Informe de Intensidad Turística y Definición de Destinos Turísticos (2018)
1. Introducción La División de Estudios y Territorio de la Subsecretaría de Turismo junto con la Unidad de Destinos – Territorio y Medio Ambiente, de la Subdirección de Desarrollo de Sernatur revisaron y actualizaron en conjunto el último listado de destinos turísticos publicado en 2017. La determinación de estos destinos, se realiza utilizando una metodología que consta de dos etapas. La primera, correspondiente a un análisis factorial que genera un índice de intensidad turística basado en la información estadística existente (y disponible) de las 346 comunas del país. La segunda, correspondiente a la identificación y delimitación de los territorios que cumplen con la condición de ser destino turístico.
El índice de intensidad turística toma como información año base 2016 y tiene como objetivo medir el comportamiento turístico respecto a una dinámica de variables de oferta y demanda turística, valoradas a nivel comunal a lo largo del país. Considera 15 variables, entre ellas: N° de llegadas y de pernoctaciones a EAT, atractivos turísticos, N° de servicios de alojamiento turístico, población flotante.
La identificación y delimitación de destinos turísticos utiliza la definición presente en el Decreto N°30/2016, Reglamento que fija el procedimiento para la declaración de zonas de interés turístico: “ f) Destino turístico: Espacio geográfico, delimitado física y administrativamente, conformado por un conjunto de atractivos turísticos naturales, culturales; servicios turísticos; equipamiento e infraestructura complementarios; condiciones de accesibilidad; imagen; recursos humanos e identidad local, que motivan el desplazamiento de turistas y el desarrollo de actividades turísticas asociadas”. Factores claves son la presencia de servicios turísticos registrados en Sernatur y atractivos turísticos de todas las jerarquías.
A partir de lo anterior, se tienen 89 destinos turísticos (41 consolidados, 34 emergentes y 14 potenciales), los cuales abarcan alrededor de 200 comunas y representan, cerca del 84% de las ventas de empresas relacionadas con actividades características del turismo (Ingresos por turismo).
Es importante señalar que el presente trabajo, corresponde a una actualización de destinos turísticos para al año 2018, orientada a focalizar el trabajo territorial a nivel nacional. Cabe señalar que, los destinos identificados no limitan el accionar de las Direcciones Regionales de Sernatur, las cuales pueden también abordar otros destinos turísticos de importancia regional, pudiendo estos incorporarse en una próxima actualización del presente documento, siempre y cuando tengan una justificación y se cuente con la información técnica que permita sustentarlos.
Por otro lado, según sus características geográficas y su vocación turística se reconocen, distintos tipos de destinos turísticos en Chile1, entre los cuales se encuentran los siguientes: Litorales; urbanos; rurales y de naturaleza; de montaña; lacustres y fluviales e insulares.
• Destinos turísticos de tipo litoral: corresponden a destinos ubicados en zonas del borde costero que cuentan con condiciones para la práctica de actividades turísticas relacionadas directamente con el mar, dando origen, entre otros a un tipo de turismo que recibe por lo general la denominación de “turismo de sol y playa”, y es el segmento que genera el mayor
1 Varios autores han analizado las características de los destinos turísticos y elaborados tipologías para reconocer sus atributos y diferencias (Buhalis, 2000; Pearce, 1988; Gunn, 2002; Vera y otros, 1997). flujo de turistas. Estos destinos se caracterizan por experimentar un elevado dinamismo desde el punto de vista turístico, urbanístico y demográfico, generando que un excesivo crecimiento supere la capacidad del destino y origine su declive. • Destinos turísticos de tipo urbano: corresponden a destinos donde la ciudad concita el desarrollo de la actividad turística y su mayor atractivo radica en su condición de núcleo comercial, servicios y cultural o en la combinación de éstos con otros como actividades deportivas, de esparcimiento, eventos programados. • Destinos turísticos de tipo rural y de naturaleza: integran actividades turísticas de diverso tipo, que tienen como denominador común que se localizan en zonas rurales y en áreas naturales, incluyendo parques nacionales y otros espacios protegidos, teniendo servicios turísticos ofrecidos habitualmente por la comunidad local, transformándose en un complemento de otras actividades productivas que generan un ingreso a las comunidades y prestadores de servicios turísticos locales. • Destinos turísticos de tipo montaña: están conformados por un centro poblado que cuenta con equipamiento e instalaciones de apoyo (andariveles, miradores, etc.), cuya principal función se orienta a la práctica de actividades y deportes de montaña y alta montaña, como es el caso de los centros de esquí. No obstante, actualmente numerosas actividades como es el caso de baños termales, retiros espirituales o la interpretación ambiental, concitan la atracción en zonas de montaña, dando origen a nuevos productos y servicios. • Destinos turísticos lacustres y fluviales: corresponden a destinos ubicados en la ribera de lagos, lagunas y ríos donde se pueden desarrollar diversas actividades turísticas, tanto recreativas como deportivas. Se ubican principalmente en la zona sur de Chile, con una mayor intensidad de desarrollo de centros poblados lacustres, como es el caso de los lagos Villarrica, Llanquihue y Panguipulli. El desarrollo de estos destinos presenta algunas similitudes con los destinos turísticos del litoral, asociados a alta afluencia de visitantes que en algunos casos genera colapso en la capacidad de carga del destino, la infraestructura y servicios básicos. • Destinos turísticos de tipo insular: Las islas y archipiélagos constituyen la base para un destino insular que se define por la conexión tierra/mar, dependiendo su desarrollo turístico de la disponibilidad de infraestructura que permita el acceso, por tierra o por mar, al destino. En el caso de Chile, con algunas excepciones como Isla de Pascua y Juan Fernández, los destinos insulares se localizan principalmente a partir de la Región de Los Lagos hasta la Región de Magallanes y de la Antártica Chilena. Considerando el carácter geográficamente acotado de los territorios insulares, es relevante regular el ingreso de visitantes, respetando su intensidad máxima de uso para asegurar la sustentabilidad del destino.
A continuación, se presenta listado y cartografía de los 89 destinos turísticos priorizados de Chile según nivel de desarrollo turístico (consolidado, emergente y potencial) y tipología. Posteriormente, se presenta cartografía a nivel regional de los destinos turísticos priorizados, el Índice de Intensidad Turística (IIT) junto con otra información territorial turística como las Zonas de Interés Turístico y Áreas Silvestres Protegidas. 2. Destinos turísticos 2018 A continuación, se listan los 89 destinos turísticos, según región y nivel de desarrollo:
Región Destinos Turísticos 2018-2019 Nivel de Desarrollo Tipología del Destino Turístico Turístico
Arica y Urbano y litoral Arica y costa patrimonial Consolidado Parinacota Arica y Rural y de naturaleza Putre – P.N. Lauca Emergente Parinacota Arica y Rural y de naturaleza Codpa e Iglesias Patrimoniales Emergente Parinacota Tarapacá Iquique Consolidado Urbano y litoral Tarapacá Pica Consolidado Rural y de naturaleza Tarapacá Colchane – P.N. Volcán Isluga Potencial Rural y de naturaleza Tarapacá Mamiña Potencial Rural y de naturaleza Antofagasta Antofagasta Consolidado Urbano y litoral Antofagasta Calama - Alto El Loa Emergente Rural y de naturaleza Antofagasta San Pedro de Atacama Consolidado Rural y de naturaleza Antofagasta Taltal Emergente Litoral Litoral, rural y de Atacama Bahía Inglesa – P.N. Pan de Azúcar Consolidado naturaleza Urbano Atacama Valle del Copiapó Consolidado Litoral, rural y de Atacama Valle del Huasco y zona costera Emergente naturaleza Atacama Chañaral de Aceituno Emergente Rural y de naturaleza
Coquimbo Punta de Choros – R.N. Pingüino de Humboldt Emergente Rural y de naturaleza Coquimbo La Serena - Coquimbo Consolidado Urbano y litoral Coquimbo Valle del Elqui Consolidado Rural y de naturaleza Coquimbo Ovalle – P.N. Fray Jorge Emergente Rural y de naturaleza Coquimbo Valles del Limarí Potencial Rural y de naturaleza Coquimbo Litoral Los Vilos - Pichidangui Consolidado Litoral Valparaíso Litoral Norte - Papudo Consolidado Litoral Valparaíso La Ligua - Valle Hermoso Potencial Rural Valparaíso Valle del Aconcagua Emergente Rural y de naturaleza Valparaíso Olmué – P.N. La Campana Consolidado Rural y de naturaleza Valparaíso Portillo Consolidado Montaña Valparaíso Litoral Viña del Mar - Concón Consolidado Urbano y litoral Valparaíso Valparaíso Consolidado Urbano y litoral Valparaíso Valle de Casablanca Emergente Rural y de naturaleza Urbano y litoral Valparaíso Litoral Algarrobo – Santo Domingo Consolidado Valparaíso Rapa Nui Consolidado Insular Valparaíso Robinson Crusoe Emergente Insular Región Destinos Turísticos 2018 Nivel de Desarrollo Tipología del Destino Turístico Turístico
Metropolitana Santiago Urbano Consolidado Urbano Rural, de naturaleza y Metropolitana Cajón del Maipo Consolidado montaña Metropolitana Centros de Montaña Consolidado Montaña Metropolitana Valle del Maipo Emergente Rural y de naturaleza Litoral, rural y de O'Higgins Navidad Emergente naturaleza O'Higgins Lago Rapel Consolidado Lacustre y fluvial O'Higgins Alto Colchagua Emergente Rural y de naturaleza O'Higgins Alto Cachapoal Emergente Rural y de naturaleza O'Higgins Tagua Tagua - Almahue Emergente Rural O'Higgins Pichilemu Consolidado Litoral O'Higgins Valle de Colchagua Consolidado Rural y de naturaleza Litoral, rural y de Maule Iloca - Vichuquén Emergente naturaleza Maule Valle del Curicó Emergente Rural y de naturaleza Rural, de naturaleza y Maule P.N. Radal Siete Tazas Emergente montaña Rural, de naturaleza y Maule Vilches – R.N. Altos de Lircay Potencial montaña Maule Constitución Emergente Litoral Maule Lago Colbún - Rari Emergente Rural y de naturaleza Maule Cajón del Río Achibueno Potencial Rural y de naturaleza Litoral, rural y de Maule Chanco - Pelluhue Potencial naturaleza Ñuble Valle del Itata Potencial Rural Ñuble Cobquecura Emergente Rural y de naturaleza Ñuble Quillón Emergente Rural y de naturaleza Ñuble San Fabián Potencial Rural y de naturaleza Rural, de naturaleza y Ñuble Valle de Las Trancas - Termas de Chillán Consolidado montaña Biobío Concepción Consolidado Urbano Biobío Lota Emergente Rural y de naturaleza Biobío Saltos del Laja Consolidado Lacustre y fluvial Biobío Antuco Potencial Montaña Rural y de naturaleza Biobío Alto Biobío Emergente Biobío Lago Lanalhue Consolidado Lacustre y fluvial Biobío Lago Lleu Lleu - Tirúa Emergente Lacustre y fluvial Región Destinos Turísticos 2018 Nivel de Desarrollo Tipología del Destino Turístico Turístico
Araucanía Nahuelbuta Potencial Rural y de naturaleza Araucanía Araucanía Costera Emergente Lacustre y fluvial Araucanía Temuco Consolidado Urbano Araucanía Araucanía Andina Consolidado Rural y de naturaleza Araucanía Araucanía Lacustre Consolidado Lacustre y fluvial
Los Ríos Mehuín - San José de Mariquina Emergente Rural y de naturaleza Los Ríos Panguipulli - Siete Lagos Consolidado Lacustre y fluvial Los Ríos Valdivia - Corral Consolidado Lacustre y fluvial Los Ríos Cuenca del Lago Ranco Consolidado Lacustre y fluvial
Los Lagos Mapu Lahual - Costa de Osorno Potencial Rural y de naturaleza Los Lagos Osorno - Puyehue Consolidado Rural y de naturaleza Los Lagos Lago Llanquihue y Todos Los Santos Consolidado Lacustre y fluvial Urbano y de Los Lagos Puerto Montt – Calbuco - Maullín Consolidado naturaleza Los Lagos Archipiélago de Chiloé Consolidado Insular Carretera Austral Tramo Río Puelo - Caleta Rural y de naturaleza Los Lagos Gonzalo Emergente (Patagonia verde) Carretera Austral Tramo Caleta Gonzalo - Rural y de naturaleza Los Lagos Futaleufú – P.N. Corcovado Emergente (Patagonia Verde) Carretera Austral Tramo P.N. Queulat Rural y de naturaleza Aysén Emergente (Patagonia Verde) Urbano y de Aysén Coyhaique y Puerto Aysén Consolidado naturaleza Chelenko Lacustre y fluvial Aysén Consolidado (Cuenca del Lago General Carrera) Provincia de Los Glaciares Rural y de naturaleza Aysén Emergente (Cochrane -Tortel -Villa O´Higgins) Magallanes P.N. Torres del Paine Consolidado Rural y de naturaleza Urbano y de Magallanes Estrecho de Magallanes Consolidado naturaleza Magallanes Tierra del Fuego Potencial Rural y de naturaleza Magallanes Cabo de Hornos Emergente Rural y de naturaleza Magallanes Puerto Edén Potencial Rural y de naturaleza Magallanes Antártica Isla Rey Jorge Emergente Insular .!VALDIVIA Bolivia Perú Mapu Lahual - La Ligua - Costa de Osorno Valle Hermoso Olmué - P.N. Osorno - Puyehue La Campana Putre - P.N. Lauca Rapa Nui ARICA Lago Llanquihue .! Litoral Norte Papudo Valle del Hanga Roa PUERTO MONTT y todos los Santos .! Aconcagua .! Arica y Costa Codpa e iglesias Puerto Montt - Calbuco - Carretera Austral Tramo Patrimonial patrimoniales Portillo Litoral Viña del Mar - Maullín Río Puelo - Caleta Gonzalo Concón VALPARAÍSO Colchane - .! Juan Fernández Valparaíso P.N. Volcán Isluga .! Centros de SUBDIRECCIÓN DE DESARROLLO Valle de Montaña Casablanca Unidad de Destinos Robinson SANTIAGO Archipiélago de Chiloé Crusoe .! IQUIQUE Mamiña Litoral Algarrobo - Cajón del Iquique .! Santo Domingo Maipo Carretera Austral DESTINOS TURÍSTICOS DE CHILE 2018 Tramo Caleta Gonzalo - Santiago Urbano Pica Valle del Futaleufú - P.N. Corcovado Navidad Maipo O RANCAGUA Leyenda O .! Carretera Austral c c Tagua Tagua - Lago Rapel Tramo P.N. Queulat ! é Alto . Ciudades Capitales é Almahue Cachapoal a a Pichilemu n n Valle de Colchagua COYHAIQUE Tipología de Destinos Turísticos Calama - o Alto de .! Iloca - Colchagua o Alto El Loa Vichuquén Coyhaique y Puerto Aysén Antofagasta P Insular Valle del Curicó P a O Lacustre y fluvial c Constitución P.N. Radal a TALCA Siete Tazas c Chelenko í .! é c Vilches - R.N. Litoral ANTOFAGASTA f a .! Altos de Lircay í San Pedro i Chanco - n Litoral y urbano f de Atacama c Pelluhue o o Lago Colbún - Litoral, rural y de naturaleza i Rari c Cobquecura P Provincia de los Glaciares Cajón del río a Rural Achibueno o Valle del Itata c Rural y de naturaleza Taltal CHILLÁN í Concepción y .! alrededores f Puerto Edén CONCEPCIÓN San Fabián Rural, de naturaleza y montaña .! i * c O Lota Valle Las Trancas Montaña Argentina o c Quillón é Bahía Inglesa - Argentina Urbano P.N. Pan de Azúcar Saltos del Laja a Antuco n Urbano y de naturaleza o Nahuelbuta Límite Internacional A COPIAPÓ Lago Alto Biobío t .! Lanalhue P.N. Torres del Paine l Valle del Copiapó Nota: El trazado de los límites de este mapa tiene Lago á Lleu Lleu - carácter preliminar, no oficial. Tirúa n t i Contexto Geográfico Temuco TEMUCO Valle del Huasco y zona costera .! PUNTA ARENAS c Perú .! o ± Araucanía Araucanía Andina Bolivia Chañaral de Aceituno Costera Estrecho de Magallanes Punta de Choros - R.N. Pingüino de Humboldt Araucanía Lacustre Chile Mehuín - LA SERENA .! San José La Serena - de Mariquina Argentina Coquimbo Valle del Elqui Tierra del Fuego VALDIVIA .! Panguipulli Valdivia - Cabo de Hornos Ovalle - P.N. Fray Jorge Corral Antártica - Isla Rey Jorge Valles del Limarí Cuenca del Lago Ranco
* Acuerdo entre la Rrepública de Chile y la Antártica Repúlica Argentina para precisar el recorrido Litoral Los Vilos - Pichidangui Argentina del límite desde el Monte Fitz Roy hasta el ± ± Cerro Daudet. Buenos Aires, 1998. ± 0 30 60 120 180 240 0 15 30 60 90 120 0 30 60 120 180 240 Kms. Kms. Kms. 3. Mapas regionales: Destinos turísticos, Zonas de Interés Turístico (ZOIT) y comunas según índice de intensidad turística.
19°0'0"S 18°0'0"S Kms. 40 Perú Argentina Bolivia Chile 30 Contexto Geográfico Contexto 69°0'0"W 69°0'0"W Japu ! Destino Turístico Destino Complejo Chungará R Putre - P.N. Lauca (E) Lauca P.N. - Putre R Bolivia Surire ! M.N. SALAR DE SURIRE 20 Guallatire Viluyo ! ! Ancuta Caqueña 10 ! ! 5 R.N. VICUÑASLAS Parinacota ! 0 P.N. LAUCA P.N. Chujlluta Guacollo ! ! Información Territorial Turística InformaciónTerritorial Misitune Región Región de Arica y Parinacota ! Cosapilla ! Colpitas Complejo Visviri R Fuente de Datos: de Fuente ! Cartografía desarrollada por la Subdirección laSubdirección por desarrollada Cartografía información con de SERNATUR, Desarrollo de de el Departamento por proporcionada 2016. año base SERNATUR, de Estadísticas Referencia Cartográfica: Cartográfica: Referencia 2000 SIRGAS Datum UTM Proyección Sur 18 HUSO Putre Visviri R Tignamar ! ! ! R Belén ! Pachama Esquiña Chapiquiña ! ! ! Murmuntani ! Zapahuira Socoroma ! PUTRE ! GENERALLAGOS Destino Turístico Destino Chitita ! Timar ! Tocora ! Codpa e iglesias patrimoniales (E) iglesias epatrimoniales Codpa Ofragia ! 0,091- 0,472 0,005- 0,015 0,035- 0,090 M.N. QUEBRADA CARDONES Región deTarapacá Índice de Intensidad Turística (IIT) Índice de Intensidad Turística Región de Arica y Parinacota CAMARONES 70°0'0"W 70°0'0"W ARICA Poconchile ! Destinos turísticos ZOIT SNASPE Río Lago Salar San Miguel de Azapa de Miguel San ! REGIÓNDE ARICAY PARINACOTA
ARICA Complejo Chacalluta RR ! P Perú
Arica y Arica Ripio Suelo natural Pavimento básico Pavimento Ruta 5 Ruta Complejos fronterizos Límite comunal Capital provincial Localidades Capital regional
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. n ó i c a z i l a u t c a e d o s e c o r p n E - 5 7 / 4 2 2 . 1 . L . D l e o j a b a d a r a l c e d T I O Z * . 6 1 0 2 e s a b o ñ a , R U T A N R E S e d s a c i t s í d a t s E
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Complejo Ollagüe RR ± Bolivia
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REGIÓN DE ANTOFAGASTA Destino Turístico S S " " 0 0 ' '
0 TOCOPILLA Calama - Alto El Loa (E) 0 ° ° 2 2
2 Tocopilla 2 R! MARÍA ELENA CALAMA Destino Turístico Calama San Pedro de Atacama (C) R!
Complejo Hito Cajón RR S S
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2 RN LOS FLAMENCOS 2
Complejo Jama RR SIERRA GORDA Destino Turístico Antofagasta (C) SAN PEDRO DE ATACAMA PN MORRO MORENO RN LA CHIMBA P!ANTOFAGASTA
O Complejo Sico c RR é S S " " 0 0 ' '
0 a 0 ° ° 4 4 2 n 2 o
ANTOFAGASTA P ZOIT* a Área San Pedro de Atacama - c MN PAPOSO NORTE Cuenca Geotérmica el Tatio í f i c o PN LLULLAILLACO S S " " 0 0 ' ' 0 0 ° ° 5 5 2 2
Destino Turístico TALTAL Taltal (E) Argentina S S " " 0 0 ' PN PAN DE AZUCAR ' 0 0 ° ° 6 6 2 2 0 12,5 25 50 75 100 Región de Atacama Kms.
71°0'0"W 70°0'0"W 69°0'0"W 68°0'0"W 67°0'0"W R! Leyenda
P! Capital regional Destinos turísticos Índice de Intensidad Turística (IIT)
R! Capital provincial ZOIT Región de Antofagasta RR Complejos fronterizos SNASPE 0,000 - 0,004 Región de Antofagasta 0,005 - 0,015 Índice de Intensidad Turística por comunas Límite comunal Río Lago 0,016 - 0,034 Contexto Geográfico Bolivia Red Vial Salar 0,035 - 0,090 Referencia Cartográfica: Perú Datum SIRGAS 2000 0,091 - 0,472 Ruta 5 Proyección UTM Chile Pavimento 0,473 - 1,000 HUSO 18 Sur Argentina Pavimento básico Fuente de Datos: Cartografía desarrollada por la Subdirección de Desarrollo de SERNATUR, con información proporcionada por el Departamento de * ZOIT declarada bajo el D.L. 1.224/75 - En proceso de actualización. Estadísticas de SERNATUR, año base 2016. 72°0'0"W 71°0'0"W 70°0'0"W 69°0'0"W 68°0'0"W ± Región de Antofagasta S " 0 S ' " 0 0 ° ' 6 0 ° 2 6 2 REGIÓN DE ATACAMA P.N. PAN DE AZÚCAR
Chañaral R!
Destino Turístico Caldera - P.N. Pan de Azúcar (C)
Inca de oro ! RR Complejo San Francisco S " 0 S ' " 0 0 ° ' 7 0 ° 2 7
2 ZOIT* P.N. NEVADO DE TRES CRUCES Bahía Cisne
COPIAPÓ O Destino Turístico P! ZOIT* Valle de Copiapó (C) Tierra Amarillo Salar de Maricunga - c ! P.N. NEVADO DE TRES CRUCES é Volcán Ojos del Salado a n o
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8 í R 2 f Complejo Barrancas Blancas i P.N. LLANOS DE CHALLE c o Destino Turístico Huasco Bajo Valle del Huasco ! y zona costera (E) Vallenar R!
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El Tránsito ! Domeyko Conay S ! ! " 0 ' S " 0 0 Argentina ° ' 9 0 2 °
9 R.N. PINGÜINO DE HUMBOLDT 2 !Carrizalillo
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Destino Turístico Pingüino de Humboldt (E)
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72°0'0"W 71°0'0"W 70°0'0"W 69°0'0"W 68°0'0"W
Leyenda
P! Capital regional Destinos turísticos Índice de Intensidad Turística (IIT) R! Capital provincial ZOIT Región de Atacama
! Localidades 0,000 - 0,004 Región de Atacama R SNASPE R Complejos fronterizos 0,005 - 0,015 Índice de Intensidad Turística por comunas Límite comunal Río Lago 0,016 - 0,034 Contexto Geográfico Bolivia Red Vial Salar 0,035 - 0,090 Referencia Cartográfica: Perú Datum SIRGAS 2000 0,091 - 0,472 Ruta 5 Proyección UTM Chile Pavimento 0,473 - 1,000 HUSO 18 Sur Argentina Pavimento básico Fuente de Datos: Cartografía desarrollada por la Subdirección de Desarrollo de SERNATUR, con información proporcionada por el Departamento de * ZOIT declarada bajo el D.L. 1.224/75 - Sin acciones. Estadísticas de SERNATUR, año base 2016. 72°0'0"W 71°0'0"W 70°0'0"W S " 0 ' 0 ° S " 9 0 2 ' 0 ° 9
2 Región de Atacama
± Destino Turístico Punta de Choros (E) R.N. PINGÜINO DE HUMBOLDT
LA HIGUERA REGIÓN DE COQUIMBO
Destino Turístico Valle del Elqui (C)
LA SERENA Destino Turístico
La Serena - Coquimbo (C) VICUÑA P!LA SERENA S "
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CANELA P ILLAPEL a R.N. LAS CHINCHILLAS c í f R!Illapel i c o Argentina SALAMANCA S Destino Turístico " 0 ' 0
LOS VILOS ° S 2 " Litoral Los Vilos - Pichidangui (C) 3 0 ' 0 ° 2 3
Región de Valparaíso 0 5 10 20 30 40 Kms.
72°0'0"W 71°0'0"W 70°0'0"W R! Leyenda
P! Capital regional Destinos turísticos Índice de Intensidad Turística (IIT) R! Capital provincial ZOIT Región de Coquimbo
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Localidades 0,000 - 0,004 R SNASPE Región de Coquimbo R Complejos fronterizos 0,005 - 0,015 Información Territorial Turística Límite comunal Río Lago 0,016 - 0,034 Contexto Geográfico Bolivia Red Vial 0,035 - 0,090 Referencia Cartográfica: Perú Datum SIRGAS 2000 0,091 - 0,472 Ruta 5 Proyección UTM Chile Pavimento 0,473 - 1,000 HUSO 18 Sur Argentina Pavimento básico Fuente de Datos: Cartografía desarrollada por la Subdirección de Desarrollo de SERNATUR, con información proporcionada por el Departamento de * ZOIT declarada bajo el D.L. 1.224/75 - Sin acciones. Estadísticas de SERNATUR, año base 2016. 71°0'0"W 70°0'0"W S " 0 '
Región de Coquimbo 0 ° S Argentina 2 " 3 0 ' 0 ° 2 3 ±
PETORCA REGIÓN DE VALPARAÍSO
LA LIGUA CABILDO
Destino Turístico Valle Hermoso ! La Ligua - Valle Hermoso (P) !La Ligua R PUTAENDO PAPUDO
Zapallar !
M.N. ISLA CACHAGUA ZAPALLAR Destino Turístico Litoral Norte Papudo (C) SANTA MARÍA SAN ESTEBAN Destino Turístico NOGALES CATEMU Portillo (C) Ventanas SAN FELIPE ! R! PUCHUNCAVÍ San Felipe
Destino Turístico CALERA PANQUEHUE Los Andes Complejo invernal Portillo R Litoral Viña del Mar ! R QUINTERO LA CRUZ R! Concón (C) Complejo Los Libertadores Quillota HIJUELAS RINCONADA R! LLAILLAY QUILLOTA CALLE LARGA LOS ANDES R.N. RÍO BLANCO
Destino Turístico S P.N. LA CAMPANA "
CONCÓN 0 '
Valparaíso (C) 0 ° S 3 " 3 0 ' 0 ° 3 3 ZOIT* VIÑA DEL MAR LIMACHE OLMUÉ Destino Turístico P!VALPARAÍSO Casco Histórico VILLA ALEMANA Olmué - de Valparaíso La Campana (C) Destino Turístico VALPARAÍSO QUILPUÉ Valle del Aconcagua (E) R.N. LAGO PEÑUELAS Quintay ! ZOIT Casablanca Tunquén ! ZOIT Casablanca CA!SABLANCA ALGARROBO Destino Turístico Valle de Casablanca (E)
EL QUISCO 78°54'0"W 78°48'0"W 109°16'40"W
EL TABO
S Destino Turístico
ZOIT " 0 '
Destino Turístico 6 3
S Rapa Nui (C)
Robinson Crusoe ° " S 3 " CARTAGENA 0 O Litoral Algarrobo ' 3 0 ' 0 ° 6 7 Santo Domingo (C) 3 ° c 2
San Antonio 3 é R! 3 P.N. RAPA NUI a Juan Fernández ! n SAN ANTONIO JUAN FERNÁNDEZ o ISLA DE PASCUA
S " S 0 " 4 0 ' ' 1 P 2 1
R.N. EL YALÍ 4 ° ° S 7 3 "
Hanga Roa 2 3 0 a ' ! 2 4 °
c 3 SANTO DOMINGO 3 Destino Turístico í Robinson Crusoe (E) Región Metropolitana
f S " 0 4 ' 0 2 4 8 12 16 i 0 1 2 4 6 8 1 1 Kms. Kms. ° 7 c 2 S 78°54'0"W 78°48'0"W " 0
0 4,75 9,5 19 28,5 38 '
o 0 Kms. ° 4 3 71°0'0"W 70°0'0"W
Leyenda
P! Capital regional Destinos turísticos Índice de Intensidad Turística (IIT) R! Capital provincial ZOIT Región de Valparaíso
!
Localidades 0,000 - 0,004 R SNASPE Región de Valparaíso R Complejos fronterizos 0,005 - 0,015 Información Territorial Turística Límite comunal Río Lago 0,016 - 0,034 Contexto Geográfico Bolivia Red Vial 0,035 - 0,090 Referencia Cartográfica: Perú Datum SIRGAS 2000 0,091 - 0,472 Ruta 5 Proyección UTM Chile Pavimento 0,473 - 1,000 HUSO 18 Sur Argentina Fuente de Datos: Cartografía desarrollada por la Subdirección de Desarrollo de SERNATUR, con información proporcionada por el Departamento de * ZOIT declarada bajo el D.L. 1.224/75 - En proceso de actualización. Estadísticas de SERNATUR, año base 2016. 71°0'0"W 70°0'0"W ± Región de Valparaíso Argentina
Destino Turístico S " 0 Santiago Urbano (C) ' 0 ° S " 3 0 3
' !
0 Caleu ° 3 3
ZOIT COLINA San José de Maipo* TILTIL ZOIT Batuco** Colina Destino Turístico R! Centros de montaña (C)
LO BARNECHEA REGIÓN
METROPOLITANA LAMPA
o !El Arrayán CURACAVÍ ( PUDAHUEL LAS CONDES SANTIAGO MARÍA PINTO P! MAIPÚ SAN JOSÉ DE MAIPO
Puente Alto San BernardoR! R! San Jose de Maipo Talagante ! PIRQUE ! R! Melipilla Pomaire R! TALAGANTE San Alfonso BUIN !Lo Arcaya ! ISLA DE MAIPO San Gabriel R.N. ! M.N. RÍO CLARILLO EL MORADO
MELIPILLA PAINE
SAN PEDRO S "
Destino Turístico 0 ' 0 ° S " 4 0 3 ' ALHUÉ Cajón del Maipo (C) 0 ° 4 3
Destino Turístico Valle del Maipo (E) R.N. ROBLERÍA DEL COBRE DE LONCHA
Región de O' Higgins
0 5 10 20 30 40 Kms.
71°0'0"W 70°0'0"W Leyenda
P! Capital regional Destinos turísticos Índice de Intensidad Turística (IIT) R! Capital provincial ZOIT Región Metropolitana ! Localidades SNASPE 0,000 - 0,004 0,005 - 0,015 Región Metropolitana Río Límite comunal 0,016 - 0,034 Índice de Intensidad Turística por comunas Lago Contexto Geográfico Red Vial 0,035 - 0,090 Bolivia Perú Ruta 5 0,091 - 0,472 Referencia Cartográfica: Datum SIRGAS 2000 Pavimento 0,473 - 1,000 Proyección UTM Chile HUSO 18 Sur Argentina Fuente de Datos: Cartografía desarrollada por la Subdirección de Desarrollo de SERNATUR, con información * ZOIT declarada bajo el D.L. 1.224/75 - En proceso de actualización. proporcionada por el Departamento de ** ZOIT declarada bajo el D.L. 1.224/75 - Sin acciones. Estadísticas de SERNATUR, año base 2016. 72°0'0"W 71°0'0"W 70°0'0"W ± Región de Valparaíso
Región Metropolitana
Destino Turístico REGIÓN DE Navidad (E) Destino Turístico Alto Cachapoal (E) O'HIGGINS
MOSTAZAL S Destino Turístico " 0 ' 0
Lago Rapel (C) ° S 4 " 3 0 ' 0 °
4 NAVIDAD 3 ZOIT CODEGUA GRANEROS Lago Rapel O LITUECHE RANCAGUA RANCAGUA c P! é LAS CABRAS P.N. PALMAS DE COCALÁN DOÑIHUE a OLIVAR n LA ESTRELLA COLTAUCO o COINCO MACHALÍ P PEUMO REQUÍNOA ¤£6 QUINTA DE TILCOCO a 6 MARCHIHUE PICHIDEGUA PichilemuPICHILEMU c R! ¤£90 í RENGO f MALLOA R.N. RÍO DE LOS CIPRESES PERALILLO SAN VICENTE i c PALMILLA San Fernando o R! PUMANQUE PLACILLA SANTA CRUZ NANCAGUA PAREDONES
SAN FERNANDO CHIMBARONGO LOLOL Destino Turístico CHÉPICA Pichilemu (C)
Destino Turístico Tagua Tagua -
Almahue (E) S Destino Turístico " 0 ' 0
Valle de Colchagua (C) ° 5 S " 3 0 ' 0 ° 5 3 Destino Turístico Alto Colchagua (E)
Región del Maule
Argentina
0 5 10 20 30 40 Kms.
72°0'0"W 71°0'0"W 70°0'0"W
Leyenda
P! Capital regional Destinos turísticos Índice de Intensidad Turística (IIT) R! Capital provincial ZOIT Región de O'Higgins Límite comunal SNASPE 0,000 - 0,004 Región de O'Higgins 0,005 - 0,015 Índice de Intensidad Turística por comunas Red Vial Río Lago 0,016 - 0,034 Contexto Geográfico Ruta 5 Bolivia 0,035 - 0,090 Perú Pavimento Referencia Cartográfica: Datum SIRGAS 2000 0,091 - 0,472 Proyección UTM Chile 0,473 - 1,000 HUSO 18 Sur Argentina Fuente de Datos: Cartografía desarrollada por la Subdirección de Desarrollo de SERNATUR, con información proporcionada por el Departamento de Estadísticas de SERNATUR, año base 2016. 72°0'0"W 71°0'0"W
O c é a ± n Región de O'Higgins o
P REGIÓN DEL a MAULE c í f R.N. LAGUNA DE TORCA Destino Turístico Destino Turístico i Valle del Curicó (E) P.N. Radal Siete Tazas (E) c VICHUQUÉN o Destino Turístico TENO Iloca - Vichuquén (E) RAUCO S Curicó " 0
HUALAÑÉ ' 0 R! ° 5 3 S " LICANTÉN 0 ' 0 ° 5 3 ROMERAL
SAGRADA FAMILIA
Destino Turístico CUREPTO Constitución (E) RR CURICÓ RÍO CLARO Complejo Vergara
SAN RAFAEL CONSTITUCIÓN PENCAHUE PELARCO TALCA MOLINA Destino Turístico P!TALCA R.N. RADAL SIETE TAZAS Chanco - P.N. RADAL SIETE TAZAS Pelluhue (P) MAULE
R.N. ALTOS DE LIRCAY
EMPEDRADO SAN JAVIER ! VILLA ALEGREYERBAS BUENAS Colbún SAN CLEMENTE CHANCO R.N. FEDERICO ALBERT Rari !
R.N. LOS RUILES Linares R! R.N. LOS BELLOTOS
PELLUHUE R í R
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LINARES 0 Cauquenes A ' RETIRO c 0 °
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R! i Complejo Pehuenche 3 S CAUQUENES b " R.N. LOS QUEULES ue 0 ' n 0 o ° 6 3 COLBÚN Laguna del Maule LONGAVÍ
Destino Turístico ZOIT* Vilches - Altos Chanco - Pelluhue de Lircay (P) PARRAL Destino Turístico Colbún - Rari (E)
ZOIT Lago Colbún - Rari
Destino Turístico Región del Ñuble Achibueno (P) Argentina
0 5 10 20 30 40 Kms.
72°0'0"W 71°0'0"W
Leyenda
P! Capital regional Destinos turísticos Índice de Intensidad Turística (IIT) R! Capital provincial ZOIT Región del Maule
! Localidades
SNASPE 0,000 - 0,004 Región del Maule RR Complejo Fronterizo 0,005 - 0,015 Índice de Intensidad Turística por comunas Río Límite comunal Lago 0,016 - 0,034 Contexto Geográfico Bolivia Red Vial 0,035 - 0,090 Referencia Cartográfica: Perú Datum SIRGAS 2000 0,091 - 0,472 Ruta 5 Proyección UTM Chile Pavimento 0,473 - 1,000 HUSO 18 Sur Argentina Fuente de Datos: Cartografía desarrollada por la Subdirección de Desarrollo de SERNATUR, con información proporcionada por el Departamento de * ZOIT declarada bajo el D.L. 1.224/75 - En proceso de actualización. Estadísticas de SERNATUR, año base 2016. 73°0'0"W 72°0'0"W 71°0'0"W
O c é a ± n o
P a c í f i c S
Región del Maule " 0
o ' 0 ° 6 3 S
" Destino Turístico 0 ' 0
° Cobquecura (E) 6 3
COBQUECURA
QUIRIHUE REGIÓN DEL Quirihue Destino Turístico ÑUBLE R! ÑIQUÉN San Fabián (P)
NINHUE SAN CARLOS San Carlos R! TREGUACO SAN NICOLÁS COELEMU
PORTEZUELO CHILLÁN SAN FABIÁN CHILLÁP!N
RÁNQUIL CHILLÁN VIEJO COIHUECO Bulnes R.N. LOS HUEMULES Destino Turístico R! Valle del Itata (P) QUILLÓN BULNES SAN IGNACIO
PINTO EL CARMEN S
ZOIT Pinto " 0 ' 0 °
PEMUCO 7 3
S Destino Turístico " 0 '
0 Quillón (E) ° 7
3 R.N. ÑUBLE
YUNGAY
Región del Biobío Destino Turístico Valle Las Trancas - Termas de Chillán (C)
Argentina
0 5 10 20 30 40 Kms.
73°0'0"W 72°0'0"W 71°0'0"W
Leyenda
P! Capital regional Destinos turísticos Índice de Intensidad Turística (IIT) 2017 R! Capital provincial ZOIT Región del Ñuble ! Localidades SNASPE 0,000 - 0,004 Región del Ñuble 0,005 - 0,015 Información Territorial Turística Río Límite comunal Lago 0,016 - 0,034 Contexto Geográfico Bolivia Red Vial 0,035 - 0,090 Referencia Cartográfica: Perú Datum SIRGAS 2000 0,091 - 0,472 Ruta 5 Proyección UTM Chile Pavimento 0,473 - 1,000 HUSO 18 Sur Argentina Fuente de Datos: Cartografía desarrollada por la Subdirección de Desarrollo de SERNATUR, con información proporcionada por el Departamento de Estadísticas de SERNATUR. 73°0'0"W 72°0'0"W 71°0'0"W S " 0 ' 0 ° 6 3 S " 0 ' 0 ° 6 3 ±
O c é a REGIÓN DEL n BIOBÍO o
P TOMÉ Región del Ñuble a c Destino Turístico Concepción y alrededores (C) TALCAHUANO í CONCEPCIÓN f P! PENCO i HUALPÉN CONCEPCIÓN FLORIDA c R.N. NONGUEN SAN PEDRO DE LA PAZ Destino Turístico o CHIGUAYANTE
Destino Turístico S
Destino Turístico Antuco (P) " 0 '
Saltos del Laja (C) 0 Lota (E) ° 7 3 S
" CORONEL 0 ' 0
° HUALQUI 7 CORONEL CABRERO ZOIT 3 YUMBEL Saltos del Laja LOTA
TUCAPEL SAN ROSENDO
ANTUCO SANTA JUANA ARAUCO LAJA
Complejo Pichachén LOS ÁNGELES R P.N. LAGUNA LAJA R Los Ángeles QUILLECO R! NACIMIENTO CURANILAHUE
SANTA BÁRBARA Lebu NEGRETE LEBU R! LOS ÁLAMOS
MULCHÉN ALTO BIOBÍO
CAÑETE R.N. RALCO
ZOIT S " 0 '
R.N. ALTOS DE PEMEHUE 0 Lago Lanalhue Destino Turístico ° 8 Lago Lanalhue (C) 3 S " 0 ' 0 ° 8 3
ZOIT CONTULMO Cuencas del Lago Lleu Lleu Región de La Araucanía Destino Turístico Alto Biobío (E) y Lago Lanalhue** QUILACO
TIRÚA
Destino Turístico Lago Lleu Lleu - Tirúa (E) LEBU R.N. ISLA MOCHA
0 5 10 20 30 40 Argentina Kms.
74°0'0"W 73°0'0"W 72°0'0"W 71°0'0"W
Leyenda
P! Capital regional Destinos turísticos Índice de Intensidad Turística (IIT)
R! Capital provincial ZOIT Región del Biobío RR Complejos fronterizos SNASPE 0,000 - 0,004 Región del Biobío Límite comunal 0,005 - 0,015 Información Territorial Turística Río Lago 0,016 - 0,034 Contexto Geográfico Bolivia Red Vial 0,035 - 0,090 Referencia Cartográfica: Perú Datum SIRGAS 2000 0,091 - 0,472 Ruta 5 Proyección UTM Chile Pavimento 0,473 - 1,000 HUSO 18 Sur Argentina Fuente de Datos: Cartografía desarrollada por la Subdirección de Desarrollo de SERNATUR, con información proporcionada por el Departamento de **Sólo la parte que corresponde a Lago Lleu-Lleu, sin acciones. Estadísticas de SERNATUR, año base 2016.
. s e n o i c c a n i S - 5 7 / 4 2 2 . 1 . L . D l e o j a b a d a r a l c e d T I O Z * . 6 1 0 2 e s a b o ñ a , R U T A N R E S e d s a c i t s í d a t s E
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n ó i c a m r o f n i n o c , R U T A N R E S e d o l l o r r a s e D e d
n ó i c c e r i d b u S a l r o p a d a l l o r r a s e d a í f a r g o t r a C
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0 0 0 2 S A G R I S m u t a D
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5 1 0 , 0 - 5 0 0 , 0 s a n u m o c r o p a c i t s í r u T d a d i s n e t n I e d e c i d n Í
s o z i r e t n o r F s o j e l p m o C
RR E P S A N S a í n a c u a r A a L e d n ó i g e R 4 0 0 , 0 - 0 0 0 , 0
l a i c n i v o r p l a t i p a C T I O Z R ! a í n a c u a r A a L e d n ó i g e R
s o c i t s í r u t s o n i t s e D l a n o i g e r l a t i p a C P ! ) T I I ( a c i t s í r u T d a d i s n e t n I e d e c i d n Í
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W " 0 ' 0 ° 3 7 W " 0 ' 0 ° 2 7 W " 0 ' 0 ° 1 7
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W " 0 ' 0 ° 1 7 W " 0 ' 0 ° 2 7 W " 0 ' 0 ° 3 7 73°0'0"W 72°0'0"W S " 0 ' 0 ° 9 3 S " 0 ' 0 ° 9 3 ±
Región de La Araucanía
Destino Turístico Panguipulli - Siete Lagos (C) ZOIT REGIÓN DE LOS RÍOS Panguipulli
Destino Turístico Mehuín - San José de Mariquina (E) P.N. VILLARRICA
MARIQUINA LANCO
ZOIT MÁFIL PANGUIPULLI
Valdivia Complejo Carirriñe RR VALDIVIA
VALDIVIA Destino Turístico P! Valdivia - Corral (C) VALDIVIA LOS LAGOS R.N. MOCHO - CHOSHUENCO CORRAL
ZOIT S " 0 ' 0
Corral ° 0 4
S
" CORRAL
0 ' Complejo Hua Hum 0 ° P.N. ALERCE COSTERO R 0
4 PAILLACO R FUTRONO Destino Turístico Cuenca del Lago Ranco (C) O LA UNIÓN c La Unión é R! a LAGO RANCO n o ZOIT P Lago Ranco - RÍO BUENO Futrono a P.N. PUYEHUE c í f i Región de Los Lagos c o
Argentina S " 0 ' 0 ° 1 4 S " 0 ' 0 ° 1 4
0 5 10 20 30 40 Kms.
74°0'0"W 73°0'0"W 72°0'0"W
Leyenda
P! Capital regional Destinos turísticos Índice de Intensidad Turística (IIT)
R! Capital provincial ZOIT Región de Los Ríos RR Complejos fronterizos SNASPE 0,000 - 0,004 Región de Los Ríos Límite comunal 0,005 - 0,015 Índice de Intensidad Turística por comunas Río Lago 0,016 - 0,034 Contexto Geográfico Bolivia Red Vial 0,035 - 0,090 Referencia Cartográfica: Perú Datum SIRGAS 2000 0,091 - 0,472 Ruta 5 Proyección UTM Chile Pavimento 0,473 - 1,000 HUSO 18 Sur Argentina Fuente de Datos: Cartografía desarrollada por la Subdirección de Desarrollo de SERNATUR, con información proporcionada por el Departamento de Estadísticas de SERNATUR, año base 2016. 75°0'0"W 74°0'0"W 73°0'0"W 72°0'0"W 71°0'0"W
Región de Los Ríos REGIÓN DE LOS LAGOS SAN PABLO ± SAN JUAN DE LA COSTA Osorno R!
Complejo Cardenal Samoré Destino Turístico RR Mapu Lahual - Costa de Osorno (P) OSORNO PUYEHUE P.N. PUYEHUE Destino Turístico RÍO NEGRO Osorno - Puyehue (C) S
PUERTO OCTAY " 0 ¤£5 ' 0
° 1
Complejo Peulla 4 PURRANQUE RR S "
0 FRUTILLAR ' 0 ° 1 4 P.N. VICENTE PEREZ ROSALES FRESIA Destino Turístico PUERTO VARAS Lago Llanquihue y Todos los Santos (C)
Destino Turístico LLANQUIHUE Puerto Montt - Calbuco - Maullín (C) ZOIT* R.N. LLANQUIHUE M.N. LAHUEN ÑADI Isla Tenglo - Caleta Angelmó LOS MUERMOS PUERTO MONTT P!
¤£7 P.N. ALERCE ANDINO ZOIT* ¤£5 Cuenca de los Ríos Puelo y Cochamó MAULLÍN CALBUCO
¤£7 COCHAMÓ S
P.N. HORNOPIREN " 0 ' 0 °
M.N. ISLOTES DE PUÑIHUIL 2 4
S ANCUD " 0 ' 0
° ¤£5 QUEMCHI 2 4 Destino Turístico Destino Turístico Carretera Austral Tramo Archipiélago de Chiloé (C) DALCAHUE Río Puelo - Caleta Gonzálo (E)
ZOIT CURACO DE CastroVÉLEZ QUINCHAO HUALAIHUÉ Castro P.N. CHILOÉ CASTRO R! ¤£7
PUQUELDÓN CHAITÉN Destino Turístico ¤£7 Carretera Austral Tramo CHONCHI QUEILÉN Caleta Gonzálo - Futaleufú - P.N. Corcovado (E) Chaitén S " 0
R! ' 0 ° 3 FUTALEUFÚ 4 QUELLÓN
S "
0 '
0 Complejo Futaleufú ° 3 R
4 R ZOIT R.N. FUTALEUFÚ Futaleufú
P.N. CORCOVADO
Complejo Palena RR
PALENA Argentina
R.N. LAGO PALENA S " 0 ' 0 ° 4 Región de Aysén 4 S " 0 5 10 20 30 40 0 '
0 Kms. ° 4 4 75°0'0"W 74°0'0"W 73°0'0"W 72°0'0"W 71°0'0"W
Leyenda
P! Capital regional Destinos turísticos Índice de Intensidad Turística (IIT) R! Capital provincial ZOIT Región de Los Lagos
0,000 - 0,004 RR SNASPE Región de Los Lagos Complejos Fronterizos 0,005 - 0,015 Información Territorial Turística Límite comunal Río Lago 0,016 - 0,034 Contexto Geográfico Bolivia Red Vial 0,035 - 0,090 Referencia Cartográfica: Perú Datum SIRGAS 2000 0,091 - 0,472 Ruta 5 y 7 Proyección UTM Chile Pavimento 0,473 - 1,000 HUSO 18 Sur Argentina Fuente de Datos: Cartografía desarrollada por la Subdirección de Desarrollo de SERNATUR, con información proporcionada por el Departamento de * ZOIT declarada bajo el D.L. 1.224/75 - En proceso de actualización. Estadísticas de SERNATUR, año base 2016.
. 6 1 0 2 e s a b o ñ a , R U T A N R E S e d s a c i t s í d a t s E
e d o t n e m a t r a p e D l e r o p a d a n o i c r o p o r p
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4. 1 Contexto general
El presente informe tiene como objetivo servir de insumo para actualizar y analizar los destinos turísticos declarados por la Subsecretaría de Turismo junto a SERNATUR. Para lograr lo anterior, se procedió a actualizar el cálculo de la metodología asociada la Focalización Territorial Turística1, específicamente lo que respecta al Índice de Intensidad Turística Comunal.
El objetivo del Índice de Intensidad Turística es medir la intensidad y/o volumen respecto al comportamiento turístico comunal, mediante el cálculo de una puntuación global para cada una de las comunas del país. Valorando cuales poseen una mayor actividad turística según una serie de variables de oferta y demanda turística transversales para el período de referencia año 2016. La nueva metodología, considera las siguientes actualizaciones en relación a la metodología de cálculo anterior: • El nuevo modelo se sustentó metodológicamente bajo las Recomendaciones internacionales SECTUR México y la guía metodológica del diseño de indicadores compuestos de desarrollo sostenible (CEPAL). • Se actualizó el período de referencia, homologando todas las estadísticas para el total año 2016. • Se incorporaron nuevas variables al modelo: Estadísticas económicas de empresas ACT (SII), Gasto con Tarjeta de Crédito Extranjera (Transbank), Estudio de Turismo Interno 2016 (Subsecretaría de Turismo-SERNATUR), entre otras.
La estructura del informe es como sigue: i) En primer lugar se desarrolló una apartado metodológico que define técnicamente el método de Componentes Principales utilizado para cálculo del índice de intensidad turística; ii) En segundo lugar se analizaron las fuentes de información disponibles sometidas al modelo, generando como resultado las variables que finalmente fueron incluidas en el modelo; iii) Finalmente se realizó un análisis descriptivo temporal de las variables comparables entre el periodo 2012 (metodología anterior) con el 2016 (período de referencia metodología actual), análisis de comunalidades y varianza explicada según componentes, finalmente se explicita el Modelo índice de intensidad turística 2017 (IIT) puntuación global final; iv) Por último, se encuentra el apartado de Anexos y Referencias Bibliográficas.
1 Para revisar el informe, dirigirse al siguiente link: https://www.sernatur.cl/wp-content/uploads/2015/11/20150909-Informe-Focalizaci%C3%B3n-Territorial- Tur%C3%ADstica.pdf 4.2 Metodología
El índice de intensidad turística busca caracterizar el comportamiento turístico, respecto a la dinámica de las variables de oferta y demanda turística consideradas en todas las comunas del país. Lo anterior, se realizó mediante el cálculo de una puntuación asociada a cada una de las comunas, valorando cuales son las comunas con mayor actividad turística según una serie de variables de oferta y demanda propias de este sector, tomando como base el año 2016.
El índice se modeló bajo una perspectiva multidimensional que incluye diversos factores que influyen en el desempeño del destino turístico, dichos factores se obtienen al realizar un análisis multivariado mediante la técnica de componentes principales la cual se detalla a continuación. I. Método ACP
La técnica de Análisis Componentes Principales (ACP) tiene por objetivo dadas i observaciones de p variables reducir y/o resumir dicho conjunto amplio de variables, en un conjunto más reducido de ellas, construidas como combinaciones lineales de las originales2. Aquel número menor de variables queda representado por ciertas componentes principales, las cuales contiene el mayor porcentaje resumido de la variabilidad de la información analizada, perdiendo la menor cantidad de información posible (Smith 2002, Peña 2003). Por otra parte, el ACP es una técnica multivariada cuya perspectiva geométrica permite explorar la estructura subyacente de los datos, accediendo a expresar los datos originales en pocas componentes (dimensiones) las cuales captan el máximo de variabilidad posible. Con esto, los resultados de la metodología permiten resaltar las diferencias que existen a nivel de variables entre las distintas comunas del país.
II. Características del método ACP
• El ACP se usa para la descripción de variables cuantitativas que están interrelacionadas o bien poseen altas correlaciones, ya que dado lo anterior existirá una dinámica de redundancia y en base a ello, es factible realizar dicho análisis el cual permite obtener la máxima variación de los datos.
• Las componentes principales buscan reducir la dimensión del fenómeno en estudio, con el objetivo fundamental de construir un índice que maximice la varianza explicada por las componentes.
2 una combinación lineal es una expresión matemática que consiste en la suma entre elementos, de ciertos conjuntos, multiplicados entre sí, dando como resultado un valor escalar. Dicho lo anterior el índice de intensidad turística se construye bajo este escenario según la literatura estadística del tema (Daniel Peña 2003) y referencias internacionales detalladas en la bibliografía. • En esta técnica, no hay variables dependientes ni independientes como el caso de una regresión múltiple. Dicho lo anterior es una técnica que no posee parámetros a estimar.
• La técnica consiste en transformar las variables originales en nuevas variables (o componentes principales) las cuales no están correlacionadas.
• Cada nueva componente define una combinación lineal de las variables originales, dichas nuevas componentes poseen las cargas a ponderar por las combinaciones lineales, las cuales trabajan en la conformación del índice. Aquellas cargas (Weights) toman valores entre 0 y 1 ya sea con signo positivo y/o negativo, e indican la importancia que tiene la variable p-ésima en el componente generado. Dado lo anterior, el índice calculado estará influenciado por las variables con mayor ponderación en el componente.
• Dado que las variables están medidas en diferentes escalas de medida, el análisis se basa en la descomposición de la matriz de correlaciones mediante el cálculo de los valores propios (varianza de la información) y con ello obtenemos sus vectores propios asociados a los valores propios calculados. Dichos vectores propios corresponden a las componentes principales y/o dimensiones, los cuales contienen el máximo de varianza de los datos analizados.
III. Maximización de la varianza de la información
Se tiene la información estructurada en una matriz de datos la cual contiene las variables originales de estudio representadas en columnas y las observaciones o registros denotados como las filas de la matriz 푋 (346 comunas del país). Matemáticamente lo denotamos de la siguiente manera:
푥1 ⋯ 푥푝 푋 = [ ⋮ ⋱ ⋮ ] 푥1푛 ⋯ 푥푛푝
Donde las variables turísticas de oferta y demanda se denotan como: [ 푥1, 푥2, 푥3 … . 푥15] j=1, 2,3…..15 y las observaciones van de i=1, 2,3……..346
Dado lo anterior, se busca maximizar la varianza de la información mediante una combinación lineal a través de coeficientes que maximicen la varianza explicada, dichos coeficientes los denotamos 푡 como el vector 푎 = [푎11, 푎12 , 푎13 … … … … . 푎1푝] habiendo tantos coeficientes (cargas) como variables contenga la matriz. De acuerdo a lo anterior se busca maximizar la siguiente expresión matemática:
푍 = 푋푎 Donde Z es un sistema de ecuaciones lineales referente de las variables de estudio, ponderada por el vector 푎 el cual se busca maximizar con el fin de reducir la dimensión de los datos.
Aplicando técnicas estadísticas de modelos lineales se llega, de la expresión anterior, a la siguiente estructura: 푎푡푆푎 donde S corresponde a la matriz de varianza y covarianza de los datos. Como se mencionó anteriormente, la matriz de covarianza la reemplazamos por la matriz de correlaciones debido a las diferencias de escala de las variables, quedando la siguiente expresión a maximizar la 푡 expresión 푎 휌푥푎, donde 휌푥 es la matriz de correlaciones. Con el fin de maximizar la varianza explicada de los datos, el procedimiento a utilizar corresponde a descomponer la expresión anterior, calculando sus valores propios y vectores propios asociados, bajo la restricción de que la norma3, o bien 푎푡푎 , sea igual a 1. Con esto, se evita que la varianza no aumente indefinidamente, obteniendo así la máxima variabilidad representativa de los datos (Peña, 2003).
IV. Descomposición de los valores propios y obtención de vectores propios.
Para efectos de maximizar la varianza, se impuso la restricción de que la norma del vector propio debe ser uno, tal que sea máxima. Por lo tanto, la optimización del problema se reduce a encontrar el langrangiano, o bien bajo la restricción de multiplicadores de lagrange (Peña, 2003) obtendremos lo siguiente:
푡 푡 퐿 = 푎 휌푥푎 − 휆(푎 푎 − 1) Donde 휆 es el valor propio asociado al componente a determinar
La expresión anterior debe maximizarse mediante la primera derivada respecto al vector de cargas y luego se iguala a cero dicha expresión, resultando lo siguiente: 휕퐿 = 2휌 − 2휆푎 = 0 휕푎 푥 Obteniéndose el valor propio 휆 y su vector propio asociado denotado por 푎, mediante el cálculo del siguiente determinante | 휌푥 − 휆퐼|푎 = 0, Donde 퐼 es la matriz identidad. Cabe reiterar que el valor 휆 corresponde a la varianza máxima asociada a la componente principal, la cual no es más que el vector propio mencionado anteriormente. Del cálculo anterior se desprende que habrá tantos valores propios como variables tenga el fenómeno en estudio y como tal, existirán tantos vectores propios (componentes principales) como valores propios resulten. Debido a esto, debemos determinar la cantidad de valores propios que mayor varianza nos aporten al estudio, es decir determinar el conjunto de valores propios que nos den el mayor porcentaje de variabilidad de los datos, dichos criterios de selección se estipulan bajo juicios estadísticos formales. A modo de
3 De acuerdo a lo definido por Peña 2003 se define norma o longitud de un vector a la raíz cuadrada del producto escalar
푡 2 2 denotado como 푎 푎 = √푎11 + … + 푎1푝 . La norma en definitiva es la longitud del segmento que une el origen con un punto en el plano. ejemplo si determinamos dos valores propios los cuales aportan el 80% de la varianza, consideramos dos componentes principales debido a que en su variación representan el 80% de variabilidad del estudio.
V. Criterios de selección de componentes principales.
Cabe destacar que el ACP busca maximizar la varianza total del fenómeno en estudio y, como tal, dicha máxima variación estará representada por el menor número de componentes principales encontradas, las que a su vez son no correlacionadas, lo cual es una de las ventajas del método ya que con ello se reduce la redundancia de información.
Sea 푋푡 = [X1 X2... Xp] un vector aleatorio p-variado, donde las variables que lo componen son las variables aleatorias originales y no necesariamente normales. El vector p-variado X tiene como matriz de correlaciones 휌푥 donde se sabe que 휆1 > 휆2 > 휆3 > ⋯ … … … . > 휆푝 > 0 son sus valores propios asociados a los vectores 푎1, 푎2 … … 푎푝 denominados vectores propios. Al considerar las siguientes combinaciones lineales de los componentes sobre las variables, se observa la siguiente notación:
T Y1 = a1 X = a11X1 + a12 X 2 ++ a1p X p Y = a T X = a X + a X ++ a X 2 2 21 1 22 2 2 p p T Yp = a p X = a p1 X1 + a p2 X 2 ++ a pp X p
Donde se obtienen las 푌1, 푌2, 푌3 … … … . 푌푝 componentes principales (no correlacionadas), es decir cada coeficiente del vector de componentes principales obtenido de la descomposición de la matriz de correlaciones vía valores propios, será quien pondere a cada variable según un valor obtenido en dicho coeficiente, ya denotado como cargas (Weights). Dicho lo anterior, a mayores valores para los coeficientes (cercanos a 1) en una variable específica, mayor será la incidencia de esa variable en el componente detectado y en el fenómeno estudiado, además la estructura de ponderación permite extraer la mayor cantidad de información presente dentro del sistema de datos, reflejando a su vez la correlación de cada variable en la componente generada. Cabe destacar que para obtener el valor del índice en las componentes principales, se deben normalizar las variables para homogeneizar variabilidades y subsanar inconsistencias respecto a escalas de medida.
VI. Selección optima del número de componentes
Bajo la metodología considerada (ACP), la obtención del número óptimo de componentes principales se basa mediante el criterio universal de seleccionar la máxima variabilidad asociada a las componentes obtenidas. Dicho criterio se apoya en los valores propios obtenidos al momento de descomponer la matriz de correlaciones de los datos analizados. De acuerdo a lo anterior, lo expuesto se expresa como el máximo porcentaje de varianza de los datos:
q q i=1 MAXVAR = p i i=1
푝 ∑푖=1 휆푖 Corresponde a la suma total de los valores propios obtenidos al descomponer la matriz de correlaciones para su p-ésima variable. 푞 ∑푖=1 휆푞 Corresponde a la suma total de valores propios donde, cada valor propio por individual debe ser mayores a 1 (q-ésimo valor propio), debido a que dicho valor es indicativo de máximas varianzas en las componentes principales calculadas (Peña, 2003).
En general, el criterio más sencillo para obtener el número q de componentes principales a retener debe ser tal que, en conjunto expliquen más del 75% de la información total de la muestra. Dicho criterio se sustenta en una de las recomendaciones estadísticas mediante el denominado “regla de Kaiser” (Peña, 2003).
VII. Cálculos estimativos de índices
Para llevar a cabo la estimación del índice de intensidad turística, es menester explicar cómo se obtienen los índices vía la técnica de componentes principales, con el fin de dar descripción cuantitativa a las observaciones, en nuestro caso las 346 comunas del país.
1. Para ello se normalizan cada una de las variables de oferta y demanda que conforman la matriz de observaciones a estudiar (346 comunas). La normalización se lleva a cabo mediante el siguiente algoritmo estadístico.
(푋 − 푋̅) 푍푖 = 푐표푛 푖 = 1, … … 346 푆푥 Donde se consigue una nueva variable 푍푖 normalizada para cada una de las observaciones respecto a una variable 푋 asociada a oferta y demanda. El algoritmo se basa en la composición de la desviación de la variable respecto de su promedio medido en unidades de desviaciones estándares, lo cual homogeniza la distribución de las variables quedando cada una con un promedio de 0 y una desviación estándar de 1, además de asegurar que las unidades sean comparables al nivelar su escala de medida. Con ello tenemos un rango entre valores positivos y/o negativos para las observaciones, indicando que valores cercanos a 0 fluctúan en distribución en torno a su promedio, mientras que datos alejados en más de 3 desviaciones estándares indican que están muy alejados de su media, el mismo principio se basa para valores alejados de – 3 desviaciones estándares.
La estandarización es muy importante en la conformación del índice de intensidad turística, ya que en el análisis de algunas variables que conforman el índice los datos pueden tener varianzas muy altas y con esto los estadísticos de medias y desviaciones estándares pueden ser muy heterogéneos.
Una vez estandarizadas las variables que se estudiarán en la conformación del índice de intensidad turística, se procede a realizar el cálculo de dicho indicador mediante una combinación lineal de las componentes principales que explican el máximo de la variabilidad según los criterios estadísticos o bien según juicio de expertos. Dichos cálculos se representan de la siguiente manera.
T Y1 = a1 Z = a11Z1 + a12Z 2 ++ a1p Z p Y = a T Z = a Z + a Z ++ a Z 2 2 21 1 22 2 2 p p T Yp = a p Z = a p1Z1 + a p2 Z 2 ++ a ppZ p
푇 Donde 푎1 = (푎11, 푎12, 푎13, … … . 푎1푝) corresponde al primer vector de componentes principales, el cual multiplica y/o pondera a todas las variables de oferta y demanda ya estandarizadas 푍1 … . . 푍푃. Con lo anterior, se obtiene el escalar o índice de intensidad turística asociado al i-ésimo registro, para cada componente principal. Aquello se generaliza para las componentes que determinan la máxima variabilidad del estudio.
VIII. Prueba de adecuación del modelo
La objetivo de analizar la matriz de las correlaciones de la muestra 휌푥 = 푟푖푗, donde 푟푖푗 es la correlación muestral observada entre las variables ( 푋푖, 푋푗) , es comprobar si sus características son las adecuadas para realizar un análisis de componentes principales.
Uno de los requisitos que deben cumplirse es que las variables de estudio se encuentran altamente correlacionadas. También se espera que las variables que tengan correlación muy alta entre sí, a su vez la tengan de igual forma en las componentes principales. Por último, la técnica es robusta ante violaciones del supuesto de normalidad (Peña, 2003). A continuación, se ilustra la pericia que permite evaluar la efectividad del método ACP según lo expuesto. IX. Test de esfericidad de Bartlett
El test contrasta, bajo la hipótesis de normalidad multivariante, si la matriz de correlación 휌푥 de las p variables observadas es la matriz identidad.
Si una matriz de correlación es la identidad, significa que las correlaciones entre las variables son cero. Si se confirma la hipótesis nula de la forma 퐻0: | 휌푥| = 1 푣푠 퐻1: | 휌푥| ≠ 1 las variables no están correlacionadas, dado que el determinante de la matriz de correlaciones es 1. Lo anterior indica que el método no es factible de aplicar.
El test de esfericidad de Barlett se consigue mediante una transformación del determinante de la matriz de correlación. El estadístico del test viene dado por:
푝 (2 ∗ 푝 + 11) β = − [ 푛 − ] ∗ ∑ log (휆 ) 6 푖 푗=1
Donde n es el número de individuos de la muestra y 휆푖 (i=1,..., p) son los valores propios de la matriz de correlaciones considerando la p-ésima variable. Bajo la hipótesis nula el estadístico β se 2 distribuye como una ji-cuadrado 푥푝(푝−1). Lo anterior indica que se rechaza la hipótesis nula si el valor 2 p del test es menor al 5% de significancia. En caso de aceptarse la hipótesis nula, las variables no están correlacionadas y debería reconsiderarse la aplicación de este análisis.
X. Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)
Cabe mencionar que, para validar la prueba de esfericidad de Bartlett, se recomienda aplicar el test de Kaiser-Meyer-Olkin, con el fin de dar robustez al análisis mediante los métodos de adecuación del modelo. Con esto se obtiene una visión de sustentabilidad estadística al medir ambas pruebas, las cuales modelan la correlación existente entre las variables y nos garantizan que obtendremos la máxima información analizada si se cumplen los criterios de dichas pruebas.
El test de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) mide la idoneidad de los datos para realizar un análisis de componentes principales, comparando los valores de los coeficientes de correlación observados con los coeficientes de correlación parcial. Si la suma de los cuadrados de los coeficientes de correlación parcial entre todos los pares de variables es pequeña en comparación con la suma de los coeficientes de correlación al cuadrado, esta medida tiende a uno, dicha medida toma valores entre 0 y 1.
Para Kaiser (Visauta, 1998) los resultados del modelo ACP serán excelentes si el índice KMO está comprendido entre los siguientes rangos:
KMO ≥ 0,75 excelente aplicación
KMO ≥ 0,5 aceptable aplicación
KMO < 0,5 pobre e inaceptable aplicación La experiencia práctica aconseja que es precipitado tomar el índice KMO como única medida de adecuación de la muestra para las hipótesis del modelo, sobre todo si hay un número pequeño de variables consideradas. Para tomar la decisión de eliminar una variable del estudio es aconsejable complementar la información con otras fuentes, como por ejemplo las comunalidades de cada variable, las que corresponden básicamente a la varianza de las variables explicada según su componente. Comunalidades bajo 0,4 en una variable indican que dicha variable aporta una variación pobre en el análisis y deben ser eliminadas del análisis (Peña, 2003). Lo contrario para variables con comunalidades cercanas a 1, son indicativas de enriquecer el análisis ACP en cuanto a variación explicada, ya que el principio básico de la técnica es analizar la varianza global del fenómeno estudiado.
XI. Ponderación global a nivel de componentes (Índice intensidad turística global)
Para obtener el índice de intensidad turística comunal, primero se deben calcular los índices a nivel de componentes. Para ello se utilizan los ponderadores anteriormente mencionados (Weights) y se multiplican por las variables estandarizadas, correspondientes a cada comuna. Una vez obtenidos las componentes a utilizar, se calcula el índice global mediante una suma ponderada, la cual está dada por el porcentaje de varianza que aporta cada componente a la varianza total explicada (w). Dicho lo anterior, su cálculo matemático se expresa de la siguiente manera:
푤1 푤2 푤푝 퐼퐼푇 = ∗ 푌 + ∗ 푌 + ⋯ … … + ∗ 푌 푤 1 푤 2 푤 푝
Donde w1 corresponde al porcentaje de varianza que aporta la componente uno sobre la varianza total explicada de todos los componentes seleccionados (w). El mismo principio aplica para w2 hasta wp asociada a los pesos porcentuales de variación de las componentes. Por último, cabe reiterar que la sugerencia metodológica de la técnica es determinar el menor número de componentes posibles por principio de parsimonia4.
Cabe destacar que las componentes Y1 hasta Yp son resultado de ponderaciones a través de variables estandarizadas, lo cual significa que poseen resultados estandarizados y, como tal, tomarán valores entre un intervalo [- ∞, ∞]. Indicando que las puntuaciones se encuentran en formato diferencial, por lo que una puntuación de cero se corresponde con una puntuación igual a la media, las puntuaciones positivas son puntuaciones mayores que la media y las puntuaciones negativas son puntuaciones menores que la media. Para efectos prácticos, las puntuaciones (puntajes) pueden transformarse a una escala de 0 a 1 para una fácil interpretación, donde 1 es un máximo relativo y 0 un mínimo relativo a nivel global.
푃푢푛푡푎푗푒푖 − 푀푖푛푖푚표 푝푢푛푡푎푗푒푖 푛푢푒푣푎 푒푠푐푎푙푎 = ( ) 푀á푥푖푚표 푃푢푛푡푎푗푒푖 − 푀í푛푖푚표 푝푢푛푡푎푗푒푖
4 Estadística aplicada a la Sociología Universidad de Chile, académico Giorgio Boccardo técnica de componentes principales. 4.3 Fuentes de información y determinación de variables
A continuación, se exponen las variables disponibles para explicar la estructura subyacente del índice de intensidad turística según sus fuentes y participación estadística en el modelo. Cabe mencionar que las variables sometidas al estudio derivan en primer lugar de un juicio de experto al momento de modelar el comportamiento de oferta y demanda turística según comunas. Por otra parte, se consideraron variables cuyas fuentes disponibles pertenecen al periodo anual de referencia 2016 y que fueron factibles de obtener a nivel comunal, con el fin de actualizar el estudio. Por último, se aplicaron criterios estadísticos para definir el subconjunto de variables que optimiza la variación del análisis. A continuación se ilustra el subconjunto de variables incluidas en el modelo por las razones ya mencionadas (15 variables)5. Tabla n° 1 nomenclatura de variables y sus fuentes de información incluidas en el modelo.
Incluida en el N° Nombre Variable Unidad de medida Fuente modelo Pernoctaciones Viviendas Turismo Interno 2016. SERNATUR - Subsecretaría 1 N° Noches SI Particulares de Turismo N° de Unidades de población 2 Población Flotante 2016 SERNATUR SI flotante diaria 3 * Empresas ACT N° Empresas SII SI 4 *Ventas ACT UF SII SI 5 *Trabajadores ACT N° Trabajadores SII SI *Renta Neta informada de 6 UF SII SI Trabajadores Venta Total Rubros Gasto de Tarjeta de Crédito Extranjera. 7 UF SI Económicos 2016 Transbank 8 Llegadas en EAT N° Llegadas de pasajeros EMAT INE SI 9 Pernoctaciones en EAT N° Noches EMAT INE SI Unidades de alojamiento en N° Unidades de Alojamiento 10 EMAT INE SI EAT Turístico 11 Plazas en EAT N° Plazas EMAT INE SI 12 Visitas SNASPE N° Visitas SNASPE CONAF SI 13 Atractivos Totales N° Atractivos SERNATUR - Subsecretaría de Turismo SI Servicios de Alojamiento N° Servicios de Alojamiento 14 Registro SERNATUR SI Turístico Turístico Servicios de Turismo 15 N° Servicios de Turismo Aventura Registro SERNATUR SI Aventura Fuente elaboración propia
5 Para ver el listado completo de las variables sometidas inicialmente al modelo, revisar sección anexos. *Cabe destacar que las variables cuyas fuentes corresponden a SII, sus valores fueron estimados para obtener un valor referente al periodo del 2016 en las 346 comunas del país, de las cuales poseían información. Dichas estimaciones se realizaron mediante métodos de extrapolación temporal, tales como técnicas de suavizado exponencial detallada brevemente en el anexo. Estimación cifras 2016 del SII
Debido a la falta de información para el año 2016 referente a las variables número de empresas ACT, total ventas ACT, total trabajadores ACT y renta neta de trabajadores ACT según fuente SII. Se debieron estimar dichas variables para cada una de las 346 comunas de las cuales presentaban datos. Las series temporales observadas6 se inician a partir de información del 2005 al 2015, con lo cual según literatura se puede extrapolar un periodo mediante técnicas de suavizado exponencial ya que se sugiere su aplicación para tamaños de muestra menores a 30.
El método de suavizado exponencial consiste en estudiar la estructura temporal de una variable indexada en el tiempo. Dicha estructura debe mostrar tendencia positiva, negativa y/o constante más perturbaciones aleatorias (Vallejos 2012). Estimar una de estas tendencias nos proporciona las actualizaciones de nivel que mitigan los cambios ocasionales de una serie de tiempo. Charles Holt en 1957 desarrolló un modelo de tendencias lineales que evolucionan en una serie de tiempo y puede usarse para generar pronósticos, este modelo recibe el nombre de suavización exponencial doble7.
Las ecuaciones de pronósticos se detallan de la siguiente manera: ̂ ̂, 푋푡 = 푋푡 + 푇푡 푒푐푐푢푎푐푖ó푛 푑푒 푝푟푒푑푖푐푐푖ó푛 ̂, ̂ ̂, 푋푡 = 훼(푋푡−1) + (1 − 훼)(푋푡−1 + 푇푡−1) 푝푟푖푚푒푟 푠푢푎푣푖푧푎푑표 푑푒 푙푎 푠푒푟푖푒 ̂, ̂, 푇푡 = 훽(푋푡 − 푋푡−1) + (1 − 훽)푇푡−1 푒푠푡푖푚푎푐푖ó푛 푑푒 푙푎 푡푒푛푑푒푛푐푖푎 0 < 훼 < 1 푦 0 < 훽 < 1 푐표푒푓푖푐푖푒푛푡푒푠 푑푒 푠푢푎푣푖푧푎푑표 ̂ ̂, Donde se tiene que 푋푡 corresponde al pronóstico del periodo t, 푇푡 es la tendencia del periodo t, 푋푡 es el suavizado exponencial en el periodo t y las constantes de suavizamiento son 훼 para el suavizado del nivel y 훽 corresponde al suavizado de la tendencia. Cabe destacar que los coeficientes de suavizado se obtienen mediante algoritmos computacionales complejos entregados por el software SPSS.
6 La información utilizada proviene de la base estadísticas de empresas por comuna serie 2005 al 2015, cuya fuente es el Servicio de Impuestos Internos (SII). 7 Para mayores detalles metodológicos dirigirse a: http://rvallejos.mat.utfsm.cl/Time%20Series%20I%202013/TSbook.pdf Estimación comunal de las variables de la EMAT (INE)
Dado que la metodología de cálculo del Índice de Intensidad Turística se realiza a nivel comunal. Fue necesario comunalizar los indicadores de la EMAT utilizados (Llegadas, Pernoctaciones, Unidades de Alojamiento y Plazas) los cuales originalmente son representativos a nivel de destino turístico. Para lograr esto se debió utilizar factores de prorrateo que permitieran distribuir la información a nivel comunal, basándose en la estructura de las Unidades Habitacionales (UH) de cada comuna dentro de su destino definido por el INE. El prorrateo de las UH se realizó en base a la información contenida en el “Registro Nacional de Prestadores de Servicios Turísticos” de SERNATUR, y se detalla en el Anexo, mientras que la fórmula para su cálculo se especifica a continuación:
EMAT UH PEATiE = PEATiE ∗ wi
Donde los coeficientes hacen referencia al número de pernoctaciones de residentes en el extranjero EMAT en el destino j, registrado por la EMAT (PEATiE ), y al factor de prorrateo de unidades UH habitacionales de la comuna i dentro de su destino (wi ), según se indica en la sección de Anexos. Variables incluidas
Las variables expuestas corresponden a periodos de información referente al año 2016 y 2012, destacando que las variables incluidas en el modelo corresponden al periodo de referencia del año 2016, excluyéndose variables asociadas al año 2012. El principal motivo de inclusión de las variables en el modelo aplicado fue la variación estadística que dichas variables aportaban al modelo, es decir, las variables incluidas obtuvieron comunalidades superiores a 0.4 y, en consecuencia, se incluyeron al modelo bajo aquel principio estadístico, ya que mejoraron la variación total explicada siendo la máxima obtenida según un cierto número de componentes principales, el cual se explicará en el avance de este informe. Por otra parte dichas variables incluidas reflejaron correlaciones altas (sobre 0.65) con sus pares al momento de analizar la matriz de correlación, lo cual significa que estadísticamente es viable realizar la técnica ACP para este estudio, debido a que el indicador de sensibilidad Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) reflejó un valor de 0.834 indicando la aplicabilidad del modelo y, a su vez, considerando el test de Bartlett se rechazó la hipótesis nula referente a que la matriz de correlaciones equivale a una matriz identidad con un 5% de significancia, ratificando el resultado del test KMO.
Otro de los criterios a considerar para la inclusión de las variables (las 15 incorporadas al modelo), corresponde a marcos bibliográficos8 basados en estudios internacionales referentes a determinar índices que tratan de medir aspectos turísticos según la metodología expuesta en esta investigación. Estas recomendaciones consideran de importancia y recomiendan variables y/o indicadores turísticos de aspectos económicos, de información hotelera como por ejemplo las pernoctaciones de turistas, por otra parte se miden atractivos turísticos, recursos naturales, servicios de infraestructura, flujo de turistas entre otras.
Las variables utilizadas en el estudio y cuya fuente de información están enmarcada al año 2016, abordan los criterios internacionales al momento de construir un índice compuesto de desarrollo sostenible, ya que miden aspectos económicos al valorar indicadores como las ventas por concepto de actividades características del turismo (ACT), gasto de tarjeta de crédito extranjera en hoteles (Transbank) y el número de empresas asociadas a actividades características del turismo, entre otras. Con ello se engloba un componente económico para la dinámica turística a nivel comunal. Por otra parte se miden variables de aspecto tales como atractivos turísticos, población flotante, servicios de turismo aventura y vistas a áreas silvestres protegidas las cuales podrían abarcar un componente asociado a recursos naturales y esparcimiento. Por ultimo variables relevantes a pernoctaciones, alojamiento e infraestructura hotelera serian posiblemente indicativos de una causa relativa a medios hoteleros y servicios de alojamiento.
En definitiva al considerar las variables ya expuestas, el estudio no contrapone los hallazgos ya realizados en este tema según consideraciones internacionales. Por otra parte, el objetivo de este estudio no es determinar factores incidentes en el turismo ya sean de tipo económico u otros. Sino más bien a través de las variables calcular un único indicador global basado en dichos factores sólo como base de cálculo.
Variables excluidas
Las variables excluidas se determinaron en base a consideraciones metodológicas y según juicio de expertos, ya que lo que se busca es obtener la máxima variación global de la información analizada y no la información común entre las variables cuyo caso corresponde al análisis de dimensiones ocultas de la información, direccionando el análisis de componentes principales a un análisis factorial el que modela cierto número de factores referente a fenómenos turísticos, lo cual no es el objetivo de este estudio. Por otra parte se determinaron sólo tres componentes principales para obtener la máxima variación global del estudio. Otro aspecto a considerar es el de referencia temporal de las variables sometidas a estudio, se decidió valorar el análisis para un periodo de referencia sólo al año 2016 con el fin de detectar el comportamiento del índice de intensidad turística para variables más actuales.
8 Metodología del índice de desempeño turístico Secretaria de Turismo SECTUR México http://ictur.sectur.gob.mx/pdf/estudioseinvestigacion/estudiosfondosectorial/evaluaciondeldesempeno/2012_FSIDITT_Ev aluacionCCRR_AnahuacNortee.pdf
Las variables incluidas en este estudio forman la combinación más óptima al momento de obtener tres componentes principales con el máximo de variabilidad explicada. Al incluir todas las variables en cuestión, el número de componentes aumenta sobre tres (ocho componentes), lo cual distorsiona la interpretación del modelo y se escapa del método propuesto y del objetivo de maximizar la variación con las tres componentes establecidas, además de mezclar información de distintos periodos temporales. Dicho lo anterior, en el modelo de componentes principales se produce un sobre ajuste de información y es poco parsimonioso. Para fines estadísticos de estudios futuros es recomendable realizar un análisis factorial considerando un estudio multidimensional según los factores más predominantes del turismo en Chile a nivel comunal.
Por otra parte, al analizar las variables con menor correlación entre sus pares estas resultaron ser: totales gasto viajes largos, totales gasto viajes largos más viajes cortos, inversión, cruceros, atenciones OIT, contáctenos OIT y culturas artesanas. Dichas correlaciones no superaron la magnitud de 0.5 al momento de valorar los resultados, indicando que no aportarán en gran medida una óptima variación al modelo según su interacción. Por último, es importante mencionar la limitación de información respecto a las variables estudiadas a nivel comunal, lo que indica que no se logra poblar cierta parte de las comunas con información, es decir variables que no reúnen el número pertinente de información que potencien el análisis.
4.4 Contrastes temporales de variables periodo 2012 versus 2016
Dentro de los aspectos a considerar está contrastar ciertas variables medidas en ambos periodos de tiempo (2012,2016), para valorar cambios significativos a la fecha y determinar la evolución que tienen las variables de oferta y demanda en la actualidad según sus comunas.
Algunas de las variables a contrastar9 corresponden al subconjunto de variables incluidas con la cual se llevó a cabo el estudio, se aprecia que el promedio de las pernoctaciones declarados por la EMAT para el 2012 corresponde a 38.267 pernoctaciones, mientras que para el 2016 el promedio de pernoctaciones logro las 52.246 pernoctaciones, en términos de variación acumulada se estimó un crecimiento de un 37%. Referente a la variable ventas por servicios turísticos el promedio para el 2012 fue de 425.279 $ ventas, mientras que para el 2016, dicha venta fue de 2.602.011 $ por concepto de ACT, en términos de crecimiento acumulado la variación alcanza un 511%. Respecto al número de empresas caracterizadas por concepto turístico, el promedio para el 2012 corresponde a 129 de estas, mientras que para el 2016 se registró un promedio de 351 empresas a nivel comunal, en términos de variación se observó un 172% de aumento. Con relación a la población flotante turística, el promedio de esta en el 2012 ascendió a 312.854 visitantes mientras que el 2016 la cifra promedio equivale a 478.415, dicho esto en términos porcentuales, la cifra se estimó en un crecimiento de un 53%. Por último, al valorar las visitas totales al Sistema Nacional de Áreas Silvestres Protegidas del Estados (SNASPE) el 2012 se registró un promedio de visitas de 6.952, mientras que en el 2016 el promedio asciende a 8.868 visitas, en términos de variación absoluta el aumento es de un 28%.
9 las variables a contrastar, poseen una alta significancia estadística en términos de aporte de variación para el modelo ACP aplicado, además de ser referentes al momento de evaluar un análisis de oferta y demanda. No obstante no está al alcance de este estudio determinar el comportamiento inferencial de las variables según factores y como tal se muestran solo descriptivas. Comunalidades de las variables
Tabla n° 2 comunalidades de las variables de estudio
Comunalidades modelo ACP variables definitivas
Inicial Extracción PERNOCTACIONES_EAT_EMAT 1,000 ,955 UNIDADES_ALOJ_EMAT 1,000 ,912 PLAZAS_EMAT 1,000 ,765 LLEGADAS_EAT_EMAT 1,000 ,941 ATRACTIVOS 1,000 ,639 TURISMO_AVENTURA_REGISTRO 1,000 ,786 ALOJAMIENTO_REGISTRO 1,000 ,823 SNASPE 1,000 ,755 EMPRESAS_SII 1,000 ,855 VENTAS_SII 1,000 ,955 TRABAJADORES_SII 1,000 ,933 RENTA_NETA_TRABAJADORES_SII 1,000 ,852 POBLACIÓN_FLOTANTE 1,000 ,875 PERNOCTACIONES VIVIENDAS PARTICULARES TURISMO INTERNO 2016 1,000 ,865 VENTATOTAL_UF_SUM_2016 1,000 ,842 Fuente elaboración propia
Las comunalidades son una herramienta útil para valorar el grado de dispersión de cada una de las variables, identificando la validez que tienen en el estudio. Si el nivel de extracción de las variables analizadas es menor a 0.4, indica que la variable estudiada no se está explicando bien dentro del modelo y además, no aporta a la variación global del estudio. Dicho lo anterior aquellas variables con comunalidades bajo 0.4 no poseen un nivel importante de representación. Las variables con mejor representación estadística corresponden a PERNOCTACIONES_EAT_EMAT y VENTAS_SII. No obstante se aprecia que todas las variables están bien representadas.
Varianza explicada según componentes
Tabla n° 3 componentes principales y porcentajes de varianza
Varianza total explicada modelo
Autovalores iniciales Suma de las saturaciones al cuadrado de la rotación % de la % Componente Total varianza acumulado Total % de la varianza % acumulado 1 9,045 60,300 60,300 5,901 39,337 39,337 2 2,324 15,493 75,793 4,521 30,140 69,477 3 1,383 9,223 85,016 2,331 15,538 85,016 4 ,563 3,755 88,771 5 ,443 2,953 91,724 6 ,350 2,334 94,057 7 ,233 1,554 95,612 8 ,225 1,500 97,112 9 ,178 1,189 98,301 10 ,104 ,690 98,991 11 ,081 ,541 99,531 12 ,040 ,270 99,801 13 ,021 ,142 99,943 14 ,005 ,036 99,979 15 ,003 ,021 100,000 Fuente elaboración propia
De acuerdo a la tabla anterior se aprecia que el número óptimo de componentes principales a determinar corresponde a tres de ellos, con lo cual se logra obtener una variación máxima del 85% del fenómeno en estudio. Bajo consideraciones estadísticas se cumple el criterio de Kaiser, el cual indica que se deben seleccionar los componentes cuyos valores propios (Autovalores) superen la unidad (Peña, 2003). Con esto se cumple el criterio de considerar el número mínimo de componentes principales tales que su porcentaje de varianza acumulada supere el 75%.
De acuerdo a lo señalado en esta metodología, se procede a calcular los ponderadores de las varianzas asociadas a los componentes obtenidos, dichos ponderadores se aplican a las componentes a través de una combinación lineal para obtener el índice de intensidad turística global. Componentes principales
Tabla n° 4 componentes principales y porcentajes de varianza
Matriz de componentes rotados modelo ACP
Componente
1 2 3 VENTAS_SII ,960 ,183 -,025 TRABAJADORES_SII ,923 ,284 -,005 VentaTotal_UF_sum_2016 ,900 -,058 ,167 RENTA_NETA_TRABAJADORES_SII ,866 ,313 -,068 EMPRESAS_SII ,784 ,489 ,033 PERNOCTACIONES_EAT_EMAT ,753 ,549 ,294 LLEGADAS_EAT_EMAT ,748 ,558 ,267 PERNOCTACIONES VIVIENDAS PARTICULARES TURISMO INTERNO 2016 ,111 ,923 -,032 POBLACIÓN_FLOTANTE ,355 ,865 -,025 ALOJAMIENTO_REGISTRO ,209 ,726 ,502 UNIDADES_ALOJ_EMAT ,582 ,662 ,368 ATRACTIVOS ,177 ,658 ,419 PLAZAS_EMAT ,519 ,643 ,286 SNASPE -,011 ,035 ,868 TURISMO_AVENTURA_REGISTRO ,068 ,203 ,860 Fuente elaboración propia
En esta etapa de análisis, no se dará interpretación a las componentes obtenidas según cada una de las variables, ya que ello corresponde a un análisis factorial que busca explicar factores incidentes en el turismo. No obstante lo anterior, en primera instancia y de manera intuitiva, se aprecia que la variable ventas (SII) y trabajadores (SII) poseen una alta correlación con el componente 1. Por otra parte, variables como pernoctaciones en viviendas particulares y población flotante cargan significativamente en la componente 2, y variables como SNASPE y turismo aventura comprometen al tercer componente principal.
Modelo índice de intensidad turística 2017 (IIT) puntuación global final
El índice de intensidad turística (IIT) se obtiene al conjugar las tres componentes según su respectiva ponderación de variación, aquello da cuenta de un índice global de la información construido bajo el siguiente modelo.
39,337 30,140 15,538 퐼퐼푇 = ∗ 푌 + ∗ 푌 + ∗ 푌 푖 = 1,2 … . .346 85,016 1푖 85,016 2푖 85,016 3푖
퐼퐼푇 = 0,4627 ∗ 푌1푖 + 0,3545 ∗ 푌2푖 + 0,1828 ∗ 푌3푖 푖 = 1,2 … . .346
Donde 푌1푖 corresponde a la primera componente medida desde la comuna 1 a la 346
Donde 푌2푖 corresponde a la segunda componente medida desde la comuna 1 a la 346
Donde 푌3푖 corresponde a la tercera componente medida desde la comuna 1 a la 346 Así, se obtienen tres resultados que se combinan por medio de una suma ponderada, cuyo ponderador está dado por el porcentaje de varianza que aporta cada componente a la varianza total explicada, con esto se gana la variación que aportan cada uno de los componentes y no se pierde cierta información. Dicho procedimiento se justifica dada la no correlación de los componentes entre otros estudios que simulan la misma forma de cálculo para determinación de índices10.
Se logra apreciar que la mayor ponderación se encuentra en el componente 1, lo que implica que gran parte de la variación explicada en este estudio se encuentra asociada a la primera componente principal, tal cual se observa en la suma de las saturaciones al cuadrado de la rotación (tabla n° 3 porcentajes de varianza).
El índice calculado de la manera ilustrada, obedece a un único valor global para cada una de las comunas del país. Cabe destacar que para homogeneizar las escalas de medida de las variables se procedió a estandarizar cada una de estas para luego obtener los puntajes de los componentes. Con esto el rango del índice IIT se encuentra en valores de un intervalo [- ∞, ∞].
Para efectos prácticos, se procede a estructurar los valores del IIT en un rango de 0 a 1 para facilitar la interpretación. Valores cercanos a 1 indican un máximo relativo mientras que valores cercanos a 0 indican un mínimo relativo. Cabe mencionar por último que los puntajes asociados a cada una de las componentes son obtenidos mediante el Software SPSS gracias a algoritmos internos del programa computacional. 4.5 Anexos
A continuación se exponen el conjunto de variables disponibles con los que se contó para el estudio, de las cuales solo 15 fueron candidatas a modelarse debido a razones ya mencionadas.
10 Análisis de componentes principales en la estimación de índices de empoderamiento en mujeres de Colombia masteres.ugr.es/moea/pages/tfm1314/tfmpenamendez/! Anexo variables iniciales sometidas al modelo
Incluida N° Nombre Variable Unidad de medida Fuente en el modelo Turismo Interno 2016 SERNATUR - Sub. 1 Gasto en viajes largos Pesos chilenos NO Turismo Turismo Interno 2016 SERNATUR - 2 Gasto en viajes cortos Pesos chilenos NO Subsecretaría de Turismo Turismo Interno 2016 SERNATUR - 3 Gasto total en viajes Pesos chilenos NO Subsecretaría de Turismo Pernoctaciones Viviendas Turismo Interno 2016 SERNATUR - 4 N° Noches SI Particulares Subsecretaría de Turismo Estudio Medición de la Inversión Privada 5 Monto en Inversiones 2016 UF en Turismo 2016 Subsecretaría de NO Turismo N° de Unidades de población 6 Población Flotante 2016 SERNATUR SI flotante diaria 7 Empresas ACT N° Empresas SII SI 8 Ventas ACT UF SII SI 9 Trabajadores ACT N° Trabajadores SII SI Renta Neta informada de 10 UF SII SI Trabajadores Gasto de Tarjeta de Crédito Extranjera. 11 Venta Total Rubros Económicos 2016 UF SI Transbank Frecuencia de Transacciones Total Gasto de Tarjeta de Crédito Extranjera. 12 UF NO Rubros Económicos 2016 Transbank 13 Llegadas en EAT N° Llegadas de pasajeros EMAT INE SI 14 Pernoctaciones en EAT N° Noches EMAT INE SI N° Unidades de Alojamiento 15 Unidades de alojamiento en EAT EMAT INE SI Turístico 16 Plazas en EAT N° Plazas EMAT INE SI N° Llegadas de pasajeros 17 Llegadas extranjeros en EAT EMAT INE NO extranjeros N° Noches pasajeros 18 Pernoctaciones extranjeros en EAT EMAT INE NO extranjeros 19 Visitas SNASPE N° Visitas SNASPE CONAF SI Visitas diarias centros invernales N° Visitas diarias centros 20 SERNATUR - Subsecretaría de Turismo NO 2016 invernales Pasajeros temporada de cruceros N° Pasajeros temporada 21 Puertos del Conosur NO Temporada 2015-2016 cruceros 22 Atractivos Jerarquía Nacional N° Atractivos SERNATUR NO 23 Atractivos Jerarquía Internacional N° Atractivos SERNATUR NO 24 Atractivos Totales N° Atractivos SERNATUR - Subsecretaría de Turismo SI 25 Atenciones OIT N° de Atenciones SERNATUR NO 26 Personas Atendidas Contáctenos OIT N° Personas atendidas SERNATUR NO N° Servicios de Alojamiento 27 Servicios de Alojamiento Turístico Registro SERNATUR SI Turístico N° Servicios de Turismo 28 Servicios de Turismo Aventura Registro SERNATUR SI Aventura 29 Servicios de Alimentación N° Servicios de Alimentación Registro SERNATUR NO N° Servicios de Transporte de 30 Servicios de Transporte de Pasajeros Registro SERNATUR NO Pasajeros N° Servicio Arriendo de 31 Servicio Arriendo de Vehículos Registro SERNATUR NO Vehículos N° Servicios de Guías de 32 Servicios de Guías de Turismo Registro SERNATUR NO Turismo N° Servicios Culturales y 33 Servicios Culturales y Artesanías Registro SERNATUR NO Artesanías Fuente elaboración propia Anexo ponderadores comunales por destino EMAT INE
Región Destino turístico EMAT Comuna
Iquique Iquique 1 Pozo Almonte 0,763 Región de Tarapacá Resto Región de Tarapacá Huara 0,018 Pica 0,219 Antofagasta 0,639 Antofagasta y Calama Calama 0,361 San Pedro de Atacama San Pedro de Atacama 1 Mejillones 0,375 Región de Antofagasta Taltal 0,235 Resto Región de Antofagasta Ollagüe 0,018 Tocopilla 0,272 María Elena 0,1 Copiapó 0,81 Copiapó y Ojos del Salado Tierra Amarilla 0,027 Diego de Almagro 0,163 Caldera 0,766 Pan de Azúcar y Bahía Inglesa Región de Atacama Chañaral 0,234 Vallenar 0,67 Alto del Carmen 0,057 Valle del Huasco Freirina 0,038 Huasco 0,235 La Serena 0,658 La Serena y Coquimbo Coquimbo 0,342 Paiguano 0,445 Valle del Elqui Vicuña 0,555 Andacollo 0,11 La Higuera 0,026 Illapel 0,047 Región de Coquimbo Canela 0,013 Los Vilos 0,305 Resto Región de Coquimbo Salamanca 0,196 Ovalle 0,206 Combarbalá 0,046 Monte Patria 0,039 Río Hurtado 0,011 Valparaíso 0,371 Valparaíso, Viña del Mar y Concón Concón 0,098 Viña del Mar 0,532 Casablanca 0,02 San Antonio 0,135 Algarrobo 0,139 Región de Valparaíso Litoral de Los Poetas Cartagena 0,203 El Quisco 0,381 El Tabo 0,109 Santo Domingo 0,013 Juan Fernández 0,022 Resto Región de Valparaíso Puchuncaví 0,114 Quintero 0,091 Los Andes 0,083 Rinconada 0,038 San Esteban 0,059 La Ligua 0,004 Papudo 0,028 Zapallar 0,018 Quillota 0,043 Calera 0,023 La Cruz 0,003 San Felipe 0,066 Putaendo 0,006 Quilpué 0,072 Limache 0,004 Olmué 0,297 Villa Alemana 0,03 Pichilemu Pichilemu 1 Marchihue 0,026 San Fernando 0,579 Chimbarongo 0,016 Valle de Colchagua Nancagua 0,04 Palmilla 0,02 Peralillo 0,009 Santa Cruz 0,309 Rancagua 0,433 Región del Libertador Gral. Codegua 0,025 Bernardo O´Higgins Las Cabras 0,087 Machalí 0,048 Malloa 0,014 Rancagua y otras comunas Mostazal 0,186 Rengo 0,011 San Vicente 0,082 Litueche 0,017 Navidad 0,071 Paredones 0,026 Constitución 0,242 Curepto 0,011 Chanco 0,018 Costa Maule Pelluhue 0,207 Licantén 0,442 Vichuquén 0,08 Talca 0,607 Maule 0,011 Región del Maule Talca y Valle del Río Maule Pencahue 0,011 San Clemente 0,29 San Javier 0,081 Empedrado 0,005 Pelarco 0,014 Resto Región del Maule San Rafael 0,014 Cauquenes 0,096 Curicó 0,215 Molina 0,105 Rauco 0,004 Romeral 0,049 Sagrada Familia 0,002 Teno 0,008 Linares 0,142 Colbún 0,177 Longaví 0,024 Parral 0,108 Villa Alegre 0,031 Yerbas Buenas 0,007 Concepción 0,716 Coronel 0 Hualqui 0,006 Lota 0,02 Concepción y alrededores San Pedro de la Paz 0,022 Santa Juana 0,009 Talcahuano 0,125 Tomé 0,06 Hualpén 0,043 Chillán 0,427 Chillán y Valle Las Trancas Pinto 0,573 Lebu 0,021 Arauco 0,089 Cañete 0,07 Contulmo 0,034 Curanilahue 0,023 Los Álamos 0,019 Tirúa 0,017 Los Ángeles 0,306 Región del Biobío Antuco 0,016 Cabrero 0,03 Laja 0,005 Mulchén 0,017 Nacimiento 0,035 Negrete 0,017 Resto Región del Biobío Santa Bárbara 0,02 Yumbel 0,022 Alto Biobío 0,019 Bulnes 0,008 Cobquecura 0,043 Coelemu 0,017 Chillán Viejo 0,004 Ninhue 0,003 Quillón 0,095 Quirihue 0,008 San Carlos 0,016 San Fabián 0,019 Treguaco 0,003 Yungay 0,022 Región de la Araucanía Araucanía Lacustre Curarrehue 0,009 Pucón 0,588 Villarrica 0,404 Temuco 0,997 Temuco y alrededores Freire 0,003 Carahue 0,025 Cunco 0,08 Gorbea 0 Lautaro 0,027 Loncoche 0,028 Melipeuco 0,083 Nueva Imperial 0,021 Perquenco 0,003 Pitrufquén 0,004 Saavedra 0,066 Toltén 0,035 Resto Región de La Araucanía Vilcún 0,011 Angol 0,081 Collipulli 0,028 Curacautín 0,295 Ercilla 0,007 Lonquimay 0,069 Los Sauces 0,014 Lumaco 0,015 Purén 0,015 Renaico 0,006 Traiguén 0,015 Victoria 0,074 Castro 0,382 Ancud 0,31 Chonchi 0,061 Dalcahue 0,069 Chiloé Puqueldón 0,02 Queilén 0,017 Quellón 0,121 Quemchi 0,004 Quinchao 0,016 Frutillar 0,123 Llanquihue 0,043 Cuenca del Lago Llanquihue Puerto Varas 0,772 Región de Los Lagos Puerto Octay 0,063 Puerto Montt 0,928 Calbuco 0,034 Puerto Montt y alrededores Fresia 0,006 Los Muermos 0,005 Maullín 0,026 Osorno 0,348 Puyehue 0,304 Río Negro 0,004 Resto Región de Los Lagos San Juan de la Costa 0,009 San Pablo 0,004 Chaitén 0,083 Futaleufú 0,096 Hualaihué 0,114 Palena 0,037 Coihaique 0,749 Aisén y Coihaique Aisén 0,251 Lago Verde 0,086 Carretera Austral Norte Cisnes 0,914 Región de Aisén del Gral. Cochrane 0,24 Carlos Ibáñez del Campo O´Higgins 0,089 Carretera Austral Sur Tortel 0,074 Chile Chico 0,323 Río Ibáñez 0,275 Punta Arenas y Estrecho de Magallanes Punta Arenas 1 Natales 0,607 Región de Magallanes y de Torres del Paine y Puerto Natales Torres del Paine 0,393 La Antártica Chilena Porvenir 0,748 Resto Región de Magallanes y de La Antártica Chilena Primavera 0,252 Santiago 0,289 Las Condes 0,301 Santiago urbano Lo Barnechea 0,03 Providencia 0,28 Vitacura 0,1 Estación Central 0,11 Huechuraba 0,059 Maipú 0,002 Región Metropolitana de Ñuñoa 0,05 Santiago Pudahuel 0,32 Recoleta 0,095 Resto Región Metropolitana de Santiago Pirque 0,033 San José de Maipo 0,241 Colina 0,003 Tiltil 0,008 Buin 0,026 Melipilla 0,034 Isla de Maipo 0,019 Paillaco 0,068 La Unión 0,242 Cuenca del Lago Ranco Futrono 0,454 Lago Ranco 0,084 Río Bueno 0,151 Lanco 0,073 Región de Los Ríos Siete Lagos Panguipulli 0,927 Valdivia 0,857 Corral 0,033 Valdivia y Corral Los Lagos 0,022 Máfil 0,002 Mariquina 0,086 Arica 0,916 Región de Arica y Arica y alrededores Camarones 0,014 Parinacota Putre 0,07 Fuente elaboración propia
Raking comunales según índice de intensidad turística IIT
Ranking Comunas índice (IIT) 1 SANTIAGO 1,0000 2 LAS CONDES 0,8838 3 PROVIDENCIA 0,6845 4 VIÑA DEL MAR 0,4725 5 VALPARAISO 0,3772 6 ANTOFAGASTA 0,3528 7 PUERTO VARAS 0,3240 8 IQUIQUE 0,3172 9 SAN PEDRO DE ATACAMA 0,3024 10 LA SERENA 0,2995 11 PUCON 0,2724 12 PUERTO MONTT 0,2652 13 VALDIVIA 0,2495 14 CONCEPCION 0,2378 15 VITACURA 0,2342 16 PUNTA ARENAS 0,2239 17 TEMUCO 0,2191 18 ARICA 0,2087 19 COQUIMBO 0,1836 20 CALAMA 0,1828 21 RANCAGUA 0,1826 22 NATALES 0,1736 23 PICHILEMU 0,1562 24 COYHAIQUE 0,1527 25 VILLARRICA 0,1384 26 COPIAPO 0,1361 27 HUECHURABA 0,1270 28 OSORNO 0,1205 29 EL QUISCO 0,1199 30 TALCA 0,1194 31 CHILLAN 0,1104 32 CASTRO 0,1097 33 LOS ANGELES 0,0998 34 TORRES DEL PAINE 0,0972 35 PUDAHUEL 0,0967 36 OLMUE 0,0956 37 PANGUIPULLI 0,0938 38 LO BARNECHEA 0,0929 39 PINTO 0,0900 40 ESTACION CENTRAL 0,0872 41 ANCUD 0,0802 42 SAN JOSE DE MAIPO 0,0798 43 PUYEHUE 0,0783 44 CALDERA 0,0780 45 CISNES 0,0738 46 CONCON 0,0732 47 ALGARROBO 0,0726 48 CARTAGENA 0,0715 49 AYSEN 0,0679 50 EL TABO 0,0673 51 CURICO 0,0668 52 SAN FERNANDO 0,0662 53 QUINTERO 0,0646 54 MOSTAZAL 0,0643 55 CURACAUTIN 0,0641 56 LOS VILOS 0,0627 57 PUCHUNCAVI 0,0621 58 ISLA DE PASCUA 0,0613 59 LOS ANDES 0,0592 60 LA HIGUERA 0,0586 61 PUTRE 0,0565 62 OVALLE 0,0551 63 RECOLETA 0,0546 64 ÑUÑOA 0,0544 65 CONSTITUCION 0,0538 66 TALCAHUANO 0,0525 67 CHILE CHICO 0,0524 68 SAN ANTONIO 0,0518 69 LICANTEN 0,0511 70 SAN CLEMENTE 0,0507 71 VICUÑA 0,0496 72 RIO IBAÑEZ 0,0475 73 QUILPUE 0,0467 74 NAVIDAD 0,0458 75 MAIPU 0,0451 76 LINARES 0,0450 77 FRUTILLAR 0,0442 78 POZO ALMONTE 0,0438 79 LA FLORIDA 0,0423 80 MACHALI 0,0417 81 SAN VICENTE 0,0412 82 SAN FELIPE 0,0411 83 SANTA CRUZ 0,0404 84 TOME 0,0398 85 LAS CABRAS 0,0398 86 PELLUHUE 0,0394 87 VALLENAR 0,0385 88 COCHRANE 0,0374 89 FUTALEUFU 0,0373 90 PUENTE ALTO 0,0363 91 MELIPEUCO 0,0356 92 PAIHUANO 0,0344 93 QUILLOTA 0,0325 94 SALAMANCA 0,0325 95 MEJILLONES 0,0322 96 COLBUN 0,0310 97 QUILLON 0,0306 98 MOLINA 0,0306 99 HUARA 0,0305 100 TALTAL 0,0294 101 DIEGO DE ALMAGRO 0,0290 102 FUTRONO 0,0285 103 TOCOPILLA 0,0281 104 MELIPILLA 0,0278 105 PUERTO OCTAY 0,0273 106 PORVENIR 0,0265 107 SAN BERNARDO 0,0257 108 CHAITEN 0,0255 109 ZAPALLAR 0,0248 110 PIRQUE 0,0248 111 ARAUCO 0,0247 112 QUELLON 0,0245 113 CHAÑARAL 0,0242 114 HUALAIHUE 0,0241 115 CAÑETE 0,0240 116 PEÑALOLEN 0,0239 117 DALCAHUE 0,0230 118 ANGOL 0,0230 119 VILLA ALEMANA 0,0228 120 QUILICURA 0,0224 121 CHONCHI 0,0221 122 LA UNION 0,0220 123 SAN ESTEBAN 0,0218 124 PICA 0,0216 125 ANTUCO 0,0215 126 CASABLANCA 0,0210 127 LA REINA 0,0210 128 CAUQUENES 0,0208 129 CABO DE HORNOS (EX - NAVARINO) 0,0206 130 PARRAL 0,0202 131 QUINTA NORMAL 0,0200 132 SAN JAVIER 0,0198 133 SAAVEDRA 0,0197 134 PAPUDO 0,0192 135 COLINA 0,0189 136 VICHUQUEN 0,0188 137 INDEPENDENCIA 0,0188 138 SAN PEDRO DE LA PAZ 0,0187 139 FREIRINA 0,0186 140 LIMACHE 0,0186 141 HUALPEN 0,0185 142 MARIQUINA 0,0185 143 PAREDONES 0,0183 144 CABRERO 0,0182 145 SAN MIGUEL 0,0181 146 JUAN FERNANDEZ 0,0178 147 COBQUECURA 0,0174 148 LA LIGUA 0,0172 149 BUIN 0,0172 150 LONQUIMAY 0,0171 151 SAN CARLOS 0,0171 152 COLCHANE 0,0171 153 LOTA 0,0171 154 CARAHUE 0,0170 155 LLANQUIHUE 0,0168 156 SANTO DOMINGO 0,0168 157 O’HIGGINS 0,0166 158 ANDACOLLO 0,0165 159 MONTE PATRIA 0,0164 160 CONTULMO 0,0163 161 VICTORIA 0,0160 162 HUASCO 0,0152 163 TORTEL 0,0151 164 LAGO RANCO 0,0151 165 LA CISTERNA 0,0148 166 CUNCO 0,0147 167 TOLTEN 0,0147 168 MACUL 0,0145 169 CORONEL 0,0145 170 PAINE 0,0144 171 CALERA 0,0144 172 LAGO VERDE 0,0141 173 RINCONADA 0,0141 174 CURARREHUE 0,0140 175 CORRAL 0,0140 176 TIERRA AMARILLA 0,0136 177 COIHUECO 0,0135 178 TIMAUKEL 0,0135 179 ILLAPEL 0,0134 180 CALBUCO 0,0133 181 COLLIPULLI 0,0133 182 TALAGANTE 0,0129 183 CODEGUA 0,0129 184 RIO BUENO 0,0128 185 TIRUA 0,0128 186 RENCA 0,0128 187 RENGO 0,0125 188 LEBU 0,0125 189 CAMARONES 0,0123 190 SAN FABIAN 0,0122 191 PEÑAFLOR 0,0121 192 ROMERAL 0,0120 193 CHIGUAYANTE 0,0119 194 ALTO BIOBIO 0,0118 195 ISLA DE MAIPO 0,0117 196 LOS LAGOS 0,0116 197 YUMBEL 0,0116 198 HIJUELAS 0,0113 199 YUNGAY 0,0111 200 NACIMIENTO 0,0110 201 PALENA 0,0107 202 LAMPA 0,0107 203 QUINCHAO 0,0105 204 CAMIÑA 0,0105 205 MARIA ELENA 0,0104 206 LAUTARO 0,0104 207 NUEVA IMPERIAL 0,0103 208 CONCHALI 0,0103 209 REQUINOA 0,0103 210 COELEMU 0,0101 211 ALTO DEL CARMEN 0,0100 212 COMBARBALA 0,0099 213 MULCHEN 0,0096 214 EL BOSQUE 0,0096 215 SANTA BARBARA 0,0096 216 CERRILLOS 0,0096 217 GENERAL LAGOS 0,0096 218 PUQUELDON 0,0095 219 SIERRA GORDA 0,0094 220 CHIMBARONGO 0,0093 221 VILCUN 0,0092 222 CURANILAHUE 0,0092 223 MALLOA 0,0091 224 NANCAGUA 0,0090 225 TRAIGUEN 0,0087 226 LITUECHE 0,0087 227 SAN JUAN DE LA COSTA 0,0087 228 PUTAENDO 0,0086 229 CHANCO 0,0084 230 CUREPTO 0,0083 231 PERALILLO 0,0080 232 LONCOCHE 0,0079 233 QUEMCHI 0,0078 234 LANCO 0,0078 235 VILLA ALEGRE 0,0076 236 PALMILLA 0,0076 237 ALTO HOSPICIO 0,0074 238 MAULLIN 0,0074 239 SAN JOAQUIN 0,0073 240 TENO 0,0073 241 SAN GREGORIO 0,0072 242 LONGAVI 0,0072 243 CANELA 0,0071 244 RIO HURTADO 0,0071 245 COCHAMO 0,0071 246 PEDRO AGUIRRE CERDA 0,0068 247 PENCAHUE 0,0066 248 SANTA JUANA 0,0065 249 HUALAÑE 0,0065 250 PRIMAVERA 0,0064 251 LA GRANJA 0,0064 252 QUEILEN 0,0064 253 LO PRADO 0,0063 254 PETORCA 0,0062 255 TILTIL 0,0062 256 RIO VERDE 0,0062 257 HUALQUI 0,0061 258 PUREN 0,0061 259 MARCHIHUE 0,0061 260 MAULE 0,0060 261 PENCO 0,0057 262 PICHIDEGUA 0,0057 263 LA PINTANA 0,0056 264 PITRUFQUEN 0,0055 265 BULNES 0,0054 266 CERRO NAVIA 0,0054 267 DOÑIHUE 0,0053 268 OLLAGÜE 0,0052 269 PADRE LAS CASAS 0,0051 270 FREIRE 0,0050 271 LOS ALAMOS 0,0050 272 CALERA DE TANGO 0,0050 273 RIO NEGRO 0,0050 274 LA CRUZ 0,0048 275 CHEPICA 0,0047 276 LUMACO 0,0047 277 NOGALES 0,0046 278 PADRE HURTADO 0,0045 279 GORBEA 0,0045 280 CHOLCHOL 0,0045 281 PAILLACO 0,0045 282 COLTAUCO 0,0045 283 LAJA 0,0041 284 TEODORO SCHMIDT 0,0041 285 CALLE LARGA 0,0040 286 ALHUE 0,0039 287 NEGRETE 0,0038 288 FRESIA 0,0037 289 YERBAS BUENAS 0,0036 290 PANQUEHUE 0,0036 291 CABILDO 0,0036 292 GRANEROS 0,0035 293 CURACAVI 0,0035 294 PURRANQUE 0,0035 295 LO ESPEJO 0,0035 296 QUINTA DE TILCOCO 0,0035 297 PUNITAQUI 0,0034 298 LOLOL 0,0034 299 RIO CLARO 0,0034 300 PLACILLA 0,0033 301 LAGUNA BLANCA 0,0031 302 EL MONTE 0,0031 303 PELARCO 0,0031 304 SAN RAMON 0,0031 305 SANTA MARIA 0,0030 306 LOS MUERMOS 0,0030 307 PUMANQUE 0,0030 308 QUIRIHUE 0,0029 309 LOS SAUCES 0,0029 310 CATEMU 0,0029 311 CHILLAN VIEJO 0,0028 312 RENAICO 0,0028 313 LLAILLAY 0,0027 314 ERCILLA 0,0026 315 GUAITECAS 0,0026 316 OLIVAR 0,0025 317 EMPEDRADO 0,0025 318 SAGRADA FAMILIA 0,0025 319 PERQUENCO 0,0024 320 TUCAPEL 0,0023 321 PEUMO 0,0023 322 NINHUE 0,0022 323 SAN IGNACIO 0,0022 324 FLORIDA 0,0018 325 SAN RAFAEL 0,0018 326 RANQUIL 0,0017 327 RETIRO 0,0016 328 SAN PEDRO 0,0015 329 MAFIL 0,0015 330 TREGUACO 0,0014 331 QUILLECO 0,0014 332 SAN PABLO 0,0014 333 LA ESTRELLA 0,0013 334 CURACO DE VELEZ 0,0013 335 EL CARMEN 0,0011 336 RAUCO 0,0011 337 PEMUCO 0,0011 338 COINCO 0,0010 339 PORTEZUELO 0,0010 340 MARIA PINTO 0,0009 341 SAN ROSENDO 0,0008 342 SAN NICOLAS 0,0008 343 GALVARINO 0,0007 344 ÑIQUEN 0,0005 345 QUILACO 0,0004
346 ANTARTICA 0,0000 Fuente elaboración propia
Se verifica que en los tres primeros lugares del ranking IIT 2016 se sitúan las comunas de la Región Metropolitana tales como Santiago, Las condes y Providencia, esto concuerda de manera superficial con los resultados observados hasta noviembre del 2016 de la encuesta EMAT sólo para las pernoctaciones11 , en donde la Región Metropolitana se sitúa por sobre el resto de las regiones. Por otra parte, en cuarto y quinto lugar se sitúan Valparaíso y Viña del Mar y en décimo lugar se encuentra la comuna de La Serena.
Referente a los tres primeros lugares del IIT 2012 se mantienen las comunas de la Región Metropolitana por sobre otras regiones, situándose en dicho ranking las comunas de Santiago, Providencia y Las Condes, mientras que en cuarto y quinto lugar se sitúan las comunas de San Pedro de Atacama y Arica. Por último en décimo lugar se encuentra la comuna de Iquique según este ranking12.
11 Se consideran las pernoctaciones sólo como referente descriptivo y a modo general, ya que dicha variable resulta ser significativa en el modelo. No obstante el IIT se compone de una serie de variables ya definidas y como tal no se encontraron fuentes referenciales para un contraste más profundo a nivel comunal y actualizado a la fecha. 12 https://www.sernatur.cl/wp-content/uploads/2015/11/20150909-Informe-Focalizaci%C3%B3n-Territorial-Tur%C3%ADstica.pdf Bibliografías
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