TÍTULO DE LA COMUNICACIÓN: Un análisis sobre la Concentración Espacial en el Turismo Valenciano AUTOR 1: Lluís Miret Pastor Email: [email protected] AUTOR 2: María del Val Segarra Oña Email: [email protected] AUTOR 3: José Luis Hervás Oliver Email:[email protected] DEPARTAMENTO: Organización y Dirección de Empresas UNIVERSIDAD: Universidad Politécnica de Valencia ÁREA TEMÁTICA: Turismo RESUMEN: (máximo 300 palabras) El estudio de la concentración geográfica y el papel del territorio en la localización industrial ha sido un tema recurrente dentro de la literatura económica de la última década. Los sectores industriales presentan unos niveles de concentración superiores a los sectores de servicios, lo que lleva a buena parte de la academia a estudiar las externalidades como un fenómeno exclusivamente industrial. Las economías de aglomeración en el sector servicios no han sido objeto de estudio específico, aunque trabajos recientes muestran que los servicios tienen sus propias estrategias de localización y el estudio de las aglomeraciones en el sector servicios está ganando importancia. 1 El turismo aparece como la principal industria del sector servicios, tanto por la generación de empleo como por los efectos que produce en el desarrollo de las regiones y los paises. El objetivo de este trabajo es identificar posibles clústers turísticos en un territorio a través de la aplicación de indicadores de especialización (Coeficiente de Localización Estándar) y cuantificar la importancia de las externalidades en la localización a través del índice de Maurel-Sedillot. Los resultados del análisis destacan la puesta en valor de la influencia de las externalidades en el ámbito turístico y permiten la elaboración de un mapa de los clústeres turísticos valencianos. PALABRAS CLAVE: turismo, clúster turístico, externalidades, concentración. 1-Introducción El turismo en general y la hostelería en particular está afrontando una época de grandes cambios, lo que se manifiesta en un entorno muy cambiante y en una competencia muy agresiva (Poon, 1993). El papel del territorio en este contexto merece ser analizado con detalle, puesto que las externalidades generadas por la aglomeración de empresas turísticas pueden ser una importante fuente de competitividad. El estudio de la concentración geográfica y el papel del territorio en la localización industrial ha sido un tema recurrente dentro de la literatura económica de la última década. La evidencia parece mostrar que los sectores industriales presentan unos niveles de concentración muy superiores a los sectores de servicios, lo que lleva a buena parte de la literatura a estudiar las externalidades como un fenómeno exclusivo de la industria. Es evidente que las economías de aglomeración en el sector servicios no han estado especialmente estudiadas (Guimaraes, Figuereido y Woodward, 2000). En cambio, trabajos recientes muestran que los servicios tienen sus propias estrategias de 2 localización y el estudio de las aglomeraciones en el sector servicios está ganando importancia (Tickell, 2002). El turismo aparece como la principal industria del sector servicios, tanto por la generación de empleo como por los efectos que produce en el desarrollo de las regiones y los paises (Holjevac, 2003). La simple observación sirve para percatarnos que la industria hotelera presenta una concentración espacial considerable. Este fenómeno necesita ser estudiado con más detalle y, de hecho, está siendo analizado desde diferentes perspectivas. Existen referencias a los clústers turísticos ya en la misma obra de Porter (1998) y este concepto ha sido objeto de diferentes trabajos como el de Nedlac (1999), Van der Berg et al (2001) o Nordin (2003). Desde una perspectiva similar, la escuela de los Distritos Industriales ha ampliado recientemente su campo de estudio a otros ámbitos como la cultura o el turismo, destacando los trabajos de Lazzeretti (2003-04) o Satagata (2000). Desde el punto de vista del management, el tema de la localización en el turismo también está adquiriendo una importancia creciente. Diferentes autores como Chun y Kalpis (2001, 2004), Baum y Haveman (1997) o Urtasun y Gutiérrez (2006) han estudiado la dicotomía entre las ventajas que otorga la diferenciación y las que otorga la aglomeración. En todo caso, la decisión de localizar el producto turístico es una de las decisiones claves del management turístico, ya que es un sector con una demanda y una competencia muy segmentada y donde los costes de recolocación son especialmente elevados. Como afirman Capone y Boix (2008), la industria hotelera se concentra en el espacio formando auténticos sistemas productivos locales cuyo crecimiento no se basa simplemente en la existencia de unas características naturales, sino en la presencia de 3 economías de localización causadas por la presencia de una serie de actividades económicas directamente relacionadas con el producto turístico. El objetivo del trabajo será realizar un estudio cuantitativo sobre los niveles de concentración espacial de la industria turística. Para realizarlo planteamos un análisis a partir de dos acepciones diferentes pero complementarias del término concentración: la aglomeración y la especialización. En la línea de lo propuesto por (Brenner, 2006) nos planteamos como primera hipótesis que las economías de aglomeración juegan un papel activo en la localización de la industria turística, para verificarla será necesario cuantificar y valorar los niveles de aglomeración sectorial. Una vez analizada la aglomeración, habrá que comprobar si ésta se refleja en una localización concreta. La segunda hipótesis planteada es que las economías de aglomeración provocan la existencia de clusters turísticos. Analizaremos los niveles de especialización sectorial de diferentes territorios por si alguno de los analizados pudiera ser susceptible de albergar un clúster. Con la validación de estas dos hipótesis nos planteamos un doble objetivo: por una parte pretendemos determinar y cuantificar el papel de las economías de aglomeración en la industria turística; por otra parte, pretendemos localizar objetivamente la existencia de clusters turísticos en la Comunidad Valenciana. La concentración geográfica de los diferentes sectores ha sido estudiada tradicionalmente a través del índice de Gini, mientras que la especialización de los territorios se medía a través del Coeficiente de Localización. La aparición en los últimos años de indicadores de aglomeración como el de Ellison-Glaeser o el de Maurel-Sedillot permiten controlar la influencia del tamaño de las empresas en la localización y, por tanto, medir los niveles de aglomeración atribuibles a la existencia de economías 4 externas; por otra parte, indicadores cómo el Coeficiente de Localización Estándar aportan importantes novedades a la hora de identificar posibles aglomeraciones ya que permiten establecer puntos de corte objetivos, a partir de los cuales considerar un territorio cómo especializado en un sector. 2-Marco teórico Si las empresas tienden a localizarse de manera concentrada en un territorio, es porque algún beneficio obtienen de esta aglomeración. La economía clásica tenía en la localización uno de sus principales líneas de estudio. Weber (1909) realizó una de las primeras aproximaciones rigurosas al fenómeno de la localización industrial, señalando la proximidad a los recursos naturales como uno de los elementos claves. Hotelling (1929) realizó un modelo de competencia lineal que concluía con la premisa que la competencia conducía a la concentración de la actividad económica. En esta misma línea, Marshall (1890) estudio la concentración geográfica y definió las externalidades como las ventajas que las empresas obtienen de situarse unas cerca de otras. Estas ventajas venían provocadas por tres factores: la existencia de un mercado de trabajadores cualificados, la existencia de un conjunto de empresas subsidiarias y, por último, la existencia de un flujo de información entre las empresas. La idea que subyace en el concepto de externalidad es que el sistema productivo de un territorio va más allá de la suma de las producciones individuales de las empresas. En un territorio se producen economías externas a las empresas pero internas al espacio económico. Expresado de otra forma, existen rendimientos crecientes a escala a nivel agregado (en la industria) pero rendimientos constantes para cada empresa (a nivel individual). 5 Los supuestos de competencia imperfecta que conlleva la definición de externalidad dificultan, cuando no impiden, el tratamiento de este concepto por parte de la economía neoclásica. No será hasta los años noventa del pasado siglo cuando el concepto de externalidad vuelva al centro del debate académico. Krugman (1991) reclama “la atención de la economía sobre los estudios de localización y a recuperar el concepto de territorio que había sido menospreciado por la economía y apropiado por la geografía”. En este contexto, el concepto de externalidad de Marshall es recogido casi literalmente por gran parte de los autores actuales. Como ejemplo, O’Sullivan (2000) afirma que “las economías de localización son atribuibles a tres causas: las economías de escala en la producción de inputs, la existencia de un mercado de trabajo y los knowledge spillovers.” En la década de los noventa son numerosos los trabajos centrados en la tipología de las externalidades (Glaeser, 1992; Henderson 1995; Moomaw,1998). Aunque más recientemente, los esfuerzos parecen encaminados en determinar la importancia de las externalidades (Cohen y Paul, 2003) o en concretar su ámbito de influencia (Rosenthal y Strange, 2003; Viladecans, 2004). Ya con anterioridad a este renovado interés por las externalidades, Becattini (1979) había retomado el concepto marshalliano de industria localizada. Ahora bien, Becattini afirma que la unidad a la que Marshall hace referencia no es la industria tecnológicamente definida sino el distrito industrial, que posteriormente definiría como “una entidad socioterritorial caracterizada por la presencia activa tanto de una comunidad de personas como de un conjunto de empresas en una zona natural e históricamente determinada”, Becattini (1992). Esta definición va más allá de la proximidad geográfica y la especialización sectorial, ya que incluye características como el predominio de pequeñas empresas, una estrecha colaboración-competencia a 6 través de la innovación, un alto grado de confianza entre empleadores y empleados cualificados, así como una administración regional y municipal activa que refuerza la capacidad innovadora de la industria local. Brusco y Pava (1997). Todas estas características del Distrito Industrial, así como la existencia de importantes conexiones entre los agentes económicos y la comunidad local, no son exclusivas de la industria. Por esta razón numerosos autores vienen ampliando el concepto de distrito a nuevos campos como la industria cultural o turística (Lazzeretti (2003,2004), Santagata (2000), Capone y Boix (2008)). Estas nuevas perspectivas han permitido acuñar un término como el de Distrito Turístico. Una idea muy similar a la del Distrito Industrial de Becattini, subyace en el concepto de Clúster de Porter. Las ventajas competitivas en una economía global provienen de concentraciones muy especializadas donde coexisten habilidades y conocimientos muy específicos, instituciones propias, fuerte competencia y clientes sofisticados. La proximidad en términos geográficos, culturales e institucionales permite unas relaciones especiales, una mayor información, mayores incentivos y mayores oportunidades para incrementar la productividad. Según una de las definiciones de Porter (1998), “un Clúster es una masa crítica de compañías del mismo sector situadas en una localización particular. Junto con las empresas propias incluye empresas de proveedores de maquinaria, de servicios, de componentes y otras empresas relacionadas. También se añaden otras instituciones educativas, de investigación, técnicas, etc. así como asociaciones y colectivos relacionados”. Mientras las economías de aglomeración tradicionales se venían centrando en la minimización de los costes, las ventajas de los clústeres provienen de su capacidad para incrementar la competitividad. Ahora bien, los clústeres no han supuesto un concepto 7 analítico más, sino que se han convertido en una herramienta de política económica muy popular, que ha redefinido la política económica local, las actuaciones empresariales y el papel de muchas instituciones. La vaguedad y variedad del concepto de Clúster lo ha dotado de una sencillez y una flexibilidad que explican buena parte de su popularidad, pero que también ha centrado buena parte de las críticas, ya que implica una importante confusión conceptual y empírica (Martin y Sunley, 2003). Aunque el concepto de clúster se ha utilizado principalmente en las industrias tradicionales, en la misma obra de Porter existen referencias a los clústeres turísticos. “En un clúster turístico la experiencia final de los visitante dependerá no sólo de lo atractivo que sea la atención primaria sino también de la cantidad y eficiencia de los negocios complementarios como hoteles, tiendas, restaurantes o facilidades de transporte. (Porter 1998, p77). El concepto de Cluster o micro-cluster se ha extendido al sector turístico durante la última década, existiendo diferentes trabajos (Nedlac (1999), Van der Berg et al (2001), Nordin (2003), Michael (2003) o Novelli et al (2006)) que abordan el fenómeno desde diferentes perspectivas, pero centrados principalmente en el papel jugado por el territorio, los diferentes actores y las relaciones productivas y sociales que se dan entre ellos. Las interacciones entre la industria turística y el territorio han estado estudiadas, pero el campo a explorar es muy amplio e interesante, puesto que, tal y como afirma Vanhove (2002), “el éxito de una firma turística no depende sólo de su estrategia y posicionamiento, sinó de la forma en que consiga integrarse en su ambiente”. 3- Metodología Una vez establecidos los objetivos y los antecedentes de la investigación, en este tercer apartado planteamos tres cuestiones metodológicas cruciales: 8 1-¿En qué ámbito territorial vamos a plantear nuestro análisis? 2-¿Qué sectores vamos a identificar con la industria turística? 3-¿Qué indicadores estadísticos vamos a utilizar para medir los niveles de aglomeración y especialización? La respuesta a estos tres interrogantes, nos indicará, a su vez, qué base de datos utilizar. 3.1 El ámbito territorial Como ámbito territorial del trabajo se ha elegido la Comunidad Valenciana. Esta selección se justifica por diversas razones. La primera es que se trata de un territorio con una estructura económica diversificada, pero donde el turismo juega un papel crucial. Por otra parte, la Comunidad Valenciana ha sido tradicionalmente un buen laboratorio para el estudio de las concentraciones industriales, ya que se trata de la región española con mayor número de distritos industriales (Boix y Galleto, 2006). Una vez decidido el territorio donde vamos a centrar el trabajo, debemos decidir la desagregación territorial a utilizar. En los trabajos de concentración industrial la división territorial determinará en buena medida los resultados obtenidos. El municipio es un territorio sencillo de utilizar pero suele presentar resultados poco satisfactorios, ya que las externalidades suelen sobrepasar su ámbito geográfico y expandirse por municipios vecinos. En cambio, la provincia se antoja un ámbito excesivamente amplio donde conviven diferentes realidades económicas. En este sentido, la comarca aparece como el ámbito geográfico ideal para este tipo de estudios. 3.2 El ámbito sectorial Uno de los problemas de analizar la industria turística con una metoología cuantitativa es concretar el ámbito sectorial. La clasificación del CNAE no incluye un sector turístico, así pues, es necesario identificar el turismo con algunos de los sectores o subsectores presentados. 9 Existen dos posibles alternativas. En los trabajos de la OCDE (1999) o de Lazzeretti y Capone (2006) se identifica la industria turística con las siglas HORECA (hoteles, restaurantes y cafés), que corresponderían a los sectores del CNAE: 55.1 (hoteles), 55.2 (cámpings y otros tipos de hospedaje de corta duración), 55.3 (restaurantes) y 55.4 (establecimientos de bebidas). Otros trabajos como el de la Comisión Europea (2003) introduce en su estudio otras actividades relacionadas como el transporte y las actividades recreativas. El presente estudio, siguiendo la primera línea de trabajo expuesta, identificará la industria turística con el sector 55 del CNAE (hostelería). Este sector incluye los cuatro subsectores mencionados más el 55.5 (comedores colectivos (55.51) y provisión de comidas preparadas (55.52). El subsector 55.51 difícilmente podemos identificarlo con la industria turística, pero se ha decidido mantenerlo porque es un sector muy marginal, con muy escasa mano de obra empleada y que no distorsiona en absoluto los datos presentados. Por otra parte, al tomar como referencia un sector CNAE de dos dígitos podemos realizar comparaciones temporales y sectoriales. 3.3 Los indicadores estadísticos El objetivo del trabajo exigen una metodología cuantitativa basada en la utilización de índices estadísticos de aglomeración y especialización. En este ámbito, han aparecido en los últimos años toda una serie de estadísticos (Ellison-Glaeser, 1997; MaurelSedillot, 1999, O’Donoghue y Gleave, 2004 o Fingleton et al, 2002) que aportan importantes ventajas sobre los utilizados tradicionalmente para el estudio de la concentración y localización geográfica. 3.3.1 El indicador de la aglomeración: el índice de Maurel-Sedillot. La aglomeración mide el grado de concentración geográfica de una determinada industria que se encuentra por encima de la concentración industrial esperada. 10 La manera tradicional de medir los niveles de concentración geográfica en una industria es a través del índice de Gini. El problema del índice de Gini es que sabemos que gran parte de la concentración detectada viene provocada por la concentración de la producción en unas pocas empresas, es decir por la existencia de economías de escala internas a las empresas, lo que puede explicar gran parte de la concentración geográfica pero no puede ser considerado como fruto de la existencia de economías externas de aglomeración. Maurel-Sedillot (1999) propusieron un índice de concentración geográfica que hacía posible controlar las economías de escala internas a las empresas. Se elabora un modelo donde el exceso de concentración geográfica vendría provocado por la existencia de economías externas de aglomeración. El índice γM-S nos indica el exceso de concentración geográfica que sería superior al detectado si la decisión de localización se tomara aleatoriamente, en otras palabras, sin tener en cuenta las características del territorio. El índice de Maurel-Sedillot se calculará: (1) S −∑ X 1− ∑ X ∑I γ M −S = 2 I I 2 I 2 I −H I 1− H Donde SI es el porcentaje del empleo del sector industrial estudiado que contiene el territorio I, XI es el porcentaje del empleo industrial que contiene I y H es el índice de Herfindahl del sector. Con la excepción del Herfindahl, los datos empleados para la obtención de los índices provienen de los censos de 1991 y 2001. Esta base de datos ofrece para cada municipio español mayor de mil habitantes el número total de trabajadores residentes y el número de trabajadores en cada uno de los veintiocho sectores en que la presente base de datos divide la actividad económica y que 11 se basa en la clasificación CNAE-2 (de la cual se han excluido aquellos sectores que no aportaban información relevante). La ventaja de esta base es que permite obtener unos datos de gran fiabilidad a nivel municipal, lo que facilita las agrupaciones geográficas que se han creído oportunas. Para el cálculo del índice de Maurel-Sedillot es necesario el cálculo de un índice de Herfindahl que nos dará una medida de cómo está concentrada la mano de obra de una industria (i) entre los k establecimientos que existen en el territorio (j) El índice de Herfindahl se calcula a través de la siguiente expresión: (2) H =∑ ( K Lik 2 ) Li El problema es que para el cálculo de esta expresión necesitamos información sobre el número de trabajadores en cada uno de los k establecimientos de cada sector i. Esta información tan detallada es imposible de encontrar (obviamente el Censo no proporciona el número de trabajadores para cada empresa individual), por tanto procedemos a realizar una aproximación conforme al trabajo de Schmalense (1977). La Base de Datos utilizada para calcular el Herfindahl se denomina “Empresas y Trabajadores según tamaño, por sector y rama de actividad (1)” y proviene del Registro de la Seguridad Social. En esta base aparecen el número de trabajadores y el número de empresas de cada sector, en total y para cada uno de los nueve tramos en que la base de datos descompone el total (1-2 trabajadores ; 3-5 ; 6-9 ; 10-25 ; 26-49 ; 50-249 ; 249499 ; 500-999 ; 1000 y más trabajadores) . Obtendremos una aproximación al Herfindahl, a través de: (3) 12 Lik * N * ik H = ∑ ∑ L k * ik * 2 N ik * Lik * = ∑ k* ∑ * L * k ik 2 1 N * ik Donde N es el número de establecimientos y K* es cada uno de los nueve tramos. 3.3.2 El indicador de especialización: El Coeficiente de Localización Estándar (SLQ) La especialización mide el mayor o menor peso de una actividad en un territorio concreto, respecto a la media del conjunto de los territorios. La manera tradicional de calcular la especialización de un territorio (también llamada concentración relativa) es a través del índice de localización (LQ) o índice de Hoover-Balassa. LQ mide el ratio entre el porcentaje local y nacional de trabajo atribuible a un sector. (4) Eij E ij E E in j LQ = o también LQ = Ein Ej En En Donde Eij es el número de trabajadores en la industria i en la region j; Ej es el total de trabajadores en la region j; Ein es el número de trabajadores nacionales en la industria i; y En es el número de trabajadores nacionales. En nuestro trabajo, hemos comparado el porcentaje de trabajadores de cada industria en cada comarca (o Mercado Local de Trabajo) con el porcentaje de trabajadores de esa industria en el conjunto de la Comuniad Valenciana. (5) 13 Cuando en un área el porcentaje de gente empleada en una industria es igual a la media de esa misma industria, el LQ es igual a 1. De la misma manera, una industria está sobre representada en una región si LQ>1 y sub representada si LQ<1. Las áreas con una LQ elevada pueden ser sospechosas de constituir un clúster o un distrito industrial. El problema del LQ es que obliga a establecer un punto de corte arbitrario, a partir del cual consideramos la posibilitad que exista un clúster (Miller (2001) identifica clústers a partir de un valor superior a 1’25, mientras que Malmberg y Markell (2002) los identifican por encima de 3). O’Doneghue y Gleave (2004) tratan de solucionar este problema proponiendo el SLQ (Coeficiente de Localización Standard), que identifica aquellas localizaciones que presentan concentraciones excepcionales, o sea residuos estadísticamente excepcionales a un 5% de confianza. Para calcular los SLQ: 1- Se Calculan los valores LQ para la industria al nivel sectorial y geográfico deseado. 2- Se comprueba que los valores LQ se distribuyen como una normal (utilizando para este propósito el test de Kolmogorov-Smirnov de normalidad). En caso que no cumpla con este propósito se transforman los valores LQ logarítmicamente. 3- Se convierten los LQ transformados logarítmicamente en valores Z. A continuación, identificamos aquellas localizaciones que presentan concentraciones o aglomeraciones excepcionales a través del examen de los valores residuales. Se considera un valor como “excepcional” si el valor residual está por encima de ”1’96”. Este corte no es arbitrario ya que representa un nivel de significación estadística del 5%. 14 4-Resultados En la introducción nos planteábamos como primera hipótesis que las economías de aglomeración juegan un papel activo en la localización de la industria turística. La validación de esta hipótesis exige cuantificar y valorar los niveles de aglomeración sectorial. Tal y como se ha explicado en el apartado anterior en la última década han aparecido toda una serie de estadísticos capaces de controlar las economías de escala y, por tanto, capaces de determinar los niveles de aglomeración en un sector. El estadístico elegido es el índice de Maurel-Sedillot. En primer lugar se ha procedido al calculo del índice de Maurel-Sedillot a nivel comarcal, lo que ha hecho necesario el cálculo de un índice de Herfindahl. Los resultados han sido los siguientes. Tabla 1. Niveles de aglomeración en el sector 55 del CNAE. Sector 55 (Hostelería) Herfindahl γM-S 0’004 0’020 Fuente: Elaboración propia Siguiendo el criterio de Maurel-Sedillot (1999) consideraremos un sector poco concentrado cuando γM-S<0’02, moderadamente concentrado si 0’02< γM-S<0’05 y muy concentrado cuando γM-S>0’05. Los resultados del sector 55 (hostelería) presentan un índice de Maurel-Sedillot de 0’020. Este indicador nos permite afirmar que la industria hostelera en la Comunidad Valenciana presenta unos niveles de aglomeración moderados, es decir, que las externalidades juegan un papel moderado en la localización de sus empresas. Un índice inferior nos hubiese permitido afirmar que la localización de la industria hostelera copia los patrones de la población en general, en cambio, un resultado mucho mayor nos 15 hubiese mostrado la importancia de características territoriales en las decisiones localizacionales. El resultado no permite confirmar la hipótesis que las economías de aglomeración juegan un papel activo en la localización de la industria turística, ahora bien tampoco permite descartarla completamente. Las economías de aglomeración parecen jugar un papel, que podríamos calificar de moderado, en la industria turística. A continuación comprobamos si estas economías de aglomeración, que hemos calificado de moderadas, se reflejan en la existencia de algún cluster turístico, o lo que es lo mismo, trataremos de validar la segunda hipótesis: las economías de aglomeración provocan la existencia de clusters turísticos. Tal y como señalábamos en apartados anteriores, este propósito exige el cálculo de los niveles de especialización, lo que se concreta con el cálculo del Coeficiente de Localización Estándar para cada una de las comarcas valencianas. Tabla 2 Comarcas de la C. Valenciana con mayores Coeficientes de Localización Estándar. Sector 55. Comarca SLQ La Marina Baixa 3’52 La Marina Alta 1’52 L’Alacantí 1’10 Fuente. Elaboración propia El análisis de la industria hostelera nos muestra una única comarca con concentraciones excepcionales (SLQ>1’96), es decir, con residuos estadísticamente excepcionales con un 5% de confianza. Se trata de La Marina Baixa, con un índice SLQ de 3’52. Estos resultados se justifican fundamentalmente por la presencia de Benidorm, que tiene unos niveles de especialización muy altos en la hostelería y que expande su ámbito de influencia por poblaciones vecinas con las que comparte comarca. 5- Conclusiones 16 El presente trabajo ha abordado la existencia de economías de aglomeración y de clusters en un sector de servicios como el turismo. En la introducción se planteaban los objetivos del trabajo a partir de la validación de dos hipótesis iniciales. La primera era que “las economías de aglomeración juegan un papel activo en la localización de la industria turística”. En el repaso a la literatura se ha constatado que los trabajos sobre economías de aglomeración están centrados en sectores industriales. Esto se debe a que se identifican economías de aglomeración con ventajas para la producción. Sin embargo, las economías de aglomeración también pueden ser de demanda. A través del coeficiente de Maurel-Sedillot se han calculado los niveles de aglomeración de la industria turística, obteniendo un resultado de γM-S=0’02. Este resultado, según los criterios comúnmente aceptados, se considera una concentración moderada. No podemos validar la hipótesis que las economías de aglomeración juegan un papel activo en la localización de la industria turística, pero tampoco podemos afirmar que no juegan ningún papel. La segunda de las hipótesis era que las economías de aglomeración provocan la existencia de clusters turísticos. Existe una gran confusión conceptual alrededor del término cluster. Tal y como afirma Rosenfeld (1997) “existen tantas definiciones de clústers como instituciones utilizan el término”. En todo caso este trabajo sigue la línea y la metodología expuesta por O’donogue y Gleave (2004) quienes señalan que la manifestación esencial de todo cluster es su aglomeración en el espacio. Con este propósito estos autores proponen la utilización de un estadístico capaz de detectar “localizaciones excepcionales” cumpliendo con el requisito de significación estadística (Duranton y Overman, 2005). El coeficiente de Localización Estándar de O’donogue y Gleave (2004) aplicado al sector hostelero en las diferentes comarcas valencianas nos muestra un único cluster turístico que estaría situado en la comarca de la Marina Baixa, es decir, alrededor de Benidorm. Determinar objetivamente la presencia de un cluster turístico tiene importantes consecuencias. La mayor parte de la literatura sobre clusters turísticos se centra en destinos turísticos emergentes. Según esta perspectiva los clusters son una herramienta para el crecimiento local y el desarrollo regional (Michael, 2003). Ahora bien, Benidorm aparece como un destino turístico muy maduro y consolidado. Prácticamente un icono del llamado turismo de masas, con la presencia de más de 125 hoteles, 40.000 17 plazas hoteleras y casi once millones de pernoctaciones anuales (Encuesta de Ocupación Hotelera, INE, 2007). Ahora bien, Benidorm y todo el sector turístico en general se enfrentan a una situación de cambios en el modelo turístico tradicional (Poon, 1993). Benidorm constituiría un destino de segunda generación según la clasificación de Kowles y Curtis (1999). Estos destinos se caracterizan por ofrecer un producto muy estandarizado, controlado por grandes turoperadores y que algunos autores han identificado con los modelos de producción fordistas (Ioannides y Debbage, 1997). El turismo de segunda generación tiende a considerarse insostenible y en declive (Argawal, 2002 y Aguiló, Alegre y Sard, 2005), incapaz de adaptarse a una nueva demanda turística más independiente, flexible y exigente como consecuencia de la irrupción de las nuevas tecnologías y nuevos estilos de vida, que llevan hacia un nuevo modelo turístico llamado de tercera generación o neo-fordista y caracterizado por un mayor control y planificación, una mayor incidencia de la calidad en el producto turístico y los alojamientos y una reducción de los intermediarios (Fayos, 1996). En este contexto, Benidorm está llevando a cabo un importante esfuerzo para reposicionarse y diversificarse como destino turístico (Claver, Molina y Pereira, 2007). Esta estrategia pasa tanto por un esfuerzo promocional, como por incrementar la calidad de la oferta turística (de hecho Benidorm a pasado de no contar con ningún hotel de cinco estrellas el año 2005 a contar con tres el 2008) o la creación de toda una nueva infraestructura de ocio (por ejemplo parques temáticos o campos de golf). Todo con el objetivo de no quedar encasillados como “destino de masas barato”, “rejuvenecer” la oferta turística y adaptarse a las nuevas condiciones competitivas. En el caso de Benidorm, esta estrategia y esfuerzo inversor parte tanto desde la administración pública como desde la iniciativa privada, sin olvidar el importante papel que juegan las asociaciones empresariales. Buena parte de la competitividad de Benidorm proviene de la presencia de instituciones capaces de crear productos o servicios especializados y que continuamente mejoran el destino (en la línea de lo propuesto por Flowers y Easterling, 2006). Los clusters turísticos permiten competir globalmente, colaborando localmente (Novelli, 2006). La presencia de economías de aglomeración, reflejadas en la presencia de un clúster turístico, es vital para que Benidorm se rediseñe como destino turístico y continúe siendo un referente turístico a nivel mundial. 18 Bibliografía Argawal, S. (2002): “Restructuring SeasideAgu Tourism: The Resort Lifecycle”. Annals of Tourism Research, 29. Pp 25-55 Aguiló, E. Alegre, J. y Sard. M. (2005): “The Persistence of the Sun and Sand Tourism Model”. Tourism Management 26. Pp 219-231. Baum, J., and H. Haveman (1997) “Love Thy Neighbor? Differentiation and Agglomeration in the Manhat tan Hotel Industry, 1898–1990”. Administrative Science Quarterly 42:304–338 Becattini, G. (1979): “Dal settore industriale al distreto industriale. Alcune considerazioni sull’unitá di indagine dell’economia industriale”. Rivista di economia e politica industriale. Año V, núm.1. Becattini, G. 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