不同性质的在线短租行为差异分析

许芬　吴晓隽

摘要：本文通过大数据挖掘技术获取在线短租房源数据并对不同房源性质及房东性质的在线短租的行为差异分析，得出以下结论：这说明虽然分享经济正在一步步打开原本属于个人的私密空间，但目前尚未形成成熟的消费观念和习惯。同时，专业房东相对于业余房东，对于市场需求更加敏感，会更精准的选择地点分布房源。而业余房东分布更加分散，被短租的分享形式和社交模式所吸引，更接近分享经济的本质。

关键词：在线短租;分享经济;差异分析

一、引言

在线短租是在分享经济背景下提出的一种有别于传统旅游住宿行业的新概念，传统的酒店住宿行业提供的是标准化的住宿服务，而在线短租平台上提供的是个人闲置的房屋、房问甚至是床位，住宿形式更为多样和个性化，而且与房东同住某种程度上也满足了游客对目的地深入体验的需求。目前，在线短租房源性质基本可以分为两大类——整房出租和单问出租，这两种类型某种意义上代表了房东分享资源和社交意愿的程度高低。此外，房东性质的不同也将影响房源所在区域的社会经济特征，如专业房东集聚的区域更有可能发生从居民区到类似旅游酒店区的转变。为了探究出不同性质的在线短租房源所在区域的社会经济特征差异，本文以在线短租的鼻祖平台Airbnb作为研究对象对不同性质的在线短租行为差异进行了分析。

（一）数据来源及处理

本研究所涉及在线短租数据主要利用python语言，设计并实现了一个分布式爬虫系统，以此在Airbnh网站中获取上海市短租房源经纬度、评论数、评论时问等空问数据，数据获取时间为2017年8月。此外，为了更好的探究不同性质的在线短租行为差异分析，笔者根据评论数是否大于O将全部房源分为活跃房源和一般房源。同时，本文以每个房源的评论数是否大于O为判别标准，将上海市Airbnb房源划分为活跃房源和一般房源，若评论大于O则为活跃房源，其余均为一般房源（脚注：Airhnb的创始人兼首席执行官布莱恩-切斯基（ Brian Chesky）在2012年写道：“72%的Airhnb客人对主人留下了评论。故本文关于活跃房源的标准按照有无评论数进行划分）。并将专业房东定义为拥有两个及以上房源的房东。

（二）不同房源性质的在线短租行为差异分析

将获取到的数据经过分类整理，得到如表1所示的不同房源性质的Airbnb房源与活跃房源数量表，由表1可知，在全部房源中，单问出租占比41. 4%，整房出租占比58.6%，在活跃房源中，单问出租占比39.4%，整房出租占比61. 6%，由此可见，无论是全部房源还是活跃房源，Airbnb整房出租的比例都高于单问出租。这说明虽然分享经济正在一步步打开原本属于个人的私密空问，但目前尚未形成成熟的消费观念和习惯。单间出租不仅面临着和陌生人同住时的陌生感、距离感等问题同时，也会产生信任问题和陌生人同住的心理及生理接受度仍比较低。

（三）不同房东性质的在线短租行为差异分析

同时，通过对不同房东性质的Airbnb房源与活跃房源数量分析（表2）可以看出，在全部房源中专业房东占比65.1%，专业房东共有2606个，平均每个专业房东拥有4.5个房源，在活跃房源中，专业房东占比70.4%。业余房东占比29.6%，且业余房东的活跃房源数量相对全部房源数量减少一半之多。这说明随着共享经济的发展，更多的人对于在线短租有了一定的了解和体验，在线短租市场发展如火如荼，短租房东的收入吸引着更多人将短租房东视为一种职业。越来越多的人投入到短租市场之中。同时，在对不同房东的全部房源性质分析中发现（表3），业余房东的单房出租比例为46. 6%要大于专业房东单房出租比例38.6%。这说明与专业房东相比，业余房东更被短租的分享形式和社交模式所吸引，更接近分享经济的本质。而专业房东的整房出租比例则大于业余房东，说明专业房东对市场更加敏感。

二、结论

通过对不同性质在線短租行为差异分析，可以发现：随着互联网的发展以及分享经济的逐步渗透，在线短租作为一种新兴的商业模式逐步走人大众的视野。相比于提供标准化住宿服务的传统酒店，在线短租通过分享闲置房屋资源以及提供个性化的服务满足消费者多样化的住宿需求，填补了市场空白。但对于分享住宿这样一种新兴住宿形式，目前用户尚未形成成熟的消费习惯，和陌生人同住的心理及生理接受度仍比较低。同时，研究发现相对于专业房东，业余房东分布更加分散，被短租的分享形式和社交模式所吸引，更接近分享经济的本质。而专业房东对于市场需求更加敏感，会更精准的选择地点分布房源。

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