以下結果基于2016年酒店數據大會報告整理而成，數據來源于Airbnb在美國七個市場和全球六個市場。

Airbnb和酒店的規模對比

該報告稱，Airbnb目前在全球共提供230萬個房源，其數量已超越萬豪及喜達屋集團合并后所有實體房間數的兩倍。然而，在持有Airbnb經營許可的房源中，很多客房并不能像酒店房間一樣隨時可預訂。排除這些房間后，Airbnb面向市場的可預訂數將大幅度減少。

Airbnb和酒店的對比難點

將酒店與airbnb對比從來都存在一定的困難，因為這兩種住宿業態從根本上就是不同的。為保證數據具有一定可比性，首先移除掉不可實時預訂的房源（有些房主創建了房源，但并不實時都可預訂）。再者，我們也剔除那些整套房內含多個單間的客房，因為酒店顧客并不會將此類客房當作酒店客房的替代項。這里就涉及到一個開放性問題：Airbnb的私人房間（包括整套公寓）是否可以與酒店客房相提并論。在Airbnb的私人房間中，客人有時會與主人共同使用廚房或洗手間?？紤]到此類客房會是超低價酒店的競爭者，我們最終選擇將這部分客房樣本囊括進來。

我們回顧了來自美國7個市場提供的Airbnb房源數據來確定Airbnb上不同房源類型百分比：1）不可供出租  2）共享房間和／或 3）獨立房間。之后我們把這些百分比應用到Airbnb全球房源數據并估計出只有981,000（Airbnb所有房源的43% ）可能會與酒店存在競爭關系。但這個數字也可能被高估了。在這981,000個房源中，還存在著獨樹一幟的住宿形式，比如樹屋、露營車、游艇、城堡等（此類房間無法從數據中分辨）。并且，部分Airbnb房間可容納家庭及大型團隊入住。而有些房源每年只有少量的幾個房晚可以開放預訂。最后，由于Airbnb的居住體驗一般更多的強調與房主的互動體驗和一些其他獨特的元素，即使是上述其他房源的整體“體驗”也沒有辦法和酒店的居住體驗做比較。所以Airbnb的房源通常不能很好的和酒店的房間做相應一對一的比較。

使用互聯網爬蟲數據所需的假設

目前，基于Airbnb的大多數報告是基于網絡爬蟲的數據。從公司網站發布的廣告上通過爬蟲獲取的數據可以作為一個很重要的指標，但是必須要基于種種假設。下面列出其中一些作為示例。

STR曾使用網絡爬蟲獲取過數據，這一方法非常實用，是Airbnb增長和房價有效評價指標。但就酒店業績進行標桿對比而言，源數據顯然更可靠。

酒店和Airbnb的出租率

Airbnb的出租率表現出了與酒店行業十分相似的季節性特征。由于Airbnb專注于休閑旅游市場，其出租率在夏季更為平穩可觀，相比之下，酒店在全年出租率表現中更勝一籌。其主要原因是因為酒店接待穩定且多樣的團隊以及協議公司。

Airbnb在洛杉磯、舊金山和東京三個市場的出租率表現最為出色，酒店業同樣如此。這可能是由于這三個市場的酒店供給量已經無法承載市場的全部需求，此時Airbnb容納了過剩的市場需求量。

酒店和Airbnb的房價

在被列入分析的美國7個市場中，除新奧爾良外，酒店的平均房價均優于Airbnb，且平均高出43美元。如同蘋果和橘子之間的替代關系一樣，酒店與Airbnb提供的產品間的差異是不容忽視的，這是此項對比面臨的一大挑戰。

同樣地，除新奧爾良外，酒店房價在其他市場中均有所增長，而Airbnb則在五個市場中表現欠佳，平均房價呈現下滑態勢。這可能是Airbnb自身未能消化自身供給量的增長造成的（或是因為Airbnb的業主疏于收益管理）。

酒店“超高需求天數”

通過分析“超高需求天數”同樣能夠從側面看出Airbnb對酒店房價的影響?！俺咝枨筇鞌怠敝赋鲎饴试?5%及以上的客房高需求時段。在這樣的高需求時期，由于酒店面臨滿房狀態，酒店經營方往往可以通過大幅度提升房價達到收益最大化。而Airbnb不斷增長的供給量可能會縮減這樣的高需求時期，許多酒店對此表示擔憂。然而，據數據顯示，美國的七個市場都未受到較大影響。

酒店“超高需求天數”量在2014年和2015年出現輕微下滑，但2013年呈增長態勢。在2013年，Airbnb的規模和影響力、酒店供給量均遠不及當下，所以將2013年數據與當下進行對比更為直觀。盡管如此，Aribnb對某些市場的酒店超高需求的天數依然可能具有潛在影響，而這往往是由于這些市場酒店供給量的激增共同導致的。

*本文轉載自微信公眾號“STRGlobal”（ID：STRGlobal）。

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