共享住宿定價(jià)策略的跨國(guó)差異：國(guó)家文化價(jià)值觀在共享經(jīng)濟(jì)中的調(diào)節(jié)作用

○ 楊 帥 陳建宏 柯 丹 李大輝

引言

2020年7月，國(guó)家發(fā)展改革委等13 個(gè)部門聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于支持新業(yè)態(tài)新模式健康發(fā)展激活消費(fèi)市場(chǎng)帶動(dòng)擴(kuò)大就業(yè)的意見》，明確提出鼓勵(lì)共享住宿等領(lǐng)域商業(yè)模式創(chuàng)新，發(fā)展生活消費(fèi)新方式。這是鼓勵(lì)發(fā)展“共享住宿”首次寫入我國(guó)政府文件。共享住宿是指通過互聯(lián)網(wǎng)將擁有閑置住宿資產(chǎn)的人和有臨時(shí)住宿需求的人聯(lián)系起來，使閑置資產(chǎn)得到合理利用。[1]國(guó)內(nèi)共享住宿行業(yè)從2015年開始迅速發(fā)展，[2]據(jù)《共享住宿發(fā)展報(bào)告（2019）》《共享經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告（2020）》和《共享住宿發(fā)展報(bào)告（2020）》顯示，2018年國(guó)內(nèi)共享住宿房源超過350 萬，覆蓋500 多個(gè)城市；2019年，共享住宿行業(yè)已發(fā)展成國(guó)內(nèi)增速最快的共享經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)，環(huán)比增長(zhǎng)36%，參與者突破2 億人，其中服務(wù)提供者高達(dá)618 萬人。

共享住宿平臺(tái)的發(fā)展主要?dú)w因于其寬泛的價(jià)格區(qū)間、豐富的房源設(shè)施和服務(wù)，以及比傳統(tǒng)酒店住宿更具個(gè)性化的住宿體驗(yàn)。[3]然而，隨著房源數(shù)量指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈程度倍增，房東獲利空間受到擠壓，盈利難度增大，[2]意味著共享住宿行業(yè)就業(yè)者需要更加系統(tǒng)地制定價(jià)格策略，獲取利潤(rùn)。

由于共享住宿房源大多是住宅性質(zhì)的個(gè)人資產(chǎn)，傳統(tǒng)酒店定價(jià)研究中的星級(jí)和連鎖等重要影響因素都不適用于共享住宿定價(jià)研究。此外，共享住宿特有屬性（如房東或房客相關(guān)信息）是影響房源定價(jià)的重要因素，但傳統(tǒng)酒店定價(jià)研究中并未涉及。因此，隨著共享住宿行業(yè)快速發(fā)展，重新審視其定價(jià)的影響因素，對(duì)共享住宿行業(yè)的房東及其他利益相關(guān)者優(yōu)化經(jīng)營(yíng)和提升利潤(rùn)均具有重要意義。

目前，共享住宿研究主要聚焦在入住意愿的影響因素、[3,4]房東的動(dòng)機(jī)、[5,6]對(duì)傳統(tǒng)住宿行業(yè)的影響等方面，而對(duì)共享住宿定價(jià)影響因素的關(guān)注甚少。[1,7]現(xiàn)有共享住宿定價(jià)研究大多零碎地探索傳統(tǒng)酒店定價(jià)影響因素對(duì)共享住宿定價(jià)的影響，并且結(jié)論尚存一定分歧。此外，有學(xué)者提出共享住宿定價(jià)影響因素的作用隨城市不同而有所差異。[8-10]因此，本文旨在系統(tǒng)地分析影響共享住宿定價(jià)的重要因素，挖掘其影響作用在不同文化價(jià)值觀國(guó)家之間的差異。

本文通過爬蟲技術(shù)收集了全球最大的共享住宿平臺(tái)Airbnb上42 個(gè)國(guó)家2326603 個(gè)活躍房源樣本，運(yùn)用因子分析萃取出5 個(gè)影響共享住宿房源定價(jià)的核心因素，采用分層線性模型分析核心因素對(duì)定價(jià)影響作用在不同國(guó)家之間的差異，并運(yùn)用文化維度中的權(quán)力距離（PDI）、個(gè)人主義/集體主義（IDV）、男性化/女性化（MAS）和不確定性規(guī)避（UAI）來解釋國(guó)家文化價(jià)值觀的調(diào)節(jié)作用。本文從全球跨文化的視角分析共享住宿定價(jià)，反映市場(chǎng)的實(shí)際需求，為不同國(guó)家文化價(jià)值觀背景下共享住宿的定價(jià)策略提供重要的管理啟示。

一、文獻(xiàn)綜述及理論基礎(chǔ)

1.共享住宿定價(jià)影響因素

近年來，共享經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展引起了國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者的關(guān)注?，F(xiàn)有共享住宿研究聚焦在共享住宿入住意愿的影響因素、[3,4]房東出租的動(dòng)機(jī)，[5,6]以及對(duì)傳統(tǒng)住宿行業(yè)的影響等方面。[1,7]

此外，共享住宿的定價(jià)策略最近也引起了一些學(xué)者的關(guān)注。有學(xué)者提出，房源設(shè)施是影響共享住宿定價(jià)的重要因素，對(duì)共享住宿房源定價(jià)和房客滿意度至關(guān)重要。[8-10]Wang等、[8]Gibbs等[9]研究均發(fā)現(xiàn)，在眾多影響Airbnb房源定價(jià)的影響因素中，房源基本設(shè)施（如臥室數(shù)量和浴室數(shù)量）對(duì)房源定價(jià)的影響作用最大。Chattopadhyay等以美國(guó)11 座城市的房源為樣本，提出Airbnb 房源屬性中多數(shù)房源附加設(shè)施（如游泳池和健身場(chǎng)所）都能夠顯著影響房源定價(jià)。[10]

房源口碑是影響共享住宿定價(jià)的另一個(gè)重要因素。例如，Teubner等、[11]Tong等[12]分別通過收集德國(guó)和西班牙的Airbnb數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)房源口碑能顯著影響房源價(jià)格。[11,12]Lawani等發(fā)現(xiàn)，[13]Airbnb 房源口碑的6 個(gè)細(xì)分指標(biāo)是影響房源定價(jià)的重要因素，并且口碑可以作為衡量房源質(zhì)量的重要指標(biāo)。同樣地，吳曉雋等通過對(duì)中國(guó)36 個(gè)城市共享住宿的研究，提出房客對(duì)房東和房源的評(píng)價(jià)會(huì)對(duì)房源價(jià)格產(chǎn)生正向影響。[2]這些結(jié)論與傳統(tǒng)酒店定價(jià)研究結(jié)論一致。

在共享住宿行業(yè)中，房東擔(dān)任共享經(jīng)濟(jì)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)者、社交媒體營(yíng)銷人員和住宿租賃服務(wù)提供商三個(gè)角色，是一個(gè)獨(dú)特存在的群體。Ikkala等通過質(zhì)性訪談發(fā)現(xiàn)，一些Airbnb 房東為了獲取更多房客，會(huì)以低于市場(chǎng)均價(jià)的價(jià)格出租房屋，表明共享住宿房東的定價(jià)決策會(huì)受到自我情感因素的影響。[14]Li等探究了非專業(yè)房東（在Airbnb 運(yùn)營(yíng)一個(gè)房源）與專業(yè)房東（在Airbnb 運(yùn)營(yíng)兩個(gè)及以上房源）之間的運(yùn)營(yíng)差異，發(fā)現(xiàn)專業(yè)房東的日收入（+16.9%）和入住率（+15.5%）都高于非專業(yè)房東。[15]Magno等發(fā)現(xiàn)，[16]房東運(yùn)營(yíng)房源的時(shí)長(zhǎng)及數(shù)量對(duì)房源定價(jià)有顯著的積極影響，即專業(yè)房東比非專業(yè)房東定價(jià)更高。

本文對(duì)上述文獻(xiàn)的梳理和分析發(fā)現(xiàn)，首先，現(xiàn)有的共享住宿定價(jià)影響因素研究主要聚焦在傳統(tǒng)酒店定價(jià)影響因素（如房源設(shè)施和口碑）和房東，而對(duì)共享住宿特有屬性（如房客可靠性等）鮮有涉及，并且現(xiàn)有研究結(jié)論尚存分歧（見表1）。Wang等認(rèn)為房客是否通過電話驗(yàn)證，會(huì)對(duì)共享住宿房源定價(jià)產(chǎn)生積極影響，[8]而吳曉雋等則認(rèn)為這一因素對(duì)房源定價(jià)不存在顯著影響。[2]

表1 共享住宿定價(jià)影響因素相關(guān)實(shí)證研究

其次，上述研究的樣本大多局限在一個(gè)城市[6,13,15-18]或一個(gè)國(guó)家的幾個(gè)城市，[2,9-12]導(dǎo)致其研究結(jié)論缺乏普適性，難以應(yīng)用于其他國(guó)家或地區(qū)。例如，Teubner等、Tong等分別基于德國(guó)和西班牙的Airbnb數(shù)據(jù)，提出房源口碑能夠顯著影響Airbnb房源定價(jià)；[11,12]而Ert等、Chen等分別基于美國(guó)和瑞典的Airbnb 數(shù)據(jù)得出了不一致的結(jié)論，認(rèn)為口碑對(duì)房源定價(jià)的影響不顯著。[6,17]事實(shí)上，Wang等、Gibbs等和Chattopadhyay等都提出Airbnb 定價(jià)影響因素的作用會(huì)因城市不同而有所差異。[8-10]

在現(xiàn)有共享住宿定價(jià)研究中，Wang等[8]是唯一一個(gè)收集多國(guó)數(shù)據(jù)的實(shí)證研究。他們獲取了13 個(gè)國(guó)家33個(gè)城市的Airbnb 房源數(shù)據(jù)，提出除房客照片認(rèn)證因素外，其余24 個(gè)因素皆對(duì)定價(jià)有顯著影響，并且超贊房東、住宿類型、早餐和閃訂四個(gè)因素對(duì)定價(jià)的影響作用在不同國(guó)家之間存在差異。盡管如此，該研究仍存在一些不足：第一，33 個(gè)取樣城市主要是美國(guó)城市（14 個(gè)），而其他國(guó)家僅涉及一兩個(gè)城市；第二，數(shù)據(jù)樣本沒有涵蓋亞洲國(guó)家（共享住宿的主要市場(chǎng)之一）；第三，未能解釋房源特征對(duì)定價(jià)的影響作用在不同國(guó)家間差異性的理論依據(jù)和邊界條件。[8]因此，本文將從全球跨文化的視角系統(tǒng)地分析影響共享住宿定價(jià)的重要因素，探索其影響作用在不同國(guó)家文化價(jià)值觀之間的差異。

2.國(guó)家文化價(jià)值觀與消費(fèi)行為

國(guó)家文化價(jià)值觀是一個(gè)國(guó)家的人們表現(xiàn)出的一系列信仰與價(jià)值觀，是長(zhǎng)期社會(huì)化的產(chǎn)物。多年來，學(xué)者們一直在探索最適合概念化且適用于實(shí)證研究的國(guó)家文化價(jià)值觀維度。[19,20]其中，Hofstede文化維度是旅游業(yè)和酒店業(yè)等研究使用最廣的國(guó)家文化價(jià)值觀維度。[21-26]

Hofstede 從基本價(jià)值需求視角出發(fā)，通過對(duì)40 個(gè)國(guó)家的價(jià)值觀進(jìn)行調(diào)查研究，確定了4 個(gè)價(jià)值觀維度（權(quán)力距離、個(gè)人主義/集體主義、男性化/女性化和不確定性規(guī)避）。[27]Hofstede文化維度被普遍認(rèn)為是具有代表性、能反映各國(guó)傳統(tǒng)文化差異的維度，是一種側(cè)重國(guó)家文化的價(jià)值觀維度。[28]由于國(guó)家文化價(jià)值觀作為一個(gè)國(guó)家內(nèi)部成員共享的價(jià)值觀和行為習(xí)慣，由其群體共同創(chuàng)造、代代傳承，因此具有相當(dāng)?shù)姆€(wěn)定性。[28]Reisinger等根據(jù)608 名國(guó)際游客的重復(fù)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，2001年的Hofstede 文化維度（即權(quán)力距離、個(gè)人主義/集體主義、男性化/女性化和不確定性規(guī)避）得分至今仍然適用，并且可以用于衡量來自不同國(guó)家游客的集體傾向，[21]為Hofstede 文化維度在跨文化旅游研究中的應(yīng)用提供了有力支持。

權(quán)力距離描述了國(guó)家或組織機(jī)構(gòu)中人們對(duì)權(quán)力分配不平等的接受程度。[29]在權(quán)力距離較高的國(guó)家，人們?nèi)菀捉邮懿罹噍^大的等級(jí)結(jié)構(gòu)；反之，多數(shù)人期待權(quán)力盡可能平等分配。個(gè)人主義/集體主義區(qū)分了國(guó)家文化價(jià)值觀中個(gè)人或集體的重要性，其中個(gè)人主義文化的國(guó)家更關(guān)注個(gè)人及其直系家屬的需求及利益，而集體主義文化的國(guó)家更關(guān)注集體需求及利益。[30]男性化/女性化強(qiáng)調(diào)男子氣概價(jià)值觀在社會(huì)或群體中占統(tǒng)治地位的程度，男性化程度高的群體強(qiáng)調(diào)競(jìng)爭(zhēng)、獨(dú)斷和英雄主義等品質(zhì)，而男性化程度低的群體強(qiáng)調(diào)對(duì)他人和工作生活質(zhì)量的關(guān)注程度，重視謙遜、合作和關(guān)愛他人等品質(zhì)。[30]不確定性規(guī)避被定義為社會(huì)成員處理不確定性和風(fēng)險(xiǎn)的方式。[29]不確定性規(guī)避較高意味著較謹(jǐn)慎、不愿承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，不違背社會(huì)文化規(guī)范，而不確定性規(guī)避較低的群體則更容易接納具有一定風(fēng)險(xiǎn)的決策。[29]Hofstede 認(rèn)為國(guó)家文化價(jià)值觀變革極其緩慢，國(guó)家文化價(jià)值觀的相對(duì)得分至少在2100年前不會(huì)有重大變化。[31]

隨著經(jīng)濟(jì)全球化的發(fā)展，國(guó)家文化特征成為影響旅游業(yè)和住宿業(yè)發(fā)展的重要因素。與此同時(shí)，學(xué)者們?cè)谘芯恐虚_始運(yùn)用Hofstede 文化維度來解釋不同國(guó)家文化背景下旅游消費(fèi)行為的差異。Litvin提出不確定性規(guī)避較低國(guó)家的旅游消費(fèi)者更愿意給出高分評(píng)價(jià)，評(píng)論內(nèi)容的長(zhǎng)度也比總體平均值高出15%，并且他們言論的影響力也更強(qiáng)。[32]此外，一些酒店行業(yè)研究同樣采用Hofstede文化維度解釋消費(fèi)者的消費(fèi)動(dòng)機(jī)、態(tài)度和行為。例如，李祗輝等用三個(gè)國(guó)家文化維度解釋消費(fèi)者對(duì)酒店服務(wù)質(zhì)量的感知，其中個(gè)人主義和長(zhǎng)期導(dǎo)向都能提高消費(fèi)者對(duì)酒店的服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)，但權(quán)力距離不存在顯著影響。[33]Jahandideh等通過質(zhì)性研究發(fā)現(xiàn)，相對(duì)不確定性規(guī)避較高的阿拉伯消費(fèi)者，不確定性規(guī)避較低的中國(guó)消費(fèi)者更會(huì)向不會(huì)講母語(yǔ)的一線酒店人員投訴酒店問題，從而提出不應(yīng)將亞洲不同國(guó)家的消費(fèi)者視為同質(zhì)研究樣本的結(jié)論。[34]Ayeh等以美國(guó)和新加坡的酒店用戶為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)個(gè)人主義旅游消費(fèi)者比集體主義旅游消費(fèi)者更重視酒店在線評(píng)論的實(shí)用價(jià)值。[35]

綜上所述，Hofstede 文化維度被廣泛運(yùn)用于旅游業(yè)和住宿業(yè)的國(guó)家文化價(jià)值觀研究中，因此本文也將使用Hofstede文化維度來解釋房源層面因素對(duì)共享住宿定價(jià)的影響作用在不同國(guó)家文化價(jià)值觀之間的差異性。[29-31]

二、數(shù)據(jù)及變量

1.數(shù)據(jù)獲取及描述

本文利用爬蟲技術(shù)從全球最大的共享住宿平臺(tái)Airbnb 網(wǎng)站獲取了截至2017年10月24日所有房源的數(shù)據(jù)，共含4094923 個(gè)房源。爬蟲技術(shù)可以在節(jié)省人力成本的同時(shí)，完整地獲取到特定主題下的網(wǎng)絡(luò)公開數(shù)據(jù)。[36]

本文按照Wang等、Gibbs等、Chattopadhyay等的數(shù)據(jù)清洗原則，[8-10]首先剔除了房源評(píng)論數(shù)量為零的房源，確保房源住宿價(jià)格在一定程度上反映市場(chǎng)均衡，避免某些房源樣本與實(shí)際交易沒有關(guān)聯(lián)；[37]其次，剔除了數(shù)據(jù)缺失、信息有誤的房源；最后，為了確保分層線性模型的可靠性和有效性，剔除了活躍房源數(shù)量小于5000 的國(guó)家，并確保樣本至少涵蓋30 個(gè)國(guó)家，以符合分層線性模型的假設(shè)。最終，本文得到來自42 個(gè)國(guó)家2326603 個(gè)有效房源樣本。

同時(shí)，本文從clearlycultural.com 中獲取了這42 個(gè)國(guó)家的Hofstede文化維度①（權(quán)力距離、個(gè)人主義/集體主義、男性化/女性化、不確定性規(guī)避）數(shù)據(jù)。表2列出了42 個(gè)國(guó)家房源樣本的分布及數(shù)據(jù)信息。

表2 有效樣本數(shù)據(jù)信息

2.變量定義及描述

本文涉及的變量包括兩層，分別為共享住宿房源特征變量和國(guó)家文化價(jià)值觀變量。根據(jù)以往共享住宿和酒店定價(jià)影響因素相關(guān)文獻(xiàn)，[2,8,9,38,39]本文選取了18 個(gè)Airbnb房源的特征屬性，并通過因子分析從中提取了5個(gè)因子，分別定義為口碑、基礎(chǔ)設(shè)施、附加設(shè)施、房客可靠性和房東專業(yè)性。表3 列出了這18 個(gè)特征屬性的描述與解釋。

表3 共享住宿特征屬性的描述與解釋

三、研究方法及實(shí)證分析

1.分層線性模型

除房源和房東特征影響因素外，房源定價(jià)還會(huì)受到國(guó)家文化價(jià)值觀的影響。因此，本文采用分層線性模型（HLM）分析這種多層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。具體而言，本文通過分層線性模型分析房東定價(jià)在各個(gè)房源之間是否存在差異，以及房源個(gè)體層面的影響因素和第二層的國(guó)家文化價(jià)值觀對(duì)該差異的解釋能力。分層線性模型的完整模型如下。

第一層：

第二層：

其中，i 表示第i 個(gè)房源；j 表示第j 個(gè)國(guó)家；Price表示房源單日價(jià)格；WOM 表示口碑；Basic表示房源基礎(chǔ)設(shè)施；Augment 表示房源附加設(shè)施；Safety 表示房客可靠性；Host表示房東專業(yè)性；PDI表示權(quán)力距離；IDV表示個(gè)人主義/集體主義；MAS表示男性化/女性化；UAI 表示不確定性規(guī)避；rij表示第一層的隨機(jī)誤差項(xiàng)，并且滿足rij～N(0,σ2)；μ0j表示第二層的隨機(jī)誤差項(xiàng)，并且滿足μ0j～N(0,σ2μ0)，Cov(rij,μ0j)=0。

2.共享住宿五大核心因素對(duì)房源定價(jià)的影響

表4 展示了模型中各個(gè)變量的描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)系數(shù)矩陣，可以看出房源層面的解釋變量（即口碑、基礎(chǔ)設(shè)施、附加設(shè)施、房客可靠性和房東專業(yè)性）皆與房源價(jià)格呈顯著正相關(guān)。

表4 變量的描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)系數(shù)矩陣

表5 展示了HLM模型分析結(jié)果。隨機(jī)效應(yīng)協(xié)方差模型結(jié)果（模型3）顯示，口碑（γ=0.0100,p<0.001）、基礎(chǔ)設(shè)施（γ=0.3943,p<0.001）、附加設(shè)施（γ=0.0879,p<0.001）、房客可靠性（γ=0.0095,p<0.001）和房東專業(yè)性（γ=0.1092,p<0.001）能夠顯著提高共享住宿房源價(jià)格，與以往研究的研究結(jié)論一致。[2,8,9,38,39]共享住宿房源每年最多可以出租365 個(gè)夜晚，而實(shí)際運(yùn)營(yíng)中大部分房源都不能一直維持較高的入住率。[6]因此，良好的口碑、完備的基礎(chǔ)設(shè)施和附加設(shè)施、房客的可靠性和房東的專業(yè)性等因素帶來的積極影響可能不會(huì)反映在額外的銷售上，而是體現(xiàn)在更高的價(jià)格上。

3.國(guó)家文化價(jià)值觀對(duì)共享住宿定價(jià)影響的調(diào)節(jié)作用

表5 中完整模型（模型5）結(jié)果顯示，國(guó)家文化價(jià)值觀能夠調(diào)節(jié)房源層次變量對(duì)共享住宿房源價(jià)格的作用。具體而言，權(quán)力距離會(huì)削弱口碑對(duì)價(jià)格的正向作用（γ=-0.0004,p<0.05），個(gè)人主義/集體主義會(huì)削弱附加設(shè)施對(duì)價(jià)格的正向作用（γ=-0.0034,p<0.001）。此外，男性化/女性化對(duì)附加設(shè)施、房客可靠性和房東專業(yè)性都存在顯著的正向調(diào)節(jié)作用（γ=0.0015,p<0.05；γ=0.0002,p<0.1；γ=0.0008,p<0.05），不確定性規(guī)避對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施和附加設(shè)施存在顯著的正向調(diào)節(jié)作用（γ=0.0008,p<0.1；γ=0.0011,p<0.05）。換言之，在權(quán)力距離高的國(guó)家，口碑對(duì)價(jià)格的正向影響更弱；在集體主義文化的國(guó)家，附加設(shè)施對(duì)價(jià)格的正向影響更強(qiáng)；在男性化程度高的國(guó)家，附加設(shè)施、房客可靠性和房東專業(yè)性對(duì)價(jià)格的正向影響更強(qiáng)；在不確定性規(guī)避高的國(guó)家，基礎(chǔ)設(shè)施和附加設(shè)施對(duì)價(jià)格的正向影響更強(qiáng)。

表5 HLM模型結(jié)果

為了檢驗(yàn)國(guó)家文化價(jià)值觀維度對(duì)模型的解釋力度，本文計(jì)算了隨機(jī)效應(yīng)模型與完整模型的方差分量及消減比（見表6）。在隨機(jī)效應(yīng)模型中，附加設(shè)施的方差分量為0.0155，而在完整模型附加設(shè)施的方差分量降為0.0066，方差消減比為57.65%，表明附加設(shè)施對(duì)共享住宿房源定價(jià)的影響在不同國(guó)家之間的差異有57.65%能被國(guó)家文化價(jià)值觀所解釋。同理，口碑、基礎(chǔ)設(shè)施、房客可靠性和房東專業(yè)性對(duì)共享住宿房源定價(jià)的影響在不同國(guó)家之間的差異分別有16.67%、7.30%、20.00%和14.64% 能被國(guó)家文化價(jià)值觀所解釋。

表6 第二層變量所解釋的方差分量及消減比

四、實(shí)證結(jié)果討論

本文以共享住宿平臺(tái)Airbnb 為例，實(shí)證剖析了影響共享住宿定價(jià)的核心因素及其在各國(guó)家之間的差異，通過國(guó)家文化價(jià)值觀闡釋了該差異存在的理論機(jī)制（見圖1）。為了更清晰地展示調(diào)節(jié)效應(yīng)，本文基于簡(jiǎn)單斜率檢驗(yàn)畫出調(diào)節(jié)效應(yīng)圖討論[40]主要研究結(jié)果。

圖1 研究結(jié)論框架

1.房源口碑對(duì)房源價(jià)格影響

研究結(jié)果顯示，共享住宿房源口碑越好，房源價(jià)格越高，與以往傳統(tǒng)酒店業(yè)研究結(jié)果一致。[2,11-13]由于買賣雙方獲取和感知的信息不對(duì)稱，通過向買方提供產(chǎn)品相關(guān)信息可以減少市場(chǎng)信息不對(duì)稱的程度。與傳統(tǒng)線下口碑相比，網(wǎng)絡(luò)口碑影響范圍更廣，流通速度更快，并且大部分消費(fèi)者信任在線評(píng)論及推薦。[42]許多房客在入住或離開后會(huì)通過在線評(píng)價(jià)表達(dá)住宿體驗(yàn)、酒店設(shè)施和服務(wù)質(zhì)量的好壞。[43]在共享經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)中，由于與陌生人進(jìn)行交易存在信息不對(duì)稱和經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)，往往更需要聲譽(yù)機(jī)制（如評(píng)分和評(píng)論）來增加買賣雙方之間的信任。因此，同等條件的共享住宿房源，房客會(huì)考慮評(píng)分高或口碑好的房源，所以口碑越佳的房源能以更高的價(jià)格成交。

如圖2所示，不論是在權(quán)力距離高或低的國(guó)家，房源口碑對(duì)房源價(jià)格具有顯著正向影響。權(quán)力距離削弱了房源口碑對(duì)房源價(jià)格的正向影響，即在權(quán)力距離低的國(guó)家（Simple Slop=0.0617，p<0.001），房源口碑與房源價(jià)格的關(guān)系強(qiáng)于權(quán)力距離高的國(guó)家（Simple Slop=0.0065，p<0.001）。在權(quán)力距離高的國(guó)家，個(gè)人對(duì)權(quán)力較大的人士或權(quán)威人物十分恭敬、信任和崇拜，且通常接受不平等的權(quán)力分配。[44]在這種文化價(jià)值觀背景下，人們適應(yīng)了差距較大的社會(huì)等級(jí)，習(xí)慣了自己是一個(gè)權(quán)威者或者從屬者的角色，會(huì)將滿意或者不滿意的服務(wù)視作生活中的一個(gè)事實(shí)，因此他們不容易贊揚(yáng)或者抱怨，對(duì)身邊的贊揚(yáng)和抱怨也不敏感。[44]因此，權(quán)力距離越高的國(guó)家，房源口碑對(duì)房源價(jià)格的正向影響越小。

圖2 權(quán)力距離對(duì)房源口碑與房源價(jià)格關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)

2.房源基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)房源價(jià)格影響

研究結(jié)果顯示，共享住宿房源的基礎(chǔ)設(shè)施能夠提高房源的價(jià)格。變量基礎(chǔ)設(shè)施是由臥室數(shù)量、浴室數(shù)量、房源容量和床數(shù)量萃取所得，可以理解為“基礎(chǔ)設(shè)施”數(shù)值越大，房源基礎(chǔ)設(shè)施越完善，房源空間越大。一般來說，消費(fèi)者愿意為完善的基礎(chǔ)設(shè)施支付更多費(fèi)用。所以，基礎(chǔ)設(shè)施越好的房源會(huì)以更高的價(jià)格成交，這與以往共享住宿研究的結(jié)論相符。[8,9,45]

如圖3所示，不論是不確定性規(guī)避高或低的國(guó)家，房源基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)房源價(jià)格具有顯著正向影響；并且不確定性規(guī)避高的國(guó)家（Simple Slop=0.6183，p<0.001），房源基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)房源價(jià)格的正向影響強(qiáng)于不確定性規(guī)避低的國(guó)家（Simple Slop=0.4039，p<0.001）。共享住宿房客如何使用房源是一個(gè)未知的、不確定的行為，如房客可能會(huì)損壞或過度使用出租的產(chǎn)品。[46]房客的這些不確定行為會(huì)給房東帶來經(jīng)濟(jì)損失、意外傷害等風(fēng)險(xiǎn)，使房東感到焦慮。[47]過去研究表明，相較于不確定性規(guī)避較低的供應(yīng)商而言，不確定性規(guī)避較高的供應(yīng)商更不愿意出租他們的產(chǎn)品。[48]因此，當(dāng)房源基礎(chǔ)設(shè)施越完善，不確定性規(guī)避更高的房東會(huì)為了規(guī)避不確定性所帶來的風(fēng)險(xiǎn)或損失，從而選擇制定更高的價(jià)格。

圖3 不確定性規(guī)避對(duì)房源基礎(chǔ)設(shè)施與房源價(jià)格關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)

3.房源附加設(shè)施對(duì)房源價(jià)格影響

以往研究顯示，酒店的附加設(shè)施（如游泳池、停車場(chǎng)和健身房等）能夠提高酒店定價(jià)。[10,38,39]本文研究結(jié)果也印證，基于成本導(dǎo)向的定價(jià)方式?jīng)Q定了客房?jī)r(jià)格部分歸因于酒店建設(shè)和管理的投入，而消費(fèi)者也愿意為附加產(chǎn)品和服務(wù)支付更高的價(jià)格。[49]

如圖4所示，不論是個(gè)人主義或集體主義文化的國(guó)家，房源附加設(shè)施對(duì)房源價(jià)格均具有顯著正向影響；且房源附加設(shè)施與房源價(jià)格的正向關(guān)系在集體主義文化國(guó)家（Simple Slop=0.1673，p<0.001）比在個(gè)人主義文化（Simple Slop=0.0438，p<0.001）國(guó)家更強(qiáng)。集體主義文化氛圍下的個(gè)體通常會(huì)形成一種相互依賴的自我概念，更在意他人對(duì)自己的評(píng)價(jià)，[50]且容易受到群體行為的影響。[30]值得注意的是，集體主義文化傾向的消費(fèi)者更追求面子，當(dāng)感覺到某一產(chǎn)品的購(gòu)買價(jià)格高于參照群體中他人購(gòu)買同類產(chǎn)品的平均價(jià)格就會(huì)感到有面子。[51]因此，在集體主義文化國(guó)家，消費(fèi)者更可能會(huì)選擇具有炫耀屬性而非必須的附加設(shè)施的共享住宿房源，而房東也會(huì)對(duì)這類房源收取更高的費(fèi)用。

圖4 個(gè)人主義/集體主義對(duì)房源附加設(shè)施與房源價(jià)格關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)

如圖5所示，房源附加設(shè)施對(duì)房源價(jià)格具有顯著正向影響；并且，男性化程度高的國(guó)家（Simple Slop=0.1771，p<0.001），房源附加設(shè)施與房源價(jià)格的正向關(guān)系強(qiáng)于男性化程度低的國(guó)家（Simple Slop=0.0074，p<0.001）。男性化程度高的國(guó)家中，消費(fèi)者更重視經(jīng)濟(jì)成就、追求個(gè)人經(jīng)濟(jì)利益，[52]如更加偏愛出租產(chǎn)品，以達(dá)到提高個(gè)人收入或減少支出成本的目的。[48]因此，在男性化程度高的國(guó)家，房東為了在競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出，更會(huì)增添附加設(shè)施讓房源具有競(jìng)爭(zhēng)力；并且會(huì)因?yàn)樽非髠€(gè)人經(jīng)濟(jì)利益，對(duì)附加設(shè)施更完備的房源制定更高的價(jià)格。

圖5 男性化/女性化對(duì)房源附加設(shè)施與房源價(jià)格關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)

此外，與房源基礎(chǔ)設(shè)施的結(jié)論一致，房源附加設(shè)施對(duì)價(jià)格的正向作用受不確定性規(guī)避的正向調(diào)節(jié)。如圖6所示，不論是不確定性規(guī)避高或低的國(guó)家，房源附加設(shè)施對(duì)房源價(jià)格具有顯著正向影響；并且不確定性規(guī)避高的國(guó)家（Simple Slop=0.1481，p<0.001），房源附加設(shè)施與房源價(jià)格的正向關(guān)系強(qiáng)于不確定性規(guī)避低的國(guó)家（Simple Slop=0.0249，p<0.001）。無論是基礎(chǔ)設(shè)施更完善的房源還是提供更多附加設(shè)施的房源，房客使用房源這一未知行為都可能產(chǎn)生額外的經(jīng)濟(jì)損失或意外事故。因此，當(dāng)房源附加設(shè)施越多時(shí)，不確定性規(guī)避更高的房東會(huì)為了規(guī)避房客未知行為所帶來的風(fēng)險(xiǎn)或損失而選擇制定更高的價(jià)格。

圖6 不確定性規(guī)避對(duì)房源附加設(shè)施與房源價(jià)格關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)

4.房客可靠性對(duì)房源價(jià)格影響

安全問題是酒店業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。研究表明，消費(fèi)者感知到酒店的安全性越高，其滿意度越高。[53]共享住宿中存在相當(dāng)比例的“私人房間”和“合住房間”，這兩種房源通常會(huì)入住多位房客，此時(shí)房客可靠性顯得尤為重要。因此，要求房客提供個(gè)人照片或通過電話認(rèn)證提高房客的可靠性，不僅保障了房東自身安全，也能提高其他房客的安全感。房客感知房源的安全性越高，對(duì)其滿意度便會(huì)增加，也會(huì)愿意多支付一些費(fèi)用。因此，入住房客的可靠性越高，房東相應(yīng)會(huì)制定更高的房源價(jià)格。

如圖7所示，不論是男性化程度高或低的國(guó)家，房客可靠性對(duì)房源價(jià)格具有顯著正向影響；并且房客可靠性與房源價(jià)格的關(guān)系在男性化程度高的國(guó)家（Simple Slop=0.0348，p<0.001）強(qiáng)于男性化程度低的國(guó)家（Simple Slop=0.0126，p<0.001）。在男性化程度低的群體中，個(gè)體更謙虛、溫和、注重和諧的人際關(guān)系，強(qiáng)調(diào)“以和為貴”。此外，以往旅游服務(wù)評(píng)價(jià)研究表明，男性化程度較低國(guó)家的游客對(duì)不好的旅游服務(wù)的容忍度更高，在線評(píng)價(jià)更加包容和委婉。[54]所以，男性化程度低的房東和房客更樂意在群體生活和社交活動(dòng)中構(gòu)建和諧的人際關(guān)系，從而降低對(duì)房客可靠性的要求。

圖7 男性化/女性化對(duì)房客可靠性與房源價(jià)格關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)

5.房東專業(yè)性對(duì)房源價(jià)格影響

研究結(jié)果顯示，專業(yè)房東會(huì)制定更高的價(jià)格，這與以往共享住宿研究結(jié)果一致。[4,15,16]由于非專業(yè)房東將經(jīng)營(yíng)共享住宿視為兼職工作，所以非專業(yè)房東對(duì)經(jīng)營(yíng)共享住宿投入較少，定價(jià)效率較低。專業(yè)房東將運(yùn)營(yíng)共享住宿視為主營(yíng)事業(yè)，對(duì)其投入的專注度更多，研究定價(jià)策略的時(shí)間更長(zhǎng)，進(jìn)而提高定價(jià)效率以達(dá)到利潤(rùn)最大化的目的。例如，專業(yè)房東會(huì)在節(jié)假日（如圣誕節(jié)）和大型活動(dòng)（如芝加哥車展秀）期間提高房源價(jià)格。[15]由于專業(yè)房東的主要收入來自共享住宿收益，因此為了實(shí)現(xiàn)收入最大化，專業(yè)房東的定價(jià)會(huì)更加激進(jìn)。[15,16]本文不僅通過房東擁有的房源數(shù)量來測(cè)量Airbnb 房東是否專業(yè)，[15,16]還進(jìn)一步加入是否具有經(jīng)營(yíng)許可和取消政策的靈活性來衡量房東的專業(yè)性，并得到與前人一致的研究結(jié)論。

不論是男性化程度高或低的國(guó)家，房東專業(yè)性對(duì)房源價(jià)格具有顯著正向影響，并且該影響在男性化程度高的國(guó)家（Simple Slop=0.1323，p<0.001）強(qiáng)于男性化程度低的國(guó)家（Simple Slop=0.0828，p<0.001）見圖8。男性化程度較高群體的主導(dǎo)價(jià)值觀強(qiáng)調(diào)對(duì)金錢和其他物質(zhì)資料的獲取程度，重視職業(yè)成就和經(jīng)濟(jì)成就。[55]當(dāng)共享住宿房東從非專業(yè)房東晉升到專業(yè)房東時(shí)，男性化程度高的房東主導(dǎo)價(jià)值觀會(huì)推進(jìn)其進(jìn)一步獲得更多的收入，將他們所付出的努力轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)價(jià)值。[56]因此，在男性化程度高的國(guó)家，專業(yè)程度越高的房東越會(huì)鞭策自己獲得更高的收入，進(jìn)而制定更高的價(jià)格。

圖8 男性化/女性化對(duì)房東專業(yè)性與房源價(jià)格關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)

五、研究結(jié)論與討論

1.理論貢獻(xiàn)

共享經(jīng)濟(jì)作為一種新的經(jīng)濟(jì)和商業(yè)形態(tài)，可追溯至2008年Uber和Airbnb的創(chuàng)立。盡管成立時(shí)間短，但其市場(chǎng)規(guī)模擴(kuò)張迅速。基于共享住宿的定價(jià)影響因素能反映市場(chǎng)情況，即假設(shè)共享住宿上顯示的定價(jià)對(duì)于來自世界各地的游客都是可接受的價(jià)格，那么全球樣本反映了市場(chǎng)均衡狀態(tài)下價(jià)格與其決定因素的關(guān)聯(lián)。因此，從全球跨文化的視角來剖析共享住宿定價(jià)的影響因素以及在不同國(guó)家文化價(jià)值觀之間的差異具有重要理論意義。

已有研究大多將共享住宿市場(chǎng)視為同質(zhì)群體或者簡(jiǎn)單地比較不同城市之間的變化，而對(duì)這一市場(chǎng)中不同國(guó)家文化定價(jià)需求的異質(zhì)性挖掘比較匱乏。本研究充分利用Airbnb大數(shù)據(jù)，采用自下而上的研究范式，從大數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的現(xiàn)象出發(fā)，系統(tǒng)總結(jié)共享住宿定價(jià)的影響因素，并回答“共享住宿定價(jià)影響因素是否在國(guó)家間存在作用差異”及“為什么存在這些差異”等問題。[8]在理論上，本研究是對(duì)現(xiàn)有共享住宿研究成果的有益補(bǔ)充，從國(guó)家文化價(jià)值觀這個(gè)新的角度為共享住宿研究提供理論參考，為進(jìn)一步理論探討奠定基礎(chǔ)。

本研究首次系統(tǒng)地總結(jié)了影響共享住宿定價(jià)的核心因素，通過因子分析將18 個(gè)共享住宿的特征屬性萃取為五大核心因素（口碑、基礎(chǔ)設(shè)施、附加設(shè)施、房客可靠性和房東專業(yè)性），并檢驗(yàn)了五類因素對(duì)共享住宿定價(jià)的影響作用。以往共享住宿定價(jià)相關(guān)研究由于數(shù)據(jù)來源較片面，導(dǎo)致不同研究的結(jié)論不一致。本文創(chuàng)新性地選取了涵蓋5 大洲42 個(gè)國(guó)家2326603 個(gè)有效房源樣本作為分析對(duì)象，研究結(jié)論更具普適性和穩(wěn)定性。此外，本文采用分層線性模型的實(shí)證策略，探究共享住宿五大核心因素對(duì)定價(jià)的影響是否在國(guó)家間存在差異，并用Hofstede文化維度闡釋了國(guó)家文化價(jià)值觀對(duì)定價(jià)影響因素的調(diào)節(jié)機(jī)制，為更好地了解和掌握不同國(guó)家文化價(jià)值觀市場(chǎng)的偏好和需求奠定了基礎(chǔ)，為共享住宿研究提供了重要的理論貢獻(xiàn)。

2.管理啟示

隨著以Airbnb為代表的共享住宿平臺(tái)的快速發(fā)展，對(duì)這種非常規(guī)住宿的定價(jià)進(jìn)行系統(tǒng)分析，為利益相關(guān)者優(yōu)化經(jīng)營(yíng)和提升利潤(rùn)具有重要的實(shí)踐指導(dǎo)意義。[57]然而，由于共享住宿服務(wù)的獨(dú)特性（如非職業(yè)化的房東），共享住宿的定價(jià)極具挑戰(zhàn)性。當(dāng)共享住宿平臺(tái)要求房東自主定價(jià)而房東卻又無法確定其產(chǎn)品的真實(shí)市場(chǎng)價(jià)值時(shí)，房東會(huì)因此感到十分苦惱。Airbnb 也認(rèn)識(shí)到了房東定價(jià)效率低所帶來的嚴(yán)重問題，并在特定市場(chǎng)中引入“智能定價(jià)”功能，以協(xié)助房東的定價(jià)決策。

本文以共享住宿平臺(tái)Airbnb為例考察共享住宿定價(jià)的影響因素，幫助房東了解共享住宿平臺(tái)的定價(jià)原理，增加定價(jià)透明度，為其定價(jià)決策提供一定的參考價(jià)值。并且，本文研究結(jié)論可以幫助房東對(duì)照定價(jià)核心影響因素（即口碑、基礎(chǔ)設(shè)施、附加設(shè)施、房客可靠性和房東專業(yè)性等）重新審視其房源特征和自身特征，通過調(diào)整價(jià)格提高房源入住率和收益。此外，本文的研究結(jié)果也可應(yīng)用于共享住宿定價(jià)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，如上述的“智能定價(jià)”功能。

此外，本文運(yùn)用Hofstede文化維度解釋了共享住宿定價(jià)各個(gè)影響因素在不同國(guó)家文化價(jià)值觀間的作用差異，對(duì)以Airbnb 為代表的共享住宿平臺(tái)跨國(guó)經(jīng)營(yíng)提供了參考和啟示。同時(shí)，本文通過計(jì)算42 個(gè)國(guó)家權(quán)力距離（53.0476）、個(gè)人主義/集體主義（49.7857）、男性化/女性化（50.5952）和不確定性規(guī)避（66.2857）的均值，找出各個(gè)國(guó)家增強(qiáng)和削弱“口碑—價(jià)格”、“基礎(chǔ)設(shè)施—價(jià)格”、“附加設(shè)施—價(jià)格”、“房客可靠性—價(jià)格”和“房東專業(yè)性—價(jià)格”關(guān)系的維度個(gè)數(shù)，確定了各個(gè)國(guó)家Airbnb 經(jīng)營(yíng)者應(yīng)該聚焦的重要因素。例如，在中國(guó)，削弱“口碑—價(jià)格”關(guān)系、“基礎(chǔ)設(shè)施—價(jià)格”關(guān)系、“附加設(shè)施—價(jià)格”的國(guó)家文化價(jià)值觀各有1 個(gè)，而增強(qiáng)“附加設(shè)施—價(jià)格”的國(guó)家文化價(jià)值觀有2 個(gè)，增強(qiáng)“房客可靠性—價(jià)格”關(guān)系和“房東專業(yè)性—價(jià)格”關(guān)系的國(guó)家文化價(jià)值觀各有1 個(gè)。因此，中國(guó)共享住宿經(jīng)營(yíng)者更應(yīng)聚焦房源的附加設(shè)施、房客可靠性和房東專業(yè)性。

3.研究局限及未來研究方向

本文采用因子分析萃取出的五個(gè)變量作為房源層次的解釋變量會(huì)缺失18 個(gè)原變量所涵蓋的一部分信息，即新變量（口碑、基礎(chǔ)設(shè)施、附加設(shè)施、房客可靠性和房東專業(yè)性）并不能完全解釋原變量（如實(shí)描述得分、入住順利得分、干凈衛(wèi)生得分、溝通交流得分、位置便利得分、性價(jià)比得分、房源容量、浴室數(shù)量、臥室數(shù)量、床數(shù)量、免費(fèi)停車位、健身場(chǎng)所、游泳池、房客照片、已電話驗(yàn)證、經(jīng)營(yíng)許可、專業(yè)房東和取消規(guī)則）所涵蓋的信息。因此，建議今后類似研究可以選取更豐富的房源層次的變量。

本文選取的國(guó)家文化價(jià)值觀變量（權(quán)力距離、個(gè)人主義/集體主義、男性化/女性化和不確定性規(guī)避）并不能完全解釋房源層次變量對(duì)定價(jià)的影響在國(guó)家之間的異變。因此，建議今后相關(guān)研究可以選擇更豐富的國(guó)家層面變量，如選擇更多的國(guó)家文化價(jià)值觀變量，還可以考慮經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和旅游相關(guān)指標(biāo)等因素作為國(guó)家層面的變量。

注釋

①本文研究樣本涵蓋了42 個(gè)國(guó)家，但其中僅有16 個(gè)國(guó)家具有長(zhǎng)期導(dǎo)向（LTO）維度數(shù)據(jù)，27 個(gè)國(guó)家具有放縱/節(jié)制（IVR）維度數(shù)據(jù)。考慮到分層線性模型要求跨層組別（本研究中的國(guó)家數(shù)量）至少為30 組，從而保證模型的準(zhǔn)確性和可靠性，因此本文沒有將長(zhǎng)期導(dǎo)向和放縱/節(jié)制維度納入第二層變量中。