El impacto del deterioro medioambiental del Mar Menor en los precios de Airbnb
DOI:
https://doi.org/10.46661/revmetodoscuanteconempresa.6202Palabras clave:
modelos hedónicos, Airbnb, contaminación marina, bases de datos abiertasResumen
En 2008, la empresa Airbnb inició su actividad convirtiéndose en la empresa de oferta de alojamientos más representativa de economía colaborativa con más de 6.500.000 alojamientos en todo el mundo. Si bien se han realizado aplicaciones de modelos hedónicos sobre el mercado de alojamientos turísticos de este tipo de plataformas, la literatura sobre cómo afectan los factores relacionados con la contaminación medioambiental en este contexto es escasa. Los problemas de contaminación del agua marina preocupan a un gran número de ciudadanos de la zona turística del Mar Menor (región de Murcia). Gracias a los avances en bases de datos micro-territoriales de carácter abierto (como los datos obtenidos por el Satelite Senitel 3 de la Agencia Espacial Europea) podemos mejorar la precisión de los modelos hedónicos y determinar cuál es el impacto económico de la contaminación del agua marina en el precio de las ofertas de Airbnb localizadas en las zonas costeras. Este es el objetivo del presente estudio. Los resultados muestran un impacto significativo de niveles elevados de contaminación marina reduciendo los precios de los alojamientos Airbnb de la zona del Mar Menor. Por tanto, los gerentes de los servicios turísticos de esta zona tienen incentivos para adoptar medidas estratégicas con el fin de mejorar la situación medioambiental de la laguna.
Descargas
Citas
Airbnb (2020). Fast facts. https://press.airbnb.com/fast-facts/
AirDNA (2020). https://www.airdna.co/
Benítez-Aurioles, B. (2021). Seasonality in the peer-to-peer market for tourist accommodation: the case of Majorca. Journal of Hospitality and Tourism Insights, 5(2), 331-349.
Chen, C.-F., & Rothschild, R. (2010). An Application of Hedonic Pricing Analysis to the Case of Hotel Rooms in Taipei. Tourism Economics, 16(3), 685-694. https://doi.org/10.5367/000000010792278310
Chica-Olmo, J., González, J.G., & Zafra, J.L. (2019). Determinación de los precios de los apartamentos turísticos AIRBNB en Málaga. Una aproximación espacial. Estudios de Economía Aplicada, 37(1), 47-63. https://doi.org/10.25115/eea.v37i1.2574
Deboosere, R., Kerrigan, D.J., Wachsmuth, D., & El-Geneidy, A. (2019). Location, location and professionalization: a multilevel hedonic analysis of Airbnb listing prices and revenue. Regional Studies, Regional Science, 6(1), 143-156. https://doi.org/10.1080/21681376.2019.1592699
ESA, European Spatial Agency (2021). https://www.esa.int/Enabling_Support/Operations/Sentinels
Eusébio, C., Carneiro, M.J., Madaleno, M., Robaina, M., Rodrigues, V., Russo, M., Relvas, H., Gama, C., Lopes, M., Seixas, V., Borrego, C., & Monteiro, A. (2020). The impact of air quality on tourism: a systematic literature review. Journal of Tourism Futures, ahead-of(ahead-of-print), 0. https://doi.org/10.1108/jtf-06-2019-0049
Fleischer, A., Ert, E., & Magen, N. (2016). Trust and reputation in the sharing economy: The role of personal photos in Airbnb. Tourism Management, 55, 62-73. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2016.01.013
Google Trends (2021). https://trends.google.es/trends/?geo=ES
Gutiérrez, J., García-Palomares, J.C., Romanillos, G., & Salas-Olmedo, M.H. (2017). The eruption of Airbnb in tourist cities: Comparing spatial patterns of hotels and peer-to-peer accommodation in Barcelona. Tourism Management, 62, 278-291. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2017.05.003
Gyódi, K., & Nawaro, Ł. (2021). Determinants of Airbnb prices in European cities: A spatial econometrics approach. Tourism Management, 86, 104319. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2021.104319
Kochendoerfer, B., Enshassi, A., & Rizq, E. (2014). Evaluación de los impactos medioambientales de los proyectos de construcción. Revista ingeniería de construcción, 29(3), 234-254. https://doi.org/10.4067/s0718-50732014000300002
López, F.A., Mínguez, R., & Mur, J. (2019). ML versus IV estimates of spatial SUR models: evidence from the case of Airbnb in Madrid urban area. The Annals of Regional Science, 64(2), 313-347. https://doi.org/10.1007/s00168-019-00914-1
Mandić, A., & Petrić, L. (2020). The impacts of location and attributes of protected natural areas on hotel prices: implications for sustainable tourism development. Environment, Development and Sustainability, 1-31. https://doi.org/10.1007/s10668-020-00611-6
Martínez-Graña, A., Gómez, D., Santos-Francés, F., Bardají, T., Goy, J.L., Zazo, C. (2018). Analysis of Flood Risk due to Sea Level Rise in the Menor Sea (Murcia, Spain). Sustainability, 10(3), 780. https://doi.org/10.3390/su10030780
Maté-Sánchez-Val, M.L., López, F., & Rodríguez, C. (2018), Geographical factors y business failure, An empirical study from the Madrid metropolitan area. Economic Modelling, 74, 275-283. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2018.05.022
Ministerio de Transportes, Movilidad y Agenda Urbana (2020). Certificaciones fin de obra: nº de certificados y nº de edificios según clase de promotor (Región de Murcia) https://www.mitma.gob.es/
Ministerio de Transportes, Movilidad y Agenda Urbana (2020). https://apps.fomento.gob.es/BoletinOnline 2
Moran, P.A.P. (1948). The Interpretation of Statistical Maps. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 10(2), 243-251. https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1948.tb00012.x
Murciaturistica (2020). Viajeros y pernoctaciones según destinos en la región de Murcia. https://www.murciaturistica.es/
Pérez-Sánchez, R., Serrano-Estrada, L., Martí-Ciriquián, P., & Mora-García, R.T. (2018). The What, Where, and Why of Airbnb Price Determinants. Sustainability, 10(12), 4596. https://doi.org/10.3390/su10124596
Ren, J., Raghupathi, V., & Raghupathi, W. (2021). Effect of crowd wisdom on pricing in the asset-based sharing platform: An attribute substitution perspective. International Journal of Hospitality Management, 94, 102874. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2021.102874
Teruel-Gutiérrez, R., & Maté-Sánchez-Val, M. (2021). The impact of Instagram on Airbnb’s listing prices in the city of Barcelona. The Annals of Regional Science, 67, 737-763. https://doi.org/10.1007/s00168-021-01064-z
Tong, B., & Gunter, U. (2020). Hedonic pricing and the sharing economy: how profile characteristics affect Airbnb accommodation prices in Barcelona, Madrid, and Seville. Current Issues in Tourism, 25(20), 3309-3328. https://doi.org/10.1080/13683500.2020.1718619
Van der Borg, J., Camatti, N., Bertocchi, D., & Albarea, A. (2017). The Rise of the Sharing Economy in Tourism: Exploring Airbnb Attributes for the Veneto Region. University Ca' Foscari of Venice, Dept. of Economics Research Paper Series No. 05/WP/2017. https://ssrn.com/abstract=2997985 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2997985
Villeneuve, H., & O'Brien, W. (2020). Listen to the guests: Text-mining Airbnb reviews to explore indoor environmental quality. Building and Environment, 169, 106555.
Wang, D., & Nicolau, J.L. (2017). Price determinants of sharing economy based accommodation rental: A study of listings from 33 cities on Airbnb.com. International Journal of Hospitality Management, 62, 120-131. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2016.12.007
White, H. (1980). A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test for heteroskedasticity. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 48(4), 817-838. https://doi.org/10.2307/1912934
Zervas, G., Proserpio, D., & Byers, J.W. (2017). The rise of the sharing economy: Estimating the impact of Airbnb on the hotel industry. Journal of Marketing Research, 54(5), 687-705. https://doi.org/10.1509/jmr.15.0204
Zhang, Z., Chen, R.J.C., Han, L.D., & Yang, L. (2017). Key Factors Affecting the Price of Airbnb Listings: A Geographically Weighted Approach. Sustainability, 9(9), 1-13.
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-CompartirIgual 4.0.
El envío de un manuscrito a la Revista supone que el trabajo no ha sido publicado anteriormente (excepto en la forma de un abstract o como parte de una tesis), que no está bajo consideración para su publicación en ninguna otra revista o editorial y que, en caso de aceptación, los autores están conforme con la transferencia automática del copyright a la Revista para su publicación y difusión. Los autores retendrán los derechos de autor para usar y compartir su artículo con un uso personal, institucional o con fines docentes; igualmente retiene los derechos de patente, de marca registrada (en caso de que sean aplicables) o derechos morales de autor (incluyendo los datos de investigación).
Los artículos publicados en la Revista están sujetos a la licencia Creative Commons CC-BY-SA de tipo Reconocimiento-CompartirIgual. Se permite el uso comercial de la obra, reconociendo su autoría, y de las posibles obras derivadas, la distribución de las cuales se debe hacer con una licencia igual a la que regula la obra original.
Hasta el volumen 21 se ha estado empleando la versión de licencia CC-BY-SA 3.0 ES y se ha comenzado a usar la versión CC-BY-SA 4.0 desde el volumen 22.
