Airbnb房源價格影響因素研究

吳曉雋　裘佳璐

[摘 要]自Airbnb正式進(jìn)軍中國市場，它已快速發(fā)展成為中國分享經(jīng)濟的標(biāo)桿，并且以Airbnb模式為先導(dǎo)的在線民宿短租市場也顯著地影響著民眾的旅行及住宿方式。文章利用爬蟲技術(shù)從Airbnb App上獲得中國36個城市的51874個房源的有效樣本數(shù)據(jù)，采用OLS回歸和分位數(shù)回歸模型，分析了9類共27個細(xì)分變量對房源價格的影響，來確定影響Airbnb房源價格的關(guān)鍵因素。OLS和分位數(shù)回歸所得的結(jié)果表明，大多數(shù)變量（除實體床、客人電話和照片外）均通過顯著性檢驗，信任度與社交度這兩類非經(jīng)濟因素也對Airbnb房價有明顯影響，且對于經(jīng)營不同價位房源的房東，房源屬性和社交度、信任度對房價的影響程度有明顯區(qū)別。基于回歸結(jié)論，文章進(jìn)一步采用了對應(yīng)分析法對不同城市的不同價位Airbnb房源的價格關(guān)鍵影響因素深入剖析，研究顯示，對于不同城市的Airbnb房源經(jīng)營房東，他們所需重點關(guān)注的因素有所不同。

[關(guān)鍵詞]Airbnb;價格影響因素;分位數(shù)回歸;信任與社交

[中圖分類號]F59

[文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A

[文章編號]1002-5006（2019）04-0013-16

Doi：10.19765/j .cnkl.1002-5006.2019.04.007

引言

分享經(jīng)濟（sharing economy）作為一種依賴網(wǎng)絡(luò)，建立在分享知識、服務(wù)或閑置資料“使用權(quán)”基礎(chǔ)上的需要社會大眾廣泛參與的新經(jīng)濟形態(tài)，對當(dāng)前社會生活的各個領(lǐng)域都產(chǎn)生了深刻的影響。在信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展推動下，分享經(jīng)濟已成為目前社會經(jīng)濟領(lǐng)域中非?；钴S的經(jīng)濟模式之一。中國分享經(jīng)濟起步雖略晚于國外，但發(fā)展勢頭強勁，預(yù)計到2020年分享經(jīng)濟交易規(guī)模占GDP比重將達(dá)到10%以上[1]。

其中，以旅行住宿分享為內(nèi)容的民宿在線短租的發(fā)展令人矚目。相對于傳統(tǒng)住宿消費市場，民宿在線短租有兩方面優(yōu)勢：一方面相較于酒店，在線短租房源覆蓋廣，種類多，選擇豐富，消費靈活，性價比高，同等價位下，享受酒店所不具備的個性體驗。另一方面相較于傳統(tǒng)線下短租，民宿在線短租網(wǎng)站/平臺房源更多、更豐富，為租客提供多種選擇;展示信息形式多樣，提高溝通效率，能降低交易雙方的信息不對稱性;平臺的保障機制，能有效降低預(yù)訂和支付環(huán)節(jié)可能的交易風(fēng)險[2]。在分享經(jīng)濟領(lǐng)域，2017年中國民宿在線短租的交易量增長速度僅次于知識技能和生活服務(wù)，增速達(dá)到了70.6%[3];且民宿在線預(yù)訂市場的交易規(guī)模也由2012年興起時的4.7億元增長至2017年的145.6億元[4]，后續(xù)還呈現(xiàn)出持續(xù)擴大的趨勢。而且中國國務(wù)院在2018年10月印發(fā)的《完善促進(jìn)消費體制機制實施方案（2018-2020年）》文件中提到要鼓勵發(fā)展民宿短租，加快行業(yè)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)制訂工作，使得民宿在線短租在中國的發(fā)展，相較于日本、西班牙等國，享有更為有

利的政策環(huán)境。

Airbnb（愛彼迎）是民宿在線短租平臺鼻祖，分享住宿的先驅(qū)，它以P2P為商業(yè)模式，以互聯(lián)網(wǎng)平臺為媒介，賦能個人在線上發(fā)布房源、搜索房屋信息、完成在線預(yù)訂程序并實現(xiàn)線下入住。自2008年在美國成立以來，Airbnb的影響力已遍及了全世界190多個國家的65000多個城市，擁有超過400萬套房源，積累了6000多萬名用戶，其估值高達(dá)310億美元[5]，已超越全球多家知名酒店集團(tuán)。Airbnb在中國市場起步于2010年，并于2015年8月正式入華，發(fā)展十分迅速，至2017年年底，中國的Airbnb可供出租的房間數(shù)量已達(dá)到15萬間[5-6]。盡管在房源規(guī)模上，中國境內(nèi)的Airbnb不敵途家100多萬間的房源數(shù)量，但是就房東構(gòu)成和商業(yè)模式來說，途家主要采用B2P模式，其平臺上更多的是公司統(tǒng)一運營的房源，更具有酒店標(biāo)準(zhǔn)化特征，而Airbnb則更多采用P2P的商業(yè)模式，平臺上的房東以個人房東為主[7]，更能體現(xiàn)分享經(jīng)濟的本質(zhì)特征，故而以Airbnb為本文研究對象比較合適且有代表性。

當(dāng)前，我國正處于分享經(jīng)濟發(fā)展的黃金期和轉(zhuǎn)折關(guān)鍵期。據(jù)電子商務(wù)研究中心監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示，2017年中國分享經(jīng)濟市場規(guī)模約52850億元，較2016年的36 750億元增長了43.81%[4]。但相較于2013年和2014年的增長速度，近兩年的市場規(guī)模增速逐漸放緩，由原先的“高歌猛進(jìn)”階段進(jìn)入當(dāng)前關(guān)鍵的調(diào)整階段[4]。表現(xiàn)在民宿在線短租領(lǐng)域，不難發(fā)現(xiàn)隨著房源數(shù)量指數(shù)級的增長，市場競爭的激烈程度正在倍增。這也就意味著，房東在競爭日益激烈的市場環(huán)境下，獲利空間受到擠壓，盈利難度增大。因此他們需要采用更為明智的定價和營銷策略來保證自己的收益，從而使這種P2P的房屋分享模式可持續(xù)。事實上，定價和收入管理是酒店營銷中最常研究的兩個主題[8]。但與傳統(tǒng)酒店業(yè)成熟的定價理論與實踐不同，Airbnb房源的獨特性和房東的異質(zhì)性，使得房東難以最佳方式做出合理的定價決策[9-10]。Hill在其發(fā)表的文章中有提及房東對其房源真實市場價值和Airbnb“智能定價”功能的困惑[11]。故而，研究Airbnb房源的價格影響因素是一個有意義的話題。

目前雖然已有文獻(xiàn)開始嘗試將短租房源價格與其房源屬性聯(lián)系起來進(jìn)行研究，但是存在一定的局限性。一方面，并沒有專門以中國的Airbnb房源及其價格為研究對象的文獻(xiàn)，多是基于中國某一個城市來研究影響Airbnb房價的關(guān)鍵因素[12-13]，或是雖然基于多個城市，但卻是從其他國家角度來探討分享經(jīng)濟在線短租的價格影響因素[10，14];另一方面，對Airbnb價格決定因素的分類與確認(rèn)大多基于酒店業(yè)的研究，并沒有突出Airbnb作為分享經(jīng)濟平臺所特有的影響因素。而且雖然有學(xué)者提及并分析Airbnb所特有的非經(jīng)濟影響因素，如游客的社交需求，但并沒有將其與價格聯(lián)系在一起做實證分析。

本文以中國的Airbnb房源為研究對象，探究其價格的決定因素。通過爬蟲程序獲取了截至2017年11月，在中國境內(nèi)的123 655個Airbnb房源信息及其評論的相關(guān)數(shù)據(jù)，使用普通最小二乘（OLS）分析和分位數(shù)回歸（QR）分析51 874個有效樣本數(shù)據(jù)，調(diào)查9類因素：外部因素、房東特征、區(qū)位特征、房源特征、房間設(shè)施、出租規(guī)則、信任度、社交度、租客特征對價格決定的影響。其中，加入信任度和社交度這兩類變量以表征分享經(jīng)濟平臺特質(zhì)。本文的發(fā)現(xiàn)在理論上對現(xiàn)有分享經(jīng)濟背景下在線短租定價規(guī)律的研究有一定的補充和完善的作用，并在實踐上能一定程度降低Airbnb“智能定價”工具的定價原理的不透明度，幫助房東更好地制定價格及營銷策略。

1 文獻(xiàn)回顧

1.1分享經(jīng)濟和Airbnb

分享經(jīng)濟作為一種經(jīng)濟思想，最早是在20世紀(jì)80年代中期由美國麻省理工學(xué)院經(jīng)濟學(xué)教授Weitzman提出，他認(rèn)為能替代現(xiàn)有工資制度（即利潤全歸于資本家們）的經(jīng)濟模式就是分享經(jīng)濟[15]。當(dāng)然，現(xiàn)在所說的分享經(jīng)濟概念已經(jīng)發(fā)生了很大的變化。分享經(jīng)濟的全球思想先鋒Botsman將其定義為一種分享空間、技術(shù)，甚至是工具等未充分利用資產(chǎn)，由此產(chǎn)生貨幣性或非貨幣性利益的經(jīng)濟模式[16]。最新的維基百科詞條則將其解釋為“圍繞人力和物質(zhì)資源分享而建立起來的一種可持續(xù)的經(jīng)濟系統(tǒng)”。

分享經(jīng)濟最顯著的特征即是通過陌生人之間的分享以充分利用閑置資源。Schor在對分享經(jīng)濟的特征進(jìn)行確定時就有提及陌生人分享能力的促進(jìn)這一點[17]。陳馳在對分享經(jīng)濟的核心進(jìn)行總結(jié)時也有提出，分享若要變?yōu)橐环N經(jīng)濟現(xiàn)象，則需要通過利用閑置資源降低管理成本[18]。分享經(jīng)濟的另一大特征與產(chǎn)權(quán)關(guān)系相聯(lián)系，分享是使用權(quán)的分享而非所有權(quán)的轉(zhuǎn)換，這種模式使得多次“出售”同一個產(chǎn)品成

為可能，從而產(chǎn)生更大的經(jīng)濟價值和效益[19]。人們相互信任和誠信作為分享經(jīng)濟能真正實施的一大前提，也是學(xué)者們重點關(guān)注的這一經(jīng)濟模式所獨有的特征。Piscicelli等就指出，分享經(jīng)濟追求的是社會文化價值，根本上體現(xiàn)的是價值觀的變化[20]。分享經(jīng)濟的產(chǎn)生與發(fā)展建立在互聯(lián)網(wǎng)以及信息技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)上，這亦是其不容忽視的一大特征。呂福玉就曾指出，分享經(jīng)濟實質(zhì)是新型信息消費[21]，而張孝德和張文明也認(rèn)為，正是互聯(lián)網(wǎng)和生態(tài)文明兩者合力造就了目前的分享經(jīng)濟，并催生分享經(jīng)濟快速發(fā)展[22]。

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展為分享經(jīng)濟的產(chǎn)生奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。而全球經(jīng)濟氣候的變化，特別是2008年的金融危機，催生了這種經(jīng)濟模式的誕生。雖然這種新模式尚缺乏廣泛接受的精確定義，“協(xié)同消費”“點對點（P2P）經(jīng)濟”“共享經(jīng)濟”等術(shù)語都被用來描述這種對未充分利用的商品和服務(wù)的P2P分享，但是不少學(xué)者認(rèn)為，這種新模式深刻地改變了人們的生產(chǎn)、消費、互動和生活方式，甚至導(dǎo)致所有權(quán)的逐漸弱化[23-24]。研究者認(rèn)為，通過允許個人、社區(qū)、組織和政策制定者重新思考人們的生活方式、聯(lián)系方式和創(chuàng)造價值方式，這種模式將改變我們當(dāng)前的社會經(jīng)濟體系[23-25]。

近幾年，分享經(jīng)濟在國內(nèi)學(xué)術(shù)圈也逐漸成為熱點。由于目前國內(nèi)學(xué)術(shù)界對“分享經(jīng)濟”和“共享經(jīng)濟”這兩個詞并不嚴(yán)格區(qū)分，有混用現(xiàn)象，因此為了解國內(nèi)這一領(lǐng)域的學(xué)術(shù)進(jìn)展，我們在中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫（CNKI）搜索框輸入“分享經(jīng)濟”和“共享經(jīng)濟”作為關(guān)鍵詞進(jìn)行全文搜索，共得到3620條結(jié)果（截至2018年12月15日），時間區(qū)域集中在2016-2018年。研究內(nèi)容覆蓋了從內(nèi)涵定義、商業(yè)模式到行業(yè)規(guī)制、產(chǎn)業(yè)組織、經(jīng)濟影響等多個主題[26-30]。 Airbnb是分享經(jīng)濟中最成功的企業(yè)之一[9]，2008年成立并于2015年8月進(jìn)入中國市場，是一個利用閑置房間、公寓或別墅，將游客和有空房出租的房主聯(lián)系起來并在線完成預(yù)訂、支付、溝通、評價這一系列程序步驟的P2P分享平臺，該平臺致力于讓每位用戶在旅行中都能“像當(dāng)?shù)厝艘粯由睢?，更好地體驗當(dāng)?shù)匚幕?。Airbnb與其他旅行房屋預(yù)訂平臺或者民宿平臺不同，其平臺上的房源大多來自普通人的個人房屋，而不是通過中介或者地產(chǎn)公司[7]。Guttentag將Airbnb稱為住宿行業(yè)的顛覆性創(chuàng)新[31]。

與傳統(tǒng)的酒店在線預(yù)訂平臺不同，Airbnb以對陌生人的信任為基礎(chǔ)，給了房客以合理的價格入住各種特色房源，在伴隨居家體驗的同時，又能夠和當(dāng)?shù)胤繓|深入交流的、區(qū)別于酒店的另一種選擇。故而，這種住宿體驗對游客具有獨特的吸引力，可在短期內(nèi)體驗當(dāng)?shù)匚幕?，融入?dāng)?shù)丨h(huán)境。不可否認(rèn)，與傳統(tǒng)酒店相比，Airbnb在服務(wù)質(zhì)量、品牌聲譽、安全等諸多方面有欠缺，但它還是飛速發(fā)展，這種火箭式噴發(fā)的增長效應(yīng)也引起了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。不少學(xué)者探討了Airbnb成功的因素，認(rèn)為是監(jiān)管寬松、避稅機會、位置靈活、供給快速、低成本等一系列相對于傳統(tǒng)酒店行業(yè)的競爭性優(yōu)勢，使得Airbnb快速成長起來31-34]。其中，價格就是廣為研究者們關(guān)注的因素之一[31]。

1.2短租房源價格影響因素

價格通常被認(rèn)為是影響消費者選擇住宿的關(guān)鍵因素之一[13]。如Tanford等的研究證明，消費者往往認(rèn)為價格是影響他們?nèi)胱≈械投司频隂Q策的最重要的影響因素[32]。許多學(xué)者研究過影響傳統(tǒng)酒店業(yè)房價的因素，并確定了一系列相關(guān)的價格決定因素，如品牌名稱、星級、地理位置、酒店的年齡、客房設(shè)施等[35-38]。

與酒店采用成熟的定價方式不同，Airbnb的房源價格完全由房東個人決定。雖然Airbnb有提供“智能定價”這一功能，但房東仍需根據(jù)市場及個人判斷發(fā)揮其主觀能動性。已經(jīng)有一些學(xué)者進(jìn)行了相關(guān)研究，以確定哪些因素會影響Airbnb房源的價格（表1）。但是，學(xué)者們的研究結(jié)論并不一致，即使是同一影響因素，由于研究對象和研究方法的不同，所得出的結(jié)論甚至完全相反。

其中，Wang和Nicolauc[14]對Airbnb價格影響因素的總結(jié)較為全面。他們確定了Airbnb房源的5類價格決定因素類別，包括房東屬性、房源屬性、設(shè)施和服務(wù)、租賃規(guī)則和在線評論等級（這5類因素又包含許多細(xì)分變量），通過回歸分析得出了一系列結(jié)論：例如房源屬性中房源類型與價格顯著負(fù)相關(guān)，而房間類型與價格則是正相關(guān)關(guān)系;房間設(shè)施的各細(xì)分變量均與房源價格正相關(guān);出租規(guī)則中即時預(yù)訂政策反而導(dǎo)致低價，易取消預(yù)訂政策與要求客人照片的規(guī)則使房源價格提高，但要求客人電話的規(guī)則對房源價格并沒有顯著影響[14]。但還有一些他們未討論到的影響因素，如分析距離對房價的影響時，他們僅考慮了房源到市中心的距離，得出二者為負(fù)向相關(guān)的結(jié)論。其實有學(xué)者就距離這一因素

進(jìn)行了更為詳細(xì)深入的分析[12，38-42]，如張志華等人在研究中所用的距離分為房源到會議中心與最近高速公路的距離[12];Balaguer和Pemias[42]、Becerra等[38]在探討酒店房間價格影響因素時，納入了與競爭者的距離這個外部因素進(jìn)行討論，認(rèn)為其對價格的影響不是簡單線性正或負(fù)相關(guān)。另外，張志華[12]在考慮影響Airbnb房價的關(guān)鍵因素時，還加入了房源上線時間（即年數(shù)）這一因素，發(fā)現(xiàn)其對價格的影響為正;馬磐昊對在線短租市場房源銷量的影響因素進(jìn)行研究時，提出要基于信任這一因素[43];呂姝在分析社交需求對分享經(jīng)濟平臺成交價格的影響時，包含了房客最少入住天數(shù)（即租客特征）這一變量，且所得結(jié)果為顯著負(fù)相關(guān)[13]。

張志華等[12]基于田納西州納什維爾地區(qū)的房源樣本，得出距離、評論數(shù)量、年齡和評論評分這4個因素與Airbnb房源價格顯著相關(guān)的結(jié)論。不過，其研究結(jié)果與呂姝等學(xué)者的研究結(jié)論有所不同，即評論數(shù)量、評論分?jǐn)?shù)和價格之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。而呂姝[13]以及Gutt和Herrmann[44]所得結(jié)論都是評論數(shù)越多，價格越高，Wang和Nicolauc[14]、Ikkala和Lampinen[45]研究表明評論分?jǐn)?shù)越高，房源價格越高，呂姝[13]及Ert等[46]的相關(guān)研究認(rèn)為，房源價格與其評分并無顯著相關(guān)關(guān)系，即值得信賴的在線評論分?jǐn)?shù)對Airbnb房源價格沒有影響。

由于相關(guān)研究多是基于1個城市，所以大部分文獻(xiàn)并沒有考慮城市房價對房源價格產(chǎn)生的影響。但本文是基于中國多個城市，住宅價格與住宅租金二者作為住宅價值不同的表現(xiàn)形式，其具體相關(guān)關(guān)系雖會因城市而異[47-48]，但不論是Airbnb對住宅價格的影響還是各城市房價對當(dāng)?shù)孛袼薅套夥?/p>

源價格的影響都是不容忽視的。而在目前的研究中，學(xué)者們更多的是考慮Airbnb房源對住宅價格的影響。有研究表明，Airbnb房價上漲10%，將會導(dǎo)致租金上漲0.42%，住宅價格上漲0.76%[49-50]。反之，住宅價格也應(yīng)會顯著影響Airbnb房價，故此本文在下文的實證研究中加入代表此因素的變量。

1.3社交度和信任度

1.3.1社交度

傳統(tǒng)的酒店行業(yè)中，服務(wù)已日益標(biāo)準(zhǔn)化，游客一般不考慮酒店除價格、服務(wù)外的其他非經(jīng)濟因素[44]。而Airbnb不同于傳統(tǒng)酒店，它其實是一個以信任為基礎(chǔ)的社區(qū)，為彼此陌生的用戶建立起某種社會聯(lián)系。非經(jīng)濟因素特別是其提供的社交是影響游客選擇入住Airbnb的一個主要原因[13]，因此社交度應(yīng)納入影響Airbnb房源成交價格的因素中。

Airbnb的社交服務(wù)功能主要通過其完善的信息披露機制得以實現(xiàn)。本文參照呂姝在分析此問題時的分類[13]：一是房東主動披露，二是被動披露。主動披露，即在Airbnb平臺上提供房東個人信息，F(xiàn)agerstrom等[51]甚至已經(jīng)細(xì)致地探討過Airbnb房東的面部表情對房屋出租的相對影響。被動披露，即過去租住房客的評價，以年均評價數(shù)量來衡量。Gutt和Herrmann的實證研究報告稱，評級可見性（多于3條評論）會導(dǎo)致價格上漲2.69歐元[44]。不過Wang和Nicolau[14]以及張志華等[12]的分析結(jié)果與其恰恰相反，認(rèn)為評論數(shù)量越多，價格反而越低。這可能是由于房客往往選擇價格較低的房源，房東為吸引房客，增加出租機會，更有可能會降低他們房源的價格，使得低價房源的出租可能性更大，獲得的房客評論也就相應(yīng)越多。

1.3.2信任度

Airbnb是一個在線民宿P2P市場，個人通過向其他個人租借住所來進(jìn)行“短期”住宿[26]。其中所暗含的直接面對面互動和臨時占有個人財產(chǎn)[52]，使之與常規(guī)電子商務(wù)、傳統(tǒng)的B2C住宿相比具有更多的風(fēng)險，比如人身暴力危害及資產(chǎn)濫用行為。因此，Airbnb交易的必要條件是信任[33]。吳曉雋和沈嘉斌在探討Airbnb信任機制時也指出，為培養(yǎng)對分享經(jīng)濟的信任，從業(yè)者應(yīng)該同步增強制度信任、產(chǎn)品信任和人際信任[53]。但事實上，與傳統(tǒng)渠道中的現(xiàn)有酒店品牌相比，客戶在Airbnb交易中所獲得的信任度可能會大大降低[35]。

鑒于信任在分享經(jīng)濟平臺中的重要性，學(xué)者們就房客對Airbnb及其房東的信任度這一主題進(jìn)行了多角度的探討。Liang等的研究結(jié)果表明，Airbnb房源的聲譽或者說房客對房東的信任可能受到房東是否是“Superhost”的影響[54]。Liang等也在調(diào)查消費者回購意圖時，提出關(guān)注感知真實性，線上口碑和消費者價格敏感度這3個因素的影Ⅱ向[55]。

Airbnb通過評分機制來顯示和增加消費者對平臺及房東的信任度，使得能表明信任度的在線評分也成為研究熱點。不過，學(xué)者們的研究結(jié)論并不一致。Wang和Nicolau[14]、Ikkala和Lampinen[45]所得結(jié)論與其猜想一致，即評分越高，房價越高;Ert等嘗試以房東個人照片和評價分?jǐn)?shù)作為信任變量探討其在Airbnb中的作用[46]，結(jié)果顯示，房客對房價的選擇及其預(yù)訂可能性受到房東個人照片的可信度的影響，而評價分?jǐn)?shù)反而對價格沒有影響，即房東的可信賴度是比評價分?jǐn)?shù)更好的價格和需求指標(biāo)。呂姝[13]的研究結(jié)論與Ert等[46]的觀點類似，而有學(xué)者甚至得出評分與價格呈負(fù)相關(guān)的結(jié)論[12，14]。這可能是由于Airbnb的平均評分顯著高于其他平臺的平均評分[26]，并且從房客期望角度看，價格較低的房源，房客預(yù)期也較低，更容易獲得滿足從而給出高評價[12]。而且超過90%的Airbnb房東獲得了4.5-5星的評論分?jǐn)?shù)，使得它們實際上難以區(qū)分[52]。事實上，不止一篇文獻(xiàn)對用房客評分來衡量信任度提出質(zhì)疑，Airbnb平臺的房客評分趨向于同質(zhì)化，方差極低，并且沒有足夠的價值基礎(chǔ)來建立信任度[26，46，53]。

特定的文化環(huán)境和經(jīng)濟環(huán)境也是分享經(jīng)濟發(fā)展的重要因素，因此除了在線評分外，各省各地區(qū)的守信程度，也會影響該地分享經(jīng)濟的發(fā)展。以前的研究已經(jīng)確定了分享經(jīng)濟中買方和賣方之間信任的重要性[16，56]，但并沒有探討其與價格的關(guān)系問題。在過去，與其他國家相比，中國的人際信任度比較低①。在以往的跨文化研究中，中國也被認(rèn)為是一個信任度比較低的社會[57]。雖然改革開放以來，中國的市場經(jīng)濟有了很大的發(fā)展，尤其在一些經(jīng)濟發(fā)達(dá)的省市，契約精神逐漸建立起來，社會關(guān)系也在發(fā)生深刻的變化。人們一方面更加渴望接觸其他人，一方面又對來得容易、去得輕松的流動關(guān)系更加寬容[58]，人際間的信任度有很大的提升，不

過從整個國家來看，因為發(fā)展差距比較大，省市之間的信任度差距也比較明顯。

2 研究對象及數(shù)據(jù)處理

2.1研究對象

本研究選取2010年1月-2017年11月中國境內(nèi)Airbnb房源數(shù)量較多（大于100個）的36個城市為研究樣本。在剔除信息嚴(yán)重不完整、信息明顯有誤等房源之后，共得到有效房源51 874個。這36個城市分別為：上海、北京、廣州、深圳、杭州、廈門、蘇州、青島、南京、三亞、寧波、天津、秦皇島、珠海、福州、海口、成都、重慶、大理、麗江、昆明、桂林、貴陽、南寧、武漢、長沙、張家界、鄭州、合肥、太原、南昌、大連、哈爾濱、沈陽、吉林、西安。

2.2數(shù)據(jù)的獲取與處理 本研究利用Python語言，設(shè)計并實現(xiàn)了一個基于Scrapy框架下的分布式爬蟲系統(tǒng)，在Airbnb App中獲取房源價格、房型屬性、評論等一系列數(shù)據(jù)，截止時間為2017年11月30日，共整理成兩張Excel表（房源數(shù)據(jù)表和評論數(shù)據(jù)表）。房源數(shù)據(jù)表有123 655個房源數(shù)據(jù)，包含與房東ID相關(guān)聯(lián)的一組屬性，包括照片、個人聲明、房源信息（包括位置、價格、簡要說明、照片、容量、可用性、入住和結(jié)賬時間、清潔費用和保證金等）、客人評論和Airbnb認(rèn)證的聯(lián)系信息。而評論數(shù)據(jù)表為房客評論的相關(guān)數(shù)據(jù)表，共有原始數(shù)據(jù)788 574條評論。雖然房源的實際預(yù)訂數(shù)據(jù)不可得，但是評論數(shù)可以在一定程度上表征房源預(yù)訂數(shù)①，故而可以根據(jù)不同年份的評論數(shù)量，制作Airbnb滲透圖（圖1）?？梢悦黠@看出，雖然早在2010年在中國就開始出現(xiàn)Airbnb房源，但實際爆發(fā)式增長是在2016年和2017年。

在123 655個原始房源數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，將數(shù)據(jù)爬取期間（2017年11月）前一年內(nèi)至少有一次數(shù)據(jù)更新（即Airbnb日歷顯示有房客預(yù)訂入住）的房源定義為活躍房源，由此得到了94 992個活躍房源。各城市活躍房源的數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)列于表2，Airbnb的房源主要分布在黑河一騰沖線以東。其中，北、上、廣、深這4個一線城市，以及杭州、青島、成都、重慶的活躍房源數(shù)量均在3000以上。

在刪去不活躍房源的基礎(chǔ)上，關(guān)聯(lián)評論數(shù)據(jù)表，進(jìn)一步刪去沒有評論的房源，得到38個房源數(shù)量大于100的城市。把這38個城市的數(shù)據(jù)刪去空值（如沒有平均評分?jǐn)?shù)據(jù)的房源）和異常值（如地理坐標(biāo)不在區(qū)域范圍內(nèi)的或價格過于離譜的房源），整合成新表，樣本數(shù)據(jù)量為53 026個房源。另外，由于我國臺灣、香港地區(qū)的其他變量數(shù)據(jù)的可得性問題，最終的城市樣本只包含36個城市，以下分析均基于上述數(shù)據(jù)處理后的去掉臺灣、香港的51 874個有效數(shù)據(jù)。本文所用的加權(quán)信任數(shù)據(jù)來源于張維迎和柯榮住的“信任及其解釋——來自中國的跨省調(diào)查分析”[59]一文中各地區(qū)的加權(quán)信任數(shù)據(jù)。

通過對旅游總收入占GDP比重的計算，將除一線城市②以外的其他城市分為：旅游城市和綜合城市。依據(jù)《創(chuàng)建中國優(yōu)秀旅游城市工作管理暫行辦法》和《中國優(yōu)秀旅游城市檢查標(biāo)準(zhǔn)》，截至2010年末，共有337座城市通過旅游城市的驗收標(biāo)準(zhǔn)。本文所選取的36個城市均為文化和旅游部所確定的“旅游城市”，為更有針對性地進(jìn)行相關(guān)研究，將“旅游城市”的范圍以如下方式縮小;2017年，旅游總收入占GDP比重大于25%的城市，并結(jié)合中國城市競爭力研究會、中商產(chǎn)業(yè)研究院對2017年中國旅游城市的排行，綜合考慮確定。綜合城市則為36個城市中除“一線城市”和“旅游城市”以外的其他所有城市。數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)表2如下，表中的區(qū)域劃分參考自文獻(xiàn)“基于空間異質(zhì)性視角下的中國區(qū)域經(jīng)濟差異研究”對中國區(qū)域的劃分[60]。

3 模型及方法

3.1最小二乘法和分位數(shù)回歸

在研究方法上，Koenker和Bassett[61]提出的分

位數(shù)回歸模型，彌補了最小二乘法（OLS）的很多不足之處，其對條件分布的估計與分析更加詳細(xì)（OLS僅刻畫了均值函數(shù)），在異方差模型中的應(yīng)用效果也更優(yōu)（OLS有嚴(yán)格假設(shè)）。故而，若將分位數(shù)回歸與最小二乘法結(jié)合起來，則既能了解因變量分布的中心趨勢，又能知曉因變量分布的尾部趨勢;通過分位數(shù)回歸擬合結(jié)果還可以判斷最小二乘估計的適用性，簡明的最小二乘法也能更好地發(fā)揮其優(yōu)勢，二者相互補充能起到良好效果。因此，本文將最小二乘法與分位數(shù)回歸相結(jié)合來研究Airbnb房源價格與其影響因素的關(guān)系。

3.2變量選擇

本文的因變量為Airbnb房源每晚的價格。根據(jù)文獻(xiàn)綜述和數(shù)據(jù)可得性，將解釋變量分為9種特征屬性，共27個自變量，包括：外部因素（酒店供應(yīng)量）、房東特征（專業(yè)房東）、區(qū)位特征（距離）、房源特征（房源類型1、房源類型2、房源類型3、整套房子、獨立房間、分享房間、可容人數(shù)、實際人數(shù)、年數(shù)）、房間設(shè)施（浴室、臥室、床、實體床）、出租規(guī)則（即時預(yù)訂、取消政策、客人電話、客人照片、額外收費項目）、信任度（加權(quán)信任分、平均評分）、社交度（照片數(shù)、年均評論數(shù)）、租客特征（最少天數(shù)）。具體的變量描述與解釋詳見表3。

3.3模型對比

將不是虛擬變量的解釋變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，對上文提及的數(shù)據(jù)進(jìn)行OLS回歸和分位數(shù)回歸。為了避免多重共線性，在回歸方程中沒有加入對照組（房源類型3和分享房間），所以共計25個自變量。表4列出了普通最小二乘（OLS）回歸結(jié)果①，以及對第10、第25、第50、第75和第90分位數(shù)的回歸估計結(jié)果。通過對比，分析每個分位數(shù)對解釋變量的不同影響，使得根據(jù)因變量的閾值來區(qū)分特定變量的效果成為可能。

雖然分位數(shù)回歸與OLS回歸的結(jié)果相似，但分位數(shù)系數(shù)能提供更豐富的信息。且OLS回歸有其使用范圍的限制：若對OLS回歸做因變量（Airbnb房源價格）的分位數(shù)Q-Q圖②，同時做OLS的回歸診

斷，可以發(fā)現(xiàn)，因變量即Airbnb房源價格并不是正態(tài)分布的，也有少量觀測值是異常點和強影響點①。這使得普通最小二乘回歸的估計結(jié)果不準(zhǔn)確。但，分位數(shù)回歸不要求因變量服從正態(tài)分布，不僅如此，分位數(shù)回歸對異常值點也并不敏感。因此，分位數(shù)回歸是對基于最小二乘法的經(jīng)典線性回歸的有益補充，使實證研究結(jié)果更具解釋力和說服力。

4 回歸結(jié)果分析

4.1 0LS和分位數(shù)回歸分析

通過OLS和分位數(shù)回歸對比表（表4）可以看

出，即使通過OLS回歸和分位數(shù)回歸所得到的系數(shù)符號相同，但使用OLS回歸估計的效應(yīng)在分位數(shù)上可能不是恒定的。事實上，大多數(shù)分位數(shù)回歸置信區(qū)間落在OLS的置信區(qū)間之外。

根據(jù)OLS和分位數(shù)回歸對比表（表4）的估計結(jié)果，分析如下：

在外部因素方面，二手房價對短租房源房價的影響顯著為正，這是符合正常預(yù)期的結(jié)果，城市二手房價越高就會相應(yīng)帶動該城市的租房價格提高。酒店供應(yīng)量在OLS回歸下不顯著，但在分位數(shù)回歸下，除了0.1分位數(shù)外，在其他分位數(shù)上該變量均通過顯著性檢驗且系數(shù)為負(fù)，說明酒店供應(yīng)量越多，房源價格越低，這與正常預(yù)期（激烈的競爭使價格降低）相符。且其系數(shù)隨分位數(shù)的增加而降低，說明對于低價房源來說，酒店供應(yīng)量的影響更為明顯。可能原因可以參考Zervas等[26]的研究結(jié)論：Airbnb的入駐對不同檔次酒店的影響是不均衡的，價格較低的酒店及不能滿足商務(wù)旅客需求的酒店，受到的影響最大[25]。說明Airbnb房源主要是和低檔低價酒店在同一細(xì)分市場進(jìn)行競爭，且低價的Airbnb房源與酒店的競爭會更激烈，故此酒店供應(yīng)量會對低價房源產(chǎn)生更大的影響。不過，也不是所有學(xué)者都對此得出了統(tǒng)一的結(jié)論，Dogru等的研究結(jié)論認(rèn)為，Airbnb似乎影響的是豪華酒店，而不是經(jīng)濟型酒店[62]，但是本文的實證結(jié)果并不支持這樣的結(jié)論。

在房東特征方面，專業(yè)房東在最小二乘回歸下并沒有通過顯著性檢驗，但在各個分位數(shù)回歸中，

其系數(shù)在0.01的顯著性水平上均顯示為正，說明專業(yè)房東對Airbnb房源價格具有積極的提升作用。且其系數(shù)隨分位數(shù)的增加而增加，呈增長態(tài)勢，說明專業(yè)房東對高價房源的積極影響比對低價房源更明顯。

在區(qū)位特征方面，OLS的結(jié)果顯示，距離的系數(shù)顯著為正，說明房源離市中心越遠(yuǎn)，房價反而越高。根據(jù)分位數(shù)回歸的估計，在房源價格低（0.1和0.25分位數(shù)）時，房價與距離負(fù)相關(guān)，即距離市中心越近，交通越便利，房源價格也會越高，這符合一般常識推理;但隨價格升高（0.5、0.75和0.9分位數(shù)），房價與距離的關(guān)系由負(fù)相關(guān)轉(zhuǎn)為正相關(guān)。有此結(jié)果，一方面可能是由于只取房源到市中心的距離作為變量，過于“一刀切”，使得回歸結(jié)果不準(zhǔn)確;另一方面，可能是因為越臨近遠(yuǎn)離市中心的郊區(qū)，房源中別墅的比例相應(yīng)越高，而租賃別墅的價格相較其他類型的房源明顯更高，這就使得從數(shù)據(jù)上來看，距離市中心越遠(yuǎn)房價反而越高，即兩者一定程度上表現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系。可以認(rèn)為在房源類型不同情況下，距離對因變量價格影響的邊際量不同。

由于猜測距離與房價的關(guān)系受到第三個變量（即房源類型）的影響，故以房源類型3為調(diào)節(jié)變量，在回歸模型中引入交叉項（距離乘以房源類型3）作為新變量。根據(jù)所得回歸結(jié)果①：當(dāng)房源類型屬于房源類型3時，變量房源類型3取值為1，距離對房價的總效應(yīng)（單獨效應(yīng)+調(diào)節(jié)效應(yīng)）系數(shù)為0.03953（0.01704+0.02249）;當(dāng)房源類型不屬于房源類型3時，變量房源類型3取值為0，距離對房價的總效應(yīng)系數(shù)為0.01704?？梢?，對于別墅等（房源類型3）房源來說，距離對價格的正向影響更突出?？偟膩碚f，當(dāng)調(diào)節(jié)變量（房源類型3）處于較低水平（取值為0）時，自變量（距離）負(fù)向預(yù)測因變量（價格）;當(dāng)調(diào)節(jié)變量處于較高水平（取值為1）時，自變量正向預(yù)測因變量。

在房源特征中，兩種房源類型（房源類型1、房源類型2）與其對照組（房源類型3）相比，均對價格產(chǎn)生負(fù)面影響，系數(shù)分別為-0.22433和-0.08198。這說明房源類型1（公寓/分契式公寓/酒店式公寓）和房源類型2（B&B/宿舍/賓館）對房價的影響類似，都顯著低于房源類型3（別墅/連棟住宅/度假屋等）對價格的影響。即以較不典型的房源類型3作為基線，如果租用的房源被歸類為房源類型1或者房源類型2，則價格會降低。但這一因素若通過分位數(shù)回歸來分析則會顯示更多的信息。根據(jù)圖2（a）所示，兩種房源類型隨分位數(shù)的增加，房源類型1的系數(shù)呈遞減趨勢（但系數(shù)絕對值遞增），而房源類型2遞減趨勢不明顯，在0.9分位數(shù)上系數(shù)甚至有上升。隨著房源價格的增大，房源類型1對價格的影響也逐漸增大，而房源類型2對價格的影響則變化不大。在房源價格低時，兩類房源對價格的影響大小相近，但隨房源價格增大，兩類房源對價格影響的差距也愈大。在低價房源中，房源類型1的住宿條件較房源類型2相似，故而對價格的影響也相似。但房源類型1對價格的變動更為敏感，當(dāng)是高價房源時，其房源類型對價格的反作用相較房源類型2更明顯。對于高價位房源，公寓類房源（房源類型1）比賓館類房源（房源類型2）的系數(shù)絕對值更大，即公寓類房源對價格的影響較大。

除了房源類型外，其他房源特征變量，即整套房子、獨立房間、可容人數(shù)、實際人數(shù)和年數(shù)，它們的系數(shù)不論是在OLS還是分位數(shù)回歸結(jié)果中，都顯著為正。整套房子的系數(shù)為0.38064，獨立房間的系數(shù)為0.18916，獨立房間的系數(shù)比整套房子的系數(shù)更小，因此對價格的影響也較小，所以整套房子很可能比獨立房間價格更高。這兩種系數(shù)為正的房間類型的對照組是分享房間，分享房間的價格會相對最低。如同預(yù)期，入住整套房子的房價高于獨立房間和分享房間。如圖2（b）所示，不論在低價還是高價房源中，整套房子對房價的影響系數(shù)與另兩類房間對房價的影響系數(shù)之間的差距，始終保持在0.1左右。說明不論對哪類價格檔次（即不論處于哪個分位數(shù)上）的房源來說，整套房子相對于其他兩類房間的房價優(yōu)勢都是穩(wěn)定的。

可容人數(shù)和實際入住人數(shù)越多，說明房源的物理空間越大，Airbnb的價格越高，這符合常理推斷。經(jīng)營年數(shù)的系數(shù)在0.01的顯著性水平上為正，表明房源經(jīng)營時間越久，房源價格越高，這與張志華等[12]的結(jié)論一致。經(jīng)營年數(shù)更長的Airbnb房源往往收取更高的價格，部分原因是房東通過更長時間的出租住房，會更有經(jīng)驗，而且房客也更能相信其安全和服務(wù)質(zhì)量[11]。

關(guān)于房間設(shè)施，浴室、臥室和床的系數(shù)均顯著。其中，浴室和臥室系數(shù)為正，說明浴室和臥室的數(shù)量越多，房源價格則越高，這與預(yù)期相同。床的系數(shù)為負(fù)，說明隨著床的數(shù)量增加，價格反而下降。

這可能是因為，房東為吸引價格敏感的房客，提供價格低廉且有更多床可供更多人人睡的房間的營銷策略。實體床沒有通過顯著性檢驗，說明床的類型（如是實體床還是氣墊床等）對房源價格沒有顯著的影響關(guān)系，這與Wang和Nicolau[14]的分析結(jié)果有所不同。

在出租規(guī)則方面，即時預(yù)訂的系數(shù)在0.1的顯著性水平上為負(fù)，說明提供即時預(yù)訂服務(wù)反而對房源價格具有反向作用。取消政策的系數(shù)在0.05的顯著性水平上也為負(fù)，說明提供靈活的取消預(yù)訂政策，反而會使房價降低2.Og%。這需要聯(lián)系房東的營銷策略來解釋，房東可能會把低價和寬松的即時預(yù)訂、取消政策相結(jié)合來吸引房客。Wang和Nicolau[14]對此的解釋是，設(shè)置靈活取消預(yù)訂的規(guī)則的房東往往是出于情感因素而非理性考慮，這類房東并不十分關(guān)心出租房源所帶來的收益，他們只是想有一個合理的價格提供給真心想入住的房客。額外費用的系數(shù)顯著為正，說明若需要對額外增加的人額外收費，價格提高約10.25%。但客人電話和客人照片這兩個變量沒有通過顯著性檢驗，這兩個變量對價格沒有影響。

在信任度方面，加權(quán)信任分的系數(shù)顯著為正，信任度越高，房價越高，且其影響系數(shù)為3.02%。根據(jù)圖2（c）可以看出，隨分位數(shù)的增加，加權(quán)信任分的系數(shù)整體呈上升趨勢，系數(shù)在0.75分位數(shù)上達(dá)到最高值。說明加權(quán)信任分對高價房源房價有更大的積極作用。可能是由于選擇入住高價房源的游客對信任和安全的要求往往更高，更能接受由于信任分提高帶來的房價升高。平均評分的系數(shù)在0.01的顯著性水平上也為正，即平均評分越高，則房源價格也越高。但仔細(xì)觀察分位數(shù)系數(shù)和圖2（d）可知，在0.9分位數(shù)上，平均評分并沒有通過顯著性檢驗，即對于極高價的房源來說，其價格并不受平均評分影響。由于房客會對高價（0.9分位數(shù)）房源有更大的預(yù)期，但這個預(yù)期并不容易滿足，故而房源與房東甚至反而會收到較低的評價，使得從數(shù)據(jù)上看，評分與價格并無顯著相關(guān)關(guān)系。但房客對一般價位（0.1、0.25、0.5、0.75分位數(shù)）房源往往更容易滿

足，所以評分會相應(yīng)較高，計量估計結(jié)果也就顯示為價格與評分兩者呈正相關(guān)關(guān)系。

在社交度方面，房東主動社交的照片數(shù)系數(shù)顯著為正，說明照片數(shù)越多，房價越高。這是符合預(yù)期的，房東提供的照片數(shù)越多，房客就越能從中判斷這個房東與房源的特色以及自己入住該房源能否達(dá)到與當(dāng)?shù)胤繓|交流、更好了解該地文化的目的，從而最終確定是否選擇入住。照片數(shù)增加，信息披露度也隨之上升，房客與房東房源匹配的可能性也就相應(yīng)增加，對房東和房源有一定認(rèn)可度的目標(biāo)客戶，房東可以更“任性”地提出相對較高的房價。根據(jù)圖2（e），分位數(shù)估計的系數(shù)為遞增趨勢，表明雖然更多的照片數(shù)會導(dǎo)致較高的價格，但這種正向的影響在較高價格的房源中比在較低價格的房源中更顯著。

而被動社交的年均評論數(shù)卻是顯著負(fù)相關(guān)，即年均評論數(shù)多的房源價格相對更低。這一結(jié)論與張志華等及Wang和Nicolau的研究成果一致[12，14]。過去已經(jīng)有學(xué)者證明，大多數(shù)選擇分享住宿的旅客是為了節(jié)約成本[31，63]。故而為了增加出租機會，房東會降低房源價格。而出租率增加了，評論數(shù)則會相應(yīng)增加。通過圖2（f）能發(fā)現(xiàn)，分位數(shù)估計的系數(shù)呈遞減模式，年均評論數(shù)對低價房源的影響更為明顯。

在租客特征方面，最少天數(shù)的系數(shù)顯著為正，不同于呂姝[13]的研究結(jié)論。房東要求的租戶最少入住的天數(shù)越多，房價反而越高。但分位數(shù)回歸并沒有通過顯著性檢驗。說明此回歸結(jié)果的準(zhǔn)確度有待商榷。一般來說，在其他條件基本相同的情況下，房東要求的最短入住時間越長，越可能引發(fā)客戶對于房屋入住條件的公平性產(chǎn)生懷疑，進(jìn)而會降低房源的吸引力，從而使房東不能要求過高的房價。

4.2對應(yīng)分析

為了研究不同城市類型下Airbnb房源價格的影響因素的異同，本文將36個城市分為3類：一線城市、旅游城市和其他綜合城市，并運用對應(yīng)分析，研究這3類不同城市類型下，Airbnb房源價格的影響因素是否有變化，又有何變化。

將因變量（price）按價格高低分為3檔，具體分類如下：價格不高于200的房源為低價房源，介于200-500的為中等價位房源，價格不低于500的房源為高價房源。

由于解釋變量有27個，在對應(yīng)分析中為突出研究重點（信任度和社交度），我們選取了其中7個變量進(jìn)行考察：酒店供應(yīng)量、房東房源數(shù)（host listingscount①）、距離、房間設(shè)施（facility②）、主動社交度、被動社交度、信任度。運用R軟件，程序運行結(jié)果（表5）③歸納如下：

（1）不論在哪類城市中，距離對中等價位房源的價格影響更顯著。

（2）酒店供應(yīng)量在旅游城市，影響的更多的是低價房源的價格，而在一線和其他綜合城市則對中等價位的房源影響更大。

（3）每個房東擁有的房源數(shù)量分別對一線城市

的高價房源、旅游城市的中等價位房源以及綜合城市的低價房源的價格產(chǎn)生更顯著的影響。

（4）房間設(shè)施對一線和旅游城市的高價房源的價格影響較中低價房源更為顯著，但在綜合城市中，其對中等價位房源的價格的影響高于低價或高價房源。

（5）在社交度方面，不論在哪類城市，照片數(shù)均是影響中等價位房源價格的主要變量。不過，年均評論數(shù)的影響在不同類型城市有所區(qū)別，一線城市的中等價位房源的價格及其他城市（旅游城市、綜合城市）的低價房源的價格受年均評論數(shù)的影響會更顯著。

（6）在信任度方面，加權(quán)信任分不論在哪類城市中，始終對中等價格的房源價格影響較大。而平均評分對一線城市的Airbnb房源來說，更容易影響中等價位房源的價格，但對一線城市以外（旅游城市、綜合城市）的房源則更易影響其低價房源的價格。

（7）從社交度和信任度對不同價位房源價格的影響來看，旅游城市和綜合城市并沒有明顯區(qū)別，但它們相較一線城市則有所不同。一線城市各類價格檔次（低、中、高價）的房源中，中等價位房源較其他價位房源，其價格更易受到年均評論數(shù)和平均評分的影響。而其他類型城市（旅游城市、綜合城市）則是低價房源受到的影響更顯著。

總體來看，對于一線城市和旅游城市的Airbnb房東，提升房間設(shè)施質(zhì)量能有效幫助他們提高房租價格，故而前期對房間設(shè)施增加資金投入，有利于后續(xù)長期的經(jīng)營收益。在旅游城市，酒店與低價Airbnb房源的競爭比在其他類型城市中更為激烈，低價房源更易受到酒店供應(yīng)量的影響，或者說在酒店供應(yīng)多的旅游區(qū)，低端的Airbnb房源的經(jīng)營會相對較為困難。而社交度和信任度對一線城市Airbnb房東群體的影響與對旅游城市和綜合城市Airbnb房東群體的影響也有所不同。一線城市經(jīng)營中等價位房源的房東和其他兩類城市經(jīng)營低價房源的房東要更為關(guān)注這兩個影響要素。

5 結(jié)論與不足

5.1研究結(jié)論

價格在Airbnb分享模式的發(fā)展中發(fā)揮著重要作用，不僅會影響旅行者的住宿選擇，也會顯著影響房東的利潤[64]。尤其是隨著短租行業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展和Airbnb房東供給的增加，目前房東之間的競爭日趨激烈，房東獲利難度顯著加大。因此，了解影響Airbnb房源價格的因素具有重要價值，可以幫助房東提出合理的價格，使房東和房客都能從這種分享經(jīng)濟模式中獲益。

從本文的回歸分析結(jié)果中可以看出，25個變量中僅有3個變量（實體床、客人電話、客人照片）未通過檢驗，而其他所選變量均對Airbnb房源價格有不同程度的顯著影響。其中，游客對房東和房源的信任度及房源對游客社交需求的滿足程度均會顯著影響Airbnb房源的價格。這是明顯區(qū)別于傳統(tǒng)酒店業(yè)的兩類因素，其原因在于Airbnb是基于分享經(jīng)濟模式來利用閑置資源的創(chuàng)新P2P平臺。雙方交易所轉(zhuǎn)移的不是所有權(quán)而是使用權(quán)，這種方式更需要雙方之間的良好互動，他們的關(guān)系會更加復(fù)雜，這使得非經(jīng)濟因素（信任、社交）對價格的影響不容忽視。

除了代表兩類非經(jīng)濟影響因素的4個變量外，本文也仔細(xì)分析了其他變量對房源價格的影響。首先，本文在探討外部影響因素時，驗證了酒店供給與住宅價格對Airbnb房源價格所帶來的影響。本研究證實了城市二手房價正向影響Airbnb房源的房租價格，而酒店供應(yīng)量的增加會導(dǎo)致酒店住宿業(yè)競爭加大，從而使Airbnb房源價格與酒店供應(yīng)鏈之間呈現(xiàn)負(fù)向相關(guān)關(guān)系，所得結(jié)論符合供求規(guī)律和常識。其次，Airbnb房源本身的屬性對其價格也會帶來影響，如房東特征（是否為專業(yè)房東）、區(qū)位特征（房源距市中心的距離）、租客特征（租房時長區(qū)別）、房源的類型、面積、經(jīng)營年數(shù)、房間設(shè)施、預(yù)訂及取消的規(guī)則等。在眾多的房源屬性對房源價格影響的關(guān)系中，本文的結(jié)論與Wang和Nicolau[l4]的研究結(jié)論基本一致，不過本文的回歸結(jié)果顯示，實體床和客人電話對房源價格并沒有顯著影響，而在Wang和Nicolau[14]的回歸結(jié)論中，實體床和客人電話均顯著正向影響房源價格。

分位數(shù)回歸結(jié)果進(jìn)一步顯示，對于經(jīng)營不同價位房源的房東，房源屬性和社交度、信任度對房屋出租價格的影響程度有明顯區(qū)別。經(jīng)營高價位房源的房東，提供更多的照片有助于溢價的保持，同時要對苛刻的評論有準(zhǔn)備，在提高服務(wù)質(zhì)量，更好地滿足房客預(yù)期方面要更下功夫;而經(jīng)營低價位房源的房東，保持較高的出租率和評論率則非常有意義。

而通過對不同城市的不同價位Airbnb房源的價格關(guān)鍵影響因素的對比分析，本研究顯示對于不同城市的Airbnb房源經(jīng)營房東，他們所需重點關(guān)注的因素有所不同。具體來說，在一線城市，房東可

以通過提高其服務(wù)的專業(yè)水平及房屋硬件設(shè)施配備（如臥室、浴室）兩方面來尋求房屋的提價可能性，從而獲利。在旅游城市和綜合城市，房東可以“薄利多銷”，即以低價取勝，但要注意關(guān)注游客評論數(shù)量及評分高低使得房源對于房客來說能滿足社交和信任要求。而旅游城市相對于一線城市和綜合城市，其低價位的房源價格受到信任度與社交度的影響更大，而且與酒店的競爭比在其他類型城市中更為激烈。

5.2不足與限制

本文的因變量價格所選取的是房源整體價格，而不是每個人每間房間的價格，這可能會導(dǎo)致計量結(jié)果在一定程度上的不準(zhǔn)確。其次，本研究基于中國36個城市的Airbnb房源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，在其他國家和地區(qū)是否具有廣泛的應(yīng)用性，還有待驗證。

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A Study of Airbnb Listing Price Determinants： Based on Data from 36 Cities in China

WU Xiaojun， QIU Jialu

（The Glorious Sun School of Business and Management， Donghua University， Shanghai 20005 I ， China）Abstract： Since Airbnb officially entered the Chinese market， the platform has rapidly developed into abenchmark for the sharing economy in China. Furthermore， the online short-term rental market led byAirbnb has also significantly influenced people' s choices for travelling accommodations. With theexponential growth in the number of the Airbnb listings in China the intensity of competition in the markethas been multiplying. This growth has created a competitive market environment in which landlords arebeing squeezed， requiring the use of sensible pricing and marketing strategies to ensure eamings. Especially，compared with traditional lodging sectors， the uniqueness of Airbnb's listings and the heterogeneity of thelandlords make it more difficult for landlordS to make optimal pricing decisions. Therefore， it is of greatvalue to understand the factors that affect the price of Airbnb listings. Such understanding can help landlordsto optimize prices， so that both the landlord and the tenant can benefit from this sharing economy model.

This paper uses the effective sample data of 51，874 listings in 36 cities in China obtained from theAirbnb APP by using reptile technology. OLS regression and quantile regression models are used toanalyze the influence of 27 subdivision variables in 9 categories （external factors， landlordcharacteristics， location characteristics， listing characteristics， room facilities， rental rules， trust，sociality， tenant characteristics） on listings prices， to determine the key factors that affect the price ofAirbnb listings. The results of OLS and quantile regression showed that most of the variables （exceptreal bed， phone and picture） passed the significance test， and the two types of non-economic factors，trust and sociality， had significant impact on Airbnb listings prices. In addition， for landlords operatinghouses at different price levels， there are significant differences in the influence of housing properties，sociability and trust on the housing price. Landlords who operate high-priced properties should providemore photos to help maintain the premium， be prepared for harsh comments， and work harder toimprove the quality of service and better meet the expectations of tenants. Landlords who manages thelow- price listings， seek to maintain a high capacity factor and therefore the review rate is verymeaningful. Based on the regression results， this paper further uses the corresponding analysis methodto analyze the key factors affecting the price of Airbnb listings in different cities. The results of thecorresponding analysis show that landlords in different cities need to focus on different factors. ForAirbnb hosts in first-tier cities and tourist cities， improvement of room facilities quality can effectivelyhelp to increase the rent price. In tourist cities， low prices are more susceptible to hotel supply.However， the influence of sociability and trust on Airbnb hosts in first-tier cities is more obvious.

The findings of this paper theoretically supplement the research on the pricing law of online short rentalin the context of the sharing economy. Practically， this research can reduce the opacity of the pricing principleofAirbnb's "intelligent pricing" tool， and help landlords to better formulate prices and marketing strategies.Keywords： Airbnb; price determinants; quantile regression; trust and sociality