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我国东部地区高星级酒店规模与位序差异化研究

我国东部地区高星级酒店规模与位序差异化研究

  摘要:

本文选取我国东部11个省区2000-2013年高星级酒店的数据,利用标准差、变异系数、基尼系数、首位度、赫芬达尔系数等指标分析其规模差异和位序规模分布,结果发现:

东部地区高星级酒店呈现出“先快后慢”的发展节奏,总体发展不平衡,但差异在缩小;东部地区高星级酒店呈位序规模分布并具有单分型性质;东部高星级酒店从集中型分布向分散均衡发展,但与此同时,其实际发展滞后于理想值,仍具有一定的发展潜力;东部高星级酒店发展态势呈现平稳型、上升型和衰退型三种形态。

  关键词:

高星级酒店;规模差异;位序规模;东部

  中图分类号:

F590文献标识码:

A

  一、引言

  随着我国经济和旅游业的发展,作为旅游业三大支柱产业的酒店业也迅速发展,星级酒店从2000年的6029家增长至2013年的11648家。

受区位、经济发展水平和旅游发展差异性的影响,一定区域范围内的酒店规模和空间分布也各有差异。

大量学者对酒店空间分布的差异性进行了研究,并取得了一定的进展。

例如,张汉琴探讨了影响中国跨国酒店集团的区位选择因素,并以中国广东省为例,分析了城市化对酒店发展的影响[1-2];李梅梅以香港为例,证实了商业用地类型、旅游吸引物与香港高星级酒店分布的强相关性[3];艾里拉弗拉基以西班牙的酒店为研究对象,证实了积极的环境战略对酒店选址的重要作用[4];李飞和何建民(2009)的研究表明市场潜力和区位是连锁酒店选址的重要依据[6];侯兵和黄震方(2009)从主客关系视角出发,以扬州为例指出了经济型酒店空间分布的形成机制[7];李飞(2010)研究了中国经济型连锁酒店的空间扩散类型和规律[8];梅林和韩蕾(2011)分析了影响中国星级酒店空间分布的因子[9];姜海宁等(2011)采用ESDA方法研究了长三角五星级酒店的空间格局[10];黄莹等(2012)探讨了电子商务影响下南京主城区经济型连锁酒店的空间组织与扩张研究[11];霍云霈等(2006)分析了我国五星级酒店的空间分布特征和变化规律[5];刘嘉毅和赵磊(2013)分析了中国五星级酒店的区位布局及影响因素[12]。

  然而,纵观国内外有关酒店空间分布差异性的研究,仍存在以下局限:

(1)在研究尺度上,以大尺度和小尺度的研究居多,缺乏中观尺度的研究。

(2)在研究内容上,侧重探寻酒店空间区位布局和城市内部酒店区位布局等方面的研究[12],而对于区域内酒店分布的差异,特别是针对高级别酒店空间分布差异性的研究目前还较少。

为此,本文根据位序规模理论,选取东部11个省区2000-2013年高星级酒店(四星和五星)的数据,探析东部高级别酒店的规模和位序差异特征及其影响因素,以期为东部高级别酒店的未来发展和布局提供一定的决策参考。

  (三)规模差异逐渐降低

  由表1和图1可见,各年的首位度指数均小于1.5且逐年缩小,说明东部高级别酒店首位分布不明显;2000-2013年赫芬达尔系数呈现下降趋势,从2000年0.1411不断降低到2013年的0.1091,为13年来的最小值。

赫芬达尔系数的变化在一定程度上表明,东部各省区在高星级酒店客源市场上的竞争日趋激烈,导致了东部地区高星级酒店集聚程度的不断降低,分布逐渐趋于均衡,这与前文分析得出的结论一致。

  四、我国东部地区高星级酒店位序规模分析

  

(一)位序规模分布分析

  图2东部高星级酒店位序规模分布变化图

  为详细反映东部高星级酒店位序规模的共时性变化,本文选取2000年、2002年、2004年、2006年、2008年、2010年、2012年和2013年的数据绘制东部高星级酒店位序规模的变化趋势图(见图2,其横坐标和纵坐标分别代表规模位序和规模数量)。

由图2可见,2000-2013年东部高星级酒店的规模分布整体呈扩大趋势,特别是2000-2008年间规模分布整体扩大明显,2008年至今增幅有限。

就总体规模而言,2000年东部共有336家高星级酒店,2008年增长为1358家,2013年增长为1788家,2000-2008年的年均增长率为19.2%,2008-2013年均增长率下降到5.7%,前后差异明显。

这是因为2008年受全球金融危机的影响,我国入境旅游遭受重大挫折,因此东部地区高星级酒店在2008-2013年期间增长缓慢,由此也使得东部高星级酒店的内部差异性逐渐缩小。

就各省区而言,排名靠前的江苏和北京2000年高星级酒店分别为49家和55家,2008年分别增长至197家和178家,期间年均增长率分别为19.1%和15.9%;而到2013年分别增长至261家和186家,2008-2013年间年均增长率分别为6%和0.89%。

而排名较靠后的河北、海南和辽宁则分别在2010年、2011年和2012年出现了小幅的负增长。

总体而言,东部高星级酒店的发展具有较好的一致性,规模差异从扩大到缩小的变化表明东部高星级酒店的发展呈现出“先快后慢”的发展节奏。

  图3东部地区高星级酒店的位序规模双对数坐标图

  已有研究表明,某个具有分形性质的地理要素的点列若在双对数坐标图上呈直线分布,则为单分形;若形成两个直线段,则为双分形[14]。

观察2000-2013年东部高星级酒店的位序规模双对数坐标图(见图3①)可见,东部高星级酒店的位序规模分布与齐夫结构特征吻合,具有单分形性质。

  为进一步说明其分布规律,根据公式(6)和(7),运用EVIEWS计算得到2000-2013年其位序规模分布的回归方程,具体结果见表2。

由回归分析结果可见,东部高星级酒店历年规模和位序拟合度(R2)均大于70%,模型回归结果较为理想;方程的相关系数R值在0.7左右,表示相关性很高,这也说明东部高星级酒店的规模分布和位序规模分布的空间耦合性较好,与位序规模分布规律相吻合。

  由表2的回归方程可见,齐夫参数q在0.65-1.05之间并呈逐年降低趋势,由此可以判定东部高星级酒店从集中型分布向分散均衡发展;其中,2000-2003年呈集中型分布(0.85

理想K值逐年增长在客观上表明东部高星级酒店规模不断增长的发展状况,但对比理想K值与实际K值可见,东部高星级酒店发展滞后于理想值,仍具有一定的发展潜力。

  

(二)发展态势分析

  为深刻剖析东部高星级酒店的发展态势,对其位序规模进行排序(见图4),可将东部高星级酒店的发展态势分为三种形态。

  图4东部高星级酒店发展态势分析图

  平稳型:

其发展态势主要表现为数量和增长速度稳定,位序规模变化幅度不大,主要包括广东、江苏、浙江和天津四个省区。

其中,广东、江苏和浙江属于高位稳定发展型,13年间的位序一直稳居前四;天津属于低位稳定发展型,2000-2001年分别位于第10和第9,2002-2013年一直位于第11位,在东部省区中排最末位。

  上升型:

其发展态势主要表现为随时间位序提升、规模增长,主要包括山东、河北和福建三个省区。

山东在2000年位于第7位,之后不断波动上升,至2013年上升至第4位;河北由2000年的第11位上升到2009年的第6位,2010年下滑至第10位后又在2011年增长至第7位,并一直保持至2013年;福建2000年位于第9位,2001-2006年一直保持在第10位,2007-2008年上升至第7位,2009年降至第8位,2010又上升至第6位并一直持续至今。

  衰退型:

其发展态势主要表现为数量增速有限,位序规模下降明显,主要包括北京、上海、辽宁和海南四个省区。

2000-2005年北京一直位于第2位,从2006年开始位序不断下滑,至2013年衰退至第5位;上海在2000年位于第4位,之后位序不断下滑,至2013年位于第8位;辽宁在2000年位于第6位,随时间增长位序不断下降,2013年位于第9位;海南2000年位于第8位,2001-2003年上升并维持在第7位,之后位序不断下滑,至2013年位于第10位。

  五、东部地区高星级酒店位序规模的影响因素分析

  影响酒店空间分布的因素较多,文吉从消费力、旅游力、商业力、投资力、开放力、交通力、城市力等方面对广州市星级酒店的空间布局进行了分析[15];侯兵等认为经济型酒店的发展动力由城市力、商业力、旅游力、交通力、消费力等五个方面组成[7];梅林和韩蕾从宏观力、生态力、内动力、消费力、中介力和外动力六大因素出发构建了星级酒店发展的模型[9];何建民认为中国星级酒店业的发展由三大旅游市场的需求决定,而三大旅游市场又受人口、经济、自然资源、技术、政治和社会文化六大宏观因素影响[16];姜海宁等认为旅游资源、经济发展水平、交通基础设施和区位是影响长三角五星级酒店空间格局的重要因素[10];李飞和何建民的研究发现GDP、人均GDP、非农业人口、消费品零售、批发零售总额等是影响中国经济型连锁饭店市场选择最重要的因素[6]。

以往的研究大多着眼于宏观视角展开,缺乏省域视角的对比研究。

本文结合东部高星级酒店的三种发展态势从旅游资源禀赋、基础设施、经济发展水平、对外开放度和旅游发展水平等五个方面分析东部高星级酒店规模差异化的原因。

选取东部各省区5A级景区和4A级景区的数据,采用加权模型计算出11个省区的旅游资源丰度(X1)以表征旅游资源禀赋[17];选取货物周转量、旅客周转量、电信业务量和邮政业务量从交通与邮电设施两个方面考察基础设施的发展水平(X2)[12];用人均GDP表征经济发展水平(X3);以进出口总额表征对外开放度(X4);用旅游业总收入占GDP的比重来衡量旅游发展水平(X5)。

采用SPSS17.0软件进行多元逐步回归,结果如表3所示。

  由表3可见,R2=0.910,AdjR2=0.821,F=10.143,表明东部高星级酒店位序规模影响因素模型拟合较好。

根据变量的回归系数和显著性,东部高星级酒店位序规模受基础设施和经济发展水平影响最大(回归系数分别是0.621和0.679),对外开放度的影响次之(回归系数为0.469),旅游资源禀赋和旅游收入影响较小(回归系数分别是0.358和0.346)。

这一研究结论与刘嘉毅得出的结论一致[12]。

  从表3还可发现,不同发展类型的酒店的影响因素具有一定的差异性:

平稳型(广东、江苏、浙江和天津)主要受经济发展水平和旅游资源的影响(回归系数分别是0.621和0.314);上升型(山东、河北和福建)主要受基础设施和旅游收入的影响(回归系数分别是0.465和0.531);衰退型(北京、上海、辽宁和海南)主要受经济发展水平和对外开放度的影响(回归系数分别是0.281和0.634)。

  六、结论

  本文分析了2000-2013年东部11个省区高星级酒店的规模差异和位序规模分布,并对影响酒店位序规模的因素进行了回归分析,得出以下结论:

(1)东部地区高星级酒店呈现出“先快后慢”的发展节奏,总体发展不平衡,但绝对差异和相对差异在不断缩小。

(2)东部高星级酒店竞争激烈,导致其集聚程度不断降低。

(3)东部高星级酒店呈位序规模分布,并具有单分型性质,且其规模分布和位序规模分布有很好的空间耦合。

(4)东部地区高星级酒店从集中型分布向分散均衡发展,而理想K值与实际K值的对比表明,东部高星级酒店发展滞后,仍具有一定的发展潜力。

(5)根据规模和位序的变化态势,东部高星级酒店的发展态势呈现出平稳型、上升型和衰退型等三种形态。

(6)东部高星级酒店位序规模受基础设施和经济发展水平影响最大,对外开放度的影响次之,旅游资源禀赋和旅游收入影响较小。

(7)不同发展类型酒店的影响因素具有一定的差异性:

平稳型主要受经济发展水平和旅游资源的影响;上升型主要受基础设施和旅游收入的影响;衰退型主要受经济发展水平和对外开放度的影响。

  注释:

  ①由于篇幅有限,仅截取2000年、2005年、2010年和2013年的图。

  参考文献:

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  ScaleandRank-sizeDistributionoftheHigh-StarHotelsinEastChina

  BAOFu-hua1,2,CHENYing2,LILing1

  (1.CollegeofEconomicsandManagement,XianyangNormalUniversity,Xianyang712000,China;

  2.CollegeofTourismandEnvironmentalSciences,ShaanxiNormalUniversity,Xi′an710062,China)

  Abstract:

Thispaperanalyzesthescaledifferencesandrank-sizedistributionofthehigh-starhotelsamongthe11provincesinEastChinafrom2000to2013withStandardDeviation,CoefficientofVariation,GiniCoefficient,PrimacyRationandHerfindahlCoefficient.Theresearchfindsthat:

thehigh-starhotelsinEastChinashowthedevelopmentrhythmofslowingdownafterthefastgrowing,andtheoveralldevelopmentisnotbalancedbutthedifferencesarenarrowing;thesizeofhigh-starhotelsinEastChinaisinrank-sizedistributionwithasingletypeofnature;high-starhotelsinEastChinatransformfromconcentrationtoscatteredequilibrium,butatthesametime,theactualdevelopmentofthehotelslagsbehindtheidealandstillhascertaindevelopmentpotential;thehigh-starhotelsinEastChinapresentstable,riseanddeclinethreetypes.

  Keywords:

high-starhotels;scaledifferences;rank-sizedistribution;EastChina

  (责任编辑:

张曦)

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