酒店客房價格影響因素研究進展

尚天成， 吳 雪， 劉培紅， 尚愷悌

(1.天津大學(xué)管理與經(jīng)濟學(xué)部， 天津 300072； 2.天津中醫(yī)藥大學(xué)語言文化學(xué)院， 天津 300193；3.天津理工大學(xué)法政學(xué)院， 天津 300384)

酒店客房價格影響因素研究進展

尚天成1， 吳 雪1， 劉培紅2， 尚愷悌3

(1.天津大學(xué)管理與經(jīng)濟學(xué)部， 天津 300072； 2.天津中醫(yī)藥大學(xué)語言文化學(xué)院， 天津 300193；3.天津理工大學(xué)法政學(xué)院， 天津 300384)

通過對有關(guān)酒店客房價格影響因素研究文獻的分析發(fā)現(xiàn)：相對于消費者行為分析方法和聯(lián)合分析方法，特征價格分析方法使用便利、結(jié)果客觀、容易被從業(yè)者理解，更適用于該領(lǐng)域的研究；酒店客房價格的顯著影響因素包括星級與品牌連鎖、公共屬性、位置、酒店行為等；網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的應(yīng)用受到重視；對市場細分、模型的內(nèi)生性、變量選擇以及實際應(yīng)用等問題，現(xiàn)有研究成果存在一定的局限性，需要學(xué)者展開進一步探索。

客房價格； 研究方法； 影響因素； 樣本數(shù)據(jù)來源

隨著酒店業(yè)競爭的加劇，為了解決客容能力過剩和投資壓力增大等問題，酒店管理者通常采取降價策略，這種策略可能影響酒店收益，甚至導(dǎo)致酒店狀況惡化[1]。長期來看，合理的客房價格才是酒店有效管理和收益保證的關(guān)鍵[2-3]。因此，影響酒店客房價格的因素(成本、供需狀況、競爭對手、產(chǎn)品服務(wù)質(zhì)量、淡旺季、位置、消費者評價等[4-7])和消費者對這些因素的支付意愿，不僅引起了酒店管理者的關(guān)注，而且也成為眾多學(xué)者研究的主題，并取得了豐富的研究成果。本文從研究方法、顯著影響因素、樣本數(shù)據(jù)來源以及存在問題4個方面對現(xiàn)有文獻進行分析。

一、 研究方法

由于成本導(dǎo)向的價格決策不利于企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢，因此目前酒店多采用市場導(dǎo)向的價格決策方法[8]，即酒店管理者站在消費者的角度，研究消費者愿意為產(chǎn)品或服務(wù)支付的價格，以及消費者的價格感知[9-10]，并根據(jù)研究結(jié)果確定客房價格。

文獻分析顯示，多數(shù)學(xué)者在研究酒店客房價格時主要使用了消費者行為分析、聯(lián)合分析和特征價格分析3種方法。

1. 消費者行為分析

消費者行為分析是對消費者獲取、使用、處理消費物品所采取的各種行動以及事先決策過程的研究[11]。對酒店潛在和現(xiàn)實消費者進行消費者行為分析能夠了解他們對特定酒店屬性的支付意愿。Arbel和Pizam選取了除某些屬性外其他方面完全相同的酒店客房，詢問消費者愿意為它們支付的價格，以此來獲取特定酒店屬性的支付意愿[11]。Lewis等[12]根據(jù)給定客房信息，通過一系列的問題測試特定消費者的心理價格區(qū)間，以此來確定被測試者的價格接受能力，并據(jù)此估計酒店產(chǎn)品的價值。Danziger等把行為過程思想用于酒店客房定價的研究中，分析戰(zhàn)略資產(chǎn)對消費者的酒店客房價格總體水平感知的貢獻[13]。Karande 和 Magnini[5]提出，以參考價格代表消費者的支付意愿，研究參考價格的影響因素。

2. 聯(lián)合分析

聯(lián)合分析通過假定產(chǎn)品具有某些特征，對現(xiàn)實產(chǎn)品進行模擬，然后讓消費者根據(jù)自己的喜好對這些虛擬產(chǎn)品進行評價，并采用數(shù)理統(tǒng)計方法將這些特征與特征水平的效用分離，從而對每一特征以及特征水平的重要程度做出量化評價[14-16]。Liu等使用聯(lián)合分析方法分析香港星光大道1000名游客的價格感知，并測量中外消費者對定價的態(tài)度差異，為酒店全球化戰(zhàn)略的制定提供了依據(jù)[17]。此外，聯(lián)合分析法還被用來分析酒店管理者折扣決策和消費者細分[18-19]。

3. 特征價格分析

特征價格分析常用于研究異質(zhì)產(chǎn)品或服務(wù)的特征與其價格的關(guān)系，其理論基礎(chǔ)來自Lancaster的消費者理論和Rosen的供需均衡模型[20]。

根據(jù)Lancaster的理論，價格取決于商品各屬性帶給消費者的滿足程度。每增減一個單位屬性，消費者為此愿意支付的費用，可以用來評估這一屬性的價格，即該屬性的隱含價格。

Rosen在市場完全競爭的條件下，以消費者效用最大化和生產(chǎn)者利潤最大化為目標，從理論上分析了異質(zhì)品市場的短期均衡和長期均衡，為特征價格理論的建模、函數(shù)估計奠定了基礎(chǔ)[21]。特征價格模型的估計結(jié)果可以用于公司選址、促銷、定價、捆綁銷售等決策，也可以用于公共政策制定者提供公共產(chǎn)品的決策[22]。

在上述3種方法中，對專業(yè)知識的較高要求，使消費者行為分析的應(yīng)用受到很大的限制，而且這是一種靜態(tài)方法，無法對客房價格進行動態(tài)研究。對于規(guī)模較大，產(chǎn)品種類較多，目標消費者多樣的酒店來說，實施成本過大。因此，這種方法一般比較適合酒店新產(chǎn)品價格的研究[23]。

相比之下，聯(lián)合分析不僅適用于新產(chǎn)品的定價，而且能夠適應(yīng)競爭環(huán)境變化下價格調(diào)整的要求。但是，聯(lián)合分析的效果和可靠性在很大程度上依賴于屬性的選取和測量水平，對從業(yè)人員專業(yè)知識的要求較高，因此，其現(xiàn)實應(yīng)用受到限制。

與前兩種方法相比，特征價格分析既可以用于新產(chǎn)品，也能用于客房價格調(diào)整，操作簡單而且成本較低。它依賴市場價格，反映了真實的消費者行為，而不是通過設(shè)計情境得到消費者的假設(shè)支付意愿[24]。這種方法不存在潛在的撒謊(自覺或不自覺)或者歪曲偏好導(dǎo)致結(jié)果誤差的可能，因而更適用于酒店客房價格影響因素分析。

二、 客房價格顯著影響因素

在有關(guān)酒店客房價格影響因素的研究文獻中，下列因素受到學(xué)者的廣泛關(guān)注。

星級[6,25-33]； 品牌連鎖[3,5-6,22,25,30,31,34-37]； 客房設(shè)施(電視、 室內(nèi)電影、 浴缸、 衛(wèi)生間、 小冰箱、 空調(diào)、 吧臺等)[4,22,24,26,28,30,32,34,37-38]； 客房數(shù)量或床位數(shù)量[22,24-25,27-28,30-31,33]；房間類型[36]； 房間面積[4]； 酒店便利設(shè)施(會議室、餐廳、廚房、泳池等)[24, 26, 28-29, 32, 34, 37-38]；服務(wù)(客房服務(wù)、早餐等)[22,26,28-30,36,39]；免費停車[22, 24, 29, 36]；酒店成立時間[3, 27-28]； 酒店類型(度假酒店或城市酒店)[3, 22]；公共屬性(人口密度、 文化遺產(chǎn)、 公共安全、 環(huán)境保護、 基礎(chǔ)設(shè)施、 街道清潔、 便利設(shè)施,等)[24,29]； 位置[4,24,26,29-30,32,34,38-39]；與車站、機場等的距離、交通狀況[22, 30-31, 36]；與景點的距離、景點特征[26-28, 33]；與市中心的距離[3, 36-37]；競爭[6,24,31]；環(huán)保措施[32]；退款政策[36,38-39]；預(yù)定渠道[5,26]；周末[4]；淡旺季[4,28]；經(jīng)濟周期[35,40]；重大事件[5,33,40]；不可預(yù)測風(fēng)險[33,40]。

1. 星級與品牌連鎖

大多數(shù)學(xué)者將星級視為顯著的影響因素，幾乎在所有文獻中星級都是穩(wěn)定和一致的[3,28,31,33]，這可能是由于星級是一種國際上較為普遍的評級體系。它是根據(jù)酒店的代表性屬性和水平評選出來的，通常與酒店的規(guī)模、設(shè)施、服務(wù)、客房價格等密切相關(guān)。

品牌連鎖是一種以契約方式形成的特許人將品牌使用權(quán)授權(quán)給被特許人，允許被特許人在一定時期和地域范圍內(nèi)使用特許品牌進行經(jīng)營的方式[34]。酒店品牌連鎖帶來的優(yōu)勢表現(xiàn)在很多方面，這些優(yōu)勢保證了酒店的質(zhì)量水平，使品牌連鎖酒店能收取額外的費用[28,35,41]。但是，與星級相比品牌連鎖對客房價格的影響相對較不穩(wěn)定，受位置、公司實力和消費能力的影響較大[5-6,15]。

星級與品牌連鎖代表了酒店產(chǎn)品差異的不同方面，星級代表了酒店產(chǎn)品的垂直差異，主要表現(xiàn)為質(zhì)量的高低，而品牌連鎖則代表酒店產(chǎn)品的水平差異，主要表現(xiàn)為自身特色。Silva提出，消費者對于水平差異的感知變數(shù)更大，在目前競爭加劇的情況下，酒店為了避免降價壓力，應(yīng)當更加注重發(fā)展自身特色[42]。

實際上，星級的評定方法對酒店客房價格存在間接影響，會導(dǎo)致模型的內(nèi)生性問題[22]。Thrane研究了挪威陽光沙灘旅游套餐價格的影響因素，采用分層回歸的方法，發(fā)現(xiàn)星級解釋了較大部分的價格差異，加入星級變量后，會降低其他因素的影響程度，這說明星級在很大程度上是其他屬性的函數(shù)[26]。但也有學(xué)者認為，星級包含了其他屬性無法解釋的影響，在模型中是必不可少的[25]。另一種觀點認為，加入星級變量后，只要多重共線性不嚴重，就不應(yīng)從模型中去除。如果加入星級導(dǎo)致了較高的多重共線性，就應(yīng)當忽略星級的影響[25-26]。目前，尚未找到解決這一問題的有效方法。

2. 公共屬性

消費者的選擇不僅取決于酒店自身因素，也取決于產(chǎn)生最終產(chǎn)品的公共和私有屬性的特定組合。例如，消費者從酒店泳池、運動設(shè)施、食物質(zhì)量、客房服務(wù)等中獲得效用[43-44]，這些屬于酒店的私有屬性，可以由酒店管理者決定。而文化遺產(chǎn)、公共安全、環(huán)境保護、公共基礎(chǔ)設(shè)施、街道整潔度等屬于酒店的公共屬性，具有非競爭性和非排他性，它們?nèi)Q于公共政策制定者的決策[29]。公共屬性吸引消費者的作用非常顯著，一個經(jīng)濟蕭條、治安混亂、污染嚴重的環(huán)境，即使是配備了最高級的私有屬性也不可能吸引消費者光顧[29]。

根據(jù)監(jiān)控系統(tǒng)的檢測結(jié)果和派出人員的工作情況進行定點觀察，確定擁堵時段，制定車輛擁堵時段的限行政策。對于存在違章停車的車輛，需要實行勸阻、拖離和加入黑名單等政策。同時，還需要在學(xué)校內(nèi)開展相關(guān)的宣傳活動，比如會議和考試等，為校園交通安全管理提供更良好的實施環(huán)境。

酒店客房定價過程困難的原因之一是產(chǎn)品包含了多樣的公共屬性和私有屬性[16]，管理者需要知道不同特征的組合如何影響客房價格。Rigall-I-Torrent 和 Fluvia[45]研究了加泰羅尼亞公共屬性對客房價格的影響，他們將酒店所在轄區(qū)作為衡量公共屬性的綜合指標，沒有考慮其他相關(guān)的公共維度，比如說排他性、互補產(chǎn)品和服務(wù)、擁擠程度、自然環(huán)境和公共安全等。在后續(xù)研究[29]中，他們加入了這些維度，并利用特征價格模型的估計結(jié)果計算了各個地區(qū)的公共和私有屬性指數(shù)，來定量表示某個地區(qū)私有屬性或公共屬性的價值。這些指數(shù)對于酒店客房定價非常實用，并且為酒店位置選取、促銷措施、產(chǎn)品設(shè)計以及政策調(diào)整提供重要啟示。

3. 位置

位置也是比較穩(wěn)定的影響因素，它的影響幾乎在所有研究中都是穩(wěn)定和一致的[3]。衡量位置的屬性包括交通狀況、景觀景點、其它配套設(shè)施(商場、飯店等)。一般來說，與交通樞紐和公共交通、景觀景點以及其他配套設(shè)施的距離與酒店客房價格負相關(guān)[27, 46]。

現(xiàn)有文獻通常使用普通最小二乘(OLS)回歸揭示影響酒店客房價格的關(guān)鍵因素，但是這種方法只考慮了他們之間的總體關(guān)系，忽略了空間關(guān)系，因此，不能解釋因酒店地理位置的臨近而產(chǎn)生的偏差[27]。

事實上，產(chǎn)品定價不僅在營銷學(xué)文獻中被廣泛關(guān)注，也是地理學(xué)家關(guān)注的熱點問題之一[47]。地理學(xué)第一定律認為，所有的事物都與其他事物相關(guān)，但是臨近事物間的關(guān)系更加緊密[48]。Zhang等使用Moran’s I指標測量和分析了地理空間內(nèi)的觀察對象之間的獨立程度，證明了酒店客房價格以及價格殘差存在正的空間自相關(guān)。這意味著基于空間平穩(wěn)性假設(shè)的傳統(tǒng)特征價格模型可能是無效的，對一些參數(shù)的估計可能存在偏差。

空間影響尤其是空間相關(guān)性是特征價格模型的有效性和一致性的一個決定因素。為了提高模型估計結(jié)果的準確性，可以使用地理加權(quán)回歸。地理加權(quán)回歸提供了一種多元回歸中解決空間自相關(guān)的技術(shù)[49]，能夠降低模型參數(shù)的偏差，解釋酒店與競爭對手空間臨近性對價格決策的影響。另外，可以通過兩步最小二乘法來探索競爭的地理邊界，研究酒店差異化對競爭激烈程度的影響[50]。

4. 酒店行為

酒店的某些行為可能會引起消費者的注意，使酒店能夠從中收取更高的價格。如，Zemke等研究了酒店強化客房清潔技術(shù)對酒店定價的影響[32]。Sánchez-Oller等研究了酒店實施環(huán)境可持續(xù)措施對客房定價的影響，發(fā)現(xiàn)消費者環(huán)保意識的增強使得他們愿意支持酒店的環(huán)保措施，實施環(huán)保措施的隱含價格最高可達36.05%[51]。Kang等則研究了不同類型酒店對環(huán)保措施的態(tài)度，發(fā)現(xiàn)相比經(jīng)濟型酒店，高端酒店的消費者更愿意為酒店的環(huán)保措施買單[52]。

5. 其他因素

也有部分文獻從不同視角研究了某些特殊因素對客房價格的影響。例如， Herrmann研究了慕尼黑在啤酒節(jié)期間客房價格的變化，發(fā)現(xiàn)節(jié)假日也是影響客房價格的重要因素。此外，重大事件，如自然災(zāi)害、政治事件等引起的客房價格變動也受到學(xué)者的關(guān)注[40, 53]。

三、 樣本數(shù)據(jù)

1. 樣本收集

不同的市場中同一屬性的隱含價格可能差異很大，而且由于供求關(guān)系的變化，即使在相同市場，時期不同隱含價格也不同。現(xiàn)有文獻的研究范圍大到將全國作為一個市場[54]，小的僅限于某個城市[3,55]。單就一個城市來說，也有可能劃分為多個市場，可以用統(tǒng)計方法檢驗各個子市場之間的差異是否顯著[56]。

2. 數(shù)據(jù)來源

(1) 問卷或?qū)嶒灁?shù)據(jù)。問卷或者實驗方法已被很多學(xué)者應(yīng)用在消費者支付意愿的研究中。這種方法比較靈活，可根據(jù)研究的需要設(shè)計不同的方案，獲取需要的數(shù)據(jù)[38]，但是它的理論性較強，適用范圍有限，成本較高，受訪者主觀意識影響較大，難以保證研究結(jié)果的準確性。

(2) 政府或旅游機構(gòu)數(shù)據(jù)。部分學(xué)者通過政府旅游報告或者酒店協(xié)會指南等出版物獲取酒店信息。通過這種渠道獲取的價格數(shù)據(jù)通常是列表價格，即公開的門市價，在現(xiàn)實中沒有人會支付這種價格[25]。但是這種價格是由酒店各個屬性轉(zhuǎn)換而來的，表征了酒店在行業(yè)和消費者中的定位，并且這種價格產(chǎn)生于之前長期的酒店競爭者之間的博弈，在一定程度上能反映市場的狀況。

(3) 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。在酒店預(yù)定中，使用互聯(lián)網(wǎng)能節(jié)省搜索時間和成本，方便消費者進行價格的比較。目前，互聯(lián)網(wǎng)是消費者獲取客房價格和屬性信息的最常用方法[5,57]，因此，網(wǎng)絡(luò)渠道獲取的數(shù)據(jù)更接近消費者的真實交易價格，反映的是消費者的真實消費意愿。

也有學(xué)者[6]將列表價格與實際交易價格聯(lián)系起來，以兩種價格之差表示折扣的大小，來衡量具有屬性組合的酒店面臨競爭時的降價壓力。

總之，不同的樣本數(shù)據(jù)各具特點，獲取的難度也各不相同。依據(jù)研究條件和研究需要，選擇不同的樣本數(shù)據(jù)和處理方法有助于提高研究結(jié)果的準確性和實用性。

四、 結(jié) 語

盡管對酒店客房價格影響因素的研究取得了豐富的研究成果，但是以下問題尚待討論。

1. 市場細分

(1) 不同等級的客房價格呈偏態(tài)分布，這可能會影響最小二乘法的研究結(jié)果的說服力。Hung等[3]對比了最小二乘法回歸和分位回歸的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)影響高、中、低端客房價格的因素存在顯著的不同。因此，對不同等級酒店客房價格影響因素的分析可以采用更加完整和靈活的描述方式，例如，采用分位回歸。

(2) 不同種類的酒店面向不同的消費者，其價格影響因素也必然存在差異。例如，對于濱海酒店來說海洋景觀也是一個比較重要的酒店屬性[39]，而這種屬性顯然不適用于市中心的商務(wù)酒店。同樣，位于中心商務(wù)區(qū)的酒店、機場酒店或者汽車旅館的客房價格也會具有各自不同的影響因素[36-37]，不能一概而論。后續(xù)研究可以關(guān)注不同等級和不同種類酒店以及它們之間的差異，使研究結(jié)果更有針對性。

2. 模型內(nèi)生性

星級變量是否應(yīng)當作為影響客房價格的關(guān)鍵因素引起了廣泛的爭論[6,22,25-26]。雖然根據(jù)一般模型的參數(shù)估計，星級變量的顯著性是毋庸置疑的，但問題在于同時考慮星級和其他屬性。由于星級在很大程度上是其他屬性的函數(shù)，即提供高檔產(chǎn)品和服務(wù)的酒店的星級也越高，這就導(dǎo)致了模型的內(nèi)生性問題。

盡管已有學(xué)者[26]利用分層回歸研究了價格與酒店屬性(除星級)、星級與其他屬性之間的關(guān)系，證實星級既對其他屬性的影響有削弱作用，也能體現(xiàn)其他屬性不能反映的影響，但是，目前除了根據(jù)多重共線性程度決定星級變量的取舍外，尚未找到解決內(nèi)生性問題的有效方法。

3. 變量選擇

恰當引入并精確測量相關(guān)變量對于參數(shù)估計的準確性非常重要。目前，廣泛使用的是多元回歸逐步選擇，通過OLS回歸來進行模型擬合。

盡管各種擬合方法的準確性各有不同，也都選擇了不同的變量，但并沒有一種普遍認可的變量選擇方法，因此關(guān)于自變量選擇及其準確性的研究有待進一步探索。

4. 實際應(yīng)用

現(xiàn)有文獻[3-4,22,26-27,33,39,45]一般從不同視角出發(fā)，運用不同方法和樣本數(shù)據(jù)得出酒店屬性的隱含價格，這樣的研究結(jié)果難以為酒店管理者提供切實可行的管理建議。

后續(xù)研究可以從模型的估計結(jié)果出發(fā)或者將酒店的管理以一定的方式加入模型，使得理論研究與現(xiàn)實管理更加緊密地結(jié)合起來，幫助酒店選擇效率更高的客房價格策略。

5. 研究區(qū)域和研究時期

大多數(shù)特征價格分析基于某個城市，由于不同城市具有不同的市場特征，因此，特定區(qū)域的研究結(jié)論很難推廣到其他地區(qū)[31]。少數(shù)文獻對幾個城市進行了對比研究，但是樣本規(guī)模普遍較小。

后續(xù)研究可以通過各個城市地區(qū)比較和驗證，增加結(jié)果的準確性和說服力。同時應(yīng)當關(guān)注不同時期尤其是商業(yè)或政治環(huán)境有波動的時期。

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Influential Factors on Hotel Room Price: A Research Overview

Shang Tiancheng1， Wu Xue1， Liu Peihong2， Shang Kaiti3

(1.College of Management and Economics， Tianjin University， Tianjin 300072， China； 2.School of Languages and Culture, Tianjin University of Traditional Chinese Medicine, Tianjin 300193, China； 3.School of Political Science and Law， Tianjin University of Technology， Tianjin 300384， China)

According to the analysis of relevant studies of hotel room pricing, hedonic price model is more suitable for the study in this field because of its convenient usage, the objective results and easy understanding for practitioners compared with the consumer behavior research and conjoint analysis; significant influential factors on hotel room price include star and corporate affiliation, public attributes, location and hotel behavior, etc; online data is widely used; there are still problems such as market segments, the endogenity of the model, the variable selection and the application where current results are limited to a certain extent and further exploration is needed.

hotel room price； research method； influential factors； sample data source

2016-05-17.

國家社會科學(xué)基金后期資助項目(15FGL017)；天津市哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃后期資助項目(TJGLHQ1402).

尚天成(1965— )，男，博士，教授.

劉培紅，cathyliu65@163.com.

F592.6

A

1008-4339(2017)01-001-06