2025年10月17日14:00，中国营销工程与创新研究中心 (以下简称“MEI”) 2025-2026年第一学期第6次研讨会 (以下简称“Seminar”) 在MEI如期举行，参与本次研讨会的有黄敏学老师及MEI各位成员。

　　本次Seminar由朱伊平研读文章《Does Virtual Reality Help Property Sales? Empirical Evidence from a Real Estate Platform》。

　　一、研究背景

　　虚拟现实(VR)是一项新兴的可视化技术，它能构建由计算机生成的三维(3D)环境，以此模拟现实世界。消费者可与这一模拟环境进行交互，获取即时反馈，并收集符合个人需求的特定信息。凭借上述优势，该技术已被应用于多个领域，如游戏、医疗、建筑和军事等(Lele, 2013;Portman et al., 2015;Li et al., 2017)。

　　已有文献表明，通过诊断性产品描述(即能帮助消费者准确判断产品属性的描述)，可降低消费者对产品的不确定性(Dimoka et al., 2012)。因此，消费者需要全面的信息来减少这种产品不确定性(Zaichkowsky, 1986;Pavlou et al., 2007)。然而，目前尚不清楚的是，当产品涉入度提高时(例如房产这类产品)，VR是否能满足消费者对产品信息的需求。

　　在高涉入度产品营销中，一个核心问题是：消费者因产品不确定性高而不愿在线购买高价产品(Kim & Krishnan, 2015)。已有文献表明，诊断性产品描述(即能帮助消费者准确判断产品属性的描述)可降低消费者对产品的不确定性(Dimoka et al., 2012)。因此，消费者需要全面的信息来减少这种产品不确定性(Zaichkowsky, 1986;Pavlou et al., 2007)。然而，目前尚不清楚的是，当产品涉入度提高时，VR是否能满足消费者对产品信息的需求。

　　高涉入度产品营销中的另一个核心问题是，消费者对产品质量的关注度会显著提升。但在房产销售场景中，VR能否为消费者提供可信的产品信息，帮助其辨别产品质量，这一点仍不明确。

　　房产销售与传统电子商务的另一重要区别在于房地产中介的参与。尽管VR与中介均可能影响房地产交易，但目前尚不清楚在房产销售中，VR如何与中介服务相互作用——而这一问题的解答，有助于深入理解VR与房地产中介之间的关系。

　　本质上，VR是消费者获取房产视觉细节信息的工具。然而，现有研究多从行为视角展开，对于VR在房产销售中对市场结果(包括上市时间与售价)的信息效应，人们知之甚少。而上市时间与售价这两个指标，分别反映了交易效率与产品市场价值(Miller, 1978)。

　　鉴于房地产场景存在这些独特挑战，现有研究结论难以直接推广到本场景中，无法用于理解VR在房产销售中的信息效应。因此，本文旨在填补这一文献空白，通过解答以下研究问题展开研究：

　　1.VR是否会影响房产销售的市场结果(包括上市时间与售价)?若有影响，其影响机制如何?

　　2.随着产品涉入度、产品质量与中介服务质量的变化，VR的影响会呈现怎样的差异?

　　二、理论基础

　　1.虚拟现实

　　虚拟现实(VR)指由计算机生成的现实生活三维(3D)环境模拟，用户可通过感官刺激与之交互(Steuer 1992)。其中，沉浸式VR通过头显(headset)生成模拟环境，使用户沉浸于三维虚拟世界(Suh and Lee 2005);而非沉浸式VR则在屏幕上显示模拟的三维环境，消费者可通过鼠标进行交互(Suh and Lee 2005)。

　　多数以往研究聚焦于VR对“相对低价值、低重要性产品”销售的影响(Suh and Lee 2005, Debbabi et al. 2010, Papagiannidis et al. 2013)。例如，Papagiannidis等(2013)研究了消费者在模拟虚拟零售店中购买书籍与服装时的参与度影响;Debbabi等(2010)发现3D广告形式在展示手表与外套时效果显著;Suh与Lee(2005)则证实VR界面会影响消费者对桌子、电脑这类产品的认知了解。然而，书籍、外套、桌子等均为典型的低涉入度产品，与本文研究的房产(properties)存在显著差异。

　　2.产品涉入度以及房地产销售

　　产品涉入度指消费者投入处理产品信息的程度，它与消费者对该产品类别的感知价值、重要性及风险感知相关(Traylor & Joseph, 1984;Laurent & Kapferer, 1985;Zaichkowsky, 1985)。

　　由于产品不确定性高，消费者不愿仅凭在线信息购买高价产品(Kim & Krishnan, 2015)。鉴于高涉入度产品具有显著的价值与重要性，消费者需投入大量精力收集全面的产品信息，以降低购买决策风险(Clarke & Belk, 1978;Zaichkowsky, 1986)。随着产品涉入度的提高，消费者在评估产品时会需要更多信息(Zaichkowsky, 1986)。

　　消费者对高涉入度产品的态度，会受到有说服力的质量论证的影响(Petty & Cacioppo, 1979, 1981;Zaichkowsky, 1986)。由于高涉入度产品价值高、重要性强，对产品质量的误判可能导致错误的购买决策，进而造成重大损失。因此，消费者在购买前需要可信的信息，以确认高涉入度产品的真实质量。

　　此外，房地产中介的参与是房产销售有别于电子商务中传统产品销售的关键且独特的特征。已有文献表明，高质量的中介服务可帮助消费者降低房产售价，但可能会延长销售时间(Turnbull & Dombrow, 2007)。

　　3.产品展示

　　已有文献表明，电子商务中买卖双方之间的产品信息不对称是核心问题(Pavlou et al. 2007, Dimoka et al. 2012)。在线产品展示对于降低消费者对产品质量的不确定性至关重要。

　　图片与虚拟导览(virtual tours)均会影响房产销售的市场结果(Carrillo 2008, Allen et al. 2015, Yu et al. 2021)。

　　另有一系列文献一致表明，图片与虚拟导览对房产售价存在正向影响(Carrillo 2008, Allen et al. 2015, Yu et al. 2021)。诊断性产品描述(即能帮助消费者准确判断产品属性的描述)可降低产品不确定性，并为产品带来价格溢价(Dimoka et al. 2012)。然而，产品展示技术并非产品属性的组成部分，也无法决定产品的真实质量或真正市场价值。因此，本文认为，良性的产品展示技术可提供额外信息以提升产品交易效率，但可能不会影响产品的市场价值。也就是说，这类技术能降低消费者的不确定性，且无需消费者为获取额外产品信息而支付价格溢价。

　　4.理论框架

　　先前的研究从行为角度探讨了 VR 的生动性、交互性和远程呈现对消费者反应的影响 (Suh and Lee 2005; Jiang and Benbasat 2007a, b; Debbabi et al. 2010; Papagiannidis et al. 2013; Spielmann and Mantonakis 2018; Pleyers and Poncin 2020).。然而，从信息的角度来看，人们对 VR 如何影响市场结果知之甚少。

　　为了填补上述研究空白，我们提出了图 1 中的理论框架。首先，我们调查了 VR 对房产上市时间和销售价格的影响，这些价格分别反映了交易效率和市场价值。其次，也许更重要的是，我们通过研究 VR 在不同产品参与、产品质量和代理服务质量水平上的异质性影响，揭示了 VR 的潜在机制。最后，我们遵循消费者的决策文献(Häubl 和 Trifts 2000，Choudhury 和 Karahanna 2008)，研究了 VR 对消费者网络访问、关注数量和转化率/几率的影响，揭示了 VR 在产品评估中的有效性。

　　三、实验设计

　　1.研究设计

　　(1)数据来源

　　选取中国头部房地产平台(贝壳)2018–2021年12个一线及新一线城市的238,745条有效房产交易记录，覆盖不同户型、房龄、中介服务水平的房产，确保样本多样性。

　　(2)筛选逻辑

　　剔除缺失VR使用状态、交易时间等关键变量的记录，并对售价异常值(如低于市场价30%)进行缩尾处理，最终样本量满足生存分析、匹配模型等方法的统计效力要求(如PSM匹配后处理组与控制组样本量仍能支撑显著结果)。

　　(3)研究方法

　　采用生存分析(指数AFT模型、Cox模型)、Hedonic定价模型、倾向得分匹配(PSM)、工具变量法(IV)及分组回归等，从主效应、调节效应、机制层面多维度验证假设。

　　2.研究发现

　　(1)主效应

　　VR对房产上市时间有显著负向影响(缩短28%–49%，平均减少19–34天)，对售价无显著影响，即VR是“交易效率提升工具”而非“市场价值干预手段”。

　　(2)调节效应

　　产品维度：高涉入度(多房间)、高质量(房龄<5年)的房产中，VR缩短上市时间的效应更突出;

　　服务维度：中介服务质量低的房产，VR对上市时间的影响提升35%(作为替代信息源补偿服务不足)。

　　机制效应：VR通过“直接信息展示(VR Tour)”和“间接流量吸引(VR Badge)”双路径影响交易，其中直接效应占比超70%。

　　3.研究变量

　　(1)因变量

　　我们重点分析房地产交易中的两个关键指标：上市时间与成交价。具体而言，我们用ToM表示房产在市场上的天数。若房产在数据采集时已售出，则市场停留时间指从首次挂牌到最终成交的天数;若尚未售出，则指从首次挂牌到数据采集日期的天数。此外，我们还使用总成交价(以百万人民币计)作为另一个因变量Selling_Price，该指标反映产品的市场价值

　　(2)独立变量

　　我们主要关注的自变量是VR_Tour，当房产支持VR功能时取值为1，不支持时取值为0。我们控制了三组协变量：房产属性、网页展示信息和房地产经纪人属性。此外，我们还收集了房产所在社区的信息，以考虑其地理位置的影响。我们还收集了房产的挂牌月份和销售月份，以考虑房地产市场的季节性。

　　4.研究数据

　　我们的数据集包含42,903条房产记录。其中18%支持VR，31%在数据收集时已售出。由于仅对已售房产进行观测，因此销售价格、网站访问量和关注度的观测数据少于总记录数。整个数据集(含已售和未售房产)的平均市场停留时间为125.95天，平均售价为312万元人民币。分类变量的汇总统计详见在线附录A。

　　5.经验模型

　　(1)Cox比例风险模型

　　Cox比例风险模型(以下简称Cox模型)是生存分析领域应用最广泛的模型(Cox 1972)。该模型通过分析变量对风险率的影响，来衡量资产在时间点被售出的概率。

　　(2)加速失效时间模型

　　Cox模型假设不同个体的危险函数相互成比例。这种假设个体间危险比恒定的观点可能并不成立，在此类情况下，加速失效时间(AFT)模型可作为有效替代(魏1992，卡尔夫莱希与普伦蒂斯2011，苏德与莫尔斯塔德2022)。因此，我们同样采用AFT模型来评估VR Tour对房产上市时间的影响。

　　(3)享乐定价模型

　　享乐定价模型在房地产研究领域被广泛用于评估房产的经济价值(Malpezzi 2002，Sirmans等2005，Fowler等2018)。该模型将影响房产售价的因素划分为内部和外部两大类。内部因素指产品或服务本身的特性(即房产属性)，外部因素则涉及产品或服务之外影响其价值的其他要素，包括中介资质、网页展示效果，以及地理位置和市场环境等固定效应。

　　6.识别

　　(1)匹配

　　我们采用倾向评分匹配(PSM)这一常用方法，以解决可观测特征引发的选择偏差问题(Rosenbaum和Rubin，1983)。PSM方法能够解决由可观测特征引发的选择偏差问题。但需注意，选择偏差也可能源自不可观测的特征。为此，我们采用工具变量法来解决这一问题。具体而言，我们采用Other_VR_Ratio作为内生变量VR_Tour的工具变量，该指标取自目标物业挂牌月份前一个月同一城市其他社区的VR导览平均使用率。

　　该工具符合相关性限制，因为同一城市的用户会从平台获得相似的VR导览服务。假设其他社区新上市的房产VR应用率较高，那么一个月后在该平台挂牌的焦点房产，很可能也会采用VR技术。该工具变量同时满足排除限制条件，因为房地产市场在不同地区存在显著差异。通常不同社区被视为独立市场，因此其他市场(即其他社区)过去的VR导览应用情况，不应影响焦点房产当前的市场表现。

　　(2)价格内生性与工具变量估计

　　由于业主会根据房产的销售结果调整挂牌价格，房产的挂牌价格也可能是内生的。为解决房产挂牌价格的内生性问题，我们采用工具变量法，按照上述思路生成工具变量。具体而言，我们采用同一城市其他社区房产在目标房产挂牌前的平均售价(简称Other_Price)。该指标具有相关性，因为业主在确定房产初始挂牌价时，往往会参考同城市其他房产的平均售价。因此，Other_Price与目标房产的挂牌价存在相关性，符合相关性条件。

　　此外，其他社区中已售出的房产在地理位置和时间维度上均与目标房产存在差异。因此，这些已售房产不会与目标房产形成直接竞争。这意味着其他社区的房价可能不会直接影响目标房产的销售结果，从而满足排除限制条件。

　　7.研究结果

　　(1)VR对房产上市时间的影响

　　在房地产交易中，房产的上市时间是关键的产出变量，反映了销售过程的效率。为了了解VR Tour如何影响房产的上市时间，我们使用了两种生存模型：Cox模型和AFT模型。

　　在Cox模型中，VR_Tour的系数在表3的第(1)、(3)和(5)列呈现显著正向效应，数值范围在0.308至0.734之间。而在表3的第(2)、(4)和(6)列，VR_Tour的系数在AFT模型中则呈现显著负向效应，数值范围在−0.672至−0.334之间。需要特别说明的是，AFT模型中生存率的负向效应，在Cox模型中等同于风险率的正向影响。因此，不同模型得出的估计结果具有内在一致性。VR可缩短房产的上市时间，加快销售进程。

　　(2)VR对房产售价的影响

　　属性定价是市场中的另一个重要结果，它代表均衡价格，反映了消费者在购买时对市场价值的感知(Peterson 1970，Wolinsky 1983，Jones and Hudson 1996)。我们采用享乐定价模型，研究虚拟现实技术对房产总售价的影响。

　　如表4第(1)–(3)列所示，VR_Tour的系数均不显著。研究发现，这种新型虚拟现实技术可能不会影响房地产交易的均衡价格。换句话说，虚拟现实技术不会影响消费者对房地产产品的估值。因此，虚拟现实技术并非市场价值的决定性因素。

　　(3)机制分析

　　①VR的信息丰富性

　　如果VR旅游能提供比较全面的房产信息，当消费者对房产信息的需求更高时，VR旅游可能会更有效。

　　研究发现，虚拟现实旅游与房间数量的交互项(即VR_Tour×NumRooms)在Cox模型中呈现显著正相关(0.066)，而在AFT模型中则呈现显著负相关(−0.067)。这表明虚拟现实的加速效应会随着房间数量的增加而增强。这一发现表明，随着消费者对产品的参与度提升，虚拟现实技术能够提供额外的产品信息来满足其日益增长的信息需求，充分展现了虚拟现实技术在提升房产销售效率方面的信息丰富性优势。

　　②VR的信息可信度

　　由于通常认为房产质量会随时间推移而下降，我们可以用房产的年龄作为衡量产品质量的替代指标。

　　如表5第(3)、(4)列所示，虚拟现实与房产年龄交互项(即VR_Tour×Age)在Cox模型中呈现显著负相关(-0.008)，而在AFT模型中则显示显著正相关(0.008)。研究结果表明，对于较新的房产，虚拟现实技术能有效缩短其在市场上的滞留时间。研究发现，虚拟现实技术对优质房产的加速效应更为显著，这表明虚拟现实信息可信度有助于消费者甄别产品品质，进而提升房产交易效率。

　　③VR与代理服务的关系

　　虽然VR旅游和代理服务都可能影响房产销售，但VR与代理服务的互动方式仍不明确。

　　在本研究中，AG_SerQual是房地产平台评估的外生变量，反映房产中介的服务质量。11我们在模型中新增VR_Tour与AG_SerQual的交互项，并将估计结果列于表5第(5)、(6)列。Cox模型显示VR_Tour与AG_SerQual的交互项系数为显著负值(-0.002)，而AFT模型则呈现显著正值(0.002)，这表明虚拟现实技术的加速效应在服务质量较低的中介中更为显著。研究结果表明，虚拟现实(VR)更可能惠及低质量的中介服务。这一发现意味着，VR可作为中介服务的替代信息来源，有效促进房产交易。

　　④VR对消费者决策的影响

　　该研究结果表明，VR Tour功能在协助消费者进行产品评估方面具有显著效果，而VR徽章仅具有象征性作用。

　　为更清晰地区分VR的直接与间接影响，我们构建了两个变量：转化率(Conversion_Rate)和转化几率(Conversion_Odds)。其中，转化率表示用户在浏览房产详情页面后，将该房产加入关注列表的占比;转化几率则是转化率的单调非线性转换值。

　　8.稳健性检验

　　为解决生存模型中可能存在的参数设定偏差，本研究对风险率和生存率均采用多种分布假设，包括威布尔分布、高姆珀茨分布、指数分布、伽马分布及对数逻辑分布。与主要研究结果一致，VR_Tour系数在各类替代模型中均呈现显著正向(风险率模型)和显著负向(生存率模型)的特征。此外，研究采用离散时间logit风险模型构建面板数据集，每月追踪每处房产的动态变化，并引入城市×月份的固定效应以捕捉不同城市的市场动态变化。该模型还证实VR旅游能缩短房产在市场上的滞留时间，进一步验证了VR加速房产销售这一核心结论的稳健性。

　　为消除匹配方法选择对结果的影响，本研究采用马氏距离核匹配法替代k近邻倾向评分匹配(PSM)。与依赖部分对照组观测值的PSM不同，马氏距离匹配法利用全部对照组数据，能更精准识别多变量异常值，从而确保构建的反事实模型更具可靠性。这种替代匹配方法的实验结果表明，VR导览能将产品上市时间缩短29%至47%，与基准PSM结果28%至49%高度吻合。这证实了VR技术的加速效果与所采用的具体匹配算法无关。

　　我们采用Rosenbaum(2002)的敏感性分析方法，评估未观察到的混杂变量对治疗效果的影响。该分析通过计算比值比Γ来量化“隐性偏移”，从而推翻VR缩短上市时间的结论。研究结果表明，即使当Γ值达到2.1时，VR技术的显著加速效应依然存在——这意味着若要消除VR对上市时间的影响，未观测因素必须使VR采用率提高2.1倍。鉴于Γ值的高阈值，这一发现表明核心结论对未观测变量的潜在偏差具有稳健性。

　　四、研究启示

　　本研究基于中国头部房地产平台数据，运用生存分析模型、享乐模型、PSM和工具变量法等严谨方法，深入探讨非沉浸式虚拟现实技术在提升房地产交易参与度中的作用。

　　核心结论是，VR是一种“效率增强器”，而不是“市场价值影响者”：它将房产的上市时间显著减少28%-49%(相当于平均减少19-34天)，但对销售价格没有显著影响。这与传统视觉技术(如图片)不同，后者往往推高房价，而VR技术能提供客观全面的信息，帮助购房者快速决策，同时不会改变对房产内在价值的认知。

　　从机制层面分析，虚拟现实技术的效率效应主要体现在三个方面：对于产品参与度较高的房产(如房间数量较多的房源)，能通过VR的信息丰富性满足复杂的信息需求;针对品质较高的房产(如房龄较新的房源)，可借助VR的信息可信度验证房屋质量;对于中介服务质量较低的房产，则能作为替代信息源弥补中介支持不足的问题。此外，该技术还通过两种方式影响消费者决策：一是间接作用(通过VR徽章吸引网站访问量)，二是直接作用(通过VR导览提升用户关注度和转化率)。

　　实践应用中，研究结果为房地产平台提供了VR技术提升市场效率的指导，同时建议业主及中介优先采用VR技术处理高参与度、高价值的房产项目。研究局限性(如缺乏买家属性数据、未与传统视觉效果进行对比)为后续研究指明了方向。

　　至此，本次Seminar文章研读完毕。

　　之后，由谢晓东、彭沁缘宇分享AI相关研究方法、理论或行业应用，老师与同学们提出了建议，并明确了进一步的研究计划。

　　至此，本学期第6次Seminar圆满结束。

　　文字 / 裴珈悦

　　排版 / 裴珈悦

　　审核 / 左翎