彭磊義 ,羅建基 ,肖洪根 ,布乃鵬 ,龍燕滿

(1.浙江商業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 旅游學(xué)院,浙江 杭州 310053;2.香港理工大學(xué) 酒店與旅游業(yè)管理學(xué)院,香港 999077;3.杭州市旅游職業(yè)學(xué)校 旅游專業(yè)部,浙江 杭州 310052;4.山東大學(xué) 威海發(fā)展研究院,山東 威海 264209;5.凱里學(xué)院 教育科學(xué)院,貴州 凱里 556000)

0 引言

組織績(jī)效歷來(lái)受到諸多重視,無(wú)論績(jī)效是一種結(jié)果還是一種行為,對(duì)其統(tǒng)一和準(zhǔn)確地界定卻是困難的。這是因?yàn)樯a(chǎn)力常被視為效率和效果之和,一個(gè)組織經(jīng)營(yíng)效率高并不代表其績(jī)效高,原因在于有效率的結(jié)果可能不符合組織目標(biāo),但效果比較不容易被量化。由此可見,績(jī)效包括了效率,而效率在一定程度上是對(duì)組織績(jī)效的反映。

從實(shí)用角度出發(fā),眾多學(xué)者則更關(guān)注績(jī)效衡量的手段和標(biāo)準(zhǔn),數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis,DEA)因其具有多投入多產(chǎn)出衡量的形式,且其計(jì)算結(jié)果即效率值是對(duì)組織績(jī)效水平有力的反映,尤其是其數(shù)量化的表現(xiàn)形式,使結(jié)果更加客觀與科學(xué),因而得到廣泛應(yīng)用。但傳統(tǒng)DEA 易產(chǎn)生相對(duì)無(wú)效率,即實(shí)際中可能產(chǎn)生管理效率低但處于有利環(huán)境下的決策單位,還可能產(chǎn)生管理效率高但處于不利環(huán)境的決策單位,這是因?yàn)闆]有考慮環(huán)境因素與統(tǒng)計(jì)干擾項(xiàng)的影響。Fried 等學(xué)者指出,相對(duì)無(wú)效率的來(lái)源包括決策單元生產(chǎn)管理等內(nèi)在因素,地域性、政策性等外在環(huán)境因素和隨機(jī)干擾項(xiàng)。

民宿在我國(guó)諸多地方政策法規(guī)中被界定為擁有15間客房以下的住宿單位,具有明顯體量小的特點(diǎn),且民宿主專業(yè)背景和經(jīng)營(yíng)能力都差異巨大。隨著民宿業(yè)的深度發(fā)展,出現(xiàn)了城市民宿、鄉(xiāng)村民宿、景區(qū)民宿、海島民宿等,充分體現(xiàn)了其極強(qiáng)的地域性特征。民宿業(yè)的蓬勃發(fā)展得益于政府提出的鄉(xiāng)村振興政策,既受其指引,又服務(wù)于該政策。由此可見,民宿業(yè)效率研究中需要應(yīng)用新的分析方法,擺脫環(huán)境因素影響,真正探尋其效率研究的真相。而三階段DEA 的特點(diǎn)就是可排除生產(chǎn)效率評(píng)估中的環(huán)境影響和隨機(jī)干擾,得到真實(shí)的效率值,這符合民宿效率研究的需求。故本研究嘗試根據(jù)Fried等學(xué)者所提出的三階段DEA 模型對(duì)民宿業(yè)進(jìn)行分析,此為本研究的動(dòng)機(jī)之一。

作為住宿業(yè)的新業(yè)態(tài)之一,民宿業(yè)目前在我國(guó)得到了長(zhǎng)足的發(fā)展。當(dāng)前,民宿的相關(guān)研究集中在概念界定、建筑設(shè)計(jì)及文化內(nèi)涵、對(duì)策研究、經(jīng)營(yíng)管理和消費(fèi)者行為等方面,隨著研究的逐步深入,研究視角日趨多元,研究方法日益多樣,研究?jī)?nèi)容逐漸豐富,但是民宿業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率研究還不多見。面對(duì)日益激烈的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境和多變的外部經(jīng)營(yíng)條件,提質(zhì)增效成為民宿業(yè)發(fā)展的當(dāng)務(wù)之急,借助三階段DEA 模型分析民宿業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率,切實(shí)厘清民宿業(yè)經(jīng)營(yíng)狀態(tài),針對(duì)性地提出相關(guān)對(duì)策,為民宿業(yè)的經(jīng)營(yíng)發(fā)展提供支持和借鑒,同時(shí)豐富民宿業(yè)領(lǐng)域的相關(guān)研究,此為本研究的動(dòng)機(jī)之二。

1 文獻(xiàn)回顧

1.1 效率評(píng)價(jià)方法

衡量效率的分析方法可分為兩類:一是財(cái)務(wù)比率法;二是生產(chǎn)前沿法,其又可分為參數(shù)法和非參數(shù)法。Sherman等學(xué)者認(rèn)為財(cái)務(wù)比率法在處理多項(xiàng)投入產(chǎn)出項(xiàng)時(shí),其權(quán)重的不同可能會(huì)使某一管理方面的缺失被其他優(yōu)點(diǎn)隱藏,因此認(rèn)為用此法來(lái)衡量效率較不穩(wěn)定。在生產(chǎn)前沿法中,隨機(jī)前沿法(Stochastic Frontier Analysis,SFA)是參數(shù)法的典型代表,主要以生產(chǎn)函數(shù)或成本函數(shù)作為評(píng)估依據(jù),將現(xiàn)實(shí)中的隨機(jī)干擾因素納入針對(duì)生產(chǎn)行為中無(wú)效率問(wèn)題處理,同時(shí)有總體能估計(jì)較多的結(jié)構(gòu)參數(shù)等優(yōu)點(diǎn)。DEA是最常用的一種非參數(shù)前沿效率分析法,其評(píng)估模式主要是采用線性規(guī)劃技術(shù)代替經(jīng)濟(jì)學(xué)中的生產(chǎn)函數(shù),以生產(chǎn)前沿為生產(chǎn)效率衡量點(diǎn)的基礎(chǔ),將總效率劃分為探討投入與產(chǎn)出關(guān)系的技術(shù)效率與探討投入要素組合的配置效率。技術(shù)效率是指在固定投入要素量下,可以生產(chǎn)出最大產(chǎn)量的能力,且可再進(jìn)一步區(qū)分為純技術(shù)效率與規(guī)模效率。配置效率則指在生產(chǎn)技術(shù)投入要素相對(duì)價(jià)格下,可將投入產(chǎn)出比率調(diào)整最適的能力。鑒于研究目的的不同,有學(xué)者拓展了DEA模型。

李雙杰和范超對(duì)DEA 和SFA 進(jìn)行了比較,總結(jié)出了二者之間的異同。共同點(diǎn)包括:都屬于前沿度量方法,其共同基礎(chǔ)是距離函數(shù),且在構(gòu)造生產(chǎn)前沿的基礎(chǔ)上度量技術(shù)效率。不同點(diǎn)在于:二者模型基本假設(shè)和模型擴(kuò)展的復(fù)雜程度不同、對(duì)實(shí)際產(chǎn)出的解釋和處理方法不同、構(gòu)造生產(chǎn)前沿的方法不同、計(jì)算結(jié)果的穩(wěn)定性不同、獲得的相關(guān)經(jīng)濟(jì)信息不同、分析影響效率因素的方法不同。他們還建議在無(wú)法判斷哪種方法更適合實(shí)際問(wèn)題時(shí),可將兩種方法或兩種方法的度量結(jié)果綜合起來(lái),即隨機(jī)非參數(shù)方法或組合綜合評(píng)價(jià)方法。

三階段DEA 模型由Fried等學(xué)者提出,主要結(jié)合DEA 及SFA 來(lái)綜合衡量效率。第一階段是初始效率值運(yùn)算,該階段采用DEA傳統(tǒng)模型計(jì)算各決策單元效率值,得到各投入變量的松弛值,此效率值可能因受到環(huán)境變數(shù)、統(tǒng)計(jì)干擾以及管理效率等影響而不準(zhǔn)確;第二階段是投入變量調(diào)整值運(yùn)算,本階段將第一階段得到的投入變量松弛值列為因變量,將環(huán)境變量列為自變量,利用SFA 分析環(huán)境因素與隨機(jī)干擾因素對(duì)于投入松弛值的影響方向與程度,并借此調(diào)整原始投入項(xiàng);第三階段是調(diào)整后效率值運(yùn)算,即使用調(diào)整后的投入項(xiàng)與原始產(chǎn)出項(xiàng)重新使用DEA 傳統(tǒng)模型進(jìn)行效率評(píng)估,進(jìn)而實(shí)施效率分析、松弛值分析和規(guī)模報(bào)酬分析。鑒于結(jié)合了SFA與DEA 的特點(diǎn),三階段DEA 模型被廣泛用于交通運(yùn)輸業(yè)、金融業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)、農(nóng)業(yè)、旅游業(yè)、制造業(yè)、科技創(chuàng)新、教育等領(lǐng)域的研究,且還有學(xué)者不斷對(duì)其進(jìn)行改善和深化研究。

1.2 效率研究

梳理住宿業(yè)效率研究文獻(xiàn)可發(fā)現(xiàn),眾多學(xué)者分析效率的方法多使用DEA 法的不同模式,單獨(dú)使用SFA 法的文獻(xiàn)較少(如表1所示)。

表1 飯店業(yè)效率評(píng)價(jià)研究

有關(guān)飯店業(yè)效率的研究起源于歐美地區(qū),而我國(guó)較早的研究成果出現(xiàn)于2004年,后續(xù)才逐步得到學(xué)界重視。從研究對(duì)象來(lái)看,既有基于地區(qū)層面的效率研究,包括城市、地區(qū)、省份和國(guó)家等各層級(jí);也有基于產(chǎn)業(yè)層面的效率研究,包括單一飯店業(yè)和中外飯店集團(tuán);還有從管理模式、飯店業(yè)等級(jí)等方面進(jìn)行的效率研究。從研究方法來(lái)看,效率研究始于單一方法,隨著DEA 方法的逐步深化和完善,到目前已經(jīng)呈現(xiàn)多種方法綜合的態(tài)勢(shì)。雖然我國(guó)后續(xù)研究力度加大,但相較于國(guó)外,還存在研究方法單一的問(wèn)題,僅局限于DEA 基礎(chǔ)模式的運(yùn)用,還未出現(xiàn)多種方法綜合運(yùn)用的局面,略顯滯后。從衡量指標(biāo)來(lái)看,研究中的測(cè)量指標(biāo)多緊密結(jié)合企業(yè)經(jīng)營(yíng)特征,且重疊度較高,投入項(xiàng)包括固定資產(chǎn)、客房數(shù)、從業(yè)人數(shù)、營(yíng)業(yè)費(fèi)用、各種成本等多項(xiàng)指標(biāo),產(chǎn)出項(xiàng)則多包括營(yíng)業(yè)收入、平均出租率、平均房?jī)r(jià)、顧客人數(shù)、人均利潤(rùn)等指標(biāo)。

雖然民宿和飯店分屬住宿業(yè)不同業(yè)態(tài),但由于早期住宿業(yè)市場(chǎng)屬于完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)且類型較少,其效率研究選擇代表市場(chǎng)主體的飯店是有意義的,因此,既然同屬一個(gè)行業(yè),民宿業(yè)經(jīng)營(yíng)效率研究可以在一定程度上借鑒飯店業(yè)研究中運(yùn)用的經(jīng)營(yíng)效率指標(biāo)。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究架構(gòu)

首先,應(yīng)用三階段DEA 模型分析民宿,了解其經(jīng)營(yíng)效率的相關(guān)特征;其次,將第一階段和第三階段的各類效率值進(jìn)行Wilxocon非參數(shù)檢驗(yàn),檢驗(yàn)兩次效率值是否存在顯著差異;最后,應(yīng)用DEA 超效率模式針對(duì)投入項(xiàng)調(diào)整值與原有產(chǎn)出項(xiàng)進(jìn)行效率分析,探尋決策單元中的標(biāo)桿企業(yè)。

2.2 分析方法

2.2.1 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

DEA 是Charnes等學(xué)者發(fā)展出來(lái)的效率評(píng)估模式,其提出CCR 模式評(píng)估各決策單元的相對(duì)效率。其后,Banker等學(xué)者將CCR 模式中要求規(guī)模報(bào)酬為固定的限制取消,提出BCC 模式。此二模式被學(xué)界公認(rèn)為是DEA 領(lǐng)域中最具影響的模式。在利用DEA 模型計(jì)算效率時(shí),首先需要考慮的是模式中投入導(dǎo)向和產(chǎn)出導(dǎo)向的選擇問(wèn)題,若研究對(duì)象屬于盈利企業(yè),由于市場(chǎng)需求的變動(dòng)無(wú)常而無(wú)法掌控,但投入項(xiàng)可以自由調(diào)整,則應(yīng)該采用投入導(dǎo)向;反之則使用產(chǎn)出導(dǎo)向。因此,本研究使用投入導(dǎo)向的DEA傳統(tǒng)模型來(lái)分析。

有別于CCR 模式,BCC 模式假設(shè)變動(dòng)規(guī)模報(bào)酬,即部分投入增加,不會(huì)使產(chǎn)出項(xiàng)有相對(duì)一部分的增加,由此引用距離函數(shù)概念導(dǎo)出能夠衡量純技術(shù)效率、規(guī)模效率及規(guī)模報(bào)酬的模式。假設(shè)單位=1,…,n)使用第(=1,…,m)項(xiàng)投入量為x,其第(=1,…,s)項(xiàng)產(chǎn)出量為y,h為第個(gè)決策單元的技術(shù)效率,τ和ω分別是第產(chǎn)出項(xiàng)和第投入項(xiàng)的權(quán)重,為第個(gè)決策單元的規(guī)模報(bào)酬指標(biāo),則BCC模式的線性規(guī)劃模式表示為:

為簡(jiǎn)便計(jì)算并增加解釋上的信息,將公式(1)轉(zhuǎn)換成對(duì)偶形式如下:

若＜1,則決策單元非DEA 有效。

鑒于相對(duì)有效率的決策單元可能不止一個(gè),故Anderson等學(xué)者基于CCR 模式效率值,將有效率的決策單元進(jìn)行排序,提出了超級(jí)效率(super efficiency)的概念。其衡量方式為將效率值為1的某一決策單元從效率前沿上剔除,以剩余的決策單元為基礎(chǔ)構(gòu)建新的效率前沿,重新計(jì)算該被剔除的決策單元到新效率前沿的距離。由于該被剔除的決策單元不被新效率前沿所包絡(luò),故計(jì)算出的新效率值會(huì)大于1,這樣則更易于對(duì)有效率的決策單元進(jìn)行排序,該效率值即為超級(jí)效率值。其基本模式表示為:

其中,為超效率值,s和s分別是投入和產(chǎn)出項(xiàng)的松弛值組成的向量。

2.2.2 隨機(jī)前沿分析

第二階段利用隨機(jī)生產(chǎn)前沿的成本邊界函數(shù)將環(huán)境因素、統(tǒng)計(jì)干擾和管理無(wú)效率等影響因素予以分解,在于因變量投入松弛值可視為成本概念,松弛值越大表示使用的成本越多。假設(shè)第個(gè)決策單元的第個(gè)投入松弛值是s,且受到個(gè)外生環(huán)境變量z=[,,…,z],則依據(jù)Battese等學(xué)者的想法,投入松弛值與外生環(huán)境變量的關(guān)系借助隨機(jī)前沿法可設(shè)定為:

為調(diào)整決策單元原始投入項(xiàng)的變量值,需采用公式(5)得到u的條件估計(jì)量,其中和分別為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分布函數(shù)和密度函數(shù)。

結(jié)合公式(4)和公式(5)可分離出統(tǒng)計(jì)誤差,得到統(tǒng)計(jì)因素的條件估計(jì):

接著利用SFA 的結(jié)果調(diào)整投入項(xiàng),將所有決策單元調(diào)整至相同環(huán)境條件,而調(diào)整方式有兩種:一是將擁有良好經(jīng)營(yíng)環(huán)境的決策單元投入數(shù)量向上增加,使其經(jīng)營(yíng)環(huán)境達(dá)到最差、運(yùn)氣達(dá)到最壞的程度;另一種是將處理惡劣經(jīng)營(yíng)環(huán)境的決策單元投入數(shù)量向下縮減,使其經(jīng)營(yíng)環(huán)境達(dá)到最優(yōu)、運(yùn)氣達(dá)到最佳程度。Fried 等學(xué)者建議采取第一種方式,因?yàn)榈诙N方式的調(diào)整可能導(dǎo)致投入變?yōu)樨?fù)值,造成分析上的缺失,其方式如下:

2.3 研究樣本、指標(biāo)和數(shù)據(jù)

在樣本選擇方面,根據(jù)Golany等學(xué)者對(duì)決策單元所提出的同質(zhì)性要求,要求決策單元具備相同的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)及相似的工作性質(zhì)、經(jīng)營(yíng)環(huán)境與條件相似、具有相同的評(píng)估屬性。在投入項(xiàng)與產(chǎn)出項(xiàng)個(gè)數(shù)選擇方面,Golany等學(xué)者依據(jù)經(jīng)驗(yàn)法則認(rèn)為投入項(xiàng)與產(chǎn)出項(xiàng)相加的總數(shù)不能超過(guò)決策單元總數(shù)的1/2;而Dyson 等學(xué)者則認(rèn)為決策單元的個(gè)數(shù)不能低于投入項(xiàng)與產(chǎn)出項(xiàng)個(gè)數(shù)乘積的2倍。決策單元太多,會(huì)降低受評(píng)單位的相似性,從而增加評(píng)估結(jié)果被干擾的機(jī)會(huì);決策單元太少,則高效率受評(píng)單位形成效率前沿的機(jī)會(huì)小,同時(shí)投入與產(chǎn)出之間的關(guān)系難以確認(rèn)。

截至2018年11月30日,從省級(jí)行政區(qū)域統(tǒng)計(jì)結(jié)果看,客棧民宿數(shù)量規(guī)模前五的分別是浙江、廣東、四川、云南和北京;從重點(diǎn)城市統(tǒng)計(jì)看,杭州在客棧民宿數(shù)量規(guī)模TOP20城市中排名第五。同時(shí),在浙江省民宿動(dòng)態(tài)管理信息系統(tǒng)中,截至2017年年底,錄入數(shù)據(jù)11 000家,且已形成了民宿集聚區(qū),其中最集中的區(qū)域是杭州和湖州,均超過(guò)1 700家。由此可見,杭州成為民宿業(yè)發(fā)展的典型代表地區(qū),將其作為選取研究樣本的來(lái)源具有一定的代表意義。本研究從浙江省文化和旅游廳民宿信息系統(tǒng)中隨機(jī)抽取杭州地區(qū)50家民宿作為研究樣本;同時(shí)參照了該系統(tǒng)中相關(guān)指標(biāo),結(jié)合前期研究成果來(lái)確定本研究相關(guān)指標(biāo),將改造裝修費(fèi)用、客房數(shù)、餐位數(shù)和聘用全職員工數(shù)列為投入項(xiàng),將接待過(guò)夜游客、營(yíng)業(yè)收入、客房收入、客房出租率和平均房?jī)r(jià)列為產(chǎn)出項(xiàng),將租賃總費(fèi)用、占地面積、建筑面積列為第二階段改善投入項(xiàng)的環(huán)境變量;并將該系統(tǒng)中相關(guān)指標(biāo)的數(shù)據(jù)作為分析基礎(chǔ),其描述性統(tǒng)計(jì)見表2。

表2 相關(guān)變量描述性統(tǒng)計(jì)

3 結(jié)果分析

3.1 第一階段分析

運(yùn)用Max DEA 8軟件,采用投入導(dǎo)向的BCC 模式測(cè)度2019年杭州地區(qū)民宿業(yè)的相對(duì)效率,發(fā)現(xiàn)產(chǎn)生投入松弛值的決策單元有36家民宿。

3.2 第二階段分析

以第一階段得到的各投入項(xiàng)的松弛值為因變量,所選取的3個(gè)環(huán)境變量為自變量,利用軟件Frontier 4.1建立4 個(gè)SFA 回歸模型,SFA 回歸分析可以對(duì)管理因素和隨機(jī)因素進(jìn)行剝離分析。結(jié)果見表3。

由表3可得,4個(gè)SFA 回歸模型的似然比LR 皆大于1.96,即通過(guò)5%的顯著性檢驗(yàn),拒絕“不存在管理無(wú)效率項(xiàng)”的原假設(shè),說(shuō)明SFA的應(yīng)用是必要且適宜的,且γ值均接近于1,表明在隨機(jī)因素影響很小的前提下,管理無(wú)效率和環(huán)境因素對(duì)效率值產(chǎn)生占主導(dǎo)地位的影響;環(huán)境變量回歸系數(shù)(0.304 5,-0.108 0,0.180 9)在改造裝修費(fèi)用為因變量的回歸分析中皆呈現(xiàn)顯著性,在聘用全員職工為因變量的回歸分析中僅租賃總費(fèi)用回歸系數(shù)(0.000 053 65)有正向顯著性,環(huán)境變量回歸系數(shù)在客房數(shù)和餐位數(shù)為因變量的回歸分析中皆不顯著。

表3 第二階段隨機(jī)前沿回歸估計(jì)結(jié)果

進(jìn)而基于求取的自變量回歸系數(shù),借助SFA 回歸方程可得每個(gè)投入項(xiàng)松弛值的環(huán)境影響值,由公式(4)求得混合誤差項(xiàng),進(jìn)而通過(guò)公式(5)、公式(6)分理出管理無(wú)效率值而得到隨機(jī)干擾項(xiàng),接著進(jìn)一步得到環(huán)境調(diào)整值和隨機(jī)調(diào)整值,最后由公式(7)得到了投入項(xiàng)的調(diào)整值。

3.3 第三階段分析

運(yùn)用Max DEA 8 軟件對(duì)投入調(diào)整值和原始產(chǎn)出項(xiàng)再進(jìn)行效率測(cè)度,兩次DEA 效率值結(jié)果見表4。

表4 第一階段和第三階段效率值比較

表4 (續(xù))

由表4可得,從絕對(duì)數(shù)量上觀察,第一階段與第三階段規(guī)模報(bào)酬不變的決策單元各為14家和20家,增加了6家;規(guī)模報(bào)酬遞增的決策單元為8家和13家,增加了5家;而規(guī)模報(bào)酬遞減的決策單元各為28家和17家,減少了11家;30 家處于低效的決策單元中,09、12、21、24、38和43的非DEA 有效屬于規(guī)模效率低下造成的,其余24家的非DEA有效屬于純技術(shù)效率和規(guī)模效率同時(shí)低效造成的;且決策單元整體技術(shù)效率平均值從0.741 2增長(zhǎng)到0.825 4,提高了11.360 0%;純技術(shù)效率平均值從0.823 7 增長(zhǎng)到0.867 6,提高了5.329 6%;規(guī)模效率平均值從0.906 1增長(zhǎng)到0.952 6,提高了5.131 9%;但整體處于非DEA有效狀態(tài),這是由決策單元整體的純技術(shù)效率和規(guī)模效率低下共同造成的。

第三階段各投入產(chǎn)出項(xiàng)的松弛值見表5。

表5 第三階段各變量松弛值

表5 (續(xù))

3.4 兩階段效率值的Wilcoxon檢定

為了進(jìn)一步評(píng)估本研究第三階段與第一階段的各類效率值是否存在顯著差異,即檢定第一階段管理者不可控制的環(huán)境變量是否確實(shí)會(huì)影響各決策單元經(jīng)營(yíng)效率,對(duì)兩階段的各類效率值進(jìn)行Wilcoxon符號(hào)等級(jí)檢定,結(jié)果見表6。

表6 第一階段和第三階段效率值的Wilcoxon符號(hào)等級(jí)檢定結(jié)果

由表6中第三階段與第一階段技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率值差異檢定可知,值分別為-5.169、-4.235和-4.446,值皆小于0.001,在顯著水平為001下達(dá)到顯著水平,拒絕“第三階段和第一階段的效率值是相同的”原假設(shè),表明兩階段的各類效率值分別存在顯著差異,即第二階段的環(huán)境因素所造成的無(wú)效率排除確實(shí)會(huì)對(duì)技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率造成顯著的影響。

3.5 超效率分析

運(yùn)用MaxDEA 8軟件,針對(duì)投入調(diào)整值和原始產(chǎn)出項(xiàng)進(jìn)行投入導(dǎo)向的超效率測(cè)度,通過(guò)DEA 超效率模式的分析主要針對(duì)20家處于相對(duì)有效率的決策單元,即其原技術(shù)效率值等于1的決策單元,發(fā)現(xiàn)效率值排序處于最前面的5家決策單元是03(21.303)、26(2.119)、42(2.083)、48(2.076)、28(1.823)。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文利用三階段DEA 模型實(shí)證分析了杭州地區(qū)民宿業(yè)效率問(wèn)題,研究結(jié)論有:一是基于效率值分析,民宿個(gè)體既有有效態(tài)勢(shì)也有非有效態(tài)勢(shì),而民宿業(yè)整體技術(shù)效率呈現(xiàn)非DEA 有效態(tài)勢(shì),且個(gè)體層面非DEA 有效主要來(lái)自純技術(shù)效率和規(guī)模效率同時(shí)非有效,部分來(lái)自僅規(guī)模效率非有效,整體層面非DEA 有效則是由純技術(shù)效率和規(guī)模效率非DEA 有效共同造成的,這與行業(yè)現(xiàn)狀基本吻合。二是基于松弛值分析,DEA 有效的民宿個(gè)體的松弛值皆為0,而非DEA 有效的民宿個(gè)體的變量松弛值不全為0,說(shuō)明投入過(guò)多和產(chǎn)出不足的情況在其經(jīng)營(yíng)中普遍存在。三是基于超效率分析,對(duì)研究樣本就效率值大小進(jìn)行排序,發(fā)現(xiàn)第03個(gè)決策單元效率值最大,既有助于政府主管部門對(duì)樣本基于效率進(jìn)行評(píng)比,又可以從中找出標(biāo)桿,成為其他低效決策單元學(xué)習(xí)的榜樣。四是基于SFA回歸分析,本研究中環(huán)境變量回歸系數(shù)僅在部分投入松弛值的回歸分析中呈顯著性,說(shuō)明投入松弛值雖然受到環(huán)境變量的影響,但本研究選取的環(huán)境變量還不能對(duì)所有投入松弛值產(chǎn)生顯著影響,有效的環(huán)境變量的選取有待進(jìn)一步研究;且就一般而言,正回歸系數(shù)表明環(huán)境變量不利于投入變量,導(dǎo)致投入松弛量增加從而降低效率,負(fù)回歸系數(shù)則表明環(huán)境變量有利于投入變量,導(dǎo)致投入松弛量減少?gòu)亩岣咝省Ｔ诟脑煅b修費(fèi)用回歸分析中,租賃總費(fèi)用和建筑面積的回歸系數(shù)為正,說(shuō)明二者的增加會(huì)提高因變量而降低效率,而占地面積的回歸系數(shù)為負(fù),說(shuō)明其增加會(huì)降低因變量而提高效率;在聘用全職員工回歸分析中,租賃總費(fèi)用的回歸系數(shù)為正,說(shuō)明其增加會(huì)提高因變量而降低效率,這是吻合實(shí)際情況的。五是基于第一階段、第三階段效率值的Wilcoxon檢定結(jié)果觀察,兩個(gè)階段效率值存在顯著性差異,在剔除隨機(jī)干擾項(xiàng)和環(huán)境變量影響后造成非DEA 有效來(lái)源于管理無(wú)效率,這突出反映了民宿個(gè)體內(nèi)部管理水平與能力;同時(shí)結(jié)合民宿業(yè)整體的各類效率平均值觀察,相較于第一階段,第三階段的各類效率值都有了絕對(duì)量上的增加,這也表明相較于傳統(tǒng)模型,三階段DEA 模型分析結(jié)果更能準(zhǔn)確反映現(xiàn)實(shí)情況。

其理論貢獻(xiàn)在于:一是本文對(duì)民宿業(yè)經(jīng)營(yíng)效率進(jìn)行了研究分析,豐富了民宿業(yè)領(lǐng)域的研究主題;二是從定量分析的視角切入分析了當(dāng)前民宿業(yè)經(jīng)營(yíng)效率,為民宿個(gè)體和行業(yè)的經(jīng)營(yíng)態(tài)勢(shì)的判斷提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ),拓寬了研究視角;三是傳統(tǒng)住宿業(yè)效益研究鮮有使用三階段DEA 模型,利用三階段DEA模型分析杭州民宿業(yè)效率,深化了研究層次,擴(kuò)展了模型的應(yīng)用領(lǐng)域。

實(shí)踐貢獻(xiàn)在于:一是將國(guó)內(nèi)住宿業(yè)效率研究的領(lǐng)域從傳統(tǒng)的酒店業(yè)轉(zhuǎn)移到了民宿這個(gè)新業(yè)態(tài)中來(lái),擴(kuò)大了住宿業(yè)效率研究的范圍;二是諸如松弛值分析、超效率分析等研究結(jié)果為行業(yè)治理指明了一定的方向;三是研究結(jié)論觸發(fā)了對(duì)民宿業(yè)經(jīng)營(yíng)現(xiàn)狀的更深入思考,其內(nèi)涵發(fā)展的問(wèn)題得以清晰地聚焦。

4.2 建議

一是鑒于行業(yè)整體水平處于低效態(tài)勢(shì),且這種態(tài)勢(shì)是由純技術(shù)效率和規(guī)模效率同時(shí)低效造成的,因此在行業(yè)治理上要先理順關(guān)系,強(qiáng)化歸口管理。由于歷史原因,諸多地方行業(yè)管理將民宿歸口在農(nóng)業(yè)部門而不是旅游部門,形成發(fā)展助力來(lái)自農(nóng)業(yè)口、經(jīng)營(yíng)統(tǒng)計(jì)歸屬旅游口的局面,這直接導(dǎo)致行業(yè)發(fā)展和規(guī)?？刂迫鄙賹I(yè)性和針對(duì)性的指導(dǎo)。鑒于民宿業(yè)的服務(wù)市場(chǎng)和對(duì)象,結(jié)合引導(dǎo)行業(yè)有序及持續(xù)發(fā)展和規(guī)劃,將其歸口于旅游部門比較合理:一方面,通過(guò)開辦審批、住宿業(yè)內(nèi)部業(yè)態(tài)間的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)等手段進(jìn)行規(guī)?？刂坪驼{(diào)節(jié);另一方面,借助旅游部門積累的經(jīng)驗(yàn)、技術(shù)、制度等提高行業(yè)的純技術(shù)效率,譬如依靠成熟的住宿業(yè)等級(jí)評(píng)定制度能推動(dòng)整個(gè)行業(yè)服務(wù)水準(zhǔn)的提高,加大企業(yè)通用技術(shù)的推廣和應(yīng)用,通過(guò)依靠民宿技術(shù)效率的切實(shí)提升,來(lái)推動(dòng)行業(yè)整體效率的提升。

二是借助政策引導(dǎo),推動(dòng)民宿業(yè)走集約化發(fā)展的道路。針對(duì)民宿業(yè)體量小、分布分散、易受環(huán)境影響等特點(diǎn),以政策為導(dǎo)向推動(dòng)相關(guān)社會(huì)配套,從外部營(yíng)造良好的經(jīng)營(yíng)環(huán)境,走集約化發(fā)展道路,提高行業(yè)整體的抗風(fēng)險(xiǎn)能力、降低經(jīng)營(yíng)成本、擴(kuò)大市場(chǎng)知名度、擴(kuò)散促銷活動(dòng)的功效,從而提升行業(yè)整體效率。集約化發(fā)展的突出表現(xiàn)就是在特定區(qū)域范圍內(nèi)形成一定規(guī)模的產(chǎn)業(yè)集群,產(chǎn)生集聚效應(yīng),浙江民宿業(yè)已經(jīng)形成民宿集聚區(qū),以杭州西湖、湖州莫干山和長(zhǎng)興等為代表,這是對(duì)集約化發(fā)展道路的有益探索。

三是鑒于造成多數(shù)個(gè)體的技術(shù)效率非DEA 有效的原因集中指向了純技術(shù)效率,即民宿個(gè)體內(nèi)部管理因素,因此在個(gè)體效率提升上要強(qiáng)化和夯實(shí)人才戰(zhàn)略,即打造高素質(zhì)的民宿經(jīng)營(yíng)管理者隊(duì)伍,當(dāng)務(wù)之急就是切實(shí)提升民宿經(jīng)營(yíng)管理者的管理能力和專業(yè)素養(yǎng)。目前以行業(yè)協(xié)會(huì)為平臺(tái)促進(jìn)業(yè)內(nèi)交流學(xué)習(xí)來(lái)獲取經(jīng)營(yíng)管理的專業(yè)知識(shí)和技術(shù)、充實(shí)個(gè)人文化素養(yǎng)是有效途徑之一。面對(duì)日益激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境,民宿必須以生存為要,不僅要明確經(jīng)營(yíng)目標(biāo)與動(dòng)機(jī),而且要重視經(jīng)營(yíng)指標(biāo),以經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)為導(dǎo)向來(lái)指導(dǎo)經(jīng)營(yíng)行為。相關(guān)管理能力對(duì)于經(jīng)營(yíng)績(jī)效存在正向影響,這有助于在前期合理估算投入項(xiàng),減少投入過(guò)剩,避免盲目投入,在經(jīng)營(yíng)中提高產(chǎn)出數(shù)量,避免產(chǎn)出乏力。譬如,專業(yè)知識(shí)運(yùn)用能力的影響會(huì)在前期籌建和日常經(jīng)營(yíng)中發(fā)揮功效,結(jié)合SFA 分析結(jié)果,合理確定租賃總費(fèi)用、建筑面積和占地面積,可以降低改造裝修費(fèi)的投入,合理確定租賃總費(fèi)用還可以降低聘用全職員工的投入;網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)使用能力在當(dāng)下是不可或缺的經(jīng)營(yíng)技術(shù)之一,即借助第三方平臺(tái)擴(kuò)充訂房渠道,也可借助社交媒體制造口碑來(lái)提高知名度,打造獨(dú)特品牌等都可以獲取更廣泛的客源,這對(duì)接待過(guò)夜人數(shù)、營(yíng)業(yè)收入、客房收入、客房出租率等產(chǎn)出項(xiàng)都大有裨益。民宿經(jīng)營(yíng)管理者的文化素養(yǎng)和審美能力在一定程度上決定了民宿產(chǎn)品的品位和魅力,這有助于構(gòu)建產(chǎn)品特色、形成獨(dú)特的細(xì)分市場(chǎng),從而有助于房?jī)r(jià)的制定和平均房?jī)r(jià)的提升。

4.3 研究展望

考慮到研究的相關(guān)限制,未來(lái)研究可以改進(jìn)的方向包括:一是可以從更大的地域范圍來(lái)選取樣本,這樣可以更有效地獲取民宿業(yè)的代表性特征;二是通過(guò)DEA 與其他方法的結(jié)合使用,獲取對(duì)經(jīng)營(yíng)效率能產(chǎn)生真實(shí)影響的環(huán)境變量,這樣可以更有效地統(tǒng)一效率研究中的環(huán)境基礎(chǔ);三是未來(lái)研究可納入一些便于測(cè)量且反映績(jī)效評(píng)價(jià)的主觀性指標(biāo),更加全面地評(píng)價(jià)民宿績(jī)效。

①數(shù)據(jù)來(lái)源:廣州市文化廣電旅游局.廣州市民宿旅游發(fā)展專項(xiàng)規(guī)劃(2018-2035).2019-03.