熊慈 王兆峰

摘 要： 區(qū)域星級(jí)飯店業(yè)集聚與效率的關(guān)系測(cè)度是當(dāng)前研究的重要問題，基于2000—2017年中國30個(gè)省域的面板大數(shù)據(jù)，采用區(qū)位熵指數(shù)和DEA-Malmquist模型分別測(cè)度了中國省域星級(jí)飯店商圈的集聚程度和效率水平，利用PVAR模型檢驗(yàn)了商圈星級(jí)飯店集聚與星級(jí)飯店效率之間的關(guān)系。結(jié)果表明：①中國星級(jí)飯店集聚趨勢(shì)明顯，省際差異較大；②中國星級(jí)飯店效率呈波動(dòng)遞增趨勢(shì)，年均增長率為0.615%，在商圈空間上呈現(xiàn)點(diǎn)狀分布格局；③中國星級(jí)飯店集聚與星級(jí)飯店效率存在依賴自身發(fā)展的慣性現(xiàn)象，星級(jí)飯店集聚的發(fā)展慣性大于星級(jí)飯店效率；兩者相互沖擊對(duì)彼此都產(chǎn)生正向的影響，存在雙向作用關(guān)系，長期來看兩者的響應(yīng)程度有所下降并趨近于較低水平

關(guān)鍵詞： 空間集聚；星級(jí)飯店效率；PVAR模型；測(cè)度

中圖分類號(hào)： F719.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1674-9448 （2020） 02-0034-08

Measurement of the Relationship Between Spatial Agglomeration and Efficiency of Chinas Provincial Star-rated Hotels Trade Area--An Analysis Based on PVAR Big Data Model

XIONG Ci WANG Zhao-feng

（ College of Tourism， Hunan Nomal University， Changsha 410081，China）

Abstract： The measurement of the relationship between agglomeration and efficiency of regional starrated hotels has been an important problem nowadays. Based on the panel big data of 30 provinces in China from 2000 to 2017， this paper utilizes the location entropy index and DEA-Malmquist model to measure the agglomeration level together with efficiency of Chinas star-rated hotels. At the same time， it establishes a PVAR model to investigate the relationship of which. It comes out that： ①The trend of star hotels in China is obvious， and there are great differences between provinces， the agglomeration degree of star hotels shows an unbalanced feature in space； ②The efficiency of star hotels in China shows an increasing trend with an average annual growth rate of 0.615%，from the perspective of provincial scale， the efficiency of star hotels presents a point distribution pattern in space； ③ Star hotel agglomeration and efficiency have the phenomenon of development by their own inertia scale the development inert of star hotel agglomeration is more than efficiency.Both of them impact each other positively，there is a two-way relationship，in the long run， the degree of response of the two decreased and tended to be lower..

Keywords： spatial agglomeration，efficiency，PVAR model，measurement

一、引言

旅游業(yè)是拉動(dòng)內(nèi)需、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)和提升城市競(jìng)爭力的重要途徑。星級(jí)飯店是拉動(dòng)中國旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要力量[1]。自新世紀(jì)以來的17年中，星級(jí)飯店平均利潤率為0.03%，平均客房出租率為56.448%，年均增長率僅為0.044%?？梢姡袊羌?jí)飯店經(jīng)濟(jì)效益低下，呈現(xiàn)出一種“高投入、低產(chǎn)出”的粗放型發(fā)展模式。提高飯店經(jīng)營效率是重塑飯店業(yè)競(jìng)爭力和提高旅游業(yè)效率的重要內(nèi)容。集聚是經(jīng)濟(jì)空間的重要現(xiàn)象，是提升地方經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭力和發(fā)展水平的重要機(jī)制。從理論層面來看，集聚是飯店商圈空間分布的基本特征，而飯店在地理空間上的柔性集聚能實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)和資源共享效應(yīng)，促進(jìn)飯店的創(chuàng)新[2]。創(chuàng)新又可能會(huì)對(duì)飯店業(yè)的效率提升有影響。另一方面，飯店業(yè)效率提升所帶來的經(jīng)濟(jì)收益往往會(huì)吸引新的飯店進(jìn)入，提升區(qū)域飯店業(yè)的經(jīng)濟(jì)密度和集聚水平。雖然飯店業(yè)的集聚和效率可能存在著相互影響的關(guān)系，然而現(xiàn)有研究很少對(duì)兩者之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。因此，探討星級(jí)飯店業(yè)集聚與效率的關(guān)系，對(duì)于分析飯店效率的影響機(jī)制，科學(xué)引導(dǎo)生產(chǎn)要素的區(qū)際流動(dòng)、實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置，促進(jìn)行業(yè)健康發(fā)展具有重要意義。

二、文獻(xiàn)綜述

國外學(xué)者對(duì)飯店業(yè)的集聚效應(yīng)進(jìn)行了探究，如Chun W等[3]分析了美國住宿業(yè)集聚度與績效的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)集聚發(fā)展可提高企業(yè)的經(jīng)營績效。Tsang等[4]分析了北京飯店業(yè)中不同類型星級(jí)飯店集聚產(chǎn)生的效應(yīng)。Canina等[5]以美國飯店14995 家賓館為實(shí)證對(duì)象，采用廣義回歸模型，以集群中追求高分化的比例、追求低成本的比例及五種賓館類型為因變量，以基于規(guī)模的集群變量、集群中產(chǎn)品質(zhì)量異質(zhì)性變量、戰(zhàn)略類型的集中或分散程度等為自變量，認(rèn)為未進(jìn)行相似投資的企業(yè)可以從集聚競(jìng)爭者的分化中受益。目前，國內(nèi)多數(shù)研究成果集中于對(duì)星級(jí)飯店集聚或星級(jí)飯店效率展開的單獨(dú)研究。對(duì)星級(jí)飯店集聚的研究主要集中在特征分析[6-10]，對(duì)星級(jí)飯店效率的研究主要集中在測(cè)度及分解[11-13]和影響因素[14-15]的探析上。其中，張廣海等[16]在研究中國星級(jí)飯店業(yè)TFP影響因素時(shí)，發(fā)現(xiàn)星級(jí)飯店集聚水平有利于TFP的增長。目前，國內(nèi)文獻(xiàn)中尚無針對(duì)星級(jí)飯店集聚對(duì)星級(jí)飯店效率關(guān)系的專門分析，少數(shù)學(xué)者以整個(gè)旅游行業(yè)為背景進(jìn)行產(chǎn)業(yè)集聚與效率的關(guān)系研究，如：郭悅[17]、李姝姝[18]、張廣海[19]、高俊[20]等。其中，王凱等[1]運(yùn)用回歸模型探究旅游產(chǎn)業(yè)集聚程度與產(chǎn)業(yè)效率之間的相互關(guān)系時(shí)，發(fā)現(xiàn)星級(jí)飯店企業(yè)集聚水平和技術(shù)效率水平較高，產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)效率增長有顯著的積極作用。邴振華等[21]研究發(fā)現(xiàn)星級(jí)飯店區(qū)域集聚度變化與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有高度的相關(guān)性，當(dāng)星級(jí)飯店的集聚趨勢(shì)加快時(shí)，將一定程度上拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)的增長。綜上所述，學(xué)者對(duì)星級(jí)飯店業(yè)集聚與效率之間的關(guān)系進(jìn)行定量分析的研究還極為少見，而在研究旅游產(chǎn)業(yè)集聚與旅游效率的關(guān)系時(shí)，或側(cè)重時(shí)序動(dòng)態(tài)分析，或側(cè)重靜態(tài)空間分析，大多采用回歸模型方法，兩者存在的內(nèi)生性問題并未得到有效解決，致使結(jié)論難以從時(shí)序和空間上全面解釋星級(jí)飯店集聚與效率互動(dòng)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)。因此，本文基于2000—2017年中國30個(gè)省域的面板數(shù)據(jù)，擬采用面板向量自回歸模型（PVAR），在測(cè)度中國省域星級(jí)飯店的集聚程度和效率水平的基礎(chǔ)上，從時(shí)序和空間兩個(gè)維度，檢驗(yàn)星級(jí)飯店空間集聚與星級(jí)飯店效率的關(guān)系，以彌補(bǔ)上述研究的不足，從而明確兩者間的作用機(jī)理，促進(jìn)星級(jí)飯店創(chuàng)新。

三、研究方法與數(shù)據(jù)來源

（一）集聚的測(cè)度模型

目前，國內(nèi)外測(cè)度產(chǎn)業(yè)集聚較為常用的方法有區(qū)位熵、行業(yè)集中度、基尼系數(shù)、E-G指數(shù)、主成分分析法等。區(qū)位熵可以反映出地區(qū)層面的產(chǎn)業(yè)集聚水平，是國內(nèi)外學(xué)者使用頻率較高的衡量集中度的方法。本文結(jié)合研究數(shù)據(jù)的可獲取性，采用區(qū)位熵指數(shù)來衡量中國星級(jí)飯店在各省的空間集聚程度，計(jì)算公式如下：

式（1）中，Aggit表示第i省t時(shí)期的區(qū)位熵指數(shù)，它表示i省t時(shí)期星級(jí)飯店收入占全省GDP比重與全國星級(jí)飯店收入與全國GDP比重的比值，衡量了一個(gè)省份星級(jí)飯店產(chǎn)業(yè)在全國所占份額，若該指數(shù)大于1表示該省星級(jí)飯店集聚趨勢(shì)明顯。

（二）效率的測(cè)度模型

當(dāng)前，國內(nèi)外學(xué)者測(cè)算效率的方法主要包括數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）、隨機(jī)前沿分析法（SFA）等。隨機(jī)前沿分析法是一種需要以設(shè)定具體的生產(chǎn)函數(shù)為前提的參數(shù)分析方法，而包括數(shù)據(jù)包絡(luò)分析是一種基于線性規(guī)劃模型來衡量多投入多產(chǎn)出的同類型決策單元（decision marking unit，DUM）相對(duì)技術(shù)效率的非參數(shù)分析法。DEA方法可以避免主觀因素造成的誤差，使結(jié)果具有較強(qiáng)的客觀性。因此，本文運(yùn)用DEA—Malmquist指數(shù)法，以構(gòu)建中國星級(jí)飯店業(yè)效率的測(cè)度模型：

式（2）中d t和d t+1 分別表示以t期的技術(shù)為參照的時(shí)期t和t+1的距離函數(shù)；（x t+1，yt+1）和（x t，yt）分別表示t+1時(shí)期和t時(shí)期的投入和產(chǎn)出，v和c分別指在可變規(guī)模報(bào)酬和不變規(guī)模報(bào)酬前提下的投入和產(chǎn)出向量；TFP代表效率，可以分解為技術(shù)效率變化指數(shù)（Effch）和技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)（Tehch），Effch指數(shù)還可以進(jìn)一步分為純技術(shù)效率變化指數(shù)（Pech）和規(guī)模效率變化指數(shù)（Sech），TFP>1將表明從時(shí)期t到時(shí)期t+1相對(duì)效率提升，TFP<1表示相對(duì)效率降低，TFPC=1表示相對(duì)效率保持不變。

（三）面板向量自回歸模型（PVAR）

面板向量自回歸模型 （Panel Data Vector Autoregression，PVAR）結(jié)合了向量自回歸模型和面板數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)，能夠反應(yīng)觀測(cè)樣本的個(gè)體差異。它將所有變量均視為內(nèi)生變量，在真實(shí)反映變量相互間的動(dòng)態(tài)作用方面具有優(yōu)勢(shì)。本文旨在探討星級(jí)飯店集聚與效率之間是否存在互相關(guān)系，具體公式如下：

（四）指標(biāo)說明與數(shù)據(jù)來源

本研究以中國大陸30個(gè)省域2000—2017年星級(jí)飯店的面板大數(shù)據(jù)為樣本，采用各省域星級(jí)飯店?duì)I業(yè)收入和GDP構(gòu)建飯店區(qū)位熵指數(shù)。在計(jì)算星級(jí)飯店效率時(shí)，以星級(jí)飯店從業(yè)人數(shù)、固定資產(chǎn)原值作為投入指標(biāo)，以星級(jí)飯店?duì)I業(yè)收入作為產(chǎn)出指標(biāo)。為了避免貨幣價(jià)值變動(dòng)帶來的影響，本研究基于“國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)”、“旅游類居民價(jià)格指數(shù)”、“固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)”，以2000年為價(jià)格基期，分別對(duì)GDP、星級(jí)飯店?duì)I業(yè)收入、固定資產(chǎn)值進(jìn)行平減處理。以上數(shù)據(jù)均來自2001—2018年《中國旅游統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國旅游統(tǒng)計(jì)年鑒副本》、《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。

四、中國星級(jí)飯店商圈集聚和效率的特征

（一）星級(jí)飯店集聚的商圈時(shí)空特征

（1）時(shí)間演化特征。中國星級(jí)飯店集聚年度均值變化圖（圖1）顯示，星級(jí)飯店區(qū)位熵指數(shù)整體呈增長態(tài)勢(shì)，表明研究期間內(nèi)星級(jí)飯店的集聚程度整體呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)。具體來看，從2000年0.967增長到2017年的1.054，年均增長率為0.511%，這是因?yàn)樾羌?jí)飯店為了追求集聚所帶來正向外部效益和資源、信息和客源共享效益，會(huì)出現(xiàn)明顯的集聚傾向。2007年前區(qū)位熵指數(shù)年度均值小于1，說明集聚水平不高，競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)不明顯。2007年及以后其區(qū)位熵指數(shù)年度均值大于1，說明具有一定的集聚優(yōu)勢(shì)。17年中有3個(gè)時(shí)期出現(xiàn)波動(dòng)，其中，2000—2002年區(qū)位熵指數(shù)出現(xiàn)先升后降的小幅度波動(dòng)，受“非典”的影響，2002年區(qū)位熵指數(shù)出現(xiàn)17年間最低值0.966；2008—2010年區(qū)位熵出現(xiàn)先增后減的態(tài)勢(shì)，可能是受到了金融風(fēng)暴下投資與消費(fèi)緊縮所帶來的負(fù)向影響；2010—2016年區(qū)位熵指數(shù)呈現(xiàn)先快速上升、后緩慢下降的態(tài)勢(shì)。2017年區(qū)位熵達(dá)到18年最高值1.054。

（2）空間分布特征?；诟鞯馗髂甑膮^(qū)位熵指數(shù)計(jì)算結(jié)果，借助ARCGIS10.2軟件可得到區(qū)位熵指數(shù)均值的空間分布圖（圖2）。從大三區(qū)域來看，東部地區(qū)的集聚度（1.736）>西部地區(qū)集聚度（0.701）>中部地區(qū)集聚度（0.442），星級(jí)飯店集聚度呈現(xiàn)出“東部高于西部，西部高于中部”的空間格局。從各省域來看，星級(jí)飯店集聚度省域分布差異明顯，空間分布不均衡性強(qiáng)。北京、上海的區(qū)位熵均值在1.686～7.943之間，超過全國星級(jí)飯店區(qū)位熵平均值（1.012），浙江、廣東、甘肅和新疆區(qū)位熵均值在0.929～0.928之間，具有較高水平。廣西、寧夏、江蘇、云南、遼寧、重慶、四川、湖南、天津的區(qū)位熵均值在0.531～1.685，內(nèi)蒙古、河南、黑龍江等13個(gè)省域的集聚度均值則在0.0.530以下，遠(yuǎn)沒有達(dá)到全國平均集聚水平。從區(qū)位熵的定義可以看出，區(qū)位熵的大小主要取決于星級(jí)飯店的產(chǎn)值，而在全國星級(jí)飯店收入排名中處于前幾位的山東和四川，其區(qū)位熵很低，可見星級(jí)飯店在山東和四川的行業(yè)發(fā)展過程中處于劣勢(shì)；反之，在全國星級(jí)飯店收入排名靠后的新疆、重慶，其區(qū)位熵很高，說明星級(jí)飯店在這些地區(qū)的行業(yè)中競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)明顯。

（二）星級(jí)飯店效率的時(shí)空特征

（1）時(shí)序演變特征。星級(jí)飯店效率指數(shù)年度均值時(shí)間變化（圖3）顯示，中國星級(jí)飯店效率指數(shù)整體呈波動(dòng)遞增態(tài)勢(shì)，從2000年的0.924增長到2017年的1.011，年均增長率為0.615%。按照谷—峰—谷的周期劃分方式，中國星級(jí)飯店星級(jí)飯店效率指數(shù)波動(dòng)經(jīng)歷了三個(gè)周期，2000—2008年為第一個(gè)周期，2003年全球爆發(fā)“非典”事件，人們出游減少，星級(jí)飯店消費(fèi)市場(chǎng)不景氣，使得2002—2003年出現(xiàn)最低值0.913，經(jīng)過2004年的恢復(fù)和調(diào)整，星級(jí)飯店效率指數(shù)在2005—2006年達(dá)到峰頂值1.014。隨著2008年金融風(fēng)暴的爆發(fā)，使得星級(jí)飯店效率指數(shù)出現(xiàn)滑坡，并在2007—2008年滑到峰谷值0.934。2008—2011年為第二個(gè)周期，峰谷值出現(xiàn)在2007—2008年、2010—2011年，峰頂值出現(xiàn)在2009—2010年，該時(shí)期的波動(dòng)可能是對(duì)經(jīng)濟(jì)危機(jī)的后期響應(yīng)。2011—2017年為第三個(gè)周期，峰谷值出現(xiàn)在2010—2011年和2016—2017年，峰頂值出現(xiàn)2013—2014年。該時(shí)期除2010—2011年的指數(shù)小于1以外，2011—2017年均大于1，說明星級(jí)飯店在該時(shí)期的運(yùn)營效率不斷提升。從效率分解結(jié)果來看，技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)出現(xiàn)-0.2%負(fù)增長，技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)指數(shù)實(shí)現(xiàn)1.284%的增長。另外，星級(jí)飯店全要素生產(chǎn)率變動(dòng)指數(shù)的平均值為0.982，技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)為1.001，技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)為0.982，可見星級(jí)飯店規(guī)模集聚引致的回報(bào)高于技術(shù)進(jìn)步引致的回報(bào)。

（2）空間分布特征。各省區(qū)的星級(jí)飯店效率指數(shù)的均值空間分布圖（圖4）顯示，星級(jí)飯店效率指數(shù)呈現(xiàn)點(diǎn)狀分布格局，北京、上海、甘肅和寧夏的指數(shù)在0.955～1.015之間，處于最高水平。以這四個(gè)省域?yàn)橹行模羌?jí)飯店全要素生產(chǎn)指數(shù)在全國地區(qū)形成了三大增長極，分別是京津冀地區(qū)、上海、江蘇、安徽和河南地區(qū)以及甘肅、寧夏、青海和四川地區(qū)。這些地區(qū)的指數(shù)在0.983～0.994，處于較高水平。而云南、新疆、重慶、遼寧和海南出現(xiàn)了指數(shù)整體低增長。從地區(qū)分布格局來看，效率指數(shù)是以京津冀、東北三省、長三角地區(qū)、西部甘肅、寧夏、青海、四川為中心逐步向外遞減。

五、星級(jí)飯店商圈集聚與效率的關(guān)系分析

（一）單位根檢驗(yàn)

為了避免偽回歸，在對(duì)PVAR 模型估計(jì)之前需要對(duì)面板各變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，若數(shù)據(jù)不平穩(wěn)，需進(jìn)一步對(duì)差分序列進(jìn)行檢驗(yàn)。本文采用LLC、IPS方法分別對(duì)星級(jí)飯店集聚、星級(jí)飯店效率 2 個(gè)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。由表1可知，在10%的顯著性水平下2個(gè)變量的P值均小于0.05，即拒絕“存在單位根”的零假設(shè)，因此數(shù)據(jù)平穩(wěn)。

（二）滯后階數(shù)的選擇

為保證PVAR模型參數(shù)估計(jì)的有效性，需要確定PVAR模型的最佳滯后階數(shù)。本文利用連玉君[23]的 PVAR2 程序包，根據(jù)AIC、BIC 和 HQIC準(zhǔn)則選擇模型的滯后階數(shù)，計(jì)算結(jié)果如下表2所示。從判定結(jié)果可知，AIC、BIC、HQIC 信息準(zhǔn)則說明選取滯后四階的PVAR 模型是合理的。

（三）PVAR 模型建立及估計(jì)

采用廣義矩估計(jì) （GMM ）方法對(duì)面板自向量回歸模型（PVAR）進(jìn)行有效估計(jì)，由于本文構(gòu)建的 PVAR 模型包含時(shí)間效應(yīng)和固定效應(yīng)，可能會(huì)造成系數(shù)估計(jì)有偏。因此，在模型估計(jì)之前，使用截面均值差分法和前向均值差分法分別消除時(shí)間效應(yīng)和固定效應(yīng)。所得結(jié)果見表3。

以星級(jí)飯店集聚為解釋變量，其滯后一期對(duì)自身有0.762的顯著影響，星級(jí)飯店效率的滯后4期對(duì)其有0.139的顯著作用，其他滯后期數(shù)的變量對(duì)其無顯著影響；以星級(jí)飯店效率為解釋變量，除其滯后2期對(duì)自身無顯著影響外，其滯后1期、滯后3期和滯后4期均對(duì)自身有顯著的正向影響；滯后4期的星級(jí)飯店集聚對(duì)其有0.146的正向作用。由以上分析可知，星級(jí)飯店集聚、星級(jí)飯店效率存在依賴自身發(fā)展的慣性發(fā)展的現(xiàn)象，其滯后1期都促進(jìn)了各自的提高。星級(jí)飯店集聚的滯后4期對(duì)星級(jí)飯店效率產(chǎn)生了正向作用，說明星級(jí)飯店集聚的增加能夠促進(jìn)星級(jí)飯店星級(jí)飯店效率?？傊?，星級(jí)飯店集聚與星級(jí)飯店存在相互促進(jìn)的作用。

（四）脈沖響應(yīng)分析

為了進(jìn)一步分析各變量之間的交互動(dòng)態(tài)關(guān)系，本文采用 500次蒙特卡羅（Monte-Carlo）模擬，追蹤了6期，得到變量之間沖擊的脈沖響應(yīng)圖。結(jié)果如圖5所示。其中，橫軸表示追溯期數(shù)，縱軸表示被解釋變量對(duì)各解釋變量的響應(yīng)大小，脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線為中間實(shí)線，外側(cè)兩條線表示兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的置信區(qū)間。

兩個(gè)變量均受其自身滯后的正向影響較顯著，隨著時(shí)間的推移，這種影響逐漸減小。這說明星級(jí)飯店集聚和星級(jí)飯店效率存在一定程度上的路徑依賴現(xiàn)象。星級(jí)飯店集聚對(duì)星級(jí)飯店效率的沖擊做出正向響應(yīng)，初始響應(yīng)值為0，隨后產(chǎn)生較大的正響應(yīng)狀態(tài)，并且響應(yīng)值在第3期末達(dá)到最大，最終趨向于平穩(wěn)?？梢姡羌?jí)飯店集聚對(duì)星級(jí)飯店效率產(chǎn)生正向促進(jìn)作用，但影響不具有長期性，星級(jí)飯店效率依賴于星級(jí)飯店集聚的穩(wěn)定性。星級(jí)飯店效率對(duì)來自星級(jí)飯店集聚的沖擊做出正向響應(yīng)，具體來看，星級(jí)飯店效率最初響應(yīng)為正，并且響應(yīng)值在當(dāng)期達(dá)到最大，隨后減弱至第3期達(dá)到負(fù)值，最終收斂于很小的正向響應(yīng)值?？芍?，星級(jí)飯店集聚能夠促進(jìn)效率的提升。總之，星級(jí)飯店集聚與星級(jí)飯店效率之間存在相互促進(jìn)的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)性。

（五）方差分解

為說明沖擊對(duì)星級(jí)飯店集聚和星級(jí)飯店效率的影響， 使用面板模型的方差分解來加以說明，結(jié)果如表4所示。第6個(gè)預(yù)測(cè)期和第10個(gè)預(yù)測(cè)期的方差分析結(jié)果已相差不大，說明第6個(gè)預(yù)測(cè)后每一種沖擊對(duì)某一變量的解釋力度保持穩(wěn)定。在對(duì)星級(jí)飯店效率誤差項(xiàng)的分解中，其自身貢獻(xiàn)的方差貢獻(xiàn)率達(dá)到91%，星級(jí)飯店集聚貢獻(xiàn)了9%，說明星級(jí)飯店效率存在自我加強(qiáng)機(jī)制。在對(duì)星級(jí)飯店集聚誤差項(xiàng)的分解中，其自身貢獻(xiàn)的方差貢獻(xiàn)率達(dá)到95.4%，星級(jí)飯店效率貢獻(xiàn)了4.6%，說明星級(jí)飯店集聚主要依賴自身慣性發(fā)展。星級(jí)飯店集聚與星級(jí)飯店效率存在對(duì)彼此的解釋能力，星級(jí)飯店集聚對(duì)星級(jí)飯店效率（9%）大于星級(jí)飯店效率對(duì)星級(jí)飯店集聚的貢獻(xiàn)率（4.6%），所以星級(jí)飯店效率對(duì)星級(jí)飯店集聚的影響要大于星級(jí)飯店集聚對(duì)星級(jí)飯店效率的影響。

六、結(jié)論和建議

（一）結(jié)論

本文利用2000—2017年中國30個(gè)省域的面板數(shù)據(jù)，采用區(qū)位熵指數(shù)和DEA—Malmquist模型測(cè)度了中國星級(jí)飯店集聚水平和效率狀況，并建立PVAR模型考察星級(jí)飯店集聚與星級(jí)飯店效率的關(guān)系，從而得出以下結(jié)論：

（1）星級(jí)飯店集聚水平整體呈上升態(tài)勢(shì)。從2000年0.967增長到2017年的1.054，年均增長率為0.511%。星級(jí)飯店集聚水平在各省域之間的發(fā)展存在較大差異。北京、上海等地區(qū)表現(xiàn)為星級(jí)飯店的高度集聚，但是內(nèi)蒙古、河南、黑龍江等地區(qū)的星級(jí)飯店集聚水平處于較低水平，沒有形成集聚趨勢(shì)。

（2）星級(jí)飯店的效率整體上呈波動(dòng)遞增趨勢(shì)。從2000年的0.924增長到2017年的1.011，年均增長率為0.615%。技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)出現(xiàn)-0.2%負(fù)增長，技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)指數(shù)實(shí)現(xiàn)1.284%的增長。星級(jí)飯店效率在空間分布上呈現(xiàn)出點(diǎn)狀分布格局，高效率值主要集中在京津冀、東北三省、長三角地區(qū)等地區(qū)。

（3）PVAR模型的GMM估計(jì)表明：星級(jí)飯店效率對(duì)星級(jí)飯店集聚具有顯著的促進(jìn)作用，星級(jí)飯店集聚對(duì)星級(jí)飯店效率具有顯著的正向影響。脈沖分析響應(yīng)表明：兩者相互沖擊對(duì)彼此都產(chǎn)生正向的影響，存在雙向作用關(guān)系，長期來看兩者的響應(yīng)程度有所下降并趨近于較低水平。方差分析表明：星級(jí)飯店集聚對(duì)星級(jí)飯店效率的影響要大于星級(jí)飯店效率對(duì)星級(jí)飯店集聚的影響。

（二）建議

（1）提升星級(jí)飯店商圈集聚水平，提高飯店業(yè)效率。星級(jí)飯店集聚對(duì)飯店效率具有正向影響，因此政府或主管部門要科學(xué)地做好中國星級(jí)飯店規(guī)劃，積極引導(dǎo)星級(jí)飯店的集聚發(fā)展，充分發(fā)揮星級(jí)酒店集聚在人才、資本、信息、知識(shí)、市場(chǎng)等方面的優(yōu)勢(shì)，提升星級(jí)飯店效率增長，特別是高端酒店集群效應(yīng)有利于擴(kuò)大城市商圈輻射效應(yīng)，進(jìn)一步提升區(qū)域城市商務(wù)交流以及旅游、休閑度假、會(huì)展的接待能力，助推城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量健康增長。

（2）推動(dòng)區(qū)域星級(jí)飯店商圈集群創(chuàng)新，增強(qiáng)擴(kuò)散效應(yīng)，提升城市競(jìng)爭能力。星級(jí)飯店效率的快速增長依賴于純技術(shù)效率的快速提升，而純技術(shù)效率的快速提升來源于創(chuàng)新，因此星級(jí)飯店集聚所帶來的創(chuàng)新效應(yīng)將成為實(shí)現(xiàn)星級(jí)飯店效率提升的關(guān)鍵。各省域要鼓勵(lì)高端星級(jí)飯店的集群發(fā)展，推動(dòng)集聚內(nèi)部的創(chuàng)新與學(xué)習(xí)，打造區(qū)域內(nèi)部的創(chuàng)新示范區(qū)和增長極。集群內(nèi)的星級(jí)飯店注重在服務(wù)、產(chǎn)品、設(shè)施等方面的創(chuàng)新與改善，積極引進(jìn)和利用前沿的技術(shù)，通過創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)融合，在產(chǎn)品與對(duì)客服務(wù)方面實(shí)現(xiàn)質(zhì)的突破，增強(qiáng)星級(jí)飯店乃至城市的核心競(jìng)爭力。

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收稿日期： 2020-05-10

基金項(xiàng)目： 國家自然科學(xué)基金（41771162），教育部人文社科規(guī)劃基金項(xiàng)目（20YJA790068）

作者簡介： 熊慈（1994—），女，湖南師范大學(xué)碩士研究生，主要研究方向：旅游經(jīng)濟(jì)大數(shù)據(jù).