中國酒店產(chǎn)業(yè)的增長核算

羅浩 陳仁

[摘? ? 要]文章基于新古典經(jīng)濟增長理論，采用增長核算方法，對中國酒店業(yè)增長方式進行了實證分析。鑒于生產(chǎn)函數(shù)中要素投入自變量之間存在的多重共線性，該文采用主成分分析法、嶺回歸分析法和偏最小二乘法對全國酒店業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)進行估計，經(jīng)過比較，選擇偏最小二乘法的估計結(jié)果為基準結(jié)果。研究發(fā)現(xiàn)，1992—2012年間，中國酒店業(yè)的勞動和資本投入每增加1%，使產(chǎn)出分別增長0.47%和0.52%，行業(yè)處在由規(guī)模報酬不變到規(guī)模報酬遞減的過渡期;酒店業(yè)增長主要由勞動和資本要素共同驅(qū)動，兩者分別貢獻了產(chǎn)出增長的43.36%和39.89%，處于勞動驅(qū)動增長階段邁向投資驅(qū)動增長階段的交接處;酒店業(yè)全要素生產(chǎn)率年均提高1.42%，投入產(chǎn)出效率逐步改進，但TFP對產(chǎn)業(yè)增長的貢獻率僅有16.74%，尚處于粗放增長時期。

[關(guān)鍵詞]酒店產(chǎn)業(yè);增長核算;多重共線性;要素貢獻;全要素生產(chǎn)率

[中圖分類號]F59

[文獻標識碼]A

[文章編號]1002-5006（2020）09-0014-12

引言

改革開放以后，我國的酒店由過去的公益性事業(yè)單位逐步轉(zhuǎn)型為營利性企業(yè)單位，酒店業(yè)也是改革開放初期我國外資準入最早、開放程度最高的行業(yè)之一。20世紀80年代，伴隨著供給側(cè)外資的不斷涌入以及需求側(cè)入境旅游的興旺，我國酒店業(yè)獲得了較大的發(fā)展。為了規(guī)范對初具規(guī)模的現(xiàn)代化酒店業(yè)的管理，我國于1988年開始實行星級飯店評定制度，促進了酒店業(yè)設施條件和服務質(zhì)量的提升。1992年，“南巡講話”和十四大提出建設社會主義市場經(jīng)濟體制以后，我國改革開放進程全面深化，激發(fā)了各行各業(yè)的發(fā)展活力;加上國內(nèi)旅游開始蓬勃興起，使得我國酒店業(yè)進入了更快發(fā)展的軌道。1992—2012年這21年，盡管中間經(jīng)歷過亞洲金融危機、“非典”、全球金融危機等特殊事件造成的干擾，星級飯店業(yè)總體上保持了持續(xù)、快速的增長，營業(yè)收入從1992年的181億元增加到2012年的2430億元，扣除物價因素，年均增長率高達8.48%1。

然而，在酒店業(yè)經(jīng)營規(guī)?？焖僭鲩L的同時，其經(jīng)營效益并沒有相應的提升。全行業(yè)利潤率歷經(jīng)3個階段：1993—1996年連續(xù)4年的高利潤時期，利潤率高達6%～11%;1998—2004年連續(xù)7年的全行業(yè)虧損時期，1998年虧損率最高達6.6%，此后逐年降低;2005—2012年則為低利潤時期，利潤率基本都徘徊在3%以下①。十八大以后，由于中央出臺“八項規(guī)定”，限制“三公消費”，加上中國經(jīng)濟進入新常態(tài)，經(jīng)濟增速放緩，酒店業(yè)不景氣，2013—2016年全國星級飯店營業(yè)收入連續(xù)負增長，除2016年略有盈利外，其余年份均虧損。

要實現(xiàn)中國酒店產(chǎn)業(yè)的持續(xù)增長和效益的穩(wěn)健提升，離不開對酒店業(yè)增長方式的探究。建立在經(jīng)濟增長理論基礎上的增長核算方法，為我們識別產(chǎn)業(yè)增長的源泉提供了一個有用的工具，它能為我們揭示產(chǎn)業(yè)增長的主要驅(qū)動力量是什么，生產(chǎn)效率的增長及其對產(chǎn)業(yè)增長的貢獻，產(chǎn)業(yè)增長的規(guī)模報酬變化處于何種階段。目前，對中國旅游業(yè)整體的增長核算已較多見諸文獻，但對中國酒店業(yè)的研究卻幾近空白。本文將承擔這項研究，揭示中國酒店產(chǎn)業(yè)的增長方式和源泉，以期為中國酒店業(yè)的持續(xù)增長和效益提升提供政策啟示。

1 文獻述評

1.1 增長方式與增長核算

本研究的增長方式，是指各種生產(chǎn)要素在經(jīng)濟增長中的地位和作用，對一個產(chǎn)業(yè)而言，就是各種生產(chǎn)要素的投入及其效率對該產(chǎn)業(yè)的增長所發(fā)揮的貢獻。對經(jīng)濟增長方式的研究是以經(jīng)濟增長理論為基礎的。Tinbergen最早對增長方式進行核算，但影響不大[1]。Solow建立了新古典經(jīng)濟增長理論的經(jīng)典模型，產(chǎn)出的增長被歸為投入的增加和投入產(chǎn)出效率兩者共同作用的結(jié)果，投入是指生產(chǎn)中投入的各種生產(chǎn)要素（最普遍的是資本和勞動），投入產(chǎn)出效率是指全部生產(chǎn)要素的投入轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品產(chǎn)出的能力，即全要素生產(chǎn)率（total factor productivity，TFP）[2]。根據(jù)這個模型，產(chǎn)出的增長率可以分解為資本增長率、勞動增長率與TFP增長率，由此可測算這些因素分別對產(chǎn)出增長的驅(qū)動作用（貢獻率），識別出發(fā)揮主導力量的經(jīng)濟增長驅(qū)動因素[3]。在此基礎上，Denison、Jorgenson和Griliches進一步將全要素生產(chǎn)率分解為各種不同的增長因素[4-5]。以上即增長因素分析或增長核算。

然而，TFP最初是以產(chǎn)出增長率扣除資本和勞動增長率后的“余值”計算的，它實際上隱含了包括技術(shù)進步在內(nèi)的所有促進投入產(chǎn)出效率的因素。此后的內(nèi)生增長理論嘗試從不同角度將TFP內(nèi)生化，從而解釋TFP的來源，例如分別從干中學[6]、研發(fā)活動[7]、人力資本[8]、熊彼特式創(chuàng)新[9]等角度內(nèi)生技術(shù)進步?；谛轮贫冉?jīng)濟學理論，制度及其變遷是另一個（隱藏在TFP中）影響經(jīng)濟增長的重要因素[10]，并已初步進入經(jīng)濟增長實證研究[11]。此外，在生產(chǎn)要素投入方面，繼資本、勞動和人力資本之后，自然資源也被引入經(jīng)濟增長模型及其核算中[12]。

根據(jù)發(fā)揮主導力量的經(jīng)濟增長驅(qū)動因素，便可以劃分不同的經(jīng)濟增長方式。首先，可以區(qū)分為生產(chǎn)要素驅(qū)動型和生產(chǎn)率（TFP）驅(qū)動型，前者依靠投入的增加驅(qū)動增長，通常被簡單地理解為粗放的增長方式;后者依賴效率的提高促進增長，往往被簡單地理解為集約的增長方式。然后，要素驅(qū)動型增長方式，又可以按主導性的要素進一步劃分為資本驅(qū)動、勞動驅(qū)動、人力資本驅(qū)動、資源驅(qū)動;而TFP往往被簡單理解為廣義技術(shù)進步（知識創(chuàng)新），所以生產(chǎn)率驅(qū)動通常也被稱為技術(shù)驅(qū)動（或知識驅(qū)動、創(chuàng)新驅(qū)動），但如果細究TFP的來源，則還可區(qū)分為技術(shù)進步驅(qū)動、制度改革驅(qū)動等。最后，如果存在多種增長因素占據(jù)主導，則經(jīng)濟增長方式可以劃分為多種因素共同驅(qū)動型。經(jīng)濟增長方式隨時間而演進，Porter將經(jīng)濟增長過程劃分為4個階段：要素（勞動或資源）驅(qū)動階段、投資（資本）驅(qū)動階段、創(chuàng)新驅(qū)動階段和財富驅(qū)動階段[13]。

1.2 旅游經(jīng)濟增長及其核算

旅游經(jīng)濟學中，關(guān)于增長的研究有兩個截然不同的方向：一是旅游與經(jīng)濟增長的關(guān)系，研究旅游業(yè)發(fā)展對整體經(jīng)濟增長的影響和作用，該方向積累了海量文獻，參考Maria 和 Jose、Song 等以及趙磊的述評[14-16]，其中，最著名的理論是旅游發(fā)展促進經(jīng)濟增長假說（tourism-led growth hypothesis），此處不作贅述;另一個方向是旅游經(jīng)濟增長，研究旅游業(yè)自身的增長，涉及的主要領域有旅游生命周期模型、旅游需求增長預測、增長差異和空間格局、增長波動和時間趨勢、增長質(zhì)量和包容性、增長效率和生產(chǎn)率、增長方式和因素分析、增長的其他影響因素。

旅游增長方式和因素分析應用了經(jīng)濟增長理論和增長核算方法，并結(jié)合旅游業(yè)特點加以發(fā)展。Blake 等運用可計算一般均衡（computable general equilibrium，CGE）模型測算了英國旅游業(yè)要素生產(chǎn)率，并對旅游業(yè)內(nèi)各細分行業(yè)的生產(chǎn)率進行了比較[17];Such 和 Zamora研究了西班牙酒店業(yè)勞動生產(chǎn)率及其地區(qū)差異變動過程[18];Smeral對8 個歐盟國家的酒店和餐館業(yè)進行增長核算[19];Marrocu和 Paci對17個歐洲國家199個區(qū)域的面板數(shù)據(jù)，基于包含空間滯后的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)（Cobb-Douglas production function， C-D）估計TFP及其影響因素[20]。Hilal等對土耳其的研究發(fā)現(xiàn)，制度能力增長與旅游集群增長之間存在非常顯著的正相關(guān)[21]。Shi和Russell發(fā)現(xiàn)澳大利亞交通、零售貿(mào)易和游憩服務存在規(guī)模報酬遞增，住宿業(yè)則呈現(xiàn)規(guī)模報酬不變，但后者占據(jù)旅游業(yè)的比重最大，因而整個旅游業(yè)不存在報酬遞增[22]。Jorge 和 Christina發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新是提升酒店產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的重要因素，地理位置對酒店業(yè)增長方式有重要影響[23]。

一些學者對中國旅游經(jīng)濟的增長因素進行了分析。多數(shù)研究僅考慮了資本、勞動和技術(shù)進步[24-30];楊天英等、羅浩等則引入了旅游資源要素[31-32]，余鳳龍等研究了制度變遷的影響[33];趙金金、吳玉鳴考慮了空間溢出效應[34-35]，Yang和Timothy還考慮了空間異質(zhì)性效應[36]。部分研究還分析了旅游增長方式的地區(qū)差異，并對各地進行分類[26，29，32]。

然而，上述文獻大部分都出現(xiàn)了異常的回歸結(jié)果（一些沒有報告回歸效果的文獻除外），例如，成英文論文中飯店業(yè)資本產(chǎn)出彈性為負且不顯著[26];研究整體旅游業(yè)的文獻中，也屢屢出現(xiàn)有些要素的系數(shù)不顯著[28]，勞動的產(chǎn)出彈性大于1[29]，勞動的彈性為負且不顯著[37]，勞動和資本的彈性均為負且前者不顯著[34]，服務資源的彈性為負[31]等異常結(jié)果。遺憾的是，上述文獻均未對異常結(jié)果的原因進行分析，也未對模型或估計方法進行修正;而且，除成英文認為模型無效而放棄采用之外，其他文獻均直接采用了異常結(jié)果。以上異常結(jié)果完全符合計量經(jīng)濟學中多重共線性的典型癥狀[38-39]，筆者將在本文研究方法部分對此進行詳細闡述。

1.3 既有文獻的不足和本文的潛在貢獻

由以上文獻回顧可以看出，現(xiàn)有對中國旅游業(yè)增長核算的研究中存在幾個問題或不足。其一是研究對象方面，絕大多數(shù)文獻都是對旅游業(yè)整體的研究，只發(fā)現(xiàn)兩篇涉及酒店業(yè)，且其中一篇針對的是住宿餐飲業(yè)，與本文的研究對象不一致;另一篇雖為研究飯店業(yè)，但模型回歸結(jié)果異常，故而其作者判定模型無效[25-26]。其二是研究數(shù)據(jù)方面，該領域文獻的旅游業(yè)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)基本來自《中國旅游統(tǒng)計年鑒（副本）》中的旅游企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)，旅游企業(yè)的統(tǒng)計口徑包括旅行社、星級飯店、旅游景區(qū)、旅游車船公司、其他旅游企業(yè)，但是各年的統(tǒng)計口徑很不穩(wěn)定，比如有些年份沒有包含旅游景區(qū)、有些年份則沒有包含旅游車船公司，所以歷年旅游業(yè)整體的數(shù)據(jù)可比性較差;相對而言，對星級飯店業(yè)的統(tǒng)計口徑較為穩(wěn)定可靠，而且數(shù)據(jù)豐富詳實（不僅有分星級、分省的統(tǒng)計，還有主要旅游城市的統(tǒng)計）。其三是研究技術(shù)方面，現(xiàn)有文獻均沒有考慮解釋變量（不同生產(chǎn)要素）之間可能存在的多重共線性問題，且大多數(shù)文獻采用普通最小二乘法（ordinary least squares， OLS）估計，導致某些解釋變量的系數(shù)（要素產(chǎn)出彈性）并不顯著，且存在某些要素的彈性為負值而另一些要素的彈性大于1的現(xiàn)象，有悖于經(jīng)濟理論。

上述第三個問題顯得尤為重要，因為對多重共線性的忽視使得本領域現(xiàn)有的研究成果恐不可靠。事實上，在增長核算的其他一些應用領域，也出現(xiàn)過類似的局面。例如，Ai和Cassou指出，多重共線性可以解釋此前資本生產(chǎn)率文獻的奇怪結(jié)果，因為它會在小的數(shù)據(jù)變化后導致估計值的大幅度波動，產(chǎn)生非常高的標準誤、難以置信的系數(shù)符號或量級[40]。Quinn和Toyoda也發(fā)現(xiàn)，在資本賬戶自由化對經(jīng)濟增長的影響這一領域，自變量之間的共線性等問題解釋了先前研究中的沖突結(jié)果，因為共線性會降低得到一致性估計的可能性，使研究結(jié)果與假設相悖[41]。增長核算之外某些實證研究領域，也曾出現(xiàn)過此類情況，例如，Shi等認為，車輛速度、密度和流量之間的多重共線性可能是研究人員還沒有就擁堵對交通安全的影響達成共識的原因[42]。

鑒于現(xiàn)有文獻以上問題或不足，本文采用星級飯店數(shù)據(jù)，聚焦于酒店業(yè)的增長方式進行研究。尤其注重對解釋變量之間的多重共線性進行檢驗，并采用合適的估計方法來消除多重共線性的影響，以避免已有研究中屢屢出現(xiàn)的要素產(chǎn)出彈性不顯著且異常的現(xiàn)象。本文后續(xù)內(nèi)容作如下安排：第二節(jié)將介紹計量模型的構(gòu)建、變量指標的選取、數(shù)據(jù)來源和處理以及酒店業(yè)的統(tǒng)計描述;第三節(jié)對解釋變量間的多重共線性進行檢驗，并介紹解決該問題的方法;第四節(jié)介紹酒店業(yè)增長方式的實證分析過程并報告其結(jié)果;最后一節(jié)是研究結(jié)論及其政策含義。

2 模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

2.1 模型構(gòu)建與增長核算

和本領域的多數(shù)文獻一樣，我們采用經(jīng)典的索洛模型增長核算法，酒店業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)采用如下的科布-道格拉斯形式1：

[Yt=AtKαtLβt] （1）

式（1）中，Y為總產(chǎn)出，K為資本投入量，L為勞動投入量，α、β分別為資本和勞動的產(chǎn)出彈性，A為技術(shù)系數(shù)，即全要素生產(chǎn)率（TFP）。

將式（1）兩邊取自然對數(shù)，可將其轉(zhuǎn)化為線性方程：

[lnYt=lnAt+αlnKt+βlnLt+ε] （2）

式（2）為本文的基本計量模型，根據(jù)歷年產(chǎn)出、資本投入量、勞動投入量，通過計量經(jīng)濟學的回歸分析，可以估計出參數(shù)α、β的值。

式（2）對時間t求導，可得差分方程：

[ΔYY=ΔAA+αΔKK+βΔLL] （3）

在式（3）中，令[y=ΔYY]表示產(chǎn)出增長率，[a=ΔAA]表示TFP增長率，[l=ΔLL]表示勞動增長率，[k=ΔKK]表示資本增長率。將上式改寫為：

[y=a+αk+βl] （4）

其中，產(chǎn)出、資本和勞動的增長率都可以根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)計算得到，TFP增長率則按索洛余值法計算：

[a=y-αk-βl] （5）

將式（4）各項同時除以產(chǎn)出增長率y，得到：

[1=ay+αky+βly] （6）

式（6）右邊各項依次為TFP、資本、勞動的增長對產(chǎn)出增長的貢獻率，分別用EA、EK、EL來表示。其中，EK與EL之和稱為要素投入貢獻率。

2.2 變量指標與數(shù)據(jù)處理

我國對酒店業(yè)的統(tǒng)計有住宿業(yè)、旅游飯店、涉外飯店、星級飯店等幾種口徑1，本文選擇1992—2012年全國星級飯店作為具體研究對象和數(shù)據(jù)來源。一方面，無論是旅游飯店、涉外飯店還是住宿業(yè)，都存在界限不清晰、統(tǒng)計不連續(xù)、數(shù)據(jù)缺失嚴重等問題;另一方面，早在1986年，國家旅游局就將酒店星級評定列為工作重點，我國星級飯店制度較為完善，申報制度、評定標準、評定流程、星級核準嚴格，相關(guān)統(tǒng)計工作較成熟，數(shù)據(jù)的可信度較高。產(chǎn)出和投入變量主要來自《中國旅游統(tǒng)計年鑒（副本）》（1993—2013）中的“全國星級飯店主要經(jīng)濟指標”。選用星級飯店營業(yè)收入作為產(chǎn)出變量;資本投入變量為星級飯店資本存量，通過永續(xù)盤存法對固定資產(chǎn)原值進行轉(zhuǎn)換得到;星級飯店從業(yè)人員作為勞動投入變量。選擇1992—2012年這21年的時間序列數(shù)據(jù)作為實證分析和檢驗的樣本，基本涵蓋了中國星級飯店發(fā)展的幾個重要階段，同時達到序列長度和樣本容量的要求。十八大以后中央出臺“八項規(guī)定”，限制“三公消費”，客觀上對星級飯店業(yè)產(chǎn)生了較大沖擊，2013年以來，納入經(jīng)營統(tǒng)計的星級飯店企業(yè)數(shù)不斷減少（可能是因為停業(yè)或摘牌），全國星級飯店營業(yè)收入和就業(yè)人數(shù)也持續(xù)下降。為避免因特殊原因產(chǎn)生的連續(xù)多年下行數(shù)據(jù)對整體估計的干擾，本文未將2013年以來的數(shù)據(jù)納入研究時段。

以下對各變量的衡量指標、數(shù)據(jù)來源和初步處理作進一步說明。

2.2.1? ? 產(chǎn)出指標

理論上，產(chǎn)出應用增加值衡量，以避免計入中間投入。但我國星級飯店統(tǒng)計中相關(guān)指標為營業(yè)收入，實際上是包含了中間投入的總產(chǎn)值數(shù)據(jù)。有學者曾提出將旅游總收入轉(zhuǎn)化為旅游增加值的方法[45]，但其估算的成分較重，且所需的數(shù)據(jù)較多，對酒店業(yè)而言難以實現(xiàn)。故本文與已有文獻一樣，仍采用營業(yè)收入作為替代，隱含地假設了歷年的增加值率保持穩(wěn)定。

此外，為了消除價格變動因素的影響，本文運用居民消費價格指數(shù)，將歷年當年價的營業(yè)收入轉(zhuǎn)化為以1992年為基期的不變價。居民消費價格指數(shù)的數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》和中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫。

2.2.2? ? 資本投入指標

資本是指設備和建筑，在其服務期間持續(xù)發(fā)揮作用、投入生產(chǎn)，因此資本投入是一個存量指標。經(jīng)濟學界一般采用永續(xù)盤存法推算某個時期的資本存量[46]，其基本估算公式可以表達為：

[Kt=Kt-11-δ+PtIt] （7）

式（7）中：[Kt]為t年的資本存量，[Kt-1]為t-1年的資本存量，[δ]為資本的折舊率，[Pt]為t年的固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)，[It]為t年的資本投入額（流量）。因此，采用永續(xù)盤存法對資本存量進行估算，關(guān)鍵是要獲得基期資本存量K0、資本的折舊率[δ]、歷年的投資額It和固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)Pt的數(shù)據(jù)。

歷年《中國旅游統(tǒng)計年鑒（副本）》中提供了比較連續(xù)的固定資產(chǎn)原值數(shù)據(jù)，早期還曾提供固定資產(chǎn)凈值數(shù)據(jù)，已有的相關(guān)文獻多數(shù)直接采用這兩種數(shù)據(jù)，但并不科學。固定資產(chǎn)原值是按照當年價格計算的各年新增固定資產(chǎn)的逐年累加，沒有考慮折舊，也沒考慮價格變化;固定資產(chǎn)凈值雖然考慮了折舊，但仍未考慮價格變化（根據(jù)永續(xù)盤存法的公式，固定資產(chǎn)存量并不能對固定資產(chǎn)凈值直接用固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)平減得到）。

上述永續(xù)盤存法估算所需要的4類數(shù)據(jù)中，歷年的固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)Pt可以直接從《中國統(tǒng)計年鑒》及中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫獲得。對于資本折舊率[δ]，已有的相關(guān)文獻大多直接借用一些經(jīng)濟學者估算的制造業(yè)的資本折舊率（如5%），顯然旅游業(yè)與制造業(yè)差異巨大，此舉并不可取;薛俊波和王錚對中國17個部門的折舊率進行估算[47]，其中，商業(yè)飲食業(yè)的折舊率均值為7.91%，鑒于該部門與星級飯店業(yè)相對最為接近，本文采用這一折舊率。對于歷年固定資產(chǎn)投資額It，筆者參考單豪杰和師博的做法[48]，以第t年的固定資產(chǎn)原值減去第t-1年的固定資源原值可得第t年的新增固定資產(chǎn)投資額。最后，考慮到1992年的“南巡講話”以后我國才興起包括酒店業(yè)在內(nèi)的大規(guī)模投資潮，此前全國酒店業(yè)規(guī)模較小，原值與存量之間的誤差可以忽略，故而本文以1992年固定資產(chǎn)原值作為基期資本存量K0的近似替代。

2.2.3? ? 勞動投入指標

勞動投入，理論上應用標準勞動強度的勞動時間來衡量，現(xiàn)實中該數(shù)據(jù)沒有統(tǒng)計，往往以勞動人數(shù)為替代。我國酒店產(chǎn)業(yè)的有關(guān)統(tǒng)計中，最為完善和穩(wěn)健的數(shù)據(jù)是“星級飯店從業(yè)人員數(shù)”?；跀?shù)據(jù)的可獲取性，也為了與既有文獻保持一致，本研究采用該數(shù)據(jù)。

2.3 酒店業(yè)投入和產(chǎn)出的增長演變

在消除價格因素的影響后，中國星級飯店營業(yè)收入從1992年的1 806 377萬元增加到2012年的9 980 747.00萬元，21年增長了5.53倍，年均增長8.48%。星級飯店資本存量，1992年為3 049 766.74萬元，2007年達到最高16 778 537.58萬元，此后出現(xiàn)下滑;1992—2012年這21年間，中國星級飯店資本投入共增加4.30倍，年均增長7.19%。最后，1992年星級飯店從業(yè)人數(shù)為302 707人，2012年增加到1 590 590人，增加了4.16倍，年均增長率7.02%。

1992年的“南巡講話”以后，我國酒店產(chǎn)業(yè)在1993年迎來了一次大發(fā)展，資本和勞動要素投入的分別增長達到32%和17%，而且?guī)頎I收的更快增長，增長率接近40%。1994年增長勢頭略有放緩，投入和產(chǎn)出的增速均在15%上下。此后，中央開始對“樓堂館所”熱降溫，使得1995—1998年期間酒店業(yè)要素投入（資本和勞動）的年增速進一步放緩，不過仍維持在10%左右，但由于累積幾年“遍地開花”式的非理性盲目投入帶來的產(chǎn)能過剩，酒店行業(yè)由賣方市場轉(zhuǎn)變?yōu)橘I方市場，投入的增長并沒有帶來產(chǎn)出的相應增長，后者反而處于持續(xù)低迷甚至負增長狀態(tài)，尤其在1998年疊加亞洲金融危機的影響，酒店業(yè)營收下降近5%，是研究期內(nèi)的最低谷。1998年，中央將旅游業(yè)正式定位為國民經(jīng)濟新的增長點，提升了旅游的行業(yè)地位，受此利好，1999年之后中國酒店業(yè)復蘇，并于2001年達到一個新的增長高峰，資本和勞動要素投入以及產(chǎn)出幾乎同步增長25%左右。此后，酒店行業(yè)的發(fā)展?jié)u趨理性，除個別年份受“非典”、禽流感等的影響，總體上呈現(xiàn)出平穩(wěn)發(fā)展的態(tài)勢，但無論是要素投入還是產(chǎn)出的增速都逐年降低。2008年以后，伴隨著北京奧運會的閉幕和全球金融危機的爆發(fā)，市場風險加劇，星級飯店業(yè)的要素投入比較謹慎，資本和勞動均進入一個低增長甚至負增長期;與此同時，行業(yè)內(nèi)并購、重組活躍，企業(yè)向集團化、連鎖化、品牌化發(fā)展，使得星級飯店業(yè)的營收非但沒有下降，而且增速還略有上升。

3 研究方法

3.1 多重共線性診斷

按照常規(guī)的思路，本文運用普通最小二乘法（OLS）對全國酒店產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)模型進行估計，結(jié)果如表1所示。

R2為0.9659，F(xiàn)檢驗高度顯著，說明模型整體擬合效果較好。資本和勞動的回歸系數(shù)均非常顯著，但資本的產(chǎn)出彈性為負值，勞動的產(chǎn)出彈性大于1，這與經(jīng)濟增長理論不符，難以對變量系數(shù)的實際經(jīng)濟意義進行解釋。

根據(jù)張曉峒的研究[49]，我們判斷上述異常結(jié)果很可能源自解釋變量（資本和勞動）之間存在多重共線性問題。共線性是指多元回歸模型中自變量間存在高度的線性相關(guān)關(guān)系，該問題的存在使OLS估計的精確度大幅降低，估計值穩(wěn)定性變差，直觀的表現(xiàn)是即使回歸方程整體高度顯著，一些回歸系數(shù)仍通不過顯著性檢驗，或者正負號倒置，這些表現(xiàn)與前述異常結(jié)果十分吻合。而且，在經(jīng)濟學的實證研究中，共線性是較為普遍存在的現(xiàn)象，尤其是時間序列數(shù)據(jù)，因為很多經(jīng)濟變量在時間上有共同變化的趨勢，在生產(chǎn)過程中，各種要素的投入難免存在同步增長的趨勢。從圖1也可看出，研究期內(nèi)絕大多數(shù)年份，星級飯店的資本增長率和勞動增長率的符號是相同的，而且多數(shù)年份兩者的變動方向也是相同的。

為了確切地檢驗資本和勞動之間可能存在的共線性問題，本文采用相關(guān)分析和方差膨脹因子法進行診斷。張曉峒證明，當解釋變量的相關(guān)系數(shù)超過0.8時，OLS回歸系數(shù)估計量迅速失去有效性，假設檢驗失去意義[49]。同時，如果最大的方差膨脹因子（VIF）超過10，多重共線性將可能嚴重地影響OLS的估計值。在表2的檢驗結(jié)果中，lnK與lnL之間的相關(guān)系數(shù)高達0.985，同時lnK和lnL的VIF值高達32.344，均表明解釋變量間存在嚴重的多重共線性，OLS回歸系數(shù)估計值變得毫無意義，必須對模型或估計方法加以修正。

3.2 研究方法說明

解決多重共線性問題的思路主要有兩種：一是仍采用OLS估計，通過增加樣本容量、轉(zhuǎn)換模型形式、逐步回歸、刪除部分解釋變量等手段，減少變量之間的共線性影響;二是采用不同于OLS的參數(shù)估計方法。

第一種解決思路并不適用于本研究。首先，增加樣本容量現(xiàn)階段難以實現(xiàn)，本文研究時段是1992—2012年，此后幾年的星級飯店數(shù)據(jù)因前述原因無法采用;筆者也嘗試引入勞動、資本之外的變量，但酒店業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)存在較大缺失。其次，如果同部分學者一樣，將生產(chǎn)函數(shù)的無約束形式變換為有約束形式[50]，但需要人為假定規(guī)模報酬不變，增加了研究的主觀性，且規(guī)模報酬的變化本就是增長方式研究的對象之一。最后，逐步回歸法往往會將一些對因變量具有高度解釋性的變量誤刪，大大影響模型的可靠性;而且本文的解釋變量只有兩個，都是必不可少的要素投入變量，刪除顯然不合適。

因此，本文采納第二種解決思路，分別運用主成分分析法、嶺回歸分析法和偏最小二乘法，對中國酒店業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)進行參數(shù)估計。之所以采用這3種方法進行參數(shù)估計，首先是因為三者都能很好地解決多重共線性問題[51-53];其次是出于穩(wěn)健性的考慮，如果3種方法所得到的結(jié)果較為接近，系數(shù)及變量符號差異不大，就能破除方法上的偶然性，得到較為可靠的結(jié)果;最后是為了探索三者在分析酒店業(yè)增長問題時的特點和適用性，為后續(xù)研究提供方法上的借鑒。這3種方法的分析思路各異，簡要介紹如下：

主成分法的主要思路是通過特征值和特征向量實現(xiàn)“降維”的方式，將多個存在相關(guān)關(guān)系的指標轉(zhuǎn)化為少數(shù)綜合指標，同時盡量不改變指標體系對因變量的解釋力[54]。嶺回歸法是一種修正的最小二乘估計方法，其基本思路是找到某一個有偏估計，這個有偏估計雖然有微小的偏差，但它的精度卻能夠大大高于無偏的估計量，且它接近真實參數(shù)值的可能性更大[55]。偏最小二乘回歸通過對系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)信息進行分解和篩選的方式，可以有效克服多重共線性在系統(tǒng)建模中的不良作用，實現(xiàn)多元線性回歸、典型相關(guān)分析和主成分分析等多種方法的綜合利用[56]。

4 實證檢驗及結(jié)果分析

本文運用主成分法、嶺回歸法和偏最小二乘法三種方法，對酒店業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)進行參數(shù)估計，并對每種方法的估計結(jié)果和適用性予以比較和討論，最終選擇一種相對最優(yōu)結(jié)果來進行要素貢獻率計算和增長方式分析。

4.1 實證檢驗

4.1.1? ? 主成分法

運用SPSS 20.0軟件對LnK，LnL進行主成分分析。Bartlett球形度檢驗和KMO檢驗結(jié)果顯示，Barlett球形度檢驗統(tǒng)計量為64.315，概率值為0.000;KMO值為0.51。按照特征值大于1的情況提取一個主成分，其累計方差已達到99.221%，提取的結(jié)果非常理想。該主成分FAC的表達式為：

FAC=0.502StdlnK+0.502StdlnL

其中，StdlnK、StdlnL分別為lnK和lnL的標準化變量。StdlnK=[lnK-E（lnK）Var（lnK）]，StdlnL=[lnL-E（lnL）Var（lnL）]。E代表均值，Var代表方差。

通過主成分分析法，將原本對lnY與變量lnK、lnL的關(guān)系轉(zhuǎn)化為對lnY與主成分因子FAC之間關(guān)系的研究，有效避免了多重共線性問題。對因變量lnY進行標準化處理得到StdlnY，擬合其與FAC之間的線性關(guān)系。結(jié)果得到，F(xiàn)AC的系數(shù)為0.930，在1%水平上顯著;F檢驗統(tǒng)計值遠超過臨界值，概率p接近0;調(diào)整后R2為0.857，高于0.85，因此模型整體擬合效果可接受。

將方程中標準化變量轉(zhuǎn)化為原始變量，得到：

lnY=0.5516+0.4849lnK+0.5082lnL

4.1.2? ? 嶺回歸法

運用SPSS 20.0的Ridge Regression程序，繪制并觀察生產(chǎn)函數(shù)的嶺跡圖，將合理的k值確定為0.2，首先是當k值增大到0.2時，嶺跡圖的趨勢開始穩(wěn)定;同時，當k=0.2時，所有回歸系數(shù)估計值大小變得合理，原本k=0時出現(xiàn)的系數(shù)符號為負的問題得到了有效糾偏。k=0.2時的嶺估計結(jié)果為：

lnY=2.1273+0.3047lnK+0.6036lnL

擬合方程調(diào)整后R2為0.8569，具有較高的擬合優(yōu)度;F值為60.8573，遠大于臨界值6.01;lnK和lnL的系數(shù)均在1%水平上顯著，原本因多重共線性而導致的錯誤的系數(shù)符號也得到有效的糾正。

4.1.3? ? 偏最小二乘法

偏最小二乘法的關(guān)鍵步驟是確定偏最小二乘的成分數(shù)，使得所提取的成分對系統(tǒng)的解釋能力最強，同時又能克服變量間的多重共線性，本文采用交叉有效性檢驗予以確定。

檢驗結(jié)果中，t1對因變量的交叉有效性Qh2是0.857，t2的交叉有效性是0.081，前者大于而后者小于臨界值Q2Limit，故提取一個成分t1。模型擬合效果顯示：t1對因變量LnY的解釋能力為86.6%，而t1對自變量的信息利用率高達99.2%，已滿足模型精準度的要求。運用SIMCA-P 11.5軟件，得到偏最小二乘估計結(jié)果：lnY=05624+0.4704lnK+0.5239lnL。

4.2 結(jié)果分析

表3匯總了以上3種方法分別得到的資本和勞動的產(chǎn)出彈性。

可以看出，當采用主成分分析法，嶺回歸分析法和偏最小二乘法時，因多重共線性而導致的系數(shù)估計結(jié)果過大或過小、符號異常的問題得到很好解決，同時，資本與勞動的彈性系數(shù)具有解釋意義。更一般地，發(fā)展中國家的資本要素相對較稀缺，因此資本的產(chǎn)出彈性一般要比發(fā)達國家高，集中在0.30～0.65之間[57]，以上3種方法估計得到的資本彈性系數(shù)均位于這一區(qū)間，符合經(jīng)驗預期。此外，三者的要素產(chǎn)出彈性之和均小于但接近1，意味著中國酒店產(chǎn)業(yè)的增長呈現(xiàn)規(guī)模報酬遞減或不變的特征。最后，3種不同方法所得結(jié)果大體上比較一致，也說明本文的研究結(jié)論是穩(wěn)健可靠的，不是方法上的偶然性產(chǎn)物。

由表6可知，主成分分析法和偏最小二乘法的估算結(jié)果非常接近，而稍異于嶺回歸分析法。通過比較估計值和真實值之間的均方誤差和（RMSE），主成分分析法和偏最小二乘法預測精度略低于嶺回歸法，但嶺回歸分析法存在一個明顯的局限，即無法使用普通的統(tǒng)計推算，并且偏倚常數(shù)k的選擇偏向于定性判斷，存在一定的主觀人為性;而主成分分析法在分析過程中只考慮了自變量所包含的信息，而沒有涉及因變量的信息，因此與因變量之間的關(guān)系不明確。相比而言，偏最小二乘法從因變量出發(fā)，選擇與因變量相關(guān)性較強而又方便算得的自變量的線性組合，集中了最小二乘法與主成分分析法的優(yōu)點，又克服了兩種方法的缺點。因此，綜合考慮3種方法的優(yōu)缺點和適用性，本文采用偏最小二乘法的估計結(jié)果，分析中國酒店產(chǎn)業(yè)的增長方式，結(jié)果如表4所示。

由表4可知，資本產(chǎn)出彈性為0.4704，即資本要素的投入每增長一個百分點，會引起酒店業(yè)產(chǎn)出增長0.4704個百分點;同理，勞動投入每增長一個百分點，會引起酒店業(yè)產(chǎn)出增長0.5239個百分點。資本彈性系數(shù)和勞動彈性系數(shù)之和為0.9943，小于但非常接近1，說明我國酒店業(yè)的增長處于規(guī)模報酬不變、并開始轉(zhuǎn)向遞減的階段。一般而言，在既定生產(chǎn)函數(shù)（即技術(shù)水平）條件下，隨著產(chǎn)業(yè)規(guī)模的擴大，一般先后經(jīng)歷規(guī)模報酬遞增、不變到遞減階段，其中，規(guī)模報酬不變階段意味著最優(yōu)規(guī)模，然而也意味著隨著規(guī)模的繼續(xù)擴大，產(chǎn)業(yè)將進入規(guī)模報酬遞減階段。要使中國酒店業(yè)避免進入規(guī)模報酬遞減階段，唯有改進生產(chǎn)函數(shù)，即提升技術(shù)水平，使酒店業(yè)進入新一輪規(guī)模報酬遞增階段。

此外，我國酒店業(yè)在1992—2012年期間，資本和勞動要素投入的增長比較平衡，年均實際增長率均高于7%，兩種要素的總合增長率為7.06%;產(chǎn)出（營收）的增長接近8.50%，明顯快于投入的增長，前者高出后者1.42個百分點，即TFP在這期間年均增長1.42%，投入產(chǎn)出效率有所改善。

最后，生產(chǎn)要素投入的增長對酒店業(yè)產(chǎn)出的增長做出了83.26%的貢獻，其中，勞動要素和資本要素的貢獻率大致相當，分別為43.36%和39.89%，前者略大于后者。Porter將產(chǎn)業(yè)發(fā)展的驅(qū)動力依次劃分為4個階段：要素（勞動或自然資源）驅(qū)動、投資驅(qū)動、創(chuàng)新驅(qū)動、財富驅(qū)動[13]。顯然，研究期間我國的酒店業(yè)大致處于前兩個階段的交接處，由勞動和投資共同驅(qū)動。而全要素生產(chǎn)率TFP的進步對酒店業(yè)增長的貢獻仍較小，為16.74%，距離創(chuàng)新驅(qū)動階段還有待時日;另外，國際上一般以TFP貢獻率50%為界，將增長方式分為粗放和集約兩種，無疑我國酒店業(yè)尚處于粗放發(fā)展階段。

5 結(jié)論與討論

5.1 結(jié)論與貢獻

5.1.1? ? 主要結(jié)論

本文基于新古典經(jīng)濟增長理論，采用增長核算方法，對1992—2012年間的中國酒店產(chǎn)業(yè)的增長方式進行了實證分析。鑒于生產(chǎn)函數(shù)中要素投入自變量之間存在的同步增長趨勢，我們首先對數(shù)據(jù)進行相關(guān)性檢驗和VIF檢驗，證實勞動和資本要素變量之間確實存在嚴重的多重共線性，這是導致以往文獻和本文OLS估計所得到的彈性系數(shù)為負值或不顯著等異常結(jié)果的原因。

為了解決多重共線性問題，本文分別采用主成分分析法、嶺回歸分析法和偏最小二乘法對全國酒店業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)進行估計。3種方法得到較為一致的結(jié)果，說明本文的研究結(jié)果是穩(wěn)健可靠的，不是方法上的偶然性產(chǎn)物。經(jīng)過對3種方法優(yōu)缺點的比較，筆者選擇偏最小二乘法的估計結(jié)果為基準結(jié)果。

研究發(fā)現(xiàn)，1992—2012年間，中國酒店業(yè)的勞動和資本投入每增加1%，使產(chǎn)出分別增長0.47%和0.52%，行業(yè)處在由規(guī)模報酬不變到規(guī)模報酬遞減的過渡期;酒店業(yè)增長主要由勞動和資本要素共同驅(qū)動，兩者分別貢獻了產(chǎn)出增長的43.36%和39.89%，處于勞動驅(qū)動增長階段邁向投資驅(qū)動增長階段的交接處，距離Porter所說的創(chuàng)新驅(qū)動階段尚有較大距離;酒店業(yè)全要素生產(chǎn)率年均提高1.42%，投入產(chǎn)出效率逐步改進，但TFP對產(chǎn)業(yè)增長的貢獻率僅有16.74%，仍遠低于要素投入對產(chǎn)業(yè)增長的貢獻率，尚處于粗放增長時期（如下節(jié)所述，這里的“粗放”為相對而言）。由于這里的TFP包含了人力資本、技術(shù)進步、制度（管理）的作用，因此，中國酒店產(chǎn)業(yè)未來需在管理人才、員工素質(zhì)、新技術(shù)的采用、設施的升級、行業(yè)管理政策、企業(yè)內(nèi)部管理制度等方面持續(xù)改進。至于其中哪些部分構(gòu)成了TFP提升的短板，由于缺乏相應的宏觀數(shù)據(jù)，未來還需進一步開展上市公司行業(yè)層面的中觀定量研究以及典型案例企業(yè)層面的微觀質(zhì)性研究。

5.1.2? ? 對比討論

劉致良和Smeral分別對中國和歐美八國的住宿餐飲業(yè)進行過增長核算[19，26]。前者得到1994—2007年間資本投入對中國住宿餐飲業(yè)增長的貢獻為109.68%，勞動投入貢獻為-20.62%，TFP貢獻為10.94%。后者得到1990—2004年間西班牙、英國、美國、荷蘭、意大利、奧地利、芬蘭和比利時酒店與餐館業(yè)增長的TFP貢獻率分別是-54.45%、-35.20%、3.00%、-37.45%、-45.17%、43.43%、88.58%、? ? ? ? ? ? -245.96%。與本文結(jié)論對比，有以下發(fā)現(xiàn)：

首先，由于上述文獻均未考慮和排除多重共線性的干擾，因而都得到較為異常的結(jié)果，前者的資本貢獻大于100%而勞動貢獻為負。后者有5個國家的TFP貢獻率為負數(shù)，其中最低的比利時竟然為-245.96%，TFP貢獻率為正數(shù)的僅3個國家，其中最高的芬蘭達88.58%，更令人不解的是，比利時和荷蘭作為歐盟經(jīng)濟一體化下的緊鄰發(fā)達小國，TFP貢獻率雖同為負數(shù)，卻相差巨大。以上發(fā)現(xiàn)印證了本文考慮多重共線性這一問題的重要性。

其次，假設忽略上述問題，將其研究結(jié)果和本文的結(jié)果進行對比可以發(fā)現(xiàn)，中國酒店業(yè)的TFP貢獻率比住宿餐飲業(yè)要高近6個百分點，在歐美八國中也只低于芬蘭和奧地利，而遠高于西班牙、英國、美國、荷蘭、意大利、比利時等歐美發(fā)達國家。因此，前文所說我國酒店業(yè)仍處于粗放發(fā)展階段，此處的粗放是一個相對概念，通常只要是TFP貢獻率低于要素投入的貢獻率，就可以稱為“粗放”;而與中國以及歐美五國的住宿餐飲業(yè)相比，中國酒店業(yè)的增長是相對集約的。當然，由于上述兩項研究與本文在研究對象、研究時段和模型細節(jié)上的差異，尤其是考慮到前兩者存在結(jié)果異常，這種對比僅能權(quán)作參考。

5.1.3? ? 可能貢獻

以往旅游增長方式研究主要針對旅游業(yè)整體，由于兩個原因這些研究的結(jié)果并不可靠：其一是它們所使用的中國旅游業(yè)整體的經(jīng)營數(shù)據(jù)，其歷年的統(tǒng)計范圍并不穩(wěn)定;其二是這些研究并未考慮到各種要素投入變量數(shù)據(jù)之間的多重共線性，因而往往得到異常的估計結(jié)果，有可能誤導政策實踐。

本文以星級飯店為對象，研究我國酒店產(chǎn)業(yè)的增長方式，從3個方面對現(xiàn)有研究有所改進：其一，我國星級飯店經(jīng)營數(shù)據(jù)較為豐富、詳實，其統(tǒng)計范圍比較連續(xù)穩(wěn)定，比旅游業(yè)整體的數(shù)據(jù)要可靠很多;其二，我們檢驗并發(fā)現(xiàn)各要素投入變量之間確實存在嚴重的多重共線性，并采用能夠有效克服該問題的估計方法，糾正了估計結(jié)果的異常;其三，我們同時采用主成分分析法、嶺回歸分析法和偏最小二乘法進行估計，得到了大體一致的結(jié)果，增強了結(jié)果的穩(wěn)健性和可靠性，對準確認識和改進我國酒店業(yè)的增長方式具有政策意義。

5.2 政策啟示

（1）優(yōu)化生產(chǎn)要素的質(zhì)量

研究期間，我國酒店業(yè)尚處于生產(chǎn)要素驅(qū)動的增長階段，要素投入的增加是這20年的主要增長源泉。但是，我國酒店業(yè)正在或已經(jīng)進入規(guī)模報酬遞減階段，依賴持續(xù)高投入的產(chǎn)出增長將難以為繼，而且，研究期的最后幾年，要素投入已呈現(xiàn)出低增長甚至負增長的狀態(tài)。因此，未來需要轉(zhuǎn)變只重視要素投入數(shù)量，而忽視要素投入質(zhì)量的低效發(fā)展觀。優(yōu)化勞動要素質(zhì)量，需要政府和酒店企業(yè)共同加強人力資本投資。政府應重點支持旅游職業(yè)技術(shù)教育，為企業(yè)輸送業(yè)務水平高、服務意識強、專業(yè)素養(yǎng)優(yōu)的適用性人才;對于旅游高等教育，施行“產(chǎn)學研”的聯(lián)合培養(yǎng)機制，在政策和經(jīng)費上鼓勵企業(yè)與學?；ハ鄰娀瘜W生實習和員工培訓的合作;同時需完善酒店企業(yè)的晉升渠道和機制，減少行業(yè)專才的流失。優(yōu)化資本要素質(zhì)量，需要政府注重酒店產(chǎn)業(yè)投資方向的引導，調(diào)整投資結(jié)構(gòu)，加強投資的風險防控，避免盲目非理性投資，提高資本的產(chǎn)出效益。

（2）轉(zhuǎn)變酒店業(yè)增長方式

在研究期內(nèi)，我國酒店業(yè)增長的TFP貢獻不高，仍屬于粗放型增長方式。當然，這里的“粗放”是一個中性概念，未必意味著不合理，發(fā)展中國家邁向發(fā)達國家的過程中，這是一個正常的必經(jīng)階段。對于酒店業(yè)這類典型的服務業(yè)而言，TFP在現(xiàn)實中主要表現(xiàn)為各種軟性的基礎設施，既包括現(xiàn)代技術(shù)（如管理系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)）的采用，更包括人力資本（員工的知識、技能、素質(zhì)）、管理制度、方式和經(jīng)驗，這些軟性基礎設施的進步，除了投資形成（如采購現(xiàn)代技術(shù)、對員工進行培訓）之外，更多地來自外部學習（借鑒、引進、模仿）和內(nèi)部積累（邊干邊學、經(jīng)驗累積），中國的星級飯店業(yè)起步較晚，學習和積累都需要一個過程，不是一蹴而就的，“欲速則不達”。但與此同時，有關(guān)部門也應該清醒地認識到，產(chǎn)業(yè)的發(fā)展必然是一個由粗放走向集約的過程，因此，中國酒店業(yè)需要順應趨勢，將TFP的提高確定為戰(zhàn)略目標，不斷提升增長效率。具體而言，需要加強酒店行業(yè)的智能化、信息化建設，推動商業(yè)形態(tài)、運營模式、管理手段、科技轉(zhuǎn)化的與時俱進;同時，也要改善市場環(huán)境、健全法律體系、降低交易成本，為酒店業(yè)的發(fā)展營造公平競爭、正向淘汰的土壤。

5.3 局限與展望

首先，除了傳統(tǒng)的資本和勞動要素之外，人力資本也是酒店業(yè)（尤其是作為現(xiàn)代服務業(yè)的星級飯店業(yè)）的重要生產(chǎn)要素。人力資本的形成通常有3種途徑：正式的教育（一般用員工的受教育年限衡量）、在職的培訓（可用培訓的時間或投入衡量）和邊干邊學（可用員工的工作年限衡量）。然而，目前尚沒有對酒店業(yè)人力資本的全面、連續(xù)的宏觀統(tǒng)計或微觀調(diào)查數(shù)據(jù)。筆者也曾嘗試參考其他學者對旅游業(yè)人力資本的估算方法[58]，但研究發(fā)現(xiàn)較為粗略，最終只得放棄。筆者建議旅游統(tǒng)計部門今后將星級飯店的人力資本數(shù)據(jù)納入統(tǒng)計，或者有條件的研究機構(gòu)將其納入微觀數(shù)據(jù)庫的調(diào)查范圍。

其次，本文對酒店業(yè)增長方式的研究是基礎性的，未來還有許多課題可以深入展開。例如，分地區(qū)、分階段的研究可以展示酒店產(chǎn)業(yè)增長方式的更豐富的圖景，同時也可資探討各地區(qū)、各階段的增長方式與其要素稟賦結(jié)構(gòu)的吻合度，以及這種吻合度對酒店業(yè)經(jīng)營績效的影響，等等。本文并不試圖也無法囊括整個研究計劃，筆者將另文專述。

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