基于特征价格模型的共享住宿平台房源价格影响因素研究

发布时间：2020-12-06 12:42

　　租赁业的长期成功是由其定价决定的,作为短期住房租赁的一种,共享住宿平台如何合理设定房源价格显得尤为重要。本文在特征价格模型的基础上,通过对蚂蚁短租平台31个城市房源数据的OLS和分位数回归,研究了8大类共18个特征变量对共享住宿平台房源价格的影响。结果表明:绝大多数特征变量会对房源价格产生显著性影响,但影响程度在不同价位水平的房源中存在差异。之后分别对总样本中的一线和二线城市房源数据进行OLS和分位数回归,结果表明:不同经济发展水平的城市类型中房源价格的影响因素存在差异。据此,在识别影响共享住宿平台房源价格的关键特征变量的基础上,平台应加强对房东专业技能的培训,建立一套科学合理的定价指导系统;房东也要通过增强服务意识、完善配套设施、逐渐向机构性经营倾斜等方式,不断提升房源的软实力和管理房源的专业度。 

【文章来源】：企业经济. 2020年07期 第27-36页 北大核心

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
一、引言
二、文献回顾
    （一）特征价格模型在旅游业中的应用
    （二）共享住宿平台价格影响因素的研究
        1. 地理位置。
        2. 房源的物理属性。
        3. 配套设施。
        4. 房东属性。
        5. 声誉属性。
三、基于特征价格模型的共享住宿平台房源价格影响因素实证分析
    （一）特征价格模型的一般形式与函数形式
    （二）研究对象
    （三）数据来源
    （四）特征变量的选择与量化
    （五）数据分析方法
四、实证结果分析
    （一）共享住宿平台房源价格的特征价格模型检验
    （二）全样本的OLS和分位数回归结果分析
        1. 房源特征。
        2. 声誉特征。
        3. 服务特征。
        4. 租赁规则。
        5. 便利性。
        6. 房东特征。
    （三）一二线城市的OLS和分位数回归结果分析
        1. 声誉特征。
        2. 服务特征。
        3. 租赁规则。
        4. 便利性特征。
        5. 房东特征。
五、结论与建议
    （一）结论
        1. 共享住宿平台房源的价格受多种特征变量的影响。
        2. 不同价位水平的房源价格影响因素存在差异。
        3. 不同经济发展水平的城市类型中房源价格的影响因素存在差异。
    （二）建议
        1. 共享住宿平台层面
        2. 房东层面


【参考文献】：
期刊论文
[1]共享短租平台住宿价格及其影响因素研究——基于小猪短租网站相关数据的分析[J]. 王春英,陈宏民.  价格理论与实践. 2018(06)
[2]基于特征价格模型的滨海公园门票价格影响因素分析——以大连滨海公园为例[J]. 朱佳玮,王尔大,孙文章.  运筹与管理. 2017(09)
[3]基于特征价格法的黄山市酒店房价影响因素研究[J]. 刘婷,金声琅,朱红兵.  黄山学院学报. 2017(04)
[4]基于享乐价格理论的旅游产品定价研究[J]. 郭言歌.  经济研究导刊. 2014(27)
[5]特征价格模型研究综述[J]. 王卓琳,秦伟伟.  经济论坛. 2009(12)
[6]基于Hedonic模型的北京住宅价格影响因素分析[J]. 马思新,李昂.  土木工程学报. 2003(09)



本文编号：2901389