在线民宿首次出租间隔时长影响因素研究——基于信号理论视角

赵一鸣, 任 南， 迟爱宁

(江苏科技大学 经济管理学院,江苏 镇江 212003)

随着生活水平不断提高,人们越来越倾向于服务消费。在旅游服务领域,自18世纪出现的民宿业态不仅能够满足人们个性化住宿需求[1],也能使闲置房源被充分利用。共享经济环境下,互联网飞速发展,催生了在线民宿新业态。然而在在线短租业蓬勃发展的同时,房源闲置问题近年也越发凸显。以该行业的典型代表Airbnb公司为例,其业务范围涉及全球超过191个国家和地区的十万余座城市,房源数超600万处。但据Inside Airbnb网站统计,世界范围内的Airbnb房源有50%地区的房源空评率超20%,这说明房源闲置问题普遍存在。如何让闲置房源快速出租已经成为在线民宿从业者面临的一个重要问题。

在线民宿出租也是学者们研究在线民宿领域的重要内容,Guttentag综述了近年来研究在线民宿领域代表Airbnb公司的132篇文章时发现,其中有80篇都与房源出租相关[2]。研究在线民宿经营时,学者们往往基于民宿的历史经营数据研究如何改善后续经营,却忽视了对在线民宿首次出租情境的研究。在线民宿首次出租可以极大鼓励房东继续经营房源,房源出租后的经营与用户评价等信息也会对持续经营起到积极作用。因此,有必要研究如何缩短新房源上线到首次出租的时间间隔。

用户在选择民宿房源时,由于存在信息不对称的情况,用户需要将房源特征和房东信息作为决策判断的信号,其信号质量影响用户选择。基于此,笔者将基于信号理论,借助Airbnb房源经营数据,研究房源信息和房东信息对在线民宿首次出租间隔时长的影响,并充分考虑房源类型在其中的调节作用,以期为房东快速将新房源出租提供参考,改善在线民宿房东的经营活动。

一、 文献回顾与研究假设

(一) 信号理论

Spence提出的信号理论[3]主要包含三个要素:信号发送者、信号和信号接收者。在在线民宿研究领域,用户在网络平台上选择民宿房源时,房源信息和房东信息可以被看作是信号,房东可以被看作是信号发送者,潜在的民宿用户则为信号接收者。用户在选择尚未出租的房源时,既没有其他用户提供的经验参考,也不清楚房源的真实质量,处于信息极不对称的境地。两种类型的信息在信息不对称的情况下扮演着重要角色,即关于质量的信息和关于意图的信息[4],民宿房源本身的属性信息便是关于房源质量的信息,房东本身的介绍及交流便是关于出租意图的信息。因此,笔者将基于信号理论研究房源特征和房东信息对于民宿房源首次出租的影响。

(二) 在线民宿房源类型

Airbnb公司按照可使用区域将民宿房源类型分成合住房间、独立房间与整套房子/公寓。用户在选择房源时,不同的房源类型对其租房决策会产生影响。如,Abdar等分析了不同国家的房源房型数据后发现，美、英、德、澳、俄的用户更偏向于选择整套房源[5]。因此,笔者在研究中将把房源类型作为调节变量，以使用范围为标准,用户对Airbnb的整套房子/公寓的所有区域均有使用权;而合住房间与独立房间中的用户将会与其他用户共享整套房源。因此,笔者在本文中将房源类型分为两类,即整套型和共享型。

(三) 房源信息与在线民宿出租

房源信息是用户接触到的关于房源的质量信号。人们参与共享经济最关键的要素就是成本[6]。相较于传统酒店住宿,价格是颠覆式创新Airbnb中的核心,也是促使用户使用Airbnb的激励因素之一[7]。有学者对用户在线评论文本进行分析时也发现,价格实惠是用户选择房源时关注的重要因素[8]。房源的价格在受到很多因素影响的同时也在影响用户的购买行为[9]。如，Heejeong等研究Airbnb平台用户时发现价格会对用户租民宿行为产生显著的负向影响[10];Hong Peng等研究另一在线短租民宿“小猪”平台时也发现房源价格对民宿出租量有显著的负向影响[11]。尽管有些用户对价格的反应略有差异,如有学者发现房源价格对中国用户购买影响显著,却对美国用户无显著影响[12];对于千禧一代的民宿用户来说,价格并不是他们考虑的重要因素[13]。但对于首次出租的房源而言,用户愿意以较低价格进行尝试。由此,笔者提出如下假设:

假设1a:房源价格会对房源首次出租间隔时长有正向影响作用;

假设1b:房源类型对房源价格与房源首次出租间隔时长之间的关系具有调节作用。

地理位置始终是用户在选择民宿时要考虑的重要因素。Cheng和Jin发现地理位置是用户体验感知的三个关键因素之一[14]。便利的地理位置有助于促进用户的积极情绪[15],激发用户的积极住宿感知[16],促使用户给予房源更高的评价[17]。不同地理位置的民宿经营效果存在差异,城市房源订单明显高于郊区房源订单[18]。当然,对于到乡下采风的人,传统乡村民宿的地理位置不再是影响他们住宿意愿的主要因素[19]。但大部分用户会选择具有优越地理位置的房源。由此,笔者提出如下假设:

假设2a:房源地理位置会对房源首次出租间隔时长有显著的负向影响;

假设2b:房源类型对房源地理位置与房源首次出租间隔时长之间的关系具有调节作用。

房东会将房源的各类情况汇总成房源描述信息，以便让用户更多地了解房源。其中，包含房源的特点、环境、周边情况、设施、房东经营理念等有关房源经营的信息。有研究发现房东对房源的描述信息越长,房源的经营情况也越好[20]。由此,笔者提出如下假设:

假设3a:房源介绍长度会对房源首次出租间隔时长有显著的负向影响;

假设3b:房源类型对房源介绍长度与房源首次出租间隔时长之间的关系具有调节作用。

(四) 房东信息与在线民宿出租

房东信息是房东出租房源关于意图的信号。房东在民宿经营过程中扮演非常重要的角色,是用户体验民宿三大关键因素之一[7],是民宿住宿区别于传统酒店住宿的一个特点[21]。个性化的房源与房东的热情服务会让用户有家的感觉[22]。

房东创建个人主页介绍自身情况,包含个人介绍、与用户互动信息、认证方式等。有研究发现,不同长度的房东信息对于用户信任的影响存在差异[23],即房东的描述信息越长,用户的信任程度越高,用户的选择意向越强[24]。由此,笔者提出如下假设:

假设4a:房东介绍长度对房源首次出租间隔时长有显著的负向影响;

假设4b:房东类型对房东介绍长度与房源首次出租间隔时长之间的关系具有调节作用。

房东的服务质量直接影响用户的感知价值,进而影响用户的满意度与忠诚度[25]。用户对与房东互动的感知度很高。房东回复时长反映了用户咨询时房东回复的速度,房东的回复时长对房源经营有积极作用[26]。相反,房东与用户的沟通不顺畅将会造成价值共毁,即用户对自己所花的时间与金钱产生不满[27]。由此,笔者提出如下假设:

假设5a:房东回复时长对房源首次出租间隔时长有显著的负向影响;

假设5b:房源类型对房东回复时长与房源首次出租间隔时长之间的关系具有调节作用。

房东在注册房源时会提供个人信息证明自身身份,包括身份证、电子邮件地址、手机号、芝麻信用等。房东认证会影响用户对房东的信任度,已认证的房东较尚未认证的房东而言房源经营状况要好[26]。由此,笔者提出如下假设:

假设6a:房东认证方式数对房源首次出租间隔时长有显著的负向影响;

假设6b:房源类型对房东认证方式数与房源首次出租间隔时长之间的关系具有调节作用。

综上,笔者将房源特征作为质量信息,将房东信息作为意图信息,探讨它们对在线民宿房源首次出租间隔时长的影响,以及房源类型的调节作用。研究的概念模型如图1所示。

图1 概念模型图

二、 研究设计与数据分析

(一) 样本选择与处理方法

笔者选定Inside Airbnb网站作为本文数据来源。该网站上的数据时间跨度是自Airbnb网站产生订单以来至2019年7月为止,长达10余年。笔者选取了此网站百余座城市中房源空评率前10位城市的历史经营数据,涉及房源总数257 648套。选择此样本的原因有三:其一,样本包含世界范围内非指定区域的100余座城市,保证了研究结论具有普遍性;其二,样本包含选定区域自Airbnb网站开展业务以来的全部经营房源经营信息,保证了数据完整性;其三,样本涉及的10座城市房源空评率均保证在1/3以上。据此研究高空评率区域中已出租房源的出租规律，具有代表性。

(二) 研究变量

研究模型共包含14个变量。因变量为首次出租时间间隔,即首次收到用房评论的时间与房东在平台上注册时间的时间差。控制变量包括房源容纳人数、卧室数、浴室数、床数、设备数和取消策略。自变量由代表质量信号的房源特征和代表意图信号的房东特征两部分构成。房源特征包括房源价格、位置得分、介绍长度;房东特征包括房东能否在一小时内回复、认证方式数、介绍长度。调节变量为房源类型。所有变量均来源于Airbnb网站上的真实客观数据,并基于以下规则对房源数据进行筛选：由于部分房东经营多套房源,因而无法获取每个房源上线时间数据,故选取每位房东收到评论的最短时间差；房源价格控制在1 000元以内；位置打分的范围为0～10分；根据房东能否在一小时内回复,分别记为“1、0”，房源类型将共享型房源记为“0”,整套型房源记为“1”，以此最终确定21 259套房源作为研究样本。选取各变量的类型、名称及定义如表1所示。各变量描述性统计分析见表2。

表1 模型变量指标表

表2 描述性统计分析表

(三) 分析与讨论

笔者采用分层回归方式进行调节效应验证,第一层加入控制变量,第二层加入房源特征、房东特征,第三层加入房源类型,第四层加入交互项,具体结果如表3所示。

表3 回归分析结果表

续表

房源价格对首次出租间隔时长具有正向影响作用。在选择新房源时,用户仍偏向于选择价格低廉的房源,由此导致了价格高的房源首次出租间隔时长长于价格低的房源。房源类型对房源价格与首次出租间隔时长之间的关系具有调节作用,如图2-1所示。与共享型房源相比较,在整套房源类型中,房源价格对首次出租间隔时长的正向影响更加明显。这可能是因为共享型房源价格普遍较低,整套型房源价格区间差别大,价格便是用户选择房源的重要考虑项。因此,假设1a、假设1b成立。

房源地理位置得分对首次出租间隔时长具有显著负向影响作用,位置得分越高的房源,其首次出租间隔时长越短。笔者使用用户对房源进行的地理位置专项打分衡量房源位置,以体现用户对房源地理位置的感知程度。房源类型对房源位置得分与首次出租间隔时长之间的关系具有调节作用,如图2-2所示。与共享型房源相比较，整套类型房源位置对首次出租间隔时长的负向影响更大。选择整套类型房源的用户相较于选择共享型房源的用户而言对房源位置的要求更高。地理位置好的房源,即使是新房源也容易被选择。因此,假设2a、假设2b成立。

房源介绍长度对首次出租间隔时长具有显著负向影响作用。用户浏览房源介绍时会对陌生房源进行多方位、多角度了解,以期寻找到契合自身个性化需求的房源。房源类型对房源介绍长度与首次出租间隔时长之间的关系具有调节作用,如图2-3所示。与共享型房源相比,整套类型房源介绍长度对首次出租间隔时长的负向影响更大。选择整套型房源的用户对整套房源具有独立使用权,通过房源介绍用户可以更清晰了解到整套房源的情况，以便选择房源。因此,假设3a、假设3b成立。

房东介绍长度对首次出租间隔时长具有显著负向影响作用。用户通过浏览房东介绍会增加对房东的信任,有助于寻找适合相处的房东。房源类型对房东介绍长度与首次出租间隔时长之间的关系具有调节作用,如图2-4所示。与共享型房源相比较,整套房源类型房东介绍长度对首次出租间隔时长的负向影响更大。用户在选择整套型房源时更关注房东情况,与及时回复产生的影响一致。因此,假设4a、假设4b成立。

房东能够在一小时内回复对首次出租间隔时长具有显著负向作用。房东及时回复帮助用户解决问题,有助于建立他与用户之间的联系,让房源尽快租出去。房源类型对房东是否在一小时内回复与首次出租间隔时长之间的关系具有调节作用,如图2-5所示。用户在向选择整套型房源的房东提问时,房东的回复能够帮助用户解决有关整套房源的问题,更有利于用户选择房源。但选择共享型房源的用户面临的问题还包括同住舍友等不确定因素,所以共享型房源房东及时回复的负向影响较整套型房源房东及时回复的影响程度低。因此,假设5a、假设5b成立。

图2 调节效应结果图

房东认证方式数对首次出租间隔时长具有正向作用。房东提供不同的认证方式证明自己的身份,虽然能在一定程度上增强用户的信任,但网站上面所显示的认证方式数未对首次出租间隔时长起到积极作用。究其原因，可能是用户对于房东提供的某些认证方式并不认同,因而产生了消极影响。房东提供房源类型对房东认证与首次出租间隔时长之间的关系具有调节作用,如图2-6所示。与共享型房源相比较,在整套类型中,房东认证方式对首次出租间隔时长的正向影响更大。这可能是由于选择共享型房源的用户相较于选择整套型房源的用户而言对房东认证方式的数量关注度弱。因此,假设6a不成立,假设6b成立。

三、 结论建议与研究展望

笔者将在线民宿房源研究扩展到房源的首次出租阶段,借用信号理论,将房源信息作为质量信号,将房东信息作为意图信号,探索两类信号对在线民宿首次出租间隔时长的影响以及房源类型在其中的调节作用。经过层次回归分析后笔者发现,房源位置得分、房源介绍长度、房东介绍长度、房东回复时长对在线民宿首次出租间隔时长具有显著负向影响,房源价格与房东认证数对在线民宿首次出租间隔时长具有显著正向影响。同时,作为调节变量的房源类型调节效应显著。本研究有助于让房东深入了解用户选择新房源的行为,特别是对开始从事在线民宿业务的新房东具有借鉴意义。

在房源信息方面,房东对新房源的定价应以优惠为原则,保证新房源在价格上更具吸引力。房东应选择地理位置优越的房源开展在线民宿业务；当房源地理位置偏僻时,房东应做好首次出租间隔时间较长的准备。房源信息介绍应尽可能详尽且丰富,除房源本身及房源具体细节描述外,还应包含房东经营理念、房源周边环境、房源经营的特色与服务事项等全面展示房源的信息。

在房东信息方面,房东的自我介绍应当多维且鲜明。多维主要指房东要从多个角度介绍自己,尽可能向用户全方位展示自己;鲜明则侧重于突出自身特点,以区别于其他房东,增加对用户的吸引力。房东自我介绍应尽可能设定得长一些,这将更容易吸引用户选择其房源。房东被用户提问时,应尽可能提高响应速度,较长的回复间隔时间会降低用户对房源的期待,转投其他房源,进而影响新房源出租间隔时长。同时,已认证的房东在向网站提供认证方式的数量上须采取谨慎态度,展示验证方式的数量与新房源首次出租间隔时长并无明显关系。

数据表明,各类信息的变化对整套型民宿房源首次出租间隔时长的影响都大于共享型房源,整套型房源房东高质量的房源信息设置对首次快速出租的影响效果要优于共享型房源的房东。因此,相较于共享型房源的房东而言,整套型房源的房东应更加注重房源信息与房东信息的设定。

本文也存在一定的局限性。研究样本数据产生于Airbnb公司,虽然选取的10座城市的房源分布在世界各地,但研究中未考虑各地区本土化在线民宿平台的影响,因此研究结论在各城市的适用性还需进一步验证和探究。此外,对于一个房东拥有多个房源的情况,也未就其新开房源的出租展开研究。上述未尽之处将会在后续研究中继续深入和完善。