Me refiero a los autores de El impacto de Airbnb en el mercado de vivienda de Barcelona, que a partir de datos puramente observacionales y en un artículo de apenas 1500 palabras, mencionan la causalidad siete veces. Además, escriben joyas como
[N]uestra investigación se basa en un modelo de econometría lineal (y no de econometría espacial) ya que nuestro objetivo principal es hacer un análisis causal robusto.
Ya sabes: si quieres un análisis causal robusto, el modelo lineal (chupatesa, Pearl).
Tan vasto es el fenómeno Airbnb que malo será no haya dejado traza en las estadísticas oficiales. Que como oficiales, son verdad.
No podemos hacer caso a las estadísticas de ocupación hotelera del INE porque son de lo de que dicen: hoteles (y asimilados). Airbnb tiene que dejarse notar en otra parte.
¿Cuál? Frontur, la estadística de movimientos turísticos en frontera del INE. (Sin enlace: los enlaces del INE van y vienen).
Un reciente artículo de El País tiene un título que lo dice todo: Los informes que refutan a la CNMC: Airbnb sí infla el precio de la vivienda en EE UU. Dice en la entradilla:
Tres estudios universitarios muestran que las plataformas de alquiler turístico han encarecido el mercado del alquiler en ciudades como Los Ángeles y Boston.
Así que he buscado uno de los tres, How Airbnb Short-Term Rentals Exacerbate Los Angeles’s Affordable Housing Crisis: Analysis and Policy Recommendations y me dispongo a comentarlo en vivo, página a página.
Y no me refiero a lo que quita el sueño a ciertos ayuntamientos retrógrados. Sino a esto.
Que es una herramienta corporativa para diseminar internamente información cuantitativa (en forma de cuadernos (de Python), Rmarkdowns y similares). Más info, aquí.
Los que me leéis y trabajáis en uno de esos lugares grandotes donde lo cuantitativo viaja por correo en PPTs, ya sabéis que tenéis que proponer ipso facto en esas reuniones que tanto os gustan.
