喜歡相似或不相似？共享平臺顧客持續(xù)參與行為的影響研究

徐 真

(華東政法大學傳播學院，上海 201620)

一、引 言

隨著信息媒體技術的發(fā)展，共享經(jīng)濟尤其是點對點(P2P)的可持續(xù)消費模式正在以其環(huán)保、高效等理念有效地改變?nèi)藗兊南M生活方式[1]。我國“十四五”規(guī)劃明確指引了大力發(fā)展共享經(jīng)濟的新目標，共享型消費預期可以通過全面提高資源利用效率有效推動綠色增長、實現(xiàn)“雙碳”目標。共享經(jīng)濟在旅游住宿業(yè)的興起催生了一批共享短租平臺如Airbnb、小豬短租和Couchsurfing等(2018)[2]，利用互聯(lián)網(wǎng)平臺將分散在全球的住房資源進行優(yōu)化配置，為個人創(chuàng)造了向陌生人共享閑置住房的機會。然而，由于人人都能成為本地的房東，缺乏穩(wěn)定預期和專業(yè)化的服務培訓等因素成為顧客選擇共享房東的風險來源(例如貨幣風險以及情緒和人身安全風險)[3]。消費者在平臺選擇在線房東進行交易后，需要線下與陌生房東進行面對面的交流，考慮到可能涉及金錢和人身安全風險，顧客迫切希望能夠通過房東的在線平臺信息篩選出更可靠的房東。

在線購物環(huán)境下，賣方通常比客戶擁有更多的產(chǎn)品信息，這種情況被定義為信息不對稱[4]。為了解決在線交易的信息不對稱問題，信息源可以釋放關于產(chǎn)品或服務質量的信號來吸引信息接收者[5][6]。其中信息源的相似性作為一個重要的吸引力信號，被認為可以有效改善信息源和接收者之間的交流效果[7]?；谙嗨莆碚?，當人們彼此接觸時，關系隨之發(fā)生，通過相似性產(chǎn)生的個人吸引力更可能刺激人際關系的形成，促成“友誼和親密” 特征的陌生伙伴[8]。在共享短租領域，過往雖有探討主客之間互動議題的研究，例如共享短租房東可以通過社交互動增強房源吸引力以建立與顧客的情感連接[9]，然而關于房東的感知相似性對顧客持續(xù)參與行為影響的研究尚較為缺乏。

顧客持續(xù)參與行為是指顧客參與某個共享平臺后愿意持續(xù)參與該共享平臺的行為，是持久保持平臺穩(wěn)定用戶量的關鍵[1]。共享平臺制度信任環(huán)境較低，顧客持續(xù)參與行為一直是共享經(jīng)濟領域亟待解決的重要課題[10]。因此，本研究將重點放在共享短租行業(yè)，分析房東的感知相似性對顧客持續(xù)參與行為的影響，同時探討了伙伴陪同和房源類型的調(diào)節(jié)作用。為了實現(xiàn)這一目標，基于相似吸引理論提出一個三重交互模型，通過獲取Airbnb平臺的網(wǎng)絡爬蟲數(shù)據(jù)，建立了混合負二項回歸模型來進行假設檢驗，調(diào)查了感知相似性、伙伴陪同和房源類型對顧客持續(xù)參與行為的三重交互作用。具體而言，本文研究以下問題：(1)感知相似性如何影響顧客持續(xù)參與行為？(2)伙伴陪同是否在感知相似性和顧客持續(xù)參與行為的關系中扮演調(diào)節(jié)作用？(3)伙伴陪同在感知相似性影響顧客持續(xù)參與行為過程中的調(diào)節(jié)作用是否受到房源類型的影響？本研究的發(fā)現(xiàn)不僅豐富了相似吸引理論在共享平臺情景下的應用，而且有助于平臺和房東采取相關措施優(yōu)化消費體驗、促進消費決策等。

二、文獻回顧及研究假設

(一)相似吸引理論

Rogers和Bhowmik(1970)[11]認為人類交流的一個基本原則是信息的交換最頻繁地發(fā)生在相似和同質化的信息源和接收者之間。相似吸引理論廣泛存在于人際交流文獻中，并被公認為可以有效改善人際交流和社交吸引力的效果[7]。根據(jù)相似吸引理論[8]，人們更有可能被在某些重要方面與他們具有相似特征的目標(如人、物)所吸引，例如那些擁有相同指紋，穿著相同的衣服，或面部特征相似的人更可能相互吸引[12]。社會心理學中關于人際吸引的研究表明，互動同伴的相似性有助于預測人際關系，相似的人更容易建立親密關系[8]。許多研究人員利用這一理論來探索相似性如何影響人與人之間的互動，甚至是人與機器之間的互動。例如，Martin 和Pranter(1989)[13]認為年齡相似性和相似的人口統(tǒng)計特征有助于更優(yōu)質或親密的社會互動。研究表明，信息源和接收者之間的相似度越高，互動嘗試越多，越有可能積極評價另一個人[14]。Ayeh 等(2013)[15]在他們關于消費者信息采納的研究中認為，感知到的相似性會間接通過影響感知可靠性進而影響消費者的信息采納態(tài)度。根據(jù)Netemeyer 等(2012)[16]對于顧客感知與賣家相似性的定義，感知相似性通常可以積極預測顧客與賣家互動和交易的各種結果。消費者和社會其他人之間的相似性可以預測不同的情感(如情感參與)、認知(如對他人和產(chǎn)品的評價)、關系(如友誼)和行為(如購買)結果。過往在傳統(tǒng)的產(chǎn)品和服務環(huán)境中，相似吸引理論已被廣泛采用，以解釋為什么客戶感知與賣家的相似性能夠有利于預測交易結果。然而，在共享短租服務環(huán)境中相似吸引理論的應用還較少。本文擬依據(jù)相似吸引理論來研究感知相似性對顧客持續(xù)參與行為的影響機制。

(二)感知相似性與顧客持續(xù)參與行為

在社會學中，相似吸引理論將相似性效應描述為人們強烈偏好具有相似特征的人[8]，這一理論在心理學和市場營銷領域得到廣泛研究。在旅游環(huán)境下，游客更有可能與一群相似的陌生人快速成為朋友，因為相似群體成員通常更容易交流并一起體驗旅行[19]。傳統(tǒng)旅游住宿環(huán)境下，越來越多的研究認為人們對特定關系的滿意度或忠誠度可以受到感知相似性影響。例如，Gu等(2014)[20]研究了社交媒體參與者在虛擬投資社區(qū)中表現(xiàn)出的相似性程度，發(fā)現(xiàn)客戶更有可能回應那些與自己觀點相呼應的線索；在對Facebook的數(shù)據(jù)分析中，Han 等(2015)[21]發(fā)現(xiàn)，如果人們具有相似特征(如年齡、語言背景)，他們往往表現(xiàn)出更相似的品味或興趣；有研究表明，旅行者更喜歡選擇與自己相似的房東，尤其是中國旅行者或單獨旅行的旅行者[22]。類似地，在電子商務交易的背景下，學者們探索了相似性對信任的影響。例如，Lin 和Xu(2017)[23]發(fā)現(xiàn)，在線消費者評論中感知到的種族相似性對信息來源的感知可靠性有顯著影響。由于顧客更喜歡選擇與自己相似的服務提供商，在共享短租服務的背景下，感知到的房東相似性很可能對消費者決策和行為產(chǎn)生重要的積極影響。因此，提出以下假設：

假設1：感知相似性對顧客持續(xù)參與行為具有顯著正向影響。

(三)伙伴陪同的調(diào)節(jié)作用

盡管旅游經(jīng)歷可能很新奇，然而旅行也可能涉及許多潛在壓力源，例如陌生的環(huán)境、語言障礙和不同的生活方式等。如果旅行者選擇使用共享短租服務，他們的壓力和焦慮可能會進一步加劇，這通常與金錢和情感風險以及個人安全問題有關[25]。這些與旅行有關的壓力源可能迫使個人尋找心理資源來緩解他們的焦慮，其中一個重要的心理資源就是尋找旅行陪伴。作為一種減輕陌生環(huán)境或處理艱難旅行環(huán)境壓力的方法，游客通常會尋求他人的陪伴[26]。許多人際關系和社會互動的研究經(jīng)常將伙伴陪同作為一個重要變量，他們認為伙伴在很大程度上影響個人的態(tài)度或行為。親密伙伴陪同被視為幫助個人應對經(jīng)驗壓力源的緩沖劑，如孤獨和來自他人的批判性評價[27]。在旅行中，朋友或家人的陪伴會給消費者帶來心理親密感和安全感，從而降低消費者在陌生環(huán)境中可能遇到的風險[28]。類似的研究還發(fā)現(xiàn)，旅行伙伴可以鼓勵旅行者接受更多樣的旅行體驗，并承擔更多風險[29]。在共享短租背景下，當顧客有親密伙伴陪同時，與房東社交互動的欲望可能會被降低，心理安全感也會較強，因此感知相似性帶來的社交吸引力較弱，感知相似性對顧客持續(xù)參與行為的正向影響會被削弱。因此，提出以下假設：

假設2：伙伴陪同負向調(diào)節(jié)感知相似性對顧客持續(xù)參與行為的影響。

(四)房源類型的調(diào)節(jié)作用

一些游客的日常生活安排是在公共和親密的共享空間中進行互動的，例如共享洗浴區(qū)、共享客廳、共享活動區(qū)等，游客在這種共享空間中進行近距離社會互動時存在一種同時以社交距離和親密度為特征的“非私人的有界關系”[30]。出于安全考慮，處于這些關系中的人可能很少分享自己的親密信息(如他們可能不知道對方的名字)，這種關系可以被稱為“友好”或“社交”，“有界”一詞主要表達這種關系對公共空間的限制。游客在非私人有界空間和完全私人空間中的風險感知和社交互動行為是不同的。類似地，Airbnb上的住宿房源類型主要分為兩大類，一類是完整獨立的房源，享有完全獨立和私人的空間，不需和任何其他人(如房東或其他游客)近距離接觸和社交；還有一類是共享空間的房源，需要與房東或其他顧客共享部分空間，如客廳、廚房和其他設施等。由于共享房源允許陌生人聚在一起，基于房東或其他旅行者的不確定性，顧客可以認為共享房源是危險的[31]，進而帶來更高的感知風險。因此，不同類型房源下伙伴陪同在感知相似性與顧客持續(xù)參與行為間扮演的負向調(diào)節(jié)作用可能不同。具體來說，當顧客選擇獨立房源時，由于幾乎沒有什么機會近距離與陌生的房東或其他顧客交往，潛在的風險感知較弱，此時伙伴陪同對感知相似性與顧客持續(xù)參與行為關系的調(diào)節(jié)作用可能減弱。相反，當顧客選擇共享房源時，由于有更多機會近距離與陌生的房東或其他顧客交往，潛在的風險感知更強，此時伙伴陪同對感知相似性與顧客持續(xù)參與行為關系的調(diào)節(jié)作用會加強。因此，提出以下假設：

假設3：感知相似性、伙伴陪同和房源類型對顧客持續(xù)參與行為存在三重交互影響，且當顧客選擇共享房源時，伙伴陪同對感知相似性與顧客持續(xù)參與行為關系的負向調(diào)節(jié)作用被加強，相反則被削弱。

綜上所述，本文理論模型如圖1所示：

圖1 理論模型圖

三、研究設計

(一)數(shù)據(jù)來源

Airbnb成立于2008年，該平臺提供廣泛多樣的房源選擇(從單人房到整棟房子，甚至包括游艇和城堡)，覆蓋了全球220多個國家的10萬多個城市，是許多學者探究共享短租領域的首選研究對象。本研究通過python軟件爬取Airbnb平臺中國北京地區(qū)2018年5月18日之前的房源數(shù)據(jù)進行分析。數(shù)據(jù)集包含房源列表信息、房東信息和消費評論等內(nèi)容，刪除含空白和缺失的列表后，最終獲得包含2784個房源列表、695個房東和51074個顧客共56841條房東和顧客匹配的交易列表。

(二)變量說明

表1顯示了所有變量的含義和描述性統(tǒng)計結果。本研究根據(jù)相同的房東ID匹配房東和顧客的完整交易信息，包含交易次數(shù)、房源特征信息、房東特征信息和消費者事后撰寫的評論等信息。由于客人只有在完成預訂后才能在Airbnb上發(fā)表評論，因此如果出現(xiàn)同一顧客和同一房東的多條評論信息，則認為是顧客多次回購同一房東的房源，實現(xiàn)對平臺的持續(xù)參與行為。因此，因變量用顧客回購同一房東管理下所有房源的次數(shù)來衡量顧客持續(xù)參與行為(RepeatHost)，如果沒有回購則為0，如果有回購則用回購的次數(shù)來測量顧客回購行為。自變量為感知相似性(Similarity)，采用房東是否與顧客具有語言上的相似性來測量。語言作為一種交流工具和文化的重要組成部分，是跨文化交流的堅實起點，相同的語言可以最大限度地減少溝通差距和誤解的可能性，相較于文化相似性，更可能積極預測消費者對旅游服務供應商的互動評價[32]。其中，取值1為房東在個人頁面撰寫的自我介紹語言與房客撰寫的評論語言一致，即認為二者使用語言上具有相似性(即雙方共同使用英文或共同使用中文)；相反，取值0為房東撰寫的自我介紹語言與房客撰寫的評論語言不一致，即認為二者使用語言上不具有相似性(一方使用英文，另一方使用中文)[33][34]。

表1 變量描述及描述性統(tǒng)計結果

調(diào)節(jié)變量包括：(1)伙伴陪同(Companion)，為二元變量，指顧客入住房源時是否有親密伙伴的陪同，該變量是由訂購房源的床個數(shù)來測量的，如果房間有兩個及以上的床，就有理由認為消費者是有伙伴陪同一起訂購房間的，否則就會選擇只有一張床的房間，因此訂購兩個及以上張床的房間取值為1，表示有伙伴陪同，如果僅有一張床就取值為0，表示無伙伴陪同；(2)房源類型(Roomtype)，為二元變量，指顧客入住房源的房源類型是獨立房源或是共享房源。如果消費者選擇共享房源，取值為1，需要與房東或其他客人共享一個房源的部分空間；相反，如果選擇獨立房源，取值為0，無須與任何人分享任何空間。為保證結果的準確性，本研究還控制了一些房源特征變量，分別為房源的洗手間數(shù)量(Bathrooms)、房源可容納的顧客數(shù)量(Guest)、房源房間的價格(Price)和房源的地點(Location)，其中房源的地點是個二元變量，取值1為在市區(qū)，0為在郊區(qū)。

(三)實證模型

因變量是具有非負整數(shù)的計數(shù)變量(顧客回購同一房東房源的次數(shù))，因此考慮了泊松回歸、負二項回歸以及零膨脹柏松回歸和零膨脹負二項回歸。然而，由于因變量顧客持續(xù)參與行為(RepeatHost)的方差為9.515，遠大于均值0.380，數(shù)據(jù)過度分散，離泊松回歸的假設相差甚遠，因此考慮采用負二項回歸。隨后，引入穩(wěn)健標準誤進行負二項回歸的參數(shù)估計，結果α(過度分散系數(shù))的估計值為34.584，大于0，且置信區(qū)間為[33.127，36.104]，不包含0，表明應當使用負二項回歸模型。同時，負二項回歸模型的IRR結果顯示，感知相似性的平均強度每增加1個單位，顧客持續(xù)參與行為的頻次將是原來的1.454倍(IRR=1.454)，且置信區(qū)間為[1.270，1.663]，表明顧客對商家的感知相似性高時發(fā)生回購的概率更高。此外，在對比了負二項回歸和零膨脹負二項回歸后最終發(fā)現(xiàn)負二項回歸更適合。因此本文采用了混合負二項回歸來檢驗主模型，同時采用分組回歸做穩(wěn)健性檢驗。為了測試感知相似性(Similarity)、伙伴陪同(Companion)和房源類型(Roomtype)對顧客持續(xù)參與行為(RepeatHost)的三重交互效應，本研究分析了以下三個主要方程：

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表示常數(shù)項，ε表示剩余誤差項。同時，為了避免計算偏差，對具有偏態(tài)分布(偏態(tài)=8.046)的房間價格(Price)進行了對數(shù)轉換。在方程(1)中，估計感知相似性(Similarity)是否對顧客持續(xù)參與行為(RepeatHost)有積極影響。在方程(2)中，估計伙伴陪同(Companion)是否對感知相似性(Similarity)與顧客持續(xù)參與行為(RepeatHost)的關系具有調(diào)節(jié)作用。在方程(3)中，估計感知相似性(Similarity)、伙伴陪同(Companion)和房源類型(Roomtype)對顧客持續(xù)參與行為(RepeaHostt)的三重交互影響。由于交互作用項之間可能存在多重共線性，也計算了方差膨脹系數(shù)(VIF)[35]。

四、數(shù)據(jù)分析與假設檢驗

(一)描述性統(tǒng)計分析結果

各變量的描述性統(tǒng)計分析結果如表1所示。其中顧客持續(xù)參與行為(RepeatHost)最小為0，最大為89，平均值為0.38。由數(shù)據(jù)結構來看，有回購行為的顧客占比較少，可能是因為顧客持續(xù)參與行為很大程度上受動機的影響，很多旅客只是一次性的旅游行為，只有再次到北京才可能會回購房東。感知相似性(Similarity)平均值為0.33，表明具有相似性的主客接近三分之一?；锇榕阃?Companion)平均值為0.44，表明還是有將近一半的人出行會有親密的伙伴陪同。而房源類型(Roomtype)平均值為0.52，表明52%左右的消費者選擇了有共享空間的房間，即需要與他人共享部分空間的房源。在控制變量方面，房源洗手間最小為0，最大為10，平均值為1.13；房源容客量最大能達到16，最少包含一人，平均值為1.58，表明大多房間能夠容納1—2人住宿。房源95%分布在五環(huán)內(nèi)的市區(qū)，房源的整體均價在393.62元左右，分布在低至64元、高至8886元的區(qū)間內(nèi)。

(二)實證分析結果

表2顯示了所有變量之間的皮爾遜相關系數(shù)。結果表明，感知相似性(Similarity)與顧客持續(xù)參與行為(RepeatHost)顯著正相關(r=0.022，p<0.001)，而房源類型(Roomtype)與顧客持續(xù)參與行為(RepeatHost)顯著負相關(r=-0.031，p<0.001)?；锇榕阃?Companion)與顧客持續(xù)參與行為(RepeatHost)顯著負相關(r=-0.015，p<0.001)。同時，由于感知相似性(Similarity)、房源類型(Roomtype)和伙伴陪同(Companion)都是0-1分布的虛擬變量，因此針對三者做兩兩相關的卡方檢驗，結果顯示P值均顯著，與皮爾遜相關結果一致。此外，對所有模型的方差膨脹因子(VIF)進行了檢驗，以估計多重共線性。結果表明，平均VIF值為1.3，均低于10，表明多重共線性在研究中不是一個嚴重問題[35]。

如表3所示，模型1至模型4顯示了主模型混合負二項回歸的分析結果。在模型1中，引入所有控制變量，其中，房源洗手間(Bathrooms)、房源容客量(Guest)及房源地點(Location)與顧客持續(xù)參與行為(Repeat)顯著負相關，而房間價格(Price)對顧客持續(xù)參與行為(RepeatHost)的影響不顯著。

表3 回歸分析結果

在模型2中，引入顧客持續(xù)參與行為(RepeatHost)、感知相似性(Similarity)和所有控制變量，結果表明，感知相似性(Similarity)對顧客持續(xù)參與行為(RepeatHost)有顯著的正向影響(β=0.374，p<0.001)。因此，假設1得到支持。

在模型3中，伙伴陪同(Companion)和感知相似性(Similarity)的交互作用對顧客持續(xù)參與行為(RepeatHost)有顯著的負面影響(β=-0.514，p<0.001)。如圖2顯示，相較于沒有伙伴陪同的情況，在有親密伙伴陪同時，感知相似性對顧客持續(xù)參與行為的積極影響被極大削弱，甚至變?yōu)樨撓蛳麡O的影響，證明此時感知相似性和伙伴陪同可能產(chǎn)生替代效應。因此，假設2得到支持。

圖2 伙伴陪同的調(diào)節(jié)作用圖

模型4顯示，伙伴陪同(Companion)和感知相似性(Similarity)和房源類型(Roomtype的三重交互作用項對顧客持續(xù)參與行為(RepeatHost)有顯著的正向影響(β= 0.932，p<0.001)。如圖3顯示，相較于獨立房源，當顧客選擇共享房源時，伙伴陪同對感知相似性和顧客持續(xù)參與行為之間關系的負向調(diào)節(jié)效應明顯更強，感知相似性對顧客持續(xù)參與行為的正向影響更大程度上得到削弱，此時感知相似性對顧客持續(xù)參與行為的影響變?yōu)樨撓?，伙伴陪同與感知相似性可能產(chǎn)生替代效應。因此，假設3得到驗證。

圖3 三重交互調(diào)節(jié)作用圖

為保證主效應模型的穩(wěn)健性，通過對不同房源類型的樣本進行分組回歸來進行穩(wěn)健性檢驗。如表3中的模型5和模型6所示，模型5表明當顧客選擇共享房源類型時，伙伴陪同(Companion)和感知相似性(Similarity)的交互作用對顧客持續(xù)參與行為(RepeatHost)有顯著的負向影響(β=-1.069，p<0.001)；模型6表明當顧客選擇獨立房源類型時，伙伴陪同(Companion)和感知相似性(Similarity)的交互作用對顧客持續(xù)參與行為(RepeatHost)沒有顯著影響。如圖4顯示，當顧客選擇共享房源時，伙伴陪同對感知相似性和顧客持續(xù)參與行為之間關系的負向調(diào)節(jié)效應十分明顯，引發(fā)二者關系從積極趨勢到消極趨勢的轉變。而在獨立房源下，伙伴陪同對感知相似性和顧客持續(xù)參與行為之間關系的負向調(diào)節(jié)效應較為平緩。因此，穩(wěn)健性檢驗模型與主模型結果一致，表明模型具有穩(wěn)健性。

圖4 基于房源類型的分組回歸調(diào)節(jié)圖

五、結論與啟示

(一)研究結論

隨著旅游業(yè)和酒店業(yè)競爭的日益激烈，住宿行業(yè)已經(jīng)快速發(fā)生了變化，Airbnb已經(jīng)成為威脅傳統(tǒng)住宿行業(yè)的重要參與者。但共享經(jīng)濟平臺環(huán)境中的房東相似性對Airbnb在線客戶復雜決策影響過程的研究仍然很少。本文基于相似吸引理論，考察感知相似性、親密伙伴陪同和房源類型在影響顧客持續(xù)參與行為方面的三重交互作用，研究結果表明所有的假設都得到了支持。

首先，感知相似性作為房東社交吸引力的重要組成部分可以積極影響顧客持續(xù)參與意愿。相似性高的房東不僅有助于吸引顧客的購買決策，更可能被視為信任度更高的房東，可以有效降低信息不對稱的風險，從而吸引用戶的持續(xù)參與行為。本研究與前人的研究結果具有一致性，例如，Kwok 和Xie(2018)[36]的研究表明感知房東的相似性可以促進消費者的信任、購買態(tài)度及行為意愿。

其次，本文的研究結果表明親密伙伴陪同可以削弱感知相似性對顧客持續(xù)參與行為的積極影響。Berscheid等(1989)[28]認為親密伙伴的陪同有助于增加游客在陌生環(huán)境下的心理安全感，降低陌生環(huán)境帶來的感知風險，進而可能激發(fā)游客尋求旅游體驗的新鮮感和刺激感。本文的研究結果證明了在共享短租背景下，親密伙伴陪同仍然存在重要的調(diào)節(jié)作用，當消費者有親密伙伴陪同時，感知風險下降，與房東社交互動的欲望降低，此時感知相似性對顧客持續(xù)參與行為的積極影響也會被削弱。

最后，感知相似性、伙伴陪同和房源類型對顧客持續(xù)參與行為存在三重交互的影響。Tussyadiah(2015)[31]的研究表明，相較于獨立房源，入住共享房源的顧客由于被迫需要與房東或其他住客互動，感知到的風險更高，此時如果有親密伙伴的陪同會大大降低風險感知，極大削弱感知相似性對顧客持續(xù)參與行為的積極影響，此時負向調(diào)節(jié)作用十分顯著。反之，在獨立房源下，消費者的感知風險較低，此時親密伙伴陪同的調(diào)節(jié)作用并不顯著。我們的研究結果進一步拓展驗證了Tussyadiah(2015)[31]的結論。

(二)貢獻與啟示

本研究的理論貢獻在于：第一，推動了共享短租平臺信息不對稱問題及主客互動問題的新進展。第二，檢驗了在線購買決策階段信息源(房東)的感知相似性作為重要的社交吸引力信號對顧客持續(xù)參與行為的影響，補充了相似吸引理論在共享經(jīng)濟平臺下的理論適用性。第三，完善了對感知相似性影響顧客持續(xù)參與行為邊界條件的探討，通過引入伙伴陪同和房源類型兩個調(diào)節(jié)變量，構建了一個被調(diào)節(jié)的調(diào)節(jié)效應模型，探討了感知相似性、伙伴陪同和房源類型對顧客持續(xù)參與行為的三重交互作用，對未來研究提供了新的研究思路和方向。

本研究的管理啟示在于：第一，共享短租平臺企業(yè)應積極關注房東和顧客間社交互動體驗的建立，平臺企業(yè)可以根據(jù)顧客的人口統(tǒng)計變量及偏好進行群體細分，加強主客相似匹配推薦機制的建立，完善用戶體驗。第二，平臺企業(yè)也可以與房東合作，精細化打造基于認同感的相似社群，例如Airbnb 推出的本地特色服務項目，如咖啡教學、繪畫體驗、同城徒步等活動，通過聚集一群相似的個體，增加顧客體驗和平臺粘性。第三，平臺還可以建立顧客間的“兼容性”機制促進顧客與顧客間的相似吸引效應。Martin 和Pranter(1989)[13]將“兼容性”管理定義為將相似客戶吸引到服務環(huán)境中，通過積極管理互動環(huán)境下客戶間的互動增強互動的滿意度和積極參與行為，服務提供商可以通過管理客人間的“兼容性”努力獲得相似的客戶群體，進而對彼此的互動體驗產(chǎn)生積極影響。

(三)局限與展望

本研究也存在一些局限性：首先，本研究數(shù)據(jù)來自全球化平臺Airbnb，但近年來我國涌現(xiàn)出許多優(yōu)秀的共享短租平臺，如美團、途家、小豬等，未來的研究可以擴展到更多平臺，探究國內(nèi)外品牌平臺特征及消費者行為偏好的差異性。其次，由于受橫截面數(shù)據(jù)的限制，可能無法準確描述客戶決策過程的動態(tài)屬性，未來可以收集更多時間節(jié)點的縱向數(shù)據(jù)，交叉驗證該模型。最后，由于受平臺用戶隱私限制，無法獲得房東和顧客的更多個人信息，例如年齡、種族、性別等，本研究僅測量了顧客與房東的感知語言相似性對顧客持續(xù)參與行為的影響，未來研究可以嘗試探討其他相似性維度帶來的更多影響。