□ 牛阮霞 何 硯

(1.中國社會科學(xué)院 研究生院, 北京 102488; 2.北京市社會科學(xué)院 經(jīng)濟所, 北京 100101)

一、引 言

隨著共享經(jīng)濟在旅游業(yè)中的迅速滲透,一種顛覆性創(chuàng)新商業(yè)模式——共享住宿應(yīng)運而生。區(qū)別于傳統(tǒng)電子商務(wù)B2C的運營模式,共享住宿是以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為依托,通過在線短租平臺,將房東閑置的個人房產(chǎn)與有意愿購買住宿產(chǎn)品的消費者聯(lián)系起來,為房東和房客提供在線交易的P2P運營模式[1]。這一模式的興起使共享住宿以更低的交易成本、更方便的預(yù)訂方式、更真實的住宿體驗在住宿業(yè)中所占市場份額不斷擴大。

盡管發(fā)展勢頭良好,但由于共享住宿通常伴隨著線上、線下與未知他人的互動過程,因此共享住宿中的參與方往往面臨著諸多風(fēng)險[2]。例如,對于“讓陌生人住進(jìn)家里”的房東來講,面臨著財物損失、房屋著火、蓄意破壞等風(fēng)險;對于“住進(jìn)陌生人家里和陌生人共處一室”的房客來講,面臨著人身安全、財物損失,以及發(fā)生突發(fā)狀況卻沒有專業(yè)人士處理的風(fēng)險。這些感知風(fēng)險的存在加劇了共享住宿參與方之間的不信任,而不信任是阻礙買賣雙方交易的最大障礙之一[3]。為促進(jìn)共享住宿參與方之間的信任,一些在線短租平臺通過實名認(rèn)證、安全支付、保證金計劃、在線評論、24小時在線服務(wù)、高風(fēng)險預(yù)訂人工審核等方式不斷完善平臺的信任機制建設(shè)。在學(xué)術(shù)界,雖然越來越多的學(xué)者意識到信任是共享住宿長期成功的重要推動因素,但關(guān)于共享住宿領(lǐng)域信任的研究成果還比較欠缺。

為引起學(xué)術(shù)界的重視,本文將對共享住宿中信任的國內(nèi)外文獻(xiàn)進(jìn)行梳理,力求相對完整、客觀地展示共享住宿信任研究的全貌,找出現(xiàn)有研究在方法和內(nèi)容方面的不足,對該領(lǐng)域未來的研究方向提出展望。

二、文獻(xiàn)統(tǒng)計

為系統(tǒng)了解國內(nèi)外學(xué)術(shù)界對共享住宿中信任的研究現(xiàn)狀,本文作者于2019年12月首先以“trust OR trustworthiness”和“Airbnb OR home sharing OR P2P accommodation”為關(guān)鍵詞在Science Direct、EBSCO、Taylor & Francis、SAGE、Google Scholar、Web of Knowledge外文數(shù)據(jù)庫中搜索,共檢索到相關(guān)文獻(xiàn)210篇;接著以“信任”和“共享住宿或在線短租或共享經(jīng)濟”為關(guān)鍵詞和主題在中國知網(wǎng)中搜索,共檢索到相關(guān)期刊文獻(xiàn)53篇。

為排除與研究主題不相關(guān)的文獻(xiàn),進(jìn)一步對263篇文獻(xiàn)進(jìn)行篩選。首先,共享出行、共享物流、共享餐飲等領(lǐng)域的文獻(xiàn)被排除;其次,共享住宿研究中與信任無關(guān)或關(guān)聯(lián)性較小的文獻(xiàn)被排除;最后,非實證類的文獻(xiàn)被排除。經(jīng)過一系列篩選,最終得到有效文獻(xiàn)27篇,其中外文文獻(xiàn)23篇,中文文獻(xiàn)4篇,發(fā)文時間在2015—2020年。從發(fā)文數(shù)量來看,研究成果還是比較缺乏的,共享住宿中的信任問題尚未得到學(xué)術(shù)界足夠的重視。

資料來源:作者整理。圖1 共享住宿信任研究內(nèi)容框架圖

從數(shù)據(jù)的收集方法和分析方法看,現(xiàn)有文獻(xiàn)主要采用問卷調(diào)查獲取一手?jǐn)?shù)據(jù),進(jìn)而通過結(jié)構(gòu)方程建模、回歸分析等方法分析數(shù)據(jù),以驗證假設(shè)結(jié)論。也有部分文獻(xiàn)使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)獲取二手?jǐn)?shù)據(jù),進(jìn)而對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行文本分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析、情緒分析,以驗證假設(shè)得出結(jié)論。少數(shù)文獻(xiàn)采用實驗法獲取數(shù)據(jù),但都集中于國外學(xué)術(shù)界。從研究對象看,有22篇國外文獻(xiàn)聚焦于共享住宿領(lǐng)域最知名的企業(yè)Airbnb, 國內(nèi)文獻(xiàn)則多以本土的共享住宿平臺小豬短租為研究對象。從研究視角看,23篇文獻(xiàn)從消費者視角出發(fā),僅有5篇文獻(xiàn)從供應(yīng)商視角出發(fā)。

三、 研究內(nèi)容

圖1為共享住宿信任的研究內(nèi)容框架圖。該框架首先將共享住宿中信任的概念、信任的類型、信任研究的理論基礎(chǔ)整合起來,之后重點以信任建立模型為基礎(chǔ),從房客和房東兩個視角,詳細(xì)剖析影響信任建立的前因變量、信任的對象以及結(jié)果變量。

(一)共享住宿中信任的概念

雖然信任在傳統(tǒng)購物環(huán)境和電子商務(wù)環(huán)境中已彰顯出獨特的重要性,但學(xué)術(shù)界對信任還未有統(tǒng)一的定義。目前廣為接受的信任概念是由Mayer等[4]提出的,認(rèn)為信任是“無論監(jiān)控或控制受托人的能力如何,委托人基于受托人將執(zhí)行對委托人重要特定行為的期望,而對受托人的行為表現(xiàn)出易受攻擊的意愿?！边@一概念適用于線下組織關(guān)系中委托人對受托人的信任,在電子商務(wù)情境中推廣有限。隨后,陸續(xù)有一些學(xué)者分別從心理學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、社會學(xué)和其他學(xué)科視角對電子商務(wù)環(huán)境中的信任進(jìn)行了研究, McKnight和Chervany[5]將這些學(xué)者的研究進(jìn)行整合,提出了一個跨學(xué)科的電子商務(wù)客戶關(guān)系中信任的概念類型學(xué)模型,由此將傾向性信任、基于制度的信任、信任信念、信任意圖、與信任有關(guān)的行為進(jìn)行概念區(qū)分,為后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)。

隨著共享經(jīng)濟的興起,一些學(xué)者發(fā)現(xiàn),以共享住宿為代表的新興電子商務(wù)和傳統(tǒng)的電子商務(wù)有很大的不同[6]。首先,傳統(tǒng)電子商務(wù)大多為B2C模式,消費者所交互的對象為企業(yè),企業(yè)可通過標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品供應(yīng)、安全法規(guī)和商業(yè)信譽降低消費者的感知風(fēng)險;共享住宿是典型的P2P模式,消費者所交互的對象不僅有共享住宿平臺,還有房東,由于房東來源較分散,且非標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品供應(yīng)不能保證房源質(zhì)量的穩(wěn)定性,消費者感知風(fēng)險較高。其次,傳統(tǒng)電子商務(wù)中的產(chǎn)品大多為有形產(chǎn)品,消費者通過購買即可獲得產(chǎn)品的所有權(quán);共享住宿提供的是無形的服務(wù)產(chǎn)品,消費者所購買的是產(chǎn)品的暫時使用權(quán)。最后,傳統(tǒng)電子商務(wù)中,消費者和企業(yè)的所有交易過程都是在網(wǎng)絡(luò)平臺上進(jìn)行的,因此買賣雙方只有線上的交易互動;而共享住宿的交易既有預(yù)訂時的線上互動,也有入住時的線下互動。

基于這些不同,本文認(rèn)為,共享住宿情境中的信任是一個更復(fù)雜的概念,高風(fēng)險、高交互性以及產(chǎn)品的無形性特征增加了定義的困難。目前,僅有Sthapit和Bj?rk[7]將共享住宿中的信任定義為一方相信另一方會履行他或她的職責(zé),從而將自己置于一個脆弱位置的意愿。其他學(xué)者大多沿用Mayer等[4]對信任的定義,以及McKnight和Chervany[5]對信任的類型學(xué)劃分,并無特定對共享住宿中的信任下定義。由于有效的概念化是產(chǎn)生后續(xù)研究的必要條件,因此,共享住宿中信任概念的模糊不定阻礙了該領(lǐng)域研究的進(jìn)展。

(二)共享住宿中信任的類型

1.基于經(jīng)驗的信任和基于線索的信任

基于經(jīng)驗的信任是指一方通過與信任對象重復(fù)的互動,不斷累積經(jīng)驗形成的信任[8],多見于線下購物環(huán)境。基于線索的信任是指一方從另一方的刺激物中獲取線索形成的信任[8],多見于電子商務(wù)購物環(huán)境。共享住宿情境中,在線交易階段買賣雙方的時空分離,使得房客和房東無法通過線下的互動形成信任,他們通常會借助平臺傳達(dá)的線索來推斷信任并做出購買決定[6];線下入住階段,房客和房東通過面對面的接觸和交流形成基于經(jīng)驗的信任,并對再次購買行為產(chǎn)生影響。

2.基于認(rèn)知的信任和基于情感的信任

基于認(rèn)知的信任是指一方對另一方是否具有可靠性和依賴性的個人信念;基于情感的信任是指雙方基于互惠的人際關(guān)懷和關(guān)心產(chǎn)生的信任[6,9]。共享住宿情境中,Yang 等[6]認(rèn)為,房客對Airbnb的信任是由推動在線平臺自身功能的事實因素所積累的,因此可認(rèn)為是基于認(rèn)知的信任;而房客對房東的信任更多是由雙方的互動體驗所產(chǎn)生的,是基于情感的信任。

3.對平臺的信任和對房東的信任

一些學(xué)者將基于制度的信任應(yīng)用于共享住宿情境,提出了平臺信任的概念。如Han等[10]認(rèn)為,平臺信任是指消費者在交易過程中對平臺的結(jié)構(gòu)、規(guī)則、保證等一系列操作環(huán)境的感知信任度。另外一些學(xué)者在傾向性信任的基礎(chǔ)上,提出了房東信任的概念,如Mao等[11]的研究將房東信任定義為房東會按照消費者的理解履行交易義務(wù),從而使自己變得脆弱的意愿。

(三)共享住宿中信任研究的理論基礎(chǔ)

1. 信任建立模型

信任建立模型認(rèn)為,信任的前因變量,如感知供應(yīng)商信譽、感知網(wǎng)站質(zhì)量、結(jié)構(gòu)保證,有助于消費者信任的建立,從而產(chǎn)生一系列行為意圖,如聽從建議、共享信息以及購買商品或服務(wù)[6],該模型將邊界條件限定于初始信任的時間框架內(nèi)。由于共享住宿中98%的交易為初始交易[12],因此學(xué)者們多以信任建立模型為基礎(chǔ),探究影響共享住宿中信任的前因變量、共享住宿中信任的對象和結(jié)果變量。

2.信任轉(zhuǎn)移理論

信任轉(zhuǎn)移是一種認(rèn)知過程,當(dāng)委托人對受托人的初始信任建立在對其他相關(guān)實體的信任基礎(chǔ)上時,信任轉(zhuǎn)移就發(fā)生了[13-15],即當(dāng)委托人信任第三方,且受托人與第三方關(guān)系密切時,委托人對第三方的信任將轉(zhuǎn)移到受托人[13-15]。共享住宿中的參與方有房客、房東和平臺,因此學(xué)者們常以信任轉(zhuǎn)移理論為基礎(chǔ),研究委托人(房東、房客)對平臺的信任如何轉(zhuǎn)移到對受托人(房客、房東)的信任[10,14,15]。

3.信號理論

信號理論表明,當(dāng)買賣雙方信息不對稱時,消費者將無法辨別產(chǎn)品的內(nèi)在質(zhì)量,此時他們會求助于其他信號來推斷信任并做出購買決定[8]。為促進(jìn)交易,共享住宿平臺提供了一系列信號來幫助買賣雙方建立信任。例如,房客可通過房東的個人資料介紹、房源的圖片和視頻展示、其他房客的在線評論、平臺的結(jié)構(gòu)保證等信號推斷房東和平臺的可信度,房東也可通過房客身份驗證和背景核查、其他房東對房客的評價、平臺的房東保障計劃等信號推斷房客和平臺的可信度。

除以上三種理論之外,關(guān)系人口統(tǒng)計學(xué)理論和相似吸引范式理論也經(jīng)常被用來研究房東和房客因種族[2]、性別[9,16]、社交網(wǎng)絡(luò)信息[12]的相似性而產(chǎn)生的信任;也有少數(shù)學(xué)者使用理性行為理論[11]、社會交換理論[17]研究共享住宿中信任建立的過程。

(四)房客視角下的共享住宿中信任問題研究

1.房客對平臺信任的前因變量

(1)信任傾向

信任傾向是指在廣泛的情況下,一個人表現(xiàn)出始終愿意依賴他人的傾向[18]。當(dāng)買賣雙方互不熟悉時,信任傾向在很大程度上影響了消費者參與共享住宿的可能性,因此在初始信任的建立中扮演著重要角色。如Park和Tussyadiah[19]的研究發(fā)現(xiàn),房客本人所具有的信任傾向?qū)irbnb平臺信任有積極的促進(jìn)作用。

(2)基于制度的信任

基于制度的信任有兩個子維度,分別是結(jié)構(gòu)保證和情境常態(tài)。

結(jié)構(gòu)保證是指一方有把握地相信平臺的保護性結(jié)構(gòu)如法律和技術(shù)形式的網(wǎng)絡(luò)安全措施已經(jīng)就位,有助于與市場賣方交易的成功。共享住宿平臺提供的結(jié)構(gòu)保證有多種形式,如損失的補償[10]、隱私保護[11,20]、可靠的保險保障、雙盲評論、全球范圍內(nèi)的房源供應(yīng)[21]、平臺聲譽[22,23]、平臺規(guī)模[22]、第三方信用體系的引入[24]等,這些結(jié)構(gòu)保證有助于降低房客的感知風(fēng)險,形成對平臺的信任。

情境常態(tài)是指一方有把握地相信,在冒險中所處的情境是正常的,有助于與市場賣方交易的成功。情境常態(tài)在共享住宿文獻(xiàn)中常被理解為社會存在,即房客對平臺的社交和人性元素的感知[11]。Mao等[11]認(rèn)為,當(dāng)Airbnb平臺向房客呈現(xiàn)更多的社交線索時,就會發(fā)展出更多的平臺信任。Han等[10]的研究發(fā)現(xiàn),當(dāng)平臺通過電話或在線的方式與房客有更多的社交溝通時,房客對平臺的信任會增加。

(3)基于技術(shù)的信任

基于技術(shù)的信任是指房客對共享住宿平臺網(wǎng)站質(zhì)量的感知信任。Yang等[6]、魏可心和潘紅[22]認(rèn)為,IT質(zhì)量,即房客在使用共享住宿網(wǎng)站時感知到的有用性、易用性、安全性有助于形成對平臺的信任。Han等[10]認(rèn)為,房客訪問網(wǎng)站的效率、網(wǎng)站的系統(tǒng)可用性是平臺信任的主要影響因素。Mao等[11]的研究表明,網(wǎng)站的IT支持系統(tǒng)可有效促進(jìn)房客對平臺的信任。

2.房客對房東信任的前因變量

(1)基于聲譽的信任

共享住宿平臺開發(fā)了一系列聲譽機制來增強房客對房東的感知信任[2]。 如M?hlmann[21]、金曉玲和田一偉[25]的研究發(fā)現(xiàn),已入住房客對房源的評論內(nèi)容和評論分?jǐn)?shù),是潛在消費者感知信任的重要來源。除評論內(nèi)容和評論分?jǐn)?shù)之外,潛在消費者也會參考房源的評論數(shù)量,評論數(shù)量越多,房客感知到的信任度就越高[26]。此外,一些共享住宿平臺會根據(jù)房源的出租表現(xiàn),為信譽良好的房東頒發(fā)“超贊房東”的身份,研究表明,擁有“超贊房東”的身份可提高房客對房東的信任[26-27]。

(2)基于情感的信任

基于情感的信任是與買賣雙方之間的互動和熟悉度聯(lián)系在一起的[6]。當(dāng)房東對房客詢問的響應(yīng)速度越快,響應(yīng)率越高時,房客感知到的互動性越強,對房東產(chǎn)生的信任信念就越積極[6,8,10,24,25]。此外,房客可通過查閱房東的個人資料增加對房東的熟悉度,內(nèi)容方面,在個人資料中專注于溝通服務(wù)的房東,往往比專注于職業(yè)、個性和愛好的房東更值得信任[26];時長方面,房東個人資料的披露時間越長,越值得信任;相似性方面,房東和房客之間人口統(tǒng)計特征的同質(zhì)性有助于信任的建立[9,28,29]。

(3)基于視覺的信任

當(dāng)潛在消費者看到房東的個人照片時,他們會對該房東的可信度產(chǎn)生即時印象,這就是基于視覺的信任[2]。Ert等[2,16]進(jìn)行了一系列研究來調(diào)查Airbnb上房東的個人照片對可信度的影響,結(jié)果表明,照片中的面部表情、性別、年齡、是否與他人合影、照片質(zhì)量都可對房東信任產(chǎn)生顯著影響。Zhang等[26]的研究結(jié)論與Ert一致,個人照片中積極的面部表情會顯著影響房客對房東的感知信任。

(4)基于平臺的信任

信任轉(zhuǎn)移理論認(rèn)為,人們可以通過某些關(guān)聯(lián)將對熟悉目標(biāo)的信任轉(zhuǎn)移到另一個目標(biāo)[21]。因此,基于房東與共享住宿平臺之間的關(guān)聯(lián),房客對共享住宿平臺的信任也可轉(zhuǎn)移到該平臺上的房東。Han等[10]、 Park和Tussyadiah[19]、M?hlmann[21]的研究結(jié)果支持了此推論,在共享住宿的背景下,信任是一個雙重結(jié)構(gòu),房客對平臺的信任可轉(zhuǎn)移到對房東的信任。

3.行為意圖變量

根據(jù)信任建立模型,消費者信任的形成有助于開展與電子供應(yīng)商有關(guān)的行為,如聽從建議、共享個人信息和購買產(chǎn)品等[12]。共享住宿情境中,平臺和房東最為關(guān)注的是房客的實際購買行為,但由于數(shù)據(jù)收集的困難,現(xiàn)有研究大多以行為意愿作為實際購買行為的代理變量[11],研究房客再次購買產(chǎn)品的意愿、持續(xù)使用平臺的意愿、預(yù)訂產(chǎn)品的意愿和消費意愿等。與此同時,也有學(xué)者認(rèn)為,將房東收到的訂單數(shù)作為實際購買行為的代理變量似乎更加合理[30]。此外,消費者對平臺和房東的信任不僅直接對行為產(chǎn)生影響,也會通過其他變量如吸引力[2]、依戀[6]、感知風(fēng)險[11]、滿意度[31]對行為產(chǎn)生間接影響。

(五)房東視角下的共享住宿中信任問題研究

鑒于消費者的購買行為對共享住宿平臺持續(xù)經(jīng)營的重要性,現(xiàn)有文獻(xiàn)多從房客視角出發(fā),探討其對房東和平臺的信任所產(chǎn)生的行為結(jié)果。但隨著共享住宿領(lǐng)域競爭的加劇,一些業(yè)內(nèi)人士逐漸意識到,吸引更多的房東以保證房源的多樣性是增加平臺核心競爭力的關(guān)鍵。因此,從房東視角出發(fā),研究其對房客和平臺的信任建立過程也很重要[14]。

少數(shù)學(xué)者已開始探索影響房東對平臺和房客信任的前因變量。如Mittendorf[14]的研究表明,信任傾向和對平臺的熟悉度是影響房東對平臺信任的主要因素,而信任傾向和平臺信任則是影響房東對房客信任的主要因素。Mittendorf和Ostermann[32]則進(jìn)一步將房客分為商業(yè)房客和私人房客,通過實證研究證明了房東的信任傾向?qū)煞N類型的房客信任均有顯著影響。Wang等[13]以Airbnb為例,系統(tǒng)研究了影響房東對平臺信任的四類因素,分別是隱私保證(隱私政策和行業(yè)自我監(jiān)管的有效性)、經(jīng)濟前因(外部報酬)、社會前因(平臺使用體驗、共享的社會效應(yīng)、社會價值取向)、技術(shù)前因(系統(tǒng)質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量、信息質(zhì)量)。

房東在形成對平臺和房客的信任之后,會直接產(chǎn)生一系列與信任相關(guān)的行為。這些行為包括房東對平臺的持續(xù)使用意愿[13]、房東提供房源的意愿[14,20]、房東接受預(yù)訂請求的意愿[14]。此外,房東信任也可通過感知風(fēng)險間接影響接受房客預(yù)訂請求的意愿[32],以及分享整個公寓的意愿[18]。

四、研究不足與未來研究展望

(一)需進(jìn)一步明晰共享住宿中信任的概念

目前,僅有個別學(xué)者對共享住宿中的信任進(jìn)行了概念界定,其他學(xué)者大多延續(xù)Mayer[4]對信任的定義,但由于該定義最初是針對線下組織環(huán)境提出的,因此在共享住宿情境中推廣有限。未來的研究應(yīng)進(jìn)一步明晰共享住宿背景下的信任概念及其多層面特征。

(二)數(shù)據(jù)收集方法和研究方法單一

現(xiàn)有研究大多采用問卷調(diào)查的方式收集截面數(shù)據(jù),采用結(jié)構(gòu)方程模型或回歸分析的方法分析數(shù)據(jù)。對截面數(shù)據(jù)的分析不能很好地證明變量間的因果關(guān)系,且可能夸大方差的解釋力度和模型中路徑的力量。未來可使用實驗、文本分析、訪談、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、情緒分析、大數(shù)據(jù)挖掘等方法,收集不同時間點的縱向數(shù)據(jù)以拓展現(xiàn)有研究的成果。

(三)信任的結(jié)果變量大多為行為意圖而非實際行為

現(xiàn)有研究大多以行為意愿作為實際購買行為的代理變量,因此所測量的僅是消費者的行為意向而非實際行為。未來可收集實際的交易數(shù)據(jù),或采用實驗法研究受訪者在購買前、中、后三個階段感知信任的變化對購買行為的影響,這樣會使研究結(jié)論更具說服力。

(四)房東視角的研究缺乏

目前有關(guān)共享住宿中信任問題的研究多以房客視角為主,但由于房源的多樣性是平臺核心競爭力的關(guān)鍵,幫助房東克服各種風(fēng)險建立其對平臺和房客的信任也是十分必要的。未來可從房東視角探討共享住宿中的信任問題,以彌補前人研究的不足。

(五)跨文化視角的研究缺乏

現(xiàn)有研究大多以美國具有代表性的共享住宿平臺Airbnb為研究對象,因此數(shù)據(jù)收集的地理范圍框定在美國的各個城市和地區(qū)。由于研究的地理障礙,這些研究成果無法泛化到其他地理區(qū)域如亞洲。未來應(yīng)在除歐美以外的其他文化背景下,以更大的樣本量進(jìn)行研究。

(六)共享住宿中不信任問題的研究缺乏

雖然現(xiàn)有研究大多聚焦于如何建立共享住宿各參與方的信任,但不信任才是房東和房客使用共享住宿平臺的主要障礙。而且由于不信任和信任是相互獨立的兩個概念,有關(guān)共享住宿信任的研究成果并不適用于不信任問題,因此有必要了解共享住宿情境中不信任產(chǎn)生的前因變量、不信任的對象和結(jié)果變量。

(七)房東和房客之間雙向信任的研究缺乏

共享住宿情境中,買賣雙方之間的相互信任至關(guān)重要。現(xiàn)有文獻(xiàn)大多研究從給定委托人(房東、房客)到給定受托人(房客、房東、平臺)之間的單向信任,忽略了房東和房客信任建立過程的動態(tài)性和相互促進(jìn)因素。未來可通過研究房東和房客之間的相互信任,來理解感知信任形成和演變的動態(tài)過程。□