3.1 Empresas de Peajes
Una de las principales fuentes secundarias de información en base a RA consiste en las empresas de peajes que se encuentran localizadas en diferentes puntos carreteros y vías de ingreso a las provincias, departamentos y/o municipios que resultan de gran utilidad como insumo para la elaboración de estadísticas de turismo. Cabe señalar que puestos de control vehicular (policiales, sanitarios) con registros continuos y rigurosos cumplen una función análoga a la de las estaciones de cobro de peaje.
Los datos suministrados por las firmas de peajes presentan limitaciones en su utilización directa como indicador estadístico de turismo, debido a que sólo contabilizan la cantidad de vehículos que pasan por un determinado punto. Por lo tanto, se requiere de una estrategia metodológica (proceso de conversión) específica para su utilización como insumo en la construcción de indicadores de turismo.
Acorde a la secuencia previamente presentada (en la Figura N° 2) suponiendo que la ubicación geográfica de un puesto de peaje es la vía de acceso a tres localidades distintas, A, B y C, y una de ellas requiere conocer cuál es la cantidad de arribos de visitantes, para lo cual solicita (y accede) a los RA del puesto de peaje.
La localidad ¨C¨ cuenta con mayor capacidad institucional para implementar un operativo in situ con el propósito de generar la información necesaria para elaborar coeficientes de distribución, que le permitan cuantificar efectivamente la cantidad de arribos de vehículos que ingresan a su localidad y, a la vez, relevar algunas variables que le permitan estimar la cantidad de visitantes, turistas y/o excursionistas.
Un elemento importante radica en que dicha localidad deberá generar una distribución específica, dentro del total de vehículos que pasaron por el puesto, para cuantificar la cantidad de vehículos que se dirigen a la misma y, posteriormente, cuantificar la cantidad de visitantes, sean turistas o excursionistas, que posean dicho destino.
Entonces, en primer lugar, se implementó una encuesta durante tres periodos: i) temporada alta (diciembre a marzo), ii) fines de semana largos y iii) fuera de temporada (abril a noviembre, excepto fines de semana largos), con el objetivo de lograr ajustar la estacionalidad, variable siempre fundamental en la medición del Turismo.
El muestreo fue aleatorio y sistemático (uno de cada X autos que pasaban por el puesto de peaje en el momento del relevamiento), con un tamaño de 600 casos para cada uno de los tres periodos. El universo contemplado fueron los automóviles y camionetas particulares (es decir, por ejemplo no se contemplaron los ómnibus). Las preguntas realizadas indagaron por la cantidad de personas por auto, el lugar de residencia habitual, el destino del viaje3 y la duración de la estadía en la localidad de destino.
Los resultados de este estudio permitieron determinar, para cada uno de los tres periodos, el porcentaje de autos que arriba a cada localidad, el promedio de pasajeros por auto a cada localidad, para el total de pasajeros por localidad, la proporción de residentes y de visitantes, diferenciados en turistas (cuando pernoctan en el destino) y en excursionistas (cuando no pernoctan). Aplicando estos resultados a la totalidad de automóviles que cruzan en cada periodo el puesto de peaje (RA suministrado por la empresa), es posible estimar el total de visitantes (distinguiendo turistas y excursionistas) que arriban a cada una de las tres localidades por esta vía a lo largo de un año.
Por otro lado, se cuenta con información proporcionada por la empresa de peajes. Ésta informó que durante el año ingresó la siguiente cantidad de vehículos (automóviles y camionetas particulares) por el puesto:
Temporada alta (diciembre a marzo): 70.000
Fines de semana largo: 18.500
Resto del año (abril a noviembre excepto fines de semana largo): 35.000
La Figura N° 3.1 muestra los resultados del estudio, cuya obtención se detalla a continuación.
Figura 3.1: Resultados del estudio realizado por la localidad C
El primer paso, consistió en diferenciar la localidad de destino. De la encuesta implementada, 600 casos en total, se desprendió que 150 vehículos (\(25\%\)) fueron con destino a la localidad A, 210 (\(35\%\)) a la B y 240 (\(40\%\)) a la localidad C.
La cantidad promedio de pasajeros por vehículo a cada localidad, fue de 2,3 personas hacia A (345 personas en 150 vehículos), 3,0 personas hacia B y 4,0 personas hacia la localidad C. Este dato resulta relevante si es que se busca aplicar dichos coeficientes a futuras estimaciones. Para este punto resulta relevante tener presente las necesidades de actualización mencionadas en el primer capítulo.
Fuera de Temporada Alta (entre abril y noviembre, sin contar los fines de semana largos) del estudio implementado, se desprende que el \(20\%\) fueron con destino a la localidad A, el \(45\%\) a la B y el \(35\%\) a la localidad C, con una cantidad promedio de pasajeros de 2,0 por vehículo hacia A, 2,5 hacia B y 3,0 hacia C.
Como se puede observar, la diferencia entre ambos periodos de temporada radica tanto en la proporción de vehículos que tiene como destino cada localidad (por ejemplo, a la localidad A se dirige el \(25\%\) de los vehículos de temporada alta y el \(45\%\) de los de fuera de temporada), como en la cantidad de pasajeros promedio por vehículo (siguiendo con la localidad A, 2,3 personas en temporada alta y 2,0 personas fuera de temporada).
La empresa informó un tránsito de 18.500 vehículos en todos los fines de semana largos del año, aunque el estudio se realizó en sólo uno de ellos4. De la encuesta implementada, se desprende que 270 (\(45\%\)) fueron a la localidad A, 210 (\(35\%\)) a la B y 120 (\(20\%\)) a la C y con una cantidad promedio de 3 personas por vehículo hacia A, 4,0 hacia B y 2,5 personas hacia la localidad C.
En segundo lugar, respecto de la residencia habitual, en cada caso se consultó si era residente o no de la localidad a cuyo destino se dirigía, para poder determinar cuántas de esas personas eran visitantes. Se asumió que los visitantes cumplían con los requisitos de la definición de entorno habitual5 para diferenciarse de las personas con residencia local.
Por ejemplo, en la Temporada Alta, la cantidad total de visitantes que cruzaron por el peaje fue de 1.714 (sobre un total de 1.935 personas contabilizadas), de los cuales 290 tuvieron como destino la localidad A (266 turistas y 24 excursionistas -es decir, que no pernoctaron-) 599 la localidad B (562 turistas y 37 excursionistas), y por último, 825 a la localidad (760 turistas y 65 excursionistas).
Asimismo, el relevamiento que contempló el periodo fuera de Temporada Alta y de los fines de semana largos, contabilizó, en los 600 autos que participaron del estudio, de 590 visitantes(sobre 1.545 personas que viajaban en estos vehículos, lo que muestra la preponderancia de residentes que se cuentan en este periodo): 85 a la localidad A (65 turistas y 20 excursionistas), 260 a la localidad B (195 y 65 respectivamente), y por último, 245 visitantes a la localidad C (183 turistas y 62 excursionistas).
Por último, durante el fin de semana largo contemplado en el estudio, la cantidad total que surge del estudio sobre 600 vehículos arroja un total de 670 visitantes: 275 visitantes a la localidad A (185 turistas y 90 excursionistas), 310 a la localidad B (210 turistas y 100 excursionistas), y 85 a la localidad C ( 50 turistas y 35 excursionistas).
Es importante observar que los diferentes coeficientes de distribución elaborados varían en los tres periodos de tiempo considerados.
Una vez elaborados los coeficientes en base al estudio, estos se deben aplicar a la cantidad total de vehículos, informados por la empresa, que cruzaron el puesto de peaje en cada uno de los tres periodos considerados. De ese modo, se obtendrá el total de visitantes (turistas y excursionistas por separado) para cada una de las localidades.
Como se podrá observar en la Figura 3.2, en la Temporada Alta el total de vehículos ingresados ha sido de 70.000 y que el \(25\%\) se dirigió a la localidad A, \(35\%\) a la localidad B y \(40\%\) a la localidad C, se puede concluir que en dicho período los automóviles que las localidades recibieron fueron, 17.500 (\(70.000\)*\(25\%\)), 24.500 (\(70.000\)*\(35\%\)) y 28.000 (\(70.000\)*\(40\%\)), respectivamente.
Figura 3.2: Coeficientes del estudio realizado por la localidad C aplicados a los totales informados por la empresa de peaje
El hecho de realizar tres estudios (uno para cada periodo temporal) indudablemente implica una erogación mayor que realizar sólo uno. No obstante, sólo de esta manera es posible reflejar fielmente la realidad y, más aún, poder realizar estudios longitudinales (comparación de llegadas de visitantes en distintos años, por ejemplo), que suele ser un objetivo común de las estadísticas de turismo6.
La Figura 3.3 permite comparar los resultados obtenidos más arriba con los que hubiesen surgido si se hubiese aplicado a las cantidades de vehículos de cada periodo los coeficientes correspondientes a la temporada alta.
Figura 3.3: Aplicación de coeficiente de Temporada Alta, obtenido del estudio realizado por la localidad C, a las cantidades de vehículos de todos los períodos (Temporada Alta, Fines de semana largo y Fuera de temporada)
Con estas dos Figuras se busca dar cuenta de la alteración que se produce en las estimaciones cuando no se toma en consideración la estacionalidad, mencionada en el primer capítulo. En este caso, si se aplica el coeficiente obtenido en temporada alta para todos los períodos, se estarían alterando las estimaciones de los períodos restantes. Por ejemplo, fuera de temporada, se sobreestimaría tanto los visitantes (en un \(25\%\)), como los turistas (en un \(54\%\)), mientras que los excursionistas sufrirían una subestimación del orden de un \(62,8\%\). Esto ocurre debido a que en temporada alta, es mayor la cantidad de visitantes y turistas en relación al total de vehículos que ingresan, y más común el ingreso de turistas en relación a los otros dos períodos. Análogas a las alteraciones descriptas para fuera de temporada alta se producen en el período de fines de semana(los excursionistas se hubieran visto reducidos en un \(-1,0\%\) y \(-78,4\%\), respectivamente, y sólo la cantidad de turistas hubiera crecido en un \(38,6\%\)).
Como conclusión de este ejemplo, es evidente que resulta fundamental la evaluación previa y la implementación de una metodología adecuada que permita realizar de la manera más fiel posible el proceso de conversión de los datos provistos por el RA (automóviles en el ejemplo) a unidades relevantes desde el punto de vista de la estadística del turismo (cantidad de visitantes -turistas y excursionistas- según localidad de destino en el ejemplo).
A los fines de no complejizar el ejercicio, se asume que todos los vehículos que cruzan el puesto de peaje se dirigen a una de las tres localidades contempladas↩︎
En este ejemplo se redujo a la existencia de un solo fin de semana largo, para evitar extender el razonamiento. Naturalmente, se deberá testear si hay o no diferencias sustanciales entre distintos fines de semana (por la época del año, por su extensión, etc.). para procurar registrar mejor la estacionalidad de los mismos.↩︎
El mismo se define como la zona geográfica (aunque no necesariamente contigua) en la que la persona realiza sus actividades cotidianas habituales (reside y trabaja). No existe una definición exacta del entorno habitual brindada por la OMT, razón por la cual se presentan diferencias entre los distintos países. Sin embargo, se debe tener en consideración que existen dos criterios claves para su definición: distancia y frecuencia. Es decir, si el individuo se desplaza a una zona geográfica de corta distancia al lugar de donde reside y/o trabaja o lo hace con una frecuencia alta, se considera que éste no ha salido de su entorno habitual. Distinto ocurre si el mismo se desplaza a una zona que se encuentra a una distancia larga o con una frecuencia baja. Por ejemplo, la Encuesta de Viajes y Turismo de los Hogares (EVyTH) define y operacionaliza el entorno habitual de un individuo que se encuentra conformado por: los lugares situados dentro de un determinado radio de la ciudad / localidad donde reside el individuo (Se consideraron 40 Km. para la región del Gran Buenos Aires -la Ciudad de Buenos Aires más los Partidos que forman parte del Conurbano Bonaerense- y 20 Km. para el resto del país), o los visitados una o más veces por semana por el mismo, aunque estén situados a una distancia mayor a la ya mencionada.↩︎
Si bien aquí no se entra en detalle sobre las cuestiones a tener en cuenta en el diseño de las muestras requeridas para los estudios planteados, pues el objetivo es llamar la atención sobre los procesos de construcción lógica de la información, en otros documentos elaborados en el marco del proyecto de Armonización de las Estadísticas de Turismo en las Provincias se desarrolla exhaustivamente, desde distintos ángulos, esta temática.↩︎