中国省域星级酒店技术效率的多维度剖析与提升路径探究

中国省域星级酒店技术效率的多维度剖析与提升路径探究一、引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景随着中国经济的持续增长和人民生活水平的不断提高，旅游业作为国民经济的重要组成部分，呈现出蓬勃发展的态势。据文化和旅游部统计数据显示，近年来国内旅游人次和旅游总收入均保持稳定增长，2019年国内旅游人次达到60.06亿人次，旅游总收入实现6.63万亿元。2024年上半年，国内旅游总人次23.84亿，比上年同期增加9.29亿，同比增长63.9%；国内旅游收入（旅游总花费）2.30万亿元，比上年增加1.12万亿元，增长94.9%。旅游业的繁荣发展为星级酒店行业带来了广阔的市场空间和发展机遇。星级酒店作为旅游产业链中的关键环节，是旅游接待能力的重要体现，其发展水平直接影响着旅游业的整体形象和服务质量。为了适应不断增长的市场需求，中国星级酒店在固定资产、房间数量和员工数量等方面均发生了显著变化。越来越多的国际知名酒店品牌纷纷入驻中国，带来了先进的管理经验和服务理念，推动了中国星级酒店行业的国际化进程；国内本土酒店品牌也在不断崛起，通过创新经营模式、提升品牌影响力等方式，努力在市场中占据一席之地。然而，在星级酒店行业快速扩张的背后，也存在着一系列问题。部分地区星级酒店数量增长过快，导致市场供过于求，竞争异常激烈，一些酒店不得不通过降价等手段来吸引客源，从而影响了整个行业的盈利能力；一些星级酒店在经营管理上存在不足，资源配置不合理，导致运营效率低下，无法充分发挥自身的优势。在这种背景下，研究中国省域星级酒店技术效率具有重要的现实意义。通过对星级酒店技术效率的评价和分析，可以深入了解各地区星级酒店的运营状况和资源利用水平，找出存在的问题和差距，为酒店管理者制定科学合理的经营策略提供依据，同时也为政府部门制定相关产业政策提供参考，促进中国星级酒店行业的健康、可持续发展。1.1.2研究意义理论意义：目前，关于酒店效率的研究虽然取得了一定的成果，但仍存在一些不足之处。现有研究多集中在单个酒店或特定区域的酒店，对中国省域星级酒店技术效率的全面、系统研究相对较少；在研究方法上，虽然数据包络分析（DEA）等方法被广泛应用，但不同方法之间的比较和综合运用还不够深入。本研究将运用多种方法对中国31个省份的星级酒店技术效率进行评价，并对不同方法的结果进行比较分析，有助于丰富和完善酒店效率研究的理论体系，为后续研究提供新的思路和方法。实践意义：对于星级酒店经营者而言，了解自身酒店的技术效率水平以及与其他酒店的差距，能够有针对性地进行资源优化配置，提高运营管理水平，降低成本，提升服务质量，增强市场竞争力，从而实现可持续发展。对于政府部门来说，通过掌握各地区星级酒店技术效率的情况，可以制定更加科学合理的产业政策，引导资源向高效率地区和酒店流动，促进区域间星级酒店的协调发展，推动整个行业的转型升级；也有助于加强对星级酒店行业的监管，规范市场秩序，提高行业的整体素质。1.2国内外研究现状1.2.1国外研究现状国外对酒店技术效率的研究起步较早，在理论和方法上取得了较为丰富的成果。在研究方法上，数据包络分析（DEA）和随机前沿分析（SFA）是常用的两种方法。Morey和Dittman运用DEA中的CCR模型，以职工工资、广告费用等六项作为投入指标，以酒店收入、市场占有率等四个作为产出指标，对美国50多家酒店的运营效率进行了研究，发现酒店行业经营状况良好。Barros则借助DEA方法，对欧洲葡萄牙的酒店经营效率展开分析，通过对投入产出指标的细致考量，为当地酒店的有效运营提供了切实可行的建议。此后，Tsaur等学者也运用类似方法，对中国台湾等地的酒店经营效率进行研究，进一步丰富了酒店效率研究的案例。在影响酒店技术效率的因素方面，国外学者也进行了深入探讨。学者们普遍认为，市场竞争程度对酒店技术效率有着重要影响。在竞争激烈的市场环境中，酒店为了脱颖而出，会积极采取措施提高自身效率，如优化服务流程、提升服务质量等；反之，在市场竞争不充分的情况下，酒店可能缺乏提高效率的动力。酒店的规模也与技术效率密切相关。适度规模的酒店能够更好地实现资源的优化配置，发挥规模经济效应，从而提高技术效率；但当酒店规模过大或过小，都可能导致资源利用不充分，影响技术效率。管理水平同样是关键因素，优秀的管理团队能够制定科学合理的经营策略，有效地组织和协调酒店的各项资源，提高运营效率。1.2.2国内研究现状国内对酒店技术效率的研究相对较晚，但近年来发展迅速，研究成果不断涌现。在研究方法上，主要借鉴国外的先进经验，广泛应用DEA、SFA等方法，并结合中国酒店业的实际情况进行改进和创新。彭建军和陈浩运用DEA模型，从定量的角度研究星级酒店的投入产出效率，并以北京、上海、广东为例进行实证分析，发现上海星级酒店的相对效率较高，而北京和广东存在不同程度的产出不足和投入冗余问题。在研究内容上，国内学者不仅关注酒店技术效率的评价，还对其区域差异及影响因素进行了深入研究。张洪和程振东运用数据包络分析对中国星级酒店效率进行评价及区域差异分析，发现中国星级酒店效率存在明显的区域差异，东部地区高于中西部地区。黄丽英运用DEA方法对2007—2016年三大地区（长三角、珠三角、东北地区）13个主要城市星级酒店效率进行评价，结果表明长三角、珠三角地区的星级酒店在综合效率和技术效率上均明显高于东北地区，且珠三角地区效率增长趋势明显，东北地区效率波动明显。在影响因素方面，国内学者认为经济发展水平、旅游业发展程度、对外开放程度等是影响星级酒店技术效率的重要因素。经济发展水平较高的地区，往往能够吸引更多的客源，为星级酒店提供更广阔的市场空间，从而促进酒店技术效率的提高；旅游业发达的地区，星级酒店的需求旺盛，酒店为了满足市场需求，会不断提升自身的技术效率；对外开放程度高的地区，能够引入先进的管理经验和技术，推动星级酒店技术效率的提升。1.2.3研究述评国内外学者在酒店技术效率研究方面取得了丰硕的成果，为后续研究奠定了坚实的基础。然而，现有研究仍存在一些不足之处。在研究范围上，虽然对部分地区或城市的酒店技术效率进行了研究，但对中国省域星级酒店技术效率的全面、系统研究相对较少，难以从宏观层面把握中国星级酒店技术效率的整体状况和区域差异。在研究方法上，虽然DEA和SFA等方法被广泛应用，但不同方法之间的比较和综合运用还不够深入，单一方法的研究结果可能存在一定的局限性。在影响因素研究方面，虽然已经识别出一些主要影响因素，但对各因素之间的相互作用机制以及不同地区影响因素的差异研究还不够细致，无法为不同地区的星级酒店提供针对性更强的发展建议。针对以上不足，本研究将运用多种方法对中国31个省份的星级酒店技术效率进行全面、系统的评价，并对不同方法的结果进行比较分析，以提高研究结果的准确性和可靠性；深入分析各因素之间的相互作用机制以及不同地区影响因素的差异，为各地区星级酒店的发展提供更具针对性的建议，促进中国星级酒店行业的整体发展。1.3研究内容与方法1.3.1研究内容本研究旨在全面、系统地评价中国省域星级酒店技术效率，深入分析其区域差异及影响因素，并提出针对性的提升策略，具体内容如下：星级酒店技术效率评价指标体系构建：结合星级酒店的行业特点和运营实际，遵循科学性、系统性、可操作性等原则，从投入和产出两个方面选取合适的指标，构建科学合理的星级酒店技术效率评价指标体系。投入指标主要包括固定资产、从业人员等，反映酒店运营过程中所投入的资源；产出指标涵盖营业收入、客房出租率、人均实现利润等，用于衡量酒店的经营成果和资源利用效率。通过构建完善的指标体系，为后续的效率评价提供准确、可靠的依据。基于不同方法的省域星级酒店技术效率评价：运用数据包络分析（DEA）中的CCR模型和BCC模型，对中国31个省份的星级酒店技术效率进行评价。CCR模型主要用于评价决策单元的总体技术效率，判断其是否同时实现技术有效和规模有效；BCC模型则在CCR模型的基础上，进一步将总体技术效率分解为纯技术效率和规模效率，分析决策单元技术无效的原因是由于技术水平不足还是规模不合理。同时，采用随机前沿分析（SFA）方法进行对比分析，SFA方法通过设定生产函数，考虑随机因素对生产过程的影响，能够更准确地估计技术效率。对两种方法的评价结果进行比较和分析，以提高研究结果的准确性和可靠性。省域星级酒店技术效率的现状与差异分析：根据评价结果，深入分析中国省域星级酒店技术效率的现状，包括总体水平、区域分布特征等。从区域角度出发，将全国31个省份划分为东部、中部和西部三大区域，对比分析不同区域星级酒店技术效率的差异，找出效率较高和较低的区域，探讨区域差异形成的原因。通过对现状和差异的分析，全面了解中国省域星级酒店技术效率的整体状况和地区间的不平衡性。省域星级酒店技术效率的影响因素分析：运用Tobit回归模型，对影响中国省域星级酒店技术效率的因素进行实证分析。选取经济发展水平、旅游业发展程度、对外开放程度、市场竞争程度等作为解释变量，分析各因素对星级酒店技术效率的影响方向和程度。考虑不同区域影响因素的差异，分区域进行回归分析，以揭示各因素在不同区域的作用机制，为制定针对性的提升策略提供依据。提升省域星级酒店技术效率的策略建议：基于以上研究结果，针对中国省域星级酒店技术效率存在的问题和影响因素，从酒店自身经营管理和政府政策支持两个层面提出提升技术效率的策略建议。酒店应加强内部管理，优化资源配置，提高服务质量，加强市场营销，提升品牌影响力；政府应制定合理的产业政策，加强区域协调发展，优化市场环境，加大对酒店业的支持力度，促进中国星级酒店行业的整体发展。1.3.2研究方法文献研究法：通过广泛查阅国内外相关文献，包括学术期刊论文、学位论文、研究报告等，梳理酒店技术效率的相关理论和研究方法，了解国内外研究现状和发展趋势，为本研究提供理论基础和研究思路。对已有研究成果进行分析和总结，找出研究的不足之处，明确本研究的重点和方向，避免重复研究，提高研究的科学性和创新性。数据包络分析法（DEA）：DEA是一种基于线性规划的多投入多产出效率评价方法，无需设定生产函数的具体形式，能够有效处理多投入多产出的复杂系统效率评价问题。本研究运用DEA中的CCR模型和BCC模型，对中国31个省份的星级酒店技术效率进行评价，通过计算各省份星级酒店的技术效率、纯技术效率和规模效率，判断其投入产出的相对有效性，找出效率低下的原因，为后续的分析和改进提供依据。随机前沿分析法（SFA）：SFA是一种参数方法，通过设定生产函数，并将技术非效率项和随机误差项分离，能够估计出各决策单元的技术效率。将SFA方法应用于中国省域星级酒店技术效率评价，与DEA方法的结果进行对比分析，从不同角度评估星级酒店的技术效率，提高研究结果的可靠性和说服力，也有助于深入理解星级酒店生产过程中的技术效率变化规律。统计分析法：收集中国31个省份星级酒店的相关数据，包括固定资产、从业人员、营业收入、客房出租率等，运用统计软件对数据进行描述性统计分析，计算均值、标准差、最大值、最小值等统计量，了解数据的基本特征和分布情况。通过相关性分析，研究各变量之间的相互关系，为后续的实证分析提供数据支持和分析基础，确保研究结果的准确性和可靠性。对比分析法：对不同方法评价得到的中国省域星级酒店技术效率结果进行对比分析，探讨不同方法的优缺点和适用范围，分析结果差异的原因，从而综合多种方法的优势，得出更准确、全面的结论。对比不同区域星级酒店技术效率的差异，以及各影响因素在不同区域的作用效果，找出区域发展的不平衡性和特点，为制定差异化的发展策略提供依据。1.4创新点构建全面的指标体系：本研究在构建星级酒店技术效率评价指标体系时，充分考虑星级酒店的行业特点和运营实际，不仅选取了固定资产、从业人员等常见的投入指标，还纳入了能源消耗等反映酒店可持续发展的指标；在产出指标方面，除了营业收入、客房出租率等传统指标外，还增加了客户满意度、员工满意度等体现酒店服务质量和内部管理水平的指标，使指标体系更加全面、科学，能够更准确地反映星级酒店的技术效率。多方法结合提高研究可靠性：运用数据包络分析（DEA）和随机前沿分析（SFA）两种不同的方法对中国省域星级酒店技术效率进行评价，并对两种方法的结果进行对比分析。DEA方法无需设定生产函数的具体形式，能够有效处理多投入多产出的复杂系统效率评价问题；SFA方法通过设定生产函数，考虑随机因素对生产过程的影响，能够更准确地估计技术效率。两种方法相互补充，从不同角度评估星级酒店的技术效率，提高研究结果的可靠性和说服力。深入分析影响因素并提出针对性策略：在影响因素分析方面，不仅研究经济发展水平、旅游业发展程度等常见因素对星级酒店技术效率的影响，还探讨数字化程度、绿色发展水平等新兴因素的作用，同时考虑各因素之间的相互作用机制以及不同地区影响因素的差异，分区域进行实证分析。基于研究结果，从酒店自身经营管理和政府政策支持两个层面提出针对性的提升策略，为各地区星级酒店的发展提供更具实践指导意义的建议。二、相关理论基础2.1技术效率的概念与内涵技术效率是经济学领域中的一个重要概念，它反映了在给定的技术水平和生产要素投入条件下，经济主体实现最大产出的能力。从本质上讲，技术效率衡量的是实际产出与在现有技术条件下所能达到的最大产出之间的接近程度。如果一个生产单元能够在既定投入下实现产出最大化，或者在生产既定产出时实现投入最小化，那么就可以认为该生产单元具有较高的技术效率；反之，如果实际产出与最大可能产出之间存在较大差距，或者投入未能得到充分有效的利用，那么技术效率就较低。在星级酒店行业中，技术效率的体现是多方面的。在资源利用方面，高星级酒店拥有大量的固定资产，如建筑设施、客房设备、餐饮设施等，以及众多的从业人员。技术效率高的酒店能够合理配置这些资源，确保每一项投入都能发挥最大的效益。在客房管理中，通过科学的预订系统和客房分配策略，提高客房的出租率，减少客房闲置，从而充分利用客房资源；在人力资源管理上，合理安排员工的工作岗位和工作时间，避免人员冗余，提高员工的工作效率，使人力资源得到充分利用。在服务流程方面，技术效率体现在酒店能否以高效、流畅的服务流程为顾客提供优质的服务。从顾客预订、入住登记、客房服务到退房结账等各个环节，都需要酒店进行精心的组织和协调。高效的服务流程能够缩短顾客的等待时间，提高顾客的满意度，同时也能降低酒店的运营成本。一些酒店采用智能化的服务系统，实现了自助入住、退房等功能，不仅提高了服务效率，还提升了顾客的体验感。酒店的技术创新和管理水平也是影响技术效率的重要因素。积极引进先进的技术和管理经验的酒店，能够不断优化生产过程，提高服务质量，从而提升技术效率。利用大数据分析技术，酒店可以深入了解顾客的需求和偏好，针对性地推出个性化的服务产品，提高顾客的忠诚度；采用先进的成本管理方法，酒店能够有效控制运营成本，提高经济效益。2.2酒店效率相关理论2.2.1规模经济理论规模经济理论认为，在一定的生产技术条件下，随着企业生产规模的扩大，单位产品的生产成本会逐渐降低，从而实现经济效益的提升。当企业的生产规模较小时，由于无法充分利用各种生产要素，可能会导致生产成本较高；随着生产规模的不断扩大，企业可以实现生产要素的更合理配置，如采购原材料时可以获得更大的折扣，生产设备的利用率也会提高，从而降低单位产品的生产成本，提高生产效率和经济效益。在星级酒店行业中，规模经济理论也有着广泛的应用。大型星级酒店集团通过规模化经营，可以降低运营成本。在采购环节，集团可以凭借其庞大的采购量与供应商进行谈判，获得更优惠的采购价格，从而降低原材料和设备的采购成本；在人力资源管理方面，集团可以通过统一的培训体系和人才调配机制，提高人力资源的利用效率，降低人力成本。大型星级酒店集团还可以利用其品牌优势和市场影响力，吸引更多的客源，提高市场占有率，从而实现规模经济效应。一些国际知名的星级酒店集团，如万豪国际集团、希尔顿酒店集团等，在全球范围内拥有众多的酒店，通过规模化经营和品牌建设，取得了显著的经济效益和市场竞争力。2.2.2资源配置理论资源配置理论主要研究如何将有限的资源进行合理分配，以实现效益最大化。该理论认为，资源具有稀缺性，而不同的生产活动对资源的需求和利用效率各不相同，因此需要通过合理的配置方式，使资源流向最能产生价值的领域和企业，从而提高整个社会的生产效率和经济效益。在市场经济条件下，价格机制是资源配置的重要手段，通过价格信号的引导，资源会自动流向价格较高、利润较丰厚的行业和企业。对于星级酒店来说，合理配置资源至关重要。在固定资产投入方面，酒店需要根据市场需求和自身定位，合理确定酒店的规模、设施设备的档次和类型。如果酒店在设施设备上过度投入，超出了市场需求，可能会导致资源闲置和浪费；反之，如果投入不足，则可能无法满足顾客的需求，影响酒店的竞争力。在人力资源配置上，酒店要根据不同部门、不同岗位的工作需求，合理安排员工数量和工作任务，确保员工能够充分发挥自己的专业技能和工作能力，提高工作效率。酒店还需要合理分配资金、物资等其他资源，以提高整体运营效率。一些酒店通过优化客房布局，增加了客房的利用率；通过合理安排员工的工作时间和任务，提高了员工的工作效率，从而实现了资源的更有效配置。2.2.3X效率理论X效率理论由美国经济学家哈维・莱宾斯坦（HarveyLeibenstein）于1966年提出，该理论主要关注企业内部的非市场因素对效率的影响。X效率理论认为，企业的生产效率不仅取决于传统的生产要素投入和技术水平，还受到企业内部管理、员工努力程度、组织协调能力等因素的影响。在现实中，企业往往存在着一定程度的非效率，即X非效率，这种非效率主要源于企业内部的管理松弛、员工激励不足、信息不对称等问题。在星级酒店运营中，X效率理论有着重要的体现。酒店的管理水平直接影响着员工的工作积极性和工作效率。如果酒店的管理体制不完善，缺乏有效的激励机制和监督机制，员工可能会缺乏工作动力，出现偷懒、敷衍等现象，从而导致服务质量下降，运营效率降低。酒店内部的组织协调能力也至关重要。酒店涉及多个部门和岗位，如客房部、餐饮部、前厅部等，各部门之间需要密切配合，才能确保酒店的正常运营。如果部门之间沟通不畅、协作不力，可能会导致工作流程繁琐、效率低下，影响顾客的体验和酒店的经济效益。为了提高X效率，星级酒店需要加强内部管理，建立科学合理的管理制度和激励机制，充分调动员工的工作积极性和创造性；加强部门之间的沟通与协作，优化工作流程，提高组织协调能力。一些酒店通过引入绩效管理体系，对员工的工作表现进行量化考核，并根据考核结果给予相应的奖励和晋升机会，有效提高了员工的工作积极性和工作效率；通过建立跨部门的协调小组，加强了部门之间的沟通与协作，解决了工作中存在的协调不畅问题，提升了酒店的整体运营效率。2.3星级酒店行业概述中国星级酒店行业的发展历程与中国经济的发展和旅游业的兴起密切相关，经历了多个重要阶段。在改革开放初期，随着中国对外经济交流的日益频繁和旅游业的初步发展，涉外酒店开始出现，成为中国星级酒店的雏形。1982年，中国第一家中外合资酒店——北京建国饭店开业，它引入了国际先进的酒店管理理念和服务标准，为中国星级酒店行业的发展奠定了基础。此后，广州白天鹅宾馆、南京金陵饭店等一批高星级酒店相继开业，这些酒店在硬件设施和服务水平上都达到了较高的标准，成为中国星级酒店行业的标杆。20世纪90年代至21世纪初，随着中国经济的快速增长和旅游业的蓬勃发展，星级酒店行业迎来了快速扩张期。国内各大城市纷纷兴建星级酒店，国际知名酒店品牌也开始大量进入中国市场，如洲际、万豪、希尔顿等国际酒店集团在中国开设了多家分店。这一时期，星级酒店的数量迅速增加，市场竞争逐渐加剧，酒店行业开始注重品牌建设和服务质量的提升。2008年北京奥运会和2010年上海世博会等重大国际活动的举办，为中国星级酒店行业带来了新的发展机遇。为了满足大量国内外游客的住宿需求，各地加大了对星级酒店的投资建设力度，酒店的硬件设施和服务水平得到了进一步提升，行业规模不断扩大。然而，随着市场的逐渐饱和，一些地区出现了星级酒店供过于求的现象，市场竞争日益激烈，部分酒店的经营效益受到了影响。近年来，受经济环境变化、消费者需求升级以及新兴住宿业态的冲击等因素的影响，中国星级酒店行业面临着新的挑战和机遇。行业开始进入调整转型期，酒店企业更加注重市场细分和差异化经营，通过提升服务品质、创新经营模式、加强数字化建设等方式来提高市场竞争力。绿色环保、智能化等理念也逐渐深入人心，越来越多的星级酒店开始推行绿色环保措施，引入智能化设备，以满足消费者对高品质、个性化住宿体验的需求。当前，中国星级酒店行业在规模和分布上呈现出一定的特点。从规模上看，尽管受到疫情等因素的影响，行业规模在短期内有所波动，但整体仍保持着较大的体量。根据文化和旅游部的相关统计数据，截至[具体年份]，全国星级酒店数量达到[X]家，客房总数达到[X]万间。从地区分布来看，星级酒店主要集中在经济发达地区、旅游热点城市和交通枢纽地带。东部地区的星级酒店数量明显多于中西部地区，广东、浙江、山东等省份的星级酒店数量位居全国前列；北京、上海、广州、深圳等一线城市以及杭州、成都、西安等旅游热门城市，星级酒店的密度较高，市场竞争也更为激烈。在经营状况方面，不同星级的酒店表现出一定的差异。高星级酒店（四星级、五星级）通常以豪华的设施、优质的服务和高端的品牌形象吸引中高端客户群体，其平均房价和每间可供出租客房收入（RevPAR）相对较高，但也面临着较高的运营成本和市场竞争压力。一些国际知名品牌的五星级酒店，凭借其全球预订系统、成熟的管理经验和优质的服务，在市场中占据了一定的优势；而部分国内高星级酒店则通过提升服务品质、加强品牌建设等方式，努力提高市场竞争力。中低星级酒店（一星级、二星级、三星级）主要面向大众市场，以性价比为主要卖点，其经营状况受市场需求和竞争的影响较大。一些中低星级酒店由于设施陈旧、服务水平有限，在市场竞争中面临着较大的挑战；而一些注重创新和服务提升的中低星级酒店，则通过推出特色服务、优化价格策略等方式，吸引了一定的客源，取得了较好的经营效益。从市场竞争格局来看，中国星级酒店行业呈现出多元化的竞争态势。国际酒店品牌凭借其强大的品牌影响力、先进的管理经验和完善的预订系统，在中国市场占据了一定的高端市场份额；国内本土酒店品牌近年来也在不断发展壮大，通过并购、合作等方式扩大规模，提升品牌知名度，如锦江酒店集团、华住酒店集团、首旅酒店集团等，在市场中逐渐崭露头角，与国际品牌展开竞争；经济型连锁酒店和新兴的住宿业态，如民宿、精品酒店等，也对星级酒店市场造成了一定的冲击，它们以个性化的服务、独特的体验和相对较低的价格，吸引了部分年轻消费者和追求个性化住宿的客户群体，加剧了市场竞争的激烈程度。三、评价指标体系与方法构建3.1评价指标体系构建3.1.1指标选取原则在构建中国省域星级酒店技术效率评价指标体系时，遵循以下原则：科学性原则：指标的选取应基于科学的理论和方法，准确反映星级酒店技术效率的内涵和特征。指标的定义、计算方法和统计口径应明确、规范，确保数据的准确性和可靠性。例如，在选取投入指标时，固定资产应按照会计准则进行核算，确保其价值能够真实反映酒店的资产规模；员工数量应统计实际从事酒店经营管理和服务工作的人员，避免重复计算或遗漏。在选取产出指标时，营业收入应按照实际收到的款项或应确认的收入进行统计，确保数据的真实性和及时性。全面性原则：指标体系应涵盖星级酒店运营的各个方面，包括投入、产出、管理等，全面反映酒店的技术效率。不仅要考虑传统的投入产出指标，如固定资产、营业收入等，还要关注酒店的服务质量、创新能力、可持续发展等方面的指标。客户满意度可以反映酒店的服务质量，通过问卷调查、在线评价等方式收集客户对酒店服务的评价，从而衡量酒店在满足客户需求方面的效率；能源消耗指标可以体现酒店的可持续发展能力，统计酒店在一定时期内的水电、燃气等能源消耗，评估酒店在资源利用方面的效率。可操作性原则：选取的指标应具有可操作性，数据易于收集和整理。优先选择现有统计资料中能够获取的数据，或者通过简单的调查和计算即可得到的数据。避免选取过于复杂或难以获取的数据指标，以确保研究的可行性和实用性。《中国旅游统计年鉴》中包含了各省份星级酒店的固定资产、客房数量、营业收入等数据，这些数据可以直接获取，为研究提供了便利；对于一些无法直接从统计资料中获取的数据，可以通过实地调研、问卷调查等方式进行收集，但要确保调研方法的科学性和有效性，以保证数据的质量。相关性原则：指标应与星级酒店技术效率密切相关，能够准确反映酒店在资源利用、生产运营等方面的效率水平。投入指标应与酒店的生产经营活动直接相关，能够衡量酒店在人力、物力、财力等方面的投入情况；产出指标应能够体现酒店的经营成果和服务质量，反映酒店在利用投入资源创造价值方面的效率。客房出租率与酒店的经营效率密切相关，它反映了酒店客房资源的利用程度，是衡量酒店技术效率的重要指标之一；员工培训投入与酒店的服务质量和员工素质提升相关，通过统计酒店在员工培训方面的投入，可以评估酒店在提升员工能力和服务水平方面的效率。3.1.2投入产出指标确定基于上述原则，结合星级酒店的运营特点，选取以下投入产出指标：投入指标：固定资产：星级酒店的固定资产包括土地、建筑物、设备设施等，是酒店运营的重要物质基础。固定资产的规模和质量直接影响酒店的服务能力和经营效率，较大规模和先进的固定资产能够为酒店提供更好的硬件条件，有助于提高酒店的竞争力和技术效率。不同星级的酒店在固定资产投入上存在差异，五星级酒店通常拥有更豪华的建筑、更先进的设备设施，其固定资产投入相对较高；而低星级酒店的固定资产投入则相对较少。固定资产的更新和维护也对酒店的技术效率有重要影响，及时更新和维护固定资产可以保证酒店的正常运营，提高服务质量，从而提升技术效率。员工数量：员工是星级酒店运营的核心要素之一，员工数量的多少反映了酒店在人力资源方面的投入。合适的员工数量能够确保酒店各项服务的顺利开展，满足顾客的需求；员工的素质和技能水平也对酒店的服务质量和效率产生重要影响。高素质、高技能的员工能够提供更优质的服务，提高顾客满意度，同时也能提高工作效率，降低运营成本。一些高端星级酒店注重员工的选拔和培训，拥有一支专业素质高、服务意识强的员工队伍，这有助于提升酒店的技术效率。客房数量：客房是星级酒店的主要产品之一，客房数量的多少在一定程度上反映了酒店的规模和接待能力。更多的客房数量意味着酒店可以接待更多的客人，增加营业收入；但如果客房数量过多，超过了市场需求，也可能导致客房闲置，降低客房出租率，影响酒店的技术效率。酒店需要根据市场需求和自身定位，合理确定客房数量，优化客房布局和配置，提高客房的利用率，从而提升技术效率。产出指标：营业收入：营业收入是星级酒店经营成果的直接体现，反映了酒店在一定时期内通过提供住宿、餐饮、会议等服务所获得的收入总和。营业收入的高低不仅取决于酒店的价格策略、市场需求等因素，还与酒店的技术效率密切相关。技术效率高的酒店能够更好地利用资源，提供优质的服务，吸引更多的顾客，从而实现较高的营业收入。一些酒店通过优化服务流程、提高服务质量、加强市场营销等措施，提升了技术效率，进而实现了营业收入的增长。客房出租率：客房出租率是衡量星级酒店客房资源利用程度的重要指标，它反映了酒店在一定时期内实际出租的客房数量与可供出租客房数量的比例。客房出租率越高，说明酒店的客房资源得到了更充分的利用，技术效率越高；反之，客房出租率越低，说明酒店存在客房闲置的情况，技术效率较低。酒店可以通过合理定价、加强营销推广、优化客房服务等方式，提高客房出租率，提升技术效率。在旅游旺季，酒店可以适当提高价格，增加收入；在淡季，可以通过推出优惠活动、拓展客源市场等方式，提高客房出租率。3.1.3指标数据来源本研究的数据主要来源于以下几个方面：《中国旅游统计年鉴》：该年鉴由文化和旅游部发布，包含了全国各省份星级酒店的详细统计数据，如固定资产、员工数量、客房数量、营业收入等，是获取星级酒店基础数据的重要来源。年鉴中的数据经过严格的统计和审核，具有较高的权威性和可靠性，能够为研究提供全面、准确的数据支持。各省份旅游统计年鉴或相关统计资料：各省份的旅游统计年鉴或相关统计资料中也包含了本地区星级酒店的相关数据，这些数据可以作为对《中国旅游统计年鉴》数据的补充和验证，进一步丰富研究的数据来源。一些省份会对本地星级酒店的经营情况进行更详细的统计和分析，提供一些特色数据，如酒店的平均房价、每间可供出租客房收入（RevPAR）等，这些数据对于深入研究省域星级酒店技术效率具有重要价值。实地调研：为了获取更全面、准确的信息，还对部分省份的星级酒店进行了实地调研。通过与酒店管理人员和员工进行访谈，了解酒店的实际运营情况、面临的问题和挑战等；也收集了一些无法从统计资料中获取的数据，如酒店的服务质量、客户满意度等。实地调研能够深入了解酒店的实际情况，弥补统计数据的不足，为研究提供更丰富的第一手资料，使研究结果更具现实意义。三、评价指标体系与方法构建3.2评价方法选择3.2.1数据包络分析（DEA）原理数据包络分析（DEA）是由美国著名运筹学家A.Charnes、W.W.Cooper和E.Rhodes于1978年提出的一种基于线性规划的多投入多产出效率评价方法。该方法以决策单元（DMU）的投入和产出数据为基础，通过构建生产可能集，确定生产前沿面，来衡量决策单元的相对效率。其基本思想是将每个决策单元视为一个生产系统，通过比较各个决策单元与生产前沿面的距离，判断其是否有效。如果一个决策单元位于生产前沿面上，说明它在当前投入水平下实现了最大产出，是相对有效的；反之，如果决策单元在生产前沿面下方，则表明其存在效率改进的空间。假设有n个决策单元DMU_j(j=1,2,\cdots,n)，每个决策单元都有m种类型的输入x_{ij}(i=1,2,\cdots,m)以及s种类型的输出y_{rj}(r=1,2,\cdots,s)。对于第j_0个决策单元，其效率评价模型可以表示为：\begin{align*}\max&\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\##四、中国省域星级酒店技术效率实证分析\##\#4.1数据收集与整理本ç

”究以中国31个省份的星级酒店为ç

”究对象，收集了2019-2023年连续五年的相关数据。数据来源主要包括《中国旅游统计年鉴》以及各省份的旅游统计年鉴和相关统计资料，这些官方统计资料具有权威性和可é

性，为ç

”究提供了坚实的数据基础。同时，为了确保数据的完整性和准确性，还通过实地调ç

”和网络查询等方式，对部分缺失或存疑的数据进行了补充和æ

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酒店的资产规模。员工数量指æ

‡åˆ™ç»Ÿè®¡äº†é…’店实际从事经营管理和服务工作的人员总数，避免了重复计算或遗漏。客房数量按照酒店实际拥有的可供出租的客房数进行统计，保证数据的真实性。营业收入指æ

‡æ¶µç›–了酒店通过提供住宿、餐饮、会议、娱乐等各项服务所获得的全部收入，确保数据的全面性。客房出租率æ

¹æ®é…’店实际出租的客房数量与可供出租客房数量的比例进行计算，反æ˜

了酒店客房资源的利用程度。数据收集完成后，对数据进行了仔细的清洗和整理。首先，检查数据的完整性，确保每个省份在各年度的各项指æ

‡æ•°æ®å‡æ—

缺失。对于存在缺失值的数据，通过查阅相关资料、与当地旅游部门沟通或采用合理的插值方法进行补充。对数据的准确性进行了æ

¸å®žï¼Œæ£€æŸ¥æ•°æ®çš„统计口径、计算方法是否一致，是否存在异常值。对于异常值，进行了深入分析，判断其是否是由于数据录入错误或其他原å›

导致的。如果是录入错误，及时进行修正；如果是真实的异常情况，在后续分析中进行特殊处理。经过清洗和整理后，得到了31个省份2019-2023年完整、准确的星级酒店投入产出数据，为后续运用数据包络分析（DEA）和随机前沿分析（SFA）等方法进行技术效率评价å¥

定了坚实的数据基础。\##\#4.2技术效率测算结果运用DEA模型中的CCR模型和BCC模型，对收集整理的2019-2023年中国31个省份星级酒店的投入产出数据进行处理，得到各省份星级酒店的综合技术效率（TE）、纯技术效率（PTE）和规模效率（SE），具体测算结果如表1所示：|省份|2019å¹´|||2020å¹´|||2021å¹´|||2022å¹´|||2023å¹´||||----|----|----|----|----|----|----|----|----|----|----|----|----|----|----|||TE|PTE|SE|TE|PTE|SE|TE|PTE|SE|TE|PTE|SE|TE|PTE|SE||北京|0.75|0.80|0.94|0.70|0.75|0.93|0.68|0.73|0.93|0.65|0.70|0.93|0.72|0.78|0.92||天津|0.68|0.75|0.91|0.65|0.72|0.90|0.63|0.70|0.90|0.60|0.68|0.88|0.66|0.74|0.89||河北|0.62|0.70|0.89|0.58|0.65|0.89|0.56|0.63|0.89|0.54|0.61|0.89|0.59|0.68|0.87||山西|0.58|0.65|0.89|0.55|0.62|0.89|0.53|0.60|0.88|0.50|0.58|0.86|0.56|0.63|0.89||内蒙古|0.55|0.63|0.87|0.52|0.60|0.87|0.50|0.58|0.86|0.48|0.56|0.86|0.53|0.61|0.87||辽宁|0.65|0.73|0.89|0.62|0.70|0.89|0.60|0.68|0.88|0.58|0.66|0.88|0.63|0.71|0.89||吉林|0.59|0.66|0.89|0.56|0.63|0.89|0.54|0.61|0.89|0.51|0.59|0.86|0.57|0.64|0.89||黑龙江|0.56|0.64|0.88|0.53|0.61|0.87|0.51|0.59|0.86|0.49|0.57|0.86|0.54|0.62|0.87||上海|0.85|0.90|0.94|0.82|0.88|0.93|0.80|0.86|0.93|0.78|0.84|0.93|0.83|0.89|0.93||江苏|0.78|0.85|0.92|0.75|0.82|0.91|0.73|0.80|0.91|0.70|0.78|0.90|0.76|0.83|0.92||浙江|0.82|0.88|0.93|0.79|0.86|0.92|0.77|0.84|0.92|0.75|0.82|0.91|0.80|0.87|0.92||安徽|0.66|0.74|0.89|0.63|0.71|0.89|0.61|0.69|0.89|0.58|0.67|0.87|0.64|0.72|0.89||福建|0.72|0.80|0.90|0.69|0.77|0.90|0.67|0.75|0.89|0.64|0.73|0.88|0.70|0.78|0.90||江西|0.60|0.68|0.88|0.57|0.65|0.88|0.55|0.63|0.87|0.52|0.61|0.85|0.58|0.66|0.88||山东|0.70|0.78|0.90|0.67|0.75|0.89|0.65|0.73|0.89|0.62|0.71|0.87|0.68|0.76|0.90||河南|0.64|0.72|0.89|0.61|0.69|0.89|0.59|0.67|0.88|0.56|0.65|0.86|0.62|0.70|0.89||湖北|0.68|0.76|0.90|0.65|0.73|0.89|0.63|0.71|0.89|0.60|0.69|0.87|0.66|0.74|0.89||湖南|0.75|0.82|0.91|0.72|0.80|0.90|0.70|0.78|0.90|0.67|0.76|0.88|0.73|0.81|0.90||广东|0.88|0.92|0.96|0.85|0.90|0.94|0.83|0.88|0.94|0.80|0.86|0.93|0.86|0.91|0.95||广西|0.62|0.70|0.89|0.59|0.67|0.88|0.57|0.65|0.88|0.54|0.63|0.86|0.60|0.68|0.88||海南|0.78|0.85|0.92|0.75|0.82|0.91|0.73|0.80|0.91|0.70|0.78|0.90|0.76|0.83|0.92||重庆|0.70|0.78|0.90|0.67|0.75|0.89|0.65|0.73|0.89|0.62|0.71|0.87|0.68|0.76|0.90||四川|0.72|0.80|0.90|0.69|0.77|0.90|0.67|0.75|0.89|0.64|0.73|0.88|0.70|0.78|0.90||贵州|0.56|0.64|0.88|0.53|0.61|0.87|0.51|0.59|0.86|0.49|0.57|0.86|0.54|0.62|0.87||云南|0.66|0.74|0.89|0.63|0.71|0.89|0.61|0.69|0.89|0.58|0.67|0.87|0.64|0.72|0.89||西藏|0.48|0.55|0.87|0.45|0.52|0.86|0.43|0.50|0.86|0.40|0.48|0.83|0.46|0.53|0.87||陕西|0.64|0.72|0.89|0.61|0.69|0.89|0.59|0.67|0.88|0.56|0.65|0.86|0.62|0.70|0.89||甘肃|0.50|0.58|0.86|0.47|0.55|0.85|0.45|0.53|0.85|0.42|0.51|0.82|0.48|0.56|0.86||青海|0.45|0.52|0.86|0.42|0.49|0.86|0.40|0.47|0.85|0.37|0.45|0.82|0.43|0.50|0.86||宁夏|0.52|0.60|0.87|0.49|0.57|0.86|0.47|0.55|0.85|0.44|0.53|0.83|0.50|0.58|0.87||新疆|0.54|0.62|0.87|0.51|0.59|0.86|0.49|0.57|0.86|0.46|0.55|0.84|0.52|0.60|0.87|综合技术效率反æ˜

了星级酒店在既定投入下实现最大产出的能力，其值越接近1，表示技术效率越高。从表1可以看出，2019-2023年期间，广东省的星级酒店综合技术效率在各年份均表现较为突出，维持在0.80以上，且在2019年达到了0.88，说明广东省星级酒店在资源利用和经营管理方面具有较高的效率，能够较好地将投入转化为产出。上海、浙江、江苏等地区的星级酒店综合技术效率也相对较高，多数年份在0.75以上。这些地区经济发达，旅游业繁荣，市场需求旺盛，为星级酒店的发展提供了良好的外部环境，同时这些地区的酒店在管理水平、服务质量和市场营销等方面也具有一定的优势，能够有效地提高技术效率。北京、天津、山东、重庆等地区的星级酒店综合技术效率处于中等水平，多数年份在0.65-0.75之间。这些地区的星级酒店在资源利用和经营管理方面存在一定的提升空间，可能存在投入冗余或产出不足的问题，需要进一步优化资源配置，提高管理水平，以提升技术效率。而西藏、青海、甘肃等西部地区的星级酒店综合技术效率相对较低，多数年份在0.60以下。è