星级饭店经营效率及其与城市旅游效率的关系研究*<br/>——以皖南国际文化旅游示范区为例

星级饭店经营效率及其与城市旅游效率的关系研究*
——以皖南国际文化旅游示范区为例

2018-04-08朱述美王朝辉

安徽农业大学学报（社会科学版） 2018年2期

朱述美，王朝辉

(安徽师范大学国土资源与旅游学院，安徽芜湖 241002)

饭店是现代旅游业发展的重要载体，标志着一个国家或地区旅游业发展的水平[1]。近年来，随着我国饭店数量和经营规模的不断增长，截止到2015年底安徽省星级酒店有 339 家，而皖南地区拥有星级酒店就有196 家，占全省总量的57.82% 。在旅游饭店中，星级饭店更是一个国家或地区服务行业的名片。星级饭店的发展有助于行业管理水平和服务质量的提高。因此，加快饭店业的发展进程，优化旅游消费结构，对推动旅游业健康有序发展具有重要意义[2]。

一、星级饭店经营效率相关研究综述

国外学者对饭店经营效率评估的研究比较早，主要在饭店综合效率、管理效率、工作效率[3-5]等方面取得了一定的研究成果。Barros运用DEA模型研究发现连锁型饭店的综合效率是有效的，而影响连锁型饭店经营效率的主要因素是饭店的地理位置及其经营规模[3]。Morey 和Ditterman较早利用规模报酬不变的非参数 DEA 模型对54家饭店管理人员的管理效率进行测度[4]。Anderson、 Fork 和 Scottt运用DEA模型中的BC2和C2R模型对美国48家饭店的纯技术效率、配置效率和综合效率进行优化研究，发现客房部的配置效率比较低是导致饭店经营效率低下的原因[5]。Barros更进一步运用DEA模型中的BC2模型对1999—2001年葡萄牙的42家饭店的技术效率变化进行研究[6]。Huang和Chang运用DEA-Malmquist指数法，对台湾54家饭店1994—1998年的管理效率进行动态分析，研究发现台湾饭店的管理效率与国际化水平有关[7]。Perrigot等通过DEA模型对法国连锁饭店复合形式链和经营效率进行研究，结果表明法国饭店的连锁经营的形式对其经营效率产生较大的影响[8]。Pulina、Detotto和Paba运用Window-DEA模型对意大利饭店的技术效率与经营规模之间的关系进行研究[9]。Hsien-TaLin, Chia-Yu Hsieh等采用DEA模型对2010年台湾25家五星级国际旅游饭店的经营效率进行评价[10]。Chin Wei Huang和 Foo Nin Ho等运用多阶段的DEA模型对台湾65家饭店从客房出租、餐饮和整体效益三个方面分析其经营效率[11]。国内学者对饭店经营效率的研究起步较晚，多是静态宏观层面的测度，最早使用DEA模型研究饭店效率的是陈浩，彭建军等人运用C2R模型对广州星级饭店的发展效率进行评估，结果表明当时广州星级饭店业的投入产出的效率水平比较低[12]；随后陈浩等人使用同样的方法分析了广州、北京、上海的饭店业的相对效率[13]。黄丽英、刘静燕运用C2R模型对我国八大地区高星级饭店的技术效率、纯技术效率、规模效率及规模报酬的变化进行分析[14]。卢洪友和连信森将外部环境对饭店效率的影响考虑在内，借鉴弗瑞德等的四阶段 DEA 模型，对近十年澳门饭店业的纯管理效率进行测量[15]。生延超、钟志平利用DEA-Malmquist指数的方法测算出1997—2007年我国饭店业全要素生产率的动态变化[16]。张秀玲使用同样的方法对2005—2009年安徽芜湖星级饭店业进行系统的效率评价，从宏观和微观两个层面探索星级饭店经营效率的影响因素[17]。谢春山等运用超效率DEA模型对我国五星级饭店2002—2009年的综合效率进行评估，指出期间我国五星级饭店综合效率较低且呈发散趋势[18]。最近几年的国内研究比较深入全面：胡志毅利用DEA-Malmquist模型探讨2000—2009年我国旅行社业的动态效率变化，结果表明我国东部旅行社整体效率高于西部地区[19]。韩国圣、李辉运用DEA和Tobit回归模型，探讨了成长型旅游地星级饭店经营效率的空间分布、影响因素和分区优化措施[20]。周慧慧等利用DEA模型研究淮海经济区城市的旅游效率，发现淮海经济区的城市旅游综合效率整体不高[21]。

目前国内对饭店经营效率的评估多采用DEA模型进行研究，多以全国层面的星级饭店或高星级饭店为研究对象，从投入和产出两个维度构建饭店经营效率的评价指标体系，选取的投入评价指标以人力(从业人员)，物力(固定资产、酒店数量、客房数、床位数等)，财力(营业成本、税金、员工薪酬等)的投入为主；产出评价指标主要为综合产出，包括营业收入、餐费收入比重、客房收入比重、利润、利润率、客房出租率、平均房价、Revpar[22-24]等。通过对投入和产出的评估，分析我国饭店业的经营效率和资源配置情况。文章尝试采用 DEA-Malmquist模型，根据搜集到的2011—2015年皖南国际文化旅游示范区(7个地市)的星级饭店的面板数据，研究星级饭店业发展效率的总体情况和区域差异，并通过对星级饭店发展效率与区域城市旅游发展效率之间的对应分析，探究星级饭店发展效率与区域城市旅游发展效率之间的联系。

二、研究方法及评价对象、指标选取

(一)数据包络分析(DEA)

数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis，DEA)是美国运筹学家Charnes、Cooper 和Rhodes以线性规划为模型，对同一决策单元的多项投入和产出进行相对效率评价的非参数模型，主要包括规模报酬不变模型(CRS)和规模报酬可变模型(VRS)两种模型。利用数学模型计算出决策单元的各项投入和产出的所有可能的组合，确定生产可能性集合和生产前沿面(所有投入组合中产出最大的)。通过比较各独立决策单元与生产前沿面之间的距离来确定决策单元是否有效。当决策单元与生产前沿面的距离为0时，决策单元有效；若介于0—1之间则认为无效，可通过减少投入或者增加产出来实现最优组合。

本研究为比较各时期决策单元效率的动态变化，采用Fare测度DEA-Malmquist指数的方法测算曼奎斯特指数，主要是用来测算全要素生产率(tfp)的变化。全要素生产率变化指数是指在各要素投入一定的条件下，还能够提高产出的部分。具体的表达式为：

MIt+1(tfpch)=

(1)

上述表达式(1)为化简式，将表达式拆分之后，全要素生产率变化指数(tfpch)可以分解为技术效率变化指数(tech)和技术变化指数(tch)两者的乘积，在规模效益可变的条件下，技术效率变化指数(tech)可以分解为纯技术效率变化指数(ptech)和规模效率变化指数(sech)，其中公式为：

tech=petch×sech

(2)

tfpch=petch×sech×tch

(3)

其中纯技术效率变化指数(ptech)反映的是在规模一定的条件下投入要素的生产效率变化；规模效率变化指数(sech)反映的是实际规模与最优规模之间的差距的变化；技术进步变化指数(tch)反映的是在新技术、新方法、先进管理模式等对生产效率产生影响的变化。

当MI指数(tfpch)大于1时，表示与上一时期的投入产出相比生产效率提升，具体表现为构成全要素生产率变化指数的三个变化指数某一变化大于1；当MI指数(tfpch)等于1时，则意味着与上一时期的投入产出相比生产效率没变化；当MI指数(tfpch)小于1时，表示与上一时期的投入产出相比生产效率下降，导致其效率下降的原因主要为构成全要素生产率变化指数的三个变化指数某一变化小于1。

(二)评价对象选取

皖南国际文化旅游示范区(以下简称示范区)包括黄山、池州、安庆、宣城、铜陵、马鞍山、芜湖等七市，A级景区279家，236家星级饭店。截止到2015年底，示范区旅游总收入为2 095.5亿元，占安徽省旅游总收入的52.6%，其中示范区旅游星级饭店收入为24.9亿元，占安徽省旅游星级饭店总收入的49.6%。由此可见，示范区的旅游业发展在本省属于领先水平，对示范区旅游星级饭店的研究对其旅游业的发展具有重要意义。而在此期间示范区行政区划有发生一些变动，本研究以示范区现有的行政区划为研究对象。

(三)评价指标选取

DEA方法中包括多项投入和产出指标，选取合适的评价指标需考虑数据的易得性、客观性、可控性。借鉴前人研究，已有的酒店效率研究中选取的产出指标主要有：客房收入、餐饮收入、其它收入、营业总收入、利润率、Revpar、员工工作绩效、顾客满意度、市场占有率等；选取的投入指标主要有：客房成本、餐饮成本、营业成本、固定资产账面价值、员工工资、投资增长率、员工数、楼层总面积、客房数等。根据相关酒店 DEA 评价文献中所采用的指标，考虑数据的可得性，本文选取星级饭店营业总收入、客房出租率作为产出指标，星级饭店客房数、员工数作为投入变量。投入指标方面饭店客房数是指饭店可供游客住宿的房间总数，属于酒店固定成本投入要素的重要部分。客房数量的多少意味着酒店盈利能力的大小，反映出酒店固定资产的投入量，选取客房数作为投入要素可以客观的反映酒店的经营效率。饭店员工数是指星级饭店年末从业人数总和，员工是饭店投入要素中可变成本的重要体现。产出指标方面选取营业总收入是指客房收入、餐饮收入以及其他收入的总和，最能直观的反映旅游星级饭店的实际经营情况。客房出租率指租出的客房数与总的可租出的客房数的比值，是反映旅游星级饭店市场产出的重要指标。

(四)资料来源

本文数据主要来源于国家旅游局星级饭店统计调查管理系统、2011—2016年《安徽省统计年鉴》以及各地级市的国民经济和社会发展统计公报，选取示范区7个地市的历年数据。

三、星级饭店经营效率及与城市旅游效率的关系

采用DEAP2.1软件，对搜集到的示范区历年数据进行测度。首先，把整个示范区旅游星级饭店总的看作一个独立的单元格，利用软件中的MULTI-STAGE的模型，测算出2011—2015年示范区旅游星级饭店的各效率指标(见表 1)。其次，再把 2011—2015 年示范区各地市的旅游星级饭店看作一个独立的单元格，利用软件中的DEA-Malmquist 模型，求解出示范区整体及7个地市的旅游星级饭店的历年各效率变化指数和曼奎斯特指数(见表1和表2)。

表1　2011—2015年示范区星级饭店发展效率和效率变化指标

注： te为技术效率，pte为纯技术效率，se为规模效率，tech为技术效率变化，tch为技术进步变化，ptech为纯技术效率变化，sech为规模效率变化，MI为Malmquist指数，irs为规模收益递增，drs为规模收益递减。

表2　2011—2015年示范区各地市星级饭店Malmquist指数及其分解指标

(一)示范区旅游星级饭店整体效率特征

首先，从示范区整体效率指标看(见表1)，2011—2015 年间旅游星级饭店效率相对较高的年份为 2011年、2013年和2014 年(其中te = 1)，较低的年份为 2015 年(te = 0.894)，与2011年、2013年和2014年相比较，意味着该年在各项投入指标数量不变的情况下还可以提高10.6%的产出或者在各项产出指标数量不变的情况下降低10.6%的投入。该期间技术效率均值是0.970，意味着在2011—2015年期间示范区旅游星级饭店的发展效率水平相对比较均衡，即示范区各年份的旅游星级饭店的生产效率值与最优生产值之间的差距较小。其次，具体分析各时序的技术效率、纯技术效率和规模效率值与最优值1之间差距的大小， 2011—2015 年间示范区纯技术效率值几乎没变(pte = 1)，而规模收益却呈现下降和上升的情况，具体表现为2012年处于规模报酬递减阶段，意味着该年示范区旅游星级饭店业规模过大，存在投入过多的情况，不适宜继续扩大旅游星级饭店业规模；2015年处于规模收益递增阶段，意味着该年示范区旅游星级饭店业规模过小，存在投入减少的情况，在逐渐发挥规模经济的优势。

(二)示范区旅游星级饭店全要素生产率变化特征

对于期间各效率变化指标的分析(见表1)，首先是曼奎斯特指数的均值为1.002，意味着期间示范区旅游星级饭店业每年平均提升0.2%，表现出较弱的增长趋势。而技术进步变化均值为1.018，意味着期间示范区的旅游星级饭店业技术进步每年平均提升1.8%，是推动示范区旅游星级饭店业的发展的主要因素。其次是2011—2015年期间示范区全要素生产率变化指数(tfpch)出现波动，具体表现为，2011—2013年间曼奎斯特指数大于1(MI>1)，意味着全要素生产率(tfp)逐年递增；而2014—2015年间曼奎斯特指数小于1(MI<1),意味着全要素生产率(tfp)逐年递减。其中在2014年具体为，技术效率变化、技术进步变化和规模效率变化分别出现0.7%、1.6%和3.9%的负增长；2015年具体为技术效率变化、技术进步变化和纯技术效率变化分别出现1.5%、0.8%和6.2%的负增长。究其原因，主要是上述年份示范区旅游星级饭店的集团化、品牌化、标准化、智慧化等方面取得的成果不够显著，处于起步阶段；具体到投入产出中表现为客房和人员的投入在增加，而营业收入和客房出租率却在下降，存在投入冗余现象，没有达到最优的产出规模。

表3　2011—2015年示范区城市发展效率和效率变化指标

(三)示范区旅游星级饭店发展效率的区域差异

从表2可看出，首先，2011—2015年间，马鞍山、芜湖市、池州市和安庆市四个地市的旅游星级饭店业全要素生产率(tfp)出现负增长。究其原因，具体分为两种情况：一是马鞍山和池州的星级饭店业，具体表现为技术进步变化值约等于1，规模效率变化和纯技术效率变化均表现为负增长，而其中纯技术效率变化的负效应最为明显，即在规模一定的情况下投入要素的利用效率有待提高；二是芜湖和安庆的星级饭店业，具体表现为纯技术效率变化值(ptech)约等于1，而规模效率变化(sech)的下降速度大于纯技术效率变化(tch)的增长速度，若在规模报酬一定的条件下两地的发展程度较其他地市的发展落后，进而致使示范区星级饭店业的全要素生产率表现出负增长的态势。其次，宣城、铜陵和黄山三个地市的全要素生产率表现为正增长，具体分为两种情况：一是宣城和铜陵两个地市，具体表现为技术效率变化值(tech)等于1，技术进步变化值(tch)大于1，表明期内全要素生产率的提升是由于技术进步提升作用的；二是黄山市，技术效率(tech)和技术进步变化值(tch)均大于1，表明期内由于技术进步和技术效率增长导致全要素生产率的增长，具体主要是在投入中加大技术创新的比例来提高旅游星级饭店的发展。

表4　2011—2015年示范区各地市城市旅游Malmquist指数及其分解指标

(四)星级饭店发展效率与示范区城市旅游发展效率的相对关系

星级饭店业作为城市旅游业发展的重要支撑，其发展关系是否同步，反映了地区城市旅游的发展水平。我国学者对于城市旅游效率的研究中选取的投入指标主要为第三产业从业人数、城市固定资产投资、城市实际利用外资和城市旅游资源吸引力；产出指标主要为星级饭店旅游收入、客房出租率、旅游总收入、旅游接待人次等[25-26]。考虑到数据的可得性，文章选取了2个投入指标为劳动力的投入(第三产业从业人数)、旅游接待设施投入(星级饭店和旅行社总数)，2个产出指标为旅游总收入、旅游接待人次，测算了2011—2015年示范区整体区域旅游效率(见表3)和7个主要城市的旅游发展效率(见表4)。同时通过绘制2011—2015年示范区整体星级饭店发展效率和城市旅游效率的散点图(见图1)以及各地市星级饭店发展效率和城市旅游发展效率的制散点图(见图2)，反映出星级饭店的发展效率与示范区城市旅游发展效率的相对关系主要存在发展同步或不同步的情况。

图1　2011—2015年示范区星级饭店和城市旅游MI年均变化

图2　2011—2015年示范区各地市星级饭店和城市旅游MI年均变化

1.示范区整体星级饭店发展效率与其城市旅游发展效率的关系

示范区星级饭店发展效率与城市旅游发展效率的相对关系主要是发展同步和不同步(见图1)。首先，2011—2012年期间示范区的星级饭店发展效率与城市旅游发展效率同步增长，表明期内示范区整体城市旅游和星级饭店业发展保持同步增长。星级酒店业与城市旅游产业相互影响，相互促进。星级酒店业作为城市旅游产业的组成部分，自身的增长必然带动整体旅游产业的快速发展。而城市旅游产业规模的不断扩大、市场环境的持续优化、交通设施的进一步改善，也会对星级酒店业的健康发展提供良好环境。而2013—2015年期间，示范区星级饭店发展效率与其城市旅游发展效率发展不同步，示范区城市旅游效率不断提高，但星级饭店业发展效率有降低趋势。在此期间示范区星级饭店业与城市旅游全要素生产率没有保持增长同步，具体表现为城市旅游产出指标上，旅游总收入和旅游接待人次快速增长(2015年的旅游总收入比2013年增长34.06%，旅游接待人次比2013年增长32.32%)，城市旅游投入指标上，旅游接待设施和劳动力增长缓慢(2015年旅游接待设施比2013年增长3.71%，劳动力比2013年增长6.30%)，各产出指标的增长速度较大；而旅游星级饭店的产出指标上，营业收入和平均出租率均下降(2015年星级饭店营业收入比2013年下降9.79%，平均出租率比2013年下降5.58%)，投入指标上，星级饭店客房数增加和从业人数下降不成正比(2015年星级饭店客房数比2013年增加0.06%，从业人数比2013年下降6.87%)，各产出指标下降幅度较大，导致其全要素生产率的下降，主要是旅游业迅速发展，住宿业态逐渐多元化，星级饭店要面对市场上不同住宿业态的竞争，同时期内示范区星级饭店业的发展缺乏创新。

2.示范区各地市星级饭店发展效率与其城市旅游发展效率的关系

2011—2015年间示范区各地市星级饭店发展效率与城市旅游发展效率的相对关系也主要表现为发展同步和不同步的情况(见图2)。首先，示范区内宣城、铜陵、黄山的星级饭店业发展效率与城市旅游发展效率同步增长，表明期内宣城、铜陵、黄山三市的城市旅游发展和星级饭店业协同发展，共同进步。其中宣城、铜陵两市星级饭店发展效率与城市旅游发展效率的增长主要源于技术进步变化的波动；黄山城市旅游发展效率的提升主要源于技术进步变化的提升，星级饭店发展效率的提升主要源于技术效率和技术进步变化的提升。而期间示范区内马鞍山、芜湖、池州、安庆四市的星级饭店发展效率与城市旅游发展效率增长不同步，主要表现为马鞍山、芜湖、池州、安庆四市的城市旅游发展效率不断提高，但星级饭店业发展效率有降低趋势。其城市旅游发展效率的提升主要源于技术进步变化的提升，而其星级饭店发展效率的降低主要源于技术效率变化的下降。

考虑到各地区的差异，宣城、铜陵、黄山的全要素生产率的增长明显高于马鞍山、芜湖、池州、安庆等地市。技术进步成为阻碍星级饭店发展的主要原因，为实现示范区城市旅游发展和星级饭店发展协调同步，需增加促进技术进步的创新型内容的投入。但是，对技术进步起到促进作用的创新型人才、技术、资金和大型集团等，首先考虑分布在旅游产业相对发达的黄山等地市，安庆、马鞍山等城市由于旅游产业的支柱性地位不明显，星级酒店的发展受到人才、资本等因素的牵制。

四、研究结论与对策建议

(一)研究结论

本文以示范区的星级饭店为研究对象，通过DEA-Malmquist 模型测算了2011—2015 年间的示范区的星级饭店业的发展效率和全要素生产率，分析其特征和区域差异及与示范区城市旅游效率的相对关系。其结论如下： 2011—2015年间示范区星级饭店业的技术效率(te)均值为0.970，表明期间其发展效率水平相对比较均衡，即示范区各年份的旅游星级饭店的生产效率值与最优生产值之间的差距较小，期间曼奎斯特指数(MI)的均值为1.002，意味着期间示范区旅游星级饭店业每年平均提升0.2%，表现出较弱的增长趋势；期间示范区星级饭店业的发展效率存在区域差异，宣城、铜陵和黄山三个地市的全要素生产率增长率(tfp)正增长，马鞍山、芜湖市、池州市和安庆市四个地市的旅游星级饭店业全要素生产率(tfp)出现负增长；期间示范区整体星级饭店发展效率与其城市旅游发展效率的存在同步和不同步的两种关系，其中2011—2013年期间示范区的星级饭店发展效率与城市旅游发展效率同步增长，2013—2015年期间，示范区星级饭店发展效率与其城市旅游发展效率发展不同步；同时期间示范区内宣城、铜陵、黄山的星级饭店业发展效率与城市旅游发展效率同步增长，马鞍山、芜湖、池州、安庆四市的星级饭店发展效率与城市旅游发展效率增长不同步。由此表明，随着示范区旅游业的发展，其星级饭店业的发展未必与城市旅游业的发展保持同步增长的关系。

(二)对策建议

在未来发展中，星级酒店应适应时代发展的需求，尤其是要在基于互联网背景下的产业技术革新。认清市场整体上处于供大于求市场形势，改变传统的经营模式，不单纯依靠酒店内部销售部门、和旅行社合作、打折促销等传统的营销管理。而应该把握市场脉搏，研究市场新动态，提供有针对性的个性化的服务，同时还应针对不同的市场细分，采取更加多样化的销售模式和渠道。另外，随着住宿业市场的开放性程度的不断提高，更加多元化的住宿业态的出现，酒店市场的竞争越来越激烈。酒店业延长产业链条，进行内部改革，如建立酒店业集团、酒店行业协会、开发个性化的服务产品、开展各种自媒体营销和酒店客户端APP。充分利用互联网终端，“线上+线下”双管齐下，实施跨界的产业融合、技术融合、产业链条延展等发展战略。具体的可与大型的网络服务平台开展合作，如全球最大的中文在线旅行网站——去哪儿网。

示范区内部星级酒店业发展效率差异大。发展效率较低的安庆等地市酒店业技术要想进步就必须打破行政区划束缚，主动与黄山等地游客市场互通、资源整合、线路对接。向旅游发达地区寻求资本和技术的帮扶，甚至可以向我国东部地区，尤其是吸引和示范区毗邻的长三角地区资本和技术的关注度，加快示范区内部星级饭店业的技术、组织、生产等领域的创新速度。通过前面分析可以看出，作为旅游业重要组成部分的星级酒店业与区域旅游业整体发展并不是同步发展的关系。尤其是在景区等其他旅游业的稳步增长和互联网技术的冲击下，要想继续保持酒店业在区域旅游业的重要地位，分享整个旅游业发展引发的市场机遇，就必须不断加快酒店业技术革新的步伐，推进酒店集团化、品牌化、标准化、个性化的进度，促进酒店发展方式从集约型走向创新型。

最后，本文还存在以下主要不足：一是选取指标有待进一步改进，受研究方法的制约，本文所计算的是相对效率，并没有全面反映出星级饭店的实际经营效率。二是本研究采用的是星级饭店的数据，未包括非星级饭店、经济型饭店、社会旅馆、餐馆等企事业单位，其发展效率是否如此，仍需进一步研究。三是对于出现上述关系的原因剖析不够深入，研究的案例地不能仅局限于皖南国际文化旅游示范区，还可以扩展到北上广等大都市的星级饭店业，其发展效率与城市旅游发展效率是否存在这种关系，仍需进一步研究。

注释：

① 数据来源于国家旅游局星级饭店统计调查管理系统http://fdtj.100 cheng xin.com/Manager/Default.aspx。

参考文献：

[1] 李天元.旅游学概论[M].天津：南开大学出版社，2003：33.

[2] 王伟红.中国星级饭店经营效益的时空差异及其形成机理[J].经济问题探索, 2009(7):177-181.

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

[4] MOREY R.DITTERMAN D. Evaluating a hotel GM’s performance: a case study in bench marking[J].Cornell Hotel & Restaurant Administration Quarterly，1995，44(5)：53-59.

[5] ANDERSON R I，FORK R，SCOTT J. Hotel industry efficiency： An advanced linear programming Examination[J].American Business Review，2000，18(1)：40-48.

[6] BARROS C P. Evaluating the effieiency of small hotel chain with a malmquist produetivity index[J]. International Journal of Tourism Research， 2005，7(3)：173-184.

[7] SHIUHNAN H. CHANG T Y. Using data envelopment analysis to measure hotel managerial efficiency change in Taiwan[J].Tourism Management，2003，24 (4)：357-369.

[8] PERRIGOTABC R . Plural form chain and efficiency：insights from the French hotel chains and the DEA methodology[J]. European Management Journal，2009，27(4)：268-280.

[9] PULINA M， DETOTTO C ， PABA A. An investigation into the relationship between size and efficiency of the Italian hospitality sector: a window DEA approach[J]. European Journal of Operational Research，2010，204(3)：613-620.

[10] LIN H T，HSIEH C Y， LIN S L，et al .Two-stage evaluation of international tourist hotels in Taiwan using data envelopment analysis[J].Journal of Interdisciplinary Mathematics，2013，16(4-5)：317-335.

[11] HUANG Chinwei. FOONIN H. CHEN Yuchuan.Assessing the effectiveness of marketing strategies in tourist hotels： an illustration using a multi-method approach in Taiwan[J]. Journal of Travel & Tourism Marketing，2015，32(sup1)：S15-S29.

[12] 陈浩，彭建军.从投入产出效率的角度分析广东星级酒店发展[J].商讯商业经济文荟,2004(3): 63-65.

[13] 彭建军，陈浩.基于DEA的星级酒店效率研究：以北京、上海、广东相对效率分析为例[J].旅游学刊,2004，19(2)：59-62.

[14] 黄丽英,刘静艳.基于DEA方法的我国高星级酒店效率研究[J].北京第二外国语学院学报，2008，30(1)：42-46.

[15] 卢洪友，连信森.澳门酒店业经营绩效评估[J].旅游学刊，2010，25(2)：54-59.

[16] 生延超，钟志平.规模扩张还是技术进步：中国饭店业全要素生产率的测度与评价：基于非参数的曼奎斯特(Malmquist)生产率指数研究[J].旅游学刊，2010，25(5)：25-32.

[17] 张秀玲.星级酒店经营效率研究[D].芜湖：安徽师范大学，2011.

[18] 谢春山，王恩旭，朱易兰.基于超效率 DEA 模型的中国五星级酒店效率评价研究[J].旅游科学，2012，26(1)：61-71.

[19] 胡志毅.基于DEA-Malmquist模型的中国旅行社业发展效率特征分析[J].旅游学刊， 2015，30(5)：23-30.

[20] 韩国圣，李辉， LEW A.成长型旅游目的地星级饭店经营效率空间分布特征及影响因素：基于DEA与Tobit模型的实证分析[J].旅游科学，2015，29(5)：51-64.

[21] 周慧慧，史春云，冯亮，等.基于DEA的淮海经济区城市旅游效率研究[J].旅游论坛，2016，9 (4)：84-91.

[22] 杨振山，夏岚，钟林生，等.我国饭店业地区运行效率评价与提升途径[J].旅游学刊，2015，30(5)：31-44.

[23] 方叶林，黄震方，王坤，等.中国星级酒店相对效率集聚的空间分析及提升策略[J].人文地理，2013(1)：121-127.