中国旅游统计年鉴2017数据:5-3全国星级饭店地区分布
2017年全国星级酒店经营数据统计分析:平均入住率同比增长3.50%
2017年全国星级酒店经营数据统计分析:平均入住率同比增长3.50%中商情报网讯:随着经济增长,无论是旅游规模还是商旅规模都在稳步增长。
目前,旅游总收入以及总人次增速均在10%的水平,而我国商旅总支出增速也达到9.2%,已成为全球增速最快、规模最大的商旅市场。
酒店业也在不断发展着,根据中商产业研究院发布的《2018-2023年中国酒店行业前景分析及投资研究报告》中指出,国内中高端酒店市场份额仅22.63%,而中高端酒店在美国的酒店市场中占据份额超过50%。
2017年星级酒店总体继续保持向上态势。
全国星级酒店平均房价为359.17元/间天,平均入住率为60.40%,同比去年上升3.50%。
数据显示:2012-2017年星级酒店的平均房价整体呈上涨趋势,但是增长速度有所放缓。
其中2015年平均房价达到历史最高值,当年房价为336.65元/间/天,同比增长0.55%。
到了2016年全国星级酒店房价开始下跌,五年间首次出现同比负增长态势。
2016年全国酒店平均房价为334.54元,同比下降0.63%。
到2017年全国星级酒店平均房价有所上涨,酒店行业经验有所回转。
资料来源:统计局、酒店视界、中商产业研究院整理在2012-2017年全国星级酒店平均出租率方面可以看到,2011-2014年酒店出租率急速下滑,从2012年的59.46%下降至54%,然后2015-2017年开始缓慢回升。
2017年全国酒店平均出租率为60.4%,与上一年同期相比增长了3.5%。
数据来源:统计局、酒店视界、中商产业研究院整理经统计整理,2016年全国共有9861家星级酒店,其中五星级酒店有800家,四星级酒店有2363家,三星级酒店共4856家。
2017年酒店数据尚未完全公布,但是根据2017年全国不同星级酒店经营情况显示,2017年我国五星级酒店平均房价为494.86元,入住率为60.72%,都高于总体水平。
四星级酒店出租率为62.65%,高于全国平均水平60.4%,平均房价为346.83元,比总体平均房价低12.34元。
2017年第四季度全国星级饭店统计公报
2017年第四季度全国星级饭店统计公报2018-03-19国家旅游局监督管理司2017年第四季度,国家旅游局星级饭店统计管理系统中有10962家星级饭店,完成填报的为10735家,填报率为97.93%。
31个省、自治区、直辖市及新疆生产建设兵团:31个省份填报率超过95%,其中天津、山西、内蒙古、辽宁等17个省份的填报率达到100%。
50个重点旅游城市:48个城市填报率超过90%,其中天津、秦皇岛、太原、呼和浩特等40个城市的填报率达到100%,拉萨填报率最低,为22.59%。
一、总体情况(一)星级规模和结构2017年第四季度,共有9775家星级饭店通过省级旅游主管部门审核,包括一星级66家、二星级1774家、三星级4721家、四星级2392家、五星级822家。
(二)经营情况全国9775家星级饭店第四季度的营业收入合计577.70亿元,其中客房收入为252.51亿元,占营业收入的43.71%;餐饮收入为241.65亿元,占营业收入的41.83%。
全国星级饭店第四季度平均房价为352.23元/间夜,平均出租率为57.71%,每间可供出租客房收入为203.28元/间夜,每间客房平摊营业收入为39322.09元/间。
从第四季度各地区经营情况看,平均房价高于全国平均水平352.23元/间夜的有9个省份,位居全国前6位的为上海、北京、海南、广东、天津和浙江,其中上海最高为737.54元/间夜;平均出租率高于全国平均水平57.71%的有13个省份,位居前6位的为上海、海南、湖南、北京、福建和江苏,其中上海最高为70.59%;每间可供出租客房收入高于全国平均水平203.28元/间夜的有8个省份,位居前6位的为上海、北京、海南、广东、福建和天津,其中上海最高为520.64元/间夜;每间客房平摊营业收入高于全国平均水平39322.09元/间的有8个省份,位居前6位的为上海、北京、江苏、浙江、广东和福建,其中上海最高为108096.99元/间。
2017年第二季度全国星级饭店经营情况平均指标统计表(按地区星级分)
69 78 4 27 97 82 232 15 49 73 69 6 59 4
205.21 113.36 120.03 126.02 164.39 152.03 94.17 143.61 137.34 162.94 119.26 100.83 120.45 120.28
52.71 51.58 46.98 53.08 55.94 56.69 51.29 42.69 52.18 44.76 36.66 46.18 43.50 50.09
145 81 39 52 105 59 79 17 42 67 33 32 51 6
353.60 240.69 225.81 323.25 294.66 291.53 244.70 319.37 267.36 285.39 225.85 252.24 228.91 231.35
附件4
2017年第二季度全国星级饭店经营情况平均指标统计表(按地区星级分)
星级 一星 指标 饭店 数量 80 10 0 2 0 0 1 0 1 1 0 6 1 1 0 0 3 4 2 平均房价 平均出租 (元/间夜) 率(%) 104.15 271.36 0.00 171.25 0.00 0.00 100.00 0.00 57.03 129.95 0.00 120.15 70.01 122.01 0.00 0.00 71.08 158.41 113.95 42.63 8.80 0.00 51.91 0.00 0.00 18.12 0.00 52.26 43.34 0.00 31.69 71.12 34.42 0.00 0.00 32.04 81.64 72.89 饭店 数量 1915 132 7 45 26 94 54 36 34 22 69 116 38 16 23 67 65 94 113 平均房价 平均出租 (元/间夜) 率(%) 159.03 255.44 245.80 143.31 124.51 123.19 152.22 186.54 134.18 267.11 165.26 179.46 168.18 191.98 154.74 146.48 116.61 191.49 127.57 51.73 61.21 55.95 37.26 51.68 42.00 41.31 43.62 34.59 70.61 58.40 56.18 48.86 50.44 46.36 55.22 55.03 52.18 61.25 饭店 数量 4977 192 28 158 107 102 180 82 107 66 252 279 137 143 168 373 240 182 218 平均房价 平均出租 (元/间夜) 率(%) 204.55 337.20 248.04 181.68 180.87 165.73 171.25 209.66 170.18 325.37 206.11 245.57 167.70 223.58 176.95 185.23 173.74 199.43 187.66 52.72 59.25 54.57 40.28 50.93 39.67 46.63 48.38 40.14 64.56 60.01 58.06 51.29 58.69 50.19 55.73 52.20 58.27 62.27 饭店 数量 2425 125 35 122 49 34 74 42 48 68 156 167 105 124 94 146 86 78 64 平均房价 平均出租 (元/间夜) 率(%) 327.68 515.06 360.92 260.14 227.07 269.04 274.60 315.48 311.98 522.12 324.31 370.79 308.97 304.69 256.28 297.32 281.76 292.63 284.52 58.28 67.46 54.35 46.71 50.01 49.09 49.77 52.66 42.02 69.71 61.20 64.88 54.96 59.32 54.57 59.52 56.95 60.66 64.29 饭店 数量 824 63 15 19 16 10 27 3 6 69 85 77 24 48 14 29 19 23 19 平均房价 平均出租 (元/间夜) 率(%) 616.63 843.56 536.79 422.88 381.65 408.33 452.32 521.60 537.46 1,006.57 523.54 541.58 374.49 510.51 370.00 581.42 532.96 505.59 423.45 61.32 69.73 63.98 64.22 44.37 47.00 55.62 62.72 55.54 72.83 61.11 60.49 59.81 58.23 58.79 57.64 62.49 65.46 61.01 二星 三星 四星 五星
我国五星级酒店省际分布差异及影响因素的空间计量
我国五星级酒店省际分布差异及影响因素的空间计量尹玉芳1,2,陶婷芳1(1.上海财经大学商学院,上海㊀200433;2.上海师范大学旅游学院,上海㊀201418)内容提要:我国五星级酒店数量1990年之后持续增长,在31个省份之间的分布存在差异,在空间分布方面存在明显的相关性和邻近效应,城镇居民消费水平㊁外商投资企业数量对五星级酒店数量都有正向影响㊂北京㊁上海㊁广东㊁江苏㊁浙江等省市的五星级酒店数量已趋于饱和,整体上存在供大于求的问题,不宜再盲目增加五星级酒店数量,而应关注五星级酒店发展的质量,注意五星级酒店平均出租率与酒店数量的平衡及在省内各城市间的分布平衡㊂绝大多数西部省份和少量东北㊁中部省份形成了五星级酒店缺乏区,难以形成规模效应,应引起当地政府和国家有关部门的关注并予以扶植;五星级酒店的发展要与当地经济建设㊁商务活动㊁旅游业发展一并统筹考虑㊁相互促进,这些地区应把五星级酒店当作经济建设的配套设施和城市形象组成部分来发展㊂关键词:五星级酒店;省际差异;莫兰指数I;空间计量模型中图分类号:F590㊀㊀文献标识码:A㊀㊀文章编号:1001-148X(2018)09-0157-08㊀收稿日期:2018-03-23作者简介:尹玉芳(1983-),女,河北邢台人,上海师范大学旅游学院讲师,上海财经大学商学院博士研究生,研究方向:旅游经济㊁旅游企业管理;陶婷芳(1953-),女,浙江绍兴人,上海财经大学商学院教授,博士生导师,研究方向:旅游经济㊂基金项目:国家社会科学基金研究课题,项目编号:14BGL087㊂㊀㊀1990年我国大陆第一次评定出6家五星级酒店①,五星级酒店开始在全国迅猛增多,2016年总数量已达800余家㊂我国五星级酒店数量在地理空间上存在相关性和滞后性,在31个省份之间的分布存在差异㊂本文从空间计量经济学的角度分析了我国五星级酒店的空间分布规律和发展特点,发现我国省际五星级酒店的空间分布存在明显的邻近效应,空间溢出效应有利于各个省份五星级酒店的共同发展,但是邻近城市和邻近省份的五星级酒店之间逐步形成了竞争关系㊂㊀㊀一㊁五星级酒店增长的空间相关性分析从经济学与地理学的关联角度来看,很多经济变量在空间上存在一定关联性㊂空间效应的度量在空间计量经济学研究中遵循距离衰减原则(distancedecay),即两个观测点的空间距离越近,其空间关系越密切(Anselin和Getis,1992),可以根据距离衰减原则构造空间权重矩阵来度量空间效应㊂基于空间邻接关系的空间一阶邻接矩阵(spatialcontiguitymatrix)进行相关计算,常见的空间邻接矩阵的数学表达式为:wij=wji=1,iɪj{}o,i∉j{}{(1)其中i,j(i,j=1,2, ,N)是处于不同位置的个体观测点,本文指我国大陆31个省份;j{}是与观测点i邻近的观测点的集合㊂j可视为i的邻居时,对应的空间权重矩阵W中的元素wij被赋值为1,否则,wij被赋值为0[1]㊂判断空间权重矩阵中的相邻关系的方法常用的有车相邻(Rook)和后相邻(Queen),Rook相邻以拥有共同边界来定义相邻关系,而Queen相邻将拥有共同边界或顶点的个体都视为存在相邻关系(Anselin,2001)[2]㊂本文使用Queen相邻表示我国大陆31个省份的邻接关系,组成空间权重矩阵W㊂根据距离衰减原则,将海南设定为与广东相邻㊂度量空间自相关的方法中使用最多的为莫兰指数(Moran sI),由莫兰(1950)提出而命名,全局莫兰指数(globalMoran sI)的计算公式为:I=ðni=1ðnj=1wij(xi-x-)(xj-x-)S2ðni=1ðnj=1wij(2)㊃751㊃其中n为研究区域总数,在本文中为31个省级单位;x为各省级单位的经济指标,本文指各省份的五星级酒店数量;wij为空间权重矩阵W中的(i,j)元素;S2=ðni=1(xi-x-)2n为样本方差㊂莫兰指数I可以看作观测值与其空间滞后(spatiallag)的相关系数,取值范围为[-1,1]㊂大于0表示正相关,即高值与高值相邻,低值与低值相邻;小于0表示负相关,即高值与低值相邻,低值与高值相邻;等于0表示不存在空间自相关㊂一般来说,正相关更为常见㊂本文使用stata15 0软件计算的1990-2016年我国五星级酒店的全局莫兰指数I的数值如表1所示,全局莫兰指数I发展走向图如图1所示㊂图1㊀1990-2016年我国五星级酒店的全局莫兰指数数据来源:‘中国旅游统计年鉴“㊂因2004年和2005年的‘中国旅游统计年鉴“中缺失对2003年和2004年我国31个省份五星级酒店的数据统计,所以本研究中无法计算2003年和2004年的全局莫兰指数㊂1990年我国第一次评定五星级酒店时,只有两个省市评出五星级酒店,其中广东5家,上海1家,1997年之前大量省份的五星级酒店数量为0,这种现象在2005年之前虽有缓解,但是直到2005年仍有3个省份的五星级酒店数量为0㊂从表1和图1能够发现:(1)很多省份五星级酒店数量为0的现象致使1990-1997年的五星级酒店的全局莫兰指数I出现负值,并且在统计上不显著,这是拥有五星级酒店的零星省份被周边大量五星级酒店数量为0省份所包围的结果㊂(2)从1998年起,五星级酒店的全局莫兰指数I开始变为正数,说明开始出现高值五星级酒店省份与高值五星级酒店省份相邻,且低值五星级酒店省份与低值五星级酒店省份相邻的现象,邻近效应开始显现,但是1998-2002年间的全局莫兰指数I在统计上并不显著㊂(3)2005-2016年我国五星级酒店的全局莫兰指数I,在数值上为正值并出现了持续增长,而且在统计上越来越显著㊂(4)我国五星级酒店经过27年的迅速发展,31个省份之间的五星级酒店数量在全国空间范围内显著正相关(高值与高值相邻,低值与低值相邻),并且正相关性在逐年加大㊂这些情况说明我国五星级酒店的邻近效应越来越突出,经济发达省份内存在更多的五星级酒店,而经济落后省份内五星级酒店数量非常低,有的省份五星级酒店数量甚至为个位数或0㊂表11990-2016年我国五星级酒店的全局莫兰指数年份莫兰指数I期望值E(I)标准差sd(I)z值p值1990-0.048-0.0340.041-0.3550.3611991-0.027-0.0340.0940.0620.4751992-0.021-0.0340.0870.1440.4431993-0.045-0.0340.09-0.1350.4461994-0.026-0.0340.0940.0780.4691995-0.011-0.0340.0930.2380.4061996-0.018-0.0340.0940.1690.4331997-0.026-0.0330.0940.0760.4719980.034-0.0330.0950.7090.23919990.028-0.0330.0970.630.26420000.033-0.0330.0980.6730.2520010.023-0.0330.0980.5780.28120020.071-0.0330.11.0480.14720050.124-0.0330.1031.5330.063∗20060.129-0.0330.1011.6040.054∗20070.122-0.0330.11.5460.061∗20080.178-0.0330.1032.0530.02∗∗20090.178-0.0330.1042.0390.021∗∗20100.161-0.0330.1011.9320.027∗∗20110.171-0.0330.1012.0220.022∗∗20120.22-0.0330.1022.4910.006∗∗∗20130.259-0.0330.1042.8070.002∗∗∗20140.264-0.0330.1042.8640.002∗∗∗20150.303-0.0330.1053.1920.001∗∗∗20160.281-0.0330.1043.0110.001∗∗∗㊀㊀注:p值为单尾检验㊂∗㊁∗∗㊁∗∗∗分别表示在10%㊁5%㊁1%的显著性水平显著(下同)㊂数据来源:‘中国旅游统计年鉴“㊂因2004年和2005年的‘中国旅游统计年鉴“缺失对2003年和2004年我国31个省份五星级酒店的数据统计,本文无法计算2003年和2004年的全局莫兰指数㊂图2㊀2015年我国五星级酒店的空间分布(数据来源:‘2016年中国旅游统计年鉴“)㊃851㊃2015年我国各省五星级酒店的空间分布情况如图2所示,图2显示了五星级酒店分布的三种不同现象:(1)东部沿海省份的五星级酒店高值聚集带,包括北京㊁天津㊁山东㊁江苏㊁上海㊁浙江㊁福建㊁广东㊁海南,这些省份五星级酒店数量多在30家以上,尤其广东达97家㊂(2)华北㊁华中㊁西南的五星级酒店为次高值聚集带,包括辽宁㊁河北㊁山西㊁陕西㊁河南㊁安徽㊁湖北㊁湖南㊁江西㊁广西㊁重庆㊁四川㊁云南,这些省份的五星级酒店数量在10-30之间㊂(3)东北㊁西部为五星级酒店缺乏带,包括黑龙江㊁吉林㊁内蒙古㊁宁夏㊁甘肃㊁青海㊁西藏,各省份五星级酒店数量在10以下㊂(四)局部莫兰指数分析除了全局莫兰指数外,如果想考察某区域i附近的空间集聚情况的话,可以使用局部莫兰指数(localMoran sI),其计算公式为:Ii=(xi-x-)S2ðnj=1wij(xj-x-)(3)局部莫兰指数I的取值范围和数值含义与全局莫兰指数I相同㊂本文的区域i指我国大陆的31个省份,x指每个省份中拥有的五星级酒店数量㊂图3㊀2005年㊁2010年和2016年我国31个省份五星级酒店的局部Moran散点图(数据来源:‘中国旅游统计年鉴“)㊃951㊃㊀㊀从2005年㊁2010年和2016年我国31个省份五星级酒店的局部Moran散点图(使用stata15 0绘制)和高㊁低值四象限分布图(见图3),可以发现:(1)第一象限HH表示五星级酒店数量高值省份与高值省份相邻,包括上海㊁江苏㊁浙江㊁福建㊁山东,位于东部五星级酒店聚集带,这个象限中的省份比较稳定㊂(2)第二象限LH表示五星级酒店数量低值省份与高值省份相邻,其中天津㊁海南的五星级酒店数量不算低,只是因为它们的邻居太少(天津共邻接两个省份,分别为北京㊁河北,海南只邻接广东),并且分别与更高值的北京㊁广东相邻,故而位于LH象限㊂(3)第三象限LL表示五星级酒店数量低值省份与低值省份相邻,主要包括绝大多数西部省份和少量东北㊁中部省份,这些省份的五星级酒店数量普遍较低㊂(4)第四象限表示五星级酒店数量高值省份与低值省份相邻HL,突出代表为广东和北京,这两个省市的五星级酒店数量非常高,但是周边省份多是低值,没有像上海与周边省份一起形成高值聚集带,因而处于HL象限㊂另外,四川和重庆也作为高值省份与周边的低值省份相邻㊂(5)处于第一象限和第三象限的省份总数(2005年为18个,2010年为23个,2016年为20个)远多于第二象限和第四象限中省份的总数(2005年为13个,2010年为8个,2016年为11个),说明我国31个省份五星级酒店数量明显存在正自相关性,即高值省份与高值省份相邻,低值省份与低值省份相邻㊂在这四种分布形式中,第一种HH五星级酒店数量高值省份与高值省份聚集是最好的形式,五星级酒店发展带来的溢出效应明显,各省份之间互相产生了正向㊁积极的影响,这些省份的酒店聚集现象与这些省份经济发展水平普遍比较高的现象之间存在很大的关联㊂在第二种LH五星级酒店数量低值省份与高值省份相邻㊁第四种HL五星级酒店数量高值省份与低值省份相邻的模式中,五星级酒店高值的省份可以对低值省份产生积极的溢出效应,在一定程度上可以带动低值省份五星级酒店的发展㊂第三种LL低值与低值相邻的模式就不容乐观了,这些省份的五星级酒店发展难有相邻省份带动,长期处于五星级酒店发展的洼地,既是一种消极的邻近效应,也是经济发展水平落后的表现,当地政府和国家有关部门应该予以关注和扶植,以促进这些省份五星级酒店行业的发展㊂㊀㊀二㊁空间面板数据来源与变量说明(一)空间面板数据来源本文使用Queen相邻设定方法构建空间权重矩阵,基于空间一阶邻接关系制定出空间邻接矩阵,用来表示我国大陆31个省份之间的邻接关系,组成空间权重矩阵W㊂需要说明的是岛屿省份海南虽未与其他省份有陆地邻接,但是根据距离衰减原则将其设定为与广东相邻㊂虽然我国从1990年开始评定五星级酒店,但是1990-2004年间我国多数省份的五星级酒店数量为0,不适宜做面板数据分析,故本文选取2005-2015年我国31个直辖市㊁省㊁自治区的五星级酒店数量等变量作为以省为个体的面板数据,分析我国省际五星级酒店的空间分布规律和影响因素㊂数据来源包括‘中国旅游统计年鉴“‘中国统计年鉴“‘中国贸易外经统计年鉴“㊁国家旅游局官网统计数据㊁国家统计局官网统计数据等,本文所有模型的估计均使用stata15 0软件完成㊂(二)变量说明1 被解释变量本文的被解释变量为省份五星级酒店数量(fshotel),即在某一年份中某省份五星级酒店的数量㊂2 解释变量(1)国际旅游外汇收入(ftour)㊂五星级酒店接待的主要对象是商务人士和国际入境旅游者[3-4],尤其在我国五星级酒店发展之初的时候,入境旅游对五星级酒店的发展产生很大影响㊂本文选用省级国际旅游外汇收入(单位百万美元)代表入境旅游市场的作用,命名为ftour㊂(2)国内生产总值(gdp)㊂国内生产总值是反映经济发展水平的重要变量,本文选择各省的国内生产总值做解释变量,命名为gdp,对其取对数后有一次项和二次项两个变量形式㊂(3)城镇居民消费水平(cons)㊂城镇居民消费水平相比人均GDP能够更真实地反映当地居民对五星级酒店的购买力水平,本文选用省级城镇居民消费水平作为解释变量,命名为cons㊂(4)房地产开发投资额(estate)㊂酒店业与房地产业联系密切[5],本文用各省份的房地产开发投资额代表其房地产发展水平,命名为estate㊂(5)外商投资企业数(foreign)㊂入境旅游者和国际商务客人是五星级酒店的重要客源,在五星级酒店发展早期更是如此㊂外商投资比较多的㊃061㊃地区,国际商务活动会比较频繁,并会产生高星级酒店客源,进而影响五星级酒店数量㊂本文引入省级外商投资企业数量,以反映这一方面对客源的影响,变量命名为foreign㊂(6)城市建成区面积(urban)㊂五星级酒店多建于城市中心㊁商务区㊁机场附近和高端住宅区,少量建于市区以外的风景区㊁度假区,五星级酒店的发展受到城市发展水平和基础设施的建设水平的影响㊂基于城市建成区面积可以在一定程度上反映出某地的基础设施建设水平,故本文引入省级城市建成区面积以反映城市的规模和建成水平,命名为urban㊂由于各个解释变量的数值较大,为了减小变量的方差和让数据分布更趋于正态性,故在实证分析的过程中将各个解释变量做取对数的处理㊂㊀㊀三、实证分析(一)五星级酒店的空间横截面数据分析1 空间自回归模型空间自回归模型(SpatialAutoRegressionMod⁃el,简记SAR)的表达式为:y=λWy+ε(4)其中y是被解释变量,本文指31个不同省份的五星级酒店数量㊂W为已知的空间权重矩阵,λ为用来表示空间依赖性的参数,度量空间滞后Wy(各省份五星级酒店数量的空间滞后)对y的影响,称为 空间自回归系数 ㊂式(4)因为不包含解释变量,也被称为 纯SAR模型(PureSAR) ㊂2 空间误差模型空间误差模型(SpatialErrorModel,简记SER)的表达式为:y=Xβ+uu=ρMu+ε,ε N(0,σ2In){(5)其中y是被解释变量,本文指31个不同省份的五星级酒店数量㊂X指解释变量组成的矩阵,本模型的解释变量有国际旅游外汇收入(ftour)对数㊁国内生产总值(gdp)对数㊁国内生产总值(gdp)对数的二次项㊁城镇居民消费水平(cons)对数㊁房地产开发投资额(estate)对数㊁外商投资企业数(foreign)对数㊂M为扰动项的空间权重矩阵,本文使用空间权重矩阵W㊂ρ表示扰动项u的空间依赖性㊂3 带空间自回归误差项的空间自回归模型本文将空间自回归模型(SAR)和空间误差模型(SEM)结合起来构成新的模型(6),此方程称为 带空间自回归误差项的空间自回归模型 (SpatialAutoRegressionModelwithSpatialAutoRe⁃gressiveDisturbances,简记SARAR)㊂y=λWy+Xβ+uu=ρMu+ε,ε N(0,σ2In){(6)其中y是被解释变量,本文指31个不同省份的五星级酒店数量㊂X指解释变量组成的矩阵,本模型的解释变量有国际旅游外汇收入(ftour)对数㊁国内生产总值(gdp)对数㊁国内生产总值(gdp)对数的二次项㊁城镇居民消费水平(cons)对数㊁房地产开发投资额(estate)对数㊁外商投资企业数(foreign)对数㊂W和M分别为被解释变量和扰动项的空间权重矩阵,二者可以相等㊂4 判断横截面数据是否存在空间效应本文从面板数据中截取2015年的横截面数据,判断我国五星级酒店分布中是否存在空间效应,并使用空间权重矩阵W分别进行SAR和SEM回归之后的被解释变量和误差项的空间自回归系数和沃尔德检验(Waldtest)㊁似然比检验(Likelihoodratiotest)㊁拉格朗日乘数检验(Lagrangemultipliertest),如表2所示㊂在空间滞后模型(Spatiallagmodel)中,沃尔德检验和似然比检验在5%显著性水平显著,拉格朗日乘数检验在10%显著性水平显著㊂空间误差模型(Spatialerrormodel)中,三个检验均在5%显著性水平显著㊂这些结果表明我国五星级酒店分布中存在空间效应,可以进行空间计量分析㊂5 空间横截面数据实证分析结果2015年我国五星级酒店数据的沃尔德检验㊁似然比检验㊁拉格朗日乘数检验结果都显示存在空间效应,接下来进行2015年五星级酒店数据的空间回归㊂本文使用最大似然估计方法的带空间自回归误差项的空间自回归模型(SARAR模型),并与OLS的回归结果进行对比,其结果见表3㊂从表3的结果来看,在加入6个解释变量并包含被解释变量和扰动项的空间效应的SARAR模型中,有4个解释变量的系数比较显著,空间滞后Wy的系数λ和表示扰动项u的空间依赖性的系数ρ不显著㊂与OLS各个变量系数对比之后,发现两个模型各个解释变量的系数和显著性变化不大㊂造成SARAR模型中的系数λ和ρ在统计上不显著的原因有两个:一是因为6个解释变量对被解释变量五星级酒店数量方差的解释程度已经很高了(OLS模型中的R2=0 8549,R2-=0 8187),空间效应在SARAR模型中难以被反映出来;二是因为SARAR㊃161㊃模型中的一些解释变量存在一定的空间滞后性,干扰了对被解释变量的估计,造成空间效应的系数变得不显著㊂表22015年我国五星级酒店空间效应检验模型与检验系数z值/chi2(1)P值空间滞后模型(Spatiallagmodel)空间自回归系数0.1412.390.017∗∗沃尔德检验(Waldtest)5.7300.017∗∗似然比检验(Likelihoodratiotest)5.2310.022∗∗拉格朗日乘数检验(Lagrangemultipliertest)3.0470.081∗空间误差模型(Spatialerrormodel)误差项的空间自回归系数0.1412.390.017∗∗沃尔德检验(Waldtest)5.7300.017∗∗似然比检验(Likelihoodratiotest)5.2310.022∗∗拉格朗日乘数检验(Lagrangemultipliertest)6.3180.012∗∗表32015年我国五星级酒店的SARAR模型和OLS模型估计变量SARAR模型OLS模型系数z值P值系数t值P值lnftour2.1941.170.2422.2461.050.304lngdp-128.999-4.630.000∗∗∗-131.463-4.230.000∗∗∗lngdpsq6.2614.30.000∗∗∗6.3833.920.001∗∗∗lncons18.4521.530.12517.1441.310.204lnestate9.6841.870.061∗9.8732.070.050∗∗lnforeign11.3412.260.024∗∗11.7312.430.023∗∗_cons305.9001.720.085∗327.6731.680.107lambda_cons0.0130.40.693rho_cons0.0030.030.98sigma2_cons91.0693.940.000∗∗∗n3131R20.8550.819㊀㊀(二)五星级酒店的空间面板数据分析1 空间面板模型一般的空间面板模型可表示为:yit=τyi,t-1+ρwᶄiyt+xᶄitβ+dᶄiXtδ㊀+ui+γt+εitεit=λmᶄiεt+vitìîíïïïï(7)其中i表示31个直辖市㊁省㊁自治区的编号;t表示时间,取值为2005,2006, ,2015;yi,t为被解释变量,表示第t年第i个省份的五星级酒店数量;yi,t-1为被解释变量yi,t的动态面板一阶滞后;X指解释变量组成的矩阵,包括国际旅游外汇收入(ftour)对数㊁国内生产总值(gdp)对数㊁国内生产总值(gdp)对数的二次项㊁城镇居民消费水平(cons)对数㊁房地产开发投资额(estate)对数㊁外商投资企业数(foreign)对数;dᶄiXtδ表示解释变量的空间滞后,dᶄi为解释变量空间矩阵D的第i行;γt为时间效应;mᶄi为扰动项空间权重矩阵M的第i行㊂这个一般模型可以通过变换不同的系数为0而生成空间杜宾模型(SDM)㊁空间自回归模型(SAR)㊁空间自相关模型(SAC)㊁空间误差模型(SEM),本文使用最大似然估计方法对空间面板数据进行空间误差模型和空间自相关模型的估计㊂2 空间面板数据实证研究结果在空间面板数据实证部分,本文使用空间误差模型(SEM)的随机效应和固定效应估计两种方法,空间自相关模型(SAC)只能使用固定效应的估计方法㊂为了更好地分析五星级酒店的空间效应,还加入了31个省份11期数据的混合OLS回归结果做对比分析㊂从表4的模型估计结果可以发现:(1)混合OLS回归中的大部分解释变量与空间计量模型的解释变量的系数变化不大,整体上混合OLS回归解释变量的系数要大于空间计量模型解释变量的系数,这是因为混合OLS模型没有考虑空间效应,存在遗漏变量而导致估计的解释变量系数高于真实值,但空间滞后变量就是没有㊃261㊃考虑到的遗漏变量㊂(2)在空间误差模型中,豪斯曼检验(Haus⁃mantest)的结果为负数,不能拒绝原假设,应该使用随机效应,故本文选择SEM模型中的随机效应的估计结果㊂结果显示大部分解释变量的系数是非常显著的,变量省级国内生产总值的对数(lngdp)对本省五星级酒店产生一次项为负㊁二次项(lngdpsq)为正的先抑后扬的 U 型影响㊂产生这种情况的原因是由于受到地域面积的限制,北京㊁上海㊁天津等直辖市的国内生产总值在31个省份中排名靠后,但是这些直辖市却具有高数量的五星级酒店,致使两个变量呈反向影响关系;另有一些工业大省和能源大省(如河北㊁河南等),虽具有较高的国内生产总值,但五星级酒店数量却很少,两个变量也呈反向影响关系;对于国内生产总值排名在前面的省份来说,如广东㊁江苏㊁山东㊁浙江,出现了国内生产总值和五星级酒店数量都很高的正向影响关系㊂所以,变量省级国内生产总值的对数(lngdp)对本省五星级酒店产生先抑后扬的 U 型影响,变量城镇居民消费水平(lncons)㊁变量外商投资企业数(lnforeign)对五星级酒店有正向影响㊂扰动项空间依赖性的系数λ为0 1156224,并且在1%显著性水平上显著,说明扰动项存在正向空间滞后和空间依赖性,也就是说在未知和不可测的因素中有很多因素具有地理上的关联性㊂表42005-2015年我国五星级酒店空间计量模型估计变量混合OLSSEM模型SAC模型普通标准误聚类稳健标准误随机效应(re)固定效应(fe)固定效应(fe)lnftour2.792∗∗∗2.792∗∗∗0.901-0.427-0.379(4.51)(2.38)(1.1)(-0.48)(-0.42lngdp-74.632∗∗∗-74.632∗∗∗-61.479∗∗∗-57.054∗∗∗-57.245∗∗∗(10.56)(-3.02)(9.55)(-8.63)(-8.65)lngdpsq3.907∗∗∗3.907∗∗∗3.533∗∗∗3.557∗∗∗3.492∗∗∗(10.44)(2.73)(10.07)(9.84)(9.25)lncons9.999∗∗∗9.999∗∗8.545∗∗∗5.2336.064(5.03)(2.57)(3.02)(1.03)(1.15)lnestate3.259∗∗3.2591.1780.6330.648(2.39)(1.33)(0.95)(0.51)(0.52)lnforeign6.954∗∗∗6.954∗∗∗5.421∗∗∗3.078∗∗2.862∗∗(8.11)(3.9)(4.64)(2.25)(2.04)_cons173.080∗∗∗173.080138.028∗∗∗(4.36)(1.44)(3.88)Spatialλ0.116∗∗∗0.108∗∗∗0.101∗∗∗(9.01)(7.94)(5.15)ρ0.014(0.62)Varianceln_phi1.029∗∗∗(3.39)sigma2_e26.893∗∗∗24.340∗∗∗26.998∗∗∗(12.04)(12.66)(13.77)n341341341341341R20.740.74within=0.542within=0.558within=0.557between=0.772between=0.683between=0.718overall=0.719overall=0.645overall=0.669Hausmantestchi2(6)=-9.61,选择re㊀㊀注:括号内为t统计量㊂㊀㊀(3)空间自相关模型只可以进行固定效应估计,与空间误差模型相比,空间自相关模型的各个系数大小都出现了降低,这是因为加入了被解释变量的空间滞后项的缘故㊂除了城镇居民消费水平之外,其他变量的显著性水平变化不大㊂在空间自相关模型中,变量省级国内生产总值的对数(lngdp)依然对本省五星级酒店产生一次项为负㊁二次项(lngdpsq)为正的 U 型影响㊂变量外商㊃361㊃投资企业数(lnforeign)对五星级酒店有正向影响,表示扰动项空间依赖性的系数λ为0 1006289,并且在1%显著性水平上显著,依旧说明扰动项存在正向空间滞后和空间依赖性,即扰动项中的不可测因素存在地理上的相关性㊂被解释变量空间依赖性的系数ρ为0 01358107,不仅数值较小,而且在统计上不显著,说明五星级酒店变量的空间滞后性在空间面板数据中不明显㊂㊀㊀四㊁结论与政策建议我国大陆31个省份的五星级酒店数量存在地理空间上的相关性㊁滞后性和空间效应,空间溢出效应有利于各个省份五星级酒店的共同发展㊂但是,由于交通条件日趋便利,邻近城市和邻近省份的五星级酒店之间会逐步形成竞争关系㊂北京㊁上海㊁广东㊁江苏㊁浙江等省市的五星级酒店数量已趋于饱和,整体上存在供大于求的问题,不宜再盲目增加五星级酒店数量,而应关注五星级酒店发展的质量问题,注意五星级酒店平均出租率与酒店数量的平衡及在省内各城市间的分布平衡㊂绝大多数西部省份和少量东北㊁中部省份难以形成规模效应,形成了五星级酒店缺乏区,应引起当地政府和国家有关部门的关注并予以扶植,这些地区五星级酒店的发展要与当地经济建设㊁商务活动㊁旅游业发展一并统筹考虑㊁相互促进,应把五星级酒店当作经济建设的配套设施和城市形象组成部分来发展㊂注释:①㊀本文的五星级酒店是指在中国大陆31个省㊁直辖市㊁自治区范围内,酒店综合水平达到‘旅游饭店星级的划分与评定“(最新版本为GB/T14308-2010)中所规定的五星级水平,在国家旅游局备案并获得官方认证的酒店㊂参考文献:[1]㊀林光平,龙志和.空间经济计量:理论与实证[M].北京:科学出版社,2014.[2]㊀AnselinL.SpatialEconometrics.In:BaltagiBH.ACompaniontoTheoreticalEconometrics[C]//Oxford:BlackwellPublishing,2001.[3]㊀霍云霈,杨新军,张兴国.我国高档旅游宾馆空间分布特征与配置研究 以五星级宾馆为例[J].人文地理,2006,21(2):28-32.[4]㊀李文静,宋洪义,李冬麒.上海市星级饭店空间布局研究[J].华东经济管理,2011,25(2):9-12.[5]㊀文吉.广州市星级酒店空间发展格局[J].经济地理,2006,26(3):451-455.ProvincialDistributionDifferenceandSpatialMeasurementofInfluenceFactorsofFiveStarHotelsinChinaYINYu-fang1,2,TAOTing-fang1(1.CollegeofBusiness,ShanghaiUniversityofFinanceandEconomics,Shanghai200433,China;2.TourismCollege,ShanghaiNormalUniversity,Shanghai201418,China)Abstract:After1990,fivestarhotelsinChinacontinuetogrow,butthereareregionaldifferencesamong31provincialregions.Thereareobviouscorrelationandproximityeffectsinfivestarhotelsᶄspatialdistribution.Theconsumptionlevelofurbanresidentsandthenumberofforeign-investedenterprisesbothhaveapositiveimpactonthenumberoffive-starhotels.Thenumberoffive-starhotelsinBeijing,Shanghai,Guangdong,Jiangsu,Zhejianghasbecomesaturated,andthereisaproblemthatsupplyexceedsdemandonthewholemarket.Itisnotappropriatetoblindlyincreasethenumberoffive-starhotels,butshouldpaymoreattentiontothequalityofthedevelopmentoffive-starhotels,thebalancebe⁃tweenoccupancyandnumberoffive-starhotels,andthedistributionbalanceamongdifferentcities.Thevastmajorityofwesternprovincesandasmallnumberofnortheastandcentralprovinceshaveformedafive-starhotelshortagearea,whichisdifficulttoformascaleeffect,soweshouldbepaidattentiontoandsupportedbythelocalgovernmentandrele⁃vantdepartments;thedevelopmentoffive-starhotelsshouldbeconsideredandpromotedwiththelocaleconomiccon⁃struction,businessactivitiesandtourismdevelopment.Intheseareas,five-starhotelsshouldbedevelopedassupportingfacilitiesforeconomicconstructionandanintegralpartofthecityᶄsimage.Keywords:fivestarhotels;provincialdifference;MoranᶄsI;spatialeconometricmodel(责任编辑:厉新)㊃461㊃。
全国星级饭店 基本指标统计表
全国星级饭店基本指标统计表全国星级饭店基本指标统计表1. 引言全国星级饭店是国内外游客入住旅馆的首选之一,其服务质量和管理水平直接关系到国内外游客的入住体验和满意度。
对于全国星级饭店的基本指标统计表,不仅能让我们了解这些饭店的整体水平,还能帮助饭店管理者对其运营进行全面评估,以提升服务质量和竞争实力。
2. 设施设备全国星级饭店的基本设施设备是评定其星级的重要标准之一。
我们首先来看看设施设备的统计数据。
根据全国星级饭店基本指标统计表显示,五星级饭店的泳池设施覆盖率高达90%,而四星级饭店为65%,三星级饭店为40%。
健身房、会议室、餐厅等设施也是评价饭店星级的重要指标之一。
在这些设施设备的基本指标统计表中,我们可以清晰地看到高星级饭店在这些方面的投入和覆盖率。
在选择饭店时,我们可以根据这些统计数据来判断饭店的星级,以及设施设备的完善程度。
3. 服务质量另一个重要的指标是全国星级饭店的服务质量。
服务质量包括前厅接待、客房清洁、餐饮服务等方面。
根据基本指标统计表显示,五星级饭店的客房清洁评分在95分以上,而四星级饭店在90分,三星级饭店在85分。
通过这些数据,我们可以了解到各个星级饭店的服务质量水平,以及在哪些方面需要改进和提升。
作为饭店管理者,可以通过统计表来了解到自身服务质量与竞争对手的差距,进而有针对性地改进服务。
4. 入住率和客流量入住率和客流量是饭店经营的重要指标,同时也是影响饭店经济效益的关键因素。
通过基本指标统计表,我们可以清晰地了解到各星级饭店的入住率和客流量情况,从而分析饭店的经营状况。
在入住率和客流量方面,五星级饭店通常具有较高的指标,因为其品牌影响力和口碑效应。
相比之下,三星级饭店的入住率和客流量相对较低。
这些数据能帮助饭店管理者更好地了解市场需求,制定相应的营销策略,以提升入住率和客流量。
5. 管理及评定我想从个人角度共享一下对全国星级饭店基本指标统计表的理解。
统计表不仅仅是一份数据的堆砌,更是对饭店经营管理的全方位评定。
旅游饭店星级划分及评定2017释义
二、饭店行业的发展目标 1、任务: ★转型升级,全面提升产业素质 ★塑造和提升“星级饭店”的国家品牌
7、标准5.8饭店整体性
饭店服务质量是饭店全方位、全过程高度协调与配合的最终结果,因此,饭店的整体性要求: 第一、饭店所有对客服务区域的建筑物、装饰装修材料与工艺、设施设备及用品用具配置档 次、维护保养水平等应呈现一致的标准;如同一饭店的不同建筑呈现不同档次,星级评定时以低档次 为准。 第二、饭店所有对客服务区域应具备统一的管理制度、操作规范与质量标准; 第三、饭店所有对客服务区域(包括外包、出租的服务功能区域)都应体现同一的星级服务水 准。
2、日益壮大的产业规模需要饭店业不断调整内部结构,形成多元化的产品体系
★旅游星级饭店共15000余家 。2000—2008年投资总额增长约254%,固定资产达到4350亿。
★目前还拥有超过30万家服务于旅游市场的其他住宿设施。
以星级饭店为主体、各种类型的住宿业为补充的规模庞大、类型多样、服务多元的旅游住宿体系已 成了中国经济生活中最为活跃的企业群体。
整体性是指在饭店建造和经营管理中必须改变过去单纯强调材料的档次,片面追求硬件豪华, 重前台轻后台的现象,而重视设施设备的有效性、方便性,各功能区的平衡、协调性,形成饭店整 体效果的有机统一。
舒适性是指饭店的各种设施与服务产品让客人感到舒适、满意和具有记忆性。
★三性之间的关系: 专业性、整体性是基础,是手段,舒适性是结果,是目的。 只有通过经营管理专业性的提高和饭店氛围整体性的提升, 才能使饭店的功能布局科学、合理; 才能使饭店的设施设备安全、有效和方便; 才能使饭店的服务流程通畅、高效; 才能使员工队伍形成富有创造力的团队; 才能使服务更有特色和针对性; 最终才能达到饭店产品的舒适性。