大型体育赛事对举办城市五星级酒店影响的双重差分估计——以北京奥运会为例

尹玉芳

1 引言

第29届夏季奥林匹克运动会(Olympic Games)于2008年8月8日至24日在北京举行，历时17天，共有204个参赛国家及地区的60 000多名运动员、教练员和官员参加。2008年北京奥运会加速了北京的城市建设，促进了北京的社会经济发展，提高了北京的国际化大都市水平。同时，为了迎接奥组委、赛事运动员、现场观众和游客的到来，北京的酒店业尤其是五星级酒店得到了很大的发展。奥运会虽已过去十一年，但是我国对于大型体育赛事的重视和申办热情依然高涨。

笔者以2008年北京奥运会为例，通过2003年～2008年北京、上海、天津、重庆、广州、深圳五星级酒店发展面板数据，使用双重差分估计方法，探讨大型体育赛事对举办城市五星级酒店发展的影响，为大型体育赛事的重要性提供实践佐证。

2 大型体育赛事对酒店业发展影响的文献综述

国内外关于奥运会等大型体育赛事影响的研究主要包括奥运会对举办地的经济［1］、财政［2］、城市建设［3］、体育旅游［4］等方面产生的影响。Kasimati［5］提出大部分奥运会相关研究关注其所产生的长期效益。比如新建会展设施和基础设施、都市游客、提高的国际声誉、增长的旅游业、提高的公共福利、增加的就业、增加外来投资、提高民族自信［6］、促进目的地品牌建设［7］等。以上研究中也曾提到奥运会对主办城市接待业产生的长期积极影响［8］，但是研究奥运会对酒店业尤其是五星级酒店产生的具体影响的研究却不多。

事实上，奥运会除了对主办城市的经济增长有明显的拉动作用之外，对旅游业而言也会产生积极影响［9～12］，对酒店业的影响尤为突出。得益于奥运会期间主办城市旅游业的硬件条件升级、城市基础设施建设［13］和城市知名度的提高，奥运会期间和过后的几年内主办城市的游客接待数量将持续增长。1996年亚特兰大奥运会和2004年雅典奥运会之后主办城市都出现了游客的增长，并带动了酒店房价的提升。1996年美国亚特兰大奥运会期间，机场附近的酒店和档次较高的酒店的房价为平时价格的4～5倍。从经济学的角度讲，大型体育赛事期间供给是固定的，游客对酒店房间的需求价格弹性非常小，游客对房价不敏感，所以房价存在上涨空间［8］。

但是，奥运会对经济和旅游的促进作用并非受到所有学者认同。Owen提出没有证据表明大型体育事件过后会给举办地带来经济增长［14］。Gruben等在研究1992年至2010年之间的奥运会过后美国航线中前往奥运主办城市的游客数量并未出现持续增长［15］。Moss等研究夏季和冬季奥运会举办城市的数据后发现，六个主办城市(亚特兰大、伦敦、盐湖城、悉尼、都灵、温哥华)中的五个没有出现国际旅游的持续增长，只有半数景点在奥运会期间出现了国际旅游的增长［16］。奥运会期间酒店盲目涨价也有可能造成酒店接待人数的减少。

3 双重差分估计方法

3.1 自然实验

实验法是验证政策(或处理)效果的一种很好的办法，但是真实随机实验的实施却是比较困难甚至不可能完成的事。自然实验为自然发生(非为实验目的而发生)，又几乎没有实验成本，而且说服力类似于随机实验的一种方法，在实证研究中对于说明政策(或处理)的效果非常有用。当某些外生事件(常常是政策实施或改变，或者接受了某种处理)改变了个人、家庭、企业或城市运行的环境时，便产生了自然实验。自然实验中总会存在不受政策变化影响的对照组(控制组)和受政策变化影响的实验组(处理组)。

3.2 双重差分法估计量

在观察政策变化的自然实验中，存在政策改变之前(对应图1中的t=1)和政策改变之后(对应图1中的t=2)两个时期，并存在对照组(在图1中其值为ycontrol)和实验组(在图1中其值为ytreat)两个组别。剔除了实验组与控制组的实验前差异之后，政策效果即为两个时期之间实验组的平均变化与控制组的平均变化之差，在图1中显示为βDID。这个估计法称为双重差分估计量(Difference-in-Differences estimator，简记 DID)［17］。其计算公式如下:

图1 双重差分估计量示意图

双重差分法既能控制样本之间不可观测的个体异质性，又能控制随时间变化的不可观测的总体因素的影响，因而能得到对政策效果的无偏估计［18］。

4 数据来源与模型构建

4.1 数据来源

奥运会的举行能促进举办城市酒店行业的发展，是因为奥运会官方接待酒店和各国运动员入住的酒店多为五星级酒店。笔者探讨的是奥运会对北京五星级酒店数量、房间数量、床位数量、平均入住率、营业收入的影响。其实，随着经济和社会进步，即使北京不举办奥运会，五星级酒店数量也会自然增长。为了剔除整个社会同期其他因素和城市个体固定效应的影响，而只估计奥运会这一项因素对北京五星级酒店的影响，可以采用双重差分的估计方法。

在本文中，北京作为2008年奥运会的主办城市受到了奥运会的影响，属于实验组。为了使得研究具有可比性，同时考虑到五星级酒店和经济社会指标的可获得性，选取上海、天津、重庆、广州、深圳这五个城市构成对照组。在这六个城市构成的样本中，北京、上海、天津、重庆的五星级酒店和经济社会发展数据取自于《中国旅游统计年鉴》和国家统计局官方网站。为了更好地考察奥运会申办成功到奥运会举行这段时间内奥运会因素对五星级酒店发展的影响，北京、上海、天津、重庆四个直辖市的五星级酒店数量选取2003年～2008年的数据;五星级酒店的房间数、床位数、平均出租率、营业收入选取2004年～2008年的数据。广州、深圳作为中国四个一线城市“北上广深”中的另外两个，其城市发展情况与北京也具有很大的可比性，本文中2003年～2008年广州、深圳的五星级酒店数量数据来源于《广东旅游年鉴》。

4.2 模型构建

在样本城市中，北京属于实验组，上海、天津、重庆、广州、深圳属于对照组。在时间上，2008年属于实验期，即政策效应或处理效应释放的时期，2003年～2007年属于非实验期，即实验前的时期。本研究中使用的双重差分模型［19，20］设定如下:

其中，yit为被解释变量，本文选取与五星级酒店相关的五个指标来衡量奥运会对北京五星级酒店发展的影响，下标i表示城市，下标t表示年份。解释变量group1为实验组虚拟变量，下标i表示城市;y2008为实验期虚拟变量;bj2008是真正度量实验组的政策效应的变量(也可以写作实验组变量和实验期变量的交互项，即 bj2008=groupi·y2008)。Xit为一系列控制变量，下标i表示第i个变量，下标 t表示年份，本文选择地区生产总值(gdp)、城镇居民消费水平(cons)、接待国际游客数量(inbound)作为控制变量。εit为扰动项。β0为截距项，β1，γ，α，δ 表示各变量的待估系数，其中β1是双重差分估计量，度量了奥运会对北京五星级酒店发展的净影响，是本研究最重要的一个估计量。本文中所有回归均使用stata15.0进行估计。

4.3 变量说明

4.3.1 被解释变量 本文选取的被解释变量有五个，分别是五星级酒店数量fivehotelit，五星级酒店房间数roomit，五星级酒店床位数bedit，五星级酒店平均出租率occit，五星级酒店营业收入revit，用来衡量奥运会对北京五星级酒店发展的影响。本文的五个被解释变量都是指城市五星级酒店的总量数据，例如，北京五星级酒店营业收入指北京所有五星级酒店的营业收入总和。其中五星级酒店数量fivehotelit的取值范围为2003年～2008年北京、上海、天津、重庆、广州、深圳6年6城的五星级酒店数量。五星级酒店房间数roomit，五星级酒店床位数bedit，五星级酒店平均出租率occit，五星级酒店营业收入revit的取值范围为2004年～2008年北京、上海、天津、重庆5年4城的五星级酒店数据。

4.3.2 解释变量 解释变量groupi表示实验组虚拟变量，当城市属于实验组时，其值为1，当城市属于对照组时，其值为0。解释变量y2008表示实验期虚拟变量，当时间为2008年时，其值为1，当时间不是2008年时，其值为0。

双重差分变量bj2008真正度量了实验组的政策效应，用以判断奥运会是否影响了北京五星级酒店的发展，是本研究的核心解释变量，其系数即双重差分估计量。当城市为北京，年份为2008年时，其取值为1，其他情况取值为0。

4.3.3 控制变量 双重差分方法主要估计外部政策因素对被解释变量产生的影响，但是除了奥运会的举办这一因素之外，北京五星级酒店的发展还受到其他一些内部发展因素的影响。为了控制其他因素对北京五星级酒店发展的影响，本文选取了一些控制变量，以综合考虑内部外部因素对五星级酒店发展的共同作用。本文选取的控制变量分别取自于城市发展中的经济、社会、旅游领域，因为这三个方面与五星级酒店发展关联度比较大。

反映经济发展水平的变量为地区生产总值，变量名称为gdp。地区生产总值高的城市，经济发展水平往往也会很高，一方面可以有更多的投资用于五星级酒店的建设和经营，一方面也需要更多的五星级酒店来为城市经济发展服务。与社会发展相关的变量为城镇居民消费水平，变量名称为cons。一般来说，五星级酒店是一种高档消费产品，消费水平高的地区往往存在更多五星级酒店。长三角地区居民消费水平高，同时五星级酒店数量多就是一个现实例子。在旅游方面，选取的变量为接待国际游客数量，变量名称为inbound，反映入境旅游对于五星级酒店的影响。在2008年以前，入境旅游对我国五星级酒店的发展是有积极影响的，高星级酒店早期多为涉外酒店，近几年随着国内旅游的快速发展，五星级酒店的主要客群变成国内客人。各个变量的描述性统计见表1。

表1 变量的描述性统计

5 实证分析

5.1 奥运会对北京五星级酒店数、房间数、床位数影响的双重差分估计

在五个被解释变量中，先选择表示数量发展的三个变量即五星级酒店数、房间数、床位数做回归估计。针对每个被解释变量，又取了不同的解释变量和控制变量分别做两个回归。第一个回归估计之中只包括实验组(group)、实验期(y2008)、政策效应(bj2008)三个虚拟变量，结果见表2中的(1)(3)(5)列;第二个回归估计之中除了三个虚拟变量之外，还包括地区生产总值(gdp)、城镇居民消费水平(cons)、接待国际游客数量(inbound)三个控制变量，结果见表2中的(2)(4)(6)列。

表2 奥运会对北京五星级酒店数、房间数、床位数影响的双重差分估计

先观察奥运会对五星级酒店数量的影响。双重差分估计量在(1)(2)两个回归估计中分别在10%和1%的水平上显著。估计结果显示:在不加入控制变量的情况下，2008年北京因奥运会的举办这一个因素使得五星级酒店数量净增加12家;在加入控制变量的情况下，2008年北京因奥运会的举办这一个因素使得五星级酒店数量净增加10家。图2验证了2008年北京五星级酒店的快速增长，2003年～2008年深圳、广州、天津、重庆的五星级酒店数量变化曲线要么平坦，要么上涨较小，上海由于受到世博会准备期的影响，数量增长较快，但是这六个城市中，北京的曲线上扬幅度最大，尤其2008年的涨幅最大，显示了奥运会的举办对五星级酒店数量发展的积极影响。再观察奥运会对五星级酒店房间数的影响。双重差分估计量在回归估计(3)中不显著，回归估计(4)中在1%的水平上显著，两个估计结果的系数几乎一样大。估计结果显示，在加入控制变量的情况下，2008年北京因奥运会的举办这一个因素使得五星级酒店房间数净增加4 322间。然后观察奥运会对五星级酒店床位数的影响。双重差分估计量在回归估计(5)中不显著，回归估计(6)中在1%的水平上显著，两个估计结果的系数有较小差距。估计结果显示，在加入控制变量的情况下，2008年北京因奥运会的举办这一个因素使得五星级酒店床位数净增加5 193张。可见在2008年，奥运会的举办确实促进了北京五星级酒店的发展，带来了酒店数、房间数、床位数的增长。同时，观察实验组虚拟变量(group)系数的估计结果之后可以看到，group的系数在回归估计(1)(2)(3)(4)(5)(6)中均在1%的水平上显著，系数为正，并且在每个回归估计中都大于双重差分估计量的大小。这说明北京作为奥运会举办城市，除了在奥运会举办的2008年之外的年份中，其五星级酒店数、房间数、床位数也一直在增长，所以奥运会的影响不只体现在2008年，也体现在了为奥运会的举办而做准备的年份里。从2001年北京奥运会申办成功之时起，到2008年举办成功这几年间，奥运因素一直在促进北京五星级酒店数量的发展。

图2 2003年～2008年北京、上海、天津、重庆、广州、深圳五星级酒店数量变化

5.2 奥运会对北京五星级酒店平均出租率和营业收入影响的双重差分估计

在被解释变量五星级酒店平均出租率和营业收入的回归估计中，同样做两个回归估计，第一个回归估计之中只包括实验组(group)、实验期(y2008)、政策效应(bj2008)三个虚拟变量，结果见表3中的(1)(3)列;第二个回归估计之中除了三个虚拟变量之外，还包括地区生产总值(gdp)、城镇居民消费水平(cons)、接待国际游客数量(inbound)三个控制变量。结果见表3中的(2)(4)列。

表3 奥运会对北京五星级酒店平均出租率和营业收入影响的双重差分估计

先观察奥运会对五星级酒店平均出租率(Occupancy，OCC)的影响。双重差分估计量在回归估计(1)中不显著，回归估计(2)中在10%的水平上显著。回归估计(2)的估计结果显示:在加入控制变量的情况下，2008年北京因奥运会的举办这一个因素使得五星级酒店平均出租率净增长4%左右。判断2008年的五星级酒店出租率变化时必须考虑一个背景，当时全国大部分城市的五星级酒店的平均出租率都呈下降趋势。这主要由两个原因造成:一是进入21世纪后我国五星级酒店数量增长过快稀释了平均出租率［21］，图3反映了北京、上海、天津、重庆的五星级酒店平均出租率下降的趋势;二是由于2008年由美国引发的金融危机发展到全球，商务活动锐减和出行成本压缩直接影响了中国五星级酒店的出租率。在很多五星级酒店平均出租率下行因素存在的情况下，奥运会的举行对北京五星级酒店平均出租率却起到了净增加的作用，尤其在奥运会举行期间体现得最明显。从8月7日至8月20日，北京市五星级酒店的平均入住率为81%左右，高于2007年同期的69%(此数据来源于北京市旅游局2008年8月21日公布的统计数据)。由图4可知，2008年全年12个月份中五星级酒店的平均出租率与2007年同期相比都在下跌，从5月份开始进入连续严重下跌，但是8月份的同比下降跌幅最小，就是因为奥运会的举行起到了很大的止跌作用。

图3 2004年～2008年北京、上海、天津、重庆五星级酒店平均出租率变化

图4 2008年北京各个月份五星级酒店平均出租率变化和与2007年同期相比的变化

再观察奥运会对五星级酒店营业收入(revenue)的影响。双重差分估计量在回归估计(3)中不显著，回归估计(4)中在1%的水平上显著，两个估计结果的系数存在较小的差距。估计结果显示，在加入控制变量的情况下，2008年北京因奥运会的举办这一个因素使得五星级酒店营业收入净增加40亿元左右。事实上，奥运会的举行不仅为北京五星级酒店带来平均出租率的提升，而且奥运因素还带来了平均房价(Average Daily Rate，ADR)的提升。2008年奥运会期间，有些酒店房间价格为平时房价的4倍，甚至有的酒店在奥运会开幕之前的预订价格就已达到平时房价的5～10倍。奥运会的带动使得北京五星级酒店的平均房价在2008年时达到了历史最高水平(见图5)。这些奥运入住客人也带来了其他的非常可观的消费，所以在受到金融危机冲击，其他城市五星级酒店营业收入止步不前甚至下跌的情况下，北京五星级酒店的营业收入却出现大幅增加(见图6)。

图5 2006年～2016年北京五星级酒店的平均房价变化

图6 2004年～2008年北京、上海、天津、重庆五星级酒店营业收入变化

上述回归估计中无论是用最小二乘法(OLS)，还是双重差分估计(DID)，所得系数和稳健标准误都一致。

6 结论与启示

作为一项国际性盛会，奥运会的举办提高了中国的国际知名度和影响力［22，23］，也给北京五星级酒店的发展带来了巨大的机遇。笔者选取2003年～2008年北京、上海、天津、重庆、广州、深圳的五星级酒店面板数据，使用双重差分估计方法对五星级酒店的发展指标回归估计之后发现，2008年北京因奥运会的举办这一个因素使得北京五星级酒店数量净增加10家，五星级酒店房间数净增加4 322间，五星级酒店床位数净增加5 193张，五星级酒店平均出租率净增长4%，五星级酒店营业收入净增加40亿元，可见奥运会的举行对北京五星级酒店发展的推动作用非常大，说明了大型体育赛事能为五星级酒店发展带来重要契机。其实，除了本文提到的这些直观上的五星级酒店经济指标的增长之外，奥运会也极大地促进了更多资金雄厚和管理实力强大的国际酒店品牌的进驻，促进了北京五星级酒店的服务质量和管理运营质量的提升，促使五星级酒店的服务水平和管理水平更加与国际接轨，这个影响是更加长期与深远的，也为整个服务业的质量发展树立了新的标杆。

但我们还必须意识到，奥运会也对五星级酒店发展带来一定的消极影响。奥运会促进了北京五星级酒店数、房间数、床位数的增加，在供给方面大量增加的同时，我国五星级酒店的需求方面却没有跟上供给增长的速度。2008年之后北京五星级酒店供大于求的现象造成平均出租率下降，进而造成了酒店设施闲置、投资浪费、营收减少的后果。再加上全球金融危机的影响，北京五星级酒店的平均出租率在2009年和2010年连续走低，经过两年培育需求、减慢供给的调整，直到2011年才改变颓势，开始反弹。所以，五星级酒店在迎接奥运会的建设过程中，不宜过于盲目乐观，需要提前考虑会后的营销策略，以防止出租率快速下降。

总体上来看，像奥运会这样的大型体育赛事的举行对于举办地五星级酒店的发展能够起到积极正面的促进作用，是值得提倡与推动的事件。从推广上看，大型展会、国家有关政策也会发挥类似作用，推动五星级酒店的建设与发展。先有2008年奥运会促进北京五星级酒店的发展，后有2010年世博会促进上海五星级酒店的发展，现在正在进行的“一带一路”倡议也必定会促进相关省份尤其是西部省份五星级酒店的快速发展。