La scelta di raccogliere i dati sotto forma di panel data, è dovuta alla scelta di effettuare una panel analysis, ovvero lo studio dei dati longitudinali che riguardano l’osservazione di più unità statistiche per più periodi. Nel nostro caso abbiamo lo studio di diverse variabili macroeconomiche e relative ad hotels ed Airbnb, di diversi Stati per archi temporali ben definiti. Questa disposizione dei dati è fondamentale in quanto ci consente di analizzare molteplici situazioni.
Il dataset iniziale è composto da 936 righe e 19 colonne. I dati sono relativi ai 38 Stati Europei ed anche in un unico aggregato ai 27 stati dell’Unione Europea, valutati su un arco temporale di due anni, ovvero 2019 e 2020, su scala mensile. Gli stati presenti nel Dataset, sono quelli disponibili su Eurostat con un maggior numero di informazioni e sono l’aggregato dell’Unione Europea, il Belgio, la Bulgaria, la Repubblica Ceca, la Danimarca, la Germania, l’Estonia, l’Irlanda, la Grecia, la Spagna, la Francia, la Croazia, l’Italia, il Cipro, la Lettonia, la Lituania, il Lussemburgo, l’Ungheria, Malta, i Paesi Bassi, l’Austria, la Polonia, il Portogallo, la Romania, la Slovenia, la Slovacchia, la Finlandia, la Svezia, l’Islanda, il Liechtenstein, la Norvegia, la Svizzera, il Regno Unito, il Montenegro, la Repubblica della Macedonia del Nord, l’Albania, la Turchia ed il Kosovo.
Per poter elaborare i dati senza problemi, è stato necessario eliminare le righe in cui compariva almeno un valore N/A, dando però priorità nel dataset alle variabili che danno informazioni sugli arrivi negli stabilimenti turistici e informazioni su Airbnb. Dunque, per molti stati alcuni dati mancanti sono stati inseriti in maniera alternativa, o se non possibile, sono stati omessi dalle analisi. Quindi, in virtù delle analisi da fare e delle esigenze per questo lavoro è stato ripulito, è in versione definitiva è formato da 672 righe e 19 colonne. I dati sono relativi a 28 Stati Europei che sono rispettivamente il Belgio, la Bulgaria, la Repubblica Ceca, la Danimarca, la Germania, l’Estonia, la Grecia, la Spagna, la Francia, la Croazia, l’Italia, la Lettonia, la Lituania, il Lussemburgo, l’Ungheria, Malta, i Paesi Bassi, l’Austria, la Polonia, il Portogallo, la Romania, la Slovenia, la Slovacchia, la Finlandia, la Svezia, l’Islanda, la Norvegia e la Svizzera. Dunque, per ogni stato, sono disponibili 24
93 osservazioni temporali, ognuna delle quali rispetto alle variabili analizzate. Le variabili analizzate, disposte appunto per colonne, sono 19 e sono: “Gli anni”, “ I mesi dei rispettivi anni”, “Gli arrivi turistici complessivi mensili”, “Il tasso di occupazione degli hotels” , “ Il numero di Airbnb attivi”, “ i ricavi da prenotazioni Airbnb”, “ le prenotazioni su Airbnb”,
“le notti di prenotazione su Airbnb”, “ le notti disponibili su Airbnb”, le notti bloccate su Airbnb”, “la tariffa media giornaliera su Airbnb”, “ il tasso di occupazione di Airbnb”, “ Il soggiorno medio su Airbnb”, “ Il PIL annuale”, “Il tasso di disoccupazione”, “l'indice armonizzato dei prezzi al consumo “, “la popolazione totale media”, “ il numero di decessi totali”, “Il numero di passeggeri transitati in aeroporto”.
Per la variabile “Arrivals”, ovvero gli arrivi turistici complessivi valutati mensilmente, nel caso di assenza di dato per un singolo riferimento temporale, o per pochi riferimenti temporali, si è optato comunque per l’inserimento del dato, valutato con una media aritmetica rispetto ai valori esistenti della variabile per gli altri mesi dello stesso anno del dato mancante. Questa pratica è stata applicata nello specifico alle seguenti variabili:
o Bulgaria, ottobre 2020;
o Spagna, aprile 2020;
o Francia, aprile 2020 – maggio 2020 – giugno 2020 – novembre 2020 – dicembre 2020;
o Cipro, maggio 2020;
o Lettonia, marzo 2020;
o Romania, marzo 2020;
o Slovenia, marzo 2020 – aprile 2020;
o Slovacchia, marzo 2020;
o Albania, aprile 2020;
o Repubblica della Macedonia del Nord, marzo 2020;
Per i paesi Irlanda, Regno Unito, Montenegro e Kosovo, i dati mancanti rispetto a questa variabile sono troppi; dunque, essendo una variabile centrale ai fini del lavoro da svolgere, possono essere eliminati dal dataset di partenza. Anche il Cipro, così come la Turchia sono
94 stati eliminati dal Dataset, in quanto presentavano la totale, o quasi totale assenza delle variabili con riferimento ad Airbnb.
Per la variabile “Net Occupation Rate Hotels”, ovvero la variabile che esplica il tasso di occupazione degli hotels, anche in questo caso nel caso di assenza di dato per un singolo riferimento temporale, o per pochi riferimenti temporali, si è optato per l’inserimento del dato, valutato con una media aritmetica rispetto ai valori esistenti della variabile per gli altri mesi dello stesso anno del dato mancante. Questo è stato applicato nello specifico ai seguenti dati:
o Bulgaria, ottobre 2020;
o Lettonia, marzo 2020;
o Romania, marzo 2020;
o Slovenia, marzo 2020;
o Slovacchia, marzo 2020;
Considerando le differenze ed il divario tra le informazioni disponibili, rispetto a tutte le variabili raccolte e chiarendo che il dataset di base è sempre lo stesso ed unico, il dataset di riferimento invece varierà in base alle analisi che saranno condotte. Di seguito è proposta una tabella riassuntiva, in cui vengono mostrate tutte le variabili con una breve descrizione e con la propria tipologia.
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Variabile Tipologia Descrizione
Year Numero Anno di riferimento
Month Numero Mese dell'anno di riferimento
Arrivals Numero Numero di arrivi mensili presso strutture ricettive
turistiche (hotels) Net Occupation Rate
Hotels
Percentuale [%] Tasso di occupazione mensile degli Hotels
Air Passenger Transport Numero Numero di passeggeri transitati in aeroporto
mensilmente
Active_Airbnb Numero Numero di annunci Airbnb attivi mensili
Revenues_USD Contabilità [$] Ricavi di Airbnb mensili
Reservations Numero Numero di prenotazioni su Airbnb mensili
ReservedNights Numero Numero di notti prenotate su Airbnb mensili
AvailableNights Numero Numero di notti disponibili su Airbnb mensili
BlockedNights Numero Numero di notti bloccate su Airbnb mensili
AverageDailyRate Contabilità [$] Tariffa media giornaliera di Airbnb per mese
OccupationRate Percentuale [%] Tasso di occupazione di Airbnb mensile
AverageStay_[Days] Numero Numero di soggiorni medi su airbnb per mese
GDP Contabilità [$] Valore del PIL annuale in milioni di euro
Unemployment rate % Percentuale [%] Tasso di disoccupazione mensile
H.I. of Consumer Prices Numero Indice armonizzato dei prezzi al consumo
mensile, indicatore dell'inflazione e della stabilità dei prezzi per la Banca centrale europea
Average population total [annual]
Numero Numero di popolazione totale media annuale
Deaths total [annual] Numero Numero di decessi totali annuali
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