内资酒店业生产率评价分析

时间:2022-01-25 09:59:17

内资酒店业生产率评价分析

近十年来,中国旅游业实现飞速发展的同时,酒店数量和经营规模也得到了较快增长,在酒店投资规模日益增大的背景下,对中国酒店的资源要素利用水平和能力进行评价就显得尤为重要。而在国内的酒店市场中,内资酒店在经济型酒店领域占据着主导地位,随着大众消费旅游需求升级,内资酒店的发展面临着前所未有的竞争压力和发展机遇。那么我国内资酒店业的全要素生产率如何?技术进步、纯技术效率和规模效率对我国内资酒店业的全要素生产率的发展变化分别产生了怎样的影响?对于这些问题的回答能为提高我国内资酒店业的资源利用效率和竞争力提供依据,也能为正确引导我国内资酒店业的建设和发展提供支撑。基于此,本文以2005—2014年间我国31个省域的内资酒店业为研究对象,通过分析各省的内资酒店业全要素生产率的变化过程和变化程度,来探究中国内资酒店业取得的发展和存在的问题,以期为我国内资酒店业效率的提升提供发展建议。

一、研究方法及变量

(一)DEA-Malmquist生产率指数法。全要素生产率作为衡量生产活动效率的指标之一,也常被视为技术进步的重要标志,它是一段时间内总产出与全部投入要素之比。DEA模型能有效评价决策单元,在各个领域已经得到了广泛的认可和应用。参考郭悦(2015)等学者的研究成果,本文也采用DEA-Malmquist指数模型对各省域的内资酒店业TFP进行评价。其基本原理是将每一个省域看作一个生产决策单位,运用DEA方法来构造在每一个时期各省域酒店生产的最佳实践前沿面,把每一个省域的内资酒店业生产同该前沿面进行比较,来测度其技术进步率①:项;距离函数D分别以t和t+1时期技术为参照;TFP指数代表全要素生产率,它可以分解为技术进步和技术效率;TEHCH指数代表技术进步,它刻画了t到t+1时期技术前沿面的移动,这主要由新技术或产品的使用引起;EFFCH指数代表技术效率,该指数刻画了t到t+1时期每个决策单元到生产可能性边界的“追赶效应”。我们可以从产出最大化和成本最小化这两个角度来考虑技术效率的问题:产出最大化表示的是在各类投入要素一定的情况下,如何实现产出最大,成本最小化表现为产出不变的情况下,如何实现投入最小。技术效率可以进一步分解为纯技术效率和规模效率;PECH指数代表纯技术效率,它表示投入要素在使用上的效率(即管理效率);SECH指数是规模效率,它指的是产出与投入的比例是否合理,随生产规模的变化而变化②③④。各指数值大于1,表明效率提高,等于或小于1,表明效率不变或降低。将TFP进行分解能为省视各区域的生产率增长提供更为全面和清晰的视角,也能为进一步优化资源的合理利用提供方向指引。(二)指标选取和数据来源。DEA-malmquist生产率指数模型的准确性很大程度上依赖于投入和产出指标的正确选择。借鉴已有研究成果并考虑数据的代表性、可获性和可比性,在计算省域内资酒店业效率时,投入指标为固定资产(原值)、从业人数;产出指标为营业收入。其中,固定资产投资表示内资酒店业投资规模;从业人数代表劳动投入;营业收入是维持企业日常经营活动的重要支撑⑤⑥。本文选取的31个省域、连续10年、3个变量共930个数据,属于平衡面板。以上所有数据均来自于2005—2014年的《中国旅游统计年鉴》和《中国旅游统计年鉴(副本)》。

二、结果及分析

本文基于上述3个变量数据,采用DEAP2.1测算出2005—2014年中国省域内资酒店业全要素生产率及其分解。对于实证结果,本部分主要是对中国省域内资酒店业全要素生产率时间序列变化及其省域差异特征两个方面进行分析。(一)中国内资酒店业全要素生产率时序变化根据表。1,从时间序列数据上来看,中国内资酒店业全要素生产率在2005—2014年间平均增长速度为3.3%,其中,技术进步率为3.5%,技术效率为0.2%的负增长,表明技术进步是推动中国内资酒店业全要素生产率增长的重要力量,其正向增长弥补了技术效率的负增长。将技术效率进一步分解为纯技术效率与规模效率可以更清晰地判断出导致技术效率变化的动力来源,如表1所示,纯技术效率均值为1.003,最高值为1.099,最低值为0.900;规模效率均值为0.995,最高值为1.091,最低值为0.895,各效率值基本在1.0上下浮动,说明2005—2014这10年来我国内资酒店业的纯技术效率和规模效率总体波动不大,我国内资酒店业的经营管理水平没有显著变化,其资源要素的利用效率并没有得到有效提高,发展基本处于停滞不前状态。以上分析说明,中国内资酒店业全要素生产率发展缓慢,内资酒店业发展仍存在一定结构性问题。(二)中国内资酒店业全要素生产率省域差异特征。表2显示了我国31个省域2005—2014期间年均TFP及其分解。从表中可以看出,除山西、河南外其他省份的TFP生产率指数都是大于1的,这说明总体而言我国各省内资酒店业全要素生产率处于持续改善或增长的趋势中。其中,增长最快的是省份是西藏,其年均全要素生产率的增长幅度达到10.6%;而山西省、河南省发展最为缓慢,其全要素生产率分别出现了3.2%、1%的负增长,表明这两个省内资酒店业的发展相对滞后,其发展速度和质量都有待提升。进一步地,从表2对TFP的分解情况来看,对全要素生产率的增长影响最大的是技术进步,31个省的技术进步率都大于1,技术进步实现了3.5%的年均增长;而技术效率在各省域之间差异较大,年均负增长表明出现衰退,还有进一步的发展空间。就全要素生产率出现负增长的山西省和河南省而言,技术效率分别出现了5.7%和4.2%的负增长,而相应的技术进步虽然有所增长,但幅度较小,因此技术效率发展缓慢是导致这两个省份的全要素生产率无效的直接原因;而对于河北、内蒙古、吉林等省份而言,虽然技术效率为负增长,但是技术进步的增长幅度相对较大,从而抵消了技术效率的部分负面作用,技术效率的衰退是导致全要素生产率无法大幅提高的重要原因。在内资酒店业的发展中,技术进步固然重要,注重管理和制度的创新来提高技术效率,进而促进全要素生产率的发展和完善也是不容忽视的重要举措。

三、结论和启示

本文通过对中国31个省域2005—2014年共930个面板数据DEA-Malmquist指数法的分析,探讨了中国内资酒店业的全要素生产率特征。具体地,本文的主要结论和启示可归纳为以下三点:第一,总体而言,2005—2014年我国31个省域内资酒店业的全要素生产率处于上升趋势中,但从每年的具体表现来看,出现了一些波动且存在较明显的省域差异。10年间我国内资酒店业全要素生产率的年均增长率为3.3%,其中技术进步的年均增长率为3.5%,技术效率为幅度0.2%的年均负增长。说明这10年间我国内资酒店业全要素生产率增长主要由技术进步拉动,其正增长幅度大大超过了技术效率的负增长幅度。第二,通过对技术效率的进一步分解,我们发现这10年间我国31个省域内资酒店业的纯技术效率年均增长率为0.3%,规模效率为幅度0.5%的年均负增长,规模效率的负增长幅度超过了纯技术效率的正增长幅度,导致技术效率出现了年均负增长的态势,即纯技术效率对于我国内资酒店业的技术效率影响更大,规模效率制约了技术效率的增长。较多年份的效率出现负增长迹象,表明我国内资酒店业的资源配置还没有得到优化,部分要素的投入不充足或者存在冗余的情况,导致产出水平无法达到理想状态。相关省份应该根据实际情况,因地制宜,因时制宜,优化内资酒店内部产业结构,科学、有序且合理地开发我国内资酒店业基础层、中间层和高端层产品,在完善基础化服务的前提下,注重市场差异化发展来满足人们逐渐注重的精品化、个性化的旅游体验。第三,从分省份的情况来看,除山西、河南省外,其余29省的全要素生产率都是正增长,进一步的研究表明,所有省的技术进步也都是正增长,而近一半的省域的技术效率出现了负增长,表明技术进步对全要素生产率增长的贡献相对要大,而技术效率未能释放出足够的力量,对全要素生产率的增长产生了制约作用。这说明我国内资酒店在管理理念和方法、管理制度方面还存在较大的发展空间,未来应该加强内外资酒店之间的学习交流,推广先进的管理经验,提高投入要素的使用效率,促使我国内资酒店业的技术效率得到改善,否则技术进步的影响也可能会被抵消,进而影响全要素生产率的整体发展。另外,技术进步带来的影响也不能忽视,由于酒店业属于典型的劳动密集型服务产业,人力成本是酒店经营的重要构成成本之一,智能化技术将改善酒店现有的经营管理模式,大大提高客户体验、员工工作效率和酒店管理水平,因此未来酒店业的发展应该抓住这一机遇来挖掘效益,进而提高全要素生产率。

作者:蔡珊珊 何阳 单位:海南大学旅游学院