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      도쿄 에어비앤비 호스트의 매출 극대화 전략-호스트 단위 분석- = Airbnb Hosts’ Revenue Maximizing Strategies in Tokyo: A Host-level analysis

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      https://www.riss.kr/link?id=A109586745

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      국문 초록 (Abstract)

      공유 경제는 새로운 기회와 혁신을 제공함으로써 기존 산업에 도전장을 내밀고 있다. 에어비앤비 같은 디지털 플랫폼은 관광 및 숙박 분야에서 중요한 주체로 부상하여 개인에게는 추가 수입 기회를, 소비자에게는 보다 다양하 고 경제적인 옵션을 제공하고 있다. 이 연구에서는 규제 프레임워크에 따라 연간 운영 일수가 제한되고, 연장 운영 시 인허가가 필요한 일본 도쿄를 중심으로 에어비앤비 호스트의 총 매출을 연구하였다.
      이 연구는 2020년 2분기부터 2023년 4분기까지의 분기별 패널 데이터를 사용해 계량경제학 모델링, 특히 하우스 만-테일러 추정법을 사용하여 에어비앤비 호스트의 매출에 영향을 미치는 주요 변수를 파악하였다. 하우스만 테일 러 모델은 일부 변수를 내생변수로 취급하여 보다 강력한 분석을 제공함으로써 내생성 문제를 해결하는 데 특히 유 용하다.
      이 연구는 매출 극대화를 위한 경영 전략을 제안한다. 과거 성과는 현재 매출에 긍정적인 영향을 미치는 반면, 높은 공실률은 매출 감소와 관련이 있다는 사실을 발견하였다. 또한, 지역적 다각화 전략은 총 매출에 긍정적인 영 향을 미치는 것으로 나타난 반면, 호스트의 매출과 주택 임대료 사이에는 음의 관계가 있는 것으로 나타났다. 이러 한 연구 결과는 에어비앤비 호스트에게 규제 제약 하에서 매출을 극대화할 수 있는 유용한 통찰을 제공한다.
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      공유 경제는 새로운 기회와 혁신을 제공함으로써 기존 산업에 도전장을 내밀고 있다. 에어비앤비 같은 디지털 플랫폼은 관광 및 숙박 분야에서 중요한 주체로 부상하여 개인에게는 추가 수...

      공유 경제는 새로운 기회와 혁신을 제공함으로써 기존 산업에 도전장을 내밀고 있다. 에어비앤비 같은 디지털 플랫폼은 관광 및 숙박 분야에서 중요한 주체로 부상하여 개인에게는 추가 수입 기회를, 소비자에게는 보다 다양하 고 경제적인 옵션을 제공하고 있다. 이 연구에서는 규제 프레임워크에 따라 연간 운영 일수가 제한되고, 연장 운영 시 인허가가 필요한 일본 도쿄를 중심으로 에어비앤비 호스트의 총 매출을 연구하였다.
      이 연구는 2020년 2분기부터 2023년 4분기까지의 분기별 패널 데이터를 사용해 계량경제학 모델링, 특히 하우스 만-테일러 추정법을 사용하여 에어비앤비 호스트의 매출에 영향을 미치는 주요 변수를 파악하였다. 하우스만 테일 러 모델은 일부 변수를 내생변수로 취급하여 보다 강력한 분석을 제공함으로써 내생성 문제를 해결하는 데 특히 유 용하다.
      이 연구는 매출 극대화를 위한 경영 전략을 제안한다. 과거 성과는 현재 매출에 긍정적인 영향을 미치는 반면, 높은 공실률은 매출 감소와 관련이 있다는 사실을 발견하였다. 또한, 지역적 다각화 전략은 총 매출에 긍정적인 영 향을 미치는 것으로 나타난 반면, 호스트의 매출과 주택 임대료 사이에는 음의 관계가 있는 것으로 나타났다. 이러 한 연구 결과는 에어비앤비 호스트에게 규제 제약 하에서 매출을 극대화할 수 있는 유용한 통찰을 제공한다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      The sharing economy challenges traditional industries by offering new opportunities and innovations. Digital platforms like Airbnb have emerged as significant players in the tourism and accommodation sectors, providing individuals with additional income opportunities and consumers with more diverse and economical options. This study examines the total revenue of an Airbnb host particularly in Tokyo, Japan, where regulatory frameworks limit annual operation days and require licenses for extended operations.
      Using quarterly panel data from Q2 2020 to Q4 2023, the study employs econometric modelling, specifically the Hausman-Taylor estimator, to identify key variables affecting Airbnb hosts’ revenue. This model is particularly useful for addressing endogeneity issues by allowing some variables to be treated as endogenous, providing a more robust analysis.
      This study proposes business strategies for revenue maximization. We find that past performance positively impacts current revenue, while high vacancy rates are linked to revenue declines. Additionally, spatial diversification strategy is shown to positively affect total revenue, whereas there is a negative relationship between hosts’ revenue and housing rental rates. These findings offer Airbnb hosts valuable insights for maximizing revenue, under regulatory constraints.
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      The sharing economy challenges traditional industries by offering new opportunities and innovations. Digital platforms like Airbnb have emerged as significant players in the tourism and accommodation sectors, providing indivi...

      The sharing economy challenges traditional industries by offering new opportunities and innovations. Digital platforms like Airbnb have emerged as significant players in the tourism and accommodation sectors, providing individuals with additional income opportunities and consumers with more diverse and economical options. This study examines the total revenue of an Airbnb host particularly in Tokyo, Japan, where regulatory frameworks limit annual operation days and require licenses for extended operations.
      Using quarterly panel data from Q2 2020 to Q4 2023, the study employs econometric modelling, specifically the Hausman-Taylor estimator, to identify key variables affecting Airbnb hosts’ revenue. This model is particularly useful for addressing endogeneity issues by allowing some variables to be treated as endogenous, providing a more robust analysis.
      This study proposes business strategies for revenue maximization. We find that past performance positively impacts current revenue, while high vacancy rates are linked to revenue declines. Additionally, spatial diversification strategy is shown to positively affect total revenue, whereas there is a negative relationship between hosts’ revenue and housing rental rates. These findings offer Airbnb hosts valuable insights for maximizing revenue, under regulatory constraints.

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