Análisis del crecimiento económico en función del turismo en Chile, periodo 2000-2018

Resumen

El turismo en Chile representa un aporte directo de 3,3% al PIB, y un 7% al empleo, aportando cada vez más a la economía en los últimos años. En la presente investigación se implementará la metodología de Regresión Lineal Múltiple con Mínimos Cuadrados Ordinarios, con el objetivo de determinar cuantitativamente la influencia de turismo en el crecimiento económico de Chile en el periodo de 2000-2018, para ello se realizó un análisis de la relación entre las variables Producto Interno Bruto (PIB), Gastos de Turismo Internacional (GTI) y Recibos de Turismo Internacional (RTI), con datos del Banco Mundial. Los resultados evidencian una significancia de las variables con un coeficiente de determinación R2 ajustado de 56,3%, demostrando que un aumento de 1% en los gastos de turismo, generan un incremento de 1,920% en el PIB por lo cual existe una relación directamente proporcional, por el contrario, un aumento en los recibos de turismo de 1% ocasiona una disminución de 2,482% en el PIB por su relación inversamente proporcional. Asimismo, el modelo presenta una autocorrelación positiva, una heterocedasticidad moderada, normalidad en los datos y no presenta problemas de multicolinealidad, estableciendo que el turismo afecta, pero no significativamente el crecimiento económico de Chile.

Palabras clave: Turismo, crecimiento económico, gastos de turismo internacional, recibos de turismo internacional.

Resumen

The purpose of this study is to develop a new method that
allows calculating the characteristics of tourist paths, favoring
the understanding of visitor behavior. Changes and
complexities are considered between a first phase of quasi-
random "search" of attractions and tourist sites to visit,
and a second phase of direct access to places of interest
in the territory. This method is based on the notion of entropy
curve, where a low value corresponds to a direct and
rapid access to the preselected or recently defined sites,
and a high value corresponds to an almost random search
for tourist sites showing a more erratic behavior of the
tourist. The location in space and time of the high entropy
parts of the tourist trajectory would allow making better
decisions related to the management of tourism in a given
territory.

Keywords: Trajectories, tourist behaviors, entropy curve,
tourism management, decisions.