互聯(lián)網(wǎng)時代人群流動性對共享短租房價格的影響

雷兵　軒天池

摘 要：研究人群流動性對共享短租房價格的影響意義重大。本文以1128套共享短租房源和2019年4月17日—2020年4月15日的人群流動數(shù)據(jù)，構(gòu)建OLS模型和固定效應(yīng)模型，研究人群流動性對共享短租房價格的影響。結(jié)果表明，人群流動性對共享短租房價格呈正向影響，同時驗(yàn)證了房源位置、房源設(shè)施、消費(fèi)者偏好、信任度、季節(jié)性等因素對短租房價格的影響顯著。因此，建議短租平臺根據(jù)人群流動性規(guī)劃短租房疏密度，房東根據(jù)人群流動性及時調(diào)整定價策略，并預(yù)設(shè)短租房價格閾值。

關(guān)鍵詞：人群流動性;OLS模型;固定效應(yīng);共享短租房價格

本文索引：雷兵，軒天池.<標(biāo)題>[J].商展經(jīng)濟(jì)，2022（05）：-057.

中圖分類號：F714 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

近年來，共享經(jīng)濟(jì)作為一種新型商業(yè)模式在全球迅速發(fā)展，影響著各個城市的生產(chǎn)和消費(fèi)體系，促進(jìn)了對閑置商品或服務(wù)的利用。共享經(jīng)濟(jì)涉及生活中的各行各業(yè)，如共享辦公、共享雨傘、共享汽車、共享短租房等[1，2]。其中，共享短租房作為共享經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)物之一，是年輕人最為青睞的住宿場所，受到許多學(xué)者的關(guān)注和研究，共享短租房價格影響因素研究一直是國內(nèi)外學(xué)術(shù)研究的焦點(diǎn)。近年來，價格影響因素研究主要集中在房東信息、位置、房源類型與設(shè)施等房源內(nèi)在因素和評論數(shù)量、評論分?jǐn)?shù)等消費(fèi)者偏好因素及信任度因素。然而，隨著旅游業(yè)的興起，游客人數(shù)增加為在線短租帶來源源不斷的客流，市場規(guī)模不斷擴(kuò)大。旅游人數(shù)是人群流動的結(jié)果，因此，分析人群流動性對共享短租房價格的影響具有重要的意義。

1 文獻(xiàn)回顧

現(xiàn)有研究主要分析房源信息、網(wǎng)絡(luò)口碑、信任度等對共享短租房價格的影響。王春英等（2018）（2021）[3，4]對房源定價的因素進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)不同價格水平的房源受房屋特性、地理位置與配套設(shè)施、預(yù)訂情況及消費(fèi)者評論的影響程度不同，具有一定規(guī)模的專業(yè)房東對房源的定價高于業(yè)余房東，并且隨著房源規(guī)模的擴(kuò)大而定價越高。吳曉雋等（2019）[5]分析了城市房價、房東特征、房間設(shè)施、信任度等對房源價格的影響，發(fā)現(xiàn)信任度與社交度兩類非經(jīng)濟(jì)因素對Airbnb房價也有明顯影響，且對經(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。陳子燕等（2019）[6]在對短租市場租賃平臺定價機(jī)制的研究中發(fā)現(xiàn)專業(yè)房東定價對房源數(shù)量、房間的容納率、位置便利等較為重視，非專業(yè)房東對容納性和位置便利性的考慮相比專業(yè)房東更為看重。Hong等（2020）[7]得出短租房價格受房源功能、房東的屬性、聲譽(yù)變量和地理特征影響的結(jié)論，相同定價變量的解釋力在位置之間是不同的。Jorge等（2020）[8]從房東、客人、結(jié)構(gòu)特征和位置等因素研究西班牙馬拉加地區(qū)Airbnb短租公寓的定價策略，結(jié)果顯示海灘、景點(diǎn)等對價格有積極影響，噪聲對價格有負(fù)面影響，價格與客人種族有顯著影響。王保乾等（2018）[9]通過Pearson相關(guān)性分析得出，短租房市場價格受消費(fèi)者偏好強(qiáng)弱的影響，并運(yùn)用混合Logit模型，分析消費(fèi)者偏好對短租房定價的影響程度。閆強(qiáng)等（2020）[10]借助Airbnb平臺研究信任度對價格的影響，結(jié)果顯示，共享短租交易過程中，房客的信任水平會同時受到房東屬性和房源屬性的影響，房客的信任水平越高，所能接受的價格上浮程度越高，信任溢價現(xiàn)象越明顯。在酒店行業(yè)影響因素研究中，Subratat（2020）[11]將季節(jié)因素作為影響因素研究酒店的價格變動。

綜上所述，現(xiàn)有文獻(xiàn)對共享短租房價格影響因素的研究主要集中在房源信息、消費(fèi)者偏好、信任度，研究酒店價格變動時提出了季節(jié)性因素，研究內(nèi)容比較廣泛，研究結(jié)論對房東制定定價策略有重要意義。然而，隨著旅游業(yè)發(fā)展對民宿行業(yè)的帶動，人群流動性已然成為短租房價格重要的影響因素之一。因此，本文以Airbnb平臺的北京房源數(shù)據(jù)和騰訊位置大數(shù)據(jù)的人群流動數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)來源，研究人群流動性對共享短租房價格的影響。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 模型設(shè)定

本文的主要目的是通過實(shí)證分析研究人群流動性對共享短租房價格的影響，同時分析現(xiàn)有研究中房源位置、房屋設(shè)施、消費(fèi)者偏好、信任度、季節(jié)性等對共享短租房價格的影響。研究變量中包含靜態(tài)因素和動態(tài)因素，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)屬于面板數(shù)據(jù)。因此，本文使用兩種方法搭建模型：一是混合回歸。假設(shè)模型不存在個體效應(yīng)，將所有數(shù)據(jù)視為橫截面數(shù)據(jù)，運(yùn)用OLS估計(jì)。二是固定效應(yīng)模型?？梢越鉀Q遺漏變量問題，但無法估計(jì)不隨時間變化的變量。

本文OLS估計(jì)模型和固定效應(yīng)模型中影響因素的變量設(shè)計(jì)主要為：Li包括北京位置區(qū)劃的大興區(qū)、朝陽區(qū)等行政區(qū)，Hi包括浴室、臥室的設(shè)施變量，Ri為評論總分變量，Ti包括注冊時間等變量，Si，j為星期，Mi，j為人群流動。

2.1.1. OLS 估計(jì)模型

本文應(yīng)用共享短租房價格與人群流動性之間的關(guān)系建模時，先考慮人群流動性的影響因素，并綜合國內(nèi)外文獻(xiàn)中已有的房源位置、房屋類型與設(shè)施、消費(fèi)者偏好、信任度等因素，OSL估計(jì)模型如下：

其中，Yi，j表示第i個房源在第j天的價格，Li表示房源位置，Hi表示房屋類型和設(shè)施，Ri表示消費(fèi)者偏好，Ti表示信任度，Si，j表示季節(jié)性，Mi，j表示人群流動性，εi，j表示擾動項(xiàng)。

2.1.2 固定效應(yīng)模型

本文的固定效應(yīng)模型主要針對面板數(shù)據(jù)中的動態(tài)因素進(jìn)行建模，考慮人群流動性因素和季節(jié)性因素，固定效應(yīng)模型如下：

其中，Yi，j表示第i個房源在第j天的價格，Si，j表示季節(jié)性，Mi，j人群流動性，θi，j表示擾動項(xiàng)。

2.2 數(shù)據(jù)來源

本文中短租房數(shù)據(jù)來源于Airbnb網(wǎng)站的北京房源數(shù)據(jù)集，包含2019年4月17日—2020年4月15日的1128套房源的價格、房源類型、房源位置、消費(fèi)者評論與評分、房東信譽(yù)等。人群流動數(shù)據(jù)采集于騰訊位置大數(shù)據(jù)網(wǎng)站，數(shù)據(jù)采集時間為2019年4月17日—2020年4月15日，通過八爪魚爬蟲工具抓取由其他地區(qū)流向北京地區(qū)的人群流動綜合指數(shù)。

2.3 實(shí)證結(jié)果和分析

表1第（1）～（6）列是OLS模型結(jié)果，可以看出人群流動性對共享短租房價格在1%的顯著水平上顯著，表明短租房價格隨著人群流動性的增加逐漸上升，出現(xiàn)這種狀況主要是因?yàn)槿巳毫鲃有宰兓囊蛩兀缏糜?、出差等。鑒于房源位置對共享短租房的影響，本文將房源區(qū)劃加入回歸模型，觀察加入位置因素后人群流動的顯著性，表1第（2）列顯示人群流動性對短租房價格依然顯著，且位置因素與短租房價格成正比。同樣，考慮房源設(shè)施作為短租房的基礎(chǔ)設(shè)備，是價格的重要影響因素，本文在模型中加入了浴室、臥室等變量。從表1第（3）列可以發(fā)現(xiàn)，加入房源基本設(shè)施因素后，人群流動性非常顯著，且浴室數(shù)量與房源價格呈負(fù)相關(guān)，臥室數(shù)量與房源價格呈正相關(guān)，說明消費(fèi)者更關(guān)注房源的臥室。消費(fèi)者偏好是消費(fèi)者體驗(yàn)房源后對房源作出的情感感知評價和價值感知評價，是短租房價格的重要影響因素。因此，本文將綜合評分加入回歸模型，從表1第（4）列可以看出，加入消費(fèi)者偏好后，人群流動性依然顯著，且消費(fèi)者偏好的各個變量都與價格呈正相關(guān)，因此，短租平臺應(yīng)該密切關(guān)注消費(fèi)者偏好，可以為房東設(shè)計(jì)更具競爭力的產(chǎn)品。信任度是房東與消費(fèi)者之間的橋梁，消費(fèi)者的信任感知越高，其購買決策就越果斷，同樣，越被信任的房東其短租房越受歡迎。因此，本文將房東回復(fù)率、注冊時間、是否為超級房東加入回歸模型，從表1第（5）列可以看出人群流動性依然顯著。季節(jié)性是隨著時間變化的規(guī)律性動態(tài)因素，在不考慮其他因素的情況下，季節(jié)性因素對價格的影響是周期性的。然而，現(xiàn)實(shí)中各種復(fù)雜的政策因素、突發(fā)事件因素使得價格呈現(xiàn)非規(guī)律性波動。因此，在模型中加入周期性的星期變量是非常必要的，如表1第（6）列所示，加入季節(jié)性因素后人群流動性依然顯著，且季節(jié)性與價格關(guān)系也比較顯著。從6個模型可以發(fā)現(xiàn)，在只加入人群流動性因素時，人群流動性與價格之間的關(guān)系最為顯著;逐漸加入房源位置、房源設(shè)施、消費(fèi)者偏好、信任度、季節(jié)性因素后，人群流動性與價格的關(guān)系依然顯著，顯著性相比模型（1）稍微降低，說明各因素之間存在一定的多重共線性。

本文數(shù)據(jù)屬于面板數(shù)據(jù)，因此利用固定效應(yīng)模型對比分析人群流動性與季節(jié)性對共享短租房價格的影響。表1的第（7）（8）列是固定效應(yīng)模型結(jié)果，表2是固定效應(yīng)模型（8）的回歸結(jié)果。從模型（7）與模型（8）對比可以看出，模型（8）的顯著性降低，主要原因在于人群流動性數(shù)據(jù)具有趨勢性、周期性和季節(jié)性特點(diǎn)，當(dāng)去掉人群流動性的趨勢性、周期性時，人群流動性因素的季節(jié)特征性與季節(jié)性因素之間存在共線性問題。同時，從表2中可以看出，人群流動性比季節(jié)性對短租房價格更為顯著，說明人群流動性對共享短租房價格影響更大。

3 結(jié)語

本文基于1128套共享短租房房源數(shù)據(jù)和2019年4月17日—2020年4月15日的人群流動性數(shù)據(jù)，運(yùn)用OLS回歸模型和固定效應(yīng)模型分析了人群流動性對共享短租房價格的影響。研究結(jié)果表明：第一，OLS回歸模型和固定效應(yīng)模型的實(shí)證結(jié)果都顯示人群流動性與共享短租房價格在1%的顯著水平上顯著。第二，在OLS模型中加入房源位置、房源設(shè)施、消費(fèi)者偏好、信任度及季節(jié)性因素后，人群流動性與共享短租房價格之間關(guān)系依然顯著，在固定效應(yīng)模型中加入季節(jié)性因素后，得到了同樣的結(jié)果。同時，OLS模型和固定效應(yīng)模型在加入季節(jié)性因素后顯著性都降低，說明人群流動性因素與季節(jié)性因素之間存在多元共線性。第三，人群流動性與共享短租房價格呈正相關(guān)，人群流動性的增加使得短租房價格上升?？偠灾?，人群流動性是影響共享短租房價格的重要因素，且與價格的變動密切相關(guān)。

基于以上實(shí)證結(jié)論，結(jié)合共享短租平臺的發(fā)展現(xiàn)狀提出以下建議：第一，注重短租房疏密度分布。短租房平臺在關(guān)注平臺利潤的同時，要關(guān)注短租房的位置分布，人口流動性往往會帶動旅游業(yè)的發(fā)展，更多地將短租房分布在旅游城市及地區(qū)是極為重要的。同時，人群流動較大的地方主要為一線城市，通常會舉行各種大型活動和會議，因此，一線城市也是短租房發(fā)展的重點(diǎn)。第二，注重定價策略調(diào)整。房東在進(jìn)行房源定價時要考慮房源類型、房源位置、房源設(shè)施等，人口流動性同樣是值得考慮的因素。當(dāng)人口流動性較大時，尤其在節(jié)假日期間，房東可以適當(dāng)提高房源價格，當(dāng)人口流動較小時，房東可以根據(jù)市場同類型房源降低價格。第三，價格閾值設(shè)定。雖然人口流動性與價格之間呈正相關(guān)，但是如果隨著人口流動性的逐漸增加，不斷提高短租房價格就會適得其反。因此，無論是短租平臺還是房東，都需要將短租房價格設(shè)定在合理的范圍內(nèi)，才能獲得可觀的利潤，使得共享短租行業(yè)穩(wěn)定可持續(xù)發(fā)展。

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