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1、独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘
2、。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日摘要随着中国高星级酒店行业需求疲软和供给增大，酒店间的竞争愈加激烈，收益管理变得从未像现在这样重要。与此同时互联网的快速发展，酒店客房网络预订的日趋普及，降低了消费者与酒店之间的信息不对称，使得酒店收益管理中的定价环节面临更大的挑战。特征价格理论认为异质性产品的整体价格由产品所具有的不同特征的隐含价格构成，这些隐含价格反映了消费者对特征的偏好和支付意愿。目前学者已利用特征价格法对酒店客房这一典型异质性产品的价格与其特征之间的关系做了大量研究。然而受限于研究数据来源以及网络预订的普及程度，以往研
3、究中较少考虑网络信息对特征的量化、预订时间等特征，同时也较少关注星级细分市场中客房特征的隐含价格存在差异，使得研究结果对不同星级酒店定价的针对性和指导性较弱。本研究利用更具时效性和可靠性的旅游元搜索引擎数据，从成本、竞争和收益管理三个层次对酒店客房特征价格模型进行构建，在酒店内部特征、酒店外部特征和时间特征三个维度中新加入客房面积、消费者对酒店客房设施新旧程度和质量、酒店餐饮质量的评分、竞争对手数量等特征变量，对特征种类进行拓展和量化方式的优化，使研究模型对现实的拟合程度更高，并在星级细分市场做进一步的探究。在实证研究中，以北京中央商务区三到五星级酒店为研究对象，利用旅游元搜寻引擎（去哪儿网）
4、数据，建立区域内三到五星级酒店总体市场以及星级细分市场的酒店客房特征价格模型。结果表明实证区域内，酒店客房内部特征隐含价格存在细分市场差异；酒店客房外部特征具有显著的隐含价格；研究区域的酒店客房时间特征不具有显著的隐含价格；特征价格模型对数形式的适用性更强。最后在研究结论的基础上，提出酒店经营者如何就酒店客房特征的隐含价格对酒店定价进行检查和修正，新建酒店要注重区位选择和星级定位等建议，为酒店更有效率的定价以及差异化竞争策略的实施提供参考。关键词：客房定价；特征价格法；收益管理；旅游元搜索引擎；差异化竞争ABSTRACTChinas high-class hotel industry is f
5、acing increasingly fierce competition causedby worn out demand and increased supply. Therefore, for the hotels, revenuemanagement has been more important than ever. Meanwhile, the rapid developmentof the Internet and the popularization of online hotel book technology have reducedinformation asymmetr
6、y between customers and hotels which raises higher challengefor the hotel room rate pricing ability. According to the Hedonic theory, price productis composed of implicit prices of product attributes. Currently hotel room hedonicestimates have analyzed many attributes of hotel rooms, however, by lim
7、ited to theresearch data sources and online hotel book development, they used to pay littleattention to online-review or score of room attributes and book-time attributes.Moreover, the existing differences of attributes in star segment markets are lessconcerned which leads to a weaker guidance.This
8、study generated data from meta-booking engine to refine the hotel room ratehedonic model by combining the existing pricing theories and methods andonline-booking information effects. Hotel internal attributes, hotel external attributesand time attributes are three dimensions that initially be made a
9、nd variables likerooms size, online facility quality score, catering quality score, and opponents numberare added to the model as well. Hence, the optimized and extended variables make thenew model has higher fitting degree to reality.In the empirical research part, this study collected the data of
10、3-5 star hotels inBeijing Central Business District to establish the overall market model and starsegment markets. Two samples independent t-tests are used for the hotel room rate aswell. The result shows that: firstly, within the demonstration area, different implicitprices of hotel internal featur
11、e are existing in different segment market; secondly, theimplicit prices of external feature cannot be ignored; thirdly, time attributes do notshow significant implicit price; fourthly, logarithmic forms of hedonic models workbetter than others. At the end, this study indicated that Chinas hotel sho
12、uld makemore efforts on efficient room rate pricing and differentiation competition by use ofhedonic model and the implicit prices of futures while cautiously made location andstar choice to be more competitive and maximize the revenue.KEY WORDS ： Room Rate; Hedonic Theory; Revenue Management;Meta-b
13、ooking Engine; Differentiation Competition目 录第一章 绪论 . 11.1 研究背景及意义. 11.1.1 研究背景. 11.1.2 研究意义. 21.2 研究内容及结构. 31.2.1 研究内容. 31.2.2 论文结构. 41.3 研究方法及技术路线. 51.3.1 研究方法. 51.3.2 研究路线. 6第二章 特征价格法适用性分析. 72.1 酒店客房定价方法比较. 72.1.1 成本导向定价方法. 72.1.2 竞争导向定价方法. 72.1.3 收益管理导向定价方法. 82.2 特征价格法在酒店客房定价研究中的应用. 112.2.1 特征价格
14、法基本模型. 112.2.2 国内外研究现状. 12第三章 酒店客房特征价格模型构建. 143.1 特征价格模型数据获取. 143.1.1 以往研究数据情况. 143.1.2 旅游元搜索引擎数据. 143.2 酒店客房特征识别. 163.2.1 酒店客房内部特征. 163.2.2 酒店客房外部特征. 193.2.3 酒店客房时间特征. 203.3 模型构建. 21第四章 北京中央商务区高星级酒店实证研究. 224.1 研究区域. 224.2 数据获取. 234.3 数据处理. 234.3.1 描述性统计分析. 234.3.2 成对样本 T 检验 . 274.4 总体市场特征价格模型. 294.
15、4.1 研究设计. 294.4.2 研究结果. 294.4.3 讨论. 324.5 星级细分市场特征价格模型. 334.5.1 研究设计. 334.5.2 研究结果. 344.5.3 讨论. 37第五章 结论及建议. 395.1 研究结论. 395.1.1 实证区域酒店更适用特征价格模型对数形式. 395.1.2 客房内部特征隐含价格存在细分市场差异. 395.1.3 客房外部特征不容忽视. 395.1.4 客房时间特征无显著性隐含价格. 405.2 相关建议. 405.2.1 应用特征价格模型进行定价检查和修正. 405.2.2 注重细分市场和差异化竞争策略的运用. 415.2.3 新建酒店
16、要注重区位选择和星级定位. 415.2.4 中国酒店经营需要加强收益精细化管理. 425.3 研究不足与展望. 42参考文献. 44发表论文和参加科研情况说明. 49致谢. 50第一章 绪论第一章 绪论1.1 研究背景及意义1.1.1 研究背景1. 酒店行业经营竞争日趋激烈自美国次贷危机引起的全球性金融危机向实体经济蔓延以来，旅游业作为关联度高、敏感性强的行业同样被波及：商业地产价格上升、原材料价格涨价、人力成本增加都加重了酒店经营负担；加之 2013 年中央厉行节约反对铺张浪费“八项规定”“六项禁令”的出台，中国旅游饭店业协会发布的报告显示，国内三到五星级酒店经营情况出现总体下滑趋势：201
17、3 年上半年，全国三星级及以上星级酒店平均出租率为 53%，较上年同期下降 6 个百分点；平均客房收入同比减少8.5%，平均总营业收入同比减少 11.8%。其中业绩下滑趋势尤以四星级以上酒店最为明显。在对全国三星级及以上星级酒店的 2013 年-2015 年酒店市场前景判断的调查中，26.1%持“乐观”态度，31.1% 持“不乐观”态度1。然而，与此形成鲜明对比的是，四季酒店集团、洲际酒店集团、喜达屋酒店集团等外资酒店集团对于中国市场仍然保持着积极乐观的态度，计划继续扩大在中国市场的份额。综上，中国高星级酒店行业在需求疲软和供给增大的情况下，其竞争会越来越激烈。2. 旅游网络预订方式日渐普及随
18、着移动互联网技术运用的迅猛发展，消费者预订旅游产品的方式正逐渐从线下交易向网络交易转变2。中国在线旅游市场概览报告指出，2012-2015 年间，中国的在线旅游总预订量将达到 300 亿美元，实现成倍增长，其中在线休闲旅游和非集中管理的商务旅游的预订量增速是整体旅游市场的三倍3。特别值得关注的是利用元搜索引擎的网络预订方式对酒店业经营正在产生越来越大的影响4。旅游元搜索引擎平台上酒店客房预订价格和酒店各项特征等信息的公开使得消费者可以依据其对酒店服务和设施的需求程度做出最符合其偏好以及支付意愿的决策11。因而元搜索引擎一方面会为酒店带来更多的潜在消费者；另一方面，也会使消费者从价格和酒店产品各
19、项特征方面产生对酒店产生对比行为，这将使酒店在制定客房价格时面临更大挑战：如何在获取最大的消费者剩余的同时能够1第一章 绪论在竞争中保持价格优势，即更有效率地定价，成为酒店亟需解决的问题。3. 客房定价与特征隐含价格从上述背景情况可知，区域内酒店竞争激烈程度的增加和消费者、酒店之间信息不对称的减少，对酒店的收益管理，特别是定价能力以及差异化战略提出了更高的要求。现有研究中酒店客房定价方法包括成本导向定价、竞争导向定价和收益管理导向定价方法。虽然成本导向定价和竞争导向定价已渐渐被收益管理导向的定价方法所取代6，但是其定价方法中所蕴含的成本和竞争的定价思想值得借鉴。收益管理导向定价中，特征价格法是
20、国外酒店客房价格研究中通常采用的手段，被用来研究客房特征所具有的隐含价格7，为酒店客房定价提供参考。目前学者利用特征价格法已对大量酒店客房特征的隐含价格进行了分析，但受限于其研究数据来源以及网络预订的普及程度，以往研究中较少考虑网络信息对特征的量化、预订时间等特征，如今旅游元搜索引擎数据则为这样的研究提供了可能。另外，以往研究通常将大量酒店客房数据作为整体研究，建立统一的模型对特征的隐含价格进行分析，较少关注星级细分市场中客房特征的隐含价格所存在的差异8，使得研究结果的针对性和指导性较弱。所以在星级细分市场做进一步的探究，了解消费者的差异化需求和选择行为，为客房合理定价、酒店最大化客房收益和差
21、异竞争提供更加有效的决策建议是本文的出发点也是落脚点。1.1.2 研究意义在酒店业，收益管理会对酒店战略决策和利润产生极大的影响。欧美主要酒店集团特别成立酒店收益管理部门对这一方面进行管理。Robert 指出在不增加额外资本投入的情况下，酒店通过收益管理能够使其收益提升 3%-7%，利润提高50%-100%9。随着中国高星级酒店行业发展的放缓和市场竞争的加剧，有效的收益管理对于今天的中国高星级酒店业显得尤为重要。收益管理的核心是价格细分，分析消费者不同的需求偏好和价格弹性，从而制定相应的价格标准10。从传统意义上来讲，客房价格主要是指消费者愿意为一次完整的入住体验支付的价格，该价格包括了酒店各
22、项设施和服务的隐含价格11。酒店想要进行合理定价求得收益最大化，满足不同消费者的需求，需要了解不同消费者对这些具体服务的支付意愿。以往大多数酒店收益管理模型假设客房需求是独立的，即酒店客房的定价策略与消费者需求之间关联度较低12。与此同时，互联网的快速发展和网上订房技术的日益成熟，使得传统假设越来越受到挑战。网络预订的普及使得酒店客房价格与酒店客房信息从未像现在这样透明，消费者在做出购买决策时通常2第一章 绪论会通过旅游元搜索引擎进行比价和支付意愿的权衡。因而有必要针对收益管理中定价的环节，从特征价格理论出发，基于网络数据对酒店客房定价中的特征因素及其隐含价格进行深入研究，为酒店经营者在定价实
23、践中提供理论依据。本研究对酒店客房特征价格模型变量数据的获取方式进行了改进。网络技术的进步及网络预订的发展为客房定价研究提供了更加便捷和准确的资料，不同于挂牌价格，旅游元搜索引擎的客房价格是消费者实际的成交价格。基于此数据的研究可以更准确探讨影响酒店客房不同特征的隐含价格。因而，本研究利用旅游元搜索引擎获取的北京中央商务区三到五星级酒店的客房价格和相关数据，比以往研究使用的数据更具时效性和可靠性。另外，在酒店客房特征价格模型构建方面也做出新的尝试。通过对以往研究的梳理，从酒店内部特征、酒店外部特征和时间特征三个维度对酒店客房价格特征价格模型进行构建，加入了以往研究中由于数据获得方法的限制较少关
24、注的客房面积、消费者对酒店客房设施的评分、酒店餐饮质量的评分、竞争对手数量等变量，使研究结果更接近实际。并以北京中央商务区三到五星级酒店为例，分别建立总体市场特征价格模型和星级细分市场的特征价格模型，探究不同星级细分市场中特征的隐含价格是否存在差异。由于人文、地理环境以及社会经济发展程度等的不同，不同国家或地区酒店客房价格的影响因素可能并不一致，而目前利用酒店客房价格特征价格模型对中国酒店客房价格中的特征因素的定量研究还相对较少。本研究拟对北京中央商务区三星级到五星级酒店客房价格进行特征价格分析，以期找到此地区酒店客房特征的隐含价格，并验证特征价格理论在中国情境下的适用性，将其引入到中国酒店管
25、理研究领域。1.2 研究内容及结构1.2.1 研究内容1. 酒店客房特征范围研究本研究依据成本导向定价理论、竞争导向定价理论、酒店收益管理理论和国内外利用特征理论研究酒店客房价格的文献，梳理对酒店客房定价具有影响的客房特征，并对特征进行分类。将酒店客房特征分为酒店客房内部特征、酒店客房外部特征和酒店客房时间特征三大维度，并通过旅游元搜索引擎数据库获取维度中的具体变量，以期对酒店客房定价中具有隐含价格的特征做更为准确的描述、统计和计量。2. 元搜索引擎数据影响研究3第一章 绪论网络元搜索引擎的蓬勃发展增加了酒店的潜在消费者需求，但与此同时也对酒店定价策略提出了新的挑战：酒店产品信息的收集、分析和
26、分享成本降低，效率提高，酒店与消费者之间的“信息不对称”日益减少，酒店间的竞争越来越激烈。所以在网络环境下的酒店收益管理是酒店收益管理进一步发展和研究面临的一个新课题13。另一方面，网络数据的丰富也使考虑消费者选择行为的酒店收益管理研究得到越来越多的重视7。据此，本文将网络评分等特征加入到酒店客房特征价格模型中，分析其是否具有隐含价格，研究网络信息对客房价格的影响。特征价格理论的假设前提是买方具备完全信息，了解所有酒店设施及服务特征，且可依据偏好选择特征的组合。旅游元搜索引擎的数据更加符合特征价格模型的假设前提，所以本研究将利用中国旅游元搜索引擎所获取的数据对中国酒店客房特征价格进行分析。3.
27、 细分市场研究基于收益管理思想的定价方法，为了探究不同细分市场中消费者的不同的需求特征和价格弹性，更好地为酒店提供竞争参考，本研究从市场角度出发，运用网络预订的实际数据，利用特征价格模型定量分析客房价格中的客房内部特征、外部特征以及时间特征，即综合成本、竞争和动态预订三个主要方面对中国酒店客房价格进行分析，不同于以往研究只建立单一价格模型，本研究着重对酒店总体市场的特征价格模型、星级细分市场的特征价格模型分别进行求解和分析，探究不同市场客房特征的隐含价格差异，了解其目标消费者的偏好和支付意愿。1.2.2 论文结构本研究的研究目的是基于改进的特征价格模型对酒店客房定价进行研究，探究酒店客房产品相
28、关特征的价格弹性，了解不同细分市场的消费者的需求和偏好，在酒店固定成本不变的情况下，对可变成本进行控制时进行更加有效的价格标准制定，同时为差异化战略实施提供参考。本研究的论文结构安排如下:第一章绪论部分包括三方面的主要内容。第一，提出本研究的研究背景和意义，从酒店行业经营中出现的问题出发，引出本文要研究的酒店客房定价问题，并对所研究的问题从实践和理论两个层面的进行研究意义的总结；第二，研究方法及技术路线，对本文所涉及到的研究方法进行描述，并阐述本研究的技术路线；第三，研究主要内容和论文结构安排，对研究主要内容和全文内容进行概述。第二章对特征价格法的特点和适用性进行分析。对酒店收益管理中定价问题
29、中的定价方法和思想做定性研究，总结各自的优势和不足，指出利用收益管理管理中的特征价格法来研究定价问题的优越性；阐述目前利用特征价格法对酒店客4第一章 绪论房价格进行研究的现状和不足之处，指出本文要进行的研究内容。第三章为酒店客房特征价格模型构建。该部分阐述了本研究的主要数据来源旅游元搜索引擎的概念，并指出旅游元搜索引擎数据对于特征价格模型的适用性和优越性。采用文献综述的方法初步识别酒店客房价格的特征价格模型涉及到的变量因素，并对以往研究情况进行分析，推出本研究的相应假设，构建出相对以往研究更加完善的酒店客房特征价格模型。第四章为北京中央商务区酒店客房价格实证研究。采用实证研究的方法，利用旅游元
30、搜索引擎所采集到的网络数据，对北京中央商务区的三到五星级酒店的价格（平日和假日，提前期和当日价格）进行成对样本 T 检验，分析价格是否存在差异。利用价格和特征数据进行特征价格模型构建，分为总体价格模型和星级细分市场模型。对每类模型都进行三种函数形式的模拟和比较，给出最优函数模型的特征因素及其价格弹性，对第三章所提出的假设进行验证，并讨论和解释实证结果的潜在原因。第五章为研究结论及建议。对实证研究结果进行总结，得出酒店客房特征价格模型的对数形式在实证区域的适用性结论，针对研究结论,为客房定价和差异化竞争战略实施提出相关建议。最后指出本研究的不足以及日后研究可能的发展方向。1.3 研究方法及技术路
31、线1.3.1 研究方法本研究采用了文献调研法、网络数据获取、特征价格法等研究方法对酒店客房定价问题进行研究。1. 文献调研法对国内外相关领域文献资料进行广泛查阅，对特征价格理论、酒店收益管理，酒店客房定价相关方法等研究领域的经典研究、前沿知识以及最新动态进行跟踪掌握，分析现状和不足。针对本研究问题进行梳理，进行变量设置和函数形式的选择，构建酒店客房特征价格模型。2. 网络数据收集通过旅游元搜索引擎（去哪儿网）平台获取北京中央商务区的三到五星级酒店的价格及酒店客房特征信息，对信息进行分类整合，形成对实证区域客房特征的量化和评价。5第一章 绪论3. 特征价格法利用 SPSS17.0 统计软件，对收
32、集到的研究数据进行统计和模型拟合，分别建立总体市场价格和星级细分市场价格酒店客房特征价格模型，并比较对数模型、半对数模型和线性模型三种形式的模型拟合程度，选出最优模型。对特征的弹性系数或半弹性系数进行求解，探究酒店客房特征的不同隐含价格。1.3.2 研究路线根据研究内容以及研究方法，本文的研究路线如图 1-1 所示：研究基础现实背景理论研究研究设计文献综述实证地区网络数据收集特征识别数据收集数据分析模型构建数据检验总体市场模型特征价格分析星级细分市场模型特征价格分析研究结论与展望研究结论相关建议图 1-1 研究路线图6研究展望第二章 特征价格法适用性分析第二章 特征价格法适用性分析2.1 酒店客房定价方法比较McKinsey 研究报告指出在提高收益方面，定价管
