酒店收益管理的研究进展与前景

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第 ! 卷第 ! 期 ’##$ 年 "’ 月

管 理 科 学 学 报 879:;*< 7& =*;*/>=>;6 ?@A>;@>? A; @BA;*

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酒店收益管理的研究进展与前景
陈 旭

!

（西南交通大学经济管理学院，成都 !"##$"） 摘要：对酒店收益管理的内涵进行了讨论， 从六个方面介绍了酒店收益管理的应用特征， 归纳 分析了酒店收益管理的常用研究方法 % 基于酒店收益管理 （包括需求预测、 超量预订、 客房分配 和定价等） 研究进展的介绍与分析， 指出了酒店收益管理的研究发展方向 % 关键词：酒店收益；收益管理；需求管理；供应分析 中图分类号：&’() 文献标识码：* 文章编号："##( + ,-#( ’##$） + ##(’ + #( （ #! 客的机会收益损失 % 由于已订房顾客可能取消订 房或因为各种原因没能前来入住， 过量订房 （即： 近 .# 年来， 服务产业在全世界的经济中获得 了迅 猛 的 发 展 % 在 许 多 发 达 国 家， 乎 -#! 的 几 /01 和就业机会是由服务产业创造的 % 我国正处 在现代化的进程中， 经济发展也必然会从制造业 向服务业转变 % 加强以收益管理为核心的服务业 运作管理的研究是我国经济发展紧迫而又重要的 客观要求 % 而酒店业， 则是收益管理研究和应用的 最重要的领域之一 % 随着市场竞争的加剧， 酒店客容能力的过剩 和投资回收的压力日益增大， 有效的管理对酒店 业从来没有像今天这样重要和关键 % 在酒店业的 运作管理过程中， 根据不同季节需求水平的预测， 酒店为潜在顾客提供了一系列不同的入住率 % 酒 店业的特殊之处在于： 每个酒店的客房数目是固 定的， 并且具有很强的时效性 % 这就意味着， 如果 某一客房在某一天没人入住， 那么该客房当天的 收益就为零 % 酒店业运作管理的职责在于预测需 求水平， 确定订房的价格水平和设定不同的客房 入住率 % 酒店收益管理的目标是通过对不同种类 顾客的客房入住率的有效管理达到最大的客房收 益 % 酒店的经理们必须对各种不同的订房需求做 出反应， 以平衡因空房导致的收益损失和临时顾
收稿日期：’##’ + #. + ’$；修订日期：’##’ + "# + ’. % 基金项目：国家自然科学基金资助项目 （(#’(’#’’） % 万方数据 作者简介：陈 旭 （",($—）男， ， 山东平度人， 管理学博士， 副教授 %

!

引

言

订房数量超过客房的实际数目） 在酒店管理中是 普遍存在的 % 要想做好这点， 需要对不同种类的市
［"］ 场动态和顾客行为有全面的了解 %

在预测管理科学未来 )# 年发展的时候， 国际 运筹联合会主席 2344 指出： ’# 世纪 -# 年代开 从 始研究的收益管理已经改变， 并且将会继续改变 整个应用行业以及管理科学和运筹学学科的面
［’］ 貌 % 在西方， 特别是在美国， 起源于航空业的收

益管理已经在酒店、 铁路运输、 租车服务和旅游服 务等众多服务行业领域得到了较广泛的应用 % 然 而在我国， 有关研究却刚刚开始， 这对于我国服务 业提高管理水平和竞争力， “入世” 迎接 的挑战极 为不利 % 加强酒店业收益管理的研究， 不仅对酒店 收益管理的理论发展具有特殊的意义， 而且对提 高我国酒店业的收益和服务水平具有重要的实践 价值， 在我国加入 567 的背景下更是如此 %

"

酒店收益管理的内涵
关于收益管理的定义很多 % 收益管理就是使

酒店在最佳的时机以最好的价格卖最正确的客房 给最 合 适 的 顾 客 的 方 法， 创 造 最 大 的 客 房 收 以

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第3期 陈 旭：酒店收益管理的研究进展与前景 — 7! — ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !
［!， 益 "］# $%&’()* 等人在研究了 +,-- 年以来关于收 益管理的 , 篇文献后总结到： 收益管理就是在考

使用的客容能力， 即一定等级和数目的客房 # 酒店 的客容能力相对固定， 客房的增加需要相当的时 间滞后， 并且成本高昂 # 在这一点上， 酒店收益管 理类似于日常生活中的报贩问题 # 面对不确定的 需求， 报贩必须确定批发多少报纸 # 与此相类似， 酒店的顾客需求也是不确定的， 酒店收益管理必 须确定鼓励多少顾客来消费固定的客房 # 酒店的顾客能够被划分成不同的种类， 如旅 游顾客和商务顾客等 # 在酒店的收益管理中， 酒店 顾客的区分标准应该能够将顾客的需求清楚地分 类 # 这样， 基于不同类型的顾客需求采取不同的市 场策略， 以在最大程度满足顾客需求的基础上使 酒店的收益最大 # 如： 对于旅游顾客的客房价格可 以低些， 但是应该有较长预订期限的限制； 对于商 务顾客的预订期限可以不考虑， 但是相应地客房 价格应该高些 # 另外， 如果对于不同顾客采取不同 的价格折扣是被禁止甚至是违法的情况下， 收益 管理往往就不能很好地应用 # 如： 虽然收益管理源 于并广泛应用于西方的航空业， 但在我国还有浓 厚计划色彩的” 机票禁折令” 收益管理在航空 下， 业的应用就会受到限制 # 酒店是具有很强时效性的” 库存” 如果酒店 # 的客房在某一天没有入住， 该客房当天的收益就 为零， 该客房当天的价值就永久地消失了 # 酒店的 管理者不可能将今天的客房库存起来， 放在另外 的时间被顾客入住 # 酒店的客房可以被预销售， 即客房的预订 # 然 而在客房预订的时候， 酒店的管理者又不得不面 对着许多的不确定性， 多少客房可以被用来预 如： 订？在不同的提前期里应该接收多高折扣的预 订？因为 客 房 的 预 订 本 身 就 可 能 意 味 着 机 会 损失 # 酒店面临的顾客需求波动很大， 顾客的需求 在一年的不同季节， 一个月的不同时段和一周的 不同日期都是变化的 # 酒店收益管理可以通过入 住率和入住价格来调节顾客需求的波动 # 如果酒 店的管理者能够知道即将到来的需求的高峰和低 谷， 就可以更好地进行计划安排 # 如果一定的客房被入住， 那么这时客房销售 的边际成本就较低 # 因为这时员工和酒店的设施 已经运转， 增加一个客房销售不会增加多少成本 # 相反， 酒店客容能力的增加， 成本就很高 # 例如， 如

虑需求预测的基础上通过对客房入住率的调整来 达到客房收益的最大化 收 # /0’%12* 等人提出： 益管理是一项收益最大化的技术， 它通过把可得 到的客容能力以优化的价格预先安排给事先划分 的不同类型的顾客来提高净收益 # 上述收益管理的定义， 主要是从收益管理的
［3］ ［.］

目的来解释收益管理的内涵， 但是它们没有明确 地区分清楚订房活动在收益管理实施前后的不 同 # 这就使得上述定义不够全面， 收益管理应该从 系统的角度定义清楚收益管理如何使收益管理最 大化 # 这一方面的定义还很少见 # 美国酒店和汽车 旅馆 协 会 4564） 收 益 管 理 给 出 了 如 下 的 定 （ 对 义： 收益管理是用来决定客房价格升降和订房请 求接收或拒绝的一系列的需求预测技术， 以使客 房的收益最大 # 更清楚地解释 4564 关于收益管理的定义，
［7］

了收益管理的内涵， 但是仍然没有定义清楚实施 收益管理前后订房活动的区别 # $0’)8 基于系统的 分析， 给出了收益管理的如下定义： 收益管理是为 酒店业主使酒店盈利能力最大化服务的系统， 该 系统通过基于细分市场的盈利能力的识别， 确定 销售价值、 价格设定、 折扣生成、 订房的过滤准则 确立以及对过滤规则的效益与实施的监控来达到
［-］ 酒店盈利能力最大化的目标 # 该定义强调了收

益管理在酒店盈利能力管理过程的战略角色， 不 仅强调了顾客的销售价值， 而且强调细分市场的 盈利能力， 实现酒店整体盈利能力的最大化 #

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酒店收益管理的应用特征
根据 9:;)8 等人的研究， 收益管理适用于以

下情况：+）公司的能力 (%<%(:=*） （ （ 相对稳定； >） （ 用户的需求可清楚地分类； !）产品或服务具有 （ 时效性；"）产品或服务可以预销售； .）用户需 （ （ 求波动较大； 3）产品或服务本身的成本和销售 （ 成本低， 而公司能力的变动成本高 有收益管理应用的典型特征 # 酒店业是典型的能力约束型服务业， 它不能 运用库存作为缓冲来应对需求的波动 # 酒店的能
［!， ">］

# 酒店业具

万方数据 反映的是在一定时期内能被 力具有时间依赖性，

管 理 科 学 学 报 — G0 — #88$ 年 "# 月 ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !

果一个酒店已经住满， 这时一个新的顾客需要一 个新的客房就很困难 ! 由于酒店客房增加的成本 很高， 酒店只有在对需求仔细研究并且需求增加 很大的情况下才会增加客房数目 !

对 "8 个方面提出了收益管理的全面的运作框架， 这 "8 个方面包括： 管理重心， 数据收集， 最优的顾 客组合， 能力水准， 技术引进， 定价， 顾客和酒店的
［C］ 接触渠道， 人力资源潜力， 激励机制和培训等 !

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酒店收益管理的研究方法
用来解决酒店收益管理中的预订问题的方法

;->?++ 和 /56 =BD?6 认为以航空业为代表的收益 管理主要包括四个方面： 需求预测， 超量预订， 客
［"1］ 房分配和定价 !

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需求预测 顾客需求预测是收益管理的基础部分 ! 早期

主要有五种："） （ 数学规划，#） （ 经济学方法， $） （ 阈 曲线 %&’()&*+, -.’/(） 0） （ （ ， 专家系统， 1） （ 启发式方
［$］ ［7］ 法等 ! 数学规划方法是由 2(-3456 建立的 ， 以

有关 需 求 预 测 的 研 究 主 要 集 中 在 航 空 业 ! 如： 2(-3456 与 2*93*E)3? 最早对顾客到达的分布进 行了研究， 比较了泊松分布、 负二项式分布和伽玛 分布与航空公司实际数据的匹配情况， 结论是伽
［"C］ 玛分布与实际数据比较吻合 ! 综观需求预测的

平衡因客房销售失败导致的收益损失和顾客未能 入住导致的机会损失 ! 如果了解了逾期取消订房， 未经取消订房而不入住以及临时顾客的数量等情 况， 就可以利用这个模型得出订房数量的最高限 额以使预期成本最低 ! 经济学方法被用于解决静
［"8］ 态的和动态的网络资源配置问题 ! 2(+*9595 模

研究， 主要有统计方法和随机过程方法两类 ! 统计 方法是对需求分布进行建模， 通过对顾客需求分 布的研究建立描述顾客行为的统计模型 ! FB+( 的 研究 结 果 是 总 需 求 服 从 负 二 项 式 分 布， 为 因 “约束” 2(-3456与 2*93*E)3? 的研究由于数据受到 ［"G］ 使曲线被截断了顶端 ! 随机过程方法是对到达 过程建模 ! 通过对单个顾客到达过程的分析来建 立随机到达模型 ! 大量研究表明， 混合泊松过程 （在一个泊松到达事件中允许成批到达） 得出的 累积分 布 比 较 符 合 实 际 数 据 ! #8 世 纪 H8 年 代 ［"H］ ［"7］ ［#8］ 以及 78 年代 F(( 、 >(’-&53等 和 I+)%’.J 等 ，
［#"］ F(( 与 K(’)& 、 ［##］ L&5* 等研究者也是利用均匀或 非均匀或混合的泊松过程来建立需求到达的随机

模型） 的目标， 型 （又称期望边际位置收益 :;<=） （ 是将概率需求用于库存控制的方法以便在一个具 有固定能力的网状预订系统中应用多价格设定 ! :;<= 方法被 认 为 是 非 最 优 化 的 ! 但 是， 2’.4(++( 和 ;->?++ 证明， 尽管该方法得到的座位安排与最 优化的方法有很大的不同， 但它预期的收益损失
［""］ 却非常小 ! 阈曲线是另一种在收益管理中经常

应用的方法 ! 收集以前预订行为的数据， 建立基于 历史的总的需求样本的曲线， 通过与预测数据的
［"#］ 对比测定实际的预订样本 ! 专家系统和其他一

些系统， 如神经网络系统等被建立和用于酒店的 收益管理 ! 启发式方法是一种快速、 十分准确且不 ! 该方法 适用于收益管理是因为该问题需要被重复地 解决 ! 近年来， 随着研究的进展， 考虑到酒店收益管 理过程的随机性和动态性， 随机规划方法、 随机过 程方法、 计算机仿真方法和一些人工智能搜索算
［"0］ 法 （如遗传算法、 神经网络、 禁忌搜索、 模拟退

过程模型 ! >5++(A* 与 /56 =BD?6 还利用一般点过程 ［#$］ 技术对到达过程进行研究 ! M5&4?5) 针对一般
［#1］ 需求的预测问题 和 ;->?++ 的多变量多重回归 ［#C］ 方法 都考虑了需求 “溢出” 问题的影响， 并在模

太昂贵的搜索最优解和近优解的方法

［"$］

型和方法中加入了相应的无约束化处理 ! >&5+?5 和 N56A 建立了一个基于模糊判断规则和模糊逻 辑方 法 的 智 能 专 家 系 统， 于 预 测 酒 店 客 房 的 用
［0$］ 需求 !

"!$

超量预订

火等） 等被越来越多地采用 !

=*%&)%(?6 做了一些早期的工作以寻求酒店预 订管理问题和航空公司预订管理问题的相通之
［#G］ 处 ， 通过这两者的对比提出了马尔柯夫链决策

"

酒店收益管理的研究进展
万方数据 作为一项收益最大化的战略， @*65A&B 等人针

模型 ! 他的着眼点在于如何对于目标日期在不同 的决策点对过量预订的限度进行调整， 预订需求、 取消预订和顾客按时出现率等问题都是不确定

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的 ! "#$#%& 为拥有单人房间和双人房间的酒店提
［’(］ 出了一个动态决策模型 ! ")*+,-#% 和 .+/0)#11) 提出了另外一个动态决策模型， 通过这个模型可 ［’2］ 以取消先前的预订或者增加特殊价位的预订 !

［5B］ 规划的第三类随机规划建立了一个理论框架 ! ［5C］ ［5K］ ")= 和 M= 、 ［5G］ ")= 和 L9#-=,# 在其论著中 ")= ， 对机会依赖规划的潜在应用和其他一些观点进行

了介绍 ! !!! 定价 价格设定策略是在预订日期前的几个月进行 的 ! N1)#40*+,O 和 8:+)%*+,O 通过调查发现对于价格 策略的研究或多或少地独立于收益管理的研
［5(］ ［’5］ 究 ! P#11+OA 和 >#% Q&;)% 对两者的关系进行 ［’B］ 了分析 ! P#11+OA 和 >#% Q&;)% 证明了用一个优化

他对 3)11)#-4 提出了与它们略微不同的方法 ， 具有代表性的有需求高峰的这一天进行建模， 假 定这一天对客房的需求源于三个方面， 它们按优 先权从大到小排列分别是： 续住顾客， 预订顾客和 临时顾客 ! 顾客客容能力管理是酒店管理人员为
［57］ 达到供求平衡采用的一种进一步的策略 ， 这是

［56］

一项达到增加全面收益目标的有效策略 ! 8/09#,:; 和 <)+-4:,# 将曲线拟合方法 /=,>+4 4)-)1#,):& #?@ （ 用于酒店的客房预订， 通过对酒店过去的 ?,A#/0）
［BB］ 预订曲线的拟合来提高酒店预订的精度 !

控制公式明确价格设定的方法优于采用竞标价格 或超量预订方法 ! 但是这种方法对于实际问题的 计算效率太低 ! E#$)%+11) 指出有两种形式的预订， 分别为 “隐性价格” 0)$$+% ?,)/+） （ 的情况和 “显性 ［52］ 价格” ,+>+#1+$ ?,)/+） （ 的情况 ! 在 “隐性价格” 的 情况下， 预订顾客并不急于付款， 这就使得预订顾 客和预订系统的交易成为一桩概率性事件 ! 如果 所报的价格并不比顾客愿意付的价格高， 顾客就 会预订 ! 在 “显性价格” 的情况下， 顾客会声称他们 预订系 有权享有一个特定的价格 ! 在这种情况下， 统可根据对可能的损失和赢利的分析接受或婉拒 预订， 使实际的客房入住量和入住率与优化的预 订计划相差不大 ! "+=%O 和 "#) 发展了用于设定预 ［7］ 定水平转移函数模型 ! R+%O 与 P#11+OA 将需求当 作一个连续时间随机过程对待， 得到定价问题的
［B6］ 最优边界准则 ， 后来 R+%O 与 S)#A 将风险因素 考虑进去， 修改了目标函数， 拓展了该模型， 并且 ［B7］ 分析了决策者的风险偏好对最优决策的影响 !

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客房分配 客房分配是根据顾客需求的动态特征对每类 ! 有关分 ， 但针对酒店客房分配
［BC］

细分顾客的客房预订限制的动态设定 配问题的文献较多
［B( D C’］

的研究则较少 ! E):,#% 和 FA%$4/0+)% 提出了一种用 于酒店客房动态分配问题的启发式方法， 假定需 求确 定 且 顾 客 有 停 留 多 天 的 情 况 ! E#H+, 和 IA11)+, 专门针对酒店的收益管理问题设计了两种
［BG］

启发式算法， 将超量预订和客房分配有机集成， 并 建立了仿真模型来模拟实际的酒店运作环境 ! 研 究表明： 不同算法的选择取决于酒店运作的不同 环境， 客房需求的高低， 如： 已订房而不入住顾客
［BC］ 的概率高低等 ! E+H+,、F=,:0& 和 J#&#,#-#% 等人

基于顾客需求与可销售客房数目的相关性， 采用 静态竞价优化技术提出了一种将需求预测和客房 分配集成的方法 ! 对于酒店客房分配中的随机因素， 主要有三
［BK］

国内有关收益管理的研究尚处于起步阶段， 联机检索的结果表明有关研究文献和实例应用尚 不多见 !

种处理方式 ! 第一种是期望价值模型， 通过优化期 望的目标函数满足一些预期的约束来处理随机规 划中的随机参数 ! 第二种方法， 即机会约束规划，
［5’］ 由 I0#,%+4 和 IAA?+, 率先提出 ， 通过设定一个 置信水平来处理不确定性， 要求在这个置信水平

#

酒店收益管理的研究前景
上述研究进展为酒店收益管理的进一步研究

奠定了基础， 进一步的深入研究应该着重考虑酒 店收益管理过程的随机性、 动态性和环境的变化， 至少可以在以下几个方面展开研究： ? 酒店收益管理的目标辨析研究 ! 包括酒店收 益与顾客满意的定性分析、 设定、 数学描述和目标 评判； 目标之间的相生相容关系、 冲突矛盾关系和 主次层次关系 !

上随机约束是有效的 ! L9#-=,# 和 ")= 提出了一种 基于随机仿真的遗传算法来解决一般的机会约束 ! 有时一个复杂的随机决策系统可以 承担多个任务 （事件） 而且决策人希望机会函数 ， 规划问题
［55］

万方数据 了对这一类问题进行建模， 为称之为机会依赖 ")=

最大化 （机会函数定义为能满足事件的概率） 为 !

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?酒店收益管理的概念模型研究 ! 目的在于： 使为已经订房的顾客提供客房的可能性达到最大 化； 使为临时顾客提供客房的可能性达到最大化 ! 酒店收益管理这一系统是多角度的、 多方面的、 多 功能的、 多准则的并且包括许多随机因素， 建立的 模型应能恰当表述以适应管理人员的不同目的 ! 通过酒店收益管理模型的研究解决如下两个关键 问题： 如何设定订房比例， 以便通过为临时的顾客 留有更多的客房来增大收益； 如何在不同的季节 和时间为不同的顾客设定订房价格 ! ? 酒店收益管理的算法设计 ! 因为随机规划模 型常常是非凸的并且特别复杂， 应设计更为有效 的智能算法， 如基于随机仿真的遗传算法等 ! ? 酒店收益管理的变量和参数分析 ! 基于搜集 的数据， 提出的模型在不同的准则下进行测试 ! 将 得到的结果与利用文献建议的现有方法得出的结 参 考 文 献：

果进行比较， 来评估得到的结果的优劣 ! 基于得到 的结果， 提出在不同准则下运用不同参数的指南 ! 然后讨论在不同商务环境中影响模型实现的因 素， 给出选择恰当参数和订房策略的准则 ! ?网络环境下的酒店收益管理 ! 随着网络技 术日新月异地发展， 酒店收益管理面临新的机遇 和挑战 ! 一方面， 网络技术的发展对酒店业信息的 收集、 分析和分享降低了成本， 提高了效率； 另一 方面， 网络技术的发展减少了酒店与顾客之间的 “信息不对称”使原本激烈的竞争日益加剧 ! 网络 ， 环境下的酒店收益管理是酒店收益管理进一步发 展和研究面临的一个新课题 ! ?酒店收益管理的实例研究与推广 ! 管理研 究应该遵循 “问题导向” “环境依赖” 和 的原则， 坚 持 “从实践中来， 到实践中去”将所得的研究结果 ， 和进展与酒店管理的实践相结合 !

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第Q期 陈 旭：酒店收益管理的研究进展与前景 — %% — ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !："#—!$ ［$%］ *+ ,-.-/0-/1.( .2.(’0/0 34 5.6/.7/(/-’ /2 ./616.4- 31189.21’ *］ *:;<=>, ,’?930/8? @631))A/2B0 C］ D)66/B.(，*80-6/.(/.： ［ + ［ + &’() $E%F + $G#—$GE ［$H］ :)61I.J K，@.6(.6 L，K)) D M L+ =9-/?.( 6.-/32/2B 93(/1/)0 .2A 963A81-/32 N8.2-/-/)0 436 963A81-0 O/-I 0)5)6.( A)?.2A 1(.00)0 ［ P］ C.2.A. P3862.( 34 *A?/2/0-6.-/32 ,1/)21)，$EH!， G） $Q$—$%Q （ ： + ［$E］ ［ + *(0-689 P , R，L.A0)2 = R :，S.(N8/ > S+ R33J/2B 93(/1’ 436 4(/BI-0 O/-I -O3 -’9)0 34 9.00)2B)60 P］ T8639).2 P3862.( 34 =9)6.U -/32.( >)0).61I，$EHQ，G%：G%"—GHH ［GF］ * =+ */6(/2) >)0)65.-/32 <36)1.0-/2B：@637.7/(/0-/1 .2A ,-.-/0-/1.( L3A)(0 34 -I) R33J/2B @631)00 V］ C.?76/AB)，L*：<(/BI［ + &)) D6.20936-.-/32 &.736.-36’，L;D，$EEF + #F—%F ［G$］ D C，W)60I L+ * ?3A)( 436 A’2.?/1 ./6(/2) 0).- /25)2-36’ 132-63( O/-I ?8(-/9() 0).- 733J/2B0 P］ D6.20936-.-/32 ,1/)21)， ［ + &)) （ ： $EE#，G% #） G!G—GQ! ［GG］ ［ + XI.3 Y+ V’2.?/1 .2A ,-.-/1 K/)(A L.2.B)?)2- L3A)(0 V］ @I/(.A)(9I/.，@*：DI) YI.6-32 ,1I33(，=9)6.-/320 .2A ;2436?.-/32 L.2.B)?)2- V)9.6-?)2-，Z2/5)60/-’ 34 @)220’(5.2/.，$EEE + "#—EF ［G#］ ［ + :.(()B3 :，5.2 >’[/2 :+ =9-/?.( A’2.?/1 96/1/2B 34 /25)2-36/)0 O/-I 0-31I.0-/1 A)?.2A 35)6 4/2/-) I36/[320 P］ L.2.B)?)2- ,1/U ： )21)，$EE"，"F（H） EEE—$FGF ［G"］ ［ + :.(()B3 :，5.2 >’[/2 :+ * ?8(-/U963A81- A’2.?/1 96/1/2B 9637()? .2A /-0 .99(/1.-/32 -3 2)-O36J ’/)(A ?.2.B)?)2- P］ =9)6.-/320 （ ： >)0).61I，$EE%，"! $） G"—"$ ［G!］ ［ + \.I?/.0 ,+ V)?.2A T0-/?.-/32 /2 &30- ,.()0 ;25)2-36’ ,’0-)?0 >］ ,.2-. C(.6.，C.：,.2-. C(.6. Z2/5)60/-’，$EE" + $—GF ［GQ］ ［ + L1:/(( P ;+ C)2036)A 6)B6)00/32 .2.(’0/0 34 ?8(-/U1(.00 A)?.2A A.-. 087])1- -3 ]3/2- 1.9.1/-’ 1320-6./2-0 P］ *228.( 34 =9)6.-/320 >)0).61I，$EE!，QF：GFE—G"F ［G%］ ［ + >3-I0-)/2 L+ W3-)( 35)6733J/2B .0 . L.6J35/.2 0)N8)2-/.( A)1/0/32 9631)00 P］ V)1/0/32 ,1/)21)，$E%"，!：GHE—"F" ［GH］ ［ + &.A.2’ ,+ V’2.?/1 39)6.-/2B 68()0 436 ?3-)( 6)0)65.-/32 P］ V)1/0/32 ,1/)21)，$E%Q，%：HGE—H"F ［GE］ ［ + &/7)6?.2 S，K)1I/.((/ Z+ =2 -I) I3-)( 35)6733J/2B 9637()?：*2 /25)2-36’ 9637()? O/-I 0-31I.0-/1 1.21)((.-/320 P］ L.2.B)?)2,1/)21)，$E%H，G"：$$$%—$$GQ ［#F］ ［ + （ ： Y/((/.?0 < T+ V)1/0/32 -I)36’ .2A -I) /22J))9)6：*2 .9963.1I 436 0)--/2B I3-)( 6)0)65.-/32 93(/1’ P］ ;2-)64.1)0，$E%%，% "） $H—#$ ［#$］ ［ + P32)0 @，&31JO33A *+ DI) L.2.B)?)2- 34 W3-)( =9)6.-/320 L］ &32A32： C.00)(( TA81.-/32 &-A，$EHE + $—"F ［#G］ ［ + CI.62)0 *，C339)6 Y Y+ L.2.B)?)2- L3A)(0 .2A ;2A80-6/.( *99(/1.-/320 34 &/2).6 @63B6.??/2B L］ \)O K36J：Y/()’，$E!E + $GF—$!F ［##］ ［ + ;O.?86. M，&/8 R+ * B)2)-/1 .(B36/-I?0 436 1I.21) 1320-6./2)A 963B6.??/2B P］ P3862.( 34 ;2436?.-/32 ^ =9-/?/[.-/32 ,1/)21)0， ： $EEQ，$%（G） "FE—"GG ［#"］ R+ V)9)2A)2-U1I.21) 963B6.??/2B：* 1(.00 34 0-31I.0-/1 39-/?/[.-/32 P］ C3?98-)60 ^ L.-I)?.-/10 O/-I *99(/1.-/320， ［ + &/8 $EE%， ： #"（$G） HE—$F" ［#!］ R，M8 C+ V)9)2A)2-U1I.21) B3.( 963B6.??/2B .2A .2 .99(/1.-/32 P］ P3862.( 34 ,’0-)?0 T2B/2))6/2B ^ T()1-632/10， ［ + &/8 $EE#， " （G） "F—"% ： ［#Q］ R+ V)9)2A)2-U1I.21) B3.( 963B6.??/2B .2A /-0 B)2)-/1 .(B36/-I? 7.0)A .9963.1I P］ L.-I)?.-/1.( .2A C3?98-)6 L3A)(/2B， ［ + &/8 ： $EEQ，G"（%） "#—!G ［#%］ R，;O.?86. M+ L3A)(/2B 0-31I.0-/1 A)1/0/32 0’0-)?0 80/2B A)9)2A)2-U1I.21) 963B6.??/2B P］ T8639).2 P3862.( 34 =9)6.-/32.( ［ + &/8 ： >)0).61I，$EE%，$F$（$） $E#—GF# ［#H］ ［ + ［ + T(/.0I7)6B P，,-)/27)6B >+ L.6J)-/2BU963A81-/32 ]3/2- A)1/0/32 ?.J/2B *］ ;2：&/(/)2 P+ )A0+ L.6J)-/2B L］ \36-IUW3((.2A， *?0-)6A.?：$EE$ + #GF—##G ［#E］ ［ + R.A/2)((/ > V+ *2 39-/32.(，A’2.?/1 93(/1’ 436 I3-)( ’/)(A ?.2.B)?)2- P］ T8639).2 P3862.( 34 =9)6.-/32.( >)0).61I，GFFF， $G$："%Q—!F# ［"F］ ［ + <)2B K，:.(()B3 :+ =9-/?.( 0-399/2B -/?)0 436 )2A 34 0).032’ 0.()0 .2A 39-/?.( 0-399/2B -/?)0 436 963?3-/32.( 4.6)0 P］ L.2.B)U 0 ［"$］ 万方数据 =9-/?.( 93(/1/)0 34 ’/)(A ?.2.B)?)2- O/-I ?8(-/9() 96)A)-)6?/2)A 96/1)0 P］ =9)6.-/320 >)0).61I，GFFF，"H ［ + <)2B K，_/.3 R+ （ ： ?)2- ,1/)21)，$EE!，"$ H） $#%G—$#E$

管 理 科 学 学 报 — PC — !AA" 年 B! 月 ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! （!） ""!—"#" ： ［#!］ ［ / $%&’(%))*+( , -，$%&’(%))*+( . ,/ 0123%41 .5+561)1+& .］ &7%28 18(/ 0%+659*21：.4:;-<=>?@@ ?+4，!AAB / "CA—"CD ［#"］ :75E%5 . F，<5+6 G G/ ?+&1EE%61+& (H(&1) &* (I99*2& JI86)1+&5E KI(%+1(( L*2145(&%+6：M71 45(1 *L 1(&%)5&%+6 7*&1E 2**) 81)5+8 ［ ,］ ?NNN M25+(54&%*+( *+ $I’’H 0H(&1)(，!AAA，C #） "CA—"OP （ ： / ［##］ ［ / 047Q52&’ R，>%1)(&25 0/ ?)92*3%+6 &71 544I254H *L 7*&1E 21(1235&%*+( L*2145(&%+6：SI231( (%)%E52%&H 5992*547 ,］ ,*I2+5E *L M2531E ： ;1(15247，BOOP，"D（ 0I))12） "—B# ［#T］ ［ / F5U12 M V，S*EE%12 W -/ - 4*)9525&%31 2131+I1 5+5EH(%( *L 7*&1E H%1E8 )5+561)1+& 71I2%(&%4( ,］ W14%(%*+ 04%1+41(，BOOO，"A （B） !"O—!D" ： ［#D］ ［ / F%&25+ :，.*+8(471%+ X/ -99E%45&%*+ *L H%1E8 )5+561)1+& &* &71 7*&1E %+8I(&2H 4*+(%812%+6 )IE&%9E1 85H (&5H( ,］ Y9125&%*+( ;1= （ ： (15247，BOOT，#" "） #!P—##" ［#P］ ［ / F5U12 M，.I2&7H Z Z，,5H525)5+ X/ 0123%41 954U561 (Q%&47%+6 %+ 7*&1E 2131+I1 )5+561)1+& (H(&1)( ,］ W14%(%*+ 04%1+41(， （ ： !AA!，"" B） BAO—B"! ［#C］ ［ / （ ： GL1%L12 G/ M71 5%2E%+1 8%(4*I+& L521 5EE*45&%*+ 92*KE1) ,］ W14%(%*+ 04%1+41(，BOCO，!A B） B#O—BTP ［#O］ ［ / M5EEI2% V，35+ ;H’%+ :/ -+ 5+5EH(%( *L K%8=92%41 4*+&2*E( L*2 +1&Q*2U 2131+I1 )5+561)1+& ,］ .5+561)1+& 04%1+41，BOOC，## （BB） BTPP—BTO" ： ［TA］ S%5+4%)%+* -，?+’12%EE* :，，@I4%8% 0，!" #$ / - )5&71)5&%45E 92*625))%+6 5992*547 L*2 &71 (*EI&%*+ *L 25%EQ5H H%1E8 )5+561)1+& ［ / （ ： 92*KE1) ,］ M25+(9*2&5&%*+ 04%1+41，BOOO，"" !） BDC—BCB ［TB］ 0EHU1 ;，[*I+6 [/ $%+%&1 (&*475(&%4 U+59(54U( Q%&7 599E%45&%*+( &* H%1E8 )5+561)1+& ,］ Y9125&%*+( ;1(15247，!AAA，#C ［ / 35+ （B） BTB—BP! ： ［T!］ G/ WH+5)%4 92%4%+6 %+ 5%2E%+1 (15& )5+561)1+& L*2 LE%67&( Q%&7 )IE&%9E1 LE%67& E16( ,］ M25+(9*2&5&%*+ 04%1+41，!AAA，#D "） ［ / （ ： [*I "PT—"CC

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万方数据



  本文关键词：酒店收益管理的研究进展与前景，由笔耕文化传播整理发布。