新冠疫情对湖南酒店业影响的多维异质性研究

王亚辉, 潘长龙, 肖 瑶, 李思垠

(湖南财政经济学院 人文与艺术学院, 长沙 410205)

2020年全球旅游业发展状况整体下滑。据联合国世界旅游组织(UNWTO)《世界旅游晴雨表》(WorldTourismBarometer)数据显示，2020年全球国际游客人数下降了74%。由于需求前所未有的下降和广泛的旅行限制，2020年全球旅游目的地接待的国际游客比前一年减少了10亿人次[1]。这与2009年全球经济危机期间4%的降幅形成了鲜明对比。国际旅游的大幅下滑意味着出口收入估计损失1.3万亿美元，是2009年全球经济危机期间损失的11倍多。这场危机使1亿～1.2亿旅游业直接就业机会受到威胁，其中许多是中小型旅游企业[2]。世界旅游组织专家小组的最新调查显示，近一半的受访者(45%)认为2021年的前景比去年更好，50%的受访者预计只有在2022年才会出现反弹[2]。如此严峻的形势凸显了政府对旅游酒店业实施疫后精准扶持与救助的迫切性和必要性。然而，实施精准扶持与救助的前提是政府对旅游酒店业受疫情影响程度的精准把握。

既有相关研究较多地从宏观和区域尺度考察新冠疫情对旅游酒店业的影响[3-11]，而现实是不同规模、不同所有权、不同星级、不同联系形式的旅游酒店，在设施、资金状况、融资能力、人力资源配备等方面存在差异，这也就决定了它们在“抗疫”能力以及受新冠疫情影响程度方面可能存在异质性。鉴于此，本文以湖南省为研究空间，着重从异质性角度分析新冠疫情对湖南酒店业的影响，以此深化新冠疫情对酒店业影响的研究内容，丰富新冠疫情对供给侧的影响研究成果，为后疫情时期相关政府部门制定酒店业疫情应对与复苏政策提供决策依据。

1 文献综述

鉴于旅游危机事件与旅游业之间的直接相互作用关系，国内外学者较早就关注到了危机事件对旅游业的影响。旅游危机事件由旅游业内危机事件和涉旅危机事件两部分组成[12]。然而，不同的危机事件对旅游业的影响范围以及影响程度并不均衡[13-14]。辩证地看，新冠疫情对中国经济的影响具有明显的双重特征,即一方面因其突发性强、破坏性大、影响范围广，而使世界旅游业暂时受到重创。根据史密斯旅游研究的数据，中国国内酒店入住率自2020年1月14日的70%暴跌至2月2日的7%，从另一方面反映新冠疫情对酒店业的即时性影响以及旅游需求的波动[15]。根据《金融时报》2020年4月2日的报道，法国雅高集团已经关闭了其在全球的5 000多家酒店，这一数字将可能增加到超过60%的酒店[15]。受新冠疫情影响，截至2020年6月，孟加拉国住宿业预计损失150亿孟家拉塔卡[1]。2020年首旅如家歇业率最高时期达到60%，运营酒店平均入住率仅10%[3]。

另一方面，新冠疫情虽然给旅游酒店业带来了重创，但因疫情所导致的旅游观念和旅游企业的新变化，客观上促进了中国旅游业的转型升级“大手笔”发展[5]。旅游业是敏感产业而非脆弱产业，旅游业即便暂时受到外部因素的影响与冲击，它未来的发展仍很有前景[8]，疫后酒店业触底反弹是必然过程[16]。疫后酒店可以用好用足政府优惠政策[17]、资产重组、迎合市场新需求、推动品牌战略建设[6]、严格控制企业收支[18]、抱团取暖[19]、推进智能化和做好旅游危机管理预案[20-23]、数字化营销[24-25]、提升酒店形象[26]等内外协调策略来渡过难关，推动后疫情期酒店业的复苏与发展。

综上所述，国内外众多学者探讨了包括新冠疫情在内的危机事件给旅游与酒店业带来的及时性与长期性影响，并从政府、企业、行业协会、旅游者等多维利益相关者角度分别提出了疫后应对举措。但在具体考察新冠疫情对酒店行业的影响时，并未从更加细分(酒店功能档次、星级类型、地域空间、联系形式、所有权形式等)角度探讨新冠疫情影响的异质性，在一定程度上弱化了新冠疫情对酒店业影响的精准认识。鉴于此，本文以湖南空间单元内的酒店业为研究对象进行尝试性探讨。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究对象

选取湖南的星级与经济型酒店作为研究对象，主要基于以下几点考虑:①湖南是中部典型省份和发挥“一带一部”区位优势的主体。湖南是中部六省之一，早在2013年11月，习近平总书记视察湖南时就提出，湖南要发挥作为东部沿海地区和中西部地区过渡带、长江开放经济带和沿海开放经济带结合部(简称“一带一部”)的区位优势。②湖南是旅游资源大省但并非旅游经济强省。近年来，湖南的旅游经济发展迅速,作为湖南旅游业接待主体之一的酒店业在促进湖南旅游经济发展过程中发挥了巨大的作用。新冠疫情爆发以来，湖南酒店企业遭受了不同程度的损失。③数据获取的相对便捷性。部分研究数据涉及酒店的商业隐私，以湖南的星级与经济型酒店为研究对象，可以利用研究者在湖南从事旅游高等教育10余年的经历，获得数据收集上的相对便捷性。

2.2 问卷设计与发放

调查问卷共18个题目,询问的信息主要包括3个部分:第一部分主要用于询问被调查者所在酒店的属性(包括地理位置、功能类型、规模与性质等)；第二部分主要询问被调查者所在酒店新冠疫情前后的客房出租率、平均房价、员工工资、全职员工数量变化，以及疫情发生期间被调查者所在酒店歇业时长、采取的疫情防控措施等方面的信息；第三部分主要询问酒店工作人员在疫情冲击下对酒店这个行业是否抱有信心,是否愿意坚持在这个行业发展等方面的态度。

鉴于疫情期的防控要求及对调研成本的经济性考虑，采取线上问卷形式对被调查者进行征询，调查对象为目前正在酒店工作的员工(包括基层员工和管理人员)。为了提高样本的有效性及确保样本的数量，综合采取了以下渠道获取样本：首先，请与学校有合作关系的酒店人事经理填写；其次，请正在湖南某酒店工作的毕业生填写；最后，请湖南省旅游协会住宿业高管群成员填写。问卷发放共历时14天(2021年1月28日至2021年2月10日)，共收集到线上问卷118份。

2.3 数据预处理

对回收的118份问卷进行有效性处理，删除了一些非湖南省的酒店和信息不完整的样本，最终留下了98份有效样本。从样本的分布来看，城区酒店样本接近78%，长沙市域内与湖南省内其他市州样本各占50%左右；酒店星级类型上，以高星级酒店(三星级及以上)样本为主(占比97.81%)；功能类型上，以商务会议型酒店为主(占比59.11%)；所有权分类上，私营酒店样本略高于国营酒店样本；联系形式上，以连锁酒店为主(占比67.57%)；规模大小上，以小型酒店为主(占比48.65%)。从平均出租率、员工月工资水平、平均房价、平均歇业时长、全职员工数量等运营指标均值看，疫情爆发后都不同程度出现下滑(表1)。其中，平均出租率下降幅度最大(-54.7%)，其次是全职员工数量的下降幅度(-25.21%)。上述数据特征初步表明，新冠疫情的爆发整体上给湖南酒店业带来了实质性的负面影响。

表1 有效样本的描述性统计

3 异质性影响分析

3.1 多维异质性

异质性分析可以从更加微观的角度了解事物或现象的特征。由于用于异质性分析的变量没有严格规定，考虑到本文的实际情况，选取功能类型、星级档次、联系形式、所有权形式等6个指标作为异质性分类变量，对比疫情前后酒店全职员工数量、月工资水平、酒店可售客房平均房价(RevPAR)、歇业时长、酒店客房月平均出租率等指标均值的变化情况，以反映新冠疫情对湖南酒店业影响的异质性特征。将收集到的样本用SPSS软件和Stata进行数据分析，得到的异质性分析结果，见表2。

表2 新冠疫情爆发前后相关指标的变化(按分类变量比较)

从酒店地理位置分类结果来看，疫情前后城区与郊区酒店全职员工数量的减少幅度基本相当，下降幅度维持在16%左右。而在月工资水平、可售客房平均房价和平均出租率指标上，城区酒店下降的幅度明显大于郊区酒店，其中平均出租率下降幅度城郊差距最大(超过20%)。在歇业时长上，城区酒店平均歇业天数(39.44天)超出郊区酒店11天。这些异质性特征表明，相对于城区酒店而言，坐落在郊区的酒店受疫情的影响相对要小。从酒店星级类型分类结果来看，疫情前后高星级(三星级及以上酒店)与低星级(三星级以下酒店)酒店全职员工数量的减少幅度呈现明显的异质性，二者的差距接近7个百分点。在出租率指标上，疫情后高星级酒店的下降幅度略高于低星级酒店约4个百分点。在月工资水平上，疫情后低星级酒店的下降幅度远超高星级酒店约16个百分点。在RevPAR指标上，疫情后高星级酒店下降幅度超低星级酒店约10个百分点。由此可见，疫情对高低星级酒店影响的异质性并不像城郊型那样呈现一边倒的情况。

从酒店所有权分类结果来看，疫情发生后私营酒店全职员工数量、RevPAR的下降幅度均高出国营酒店约14个百分点，而在月工资水平、出租率两个指标上，国营酒店分别高出私营酒店约5%、11%；在“歇业时长”指标上，疫情后国营酒店与私营酒店平均歇业时间均为40天左右，未呈现国营与私营酒店上的显著差异。从酒店的联系形式来看，疫情前连锁酒店行业内员工数量均值为142人左右，略高于单体酒店员工的数量；疫情爆发后，连锁与非连锁酒店员工数量均下降了近30%，表明疫情对酒店全职员工数量的影响未呈现单体与连锁酒店上的显著差异。在月工资水平上，疫情后连锁酒店下降了43.27%,下降幅度远高于单体酒店(高出约22个百分点)。这表明，较单体酒店而言，面对疫情的来袭与持续，连锁酒店更倾向于通过下调员工工资来降低运营成本。虽然单体酒店的可售客房平均房价在疫情前小于连锁酒店，但疫情后单体酒店的客房平均房价却下降得更多。而且疫情后单体酒店歇业的时间更久，超出连锁酒店约6天。

从酒店功能类型分类结果来看，疫情发生后，休闲度假型和商务会议型酒店的全职员工数量和客房平均出租率变化比相近，前者歇业时间近50天，后者是40天。在月工资水平和可售客房平均房价指标上，疫情发生后休闲度假酒店下降的幅度更大，分别高出商务会议型酒店约26%、17%。从酒店规模分类结果来看，在全职员工数量、可售客房平均房价、出租率3项指标上，疫情发生后大型酒店的降幅要小于中小型酒店。在月工资水平上，疫情发生后大型酒店的降幅超出中小型酒店约7个百分点，且中小型酒店的平均歇业时间超出大型酒店约22天。

3.2 稳健性检验

前文按分类变量比较的新冠疫情前后酒店相关指标的变化，虽然在一定程度上能说明新冠疫情对湖南酒店业影响的多维异质性，但该影响的稳健性需要通过显著性检验。由于本文需要进行稳健性检验的样本具备成对样本性质，即两个样本的各样本值之间存在着对应关系，且疫情前后的配对样本显著相关、容量相同，因此可以使用配对样本T检验法进行显著性检验[27]。就“歇业时长”指标而言，考虑到新冠疫情爆发前样本酒店均无歇业行为(零值)，新冠疫情爆发后，样本酒店的平均歇业时长达29.9天，无论是从经验角度还是统计角度，都可认为疫情前后样本酒店的“歇业时长”发生了显著变化。因此，本部分仅对“酒店客房平均出租率”“酒店全职员工数量”“酒店员工月工资水平”“酒店可售客房平均房价(RevPAR)”4个指标配对比较后的差分进行显著性检验。配对样本相关系数见表3。

表3 配对样本相关系数

配对样本T检验(双侧)结果显示，在4个配对变量中，除“新冠疫情前-后酒店客房平均出租率”指标的t值在统计上不显著(显著性水平值为1.118)外，其余3个配对变量至少在0.05的显著性水平上显著。其中，新冠疫情前-后的酒店员工月工资水平、新冠疫情前-后的酒店RevPAR两个配对变量成对差分的t值分别为3.216、3.802，相应的显著性水平值分别为0.007、0.002，表明在0.01的显著性水平上显著。而新冠疫情前-后的酒店全职员工数量成对差分的t值为2.613，相应的显著性水平值为0.017。故而有理由认为，新冠疫情的爆发显著减少了湖南酒店业的全职员工数量、员工月工资水平和酒店的RevPAR(表4)。

表4 配对样本T检验结果

4 结论与建议

4.1 结论

为了深入考察新冠疫情对酒店业的影响是否存在异质性，本文以湖南为研究空间，以湖南空间范围内的酒店业为研究对象，运用问卷调查、事前-事后比较和配对样本T检验等综合方法和技术，实证考察了新冠疫情对湖南酒店业影响的异质性。研究表明：新冠疫情对湖南酒店业的影响存在酒店位置、酒店联系形式、功能类型与规模大小等方面的异质性。具体而言，坐落在郊区的酒店受新冠疫情影响的程度要小于城区酒店，单体酒店受新冠的影响要小于连锁酒店，商务会议型酒店受新冠疫情的影响要小于度假型酒店，大型酒店受新冠疫情的影响要小于中小型酒店。新冠疫情对高低星级、国营与私营酒店的影响比较复杂，未呈现明显的异质性特征。由于酒店固有属性所决定的抗疫能力的差异,使得坐落在城区的酒店、低星级酒店、单体酒店、休闲度假酒店、中小型酒店在新冠疫情后的歇业时间相对更长。这些结论对于湖南相关部门实施疫后精准救助与扶持政策具有重要借鉴意义。

4.2 建议

经过此次重大疫情的洗礼，部分“抗疫”能力相对较弱的酒店可能已倒闭或正面临倒闭，那么摆在湖南酒店业和相关政府部门面前的事情是：对正处于倒闭边缘的酒店实施精准救助，以及受到重创但尚不涉及“存亡”问题的酒店继续推行优惠政策以助力其复苏。针对上述研究结论，提出以下精准救助与助力复苏建议:①全面摸排湖南酒店业的存亡与受损情况。重点摸清哪些酒店正处于倒闭边缘，对于这类酒店，政府应实施“精准救助”政策。包括联合银行机构对这类酒店给予有固定期限的低息或无息贷款，减免政府征收的各项费用，暂缓缴纳由酒店支付的员工保险等。②酒店应该迎合市场需求变化，创新推出安心产品和放心服务，从顾客消费观念改变的角度来赢得市场，在适合实施“无接触式服务”的环节实施“无接触式服务”以降低人工成本；③各酒店企业应积极开拓网络营销新平台，通过抖音、快手等时下流行的网络视频自媒体社交平台，投放消费者喜闻乐见的短视频信息，增加公众对酒店的了解，提升酒店的存在感与关注热度，打造酒店产品与服务营销新渠道；④存量酒店应积极升级业态，跨界合作。面对疫情过后可能出现的市场低谷期，部分房量较多、地理位置不理想的酒店企业，创新经营思路，提供部分或全部房源，积极寻求与医疗、康复、养老行业的跨界合作，通过多元化获取收入。

本文虽然从多维变量角度考察了新冠疫情对湖南酒店业影响的异质性，然而,在分析新冠疫情对湖南酒店业的影响是否存在酒店功能类型上的异质性时，对酒店功能类型做了一定的简化处理，仅仅考察了休闲度假和商务会议两种类型。因此，未来的相关研究可进一步详细比较新冠疫情对湖南酒店业的影响是否在全酒店功能类型上的异质性。