徐 真

(华东政法大学传播学院，上海 201620)

一、引 言

随着信息媒体技术的发展，共享经济尤其是点对点(P2P)的可持续消费模式正在以其环保、高效等理念有效地改变人们的消费生活方式[1]。我国“十四五”规划明确指引了大力发展共享经济的新目标，共享型消费预期可以通过全面提高资源利用效率有效推动绿色增长、实现“双碳”目标。共享经济在旅游住宿业的兴起催生了一批共享短租平台如Airbnb、小猪短租和Couchsurfing等(2018)[2]，利用互联网平台将分散在全球的住房资源进行优化配置，为个人创造了向陌生人共享闲置住房的机会。然而，由于人人都能成为本地的房东，缺乏稳定预期和专业化的服务培训等因素成为顾客选择共享房东的风险来源(例如货币风险以及情绪和人身安全风险)[3]。消费者在平台选择在线房东进行交易后，需要线下与陌生房东进行面对面的交流，考虑到可能涉及金钱和人身安全风险，顾客迫切希望能够通过房东的在线平台信息筛选出更可靠的房东。

在线购物环境下，卖方通常比客户拥有更多的产品信息，这种情况被定义为信息不对称[4]。为了解决在线交易的信息不对称问题，信息源可以释放关于产品或服务质量的信号来吸引信息接收者[5][6]。其中信息源的相似性作为一个重要的吸引力信号，被认为可以有效改善信息源和接收者之间的交流效果[7]。基于相似吸引理论，当人们彼此接触时，关系随之发生，通过相似性产生的个人吸引力更可能刺激人际关系的形成，促成“友谊和亲密” 特征的陌生伙伴[8]。在共享短租领域，过往虽有探讨主客之间互动议题的研究，例如共享短租房东可以通过社交互动增强房源吸引力以建立与顾客的情感连接[9]，然而关于房东的感知相似性对顾客持续参与行为影响的研究尚较为缺乏。

顾客持续参与行为是指顾客参与某个共享平台后愿意持续参与该共享平台的行为，是持久保持平台稳定用户量的关键[1]。共享平台制度信任环境较低，顾客持续参与行为一直是共享经济领域亟待解决的重要课题[10]。因此，本研究将重点放在共享短租行业，分析房东的感知相似性对顾客持续参与行为的影响，同时探讨了伙伴陪同和房源类型的调节作用。为了实现这一目标，基于相似吸引理论提出一个三重交互模型，通过获取Airbnb平台的网络爬虫数据，建立了混合负二项回归模型来进行假设检验，调查了感知相似性、伙伴陪同和房源类型对顾客持续参与行为的三重交互作用。具体而言，本文研究以下问题：(1)感知相似性如何影响顾客持续参与行为？(2)伙伴陪同是否在感知相似性和顾客持续参与行为的关系中扮演调节作用？(3)伙伴陪同在感知相似性影响顾客持续参与行为过程中的调节作用是否受到房源类型的影响？本研究的发现不仅丰富了相似吸引理论在共享平台情景下的应用，而且有助于平台和房东采取相关措施优化消费体验、促进消费决策等。

二、文献回顾及研究假设

(一)相似吸引理论

Rogers和Bhowmik(1970)[11]认为人类交流的一个基本原则是信息的交换最频繁地发生在相似和同质化的信息源和接收者之间。相似吸引理论广泛存在于人际交流文献中，并被公认为可以有效改善人际交流和社交吸引力的效果[7]。根据相似吸引理论[8]，人们更有可能被在某些重要方面与他们具有相似特征的目标(如人、物)所吸引，例如那些拥有相同指纹，穿着相同的衣服，或面部特征相似的人更可能相互吸引[12]。社会心理学中关于人际吸引的研究表明，互动同伴的相似性有助于预测人际关系，相似的人更容易建立亲密关系[8]。许多研究人员利用这一理论来探索相似性如何影响人与人之间的互动，甚至是人与机器之间的互动。例如，Martin 和Pranter(1989)[13]认为年龄相似性和相似的人口统计特征有助于更优质或亲密的社会互动。研究表明，信息源和接收者之间的相似度越高，互动尝试越多，越有可能积极评价另一个人[14]。Ayeh 等(2013)[15]在他们关于消费者信息采纳的研究中认为，感知到的相似性会间接通过影响感知可靠性进而影响消费者的信息采纳态度。根据Netemeyer 等(2012)[16]对于顾客感知与卖家相似性的定义，感知相似性通常可以积极预测顾客与卖家互动和交易的各种结果。消费者和社会其他人之间的相似性可以预测不同的情感(如情感参与)、认知(如对他人和产品的评价)、关系(如友谊)和行为(如购买)结果。过往在传统的产品和服务环境中，相似吸引理论已被广泛采用，以解释为什么客户感知与卖家的相似性能够有利于预测交易结果。然而，在共享短租服务环境中相似吸引理论的应用还较少。本文拟依据相似吸引理论来研究感知相似性对顾客持续参与行为的影响机制。

(二)感知相似性与顾客持续参与行为

在社会学中，相似吸引理论将相似性效应描述为人们强烈偏好具有相似特征的人[8]，这一理论在心理学和市场营销领域得到广泛研究。在旅游环境下，游客更有可能与一群相似的陌生人快速成为朋友，因为相似群体成员通常更容易交流并一起体验旅行[19]。传统旅游住宿环境下，越来越多的研究认为人们对特定关系的满意度或忠诚度可以受到感知相似性影响。例如，Gu等(2014)[20]研究了社交媒体参与者在虚拟投资社区中表现出的相似性程度，发现客户更有可能回应那些与自己观点相呼应的线索；在对Facebook的数据分析中，Han 等(2015)[21]发现，如果人们具有相似特征(如年龄、语言背景)，他们往往表现出更相似的品味或兴趣；有研究表明，旅行者更喜欢选择与自己相似的房东，尤其是中国旅行者或单独旅行的旅行者[22]。类似地，在电子商务交易的背景下，学者们探索了相似性对信任的影响。例如，Lin 和Xu(2017)[23]发现，在线消费者评论中感知到的种族相似性对信息来源的感知可靠性有显著影响。由于顾客更喜欢选择与自己相似的服务提供商，在共享短租服务的背景下，感知到的房东相似性很可能对消费者决策和行为产生重要的积极影响。因此，提出以下假设：

假设1：感知相似性对顾客持续参与行为具有显著正向影响。

(三)伙伴陪同的调节作用

尽管旅游经历可能很新奇，然而旅行也可能涉及许多潜在压力源，例如陌生的环境、语言障碍和不同的生活方式等。如果旅行者选择使用共享短租服务，他们的压力和焦虑可能会进一步加剧，这通常与金钱和情感风险以及个人安全问题有关[25]。这些与旅行有关的压力源可能迫使个人寻找心理资源来缓解他们的焦虑，其中一个重要的心理资源就是寻找旅行陪伴。作为一种减轻陌生环境或处理艰难旅行环境压力的方法，游客通常会寻求他人的陪伴[26]。许多人际关系和社会互动的研究经常将伙伴陪同作为一个重要变量，他们认为伙伴在很大程度上影响个人的态度或行为。亲密伙伴陪同被视为帮助个人应对经验压力源的缓冲剂，如孤独和来自他人的批判性评价[27]。在旅行中，朋友或家人的陪伴会给消费者带来心理亲密感和安全感，从而降低消费者在陌生环境中可能遇到的风险[28]。类似的研究还发现，旅行伙伴可以鼓励旅行者接受更多样的旅行体验，并承担更多风险[29]。在共享短租背景下，当顾客有亲密伙伴陪同时，与房东社交互动的欲望可能会被降低，心理安全感也会较强，因此感知相似性带来的社交吸引力较弱，感知相似性对顾客持续参与行为的正向影响会被削弱。因此，提出以下假设：

假设2：伙伴陪同负向调节感知相似性对顾客持续参与行为的影响。

(四)房源类型的调节作用

一些游客的日常生活安排是在公共和亲密的共享空间中进行互动的，例如共享洗浴区、共享客厅、共享活动区等，游客在这种共享空间中进行近距离社会互动时存在一种同时以社交距离和亲密度为特征的“非私人的有界关系”[30]。出于安全考虑，处于这些关系中的人可能很少分享自己的亲密信息(如他们可能不知道对方的名字)，这种关系可以被称为“友好”或“社交”，“有界”一词主要表达这种关系对公共空间的限制。游客在非私人有界空间和完全私人空间中的风险感知和社交互动行为是不同的。类似地，Airbnb上的住宿房源类型主要分为两大类，一类是完整独立的房源，享有完全独立和私人的空间，不需和任何其他人(如房东或其他游客)近距离接触和社交；还有一类是共享空间的房源，需要与房东或其他顾客共享部分空间，如客厅、厨房和其他设施等。由于共享房源允许陌生人聚在一起，基于房东或其他旅行者的不确定性，顾客可以认为共享房源是危险的[31]，进而带来更高的感知风险。因此，不同类型房源下伙伴陪同在感知相似性与顾客持续参与行为间扮演的负向调节作用可能不同。具体来说，当顾客选择独立房源时，由于几乎没有什么机会近距离与陌生的房东或其他顾客交往，潜在的风险感知较弱，此时伙伴陪同对感知相似性与顾客持续参与行为关系的调节作用可能减弱。相反，当顾客选择共享房源时，由于有更多机会近距离与陌生的房东或其他顾客交往，潜在的风险感知更强，此时伙伴陪同对感知相似性与顾客持续参与行为关系的调节作用会加强。因此，提出以下假设：

假设3：感知相似性、伙伴陪同和房源类型对顾客持续参与行为存在三重交互影响，且当顾客选择共享房源时，伙伴陪同对感知相似性与顾客持续参与行为关系的负向调节作用被加强，相反则被削弱。

综上所述，本文理论模型如图1所示：

图1 理论模型图

三、研究设计

(一)数据来源

Airbnb成立于2008年，该平台提供广泛多样的房源选择(从单人房到整栋房子，甚至包括游艇和城堡)，覆盖了全球220多个国家的10万多个城市，是许多学者探究共享短租领域的首选研究对象。本研究通过python软件爬取Airbnb平台中国北京地区2018年5月18日之前的房源数据进行分析。数据集包含房源列表信息、房东信息和消费评论等内容，删除含空白和缺失的列表后，最终获得包含2784个房源列表、695个房东和51074个顾客共56841条房东和顾客匹配的交易列表。

(二)变量说明

表1显示了所有变量的含义和描述性统计结果。本研究根据相同的房东ID匹配房东和顾客的完整交易信息，包含交易次数、房源特征信息、房东特征信息和消费者事后撰写的评论等信息。由于客人只有在完成预订后才能在Airbnb上发表评论，因此如果出现同一顾客和同一房东的多条评论信息，则认为是顾客多次回购同一房东的房源，实现对平台的持续参与行为。因此，因变量用顾客回购同一房东管理下所有房源的次数来衡量顾客持续参与行为(RepeatHost)，如果没有回购则为0，如果有回购则用回购的次数来测量顾客回购行为。自变量为感知相似性(Similarity)，采用房东是否与顾客具有语言上的相似性来测量。语言作为一种交流工具和文化的重要组成部分，是跨文化交流的坚实起点，相同的语言可以最大限度地减少沟通差距和误解的可能性，相较于文化相似性，更可能积极预测消费者对旅游服务供应商的互动评价[32]。其中，取值1为房东在个人页面撰写的自我介绍语言与房客撰写的评论语言一致，即认为二者使用语言上具有相似性(即双方共同使用英文或共同使用中文)；相反，取值0为房东撰写的自我介绍语言与房客撰写的评论语言不一致，即认为二者使用语言上不具有相似性(一方使用英文，另一方使用中文)[33][34]。

表1 变量描述及描述性统计结果

调节变量包括：(1)伙伴陪同(Companion)，为二元变量，指顾客入住房源时是否有亲密伙伴的陪同，该变量是由订购房源的床个数来测量的，如果房间有两个及以上的床，就有理由认为消费者是有伙伴陪同一起订购房间的，否则就会选择只有一张床的房间，因此订购两个及以上张床的房间取值为1，表示有伙伴陪同，如果仅有一张床就取值为0，表示无伙伴陪同；(2)房源类型(Roomtype)，为二元变量，指顾客入住房源的房源类型是独立房源或是共享房源。如果消费者选择共享房源，取值为1，需要与房东或其他客人共享一个房源的部分空间；相反，如果选择独立房源，取值为0，无须与任何人分享任何空间。为保证结果的准确性，本研究还控制了一些房源特征变量，分别为房源的洗手间数量(Bathrooms)、房源可容纳的顾客数量(Guest)、房源房间的价格(Price)和房源的地点(Location)，其中房源的地点是个二元变量，取值1为在市区，0为在郊区。

(三)实证模型

因变量是具有非负整数的计数变量(顾客回购同一房东房源的次数)，因此考虑了泊松回归、负二项回归以及零膨胀柏松回归和零膨胀负二项回归。然而，由于因变量顾客持续参与行为(RepeatHost)的方差为9.515，远大于均值0.380，数据过度分散，离泊松回归的假设相差甚远，因此考虑采用负二项回归。随后，引入稳健标准误进行负二项回归的参数估计，结果α(过度分散系数)的估计值为34.584，大于0，且置信区间为[33.127，36.104]，不包含0，表明应当使用负二项回归模型。同时，负二项回归模型的IRR结果显示，感知相似性的平均强度每增加1个单位，顾客持续参与行为的频次将是原来的1.454倍(IRR=1.454)，且置信区间为[1.270，1.663]，表明顾客对商家的感知相似性高时发生回购的概率更高。此外，在对比了负二项回归和零膨胀负二项回归后最终发现负二项回归更适合。因此本文采用了混合负二项回归来检验主模型，同时采用分组回归做稳健性检验。为了测试感知相似性(Similarity)、伙伴陪同(Companion)和房源类型(Roomtype)对顾客持续参与行为(RepeatHost)的三重交互效应，本研究分析了以下三个主要方程：

RepeatHost=α0+β1Similarity+β2Bathrooms+β3Guest+β4Price+β5Location+ε

(1)

RepeatHost=α0+β1Similarity+β2Companion+β3Similarity*Companion+β4Bathrooms+β5Guest

+β6Price+β7Location+ε

(2)

RepeatHost=α0+β1Similarity+β2Companion+β3Roomtype+β4Similarity*Companion+β5Similarity

*Roomtype+β6Roomtype*Companion+β7Similarity*Companion*Roomtype

+β8Bathrooms+β9Guest+β10Price+β11Location+ε

(3)

其中，α0表示常数项，ε表示剩余误差项。同时，为了避免计算偏差，对具有偏态分布(偏态=8.046)的房间价格(Price)进行了对数转换。在方程(1)中，估计感知相似性(Similarity)是否对顾客持续参与行为(RepeatHost)有积极影响。在方程(2)中，估计伙伴陪同(Companion)是否对感知相似性(Similarity)与顾客持续参与行为(RepeatHost)的关系具有调节作用。在方程(3)中，估计感知相似性(Similarity)、伙伴陪同(Companion)和房源类型(Roomtype)对顾客持续参与行为(RepeaHostt)的三重交互影响。由于交互作用项之间可能存在多重共线性，也计算了方差膨胀系数(VIF)[35]。

四、数据分析与假设检验

(一)描述性统计分析结果

各变量的描述性统计分析结果如表1所示。其中顾客持续参与行为(RepeatHost)最小为0，最大为89，平均值为0.38。由数据结构来看，有回购行为的顾客占比较少，可能是因为顾客持续参与行为很大程度上受动机的影响，很多旅客只是一次性的旅游行为，只有再次到北京才可能会回购房东。感知相似性(Similarity)平均值为0.33，表明具有相似性的主客接近三分之一。伙伴陪同(Companion)平均值为0.44，表明还是有将近一半的人出行会有亲密的伙伴陪同。而房源类型(Roomtype)平均值为0.52，表明52%左右的消费者选择了有共享空间的房间，即需要与他人共享部分空间的房源。在控制变量方面，房源洗手间最小为0，最大为10，平均值为1.13；房源容客量最大能达到16，最少包含一人，平均值为1.58，表明大多房间能够容纳1—2人住宿。房源95%分布在五环内的市区，房源的整体均价在393.62元左右，分布在低至64元、高至8886元的区间内。

(二)实证分析结果

表2显示了所有变量之间的皮尔逊相关系数。结果表明，感知相似性(Similarity)与顾客持续参与行为(RepeatHost)显著正相关(r=0.022，p<0.001)，而房源类型(Roomtype)与顾客持续参与行为(RepeatHost)显著负相关(r=-0.031，p<0.001)。伙伴陪同(Companion)与顾客持续参与行为(RepeatHost)显著负相关(r=-0.015，p<0.001)。同时，由于感知相似性(Similarity)、房源类型(Roomtype)和伙伴陪同(Companion)都是0-1分布的虚拟变量，因此针对三者做两两相关的卡方检验，结果显示P值均显著，与皮尔逊相关结果一致。此外，对所有模型的方差膨胀因子(VIF)进行了检验，以估计多重共线性。结果表明，平均VIF值为1.3，均低于10，表明多重共线性在研究中不是一个严重问题[35]。

如表3所示，模型1至模型4显示了主模型混合负二项回归的分析结果。在模型1中，引入所有控制变量，其中，房源洗手间(Bathrooms)、房源容客量(Guest)及房源地点(Location)与顾客持续参与行为(Repeat)显著负相关，而房间价格(Price)对顾客持续参与行为(RepeatHost)的影响不显著。

表3 回归分析结果

在模型2中，引入顾客持续参与行为(RepeatHost)、感知相似性(Similarity)和所有控制变量，结果表明，感知相似性(Similarity)对顾客持续参与行为(RepeatHost)有显著的正向影响(β=0.374，p<0.001)。因此，假设1得到支持。

在模型3中，伙伴陪同(Companion)和感知相似性(Similarity)的交互作用对顾客持续参与行为(RepeatHost)有显著的负面影响(β=-0.514，p<0.001)。如图2显示，相较于没有伙伴陪同的情况，在有亲密伙伴陪同时，感知相似性对顾客持续参与行为的积极影响被极大削弱，甚至变为负向消极的影响，证明此时感知相似性和伙伴陪同可能产生替代效应。因此，假设2得到支持。

图2 伙伴陪同的调节作用图

模型4显示，伙伴陪同(Companion)和感知相似性(Similarity)和房源类型(Roomtype的三重交互作用项对顾客持续参与行为(RepeatHost)有显著的正向影响(β= 0.932，p<0.001)。如图3显示，相较于独立房源，当顾客选择共享房源时，伙伴陪同对感知相似性和顾客持续参与行为之间关系的负向调节效应明显更强，感知相似性对顾客持续参与行为的正向影响更大程度上得到削弱，此时感知相似性对顾客持续参与行为的影响变为负向，伙伴陪同与感知相似性可能产生替代效应。因此，假设3得到验证。

图3 三重交互调节作用图

为保证主效应模型的稳健性，通过对不同房源类型的样本进行分组回归来进行稳健性检验。如表3中的模型5和模型6所示，模型5表明当顾客选择共享房源类型时，伙伴陪同(Companion)和感知相似性(Similarity)的交互作用对顾客持续参与行为(RepeatHost)有显著的负向影响(β=-1.069，p<0.001)；模型6表明当顾客选择独立房源类型时，伙伴陪同(Companion)和感知相似性(Similarity)的交互作用对顾客持续参与行为(RepeatHost)没有显著影响。如图4显示，当顾客选择共享房源时，伙伴陪同对感知相似性和顾客持续参与行为之间关系的负向调节效应十分明显，引发二者关系从积极趋势到消极趋势的转变。而在独立房源下，伙伴陪同对感知相似性和顾客持续参与行为之间关系的负向调节效应较为平缓。因此，稳健性检验模型与主模型结果一致，表明模型具有稳健性。

图4 基于房源类型的分组回归调节图

五、结论与启示

(一)研究结论

随着旅游业和酒店业竞争的日益激烈，住宿行业已经快速发生了变化，Airbnb已经成为威胁传统住宿行业的重要参与者。但共享经济平台环境中的房东相似性对Airbnb在线客户复杂决策影响过程的研究仍然很少。本文基于相似吸引理论，考察感知相似性、亲密伙伴陪同和房源类型在影响顾客持续参与行为方面的三重交互作用，研究结果表明所有的假设都得到了支持。

首先，感知相似性作为房东社交吸引力的重要组成部分可以积极影响顾客持续参与意愿。相似性高的房东不仅有助于吸引顾客的购买决策，更可能被视为信任度更高的房东，可以有效降低信息不对称的风险，从而吸引用户的持续参与行为。本研究与前人的研究结果具有一致性，例如，Kwok 和Xie(2018)[36]的研究表明感知房东的相似性可以促进消费者的信任、购买态度及行为意愿。

其次，本文的研究结果表明亲密伙伴陪同可以削弱感知相似性对顾客持续参与行为的积极影响。Berscheid等(1989)[28]认为亲密伙伴的陪同有助于增加游客在陌生环境下的心理安全感，降低陌生环境带来的感知风险，进而可能激发游客寻求旅游体验的新鲜感和刺激感。本文的研究结果证明了在共享短租背景下，亲密伙伴陪同仍然存在重要的调节作用，当消费者有亲密伙伴陪同时，感知风险下降，与房东社交互动的欲望降低，此时感知相似性对顾客持续参与行为的积极影响也会被削弱。

最后，感知相似性、伙伴陪同和房源类型对顾客持续参与行为存在三重交互的影响。Tussyadiah(2015)[31]的研究表明，相较于独立房源，入住共享房源的顾客由于被迫需要与房东或其他住客互动，感知到的风险更高，此时如果有亲密伙伴的陪同会大大降低风险感知，极大削弱感知相似性对顾客持续参与行为的积极影响，此时负向调节作用十分显著。反之，在独立房源下，消费者的感知风险较低，此时亲密伙伴陪同的调节作用并不显著。我们的研究结果进一步拓展验证了Tussyadiah(2015)[31]的结论。

(二)贡献与启示

本研究的理论贡献在于：第一，推动了共享短租平台信息不对称问题及主客互动问题的新进展。第二，检验了在线购买决策阶段信息源(房东)的感知相似性作为重要的社交吸引力信号对顾客持续参与行为的影响，补充了相似吸引理论在共享经济平台下的理论适用性。第三，完善了对感知相似性影响顾客持续参与行为边界条件的探讨，通过引入伙伴陪同和房源类型两个调节变量，构建了一个被调节的调节效应模型，探讨了感知相似性、伙伴陪同和房源类型对顾客持续参与行为的三重交互作用，对未来研究提供了新的研究思路和方向。

本研究的管理启示在于：第一，共享短租平台企业应积极关注房东和顾客间社交互动体验的建立，平台企业可以根据顾客的人口统计变量及偏好进行群体细分，加强主客相似匹配推荐机制的建立，完善用户体验。第二，平台企业也可以与房东合作，精细化打造基于认同感的相似社群，例如Airbnb 推出的本地特色服务项目，如咖啡教学、绘画体验、同城徒步等活动，通过聚集一群相似的个体，增加顾客体验和平台粘性。第三，平台还可以建立顾客间的“兼容性”机制促进顾客与顾客间的相似吸引效应。Martin 和Pranter(1989)[13]将“兼容性”管理定义为将相似客户吸引到服务环境中，通过积极管理互动环境下客户间的互动增强互动的满意度和积极参与行为，服务提供商可以通过管理客人间的“兼容性”努力获得相似的客户群体，进而对彼此的互动体验产生积极影响。

(三)局限与展望

本研究也存在一些局限性：首先，本研究数据来自全球化平台Airbnb，但近年来我国涌现出许多优秀的共享短租平台，如美团、途家、小猪等，未来的研究可以扩展到更多平台，探究国内外品牌平台特征及消费者行为偏好的差异性。其次，由于受横截面数据的限制，可能无法准确描述客户决策过程的动态属性，未来可以收集更多时间节点的纵向数据，交叉验证该模型。最后，由于受平台用户隐私限制，无法获得房东和顾客的更多个人信息，例如年龄、种族、性别等，本研究仅测量了顾客与房东的感知语言相似性对顾客持续参与行为的影响，未来研究可以尝试探讨其他相似性维度带来的更多影响。