Econometric modeling of the demand for short-term rental housing: The case of Airbnb in Moscow

Abstract

В статье анализируются детерминанты спроса на недвижимость, сдающуюся в краткосрочную аренду на онлайн-платформе Airbnb в Москве. В ходе исследования использовалась кросс-секционная выборка объявлений, которые были активны с марта 2021 г. по февраль 2022 г. Были оценены пространственные модели, позволяющие учесть пространственную автокорреляцию. Было установлено, что пространственная модель Дарбина наилучшим образом описывает имеющиеся данные. Для корректной интерпретации результатов были рассчитаны прямые, косвенные и общие эффекты. По результатам исследования была определена как эластичность спроса на арендное жилье по собственной цене, составившая –0,68, так и эластичность по цене конкурентов, равная 0,42. Помимо этого, в статье были определены основные характеристики квартир, влияющие на спрос. Положительное влияние на спрос имеют характеристики, связанные с площадью жилья (максимальная вместимость и число ванных комнат), наличием различных удобств в квартире и сопутствующих показателей (платная парковка, самостоятельное заселение, число фотографий и мгновенное бронирование) и положительными характеристиками арендодателя (статус «суперхозяин», уровень отклика). Отрицательно влияет на спрос — п омимо стоимости аренды — у величение расстояния до центра города и минимальный срок аренды. Полученные в исследовании результаты были проверены на устойчивость, для чего использовались различные матрицы пространственных весов и альтернативные переменные в качестве меры цены аренды. The article analyzes demand determinants for short-term rental housing on the online platform Airbnb in Moscow. The study used a cross-sectional sample of listings that were active between March 2021 and February 2022. Spatial models were estimated to account for spatial autocorrelation. Spatial Durbin model was found to be the best for the available data. Direct, indirect and general effects were calculated for a correct interpretation of the results. Based on the results of the study, both the own price elasticity of demand (−0.68) and the cross-price elasticity (0.42) were determined. In addition, the article identified the main characteristics of apartments that affect demand. Characteristics related to the area of housing (maximum capacity and number of bathrooms), the availability of various amenities in the apartment and related indicators (paid parking, self-check-in, number of photos and instant booking, superhost status, response rate) have positive demand influence. The distance to the city center and the minimum rental period negatively affect demand. The results of the study were tested for robustness using various spatial weight matrices and alternative variables as rental price.