摘要：尽管有研究证明收益管理能够显著提升企业利润水平，但并非所有实施收益管理战略的酒店都能够获得成功。本研究调查主要旅游城市高星级酒店，试图了解目前中国影响酒店企业实施收益管理战略的关键驱动因素。研究发现，管理公司的属性是影响酒店收益管理水平最显著的因素；技术型驱动因素中的定价能力和需求预测能力，以及社会型驱动因素中的教育培训、重视程度和组织架构设置都会对酒店实施收益管理战略产生显著影响；但市场细分能力、房间分配能力、应用信息技术的能力以及相关激励措施对收益管理绩效的提升没有显著效果。本研究表明，技术准备是应用收益管理战略的必要条件；但想要提高收益管理绩效，中国酒店企业不能只考虑技术因素，还需要更多关注相关社会型因素，充分借鉴国外酒店管理公司的成功经验。

    关键词：收益管理，关键驱动因素，高星级酒店

    引言

    有关收益管理的研究始于20世纪70年代美国航空业的管理实践，自80年代引入酒店业以来，迅速成为该领域研究的重点。在酒店市场营销实践中，收益管理被认为在刺激需求、消费者行为管理、运营管理及定价过程中扮演关键角色(Cross，et al.，2009；Anderson，Xie，2010；Talluri，van Ryzin，2004；Shy，2008)。尽管很多学者声称收益管理能够显著提升企业的利润水平(Cross，1997；Hanks，et al.，1992；Lieberman，1992；胡质健，2009)，但并非所有实施收益管理的酒店都能够获得成功(Belobaba，2002；Lieberman，2003)，有人认为大部分酒店企业并未真正挖掘收益管理的全部潜力(Jones，Hamilton，1992)，甚至许多酒店实施收益管理后营业额不增反降(李其原，2008)。

    中国星级以上酒店企业总数已经超过1.3万家①，但市场上广为流行的收益管理软件不过IDeaS，EasyRMS等有限的几种，并且这些管理软件都遵循共同的原理和类似的数学模型。尽管大部分酒店采用的是类似的管理工具，但各酒店之间的收益管理绩效却大相径庭。这意味着收益管理决策的效果不是简单取决于一套软件或数学公式，还存在其他重要影响因素。究竟哪些关键驱动因素决定酒店企业应用收益管理战略的成败？酒店企业是否可以通过改善这些因素提升收益管理的绩效水平？广泛阅读相关文献能够发现，影响成功实施收益管理战略的关键因素大致可以分为两类。一类从收益管理系统的技术优化视角出发，包括酒店对目标市场准确细分并加以区隔的能力、需求预测的技术和模型、客房超额预订和客房分配的规则和策略等(McGill，van Ryzin，1999；Talluri，van Ryzin，2004；周晶，杨慧，2009)，期望通过对相关数据的细致分析得出最优建议。另一类从收益管理系统的应用实施视角出发，讨论组织架构、培训、资源分配等(Queenan，et al.，2009)。一项针对收益管理专业人士的调查指出，63%的收益经理认为和人员相关的障碍是影响收益管理绩效的最大挑战；与之对应，只有13%认为挑战来自收益管理的技术障碍(Kimes，2008)。

    国内收益管理研究集中在交通运输领域，尤其是航空、铁路、集装箱等的货运定价模型(李根道，等，2010)，针对酒店行业的收益管理研究刚刚起步，大部分文章仅简单介绍国外相关研究成果，严格意义上的实证研究比较少。在业界，大部分国内酒店收益管理应用水平有限，效果不佳，客房价格管理几乎都停留在经验管理阶段，存在一定的盲目性和滞后性(王坚，2005)。王晓文等(2013)针对国内主要旅游城市三星级以上酒店的调查显示，只有55%自认为已经实施了收益管理战略。可供比较的数据来自Jarvis等人1998年英国的调查，实际应用收益管理的比例是61.3%，酒店经理人主观判断的比例为81.7%。在美国，收益管理理念和工具的应用几乎是酒店行业的共识，美国高校酒店管理相关专业本科阶段的必修科目就包含收益管理，研究生阶段也设有专门的讨论课程。考虑收益管理理论发源于美国，英国酒店业相关实践也是向美国同行学习引进的结果，上述比较表明收益管理理念在中国酒店行业的普及程度很低，应用程度更低，甚至低于15年前的英国。就收益管理应用现状而言，国际酒店管理集团下属酒店更容易采用收益管理，本土品牌在收益管理方面表现较差；单个酒店的规模、价格、目标市场、星级等因素与收益管理采纳行为无关(王晓文，等，2013)。

    中国是全球境内游和境外游增长最快的市场，酒店行业近十年来发展迅猛，2012年全国五星级酒店共开业152家，平均每四天就有一家国际品牌酒店开业，行业竞争压力持续增加(江彪，2013)。虽然近年来行业规模不断扩大，但酒店企业业绩普遍较差，星级酒店客房出租率和平均房价维持在较低水平(朱承强，吕丽莉，2011)。如何提升中国酒店企业管理能力，找到中国情境下影响酒店收益管理绩效的关键驱动要素，从而有针对性地加以改善，在理论和实践上都具有重要意义。

    1  文献综述与研究假设

    1.1  收益管理系统

    Kimes(1989)认为，收益管理是一种以适当的价格把合适的产品销售给特定目标顾客的过程，是一种通过对价格和有限资源的调配实现利润最大化的方法。针对酒店行业，就是根据目标客户购买意向进行市场细分，将公司有限的供应能力分配给不同的细分市场，从而最大化公司营业额的一套匹配供给和需求的方法、工具和流程(El Haddad，et al.，2008)。

    从系统论的角度，酒店收益管理可以表达为一个通过流程、技术和运营管理与目标顾客群和环境互通的系统(Ivanov，Zhechev，2012)。客人提出预订请求，该需求进入酒店预订系统，在收益管理软件支持下，预订软件将该订单的处理结果反馈给客户。收益管理系统运转良好，需要构成收益管理软件的四大要素(数据、利润中心、软件和工具)、收益管理业务流程和管理团队的协调配合。通过酒店内部各子系统的相互作用，最终预订结果(包括：1.预订状态，例如确认或拒绝；2.房间类型与数量；3.停留时间；4.价格；5.取消及修改条件等信息)以及整个运作流程会影响顾客公平感知，从而进一步影响该顾客未来对该酒店品牌的购买决策。收益管理系统的运营效果，受到外部宏观及微观环境、内部运营环境(如公司目标、财务结构、治理结构、竞争关系、需求变化等)、收益管理团队的决策等因素的共同影响。

    考虑酒店一旦开业经营，所在城市、地理位置、酒店规模、星级水平等与初始投资决策相关的因素几乎难以改变，酒店企业只能通过加强服务，提升内部运营管理能力等措施来提高业绩水平。大量现有文献讨论了影响收益管理实施应用的关键因素。Kimes(1989)指出6个管理因素，包括客户导向、员工士气、激励和奖励系统、培训、组织的广泛合作、高层管理者的承诺。Griffin(1996)列举了4个关键要素，即市场细分、预测模式、库存控制和监控。Javis等(1998)归纳为酒店相关因素(规模、位置)、市场相关因素(季节性、市场组合、竞争)、业主因素(个体或连锁酒店、财团成员、特许加盟)和其他因素(酒店企业文化、技术在组织战略中的角色、创新水平)。Upchruch等(2002)调查了40项与收益管理实践相关的项目，并将其归为11项短期因素、5项需求调节指标、4项标杆比较活动和2项长期需求预测因素。Queenan等(2009)提出有效实施收益管理的9项驱动因素，这些因素可以归为2个类型：技术驱动因素，包括市场细分、价格、预测、房间分配和信息系统；社会驱动因素，包括组织关注点、激励措施、组织架构和教育培训。

    1.2  收益管理的技术性驱动因素

    适当的市场细分和准确的需求预测是有效实施收益管理必要条件。好的市场细分策略根据目标客户群的购买意愿和支付能力将市场划分为不同的子集，公司可以根据细分市场的特性分别定价，从而最大化企业收入水平(Talluri，2004)。制定价格政策仅仅是开始，重点在于该价格必须被不同目标市场的顾客接受。不论理论研究还是企业实践，都认为定价能力是酒店企业收益管理的一个重要技能(Bitran，Caldentey，2003)。酒店收益经理可能用到的价格工具包括价格歧视与价格区隔、弹性价格、行为性价格、最低价格保证等直接影响酒店价格水平、结构及规则的工具。而且，收益经理还可以用到那些不直接影响价格，但与库存管理和渠道控制有关的非价格工具，例如供应量调整、超额预订、停留时间控制、房间预留保证等。一般情况下，价格工具和非价格工具往往是结合使用的，例如，价格变化不仅与房型、预订提前量和预订规则相关，还与分销渠道有着紧密关联。对未来需求的预测直接影响定价和企业利润(McGill，van Ryzin，1999)。例如，基于不同的入住率水平，酒店旺季和淡季针对同一房型的定价明显不同；如果企业能够预见到未来举办会议占用客房会带来较高的入住率，就可以将针对散客的报价提升到比较高的水平。

    基于上述分析，本研究提出如下假设：

    假设1a：酒店企业对目标市场进行细分的能力与收益管理绩效正相关。

    假设1b：酒店企业的定价策略能力与收益管理绩效正相关。

    假设1c：酒店企业的需求预测能力与收益管理绩效正相关。

    考虑到酒店企业的总供给是既定的，为不同目标客户群所分配资源的比例决定了企业的总体收益。考虑未来需求的不确定性，收益经理必须决定在特定的时间内将房间分配给较低价格承受能力的顾客，还是预留房间给未来可能的具有高价格承受能力的顾客(Kimes，1989)。因此，本研究提出：

    假设1d：酒店企业房间分配的能力与收益管理绩效正相关。

    对目标顾客购买行为的充分了解带来利润的最大化，提炼有价值信息的能力至关重要，这有赖于从相关数据中进行收益分析的能力。如果缺乏收益管理软件的支持，通过大型数据库进行优化整合分析，进而开展与收益管理有关的决策支持是几乎不可能的(Guadix，et al.，2010)。收益管理软件在大量数据分析的基础上提出有价值的预测，能够帮助收益经理提供价格修正、库存控制、渠道管理等方面的建议，也影响收益经理的最终决策过程(Schwartz，Cohen，2004)。考虑大部分日常收益管理决策都是收益经理在软件建议的基础上加以调整做出的，好的IT基础设施，包括硬件、软件和维护在数据的存贮、分析、优化等方面起到重要作用(Stratman，Roth，2002)。因此，本研究提出：

    假设1e：酒店企业的信息技术能力与收益管理绩效正相关。

    1.3  收益管理的社会性驱动因素

    在酒店行业成功应用收益管理战略，人的因素至关重要(Hansen，Eringa，1998)。即使没有计算机的支持，也可以开展成功的收益管理实践；即使拥有计算机化的收益管理系统，如果没有一批有经验的员工，酒店关于收益管理的努力也不可能成功(Jones，Hamilton，1992)。Farrell和Whelan-Ryan(1998)参考管理信息系统在企业应用实施的一般原则，提出了包含8个步骤的收益管理实施模型，该模型从酒店管理层对收益管理战略的承诺开始，考虑评估-实施-反馈的循环过程，涉及对企业内部业务流程的改造，评估并选择合适的管理软件，对高层/中层/基层员工的教育培训，在全公司范围内建立以收益管理为导向的企业文化等具体行动，为酒店企业实施收益管理战略提供参考。

    非技术因素在收益管理系统的规划和实施过程中起到关键的作用(Beck，et al.，2011)。收益经理和收益管理团队是任何收益管理系统成功应用的核心因素(Tranter，et al.，2008)。任何情况下酒店引入和实施收益管理系统都是一个挑战，这是对酒店已有观念和流程的巨大变革，并可能带来现有员工的负面行为。鉴于酒店雇员和股东之间的委托-代理关系，作为代理人的管理层和收益经理倾向于自身效益最大化，因此与收益管理目标一致的、有针对性的激励措施对于收益管理的成功实施十分关键(Venkat，2005)。大部分酒店对管理者的考核评价标准仅仅基于入住率或平均房价，除非薪酬评价标准依据收益管理的原则做出改变，管理层有可能进行某些抵制(Kimes，1989)。多项针对酒店收益经理的调查显示，来自公司管理层的承诺、支持和资源分配的优先级对收益管理的成功极其重要(Kimes，1989；Donaghy，et al.，1997；Hansen，Eringa，1998)。因此，本研究提出以下假设：

    假设2a：酒店企业对收益管理战略的重视程度与收益管理绩效正相关。

    假设2b：酒店企业针对收益管理的激励措施与收益管理绩效正相关。

    公司的组织架构对战略的实施及其绩效产生重要影响。某些酒店会在市场营销总监下设经理职位负责收益管理工作；大型酒店管理集团往往意识到采用收益管理系统对公司利润的巨大价值，因而单独任命向酒店总经理直接汇报的收益经理(Mainzer，2004)，或者在区域办公室专门设置收益管理团队以指导公司关于收益最大化的战略和实践(Tranter，et al.，2008)。并且，考虑收益管理的专业性，Lieberman(2003)认为，如果酒店收益管理活动期望获得效率和效果，收益经理关于市场营销、财务管理、数据分析预测等方面的知识和培训必不可少。因此，本研究提出以下假设：

    假设2c：酒店企业的组织架构设置与酒店收益管理绩效正相关。

    假设2d：酒店企业针对收益管理的教育培训程度与收益管理绩效正相关。

    酒店管理公司和酒店业主之间保持平衡，是双方进行良性互动和实现酒店长期盈利的重要保证(Johnson，1999)。中国情境下，酒店行业体制结构与国外有所不同。国内民族品牌除了在本土文化背景、政府资源倾斜等方面具有较强优势，与世界领先的酒店集团相比，规模实力、品牌影响力、管理能力和研发能力等方面总体上明显处于弱势地位(魏敏，2007)。近年来多家酒店被摘星或被要求限期整改，多家酒店发生业主与管理公司矛盾纠纷，凸显过快扩张导致的行业内部矛盾。酒店管理公司和酒店业主利益既有一致的一面，也有冲突存在的一面(朱承强，吕丽莉，2011)，酒店管理公司的经验和能力对双方合作的成功和酒店绩效均产生重要影响(尹真，2006；邹益民，鲍娟，2007)。由于收益管理在国外被广泛应用，国际连锁酒店管理集团更了解收益管理的价值、原理和实施过程，更支持收益管理的实施。先前的研究发现，管理公司对于该酒店是否采取收益管理战略有着显著影响(王晓文，等，2013)。因此，尽管管理公司并不是国外相关研究中影响酒店收益管理实施的关键驱动因素，但考虑到我国酒店行业当前现状，本研究提出：

    假设2e：管理公司的属性与收益管理绩效正相关。

    2  数据采集与变量测量

    2.1  数据采集

    本研究采用混合研究方法，前期针对酒店行业。进行访谈，后期采用问卷调查，通过质性和量化相结合的方式展开研究。通过访谈，研究者得以在整体上把握目前中国酒店行业应用收益管理的现状，识别影响收益管理战略的关键因素；同时吸取专家意见，对国外成熟量表进行中国情境下的修正和完善，最终形成调查量表。参加领袖访谈的专家包括国际酒店集团营销副总裁、收益管理高级总监，国内酒店集团市场营销副总裁，外资五星级酒店总经理和收益经理，内资五星级酒店收益总监，酒店行业收益管理战略和软件咨询顾问专家以及酒店数据公司的咨询顾问。在研究第二阶段，通过研讨会、电子杂志、电子邮件、微博等方式向全国主要旅游城市三星级及以上酒店的总经理、营销总监、收益管理经理等专业人士发起邀请。截至2012年8月，共获得174份有效问卷，样本规模可以接受。问卷整体信度分析alpha值为0.852，表明样本通过信度检验。

    表1是对样本的描述性统计，参与研究的样本分布较为分散。从地域范围来看，覆盖北上广深一线城市和青岛、大连、成都、西安等在内的主要旅游城市；地理位置以市区、中心商务区为主，涵盖少量位于机场、高速路旁、度假区等不同位置的酒店，覆盖范围较广。客房规模以200间至499间的酒店为主，也包含一些超大型酒店和小型酒店；房间均价人民币602元；入住率平均62.4%；超过八成样本定位中高端市场，奢华酒店占总数的12.3%②；四星级以上酒店占比为89%。酒店管理公司和酒店业主类型分布均匀，既有国际酒店管理公司(30.8%)和国营酒店管理公司(33.1%)，也有民营酒店管理公司(13.6%)和独立酒店(22.5%)；从业主类型来看，覆盖了外资、国有、民营和个人业主4种类型。参与问卷调查的酒店业内人士以营销总监(经理)居多，占33.3%，总经理20.7%，收益经理19%。总体来说，样本具有较好的代表性。

    2.2  变量测量

    本研究的测量量表参考了国外成熟量表，同时结合当前我国现状，在业内领袖深度访谈的基础上综合形成。有关自变量的问项设计如表2所示。其中，问项“我公司基于客户的购买行为划分不同的细分市场”测量企业市场细分能力；问项“我公司针对市场设定有效的价格政策”测量企业定价策略能力；问项“和竞争对手相比，我公司预测需求的准确度很高”测量企业需求预测能力；问项“收益管理工具能够有效为每个细分市场分配房间”测量企业房间分配能力；问项“公司现有的组织架构有效地支持收益管理的实施”测量企业针对收益管理的组织架构设置；问项“收益管理的相关培训能够满足公司业务需求”测量企业针对收益管理的教育培训。变量管理公司属性则划分为国外管理公司和国内管理公司两种。

    问项“收益管理计算机系统能够满足公司业务需要”和“我们的预订系统和收益管理系统是集成的”来测量企业收益管理的信息技术能力；问项“公司管理层非常认同收益管理的潜力”“总经理、营销总监、销售经理、收益经理、前厅经理每周召开收益管理例会”和“即使有时收益管理对未来需求和房价的预测和建议并不准确，公司管理层依然鼓励有关收益管理的尝试”来测量企业对收益管理的重视程度；问项“酒店总经理的绩效衡量或奖金收入和收益管理相关指标直接挂钩”和“收益经理的绩效衡量或奖金收入直接与STR报告中的RGI(收益指数)数字挂钩”来测量企业对收益管理的激励政策。上述问项均采用李克特7维量表，1代表非常不符合，7代表非常符合。表3是对“信息技术”“重视程度”和“激励政策”3个变量进行探测性因子分析。根据分析结果，本研究提炼出信息技术能力、重视程度和激励政策3个公因子。

    本研究考察的因变量是酒店企业的收益管理绩效。需要注意的是，评价酒店收益管理战略的效果，不能只考虑该酒店自身的经营业绩，而要考虑和竞争对手比较的结果，即与酒店所在地理位置接近、提供类似档次的服务和设施、争夺同一目标顾客群的数家酒店构成的竞争群(Competitive Set)的相对水平。对于该变量的测量，国际上一般有客观指标和主观指标两种。通常收益管理绩效的客观指标优于主观指标，一般倾向于采用该酒店在一段时间内的平均可售房收益(RevPar：Revenue Per Available Room)和竞争对手RevPar的比值，该指标可通过查阅第三方咨询公司Smith Travel Research定期发布的酒店行业经营报告获得。Queenan等人(2009)将目标调研酒店的RevPar数据与其竞争群的平均数据进行比较并进行排序，从而获得对收益管理绩效客观指标的测量。考虑Smith Travel Research公司进入中国时间尚短，所出版的STR中文报告中涉及的国内酒店数量较少，代表性有限，参与调研的样本只有49%使用了STR报告，难以直接利用该指标测量样本的收益管理绩效水平③。

    收益管理绩效的主观测量指标，Queenan等人(2009)询问被访问人员对于“我认为公司关于收益管理的投资是值得的”“公司有关收益管理的活动有效提升了营业额和利润”“针对收益管理，公司制定了有针对性的衡量指标”等问项的主观评价。前期探测性调研中，作者发现国内酒店对上述问项的态度普遍乐观，甚至某些酒店没有真正实施收益管理战略，仅仅针对收益管理开展一些培训，但依然做出相当乐观的回答。因此，根据与酒店企业高管、收益管理专业人员、收益管理软件供应商的深入访谈，结合相关文献(Rohlfs，Kimes，2005；Enz，Canina，2005)，作者以实施收益管理战略的酒店所表现出来的具体行为现象为指标，描述企业收益管理绩效。我们询问调查参与者“公司的最优弹性价格随着预测入住率的变化而调整”“当根据预测入住率调整价格时，不同细分市场价格变化的幅度并不一致”“公司的入住率、平均房价与淡旺季波动的频率是一致的”3个问项，并根据酒店企业最终得分将企业的收益管理绩效划分为高、中、低3个层次。

    表4为自变量和因变量的Pearson相关性检验。其中，酒店企业收益管理绩效与管理公司属性、市场细分能力、定价策略能力、需求预测能力显著相关；与组织架构设置、教育培训、房间分配能力、信息技术能力、重视程度和激励政策相关，但没有通过显著性检验。

    3  数据分析与结果讨论

    酒店收益管理绩效与各变量之间的回归分析如表5所示。

    3.1  技术型驱动因素

    技术型驱动因素中，定价策略能力和需求预测能力与收益管理绩效显著正相关(β=133.117，p＜0.05；β=130.011，p＜0.1)，假设1b和假设1c得到支持。表明酒店房价管理的能力越强、定价策略越合理，对未来市场需求的预测准确度越高，则该酒店实施收益管理的效果越好；市场细分能力、房间分配能力和信息技术能力与收益管理绩效相关但不显著(β=127.840；β=128.044；β=130.002)，假设1a、1d和1e没有得到数据支持，表明这3个因素不会对酒店的收益管理产生显著影响。

    上述数据分析结果表明，作为收益管理的核心技术，酒店企业的房价控制能力和未来需求预测的能力对提升收益管理绩效有着极其重要的作用。当企业未来的需求随时间不断变化波动，是否能够根据已有预订水平，及时调整不同细分市场团客和散单的动态价格，直接影响酒店营业额水平。一般情况下，酒店设置阶梯形价格结构和相应的价格代码，例如公共价格、贵宾价格、团队价格、公司协议价、旅行社报价、套餐包价、合作网站价格、拍卖网站竞价、政府价、针对老年人/特殊行业/员工等的特别价格等。这些价格会根据淡旺季、工作日/休息日、酒店入住率等情况不断调整。如果考虑到不同房型，酒店最终执行的价格种类会有很多。不同价格的存在，体现了市场细分和价格组合的原则，既考虑到市场需求，也有利于提高酒店客房的总体收益。本次调研显示，73%的调查对象都能够针对每个细分市场设置不同的价格政策，但国际酒店品牌比国内酒店品牌的价格细分工作更为细致，80%的国内酒店品牌提供50种以下的价格，但超过60%的国际酒店品牌提供50种以上的价格。

    收益管理是一项前瞻性工作，是对未来风险的管理，需要大量的分析预测。收益经理的日常决策，例如是否关闭某种销售渠道、提高或降低某种房型的房价、接受或拒绝某个团单、增加或减少某种房型的销售限制条件，是否继续将某种房型销售给某个特定细分市场等，都需要对酒店当前和未来的需求和供给进行预测。如果对未来的市场前景过于乐观，可能房间价格定得过高、对销售渠道的限制条件过严，则可能导致房间销售疲软，最后不得不采取临时降价措施以提高出租率；相反，则可能导致错失良机。

    准确的预测和适当的定价既需要严谨的科学分析，也是一门艺术。尽管收益管理软件会根据季节性因素、历史数据和预订入住率提出价格建议，但收益经理的经验和直觉也非常重要。尤其是在我国，由于工作节奏依据法定节假日调整，弹性休假尚未形成趋势，使得酒店企业的季节性需求爆发十分明显：平常时段不存在规模性住宿需求，但每逢旅游旺季、重大节假日或重大事件，酒店企业则会面临较大的需求压力。针对不同目标人群未来需求预测的准确程度直接影响高价值顾客房间分配的比率。相同的入住率下，酒店付出的运营成本是一致的，高价值顾客占比越高，酒店营业额越高，利润率越高。如果针对高价值顾客的预测低于实际需求，尽管在入住率的表现没有区别，实际上酒店失去了获得较高边际收益的机会；但如果针对高价值顾客的预测高于实际需求，则直接导致入住率下降和营业额损失。

    3.2  社会型驱动因素

    社会型驱动因素中的重视程度、组织架构设置和教育培训与收益管理绩效显著正相关(β=130.959，p＜0.1；β=131.803，p＜0.05；β=131.627，p＜0.05)，假设2a、2c、2d得到了数据支持。表明酒店管理层对收益管理越认同越重视、酒店的组织结构越合理、对员工的相关培训越充分，酒店实施收益管理的效果越好；激励措施与收益管理绩效水平相关但不显著(β=125.574)，假设2b没有得到数据支持，表明该因素不会对酒店收益管理绩效产生显著影响。管理公司的属性与收益管理绩效显著正相关(β=152.307，p＜0.01)，这意味管理公司显著影响酒店收益管理绩效。如果酒店选择国际酒店管理公司，则有助于提升收益管理水平；反之，如果酒店选择国营或民营管理公司，或者自行管理，则收益管理绩效水平较低。假设2e得到了支持。说明作为舶来品，收益管理的秘密依然掌握在国际巨头手中，国内酒店管理公司需要花时间来学习掌握。

    数据显示，大部分社会型驱动因素对于收益管理绩效起到重要影响。收益管理不是1个人、几个人或者某个部门内部的业务，而是公司整体战略的一部分，收益管理的实施涉及公司高层和主要业务部门，影响面相当广。这种情况下，公司高层自上而下的重视和承诺，设置相应的组织架构，对相关人员进行培训是实施战略的必要保证，也是降低收益管理战略实施风险的必要条件。访谈表明，大部分酒店收益经理，以及在酒店内部执行收益管理政策的销售部、预订部员工，不一定也并不需要完全明白收益管理软件背后的概念或模型。尤其是在中国情境下，酒店行业的从业人员素质参差不齐，基层员工教育程度有限，企业实践中经常存在不认真做好记录导致的数据缺失、迫于人情压力将超额预订房间卖给房价很低的细分市场等人为因素导致的问题。收益管理战略强调以变化的价格应对市场需求的变化，对传统酒店行业一成不变的价格体系和行为惯例有着强烈的冲击。引入收益管理方法，需要改变酒店固有的观念和管理模式。

    毫无疑问，计算机技术的发展和收益管理软件的进步，使得酒店企业在数据收集、整理、分析等工作的效率有所提升。通过收益管理软件，大部分酒店能够随时更新数据，生成各种报表，甚至提出价格调整或超额预订建议。但收益管理软件始终是工具，只会按照预先设定的标准筛选数据，按照预先设定的公式运算并提出建议。对于标准以外的可能性，计算机软件则无能为力。并且，市场并非一成不变，很多因素影响市场需求和供给，没有任何一个软件系统能够掌控所有情况，对未来供求的预测和收益管理的最终决策还是要依靠酒店负责收益管理工作的高层、中层和基层员工。建立以人为本的收益管理工作体系，使得收益管理相关部门，包括预订、销售、前厅、房务、财务等员工真正理解收益管理的含义和重要性，主动参与到收益管理的实际工作中。

    表5数据显示，在所有影响收益管理绩效的关键因素中，来自管理公司的作用最为强烈。我国对收益管理理论的了解和实践并非源自国内企业的管理创新，而是欧美大型酒店管理集团在我国迅速扩张的结果。任何新观念、新技术的传播和采纳有其自身规律，收益管理也不例外。10年前，在中国使用收益管理的主要是大型国际酒店集团。随着中国酒店市场不断开放和人才流动，本土酒店企业也逐渐开始具备应用收益管理理念和工具的能力，收益管理才在中国酒店行业流行起来。目前，中国酒店和海外巨头已经展开了直接竞争，任何能够提升自身实力和竞争能力的管理工具，都值得本土企业学习和借鉴。

    3.3  未能获得统计显著性验证的因素

    技术型驱动因素中的市场细分能力、房间分配能力和信息技术能力，社会型驱动因素中的激励措施等4个因素与收益管理绩效相关但不显著，研究者没有证据将其列为酒店企业成功实施收益管理战略最关键的因素。尽管如此，我们不能简单认为这几项因素与收益管理战略的实施效果无关，只是在本研究中尚未找到直接的证据以证明这种相关性。研究者猜想，这可能与当前阶段我国酒店行业整体发展水平不高有关。

     绍华和焦永(2009)认为，尽管经过30年的迅速发展，我国大多数酒店企业同质化现象十分严重，尤其是国内品牌缺乏有效市场调研，市场细分工作不够细致，缺乏针对不同目标市场的产品和服务。参与调研的酒店企业中，超过74%认为本公司基于客户的购买行为划分不同的细分市场，但接近一半(47%)酒店企业细分市场的数量不足10个。尽管酒店细分市场数量以多少为宜并无定论，但成功的酒店都以深入了解客户群体、准确把握并满足目标市场需求为出发点，芮新国(2002)甚至提出市场细分永不停息的观点。本次调查也显示，外资公司管理的酒店，其目标细分市场数量多于10个的比例超过70%，而内资管理公司旗下酒店该比例小于40%。考虑顾客需求弹性的差异，以及相对固定的房间供应数量，酒店企业的房间分配应该建立在对目标客户群体进行细分的基础上。如果缺乏有针对性的市场细分，酒店企业就只能被动适应当前市场需求，难以做到高效率的房间分配。信息技术与此类似，和改革开放初期相比，我国酒店业信息化取得了巨大的成绩，全行业信息化水平得到了显著提高。但调查显示，很多酒店企业仍采用传统模式，信息化程度不高且资源利用率不高，停留在宣传公司网页、使用酒店管理信息系统管理的初级水平(周霄，黄猛，2007)。

    因此，尽管在收益管理理论框架中，酒店进行市场细分的能力、以细分市场为基础进行房间分配的能力、以计算机为基础的酒店信息化能力起到重要作用，但研究者认为，考虑中国酒店企业整理管理水平普遍偏低，上述因素不足以成为现阶段成功实施收益管理战略的关键驱动要素。

    激励政策因素的统计结论不显著，可能与中国当前收益管理普及率不高有关。先前研究发现，收益管理理念在中国酒店行业的普及程度很低，应用程度更低，甚至低于15年前的英国(王晓文，等，2013)。我国大部分酒店企业仍以出租率和平均房价作为衡量绩效的主要指标，采用RevPAR作为业绩评价指标的企业不多，甚至大部分酒店类上市公司年报披露主营业务分析都不曾提及RevPAR等相关指标，只有少数公司(例如锦江股份)例外④。并且，尽管大部分酒店中都在开展与收益管理相关的工作，但我国酒店专职收益经理的数量并不多。参与本研究的酒店设置收益经理的比例不足45%，并且集中在外资酒店管理公司(77%)。所以，不难理解为什么根据收益管理的相关指标制定激励政策不足以成为现阶段中国酒店应用收益管理战略的关键要素。

    因此，对于上述统计不显著的因素，不能简单认为不重要。考虑当前我国酒店行业整体管理水平，需要提升的要点不止一个，上述因素可能不是现阶段影响酒店企业收益管理战略成败最关键的因素，但有可能成为下一阶段的重要影响因素。收益管理研究者需要进一步分析上述因素对收益管理战略的意义或价值。

    4  结论

    本研究在国内外收益管理相关研究成果的基础上，在中国特定情境下考察技术型驱动因素和社会型驱动因素对中国酒店企业收益管理绩效的影响，在业界专家访谈的基础上构建理论模型并提出研究假设，利用174份针对中国主要旅游城市三星级以上酒店企业高管调查问卷进行实证分析。

    本研究发现，社会型驱动因素和技术型驱动因素共同作用，对我国酒店企业收益管理战略产生影响，但其中社会型驱动因素发挥更多重要作用。具体而言，技术型驱动因素中的定价策略能力和需求预测能力，以及社会型驱动因素中的重视程度、组织架构设置和教育培训都会影响酒店实施收益管理战略的效果。这表明尽管充分的技术准备是成功实施收益管理战略的必要条件，但只考虑技术型因素是不够的，还需要更多考虑相关社会型因素，尤其是设置支持和配合收益管理战略实施的组织结构、自上而下的重视和承诺，以及针对高层、中层和一线员工的充分的教育培训。上述发现和国外相关研究的结论(Kimes，2008；Queenan，et al.，2009)是一致的。

    研究还发现，管理公司属性会显著影响酒店的收益管理绩效，即国外酒店管理公司的收益管理绩效好于国内酒店管理公司。这表明中国酒店企业在实施收益管理时可以更多地借鉴国外酒店品牌的成功经验。收益管理实践产生于酒店市场十分成熟、竞争相当激烈的美国，因此，将收益管理的相关理论、方法、策略引入中国是十分必要的。经过近十来年的快速发展，中国酒店行业已经直接面对国际酒店同行的竞争，依靠特殊政策获得较高利润已经成为历史。借鉴国外酒店企业实施收益管理战略的成功经验，有助于引导中国酒店业从粗放型经营管理转向精细型管理，对提升行业的整体竞争力有着深远影响。

    研究显示市场细分能力、房间分配能力、信息技术能力以及相关激励措施对收益管理绩效的提升并没有显著效果。上述结论并不能证明酒店行业上述能力对提升收益管理绩效没有影响，只能说明本研究没能够找到统计上的证据。这可能因为，上述因素的影响力没有其他因素更大；或者与目前国内酒店行业的整体管理水平偏低有关。

    本研究基于中国情境酒店行业收益管理应用现状，通过实证分析揭示影响酒店收益管理战略绩效的关键驱动因素，尤其是考察了管理公司对酒店收益管理绩效的影响，弥补了以往国内外相关研究的不足。以往研究仅关注定价决策(席丽娟，徐虹，2005；胡顺利，2013)，本研究通过实证分析发现定价策略、需求预测、教育培训、重视程度以及组织架构设置都对收益管理绩效产生重要影响。因此，本研究是对以往研究成果的肯定和丰富，既具有一定理论意义，也有助于制定相关政策激励酒店开展收益管理应用，对中国酒店行业成长和发展具有借鉴价值。考虑受现实条件所限，本研究样本采用便利性抽样方法，可能对研究结论产生一定偏差。另外，技术型因素和社会型因素之间的互动关系是酒店收益管理未来研究方向之一。

    致谢：本文作者真诚感谢所有参与调查问卷的酒店业内经理人，以及参与访谈的业界专家的大力支持。以下排名不分先后：万豪国际集团中国北方区收益战略总监Bill Winzer，千禧酒店集团大中华区营销副总裁Charles Lai，唐拉雅秀天津酒店收益总监董艾，STR中国市场开发经理何雯，美国鸿铂管理咨询公司CEO胡质健，Easy Revenue Management Solutions Ltd中国市场拓展经理刘博，北京励骏酒店总经理徐锦祉，北京励骏酒店收益经理张轶群等。

    注释：

①国家旅游局于2014年8月4日发布的2013年度全国星级饭店统计公报显示，进入国家旅游局星级饭店统计管理系统的星级饭店共有13293家。

②我们的调查对象是中国三星级及以上酒店的经理人员。但在实际调查中，少数三星级酒店将目标市场定位在中低端市场，其细分市场类型是经济型酒店对应的市场，这部分酒店占样本总数6.4%。我们分析，出现这种情况与目前中国酒店星级划分不够严谨以及酒店竞争无序有关。

③STR是一家专门的酒店行业数据分析公司。截至2013年2月，北美超过三万家酒店使用STR报告，占酒店总数的70%。截至2012年底，我国共有星级酒店11 706家，其中五星级654家，四星级2201家，三星级及以下8851家。国内超过2000家酒店使用STR报告，占星级酒店总数的16%左右。参与调研的样本使用STR报告的比率(49%)已经远远超过16%。

④参见酒店类上市公司东方宾馆、新都饭店、华天饭店、锦江股份等的年报、季报、经营简报。

    参考文献：

[1]胡顺利.基于收益管理的饭店住宿产品定价策略[J].经济研究导刊，2013(13)：231-232.

[2]胡质健.收益管理——有效实现饭店收入的最大化[M].北京：旅游教育出版社，2009.

[3]李根道，熊中楷，李薇.基于收益管理的动态定价研究综述[J].管理评论，2010(4)：97-108.

[4]李其原.收益管理理论在我国酒店业中的应用[J].管理观察，2008(17)：70-72.

[5]江彪.市场逆袭：高端困境中端发力[J].中国饭店，2013(5).

[6]芮新国.市场细分永不停息——来自万豪酒店的启示[J].政策与管理，2002(7)：14-17.

[7]王坚.收益管理在饭店营销中的应用[J].饭店现代化，2005(2)：39-43.

[8]王晓文，田新，李凯，胡质健.收益管理决策行为及绩效水平的影响因素研究：以中国高星级酒店为例[J].旅游学刊，2013(9)：83-91.

[9]魏敏.论我国高星级饭店业提升竞争优势的战略路径[J].财贸经济，2007(12)：123-126.

[10]周晶，杨慧.收益管理方法与应用[M].科学出版社，2009.

[11]周霄，黄猛.我国酒店信息化建设的现状，问题与对策[J].江苏商论，2007(4)：29-30.

[12]席丽娟，徐虹.饭店收益管理的定价决策研究[J].旅游科学，2005(2)：4347.

[13]依绍华，焦永明.中国旅游饭店业：乍暖还寒，期待春天[J].时代经贸，2009(6)：4247.

[14]尹真.浅谈酒店地产开发经营模式[D].重庆：重庆大学，2006.

[15]朱承强，吕丽莉.中国高星级酒店业主与国际酒店管理集团的委托管理关系研究[J].旅游科学，2011(3)：67-74.

[16]邹益民，鲍娟.单体饭店委托管理成功关键影响因素实证分析[J].旅游科学，2007(3)：59-64.

[17]Anderson C K, Xie X(2010).Improving hospitality industry sales: Twenty-five years of revenue management[J]. Cornell Hospitality Quarterly, 51(1), 53-67.

[18]Beck J, Knutson B, Cha J, Kim S(2011). Developing revenue managers for the lodging industry[J]. Journal of Human Resources in Hospitality & Tourism, 10(2), 182-194.

[19]Belobaba P(2002). Future of revenue management: Back to the future? Directions for revenue management[J]. Journal of Revenue and Pricing Management, 1(1), 87-89.

[20]Bitran G, Caldentey R(2003). An overview of pricing models for RM[J]. Manufacturing and Service Operations Management, 5(3), 203-229.

[21]Cross R(1997). Revenue Management[M]. New York: Broadway Books.

[22]Cross R, Higbie J, Cross D(2009). Revenue management's renaissance: a rebirth of the art and science of profitable revenue generation[J]. Cornell Hospitality Quarterly, 50(1), 56-81.

[23]Donaghy K, McMahon-Beattie U, McDowell D(1997).Implementing yield management: Lessons from the hotel sector[J]. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 9(2), 50-57.

[24]El Haddad R, Roper A, Jones P(2008). The impact of revenue management decisions on customers attitudes and behaviors: A case study of a leading UK budget hotel chain[C].EuroCHRIE 2008 Congress, Emirates Hotel School, Dubai, UAE, 11th-14th October.

[25]Enz C, Canina L(2005). An Examination of Revenue Management in Relation to Hotels' Pricing Strategies[J]. Cornell University School of Hotel Administration, Center for Hospitality Research.

[26]Guadix J, Cortes P, Onieva L, Munuzuri J(2010). Technology revenue management system for customer groups in hotels[J]. Journal of Business Research, 63(5), 519-527.

[27]Griffin R K(1996). Factors of successful lodging yield management systems[J].Hospitality Research Journal, 19(4), 17-30.

[28]Hanks R D, Cross R G, Noland R P(1992). Discounting in the hotel industry: A new approach[J]. Cornell Hotel and Restaurant Administration Quarterly, 33(1), 15-23.

[29]Hansen C, Eringa K(1998). Critical success factors in yield management: A development and analysis[J]. Progress in Tourism and Hospitality Research, 4, 229-244.

[30]Jarvis N, Lindh A, Jones P(1998). An investigation of the key criteria affecting the adoption of yield management in UK hotels[J]. Progress in Tourism and Hospitality Research, 4(3), 207-216.

[31]Johnson K(1999). Hotel management contract terms still in flux[J]. Cornell Hotel and Restaurant Administration Quarterly, 40(2), 34-39.

[32]Jones P, Hamilton D(1992). Yield management: putting people in the big picture[J]Cornell Hotel and Restaurant Administration Quarterly, February, 89-95.

[33]Lieberman W(1992).Implementing yield management[C]. Presented at ORSA/TIMS National Meeting, San Francisco. Arthur D. Little Inc.

[34]Lieberman W(2003). Getting the most from revenue management[J]. Journal of Pricing and Revenue Management, 2(2), 103-115.

[35]Kimes S(1989). Yield management: a tool for capacity-constrained service firms[J]. Journal of Operations Management, 8(4), 348-363.

[36]Kimes S(2008). Hotel revenue management: Today and tomorrow[J]. The Center For Hospitality Research, Cornell University School of Hotel Administration, 8(14), 4-15.

[37]Mainzer B W(2004). Fast forward for hospitality revenue management[J]. Journal of Revenue and Pricing Management, 3(3), 285-289.

[38]McGill J, van Ryzin G(1999). Revenue management: Research overview and prospects[J].Transportation Science, 33(2), 233-256.

[39]Queenan C, Ferguson M, Stratman J(2009). Revenue management performance drivers: An exploratory analysis within the hotel industry[J]. Journal of Revenue & Pricing Management, 10(2), 172-188.

[40]Rohlfs K, Kimes S(2005). Best-available-rate pricing at hotels: A study of customer perceptions and reactions[J]. Cornell University, School of Hotel Administration, The Center for Hospitality Research.

[41]Schwartz Z, Cohen E(2004). Hotel revenue management forecasting-evidence of expert-judgment bias[J]. Cornell Hotel and Restaurant Administration Quarterly, 45(1), 85-98.

[42]Shy O(2008). How to price. A guide to pricing techniques and yield management[M].Cambridge University Press.

[43]Stratman J, Roth A(2002). Enterprise resource planning(ERP)competence constructs: Two-stage multi-item scale development and validation[J]. Decision Sciences, 33(4), 601-628.

[44]Talluri K, van Ryzin G(2004). The Theory and Practice of Revenue Management[M]. Boston, MA: Kluwer Academic Publishers.

[45]Tranter K, Stuart-Hill T, Parker J(2008). Introduction to revenue management for the hospitality industry[M]. Harlow: Pearson Prentice Hall.

[46]Upchurch R S, Ellis T, Seo J(2002). Revenue management underpinnings: an exploratory review[J]. International Journal of Hospitality Management, 21(1), 67-83.

[47]Venkat R(2005). Sales-centric RM[J]. Journal of Pricing and Revenue Management, 4(3), 237-245.