基于主成分回歸的全國星級飯店營業收入研究

摘要：全國星級飯店營業收入受眾多因素影響。本文基于2010—2022年全國星級飯店營業現狀，選取6個財務指標數據，運用主成分回歸分析方法，對影響全國星級飯店營業收入的因素和影響程度進行了統計分析。結果表明，固定資本、從業人員年平均人數、大專以上學歷人數、客房數和床位數均正向影響全國星級飯店營業收入。基于研究結論，提出促進全國星級飯店營業收入的相關建議。

關鍵詞：主成分回歸；星級飯店營業收入；Cox-Stuart趨勢檢驗

中圖分類號：F74"""""""文獻標識碼：A""""""doi：10.19311/j.cnki.16723198.2025.03.018

0"前言

改革開放以來，我國經濟持續增長，特別是加入WTO后與全球貿易接軌，國際重要活動——北京奧運會、上海世博會、杭州的亞運會等的召開向世界展示了當代中國風貌，以及“一帶一路”倡議促進了我國文化和旅游事業高質量發展，中國旅游業呈現持續高速發展的趨勢。近幾年雖然受新冠疫情影響，但目前整體呈復蘇現象。根據《2023年中國旅游市場分析報告》[1]，2023年國內旅游市場高潮迭起、活力滿滿、強勢復蘇，2023年國內出游人次48.91億，同比增長93.3%；國內游客出游總花費4.91萬億元，同比增長140.3%；國內出游人次和國內旅游收入分別恢復到2019年的81.38%、85.69%。作為旅游業的一大支柱——住宿業，對旅游經濟發展的貢獻極大，不僅是旅游業收入的主要來源，還有利于相關產業的發展、提供大量的崗位需求。然而，目前我國的住宿業經營效益不佳。2016年，李新泰[2]指出2008年以來，星級飯店的絕對數量基本持平，數量占比呈下降趨勢，星級飯店營業收入進入瓶頸期，其資產總額持續增加且資產配置發生變化，就業人數出現驟降。2018年，焦珊珊[3]指出，長期以來，我國住宿業供大于求，陷入到規模上的快速擴張與效益上的長期低迷的一種悖論式的惡性循環。2021年，廖浩凌[4]指出2004—2016年期間中國星級飯店經營效率整體呈現先升后降年際變化態勢。

旅游業在國際上被譽為永不衰落的朝陽產業，在國民經濟中的地位日益重要，作為旅游業的主要組成部分—飯店業的經營效益同樣十分重要，根據文化和旅游部印發的《國內旅游提升計劃（2023—2025年）》[5]內容，在旅游行業轉型的背景下，推動旅游住宿業轉型升級，引導星級飯店創新經營方式，具有重要的現實意義。本文擬從統計分析的角度出發，研究近十幾年星級飯店的經營情況，根據文化和旅游部公布的星級飯店數據，構建統計模型，得出相關研究結果并提出相應的建議。

1"研究方法

結合研究目的和所分析數據的特性，本文將采取兩種統計分析方法——Cox-stuart趨勢檢驗和主成分回歸模型（PCR）。

1.1"Cox-Stuart趨勢檢驗

Cox-Stuart趨勢檢驗[6]是一種非參數統計方法，對數據所服從那個的分布不作要求，主要用于檢驗時間序列數據是否呈現遞增或遞減的趨勢。其主要思想是根據樣本容量，確定前后對比的周期c，然后用第i時刻的數據減去i+c時刻的數據，即xi-xi+c，并統計xi-xi+c大于0的個數s+和小于0的個數s-，進而轉化為傳統的符號檢驗。當mins+，s-小于二項分布的下側0.025分位數時，認為該時間序列數據呈現一定的趨勢，其中s"+較大時，趨勢是遞減，s-較大時，趨勢是遞增。

1.2"主成分回歸模型（PCR）

主成分回歸（pincipal"components"regression，"PCR）[7]是對傳統回歸模型改進的一種方法，主要適用于自變量X之間存在多重共線性情況。其基本思想是運用主成分方法，在損失很少信息的前提下把多個相關性強的自變量X利用正交旋轉變換轉化為幾個相互獨立的綜合變量-主成分Z，然后再用這幾個相互獨立的主成分Z與因變量Y建立回歸模型，為更好地解釋自變量X對因變量Y的影響，后把各主成分Z和原始自變量X的線性表達式代入建立的回歸方程中，進而推導出原始自變量X和因變量Y之間的關系式，進行系數經濟意義的解釋。主成分回歸采取降維的思想，在研究復雜問題時，只考慮少數幾個主成分且不丟失太多信息，抓住主要矛盾，揭示事物內部變量之間的規律性，讓研究的問題簡單化，提高效率。

2"指標選取和數據來源

根據文化和旅游部公布的數據，在統計口徑的連貫性、指標選取科學合理性和統計分析可操作性的原則下，從影響星級飯店營業收入的內生決定因素出發[3，89]，分別在飯店規模、人力資本和現實競爭力三大影響因素中選取了固定資產原值、大專以上學歷人數、從業人員年平均人數、平均房價、床位數和客房數六個指標，具體如下表：

3"實證分析

3.1"描述性統計分析

根據文化和旅游部官網公布的2010—2022年全國星級飯店統計報告，整理出全國星級飯店營業收入數據，繪制如下折線圖：

圖1"2010—2022年全國星級飯店營業收入折線圖

直觀上，近13年全國星級飯店的營業收入整體呈現遞減的趨勢，中間存在部分回升現象。

理論上，由于全國星級飯店的營業收入數據所服從的分布未知，故本文采用非參數統計中的Cox-Stuart趨勢檢驗來分析營業收入趨勢，具體如下：首先，建立原假設（營業收入無趨勢）和備擇假設（營業收入呈現遞減的趨勢）；

其次，計算檢驗統計量。這里周期c=7，檢驗統計量K=min{S+，S-}=min{6，0}=0，在原假設下K～B（6，0.5）；

最后，計算P值。P=P（Klt;6）=0.0156lt;0.5，拒絕原假設。

因此我們有理由認為近幾十年來全國星級飯店營業收入呈遞減的趨勢。

下面本文將討論影響星級飯店營業收入的主要指標，根據以往數據，建立統計模型，期望為星級飯店的經營提供有效的建議。

3.2"主成分回歸分析

3.2.1"數據標準化

由于原始數據的單位差別比較大，所以對數據進行標準化處理，產生的新變量命名為：

3.2.2"多重共線性診斷

計算標準化后變量的相關系數矩陣，如表3，自變量間的相關性很高，特別是ZX2、ZX3、ZX5、ZX6與其他自變量的相關系數高達0.9以上了。

進一步，對自變量進行多重共線性診斷。常見的多重共線性診斷方法有方差擴大因子法（VIF）、特征根判別法等。這里運用方差擴大因子法，資料表明[10]當VIF10時，變量間有著嚴重的多重共線性。通過統計軟件SPSS輸出結果，自變量ZX2、ZX3、ZX5和ZX6的VIF遠遠超過10，自變量之間存在嚴重的多重共線性。

3.2.3"主成分分析

根據前面的分析，自變量之間存在嚴重的多重共線性，同時根據表5"KMO和Bartlett檢驗結果，KMO值為0.747，大于0.7，自變量間信息重疊得多，顯著性水平小于0.05，拒絕原假設，該數據適合運用主成分分析方法，提取變量中相互獨立的主要成分，消除變量間的多重共線性。"

根據表6"總方差解釋，第1個主成分的特征值λ1=4.161，第2個主成分的特征值λ2=1.44，都大于1，且累計方差93.337%gt;85%，包含原數據大部分信息，因此提取前兩個主成分。

下面計算主成分和自變量之間的關系表達式。根據表7"因子載荷矩陣結果以及主成分表達式中ZXi的系數為因子載荷矩陣系數除以λi，計算出主成分的表達式，如公式（1）、（2）。

根據主成分表達式可以看出第一個主成分主要綜合了自變量——從業人員年平均人數ZX2，大專以上學歷人數ZX3，床位數ZX5，客房數ZX6，概括來說第一個主成分prin1是星級飯店的硬件設施—飯店規模和軟件設施—人力資本的綜合變量；第二個主成分主要綜合了自變量—固定資產原值ZX1和平均房價ZX4，概括來說第二個主成分prin2是星級飯店的財力水平和現實競爭力的綜合變量。計算主成分prin1、prin2的得分并繪制折線圖，如表8所示。

由主成分得分和圖2可知，2010—2022年期間，第一個主成分prin1（全國星級飯店的硬件設施—客房設置和軟件設施—人力資源）呈遞減趨勢，第二個主成分prin2（財力水平和現實競爭力）呈現波動。

3.2.4"回歸分析

對主成分prin1、prin2和因變量ZY做線性回歸，得到主成分回歸方程

ZY=0.440prin1+0.261prin2（3）

主成分回歸方程（3）的決定系數R"2為0.902，對觀測值的擬合程度高，因變量90%的信息可以主成分回歸方程解釋；F統計量為45.846，P值為0.000，說明該主成分回歸方程整體顯著；方程回歸系數的P值分別為0.000和0.010，都小于0.05，故兩個主成分prin1、prin2對因變量ZY的線性效果顯著。

將主成分與自變量的線性表達式代入上述主成分回歸方程，計算出營業收入總額關于各自變量的主成分回歸結果，如下表："

從表9主成分回歸結果可知，6個自變量均正向影響營業收入總額。其中固定資產原值是影響因素中主成分回歸系數最高的一個，其對營業收入總額的主成分回歸系數為0.29，表明固定資產原值每增加1%，營業收入總額將增長0.29%。從業人員年平均人數、床位數和客房數對營業收入總額影響程度差不多，主成分回歸系數在0.2左右。平均房價在6個影響因素中對營業收入總額的影響程度最弱，主成分回歸系數為0.153，表明平均房價每增加1%，營業收入總額將增長0.153%。大專以上學歷人數的主成分回歸系數為0.167，對營業收入總額的相對影響不大，但在原變量的一般線性回歸方程中，大專以上學歷人數的系數最大，為12.14，表明大專以上學歷人數每增加1萬人，營業收入總額將增長12.14億元，大專以上學歷人數對營業收入總額的相對影響弱，而絕對影響很大，這種差異和大專以上學歷人數的整體基數較小相關。

4"結論與建議

4.1"結論

基于2010—2022年全國星級飯店營業收入數據，運用主成分回歸分析方法，分析了固定資產原值、客房數以及從業人員年平均人數等多個因素對全國星級飯店營業收入總額的影響。實證結果發現，固定資產原值、從業人員年平均人數、大專以上學歷人數、平均房價、客房數和床位數6個影響因素可以降維成全國星級飯店的軟硬件設施條件和財力、現實競爭力，其中全國星級飯店的軟硬件設施條件在2010—2022年期間呈遞減趨勢，可見近些年全國星級飯店的軟硬件設施水平在后退。

具體每個自變量對營業收入總額的影響，固定資產原值、客房數、從業人員年平均人數和床位數是影響星級飯店營業收入總額主要因素，有正向的促進作用。大專以上學歷人數由于整體基數較小，對星級飯店營業收入總額的主成分回歸系數較小，但和相同量綱的自變量——從業人員年平均人數相比，大專以上學歷人數標準化還原后的回歸系數很大，對星級飯店營業收入總額絕對影響較大，可見全國星級飯店的高水平運營管理專業人才模塊存在很大的缺口，其對星級飯店營業收入具有很大的促進作用。

4.2"建議

基于以上的分析與結論，提出以下4條建議：

第一，星級酒店提升硬件設施水平，提高規模效率和容客率。星級酒店的消費者對酒店設施的要求普遍較高，星級飯管理者需要改變經營理念，提高酒店設施和產品設計，提高規模效率，以質量求效益，提高酒店容客率。

第二，星級酒店提升軟件設施水平，重視人力資源的有效開發。建立有效的激勵機制，調動員工積極性，增強員工凝聚力；注重員工的繼續教育和終身發展，加強人才培養體系建設，為在職職員提供先進完善的培訓機制，提高整體素質和服務水平；引進高端專業人才，招賢納士，通過優惠政策、項目合作等方式，吸引國內外酒店管理領域的高端人才。

第三，建立企業文化，樹立酒店品牌。根據市場調整發展戰略，滿足顧客的需求，酒店品牌的樹立可以強化酒店產品差異，增強消費者的認同感和對品牌的忠誠度，建立友好的客戶關系，提高顧客的偏好消費。

第四，政府推動文旅產業深度融合發展，大力發展旅游業。旅游業作為酒店行業的下游產業鏈，其發展狀況直接影響到酒店的入住率和經營收入，要堅持以文塑旅、以旅彰文，充分利用好各項旅游資源，促進文旅產業高質量發展，提高游客流量和酒店入住率。

參考文獻

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