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Il Covid-19 e Airbnb: l'impatto delle restrizioni sulla città di Venezia = Covid-19 and Airbnb: impact of restrictions on Venice

Paolo Sandrone

Il Covid-19 e Airbnb: l'impatto delle restrizioni sulla città di Venezia = Covid-19 and Airbnb: impact of restrictions on Venice.

Rel. Laura Abrardi. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, 2022

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Abstract:

La sharing economy nell’ultimo decennio è stato uno dei fenomeni più “disruptive” all’interno dell’economia mondiale. Come altri modelli di business anche la sharing economy ha dovuto fronteggiare le ripercussioni della crisi sanitaria del Coronavirus. Tra i settori più colpiti ovviamente vi è quello turistico che, con riferimento al caso Airbnb, ha attraversato un periodo dove gli affitti delle case hanno subito un importante calo a causa delle restrizioni. Prima dell’avvento della Pandemia Airbnb aveva annunciato l’intenzione di quotarsi in Borsa, con l’obiettivo di raccogliere fondi per aumentare la sua quota di mercato. Per via dei problemi finanziari fronteggiati dalla Società in seguito crisi sanitaria, i capitali derivanti dalla quotazione sono stati utilizzati anche per fronteggiare il deficit riscontrato nei flussi di cassa aziendali a causa delle minori entrate. In secondo luogo, l'elaborato si occupa di analizzare l’impatto che il Covid-19 ha avuto sull’economia mondiale con l’ausilio di dati che hanno permesso di comprendere più a fondo il fenomeno. Sono prima stati analizzati gli impatti che tale crisi ha avuto sul settore turistico per poi affrontare, più nello specifico, gli effetti sul settore turistico italiano. Con l’obiettivo di entrare nel vivo dell’analisi si è descritto il sistema a colori adottato dal Governo italiano per fronteggiare l’aumento dei casi riscontrato a fine 2020 e si è discussa la situazione di Airbnb a Venezia dando evidenza di come sia una delle città più attrattive in Italia per gli host. Essendo Airbnb una piattaforma sviluppata in molti Paesi si è scelta la città di Venezia come caso di studio per le caratteristiche proprie del turismo nella città lagunare il quale é contraddistinto da una ridotta stagionalità. Obiettivo principale della tesi é quello di indagare gli impatti osservati sulle due variabili che compongono la domanda su Airbnb: numero prenotazioni e prezzi in seguito al passaggio della Regione Veneto, e quindi della città di Venezia, nella zona con meno restrizioni ovvero la zona bianca. Per la produzione di tali analisi è stato utilizzato il database presente sulla piattaforma InsideAirbnb. L’analisi sul prezzo è di tipo descrittivo, volta a comprendere se vi sia o meno stato un aumento dei prezzi da parte degli host a Venezia nell’istante immediatamente successivo al passaggio in zona bianca della città. I risultati hanno mostrato come i prezzi applicati dagli host a Venezia non siano elastici non essendo stati modificati successivamente al passaggio in zona bianca del Veneto. L’analisi sul numero delle prenotazioni è invece un’analisi di tipo econometrico che, utilizzando un approccio di studi sugli eventi avvenuti nella città di Venezia, cerca di comprendere quali siano stati i principali fattori che hanno influenzato l’andamento delle prenotazioni nella città di Venezia durante il periodo di analisi. Il periodo considerato contiene il passaggio in zona bianca della Regione. I risultati mostrano come il passaggio in zona bianca di Venezia non ha avuto un impatto significativo sulle prenotazioni su Airbnb a Venezia. L’analisi mostra però che un impatto significativo sulle prenotazioni lo hanno i primi “rumors” di un possibile passaggio in zona bianca di Venezia. Infatti quello che si osserva è che in seguito alle prime notizie pubblicate sui giornali di un possibile passaggio in zona bianca di Venezia, che sarebbe poi avvenuto due settimane dopo, le prenotazioni sulla piattaforma Airbnb hanno avuto un significativo incremento.

Relators: Laura Abrardi
Academic year: 2021/22
Publication type: Electronic
Number of Pages: 101
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-31 - MANAGEMENT ENGINEERING
Aziende collaboratrici: Politecnico di Torino
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/22572
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