尽管过去关于个人对个人住宿地点的研究强调了旅游景点、可达性和基础设施的重要性,但对于这些社区环境是否同样影响Airbnb不同房间类型的调查是有限的。为了填补这一空白,本文采用空间自相关和随机森林回归的方法来扩展关于Airbnb地点的研究。结果表明,三种点对点调节的空间分布均表现出明显的核心-外围格局。Airbnb的房源反映了不同社区环境的不同需求,提供完整的住宅/公寓、私人房间或共享房间,整个住宅/公寓涉及更大的环境需求,并受到人口密度、交通可达性、旅游景点、还有商业环境。此外,我们发现虽然环境对这三种Airbnb房源的影响不同,但其影响形式大体相同。这三种类型的Airbnb房源都会随着周围环境的变化而增加或减少。本研究对于理解城市中点对点住宿和城市住房管理的扩展具有重要意义。 https://doi.org/10.1016/j.jhtm.2022.02.028