Por Juan Luis Jiménez, Ubay Pérez-Granja y Jorge Valido
Como explicamos en el post de ayer, los residentes en Canarias, Baleares y las ciudades autónomas de Ceuta y Melilla recibimos un descuento en el precio final de los billetes aéreos y marítimos del 75%, desde julio de 2018 (y desde 2017 para los desplazamientos interinsulares). Ese cambio exógeno (es una decisión política) afectó a los precios de los billetes aéreos, incrementándolos, como demostró empíricamente AiRef (2020), siendo este efecto ampliamente estudiado en la literatura (véase por ejemplo aquí, aquí, aquí, aquí, aquí, aquí o aquí).
Hay que tener en cuenta los efectos directos que sobre los turistas recibidos (que son no residentes) tiene este aumento de precio en los territorios afectados: de una parte, afectará a la decisión de viajar; y, de otra, la renta disponible será menor y, por tanto, gastarán menos en destino. El artículo ayer resumido encontraba que esto último sucedía solo en el caso de Canarias, con pérdidas de gasto turístico en destino por parte de los visitantes nacionales que alcanzaban el 12%.
No obstante, el aumento del descuento también tiene un efecto que, hasta el momento, no había sido valorado: los residentes en dichos territorios disponemos de más dinero para (entre otras cosas) gastarlo en viajes, dado que el precio final que pagamos (subsidiado) es más bajo que con el descuento del 50%.
En un trabajo reciente, analizamos cómo este cambio afecta a las decisiones de viajar por parte de estos turistas residentes en los dos archipiélagos.
Datos y estrategia empírica
Al igual que en el post de ayer, partimos de la Encuesta de Turismo de Residentes (FAMILITUR, INE), que realiza entrevistas mensuales acerca del número de viajes que realiza, así como las características de estos y de dicha población (edad, renta, género, etc.). Los datos comienzan en febrero de 2015 (primer dato disponible) y diciembre de 2019 (para evitar contaminación por la Covid-19). Para el estudio se incluyen en la muestra a residentes en España que hayan viajado en avión dentro del país. Para este estudio, nos centramos en los viajes de los residentes canarios y baleares desde y hacia la Península Ibérica. Los viajes interinsulares se han obviado por dos motivos: por un lado, la falta de grupo de control; y, por otro, la baja representatividad dentro de la muestra.
El objetivo del análisis es evaluar si los residentes de ambos archipiélagos han reaccionado a la bajada de precios de los billetes de avión cambiando su patrón de gasto o el tiempo que pasan en el destino cuando viajan a la Península. Para poder hablar en términos de causalidad tomamos los viajes dentro de la Península como grupo de control, y estimamos un modelo de diferencias en diferencias (difference-in-difference) usando Mínimos Cuadrados Ordinarios y Regresión Cuantílica para analizar el gasto, y modelos de supervivencia para la longitud de estancia.
Resultados
Realizamos varias estimaciones de un mismo modelo, donde las variables a explicar son el gasto turístico en el destino por persona y día (ED) y las pernoctaciones (Overnights). Los diferentes modelos se muestran en la tabla siguiente, donde las variables de interés son los coeficientes DiD (Difference In Difference) de Canarias y Baleares.
Nuestros resultados muestran que el efecto del subsidio fue heterogéneo en función de la región de origen los turistas residentes. Para el turista canario que visita la península no se observaron cambios en su gasto turístico diario, pero su estancia media se redujo entre un 12,38%-15,57% según el modelo (*). En el caso de los turistas baleares, el gasto en destino sí se vio modificado, al incrementarse entre un 7,5% y un 11,2%, y la longitud de la estancia se redujo también, en este caso entorno al 10%.
Estos resultados, en el que los canarios gastan menos tras la bajada de precio (mismo gasto por turista y día, pero durante menos tiempo), pero los turistas baleares gastan más y están menos tiempo en destino, podría explicarse por cambios derivados de la frecuencia de viaje, es decir, que haya cambiado el número de viajes de residentes insulares a la península. Dado que la encuesta de FAMILITUR no permite analizar la frecuencia de viaje, y que las peticiones de datos anonimizados no son de acceso público, usamos como proxy datos de turistas alojados en alojamientos de mercado. Hay que tener en cuenta que los turistas hospedados en alojamientos P2P (e.g. AirBnB) no son contemplados hoy en día por los institutos estadísticos nacionales.
Con estos datos, usamos un modelo de series de tiempo estructurales donde, a través de una intervención en niveles, podemos medir si a partir del cambio en el subsidio el número de turistas residentes en los archipiélagos viajando a la península ha aumentado. Los resultados de este modelo muestran que el número de turistas canarios hospedado en alojamientos de mercado ha aumentado un 8,6%, mientras que no se evidencian cambios significativos para los turistas baleares en este tipo de alojamientos.
Conclusiones
Evaluar una política pública conlleva conocer todos los efectos que se producen derivados de su aplicación, de tal manera que sea evaluada por estos y no solo por sus intenciones. Una vez se conozcan dichos efectos, podremos determinar si efectivamente se mejora el bienestar de la sociedad en su conjunto de acuerdo con las preferencias sociales que existan, o incluso efectos en determinados territorios. En estas 2 entradas (la de ayer y la de hoy), intentamos medir el impacto en el turismo de la política de subvención al transporte aéreo para residentes. En la entrada de ayer, vemos que el aumento del subsidio por residente tuvo un impacto negativo sobre el turismo peninsular en Canarias (en un territorio donde el turismo es de suma importancia para su economía). Además, en esta entrada mostramos que también afectan al comportamiento como turistas de los residentes de dichos archipiélagos. Sin embargo, los efectos no son homogéneos.
Reiteramos la necesidad y la utilidad de disponer de base de datos para que la evaluación de políticas y medición de sus diferentes impactos puedan ser realizadas correctamente. En nuestro caso, con los datos actuales, se hace imposible saber si los cambios en el número de viajes son un efecto puro de frecuencia (turistas que viajan ahora más veces que antes) o simplemente nuevos turistas atraídos por el menor coste del transporte.
(*) Nótese que el coeficiente de las dos últimas columnas no puede interpretarse de manera directa y debe aplicarse la transformación (
