Seminario de investigación en turismo

El jueves 2 de setiembre a las 10:15 tendrá lugar en modalidad virtual el Seminario de investigación en turismo. Convoca el Grupo de investigación en Administración y Economía del Turismo (GAET). 

Es necesario inscribirse en este enlace.

Ponente

Verónica Segarra

Institución
Universidad de Murcia, España - Universidad de la República, Uruguay

Nombre del trabajo
The tourism-led growth hypothesis: an alternative view

Resumen

Este estudio analiza la causalidad entre el PIB y el turismo. Para ello, se utilizan datos del Banco Mundial, para 144 países en el período 1995-2018. Para analizar la causalidad en datos del panel, una de las pruebas más utilizadas es el test de Dumitrescu y Hurlin y uno de los mayores inconvenientes de esta prueba es que el rechazo de la hipótesis nula de no causalidad no proporciona ninguna orientación con respecto al número o la identidad de los países particulares para los que se rechaza la no causalidad. Esto lleva a que si la muestra es muy heterogénea, se puede encontrar evidencia de causalidad, cuando en realidad son solo unos pocos países los que verifican la relación. Así, la presencia de gran heterogeneidad en la muestra puede dar lugar a una mala interpretación de los resultados obtenidos. Para superar esta desventaja de las pruebas para los datos del panel, muchos estudios realizan divisiones ad-hoc de la muestra, utilizando criterios geográfico s (por continentes) o por ingresos (países ricos y pobres), etc. Teniendo en cuenta esta limitación, este estudio realiza un análisis de clúster, para dividir la muestra utilizando un criterio más objetivo. Mediante el análisis de series temporales simbólicas, se pasa de series bidimensionales de turismo y PIB a series simbólicas unidimensionales, a partir de las cuales se define la distancia entre las series y se realiza el posterior análisis de clúster que permite obtener grupos de países ''homogéneos''. Finalmente, se estudia la causalidad, encontrando que para toda la muestra se verifica la TLGH, pero si se analiza por separado cada uno de los grupos obtenidos, los resultados difieren.

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