SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.21 issue5The Territorial Development of the Industrial Tourism in Catalonia (1980-2010).The Relationship between Competitiveness and Perceived Image of Mexican Tourist Destinations: Theoretical Background and Recent Empirical Work. author indexsubject indexarticles search
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Journal

Article

Indicators

  • Have no cited articlesCited by SciELO

Related links

  • Have no similar articlesSimilars in SciELO

Share


Estudios y perspectivas en turismo

On-line version ISSN 1851-1732

Estud. perspect. tur. vol.21 no.5 Ciudad Autónoma de Buenos Aires Sept:/Oct. 2012

 

DOCUMENTOS DE BASE

Patrones de gasto de creceristas en dos puertos Uruguayos

 

Juan Gabriel Brida*, Daniel Bukstein**, Emiliano Tealde***

Free University of Bolzano, Italia

Universidad ORT Uruguay
Montevideo - Uruguay

* Ph.D. en Economía por la Universidad de Siena, Italia. Licenciado en Matemáticas por la Universidad de la República, Montevideo, Uruguay; Licenciado en Educación de Matemáticas por el Instituto de Profesores Artigas, Uruguay. Se desempeña como Profesor Asociado de Economía en la Free University of Bolzano, Italia. E-mail: JuanGabriel.Brida@unibz.it

** Candidato a M,Sc. en Economía por Investigación en la Universidad ORT Uruguay, Montevideo, Uruguay; Licenciado en Economía por la misma universidad. E-mail: dbukstei@gmail.com

*** M.Sc. en Economía por Investigación en la Universidad ORT Uruguay; Licenciado en Economía por la Universidad Católica del Uruguay, Montevideo, Uruguay. E-mail: etealde@gmail.com


Resumen: En el correr de los últimos años la cantidad de cruceros arribados a puertos de Uruguay ha aumentado significativamente, convirtiendo a este sector del turismo en uno de creciente importancia. El presente trabajo pretende aportar evidencia que ayude a mejorar el entendimiento de la industria de los cruceros a través del estudio del gasto de los cruceristas que desembarcan en los puertos de Montevideo y Punta del Este. Utilizando dos modelos estadísticos (Tobit y Probit) se estima el efecto de distintas variables en el monto y la probabilidad de gasto en varias categorías. Los resultados muestran que el tamaño del grupo con el que viajan los cruceristas, así como la movilidad que estos tienen dentro del país, son variables importantes para explicar su patrón de gasto. Finalmente, se incluye una serie de recomendaciones de política para que aquellos actores involucrados en la toma de decisiones relacionadas con el turismo en Uruguay puedan recoger para aumentar los beneficios económicos asociados al turismo de cruceros. Por ejemplo, se sugiere que sería beneficioso para la economía uruguaya que una porción significante de los turistas que desembarca visitara más de una ciudad.

Palabras clave: Turismo de cruceros; Gasto de los cruceristas; Uruguay; Logit; Tobit.
Clasificación JEL: L83, C24, C25

Abstract: Exploring Cruise Ship Passengers' Spending Patterns in Two Uruguayan Ports of Call. The cruise industry has become a significant component of the Uruguayan tourism economy in the last few years. The present study aims to provide a better understanding of the cruise industry by considering the expenditure of cruise ship passengers disembarking in the ports of call of Montevideo and Punta del Este as a key variable in the economic analysis of the cost and benefits. Two cross-sectional regression models for the cruise expenditures were estimated, showing that the group sizes the visitors travel with and the mobility the visitors have within the country are the most important variables to explain individual expenditure behavior. Also, some managerial recommendations that policy makers could implement in order to improve the economic profits derived from cruise ship tourism were included.

Key words: Cruise industry; Uruguay; Cruise passengers' expenditure; Logit; Tobit.


 

INTRODUCCIÓN

El turismo de cruceros se remonta al comienzo de los años 1960 coincidiendo con la caída de la industria de los barcos transoceánicos y la introducción de los primeros viajes aéreos sin escala entre Estados Unidos y Europa. Las décadas entre 1970 y 1990 fueron un periodo de crecimiento moderado de la industria, pasando de medio millón de pasajeros en 1970 a 1,4 millones en 1980 y a 3,8 millones en 1990. A partir de 1990 esta clase de turismo llegó a Europa, Asia y Oceanía y comenzó un período de gran crecimiento. A pesar de ello, el turismo de cruceros es, en general, un campo que ha sido poco investigado, cuyo estudio se vuelve necesario.

La industria de los cruceros ha cambiado mucho desde sus inicios. El sector ha experimentado un desarrollo explosivo sostenido por una tasa del 8% en el crecimiento anual de los pasajeros de cruceros desde 1989 (WTO, 2008). A pesar de este dato, la importancia relativa de los viajes de cruceros en la industria del turismo sigue siendo modesta. El peso de los turistas de cruceros en el total de turistas mundiales es del 1.6% y del 1.9% del total de noches reservadas  (Brida & Zapata-Aguirre, 2010). Los cruceros se encuentran dentro de las formas vacacionales que reciben mayor aceptación, obteniendo continuamente buenas calificaciones por parte de sus usuarios (CLIA, 2010).

Los cruceros representan el paradigma de la globalización: movilidad física, capital que puede ser relocalizado en cualquier lugar en cualquier momento, tripulantes que provienen de distintos países trabajando en un mismo barco y regulaciones internacionales inexistentes. A su vez, dentro de ellos se pueden encontrar las cuatro facetas del turismo: transporte, alojamiento, restauración, atracciones y operadores turísticos. Trece millones de personas se han subido a algún crucero desde el año 2008, con una predicción para el año 2015 de 30 millones (CLIA, 2010). La industria de cruceros puede beneficiar a sus destinos a través del aporte al ingreso de divisas, impuestos, empleo, externalidades positivas y economías de escala  (Dwyer & Forsyth, 1998). El hecho de que los cruceros tengan la capacidad de beneficiar a sus destinos de diversas maneras explica por qué varios puertos y ciudades están interesados en formar parte de los itinerarios de los cruceros de las líneas de mayor importancia (Lekakou et al., 2009).

Argumentos similares son los expuestos por distintos tomadores de decisiones que resuelven invertir millones en la construcción de nuevas terminales para recibir cruceros y en expandir las estructuras ya existentes (Brida et al., 2011a). Sin embargo, también existen aspectos negativos al recibir a los cruceros, como por ejemplo los altos costos de mantenimientos de las terminales, el desplazamiento o sustitución de terminales de carga (Dwyer & Forsyth, 1998); el costo de los seguros de transporte y seguridad pública en el destino, servicios médicos de emergencia, la mejora del estado de las calles y atracciones, el costo de cancelar o postergar el itinerario de un puerto, y en el largo plazo el daño en la fauna marina (Brida et al., 2011b; Diedrich, 2010).

En Uruguay, el turismo de cruceros es una parte pequeña de los turistas que recibe el país, pero que ha ganado importancia en los últimos años, alcanzando actualmente un 10% de los visitantes internacionales al país. Algo que resulta evidente es la falta de datos objetivos relacionados con los aspectos económicos del turismo de cruceros en Uruguay (Bresson & Logossah, 2011), al punto que no existen cuentas publicadas acerca del rol del turismo de cruceros del Uruguay. Para determinar los impactos económicos del turismo de cruceros en determinado destino, es necesario entender los distintos tipos de gastos asociados con esta actividad. Los mismos provienen de distintas fuentes. Por un lado, se encuentra el gasto que hacen los pasajeros en tierra, el cual está concentrado en excursiones turísticas y distintos  rubros como artesanías, ropa, joyas, comida y transporte; (ii) el gasto hecho por la tripulación que incluye, principalmente, alimentación, bebidas, ropa y entretenimiento; (iii) el gasto generado por el barco mismo que obedece fundamentalmente a los servicios portuarios por concepto de manejo de pasajeros, muellaje, pilotaje, remolcador, lanchas pasacabos, faros y boyas (uso del canal), fumigación de la basura abordo, suministro de agua potable, la recolección de los desperdicios y la compra de provisiones (Dwyer et al., 2004; Douglas & Douglas, 2004).

En este trabajo se asume que los cruceristas toman dos decisiones posibles respecto de sus gastos, las mismas pueden ser extensivas o intensivas. La decisión extensiva pasa por la decisión de gastar o no gastar en ropa, comida, transporte o cualquier otra categoría. La decisión intensiva se relaciona con qué parte del presupuesto dedicar a cada una de estas categorías. El presente estudio considera que el gasto de los cruceristas que desembarcan en Uruguay constituye una variable clave en el análisis económico de los costos y beneficios asociados con el turismo de cruceros. Se utilizan los modelos Logit y Tobit para explorar las decisiones extensivas e intensivas respectivamente. La base de datos utilizada para estimar dichos modelos es de difícil acceso y muy buena calidad, y fue proporcionada por el Ministerio de Turismo y Deporte de Uruguay (MINTUR). Los datos utilizados fueron recogidos por el MINTUR entre diciembre de 2008 y abril de 2009 y noviembre de 2009 y marzo de 2010. La muestra de la encuesta consiste de 5151 cruceristas entrevistados en Montevideo y Punta del Este; 1803 en la temporada 2008/2009 y 3348 en la temporada 2009/2010. En la encuesta se le solicitaba a los cruceristas información socio-demográfica, los montos gastados en distintas categorías y niveles de satisfacción con determinados aspectos de su estadía. Los formularios contemplaban los siguientes aspectos: infraestructura, calidad del transporte, limpieza e higiene, seguridad, tranquilidad, satisfacción general con su visita y montos gastados en tours, compras, transporte y alimentos y bebidas. El cuestionario de la temporada 2009/2010 es más extenso que el de la temporada anterior, ya que contempla aspectos como satisfacción general con los precios y ocupación del turista, sobre los que los turistas arribados en la temporada 2008/2009 no fueron consultados.

El resto del trabajo está organizado de la siguiente manera. La siguiente sección realiza una revisión de la literatura relacionada con el turismo de cruceros. Luego se presenta una descripción de la industria del turismo de cruceros en Uruguay y se describen las principales características de los pasajeros que arriban al país a través de este medio. Las siguientes secciones se encargan de presentar la metodología utilizada y los resultados de las estimaciones. Finalmente, se presentan los resultados del estudio junto con algunas recomendaciones de política.

REVISIÓN DE LA LITERATURA

En la academia existe un lento avance en cuanto al estudio del efecto del turismo de cruceros en las comunidades. Kester (2003) sostiene que la principal barrera para el análisis del impacto económico proviene de la falta de datos que describan la conducta de los turistas. En la literatura suelen encontrarse dos tipos de investigaciones relacionadas con el gasto durante el viaje. Por un lado, existen los trabajos relacionados con la evaluación del impacto económico de este gasto, mientras que por otra parte se encuentran las investigaciones relacionadas con entender la conducta de gasto de los pasajeros y relacionar esta última con variables socio-demográficas. El presente trabajo se enmarca dentro de este segundo tipo de literatura.

Como sugieren Braun et al. (2002), el impacto económico del gasto de los turistas puede evaluarse con modelos regionales que consideran los inputs y outputs de la actividad. El problema para aplicar este tipo de modelos es que generalmente las compañías de cruceros navegan bajo las llamadas "banderas de conveniencia" y emplean tripulaciones de todas partes del mundo. La mayoría de los barcos de cruceros se encuentran registrados en paraísos fiscales como Bahamas, Liberia o Panamá. Esto causa que se vuelva ambiguo o difícil de calcular el impacto indirecto del turismo utilizando un modelo de input-output (Brida & Zapata-Aguirre, 2010).

Dwyer & Forsyth (1996) plantean un marco para evaluar el impacto del gasto de los residentes australianos en turismo costero y turismo de cruceros. Los autores mencionan que en la medida que los turistas australianos cambian el turismo interno por el turismo de cruceros, los beneficios derivados del turismo de los que se puede apropiar la industria local se verán disminuidos. Utilizando un modelo de input-output, Chase & McKee (2003) encuentran que el turismo de cruceros no tuvo un impacto significativo en la economía de Jamaica, mientras que Gibson & Bentley (2006) muestran evidencia de impactos económicos positivos de la industria de cruceros en el suroeste de Inglaterra. Vina & Ford (1998) describen el impacto económico regional de los cruceros que arriban al Puerto de Corpus Christi, en Texas, USA y analiza el efecto de ser un puerto de embarcación en lugar de ser una escala en el itinerario de los cruceros. Archer (1995) presenta una discusión referida al gasto de los cruceristas en la cual establece que la distinción entre un puerto de embarque y un puerto de escala es crítica a la hora de evaluar sus impactos. Algunos trabajos también incluyen el análisis de impacto en el ambiente. Johnson (2006) estudia el impacto económico y ambiental del turismo de cruceros. Wilkinson (1999) encuentra que los efectos ambientales y sociales negativos pueden ser mayores que los beneficios económicos derivados de la actividad de los cruceros. Bresson & Logossah (2011) presentan evidencia del efecto desplazamiento del turismo de cruceros sobre el turismo convencional (y sus consecuencias económicas) para quince países del Caribe.
La importancia del gasto de los turistas en relación con sus características socio-demográficas y culturales es reconocida en la literatura moderna sobre turismo. Hasta el momento, el trabajo en esta área se ha basado en una mezcla de datos observacionales y encuestas de gasto. Morrison et al. (2003) comparan la conducta de gasto entre turistas de estancia y cruceristas, encontrando que aquellos que vacacionan utilizando cruceros tienden a comprar paquetes con todos los beneficios incluidos, lo que causa que la industria de los cruceros se apoye mucho en la comunidad de agencias de viaje como su principal fuente de crecimiento. Brida & Risso (2010) estiman un modelo de regresión con datos de corte transversal para  el gasto de los cruceristas y encuentran la existencia de distintos perfiles que determinan diferencias en los niveles de gasto. En particular, el estudio muestra que los turistas con un gasto más elevado son posibles de distinguir de acuerdo a su edad, nacionalidad, niveles de ingreso y horas que permanecen fuera del barco. Henthorne (2000) estudia los factores que determinan el gasto de los cruceristas y encuentra que la percepción de los turistas acerca de una actitud simpática y no agresiva de los vendedores es muy importante a la hora de estimular las ventas. Douglas & Douglas (2004) estudiaron el gasto de los cruceristas en siete islas del Pacífico y muestran que su contribución a la economía de dichos destinos es invaluable ya que los mismos no tienen más recursos propios que su localización, cultura y ambiente. Seidl et al. (2006; 2007) muestran un panorama del turismo de cruceros en Costa Rica, enfocándose en las características demográficas de los cruceristas, sus preferencias y sus patrones de compra, y los comparan con las de los turistas de estancia. El trabajo muestra que las motivaciones de ambos tipos de turistas son similares a la hora de visitar el destino, pero que difieren en sus características demográficas.

En el estudio del Puerto de Curaçao, Miriela & Lennie (2010) muestran que la cantidad de horas fuera del barco, estar empleado, haber viajado en más de un crucero, estar previamente informado sobre el Puerto y tener un nivel educativo alto son todos factores que influyen en la conducta de los cruceristas. A su vez, los hallazgos para Azores (Silvestre et al., 2008) muestran que factores tales como las atracciones de la ciudad y la experiencia vivida por los turistas son fundamentales para determinar la intención de retornar a ese destino y recomendárselo a amigos y familiares. En el caso de los cruceristas que visitan Panamá, los estudios se concentran en identificar las preferencias de los turistas que realizan turismo ecológico (Thurau et al., 2007). En un estudio más reciente, Andriotis & Agiomirgianakis (2010) presentan el caso del Puerto de Heraklion (Creta, Grecia) con el objetivo de identificar aquellos factores asociados con la motivación para visitar el destino, su satisfacción en el mismo y su probabilidad de retorno. Hall & Braithwaite (1990) presentan un análisis para el Caribe, en el cual comparan los efectos de derrame derivados de los turistas de una noche con los de los turistas de cruceros, y concluyen que los turistas de cruceros son más propensos a gastar en categorías con menores efectos derrame como paseos turísticos o artesanías. Algunos trabajos como Andriotis & Agiomirgianakis (2010), Cessford & Dingwall (1994), Qu & Ping (1999), Polydoropolou & Litinas (2007), Duman & Mattila (2005), Petrick (2005), Petrick & Sirakaya (2004), Gabe et al. (2006), Marti (1992), Lois et al. (2001), Teye & Leclerc (1998) y Moscardo et al. (1996) entre otros, exploran la conducta económica de los cruceristas a través de la segmentación de mercado, estudiando la motivación y probabilidad de retorno al destino.

EVOLUCIÓN RECIENTE DEL TURISMO DE CRUCEROS EN URUGUAY

En el transcurso de los últimos siete años, la importancia del turismo de cruceros en Uruguay ha aumentado dramáticamente (Tabla 1). Comenzando por el importante salto observado en la temporada 2005/06, que presentó un crecimiento del 32% en los cruceros arribados respecto de la temporada anterior, el aumento en la actividad se puede observar también en la tasa promedio de crecimiento interanual de los cruceros arribados en las últimas 5 temporadas, que asciende a un 20%. Los puertos en los cuales Uruguay recibe a los cruceros son dos: su capital Montevideo y la ciudad costera de Punta del Este. Una diferencia importante entre ambos puertos es que mientras que en Montevideo los turistas desembarcan directamente en el puerto, en Punta del Este el barco debe permanecer lejos de la costa y los turistas son recogidos por otro que los acerca hasta el puerto. Al analizar cada destino por separado, se observa que Punta del Este es el destino que experimentó un mayor crecimiento en los cruceros recibidos, con una tasa de crecimiento promedio del 60% en los últimos 5 años, al tiempo que para Montevideo esta cifra fue de apenas un 6%.

Tabla 1: Cruceros arribados por año y puerto

Fuente: Cálculos propios en base a datos del MINTUR (2010)

Sin embargo, más importante que considerar la cantidad de cruceros arribados es analizar la cantidad de turistas que han desembarcado de los cruceros y sus montos gastados. De acuerdo a las estadísticas oficiales, más de un 80% de los turistas que llegan en los cruceros desembarcan en alguno de los puertos. Esta cifra está en concordancia con la encontrada en otros destinos (Brida et al., 2011c). Como muestra la Tabla 2, la evolución de los turistas arribados es aún más favorable que la de la cantidad de barcos. La tasa de crecimiento promedio de los turistas desembarcados es del 43%. Al separar Montevideo y Punta del Este, las tasas que se obtienen son del 102% y 22% respectivamente. Según datos del MINTUR (2010) relacionados con el gasto per cápita de los cruceristas desembarcados, el crecimiento promedio en los últimos 5 años de esta variable asciende al 56%. En Punta del Este, el crecimiento del gasto per cápita para dicho período fue de 92%, mientras que para Montevideo fue del 34%. En la temporada 2009/10 se estima que el gasto total efectuado por los cruceristas fue de US$ 17.830.909, lo que implica un gasto per cápita de US$ 61 (Risso, 2011).

Tabla 2: Pasajeros desembarcados por año y puerto

Fuente: Cálculos propios en base a datos del MINTUR (2010)

Es importante señalar el cambio observado en los últimos años en cuanto al destino preferido por los turistas para desembarcar en Uruguay. Mientras que en la temporada 2004/05  un 84% de los pasajeros arribaba al puerto de Montevideo, en la temporada 2009/10 se encontró que un 61% de los pasajeros desembarcó en el puerto de Punta Del Este, siendo la temporada 2007/08 el punto de inflexión. Con respecto a la nacionalidad de los cruceristas, como muestra la Tabla 3, los mismos son predominantemente brasileños. A su vez, los datos del MINTUR (2010) muestran que un 61% de los turistas se encuentran en la franja entre 30 y 64 años de edad.

Tabla 3: Nacionalidades de los pasajeros (Temporada 2009/10)

Fuente: Cálculos propios en base a datos del MINTUR (2010)

METODOLOGÍA

Los datos fueron recolectados utilizando un cuestionario por medio de entrevistas cara a cara con los pasajeros de cruceros en Montevideo y Punta del Este. Las entrevistas fueron realizadas por personal capacitado y se abordó a los visitantes en tierra poco después de que finalizaron la visita del destino y antes de regresar a bordo durante el período Noviembre 2008 - Abril 2009 y Noviembre 2009 - Abril 2010.

La selección de los encuestados se basó en un muestreo aleatorio de tipo "snowball sampling" donde los encuestados fueron seleccionados por sexo y edad, obteniendo un total de 1.803 observaciones para la temporada de cruceros 2008/2009 y 3.348 para la temporada 2009/2010.

Los cuestionarios incluyen información relativa a cuatro categorías de gasto. Estas categorías son Comida y Bebidas, Tours, Transporte y Shopping. Dos modelos son aplicados para analizar el gasto en turismo. En primer lugar, con el objeto de encontrar las variables que mejor expliquen la decisión de gasto del turista, un modelo probabilístico es utilizado. En segundo lugar, un modelo de datos censurados es utilizado para explorar sobre los efectos de las variables en los gastos de cada categoría. Se estiman los modelos, por separado, con datos de la temporada 2008/2009 y con datos de la temporada 2009/2010.

Un modelo censurado es utilizado debido al potencial agrupamiento de valores para la variable dependiente en el valor cero. En este caso el modelo Tobit (Tobin, 1958) permite que toda la información disponible de la variable independiente sea utilizada incorporando tanto la decisión de gastar o no hacerlo como el nivel de gasto en cada modelo. Siguiendo a Kim et al. (2010), se asume que la probabilidad de gasto en las categorías Comida y Bebidas, Tours, Transporte y Shopping son independientes de cada una de las otras. Por tanto, la probabilidad de gasto en Tours es independiente de la probabilidad de gasto en Comida y Bebidas y la decisión de gasto o no en categorías diferentes puede ser tratada como una decisión binaria.

Para cada categoría se construyó una variable binaria que toma el valor 1 si el turista gastó algo en la categoría. Con esta especificación se usó un modelo Logit para examinar cuáles son las características del visitante que mejor explican la probabilidad de gasto en cada categoría.

El modelo Logit binario toma la siguiente forma (Ben-Akiva & Lerman, 1993):

donde yi = 1 indica que el gasto en la categoría i toma un valor mayor que cero, mientras que   yi = 0 muestra que el gasto en la categoría i es igual a cero. El vector de variables independientes xi  es especificado en la Tabla 4. Se estimará el vector de parámetros ßl.

Para cada categoría también se estima un modelo Tobit. Estimando el modelo Tobit se examinan cuáles son las características del turista que mejor explican el nivel de gasto en cada categoría. La formulación general del modelo Tobit es:



donde yi*, representa el gasto hecho por el turista i en una categoría dada y el vector de variables independientes xi es el mismo especificado en la Tabla 4.

Tabla 4: Descripción de variables

Fuente: Elaboración propia

El vector de parámetros ßt y ßl en ambos modelos tiene diferentes interpretaciones. En el modelo Logit, el vector de parámetros brinda información sobre la probabilidad de gasto en una categoría dada. En el modelo Tobit los parámetros capturan la sensibilidad del gasto del turista promedio en una categoría dada a una variable independiente.

RESULTADOS

Gasto en comidas y bebidas

Tanto en la temporada 2008/2009 como en la 2009/2010 casi el 20% de los visitantes encuestados gastó algo en Comidas y Bebidas. Para analizar el gasto en esta categoría se presentan los resultados de la regresión tanto del modelo Logit como Tobit en la Tabla 5, para ambas temporadas. De la estimación del modelo Logit para la temporada 2009/2010 se puede concluir que el visitante con mayores chances de gastar en Comidas y Bebidas es un miembro de la tripulación residente en Estados Unidos. Este resultado está en línea con el hecho de que los pasajeros de cruceros tienen sus comidas incluidas en su tarifa, por lo que retorna al barco para almorzar, mientras que los miembros de la tripulación tienen que comprarse su almuerzo y generalmente desembarcan para encontrar algún lugar donde poder hacerlo. En las cercanías de los puertos de Montevideo y Punta del Este hay bares y restaurantes cuyos clientes principales son miembros de la tripulación de los cruceros y otro tipo de barcos. Además, el tamaño del grupo que acompaña al turista en su viaje tiene un impacto positivo en la probabilidad de gasto en esta categoría, al igual que una vista a la ciudad de Colonia. El primer resultado puede indicar que cuando la gente viaja en grupo es más proclive a sentarse y disfrutar del almuerzo, y por lo tanto tiene mayores chances de gasto en esta categoría. El segundo resultado comentado previamente sugiere que la alta cocina en Colonia atrae más pasajeros de cruceros a gastar dinero en esta categoría que en Montevideo o Punta del Este. El turista con menores chances de gastar algo en Comidas y Bebidas es una mujer entre 30 y 65 años, cuyo status ocupacional es gerente, empleada o jubilada.

Tabla 5: Gasto en Comidas y Bebidas

+ La variable dependiente es una dummy que toma el valor 1 si el visitante tuvo un gasto positivo en Comidas y Bebidas. ++ La variable dependiente es el logaritmo del gasto del visitante en Comidas y Bebidas, en dólares americanos. Errores estándar entre paréntesis. Significativo al 10% *, 5% **, 1% ***.
Fuente: Elaboración propia

 

El cuestionario realizado a los turistas arribados en la temporada 2008/2009 contenía menos preguntas que el entregado en la temporada 2009/2010, dos de ellas de importancia para analizar los determinantes del gasto del turista: su satisfacción con el nivel general de precios y su ocupación. En el modelo Logit de la temporada 2008/2009 el hecho de que el turista sea residente en Argentina disminuye sus probabilidades de gasto, lo que no sucede con el modelo estimado para la temporada 2009/2010. Esto probablemente se deba a que la variable de residencia en Argentina está captando variables inobservables, como la ocupación del turista, que al estimar el modelo con los datos de la temporada 2009/2010 se puede controlar, por lo que en este último caso la variable pierde significación. La variable de visitas previas, en el modelo estimado con los datos de la temporada 2008/2009, tiene coeficiente positivo, indicando que a mayor número de visitas previas mayores posibilidades de gasto en la categoría. Esto es contra-intuitivo y no va en línea con la evidencia empírica anterior. Esta variable parece ser significativa debido a que en el modelo estimado con los datos de la temporada 2008/2009 no se puede controlar por aspectos del turista que sí se puede hacerlo en el modelo estimado con los datos de la temporada 2009/2010.

Observando la significancia estadística de los coeficientes del modelo Tobit estimado con datos de la temporada 2009/2010 se puede concluir que las mismas características que aumentan o disminuyen las chances de gastar algo, son las que aumentan o disminuyen el monto de gasto en la categoría. Esto es importante ya que muestra robustez en los resultados. Tanto en el modelo Logit como Tobit la variable precios tiene un impacto positivo, lo que puede parecer un resultado peculiar. Vale destacar que esta variable no depende del precio de algún producto o servicio;  es sólo una variable dummy representando gusto o disgusto del visitante con el nivel general de precios en Uruguay, no con una categoría de gasto en particular.

Gasto en tour

Observando los resultados de la regresión del modelo Logit estimado con datos de la temporada 2009/2010 en la Tabla 6, se puede apreciar que los pasajeros de cruceros que visitan Montevideo y Punta del Este tienen más chances de contratar servicios de Tour que los que visitan Colonia. Un resultado similar ha sido encontrado en un estudio del turismo en Cartagena de Indias, Colombia (Brida et al, 2011d). Esto puede ser causado por el hecho de que Colonia es una pequeña ciudad que se la puede conocer caminando o alquilando carros de golf. Como era de esperarse, el visitante con menos chances de gastar en Tour es un miembro de la tripulación, y el número de visitas previas tiene un impacto negativo en la probabilidad de gasto en esta categoría. Además, los residentes en Brasil son menos proclives a gastar en un Tour. Si se observan los resultados del modelo Logit estimado con datos de la temporada 2008/2009 se puede apreciar que si el turista es residente en Estados Unidos tiene más chances de gastar en esta categoría.

Tabla 6: Gasto en Tour

+ La variable dependiente es una dummy que toma el valor 1 si el visitante tuvo un gasto positivo en Tour. ++ La variable dependiente es el logaritmo del gasto del visitante en Tour, en dólares americanos. Errores estándar entre paréntesis. Significativo al 10% *, 5% **, 1% ***.
Fuente: Elaboración propia

Comparando los resultados que se presentan en la Tabla 6, de los modelos Tobit y Logit estimados con datos de la temporada 2009/2010, se puede ver que los coeficientes significativos son los mismos y tienen el mismo signo en ambos modelos. Por tanto, las mismas características del visitante que aumentan o disminuyen las chances de gastar algo, son las mismas que hacen aumentar o disminuir el monto de gasto en la categoría

Gasto en transporte

Observando al modelo Logit estimado con datos de la temporada 2009/2010 en la Tabla 7 se puede concluir que los visitantes con mayores probabilidades de gastar algo en Transporte son aquellos menores de 30, que viajan en grupos grandes y desembarcaron en Uruguay en el Puerto de Montevideo. Se encuentra que los residentes en Estados Unidos son menos proclives a gastar en esta categoría.

Tabla 7: Gasto en Transporte

+ La variable dependiente es una dummy que toma el valor 1 si el visitante tuvo un gasto positivo en Transporte. ++ La variable dependiente es el logaritmo del gasto del visitante en Transporte, en dólares americanos. Errores estándar entre paréntesis. Significativo al 10% *, 5% **, 1% ***.
Fuente: Elaboración propia

En línea con el modelo Logit, en el modelo Tobit en la Tabla 7 se encuentra que el tipo de visitante que gasta más en Transporte es una persona que no reside en Estados Unidos, viaja en un grupo grande y desembarca en Uruguay en el Puerto de Montevideo.

Para la temporada 2008/2009, ni en el modelo Logit ni en el Tobit se encuentran variables significativas que no sean la constante. Es probable que esto se deba al escaso número de visitantes que en la temporada 2008/2009 declaró realizar un gasto en esta categoría: solamente 47.

Gasto en Shopping

Observando al modelo Logit en la Tabla 8 se puede apreciar que los miembros de la tripulación y las personas disgustadas por los precios son los menos proclives a tener un gasto positivo en esta categoría.

Tabla 8: Gasto en Shopping

+ La variable dependiente es una dummy que toma el valor 1 si el visitante tuvo un gasto positivo en Shopping. ++ La variable dependiente es el logaritmo del gasto del visitante en Shopping, en dólares americanos. Errores estándar entre paréntesis. Significativo al 10% *, 5% **, 1% ***.
Fuente: Elaboración propia

Observando los coeficientes significantes del modelo Tobit estimado con datos de la temporada 2008/2009 en la Tabla 8 se aprecia que los visitantes con menores gastos en Shopping son los residentes en Argentina y los miembros de tripulación a los que les disgustan los precios. Los visitantes con mayores gastos son los que visitan Montevideo. 

Gasto total

En la Tabla 9 se presentan los resultados de la regresión de los modelos Logit y Tobit para analizar el gasto total realizado por cada visitante.

Tabla 9: Gasto Total

+ La variable dependiente es una dummy que toma el valor 1 si el visitante tuvo un gasto positivo en algunas de las categorías de gasto. ++ La variable dependiente es el logaritmo del gasto del visitante, en dólares americanos. Errores estándar entre paréntesis. Significativo al 10% *, 5% **, 1% ***.
Fuente: Elaboración propia

El modelo Logit estimado con datos de la temporada 2009/2010 sugiere que el visitante con mayores chances de gastar algo es un miembro de la tripulación, un profesional o un empleado. El tamaño del grupo con el que el visitante viaja y visitar Punta del Este son características del turista que aumentan sus chances de gastar algo.

Los resultados del modelo Tobit estimado con datos de la temporada 2009/2010 permiten concluir que el perfil de visitante que tiende a gastar más es un hombre que no reside en Argentina y cuyo status ocupacional es profesional.

Variables independientes

Hasta ahora se han analizado los resultados de las regresiones de cada modelo. En la Tabla 10 se analizan los mismos modelos pero de una manera levemente diferente.

Listadas en las columnas de la Tabla 10 están las variables independientes usadas en los modelos Logit y Tobit estimados con los datos de la temporada 2009/2010. Cada fila de la Tabla 10 corresponde a uno de esos modelos. En cada celda de la Tabla 10 es presentado el signo del coeficiente estadísticamente significativo del correspondiente modelo y variable independiente. Si el coeficiente no es estadísticamente significativo la celda está vacía.

Tabla 10: Significación de las variables (Datos de Temporada 2009/2010).

Fuente: Elaboración propia

La Tabla 10 es una manera apropiada de visualizar la importancia de cada una de las características del turista. De la lectura de la Tabla 10 se puede concluir que el tamaño del grupo con el que el visitante viaja es un determinante crucial de sus decisiones de gasto. Las visitas que el turista hizo a las diferentes ciudades dentro del país también es un determinante importante del gasto, como se refleja en los coeficientes positivos de Montevideo, Punta del Este y Colonia.  Sin embargo, las visitas previas que un visitante haya hecho a Uruguay tienen un impacto negativo en sus decisiones de gasto.

CONCLUSIONES

Este estudio considera los gastos de los pasajeros de cruceros en Uruguay como una variable clave en el análisis económico de costos y beneficios asociados con la industria de cruceros. La importancia de detectar variables afectando el gasto es importante para mejorar el impacto en la economía uruguaya. Lo último puede ser hecho diseñando políticas para promover las variables positivas y desincentivando el aspecto negativo. El resultado de este ejercicio empírico permite la estimación del gasto promedio para un pasajero de cruceros típico que arriba a Uruguay y hace posible proyectar los cambios en el gasto en turismo cuando cualquiera de las características significantes cambia, así como ayuda a comprender la probabilidad de gasto en diferentes categorías dependiendo de un conjunto de variables socio demográficas. 

En este sentido, se encuentra que los miembros de la tripulación son más proclives a gastar en la categoría Comidas y Bebidas, porque los pasajeros de cruceros tienen sus comidas incluidas en sus tarifas. Desde un punto de vista de políticas públicas, una solución a esto sería que los restaurantes locales hicieran acuerdos con las compañías de cruceros u ofrecieran degustaciones gratis de cocina tradicional uruguaya, de manera que los visitantes no tuvieran que retornar al barco para almorzar. En esta categoría, personas viajando con grupos más grandes gastan más que personas que viajan solas o en pareja.

En la categoría de gasto en Tour se encuentra que personas que visitan Punta del Este y Montevideo son más proclives a contratar servicios de Tour, mientras que los brasileños son los menos proclives a gastar dinero en esta categoría. Con respecto al gasto en Transporte, se establece que las personas con menos de 30 años que desembarcan en Montevideo tienen una mayor probabilidad de tener un gasto positivo, mientras que los estadounidenses tienen una menor probabilidad de gasto. En la categoría de gasto en Shopping, se ve que el disgusto por el nivel de precios reduce la probabilidad y el promedio del gasto, y que los argentinos presentan un menor nivel de gasto que los pasajeros de otras nacionalidades. Esto es causado principalmente por la tendencia de los últimos 3 años de apreciación del peso uruguayo con respecto a la moneda argentina en el mercado de moneda doméstica.

En términos generales, se encuentra que el turismo de cruceros en Uruguay es un sector dinámico de la industria del turismo y debido a su creciente importancia debiera ser el foco de más estudios para mejorar las decisiones gerenciales y de políticas públicas asociadas a este sector. En base a estos resultados algunos pasos hacia una mejor explotación del turismo de cruceros en Uruguay pueden ser sugeridos. Dado que el tamaño del grupo con el que el visitante viaja es una variable poderosa explicando el comportamiento del gasto individual, los empresarios y los encargados de políticas públicas deberían promocionar el Uruguay como un destino con instalaciones apropiadas para las actividades en grupo, como entretenimiento y eventos culturales. En la misma línea, el sector de turismo de cruceros debería promocionar  Uruguay como destino en vez de un puerto de Uruguay en particular.

Las variables de ciudades en estas estimaciones tienen un poder de explicación significativo del comportamiento del gasto en turismo. Esto sugiere que sería beneficioso para la economía uruguaya que una porción significante de los turistas que desembarcan visitara más de una ciudad. Un resultado similar ha sido encontrado en un estudio del turismo en Cartagena de Indias, Colombia (Brida et al, 2011d), donde se concluye que el tiempo que el visitante pasa en tierra es crucial para el comportamiento del gasto. Otros resultados que pueden ser comparados con Brida et al. (2011d) es que es posible caracterizar el gasto de sus características de acuerdo a su nacionalidad y profesión o nivel educativo.

Hay que mencionar que se cree que el crucero de turismo en Punta del Este crecería si un puerto para barcos de cruceros fuera construido, pero un estudio formal de éste requiere un análisis costo-beneficio que está más allá del alcance de este trabajo.

Investigaciones futuras podrían incluir la aplicación de técnicas de este estudio a otros períodos de tiempo en el mismo destino y/o a otros destinos de cruceros incluidos en la misma ruta de cruceros de Montevideo y Punta del Este, de manera que los resultados pudieran ser comparados. También, sería interesante incluir otras variables importantes en el cuestionario como nivel educativo del pasajero, nivel de ingresos y tiempo gastado fuera del crucero. Este estudio demuestra la ventaja de usar dos técnicas diferentes. En el futuro, esta investigación podría ser extendida mediante la comparación de otras técnicas estadísticas como el modelo de Heckman o algún enfoque semi-paramétrico. Finalmente, otra importante línea de investigación para el futuro puede incluir comparaciones de características de gasto de cruceristas y turistas de tierra.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

1. Andriotis, K. & Agiomirgianakis, G. (2010) "Cruise visitors' experience in a Mediterranean port of call". International Journal of Tourism Research 12(4): 390-404         [ Links ]

2. Archer, B. (1995) "The impact of international tourism on the economy of Bermuda". Journal of Travel Research 34(2): 27-30        [ Links ]

3. Ben-Akiva, M. & Lerman S. (1993) "Discrete choice analysis: theory and application to travel demand." The MIT Press, Cambridge         [ Links ]

4. Braun, B. M.; Dander, J. A. & White, K. R. (2002) "The impact of the cruise industry on a region's economy: a case study of Port Canaveral, Florida". Tourism Economics 8(3): 281-288        [ Links ]

5. Bresson, G. & Logossah, K. (2011) "Crowding-out effects of cruise tourism on stay-over tourism within the Caribbean. A non parametric panel data evidence". Tourism Economics 17(1): 127-158        [ Links ]

6. Brida, J. G.; Riaño, E. & Zapata Aguirre, S. (2011a) "Residents' attitudes and perception towards cruise tourism development: a case study of Cartagena de Indias (Colombia)". Tourism and Hospitality Research 11(3): 187 - 202        [ Links ]

7. Brida, J. G.; Pulina, M.; Riaño, E. & Zapata Aguirre, S. (2011b) "Cruise passenger's experience embarking in a Caribbean Homeport". Ocean & Coastal Management 55: 135-145 DOI: 10.1016/j.ocecoaman.2011.10.003        [ Links ]

8. Brida, J. G.; Pulina, M.; Riaño, E. & Zapata Aguirre, S. (2011c) "A market segmentation analysis of cruise passengers visiting the port of Cartagena de Indias". Tourism Geographies 18(2): 431-447        [ Links ]

9. Brida, J. G.; Bukstein, D.; Garrido, N. & Tealde, E. (2011d) "Cruise passengers' expenditure in the Caribbean port of call of Cartagena de Indias: A Cross-Section data analysis". Tourism Economics 18(2): 425-434        [ Links ]

10. Brida, J. G. & Risso, W. A. (2010) "Cruise passenger expenditure analysis and probability of repeat visit to Costa Rica: a Cross-Section data analysis". Tourism Analysis 15(4): 425-434        [ Links ]

11. Brida, J. G. & Zapata Aguirre, S. (2010) "Economic impacts of cruise tourism: the case of Costa Rica".  Anatolia, an International Journal of Tourism and Hospitality Research 21(2): 322-338        [ Links ]

12. CLIA (2010) "Cruise Lines International Association - CLIA Cruise Market Overview: Executive summary". Available at http://clia-facts-cdn-remembers.s3.amazo-naws.com/785dfa9a2c5360c08856c30b0e46e705.pdf, ingresado en 5 de Noviembre de  2011        [ Links ]

13. Cessford G. R. & Dingwall P. R. (1994) "Tourism on New Zealand's sub-Antarctic islands". Annals of Tourism Research 21(2): 318-332        [ Links ]

14. Chase, G. L. & McKee, D. L. (2003) "The economic impact of cruise tourism on Jamaica". Journal of Tourism Studies 14(2): 16-22        [ Links ]

15. Diedrich, A. (2010) "Cruise ship tourism in Belize: The implications of developing cruise ship tourism in an ecotourism destination". Ocean & Coastal Management 53(5-6): 234-244         [ Links ]

16. Douglas, N. & Douglas, N. (2004) "Cruise ship passenger spending patterns in Pacific island ports". International Journal of Tourism Research 6(4): 251-261        [ Links ]

17. Duman T. & Mattila, A. S. (2005) "The role of affective factors on perceived cruise vacation value." Tourism Management 26(3): 311-323        [ Links ]

18. Dwyer, L. & Forsyth, P. (1996) "Economic impacts of cruise tourism in Australia". Journal of Tourism Studies 7(2): 36-43        [ Links ]

19. Dwyer, L. & Forsyth, P. (1998) "Economic significance of cruise tourism". Annals of Tourism Research 25(2): 393-415        [ Links ]

20. Dwyer, L.; Douglas N. & Livaic, Z. (2004) "Estimating the economic contribution of a cruise ship visit". Tourism in marine environments 1(1): 5-16         [ Links ]

21. Gabe, T.; Lynch, C. & McConnon, J. (2006) "Likelihood of cruise ship passenger return to a visited port: the case of Bar Harbor, Maine". Journal of Travel Research 44: 281-287        [ Links ]

22. Gibson, P. & Bentley, M. (2006) "A study of impacts-cruise tourism and the South West of England". Journal of Travel & Tourism Marketing 20(3/4): 63-77        [ Links ]

23. Hall, J. A. & Braithwaite, R. (1990) "Caribbean cruise tourism: a business of transnational partnerships". Tourism Management 11(4): 339-47        [ Links ]

24. Henthorne, T. L. (2000) "An analysis of expenditures by cruise ship passengers in Jamaica". Journal of Travel Research 38(3): 246-250        [ Links ]

25. Johnson, D. (2006) "Providing ecotourism excursions for cruise passengers". Journal of Sustainable Tourism 14(1): 43-54        [ Links ]

26. Kester, J. G. C. (2003) "Cruise tourism". Tourism Economics 9(3): 337-350        [ Links ]

27. Kim, S.; Prideaux, B. & Chon, K. (2010) "A comparison of results of three statistical methods to understand the determinants of festival participants' expenditures".  International Journal of Hospitality Management 29(2): 297-307        [ Links ]

28. Lekakou, M. B.; Pallis, A. & Vaggelas, G. (2009) "Which homeport in Europe: the cruise industry's selection criteria". TOURISMOS 4(4): 215-240        [ Links ]

29. Lois, P.; Wang, J.; Wall, A. & Ruxton, T. (2001) "Fundamental considerations of competition at sea and the application of cost-benefit analysis". Tourism Today 1: 89-102         [ Links ]

30. Marti, B. (1992) "Passenger perceptions of cruise itineraries". Marine Policy 24(4): 360-370        [ Links ]

31. MINTUR (2010) "Anuario estadístico de turismo de cruceros". Disponible en www.turismo.gub.uy. Ingresado en 5 de febrero de 2012        [ Links ]

32. Miriela, C. G. L. & Lennie, P. (2010) "Cruise tourists returning to Curaçao for a land-based vacation: A logit model". Working Paper Nº 10/1, Research Department of the Central Bank of the Netherlands Antilles, Bank of the Netherlands Antilles, Willemstad        [ Links ]

33. Morrison, A. M.; Yang, C. H.; O Leary, J. T. & Nadkarni, N. (2003) "Comparative profiles of travellers on cruises and land-based resort vacations". Journal of Tourism Studies 14(1): 99-111        [ Links ]

34. Moscardo, G.; Morrison, A.; Cai, L.; Nadkarni, N. & Leary, O. (1996) "Tourist perspectives on cruising: multidimensional scaling analyses of cruising and other holiday types". Journal of Tourism Studies 7(2): 54-63        [ Links ]

35. Petrick, J. F. & Sirakaya, E. (2004) "Segmenting cruisers by loyalty". Annals of Tourism Research 31(2): 472-475        [ Links ]

36. Petrick, J. F. (2005) "Segmenting cruise passengers with price sensitivity". Tourism Management 26: 753-762        [ Links ]

37. Polydoropolou, A. & Litinas, N. (2007) "Demand models for Greek passenger shipping". Research in Transportation Economics 21: 297-322        [ Links ]

38. Qu, H. & Ping, E.W.Y. (1999) "A service performance model of Hong Kong cruise travelers' motivation factors and satisfaction". Tourism Management 20(2): 237-244        [ Links ]

39. Risso, W. (2011) "Análisis del gasto de los cruceristas en Uruguay 2008-2010". Aceptado para su publicación en Cuadernos de Turismo         [ Links ]

40. Seidl, A.; Guillano, F. & Pratt, L. (2007) "Cruising for colones: cruise tourism economics in Costa Rica". Tourism Economics 13(1): 67-85        [ Links ]

41. Seidl, A.; Guillano, F. & Pratt, L. (2006) "Cruise tourism and community economic development in Central America and the Caribbean: The case of Costa Rica". Pasos 4(2): 213-224        [ Links ]

42. Silvestre, A.; Santos, C. M. & Ramalho, C. (2008) "Satisfaction and behavioral intentions of cruise passengers visiting the Azores". Tourism Economics 14(1): 169-184        [ Links ]

43. Teye, V. B. & Leclerc, D. (1998) "Product and service delivery satisfaction among North American cruise passengers." Tourism Management 19(2): 153-160        [ Links ]

44. Thurau, B.; Carver, A.; Mangun, J.; Basman, C. & Bauer, G. (2007) "A market segmentation analysis of cruise ship tourists visiting the Panama Canal watershed: opportunities for ecotourism development". Journal of Ecotourism 6(1): 1-18        [ Links ]

45. Tobin, J. (1958) "Estimation of relationships for limited dependent variables". Econometrica 26: 24-36        [ Links ]

46. Vina, L. D. L. & Ford, J. (1998) "Economic impact of proposed cruise ship business". Annals of Tourism Research 25(4): 205-208         [ Links ]

47. Wilkinson, P. (1999) "Caribbean cruise tourism: delusion or illusion?" Tourism Geographies 3:261-282        [ Links ]

48. WTO (2008) "Cruise tourism- current situation and trends". World Tourism Organization, Madrid        [ Links ]

Recibido el 26 de marzo de 2012
Correcciones recibidas el 27 de abril de 2012
Aceptado el 01 de mayo de 2012
Arbitrado anónimamente

Creative Commons License All the contents of this journal, except where otherwise noted, is licensed under a Creative Commons Attribution License