共享租房中房東信息披露對(duì)房屋分享效果的影響

【摘 要】 共享經(jīng)濟(jì)已與我們的生活密切相連，本文旨在研究共享經(jīng)濟(jì)下房東的個(gè)人描述性信息對(duì)于資源共享效果的影響。通過(guò)python程序抓取小豬短租網(wǎng)站上的房屋所有者的個(gè)人描述性信息，利用內(nèi)容分析法、回歸分析法，對(duì)房屋所有者個(gè)人描述性信息的廣度和深度對(duì)資源分享效果的影響進(jìn)行研究。結(jié)果表明，信息廣度和深度對(duì)分享效果均有顯著的正向影響，信用對(duì)信息廣度對(duì)分享效果的影響有負(fù)向調(diào)節(jié)作用。最后，根據(jù)本研究的結(jié)果對(duì)資源共享者與消費(fèi)者之間的信任構(gòu)建提供了一定的參考依據(jù)。

【關(guān)鍵詞】 描述性信息 信息廣度 信息深度 分享效果 在線信任

1.引言

共享經(jīng)濟(jì)的運(yùn)轉(zhuǎn)需要強(qiáng)大的信任力，而信任天生脆弱，若無(wú)法建立起資源共享雙方的信任，一切的美好只是曇花一現(xiàn)。傳統(tǒng)的房屋租賃中，交易直接面對(duì)面完成，而共享經(jīng)濟(jì)下的租房主要通過(guò)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)進(jìn)行，存在著信息不對(duì)稱。因此如何解決資源共享者與消費(fèi)者之間的信任問(wèn)題成為資源共享能否成功的關(guān)鍵。有關(guān)P2P網(wǎng)貸的研究表明，在信息嚴(yán)重不對(duì)稱的情況下，借款人通過(guò)對(duì)自己的個(gè)人特征進(jìn)行描述在投資者心中塑造自己的個(gè)人形象，可以緩解信息不對(duì)稱，進(jìn)而提高交易的成功率。而在交易雙方都匿名的情況下，資源共享者自身更多的個(gè)人信息披露和信息描述可以幫助消費(fèi)者更多地認(rèn)識(shí)了解他們，從而產(chǎn)生更多的交易。因此，本研究選取小豬短租--國(guó)內(nèi)知名共享經(jīng)濟(jì)下在線短租的代表，從資源共享者呈現(xiàn)的信息特征視角出發(fā)，探討資源共享者的個(gè)人描述性信息對(duì)消費(fèi)者，進(jìn)而對(duì)交易達(dá)成的影響。同時(shí)，根據(jù)本研究的結(jié)果，本文將提出一些合理化的建議，為資源共享者建立與消費(fèi)者之間的信任提供一定的參考和依據(jù)。

2.相關(guān)文獻(xiàn)回顧

描述性信息是描述者通過(guò)一系列結(jié)構(gòu)化的闡述如個(gè)人經(jīng)歷、目前狀況以及對(duì)未來(lái)的設(shè)想等等來(lái)展示自身詳細(xì)情況的信息（Riessman，1993），從而完成對(duì)自身個(gè)人品質(zhì)和形象特征的刻畫(huà)。學(xué)者們對(duì)于描述性信息的研究主要集中于P2P網(wǎng)貸中。在P2P網(wǎng)貸中，投資者對(duì)于借款人的認(rèn)知僅限于網(wǎng)站平臺(tái)認(rèn)證的借款人的信用等級(jí)，在這種信息嚴(yán)重不對(duì)稱的情況下，借款人可以通過(guò)公布自己的描述性信息來(lái)反映自己的個(gè)人特征，緩解信息不對(duì)稱，提高交易的成功率。Herzenstein et al.（2012），李焰等（2014）通過(guò)Prosper.com平臺(tái)借款人的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，描述性信息及信息中的個(gè)人特征會(huì)對(duì)投資人的決策產(chǎn)生影響，且提供的信息越多，越容易成功借款，如照片、年齡、性別、道德感等信息。此外，描述性文本中拼寫(xiě)錯(cuò)誤、文本長(zhǎng)度以及關(guān)鍵詞中的情感也會(huì)對(duì)借款有影響（Dorfleitner et al.， 2016）。

綜合上述學(xué)者的研究，描述性信息及其表現(xiàn)出的個(gè)人特征會(huì)對(duì)投資者的決策產(chǎn)生重要影響。與此相同，我們認(rèn)為資源共享者的個(gè)人描述性信息在共享經(jīng)濟(jì)下的在線短租中同樣起著重要的作用，通過(guò)對(duì)房東個(gè)人信息的描述和形象的塑造，讓消費(fèi)者感到可信和可靠，從而獲得消費(fèi)者的信任并影響他們的決策。

3.研究模型與假設(shè)

3.1 研究模型

在短租平臺(tái)上預(yù)訂房間時(shí)，房東自身的信息披露的越多，提供的信息越詳細(xì)，就越容易獲得消費(fèi)者的初始信任，進(jìn)而促進(jìn)房間訂單量的提高。李焰等（2014）研究發(fā)現(xiàn)個(gè)人提供的信息特征越多，交易成功率越高。描述性文本的詳細(xì)程度也可以幫助消費(fèi)者做更好的判斷。結(jié)合小豬短租房東，不同信用等級(jí)的房東其呈現(xiàn)的個(gè)人描述性信息可能存在著差別。據(jù)此，本文將資源共享者的個(gè)人描述信息劃分為信息廣度和信息深度兩個(gè)層面，分別探討其對(duì)資源分享效果的影響，并探討在不同信用等級(jí)的作用下，其對(duì)資源分享效果是否會(huì)產(chǎn)生不同的影響?；诖?，本研究的概念模型如圖1所示：

3.2 變量定義與研究假設(shè)

3.2.1 信息廣度

廣度，即事物的范圍。金蔚（2012）從新聞角度指出廣度反映新聞所傳達(dá)的信息量的大小以及所涉及的方面是否全面。趙圃（2004）認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)信息的廣度可以把現(xiàn)在和未來(lái)狀態(tài)的信息廣泛且豐富地顯示出來(lái)。由此可見(jiàn)，廣度是信息產(chǎn)品進(jìn)行橫向比較的標(biāo)準(zhǔn)，反映了信息的覆蓋面和完整性。本研究中，資源共享者在個(gè)人描述信息中呈現(xiàn)的相關(guān)個(gè)人特征越多時(shí)，對(duì)資源分享效果的促進(jìn)作用越大，也即對(duì)房間訂單量的影響越大，據(jù)此，本研究提出如下假設(shè)：

H1：信息量越廣，對(duì)資源分享效果的影響越大

3.2.2 信息深度

信息深度可理解為描述文本的長(zhǎng)度或文本字?jǐn)?shù)。評(píng)論深度可以提高消費(fèi)者對(duì)于信息的判別和診斷 （Chevalier，2006）。還有研究發(fā)現(xiàn)，評(píng)論信息的詳細(xì)程度可以幫助消費(fèi)者判斷評(píng)論信息的有用性，且對(duì)在線評(píng)論的有用性有正向影響（郝媛媛，2010），從而對(duì)消費(fèi)者的購(gòu)物傾向有一定影響。但是，也有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，評(píng)論長(zhǎng)度對(duì)評(píng)論有用性的影響曲線呈倒U型。在本研究中，信息深度用個(gè)人描述的文本長(zhǎng)度來(lái)衡量。資源共享者對(duì)自身的描述越詳細(xì)，消費(fèi)者對(duì)其個(gè)人的了解可能會(huì)更加深入，因此對(duì)其產(chǎn)生的信任可能越多，對(duì)資源分享效果的促進(jìn)作用就越大，也即對(duì)房間訂單量的影響越大，據(jù)此本研究提出如下假設(shè)：

H2：信息描述越深，對(duì)資源分享效果的影響越大

3.2.3 信用等級(jí)

信用等級(jí)反映了資源共享者信用水平的高低。小豬短租使用芝麻信用來(lái)衡量資源共享者的信用水平，其分值越高代表信用等級(jí)越高?；谟∠蠊芾砝碚摚瑐€(gè)體會(huì)有意識(shí)、有策略地維護(hù)自己所希望塑造的形象。因此，相對(duì)于資源共享者的個(gè)人描述性信息，資源共享者較高的信用等級(jí)對(duì)消費(fèi)者的影響可能會(huì)更大，因此本研究提出如下假設(shè)：

H3：信用等級(jí)越高，信息廣度對(duì)資源分享效果的影響越小

H4：信用等級(jí)越高，信息深度對(duì)資源分享效果的影響越小。

4.數(shù)據(jù)搜集與分析方法

4.1 數(shù)據(jù)搜集與處理

本研究利用python爬蟲(chóng)程序從小豬短租網(wǎng)站上抓取8406條資源共享者的信息。將房間價(jià)格區(qū)間控制在50到300元之間，并選取可住客人數(shù)為1-2人的房間，去掉重復(fù)項(xiàng)及沒(méi)有資源共享者個(gè)性描述的數(shù)據(jù)，最終有效數(shù)據(jù)為668條。

4.2 數(shù)據(jù)分析方法和工具

本研究首先利用內(nèi)容分析法對(duì)個(gè)人描述性信息進(jìn)行特征總結(jié)和分類。再利用SPSS19.0軟件對(duì)自變量與因變量之間進(jìn)行相關(guān)性分析，再通過(guò)回歸分析自變量的變化是否引起了因變量的顯著變化，以及在調(diào)節(jié)變量的作用下，自變量對(duì)因變量的影響。本研究主要利用此方法檢驗(yàn)資源共享者的個(gè)人描述性信息對(duì)資源分享效果的影響，以及當(dāng)資源共享者具備不同的信用等級(jí)時(shí)，描述性信息的不同特性對(duì)資源分享效果的影響。

4.3 描述性信息特征處理

第一步，根據(jù)在線短租消費(fèi)者群體的特征，本研究選定3名互不相識(shí)的、與在線短租消費(fèi)者群體特征相似的研究助理，從而確保本研究獲取的特征與在線短租網(wǎng)站實(shí)際消費(fèi)者的主管判斷一致。

第二步，隨機(jī)挑選出200條描述信息，在信息不能交換的情況下，安排3名研究助理對(duì)此200條描述信息進(jìn)行閱讀和特征概括，并對(duì)每個(gè)特征進(jìn)行解釋界定。

第三步，組織此三名研究助理對(duì)各自界定歸納的特征進(jìn)行討論和分析。最終，經(jīng)三人一致同意的特征共有14個(gè)，分別是：職業(yè)、性格、愛(ài)好、愛(ài)交友、生活態(tài)度、特長(zhǎng)、夢(mèng)想、個(gè)人經(jīng)歷、個(gè)人品質(zhì)、誠(chéng)意、家庭成員、分享精神、生日、家鄉(xiāng)。

根據(jù)內(nèi)容分析法的程序，對(duì)668條資源共享者個(gè)性描述性信息進(jìn)行特征分類，如果描述性信息中包含有關(guān)于職業(yè)的描述，則為1，否則為0，其他特征依此類推，形成每條描述性信息所包含的特征分類及總特征量的匯總，從而進(jìn)行進(jìn)一步的分析。

4.4 數(shù)據(jù)分析

本研究訂單量取資源共享者各房間的平均訂單，并對(duì)描述性信息的文本長(zhǎng)度進(jìn)行對(duì)數(shù)處理。此外，本研究選取的控制變量為房間價(jià)格和房間評(píng)分，自變量信息廣度用特征量來(lái)衡量，信息深度用字符長(zhǎng)度來(lái)衡量，因變量資源分享效果用房間的平均訂單來(lái)衡量。

4.4.1 假設(shè)檢驗(yàn)

首先對(duì)每條資源共享者個(gè)性描述信息特征分類的結(jié)果進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，再對(duì)各變量進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果表明各變量之間存在顯著的相關(guān)關(guān)系。利用SPSS19.0對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線性回歸分析，在主效應(yīng)結(jié)果表中，特征量對(duì)平均訂單有顯著的正向影響（=4.252，P=0.000<0.05），字符長(zhǎng)度對(duì)平均訂單有顯著的正向影響（=12.107，P=0.000<0.05），假設(shè)H1和H2得到支持。在調(diào)節(jié)效應(yīng)結(jié)果表中，信用具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用（= -6.773，P=0.050≤0.05），其中信用對(duì)特征量對(duì)平均訂單的影響具有顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)作用（=1.141，P=0.023<0.05），字符長(zhǎng)度的主效應(yīng)不顯著（P=0.086>0.05），信用對(duì)字符長(zhǎng)度對(duì)平均訂單的影響具有一定的負(fù)向調(diào)節(jié)作用，但不夠顯著，假設(shè)H3得到支持，假設(shè)H4被拒絕。

4.4.2 拓展研究

研究的回歸分析結(jié)果表明特征量對(duì)房間平均訂單有顯著的正向影響，在此基礎(chǔ)上，為了探究哪些特征對(duì)平均訂單的影響更大，本研究繼續(xù)深入分析，對(duì)各特征與房間訂單之間的關(guān)系進(jìn)行了回歸分析，結(jié)果表明：職業(yè)（P=0.008<0.05），愛(ài)交友（P=0.000<0.05），生活態(tài)度（P=0.000<0.05），個(gè)人經(jīng)歷（P=0.000<0.05），誠(chéng)意（P=0.000<0.05），分享精神（P=0.004<0.05）對(duì)房間訂單具有顯著的正向影響。回歸分析結(jié)果表明字符長(zhǎng)度對(duì)房間平均訂單有顯著的正向影響，在此基礎(chǔ)上，本研究繼續(xù)對(duì)此進(jìn)行曲線回歸估計(jì)，發(fā)現(xiàn)房間訂單隨字符長(zhǎng)度增加呈倒U型曲線。

5.結(jié)果與討論

5.1 研究結(jié)論

5.1.1 信息廣度對(duì)資源共享效果的影響

根據(jù)假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果，信息量越廣，對(duì)房間訂單量的影響越大，也即當(dāng)資源共享者在個(gè)人描述中對(duì)自身各方面有更多介紹時(shí)，消費(fèi)者對(duì)其的了解也會(huì)更加全面，從而產(chǎn)生更多的信任，促進(jìn)雙方之間的資源共享和房間訂單量的提高。此外，根據(jù)進(jìn)一步的研究，當(dāng)資源共享者在個(gè)人描述性信息中展示關(guān)于個(gè)人職業(yè)，熱愛(ài)交友，個(gè)人生活態(tài)度，個(gè)人經(jīng)歷，誠(chéng)意，分享精神等方面的信息時(shí)，更容易獲得消費(fèi)者信任，從而獲得更多的房間訂單。

5.1.2 信息深度對(duì)資源共享效果的影響

根據(jù)假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果，信息描述越深，對(duì)房間訂單量的影響越大，也即資源共享者對(duì)自身有更多的文字描述時(shí)，對(duì)自身的介紹也會(huì)更加詳細(xì)，消費(fèi)者對(duì)其了解也會(huì)更加深入，從而產(chǎn)生更多信任，促進(jìn)房間訂單量的提高。但是，根據(jù)進(jìn)一步的研究，房間的訂單量并非隨著文本描述長(zhǎng)度的增加而一直增長(zhǎng)，而是呈倒U型，也即，當(dāng)描述性文本到達(dá)某個(gè)長(zhǎng)度時(shí)，其對(duì)訂單量產(chǎn)生負(fù)向影響。

5.1.3 信用的調(diào)節(jié)作用研究

根據(jù)假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果，信用等級(jí)越高，信息廣度對(duì)訂單量的影響越小。也即當(dāng)資源共享者具有較高的信用等級(jí)時(shí)，個(gè)人描述性信息中特征量對(duì)房間訂單量的正向影響將減弱，信用對(duì)信息廣度對(duì)訂單量的影響有負(fù)向調(diào)節(jié)作用。在表4的調(diào)節(jié)作用結(jié)果表中，信息深度的主效應(yīng)減弱，說(shuō)明信用對(duì)信息深度對(duì)訂單量的影響有一定負(fù)向調(diào)節(jié)作用，但調(diào)節(jié)作用不顯著。

5.2 管理啟示

本研究從資源共享者個(gè)人描述性信息呈現(xiàn)的角度出發(fā)，分析了其對(duì)資源共享者與消費(fèi)者之間信任建立的影響。因此，本研究結(jié)果對(duì)于在線短租網(wǎng)站資源共享者與消費(fèi)者之間信任關(guān)系的建立具有一定的借鑒意義：

第一，資源共享者可以在個(gè)人描述性信息中呈現(xiàn)自身多方面的特征，從而使消費(fèi)者對(duì)自身有一個(gè)多方面的了解，其中，關(guān)于自身職業(yè)、對(duì)生活的態(tài)度、個(gè)人經(jīng)歷介紹，共享房間的誠(chéng)意和分享精神的描述對(duì)消費(fèi)者的影響更大。由于個(gè)體相似性的存在，關(guān)于自身特征的描述和介紹可能會(huì)吸引具有相似特征的消費(fèi)者關(guān)注，從而獲取消費(fèi)者更多的信任，對(duì)于房間訂單量的提升有一定的促進(jìn)作用。

第二，當(dāng)資源共享者對(duì)自身的描述更加詳細(xì)和深入時(shí)，可時(shí)消費(fèi)者對(duì)自身的了解也更加深入，從而減少交易中的不確定性和信息不對(duì)稱，但對(duì)于自身的描述，其文本長(zhǎng)度也要控制在一個(gè)適當(dāng)?shù)钠谑瓜M(fèi)者對(duì)其有更多了解的情況下獲得更多的信任，從而提升房間訂單量。

此外，資源共享者的信用在在線短租中對(duì)消費(fèi)者的決策也具有較大的影響作用，因此，在資源共享者提供更多個(gè)人描述性信息的同時(shí)，也要注重公布和提升自身的信用等級(jí)，提高自身的可信度，從而促進(jìn)租房交易達(dá)成和訂單量的提升。

5.3 研究的局限性和未來(lái)研究方向

雖然在本研究中，筆者力求過(guò)程嚴(yán)謹(jǐn)，但仍存在很多不足，因此本研究仍存在以下一些局限：第一，樣本數(shù)量不足。本研究?jī)H僅隨機(jī)抓取了部分?jǐn)?shù)據(jù)而非全部，當(dāng)樣本的數(shù)據(jù)量更大時(shí)，數(shù)據(jù)結(jié)果可能會(huì)發(fā)生改變。后續(xù)研究將抓取更全面的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。第二，本研究利用內(nèi)容分析法對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分類，但由于選取的研究助理僅有三人，在特征的劃分上仍然可能存在偏差，后續(xù)研究將采用更加精確的方法對(duì)文本特征進(jìn)行處理，從而提高特征分類的精確度。

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作者簡(jiǎn)介：何晶璟，湖北襄陽(yáng)人，中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)工商管理學(xué)院電子商務(wù)2015級(jí)研究生。