基于信任理論的民宿預(yù)定量影響因素研究
——以長(zhǎng)三角民宿區(qū)為例

汪黃梅 ，丁文輝

(集美大學(xué),a.財(cái)經(jīng)學(xué)院；b.區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究中心，福建 廈門，361021)

信任問(wèn)題是互不熟悉的買賣雙方進(jìn)行交易的最大阻礙[1]。對(duì)于民宿行業(yè)來(lái)說(shuō)，信任是其長(zhǎng)期穩(wěn)定發(fā)展的基石，是雙方良好關(guān)系形成的前提條件，也是用戶決策的重要影響因素。民宿區(qū)別于傳統(tǒng)酒店，房客通過(guò)預(yù)定平臺(tái)選擇私人房東，在做出消費(fèi)選擇和體驗(yàn)服務(wù)之前與房東的溝通互動(dòng)必不可少，房客決定消費(fèi)與否不僅受到服務(wù)產(chǎn)品屬性的影響，也會(huì)受到房東個(gè)人屬性的影響。面臨潛在感知風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，房客一般傾向于選擇感知風(fēng)險(xiǎn)較小的房東進(jìn)行交易。近幾年國(guó)內(nèi)民宿市場(chǎng)迎來(lái)爆發(fā)期，民宿的發(fā)展建立在房東與房客之間高度信任以及具備充分保障機(jī)制的基礎(chǔ)上。在以C2C為主的商業(yè)模式下，我國(guó)社會(huì)信用體系尚未成熟，導(dǎo)致房客無(wú)法確保房源是否安全屬實(shí)、房東無(wú)法保證房源是否被正常使用等一系列問(wèn)題，基于信任理論研究消費(fèi)者選擇的影響因素尤為重要。民宿預(yù)定量的大小一定程度上反映了房客的消費(fèi)心理活動(dòng)，一般認(rèn)為民宿預(yù)定量越多的房東更容易贏得房客的信任。本文試圖從房東個(gè)人屬性角度探討民宿預(yù)定量的影響因素，以期通過(guò)改進(jìn)房東服務(wù)降低房客的感知風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)民宿交易量的提高。

一、研究理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)綜述

(一)信任理論

Ganesan[2]認(rèn)為信任是對(duì)交易對(duì)象的依賴意愿，交易中往往存在風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)關(guān)注交易方是否具備能力和善意兩個(gè)因素；Mcknight等[3]將信任定義為信任主體對(duì)信任目標(biāo)的善意程度、能力大小、誠(chéng)實(shí)性和可預(yù)測(cè)性所表現(xiàn)出的信心,前三個(gè)是最主要的影響因素；在電子商務(wù)領(lǐng)域，Mayer等[4]強(qiáng)調(diào)信任是信任主體基于一定期望的意愿，受到信任客體能力、善意、誠(chéng)實(shí)的影響。他們指出能力是信任理論的重要組成部分，買方通常愿意相信以往表現(xiàn)出較好服務(wù)能力、能夠提供高質(zhì)量產(chǎn)品或服務(wù)的賣方。善意是信任理論的基礎(chǔ)，是一方對(duì)另一方的積極取向，即使一方不需要幫助，另一方也會(huì)無(wú)償為其提供幫助；Lu等[5]通過(guò)分析淘寶用戶的數(shù)據(jù)，指出消費(fèi)者對(duì)賣方的能力、善意和誠(chéng)實(shí)信任感知對(duì)他們的購(gòu)買意向有顯著的正向影響；武迪[6]從共享汽車平臺(tái)入手，從共享客體角度引入信任理論中的能力信任、善意信任、誠(chéng)實(shí)信任，建立平臺(tái)型共享汽車消費(fèi)者信任影響因素。查閱大量相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，Mayer等總結(jié)的信任理論目前最受大眾認(rèn)同，因此本文仍采用這個(gè)理論為基礎(chǔ)進(jìn)行研究。

(二)民宿平臺(tái)研究現(xiàn)狀

Eyal[7]通過(guò)對(duì)民宿房東照片的研究，認(rèn)為房東從視覺(jué)上被認(rèn)為越可靠，民宿價(jià)格就越高；謝雪梅、石嬌嬌[8]以小豬平臺(tái)為例，基于傳統(tǒng)的信任理論，從共享主體個(gè)人出發(fā)，將影響消費(fèi)者信任的因素分為可信度、善良、誠(chéng)意和能力，最終得出共享主體個(gè)人特征才是影響信任形成的關(guān)鍵因素；劉歆玥[9]通過(guò)分析和對(duì)比 Airbnb 與傳統(tǒng)租賃的模式與發(fā)展，并整理分析Airbnb的信任危機(jī)事件，總結(jié)出共享經(jīng)濟(jì)最大的缺點(diǎn)是信任缺陷；Karlsson[10]等選擇實(shí)驗(yàn)方法探究Airbnb上房屋預(yù)訂的影響因素，75%的房東表示拒絕過(guò)房客的訂單，拒絕的原因主要是信任問(wèn)題。

綜上所述，雖然已有學(xué)者研究民宿平臺(tái)的信任理論，但主要集中在信任機(jī)制的建立和信任影響因素上，研究方法多以定性分析和問(wèn)卷調(diào)查為主。本文通過(guò)編寫python程序爬取小豬短租平臺(tái)上的民宿數(shù)據(jù)，具有一定的實(shí)踐意義。

二、研究假設(shè)

民宿不同于傳統(tǒng)酒店，是由私人房東提供閑置住宅給有需求的消費(fèi)者，是個(gè)人對(duì)個(gè)人的交易，在信息不對(duì)稱的情況下，消費(fèi)者只能以房東在平臺(tái)上所展示的相關(guān)信息作為依據(jù)。因此，對(duì)房東的信任是促成交易的最直接因素。本文從房東個(gè)人屬性入手，控制房源屬性，借鑒Mayer等人總結(jié)的信任理論，從善意、能力、誠(chéng)實(shí)的角度對(duì)民宿預(yù)定量的影響因素提出相關(guān)假設(shè)，選取在線回復(fù)率和平均確認(rèn)時(shí)長(zhǎng)代表房東的善意，訂單接受率代表房東的能力，是否開(kāi)通房東主頁(yè)代表房東的誠(chéng)實(shí)信任。此外不少研究表明女性比男性更容易贏得陌生人的信任，因此本文還研究了房東的性別對(duì)民宿預(yù)定量的影響，以及在此基礎(chǔ)上房源類型對(duì)預(yù)定量的調(diào)節(jié)作用。模型假設(shè)框架如圖1所示。

圖1 民宿預(yù)定量影響因素模型假設(shè)Fig.1 Hypothesis model of influencing factors of homestay reservation

能力信任是信任理論的基礎(chǔ)。對(duì)傳統(tǒng)酒店而言，只要線上顯示有足夠的空房，房客即可在線預(yù)訂，而民宿是私人房客提供閑置房屋，在交易之前可以與房客進(jìn)行在線互動(dòng)，雙方都有拒絕訂單的權(quán)利。高的訂單接受率一定程度能反映該房東的經(jīng)營(yíng)能力，更容易贏得房客的信任。因此提出假設(shè)：

H1:房東訂單接受率對(duì)訂單增量有正向影響。

善意信任是信任理論的重要組成部分。商家若能站在消費(fèi)者的角度思考問(wèn)題，對(duì)消費(fèi)者的疑問(wèn)耐心解答，容易贏得消費(fèi)者的信任。在民宿交易平臺(tái)上，房客在交易之前可以就民宿的相關(guān)情況(如房間大小、詳細(xì)地址、天氣狀況)進(jìn)行詢問(wèn)，如果房東回復(fù)速度較快，或者短時(shí)間內(nèi)確認(rèn)訂單，可以提高訂單的成交率，且給房客留下相對(duì)禮貌的印象。因此提出假設(shè)：

H2a:房東的在線回復(fù)率對(duì)民宿訂單增量有正向影響；

H2b:房東的平均確認(rèn)時(shí)長(zhǎng)對(duì)民宿訂單增量有正向影響。

誠(chéng)實(shí)信任是信任理論的關(guān)鍵。被信任者愿意向信任者展示真實(shí)的信息來(lái)表現(xiàn)他們的真誠(chéng)，增強(qiáng)信任者的信任感知。房客在選擇合適的民宿之前，會(huì)瀏覽房東提供的民宿外景和內(nèi)部環(huán)境，更多的平臺(tái)信息展示有利于消除房客對(duì)房東的不信任感。在民宿交易平臺(tái)，房東可以自由選擇是否開(kāi)通個(gè)人主頁(yè)，該主頁(yè)會(huì)展示年齡、教育背景、家鄉(xiāng)、民宿預(yù)定歷史和房東日記等具體信息。通過(guò)開(kāi)通主頁(yè)表示房東的誠(chéng)意和友好，會(huì)給房客留下好印象。因此提出假設(shè)：

H3:開(kāi)通主頁(yè)的房東民宿預(yù)定量比未開(kāi)通主頁(yè)的房東多。

民宿出租分為單間出租和整租。如果是單間出租，房東與房客有可能住在同一個(gè)屋檐下，由于信息存在不對(duì)稱性，房客會(huì)存在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和安全風(fēng)險(xiǎn)。早期的研究顯示，女性房東相對(duì)男性給人更親切友好的印象，容易贏得他人的信任。因此提出假設(shè)：

H4a:女性房東的民宿預(yù)定量比男性多；

H4b:房源類型對(duì)預(yù)定量增量的影響具有調(diào)節(jié)作用。

三、實(shí)證研究設(shè)計(jì)與分析

(一)研究對(duì)象

1.民宿預(yù)定平臺(tái)的選取

小豬短租網(wǎng)是用戶提供短租住宿服務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。截至2018年10月，平臺(tái)上線房源超過(guò)50萬(wàn)套，覆蓋全球超過(guò)650座城市及目的地。與途家B2C+C2C的多種模式相比，小豬短租是單純的C2C模式，平臺(tái)作為中介鼓勵(lì)、分享、打造人情味，聚焦于個(gè)人控制的房產(chǎn)資源，由個(gè)人房主在平臺(tái)上分享他們的家或其他閑置房產(chǎn)，注重互動(dòng)，突出房主的個(gè)人形象與故事。本文從房東個(gè)人屬性角度研究民宿預(yù)訂量的情況，因此選取在國(guó)內(nèi)發(fā)展較為成熟的小豬短租平臺(tái)上的民宿作為研究對(duì)象。

2.民宿研究地區(qū)的選取

民宿作為一種非標(biāo)住宿新業(yè)態(tài)，近年來(lái)在全國(guó)各地蓬勃發(fā)展。短短幾年內(nèi)，已形成長(zhǎng)三角民宿區(qū)、珠三角民宿區(qū)、徽文化民宿區(qū)等多個(gè)民宿集聚區(qū)。其中長(zhǎng)三角民宿區(qū)尤其活躍，從2016年的首個(gè)民宿聚落“鄉(xiāng)伴蘇家”落戶南京江寧蘇家村，到2017年創(chuàng)辦國(guó)內(nèi)第一本展示高品質(zhì)民宿信息、探討民宿發(fā)展潮流的期刊《精品民宿》，再到2018年1月舉辦“互聯(lián)時(shí)代·2018長(zhǎng)三角民宿資源交流峰會(huì)”吸引蘇浙滬皖等地區(qū)200多位品牌民宿創(chuàng)始人、長(zhǎng)三角特色小鎮(zhèn)代表、資本運(yùn)營(yíng)商等參加，顯示出長(zhǎng)三角民宿區(qū)強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)力和厚積薄發(fā)的市場(chǎng)潛力。2018年民宿行業(yè)市場(chǎng)前景報(bào)告顯示，我國(guó)重點(diǎn)城市民宿數(shù)量排行榜上前15名的城市中，長(zhǎng)三角地區(qū)有7個(gè)城市。因此文章選取長(zhǎng)三角地區(qū)發(fā)展較為成熟的杭州、蘇州和上海為研究對(duì)象。

(二)數(shù)據(jù)的收集與選取

通過(guò)編寫Python程序，以“民宿”為關(guān)鍵詞，爬取2018年1月1日到8月1日之間小豬短租平臺(tái)上蘇州、上海、杭州三個(gè)城市的房源和房東數(shù)據(jù)，從房東頁(yè)面上收集在線回復(fù)率、平均確認(rèn)時(shí)長(zhǎng)、訂單接受率、是否開(kāi)通房東主頁(yè)以及房東性別的信息，從房源頁(yè)面上獲取價(jià)格、民宿類型(整套出租、單間出租)。有些房東手上有多套房源，同一時(shí)期內(nèi)的訂單量大，為保證研究的嚴(yán)謹(jǐn)性，僅保留房源數(shù)為1的房東信息。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理、篩選，最終得到1 937位房東及其對(duì)應(yīng)的房源信息。

(三)變量描述

本文研究一定時(shí)期內(nèi)長(zhǎng)三角地區(qū)的民宿預(yù)定量，因變量為民宿預(yù)定量增量，控制變量為房源屬性，自變量為房東個(gè)人屬性。為了更好地進(jìn)行定量分析，對(duì)房源類型、地理位置、是否開(kāi)通房東主頁(yè)、房東性別等進(jìn)行數(shù)據(jù)編碼。這四個(gè)變量是不隨時(shí)間變化的靜態(tài)變量，其他變量均隨時(shí)間變化而變化，具體變量描述如表1所示。

表1 變量描述和描述性統(tǒng)計(jì)

(四)回歸模型

關(guān)于本研究的模型選擇，考慮到以下幾點(diǎn)：(1)本文既包含不隨時(shí)間變化的控制變量，如房源地理位置，又包含隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化的變量，如在線回復(fù)率；(2)民宿預(yù)定量會(huì)受不同時(shí)刻變量的影響，且不同時(shí)刻房客選擇也不同；(3)面板數(shù)據(jù)能夠比較全面揭示房客選擇行為如何受房東動(dòng)態(tài)行為的影響；(4)表1中的預(yù)定量增量的標(biāo)準(zhǔn)差4.26，遠(yuǎn)大于均值1.47。綜合以上幾點(diǎn)，選擇負(fù)二項(xiàng)面板回歸模型。本文又選取房東性別等不隨時(shí)間變化的靜態(tài)變量，因此模型為隨機(jī)效應(yīng)模型。另外，價(jià)格的偏度是4.89，為偏態(tài)分布，對(duì)其取自然對(duì)數(shù)。為了研究房源類型對(duì)性別的調(diào)節(jié)作用，引用變量Type_>Gender(房源類型和房東性別的交叉項(xiàng))，回歸公式如下所示：

Res_>Numt=β0+β1Ln(pricet-1)>+β2Locationt-1+β3Listing_>Typet-1+β4Respose_>Ratet-1+β5Confirm_>Timet-1

+β6Accept_>Ratet-1+β7Has_>Paget-1+β8Gendert-1+β9Type_>Gender +?

(五)回歸結(jié)果

對(duì)變量的多重共線性檢驗(yàn)中，所有變量的VIF(方差膨脹因子)均小于5，說(shuō)明模型不存在多重共線性的問(wèn)題，結(jié)果如表2所示。價(jià)格(β=-0.406，P=0.000)、地理位置(β=0.182，P=0.000)、房源類型(β=0.309，P=0.000)這三個(gè)控制變量對(duì)預(yù)定量增量影響是顯著的，其中價(jià)格與預(yù)定量增量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，即價(jià)格越高民宿預(yù)定量增量越少，符合價(jià)格與需求量成負(fù)相關(guān)的市場(chǎng)規(guī)律；地理位置對(duì)預(yù)定量增量呈正向影響，即位于市區(qū)的民宿預(yù)定量增量要多于郊區(qū)的訂單，這與市區(qū)的交通便利和消費(fèi)多樣化有很大的關(guān)系；房源類型與預(yù)定量增量呈正相關(guān)關(guān)系，即整套出租比單間出租的預(yù)定量增量多，這與現(xiàn)代以家庭為單位出行的趨勢(shì)相吻合。訂單接受率(β=0.237，P=0.000)對(duì)預(yù)定量增量有顯著的正向影響，支持了H1；房東的在線回復(fù)率(β=0.278，P=0.000)對(duì)預(yù)定量增量有顯著的正向影響，即房東回復(fù)率越高，越能體現(xiàn)房東善意和友好的傾向，越能獲得更多的預(yù)定量，支持了H2a；房東的平均確認(rèn)時(shí)長(zhǎng)(β=-0.002，P=0.316>0.05)沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，即H2b不成立。平均確認(rèn)時(shí)長(zhǎng)反映房東的善意程度，確認(rèn)時(shí)間越短，越能表達(dá)房東的善意。為了解平均確認(rèn)時(shí)長(zhǎng)未通過(guò)檢驗(yàn)的原因，進(jìn)一步對(duì)平均確認(rèn)時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)其平均數(shù)、中位數(shù)、90%分位數(shù)分別是10、3、17，表明大部分房東都能在20分鐘內(nèi)確認(rèn)訂單，不同的房東確認(rèn)時(shí)長(zhǎng)沒(méi)有顯著差異，因此這個(gè)變量不能作為房客選擇房東的依據(jù)；開(kāi)通房東主頁(yè)的預(yù)定量增量比未開(kāi)通的房東要多(β=0.136、P=0.010),說(shuō)明房東展示的個(gè)人真實(shí)信息越多，房客越能感受到房東的誠(chéng)實(shí)，更傾向于接受這類房東的民宿預(yù)定，H3得到驗(yàn)證；性別(β=-0.176，P=0.018)對(duì)預(yù)定量增量有顯著的負(fù)向影響，即女性房東的預(yù)定量增量比男性多，房客傾向于選擇女性房東，H4a得到驗(yàn)證；Type_ Gender(β=0.136，P=0.028)的回歸結(jié)果表明，房源類型對(duì)于房東性別具有正向的調(diào)節(jié)作用。當(dāng)Type_ Gender回歸系數(shù)為正，說(shuō)明房間為整套出租，性別引起的差異減少，即房客對(duì)女性房東的偏好減少。換言之，當(dāng)房源類型為單間出租時(shí)，房客更傾向于選擇女性房東，H4b得到驗(yàn)證。

表2 模型回歸結(jié)果

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平下顯著。

四、實(shí)證結(jié)論和建議

(一)研究結(jié)論

本文基于在線信任理論，爬取小豬短租平臺(tái)上杭州、蘇州、上海3個(gè)城市的房東個(gè)人屬性頁(yè)面和房源屬性頁(yè)面的相關(guān)數(shù)據(jù)，以民宿預(yù)定量增量為因變量，房源屬性為控制變量，房東個(gè)人屬性為自變量，構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型提出相關(guān)假設(shè)。最終得出代表房東能力信任的訂單接受率對(duì)預(yù)定量增量有顯著正向影響；代表房東善意信任的在線回復(fù)率對(duì)預(yù)定量增量有顯著正向影響；房東平均確認(rèn)時(shí)長(zhǎng)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)；代表房東誠(chéng)實(shí)信任的是否開(kāi)通房東主頁(yè)對(duì)預(yù)定量增量有顯著正向影響；另外將性別納入研究，結(jié)果表明女性房東比男性更容易獲得預(yù)定量；房源類型對(duì)預(yù)定量增量的影響具有調(diào)節(jié)作用。

(二)研究建議

本文基于國(guó)內(nèi)飛速發(fā)展的民宿行業(yè)，從信任理論出發(fā)研究民宿預(yù)定量的影響因素。以信任理論為基礎(chǔ)，從平臺(tái)和房東兩個(gè)方面對(duì)民宿未來(lái)發(fā)展提出幾點(diǎn)建議。

1．對(duì)于平臺(tái)的建議

(1)民宿的發(fā)展建立在房東與房客之間高度信任以及具備充分保障機(jī)制的基礎(chǔ)上，我國(guó)社會(huì)信用體系尚不完善，應(yīng)加快建設(shè)民宿平臺(tái)信用保障機(jī)制。可以參考2018年途家網(wǎng)用技術(shù)解決安全問(wèn)題的方法，引入用戶背景調(diào)查，設(shè)立黑名單，不良行為隨時(shí)接入公安系統(tǒng)，同時(shí)通過(guò)實(shí)現(xiàn)身份認(rèn)證和人臉識(shí)別，雙重保障房客安全入住。

(2)平臺(tái)可以通過(guò)技術(shù)接入VR看房，保證房源的真實(shí)性。以成都為例，2017年貝殼房源通過(guò)VR看房技術(shù)促使人均瀏覽房源量提升1.8倍，房源的人均停留時(shí)間提升3.8倍，7日內(nèi)看房效率提升1.4倍。由于逼真的VR效果，消費(fèi)者在線上有沉浸式體驗(yàn)，民宿平臺(tái)如果接入VR技術(shù)，可以很大程度提高房東與房客之間的信任，提高民宿平臺(tái)預(yù)定量。

(3)實(shí)現(xiàn)平臺(tái)民宿分級(jí)制度。相對(duì)于星級(jí)酒店的標(biāo)準(zhǔn)而言，以民宿為代表的住宿業(yè)態(tài)被冠以“非標(biāo)”，這意味著客人在選擇民宿時(shí)決策難、定位難，缺乏具象比較，對(duì)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)無(wú)法界定。應(yīng)當(dāng)盡快出臺(tái)相關(guān)政策，從民宿硬件設(shè)施、安全衛(wèi)生、服務(wù)保障等作出更規(guī)范的要求，正式推動(dòng)民宿品質(zhì)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化落地。

2.對(duì)于房東的建議

(1)提高房東的服務(wù)質(zhì)量。盡可能展示房東的善意和友好，耐心解答房客的問(wèn)題，盡可能回復(fù)較多的內(nèi)容，充分向房客表達(dá)誠(chéng)意，及時(shí)處理房客訂單，減少房客等待時(shí)長(zhǎng)，提高服務(wù)質(zhì)量會(huì)增加房客對(duì)房主的信任。

(2)民宿在線平臺(tái)盡可能展示房東的個(gè)人真實(shí)信息。據(jù)爬取的數(shù)據(jù)分析，開(kāi)通房東主頁(yè)的房東比未開(kāi)通的房東多，房東主頁(yè)上展示個(gè)人信息越多，越容易增加房客對(duì)房東的信任，從而縮短房東與房客之間的心理距離，減少感知風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)信任的建立。

(3)如果房東是男性，更要提高服務(wù)質(zhì)量來(lái)減少因性別原因帶來(lái)的不信任因素。如果房屋是夫妻共同所有，盡可能讓妻子擔(dān)任房東。