吳向明,趙磊

(浙江工業(yè)大學(xué)a.經(jīng)貿(mào)管理學(xué)院;b.城鎮(zhèn)化與城鄉(xiāng)休閑研究中心,浙江杭州310023)

浙江省高星級酒店效率測度*
——基于非參數(shù)DEA-Malmquist指數(shù)的實(shí)證分析

吳向明a,b,趙磊a,b

(浙江工業(yè)大學(xué)a.經(jīng)貿(mào)管理學(xué)院;b.城鎮(zhèn)化與城鄉(xiāng)休閑研究中心,浙江杭州310023)

采用非參數(shù)DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法測算了2002-2011年浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率,并將其分解為技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率。研究結(jié)果表明:技術(shù)進(jìn)步是推動(dòng)浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率增長的主要源泉,而技術(shù)效率基本處于負(fù)增長狀態(tài);浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率增長表現(xiàn)出顯著的波動(dòng)性,并存在市級差異;收斂檢驗(yàn)結(jié)果表明,在整體樣本時(shí)期內(nèi),浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率存在絕對貝塔收斂。此外,文章又采用DEA-BCC模型,測算了2011年浙江省高星級酒店綜合技術(shù)效率,并進(jìn)行了投入產(chǎn)出改進(jìn)分析。

高星級酒店;全要素生產(chǎn)率;收斂;綜合技術(shù)效率

引言

星級酒店是旅游業(yè)的重要細(xì)分行業(yè),據(jù)統(tǒng)計(jì),近十年來,中國星級酒店平均規(guī)模擴(kuò)張速率為12.8%,與旅游業(yè)產(chǎn)出平均占比為48%,在旅游業(yè)內(nèi)部五類細(xì)分旅游行業(yè)中占據(jù)主導(dǎo)地位。伴隨著旅游業(yè)在區(qū)域發(fā)展中的產(chǎn)業(yè)地位、經(jīng)濟(jì)作用逐步增強(qiáng),旅游業(yè)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)力、社會(huì)就業(yè)的帶動(dòng)力以及對文化與環(huán)境的促進(jìn)作用日益顯現(xiàn)。在內(nèi)需啟動(dòng)、消費(fèi)升級以及國民收入不斷提高的背景下,旅游業(yè)正逐漸成為中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱性產(chǎn)業(yè)之一。與此同時(shí),星級酒店也進(jìn)入行業(yè)發(fā)展的高速擴(kuò)張階段,尤以高星級酒店(四星級)最為典型。高星級酒店發(fā)展不僅直接彰顯出旅游目的地旅游產(chǎn)品供給能力,也可潛在表征地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的綜合競爭力。

星級酒店具有顯著的勞動(dòng)和資本密集型屬性特征,因此,在其具體運(yùn)營過程中,其效率評價(jià)問題成為旅游經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的關(guān)鍵內(nèi)容。特別地,在中國星級酒店規(guī)模不斷擴(kuò)張,并且旅游業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)逐漸由粗放型向內(nèi)涵式轉(zhuǎn)變過程中,對于星級酒店經(jīng)營績效進(jìn)行測度分析顯得尤為必要[1]。圍繞此部分研究內(nèi)容,國內(nèi)外學(xué)者分別從不同研究視角積累了相當(dāng)豐富的研究文獻(xiàn)[2-7]。主要緣由在于,對星級酒店效率問題進(jìn)行研究,從宏觀上,可以洞察該行業(yè)投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)類型;從微觀上,為星級酒店經(jīng)營者提供科學(xué)有效的管理思路。

通過對既有星級酒店效率研究文獻(xiàn)細(xì)查可知,主要存在如下3個(gè)特點(diǎn):其一,在研究對象上,大多選取經(jīng)濟(jì)連鎖酒店,主要在于其規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益顯著[8-9];其二,在研究方法上,主要側(cè)重于對所選數(shù)據(jù)進(jìn)行截面分析,鑒于面板數(shù)據(jù)分析更能充分利用樣本信息,所以,截面數(shù)據(jù)分析容易導(dǎo)致星級酒店效率評價(jià)失真[10-12];其三,在研究內(nèi)容上,主要停留在星級酒店效率分解靜態(tài)層面,而對效率的動(dòng)態(tài)特征,如演變特征、空間分異與收斂性等方面涉及甚少[13-15]。

為進(jìn)一步拓展星級酒店效率研究深度,在已有研究內(nèi)容基礎(chǔ)上,本文首次深入浙江省這一細(xì)分經(jīng)濟(jì)單元內(nèi)部,遵循Tsaur星級酒店效率評價(jià)分析思路[16],基于2002-2011年浙江省市級高星級酒店面板數(shù)據(jù),利用非參數(shù)DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)方法測算和分解浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率,進(jìn)而刻畫出其行業(yè)發(fā)展模式及增長源泉,更深入的研究表現(xiàn)在對其生產(chǎn)率增長的動(dòng)態(tài)時(shí)空演變與收斂性特征進(jìn)行解析。隨后,單獨(dú)選取2011年截面數(shù)據(jù),以期直觀闡明浙江省高星級酒店綜合效率目標(biāo)導(dǎo)向下的投入產(chǎn)出冗余問題,從而在更為實(shí)踐性的層面上為浙江省高星級酒店集約型發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

一、研究方法與數(shù)據(jù)選取

(一)研究方法

效率問題是經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的重點(diǎn)內(nèi)容。傳統(tǒng)上,衡量效率指標(biāo)主要是單要素生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率。新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)強(qiáng)調(diào)單要素生產(chǎn)率對增長的重要性時(shí),主要意指勞動(dòng)、資本與土地等生產(chǎn)率。隨著內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論的發(fā)展,建立在宏觀經(jīng)濟(jì)增長核算框架基礎(chǔ)上的全要素生產(chǎn)率由于可以克服單要素生產(chǎn)率無法全面反映經(jīng)濟(jì)增長現(xiàn)實(shí)的不足,并且充分反映出增長過程的“索洛余值”,近年來,受到廣泛關(guān)注。

全要素生產(chǎn)率測算方法主要包括:索洛余值法、參數(shù)隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法和非參數(shù)DEAMalmquist生產(chǎn)率指數(shù)法。與其他方法相比,非參數(shù)DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)方法優(yōu)勢在于:①不需要事先假定函數(shù)形式或分布假設(shè)構(gòu)建生產(chǎn)前沿函數(shù);②不需要相關(guān)投入要素的要素價(jià)格信息;③可對全要生產(chǎn)率進(jìn)行分解,探究其增長源泉。

非參數(shù)DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)方法在測算經(jīng)濟(jì)增長以及三次產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率方面較為普遍[17-19],但在旅游業(yè)全要素生產(chǎn)率測算中鮮有涉及[20]。雖然有研究采用上述方法對中國飯店業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測度[21],其出發(fā)點(diǎn)仍是基于中國飯店業(yè)整體規(guī)模擴(kuò)張的背景下展開,但是,隨著中國星級酒店業(yè)逐漸參與國際旅游市場競爭,高星級酒店作為星級酒店業(yè)的主導(dǎo)力量,乃至中國旅游業(yè)發(fā)展的重要支撐體系,其作用不可忽視。遺憾的是,盡管謝春山等對中國五星級酒店進(jìn)行了效率評價(jià),仍是停留在靜態(tài)截面數(shù)據(jù)分析層面,對高星級酒店技術(shù)進(jìn)步作用的忽視與內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論相悖[15]。進(jìn)言之,這同時(shí)也為本文研究內(nèi)容提供了創(chuàng)新空間。

Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)最早由Caves et al.提出[22],后經(jīng)Fare et al.給出這一理論的非線性規(guī)劃解法[23],進(jìn)而被廣泛應(yīng)用于行業(yè)部門效率測評中。本文主要定義從產(chǎn)出角度研究浙江高星級酒店效率。根據(jù)Farrell et al.等的定義和方法[24],我們以浙江省每個(gè)市級單位作為一個(gè)決策單元,構(gòu)造每一時(shí)期浙江省高星級酒店效率的最佳實(shí)踐前沿面,把每個(gè)市級高星級酒店效率同最實(shí)踐前沿面進(jìn)行比較,以此對各決策單元技術(shù)效率變化和技術(shù)進(jìn)步變化進(jìn)行測度。

假設(shè)在每一時(shí)期t=1,2,…,T,決策單元使用生產(chǎn)技術(shù)St將投入要素轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出, St為t時(shí)期的技術(shù)可行集,即該生產(chǎn)技術(shù)是所有可行的投入產(chǎn)出向量的集合,其中每一個(gè)給定投入下的最大產(chǎn)出子集稱為生產(chǎn)技術(shù)前沿。t時(shí)期的產(chǎn)出距離函數(shù)可定義為Farrell所測算的產(chǎn)出技術(shù)效率的倒數(shù),即在給定投入xt條件下,生產(chǎn)能夠向產(chǎn)出yt方向擴(kuò)張的最大比例的倒數(shù):

根據(jù)Caves et al.的推導(dǎo)[22],在定義Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)時(shí),還需定義t+1時(shí)期的距離函數(shù),即:

該函數(shù)定義了以t時(shí)期生產(chǎn)技術(shù)為參照時(shí)t+1時(shí)期可行的投入產(chǎn)出(xt,yt)最大比例變化。當(dāng)然,也可以定義以t+1時(shí)期的生產(chǎn)技術(shù)為參照定義距離函數(shù),例如(xt,yt),說明以t+1時(shí)期生產(chǎn)技術(shù)為參照時(shí)t時(shí)期可行的投入產(chǎn)出(xt,yt)所能達(dá)到的最大比例變化。

為了避免生產(chǎn)技術(shù)參照系選擇時(shí)期的隨意性, Fare et al.將Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)設(shè)定為上述兩個(gè)指數(shù)的幾何平均[25],即:

上式將Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)分解為兩部分,分別刻畫了生產(chǎn)率變化中的相對技術(shù)效率變化和技術(shù)進(jìn)步變化。

TC是技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù),衡量t到t+1時(shí)期生產(chǎn)前沿面的移動(dòng)。TEC是不變規(guī)模報(bào)酬且要素自由處置條件下的相對效率變化指數(shù),衡量每個(gè)決策單元t到t+1時(shí)期從實(shí)際生產(chǎn)點(diǎn)到生產(chǎn)前沿面的追趕速度。

根據(jù)Fare et al.[25],還可以通過構(gòu)造可變規(guī)模報(bào)酬參考技術(shù)下的生產(chǎn)前沿面分離出規(guī)模效率變化指數(shù)SEC與純技術(shù)效率變化指數(shù)PTEC。

對于Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)測算分解,還需要求解4個(gè)基于混合距離函數(shù)的非參數(shù)線性規(guī)劃。假定有k=1,2,…,K個(gè)省份在時(shí)期t=1,2,…,T使用n=1,2,…,N種投入生產(chǎn)m=1,2,…,M種產(chǎn)出。

在固定規(guī)模報(bào)酬與要素投入強(qiáng)可處置性條件,t時(shí)期的生產(chǎn)技術(shù)前沿定義為:

要測算k市以時(shí)期t為基期,t+1時(shí)期的Malmquist指數(shù),需要求解四個(gè)線性規(guī)劃問題。對于每一個(gè)k=1,2,···,K地級市,Dt0(xt,yt)的線性規(guī)劃表達(dá)式為:

同理,可以分別構(gòu)造出其他相對應(yīng)的3個(gè)距離函數(shù)倒數(shù)的線性規(guī)劃問題:

Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的實(shí)質(zhì)是兩個(gè)時(shí)期距離函數(shù)的比值,其核心思想基本邏輯在于,首先借助于數(shù)據(jù)包絡(luò)方法確定經(jīng)濟(jì)體中效率最高的決策單元,并將其作為生產(chǎn)技術(shù)前沿,然后其他決策單元通過與其進(jìn)行對比,從而確定其技術(shù)效率水平,最后通過線性規(guī)劃方法,求解出相應(yīng)的生產(chǎn)率變化指數(shù)。

(二)指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)說明

在產(chǎn)出變量上,本文選取浙江省轄地級市高星級酒店?duì)I業(yè)收入作為替代指標(biāo),該指標(biāo)可以直接反映出該地區(qū)高星級酒店的產(chǎn)出能力。在投入變量上,資本投入選取市級高星級酒店固定資產(chǎn)總額度量;勞動(dòng)投入選取市級高星級酒店年末從業(yè)人員總數(shù)度量。上述指標(biāo)中,營業(yè)收入與固定資產(chǎn)總額單位為“萬元”,年末從業(yè)人員總數(shù)單位為“人”。本文所選投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)來源于浙江省旅游信息中心。

本文實(shí)證分析主要基于2002-2011年浙江省11個(gè)地級市高星級酒店面板數(shù)據(jù)展開,截面樣本中未包括麗水,主要由于2005年之前高星級酒店數(shù)據(jù)缺失;時(shí)間序列選擇主要是因?yàn)槌愃?舟山和衢州2001年數(shù)據(jù)缺失。

二、實(shí)證結(jié)果分析

(一)浙江高星級酒店全要素生產(chǎn)率時(shí)間演變

根據(jù)上文動(dòng)態(tài)全要素生產(chǎn)率測算原理與選取變量,利用DEAP2.1軟件,對2002-2011年浙江省11個(gè)地級市高星級酒店Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)進(jìn)行測算分解,以便發(fā)現(xiàn)其變動(dòng)的時(shí)間演變與空間分異特征,從而在更為客觀地視角上對浙江省高星級酒店效率評價(jià)做出理性評判。

表1揭示了出歷年浙江省高星級酒店平均Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)變動(dòng)及其分解的時(shí)間演變特征。據(jù)表1,2002-2011年浙江省高星級酒店平均Malmquist生產(chǎn)率為1.11,說明其年均增長11%,對其按照式(3)進(jìn)一步分解,可得技術(shù)進(jìn)步年均增長13.5%,技術(shù)效率年均增長-2.2%,由此可見,技術(shù)進(jìn)步是推動(dòng)浙江省高星級酒店Malmquist生產(chǎn)率增長的主要源泉,這也符合內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論的基本觀點(diǎn)。值得注意的是,技術(shù)效率變化呈現(xiàn)負(fù)增長,意味著相對技術(shù)效率的下降在一定程度上同時(shí)抵消了技術(shù)進(jìn)步的“增長效應(yīng)”。對技術(shù)效率進(jìn)一步分解,我們會(huì)發(fā)現(xiàn),純技術(shù)效率與規(guī)模效率年均增長分別為-0.8%和-1.4%。然而,這也表明,較低水平的效率狀況使得浙江省高星級酒店并未充分挖掘出現(xiàn)有投入資源和技術(shù)的潛力,因此,利用效率的改善,推動(dòng)現(xiàn)有技術(shù)效率向生產(chǎn)前沿面靠近,提高浙江省高星級酒店Malmquist生產(chǎn)率增長中技術(shù)效率的“追趕效應(yīng)”內(nèi)涵,對浙江省高星級酒店Malmquist生產(chǎn)率增長具有重要意義。

表1 歷年平均高星級酒店生產(chǎn)率指數(shù)及其分解(2002-2011年)

從更為實(shí)踐的層面上考慮,浙江省高星級酒店通過不斷引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)與設(shè)備、自主創(chuàng)新能力的提升以及企業(yè)產(chǎn)權(quán)制度的市場化改革等促使其Malmquist生產(chǎn)率較快增長。結(jié)合技術(shù)效率分解情況可知,在注重技術(shù)進(jìn)步的同時(shí),由于對技術(shù)效率的忽視,造成浙江省高星級酒店在整體上并未以有效率的方式生產(chǎn)經(jīng)營,特別是存在著規(guī)模不經(jīng)濟(jì)的現(xiàn)象。實(shí)質(zhì)上,純技術(shù)效率的年均負(fù)增長說明浙江省高星級酒店在提高人力資本質(zhì)量、引進(jìn)高星級酒店先進(jìn)管理經(jīng)驗(yàn)以及改善企業(yè)經(jīng)營管理水平方面仍有待提高,而規(guī)模效率年均負(fù)增長意味著其要素配置結(jié)構(gòu)仍需合理化。

分階段來看,浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率及其分解的變動(dòng)情況呈現(xiàn)出較為顯著的時(shí)變波動(dòng)性。2002-2007年期間,2003-2004年浙江省高星級酒店20.9%,顯著高于此階段其他時(shí)期,成為典型奇異值。但并不出乎意料,前文已述,非參數(shù)DEAMalmquist生產(chǎn)率指數(shù)測算原理主要是基于基期數(shù)據(jù),考慮到2003年“非典”事件對浙江旅游業(yè)的負(fù)面效應(yīng),特別是高星級酒店入住率急劇下降,2004年旅游業(yè)逐漸復(fù)蘇,從而導(dǎo)致這一時(shí)期浙江省高星級酒店Malmquist生產(chǎn)率增長幅度較大。在此階段內(nèi),技術(shù)效率年均增長-0.7%,技術(shù)進(jìn)步年均增長10.56%,技術(shù)進(jìn)步是推動(dòng)浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率增長的主導(dǎo)力量,并呈現(xiàn)“改進(jìn)型”發(fā)展模式,“增長效應(yīng)”顯著,主要依靠技術(shù)進(jìn)步在競爭激烈的國內(nèi)外市場中獲取競爭優(yōu)勢。然而,主要由于酒店人力資本質(zhì)量普遍降低的特殊性,導(dǎo)致技術(shù)效率呈現(xiàn)年均負(fù)增長。2007-2011年期間,除2008-2009年之外,浙江省高星級酒店Malmquist生產(chǎn)率增長幅度均大于10%,2008年所發(fā)生的全球金融危機(jī),致使浙江省入境旅游客源市場大幅萎縮,2009年入境旅游市場開始緩慢復(fù)蘇,入境旅游人數(shù)比2008年增長5.7%,最終使得該時(shí)期Malmquist生產(chǎn)率增長幅度相對較小。在這一階段內(nèi),技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率分別年均增長19.6%和-2.9%,呈現(xiàn)出與前一階段相同的發(fā)展模式。

不難發(fā)現(xiàn),第二階段浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率年均增長速度(11%)要大于第一階段(9%),而且,技術(shù)進(jìn)步年均正向變化幅度要大于技術(shù)效率年均負(fù)向變化幅度,換言之,浙江省高星級酒店在發(fā)展過程中著重突顯技術(shù)創(chuàng)新升級所帶來的生產(chǎn)力提升,而對現(xiàn)有資源要素的利用效率有所忽視,這顯然制約了其全要素生產(chǎn)率的增長速度,但也為改善效率水平提供了充足空間。

(二)浙江高星級酒店全要素生產(chǎn)率增長源泉

圖1描繪了2002-2011年浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率累計(jì)增長率及其分解效率的時(shí)間演變趨勢。表1顯示浙江省高星級酒店平均技術(shù)進(jìn)步為1.135,平均技術(shù)效率為0.978;據(jù)測算,浙江省高星級酒店累積技術(shù)進(jìn)步為3.13,累積技術(shù)效率為0.82。圖1顯示出以2002年為基期的浙江高星級酒店全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進(jìn)步的累積增長率時(shí)間變化大致趨同,均呈現(xiàn)出上升態(tài)勢;主要差異在于技術(shù)效率的累計(jì)增長率基本為負(fù),這也充分印證出技術(shù)效率阻礙了浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率的提升。尤其是, 2009年之后,浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率得累計(jì)增長率超過1,2010年和2011年分別為1.31和1.55,說明直到2010和2011年,浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率從整體上才實(shí)現(xiàn)了真正增長。

圖1 浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率累計(jì)增長率及其分解變化趨勢(2002為基期)

(三)浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率整體差異

使用區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)差異分析方法,變異系數(shù)、基尼系數(shù)和σ系數(shù)來分別測算2002-2011年浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率整體差異。依次計(jì)算公式為:

上式中TFPi表示地級市i的高星級酒店全要素生產(chǎn)率表示樣本均值,N為樣本數(shù),式(7)中樣本值按照降序排列。

根據(jù)表2和圖2,通過以上3種測算方法所得出的浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率整體差異變化趨勢基本一致,通過變異系數(shù)與σ系數(shù)清晰判斷,歷時(shí)呈現(xiàn)出“上升—下降”交替變動(dòng)特征,意味著浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率整體差異在擴(kuò)大與縮小、均衡與非均衡之間相互波動(dòng)。仍以2007年為時(shí)間階段分界點(diǎn),前一階段呈現(xiàn)“上升—下降—上升”變化趨勢,后一階段變化趨勢與其類似。

表2 浙江高星級酒店全要素生產(chǎn)率變異系數(shù)、基尼系數(shù)和σ系數(shù)

圖2 浙江高星級酒店全要素生產(chǎn)率差異變化

(四)浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率區(qū)域差異

表3給出了市級平均高星級酒店全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解。從全省來看,各市Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)均大于1,說明2002年以來各市高星級酒店正逐漸向內(nèi)涵集約式發(fā)展方式轉(zhuǎn)變。同時(shí),市級技術(shù)進(jìn)步增長率顯著,技術(shù)進(jìn)步同樣是促進(jìn)本市高星級酒店全要素生產(chǎn)率增長的主要原因。其中,舟山高星級酒店全要素生產(chǎn)率年均增長速度最快(18.5%),嘉興則最慢(1.8%)。考慮到浙江省高星級酒店區(qū)域分布非均衡性,2011年杭州和寧波兩市共有四、五星級酒店共101家,占全省43.5%,結(jié)合杭州和寧波兩市相對較低的高星級酒店全要素生產(chǎn)率年均增長速度(8.1%和6.7%),基本可以認(rèn)為,高星級酒店規(guī)模的盲目持續(xù)擴(kuò)張,并不利于其全要素生產(chǎn)率增長。此外,除湖州、衢州和舟山技術(shù)效率年均增長為正外,其余各市技術(shù)效率年均增長基本為負(fù),而且上述三市高星級酒店全要素生產(chǎn)率年均增長速度均高于17%,由此可見,高星級酒店全要素生產(chǎn)率的提升不能單僅依靠技術(shù)進(jìn)步,必須堅(jiān)持技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率并舉協(xié)調(diào)發(fā)展,才能合力驅(qū)動(dòng)浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率持續(xù)實(shí)質(zhì)增長。

表3 浙江省市級平均高星級酒店全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解(2002-2011年)

三、浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率收斂性分析

收斂性分析正逐漸成為全要素生產(chǎn)率研究的重要內(nèi)容[26-29]。收斂性檢驗(yàn)將有助于研究在現(xiàn)行行業(yè)發(fā)展環(huán)境體系中浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率的趨同或發(fā)散情況。根據(jù)Barro&Martin的定義[30],收斂包括σ收斂和β收斂,β收斂又可以分為絕對β收斂和條件β收斂兩種類型。σ收斂指經(jīng)濟(jì)體人均收入或產(chǎn)出的離散度隨著時(shí)間逐漸降低;β收斂指落后的經(jīng)濟(jì)體比富裕的經(jīng)濟(jì)體增長要快。絕對β收斂指每個(gè)經(jīng)濟(jì)體的人均收入或產(chǎn)出都能達(dá)到完全相同的穩(wěn)態(tài)水平;條件β收斂指每個(gè)經(jīng)濟(jì)體都朝著各自不同的穩(wěn)態(tài)水平趨同。

(一)σ收斂性檢驗(yàn)

σ收斂性檢驗(yàn)主要通過標(biāo)準(zhǔn)差或變異系數(shù)形式進(jìn)行初步判斷。據(jù)圖2,σ系數(shù)和變異系數(shù)波動(dòng)趨勢明顯,收斂與發(fā)散交替變化,鑒于兩種形式變動(dòng)趨勢模糊,初步判斷并未表現(xiàn)出明確的σ收斂性。為了進(jìn)一步嚴(yán)謹(jǐn)客觀驗(yàn)證,對σ收斂再進(jìn)行如下檢驗(yàn):

其中,σTFP為浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率標(biāo)準(zhǔn)差,t為時(shí)間趨勢項(xiàng)。φ為收斂變化系數(shù),小于0且統(tǒng)計(jì)顯著,說明存在收斂;大于0且統(tǒng)計(jì)顯著,說明存在水平發(fā)散。

回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn),時(shí)間趨勢項(xiàng)回歸系數(shù)為0.007,但在統(tǒng)計(jì)意義上并不顯著,意味著并未發(fā)現(xiàn)σ收斂性存在證據(jù)。

為了從整體上大致判斷差異時(shí)間演變趨勢,將浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率對時(shí)間趨勢項(xiàng)進(jìn)行二次項(xiàng)擬合發(fā)現(xiàn),如圖3所示,擬合趨勢線基本呈現(xiàn)非常平緩的U型,即微弱地表現(xiàn)出“發(fā)散—收斂—發(fā)散”特征,這一點(diǎn)從較低的模型擬合優(yōu)度可以證明(0.016 7)。因此,我們基本判定,浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率并不存在σ收斂。

圖3 浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率二次項(xiàng)擬合圖

(二)絕對β收斂性檢驗(yàn)

根據(jù)一般原理,將浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率絕對β收斂模型設(shè)定為:

式(10)中,TFPTi和TFP0i分別表示期末和期初第i個(gè)地級市高星級酒店全要素生產(chǎn)率,T為樣本跨期,α和β為待估計(jì)參數(shù),εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。如果β顯著小于0,說明存在絕對β收斂。此時(shí),絕對β收斂速度λ計(jì)算公式為:

上述計(jì)量模型實(shí)際上是一個(gè)截面數(shù)據(jù)分析,為了防止模型估計(jì)時(shí)的時(shí)間敏感性影響收斂檢驗(yàn)結(jié)果的一致性,分別在3個(gè)分時(shí)間段對上述模型進(jìn)行估計(jì)。估計(jì)結(jié)果列于表4。

表4 浙江高星級酒店全要素生產(chǎn)率絕對β收斂性檢驗(yàn)

由表4可知,3個(gè)分時(shí)間段內(nèi),絕對收斂參數(shù)估計(jì)值依次為-0.054 4、-0.119 4和-0.060 6,但只有2002-2011年和2002-2007年,分別在5%和 10%水平上顯著,2008-2011年則不顯著。這說明在較早和較長的時(shí)間段內(nèi),浙江省市級高星級酒店全要素生產(chǎn)率增長速度與期初水平顯著負(fù)相關(guān),意味著具有較低高星級酒店全要素生產(chǎn)率水平的地級市對具有較高高星級酒店全要素生產(chǎn)率水平的地級市存在“追趕效應(yīng)”,從而逐漸趨于收斂趨同于相同穩(wěn)態(tài)水平,并且兩者的有效收斂速度λ分別為7.14%和16.23%。盡管在近期的時(shí)間段內(nèi),收斂參數(shù)估計(jì)值為負(fù),且不顯著,但也暗含著收斂于共同穩(wěn)態(tài)的趨勢,參考收斂速度為6.94%。

(三)條件β收斂性檢驗(yàn)

條件β收斂模型設(shè)定為:

條件β收斂速度λ計(jì)算公式為:

面板估計(jì)結(jié)果顯示,條件收斂參數(shù)估計(jì)值為-1.537 4,且在1%水平上顯著,但無法求得有效條件收斂速度λ,換言之,現(xiàn)階段浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率并不存在條件β收斂,說明浙江省市級高星級酒店全要素生產(chǎn)率并沒有收斂于自身的穩(wěn)態(tài)水平。

主要原因可能在于,各地高星級酒店市場仍在快速成長,并未達(dá)到成熟階段。隨著經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長,浙江省高星級酒店迎來發(fā)展契機(jī)。如表5所示,截止2011年底,全省高星級酒店總數(shù)為232家,比2010年(210家)增加22家,其中,五星級酒店52家(增加7家),四星級酒店180家(增加15家)。

表5 浙江省高星級酒店發(fā)展情況

四、一個(gè)靜態(tài)效率分析框架

(一)測算原理

與動(dòng)態(tài)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)方法比較,DEA中BCC模型主要被用于截面數(shù)據(jù)分析。由Banker et al.提出[31],主要是放松了Charnes et al.構(gòu)建的CCR模型規(guī)模報(bào)酬不變的假設(shè)[32],以可變規(guī)模報(bào)酬替代。由此,BCC模型在截面分析上可以將純技術(shù)效率和規(guī)模效率區(qū)分,還可測度決策單元在既定生產(chǎn)技術(shù)下是否處于規(guī)模最優(yōu)狀態(tài)。

BCC模型測算原理如下:

上式中,假設(shè)有n個(gè)決策單元,每個(gè)決策單元有m種投入要素和s種產(chǎn)出;s-ik表示投入項(xiàng)的差額變量,s+ik表示產(chǎn)出項(xiàng)的超額變量,λj為決策單元加總乘數(shù);hk-1表示決策單元在保持投入不變的情況下產(chǎn)出等比例增加的潛在空間。

(二)結(jié)果分析

本文采用基于規(guī)模報(bào)酬可變的經(jīng)典DEA-BCC模型利用浙江省10個(gè)地級市高星級酒店2011年截面數(shù)據(jù),測算市級綜合技術(shù)效率,并且分別在投入和產(chǎn)出導(dǎo)向下,再進(jìn)行投入產(chǎn)出改進(jìn)分析。表6為BCC模型綜合技術(shù)效率測算結(jié)果。為了對比起見,表6同時(shí)也給出了基于規(guī)模報(bào)酬不變的DEA-CCR模型所測算的綜合技術(shù)效率結(jié)果。

由表6知,規(guī)模報(bào)酬遞增的地級市是衢州和舟山,規(guī)模報(bào)酬不變的地級市是湖州,其余7個(gè)地級市都表現(xiàn)出規(guī)模報(bào)酬遞減。這表明,大部分地級市高星級酒店未能充分利用現(xiàn)有資源要素,導(dǎo)致其邊際生產(chǎn)力下降,如在此時(shí),仍繼續(xù)盲目擴(kuò)大資源要素投入規(guī)模,將造成極大的資源浪費(fèi)。衢州和舟山高星級酒店發(fā)展由于處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段,在要素資源配置結(jié)構(gòu)合理地情況下,適度擴(kuò)大要素資源投入規(guī)模,將會(huì)有效促進(jìn)兩市高星級酒店發(fā)展。10個(gè)地級市2011年綜合技術(shù)效率均值為0.784,規(guī)模效率均值0.823,這一結(jié)果說明,浙江省高星級酒店綜合技術(shù)效率相對偏低,而規(guī)模水平相對較高,當(dāng)前浙江省高星級酒店發(fā)展的主要窠臼并不是發(fā)展規(guī)模的大小,而是怎樣設(shè)法提高所投要素資源的利用與配置效率。

表6 BCC模型分析結(jié)果

從投入(產(chǎn)出)導(dǎo)向進(jìn)行分析是計(jì)算假定產(chǎn)出(投入)不變,要得到最優(yōu)效率需要達(dá)到的各項(xiàng)投入(產(chǎn)出)目標(biāo),然后將其與相對應(yīng)的實(shí)際值相比較,從而得出表7中的投入與產(chǎn)出差額變數(shù)。質(zhì)言之,根據(jù)投入(產(chǎn)出)導(dǎo)向CCR模型得到的綜合技術(shù)效率值為1的市級單元的效率前沿計(jì)算無效率市級單元,若要達(dá)到效率標(biāo)準(zhǔn),在既定產(chǎn)出(投入)下應(yīng)該減小(增加)的投入(產(chǎn)出)規(guī)模。表7首先顯示,基于投入導(dǎo)向的CCR模型給出了各地級市實(shí)現(xiàn)效率生產(chǎn)時(shí),需要相應(yīng)減少的固定資本與從業(yè)人員投入冗余值情況。2011年,按照理想狀態(tài),在現(xiàn)有技術(shù)水平條件下,全省高星級酒店固定資產(chǎn)投入平均應(yīng)減少3.084億,從業(yè)人員應(yīng)減少161人。除杭州、溫州、湖州和衢州外,其他地市均出現(xiàn)不同程度的投入要素資源浪費(fèi)現(xiàn)象。反向思考,基于產(chǎn)出導(dǎo)向的CCR模型給出了各地級市實(shí)現(xiàn)效率生產(chǎn)時(shí),需要相應(yīng)增加的產(chǎn)出缺額情況。在既有生產(chǎn)體系下,全省高星級酒店?duì)I業(yè)收入平均應(yīng)增加4.538億元,才能實(shí)現(xiàn)投入要素產(chǎn)出效率最大化。除了上述四市與金華外,其他地市高星級酒店必須轉(zhuǎn)變現(xiàn)有生產(chǎn)方式,提高經(jīng)營管理水平,以增強(qiáng)產(chǎn)出效能。綜合兩種情況,寧波高星級酒店無論是基于投入還是產(chǎn)出導(dǎo)向時(shí),其投入要素資源冗余最高,產(chǎn)出缺口最大。其次為嘉興、臺(tái)州和紹興。由于投入產(chǎn)出改進(jìn)空間與純技術(shù)效率顯著正向相關(guān),因此,純技術(shù)效率的改善是提升浙江省各地高星級酒店綜合技術(shù)效率的關(guān)鍵舉措。

表7 投入與產(chǎn)出差額變數(shù)

五、結(jié)論與政策建議

本文首先利用浙江省10個(gè)地級市2002-2011年投入產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)集,采用非參數(shù)DEAMalmquist生產(chǎn)率指數(shù)測算了浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率增長情況,并對其變動(dòng)進(jìn)一步分解,以深入探究其背后所隱含的技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率對其影響程度?；跀?shù)據(jù)估算事實(shí),對浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率時(shí)間演變、增長源泉以及空間差異進(jìn)行對應(yīng)分析,特別地,對浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率進(jìn)行收斂性分析,以明確市級單元高星級酒店全要素生產(chǎn)率增長的整體趨勢特征。最后,以2011年截面數(shù)據(jù)為例,基于DEA-BCC模型綜合技術(shù)效率,對浙江省市級高星級酒店要素投入資源與產(chǎn)出進(jìn)行了投入改進(jìn)分析。主要結(jié)論如下:

1.浙江省高星級酒店發(fā)展正在向內(nèi)涵集約型轉(zhuǎn)變,技術(shù)進(jìn)步是推動(dòng)其全要素生產(chǎn)率增長的主要源泉,但技術(shù)效率增長緩慢,說明在注重技術(shù)進(jìn)步的同時(shí),卻忽視非技術(shù)創(chuàng)新因素的影響,從而導(dǎo)致效率增長代價(jià)太大,要素投入資源利用率低。

2.浙江省高星級酒店全要素時(shí)間演變表現(xiàn)出明顯的時(shí)變波動(dòng)性,并未呈現(xiàn)出一致性的整體變化趨勢。此外,在區(qū)域空間差異方面,舟山高星級酒店全要素生產(chǎn)率增長最快,但高星級酒店規(guī)模較大的杭州、寧波以及嘉興等高星級酒店全要素生產(chǎn)率增長則相對較慢,主要差異仍是在于技術(shù)效率。從而導(dǎo)致市級高星級酒店發(fā)展進(jìn)入“規(guī)模越大,技術(shù)效率越低”的怪圈,其從映射的主要是要素配置結(jié)構(gòu)扭曲所導(dǎo)致的規(guī)模效率低下。

3.在整體樣本時(shí)期內(nèi),浙江省高星級酒店全要素生產(chǎn)率并不存在σ收斂和條件β收斂,但存在絕對β收斂,說明浙江省市級高星級酒店全要素生產(chǎn)率將會(huì)收斂于共同的均衡穩(wěn)態(tài)值。

4.以2011年為例,浙江省大部分市級高星級酒店生產(chǎn)處于規(guī)模報(bào)酬遞減階段,說明高星級酒店投入要素資源的邊際生產(chǎn)力下降,如若盲目持續(xù)擴(kuò)大要素投入規(guī)模,將會(huì)帶來不同程度的資源浪費(fèi)。

上述研究結(jié)論對浙江省高星級酒店發(fā)展具有重要的政策指導(dǎo)意義。最重要的政策含義是,浙江省高星級酒店要擺脫技術(shù)進(jìn)步單一主導(dǎo)式的非均衡性集約型發(fā)展模式,而轉(zhuǎn)向技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率并重驅(qū)動(dòng)式的均衡性發(fā)展模式,今后特別注重提高浙江省高星級酒店技術(shù)效率的“追趕效應(yīng)”,還是要從純技術(shù)效率與規(guī)模效率兩方面綜合考慮。一方面,引進(jìn)國外高星級酒店先進(jìn)的管理經(jīng)驗(yàn),加大提高人力資本質(zhì)量,建立“質(zhì)量型”導(dǎo)向生產(chǎn)經(jīng)營方式;另一方面,在進(jìn)行高星級酒店規(guī)模擴(kuò)張的同時(shí),還要注意優(yōu)化要素資源配置結(jié)構(gòu)。浙江高星級酒店企業(yè)之間強(qiáng)化合作,共同推動(dòng)內(nèi)生技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng),從而在國內(nèi)外高星級酒店市場競合中可以獲取技術(shù)溢出所帶來的外生技術(shù)進(jìn)步與效率改善。此外,繼續(xù)深化浙江省高星級酒店市場化改革,堅(jiān)持推進(jìn)高星級酒店生產(chǎn)經(jīng)營由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變,積極的政策性改進(jìn)也可以有效地驅(qū)動(dòng)高星級酒店生產(chǎn)率的顯著增長。

[1] Baker M,Riley M.New perspectives on productivity in hotels:Some advances and new directions[J].International Journal of Hospitality Management,1994,13(4):97-311.

[2] Morey C,Dittman A.Evaluating a hotel GM's performance:A case in benchmarking[J].Cornell Hotel Restaurant and Administration Quarterly,1995,36(5):30-35.

[3] Barros P.Measuring efficiency in the hotel sector[J].Annals of Tourism Research,2005a,32(2):456-477.

[4] Barros P.Evaluating the efficiency of a small hotel chain with a Malmquist productivity index[J].International Journal of Tourism Research, 2005b,7(3):173-184.

[5] Botti L,Briec W,Cliquet G.Plural forms versus franchise and company -owned systems:A DEA approach of hotel chain performance[J].O-mega,2009,37(3):566-578.

[6] 彭建軍,陳浩.基于DEA的星級酒店效率研究[J].旅游學(xué)刊,2004,19 (2):59-63.

[7] 黃麗英,劉靜艷.基于DEA方法的我國高星級酒店效率研究[J].北京第二外國語學(xué)院學(xué)報(bào)(旅游版),2008(1):42-46.

[8] Sigala M.Using data envelopment analysis for measuring and benchmarking productivity in the hotel sector[J].Journal of Travel&Tourism Marketing,2004,16(2):39-60.

[9] Garcia M,Parra,J,Buffa F.Improving resource utilization in multi-unit networked organizations:The case of a Spanish restaurant chain[J]. Tourism Management,2007,28(1):262-270.

[10] Anderson R I,Fish M,Xia Y,Michello F.Measuring efficiency in the hotel industry:A stochastic frontier approach[J].Hospitality Management,1999,18(1):45-57.

[11] Hwang S,Chang T.Using DEA to measure hotel managerial efficiency change in Taiwan[J].Tourism Management,2003,24(4):357-369.

[12] Chiang W,Tsai H,Wang L.A DEA evaluation of Taipei hotels[J]. Annals of Tourism Research,2004,31(3):712-715.

[13] Anderson R,Fork R,Scott J.Hotel industry efficiency:An advanced linear programming examination[J].American Business Review,2000, 18(1):40-48.

[14] Barros P,Alves F.Productivity in the tourism industry[J].International Advances in Economic Research,2004,10(3):215-225.

[15] 謝春山,王恩旭,朱易蘭.基于超效率DEA模型的中國五星級酒店效率評價(jià)研究[J].旅游科學(xué),2012,26(1):60-70.

[16] Tsaur S.The operating efficiency of international tourist hotels in Taiwan[J].Asia Pacific Journal of Tourism Research,2000,6(1):29-37.

[17] 龐瑞芝,楊慧.中國省際全要素生產(chǎn)率差異及經(jīng)濟(jì)增長模式的經(jīng)驗(yàn)分析[J].經(jīng)濟(jì)評論,2008(6):16-22.

[18] 劉興凱,張誠.中國服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長及其收斂性分析[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2010(3):55-67.

[19] 李谷成.技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步與中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率增長[J].經(jīng)濟(jì)評論,2009 (1):60-68.

[20] 周云波,武鵬,劉玉海.中國旅游業(yè)效率評價(jià)與投入改進(jìn)分析[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2010,32(5):27-33.

[21] 生延超,鐘志平.規(guī)模擴(kuò)張還是技術(shù)進(jìn)步:中國飯店業(yè)全要素生產(chǎn)率的測度與評價(jià):基于非參數(shù)的曼奎斯特生產(chǎn)率指數(shù)研究[J].旅游學(xué)刊,2010, 25(5):25-32.

[22] Caves D,Christensen L,Diewert W.The economic theory of index numbers and the measurement of input,output,and productivity[J].Econometrica,1982,50(6):1393-1494.

[23] Fare R,Grosskopf S,Norris M.Productivity growth,technical progress,and efficiency change in industrialized countries:Reply[J].The American Economic Review,1997,87(5):1040-1043.

[24] Farrell J.The measurement of productive efficiency[J].Journal of the Royal Statistical Society.Series A(General),1957,120(3):253-290.

[25] Fare R,Grosskopf S,Norris M.Productivity growth,technical progress,and efficiency change in industrialized countries[J].The American Economic Review,1994,84(1):66-83.

[26] Bernard A,Jones C.Comparing apples to oranges:Productivity convergence and measurement across industries and countries[J].1996,86 (5):1216-1238.

[27] Miller S,Upadhyay M.Total factor productivity and the convergence hypothesis[J].Journal of Macroeconomics,2002,24(2):267-286.

[28] 彭國華.中國地區(qū)收入差距、全要素生產(chǎn)率及其收斂性分析[J].經(jīng)濟(jì)研究,2005(9):19-29.

[29] 劉興凱.中國服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率階段性及區(qū)域性變動(dòng)特點(diǎn)分析:基于1978-2007年省際面板數(shù)據(jù)的研究[J].當(dāng)代財(cái)經(jīng),2009(12):80-87.

[30] Barro R,Martin X.Convergence[J].Journal of Political Economy, 1992,100(2):223-251.

[31] Banker R,Charnes W,Cooper W.Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis[J].Management Science,1984,30(9):1078-1092.

[32] Charnes A,Cooper W,Rhodes W.Measuring the efficiency of decision making units[J].European Journal of Operational Research,1978,2 (6):429-444.

Efficiency Measurement of Zhejiang's High-star Hotel——An Empirical Analysis Based on DEA-Malmquist Index

Wu Xiangminga,b,Zhao Leia,b
(a.School of Economics and Management,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310023,China; b.Urbanization and Urban-rural Leisure Research Center,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310023,China)

Based on the non-parameter DEA-Malmquist index,this paper analyzes total factor productivity of Zhejiang's high-star hotels from 2002 to 2011,which is decomposed into efficiency change and technical change.Results show that:Technical change is the main resource of total factor productivity growth of Zhejiang's high-star hotels,and technical efficiency is in the negative growth condition;Total factor productivity growth of Zhejiang's high-star hotels shows significantly volatility,and provincial differences;Convergence test results show that,in the overall sample period,total factor productivity growth of Zhejiang's highstar hotels shows the absolute beta convergence.In addition,based on DEA-BCC model,this paper measures technical efficiency in 2011,and carries out input-output improvement analysis.

high-star hotel;total factor productivity;convergence;technical efficiency

F592.6

A

1674-3784(2013)06-0079-09

[責(zé)任編輯:呂觀盛]

浙江省科技廳軟科學(xué)項(xiàng)目(2012C35071)

2013-05-09

吳向明(1969- ),男,浙江東陽人,浙江工業(yè)大學(xué)經(jīng)貿(mào)管理學(xué)院副院長,研究員,碩士生導(dǎo)師,主要研究方向?yàn)槁糜纹髽I(yè)管理;趙磊(1984- ),男,山東新泰人,浙江工業(yè)大學(xué)經(jīng)貿(mào)管理學(xué)院講師,博士,研究方向?yàn)槁糜谓?jīng)濟(jì)學(xué)。