EVALUACIÓN DE LA EFICIENCIA TÉCNICA DEL SECTOR HOTELERO Y CAMPINGS DE ESPAÑA¹

EVALUATION OF TECHNICAL EFFICIENCY OF THE HOTEL SECTOR AND CAMPSITES IN SPAIN

AVALIAÇÃO DA EFICIÊNCIA TÉCNICA E HOTEL E CAMPING SECTOR EM ESPANHA

Albert-Pol Miró²

¹ Artículo de investigación. Este trabajo forma parte de la tesis doctoral en Economía "Comercio, Inversión Extranjera Directa y Empresa Heterogénea", adelantada en la Universitat de Vic-Universitat de Girona, Girona, http://www.uvic.cat/, Fecha de iniciación de la tesis: Septiembre de 2013. Fecha de terminación: en proceso.
² Phd en Economía Facultad Empresa i Comunicación Universidad de Vic C. Sagrada Familia, 7 08500 Vic, España. Producción de investigación: Miró Pérez, A.P & Negre Atienza, Francisco (2015). Economies d'Interior i Muntanya de Catalunya. Una perspectiva comparada. Editorial Formatic-Barcelona; Miró Pérez, Albert-P (2014). Diferenciales de productividad empresarial según su posición internacional. El caso del sector químico español. Revista Dimensión Empresarial, 12 (1), pp.73-83; Miró Pérez, Albert-P & Anna Ramon Aribau (2009). Structural Characteristics of the Spanish Economy, e-Finanse Finansowy kwartalnik internetowy, 2, pp.46-52. E-Mail: albertpol@uvic.cat

FORMA DE CITACIÓN: Miró, A.P (2016). Evaluación de la eficiencia técnica del sector hotelero y campings de España, Dimensión Empresarial, 14(1), 27-38 JEL:D24, L14, L25, L83. DOI: http://dx.doi.org/10.15665/rde.v14i1.473

DOI: http://dx.doi.org/10.15665/rde.v14i1.473

Fecha de recepción del artículo: 02/11/2015. Fecha de aceptación: 15/12/2015.

RESUMEN

La actividad turística tiene un carácter multisectorial dinámico con encadenamientos durante y después de la prestación de servicios de turismo con el resto de la economía. Estos son particularmente importantes para un acercamiento integral al desarrollo de un país y del turismo en especial. En este contexto, se analiza la eficiencia técnica de los hoteles, hostales y campings españoles. Más concretamente, se va a seguir el enfoque de frontera estocástica para evaluar los niveles de eficiencia y el peso relativo de los hoteles, hostales y campings en la economía. Asimismo, se estima la convergencia de la eficiencia técnica para cada una de las Comunidades Autónomas objeto de estudio. En este documento se evalúa el desempeño de una muestra de 212 empresas pertenecientes al sector de actividad 55 del CNAE-2009 durante el período 2011-2012. Los resultados obtenidos permiten concluir la existencia de elevados niveles de eficiencia en el sector hotelero español, que resulta más competitivo y eficiente en todos los años de la muestra.

Palabras clave: Eficiencia Técnica, actividad turística, hoteles y campings, España.

Contenido: 1. Introducción, 2. Estado de la cuestión, 3. Eficiencia Técnica, 4. Resultados, 5. Conclusiones.

ABSTRACT

Tourism has a multiple sectors and a dynamic nature, attached to economy during and after the service, These links are particularly important in order to approach the development of a country and, specially, tourism, In this context, technical efficiency of hotels, hostels and Spanish camping are analyzed, More specifically, the approach of the stochastic boundary is going to be followed in order to assess the level of efficiency and the relative weight of hotels, hostels and campsite in economy, This study also assesses each region's technical efficiency, the relationship between tourism merchant society's typology and technical efficiency, This document assesses the development of 212 firms, which work on CNAE-2009 activity 55's sector between 2011 and 2012, Due to the results obtained, we can affirm that the efficiency level of Spanish hotel's sector is high, more competitive and efficient every year.

Key Words: Technical Efficiency, tourism, hotels and campsites, Spain.

RESUMO

A atividade turística tem uma multissectorial dinâmica com correntes durante e depois a prestação de services de turismo com o resto da economia, Estes são particularmente importantes para uma aproximação integral para o desenvolvimento de um país e do turismo em particular, Neste contexto, a eficiência técnica de hotéis, pousadas e acampamentos espanhóis e analisada, Que seguirá a abordagem de fronteira estocástica para avaliar os níveis de eficiência e do peso relativo dos hotéis, pousadas e acampamentos na economia, Tambem, é estimada a convergência de eficiência técnica para cada uma das comunidades autónomas objeto de estudo, Neste documento, se avalia o desempenho de uma amostra de 212 empresas pertencentes ao sector da actividade 55 do NACE-2009 durante o período de 2011-2012, Os resultados obtidos indicam a existência de elevados níveis de eficiência no setor hoteleiro do Espanha, que é mais competitivo e eficiente em todos os anos da amostra.

Palavras chave: Eficiencia técnica, turismo, hotéis e parques de campismo, Espanha

1. INTRODUCCIÓN

A día de hoy, el turismo representa un importante factor de las economías de los países desarrollados y en vías de desarrollo. Éste, se encuentra fuertemente influenciado por los cambios tecnológicos que se producen en el entorno tanto social como económico.

Según la OMT (2014), en los últimos años, el turismo, por su carácter multisectorial y de rápido crecimiento en términos de divisas y empleo, se ha consolidado como la principal actividad económica en España. A pesar de la crisis que se está viviendo a nivel mundial que pareciera amenazar el crecimiento del sector turístico y sus múltiples riesgos, muchas regiones españolas muestran un serio interés en su desarrollo. Este proceso ha llevado a que la eficiencia haya cobrado mayor relevancia en los últimos años en la economía.

Los profundos cambios en los patrones de producción y consumo de la sociedad contemporánea están alterando las características medioambientales de la Tierra. La multiplicidad de impactos negativos generados por el conjunto de actividades humanas hace plantearse la conveniencia y viabilidad del modelo de crecimiento adoptado (Hardin, 1968 y Weale, 1992). En este contexto el turismo y el ocio ha evolucionado en las últimas décadas, pasando de ser actividades consideradas marginales a convertirse en pautas de comportamiento generalizadas (Urry, 1990, 1995; Donaire, 1995) de la famosa sociedad del bienestar.

Por tanto, el turismo se encuentra cada vez más estrechamente vinculado con el modelo de desarrollo actual, ya que constituye en sí mismo uno de los elementos más dinámicos (Lavery, 1995) dentro del sistema socioeconómico mundial.

Es indiscutible que el desarrollo del turismo ha proporcionado un desarrollo económico considerable generando muchos lugares de trabajo y contribuyendo a la mejora, en general, de la balanza de pagos de muchos países y en particular del estado español (Pellejero Martínez, 1999).

En el análisis del sector turístico cabe tener en consideración el sector hotelero y extra-hotelero, según el Real Decreto número 1634 de 15/06/1983, los campings y el turismo rural se engloban dentro de los alojamientos extra-hoteleros ya que se rigen por unas normas propias.

En las últimas décadas ha existido un crecimiento de la producción de la literatura respecto a la temática de la preocupación para encontrar un equilibrio entre desarrollo turístico y conservación del entorno. Dentro de este concepto diferenciamos entre la oferta y la demanda en el sector. Partiendo de la base de la oferta se encuentra el estudio de la variable eficiencia, la cual viene a indicar habitualmente la consecución de un objetivo claro por parte de la empresa, es decir, la maximización de beneficio. Todas aquellas compañías que consigan este objetivo se considera que son eficientes. Se argumenta que la eficiencia viene determinada por la comparación de la actuación de una empresa con respecto a un óptimo (Iglesias Gómez et al. 2008). Esta empresa óptima es la frontera, y la idea de determinar empíricamente esta compañía referencia fue de Farrell (1957).

Ésta investigación se estructura en torno a las empresas consideradas dentro del código 55 CNAE-2009, que hace referencia a las empresas de hostelería con respecto a su eficiencia técnica, así como a la relación con la división geográfica española en Comunidades Autónomas. Para ello se ha realizado un estudio comparativo para el período 2011 y 2012, para un total de 212 empresas.

El trabajo se estructura comenzando con una breve revisión de la literatura del término de eficiencia técnica, así como de las aplicaciones de dos metodologías de estimación de la variable. A continuación, se dedica un epígrafe a la presentación de la información utilizada para la aplicación empírica, la cual se ha extraído de la base de datos del Sistema de Análisis de Balances Ibéricos (SABI). Así mismo, se presenta la metodología de estimación empleada en este trabajo empírico como es el caso de la frontera estocástica, así como las técnicas de segmentación utilizadas para el estudio de la relación causal existente entre eficiencia técnica del sector hotelero y campings y la Comunidad Autónoma donde se sitúa el establecimiento.

Por último, este trabajo recoge unas consideraciones finales, en las que se valora el índice de eficiencias obtenidos en el sector hotelero y campings para el conjunto de Comunidades Autónomas y a nivel agregado de España.

2. ESTADO DE LA CUESTIÓN

La eficiencia técnica es una medida de eficiencia productiva, que relaciona la mejor manera de utilizar los inputs para maximizar los outputs, o bien minimizar los insumos para obtener una cantidad de outputs (Koopmans, 1951 y Farrell, 1957).

Asimismo, se debe tener en consideración que la eficiencia técnica va ligada a la maximización de los beneficios, es decir, a la disminución de los costes de la empresa, mientras que, como ya se ha indicado con anterioridad, la productividad va ligada exclusivamente a la producción.

Por su parte, el análisis de la eficiencia técnica se centra en la investigación de la existencia de una frontera eficiente. Cuando un productor toma una función de producción con unos factores productivos concretos, estas funciones determinan la obtención de un máximo de outputs teniendo en cuenta un conjunto de inputs, es decir, lo que se refiere a estas funciones de producción es la relación de máxima eficiencia entre los outputs producidos con respecto a los inputs consumidos.

Para la medición de la eficiencia se parte del origen expuesta por Farrell (1957), el trabajo del cual se basa en un método comparativo entre empresas, realizado mediante un estándar de referencia llamado frontera, también denominado la "mejor práctica", que sirve para determinar que empresas son eficientes o no en base a las «mejores» empresas observadas. En este punto se marca la "empresa referencia" y sirve como reseña para el cálculo de los índices de eficiencia del resto de compañías.

Así Farrell (1957) adelanta el concepto de índice de radial, con respecto al índice de eficiencia hace referencia al posicionamiento eficiente de una unidad productiva en comparación con un proceso eficiente, donde el proceso eficiente se representa mediante la estimación de varias unidades productivas. Cabe destacar que dependiendo desde que visión se trabaja, ya sea mediante inputs u outputs, se distribuyen diferentes conjuntos de frontera o Frontera de Posibilidades de Producción (FPP), a partir de la siguiente Figura 2.1 puede constatarse las fronteras desde ambas perspectivas.

En la figura anterior puede observarse en el encuadre izquierdo la medida orientada hacia los inputs donde la curva SS' representa la isocuanta unitaria en la cual puede identificarse las diferentes combinaciones de los dos factores productivos que una empresa perfectamente eficiente podría utilizar para producir una unidad de output. Por tanto, si una empresa usa unidades de insumo situadas sobre el punto P, se dice que es técnicamente ineficiente, ya que ésta puede reducir el uso de insumos hasta el punto Q. Así, el punto QP es una cuantía de la ineficiencia técnica, así el porcentaje por el que todos los insumos pueden reducirse proporcionalmente manteniendo la producción de outputs en una unidad de salida viene definido por QP / OP. Es decir, para que una empresa sea técnicamente eficiente debe encontrarse en el punto Q, sobre la isocuanta SS'.

En el segundo plano se encuentra la figura referente a la medida orientada hacia los outputs. Asimismo, el punto C no puede alcanzarse dada la tecnología existente, por tanto el punto A es técnicamente ineficiente, ya que desperdicia recursos, no obstante el punto B' es estrictamente eficiente o eficiente de manera global, mientras que el punto B' es técnicamente eficiente, pero no de manera asignativa.

El primero en introducir consideraciones teóricas a la eficiencia técnica fue Koopmans (1951), que indica que no es posible incrementar algún output (o disminuir algún input) sin incrementar algún insumo (o decrementar algún output). Asimismo, Debreu (1951) y Farrell (1957) introdujeron una medida de eficiencia de tipo radial, que permitiera cuantificar el nivel de eficiencia en el cual actuaban los productores.

Por tanto, la medida de cálculo de eficiencia propuesta por Debreu y Farell tiene una menor restricción que el modelo de Koopmans, ya que permite a las empresas eficientes reducir la cantidad de algunos inputs (o incrementar el output), mejorando su posición eficiente.

Un método muy extendido, tanto que forma parte del régimen paramétrico, es la estimación mediante la Frontera Estocástica o Stochastic Frontier (SF). Éste método recibe un importante impulso cualitativo a partir de los trabajos realizados por Aigner, Lovell, y Schmidt (1977) y Meeusen y van den Broeck (1977). A diferencia del método no paramétrico o Análisis Envolvente de Datos (DEA³) este es mucho más sencillo de utilizar y, a su vez permite una mayor sofisticación en sus especificaciones, si bien su utilización se centra mayoritariamente con datos de corte transversal.

³ Ver Ray (2004) para ver los fundamentos teóricos de la metodología DEA.

En el caso español existen diversas investigaciones sobre la estimación de la eficiencia donde la gran mayoría realizan la estimación mediante el método DEA como por ejemplo, Prior (1990) Pastor et al. (1997), Coll-Serrano et al. (2007), en cambio, Gumbau-Albert y Maudos (2002) o Lambarraa et al. (2007) utilizan metodologías de frontera estocástica.

La introducción de los modelos de datos de panel implica la combinación de las series temporales con las secciones cruzadas. El utilizar los datos de panel permite, a diferencia de los datos de sección cruzada, mayor flexibilidad y consideración de los cambios producidos por los individuos con el paso del tiempo (Greene, 1998, p.532). El estudio de las unidades productivas mediante los datos de panel consiente un correcto tratamiento de la heterogeneidad (Hsiao, 1986, p.5).

Schimdt y Sickles (1984) proponen, para la estimación de la eficiencia técnica, la utilización de los modelos de datos de panel. Ya que el uso de este modelo soluciona algunos de los problemas que plantea el modelo de serie cruzada, entre estos problemas se destacan que la ineficiencia técnica de una empresa en particular puede ser estimada pero no de forma consistente, así como la estimación del modelo requiere una especificación arbitraria de las distribuciones del ruido y de la ineficiencia.

La utilización de la frontera estocástica en un modelo con datos de panel es realizable siempre y cuando se realicen las adaptaciones necesarias (Battese y Coelli, 1988). Así, la ventaja del uso de los modelos paramétricos en una situación de datos de panel es la capacidad de realizar inferencias estadísticas sobre los resultados obtenidos.

3. EFICIENCIA TÉCNICA

3.1. Datos
Los datos que se utilizan en todo el estudio proceden de SABI⁴. Dicha encuesta proporciona información con carácter anual para una muestra representativa de las empresas industriales manufactureras españolas.

⁴ SABI es resultado de la colaboración de tres estamentos privados, Informa D&B, que es responsable de la base de datos de las empresas españolas, CofaceServicos Portugal, S.A, responsable de la base de datos de empresas portuguesas y por último Bureau van Dijk, responsable del software de búsqueda, tratamiento y análisis de datos. SABI contiene información general y cuentas anuales de más de 1.000.000 de empresas españolas y 320.000 empresas portuguesas.

En el marco de este trabajo es importante contrastar la base de datos obtenida a partir de SABI como muestra representativa del universo de empresas industriales españolas. En este sentido SABI permite extraer los datos necesarios para las muestras deseadas y también amplía de manera considerable los aspectos que engloban la pequeña y mediana empresa (PYMEs) y de las empresas multinacionales (EMN) que pueden ser sometidas a investigación.

La base de datos utilizada ha sido SABI. Concretamente se ha seleccionado el código de actividad 55 de la CNAE-2009 y se ha obtenido un panel de 212 empresas en el periodo 2011-2012. Permiten obtener información sobre todas y cada una de las variables destinadas a la estimación de la eficiencia técnica, tales como coste de personal, importe neto de cifra de negocios, entre otras partidas incluidas en el balance y la cuenta de resultados de una empresa.

La división de la muestra en un panel de datos permite determinar los cambios de tendencia en la eficiencia de los individuos que conforman la muestra en un período marcado por la existencia de una crisis económica a nivel internacional (2011-2012).

Una de las cuestiones que se plantea en este y otros trabajos es el tratamiento para transformar las variables de nominales a reales, sin el efecto derivado de la variación de los precios. Este es un punto de importancia al no tener indicadores de los precios reales de los diferentes productos que conforman el mercado del sector hostelería español. Por esta razón, las variables quedarán deflactadas utilizando el deflactor de los índices de precios al consumo para corregir los precios -estos datos se han extraído del Instituto Nacional de Estadística (ine.es)- y limitar el impacto de los mismos en la medida de la producción de la empresa y en las estimaciones de la función de producción (De Loecker, 2007).

La presente investigación analiza un total de 8 Comunidades Autónomas españolas con respecto las 17 que conforman la división territorial española más dos ciudades autónomas, estas son: Andalucía, Comunidad Valenciana, Cataluña, Islas Baleares, Islas Canarias, Madrid, Navarra y Región de Murcia. Se exceptúan por falta de datos: Aragón, Asturias, Cantabria, Castilla león, Castilla la Mancha, Ceuta, Extremadura, Galicia, La Rioja, Melilla y País Vasco.

3.2. Metodología: Frontera Estocástica
El primer modelo específico es el paramétrico, el cual supone la forma funcional de la función de producción. Una función paramétrica de producción típica para datos cross-section viene determinada por:

Donde y es el producto (o el logaritmo) de la i-ésima unidad; x_it es un vector kx1 de cantidades de inputs(x Є R+); β son los vectores paramétricos desconocidos; e_i es el residuo que captura cualquier ineficiencia, el cual también puede capturar otros efectos aleatorios. En el caso de ignorar estos efectos aleatorios el residuo ei captura la ineficiencia, quedando el modelo especificado como:

Este modelo puede estimarse mediante MCO. A partir de esta función puede realizarse la estimación mediante la función de costos o bien mediante la función de producción.

Una vez vista la propuesta del modelo para una función de producción para datos transversales (cross-section). Alternativamente, se plantea el método para datos de panel (Coelli et al. 2005), quedando el modelo definido como:

Que es la función idéntica a [2] excepto por qué se añade el subíndice "t" el cual representa el factor tiempo.

Para la realización de la estimación del modelo de función de producción de eficiencia se tienen en consideración los siguientes modelos: Lee y Schmidt (1993) y Batiese y Coelli (1992,1995).

Modelo 1: Lee y Schmidt (1993)
En este modelo no se considera ninguna restricción en la evolución temporal de la (in)eficiencia. Asimismo, se trabaja en un panel de datos y el modelo queda especificado como,

Donde α_i = [1, θ], tal que θ = [θ2,..., θT], La variable y_it es el output de la empresa i en el tiempo t, X_it es la matriz NT x 1 inputs, y θ, α, β son los parámetros a estimar. La estimación se realiza en base al mínimo cuadrado generalizado.

Álvarez Cuesta (2001) destaca la existencia de un problema determinado en el modelo de Lee y Schmidt (1993), el cual hace referencia a que tanto las empresas eficientes como las ineficientes imponen patrones homogéneos en cuanto a la determinación de la frontera estocástica.

En el programa econométrico Stata v.13 se estima el modelo mediante el Mínimo Cuadrado por iteraciones (Belotti et al. 2012).

Modelo 2: Battese y Coelli (1992)
Se trabaja en un modelo con datos de panel (desbalanceado) con variables normales truncadas y que pueden variar efectivamente a través del tiempo. El modelo queda especificado de la siguiente manera:

Las variables se definen igual que a los modelos anteriores, exceptuando el subíndice t el cual introduce el tiempo. Donde V_it es un error aleatorio que se asume sigue una distribución normal con media cero iid˜N(0,σV²). Asimismo, Battese y Coelli (1992) definen u_it como,

Tal que u_it es un escalar desconocido al estimar μ es el parámetro a estimar. Por tanto, la eficiencia técnica puede incrementarse, mantenerse o disminuir teniendo en cuenta el valor que toma μ, ya sea > 0, = 0 o < 0, respectivamente.

Modelo 3: Battese y Coelli (1995)
Battese y Coelli (1995) proponen el siguiente modelo para estimar en una sola etapa.

Debe tenerse en cuenta que uit son las variables aleatorias no negativas que miden la ineficiencia técnica en la producción. La variable queda definida como sigue,

Donde, w_it es una variable aleatoria definida por la distribución normal truncada con iid ˜ |N(0,σU²)|. z_it es un vector px1 de variables que pueden afectar la eficiencia. δ es un vector 1xp vector de parámetros a estimar. Asimismo, la eficiencia técnica para la empresa es:

La estimación del modelo de una función de producción más generalista vendrá determinada como,

Donde, y es la variable dependiente, mientras que F(.) es la función que viene determinada por los inputs K, L, A. Para la realización de la estimación se tiene en cuenta que existen empresas ineficientes, es decir, toda empresa puede producir menos que el nivel realmente eficiente,

Donde ETi es la eficiencia técnica de la empresa i, comprendido entre (0,1]. Indica que si ET = 1 es cuando la empresa tiene la mayor eficiencia técnica dados los inputs. ET < 1, lo cual la compañía se encuentra en valores de ineficiencia, por tanto,

Si bien, se excluye la variable aleatoria la función de producción queda tal que,

Si se define u_i - ln(ETi), por tanto la ecuación quedará definida,

Donde, e¡ = v¡ - ui, es la variable aleatoria que está compuesta por vi que representa los shocks aleatorios y ui el cual hace referencia al término de ineficiencia, que viene determinado por ser mayor o igual a cero.

Asimismo, la separación de Vi y u no es la misma dependiendo de si el modelo es de corte transversal o bien, datos de panel. En este caso permite descomponer la EF en dos grupos, el primero es la eficiencia técnica pura y un segundo grupo viene determinado como eficiencia de escala. Cuando se trabaja con un modelo de datos de panel con un número de individuos i durante t períodos de tiempo, la ecuación viene determinada para un modelo de efectos fijos,

Donde u_i ≥ 0.

El programa utilizado para la realización de la estimación de la variable eficiencia técnica es el software Frontier v.4.1 el cual implementa algoritmos para maximizar numéricamente la función de verosimilitud y así obtener estimaciones de la matriz de covarianzas (Coelli, 1996).

En las variables trabajadas para la estimación de la eficiencia técnica individual se encuentra que en los datos extraídos de la base de datos no existe una medida de output específica, teniendo en cuenta dicha limitación, se opta por utilizar de manera estándar los ingresos por explotación.

Asimismo, para los inputs se definen tres variables: el trabajo, el cual se obtiene a partir del coste laboral de las empresas. El segundo factor productivo viene determinado por el capital de la empresa, y por último, el input intermedio se mide a través del coste de material.

4. RESULTADOS

En este epígrafe se analizan los resultados obtenidos sobre la evolución de la eficiencia técnica en la industria hotelera a partir de un panel de datos balanceado de empresas del sector que con un total de 424 observaciones en el período 2011-2012 y un total de 212 empresas.

En la siguiente Tabla 4.1 pueden observarse los resultados obtenidos de las estimaciones realizadas mediante los tres modelos propuestos. Hay que destacar que el modelo de Lee y Schmidt (1993) cumplen con la condiciones de la estimación propuesta por Jondrow et al. (1982), mientras que los modelos de Battese y Coelli (1992) y Battese y Coelli (1995) cumplen con las condiciones planteadas por Horrace et al. (1992).

TABLA 4.1

⁵ Donde, uhat_fe hace referencia al modelo de Lee y Schmidt (1993), uhat_bc92 resume el modelo de Battese y Coelli (1992) y uhat_bc95 Battese y Coelli (1995).

FIGURA 4.1

De acuerdo con la comparativa realizada entre los tres modelos, en efecto se demuestra que con los modelos de Lee y Schmidt (1993) y Battese y Coelli (1992) la distancia de es mínima contra más cercano al valor 0, excepto para algunos individuos que son valores extremos. Mientras que para el modelo de Battese y Coelli (1995) la muestra se aleja con respecto al individuo medio cuanto má lejano se encuentra del valor 0.

Una vez hecha la estimación y la interpretación de la eficiencia técncia por los tres modelos aqui planteados se realiza un resumen y una prueba de correlación de Spearman⁶ sobre los cuatro modelos, obteniendo los siguientes resultados,

⁶ Se utiliza en caso de ser una distribución no paramétrica con variables dependientes e independientes cuantitativas.

En todos los casos de la muestra se puede observar como la correlación es positiva, es decir, que existe una relación directa entre las variables. Indica que a medida que aumenta el valor de una de las variables la otra también incrementa. Cabe destacar también la existencia de correlaciones significativas entre las variables.

En este apartado, una vez hechas las estimaciones por los diferentes modelos sobre los índices de eficiencia técnica se realiza una comparativa entre CC.AA para evidenciar cuales son aquellas Comunidades son más (in)eficientes. A continuación se muestran las medias agregadas de cada una de las 8 Comunidades de las cuales se han obtenido datos.

5. CONCLUSIONES

En este trabajo se ha planteado como principal objetivo el análisis de las diferencias de eficiencia y convergencia en las empresas pertenecientes a los grupos de la distribución de la empresa hotelera española para el período 2011-2012. La estimación del cambio de eficiencia se ha realizado utilizando un enfoque paramétrico.

A partir de las estimaciones realizadas con los tres modelos aquí planteados sobre la aproximación de la frontera estocástica, puede concluirse que para las empresas del sector hotelero español para un período temporal 2011-2012, las empresas tienen una variación notable en cuanto a su (in)eficiencia técnica.

Se confirma que existe un grado de ineficiencia técnica en las empresas del sector, por tanto, puede afirmarse que existe una clara evidencia de que concurren empresas en el sector que hacen un uso indebido de los recursos combinándolos de manera poco adecuada.

Finalmente, al realizar la estimación mediante valores agregados por Comunidades Autónomas españolas es interesante observar como la eficiencia técnica queda afectada de manera poco sorprendente en regiones costeras (ya que los hoteles y otros establecimientos de alojamiento turístico) tienen mejor posición y una mayor curva de aprendizaje en zonas de sol y playa. En contra de lo esperado, Madrid se encuentra en una posición de ineficiencia técnica, siendo la capital del país.

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