Riassunto analitico
Fin dalla sua fondazione nel 2008, il portale online Airbnb ha dimostrato essere una soluzione altamente innovativa e rivoluzionaria, mettendo in contatto viaggiatori in cerca di una sistemazione a breve termine con individui con a disposizione degli spazi extra da affittare.
Tuttavia, nonostante il successo mondiale, le opinioni sul fenomeno sono ancora contrastanti.
Se da un lato vi è chi crede che Airbnb abbia completamente rivoluzionato in maniera positiva il settore del turismo, dall'altro vi è chi considera che Airbnb abbia invece danneggiato il settore dell'ospitalità alberghiera e che abbia causato un aumento del costo degli affitti degli appartamenti a lungo termine per i residenti delle varie località in cui Airbnb opera.
Soffermandosi su quest'ultimo aspetto, nel corso degli ultimi anni, il problema dell'innalzamento del costo degli affitti dovuto ad Airbnb ha avuto delle importanti ripercussioni sociali.
Ciononostante, il fenomeno risulta essere ancora poco studiato in letteratura e gli unici studi esistenti si soffermano sulle grandi città del mondo. Ciò che manca alla letteratura corrente è uno studio che si concentri esclusivamente sul territorio italiano.
Pertanto, lo scopo della seguente ricerca è quello di fornire evidenza empirica al dibattito, indagando la relazione tra Airbnb e il costo degli affitti a lungo termine nel contesto italiano, sviluppando un modello di regressione lineare multipla e considerando i dati raccolti su un campione di 643 località turistiche italiane, ovvero quelle aree in cui si ritiene che le prospettive di guadagno dagli affitti a breve termine siano maggiori.
Nell'analisi, la presenza di Airbnb è misurata attraverso il numero di annunci attivi sulla piattaforma (variabile indipendente d'interesse) mentre il canone di locazione (€/mq al mese) di un'abitazione residenziale situata in una zona centrale di ciascuna località (variabile dipendente) è da considerarsi una proxy del costo degli affitti a lungo termine. Inoltre, lo studio include 9 variabili di controllo e 5 variabili dummy al fine di localizzare l'appartenenza di ciascun comune ad una determinata area geografica del territorio italiano.
Per poter stimare, invece, i parametri incogniti del modello di regressione si utilizza il metodo OLS, ovvero il metodo dei minimi quadrati.
Infine, i risultati mostrano quindi che la presenza di Airbnb è statisticamente e positivamente correlata con il valore medio degli affitti, per cui se il numero di annunci attivi su Airbnb aumenta di un’ unità, allora il valore medio degli affitti (€/mq al mese) di un'abitazione residenziale ci si aspetta che aumenti dello 0,02%, a parità di altre condizioni. Per quanto riguarda le variabili di controllo, anche il reddito pro capite, il numero di residenti, il tasso di occupazione, la densità turistica e la tariffa media giornaliera di un annuncio Airbnb sembrano esercitare un'influenza positiva sulla variabile dipendente, mentre la superficie dei comuni e la loro altitudine influenzano negativamente il valore medio degli affitti.
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Abstract
Since its foundation in 2008, the online portal Airbnb has proven to be a highly innovative and revolutionary solution, connecting travellers looking for short-term accommodations to individuals with extra spaces to rent.
However, although its worldwide success, opinions on the phenomenon are still mixed.
While on the one hand, some believe that Airbnb has completely revolutionised the tourism industry in a positive way, on the other, some consider that Airbnb has damaged the hotel sector and caused an increase in the cost of long-term rentals for residents of the various locations in which Airbnb operates.
With regard to the latter aspect, over the last few years, the problem of rising rent costs due to Airbnb has had major social repercussions. However, the phenomenon is still little analysed in the current literature and the only existing studies focus on large cities around the world. What the literature lacks is then a study that focuses exclusively on the Italian territory.
Therefore, the aim of the following research is to provide empirical evidence to the debate, investigating the relationship between the presence of Airbnb and the cost of long-term rentals in the Italian context by developing a multiple linear regression model and considering data collected on a sample of 643 Italian tourist locations, that is those areas where the revenue prospects from short-term rentals are believed to be higher.
In the analysis, the presence of Airbnb is measured by the number of active listings on the platform (independent variable of interest) while the average rental cost (€/sq. m per month) of a residential dwelling in a central area of each location (dependent variable) is considered a proxy for the cost of long-term rentals. In addition, the study includes 9 control variables and 5 dummy variables in order to locate the belonging of each municipality to a certain geographic area of the Italian territory.
In addition, in order to estimate the unknown parameters of the regression model, the Ordinary Least Squares method is implemented.
Therefore, results show that the presence of Airbnb is statistically and positively correlated with the average rental value, so that if the number of active listings on Airbnb increases by one unit, then the average rental value (€/sq. m per month) of a residential dwelling is expected to increase by 0.02 percent, everything else given. As for the control variables, income per capita, number of residents, employment rate, tourist density and the Average Daily Rate of an Airbnb listing also seem to exert a positive influence on the dependent variable, while the surface area of the municipalities and their altitude negatively affect the average rental value.
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