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

Abstract

El turismo en Chile representa un aporte directo de 3,3% al PIB, y un 7% al empleo, aportando cada vez mas a la economia en los ultimos anos. En la presente investigacion se implementara la metodologia de Regresion Lineal Multiple con Minimos Cuadrados Ordinarios, con el objetivo de determinar cuantitativamente la influencia de turismo en el crecimiento economico de Chile en el periodo de 2000-2018, para ello se realizo un analisis de la relacion 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 determinacion 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 relacion directamente proporcional, por el contrario, un aumento en los recibos de turismo de 1% ocasiona una disminucion de 2,482% en el PIB por su relacion inversamente proporcional. Asimismo, el modelo presenta una autocorrelacion positiva, una heterocedasticidad moderada, normalidad en los datos y no presenta problemas de multicolinealidad, estableciendo que el turismo afecta, pero no significativamente el crecimiento economico de Chile. Palabras clave: Turismo, crecimiento economico, gastos\xa0de 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.