Determinanti della distribuzione di Airbnb: il ruolo del mercato immobiliare, dei beni culturali e della connettività urbana

The rapid growth of peer-to-peer (P2P) accommodation platforms such as Airbnb has disrupted urban housing markets, creating a pressing need to understand locational drivers for effective regulation. While centrality is well-established, the combined influence of neighbourhood characteristics - specifically housing market pressures, cultural assets and transit connectivity - remains inadequately explored. This study identifies these critical drivers through spatial analysis of Airbnb distribution in Milan and Rome at the census tract level. Using detailed spatial data and incorporating a spatial component to account for spatial dependence, the analysis assesses variables including vacant dwellings, long-term rent prices, travel time to the centre and proximity to cultural sites. The results reveal that while a core set of drivers remains significant, their influence and relative importance vary substantially between urban contexts, exerting fundamentally different effects on Airbnb concentration. This confirms the context-dependent nature of Airbnb's locational drivers and underscores the necessity for urban policies informed by precise and localised evidence about what specifically spurs STR growth in each city.

La rapida crescita delle piattaforme di alloggio peer-to-peer (P2P) come Airbnb ha trasformato i mercati immobiliari, rendendo cruciale identificarne i fattori che ne definiscono il posizionamento per una regolamentazione efficace. Sebbene il ruolo della centralità sia ampiamente riconosciuto, rimangono ancora poco chiari gli effetti congiunti di specifiche caratteristiche di ogni area - come le dinamiche del mercato immobiliare, la presenza di siti culturali e l'accessibilità in termini di traporti pubblici. Lo studio mira a colmare questa lacuna analizzando le variabili determinanti la distribuzione di Airbnb a Milano e Roma a livello di sezione censuaria. Attraverso l'utilizzo di dati granulari e l'aggiunta di una specifica componente per assorbire la dipendenza spaziale, la ricerca valuta l'impatto di variabili quali immobili non abitati, prezzi degli affitti a lungo termine, distanza dal centro città e prossimità a siti culturali. I risultati evidenziano che, sebbene esista un nucleo di fattori significativi, la loro influenza varia sensibilmente a seconda del contesto urbano, modellando in modo distinto la concentrazione di Airbnb. Ne consegue che i fattori che ne determinano la presenza sono intrinsecamente legati al contesto, sottolineando la necessità di politiche urbane basate su analisi precise e mirate dei fattori che guidano la crescita degli affitti a breve termine in ciascuna città.