Análisis cuantitativo de la competitividad en el sector turístico

Abstract

La estructura de esta investigación está compuesta por seis capítulos, además de la introducción, las conclusiones más relevantes y las referencias. El primer capítulo está dedicado al estudio del concepto y de los principales modelos teóricos de la competitividad. Se considera oportuno describir los índices de organismos internacionales relevantes como el Índice de Competitividad Global (Global Competitiveness Index, GCI) elaborado por el Foro Económico Mundial (WEF) y el índice competitividad estimado por el Instituto Internacional de Desarrollo Gerencial (IMD).

En el segundo capítulo se exponen algunas revisiones de definiciones y modelos de competitividad del destino turístico, recayendo la atención principal en los modelos causales empíricos. Por último, se detalla el Índice de Competitividad (Travel and Tourism Competitiveness Index, TTCI) elaborado por el WEF.

Se ha considerado oportuno incluir el tercer capítulo dedicado a los métodos más relevantes para la elaboración de indicadores sintéticos. De forma paralela, el capítulo cuatro trata la terminología y los fundamentos teóricos de los Modelos de Ecuaciones Estructurales (SEM). La explicación se centra en el método de estimación basado en las varianzas, Partial Least Squares Structural Equation Modeling, PLS, empleado en esta investigación a partir del software SmartPLS v2 y v3.

En el capítulo cinco se estima un indicador sintético de competitividad global objetivo (Competitiveness Synthetic Indicator, CSI) a partir de la técnica Análisis de Componentes Principales para los periodos 2007-2008 y 2010-2011 y de los hard data (datos duros o cuantitativos) que componen el GCI elaborado por el WEF tratándose, al mismo tiempo, se trata de determinar la contribución de tales datos al índice CSI y el GCI elaborado por el WEF, así como la estructura de composición de éste mediante la aplicación de PLS-SEM.

En el capítulo seis, el punto de partida es la investigación de Mazanec y Ring (2011) en la que se estima, entre otros, un modelo causal PLS-SEM de primer orden formativo para el TTCI de los años 2008 y 2009 respetando la estructura de composición de agregación de las puntuaciones de los pilares y los subíndices del TTCI especificada por el WEF. Constatada la existencia de problemas graves de multicolinealidad, varios modelos causales se han propuesto contrastándose si la estructura se mantiene en 2015, no siendo estrictamente comparables. Además, se plantean otros modelos para determinar la relación causal subyacente entre pilares y subíndices y el TTCI en 2015 (TTCI2015) operando con libertad al especificar modelos que validen al mismo índice. Por último, variables auxiliares se utilizan para determinar las relaciones del TTCI con las dimensiones Turismo Internacional, Empleo del sector turístico y prosperidad económica de los países.

La propuesta de dos modelos, uno incluyendo una sola variable latente modelizada con 12 pilares (indicadores formativos) y otro modelo que incluye una latente modelizada con 2 pilares (cualificación del personal y TICs) que explican, respectivamente, 99,8% y 77,8% de la varianza del TTCI2015, destaca entre las conclusiones. Asimismo, es relevante que la significatividad de los recursos culturales obtenida por otros autores se reitera en este análisis.

TITLE: Quantitative analysis of competitiveness in tourism

Summary: The structure of this research is composed of the introduction, six chapters, the most relevant conclusions and the references. The first chapter is devoted to the study of the concept and the main theoretical models of competitiveness. It is considered appropriate to describe the competitiveness indexes of relevant international organizations: such as the Global Competitiveness Index (Global Competitiveness Index, GCI) produced by the World Economic Forum (WEF) and the competitiveness index of the International Institute for Management Development (IMD).

The second chapter reviews the concept and models of the Tourism Destination Competitiveness (TDC), mainly focusing on empirical causal models. Also, the Competitiveness Index (Travel and Tourism Competitiveness Index, TTCI) elaborated by the WEF is being detailed.

It is appropriate to include the third chapter which explains the main methodsof obtaining synthetic indicators. Similarly, chapter four discusses the terminology and the theoretical foundations of the Structural Equation Modeling (SEM). The explanation focuses on the estimation method based on the variances, the Partial Least Squares Structural Equation Modeling, (PLS-SEM), which is implemented through software SmartPLS v2 and v3.

In chapter five an objective synthetic indicator of global competitiveness (Competitiveness Synthetic Indicator, CSI) is estimated by applying the Principal Component Analysis for the periods 2007-2008 and 2010-2011 to the hard data that are quantitative data that compose the GCI produced by the WEF. The idea is to try to determine the contribution of such quantitative data to the CSI and the GCI indexes and the structure of this composition by applying PLS-SEM.

In chapter six, the starting point is the research of Mazanec and Ring (2011) where it is estimated, among other results, a causal first order model PLS-SEM for TTCI belonging to years 2008 and 2009 with the same structural aggregation composition scores of pillars and sub-pillars for TTCI (composition specified by the WEF). Due to the existence of serious problems with multicollinearity, several causal models have been proposed in order to check if the structure is maintained in 2015 compared to 2008 and 2009, although it may not be fully comparable. In addition, alternative models are proposed to determine the underlying causal relationship between pillars and sub-pillars of the TTCI of year 2015 (TTCI2015). In these cases, the specification of these models are freely estimated in order to validate the same index. Moreover, auxiliary variables are used to determine TTCI relations with international dimensions of tourism, for example, the employment in the tourism sector and the economic prosperity of countries.

In conclusion, two proposed models stand out among other findings. One model includes a single variable latent modelled with twelve pillars (formative indicators) and the other model includes a construct modelled with two pillars (the pillar of qualification of tourist employment and the pillar of the Information and Communication Technologies (ICTs)) which explain, respectively, 99.8% and 77. 8% of the variance of TTCI2015. It is also important that the significance of cultural resources obtained from relevant published research has been reiterated in this analysis.

Keywords: International competitiveness, Tourism, Partial Least Squares-Structural Equation Modeling (PLS-SEM), Travel & Tourism Competitiveness Index (TTCI), Factorial Analysis.