Hot or not? Räumliche Analyse von Airbnb-Listings in Deutschland, Berlin, Hamburg, München und Köln - Julian Reif (Fachhochschule Westküste, Deutsches Institut für Tourismusforschung, 2022)
Die Buchungsplattform Airbnb ist zu einem relevanten Buchungskanal im Tourismus weltweit geworden. Mit Blick auf die vielfältigen sozio-ökonomischen Auswirkungen der Plattform ist die Kenntnis über die räumliche Lage des Airbnb-Angebots von hoher Bedeutung. Für Deutschland gibt es bisher keine umfassende, auf die räumliche Verteilung des Airbnb-Angebotes abzielende, Analyse. Der vorliegende Artikel untersucht daher die räumliche Konzentration von Airbnb-Angeboten in Deutschland und den vier einwohnerstärkstem Städten Deutschlands. Erstmals werden neben visuellen Analysen auch mit Hilfe von räumlicher Statistik Maßzahlen zur Airbnb-Konzentration vorgelegt. Dabei wird die Methodik der räumlichen Autokorrelation verwendet. Die Ergebnisse zeigen, dass es eine starke positive räumliche Konzentration des Airbnb-Angebots gibt. Bundesweit zeigen sich über 2.200 statistisch signifikante Airbnb-Hotspots, die sich i. d. R. an der Verteilung der deutschen Großstädte orientieren. Der Blick auf die Millionenstädte ergibt ebenfalls eine starkes räumliches Konzentrationsmaß. In Berlin sind die Airbnb-Listings am stärksten konzentriert, gefolgt von Köln, Hamburg und München. Die Ergebnisse dienen als Grundlage für weitere Forschung und als Ansatz für planerische Fragestellungen. – – Airbnb has become a relevant booking channel for tourism. As the socio-economic impacts of the platform are much discussed, knowledge about the spatial location of Airbnb-Listings is of high importance. However, so far there is no comprehensive analysis of the spatial distribution of Airbnb offers in Germany. This paper, therefore, examines the spatial concentration of Airbnb in Germany and the four largest cities. For the first time, measures of Airbnb concentration are presented using spatial autocorrelation. Findings reveal that there is a strong spatial concentration of Airbnb-Listings in Germany and the four major cities with over a million inhabitants. We found over 2,200 statistically significant Airbnb hotspots, which are generally oriented towards the distribution of the major German cities. Furthermore, Airbnb offers are most concentrated in Berlin, followed by Cologne, Hamburg, and Munich. Results serve as a basis for further research and as an approach to planning issues.
Keywords: 300; Räumliche Autokorrelation; Moran's I; Airbnb-Listings; Big Data; Städtetourismus; Spatial Autocorrelation; Moran's I; Airbnb-Listings; Big Data; Urban Tourism