Flujos turísticos internacionales en Argentina

International tourist flows in Argentina

Daniel Matías Schteingart

Centro de Estudios para la Producción (CEP XXI), Argentina

dschteingart@gmail.com

Martin Trombetta

Centro de Estudios para la Producción (CEP XXI), Argentina

martintrombetta@gmail.com

Pablo Bertín

Centro de Estudios para la Producción (CEP XXI), Argentina

pablo.bertin@live.com.ar

Resumen

En 2011-2020, Argentina ha sufrido un importante déficit comercial por cuenta turística que se tradujo en una salida de divisas de volumen no trivial en términos macroeconómicos. Este trabajo explora los determinantes macroeconómicos de la demanda de turismo tanto emisivo como receptivo y calcula las respectivas elasticidades precio e ingreso. Se presenta evidencia de una elasticidad negativa considerable del turismo emisivo respecto del tipo de cambio, mientras que los resultados no son concluyentes para la elasticidad ingreso. Se concluye que un tipo de cambio real sostenido en un nivel mayor al de 2011-2020 durante un período considerable podría eliminar el déficit turístico o, incluso, transformar el sector en superavitario en términos de divisas.

Palabras clave: turismo, balance turístico, tipo de cambio, elasticidad.

Abstract.

Argentina has suffered from a sizable tourist account deficit in 2011-2020, which amounted to a macroeconomically non-trivial currency drain. This paper explores the macroeconomic determinants of both inbound and outbound tourism demand and estimates price and income elasticities. We show evidence of considerable negative elasticity of outbound tourism with respect to the real exchange rate, while results are not conclusive for income elasticity. We conclude that high exchange rates could be used to generate currency surplus in the sector.

Keywords: tourism, tourist balance, exchange rate, elasticity.

Clasificación JEL: L83, C22, Z38.

Fecha de recepción: 21/12/2021        Fecha de aceptación: 14/3/2022

• Introducción

El turismo entendido como sector productivo tiene una importancia económica considerable en muchas economías emergentes e incluso también en algunos países desarrollados. Se trata de un sector vinculado a las llamadas “economías regionales” y, al mismo tiempo, un generador natural de divisas, una combinación inusual que le otorga un rol estratégico en las políticas de desarrollo productivo.

A la vez, el turismo internacional es un servicio de creciente importancia en la canasta de consumo de los hogares en todo el mundo. La globalización, el aumento del ingreso por habitante, el desarrollo de las tecnologías de información y comunicación, el auge de las redes sociales, la expansión del mercado aerocomercial y la novedosa economía de plataformas son solo algunos de los factores que explican la tendencia positiva observada en los flujos turísticos entre países de todo el mundo en los últimos años. Naturalmente, Argentina no es ajena a este proceso general.

Esto implica que la política sectorial encuentra un desafío de peso en torno al turismo. El saldo comercial turístico puede resultar en entrada o salida neta de divisas dependiendo del régimen macroeconómico vigente y de las decisiones de política que se adopten. En otras palabras, el turismo internacional puede ser una poderosa fuente de entrada o de salida de divisas.

Este trabajo contribuye a la discusión sobre política económica destinada al sector estimando funciones de demanda de turismo internacional, tanto emisivo como receptivo. El objetivo de estos ejercicios es proveer evidencia sobre el tamaño de las elasticidades precio e ingreso de estas demandas. Los resultados alcanzados señalan la importancia del tipo de cambio real como determinante del saldo neto de divisas por cuenta turística.

Estos hallazgos tienen diversas implicancias para la política pública. Por un lado, alertan sobre los riesgos que la apreciación real conlleva en términos de salida de divisas por cuenta turística; por otro lado, ofrecen la posibilidad de proyectar diversos escenarios de desarrollo del sector turístico local, según sea el nivel de tipo de cambio real vigente en el futuro. A su vez, también se encuentra asociación entre ingreso y demanda de turismo emisivo en algunas especificaciones, lo que indica que las fases expansivas del ciclo económico estarían potencialmente asociadas a mayores gastos en el exterior. 

El resto del documento está organizado de la siguiente manera: la sección 2 repasa la literatura disponible sobre el tema; la sección 3 discute las fuentes de información estadística y la metodología aplicada; la 4 describe las series utilizadas; la sección 5 presenta los resultados de los ejercicios empíricos realizados; y la 6 provee una discusión y algunas conclusiones.

• Revisión de la literatura

La literatura sobre elasticidades de la demanda turística se caracteriza por una gran variabilidad en los resultados reportados. Para Reino Unido, Song et al. (2000) estiman elasticidades precio e ingreso, tanto de corto como de largo plazo, para distintos destinos, utilizando un modelo de corrección de errores (ECM). Las elasticidades ingreso de largo plazo oscilan entre 1.7 y 3.9, con un promedio de 2.4, mientras que las elasticidades precio de largo plazo se ubican entre 0.1 y 2.1 con un promedio de 0.7 (todos estos resultados corresponden a turismo emisivo). Mervar y Payne (2007) usan modelos de rezagos distribuidos (ARDL) para estimar elasticidades precio e ingreso de largo plazo para Croacia entre 1994 y 2004. Encuentran elasticidades ingreso entre 3.4 y 5, mientras que la elasticidad precio que reportan no es estadísticamente significativa.

Untong et al. (2014) usan Mínimos Cuadrados Dinámicos (DOLS) para estimar elasticidades de la demanda turística para Tailandia en 1985-2009 y encuentran un valor medio de 1.7 para la elasticidad ingreso y uno de 1.9 para la elasticidad precio. En Dinamarca, Jensen (1998) aplica Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) y obtiene valores de 2.2 y 1.9 para la elasticidad ingreso y precio, respectivamente, en 1970-1995. Husein y Kara (2020) estiman la elasticidad ingreso de los turistas estadounidenses en Puerto Rico usando un modelo ARDL no lineal. Los autores reportan una elasticidad de 1.9 cuando el producto bruto interno estadounidense aumenta en 1% pero de 4.8 cuando este cae en 1%. La elasticidad precio que encuentran no es estadísticamente significativa.

Seetaram et al. (2016) confeccionan un índice de precios para medir la competitividad de distintos países como destinos turísticos para el período 1990-2008. Utilizando datos de panel, encuentran una elasticidad precio aproximadamente unitaria y una elasticidad ingreso de 2,4 para el turismo emisivo australiano, en línea con los resultados reportados por Crouch (1992) para décadas anteriores. A su vez, Schiff et al. (2011) desarrollan distintos de índices de acuerdo con los medios de transporte utilizados por turistas, lo que les permite estimar una elasticidad precio de 1.1 para Nueva Zelanda en 1997-2007. Para el caso de Fiyi, Payne (2010) encuentra una elasticidad ingreso de 4.2 y una elasticidad precio de 0.2, utilizando metodología de vectores autorregresivos (VAR). Para el mismo país, Narayan (2004) estima la demanda de turismo a través de un modelo ARDL y reporta una elasticidad ingreso promedio de 3.7 y una elasticidad precio de 3.2. 

Finalmente, la literatura ofrece dos antecedentes de estimación de elasticidades de la demanda turística argentina. Ertola Navajas (2015) utiliza la metodología general a particular de selección de modelos para predecir el gasto e ingreso turístico futuros y reporta elasticidades de largo plazo de -0.6 respecto del tipo de cambio, tanto para el turismo emisivo como para el receptivo. Por su parte, Fiorito y Amico (2017) reportan resultados de regresiones tradicionales solo para el turismo emisivo, donde encuentran una elasticidad precio de -0.4. Si bien el espíritu de estos ejercicios es similar al de los que realizamos aquí, las fuentes de datos, metodologías y ventanas temporales empleadas presentan diferencias relevantes, de modo que la comparación con nuestros resultados no parece apropiada. Consideramos que la contribución de este trabajo resulta superadora ya que cubre períodos temporales mayores, contempla distintas fuentes de información e implementa variantes metodológicas más flexibles. 

• Datos y metodología

La información estadística disponible sobre flujos turísticos internacionales es heterogénea. En este documento se trabaja con tres fuentes de información diferentes. En primer lugar, las series mensuales de entrada y salida de turistas recopiladas por el Ministerio de Turismo y Deportes (MTD), que cubren el período entre enero de 2000 y febrero de 2020 para el turismo receptivo, y el período entre enero de 2005 y febrero de 2020 para el turismo emisivo. En segundo lugar, las series de la cuenta “Viajes” del balance de pagos, que contienen datos de ingresos y egresos monetarios por concepto turístico, construidas por el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INDEC), que corresponden al período 1997-2020 y tienen frecuencia trimestral. Por último, la cuenta “Viajes y otros pagos con tarjeta” de las series de transacciones en el Mercado Único Libre de Cambios (MULC), publicadas por el Banco Central de la República Argentina (BCRA), que tienen frecuencia mensual y cubren el período 2002-2020. Las series monetarias han sido deflactadas por el índice de precios al consumidor de Estados Unidos, de modo que se encuentran expresadas en dólares constantes.

Todas estas fuentes están sujetas a error de medición por diversas razones. Si bien la medición de los flujos turísticos en cantidad de personas es en sí misma confiable (ya que la información se obtiene de los aeropuertos y pasos fronterizos, donde el nivel de control sobre los movimientos de personas es muy alto), no es evidente que la composición de esos agregados sea estable en tiempo. Aun si la cantidad de turistas que ingresan al país se mantuviese constante, un cambio de composición hacia turistas de mayores ingresos podría implicar mayor gasto per cápita y, por lo tanto, mayor entrada de divisas por balanza turística. Sin embargo, consideramos que cambios importantes de este tipo son factiblemente inusuales.

Las series monetarias sufren otras limitaciones. Las del balance de pagos constituyen estimaciones del ingreso o gasto turístico construidas a partir de la información proveniente de encuestas de gasto turístico. Al tratarse de encuestas, en lugar de registros administrativos, se introduce la posibilidad de que los respondentes subdeclaren los gastos realizados. Por otra parte, la cobertura de estas encuestas es incierta de modo que no hay forma de asegurar su representatividad. A su vez, fuentes especializadas han mencionado que su confiabilidad se reduce a medida que la ventana de observación se extiende hacia atrás. Por otra parte, la frecuencia trimestral de los datos hace que el tamaño muestral sea considerablemente menor.

Por su parte, las series provenientes del MULC solo registran transacciones formales realizadas con tarjetas de crédito (u otros medios de pago similares), lo cual ciertamente subestima el volumen real de operaciones por conceptos turísticos, máxime si se tiene en cuenta que la economía argentina aún está insuficientemente bancarizada y que la recurrente existencia de mercados de divisas paralelos (en los que la moneda nacional está subvaluada respecto del mercado oficial) ofrece incentivos a la informalidad. A su vez, esta cuenta también incluye, además de gastos e ingresos turísticos, otros que en realidad no están relacionados con el turismo sino con diversos servicios de la economía digital o de plataformas. Esto es problemático ya que la participación de esos “otros rubros”, además de tener un tamaño incierto, factiblemente no sea constante en el tiempo. 

Estas consideraciones sugieren que las series expresadas en personas son la fuente más confiable, por estar sujeta a menor error de medición. Por este motivo, será la fuente preferida en los ejercicios empíricos; sin embargo, las fuentes alternativas ofrecen un control de robustez relevante que también será considerado en las conclusiones.

Para medir el precio relativo del turismo se recurre a un índice de tipo de cambio real multilateral (ITCRM) construido por el BCRA. Este recibe algunos ajustes adicionales. Debe tenerse en cuenta que, a lo largo del período considerado, Argentina atravesó distintos regímenes cambiarios que implicaron, en la práctica, esquemas de desdoblamiento cambiario, específicamente en 2011-2015 y en los primeros meses de 2020. Por lo tanto, el ITCRM fue ajustado por los impuestos al gasto turístico en las estimaciones para el turismo emisivo, ya que este es el tipo de cambio relevante para turistas locales en esos períodos. En cambio, al considerar el turismo receptivo, se emplea tanto el ITCRM sin ajustar como una versión ajustada por la brecha cambiaria entre el tipo de cambio oficial y su cotización en el mercado paralelo. No está claro cuál de los dos es el tipo de cambio relevante para los turistas internacionales en Argentina, y la evidencia anecdótica sugiere que algún punto medio probablemente sea razonable, de modo que los resultados presentados pueden servir como cotas.

Como medida de ingreso local se recurre al tradicional estimador mensual de actividad económica (EMAE), elaborado por el INDEC. No todos los institutos de estadísticas en el mundo producen estimaciones análogas y metodológicamente comparables con este indicador, de modo que no es posible replicar esta decisión para otros países de manera consistente. Por lo tanto, se optó por utilizar un índice de producción industrial (IPI), que sí está disponible para un conjunto amplio de países, con frecuencia mensual y considerable homogeneidad metodológica. Si bien el IPI claramente no recoge todas las actividades productivas de una economía, su correlación con el producto bruto interno para los países seleccionados es lo suficientemente alta como para considerarlo un proxy válido. Por otra parte, en las estimaciones realizadas con datos trimestrales sí se utiliza el PIB como medida de ingreso, tanto para Argentina como para otros países.

Finalmente, se introdujo en las estimaciones realizadas con datos mensuales una dummy de Semana Santa y una dummy de Carnaval, dos feriados religiosos de gran importancia turística. Dado que el mes en que se realizan estos feriados varía de un año a otro y depende de razones no económicas, su efecto no puede ser captado como estacionalidad pura en un modelo de regresión en datos mensuales (como sí ocurre con los demás feriados, que se realizan en el mismo mes de cada año). 

También se consideró la posibilidad de que la cantidad de días laborables de cada mes fuese una variable explicativa relevante, dado que esta magnitud varía de un mes a otro de acuerdo al día de la semana en que deben realizarse los feriados, la posibilidad de trasladarlos a otro día y otras decisiones de política pública (que en ocasiones son tomadas en función de lo que se juzga conveniente para el sector turístico). Sin embargo, no se encontraron valores estadísticamente diferentes de cero para los coeficientes asociados a esta variable en ninguna de las especificaciones, de modo que se optó por no reportar estos resultados.

Con esta base de datos, se implementaron dos metodologías de estimación distintas. La primera (que en adelante será referida como AR) consiste en estimar modelos de regresión lineal incluyendo términos autorregresivos hasta cubrir un período de un año, que captan tanto la dependencia temporal del proceso como el claro patrón estacional que caracteriza a las variables dependientes. Todas las variables de interés son expresadas en logaritmos, de modo tal que los coeficientes puedan ser interpretados como elasticidades. Como se verá en la sección siguiente, la naturaleza integrada de las series utilizadas hace necesario el trabajo con primeras diferencias. Formalmente, la ecuación que se describe tiene la siguiente forma:

∆ln Turt 0+1∆ln TCt+2∆ln Actt+3SSt+4Cart+5DLt+j=1Tj∆ln Turt-j+ut

Donde Turt es la medida de turismo (emisivo o receptivo) correspondiente al momento t; TCt es el ITCRM; Actt es la medida de actividad económica; SSt es la dummy de Semana Santa; Cart es la dummy de Carnaval; y DLt es la cantidad de días laborables en el mes. T es la cantidad de rezagos del modelo, que toma valor 12 para el caso mensual y 4 para el caso trimestral. En las regresiones para el turismo receptivo, se incluyó también la actividad económica local para testear la hipótesis de que el crecimiento económico local también actúa como un determinante del flujo turístico del resto del mundo a Argentina (plausiblemente, mediante la expansión de la infraestructura turística local o mediante la imagen de la marca “Argentina” en el exterior, asociada a un país en bonanza o en crisis).

La segunda estrategia empírica utilizada (en adelante, ARDL) consiste en estimar modelos de rezagos distribuidos. Esto esencialmente implica una generalización del procedimiento anterior en la que se permite que los regresores de interés tengan efectos no contemporáneos sobre la variable dependiente. Formalmente, esto implica estimar:

∆ln Turt=i=1kj=0liij∆ln xi,t-j+γzt+j=1Tj∆ln Turt-j+ut

Donde el vector x contiene a las variables de interés (tipo de cambio y actividad económica) y el vector z contiene a los otros controles (feriados y días laborables). La cantidad óptima de rezagos para cada variable explicativa, li, se elige de modo tal de maximizar la bondad de ajuste del modelo (según el criterio de Akaike). En este contexto, i0 mide lo que se conoce como la elasticidad de corto plazo (contemporánea) asociada al regresor xi, mientras que la respectiva elasticidad de largo plazo (de equilibrio) viene dada por la expresión:

i=j=1liij1-j=1Tj

Para que estas elasticidades de largo plazo tengan sentido económico, es preciso testear la existencia de cointegración (relación de equilibrio de largo plazo) entre las series utilizadas. Utilizamos para este fin el test conocido como bounds test, de uso habitual en la literatura. La hipótesis nula de este test es que no existe relación de cointegración, de modo tal que es necesario rechazar esta hipótesis para que estas elasticidades sean interpretables.

Esta estrategia de modelización es naturalmente superior a la anterior, ya que permite mayor flexibilidad en la relación temporal entre las variables del modelo. Por lo tanto, consideramos las elasticidades de largo plazo obtenidas a partir de los modelos ARDL como la mejor estimación disponible de los parámetros de interés.

Para las series de personas, además de ejercicios agregados, se estimaron ecuaciones para países “limítrofes” y “no limítrofes”. Estos títulos genéricos separan dos situaciones bien diferenciadas. El primero incluye a Uruguay, Brasil y Chile, países que por su cercanía geográfica tienen gran peso en los flujos turísticos argentinos, tanto en un sentido como en otro. Se excluye de este grupo a Paraguay y Bolivia debido tanto a la escasa disponibilidad de información estadística como al hecho de que estos países mantienen un importante caudal de flujos no propiamente turísticos, sino vinculados a decisiones de trabajo y consumo. El segundo grupo está conformado por Estados Unidos y una selección de países europeos; se excluyeron otros países ya que su peso en el total de turistas es relativamente reducido. Naturalmente, en los ejercicios para uno u otro grupo se adapta el ITCRM y el IPI a la selección de países correspondiente, calculando promedios ponderados por la participación de cada país en los flujos turísticos con Argentina.

• Las series utilizadas

Antes de pasar a los resultados de las estimaciones, esta sección provee un análisis descriptivo de las series utilizadas. El gráfico 1 muestra la evolución de las distintas series de tipo de cambio real consideradas. Entre finales de 2011 y diciembre de 2015, nuestro país atravesó un régimen de desdoblamiento cambiario de facto. Durante este período existió una brecha cambiaria relevante para operar en el mercado financiero y en agosto de 2012 se agregó una retención al gasto turístico emisivo del 15%, que luego fue acrecentándose hasta llegar al 35% a fines de 2013, para posteriormente eliminarse en diciembre de 2015. A fines de diciembre de 2019 se creó un impuesto del 30% al turismo emisivo y a la compra de divisas para atesoramiento, vigente hasta el final de la muestra. El gráfico indica que, en esa ventana temporal, el nivel de tipo de cambio es sensiblemente diferente según qué precio de la divisa se tome.

Gráfico 1. Tipo de cambio real multilateral 2000-2020 (base enero 2000=100).

Fuente: elaboración propia sobre la base de BCRA.

El salto discreto en el tipo de cambio real en la salida de la Convertibilidad fue seguido por un proceso de apreciación real particularmente fuerte en el tipo de cambio oficial (particularmente a partir de 2008), que para 2015 ya se situaba en niveles cercanos a los del final de la Convertibilidad. El tipo de cambio paralelo se mantuvo en niveles considerablemente más elevados, pero con gran volatilidad. Finalmente, a partir de 2018, una serie de saltos discretos dio comienzo a un proceso de depreciación real que al final de la serie ubica el nivel del tipo de cambio real en el de 2011 si se toma el oficial, o bien en el de 2007 si se toma el paralelo.

El gráfico 2 muestra la evolución del nivel de actividad. Como es sabido, Argentina sufrió una caída importante en el período 2000-2002, para luego comenzar una vigorosa recuperación hasta la crisis financiera de 2008-2009, cuando nuevamente se observa una caída apreciable. Entre 2009 y 2011 se produjo una recuperación considerable pero luego la actividad económica doméstica, en promedio, se mantuvo estancada. El crecimiento punta a punta es de 35.4%, equivalente a una tasa de crecimiento anual de 1.5%.

Gráfico 2. Actividad económica 2000-2020. Series desestacionalizadas (base enero 2000=100 en serie original).

Fuente: elaboración propia sobre la base de INDEC e institutos nacionales de estadística.

El desempeño del IPI provee un panorama de la evolución económica de los principales “socios turísticos” de Argentina. Como se puede observar, todos ellos, pero en particular los países centrales, sufrieron una importante recesión en 2009. Sin embargo, comenzaron luego un proceso de crecimiento que mantuvo tasas positivas durante casi todo el período posterior. Cabe señalar que los países vecinos muestran un patrón de crecimiento considerablemente más volátil que los demás: acumulan una tasa de crecimiento anual media de 3.6%, mientras que esta es de 2.2% en los no limítrofes.

Ahora se hará foco en el análisis de las variables de interés. En cuanto al turismo medido en personas, resulta claro que los flujos de entrada y salida no siguen un mismo patrón. En el gráfico 3 se observa que el número de turistas que salieron del país creció de manera sostenida hasta principios de 2018, con una aceleración considerable a partir de 2014, coincidente con un ciclo de fuerte apreciación del tipo de cambio. Si bien la tendencia se invierte a partir de 2018, la serie muestra un incremento punta a punta de 163%, lo que implica un considerable aumento del peso del turismo externo en la canasta de consumo argentina.

Gráfico 3. Turismo emisivo y receptivo en cantidad de personas 2000-2020. Series desestacionalizadas.

Fuente: elaboración propia sobre la base de MTD.

Con respecto al turismo receptivo, la tendencia es positiva en todo el período comprendido, aunque con una pendiente más bien modesta. Durante la crisis de 2008-2009 la serie muestra la caída más pronunciada, aunque seguida de una rápida recuperación en los meses consecutivos. Punta a punta, el crecimiento observado es de 83%, lo cual también tiene que ver con una mayor integración de Argentina a los flujos turísticos internacionales.

El gráfico 4 presenta los ingresos y egresos por concepto turístico registrados en el MULC. Los ingresos muestran una tendencia positiva hasta 2008, cuando la crisis financiera internacional produjo una caída considerable, consistente con lo observado en la serie de personas. Sin embargo, las mediciones muestran comportamientos diferentes a partir de 2011: mientras que el ingreso de turistas mantuvo una pendiente positiva, los cobros en tarjeta de crédito a turistas bajaron hasta alcanzar en 2015 un nivel similar al de 2002. La eliminación de los controles de cambios a finales de 2015 permitió una recuperación, aunque leve, y la serie jamás volvió al valor de su pico de 2011.

En cambio, los pagos realizados por turistas argentinos en el exterior, que ya exhibían una tendencia positiva antes de 2011, experimentaron luego una fuerte aceleración hasta alcanzar, en los primeros meses de 2017, más del doble del nivel de 2011. Aquí también se observa una reversión fuerte en los flujos a partir de los saltos cambiarios de 2018. Si bien el último dato disponible muestra equilibrio en el saldo de esta cuenta, corresponde señalar que el déficit acumulado entre 2012 y 2020 es de
USD 47800 millones. 

Gráfico 4. Ingresos y egresos de la cuenta viajes del MULC 2002-2020 en dólares a precios constantes. Series desestacionalizadas.

Fuente: elaboración propia sobre la base de BCRA.

Sin embargo, es claro que este valor no puede considerarse una estimación del déficit turístico real acumulado en el período, ya que solo una proporción de las operaciones se realizan efectivamente a través del MULC. De hecho, que entre 2011 y 2015 el ingreso de turistas crezca (o, al menos, no se reduzca) a la par que cae el monto de ingreso de divisas por concepto turístico en el MULC sugiere que una parte considerable del gasto turístico se realiza por fuera del mercado formal de cambios. Para medir el déficit turístico acumulado, se recurre a las series del balance de pagos, presentadas en el gráfico 5. 

Gráfico 5. Ingresos y egresos de la cuenta turismo del balance de pagos 1997-2020 en dólares a precios constantes. Series desestacionalizadas.

Fuente: elaboración propia sobre la base de INDEC.

Los ingresos y gastos por cuenta turística en el balance de pagos muestran tendencias positivas a partir de la recuperación de 2002. Hasta 2011, períodos de superávit y déficit se alternan sin un patrón claro. Sin embargo, a partir de 2011, los flujos de entrada de divisas por turismo se mantienen aproximadamente constantes mientras que las salidas se aceleran fuertemente hasta alcanzar, a comienzos de 2018, un valor igual a más del doble de lo registrado en el mismo trimestre de 2011. El déficit turístico acumulado entre 2011 y 2020 es de USD 24000 millones (a precios de 2019), una cifra equivalente a poco más del 5% del PIB de 2019.

Toda la evidencia descriptiva presentada apunta en la dirección de la apreciación real como fuerte determinante del fuerte crecimiento observado en el turismo emisivo, además del correspondiente amesetamiento o crecimiento leve del turismo receptivo, que se observa a partir de 2011 y que se traduce en un cuantioso flujo de salida de divisas. 

Antes de pasar a la estimación de modelos, se analizó la existencia de raíces unitarias en las variables. La inspección gráfica de todas las series anteriores sugiere comportamiento no estacionario, por lo tanto, se aplicó el test de Dickey y Fuller aumentado (ADF) para decidir si es posible rechazar la hipótesis de raíz unitaria en los datos, con dos especificaciones: constante y tendencia lineal, y solo constante. A continuación se presentan los resultados del test.

Cuadro 1. Raíces unitarias con base en el test ADF

Observando los resultados del test, se puede concluir de manera general que las series son no estacionarias en niveles. Hay dos excepciones: el IPI (con constante y tendencia) y el tipo de cambio paralelo (solo con constante) resultan estacionarios al 99% y al 95% respectivamente. Sin embargo, observando que para las mismas variables la hipótesis de raíz unitaria no se rechaza en la especificación alternativa (y conociendo la baja potencia del test ADF en este tipo de contextos), se procedió a trabajar las series como no estacionarias. Para solucionar el problema de no estacionariedad, se utilizó las series en primeras diferencias. Se realizaron nuevamente los test para corroborar que las raíces unitarias fueron exitosamente eliminadas de los datos.

• Resultados de las estimaciones

• Variable dependiente: personas

El cuadro 2 presenta los resultados de las estimaciones para el turismo emisivo. Se observa que la demanda local de turismo internacional es inelástica respecto del tipo de cambio en una magnitud de aproximadamente -0.7, de modo que depreciaciones reales de 10% están asociadas a caídas del orden del 7% en el flujo de turistas locales hacia el resto del mundo. No se halla evidencia de una elasticidad ingreso estadísticamente diferente de cero ni tampoco de un efecto de los feriados especiales. El 88% de la variabilidad en el turismo emisivo está explicada por las variables utilizadas, lo que es considerado un ajuste satisfactorio.

Cuadro 2. Elasticidades del turismo emisivo 2005-2020, modelo AR

Resulta interesante analizar los resultados desagregados en turismo hacia países limítrofes y no limítrofes. En el primer caso, los resultados son bastante similares al caso general; en cambio, en el segundo caso, la elasticidad respecto del tipo de cambio se vuelve estadísticamente no significativa. Esto sugiere que en el período de estudio la demanda local de turismo en destinos tales como Estados Unidos o Europa es insensible al precio relativo, al igual que al ingreso. 

El cuadro 3 muestra los resultados de estimar la versión ARDL de este modelo. Aquí se observa, en el corto plazo, una elasticidad estadísticamente no significativa para el tipo de cambio y una elasticidad negativa para la actividad económica. En cambio, en el equilibrio de largo plazo, la elasticidad del turismo emisivo respecto del nivel de ingreso local se vuelve indistinguible de cero mientras que la elasticidad respecto del tipo de cambio se ubica en un valor de -0.87, con significatividad estadística. Dado que este valor es mayor en módulo al obtenido en un modelo AR, se encuentra que la sensibilidad de la demanda turística local al tipo de cambio podría ser mayor en el largo plazo que en el corto plazo.

Cuadro 3. Elasticidades del turismo emisivo 2005-2020, modelo ARDL

Cuando se limita el análisis al turismo en países limítrofes, los resultados obtenidos son similares. En cambio, para los países no limítrofes se encuentra un signo positivo en la elasticidad respecto del tipo de cambio (tanto a corto como a largo plazo), un resultado inesperado, pero al mismo tiempo se observa un valor estadísticamente significativo de 1.3 en la elasticidad ingreso, consistente con la idea de que el turismo internacional es un bien de lujo para los hogares argentinos. No hay evidencia de un efecto del feriado de Semana Santa sobre el turismo emisivo, aunque sí se halla un efecto de casi 15% del feriado de Carnaval sobre el turismo emisivo a países vecinos. Finalmente, la bondad de ajuste de estos modelos es naturalmente mayor, aunque solo marginalmente.

Para el turismo receptivo, el cuadro 4 muestra los resultados de estimaciones realizadas tanto con el tipo de cambio oficial como con el paralelo. La bondad de ajuste es muy similar entre ambas especificaciones en todos los casos, lo que sugiere que en términos de modelización no hay una variable que sea superior a la otra, ni tampoco se observan diferencias relevantes en la interpretación de los resultados.

Cuadro 4. Elasticidades del turismo receptivo 2000-2020, modelo AR

A nivel general, se encuentra que la demanda externa de turismo en Argentina es insensible al tipo de cambio, ya que la elasticidad es positiva pero muy pequeña y solo significativa al 90% cuando se usa el tipo de cambio oficial. Para países limítrofes, esta elasticidad es algo mayor, de 0.26, y estadísticamente significativa al 95% de confianza pero, nuevamente, solo con el tipo de cambio oficial. En cambio, para países no limítrofes, el resultado es una elasticidad negativa y estadísticamente significativa, al menos al 90%. El análisis de estos resultados sugiere que, aunque aumentos del tipo de cambio real puedan estar asociados a aumentos pequeños en el flujo turístico desde los países más cercanos, no hay evidencia de que esto sea así a nivel general.

Los valores encontrados para la elasticidad del ingreso son llamativos. A nivel general, esta elasticidad es negativa pero estadísticamente no distinta de cero. Ahora bien, al dividir por orígenes turísticos se encuentran elasticidades negativas significativamente diferentes de cero, con valores en torno a -0.8 para países limítrofes y a -1.4 para no limítrofes. Esto podría sugerir que el turismo en Argentina es considerado un bien inferior para los ciudadanos de otros países, de modo que aumentos en el ingreso externo están asociados a reducciones en el flujo turístico hacia nuestro país, ceteris paribus el tipo de cambio. De todos modos, este resultado merece mayores profundizaciones en estudios futuros. Algo similar ocurre con la asociación negativa hallada entre flujos turísticos receptivos y el nivel de actividad económica local, observada cuando se divide la estimación según origen.

Finalmente, el feriado de Semana Santa tiene un considerable efecto sobre el turismo receptivo, de aproximadamente 10%. En cambio, no se observa un efecto del feriado de Carnaval. La bondad de ajuste nuevamente se ubica en niveles satisfactorios, de entre 77 y 87%.

Por último, el cuadro 5 ofrece los resultados del modelo ARDL para el turismo receptivo. Se observa que la elasticidad estimada para el tipo de cambio no es significativa en el corto plazo, pero sí lo es en el largo plazo, con un valor entre 0.16 y 0.21. Estas elasticidades son un poco más altas para el turismo de países limítrofes, con un valor de 0.56 en el largo plazo si se usa el tipo de cambio oficial.

Cuadro 5. Elasticidades del turismo receptivo 2000-2020, modelo ARDL

Por otro lado, a nivel agregado, la elasticidad respecto de la actividad económica del país emisor es siempre positiva, significativa y considerablemente mayor en el largo plazo. Sin embargo, este patrón es menos claro al desagregar entre países limítrofes y no limítrofes: este efecto se vuelve no significativo o incluso adquiere signo negativo en varios casos. También se halla evidencia de asociación positiva entre el turismo receptivo y el nivel de actividad económica local en el largo plazo, pero esta relación solo es estadísticamente relevante cuando se utiliza el tipo de cambio oficial y, nuevamente, los resultados son menos claros cuando se desagrega entre países limítrofes y no limítrofes. Finalmente, se confirma el efecto considerable del feriado de Semana Santa sobre el turismo receptivo, aunque con una magnitud ligeramente superior a la presentada anteriormente.

• Variable dependiente: ingreso y gasto (MULC)

El cuadro 6 muestra los resultados obtenidos utilizando como variable dependiente el gasto por cuenta turística en el MULC. Si bien la ventana de observación correspondiente es ligeramente diferente de la empleada en las estimaciones anteriores, se ha constatado que los resultados presentados no varían en magnitud relevante si se restringe la muestra de modo que estas coincidan.

Cuadro 6. Elasticidades del turismo emisivo 2002-2020, modelos AR y ARDL

Ambos modelos arrojan una elasticidad negativa y mayor a uno en módulo para el tipo de cambio, lo que indica que el gasto turístico emisivo es elástico a su precio relativo en una magnitud de entre -1.3 y -1.7. En cambio, para la actividad económica existe una variabilidad considerable en los resultados: mientras que el modelo AR sitúa la respectiva elasticidad en torno a 0.7, el modelo ARDL obtiene una elasticidad contemporánea estadísticamente no significativa pero una de largo plazo muy alta, de alrededor de 2.4, y estadísticamente diferente de cero. En las variables de feriados solo se observa significatividad estadística en la dummy de Semana Santa a corto plazo en el modelo ARDL, en la que la asociación observada con el turismo emisivo es negativa.

Por otra parte, en el cuadro 7 se presentan los resultados para el ingreso turístico receptivo. Allí se encuentra una elasticidad positiva y estadísticamente significativa respecto del tipo de cambio pero solo en la especificación AR, con un valor de 0.6. En cambio, no se observa asociación estadísticamente relevante con la actividad económica local o de los países de origen. Sí se halla un efecto negativo del feriado de Carnaval en la especificación AR. Un resultado interesante no reportado en los cuadros es que tanto el ingreso como el gasto turístico están positivamente asociados a la cantidad de días laborables del mes, resultado que si bien puede ser interesante en términos económicos es susceptible de error de medición, ya que el devengamiento de gastos en tarjeta de crédito podría demorarse los días no laborables, inflando de manera artificial aquellos meses en que estos días son relativamente menos.

Cuadro 7. Elasticidades del ingreso turístico receptivo 2002-2020, modelos AR y ARDL

• Variable dependiente: ingreso y gasto (balance de pagos)

El trabajo con las series de ingreso y gasto turístico del balance de pagos implica nuevamente un cambio en la muestra utilizada. Al igual que en la sección anterior, se aplicaron las pruebas de robustez necesarias para corroborar que esto no afecta sensiblemente los resultados discutidos a continuación. El cuadro 8 comienza con los resultados para el gasto turístico emisivo.

Cuadro 8. Elasticidades del gasto turístico emisivo 1997-2020, modelos AR y ARDL

La elasticidad respecto del tipo de cambio es negativa y estadísticamente significativa en ambas especificaciones. De hecho, la variabilidad entre los resultados es bastante reducida, ya que todos indican un comportamiento considerablemente inelástico del turismo emisivo respecto de su precio relativo, con un coeficiente de entre -0.2 y -0.4. En cambio, la variabilidad observada es mayor en la variable de ingreso, en la que el coeficiente estimado se ubica entre 1.2 y 2.6, este último en la relación de equilibrio estimada en el modelo ARDL. Esto sugiere que el turismo es un bien de lujo en la canasta de consumo local.

Finalmente, el cuadro 9 resume los resultados obtenidos para el ingreso turístico receptivo. Sea usando el tipo de cambio oficial o el paralelo, los resultados hallados en este caso son algo atípicos ya que señalan una relación negativa y estadísticamente significativa entre ingreso turístico y precio relativo (tanto a corto como a largo plazo, en la especificación ARDL), un resultado contrario a la predicción teórica básica, que claramente amerita mayor indagación futura. Tampoco hay mucha claridad en los resultados para la variable de ingreso de los socios turísticos, en la que solo un caso ofrece significatividad estadística al 90% y, si bien el signo obtenido es el esperado, la magnitud del coeficiente calculado es llamativamente grande (2.6). 

Cuadro 9. Elasticidades del ingreso turístico receptivo 1997-2020, modelos AR y ARDL

• Discusión

Para facilitar la discusión posterior, se juzga conveniente resumir los resultados obtenidos hasta aquí. El cuadro 10 a continuación presenta un indicador cualitativo para cada elasticidad de interés en cada ejercicio realizado. Se asigna I o E cuando el resultado indica que la variable dependiente es inelástica o elástica respecto de cada variable independiente, o X cuando el signo encontrado no es el teóricamente esperado. Un casillero vacío indica un resultado estadísticamente no significativo.

Cuadro 10. Resumen de resultados

Se pueden destacar algunos patrones generales. Todas las estimaciones realizadas para el turismo emisivo detectan una relación estadísticamente significativa con respecto al tipo de cambio. El signo es el esperado en todos los casos, aunque el tamaño del coeficiente varía considerablemente. En la especificación preferida (series en personas), este valor es de -0.7, que parece un valor de referencia válido para fines de política pública. Aún aceptando que valores un poco más altos o más bajos son posibles, resulta claro que depreciaciones reales están asociadas a reducciones importantes en el flujo de turismo emisivo.

Menos clara es la relación entre el turismo receptivo y el tipo de cambio, para la cual las estimaciones basadas en datos monetarios del balance de pagos exhiben signos negativos, contrario a las predicciones teóricas de los modelos tradicionales. En algunos casos, las estimaciones realizadas con las otras fuentes de datos dan como resultado coeficientes estadísticamente no distintos de cero. Por lo tanto, no es posible afirmar que movimientos del tipo de cambio real estén asociados a mayor o menor ingreso de turistas a nuestro país. Cabe aclarar que un signo positivo en la elasticidad precio del turismo receptivo no es imposible de racionalizar. Si la canasta de consumo de los turistas extranjeros en Argentina es aproximadamente constante (o, al menos, muy insensible a su precio), un aumento del tipo de cambio reduce su valor en dólares y por lo tanto reduce el ingreso de divisas.

Tampoco se encuentran resultados concluyentes sobre la relación entre flujos turísticos e ingreso (medido a través de la actividad económica o sus respectivos proxies). Tanto para el turismo emisivo como para el receptivo, los resultados son no significativos en muchos casos y también se observa considerable variabilidad en los valores estadísticamente no nulos (que oscilan entre aproximadamente 0.5 y 2.5).

A pesar de estos considerables problemas de robustez, tanto ante la especificación del modelo como ante la fuente de información, se considera que existe una lección importante para la política pública en estos ejercicios. Como ya fue discutido en la sección anterior, nuestro país ha sufrido un considerable déficit en la cuenta turística del balance de pagos en la última década. Los resultados presentados aquí sugieren que este saldo podría ser sensible a cambios en el tipo de cambio real, principalmente por la vía del turismo emisivo. 

Asumiendo, en sintonía con los resultados anteriores, una elasticidad de -0.7 para el turismo emisivo respecto del tipo de cambio real, y una correspondiente elasticidad nula para el turismo receptivo, se puede ver que, por ejemplo, un aumento del tipo de cambio real de 50% respecto del nivel promedio de 2011-2019 (esto es, alcanzar un nivel similar al observado en abril de 2008) estaría acompañado de una reducción de 35% en el turismo emisivo. Esto implicaría una salida de divisas por cuenta turística aproximadamente igual al ingreso por este concepto, es decir, una virtual eliminación del déficit turístico.

El cálculo anterior solo debe ser tomado como orientativo. El equilibrio en la balanza turística ciertamente no es un objetivo en sí mismo y parece natural que períodos de déficit alternen con períodos de superávit (como por ejemplo ocurre entre 2004 y 2011). Se trata aquí de evaluar las consecuencias de la política económica sobre un sector que puede ser generador o consumidor neto de divisas, dependiendo de las características del régimen macroeconómico. Debe recordarse, además, que el turismo internacional solo es relevante en la canasta de consumo de los hogares de mayores ingresos, de modo que los efectos distributivos involucrados no parecen triviales.

Por otro lado, las elasticidades reportadas pueden considerarse a su vez resultado de otras decisiones de política de largo plazo. La elección de Argentina como destino turístico para el resto del mundo ciertamente dependerá de factores tales como el grado de conexión internacional, el tamaño del mercado de transporte aerocomercial, la mejora de la infraestructura, la penetración de servicios financieros y medios de pago, el desarrollo de marketing digital vía redes sociales o economía de plataformas, entre otros. Como ocurre en toda rama productiva, la generación de competitividad en el sector turístico no puede darse solo por la vía precio sino que debe darse fundamentalmente también por la expansión de las capacidades locales. 

Estas capacidades, a su vez, podrían aumentar los incentivos a la sustitución de turismo externo por interno en los hogares argentinos. Esto es particularmente importante si se tiene en cuenta que, de acuerdo con los resultados presentados, los procesos de crecimiento económico factiblemente están asociados a aumentos en la demanda turística (con elasticidades potencialmente mayores que uno). Expandir el sector turístico en el país puede volcar una parte relevante de esa demanda al mercado interno, atendiendo simultáneamente objetivos sociales y macroeconómicos.

Anexo metodológico

A continuación, se presenta la descripción de las variables utilizadas en las distintas especificaciones llevadas a cabo en este trabajo. A su vez, se detalla la fuente y la frecuencia de cada una de ellas: 

Cuadro 11. Descripción de las variables utilizadas

Con respecto al IPI de los socios (*), con base en el ingreso de turistas por origen, se trabajó con las distintas fuentes de institutos de estadística nacionales y bancos centrales. En la siguiente tabla se detalla cada una de ellas:

Cuadro 12. Descripción de las fuentes utilizadas para IPI de socios comerciales

Como se puede observar, la caracterización de cada uno de estos indicadores para los países que conforman el conjunto de socios no es homogénea en la incorporación de sectores productivos. Sin embargo, para el caso de análisis de este trabajo la importancia en la homogeneización sectorial no es relevante, dado que la comparación de estos índices está íntimamente ligada al comportamiento del PIB para cada uno de ellos. 

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