鄉村民宿價格空間分異特征及其影響因素

王朝輝, 李思夢, 喬浩浩, 高 楊

(安徽師范大學地理與旅游學院, 安徽 蕪湖 241002)

近年來,在鄉村振興戰略背景下,鄉村旅游的關注度與日俱增,作為促進旅游業多樣化的渠道之一,在管理當地經濟活動、增加社區收入和縮小城鄉差距等方面發揮積極作用[1].鄉村旅游業的發展結合了農村地區的經濟、社會文化和生態環境部分,綜合帶動作用明顯,改善了農村居民的生產方式和生活水平.由此也催生出一批振興鄉村經濟的新興業態,其中,鄉村民宿最具代表性,其作為鄉村文化展示的重要窗口和地域文化的傳播載體,是一種有吸引力的可持續鄉村旅游產品,對激活當地旅游資源和促進區域發展具有重要作用.共享經濟的全球化趨勢也進一步引發了民宿行業的顯著增長,而國內外攜程、途家、Airbnb、HomeAway和VRBO等民宿預定平臺的興起,更是為游客尋求個性化和優質住宿提供了多樣化選擇渠道.如今,民宿已經成為許多國家旅游業的重要組成部分,獲得了高度關注和政策支持.

民宿起源于18世紀的歐洲,是對居民建筑、生態環境和地方文化進行綜合利用和改造的一種住宿業態[2].國內的民宿最初是借鑒臺灣的民宿形式,并逐步發展成熟起來,形成一種新型的旅游業態——民宿旅游,以滿足人們對休閑文化的追求.針對民宿的概念,有研究按地域現象、定價策略、主客關系、房東生活方式、經營動機等因素分為不同的類型[3],因此,關于民宿的定義并沒有達成共識.在不同國家和地區的民宿研究中,出現了“家庭旅館”“居民客?！薄拔幕袼蕖薄稗r家樂”“傳統民宿”“農業民宿”“休閑民宿”“鄉村旅舍”等多種提法[4].綜合各學者觀點并結合民宿自身發展情況,可以對鄉村民宿的特點進行概括:一是發展主體為利用鄉村居民閑置住宅資源;二是經營規模較小;三是獨有的主客互動關系,民宿主人參與接待,與客人共享生活設施和空間,并為其提供“家的感覺”;四是結合當地自然景觀、人文環境提供獨特的休閑體驗.

作為現代服務業的重要組成部分,民宿一直是國內外學者研究的焦點.國外的民宿研究已經相對成熟,主要集中在民宿經營管理[5]、市場營銷[6]、消費者感知價值和行為意向[7]、游客住宿經歷[8]、游客與房東關系[9]等方面.還有一部分研究重點關注民宿的空間結構與分布,對民宿空間滲透[10]、集聚與擴張規律[11]、與周圍環境之間的關系[12-13]等進行了分析探討,從而為當地旅游規劃及產業可持續發展提供理論借鑒.國內研究起步較晚,對民宿研究較少,主要圍繞民宿概念特點[4]、民宿發展及行業特征[14-15]、動機和滿意度[16]、空間分布[17-20]等方面,也有研究涉及客房定價及其決定因素這類主題[21-22],如牛阮霞等[23]基于特征價格模型,發現一、二線城市的民宿價格影響因素存在差異;吳曉雋等[24]應用OLS回歸和分位數回歸分析了信任度、社交度等因素對客房價格的影響;賴利青等[25]綜合運用OLS回歸和空間計量模型方法研究了北京市Airbnb房源價格影響因素,并發現其房價空間溢出效應明顯.可以看出目前國內研究關于民宿價格的影響已有一定的論證,但關于這方面的內容仍較為匱乏,合理的定價決策是房東獲利的關鍵,豐富民宿業定價的研究體系和范圍,對行業持續發展和經營管理具有重要現實意義.

綜上,在研究內容上,很少有學者從微觀尺度切入,系統性研究基于縣域尺度的鄉村民宿房價影響因素.此外,從管理學角度出發的民宿業客房定價研究成果較為豐富,但很少有研究從地理學視角去探索民宿房價的空間分異規律,這一類研究主題值得進一步探討.從方法和指標選擇上來看,特征定價方法被廣泛應用于住宿行業,其中大多數研究集中在酒店房間價格[26-27],學者們考慮了營業時間、經營方式、設施、規模、交通條件、距離、品質服務、自然環境、季節差異等因素對住宿業客房價格的影響[28-30],很少將重點放在周圍景觀對住宿價格的影響上[31].此外,空間因素在決定住宿價格方面也發揮了一定作用,民宿所處地理位置和條件不同,則價格在空間分布上也會存在明顯的差異性[22].Chica-Olmo[32]通過量化客房與遺產地的空間距離,研究了房價隨位置變化的分布規律.Gyódi等[33]證實了民宿價格具有空間依賴性,以及地理位置在價格溢價中的重要作用.從研究對象上來看,有研究以空間分異的視角去探索商品住宅[34]、土地[35]和城市民宿[36]的價格空間差異,尚缺乏對鄉村民宿的充分研究和探索.

本文基于攜程網和途家網的相關指標數據,對黃山市黟縣內民宿房價的空間分布和定價因素進行綜合研究,運用ArcGIS空間分析工具,通過插值分析方法,刻畫民宿房價的空間分異特征;利用SPSS軟件,基于OLS回歸分析方法探討影響鄉村民宿房價差異的各屬性變量,并納入位置屬性指標,從地理學視角,研究并驗證空間要素在民宿客房定價的作用.該研究探討了鄉村旅游引領的縣域尺度民宿客房定價的空間差異性,以促進制定基于位置的民宿客房定價策略以及旅游等周邊資源的合理配置.研究結果拓展了以往的文獻,可以為民宿行業定價決策以及鄉村旅游產業優化布局提供指導和借鑒,也有助于為尋求鄉村民宿最優選擇的旅行者提供有價值的見解.

1 數據來源與研究方法

1.1 研究區概況

研究區域選擇黃山市黟縣,包括碧陽鎮、宏村鎮、西遞鎮、漁亭鎮、美溪鄉、柯村鄉、洪星鄉、宏潭鄉八個鄉鎮.黟縣歷史文化悠久,依托縣內山水生態、古民居建筑等豐富的自然和人文資源,開創了中國鄉村旅游之先河.作為徽州文化生態保護實驗區以及皖南國際文化旅游示范區的核心區域之一,黟縣擁有“世外桃源、畫里鄉村”和“千年古縣”的美譽,文化底蘊深厚,鄉村旅游資源十分豐富.

圖1展示了黟縣民宿不同時期的開業數量情況,黟縣民宿自20世紀90年代萌芽,以滿足簡單的旅游觀光需求.到2000年西遞、宏村被聯合國教科文組織列為世界文化遺產名錄后,古村落旅游開發活動相繼展開,住宿需求不斷增加,黟縣民宿業進入以村民自辦農家樂為主要經營模式的探索階段,但由于投入資本和經驗有限,民宿發展較為緩慢.2012年民宿發展逐漸加快,外來企業和創業者等開發主體不斷參與進來,開始注入個性化、國際化經營理念,民宿業多元化發展.2016年,黟縣被評為“全國鄉村民宿發展示范縣”,民宿迎來資本密集高端發展階段,當地民宿業呈現高速發展的勢頭,在住宿接待業中的比重不斷上升.2019年年底到2022年期間,受新冠肺炎疫情的影響,增速減緩,但仍具發展潛力.黟縣是最早開發鄉村旅游的地區之一,依托徽文化資源優勢打造鄉村民宿品牌,將其作為研究區域具有一定的典型意義.

圖1 黟縣民宿年度增量情況Fig. 1 Annual increment of homestay in Yi County

1.2 數據來源

所有數據均從攜程網(即https://ctrip.com/)和途家網(即https://www.tujia.com/)抓取并進行分類.攜程網是目前中國國內最大,同時也是最先開通在線旅游服務提供商(OTA)的平臺;途家網是目前中國領先的民宿短租預訂平臺,兩家網站在民宿市場中都具有良好的代表性.通過在線收集整理與鄉村民宿相關的特征屬性,包括詳細地址、民宿名稱、開業時間、房間面積、客房數量、總體設施、在線評分和室外景觀類型等信息,剔除信息缺失數據,最終確定801家黟縣民宿為研究樣本,其中宏村鎮、碧陽鎮和西遞鎮三個區域內的民宿數量比較多,且出現了集聚現象(圖2).考慮到不同房型的價格差異,民宿客房價格統一選取標準間價格進行采集.特征定價模型的方法對時間敏感,因為價格模式可能隨季節和節假日而變化,所以本研究數據收集時限集中在2023年5月21日至6月4日,在工作日期間,根據民宿客房的報價進行統計.同時,對網站上信息遺漏指標向民宿經營者進行電話核實補充,以確保樣本數據的準確性.

圖2 黟縣民宿分布Fig.2 Distribution of homestays in Yi County

1.3 研究方法

1.3.1 經驗貝葉斯克里金插值法(EBK) 研究采用克里金插值法對黟縣民宿客房價格進行空間插值分析[22],該方法根據無偏估計和方差最小兩項要求來確定加權系數,是目前地理學中應用最廣泛的最優內插法[37].計算公式如下:

(1)

式中,Z(X0)為第X0家民宿客房價格的估計值,Z(Xi)為第Xi家民宿的客房價格,λi為克里金插值系數,n為民宿樣本個數.

1.3.2 特征價格模型 本文采用半對數模型來建立穩定的線性關系,民宿價格用自然對數形式lnyi來估計,自變量用xki表示,xki的系數用βk表示,其中連續變量例如房間面積、客房數量、設施總數等也用自然對數形式,α為常數項.公式為[38]:

lnyi=α+β1x1i+β2x2i+…+βkxki+μi.

(2)

2 黟縣民宿房價空間分布特征

2.1 民宿房價總體空間分布特征

為探索黟縣各區域民宿房價的空間變化及差異性,利用克里金插值分析對當地民宿客房價格進行空間預測(圖3),可以發現黟縣民宿平均房價為每間每晚257元,總體價格水平不高,以中低端市場為主,民宿價格的整體空間格局呈現中間高、兩邊低的特征.其中,西遞、宏村景區內部和周邊民宿集聚,但民宿均價總體偏低,高價格民宿主要分布在景區外圍,形成依托景區發展的點狀分布.主要由于宏村景區內的民宿以村民自建房居多,高端民宿數量少,且呈散點分布,沒有形成高值區;而景區外圍民宿數量分布相對較少,布局空間大,多為庭院式、莊園式住宅,依托周邊良好自然生態環境,滿足游客高私密性、放松身心的需求.并且相比景區內部,外圍具備優質的生態環境,文化賦存豐富,吸引力強,綜合價值更高,游客體驗價值更高,從而拉高民宿價格.

圖3 克里金空間插值估計結果Fig.3 Spatial interpolated prediction by EBK

高值區主要集中在碧陽鎮內的碧山周邊,當地社會資本集聚,民宿品質高,形成資本主導型民宿高值區.碧陽鎮作為黟縣縣城,是政治、經濟、文化和交通中心,距西遞、宏村近,出行便捷,降低游玩的時間成本.其鎮域內碧山村依托區位優勢,搶抓鄉村振興的重大戰略機遇,利用獨特的自然風光和深厚的文化底蘊吸引眾多企業前來投資興業,整合碎片化資源,大力發展農文旅融合,有效帶動了當地民宿產業的規?；鸵幏痘?催生出一批精品民宿,從而形成該區域的價格小高峰.

在塔川、南屏、關麓、盧村和屏山幾處景區形成傳統村落型民宿次高值集聚區.相比于西遞、宏村景區,這類區域景區規模較小,內部商業業態少,商業化程度低,原有鄉村的文化底蘊和人文風情更加濃厚,能夠提供優良的住宿環境和高質量的鄉村體驗.民宿位于這類景區內部一方面便于游客出行游覽,周邊景區景點多,規模效應明顯,同時滿足住客的品質需求,因此民宿價格較高.

2.2 不同等級民宿房價空間分布特征

通過對黟縣民宿客房價格的整體分析,總結出了房價高值區的主要分布特點.為進一步分析不同類型民宿房價背后的空間分異特征,本研究以客房價格作為其分類標準,將民宿點位投影到地圖上,研究不同等級民宿的位置分布與價格分布是否具有一致性(圖4).在分析民宿客房價格的總體空間分布特征時,利用克里金插值法將價格分為10類,參考以上數據,并借鑒相關研究成果[20],定義民宿客房價格每間每晚0～200元為低檔民宿,201～500元為中檔民宿,501元及以上為高檔民宿.

圖4 不同等級民宿的點位及價格分布Fig.4 Points and price distribution of homestays of different grades

通過對比三個等級的民宿點位及房價分布圖,發現不同等級民宿不僅在整體密度上具有一定差異,在價格分布的空間特征上也存在較大差異.低檔民宿在鄉村熱門旅游地組團式發展的現象較為明顯,分布特征具有明顯的景區指向性和對居民點的空間依賴性,主要形成了以“宏村-盧村-塔川”等風景區聯結的民宿集聚區,以及“五里村-深沖村-屏山村”等村域聯結的民宿集聚區.這些區域的旅游景點促使游客集聚,從而倒逼民宿業的出現和發展.并且低檔民宿多以村民自用房經營方式為主,是典型鄉村旅游配套的社區民宿,對旅游區位具有較高要求.因此,在低檔民宿中,民宿的價格分布與其自身的空間位置分布總體上具有一致性,民宿集聚的地方價格偏高.

中檔民宿空間分布范圍縮小,且密集程度降低,在宏村景區及其周邊鄰近村域(際村、塔川)形成了團狀集聚區,在屏山景區、西遞景區以及碧陽鎮內的碧山、南屏、五里、深沖等村域呈現點狀式分布.與低檔民宿價格分布特征不同,中檔民宿中的價格高值區主要位于西遞、秀里、北莊附近,該區域特點均為距離周邊景點較近,交通便利,具備豐富的旅游資源和鄉村景觀,且周圍民宿數量分散,密度低,不僅可以提供場所空間以滿足民宿建筑外觀改造和游客體驗活動產品開發,而且價格競爭相對減弱,從而形成價格峰值.因此,中檔民宿的價格分布與其自身的空間位置分布有所差異,民宿數量分布較少且與周邊景點距離適中的區域價格更高.

高檔民宿在空間上較為分散,雖然在宏村景區外圍出現少量集聚,但未形成一定規模,表明目前黟縣尚未形成具有代表性的高端民宿集聚區.高檔民宿的特點是脫嵌于核心風景區和大眾旅游市場,如泊心云舍、拾庭畫驛、無名初、塔川書院等黟縣典型的品牌精品民宿,就都展現出追求原始生態環境和自然空間私有化的布局傾向、先進的經營管理模式以及國際性的文化設計理念.從價格分布來看,主要圍繞碧山和西遞形成房價高值區,這兩處地方都在政策扶持下,大力推進雙招雙引工作,社會資本集聚,為打造高端民宿提供有力支撐.此外,在南屏和石亭形成小范圍價格突起,它們位于發展基礎薄弱的邊緣村域,借助豐富的空間資源和園林景觀優勢,塑造高端品牌民宿,推高價格.

通過分析不同等級民宿的空間位置分布和價格分布,可以發現,與低檔民宿依托居民點和旅游景區集聚分布不同,大部分中高檔民宿都分布在價格高值區之外的區域,民宿集聚的地方價格反而不高.綜上,民宿房價的空間分布與核心旅游吸引物、區位特征、場所空間、戶外景觀、原始生態環境和資本集聚密切相關.

3 黟縣民宿價格的影響因素分析

3.1 指標選取和量化

游客愿意為住宿支付的價格和民宿經營者制定的價格都取決于民宿自身的相關屬性,以往住宿業定價的相關文獻中將影響因素通常分為房源特征、位置特征和品牌聲譽三類.也有研究發現民宿的經營投入對其客房價格會產生影響,經營能力和投入成本不同,民宿房價也隨之不同[39].此外,根據黟縣民宿價格的空間分異特征可知,民宿選址多考慮自然環境較好的區域,最近研究也發現外部景觀特征在決定住宿價格方面有重要作用[31].因此,本文參考相關住宿業定價文獻以及黟縣民宿房價的分布特點,在數據可獲得性基礎上,選取了分別代表房源特征、經營投入、品牌聲譽、景觀特征和位置特征的14個屬性變量作為民宿價格的影響因素.表1給出了每個解釋變量的劃分維度、量化標準和數據來源.

表1 黟縣民宿房價影響因素選取與描述Tab.1 Selection and description of influencing factors of homestay prices in Yi County

第一類是民宿的房源特征,其中,房間大小對房價能產生很大的影響,有研究證實房間越大,費率越高[40],房間面積反映了所提供服務和設施的類型與豐度.民宿開業以來的年數被作為營業周期添加到模型的解釋變量當中,代表了企業發展和民宿的現代化程度,對房價走勢產生一定的影響[39],然而,隨著鄉村旅游深度發展,推動黟縣民宿創新升級,必然引發新老企業價格策略制定差異.提供免費早餐作為服務質量的附加指標,通過展現人文關懷和舒適體驗影響游客的認可度,在民宿定價中起到重要作用[41].

第二類是民宿的經營投入,其中,客房數量代表了住宿業規模,也與企業的運營成本相關聯,是決定民宿價格的一個重要因素[39];設施評估是影響潛在民宿客人購買行為的最重要組成部分之一.會議設施能夠滿足游客的商務需求,并提供公共交流活動的服務和場所;設施總數反映了住宿業中功能配套設施的完備程度與種類多樣性,從而進一步影響客房價格水平[42].

第三類是民宿的品牌聲譽,是具有代表性和展示體驗感的一個指標維度.在線評分是衡量民宿服務質量和聲譽的一個變量,民宿主利用這種口碑效應影響消費者的入住意愿從而影響客房價格制定[39];其中,歷史名宅是屬于由明清或民國時期等知名古建筑改造而成的民宿,并融入徽州文化特色及當地資源,形成專屬旅游名片.有研究證實依托文化創造出的獨特品牌競爭優勢,往往會提高民宿的潛在價值[32].網紅民宿風格鮮明,將現代設計與古典文化進行結合,通常擁有一定數量的粉絲,受到眾多游客前來“打卡”和追捧,是衡量民宿媒體曝光度和知名度的一個指標變量[43],對民宿定價具有重要影響.

第四類是民宿的景觀特征.鄉村旅游中自然、歷史和風景特征能夠增加當地社區的吸引力,具有特色和優美景觀的房間易受到游客的偏好,并愿意支付較高的費用[31].該維度由山景、庭院景、水域景三個指標變量組成,以量化分析的方式研究室外自然景觀對民宿客房價格的影響程度.

第五類是民宿的位置特征,衡量空間因素在民宿定價中的作用.基于以往研究,空間屬性要素主要是民宿周邊的旅游資源和交通條件[22,40].民宿距離核心旅游吸引物的遠近程度對房價具有一定影響[25].此外,當地民宿客源多以自駕游為主,民宿與高速口之間的距離反映了目的地的可達性和出行便捷性,良好的交通條件會影響客房價格水平[40].因此,本文運用空間分析方法分別計算出民宿與最近5A級景區和高速口之間的距離.

3.2 結果分析

采用SPSS 26.0分析軟件對數據標準化處理后進行回歸分析,檢驗民宿房價與各細分變量之間的關系,表2為基于最小二乘回歸(OLS)的特征定價模型的回歸結果.根據擬合參數可知,每個變量的VIF值均小于5,說明不存在多重共線性,變量間的相關性可以接受.模型的D-W值為1.890,擬合優度R2為0.520,Adj.R2為0.513,二者均大于0.5,各變量對民宿客房價格的解釋率較高,OLS模型總體擬合優度較好.模型檢驗結果中,除水域景這一指標變量外,其他變量在0.05水平上都具有統計學意義,具體得出結果見表2.

表2 黟縣民宿房價OLS模型結果Tab.2 OLS model results for homestay prices in Yi County

免費早餐這一虛擬變量對民宿房價產生顯著正相關關系.民宿為客人提供“家的感覺”和“非標住宿場所”而區別于傳統星級酒店,高質量的早餐服務能夠增強游客入住意愿,加深記憶點,提高滿意度和體驗感,增加民宿的附加值,是服務水平的一種體現.因此,提供免費早餐的民宿價格更高.

會議設施這一虛擬變量對民宿房價呈現顯著正相關關系.會議設施服務的提供一方面可以展現民宿功能配套設施的完善程度,提高民宿等級;另一方面能夠吸引公司和團隊等類型的消費群體入住,滿足商務需求,并利于舉辦年會、團建等活動.接待團隊游客增加了民宿的經營成本,但也能夠吸引客源,增加營業收入.因此,會議設施的提供對民宿房價具有積極的正向促進作用.

經營周期對民宿房價具有顯著負相關關系.老牌企業基于品牌資產和生存能力來經營發展,但隨著經營周期的增加,設施用品老化、裝修設計落伍等問題也隨之凸顯;而新開業民宿會因其個性氛圍和當代特色建筑而獲得價格溢價.黟縣作為中國鄉村民宿發展示范縣,率先提出“古村落+新民宿”的雙輪驅動新模式,定位高品質、設施高檔次、設計個性化以及注重沉浸式體驗的中高端優質民宿、精品民宿、設計師民宿不斷涌入市場,推高客房定價水平.消費升級、新舊產業競爭迭代,促使經營周期對民宿房價產生負相關性.

房間面積與民宿房價呈現顯著正相關關系.客房面積越大,其房價越高.從消費者角度看,戶型較大的客房能夠加強游客的入住體驗感和融入感,為消費者提供了足夠的休閑空間和便利設施,采光效果好,舒適度更高;從經營者角度,房間面積大意味著平均投入成本高,因此會影響民宿房價的形成.

歷史名宅作為虛擬變量與民宿房價呈顯著正相關關系.文化是產品設計和服務創新的基礎,黟縣作為徽文化的發祥地,依托山水生態、歷史文化等資源,創新發展徽州民宿.根據歷史名宅改造而成的民宿在裝修設計和布局細節方面展現獨特魅力和人文情懷,以實現自身差異化.傳統建筑文化和新興民宿產業的結合,為消費者提供“真實性”體驗,民宿蘊含的文化元素對房價具有增值作用,因此,屬于歷史民宅類型的民宿客房價格更高.

設施總數與民宿房價產生顯著正相關關系.設施總數越多,代表民宿配套設施的綜合性越強,從而提升客房價格水平.完備的民宿軟硬件設施是游客獲得舒適住宿體驗的基礎,能夠滿足游客多樣性需求;此外,這也屬于民宿投資成本的組成部分,反映了民宿的經營規模,規模越大,平均投入產出的回報率越高,因此,總體設施數更多的民宿客房價格與設施數少的房價差值更大.

庭院景觀是模型中的虛擬變量,與客房價格的關系呈正相關,擁有庭院景觀的客房價格高于無室外景觀的房價.窗臺園景將庭院景致收攬入室,能夠營造寧靜安逸的氛圍,有利于顧客實現深度睡眠,呼吸含有高負氧離子含量的新鮮空氣,在具備高品質住宿的同時滿足私密性需求.因此,環境質量越好的民宿,客房價格越高.

與傳統酒店的研究結果不同,民宿規模與房價呈現負相關的影響關系[39],客房數量越多,民宿房價反而越低.客房作為民宿最基本的物質基礎,需要創造額外銷售價值,以提高吸引力,獲取經濟效益.民宿因其自身的獨特性和個性化,與星級酒店追求規模和奢華不同,精致、特色鮮明、小而美才是民宿的基本業態,因此,客房數量少的民宿能夠更具針對性地打造創意住宿和專屬服務,從而推高價格.

山景是模型中的虛擬變量,與客房價格呈正相關關系.優質的鄉村旅游資源是激發游客選擇鄉村民宿積極性的基礎,滿足其回歸自然,品味“慢生活”節奏的需求.黟縣地處皖南山區,生態環境和自然體驗能夠提供更好的吸引力,迎合游客親近并體驗自然的精神文化追求,打造自然景觀與品質休憩融合的美學空間度假體驗,因此,坐擁山景的民宿客房溢價效果明顯.

網紅民宿作為虛擬變量與房價關系呈正相關.新媒體時代背景下促使鄉村民宿產業發展與數字化營銷相結合,小紅書、抖音、快手等平臺成為營銷推廣的重要陣地,民宿主或博主通過發布短視頻、直播等線上交流互動的方式,加大宣傳力度,累積粉絲量,在流量加持下提高民宿曝光度和知名度,吸引客流,擴大品牌影響力,對房價的制定也會產生影響.

在線評分高低對民宿房價的影響呈正相關關系.隨著在線預定平臺的普及,民宿口碑和形象的建立至關重要,消費者通常會根據網絡評價做出預定決策,從而影響入住率.消費者的評價與分享不僅能夠促使人們獲得認同感,同時也作為一種質量信號,是民宿聲譽優劣的表征.感知評價越高,代表民宿的衛生、所處位置和服務質量等各方面水平相對較高,對提升民宿房價具有積極作用.

旅游吸引物距離和交通條件對民宿客房價格呈顯著正相關關系.與以往的文獻相反,黟縣民宿是距離核心旅游吸引物越遠,房價越高[25].主要由于近年來鄉村旅游快速發展,交通便利,距景點越遠,優良的住宿環境和高質量的鄉村體驗提高民宿價格.與傳統酒店的研究結果不同,民宿與高速口之間的距離對客房價格具有積極影響[39].主要是因為隨著鄉村自駕游的快速增長和高速路網的不斷完善,提高了游客出行的便捷性與通達性,促使民宿整體價格提高.

此外,本文增加主成分分析方法對14個變量指標進行因子分析,并進行因子淬煉以獲得穩健清晰的因子結構,其解釋原變量總方差為65.8%.為提高因子的可解釋性,研究運用凱撒正太化最大方差法得到旋轉后的因子載荷矩陣,可以發現,第1個因子與民宿營業周期和房間面積相關程度較高,可以代表房源特征;第2個因子與民宿設施總數、民宿規模和會議設施相關程度較高,可以代表經營投入;第3個因子與山景、水域景相關程度較高,可以代表景觀特征;第4個因子與在線評分和民宿是否為歷史名宅相關程度較高,可以代表品牌聲譽;第5個因子中涉及距離指標,可以代表位置特征.基于5個因子構建回歸模型,探究整體維度類別對民宿房價的影響程度,根據表3顯示的模型系數可以得出,位置特征對黟縣民宿房價的影響并不顯著,主要因為黟縣大多數民宿集中在西遞、宏村景區內部和周邊,距離差異較小;且本研究選擇了縣域為基本地理單元,對以自駕車為主的民宿旅游者來說對外交通的相對優勢不明顯,因此,相比較于其他因素,在制定房價時該指標維度的參考性不高.結果顯示因子1的系數最大,表明房源特征對民宿價格影響最大,主要由于完備和富有特色的設施服務能夠提升消費者的價值感知,良好的入住體驗是影響民宿定價的重要因素.經營投入對客房價格的影響程度僅次于房源特征,民宿自身的經營能力和投資成本是房價形成的重要參考指標,體現了民宿定價注重平均投入產出的回報率.品牌聲譽對民宿價格也具有較為顯著的影響,說明價格高的民宿更加注重在線聲譽和形象管理.最后是景觀特征,高價格水平民宿的選址主要分布在優良的生態環境和自然景觀周圍.

表3 黟縣民宿價格模型估計系數Tab.3 Correlation coefficients of homestay prices model in Yi County

4 結論與討論

4.1 結論

本文基于黟縣民宿房價數據,通過克里金插值分析和OLS回歸分析方法,刻畫出鄉村民宿房價的空間分布特征及其影響因素,主要結論如下.

1) 民宿客房價格集聚效應明顯.整體空間格局呈現出中間高、兩邊低的特征,形成以碧山為代表的資本主導型民宿高值區,以塔川、南屏、關麓、盧村和屏山景區為核心的傳統村落型民宿次高值集聚區.這些區域經營的民宿多為庭院式、莊園式住宅,規模大且私密性高,提供濃厚的鄉土風情和高品質的入住體驗.

2) 不同等級民宿區位選擇偏好不同.低檔民宿在鄉村熱門旅游地組團式發展的現象較為明顯,分布特征具有明顯的景區指向性和對居民點的空間依賴性,且民宿集聚的地方價格偏高;中檔民宿在低檔民宿的基礎上分布范圍縮小,分布密度降低,選址時對外部景觀和旅游資源的依賴性較強;高檔民宿數量少且分散,依賴優質的自然生態環境和社會資本網絡經營發展,中高檔民宿的價格峰值都出現在民宿集聚之外的區域.

3) 民宿房價分異特征受多種因素的綜合影響.民宿房價的空間分布與核心旅游吸引物、區位特征、場所空間、戶外景觀、原始生態環境和資本集聚密切相關,民宿自身的品牌聲譽也會影響價格.但與傳統酒店研究結果不同的是,民宿強調私密性和個性化,它與最近5A級景區和高速口之間的距離對客房價格具有積極影響,該結果也是對以往鄉村民宿研究的進一步驗證[40].

4) 房源特征對民宿價格影響最大,經營投入、品牌聲譽和景觀特征次之.表明良好的入住體驗和消費者的高價值感知能夠使民宿獲得價格溢價,民宿投資成本、在線聲譽形象和室外自然景觀也是民宿定價的重要參考因素.

4.2 討論

民宿作為具備生活和旅游雙重屬性的住宿形式,為重構鄉村空間、經濟和社會這三維結構注入了活力,有利于振興鄉村經濟發展和促進產業轉型升級[44],但民宿在經營過程中其價格的動態變化給房東制定科學合理的定價策略帶來了挑戰[24-25,28].而隨著鄉村振興戰略進程的加快,鄉村民宿在地理空間上形成不同程度的集聚,其客房價格也呈現出空間差異性.與城市酒店業價格趨向于以景點、商業圈等多中心集聚不同[10,18,39],鄉村民宿注重入住品質和周邊環境質量,其定價因素需要進一步解構.

本文綜合研究民宿房價的空間分異特征以及形成差異的影響因素,理論上豐富了鄉村民宿地理空間規律的類型研究以及特征價格模型的知識體系,研究聚焦微觀尺度,從地理學視角,分析黟縣民宿房價的空間分布特征,并在OLS回歸模型中納入交通條件、與旅游吸引物的距離,揭示鄉村民宿房價空間分異的影響因素,為民宿房源價格規律提供更深入的理解.

實踐上本文研究成果可以為民宿產業選址布局和定價決策提供借鑒和指導,引導鄉村民宿業可持續健康發展.首先,結果表明位置特征直接影響房價,民宿選址建議選擇與核心旅游吸引物和高速口距離適中的區域,既能滿足入住者的品質需求,又能便于出行.其次,房源特征對房價影響最大,豐富的配套設施和服務可以提升房源吸引力與競爭力,提高顧客體驗,從而實現價格溢價.品牌聲譽對客房價格的重要影響也表明房東應當關注和設計在線預定平臺上民宿的品牌形象.另外,良好的生態環境和自然體驗能夠吸引游客,結果顯示坐擁山景和庭院景的民宿價格更高,因此,民宿的選址和未來定價研究中應當將室外景觀特征考慮在內.

民宿房價的形成受多方面因素的影響,值得深入研究,本研究的結果受到使用有限的地區和情境屬性來模擬民宿客房價格的限制,未來可以增加房東屬性、投資規模、經營方式、以及租賃政策等因素進行探討,或是探索特定變量的變化對所研究的不同次級目的地的影響,以提高解釋的有效性.