ESTUDIO DE LA OFERTA Y LA DEMANDA DE ... - Segib

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172 La gráfica III.A.2.6 muestra una enorme similitud con la llegada de turistas internacionales, están sumamente correlacionados los ingresos que se obtienen por viajes con las variaciones en la llegada de turistas. Las estadísticas utilizadas para la llegada de turistas se refieren a turistas no residentes en el país de destino. En el siguiente cuadro se muestra el ingreso promedio que recibe cada país por turista en el año 2007. Gráfica III.A.2.6 Ingresos por turismo en América Latina 2000 y 2007. Millones de dólares millones US$ 14000 12000 10000 8000 6000 4000 2000 2007 0 Fuente: Organización Mundial del Turismo, 2009. Cuadro III.A.2.3 Ingreso promedio por turista por país, 2007 (Dólares) País Ingreso por Turista Argentina 946 Bolivia 525 Brasil 986 Chile 589 Colombia 1.396 Costa Rica 1.025 Cuba 1.010 Ecuador 665 El Salvador 632 Guatemala 728 Honduras 670 México 601 Nicaragua 319 Panamá 1.074 Paraguay 245 Perú República 899 Dominicana 1.021 Uruguay 462 Venezuela 1.060 Fuente: Organización Mundial del Turismo, 2009.
173 En este caso Colombia, Costa Rica, Cuba, Panamá, República Dominicana y Venezuela son los que sobresalen del grupo ya que un turista gasta en promedio arriba de 1000 dólares por viaje. Entre los destinos en donde menos productos turísticos existen y en consecuencia se presenta un menor gasto por parte de los turistas, se encuentran Paraguay, Nicaragua y Uruguay, donde se gasta en promedio 245.319 y 462 dólares respectivamente. Sin duda el gasto depende de la cantidad de atracciones y destinos que satisfagan los deseos del turista. III.A.3 Modelo Econométrico El objetivo principal del modelo es explicar la demanda de trabajo en el sector turismo en función de otras variables del mismo sector que de acuerdo a la teoría y al estudio llevado a cabo, han demostrado que tienen influencia sobre la demanda de empleo por parte de las empresas dedicadas al sector hotelero. El análisis nos permitirá además realizar los pronósticos de demanda de empleo de recursos humanos en el sector turístico para 2015. Para resolver el problema de ausencia de datos estimaremos la demanda de empleo en el sector hotelero para el año 2015 a partir de la variable de número de cuartos con la que cuenta la Organización Mundial de Turismo. Con el caso piloto de Bogotá se asegura que los hoteles que se pudieron encuestar, poseen entre 200 y 300 unidades habitacionales y cuentan además con un número de empleados entre 170 y 220 respectivamente, esto equivale a .85 y .73 empleados por cuarto. De igual forma, la Asociación de Hoteles de la Riviera Maya de México asegura que los hoteles 5 estrellas generan 1.2 empleos por cuarto, los hoteles de 4 estrellas generan .8 empleados y los hoteles de 3 estrellas generan .55 empleos. En este sentido consideramos pertinente realizar la estimación de demanda de empleo de la siguiente forma. Primero calcularemos a través de coeficientes técnicos la cantidad de empleos directos que genera un cuarto de hotel en cada país a través de la serie histórica que nos proporcionó la OMT, por año; asumiendo que los cuartos son de una sola clasificación. Segundo, se obtiene un ponderador que representa la tendencia promedio de generación de empleos a partir de la serie histórica que cuente con mayor número de coeficientes técnicos. (Cuadro III.A.1). Tercero se calcula el modelo econométrico de datos de panel considerando como variable independiente la variable de cuartos de hotel, obteniéndose los parámetros con los cuales realizamos el predicted de los datos del modelo y la estimación a 2015 de los cuartos de hotel. Por último se calculan las tasas de crecimiento de los cuartos de hotel y se pondera por la tendencia promedio de los coeficientes técnicos de generación de empleo por cuarto creado. Los datos están organizados en panel, es decir en términos de espacio y tiempo (Gujarati, 2004). Se utiliza el modelo de datos en panel porque al combinar las series de tiempo de las observaciones transversales, los datos en panel proporcionan una mayor cantidad de datos informativos, más variabilidad, menos colinealidad, más grados de libertad y una mayor eficiencia de los parámetros lo cual los hace comparativos entre países. Asimismo la estimación de pronósticos es más eficiente. El modelo de regresión con datos en panel utilizado para hacer la estimación fue a través de FGLS (Feasible Generalized Least Squared por sus siglas en inglés), que nos permite tener una mejor simulación de los valores y llevar a cabo un mejor análisis de los factores que influyen en la variable del número de cuartos. Asimismo, permite que a pesar de no tener el mismo número de periodos en determinadas variables para cada país, se pueda llevar a cabo una regresión más confiable que no se vea afectada por la falta de información, permite insertar paneles con errores heteroscedásticos y no correlacionados cuando la regresión se realice entre países o grupos.
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