大数据背景下湖南在线民宿需求的影响因素分析

蒋红云 韩振兴

大数据背景下湖南在线民宿需求的影响因素分析

蒋红云 韩振兴

（湖南科技学院 经济与管理学院，湖南 永州 425199）

在线民宿是指具有当地特色文化或习俗的特色主题房间，它是将闲置的房屋资源加以合理利用，是我国共享经济发展的重要组成部分。利用大数据技术爬取Airbnb网站上湖南省13个地级市和1个自治州的在线民宿的数据，通过对数据进行整理、清洗、标准化处理、聚类分析后，建立有序Logit模型分析影响湖南省在线民宿需求的主要因素。实证结果表明：湖南省在线民宿价格对在线民宿需求量有显著影响，分类变量房型中整套房间和独立房间户型更受消费者的青睐，民宿的地段位置也是不可忽略的影响因素。最后针对性地提出一些对策建议为湖南省在线民宿的可持续发展提供参考。

在线民宿；需求；影响因素；有序Logit模型

共享经济这一名词虽在近期兴起，但在早期社会早已存在，如以物换物。如今，随着互联网技术的发展，在线民宿的发展如火如荼，共享经济随处可见，如共享单车、共享汽车、共享充电宝等等。它以使用权分享为主要特征，整合各类闲置资源，适应现代快速发展的旅游产业，是一种新型的度假、旅游住宿体验。在线民宿的发展是我国旅游市场上消费结构的重大变化，是消费者重品质、重文化、重服务的消费方式的转变与升级。

国外一般认为“民宿”是B&B(bed and breakfast)，但也有人称“民宿”为House Stay、House Hotel、Family Hotel等，目前已经发展得比较成熟。在民宿的研究中，国外学者更多关注民宿是否个性化、人性化、民俗化、服务内容多样化等。在需求方面，Chen L.等[1]在对台湾游客的调查中发现，选择民宿的这些游客中，特别受具有良好教育以及中底层收入的人欢迎。对于Airbnb这一在线民宿平台，Koh E和King B（2017）[2]认为Airbnb的成功是“共享经济”的缩影。在消费者选择住宿方面，2015年Airbnb发布的暑假旅行报告中指出，有超过70%的Airbnb的房产位于酒店主要区域以外，这表明民宿在一定程度上与酒店产生了互补作用。但在另一方面，民宿的发展也对当地酒店产生了冲击，Zervas等[3]认为Airbnb供应每增加10%，当地酒店的客房收入则会减少0.39%。

随着我国在线民宿业的飞速发展，入住民宿的游客也越来越注重入住民宿的环境，这其中包括民宿气氛、卫生整洁程度以及地理位置、风土人情等，同时其他的一些基本设施，比如安全设施和房间隐私等也在考虑之中。对于共享经济的影响，杨帅[4]认为共享经济对传统产业带来冲击的同时，也给社会经济文化带来了新的挑战。对于在线民宿发展的影响因素，张延宇[5]认为民宿的用户评论很大程度上影响游客对民宿的预定，从而影响民宿的消费与发展。吴雅迪[6]在研究成都民宿对在线旅游平台景点评论中发现，如果景点附近民宿的占比每增加10%，则该景点的评论量增加约13.5%，以及对该景点的当月的数字评分均值和文本评论情感倾向均值分别增加约0.051 9和0.009 8。

通过研究比较，国外的民宿发展较为成熟，而国内民宿还处于快速成长阶段。本文选取了最为成熟的在线民宿平台——Airbnb中国作为研究对象。网络爬取了湖南省在线民宿的用户数据，因数据庞大复杂，对数据的来源按地域板块划分。本文因变量为湖南省在线民宿需求量，利用K-均值聚类将其划分成5个有序类别，分别为很高、较高、中等、较低、很低。利用因变量数据与自变量（房间类型，价格，地域，注册日期，评分量，卧室数，床位数，卫生间数）数据建立有序Logit模型，实证分析湖南省在线民宿需求的主要影响因素。

1 在线民宿发展现状

随着共享经济的稳步发展，其优势也逐渐地凸显出来。互联网的出现，促进了各种具有规模优势和范围经济的平台的产生，使得交易更加简洁。共享经济正在向生产制造、生活服务、医疗共享、办公共享、产能共享、知识技能、住宿共享、交通出行等领域加速渗透，且其中的住宿共享呈现加速发展的形态和趋势。像Airbnb中国、小猪短租这样的在线民宿平台的快速发展，不仅提高当地房主的收入水平，带动当地的经济发展，也提高消费者的生活水平和生活质量。

根据《中国共享经济发展报告2020》中的数据显示，2019年是我国共享经济深度调整的一年，受到国际国内的宏观经济下行多种因素影响，共享经济市场交易规模速度显著放缓。2019年的共享经济市场的交易额为32 828亿元，比上年增长11.6%，直接融资额约714亿元，比上年下降52.1%。2020年初爆发的新冠肺炎疫情对共享经济的不同领域产生了不同程度的影响，即有冲击也有刺激。其中冲击最大是共享住宿、交通出行、家政服务等，受刺激较大的是共享医疗、教育、外卖餐饮等领域。

表1 2017－2019年我国共享经济发展状况　单位：亿元

数据来源：《中国共享经济发展报告2020》

从共享经济市场结构来看，生活服务、生活能力、知识技能三个领域的交易规模位居前三（表1）。再从2019年的增速来看，共享住宿与上一年相差无几，基本保持在37%的增速，而其他领域都出现了大幅度的下降，尤其是生产能力和共享办公。

2 实证分析

2.1 数据搜集与处理

2.1.1数据来源与说明

本文数据来源于Airbnb网站，爬取时间是2020年10月份，通过爬取湖南省13个地级市（长沙市、株洲市、湘潭市、衡阳市、邵阳市、岳阳市、常德市、张家界市、益阳市、郴州市、永州市、怀化市、娄底市）和1个自治州（湘西土家族苗族自治州）的数据进行分析。通过反复试验后，确立变量指标如下：房间类型，价格，地域，注册日期，评分量，卧室数，床位数，卫生间数。经过一系列的数据处理最终爬取了4937条数据。

对于房间类型，通过查阅资料了解到，整套房间或者公寓是指是否独享整个房源，不与他人分享，无需与房东共住；独立房间是指有自己独立的房间，与他人分享客厅等空间；合住房间是指有独立的床位，与房东或者房客共享这个房间。

数据收集时候发现整栋房间、公寓对于其他两个房型有较大的差异，在卫生间数量上面发生偏歧，例如房型上有0.5、1.5、2.5个卫生间。本以为是爬取的时候出现问题，但通过原网页查看并无错误，最后通过查阅得知一个洗手间是指一个完整的洗手间，至少有一个浴缸或者淋浴间、一个马桶、一个洗手池，半个洗手间是指无法洗澡的“厕所”，所以出现0.5、1.5、2.5个洗手间这种情况。

2.1.2数据的预处理

自变量房间类型与因变量需求量为类别变量，且它们的类别数量大于2，所以需要对类别变量进行One-Hot编码，转化为模型能够读取的变量。

由于模型自变量中存在需求量、价格，卧室数，床数，卫生间数这些变量数据的单位不同，所以需要消除量纲影响，对变量进行标准化处理。

因变量为在线民宿的需求量，通过聚类分析发现聚类为五类水平最为合适，湖南省及各区域最终的聚类中心用1、2、3、4、5分别表示五类水平。1表示很低，2表示较低，3表示中等，4表示较高，5表示很高。由聚类结果发现，对于湖南省总体而言，民宿需求量处于中等偏上水平；再从湖南省内各地区民宿需求量发展状况来看，民宿需求量最高的是湘西土家族苗族自治州，结合当地的地理位置及旅游特色可以了解到湘西很适合发展民宿，所以该地区民宿需求量最高。长沙、株洲、张家界、郴州民宿需求量为中等偏上，这些地区属于国内较为出名的旅游城市，民宿发展较为成熟，所以民宿的需求量相对较高；衡阳、湘潭、岳阳、邵阳、永州这些地区民宿需求量为中等及中等偏低，这些城市民宿发展正处于增长阶段，具有较大的发展潜力。

2.2 描述性统计分析

将湖南省及各地级城市数据指标分别做描述性统计分析，发现各城市的均值与标准差在价格、需求量、卧室数等指标上存在较大的差异性（见表2）。长沙、株洲、湘西这三个旅游城市的民宿需求量均高于湖南省的平均需求量；衡阳、郴州、张家界、湘西、岳阳、湘潭、怀化和邵阳在对在线民宿预定价格上均高于湖南省平均预定价格；衡阳、郴州、张家界、岳阳、湘潭、永州、怀化、邵阳的民宿在卧室数均高于省的平均数。由此可见，入住城市的旅客更注重于民宿房型的空间实用性与性价比。通过网上查阅资料发现，各个城市的民宿分布相对集中在旅游景点附近、交通相对发达、人流量大的地方，总体来说在需求量、卧室数、床位数及可住人数的标准差较大。

表2 湖南省数值型变量的描述性统计分析

图1 湖南省在线民宿需求量地域关系图

详细来说，从图1可以发现湖南省的民宿需求整体上呈现很大差异。湖南省省会兼旅游城市的长沙市为最高需求量，其次需求量较高的是株洲市、湘西土家族苗族自治州和张家界这类旅游城市。永州市、怀化市等相关地级市的在线民宿发展存在欠缺，其中永州可以通过零陵古城来增加民宿的需求量，发展空间较大。

图2 湖南省在线民宿价格地域关系图

通过对湖南省各地区的民宿价格求均值，再利用SPSS进行聚类得到相关城市类别，进行可视化处理得到图2。我们可以了解到湖南省各地区民宿的价格存在较大差异，以怀化市、张家界的价格相比较最高，以娄底市和益阳市价格最低。通过图1和图2比较分析，对于怀化市民宿的发展，可以通过降低在线民宿价格来增加需求量；对于其他民宿欠发达的地级市来说，可以通过打造旅游景点、发展地方特色农业等措施来增加民宿的需求量。

2.3 模型实证分析

利用SPSS软件对湖南省各个城市的有序Logit模型进行模型拟合信息和拟合度检验，发现p <0.05的城市有湖南省总体、长沙、株洲、张家界、衡阳、邵阳、湘潭、益阳、永州、岳阳、郴州、湘西土家族苗族自治州，表示这些地区的有序Logit模型具有统计学意义。但是从拟合度来看常德、怀化、娄底、邵阳、益阳、永州、岳阳、湘西土家族苗族自治州的拟合优度检验中的显著性p >0.05，表示这些地区的有序Logit模型的拟合效果很好。

随后建立湖南省及各地级市的有序Logit模型，OR=EXP（B），其中B为模型的变量系数，OR值及显著性检验情况见表3。

表3 在线民宿需求影响因素的有序Logit模型分析（OR值）

注：*表示在10%的显著性水平下显著；**表示在5%的显著性水平下显著；***表示在1%的显著性水平下显著。房型的对照组为合住房间。

由表3可以看出，湖南省在线民宿价格对需求量影响显著且呈正相关关系（OR>1），即在线民宿价格越高，需求量反而越大，这可以从经济发展水平上来解释，湖南省在全国经济发展水平中处于中等水平，因此其在线民宿价格定价相对全国较低，而预定在线民宿的旅客来自全国各地甚至国外，高收入水平的他们更愿意消费价格稍高、环境稍好的民宿。因此，对于湖南省整体民宿而言，在一定范围内提高民宿价格，是有利于增加在线民宿需求量的发展。而卧室数、床位数及卫生间数上与总体民宿需求量呈现负相关关系（OR<1），这与事实吻合。

分地级市来看，张家界、衡阳、湘西土家族苗族自治州的自变量在线民宿价格对民宿需求量影响显著且与呈负相关（OR<1），即当价格升高，民宿需求量减少。这三个城市属于湖南省旅游城市，旅游景区的民宿价格相较与非旅游城市的价格，总体偏高，价格越高会导致需求下降，人们更偏好性价比高的民宿。而长沙、株洲、永州的在线民宿价格的变量系数影响显著，并且与民宿需求量呈正相关（OR>1），这似乎与现实的经济意义相悖，我们换个角度来解释，因为湖南省每个地级市所处位置不同，在旅游者外出旅游首要考虑是接近旅游景区，在此条件下，民宿位置及距核心景区的距离对民宿需求量的影响就要强于价格所产生的影响，即便价格上升，旅游者对于民宿的需求量也不会减少。再观察永州地区，景区较为偏僻，景区周边民宿较少且距市区较远，所以靠近景区边的民宿价格会偏高，但由于其民宿发展欠缺，民宿的需求量也不会随价格而变化明显。对于长沙、株洲这两个地级市属于国内热门民宿城市，它们的自身旅游价值高于湖南其他一般地级市，旅游者会更倾向于选择这两所城市，所以这也能够解释为什么价格与民宿需求量呈正相关关系。当民宿发展逐渐成熟时，民宿的价格将与民宿的需求量呈负相关关系，例如张家界、湘西土家族苗族自治州。

再观张家界、邵阳、岳阳的卧室数的变量系数与民宿需求量呈正相关且显著（OR>1），这说明随着卧室数的增加，民宿的需求量会提高。对于这些城市旅游者更偏好团队旅行，所以民宿的需求量随卧室数增加而增加。从自变量床位数的变量系数来看，长沙、株洲、张家界、永州、益阳、郴州这些城市的床位数与需求量成负相关且显著（OR<1），这表明了床位数的减少，会在一定程度上增加民宿的需求量。同理可得，卫生间数和最多可住人数与民宿的消费需求成负相关，但是从单独某一城市来看，对需求量的影响并不显著。从房型上看，怀化、郴州的分类变量房型“（1,0,0）=独立房间”的OR<1，且关系显著，这表明相对于整套房间与合住房间，旅游者更倾向于选择独立房间。这是因为独立房间具有床位、卫生间的设置，更具有私密性的私人空间。而对于湖南总体、衡阳、湘潭、永州的分类变量房型“（0,1,0）=整套房间”的OR<1且关系显著，这说明旅游者更愿意选择整套房型，从另外一个方面来说，湖南总体旅游城市居多，适合家庭出行旅游。因此，家庭出游是未来旅游业发展呈现的新趋势。

3 结论与建议

本文通过爬取Airbnb平台上湖南省在线民宿的相关数据，并对其进行数据预处理，建立有序Logit模型，对影响湖南省在线民宿需求的因素进行实证分析，得出以下结论：

从湖南省非旅游型地级市角度来分析，民宿价格与民宿需求量成负相关关系，即价格越高民宿需求量越低，反之则民宿需求量越高。这是因为这些地级市的经济发展水平相对稳定均衡，抗压能力强，容易形成一个稳定的市场机制。在这种环境下民宿就不得不与宾馆、酒店等同行展开自由竞争，而且它们之间成互补关系，当民宿价格上升时，消费者就会选择宾馆酒店；而当宾馆酒店价格上升时，消费者就会转向于民宿。从旅游地级市的角度来分析，民宿价格对因变量民宿需求量有着双重影响，即正相关关系和负相关关系。这是因为人们外出旅游住宿时，为了方便观赏景点，往往都会选择离旅游景点近的地区入住，这时距离问题就成了消费者首要考虑的因素。湖南省民宿的卧室数、价格对需求量存在显著影响的，同时在分类变量房型中整套房间和独立房间更受广大消费者的青睐。

通过湖南省在线民宿需求的影响因素的深入分析，针对湖南省民宿业的健康可持续发展提出以下建议：

第一，在大数据背景下，旅游者选择民宿首先考虑的是价格因素，建立合理的市场价格体制非常重要。价格太高或太低的定价策略都不适合民宿行业的稳定发展，一定要结合当地的旅游资源、与核心景区的距离等实际情况差别定价，用人们期待民宿最合理价格的统计来建立合理的价格体制，以减轻民宿市场的竞争压力。

第二，旅游者选择民宿是因为民宿带有当地的地方特色，同时能够接纳家庭或者群游，有着更舒适的旅游体验，所以房间的人性化也是备受关注。在如今流行的群游或家庭出游，每个旅游队伍的人数几乎都大于等于2，而这些人群对于民宿的选择，95%的更倾向于整套房间和卧室数多的房型。只有5%的人会选择合住房间。因此建议房主可以根据自己的经济情况以及当地特色，对房间类型进行适度的优化改造，来吸引更多的旅游者。

第三，服务质量也是影响共享经济的主要因素。在全国的重点旅游城市里，民宿的需求量与离景区的路程呈负相关。当民宿离景区越近，人们会越乐于选择它，这时价格的高低并不能直接影响到民宿的需求量。不过距离景区远的民宿可以为旅客提供免费接送服务，以高质量的服务来吸引顾客。

第四，为顺应时代发展，实现“民宿+”升级。“互联网+民宿”，是一种绿色、可持续的民宿发展形态。随着时代的变化，民宿的发展要不断的创新才能跟上经济发展的脚步。“民宿+餐饮业”，餐饮将成为民宿发展的重要因素。还有“民宿+酒吧”，提供娱乐方式，丰富游客的旅游体验。实现“民宿+”升级，对民宿进行多元化、丰富化拓展，以满足旅游者需求。

[1]Chen L, Lin S, Kuo C. Rural tourism: Marketing strategies for the bed and breakfast industry in Taiwan [J].International Journal of Hospitality Management,2013(3):278-286.

[2]Koh E , King B . Accommodating the sharing revolution: a qualitative evaluation of the impact of Airbnb on Singap- ore’s. budget hotels[J]. Tourism Recreation Research, 2017: 1-13.

[3]Zervas G, Proserpio D, Byers J W. The Rise of the Sharing- Economy: Estimating the Impact of Airbnb on the Hotel Industry [J]. Journalof Marketing Research, 2017(54):687- 705.

[4]杨帅.共享经济类型、要素与影响:文献研究的视角[J].产业经济评论,2016(02):35-45

[5]张延宇.共享经济背景下在线民宿预订评价影响因素分析[D].2018.

[6]吴雅迪.民宿经济对在线旅游平台景点评论的影响——以成都市为例[D].2019.

F064.1，F590

A

1673-2219（2021）03-0065-05

2021-03-08

湖南省社会科学成果评审委员会课题（项目编号XSP20YBC378）；湖南省教育厅一般项目（项目编号19C0798）。

蒋红云（1984－），女，博士，讲师，研究方向为计量模型、共享经济、消费经济。韩振兴（1998－），男，湖南科技学院经济与管理学院学生，研究方向为计量模型、共享经济。

（责任编校：文春生）