餐饮交流：中国饭店产业布局的空间比较

一、概况简述

中国饭店业自改革开放以来到目前经过20多年的发展已经初具规模，但是饭店的空间布局呈现出不均衡的状态。虽然有些文章涉及了饭店的空间布局，主要是城市地理学家从区域经济学和城市地理学等相关理论为指导，对饭店空间布局进行研究，主要以某个城市为例。目前研究全国饭店业空间布局的是文吉(2004)分析了**饭店空间布局上呈现出特点，构建影响饭店空间布局的动力系统模型，探索影响中国**饭店空间布局的动力因子。采取定量分析方法，详细分析**饭店在中国四大区域——环渤海区域、长江三角洲区域、泛珠江三角洲和西部地区的分布特点，探讨影响中国饭店产业空间布局的影响因素，并且采用多元回归法进行分析。

二、范围界定目前根据国内外主要饭店集团空间布局时，主要考虑的是在某个或某几个区域中**布局，因此本文在研究饭店产业空间布局时**考虑全国四大区域中的饭店布局情况。

各区域由于地理上的相近，在经济发展中逐渐形成了区域经济一体化。经济区划的个区域主要是各城市为主，但是由于在官方的统计数据中，可获取的资料主要是省份为主。在饭店数据由于统计方面的因素，**饭店和其他住宿接待设施分属于不同的主管部门，数据的获取性难度较大，因此文本主要采用国家旅游局统计的**饭店。

三、中国饭店产业空间布局的特点

(一)从产业规模来看，饭店产业在各个区域中的布局是不均衡的。这四大区域的**饭店数占总量的82%，可见大部分的**饭店都在这四大区域中。

仅仅从**饭店总数来看，泛珠江三角州地区的饭店数*多，约占全国的1/3;其次是环渤海区域(23%)、长江三角洲(17%)，*后是西北地区。但是各个区域的面积是不同的，各区域单位面积上的饭店数是不同的。**饭店*为密集的是长江三角洲地区，每万平方公里的面积上有80.51座饭店;其次是泛珠江三角洲地区拥有16.84座/万平方公里，然后是环渤海有12.09座/万平方公里，密度*小的是西北地区每万平方公里面积上只有2.56座**饭店。同时**饭店饭店都较为集中地分布在这些区域的中心城市和经济较为发达的城市，如上海等。

(二)从产业结构来看，不同**的饭店在各区域中有待于进一步调整。在这四大区域中，从绝对数看，二、三**饭店的数量是*多的。

同时将四、五**饭店作为高档饭店，三**饭店作为中档，一、二**作为低档饭店进行归类，可以发现在高档饭店方面，长三角、泛珠三角、环渤海和西部分别为11.49%、9.9%、10.42%和7.19%，而全国高档饭店的比例为9.52%，可见长三角的高档饭店比例*大，而西部地区则较少;在中档饭店上，这四大区域的比例分别为32.18%、32.67%、34.38%和32.37%，与全国平均水平32.38%相比，差距不大;在低档饭店上，四大区域的比例为56.32%、57.43%、55.21%和60.43%，全国平均水平为58.10%，可见环渤海区域的低档饭店比例较少，而西部地区则正好相反。

(三)从产业绩效来看，长三角地区饭店的经济效益明显高于其他地区首先，在平均每间客房的年收入方面，长江三角洲地区要远远高于全国平均水平及其他任一区域。

2000-2002年长三角每间客房收入逐年上升，2003年受非典影响略有下降;环渤海地区平均每间客房的收入低于全国平均水平，并且呈现出逐年下降的趋势;泛珠江三角洲地区的平均每间客房的收入也低于全国平均水平，但是目前呈现出略有上升的趋势;西部地区的平均每间客房的收入是其中*低的，同时该曲线的走向也是略微有所下降，但是下降的幅度并不大。其次，在平均客房出租率方面，长江三角洲地区远远高于全国平均水平;而泛珠江三角洲地区的**饭店在全国平均客房出租率上下波动，略低于全国平均水平;环渤海区域和西部地区客房平均出租率相近，都低于全国平均水平近5个百分点。

2000年2001年2002年2003年四年平均值长江三角洲区域62.1464.3467.7863.1764.36泛珠江三角洲区域56.1955.6159.2556.9857.01环渤海区域52.7852.2456.2251.7153.23西部地区53.2153.4554.2651.8453.19全国57.5858.4560.1556.1458.08。具体到每个省市来看，长江三角洲区域中江苏省的客房出租率要稍微低于上海或浙江;泛珠江三角洲区域中，湖南省的客房出租率*高，高于泛珠的其他地区，其次是广东省和海南省，江西省和云南省的客房出租率*低;在西部地区中，重庆较高，陕西和青海的曲线波动比较大，西藏客房出租率较低;环渤海区域中，北京的平均客房出租率相对较高，天津相对比较低，但是河北省的波动性比较大。本文主要采用多元回归法对影响饭店产业空间布局的因素进行分析，基本思想是建立一种被解释变量(因变量)和解释变量(自变量)之间的统计关系。其基本原理是采用*小二乘法使回归预测值与实际值之间的总偏差平方和*小，求出多元线性回归预测模型回归系数，达到多元线性回归方程与实际观察数据的*佳拟和。

(四)因变量的选择在饭店行业，一个地区饭店客房的数量与该地区的经济发展水平、商务氛围、旅游业发展状况等有着一定关系。

由于全国住宿业的饭店客房总数目前还没有连续五年以上的统计数据，因此本文假设全国**饭店的客房数作为自变量，根据这一自变量选择相关的因变量。这一年的客房数由于非自然的因素突然之间激增，因此首先对这一数据进行处理，对全国**饭店客房数进行线性回归，采用回归直线上的数据来取代2000年的数据。2004年的统计数据还公布，为了获得连续的20年的数据，该年的数据也通过计算求出此回归直线上的数据，并以此数据来代替。