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“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
GUSTAVO PETRO URREGO Alcalde Mayor de Bogotá
CARLOS FIDEL SIMANCAS NARVÁEZ Secretario de Desarrollo Económico
TATIANA PIÑEROS LAVERDE
Directora General Instituto Distrital de Turismo
ERICA INDIRA ORTEGA
Asesora Instituto Distrital de Turismo
Observatorio de Turismo de Bogotá
Autor de la Investigación: Álvaro Hernando Chávez Castro - Contratista Observatorio IDT,
Foto Portada:
Archivo fotográfico IDT
Diseño: Laura Esmeralda Garzón
Equipo Técnico IDT
Winston A Montes, Sergio Clavijo, Orlando Castaño c Contratistas Economistas Observatorio IDT.
Bogotá, septiembre de 2014
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“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
CONTENIDO
1. INTRODUCCIÓN ...................................................................................................................... 5
2. ELEMENTOS PARA LA CONSTRUCCIÓN DE INDICADORES DE COMPETITIVIDAD
EN EL SECTOR TURISMO .............................................................................................................. 8
a. Enfoque sistémico de la competitividad ................................................................................ 10
b. Criterios y factores de construcción de indicadores bajo el enfoque sistémico: ................... 13
3. LA ACTIVIDAD TURÍSTICA Y LA INFORMACIÓN DISPONIBLE ................................. 19
a. Variables de Demanda Turística. .......................................................................................... 22
b. Variables de la Oferta Turística............................................................................................. 23
c. Información y Datos. ............................................................................................................. 24
i. Cámara de Comercio de Bogotá ........................................................................................ 27
ii. La Encuesta de Gasto en Turismo Interno – EGIT del DANE ............................................. 29
iii. Encuesta Nacional de Hoteles ....................................................................................... 30
iv. Encuesta Internacional de Viajeros – EVI .................................................................... 30
v. Cuenta Satélite de Turismo – CST .................................................................................... 31
4. Enfoque Sistémico de Competitividad y Categorización de Factores Estructurales y de
Competitividad Revelada .................................................................................................................. 31
a. Competitividad Turística. ...................................................................................................... 32
b. Importancia del Turismo en Bogotá ...................................................................................... 33
c. Turismo a nivel Bogotá ......................................................................................................... 36
d. Categorización de los factores de competitividad ................................................................. 38
i. Nivel Meta ......................................................................................................................... 40
ii. Nivel Macro: ..................................................................................................................... 41
iii. Nivel Meso .................................................................................................................... 42
5. Metodología del Análisis de Componentes Principales ............................................................ 46
a. Objetivos ............................................................................................................................... 46
b. Metodología .......................................................................................................................... 47
i. Objetivo del análisis .......................................................................................................... 49
ii. Diseño ............................................................................................................................... 49
iii. Supuestos ....................................................................................................................... 49
iv. Estimación de factores .................................................................................................. 49
v. Interpretación de factores .................................................................................................. 50
c. Construcción de la base de datos para las variables e indicadores ........................................ 57
6. VI. Resultados del Análisis de Componentes Principales (ACP) ............................................. 62
a. Nivel Meta............................................................................................................................. 63
b. Nivel macroeconómico ......................................................................................................... 68
c. Nivel meso ............................................................................................................................ 75
e. Índice de Competitividad Turística para Bogotá ................................................................. 84
7. Comentarios Finales y Recomendaciones ................................................................................. 96
Referencias ...................................................................................................................................... 100
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“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
1. INTRODUCCIÓN
El término “indicador” se refiere, en general, a datos cuantitativos o cualitativos que
permiten analizar algún aspecto de la realidad que interesa conocer. Pueden ser medidas,
números, hechos, opiniones o percepciones que señalen condiciones o situaciones
específicas.
De acuerdo con la Organización Mundial de Turismo (OMT, 2005), “los
indicadores son conjuntos de información formalmente seleccionada que se utiliza con
carácter regular en la medición de los cambios pertinentes para el desarrollo de la gestión
del turismo.
Estos, deben reflejar adecuadamente la naturaleza, peculiaridades y nexos de los
procesos que se originan en una actividad económica – productiva y se deben caracterizar,
entro otras cosas, por ser estables y comprensibles. Lo ideal es que los indicadores deben
ser útiles para: i). Medir cambios en la condición o situación analizada a través del tiempo,
ii). Facilitar la verificación de los resultados de iniciativas o acciones y iii). Evaluar el
proceso de desarrollo.
El concepto de competitividad turística involucra una amplia gama de factores, entre
los que se destacan aquellos vinculados directamente a la calidad, especificidad y
autenticidad del sector turístico. En síntesis, todos ellos constituyen un conjunto de
estímulos que inciden en las decisiones de viajar por parte del futuro turista.
Por los tanto, resulta de importancia capital, definir, de entre la amplia gama de
indicadores posibles y disponibles acerca de la actividad turística, aquellas variables que
mejor describen el concepto de competitividad turística.
La conceptualización de las variables que definen la competitividad turística,
permitirá posteriormente, con base en el desarrollo de una estrategia de evaluación y
ponderación, elaborar un único indicador sintético de competitividad turística. Este
indicador permitirá demostrar, sobre bases cuantitativas y metodológicas, cuál es la
situación actual del sector, sus fortalezas y debilidades; la evolución con el transcurrir del
tiempo y la posición relativa frente a destinos turísticos complementarios.
El turismo ha demostrado ser una actividad de creciente dinamismo dentro de las
cuentas macroeconómicas nacionales y de las actividades económicas del Distrito Capital.
En efecto, de acuerdo con la información reportada por el DANE, la participación del PIB
del rubro hoteles, restaurantes bares y similares en el total del PIB en el año ha venido
aumentando a partir del 2000, hasta situarse en 2.1% en 2012; mientras que la tasa de
crecimiento promedio de este rubro turístico durante este mismo periodo fue de 4.9%.
Por otro lado, la actividad turística es ampliamente conocida por su enorme
potencial para generar efectos multiplicadores sobre el resto de la actividad económica, con
consecuencias sobre el nivel de empleo, la generación y distribución de ingresos, la
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“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
generación de infraestructura pública y privada, la conformación de cadenas de valor más o
menos complejas, entre otros factores no menos importantes. Adicionalmente, podría
provocar repercusiones de índole social y ambiental, con profundas modificaciones sobre
el territorio, el entorno y fundamentalmente, sobre la calidad y sustentabilidad de los
mismos recursos que lo convocan.
El potencial de la actividad turística podría generar expectativas positivas de
crecimiento, y por lo tanto de aumento de la calidad de vida de los habitantes de una
determinada región.
En el presente documento se pretende proporcionar un marco metodológico para el
conocimiento y evaluación de la situación actual del sector turístico. Esta base de
conocimiento, permitirá un análisis crítico de la situación, y podría permitir planificar y
orientar recursos públicos y privados al sector. Es importante resaltar, que las variables de
sostenibilidad (social, económica, ambiental, entre otras.) podrían ser útiles en la
construcción del índice de competitividad turística.
El presente marco metodológico está estructurado en 7 partes de las cuales, esta
introducción es la primera. La segunda parte presenta los elementos teóricos y estadísticos
para la construcción de indicadores en el sector turismo. En la tercera parte, consistente con
el marco teórico relativo a la competitividad sistémica, se trata de justificar la construcción
de indicadores de competitividad turística para Bogotá y las diferentes fuentes de
información disponibles para el sector. El cuarto segmento se dedica a justificar la
importancia y construcción de un indicador de competitividad turística desde el enfoque
sistémico de competitividad. La quinta parte está dedicada a describir de manera sucinta la
metodología del Análisis de Componentes Principales – ACP. En la sexta sección se
presentan los resultados de componentes principales con el fin de determinar los factores y
variables que más inciden en la competitividad del sector turismo en Bogotá. Finalmente,
se presentan unos comentarios a manera de conclusión y se dan unas pautas para la
actualización y construcción del Índice de Competitividad Turística para Bogotá – ICTBO.
2. ELEMENTOS PARA LA CONSTRUCCIÓN DE INDICADORES DE
COMPETITIVIDAD EN EL SECTOR TURISMO
De acuerdo con el trabajo realizado por el Grupo de Competitividad y Desarrollo
Regional del Ministerio de Comercio Industria y Turismo - MCIT (2004), el turismo hace
parte fundamental en el desarrollo competitivo de un país, en su proceso de crecimiento
económico y de consolidación social. Fortalece las estructuras económicas al contribuir a la
generación de empleo, de ingresos, de divisas etc. De igual manera, mejora la calidad de
vida, induce una revolución educativa donde se centra a ver el mundo de una manera
diferente a través del respeto por los valores, la cultura y la naturaleza; concientiza hacia la
construcción de mejores oportunidades sociales y es constructor de paz.
En dicho trabajo, el MCIT realizó un diagnóstico del sector turístico colombiano a
nivel regional, indicando los factores que obstruyen el desarrollo del sector turístico a nivel
regional, a partir de los diferentes convenios de competitividad turística realizados en 35
regiones del país. Producto de ese ejercicio se construyeron unas matrices de compromisos
entre los agentes nacionales, regionales y locales, públicos y privados, en las cuales se
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“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
detectan los problemas de competitividad de cada región, las soluciones y las
responsabilidades compartidas. Para el caso de Bogotá región, que es un foco de interés en
el presente documento, en aquel entonces se encontraron los siguientes problemas:
- Débil articulación de esfuerzos de desarrollo sectorial que afectan la gestión turística.
- Débil reconocimiento de la importancia de las mediciones en el sector turístico y
dificultades para la obtención de la información.
- Insuficientes estrategias de mercadeo, marketing y promoción de los destinos/productos
turísticos.
- Falta de planificación del territorio turístico.
- Bajo número de empresas prestadoras de servicios turísticos con certificaciones de
calidad y de sostenibilidad.
- Desconocimiento del potencial turístico del destino, bajo sentido de pertenencia y
limitada conciencia en el uso indiscriminado de los recursos naturales y de patrimonio.
- Informalidad en la prestación de servicios turísticos.
- Débil diseño del producto turístico.
- Falta de integración regional para el desarrollo turístico.
- Escasa medición del proceso de desarrollo turístico.
Con el fin de determinar la situación actual a partir de los anteriores problemas que
se constituyen en cuellos de botella para el desarrollo del sector turístico de Bogotá, se
requiere construir diferentes indicadores que permitan monitorear la situación actual de
Bogotá en materia de competitividad turística desde una visión sistémica. Una posibilidad
estrategia para medir la competitividad en el sector turismo se puede realizar a través de la
medición del grado de satisfacción de los turistas, en el contexto de niveles de
sostenibilidad social, ambiental y económica en os entornos locales. Esto quiere decir que
la construcción de indicadores para el sector turístico debe realizar se a partir de un enfoque
“sistémico” (Porter, 1990). A continuación relacionamos los aspectos más sobresalientes
de la competitividad sistémica a los distintos factores y variables propios de la actividad
turística.
a. Enfoque sistémico de la competitividad
Metodológicamente se concentra en el análisis de las condiciones estructurales que
Determinan la competitividad. Busca confrontar diversos factores entre sí (al igual que en
el diamante de competitividad de Porter) pero resolviendo algunas prioridades económicas
y sociales en los niveles micro, macro, meta y meso.
Nivel macro: Estabilidad macroeconómica clave para una asignación eficiente de
los recursos. Proporciona transparencia en factores económicos, evalúa aspectos de orden
político en una región o en un país en temas legales y monetarios.
Nivel micro: Evalúa factores de innovación para las empresas, no sólo en su nivel
estructural sino operativo, de comercialización y de distribución, en busca de eficiencia,
calidad, flexibilidad y agilidad en las gestiones estratégicas empresariales.
Nivel meta: Analiza los factores socioculturales, valores sociales, manejo del Estado
en lo que se refiere a la visión social.
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“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
Nivel meso: Se refiere a factores institucionales y de organización en términos de
calidad de vida, nivel educativo, infraestructura, desarrollo de ciencia y tecnología,
aprovechamiento sostenible del medio ambiente, como bases del progreso y crecimiento
locales, articulando los sectores público y privado.
Para lograr eficacia entre los niveles micro, macro y meso es indispensable una clara
organización jurídica, política y económica, porque la competitividad sistémica no puede
dar resultados sin la formación de estructuras a nivel de la sociedad.
En síntesis, para lograr una interacción con los diferentes factores como detonantes
de la competitividad y desarrollo regional de largo plazo, como lo sugiere el enfoque
sistémico, se deben distinguir dos áreas de estudio:
i). Análisis de la estructura económica, en la cual se estudia la forma en que los diversos
sectores en diferentes países y regiones han logrado construir ventajas competitivas (Porter
1990).
ii). La política económica dirigida al desarrollo de una estructura competitiva, en donde se
persigue fortalecer la estructura económica y mejorar la competitividad de la región.
Estas dos áreas de estudio permiten, en palabras de Malaver (1998), visualizar la
competitividad como el resultado de la interacción compleja entre varias dimensiones del
entorno (económico, organizacional y de gestión empresarial, institucional y sociocultural)
a diferentes niveles económicos (meta, macro, meso y micro), lo que le confiere el carácter
sistémico.
La construcción de los indicadores de competitividad turística para Bogotá se basa
entre otras cosas, teniendo en cuenta estas áreas, con el fin de identificar diferentes factores
y variables relacionadas con el desempeño del sector turístico, desde un enfoque
multidimensional. Esto implica la construcción de indicadores que requieren de un riguroso
acopio, clasificación y análisis de datos. La idea es evaluar el desempeño del sector
turístico en Bogotá relacionado con su desarrollo competitivo, con el fin de alcanzar
estándares de calidad en los productos y servicios turísticos.
Lo anterior, exige el cumplimiento de ciertos criterios claves a partir de los cuales se
fijen unos indicadores que se les pueda realizar un seguimiento futuro y que sean
susceptibles de actualizar a partir de la información disponible. En el caso de Bogotá, se
necesita determinar unas técnicas para identificar aquellos factores que están determinando
la competitividad regional. De esta manera, la construcción de indicadores de
competitividad para el sector turístico permitiría identificar las potencialidades o
debilidades futuras del sector que conlleven a desarrollar estrategias encaminadas a mejorar
la competitividad de la región.
En este proyecto se adopta la estrategia de visualizar al sector turístico como una
cadena integrada, de manera directa o indirecta, con otros sectores de la economía. Como
ejemplo de lo anterior, las actividades turísticas contribuyen a la redistribución de la
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“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
riqueza, al transferir recursos desde los mercados generadores de ésta hacia regiones con
menores niveles de ingreso.
De esta manera, evaluar la actividad turística implica estudiar el comportamiento de
un conjunto de aspectos dentro de un proceso productivo que se transforma en bienes y
servicios. Por tanto, la actividad turística constituye un encadenamiento productivo dentro
del cual las empresas dedicadas a las actividades turísticas, constituyen siempre un eslabón
en donde el encadenamiento productivo se compone de actividades del sector primario
(recursos), del secundario (transformación) y del terciario (comercialización) (Malaver,
1998).
Nuestro enfoque permitirá evaluar factores relacionados a la cadena productiva que
exige revisión, monitoreo y seguimiento continúo. La característica principal del sector
turismo es que es un agente que jalona la activación económica y que interactúa con el
resto de sectores. Por consiguiente, es crucial contar con variables como la infraestructura,
seguridad, regulación de mercados, regulación de los precios, aspectos tributarios y el resto
de factores externos que indican en los procesos que conlleva el desarrollo de la
competitividad.
b. Criterios y factores de construcción de indicadores bajo el enfoque sistémico:
Teniendo en cuenta el concepto de competitividad sistémica se planteará los
indicadores de competitividad para el sector turístico de Bogotá, por ser un ejercicio que
involucra factores sociales, institucionales y de desarrollo productivo, generando
encadenamientos competitivos en todos los eslabones de la cadena turística.
La ventaja de abordar diferentes aspectos competitivos de carácter económico y
social relacionados con factores de sostenibilidad, como lo sugiere el enfoque sistémico, es
una mejor evaluación de los procesos de la actividad turística dentro del desarrollo
productivo de Bogotá. Para tal efecto, es necesario clasificar los factores que hacen realidad
el desarrollo del sector turístico con criterios de eficiencia y eficacia en la asignación de
recursos humanos, físicos y financieros.
En el siguiente cuadro se establecen los niveles de clasificación de los factores
productivos en un marco de competencia sistémica y las características que deben recoger
las variables de interés sugeridas por especialistas del turismo como la OMT y otros
autores:
Cuadro No. 1. Factores y Variables en el Enfoque Sistémico
Nivel Factor Variables
Macro Sostenibilidad económica:
Se referencia factores
económicos de interés
turístico y en el manejo
adecuado de los recursos
destinados al sector
Las variables a seleccionar
deben recoger las
siguientes características:
- Administración de
recursos financieros.
- Eficacia en ejecución
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“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
turismo. presupuestal.
- Impactos y aportes del
turismo dentro de la
región.
- Capacidad de
generación de ingresos
Meta Gestión turística:
Se concentran factores
sociales que incentivan a la
población a su propio
crecimiento personal y
profesional y al desarrollo
de la región.
Sostenibilidad cultural:
Encaminada a que los
ciudadanos residentes en el
destino turístico vean
reflejados en actividades
turísticas los valores y
tradiciones culturales.
Las variables a seleccionar
deben medir:
- Generación de empleo
- Creación y
fortalecimiento de
empresas
- Generación de recursos
humano calificado,
entre otros.
Meso Soporte turístico:
Se soportan criterios
Las variables a seleccionar
deben medir:
importantes para el
desarrollo del turismo.
Sostenibilidad ambiental:
Necesidad de desarrollar
un equilibrio optimo que
garantice el
aprovechamiento y
sostenibilidad de los
recursos naturales cuyo fin
se oriente a mitigar
impactos negativos y
aumentar los impactos
positivos.
- Infraestructura
- Calidad de la
infraestructura
- Tecnología
- Calidad de la
tecnología
- Uso adecuado de los
recursos materiales
enfocados
especialmente al
turismo.
Micro Factores tangibles: Las variables seleccionadas
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“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
Constituyen los recursos
básicos disponibles y su
utilización.
Factores intangibles:
Son factores asociados al
funcionamiento mismo de
la actividad y en algunos
casos a la experiencia y
edad de las empresas.
deben capturar:
- Tamaño de las ventas:
Manifestadas en la
cantidad y el valor de
las mismas, pues dan
indicios de la demanda
relacionadas con bienes
y servicios del sector
- Crecimiento de ventas
y márgenes de utilidad
- Asistencia a eventos
culturales
- Gasto en investigación
y desarrollo
- Tecnología expresada
en patentes o derechos
industriales.
Las variables seleccionadas
deben capturar:
- Aprendizaje
institucional
- Grado de desarrollo de
una cultura empresarial
- Cooperación externa e
interna
- Innovación y servicio
- Estilo gerencial
- Estructura
organizacional
- Grado de integración,
entre otros.
Fuente: Construcción propia sobre información de la OMT (2005), Malaver (1998) y MCIT (2004).
De acuerdo con el cuadro 1, el nivel macro contiene variables que permiten
comparar las que inciden en la asignación de recursos del sector turismo como la inflación,
precios relativos de otros sectores de la economía, la tasa de cambio y el balance fiscal del
gobierno. Así mismo, sobresalen otras variables relacionadas como el PIB, la cuenta
corriente de la balanza de pagos y el grado de apertura de la economía. De igual forma,
existirán factores cualitativos asociados a estas variables macroeconómicas como la
estabilidad la transparencia en las reglas de juego, estímulos a la competencia, entre otras.
A nivel meta, capta aspectos cualitativos como la capacidad de acción estratégica de
una sociedad, la confianza que propicia la celebración de contratos y la cooperación, la
legitimidad y gobernabilidad, entre otros. De acuerdo con Malaver (1998), estos son
factores que constituyen dimensiones intangibles de la competitividad relacionadas con el
desarrollo político, sociocultural e institucional.
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“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
A nivel meso, se encuentran variables que permiten la comparación con firmas
dedicadas al turismo de otras regiones y determinar el conjunto de ventajas comparativas
relacionadas con costos de producción y la facilidad de accesos a recursos productivos. Por
consiguiente las variables del nivel meso, pretenden resaltar el aspecto institucional de las
actividades turísticas en un contexto regional, que permita comparar el desempeño regional
de instituciones dedicadas al sector turismo.
En el nivel micro, operan factores como la capacidad de innovación para enfrentar
el acelerado cambio técnico y la variabilidad de la demanda, a la articulación a redes que
potencian las capacidades de la empresa (Malaver, 1998).
3. LA ACTIVIDAD TURÍSTICA Y LA INFORMACIÓN DISPONIBLE
Siguiendo a Alegre Martin et al (2003), las actividades turísticas se caracterizan por
su heterogeneidad y por la dificultad de medirlas debido a la escasez de información. No
obstante, de acuerdo con Alegre Martin et al (2003), gracias a los esfuerzos realizados por
la OMT en torno a la definición de las variables que intervienen en esta actividad, es
posible medir algunos factores. Este conocimiento de la definición de las variables y las
diferentes unidades de análisis permiten una “homologación” de conceptos relacionados
con el turismo que facilitan la clasificación y medición de los diferentes sectores
relacionados con las actividades turísticas.
Resulta imprescindible disponer de una homologación de las unidades de medida y
de las variables de turismo si se quiere realizar una medida de indicadores de
competitividad turística desde el punto de vista de la teoría sistémica y de la actividad
turística vista como una cadena productiva. Como una primera aproximación a la
recopilación de la información de los factores y variables, es pensar que en la actividad
turística existen variables por el lado de la oferta y por el lado de la demanda.
De acuerdo con Alegre Martin et al (2003) en el proceso de medición de la actividad
turística se debe dar respuesta a dos preguntas principalmente:
¿Qué información se necesita conocer? Algunas respuestas son:
- El número de hoteles en cada país
- El número de establecimientos turísticos
- El número de viajeros que llegan al país
- El volumen de gasto que realizan estos visitantes
- El número de agencias de viajes que existen en cada país, entre otros.
¿Dónde encontrar información sobre el volumen de la actividad turística de los países?
La respuesta en este caso será el Anuario de la Organización Mundial del Turismo –
OMT y en el caso de Bogotá serán las diferentes entidades públicas como privadas
encargadas de recopilar la información sobre el sector, tal como lo veremos más adelante.
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“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
Para abordar la complejidad en la actividad turística y su heterogeneidad se parte de
la definición de turismo ampliamente aceptada sugerida por la OMT.
TURISMO
Son las actividades que realizan las personas durante sus viajes y estancias en lugares
distintos al del lugar habitual, por un periodo de tiempo consecutivo inferior a un año
con fines de ocio, por negocio o por otros motivos.
Específicamente para la información requerida para Bogotá con el fin de construir
los indicadores de competitividad turística, se parte de este concepto y se realiza un
ejercicio inicial de captura de variables por el lado de la oferta y por el lado de la demanda.
Cualquier actividad económica puede observarse desde el lado de la oferta o bien desde el
lado de la demanda y, por tanto, se debe utilizar variables adecuadas para cuantificar la
actividad turística si se mira por el lado de la demanda, donde el agente será el visitante,
turista o excursionista, o bien por el lado de la oferta, donde el agente será el empresario, la
empresa, las instituciones públicas, privadas, entre otras.
A continuación se lista un conjunto de variables del sector turístico clasificándolas
por la oferta y la demanda, lo cual servirá de guía en el proceso de recolección y captura de
la información del sector.
a. Variables de Demanda Turística.
Son aquellas que capturan la demanda por bienes y servicios turísticos por parte de
los visitantes en una región o en un país determinado y constituye una información vital
para la medición de la actividad turística (Alegre Martin et al, 2003). El cuadro 2, muestra
algunos indicadores de turismo por el lado de la demanda.
Cuadro 2. Variables de Demanda Turística
Indicador Variable Unidad
Volumen de turismo - Número de turistas que visitan
un determinado destino.
- Número de viajes realizados.
- Número de estancias y
duración.
- Número de pernoctaciones*
Unidades físicas
Gasto en turismo: Mide
directamente la demanda
en términos monetarios
las cantidades
consumidas por el turista
en bienes y servicios. Es
todo gasto de consumo
- Gasto realizado en la ciudad o
país de origen (A).
- Gasto realizado en la ciudad de
destino (B).
- Gasto total = A + B.
Unidades monetarias
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“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
efectuado por un
visitante o por cuenta de
un visitante, para y
durante su
desplazamiento y
estancia turística en el
lugar de destino.
Fuente: Construcción propia sobre información de Alegre Martin et al. (2003).
(*): Pasar la noche en algún lugar.
b. Variables de la Oferta Turística
Son más complicadas de estimar puesto que en el sector turístico existe una
diversidad de actividades que requieren ser clasificadas. Por el lado de la oferta, el interés
principal es cuantificar la producción de bienes y servicios turísticos. Tradicionalmente las
actividades turísticas se clasifican en primarias y secundarias. La actividad primaria por
excelencia es la oferta hotelera la cual se mide principalmente por la capacidad de
alojamiento turístico. El cuadro 3 presenta algunos indicadores de oferta turística y las
variables relacionadas.
Cuadro 3. Variables de Oferta Turística
Indicador Variable Unidad
Capacidad de alojamiento - Número de Unidades físicas
establecimientos por
categorías.
- Número de
habitaciones.
- Número de meses de
apertura a lo largo del
año.
Utilización de la actividad
productiva hotelera
- Número de viajeros
alojados.
- Número de
pernoctaciones
Unidades físicas
Fuente: Construcción propia sobre información de Alegre Martin et al. (2003).
En síntesis, a través de las unidades de análisis puede estudiarse la actividad turística y
cuáles son los aspectos que merecen ser estudiados desde la óptica económica.
c. Información y Datos.
El ideal en toda estadística es que se encuentren presentes al mismo tiempo las
características de calidad, oportunidad y cobertura. Como parte de la metodología de
construir indicadores de competitividad turística, en esta sección se hace un esfuerzo por
establecer unos criterios que nos permitan seleccionar información de calidad.
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“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
Las fuentes de información son un requisito fundamental para el desarrollo y
cumplimiento de objetivos en la construcción de indicadores que representen de manera
consistente la realidad mediante el uso de los siguientes criterios:
Disponibilidad: Contar con registros de información de manera que se puedan consultar
cuando sea necesario.
Accesibilidad: La información debe encontrase disponible en condiciones de ser usada
fácilmente, sin restricciones ni limitaciones.
Oportunidad: Tiene que ver con la oferta o producción de datos para satisfacer las
demandas en el tiempo requerido por el usuario.
Continuidad: La información debe tener regularidad en el binomio espacio – tiempo, la
producción continua de datos estadísticos garantiza su utilización regular y periódica
para satisfacer las demandas específicas de información.
En Colombia existen entidades, instancias y herramientas especializadas como el
DANE, Banco de la República, el Registro Nacional de Turismo, una Cuenta Satélite de
Turismo del Sistema de Cuentas nacionales del DANE, la Encuesta de Gasto Interno de
Turismo, Ministerio de Comercio Industria y Turismo, entre otras que realizan recolección,
análisis y producción de información oficial.
A nivel de Bogotá, el Instituto Distrital de Turismo ha trabajado en la generación y
divulgación de información sectorial, pasando por ejercicios de recolección y análisis de
información secundaria, por el desarrollo de estudios de caracterización de mediana
complejidad y por la formulación y ejecución de proyectos de gran envergadura, pioneros
en la cuidad y en el país. A través del Observatorio de Turismo, se llevan a cabo estudios de
tipo probabilísticos y compilación de variables de interés para el sector.
De igual manera, existen trabajos de investigación con el objetivo de ofrecer una
medición de la competitividad de la región. En efecto, El trabajo de Pulido para el distrito
(ficha técnica 3.11) parte también de un concepto de competitividad comercial. Aporta el
aspecto interesante de proponer un criterio de clasificación de las actividades industriales
según la forma como se articulan en el comercio exterior. Esta metodología puede ser
evaluada y corregida para ser aplicada en análisis de alcance regional.
El modelo que se propone para evaluar la competitividad sectorial de la industria
desde una perspectiva regional, puede aplicarse en el ámbito de las regiones, considerando
el comercio exterior total de cada región. Existen estadísticas de comercio discriminadas
por aduana para conocer los flujos de comercio regionales (CIIU 3). También existe la
estadística de la producción industrial a nivel de subsectores (CIIU 3).
El análisis de la plataforma internacional del Distrito Capital incorpora datos sobre
comercio e inversión extranjera (ficha técnica 3.12). El análisis es muy sencillo. No hace el
intento de proponer indicadores. El documento no es concluyente en analizar el resultado
de las cifras en relación con la perspectiva de integración de la ciudad al proceso de
globalización.
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“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
El análisis comparado entre regiones en cuanto al comercio exterior puede ser
conveniente cuando se ocupa un lugar preponderante, pero no es muy apropiado para
regiones con baja participación en los flujos comerciales externos. Esto implica que en
muchos casos los resultados de los análisis no son comparables y en el caso de Bogotá el
ideal sería establecer el análisis a nivel de Bogotá región .
En las actuales circunstancias del país es de poca relevancia el análisis comparado
de la inversión extranjera entre las regiones, y no puede ser comparable de la misma forma
que el comercio exterior. El referente en este caso podría ser el comportamiento de las
variables de inversión y su evolución en el tiempo frente a la misma región.
Existen series continuas de los datos sobre comercio exterior e inversión extranjera
por regiones del país.
i. Cámara de Comercio de Bogotá
La Cámara de Comercio de Bogotá (ficha técnica 3.13) realizó un importante
estudio sobre la competitividad relativa de Bogotá frente a otras grandes ciudades de
América Latina.
La organización de los indicadores tiene una amplia cobertura de temas que se
ajustan con diferentes visiones de competitividad. La estructura de los temas sigue a
grandes rasgos las categorías de análisis del Foro Económico Mundial - FEM.
Para formular la propuesta de competitividad regional, muchas de las variables
pueden ser relevantes siempre y cuando reflejen la situación de la región y no solo de la
capital. Otro aspecto a tener en cuenta es la garantía de contar con información regular para
poder garantizar la aplicación regular del modelo.
La información que se requiere para un modelo de análisis regional está disponible
en diferentes fuentes:
El DANE produce regularmente, la encuesta de hogares, las cuentas regionales, la
proyección del crecimiento demográfico, la encuesta anual manufacturera, la estadística del
comercio exterior, empleo, inflación y costo de vida.
El Banco de la República tiene la información de los registros de inversión
extranjera nacional, sectorial y por regiones del país.
El Consejo Superior de la Judicatura tiene información sobre delitos contra la
propiedad y la seguridad personal.
La Superintendencia de Servicios Públicos, tiene la información sobre tarifas de los
servicios públicos.
La Contraloría General de la Nación dispone de información sobre impuestos
regionales.
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“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
Ministerio de Comunicaciones puede suministrar la información sobre cobertura
telefónica y de Internet.
Aeronáutica Civil puede suministrar la información sobre tráfico aéreo, carga y
pasajeros transportados.
IGAC puede informar sobre conectividad física por carreteras.
Ministerio de Educación e ICFES pueden suministrar la información sobre
cobertura educativa en los diferentes niveles.
DNP puede informar sobre el tema de desarrollo humano, distribución del ingreso y
pobreza.
ii. La Encuesta de Gasto en Turismo Interno – EGIT del DANE
La EGIT es una investigación mediante la cual se solicita información a nivel de
personas sobre el gasto en turismo, principal motivo de viaje, medio de transporte utilizado,
tipo de alojamiento, promedio de noches pernoctadas, así como el gasto en excursionismo.
Adicionalmente, se examinan variables sociodemográficas como sexo, edad, parentesco,
nivel educativo y fuerza de trabajo. La EGIT proporciona información sobre el gasto en
turismo interno para las 13 principales ciudades del país.
La EGIT es el fruto del convenio 146 de 2011 firmado entre el Ministerio de
Comercio Industria y Turismo (MCIT) y el DANE cuyo objeto fue “consolidar el sistema
de estadísticas de turismo con el fin de disponer de información que permita el diseño
eficiente de políticas, estrategias, planes y programas turísticos y fortalecer el proyecto de
cuenta satélite de turismo.
iii. Encuesta Nacional de Hoteles
Presenta información para 2.872 establecimientos de alojamiento, con resultados a
nivel nacional y regional, relacionada con el número de establecimientos, ingresos,
personas promedio ocupadas, tasas de ocupación, huéspedes, motivo de viaje de los
huéspedes, habitaciones disponibles “infraestructura hotelera”
iv. Encuesta Internacional de Viajeros – EVI
La EVI es una investigación especializada, cuyo objetivo es cuantificar y
caracterizar los flujos de viajeros no residentes en Colombia, que han realizado un viaje al
interior del país y se encuentran saliendo de Colombia; y los viajeros residentes en
Colombia que van a realizar un viaje al exterior y planean regresar en un lapso inferior a
365 días. Está dada en función de países de residencia, genero, edad, motivo de viaje,
destino, tipos de alojamiento, estadía y gastos realizados, entre otros.
31
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
v. Cuenta Satélite de Turismo – CST
La CST es una extensión del sistema de cuentas nacionales que tiene como objetivo
ampliar el conocimiento sobre las actividades turísticas según las recomendaciones de la
Organización Mundial del Turismo – OMT, tendientes a construir una herramienta básica
de análisis que permita la formulación de políticas para la promoción y comercialización
del sector
4. Enfoque Sistémico de Competitividad y Categorización de Factores
Estructurales y de Competitividad Revelada
Es importante destacar que existen alcances y límites en el uso de un índice para
evaluar la competitividad turística de una región. Lo anterior, debido a que se trata de
representar en un sólo valor la existencia y desempeño de diversos factores que confluyen
en la actividad turística de una región, hay que tomar en cuenta que, a pesar de que se
utilicen las mejores prácticas estadísticas, la contribución de cada uno de estos elementos se
genera de acuerdo al valor de su participación, por lo que del índice global, por sí mismo,
no se puede concluir el desempeño particular de un factor. Sin embargo, esta herramienta sí
permite de manera relativa identificar el valor de su participación en la competitividad
turística.
El análisis sistémico de las variables analizadas e integradas a través de un índice de
competitividad industrial, así como la presentación de su posición relativa individual,
tienen como objetivo final ofrecer un instrumento de apoyo al diseño de políticas públicas,
así como a la implementación de proyectos y acciones de diferentes sectores para
consolidar la competitividad turística de aquellas entidades que confíen en este sector como
un motor de desarrollo de la economía.
a. Competitividad Turística.
Siguiendo el estudio del Centro de Investigaciones y Estudios Turísticos del
Tecnológico de Monterrey (2010) El concepto de competitividad ha sido vital en términos
de desarrollo regional. El concepto por sí sólo incluye la capacidad, limitaciones y retos que
se presentan en un mundo competitivo y globalizado como en el que vivimos el día de hoy.
Este concepto es aplicable también al sector turismo. De esta forma, la competitividad
turística se refiere al conjunto de habilidades y capacidades que le permitan alcanzar sus
objetivos en un marco de competencia frente a otras regiones, facilitando el desarrollo
económico y social en la región. De esta forma, la competitividad turística implica tres
conceptos básicos:
Rentabilidad: Generar riqueza a través del uso eficiente y eficaz de los recursos.
Sustentabilidad: Asegurar que el desarrollo se logre en equilibrio con los recursos
ecológicos, sociales y económicos de la región.
Comparabilidad: Definir conceptos medibles y consistentes que sean comparables a
través del tiempo y el espacio.
33
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
La competitividad resulta ser un concepto trascendental en un escenario de
restricciones presupuestarias, tanto a nivel privado como nivel público. En el mundo
globalizado actual, la competencia se presenta desde todos los flancos y en todos los
niveles. Por ello, elegir las inversiones correctas para hacer frente a dicha competencia,
conscientes de una restricción presupuestaria, es fundamental para la supervivencia y el
liderazgo en todos los ámbitos, evidentemente incluyendo al turismo. Sin embargo, la
importancia de la competitividad no sólo se limita al escenario de la empresa y del
gobierno. La competitividad es una herramienta que permite el desarrollo económico y
social, de ahí su relevancia en distintos foros a nivel mundial. En términos generales, la
competitividad se refiere a la habilidad para crear un valor agregado que aumenta la riqueza
y la calidad de vida en la sociedad. El hecho de tener empresas más grandes y productivas
que la competencia no significa mucho si no se acompaña de la generación de desarrollo
social.
b. Importancia del Turismo en Bogotá
De acuerdo a la información del barómetro OMT sobre turismo mundial, los
ingresos por turismo internacional crecieron un 4% en el 2012. Esto refleja una cifra de
1,075 billones de dólares (837.000 millones de euros) en todo el mundo, los cuales
iniciaron en el 2012 en 1,042 billones de dólares (749.000 millones de euros).
- Teniendo en cuenta que el turismo es uno de los ítems de exportación claves para muchas
economías del mundo, generando empleo tanto en el turismo como en sectores
económicos afines por regiones, las Américas registraron un incremento del 7% en los
ingresos, seguida de Asia y el Pacífico con 6%, África con un 5% y Europa con un 2%.
El turismo internacional (viajes y transporte de pasajeros) representa el 30% de las
exportaciones mundiales de servicios y el 6 % de las exportaciones globales de bienes y
servicios. Como categoría de exportación a escala mundial, el turismo ocupa el quinto
puesto, después de los combustibles, los productos químicos, los productos alimentarios y
la automoción, aunque son muchos los países en desarrollo en los que se sitúa a la cabeza.
Se evidencia el crecimiento de los ingresos en las economías emergentes, las cuales
registraron crecimientos por encima del 13% al 25%, lo cual muestra por que el turismo es
uno de los índices más altos en las exportaciones a nivel mundial. El turismo genera
también ingresos por exportaciones a través del transporte internacional de pasajeros. Este
último concepto, ascendió según los cálculos a 219.000 millones de dólares en 2012, con lo
cual el total de ingresos generados por el turismo internacional alcanzaría los 1,3 billones
de dólares, un promedio de 3.500 millones de dólares al día.
De acuerdo con el Foro Económico Mundial (FEM), el índice de competitividad
turística en Colombia ha presentado un ligero deterioro en los últimos cinco años. En
efecto, Colombia ocupa actualmente el puesto 84 en el Índice de Competitividad Turística
entre un total de 140 países, y refleja una caída de 7 puestos teniendo en cuenta la
evaluación del año 2011 en donde ocupó el puesto 77.
35
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
Algunos factores que afectaron esta caída fueron; la infraestructura desde el punto
de vista vial, la sostenibilidad de los recursos ambientales, la percepción de seguridad por
parte de extranjeros, en donde el estudio sugiere realizar mayores esfuerzos para cambiar la
percepción de inseguridad.
El Foro Económico Mundial - FEM resalta que el país mejoro en costo y tiempo
requerido para crear una nueva empresa, lo cual alcanzaría a atraer tanto turismo como
comercio al país; también destaca que Colombia podría ver un incremento considerable en
la conectividad de transporte aéreo el cual lograría estimular el crecimiento económico y
turístico en el largo plazo.
La organización del FEM, analiza tres áreas, en las cuales Colombia ocupa los siguientes
puestos:
En Marco Regulatorio, ocupa el puesto 101.
En Área Comercial y de Infraestructura, ocupa el puesto 103
En Capital Humano, la Diversidad Cultural y los Recursos Naturales, ocupa el
puesto 34 (es una de las áreas en que mejor se desempeña.)
Colombia ocupa el puesto 16 dentro de los países de las Américas, está por debajo
de países como Panamá, Perú, Ecuador, Argentina, México, Brasil, Chile, entre otros y se
mantiene por encima de Paraguay y Venezuela.
Europa sigue siendo el fuerte en el Turismo Mundial, ya que los países que mejor
calificación reciben son: Suiza, Alemania, Austria, España y el Reino Unido. De acuerdo a
la clasificación, un total de 13 de los 20 primeros países son Europeos, pese a la crisis los
sectores del turismo, se han visto bastante fortalecidos.
c. Turismo a nivel Bogotá
De acuerdo con el diagnóstico realizado por la Subsecretaría de Planeación de la
Alcaldía de Bogotá (2011), Bogotá representa cerca del 30% del PIB del país, pero en el
sector turismo su participación es superior. En efecto, de las llegadas de extranjeros a
Colombia, Bogotá representa en promedio más del 40% desde 2006 y ha presentado una
dinámica favorable a lo largo de los últimos 5 años y registró una tasa de crecimiento
promedio de llegada de turistas internacionales del 46% entre 2006 y 2010.
El principal medio de llegada de los turistas extranjeros es por vía aérea, esto es
fundamental toda vez que con la actual infraestructura del nuevo terminal aéreo, ayudaría a
consolidar la dinámica del turismo en la ciudad, lo cual hace de la variable infraestructura
un elemento clave en la competitividad turística de la capital del país.
37
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
Gráfico 1
Fuente: Investigación de viajeros 2013 – OTB. Observatorio de Turismo de Bogotá – IDT
De acuerdo con la Subsecretaría de planeación el origen de los extranjeros que
llegan a Bogotá es Estados Unidos y la región, principalmente. Si se toman en cuenta sólo
los países de América del Sur, éstos explican entre 2007 y 2010 el 40% de las llegadas.
Es importante resaltar, que de acuerdo con la Cámara de Comercio, Bogotá es la
ciudad del país que cuenta con la mayor plataforma empresarial para el turismo, entendida
esta como todos los servicios conexos para el desarrollo de la actividad del turismo, así
como de las motivaciones del turista, que para el caso de Colombia se concentran en
negocios, cultura y eventos. Por tanto, Bogotá debe tomar acciones encaminadas a que la
ciudad se convierta en un centro de control regional de inversiones y actividad económica,
así como de realización de grandes eventos de escala regional y global.
Según la Cámara de Comercio de Bogotá, “Otra fortaleza del sector en Bogotá es el
número de empresas que se encuentran vinculadas al turismo: en el 2009, se encontraban
28.297 empresas matriculadas y renovadas vinculadas a actividades del sector turismo
(hoteles y restaurantes, transporte de pasajeros, agencias de viajes y entretenimiento). Y de
acuerdo con la actividad se identificaron 1.168 hoteles”. (Boletín Cifras, 2010).
La dinámica del sector turismo en la capital del país se refleja, entre otras cosas, en
los promedios de ocupación hotelera que son superiores al total del país, el cual fue
superior en 60% en los últimos tres años. De igual forma, la fuerte dinámica de la inversión
se refleja en la construcción de nuevos hoteles y restaurantes.
Finalmente, el aporte a la ciudad en materia tributaria derivados de la actividad
turística han sido importantes. En efecto, de acuerdo con la Secretaría de Hacienda del
Distrito, los aportes de ICA a la ciudad han sido del 2% con relación al recaudo total de la
ciudad.
d. Categorización de los factores de competitividad
A continuación se presenta una categorización en las dimensiones sugeridas por el
enfoque sistémico que permiten la construcción de un índice de competitividad turístico
para Bogotá. Teóricamente existirían dos dimensiones a nivel meta (capacidad de
integración y acción estratégica de la sociedad y capacidad social de organización e
39
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
integración). En la dimensión uno, a su vez existen tres componentes (direccionamiento
estratégico, capacidad estatal y autonomía). En el nivel meta existen 14 variables.
A nivel macro existen cuatro componentes (entorno macroeconómico, política
comercial, política financiera y política fiscal) y 17 variables. A nivel meso existen cinco
componentes (infraestructura, encadenamientos productivos, políticas de fomento y
desarrollo de PyMES, recursos naturales y protección al medio ambiente y seguridad
pública y protección al ciudadano) y existen 63 variables. A nivel micro existen tres
componentes (entorno económico, flexibilidad productiva y calidad total y reorganización
del suministro y redes empresariales) y existen 21 variables. En síntesis, en los cuatro
niveles del enfoque sistémico se sugieren un total de 115 variables, que estarán disponibles
dependiendo de las fuentes de información y la periodicidad. Para el actual trabajo se ha
seleccionado un periodo de referencia que incluye los últimos cinco años.
Cuadro 4
Variables Variables Variables Variables
X1 Direccionamiento X1 X1 X1 Entorno
X2 Estratégico X2 X2 Infraestructura X2 Económico
Dimensión 1: X3 Entorno Macroeconómico X3 X3
X3 Capacidad de Integración X4 X4 X4
X4 Capacidad y acción estratégica de la X5 . X5
X5 Estatal Sociedad X6 .
X6 X7 X32 X6 Flexibilidad Productiva
X7 X8 X7 y calidad total
X8 X33 Encadenamientos X8
X9 . Productivos X9 Indice
X9 X10 Política X37 de
X10 Autonomía X11 Comercial X10 Competitivid Turística
X11 X12 X38 Políticas de Fomento X11 Reorganización del suministro
X13 X39 y desarrollo de PyMES X12 y redes empresariales
X12 X14 . X13
X13 Dimensión 2: X42 X14
X14 Capacidad social de organización X15 Política X15
e integración X16 Financiera X43 Recursos Naturales X16
. y X17
X17 Política Fiscal X50 Protección al medio ambiente X18
X19
X51 X20
. Seguridad Pública X21
. y protección al ciudadano
X63
X64 Recursos y
. Actividad Cultural
X76
X77 Características de
X78 Demanda
X79
Nivel Meta Nivel Macro Nivel Meso Nivel Micro
Grupo de variables, factores y dimensiones para la conformación del índice de Competitividad
Fuente: Elaboración Propia sobre Metodología ICTEM (2010) y AREGIONAL (2010).
El listado de variables es el siguiente:
i. Nivel Meta
Direccionamiento estratégico del país y la región:
- Gobierno e instituciones
- Libertad económica
Capacidad estatal:
- Egresos por Obra Pública,
41
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
- gasto público social
- Días en Apertura de Negocio
- Costo de hacer cumplir los Contratos
- Recaudación del impuesto sobre la renta per cápita
- Recaudación del IVA per cápita
- Gasto en Turismo como Porcentaje de Presupuesto Nacional
Autonomía:
- Eficiencia de la gestión pública DNP: SISMEG
- Índice de transparencia nacional (Transparencia por Colombia)
Riesgos Corrupción
ii. Nivel Macro:
Entorno Macroeconómico
- Política presupuestaria
- Política monetaria
- Marco legal
- IED per cápita
- Porcentaje nacional de la IED
- Salario Medio de Cotización
- Tasa de Desempleo
- Indicadores de pobreza
Política Comercial
- Política cambiaria
- Política de comercio exterior (selectividad y complementariedad)
- Índice de apertura económica
- Política de competencia
- Índice Delictivo en Propiedad Industrial e Intelectual
- Acceso a los mercados
Política Financiera
- Deuda pública
- Calificación del riesgo país
Política Fiscal
- Eficiencia del recaudo fiscal
- Indicador del Descentralización administrativa
iii. Nivel Meso
Infraestructura (físicas y avanzadas).
- Desarrollo de infraestructura regional: transporte, comunicaciones, energía, agua.
- Fomento Tecnológico
- Formación del capital humano: formación profesional, tecnológica y para el trabajo
- Centros de Investigación y desarrollo
- Financiamiento y evaluación de la tecnología
- Fuerza Laboral
- Población Ocupada en Turismo
43
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
- Ingreso Promedio Semanal
- Tasa de Educación Primaria
- Tasa de Educación Secundaria
- Grado Promedio de Escolaridad
- Universidades
- Escuelas Superiores relacionadas a Turismo
- Estudiantes Universitarios en Turismo
- Titulados Universitarios en Turismo
- Escuelas de Idiomas
- Densidad de Hoteles y Moteles
- Cuartos Disponibles Promedio
- Cuartos por cada mil Habitantes
- Personal Empleado en Hoteles
- Ocupación Hotelera
- Noches de Turistas en Hoteles y Moteles
- Estadía Promedio
- Densidad de Ocupación en Hoteles y Moteles
- Establecimientos Certificados
- Densidad de Aeropuertos
- Vuelos Anuales
- Salidas Aéreas
- Densidad Carretera
- Carreteras de Cuatro Carriles
- Parque Vehicular Autorizado
- Densidad Ferroviaria
Encadenamientos productivos y ventajas de aglomeración
- Grado de especialización de la mano de obra
- Productividad del capital
- Productividad laboral
- Ingreso de Turismo como Porcentaje del PIB regional
- PIB Turístico per cápita
Políticas de fomento y desarrollo de PyMES. Organización y gestión de recursos y
acciones para el desarrollo:
- Políticas de localización industrial
- Fomento a la competitividad Sectorial
- Normas de calidad
- Relaciones laborales
- Promoción turística
Recursos naturales y protección al medio ambiente
- Superficie de Bosque o Selva
- Superficie de Asentamientos Humanos
- Áreas Nacionales Protegidas
- Ciclones
- Manejo Residuos Peligrosos
- Disposición de Residuos Sólidos
45
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
- Denuncias y delitos Ambientales
- Normas de protección ambiental
Seguridad Pública y protección al ciudadano
- Índices de criminalidad
- Percepción de seguridad ciudadana
- Incidencia Delictiva
- Hogares con al menos una Víctima
- Porcentaje de Delitos a Mano Armada
- Homicidios Dolosos
- Delitos a Instituciones Bancarias
- Delitos contra la Salud
- Porcentaje de Delitos no Denunciados
- Cifra Negra
- Delitos Denunciados sin Averiguación
- Subsidios per cápita
Recursos y actividad cultural
- Festivales Culturales
- Centros Culturales
- Patrimonios de la Humanidad
- Sitios Arqueológicos
- Visitantes a Sitios Arqueológicos
- Monumentos Históricos
- Catedrales
- Museos
- Visitantes a Museos
- Teatros
- Funciones de Teatro
- Bibliotecas
- Galerías
Características de la demanda
- Llegadas de Turistas Nacionales
- Llegadas de Turistas Internacionales
- Movimiento de Personas de/hacia el Extranjero
5. Metodología del Análisis de Componentes Principales
La construcción del índice de competitividad turística para Bogotá implica recopilar
información de manera exhaustiva para luego determinar unos niveles consistentes con la
competitividad sistémica, los cuales a su vez deben integrar diferentes factores y variables.
Para llevar a cabo este ejercicio de manera ordenada, se han trazado los siguientes
objetivos.
a. Objetivos
Recopilar información a nivel distrital y nacional a partir de fuentes públicas y privadas
47
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
Identificar las variables que componen el concepto de indicador de competitividad
turística
Identificar factores e indicadores disponibles en el sector turístico en Bogotá
Construir un indicador de competitividad turística
A partir de los diferentes factores y variables relacionadas con el sector, cuantificar la
contribución de cada una de las variables en cada factor de estructura y de
competitividad revelada en el sector turístico de Bogotá.
Entregar un sistema de indicadores de competitividad actualizado para Bogotá
Realizar un documento final donde se detalla la metodología, proceso de construcción y
elección de variables y el sistema de indicadores generados para la construcción del
índice.
b. Metodología
En primer lugar, se fundamenta teóricamente la construcción del índice, mediante la
revisión del concepto de competitividad sistémica a partir de una revisión de estudios sobre
el tema para el caso de Bogotá. Posteriormente, se pretende realizar el siguiente conjunto de
actividades con miras a alcanzar los objetivos arriba mencionados:
1. Recabar información primaria y secundaria a partir de encuestas oficiales y de
organismos privados sobre indicadores o variables relacionadas con el sector turismo.
2. Acudir a diferentes fuentes estadísticas del sector turismo tanto nacionales (DANE –
Encuesta de Consumo Interno en Turismo) como internacionales (OMT), Ministerio de
Comercio Industria y Turismo, Cotelco, entre otras.
3. Una vez se cuenta con diferentes indicadores y variables relacionadas con el sector
turismo, se realiza una revisión y control de calidad de la información y tratar de
homologar el periodo para el cual se va a construir el indicador. Esto es importante
puesto que cada indicador y variable no se mide con la misma periodicidad y de forma
continúa.
4. Definir las diferentes dimensiones (recursos económicos, recursos humanos,
educativos, infraestructura y profesionalización en sector hotelero, flujo de personas,
medios de transporte, servicios complementarios de turismo, entre otros)
5. A partir de las diferentes dimensiones, construir un índice sintético que capture la
competitividad del sector turismo como una suma ponderada de las diferentes
dimensiones.
6. Aplicar la metodología del análisis factorial con el fin de determinar la ponderación de
las variables incluidas en la construcción del índice de competitividad turístico. En
particular se aplica el análisis de factores para precisar los ponderadores de los “n”
índices que componen el índice de competitividad turística para Bogotá.
No obstante, de acuerdo con Aregional (2010), se deben tener en cuenta ciertas
consideraciones al momento de construir un índice de competitividad. La más importante
tiene que ver con un alto grado de heterogeneidad entre las variables que se incluyen en la
49
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
construcción del índice en términos de la escala, frecuencia, dispersión, entre otros. Esta
heterogeneidad es el resultado de la gran variedad de fenómenos económicos, políticos y
sociales que afectan la construcción del índice, lo cual hace necesario estandarizar las
diferentes variables dentro de cada factor. No obstante, en la práctica y dada la restricción
de la información se debe evitar la heterogeneidad entre las variables.
De acuerdo con Hair et al (1998) el análisis de factores se puede modelar en cinco etapas:
i. Objetivo del análisis
Consiste en determinar la ponderación de las variables incluidas en el índice.
ii. Diseño
Implica diseñar el análisis de factores a partir de número de variables a utilizar, y
tamaño de la muestra.
iii. Supuestos
Tienen que ver con los valores del coeficiente de correlación entre las viariables. Si no
se encuentra una correlación entre variables mayor a (+/- 0.30) el análisis factorial
puede ser inapropiado.
iv. Estimación de factores
Estos se estiman mediante el método d componentes principales que considera la
variación total y deriva factores que contienen cierta proporción de variación específica.
v. Interpretación de factores
El proceso de interpretación consta de tres pasos: i). Estimar la matriz de
factores, ii). Encontrar la mejor combinación lineal de las variables y iii). Cada uno de
los factores estimados es ortogonal, es decir, no guarda relación alguna con las otras.
La metodología que se adopta en el presente trabajo de consultoría es un análisis
multivariado relacionado con un análisis de componentes principales con el fin de realizar
un ranking de los factores que tienen más poder explicativo en la competitividad turística
de Bogotá. Específicamente, el análisis factorial o de componentes principales es un
nombre genérico dado a una clase de métodos estadísticos multivariados cuyo propósito es
la reducción o síntesis. Sirve para analizar la interrelación existente entre un gran número
de variables y luego explicar estas variables en términos de factores comunes.
El propósito general de esta técnica o metodología es encontrar una forma de
sintetizar la información contenida en un número de variables en un conjunto más pequeño
de nuevas dimensiones o factores con una pérdida mínima de información. Es decir,
determina cuales de las variables aportan más poder explicativo en cada una de las
dimensiones. En este sentido la técnica del análisis factorial debe cumplir con cuatro
funciones:
1. Identificar un conjunto de dimensiones que son latentes, es decir que no son fácilmente
observables a partir de un gran conjunto de variables.
51
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
2. Sugerir un método de combinación o síntesis de un gran número de variables entre
diferentes grupos al interior de una muestra
3. Identificar variables apropiadas para una posterior regresión, análisis de correlación o
análisis discriminante a partir de un gran conjunto de variables.
4. Generar un conjunto de variables más pequeño (reducción) para reemplazar
parcialmente o completamente el conjunto original de variables para posteriormente
incluirlas en una regresión posterior, estimar correlaciones o análisis discriminante.
La metodología de componentes principales es un proceso secuencial que está
basado en un diagrama de decisiones, tal como se puede observar en el siguiente esquema:
El punto de partida en el análisis factorial, como en otras técnicas estadísticas, es el
problema de la investigación. Si el objetivo de la investigación es la reducción de los datos
y la síntesis, el análisis factorial es la técnica apropiada a utilizar. Posteriormente se debe
dar respuesta a las siguientes preguntas: qué tipo vade variables incluir?, cuántas variables
deben incluirse?, en qué unidad están medidas las variables?, y si el tamaño de la muestra
es suficiente. La materia prima del análisis factorial son los datos que generalmente se
asumen son cuantificables. En algunos casos se usan variables dummy aunque se
consideran no medibles en términos de unidades. En torno al tamaño de la muestra, el
investigador generalmente no debe usar una muestra menor a 50 observaciones y
preferiblemente debe ser por lo menos mayor o igual a 100 observaciones.
Diagrama de Decisión en Análisis Factorial
Secuencia Análisis
PROBLEMA DE LA INVESTIGACION
Qué variables incluir?
Cuántas variables?
Cómo están medidas?
Tamaño de la muestra?
MATRIZ DE CORRELACIONES
Componentes
Principales
MODELO
FACTORIAL
Análisis de
Factor Común
Método de Extracción:
Ortogonal?
Oblicuo?
Matriz de factores no rotada
Número de factores
53
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
Matriz de factores rotada
Interpretación del factor
Puntaje en cada factor
Subsiguiente análisis: Regresión, correlaciones o
análisis discriminante
Fuente: Tomado de Hair et al (2005).
El análisis de componentes principales (ACP) es una técnica estadística asociada al
análisis multivariado cuyo principal, objetivo es la reducción o síntesis de datos.
Específicamente el ACP ayuda a reducir el número de variables en un análisis donde se
describe una serie de combinaciones lineales de las variables que contienen una varianza
relativamente alta.
El análisis de componentes principales se origina con el trabajo de Pearson (1901) y
Hotelling (1933) y el objetivo fue encontrar una serie de combinaciones lineales para las
variables que presentan una alta varianza. El primer componente principal se caracteriza
por presentar la máxima varianza total. El segundo componente principal presenta la
máxima varianza entre todas las combinaciones lineales que no están correlacionadas con el
primer componente principal, es decir que la característica de los componentes principales
es que son ortogonales (independientes) del resto de componentes principales. El último
componente principal presentará la varianza más pequeña entre todas las combinaciones
lineales de longitud igual uno de las variables que intervienen el análisis.
Todos los componentes principales combinados contienen la misma información
que las variables originales, pero la información importante es particionada en cada uno de
los componentes que intervienen de una manera muy particular: Los componentes son
ortogonales (independientes), y los primeros componentes contienen una mayor
información que los últimos. Por consiguiente el análisis de componentes principales es
simplemente una transformación lineal de los datos y no supone que los datos satisfagan un
modelo estadístico particular.
Otra característica del ACP es que depende de la escala de medición de las variables
y por tanto se requiere estandarizar los datos originales, es decir expresarlos en una unidad
común.
El ACP tiene varias propiedades útiles y algunas de estas son geométricas. Los
componentes principales así como los puntajes (ponderaciones) principales no están
correlacionados. Formalmente, los f componentes principales líderes presentan la máxima
varianza generalizada entre todas las f combinaciones lineales de longitud igual a la unidad.
Es posible interpretar al ACP como un análisis de factores de efectos fijos con
residuos que se suponen homoscedásticos y se representa por la siguiente expresión:
55
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
(5.1)
Donde son los elementos de la matriz Y (conjunto de variables involucrados en
el análisis), son los puntajes y son los f vectores de parámetros (cargas) y son los
residuos que se suponen homoscedasticos, es decir presentan una varianza constante. En el
análisis factorial los puntajes son aleatorios y no fijos, y los residuos se permite que sean
heteroscedasticos en j.
Adicionalmente, en el ACP se asume que el valor esperado de la matriz Y, E(Y), es
una matriz de rango f, con f menor que n (número de observaciones) o p (unidades de
análisis. Por tanto, podemos visualizar el ACP como un modelo de regresión con un
número restringido de variables independientes.
En la práctica para llevar a cabo el ACP se sigue las siguientes fases:
1. Análisis de la matriz de correlaciones:
Un ACP tiene sentido si existen altas correlaciones entre las variables, ya que esto
es indicativo de que existe información redundante y, por tanto, pocos factores explicarán
gran parte de la variabilidad total.
2. Selección de los factores:
La elección de los factores se realiza de tal forma que el primero recoja la mayor
proporción posible de la variabilidad original. El segundo factor debe recoger la máxima
variabilidad posible no recogida en el primero, y así sucesivamente. Del total de factores se
elegirán aquellos que recojan el porcentaje de variabilidad que se considere suficiente. A
estos se les denominará componentes principales.
3. Análisis de la matriz factorial:
Una vez seleccionados los componentes principales, se representan en forma de
matriz, en donde cada elemento representa los coeficientes factoriales de las variables
(correlaciones entre las variables y los componentes principales). La matriz tendrá tantas
columnas como componentes principales y tantas filas como variables.
4. Interpretación de los factores:
Para que un factor sea fácilmente interpretable debe reunir idealmente las siguientes
características, que son difíciles de conseguir:
- Los coeficientes factoriales deben ser próximos a 1
- Una variable debe tener coeficientes elevados solo con un factor
- No deben existir factores con coeficientes similares
5. Cálculo de las puntuaciones factoriales:
57
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
Son las puntuaciones que tienen los componentes principales para cada caso, que
nos permitirán su representación gráfica y se calcula mediante la siguiente expresión:
(5.2)
Los son los coeficientes y los son los valores estandarizados que tienen las
variables en cada uno de las unidades de análisis de la muestra.
c. Construcción de la base de datos para las variables e indicadores
Es importante resaltar que la selección de cada una de las variables e indicadores de
la base se realizó a partir de la categorización de los factores que sugiere el enfoque
sistémico de la competitividad. La tabla 1 presenta la categorización de las variables bajo
el enfoque sistémico de la competitividad.
Teóricamente existirían dos dimensiones a nivel meta (capacidad de integración y
acción estratégica de la sociedad y capacidad social de organización e integración). En la
dimensión uno, a su vez existen tres componentes (direccionamiento estratégico, capacidad
estatal y autonomía).
En el nivel meta existen 14 variables. No obstante, una vez realizada la búsqueda de
información a partir de fuentes primarias y secundarias, se logró obtener 6 variables, pues
algunas no se miden directamente y se acudió en algunos casos a usar proxy de las mismas.
Por ejemplo, en la dimensión de direccionamiento estratégico del nivel meta para medir las
variables libertad económica se usó los flujos de importaciones y exportaciones como
proporción del PIB de Bogotá, entre otros.
A nivel macro existen cuatro componentes (entorno macroeconómico, política
comercial, política financiera y política fiscal) y en este nivel se logró recoger información
para 48 variables distribuidas de la siguiente manera: 21 variables correspondientes al
entorno macroeconómico (43,7%), 16 variables correspondientes a la política comercial
(33,3%) y 11 variables para la política fiscal (23%). A nivel meso existen seis componentes
(infraestructura, encadenamientos productivos, políticas de fomento y desarrollo de
PyMES, recursos naturales, demanda turística y protección al medio ambiente y seguridad
pública y protección al ciudadano) y existen 68 variables, de las cuales 28 variables
corresponden a la demanda turística (41,1%), 1 variable a encadenamientos productivos
(1,5%) 17 variables en el componente de infraestructura (25%), 1 variable en política de
fomento (1,5%), 5 variables en recursos y actividad cultural (7,4%) y 6 variables en el
componente de seguridad pública y protección al ciudadano. A nivel micro existen tres
componentes (entorno económico, flexibilidad productiva y calidad total y reorganización
del suministro y redes empresariales) y existen 21 variables. No obstante, se logró
conseguir 9 variables para el componente entorno económico de la empresa.
La base de datos está compuesta de variables cualitativas como cuantitativas que se
recopilan algunas a partir de fuentes primarias de información y en otras de fuentes
secundarias. Así mismo, a partir de las variables existentes se calcularon otros indicadores
59
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
de competitividad para el periodo de referencia que comprende los años 2000 – 2012. En
síntesis, en los cuatro niveles del enfoque sistémico se sugieren un total de 122 variables.
Dado que muy pocas variables de la base de datos provienen de muestras
probabilísticas como la “Encuesta sobre Ambiente y Desempeño Institucional” del DANE,
se decidió por no realizar ningún ajuste a esta característica para implementar el análisis de
componentes principales. En efecto, de las 122 variables que conforman la base de datos
solamente tres variables (ambiente institucional, desempeño institucional y credibilidad en
las reglas) provienen de muestras probabilísticas, es decir, representan solamente el 2,5%
del total de variables en la base.
No obstante, en el anexo 1 se presenta la descripción de un método presentado por
Ramírez y Martínez (2010) que permiten realizar el análisis de componentes principales a
partir de una muestra probabilística, que no se realizó en este trabajo por las razones
anteriormente expuestas.
En el anexo 2 de este informe se presenta la base de datos en Excel con cada una de
las definiciones para las variables, la unidad y las fuentes de información.
El cuadro 6 presenta un conjunto de estadísticas descriptivas para cada una de las
122 variables que conforman la base de datos.
Cuadro 6: Estadísticas descriptivas para las variables
more x66 8 -.6896411 .0782448 -.7879918 -.6014457 x65 13 -8281315 8417617 -2.44e+07 0 x64 8 1.63e+07 6982897 8082429 2.77e+07 x63 8 2793285 803375.2 1656726 3780952 x62 9 .537766 .0229675 .497 .5719556 x58 12 3724.417 366.6186 3255 4425 x57 12 5531 398.6935 4920 6131 x56 12 3255.167 425.3845 2645 4005 x55 12 469.1667 87.14026 369 611 x54 12 67.23333 2.366943 64.1 72.2 x53 12 79.075 1.435983 76.8 81.1 x52 12 58.65 3.490638 53.8 65.3 x51 12 12.84167 3.402261 9.5 18.8 x49 12 5.816667 2.650157 2.8 12.8 x48 12 5308381 2364584 3105928 1.15e+07 x47 13 2216.854 321.7201 1797.8 2876 x46 12 2424.128 1088.264 1353.082 4935.813 x45 11 .028 .0170822 -.001 .052 x44 12 1.34e+07 1487273 1.15e+07 1.57e+07 x43 12 93051 15323.62 72395 116988 x42 13 104898.2 332429.8 -227785 807242 x41 13 6163115 2307093 3189724 8989168 x40 13 6268013 2476213 3034385 9614226 x39 9 3.755556 .1509231 3.5 4 x38 12 .4078412 .146653 .2021736 .6221616 x37 12 6889930 381259.4 6302881 7467804 x36 13 3033007 1273894 1274276 5098821 x33 12 5.884167 .4360037 5.3 6.61 x32 9 1446.3 139.1733 1208.1 1673.2 x31 9 57.82889 10.54677 39.97 77.08 x30 10 .2239 .0398035 .175 .3 x29 10 2.677 .2423519 2.28 3.08 x28 7 4.845714 1.816176 2.65 6.99 x27 7 24.58571 6.598845 15.6 31.8 x26 8 .685 .2687537 .46 1.12 x25 8 .50625 .3704028 .28 1.12 x23 9 1.284444 .1085254 1.19 1.54 x22 8 87.97738 26.76087 76.403 154.014 x20 11 32.40909 3.290633 28.29 36.97 x19 9 71.21889 22.51362 35.03 95.4 x18 10 21.119 6.112591 10.89 27.74 x17 9 54.77778 26.8178 17 94 x16 10 9.199 4.306908 2.08 14.99 x15 8 63.225 6.838912 55.4 75.6 x14 8 82.925 3.663624 75.9 86.4 x13 9 2.542222 2.068186 -.63 5.44 x12 10 13152.42 1247.056 11711.68 14777.39 x11 10 26.301 .188116 25.94 26.55 x10 10 57.356 2.135057 53.86 61.28 x9 10 31.12 3.064945 24.17 34.71 x8 10 13.56 3.32004 10 18.7 x7 11 .6360909 .2257899 .341 .827 x6 10 2.8821 2.310799 .26 5.394 x5 11 55.80909 27.10877 20.08 78.35 x4 10 3.0367 2.455487 .261 5.77 x3 10 .2199 .0681281 .104 .282 x2 9 1.583333 .2077258 1.32 1.95 x1 9 29.77222 1.557328 28.04 31.97 year 13 2006 3.89444 2000 2012 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
. sum
Fuente: Cálculos propios sobre diferentes fuentes que se especifican en la base de datos de Excel.
61
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
Cuadro 7: Estadísticas descriptivas para las variables
xim122 13 628.2742 672.9448 99.94094 2310.692 xim115 13 91653.15 10466.41 82448.78 112918 xim114 13 2107111 131365.5 1968780 2326996 xim113 13 1122925 11664.5 1095917 1152821 xim112 13 1746849 81275.87 1556731 1952456 xim111 13 1957623 117557.3 1793131 2245725 xim110 13 238148.3 460195 -215483.8 979651 xim109 13 1.67e+07 812692.5 1.50e+07 1.89e+07 xim108 13 3987529 713721.7 2734000 5850894 xim107 13 3.75e+07 2841381 3.29e+07 4.48e+07 xim106 13 5.91e+07 4348000 5.15e+07 7.05e+07 xim104 13 172527.6 54660.87 107393 326144 xim103 13 15547.96 5824.231 11259.1 28107 xim102 13 20315.48 6384.605 15211 37000 xim101 13 31470.74 8067.589 23724 52189 xim100 13 36465.29 5285.61 31781.68 47157 xim99 13 47080.13 3381.047 38903 49491 xim98 13 41457.55 6353.143 36759 57127 xim97 13 41924.18 5412.536 37250 55073 xim96 13 35212.19 13797.43 24921.05 67546 xim91 13 -12881.73 20185.02 -34247.69 21080.75 xim95 13 110276.5 12624.24 90488.2 134590 xim94 13 144308.2 20997.19 91333.8 163826 xim93 13 640281.1 127913.3 517642 903657 xim92 13 141722.4 109437.4 23691.44 342801 xim90 13 66530.79 7701.911 58378.27 79489.7 xim89 13 20297.2 4085.594 9141.947 24159 xim88 13 220779.8 46237.61 122895.5 287027 xim86 13 34.64249 6.101168 30.53782 54.7 xim85 13 6271.552 579.7768 5276 7518.824 xim60 13 22.54305 6.674126 11.6 32.10889 xim59 13 111.52 30.89217 16 138 xim50 13 537857.8 22741.02 515000 592570.6 xim34 13 78.14664 9.486198 66 89.54209 xim24 11 1301.264 1203.288 321.692 3732.695 xim21 11 540.248 50.01704 440.3994 594.165 trend 13 7 3.89444 1 13 x121 13 .3709231 .0121755 .351 .389 x120 13 .6483077 .015908 .62 .672 x119 13 9690603 3051854 7439107 1.69e+07 x118 13 2274221 830094.4 1378341 3865743 x117 13 3610530 1191106 2621044 6179000 x116 13 1472171 539899.7 902908 2565249 x105 8 2.35e+07 4002364 1.55e+07 2.90e+07 x87 10 14926.6 7686.419 5388 28658 x84 13 34950.77 26245.68 8296 94451 x83 13 50652.38 41735.61 6475 120875 x82 8 234068.7 37035.28 172074.3 264960.8 x81 6 .7404167 .0710551 .6541666 .8183333 x80 8 58.39875 4.356425 52.66 64.28 x79 11 62.5 6.221415 48.3 71.1 x78 9 .9362222 .0276983 .899 .969 x77 13 .9918462 .0237762 .967 1.031 x76 13 641818.4 55091.49 568741 720054 x75 13 920332.8 100358.3 719298 1025737 x74 12 4.731293 1.20167 2.02437 7.176102 x73 13 429212.9 118147 236827 687449 x72 13 205406.1 73384.01 111555 422741 x71 13 223806.8 102729.9 40714 405474 x70 13 .0928267 .0339222 .0326604 .1402633 x68 12 .1954298 .1786321 0 .4570164 x67 13 23270.24 21058.34 0 55752.52 x66 8 -.6896411 .0782448 -.7879918 -.6014457
Fuente: Cálculos propios utilizando el programa STATA 11.0
Es importante resaltar, que para algunas variables con datos faltantes o donde solo
se contaba con muy pocas observaciones, se realizó un ejercicio de imputación que
consistió en estimar las observaciones faltantes a través de un análisis de regresión para la
variable (dependiente) que se quiere imputar en función de algunas características o
factores estrechamente relacionados con la variable. Por ejemplo en el caso de algunas
variables de demanda turística como el número de viajeros internacionales hacia Bogotá, en
la cual no se contaba con información hacia atrás, se utilizó como variable el PIB percápita
de Bogotá y la inversión en turismo en la capital. Esto permitió tener unos resultados más
robustos para el análisis de componentes principales que se realiza más adelante.
6. VI. Resultados del Análisis de Componentes Principales (ACP)
Como se mencionó anteriormente, dado que la metodología del ACP se encuentra
influenciada por la escala de medición de las variables de interés, previamente se
estandarizaron las diferentes variables para homologar las diferentes unidades de las
variables que consiste en estimar las desviaciones de cada variable con respecto a su
promedio y dividirlas por su correspondiente desviación estándar, es decir se utilizó la
siguiente expresión:
Donde es la variable estandarizada, es la variable original, es el promedio
muestral y es la desviación estándar. Una vez estandarizadas las variables se procedió a
realizar el ejercicio de componentes principales para Bogotá durante el periodo 2000 a
2012, con el fin de determinar cuáles son los factores que contribuyen a explicar el
comportamiento de la competitividad del sector turístico.
63
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
El primer paso consistió en estimar la matriz de correlaciones entre las variables en
cada una de las dimensiones, con el fin de determinar previamente las correlaciones más
altas entre las variables.
a. Nivel Meta
El cuadro 8 presenta la matriz de correlaciones para cada una de las variables
correspondientes a nivel meta. Se observa una alta correlación positiva y estadísticamente
significativa entre la variable “tasa de cobertura en educación superior” (X15) que se
encuentra en la dimensión “capacidad social de organización e integración” y las variables
“ambiente institucional” (X38) perteneciente a la dimensión de “autonomía”, “credibilidad
en las reglas” (X40) de la dimensión “direccionamiento estratégico del país y la región” y
con la variable “percepción de la corrupción” (X43) de la dimensión “autonomía”. Así
mismo, los resultados muestran una correlación positiva y estadísticamente significativa
(probabilidad del coeficiente de correlación igual a cero) entre la variable “credibilidad en
las reglas” (X40) y la variable “percepción de la corrupción” (X43).
Cuadro 8: Matriz de correlaciones en nivel meta
8 8 12 9 12 12 0.0374 0.0019 0.0000 0.7438 0.0000 x43 0.7360 0.9058 0.9963 -0.1275 0.9874 1.0000 8 8 12 9 13 0.0433 0.0026 0.0000 0.9779 x40 0.7217 0.8953 0.9813 -0.0108 1.0000 8 8 9 9 0.6603 0.6702 0.8431 x39 0.1854 0.1797 -0.0774 1.0000 8 8 12 0.0256 0.0038 x38 0.7693 0.8815 1.0000 8 8 0.1400 x15 0.5702 1.0000 8 x14 1.0000 x14 x15 x38 x39 x40 x43
. pwcorr x14 x15 x38 x39 x40 x43, obs sig
Fuente: Cálculos propios sobre diferentes fuentes que se especifican en la base de datos de Excell. Se utilizó el programa STATA 11.0
La tabla 9 muestra la salida de los resultados del ACP para las variables que pertenecen al
nivel meta.
65
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
Tabla 9
x43 0.9910 -0.0913 -0.0868 -0.0421 -0.0204 -0.0002 x40 0.9879 0.0109 -0.0957 0.1006 -0.0307 0.0037 x39 0.3450 0.9015 0.0136 -0.0023 0.0068 0.0681 x38 0.9939 -0.0338 -0.0152 -0.1017 -0.0048 0.0004 x15 0.8818 -0.1346 -0.2521 0.0300 0.0480 0.1376 x14 0.7810 -0.1013 0.5291 0.0227 0.0137 0.0991 Variable Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Uniqueness
Factor loadings (pattern matrix) and unique variances
LR test: independent vs. saturated: chi2(15) = 70.42 Prob>chi2 = 0.0000 Factor6 -0.00105 . -0.0002 1.0000 Factor5 0.00391 0.00496 0.0007 1.0002 Factor4 0.02365 0.01974 0.0042 0.9995 Factor3 0.36066 0.33701 0.0634 0.9953 Factor2 0.85063 0.48997 0.1495 0.9320 Factor1 4.45240 3.60177 0.7825 0.7825 Factor Eigenvalue Difference Proportion Cumulative
(i.e., invalid or boundary values of uniqueness) Beware: solution is a Heywood case
Rotation: (unrotated) Number of params = 15 Method: principal factors Retained factors = 5Factor analysis/correlation Number of obs = 8
Fuente: Cálculos propios sobre diferentes fuentes que se especifican en la base de datos de Excel. Se utilizó el programa STATA 11.0
Se observa que durante el periodo 2000 y 2012 el primer factor explica por lo
menos 78% de la varianza de los datos, mientras que del segundo en adelante aportan
relativamente poco a la explicación del fenómeno a la explicación de la competitividad del
sector turismo en el nivel meta (ver columna de proporción en la tabla 4). Además
siguiendo el criterio de Kaiser es posible retener solo el primer componente principal ya
que su valor propio (eigenvalue) es el único mayor a 1, toda vez que el valor es de 4.45.
Luego de elegir solo el primero de los dos factores, los resultados de la rotación varimax
muestran la matriz de la carga de factores y permiten determinar cuáles son las variables al
interior del primer factor que más explican la varianza del nivel meta en la competitividad
sistémica para el sector turismo en Bogotá.
En efecto, de acuerdo con la tabla 4 (ver la tabla factor loadings and unique
variances) se encuentra que para el periodo 2000 y 2012 las variables más importantes para
el factor 1 (en términos absolutos) es la de “ambiente institucional” y “percepción de la
corrupción” con una carga de 0.993 y 0.991, respectivamente. No obstante, se observa que
la mayoría de las variables del nivel meta son relevantes al explicar el factor 1, indicando
que en realidad podrían estar afectando la competitividad del sector turístico en Bogotá
durante este periodo. Con el fin de evaluar el resultado se realizó un gráfico de los valores
propios, que confirma la selección del primer componente a partir del criterio de Kaiser. El
gráfico 2 muestra que el factor 1 presenta el mayor valor (4.45) que es mayor a 1.
67
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
Gráfico 2
0
12
34
5
Eig
enva
lues
1 2 3 4 5 6Number
Scree plot of eigenvalues after factor
Fuente: Cálculos propios sobre diferentes fuentes que se especifican en la base de datos de Excell. Se utilizó el programa STATA 11.0
El gráfico 3 resume las observaciones mediante las puntuaciones en sus dos
primeras componentes principales. Se observa una relación positiva entre las puntuaciones
de los dos primeros factores.
Gráfico 3
-2
-10
12
Sco
res fo
r fa
cto
r 2
-1.5 -1 -.5 0 .5 1Scores for factor 1
Rotation: orthogonal varimaxMethod: principal factors
Score variables (factor)
Fuente: Cálculos propios sobre diferentes fuentes que se especifican en la base de datos de Excell. Se utilizó el programa STATA
11.0
b. Nivel macroeconómico
Recordemos que el nivel macroeconómico del enfoque sistémico de la
competitividad del sector turismo en Bogotá está conformado por las dimensiones de
política comercial, entorno macroeconómico y política fiscal. Previamente se realizó un
análisis de correlación entre las variables que conforman el nivel macro, cuyo resultado se
presenta en la tabla 10.
69
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
Tabla 10: Matriz de correlaciones de las variables macroeconómicas: Entorno Macro.
more x47 0.6998 0.4276 -0.6250 0.2300 -0.5209 0.2058 0.9222 7 7 7 6 6 6 7 0.0006 0.1498 0.0018 0.9296 0.0010 0.2353 0.0001 x28 0.9589 0.6053 -0.9374 -0.0469 -0.9734 0.5723 0.9813 7 7 7 6 6 6 7 0.0035 0.1270 0.0017 0.8449 0.0002 0.1362 x27 0.9186 0.6331 -0.9386 0.1038 -0.9883 0.6812 1.0000 9 9 9 9 9 9 0.3024 0.1382 0.4719 0.0037 0.6103 x13 -0.3878 0.5345 0.2762 0.8500 0.1976 1.0000 9 9 9 10 10 0.0000 0.1178 0.0007 0.1090 x12 -0.9692 -0.5588 0.9095 0.5376 1.0000 9 9 9 10 0.0791 0.4721 0.0550 x11 -0.6132 0.2761 0.6562 1.0000 10 10 10 0.0013 0.5628 x10 -0.8642 -0.2087 1.0000 10 10 0.3530 x9 0.3292 1.0000 10 x8 1.0000 x8 x9 x10 x11 x12 x13 x27
. pwcorr x8 x9 x10 x11 x12 x13 x27 x28 x47 x48 x49 x52 x53 x54 x55 x56 x57 x58, obs sig
Fuente: Cálculos propios sobre diferentes fuentes que se especifican en la base de datos de Excel. Se utilizó el programa STATA 11.0
Se observa en general un grado de asociación estadística interesante entre las
variables que pertenecen a la dimensión del entorno macroeconómico. En efecto, existe una
correlación alta y positiva entre las variables “tasa de desempleo” e “incidencia de la
pobreza”, al tiempo que el coeficiente de correlación estimado es estadísticamente
significativa y diferente de cero. Por otro lado, existe una correlación negativa y alta entre
las variables “producto interno bruto percápita” y la “incidencia de la pobreza” y además es
estadísticamente significativa y diferente de cero.
La correlación entre las variables que pertenecen a la dimensión de política
comercial muestra resultados interesantes (tabla 11). Por ejemplo, existe una correlación
alta y positiva entre la variable “diversificación de exportaciones” y “mercados de
exportación”.
Tabla 11: Matriz de correlaciones de las variables macroeconómicas: Política
Comercial.
more x51 -0.8493 -0.9801 -0.9381 -0.9764 -0.9523 -0.6679 -0.9348 10 10 11 10 11 11 12 0.0011 0.0004 0.0005 0.0006 0.0002 0.2061 0.0000 x37 0.8694 0.9023 0.8719 0.8879 0.8921 0.4135 0.9946 10 10 11 10 11 11 13 0.0013 0.0002 0.0003 0.0003 0.0001 0.1452 x36 0.8637 0.9203 0.8839 0.9074 0.9021 0.4694 1.0000 10 10 11 10 11 11 0.0806 0.0056 0.0339 0.0045 0.0302 x20 0.5772 0.7984 0.6401 0.8097 0.6506 1.0000 10 10 11 10 11 0.0042 0.0000 0.0000 0.0000 x7 0.8139 0.9793 0.9962 0.9773 1.0000 10 10 10 10 0.0060 0.0000 0.0000 x6 0.7951 0.9987 0.9753 1.0000 10 10 11 0.0084 0.0000 x5 0.7751 0.9746 1.0000 10 10 0.0057 x4 0.7979 1.0000 10 x3 1.0000 x3 x4 x5 x6 x7 x20 x36
. pwcorr x3 x4 x5 x6 x7 x20 x36 x37 x51 x63 x64 x65 x66, obs sig
Fuente: Cálculos propios sobre diferentes fuentes que se especifican en la base de datos de Excell. Se utilizó el programa STATA 11.0
La tabla 12 presenta la matriz de correlaciones estimada para las variables que conforman
la dimensión de política fiscal.
71
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
Tabla 12: Matriz de correlaciones de las variables macroeconómicas: Política Fiscal.
more x71 0.3140 0.0257 0.3540 0.0293 0.2124 0.2105 0.3485 13 13 12 11 12 13 12 0.0008 0.0680 0.0036 0.9559 0.4133 0.0004 0.0041 x70 -0.8107 -0.5209 -0.7671 0.0190 -0.2606 -0.8334 -0.7601 12 12 12 11 12 12 12 0.0000 0.0901 0.0000 0.5349 0.2141 0.0000 x68 0.9616 0.5102 0.9544 0.2103 0.3869 0.9934 1.0000 13 13 12 11 12 13 0.0000 0.0201 0.0000 0.5958 0.2651 x67 0.9664 0.6334 0.9677 0.1803 0.3498 1.0000 12 12 12 11 12 0.4688 0.0038 0.3651 0.9172 x46 0.2316 0.7649 0.2874 0.0356 1.0000 11 11 11 11 0.7958 0.1661 0.6661 x45 0.0885 0.4488 0.1471 1.0000 12 12 12 0.0000 0.2005 x44 0.9872 0.3976 1.0000 13 13 0.1179 x42 0.4553 1.0000 13 x41 1.0000 x41 x42 x44 x45 x46 x67 x68
. pwcorr x41 x42 x44 x45 x46 x67 x68 x70 x71 x72, obs sig
Fuente: Cálculos propios sobre diferentes fuentes que se especifican en la base de datos de Excell. Se utilizó el programa STATA 11.0
Existe una relación inversa y estadísticamente significativa y diferente de cero entre
la variable “deuda” y la variable “servicio de la deuda externa”.
La tabla 13 presenta los resultados del análisis de componentes principales para el
nivel macroeconómico.
Tabla 13
Factor5 0.00000 0.00000 0.0000 1.0000 Factor4 0.00000 0.00000 0.0000 1.0000 Factor3 0.00000 0.00000 0.0000 1.0000 Factor2 9.42408 9.42408 0.2244 1.0000 Factor1 32.57592 23.15184 0.7756 0.7756 Factor Eigenvalue Difference Proportion Cumulative
(i.e., invalid or boundary values of uniqueness) Beware: solution is a Heywood case
Rotation: (unrotated) Number of params = 83 Method: principal factors Retained factors = 2Factor analysis/correlation Number of obs = 3
x72 0.9442 -0.3293 -0.0000 x71 -0.7369 -0.6760 0.0000 x70 -0.9990 0.0441 -0.0000 x68 0.9289 0.3704 -0.0000 x67 0.9672 0.2542 -0.0000 x66 -0.4125 0.9110 -0.0000 x65 -0.9936 0.1132 -0.0000 x64 0.9819 0.1896 -0.0000 x63 0.3482 0.9374 -0.0000 x62 -0.9992 0.0401 0.0000 x58 0.9366 -0.3504 0.0000 x57 0.9938 -0.1109 0.0000 x56 0.9954 -0.0955 -0.0000 x55 -0.4852 -0.8744 0.0000 x54 -0.1514 -0.9885 -0.0000 x53 0.9988 -0.0482 0.0000 x52 0.9996 -0.0271 -0.0000 x51 -0.7688 -0.6395 0.0000 x49 -0.9583 0.2859 -0.0000 x48 -0.9128 0.4084 -0.0000 x47 -0.7762 -0.6304 -0.0000 x46 -0.8250 0.5651 -0.0000 x45 -0.8821 0.4711 -0.0000 x44 0.9905 0.1377 -0.0000 x42 -0.9703 0.2418 -0.0000 x41 0.9861 -0.1660 -0.0000 x37 0.9937 -0.1125 -0.0000 x36 0.9946 0.1035 -0.0000 x28 -0.9995 0.0329 -0.0000 x27 -0.9991 0.0413 -0.0000 x20 -0.6221 0.7830 -0.0000 x13 -0.8816 0.4721 -0.0000 x12 0.9897 0.1430 -0.0000 x11 -0.9919 0.1273 -0.0000 x10 0.9926 0.1217 0.0000 x9 -0.9137 0.4063 -0.0000 x8 -0.8057 -0.5924 0.0000 x7 0.9980 0.0625 -0.0000 x6 0.4028 0.9153 -0.0000 x5 0.9036 -0.4284 -0.0000 x4 0.5549 0.8319 -0.0000 x3 0.9171 0.3987 0.0000 Variable Factor1 Factor2 Uniqueness
Factor loadings (pattern matrix) and unique variances
Fuente: Cálculos propios sobre diferentes fuentes que se especifican en la base de datos de Excel. Se utilizó el programa STATA 11.0
73
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
Los resultados indican que dos factores retienen a las variables macroeconómicas
con mayor variabilidad. En efecto, se observa que durante el periodo 2000 y 2012 los dos
factores retenidos explican el 100% de la varianza de los datos macroeconómicos. El
primer factor explica el 77,5% de la varianza mientras que el segundo factor explica el
restante 22,4% de la varianza, lo que indica que estos factores aportan mucho a la
explicación del fenómeno de la competitividad del sector turismo en el nivel macro (ver
columna de proporción en la tabla 8). Además siguiendo el criterio de Kaiser es posible
retener los dos componentes principales ya que sus valores propios (eigenvalue) son
mayores a 1. En efecto, el valor propio del primer factor fue 32,7 y el del segundo factor
fue de 9,42. Luego de elegir los dos primeros factores, los resultados de la rotación varimax
muestran la matriz de la carga de factores y permiten determinar cuáles son las variables al
interior de los dos factores que más explican la varianza del nivel macro en la
competitividad sistémica para el sector turismo en Bogotá.
De acuerdo con la tabla 13 (ver la tabla factor loadings and unique variances) se
encuentra que para el periodo 2000 y 2012 la mayoría de variables aportan de manera
significativa en la explicación del factor 1. En efecto, (en términos absolutos) sobresalen
variables como “mercados de exportación”, “pobreza” la cual tiene un efecto negativo
sobre la competitividad, y la “tasa de ocupación” las cuales presentaron cargas de 0.998,
0.999 y 0.998, respectivamente. No obstante, se observa que la mayoría de las variables del
nivel macro son relevantes al explicar los factores 1 y 2, indicando que en realidad podrían
estar afectando la competitividad del sector turístico en Bogotá durante este periodo. Con el
fin de evaluar el resultado se realizó un gráfico de los valores propios, que confirma la
selección del primer componente a partir del criterio de Kaiser. El gráfico 4 muestra que el
factor 1 y 2 presentan los mayores valores 32.5 y 9.4, los cuales son mayores a 1.
De igual forma, el gráfico 4 presenta la carga de factores que se obtienen a partir de
las 48 variables que conforman el nivel macroeconómico.
Gráfico 4
01
02
03
04
0
Eig
enva
lues
0 10 20 30 40Number
Scree plot of eigenvalues after factor
75
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
Gráfico 5
x3
x4
x5
x6
x7
x8
x9
x10x11 x12
x13
x20
x27x28x36
x37x41
x42
x44
x45x46
x47
x48
x49
x51
x52x53
x54
x55
x56x57
x58
x62
x63
x64x65
x66
x67
x68
x70
x71
x72
-1-.
50
.51
Facto
r 2
-1 -.5 0 .5 1Factor 1
Factor loadings
Fuente: Cálculos propios sobre diferentes fuentes que se especifican en la base de datos de Excell. Se utilizó el programa STATA 11.0
En síntesis, se concluye que las variables que conforman el nivel macroeconómico
en el foque de la competitividad sistémica en la práctica son relevantes para explicar la
competitividad del sector turismo en Bogotá durante el periodo 2000 y 2012.
c. Nivel meso
La tabla 14 muestra los resultados de los componentes principales para el nivel meso del
enfoque de la competitividad sistémica.
Tabla 14
Factor6 0.00000 0.00000 0.0000 1.0000 Factor5 0.00000 0.00000 0.0000 1.0000 Factor4 2.17224 2.17224 0.0443 1.0000 Factor3 7.34937 5.17714 0.1500 0.9557 Factor2 11.36186 4.01249 0.2319 0.8057 Factor1 28.11653 16.75467 0.5738 0.5738 Factor Eigenvalue Difference Proportion Cumulative
(i.e., invalid or boundary values of uniqueness) Beware: solution is a Heywood case
Rotation: (unrotated) Number of params = 190 Method: principal factors Retained factors = 4Factor analysis/correlation Number of obs = 5
Fuente: Cálculos propios sobre diferentes fuentes que se especifican en la base de datos de Excell. Se utilizó el programa STATA 11.0
Se observa que los tres primeros factores explican cerca del 80% del fenómeno
relacionado con la competitividad. Los resultados indican que dos factores retienen a las
variables del nivel meso con mayor variabilidad. En efecto, durante el periodo 2000 y 2012
los tres factores retenidos explican el 80% de la varianza de los datos del nivel meso. El
primer factor explica el 57,4% de la varianza, el segundo factor explica el restante 23,2%
de la varianza y el tercer factor explica el 15% de la varianza, lo que indica que estos
factores aportan mucho a la explicación del fenómeno de la competitividad del sector
turismo en el nivel meso (ver columna de proporción en la tabla 8). Además, siguiendo el
criterio de Kaiser es posible retener los cuatro componentes principales ya que sus valores
propios (eigenvalue) son mayores a 1. En efecto, el valor propio del primer factor fue
28,11, el segundo factor fue de 11,4, el tercero de 7,34 y el cuarto de 2,17. Luego de elegir
los tres primeros factores, los resultados de la rotación varimax muestran la matriz de la
carga de factores y permiten determinar cuáles son las variables al interior de estos factores
77
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
que más explican la varianza del nivel meso en la competitividad sistémica para el sector
turismo en Bogotá.
Tabla 15
xim122 0.9669 0.2237 0.1189 0.0298 0.0000 xim115 0.9575 0.2330 0.1622 -0.0511 0.0000 xim114 0.9575 0.2330 0.1622 -0.0511 0.0000 xim113 -0.9573 -0.2331 -0.1630 0.0515 0.0000 xim112 -0.9575 -0.2330 -0.1622 0.0511 0.0000 xim111 0.9575 0.2330 0.1622 -0.0511 0.0000 xim110 0.9575 0.2330 0.1622 -0.0511 0.0000 xim109 0.9575 0.2330 0.1622 -0.0511 0.0000 xim108 0.9575 0.2330 0.1622 -0.0511 0.0000 xim107 0.9575 0.2330 0.1622 -0.0511 0.0000 xim106 0.9575 0.2330 0.1622 -0.0511 0.0000 xim104 -0.9936 0.0658 -0.0553 0.0740 0.0000 xim103 0.3410 0.8312 0.4169 -0.1380 0.0000 xim102 -0.7948 0.5804 0.1497 0.0948 0.0000 xim101 -0.8827 0.4489 0.0855 0.1099 0.0000 xim100 0.5561 0.7182 0.1145 0.4021 0.0000 xim99 -0.7946 -0.1673 0.1723 -0.5576 0.0000 xim98 -0.0990 0.8844 0.1348 0.4358 0.0000 xim97 -0.8530 0.4878 0.0724 0.1707 0.0000 xim96 0.4661 0.8193 0.2300 0.2421 0.0000 xim95 0.0643 0.6512 -0.7550 -0.0421 -0.0000 xim94 -0.2663 -0.3885 0.7833 0.4057 0.0000 xim93 0.9074 0.3798 -0.0306 -0.1772 0.0000 xim92 0.9695 0.2128 0.1030 -0.0646 0.0000 xim90 0.9575 0.2330 0.1622 -0.0511 0.0000 xim89 -0.1334 -0.4649 0.8621 0.1512 0.0000 xim88 -0.1821 -0.4613 0.8622 0.1033 0.0000 xim86 -0.1334 -0.4649 0.8621 0.1512 0.0000 xim85 0.1334 0.4649 -0.8621 -0.1512 -0.0000 x87 -0.5539 -0.5155 -0.5875 0.2869 0.0000 x84 -0.3809 -0.3574 -0.8222 0.2263 0.0000 x83 0.9575 0.2330 0.1622 -0.0511 0.0000 x78 0.8745 -0.0805 -0.2559 0.4042 0.0000 x76 -0.9572 0.2709 0.0076 0.1016 0.0000 x75 0.8173 -0.5530 -0.1552 -0.0462 0.0000 x74 -0.7832 -0.5320 0.2994 0.1181 0.0000 x73 -0.4713 -0.8330 0.2499 0.1470 0.0000 x33 0.6640 -0.7215 -0.1961 -0.0138 0.0000 x32 -0.6037 0.7406 0.1258 -0.2670 0.0000 x31 -0.8630 0.4050 0.1937 -0.2316 0.0000 x30 -0.5091 0.6554 0.4415 0.3411 0.0000 x29 0.7019 0.3622 -0.2619 0.5546 0.0000 x22 -0.7453 0.6644 -0.0255 -0.0494 0.0000 x19 0.7275 -0.6542 -0.2041 0.0325 0.0000 x18 0.7819 -0.5860 -0.2008 0.0700 0.0000 x17 0.6893 -0.4166 0.5895 -0.0621 0.0000 x16 0.7883 -0.5479 -0.2701 0.0734 0.0000 x2 0.6550 -0.2002 -0.6239 0.3764 0.0000 x1 0.8283 -0.5378 0.1228 -0.0980 0.0000 Variable Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Uniqueness
Factor loadings (pattern matrix) and unique variances
Fuente: Cálculos propios sobre diferentes fuentes que se especifican en la base de datos de Excel. Se utilizó el programa STATA 11.0
De acuerdo con la tabla 15 (ver la tabla factor loadings and unique variances) se
encuentra que para el periodo 2000 y 2012 la mayoría de variables aportan de manera
significativa en la explicación del factor 1, en especial aquellas que conforman la demanda
de turismo en Bogotá. En efecto, (en términos absolutos) sobresalen variables como
“viajeros del resto del mundo a Bogotá”, “participación de turistas en evento Colombia al
parque”, “inversión en turismo”, “construcción hotelera nueva”, “productividad laboral”,
entre otras. No obstante, se observa que la mayoría de las variables del nivel meso son
relevantes al explicar los factores 1 y 2, indicando que en realidad podrían estar afectando
la competitividad del sector turístico en Bogotá durante este periodo. Con el fin de evaluar
el resultado se realizó un gráfico de los valores propios, que confirma la selección del
primer componente a partir del criterio de Kaiser. El gráfico 6 muestra que el factor 1 y 2
presentan los mayores valores 28.1 y 11, los cuales son mayores a 1.
79
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
Gráfico 6
01
02
03
0
Eig
enva
lues
0 10 20 30 40 50Number
Scree plot of eigenvalues after factor
Fuente: Cálculos propios sobre diferentes fuentes que se especifican en la base de datos de Excell. Se utilizó el programa STATA 11.0
De igual forma, el gráfico 7 presenta la carga de factores que se obtienen a partir de las 48
variables que conforman el nivel macroeconómico.
Gráfico 7 -1
.5-1
-.5
0.5
1
Sco
res fo
r fa
cto
r 2
-1 -.5 0 .5 1 1.5Scores for factor 1
Score variables (factor)
Fuente: Cálculos propios sobre diferentes fuentes que se especifican en la base de datos de Excel. Se utilizó el programa STATA 11.0
d. Nivel Micro:
En la tabla 16 se observa que los tres primeros factores explican cerca del 80% de la
varianza de las variables que conforman el nivel microeconómico de la competitividad del
sector turístico de Bogotá durante el periodo 2000 y 2012. Los resultados indican que dos
factores retienen a las variables del nivel micro con mayor variabilidad. En efecto, durante
el periodo 2000 y 2012 los dos factores retenidos explican el 80% de la varianza de los
datos del nivel micro. El primer factor explica el 66,5% de la varianza y el segundo factor
explica el restante 25,6% de la varianza, lo que indica que estos factores aportan mucho a la
explicación del fenómeno de la competitividad del sector turismo en el nivel micro (ver
81
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
columna de proporción en la tabla 8). Además, siguiendo el criterio de Kaiser es posible
retener los dos componentes principales ya que sus valores propios (eigenvalue) son
mayores a 1. En efecto, el valor propio del primer factor fue 6 y el segundo factor fue de
2,3. Luego de elegir los dos primeros factores, los resultados de la rotación varimax
muestran la matriz de la carga de factores y permiten determinar cuáles son las variables al
interior de estos factores que más explican la varianza del nivel micro en la competitividad
sistémica para el sector turismo en Bogotá.
Tabla 16
.
x105 0.7383 0.6732 -0.0414 0.0000 x82 0.9010 0.4056 -0.1538 -0.0000 x81 -0.7640 0.3734 0.5261 0.0000 x80 -0.8699 0.4911 0.0458 -0.0000 x79 -0.8803 0.4743 0.0051 -0.0000 x77 0.9715 0.2362 0.0196 -0.0000 x26 0.7853 -0.0365 0.6180 -0.0000 x25 0.9441 0.3198 0.0800 0.0000 x23 0.2453 -0.9586 0.1447 -0.0000 Variable Factor1 Factor2 Factor3 Uniqueness
Factor loadings (pattern matrix) and unique variances
LR test: independent vs. saturated: chi2(36) = . Prob>chi2 = . Factor9 -0.00000 . -0.0000 1.0000 Factor8 -0.00000 0.00000 -0.0000 1.0000 Factor7 -0.00000 0.00000 -0.0000 1.0000 Factor6 -0.00000 0.00000 -0.0000 1.0000 Factor5 0.00000 0.00000 0.0000 1.0000 Factor4 0.00000 0.00000 0.0000 1.0000 Factor3 0.71397 0.71397 0.0793 1.0000 Factor2 2.30152 1.58755 0.2557 0.9207 Factor1 5.98451 3.68299 0.6649 0.6649 Factor Eigenvalue Difference Proportion Cumulative
(i.e., invalid or boundary values of uniqueness) Beware: solution is a Heywood case
Rotation: (unrotated) Number of params = 24 Method: principal factors Retained factors = 3Factor analysis/correlation Number of obs = 4
Fuente: Cálculos propios sobre diferentes fuentes que se especifican en la base de datos de Excel. Se utilizó el programa STATA 11.0
De acuerdo con la tabla 16 (ver la tabla factor loadings and unique variances) se
encuentra que para el periodo 2000 y 2012 la mayoría de variables aportan de manera
significativa en la explicación del factor 1, en especial las variables como “gasto en
servicios de agua”, “tarifas promedio de servicios”, “ocupación hotelera”, entre otras.
Con el fin de evaluar el resultado se realizó un gráfico de los valores propios, que
confirma la selección del primer componente a partir del criterio de Kaiser. El gráfico 8
83
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
muestra que el factor 1 y 2 presentan los mayores valores 5.9 y 2,3, los cuales son mayores
a 1.
Los resultados del ejercicio de componentes principales permiten concluir que
durante el periodo 2000 y 2012, las variables en cada una de las categorías y dimensiones,
explican de manera significativa la competitividad del sector turismo en Bogotá. En síntesis
en el nivel meta, las variables más importantes para el factor 1 (en términos absolutos) es la
de “ambiente institucional” y “percepción de la corrupción” con una carga de 0.993 y
0.991, respectivamente.
Gráfico 8
02
46
Eig
enva
lues
0 2 4 6 8 10Number
Scree plot of eigenvalues after factor
Fuente: Cálculos propios sobre diferentes fuentes que se especifican en la base de datos de Excell. Se utilizó el programa STATA 11.0
En el nivel macroeconómico la mayoría de variables aportan de manera significativa
en la explicación del factor 1. En efecto, (en términos absolutos) sobresalen variables como
“mercados de exportación”, “pobreza” la cual tiene un efecto negativo sobre la
competitividad, y la “tasa de ocupación” las cuales presentaron cargas de 0.998, 0.999 y
0.998, respectivamente.
En el nivel meso, sobresalen variables como “viajeros del resto del mundo a
Bogotá”, “participación de turistas en evento Colombia al parque”, “inversión en turismo”,
“construcción hotelera nueva”, “productividad laboral”, entre otras. Finalmente en el nivel
micro, la mayoría de variables aportan de manera significativa en la explicación del factor
1, en especial las variables como “gasto en servicios de agua”, “tarifas promedio de
servicios”, “ocupación hotelera”, entre otras.
e. Índice de Competitividad Turística para Bogotá
El índice de competitividad turística para Bogotá durante el periodo 2000 a 2012 es
una suma ponderada de los índices de desempeño en las 16 dimensiones comprendidas en
los niveles meta, macro, micro y meso. Estas dimensiones son las siguientes: capacidad de
integración y acción estratégica de la sociedad, capacidad social de organización e
integración, entorno macroeconómico, política comercial, política financiera, política fiscal,
infraestructura, encadenamientos productivos, políticas de fomento y desarrollo de PyMes,
recursos naturales y protección al medio ambiente, seguridad pública y protección al
ciudadano, recursos y actividad cultural, características de la demanda, entorno económico,
85
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
flexibilidad productiva y calidad total y reorganización del suministro y redes
empresariales.
Es decir, el índice presentaría la siguiente forma:
(e)
En donde:
: Capacidad social de organización e integración en el periodo t
: Entorno macroeconómico en el periodo t
: Política comercial en el periodo t
: Política fiscal en el periodo t
: Infraestructura en el periodo t
: Seguridad pública y protección al ciudadano en el periodo t
: Recursos y actividad cultural en el periodo t
: Características de la demanda en el periodo t
Los parámetros , , …, , tales que son ponderaciones que
representan el peso relativo de cada uno de los índices o dimensiones en cada periodo en el
ICTB. Estas ponderaciones se obtendrán al aplicar la técnica estadística de componentes
principales a cada uno de las 8 dimensiones.
Es importante resaltar, que debido a que la base de datos es de una estructura de
corte longitudinal en donde se analizan diferentes variables a través del tiempo para una
unidad de análisis que es Bogotá, el análisis es análogo a la técnica de regresión lineal, en
donde cada componente es el resultado de una combinación lineal de las variables que
corresponden a cada una de las dimensiones descritas anteriormente.
Antes de presentar los resultados en la construcción del índice de competitividad
turística para Bogotá – ICTBO, se presenta brevemente el resultado del ACP para cada una
de las dimensiones.
De acuerdo con los resultados de la tabla 17, para la dimensión “capacidad de
integración y acción estratégica” se retuvo finalmente un solo factor que explica cerca del
84% de la varianza de las variables en esta dimensión. En efecto, las variables que más
explican la proporción de la varianza en esta dimensión son la tasa de cobertura en
educación media y la tasa de cobertura en educación superior.
En el componente de “entorno macroeconómico” se retuvo finalmente 4 factores
que son combinaciones lineales de las variables macroeconómicas que afectan a esta
dimensión. Los cuatro factores explican cerca del 96% de la varianza de las variables en
esta dimensión, y sobresalen la varianza de la tasa de ocupación, el PIB percápita, la tasa de
desempleo, el número de ocupados, el número de desempleados, el índice de pobreza
extrema y la tasa global de participación. Al parecer las políticas implementadas por las tres
últimas administraciones han permitido alcanzar objetivos tendientes reducir la pobreza y
generar empleo en la capital.
87
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
Tabla 17
DimensiónFactores
Retenidos
Proporción
de VarianzaVariables
Capacidad de integración y acción estratégica 1 0,84Tasa de cobertura en educación media
Tasa de cobertura en educación superior
Tasa de ocupación
PIB Percápita
Tasa de desempleo
Número de ocupados
Número de desempleados
Incidencia de pobreza extrema
Tasa global de participación
Balanza comercial
Balanza comercial relativa
Participación de exportaciones no tradicionales sobre el PIB
Importaciones
Flujos de comercio
Tasa de cambio representativa del mercado
Deuda
Servicio de deuda con relación al gasto
Ingresos totales
Ingresos tributarios
Servicio de la deuda externa
Número de grupos de investigación por cada 100 mil habitantes
Tasa de cobertura en educación media
Tasa de cobertura en educación superior
Cupos de Formacion profesional ofrecidos por el SENA
Cobertura de servicio de energía electrica
Número de investigadores residentes por Cada 100 mil habitantes
Construcción culminadas
Empresas atendidas por programas de formación especializada y actulización del recurso humano
Número de secuestros
Tasas de defunciones por deficiencias y anemias nutricionales por cada 10.000 habitantes
Mortalidad materna por 100 mil nacidos vivos
Defunciones por enfermedades respiratorias por departamento de residencia
Participación de Turistas Salsa al parque
Participación de Turistas Colombia al parque
Participación total de turiustas en eventos
Viajeros España a Bogotá
Viajeros Alemania a Bogotá
Viajeros extranjeros a Bogotá
Total de pasajeros llegados al país nacionales
Viajeros Brasil a Bogotá
Viajeros México a Bogotá
Total viajeros no Residentes Internacionales
Número de noches pernoctadas 1 noche
Fuente: Cálculos propios sobre diversas fuentes aplicando la técnica de Componentes Principales
Recursos y actividad cultural 2 0,95
Características de la demanda del sector 4 0,94
4 0,94
Infraestructura 4 0,97
Seguridad pública y protección al ciudadano 2 0,9
Análisis de Componentes Principales por Dimensiones
2000 - 2012
Entorno macroeconómico 4 0,96
Política comercial 2 0,91
Política fiscal
Por su parte en la dimensión de “política comercial” que analiza los aspectos de
inserción de la economía de la capital con el resto del mundo, la aplicación del método de
ACP muestra que al final dos factores son los que explican cerca del 91% de las variaciones
de las variables en esta dimensión. Las variables más sobresalientes son el balance
comercial de la capital que se manifiesta en la balanza comercial, la balanza comercial
relativa, la participación de las exportaciones no tradicionales en el PIB de la capital, las
importaciones, los flujos de comercio y la tasa de cambio representativa del mercado.
En torno a la dimensión de “política fiscal”, los resultados del ejercicio muestran
que se logró retener a 4 factores que explican cerca del 94% de la varianza de las variables
dentro de esta dimensión. En efecto las variables que más contribuyen a la explicación en
esta dimensión son en su orden el saldo de la deuda, el indicador de servicio de la deuda
como proporción del gasto total, los ingresos fiscales totales, los ingresos tributarios y el
servicio de la deuda externa.
En la dimensión de “infraestructura” se logró retener al final a 4 factores que
explican cerca del 97% de la varianza de las variables en esta dimensión. Dentro de esta
dimensión sobresalen variables como el número de grupos de investigación por cada 100
mil habitantes, la tasa de cobertura en educación media, la tasa de cobertura en educación
superior, los cupos de formación profesionales ofrecidos por el SENA, la cobertura del
servicio de energía eléctrica, el número de investigadores residentes por cada 100 mil
habitantes, el número de construcciones culminadas y las empresas atendidas por
programas de formación especializada y actualización del recurso humano.
89
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
Los resultados del ejercicios de ACP muestran que en la dimensión de “seguridad
pública y protección al ciudadano” se logró retener al final 2 factores que explican cerca del
90% de la varianza de las variables en esta dimensión. Al interior de esta dimensión
sobresalen variables como el número de secuestros, la tasa de defunción por deficiencias y
anemias nutricionales por cada 100 mil habitantes, la mortalidad materna por cada 100 mil
nacidos vivos y las defunciones por enfermedades respiratorias.
En el componente de “recursos y actividad cultural” se logró al final retener a 2
factores que explican cerca del 95% de la varianza de las variables al interior de esta
dimensión; en donde sobresalen variables como participación de turistas en salsa al parque,
participación de turistas en el evento Colombia al parque y la participación total de turistas
en diferentes eventos culturales.
Finalmente, en la dimensión “características de la demanda del sector”, se logró
retener al final 4 factores que explican cerca del 94% de la varianza de las variables en esta
dimensión. Las variables que se destacan en esta dimensión son el número de viajeros
procedentes de España a Bogotá, el número de viajeros procedentes de Alemania a Bogotá,
el total de pasajeros nacionales llegados a Bogotá, viajeros procedentes de Brasil a Bogotá,
viajeros procedentes de México a Bogotá, total de viajeros no residentes internacionales y
el número de noches pernoctadas durante una noche.
Una vez se tienen los resultados del ACP para las diferentes dimensiones que
sugiere el enfoque de competitividad sistémica, se procede a construir el Indicador de
competitividad Turística para Bogotá – ICTBO como un promedio ponderado de cada una
de las variables que componen las dimensiones anteriormente analizadas tales como
“capacidad de integración y acción estratégica”, “entorno macroeconómico”, “política
comercial”, “política fiscal”, “infraestructura”, “seguridad pública y protección al
ciudadano”, “recursos y actividad cultural” y “características de la demanda del sector”. Es
importante resaltar, que la base construida para cada indicador es de tipo longitudinal, es
decir puede observar a cada una de las variables a través del periodo comprendido entre
2000 y 2012, y las puntuaciones para cada uno de los componentes principales arrojan un
resultado promedio para todo el periodo de análisis. Por esta razón, en la construcción del
indicador se utilizaron ponderaciones fijas, es decir que cada una de las variable en cada
año se multiplico por el mismo ponderador.
Gráfico 9
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
ICTBO2 100,0 18,3 2,1 12,9 22,4 30,6 68,8 29,6 22,9 342,7 341,3 398,3
ICTBO1 100,0 66,3 48,2 19,5 10,2 38,9 25,6 14,2 35,1 166,4 198,2 261,0
Promedio ICTBO 1 40,4 40,4 40,4 40,4 40,4 40,4 40,4 40,4 40,4 40,4 40,4 40,4
Promedio ICTBO2 35,6 35,6 35,6 35,6 35,6 35,6 35,6 35,6 35,6 35,6 35,6 35,6
0,0
50,0
100,0
150,0
200,0
250,0
300,0
-50,0
0,0
50,0
100,0
150,0
200,0
250,0
300,0
350,0
400,0
450,0
ICT
BO
1
ICT
BO
2
Indice de Competitividad Turística para Bogotá - ICTBO
ICTBO2 ICTBO1 Promedio ICTBO 1 Promedio ICTBO2
Fuente: Cálculos propios a partir de la técnica de componentes principales.
91
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
El gráfico 9 muestra los resultados del ICTBO para el periodo 2000 y 2012, en
donde se muestran dos indicadores alternativos que difieren en las ponderaciones utilizadas.
El ICTBO1 utiliza las puntuaciones derivadas de la carga de factores y selecciona el de
mayor puntuación. Por su parte, el ICTBO2 utiliza unas ponderaciones más bajas derivadas
de la proporción de la varianza de cada variable en cada dimensión. Con el fin de lograr una
mayor comparabilidad del indicador, se construyó un número índice del ICTBO tomando
como base el año 2001. En el gráfico el ICTBO1 se mide en escala derecha y es más bajo
que el ICTBO2 que se miden en escala izquierda, debido a que utiliza unas ponderaciones
más altas que este último. Lo importante es que las tendencias de los dos indicadores son
similares y están prácticamente correlacionados positivamente en un 80%. Es importante
resaltar, que entre mayor sea el indicador implica una mejora en la competitividad del
sector turístico explicada por cada una de las dimensiones que comprende la competitividad
sistémica.
Los resultados del indicador para Bogotá durante el periodo 2000 a 2012 muestran
una mejorar en la competitividad turística de Bogotá sobre todo a partir del año 2009, toda
vez que entre 2001 y 2008 el ICTBO1 y el ICTBO2 registro un valor promedio de 40,4 y
35,6, respectivamente. Visto de otra manera, el auge turístico de la capital se refleja en el
hecho que los dos índices de competitividad se ubicaron por encima de los valores
promedio de 94,2 y 11,24, respectivamente.
Con el fin de probar la mejora del índice y la consistencia del cálculo del mismo, se
realizó un ejercicio que consistió en correlacionar el ICTBO con variables relacionadas con
el sector turismo para Bogotá durante este periodo, tales como el PIB per cápita, el nivel de
ocupación hotelera en Bogotá, construcción hotelera nueva, tasa de absorción internacional
de turismo y la tasa de absorción nacional en turismo.
Tabla 18: Matriz de Correlaciones
13 12 13 13 13 tasabtnal 0.1854 0.9455* 0.7027* -0.5283* 1.0000 13 12 13 13 tasabtint 0.1282 -0.5021* -0.3028* 1.0000 13 12 13indconsthotn 0.4226* 0.8568* 1.0000 12 12 inpibperc 0.3341* 1.0000 13 indctbo2 1.0000 indctbo2 inpibp~c indcon~n tasabt~t tasabt~l
. pwcorr indctbo2 inpibperc indconsthotn tasabtint tasabtnal, obs star(99) sidak
(*) Indica que la correlación entre las variables es estadísticamente significativa y diferente
de cero al 5% de significancia.
93
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
Gráfico 10 1
00
110
120
130
140
INP
IBP
ER
C
0 100 200 300 400INDCTBO2
ICTBO y PIB Percápita
Fuente: Cálculos propios sobre cifras DANE.
Gráfico 11 1
00
102
104
106
108
110
IND
CO
NS
TH
OT
N
0 100 200 300 400INDCTBO2
ICTBO vs Indice de Construcción Nueva en Hoteles
Fuente: Cálculos propios sobre cifras DANE.
Los gráficos de nube de puntos reflejan una relación directa entre el Índice de
Competitividad Turística de Bogotá y las variables PIB per cápita e índice de construcción
nueva en hoteles. Por su parte la tabla 13 presenta la matriz de correlaciones entre el
ICTBO y variables relacionadas con la demanda del sector turístico de Bogotá. Se observa
una correlación del índice con las variables de demanda.
A partir de la fuerte correlación positiva entre el ICT y el PIB per cápita de Bogotá,
se realizó un estimado del índice para el año 2013. La estimación se basó en aplicar la tasa
de crecimiento promedio del PIB per cápita para Bogotá entre el periodo 2001 a 2013, que
95
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
fue de 4,1%. Los resultados de la estimación se pueden observar en el gráfico 11, en donde
es clara la mejora del índice ya que este evoluciona con la dinámica de la producción per
cápita de la ciudad.
Gráfico 11
0
50
100
150
200
250
300
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013*
Indice de Competitividad Turística para Bogotá - ICTBO
Fuente: Cálculos propios a partir de la técnica de componentes principales y cifras DANE. Año 2013 proyectado con base en
crecimiento promedio del PIB per cápita de Bogotá.
7. Comentarios Finales y Recomendaciones
Los resultados del ejercicio de componentes principales permiten concluir que
durante el periodo 2000 y 2012, las variables en cada una de las categorías y dimensiones,
explican de manera significativa la competitividad del sector turismo en Bogotá. En síntesis
en el nivel meta, las variables más importantes para el factor 1 (en términos absolutos) es la
de “ambiente institucional” y “percepción de la corrupción” con una carga de 0.993 y
0.991, respectivamente.
En el nivel macroeconómico la mayoría de variables aportan de manera significativa
en la explicación del factor 1. En efecto, (en términos absolutos) sobresalen variables como
“mercados de exportación”, “pobreza” la cual tiene un efecto negativo sobre la
competitividad, y la “tasa de ocupación” las cuales presentaron cargas de 0.998, 0.999 y
0.998, respectivamente.
En el nivel meso, sobresalen variables como “viajeros del resto del mundo a
Bogotá”, “participación de turistas en evento Colombia al parque”, “inversión en turismo”,
“construcción hotelera nueva”, “productividad laboral”, entre otras. Finalmente en el nivel
micro, la mayoría de variables aportan de manera significativa en la explicación del factor
1, en especial las variables como “gasto en servicios de agua”, “tarifas promedio de
servicios”, “ocupación hotelera”, entre otras.
97
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
Una vez realizado el ejercicio de ACP para las diferentes dimensiones que sugiere el
enfoque de competitividad sistémica, se procede a construir el Indicador de Competitividad
Turística para Bogotá – ICTBO como un promedio ponderado de cada una de las variables
que componen las dimensiones anteriormente analizadas tales como “capacidad de
integración y acción estratégica”, “entorno macroeconómico”, “política comercial”,
“política fiscal”, “infraestructura”, “seguridad pública y protección al ciudadano”, “recursos
y actividad cultural” y “características de la demanda del sector”. Es importante resaltar,
que la base construida para cada indicador es de tipo longitudinal, es decir puede observar a
cada una de las variables a través del periodo comprendido entre 2000 y 2012, y las
puntuaciones para cada uno de los componentes principales arrojan un resultado promedio
para todo el periodo de análisis. Por esta razón, en la construcción del indicador se
utilizaron ponderaciones fijas, es decir que cada una de las variable en cada año se
multiplico por el mismo ponderador.
Los resultados del indicador para Bogotá durante el periodo 2000 a 2012 muestran
una mejorar en la competitividad turística de Bogotá sobre todo a partir del año 2009, toda
que entre 2001 y 2008 el ICTBO1 y el ICTBO2 registro un valor promedio de 45,9 y 2,43,
respectivamente. No obstante, a partir de 2009 y hasta el último dato disponible que es en el
2012, estos dos índices registraron valores promedio de 94,2 y 11,24, respectivamente.
Los resultados derivados del presente análisis sugieren que la metodología
propuesta en este trabajo de consultoría es factible para ser implementada hacia futuro y se
permite su actualización a partir de las fuentes de información primarias y secundarias.
La metodología propuesta es flexible en el sentido que se puede realizar un análisis
de competitividad usando una base de datos de corte transversal o de datos de panel, toda
vez que en la actualidad el DANE cuenta con información a partir de encuestas que
permitirían medir la competitividad del sector turismo a nivel s de hoteles o
establecimientos y a niveles de municipios de Cundinamarca.
Las posibilidades de actualización del índice son plausibles en el sentido que se
puede alimentar con la nueva información de las fuentes primarias y secundarias para las
variables de la base con una periodicidad anual. Entorno a la flexibilidad, esta hace
referencia a que la metodología que entrega el consultor se puede aplicar a una estructura
de corte transversal de una base de datos, es decir para un año puntual en donde las
unidades de análisis sean ciudades o regiones de Bogotá a partir de encuestas que recopilen
la información a este nivel. El informe final sugerirá hacia futuro, que el Observatorio
utilice una base de datos con esta estructura para construir el ICT.
Actualmente existe una muy buena información del sector turístico pero se
encuentra de manera dispersa y atomizada, la cual es producida por diversos organismos
del gobierno y privados, que sería necesario canalizar a través del Observatorio. Una
recomendación que se deriva del presente trabajo de consultoría es realizar o reforzar los
convenios existentes que tienen el IDT con dichas instituciones que producen información.
El indicador de competitividad para el sector turístico podría usar nuevas variables
dependiendo de la información disponible y de indicadores adicionales construidos a partir
99
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
de encuestas especializadas en turismo. Por ejemplo, la construcción de Índice de Costos de
Turismo a partir de la Encuesta de Gasto Interno en Turismo – EGIT del DANE, podría
constituirse en una variable importante del lado de la demanda del sector turismo que
entraría a alimentar la construcción del índice hacia futuro.
Finalmente, con relación a las recomendaciones de política que se pueden
desprender del presente análisis, a través de los resultados derivados del presente trabajo de
consultoría, busca contribuir con información veraz y fidedigna, para posicionar al sector
turismo como un motor de desarrollo económico y social en Bogotá. Se espera que la
información y el análisis contenidos en este documento sirvan de estímulo para la discusión
y el desarrollo de políticas públicas, así como de proyectos y acciones en el sector privado,
que contribuyan a la consolidación del turismo en diversas entidades del país. De Manera
concreta, dado que la variable visita a la ciudad por parte turistas que provienen del
extranjero es un factor importante en explicar en alto grado el componente de demanda
turística, así como las variables que miden eventos como salsa al parque y Colombia al
parque, se sugiere asignar recursos a estas actividades, las cuales contribuyen
indudablemente al desarrollo turístico de la ciudad.
Referencias
- Hair, J., Anderson, R., Tatham, R y Black W. (1998): Multivariate Data Analysis, 5ta
edición, Prentice Hall.
- Organización Mundial del Turismo (2005): Indicadores de Desarrollo Sostenible para
los Destinos Turísticos.
- Alegre M., Joaquín, Cladera, Magdalena y Juaneda S., Catalina. (2003): Análisis
Cuantitativo de la Actividad Turística. Ediciones Pirámide.
- Ministerio de Comercio Industria y Turismo – MCIT. (2004): Sistema de Indicadores
de Competitividad para el Sector Turístico Colombiano.
- Porter, Michael (1990), The Competitive Advantage of Nations, The Free Press, New
York.
- http://www.dane.gov.co/index.php/servicios/turismo
- CCB (1996), Creación de la Ventaja Competitiva para Colombia, Cámara de Comercio
de Bogotá, Bogotá.
- CCB (2001), Entorno Bogotano de Negocios, Cámara de Comercio de Bogotá, Bogotá.
(documento power point).
- Malaver, Florentino (1998): Estrategia, Competitividad y Capacidades Empresariales.
Revista Cuadernos de Administración, número 21.
- Aregional (2010): Índice de Competitividad Sistémica de las Ciudades Mexicanas –
ICSAR, número 87.
- Ramírez Javier y Martínez Guillermo (2010): Análisis de correspondencias a partir de
una muestra probabilística. Revista Colombiana de Estadística, diciembre, vol. 33.
101
“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
Anexo 1
Análisis de Componentes Principales a partir de Muestras Probabilísticas
La descripción del método de análisis factorial a partir de muestras probabilísticas sigue de
cerca la exposición realizada por Ramírez y Martínez (2010).
El procedimiento para realizar un análisis factorial multivariado a partir de matrices de peso
cualquiera, es diagonalizar la matriz , donde M corresponde a la métrica y L a
la matriz de peso, para encontrar los q valores propios más grandes de dicha matriz y a
partir de estos obtener las coordenadas factoriales necesarias para llevar a cabo el análisis.
En general, si se desea efectuar un procedimiento de análisis factorial a partir de una
muestra probabilística el interés se centra en la diagonalización de la matriz estimada,
a partir del diseño muestral empleado, para asó obtener os valores propios
estimados.
El polinomio característico viene dado por la ecuación
(1)
Resulta ser de la forma
(2)
El cual es posible estimarlo con la expresión
Donde r es el número de modalidades de estudio y son valores numéricos que
se pueden escribir como funciones de totales poblacionales estimados. De esta manera se
pueden establecer que los valores estimados de son de la forma
(4)
Donde son los estimadores de los totales poblacionales que conforman la matriz A. Así,
obtenidos estos valores, es posible efectuar por completo el análisis factorial a partir de la
información de la muestra, dado que con los valores y vectores propios estimados se
pueden construir las demás componentes del análisis.
Métodos Computacionales
Una vez seleccionada la muestra probabilística de la población de interés, y determinados
los factores de expansión a partir del diseño de muestreo seleccionado, es posible aplicar
algunas rutinas de programas estadísticos como SAS, SPAD o XLSTAT para estimar los
elementos de base del análisis de correspondencias. Esto se logra incluyendo la variable
“peso” en el análisis correspondiente (en este contexto, a los factores de expansión del
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“Propuesta Metodológica para la Construcción de un Índice de
Competitividad Turística para Bogotá”
diseño). De manera más explícita: mediante SAS, consiste en cargar el paquete PROC
CORRESP con la opción Weight p, donde p es la columna que contiene los factores de
expansión del análisis por muestreo probabilístico. Mediante SPAD, consiste en establecer
una columna en la base de datos de la muestra como los factores de expansión, la cual se
colocará como “ponderación” en los parámetros del software. Mediante XLSTAT, consiste
en insertar la matriz de Burt, Disyuntiva Completa, o Individuos Variable, en la opción que
especifica la matriz con la cual se realizará el análisis, en nuestro caso, la Matriz de Burt, y
después en la opción Peso se insertan los factores de expansión.