智慧化对珠三角地区高星级酒店业绩的影响研究
熊伟 吴源媚
[摘要]随着信息技术的高速发展，智慧旅游成为旅游业发展的新形态之一，酒店人开始关注如何利用智慧化提高酒店绩效。但是，酒店智慧化需要高成本投入以及随技术更新换代的高维护費用，由此，其是否能提高酒店的业绩表现是一个非常值得关注的理论问题和实践难题。该研究在珠三角范围内的广州、深圳、佛山、东莞、珠海等城市随机抽取了10间高星级酒店进行问卷调查，获取了大量的第一手数据，数据分析的结果显示：酒店服务智慧化、管理智慧化、营销智慧化均对酒店业绩有积极的作用。其中，智慧化入住系统对酒店业绩中的收入以及成本费用方面影响最为显著;其次，智慧化餐饮宴会及客房服务对于酒店业绩中的利润指标影响最关键;智慧化管理对酒店业绩中的顾客和员工满意指标影响最为明显。但是，酒店在智慧化投资和建设同时需要重点考虑智慧化与人性化的结合。该结论将为高星级酒店业决定是否战略性地投资于智慧化技术或集中于某些特定领域提供决策参考。
[关键词]高星级酒店;智慧酒店;智慧化;酒店业绩;珠三角地区
[中图分类号]F59
[文献标识码]A
[文章编号]1002-5006（2018）11-0075-12
Doi： 10.3 969/j.issn.1002-5006.2018.11.014
1 研究背景与意义
近年来，在信息技术发展的浪潮巾，智慧酒店逐渐成为酒店业发展的热点，智慧酒店的建设也正处于炽热的探索阶段。实际上，现代高星级酒店已不再是过去传统的过夜驿站和住宿逗留的概念，逐渐成为一个人流集散地。基于酒店的场景，可打造出吃、住、行、游、购、娱、会展、演等关联度及互补程度较高的一体化发展生态圈，甚至成为展示现代科技、体验时尚居家生活的智能化服务场所。
然而，酒店行业的经营现状却并不乐观，据HOTELUP发布的《中国酒店资产报告》：自2012年以来酒店经营每况愈下，困难重重。2017年8月中国旅游饭店业协会出版的《2017中国饭店业务统计》抽样调查了30个省份163个城市的851家饭店，调查结果显示：2016年财政年度，四星级酒店的经营利润下降最为明显，2016年下降了12%，五星级酒店市场平均房价下降最为明显，降幅达到6%。
因此，高星级酒店行业要走出发展困境，需要找到根本性的突破口。根据“新旅游形态论”，智慧旅游是服务于公众、企业、政府，面向未来的全新的旅游形态，能解决旅游业发展面临的诸多层面的问题，该观点对新技术应用于旅游业寄予了很高的期望。而实践中，如何利用智慧化提高酒店运营效益，包括降低能耗、减少人力成本，以及提升销售业绩，也已成为当前高星级酒店转型的重要议题。酒店业绩是酒店生存及发展状况最客观的反映，也是酒店投资者及从业者最关心的头等大事，凶而，酒店智慧化能否促进其业绩提升有待验证。本文以珠三角地区高星级酒店为例，从酒店业绩角度对智慧酒店进行分析与评价，试图为酒店业的智慧化战略性投资或相关的战略性选择提供决策参考。
2 国内外研究现状
2.1 智慧酒店研究
智慧酒店，又名酒店智慧化，在学界尚无统一的界定和标准，其概念是随着“智慧城市”“智慧旅游”的提出和发展逐渐产生的。严格来说，国外并无“智慧旅游”这一专业术语，“智慧城市”其实只是IBM公司推出的一个商业计划和项目。在我国，随着个性化定制和智能化公共服务时代的来临，智慧旅游这个名词出现不过几年就备受关注，智慧旅游不是空泛的概念问题或技术应用，智慧旅游的应用价值是智慧旅游存在的实际意义，因此，智慧旅游概念的本质内涵更应该强调的是基于新一代信息技术并结合原有技术，实现旅游业从传统服务业向现代服务业的升级，而所谓的新一代信息技术，即指代物联网、移动通信、云计算以及人工智能技术，它们是智慧旅游的四大核心技术。这些新一代技术在推动旅游产业制度和市场结构变化方面也具有重要的作用。因此，随着智慧旅游的发展，传统旅游企业需要重塑商业模式和创造顾客价值的方式，实现在复杂旅游环境中为游客提供精准的个性化服务的功能，从而增加用户价值，提高游客满意度，提升旅游服务品质，最终使智慧旅游有效促进旅游产业优化转型升级。
国外智慧酒店的研究比我国早，其研究主要基于信息化技术的发展和智慧化技术的研究与应用。从整体上看，国外的相关研究更加注重其实务性，主要集中于智慧化技术在酒店的应用。首先，学者们提出智慧酒店的主要目标是制定一个良好的环境生态系统，并通过科技智能和人性化相结合提升顾客体验，为客人创造一个独特的入住体验，进而提高酒店业的服务水平，实现可持续发展的生态系统。其次，智慧酒店该如何建设，才能使其作用发挥到极致从而产生更大的价值，一直是国外学界在研究智慧酒店过程中最关注的问题。许多学者从技术方面提出智慧酒店管理系统能够帮助酒店方面实现降低能耗、精简人力、减少成本、提升安全质量，并设计出酒店智慧管理系统的各个模块管理流程，除提高人工效率以减少员工数量外，还建议采用人工节俭型的创新科技，如PMS系统（中央预订管理系统）、人力资源管理系统、技能机器人取代重复工作的工种。在搜索和预订方面，用智能代理提高搜索速度，并从智能手机等移动设备收集细节（可选房型列表、价格、客户体验、交通等）反馈到用户手机，使顾客还未抵达酒店就可以通过移动使用端获得更高效更细致的体验。再次，智慧化建设与应用对服务从业人员提出了更高的要求，员工需要充分掌握智慧化设备的运用，对管理层的知识要求更高，不仅要求其需要具备组织协调能力、相关实践经验，还需要有投资战略和顶层设计的前瞻眼光，制定最适宜的运营管理解决方案，这样才能使酒店目标和策略更好、更快、更便捷、更节省地得以实现，并将智慧化的作用发挥到极致进而产生更大的价值，为经验与技术之间的融合发展助力。
智慧酒店在中国的提出与研究，要比国外晚得多。2012年5月印发的《北京智慧饭店建设规范（试行）》提出：要利用新一代信息技术，通过饭店内各类旅游信息的自动感知、及时传送和数据深入挖掘分析，实现饭店旅游六要素的电子化、信息化和智能化，最终为旅客提供舒适便捷的体验和服务。现代电子设备、通讯技术、人工智能技术等在酒店行业的应用，不仅是一种营销手段或管理手段，也可以降低人力成本与能耗费用。总体而言，智慧酒店可归纳为：以现代新型信息技术为指引，通过服务智慧化、管理智慧化、营销智慧化，实现酒店平台共享与资源有效利用的服务和管理变革，以满足住客的个性化需求、提高酒店管理和服务的品质、效能和满意度。大部分的学者都认同其核心技术为云计算、物联网、移动通讯技术和人工智能，这四大新型信息技术在酒店管理中的应用创新和集成创新造就了智慧酒店。
总的来说，目前国内学者在智慧酒店的研究多专注在智慧酒店建设存在的问题、智慧酒店的评价体系、智慧酒店建设策略和系统建构等方面，对于其产生的结果和价值甚少有實证研究。
2.2 信息化、智慧化与企业绩效
信息科技首先发生在西方发达国家，因而，信息科技对企业绩效的影响研究也源于西方。研究显示，信息技术可以产生无形利益包括改善顾客服务、完善系统架构、达到较高的工作满意度，并可改善内外部的沟通效率，提升产品质量，使企业在市场竞争中获得竞争优势，在促进资产可利用率和控制资源和能源方面也具有强大的推动力，国内的部分研究表明，智慧化和企业经济绩效存在一种正相关关系，信息化是企业提升竞争力的有效工具，信息化可以大幅降低企业的成本，减少开支，提升工作效率，因为建立在知识、智能、信息等基础上的无形智力资本对企业长期盈利和绩效的提升做出很大的贡献。
但同时，学界还存在与此相悖的观点。有学者指出，尽管从1965-1994年市场企业对信息技术的投资持续增加，但是，相应的劳动生产率增长却出现了明显下降的趋势，这便促使学界开始重新思考信息技术的生产效益贡献。企业信息化投资具有风险特性，信息化投资耗费巨大，而且具有大量技术与市场风险，如成本超出预算、员工对新技术的抵触、技术难度过大与缺乏财务分析能力等，只有占领先机的最早实施者或少数企业能够成功地从信息化投资中获得更大优势。更有研究指出，信息技术和企业绩效负相关，即存在信息技术的生产率悖论。国外经济学家、诺贝尔经济学奖得主Robert Solow在《纽约时报》书评专栏首次提出信息技术应用中的生产率悖论：“计算机无处不在，除了在生产率统计方面有所表现之外。”信息技术革命的出现往往伴随着生产率增长水平的下降。由此，在美国经济学界引出了关于IT经济价值的广泛争论，众多的企业认为他们在信息技术应用方面的投资掉进了“黑洞”。
而智慧化，是继工业化、电气化、信息化之后世界科技革命又一次新的突破，智慧化与信息化之间还存在一些功能模块和系统理念上的不同，智慧化与企业业绩之间的关系是否支持以上研究结论或者在何种程度上支持以上研究结论，是本研究即将探讨的问题。
2.3 信息化、智慧化与酒店业绩
早在20世纪90年代，国外学者采用一些著名理论框架来解释信息技术对旅游业的影响。Werthner与Klein合著的《信息技术与旅游——充满挑战的关系》和Poon的《旅游、技术和竞争策略》，代表了学术界对信息技术与旅游业的意义、本质和影响的智慧认知。研究表明，酒店能利用信息技术同时降低边际成本并提高边际价格，从而提高其营业利润。智慧化技术的短期或长期的战略实施，可有效提高员工的满意度和其对企业的认同感，并可提高酒店的宾客体验，提高企业营运水平，增加企业收益和降低成本费用。国内学者对智慧酒店持有较大的信心，认为借助新型信息化技术实现酒店智慧化是必由之路，在创新模式下酒店的经营将得到新的飞跃。信息技术对酒店业绩有正向影响，对广州市高星级酒店的案例研究结果显示：广州市高星级酒店业内不存在信息技术“生产率悖论”。智慧型酒店通过其对信息的掌握，可以更好地为顾客提供及时的服务，智慧化的系统、智慧型的管理模式可以降低人工成本，通过对资源的合理配置，提升酒店的竞争力，因此对酒店业绩有积极作用。因此，许多学者建议在酒店业中积极采用智慧化技术。
但是，也有不少国内的酒店业界人士发表不同的声音，对于服务业是否应该对智慧化技术投资有所迟疑，认为酒店智慧化是一种投资高、风险大、更新快的信息应用系统。过去，不少酒店投入大量的资金配置设施设备和信息系统，却因为各种原因未能实现预期的服务效率和投资收益率。一方面，智慧酒店的基础是信息技术及其衍生的各类智能技术，因此，现代通信与信息技术、计算机网络技术、行业技术、智慧化设备等的引进和升级是酒店智慧化的前提，新型智慧化程度的提高必然导致酒店建设成本的大幅增加。另一方面，智慧酒店建设涉及政府、酒店、订房中心、旅行社等多个主体，一体化建设中需要耗费大量人力、物力和财力，达到信息系统的整合与共享是智慧酒店建设的一道屏障，云计算的开发和共享带来的安全问题也是酒店经营者和顾客的顾虑。另外，支付技术尽管已经发展十分成熟，且消费者应用也十分普遍，但基于信任机制的支付方式仍需要进一步发展和完善。投资过重，回报时间长，顶层规划先天性缺陷，业务部门间无法联动作业而形成信息孤岛，这些智慧酒店存在的问题对于酒店经营者的运营压力与投资回报具有不可回避的影响。
综上所述，酒店智慧化及其与业绩之间的关系的研究才刚刚起步，还处于不断探索的阶段，国外已经有一定的研究成果，但国内在酒店智慧化与其业绩关系的研究中尚无系统的成果。基于此，本文在充分参考国内外已有的相关研究成果的基础上，选定珠三角地区的高星级酒店作为研究对象，分析其智慧化与其企业绩效之间的关系，试图丰富有关智慧酒店的实证研究成果，并为酒店业提供决策参考。
3 研究方法与过程
3.1 研究案例地选取
本次研究选取珠江三角洲内的高星级（四星级及以上）酒店为案例对象。珠三角地区的现代服务业发达，其酒店业伴随着改革开放的步伐快速发展，也是该地区最早与国际接轨的行业之一。频繁的商贸活动造就了珠三角高星级酒店的繁荣，无论是数量，还是服务质量，都处于国内领先水平。基于此，本文选取珠三角地区内主要包括广州、深圳、东莞在内的5座城市作为研究案例地，样本酒店共10家。具体包括：白金五星级酒店广州花园酒店，标准五星级酒店广州索菲特酒店、佛山希尔顿酒店、深圳东海朗廷酒店、深圳大中华希尔顿酒店、东莞美思威尔顿酒店（原东莞虎门索菲特酒店）、东莞柏宁长安国际酒店、珠海粤财假日酒店及珠海新骏景万豪酒店，四星级酒店佛山顺德嘉信康年花园酒店。
在考虑到地域范围的均匀分布，并兼顾国内和国际品牌的基础上，研究尽可能选取多样性的样本，以保存不同文化环境的差异性和独特性，获取更科学可靠的第一手资料。
3.2 研究方法与过程
3.2.1 调查研究法
本研究采用调查研究法对样本酒店的智慧化发展及其业绩情况进行调查，并用数理统计方法進行数据分析和处理。
首先，根据文献研究的结果确定概念体系，并推导出相关变量和测度条款。随后，进行数据收集，其中，包含预调查和正式调查。在预调查阶段，研究者分别对3位业界专家（铂涛酒店集团副总裁、珠海粤财假日酒店总经理、深圳东海朗廷酒店总会计师）和2位学界专家（高校酒店管理擘业教授）进行了深度访谈，针对量表的设计内容获取专家意见，并对量表进行了补充和修正，最集中的意见主要体现在：业界专家一致提出，考虑到酒店“人服务于人”的基本特性，建议在酒店绩效指标体系中增加员工和顾客维度上的指标，学界专家也对此表示认同，由此，酒店绩效的量表由原有的14个指标增加到19个指标，具体见表1。在正式调查阶段，研究者采用实地走访的方式在10家样本酒店内进行问卷发放和回收，获取了第一手数据，并借助SPSS19.0软件的均值比较分析、验证性因子分析、相关性分析和多元回归分析功能，探索智慧化对酒店业绩的影响。
3.3.2 研究过程
（1）问卷设计
问卷分为3大部分，第一部分是对酒店智慧化程度的研究，包含3个模块，分别为酒店服务智慧化、管理智慧化和营销智慧化;第二部分是智慧化对酒店业绩影响的基本调查;第三部分为受访者基本信息，用于了解样本的整体情况。问卷第一、第二部分采用Likert 5级量表，指标打分采用5分制降序方式。
1）酒店智慧化指标选择
当前，酒店信息技术的应用分为前台系统、后台系统、餐厅与宴会管理系统、与顾客接触的信息技术，李云鹏等人对酒店智慧化的分类结果为服务智慧化、管理智慧化、营销智慧化，在此基础上，考虑到珠三角高星级酒店的职能架构和运营管理的实际情况，本研究将酒店智慧化分为3个层次，第一层次为酒店服务智慧化模块，并将其分解为前台系统、餐厅与宴会管理系统、智能会议系统、与顾客接触的信息技术等共12个可测变量;第二层次为酒店管理智慧化模块，包括工程事务管理、客房事务管理、人员培训管理、消防安全管理、财务收益管理等10个可测变量;第三层次为酒店营销智慧化模块，包括智能预订系统、智能支付等4个可测变量。具体内容见表2。
2）酒店业绩指标选择
在国内研究中，酒店绩效可由财务业绩和经营指标相关的数据来衡量，作为直接业绩指标和硬性指标。其专用指标最主要包含营业收入、GOP经营毛利额/率等，成本和费用也是衡量酒店经营业绩能力的重要指标，人住率和平均房价等也是酒店业绩表现的重要窗口，而作为高星级酒店，还涉及餐饮、宴会（会议室）、娱乐等经营板块的财务指标。同时，鉴于酒店的核心内涵是服务，其过程由员工与顾客接触来创造，研究也应考虑与顾客和员工相关的指标。
但是，酒店业绩涉及酒店本身的商业机密，对其经营业绩进行调查的可行性不大，参考其他学者关于酒店业绩测度软性指标的研究方法，本次研究主要采用了一些软性指标反映酒店业绩。受访者为在酒店业工作的各部门各级别的员工，这些软性指标是受访者在酒店的日常工作中，可以通过大量的工作接触（如工作会议、各类工作报表、通知告示、员工之间的沟通等）知悉了解到的酒店业绩相关情况，因而，通过这些软性指标进行业绩的测度具有理论上的科学性和现实的可行性。
酒店业绩测度划分为6个层次，第一层次为酒店收入，包括3个可测变量;第二层次为成本，包括4个可测变量;第三层次为费用，包括3个可测变量;第四层次为利润，包括4个可测变量;第五层次为员工，包括2个可测变量;第六层次为顾客，包括3个可测变量。6个层次共19个变量，具体内容见表1。
（2）问卷发放和回收
2016年11月1日至2017年1月31日期间，研究者亲自走访了10家样本酒店，随机邀请员工填写问卷，共发放问卷500份，回收472份，其中，有效问卷427份，问卷回收率94.4%，有效率为90.46%。
需要说明的是，对于酒店各项业绩表现的知晓程度受员工所处层级的影响，根据预调研的结果反馈，酒店员工职位越高，通过工作接触了解酒店业绩的机会越多，越能做出更具科学性的判断，因而，我们在选择受访者时，优先考虑酒店的经理人和各级管理者，基层员工所占比例较小。
（3）样本属性
结果显示，此次调查涉及的样本基本属性如下：在性别构成上，样本的男女比例接近2：3;在年龄结构上，25～40岁的员工占样本的绝大部分（92.75%）;在受教育程度上，高中（中专）所占比例最大（38.17%），其次是大专（37.0%）、本科生（15.46%），符合目前酒店业的学历层次现状，而大专及以上学历占52.93%，表明多数样本接受过高等教育;在酒店行业工作年限上，超过一半（59.72%）的样本有3年以上的工作经历;在本酒店的工作年限，大部分（74.24%）超过一年;最后，大部分样本来自餐饮部和前厅部（占65.80%）。
实际上，酒店行业作为典型的服务性行业，特别是高星级酒店，目前职员的性别比例仍然是女多男少，本研究的样本在较大程度上代表了珠三角区高星级酒店的实际情况。需要说明的是，本调查的样本整体受教育程度较高，拥有较高的素质，而这部分员工对酒店智慧化和业绩的感知更为明确，判断更为准确，符合本研究取样的要求。
4 酒店智慧化对其业绩的影响分析
本文运用SPSS19.0版本统计软件对数据进行统计分析，主要运用的统计分析方法包括：样本描述性统计分析、均值比较分析、因子分析与信度检验以及相关与回归分析。
4.1 均值比较分析
智慧酒店系统庞大，包含在酒店运营管理的方方面面。从整体上看，服务智慧化和营销智慧化的得分均值明显高于管理智慧化，且各细分指标的标准差维持在0.6到0.8之间，差异不明显，也就是说，酒店在服务和营销上的智慧化水平相对更高。再具体到二级指标，登记人住腿房、房态及Housekeeping管理、住店客人信息功能、电子门锁系统、预订系统的得分均值均大于等于4，以上方面的智慧化应用程度最高。
由此可见，高星级酒店的智慧化主要集中在对客服务和营销方面，这与酒店业的“以客为尊”的服务业特性密不可分，同时也与企业的营利性息息相关。具体见表3。
4.2 因子分析与信度检验
4.2.1 酒店智慧化因子分析
要进行因子分析，首先要确定各变量间具有一定的相关性。所以先对变量进行KMO（Kaiser-Meyer- Olkin）和Bartlett球形检验来确定其相关性。KMO值越接近1，意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合因子分析。根据KMO度量标准：0.9以上表示非常适合;0.8表示适合;0.7表示一般;0.6表示不太适合;0.5以下表示极不适合。该组数据KMO值为0.917（大于0.9），而且Bartlett球形检验的X2统计值的显著性概率0.000<0.001，说明本研究数据具有非常高相关性，适合作因子分析。
随后对26个变量采用主成分分析法、方差最大正交旋转法进行因子分析，共得到5个公因子（见表4）。它们共同解析了总体方差的77.38%，覆盖了原有26个变量的大部分信息。
以上数据的KMO测度和Bartlett球形檢验表明其X2统计值的显著性概率均符合标准，于是，变量可浓缩成5个公因子，代表原变量的大部分信息，用Crobach's a系数来测量各个公因子是否具有一定的可靠性。
信度分析显示，各个公因子的Cronbach's a系数均大于0.9，表明各个公因子具有很高的可靠性，问卷具有很高的信度。
其中，公因子1包括8个关于后勤管理的指标，故将其命名为“智慧化管理”（Hl）;公因子2，主要是针对餐饮宴会及客房，故命名为“智慧化餐饮宴会及客房服务”（H2）;公因子3，主要包含前台系统信息，故命名为“智慧化入住系统”（H3）;公因子4，主要是针对营销方面的，故命名为“智慧化营销”（H4）;公因子5，主要包含工程及顾客辅助操作设施，故命名为“智慧化工程及辅助设施”（H5）。
4.2.2 酒店智慧化与绩效关系评价因子分析
在本次研究中，酒店智慧化与绩效关系评价共分为了19个指标，对这19个指标进行KMO和Bartlett球形检验来确定其相关性。通过检验得出KMO值为0.908，表明该组数据非常适合进行因子分析;Bartlett球形检验的显著性概率为0.000<0.001，说明该数据具有较高的相关性，符合要求。数据共同解析总体方差的81.13%，覆盖了大部分信息。
随后对酒店智慧化与绩效关系评价的19个指标进行主成分分析法、方差最大正交旋转法对变量进行因子分析，最终得到了4个公因子（表5）。
由以上原变量浓缩而成的4个公因子来代表了原变量的大部分信息，随后对这些新变量进行信度检验，结果显示，各公因子的Cronbach's a系数均大于0.9，表明各个公因子具有很高的可靠性，问卷具有很高的信度。
根据因子分析的结果，公因子1包括6个关于顾客和员工满意的指标，可命名为“顾客和员工满意度的提升”（Yl）;公因子2包括6个关于酒店费用的指标，可命名为“成本和费用的节约”（Y2）;公因子3包括4个关于酒店利润的指标，可命名为“利润的提高”（Y3）;公因子4包括3个关于酒店收入的指标，可命名为“收入的增加”（Y4）。
4.3 相关分析与回归分析
本研究采用SPSS统计软件中的Pearson相关分析对自变量（酒店智慧化）和因变量（酒店业绩）之间的相关系数进行测量，进而考察其相关性。并采用回归分析法进一步研究酒店智慧化中各个公因子对酒店业绩的解析程度。
4.3.1 酒店智慧化和酒店业绩的相关分析
数据分析的结果显示，在0.05的显著水平上，酒店智慧化中的各个维度与酒店业绩中各维度均成显著的正相关关系（表6）。
4.3.2 酒店智慧化和酒店业绩的回归分析
为了进一步探讨酒店智慧化各个公因子对酒店业绩的影响程度和解析程度，要进行逐步回归分析法，检验酒店智慧化各个公因子的解析力和回归方程。3个自变量都在0.01的水平上显著，调整后判定系数R2解释总体变异的27.8%，说明模型的总体回归效果显著。同时，Hl（智慧化管理）对Yl（顾客和员工满意度的提升）影响最大，其未标准化回归系数Beta为0.386，进而得到回归方程为：
Yl（顾客和员工满意度的提升）=1.878+0.386×Hl（智慧化管理）+0.302xH5（智慧化工程及辅助设施）-0.202xH2（智慧化餐饮宴会及客房服务）
同样方法，对Y2（成本和费用的节约）的回归分析结果显示，3个自变量都在0.01的水平上显著，调整后判定系数R2解释总体变异的25.6%，说明模型的总体回归效果显著。同时，H3（智慧化入住系统）对Y2（成本和费用的节约）影响最大，其未标准化回归系数Beta为0.201，进而得到回归方程为：
Y2（成本和费用的节约）=1.732+0.201x H3（智慧化入住系统）+0.196xH4（智慧化营销）+0.165 xH2（智慧化餐饮宴会及客房服务）
再次，对Y3（利润的提高）的回归分析结果显示，4个自变量都在0.05的水平上显著，调整后判定系数R2解释总体变异的25.1%，说明模型的总体回归效果显著，同时，Hl（智慧化管理）对Y3（利润的提高）影响最大，其未标准化回归系数Beta为0.194，进而得到回归方程为：
Y3（利润的提高）=1.480+0.144xH2（智慧化餐饮宴会及客房服务）+0.194xHl（智慧化管理）+0.142×H3（智慧化入住系统）+0.145 xH4（智慧化营销）
最后，对Y4（收入的增加）的回归分析结果显示，3个自变量都在0.01的水平上显著，调整后判定系数R2解释总体变异的31.2%，说明模型的总体回归效果显著，同时，H3（智慧化入住系统）对Y4（收入的增加）影响最大，其未标准化回归系数Beta为0.306，进而得到回归方程为：
Y4（收入的增加）=1.255+0.306xH3（智慧化人住系统）+0.206xH4（智慧化营销）+0.164xH5（智慧化工程及辅助设施）
5 结论与讨论
5.1 结论
信息通信技术对商业的影响并不仅仅体现在功能效应上，在推动旅游产业制度和市场结构变化方面也具有重要的作用。随着智慧旅游的发展，传统旅游企业开始重塑商业模式和创造顾客价值的方式，这种时代性的技术革新，是否能为旅游企业增加用户价值，提高客户满意度，并带来收益，这是一个非常值得研究的话题。而学界在探讨智慧旅游和智慧酒店发展的过程中，还没有积累与此相关的研究成果。
基于此，本文选取珠三角地区的高星级酒店作为研究对象，使用问卷调查法搜集第一手资料，借用SPSS19.0统计分析软件研究了智慧化的发展对酒店业绩的影响，所得主要结论如下：
首先，在本研究中，酒店智慧化可分为3个层次，第一层次为酒店服务智慧化模块，包括前台系统、餐厅与宴会管理系统、智能会议系统、与顾客接触的信息技术等共12个可测变量;第二层次为酒店管理智慧化模块，包括工程事务管理、客房事务管理、人员培训管理、消防安全管理、财务收益管理等10个可测變量;第三层次为酒店营销智慧化模块，包括智能预订系统、智能支付等4个可测变量。而酒店业绩可划分为收入、成本、费用、利润、员工和顾客6个层次，共19个可测变量。
其次，在一级指标体系中，酒店在服务和营销上的智慧化水平相对更高。具体到二级指标，登记人住/退房、房态及Housekeeping管理、住店客人信息功能、电子门锁系统、预订系统方面的智慧化应用程度最高。
再次，因子分析的结果显示：高星级酒店的智慧化指标体系包括5个公因子，分别为：智慧化管理、智慧化餐饮宴会及客房服务、智慧化入住系统、智慧化营销、智慧化工程及辅助设施。它们共同解析了总体方差的77.38%，覆盖了原有26个变量的大部分信息。同时，与智慧化相关的绩效评价因子包括4个公因子，分别为顾客和员工满意度的提升、成本和费用的节约、利润的提高、收入的增加。
最后，从整体上看，酒店智慧化对珠三角高星级酒店业绩有显著的正面影响。具体到不同的指标，在对顾客和员工满意指标的业绩影响中，智慧化管理是最关键的因素;在对成本和费用控制的业绩影响中，智慧化入住系统是最关键的因素;在对利润的影响中，智慧化管理是最关键的因素;对于酒店业绩中收入的影响中，智慧化入住系统是最关键的因素。
值得一提的是，智慧化餐饮宴会及客房服务对于酒店业绩中的顾客和员工满意度的提升指标呈微小的负数值，表示两者之间存在一定程度的负相关。这一数据结果更加提醒我们：智慧化与人性化缺一不可，在科技理性引导下的智慧化投资和建设的同时，高星级酒店必须时刻关注智慧化与人性化的更优结合。
为此，研究者针对高星级酒店智慧化投资建设提出以下战略性建议：首先，拥抱智慧科技，未来酒店的智慧化发展必是大势所趋。其次，因地制宜，因需创新，智慧化建设仍需以顾客需求和体验为导向。再者，不同酒店的智慧化投资要自主选择，分层次打造。最后，没有效益就没有可持续的智慧化。不管是经济效益或是社会效益，都应该把效益贡献作为其最主要目标。
5.2 讨论
在国内外学界，对于信息化与企业绩效、智慧化与酒店绩效之间的关系研究存在完全相悖的结论，而本研究的结果基本支持了两者具有正相关关系的观点，并将其正向关系指向具体的智慧化应用指标和具体的绩效指标，定位了具体指标之间的核心对应关系，从广州市到珠三角，再一次验证了“高星级酒店业内不存在信息技术生产率悖论”这一观点。但同时，数据结论也部分证实了两者可能存在的负相关关系，具体表现为：智慧化餐饮宴会及客房服务与顾客和员工满意度的业绩指标之间存在极弱的负相关关系。从这一点上看，智慧化作用于酒店业绩的积极影响并不能覆盖到酒店经营管理的所有指标体系中，其在某些核心部门的应用反而会一定程度上消减顾客和员工的体验，对其满意度造成较为微弱但却不能忽视的消极作用。对此，笔者可做如下解释：一方面，如前所述，智慧化理念基于信息化而提出，但不完全等同于信息化，两者存在功能模块和系统理念上的差异，因而，本研究结论只能部分支持过往的信息化与企业业绩之间的关系研究。另一方面，过往研究主要从整体上分析技术应用与企业绩效之间的关系，并没有深入技术应用的不同层次和影响巾的不同业绩指标，但实际上，智慧化只是一个基本理念，在具体的企业经营管理中还需结合具体情境而展开，本研究对此进行了深入和细化，并在具体的结论上有新的发现，这也是本研究的价值和创新所在。 但是，本研究也仍然存在着不足之处，主要表现为：第一，酒店样本存在一定的局限性。由于时间精力所限，本次调查样本仅选取了广州、深圳、珠海、佛山、东莞5个城市的10个样本酒店，在后续的研究中，样本可以进一步扩充，以验证本研究结论的普适性。第二，受访者样本的广泛性有待扩充。在实地走访发放问卷中，研究者优先选择酒店的经理人和中层管理者作为受访对象，高层管理者的样本容量还可以进一步增加，以得到更加科学可靠的数据资料。
同时，后续研究可进一步展开。首先，本文构建的酒店智慧化测量维度随着今后实践的深入、相关理论的发展，还需进一步检验、完善和更新。其次，在智慧化与酒店业绩关系方面的研究可以更有深度，更有广度地延展。在深度方面，随着信息化技术的不断发展，智慧酒店的内涵不断丰富，可以随着智慧技术的发展不断地完善和验证。在广度方面，可以进一步扩大今后研究对象的地区范围，并向中低星级酒店或者有限服务型酒店方向进行延伸，甚至可以进行比较研究。再次，“科技”和“情感”是二元性密切关联的，智慧化是酒店业的趋势，但酒店核心内涵还是服务，由员工与顾客接触创造并存在情感交流与互动。在智慧酒店的后续研究中，智慧化对顾客体验的重构，对宾客满意度和顾客忠诚度的影响都可以作为深层次讨论的话题。包括本文研究中发现的一些结论，如：相比其他智慧化指标，智慧化管理这一指标为什么会对顾客和员工的满意指标以及利润指标带来更重要的影响呢？其作用机制是什么？该如何进行解释呢？此外，酒店智慧化对员工企业忠诚度和满意度的影响是否有关联，都值得去研究探讨。服务是酒店的核心产品，而服务由人提供，人的服务一直是维系酒店品牌与顾客关系的纽带，若离开人的因素，冰冷的机器取代温暖的人为顾客提供服务，酒店该如何维系与顾客的情感呢？这个问题值得深入的探讨。
[摘要]随着信息技术的高速发展，智慧旅游成为旅游业发展的新形态之一，酒店人开始关注如何利用智慧化提高酒店绩效。但是，酒店智慧化需要高成本投入以及随技术更新换代的高维护費用，由此，其是否能提高酒店的业绩表现是一个非常值得关注的理论问题和实践难题。该研究在珠三角范围内的广州、深圳、佛山、东莞、珠海等城市随机抽取了10间高星级酒店进行问卷调查，获取了大量的第一手数据，数据分析的结果显示：酒店服务智慧化、管理智慧化、营销智慧化均对酒店业绩有积极的作用。其中，智慧化入住系统对酒店业绩中的收入以及成本费用方面影响最为显著;其次，智慧化餐饮宴会及客房服务对于酒店业绩中的利润指标影响最关键;智慧化管理对酒店业绩中的顾客和员工满意指标影响最为明显。但是，酒店在智慧化投资和建设同时需要重点考虑智慧化与人性化的结合。该结论将为高星级酒店业决定是否战略性地投资于智慧化技术或集中于某些特定领域提供决策参考。
[关键词]高星级酒店;智慧酒店;智慧化;酒店业绩;珠三角地区
[中图分类号]F59
[文献标识码]A
[文章编号]1002-5006（2018）11-0075-12
Doi： 10.3 969/j.issn.1002-5006.2018.11.014
1 研究背景与意义
近年来，在信息技术发展的浪潮巾，智慧酒店逐渐成为酒店业发展的热点，智慧酒店的建设也正处于炽热的探索阶段。实际上，现代高星级酒店已不再是过去传统的过夜驿站和住宿逗留的概念，逐渐成为一个人流集散地。基于酒店的场景，可打造出吃、住、行、游、购、娱、会展、演等关联度及互补程度较高的一体化发展生态圈，甚至成为展示现代科技、体验时尚居家生活的智能化服务场所。
然而，酒店行业的经营现状却并不乐观，据HOTELUP发布的《中国酒店资产报告》：自2012年以来酒店经营每况愈下，困难重重。2017年8月中国旅游饭店业协会出版的《2017中国饭店业务统计》抽样调查了30个省份163个城市的851家饭店，调查结果显示：2016年财政年度，四星级酒店的经营利润下降最为明显，2016年下降了12%，五星级酒店市场平均房价下降最为明显，降幅达到6%。
因此，高星级酒店行业要走出发展困境，需要找到根本性的突破口。根据“新旅游形态论”，智慧旅游是服务于公众、企业、政府，面向未来的全新的旅游形态，能解决旅游业发展面临的诸多层面的问题，该观点对新技术应用于旅游业寄予了很高的期望。而实践中，如何利用智慧化提高酒店运营效益，包括降低能耗、减少人力成本，以及提升销售业绩，也已成为当前高星级酒店转型的重要议题。酒店业绩是酒店生存及发展状况最客观的反映，也是酒店投资者及从业者最关心的头等大事，凶而，酒店智慧化能否促进其业绩提升有待验证。本文以珠三角地区高星级酒店为例，从酒店业绩角度对智慧酒店进行分析与评价，试图为酒店业的智慧化战略性投资或相关的战略性选择提供决策参考。
2 国内外研究现状
2.1 智慧酒店研究
智慧酒店，又名酒店智慧化，在学界尚无统一的界定和标准，其概念是随着“智慧城市”“智慧旅游”的提出和发展逐渐产生的。严格来说，国外并无“智慧旅游”这一专业术语，“智慧城市”其实只是IBM公司推出的一个商业计划和项目。在我国，随着个性化定制和智能化公共服务时代的来临，智慧旅游这个名词出现不过几年就备受关注，智慧旅游不是空泛的概念问题或技术应用，智慧旅游的应用价值是智慧旅游存在的实际意义，因此，智慧旅游概念的本质内涵更应该强调的是基于新一代信息技术并结合原有技术，实现旅游业从传统服务业向现代服务业的升级，而所谓的新一代信息技术，即指代物联网、移动通信、云计算以及人工智能技术，它们是智慧旅游的四大核心技术。这些新一代技术在推动旅游产业制度和市场结构变化方面也具有重要的作用。因此，随着智慧旅游的发展，传统旅游企业需要重塑商业模式和创造顾客价值的方式，实现在复杂旅游环境中为游客提供精准的个性化服务的功能，从而增加用户价值，提高游客满意度，提升旅游服务品质，最终使智慧旅游有效促进旅游产业优化转型升级。
国外智慧酒店的研究比我国早，其研究主要基于信息化技术的发展和智慧化技术的研究与应用。从整体上看，国外的相关研究更加注重其实务性，主要集中于智慧化技术在酒店的应用。首先，学者们提出智慧酒店的主要目标是制定一个良好的环境生态系统，并通过科技智能和人性化相结合提升顾客体验，为客人创造一个独特的入住体验，进而提高酒店业的服务水平，实现可持续发展的生态系统。其次，智慧酒店该如何建设，才能使其作用发挥到极致从而产生更大的价值，一直是国外学界在研究智慧酒店过程中最关注的问题。许多学者从技术方面提出智慧酒店管理系统能够帮助酒店方面实现降低能耗、精简人力、减少成本、提升安全质量，并设计出酒店智慧管理系统的各个模块管理流程，除提高人工效率以减少员工数量外，还建议采用人工节俭型的创新科技，如PMS系统（中央预订管理系统）、人力资源管理系统、技能机器人取代重复工作的工种。在搜索和预订方面，用智能代理提高搜索速度，并从智能手机等移动设备收集细节（可选房型列表、价格、客户体验、交通等）反馈到用户手机，使顾客还未抵达酒店就可以通过移动使用端获得更高效更细致的体验。再次，智慧化建设与应用对服务从业人员提出了更高的要求，员工需要充分掌握智慧化设备的运用，对管理层的知识要求更高，不仅要求其需要具备组织协调能力、相关实践经验，还需要有投资战略和顶层设计的前瞻眼光，制定最适宜的运营管理解决方案，这样才能使酒店目标和策略更好、更快、更便捷、更节省地得以实现，并将智慧化的作用发挥到极致进而产生更大的价值，为经验与技术之间的融合发展助力。
智慧酒店在中国的提出与研究，要比国外晚得多。2012年5月印发的《北京智慧饭店建设规范（试行）》提出：要利用新一代信息技术，通过饭店内各类旅游信息的自动感知、及时传送和数据深入挖掘分析，实现饭店旅游六要素的电子化、信息化和智能化，最终为旅客提供舒适便捷的体验和服务。现代电子设备、通讯技术、人工智能技术等在酒店行业的应用，不仅是一种营销手段或管理手段，也可以降低人力成本与能耗费用。总体而言，智慧酒店可归纳为：以现代新型信息技术为指引，通过服务智慧化、管理智慧化、营销智慧化，实现酒店平台共享与资源有效利用的服务和管理变革，以满足住客的个性化需求、提高酒店管理和服务的品质、效能和满意度。大部分的学者都认同其核心技术为云计算、物联网、移动通讯技术和人工智能，这四大新型信息技术在酒店管理中的应用创新和集成创新造就了智慧酒店。
总的来说，目前国内学者在智慧酒店的研究多专注在智慧酒店建设存在的问题、智慧酒店的评价体系、智慧酒店建设策略和系统建构等方面，对于其产生的结果和价值甚少有實证研究。
2.2 信息化、智慧化与企业绩效
信息科技首先发生在西方发达国家，因而，信息科技对企业绩效的影响研究也源于西方。研究显示，信息技术可以产生无形利益包括改善顾客服务、完善系统架构、达到较高的工作满意度，并可改善内外部的沟通效率，提升产品质量，使企业在市场竞争中获得竞争优势，在促进资产可利用率和控制资源和能源方面也具有强大的推动力，国内的部分研究表明，智慧化和企业经济绩效存在一种正相关关系，信息化是企业提升竞争力的有效工具，信息化可以大幅降低企业的成本，减少开支，提升工作效率，因为建立在知识、智能、信息等基础上的无形智力资本对企业长期盈利和绩效的提升做出很大的贡献。
但同时，学界还存在与此相悖的观点。有学者指出，尽管从1965-1994年市场企业对信息技术的投资持续增加，但是，相应的劳动生产率增长却出现了明显下降的趋势，这便促使学界开始重新思考信息技术的生产效益贡献。企业信息化投资具有风险特性，信息化投资耗费巨大，而且具有大量技术与市场风险，如成本超出预算、员工对新技术的抵触、技术难度过大与缺乏财务分析能力等，只有占领先机的最早实施者或少数企业能够成功地从信息化投资中获得更大优势。更有研究指出，信息技术和企业绩效负相关，即存在信息技术的生产率悖论。国外经济学家、诺贝尔经济学奖得主Robert Solow在《纽约时报》书评专栏首次提出信息技术应用中的生产率悖论：“计算机无处不在，除了在生产率统计方面有所表现之外。”信息技术革命的出现往往伴随着生产率增长水平的下降。由此，在美国经济学界引出了关于IT经济价值的广泛争论，众多的企业认为他们在信息技术应用方面的投资掉进了“黑洞”。
而智慧化，是继工业化、电气化、信息化之后世界科技革命又一次新的突破，智慧化与信息化之间还存在一些功能模块和系统理念上的不同，智慧化与企业业绩之间的关系是否支持以上研究结论或者在何种程度上支持以上研究结论，是本研究即将探讨的问题。
2.3 信息化、智慧化与酒店业绩
早在20世纪90年代，国外学者采用一些著名理论框架来解释信息技术对旅游业的影响。Werthner与Klein合著的《信息技术与旅游——充满挑战的关系》和Poon的《旅游、技术和竞争策略》，代表了学术界对信息技术与旅游业的意义、本质和影响的智慧认知。研究表明，酒店能利用信息技术同时降低边际成本并提高边际价格，从而提高其营业利润。智慧化技术的短期或长期的战略实施，可有效提高员工的满意度和其对企业的认同感，并可提高酒店的宾客体验，提高企业营运水平，增加企业收益和降低成本费用。国内学者对智慧酒店持有较大的信心，认为借助新型信息化技术实现酒店智慧化是必由之路，在创新模式下酒店的经营将得到新的飞跃。信息技术对酒店业绩有正向影响，对广州市高星级酒店的案例研究结果显示：广州市高星级酒店业内不存在信息技术“生产率悖论”。智慧型酒店通过其对信息的掌握，可以更好地为顾客提供及时的服务，智慧化的系统、智慧型的管理模式可以降低人工成本，通过对资源的合理配置，提升酒店的竞争力，因此对酒店业绩有积极作用。因此，许多学者建议在酒店业中积极采用智慧化技术。
但是，也有不少国内的酒店业界人士发表不同的声音，对于服务业是否应该对智慧化技术投资有所迟疑，认为酒店智慧化是一种投资高、风险大、更新快的信息应用系统。过去，不少酒店投入大量的资金配置设施设备和信息系统，却因为各种原因未能实现预期的服务效率和投资收益率。一方面，智慧酒店的基础是信息技术及其衍生的各类智能技术，因此，现代通信与信息技术、计算机网络技术、行业技术、智慧化设备等的引进和升级是酒店智慧化的前提，新型智慧化程度的提高必然导致酒店建设成本的大幅增加。另一方面，智慧酒店建设涉及政府、酒店、订房中心、旅行社等多个主体，一体化建设中需要耗费大量人力、物力和财力，达到信息系统的整合与共享是智慧酒店建设的一道屏障，云计算的开发和共享带来的安全问题也是酒店经营者和顾客的顾虑。另外，支付技术尽管已经发展十分成熟，且消费者应用也十分普遍，但基于信任机制的支付方式仍需要进一步发展和完善。投资过重，回报时间长，顶层规划先天性缺陷，业务部门间无法联动作业而形成信息孤岛，这些智慧酒店存在的问题对于酒店经营者的运营压力与投资回报具有不可回避的影响。
综上所述，酒店智慧化及其与业绩之间的关系的研究才刚刚起步，还处于不断探索的阶段，国外已经有一定的研究成果，但国内在酒店智慧化与其业绩关系的研究中尚无系统的成果。基于此，本文在充分参考国内外已有的相关研究成果的基础上，选定珠三角地区的高星级酒店作为研究对象，分析其智慧化与其企业绩效之间的关系，试图丰富有关智慧酒店的实证研究成果，并为酒店业提供决策参考。
3 研究方法与过程
3.1 研究案例地选取
本次研究选取珠江三角洲内的高星级（四星级及以上）酒店为案例对象。珠三角地区的现代服务业发达，其酒店业伴随着改革开放的步伐快速发展，也是该地区最早与国际接轨的行业之一。频繁的商贸活动造就了珠三角高星级酒店的繁荣，无论是数量，还是服务质量，都处于国内领先水平。基于此，本文选取珠三角地区内主要包括广州、深圳、东莞在内的5座城市作为研究案例地，样本酒店共10家。具体包括：白金五星级酒店广州花园酒店，标准五星级酒店广州索菲特酒店、佛山希尔顿酒店、深圳东海朗廷酒店、深圳大中华希尔顿酒店、东莞美思威尔顿酒店（原东莞虎门索菲特酒店）、东莞柏宁长安国际酒店、珠海粤财假日酒店及珠海新骏景万豪酒店，四星级酒店佛山顺德嘉信康年花园酒店。
在考虑到地域范围的均匀分布，并兼顾国内和国际品牌的基础上，研究尽可能选取多样性的样本，以保存不同文化环境的差异性和独特性，获取更科学可靠的第一手资料。
3.2 研究方法与过程
3.2.1 调查研究法
本研究采用调查研究法对样本酒店的智慧化发展及其业绩情况进行调查，并用数理统计方法進行数据分析和处理。
首先，根据文献研究的结果确定概念体系，并推导出相关变量和测度条款。随后，进行数据收集，其中，包含预调查和正式调查。在预调查阶段，研究者分别对3位业界专家（铂涛酒店集团副总裁、珠海粤财假日酒店总经理、深圳东海朗廷酒店总会计师）和2位学界专家（高校酒店管理擘业教授）进行了深度访谈，针对量表的设计内容获取专家意见，并对量表进行了补充和修正，最集中的意见主要体现在：业界专家一致提出，考虑到酒店“人服务于人”的基本特性，建议在酒店绩效指标体系中增加员工和顾客维度上的指标，学界专家也对此表示认同，由此，酒店绩效的量表由原有的14个指标增加到19个指标，具体见表1。在正式调查阶段，研究者采用实地走访的方式在10家样本酒店内进行问卷发放和回收，获取了第一手数据，并借助SPSS19.0软件的均值比较分析、验证性因子分析、相关性分析和多元回归分析功能，探索智慧化对酒店业绩的影响。
3.3.2 研究过程
（1）问卷设计
问卷分为3大部分，第一部分是对酒店智慧化程度的研究，包含3个模块，分别为酒店服务智慧化、管理智慧化和营销智慧化;第二部分是智慧化对酒店业绩影响的基本调查;第三部分为受访者基本信息，用于了解样本的整体情况。问卷第一、第二部分采用Likert 5级量表，指标打分采用5分制降序方式。
1）酒店智慧化指标选择
当前，酒店信息技术的应用分为前台系统、后台系统、餐厅与宴会管理系统、与顾客接触的信息技术，李云鹏等人对酒店智慧化的分类结果为服务智慧化、管理智慧化、营销智慧化，在此基础上，考虑到珠三角高星级酒店的职能架构和运营管理的实际情况，本研究将酒店智慧化分为3个层次，第一层次为酒店服务智慧化模块，并将其分解为前台系统、餐厅与宴会管理系统、智能会议系统、与顾客接触的信息技术等共12个可测变量;第二层次为酒店管理智慧化模块，包括工程事务管理、客房事务管理、人员培训管理、消防安全管理、财务收益管理等10个可测变量;第三层次为酒店营销智慧化模块，包括智能预订系统、智能支付等4个可测变量。具体内容见表2。
2）酒店业绩指标选择
在国内研究中，酒店绩效可由财务业绩和经营指标相关的数据来衡量，作为直接业绩指标和硬性指标。其专用指标最主要包含营业收入、GOP经营毛利额/率等，成本和费用也是衡量酒店经营业绩能力的重要指标，人住率和平均房价等也是酒店业绩表现的重要窗口，而作为高星级酒店，还涉及餐饮、宴会（会议室）、娱乐等经营板块的财务指标。同时，鉴于酒店的核心内涵是服务，其过程由员工与顾客接触来创造，研究也应考虑与顾客和员工相关的指标。
但是，酒店业绩涉及酒店本身的商业机密，对其经营业绩进行调查的可行性不大，参考其他学者关于酒店业绩测度软性指标的研究方法，本次研究主要采用了一些软性指标反映酒店业绩。受访者为在酒店业工作的各部门各级别的员工，这些软性指标是受访者在酒店的日常工作中，可以通过大量的工作接触（如工作会议、各类工作报表、通知告示、员工之间的沟通等）知悉了解到的酒店业绩相关情况，因而，通过这些软性指标进行业绩的测度具有理论上的科学性和现实的可行性。
酒店业绩测度划分为6个层次，第一层次为酒店收入，包括3个可测变量;第二层次为成本，包括4个可测变量;第三层次为费用，包括3个可测变量;第四层次为利润，包括4个可测变量;第五层次为员工，包括2个可测变量;第六层次为顾客，包括3个可测变量。6个层次共19个变量，具体内容见表1。
（2）问卷发放和回收
2016年11月1日至2017年1月31日期间，研究者亲自走访了10家样本酒店，随机邀请员工填写问卷，共发放问卷500份，回收472份，其中，有效问卷427份，问卷回收率94.4%，有效率为90.46%。
需要说明的是，对于酒店各项业绩表现的知晓程度受员工所处层级的影响，根据预调研的结果反馈，酒店员工职位越高，通过工作接触了解酒店业绩的机会越多，越能做出更具科学性的判断，因而，我们在选择受访者时，优先考虑酒店的经理人和各级管理者，基层员工所占比例较小。
（3）样本属性
结果显示，此次调查涉及的样本基本属性如下：在性别构成上，样本的男女比例接近2：3;在年龄结构上，25～40岁的员工占样本的绝大部分（92.75%）;在受教育程度上，高中（中专）所占比例最大（38.17%），其次是大专（37.0%）、本科生（15.46%），符合目前酒店业的学历层次现状，而大专及以上学历占52.93%，表明多数样本接受过高等教育;在酒店行业工作年限上，超过一半（59.72%）的样本有3年以上的工作经历;在本酒店的工作年限，大部分（74.24%）超过一年;最后，大部分样本来自餐饮部和前厅部（占65.80%）。
实际上，酒店行业作为典型的服务性行业，特别是高星级酒店，目前职员的性别比例仍然是女多男少，本研究的样本在较大程度上代表了珠三角区高星级酒店的实际情况。需要说明的是，本调查的样本整体受教育程度较高，拥有较高的素质，而这部分员工对酒店智慧化和业绩的感知更为明确，判断更为准确，符合本研究取样的要求。
4 酒店智慧化对其业绩的影响分析
本文运用SPSS19.0版本统计软件对数据进行统计分析，主要运用的统计分析方法包括：样本描述性统计分析、均值比较分析、因子分析与信度检验以及相关与回归分析。
4.1 均值比较分析
智慧酒店系统庞大，包含在酒店运营管理的方方面面。从整体上看，服务智慧化和营销智慧化的得分均值明显高于管理智慧化，且各细分指标的标准差维持在0.6到0.8之间，差异不明显，也就是说，酒店在服务和营销上的智慧化水平相对更高。再具体到二级指标，登记人住腿房、房态及Housekeeping管理、住店客人信息功能、电子门锁系统、预订系统的得分均值均大于等于4，以上方面的智慧化应用程度最高。
由此可见，高星级酒店的智慧化主要集中在对客服务和营销方面，这与酒店业的“以客为尊”的服务业特性密不可分，同时也与企业的营利性息息相关。具体见表3。
4.2 因子分析与信度检验
4.2.1 酒店智慧化因子分析
要进行因子分析，首先要确定各变量间具有一定的相关性。所以先对变量进行KMO（Kaiser-Meyer- Olkin）和Bartlett球形检验来确定其相关性。KMO值越接近1，意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合因子分析。根据KMO度量标准：0.9以上表示非常适合;0.8表示适合;0.7表示一般;0.6表示不太适合;0.5以下表示极不适合。该组数据KMO值为0.917（大于0.9），而且Bartlett球形检验的X2统计值的显著性概率0.000<0.001，说明本研究数据具有非常高相关性，适合作因子分析。
随后对26个变量采用主成分分析法、方差最大正交旋转法进行因子分析，共得到5个公因子（见表4）。它们共同解析了总体方差的77.38%，覆盖了原有26个变量的大部分信息。
以上数据的KMO测度和Bartlett球形檢验表明其X2统计值的显著性概率均符合标准，于是，变量可浓缩成5个公因子，代表原变量的大部分信息，用Crobach's a系数来测量各个公因子是否具有一定的可靠性。
信度分析显示，各个公因子的Cronbach's a系数均大于0.9，表明各个公因子具有很高的可靠性，问卷具有很高的信度。
其中，公因子1包括8个关于后勤管理的指标，故将其命名为“智慧化管理”（Hl）;公因子2，主要是针对餐饮宴会及客房，故命名为“智慧化餐饮宴会及客房服务”（H2）;公因子3，主要包含前台系统信息，故命名为“智慧化入住系统”（H3）;公因子4，主要是针对营销方面的，故命名为“智慧化营销”（H4）;公因子5，主要包含工程及顾客辅助操作设施，故命名为“智慧化工程及辅助设施”（H5）。
4.2.2 酒店智慧化与绩效关系评价因子分析
在本次研究中，酒店智慧化与绩效关系评价共分为了19个指标，对这19个指标进行KMO和Bartlett球形检验来确定其相关性。通过检验得出KMO值为0.908，表明该组数据非常适合进行因子分析;Bartlett球形检验的显著性概率为0.000<0.001，说明该数据具有较高的相关性，符合要求。数据共同解析总体方差的81.13%，覆盖了大部分信息。
随后对酒店智慧化与绩效关系评价的19个指标进行主成分分析法、方差最大正交旋转法对变量进行因子分析，最终得到了4个公因子（表5）。
由以上原变量浓缩而成的4个公因子来代表了原变量的大部分信息，随后对这些新变量进行信度检验，结果显示，各公因子的Cronbach's a系数均大于0.9，表明各个公因子具有很高的可靠性，问卷具有很高的信度。
根据因子分析的结果，公因子1包括6个关于顾客和员工满意的指标，可命名为“顾客和员工满意度的提升”（Yl）;公因子2包括6个关于酒店费用的指标，可命名为“成本和费用的节约”（Y2）;公因子3包括4个关于酒店利润的指标，可命名为“利润的提高”（Y3）;公因子4包括3个关于酒店收入的指标，可命名为“收入的增加”（Y4）。
4.3 相关分析与回归分析
本研究采用SPSS统计软件中的Pearson相关分析对自变量（酒店智慧化）和因变量（酒店业绩）之间的相关系数进行测量，进而考察其相关性。并采用回归分析法进一步研究酒店智慧化中各个公因子对酒店业绩的解析程度。
4.3.1 酒店智慧化和酒店业绩的相关分析
数据分析的结果显示，在0.05的显著水平上，酒店智慧化中的各个维度与酒店业绩中各维度均成显著的正相关关系（表6）。
4.3.2 酒店智慧化和酒店业绩的回归分析
为了进一步探讨酒店智慧化各个公因子对酒店业绩的影响程度和解析程度，要进行逐步回归分析法，检验酒店智慧化各个公因子的解析力和回归方程。3个自变量都在0.01的水平上显著，调整后判定系数R2解释总体变异的27.8%，说明模型的总体回归效果显著。同时，Hl（智慧化管理）对Yl（顾客和员工满意度的提升）影响最大，其未标准化回归系数Beta为0.386，进而得到回归方程为：
Yl（顾客和员工满意度的提升）=1.878+0.386×Hl（智慧化管理）+0.302xH5（智慧化工程及辅助设施）-0.202xH2（智慧化餐饮宴会及客房服务）
同样方法，对Y2（成本和费用的节约）的回归分析结果显示，3个自变量都在0.01的水平上显著，调整后判定系数R2解释总体变异的25.6%，说明模型的总体回归效果显著。同时，H3（智慧化入住系统）对Y2（成本和费用的节约）影响最大，其未标准化回归系数Beta为0.201，进而得到回归方程为：
Y2（成本和费用的节约）=1.732+0.201x H3（智慧化入住系统）+0.196xH4（智慧化营销）+0.165 xH2（智慧化餐饮宴会及客房服务）
再次，对Y3（利润的提高）的回归分析结果显示，4个自变量都在0.05的水平上显著，调整后判定系数R2解释总体变异的25.1%，说明模型的总体回归效果显著，同时，Hl（智慧化管理）对Y3（利润的提高）影响最大，其未标准化回归系数Beta为0.194，进而得到回归方程为：
Y3（利润的提高）=1.480+0.144xH2（智慧化餐饮宴会及客房服务）+0.194xHl（智慧化管理）+0.142×H3（智慧化入住系统）+0.145 xH4（智慧化营销）
最后，对Y4（收入的增加）的回归分析结果显示，3个自变量都在0.01的水平上显著，调整后判定系数R2解释总体变异的31.2%，说明模型的总体回归效果显著，同时，H3（智慧化入住系统）对Y4（收入的增加）影响最大，其未标准化回归系数Beta为0.306，进而得到回归方程为：
Y4（收入的增加）=1.255+0.306xH3（智慧化人住系统）+0.206xH4（智慧化营销）+0.164xH5（智慧化工程及辅助设施）
5 结论与讨论
5.1 结论
信息通信技术对商业的影响并不仅仅体现在功能效应上，在推动旅游产业制度和市场结构变化方面也具有重要的作用。随着智慧旅游的发展，传统旅游企业开始重塑商业模式和创造顾客价值的方式，这种时代性的技术革新，是否能为旅游企业增加用户价值，提高客户满意度，并带来收益，这是一个非常值得研究的话题。而学界在探讨智慧旅游和智慧酒店发展的过程中，还没有积累与此相关的研究成果。
基于此，本文选取珠三角地区的高星级酒店作为研究对象，使用问卷调查法搜集第一手资料，借用SPSS19.0统计分析软件研究了智慧化的发展对酒店业绩的影响，所得主要结论如下：
首先，在本研究中，酒店智慧化可分为3个层次，第一层次为酒店服务智慧化模块，包括前台系统、餐厅与宴会管理系统、智能会议系统、与顾客接触的信息技术等共12个可测变量;第二层次为酒店管理智慧化模块，包括工程事务管理、客房事务管理、人员培训管理、消防安全管理、财务收益管理等10个可测變量;第三层次为酒店营销智慧化模块，包括智能预订系统、智能支付等4个可测变量。而酒店业绩可划分为收入、成本、费用、利润、员工和顾客6个层次，共19个可测变量。
其次，在一级指标体系中，酒店在服务和营销上的智慧化水平相对更高。具体到二级指标，登记人住/退房、房态及Housekeeping管理、住店客人信息功能、电子门锁系统、预订系统方面的智慧化应用程度最高。
再次，因子分析的结果显示：高星级酒店的智慧化指标体系包括5个公因子，分别为：智慧化管理、智慧化餐饮宴会及客房服务、智慧化入住系统、智慧化营销、智慧化工程及辅助设施。它们共同解析了总体方差的77.38%，覆盖了原有26个变量的大部分信息。同时，与智慧化相关的绩效评价因子包括4个公因子，分别为顾客和员工满意度的提升、成本和费用的节约、利润的提高、收入的增加。
最后，从整体上看，酒店智慧化对珠三角高星级酒店业绩有显著的正面影响。具体到不同的指标，在对顾客和员工满意指标的业绩影响中，智慧化管理是最关键的因素;在对成本和费用控制的业绩影响中，智慧化入住系统是最关键的因素;在对利润的影响中，智慧化管理是最关键的因素;对于酒店业绩中收入的影响中，智慧化入住系统是最关键的因素。
值得一提的是，智慧化餐饮宴会及客房服务对于酒店业绩中的顾客和员工满意度的提升指标呈微小的负数值，表示两者之间存在一定程度的负相关。这一数据结果更加提醒我们：智慧化与人性化缺一不可，在科技理性引导下的智慧化投资和建设的同时，高星级酒店必须时刻关注智慧化与人性化的更优结合。
为此，研究者针对高星级酒店智慧化投资建设提出以下战略性建议：首先，拥抱智慧科技，未来酒店的智慧化发展必是大势所趋。其次，因地制宜，因需创新，智慧化建设仍需以顾客需求和体验为导向。再者，不同酒店的智慧化投资要自主选择，分层次打造。最后，没有效益就没有可持续的智慧化。不管是经济效益或是社会效益，都应该把效益贡献作为其最主要目标。
5.2 讨论
在国内外学界，对于信息化与企业绩效、智慧化与酒店绩效之间的关系研究存在完全相悖的结论，而本研究的结果基本支持了两者具有正相关关系的观点，并将其正向关系指向具体的智慧化应用指标和具体的绩效指标，定位了具体指标之间的核心对应关系，从广州市到珠三角，再一次验证了“高星级酒店业内不存在信息技术生产率悖论”这一观点。但同时，数据结论也部分证实了两者可能存在的负相关关系，具体表现为：智慧化餐饮宴会及客房服务与顾客和员工满意度的业绩指标之间存在极弱的负相关关系。从这一点上看，智慧化作用于酒店业绩的积极影响并不能覆盖到酒店经营管理的所有指标体系中，其在某些核心部门的应用反而会一定程度上消减顾客和员工的体验，对其满意度造成较为微弱但却不能忽视的消极作用。对此，笔者可做如下解释：一方面，如前所述，智慧化理念基于信息化而提出，但不完全等同于信息化，两者存在功能模块和系统理念上的差异，因而，本研究结论只能部分支持过往的信息化与企业业绩之间的关系研究。另一方面，过往研究主要从整体上分析技术应用与企业绩效之间的关系，并没有深入技术应用的不同层次和影响巾的不同业绩指标，但实际上，智慧化只是一个基本理念，在具体的企业经营管理中还需结合具体情境而展开，本研究对此进行了深入和细化，并在具体的结论上有新的发现，这也是本研究的价值和创新所在。 但是，本研究也仍然存在着不足之处，主要表现为：第一，酒店样本存在一定的局限性。由于时间精力所限，本次调查样本仅选取了广州、深圳、珠海、佛山、东莞5个城市的10个样本酒店，在后续的研究中，样本可以进一步扩充，以验证本研究结论的普适性。第二，受访者样本的广泛性有待扩充。在实地走访发放问卷中，研究者优先选择酒店的经理人和中层管理者作为受访对象，高层管理者的样本容量还可以进一步增加，以得到更加科学可靠的数据资料。
同时，后续研究可进一步展开。首先，本文构建的酒店智慧化测量维度随着今后实践的深入、相关理论的发展，还需进一步检验、完善和更新。其次，在智慧化与酒店业绩关系方面的研究可以更有深度，更有广度地延展。在深度方面，随着信息化技术的不断发展，智慧酒店的内涵不断丰富，可以随着智慧技术的发展不断地完善和验证。在广度方面，可以进一步扩大今后研究对象的地区范围，并向中低星级酒店或者有限服务型酒店方向进行延伸，甚至可以进行比较研究。再次，“科技”和“情感”是二元性密切关联的，智慧化是酒店业的趋势，但酒店核心内涵还是服务，由员工与顾客接触创造并存在情感交流与互动。在智慧酒店的后续研究中，智慧化对顾客体验的重构，对宾客满意度和顾客忠诚度的影响都可以作为深层次讨论的话题。包括本文研究中发现的一些结论，如：相比其他智慧化指标，智慧化管理这一指标为什么会对顾客和员工的满意指标以及利润指标带来更重要的影响呢？其作用机制是什么？该如何进行解释呢？此外，酒店智慧化对员工企业忠诚度和满意度的影响是否有关联，都值得去研究探讨。服务是酒店的核心产品，而服务由人提供，人的服务一直是维系酒店品牌与顾客关系的纽带，若离开人的因素，冰冷的机器取代温暖的人为顾客提供服务，酒店该如何维系与顾客的情感呢？这个问题值得深入的探讨。
