Principales factores que determinan el uso de las economías de compartición y su impacto en la economía turística de Canadá, Estados Unidos y México: un análisis econométrico de Airbnb y Uber

Abstract

The main objective of this work is to discover the reasons why sharing economies have been proliferating very quickly, as well as to analyze the influence that the use of sharing economies, specifically the use of the Airbnb platform, has had on the tourist economy of Mexico, the United States and Canada, during the period 2010-2018. There are taken into account as dependent variables the hotel occupancy rate, the number of visitors received and tourist income, and as independent variable the number of Airbnb lodgings. To obtain the information from Airbnb, an application was created, using JavaFX technology, which simulates an Internet browser that extracted the public information of each accommodation published on the Airbnb site. Results were estimated using panel data econometric methodology at a monthly frequency. Additionally, it is proven that the combination of the Resource-Based View, Transaction Costs Theory and Social Psychology can explain the use of sharing economies. To do that, a survey of the use of Uber in Mexico was conducted and the results were estimated through a logit model. The main results show that there has not been a negative influence of the use of Airbnb on the tourist economy of the countries analyzed, showing that it has had a positive effect on visits received and tourist income, in addition to the fact that the combination of the three theories mentioned above serves to explain the use of sharing economies.

El objetivo principal de este trabajo es descubrir los motivos por los que las economías de compartición han proliferado de manera muy rápida, así como analizar la influencia que ha tenido el uso de éstas, específicamente el uso de la plataforma Airbnb, en la economía turística de México, Estados Unidos y Canadá, durante el periodo 2010-2018. Se toman en cuenta como variables dependientes la tasa de ocupación hotelera, la cantidad de visitantes recibidos y los ingresos turísticos y como variable independiente a la cantidad de alojamientos Airbnb. Para obtener la información de Airbnb, se creó una aplicación, utilizando tecnología JavaFX, que simula un navegador de Internet que extrajo la información pública de cada alojamiento publicado en el sitio de Airbnb. Los resultados se estimaron utilizando la metodología econométrica de datos de panel a una frecuencia mensual. Adicionalmente se prueba que utilizando juntas la Visión Basada en Recursos, Teoría de Costos de Transacción y Psicología Social se puede explicar el uso de economías de compartición, para ello se levantó una encuesta del uso de Uber en México y los resultados se estimaron mediante un modelo logit. Los principales resultados muestran que no ha habido una influencia negativa del uso de Airbnb en la economía turística de los países analizados, mostrando que ha tenido un efecto positivo en las visitas recibidas y en los ingresos turísticos, además de que la combinación de las tres teorías mencionadas sirve para explicar el uso de economías de compartición.