Airbnb房源价格影响因素研究——基于中国36个城市的数据

自Airbnb正式进军中国市场,它已快速发展成为中国分享经济的标杆,并且以Airbnb模式为先导的在线民宿短租市场也显著地影响着民众的旅行及住宿方式。文章利用爬虫技术从Airbnb App上获得中国36个城市的51 874个房源的有效样本数据,采用OLS回归和分位数回归模型,分析了9类共27个细分变量对房源价格的影响,来确定影响Airbnb房源价格的关键因素。OLS和分位数回归所得的结果表明,大多数变量(除实体床、客人电话和照片外)均通过显著性检验,信任度与社交度这两类非经济因素也对Airbnb房价有明显影响,且对于经营不同价位房源的房东,房源属性和社交度、信任度对房价的影响程度有明显区别。基于回归结论,文章进一步采用了对应分析法对不同城市的不同价位Airbnb房源的价格关键影响因素深入剖析,研究显示,对于不同城市的Airbnb房源经营房东,他们所需重点关注的因素有所不同。