共享经济下在线评论对民宿预定意愿影响研究

摘要：互联网技术加速了共享经济发展，民宿作为共享经济的热门产业之一，为游客提供了在线民宿这一新式选择。笔者选取评论接受者专业能力、评论内容特征以及评论者资信度等角度来分析在线评论对民宿预定意愿的影响。随后，采用SPSS展开深入探究，逐步完成回归、相关性、因子、信效度以及描述性等方面的分析。通过这种方式，帮助民宿房屋主识别影响预定意愿的因素以此来提高预定量。

关键词：共享经济；民宿；在线评论

1 绪论

1.1研究背景

随着人类社会文明的不断发展，越来越多的人选择绿色、环保、低碳的生活方式，杜绝浪费、减少成本、便利、快捷高效等关键词常挂人们嘴边，这种生活方式催生了共享理念。互联网技术加速了共享经济发展，在互联网技术支持下，供给者将闲置资源通过共享平台将使用权暂时转移给物品或服务的需求者。根据统计数据所示，截止到2017年，国内拥有4.9万亿的共享经济交易额。在这其中，共有145亿交易额属于房屋共享领域。需要注意的是，共享经济已成为人们生活中不可缺少的一部分，各种实物共享平台的出现改变人们现有的经济生活方式，个人可通过滴滴打车、共享单车、Airbnb等平台共享他人资源，以此来节约成本，减少浪费。

从实际情况来看，共享经济涉及范围极广，而民宿属于核心组成部分。共享经济打破了酒店为游客住宿的传统选择，为游客提供了在线民宿这一新式选择。具体而言，民宿属于新兴产业。究其原因，民宿既可以满足住宿需求，又能提供增值服务，提升顾客的入驻体验。与此同时，个性化、浓郁的当地特色、自由化、便捷化的民宿受到了广大旅客的青睐。线上民宿最早在欧X家兴起，进入中国较晚，但2015年以来，国内的民宿行业获得了巨大的成长空间。除此之外，其搜索指数逐年增长。根据统计数据所示，截止到2016-2017年，民宿与传统酒店的搜索频率逐渐处于平衡态势。

图1：2013-2017年酒店&民宿搜索趋势分布

民宿具有相对价格优势，在线民宿平台提供的民宿平均价格比大多数城市的线下酒店低。其次，大多数民宿具有独特的设计和装修风格，游客常常被其具有浓郁色彩的当地建筑和装饰风格吸引，与传统标准化酒店相比，入住其中不仅是住宿需求，更是一种文化体验，游客可以真正了解当地人的生活方式、传统民俗。

随着互联网的发展与应用，消费者的购买决策从线下发展到线上，越来越多的消费者乐于分享产品并参与评价。在实践过程中，对顾客消费决策构成影响的因素分为在线反馈、售后服务态度以及品牌影响力等方面。究其原因，在线反馈比广告营销的宣传效果更为真实。因此，顾客更倾向于翻阅在线反馈。需要注意的是，传统酒店与民宿之间存在较大差异。以民宿为例，其交易性质较为特殊。具体而言，顾客租赁房东的闲置房源，使双方各取所需，进而实现共赢。不过，双方掌握的信息不对等，导致顾客处于弱势地位。在这种情况下，在线反馈能够解决信息不对称的现象[1]。

1.2 研究目的和意义

1.2.1研究目的

随着我国共享经济和旅游业的发展，民宿产品质量关系到前两者的发展。因此，增设在线反馈板块至关重要。在该板块的帮助下，顾客能够迅速掌握所需信息，并做出更加合理的判断。通过这种方式，既可以提升产品销量，又能完善相关领域的理论研究体系。目前许多学者研究了在线评论对商品预订意愿的影响，但在共享经济这一领域类似的研究还很少。中国民宿业的发展正处于快速发展阶段，本论文主要研究在共享经济背景下，在线评论对民宿预订意愿的影响，这一研究是为了更好帮助消费者做出决策，也为房主提供更多改善措施来提高其房屋预订量。

1.2.2研究意义

(1)在线评论能够反映出顾客入驻体验，既可以曝光产品信息，又能帮助房东及时改正不足之处，进而推动民宿产业的发展。

(2)本文研究在于发现民宿评论的哪些特征能够提高预订意愿，利于房主结合这些因素来提出营销策略和管理意见，提高房屋的预订量，从而提高收入。

(3)本文研究成果对传统标准性酒店业的发展有一定影响。传统酒店行业可以通过民宿预订意愿的影响因素来改变自身的发展策略，促进酒店业的发展；将影响民宿预订意愿的因素和影响传统酒店预订意愿的一般因素相比较，分析共享经济发展特征。

1.3研究方法和框架

研究方法（1）文献分析法：本文以在线评论、民宿等为主题词，利用图书馆、网络资料库以及期刊等渠道搜集文献资料。再对相关文献进行分类整理，了解在线评论及购买意愿的基本理论。与此同时，对民宿产品的特点及现状展开深入探究，逐步形成独特的观点。

（2）调查研究法：为提升研究结果的准确性，笔者以调查问卷的形式获取在线评论对民宿预订意愿的影响等相关数据。随后，对获取数据进行整合梳理，进而形成有效信息。

（3）统计分析法：在研究过程中，笔者选取SPSS22.0为研究工具，将假设的影响因素作为自变量，而因变量是民宿预订意愿。随后，还要进行信效度分析、描述性统计分析以及选用pearson相关系数法进行相关分析等，对模型假设进行检验，得出结论。

1.3.2研究框架

第一章为诸论。其主要构成内容包括研究框架、研究方法、研究意义、研究目的以及研究背景等内容。

第二章为文献综述。其主要构成部分包括文献综述、在线反馈、共享经济定义以及共享经济理论与概念。

第三章为模型构建，主要包括对已有模型的分析，设置研究假设并设计问卷。

第四章为实证分析。其主要构成部分包括回归、相关性、因子、效度、信度以及描述性等方面的分析。通过这种方式，提升研究结果的准确性。

第五章为研究结论与展望。其主要构成部分包括研究结论、研究不足以及相关建议，详情见图2。

图2 研究框架图

2 文献综述

2.1共享经济

琼·斯潘思、马科斯·费尔逊（1978）在研究共享经济时，认为“协同消费”会得到大众的认可，并逐渐成为主流消费趋势[2]。需要注意的是，“协同消费”与共享经济存在明显差异性。简而言之，前者的出现时间较早，而后者依附于互联网。Belk(2010)在研究共享经济时，明确指出互通有无，互帮互助是共享经济存在的基础[3]。Rogers、Botsman(2010)在研究共享经济时，提出分享闲置资源是实现共享的必要条件。在共享经济的影响下，双方能够各取所需，进而实现共赢[4]。根据相关资料所示，“分享经济”是共享经济的别称。与此同时，学界未能界定相关概念的覆盖范围，影响了共享经济领域的发展。在研究过程中，许多学者认为大众利用互联网平台分享闲置资源。通过这种方式，既可以满足他人需求，又能获取相应的经济收入，就是所谓的共享经济。与此同时，也有学者认为闲置资源受到现代化信息技术的影响，能够发挥资源本身价值，并成为推动社会经济发展的重要组成部分。

Cheng M(2016)在研究该领域时，以2010-2015年的相关文献为基础，逐步完成后续研究。需要注意的是，其研究共分为三部分，具体包括共享经济与其他行业之间的关系，共享经济的特点及现状，共享经济的发展方向。在其影响下，共享经济获得了多数学者的认可，覆盖范围也大幅度提升[5]。高琳(2018)在研究该领域时，对民宿产品展开深入探究。她明确指出房东将闲置房源进行出租，并获取一定的经济报酬，就是所谓的民宿产品。简而言之，民宿产品也属于租赁行为[6]。程子赫、李彬彬在研究该领域时，认为民宿产品的质量参差不齐，严重影响了行业发展。因此，他们认为XX要承担更多责任，逐步增强监管力度。与此同时，民宿产品也要完善品牌机制，尽可能的优化产品质量。通过这种方式，提升顾客入驻体验[7]。高洋(2018)在研究该领域时，认为民宿产品与旅游业密切相关。与此同时，前者也关系到共享经济行业的发展。因此，XX要重视民宿产品的质量，使其获得更多发展机会[8]。卢长宝(2018)在研究过程中，明确指出民宿产品与传统酒店存在一定的共性。具体而言，环境优雅、设备齐全、服务水平以及住宿价格等因素都会对顾客消费决策构成影响[9]。张赞、凌超(2014)在研究该领域时，选取线短租为研究基础，详细分析了“共享经济”的发展方向。在研究过程中，他们采用了SCP范式完成相关分析。通过这种方式，找出共享经济存在的问题，并提供行之有效的解决方案[10]。

2.2在线评论

J. Lee，Park以及D.H.(2009)在研究过程中，认为品牌影响力与在线评论密切相关。与此同时，在线评论也关系到产品销量。因此，企业及个人都要慎重对待[11]。陈市(2018)在研究过程中，选取回归实证模型为研究对象，对共享经济与民宿产品之间的关系展开深入探究[12]。郭雨佳(2018)在研究过程中，选取实证分析为研究工具，有效拓宽了研究视角。除此之外，她还采用了多元回归模型，全面分析共享经济的现状及特点[13]。Mauri(2013)在研究该领域时，采用问卷调查的形式获取所需数据。随后，他对在线评价与民宿产品展开分析，并指出在线评价与消费者意愿密切相关[14]。Pan(2011)在研究该领域时，正面评价与消费者意愿呈正相关。简而言之，正面评价的数量越多，顾客的消费意愿越高[15]。杜学美(2016)在研究该领域时，对学生群体的消费意愿展开探究。他明确指出能对顾客消费意愿构成影响的因素较多，具体包括反馈数量以及评价内容等方面[16]。聂伟,田娟娟(2017)在研究过程中，选取消费者感知为基础，详细分析顾客消费意愿与在线反馈之间的关系[17]。蒋周莉(2018) 在研究过程中，收集顾客消费意愿的相关数据，并对其进行整合梳理，最终形成有效信息。她明确指出，顾客消费意愿受多个因素影响。因此，企业及个人要结合产品情况，逐步提高服务水平，才能吸引更多潜在客户[18]。宋玲玉、朱阁和赵建欣(2017)在研究过程中，认为消费意愿与产品售价、产品质量以及产品反馈等因素密切相关。[19]。汪蒙(2018)在研究过程中，构建了顾客消费意愿模型。需要注意的是，该模型共由8个变量构成，具体包括品牌黏性、品牌声誉、消费意愿、反馈周期、反馈内容以及反馈数量等方面[20]。郑小平(2008)在研究该领域时，认为顾客的消费意愿与反馈数量、反馈周期以及反馈质量呈正相关。因此，企业及个人要尽力争取到优质反馈[21]。

2.3 文献述评

综上所述，国内学者的主要研究视角均为共享经济未来的发展方向；共享经济的特点及现状；顾客消费意愿与在线评论之间的关系；酒店及旅游等行业与共享经济之间的关系。需要注意的是，选取传统酒店与在线评论为视角的研究成果数量不少，且人们可以借助这些成果对在线短租影响因素进行分析, 但是在具体解释在线民宿预订意愿上还存在不足之处。本文在现有文献基础上，采取客观且有数据支撑的研究方法，将共享经济中民宿行业与在线评论相结合，研究在线评论对民宿预定意愿的影响因素。

3模型的构建

3.1影响维度的确定

本文影响民宿预定意愿各维度如表1所示：

表1 影响维度定义

3.2研究假设

本文提出以下基本假设：

（1）在线评论数量与民宿预定意愿的影响

从实际情况来看，网站产品的评论总数与其在线评论数量相同。通常情况下，消费者在进行产品搜索时，会选择评论数量较多的店铺。因为评论数量较多体现了该产品较受欢迎，消费者的从众心理影响下，会激发其购买意愿。基于此，提出假设：

H1：在线评论数量越多，对民宿预定意愿影响越大

（2）在线评论质量与民宿预定意愿的影响

对于消费者而言，反馈内容、反馈客观性、反馈有效性、反馈真实性以及反馈的可信性都会对评论质量构成影响。当消费者在浏览评论时，高质量的评论会给消费者提供大量真实有帮助的信息，会提高其购买意愿；低质量的评论会使消费者感到虚假和无用。基于此，提出假设：

H2：在线评论质量越高，对民宿预定意愿影响越大

（3）在线评论效价与民宿预定意愿的影响

在线反馈分为三种类型，具体包括中立的评价、负面的评价以及正面的评价。需要注意的是，这三种类型的评价共同构成了在线评论效价值。是评论所表现出来的整体态度。当在线评价的效价为正时，会引导消费者的购买决策；当在线评价的效价为负时，消费者通常会拒绝购买该产品或服务。基于此，提出假设：

H3：民宿预定意愿与在线评论效价呈正相关。

（4）评论者资信度与民宿预定意愿的影响

从实际情况来看，专业能力与可靠性共同构成了资信度。网站上对于某产品或服务的评论较多，但通常情况下，人们更愿意参考或相信可靠的来源提供的信息。同样，消费者也更相信具有与该产品或服务相关专业知识的评论发送者。基于此，提出假设：

H4：评论者资信度越高，对民宿预定意愿影响越大

（5）评论接收者专业能力与民宿预定意愿的影响

在进行购买时，面对众多在线评论，若评论接收者的专业能力很强，例如，其对该产品或服务具有专业的知识或其具有丰富的购买经验，该消费者不会过多的依靠在线评论来决定是否购买。反而，若评论接受者的专业能力差，缺少关于该产品或服务的相关知识，其会依赖在线评论，积极寻找相关信息，来帮助自己决定是否购买。基于此，提出假设：

H5:评论接收者专业能力越强，对民宿预定意愿影响越小

3.3建立模型

（1）已有概念模型的分析

在研究过程中，笔者以郑小平（2008）的研究成果为基础，构建了相关模型后，逐步完成后续研究：

图2 在线评论对消费者购买决策影响的模型

在研究过程中，笔者以实证研究为基础，详细分析数量、时效性、资信度以及内容等条件，发现顾客消费意愿与评论质量呈正相关。简而言之，顾客更倾向于购买反馈数量多，反馈周期短以及反馈者资信度高的产品。笔者选取郑小平理论模型为研究工具，发现其只是从评论内容特征的其中3点和评论者特征的其中1点来进行分析，忽略了评论接收者的特征。

（2）构建模型提出假设

在总结文献，并对已有研究中的概念模型的分析。在研究过程中，笔者认为新客户特征、老客户特征以及评论内容共同构成了在线评论。具体而言，顾客专业能力是新客户特征；老客户资信度是老客户特征；评论效价、评论质量以及评论数量是在线评论。通过上述模型梳理，构建以下本文的模型：

图3本文的理论模型

3.4问卷设计

为了保证问卷调查的质量和效果，本文查找了相关文献，整理出在线评论对民宿预定意愿的相关影响因素，并借鉴其他学者对于相同变量设计问项的方法。随后，笔者完成了问卷调查。需要注意的是，问卷核心与基础信息共同构成了问卷内容。前者关于态度方面的研究，采用了李克特五分量表进行测量，总共测量了评论数量、评论质量、评论效价、评论者资信度和评论接收者的专业能力这五项维度用来讨论其对民宿预定意愿的影响。各变量的具体问项如下表所示：

表 本研究各变量的测量量表

4 实证分析

4.1描述性分析

从上表可知问卷调查对象中女性占比64.36%，35.64%的调查对象为男性。从年龄的分布情况来看，样本中有超过67%年龄分布在“21-30岁”之间，50岁以上的受访对象仅占比1.49%。学历分布在“本科”阶段的受访者占55.94%，其次是专科比例是34.16%。月收入大部分分布在“2000-5000元”范围内，占比46.04%。

4.2信度和效度分析

4.2.1信度分析

根据上表所示：综合各个参数的平均值后，Cronbachα系数值达到0.833。因此，其信用系数界限值高于0.8。由此可见，其信度质量比较理想。以“CITC值”为例，能对其构成影响的因素极多，具体包括薪酬、年龄段以及性别等基本信息。与此同时，上述因素的对应数值均在0.2~0.3间。在这种情况下，能够证明其余各项与薪酬、年龄段以及性别等因素的关联性不强。当研究人员采用预测试分析时，可针对此项进行修正后再收集正式数据(如果是正式数据分析可考虑对此项进行删除处理)。其次，学历，具有与民宿相关的专业知识，有丰富的民宿预定经验对应的CITC值小于0.2，由此可见，其影响力较小，可以忽略不计。简而言之，在上图数据统计中α系数>0.8的项目，其信用质量比较理想，需要进行深入研究与分析。

4.2.2效度分析

根据上表所示，研究人员采用KMO和 Bartlett球形度检验方法，对各个参数之间的关联性进行检测。根据KMO 值的度量标准：当效度极为理想时，该值始终大于0.8；当效度比较理想时，该值在0.7-0.8之间；当效度处于正常状态时，该值在0.6-0.7之间；当效度并不理想时，该值低于0.6。由于0.890是KMO的值，能够证明问卷获取数据较为准确。

4.3差异分析

4.3.1t检验

从上表可知，利用t检验（全称为独立样本t检验）去研究1、性别对于在线预订意愿、反馈数量、反馈质量、反馈效价、反馈资信度以及新客户专业能力等领域存在的不同之处。从上表可以看出不同性别样本对于在线预订意愿, 评论接受者专业能力, 评论者资信度, 评论效价, 评论质量, 评论数量全部均呈现出显著性(p<0.05)，意味着不同性别之间均有着差异性。具体分析可知：

1、性别对于在线预订意愿呈现出0.01水平显著性(t=3.692，p=0.000)，以及具体对比差异可知， 1.0的平均值(3.36)，会明显高于2.0的平均值(2.73)。

1、性别对于评论接受者专业能力呈现出0.05水平显著性(t=-2.513，p=0.013)，以及具体对比差异可知， 1.0的平均值(-0.22)，会明显低于2.0的平均值(0.12)。

1、性别对于评论者资信度呈现出0.01水平显著性(t=3.642，p=0.000)，以及具体对比差异可知， 1.0的平均值(0.29)，会明显高于2.0的平均值(-0.16)。

1、性别对于评论效价呈现出0.01水平显著性(t=3.397，p=0.001)，以及具体对比差异可知， 1.0的平均值(0.26)，会明显高于2.0的平均值(-0.14)。

1、性别对于评论质量呈现出0.01水平显著性(t=3.446，p=0.001)，以及具体对比差异可知， 1.0的平均值(0.25)，会明显高于2.0的平均值(-0.14)。

1、性别对于评论数量呈现出0.01水平显著性(t=3.369，p=0.001)，以及具体对比差异可知， 1.0的平均值(0.24)，会明显高于2.0的平均值(-0.14)。

总结可知不同1、性别样本对于在线预订意愿, 评论接受者专业能力, 评论者资信度, 评论效价, 评论质量, 评论数量全部均呈现出显著性差异。

4.3.2方差分析

如上表所示，研究人员以方差分析为基础，所得出的数值更准确。2、年龄对于在线预订意愿, 评论接受者专业能力, 评论者资信度, 评论效价, 评论质量, 评论数量的差异性，从上表可以看出不同年龄样本对于在线预订意愿, 评论接受者专业能力, 评论者资信度, 评论效价, 评论质量, 评论数量全部均呈现出显著性(p<0.05)，意味着不同年龄样本对于在线预订意愿, 评论接受者专业能力, 评论者资信度, 评论效价, 评论质量以及反馈数量存在较大差距。

在分析过程中，笔者发现如下内容：

2、年龄对于在线预订意愿呈现出0.01水平显著性(F=6.475，p=0.000)，以及具体对比差异可知， 有着较为明显差异的组别平均值得分对比结果为“3.0>1.0;3.0>2.0”(同时也可以使用拆线图进行直观展示)。

2、年龄对于评论接受者专业能力呈现出0.05水平显著性(F=3.349，p=0.011)，以及具体对比差异可知， 有着较为明显差异的组别平均值得分对比结果为“2.0>3.0;4.0>3.0”(同时也可以使用拆线图进行直观展示)。

2、年龄对于评论者资信度呈现出0.01水平显著性(F=5.434，p=0.000)，以及具体对比差异可知， 有着较为明显差异的组别平均值得分对比结果为“3.0>1.0;3.0>2.0”(同时也可以使用拆线图进行直观展示)。

2、年龄对于评论效价呈现出0.01水平显著性(F=4.243，p=0.003)，以及具体对比差异可知， 有着较为明显差异的组别平均值得分对比结果为“3.0>1.0;3.0>2.0”(同时也可以使用拆线图进行直观展示)。

2、年龄对于评论质量呈现出0.01水平显著性(F=4.613，p=0.001)，以及具体对比差异可知， 有着较为明显差异的组别平均值得分对比结果为“3.0>1.0;3.0>2.0”(同时也可以使用拆线图进行直观展示)。

2、年龄对于评论数量呈现出0.01水平显著性(F=4.233，p=0.003)，以及具体对比差异可知，有着较为明显差异的组别平均值得分对比结果为“3.0>1.0;3.0>2.0”(同时也可以使用拆线图进行直观展示)。

综上所述，不同年龄段的顾客在评论接受者专业能力, 评论者资信度, 评论效价, 评论质量以及评论数量等方面全部均呈现出显著性差异。

4.4 相关分析

从上表可知，利用相关分析去研究在线预订意愿和评论接受者专业能力、反馈数量、反馈质量、反馈效价以及老客户资信度等因素存在的关联。在研究过程中，笔者选用Pearson为研究工具，逐步完成后续研究。

在分析过程中，笔者发现在线预订意愿与评论接受者专业能力, 评论者资信度, 评论效价, 评论质量, 评论数量共5项之间的相关关系系数值呈现出显著性，具体来看，在线预订意愿和评论接受者专业能力之间的相关系数值为-0.226，并且呈现出0.01水平的显著性，因而说明在线预订意愿和评论接受者专业能力之间有着显著的负相关关系。当0.677是在线预订意愿和老客户资信度之间的相关系数值时，其拥有0.01水平的显著性。在此基础上，老客户资信度与在线预订意愿密切相关。当0.723是反馈效价与在线预订意愿之间的相关系数值时，其拥有0.01水平的显著性。在这种情况下，反馈效价与在线预订意愿密切相关。当0.847是反馈质量与在线预订意愿之间的相关系数值时，其拥有0.01水平的显著性。基于这一点，反馈质量与在线预订意愿密切相关。当0.736是反馈数量与在线预订意愿的相关系数值时，其拥有0.01水平的显著性。由此可见，反馈数量与在线预订意愿密切相关。

4.5回归分析

在研究过程中，笔者选用回归分析法对相关数据进行处理，对各定量之间的关系展开深入探究。需要注意的是，建立线性回归模型能够降低分析难度，使各个参数之间的关系及特点变得更加直观。第一首先分析模型拟合情况，即通过R方值分析模型拟合情况，以及可对VIF值进行分析，判断模型是否存在共线性问题【共线性问题可使用岭回归或者逐步回归进行解决】；第二写出模型公式(可选)；第三分析X的显著性；如果呈现出显著性(p值小于0.05或0.01)；则说明X对Y有影响关系，接着具体分析影响关系方向；第四结合回归系数B值，对比分析X对Y的影响程度(可选)。

从上表可知，自变量包括评论接受者专业能力,评论者资信度,评论效价,评论质量以及反馈数量。在研究过程中，笔者采用线性回归分析，对在线预订意愿展开深入探究。如上表所示，0.761为模型R方值。意味着评论接受者专业能力,评论者资信度,评论效价,评论质量,评论数量可以解释S_6、在线预订意愿的76.1%变化原因。对模型进行F检验时发现模型通过F检验(F=124.649，p=0.000<0.05)。在此基础上，说明评论接受者专业能力,评论者资信度,评论效价,评论质量,评论数量中至少一项会对S_6、在线预订意愿产生影响关系，以及模型公式为S_6、在线预订意愿=0.000 + 0.015*评论接受者专业能力 + 0.225*评论者资信度-0.022*评论效价 + 0.747*评论质量 + 0.242*评论数量。

评论接受者专业能力的回归系数值为0.015(t=0.386，p=0.700>0.05)，证明新客户的在线预订意愿不会受到老客户专业能力的影响。

评论者资信度的回归系数值为0.225(t=4.013，p=0.000<0.01)，证明新客户的在线预订意愿与老客户资信度呈正相关。

当-0.022(t=-0.285，p=0.776>0.05)为评论效价回归系数值时，证明新客户的在线预订意愿不会受到反馈效价的影响。

当0.747(t=8.669，p=0.000<0.01)为评论质量回归系数值时，证明新客户的在线预订意愿与反馈质量呈正相关。

当0.242(t=3.494，p=0.001<0.01)为评论质量回归系数值时，证明新客户的在线预订意愿与反馈数量呈正相关。

5 研究结论与建议

5.1研究结论

在研究过程中，笔者选取郑小平的研究成果为基础，详细分析民宿预定意愿与在线评论之间的关系。需要注意的是，自变量是由新客户专业能力、老客户资信度、反馈效价、反馈质量以及反馈数量共同构成的。与此同时，因变量是在线预订意愿。通过数据分析，得出以下结论：

第一,评论数量正向影响在线民宿预定意愿。调查显示，在线评论数量越多，对民宿预定意愿影响越大。消费者更愿意预定评论数较多，受到较高关注的民宿。

第二，评论质量正向影响在线民宿预定意愿。调查显示，在线评论质量越高，对民宿预定意愿影响越大。简而言之，顾客预定意愿会受到反馈内容的影响，具体包括反馈有效性、反馈相关性、反馈客观性、反馈可靠性以及反馈真实性等方面。

第三，评论效价正向影响在线民宿预定意愿。调查显示，在线评论效价越高，对民宿预定意愿影响越大。当该民宿在线评论的效价为正时，即在线评论倾向是正面的，会提高消费者民宿预定意愿。

第四，评论者资信度正向影响在线民宿预定意愿。调查显示，评论者资信度越高，对民宿预定意愿影响越大。当在线评论来源于资信度高的评论者，即评论者信用度高或拥有关于该民宿的相关知识的评论者，其发布的评论会提高消费者的民宿预定意愿。

第五，评论接收者专业能力不会影响在线民宿预定意愿。调查显示，评论接收者专业能力与民宿预定意愿影响无太大关系。若消费者拥有关于民宿的专业能力或拥有丰富的民宿预定经验，则其不会过多的依赖在线评论，其有自己的判断能力，能够独立完成预定。

5.2管理建议

第一，企业及个人都要意识到在线反馈的重要性，并以此为基础，逐步增强品牌影响力。究其原因，品牌影响力与反馈数量呈正相关。除此之外，民俗的可信度和知名度都跟反馈数量密切相关。不仅如此，正向反馈关系到产品销量，进而形成口碑效应。另外，在线民宿可与消费者通过在线交易这个平台建立直接沟通，为品牌的口碑传播聚集人气。

第二，提高在线反馈的管理水平。简而言之，反馈效价、反馈质量、反馈数量以及评论者资信度正向影响民宿预定意愿，因此，民宿主可以采取激励措施来鼓励消费者尽可能多的提供正向反馈，具体包括好评返现、礼品赠送以及折扣优惠等方式。对于房东而言，既要提升服务水平，又要加强沟通。通过这种方式，不仅可以回应消费者的抱怨，也可以获得民宿的改进方向。民宿主应发掘资信度高的在线评论者并重点管理资信度高的评论者以确保充分发挥网络口碑营销的作用，这些评论者能够比较客观准确地描述该民宿，并且对该民宿有更清楚的认识。

5.3研究不足

第一，调研对象和问卷收集方式的局限。本文的调研范围较窄，年龄结构上存在不足，并且只通过问卷星网站发布问卷，没有进行线下发布。

第二，本文对在线评论对民宿预定意愿的影响研究只分析了评论数量、评论质量、评论效价、评论者资信度和评论接受者专业能力这五个维度，具有一定的片面性。

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致 谢

转瞬间我已经在四川农业大学度过了4年的校园时光，回首这4年，喜悦与欢乐、艰辛与泪水共有。历时两个月的毕业论文终于告一段落，这也许是大学本科生活最后也是最重要的一件事情了。在此次论文的撰写过程中，从开始进入课题到论文顺利完成，每走一步对我来说都是新的尝试与挑战，在这段时间里，我学习到了很多知识，也有很多感受，从一无所知，查看相关的资料和书籍，让自己的头脑中模糊的概念逐渐清晰，每一步改善都是我学习的收获。

在整个论文写作过程中，师长、同学、朋友给了我无言的帮助，在这里感谢各位的帮助。感谢我的导师杨勤老师，对我论文的研究方向做出了指导性的意见和推荐，在论文撰写过程中对我遇到的问题和疑惑给予悉心指点，提出了许多有益的改善性意见，投出了超多的心血和精力。

共享经济下在线评论对民宿预定意愿影响研究

价格 ¥9.90 发布时间 2022年12月7日

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