店，最后进入样本的酒店共95家。 通过对已有与酒店客房定价相关的研究文献的分析，结合中国旅游网站数据特征，本文主要探讨酒店星级、所属商圈、总体评分、设施设备、餐饮服务、免费上网、客房面积、早餐8个变量对酒店客房平日价格、圣诞价格、元旦价格、春节价格的影响。 根据Hedonic价格模型和数据的可得性，统计95家酒店客房的价格、星级以及去哪儿网用户对酒店的综合评分、专项评分、客房面积、免费网络提供和早餐提供情况。数据采集时间为2012年12月1日至12月15日。为消除季节的影响，本文将调查时间范围设置为2012年12月1日至2013年2月28日共3个月。调查时间内涉及到三大节假日：圣诞节、元旦和春节。各变量属性解释如表1所示，变量的描述性统计结果如表2所示。
2.数据分析 将平日价格1、平日价格2以及平日价格3的均值作为平日平均价格，将圣诞价格、元旦价格以及春节价格的均值作为节假日平均价格，将平日价格1、平日价格2、平日价格3、圣诞价格、元旦价格以及春节价格的均值作为总平均价格。运用Hedonic价格模型的线性、半对数和对数3种形式对9种价格(平日价格1、平日价格2、平日价格3、圣诞价格、元旦价格、春节价格、平日平均价格、节假日平均价格以及总平均价格)分别进行回归检验，选择拟合优度最高的模型作为本研究所用模型形式(模型的显著性水平为0.05)。同时，利用最小二乘法估计待定参数，再通过对回归系数的统计检验，剔除不显著的因素。现以平日价格1为例，其检验结果如表3所示。 由表3可以看出，对平日价格1来说，采用半对数模型时，模型调整判定系数R[2]最高，即模型的拟合优度最高，因此平日价格1应采用半对数模型。平日价格1的半对数模型在5%的显著性水平下，8个因素中有5个进入模型，这5个显著性变量依次为星级、客房面积、设施设备、商圈代码以及早餐。 对其他8类价格采用与平日价格1相同的分析方法，分别得到每一类价格对应的价格模型以及相应的显著性变量。将9种价格所采用的模型及显著性变量进行汇总，如表4所示。
由表4可以看出，各模型的D-W值均在2附近，表明不存在自相关，且模型中各变量的方差膨胀因子(VIF)均小于10(为节省空间，各变量的VIF未列出)，也不存在多重共线性。在模型适用性方面，平日均价、假日均价以及总均价均适用对数模型。利用上述回归分析结果，建立平日价格、假日价格以及总价格的Hedonic模型，其中，以平日均价代表平日价格，以假日均价代表假日价格，以总均价代表总价格。 表4也表明，酒店客房的不同属性并非对各类客房价格都具有显著影响。 二、研究结果 以平日均价、假日均价和总均价为例探讨各影响因素的影响方式与影响程度。应用Hedonic模型的3种形式对3种均价进行分析，如表5所示，选取拟合优度最高的模型作为最终模型。
从统计学上检验，以平日价格1为例，其半对数模型回归结果的判定系数
值为0.850，调整判定系数
值为0.841。可见半对数模型的拟合效果很好，方程对被解释变量具有84.1%以上的解释能力。用同样的方法对平日均价、假日均价及总均价进行检验，发现采用对数模型的拟合效果最好。同时，特征变量回归系数的显著性检验P值(Sig.)均小于0.05，按α=0.05水平，特征变量均具有显著性意义。 从计量经济学上检验，各变量方差膨胀因子均小于10，可见模型不存在多重共线性，同时由表4知，各模型的D-W值均在2附近，可以认为模型不存在自相关，因此，本文的变量回归结果是可信的，能够很好地对因变量进行解释。 平日均价(
)、假日均价(
)和总均价(
)3种价格的定价公式如下。
=1.815+0.334×星级+0.473×Ln客房面积+1.125×Ln设施设备-0.167×商圈代码+0.079×早餐
=1.340+0.290×星级+0.480×Ln客房面积+1.001×Ln设施设备-0.160×商圈代码+0.611×Ln餐饮服务+0.068×早餐
=1.368+0.303×星级+0.481×Ln客房面积+0.981×Ln设施设备-0.176×商圈代码+0.067×早餐+0.572×Ln餐饮服务 根据平日均价(
)、假日均价(
)和总均价(
)3种价格定价公式，通过对各公式求偏导得出了3种均价影响因素的弹性系数或半弹性系数以及边际价格(见表6)。
酒店星级对各类价格都有显著影响。星级对于平日价格的影响大于对节假日价格的影响。 客房面积对于客房价格有正向影响。客房面积对平日价格的影响小于对假日价格的影响，说明平日和节假日顾客对客房面积的需求和支付意愿不同。 设施设备对客房价格有正向影响。设施设备评分对平日价格的影响大于对假日价格的影响，说明商务旅客比休闲旅客对设施设备的敏感性更高，更在意酒店的设施设备是否完善。 燕莎国贸商圈比天安门王府井商圈的价值高。虽然两个商圈毗邻，但燕莎国贸属于北京CBD的核心区，消费者愿意为该商圈支付更高的隐含价格；商圈影响程度在平日高于假日，说明商务人士对价格的敏感度低于休闲人士。 早餐对于客房价格有正向影响。平日早餐的边际价格高于假日的边际价格，说明商务人士对价格的敏感度低于休闲人士。 餐饮服务对于平日和节假日价格有不同的影响。餐饮服务(餐饮服务评分)对假日均价有显著影响，而对平日均价影响不显著，说明节假日更多的是休闲旅游者，其更注重酒店的餐饮服务质量。 上网收费与否对各类价格不具有显著影响。随着手机上网的普及，这一因素对酒店客房价格的影响逐渐减弱。 酒店总体评分只对平日价格3有显著影响。说明随着提前预订时间的增加，消费者对酒店综合评分所代表的酒店综合整体水平越来越重视，在预订时会考虑酒店各方面的总体评价来做出决策。 通过Hedonic模型，采用元搜索引擎数据对酒店客房价格的影响因素及其影响程度进行分析，可以比较准确的了解各类消费者的需求以及支付意愿。但也存在一定的不足，如研究区域较小，没有考虑入住率、超额预订率与预订失约率等因素。后续研究可以从以下几个方面进行：一是扩大研究区域、增加研究样本量，提高模型的准确性和适用性；二是细分市场，研究不同层次的高端消费者的支付意愿，为酒店精细化收益管理提供决策依据；三是考虑酒店入住率、客房收益率、预订失约率等因素，对客房价格制定进行动态研究。
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