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LA COMPETITIVIDAD DE LOS DESTINOS TURÍSTICOS: UN ANÁLISIS CUANTITATIVO MEDIANTE MODELOS LOGÍSTICOS. APLICACIÓN A

LOS MUNICIPIOS EXTREMEÑOS

Dr. Marcelino Sánchez Rivero Dr. Miguel A. Fajardo Caldera

Dpto. Economía Aplicada y Organización de Empresas Universidad de Extremadura

Avda. de Elvas, s/n 06071 BADAJOZ Tlf.: 924-289667 Fax: 924-272509

e-mail: sanriver@unex.es fajardo@unex.es

ABSTRACT. En una sociedad como la actual, en la que el disfrute, cada vez mayor, de tiempo libre, el fácil acceso a la información a través de las nuevas tecnologías y la mejora de los medios de locomoción, entre otros factores, están facilitando la intensificación de los flujos turísticos hacia destinos emergentes, la competitividad de dichos destinos se convierte en una cuestión de vital importancia. En la presente comunicación, se aborda el análisis de la competitividad de los destinos turísticos desde una óptica cuantitativa. Tras una breve descripción de los principales modelos de competitividad de destinos, propuestos en la literatura económica, se aborda una metodología basada en la Teoría de Respuesta al Item para cuantificar la competitividad de los principales destinos turísticos extremeños. Partiendo del innegable carácter multidimensional del concepto de competitividad y de su consideración como variable latente, se han elegido 12 indicadores ( ítems ) de competitividad turística en 45 municipios extremeños con el objeto de jerarquizarlos de mayor a menor nivel de competitividad y de determinar cuáles de los indicadores seleccionados son los principales responsables de las diferencias en competitividad. Key words: competitividad turística, modelos de competitividad, teoría de respuesta al item, dificultad, discriminación, modelos logísticos, variable latente.

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LA COMPETITIVIDAD DE LOS DESTINOS TURÍSTICOS: UN ANÁLISIS CUANTITATIVO MEDIANTE MODELOS LOGÍSTICOS. APLICACIÓN A

LOS MUNICIPIOS EXTREMEÑOS

Dr. Marcelino Sánchez Rivero Dr. Miguel A. Fajardo Caldera

1. INTRODUCCIÓN. Si hasta hace una década, aproximadamente, el turismo era una actividad económica poco considerada por las Comunidades Autónomas ( con las únicas excepciones, posiblemente, de Canarias, Baleares y Andalucía, en las que el peso del sector turístico en el PIB regional ha sido, y sigue siendo, muy importante ), en la actualidad esta actividad ( o, más bien, esta industria ) es reconocida por prácticamente todas las regiones españolas como un sector que tiene, o que puede tener a medio y largo plazo, un impacto importante sobre las economías regionales y locales. El carácter eminentemente excluyente que tiene la práctica turística ( en el sentido de que el turista, cuando elige un destino, está renunciando en ese momento a todos los demás destinos que se le ofertan ) exige a los destinos turísticos un importante esfuerzo por ofrecer a sus clientes potenciales los productos y servicios turísticos de mayor calidad. Por consiguiente, la competitividad, y la continua búsqueda de la calidad y de la excelencia, se ha convertido en uno de los objetivos fundamentales que persiguen los destinos turísticos. Prueba de ello fue el Plan Marco de Competitividad del Turismo Español ( o Plan Futures ) de la Secretaría General de Turismo, con vigencia entre los años 1992 y 1995, que perseguía, fundamentalmente, la consolidación y mejora de la posición competitiva de las Comunidades Autónomas españolas en los mercados nacionales e internacionales. La utilidad de este I plan de competitividad quedó corroborada con la puesta en marcha de un segundo Plan Futures, con vigencia entre los años 1996 y 1999, basado en tres líneas de actuación principales: la potenciación y mejora de las infraestructuras educativas turísticas, el apoyo a los proyectos de tecnificación de empresas turísticas, y el desarrollo de nuevos productos. Conscientes de la importancia que, en la actualidad, tiene la competitividad de los destinos turísticos españoles, los autores del presente trabajo se proponen poner al servicio de la comunidad científica, en general, y de los investigadores turísticos, en particular, una serie de herramientas estadísticas, agrupadas bajo la denominación genérica de teoría de respuesta al item, que han sido ampliamente utilizadas en el campo de la psicología, de la educación e, incluso, de la sociología, pero que no han sido trasladadas ( con la excepción de algunas aplicaciones aisladas en el campo del marketing ) al ámbito económico, y mucho menos al análisis de la competitividad. El presente trabajo se articula en torno a tres bloques. En el primer bloque ( apartado 2 ) se presentan diferentes definiciones de competitividad, los principales modelos de competitividad turística y una relación de algunos indicadores de competitividad de destinos turísticos, con el objeto de poner de manifiesto la complejidad del concepto de competitividad y su naturaleza multidimensional. En el segundo bloque ( apartado 3 ) se exponen las nociones básicas de la teoría de respuesta al item y se presentan los modelos logísticos ( de uno y de dos parámetros ) que se utilizarán posteriormente para analizar la competitividad de los destinos turísticos. Finalmente, el tercer bloque ( apartado 4 ) está dedicado a demostrar empíricamente la validez de los modelos 1PLM y 2 PLM en la ordenación de 45 municipios extremeños de mayor a menor grado de competitividad turística y en la selección de los indicadores de competitividad que mejor discriminan entre los mismos.

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2. COMPETITIVIDAD TURÍSTICA Y SUS DETERMINANTES. 2.1. Concepto de competitividad. El concepto de competitividad es un concepto complejo, en el sentido de que contiene una fuerte carga de subjetividad ( ¿ en comparación con qué o con quién ? ) y, además, tiene un carácter multidimensional ( ¿ qué atributos de una entidad económica definen su nivel de competitividad ? ). Por otra parte, la competitividad se puede aplicar a un amplísimo rango de entidades económicas, desde una nación, hasta un producto o servicio determinado, pasando por una región, un municipio, un sector económico, una corporación empresarial o una empresa individual. Las definiciones de competitividad incluyen tanto una acepción macroeconómica como una acepción microeconómica. Desde un punto de vista macroeconómico, y siguiendo la definición dada por la OCDE ( The World Competitiveness Report, 1994, pag. 18 ), es “el grado en el que una nación puede, bajo condiciones de mercado libres y equitativas, producir bienes y servicios que superan las pruebas de los mercados internacionales, manteniendo y aumentando, simultáneamente, los ingresos reales de sus habitantes a medio y largo plazo”. Otras definiciones de competitividad, desde una óptica macroeconómica, se presentan en la Tabla 2.1. Por su parte, desde una perspectiva microecónomica, la competitividad se concibe como un fenómeno eminentemente empresarial, relacionándose con su comportamiento en el mercado en el que opera. De esta forma, según Porter (1990), la competitividad de toda una nación tiene su origen en un nivel microecónomico, es decir, la competitividad de una nación es la suma de la competitividad de sus empresas individualmente consideradas. El modelo de Porter, conocido en la literatura económica con el nombre de “diamante dinámico”, considera cuatro grandes factores que pueden facilitar o impedir las ventajas competitivas de las empresas que operan en una nación determinada, y que son las condiciones de los factores productivos, las condiciones de la demanda, las industrias complementarias y las estructuras (y estrategias ) empresariales. Además de estos cuatro factores, Porter considera asimismo dos variables externas adicionales: los acontecimientos imprevistos ( catástrofes medioambientales, atentados terroristas, boicots o embargos políticos, etc. ) y las influencias de los gobiernos ( adopción de políticas económicas, restricciones legales, etc. ). Si bien este modelo está diseñado, en principio, para analizar la competitividad entre naciones, es aplicable también a niveles inferiores de regiones, provincias, ciudades, etc.

Tabla 2.1 Algunas definiciones macroeconómicas de competitividad

“Capacidad de un país para crear, producir, distribuir y/o servir productos en mercados internacionales obteniendo beneficios crecientes sobre sus recursos”. Scott y Lodge, 1985. “Una economía competitiva es aquella que exporta bienes y servicios con beneficios a precios del mercado mundial”. The Economist, 1994. “La competitividad es producir más y mejores bienes y servicios de calidad que se comercialicen exitosamente entre los consumidores nacionales y extranjeros. La competitividad conduce a trabajos mejor pagados y a la generación de los recursos necesarios para crear una infraestructura adecuada de servicios públicos y de apoyo a los desfavorecidos”. Newall, 1992. “La competitividad viene determinada por el crecimiento de la productividad; una economía competitiva es aquella que experimenta un crecimiento elevado y sostenido de productividad, lo que conduce a un aumento de los niveles de vida”. Comisión Europea, 2003. “La competitividad es un campo del conocimiento económico que analiza los hechos y las políticas que conforman la capacidad de un país para crear y mantener un entorno que genere más creación de valor para sus empresas y más prosperidad para sus gentes”. International Institute for Management Development, 2003.

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Sea macro o microecónomico el enfoque que se quiera dar a la competitividad, estamos ante un concepto lo suficientemente amplio y complejo como para que no exista, todavía, una definición generalmente aceptada de competitividad. Tanto es así que Porter (1990) advierte sobre la amplia variedad de perspectivas existentes en torno a la competitividad, y Waheeduzzan y Ryans (1996) sostienen que la noción de competitividad está asociada a cuatro grandes bloques de pensamiento: (1) una perspectiva de ventajas comparativas y/o de competitividad en precios; (2) una perspectiva de estrategia y dirección; (3) una perspectiva histórica y socio-cultural y (4) un desarrollo de indicadores de competitividad nacional. 2.2. La competitividad en turismo. Aunque el concepto de competitividad se ha utilizado principalmente en la investigación del sector industrial, han sido varios los autores que han demostrado que no hay ningún obstáculo que impida aplicar esta teoría de la competitividad al sector servicios ( véanse, entre otros, Richardson (1987), Riddle (1986) y Gray (1989) ). Sin embargo, pocas han sido las investigaciones sobre competitividad en el sector servicios, a pesar de que la misma puede ser tan importante, e incluso más, que la competitividad industrial, como demuestran, entre otros, Porter (1990), Newall (1992) y Krugman (1994). En el ámbito de la investigación turística, la competitividad de los destinos turísticos se puede definir como “la capacidad de un destino para crear e integrar productos con valor añadido que permitan sostener los recursos locales y conservar su posición de mercado respecto a sus competidores” ( Hassan, 2000 ). También se puede definir, siguiendo a Ritchie y Crouch (2000), como “la capacidad de un país para crear valor añadido e incrementar, de esta forma, el bienestar nacional mediante la gestión de ventajas y procesos, atractivos, agresividad y proximidad, integrando las relaciones entre los mismos en un modelo económico y social”. Cuando se trata de analizar la competitividad del sector servicios y, más concretamente, la de los destinos turísticos ( por ser el turismo uno de los subsectores de más peso en el sector servicios de muchos países ), Crouch y Ritchie (1999) introducen la teoría de la ventaja comparativa y de la ventaja competitiva. Según estos dos autores, la ventaja comparativa hace referencia a los factores de los que está dotado el destino turístico, incluyendo tanto los factores que ocurren de forma natural como aquellos otros que han sido creados. En este sentido, Porter (1990) agrupa estos factores en cinco grandes categorías: recursos humanos, recursos físicos, recursos de conocimientos ( científicos ), recursos de capital e infraestructuras. Sin embargo, Crouch y Ritchie (1999) consideran que, además de estos 5 grupos ( que son válidos para cualquier subsector del sector servicios ), habría que considerar también los recursos históricos y culturales. Además hay que tener en cuenta que los recursos de un destino turístico pueden cambiar a lo largo del tiempo, lo que puede alterar la ventaja comparativa de un destino turístico. Por su parte, la ventaja competitiva hace referencia a la capacidad de un destino turístico para utilizar sus recursos de forma eficiente a medio y largo plazo. Así, un destino turístico puede contar con una amplia variedad de recursos y, sin embargo, no ser tan competitivo como otro destino que cuente con pocos recursos turísticos, pero que los emplee de forma más eficiente. Por consiguiente, un destino turístico que convenza a sus habitantes de la posibilidad de explotar económicamente sus recursos, que entienda tanto sus fortalezas como sus debilidades, que desarrolle una política de marketing adecuada y la aplique correctamente llegará a ser más competitivo que otro destino que no se haya planteado el papel que el turismo juega en su desarrollo económico y social.

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Los conceptos de ventaja comparativa y de ventaja competitiva proporcionan la base teórica necesaria para desarrollar un modelo de competitividad de destinos turísticos. Dos modelos son, fundamentalmente, los que se han propuesto en la literatura reciente: el de Crouch y Ritchie (1999) y el modelo integrado de Dywer y Kim (2003). El modelo conceptual de Crouch y Ritchie (1999) no es un modelo predictivo ni causal, sino simplemente explicativo. Los elementos de este modelo son los siguientes: - Entorno competitivo (microeconómico): incluye los diferentes agentes que operan en el propio destino turístico, como touroperadores, agentes de viajes, residentes en el destino, empleados en el sector hotelero, en particular, y turístico, en general, medios de comunicación, grupos de acción ciudadana, instituciones financieras, etc. - Entorno competitivo (macroeconómico): hace referencia a grandes fuerzas globales, como la reestructuración económica de las economías nacionales, la cada vez mayor complejidad de la tecnología, los cambios demográficos, la aparición del mestizaje cultural en un mundo cada vez más heterogéneo, la expansión de la democracia, etc. - Recursos principales y atractivos: este componente recoge todos aquellos recursos que motivan la visita al destino turístico, es decir, aquellos atractivos que hacen que los visitantes prefieran un destino determinado a otros destinos alternativos. Estos factores se clasifican en 6 categorías: fisiografía ( naturaleza, clima, pluviometría, etc. ), cultura e historia, restricciones del mercado, actividades de ocio y recreativas, acontecimientos especiales ( Juegos Olímpicos, Exposiciones universales, etc. ) y superestructuras turísticas ( facilidades de alojamiento, servicios de restauración, medios de transporte, etc. ). - Factores y recursos complementarios: este elemento se refiere a otros efectos secundarios que facilitan que una industria turística exitosa se desarrolle en el destino turístico. Entre los mismos cabe citar las infraestructuras, los recursos y servicios de “facilitación” ( instituciones financieras, disponibilidad y calidad de los recursos humanos de la zona, recursos de capital, instituciones educativas, etc. ), el sentido de la iniciativa y la accesibilidad del destino. - La gestión del destino: este componente del modelo se refiere a aquellas actividades que refuerzan el interés de los recursos principales, que consolidan la efectividad de los recursos y factores complementarios y que logran la mejor adaptación posible a las restricciones del destino turístico. Entre estas actividades destacan la política de marketing del destino, la calidad del servicio prestado a los visitantes, la información necesaria para conocer las necesidades de los visitantes, la estructura organizativa ( como organización empresarial ) y la administración de los recursos ( es decir, mantenimiento de recursos y protección de aquellos otros que sean especialmente vulnerables a los daños provocados por el turismo ). - Determinantes de calificación: se refiere a aquellas condiciones locales que afectan a la competitividad del destino, puesto que pueden modificarla o mitigarla. Entre estas condiciones se pueden citar la localización del destino ( proximidad a los mercados emisores ), las dependencias entre destinos ( o el carácter complementario de otros destinos ), la seguridad y los costes ( del transporte, del tipo de cambio de divisas y, en general, del coste de la vida del destino en cuestión ). Frente a este modelo conceptual de Crouch y Ritchie (1999), Dywer y Kim (2003) proponen un modelo integrado, que básicamente sigue el modelo conceptual anterior, pero introduciendo algunos aspectos importantes.

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En primer lugar, los recursos heredados y los recursos creados tienen, cada uno, su propia identidad, al igual que los factores y recursos complementarios. Estos tres factores se agrupan, a su vez, en una estructura superior, debido a que los mismos proporcionan las características que hacen que un destino turístico sea atractivo para los visitantes y las bases sobre las que se asentará una industria turística próspera. Estos tres factores configuran, por tanto, la base de la competitividad del destino turístico. Por otra parte, además de la gestión del destino que ya consideraba el modelo de Crouch y Ritchie (1999), el modelo integrado considera un apartado especial para las condiciones de la demanda, que incluyen tres elementos esenciales de la demanda turística, a saber: la conciencia turística, la percepción y las preferencias. De esta forma, la gestión del destino y las condiciones de la demanda forman, en opinión de Dywer y Kim, las condiciones locales, que pueden ejercer una influencia positiva o negativa sobre la competitividad. La competitividad del destino está influenciada por los determinantes de la competitividad anteriormente comentados, pero, a su vez, influye sobre la prosperidad socioeconómica, en el sentido de que la competitividad del destino es, en sí misma, un objetivo intermedio hacia otro objetivo mucho más importante, como es el bienestar socioeconómico de los residentes. Los indicadores de la competitividad del destino incluyen tanto atributos subjetivos ( el “encanto”·del destino o la “belleza escénica” ) como atributos determinados objetivamente ( cuota de mercado turístico, ingresos por turismo, etc. ), mientras que los indicadores de la prosperidad socioeconómica hacen referencia a variables macroeconómicas como los niveles de productividad de la economía, los niveles de empleo agregados, los ingresos per cápita, la tasa de crecimiento económico, etc. Para profundizar en las diferencias entre el modelo conceptual de Crouch y Ritchie y el modelo agregado de Dywer y Kim, puede consultarse Dywer y Kim (2003). 2.3. Indicadores de competitividad turística. La competitividad turística es un concepto bastante complejo que combina varios elementos, que pueden ser observables o no, y que, en muchas ocasiones, no son fáciles de medir. Es, además, un concepto relativo cuya medida puede variar en función del período de tiempo que se tome como referencia o del país ( o países ) que se tome como referencia. De hecho, y en línea con lo que apuntan Scott y Lodge (1985), la competitividad es un concepto multidimensional, siendo necesario, por tanto, la utilización de varios indicadores de competitividad, que, con carácter general, pueden ser clasificados en indicadores objetivos y en indicadores subjetivos. Los indicadores objetivos son aquellos que son cuantitativamente medibles, como pueden ser, entre otros, la existencia de recursos histórico-artísticos declarados por la UNESCO Patrimonio de la Humanidad, la superficie del destino dedicada a parques nacionales o a reservas naturales, la topografía, el clima, las temperaturas medias, las horas de sol, etc. Por el contrario, los indicadores subjetivos son aquellos que se relacionan con la percepción del visitante, y que tienen, por tanto, un acusado carácter cualitativo, como serían, al valorar la competitividad de un recurso cultural o natural, su “estética”, su “grandeza”, su “belleza”, etc. Y a pesar de que se han llevado a cabo algunos intentos para diferenciar claramente los indicadores objetivos de los subjetivos ( véase, por ejemplo, Crouch, Ritchie y Hudson (2000) ), lo cierto es que algunos indicadores de competitividad turística pueden ser considerados, al mismo tiempo, objetivos y subjetivos. Así, por ejemplo, Dywer y otros (2001) señalan que el carácter único de la flora o la fauna de un destino turístico puede ser determinado objetivamente, sin más que comprobar si dicha flora o fauna no existe en ningún otro lugar, a pesar de lo cual, algunos turistas pueden no percibir como algo único esa flora o esa fauna, lo que introduce un componente de subjetividad en el indicador.

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Además, hay que tener presente que no existe un único conjunto de indicadores de competitividad que pueda ser aplicado a todos los destinos turísticos sin excepción y en cualquier momento del tiempo. De hecho, dependiendo de las características del destino turístico, algunos indicadores serán más relevantes, mientras que otros serán prácticamente irrelevantes. Dywer y otros (2001, pp. 68-76) propone una amplísima batería de indicadores de competitividad turística. Sin ánimo exhaustivo, algunos de estos indicadores son los siguientes: a) Recursos inherentes: indicadores de recursos naturales ( 6 índices ) y de cultura y herencia histórica ( 5 ). b) Recursos creados: indicadores de infraestructura turística ( 7 ), de acontecimientos especiales ( 1 ), de actividades de ocio disponibles ( 5 ), de entretenimiento ( 3 ) y de compras ( 5 ). c) Factores y recursos complementarios: indicadores de infraestructura general ( 7 ), de calidad del servicio ( 7 ), de accesibilidad al destino ( 5 ), de hospitalidad ( 4 ) y de restricciones del mercado ( 5 ). d) Gestión del destino: indicadores de la organización de la gestión empresarial del destino turístico ( 5 ), de la dirección de marketing del destino ( 10 ), de la política, la planificación y el desarrollo del destino ( 11 ), del desarrollo de recursos humanos ( 4 ) y de la gestión medioambiental ( 4 ). e) Condiciones locales: indicadores de localización del destino ( 4 ), del entorno (micro) competitivo ( 9 ), del entorno (macro) competitivo ( 4 ), de la seguridad cuidadana del destino ( 2 ) y de la competitividad en precios del destino ( 6 ). f) Condiciones de la demanda: 4 indicadores. Además de todo lo anterior, Dywer y otros (2001) elaboran también un conjunto de indicadores objetivos de competitividad de destinos turísticos, entre los que cabe citar las estadísticas de visitantes, tanto en número ( 6 ) como en gasto turístico ( 5 ), de contribución del turismo a la economía ( 3 ), de inversiones en turismo ( 3 ), de índices de competitividad en precios ( 3 ), de apoyo institucional al turismo ( 5 ) y de incentivos fiscales y financieros de las instituciones públicas ( 4 ). Finaliza esta vasta relación de indicadores de competitividad turística con 3 índices de prosperidad económica del destino. La exhaustiva enumeración de Dywer y otros (2001) incluye, por consiguiente, una relación de más de 150 indicadores turísticos, lo que da una idea de la dificultad de medir cuantitativamente la competitividad de destinos turísticos, especialmente si se tiene en cuenta que no todos estos índices son igualmente aplicables a todos los destinos turísticos. Otra evidencia de la dificultad que entraña la cuantificación de la competitividad de los destinos turísticos y de la elección correcta de sus indicadores es que el World Travel and Tourism Council ( WTTC ), que es una institución que agrupa a las 100 empresas líderes del sector del turismo y viajes a nivel mundial1, ha puesto en marcha, en el año 2001, un observatorio de competitividad turística, basado en 8 grandes apartados, cada uno de los cuales está compuesto, a su vez, por un conjunto de variables que hacen las veces de indicadores de competitividad. Pues bien, esta batería de indicadores tiene, en general, pocos elementos en común con el conjuntos de índices propuestos por Dywer y otros (2001). A título puramente indicativo, estos 8 apartados y algunos de sus correspondientes indicadores son los siguientes: a) Competitividad en precios: competitividad de precios turísticos, precios hoteleros, paridad del poder de compra, impuestos sobre bienes y servicios y precios al consumo ajustados. 1 Está formada, exclusivamente, por entidades privadas y su objetivo es incrementar la concienciación de la sociedad mundial sobre el impacto económico global que, en los tiempos actuales, tiene el sector turístico. Para más información sobre esta institución, puede consultarse la página web http://www.wttc.org/compMon.htm.

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b) Turismo humano: índice de participación en el turismo internacional, tasa de crecimiento de llegadas de turistas internacionales, exportaciones internacionales de turismo y viajes, consumo turístico internacional, balance turístico internacional y otros 9 indicadores más. c) Infraestructuras: carreteras, acceso a la sanidad, ferrocarriles, índice de infraestructuras y acceso al agua potable. d) Medioambiente: densidad de población, emisiones industriales de CO2 y ratificación de tratados medioambientales. e) Tecnología: servidores de internet, líneas telefónicas, teléfonos móviles, exportaciones de alta tecnología e índice tecnológico. f) Apertura turística: necesidad de tarjeta visa, grado de apertura a los flujos turísticos internacionales, apertura al comercio internacional e impuestos sobre el comercio internacional. g) Desarrollo social: índice de desarrollo humano, periódicos diarios, ordenadores personales, acceso a la televisión e índice de criminalidad. h) Recursos humanos: esperanza de vida, tasa de analfabetismo, empleo directo en turismo y viajes, tasa de desempleo, crecimiento poblacional, empleo femenino en el sector servicios y otros 15 indicadores más. A la vista de la amplitud y variedad de los indicadores de competitividad turística empleados en la literatura, queda claramente patente la enorme dificultad que conlleva la cuantificación de la competitividad de los destinos turísticos por su indiscutible carácter multidimensional y por la ausencia de consenso respecto a los indicadores que deben utilizarse. 3. MODELOS LOGÍSTICOS: INTRODUCCIÓN A LA TEORÍA DE RESPUESTA AL ITEM. 3.1. Teoría de Respuesta al Item. Bajo la denominación genérica de Teoría de Respuesta al Item se incluye una amplia variedad de modelos estadísticos que tienen en común la identificación y estimación de una variable latente ( que suele ser continua ), que representa un determinado rasgo latente ( característica o propiedad que poseen los sujetos objeto de análisis, en mayor o menor grado, pero que no es directamente observable ), utilizando para ello un conjunto de variables observadas ( de naturaleza discreta, dicotómicas o policotómicas ), también denominadas indicadores o ítems. Aunque los orígenes de la Teoría de Respuesta al Item ( en adelante, TRI ) se encuentran a finales de los años 40 y en los años 50 del siglo XX con los trabajos de Tucker (1946) y de Lazarsfeld (1950), entre otros, el estadístico danés Georg Rasch es considerado, en la literatura estadística, el verdadero padre de esta metodología, a raíz de su “modelo estructural para los ítems de un test” ( Rasch, 1960 ). Básicamente, la TRI se articula en torno a la idea de que la probabilidad de respuesta de un individuo a un item determinado depende de la posición que el mismo ocupa en la escala latente ( definida por la variable – o el rasgo – latente ) y de uno o varios parámetros que caracterizan al item. Por consiguiente, cada individuo analizado se caracterizará por un parámetro latente, y cada item empleado para cuantificar la variable latente subyacente poseerá, al menos, un parámetro. El valor latente de cada sujeto se conoce habitualmente con el nombre de capacidad del individuo, y representa la posición del mismo en una escala ( latente ) de medida, cuyo rango, en principio, puede ir desde ∞− hasta ∞+ , pero que, en la práctica, se limita generalmente a los valores reales comprendidos entre -3 y +3, lo cual no significa que la capacidad de un individuo no pueda tomar valores situados fuera de este intervalo.

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Por su parte, los ítems utilizados para cuantificar la variable latente generalmente son policotómicos, pero para los objetivos que se persiguen en el presente trabajo se considerarán dicotómicos. Considerando que cada item es una variable que toma el valor 1 cuando el individuo responde correctamente al mismo y 0 cuando responde de forma incorrecta, la probabilidad de respuesta correcta al item ( que, como podrá apreciarse más adelante, es función de la capacidad latente de cada individuo ) se puede representar gráficamente, dando lugar a la llamada curva característica del item, expresión acuñada por Tucker (1946). Para caracterizar cada item de forma individual, se suelen utilizar dos parámetros, denominados parámetro de dificultad y parámetro de discriminación. La dificultad de un item, que es un índice de localización de su curva característica, describe en qué parte de la escala latente de capacidad funciona mejor el item. Así, un item fácil sería aquel para el que la probabilidad de respuesta correcta de individuos con escasa capacidad es bastante elevada, mientras que un item difícil sería aquel para el que la probabilidad de respuesta correcta es reducida, incluso para aquellos individuos con una elevada capacidad latente. El parámetro de dificultad asociado a un item determinado es el valor de la variable latente para el que la probabilidad de respuesta correcta es de un 50 %. Por su parte, la discriminación de un item describe hasta qué punto dicho item es capaz de diferenciar entre individuos con escasa y con elevada capacidad latente. El parámetro de discriminación se relaciona con la pendiente de la curva característica, de forma que cuanto más acusada sea dicha pendiente, mejor discriminará el item. 3.2. Modelos logísticos: el modelo 1PLM y el modelo 2PLM. La probabilidad de que un individuo con valor latente iθ responda correctamente al item dicotómico jI , cuyo parámetro de dificultad se representa por jb , se puede modelizar utilizando una función logística de la siguiente forma:

)exp(1)exp(

1ji

jij b

bp

i −θ+−θ

=θ

Así, cuanto mayor sea el valor latente del individuo y/o menor sea el grado de dificultad del item, mayor será la probabilidad de dar una respuesta correcta. La representación gráfica de estas probabilidades condicionadas en función de los valores latentes iθ genera la curva característica del item, anteriormente mencionada. Este modelo, conocido con el nombre de modelo logístico de un parámetro, o modelo 1PLM, y propuesto por Rasch (1960), utiliza la distribución logística, a partir de la aportación de Birnbaum (1968)2, para modelizar la probabilidad

ijp θ1 , en lugar de emplear la distribución normal ( que sería lo más lógico ), porque la primera es más manejable que la segunda, debido a su mayor simplicidad matemática. Además, diversos estudios han demostrado que las estimaciones de los parámetros del modelo 1PLM utilizando una y otra distribución no difieren de forma sustancial. El modelo 1PLM anteriormente presentado presupone que todos los ítems utilizados para construir la escala latente de capacidad tienen el mismo poder de discriminación, hipótesis que, en

2 El modelo logístico propuesto inicialmente por Rasch (1960) utilizaba la distribución normal para modelizar las probabilidades condicionadas. No fue hasta 1968 cuando Birnbaum demostró la invariabilidad de las estimaciones de los parámetros del modelo utilizando una función matemáticamente más sencilla que la función normal, como es la función logística.

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la práctica, es escasamente realista. De aquí que sea habitual introducir en el anterior modelo un nuevo parámetro ( ja ), conocido como parámetro de discriminación. En este caso, el cálculo de las probabilidades condicionadas

ijp θ1 se realizará a través de la siguiente expresión:

[ ][ ])(exp1

)(exp1

jij

jijj ba

bap

i −θ+

−θ=θ

que es la expresión del modelo logístico de dos parámetros ( o modelo 2PLM ). La estimación de los parámetros de estos dos modelos se realiza mediante procedimientos de máxima verosimilitud conjunta, consistentes en construir una función de verosimilitud conjunta3 y maximizarla con respecto a los tres conjuntos de parámetros ( iθ , jb y ja ), lo que genera un sistema de ecuaciones, que se resuelven a través de un proceso iterativo. Este procedimiento iterativo consiste en otorgar unos valores iniciales a los parámetros de capacidad, resolver las ecuaciones para los parámetros de item, fijar las estimaciones de los parámetros de item, y resolver de nuevo las ecuaciones para obtener estimaciones mejoradas de los parámetros de capacidad, y así sucesivamente. Sin embargo, los problemas de convergencia que suele generar la máxima verosimilitud conjunta aconseja la utilización de otros métodos de estimación máximo-verosímiles. Entre estos últimos cabe citar la máxima verosimilitud condicionada, que se basa en una función de verosimilitud condicionada que contiene sólo parámetros de capacidad ( iθ ), de forma que las estimaciones máximo-verosímiles de éstos últimos se pueden obtener de funciones de verosimilitud libres de parámetros de item4; y la máxima verosimilitud marginal, que consiste en marginalizar la función de verosimilitud, integrando la función de densidad conjunta con respecto a los parámetros

iθ , lográndose de esta forma eliminar el impacto de éstos últimos sobre la estimación de los parámetros de item, y obteniendo las estimaciones máximo-verosímiles marginales a través del algoritmo EM. Para más detalles sobre todos estos métodos de estimación por máxima verosimilitud, puede consultarse Molenaar (1995) y Hoijtink y Boomsma (1995). Para finalizar este brevísimo recorrido por los modelos logísticos para el tratamiento de ítems dicotómicos y de una variable latente continua, es preciso mencionar que para el modelo 1PLM se han propuesto diversos tests de bondad de ajuste, cuyo tratamiento detallado queda fuera de los objetivos del presente trabajo. No obstante, se pueden citar entre ellos el test de razón de verosimilitud de Andersen (1973), el test de Molenaar (1983), los estadísticos 1Q y 2Q de Van den Wollenberg (1982) o los tests para contrastar las hipótesis de partida del modelo de Glas (1988) y de Kelderman (1984). A diferencia de lo que ocurre con el modelo 1PLM, no se han propuesto tests específicos de bondad de ajuste para el modelo 2PLM, puesto que se ha considerado que las desviaciones entre los datos y las predicciones basadas en el modelo no tienen consecuencias prácticas. Incluso, algunos

3 Así llamada porque dicha función depende tanto de los parámetros de capacidad como de los parámetros de item ( de dificultad y de disciminación ). 4 Este mismo procedimiento se puede utilizar para obtener las estimaciones de los parámetros de item, es decir, la función de verosimilitud se condiciona a los parámetros de capacidad, de forma que ésta sólo depende de los parámetros de item ( jb y ja ). De hecho, en la práctica solamente se obtienen las estimaciones de los parámetros de item mediante máxima verosimilitud condicionada, de forma que, una vez estimados, estos parámetros se consideran fijos y los parámetros de capacidad se pueden estimar posteriormente a través de métodos de máxima verosimilitud convencionales.

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autores, como MacDonald (1989) sostienen que el rechazo de un modelo TRI es simplemente un signo de que el tamaño muestral es demasiado pequeño, lo que significa que basta ampliar el tamaño muestral para conseguir que el ajuste del modelo sea satisfactorio. De esta forma, las investigaciones sobre la idoneidad del modelo 2PLM se han centrado, más que en la bondad de ajuste, en recoger una serie de evidencias que permitan dar validez al modelo, centrándose los estudios al respecto en la verificación de las asunciones del modelo ( principalmente la de unidimensionalidad de la variable latente ), en la contrastación de la invariabilidad de los parámetros del modelo ( al considerar diferentes ítems con los mismos individuos o al trabajar con muestras diferentes y los mismos ítems ) y en la validez de las predicciones basadas en el modelo ( a través del análisis de los residuos o de los residuos estandarizados ). 4. ANÁLISIS DE LA COMPETITIVIDAD TURÍSTICA DE LOS MUNICIPIOS EXTREMEÑOS. El desarrollo turístico de Extremadura se ha producido, fundamentalmente, durante la última década. Si se considera el período 1992-2002, el incremento del número de visitantes se cifra por encima de un 80 %, mientras que la oferta de establecimientos hoteleros ha experimentado un crecimiento superior al 50 % y la de plazas hoteleras ha aumentado más de un 78 %, todo ello sin contar el espectacular incremento en la oferta de alojamientos rurales, incremento que se ha concentrado en los 6 o 7 últimos años. Es evidente que esta auténtica revolución de las magnitudes macroeconómicas del turismo extremeño ha modificado sustancialmente la estructura turística de la región y ha cambiado la mentalidad de las instituciones públicas ( gobierno regional y ayuntamientos, principalmente ) que han pasado a considerar el turismo como una actividad económica de indudable proyección futura. La preocupación de los responsables políticos del turismo extremeño por que este crecimiento cuantitativo vaya acompañado de una mejora cualitativa de la oferta turística regional, que convierta los centros de atracción turística de Extremadura en destinos plenamente competitivos, se ha reflejado en gran parte de la política turística regional. Así, entre los años 1992 y 1994 la Administración turística regional destinó casi 1.400.000 euros en el contexto del Plan Futures para la mejora de la calidad, la aparición de nuevos productos turísticos y la promoción. Además, varios han sido los municipios que han contado, o cuentan en estos momentos, con un plan de dinamización ( Badajoz, las Hurdes, Coria, Trujillo, Zafra y Olivenza ) o con un plan de excelencia turística ( Cáceres, Mérida y Plasencia ). En la actualidad, la competitividad es uno de los objetivos más importantes de la política turística extremeña, tal y como se plasma en el Plan Turístico Regional de Extremadura, con vigencia entre los años 2000 y 2006, en cuyo programa de acciones5 se contempla, entre otras, el fomento de productos competitivos por su diferenciación cualitativa mediante la modernización de las estancias termales, la puesta en funcionamiento de planes de excelencia, el desarrollo turístico de determinadas comarcas y el diseño de planes de dinamización turística a escala comarcal y local. Con el objeto de analizar el grado de competitividad turística existente entre los municipios extremeños y el grado de cumplimiento de las políticas regionales de competitividad, se han seleccionado aquellos que cuentan con una población ( a 1 de Enero de 2002 ) superior a 5.000 habitantes ( en total, 40 municipios ) y algunos más ( 5 municipios ) que, aun teniendo una población inferior a 5.000 habitantes, poseen, en el ámbito de la Comunidad Autónoma extremeña,

5 En concreto, en su Acción 3 ( Estructuración de los productos turísticos y de los sistemas de comercialización ) se recogen, en el punto 3.2., las principales actuaciones en materia de competitividad turística.

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una cierta relevancia turística al contar en su término municipal con recursos turísticos con una indudable capacidad de atracción de flujos de visitantes6. Partiendo de la hipótesis de que la competitividad turística puede ser considerada como una variable latente ( puesto que no es directamente observable, sino que debe ser evaluada a partir de indicadores indirectos ), nuestra intención es construir una escala latente de competitividad, de forma que los municipios situados en la parte inferior de la misma tendrán un escaso nivel de competitividad, mientras que aquellos que se sitúen en la parte superior poseerán un alto grado de competitividad turística. La construcción de esta escala latente se realiza utilizando los modelos 1PLM y 2PLM anteriormente presentados, para lo cual es preciso considerar una batería de indicadores ( ítems ) de competitividad turística que hagan posible discriminar entre municipios. Este conjunto de indicadores han sido agrupados en 3 grandes grupos: a) Infraestructuras turísticas: - ¿ Está situado el municipio en una autopista o en una autovía, o dista de la misma menos de 10 kilómetros ?. ( item 1 ). - ¿ Cuenta con un aeropuerto situado a una distancia máxima de 30 kilómetros del centro urbano ?. ( item 2 ). - ¿ Es posible el acceso de los visitantes al municipio a través de ferrocarril, es decir, cuenta el municipio con una estación ferroviaria ( transporte de viajeros ) ?. ( item 3 ). - ¿ Existe en el municipio oferta de plazas hoteleras en establecimientos hoteleros de 4 o 5 estrellas ?. ( item 4 ). b) Recursos de ocio: - ¿ Han sido sus recursos histórico-artísticos o naturales declarados por la UNESCO Patrimonio de la Humanidad ?. ( item 5 ). - ¿ Existe algún parque natural o alguna zona de especial atractivo natural ( reserva natural, monumento natural, zona de especial conservación, zona de especial protección para las aves, etc. ) en un radio aproximado de 30 kilómetros alrededor del centro urbano ?. ( item 6 ). - ¿ Se celebra en el municipio alguna fiesta que haya sido declarada de interés turístico ( nacional o regional ) ?. ( item 7 ). - ¿ Se ofertan atracciones culturales o lúdicas permanentes ( museos, campos de golf, parques de atracciones, parques temáticos, parques zoológicos, etc. ) ?. ( item 8 ). c) Otros indicadores de competitividad: - ¿ Ha disfrutado ( o disfruta en la actualidad ) el municipio de un plan de excelencia o de dinamización turística ?. ( item 9 ). - ¿ Existe en el municipio al menos una oficina o un punto de información turística ?. ( item 10 ). - ¿ Es el número de oficinas bancarias por cada 1000 habitantes del municipio superior a la media regional ( 1,05 oficinas/1000 habitantes7 ) ?. ( item 11 ). - ¿ Existe una página web institucional ( municipal ) en la que se den a conocer y se promocionen los recursos y productos turísticos del municipio ?. ( item 12 ). 6 Estos municipios son Alcántara, Garganta la Olla, Guadalupe, Malpartida de Cáceres y Torrejón el Rubio, todos ellos en la provincia de Cáceres. 7 Dato a 1 de Enero de 2002.

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Todos los indicadores utilizados son, como puede apreciarse, dicotómicos, asignándose el valor 1 a una respuesta correcta y el valor 0 a una respuesta incorrecta. Las respuestas de los 45 municipios analizados a los 12 items elegidos se muestran en el Anexo. En primer lugar, y dado que nuestro principal objetivo es ordenar los 45 municipios extremeños de menor a mayor grado de competitividad, se procederá a estimar el modelo 1PLM8, puesto que los valores latentes iθ situarán a cada municipio en una posición determinada en la escala latente de competitividad ( Tabla 4.1. ). Además, la estimación de los parámetros jb permitirá diferenciar los indicadores de competitividad fáciles ( aquellos que están presentes en un elevado porcentaje de los municipios analizados ) de los difíciles ( aquellos observados en un número mínimo de municipios ) ( Tabla 4.2. ). Un análisis de las estimaciones de la Tabla 4.1. pone de manifiesto que el ranking de competitividad en Extremadura está encabezado por Mérida, seguida de Cáceres y de Badajoz, y en tercer lugar de Plasencia. Otros municipios extremeños con elevada competitividad son Trujillo, Zafra, por un lado, y Almendralejo, Coria, Guadalupe y Torrejón el Rubio. Por otro lado, en el otro extremo de la escala latente de competitividad, se encuentra Talayuela, que es el municipio extremeño menos competitivo desde un punto de vista turístico, aunque existen otros cuyo nivel competitivo es también bastante bajo, como son los casos, entre otros, de Aceuchal, Azuaga, Garganta la Olla o Moraleja. Por su parte, el análisis de la Tabla 4.2. evidencia que no todos los indicadores utilizados son igualmente determinantes a la hora de cuantificar la competitividad turística de los municipios extremeños. Así, algunos atributos turísticos sólo están presentes en un número muy reducido de municipios, mientras que otros atributos son comunes a la gran mayoría de ellos. Entre los atributos “difíciles” destaca, principalmente, la declaración, por la UNESCO, de sus recursos histórico-artísticos como Patrimonio de la Humanidad ( 2,45 ), y en menor medida, la existencia de un aeropuerto en las proximidades del municipio ( 1,43 ), la existencia de plazas en establecimientos hoteleros de 4 o 5 estrellas ( 0,97 ) y el desarrollo de un plan de excelencia o de dinamización turística ( 0,97 ). Por contra, entre los atributos “fáciles” cabe mencionar la posibilidad de acceder al municipio a través de ferrocarril ( - 0,97 ), la existencia de un número de oficinas bancarias per cápita superior a la media regional ( - 0,97 ) y, en menor grado, la presencia de un parque natural en el entorno del municipio ( - 0,86 ) y la promoción de sus recursos turísticos a través de una página web ( - 0,86 ). Como se ha expuesto con anterioridad, el modelo 1PLM presupone que todos los ítems discriminan de forma idéntica, circunstancia que, en pocos casos, se ajusta a la realidad. Por consiguiente, es deseable considerar un modelo general que asigne un parámetro de discriminación a cada item empleado en el análisis. Este modelo es el 2PLM, para el que las estimaciones de los parámetros ja se muestran en la Tabla 4.3. Volviendo nuevamente a la escala latente de competitividad, la Tabla 4.1. permite observar que aquellos municipios que alcanzan la misma puntuación se sitúan en la misma posición latente. Esta situación se produce como consecuencia de asignar a todos los ítems el mismo coeficiente de ponderación ( coeficiente 1 en todos los casos ). Sin embargo, el hecho de que dos ( o más ) municipios respondan afirmativamente al mismo número de ítems no implica que su grado de competitividad sea el mismo, puesto que, por ejemplo, no será igual que un municipio cuente con

8 Todos los cálculos estadísticos presentados en este trabajo han sido realizados con el programa Winsteps 3.73.

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recursos declarados Patrimonio de la Humanidad y posea un aeropuerto ( puntuación 2, pero con ítems altamente discriminatorios ) a que posea una estación de ferrocarril y promocione sus recursos turísticos en una página web ( puntuación 2, pero, en este caso, con ítems muy poco discriminatarios ).

Tabla 4.1. Estimación del valor latente de competitividad de los municipios extremeños analizados

( modelo 1PLM, ítems no ponderados ) Municipio Puntuación1

iθ Error Aceuchal Alburquerque Alcántara Almendralejo Arroyo de la Luz Azuaga Badajoz Cabeza del Buey Cáceres Calamonte Campanario Castuera Coria Don Benito Fregenal de la Sierra Fuente de Cantos Garganta la Olla Guadalupe Guareña Jaraíz de la Vera Jerez de los Caballeros Llerena Malpartida de Cáceres Mérida Miajadas Monesterio Montijo Moraleja Navalmoral de la Mata Navalvillar de Pela Oliva de la Frontera Olivenza Plasencia Puebla de la Calzada Quintana de la Serena Santos de Maimona, Los San Vicente de Alcántara Talavera la Real Talayuela Torrejón el Rubio Trujillo Valencia de Alcántara Villafranca de los Barros Villanueva de la Serena Zafra

1 3 2 6 3 1

10 2

10 4 4 4 6 4 5 5 1 6 3 3 4 5 4

11 2 4 4 1 4 3 3 3 9 3 2 3 2 3 0 6 7 5 4 3 7

- 2,85 - 1,41 - 1,99 - 0,06 - 1,41 - 2,85 2,03 - 1,99 2,03 - 0,93 - 0,93 - 0,93 - 0,06 - 0,93 - 0,49 - 0,49 - 2,85 - 0,06 - 1,41 - 1,41 - 0,93 - 0,49 - 0,93 2,97 - 1,99 - 0,93 - 0,93 - 2,85 - 0,93 - 1,41 - 1,41 - 1,41 1,38 - 1,41 - 1,99 - 1,41 - 1,99 - 1,41 - ∞ - 0,06 0,38 - 0,49 - 0,93 - 1,41 0,38

1,07 0,72 0,82 0,66 0,72 1,07 0,86 0,82 0,86 0,67 0,67 0,67 0,66 0,67 0,66 0,66 1,07 0,66 0,72 0,72 0,67 0,66 0,67 1,12 0,82 0,67 0,67 1,07 0,67 0,72 0,72 0,72 0,76 0,72 0,82 0,72 0,82 0,72

- 0,66 0,67 0,66 0,67 0,72 0,67

1 Esta puntuación se refiere al número de ítems a los que el municipio ha respondido correctamente ( mínima puntuación, 0; máxima puntuación, 12 ).

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Tabla 4.2. Estimación de los parámetros de dificultad de los ítems

( modelo 1PLM, ítems no ponderados ) Item Puntuación1

jb Error

Infraestructuras ( autopistas ) (item 1) Infraestructuras ( aeropuerto ) (item 2) Infraestructuras ( ferrocarril ) (item 3) Infraestructuras ( hoteles ) (item 4) Recursos ( Patrimonio Humanidad ) (item 5) Recursos ( atractivos naturales ) (item 6) Recursos ( fiestas interés turístico ) (item 7) Recursos ( atracciones permanentes ) (item 8) Otros ( plan turístico ) (item 9) Otros ( oficinas de turismo ) (item 10) Otros ( oficinas bancarias ) (item 11) Otros ( página web ) (item 12)

18 6

22 8 3

21 16 12 8

28 22 21

- 0,51 1,43 - 0,97 0,97 2,45 - 0,86 - 0,27 0,28 0,97 - 1,66 - 0,97 - 0,86

0,35 0,51 0,34 0,45 0,68 0,34 0,36 0,39 0,45 0,34 0,34 0,34

1 Esta puntuación se refiere al número de municipios que han respondido de forma correcta al item en cuestión ( mínima puntuación, 0; máxima puntuación, 45 ).

Tabla 4.3. Estimación de los parámetros de discriminación de los ítems

( modelo 2PLM, ítems sin ponderar ) Item Puntuación1

ja

Infraestructuras ( autopistas ) (item 1) Infraestructuras ( aeropuerto ) (item 2) Infraestructuras ( ferrocarril ) (item 3) Infraestructuras ( hoteles ) (item 4) Recursos ( Patrimonio Humanidad ) (item 5) Recursos ( atractivos naturales ) (item 6) Recursos ( fiestas interés turístico ) (item 7) Recursos ( atracciones permanentes ) (item 8) Otros ( plan turístico ) (item 9) Otros ( oficinas de turismo ) (item 10) Otros ( oficinas bancarias ) (item 11) Otros ( página web ) (item 12)

18 6

22 8 3

21 16 12 8

28 22 21

1,08 0,80 1,03 1,39 1,15 0,28 1,24 1,31 1,31 1,19 - 1,10 1,07

1 Esta puntuación se refiere al número de municipios que han respondido de forma correcta al item en cuestión ( mínima puntuación, 0; máxima puntuación, 45 ). Por consiguiente, con objeto de jerarquizar todos los municipios objeto de análisis ( y evitando, en la medida de posible, los “empates” en sus niveles de competitividad turística ), se procede a ponderar los 12 items, para lo cual se han clasificado los mismos atendiendo a sus grados de dificultad y de discriminación ( véase la Tabla 4.4.9 ). Asignando un coeficiente de ponderación de 2,5 a los ítems de dificultad y discriminación altas, de 2 a los ítems con dificultad baja y discrimación alta, de 1,5 a los ítems con dificultad alta y discriminación baja y de 1 a los ítems de dificultad y discriminación bajas, se ha vuelto a estimar el modelo 2PLM, consiguiéndose, de esta forma, una clasificación jerarquizada. Pero al ponderar los diferentes ítems, sus coeficientes de dificultad y de discriminación cambian, a pesar lo cual la clasificación de la Tabla 4.4. sólo cambia ligeramente, puesto que sólo el item 7 pasa de tener discriminación alta a tener discriminación baja, y el item 8 pasa de ser un item difícil a ser un item fácil. Utilizando esta nueva clasificación de los

9 Se ha considerado que el item tiene dificultad alta cuando su parámetro jb es positivo, y dificultad baja cuando dicho

parámetro es negativo. De forma similar, se ha clasificado como item de discriminación alta a aquel cuyo parámetro ja sea superior a 1,10, y como item de discriminación baja si dicho parámetro es menor que 1,10.

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ítems ( es decir, reubicando a los ítems 7 y 8 ) se ha estimado de nuevo el modelo 2PLM, verificándose ahora que la clasificación de los ítems permanece inalterada10.

Tabla 4.4. Clasificación de los 12 items utilizados en el análisis según su dificultad y

su discriminación Discrimación Alta Baja

Alta

Item 4 Item 5 Item 8 Item 9

Item 2

Dificultad

Baja Item 7 Item 10

Item 1 Item 3 Item 6

Item 11 Item 12

Las estimaciones de los valores latentes de competitividad de los municipios en este modelo 2PLM ponderado se muestran en la Tabla 4.5., mientras que los nuevos coeficientes de dificultad y de discriminación de los ítems se recogen en la Tabla 4.6. A la vista de las estimaciones mostradas en la Tabla 4.5., es posible clasificar los 45 municipios extremeños analizados según su nivel de competitividad turística en 3 grandes grupos: a) Municipios de alta competitividad turística ( valor latente de competitividad positivo ): el municipio más competitivo de la región desde un punto de vista turístico es Mérida, seguido de Cáceres y de Badajoz. Hay otros 4 municipios que se incluyen en este primer grupo. Son, por orden de competitividad, Plasencia, Trujillo, Guadalupe y Zafra ( éstos dos últimos alcanzan el mismo nivel latente de competitividad ). b) Municipios de competitividad turística media ( 02 <θ<− i ): en este segundo grupo se encuentran los municipios de Alburquerque, Almendralejo, Calamonte, Campanario, Castuera, Coria, Don Benito, Fregenal de la Sierra, Fuente de Cantos, Jaraíz de la Vera, Jerez de los Caballeros, Llerena, Malpartida de Cáceres, Monesterio, Montijo, Navalmoral de la Mata, Olivenza, Torrejón el Rubio, Valencia de Alcántara, Villafranca de los Barros y Villanueva de la Serena. c) Municipios de baja competitividad turística ( 2−≤θi ): entre los municipios que son pocos competitivos desde un punto de vista turístico se encuentran Aceuchal, Alcántara, Arroyo de la Luz, Azuaga, Cabeza del Buey, Garganta la Olla, Guareña, Miajadas, Moraleja, Navalvillar de Pela, Oliva de la Frontera, Puebla de la Calzada, Quintana de la Serena, Los Santos de Maimona, San Vicente de Alcántara, Talavera la Real y Talayuela. Finalmente, un análisis de los parámetros estimados de dificultad y de discriminación que se muestran en la Tabla 4.6. permite concluir que los dos factores que marcan de forma más acusada las diferencias de competitividad entre los municipios extremeños ( parámetros de discriminación ) son la existencia de oficinas de información turística ( 1,61 ) y la oferta de plazas hoteleras en establecimientos de elevada categoría ( 1,42 ). Por contra, el hecho de que el municipio posea un número de oficinas bancarias por cada 1000 habitantes superior a la media regional ( - 1,65 ) y la

10 Por consiguiente, los ítems 4, 5 y 9 tienen dificultad y discriminación altas; los ítems 8 y 10 tienen dificultad baja y discriminación alta; el item 2 es el único que tiene dificultad alta y discriminación baja; finalmente, los ítems 1, 3, 6, 7 y 11 tienen dificultad y discriminación bajas.

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existencia de atractivos naturales en el entorno del municipio ( - 0,28 ) son factores prácticamente irrelevantes a la hora de cuantificar la competitividad turística entre municipios.

Tabla 4.5. Estimación del valor latente de competitividad de los municipios extremeños analizados

( modelo 2PLM, ítems ponderados ) Municipio Puntuación1

iθ Error Aceuchal Alburquerque Alcántara Almendralejo Arroyo de la Luz Azuaga Badajoz Cabeza del Buey Cáceres Calamonte Campanario Castuera Coria Don Benito Fregenal de la Sierra Fuente de Cantos Garganta la Olla Guadalupe Guareña Jaraíz de la Vera Jerez de los Caballeros Llerena Malpartida de Cáceres Mérida Miajadas Monesterio Montijo Moraleja Navalmoral de la Mata Navalvillar de Pela Oliva de la Frontera Olivenza Plasencia Puebla de la Calzada Quintana de la Serena Santos de Maimona, Los San Vicente de Alcántara Talavera la Real Talayuela Torrejón el Rubio Trujillo Valencia de Alcántara Villafranca de los Barros Villanueva de la Serena Zafra

1,0 4,0 3,0 8,0 3,0 2,0 15,5 2,0 16,5 4,5 4,0 5,0 9,5 6,0 6,0 6,0 1,0 11,0 3,0 4,0 5,0 6,0 6,0 18,0 2,0 5,0 5,5 2,0 5,0 3,0 3,0 6,5 14,0 3,5 2,0 3,0 2,0 3,5 0 8,5 12,0 6,0 5,0 4,0 11,0

- 3,62 - 1,82 - 2,25 - 0,47 - 2,25 - 2,80 2,03 - 2,80 2,53 - 1,63 - 1,82 - 1,45 - 0,02 - 1,11 - 1,11 - 1,11 - 3,62 0,44 - 2,25 - 1,82 - 1,45 - 1,11 - 1,11 3,70 - 2,80 - 1,45 - 1,27 - 2,80 - 1,45 - 2,25 - 2,25 - 0,94 1,43 - 2,03 - 2,80 - 2,25 - 2,80 - 2,03 - ∞

- 0,32 0,75 - 1,11 - 1,45 - 1,82 0,44

1,06 0,63 0,69 0,55 0,69 0,79 0,67 0,79 0,75 0,61 0,63 0,60 0,55 0,58 0,58 0,58 1,06 0,56 0,69 0,63 0,60 0,58 0,58 1,07 0,79 0,60 0,58 0,79 0,60 0,69 0,69 0,57 0,61 0,66 0,79 0,69 0,79 0,66

- 0,55 0,57 0,58 0,60 0,63 0,56

1 Esta puntuación se refiere al número de ítems a los que el municipio ha respondido correctamente ( mínima puntuación, 0; máxima puntuación, 19 ). Por su parte, el análisis de la dificultad de los ítems objeto de análisis evidencia que a pesar de que contar con recursos turísticos declarados Patrimonio de la Humanidad es un elemento competitivo bastante escaso entre los municipios extremeños ( sólo 3 poseen esta distinción, lo que se traduce en un parámetro de dificultad estimado de este item de 2,45 ), no es el factor que mejor

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discrimina en competitividad. Algo similar ocurre con las infraestructuras aeroportuarias. Finalmente, la existencia de oficinas de turismo, que es el item que mejor discrimina, como se acaba de comentar, es también el item que menor grado de dificultad tiene, dado que está presente en 28 de los 45 municipios analizados ( con un parámetro de dificultad estimado igual a - 2,16 )11.

Tabla 4.6. Estimación de los parámetros de dificultad y de discriminación de los ítems

( modelo 2PLM, ítems ponderaros ) Item Puntuación1

jb ja

Infraestructuras ( autopistas ) (item 1) Infraestructuras ( aeropuerto ) (item 2) Infraestructuras ( ferrocarril ) (item 3) Infraestructuras ( hoteles ) (item 4) Recursos ( Patrimonio Humanidad ) (item 5) Recursos ( atractivos naturales ) (item 6) Recursos ( fiestas interés turístico ) (item 7) Recursos ( atracciones permanentes ) (item 8) Otros ( plan turístico ) (item 9) Otros ( oficinas de turismo ) (item 10) Otros ( oficinas bancarias ) (item 11) Otros ( página web ) (item 12)

18 6

22 8 3

21 16 12 8

28 22 21

- 0,94 1,25 - 1,44 0,72 2,44 - 1,32 - 0,68 - 0,07 0,72 - 2,16 - 1,44 - 1,32

0,75 0,55 0,42 1,42 1,18 - 0,28 0,84 1,34 1,35 1,61 - 1,65 0,64

1 Esta puntuación se refiere al número de municipios que han respondido de forma correcta al item en cuestión ( mínima puntuación, 0; máxima puntuación, 45 ). 5. CONCLUSIONES. De la lectura del presente trabajo se pueden extraer algunas ideas interesantes para la investigación de la competitividad turística, que pasamos a exponer a modo de conclusión: a) El concepto de competitividad, tanto si se aborda desde una óptica macroeconómica como si se hace desde una macroeconómica, es un concepto lo suficientemente complejo y amplio como para que las diferentes instituciones y los investigadores de la materia no hayan consensuado una única, y generalmente aceptada, definición de competitividad. b) Para competir en el ámbito turístico, un destino no sólo deber tener ventajas comparativas, sino que precisa además de ventajas competitivas, es decir, no sólo es necesario poseer una variedad, más o menos amplia, de productos y recursos turísticos, sino que éstos deben ser gestionados de forma eficiente a medio y largo plazo. c) Los dos principales modelos de competitividad turística propuestos en la literatura reciente, el de Crouch y Ritchie (1999) y el de Dywer y Kim (2003), coinciden en la multiplicidad de factores que confluyen en la competitividad de un destino turístico, lo que lo convierte en un concepto que no puede ser analizado si no se considera una óptica multivariante. d) El amplio conjunto de indicadores que pueden utilizarse para cuantificar la competitividad de un destino turístico, junto con el hecho de que las circunstancias particulares de cada destino determinan la mayor o menor validez de los mismos, hace necesario un análisis detallado de su idoneidad y de su capacidad de discriminación entre unos destinos y otros.

11 Es la característica que con más frecuencia se manifiesta en los municipios extremeños ( en un 62,2 % de ellos ), por delante de la existencia de una estación ferroviaria ( presente en el 48,9 % de los municipios analizados ), o de un ratio oficinas/habitantes superior a la media regional ( presente también en el 48,9 % de los casos ).

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e) La competitividad turística puede ser considerada una variable no observada ( es decir, latente ), cuya cuantificación puede realizarse a través de un conjunto de variables observadas ( o indicadores ). A partir de este planteamiento, la Teoría de Respuesta al Item y, más concretamente, los modelos logísticos 1PLM y 2PLM, es una metodología adecuada para jerarquizar municipios turísticos según su grado de competitividad y para determinar cuáles son los indicadores responsables en mayor grado de las diferentes en competitividad entre destinos. f) La posibilidad de fijar ponderaciones para los indicadores de competitividad permite clasificar a los municipios turísticos extremeños en un grupo de elevada competitividad ( al que sólo pertenecen Mérida, Cáceres, Badajoz, Plasencia, Trujillo, Guadalupe y Zafra ), en un grupo de competitividad media ( que engloba a 21 municipios ) y en un tercer grupo de reducida competitividad turística ( en el que se incluyen 17 municipios ). 6. BIBLIOGRAFÍA. ANDERSEN, E.B. (1973): “A goodness of fit test for the Rasch model”. Psychometrika, nº 38, pp. 123-140. COMISIÓN DE LAS COMUNIDADES EUROPEAS (2003): “Algunas cuestiones clave de la competitividad en Europa: hacia un enfoque integrado”. Comunicación de la Comisión al Consejo y al Parlamento Europeo. COM(2003) 74 final. Bruselas, 21 de Noviembre de 2003. CROUCH, G.C.; RITCHIE, J.R.B. y HUDSON, S. (2000): “Developing operational measures for the components of a destination competitiveness/sustainability model: consumer versus managerial perspectives”. No publicado. CROUCH, G.I. y RITCHIE, J.R.B. (1999): “Tourism, competitiveness and societal prosperity”. Journal of Business Research, nº 44, pp. 137-152. DYWER, L. y KIM, C. (2003): “Destination competitiveness: a model and determinants”. Current Issues in Tourism, en revisión. DYWER, L. y otros (2001): Destination competitiveness: development of a model with application to Australia and the Republic of Korea. Ministry of Culture and Tourism, Korea Tourism Research Institute (Republic of Korea); Department of Industry, Science and Resources, CRC for Sustainable Tourism, Australia-Korea Foundation (Australia). GLAS, C.A.W. (1988): “The derivation of some tests for the Rasch model from the multinominal distribution”. Psychometrika, nº 53, pp. 525-546. GRAY, H.P. (1989): “Services and comparative advantage theory”, en Services in World Economic Growth, pp. 65-103. Ed. Institut fur Weltwirtschaft an der Universitat Kiel. HASSAN, S.S. (2000): “Determinants of market competitiveness in a environmentally sustainable tourism industry”. Journal of Travel Research, nº 38, pp. 239-245. HOIJTINK, H. y BOOMSMA, A. (1995): “On person parameter estimation in the dichotomous Rasch model” en Rasch models: foundations, recent developments and applications, pp. . Gerhard H. Fischer e Ivo W. Molenaar, editores. Ed. Springer-Verlag. New York. http://www.wttc.org/compMon.htm INTERNATIONAL INSTITUTE FOR MANAGEMENT DEVELOPMENT (2003): World Competitiveness Yearbook, 2003. KELDERMAN, H. (1984): “Loglinear Rasch model tests”. Psychometrika, nº 49, pp. 223-245. KRUGMAN, P. (1994): “Competitiveness: a dangerous obsession”. Foreign Affairs, nº 73, pp. 28-46. LAZARSFELD, P.F. (1950): “The logical and mathematical foundation of latent structure analysis”. En Measurement and prediction. Studies in Social Psychology in World War II: Vol. 4, pp. 362-412. S.A. Stouffer y otros (editores). Princeton University Press. Princeton, NJ.

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ANEXO

Respuestas de los municipios extremeños a los 12 items de competitividad analizados

Item nº Municipios 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Aceuchal Alburquerque Alcántara Almendralejo Arroyo de la Luz Azuaga Badajoz Cabeza del Buey Cáceres Calamonte Campanario Castuera Coria Don Benito Fregenal de la Sierra Fuente de Cantos Garganta la Olla Guadalupe Guareña Jaraíz de la Vera Jerez de los Caballeros Llerena Malpartida de Cáceres Mérida Miajadas Monesterio Montijo Moraleja Navalmoral de la Mata Navalvillar de Pela Oliva de la Frontera Olivenza Plasencia Puebla de la Calzada Quintana de la Serena Santos de Maimona, Los San Vicente de Alcántara Talavera la Real Talayuela Torrejón el Rubio Trujillo Valencia de Alcántara Villafranca de los Barros Villanueva de la Serena Zafra

0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1

0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1

0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1

0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0

0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0

0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1

0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1

0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1

1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1