基于特征价格模型的房主面部特征与Airbnb房源价格研究

摘要

随着Airbnb等共享住宿平台的推出，共享经济已经逐步渗透至旅游业，且已成为人们出游的重要选择，价格作为主要的驱动力，其影响因素已成为当前核心关注的问题。共享住宿平台通过提供更为完善的信息供人参考，例如个人照片，来建立信任促使交易。人们会对一个人的面部特征会产生直观的、自动的感知。然而当前，卖家个人照片中的面部特征的影响还没有得到较好的研究。　　本文利用Python自动爬虫程序收集了上海市2019年6月1日至2019年9月1日的Airbnb.com网站上的观测数据，并基于百度地图、谷歌地图的开放数据源准确定位样本房源的地理位置，同时借助Face++提供的人工智能技术，从房主的个人照片中提取出所需要的面部信息，具体为：照片中的人数、性别、笑容指数和房主的面部宽高比，来探究房主面部特征以及其他房屋属性对Airbnb网站房源价格的影响。本文将所有解释变量分为：产品描述、预订须知、声誉机制、房主属性四个类别，结果表明，房源的内在功能属性仍是影响价格最主要的因素，并且房主属性（尤其是面部宽高比）也发挥着重要作用，远高于声誉机制的影响，具体来说，消费者愿意为面部宽高比更低的房主的房源支付更高的价格。由于上海是一个单中心结构的城市，考虑到城市空间结构也会对该结果产生影响，本文将上海市地理区域划分为：市中心、扩展的内城区和郊区三个同心环，采用空间计量模型法在纳入空间效应的基础上进一步分析同一城市不同同心圆区域的对于各属性的敏感度，结果发现三个同心环之间存在着较大差异。　　本文的结果对共享经济的定价提出了一些新的见解，并为后续关于共享经济中情感型信任的研究提供了相关依据，同时本文有助于企业更合理地进行平台建设，房主更有效地提供针对性的服务，并对政府和旅游部门配置旅游资源和共享经济的持续稳定发展提供了借鉴和参考。

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