Statbel DataLab: nieuwe statistieken, methoden en gegevensbronnen in beta-versie
Online platformen waren in 2024 goed voor 12.280.000 overnachtingen bij particulieren
Het voorbije decennium boekten steeds meer Belgen hun vakantie via het internet. Maar ook eigenaars van een accommodatie maakten graag gebruik van een online platform om een appartement of vakantiehuis te huur aan te bieden.
Wegens dit toenemende succes maakt Statbel, het Belgische statistiekbureau, sinds 2018 een experimentele statistiek op over het gebruik van online platformen bij de verhuur van particuliere vakantieverblijven. Hiervoor gebruikt Statbel data die het via Eurostat van drie grote platformbedrijven ontvangt. Deze drie platformbedrijven, Airbnb, Booking.com en de Expedia Group, verstrekken gepseudonimiseerde en geaggregeerde data over alle reservaties en overnachtingen die via hun platformen op het Belgische grondgebied plaatsvinden.
Deze experimentele statistiek beperkt zich tot de accommodaties die door particulieren worden aangeboden. Professionele aanbieders van logies, zoals hotels, worden uitgesloten. Voor statistieken over deze professionele aanbieders kan men terecht bij de officiële toerismestatistieken. Meer informatie over deze experimentele statistiek en de gebruikte data is beschikbaar in het tabblad documentatie.
Online platformen waren in 2024 goed voor 12.280.000 overnachtingen bij particulieren
Dat de verhuur van accommodaties aangeboden door particulieren via een online platform sterk ingeburgerd is, blijkt uit de recentste cijfers. In 2024 werden 1.232.000 verblijven gereserveerd via een online platform, waarbij reizigers in totaal 12.280.000 nachten spendeerden. Dit betekent een toename van 11% overnachtingen in vergelijking met 2023 en het hoogste aantal verblijven en overnachtingen bij particulieren sinds de opstart van deze experimentele statistiek in 2018.
Bijna de helft van de overnachtingen vond plaats in het Vlaams Gewest
Het Vlaams Gewest telt het grootste aantal overnachtingen in accommodaties aangeboden door particulieren die via een online platform werden gereserveerd. In 2024 vonden 48% van alle overnachtingen in het Vlaams Gewest plaats, 33% in het Waals Gewest en ten slotte 19% in het Brussels Hoofdstedelijk Gewest.
In vergelijking met 2023 zien vooral het Waals- (+13%) en het Vlaams Gewest (+12%) het aantal overnachtingen sterk toenemen. In het Brussels Hoofdstedelijk Gewest steeg het aantal overnachtingen op jaarbasis met 5%.
Brussel-Hoofdstad het populairste arrondissement
Op arrondissementsniveau blijft Brussel-Hoofdstad het arrondissement met het grootste aantal overnachtingen dat via een online platform bij een particulier werd geboekt. Over het volledige kalenderjaar 2024 vonden er 2.314.000 overnachtingen in de hoofdstad plaats. De arrondissementen Oostende (1.133.000 overnachtingen), Brugge (986.000), Antwerpen (969.000) en Veurne (843.000) vervolledigen de top-5. In Wallonië telt het arrondissement Verviers het meeste overnachtingen (817.000), hetgeen goed is voor een landelijke zesde plaats.
In vergelijking met 2023 ziet vooral de provincie Henegouwen het aantal overnachtingen bij particulieren sterk toenemen. Het arrondissement La Louvière spant de kroon (+67%), gevolgd door de arrondissementen Charleroi (+44%) en Bergen (+39%). Aan de andere kant van het spectrum ziet het arrondissement Diksmuide als enige het aantal overnachtingen afnemen en dit van 75.000 in 2023 naar 69.000 in 2024 (-8%).
Buitenlanders vertegenwoordigen 70% van de overnachtingen
In 2024 reserveerden buitenlanders, 70% van de overnachtingen bij particulieren. Hun aandeel in het aantal overnachtingen bleef stabiel in vergelijking met 2023, maar neemt met 4 procentpunt toe ten opzichte van 2022. Toch ligt het aandeel van buitenlanders in 2024 nog steeds onder het cijfer van 2019, aangezien dat jaar maar liefst 77% van de overnachtingen op het conto van buitenlanders kwam.
Ten slotte is het eveneens mogelijk om voor de niet-ingezetenen het aantal overnachtingen op te delen naar het herkomstland van de reiziger. Uit deze analyse blijkt dat in 2024 de Nederlanders met 22% de grootste groep niet-ingezetenen vormden die via een online platform een accommodatie bij een particulier reserveerden. Duitsers (20%) en Fransen (18%) vervolledigen de top-3. Deze drie buurlanden vertegenwoordigen in 2024 dus 60% van het aantal overnachtingen van niet-ingezetenen bij particulieren.
In vergelijking met 2023 nam het aantal overnachtingen van Maltezen (+50%) en Turken (+44%) het sterkst toe. Het aandeel van Russen (-14%) en Oekraïners (-10%) kende de meest uitgesproken daling.
De voorbije jaren raakten diverse apps in gebruik die mensen met elkaar in contact brengen om goederen en diensten uit te wisselen. Steeds meer consumenten doen een beroep op een online platform om een vakantieverblijf te reserveren of laten een maaltijd aan huis leveren door een fietskoerierbedrijf. Hierdoor neemt het economische belang van de deeleconomie snel toe.
Vandaar dat Statbel, het Belgische statistiekbureau, in nauwe samenwerking met Eurostat en andere nationale statistische instellingen, bestudeert op welke manier de deeleconomie kan geïntegreerd worden in de openbare statistieken. Bij de analyse van de platformbedrijven worden de nationale statistische instellingen echter geconfronteerd met een aanzienlijke moeilijkheid. De grootste platformbedrijven zijn multinationale spelers, die hun activiteiten in België vaak beheren vanuit een buitenlandse zetel. Deze ondernemingen zijn daarom zelden terug te vinden in de reguliere ondernemingsstatistieken of –registers. Om de vereiste data te verkrijgen zouden de nationale statistische instellingen bijgevolg verplicht zijn om alle platformbedrijven op unilaterale basis te contacteren. Dat was een tijdrovende en weinig efficiënte werkwijze, zowel voor de platformbedrijven als voor de statistische instellingen. Vandaar dat de Europese Commissie besloot om deze gesprekken naar zich toe te trekken en via één overeenkomst de data voor alle EU-lidstaten op te vragen. Deze onderhandelingen focusten zich in eerste instantie op de sector van het verblijfstoerisme en resulteerden in akkoorden met de platformbedrijven Airbnb, Booking.com, TripAdvisor en Expedia . Ondertussen hebben deze bedrijven de eerste gegevensbestanden aan Eurostat geleverd. Eurostat deelt de microdata vervolgens op in 27 nationale gepseudonimiseerde en geaggregeerde bestanden, waardoor Statbel informatie ontvangt over alle reservaties en overnachtingen die via deze vier online platformen op het Belgische grondgebied worden gereserveerd.
Met de akkoorden tussen de Europese Commissie en de vier platformbedrijven werd een eerste, belangrijke horde genomen. Maar het methodologisch werk vangt nu pas aan. Op basis van de eerste bestanden moeten de nationale statistische instellingen en Eurostat nog een geharmoniseerde aanpak voor de methodologische uitdagingen uitwerken. Doordat de microdata van de platformbedrijven geen identificatiegegevens bevatten, vormen in het bijzonder de dubbeltellingen een aanzienlijk probleem. Deze dubbeltellingen, waarbij een accommodatie dus minstens in twee verschillende bestanden zit vervat, vormen vooral een uitdaging om de capaciteit te bepalen. Vandaar dat deze informatie niet vervat zit in de experimentele statistiek.
Op dit moment bestuderen de nationale statistische instellingen samen met Eurostat welke technieken het best gebruikt kunnen worden om de methodologische problemen op te lossen. Hierbij wordt vooral gekeken naar innovatieve methoden zoals webscraping. Bij webscraping schraapt men relevante informatie van websites, hetgeen in combinatie met artificiële intelligentie als de beste oplossing wordt gezien. Concreet bestuderen we de volgende twee pistes:
- tekstherkenning: particulieren die eenzelfde kamer aanbieden op meerdere online platformen, maken in regel gebruik van dezelfde tekst. Door op zoek te gaan naar kernwoorden, zoals de locatie van het logement, de grootte van de kamer, aanwezige faciliteiten, … kunnen identieke accommodaties automatisch opgespoord worden;
- fotoherkenning: bij deze techniek worden de foto’s die bij een advertentie worden geplaatst automatisch vergeleken, om op die manier eventuele dubbeltellingen te identificeren. Deze techniek vereist echter een groot computergeheugen en wordt hierom eerder als een alternatieve oplossing achter de hand gehouden.
Op termijn is het de bedoeling om de platformdata te integreren in de recurrente statistiek. De timing hiervoor is zowel afhankelijk van het bereiken van een geharmoniseerde aanpak van de methodologische problemen als van een snellere datalevering door de platformbedrijven.