基于特征价格模型的杭州市共享住宿价格影响因素分析

【摘要】：随着互联网的飞速发展和共享理念的逐步渗透,以互联网平台为依托、实现闲置房屋资源有效配置的共享住宿行业近年来得到迅速发展。且价格驱动着消费者的购买决策和房东的赢利能力,对共享住宿价格的研究是一个重要的研究课题。然而,由于住宿业务的易腐性和独特性使得房东的定价难以达到最优。共享住宿平台房源定价问题引起越来越多学者关注。探索共享住宿价格特征,掌握影响共享住宿价格变量将有利于市场各方科学快速地把握需求,促进共享住宿行业长效健康地发展。本文首先对有关共享住宿的研究进行了回顾,并重点总结了有关共享住宿价格的研究,同时探讨了特征价格模型的基本理论和计算方法。影响共享住宿价格的因素非常多,本文通过综合国内外研究成果,以及相关专业人士的经验指导,将各个特征变量分为区位特征、内部特征、平台特征以及房东属性四类,总结出一套适用于我国的共享住宿特征价格变量体系。然后使用OLS法对用网络爬取技术抓取的上千条杭州市房源数据进行共享住宿特征价格分析,并对不同函数形式下的拟合结果进行逐步研究,最终建立了OLS法下的特征回归模型。模型表明床的数量、房屋面积、是否有浴缸、房屋户型、房东拥有房源数量、整套出租对价格有正向影响,其中床的数量和房屋面积对价格影响较大;地铁、灵活的退订政策、收取清洁费对价格有显著的负向影响;而房源所在地区的住宅租金水平、房源评分以及评论数量对价格没有显著的影响。本文为企业、政府或其他机构提供了共享住宿价格研究的参考,同时为共享住宿房东及在线平台定价提供了可借鉴的分析工具。