基于特征價格模型的酒店客房價格影響因素研究

文/劉微 劉子琪 郭金金

一、引言

隨著我國進入中國特色社會主義新時代，人們生活水平有了顯著提高，對生活質量也有了更高追求，旅游人數與旅游消費不斷增加。2010年至2018年，全國旅游總人數年均增長率約為10%。截止到2018年上半年，國內旅游人數已達28.26億人次，比上年同期增長11.4%。酒店業，作為旅游業重要支柱，得到了迅速發展。國家旅游局統計數據顯示，全國星級酒店數量2010年僅2642家，2017年底已增至7539家。截至2018年6月，全國星級酒店數量已達10739家。文旅部數據顯示，2018年第一季度，全國星級酒店營業收入合計487.11億元，同比增長2.43%，其中，客房收入占營業收入的42.93%。可見，酒店客房價格，作為酒店服務的重要組成部分，是決定酒店客流量與經營績效的關鍵因素。因此，研究酒店客房定價影響因素對星級酒店提高營業收入、增強行業競爭力具有十分重要的意義。

學者們運用不同研究方法對城市酒店價格的影響因素進行了相關研究，主要聚焦不同等級酒店（星級酒店、經濟型酒店等）的租金、定價及其影響因素[1-3]。研究方法主要有層次分析法、特征價格法[4]、多元回歸模型[1]。此外，還有一些學者[5-7]運用ArcMap對城市酒店的空間布局及其客房價格影響因素進行了研究。縱觀已有研究，酒店客房價格的影響因素大致可歸納為宏觀影響因素和微觀影響因素兩類。相較而言，微觀層面因素更為酒店與行業主管部門所關注。而基于微觀層面的酒店客房價格影響因素研究較少。本文從微觀層面出發，以濟南星級酒店為研究對象，對酒店客房價格影響因素進行研究，旨在為酒店管理者及主管部門制定決策提供參考。

二、酒店客房價格的影響因素分析

（一）酒店等級

酒店等級按照星的數量與顏色一般分為一星、二星、三星、四星和五星五個等級。通常星越多，代表酒店綜合服務質量越高。本文僅研究二星級及以上酒店。

（二）酒店評分

酒店評分是指消費者入住酒店后，根據自己的消費體驗，對于酒店的設備設施、服務水平、價格等，在旅游網站如去哪兒網、攜程網等對酒店進行評分總體，作為自己入住體驗的總結。酒店評分的高低可以影響后續顧客對酒店的選擇等，因而對酒店客房價格也有一定的影響。

（三）距市中心距離

距市中心距離，即酒店與濟南市CBD中心（泉城廣場）的距離。一般而言，越接近市中心，土地的租金就越高，環境的繁華程度包括人們處理事務的方便程度也越高。這些因素都對酒店客房價格具有較強的影響。

（四）房間樓層

房間樓層，是指酒店客房所處的樓層。客房所處樓層高低直接影響入住者的視野及入住體驗。同時，不同的樓層受城市揚塵的影響也有較大差異。

（五）客房面積

客房面積，主要指酒店客房的使用面積。酒店客房面積大小直接影響消費者入住體驗和舒適度，會對酒店房價產生重要影響。

（六）房間設施

房間設施包括寬帶上網、免費本地電話、空調、國際直撥電話、免費國內長途電話、吹風機、24小時熱水、暖氣等。是否擁有完善的房間設施對于消費者入住體驗及生活的方便程度都有較大的影響，進而對酒店客房價格產生影響。

（七）交通狀況

酒店交通狀況對顧客出行辦理事務的方便度與控制旅程的時間消耗具有十分重要的意義。對于交通狀況的判斷主要通過與最近的機場及火車站的時間距離進行衡量。酒店交通狀況的優劣也對酒店客房價格具有重要的影響。

三、數據來源與樣本描述

研究通過去哪兒網搜集濟南市酒店客房2019年5月至2019年7月的截面數據，中間涉及勞動節、端午節兩大國家法定節假日。該截面數據主要包括酒店名稱、酒店評分、酒店客房價格、客房面積、客房樓層、位置交通和房間設施。特征變量中的與市中心距離的數據利用百度地圖進行收集，將泉城廣場作為終點，將對象酒店作為起點，出行方式設為駕車，收集從對象酒店到達泉城廣場的最短距離。各變量符號設定及屬性解釋見表1。根據去哪兒網提供的數據，由于二星級以下的經濟型酒店數量過多且變量數據信息相對缺乏，本次研究僅選取濟南地區二星級及以上酒店客房價格數據進行分析，樣本數據默認為無早餐、酒店直銷的標準兩人間。樣本描述見表2。

表1 變量屬性解釋

表2 樣本的描述性統計分析

四、模型構建與選擇

酒店客房是一種非常典型的異質性商品，適用于特征價格模型。以表1中X1至X8各因素為自變量，P為酒店客房價格，建立濟南市酒店客房特征價格模型，見式①。將P1、P2、P3的均價作為平日均價Pr，將PL與PD的均價作為節假日均價Pj，以M1、M2、M3的均價作為周末平價價格Pm，將所有價格均價作為總體均價Pt。

特征價格模型主要存在線性形式（式②）、對數形式（式③）和半對數形式（式④）三種主要函數形式。運用三種函數形式分別對平價、末價、均價這12種價格分別進行回歸分析及顯著性檢驗，選擇擬合優度最高的模型形式，結果匯總見表3。

表3 特征模型最佳形式及其回歸結果匯總表

五、模型結果及分析

（一）模型結果

由表3可知，樓層與機場的距離對價格的影響不顯著，故刪除X5和X7后，運用特征價格模型對數形式重新對平日均價、假日均價、周末均價與總體均價分別進行回歸分析，結果見表4至表7。

表4 平日均價的特征價格模型結果

表5 周末均價的特征價格模型結果

表6 假日均價的特征價格模型結果

表7 總體均價的特征價格模型結果

由表4至表7可以得到酒店客房價格平日均價、周末均價、假日均價與總體均價的特征模型對數函數式，如式⑤、⑥、⑦、⑧所示。

（二）結果分析

由上述結果可知:酒店評分、酒店等級、客房面積、房間設施對酒店客房價格存在正向顯著影響，而酒店與市中心、火車站的距離均對客房價格存在負向顯著影響；各因素對酒店客房的平日均價、周末均價、假日均價及總體均價的影響基本一致，影響程度略有差異。酒店等級對客房假日均價與總體均價的影響不顯著。

1.酒店評分顯著正向影響酒店客房價格，且對于平時價格、周末價格、假日價格的影響基本一致。人們傾向于入住評分高的酒店主要是由于人們認為高評分酒店能夠提供更好的入住體驗，而顧客的認可與顧客數量的增加則會進一步使酒店客房價格提高。

2.酒店等級對于酒店客房價格的正向影響顯著。酒店等級代表酒店的整體設備水平、服務水平等。星級越高，酒店的等級越高，自然客房價格也越高。

3.與市中心距離、與車站的距離對于酒店客房價格存在顯著負向影響。即距離市中心、火車站越遠，酒店客房價格越低。反之，距離越近，則入住人員的出行更為方便，出行成本更低，客房價格會更高。

4.客房面積對于客房價格有顯著的正向影響。客房面積對于假日價格的影響明顯大于對周末價格的影響，對周末價格的影響大于對平時價格的影響。這說明顧客對于平時、周末和假日三種情況有著不同的需求與支付意愿。客房面積更大，能夠給顧客提供更好的入住體驗，價格則越高。

5.房間設施對客房價格亦存在顯著的正向影響。房間設施評分對平日價格的影響要大于對假日價格的影響。這說明商務出行的旅客比休閑出行的旅客對設施設備的敏感性更高，更加重視酒店的設施設備是否完善。房間設施越完善，酒店需要付出的成本越大，顧客越覺得舒適與滿意，房價便越高。

6.酒店等級對客房假日均價與總體均價的影響不顯著。酒店等級對客房假日均價影響不顯著可能是因為在節假日期間，酒店客房通常供不應求，無論何種等級的酒店，都會被提前預訂；酒店等級對客房總體均價影響不顯著，則可能是由于假日客房均價對總體均價影響較大。