楊紅艷
本文以西安市鐘樓商圈和曲江大雁塔商圈內的150家高星級酒店為例,研究其客房價格差異和影響因素,并揭示各因素影響程度,為政府監管、酒店定價和游客目的地選擇提供依據。運用SPSS中的Pearson相關性分析法和多元線性回歸分析法研究酒店星級、客房面積、環境衛生等對星級酒店客房價格差異的影響程度和作用。結果發現:酒店星級對西安市高星級酒店客房價格影響最大,其次是環境衛生、客房面積,距商圈標志距離、設施設備的影響和作用較小。
引言
移動互聯網的普及使得網絡在線預訂成為新潮,同時旅游業的快速發展催生了人們對星級酒店日益高漲的消費需求。西安市作為國家級歷史文化名城,旅游發展較好,星級酒店數量眾多,對西安市星級酒店客房價格的研究不僅有助于政府對市場的監管,更能為酒店選址和定價提供參考。
目前,學術界對星級酒店的研究較多,但主要集中在空間分布、經營效率和服務質量等方面。在星級酒店客房價格方面,目前的研究多是酒店與大型交通設施、景點和CBD的距離以及酒店星級等對酒店客房價格的影響。此外,張燕總結了市場導向、成本導向、成本與市場導向三種主要的酒店客房定價方式;劉妍等從網絡營銷視角探討了互聯網對酒店客房定價的影響;顏幸福從博弈論視角研究星級酒店客房價格,認為其受酒店等級、市場供求關系、投資成本等多個因素的影響。縱觀上述研究,均未考慮所屬商圈以及酒店的內部設施和環境質量等對星級酒店客房價格的影響,并且以往的研究多使用年鑒價格或酒店掛牌價格,數據的時效性和科學性有待商榷。
因此,本文利用時下較流行的酒店預訂網站——“去哪兒網”上公布的西安市鐘樓商圈和曲江大雁塔商圈內的所有3~5星級酒店數據為樣本,研究導致西安市高星級酒店客房價格差異的影響因素,充實星級酒店客房價格方面的研究。
一、數據收集與研究方法
(一)數據收集與說明
本文所需數據均取自“去哪兒網”,該網站詳細給出了不同酒店不同客房的公開報價、客房面積、設施設備、服務質量、環境衛生等各項評分以及酒店總體評分、交通情況、附近的酒店數量、酒店星級等信息,使消費者可根據自身需要篩選出滿意的酒店。
根據地價相近、用途相似等特點[11],本文選取西安市鐘樓商圈和曲江大雁塔商圈作為研究范圍,即在去哪兒網以“鐘樓商圈”和“曲江大雁塔商圈”為關鍵詞進行搜索。兩商圈內星級酒店數量眾多,所有的3~5星級以及同等水平酒店共計236家,剔除已停業和信息不全的酒店,共150家酒店進入樣本。本文主要探討距距商圈標志距離、設施設備、環境衛生、客房面積、酒店星級對西安市星級酒店客房價格的影響。
(二)研究方法
首先,運用SPSS中的Pearson相關系數法分析各因素與西安市兩商圈內高星級酒店客房價格的相關程度;其次,運用多元線性回歸法分析各因素對西安市高星級酒店客房價格的影響程度。
二、結果分析
(一)因子相關性分析
運用SPSS軟件中的Pearson相關系數法對所選取因子進行相關性分析,結果如表1所示。由表1可知,西安市鐘樓商圈和曲江大雁塔商圈內的高星級酒店客房價格與設施設備、環境衛生、客房面積、酒店星級的相關性在0.01水平下顯著,且相關系數均為正,說明西安市高星級酒店客房價格與設施設備、環境衛生、客房面積、酒店星級之間存在著明顯的正向相關關系;其中,與酒店星級的相關系數為0.728,說明西安市高星級酒店客房價格與酒店星級之間為中度相關,與其它因素之間相關性較弱。
(二)回歸分析
為了進一步分析各因素對西安市高星級酒店客房價格的影響,采用逐步回歸分析方法進行多元回歸分析,結果如表2所示。從表2可以看出,酒店星級最先引入,其次是環境衛生,然后是客房面積,最后是距商圈標志距離,四個模型均通過了顯著性檢驗,且D-W值為1.525,表明各因素之間不存在自相關。通過對比可以看出,模型4的R、R2、調整的R2均最大,所以模型4為最優回歸模型,入選的四個自變量可解釋因變量的64.5%。由表2可知,模型4的四個回歸系數都通過了顯著性檢驗,分別在0.01、0.01、0.01和0.05水平上顯著。
綜合以上研究發現,本文所選取的西安市高星級酒店客房價格影響因素中,酒店星級是最顯著的影響因素,其次是環境衛生,客房面積和距商圈標志距離僅發揮著一定的作用。
三、結論
隨著旅游業的發展和人民生活水平的提高,越來越多的游客外出旅游時傾向于選擇星級酒店,因此星級酒店客房價格的研究對于城市旅游業的發展意義重大。本文以西安市鐘樓商圈和曲江大雁塔商圈內的150家3~5星級酒店為對象,選取酒店星級、環境衛生、客房面積等因素分析其對星級酒店客房價格的影響,為酒店選址、游客決策提供參考。結論如下:酒店星級對西安市高星級酒店客房價格影響最顯著,環境衛生次之,然后是客房面積,而距商圈標志距離和設施設備對西安市高星級酒店客房價格的影響和作用較小。
(作者單位:陜西師范大學旅游與環境學院)