DOI: https://doi.org/10.3389/frsc.2025.1721902
تاريخ النشر: 2026-01-09
المؤلف: Cheng Wang وآخرون
الموضوع الرئيسي: الاقتصاد التشاركي والمنصات
نظرة عامة
تتناول هذه الدراسة ظهور وتطور صناعة الإقامة من نظير إلى نظير (P2PA) في شنغهاي، لا سيما في سياق التحضر وتغير أنماط الاستهلاك. باستخدام تقنيات الارتباط الذاتي المكاني ونموذج الانحدار الجغرافي متعدد المقاييس (MGWR)، تحلل البحث بيانات Airbnb من 2016 إلى 2021 لاستكشاف الخصائص المكانية لـ P2PA في كل من البيئات الحضرية والريفية. تكشف النتائج عن تحول كبير في تجمعات P2PA ذات القيمة العالية من وسط المدينة نحو المناطق الريفية، لا سيما في منطقة بودونغ الجديدة، مما يساهم في تطوير نظام سياحي متكامل حضري-ريفي.
تتميز التوزيعات المكانية لـ P2PA في شنغهاي بنمط تجميع عمودي يتأثر بكل من الآليات الموجهة نحو الموارد والموجهة نحو الطلب. وتظهر المعالم السياحية الثقافية أنها تعزز توزيع P2PA، بينما يمكن أن تعيق عوامل مثل الطلبات التجارية والبنية التحتية للنقل ذلك. لتعزيز النمو المستدام في قطاع P2PA والاقتصاد السياحي الأوسع، توصي الدراسة بأن تركز المبادرات الحكومية على التخطيط الحضري-الريفي المتكامل، وإنشاء تجمعات P2PA مميزة تتماشى مع الموارد السياحية المحلية، ودمج التراث الثقافي مع ممارسات السياحة الحديثة.
مقدمة
تناقش مقدمة هذه الورقة البحثية الأهمية المتزايدة للإقامة من نظير إلى نظير (P2PA) ضمن الاقتصاد التشاركي، مع تسليط الضوء على تأثيرها المزدوج على البيئات الحضرية والريفية. لقد جذبت P2PA، التي تسهل مشاركة الممتلكات بين المضيفين المحليين والسياح، الانتباه بسبب فوائدها المحتملة، مثل زيادة السياحة وإنعاش الاقتصاد. ومع ذلك، تثير أيضًا مخاوف بشأن ارتفاع الإيجارات، وتجديد المناطق، والصراعات بين أصحاب المصلحة، لا سيما في المدن التراثية. تصنف الورقة P2PA إلى نوعين: الإقليمي الحضري (uP2PA) والإقليمي الريفي (rP2PA)، مشيرة إلى أنه بينما يمكن أن تعزز uP2PA الاقتصاديات الحضرية، قد تؤدي أيضًا إلى تفاقم قضايا الإسكان وتقليل فرص العمل في الفنادق، بينما تتماشى rP2PA مع جهود إنعاش الريف وتعزز التنمية الاقتصادية المحلية.
تجري الدراسة تحليلًا مكانيًا زمنيًا شاملاً لتجمعات P2PA في شنغهاي من 2016 إلى 2021، باستخدام تقنيات الارتباط الذاتي المكاني والانحدار الجغرافي متعدد المقاييس (MGWR). تشير النتائج إلى تفكك تجمعات P2PA ذات القيمة العالية في المناطق الحضرية جنبًا إلى جنب مع ظهور تجمعات جديدة في المناطق الريفية، لا سيما في منطقة بودونغ الجديدة. يبرز هذا التحول انتقال P2PA من السياقات الحضرية إلى الريفية، مما يساهم في تطوير نظام سياحي حضري-ريفي. يسمح التطبيق المبتكر لنموذج MGWR بفحص عدم الاستقرار المكاني في محركات تجمع P2PA، كاشفًا عن علاقات متغيرة بين العوامل على مقاييس مكانية مختلفة. تختتم الدراسة بتداعيات عملية لصانعي السياسات السياحية ومضيفي P2PA، مع التأكيد على أهمية اختيار المواقع الاستراتيجية بناءً على القرب من المعالم السياحية.
الطرق
تستعرض هذه القسم الطرق المستخدمة في الدراسة لتحليل التجميع المكاني لـ P2PA (من المفترض أنه نوع من الأنشطة الاقتصادية أو الاجتماعية) باستخدام تقنيات جغرافية متنوعة. النهج الرئيسي هو تحليل البيانات المكانية الاستكشافية (ESDA)، الذي يستخدم مؤشر موران العالمي ومؤشر موران المحلي لتقييم الارتباط الذاتي المكاني العالمي والمحلي، على التوالي. يحدد مؤشر موران العالمي نمط التجميع العام لـ P2PA عبر الوحدات المكانية، مع قيم تتراوح من -1 (تشير إلى التشتت) إلى 1 (تشير إلى التجميع). يحدد مؤشر موران المحلي تجمعات معينة ونقاط شاذة، مصنفًا المناطق إلى أربعة أنواع بناءً على علاقاتها المكانية: “عالي-عالي” (HH)، “منخفض-منخفض” (LL)، “عالي-منخفض” (HL)، و”منخفض-عالي” (LH).
بالإضافة إلى ذلك، تستخدم الدراسة الانحدار الجغرافي الموزون (GWR) وتوسيعه، الانحدار الجغرافي الموزون متعدد المقاييس (MGWR)، لاستكشاف محركات تجمع P2PA. يسمح GWR بتقدير المعلمات المحلية، مما يستوعب العلاقات غير المستقرة بين المتغيرات، بينما يعزز MGWR ذلك من خلال السماح بعرض نطاقات متغيرة عبر مقاييس مكانية مختلفة. تتيح هذه المرونة فهمًا أكثر دقة للتباين المكاني وتحسن دقة تقديرات المعلمات. يتم إجراء التحليل باستخدام مخطط وزن مكاني لأقرب الجيران، مع إجراء حسابات النموذج باستخدام برنامج MGWR 2.0 وإنشاء التصورات المكانية في ArcMap.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في الورقة البحثية الضوء على المشهد المتطور للإقامة من نظير إلى نظير (P2PA) في شنغهاي، لا سيما في سياق الديناميات الحضرية-الريفية وتأثير جائحة COVID-19. حددت الدراسات الأخيرة أنماطًا مكانية وسلوكيات تجميعية ملحوظة لـ P2PA، كاشفة أن هذه الإقامات تقع بشكل أساسي بالقرب من المعالم السياحية وفي المناطق الحضرية النابضة بالحياة اقتصاديًا. تؤكد البحث على تحول ملحوظ في تفضيلات المستهلكين نحو الإقامات الريفية خلال الجائحة، مما يشير إلى الحاجة لفهم دقيق لكيفية تأثير الأزمات الصحية على سلوك السياحة وتكيفات الخدمة.
تهدف الدراسة إلى سد الفجوات البحثية الحالية من خلال تصنيف تجمعات P2PA إلى أنواع موجهة نحو الموارد، موجهة نحو الطلب، وموجهة نحو الإقامة، ومن خلال استخدام تحليل البيانات المكانية الاستكشافية (ESDA) والانحدار الجغرافي الموزون متعدد المقاييس (MGWR) لتحليل الديناميات المكانية لـ P2PA في شنغهاي من 2016 إلى 2021. تشير النتائج إلى أنه بينما شهدت P2PA الحضرية تشبعًا في السوق وتراجعًا بعد 2019، شهدت P2PA الريفية نموًا كبيرًا، مدفوعًا بدعم السياسات وتعزيز السياحة الريفية. يكشف التحليل عن تفاعل معقد بين P2PA الحضرية والريفية، حيث تواجه المناطق الحضرية تفككًا وتظهر المناطق الريفية تجميعًا قويًا، مما يساهم في النقاش الأوسع حول تطوير السياحة الإقليمية ودمج أنظمة السياحة الحضرية-الريفية.
DOI: https://doi.org/10.3389/frsc.2025.1721902
Publication Date: 2026-01-09
Author(s): Cheng Wang et al.
Primary Topic: Sharing Economy and Platforms
Overview
This study examines the emergence and evolution of the peer-to-peer accommodation (P2PA) industry in Shanghai, particularly in the context of urbanization and changing consumption patterns. Utilizing spatial autocorrelation techniques and the Multi-scale Geographically Weighted Regression (MGWR) model, the research analyzes Airbnb data from 2016 to 2021 to explore the spatial characteristics of P2PA in both urban and rural settings. The findings reveal a significant shift in high-value P2PA clusters from the city center towards rural areas, notably in the Pudong New Area, contributing to the development of an integrated urban-rural tourism system.
The spatial distribution of P2PA in Shanghai is characterized by a vertical clustering pattern influenced by both resource-oriented and demand-oriented mechanisms. Cultural tourism attractions are found to enhance P2PA distribution, while factors such as business demands and transportation infrastructure can hinder it. To promote sustainable growth in the P2PA sector and the broader tourism economy, the study recommends that government initiatives focus on integrated urban-rural planning, the establishment of distinctive P2PA clusters aligned with local tourism resources, and the integration of cultural heritage with modern tourism practices.
Introduction
The introduction of this research paper discusses the growing significance of Peer-to-Peer Accommodation (P2PA) within the sharing economy, highlighting its dual impact on urban and rural settings. P2PA, which facilitates property sharing between local hosts and tourists, has garnered attention due to its potential benefits, such as increased tourism and economic revitalization. However, it also raises concerns regarding rising rents, gentrification, and conflicts among stakeholders, particularly in heritage cities. The paper categorizes P2PA into urban regional (uP2PA) and rural regional (rP2PA) types, noting that while uP2PA can enhance urban economies, it may also exacerbate housing issues and reduce hotel employment, whereas rP2PA aligns with rural revitalization efforts and promotes local economic development.
The study conducts a comprehensive spatiotemporal analysis of P2PA clustering in Shanghai from 2016 to 2021, utilizing spatial autocorrelation and Multi-scale Geographically Weighted Regression (MGWR) techniques. Findings indicate a fragmentation of high-value P2PA clusters in urban areas alongside the emergence of new clusters in rural regions, particularly in Pudong New Area. This shift underscores the transition of P2PA from urban to rural contexts, contributing to the development of an urban-rural tourism system. The innovative application of the MGWR model allows for the examination of spatial non-stationarity in the drivers of P2PA clustering, revealing varying relationships between factors at different spatial scales. The study concludes with practical implications for tourism policymakers and P2PA hosts, emphasizing the importance of strategic location selection based on proximity to tourist attractions.
Methods
This section outlines the methods employed in the study to analyze the spatial clustering of P2PA (presumably a type of economic or social activity) using various geospatial techniques. The primary approach is Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA), which utilizes Global Moran’s I and Local Moran’s I to assess global and local spatial autocorrelation, respectively. Global Moran’s I quantifies the overall clustering pattern of P2PA across spatial units, with values ranging from -1 (indicating dispersion) to 1 (indicating clustering). Local Moran’s I identifies specific clusters and outliers, categorizing districts into four types based on their spatial relationships: “High-High” (HH), “Low-Low” (LL), “High-Low” (HL), and “Low-High” (LH).
Additionally, the study employs Geographically Weighted Regression (GWR) and its extension, Multi-scale Geographically Weighted Regression (MGWR), to explore the drivers of P2PA clustering. GWR allows for local parameter estimation, accommodating non-stationary relationships between variables, while MGWR enhances this by permitting varying bandwidths across different spatial scales. This flexibility enables a more nuanced understanding of spatial heterogeneity and improves the accuracy of parameter estimates. The analysis is conducted using a k-nearest neighbors spatial weighting scheme, with model computations performed using MGWR 2.0 software and spatial visualizations created in ArcMap.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the evolving landscape of Peer-to-Peer Accommodation (P2PA) in Shanghai, particularly in the context of urban-rural dynamics and the impact of the COVID-19 pandemic. Recent studies have identified significant spatial patterns and clustering behaviors of P2PA, revealing that these accommodations are predominantly located near tourist attractions and in economically vibrant urban districts. The research underscores a notable shift in consumer preferences towards rural accommodations during the pandemic, suggesting a need for a nuanced understanding of how health crises influence tourism behavior and service adaptations.
The study aims to fill existing research gaps by categorizing P2PA clusters into Resource-Oriented, Demand-Oriented, and Accommodation-Oriented types, and by employing Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA) and Multi-scale Geographically Weighted Regression (MGWR) to analyze the spatial dynamics of P2PA in Shanghai from 2016 to 2021. The findings indicate that while urban P2PA experienced market saturation and decline post-2019, rural P2PA saw significant growth, driven by policy support and the promotion of rural tourism. The analysis reveals a complex interplay between urban and rural P2PA, with urban areas facing fragmentation and rural areas exhibiting robust clustering, thereby contributing to the broader discourse on regional tourism development and the integration of urban-rural tourism systems.