学术研究人员和专业分析师之间一直在争论 Airbnb 对传统住宿业务的影响。一些人发现 Airbnb 对酒店业产生了重大的负面影响；其他人声称影响仍然微不足道。

其中一些调查结果受到行业专业人士的质疑，包括数据分析中涉及房间共享平台的利益冲突，方法严谨，因为其中大多数是描述性研究，以及对一些混杂因素的监督，例如 Airbnb 之间的价格比较和酒店，这可能会导致他们的估计出现偏差。

当消费者在酒店房间和Airbnb房源之间进行选择时，价格是一个非常重要的影响因素。同时，价格是经济学分析供需的关键变量。因此，在衡量 Airbnb 对酒店业的影响时，不应忽视 Airbnb 在市场中的价格定位。

因此，我与丹佛大学教授 Karen Xie 合作进行了一项实证研究，该研究发表在 International Journal of Hospitality Management [1] 上。我们对这项研究的特别兴趣包括：

研究目的 （重新）评估 Airbnb 供应对其酒店同行在市场上的表现的影响。调查 Airbnb 在市场上的价格定位（以酒店物业与酒店附近位于同一邮政编码的 Airbnb 房源之间的价格差异以及这些 Airbnb 房源之间的价格差异衡量）是否会缓和 Airbnb 供应对业绩的主要影响市场上的酒店同行。为了检查酒店的质量属性，包括等级类别（例如，经济型旅行酒店与豪华酒店）和在线评论网站的平均评级，是否能缓和 Airbnb 供应对其市场上酒店同行业绩的主要影响。换句话说，我们测试了主要影响是否根据酒店的等级类别和/或在线评论评级而变化。数据和分析 我们分析中使用的数据集是从三个不同的来源构建的，包括 (a) Tripadvosor.com 用于酒店相关信息（即酒店的类别和评论评级），(b) Airbnb.com 用于列表- 相关信息（例如，挂牌价格和特征），以及 (c) 德克萨斯州奥斯汀市场酒店季度业绩记录的德克萨斯公共账户审计长。该数据集包括从 2008 年第 3 季度到 2011 年第 2 季度的 12 个季度期间，对位于该市 20 个邮政编码的 86 家酒店的 1,482 次观察，涵盖观察期间奥斯汀市场上的所有酒店，只要他们报告财务业绩数据提交给德克萨斯州审计长，并在 TripAdvisor 上收到评论。然后，我们使用计量经济学模型的混合来执行假设检验的估计。

结果 我们的分析证实了 Airbnb 对酒店业绩的负面影响。随着市场上 Airbnb 房源供应的增加，酒店的 RevPAR（每间可用房间的收入）表现将下降。有趣的是，根据 Airbnb 的价格定位，酒店可能会从附近的 Airbnb 中获益。我们的分析表明，酒店和 Airbnb 房源之间的价格差异以及 Airbnb 房源之间的价格差异与酒店的 RevPAR 表现正相关。这种结果可以用产品战略定位的“集聚效应”来解释，如果低成本酒店战略性地位于有许多高价竞争对手的地区（在我们的样本中，平均价格的Airbnb房源远高于酒店同行）。此外，随着价格差异和价格差异差距的扩大，Airbnb 供应对酒店 RevPAR 表现的负面影响显着降低，支持价格差异和价格差异的缓和效应。酒店的等级类别和在线评论评级对 Airbnb 供应对酒店 RevPAR 绩效的负面影响没有影响。也就是说，不同类型的酒店都无法免受Airbnb的负面影响。影响 从理论上讲，我们将“价格”作为一个重要变量加入到 Airbnb 对市场酒店影响的分析中。几乎，

我们建议管理者也应该注意同一街区Airbnb房源的价格定位。当 Airbnb 房源的价格远高于或低于酒店时，它们很可能不在同一个市场上竞争。然而，应特别注意相同价格范围内的 Airbnb 房源。如果酒店位于拥有大量高端短租住宅的好街区，酒店或许可以利用“集聚效应”。事实证明，在附近有一些昂贵的 Airbnb 房源对酒店有好处。由于许多 OTA 已经将住宅租赁添加到他们的房间库存中，OTA 现在拥有酒店和短期住宅租赁的商业智能。我们鼓励酒店重新考虑与 OTA 的关系。我们还建议酒店考虑将 Airbnb 房源作为其竞争对手的一部分，就像他们与竞争对手所做的一样。综上所述，Airbnb 的供应无疑会对酒店的业绩产生负面影响，但根据 Airbnb 在市场中的价格定位，这种影响可能没有我们想象的那么严重。研究人员在衡量 Airbnb 对酒店业的影响时，还应该考虑哪些其他因素？你有什么建议？