林雅琴，郭 強(qiáng)，張志文，趙 達(dá)

(1.海南大學(xué)旅游學(xué)院，海南 ?？?570228；2.海南大學(xué)科研處，海南 ?？?570228；3.海南寰島酒店旅游投資有限公司，海南 ?？?570208；4.海南大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，海南 ?？?570228)

1 引言

酒店業(yè)具有固定投資成本高、市場需求波動(dòng)性大、客房服務(wù)產(chǎn)品不可儲(chǔ)存等特性，因此入住率對其收益和投資回報(bào)很重要。但由于淡季時(shí)入住率下降，酒店收益難獲得，投資回收周期難縮短。故而，提高淡季客房入住率以緩解該困境，是酒店迫待實(shí)現(xiàn)的重要目標(biāo)。而酒店收益管理對入住率提高問題的研究，則為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)提供了重要思路。此外，加強(qiáng)與OTA合作，是酒店實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的重要途徑[1-4]。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的到來，OTA“大數(shù)據(jù)”等特征優(yōu)勢日益凸顯，市場吸引力不斷增強(qiáng)，能夠?yàn)榫频晏峁┴S富的市場資源[5-8]。Toh、Dekay和Raven調(diào)查發(fā)現(xiàn)：酒店客房的在線預(yù)訂顧客中，高達(dá)30%會(huì)選擇OTA[8]。

而目前酒店與OTA的常見合作模式，主要有凈價(jià)模式(The merchant model)和傭金模式(又稱委托代理模式，The agent model)[2,8-10]。兩模式的具體合作過程不同。凈價(jià)模式的合作過程一般如下：OTA先以協(xié)議價(jià)購買酒店部分客房在某期間的使用權(quán)，隨后定價(jià)出售給OTA網(wǎng)站顧客，賺取協(xié)議價(jià)與出售價(jià)間的差價(jià)，酒店則賺取協(xié)議價(jià)收入[2,8-9]。傭金模式的合作過程一般如下：酒店委托OTA售房，并根據(jù)OTA網(wǎng)站的實(shí)際客房銷售收入，支付OTA一定比例的傭金，賺取傭金與網(wǎng)站客房售價(jià)間的差價(jià)，OTA則賺取傭金收入[2,8,10]。那么，這兩種合作模式孰優(yōu)孰劣，酒店和OTA該如何正確選擇？這是非常有意義并值得深究的一個(gè)問題。研究該問題，有利于協(xié)調(diào)由酒店和OTA構(gòu)成的酒店服務(wù)供應(yīng)鏈，以及提高酒店整體效益，從而進(jìn)一步緩解酒店淡季時(shí)的銷售困境；同時(shí)也有利于OTA增加收益。

因而，本文結(jié)合收益管理理論和供應(yīng)鏈管理理論，利用Stackelberg博弈模型，研究了淡季時(shí)不同情境下凈價(jià)模式和傭金模式何者更優(yōu)的問題，即酒店和OTA的合作模式選擇問題。

與本文相關(guān)的文獻(xiàn)主要有兩類：(1)雙渠道供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)與優(yōu)化研究；(2)凈價(jià)模式和傭金模式中酒店與OTA的合作問題研究。目前第一類文獻(xiàn)很多，主要集中在制造業(yè)方面。比如，陳樹楨、熊中楷和梁喜[11]通過組合兩部定價(jià)合同和促銷水平補(bǔ)償合同，協(xié)調(diào)了雙渠道供應(yīng)鏈；禹愛民和劉麗文[12]在隨機(jī)需求和聯(lián)合促銷情況下，研究了雙渠道供應(yīng)鏈系統(tǒng)上的制造商和零售商之間的價(jià)格競爭和協(xié)調(diào)問題；但斌、徐廣業(yè)和張旭梅[13]通過補(bǔ)償策略，協(xié)調(diào)了電子商務(wù)環(huán)境下的雙渠道供應(yīng)鏈；同年，徐廣業(yè)和但斌[14]利用價(jià)格折扣模型再次研究了電子商務(wù)環(huán)境下的雙渠道供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)問題；隨后，但斌和徐廣業(yè)[15]運(yùn)用報(bào)童問題的分析框架，建立了能夠協(xié)調(diào)雙渠道供應(yīng)鏈的兩方收益共享契約模型。相比制造業(yè)方面，旅游等服務(wù)業(yè)方面的雙渠道供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)與優(yōu)化研究起步晚，成果稀缺，而且這方面研究還要考慮旅游等服務(wù)業(yè)存在的無庫存成本，產(chǎn)能約束等特征。而酒店和OTA的合作問題研究，就屬于雙渠道旅游供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)與優(yōu)化問題的研究范疇。只是目前研究酒店和OTA合作問題的文獻(xiàn)并不多，而具體研究凈價(jià)模式和傭金模式中酒店和OTA合作問題的文獻(xiàn)更是屈指可數(shù)。其中，董玉鳳[2]和Anderson等[16]均研究了凈價(jià)模式和傭金模式；而葉飛等[17]、杜菲[18]和蒲徐進(jìn)等[19]僅研究了傭金模式。董玉鳳[2]利用Stackelberg博弈模型，研究了凈價(jià)模式中旅行套餐客房分配策略，以及傭金模式中一家酒店與多家OTA的客房分配和超售策略。Anderson和Marcus[16]研究了“無風(fēng)險(xiǎn)房”(類似傭金模式)和“有風(fēng)險(xiǎn)房(類似凈價(jià)模式)”中一家酒店對多家OTA的客房銷量控制問題。葉飛[17]通過借鑒文獻(xiàn)[20]，在考慮網(wǎng)上退訂和酒店超定的前提下，研究了傭金模式中一家酒店與一家OTA合作時(shí)酒店超定量和給OTA的客房預(yù)留量問題，探討了傭金率與市場需求不確定性對酒店決策的影響。杜菲[18]利用Stackelberg博弈模型，分析了傭金模式中OTA的市場占有率和市場影響力對分散決策時(shí)酒店和OTA合作產(chǎn)生的影響。蒲徐進(jìn)和杜曉東[19]通過營銷努力成本分擔(dān)機(jī)制，協(xié)調(diào)了由一家酒店和一家OTA構(gòu)成的酒店服務(wù)供應(yīng)鏈。不過，這些文獻(xiàn)均只是研究了單一模式下酒店和OTA的客房分配、超售策略或供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)等問題，并未涉及酒店和OTA的合作模式選擇問題。本文研究則彌補(bǔ)了以往研究在這一方面的空缺，具有很強(qiáng)的理論意義。

本文接下來的具體研究思路如下：先是分別對凈價(jià)模式和傭金模式中的酒店和OTA最優(yōu)控房的關(guān)鍵決策變量進(jìn)行分析，得到最優(yōu)決策結(jié)果，以及酒店和OTA各自最優(yōu)利潤；基于此，在幾種常見情境下，對酒店和OTA的最優(yōu)合作模式選擇問題展開研究，演示酒店和OTA的具體決策過程，并利用圖解法和數(shù)值模擬分析法，得到最優(yōu)結(jié)果。

2 問題描述及符號說明

本文僅針對實(shí)踐中還未確定合作模式的一家酒店與一家OTA的合作模式選擇問題進(jìn)行研究。因?yàn)槭穷A(yù)判分析，所以無需考慮凈價(jià)模式和傭金模式間的轉(zhuǎn)換成本問題。不過，若實(shí)踐中酒店與OTA已事先確定合作模式，那么進(jìn)行合作模式切換時(shí)就需要考慮有可能產(chǎn)生的額外成本。

雖然在數(shù)學(xué)本質(zhì)上凈價(jià)模式和傭金模式不同，但在實(shí)踐中，除了決策的主導(dǎo)權(quán)可能不同外，這二者的適用條件并無差別。本文假設(shè)凈價(jià)模式中OTA占決策主導(dǎo)權(quán)；傭金模式中酒店占決策主導(dǎo)權(quán)。其理由如下：(1)凈價(jià)模式中，淡季時(shí)酒店面臨客房入住率下降的困境會(huì)增強(qiáng)OTA的話語權(quán)，而且由于OTA須承擔(dān)事先以協(xié)議價(jià)獲取的客房的全部銷售風(fēng)險(xiǎn)，其也會(huì)想方設(shè)法獲取決策主導(dǎo)權(quán)；(2)傭金模式中，因酒店在淡季本就面臨低入住率和低收益的困境，并且還要承擔(dān)客房的全部銷售風(fēng)險(xiǎn)，所以為了降低風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)提升利潤空間，酒店會(huì)想方設(shè)法獲得決策主導(dǎo)權(quán)。

OTA網(wǎng)站的客房需求量與其營銷努力(比如對該酒店的網(wǎng)頁顯示、網(wǎng)頁排版等)相關(guān)[21-22]，而酒店客房的預(yù)訂情況也會(huì)受該因素影響[23]。因此本文把OTA營銷努力因素內(nèi)置于模型，并假設(shè)它對OTA網(wǎng)站客房銷量的提高有正向影響[24]。此外，出于對現(xiàn)實(shí)中酒店和OTA售價(jià)差別的考慮，本文假設(shè)OTA網(wǎng)站客房售價(jià)低于或等于酒店自營渠道客房售價(jià)[19]。而由于酒店淡季客房入住率低導(dǎo)致房源充足，本文不考慮超售情況[2]，并假設(shè)在淡季合作時(shí)酒店會(huì)優(yōu)先滿足OTA網(wǎng)站的顧客訂房需求。后者假設(shè)主要還考慮了另一現(xiàn)實(shí)情況：當(dāng)前大部分酒店已患有“OTA依賴癥”，這一癥狀在淡季尤為嚴(yán)重[5-8]。“界面新聞”就曾在報(bào)道中提到：國外調(diào)查機(jī)構(gòu)PhoCusWright的數(shù)據(jù)顯示，中國酒店市場上十個(gè)人中有九個(gè)人會(huì)選OTA訂房，僅少于四成的用戶會(huì)使用酒店官網(wǎng)；中小酒店患上了“OTA依賴癥”，比如，承德初見客棧旺季線上訂單占七成，淡季則占到了九成；因?yàn)樾枰狾TA帶來新客源，所以在面對OTA聯(lián)手抬高傭金價(jià)格時(shí)，酒店也很可能妥協(xié)。

為方便論述，對本文涉及的符號定義如下：Q為酒店可售房總量；j=1,2，1表示凈價(jià)模式，2表示傭金模式；πHj為酒店期望利潤；πOj為OTA期望利潤；PH為酒店自營渠道客房售價(jià)；POj為OTA網(wǎng)站客房售價(jià)，在凈價(jià)模式中是OTA的決策變量，但在傭金模式中是酒店的決策變量；bj為OTA營銷努力成本，是OTA的決策變量；w為客房協(xié)議價(jià)，它和φ分別是酒店在凈價(jià)模式和傭金模式中的決策變量；φ為客房傭金比例(0<φ<1)；CH為酒店每間客房的變動(dòng)成本；SOj為OTA的預(yù)期市場需求量；SHj為酒店自營渠道的預(yù)期市場需求量；θ為投入營銷努力成本后通過OTA網(wǎng)站瀏覽酒店信息但未在網(wǎng)站訂房的顧客比例(0<θ<1)；λ為單位營銷努力成本投入帶來的需求變動(dòng)效率(0<λ<1)；β為OTA營銷努力成本投入對顧客訂房量的影響程度(0<β≤1)。λ與β有可能存在內(nèi)部的關(guān)聯(lián)性，且可能是呈明顯的正相關(guān)關(guān)系，但為了簡化模型，本研究暫不考慮二者的具體相關(guān)關(guān)系。同時(shí)為了簡化分析，我們進(jìn)一步假設(shè)：

(1)酒店與OTA是平等獨(dú)立且完全理性和風(fēng)險(xiǎn)中性，當(dāng)任意一方的期望收益為負(fù)，將退出博弈；

(2)OTA營銷努力的成本是可預(yù)見的，是營銷努力水平的遞增凸函數(shù)[24-25]，而OTA營銷努力投入帶來的需求增長量是關(guān)于營銷努力成本的函數(shù)；

(3)酒店與OTA是基于信息完全對稱情況下進(jìn)行分散決策的；

(4)不考慮酒店與OTA的固定成本、預(yù)訂未到、預(yù)訂取消、網(wǎng)上退訂等情況；

借鑒文獻(xiàn)[19]中的需求模型，本文假設(shè)：

SOj=E(X|bj)=α+(1-θ)βbjλ+ε

(1)

模型假設(shè)中Δ=αe的缺陷：當(dāng)營銷努力投入無限增大時(shí)，市場需求增長量將無限增大。蒲徐進(jìn)和杜曉東[19]中的α表示營銷努力效果系數(shù)，e表示OTA營銷努力。

(2)

其中t=Q+a-μ。

由式(2)發(fā)現(xiàn)，SHj≤Q-SOj恒成立，說明淡季時(shí)酒店自營渠道不會(huì)缺房，這也基本符合現(xiàn)實(shí)。

3 凈價(jià)模式中酒店和OTA最優(yōu)策略選擇

根據(jù)凈價(jià)模式的一般合作過程及上述假設(shè)， OTA與酒店的期望利潤分別表示為：

πO1=PO1SO1-wSO1-b1=

(PO1-w)[α+(1-θ)βb1λ]-b1

(3)

πH1=PHSH1+wSO1-CHQ=(PH-CH)Q-

(4)

(5)

從式(5)可以得到結(jié)論1。

結(jié)論1b1*與w呈負(fù)相關(guān)；與PO1呈正相關(guān)。說明在淡季時(shí)，為提高OTA的在線營銷的積極性以提高入住率，酒店會(huì)盡量降低客房協(xié)議價(jià)；而隨著PO1的提高，為保證網(wǎng)站客房銷量的穩(wěn)定或提高，OTA會(huì)加大營銷力度。

將式(5)代入式(4)，求偏導(dǎo)得到：

(6)

其中γ=β2(1-θ)2。

(7)

將式(7)代入式(5)得到：

(8)

(9)

(10)

{4a2(6N-PHγ)(2N+PHγ)+2aPHγ[8N2+PHγt-2Nt]+N2γ2PH2}

(11)

由此得到：

w*=PO1*+

(12)

b1*=

(13)

(14)

πO1*=(PO1*-w*)SO1*-b1*

(15)

(16)

從式(11)、(12)、(13)可以得到結(jié)論2-6。

上述結(jié)論1-6為選擇凈價(jià)模式為既定合作模式的酒店和OTA提供了合作決策的理論基礎(chǔ)和探索性思路。凈價(jià)模式中OTA網(wǎng)站最優(yōu)客房售價(jià)、OTA最優(yōu)營銷努力成本、最優(yōu)客房協(xié)議價(jià)、酒店和OTA各自的最優(yōu)期望利潤分別如式(11)、(13)、(12)、(16)和(15)所示。該最優(yōu)結(jié)果將被用于后文酒店和OTA的合作模式選擇分析。

4 傭金模式中酒店與OTA最優(yōu)策略選擇

根據(jù)傭金模式的一般合作過程及前文假設(shè)條件，傭金模式中酒店與OTA的期望利潤分別表示為：

πO2=φPO2SO2-b2=φPO2[α+(1-θ)βb2λ]-b2

(17)

(18)

(19)

從式(19)可以得到結(jié)論7。

結(jié)論7b2*與φ、PO2呈正相關(guān)，說明φ和PO2的提高利于激發(fā)OTA的在線營銷積極性。

(20)

(21)

由于式(21)比較復(fù)雜，難以求出具體解析式。為便于分析且不影響研究結(jié)論，我們同樣假設(shè)λ=1/2。由一階條件得到最優(yōu)客房傭金比例：

φ*=φ(PO2)=

(22)

將式(22)代入式(19)得到：

b2*=

(23)

(24)

(25)

由此得到：

φ*=

(26)

b2*=

(27)

(28)

πO2*=φ*PO2*SO2*-b2*

(29)

(30)

由式(25)、(26)、(27)得到以下3條結(jié)論：

結(jié)論7-10為選擇傭金模式為既定合作模式的酒店和OTA提供了合作決策依據(jù)和探索性思路。傭金模式中，OTA網(wǎng)站最優(yōu)客房售價(jià)、OTA最優(yōu)營銷努力成本、最優(yōu)客房傭金比例、酒店和OTA各自最優(yōu)期望利潤分別如式(25)、(27)、(26)、(30)和(29)所示。該最優(yōu)結(jié)果也將被用于接下來的不同情境中酒店和OTA的合作模式選擇分析。

5 酒店與OTA的最優(yōu)合作模式選擇

令ΔπH=πH1*-πH2*，ΔπO=πO1*-πO2*。根據(jù)完全理性人假設(shè)，我們可通過判斷ΔπH和ΔπO的大小，確定酒店和OTA各自的最優(yōu)合作模式選擇結(jié)果。當(dāng)ΔπH=0時(shí)，酒店選凈價(jià)模式和選傭金模式無差別；當(dāng)ΔπH>0時(shí)，酒店選凈價(jià)模式更優(yōu)；當(dāng)ΔπH<0時(shí)，酒店選傭金模式更優(yōu)。而OTA的合作模式選擇原理與之一致。由此得到酒店和OTA達(dá)成一致協(xié)議時(shí)的最優(yōu)合作模式選擇依據(jù)，如表1所示。除了表1的所有情況外，酒店和OTA在合作模式選擇問題上均無法達(dá)成一致協(xié)議，需雙方作進(jìn)一步協(xié)商。

表1 酒店和OTA達(dá)成協(xié)議時(shí)的最優(yōu)合作模式選擇依據(jù)

由于前文在凈價(jià)模式和傭金模式中得到的最優(yōu)結(jié)果的解析式比較復(fù)雜，所以本文接下來基于表1的判斷依據(jù)，借助數(shù)值模擬分析法，對酒店和OTA的合作模式選擇問題作進(jìn)一步分析，確定最優(yōu)結(jié)果。

由式(15)、(16)、(29)和(30)，我們可初步推斷：影響酒店和OTA合作模式選擇的因素有PH、μ、β、θ和N。但由于酒店自營渠道客房售價(jià)一般由市場競爭決定；經(jīng)大量的數(shù)值仿真模擬發(fā)現(xiàn)，PH的變動(dòng)不影響酒店和OTA的合作模式選擇結(jié)果；現(xiàn)實(shí)中θ值波動(dòng)性大，難預(yù)測(本文給的θ值僅供參考)，并且在短期內(nèi)酒店和OTA的合作協(xié)議不會(huì)因θ值的變動(dòng)而頻繁更改，所以本文僅探討β和N二者變動(dòng)對酒店和OTA的最優(yōu)合作模式選擇結(jié)果的影響。

假設(shè)各參數(shù)特征值：Q=200，PH=200，CH=50，a=50，μ=60，θ=0.25。為了更直觀的判斷酒店和OTA最優(yōu)的合作模式選擇結(jié)果，我們引入了三維圖方法。該方法的具體判斷步驟如下：

(1)利用Mathematica7.0軟件，分別作出πO1和πO2的復(fù)合三維圖，以及πH1和πH2的復(fù)合三維圖，如圖1和圖2所示。這里的復(fù)合三維圖，是指兩個(gè)三維圖被同時(shí)放在一個(gè)立體空間里。

圖1 πO1和πO2的復(fù)合三維圖(深色陰影部分為πO1的三維圖)

圖2 πH1和πH2的復(fù)合三維圖(深色陰影部分為πH1的三維圖)

(2)將N和β的預(yù)測值代入圖1和圖2。通過分別比較兩模式中酒店和OTA各自的最優(yōu)期望利潤，確定二者所選的最優(yōu)合作模式。由圖1和圖2發(fā)現(xiàn)：在可行域πO1，πH1，πO2，πH2∈(0,+∞)，大部分情況下，OTA傾向于選擇傭金模式，而酒店則相反。

(3)根據(jù)酒店和OTA各自的合作模式選擇結(jié)果，判斷二者能否達(dá)成一致協(xié)議。若能，則確定雙方的最優(yōu)合作模式；否則，需要雙方作進(jìn)一步協(xié)商。結(jié)合圖1和圖2發(fā)現(xiàn)：達(dá)成一致合作協(xié)議時(shí)，二者選擇的最優(yōu)合作模式幾乎都是凈價(jià)模式。

當(dāng)然，我們也可根據(jù)N和β的預(yù)測值，先分別計(jì)算凈價(jià)模式和傭金模式中酒店和OTA各自的最優(yōu)期望利潤，而后比較得到雙方的最優(yōu)合作模式選擇結(jié)果。不過，該方法計(jì)算過程復(fù)雜，且不夠直觀明了，尤其是當(dāng)N和β的預(yù)測值是一個(gè)范圍時(shí)，計(jì)算更復(fù)雜。而三維圖方法則可省去大量計(jì)算，簡單明了。

圖3 πO和πH的三維圖之俯視圖(深色陰影部分表示凈價(jià)模式)

為進(jìn)一步驗(yàn)證三維圖方法判斷結(jié)果的可靠性，我們還進(jìn)行了具體的算例分析。假設(shè)N和β的預(yù)測值分別為68和0.95。由圖1和圖2得到其俯視圖，如圖3所示。圖3中，左圖是圖1的俯視圖；右圖是圖2的俯視圖。由圖3觀察得知，酒店與OTA都會(huì)選擇凈價(jià)模式，二者可達(dá)成一致協(xié)議。而根據(jù)第二種方法計(jì)算得到：πO1=2944.42，πH1=1359.8，πO2=1543.76，πH2=11.42，ΔπO>0，ΔπH>0。由此可知：酒店和OTA也都會(huì)選擇凈價(jià)模式，二者也可達(dá)成一致協(xié)議，此時(shí)PO1*=188.45，b1*=2403.87，w*=51?？梢姡S圖方法的判斷結(jié)果是正確的。

酒店和OTA在實(shí)踐中完全可根據(jù)決策需要，將上述的三維圖拓展至多維圖，且無論如何都可得到數(shù)值解。而本文僅僅是為了展示方便，用三維圖作示范。

6 結(jié)語

本文建立了需求模型，利用Stackelberg博弈模型及其圖解法，對淡季時(shí)不同情境下酒店和OTA的最優(yōu)合作模式選擇進(jìn)行了研究，利用數(shù)值模擬法得到了具體的數(shù)值解，給出了酒店和OTA最優(yōu)結(jié)果，進(jìn)一步提高了酒店淡季時(shí)的入住率和收益。本文不但為酒店和OTA提供了具有操作意義上的合作模式?jīng)Q策支持，而且更重要的是協(xié)調(diào)了酒店服務(wù)供應(yīng)鏈，在提高酒店整體效益的同時(shí)，也增加了OTA的收益。此外，研究所使用的博弈模型綜合了供應(yīng)鏈管理和酒店收益管理因素，彌補(bǔ)了以往研究在酒店和OTA合作模式的對比、選擇與優(yōu)化方面的空缺，為學(xué)者們今后的相關(guān)研究提供了參考。

由于本文在討論酒店和OTA合作模式選擇時(shí)主要采用的是數(shù)值模擬法，所以并不能保證研究結(jié)果和研究結(jié)論完全正確且具有普遍適用性。此外，本文是基于一家酒店與一家OTA的博弈模型來研究二者的合作模式選擇問題，而實(shí)踐中通常會(huì)出現(xiàn)一家酒店與多家OTA、多家酒店與一家OTA或多家酒店與多家OTA的合作情況。而且，現(xiàn)實(shí)中由于各因素的影響，會(huì)出現(xiàn)信息不對稱或雙方?jīng)Q策者不完全理性等情況。因而，在后續(xù)研究中，我們會(huì)對這些情況展開更為深入且實(shí)際的探討，同時(shí)還可能考慮超訂、預(yù)訂未到、預(yù)訂取消、網(wǎng)上退訂、多日停留和連續(xù)入住等部分情況。

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