LA ESTANCIA MEDIA DE LOS TURISTAS EN LAS

ISLAS BALEARES: DETERMINANTES

MICROECONÓMICOS E IMPLICACIONES SOBRE LA

EVOLUCIÓN DEL GASTO AGREGADO

Joaquín Alegre Martín*

Departament d’Economia Aplicada

Universitat de les Illes Balears

E-mail: deejam0@clust.uib.es

Llorenç Pou Garcias

Departament d’Economia Aplicada

Universitat de les Illes Balears

E-mail: llorens.pou@uib.es

ABSTRACT: En el contexto del análisis de los ingresos que genera la actividad turística, históricamente se ha prestado especial atención al número de turistas que viajan a un determinado destino. Sin embargo, la importante reducción en el número medio de días de estancia hace que el análisis de esta variable sea hoy igual de relevante. Aunque algunos de los cambios detectados en la demanda turística (Poon, 1993; Moutinho, 2000) no han incidido de una manera relevante en el turismo de las Islas Baleares (Aguiló et al., 2002), existen algunos factores que están teniendo en la actualidad un importante efecto. Uno de ellos, al que vamos a dedicar este análisis, es la reducción de la estancia media. La importancia de la duración de la estancia incide directamente en el gasto realizado por el turista y, por tanto, es clave para determinar los ingresos finales que recibe la economía receptora. La estancia media de los turistas que viajaron a las Islas Baleares se redujo alrededor de un 19% entre los años 1989 y 2000 según la Encuesta de Gasto Turístico (Conselleria de Turisme y UIB). El objeto de este trabajo es analizar los determinantes microeconómicos que explicarían este descenso en la estancia media, así como analizar la relación existente entre la estancia media y el gasto agregado.

* Este proyecto se ha beneficiado de la ayuda financiera del Ministerio de Ciencia y Tecnología a través del proyecto SEC2002-01512.

I. INTRODUCCIÓN

La literatura económica sobre demanda turística es abundante. Uno de sus objetivos es intentar conocer qué variables afectan en un mayor grado la evolución de los ingresos de los destinos turísticos. Muchos de estos trabajos se han centrado, básicamente, en el estudio de los determinantes del número de individuos que viajan (Crouch, 1994; Sinclair y Stabler, 1997). Sin embargo, los ingresos no sólo dependen del número de individuos, sino también de su estancia media. A pesar de que existe ya una cierta literatura que enfatiza la importante capacidad explicativa de la estancia media, la cuestión de los días de estancia ha sido un tema que no ha recibido suficiente atención.

Debe tenerse además en cuenta que, como afirma Graham (2001), las decisiones de viajar y de cuántos días viajar no necesariamente deben depender de las mismas variables, o en cualquier caso con la misma intensidad. Aunque ambas decisiones están interrelacionadas, también es cierto que corresponden a fases diferentes de un proceso de decisión secuencial (Dellaert, Ettema y Lindh, 1998; Bargeman, Joh y Timmermans, 2002). Así, las restricciones monetarias y de tiempo de ocio pueden incidir en un orden diferente en cada una de las dos decisiones. En este sentido, las políticas de segmentación de la demanda deben incorporar no sólo criterios concernientes a la propensión a viajar a un destino turístico, sino también relativos a su estancia media; es la obtención de indicadores con capacidad de segmentación en ambas decisiones (multisegmentación) el objetivo adecuado.

Por otra parte, algunos autores han enfatizado, dentro del análisis de la evolución de las necesidades de los turistas, la aparición de un turista post-fordista, que a través de la expresión de nuevos hábitos turísticos estaría provocando una mayor segmentación de la demanda (Poon, 1993). En esta línea, la reducción de la estancia media en un destino turístico y el aumento del número de viajes anuales son fenómenos bastante generalizados. Además, las sociedades de los principales países emisores están inmersas en un proceso de profundos cambios sociodemográficos (envejecimiento poblacional, incorporación de la mujer en el mercado laboral, reducción del número medio de hijos, etc.) que, sin duda, también alterarán de forma significativa las pautas de consumo de los servicios turísticos.

II. OBJETIVOS DEL TRABAJO

El propósito de este trabajo es analizar la evolución de la estancia media en las Islas Baleares, un destino vacacional de sol y playa especialmente sensible a los cambios en el comportamiento de los consumidores europeos. Para ello, se especifica un modelo de elección discreta, en el que se intenta explicar la decisión de tomar vacaciones de duración inferior o superior a una semana, en función de diversas variables explicativas. El trabajo utiliza la Encuesta de Gasto Turístico de las Islas Baleares (EGT en adelante) para el período 1989-2000. La encuesta, elaborada por la Universitat de les Illes Balears para el gobierno balear, permite disponer de un amplio espectro de variables (desde variables sociodemográficas de los turistas, hasta características del viaje), con las que analizar el comportamiento de la demanda.

1

III. REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA

Dentro del grupo de trabajos que analizan los determinantes microeconómicos del gasto turístico algunos autores como Spotts y Mahoney (1991), Taylor, Fletcher y Clabaugh (1993), Nogawa, Yamaguchi y Hagi (1996), Seaton y Palmer (1997), van Limburg (1997), Mules (1998), Agarwal y Yochum (1999) y Cannon y Ford (2002), entre otros, han planteado la importancia de los días de estancia como uno de sus principales determinantes. A pesar de ello, la evidencia disponible en la literatura internacional es de tipo descriptivo, no siendo el análisis de la estancia media el objeto principal de esos trabajos.

En cuanto al conjunto de variables explicativas, dentro de un primer grupo conformado por variables demográficas y laborales, una primera variable correlacionada con la estancia media es la edad de los individuos. Seaton y Palmer (1997), con datos correspondientes a los turistas británicos que efectúan viajes para visitar a amigos y parientes (VFR), detectan que la estancia media es superior para aquellos individuos mayores de 55 años y especialmente para aquellos con edad superior a los 64 años. La explicación de esta distribución podría deberse a la existencia de menores restricciones de tiempo de ocio. Una variable correlacionada con la edad es la etapa del ciclo de la familia (sin pareja/con pareja, sin hijos/con hijos), la cuál también estaría influida por las limitaciones de tiempo disponible y que condiciona el número de días de estancia en el destino turístico (Oppermann, 1997; Seaton y Palmer, 1997). Relacionado con el concepto de ciclo de la familia, Oppermann (1995) sugiere que la estancia media puede estar influida por el ciclo de vida de la familia a través de la elección del destino de viaje. Igualmente, parece existir una cierta capacidad de segmentación en la estancia media según la categoría profesional (Seaton y Palmer, 1997), si bien la categoría con mayores diferencias es la que incluye a los pensionistas.

Dentro de un segundo grupo de variables, que desde el punto de vista descriptivo parecen disponer de capacidad de segmentación, encontramos la incidencia de la repetición de las vacaciones en un mismo destino turístico. Oppermann (1997) detecta que entre los turistas que visitan Nueva Zelanda, aquellos que repiten visita presentan una estancia media superior a la de los que la visitan por primera vez. Otra variable a tener en cuenta es el propósito del viaje (visitar a amigos o parientes, vacaciones, por negocios, etc.) el cuál podría condicionar la estancia media, como así se detecta para el caso del VFR en Seaton y Palmer (1997). Una última variable es el de la nacionalidad, que parece ser capaz de separar entre estancias largas y cortas (Oppermann, 1997).

En cualquier caso, como se ha apuntado anteriormente, la evidencia disponible se limita a trabajos de tipo descriptivo. De hecho, varios de los trabajos citados reconocen que algunas de las variables consideradas podrían estar reflejando indirectamente la influencia de otros factores. Por ejemplo, como apuntan Gitelson y Crompton (1984), la repetición de la estancia en un destino podría estar correlacionada con el propósito del viaje. Para conocer el alcance concreto de cada una de las variables sobre la estancia media se hace necesario superar el ámbito del análisis descriptivo, empleando un modelo en el que estén presentes el máximo número de variables explicativas.

IV. LA BASE DE DATOS Y ALGUNA EVIDENCIA DESCRIPTIVA

Para conocer los patrones de comportamiento de los turistas que visitan las Islas Baleares, el gobierno balear juntamente con la Universitat de les Illes Balears puso en marcha a mediados de los años ochenta la EGT, que se ha seguido efectuando hasta la actualidad. En nuestro caso, emplearemos las

2

encuestas realizadas en los meses de temporada alta entre los años 1989 y 2000. La EGT recoge información del gasto realizado por los turistas, de sus condiciones sociodemográficas y de algunas características del viaje. En el cuadro 1 se muestran (para tres años de la encuesta) la distribución de frecuencias de algunas de estas variables. Las importantes modificaciones en los porcentajes de muchas de las variables son tanto un reflejo de los cambios producidos en el mercado turístico emisor, como un efecto de la respuesta del modelo turístico balear a las nuevas necesidades del turismo de sol y playa (Aguiló et al., 2002).

Con relación al tiempo de estancia, un simple análisis descriptivo de la EGT muestra cómo el fenómeno de reducción de la duración media de la estancia, en el caso de Baleares, ha sido muy importante en los últimos años. En el cuadro 2 se muestra la evolución de la estancia media tanto para el total de turistas como para algunas nacionalidades concretas. Como puede observarse, la duración de la estancia media en temporada alta, entre 1989 y 2000, ha disminuido en promedio dos días y medio (de 13,14 días a 10,63), esto es, en casi un 20%, siendo esta evolución paralela para las distintas nacionalidades: los alemanes disminuyen su estancia media en casi tres días, los británicos en dos días y medio, los españoles en dos días y también dos días y medio para el resto de nacionalidades.

El alcance de esta disminución resulta más contundente si analizamos los porcentajes de turistas que realizan sus vacaciones en las Islas en periodos de hasta una semana, de una a dos semanas y de más de dos semanas (véase la gráfica 1). La evolución de las series muestra un cambio radical en las estancias de una y dos semanas. En 1989, el 17,1% de los turistas realizaban estancias de hasta una semana (6,93 días de estancia medios), el 74,6% estaban entre una y dos semanas (13,65 días de media) y el 8,3% estaban más de dos semanas (21,23 días de media). En 2000 los porcentajes eran, respectivamente, del 43,2% (6,79 días), 52,5% (12,95 días) y 7,9% (20,29 días).

¿Qué implicaciones tiene este descenso de la estancia media sobre el gasto turístico? Un sencillo ejemplo de simulación permite contrastar su importancia. Para ello se ha estimado el gasto turístico agregado en Baleares entre 1990 y 2000. La estimación del gasto total se ha realizado a partir de las estimaciones parciales por nacionalidad (distinguiendo entre alemana, británica, española y resto de nacionalidades). Empleando la información de la EGT, para cada año y nacionalidad, se ha calculado el gasto medio per capita y día1, ponderándolo por el porcentaje de turistas con estancias con duración de hasta una semana, de una a dos y más de dos semanas, y teniendo en cuenta el número medio de estancias en cada grupo. Para elevar la información a nivel de población se han empleado las cifras de la llegada anual de turistas de las distintas nacionalidades a las Islas Baleares (Govern de les Illes Balears, 2001). Con ello se ha obtenido una serie (presentada como un índice con base 100 en 1990) que estima el comportamiento del gasto turístico total. Para comprobar el efecto que tiene la duración de la estancia sobre los ingresos, se ha recalculado el índice, manteniendo constante la distribución por semanas de estancia del año 1990. Los resultados obtenidos (véanse el cuadro 3 y la gráfica 2) muestran una importante diferencia entre el gasto total observado y el simulado, como consecuencia de la reducción de la estancia: el gasto turístico total observado presenta una caída del 7,4% respecto del gasto simulado en el año 2000. La evolución de la estancia media, por tanto, tiene fuertes implicaciones, especialmente si se mantiene su tendencia a reducirse. El resto de nuestro trabajo está dedicado a analizar los factores que determinan el tiempo de la estancia, vinculándolos con su evolución en el periodo.

1 Todos los valores de gasto corresponden a pesetas reales de 1992.

3

V. MODELO Y RESULTADOS

Para analizar los factores que determinan la duración de la estancia se ha dividido el tiempo de estancia en dos categorías: tiempo de estancia de hasta una semana y tiempo de estancia superior a una semana. Mediante un modelo de elección discreta se pretende detectar cuáles son las características del turista que explican su decisión sobre la extensión de sus vacaciones.

Teniendo en cuenta la información disponible en la EGT y los factores que a priori pueden considerarse que influyen en la elección, en el modelo se han incluido las siguientes variables explicativas:

• Edad.

• Profesión.

• Número de personas en el grupo.

• Tipo de alojamiento.

• Número de viajes realizados en los últimos doce meses.

• Nacionalidad.

• Número de visitas anteriores.

• Nivel de gasto realizado.

• Motivos por los que ha seleccionado las Islas para sus vacaciones.

Algunas de estas variables sólo están disponibles desde el año 1993, por lo que se han realizado dos estimaciones, una sobre todo el periodo 1989-2000 y una segunda sobre el periodo 1993-2000. La segunda estimación incorpora como variables explicativas el número de viajes realizados en los últimos doce meses y algunos de los motivos para seleccionar las Islas como destino. En el anexo se muestran las definiciones concretas de cada una de las variables. En el cuadro 4 se presentan los resultados del modelo logit binomial (periodo 1993-2000), en el que la variable dicotómica está definida como 0, si la estancia es inferior a una semana, y 1, si es superior. Dada la especificación del modelo logit, en la columna titulada Exp(B) del cuadro 4 se muestran los términos j , que se interpretan, para una variable explicativa j, como incrementos del cociente de probabilidades (en nuestro caso, probabilidad de estar más de una semana versus probabilidad de una estancia inferior a una semana):

eβ

( )( )[ ]iP

iP−1

Si es positivo, el factor j es superior a la unidad, lo que implica un incremento en el cociente de

probabilidades. Si es negativo, el factor es inferior a la unidad, lo que implica un decremento en el cociente de probabilidades.

jβ eβ

jβ

En el cuadro 5 se muestran las probabilidades estimadas de una estancia superior a una semana, para cada una de las categorías de las variables, en los años 1989, 1993 y 2000. La principal evidencia es

4

que la probabilidad de realizar una estancia superior a una semana se ha reducido notablemente en todas las categorías de las variables. Mientras que en 1989 esas probabilidades se situaban por encima de 0,70 en todas las características, de una manera continua y uniforme descienden hasta situarse en cifras de alrededor de 0,60 en el 2000. A continuación se comentan, brevemente y evitando el lenguaje propiamente econométrico, los principales resultados que se derivan del análisis del periodo 1993-2000 (cuadros 4 y 5).

• Edad. El grupo de edad más joven (inferior a los 30 años) es el que presenta una menor probabilidad para realizar una estancia de más de una semana. La probabilidad más alta de una estancia superior a una semana se da en el grupo de más de 60 años. El cociente de probabilidades se reduce siempre al aumentar el tramo de edad, cuando se compara con la edad de referencia (mayores de 60 años).

• Profesión. La pertenencia a la categoría profesional de nivel más cualificado (nivel A) reduce las probabilidades de una estancia de más de una semana, con respecto al resto de profesiones (con excepción del colectivo de estudiantes, que presenta una mayor probabilidad). Los jubilados son los que tienen una mayor probabilidad de disfrutar de una estancia más larga.

• Número de personas. A medida que aumenta el número de personas que forman parte del grupo (de la familia), la probabilidad de una estancia larga aumenta. El turista individual es el que con menor probabilidad efectuará una estancia de más de dos semanas.

• Tipo de alojamiento. Las estancias más largas son menos probables en el alojamiento en hostales y hoteles de 1 y 2 estrellas, así como en los hoteles de 4 y 5 estrellas, siendo algo mayor la probabilidad de más de una semana en el caso de hoteles de tres estrellas, y aún mayor para las estancias en apartamentos y chalets y en casas de amigos o familiares.

• Número de viajes. Según se deduce de las estimaciones del modelo, los turistas que han realizado un único viaje en los últimos doce meses (incluidas sus actuales vacaciones), es más probable que realicen una estancia de más de una semana, que aquellos que han realizado más de cuatro viajes. Con respecto a este último grupo, los turistas que han realizado entre dos y cuatro viajes es más probable que permanezcan menos de una semana.

• Nacionalidad. Tomando como referencia a la categoría que agrupa el resto de nacionalidades no especificadas, el turista alemán es el que presenta la mayor probabilidad de realizar una estancia de más de una semana, mientras que los de nacionalidad española son los que muestran una menor probabilidad.

• Número de visitas. El turista que ha visitado las Islas cuatro o más veces es el que más probabilidad tiene de realizar una estancia de más de una semana. El turista que viene por primera vez es más probable que lo haga con una estancia más reducida que el turista que ha venido cuatro o más veces. Con respecto a este último grupo, los restantes tipos de repetidores (dos o tres visitas), también presentan probabilidades menores de una estancia más larga.

• Intervalos de gasto. La pertenencia al grupo superior de gasto condiciona una mayor probabilidad de una estancia de más de una semana, en relación con los grupos de menor gasto.

• Motivos. Entre los diferentes motivos que declaran los turistas para elegir las Islas Baleares como destino vacacional, se han incluido en nuestro modelo los siguientes: precio, clima, playa, calidad del hotel y calidad del entorno. El turista que se ha visto atraído por el clima, las playas, la calidad hotelera y la calidad del entorno es más probable

5

que realice una estancia de más de una semana, mientras que la selección del motivo precio reduce esta probabilidad.

VI. IMPLICACIONES DE LOS RESULTADOS

Los resultados obtenidos en la estimación obligan a una reflexión general sobre la evolución del tiempo de estancia. En la introducción de nuestro trabajo, hemos señalado la profundidad de las tendencias que sigue la evolución de esta variable. No obstante, el análisis microeconométrico permite destacar la existencia de una importante heterogeneidad en los comportamientos de distintos segmentos de turistas. La probabilidad de realizar una estancia vacacional de más de una semana difiere según las distintas características de los turistas. Aunque los datos de la serie histórica nos permiten detectar una tendencia común a la disminución del tiempo de estancia, la importancia de este efecto puede ser muy diferente entre los individuos. Queremos destacar la importancia de esta heterogeneidad, que ha crecido a lo largo del periodo, así como sus consecuencias sobre los ingresos turísticos.

Aunque la tendencia a disminuir el tiempo de estancia sea general a todos los segmentos turísticos, existen grupos en los que esa disminución es más firme. Además, debe tenerse en cuenta que el peso de los diversos segmentos turísticos en la composición final de la demanda, está también sufriendo un cambio radical en el tiempo. Las modificaciones en las pautas de consumo no sólo afectan al tiempo de estancia, sino que afectan también al tipo de consumidor que se ve atraído a un destino caracterizado como de sol y playa. La información de la EGT (véase el cuadro 1) muestra, por ejemplo, cómo aumentan en el tiempo la importancia de los turistas de mayor edad, el número de turistas que viene en pareja, el peso de los alojamientos en hoteles de 3 estrellas, la frecuencia de viajes anuales que realiza el turista, o el porcentaje de turistas que repite sus vacaciones en las Islas. No queremos realizar aquí un ejercicio de predicción sobre estas variables, sino únicamente destacar que la disminución del tiempo de estancia no es la única tendencia que puede detectarse entre los turistas de Baleares. Algunas de estas tendencias, si se mantienen, pueden reforzar la disminución del tiempo medio de estancia, con las consecuencias que ello tiene sobre los ingresos agregados. En este sentido, algunas de los cambios en las características de los turistas pueden frenar la disminución del tiempo medio. Así ocurre, por ejemplo, con el envejecimiento de la población turística o la mayor presencia de turistas que repiten su estancia en las Islas (más de cuatro veces). La apuesta por un turismo de mayor calidad, basado en una oferta de hoteles de categoría intermedia, también jugaría en contra de esa tendencia. Según declaran los turistas, el motivo calidad (del hotel y del entorno) es especialmente importante para elegir las Islas, siendo menos relevante la elección motivada por los precios. Potenciar la calidad de la oferta, evitando estrategias de atracción basadas en precios baratos puede ser otro elemento compensador de la disminución de la estancia. El grupo de turistas que realiza un mayor gasto es también el que muestra una probabilidad más alta de alargar su tiempo. Sin embargo, otros factores tienden a reforzar la tendencia, como el incremento del número de vacaciones anuales por parte de los turistas europeos, que penalizaría el tiempo de estancia.

VII. CONCLUSIONES

La actual disminución en el nivel de ingresos turísticos se está interpretando, en ocasiones, como una caída de demanda turística, en términos del número de turistas. En este trabajo apuntamos la importancia que la disminución del tiempo medio de estancia tiene en la evolución del gasto turístico agregado. En este sentido, si se mantiene constante el gasto por turista y día, se podrían definir dos estrategias (no excluyentes) para aumentar el gasto agregado: incrementar el número de turistas que

6

acceden a las Islas o procurar aumentar el tiempo de estancia de los que vienen. Mientras que la primera opción lleva implícito el objetivo de captar necesariamente nuevos clientes, la segunda opción se construiría reforzando aquellas tendencias del mercado que incrementarían la estancia media. El mismo número de pernoctaciones se puede, por tanto, alcanzar por medio de dos vías diferentes. Las implicaciones en términos económicos, de impacto medioambiental, e incluso de preservación de la demanda turística no son necesariamente las mismas.

Finalmente, queremos apuntar las dificultades en las que se puede encontrar un modelo turístico basado en las ofertas de paquete turístico. En la actualidad, la mayoría de tour operadores permiten seleccionar el tiempo de estancia en periodos de una semana. Sin embargo, cada vez son más las ofertas que se realizan con un periodo de tiempo más flexible. Desconocemos cuál puede ser el efecto que una mayor flexibilidad en la elección de la duración de la estancia pueda tener sobre los destinos de sol y playa. Con casi total seguridad disminuirían las frecuencias de siete y catorce días, siendo posible que períodos intermedios compensen una tendencia hacia las vacaciones de una semana. No obstante, también es posible que el efecto final de esta mayor flexibilidad acabe perjudicando a los destinos turísticos. Nuestro trabajo apunta algunas de las características de la demanda, señalando la necesidad de analizar con detenimiento las nuevas tendencias del consumidor. La gestión de la demanda turística debería, en este sentido, tener en cuenta que el tiempo de estancia puede ser una variable clave.

7

Referencias bibliográficas

Agarwal, V.B. ; Yochum, G.R. (1999): “Tourist spending and the race of visitors”. Journal of Travel

Research, 38 (2), 173-176.

Aguiló, E.; Alegre, J.; Cladera, M.; Sard, M. (2002): “La fase de post-estancamiento de un destino

turístico maduro. Dressing up to screen the same blowsy tart?”, Fitur (ed.), Madrid.

Bargeman, B.; Joh, C-H.; Timmermans, H. (2002): “Vacation behavior using a sequence alignment

method”. Annals of Tourism Research, 29 (2), 320-337.

Cannon, T.F.; Ford, J. (2002): “Relationship of demographic and trip characteristics to visitor

spending: an analysis of sports travel visitors across time”. Tourism Economics, 8 (3), 263-271.

Govern de les Illes Balears: “El gasto Turístico”. (varios años)

Govern de les Illes Balears (2001): “El turisme a les Illes Balears, dades informatives, any 2000”.

Palma.

Crouch, G.I. (1994): “A meta-analysis of tourism demand”. Annals of Tourism Rsearch, 22 (1), 103-

118.

Dellaert, B.; Ettema, D.F.; Lindh, C. (1998): “Multi-faceted tourist travel decisions: a constraint-based

conceptual framework to describe tourist’s sequential choices of travel components”. Tourism

Management, 19 (4), 313-320.

Gitelson, R.J.; Crompton, J.L. (1984): “Insights into the repeat vacation phenomenon”. Annals of

Tourism Research, 11, 199-217.

Graham, A. (2001), ‘Using tourism statistics to measure demand maturity’, en Lennon, J. J., (ed.),

Tourism Statistics. International Perspectives and Current Issues, Continuum, London, 199-214.

Moutinho, L. (2000), ‘Trends in tourism’, en Moutinho, V., (ed.), Strategic Management in Tourism,

CAB International, 3-16.

Mules, T. (1998): “Decomposition of Australian tourist expenditure”. Tourism Management, 19 (3),

267-271.

Nogawa, H.; Yamaguchi, Y.; Hagi, Y. (1996): “An empirical research study on Japanese sport tourism

in Sport-for-All events: case studies of a single-night event and a multiple night event”. Journal of

Travel Research, 35 (2), 46-54.

Poon, A., 1993, Tourism, technology and competitive strategies, CAB International, Wallingford.

Oppermann, M. (1997): “First-time and repeat visitors to New Zealand”. Tourism Management, 18,

177-181.

Oppermann, M. (1995), ‘Travel life cycle’. Annals of Tourism Research, 22 (3), 535–552.

8

Seaton, A.V. ; Palmer, C. (1997): “Understanding VFR tourism behaviour: the first gfive years of the

United Kingdom tourism survey”. Tourism Management, 1 (6), 345-355.

Sinclair, M.T.; Stabler, M. (1997): “The economics of tourism”. Routledge, London.

Spotts, D.M.; Mahoney, E.M. (1991): “Segmenting visitors to a destination region based on the

volume of their expenditures”. Journal of Travel Research, 29 (4), 24-31.

Taylor, D.T.; Fletcher, R.R.; Clabaugh, T. (1993): “A comparison of characteristics, regional

expenditures, and economic impact of visitors to historical sites with other recreational visitors”.

Journal of Travel Research, 32 (1), 30-35.

Van Limburg, B. (1997): “Overnight tourism in Amsterdam 1982-1993- a forecasting approach”.

Tourism Management, 18 (7), 465-468. Research Note.

9

Gráficas y cuadros

Gráfica 1. Distribución de los turistas según su estancia.

any

009998979695949392919089

Po

rce

nta

je80

60

40

20

0

1 semana

2 semanas

3 semanas

Gráfica 2. Evolución del gasto total observado y simulado

any

0099989796959493929190

Gasto

turí

stico (

base 1

00 e

n 1

990)

200

180

160

140

120

100

80

Observados

Simulados

10

Cuadro 1. Distribución de frecuencias de algunas de las variables de la EGT (años 1989, 1993 y 2000).

Variable Categorías 1989 1993 2000 MENOS DE 30 AÑOS 45,8 % 39,3 % 33,5 %

ENTRE 30 Y 45 35,2 % 42,2 % 41,3 % ENTRE 45 Y 60 15,9 % 14,3 % 18,7 % EDAD

MÁS DE 60 AÑOS 3,1 % 4,1 % 6,5 % NIVEL A 28,8 % 30,8 % 30,4 %

EMPLEADOS Y OBREROS 42,0 % 37,5 % 35,8 % FUNCIONARIOS 5,9 % 7,1 % 5,6 %

JUBILADOS 2,8 % 4,2 % 6,7 % ESTUDIANTES 9,5 % 9,8 % 9,1 %

PROFESIÓN

OTROS/NC 11,1 % 10,6 % 12,3 % UNA PERSONA 35,6 % 32,5 % 17,9 % DOS PERSONAS 30,3 % 29,4 % 42,7 % TRES PERSONAS 12,3 % 14,7 % 15,8 %

CUATRO PERSONAS 15,1 % 16,6 % 16,0 % NÚMERO PERSONAS

CINCO o MÁS PERSONAS 6,7 % 6,8 % 7,5 % HOSTALES y HOTELES 1* Y 2 * 20,9 % 15,0 % 7,6 %

HOTEL 3 * 33,2 % 39,8 % 50,4 % HOTELES 4 Y 5 * 3,0 % 2,7 % 4,0 %

APARTAMENTO o CHALET 38,7 % 37,7 % 30,3 % ALOJAMIENTO

AMIGOS o FAMILIARES 4,2 % 4,8 % 7,6 % UNO, INCLUIDO ÉSTE - 41,4 % 36,0 %

DOS - 23,4 % 27,1 % TRES - 10,5 % 13,7 %

CUATRO - 4,6 % 4,7 %

EN LOS ÚLTIMOS DOCE MESES, Nº VIAJES DE VACACIONES FUERA

DE SU PAÍS MÁS DE CUATRO - 20,1 % 18,5 %

ALEMANA 26,9 % 33,1 % 34,1 % BRITÁNICA 41,8 % 35,9 % 40,6 % ESPAÑOLA 7,7 % 10,8 % 9,0 %

NACIONALIDAD

OTRAS 23,6 % 20,2 % 16,4 % UNA VEZ 42,1 % 38,1 % 32,1 %

DOS VECES 22,4 % 19,9 % 19,5 % TRES VECES 12,8 % 12,5 % 12,7 %

NÚMERO DE VISITAS A LAS ISLAS

4 O MÁS VECES 22,7 % 29,5 % 35,7 % INFERIOR 20,6 % 31,8 % 19,5 %

MEDIO BAJO 23,7 % 25,9 % 22,0 % MEDIO ALTO 27,0 % 23,4 % 24,8 %

INTERVALOS DE GASTO

SUPERIOR 28,6 % 18,9 % 33,7 % SÍ - 42,5 % 33,1 % MOTIVO PRECIO NO - 57,5 % 66,9 % SÍ - 77,0 % 76,5 % MOTIVO CLIMA

NO - 23,0 % 23,5 % SÍ - 55,3 % 50,7 % MOTIVO PLAYA NO - 44,7 % 49,3 % SÍ - 21,3 % 22,2 % MOTIVO CALIDAD

HOTEL NO - 78,7 % 77,8 % SÍ - 25,2 % 23,3 % MOTIVO CALIDAD

ENTORNO NO - 74,8 % 76,7 % Nota: Algunas de las variables sólo están disponibles desde 1993.

11

Cuadro 2. Días de estancia medios por nacionalidad

alemán británico Español otras total 1989 14,28 13,16 11,29 12,39 13,14 1990 14,47 12,14 9,89 12,05 12,63 1991 13,53 12,28 11,24 11,55 12,39 1992 14,06 12,24 10,99 11,48 12,47 1993 13,60 12,18 10,46 11,98 12,42 1994 13,77 12,04 10,11 12,06 12,43 1995 13,04 11,90 10,99 11,35 12,01 1996 12,71 11,38 10,50 10,85 11,68 1997 12,30 11,36 9,39 10,60 11,27 1998 12,02 11,23 8,95 10,46 11,04 1999 12,36 11,06 9,44 10,72 11,21 2000 11,32 10,69 9,11 10,07 10,66

Cuadro 3. Comparación del índice de gasto turístico observado y del simulado

Año Índice Gasto Turístico Observado

Índice Gasto Turístico Simulado

1990 100,00 100,00 1991 100,92 101,76 1992 102,97 103,44 1993 109,52 109,70 1994 134,55 135,52 1995 135,04 139,04 1996 130,28 135,92 1997 148,59 157,68 1998 166,50 175,01 1999 183,84 191,18 2000 175,69 188,68

12

Cuadro 4. Resultados del modelo logit binomial (1993-2000). La variable dependiente se ha definido como 0, si la estancia es de hasta una semana, y 1, si es superior a una semana.

B Sig. Exp(B) EDAD MENOS DE 30 AÑOS -0,661 0,000 0,516

ENTRE 30 Y 45 -0,367 0,000 0,693 ENTRE 45 Y 60 -0,209 0,006 0,811 MÁS DE 60 AÑOS - - -

PROFESIÓN NIVEL A -0,322 0,000 0,725 EMPLEADOS Y OBREROS 0,035 0,402 1,036 FUNCIONARIOS 0,092 0,143 1,096 JUBILADOS 0,233 0,005 1,263 ESTUDIANTES 0,162 0,003 1,176 OTROS/NC - - -

NÚMERO PERSONAS UNA PERSONA -1,083 0,000 0,339 DOS PERSONAS -0,901 0,000 0,406 TRES PERSONAS -0,385 0,000 0,681 CUATRO PERSONAS -0,134 0,022 0,875 CINCO o MÁS PERSONAS - - -

NACIONALIDAD ALEMANA 0,817 0,000 2,264 BRITÁNICA -0,017 0,615 0,983 ESPAÑOLA -0,415 0,000 0,660 OTRAS - - -

ALOJAMIENTO HOTEL 3 * 0,256 0,000 1,292 HOTELES 4 Y 5 * -0,023 0,755 0,977 APARTAMENTO o CHALET 0,424 0,000 1,528 AMIGOS o FAMILIARES 0,432 0,000 1,540 HOSTALES y HOTELES 1* Y 2 * - - -

NÚMERO VIAJES UNO, INCLUIDO ÉSTE 0,179 0,000 1,196 DOS -0,060 0,173 0,942 TRES -0,213 0,000 0,808 CUATRO -0,198 0,002 0,821 MÁS DE CUATRO - - -

REPETICIÓN UNA VEZ -0,465 0,000 0,628 DOS VECES -0,321 0,000 0,725 TRES VECES -0,244 0,000 0,783 4 O MÁS VECES - - -

INTERVALOS DE GASTO INFERIOR -0,166 0,000 0,847

MEDIO BAJO -0,253 0,000 0,777 MEDIO ALTO -0,158 0,000 0,854 SUPERIOR - - -

MOTIVO PRECIO SÍ -0,143 0,000 0,866 NO - - -

MOTIVO CLIMA SÍ 0,185 0,000 1,203 NO - - -

MOTIVO PLAYA SÍ 0,077 0,003 1,080 NO - - -

13

MOTIVO CALIDAD HOTEL SÍ 0,240 0,000 1,271

NO - - - MOTIVO CALIDAD

ENTORNO SÍ 0,144 0,000 1,155

NO - - - AÑO 1993 1,192 0,000 3,295

1994 1,027 0,000 2,794 1995 0,843 0,000 2,323 1996 0,507 0,000 1,660 1997 0,338 0,000 1,403 1998 0,330 0,000 1,391 1999 0,359 0,000 1,432 2000 - - - Constante 1,030 0,000 2,800

14

Cuadro 5. Probabilidades estimadas de seleccionar más de una semana.

Variable Categorías 1989 1993 2000 MENOS DE 30 AÑOS 0,79 0,70 0,48

ENTRE 30 Y 45 0,86 0,81 0,62 ENTRE 45 Y 60 0,87 0,79 0,58 EDAD

MÁS DE 60 AÑOS 0,88 0,86 0,68 NIVEL A 0,82 0,76 0,52

EMPLEADOS Y OBREROS 0,84 0,78 0,60 FUNCIONARIOS 0,85 0,79 0,60

JUBILADOS 0,88 0,86 0,69 ESTUDIANTES 0,79 0,72 0,51

PROFESIÓN

OTROS/NC 0,83 0,75 0,56 UNA PERSONA 0,78 0,70 0,46 DOS PERSONAS 0,81 0,73 0,51 TRES PERSONAS 0,89 0,83 0,64

CUATRO PERSONAS 0,91 0,86 0,70 NÚMERO PERSONAS

CINCO o MÁS PERSONAS 0,91 0,87 0,71 HOSTALES y HOTELES 1* Y 2 * 0,80 0,70 0,46

HOTEL 3 * 0,81 0,75 0,56 HOTELES 4 Y 5 * 0,76 0,72 0,52

APARTAMENTO o CHALET 0,87 0,82 0,62 ALOJAMIENTO

AMIGOS o FAMILIARES 0,82 0,78 0,55 UNO, INCLUIDO ÉSTE - 0,77 0,57

DOS - 0,75 0,55 TRES - 0,75 0,53

CUATRO - 0,77 0,56

EN LOS ÚLTIMOS DOCE MESES, Nº VIAJES DE VACACIONES FUERA

DE SU PAÍS MÁS DE CUATRO - 0,82 0,66

ALEMANA 0,89 0,83 0,66 BRITÁNICA 0,84 0,78 0,56 ESPAÑOLA 0,72 0,63 0,38 NACIONALIDAD

OTRAS 0,78 0,73 0,49 UNA VEZ 0,79 0,72 0,49

DOS VECES 0,83 0,76 0,56 TRES VECES 0,85 0,78 0,57

NÚMERO DE VISITAS A LAS ISLAS

4 O MÁS VECES 0,89 0,83 0,64 INFERIOR 0,83 0,75 0,56

MEDIO BAJO 0,82 0,76 0,55 MEDIO ALTO 0,83 0,78 0,57 INTERVALOS DE GASTO

SUPERIOR 0,84 0,79 0,59 SÍ - 0,74 0,53 MOTIVO PRECIO NO - 0,79 0,59 SÍ - 0,78 0,59 MOTIVO CLIMA NO - 0,74 0,50 SÍ - 0,77 0,58 MOTIVO PLAYA NO - 0,77 0,56 SÍ - 0,83 0,64 MOTIVO CALIDAD

HOTEL NO - 0,75 0,55 SÍ - 0,80 0,63 MOTIVO CALIDAD

ENTORNO NO - 0,76 0,55

15

ANEXO. Definición de variables.

En el cuadro 3 se presentan las variables utilizadas, junto con las categorías de cada una de

ellas y su frecuencia relativa (en los años 1989, 1993 y 2000). Se han recogido las variables tal como

están definidas en la EGT, con excepción de algunas variables que han sido recodificadas. Este es el

caso de las siguientes variables:

• Profesión. Se han agrupado las categorías de respuesta “profesión liberal”, “técnico

superior”, “jefe de empresa o gerente” y “cuadros intermedios” en una única categoría

“nivel A”. Las categorías de “empleados” y “obreros” se han unido en una categoría.

• Tipo de Alojamiento. Se han agrupado en categorías únicas las opciones, por un lado, de

hostales y hoteles de una y dos estrellas y, por otro, los hoteles de cuatro y cinco estrellas.

• Nacionalidad. Se consideran separadamente las nacionalidades alemana, británica y la

española, agrupándose el resto en una única categoría.

• Ntiles de gasto. En la encuesta no se dispone de información sobre el nivel de ingresos del

encuestado. Puede emplearse el nivel de gasto realizado como un indicador de riqueza.

Para neutralizar la influencia del número de días o del número de miembros, se ha

calculado los cuartiles de gasto dentro de cada uno de los grupos formados por turistas con

igual número de días de estancia y de acompañantes. El valor de 1, por ejemplo, indica

que el encuestado pertenece al nivel más bajo de gasto (definido por el primer cuartil),

entre aquellos individuos de la muestra con igual número de acompañantes y días.

• Las variables que recogen el motivo, se han codificado a partir de la pregunta de la

encuesta que solicita hasta cuatro motivos para haber seleccionado las Islas Baleares como

destino. Si, por ejemplo, el encuestado ha seleccionado el precio como uno de los cuatro

motivos, en la variable motivo precio se indica esa condición.

16