Presentación
En el Documento de Trabajo N° 8 se realiza el ejercicio de clasificar en tres categorías diferentes un conjunto de localidades de Argentina en función de su nivel de desarrollo turístico conceptualizado a partir del modelo de ciclo de vida de los destinos turísticos (MCVDT) de Butler (1980).
Modelo de Ciclo de Vida de los Destinos Turísticos (MCVDT)
Las tres categorías suponen niveles de maduración crecientes del destino turístico en términos de sus capacidades: la categoría de emergente comprende las fases de exploración (I) e implicación (II), la categoría en desarrollo a la fase de desarrollo (III) y finalmente la categoría de consolidada que comprende a las fases de consolidación (IV), estancamiento (V), declive (VI) y rejuvenecimiento (VII).
Estrategia
Se evaluaron diferentes indicadores generados por la Dirección Nacional de Mercados y Estadística que podían servir para clasificar las localidades considerando su regularidad de actualización, la granularidad y la cobertura geográfica. De ellos los principales candidatos fueron la cantidad de plazas de alojamiento a partir de PUNA, la tasa de ocupación hotelera y la estadía promedio a partir de la EOH, la estacionalidad de la oferta y la demanda (ver Documento de Trabajo N° 6), y la disponibilidad de medios de transporte (por ejemplo en función de los datos del Tablero de Conectividad).
De estos indicadores posibles la cantidad de plazas de alojamiento se eligió como mejor indicador para realizar el ejercicio de clasificación unidimensional, ya que presentaba continuidad en el tiempo, granularidad geográfica a nivel localidad, y una amplia cobertura geográfica (más de un 36% de las localidades del país).
Figure 1: Mapa de cobertura de localidades por el PUNA
Fuente: Elaboración propia en base a datos de BAHRA y PUNA.
Una vez elegido el mejor indicador disponible se procedió a analizar la distribución del mismo a fin de entender el mejor mecanismo de corte para la clasificación en función de la variable elegida. El objetivo fue hallar un método que permitiera dividir la distribución en tres secciones que se correspondan con las tres categorías de nivel de desarrollo turístico. Se optó por usar un algoritmo de clasificación específico para distribuciones de colas pesadas llamado “Head-Tails”.
Clasificación de localidades por plazas de alojamiento
Fuente: Elaboración propia en base a datos de PUNA.
Resultados
Sobre la clasificación obtenida mediante el algoritmo de “Head-Tails” se realizó un análisis de los casos con valores cercanos a los puntos de corte en función de considerar especificidades de los mismos que no estuvieran reflejados en su cantidad de plazas de alojamiento. En función de ese análisis se corrigieron marginalmente los puntos de corte para llegar a una nueva clasificación.
Mediante esa corrección se llegó a la siguiente distribución de la clasificación de las localidades PUNA: 1089 localidades en la categoría emergente, 115 localidades en la categoría en desarrollo y 78 localidades en la categoría consolidado. Se puede observar en el siguiente mapa la distribución espacial que resulta de la clasificación realizada.
Distribución geográfica de las localidades clasificadas
Fuente: Elaboración propia en base a datos de BAHRA y PUNA.
Para mejorar la clasificación realizada en este primer ejercicio se están elaborando nuevos indicadores que permitirán realizar un análisis multidimensional del nivel de desarrollo de las localidades y su seguimiento a lo largo del tiempo.
En tal sentido las próximas iteraciones de la propuesta de clasificación del nivel desarrollo de destinos turísticos procurará incorporar indicadores como: (i) distancia de cada localidad respecto a un aeropuerto y/o puerto; (ii) desarrollo de vías terrestres; (iii) cantidad de empresas de ramas características del turismo y (iv) disponibilidad de servicio de internet y de centros de salud.
🔗 Documento de Trabajo N°8
Se puede descargar el documento Clasificación de localidades según nivel de desarrollo turístico de la BIBLIOTECA del Sistema de Información Turística de Argentina (SINTA) https://biblioteca.yvera.tur.ar/
🔗 Recursos
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