Investigación: restringir los alquileres de Airbnb reduce el desarrollo

Un nuevo estudio encontró que en los tres años posteriores a las regulaciones se promulgaban, las solicitudes de permisos residenciales cayeron en un promedio del 10% en 15 ciudades de los EE. UU.
Research: Restricting Airbnb Rentals Reduces Development
Research: Restricting Airbnb Rentals Reduces Development

Se ha escrito mucho sobre el daño causado por las plataformas de alquiler a corto plazo (STR) como Airbnb. Al aumentar la demanda de viviendas, estas plataformas pueden resultar en alquileres y precios de la vivienda más altos, lo que podría expulsar a los residentes de larga data. Sin embargo, la nueva investigación de los autores explora el lado positivo de los STR y sugiere que también pueden tener un impacto sustancial y positivo en el crecimiento económico a largo plazo de las comunidades. Específicamente, los autores encuentran que las personas invierten más en el desarrollo de propiedades residenciales cuando aumenta la demanda de Airbnbs, y que la restricción de Airbnbs conduce directamente a un menor desarrollo residencial, un menor crecimiento en los precios de las viviendas y, por lo tanto, menos ingresos fiscales para las ciudades (de al menos $40 millones por año). en los EE. UU.). Si bien esto no sugiere que el crecimiento no regulado sea la respuesta, estos hallazgos destacan la importancia de un enfoque específico de la regulación que limite el daño a corto plazo de los STR sin eliminar su potencial para estimular el crecimiento a largo plazo.


Es bien sabido que una de las desventajas de los alquileres a corto plazo (STRs) es que pueden reducir la disponibilidad de viviendas para los residentes a largo plazo, lo que eleva tanto los alquileres como los precios de la vivienda para los lugareños. En un estudio anterior, descubrimos que compartir el hogar solo a través de Airbnb es responsable de aproximadamente el 20% del aumento anual promedio de los alquileres en EE. UU., lo que lleva a muchos legisladores a adoptar un enfoque comprensiblemente agresivo para regular los STR. Por ejemplo, la ciudad de Nueva York lo ha logrado directamente ilegal alquilar un apartamento por menos de 30 días en la mayoría de los edificios.

Sin embargo, si bien este impacto a corto plazo está bien establecido, el impacto a largo plazo del auge de los STR de la última década es menos claro. ¿El daño inmediato de servicios como Airbnb para la economía local podría verse compensado o incluso superado por el aumento a largo plazo de la demanda que generan?

Para explorar esta pregunta, realizamos un estudio a gran escala analizar los anuncios de Airbnb y las solicitudes de permisos residenciales de Airbnb durante una década en los EE. UU. Los permisos de residencia son necesarios tanto para nuevos proyectos de construcción como para cambios sustanciales en las estructuras existentes, lo que los convierte en una forma efectiva de medir el crecimiento económico local que resulta de los propietarios invertir significativamente en el desarrollo de sus propiedades. Basándonos en este conjunto de datos, identificamos una conexión clara entre los STR y los permisos residenciales: En promedio, un aumento del 1% en los anuncios de Airbnb llevó a un aumento del 0,769% en las solicitudes de permisos, lo que sugiere que Airbnb puede desempeñar un papel importante en el apoyo a los mercados inmobiliarios locales y, por lo tanto, impulsar las bases impositivas locales. Dados estos hallazgos, se deduce que la restricción de los STR puede tener un impacto significativo y negativo en la actividad económica local.

Por supuesto, esto no quiere decir que los impactos económicos negativos identificados en nuestro trabajo anterior sean irrelevantes. En la siguiente parte de nuestro estudio, adoptamos un enfoque más detallado en un intento de medir el impacto directo de varias regulaciones de STR e identificar estrategias que pueden ayudar a las comunidades a obtener los beneficios a largo plazo de la actividad económica generada por estos alquileres, al tiempo que minimizamos el daño a corto plazo a los residentes.

Para profundizar en las fuerzas subyacentes del mercado en juego, dividimos nuestro análisis en dos partes: un examen a nivel nacional del impacto de Airbnb en 15 áreas metropolitanas importantes de EE. UU. de 2008 a 2019, y una exploración en profundidad de los efectos de las diferentes restricciones locales dentro del condado de Los Ángeles. El estudio nacional aseguró que nuestros hallazgos fueran aplicables en diversos entornos geográficos y demográficos, mientras que el análisis detallado de LA ofreció información específica sobre el impacto sobre el terreno de las diferentes políticas. Además, vale la pena señalar que las regulaciones STR se implementaron en las diferentes ciudades en varios puntos entre 2012 y 2019, lo que nos permitió evitar confundir nuestros hallazgos con factores específicos de cualquier ciudad o período de tiempo en particular.

En la primera parte de nuestro análisis, analizamos 2.9 millones de solicitudes de permisos residenciales, 750,000 anuncios en Airbnb y 4 millones de transacciones de ventas residenciales en todo el país. La principal limitación para expandir esto más allá de las 15 ciudades que analizamos fue el acceso a los datos de solicitud de permisos residenciales, ya que, en general, solo las áreas metropolitanas más grandes de los EE. UU. comparten sus datos de permisos públicamente. Sin embargo, los datos fiscales públicos y los registros de ventas se obtuvieron fácilmente de los agregadores de datos, al igual que los datos de listados de Airbnb, que verificamos con varias fuentes superpuestas.

Luego usamos un diseño de investigación popular conocido como» diferencia en diferencias» para medir el impacto causal de las regulaciones de STR en la actividad económica. Comparamos las listas de Airbnb y las solicitudes de permisos de residencia en los tres años anteriores y posteriores a la aprobación de una restricción de STR en un vecindario determinado, y luego promediamos estos efectos en todos los vecindarios de nuestro estudio. Nuestro análisis identificó una clara tendencia a la baja tanto en los anuncios como en los permisos después de que se promulgó una regulación: los anuncios en Airbnb cayeron un promedio del 21% y los permisos residenciales cayeron un promedio del 10%.

La segunda parte de nuestro análisis se acercó para centrarse en estos efectos dentro de una sola área metropolítica. Elegimos mirar el condado de Los Ángeles porque tiene un mercado de vivienda y trabajo excepcionalmente grande e interconectado, con muchas jurisdicciones y regulaciones independientes que coexisten una al lado de la otra. Específicamente, solo 18 de los 88 municipios de Los Ángeles tienen regulaciones STR, lo que nos permite realizar comparaciones directas entre áreas con regulaciones STR y sus vecinos no regulados de al lado. Centramos nuestro análisis en los permisos residenciales dentro de un kilómetro de una frontera entre municipios regulados y no regulados, con el fin de maximizar las posibilidades de que las tendencias que identificamos se debieran puramente a la diferencia en las restricciones de STR, en lugar de a otros factores externos que pueden haber incentivado construcción residencial por un lado u otro. Además, además de las solicitudes de permisos de residencia generales, realizamos un seguimiento de la actividad de permisos para una categoría conocida como unidades de vivienda accesorias (ADU), es decir, adiciones a las viviendas existentes, que a menudo son especialmente adecuadas para el alquiler.

Los resultados de este análisis fueron concluyentes: En los lados de estas fronteras sin regulaciones STR, hubo un 9% más de solicitudes de permisos no ADU y un 17% más de solicitudes de permisos ADU que en los lados con restricciones. Claramente, la demanda de STRs ha impulsado la creación de capacidad adicional de vivienda en Los Ángeles, y ha impulsado especialmente el crecimiento de las viviendas que son adecuadas para compartir el hogar (es decir, las ADU).

En la parte final de nuestro estudio, exploramos la relación entre las solicitudes de permisos y los valores de las propiedades residenciales, que están asociados con los ingresos por impuestos a la propiedad de las ciudades. Analizamos las propiedades residenciales en nuestro conjunto de datos a nivel nacional que se vendieron durante nuestro período de muestra, y descubrimos que aquellos con una solicitud de permiso entre ventas (es decir, aquellos cuyos propietarios invirtieron en mejorar sus casas antes de venderlas, potencialmente para satisfacer la demanda de STR) vendieron un promedio del 38% más que los que no tienen una solicitud de permiso. Dado que las regulaciones STR disminuyen el número de solicitudes de permisos, lo que a su vez obstaculiza el crecimiento del valor de las propiedades, estimamos de manera conservadora que para las 15 ciudades que estudiamos, las restricciones de STR redujeron el valor de las propiedades en un total de $2.8 mil millones y los ingresos fiscales en $40 millones por año.

Por supuesto, esto no sugiere que el crecimiento no regulado sea la respuesta. Si bien los valores de propiedad más altos pueden aumentar los ingresos fiscales de las ciudades, que luego pueden reinvertirse en las comunidades locales, también pueden generar problemas relacionados con la asequibilidad de la vivienda, incluido el precio de los residentes existentes o la imposibilidad de que los nuevos residentes ingresen a estos vecindarios. Pero nuestra investigación ilustra que con el enfoque político correcto, los STRs se pueden aprovechar como una herramienta para fomentar el desarrollo inmobiliario local y el crecimiento económico.

Como tal, en lugar de imponer restricciones generales que obstaculizan el crecimiento, recomendamos crear políticas específicas que satisfagan las necesidades locales. Por ejemplo, un estudio de actividad inmobiliaria en Chicago demostró que fomentar el desarrollo de STR para propiedades en vecindarios en dificultades y luego convertir esas propiedades en alquiler en Airbnb fomentó el desarrollo paralelo en propiedades minoristas cercanas, creando empleos y agregando valor a toda la comunidad. A medida que el desarrollo impulsa el crecimiento, se podrían implementar políticas que reserven una parte del aumento de los ingresos fiscales resultantes para financiar viviendas asequibles para los residentes locales. Del mismo modo, para abordar los problemas de aburguesamiento, la cantidad total de espacio disponible para el uso de STR podría limitarse a un porcentaje de la capacidad de vivienda disponible, fomentando así el desarrollo de viviendas a largo plazo junto con los STR.

En última instancia, nuestra investigación destaca la importancia de adoptar un enfoque matizado para la regulación de STR. Al igual que con muchas decisiones políticas tensas, el principal desafío que enfrentan los reguladores es equilibrar las necesidades a corto plazo de los residentes con el bienestar económico a largo plazo de la comunidad. No hay respuestas fáciles, pero cualquier solución efectiva tendrá que reconocer las desventajas económicas muy reales de restringir lo que las personas pueden hacer en su propiedad.



  • RB
    Ron Bekkerman is the Chief Technology Officer of Cherre Inc., an AI-powered real estate data integration platform. Prior to that, Ron was an Assistant Professor and Director of the Big Data Science Lab at the University of Haifa, Israel, Chief Data Officer of Viola Ventures, and a founding member of the Data Science team at LinkedIn. He received his PhD in Machine Learning from the University of Massachusetts, Amherst.

  • MC
    Maxime C. Cohen is the Scale AI Chair Professor of Retail and Operations Management, co-director of the Retail Innovation Lab, and a Bensadoun Faculty Scholar at McGill University. He has advised many companies in the technology sector and serves on the advisory board of several startups.

  • EK
    Edward Kung is an Assistant Professor of Economics and the Schweizer Faculty Fellow at California State University, Northridge and a Data Science Advisor at Ardius.

  • JM
    John Maiden is the former Head of Machine Learning at Cherre Inc., an AI-powered real estate data integration platform. He has extensive experience building machine learning solutions for the financial services industry and holds a PhD in Physics from the University of Wisconsin, Madison.

  • Davide Proserpio is an assistant professor of marketing at the University of Southern California. He is interested in the impact of digital platforms on industries and markets, and most of his work focuses on the empirical analysis of a variety of companies including Airbnb, TripAdvisor, and Expedia.
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