Área temÁtica: turismo resumen
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TÍTULO DE LA COMUNICACIÓN: Un análisis sobre la Concentración Espacial
en el Turismo Valenciano
AUTOR 1: Lluís Miret Pastor Email: [email protected]
AUTOR 2: María del Val Segarra Oña Email: [email protected]
AUTOR 3: José Luis Hervás Oliver
Email:[email protected]
DEPARTAMENTO: Organización y Dirección de Empresas
UNIVERSIDAD: Universidad Politécnica de Valencia
ÁREA TEMÁTICA: Turismo
RESUMEN: (máximo 300 palabras)
El estudio de la concentración geográfica y el papel del territorio en la localización
industrial ha sido un tema recurrente dentro de la literatura económica de la última
década. Los sectores industriales presentan unos niveles de concentración superiores a
los sectores de servicios, lo que lleva a buena parte de la academia a estudiar las
externalidades como un fenómeno exclusivamente industrial.
Las economías de aglomeración en el sector servicios no han sido objeto de estudio
específico, aunque trabajos recientes muestran que los servicios tienen sus propias
estrategias de localización y el estudio de las aglomeraciones en el sector servicios está
ganando importancia.
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El turismo aparece como la principal industria del sector servicios, tanto por la
generación de empleo como por los efectos que produce en el desarrollo de las regiones
y los paises. El objetivo de este trabajo es identificar posibles clústers turísticos en un
territorio a través de la aplicación de indicadores de especialización (Coeficiente de
Localización Estándar) y cuantificar la importancia de las externalidades en la
localización a través del índice de Maurel-Sedillot. Los resultados del análisis destacan
la puesta en valor de la influencia de las externalidades en el ámbito turístico y
permiten la elaboración de un mapa de los clústeres turísticos valencianos.
PALABRAS CLAVE: turismo, clúster turístico, externalidades, concentración.
1-Introducción
El turismo en general y la hostelería en particular está afrontando una época de grandes
cambios, lo que se manifiesta en un entorno muy cambiante y en una competencia muy
agresiva (Poon, 1993). El papel del territorio en este contexto merece ser analizado con
detalle, puesto que las externalidades generadas por la aglomeración de empresas
turísticas pueden ser una importante fuente de competitividad.
El estudio de la concentración geográfica y el papel del territorio en la localización
industrial ha sido un tema recurrente dentro de la literatura económica de la última
década. La evidencia parece mostrar que los sectores industriales presentan unos niveles
de concentración muy superiores a los sectores de servicios, lo que lleva a buena parte
de la literatura a estudiar las externalidades como un fenómeno exclusivo de la
industria.
Es evidente que las economías de aglomeración en el sector servicios no han estado
especialmente estudiadas (Guimaraes, Figuereido y Woodward, 2000). En cambio,
trabajos recientes muestran que los servicios tienen sus propias estrategias de
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localización y el estudio de las aglomeraciones en el sector servicios está ganando
importancia (Tickell, 2002).
El turismo aparece como la principal industria del sector servicios, tanto por la
generación de empleo como por los efectos que produce en el desarrollo de las regiones
y los paises (Holjevac, 2003).
La simple observación sirve para percatarnos que la industria hotelera presenta una
concentración espacial considerable. Este fenómeno necesita ser estudiado con más
detalle y, de hecho, está siendo analizado desde diferentes perspectivas.
Existen referencias a los clústers turísticos ya en la misma obra de Porter (1998) y este
concepto ha sido objeto de diferentes trabajos como el de Nedlac (1999), Van der Berg
et al (2001) o Nordin (2003).
Desde una perspectiva similar, la escuela de los Distritos Industriales ha ampliado
recientemente su campo de estudio a otros ámbitos como la cultura o el turismo,
destacando los trabajos de Lazzeretti (2003-04) o Satagata (2000).
Desde el punto de vista del management, el tema de la localización en el turismo
también está adquiriendo una importancia creciente. Diferentes autores como Chun y
Kalpis (2001, 2004), Baum y Haveman (1997) o Urtasun y Gutiérrez (2006) han
estudiado la dicotomía entre las ventajas que otorga la diferenciación y las que otorga
la aglomeración. En todo caso, la decisión de localizar el producto turístico es una de las
decisiones claves del management turístico, ya que es un sector con una demanda y una
competencia muy segmentada y donde los costes de recolocación son especialmente
elevados.
Como afirman Capone y Boix (2008), la industria hotelera se concentra en el espacio
formando auténticos sistemas productivos locales cuyo crecimiento no se basa
simplemente en la existencia de unas características naturales, sino en la presencia de
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economías de localización causadas por la presencia de una serie de actividades
económicas directamente relacionadas con el producto turístico.
El objetivo del trabajo será realizar un estudio cuantitativo sobre los niveles de
concentración espacial de la industria turística. Para realizarlo planteamos un análisis a
partir de dos acepciones diferentes pero complementarias del término concentración: la
aglomeración y la especialización.
En la línea de lo propuesto por (Brenner, 2006) nos planteamos como primera hipótesis
que las economías de aglomeración juegan un papel activo en la localización de la
industria turística, para verificarla será necesario cuantificar y valorar los niveles de
aglomeración sectorial.
Una vez analizada la aglomeración, habrá que comprobar si ésta se refleja en una
localización concreta. La segunda hipótesis planteada es que las economías de
aglomeración provocan la existencia de clusters turísticos. Analizaremos los niveles de
especialización sectorial de diferentes territorios por si alguno de los analizados pudiera
ser susceptible de albergar un clúster.
Con la validación de estas dos hipótesis nos planteamos un doble objetivo: por una parte
pretendemos determinar y cuantificar el papel de las economías de aglomeración en la
industria turística; por otra parte, pretendemos localizar objetivamente la existencia de
clusters turísticos en la Comunidad Valenciana.
La concentración geográfica de los diferentes sectores ha sido estudiada
tradicionalmente a través del índice de Gini, mientras que la especialización de los
territorios se medía a través del Coeficiente de Localización. La aparición en los últimos
años de indicadores de aglomeración como el de Ellison-Glaeser o el de Maurel-Sedillot
permiten controlar la influencia del tamaño de las empresas en la localización y, por
tanto, medir los niveles de aglomeración atribuibles a la existencia de economías
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externas; por otra parte, indicadores cómo el Coeficiente de Localización Estándar
aportan importantes novedades a la hora de identificar posibles aglomeraciones ya que
permiten establecer puntos de corte objetivos, a partir de los cuales considerar un
territorio cómo especializado en un sector.
2-Marco teórico
Si las empresas tienden a localizarse de manera concentrada en un territorio, es porque
algún beneficio obtienen de esta aglomeración. La economía clásica tenía en la
localización uno de sus principales líneas de estudio. Weber (1909) realizó una de las
primeras aproximaciones rigurosas al fenómeno de la localización industrial, señalando
la proximidad a los recursos naturales como uno de los elementos claves. Hotelling
(1929) realizó un modelo de competencia lineal que concluía con la premisa que la
competencia conducía a la concentración de la actividad económica. En esta misma
línea, Marshall (1890) estudio la concentración geográfica y definió las externalidades
como las ventajas que las empresas obtienen de situarse unas cerca de otras. Estas
ventajas venían provocadas por tres factores: la existencia de un mercado de
trabajadores cualificados, la existencia de un conjunto de empresas subsidiarias y, por
último, la existencia de un flujo de información entre las empresas.
La idea que subyace en el concepto de externalidad es que el sistema productivo de un
territorio va más allá de la suma de las producciones individuales de las empresas. En
un territorio se producen economías externas a las empresas pero internas al espacio
económico. Expresado de otra forma, existen rendimientos crecientes a escala a nivel
agregado (en la industria) pero rendimientos constantes para cada empresa (a nivel
individual).
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Los supuestos de competencia imperfecta que conlleva la definición de externalidad
dificultan, cuando no impiden, el tratamiento de este concepto por parte de la economía
neoclásica. No será hasta los años noventa del pasado siglo cuando el concepto de
externalidad vuelva al centro del debate académico. Krugman (1991) reclama “la
atención de la economía sobre los estudios de localización y a recuperar el concepto de
territorio que había sido menospreciado por la economía y apropiado por la geografía”.
En este contexto, el concepto de externalidad de Marshall es recogido casi literalmente
por gran parte de los autores actuales. Como ejemplo, O’Sullivan (2000) afirma que “las
economías de localización son atribuibles a tres causas: las economías de escala en la
producción de inputs, la existencia de un mercado de trabajo y los knowledge
spillovers.”
En la década de los noventa son numerosos los trabajos centrados en la tipología de las
externalidades (Glaeser, 1992; Henderson 1995; Moomaw,1998). Aunque más
recientemente, los esfuerzos parecen encaminados en determinar la importancia de las
externalidades (Cohen y Paul, 2003) o en concretar su ámbito de influencia (Rosenthal
y Strange, 2003; Viladecans, 2004).
Ya con anterioridad a este renovado interés por las externalidades, Becattini (1979)
había retomado el concepto marshalliano de industria localizada. Ahora bien, Becattini
afirma que la unidad a la que Marshall hace referencia no es la industria
tecnológicamente definida sino el distrito industrial, que posteriormente definiría como
“una entidad socioterritorial caracterizada por la presencia activa tanto de una
comunidad de personas como de un conjunto de empresas en una zona natural e
históricamente determinada”, Becattini (1992). Esta definición va más allá de la
proximidad geográfica y la especialización sectorial, ya que incluye características
como el predominio de pequeñas empresas, una estrecha colaboración-competencia a
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través de la innovación, un alto grado de confianza entre empleadores y empleados
cualificados, así como una administración regional y municipal activa que refuerza la
capacidad innovadora de la industria local. Brusco y Pava (1997).
Todas estas características del Distrito Industrial, así como la existencia de importantes
conexiones entre los agentes económicos y la comunidad local, no son exclusivas de la
industria. Por esta razón numerosos autores vienen ampliando el concepto de distrito a
nuevos campos como la industria cultural o turística (Lazzeretti (2003,2004), Santagata
(2000), Capone y Boix (2008)). Estas nuevas perspectivas han permitido acuñar un
término como el de Distrito Turístico.
Una idea muy similar a la del Distrito Industrial de Becattini, subyace en el concepto de
Clúster de Porter. Las ventajas competitivas en una economía global provienen de
concentraciones muy especializadas donde coexisten habilidades y conocimientos muy
específicos, instituciones propias, fuerte competencia y clientes sofisticados. La
proximidad en términos geográficos, culturales e institucionales permite unas relaciones
especiales, una mayor información, mayores incentivos y mayores oportunidades para
incrementar la productividad.
Según una de las definiciones de Porter (1998), “un Clúster es una masa crítica de
compañías del mismo sector situadas en una localización particular. Junto con las
empresas propias incluye empresas de proveedores de maquinaria, de servicios, de
componentes y otras empresas relacionadas. También se añaden otras instituciones
educativas, de investigación, técnicas, etc. así como asociaciones y colectivos
relacionados”.
Mientras las economías de aglomeración tradicionales se venían centrando en la
minimización de los costes, las ventajas de los clústeres provienen de su capacidad para
incrementar la competitividad. Ahora bien, los clústeres no han supuesto un concepto
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analítico más, sino que se han convertido en una herramienta de política económica muy
popular, que ha redefinido la política económica local, las actuaciones empresariales y
el papel de muchas instituciones.
La vaguedad y variedad del concepto de Clúster lo ha dotado de una sencillez y una
flexibilidad que explican buena parte de su popularidad, pero que también ha centrado
buena parte de las críticas, ya que implica una importante confusión conceptual y
empírica (Martin y Sunley, 2003).
Aunque el concepto de clúster se ha utilizado principalmente en las industrias
tradicionales, en la misma obra de Porter existen referencias a los clústeres turísticos.
“En un clúster turístico la experiencia final de los visitante dependerá no sólo de lo
atractivo que sea la atención primaria sino también de la cantidad y eficiencia de los
negocios complementarios como hoteles, tiendas, restaurantes o facilidades de
transporte. (Porter 1998, p77). El concepto de Cluster o micro-cluster se ha extendido al
sector turístico durante la última década, existiendo diferentes trabajos (Nedlac (1999),
Van der Berg et al (2001), Nordin (2003), Michael (2003) o Novelli et al (2006)) que
abordan el fenómeno desde diferentes perspectivas, pero centrados principalmente en el
papel jugado por el territorio, los diferentes actores y las relaciones productivas y
sociales que se dan entre ellos.
Las interacciones entre la industria turística y el territorio han estado estudiadas, pero el
campo a explorar es muy amplio e interesante, puesto que, tal y como afirma Vanhove
(2002), “el éxito de una firma turística no depende sólo de su estrategia y
posicionamiento, sinó de la forma en que consiga integrarse en su ambiente”.
3- Metodología
Una vez establecidos los objetivos y los antecedentes de la investigación, en este tercer
apartado planteamos tres cuestiones metodológicas cruciales:
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1-¿En qué ámbito territorial vamos a plantear nuestro análisis?
2-¿Qué sectores vamos a identificar con la industria turística?
3-¿Qué indicadores estadísticos vamos a utilizar para medir los niveles de aglomeración
y especialización?
La respuesta a estos tres interrogantes, nos indicará, a su vez, qué base de datos utilizar.
3.1 El ámbito territorial
Como ámbito territorial del trabajo se ha elegido la Comunidad Valenciana. Esta
selección se justifica por diversas razones. La primera es que se trata de un territorio con
una estructura económica diversificada, pero donde el turismo juega un papel crucial.
Por otra parte, la Comunidad Valenciana ha sido tradicionalmente un buen laboratorio
para el estudio de las concentraciones industriales, ya que se trata de la región española
con mayor número de distritos industriales (Boix y Galleto, 2006).
Una vez decidido el territorio donde vamos a centrar el trabajo, debemos decidir la
desagregación territorial a utilizar. En los trabajos de concentración industrial la
división territorial determinará en buena medida los resultados obtenidos. El municipio
es un territorio sencillo de utilizar pero suele presentar resultados poco satisfactorios, ya
que las externalidades suelen sobrepasar su ámbito geográfico y expandirse por
municipios vecinos. En cambio, la provincia se antoja un ámbito excesivamente amplio
donde conviven diferentes realidades económicas. En este sentido, la comarca aparece
como el ámbito geográfico ideal para este tipo de estudios.
3.2 El ámbito sectorial
Uno de los problemas de analizar la industria turística con una metoología cuantitativa
es concretar el ámbito sectorial. La clasificación del CNAE no incluye un sector
turístico, así pues, es necesario identificar el turismo con algunos de los sectores o
subsectores presentados.
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Existen dos posibles alternativas. En los trabajos de la OCDE (1999) o de Lazzeretti y
Capone (2006) se identifica la industria turística con las siglas HORECA (hoteles,
restaurantes y cafés), que corresponderían a los sectores del CNAE: 55.1 (hoteles), 55.2
(cámpings y otros tipos de hospedaje de corta duración), 55.3 (restaurantes) y 55.4
(establecimientos de bebidas). Otros trabajos como el de la Comisión Europea (2003)
introduce en su estudio otras actividades relacionadas como el transporte y las
actividades recreativas.
El presente estudio, siguiendo la primera línea de trabajo expuesta, identificará la
industria turística con el sector 55 del CNAE (hostelería). Este sector incluye los cuatro
subsectores mencionados más el 55.5 (comedores colectivos (55.51) y provisión de
comidas preparadas (55.52). El subsector 55.51 difícilmente podemos identificarlo con
la industria turística, pero se ha decidido mantenerlo porque es un sector muy marginal,
con muy escasa mano de obra empleada y que no distorsiona en absoluto los datos
presentados. Por otra parte, al tomar como referencia un sector CNAE de dos dígitos
podemos realizar comparaciones temporales y sectoriales.
3.3 Los indicadores estadísticos
El objetivo del trabajo exigen una metodología cuantitativa basada en la utilización de
índices estadísticos de aglomeración y especialización. En este ámbito, han aparecido
en los últimos años toda una serie de estadísticos (Ellison-Glaeser, 1997; Maurel-
Sedillot, 1999, O’Donoghue y Gleave, 2004 o Fingleton et al, 2002) que aportan
importantes ventajas sobre los utilizados tradicionalmente para el estudio de la
concentración y localización geográfica.
3.3.1 El indicador de la aglomeración: el índice de Maurel-Sedillot.
La aglomeración mide el grado de concentración geográfica de una determinada
industria que se encuentra por encima de la concentración industrial esperada.
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La manera tradicional de medir los niveles de concentración geográfica en una industria
es a través del índice de Gini. El problema del índice de Gini es que sabemos que gran
parte de la concentración detectada viene provocada por la concentración de la
producción en unas pocas empresas, es decir por la existencia de economías de escala
internas a las empresas, lo que puede explicar gran parte de la concentración geográfica
pero no puede ser considerado como fruto de la existencia de economías externas de
aglomeración.
Maurel-Sedillot (1999) propusieron un índice de concentración geográfica que hacía
posible controlar las economías de escala internas a las empresas. Se elabora un modelo
donde el exceso de concentración geográfica vendría provocado por la existencia de
economías externas de aglomeración. El índice γM-S nos indica el exceso de
concentración geográfica que sería superior al detectado si la decisión de localización se
tomara aleatoriamente, en otras palabras, sin tener en cuenta las características del
territorio.
El índice de Maurel-Sedillot se calculará: (1)
H
HX I
I
IIII
SM
XS
−
−−
−∑
= ∑∑
− 11 2
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γ
Donde SI es el porcentaje del empleo del sector industrial estudiado que contiene el
territorio I, XI es el porcentaje del empleo industrial que contiene I y H es el índice de
Herfindahl del sector.
Con la excepción del Herfindahl, los datos empleados para la obtención de los índices
provienen de los censos de 1991 y 2001.
Esta base de datos ofrece para cada municipio español mayor de mil habitantes el
número total de trabajadores residentes y el número de trabajadores en cada uno de los
veintiocho sectores en que la presente base de datos divide la actividad económica y que
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se basa en la clasificación CNAE-2 (de la cual se han excluido aquellos sectores que no
aportaban información relevante).
La ventaja de esta base es que permite obtener unos datos de gran fiabilidad a nivel
municipal, lo que facilita las agrupaciones geográficas que se han creído oportunas.
Para el cálculo del índice de Maurel-Sedillot es necesario el cálculo de un índice de
Herfindahl que nos dará una medida de cómo está concentrada la mano de obra de una
industria (i) entre los k establecimientos que existen en el territorio (j)
El índice de Herfindahl se calcula a través de la siguiente expresión: (2)
2)(i
ik
K LL
H ∑=
El problema es que para el cálculo de esta expresión necesitamos información sobre el
número de trabajadores en cada uno de los k establecimientos de cada sector i.
Esta información tan detallada es imposible de encontrar (obviamente el Censo no
proporciona el número de trabajadores para cada empresa individual), por tanto
procedemos a realizar una aproximación conforme al trabajo de Schmalense (1977).
La Base de Datos utilizada para calcular el Herfindahl se denomina “Empresas y
Trabajadores según tamaño, por sector y rama de actividad (1)” y proviene del Registro
de la Seguridad Social. En esta base aparecen el número de trabajadores y el número de
empresas de cada sector, en total y para cada uno de los nueve tramos en que la base de
datos descompone el total (1-2 trabajadores ; 3-5 ; 6-9 ; 10-25 ; 26-49 ; 50-249 ; 249-
499 ; 500-999 ; 1000 y más trabajadores) .
Obtendremos una aproximación al Herfindahl, a través de: (3)
13
***
*
**
1
**
*
*
2
2
ikikk
ikkik NL
LN
ikk
ik
ik
HL
N
L
∑∑==
∑∑
Donde N es el número de establecimientos y K* es cada uno de los nueve
tramos.
3.3.2 El indicador de especialización: El Coeficiente de Localización Estándar
(SLQ)
La especialización mide el mayor o menor peso de una actividad en un territorio
concreto, respecto a la media del conjunto de los territorios. La manera tradicional de
calcular la especialización de un territorio (también llamada concentración relativa) es a
través del índice de localización (LQ) o índice de Hoover-Balassa.
LQ mide el ratio entre el porcentaje local y nacional de trabajo atribuible a un sector. (4)
=
n
in
j
ij
EE
EE
LQ o también
=
n
j
in
ij
EEEE
LQ
Donde Eij es el número de trabajadores en la industria i en la region j; Ej es el total de
trabajadores en la region j; Ein es el número de trabajadores nacionales en la industria i;
y En es el número de trabajadores nacionales.
En nuestro trabajo, hemos comparado el porcentaje de trabajadores de cada industria en
cada comarca (o Mercado Local de Trabajo) con el porcentaje de trabajadores de esa
industria en el conjunto de la Comuniad Valenciana. (5)
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Cuando en un área el porcentaje de gente empleada en una industria es igual a la media
de esa misma industria, el LQ es igual a 1. De la misma manera, una industria está sobre
representada en una región si LQ>1 y sub representada si LQ<1. Las áreas con una LQ
elevada pueden ser sospechosas de constituir un clúster o un distrito industrial.
El problema del LQ es que obliga a establecer un punto de corte arbitrario, a partir del
cual consideramos la posibilitad que exista un clúster (Miller (2001) identifica clústers a
partir de un valor superior a 1’25, mientras que Malmberg y Markell (2002) los
identifican por encima de 3). O’Doneghue y Gleave (2004) tratan de solucionar este
problema proponiendo el SLQ (Coeficiente de Localización Standard), que identifica
aquellas localizaciones que presentan concentraciones excepcionales, o sea residuos
estadísticamente excepcionales a un 5% de confianza. Para calcular los SLQ:
1- Se Calculan los valores LQ para la industria al nivel sectorial y geográfico
deseado.
2- Se comprueba que los valores LQ se distribuyen como una normal (utilizando
para este propósito el test de Kolmogorov-Smirnov de normalidad). En caso que
no cumpla con este propósito se transforman los valores LQ logarítmicamente.
3- Se convierten los LQ transformados logarítmicamente en valores Z. A
continuación, identificamos aquellas localizaciones que presentan
concentraciones o aglomeraciones excepcionales a través del examen de los
valores residuales. Se considera un valor como “excepcional” si el valor residual
está por encima de ”1’96”. Este corte no es arbitrario ya que representa un nivel
de significación estadística del 5%.
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4-Resultados
En la introducción nos planteábamos como primera hipótesis que las economías de
aglomeración juegan un papel activo en la localización de la industria turística. La
validación de esta hipótesis exige cuantificar y valorar los niveles de aglomeración
sectorial. Tal y como se ha explicado en el apartado anterior en la última década han
aparecido toda una serie de estadísticos capaces de controlar las economías de escala y,
por tanto, capaces de determinar los niveles de aglomeración en un sector. El estadístico
elegido es el índice de Maurel-Sedillot.
En primer lugar se ha procedido al calculo del índice de Maurel-Sedillot a nivel
comarcal, lo que ha hecho necesario el cálculo de un índice de Herfindahl. Los
resultados han sido los siguientes.
Tabla 1. Niveles de aglomeración en el sector 55 del CNAE.
Sector 55 (Hostelería) Herfindahl γM-S
0’004 0’020
Fuente: Elaboración propia
Siguiendo el criterio de Maurel-Sedillot (1999) consideraremos un sector poco
concentrado cuando γM-S<0’02, moderadamente concentrado si 0’02< γM-S<0’05 y muy
concentrado cuando γM-S>0’05.
Los resultados del sector 55 (hostelería) presentan un índice de Maurel-Sedillot de
0’020. Este indicador nos permite afirmar que la industria hostelera en la Comunidad
Valenciana presenta unos niveles de aglomeración moderados, es decir, que las
externalidades juegan un papel moderado en la localización de sus empresas. Un índice
inferior nos hubiese permitido afirmar que la localización de la industria hostelera copia
los patrones de la población en general, en cambio, un resultado mucho mayor nos
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hubiese mostrado la importancia de características territoriales en las decisiones
localizacionales.
El resultado no permite confirmar la hipótesis que las economías de aglomeración
juegan un papel activo en la localización de la industria turística, ahora bien tampoco
permite descartarla completamente. Las economías de aglomeración parecen jugar un
papel, que podríamos calificar de moderado, en la industria turística.
A continuación comprobamos si estas economías de aglomeración, que hemos
calificado de moderadas, se reflejan en la existencia de algún cluster turístico, o lo que
es lo mismo, trataremos de validar la segunda hipótesis: las economías de aglomeración
provocan la existencia de clusters turísticos.
Tal y como señalábamos en apartados anteriores, este propósito exige el cálculo de los
niveles de especialización, lo que se concreta con el cálculo del Coeficiente de
Localización Estándar para cada una de las comarcas valencianas.
Tabla 2 Comarcas de la C. Valenciana con mayores Coeficientes de Localización Estándar. Sector 55.
Comarca SLQ
La Marina Baixa 3’52
La Marina Alta 1’52
L’Alacantí 1’10
Fuente. Elaboración propia
El análisis de la industria hostelera nos muestra una única comarca con concentraciones
excepcionales (SLQ>1’96), es decir, con residuos estadísticamente excepcionales con
un 5% de confianza. Se trata de La Marina Baixa, con un índice SLQ de 3’52.
Estos resultados se justifican fundamentalmente por la presencia de Benidorm, que tiene
unos niveles de especialización muy altos en la hostelería y que expande su ámbito de
influencia por poblaciones vecinas con las que comparte comarca.
5- Conclusiones
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El presente trabajo ha abordado la existencia de economías de aglomeración y de
clusters en un sector de servicios como el turismo.
En la introducción se planteaban los objetivos del trabajo a partir de la validación de dos
hipótesis iniciales. La primera era que “las economías de aglomeración juegan un papel
activo en la localización de la industria turística”. En el repaso a la literatura se ha
constatado que los trabajos sobre economías de aglomeración están centrados en
sectores industriales. Esto se debe a que se identifican economías de aglomeración con
ventajas para la producción. Sin embargo, las economías de aglomeración también
pueden ser de demanda. A través del coeficiente de Maurel-Sedillot se han calculado los
niveles de aglomeración de la industria turística, obteniendo un resultado de γM-S=0’02.
Este resultado, según los criterios comúnmente aceptados, se considera una
concentración moderada. No podemos validar la hipótesis que las economías de
aglomeración juegan un papel activo en la localización de la industria turística, pero
tampoco podemos afirmar que no juegan ningún papel.
La segunda de las hipótesis era que las economías de aglomeración provocan la
existencia de clusters turísticos. Existe una gran confusión conceptual alrededor del
término cluster. Tal y como afirma Rosenfeld (1997) “existen tantas definiciones de
clústers como instituciones utilizan el término”. En todo caso este trabajo sigue la línea
y la metodología expuesta por O’donogue y Gleave (2004) quienes señalan que la
manifestación esencial de todo cluster es su aglomeración en el espacio. Con este
propósito estos autores proponen la utilización de un estadístico capaz de detectar
“localizaciones excepcionales” cumpliendo con el requisito de significación estadística
(Duranton y Overman, 2005).
El coeficiente de Localización Estándar de O’donogue y Gleave (2004) aplicado al
sector hostelero en las diferentes comarcas valencianas nos muestra un único cluster
turístico que estaría situado en la comarca de la Marina Baixa, es decir, alrededor de
Benidorm.
Determinar objetivamente la presencia de un cluster turístico tiene importantes
consecuencias. La mayor parte de la literatura sobre clusters turísticos se centra en
destinos turísticos emergentes. Según esta perspectiva los clusters son una herramienta
para el crecimiento local y el desarrollo regional (Michael, 2003). Ahora bien,
Benidorm aparece como un destino turístico muy maduro y consolidado. Prácticamente
un icono del llamado turismo de masas, con la presencia de más de 125 hoteles, 40.000
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plazas hoteleras y casi once millones de pernoctaciones anuales (Encuesta de Ocupación
Hotelera, INE, 2007).
Ahora bien, Benidorm y todo el sector turístico en general se enfrentan a una situación
de cambios en el modelo turístico tradicional (Poon, 1993). Benidorm constituiría un
destino de segunda generación según la clasificación de Kowles y Curtis (1999). Estos
destinos se caracterizan por ofrecer un producto muy estandarizado, controlado por
grandes turoperadores y que algunos autores han identificado con los modelos de
producción fordistas (Ioannides y Debbage, 1997). El turismo de segunda generación
tiende a considerarse insostenible y en declive (Argawal, 2002 y Aguiló, Alegre y Sard,
2005), incapaz de adaptarse a una nueva demanda turística más independiente, flexible
y exigente como consecuencia de la irrupción de las nuevas tecnologías y nuevos estilos
de vida, que llevan hacia un nuevo modelo turístico llamado de tercera generación o
neo-fordista y caracterizado por un mayor control y planificación, una mayor incidencia
de la calidad en el producto turístico y los alojamientos y una reducción de los
intermediarios (Fayos, 1996).
En este contexto, Benidorm está llevando a cabo un importante esfuerzo para
reposicionarse y diversificarse como destino turístico (Claver, Molina y Pereira, 2007).
Esta estrategia pasa tanto por un esfuerzo promocional, como por incrementar la calidad
de la oferta turística (de hecho Benidorm a pasado de no contar con ningún hotel de
cinco estrellas el año 2005 a contar con tres el 2008) o la creación de toda una nueva
infraestructura de ocio (por ejemplo parques temáticos o campos de golf). Todo con el
objetivo de no quedar encasillados como “destino de masas barato”, “rejuvenecer” la
oferta turística y adaptarse a las nuevas condiciones competitivas.
En el caso de Benidorm, esta estrategia y esfuerzo inversor parte tanto desde la
administración pública como desde la iniciativa privada, sin olvidar el importante papel
que juegan las asociaciones empresariales. Buena parte de la competitividad de
Benidorm proviene de la presencia de instituciones capaces de crear productos o
servicios especializados y que continuamente mejoran el destino (en la línea de lo
propuesto por Flowers y Easterling, 2006).
Los clusters turísticos permiten competir globalmente, colaborando localmente
(Novelli, 2006). La presencia de economías de aglomeración, reflejadas en la presencia
de un clúster turístico, es vital para que Benidorm se rediseñe como destino turístico y
continúe siendo un referente turístico a nivel mundial.
19
Bibliografía
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