近年来,伴随着移动终端、虚拟社区、在线支付等一系列的创新技术的发展,以互联网为依托的市场交易将网络虚拟平台与现实物质世界紧密相连,极大的影响了人们的生活方式与经济发展,“共享经济”由此应运而生。共享经济是指以使用权分享为主要特征,依托“C2C去中心化”的网络平台,使闲置或半闲置的资源得以再次利用的经济活动。共享经济是现代互联网高速发展下的一种新兴的经济形态,是精准匹配买卖双方、盘活闲置资源、发现多样化社会需求的配置方式,是强调消费体验、维持市场可持续发展、提倡环保节约的消费态度。生活中我们熟悉共享经济的例子比比皆是:Airbnb、Uber、小猪短租、嘀嘀打车等等。信号理论是纠正由信息不对称带来的买卖双方谈判失衡以致市场失灵的一种手段。是信息不对称理论中的其中一类。信号理论通常指市场上信息较多的一方以信号的方式将相关信息传递给信息较少的一方,从而影响或改变信息较少一方的选择意向,令市场趋于均衡。共享经济是信息革命的产物,有精准匹配的需求,信息不对称从某种角度直接影响了共享经济平台买卖双方的市场交易。信号理论应用于共享经济的探索研究,作为支撑众多共享经济平台健康发展的理论基础,有着一定的研究意义。

本研究从供给者角度,结合信息不对称理论,针对共享经济类旅游住宿的市场需求以及影响市场需求的因子进行了研究。这其中着重探索与讨论了房东与住客们用来传递房源质量信息的因子。英国伦敦的Airbnb市场由于其较大的规模以及较成熟的市场环境,被选为本研究的研究样本。本研究采用了德尔菲法(Delphi Method),归纳总结了8位专家的意见,对Airbnb市场上房源的房源属性进行了分类整理。专家结论显示,Airbnb房源的房源属性大致可以分为三类:与住客消费过程直接相关的房源功能属性,房东与平台用来向住客传递房源质量信息的房源信号属性共享经济四六级,以及两者兼有的双重属性。本研究进一步利用二项Logistic模型探索了房源的功能属性、信号属性及双重属性对房源市场需求的影响。由于数据量庞大,本研究以序贯贝叶斯(Sequential Bayesian Updating)的估计方法替代了传统的统计推断方法。利用序贯贝叶斯估计不但可以避免大数据中潜在的显著性检验失灵,也可以把大数据样本分割成若干子样本,以便于回归分析。本研究的研究结果提供了Airbnb房源功能属性、信号属性及双重属性在影响其市场需求时的边际效应。结果显示,除了“超赞房东”头衔和房东身份认证这些专门用来传递质量信息的属性外,类似于价格、折扣、区域内竞争和房屋使用规范等一些房源属性也都会在市场中向潜在住客传递房源的质量信息。

研究结果还发现,房源的信号属性在信息不对称程度较高的市场上对房源市场需求的影响更大共享经济四六级,而房源的功能属性对房源市场需求的影响并不会因为市场上信息不对称的程度变化而发生较大变化。本研究将信息不对称和信号理论引入了共享经济类旅游住宿的研究,构建了Airbnb市场或共享经济类旅游住宿市场所独有的质量信号传递框架。研究的结果为现役和潜在的Airbnb房东提供了了解市场现状、分析市场需求、调整经营策略的可靠依据。同时,政府或相关行业监管部门也可以利用本研究的研究结果制定相应的税收管理政策。对于中国的共享经济类旅游住宿市场来说,本研究所介绍的成熟市场的理论框架与经验也可以为市场的健康发展提供有力保障。

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