基于超效率DEA模型的酒店业经营效率的测度与评价研究

方 敏

(浙江旅游职业学院，杭州 310000)

0 引言

在我国国民经济发展的过程中，酒店业以及旅游业做出了巨大贡献。近些年随着我国国民生活水平的提升，人们对于出行以及旅游的需求不断增加，因此对于酒店入住需要呈现快速增长态势，对于酒店品质以及服务质量提出了更高的要求。酒店业也随着旅游产业的火爆进入了一个新的发展阶段，但是随之而来的同行竞争也变得尤为激烈，酒店业的生存空间逐渐缩小，特别是随着外商投资与国外大型酒店企业入驻我国市场，加剧了国内酒店业的竞争，酒店企业不仅要面对对外竞争还要面对对内竞争，无形之中加重了酒店业的竞争压力。对于国内各种规模与类型的酒店来说，怎样提升其核心竞争力，提高酒店内部管理水平，对现有资源进行优化配置，分析合理的投入与产出之间的关系，设定合理的酒店业经营计划是在相当长的一段时间内酒店业应达到的目标，也是所要面对的重要课题。酒店业经营效率是酒店管理的重要内容，在进行酒店经营管理中，需要着力提高酒店的经营效率，根据酒店的整体经营和管理能力，来提升酒店的服务质量，对酒店业经营效率的测度与评价是提升酒店的信息化管理和经营优化管理的关键，研究酒店业经营效率的测度与评价方法，在促进酒店的经营效率方面具有重要意义[1]。由于酒店业经营系统具有多投入多产出的特点，根据相关研究成果，证明DEA方法是对该特征进行效率评价的有效途径。但传统DEA模型具有一定的缺点，也就是不能进一步排序以及区分相对效率已经生效的决策单元，只能将系统内部的决策单元分为有效以及无效两种。

对酒店业经营效率的测度与评价是建立在对酒店经营信息评估和决策基础上，结合对酒店业经营效率的测度与评价的大数据信息挖掘，进行酒店业经营效率的测度与评价，提高酒店的经营管理效率。阐述了酒店业经营效率的测度与评价原理，构建酒店业经营效率评价的测度分析模型，结合关联耦合性评价方法进行酒店业经营效率的自动评价和模糊决策，采用模糊聚类方法实现对酒店业经营效率测度信息的分类挖掘，采用超效率DEA模型进行酒店业经营效率的测度信息预测，最后进行仿真实验分析，展示了该模型在提高酒店业经营效率的测度与评价能力方面的优越性能。

1 酒店业经营效率测度信息分布与特征提取

1.1 酒店业经营效率测度信息分布

为了实现酒店业经营效率测度信息挖掘和评估，结合酒店经营效率的优化评价模型进行自适应特征分析，提取酒店业经营效率的测度特征量，采用优化的大数据挖掘技术，进行酒店业经营效率的测度预测[2]，在云服务组合模式下分析酒店业经营效率测度分布模型，用一个四元组G表示酒店业经营效率测度信息的模糊分布式存储中心，为G=(V，E，ω，c)，假设i为酒店业经营效率测度信息交互特征空间嵌入维数，采用多个非线性成分联合统计方法进行酒店业经营效率测度信息的联合特征挖掘，结合模糊聚类方法进行酒店业经营效率测度信息的自适应模糊聚类处理，根据上述分析，构建酒店业经营效率测度信息评价的总体结构模型如图1所示。

图1酒店业经营效率的测度评价实现原理

结合模糊聚类方法，进行对酒店业经营效率测度信息的非线性结构重组，在采样时间t0，存在最优特征解的集合[3]，酒店业经营效率测度信息分布的最优解集模型为：

ξ=2ρmaxλmax(Qi)Nδ2KT。

(1)

提取酒店业经营效率测度信息集的规则知识项[4]，采样模糊规则调度方法进行测度信息逼近，酒店业经营效率测度信息存储结构区域规划满足条件：

(2)

式中：

(3)

式(1)～(3)表示为酒店管理的SQL服务质量信息，根据上述分析，构建酒店业经营效率评价的测度分析模型[5]，采用大数据挖掘技术进行酒店业经营效率测度信息的分布式数据采样，

(4)

式中an表示酒店业经营效率测度信息线性规划模型的幅值，采用粗糙集评价方法，进行酒店业经营效率的测度评价的相关性决策[6]。

1.2 酒店业经营效率测度特征提取

(5)

(6)

设有m个酒店业经营效率测度信息节点A1，A2，…，An，每个节点的酒店经营关联测度评价特征提取输出表示为a1，a2，…，an，假定当前酒店业经营效率测度信息分布节点的数目为n，N1，…，Nn，结合特征压缩方法对酒店业的经营效率测度信息进行降维处理[7]，采用模糊聚类方法实现对酒店业经营效率测度信息的分类挖掘，得到酒店业经营效率评价的关联规则特征输出表示为：

(7)

式中NI、NR和NS分别表示酒店业经营效率测度的平均互信息特征量和状态分布集。结合特征压缩方法对酒店业经营效率测度信息进行降维处理，采用模糊聚类方法实现对酒店业经营效率测度信息的分类挖掘，由此构建酒店业经营效率测度信息的特征分布模型，根据特征分布集进行酒店业经营效率规则性调度和挖掘[8-9]。

2 酒店业经营效率的测度与评价优化

2.1 酒店业经营效率的测度指标体系的构建

构建科技化的测评标准系统有利于获取精确全面的测评数据。对于酒店行业来说，所建立的测评标准系统要具备两个关键性条件，周密性和代表性。可进一步解释为，周密性即需要通过酒店行业内部经营情况选择出测评标准，且可以展示出酒店经营的各个方面；代表性即所选择的测评标准不能太详细，不然会导致信息的获取和之后的总结工作更加困难。在满足周密性和代表性条件的基础上，还需要重视一个条件：可控性，即进行测评的系统能够通过人为控制来获取想要的信息，不然测评标准的构建便会受到限制，导致后续工作无法进行，所以要尽可能选择确定的量，避开不能直接量化而需通过其他途径实现量化的评估指标。在满足上述3个条件的情况下，要依照特定思维建立标准观念条框，此条框要能够明确测评标准目标。本文通过均衡计分卡思维模式建立评测标准观念条框。均衡计分卡思维模式要时刻了解被测酒店当时的财政情况，并且始终重视内部进展、工作状态以及对顾客的服务情况。这种思维模式最为明显的特征就是重视被测酒店今后的发展方向并且完善工作体系。所以本文通过这种思维模式从4个方面来明确标准观念框架，即酒店对人力、物力、财政的投放和管理；酒店经营模式和运转；对顾客的服务情况；酒店收益情况，在具备以上内容的情况下建立出全面的测评标准系统。从具体方面分析，利用从事酒店业人员数、酒店服务人员培训费用、员工薪酬、酒店运营以及基础设施维护费用等指标用来表示酒店企业为学习所进行的投资总额；通过存货周转率以及总资产周转率指标来表现酒店业运营管理方式的改变情况；酒店入住率、客房出租率以及消费者对入住的满意程度是酒店业服务效果的直接体现；酒店企业财政绩效用劳动生产率、总营业额、每间客房年收入等指标表示。所以，根据以上分析，有针对性地获取经营效率指标，以此构建酒店业经营效率测度体系。但是这初步构建的体系会有一些问题的存在，例如指标鉴识能力较低或者是指标关联性较强等，由于有这些问题的存在，很有可能会造成最终结果出现偏差，缺乏科学性，降低结果的可信度。针对上述问题，需要对初始指标体系的鉴别能力与指标相关性进行分析。在一般情况下，如果酒店业经营效率测度体系中的两个指标之间关联系数>0.85，那么一定要删减其中一个指标；当指标鉴别能力<0.55，也要删除该指标。指标关联性可以通过字面意思理解，所以将重点放在对指标鉴别能力说明方面。指标鉴别能力是指标区分各个样本点对象上取值差异性的一种能力，用变异系数D来表示，计算公式：

(8)

执行SPSS软件之后可以得到这样一个结论，总资产周转率以及酒店企业可提供的停车车位数的鉴别力不符合要求，营业总额与每间客房年收入之间的关联性超标，所以要删掉每间客房年收入指标。不仅如此，由于消费者满意度以及存货周转率等指标即使在理论上是行得通的，但是在实际应用过程中该指标数据很难得到，所以这类指标不能被采用。

2.2 酒店业经营效率测度信息降维处理

(9)

采用相空间重构方法对酒店业经营效率的测度评价数据进行信息融合，采用分段统计分析方法[12-14]，得到酒店业经营效率测度评价的模糊相关性特征分量为：

(10)

式中：f(t)为酒店业经营效率测度信息的关联维信息；ρ(a，b)为集平均统计量。结合关联耦合性评价方法进行酒店业经营效率的自动评价和模糊决策，酒店业经营效率测度评价的统计特征分量：

(11)

(12)

结合特征压缩方法对酒店业经营效率测度信息进行降维处理，采用优先属性集调度方法进行向量量化分解，得到酒店业经营效率测度分布大数据集的模糊域记为at(θ)，即：

at(θ)=THa(θ)。

(13)

根据上述分析，采用模糊聚类方法实现对酒店业经营效率测度信息的分类挖掘，进行酒店业经营效率测度信息降维处理，提高酒店业经营效率的测度评价的指向性水平，降低计算开销。

2.3 酒店业经营效率的超效率DEA模型评价

采用平均加权方法，得到对酒店业经营效率测度信息的发射数据包CHi(i∈C1)，在模糊聚类中心，对酒店业经营效率测度信息加权处理，酒店业经营效率测度信息评价的测度信息为：

(14)

令pi(l+1)=0，采用相空间重构技术，进行酒店业经营效率评价的特征重组，提取酒店业经营效率测度信息，结合对酒店业经营效率的斜度(Skeness)和峰度(Kurtosis)等参数，进行自适应控制，分别定义为：

Sx=E[x3(t)]，

(15)

Kx=E[x4(t)]-3E2[x2(t)]，

(16)

采用大数据融合聚类分析方法，提取酒店业经营效率测度信息的统计平均值[15-16]，得到酒店业经营效率的尺度特征E(i，j)：

(17)

在三维特征空间中进行时频分解，得到酒店业经营的散射簇向量集ai，由此得到酒店业经营效率测度信息并行化聚类的优化目标函数为：

R=w1Ci+w2Di+w3Mi+w4Ni，

(18)

式中：w为酒店业经营效率测度信息聚类的类间扰动间距；C为酒店业经营效率测度信息的分布中心频率；D表示酒店业经营效率测度信息聚类的边缘尺度；M为线性约束参量。由此得到酒店业经营效率测度信息的DEA超效率评价输出为：

(19)

K(xi，xj)=〈xi，xj〉，

(20)

K(xi，xj)=(〈xi，xj〉+1)d，

(21)

K(xi，xj)=exp(‖xi-xj‖2/2σ2)。

(22)

综上分析，结合自适应的学习算法，基于超效率DEA模型，实现酒店业经营效率的测度评价和自动搜索，提高酒店业经营效率的测度信息预测的准确性。

3 仿真实验与结果分析

酒店业经营效率测度指标数据的来源渠道在大多数情况下分为两类，一类是具有权威性的出版刊物，比如政府每年会出版有关于社会中各个行业的统计数据，这类数据的专业性极高，以其作为指标数据更具说服力；二是调查研究，这种方法适用于收集并未出版以及难以公开出版的数据，例如某种定性指标数据。例如：《全球饭店业务统计》《全国星级饭店统计公报》《中国旅游统计年鉴》《中国统计年鉴》以及全国各省市旅游酒店统计网站，从中筛选出构建酒店业经营效率测度体系所必需的指标数据。为了测试所提方法在实现酒店业经营效率测度信息评估中的应用性能，进行实验分析，其实验数据既要有广泛性又要具有代表性，因此数据来源于全国31个省、自治区以及直辖市，并对其进行整合。

对酒店业经营效率测度信息采集的样本集为1 000，酒店业经营效率先验样本训练集为1 200，对酒店业经营效率测度评价的特征空间分布维数D=2，时间窗口值c1=c2=2，时间间隔T0=3，统计时延Tg=10，酒店经营效率的用户评价集为Q={0.23，2.90，2.34}，根据上述仿真环境和参数设定，进行酒店业经营效率测度信息评估，得到原始信息采集如图2所示。

分析图3得知，采用本文方法进行酒店业经营效率测度评价的准确性较高，测试不同方法对酒店业经营效率测度评价的置信度，得到测试结果见表1，分析表1得知，本文方法进行酒店业经营效率的测度评价的置信度水平较好。

图2 原始信息采集

图3 酒店业经营效率的测度评价结果

迭代次数改进模型PCA小波分析1000.8900.8630.8652000.9450.9020.8933000.9840.9110.924

4 建议

从宏观角度来看，国内有关部门应该充分发挥其调控作用，为本地酒店业的发展提供有力的指导与后方保障，促进酒店业经营效率的提高，带动区域性经济的平稳快速发展。例如依据酒店投资规模设计合理的预警机制，对酒店入住率进行长期监测，当某一时期酒店入住率达不到最低预期目标时，需要制订应急方案，并施行社会讯息公开策略，对酒店项目投资数量进行有效调控，增加酒店入住率，避免存在酒店服务供大于求的现象。在一定期间内，当酒店入住率已经超过最高预期目标时，同样要向社会公布酒店入住率较高的信息，采取适合的调控政策，降低供大于求的现象出现。据相关资料显示，国内的东部地区的酒店业存在发展与地区经济不匹配的问题，出现该问题的主要原因在于酒店业投资增长速度过快，以至于出现上述现象。只有利用有效的调控手段协调酒店业投资与区域经济发展之间的关系，才会提高当地酒店业经营水平，提升酒店企业经营的综合效益，实现酒店业经济的可持续发展。对于国内中部地区来说，由于其经济整体水平与东部地区存在一定的差距，因此该地域应该合理增加对于酒店项目的投资，致力于打造旅游业与酒店业共同发展的新格局，促进中部地区整体经济水平的提升。而西部地区的经济相对落后，因此该地区应该通过合理的手段提升酒业入住率。对东北地区来说，其首要任务是对该地区的产业结构进行调整，促进社会服务行业的发展，构建酒店业与旅游业所依靠的基础设施，进而在政府有关调控方案的正确指导下增加对酒店业项目的投资。从微观角度来看，酒店企业管理模式应该适应现代化需要，由于消费者的需求呈现多样化，因此要改善酒店企业经营管理模式。在这个过程中，最为重要的工作就是要大力培养酒店人才，打造出一支具有超高素质的酒店团队，所以酒店业要加强对于管理人才的引进与培养，更要增加服务人才队伍的建设力度，以此适应现代消费者的多样化需求，以人才建设提升酒店企业的综合效益。对规模相对较大的酒店企业来说，应当制订集团化发展战略，发挥酒店品牌的重要作用，实现酒店经营的规模效应。酒店企业规模扩大的同时自然而然地就会在最大程度上满足了消费者的需要，实现定制式服务。但是对于规模较小的酒店企业来说，应当注重把控市场需求的变化，将自身资源整合以实现专门化服务。但是无论酒店企业规模的大小，各类型酒店都应当走绿色可持续发展之路。在通常情况下，酒店业对于资源使用以及能源消耗较大，在低碳环保理念逐步普及的今天，要求酒店企业在建设选材、基础设施安装以及运营等方面最大程度地避免资源的浪费，实现资源的循环利用。采用现代信息技术手段对于提高企业经营效率，扩大企业经济效益具有重要作用。提高客户关系管理水平的主要途径就是现代信息技术，通过客户管理系统的构建为桥梁实现酒店与消费者之间的有效沟通，以此提升客户对酒店的认可度，增加其再次入住的可能性，在长周期内实现酒店业经营效率的提升。综上所述，利用有关政府部门对于酒店业经营计划的合理制订，进而利用有效的调控手段实现酒店业经营效率与水平的提高，实现酒店业管理人员深入挖掘综合效益，加强管理工作与人才的引进，满足消费者的多样化需要，最终实现酒店经营效率的稳步提升以及酒店企业的健康平稳发展。

5 结语

为实现目标性发展，一定要设计与酒店相适应的业绩考核制度，其中最为重要的环节就是酒店业经营效率的测度与评价。运用科学合理的方法对酒店业经营效率进行测度与评价，根据结果能够明确酒店企业自身发展情况，并及时发现酒店企业在经营过程中存在的问题，进而有目的地制订出酒店企业经营改进计划，因此该结果对于提高酒店企业经营水平具有重要的借鉴意义。以此为基础研究基于超效率DEA模型的酒店业经营效率的测度与评价方法，构建酒店业经营效率评价的测度分析模型，提取酒店业经营效率测度信息集的规则知识项，采用模糊规则调度方法进行测度信息逼近，结合特征压缩方法对酒店业经营效率测度信息进行降维处理，通过模糊聚类方法实现对酒店业经营效率测度信息的分类挖掘，通过超效率DEA模型进行酒店业经营效率的测度信息预测，结合信息预测结果采用大数据融合技术实现酒店业经营效率的测度与评价。研究得知，该模型能有效实现对酒店业经营效率的测度评价和估计。