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• Gabriela Redolfo

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ÍNDICE

Nº Pág. DEDICATORIA……………………………………………………..

5

INTRODUCCIÓN………………………………………………......

6

JUSTIFICACIÓN……………………………………………….......

9

OBJETIVOS…………………………………………………………

13

HIPÓTESIS……………………………………………………….…

14

CAPITULO I: MARCO TEÓRICO…………………………………………….....

16

1.1 Conceptos Fundamentales del Turismo……………….

16

1.1.1 Breve Revisión Literaria............................................

16

1.2 Impactos del Turismo...............................................................

22

1.2.1 Impacto Económico…………………………………...

22

1.2.2 Impacto Sociocultural………………………………...

24

1.2.3 Impacto Medioambiental……………………………..

26

1.3 Importancia del Turismo……………………………………….

29

1.4 Turismo Sostenible o Sustentable.............................................

30

1.4.1 Definición de Sustentabilidad………………………..

30

1.4.1.1 Desarrollo…………………………………....

31

1.4.1.1.1 Desarrollo Turístico Sostenible…...

33

1.5 Modelización Econométrica del Flujo Turístico Internacional.

37

1.5.1 Breve Revisión Literaria………………………………

37

1.6 Modelo Teorométrico de Angel Alcailde para el Flujo Turístico Internacional hacia el Perú 1997:01-2007:12………………………. 1

41

CAPITULO II: MARCO LEGAL E INSTITUCIONAL…………………………..

48

2.1 Marco Legal……………………………………………………..

48

2.2 Marco Institucional…………………………………………….

52

2.2.1 Institucionalidad del Turismo en el Perú…………...

52

CAPITULO III: EVIDENCIA EMPÍRICA…………………………………………………

54

3.1 Evidencia Empírica Internacional……………………………..

54

3.2 Evidencia Empírica en el Perú…………………………………

73

CAPITULO IV: EL TURISMO MUNDIAL…………………………………………

76

4.1 La Actividad Turística………………………………………….

76

4.2 Panorama del Turismo Mundial……………………………….

77

4.2.1. La Relevancia Económica del Turismo en la Sociedad Actual……………………………………….

77

4.2.2. El Espectacular Crecimiento del Turismo Internacional ………………………………………………..

79

4.2.3 Evolución Reciente y Situación Actual del Turismo Internacional…………………………………………

80

4.2.4. Tendencias Futuras del Turismo Internacional…….

92

4.3 Institucionalidad del Turismo Mundial………………………..

98

4.4 Impacto Económico del Turismo Mundial…………………….

99

2

CAPITULO V: EL TURISMO EN EL PERÚ………………………………………

101

5.1 Panorama del Turismo Nacional…………………………….…

101

5.2 Evolución del Flujo Turístico Internacional Hacia el Perú (2006-2007)…………………………….....................

112

5.2.1 Los Turistas Extranjeros en el Perú…………………………...

112

5.2.2 Turistas Extranjeros en el Perú por Lugar de Ingreso………..

115

5.2.3 Arribo Mensual de Turistas Extranjeros al Aeropuerto Internacional Jorge Chávez………………………………………………………….

115

5.3 Recursos Turísticos Visitados……………………………………

116

5.3.1 Visitantes a La Ciudadela de Machu Picchu……………..

116

5.3.2 Visitantes a La Fortaleza de Kuélap………………………

118

5.3.3 Visitantes al Valle del Colca ………………………………

120

5.3.4 Visitantes al Parque Arqueológico de Choquequirao……

122

5.3.5 Visitantes al Museo Nacional de Sicán……………………

123

5.3.6 Visitantes al Museo Tumbas Reales de Sipán……………

125

5.3.7 Visitantes al Complejo Arqueológico de Caral…………..

126

5.4 Principales Mercados Emisores de Turismo Hacia el Perú……

127

3

CAPITULO VI: ANÁLISIS DE LOS DETERMINANTES DEL FLUJO TURÍSTICO INTERNACIONAL HACIA EL PERÚ…………………………..

132

6.1 Especificación del Modelo……………………………….…

132

6.2 Estimación del Modelo……………………………………..

145

6.3 Evaluación del Modelo……………………………………..

148

6.3.1 Evaluación Económica………………………………..

148

6.3.2 Evaluación Estadística………………………………..

149

6.3.3 Evaluación Econométrica...…………………………..

151

6.4 Análisis e Interpretación de los Resultados…………….. ..

153

CAPITULO VII: IMPLICANCIAS DE POLÍTICA ECONÓMICA……………….

166

CONCLUSIONES…………………………………………………..

168

RECOMENDACIONES……………………………………………

169

BIBLIOGRAFÍA……………………………………………………

171

ANEXOS…………………………………………………………….

176

4

DEDICATORIA A mis padres y a los docentes del Departamento de Econometría y Métodos Cuantitativos: Luis Rosales García y Humberto Correa Cánova, por su exigencia y encarecido apoyo en la elaboración de este trabajo de investigación.

5

INTRODUCCIÓN

Desde la década de los noventa, hacia adelante, una de las variables económicas que esta ganando cada vez más relevancia en la economía nacional, es el flujo de turismo que el Perú recibe por parte de los agentes extranjeros, esto es principalmente porque este sector genera una considerable cantidad de divisas al país y brinda mayor empleo a la población logrando obtener con ello un mejor bienestar.

Teniendo en cuenta también que el Perú es un país rico tanto en tradición histórica, costumbres, cultura y recursos naturales no cabe duda que representa un gran “tesoro escondido” que se debe explotar. En nuestro país existen instituciones como: BADATUR (BASE DE DATOS DE TURISMO),

MINCETUR

EXTERIOR

Y

(MINISTERIO

TURISMO),

PROMPERU

DE

COMERCIO

(COMISIÓN

DE

PROMOCIÓN DEL PERÚ), que se preocupan por la mejora del servicio turístico, elaborando: perfiles turísticos, resúmenes ejecutivos, planes operativos, encuestas, indicadores líderes del sector, entre otros. Sin embargo no existe un análisis o publicación de carácter econométrico sobre los determinantes del flujo turístico internacional hacia el Perú.

6

En este contexto nos planteamos las siguientes interrogantes: ¿Es el turismo una cuestión de importancia microeconómica o es una cuestión

de

importancia

macroeconómica?,

¿Qué

variables

macroeconómicas influyen significativamente en las decisiones de los turistas internacionales para visitar nuestro país?, de tener conocimiento de estas variables, ¿Qué implicancias de política económica pueden derivarse para este sector?, y finalmente nos cuestionamos ¿Puede la econometría constituirse como un campo de innovación en el estudio de la actividad turística en el Perú?.

Es así que para responder las interrogantes planteadas realizamos el trabajo de investigación: Determinantes del Flujo Turístico Internacional hacia el Perú 1997:01-2007:12. El presente trabajo está estructurado en 7 capítulos: En el Capítulo I, realizamos la revisión literaria de los principales conceptos de turismo, la modelización econométrica del mismo y el planteamiento del modelo econométrico para el flujo turístico internacional hacia el Perú. En el Capítulo II, mostramos el marco legal e institucional de la actividad turística en nuestro país, haciendo énfasis en las principales leyes e instituciones que respaldan la actividad turística dentro del mismo. En el Capítulo III, se presenta la evidencia empírica internacional y nacional considerando los principales trabajos de carácter econométrico utilizados en la modelización econométrica del flujo turístico internacional, este capítulo fundamentalmente enfoca los principales modelos utilizados en la modelización econométrica del flujo turístico internacional así como las principales variables económicas 7

utilizadas en los mismos, dicho capitulo nos permitirá contrastar los resultados obtenidos en nuestro modelo, respecto a los obtenidos en otros trabajos de investigación. En el Capítulo IV y V presentamos el panorama de la actividad turística mundial y nacional, dichos capítulos nos muestran la evolución de la actividad turística mundial y nacional, asimismo estos capítulos nos permiten apreciar la importancia fundamental de estudiar el flujo turístico internacional hacia un determinado lugar de destino.

Así en el capítulo VI, se realiza la estimación, evaluación, análisis e interpretación de los resultados obtenidos del modelo econométrico para el flujo turístico internacional hacia el Perú para el periodo de 1997:012007:12. Finalmente en el Capítulo VII presentamos las implicancias de política económica para el sector turístico de nuestro país enfocándonos fundamentalmente en los resultados obtenidos a partir del modelo econométrico presentado en el Capítulo VI de nuestra investigación, asimismo realizamos las conclusiones del estudio realizado y recomendaciones para futuros trabajos de investigación a realizarse en esta área de estudio.

8

JUSTIFICACIÓN

La industria del turismo mundial registró en el 2007 un total de 896 millones de llegadas de turistas internacionales, lo que representó un incremento del 5,9% frente a los 846,2 millones del año anterior, superando así las expectativas de la Organización Mundial del Turismo (OMT)1. De ellas, 142 millones tuvieron como destino el continente americano. El sector turístico impulsado por el crecimiento de los mercados emergentes y las economías en desarrollo, mostró un comportamiento en alza en todas las regiones. De los 49,8 millones de turistas adicionales que viajaron en el 2007 a diferentes destinos internacionales, Europa recibió 19,3 millones; Asia y Pacífico, 17,1 millones; Américas, 6,4 millones; Oriente Medio 5,4 millones y África, 3,3 millones2.

Esto refleja el crecimiento sostenido del sector en los últimos años (2002 – 2007) y su resistencia a factores externos. Este desarrollo se ha visto apoyado por una economía mundial fuerte, que ha experimentado su período más largo de crecimiento desde hace aproximadamente 20 años.

Si bien los países desarrollados siguen siendo los primeros destinos mundiales, el crecimiento más rápido de los nuevos mercados confirma el potencial del turismo para el mundo.

1 2

Fuente: Turismo Receptivo: Resumen Ejecutivo – Febrero de 2008. MAXIMIXE. Pág 6. Fuente: Turismo Receptivo: Resumen Ejecutivo – Febrero de 2008. MAXIMIXE. Pág 6.

9

En los últimos años (2002 – 2007), la economía peruana ha emprendido un ciclo de recuperación, expresada en cifras de crecimiento positivas e impulsadas por las exportaciones y el consumo interno. En la actualidad, el turismo constituye una de las actividades con mayor avance y futuro en la economía peruana, pues representa ingresos netos importantes3.

El país ha sido visitado por más de 1,8 millones de turistas el año pasado (2007) casi el doble que la cifra registrada hace tan sólo ocho años. Se prevé que siga manteniéndose esta tendencia debido a dos factores claves: las personas de los países desarrollados están viajando más en general y a las buenas condiciones sociopolíticas en las que se encuentra el país4.

Como se puede observar

una de las variables económicas que esta

ganando cada vez más relevancia en la economía nacional, es el flujo de turismo que el Perú recibe por parte de los agentes extranjeros. Teniendo en cuenta también que el Perú es un país rico tanto en tradición histórica, costumbres, cultura y recursos naturales no cabe duda que representa un gran “tesoro escondido” que se debe explotar.

3 4

Fuente: Turismo Receptivo: Resumen Ejecutivo – Febrero de 2008. MAXIMIXE. Pág 18. Fuente: Turismo Receptivo: Resumen Ejecutivo – Febrero de 2008. MAXIMIXE. Pág 18.

10

En nuestro país existen instituciones como: BADATUR (BASE DE DATOS

DEL

COMERCIO

TURISMO), EXTERIOR

MINCETUR Y

(MINISTERIO

TURISMO),

DE

PROMPERU

(COMISIÓN DE PROMOCIÓN DEL PERÚ), que se preocupan por la mejora del servicio turístico, elaborando: perfiles turísticos, resúmenes ejecutivos, planes operativos, encuestas, indicadores líderes del sector, entre otros. Sin embargo no existe un análisis o publicación de carácter econométrico sobre los determinantes del flujo turístico internacional hacia el Perú.

En este contexto nos planteamos las siguientes interrogantes: ¿Es el turismo una cuestión de importancia microeconómica o es una cuestión

de

importancia

macroeconómica?,

¿Qué

variables

macroeconómicas influyen significativamente en las decisiones de los turistas internacionales para visitar nuestro país?, de tener conocimiento de estas variables, ¿Qué implicancias de política económica pueden derivarse para este sector?, y finalmente nos cuestionamos ¿Puede la econometría constituirse como un campo de innovación en el estudio de la actividad turística en el Perú?. Reconociendo la importancia de este sector, es que el presente trabajo de investigación

tiene

como

propósito

fundamental

estimar

los

Determinantes del Flujo Turístico Internacional hacia el Perú durante el período: 1997:01- 2007:12.

11

Ahora bien, para el manejo de esta variable se hace necesario conocer no solo su comportamiento sino además, tener una idea sobre aquellas variables económicas que lo explican, y de esta manera poder elaborar planteamientos y políticas que lo dinamicen, tomando en cuenta precisamente esas variables explicativas. Es a través de la econometría como se logran desarrollar modelos que pueden ayudar a explicar los fenómenos económicos, y en este caso en particular hemos hecho uso de esta disciplina para construir un modelo econométrico que sirva para explicar la presente variable en estudio: Flujo Turístico Internacional hacia el Perú. Es importante y necesario estimar un modelo econométrico para el Flujo Turístico Internacional hacia el Perú, dado que de esta manera conoceremos las variables explicativas redundantes o relevantes del mismo, de ello se desprenderán las implicancias de política económica que estimulen el turismo internacional hacia nuestro país. Nuestro país basa una gran parte de sus atractivos turísticos en los recursos culturales y naturales que posee. Por ello, es importante la necesidad de darles un manejo que garantice el uso racional y por lo tanto su sostenibilidad. En ese sentido, el “Flujo Turístico Internacional hacia el Perú.” se convierte en un estudio clave, gracias a este estudio sabremos, cómo es y cómo llegar a él. Pero además, qué debemos potenciar desde el desarrollo del producto turístico hasta proponer políticas públicas más acertadas para la promoción turística. Esta publicación por lo tanto no solo será un referente para el propio Estado sino también para la toma de decisiones del empresariado privado y para un mejor análisis desde la academia. Se espera que esta investigación sirva para comprender y conocer mejor el “Flujo Turístico Internacional hacia el Perú.” y así trabajar el mismo de manera más planificada, estratégica y sostenible.

12

OBJETIVOS OBJETIVO GENERAL •

Analizar los principales determinantes del Flujo Turístico Internacional hacia el Perú, durante el período 1997:012007:12.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS •

Sistematizar el marco teórico del tema de investigación descrito.

•

Determinar la relación existente entre la variable Producto Bruto Interno a Nivel Mundial y el

Flujo Turístico

Internacional hacia el Perú. •

Determinar el impacto del Flujo Turístico Internacional hacia el Perú de un período anterior, sobre el Flujo Turístico Internacional actual.

•

Determinar el impacto de la actividad económica nacional sobre el número de visitantes internacionales hacia nuestro país.

•

Analizar la relación existente entre la variable Tipo de Cambio Real y el Flujo Turístico Internacional hacia el Perú.

•

Identificar el efecto del contexto social del país sobre el Flujo Turístico Internacional hacia el Perú.

•

Evaluar la incidencia de la estacionalidad sobre el flujo de los turistas internacionales que visitan nuestro país. 13

HIPÓTESIS HIPÓTESIS GENERAL • Durante el período 1997:01- 2007:12, el flujo turístico internacional hacia el Perú es explicado significativamente por las variables: Producto Bruto Interno a Nivel Mundial, número de turistas visitantes del período anterior, la variación porcentual de la actividad económica nacional, Tipo de Cambio real, el contexto social del país y la estacionalidad de determinados meses del año. HIPÓTESIS ESPECÍFICAS •

A mayor Producto Bruto Interno a Nivel Mundial, mayor es el nivel de turismo internacional hacia el Perú.

•

El número de turistas del período anterior, representaría una influencia promocional positiva sobre el número de turistas del período actual.

•

Una mejora de la actividad económica nacional, incrementa el número de visitantes internacionales hacia nuestro país.

•

Existe una relación significativa entre el contexto social y la cantidad de turistas visitantes en nuestro país, así un contexto social desfavorable, tiene un efecto negativo sobre el flujo turístico internacional hacia nuestro país, reduciéndose el número de turistas visitantes en el mismo y viceversa.

14

•

A mayor Tipo de Cambio Real, mayor es el flujo turístico internacional hacia el Perú.

•

Existe un efecto estacional significativo en determinados meses del año, sobre el flujo turístico internacional hacia nuestro país.

15

CAPITULO I MARCO TEÓRICO

1.1 Conceptos Fundamentales del Turismo 1.1.1

Breve Revisión Literaria

Desde sus orígenes, el término “turismo” ha sido asociado a la acción de “viajar por placer”. Aún hoy, muchas personas lo entienden exclusivamente de esta forma sin tener en cuenta sus otras motivaciones y dimensiones.

Para la Organización Mundial del Turismo (OMT)5, el turismo comprende las actividades que realizan las personas durante sus viajes y estancias en lugares distintos al de su residencia habitual por menos de un año y con fines de ocio, negocios, estudio, entre otros. El turismo es, en la práctica, una forma particular de emplear el tiempo libre y de buscar recreación.

De acuerdo a lo escrito por Gurría (1997), turismo es una abstracción, un concepto de cual todos tenemos distintas interpretaciones. Por esta razón existe una gran variedad de definiciones algunas muy diferentes entre sí, según sea el enfoque que se le dé al concepto, o bien al ámbito de formación o trabajo de quién las formula, y de la época.

5

Adaptado de “Introducción al turismo”, OMT, 1º edición, Madrid, Junio 1998. Pág 45.

16

Así mismo De La Torre Padilla (Citado por Gurría en 1997) señala la definición de la OMT en la que dice que “Turismo es la suma de relaciones y de servicios resultantes de un cambio de residencia temporal y voluntario no motivado por razones de negocios o profesionales”.

De cualquier manera, se puede decir que todas las definiciones son válidas, pero también muy discutibles. Casi todas las definiciones pueden encontrarse expuestas y comentadas en los diversos textos de turismo, especialmente en aquellos de carácter introductorio al tema.

La más sencilla de estas definiciones es la adoptada por la Unión Internacional de Organismos Oficiales de Turismo, ahora Organización Mundial del Turismo (OMT), que es la máxima autoridad en la materia.

Para comprender mejor la definición y a su vez tener una idea mejor establecida De La Torre Padilla (Citado en Gurría) escribe también esta definición en un sentido de mayor amplitud donde el Turismo, es un fenómeno social que consiste en el desplazamiento voluntario y temporal de individuos, o grupos de personas fundamentalmente con motivo de recreación, descanso, cultura o salud, se trasladan de su lugar de residencia habitual a otro en el que no ejercen ninguna actividad lucrativa ni remunerada, generando múltiples interrelaciones de importancia social, económica y cultural.

17

Otra definición es la que sostiene Nash (2001) planteada desde un punto de vista de la antropología turística, donde, el turismo podría ser ese rol importante en el desenvolvimiento social como la forma de desarrollo de las culturas, transiciones personales y un tipo de superestructura social.

En la primera conferencia mundial sobre deporte y turismo en el 2001, De Villiers (2001) expone una definición que aporta la idea de que el turismo es el principal contribuyente a acelerar la velocidad a la que los países se acercan más unos a otros, y a la que los distintos grupos sociales, al conocerse, se hacen más próximos.

También plantea que las favorables previsiones a futuro acerca de esta actividad llevan a que haya mayor preocupación para asegurar que el desarrollo se haga con criterios de sustentabilidad más que por el desarrollo del mismo.

Respecto al desarrollo de la actividad turística planteado por De Villiers (2001), Coathup (1999), menciona que con la expansión del turismo internacional, el número de aspectos dominantes del sector aumentan. Dichos aspectos son: •

La educación

•

Los medios de comunicación

•

Administración del entorno

•

Gobierno

•

Tecnología 18

Acerca de la educación, menciona que al ser la población actual del mundo mejor y mayor educada, estimula un interés creciente de descubrir más allá de sus horizontes. La educación también le ha permitido conocer estilos de vida alternativos, culturas y destinos en crecimiento y el deseo continuo de nuevas experiencias. Anticipa que la sustentabilidad del turismo esta en anteponerse a las necesidades de los futuros viajeros con base a su educación.

Respecto a los medios, aclara que en el siglo actual mundialmente deben ser borrados los rumores de que los medios son negativos. Se debe reconocer que gracias a los medios de comunicación, hoy se conocen éxitos de diferentes destinos.

Los medios positivos actuales, son capaces de cubrir y dar a conocer destinos con un presupuesto limitado de marketing y así maximizar sus ingresos que de otra manera sería posible.

El siguiente y no menos importante aspecto es: la administración del entorno. Para Coathup (1999) es importante considerar de manera especial este aspecto puesto que lo ve como el que tiene mayor capacidad de crecimiento en el futuro: comenta que los viajeros actuales tienen mayor cuidado acerca de las condiciones del entorno que ellos visitan, condiciones como: tour operadores, aerolíneas, cadenas hoteleras, gobiernos, ambientes sociales y también los ambientes psicológicos, y las condiciones del país. 19

En orden de ideas, se llega a un aspecto que es el más relevante: la relación entre el gobierno y el turismo en el que el autor menciona que los gobiernos internacionales, y la extensión de los servicios públicos son los cuerpos que formulan la franja con la que el turismo puede operar. Si esta delicada pero tan importante, franja falla, presenta problemas, o no existe relación, el entorno no conducirá al éxito.

Por lo que es esencial los gobiernos y el sector público se conviertan en socios en el proceso entero del desarrollo del turismo para así satisfacer los intereses que ambos buscan y del mismo modo conducir por un mejor camino a los países. De igual forma expone que el sector privado puede aportar muchos de los recursos pero siempre vigilado por el sector público. Por último, respecto al aspecto tecnológico, podríamos incluirlo como el más importante y relevante del turismo internacional. Ya que este permitiría una mayor facilidad de medios de transporte, comunicaciones, y mejores niveles de atención al turista.

Actualmente el turismo moderno está aumentando, el número de turistas sigue creciendo, la escala de la industria turística continúa en expansión y la posición del turismo en la economía de los países se vuelve cada vez más importante. El turismo es un importante canal de intercambio cultural, reforzando la amistad y expandiendo la comunicación entre personas de todos los países.

20

En otro orden de ideas, en su libro Davidow (2001) hace mención de que los turistas en el futuro incrementarán su visión en la pintura completa, refiriéndose a todos los aspectos que rodean del país que visitaran, desde su situación económica, a sus niveles de contaminación, seguridad, etc. Ya los turistas estarán buscando con más ahínco la relajación y la reducción del stress y cualquier problema fuera del estándar que se planteen afectará sus niveles y sus decisiones.

También Costa (1995) predice los cambios antes mencionados. Dice que los cambios en los prospectos y el crecimiento por una mayor orientación son visibles, donde uno de los aspectos será el entorno, de acuerdo a un estudio realizado por Smith y Jenner (Citados por Costa en 1995) lo concerniente

al

entorno

ya

sea

desde

políticas

nacionales

e

internacionales, infraestructura y los impactos ecológicos se vuelven más sensitivos para los turistas.

Igualmente resalta que los factores positivos y negativos del desarrollo del turismo internacionalmente son particularmente importantes para los países que usen el turismo como instrumento de desarrollo económico.

En términos generales menciona que la industria turística se está volviendo más cuidadosa con la necesidad de manejar un desarrollo sustentable y que los turistas están jugando el rol de asegurarse de comprobar dicho desarrollo.

21

Existe también la teoría de que actualmente, el turismo no puede llegar a ser estereotipado de ninguna manera ya que cada experiencia es diferente para todos los turistas, lo que permite ofrecer experiencias nuevas y lograr el cumplimiento de todas o las mayorías de sus expectativas según Cohen (2000).

Para Askjellerud (2003) el turismo, es el actual motivante de conocimiento acerca de otras culturas puesto que de esta manera, al conocer a otros, los podremos entender y mejorar las relaciones y la amistad en el mundo.

1.2 Impactos del Turismo6 1.2.1 Impacto Económico7

Se afirma que la industria turística es muy compleja, no sólo por la gran cantidad de elementos que la componen, sino porque involucra a distintos sectores económicos en su desarrollo. Así, su condición de producto de “exportación” acarrea una serie de beneficios y rentas al país receptor, entre ellas la creación de empleo, la entrada de divisas que ayudan a equilibrar la balanza de pagos, el aumento de los ingresos públicos y el fomento de la actividad empresarial. La actividad turística es, pues, uno de los medios más importantes para la generación del Producto Bruto Interno de las naciones receptoras.

6 7

Adaptado de “Introducción al turismo”, OMT, 1º edición, Madrid, Junio 1998. Págs: 217 - 256. Adaptado de “Introducción al turismo”, OMT, 1º edición, Madrid, Junio 1998. Págs: 217 - 230.

22

La corriente o flujo de divisas hacia el área de destino que produce el turismo no sólo constituye una importante fuente de ingresos para aquellas empresas o personas vinculadas directamente con esta actividad, sino que beneficia también al resto de sectores de la economía a través del denominado “efecto multiplicador”. El efecto multiplicador de la renta es producto de la interdependencia entre los distintos sectores económicos. Así, un aumento en la demanda de los bienes o servicios producidos por un sector genera, a su vez, un incremento en la demanda de bienes o servicios procedentes de otros sectores que intervienen en la producción de los anteriores.

Es decir, la renta destinada al gasto turístico fluye hacia otras empresas cuando éstas necesitan reponer sus stocks, renovar sus materiales o mobiliarios, pagar salarios, impuestos, tasas, servicios, etc. Entonces, se produce el reparto de la renta: una parte de ella se reinvierte en la economía local, mientras que la otra puede salir, por ejemplo, a través de la importación de bienes.

1.2.2 Impacto Sociocultural8 8

Adaptado de “Introducción al turismo”, OMT, 1º edición, Madrid, Junio 1998. Págs: 231 - 242.

23

Como es sabido, la calidad de la experiencia turística depende no sólo de las atracciones principales ofrecidas en el destino, sino también de la infraestructura y los servicios disponibles.

En ese sentido, el turismo busca incentivar y colaborar con las mejoras de servicios e infraestructura que se realicen en las regiones en las que se desarrolla, especialmente, los de tipo sanitario, pues los turistas dan prioridad a los aspectos relacionados con la salud. Dichas mejoras suelen extenderse a otros servicios: alumbrado, recojo de basura, mejora de las comunicaciones, nuevas sucursales de entidades financieras, etc. Con ello, la calidad de vida de los residentes se eleva.

Por otro lado, el turismo suele estimular el interés de los residentes por la propia cultura, sus tradiciones, costumbres y patrimonio histórico. Además, muchos de estos elementos son rescatados y puestos en valor cuando hay demanda de turistas. Este despertar cultural puede constituir una experiencia positiva para los residentes que toman conciencia del valor histórico y cultural de su patrimonio. En ese sentido, el turismo contribuye a:

•

La preservación y rehabilitación de monumentos, edificios, lugares históricos.

24

•

La revitalización de las actividades y costumbres locales como la artesanía, el folclore, los festivales, la gastronomía, entre otros.

El turismo puede ser también un factor que acelere cambios sociales positivos en una comunidad, fomentando la tolerancia, el bien común, la búsqueda del mejoramiento de la calidad de vida, etc. Por ejemplo, la actividad turística genera directa e indirectamente empleo y ello le da mayor movilidad a la escala social de las comunidades, incluso de las de mayor jerarquía.

Por último y aunque este efecto está un tanto idealizado, ya que muchas de las formas actuales del turismo no lo favorecen, otro de los impactos beneficiosos es la oportunidad de intercambio cultural entre los residentes y los visitantes.

1.2.3 Impacto Medioambiental9

9

Adaptado de “Introducción al turismo”, OMT, 1º edición, Madrid, Junio 1998. Págs: 243 - 256.

25

Los problemas de contaminación, depredación, deforestación, etc. que, a veces, genera el turismo han dado lugar a la formulación de medidas de conservación y mejoramiento de la calidad ambiental. En ese sentido, el turismo puede y debe contribuir con la revalorización del entorno natural de las zonas en las que desarrolla su actividad, pues un entorno bien preservado ayuda a elevar la calidad de la actividad turística y a dinamizar la economía local y nacional.

Una expresión de este compromiso es la creación de parques naturales, en los que se busca conservar la flora y fauna autóctona y los espacios de gran belleza paisajística. En algunos países africanos, por ejemplo, estos parques constituyen el mejor instrumento para la preservación de las especies animales en peligro de extinción.

Por otro lado, el programa Banderas Azules de la Unión Europea ha permitido el establecimiento de estándares de calidad en zonas turísticas de playa y ha favorecido la toma de conciencia de la importancia de preservar los recursos ambientales. Este programa ha sentado un precedente importante en el desarrollo de estándares de calidad ambiental y ha permitido promocionar ciertas zonas costeras.

Asimismo, el sector turismo en diversas partes del mundo viene apoyando las iniciativas locales que busquen mantener y controlar la calidad ambiental. Desgraciadamente, muchos de estos planes han

26

llegado cuando ya existía un elevado grado de deterioro de los recursos y atractivos.

Uno de los problemas difíciles de controlar en los últimos años por los gobiernos locales es el manejo de los resorts10 turísticos, servicios temporales de alojamiento que ofrecen confort y relajamiento, pero que, en muchos casos, no respetan la armonía urbanística y arquitectónica de la zona en la que se desarrollan. La estandarización de la arquitectura desconociendo el estilo natural o tradicional del lugar y la armonía con el paisaje termina dando lugar a la yuxtaposición de estilos.

Los resorts de playa, por ejemplo, han creado cinturones urbanos caóticos e interminables a lo largo de zonas costeras que constituyen auténticas barreras físicas y visuales entre las zonas residenciales y las atracciones principales.

El caso de España permite apreciar la magnitud del fenómeno, en la costa catalana, el 60% del litoral se halla destinado al uso recreativo; el 41%, en el caso de Andalucía; el 36%, en Baleares y Canarias; mientras que el 10

Resort: Establecimiento de hospedaje ubicado en zonas vacacionales (playas, lagos, ríos, etc.) que ocupa la totalidad de un conjunto de edificaciones y posee áreas libres alrededor del mismo, ofreciendo diversas opciones gastronómicas, de entretenimiento y la posibilidad de realizar deportes y actividades recreativas. Reglamento de establecimientos de hospedaje (2001); D.S. Nº 023-2001-ITINCI. Págs: 1 - 8.

27

suelo no urbanizable de la franja costera de la comunidad valenciana es de sólo 13,5% (Vera y Marchena, 1996).

Además de los impactos estéticos y paisajísticos, este tipo de desarrollo arquitectónico provoca la segregación de los residentes locales, especialmente, en los países menos desarrollados donde la población receptora no dispone de recursos suficientes para acceder a las facilidades turísticas.

Otros resorts turísticos tienen dificultades con el tratamiento de la basura desde su recojo hasta su almacenamiento, de allí la proliferación de vertedores saturados y aguas residuales. Como la inversión requerida para la solución de estos problemas es elevada, estos se repiten en cada temporada turística.

Por otra parte, la contaminación que provoca la creciente utilización del automóvil en diversas zonas urbanas y rurales ha afectado la calidad del entorno residencial y natural. La contaminación acústica y la polución del aire son mayores en las áreas donde predominan las construcciones verticales de gran altura que acogen a muchos visitantes en espacios reducidos.

En las zonas montañosas, la proliferación de actividades deportivas en las que se emplean bicicletas de montaña, vehículo todo terreno, motocicletas, etc. perturban la tranquilidad del entorno, el hábitat natural 28

de los animales, la conservación de la flora, además de ocasionar graves problemas de erosión.

No obstante lo anterior, el sector turismo busca respetar y difundir las normas de protección y conservación del medio ambiente que contrarresten los posibles impactos negativos que pudiera generar la actividad turística.

1.3 Importancia del Turismo11

El turismo es una actividad multisectorial muy compleja que genera, directa e indirectamente, una serie de beneficios a los distintos niveles de la sociedad12. Para ello, moviliza a diversos agentes y grupos sociales de manera ordenada y planificada.

Dada sus múltiples implicancias, el turismo es considerado un fenómeno propio de la sociedad actual. Por ejemplo, posee carácter social, dado que está dirigido a satisfacer las necesidades de las personas. También tiene naturaleza económica, ya que es capaz de generar divisas al país receptor 11 12

Adaptado de “Introducción al turismo”, OMT, 1º edición, Madrid, Junio 1998. Pág 16. Adaptado de “Introducción al turismo”, OMT, 1º edición, Madrid, Junio 1998. Pág 16.

29

de los flujos turísticos; política, porque responde a los lineamientos y planes de desarrollo de los sistemas de gobierno; cultural, porque permite conocer la vida e idiosincrasia de personas de diferentes realidades geográficas y educativa, en tanto que puede ser un medio de formación personal e intelectual.

1.4 ¿Turismo Sostenible o Sustentable?

1.4.1 Definición de Sustentabilidad

El término sustentabilidad es definido por la Comisión Mundial del Desarrollo y Medio Ambiente como: el desarrollo que cubre las necesidades del presente sin comprometer la capacidad de futuras generaciones para satisfacer sus propias necesidades. (Wilkinson, 2001). Para que el término sustentabilidad tenga significado debe referirse a mantener, restaurar y renovar algo en especifico, pero también debe existir equidad entre las presiones económicas actuales y las necesidades futuras del medio. (Sutton, 1999).

1.4.1.1 Desarrollo

Osvaldo Sunkel (1999), destacado asesor de la CEPAL 13, afirma: “Se entiende por desarrollo el proceso de transformación de la sociedad que 13

CEPAL: Comisión Económica para América Latina y El Caribe.

30

se caracteriza por la expansión de la capacidad productiva, el aumento de los promedios de productividad por trabajador y de ingresos por persona, los cambios en la estructura de clases y grupos y en la organización social, las transformaciones culturales y de valores, y la evaluación de las estructuras políticas y de poder, todo lo cual permite elevar los niveles de vida”.

La biósfera condiciona las posibilidades de desarrollo, pues estas dependen en mayor o menor grado de la disponibilidad, tipo forma, identificación y utilización de sus recursos naturales, del acervo de conocimientos científicos y técnicos y de la acumulación de capital fijo o medio construido, del tamaño y la localización del país y de las características de su población, clima, relieve, ubicación geográfica, entre otras.

Podríamos decir, con las palabras de Sunkel (1999), “es preciso partir por reconocer que el desarrollo económico y social y el medio ambiente se condicionan mutuamente, es decir la sociedad humana y su entorno biofísico natural y construido forman un solo sistema global de interdependencia”.

Enrique Provencio (2001), escribió un ensayo titulado: “Problemática y oportunidades

de

la

gestión

ambiental

en

metropolitanos”, en el que aporta los siguientes conceptos:

31

municipios

“El enfoque de desarrollo sustentable condensa una trayectoria de planteamientos y consensos internacionales en torno a la necesidad de lograr desarrollos nacionales que combinen positivamente los objetivos económicos, sociales y ambientales. Lo cual exige cambios graduales pero muy profundos en los patrones culturales, en el marco institucional y en la misma conducción del desarrollo”.

Para el desarrollo sustentable no existe una definición contextual única, sin embargo, dos muy esclarecedoras y de alto consenso son:

•

“El desarrollo sustentable es un proceso de cambio en el cual la explotación de los recursos, la dirección de las inversiones, la orientación del desarrollo tecnológico y la evolución institucional se halla en plena armonía y promueven el potencial actual y futuro para atender las aspiraciones y necesidades humanas”.

•

“El desarrollo sustentable es un cambio económico subordinado al carácter constante de las existencias naturales de capital: las existencias de bienes ambientales se mantienen a un valor constante, mientras que se permite que la economía se desarrolle

32

con miras a alcanzar los objetivos sociales que se estimen apropiados”. (Comisión Brundtland, 1987).

1.4.1.2 Desarrollo Turístico Sostenible

La Organización Mundial de Turismo ha definido el desarrollo turístico sostenible de la siguiente manera:

El desarrollo turístico sostenible atiende a las necesidades de los turistas actuales y de las regiones receptoras, al mismo tiempo protege y fomenta las oportunidades para el futuro. Se concibe como una vía hacia la gestión de todos los recursos de forma que puedan satisfacerse las necesidades económicas, sociales y estéticas, respetando al mismo tiempo la integridad cultural, los procesos ecológicos esenciales, la diversidad biológica y los sistemas que sostienen la vida.

El marco de esta declaración fundamental, se puede ampliar los principios del desarrollo turístico sostenible de la forma siguiente:

1. Los recursos naturales, históricos, culturales y de otro tipo de empleados por el turismo se conservan para su uso continuado en 33

le futuro, reportando así al mismo tiempo beneficios a la sociedad actual.

Este enfoque de desarrollo sostenible reviste especial importancia en el turismo dado que este sector depende principalmente de las actividades y atracciones turísticas que guardan relación con el entorno natural y con el patrimonio cultural e histórico. Si estos recursos se degradan o se destruyen, el turismo languidece. De hecho, la conservación de algunos de estos recursos puede con frecuencia verse favorecida gracias al desarrollo turístico.

El mantenimiento de los aspectos deseables de las tradiciones culturales e identidades étnicas constituye un elemento importante de conservación del patrimonio cultural de una zona. La conservación de los recursos puede contribuir a que los residentes de una zona adquieran mayor conciencia de su patrimonio y apoyen esta protección.

2. El desarrollo turístico se planifica y gestiona de forma que no se cause serios problemas ambientales o socioculturales en la zona de turismo.

El criterio ambiental de la planificación y los análisis de capacidad turística son técnicas importantes para evitar problemas socioculturales y 34

ambientales derivados del turismo. La aplicación de tecnología ambientalmente amigable puede contribuir mucho a la reducción de los efectos adversos del desarrollo turístico.

3. La calidad ambiental global de la zona turística se mantiene y mejora donde sea necesario

La mayoría de los turistas desean visitar zonas atractivas, funcionales, limpias y no contaminadas. El turismo puede representar el incentivo y el medio para mantener y, donde sea necesario, mejorar la calidad ambiental de las zonas.

Un alto nivel de calidad ambiental es también muy importante para el disfrute de los residentes locales. El turismo puede contribuir a que los residentes sean mas conscientes de la calidad de su entorno y apoyen su mantenimiento y, si es necesario, su mejora.

4. Se mantiene un alto nivel de satisfacción turística de forma que los destinos retienen su comerciabilidad y prestigio

Si los turistas no están satisfechos, la zona no podrá retener su cuota de mercado y seguir siendo un destino viable. Los enclaves más antiguos, por ejemplo, requieren normalmente una revitalización periódica para mantener su actual sostenibilidad y sus objetivos de mercado. 35

5. Los beneficios del turismo se reparten ampliamente por toda la sociedad.

El desarrollo turístico debe planificarse y gestionarse de forma que sus beneficios económicos se repartan tan ampliamente como sea posible por toda la comunidad del destino. De esta forma, los beneficios se optimizarán y los residentes prestarán su apoyo al turismo local. Los proyectos turísticos de base comunitaria son una técnica importante para hacer llegar los beneficios a los residentes del área. (Organización Mundial del Turismo (OMT), 1999).

1.5 Modelización Econométrica del Flujo Turístico Internacional

1.5.1 Breve Revisión Literaria

El paso de un turismo elitista a un fenómeno de masas en la década del 60, dio lugar al surgimiento de una abundante y variada literatura que le otorgó una especial importancia al análisis del turismo a partir de su 36

demanda. Distintos autores, entre ellos fundamentalmente: Angel Alcaide, Antonio Pulido San Román, Manuel Figuerola Palomo y otros, abordaron el tema desde diversas perspectivas aunque la mayoría de los trabajos centran su interés en el estudio de la demanda turística, intentando explicar el comportamiento de dos variables principales: el número de turistas y el consumo turístico.

En el terreno de las variables explicativas, las más utilizadas son aquéllas que representan el nivel de renta del turista y coste de vida del país receptor.

Según Antonio Pulido San Román (1966), los modelos econométricos aplicados a la estimación de los flujos turísticos internacionales, tienen por objeto cuantificar relaciones entre variables en base a las leyes económicas que lo sustentan y según la naturaleza de cada fenómeno (1989: 233).

Dentro de una gama de trabajos como: (Gray, 1966; Artus, 1972; Jud, 1974; Loeb, 1982; Stronge, 1982; Figuerola, Alcaide y Pulido, 1985; White, 1985; Rabahy, 1992); la conclusión general parece ser que el fenómeno turístico puede ser medido, tomando en cuenta su propia naturaleza, tanto con variables cualitativas como cuantitativas, con lo que Angel Alcaide (1964) denominó en España los modelos teorométricos.

37

El tratamiento teorométrico, según Figuerola Palomo (1972) 14, permite encadenar entre sí distintas variables específicas en un modelo simplificado de la realidad, pero basado en variables turísticas o teoremétricas; las variables exógenas que influyen en el viaje y las perturbaciones aleatorias que califican de estocásticos a estos modelos.

De acuerdo a la teoría del consumidor, el turismo podría ser considerado como un bien relativamente lujoso (Krapf y Hunziker ,1942: citado por Pulido), entonces bajo esta consideración el análisis econométrico de la demanda microeconómica del turismo considera como variables explicativas:

1) La renta media individual libremente disponible, después de haberse satisfecho las necesidades vitales, dependiendo de la composición del grupo familiar, de los hábitos de consumo y de la existencia de una renta permanente o normal; 2) Los precios del turismo y de los bienes y servicios no indispensables que compiten con el viaje turístico, como el esparcimiento recreativo, la compra de bienes durables y el ahorro.

Véase Aportaciones teorométricas al Análisis Cuantitativo del Sector Turístico. Estudios Turísticos, págs. 45-91. (1972); “Teoría Económica del Turismo”. Madrid, Alianza Universitaria. “Teoría Económica del Turismo”. Madrid, Alianza Universitaria. (1985) y Teoría Económica del Turismo, Alianza, Madrid (1990). Trabajos realizados por: FIGUEROLA PALOMO, Manuel. 14

38

En cambio si consideramos el flujo turístico (macroeconómico), las variables explicativas podrían ser: el bienestar económico tanto del país emisor como del país receptor, medido con el Producto Interno Bruto Real; o más exactamente con la evolución de la renta per cápita y su distribución. Pero así mismo de otras variables y entre ellas la publicidad que haga el mismo turista cuando regresa de su viaje. Otra variable importante es el nivel de precios del país emisor en relación con el país de destino. La relación de cambio de las monedas le indica al turista si el lugar para su visita es relativamente costoso o no15.

Una característica destacada del turismo es su elevada estacionalidad, con incrementos importantes en la temporada alta. La estacionalidad de la demanda es consecuencia del clima, las vacaciones escolares, los hábitos del turismo de masas, las fiestas religiosas, etc.16.

Por supuesto que existen otras variables que pueden tener influencia en los estimados como: la temperatura media en el lugar elegido, el impacto promocional del turismo, el número de plazas de alojamiento, el número de conflictos que se prevén en la comunidad receptora; e incluso la posibilidad o no de la existencia de vuelos charter bien sea por las líneas regulares o no regulares17.

15

www.econometra.es/ Variables Explicativas de la Demanda Turística/15 abril 2007. Pág 1. www.econometra.es/ Variables Explicativas de la Demanda Turística/15 abril 2007. Pág 1. 17 www.econometra.es/ Variables Explicativas de la Demanda Turística/15 abril 2007. Pág 1. 16

39

Existen variables que se pueden suponer fijas en el tiempo, como la cercanía entre el país emisor y el receptor, un clima más o menos benigno. Aunque existen otras variables que si pueden cambiar en el tiempo como la moda de viajar a un sitio turístico nuevo, las diferencias de precios de países competidores, la oferta turística expresada como “el producto turístico”; y el grado de conocimiento de los países de destino por parte de turistas que han viajado al lugar previamente. (Pulido San Román, 1966: 93- 94).

1.6 Modelo Teorométrico de Angel Alcailde para el Flujo Turístico Internacional hacia el Perú 1997:01-2007:12

Existe una multitud de factores de orden financiero, perceptivo, cultural, social y medioambiental susceptible de ser utilizados para explicar los flujos turísticos internacionales (Coshall, 2000: 218). Sin embargo en el presente trabajo de investigación nos concentraremos en algunos factores económicos que pueden afectar los viajes de los turistas.

40

Al analizar el flujo turístico internacional no se puede evitar hacer referencia a un trabajo precursor en la materia como el de Alcaide (1964), que presenta un modelo sobre el turismo español en donde la variable explicada es el número de turistas extranjeros y utiliza como explicativas el índice ponderado de la renta per cápita, el IPC del país de acogida y la endógena retardada. Entre algunas aplicaciones previas de los Modelos de Alcaide18tenemos:

•

Un modelo aplicado a la llegada de turismo procedente de USA+ Canadá , el cual es descrito por la siguiente función:

NTCAUSt = ß1 + ß2NTCAUS t-1 + ß3VPIBPCUSt + ß4Dt + Ut

Donde:

NTCAUSt = Número de turistas procedentes de USA+Canadá en el año t VPIBPCUSt = Variación porcentual promedio del PIB real de USA y Canadá en el año t NTCAUSt-1 = Número de turistas procedentes de USA+Canadá en el año t-1 Dt = Variable ficticia (Situación Social en Venezuela) Ut = Término de perturbación en el año t 18

Modelos Aplicados en el trabajo de Investigación de Alfredo Ascanio. (1996): Evaluación de la demanda turística internacional hacia Venezuela. Págs: 1-14.

41

•

Asimismo, otro modelo aplicado al caso de Italia y de Alemania se presenta con la siguiente función:

Ntpaís europeot = ß1 + ß2*TCR (Bs./US$)t + ß3*PIBpaís europeot + ß4*Ntpaís europeot-1 + ß5*VPIBVt + Ut Donde:

Ntpaís europeot = Número de turistas alemanes o italianos llegados en el año t TCR (Bs./US$)t = Tipo de cambio real Bs/US$ para cada año t PIBpaís europeot = PIB real de Alemania o de Italia en el año t Ntpaís europeot-1= Número de turistas llegados en el año anterior Ut = Término de perturbación en el año t

• Finalmente presentamos un modelo aplicado a la demanda global de turismo internacional en Venezuela a través de la siguiente función: NTt = ß1 + ß2TCR (Bs/US$) t + ß3IPIBM t + ß3NT t-1 + Ut Donde: NTt = Número de turistas internacionales llegados a Venezuela en el año t TCR (Bs/US$)t = Tipo de cambio real Bs/US$ en el año t IPIBMt = Índice del PIB mundial real en el año t

42

NTt-1 = Número total de turistas internacionales llegados al país en el año anterior Ut = Término de perturbación en el año t

Las especificaciones de los modelos están basadas, como ya fue dicho, en variables de rentas, tipo de cambio y el número de turistas llegados en el año anterior, una variable desfasada que hace autorregresivo al modelo, aunque pueden crear un problema de correlación serial.

Siguiendo el modelo propuesto por Angel Alcailde, un modelo uniecuacional estocástico, el número de turismo internacional que llegaría al Perú depende, en nuestro caso, del índice del PIB mundial real del país emisor en el año t; de la variación porcentual del PIB real del Perú en el año t, del número de turistas que visitaron el destino(Perú) el año anterior; tipo de cambio real de la moneda peruana en relación al dólar para cada año t, una variable ficticia(Dummy); y término de perturbación para cada año t.

Conocida ya la teoría del turismo y la teoría de los modelos econométricos del flujo turístico internacional, y basados sobre las mismas planteamos el siguiente modelo econométrico para el flujo internacional de turistas hacia el Perú, para el período de 1997:012007:12 (Datos mensuales):

43

FTI t = α O + α1 * PBIM t + α 2 * FTI t -1 + α 3 * LOG ( PBIPERU t ) + α 4 * CSOC + α 5 * TCRM t + µ t

Donde:

FTIt: Flujo Turístico Internacional hacia el Perú (Número de turistas llegados a Perú en el mes t) PBIMt: Producto Bruto Interno Mundial Real en el mes t; medido en Miles de Millones de dólares (2000=100) FTIt-1: Flujo Turístico Internacional de un periodo anterior hacia el Perú (Número de turistas llegados a Perú en el mes t-1) LOG (PBIPERUt): Variación Porcentual del Producto Bruto Interno Mensual del Perú CSOC: Variable Dummy (Contexto Social) TCRMt: Tipo de Cambio Real Multilateral en el mes t

Dado el carácter mensual de la data, el número de turismo internacional que llegaría al Perú depende, en nuestro caso, del índice del PIB mundial real del país emisor en el mes t; de la variación porcentual del PIB real del Perú en el mes t, del número de turistas que visitaron el destino(Perú) en el mes anterior; tipo de cambio real de la moneda peruana en relación al dólar para cada mes t, una variable ficticia(Dummy); y término de perturbación para cada mes t. 44

Sin embargo una característica destacada del turismo es su elevada estacionalidad, con incrementos importantes en la temporada alta. La estacionalidad del flujo turístico internacional es consecuencia del clima, las vacaciones escolares, los hábitos del turismo de masas, las fiestas religiosas, etc.19.

Al incluir la estacionalidad, el modelo econométrico a contrastar en la presente investigación es:

FTI t = α O + α1 * PBIM t + α 2 * FTI t −1 + α 3 * LOG ( PBIPERU t ) + α 4 * CSOC + α 5 * TCRM t + α 6 * ESTAC + µ t

Donde:

FTIt: Flujo Turístico Internacional hacia el Perú (Número de turistas llegados a Perú en el mes t PBIMt: Producto Bruto Interno Mundial Real en el mes t; medido en Miles de Millones de dólares (2000=100) FTIt-1: Flujo Turístico Internacional de un periodo anterior hacia el Perú (Número de turistas llegados a Perú en el mes t-1) 19

www.econometra.es/ Variables Explicativas de la Demanda Turística/15 abril 2007. Pág 1.

45

LOG (PBIPERUt): Variación Porcentual del Producto Bruto Interno Real Mensual del Perú. CSOC: Variable Dummy (Contexto Social) TCRMt: Tipo de Cambio Real Multilateral en el mes t ESTAC: Variable de Estacionalidad (Introducida al Modelo como Variable Dummy)

En el presente trabajo de investigación aplicaremos un modelo de regresión lineal bajo el enfoque clásico de series de tiempo y basados en la revisión literaria, las hipótesis a contrastar son:

•

Una relación directa entre el nivel de ingresos mundiales (PBI Mundial Real) y el número de turistas visitantes. A mayor nivel de ingresos mayor es el número de visitantes en el país de destino.

•

La existencia de un efecto promocional positivo de los turistas visitantes en el periodo anterior.

•

Una

relación

positiva

entre

el

número

de

visitantes

internacionales y la variación del producto bruto interno del país receptor, un incremento porcentual del nivel de actividad económica del país receptor se traduce como una señal positiva para los turistas visitantes y por ende un mayor número de visitantes internacionales.

46

•

Una relación significativa entre el contexto social y la cantidad de turistas visitantes al país de destino, el impacto de este dependerá del nivel de contexto social en que se ubique el país de destino.

•

Una relación directa con el tipo de cambio real, un mayor tipo de cambio real mejora la competitividad de nuestra economía, los bienes de nuestro país son más baratos respecto a los del exterior, así los turistas internacionales tienen mayores incentivos para visitarnos, por lo tanto el flujo turístico internacional hacia el país de destino aumenta.

•

Un efecto estacional significativo en determinados meses del año, pueden existir meses que reflejen un incremento significativo del flujo turístico internacional, así como aquellos meses que reflejen una marcada reducción del mismo.

Dichas hipótesis serán contrastadas en el capítulo VI de nuestra investigación, asimismo los resultados de nuestro modelo serán analizados en el capítulo VII de la misma.

CAPITULO II MARCO INSTITUCIONAL Y LEGAL

2.1 MARCO LEGAL20

20

Tomado del Ministerio de Comercio Exterior y Turismo (MINCETUR): Ley para el Desarrollo de la Actividad Turística/ Ley 26961 (29 de Mayo de 1998). Págs: 1- 8.

47

La actividad de los viajes y el turismo en el Perú, en los últimos años, es una de las actividades económicas más importantes, principal generadora de empleo y riqueza, que por supuesto debe explotarse racionalmente para promover su desarrollo. Justamente en el Perú, el turismo se encuentra en un momento importante, porque la recuperación de la demanda y la expansión de la oferta, ya son evidentes, gracias a la seguridad política, estabilidad económica y jurídica lograda por el Gobierno.

Con una actividad turística en crecimiento, y los beneficios de esta actividad comprobados, es bueno conocer cual era la situación del turismo, en el aspecto legal. Teníamos una ley llamada Ley General de Turismo, que fue promulgada en 1984 originalmente con 82 artículos, de los cuales solamente podrían aplicarse no más de 25, que en la práctica no se aplicaban, por lo tanto, era una ley muerta. Por estas razones, jurídicamente se hacía imprescindible reemplazar esta ley, que además era reclamada por todas las instituciones del turismo y en todos los foros de la actividad.

Por ejemplo, en el VIII Congreso Nacional de Turismo, máximo evento nacional de la actividad, se reclamaba "una política", para el turismo, es decir la necesidad de esta Ley era evidente.

Así se promulgó La Ley 26961, la cual constituye el "marco legal" para el desarrollo y regulación de la actividad turística y lo primero que hace 48

es fijar la "política" que regirá la actividad de los viajes y el turismo, para lo cual contiene todos los principios necesarios, para iniciar ahora, la consolidación del turismo en el Perú y alcanzarla al iniciar el próximo siglo.

Cinco principios básicos sustentan esta ley, todos ellos muy importantes y adecuado con justeza a la situación actual y las proyecciones del turismo. En el primero de ellos se reconoce la importancia social y económica del turismo, y se declara la necesidad de estimar su desarrollo, pero lo que es más importante y adecuado a la modernidad, es que este desarrollo se va a sustentar en la iniciativa privada a la cual se le van a crear las condiciones más favorables.

El segundo principio, se sostiene en una de las cualidades más importantes del turismo, es decir la capacidad de ser un medio importante para reforzar la identidad y la integración nacional, sobre todo mediante el estímulo del turismo interno.

El tercer principio, es ciertamente el de mayor trascendencia, porque incorpora los más recientes avances técnicos de la actividad, a nivel internacional, introduciendo el moderno concepto del "turismo sostenible" que simplemente constituye la garantía para protección y conservación , no sólo de los monumento y los recursos naturales, sino de todo el patrimonio nacional.

49

Es realmente importantes sustentar en mejores, en iguales condiciones, los recursos naturales y culturales que estamos tomando prestados de nuestros hijos para desarrollar el turismo, es decir, los promotores empresarios y autoridades del turismo, son los principales guardianes de los recursos, razón por la cual, este principio constituye un aporte fundamental para esta nueva ley.

El cuarto principio está referido a dos "necesidades" importantes del turismo peruano. Por un lado está la infraestructura, que ciertamente constituye una de las barreras del turismo, desde el transporte hasta las de carácter urbano. Asimismo se refiere a la calidad del producto, requisito que cada día se hace más importante para los países que quieren disfrutar del turismo y que en nuestro país, con el crecimiento de los últimos años este factor se hace especialmente delicado y requiere toda la atención para evitar las consecuencias negativas que los expertos conocer también y han recomendado especial cuidado en los últimos estudios realizados en el Perú.

El quinto principio está referido, a la conservación del patrimonio cultural de la nación, especialmente de las comunidades en las que se ubican los atractivos turísticos, que como todos sabemos en nuestro país constituye un tema de fundamental importancia, por el carácter selectivo de nuestro turismo.

50

Esta ley está debidamente sustentada y sobre todo traza las líneas maestras para el desarrollo futuro basado en la sostenibilidad, adecuándose, de este modo a los conceptos modernos de desarrollo.

En este sentido, se define la existencia de un ente rector con la creación del Vice Ministerio de Turismo y se privilegia la coordinación intersectorial y del sector público con el sector privado, mediante su participación activa en el Comité Consultivo de Turismo, creado en el artículo 9º, dentro del cual canalizarán sus observaciones y sugerencias en la ejecución de las políticas y planes de desarrollo turístico.

2.2 MARCO INSTITUCIONAL 2.2.1 INSTITUCIONALIDAD DEL TURISMO EN EL PERÚ21 En el Perú el sector turismo cuenta con la siguiente institucionalidad pública y privada:

21

Tomado del Estudio sobre la Tendencia de la Demanda Turística Internacional y de los Segmentos Relevantes para el Cluster Turístico del Cusco-2003. Págs: 33 - 34

51

•

Ministerio de Comercio Exterior y Turismo (MINCETUR): organismo rector del sector turismo. Cuenta un Vice Ministerio de Turismo, que a su vez tiene una Dirección Nacional de Turismo y una Dirección Nacional de Desarrollo y Facilitación.

•

Comisión de Promoción del Perú, PromPerú: organismo adscrito al Mincetur, responsable de la promoción del turismo en el exterior, de la información turística y de atender los reclamos de los turistas en nuestro país.

•

Fondo para la Promoción y Desarrollo Turístico Nacional: financia actividades y proyectos destinados a la promoción y desarrollo del Turismo Nacional. Sus recursos provienen de una tasa pagada por los turistas que visitan nuestro país o por quienes adquieren un boleto aéreo en el Perú.

•

Instituto Nacional de Cultura (INC): administra, conserva y protege el patrimonio cultural de la nación, así como promover la integración, fomento, apoyo, desarrollo y difusión de las diversas manifestaciones y creaciones culturales.

•

Instituto

Nacional

de

Recursos

Naturales

(INRENA):

promueve el uso racional y la conservación de los recursos 52

naturales renovables y su entorno ecológico, con la activa participación del sector privado.

•

Policía de Turismo y Ecología: protege a las personas y bienes de los turistas, así como el patrimonio cultural de la nación y las zonas ecológicas del país; disponiendo para ello de los medios de información y materiales adecuados.

•

Comité Consultivo de Turismo: emite recomendaciones sobre acciones, lineamientos de política y normas relacionados con la actividad turística.

CAPITULO III EVIDENCIA EMPÍRICA 3.1 EVIDENCIA EMPÍRICA INTERNACIONAL Existe una vasta evidencia empírica internacional sobre los determinantes del flujo turístico internacional hacia un determinado país de destino. La importancia que está adquiriendo el turismo internacional en los últimos años, ha hecho necesario la aplicación de herramientas estadísticas y 53

econométricas que permitan identificar sus principales factores explicativos, así los intentos de modelar y tratar econométricamente el flujo turístico internacional han aumentado. A continuación, se detallan algunas de las principales investigaciones econométricas en las que se ha modelado y evaluado los principales determinantes del flujo turístico internacional hacia un determinado país de destino. CUADRO Nº III.1 Evidencia econométrica del Flujo Turístico Internacional22 Autor, Año

Modelo / enfoque usado

Variables Independientes

Periodo23 / País24

AGUILÓ PÉREZ, Eugeni; RIERA FONT, Antoni y ROSELLÓ NADAL, Jaume (2001)

Modelo Dinámico No Lineal/ Series de Tiempo (Enfoque Clásico25).

Renta per cápita, Costo del turista, Tipo de cambio nominal.

1970-2000, Datos anuales, Islas Baleares.

ASCANIO, Alfredo (1996)

CORTÉS JIMÉNEZ, Isabel (2004)

ESTEBAN TALAYA, Águeda (2004)

Modelo Dinámico Lineal/ Series de Tiempo (Enfoque Clásico).

PBI Real del país emisor de turismo, Tipo de Cambio Real, Número de turistas internacionales llegados en el periodo anterior, Variación porcentual del PBI real del país receptor, variable ficticia o Dummy (Contexto social de Venezuela).

Panel Data

Producto Nacional Neto en términos per cápita, Índice de precios al consumidor, Tipo de cambio nominal, Distancia en kilómetros, variable dummy.

Modelo Dinámico Lineal/ Series de Tiempo (Enfoque Clásico).

Índice del PIB del país emisor, Índice de Precios de Consumo del país emisor, Índice de Precios de Consumo del país receptor, Índice relativo de Precios de Consumo del país emisor y receptor. Número de turistas procedentes

22

1970-1991, Datos anuales, Venezuela.

1990-2001, Datos anuales, Barcelona.

1965-2002, Datos anuales, España

1990- 2000,

Esta evidencia considera como variable dependiente el número de turistas visitantes en el país receptor Indica el periodo de investigación y la frecuencia de los datos: trimestrales, mensuales, anuales, y otros. 24 Se refiere al país del cual se ha estudiado el flujo turístico internacional (País receptor de turismo internacional). 25 Se refiere al análisis de regresión por Mínimos Cuadrados Ordinarios. 23

54

GARDELLA, Rodrigo J. y AGUAYO, Eva (2000)

Panel Data

de EEUU llegados en el período anterior, PIB total de EEUU, Variable ficticia o dummy para Venezuela.

Datos anuales, Comunidad Andina de Naciones(CAN)

GUZMÁN SALA, Andrés; PEYPOCH ,Nicolas y SOLONANDRASANA , Bernardin (2006)

Modelo Econométrico LogLineal/ Series de Tiempo (Enfoque Clásico).

Número de noches efectuadas en un hotel, Precio promedio de las habitaciones de hotel.

1992- 2004, Datos anuales, Tabasco.

MANTERO, Rafael; PERELMUTER, Nicole y SUEIRO, Ignacio (2004)

Series de Tiempo/ Cointegración y VECM.

Índice de producción Industrial (Índice de Actividad), Precios relativos (Tipo de cambio real efectivo).

1994-2004, Datos mensuales, Uruguay

Precio medio del transporte, Precio de estancia en el destino vacacional, Precio de otros destinos alternativos, Inflación, Nivel de Renta, Características del viaje o del turista.

1998, Datos de corte transversal, Islas Canarias.

RODRÍGUEZ FEIJOO, Santiago; DÁVILA QUINTANA, Delia; RODRÍGUEZ CARO, Alejandro y TEJERA GIL, Margarita (2003)

Modelo Lineal

Sexo, Edad, Zona(Lugar de residencia), Estado civil, Renta familiar, Número de personas VÁZQUEZ DE LA que realizaron el viaje de TORRE, Genoveva vacaciones pertenecientes a la 2004, Datos de Millán; unidad familia, Tipo de corte LARA DE VICENTE, Modelo Logit alojamiento utilizado en las transversal, Fernando y vacaciones, Gastos realizados Andalucía. GUZMÁN GUZMÁN, durante las vacaciones, Grado Tomás J. López de satisfacción de las (2004) vacaciones, Repetición del mismo tipo de turismo, Días de vacaciones empleados en tipo de turismo realizado, Nivel académico. FUENTE: Principales Trabajos de Investigación (Referentes a la Modelización Econométrica del Flujo Turístico Internacional), Citados en la Bibliografía. ELABORACIÓN: Propia.

Como se puede apreciar existe amplia evidencia de que el flujo turístico internacional hacia un determinado país de destino puede ser modelado y evaluado econométricamente. Un gran número de estudios considera que el flujo turístico internacional está determinado por variables de carácter macroeconómico como el Producto Bruto Interno del país emisor, el tipo de cambio real del país receptor, la variación porcentual del producto 55

bruto interno del país receptor, tipo de cambio nominal, precios relativos, entre otros. Asimismo se considera otras variables fundamentales como: el contexto social y la estacionalidad (Componente estacional en determinados periodos: meses, años, trimestres).

En 1996, Ascanio26, evaluó la demanda de turismo internacional hacia Venezuela (Para los años 1970-1991) procedente de USA y Canadá, Alemania e Italia, y demostró que algunas de las variables afectan el flujo de turismo internacional hacia Venezuela, terminaron comportándose muy diferente a las hipótesis originales de su trabajo:

1) Los turistas de países intra-regionales serían sensibles a las variables macroeconómicas del país receptor; y 2) Los turistas procedentes de países de otros continentes, no serían sensibles a dichas variables.

Se comprobó que para USA y Canadá (países emisores de turismo de la misma región), el PIB real de esos países y el número de turistas del año anterior, fueron las variables más significativas. Los turistas de países europeos (de otros continentes o regiones), en cambio, si presentaron sensibilidad a las variables económicas de Venezuela como lugar receptor, lo cual contradecía la hipótesis del trabajo. Los modelos utilizados por Ascanio fueron:

26

ASCANIO, Alfredo (1996). Evaluación de la demanda turística internacional hacia Venezuela. Págs: 1-14.

56

Modelo aplicado a la llegada de turismo procedente de USA+ Canadá

NTCAUS t = ß1 + ß2NTCAUS t-1 + ß3VPIBPCUSt + ß4Dt + Ut

Donde: NTCAUSt = Número de turistas procedentes de USA+Canadá en el año t VPIBPCUSt = Variación porcentual promedio del PIB real de USA y Canadá en el año t NTCAUS t-1 = Número de turistas procedentes de USA+Canadá en el año t-1 Dt = Variable ficticia (Situación Social en Venezuela) Ut= Término de perturbación en el año t

Modelo aplicado al caso de Italia y de Alemania

Ntpaís europeo = ß1 + ß2TCR (Bs./US$)t + ß3PIBpaís europeo t + ß4Ntpaís europeo t-1 + ß5VPIBVt + Ut Donde: Ntpaís europeo= Número de turistas alemanes o italianos llegados en el año t TCR (Bs./US$)t= Tipo de cambio real Bs/US$ para cada año t 57

PIBpaís europeo t = PIB real de Alemania o de Italia en el año t Ntpaís europeo t-1= Número de turistas llegados en el año anterior VPIBVt: Variación porcentual promedio del PIB real de Venezuela. Ut = Término de perturbación en el año t

Modelo aplicado a la demanda global de turismo internacional en Venezuela

NT t = ß1 + ß2TCR(Bs/US$) t + ß3IPIBM t + ß3NT t-1 + Ut Donde: NT t = Número de turistas internacionales llegados a Venezuela en el año t TCR (Bs/US$) t = Tipo de cambio real Bs/US$ en el año t IPIBN t = Índice del PIB mundial real en el año t NT t-1 = Número total de turistas internacionales llegados al país en el año anterior Ut = Término de perturbación en el año t En el año 2000, Gardella y Aguayo27, analizaron el desempeño de la demanda turística internacional en la Comunidad Andina (CAN) durante la última década del siglo pasado. Para ello utilizo un análisis de Panel Data que comprendió todos los países miembros de la CAN y el período de 1990-2000. El estudio Gardella y Aguayo permitió establecer que la composición de la demanda turística internacional en la CAN corresponde a un turismo extra-comunitario que se encuentra poco 27

GARDELLA, Rodrigo J. y AGUAYO, Eva (2000). Análisis Econométrico de la Demanda Turística Internacional en La CAN. Págs: 1- 17.

58

influenciado por las circunstancias propias de los países miembros. Estados Unidos se sitúa en los primeros puestos del ranking de entrada de turistas internacionales durante todo el período en los países de la CAN. Para ello, se planteó un modelo econométrico de la demanda turística procedente de Estados Unidos, destacando la importancia del incremento del PIB de EEUU y del efecto promocional del turismo como principales determinantes de la misma. El modelo econométrico de Datos de Panel utilizado por Gardella y Aguayo fue:

LOG(TUSi) = b1*LOG(TUSi(-1))+b2*D(LOG(PIBUS95i)+b3*DVE+et

Siendo: TUSi= Número de turistas procedentes de EEUU llegados al país iésimo, en miles de turistas. TUSi(-1)= Número de turistas procedentes de EEUU llegados en el período anterior al país i-ésimo, en miles de turistas. PIBUS95i= PIB total de EEUU, expresado en miles de millones de dólares (base 1995). DVE= Variable ficticia o dummy para Venezuela, con valores 1 para los años 1999-2000, y 0 para el resto de la muestra. Et= Término de perturbación del país i-ésimo.

Para el año 2001, Aguiló Pérez et al 28, utilizando una data de carácter anual que comprendió los años 1970-2000, combinaron los modelos de 28

AGUILÓ PÉREZ, Eugeni, RIERA FONT, Antoni, ROSELLÓ NADAL, Jaume (2001). Un modelo dinámico para la demanda turística en las Islas Baleares. Una evaluación del efecto precio del Impuesto Turístico. Págs: 1- 26.

59

estructura dinámica (modelo de difusión) con el modelo tradicional de demanda turística para el turismo procedente de Gran Bretaña y Alemania con destino a las Islas Baleares. Así, mientras que el modelo de difusión suponía que la información se trasmite a los consumidores potenciales de una sociedad a través de varios canales, el modelo tradicional sugiere que el turismo, de acuerdo con la teoría económica, depende principalmente de los niveles de precio y de renta. De esta forma, mediante la aplicación del modelo, el objetivo principal del presente trabajo fue evaluar la estabilidad de las elasticidades (precio y renta) a lo largo del tiempo del turismo procedente de Alemania y Gran Bretaña. Asimismo presentó una extensión del modelo con el objeto de evaluar el efecto precio que la implantación de un impuesto turístico tendría sobre la llegada de turistas.

Los modelos: de difusión

y tradicional utilizados por Aguiló en el

estudio del flujo turístico internacional hacia las Islas Baleares fueron:

Modelo de Difusión:

Modelo tradicional:

60

Combinando los dos modelos anteriores la expresión final a estimar en el trabajo de Aguiló fue:

Donde: Yt: Número total de turistas que han visitado las Islas Baleares en el año t.

INpct: Producto Interior Bruto Per Cápita del país emisor en el año t. CTt: Precios relativos entre España y el país emisor o coste de la vida en el país de destino en el año t. EXTt: Tipo de cambio nominal en el año t. N TP Número de antiguos visitantes a las Islas Baleares. (Turistas que : visitaron las Islas en el periodo t-1)

En el año 2003, Rodríguez Feijoo, Santiago; Dávila Quintana, Delia; Rodríguez Caro, Alejandro y Tejera Gil, Margarita 29 presentaron su trabajo: Determinantes de la Demanda de Turismo Vacacional en Islas Canarias, en este trabajo se estimó una función de Demanda de Turismo por motivos Vacacionales en el destino turístico de las Islas Canarias. El objetivo del estudio fue identificar las características relevantes de dicha función y cuantificar sus efectos no solo sobre la cantidad demandada, sino también sobre los ingresos brutos generados, ya que, tanto desde el punto de vista de las empresas que prestan sus servicios en este sector 29

RODRÍGUEZ FEIJOO, Santiago; DÁVILA QUINTANA, Delia; RODRÍGUEZ CARO, Alejandro y TEJERA GIL, Margarita (2003). Determinantes de la Demanda de Turismo Vacacional en Islas Canarias. Págs: 81- 98.

61

como las instituciones públicas encargadas de su planificación y control, la variable que mide los resultados económicos de la actividad es la variable ingresos, más que la propia demanda realizada, sin embargo una debilidad de dicho trabajo fue el carácter de los datos: datos de corte transversal(1998).

De igual manera que Aguiló Pérez et al, Esteban Talaya30, en el 2004, realizó un análisis de las posibles diferencias existentes en la demanda turística española, a través de los visitantes procedentes del exterior, considerando los segmentos

formados por distintos países de

procedencia. Para ello, se revisó su evolución temporal, e identificaron los principales factores determinantes de carácter económico, analizando la sensibilidad de la demanda a las variaciones de estas variables de influencia. Asimismo construyó varios modelos econométricos anuales (1965-2002) para recoger los efectos económicos diferenciados sobre las series de la demanda turística. Los resultados de los modelos econométricos y del análisis de las elasticidades de la demanda mostraron ciertas similitudes y diferencias entre la demanda total y los segmentos por países de procedencia: El factor renta es la influencia más destacada y común a todos los segmentos, al igual que para la demanda total. Existe una progresiva disminución de la sensibilidad de la demanda con relación al factor renta, a medida que la realización de viajes y el turismo dejan de ser considerados como consumos de orden superior. Los valores de las 30

ESTEBAN TALAYA, Águeda (2004). Modelos de la Demanda Turística en España: Segmentación por Países de Procedencia. Págs: 1- 21.

62

elasticidades demanda-renta sugieren que el nivel de renta media de los visitantes que vienen a España es relativamente bajo, lo que supone que deben realizar esfuerzos de compra elevados. Destacan en esta condición los principales emisores de turistas hacia España: Reino Unido y Alemania. Los modelos econométricos utilizados por Esteban Talaya fueron: VISit =α +β1 PIBit-β2 IPCit +εt VISit =α +β1 PIBit-β2 IPC jt +εt VISit =α + β1 PIBit-β2 IPC ijt + εt Donde: VISi = Visitantes entrados por fronteras procedentes del país i. PIBi = Índice del PIB del país i en términos constantes. IPCi = Índice de Precios de Consumo del país i en términos constantes. IPCj = Índice de Precios de Consumo del país j de destino (España) en términos constantes. IPCij = Índice relativo de Precios de Consumo del país j de destino (España) y el país i en términos constantes. εt = Perturbación aleatoria.

En el mismo año(2004), Cortés Jiménez31, estudió la demanda de turismo urbano en la ciudad de Barcelona (Flujo Turístico Internacional llegado a Barcelona), utilizando una modelización econométrica basada en la técnica de los datos de panel. Se trabajo con datos anuales que comprendieron el período 1990-2001.En dicho estudio se trabajo con un total de diez mercados de origen, los cuales representaron el 96,3% del 31

CORTÉS JIMÉNEZ, Isabel (2004). La demanda de turismo en la ciudad de Barcelona. Págs: 1- 14.

63

total de turistas en el año 2001 y se concentraron en: España, Reino Unido e Irlanda, Francia, Alemania, Holanda, Escandinavia, Estados Unidos y Canadá, América Latina y Japón. La expresión formal del modelo propuesto fue la siguiente:

LTit = μi + β1 LRit + β2 LPRit + β3 LTCit + β4 LDi + β5 D94t + vit i=1,..., N; t=1,...T Donde el subíndice i indica el mercado de procedencia de los turistas (N=10), el subíndice t está indicando el tiempo, en este caso del 1990 al 2001 (T=12). Por otro lado, es una función log-lineal donde L denota que las variables están transformadas en logaritmos, lo que permite interpretar los parámetros como las elasticidades de la demanda respecto a cada variable explicativa (excepto para la variable dummy).

Asimismo:

LTit = Logaritmo del número de turistas alojados en hoteles de la ciudad de Barcelona procedentes del mercado i durante el año t, en términos per cápita. (Fuente: Turisme de Barcelona). μi = Término constante de la regresión, que recoge los efectos inobservables de cada uno de los mercados de procedencia de los turistas. (Fuente: World Development Indicators Database (WDI)). LRit = Logaritmo del Producto Nacional Neto en términos per cápita, ajustado por la paridad del poder adquisitivo y en base al año 1995 del

64

mercado i, en el año t. (Fuente: Instituto Nacional de Estadística (INE), International Statistics Yearbook (IFS)) LPRit = Logaritmo del índice de precios al consumo de la provincia de Barcelona dividido por el índice de precios al consumo del mercado i, en el año t, en base a 1995. (Fuente: IFS) LTCit = Logaritmo del número de pesetas por unidad de la moneda del mercado de origen i durante el año t. LDi = Logaritmo de la distancia medida en miles de kilómetros entre el destino y el mercado de origen i. D94t = Variable dummy para el año 1994; 2 Vit = Término de perturbación de la regresión, vit~iid (0, σ v ).

Los resultados obtenidos por Cortés han sido, de acuerdo con la literatura: la renta, precios relativos y tipo de cambio son las variables económicas influyentes en la demanda de turismo urbano en coincidencia con la demanda de turismo a nivel general, aunque ni algún signo ni los valores de las elasticidades se corresponden con los que habitualmente se obtienen en los estudios aplicados a otro tipo de destinos. Asimismo se confirma que la distancia tiene una gran influencia en el turismo urbano. Por otro lado, a partir de la variable dummy se recoge la importancia de la promoción internacional que supusieron los Juegos Olímpicos para la ciudad, con cierto retardo en sus efectos, pero que se materializan en un

65

hecho objetivo y concreto como es la creación de Turisme de Barcelona32.

En el mismo año (2004), Rafael Mantero, Nicole Perelmuter e Ignacio Sueiro33, estimaron la demanda de turismo receptivo en Uruguay, el estudio consideró datos de carácter mensual, el periodo de estimación del modelo fue para la década de los noventa (1994:01-2004:03), utilizaron la técnica de cointegración y vectores autorregresivos con mecanismos de corrección de error (VECM), asimismo consideraron el comportamiento heterogéneo de los turistas y estimaron dos tipos de modelos según la agregación de los datos. El primer modelo utilizo datos agregados, mientras en el segundo se tomo en consideración la nacionalidad de los turistas. Compararon los resultados del modelo agregado con los resultados obtenidos del modelo desagregado, encontrando que la desagregación por nacionalidad aporta información relevante para entender la evolución pasada del turismo global, y constituye una mejor aproximación estadística a la estimación del número de turistas totales. La desagregación permitió concluir que los distintos determinantes del número de turistas ingresados al Uruguay varían significativamente en función a la nacionalidad de los turistas. En la investigación de Mantero, Perelmuter y Sueiro (2004) destacaron los siguientes resultados: a nivel agregado se encontró que los precios 32

Institución de España que contiene la base de datos de los flujos turísticos internacionales de visitantes llegados a Barcelona. 33 MANTERO, Rafael; PERELMUTER, Nicole y SUEIRO, Ignacio (2004). Determinantes Económicos del Turismo Receptivo en Uruguay: Aporta Información Relevante un Análisis Desagregado. Centro de Investigaciones Económicas. CINVE Uruguay. Págs: 1- 49.

66

relativos son un determinante significativo del número total de turistas llegados a Uruguay. Mientras que en el modelo desagregado para el caso del turismo llegado de Brasil a Uruguay se encontró como determinantes significativos el nivel de actividad de Brasil y los precios relativos de Brasil respecto a Uruguay, para el turismo llegado de Argentina: el nivel de actividad, los precios relativos de Argentina respecto a Uruguay y los precios relativos de Argentina respecto a otro destino turístico, fueron los principales determinantes del flujo de turistas Argentinos hacia Uruguay, respecto a los turistas chilenos, estos son sensibles significativamente a su nivel de actividad, su decisión de hacer turismo depende fundamentalmente de su nivel de ingreso(Asumido como Nivel de Actividad en el modelo), y finalmente los turistas restantes consideran como determinante fundamental para realizar turismo hacia el Uruguay, los precios relativos respecto a Uruguay.

La ecuación de largo plazo (De cointegración) estimada para el total de los turistas ingresados a Uruguay, con la que trabajaron Mantero, Perelmuter y Sueiro fue:

Log(Tur_Tod) = α + β * Log(Tcr_Tod) + µt

_

Donde: Tur

_

Tod: Numero total de turistas internacionales llegados (ingresados)

a Uruguay (Argentina, Brasil, Chile, Otros). Tcr

Tod: Precios Relativos, Uruguay con Otros Países (Argentina,

Brasil, Chile, Otros). 67

Asimismo las ecuaciones de largo plazo, para el modelo desagregado fueron:

Turistas Ingresados de Argentina: Log(Tur_Arg) = β1 * Log(Tcr_UrAr) + β 2 * Log(Ac_Arg) + β3 * Log(Tcr_UrBr) + µt

_

Donde: Tur

_ _ _

Arg: Numero total de turistas argentinos llegados (ingresados) a

Uruguay. Tcr

UrAr: Precios Relativos Uruguay-Argentina.

Ac

Arg: Índice de Actividad (Argentina).

Tcr

UrBr: Precios Relativos Uruguay-Brasil.

Turistas Ingresados de Brasil: Log(Tur_Bra) = β1 * Log(Tcr_UrBr) + β 2 * Log(Ac_Bra) + µt

_

Donde: Tur

_ _

Bra: Numero total de turistas brasileños llegados (ingresados) a

Uruguay. Tcr

UrBr: Precios Relativos Uruguay-Brasil.

Ac

Bra: Índice de Actividad (Brasil).

Turistas Ingresados de Chile: Log(Tur_Chi) = β1 * Log(Ac_Chi) + µt

Donde: 68

Tur

_

_

Chi: Numero total de turistas chilenos llegados (ingresados) a

Uruguay Ac

Chi: Índice de Actividad (Chile).

Otros Turistas: Log(Tur_Otr) = β1 + β 2 * Log(Tcr_Otr) + µt

_

Donde: Tur

_

Otr: Numero total de turistas de otras nacionalidades llegados

(ingresados) a Uruguay. Tcr

Otr: Precios Relativos Uruguay-Otros.

Un enfoque alternativo a los modelos de series de tiempo, nombrados anteriormente fue el trabajo de Vázquez de la Torre, Lara de Vicente y Guzmán Guzmán (2004)34, quienes estudiaron el flujo turístico internacional utilizando un modelo de variable dependiente cualitativa, así Vázquez de la Torre, Lara de Vicente y Guzmán Guzmán (2004),utilizaron un Modelo Logit y calcularon la probabilidad de elegir un hotel rural-casa rural por parte de un cliente(Turista Extranjero) con unas determinadas características personales, siendo la variable objeto de estudio la utilización de un hotel rural –casa rural. Se tabuló con el valor 1 la utilización de un hotel–casa rural y 0 la no utilización como alojamiento este tipo de servicio, asimismo consideraron como variables

34

VÁZQUEZ DE LA TORRE Genoveva Millán, LARA DE VICENTE Fernando y GUZMÁN GUZMÁN Tomás J. (2004). Demanda Turística en un Parque Natural: Un Enfoque Estadístico. Págs: 1- 12.

69

explicativas de dicha probabilidad (las cuales se obtuvieron de encuestar a 1000 individuos pertenecientes a la Comunidad Autónoma Andalucía):

• Sexo del encuestado/a • Edad (mayores de 18 años) • Zona, lugar de residencia se ha tabulado como variable dicotómica (1 zona urbana), (0 zona rural). • Estado civil. Se ha dividido en diversas variables artificiales de elección binaria, destacando las principales categorías ecs (estado civil soltero), ecc (estado civil casado), ecd/s (estado civil divorciado separado), eco y eco (otros estados civiles).

• Renta familiar: re, medida en miles de euros al mes. • Número de personas que forman la unidad familiar: nif • Número de personas que realizaron el viaje de vacaciones pertenecientes a la unidad familiar o con algún grado de parentesco emocional con el encuestado/a: niv. • Tipo de alojamiento utilizado en las vacaciones: hr-cr (hotel rural), ap (apartamentos), bal (balnearios o estaciones termales, alo (otro tipo de alojamiento). • Gastos realizados durante las vacaciones: gr. • Grado de satisfacción de las vacaciones: gs. • Repetiría el mismo tipo de turismo: re, tabulada como variable dicotómica (1 para el sí), (0 para el no). • Días de vacaciones empleados en tipo de turismo realizado: dv. 70

• Nivel académico del encuestado/a: nes (estudios superiores), nem (estudios de grado medio), neb (estudios básicos), nse (sin estudios).

Entre los principales resultados obtenidos por: Vázquez de la Torre, Lara de Vicente y Guzmán Guzmán (2004), destacan los siguientes:

Las variables tipos de alojamiento son las que más influyen negativamente en la probabilidad de contratar las vacaciones en un hotel rural-casa rural.

Es este resultado lógico teniendo en cuenta que el resto de los alojamientos son competidores del hotel rural, otra variable que más influye sobre la dependiente es la zona de procedencia del individuo, siendo las personas que pertenecen a la zona urbana las que más utilizan este tipo de alojamientos, el estado civil influye positivamente en la probabilidad de utilización de los hoteles rurales-casas rurales, siendo el estado civil “soltero” los que más lo contratan, con respecto al nivel académico, todas las categorías afectan positivamente y con cierta relevancia, excepto la de “sin estudios” que su relevancia es prácticamente nula, siendo el perfil de individuo que más lo contrata el que posee estudios de nivel superior. La variable sexo es determinante a la hora de elegir un hotel rural-casa rural, debido a que las reservas de dichos hoteles, predominantemente en la Comunidad Andalucía, se realizan a nombre del varón de la unidad familiar. 71

Finalmente un reciente trabajo de Guzmán-Sala A, Peypoch N., y Solonandrasana B. (2006)35,

pronosticaron la demanda turística de

Tabasco, utilizando el modelo econométrico log-lineal, ya que según la teoría de la demanda turística, éste modelo es el más apropiado y utilizado en este tipo de análisis. Para efecto de la aplicación del modelo, la demanda fue explicada por el número de habitaciones ocupadas en los hoteles. Por lo tanto, las variables explicativas el modelo fueron el número de noches efectuadas y el precio promedio de las habitaciones de hotel. Los datos utilizados fueron anuales y el periodo de análisis comprendió del año 1992 al año 2004, lo que dió pauta para realizar predicciones hasta el año 2008. Como principales resultados se obtuvo que: la demanda turística en el Estado de Tabasco mostró una tendencia creciente en el periodo de estudio en cuestión. En efecto, los resultados de la aplicación del modelo revelaron que la demanda turística será de 1 087 235 turistas nacionales y 74 145 turistas extranjeros en el año 2008.

Cabe señalar que en el año 2004, la demanda de turistas era de 946 324 visitantes nacionales y de 52 632 visitantes extranjeros.

3.2 EVIDENCIA EMPÍRICA EN EL PERÚ

35

GUZMÁN SALA A., PEYPOCH N., SOLONANDRASANA B. (2006). Pronóstico de la Demanda Turística en Tabasco. 1 de agosto 2006. Págs: 1- 10.

72

En el Perú existen instituciones como el Ministerio De Comercio Exterior y Turismo (MINCETUR), Base de Datos del Turismo (BADATUR) y la Comisión de Promoción del Perú (PROMPERÚ), que realizan el estudio del flujo turístico internacional

a través perfiles,

encuestas o la elaboración de indicadores lideres del sector, más no un análisis o publicación de carácter econométrico sobre los determinantes del flujo turístico internacional hacia el Perú.

Para el flujo turístico internacional de nuestro país solo existe un trabajo de investigación de carácter econométrico: el de Chacaltana36(1999), quien estimó empíricamente la demanda por turismo en el país, utilizando como variable proxy al número de arribos extranjeros con pasaporte al país y el gasto por turista en el periodo entre 1980 y 1998. Específicamente utilizando una relación del tipo:

T = Pd/Po + Yo + Vd

Donde T es el número de arribos internacionales en el país. La variable Pd/Po expresa la relación de precios entre el país de destino y los de origen y fue aproximada a través del tipo de cambio (soles por dólar), Yo es el nivel de ingresos en el país de origen y fue aproximado mediante el PBI de USA (USA representa casi un cuarto del turismo internacional en el país), y finalmente Vd expresa un índice de estabilidad social en el 36

CHACALTANA, Juan (1999). El Turismo en el Perú: Perspectivas de crecimiento y generación de empleo. Págs: 1- 39.

73

país y empíricamente se le aproximó con el número de atentados terroristas al año.

Todas estas variables fueron transformadas a logaritmos. La regresión indico que las tres variables incorporadas explican el 89% de la variabilidad del número de turistas y el 94% de la variabilidad en el ingreso de divisas al país. En esta regresión destacó la importancia del nivel de los ingresos de los turistas sobre su probabilidad de viajar al Perú. La elasticidad ingreso estimada fue igual a 2, cifra bastante alta como en todo bien de lujo lo cual quiere decir que si el ingreso en los países de origen de los turistas se eleva en 100%, el número de turistas se elevaría en 200% en el Perú. En segundo lugar, estos resultados mostraron que el tipo de cambio sólo es importante en la explicación del número de turistas pero no en cuánto gastan ellos; es decir el gasto en turismo es prácticamente inelástico con relación a los precios internos. De hecho, debido probablemente a los reducidos precios que encuentran los turistas en nuestro país, el gasto de los turistas no se ve influenciado por la evolución del tipo de cambio. Finalmente, esta regresión mostró qué tan importantes son las condiciones de contexto social en los lugares de destino para la recepción del turismo. La violencia terrorista explico gran parte de la evolución de turismo en dicho período de análisis. De hecho, si el número de atentados terroristas se incrementaba en 100%, entonces el número de turistas extranjeros se reducía en 32%. Esta evidencia puso en su real dimensión, las positivas consecuencias económicas que tuvo el 74

proceso de pacificación nacional no solo para los operadores de turismo sino para cualquier inversionista en general.

CAPITULO IV EL TURISMO MUNDIAL

4.1 LA ACTIVIDAD TURÍSTICA

El turismo mundial ha alcanzado niveles de desarrollo elevados, constituyéndose en un sector sumamente complejo por las interrelaciones empresariales e institucionales que se presentan en cada esfera de la actividad del sector.

La maquinaria del sector empieza a moverse cuando los turistas acceden a información sobre atractivos turísticos que ofrecen los países a través de distintas fuentes como el internet, revistas especializadas, agencias de viajes, ferias especializadas de turismo, documentales y programas de televisión o sencillamente de amigos o conocidos que les dieron referencias de algún viaje reciente. 75

Los productos turísticos, por lo general, son diseñados y ofertados por operadores internacionales. Dichos productos se ofertan empaquetados (paquete turístico) o por partes individualizadas. Los medios a través de los cuales se promocionan suelen ser los mismos operadores internacionales, o las agencias de viajes del país donde se ubica el atractivo turístico local, cuando el turista decide viajar sin la intermediación del operador.

El servicio turístico es brindado por empresas de establecimientos de hospedaje de diversas clases y categorías (hoteles, "resorts", hostales, moteles, "ecolodges" y albergues de montaña), operadores especializados locales, agencias de viaje, empresas de transporte aéreo, acuático y terrestre (trenes, buses, taxis y Rent-a-car) y restaurantes. Dichas empresas consumen bienes y servicios imprescindibles para la actividad turística (combustibles, productos agrícolas, pesqueros, ganaderos, textiles y confecciones, muebles, equipos de tecnología de la información, sistema financiero, entre otros tantos) por parte de otras empresas vinculadas al sector. A esas empresas también se suman instituciones que las agremian o reúnen para diversos fines, así como organismos gubernamentales y otros entes reguladores que influyen significativamente en la actividad turística. 4.2 PANORAMA DEL TURISMO MUNDIAL37 4.2.1. La relevancia económica del turismo en la sociedad actual. 37

Tomado de la VIII Reunión de Economía Mundial Alicante, 20, 21 y 22 de abril de 2006. COMUNICACIÓN: «El turismo internacional: Evolución, situación actual y perspectivas de la principal actividad económica mundial». Págs: 1- 23.

76

El turismo se ha erigido en la principal rama de actividad económica del planeta, concentrando en torno al 12% del Producto Interior Bruto mundial, según la información ofrecida por la Organización Mundial del Turismo (OMT) y el World Travel and Tourism Council (WTTC), considerando, tanto sus efectos directos en términos de valor añadido, como sus efectos indirectos sobre otros sectores económicos, de gran importancia habida cuenta de su condición de sector transversal38.

La participación de las actividades turísticas en el empleo varía considerablemente en función del área geográfica o del país, oscilando entre el 50% de la población ocupada, en pequeños países del Caribe y el Índico39 y el 5% en los países industrializados más poblados 40. La creación de empleo en el sector turístico internacional ha sido durante la década de los noventa una vez y media mayor que en el conjunto de la actividad económica. Los ingresos generados por el turismo internacional vienen a representar alrededor del 8% de las exportaciones mundiales de bienes y servicios (el 37% de las exportaciones de servicios), pudiéndose prever que el turismo internacional alcanzará en los próximos años el liderazgo del comercio exterior de bienes y servicios, seguido, en este orden, de las 38

World Travel & Tourism sowing the seeds of Growth. The 2005 Travel & Tourism Economic Research. Ed. WTTC, London. Págs: 6, 12 y 21. 39 Al menos durante la temporada alta, que, no obstante, se extiende durante la mayor parte del año; fácilmente durante nueve meses. Tomado de la VIII Reunión de Economía Mundial Alicante, 20, 21 y 22 de abril de 2006. COMUNICACIÓN: «El turismo internacional: Evolución, situación actual y perspectivas de la principal actividad económica mundial». Págs: 1- 23. 40 Fundamentalmente en los principales emisores de flujos turísticos; Estados Unidos, Reino Unido, Alemania, Japón. Tomado de la VIII Reunión de Economía Mundial Alicante, 20, 21 y 22 de abril de 2006. COMUNICACIÓN: «El turismo internacional: Evolución, situación actual y perspectivas de la principal actividad económica mundial». Págs: 1- 23.

77

exportaciones de automóviles y productos químicos. Pese a que intuitivamente el turismo es un sector fácilmente identificable por cualquiera que se lo proponga, es preciso definirlo y delimitarlo en aras del rigor metodológico y estadístico, pudiendo entenderlo como un amplio conjunto de actividades (hostelería, transporte de pasajeros, servicios culturales, recreativos y deportivos, comercio, etc.), “realizadas por las personas durante sus viajes y estancias en lugares distintos al de su entorno habitual, por un período de tiempo consecutivo inferior a un año, con fines de ocio, por negocios o por otros motivos”. 4.2.2. El espectacular crecimiento del turismo internacional.

Esta relevancia del turismo en la economía internacional puede entenderse mejor a la vista de las cifras que muestran los extraordinarios flujos turísticos a escala planetaria. Además, en la historia reciente de la sociedad mundial, ninguna actividad humana, con la salvedad de los flujos de información y comunicación, ha experimentado un desarrollo similar al sufrido por los viajes turísticos.

Según datos de la OMT, mientras que en 1950 las llegadas de turistas no alcanzaban los 30 millones, en 2004 representan en torno a 760 millones, esto es 25 veces el volumen turístico observado medio siglo antes, lo que implica un incremento anual medio acumulativo del 6,2% durante 54 años. Además, este crecimiento ha sido continuado en el tiempo durante este largo periodo, ya que tan solo en tres ocasiones (1982, 2001 y 2003) la variación anual ha sido negativa, a causa de circunstancias 78

extraordinarias, como el segundo choque de la crisis del petróleo, los ataques terroristas del 11 de septiembre de 2001 o la conjugación de distintos hechos, como la guerra de Irak, la gripe aviaria en Asia (síndrome respiratorio agudo y severo, SARS), y la incertidumbre económica mundial de los primeros años de la década actual.

GRÁFICO Nº IV.1 EVOLUCIÓN DEL TURISMO INTERNACIONAL 1950-2004

FUENTE: Datos de OMT; Datos esenciales, Edición 2004, Pág. 9 y Barómetro OMT del turismo mundial enero 2005, pág. 2. ELABORACIÓN: Propia a partir de datos de OMT.

4.2.3

Evolución

Reciente

y

Situación

Actual

del

Turismo

Internacional. La evolución del turismo internacional a lo largo de la última década ha sido muy positiva, manteniendo de forma continuada una tendencia creciente y mostrando cierta estabilización desde 2000, llegando a reducirse en términos interanuales las llegadas de turistas internacionales 79

en 2001 y especialmente en 2003. En cambio 2004 ha supuesto una importante reactivación, con un crecimiento de las llegadas de turistas internacionales del 10% respecto de 2003, lo que, según recoge la OMT en su barómetro de enero de 2005, supone el mejor resultado de los últimos veinte años, concretamente desde 1984, momento de recuperación económica internacional tras la debilidad de los primeros ochenta debida a la segunda crisis del petróleo41. GRÁFICO NºIV.2 EVOLUCIÓN RECIENTE DE LAS LLEGADAS DE TURISTAS INTERNACIONALES.

FUENTE: Organización Mundial del Turismo (OMT), Barómetro de la OMT del Turismo Mundial- Volumen Nº 6 - Enero 2008. ELABORACIÓN: Propia a partir de datos de OMT.

El bache observado en el año 2003 se justificó, según la OMT, esencialmente por tres factores; la guerra de Irak, el brote del denominado síndrome respiratorio agudo severo (SRAS) en los países de Extremo Oriente y la debilidad económica mundial42. La recuperación de

41

Barómetro del Turismo Mundial. Organización Mundial del Turismo (OMT).Vol.3, Nº 1. Enero de 2005. Ed.OMT, Madrid. Págs: 1- 2. 42

Datos esenciales. Organización Mundial del Turismo (OMT), Edición 2004. Ed. OMT, Madrid. Pág 2.

80

la economía y la desaparición del SRAS favorecieron en 2004 la recuperación de la demanda turística43.

Por continentes o grandes áreas turísticas tienen lugar grandes desequilibrios en el reparto de los flujos, siendo Europa el principal destino turístico, con más de la mitad de las llegadas turísticas internacionales producidas en 2004, seguida de Asia y el Pacífico y del continente Americano.

La importancia de Europa como destino turístico tiene, en cualquier caso, bastante que ver con el hecho de que casi el 90% de las llegadas internacionales de turistas corresponden a viajes internos 44 (entre países del mismo área), conjuntamente con que la circunstancia de que Europa represente no sólo el principal destino turístico internacional, sino también la principal zona de origen de los viajes turísticos internacionales, con casi el 60% del total. (VER MAPA Nº IV.1 – GRÁFICO Nº IV.3).

MAPA Nº IV.1 DIVISIÓN POR GRANDES ÁREAS TURÍSTICAS INTERNACIONALES EFECTUADA POR LA OMT.

43

Barómetro del Turismo Mundial. Organización Mundial del Turismo (OMT).Vol.3, Nº 1. Enero de 2005. Ed.OMT, Madrid. Págs: 1- 2. 44 Viajes que en las otras áreas representan una proporción significativamente menor, no llegando al 80% en las Américas y Asia-Pacífico, ni al 50% en África y Oriente Medio.

81

FUENTE: OMT; Tourism Market Trends. ELABORACIÓN: Propia a partir de datos de OMT.

GRÁFICO Nº IV.3 EVOLUCIÓN RECIENTE DE LAS LLEGADAS DE TURISTAS INTERNACIONALES POR ÁREAS GEOGRÁFICAS

FUENTE: OMT; Barómetro OMT del turismo mundial enero 2005 ELABORACIÓN: Propia a partir de datos de OMT.

En cambio, valorando la evolución experimentada durante la última década por las llegadas turísticas internacionales a las distintas áreas geográficas, los principales incrementos en términos relativos han tenido 82

lugar en los destinos turísticos de los continentes asiático, africano y oceánico, es decir, y por este orden, Oriente Medio, Asia y el Pacífico y África, mientras que los destinos americanos han manifestado una tendencia al estancamiento de la demanda, con serias disminuciones de las entradas de turistas entre 2000 y 2003 y Europa se ha mantenido con un crecimiento estable brevemente interrumpido a comienzos de la actual década.

Esta reducción de las disparidades existentes puede, por tanto definirse como de progresiva desconcentración y desoccidentalización de los principales destinos turísticos internacionales; tal como se muestra en el GRÁFICO Nº IV.4. GRÁFICO Nº IV.4 CRECIMIENTO DE LAS LLEGADAS DE TURISTAS INTERNACIONALES EN LAS DISTINTAS ÁREAS GEOGRÁFICAS. PERIODO 1995-2004.

FUENTE: Datos de OMT (Tourism Market Trends, 2004 Edition y Barómetro OMT del turismo mundial enero 2005, pág. 2). ELABORACIÓN: Propia a partir de datos de OMT.

Dentro de Europa destacan claramente dos destinos; Francia y España, primer y segundo destinos turísticos mundiales respectivamente en cuanto a llegadas de turistas internacionales. Por su parte, Italia, que tradicionalmente ha sido el cuarto país en importancia a escala mundial 83

ha mostrado un marcado estancamiento en el último lustro, habiendo sido superada en 2004 por China. (Ver GRÁFICO Nº IV.5). GRÁFICO Nº IV.5 PRINCIPALES PAÍSES RECEPTORES DE TURISTAS INTERNACIONALES.

FUENTE: Barómetro OMT junio 2005, pág. 4. ELABORACIÓN: Propia a partir de datos de OMT.

El referido proceso de desoccidentalización y desconcentración de los destinos turísticos está relacionado íntimamente con la diversificación de la demanda turística, desarrollándose modelos turísticos alternativos al predominante de sol y playa, que cobran importancia, ganando cuota de mercado.

La principal razón de esta pluralidad turística reside en los cambios en los gustos y necesidades de la población a la hora de «hacer turismo», así como de sus circunstancias personales y familiares. “El turista es mucho más exigente que antes. Los clientes disponen de más medios económicos, son más maduros y esperan de la oferta un producto más personalizado45”. 45

COMISIÓN EUROPEA (2003): Estructura, funcionamiento y competitividad del turismo europeo y de sus empresas. Ed. Oficina de Publicaciones Oficiales de las Comunidades Europeas, Luxemburgo. Pág 13.

84

Dichos cambios tienen que ver, a su vez, con los propios cambios en la estructura social, ya comentados, esto es, el aumento de la renta, el papel jugado por los avances tecnológicos de la actual sociedad de la información y las comunicaciones, cuestiones demográficas como el envejecimiento de la población occidental o incluso actitudes psicosociales ante el turismo, como la necesidad por conocer algo nuevo, el fenómeno de los “sitios que hay que ver”, una mayor conciencia respecto de la necesaria preservación medioambiental, etc.

No obstante, también esta orientación hacia la diversificación ha venido propiciada por la propia evolución de la actividad turística, generadora de productos progresivamente maduros en su ciclo vital, por lo que se han desarrollado productos alternativos y novedosos, con el objeto de ganar cuota de mercado.

Entre las opciones al turismo imperante de sol y playa, pueden destacarse el turismo urbano y cultural, el turismo de acción y aventura, el turismo rural y natural, el turismo deportivo, el turismo de salud, bienestar y relax, el turismo gastronómico, el turismo de parques temáticos y recreativos o derivaciones del turismo de sol y playa como son los cruceros.

Por otra parte, el turismo de negocios, congresos, exposiciones y convenciones, que no responde a patrones de ocio y vacaciones, aunque 85

incorpora frecuentemente actividades lúdicas paralelas a las propiamente laborales y de negocios, ha experimentado un apreciable crecimiento favorecido por la liberalización e integración de la economía internacional, de manera que su participación sobre el conjunto de viajes turísticos va en aumento, muy especialmente en las áreas más desarrolladas de la geografía mundial. En 2000 representaba el 20% de los viajes turísticos realizados por residentes en la UE, frente al 17% observado en 199046. Tras el estancamiento que tuvo lugar entre 2001-2003, después de los atentados terroristas del 11 de setiembre en Estados Unidos y la recuperación ocurrida en el 2004, en el 2007, por cuarto año consecutivo (Desde el 2004 en adelante) se registró un aumento en el número de turistas internacionales en el mundo.

Para el 2007, el turismo mundial llegó a un total de 896 millones de visitas de turistas internacionales. Esto significa un aumento del 5,9 por ciento en relación a los 846,2 millones del año anterior, según la Organización Mundial del Turismo (OMT)47 .

El sector turístico, impulsado por el crecimiento de los mercados emergentes y las economía en desarrollo, mostró un comportamiento al alza en todas las regiones48, con Oriente Medio a la cabeza y una tasa

46

COMISIÓN EUROPEA (2004): The European tourism industry. A multisector with dynamic markets Structures, developments and importance for Europe’s economy. Ed. Oficina de Publicaciones Oficiales de las Comunidades Europeas, Luxemburgo. Pág 19. 47 Fuente: Turismo Receptivo: Resumen Ejecutivo – Febrero de 2008. MAXIMIXE. Pág 6. 48 Fuente: Turismo Receptivo: Resumen Ejecutivo – Febrero de 2008. MAXIMIXE. Pág 6.

86

interanual del 13%, seguido de Asia y Pacífico, con el 10%; África, el 8%; Américas, el 5%, y Europa, el 4%.

De los 49,8 millones de turistas adicionales que viajaron en 2007 a diferentes destinos internacionales, Europa recibió 19,3 millones; Asia y Pacífico, 17,1 millones; Américas, 6,4 millones; Oriente Medio, 5,4 millones, y África, 3,3 millones49.

Pese a las fluctuaciones de la economía las perspectivas para el presente ejercicio salvo si Estados Unidos entrase en una recesión profundasiguen siendo de crecimiento, aunque algo desacelerado, por debajo del 4%. Se aleja la amenaza que supone desde algún tiempo la epidemia de gripe aviar, pronosticada por la Organización Mundial de la Salud (OMS), señaló Frangialli, para año anterior que no obstante, ambos organismos han afinado todos sus mecanismos conjuntos de respuesta ante una eventual pandemia.

En 2007, España ha mantenido su segunda posición Mundial, por detrás de Francia, aunque tanto el mercado galo como el italiano, otro de sus competidores más directos, experimentaron subidas superiores al de España en afluencia de viajeros, que fueron del 2,6% y el 7%, respectivamente, frente al 2% de nuestro país según el barómetro de la OMT.

49

Fuente: Turismo Receptivo: Resumen Ejecutivo – Febrero de 2008. MAXIMIXE. Pág 6.

87

Asimismo, Europa se mantiene como la primera región de destino mundial con una cuota superior al 50% de todas las llegadas turísticas internacionales, con 480 millones de viajeros en 2007.

Entre los incrementos más elevados del Viejo Continente, además de Italia, destacaron Turquía con un 18%; Grecia, con un 12%; Portugal, con un 10%, y Suiza, con un 7%.

Los 185 millones de turistas en 2007 que atrajo Asia y Pacífico se repartieron por país como Malasia, con aumento del 20%; Camboya, un 19%, Vietnam, un 16%; Indonesia, un 15%; India, un 13%; Japón que ha despegado como destino turístico con un avance del 14%, y China, un 10%, que ocupa el cuarto puesto del ranking mundial, pisando los talones a España Estados Unidos, en la tercera posición.

La región de las América recobró dinamismo en 2007 y, con 142 millones de turistas, duplicó con creces su índice de crecimiento, después del 2% registrado en 2006.

La región se vio respaldada por la recuperación del mercado receptor de Estados Unidos (el 10%) y los fuertes avances de América Central y del Sur, del 11% y el 8%, respectivamente, frente a un ligero descenso, del 0,9%, de El Caribe, favorecidos por la fortaleza del euro y por una afluencia turística constante desde EEUU.

88

Oriente Medio sumó millones de llegadas de turistas internacionales y sigue representando ‘una de las historias de éxito del decenio hasta ahora, a pesar de las continuadas tensiones y amenazas’.

La región se ha convertido en un destino fuerte, al subir el número de sus visitantes con mucha más rapidez que el total mundial, destacando Egipto, con un 20%, o Siria, con un 31%.

Por su parte, África, con 44 millones de viajeros internacionales, confirmó su dinamismo al sostener el crecimiento de 2006 y registra ahora un progreso anual medio del 7% desde 2000.

En 2007, África del Norte, con un aumento del 8%, logró resultados ligeramente mejores que el África Subsahariana, con un 7%, principalmente por el fuerte avance de Marruecos (un 14%). No obstante, varios países subsaharianos también se apuntaron buenos resultados como Kenia, donde el volumen de turistas internacionales mejoró su 13% o África del Sur, un 8%. GRÁFICO Nº IV.6 Llegadas de Turistas Internacionales (% variación sobre el mismo periodo del año anterior)

89

FUENTE: Organización Mundial del Turismo (OMT), Barómetro de la OMT del Turismo Mundial- Volumen Nº 5 – Octubre 2007. ELABORACIÓN: Propia a partir de datos de OMT.

El turismo en la Argentina en ascenso: es el segundo país más visitado de América. Argentina es el segundo destino de América que creció en el término de un año lo que significa una cifra muy importante para el país que ascendió el 11%. El mejor puesto lo alcanzó Chile con hasta un 12% más turistas, y Estados Unidos un 10%. Según cifras provisionales de la OMT, en el 2007 se registró un aumento del 6% de turistas en comparación con el año anterior, lo que equivale a 52 millones de personas más que viajaron por distintos países.

El informe que reproduce la agencia noticiosa alemana DPA, señaló que todas las regiones registraron incrementos turísticos sobre sus medidas a largo plazo, pero el ranking lo lideró el Cercano Oriente con el 13% de crecimiento turístico, seguido de Asia y el Pacífico con un 10%, América con un 8%, América con un 5% y Europa con un 4%.

En ese sentido, destacó que en América el mejor desarrollo en cuanto al aumento de visitantes. Pese a las tensiones, el Cercano Oriente registró 90

una llegada de 46 millones de turistas en 2007 y el turismo con destino a Siria creció un 31% y a Egipto un 20%. En África, Marruecos lideró el crecimiento con más de un 14% seguido de Kenia con un 13% y Sudáfrica con 8%.

En Asia, el turismo en Malasia aumentó un 20%, en Camboya un 19% y un 16% en Vietnam, seguido de Indonesia con un 15%, Japón un 14% e India y China, con un 13 y un 10% de crecimiento, respectivamente.

En Europa los destinos con mayor crecimiento en 2007 fueron Turquía con más de un 18%, Grecia con un 12% y Portugal con un 10%. Pero Francia contiene el principal destino turístico del mundo, seguido por España de los 52 millones de viajes adicionales en todo el mundo, Europa se llevó unos 19 millones.

4.2.4.

TENDENCIAS

FUTURAS

DEL

TURISMO

INTERNACIONAL

La mejora de la coyuntura turística internacional observada, apunta signos positivos para el sector turístico pero no debe obviarse los efectos perniciosos que pudieran tener las tensiones geopolíticas en oriente 91

Próximo y medio, la amenaza terrorista de alta intensidad, manifestada en los atentados de Nueva York, Bali, Madrid, Londres, Sharm-el Sheik, la extensión de la gripe aviaria, la escalada alcista de los precios del petróleo, la proliferación de desastres naturales, probablemente potenciados por el calentamiento global del planeta, etc.

Junto a estos problemas derivados de la situación general, también se observan situaciones específicas del sector que pudieran dificultar el desarrollo futuro del turismo internacional y entre los que cabe señalar: •

La excesiva dependencia del turismo internacional respecto de la evolución de los flujos generados en las principales áreas de emisión, especialmente en la Unión Europea, Norteamérica y Japón.

•

Esta subordinación turística, especialmente acusada en el caso de los países en vías de desarrollo, es tan importante que se ha llegado a hablar de «neocolonialismo turístico», ante la necesidad de atraer demanda turística y también capitales, con el objeto de poder sostener la actividad, habitualtemente sustitutiva de las actividades agrarias en declive (Lanquar, 1995).

•

Los principales destinos turísticos del sur de Europa y Estados Unidos presentan una excesiva especialización en el turismo estacional de sol y playa, sin desarrollar una oferta de productos alternativos. Ello está favoreciendo un crecimiento incontrolado de grandes estructuras residenciales de baja densidad con un elevado impacto ambiental. 92

•

Relacionado con lo anterior, la masificación del turismo llega a derivar en una creciente «depredación» del patrimonio históricoartístico y medioambiental, y ello implica un lógico y necesario freno al crecimiento del sector, dando lugar, no obstante a la paradoja que constituye el hecho de que el patrimonio históricoartístico y natural haya permitido el crecimiento del turismo internacional y ahora imponga una restricción para su desarrollo futuro.

•

La creciente globalización conlleva la estandarización de los usos y costumbres, hecho que termina desvirtuando las características intrínsecas a ciertas sociedades y culturas, recursos fundamentales para ciertos destinos turísticos, por lo que ello puede comprometer la viabilidad futura de muchas áreas turísticas.

También tienen lugar cambios en el comportamiento de la demanda turística que están alterando el marco tradicional en que se desenvuelve la actividad, alimentando la incertidumbre existente, aunque también ofreciendo nuevas oportunidades de crecimiento. •

El modelo imperante de sol y playa, continuará concentrando la mayor cuota de mercado, aunque, como se ha visto, está perdiendo atractivo de manera lenta aunque inexorable, amenazando el potencial turístico de los países especializados de forma intensiva en ese tipo de producto; área mediterránea, Índico, Caribe, Brasil, etc.

•

El denominado «paquete turístico» pierde importancia a favor de formas crecientemente autónomas de organización de los viajes, 93

más flexibles y con menor anticipación, en las cuales Internet tiene una presencia relevante, lo que deriva habitualmente en diversos aspectos, entre los cuales destacan la reducción de la estancia media de los turistas en hoteles, introduciendo mayor inestabilidad en las empresas del sector a la hora de planificar su temporada, la reducción de ingresos para el sector intermediario (agencias de viaje, tour operadores...), la proliferación de viajes en avión a precios muy reducidos en ciertos trayectos, etc. •

Vinculado con lo anterior, las compañías aéreas de bajo coste han estimulado el turismo emisor y las llegadas de viajeros a determinados destinos, reduciendo los obstáculos planteados por la distancia y los precios. No obstante, su desarrollo puede ser obstaculizado por las normas de competencia, puesto que en algunos casos las bajas tarifas pueden ser consecuencia de ayudas gubernamentales, sobre todo locales y regionales, para el fomento de dichos destinos, o deberse a un relajamiento de las normas de seguridad.

•

La creciente utilización de alojamientos distintos a los hoteleros, caso de la vivienda en alquiler y muy especialmente la vivienda en propiedad o prestada por familiares o amigos, aparte de acentuar la sobrecapacidad que en muchos destinos tradicionales ha alcanzado la oferta hotelera o de restar cuota de negocio a un sector turístico fundamental, como es el hotelero, eleva la densidad residencial de muchos destinos hasta límites que perjudican la sostenibilidad de la actividad. 94

En todo caso, a la vista de la vitalidad del turismo en otros muchos escenarios complejos durante el pasado siglo, cabe ser optimista, como refrendan los pronósticos efectuados por la OMT en su informe “Turismo Horizonte 2020”, publicado en 2001. Tales pronósticos apuestan por que se alcanzará en 2020 un volumen mundial de 1561 millones de llegadas turísticas, lo que multiplicaría por 2,05 veces el alcanzado en 2004. Ello supondría una tasa de crecimiento media acumulativa del 4 % anual para el periodo 1995-2020, lo que en la práctica viene a representar un planteamiento continuista, ligeramente optimista, con la evolución seguida en la primera mitad de los noventa. (Ver CUADRO NºIV.1 y GRÁFICO Nº IV.7)

CUADRO NºIV.1 LLEGADAS INTERNACIONALES POR ÁREAS GEOGRÁFICAS PREVISIONES OMT PARA 2010 Y 2020

FUENTE: OMT (2001) ELABORACIÓN: Propia a partir de datos de OMT.

GRÁFICO Nº IV.7

95

FUENTE: Organización Mundial del Turismo (OMT). Datos Esenciales del TurismoEdición 2007 ELABORACIÓN: Propia a partir de datos de OMT.

En términos regionales, las perspectivas de la OMT vienen a poner de relieve el mantenimiento de la dinámica observada hacia el reequilibrio de los flujos entre las diferentes áreas de destino. Se estima que Europa y las Américas, con un crecimiento inferior al promedio mundial previsto, 3,1% y 3,8% respectivamente, continuarán perdiendo cuota de mercado, pérdidas que alimentarán la mayor participación del resto de áreas turísticas mundiales, para las que se prevén crecimientos por encima de la media mundial, oscilando entre un 5,5% en el caso de África, y un 6,7% para Oriente Medio. Asia y el Pacífico consolidarían su protagonismo mundial como segundo destino tras Europa, creciendo a una tasa anual media del 6,5%. 96

El contraste de estas previsiones con la realidad muestra un grado de cumplimiento en general aceptable en los años transcurridos desde su realización (2001). Así, los datos referidos al segundo quinquenio de la década de los noventa muestran un crecimiento real cuatro décimas por encima de las previsiones a largo plazo reseñadas. Sin embargo, en el periodo 2000-2004 la tasa de crecimiento medio observada se distancia de la pronosticada, ya que no superará el 3%, bien es cierto que a causa de circunstancias excepcionalmente negativas.

Aún así, esa cifra que respecto de las previsiones al 2020 presenta una desviación amplia, queda mucho más próxima de las previsiones 20002010 (3,6%). En este sentido, los resultados obtenidos parecen señalar la bondad de las previsiones a medio y largo plazo que, por tanto, cabe mantener como válidas. Estos datos permiten, en definitiva, prever la consolidación del turismo como principal actividad económica mundial durante los próximos años, una actividad paulatinamente diversificada en productos, formas de organización y destinos.

4.3 INSTITUCIONALIDAD DEL TURISMO MUNDIAL50 50

Fuente: Estudio sobre la Tendencia de la Demanda Turística Internacional y de los Segmentos Relevantes para el Cluster Turístico del Cusco-2003. Pág 8.

97

Mundialmente, el sector cuenta con una institucionalidad pública y privada que facilita y promueve el desarrollo del turismo. Entre las instituciones más importantes destacan las siguientes:

•

Organización

Mundial

de

Turismo

(OMT),

agrupa

aproximadamente 140 Estados miembros, y es el organismo reconocido internacionalmente que emana las recomendaciones de política de desarrollo, capacitación y concientización en temas relacionados al desarrollo del turismo en el mundo.

•

World Travel and Tourism Council (WTTC) o Consejo Mundial de Viajes y Turismo, agrupa a más de 120 de las más importantes empresas del sector a nivel mundial, incluyendo a las más importantes empresas de transporte aéreo, cadenas hoteleras, empresas operadoras de turismo internacional y empresas de tecnología de la información aplicada al sector de los viajes y turismo.

•

Otras instituciones y organismos internacionales que trabajan en distintas esferas de la actividad turística son la Organización de Estados Americanos (OEA) y Asian Pacific Economic Council (APEC), que han constituido grupos de trabajo especializados en turismo que promueven la cooperación técnica en el sector, “The 98

Ecotourism Society”, “The Explorers Club”, “The Mountain Institute”, entre otros.

4.4.- IMPACTO ECONÓMICO DEL TURISMO MUNDIAL51 Se afirma que la industria turística es muy compleja, no sólo por la gran cantidad de elementos que la componen, sino porque involucra a distintos sectores económicos en su desarrollo. Así, su condición de producto de “exportación” acarrea una serie de beneficios y rentas al país receptor, entre ellas la creación de empleo, la entrada de divisas que ayudan a equilibrar la balanza de pagos, el aumento de los ingresos públicos y el fomento de la actividad empresarial.

La actividad turística es, pues, uno de los medios más importantes para la generación del Producto Bruto Interno de las naciones receptoras.

La corriente o flujo de divisas hacia el área de destino que produce el turismo no sólo constituye una importante fuente de ingresos para aquellas empresas o personas vinculadas directamente con esta actividad, sino que beneficia también al resto de sectores de la economía a través del denominado “efecto multiplicador”.

El efecto multiplicador de la renta es producto de la interdependencia entre los distintos sectores económicos. Así, un aumento en la demanda de los bienes o servicios producidos por un sector genera, a su vez, un 51

“Introducción al turismo”, Organización Mundial del Turismo (OMT), 1º edición, Madrid, Junio 1998. Págs: 217 - 230.

99

incremento en la demanda de bienes o servicios procedentes de otros sectores que intervienen en la producción de los anteriores.

Es decir, la renta destinada al gasto turístico fluye hacia otras empresas cuando éstas necesitan reponer sus stocks, renovar sus materiales o mobiliarios, pagar salarios, impuestos, tasas, servicios, etc. Entonces, se produce el reparto de la renta: una parte de ella se reinvierte en la economía local, mientras que la otra puede salir, por ejemplo, a través de la importación de bienes.

CAPITULO V EL TURISMO EN EL PERÚ 5.1 PANORAMA DEL TURISMO NACIONAL52 En la década de los noventa, el turismo comenzó a cobrar una importancia cada vez mayor en el Perú. Los ingresos de divisas por turismo crecieron de US$ 217 millones en 1990 a US$ 911 millones en el 2000, convirtiéndose en la tercera fuente generadora de divisas después de la minería y de la pesca.

Desde principios de los noventa se inició un proceso de crecimiento acelerado del turismo en el Perú. Las llegadas internacionales crecieron 52

Fuente: Estudio sobre la Tendencia de la Demanda Turística Internacional y de los Segmentos Relevantes para el Cluster Turístico del Cusco (2003). Págs: 22 - 26.

100

por encima del 15% en los cuatro años comprendidos entre 1993 y 1996, mientras que entre 1990 y 1999 crecieron a una tasa promedio de 9,7%, comparada al promedio mundial de crecimiento que durante el mismo período fue inferior a 4.1%53.

Si bien en el 2001 los ingresos por turismo disminuyeron a US$ 817 millones, ello se produjo como consecuencia de la coyuntural disminución de llegadas internacionales al Perú (-1.8%), producto de los atentados del 11 de septiembre y de la recesión en importantes mercados emisores de turistas, situación que se revirtió en el 2002 y que marcaría el inicio de un nuevo período de crecimiento en la llegada de turistas al Perú y de los ingresos que se perciben por turismo. En el 2002 el ingreso al país de turistas extranjeros por todos los puertos de entrada ascendió a 870,741 personas, creciendo 5,6% respecto al año anterior, cifra acortada por el deterioro de la imagen del Perú en el exterior, producto de continuas manifestaciones populares; y por las crisis sociales y económicas surgidas en varios países sudamericanos, que crearon una percepción de inseguridad en la región.

El 2003 mostraría la continuación de la nueva tendencia creciente en el arribo de turistas, en particular teniendo en cuenta la reciente creación del Impuesto Extraordinario para la promoción y desarrollo del turismo nacional, que permitirá al Estado obtener recursos por US$ 12 millones,

53

Fuente: Estudio sobre la Tendencia de la Demanda Turística Internacional y de los Segmentos Relevantes para el Cluster Turístico del Cusco (2003). Pág 23.

101

que serán destinados a promoción turística (80%) y desarrollo del producto turístico peruano (20%).

Para el año 2003, en el Perú, el turismo receptivo generaba divisas por alrededor US$ 900 millones (tercero en importancia detrás de las divisas obtenidas por exportaciones mineras y pesqueras), estimándose un gasto por visitante extranjero superior a los US$ 850 dólares, muy por encima de los US$ 123 que en promedio gasta un turista nacional durante su viaje al interior del país.

GRÁFICO Nº V.1 INGRESOS POR TURISMO RECEPTIVO 1995-2003

FUENTE: Datos Históricos: MINCETUR ELABORACIÓN: MINCETUR

102

Al año 2006 las divisas generadas por el turismo receptivo han sido de US$ 1586 millones, muy superiores a los ingresos de divisas generados en el 2003. (Ver GRÁFICO Nº V.2 y GRÁFICO Nº V.3) GRÁFICO Nº V.2

FUENTE: Banco Central de Reserva del Perú-BCRP-Nota Semanal Nº33 (29-08-2007), DIGEMIN. ELABORACIÓN: MINCETUR / VMT -Of. General de Investigación y Facilitación Turística.

GRÁFICO Nº V.3

NOTA: según la OMT, el ingreso por turismo receptivo este está conformado por el rubro viajes y el rubro transporte de pasaje conformado pasajeros. FUENTE: Banco Central De Reserva Del Perú-Nota Semanal N°33 (29-08-2007). ELABORACIÓN: MINCETUR / VMT -OF. General De Investigación Y Facilitación Turística.

Al primer semestre del 2007, las divisas generadas por el sector turismo son de US$ 981 millones, lo cual indicaría al cierre de dicho año, un 103

monto de divisas espectacular, por encima de las divisas generadas en el año 2006 (US$ 1586 millones). Dado que a septiembre 54 del 2007, el ingreso de divisas se ubicó en US$ 1582 millones, es de esperar que al cierre del año 2007, los ingresos por divisas hayan superado considerablemente a los del año 2006. (Ver GRÁFICO Nº V.3 GRÁFICO Nº V.4 y GRÁFICO Nº V.5).

GRÁFICO Nº V.4

Nota: Incluye Viajes y Transporte de Pasajeros. FUENTE: BCRP. ELABORACIÓN: M INCETUR/VMT- OGIFT.

GRÁFICO Nº V.5 54

Fuente: Indicadores de Turismo Setiembre 2007. (Información disponible en Mincetur a la fecha: setiembre del 2007). Pág 4.

104

NOTA: Según la OMT, el ingreso por Turismo Receptivo este conformado por el rubro viajes y el rubro transporte de pasajeros Siguen está pasaje. FUENTE: Banco Central de Reserva del Perú-Nota semanal N° 33 (29-08-2007). ELABORACIÓN: MINCETUR / VMT -Of. General de Investigación y Facilitación Turística.

Otro aspecto importante del turismo receptivo en el Perú es su participación en el Producto Bruto Interno, al cierre del año 2006, constituía una participación del 5.9%, asimismo al cierre del primer semestre del 2007 dicha composición del Producto Bruto Interno del sector turístico receptivo, respecto a la composición del 2006, mostro una tendencia a la estabilidad en dicha participación. (Ver GRÁFICOS NºV.6 y NºV.7). GRÁFICO Nº V.6

105

FUENTE: Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). Informe Técnico PBI Trimestral, Agosto 2007, Cuadro Nº 92, MINCETUR/VMT-OGIFT-CST 2001. ELABORACIÓN: MINCETUR / VMT -Of. General de Investigación y Facilitación Turística.

GRÁFICO Nº V.7

FUENTE: Instituto Nacional de Estadística e Informática, BCRP -MINCETUR/VMT-OGIFTCST 2001. ELABORACIÓN: MINCETUR / VMT -Of. General de Investigación y Facilitación Turística.

GRÁFICO Nº V.8

106

Perú: 1.63 millones de turistas. 0.19% de la participación mundial.

FUENTE: Organización Mundial del Turismo / Barómetro OMT-Vol5, Nº2, Junio 2007. ELABORACIÓN: MINCETUR / VMT -Of. General de Investigación y Facilitación Turística.

Respecto a la participación del Perú en el flujo turístico internacional mundial, el Perú alcanza tan solo el 0.19% del flujo turístico mundial. Observando el GRÁFICO Nº V.8 y el GRÁFICO Nº V.9, apreciamos que respecto a otros países y continentes tenemos una pequeña participación en la actividad turística internacional. Sin embargo nuestro país posee recursos turísticos muy valiosos y atraviesa por un periodo muy favorable en la actividad turística (actualmente), emprendiendo las medidas y políticas adecuadas en el sector será muy posible en el largo plazo alcanzar una mayor participación en el mercado mundial.

GRÁFICO Nº V.9 107

P/Cifra Preliminar FUENTE: Organización Mundial del Turismo / Barómetro OMT-Vol5, Nº2, Junio 2007. ELABORACIÓN: MINCETUR / VMT -Of. General de Investigación y Facilitación Turística.

Por otro lado, el arribo de turistas al país muestra una marcada estacionalidad en los períodos de julio-agosto y diciembre-enero; en el primero de ellos se registran los mayores arribos del año, producto de las vacaciones que se dan en el hemisferio norte, mientras que en el período diciembre-enero se da la temporada de vacaciones en países vecinos como Chile, Argentina y Ecuador55.

Lima y Cusco figuran como los principales destinos del turismo receptivo; el primero de ellos sustentado en su condición de punto de llegada obligada (a través del aeropuerto Jorge Chávez), en donde fluyen principalmente viajeros de tránsito y de negocios56.

55

Fuente: Estudio sobre la Tendencia de la Demanda Turística Internacional y de los Segmentos Relevantes para el Cluster Turístico del Cusco (2003). Pág 25. 56 Fuente: Estudio sobre la Tendencia de la Demanda Turística Internacional y de los Segmentos Relevantes para el Cluster Turístico del Cusco (2003). Pág 25.

108

En el caso del Cusco, su destacable afluencia de turistas está determinada por el fuerte posicionamiento de Machu Picchu a nivel mundial como uno de los centros de mayor atractivo turístico57.

Precisamente en noviembre del 2002, dentro del marco de la vigésimo tercera edición de la feria internacional de turismo World Travel Market (WTM) realizada en Londres (Inglaterra), se consideró a la ciudadela de Machu Picchu entre los primeros 15 destinos que toda persona debe conocer en su vida, estando por delante de destinos como: Venecia, las pirámides de Egipto, entre otros58.

GRÁFICO Nº V.10 CIUDADES O LUGARES MAS VISITADOS POR LOS TURISTAS EXTRANJEROS - 2001

FUENTE: PROMPERÚ – Perfil del Turista Extranjero 2001. ELABORACIÓN: MAXIMIXE.

57

Fuente: Estudio sobre la Tendencia de la Demanda Turística Internacional y de los Segmentos Relevantes para el Cluster Turístico del Cusco (2003). Pág 25. 58 Fuente: Estudio sobre la Tendencia de la Demanda Turística Internacional y de los Segmentos Relevantes para el Cluster Turístico del Cusco (2003). Pág 25.

109

GRÁFICO Nº V.11 CIUDADES O LUGARES MAS VISITADOS POR LOS TURISTAS EXTRANJEROS - 2007 Ciudades y Lugares del Perú más Visitados

Ciudad/país

EE.UU

Chile

Argentina

Inglaterra

Francia

Alemania

Brasil

España

Canadá

Italia

Otros

91% 81% 25% 23% 14% 9% 6% 6% 7% 5% 3% 3% 4% 14%

92% 74% 17% 28% 12% 6% 9% 12% 8% 1% 6% 5% 3% 13%

96% 78% 18% 23% 12% 9% 8% 10% 4% 1% 3% 3% 2% 7%

96% 91% 56% 52% 35% 30% 29% 12% 8% 15% 5% 1% 7% 15%

96% 89% 55% 48% 17% 14% 13% 15% 8% 5% 3% 4% 4% 26%

94% 89% 57% 47% 24% 28% 19% 21% 11% 6% 4% 5% 3% 11%

85% 84% 31% 30% 8% 16% 5% 9% 4% 2% 2% 5% 4% 6%

95% 86% 43% 35% 14% 22% 9% 13% 5% 3% 4% 6% 3% 7%

91% 89% 38% 30% 17% 17% 12% 18% 7% 5% 2% 4% 4% 15%

97% 86% 44% 39% 21% 19% 16% 21% 8% 2% 4% 6% 2% 8%

97% 78% 38% 36% 26% 17% 16% 10% 13% 7% 6% 5% 3% 18%

Lima Cusco Puno (Lago Titicaca) Areq uip a Ica (L. de Nazca) Cañón del Colca Paracas (Islas Ballestas) Huaraz (Callejón de Huaylas) T rujillo Puerto Maldonado Chiclayo (Sipán, Túcume) Cajamarca Iquito s Otros Fuente: BADAT UR

Cidades y Lugares del P erú más Visitados 120%

100%

80%

60%

40%

20%

0% EE.UU

Chile

Argentina

Inglaterra

Francia

Alemania

Brasil

España

Canadá

Italia

Otros

Lima

Cusco

Puno (Lago Titicaca)

Ar equipa

Ica (L. de Nazca)

Cañón del Colca

Paracas (Islas Ballestas)

Huar az (C allejón de H uaylas)

Trujillo

Puerto Maldonado

Chiclayo (Sipán, Túcume)

C ajamarca

Iquitos

Otr os

Fuente: BADAT UR

Ciudades y Lugares del Perú más Visitado s

Ciudad/país L ima Cusco Puno (Lago T iticaca) Arequipa Ica (L. de Nazca) Cañón del Colca Paracas (Islas Ballestas) Huaraz (Callejón de Huaylas) T rujillo Puerto Maldonado Chiclayo (Sipán, Túcume) Cajamarca Iquito s Otros F uente: BADATUR

EE.UU

Chile

Argentina

Inglaterra

Francia

Alemania

Brasil

España

Canadá

Italia

Otros

91% 81% 25% 23% 14% 9% 6% 6% 7% 5% 3% 3% 4% 14%

92% 74% 17% 28% 12% 6% 9% 12% 8% 1% 6% 5% 3% 13%

96% 78% 18% 23% 12% 9% 8% 10% 4% 1% 3% 3% 2% 7%

96% 91% 56% 52% 35% 30% 29% 12% 8% 15% 5% 1% 7% 15%

96% 89% 55% 48% 17% 14% 13% 15% 8% 5% 3% 4% 4% 26%

94% 89% 57% 47% 24% 28% 19% 21% 11% 6% 4% 5% 3% 11%

85% 84% 31% 30% 8% 16% 5% 9% 4% 2% 2% 5% 4% 6%

95% 86% 43% 35% 14% 22% 9% 13% 5% 3% 4% 6% 3% 7%

91% 89% 38% 30% 17% 17% 12% 18% 7% 5% 2% 4% 4% 15%

97% 86% 44% 39% 21% 19% 16% 21% 8% 2% 4% 6% 2% 8%

97% 78% 38% 36% 26% 17% 16% 10% 13% 7% 6% 5% 3% 18%

Cidades y Lugares del Perú más Visitados 120%

100%

80%

60%

40%

20%

0% EE.UU

Chile

Argentina

Inglaterra

Francia

Alemania

Brasil

España

Canadá

Italia

Otros

Lima

Cusco

Puno (Lago Titicaca)

Arequipa

Ica (L. de Nazca)

Cañón del Colca

Par acas (Islas Ballestas)

Huaraz (Callejón de Huaylas)

Trujillo

Puerto M aldonado

Chiclayo (Sipán, Túcume)

Cajamarca

Iquitos

Otr os

F uente: BADATUR

110

La gran mayoría de los visitantes extranjeros (más de 72%) ingresan por el aeropuerto internacional Jorge Chávez, terminal que a su vez sirve de punto de enlace con los demás aeropuertos y/o aeródromos del interior del país. Otros puntos de ingreso de turistas internacionales, aunque de menor importancia, lo constituyen las zonas de Desaguadero (Puno) y Aguas Verdes (Tumbes)59. GRÁFICO Nº V.12

FUENTE: Dirección General de Migraciones y Naturalización –DIGEMIN. ELABORACIÓN: MINCETUR / VMT -Of. General de Investigación y Facilitación Turística.

GRÁFICO Nº V.13

FUENTE: Dirección General de Migraciones y Naturalización. ELABORACIÓN: MINCETUR / VMT -Of. General de Investigación y Facilitación Turística. 59

Fuente: Estudio sobre la Tendencia de la Demanda Turística Internacional y de los Segmentos Relevantes para el Cluster Turístico del Cusco (2003). Pág 25.

111

En los gráficos V.12 y V.13 apreciamos la evolución significativa y tendencia positiva de los visitantes internacionales hacia nuestro país. Durante el periodo 2002-2007, existe una tendencia estable del número de visitantes internacionales, el año 2007 refleja importantes tasas de crecimiento de visitas respecto al año 2006. Mes a mes puede apreciarse un importante crecimiento del numero de visitas hacia nuestro país (Ver GRÁFICO NºV.13).

5.2

EVOLUCIÓN

DEL

FLUJO

TURÍSTICO

INTERNACIONAL HACIA EL PERÚ (2006-2007)60 5.2.1 LOS TURISTAS EXTRANJEROS EN EL PERÚ

En setiembre del año en curso, llegaron al país por todas las fronteras 146,760 turistas extranjeros, apreciándose un crecimiento de 11.0% en relación a lo registrado en setiembre del año anterior. En el período comprendido entre los meses de enero y setiembre del 2007, se contabilizó la llegada de 1’345,265 turistas extranjeros, superando en 9.8% a la cifra alcanzada en similar lapso del año 2006. CUADRO Nº V.1

P/ Cifra preliminar. FUENTE: DIGEMIN. ELABORACIÓN: MINCETUR/VMT-OGIFT. 60

Tomado de MINCETUR: Perú: Indicadores de Turismo-Setiembre 2007. Págs: 1 - 17.

112

CUADRO Nº V.2 PERU: Enero 1997 - Diciembre 2006 LLEGADA DE VISITANTES INTERNACIONALES POR AEROPUERTO INTERNACIONAL JORGE CHAVEZ TOTAL

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

433 455

454 809

528 299

574 123

566 916

592 188

620 375

741 264

881 761

907 877

Enero

34 404

33 430

39 178

41 367

42 042

41 385

42 758

47 364

62 663

67 141

Febrero

31 600

31 945

36 441

43 828

41 944

42 074

43 237

50 833

61 095

65 702

Marzo

35 034

31 637

40 833

46 743

44 407

49 557

45 686

57 202

74 345

74 139

Abril

29 640

32 426

34631

43 701

41 820

41 301

46 576

56 225

65 267

73 231

Mayo

29 507

33 408

38 687

41 764

41 504

46 109

46 698

54 795

68 820

71 127

Junio

35 416

38 091

44 629

51 361

53 762

53 551

55 083

66 176

77 602

78 573

Julio

45 434

49 331

60 007

62 938

65 491

65 223

68 969

85 813

97 779

96 257

Agosto

42 432

44 707

54 104

55 000

54 973

57 854

59 615

67 123

81 935

82 065

Setiembre

33 940

37 120

45 205

47 424

43 247

47 295

50 919

58 298

74 280

74 653

Octubre

37 762

39 726

45 952

48 190

45 780

49 478

52 920

63 383

73 819

79 074

Noviembre

36 659

39 446

43 684

43 258

44 225

46 999

53 192

64 727

70 552

72 484

Diciembre

41 627

43 542

44 948

48 549

47 721

51 362

54 722

69 325

73 604

73 431

FUENTE: Ministerio de Comercio Exterior y Turismo (MINCETUR)/ Dirección General de Migraciones-DIGEMIN/ Puesto de Control: AEROPUERTO INTERNACIONAL JORGE CHAVEZ ELABORACIÓN: Propia a partir de los datos de MINCETUR / Dirección General de Migraciones-DIGEMIN.

113

GRÁFICO Nº V.14

P/ CIFRA PRELIMINAR. FUENTE: DIGEMIN. ELABORACIÓN: MINCETUR/VMT-OGIFT.

CUADRO Nº V.3

P/ Cifra preliminar. FUENTE: MININTER - Dirección General de Migraciones y Naturalización (DIGEMIN). ELABORACIÓN: MINCETUR/VMT-Of. General de Investigación y Facilitación Turística.

114

5.2.2 TURISTAS EXTRANJEROS EN EL PERÚ POR LUGAR DE INGRESO En el período enero-setiembre del 2007, la entrada de los turistas extranjeros al territorio peruano, se produjo principalmente por el A.I. Jorge Chávez (57% de los turistas), Santa Rosa-Tacna (26%), Aguas Verdes- Tumbes (6%), Desaguadero (5%) y Kasani (3% de los turistas) en Puno, entre otros. GRÁFICO Nº V.15

P/ Cifra preliminar FUENTE: DIGEMIN ELABORACIÓN: MINCETUR/VMT-OGIFT

5.2.3 ARRIBO MENSUAL DE TURISTAS EXTRANJEROS AL AEROPUERTO INTERNACIONAL JORGE CHÁVEZ.-

En setiembre ingresaron por este aeropuerto 87,944 visitantes internacionales, de los cuales 86,368 fueron turistas extranjeros no residentes, cifra que, comparada a los arribos de setiembre del año pasado, mostró un incremento de 17.8%. 115

En lo que va del año 2007, se ha registrado la llegada de 766,003 turistas extranjeros por este aeropuerto, significando un crecimiento de 14.2% respecto al período enero-setiembre del año 2006. GRÁFICO Nº V.16

P/ Cifra preliminar. FUENTE: DIGEMIN. ELABORACIÓN: MINCETUR/VMT-OGIFT.

116

5.3.- RECURSOS TURÍSTICOS VISITADOS 5.3.1.- VISITANTES A LA CIUDADELA DE MACHU PICCHU

En el mes de setiembre del presente año (2007), llegaron al Santuario Histórico de Machu Picchu 67,884 visitantes mostrando un incremento de 10.8% respecto a las visitas realizadas en igual mes del 2006, observándose una mayor asistencia tanto de nacionales como de extranjeros en 16.7% y 8.3%, respectivamente.

En el período enero-setiembre del 2007, la cantidad de visitantes al santuario, que incluye la ciudad y los caminos inca, alcanzó 561,259 personas mostrando una evolución positiva de 12.9% respecto a similar periodo del año 2006.

CUADRO Nº V.4

P/ Cifra preliminar. FUENTE: DIGEMIN. ELABORACIÓN: MINCETUR/VMT-OGIFT.

GRÁFICO Nº V.17

117

FUENTE: INC-CUSCO. ELABORACIÓN: MINCETUR/VMT-OGIFT.

GRÁFICO Nº V.18 VISITANTES NACIONALES Y VISITANTES EXTRANJEROS A LA CIUDADELA DE MACHU PICCHU

118

FUENTE: INC – CUSCO. ELABORACIÓN: MINCETUR/VMT-OGIFT.

5.3.2.- VISITANTES A LA FORTALEZA DE KUÉLAP

En setiembre del 2007, visitaron Kuélap 1,431 personas, observándose una ligera disminución de 0.7% en relación a similar mes del año anterior, producto del menor número de visitantes nacionales que acudieron a este lugar (que representan el 67% del total) en 3.1%; por el contrario, la afluencia de extranjeros se incrementó en 5.5%. En lo que va del presente año se registraron 10,241 visitas a la fortaleza, superando en 26.9% a las visitas realizadas en el periodo enero-setiembre del año 2006. CUADRO Nº V.5

FUENTE: AUTOCOLCA ELABORACIÓN: MINCETUR/VMT – OGIFT

GRÁFICO Nº V.19

119

FUENTE: INC-AMAZONAS ELABORACIÓN: MINCETUR/VMT-OGIFT

GRÁFICO Nº V.20 VISITANTES NACIONALES Y VISITANTES EXTRANJEROS A LA FORTALEZA DE KUÉLAP

120

FUENTE: INC – AMAZONAS. ELABORACIÓN: MINCETUR/VMT-OGIFT.

5.3.3.- VISITANTES AL VALLE DEL COLCA

En el transcurso del mes de setiembre, acudieron al Valle del Colca 11,833 visitantes, disminuyendo ligeramente en 1.1% respecto a las visitas realizadas en setiembre del año pasado.

Este resultado negativo obedece principalmente al menor número de visitantes extranjeros que descendió en 3.4% (representa el 77% del total de visitantes), mientras que la cantidad de nacionales se incrementó en 12.5%.

Durante el período acumulado enero-setiembre, se observa una evolución positiva en la llegada de visitantes que totalizó 91,358, cifra que supera en 5.1% a la cantidad registrada en el mismo periodo del año 2006.

CUADRO Nº V.6

FUENTE: INC - CUSCO

121

ELABORACIÓN: MINCETUR/VMT – OGIFT

GRÁFICO Nº V.21

FUENTE: AUTOCOLCA- AREQUIPA. ELABORACIÓN: MINCETUR/VMT – OGIFT.

GRÁFICO Nº V.22 VISITANTES NACIONALES Y VISITANTES EXTRANJEROS AL VALLE DEL COLCA

122

123

124

FUENTE: AUTOCOLCA-AREQUIPA. ELABORACIÓN: MINCETUR/VMT – OGIFT.

5.3.4.-

VISITANTES

AL

PARQUE

ARQUEOLÓGICO

DE

CHOQUEQUIRAO En el mes de setiembre, llegaron a Choquequirao 862 visitantes que, comparado a lo registrado en setiembre del año 2006, muestra un crecimiento de 13.4%. Asimismo, el número de visitantes nacionales y de 125

extranjeros mostró una evolución positiva del orden de 14.6% y 12.0%, respectivamente. En el período acumulado enero-setiembre 2007 la afluencia a este parque arqueológico alcanzó los 6,487 visitantes, incrementándose en 12.6% frente a las visitas realizadas en el mismo periodo del año 2006. CUADRO Nº V.7

FUENTE: INC – CUSCO. ELABORACIÓN: MINCETUR/VMT – OGIFT.

GRÁFICO Nº V.23

FUENTE: INC-CUSCO ELABORACIÓN: MINCETUR/VMT - OGIFT

GRÁFICO Nº V.24 VISITANTES NACIONALES Y VISITANTES EXTRANJEROS AL PARQUE ARQUEOLÓGICO DE CHOQUEQUIRAO

126

FUENTE: INC – CUSCO. ELABORACIÓN: MINCETUR/VMT-OGIFT.

5.3.5.- VISITANTES AL MUSEO NACIONAL DE SICÁN

En el transcurso del mes de setiembre del 2007, asistieron a Sicán 4,638 visitantes, disminuyendo en 3.0% respecto al mismo mes del año pasado, como consecuencia del menor número visitantes nacionales (84% del total de visitantes) disminuyendo en 4.7%; en tanto la visita de extranjeros se incrementó en 15.9%, sin embargo este comportamiento

127

favorable no pudo evitar el resultado negativo que muestra el mes bajo análisis.

En lo que va del año 2007, el Museo Nacional de Sicán recibió 28,292 visitantes descendiendo en 7.9% en comparación a la cifra registrada entre enero y setiembre del 2006. CUADRO Nº V.8

FUENTE: UNIDAD EJECUTORA 111 NAYLAMP – LAMBAYEQUE. ELABORACIÓN: MINCETUR/VMT – OGIFT.

GRÁFICO Nº V.25

128

FUENTE: UNIDAD EJECUTORA 111 NAYLAMP - LAMBAYEQUE ELABORACIÓN: MINCETUR/VMT - OGIFT

GRÁFICO Nº V.26 VISITANTES NACIONALES Y VISITANTES EXTRANJEROS AL MUSEO NACIONAL DE SICÁN

FUENTE: UNIDAD EJECUTORA 111 NAYLAMP – LAMBAYEQUE. ELABORACIÓN: MINCETUR/VMT – OGIFT.

5.3.6.- VISITANTES AL MUSEO TUMBAS REALES DE SIPÁN

En setiembre del presente año, el número de visitantes que llegaron a este museo fue de 13,866 mostrando un crecimiento de 1.8% respecto al mismo mes del 2006. La afluencia de visitantes nacionales (85% del total 129

de visitantes) se redujo en 3.1%, mientras que la de extranjeros experimentó un significativo incremento de 44.6%.

En el período comprendido entre los meses de enero y setiembre del 2007 el número total de visitantes a este museo alcanzó la cifra de 104,051 superando en 4.0% a la cantidad registrada en el mismo período del año pasado. CUADRO Nº V.9

FUENTE: UNIDAD EJECUTORA 111 NAYLAMP - LAMBAYEQUE ELABORACIÓN: MINCETUR/VMT - OGIFT

GRÁFICO Nº V.27

FUENTE: UNIDAD EJECUTORA 111 NAYLAMP – LAMBAYEQUE. ELABORACIÓN: MINCETUR/VMT – OGIFT.

GRÁFICO Nº V.28 VISITANTES NACIONALES Y VISITANTES EXTRANJEROS AL MUSEO TUMBAS REALES DE SIPÁN

130

FUENTE: UNIDAD EJECUTORA 111 NAYLAMP – LAMBAYEQUE. ELABORACIÓN: MINCETUR/VMT – OGIFT.

5.3.7.- VISITANTES AL COMPLEJO ARQUEOLÓGICO DE CARAL En el mes de setiembre del 2007, llegaron a la ciudad Sagrada de Caral 4,279 visitantes entre nacionales y extranjeros, mostrando un fuerte incremento de 30.9% respecto a las visitas realizadas en igual mes del año pasado. En el transcurso de los meses de enero y setiembre, Caral fue visitada por 30,827 personas, mostrando una evolución positiva, equivalente a un crecimiento de 51.6% en comparación con el mismo período del año 2006. 131

CUADRO Nº V.10

FUENTE: PROYECTO ESPECIAL ARQUEOLÓGICO CARAL-SUPE. ELABORACIÓN: MINCETUR/VMT – OGIFT.

GRÁFICO Nº V.29

FUENTE: PROYECTO ESPECIAL ARQUEOLÓGICO CARAL-SUPE ELABORACIÓN: MINCETUR/VMT - OGIFT

5.4.- PRINCIPALES MERCADOS EMISORES DE TURISMO HACIA EL PERÚ61 Tomando como punto de referencia los más importantes mercados emisores de turistas hacia el Perú, PromPerú puso a disposición las principales características demográficas y socioeconómicas , así como los rasgos más saltantes dentro de la conducta de viaje, que definen a los

61

Fuente: BADATUR/ Perfil del Turista Extranjero (2007).

132

visitantes provenientes de diez países: Alemania, Argentina,, Brasil, Canadá, Chile, Estados Unidos, España, Francia, Inglaterra e Italia.. PromPerú concluye, que dentro de los principales atractivos que motivaron el venir al Perú son Machu Picchu, el Lago Titicaca y las Líneas de Nazca (78%) y que el tipo de turismo realizado es básicamente el histórico-arqueológico y cultural. Alemania: La residencia de los turistas que provienen de Alemania son de Baviera (16%), Hesse (16%) y Berlín. La mayor parte son hombres (56%), entre los 25 y 34 años (37%), profesionales (57%) y estudiantes (17%), realizan mayormente turismo histórico-cultural (98%) y ecoturismo (73%). Sus ingresos familiares netos en promedio ascienden a US$ 55,473, permanecen en el Perú 15 días y registran un gasto individual de viaje de US$ 932.00. El 37% indicó que si tiene intención de regresar al Perú. Argentina: Los turistas residentes en Argentina que eligen el Perú como destino turístico, provienen en su mayoría de Buenos Aires (66%). La mayor parte son hombres (65%), entre los 23 y 34 años (40%), profesionales (70%) y estudiantes (15%) y realizan turismo históricocultural (96%) y ecoturismo (48%). En promedio sus ingresos familiares netos ascienden a US$ 50,678, permanecen en Perú 10 días y registran un gasto individual

de viaje de US$ 1,006.00. El 57% indicó que

definitivamente si tiene intención de regresar al Perú. Brasil: Los Turistas de Brasil que visitan el Perú residen principalmente en Sao Paulo (44%) y Río de Janeiro (25%). La mayor parte son hombres (70%), entre los 25 y 34 años (41%), profesionales (68%) y estudiantes 133

(15%) y realizan turismo histórico-cultural (98%) y ecoturismo (64%). En promedio sus ingresos familiares netos ascienden a US$ 48,758, permanecen en Perú 9 días y registran un gasto individual de viaje de US$ 848. El 42% indicó

que definitivamente si tiene intención de

regresar al Perú.

Canadá: Los Turistas residentes en Canadá provienen en mayor parte de los estados de Notario (21%), Québec (15%) y British Columbia (33%). La mayor parte son hombres (54%) entre los 25 y 34 años (43%), profesionales (65%) y estudiantes (15%) y realizan turismo históricocultural (97%) y ecoturismo (65%). En promedio sus ingresos familiares netos ascienden a US$ 66,295, permanecen en el Perú 14 días y registran un gasto individual de viaje de US$ 767.00. El 49% indicó tener la intención de regresar al Perú. Chile: Los Turistas residentes en Chile que vienen al Perú viven en su mayoría en Santiago (71%). La mayor parte son hombres (61%), entre los 25 y 34 años (41%), profesionales (70%) y estudiantes (14%) y realizan turismo histórico-cultural (97%) y ecoturismo (44%). En promedio sus ingresos familiares netos ascienden

a US$ 47,000,

permanecen en el Perú 10 días y registran un gasto individual de viaje de US$ 1,014.00. El 51% indicó su intención de regresar al Perú. España: Los Turistas procedentes de España que arriban al Perú residen sobre todo en Madrid (39%) y Barcelona (27%). La mayor parte son hombres (66%), entre los 25 y 34 años (40%), profesionales (76%) y estudiantes (10%) y realizan turismo histórico-cultural (99%) y 134

ecoturismo (72%). En promedio sus ingresos familiares netos ascienden a US$ 49,085, permanecen en el Perú 11 días y registran un gasto individual de viaje de US$ 1,023.00. El 32% indicó que definitivamente si tiene intención de regresar al Perú.

Estados Unidos: California (18%), Florida (13%) New york (12%) son los tres principales estados emisores de turistas residentes en Estados Unidos que vienen al Perú. La mayor parte son hombres (61%) entre los 25 y 34 años (35%), profesionales (63%) y estudiantes (9%) y realizan turismo histórico-cultural (97%) y ecoturismo (49%). En promedio sus ingresos netos familiares ascienden a US$ 72,022, permanecen en el Perú 12 días y registran un gasto individual de viaje de US$ 1,225.00. El 35% indicó que si tiene intención de regresar al Perú. Francia: Los turistas que arriban de Francia residen principalmente en París (44%). La mayor parte son hombres (60%) entre los 25 y 34 años (27%), profesionales (67%) y estudiantes (8%) y realizan turismo histórico-cultural (98%) y ecoturismo (73%). En promedio, sus ingresos familiares netos ascienden a US$ 52,529, permanecen en el Perú 13 días y registran un gasto individual de viaje de US$ 1,225.00. El 35% indicó que si tiene intención de regresar al Perú. Inglaterra: Los turistas residentes en Inglaterra que eligen al Perú como destino turístico residen en mayor proporción en Londres 38%. La mayor parte son hombres (54%) entre los 25 y 34 años (34%), profesionales (62%) y estudiantes (14%) y realizan turismo histórico-cultural (100%), 135

ecoturismo (79%) y turismo de aventura (37%). En promedio sus ingresos familiares netos ascienden a US$ 51,482, permanecen en el Perú 17 días y registran un gasto individual de viaje de US$ 929.00. El 32% indicó que definitivamente si tiene intención de regresar al Perú.

Italia: Roma (25%), Florencia (12%) y Venecia (10%) son las tres principales ciudades emisoras de los turistas residentes en Italia que visitan al Perú. La mayor parte son hombres (69%) entre los 25 y 34 años (40%), profesionales (74%) y estudiantes (11%) y realizan turismo histórico-cultural (99%) y ecoturismo (72%). En promedio sus ingresos familiares netos ascienden a US$ 54,049, permanecen en el Perú 11 días y registran un gasto individual de viaje de US$ 1,037.00. El 38% indicó que tiene intención de regresar al Perú. CUADRO Nº V.11 LOS QUINCE PRIMEROS PAÍSES GENERADORES DE TURISMO EMISOR HACIA EL PERÚ (AÑO 2007)

Fuente: BADATUR Elaboración: BADATUR 136

CAPITULO VI ANÁLISIS DE LOS DETERMINANTES DEL FLUJO TURÍSTICO INTERNACIONAL HACIA EL PERÚ

6.1 ESPECIFICACIÓN DEL MODELO En este trabajo se estima el flujo turístico internacional hacia el Perú durante el período de 1997:01-2007:12. Siguiendo el modelo de Angel Alcaide (1964); el modelo a estimar es: FTI t = α O + α1 * IPUSAt + α 2 * FTI t −1 + α 3 * LOG ( PBIPERU t ) + α 4 * CSOC + α 5 * TCRM t + α 6 * ESTAC + µt

Donde: FTIt: Flujo turístico internacional hacia el Perú (Número de turistas llegados a Perú en el mes t (Fuente: MINCETUR) IPUSAt: Ingreso Personal de los Estados Unidos en el mes t (Fuente: NIPA) FTIt-1: Flujo turístico internacional de un período anterior hacia el Perú (Número de turistas llegados a Perú en el mes t-1) LOG (PBIPERUt): Variación porcentual del Producto Bruto Interno Real Mensual del Perú. (Fuente: INEI) CSOC: Variable Dummy (Contexto Social) 137

TCRMt: Tipo de Cambio Real Multilateral en el mes t (Fuente: BCRP) ESTAC: Variable de estacionalidad (Introducida al Modelo como Variable Dummy) Datos mensuales: series de tiempo 1997:01-2007:12 El modelo a estimar; es un modelo de carácter macroeconómico, dado que considera el flujo de todos los visitantes internacionales hacia nuestro país, es decir se cuantifica el número de visitantes internacionales hacia todo el Perú, más no de un sector o región específico (a).

El modelo presenta la propiedad de ser: un modelo dinámico, incluyendo así el rezago de la variable endógena. Dicha característica es importante para la verificación de las condiciones de estabilidad del mismo.

El problema económico que busca resolverse en la presente investigación, es la cuantificación y determinación de las principales variables macroeconómicas que influyen significativamente en las decisiones de turismo de nuestros visitantes internacionales y asimismo establecer implicancias de política económica que orienten y dinamicen el sector Turismo de nuestra economía.

Dentro de los supuestos del modelo a estimar se tiene:

•

Considerar como variable proxy del PBI mundial: el ingreso Personal de los Estados Unidos, por ser los Estados Unidos el principal país emisor de turistas hacia nuestro país. Asimismo 138

debido al carácter de disponibilidad de datos se utiliza dicha variable proxy por ajustarse

la frecuencia de los datos del

modelo: datos de carácter o frecuencia mensual.

•

Respecto al tipo de cambio real se considera el tipo de cambio real multilateral con el objetivo de evaluar el impacto del coste relativo de nuestros bienes respecto a los bienes extranjeros sobre el flujo turístico internacional del país de destino, en este caso Perú. Utilizamos el tipo de cambio real multilateral ya que el modelo econométrico de la presente investigación evaluará el flujo turístico internacional como un todo, es decir el número total de visitantes internacionales hacia el Perú, sin distinguir país o región de procedencia.

Dentro de las limitantes del modelo se tiene:

•

La interpretación de los resultados sobre una base de datos agregada, la cual presenta una pequeña debilidad: la existencia de una diferencia significativa, entre el comportamiento global de todos los turistas y el comportamiento de los turistas por segmentos (País o Región de Procedencia). El análisis de esta investigación se realiza sobre la base de un modelo agregado más no desagregado, debido a la disponibilidad de datos.

139

Respecto a las ventajas de nuestro modelo, fundamentalmente tenemos:

•

La deducción práctica de implicancias de política económica para el sector turismo, utilizando como herramienta de investigación: el análisis econométrico. A través del contraste de las hipótesis planteadas en la investigación y los resultados obtenidos en la estimación del modelo, se derivarán las políticas económicas fundamentales que orienten y dinamicen dicho sector. Es a través de la econometría como se logran desarrollar modelos que pueden ayudar a explicar los fenómenos económicos, y en este caso en particular hemos hecho uso de esa disciplina para construir un modelo econométrico que sirva para explicar la presente variable en estudio: Flujo Turístico Internacional hacia el Perú. He allí la importancia y ventaja de utilizar esta potente herramienta de investigación.

Finalmente, respecto a las desventajas del modelo fundamentalmente citamos: •

El carácter proxy de la variable: PBI Mundial la cual es sustituida por el Ingreso Personal de los Estados Unidos, debido a la disponibilidad de datos mensuales y por ser los Estados Unidos el 140

principal mercado emisor de turistas hacia nuestro país, en los últimos años.

•

El análisis de los resultados, sobre una base de datos agregada. Dado que en la evidencia empírica de nuestro trabajo de investigación citamos la diferencia significativa entre los resultados de un modelo agregado y desagregado 62, debe tenerse en cuenta que el comportamiento de todos los turistas en su conjunto

difiere

significativamente

del

comportamiento

individual de los mismos (Por país o región de procedencia), sin embargo para efectos prácticos de nuestra investigación nos concentraremos en un análisis de carácter agregado, buscando fundamentalmente,

establecer

y

analizar

los

principales

determinantes del flujo turístico internacional hacia nuestro país. •

Ambas desventajas coinciden en un punto fundamental: la disponibilidad de datos. La presente investigación es un segundo intento después de Chacaltana (1999), la cual sobre los supuestos y limitantes establecidas, dará luz de las principales variables macroeconómicas

que

influyen

significativamente

en

las

decisiones de turismo de nuestros visitantes internacionales y asimismo establecer implicancias de política económica que orienten y dinamicen el sector Turismo de nuestra economía. 62

Véase: MANTERO, Rafael; PERELMUTER, Nicole y SUEIRO, Ignacio (2004) Determinantes Económicos del Turismo Receptivo en Uruguay: Aporta Información Relevante un Análisis Desagregado. Centro de Investigaciones Económicas. CINVE Uruguay. Págs: 1- 49.

141

Como es sabido, todo modelo esta formado por dos tipos de variables: Una variable dependiente y un conjunto de variables independientes. Estudiemos en cada caso cuales han sido las variables seleccionadas.

LA VARIABLE DEPENDIENTE

Flujo turístico internacional hacia el Perú (FTI)

Para la determinación de la variable dependiente, encargada de recoger el concepto de flujo turístico internacional, se ha optado por utilizar la llegada mensual de pasajeros procedentes del extranjero por vía aérea al aeropuerto internacional Jorge Chávez, dato recogido por el Ministerio de Comercio Exterior y Turismo (MINCETUR).

El flujo turístico internacional esta sujeto a una marcada estacionalidad, para efectos prácticos debería desestacionalizarse la variable, sin embargo no lo haremos63 y consideraremos dicha estacionalidad haciendo uso de las variables Dummy.

63

Una característica destacada del turismo es su elevada estacionalidad, motivo por el cual no desestacionalizaremos la serie y conservaremos dicha propiedad, cuantificándola a través de variables Dummy, de tal manera analicemos los resultados obtenidos sobre la serie original, con sus características naturales, siendo en este caso una característica natural del turismo: su estacionalidad.

142

GRÁFICO Nº VI.1 Evolución de la Llegada de Turistas Internacionales 1997:01-2007:12 120000 100000 80000 60000 40000 20000 97

98

99

00

01

02

03

04

05

06

FTI

FUENTE: Ministerio de Comercio Exterior y Turismo (MINCETUR) ELABORACIÓN: Propia

LAS VARIABLES INDEPENDIENTES

La variable Renta (Ingreso Personal de los Estados Unidos). (IPUSA). Para su construcción sería deseable contar con el Producto Bruto Interno Mundial, la falta de disponibilidad de esta magnitud (De carácter mensual) nos obliga a utilizar el Ingreso Personal de los Estados Unidos, dicha variable es escogida como variable Proxy del PBI Mundial por ser los Estados Unidos el mayor emisor de turistas hacia el Perú. La variable renta (PBI Mundial, Ingreso Personal), está, ampliamente utilizada en estudios similares del flujo turístico internacional.

143

07

GRÁFICO Nº VI.2 Ingreso Personal de los Estados Unidos 1997:01-2007:12 12000 11000 10000 9000 8000 7000 6000 97

98

99

00

01

02

03

04

05

06

IPUSA

FUENTE: National Income and Product Accounts (NIPA) www.economagic.com/nipa.htm ELABORACIÓN: Propia

La variable Flujo de Turistas Internacionales de un período anterior. Por representar una influencia promocional

positiva sobre el número de turistas del año actual.

La variable Variación Porcentual del Producto Bruto Interno

Nacional (LOG (PBIPERU)). Por indicar el desempeño de la actividad económica del país y por ende representar el panorama económico para los turistas visitantes, así estos observan el contexto económico del país y por ende deciden visitar o no visitar nuestro país.

144

07

GRÁFICO Nº VI.3 Variación Porcentual del Producto Bruto Interno Nacional 1997:01-2007:12 9.8 9.7 9.6 9.5 9.4 9.3 9.2 9.1 9.0 97

98

99

00

01

02

03

04

05

06

07

LOG(PBIPERU)

FUENTE: Instituto Nacional de Estadística e Informática del Perú (INEI) ELABORACIÓN: Propia

La variable Contexto Social (CSOC). Variable Dummy

(Contexto Social). Esta variable es importante, en ella representamos el contexto social de la economía, pues no solo son importantes las variables de carácter económico, sino también las de carácter social.

Para el contexto social hemos tomado como base dos periodos: De

1997:01-2000:12………………..Contexto

Social

Favorable (Aquí la variable Dummy toma el valor de CSOC=0) De

2001:01-2007:12………………..

Contexto

Social

Desfavorable Aquí la variable Dummy toma el valor de CSOC=1)

145

El criterio a considerar en el contexto social han sido los paros, huelgas existentes en el periodo de análisis, así en el primer periodo los paros y las manifestaciones de huelga fueron escasas a pesar del contexto político existente en dichos años, sin embargo en el último período estos han predominado

significativamente

desde

el

gobierno

del

presidente Alejandro Toledo en adelante. Consideramos

los

paros

y

huelgas

como

variable

fundamental dado que estas influyen significativamente en las decisiones del turista, además de ello en los últimos años dichos

paros

y

manifestaciones

han

afectado

a

los

principales recursos turísticos.

Debemos tener en cuenta que nuestra variable Dummy está considerando el contexto social más no político, y una Proxy a ello son los paros y huelgas sociales presentadas durante el período de análisis.

La variable Tipo de Cambio Real Multilateral (TCRM).El tipo de cambio real es la cantidad de bienes nacionales que se requieren para adquirir un bien extranjero. Es decir, si el tipo de cambio real es alto significa que se requieren muchos bienes nacionales para adquirir un bien extranjero o dicho de otra forma, se requieren pocos bienes extranjeros para adquirir un bien nacional. En este caso el tipo de

146

cambio real esta depreciado, los bienes nacionales son baratos. Entonces el motivo de incluir el tipo de cambio es esencialmente considerar el papel del coste relativo de los bienes de los países de origen y el país visitado, sobre el flujo turístico internacional del país de destino, en este caso Perú. En nuestro modelo consideramos el Índice de Tipo de Cambio Real Multilateral por su disponibilidad mensual y por medir el costo relativo de los bienes de Perú respecto a los de otros países o viceversa.

GRÁFICO Nº VI.4 Indice de Tipo de Cambio Real Multilateral 1997:01-2007:12 110 105 100 95 90 85 97

98

99

00

01

02

03

04

05

06

TCRM

FUENTE: Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) ELABORACIÓN: Propia

La variable estacionalidad (ESTAC). Una característica destacada

del turismo es su estacionalidad, con incrementos importantes en la 147

07

temporada alta y viceversa. La estacionalidad del flujo turístico internacional es consecuencia del clima, las vacaciones escolares, los hábitos del turismo de masas, las fiestas religiosas, etc. Se realizó un análisis gráfico de la serie encontrándose que en los meses de enero y abril el flujo turístico internacional es decreciente, mientras que en los meses de junio, julio y octubre existe un alza considerable del flujo turístico internacional hacia el Perú.

La variable ESTAC tomara los siguientes valores:

1 en el mes indicado y 0 en los meses restantes, el eviews_5.0 nos permite simplificar el trabajo de crear las variables Dummy a través del comando @seas. Entonces: Para el mes de enero la variable será: @seas(1), con 1 para el mes de enero y 0 en los demás meses, de todo el periodo de análisis 1997:012007:12. Para el mes de abril la variable será: @seas(4), con 1 para el mes de abril y 0 en los demás meses, de todo el periodo de análisis 1997:01-2007:12. Para el mes de junio la variable será: @seas(6), con 1 para el mes de junio y 0 en los demás meses, de todo el periodo de análisis 1997:012007:12. Para el mes de julio la variable será: @seas (7), con 1 para el mes de julio y 0 en los demás meses, de todo el periodo de análisis 1997:01-2007:12.

148

Para el mes de octubre la variable será: @seas(10), con 1 para el mes de octubre y 0 en los demás meses, de todo el periodo de análisis 1997:012007:12. GRÁFICO Nº VI.5 Análisis de Estacionalidad Líneas Juntas FTI by Season 120000 Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec

100000 80000 60000 40000 20000 97

98

99

00

01

02

03

04

05

06

07

FUENTE y ELABORACIÓN: Propia utilizando EVIEWS 5.0

Como se observa en el GRÁFICO Nº VI.5, existe estacionalidad en el flujo turístico internacional. Siendo esta considerablemente creciente en los meses de junio, julio y octubre y considerablemente decreciente en los meses de enero y abril.

GRÁFICO Nº VI.6 149

Análisis de Estacionalidad Líneas Separadas FTI by Season 120000 100000 80000 60000 40000 20000

Jan Feb Mar Apr May Jun Jul FTI

Aug Sep Oct Nov Dec

Means by Season

FUENTE y ELABORACIÓN: Propia utilizando EVIEWS 5.0

En el GRÁFICO VI.6, apreciamos de manera más clara la estacionalidad de la serie. Puede observarse que esta es totalmente creciente en el mes de julio, siguiéndole los meses de junio y octubre respectivamente, asimismo en los meses de enero y abril el flujo turístico internacional muestra considerables bajadas.

150

6.2 ESTIMACIÓN DEL MODELO

Una vez identificadas las variables del modelo procedemos a la estimación del mismo. Para ello utilizamos el Software Eviews 5.0 y aplicamos método de Mínimos Cuadrados Ordinarios.

No debemos olvidar que el modelo estimado es un modelo de variable endógena rezagada, el rezago del flujo turístico internacional, puede deteriorar la eficiencia de los estimadores por ocasionar autocorrelación y asimismo dañar la propiedad de consistencia debido a que ahora una de las variables predeterminadas es la variable endógena rezagada.

Para efectos de la estimación solo presentamos los resultados del CUADRO Nº VI.1, dado que en el siguiente apartado se realizara la evaluación:

económica,

estadística

respectivamente.

151

y

econométrica

del

modelo

Los resultados obtenidos son: CUADRO Nº VI.1 ESTIMACIÓN DEL MODELO Dependent Variable: FTI Method: Least Squares Date: 05/23/09 Time: 21:03 Sample (adjusted): 1997M02 2007M12 Included observations: 131 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic C -173128.0 52300.95 -3.310226 IPUSA 5.615878 1.082737 5.186744 FTI(-1) 0.458888 0.040563 11.31302 LOG(PBIPERU) 16853.50 5933.233 2.840526 CSOC -3278.684 1066.798 -3.073386 TCRM -40.77564 84.56566 -0.482177 @SEAS(1) -3564.682 1169.263 -3.048658 @SEAS(4) -3897.775 1105.342 -3.526307 @SEAS(6) 6607.816 1114.872 5.926974 @SEAS(7) 17692.38 1083.224 16.33307 @SEAS(10) 2746.440 1084.526 2.532386 R-squared 0.967663 Mean dependent var Adjusted R-squared 0.964969 S.D. dependent var S.E. of regression 3325.296 Akaike info criterion Sum squared resid 1.33E+09 Schwarz criterion Log likelihood -1242.456 F-statistic Durbin-Watson stat 2.071552 Prob(F-statistic)

152

Prob. 0.0012 0.0000 0.0000 0.0053 0.0026 0.6306 0.0028 0.0006 0.0000 0.0000 0.0126 55886.39 17766.47 19.13674 19.37817 359.0949 0.000000

FUENTE Y ELABORACIÓN: Propia a partir de los resultados obtenidos el modelo econométrico, utilizando EVIEWS 5.0

153

CUADRO Nº VI.2 REPRESENTACIÓN ESTÁNDAR DEL MODELO FTI t = α O + α1 * IPUSAt + α 2 * FTI t −1 + α 3 * LOG ( PBIPERU t ) + α 4 * CSOC + α 5 * TCRM t + α 6 * ESTAC + µ t FTI = -173127.9603 + 5.615877529*IPUSA + 0.4588875322*FTI(-1) + 16853.49971*LOG(PBIPERU) - 3278.683663*CSOC - 40.77564128*TCRM - 3564.681983*@SEAS(1) - 3897.775407*@SEAS(4) + 6607.816219*@SEAS(6) + 17692.38092*@SEAS(7) + 2746.439571*@SEAS(10)

σαi=

(52300.95)

(1.082737)

(1169.263)

t αi=

(0.040563)

(5933.233)

(1105.342)

(-3.310226)

(5.186744)

(-3.048658)

(-3.526307)

(1066.798)

(1114.872)

(1083.224)

(11.31302) (5.926974)

T = 131

154

(1084.526)

(2.840526) (16.33307)

R 2 = 0.967663

(84.56566

(-3.073386) (2.532386)

DW = 2.071552

(-0.482177)

)

FUENTE Y ELABORACIÓN: Propia a partir de los resultados obtenidos el modelo econométrico, utilizando EVIEWS 5.0

155

6.3 EVALUACIÓN DEL MODELO 6.3.1 EVALUACIÓN ECONÓMICA

En esta sección verificamos el cumplimiento de las hipótesis planteadas en el trabajo de investigación, así encontramos que durante el período de 1997:01-2007:12, todas las variables explicativas del modelo cumplen con las hipótesis planteadas en el trabajo de investigación, excepto el tipo de cambio real el cual muestra un impacto negativo sobre el flujo turístico internacional hacia el Perú. Sin embargo se confirma la relación positiva entre la variable Ingresos de los Estados Unidos y el flujo turístico internacional hacia el Perú, la influencia promocional de los turistas de un período anterior ( ello por el signo positivo del parámetro de la variable flujo turístico rezagado un mes), y asimismo se confirma la influencia positiva de la actividad económica nacional sobre los visitantes internacionales, esto nos da un indicio de que la mejora de la actividad económica nacional se está traduciendo en un mayor volumen de turistas internacionales hacia el Perú.

Respecto al contexto social el impacto es negativo, es decir nuestro contexto social en algunos períodos ha influido negativamente, reduciéndose el número de visitantes internacionales hacia nuestro país.

156

Finalmente respecto la estacionalidad del flujo turístico internacional hacia el Perú, se ha encontrado que para los meses de enero y abril existe una considerable disminución del flujo turístico internacional, ello se ve reflejado en el signo negativo de las variables Dummy(@Seas(1), @Seas(4)), mientras que en los meses de junio, julio y octubre el flujo turístico internacional refleja sus mayores alzas, ello se ve reflejado en el signo

positivo

de

las

variables

Dummy((@Seas(6),

@Seas(7),

@seas(10)).

6.3.2 EVALUACIÓN ESTADÍSTICA

Respecto a la significancia individual del modelo, todos los parámetros son altamente significativos a excepción del tipo de cambio real el cual es no significativo.

Respecto a las variables significativas del modelo, se tiene que el valor tStatistic es mayor a 2 y la probabilidad estadística es menor a 0.05, rechazándose así la hipótesis nula de no significancia individual.

Respecto a la variable no significativa esta tiene un valor t-Statistic menor a 2 y una probabilidad estadística mayor a 0.05, con lo cual se acepta la hipótesis nula de no significancia individual.

157

De la significancia individual del modelo podemos decir que las variables que explican significativamente el flujo turístico internacional hacia el Perú durante el periodo 1997:01-2007:12 son: el nivel de Ingresos Mundial (Ingresos Personales de Estados Unidos), el flujo turístico internacional de un período anterior, la variación porcentual de la actividad económica nacional( Producto Bruto Interno del Perú), contexto social del país, y la estacionalidad en determinados meses del año: enero, abril, junio, julio y octubre, es decir las variables nivel de Ingresos Mundial (Ingresos Personales de Estados Unidos), flujo turístico internacional de un período anterior, variación porcentual de la actividad económica nacional( Producto Bruto Interno del Perú), contexto social del país, y estacionalidad en determinados meses del año: enero, abril, junio, julio y octubre son relevantes para explicar el flujo turístico internacional hacia el Perú durante el período de 1997:01-2007:12, mientras que la variable tipo de cambio real sería considerada como una variable no relevante para explicar el flujo turístico internacional para el período 1997:01-2007:12.

Respecto a la significancia global del modelo, se tiene que el modelo como un todo es estadísticamente significativo, ello se refleja en la prueba F, en la cual el Valor F Calculado:359.0949 es mayor al Valor F de tabla: F (0.95,9,121) =1.958 , y en una probabilidad menor a 0.05, con lo cual se rechaza la hipótesis nula de no significancia global o conjunta del modelo.

158

Finalmente, el modelo presenta un R 2 = 0.967663. Es decir, durante el período 1997:1-2007:12, el 96.7663% de las variaciones del flujo turístico internacional hacia el Perú, es explicado por las variaciones de los Ingresos Mundiales (Ingresos Personales de los Estados Unidos), el flujo de turistas internacionales de un período anterior, la variación porcentual del Producto Bruto Interno Nacional, Contexto Social del país, Tipo de Cambio Real y la estacionalidad en determinados meses del año: enero, abril, junio, julio y octubre.

6.3.3 EVALUACIÓN ECONOMÉTRICA

En el análisis de multicolinealidad utilizando la regla de klein se tiene que la multicolinealidad generada por los distintos pares de variables exógenas del modelo es de bajo grado, es decir los regresores de nuestro modelo no están perfectamente colineados. Existen varios test alternativos a los de Klein, sin embargo, por simplificación

hemos

asumido dicho test. Además de ello no debemos olvidar que la multicolinealidad del modelo no es en si un problema sino más bien una cuestión de grado.

Respecto al análisis de heterocedasticidad se han realizado los test de Arch, White: general y simplificado, Hurvey, Breusch y Pagan, Glesjer y Park. En todos los test descritos se descartó la presencia de heterocedasticidad, conjunta e individual en el modelo.

159

Finalmente respecto al análisis de autocorrelación, se realizaron las pruebas de Breusch y Godfrey, Test de Box-Pierce y H de Durbin, no se utilizó la prueba de Durbin Watson debido a la presencia de variable endógena rezagada, asimismo en todas las pruebas descritas se descartó la presencia de autocorrelación de primer y segundo orden. En síntesis podemos decir que nuestro estimador de mínimos cuadrados ordinarios es insesgado, eficiente y consistente, insesgado y consistente dado la no correlación entre la variable endógena rezagada y el término de error (Propiedad de Predeterminación), y eficiente por la ausencia de heterocedasticidad y autocorrelación.

Adicionalmente, al bajo grado de multicolinealidad, ausencia de heterocedasticidad y ausencia de autocorrelación del modelo, destacamos la estabilidad paramétrica del modelo, todos los parámetros son estables en el período de análisis descrito (1997:01- 2007:12), dichos resultados son sustentados por las pruebas de Residuos Recursivos, Prueba Cusum, Prueba Cusum Cuadrado, Test predictivo de una etapa, Test predictivo de N etapas y la Prueba de Coeficientes Recursivos (Dichas pruebas se muestran en la sección: Anexos de la presente investigación), asimismo la estabilidad de nuestro modelo está sustentada a través del valor numérico del parámetro de la variable endógena rezagada: el flujo turístico internacional de un período anterior, dicho valor numérico es de: 0.458888 Ry.

Donde: rxixj es el coeficiente de correlación simple entre dos regresores cualquiera y Ry es el coeficiente de correlación múltiple de la ecuación, o la raíz cuadrada de su coeficiente de determinación. O en su versión más empleada, si al menos una correlación entre regresores supera a una correlación de uno de los regresores con la endógena. La matriz de correlaciones de las variables del modelo es: ANEXO Nº 02 MATRIZ DE CORRELACIONES

IPUSA FTI(-1) LOG(PBIPE RU) CSOC TCRM @SEAS(1) @SEAS(4) @SEAS(6) @SEAS(7) @SEAS(10) FTI

IPUSA

FTI(-1)

LOG(PBIPER U)

CSOC

TCRM

@SEAS(1)

@SEAS(4)

@SEAS(6)

@SEAS(7)

@SEAS(10)

FTI

1.000000 0.891381

0.891381 1.000000

0.899310 0.793392

0.770057 0.603215

0.754682 0.640382

-0.000904 -0.009106

-0.023523 -0.035968

-0.007548 -0.091958

-0.000330 0.059231

0.022739 -0.014173

0.895330 0.905541

0.899310 0.770057 0.754682 -0.000904 -0.023523 -0.007548 -0.000330 0.022739 0.895330

0.793392 0.603215 0.640382 -0.009106 -0.035968 -0.091958 0.059231 -0.014173 0.905541

1.000000 0.624541 0.571072 -0.136523 0.066746 0.080256 0.033290 -0.018522 0.853370

0.624541 1.000000 0.556765 0.035230 -0.003066 -0.003066 -0.003066 -0.003066 0.602458

0.571072 0.556765 1.000000 0.056470 -0.016350 -0.029988 -0.035113 0.025262 0.627807

-0.136523 0.035230 0.056470 1.000000 -0.087039 -0.087039 -0.087039 -0.087039 -0.111967

0.066746 -0.003066 -0.016350 -0.087039 1.000000 -0.091667 -0.091667 -0.091667 -0.112560

0.080256 -0.003066 -0.029988 -0.087039 -0.091667 1.000000 -0.091667 -0.091667 0.050903

0.033290 -0.003066 -0.035113 -0.087039 -0.091667 -0.091667 1.000000 -0.091667 0.306039

-0.018522 -0.003066 0.025262 -0.087039 -0.091667 -0.091667 -0.091667 1.000000 0.019528

0.853370 0.602458 0.627807 -0.111967 -0.112560 0.050903 0.306039 0.019528 1.000000

FUENTE Y ELABORACIÓN: Propia a partir de los resultados obtenidos el modelo econométrico, utilizando EVIEWS 5.0 En su versión mas simple (la primera versión de Klein); se puede apreciar que no existe multicolinealidad de alto grado generada por los regresores del modelo.

192

ANÁLISIS DE HETEROCEDASTICIDAD TEST DE ARCH Ho= ausencia de heterocedasticidad Se obtiene del eviews: Para: m=1 ANEXO Nº 03 TEST DE ARCH (Con Un Retardo) ARCH Test: F-statistic Obs*R-squared

0.032501 0.033000

Probability Probability

0.857218 0.855850

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 03/26/09 Time: 00:29 Sample (adjusted): 1997M03 2007M12 Included observations: 130 after adjustments Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C RESID^2(-1)

10356969 -0.015922

1774139. 0.088320

5.837744 -0.180280

0.0000 0.8572

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.000254 -0.007557 17446463 3.90E+16 -2351.158 1.985330

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

10195099 17380916 36.20244 36.24655 0.032501 0.857218

FUENTE Y ELABORACIÓN: Propia a partir de los resultados obtenidos el modelo econométrico, utilizando EVIEWS 5.0 m = número de retardos del residuo Observando la probabilidad del estadístico TR²; se acepta la hipótesis nula a un nivel de significancia del 5%; es decir no existe heterocedasticidad autorregresiva de primer orden en el modelo.

193

TEST DE ARCH Ho= ausencia de heterocedasticidad Se obtiene del eviews: Para: m=2 ANEXO Nº 04 TEST DE ARCH (Con Dos Retardos) ARCH Test: F-statistic Obs*R-squared

0.376683 0.766718

Probability Probability

0.686904 0.681568

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 03/26/09 Time: 00:29 Sample (adjusted): 1997M04 2007M12 Included observations: 129 after adjustments Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C RESID^2(-1) RESID^2(-2)

10966430 -0.013196 -0.075900

2008302. 0.088480 0.088513

5.460548 -0.149146 -0.857501

0.0000 0.8817 0.3928

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.005944 -0.009835 17458785 3.84E+16 -2332.646 1.986645

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

10053799 17373559 36.21157 36.27807 0.376683 0.686904

FUENTE Y ELABORACIÓN: Propia a partir de los resultados obtenidos el modelo econométrico, utilizando EVIEWS 5.0 m = número de retardos del residuo Observando la probabilidad del estadístico TR²; se acepta la hipótesis nula a un nivel de significancia del 5%; es decir no existe heterocedasticidad autorregresiva de segundo orden en el modelo.

194

TEST DE WHITE (SIMPLIFICADO)

Ho= ausencia de heterocedasticidad Se obtiene del eviews: ANEXO Nº 05 TEST DE WHITE SIMPLIFICADO White Heteroskedasticity Test: F-statistic Obs*R-squared

1.803223 23.41399

Probability Probability

0.045946 0.053858

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 03/26/09 Time: 00:29 Sample (adjusted): 1997M02 2007M12 Included observations: 131 after adjustments Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C IPUSA IPUSA^2 FTI(-1) FTI(-1)^2 LOG(PBIPERU) (LOG(PBIPERU))^2 CSOC TCRM TCRM^2 @SEAS(1) @SEAS(4) @SEAS(6) @SEAS(7) @SEAS(10)

-8.67E+09 -25146.75 1.862722 849.3754 -0.008202 1.82E+09 -98001418 -6823636. 7219875. -40826.84 -7785039. -6196826. -5991204. 10020728 -11949252

8.87E+09 34873.22 1.815555 753.9307 0.005354 1.90E+09 1.02E+08 7177267. 11106978 57099.57 6048518. 5545976. 5630252. 5472912. 5447971.

-0.977916 -0.721091 1.025979 1.126596 -1.532006 0.959211 -0.963213 -0.950729 0.650031 -0.715011 -1.287099 -1.117355 -1.064110 1.830968 -2.193340

0.3302 0.4723 0.3070 0.2622 0.1282 0.3394 0.3374 0.3437 0.5170 0.4760 0.2006 0.2662 0.2895 0.0697 0.0303

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.178733 0.079614 16626232 3.21E+16 -2355.986 2.144471

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

10129091 17330413 36.19826 36.52748 1.803223 0.045946

FUENTE Y ELABORACIÓN: Propia a partir de los resultados obtenidos el modelo econométrico, utilizando EVIEWS 5.0 Observando la probabilidad del estadístico TR²; se acepta la hipótesis nula a un nivel de significancia del 5%; es decir no existe heterocedasticidad en el modelo.

195

TEST DE WHITE (GENERAL)

Ho= ausencia de heterocedasticidad Se obtiene del eviews: ANEXO Nº 06 TEST DE WHITE GENERAL White Heteroskedasticity Test: F-statistic Obs*R-squared

0.801177 42.76446

Probability Probability

0.797598 0.722617

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 03/26/09 Time: 00:29 Sample (adjusted): 1997M02 2007M12 Included observations: 131 after adjustments Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C IPUSA IPUSA^2 IPUSA*FTI(-1) IPUSA*(LOG(PBIPERU)) IPUSA*CSOC IPUSA*TCRM IPUSA*(@SEAS(1)) IPUSA*(@SEAS(4)) IPUSA*(@SEAS(6)) IPUSA*(@SEAS(7)) IPUSA*(@SEAS(10)) FTI(-1) FTI(-1)^2 FTI(-1)*(LOG(PBIPERU)) FTI(-1)*CSOC FTI(-1)*TCRM FTI(-1)*(@SEAS(1)) FTI(-1)*(@SEAS(4)) FTI(-1)*(@SEAS(6)) FTI(-1)*(@SEAS(7)) FTI(-1)*(@SEAS(10)) LOG(PBIPERU) (LOG(PBIPERU))^2 (LOG(PBIPERU))*CSOC (LOG(PBIPERU))*TCRM (LOG(PBIPERU))*(@SEAS(1))

-3.36E+10 -1320232. -1.857182 -0.481935 140424.8 8334.147 843.3504 -39590.22 -3209.346 9621.209 -50403.29 -12842.51 48677.48 0.022821 -4990.525 118.1805 -9.352925 1049.815 803.1280 -280.5012 5214.209 813.0867 7.76E+09 -4.51E+08 -1.13E+08 -3113023. 1.02E+08

4.65E+10 1886852. 22.26781 1.301687 213532.2 34767.63 2896.677 61006.58 34138.10 47258.86 47229.24 33552.47 77177.49 0.020691 8668.908 1009.647 105.0960 2271.203 1830.024 3025.162 2569.197 2817.151 1.03E+10 5.75E+08 1.57E+08 13783755 3.87E+08

-0.721766 -0.699701 -0.083402 -0.370239 0.657628 0.239710 0.291144 -0.648950 -0.094011 0.203585 -1.067205 -0.382759 0.630721 1.102922 -0.575681 0.117051 -0.088994 0.462229 0.438862 -0.092723 2.029509 0.288620 0.753613 -0.782848 -0.721097 -0.225847 0.264744

0.4725 0.4861 0.9337 0.7122 0.5126 0.8112 0.7717 0.5182 0.9253 0.8392 0.2890 0.7029 0.5300 0.2733 0.5664 0.9071 0.9293 0.6452 0.6619 0.9264 0.0457 0.7736 0.4533 0.4360 0.4729 0.8219 0.7919

196

(LOG(PBIPERU))*(@SEAS(4)) (LOG(PBIPERU))*(@SEAS(6)) (LOG(PBIPERU))*(@SEAS(7)) (LOG(PBIPERU))*(@SEAS(10)) CSOC CSOC*TCRM CSOC*(@SEAS(1)) CSOC*(@SEAS(4)) CSOC*(@SEAS(6)) CSOC*(@SEAS(7)) CSOC*(@SEAS(10)) TCRM TCRM^2 TCRM*(@SEAS(1)) TCRM*(@SEAS(4)) TCRM*(@SEAS(6)) TCRM*(@SEAS(7)) TCRM*(@SEAS(10)) @SEAS(1) @SEAS(4) @SEAS(6) @SEAS(7) @SEAS(10) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

-79848512 -82413678 -34757686 -42267072 1.06E+09 -999438.7 22465912 10577393 505992.5 6494328. 6423855. 36237955 -74600.81 2242820. -283484.4 -792833.4 -1770468. 643490.4 -8.95E+08 7.50E+08 7.68E+08 6.63E+08 3.87E+08 0.326446 -0.081012 18018731 2.63E+16 -2342.999 2.314277

2.52E+08 2.51E+08 2.77E+08 2.55E+08 1.36E+09 3008579. 36544396 26747891 30180664 23406132 30610298 1.27E+08 167236.0 2513722. 2402935. 2242518. 2297037. 2355578. 3.33E+09 2.33E+09 2.21E+09 2.45E+09 2.39E+09

-0.316422 -0.327833 -0.125546 -0.165553 0.779438 -0.332196 0.614757 0.395448 0.016765 0.277463 0.209859 0.286267 -0.446081 0.892231 -0.117974 -0.353546 -0.770762 0.273177 -0.268536 0.321660 0.347001 0.270725 0.161891

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

0.7525 0.7439 0.9004 0.8689 0.4380 0.7406 0.5404 0.6936 0.9867 0.7821 0.8343 0.7754 0.6567 0.3749 0.9064 0.7246 0.4431 0.7854 0.7890 0.7485 0.7295 0.7873 0.8718 10129091 17330413 36.53433 37.63174 0.801177 0.797598

FUENTE Y ELABORACIÓN: Propia a partir de los resultados obtenidos el modelo econométrico, utilizando EVIEWS 5.0 Observando la probabilidad del estadístico TR²; se acepta la hipótesis nula a un nivel de significancia del 5%; es decir no existe heterocedasticidad en el modelo.

197

TEST DE PARK Se regresionan los siguientes modelos: Log (e²)= α + βlog(Xi) Variable dependiente: Log (e²) Donde: e: residuos del modelo estimado Xi: variable explicativa i del modelo ANEXO Nº 07 TEST DE PARK VARIABLE Xi

COEFICIENTE (β)

T – ESTADISTICO(β) PROBABILIDAD(β)

IPUSA

1.27827

1.197735

0.2332

FTI(-1)

0.766515

1.414761

0.1595

LOG(PBIPERU)

21.23445

1.979629

0.0499

CSOC*

---------

-----------

------------

TCRM

-1.693226

-0.623912

0.5338

@SEAS(1)*

---------

------------

------------

@SEAS(4)*

---------

------------

------------

@SEAS(6)*

---------

------------

------------

@SEAS(7)*

---------

------------

------------

@SEAS(10)*

---------

------------

------------

FUENTE Y ELABORACIÓN: Propia a partir de los resultados obtenidos el modelo econométrico, utilizando EVIEWS 5.0 (*) Se refiere a aquellas variables explicativas de carácter binario para las cuales no fue posible su adaptación al modelo doble logarítmico Ho= ausencia de heterocedasticidad (generada por a variable Xi) Observando la probabilidad se concluye que la única variable que genera heterocedasticidad en el modelo es la variación porcentual del PBI peruano; es decir las demás variables explicativas en manera individual no generan heterocedasticidad en el modelo.

198

TEST DE HURVEY Se trata de regresionar: Log (e²)= f (variables explicativas del modelo original) ANEXO Nº 08 TEST DE HURVEY Dependent Variable: LOG(RESID01^2) Method: Least Squares Date: 05/17/09 Time: 14:58 Sample (adjusted): 1997M02 2007M12 Included observations: 131 after adjustments Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C IPUSA FTI(-1) LOG(PBIPERU) CSOC TCRM @SEAS(1) @SEAS(4) @SEAS(6) @SEAS(7) @SEAS(10)

6.021228 0.000305 -1.31E-06 1.612227 -0.051933 -0.084947 -0.565779 -0.539180 -0.027854 0.676769 -2.033313

28.06082 0.000581 2.18E-05 3.183334 0.572365 0.045372 0.627340 0.593045 0.598158 0.581178 0.581877

0.214578 0.525585 -0.059978 0.506459 -0.090733 -1.872255 -0.901870 -0.909173 -0.046566 1.164478 -3.494407

0.8305 0.6001 0.9523 0.6135 0.9279 0.0636 0.3689 0.3651 0.9629 0.2465 0.0007

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.173615 0.104750 1.784107 381.9647 -255.9745 2.066765

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

14.94289 1.885596 4.075947 4.317376 2.521077 0.008652

FUENTE Y ELABORACIÓN: Propia a partir de los resultados obtenidos el modelo econométrico, utilizando EVIEWS 5.0 Ho= ausencia de heterocedasticidad Comparando el F estadístico del modelo con una X² (0.05, 10)= 18.30704; se aprecia que el F estadístico del modelo es menor al valor de X² (0.05, 10); por lo tanto se acepta la hipótesis nula y se concluye que no existe heterocedasticidad en el modelo.

199

TEST DE BREUSCH Y PAGAN Se estima el siguiente modelo: Log (en)= f (variables explicativas del modelo original) Donde: en: residuos normalizados del modelo en= n* e²/Σ e² Donde: en: residuos normalizados del modelo n: número de observaciones del modelo e: residuos del modelo estimado ANEXO Nº 09 TEST DE BREUSCH Y PAGAN Dependent Variable: RESIDN Method: Least Squares Date: 05/17/09 Time: 15:24 Sample (adjusted): 1997M02 2007M12 Included observations: 131 after adjustments Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C IPUSA FTI(-1) LOG(PBIPERU) CSOC TCRM @SEAS(1) @SEAS(4) @SEAS(6) @SEAS(7) @SEAS(10)

12.51964 0.001006 -2.49E-05 -1.161250 -0.641211 -0.078579 -0.750774 -0.574707 -0.575694 1.109755 -1.126087

25.74451 0.000533 2.00E-05 2.920562 0.525119 0.041626 0.575555 0.544091 0.548782 0.533204 0.533845

0.486303 1.887661 -1.248232 -0.397612 -1.221078 -1.887723 -1.304434 -1.056269 -1.049040 2.081296 -2.109389

0.6276 0.0615 0.2144 0.6916 0.2245 0.0615 0.1946 0.2930 0.2963 0.0395 0.0370

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.155165 0.084763 1.636837 321.5081 -244.6885 2.100303

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

1.000000 1.710954 3.903641 4.145070 2.203964 0.021850

FUENTE Y ELABORACIÓN: Propia a partir de los resultados obtenidos el modelo econométrico, utilizando EVIEWS 5.0 Ho= ausencia de heterocedasticidad

200

Se calcula el estadístico: sec/2=src/2*(R²/1- R²) se compara con una X² (0.05, p); donde p es el número de variables explicativas del modelo, excluyendo el intercepto. src: sumatoria de los residuos cuadráticos del modelo Calculando: sec/2= 29.52467; X² (0.05, 10)= 18.30704 se aprecia que el sec/2 calculado es mayor al valor de X² (0.05, 10); por lo tanto se rechaza la hipótesis nula y se concluye que existe heterocedasticidad en el modelo. TEST DE GLESJER

Se trata de evaluar la presencia de heterocedasticidad en función a cada variable explicativa del modelo original, según el siguiente esquema de ecuaciones: e²= f (variables explicativas del modelo) Modelo (1): e² = α + β (Xi) Modelo (2): e² = α + β (1/Xi) Modelo (3): e² = α + β (√Xi) Modelo (4): e² = α + β (1/√Xi) Variable dependiente: (e²) Donde: e: residuos del modelo estimado Xi: variable explicativa i del modelo Para la variable: IPUSA ANEXO Nº 10 TEST DE GLESJER (Variable IPUSA) MODELOS β/ tβ / Prob β (1) (2) (3) (4) 2086.61 3.89E+0 β 7 1.49E+11 5 3.29E+09 1.95944 1.90543 tβ 6 1.712947 3 -1.7816 Prob β 0.0522 0.0891 0.0589 0.0772 FUENTE Y ELABORACIÓN: Propia a partir de los resultados obtenidos el modelo econométrico, utilizando EVIEWS 5.0

Donde: β: coeficiente de la variable explicativa tβ: t estadístico del parámetro β Prob β: probabilidad estadística del parámetro β Observando el t y probabilidad estadística del parámetro de la variable Ingreso Personal de los EE.UU, se acepta la hipótesis nula y se concluye que el Ingreso Personal de los EE.UU. no genera heterocedasticidad en el modelo.

201

Para la variable: LOG (PBIPERU) ANEXO Nº 11 TEST DE GLESJER (Variable LOG (PBIPERU)) MODELOS β/ tβ / Prob β (1) (2) (3) (4) 2315590 2.03E+0 1.42E+0 β 0 9 8 1.33E+09 2.20591 tβ 2.206111 2.204986 4 2.205351 Prob β 0.0291 0.0292 0.0292 0.0292 FUENTE Y ELABORACIÓN: Propia a partir de los resultados obtenidos el modelo econométrico, utilizando EVIEWS 5.0 Donde: β: coeficiente de la variable explicativa tβ: t estadístico del parámetro β Prob β: probabilidad estadística del parámetro β Observando el t y probabilidad estadística del parámetro de la variable Variación Porcentual del PBI del Perú, se rechaza la hipótesis nula y se concluye que la Variación Porcentual del PBI del Perú; genera heterocedasticidad en el modelo. Para la variable: FTI (-1) ANEXO Nº 12 TEST DE GLESJER (Variable FTI (-1)) MODELOS β/ tβ / Prob β (1) (2) (3) (4) 149.002 7.46E+0 β 2 4.62E+11 4 4.15E+09 1.73485 1.78735 tβ 1 1.774749 4 1.806479 Prob β 0.0852 0.0783 0.0762 0.0732 FUENTE Y ELABORACIÓN: Propia a partir de los resultados obtenidos el modelo econométrico, utilizando EVIEWS 5.0

Donde: β: coeficiente de la variable explicativa tβ: t estadístico del parámetro β Prob β: probabilidad estadística del parámetro β Observando el t y probabilidad estadística del parámetro de la variable Flujo Turístico Internacional de un Periodo Anterior, se acepta la hipótesis nula y se

202

concluye que el Flujo Turístico Internacional de un Periodo Anterior; no genera heterocedasticidad en el modelo.

Para la variable: TCRM ANEXO Nº 13 TEST DE GLESJER (Variable TCRM) MODELOS β/ tβ / Prob β (1) (2) (3) (4) 64976.0 1.23E+0 β 6 5.07E+08 6 1.08E+08 - 0.24154 tβ 2.52E-01 0.210553 3 0.220865 Prob β 8.02E-01 0.8336 0.8095 0.8255 FUENTE Y ELABORACIÓN: Propia a partir de los resultados obtenidos el modelo econométrico, utilizando EVIEWS 5.0

Donde: β: coeficiente de la variable explicativa tβ: t estadístico del parámetro β Prob β: probabilidad estadística del parámetro β Observando el t y probabilidad estadística del parámetro de la variable Tipo de Cambio Real Multilateral, se acepta la hipótesis nula y se concluye que el Tipo de Cambio Real Multilateral; no genera heterocedasticidad en el modelo. Para la variable: CSOC ANEXO Nº 14 TEST DE GLESJER (Variable CSOC) MODELOS β/ tβ / Prob β (1) (2*) (3) (4*) β 3216388 --3216388 --tβ 1.02E+00 --1.019005 --Prob β 3.10E-01 --0.3101 --(*) Se refiere a aquellos casos en que la variable; por ser de naturaleza dicotómica, no se adapto a los modelos planteados respectivamente. FUENTE Y ELABORACIÓN: Propia a partir de los resultados obtenidos el modelo econométrico, utilizando EVIEWS 5.0

Donde: β: coeficiente de la variable explicativa tβ: t estadístico del parámetro β Prob β: probabilidad estadística del parámetro β 203

Observando el t y probabilidad estadística del parámetro de la variable Contexto Social, se acepta la hipótesis nula y se concluye que Contexto Social; no genera heterocedasticidad en el modelo.

ANÁLISIS DE AUTOCORRELACIÓN TEST DE BREUSCH-GODFREY

Ho= ausencia de autocorrelación de orden m Para: m=1 ANEXO Nº 15 TEST DE BREUSCH-GODFREY (Con Un Retardo) Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Obs*R-squared

0.317097 0.348145

Probability Probability

0.574417 0.555165

Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 03/26/09 Time: 00:28 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C IPUSA FTI(-1) LOG(PBIPERU) CSOC TCRM @SEAS(1) @SEAS(4) @SEAS(6) @SEAS(7) @SEAS(10) RESID(-1)

-3085.108 -0.232375 0.012586 389.1547 123.3582 7.813011 165.3411 277.7898 -105.9236 -30.25253 -147.7194 -0.069289

52735.77 1.161601 0.046415 5990.186 1092.045 85.93478 1208.806 1213.313 1133.771 1087.648 1118.814 0.123046

-0.058501 -0.200047 0.271166 0.064965 0.112961 0.090918 0.136780 0.228951 -0.093426 -0.027815 -0.132032 -0.563113

0.9534 0.8418 0.7867 0.9483 0.9103 0.9277 0.8914 0.8193 0.9257 0.9779 0.8952 0.5744

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.002658 -0.089534 3334.798 1.32E+09 -1242.282 1.972777

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

204

-8.61E-12 3194.841 19.14934 19.41272 0.028827 1.000000

FUENTE Y ELABORACIÓN: Propia a partir de los resultados obtenidos el modelo econométrico, utilizando EVIEWS 5.0 m = número de retardos del residuo Observando la probabilidad del estadístico TR²; se acepta la hipótesis nula a un nivel de significancia del 5%; es decir no existe autocorrelacion de primer orden en el modelo. TEST DE BREUSCH-GODFREY

Ho= ausencia de autocorrelación de orden m Para: m=2 ANEXO Nº 16 TEST DE BREUSCH-GODFREY (Con Dos Retardos) Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Obs*R-squared

0.162909 0.360718

Probability Probability

0.849859 0.834971

Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 03/26/09 Time: 00:29 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C IPUSA FTI(-1) LOG(PBIPERU) CSOC TCRM @SEAS(1) @SEAS(4) @SEAS(6) @SEAS(7) @SEAS(10) RESID(-1) RESID(-2)

-4598.808 -0.261465 0.013033 561.4845 136.5424 9.253514 162.0643 256.6496 -115.2511 -63.92181 -137.8967 -0.069478 -0.010619

54828.13 1.197972 0.046797 6228.805 1103.566 87.34630 1214.249 1234.429 1141.869 1136.974 1127.265 0.123573 0.099643

-0.083877 -0.218256 0.278498 0.090143 0.123728 0.105941 0.133469 0.207910 -0.100932 -0.056221 -0.122329 -0.562242 -0.106566

0.9333 0.8276 0.7811 0.9283 0.9017 0.9158 0.8940 0.8357 0.9198 0.9553 0.9028 0.5750 0.9153

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.002754 -0.098661 3348.738 1.32E+09 -1242.276 1.969561

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

205

-8.61E-12 3194.841 19.16452 19.44984 0.027152 1.000000

FUENTE Y ELABORACIÓN: Propia a partir de los resultados obtenidos el modelo econométrico, utilizando EVIEWS 5.0 m = número de retardos del residuo Observando la probabilidad del estadístico TR²; se acepta la hipótesis nula a un nivel de significancia del 5%; es decir no existe autocorrelacion de segundo orden en el modelo.

TEST DE BOX-PIERCE

Ho= ausencia de autocorrelación de orden m ANEXO Nº 17 TEST DE BOX-PIERCE Date: 03/26/09 Time: 00:28 Sample: 1997M02 2007M12 Included observations: 131 Autocorrelation .|. .|.

| |

Partial Correlation .|. .|.

| |

AC

PAC

Q-Stat

Prob

1 -0.038 -0.038 0.1948 0.659 2 -0.010 -0.011 0.2077 0.901

FUENTE Y ELABORACIÓN: Propia a partir de los resultados obtenidos el modelo econométrico, utilizando EVIEWS 5.0 m = número de rezagos del residuo Para: m=1 Se calcula el estadístico QBP y se compara con el estadístico de tabla chi cuadrado; de la forma siguiente: QBP=131*(-0.038²)= 0.190394 < X² (0.05, 1)= 3.84

Por lo tanto se acepta la hipótesis nula, y se concluye que no existe autocorrelación de primer orden en el modelo. Para: m=2 Se calcula el estadístico QBP y se compara con el estadístico de tabla chi cuadrado; de la forma siguiente: QBP=131*((-0.038²) + (-0.010²))= 0.202883< X² (0.05, 2)= 5.99

206

Por lo tanto se acepta la hipótesis nula, y se concluye que no existe autocorrelación de segundo orden en el modelo.

PRUEBA H DE DURBIN Ho= ausencia de autocorrelación de primer orden Se marcan los residuos de la regresión y se calcula el rho, obteniéndose: ANEXO Nº 18 PRUEBA H DE DURBIN Dependent Variable: RESID01 Method: Least Squares Date: 04/01/09 Time: 22:41 Sample (adjusted): 1997M03 2007M12 Included observations: 130 after adjustments Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

RESID01(-1)

-0.038509

0.088105

-0.437084

0.6628

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood

0.001470 0.001470 3202.958 1.32E+09 -1233.298

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Durbin-Watson stat

-9.570753 3205.314 18.98920 19.01126 1.985024

FUENTE Y ELABORACIÓN: Propia a partir de los resultados obtenidos el modelo econométrico, utilizando EVIEWS 5.0 Se calcula el estadístico h, y se compara con el estadístico de la tabla normal, de la siguiente manera: h=rho*√ (T/ (1-T*VAR (Yt-1))) Donde: Rho: coeficiente del patrón de autocorrelación de orden uno T: número de observaciones totales del modelo estimado VAR (Yt-1): varianza de la variable endógena rezagada (FTI (-1)) h=-0.038509*√(131/(1-131*0.001645)) = -0.497623 < 1.645

207

Por lo tanto se acepta la hipótesis nula; es decir no existe autocorrelación de primer orden en el modelo estimado.

ANÁLISIS DE ESTABILIDAD PARAMÉTRICA ANEXO Nº 19 PRUEBA CUSUM 30 20 10 0 -10 -20 -30 2001

2002

2003

2004

CUSUM

2005

2006

2007

5% Significance

FUENTE Y ELABORACIÓN: Propia a partir de los resultados obtenidos el modelo econométrico, utilizando EVIEWS 5.0 ANEXO Nº 20 PRUEBA CUSUM CUADRADO

208

1.2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 2001

2002

2003

2004

2005

CUSUM of Squares

2006

2007

5% Significance

FUENTE Y ELABORACIÓN: Propia a partir de los resultados obtenidos el modelo econométrico, utilizando EVIEWS 5.0

ANEXO Nº 21 TEST PREDICTIVO DE UNA ETAPA 12000 8000 4000 0 -4000 .00

-8000

.05 .10 .15 2001

2002

2003

2004

One-Step Probability

2005

2006

2007

Recursive Residuals

FUENTE Y ELABORACIÓN: Propia a partir de los resultados obtenidos el modelo econométrico, utilizando EVIEWS 5.0 ANEXO Nº 22 TEST PREDICTIVO DE N ETAPAS

209

12000 8000 4000 0 -4000 .00

-8000

.05 .10 .15 2001

2002

2003

2004

2005

N-Step Probability

2006

2007

Recursive Residuals

FUENTE Y ELABORACIÓN: Propia a partir de los resultados obtenidos el modelo econométrico, utilizando EVIEWS 5.0

ANEXO Nº 23 PRUEBA DE RESIDUOS RECURSIVOS 12000 8000 4000 0 -4000 -8000 2001

2002

2003

2004

Recursive Residuals

2005

2006

2007

± 2 S.E.

FUENTE Y ELABORACIÓN: Propia a partir de los resultados obtenidos el modelo econométrico, utilizando EVIEWS 5.0

210

211

ANEXO Nº 24 PRUEBA DE COEFICIENTES RECURSIVOS 50000

10

.70

0

8

.65

-50000

32000 28000 24000

.60

6

-100000

20000

.55

16000

.50

12000

4 -150000 2

-200000

4000

0

-250000 -300000

.40

-2 2002

2003

2004

2005

Recursive C(1) Estimates

2006

2007

0

2003

2004

2005

Recursive C(2) Estimates

2006

2007

-4000 2002

± 2 S.E.

2003

2004

2005

Recursive C(3) Estimates

2006

2007

2002

± 2 S.E.

1000

0

300

0

-1000

-1000

2004

2005

2006

2007

± 2 S.E.

-2000

-2000

100

2003

Recursive C(4) Estimates

400

200 -2000

0

.35 2002

± 2 S.E.

2000

8000

.45

-3000

-3000 0

-4000 -6000 -8000 2002

2003

2004

2005

Recursive C(5) Estimates

2006

-6000

-300

-7000 2002

± 2 S.E.

2003

2004

2005

Recursive C(6) Estimates

2006

2007

-6000 -7000 2002

± 2 S.E.

2003

2004

2005

Recursive C(7) Estimates

9000

22000

6000

8000

20000

5000

7000

-5000

-5000

-200

2007

-4000

-4000

-100

2006

2007

2002

± 2 S.E.

4000

18000

6000

3000 16000

5000

2000 14000

4000

1000

3000

12000

0

2000

10000

-1000

2002

2003

2004

2005

Recursive C(9) Estimates

2006

2007

± 2 S.E.

2002

2003

2004

2005

Recursive C(10) Estimates

2006

2007

± 2 S.E.

2002

2003

2004

2005

Recursive C(11) Estimates

2006

2007

± 2 S.E.

FUENTE Y ELABORACIÓN: Propia a partir de los resultados obtenidos el modelo econométrico, utilizando EVIEWS 5.0

212

2003

2004

2005

Recursive C(8) Estimates

2006

2007

± 2 S.E.

ANÁLISIS DE NORMALIDAD DE LOS RESIDUOS ANEXO Nº 25 TEST JARQUE BERA

12

Series: Residuals Sample 1997M02 2007M12 Observations 131

10 8 6 4 2 0 -5000

0

5000

Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis

-8.61e-12 126.4726 12013.26 -6329.074 3194.841 0.625764 3.905018

Jarque-Bera Probability

13.02020 0.001488

10000

FUENTE Y ELABORACIÓN: Propia a partir de los resultados obtenidos el modelo econométrico, utilizando EVIEWS 5.0 Ho= Los residuos tienden a una distribución normal Se compara el estadístico Jarque Bera con un chi cuadrado de tabla X² (0.05, 2)= 5.99 JB= 13.02020 > 5.99 Por lo tanto se rechaza la hipótesis nula; y se concluye que los residuos del modelo no tienden a una distribución normal.

213