近几年来,共享经济在全球范围内迅速崛起,成为推动各国经济快速发展的新兴力量。中国作为世界上具有庞大市场需求体量且互联网基础条件较为成熟的国家之一,也已经成为各行各业共享经济发展的热土,其中以互联网出行、在线短租市场最为火爆,Uber和Airbnb在中国的运行就足以说明了这一点。共享经济的出现撬动了短租市场,2008年美国Airbnb的出现开创了这种在线短租市场,与此同时,这种在线短租在中国也迅速崛起,作为中国目前最大的短租平台,蚂蚁短租通过O2O模式的数字市场将拥有闲置住宿资产(如空房或公寓)的人与需要临时住宿的人(如游客)联系起来。同时共享短租的指数增长也归因于该平台提供了广泛的价格选择和房产特征,以及比传统酒店住宿更多样化的住宿体验。然而定价被广泛认为是确定住宿行业长期成功的最关键因素之一。以前的研究人员通过确定酒店房价的驱动因素,影响酒店客人支付意愿的因素以及不同定价策略对客户感知和满意度的影响,来帮助改善酒店行业中的应用实践。然而,只有少数研究人员调查了共享短租价格的驱动因素。随着共享经济型住房租赁供应商社区的增长,对这种非常规住房定价的研究,可以为利益相关者提供重要的市场信息,从而来提高他们的利润和发展他们业务。同时对于旅客来说,对于共享短租价格驱动因素的研究,可以潜在的影响他们的旅游住宿支出,降低住宿成本,从而有利于他们制定更加合理的旅游规划和享受不一样的住宿体验。本文从以上背景出发,以共享经济的理论研究为基础,同时基于酒店价格决定因素的学习和研究,对来自蚂蚁短租平台上列出的9个不同线级的城市(北京、上海、深圳为一线城市,重庆、南京、青岛为二线城市,秦皇岛、三亚、威海为三线城市)的共享短租样本数据进行研究和检验。(1)首先在蚂蚁短租平台上抓取可能的共享短租价格的驱动因素数据,然后通过相关的描述性分析以及相关性分析筛选出影响共享短租价格的主要驱动因素。(2)然后基于分析整理后的数据建立OLS回归和分位数回归(QR)模型,对共享短租价格的驱动因素进行分析,分析各驱动因素对共享短租价格的影响。由于本论文的不同之处还在于数据来自于不同的线级城市,从而基于这些从不同线级城市出发的样本数据分析共享短租价格驱动因素在不同线级城市上的显著差异。基于以上实证分析的结果显示,在不同的线级城市不同的价格驱动因素对共享短租价格的影响存在一定的差异性。从而给共享短租服务提供商的定价建议系统提供一些理论和实践指导,同时还可以根据共享短租价格驱动因素在不同线级城市上的显著差异分析,可以针对性对于不同地域城市给出特定的价格指导意见。