杨红艳
本文以西安市钟楼商圈和曲江大雁塔商圈内的150家高星级酒店为例，研究其客房价格差异和影响因素，并揭示各因素影响程度，为政府监管、酒店定价和游客目的地选择提供依据。运用SPSS中的Pearson相关性分析法和多元线性回归分析法研究酒店星级、客房面积、环境卫生等对星级酒店客房价格差异的影响程度和作用。结果发现：酒店星级对西安市高星级酒店客房价格影响最大，其次是环境卫生、客房面积，距商圈标志距离、设施设备的影响和作用较小。
引言
移动互联网的普及使得网络在线预订成为新潮，同时旅游业的快速发展催生了人们对星级酒店日益高涨的消费需求。西安市作为国家级历史文化名城，旅游发展较好，星级酒店数量众多，对西安市星级酒店客房价格的研究不仅有助于政府对市场的监管，更能为酒店选址和定价提供参考。
目前，学术界对星级酒店的研究较多，但主要集中在空间分布、经营效率和服务质量等方面。在星级酒店客房价格方面，目前的研究多是酒店与大型交通设施、景点和CBD的距离以及酒店星级等对酒店客房价格的影响。此外，张燕总结了市场导向、成本导向、成本与市场导向三种主要的酒店客房定价方式；刘妍等从网络营销视角探讨了互联网对酒店客房定价的影响；颜幸福从博弈论视角研究星级酒店客房价格，认为其受酒店等级、市场供求关系、投资成本等多个因素的影响。纵观上述研究，均未考虑所属商圈以及酒店的内部设施和环境质量等对星级酒店客房价格的影响，并且以往的研究多使用年鉴价格或酒店挂牌价格，数据的时效性和科学性有待商榷。
因此，本文利用时下较流行的酒店预订网站——“去哪儿网”上公布的西安市钟楼商圈和曲江大雁塔商圈内的所有3～5星级酒店数据为样本，研究导致西安市高星级酒店客房价格差异的影响因素，充实星级酒店客房价格方面的研究。
一、数据收集与研究方法
（一）数据收集与说明
本文所需数据均取自“去哪儿网”，该网站详细给出了不同酒店不同客房的公开报价、客房面积、设施设备、服务质量、环境卫生等各项评分以及酒店总体评分、交通情况、附近的酒店数量、酒店星级等信息，使消费者可根据自身需要筛选出满意的酒店。
根据地价相近、用途相似等特点[11]，本文选取西安市钟楼商圈和曲江大雁塔商圈作为研究范围，即在去哪儿网以“钟楼商圈”和“曲江大雁塔商圈”为关键词进行搜索。两商圈内星级酒店数量众多，所有的3～5星级以及同等水平酒店共计236家，剔除已停业和信息不全的酒店，共150家酒店进入样本。本文主要探讨距距商圈标志距离、设施设备、环境卫生、客房面积、酒店星级对西安市星级酒店客房价格的影响。
（二）研究方法
首先，运用SPSS中的Pearson相关系数法分析各因素与西安市两商圈内高星级酒店客房价格的相关程度；其次，运用多元线性回归法分析各因素对西安市高星级酒店客房价格的影响程度。
二、结果分析
（一）因子相关性分析
运用SPSS软件中的Pearson相关系数法对所选取因子进行相关性分析，结果如表1所示。由表1可知，西安市钟楼商圈和曲江大雁塔商圈内的高星级酒店客房价格与设施设备、环境卫生、客房面积、酒店星级的相关性在0.01水平下显著，且相关系数均为正，说明西安市高星级酒店客房价格与设施设备、环境卫生、客房面积、酒店星级之间存在着明显的正向相关关系；其中，与酒店星级的相关系数为0.728，说明西安市高星级酒店客房价格与酒店星级之间为中度相关，与其它因素之间相关性较弱。
（二）回归分析
为了进一步分析各因素对西安市高星级酒店客房价格的影响，采用逐步回归分析方法进行多元回归分析，结果如表2所示。从表2可以看出，酒店星级最先引入，其次是环境卫生，然后是客房面积，最后是距商圈标志距离，四个模型均通过了显著性检验，且D-W值为1.525，表明各因素之间不存在自相关。通过对比可以看出，模型4的R、R2、调整的R2均最大，所以模型4为最优回归模型，入选的四个自变量可解释因变量的64.5%。由表2可知，模型4的四个回归系数都通过了显著性检验，分别在0.01、0.01、0.01和0.05水平上显著。
综合以上研究发现，本文所选取的西安市高星级酒店客房价格影响因素中，酒店星级是最显著的影响因素，其次是环境卫生，客房面积和距商圈标志距离仅发挥着一定的作用。
三、结论
随着旅游业的发展和人民生活水平的提高，越来越多的游客外出旅游时倾向于选择星级酒店，因此星级酒店客房价格的研究对于城市旅游业的发展意义重大。本文以西安市钟楼商圈和曲江大雁塔商圈内的150家3～5星级酒店为对象，选取酒店星级、环境卫生、客房面积等因素分析其对星级酒店客房价格的影响，为酒店选址、游客决策提供参考。结论如下：酒店星级对西安市高星级酒店客房价格影响最显著，环境卫生次之，然后是客房面积，而距商圈标志距离和设施设备对西安市高星级酒店客房价格的影响和作用较小。
（作者单位：陕西师范大学旅游与环境学院）
