Modelo gravitatorio y turismo: una aplicación al comercio interior del sector Turismo en España11
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Modelo gravitatorio y turismo: una aplicación al comercio
interior del sector Turismo en España1
Autores:
− Tamara de la Mata. Investigadora asociada al Departamento de Análisis Económico
y al Instituto L. R. Klein/CEPREDE. Universidad Autónoma de Madrid. 28049
Canto Blanco. Madrid. Tel. y fax: 91497867. E-mail: tamara.delamata@uam.es;
− Carlos Llano. Departamento de Análisis Económico y Instituto L. R. Klein. y
CEPREDE. Universidad Autónoma de Madrid. 28049 Canto Blanco. Madrid. Tel. y
fax: 91497867. E-mail: carlos.llano@uam.es;
Palabras clave: comercio inter-regional; turismo interior; modelos gravitatorios, efecto
frontera.
JEL-CODE:
C21 - Cross-Sectional Models; Spatial Models; Treatment Effect Models; Quantile Regressions
R12 - Size and Spatial Distributions of Regional Economic Activity; Interregional Trade
L8 - Industry Studies: Services
L83 - Sports; Gambling; Recreation; Tourism
RESUMEN
Dentro de la amplia literatura sobre turismo, el número de estudios centrados en el turismo
doméstico es muy escaso. En este artículo se realiza un análisis de los flujos intra e inter-
regionales del sector turismo en España mediante diferentes especificaciones del modelo
gravitatorio, aplicado a dos estimaciones de los flujos monetarios derivados del turismo interior
del 2001, partiendo de la Encuesta de Servios del INE y las encuestas de Familitur y Movilia.
Los resultados obtenidos muestran la presencia de un importante “efecto frontera” a favor del
comercio intra-regional y han permitido contrastar una menor elasticidad negativa de los flujos
de turismo respecto a la distancia en comparación con otros flujos de comercio de servicios y
bienes.
ABSTRACT
Within the wide literature on tourism, the number of studies centred on the domestic tourism is
very scarce. In this article we analyses the intra and inter-regional flows generated by the
Tourism sector within Spain, by means of different formulations of the gravity model, applied
to two estimates of the monetary flows produced by the domestic tourism in 2001, derived from
the INE 's Anual Survey of Services and the Familitur and Movilia Surveys. The results
obtained show the presence of an important “border effect ” in favour of the intra-regional trade,
confirmed a minor negative elasticity of the inter-regional tourism flows with regard to the
distance compared to other results obtained for other services and goods.
1
Parte de este artículo toma como referencia el trabajo de tesina elaborado por Tamara de la Mata bajo la
dirección de Carlos Llano, que fue defendido en el Master de Economía Internacional de la Facultad de
Ciencias Económicas y Empresariales de la UAM. Así mismo, este artículo está incluido en la colección
de Documentos de Trabajo del Departamento de Análisis Económico de la UAM.1. Introducción La importancia relativa del sector turístico dentro de la economía española ha fomentado la proliferación de estudios que analizan la actividad del sector desde todos los puntos de vista (Cañada, 2007; Nicolau, 2008; Cuñado et al., 2008; Garín Muñoz, 2008; Polo y Valle, 2008; Aznar Márquez y Nicolini, 2007; González y Moral, 1995, 1996; Alegre y Pou, 2004; Hernández Martin, 2004; Hernández-López, 2004). Dentro de este grupo de trabajos, el número de autores que han tratado de estimar y analizar el comercio interior es reducido (Millán Escriche, 2004; Cañada, 2002; Largo Jiménez, 1976), y aun menor, cuando nos ceñimos a estudios multi-regionales con enfoque bilateral (Usach Domingo, 1998). La mayor parte de estos estudios analizan variables de viajes y no de gasto. De hecho, para encontrar referencias sobre flujos de gasto es necesario visitar los trabajos relacionados con Tablas Input-Output regionales y Balanzas de Pagos Regionales (Parellada, 1997, Mella y Sanz, 2001; 2003). Más aun, apenas existen trabajos que permitan diferenciar la parte del comercio de este sector que se produce dentro de cada región (comercio intra-regional). Como consecuencia, el conocimiento acerca de la distribución territorial de la cifra de negocio de este importante sector es insuficiente para la toma de decisiones. Este hecho tiene especial importancia si se tiene en cuenta el hecho de que cada vez más frecuentemente, sean las Comunidades Autónomas las que desarrollen campañas de promoción del turismo internacional y nacional (Pellejero Martínez, 2004), a veces basadas en un conocimiento poco preciso acerca del reparto territorial de su cifra de negocio. En una investigación precedente (Llano y de la Mata, 2008b) los autores realizaron una primera estimación de los flujos inter-regionales del sector de “Turismo” en España asumiendo un enfoque de gasto y con dimensión multi-regional. El objetivo principal de dicha investigación era el de valorar las posibilidades que ofrecían las estadísticas disponibles a nivel regional para este tipo de estimación, a la vez que se verificaba la robustez de los resultados según se utilizaran fuentes alternativas. Para ello, la metodología era aplicada a los datos de 2001, fecha para la que se disponía de al menos tres fuentes estadísticas diferentes relativas a los viajes y pernoctaciones de los españoles dentro de España. A partir de dicha investigación, se pudieron constatar algunos resultados relevantes acerca del comercio interior del sector del Turismo, entendido éste como la agregación de la actividad de los sub-sectores de “Restauración”, “Hostelería” y “Agencias de viajes”. Por ejemplo, a través de las tres estimaciones alternativas se verificó la importancia relativa del sub-sector de la Restauración y de los flujos “intra-regionales” frente a los “inter-regionales”. Así mismo, en los tres escenarios contemplados se identificaban las principales comunidades exportadoras (Andalucía, Baleares, Canarias, Cantabria, Castilla y León, Castilla-La Mancha, la Comunidad Valenciana o Galicia) e importadoras (Madrid, Cataluña y el País Vasco) en términos de comercio inter-regional de este sector. Mediante la comparación de las estructuras bilaterales de comercio, se identificó una gran semejanza independientemente de la fuente que se utilizara. Más allá de estos primeros resultados interesantes para la planificación de la actividad turística al nivel autonómico, es necesario ahondar en los factores que pudieran estar explicando la intensidad de los flujos bilaterales o la importancia relativa de determinadas regiones de origen y/o destino. Este constituye precisamente el objetivo
del presente artículo, donde la base de datos desarrollada en aquel primer trabajo es
analizada en el contexto del modelo gravitatorio.
El esquema del artículo es como sigue. En el apartado 2 realizamos un breve repaso de
la literatura existente sobre el análisis de los flujos inter-nacionales e inter-regionales de
turismo en el marco del modelo gravitatorio. En el apartado 3, se describirá
sucintamente la metodología utilizada para la estimación de los flujos inter-regionales
del sector Turismo para el año 2001. Posteriormente, en la sección 4, se definen los
modelos empíricos que se aplicarán a los datos españoles. Posteriormente en la sección
5 se analizan los resultados obtenidos mediante las diferentes especificaciones de la
ecuación de gravedad. Finalmente, se incluyen unas breves conclusiones y el plan de
trabajo para futuras investigaciones.
2. Revisión de literatura sobre el modelo gravitatorio y el turismo
La ecuación gravitatoria ha sido ampliamente utilizada para modelizar todo tipo de
interacciones en el espacio que puedan ser explicadas a partir del juego de fuerzas de
atracción y repulsión. Existen múltiples aplicaciones en el ámbito del comercio, el
transporte o la inmigración (Sen y Smith, 1995; Roy y Thill, 2004). La inspiración
inicial del modelo procede de la física, donde la ley de la gravedad establece que la
intensidad de la fuerza de atracción entre dos objetos depende de la masa de cada uno de
ellos y del cuadrado de la distancia que los separa (Baldwin y Taglioni, 2006):
⎡ (M 1 * M 2 ) ⎤
2
FG = G * ⎢ ⎥ (1)
⎣ dist1,2 ⎦
A la hora de modelizar interacciones de carácter económico o social, la fuerza de
atracción (FG) es sustituida por la intensidad de flujo emitido por el primer elemento
(1) con dirección al segundo (2). Igualmente, las masas M1 y M2 son reemplazadas por
variables que recogen el tamaño de ambos elementos, y que dependerán del fenómeno
analizado. De esta manera, para el caso de flujos de comercio, en la formulación más
sencilla de la ecuación gravitatoria, la intensidad bilateral de un flujo de comercio entre
dos áreas geográficas determinadas (países o regiones), será directamente proporcional
a la capacidad de emisión y absorción de los puntos de origen y destino de los flujos, e
inversamente proporcional al coste de la interacción entre ambos puntos. Desde el punto
de vista empírico, la capacidad de emisión/absorción tendrá que ver con la capacidad de
producción y demanda, mientras que el coste de la interacción se suele aproximar por la
distancia o el tiempo de desplazamiento entre las dos áreas geográficas que interactúan.
2.1. El modelo gravitatorio, el comercio de servicios y el turismo
Dentro de la escasa literatura empírica sobre comercio de servicios en general, algunos
autores han utilizado el modelo gravitatorio para estimar y analizar los flujos bilaterales
de comercio, tanto en el ámbito internacional como inter-regional.
En el ámbito del comercio internacional de servicios, Ceglowsky (2006), realizó un
análisis gravitatorio utilizando datos de panel para los años 1999 y 2000 de la base de
datos de la OCDE. En él comprobó cómo la intensidad bilateral del comerciointernacional de servicios presentaba una mayor elasticidad negativa frente a la distancia que la observada para el comercio de bienes. Similares resultados son obtenidos por Kimura y Lee (2006), también a partir del análisis del comercio internacional de servicios con la misma base de datos y utilizando también un modelo gravitatorio. En este segundo trabajo, junto a la fuerte elasticidad negativa del comercio de servicios respecto de la distancia, se constata también la importancia del idioma como elemento determinante de la “proximidad cultural” entre productor y consumidor. Frente a estos análisis sobre el conjunto de servicios en el ámbito internacional, existe cierta discusión sobre el efecto desigual que la distancia tiene sobre la intensidad del comercio de algunos servicios particulares como la educación o el turismo. En un estudio recopilatorio para el caso de la educación, Sá, Florax y Rietveld (2004) apuntan hacia una relación inversa entre el comercio de educación y la distancia. Sin embargo, los resultados relativos al turismo parecen menos concluyentes. Es importante tener en cuenta que mientras que en otro tipo de servicios, la cercanía entre productores y consumidores puede ser una ventaja por el ahorro de costes de transacción (tiempo, transporte, cultura empresarial…), en muchas ocasiones, la propia psicología del turista tiende precisamente a buscar aquellos destinos que se presentan como “más diferentes y exóticos”, dentro de una restricción presupuestaria determinada. En este sentido, aunque es evidente que el coste de transporte y la proximidad cultural pueda justificar la presencia de un cierto efecto gravitatorio en los flujos de turismo, también se puede esperar una menor influencia de la distancia como impedimento para la interacción y el comercio entre dos países/regiones suficientemente alejadas o heterogéneas. De hecho, según la estimación de Llano y de la Mata (2008b) los principales flujos inter-regionales en España se dan desde Andalucía a Madrid y Cataluña y desde la Comunidad Valenciana a Madrid, entre las que existe cierta distancia. Centrándonos más en el ámbito del turismo, encontramos algunos trabajos que emplean el modelo gravitatorio para analizar las causas que determinan la intensidad y dirección de los flujos. Según el amplio estudio realizado por Witt y Witt (1995) en el que se repasan las principales metodologías utilizadas para la modelización de la demanda de turismo, los modelos gravitatorios fueron utilizados ampliamente en los años 60 y 70. A partir del modelo gravitatorio básico, durante los años 60 se formularon modelos más complejos como “el modelo de oportunidades intervenidas” (Pyers, 1966), el modelo de oportunidades alternativas (Long, 1970) o los modelos de demanda para modos de transporte abstractos (Quandt and Baumol, 1966, 1969). Otros trabajos interesantes basados en el modelo gravitatorio con datos transversales pueden ser consultados en Gordon y Ewards (1973), Malamud (1973), Durden y Sileberman (1975), Witt (1980) o Kliman (1981). Frente a estos trabajos, más recientemente se han publicado otros artículos que enriquecían el modelo gravitatorio básico con variables específicas que también condicionan los flujos de turismo. Este sería el caso, por ejemplo de Imm Ng et al (2007) que analiza el impacto que las diferencias culturales tienen sobre las decisiones de turismo y la elección de destino. Khadaroo y Seetanah (2008) evalúan la importancia que tienen las infraestructuras de transporte sobre el desarrollo del turismo internacional y la intensidad de los flujos bilaterales de turismo. En este caso el análisis se centra sobre los flujos de 28 países durante la década de 1990-2000, utilizando modelos de panel estimados mediante el Método de Momentos Generalizados (GMM). Un elemento común a todos estos trabajos es el estudio de los flujos internacionales sin atender a los movimientos interiores. En muchos casos la variable objeto de análisis es
el movimiento de turistas y no el flujo comercial medido en unidades monetarias. De
hecho, resulta muy difícil encontrar en la literatura algún estudio que analice los flujos
monetarios generados por el turismo interior y menos aun con consideración del
comercio intra-regional. De este hecho se deriva la pérdida de perspectiva sobre la
importancia del turismo doméstico, tanto en términos de crecimiento económico como
de planificación del turismo (Cortés-Jiménez, 2008). Más aun, los pocos trabajos
encontrados en el análisis del turismo doméstico se han realizado en el contexto de
modelos input-output (Eriksen y Ahmt, 1999) o series temporales (Athanasopoulos y
Hyndman, 2008), mas no sobre datos de corte transversal o con modelos gravitatorios.
3. El comercio inter-regional del sector Turismo en España2
De forma esquemática, la metodología utilizada para la estimación del comercio
interregional del Turismo puede desglosarse en dos pasos fundamentales: 1) conocer
cuál es la producción del sector en cada comunidad autónoma que se va a dedicar al
consumo “de los residentes españoles”, es decir, qué no va a ser exportada
internacionalmente; 2) determinar la cuota intra-regional e inter-regional de dicho
comercio “nacional”, y determinar la distribución bilateral de los flujos inter-regionales.
Tal y como se muestra en las ecuaciones (2) y (3), para obtener las cifras de
producción regional del sector Turismo destinadas al consumo interior (DO)
partimos de la información de la Encuesta Anual de Servicios (EAS) sobre la “cifra de
negocio” del sector (TO) en cada región para 2001. A dicho vector se le resta otro de
igual dimensión que contiene las exportaciones internacionales de turismo (IX),
obtenido a partir de la regionalización -según el peso de cada región en el gasto total de
los turistas extranjeros (FE) según EGATUR (2004)- de las exportaciones
internacionales del sector (TXcorr) tomados de la Balanza de Pagos de España (BPE).
DO r = TO r − IX r (2)
FE r
IX r = TXcorr r * (3)
∑ FE r
Para calcular los flujos bilaterales de comercio del sector Turismo es necesario
conocer una matriz de origen y destino del gasto en restauración, hostelería y agencias
de viajes que realizan los residentes de cada comunidad en aquellas comunidades a las
que se desplazan, independientemente del motivo del viaje (ocio, trabajo, cultura,
estudio…). La estimación de este gasto se realiza en tres pasos: 1) en primer lugar, se
estima el gasto medio diario realizado por los residentes de cada comunidad en estas
actividades utilizando como fuente la encuesta FAMILITUR (2001); 2) posteriormente,
se investigan los desplazamientos inter-regionales de los individuos que pueden dar
lugar a gastos inter-regionales en este sector. Para esta segunda parte de nuestra
estimación tenemos dos fuentes alternativas: la Encuesta de FAMILITUR (Instituto de
2
Este apartado está basado en trabajos previos de los autores (Llano y de la Mata, 2008b). En él los
lectores interesados podrán encontrar una información más extensa sobre la situación de las estadísticas
de turismo disponibles en España y la metodología de estimación utilizada para el 2001. Para una mayor
claridad expositiva, la explicación analítica basada en ecuaciones se centra en la metodología de
estimación basada en Familitur, presuponiendo una explicación muy similar para las otras estimaciones
alternativas.Estudios Turísticos) y la Encuesta Movilia (Ministerio de Fomento)3; 3) A través de los
dos pasos anteriores se obtienen los flujos monetarios inter-regionales vinculados a
viajes. Por el contrario, los flujos intra-regionales (diagonal principal) se obtendrán
como diferencia entre el total de flujos inter-regionales y el vector de producción
regional del sector Turismo que es vendida a residentes españoles (DO)
3.1. Estimación del gasto medio diario en Turismo por comunidades
Con el objeto de realizar una estimación lo más detallada posible de los flujos inter-
regionales generados por las pernoctaciones, se han estimado dos vectores diferentes de
gasto medio diario, correspondientes a las pernoctaciones en “establecimientos
turísticos” por un lado, y en “segunda vivienda” por otro, a partir de Familitur. Dadas
las limitaciones de esta fuente4 se ha realizado un ajuste para los gastos medios de cada
comunidad teniendo en cuenta la estructura del gasto de los turistas españoles
(Familitur, 2001). De esta manera se han podido obtener dos vectores de gasto medio
diario, uno que incluye los gastos en hostelería, restauración y agencia de viajes para los
“viajes turísticos” (TN) y el otro que únicamente incluye los de restauración para los
viajes a “segunda residencia” (2V).
A partir de estos gastos medios por persona y día para cada comunidad, se estima,
siguiendo un procedimiento “abajo-arriba”, el gasto generado por los residentes de
cada comunidad en cada una de las restantes: 1) las pernoctaciones que se produzcan en
establecimientos hoteleros (categoría viajes turísticos según Familitur), vendrán
valorados según el gasto medio por persona y día para “viajes turísticos” (GTur) de la
comunidad donde se produce la pernoctación (eqs. 4; 5) las pernoctaciones que se
produzcan en segunda vivienda, vendrán valorados según el gasto medio por persona y
día correspondientes a esta categoría de viaje (G2V)5.
F = GTur * TN F
TF rs (4)
r rs
F = G 2V * 2V F
2VF rs (5)
r rs
De esta manera se obtiene una estimación de “abajo-arriba” para cada una de las
modalidades de viaje, que recoge el sentido de la exportación de servicio turístico (que
es el sentido inverso del flujo de personas)6. Ambas matrices son agregadas en una
3
En trabajos precedentes (Llano y de la Mata, 2008b) se ha utilizado también la Encuesta de Ocupación
Hotelera y de Apartamentos elaborada por el INE.
4
1) Los datos de Familitur relativos a “viajes turísticos” incluyen las pernoctaciones realizadas en
establecimientos hoteleros (todo tipo de establecimiento) más las realizadas en “segunda vivienda” por un
periodo superior a cuatro noches. Dada la información disponible resulta imposible separar el gasto medio
correspondiente a estos dos tipos de viajes; 2) Tanto los gastos medios de “viajes turísticos” como de
“segunda vivienda” incluyen gastos no considerados en nuestra definición de sector Turismo, como son
los de transporte, las compras realizadas o el alquiler de coche…
5
Por motivos de espacio, se remite a Llano y de la Mata (2008b) para un conocimiento mas detallado del
procedimiento seguido en la estimación de cada una de las matrices de gasto, distinguiendo entre
pernoctaciones vinculadas a establecimientos turísticos (Pernoctaciones de Turismo según conceptos de
Familitur) o de segunda vivienda.
6
Al igual que en criterios de Balanza de Pagos, el flujo de pernoctaciones (de personas) es el opuesto al
del comercio del servicio. Ejemplo, al igual que un turista sueco es una exportación de servicios de
turismo para la balanza de pagos española, un extremeño en Valencia supone una exportación de la
Comunidad Valenciana a Extremadura. Como consecuencia, si tenemos la producción destinada al
consumo nacional, la distribución se calculará a través de la traspuesta de la matriz origen-destino deúnica matriz de gasto inter-regional del sector turístico (F) vinculado con las
pernoctaciones (eqs. 6).
F = TF F + 2V F
F rs (6)
rs rs
Finalmente, se realiza un ajuste necesario para asegurar la coherencia entre las fuentes
utilizadas: a) Los flujos inter-regionales coincidirán con la estimación realizada por el
método “abajo-arriba”; b) Sin embargo, los flujos intra-regionales se obtienen por
diferencia entre el vector de cifra de negocio con destino nacional (EIE-BPE) y el
comercio inter-regional obtenido por método “abajo-arriba” (eqs. 7)
F = DO − ∑ F F
F rr (7)
r rs
s≠r
De esta manera se obtiene una matriz final de comercio intra e interregional del sector
turístico que es congruente con la cifra de negocio total de la EAS del INE, la BPE del
Banco de España, los gastos medios de la EAS-TIOE y la estructura de gasto y
pernoctaciones inter-regionales de Familitur. Para la estimación alternativa basadas en
la Encuesta de Movilia se ha seguido un procedimiento similar (Llano y de la Mata,
2008).
4. Análisis econométrico
Una vez obtenida la base de datos sobre flujos del comercio inter e intra-regional del
sector del Turismo para el año 2001, mediante diferentes especificaciones del modelo
gravitatorio trataremos de identificar los principales factores que determinan la
intensidad y dirección de los flujos bilaterales.
Partiendo del modelo teórico descrito brevemente en el apartado 2, se propone un
primer modelo que recoge la versión más sencilla de la ecuación de gravedad:
ln F rs = β 0 + β1* ln X o + β 2* ln X d + β 3* ln dist rs + ε rs (8)
Donde Frs tenemos el vector (n*n=17*17) de flujo de comercio del sector Turismo entre
los distintos pares de regiones r,s obtenido a partir de la vectorialización de la matriz
Origen-Destino de flujos de comercio intra e inter-regional obtenida para el 2001 para
cada una de las dos estimaciones que se utilizan en este trabajo. Así, según la ecuación
(8), el comercio inter-regional es una función lineal de una serie de variables que
recogen la capacidad de exportación de cifra de negocio de turismo de la región de
origen (matriz Xo, con una matriz de coeficientes asociado β1), otra que recogen la
capacidad absorción de la región de destino (Xd, con una matriz de coeficientes β2) y la
distancia entre ambas (distrs). Las variables se incluyen en logaritmos en esta y en el
resto de ecuaciones, por lo que los coeficientes se interpretarán como elasticidades.
pernoctaciones. Como consecuencia, nuestras matrices de comercio interregional recogen flujos
económicos (unidades monetarias), donde el origen es el exportador del servicio (región donde se produce
la pernoctación) y el destino es el importador (región donde reside la persona que pernocta).Partiendo de esta definición genérica del modelo, se han estimado ocho ecuaciones que irán combinando diferentes variables explicativas (incluidas en las matrices Xo y Xd, según corresponda) con los datos procedentes de las dos bases de datos estimadas. Así, por un lado, las cuatro primeras especificaciones utilizan como matriz de flujos la estimación basada en Familitur, mientras que las cuatro últimas utilizan la estimada a partir de Movilia. Dado que el principal interés de utilizar ambas bases de datos es la posibilidad de añadir un análisis de robustez, se proponen especificaciones simétricas para cada una de ellas. Adicionalmente, siguiendo la literatura de “efecto frontera” (Anderson y van Wincoop, 2003; McCalum, 1995; Okubo, 2004; Gil-Pareja et al, 2005; Llano y Requena, 2009)6, se propone un nuevo modelo definido por la ecuación (9): ln F rs = β 0 + β1* ln X o + β 2* ln X d + β 3* ln dist rs + β 4*propreg + ε rs (9) Este modelo incorpora una variable dummy “propreg” que toma valor 1 cuando la región de origen es igual a la de destino (flujos intra-regionales) y 0 en cualquier otro caso. A través de esta variable, se cuantificará el “border effect” (border=exp[coeficiente de propreg]) entendido en términos de cuantas veces una región comercia más consigo misma que con cualquier otra región de igual tamaño y distancia. Una vez verificada la existencia de un fuerte efecto frontera para el comercio de turismo, vemos conveniente ahondar en la diferente naturaleza de los flujos intra e inter- regionales dentro del sector. Para ello, es necesario recalcar en el hecho de que en nuestras estimaciones de comercio del sector Turismo, los flujos intra-regionales son muy intensos, dada la importancia relativa del gasto en Restauración (Llano y de la Mata, 2009), un gasto de naturaleza cotidiana no necesariamente vinculado con los viajes y las pernoctaciones. Por ello, se espera que las variables que mejor explicarán estos flujos estarían relacionadas con el nivel de renta y de población de la región. Por el contrario, la intensidad y dirección de los flujos inter-regionales estarán directamente relacionados con los desplazamientos inter-regionales (independientemente del motivo que los origine), y por los factores que determinen la capacidad de emisión y atracción de los flujos monetarios que compensan a los movimientos de personas. Partiendo de estas diferencias, y siguiendo la experiencia de trabajos previos (LeSage y Pace, 2008; LeSage y Llano, 2008), se plantea una tercera especificación que modeliza paralelamente los flujos intra-regionales y los inter-regionales: ln F rs = β 0 + β1* ln X o + β 2* ln X d + β 3* ln X I + β 4 dist rs + ε rs (10) Las variables relativas a las regiones de origen y destino (Xo y Xd) toman valor cero cuando se trata de flujos intra-regionales, de tal manera que dichas observaciones no interfieren en los coeficientes de los flujos inter-regionales. Por el contrario, los flujos 6 En buena parte de estos trabajos, se procede al cálculo del “external border effect”, que compara la relación existente entre el comercio intra-nacional e inter-nacional de una región, más que entre el comercio intra-regional frente al inter-regional (“external border effect). En este artículo utilizaremos el concepto genérico de “border effect” sin entrar a dicha discusión propia de cuando se entremezclan datos de comercio intra-regional, inter-regional, intra-nacional e inter-nacional.
intra-regionales vendrán explicados por una nueva matriz de variables explicativas XI
que toman valor 0 para los flujos inter-regionales respetándose el correspondiente valor
para los intra-regionales. Mediante esta estrategia, se consigue modelizar por separado
los flujos intra e inter-regionales utilizando conjuntos diferentes de variables para cada
categoría de flujo. Este instrumento resulta especialmente interesante para nuestro caso
ya que las variables que explican la intensidad de comercio intra-regional (muy
relacionada con la restauración y los viajes a segunda vivienda) son diferentes de las
que pueden explicar los flujos inter-regionales (condicionadas fundamentalmente por la
Hostelería, esto es, por las pernoctaciones en establecimientos turísticos). Como es
lógico, al modelizar paralelamente los flujos intra e inter, la variable “Propreg” deja de
tener sentido y desaparece del modelo.
Para mayor claridad, en la Tabla 1 presentamos las variables utilizadas en cada una de
las ocho especificaciones estimadas, indicando la matriz de flujos utilizada para cada
una de ellas.
Tabla 1. Variables incluidas en la modelización y signos esperados
EQ Fij de: Variables en XO Variables en Xd Variables en Otras
XI Variables
FI Familitur VAB Población, Income Distancia
FII Familitur VAB, M2cc, Costa, Población, Income, Precios
Skiing, Museo, Capi Temperatura
Camps, Capi. Distancia
FIII Familitur VAB, Costa, Museo, Población, Income Temperatura
Capi Distancia
Propreg
FIV Familitur VAB, Costa, Museo, Población, Income, Intra_pob, Temperatura
Capi Intra_Income Distancia
MI Movilia VAB Población, Income Distancia
MII Movilia VAB, M2cc, Costa, Población, Income, Precios
Skiing, Museo, Capi Temperatura
Camps, Capi. Distancia
MIII Movilia VAB, Costa, Museo, Población, Income. Temperatura
Capi Distancia
Propreg
MIV Movilia VAB, Costa, Museo, Población, Income, Intra_pob, Temperatura
Capi Intra_Income. Distancia
La primera especificación (FI, MI) corresponde al modelo gravitatorio más sencillo en
el que se incluyen variables que aproximan el tamaño de las regiones (VAB del sector
Turismo en la región de origen del flujo y Población y Renta en la de destino del flujo)
y la distancia entre ellas. En la segunda especificación (FII, MII) se incluyen además
variables que podrían capturar otras características importantes de las regiones que
condicionan la intensidad del comercio bilateral de Turismo: los m2 de centros
comerciales, los km de costa, las estaciones de esquí, el número de museos, el número
de campings, la condición de “capitalidad del Estado”, el índice de precios relativos de
la rúbrica de hostelería, cafés y restauración de la región de origen del flujo respecto a la
de destino y un ratio de temperaturas . La tercera especificación (FIII, MIII) se basa en
la ecuación (9), y recoge las variables más significativas de la especificación anterior así
como la dummy “propreg” que captará el border effect. Por último, los modelos
(FIV,MIV) corresponden a la ecuación (10). En la Tabla 2 aparece una explicación de
las variables y el signo del coeficiente que se espera obtener.Tabla 2. Variables incluidas en la modelización y signos esperados
VARIABLE EXPLICACIÓN SIGNO SIGNO
ESPERADO ESPERADO
EN ORIGEN EN DESTINO
Frs Flujo monetario de turismo entre las regiones r y s -
(Elaboración propia)
VAB Valor añadido bruto del sector turístico Positivo -
(Contabilidad Regional. INE, 2001)
M2cc M2 de centros comerciales (Anuario Económico. La Positivo -
Caixa, 2001)
Costa Km de costa (INE, 2001) Positivo -
Skiing Nº estaciones de esquí en la región (ATUDEM) Positivo -
Museo Nº museos y colecciones museográficas en la región Positivo -
(INE, 2000)
Camps Nº campings (INE, 2001) Positivo -
Temperatura Ratio de temperaturas (INE, 2001) Positivo
Precios Ratio de precios O/D. Obtenidos a partir de la Negativo
rúbrica de Hoteles, cafés y restaurantes del IPC.
(INE,2001)
Capi Dummy (=1 si Madrid; =0 en otro caso) Positivo Positivo
Pop Población (Contabilidad Regional. INE, 2001) - Positivo
Income Renta (Contabilidad Regional. INE, 2001) - Positivo
Distancia Logaritmo de la distancia media (Movilia 2001) Negativo
El Valor Añadido Bruto del sector turístico recoge la capacidad que tienen las regiones
que exportan turismo (región que recibe a los turistas) para absorber la demanda. En
este sentido, sería la magnitud que aproxima el tamaño del sector turístico en la región
que produce el servicio (Xo).
La población y la renta, es una medida del tamaño de la región que compra el servicio
de turismo (región de origen de los turistas). Teniendo en cuenta que el turismo es un
bien de lujo, se espera una elasticidad-renta elevada de la capacidad de importación de
turismo. Por estos motivos, dichas variables sólo han sido aplicadas a las regiones de
destino (Xd), y para los flujos intra-regionales (XI) en las especificaciones FIV y MIV.
Junto a estas variables esenciales, se han incorporado los m2 de centros comerciales en
la región exportadora (Xo), con el objeto de poder captar la relación entre los flujos
turísticos entre dos regiones y la importancia que tiene la potencia comercial como
elemento atractor de turistas de otras regiones. Así mismo, con el objeto de explicar los
numerosos desplazamientos producidos durante el verano desde las regiones del interior
hacia la costa, se ha incorporado la variable Costa, que recoge los km de costa y la
variable Temperatura que recoge un ratio entre la temperatura media de la región de
origen y la de destino del flujo. Una mayor temperatura media, se relaciona con las
zonas costeras del sur, del litoral mediterráneo y de las comunidades insulares. Por lo
tanto, cuanto mayor sea el ratio de temperaturas, mayor será la capacidad de atracción
de turistas de la región de origen. En esta misma línea, con el objeto de capturar otros
factores determinantes de la capacidad de atracción de turismo relacionados con la
oferta cultural, medioambiental o deportiva, se han incorporado otras variables como el
Número de museos, Campings o Estaciones de esquí. También, siguiendo otros
trabajos (Espinet y Fluvia, 2004), se ha introducido una variable de Precios relativos,
que recoge para cada par de regiones la ratio entre sus respectivos índices de precios
para la rúbrica de Hoteles, cafés y restaurantes del IPC (INE). La medida utilizada parala distancia procede de la encuesta Movilia 2001, donde se recoge una distancia media
de los viajes inter-regionales independientemente de los motivos de viaje7.
Los modelos han sido estimados mediante Mínimo Cuadrados Ordinarios8 a través de
rutinas desarrolladas por los autores a partir de las ofrecidas por otros autores (LeSage,
1999).
5. Análisis de los resultados
En la Tabla 3 aparecen los coeficientes estimados para las ocho especificaciones
propuestas para el modelo gravitatorio, cuatro basadas en el reparto realizado a partir de
la Encuesta Familitur, y cuatro con el realizado a partir de Movilia.
En primer lugar es necesario advertir de una moderada capacidad explicativa de todas
las especificaciones consideradas, así como la progresiva mejora de cada una de ellas
según se enriquece la ecuación gravitatoria con nuevos elementos. El coeficiente de R2
obtenido para la última especificación (0,64) remarca la importancia de incorporar un
tratamiento adecuado para los flujos intra-regionales, más allá de la práctica habitual de
su omisión o modelización junto con los inter-regionales.
5.1. Especificación básica
En las especificaciones FI y MI se representa el modelo gravitatorio más sencillo.
Todos los coeficientes estimados son significativos y con el signo esperado, positivo
para las variables referentes a la capacidad de emisión y absorción de flujos de turismo
(VAB, población y renta) y negativo para la distancia.
En relación con la distancia, es interesante llamar la atención sobre la elasticidad media
observada entre la intensidad de los flujos domésticos de turismo se sitúa en -0,56,
bastante por debajo de los niveles identificados en otros trabajos para los flujos inter-
regionales de bienes en España: también con una estimación sencilla mediante MCO
con la especificación básica del modelo gravitatorio, Llano et al., (2008) estiman una
elasticidad media para los flujos de bienes del orden de -1, 06. En otros trabajos que
utilizan especificaciones y enfoques econométricos menos comparables las elasticidades
de bienes para el modelo básico son del -1,28 (Gil-Pareja et al, 2005). Como punto de
referencia internacional, Ceglowsky (2006), al analizar los flujos internacionales de
servicios en general para la OCDE (1999-2000), obtiene una elasticidad media de los
flujos de comercio (X+M) respecto de la distancia del entorno del -0,90 para servicios y
-1,09 para bienes, utilizando un modelo gravitatorio ampliado de datos de panel. Sin
embargo, en otros trabajos que utilizan el modelo gravitatorio para flujos
7
Esta medición resulta especialmente relevante para los motivos de este trabajo, ya que al usar las
distancias que realmente se utilizan en los viajes se evitan los sesgos introducidos por medidas teóricas
basadas en distancias entre capitales de provincia, que en el caso del turismo costero, podrían no ser los
más acertados (Ej: usar la distancia Madrid-Sevilla es menos apropiado que una media ponderada por el
número de viajeros de las distancias recorridas en todos los viajes entre Madrid-Sevilla-Chipiona-
Marbella…).
8
Aunque varios autores han discutido los métodos más apropiados para estimar modelos gravitatorios,
tanto con datos longitudinales (Anderson and van Wincoop, 2003; Baldwin and Taglioni, 2006) como de
panel (Egger, 2005), en este trabajo utilizamos el método más sencillo apropiado para datos de corte
transversal para un solo año. El uso de MCO nos permitirá además comparar los resultados obtenidos con
otros trabajos nacionales e internacionales.internacionales de turismo (sin incluir flujos intra), las elasticidades respecto de la
distancia son aun menores (-0,2 para Khadaroo y Seetanah, 2008).
En el Gráfico 1 se han representado en escala logarítmica los flujos monetarios
bilaterales correspondientes al comercio inter-regional español de bienes (Llano et al,
2008) y turismo (estimación basada en Familitur) para el 2001, ordenados de forma
ascendente junto con la distancia correspondiente a cada flujo bilateral9. En ambos
casos, se puede ver cómo la distancia presenta una tendencia negativa según va
aumentando el valor de los flujos bilaterales. Sin embargo, la línea de tendencia de la
distancia correspondiente a los flujos inter-regionales de bienes tiene una mayor
pendiente negativa que la de turismo, lo que apoyaría la hipótesis de que a pesar de que
en los servicios la distancia tiene una influencia negativa mayor que en los bienes, el
turismo es quizá uno de los servicios en los que ésta es menos importante. Es más, esta
última tiene prácticamente pendiente 0 (línea horizontal) cuando no se controla por el
volumen de la región de origen y de destino.
5.2. El modelo ampliado
En las especificaciones FII y MII, se ha estimado un modelo gravitatorio en el que
hemos incluido algunas variables relativas a las características de las regiones que
podrían influir de algún modo en su atractivo turístico, por un motivo comercial,
cultural... Muchas de estas variables no resultan significativas por lo que se han
eliminado para las últimas especificaciones (FIII, FIV, MIII, MIV). Al incluir estas
variables, disminuye el valor del coeficiente del VAB y deja de ser significativo.
Por otro lado, el número de estaciones de esquí o los m2 de centros comerciales
tampoco resultan significativas, indicando que las proxis utilizadas para la oferta de
turismo invernal y el atractivo comercial no son capaces de explicar la mayor parte de
los flujos comerciales de turismo, presumiblemente más relacionados con el turismo
costero o las salidas de fin de semana de las grandes poblaciones urbanas ubicadas en
comunidades como Madrid, Cataluña o el País Vasco.
Tampoco resulta significativa la variable referente al número de campings, pues es un
tipo de alojamiento que se utiliza de forma bastante marginal. De hecho, según
Familitur (2001) solo en un 4.7% de los viajes turísticos internos se utiliza el camping o
caravana como alojamiento.
La variable museo y la dummy Capi en origen del flujo no resultan significativas en FII
y MII. Según se han ido eliminando las variables antes comentadas hasta llegar a la
especificación final, han ido ganando en significatividad y por lo tanto se han
mantenido en las últimas especificaciones. Sin embargo, la variable dummy Capi en
destino del flujo no resulta significativa, lo que indica que el gran flujo importador de
Madrid se explica por su carácter uni-provincial, mayor nivel de renta y población más
que por su condición de “capitalidad”.
Por último, en esta especificación se han incluido dos variables en términos relativos:
los precios y las temperaturas. La variable que hace referencia a los precios relativos
obtiene tanto en FII como en MII un coeficiente con signo positivo y no significativo,
9
Aunque en el eje horizontal deberían aparecer los nombres de todos los posibles flujos bilaterales
ordenados de menor a mayor intensidad de flujo (Ej: Andalucía-Extramadura, Andalucía-Madrid etc.), se
han omitido para una mayor claridad.por lo que no se ha incluido en el resto de especificaciones. Por el contrario, las
temperaturas relativas sí obtiene un coeficiente significativo y positivo.
5.3. Border effect
En las siguientes especificaciones (FIII, MIII), hemos incluido la variable referente al
border effect, eliminando las variables de las especificación anterior que presentaban
problemas de significatividad o interpretación. Así, para la variable propreg se obtiene
un signo positivo y unos coeficientes de 5,30 y 5,46 con Familitur y Movilia. Estos
resultados equivalen a la obtención de un “border effect” del 200 (exp[5,30]) y del 235
(exp[5,46]) respectivamente, muy superior a los niveles medios obtenidos por otros
trabajos para el comercio inter-regional de bienes10. Aunque la magnitud del efecto es
enorme, no resulta tan extraño si se tiene en cuenta que la mayor parte de la cifra de
negocio del sector Turismo corresponde a la “Restauración”, y que la mayor parte de
esta actividad tiene carácter intra-regional (Llano y de la Mata, 2008b). Por otro lado,
resulta interesante comprobar como el alto nivel del “border effect” es independiente de
la fuente de información utilizada para el reparto de la cifra de negocio del sector
turístico. En este caso, el elevado “border effect” no puede ser interpretado como un
indicador de restricción exógena al comercio, sino más bien como una evidencia de la
importancia del gasto diario en restauración de los residentes en sus propias regiones.
5.4. Análisis de los flujos intra-regionales
Las últimas especificaciones (FIV, MIV) incluyen un tratamiento específico para los
flujos intra-regionales. De esta forma, tratamos de explicar los flujos intra-regionales
con la población y la renta de la propia región. Ambos coeficientes son significativos y
con el signo esperado. El elevado coeficiente obtenido para la renta confirma la
naturaleza de bien de lujo encontrado en otros trabajos de la literatura sobre turismo
internacional (Lim, 2006), e indica que un aumento en esta variable genera un aumento
más que proporcional en el comercio interior del sector. Sorprendentemente, esta
elasticidad es aun mayor para los flujos intra-regionales (fundamentalmente ligados a la
Restauración) que para los inter-regionales.
Al separar los flujos intra-regionales los coeficientes estimados no cambian demasiado
respecto de FIII y MIII. Y es que, con ambos métodos se controlan los flujos intra-
regionales y se consigue desenmascarar el efecto que los fuertes flujos intra-regionales
ejercen sobre la distancia, sobrevalorando el papel que ésta jugaba en las otras
especificaciones como “impedimento” al comercio inter-regional.
En las especificaciones FIII y FIV el coeficiente de la distancia mantiene su signo
negativo, pero pierde significatividad estadística. Con la estimación llevada a cabo a
partir de la base de datos de Movilia (MIII y MIV), el coeficiente pasa a tener incluso
signo positivo y significativo, lo que indicaría una preferencia por destinos más
alejados, una vez que se controla el efecto de los fuertes flujos intra-regionales,
determinados por el carácter cotidiano de la restauración y por la fuerte presencia de los
viajes a segunda residencia.
10
En la literatura internacional se han encontrado rangos de “internal borders” que se mueven entre 2 y
20 para el comercio de bienes (Helliwell, 1996, Wolf, 2000, Combes et al., 2005)Gráfico 1. Flujos bilaterales y distancia.
7,00 5,00
6,00
4,00
Linea de tendencia (Turismo)
5,00 y = -0,0003x + 2,6745
2
R = 0,0044
3,00
4,00
3,00
2,00
Línea de tendencia (bienes)
y = -0,0017x + 2,9306
2
2,00 R = 0,1843
1,00
1,00
0,00 0,00
Flujos Bienes OD 2001 Distancia (Bienes) Flujos Turismo OD 2001
Distancia (Movilia 2001) Lineal (Distancia (Movilia 2001)) Lineal (Distancia (Bienes))Tabla 3. Estimación del modelo gravitatorio aplicado a la matriz de flujos de turismo totales (*,**,***. Las variables son significativas al 1, 5 y 10% respectivamente) VBLES FI FII FIII FIV MI MII MIII MIV Constante -37.23* -24.63* -31.61* -32.29* -34.46* -22.04* -31.71* -32.47* O_VAB 1.06* 0.27 0.32*** 0.32*** 0.96* 0.36 0.45* 0.46* O_M2cc 0.26 0.24 O_Costa 0.11*** 0.08** 0.08** 0.02 -0.01 -0.02 O_Skiing 0.21 0.33*** O_Museo 0.39 0.53* 0.58* 0.24 0.40* 0.43* O_Camps -0.03 0.01 O_Capi 0.46 0.71 0.77*** 0.29 0.44 0.43 D_Pop 0.98* 1.00* 0.99* 1.04* 0.96* 0.94* 0.96* 1.01* D_Income 2.14* 1.46** 2.07* 2.04* 1.87* 1.01*** 1.84* 1.80* D_Capi 0.41 0.75 Precios 2.80 3.40 Temperatura 2.03* 1.80* 1.80* 2.09* 1.66* 1.71* Distancia -0.56* -0.60* -0.07 -0.08 -0.25** -0.23** 0.29* 0.29* Propreg 5.30* 5.46* Intra_pop 1.20* 1.12* Intra_income 3.15* 3.12* R2 0.37 0.43 0.64 0.64 0.36 0.40 0.65 0.66 R2ajustado 0.36 0.40 0.63 0.63 0.35 0.38 0.64 0.64
6. CONCLUSIONES En este artículo se ha realizado un análisis econométrico de los flujos intra e inter- regionales del sector turismo en España para el 2001 mediante la formulación de ocho especificaciones alternativas del modelo gravitatorio. Para ello se ha partido de la base de datos estimada en un trabajo previo de los autores en el que se estimaron los flujos monetarios derivados del turismo interior para dicho año, partiendo de la Encuesta de Servios del INE y de dos fuentes alternativas sobre pernoctaciones en España, las encuestas de Familitur y Movilia. En el contexto del modelo gravitatorio aplicado a flujos de comercio servicios en general y de flujos de turismo en particular, se han planteado distintas especificaciones con el objeto de identificar las principales variables que explican la intensidad de los flujos intra e inter-regionales en España. Los resultados obtenidos muestran la presencia de un importante “efecto frontera” a favor del comercio intra-regional motivado por el gran peso de la restauración y su carácter intra-regional. Así mismo, se ha podido contrastar una menor elasticidad de los flujos de turismo respecto a la distancia en comparación con la encontrada para otros flujos de comercio de servicios y bienes, llegando incluso a obtenerse un efecto positivo. Se ha comprobado la elevada elasticidad de la demanda de turismo respecto de la renta, con coeficientes parecidos a los obtenidos en otros trabajos de referencia (Lim, 2006; Witt y Witt, 1995). Por otro lado, se han identificado algunas variables relacionadas con las características geográficas de las regiones (diferencias de temperatura) o la oferta turística (museos) que actúan como factores atractores de turismo. De cara a futuros trabajos, surgen múltiples vías de expansión de este primer estudio. Por un lado, será conveniente expandir la base de datos a nuevos años y tipologías de flujos. Esto permitirá contrastar la robustez de los resultados y combinar otros métodos de estimación diseñados para datos de panel. Por otro lado, se considera conveniente hacer un análisis más detallado de los flujos inter-regionales correspondientes a las principales actividades integradas en el sector turístico (restauración, hostelería), así como a cada una de las tipologías (viajes turísticos, segunda vivienda) y motivaciones (ocio, trabajo, cultura…) de los viajes. Así, al modelizar por separado los distintos tipos de flujos, esperamos comprobar con mayor detalle las variables que determinan los flujos y la verdadera importancia de la accesibilidad de los posibles destinos a la hora de explicar la intensidad de los flujos bilaterales.
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