符政義,王玲,吳曉雋,張科靜

[國際旅游研究]

國外酒店績效評估研究綜述
——基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法的應(yīng)用

符政義,王玲,吳曉雋,張科靜

(東華大學(xué)旭日工商管理學(xué)院,上海200051)

隨著酒店業(yè)的蓬勃發(fā)展,對于酒店績效的評估日益重要。以績效評估中應(yīng)用最廣的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析為對象,以模型發(fā)展為線索,全面闡述了目前國外的研究現(xiàn)狀,為國內(nèi)酒店的績效評估乃至其他相關(guān)領(lǐng)域的研究提供借鑒和參考。

酒店;績效評估;數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

績效評估是量化效率和效益的過程[1],其意義在于用來衡量、評價組織及成員在某一時期的工作表現(xiàn)。傳統(tǒng)的績效評估體系只專注于由財務(wù)和會計指標(biāo)計算所得的簡單比率,比如易腐性資產(chǎn)應(yīng)收管理[2],倒伏指數(shù)[3],收支平衡分析[4],收入績效指標(biāo)[5],收益管理[6]。此外還有每間可銷售房收入指數(shù)。但是,正如Anderson等人所說,這些傳統(tǒng)的方法忽視了所提供服務(wù)的組合和性質(zhì),并且很難對資源有效性的概念予以界定[7]。到目前為止,由Charnes等人提出的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)能有效地解決上述傳統(tǒng)方法的種種弊端,已經(jīng)成為最具代表性的績效評估方法。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析是一種使用非參數(shù)的分析技術(shù),旨在解決一組決策單元(DMU)中多輸入多輸出變量的相對有效性問題。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析以生產(chǎn)邊界作為衡量效率的基礎(chǔ),將投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù)透過數(shù)學(xué)公式來求出生產(chǎn)邊界,通過各決策單元的實(shí)際數(shù)據(jù)與生產(chǎn)邊界比較,就可以衡量出各決策單元的相對有效率和相對無效率的程度,從而為達(dá)到相對效率的改善提出建議。在酒店業(yè)中最常采用的輸入指標(biāo)為員工數(shù)量、客房數(shù)量、面積及費(fèi)用,各類收入(總收入和各部門收入)和入住率一般用做輸出指標(biāo)。有時產(chǎn)出指數(shù)、顧客滿意率、每位員工平均產(chǎn)值也會用做輸出指標(biāo)。

盡管目前國外采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析來評估酒店績效方面的文獻(xiàn)眾多,但尚無文章對這些文獻(xiàn)進(jìn)行有效的梳理。過去所有的文獻(xiàn)中出現(xiàn)的綜述也只是按照時間序列或者地理位置為依據(jù),以表格形式羅列之前研究所出現(xiàn)的輸入/輸出變量而已。不可否認(rèn),這種安排能簡要地介紹過去的研究,但忽視了文章與文章之間的內(nèi)在聯(lián)系。因此,本文按照不同的應(yīng)用領(lǐng)域來劃分,即生產(chǎn)力、效益和效率,結(jié)合數(shù)據(jù)包絡(luò)分析30多年來模型發(fā)展[8-9]為主要線索,對過去的研究進(jìn)行梳理。

一、生產(chǎn)力和效益評估

相當(dāng)一部分酒店績效評估的研究專注于生產(chǎn)力方面,這其中包括Johns等人[10]最早對同一連鎖酒店集團(tuán)中15家酒店所進(jìn)行的相關(guān)探索。Barros和Alves采用曼奎斯特指數(shù)(Malmquist Index)來分析生產(chǎn)力的變化[11]。其后一年,Barros對此又進(jìn)行了更為深入的分析,在對一些有效性驅(qū)動因素的比對中發(fā)現(xiàn),酒店位置、聚集效應(yīng)、客房數(shù)量和投資能切實(shí)提高酒店的效率[12]。Sigala等人采用stepwise DEA對93家酒店客房部的生產(chǎn)力水平進(jìn)行了研究。此外他們還發(fā)現(xiàn)酒店設(shè)計、所有權(quán)結(jié)構(gòu)和管理方式對運(yùn)營生產(chǎn)力有影響[13]。

生產(chǎn)力的概念有時也被認(rèn)為是由效益和效率兩部分組成。所謂效率,即以正確的方法做事,比如說追求最低的資源浪費(fèi),就是為了追求高效率。而效益則是要求做正確的事情。目前絕大多數(shù)的研究注重酒店效率方面,只有很少一部分涉及效益,比如Keh等人、Yu等人以及Hsieh等人。Keh等人探討配置效率、營銷效益和生產(chǎn)力之間的關(guān)系。在其所采用的三階段DEA中,除了輸出變量(客房收入和餐飲收入)、輸入變量(總費(fèi)用和客房數(shù)量)外,作者還考慮了營銷費(fèi)用作為過渡用的中間輸出/輸入變量。通過比較發(fā)現(xiàn),效益與生產(chǎn)力的聯(lián)系較之效率與生產(chǎn)力而言更緊密,但效益和效率之間則呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性[14]。Yu和Lee應(yīng)用Hyperbolic Network DEA來整合生產(chǎn)效率和服務(wù)效益,并得出了與Keh等人類似的結(jié)論。他們還為酒店經(jīng)理如何提升酒店的服務(wù)績效提出了寶貴建議[15]。Hsieh和Lin以57家酒店為樣本,在研究臺灣酒店總體績效的同時,探討了酒店最重要的兩大部門——客房部和餐飲部的服務(wù)生產(chǎn)效率和服務(wù)消費(fèi)效益?；贙ao的Relational Network DEA模型,研究發(fā)現(xiàn)酒店樣本中存在較低的服務(wù)生產(chǎn)效益,最低的為0.080 3,最高也不過0.279 6(滿分為1),說明這些酒店還有非常高的上升空間。Hsieh和Lin還按照所處地理位置和運(yùn)營方式的不同來比較這些酒店,總體而言處于風(fēng)景區(qū)的酒店或者采用委托管理方式經(jīng)營的酒店表現(xiàn)更為突出[16]。

盡管生產(chǎn)力評估和效益評估作為酒店績效評估中重要的一環(huán),但過去的研究仍更多地集中于效率方面,主要的原因還是在于認(rèn)識的不足。從這幾年來看,學(xué)者們對于酒店效益方面的研究越來越重視,一方面是DEA最新理論成果的應(yīng)用,另一方面是研究內(nèi)容的不斷擴(kuò)充,如涉及酒店營銷、服務(wù)產(chǎn)品的生產(chǎn)消費(fèi)等,對于豐富酒店績效評估的內(nèi)涵都有著非常重要的借鑒意義。

二、效率評估

在效率范疇,眾多研究將決策單元分為有效率和無效率兩種。將低效率的決策單元效率值對比有效決策單元,從而確定其所需改進(jìn)的空間。因此使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析所得出的效率值就是相對效率的表現(xiàn), Morey和Dittman最早采用這一方法來研究美國的酒店業(yè)[17]。在這一部分,筆者將以數(shù)據(jù)包絡(luò)模型的發(fā)展為線索,旨在系統(tǒng)地回顧各種模型在酒店績效評估領(lǐng)域的應(yīng)用。

(一)射線數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方式(Radial DEA Approach)

兩種最常用的數(shù)據(jù)包絡(luò)方法是CCR模型以及BCC模型,其差異在于所選規(guī)模收益的不同。用Charnes等人名字命名的CCR模型[18]是基于固定規(guī)模收益假設(shè),研究多投入、多產(chǎn)出中的生產(chǎn)效率問題。采用CCR模型得出的效率值一般稱為技術(shù)效率,指依靠現(xiàn)有技術(shù)有效運(yùn)用生產(chǎn)要素所獲得最大產(chǎn)出的能力。Sanjeev用技術(shù)效率這一指標(biāo)研究了印度酒店餐飲企業(yè)后,發(fā)現(xiàn)平均的效率值僅為0.756。這一數(shù)據(jù)說明在不減少其收入等輸出指標(biāo)的前提下,這些企業(yè)必須降低24.4%輸入數(shù)據(jù)才能達(dá)到運(yùn)營的有效[19]。此外,數(shù)據(jù)包絡(luò)分析探究的是決策單元之間相對的有效性,有時一個指標(biāo)的不同往往會導(dǎo)致酒店之間較大的差異,因而輸入/輸出變量的選擇是評估企業(yè)績效中最為困難的一環(huán)。Chen就曾探討了輸入/輸出變量對于酒店績效的影響。首先采用問卷的方式調(diào)查了對于酒店經(jīng)理而言最重要的5個輸入指標(biāo)和5個輸出指標(biāo)。為了提高結(jié)果的準(zhǔn)確性,作者在用CCR模型來評判酒店有效性的同時,有意省略一些指標(biāo)來進(jìn)行比對,并最后保留了2個輸入變量——運(yùn)營費(fèi)用和客房數(shù)量,和2個輸出變量——客房收入和入住率來檢驗(yàn)臺灣6家酒店的效率[20]。

在評估效率值的過程中往往出現(xiàn)很多滿分的情況(效率值為1),這就給酒店排序提出很大的挑戰(zhàn),尤其是要選出表現(xiàn)最好的那家酒店來作為其他酒店的標(biāo)桿。此時Andersen and Petersen[21]提出的Super Efficiency模型能很好地解決同效率問題。Shuai和Wu將CCR、Supper Efficiency模型與灰熵理論(grey entropy)結(jié)合,發(fā)現(xiàn)電子營銷對酒店績效存在積極的影響[22]。Hwang和Chang針對1998年臺灣地區(qū)45家國際旅游酒店的管理效率進(jìn)行了相關(guān)研究,除了使用Supper Efficiency外,作者還探究了1994至1998這5年間酒店生產(chǎn)力的發(fā)展變化[23]。

第二種常用的方法是由Banker等人[24]提出的BCC模型。和CCR模型的區(qū)別在于BCC基于可變的規(guī)模收益,即考慮規(guī)模收益遞增、遞減和固定規(guī)模收益這3種情況。一般而言,采用BCC模型計算的效率值稱為純技術(shù)效率,在不考慮企業(yè)規(guī)模的情況下評估企業(yè)由輸入變量轉(zhuǎn)為輸出變量的過程。當(dāng)然,基于規(guī)模收益不變假設(shè)下的技術(shù)效率可以分解為純技術(shù)效率和評價決策單元運(yùn)營規(guī)模狀況的規(guī)模效率。

Yang和Lu發(fā)現(xiàn)臺灣酒店中普遍存在的技術(shù)無效率問題主要源于純技術(shù)無效率,而非規(guī)模無效率。在考慮輸入擁擠的同時,這些酒店往往缺乏整合資源的能力[25]。Min等人采用類似的方法,但選擇酒店利潤作為輸出指標(biāo)。在比較4組不同指標(biāo)所得出的效率值后發(fā)現(xiàn),酒店收入的增長并不能反映利潤的提高,而唯一能夠促使酒店提升財務(wù)效率的途徑在于盡可能減少不必要的浪費(fèi)[26]。Barros和Dieke采用輸出導(dǎo)向(即輸入條件不變的情況最大化輸出變量)的CCR和BCC模型來分析2000-2006年間12家非洲酒店的技術(shù)效率。隨后用自舉法來分析諸如市場份額、所屬集團(tuán)、國際擴(kuò)張戰(zhàn)略等驅(qū)動因素的影響。結(jié)果顯示,加入酒店集團(tuán)對于提高效率而言效益最顯著[27]。Botti等人選取費(fèi)用、覆蓋區(qū)域和加入連鎖經(jīng)營時間作為輸入項,銷售額作為輸出變量來評估連鎖酒店層面的效率問題。經(jīng)過數(shù)據(jù)包絡(luò)模型的分析后發(fā)現(xiàn)法國連鎖酒店集團(tuán)中的效率值僅為49.94%,超過60%的企業(yè)低于當(dāng)?shù)仄骄絒28]。但使用同樣的方法,Perrigot等人卻發(fā)現(xiàn)法國酒店企業(yè)的平均效率將近90%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于同一時期Botti等人的結(jié)論。造成這種截然相反的原因在于所選指標(biāo)的不同,后者考慮連鎖酒店年代、客房數(shù)量、該年新開酒店數(shù)量、忠誠度和連鎖酒店排名作為輸入變量,而將入住率和銷售額作為輸出變量[29]。盡管對于當(dāng)?shù)氐钠骄仕接胁煌恼J(rèn)識,但他們都提到,相比于全部采用特許經(jīng)營或者完全集團(tuán)所屬經(jīng)營的方式,采用兩者管理方式并存的復(fù)數(shù)經(jīng)營形式的酒店連鎖企業(yè),其表現(xiàn)更為突出。這一結(jié)論對于眾多中國國有酒店集團(tuán)而言有很強(qiáng)的借鑒意義。

除了以上3個常用的效率外,另外總效率和配置效率也常被提及。Farrell將總效率定義為技術(shù)效率以及配置效率的乘積。配置效率為在既有技術(shù)及價格下,由于生產(chǎn)要素的適當(dāng)分配所求得的最低投入成本,又稱為價格效率。結(jié)合純技術(shù)效率和規(guī)模效率,上述的五大效率能完整而又詳細(xì)地反應(yīng)酒店的運(yùn)營狀況,因而過去有相當(dāng)一部分的研究聚焦于這一方面。通過研究發(fā)現(xiàn),許多酒店的生產(chǎn)效率不高,其根源在于過低的配置效率,但具體而言原因有所不同。根據(jù)Anderson等人的觀點(diǎn),諸如政府調(diào)控和政策等不可控因素是導(dǎo)致無效率最主要的原因[30]。與此相對的一種觀點(diǎn)由Borros等人提出,他們認(rèn)為運(yùn)營費(fèi)用、員工數(shù)量以及酒店客房數(shù)量過大是造成配置效率低下最重要的原因[31]。

通過梳理,筆者發(fā)現(xiàn)盡管酒店中關(guān)于效率評估的研究眾多,絕大多數(shù)采用的是傳統(tǒng)的CCR和BCC模型所衍生出來的方法,近年來在一些地區(qū)頗具首創(chuàng)性的應(yīng)用,如Sanjeev之于印度、Botti等人以及Perrigot等人之于法國連鎖酒店集團(tuán),其本質(zhì)是相同的。

(二)非射線數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方式(Non-radial DEA Approach)

隨著數(shù)據(jù)包絡(luò)分析理論的發(fā)展,學(xué)者們越來越意識到采用傳統(tǒng)的射線包絡(luò)分析法來評價酒店績效并不恰當(dāng),其原因在于CCR和BCC這一類射線模型忽視了輸入/輸出項的非線性松弛變量。松弛變量采用相對低效的決策單元來分析效率的差異,對區(qū)分管理中的效率水平有著重要的意義。

Wu等人以23家臺北的高檔酒店為樣本,比較了BCC模型和非射線模型之間的差異。他們發(fā)現(xiàn)這兩類模型給出了不同的酒店績效狀況,由此得出的旨在為低效率酒店提供改進(jìn)方向的標(biāo)桿也有所差異[32]。另外兩項研究同樣也聚焦于臺灣酒店業(yè)。依據(jù)Chiang等人的觀點(diǎn),并非所有的特許經(jīng)營或委托管理酒店的績效勝于單體酒店。通過松弛變量分析他們對低效酒店提出了改進(jìn)措施,切實(shí)幫助酒店改善管理,比如標(biāo)號為12的某家國際管理酒店,在降低一定量客房數(shù)、餐飲容量和員工數(shù)之后能達(dá)到技術(shù)有效,即獲得最大的產(chǎn)出,從而實(shí)現(xiàn)最優(yōu)[33]。另外Cheng等人結(jié)合靈敏度分析對13家酒店的優(yōu)劣勢進(jìn)行研究[34]。Neves和Lourencos不僅首創(chuàng)地研究了全球范圍內(nèi)的酒店績效,還結(jié)合2個案例加以分析。在分析技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的過程中結(jié)合輸入/輸出松弛變量,探討了處于規(guī)模收益遞減環(huán)境下的印度酒店有限公司和出于規(guī)模收益遞增狀態(tài)下的雷吉納酒店這兩家頗具代表性的酒店案例。隨后他們對不同運(yùn)營環(huán)境下的兩類酒店提出恰當(dāng)?shù)母倪M(jìn)戰(zhàn)略[35]。

非射線數(shù)據(jù)包絡(luò)分析不僅能區(qū)分酒店有效與否,更重要的是能指明無效率的程度,為如何改進(jìn)提供了依據(jù)。結(jié)合其他的方法,如Cheng等人所采用的靈敏度分析,能很好地分析酒店的優(yōu)劣勢,為進(jìn)一步引入恰當(dāng)?shù)钠髽I(yè)戰(zhàn)略管理提供依據(jù)。

在非射線法中最常用的當(dāng)屬Tone[36]提出的考慮測量單位不變性和輸入、輸出松弛變量的單調(diào)遞減性的SBM模型(slacks-based measure)。Sun和Lu以生產(chǎn)方法為劃分,評估了臺灣地區(qū)55家酒店管理、入住率和餐飲部門的績效水平。隨后他們觀察了1990至2001年這11年間生產(chǎn)力的變化水平,并發(fā)現(xiàn)其與外部環(huán)境的變化存在密切的聯(lián)系。Sun和Lu還引入包含權(quán)重的SBM法,參考了5位酒店經(jīng)理對其所選輸入/輸出變量重要程度的意見[37]。由于引入了具有主觀色彩的權(quán)重因子,由這55家酒店所反應(yīng)的臺灣酒店業(yè)的管理效率僅為75.5%,低于大多數(shù)研究中所得出的當(dāng)?shù)匦袠I(yè)平均水平。

另外,Cheng等人采用上下文相關(guān)的SBM模型(SBM context-dependent DEA)為低效率的酒店如何根據(jù)自身情況挑選最優(yōu)學(xué)習(xí)目標(biāo)指明了方向[38]。Chiu和Wu也對上下文相關(guān)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方面作了探索,但考慮的是在射線情況下的應(yīng)用[39]。在酒店業(yè)中采用上下文相關(guān)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析,其最大的貢獻(xiàn)在于打破了過去直接將有效酒店作為低效率酒店標(biāo)桿的這一做法。通過將不同水準(zhǔn)的酒店進(jìn)行分組,按照組別之間和組別內(nèi)部之間的方式分別進(jìn)行比較,使得所給出的酒店學(xué)習(xí)標(biāo)桿是最具參考價值同時也是最為可行的。

(三)其他的效率評價方法

需要指出的是,數(shù)據(jù)包絡(luò)分析中的窗口模型(Window Model)也被用來評估酒店的效率,但和上文提到的射線以及非射線模型所不同的是,窗口模型用來處理時間序列數(shù)據(jù),它不僅能夠比較同一個決策單元不同年份中效率的不同,還能區(qū)分不同決策單元之間的效率差異,在某種程度上與曼奎斯特指數(shù)類似。Pulina等人就曾用窗口模型對2002至2005年間意大利20個地區(qū)的純技術(shù)效率變化進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)有超過一半的意大利地區(qū)高于全國平均水平。Pulina等人還以撒丁島上的酒店為例來探討酒店大小對效率影響的研究,就意大利的這一地區(qū)而言,中等規(guī)模酒店的績效最為突出[40]。

除了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析外,隨機(jī)前沿方法(Stochastic Frontier Approach)是另一種在酒店領(lǐng)域中廣泛使用的效率評估法。Anderson等人就曾用這一方法對所選的48家美國酒店的效率進(jìn)行了分析,并得出將近90%的平均效率水平[7],但他們沒有進(jìn)一步給出造成余下低效率的原因。Barros探討了葡萄牙國有連鎖酒店集團(tuán)的技術(shù)效率問題[41]。Chen最早采用隨機(jī)前沿法研究臺灣酒店的費(fèi)用效率問題,并發(fā)現(xiàn)平均80%的運(yùn)營有效性[42],略低于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方面的研究結(jié)果。Hu等人則以1997-2006這10年的數(shù)據(jù)為樣本,得出更高的效率值[43],與一般結(jié)論相吻合。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析與隨機(jī)前沿分析這兩種方法各有優(yōu)劣,總體而言,數(shù)據(jù)包絡(luò)分析不采用函數(shù)的表達(dá)形式,且易于將總效率分解成各部分,以此發(fā)現(xiàn)其中所存在的問題,但該方法沒有考慮那些不易觀察卻對結(jié)論有潛在影響的誤差項,同時忽略了環(huán)境因素的影響。隨機(jī)前沿法最主要的優(yōu)勢在于隔絕一些因素的影響,修正方法中由誤差所導(dǎo)致的無效率。其缺點(diǎn)在于具有局限性的函數(shù)形式,此外,研究者還需對誤差項可能的概率分布作出假設(shè)。

Shang等人在其三階段法中同時應(yīng)用了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析和隨機(jī)前沿法以便評估電子商務(wù)的應(yīng)用對酒店績效的影響。第一階段中使用基本的DEA模型來檢驗(yàn)57家臺灣酒店的效率,由模型所產(chǎn)生的松弛變量被分解為環(huán)境影響、管理無效和統(tǒng)計噪聲,并用隨機(jī)前沿法來克服上述數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的缺點(diǎn)。在第三階段中,將去除外生變量影響的數(shù)據(jù)重新計算效率值。在去除地理位置、酒店大小和時間等不可控因素后發(fā)現(xiàn)酒店的業(yè)績更為出色。結(jié)果也顯示,電子商務(wù)手段的應(yīng)用對于臺灣地區(qū)國際旅游酒店的效率沒有顯著影響[44]。這一結(jié)果與之前Wang等人的結(jié)果類似,但先前的研究沒有采用隨機(jī)前沿法,而是用了四階段的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析,所選擇的3個不可控的環(huán)境變量為市場狀況、管理類型和酒店大小[45]。盡管數(shù)據(jù)包絡(luò)分析和隨機(jī)前沿法各有特點(diǎn),目前而言,數(shù)據(jù)包絡(luò)分析受用面更廣,也更被認(rèn)可。

三、啟示

根據(jù)對數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方面文獻(xiàn)的回顧可以發(fā)現(xiàn),絕大多數(shù)的研究采用傳統(tǒng)的CCR和BCC模型以及所附加的曼奎斯特指數(shù)和方差分析,比如Hwang和Chang。此后諸多文獻(xiàn)采用非射線方法,包括Chiang等人、Sun和Lu、Cheng等人、Cheng等人、Wu等人。另外一些方法包括Sigala所用的Stepwise DEA以及隨機(jī)前沿法,包括Anderson等人、Barros在內(nèi)的諸多學(xué)者就曾用這一方法對酒店的效率進(jìn)行評估。在評估過程中若同時出現(xiàn)諸多有效率的決策單元而導(dǎo)致無法對其進(jìn)行排名,這時Super Efficiency模型就能很好地解決這一問題,Shuai和Wu對此曾進(jìn)行過研究。

以上的諸多模型在評估效率時各有優(yōu)勢,但不可否認(rèn)的是,這些方法都無法解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析中廣泛存在的“黑箱”效應(yīng),即將整個系統(tǒng)視為“黑箱”,僅考慮初始投入和最終產(chǎn)出而不考慮過程中其他因素的影響。對此一些學(xué)者將傳統(tǒng)的模型進(jìn)行分解,多階段法和網(wǎng)絡(luò)DEA都已經(jīng)在酒店領(lǐng)域有所應(yīng)用,比如Keh等人、Yu等人以及Hsieh等人。

四、結(jié)語

本文試圖系統(tǒng)而又完整地介紹國外酒店業(yè)績效評估方面的研究,以模型發(fā)展為線索來回顧酒店方面應(yīng)用研究的這一構(gòu)想,其出發(fā)點(diǎn)在于兼顧理論與應(yīng)用兩方面的梳理,對于認(rèn)知數(shù)據(jù)包絡(luò)分析這一方法以及國內(nèi)其他領(lǐng)域的績效評估提供參考。

目前而言,國內(nèi)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方面的理論研究相對滯后,盡管魏權(quán)齡、馬占新等學(xué)者作出了相當(dāng)大的貢獻(xiàn),仍不能滿足廣大交叉學(xué)科應(yīng)用的需要,尤其是筆者發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析越來越多地與其他方法結(jié)合使用,比如靈敏度分析、隨機(jī)前沿分析、灰熵理論、諸多統(tǒng)計方法與計量經(jīng)濟(jì)模型等。在國內(nèi)酒店行業(yè)、甚至整個旅游業(yè),很少發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析這一方法在績效評估方面的應(yīng)用。因此本文羅列了目前旅游及酒店方面國際知名期刊上這方面的研究成果,希望能夠引起國內(nèi)學(xué)者的重視,為學(xué)界的相關(guān)研究提供借鑒和參考。

[1] Neely,A,et al.Performance measurement system design:should process based approaches be adopted?[J].International Journal of Production E-conomics,1996,46-47:423-431.

[2] Kimes,S.S.The basics of yield management[J].Cornell Hotel and Restaurant Administration Quarterly,1989,30(3):14-19.

[3] Wassenaar,K,STAFFORD E R.The lodging index:an economic indicator for the hotel/motel industry[J].Journal of Travel Research,1991,30(1): 18-21.

[4] Wijeysinghe,B.S.Breakeven occupancy for a hotel operation[J].Management Accounting,1993,71(2):32-33.

[5] Baker,M,RILEY,M.New perspectives on productivity in hotels:some advances and new directions[J].International Journal of Hospitality Management,1994,13(4):297-311.

[6] Donaghy,K,MCMAHON U,MCDOWELL D.Yield management:an overview[J].International Journal of Hospitality Management,1995,14 (2):1339-1350.

[7] Anderson,R.I,et al.Measuring efficiency in the hotel industry:A stochastic frontier approach[J].International Journal of Hospitality Management,1999,18:45-57.

[8] Cook,W,Seiford L.Data envelopment analysis(DEA)-Thirty years on [J].European Journal of Operational Research,2009,192(1):1-17.

[9] Cooper,W W,SEIFORD L M,TONE K.Data envelopment analysis:a comprehensive text with models,applications,references and DEA-solver software 2nd ed[M].New York:Springer,2007.

[10] Johns,N,Howcroft.B,Drake,L.The use of data envelopment analysis to monitor hotel productivity[J].Progress in Tourism and Hospitality Research,1997,3:119-127.

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

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

[13] Sigala,M,et al.Productivity in hotels:a stepwise data envelopment analysis of hotels room division process[J].The Service Industries Journal, 2005,25(1):61-81.

[14] Keh H,Chu S,Xu J.Efficiency,effectiveness and productivity of marketing in services[J].European Journal of Operational Research,2006,170 (1):265-276.

[15] Yu,M.M,Lee B.C.Y.Efficiency and effectiveness of service business: Evidence from international tourist hotels in Taiwan[J].Tourism Management,2009,30(4):571-580.

[16] Hsieh.L.F,Lin,L H.A performance evaluation model for international tourist hotels in Taiwan-An application of the relational network DEA [J].International Journal of Hospitality Management,2010,29(1):14-24.

[17] Morey,R.C,Dittman,D A.Evaluating a Hotel GM's Performance:A Case Study in Benchmarking[J].Cornell Hotel and Restaurant Administration Quarterly,1995,36:30-35.

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

[19] Sanjeev,G M.Measuring efficiency of the hotel and restaurant sector: the case of India[J].International Journal of Contemporary Hospitality Management,2007,19(5):378-387.

[20] Chen,T.H.Performance measurement of an enterprise and business units with an application to a Taiwanese hotel chain[J].International Journal of Hospitality Management,2009,28(3):415-422.

[21] Andersen,P,Petersen,N.C.A procedure for ranking efficient units in data envelopment analysis[J].Management Science,1993,39(10):1261 -1264.

[22] Shuai,J.J,Wu,W.W.Evaluating the influence of E-marketing on hotel performance by DEA and grey entropy[J].Expert Systems with Applications,2011,38(7),8763-8769.

[23] Hwang,S.N,Chang,T.Y.Using data envelopment analysis to measure hotel managerial efficiency change in Taiwan[J].Tourism Management, 2003,24(4):357-369.

[24] Banker,R.D,Charnes A,Cooper,W.W.Some models for estimating technical and scale inefficiencies in Data Envelopment Analysis[J].Management Science,1984,30(9):1078-1092.

[25] Yang,C,Lu W.M.Performance benchmarking for Taiwan's international tourist hotels[J].INFOR,2006,44(3):229-245.

[26] Min.H,Min,H,Joo,S.J.A data envelopment analysis-based balanced scorecard for measuring the comparative efficiency of Korean luxury hotels[J].International Journal of Quality&Reliability Management,2008, 25(4):349-365.

[27] Barros,C.P,Dieke,P.U.C.Technical efficiency of African hotels[J].International Journal of Hospitality Management,2008,27(3):438-447.

[28] 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.

[29] Perrigot,R,Cliquet,G,Piot-Lepetit I.Plural form chain and efficiency: Insights from the French hotel chains and the DEA methodology[J].European Management Journal,2009,27(4):268-280.

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

[31] Barros,C.P,Mascarenhas,M.J.Technical and allocative efficiency in a chain of small hotels[J].International Journal of Hospitality Management,2005,24(3):415-436.

[32] Wu J,Tsai,H,Zhou,Z.Improving efficiency in international tourist hotels in Taipei using a non-radial DEA model[J].International Journal of Contemporary Hospitality Management,2011,23(1):66-83.

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

[34] Cheng,J.F,Chen,C.Y,Liu,C.C.A study of management efficiency for international resort hotels in Taiwan[J].The Journal of American Academy of Business,2009,15(1):139-146.

[35] Neves,J.C,Lourenco,S.Using data envelopment analysis to select strategies that improve the performance of hotel companies[J].International Journal of Contemporary Hospitality Management,2009,21(6): 698-712.

[36] Tone,K.A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis[J].European Journal of Operational Research,2001,130:498-509.

[37] Sun,S,LU W M.Evaluating the performance of the Taiwanese hotel industry using a weight slacks-based measure[J].Asia-Pacific Journal of Operational Research,2005,22(4):487-512.

[38] Cheng,H,Lu,Y C,Chung,J.T.Improved slack-based context-dependent DEA-A study of international tourist hotels in Taiwan[J].Expert Systems with Applications,2010,37(9):6452-6458.

[39] Chiu,Y.H,Wu M F.Performance evaluation of international tourism hotels in Taiwan-application of context-dependent DEA[J].Information Systems and Operational Research,2010,48(3):155-170.

[40] 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.

[41] Barros,C.P.A stochastic cost frontier in the portuguese hotel industry [J].Tourism Economics,2004,10:177-192.

[42] Chen,C.F.Applying the stochastic frontier approach to measure hotel managerial efficiency in Taiwan[J].Tourism Management,2007,28:696 -702.

[43] Hu,J.L,et al.A stochastic cost efficiency analysis of international tourist hotels in Taiwan[J].International Journal of Hospitality Management,2010,29(1):99-107.

[44] Shang,J.K,et al.Ecommerce and hotel performance:three-stage DEA analysis[J].The Service Industries Journal,2008,28(4):529-540.

[45] Wang,F.C,Hung,W T,Shang,J.K.Measuring pure managerial efficiency of international tourist hotels in taiwan[J].The Service Industries Journal,2006,26(1):59-71.

The Summary of Hotel Performance Measurement——based on the Adoption of Data Envelopment Analysis

FU Zheng-yi,WANG Ling,WU Xiao-jun,ZHANG Ke-jing
(Glorious Sun School of Business and Management,Donghua University,Shanghai)

With the booming of hotel industry,it becomes more and more vital to evaluate hotel performance.This study takes the data envelopment analysis,a widely used performance measurement approach,as an object.Based on the development of DEA models,this study reviews previous researches abroad and provides some suggestions for further discussion in hotel sector or other areas.

hotel;performance measurement;data envelopment analysis

F591

A

1674-3784(2012)03-0090-05

[責(zé)任編輯:呂觀盛]

2011-09-15

符政義(1989- ),男,上海人,東華大學(xué)旭日管理學(xué)院碩士研究生;王玲(1965- ),女,河南鄭州人,東華大學(xué)旭日管理學(xué)院碩士生導(dǎo)師,副教授,研究方向?yàn)槁糜纹髽I(yè)管理、會展旅游;吳曉雋(1974- ),女,浙江杭州人,東華大學(xué)旭日管理學(xué)院博士,副教授,碩士生導(dǎo)師,主要研究領(lǐng)域?yàn)楫a(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)、旅游管理;張科靜(1970- ),女,河北鹿泉人,東華大學(xué)旭日管理學(xué)院,碩士生導(dǎo)師,副教授,博士,研究方向?yàn)闆Q策分析、管理信息系統(tǒng)、資源再生產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)、創(chuàng)意指數(shù)。