Airbnbが伝統的な宿泊事業に与える影響について、学術研究者や専門アナリストの間で議論が続いています。 Airbnbがホテル業界に重大な悪影響を及ぼしていることを発見した人もいます。他の人は、影響はごくわずかなままであると主張しました。

これらの調査結果のいくつかは、データ分析における部屋共有プラットフォームを含む利害の対立、それらのほとんどが記述的研究であったための方法論の厳密さ、Airbnb間の価格比較などのいくつかの交絡因子の監視など、いくつかの理由で業界の専門家によって挑戦されていますとホテル、それらの推定にバイアスを引き起こす可能性があります。

消費者がホテルの部屋とAirbnbのリストのどちらかを選択する場合、価格は非常に重要な影響力のある要素です。一方、価格は経済学における供給と需要を分析する上で重要な変数です。したがって、Airbnbのホテル業界への影響を測定する場合、市場におけるAirbnbの価格ポジショニングを無視してはなりません。

したがって、私はデンバー大学の教授であるKaren Xieと共同で、International Journal of HospitalityManagement[1]に掲載された実証的研究に取り組みました。この研究に対する私たちの特別な関心は次のとおりです。

調査の目的Airbnbの供給が、市場におけるホテルのカウンターパートのパフォーマンスに与える影響を（再）評価すること。ホテルの物件と同じ郵便番号のホテルの近くのAirbnbリストとの価格差、およびこれらのAirbnbリスト間の価格のばらつきで測定される、市場におけるAirbnbの価格の位置付けが、パフォーマンスに対するAirbnb供給の主な影響を緩和するかどうかを調査する市場にあるそのホテルのカウンターパートの。クラスカテゴリ（例：格安旅行者向けホテルと高級ホテル）やオンラインレビューウェブサイトでの平均評価など、ホテルの品質属性を調べるには、Airbnbの供給が市場のホテルのパフォーマンスに与える主な影響を緩和します。つまり、ホテルのクラスカテゴリやオンラインレビューの評価によって主な効果が異なるかどうかをテストしました。データと分析分析に使用したデータセットは、（a）ホテル関連情報（ホテルのクラスカテゴリとレビュー評価）用のTripadvosor.com、（b）リスト用のAirbnb.comを含む3つの異なるソースから作成されました。関連情報（例：上場価格と特性）、および（c）テキサス州オースティン市場でのホテルの四半期業績記録に関する公会計のテキサス州管理者。データセットには、2008年第3四半期から2011年第2四半期までの12四半期にわたる、市内の20の郵便番号にある86のホテルの1,482の観測が含まれ、観測期間中のオースティン市場のすべてのホテルが報告されている限りカバーされています。テキサス会計監査役への財務実績データとTripAdvisorでレビューを受けました。次に、計量経済学モデルのブレンドを使用して、仮説検定の推定を実行しました。

結果私たちの分析は、Airbnbがホテルのパフォーマンスに悪影響を及ぼしていることを確認しました。市場でのAirbnbリスティングの供給が増えると、ホテルのRevPAR（利用可能な部屋あたりの収益）のパフォーマンスは低下します。興味深いことに、Airbnbの価格の位置によっては、ホテルは近隣のAirbnbから利益を得る可能性があります。私たちの分析によると、ホテルとAirbnbのリストの価格差、およびAirbnbのリスト内の価格のばらつきは、ホテルのRevPARのパフォーマンスと正の関係があります。このような結果は、製品の戦略的方向性の「凝集効果」で説明できます。この場合、低コストのホテルは、高額な競合他社が多数存在するエリアに戦略的に配置されている場合、より高いRevPARを生み出す可能性があります（サンプルでは、平均価格Airbnbのリストの数は、ホテルのリストよりもはるかに高かった）。さらに、価格差と価格分散のギャップが拡大するにつれて、ホテルのRevPARパフォーマンスに対するAirbnb供給の悪影響は大幅に減少し、価格差と価格分散による緩和効果をサポートします。ホテルのクラスカテゴリとオンラインレビューの評価は、Airbnbの供給がホテルのRevPARのパフォーマンスに悪影響を与えることには影響しません。言い換えれば、さまざまなタイプのホテルは、Airbnbからの悪影響を免れることはできません。含意理論的には、Airbnbが市場のホテルに与える影響の分析に重要な変数として「価格」を追加しました。特に、

マネージャーは、同じ近所のAirbnbリストの価格の位置付けにも注意を払う必要があることをお勧めします。 Airbnbのリストがホテルよりもはるかに高いまたは低い価格で請求されている場合、同じ市場で競合していない可能性があります。ただし、同じ価格帯のAirbnbリストには特別な注意を払う必要があります。ホテルがハイエンドの短期住宅賃貸物件がたくさんある素敵な地区にある場合、ホテルは「集積の効果」を活用できる可能性があります。近所に高価なAirbnbのリストがあると、ホテルに適していることがわかります。多くのOTAはすでに部屋の在庫に住宅賃貸を追加しているため、OTAは現在、ホテルと短期住宅賃貸の両方のビジネスインテリジェンスを備えています。ホテルはOTAとの関係を再考することをお勧めします。また、ホテルが競合他社と行ってきたことを、競合他社のセットの一部としてAirbnbリストを追加することを検討することをお勧めします。結論として、Airbnbの供給がホテルのパフォーマンスに悪影響を与えることは間違いありませんが、Airbnbの市場での価格の位置付けによっては、そのような影響は私たちが思っていたほど悪くはないかもしれません。 Airbnbがホテル業界に与える影響を測定する際に、研究者は他にどのような要素を検討する必要がありますか？あなたの提案は何ですか？