2016, Vol. 18
收益管理(Revenue Management，后文均简称RM)，是现代企业管理最重要的研究领域之一，核心是定价和优化，最早于20世纪70年代运用于美国航空客运业。20世纪80年代，RM作为增加收益的重要手段被引入酒店业，如今已经成为国际酒店业提升收益不可或缺的技术工具。相比之下，我国酒店RM引入较晚且发展缓慢。21世纪初，随着我国经济实力快速增强，旅游业迅猛发展，旅游人数井喷式增长带动我国酒店行业飞速发展，行业竞争日趋激烈，我国酒店领域的RM研究才逐渐吸引了一些学者的关注。[1]总体来说，我国酒店RM的研究与应用仍处于理论引进阶段，经营理念、技术手段尚且不足，经验管理仍是主流。[2-4]
现在，RM一方面已逐渐发展成为一种重要的定价和分销策略，最大限度利用资源和生产力，实现收入和利润最大化的重要手段；[5]另一方面，面临国内经济结构调整，酒店市场供大于求，竞争愈演愈烈，RM的重要性及其影响酒店绩效的能力更加凸显，RM越来越多受到酒店业主和管理者的重视。本文立足当前我国深化改革与经济转型的大背景，以提升我国酒店企业运营绩效为出发点，基于国内外丰富的理论梳理，构建我国酒店RM绩效水平影响机制的研究框架，并提出相应的实证研究命题。
二、 文献综述 (一) 酒店RM的概念酒店业是继航空业之后应用RM较成熟的领域，国外学者对酒店RM内涵做出了不同的诠释。Sieburgh(1988)最早提出酒店RM是对价格和出租率实行控制的一系列程序。[6]Relihan(1989)提出RM是利用经济学理论对房价与客房供应的一系列管理应用。[7]Kimes(1989)将RM定义为通过合理分配产品库存，在适当的时间，以适当的价格把适当的产品和服务出售给适当的客人的一种工具。[8]该定义在后来的RM研究中被广泛补充沿用。Jones & Hamilton(1992)提出酒店RM是一个系统，包括一系列的制度和程序，并通过这些环节来实现酒店盈利最大化。这一定义肯定了RM的系统属性，强调了RM的战略角色。[9]Davis(1994)提出另类的批判意见，认为RM是一种不正当竞争手段，存在价格不公平问题，甚至认为RM是在引诱或胁迫顾客支付更高价格。[10]Donaghy et al.(1995)指出酒店RM是对客房需求进行预测，使用合理的价格把客房卖给各个细分市场，最终使酒店收益最大化的过程。[11]本文基于国内外学者的讨论，认为酒店RM就是以收入最大化为总体目标，以企业整体发展战略为导向，依靠复杂的计算机信息技术，制定合理的价格策略，把适当的产品和服务，在适当的时间以适当的价格，通过适当的渠道出售给适当的客人的管理过程。其核心要素为产品、时间、价格、顾客和渠道。
(二) 酒店RM绩效的衡量指标酒店RM绩效即RM理论和方法在酒店中的应用给酒店带来的收益提升在酒店经营绩效上的体现。在RM应用最早也最成熟的航空业，RM绩效的衡量指标表现为每个座位每公里或英里航程所创造的收益(Revenue/ASK或Revenue/ASM)。[12]随后，RM被引入到酒店业，其绩效表现为酒店每个客房每天所创造的收益，即间房收益(RevPAR)。Vinod(2004)概括了RM绩效的统计指标为超售客房数、客房出租率、平均房价、间房收益、间房利润等。[13]对于大多数酒店来说，RevPAR被当作酒店RM绩效的最优评价指标。[14]但是，如果评价一家酒店在竞争环境下相对于竞争对手实施RM的有效性，就需要引入“收入创造指数(RGI)”，这一指标能够在考虑经济环境的情况下更加精确地衡量RM的绩效水平。[15]国内学者黄颖华(2005)[2]、张燕(2007)[3]、陈旭(2003)[16]等认为如果处在相同市场环境下，大型酒店在计算RevPAR时相对小型酒店处于不公平地位，尤其是对以会议为主的酒店。还有一部分学者从顾客感知的角度认为RM在进行动态定价的过程中产生了价格不公平的问题，这种问题会降低顾客满意度，从而影响RM的长期绩效。[17-18]因此，本文认为酒店RM的绩效评价不仅体现在同一竞争环境下的酒店财务绩效上，还体现在市场竞争力及顾客的心理感知等方面。RevPAR和RGI两个指标结合使用，才能真实反映在同一竞争环境下RM对提升酒店收益及竞争力的贡献；而对顾客满意度的实证研究，能够反映出RM对酒店长期绩效的影响。本文结合以上研究和酒店业实际运营情况总结了酒店RM绩效的主要衡量指标，见表 1。
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表 1 酒店RM绩效主要衡量指标 |
现有研究表明，酒店RM绩效的影响因素复杂多样，从来源可分为宏观的外部因素和微观的内部因素。外部因素主要指经济大环境，酒店经济环境通常泛指影响酒店生存和发展，影响消费者购买能力和支出模式的社会经济状况及国家经济政策，涉及国家、社会、市场及文化等多个领域。Enz et al.(2001)在对酒店绩效评价的研究中发现，酒店所处的经济环境对一段时期内的绩效有重要影响。[19]相对于多元复杂的外部因素，酒店RM绩效的内部影响因素围绕酒店运营过程，较为明确易测。Griffin(1996)列出RM取得成功的四大基本要素：市场细分、需求预测、库存管理和绩效衡量。[20]Upchurch et al.(2002)提取出RM决策行为的40个因子进行实证研究得出需求预测、预订系统、超额预订模型和策略、绩效评估、收益数据统计是其中的重要因素。[21]Oliveira et al.(2013)研究表明酒店RM的实施效率和绩效与地理位置、是否有高尔夫场所相关，而与星级等级、业主类型并不相关。[22]Queenan et al.(2011)探究了酒店RM决策行为对RM绩效水平的影响，证明了市场细分、需求预测、组织关注是酒店RM财务绩效的显著影响因素，而动态定价、需求预测、信息技术、组织关注、组织结构和教育培训则是感知绩效的显著影响因素。[23]王晓文等(2013)对国内高级酒店RM绩效水平的影响因素进行实证研究，验证了酒店管理公司类型和业主类型显著正向影响RM绩效，而客房数量、地理位置、星级等级等因素对RM绩效影响不显著。[24]田新等(2014)从酒店的管理公司属性、技术型驱动因素和社会型驱动因素三个方面考察了酒店RM战略的关键驱动因素，研究发现管理公司属性是影响酒店RM绩效的最显著因素，动态定价、需求预测、教育培训、重视程度和组织架构分别对RM绩效显著正相关。[25]通过对现有研究的整理，酒店RM绩效的影响因素主要分为内部和外部两个方面，内部因素包括酒店质量属性因素和RM决策行为因素，其中RM决策行为包括技术决策行为和组织决策行为，具体如图 1所示。
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图 1 酒店RM绩效的影响因素 |
由于酒店RM绩效的外部影响因素复杂难测，不易控制，本文主要从酒店质量属性和RM决策行为两个方面讨论酒店RM绩效的内部影响机制。酒店质量属性包括地理位置、星级等级、客房数量和经济类型四个因子，对酒店RM决策行为的影响主要体现在是否采用RM理论或系统上，[24]而本文讨论的RM决策行为是具体的行为细节，因此与质量属性并无直接联系。本文在框架设计中不考虑酒店质量属性对RM决策行为的影响。
根据社会技术系统理论[26-27]，酒店是由社会系统和技术系统相互作用而形成的，酒店管理强调技术和人两大因素的最佳结合。在RM应用过程中，社会技术系统理论强调技术与社会的相互作用。相比航空业，酒店行业结构较为分散，酒店集团子公司的RM运作相对独立，这一点保证了样本的可取性和有效性，同时也为酒店行业RM的实践运用带来了更大的挑战，酒店内部RM的实施更加需要技术和社会两方面因素的平衡。[28]
很多组织行为学研究表明，员工的组织支持感对员工改善工作行为、增加工作投入、增强组织承诺、提升工作绩效有显著影响[29]，而员工的组织支持感由企业的组织决策行为产生，因此，本文认为组织驱动因素不仅作为一种决策行为直接影响RM绩效水平，同时使员工产生组织支持感，这种感知会加强技术决策行为和组织决策行为对绩效的影响，产生一定的调节作用。因此，本研究将组织支持感作为两种决策行为对绩效的调节变量，构建了酒店RM绩效水平影响机制的理论框架，如图 2所示。
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注： 表示主效应； 表示调节效应。
图 2 酒店RM绩效的影响机制 |
酒店质量属性即酒店本身具有的表象特征、物理属性等，不受其内部决策行为控制，是长期保持稳定的因素。学术界对酒店质量属性的研究多见于国外。很多国外学者都强调了酒店物理属性对客房价格的变化起着重要的作用，包括酒店大小、设施等方面。[30]例如，酒店客房数量越多，客房类型越丰富，酒店通过超额预订和容量分配来提高客房出租率就越有效。
除酒店客房情况外，区位对酒店价格也具有积极的影响。[31]区位优越和可进入性高的酒店通常价格更高。考虑到城市化进程，通常位于中心商业区的酒店价格会更高。[30]同时，基于委托代理理论的视角，酒店管理公司的不同背景也会影响RM在酒店的实施效果。现有研究表明，经济类型为外资的酒店采用RM的比例相对更高，RM实施更顺利，RM绩效也更好。[24]相对而言，国有、民营以及单体酒店在实施RM的过程中遇到困难较多，效果较不理想。[24]
从现有文献来看，酒店质量属性不仅影响酒店是否采用RM，同时也会进一步影响RM的绩效。[21][23]酒店区位、星级等级、客房数量不仅影响平均房价，也是影响RM绩效的重要因素，[32]王晓文等(2013)的研究也表明酒店经济类型、酒店星级对酒店实施RM的绩效有显著影响。[24]综上所述，本文提出如下假设：
假设1a：酒店客房数量对RM绩效正相关。客房数量越多，RM绩效水平越高。
假设1b：酒店地理位置对RM绩效正相关。地理位置越优越，RM绩效水平越高。
假设1c：酒店星级等级对RM绩效正相关。星级等级越高，RM绩效水平越高。
假设1d：酒店经济类型对RM绩效正相关。外资成分越多，RM绩效水平越高。
2. 酒店RM技术决策行为对RM绩效的影响Upchurch et al.(2002)在对假日酒店的客房优化项目研究中发现，影响RM行为的主要因素包括需求预测、预订系统、超额预订模型等。[21]田新等(2014)论证了定价、需求预测、教育培训、组织架构、组织重视程度都对酒店RM绩效水平有显著影响。[25]酒店在RM实施过程中，市场细分是基础，需求预测、动态定价、超额预订和客房分配是工具，渠道管理是通道，RM系统是保障，这些因素直接影响RM实施的有效性。
针对酒店行业，市场细分是基于观察、推测或者特征差异、行为模式和消费偏好的不同把顾客划分为不同的群体。[33]Tim Coleman(2000)进一步指出市场细分是企业瞄准市场，出售合适的产品和服务的前提，[34]可见市场细分是实施RM的基础。
除此之外，一个酒店能够成功运用RM首先需要准确进行需求预测，而准确的预测需要适当的预测方法和工具。Mc Gill & Van Ryzin(1999)认为预测决定了为高盈利价格顾客预留客房数量的限额，将直接影响酒店的收益。[35]目前，相当数量的研究都集中在预测需求和预测RM指标及操作数据这两方面[36]，可见学术界对预测的关注与重视，也体现了需求预测对于RM实施的重要性。一般情况下，对竞争对手的预测会帮助酒店管理者制定策略提升收益，但Yüksel(2007)的研究认为对竞争对手的预测会给酒店自身带来消极的影响。[37]
动态定价和客房分配是RM在应用过程中两个非常重要的工具。动态定价是一种商业战略，客房价格根据不同的渠道，产品，顾客和时间而改变。[18]从某种程度上说，酒店RM就是利用顾客对酒店不同产品或服务的价值感知差异进行区别定价。[38]RM是动态定价运用最成熟的领域，价格是管理者调节需求最有效的工具，动态定价是影响绩效的关键因素。[39]客房分配是指基于需求预测，有效利用空间，控制客房容量，接受或拒绝团体订房，按照不同的细分市场、产品特征、销售渠道分配客房来获得最大收益。[40]
在酒店业，超额预订是指为了弥补可预见的订房损失而采取的订房数超过酒店总客房数的策略。为了降低超额预订的风险，超订模型就显得至关重要。Davis(1994)认为理论上的最优超额预订点是额外预订的边际收益与边际成本相等，[10]但实践中的最优预订限额是动态的，要根据实际预订数据的变化做出实时调整。[41]为了增加保证类预订，降低超额预订的风险，许多学者都提出了更为精确的超额预订动态决策模型。[42-45]另一方面，虽然超额预订是提高入住率、增加收益的重要工具，但王邦花(2012)的研究结果显示，超额预订会对顾客满意度造成显著的负面影响，从而影响长期绩效。[46]
渠道管理也是RM技术决策中的一项重要工作，并与其他核心要素紧密相连。在以往研究中，虽然认为酒店中间商的结构组合对酒店的平均房价、平均可出租客房收入以及整个RM系统都有重要的影响，但是渠道管理并没有引起很多关注，只有少数学者从RM的视角来研究销售渠道。[36]Myung et al.(2009)研究发现，虽然酒店的各种销售渠道之间存在冲突和矛盾，但销售渠道的合作对酒店绩效提升的效果是令人满意的。[47]相反，Choi & Kimes(2002)在研究中得出结论，认为RM战略在酒店分销渠道上的应用对酒店没有很大帮助。[48]
在大数据时代的冲击下，信息系统已经成为企业不可或缺的一项核心竞争力。RM系统是RM实施的必要工具，包括RM软件、硬件甚至技术人员。RM系统能够提供有关价格制定、库存控制和渠道管理的建议，同时帮助收益经理分析大量的数据，基于优化模型嵌入进行准确的预测。[36]RM系统对实施需求预测、库存管理、渠道组合和价格策略的制定等一系列RM决策行为起着重要的作用，对RM绩效水平的影响也就不言而喻。综上所述，本文提出如下假设：
假设2a：酒店市场细分对RM绩效正相关。市场细分越合理，RM绩效水平越高。
假设2b：酒店需求预测对RM绩效正相关。需求预测越准确，RM绩效水平越高。
假设2c：酒店动态定价对RM绩效正相关。动态定价越多样，RM绩效水平越高。
假设2d：酒店客房分配对RM绩效正相关。客房分配越灵活，RM绩效水平越高。
假设2e：酒店超额预订对RM绩效正相关。预订模型越精确，RM绩效水平越高。
假设2f：酒店渠道管理对RM绩效正相关。渠道管理越合理，RM绩效水平越高。
假设2g：酒店RM系统对RM绩效正相关。RM系统越先进，RM绩效水平越高。
3. 酒店RM组织决策行为对RM绩效的影响酒店RM组织决策行为本质是企业层面的组织管理的行为。组织支持是企业为了RM顺利开展所提供的行政和资源方面的支持，包括行政支持和组织承诺、组织结构的有效性。组织的承诺与资源的提供被认为是RM取得成功的关键因素。[23]组织支持度越高，资金和人力越充足，组织结构越有利于决策，RM实施的效果就会越好。[23]
管理者素质包括组织行为动机、职业兴趣、行为风格和职业能力等①，Kimes(2008)在对RM专业人士的调查中发现63%的收益经理都认为RM绩效与人的因素关系更为密切，管理者的能力素质将会成为酒店竞争关注的重点。[49]酒店RM管理者素质具体表现在是否具有较高的RM水平和技能，是否拥有较多的酒店管理经验尤其是RM的相关经验。
①依据1997年国家人事部人事考试中心企业管理人才测评系统研究课题组组织开发的管理者素质测评标准。
绩效考核是指酒店对RM涉及的不同部门、不同层次、不同岗位的员工设置不同的绩效考核标准，员工激励与组织目标保持一致。[50]具体体现为酒店总经理的奖金与RM绩效挂钩，而RM人员的奖金与RM绩效直接相关。Queenan et al.(2011)[23]和田新等(2014)[25]均在其研究中表示这两者之间无显著相关，但很多酒店业管理者却认为全员绩效考核对酒店RM绩效的提升意义重大。
RM系统的使用和实施对人员的要求随着数字时代的日新月异逐步提高，员工不仅要能够理解RM理论，熟练操作RM系统，并且还要能够根据客观环境和数据分析做出正确的战略决策。为了提高组织效率，企业一般需要为RM人员提供一些专业培训。Hansen & Eringa(1998)[51]和Skugge(2004)[52]在各自的研究中都论证了教育培训对RM的绩效水平存在积极的影响。综上所述，本文提出如下假设：
假设3a：组织支持对酒店RM绩效正相关。组织支持强度越高，RM绩效水平越高。
假设3b：管理者素质对酒店RM绩效正相关。管理者素质越高，RM绩效水平越高。
假设3c：绩效考核对酒店RM绩效正相关。绩效考核越有效，RM绩效水平越高。
假设3d：教育培训对酒店RM绩效正相关。教育培训越有效，RM绩效水平越高。
4. 员工的组织支持感调节酒店RM决策行为对绩效的影响组织支持感(Perceived Organization Support，简称POS)是Eisenberger et al.(1986)提出的概念，指员工对组织给予的支持、重视和关心的总体感知。[51]POS理论强调组织对员工的支持是员工产生组织情感承诺，增强工作责任感，从而回报组织，帮助组织实现目标的重要因素。[29]酒店RM实施过程中员工的组织支持感来源于RM的组织决策行为，组织支持感对改善员工工作态度、提高工作效率，从而促进酒店RM技术和组织决策行为的贯彻实施、有效提高酒店RM绩效具有重要的促进作用。凌茜、汪纯孝(2010)研究证明，分级A部门层次的服务氛围强度对员工层次的工作满意度和情感归属对服务质量的影响具有调节效应。[54]相似地，本文认为员工的组织支持感知的强度就是员工工作中的心理环境，会加强或减弱员工的工作行为。因此，本文提出以下假设：
假设4a：组织支持感对酒店RM组织决策行为与RM绩效有显著的正向调节效应。在员工组织支持感知强度越高的酒店，酒店RM组织决策行为对RM绩效的影响会得到加强。
假设4b：组织支持感对酒店RM技术决策行为与RM绩效有显著的正向调节效应。在员工组织支持感知强度越高的酒店，酒店RM技术决策行为对RM绩效的影响会得到加强。
四、 结论与展望 (一) 研究结论与贡献本文基于国内外文献综述提出了我国酒店RM绩效水平各影响因素之间关系的理论框架，在此基础上提出酒店质量属性、RM技术决策行为和RM组织决策行为与RM绩效之间关系的研究命题，并引入了员工组织支持感这一组织行为学的理论，增加了这一变量的调节效应。本文构建了RM绩效理论层面的影响机制研究框架，包含四个重要的解释变量：酒店质量属性、RM技术决策行为、RM组织决策行为和员工组织支持感。
本文的创新贡献表现在两方面。第一，通过对酒店RM相关研究进行系统回顾和梳理，从总体把握酒店RM绩效水平各影响因素之间关系的研究进展，深化了对已有研究成果的认识。本研究的理论框架和研究命题的提出，一方面有利于丰富我国酒店RM这一研究领域的成果，同时有助于指导我国酒店企业更好借助RM提升绩效。第二，本文在总结现有研究成果的基础上，系统地剖析了我国酒店RM决策行为与绩效水平相互影响的作用机理，把一向被学者们忽视的员工组织支持感知提取出来作为调节变量置于理论模型。
(二) 研究展望尽管如此，本研究所提出的理论框架和研究命题只是基于定性的理论探讨，没有进一步收集数据进行实证检验，这既是本文的局限之处，同时也是后续研究的突破口。本文认为后续研究可从以下几个方面着手：第一，模型是否有效还有待进一步的实证检验。尤其是组织支持感知这个变量对酒店RM决策行为与RM绩效的影响是否产生调节效应需要进一步的验证。第二，如何有效控制外部影响因素对酒店RM实施绩效的影响值得进一步思考。第三，尽量降低单一绩效衡量指标的局限性。现阶段的酒店RM已经渗透到会议、餐饮、娱乐等领域，而目前的绩效衡量指标仍多以客房为主，在某种程度上无法有效评价酒店的整体收益。在后续研究中，笔者将进一步验证并完善模型，深化酒店RM绩效影响机制的相关研究。
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