Nuestra metodología
¿Qué metodología se utiliza para calcular las métricas sobre el impacto económico de Airbnb?
Utilizamos el proceso de cálculo IMPLAN para estimar el impacto económico de Airbnb en una zona geográfica específica. En este caso, el modelo integra los ingresos de los anfitriones y el gasto de los viajeros en Airbnb, basándose en una encuesta realizada a los viajeros que reservaron un anuncio a través de la plataforma y se quedaron en la zona geográfica en cuestión en el año al que corresponde el informe.
El modelo incluye las aportaciones económicas directas, indirectas e inducidas, tal y como se definen a continuación:
- Consecuencias económicas directas: los efectos inmediatos de la actividad económica. En el sector turístico, es el gasto que hacen los viajeros en bienes y servicios, como alojamiento, bares y restaurantes, transporte, alimentación y recuerdos.
- Consecuencias económicas indirectas: los efectos secundarios generados por el gasto inicial en sectores relacionados que suministran bienes y servicios al sector principal, es decir, los insumos o servicios de apoyo necesarios para que funcione.
- Consecuencias económicas inducidas: los efectos terciarios del aumento del gasto doméstico de las personas que trabajan en los sectores afectados directa e indirectamente. Incluye el gasto de los salarios que percibe la plantilla en restaurantes y otros establecimientos como resultado de la actividad económica de los viajeros y anfitriones.
- Aportación económica total al PIB: la contribución al PIB, en términos del valor añadido que se genera con la actividad en Airbnb como resultado de las consecuencias directas, indirectas e inducidas.
- Total de empleos a los que se contribuye: la cantidad de puestos de trabajo a jornada completa, a media jornada y de temporada que existen gracias a la actividad relacionada con Airbnb, incluidas las consecuencias directas, indirectas e inducidas.
Ingresos fiscales totales: incluyen i) el valor total en dólares de los impuestos asociados a los ingresos y gastos de los anfitriones y a la actividad económica de los viajeros que visitan negocios locales. Estos gravámenes no son responsabilidad de Airbnb e incluyen los impuestos sobre la producción y las importaciones, las cotizaciones a la seguridad social, los impuestos sobre la renta y los que se aplican a los beneficios de las empresas; y ii) los ingresos fiscales derivados de la actividad de los anfitriones, es decir, el valor total en dólares de los impuestos directamente asociados a dicha actividad como parte del valor bruto (neto) de las reservas.
¿Por qué es posible que vea datos diferentes para métricas relacionadas en distintas partes de esta página?
Creemos que es importante evaluar los datos y los estudios tanto de Airbnb como de grupos externos para entender por completo cómo influye Airbnb en la economía, la vivienda y otros ámbitos sociales clave.
Encargamos estudios a grupos de investigación de empresas externas como Oxford Economics, Fraunhofer Institute y Ernst & Young, entre otras, y cada uno de ellos emplea sus propias metodologías de investigación. El hecho de conocer la perspectiva de terceros sobre los datos de Airbnb nos ayuda a asegurarnos de que los resultados de las investigaciones sean creíbles, transparentes y reproducibles. Esta rigurosidad garantiza que esta investigación colectiva sea precisa y genere confianza y que un examen minucioso no pueda poner en entredicho sus resultados.
¿Qué metodología se utiliza para calcular las métricas sobre la comunidad de anfitriones y viajeros en Airbnb?
Los datos de los anfitriones y los viajeros proceden de una combinación de los comentarios que los propios usuarios hacen en la plataforma, sus respuestas a encuestas y las reservas en Airbnb. Estos datos se asocian a municipios concretos en función de la ubicación de los alojamientos en Airbnb, del lugar de residencia de los anfitriones y los viajeros o del sitio donde se encuentran estos últimos cuando hacen una reserva. Para recopilar las métricas de cada municipio, nos basamos en que los datos sean representativos de la comunidad de Airbnb en general, teniendo en cuenta el tamaño de la muestra (>75), el margen de error (<10,0 %) y los matices locales que hacen que determinadas métricas resulten especialmente relevantes. Algunas páginas locales ofrecen una combinación de métricas locales (de la ciudad o la región) y otras relativas a zonas geográficas más amplias (de la provincia, el estado o el país).