Autora: Estela Espinós Ferrero

GRADO DE TURISMO Tutora: Ana Ramón Rodríguez

EL MODELO DEL CICLO DE VIDA DE BUTLER EN LOS

DESTINOS CON OVERTOURISM

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Titulo: El modelo del ciclo de vida de Butler en los destinos con overtourism

Autora: Estela Espinós Ferrero

Tutora: Ana Ramón Rodríguez

Grado de Turismo, 2019

La autora solicita una defensa escrita, renunciando a la defensa oral frente a tribunal.

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Resumen

Estudio sobre la relevancia u obsolescencia del modelo del ciclo de vida de Butler en

destinos recientemente desarrollados y que sufren de overtourism. Realiza una

comparación entre España e Islandia, siendo España un destino clásico que se adapta

al modelo en el momento en el que fue concebido, e Islandia un destino recientemente

desarrollado al que quizá no se adapte.

Palabras clave

Overtourism, saturación turística, sostenibilidad, gestión de demanda, turismofobia

3

Índice

1. Introducción Página 4

2. Justificación Página 5-6

3. Objetivo Página 6

4. Metodología Página 7-9

5. Marco teórico Página 10-14

6. Análisis Página 15-27

7. Conclusiones Página 28

8. Bibliografía Página 29-31

4

1. Introducción

La Agenda para el Desarrollo Sostenible, o Agenda 2030 que se estableció en la

cumbre del Desarrollo Sostenible de 2015 de las Naciones Unidas estableció como su

Objetivo Del Desarrollo (ODS) número 11 “Ciudades y comunidades sostenibles: lograr

que las ciudades y los asentamientos humanos sean inclusivos, seguros, resilientes y

sostenibles”, apuntando que “los problemas comunes de las ciudades son la congestión,

la falta de fondos para prestar servicios básicos, la falta de políticas apropiadas en

materia de tierras y vivienda y el deterioro de la infraestructura”.

Cuando enmarcamos este objetivo y estos “problemas comunes” en el contexto del

turismo, hay un fenómeno que es paradigmático de varios de ellos: el overtourism,

saturación turística o exceso de turismo. Estos términos están acotados a destinos en

los que la calidad percibida se ve afectada negativamente por un exceso de turismo.

Causa impactos como la erosión del patrimonio cultural y natural, la congestión de

infraestructuras públicas, o un aumento de precios en la vivienda inasumibles por la

población local, causando un éxodo local (OMT, 2018) o Síndrome de Venecia (Pilcher,

2012).

Estos destinos se caracterizan por su situación de insostenibilidad, y siendo que el sector

turístico es intrínsecamente más vulnerable al cambio climático que la economía en

general (Dogru et al, 2019), los destinos de beneficiarían de un marco de gestión más

sostenible como medida preventiva. La insostenibilidad de los destinos con overtourism

presentan aglomeraciones de personas hasta el punto en el que la calidad de la

experiencia se ha dañado, o síntomas de “turismofobia” o rechazo del turismo por parte

de la población local (Goodwin, 2017).

Llegar a una situación de saturación turística podría significar estar en la cúspide del ciclo

de vida del destino de Butler (1980). Sin embargo, este modelo se ideó hace casi cuatro

décadas. En este tiempo, los destinos emergentes pueden tener un ciclo mucho más

corto, y disponemos de muchos más datos con los que medir este desarrollo, por lo que

el modelo de 1980, que tipificaba el desarrollo en términos de números de turistas, podría

estar obsoleto (Butler, 2008).

5

2. Justificación

La tendencia en la literatura sobre overtourism apunta a que la fijación por aumentar

continuamente el número de turistas y de llegadas es una de las causas de este

fenómeno (Séraphin et al, 2019; Goodwin, 2017). Para una gestión sostenible, las

instituciones que gestionen el turismo deberían centrarse en otras variables como el

gasto de los turistas, la rentabilidad o yield, la satisfacción de los turistas y de los

residentes, estacionalidad de la demanda, distribución de los turistas a las diferentes

atracciones y segmentación (Goodwin, 2017; OMT, 2018).

En las últimas décadas, los institutos de estadística han ampliado la variedad de

variables que se estudian sobre turismo (INE, 2019). Barcelona, cuyos residentes

mostraban insatisfacción a través de actos que se la prensa denominó turismofobia ya

en 2008 (Milano, 2018) como pancartas en los balcones “tourists go home” o “tourists

not welcome”, empezó a monitorizar esta variable anualmente desde 2012, además de

estudiar los perfiles y hábitos de los turistas desde 2014. Efectúa encuestas con

preguntas cerradas sobre la relación profesional con el turismo, la calidad de las

interacciones con turistas, las zonas de la ciudad que frecuenta o si evita alguna zona

debido al turismo, o la frecuencia con el que el turismo le causa molestias y de qué tipo

(Ayuntamiento de Barcelona, 2019). Las medidas que Barcelona ha estado tomando

respecto al problema de overtourism se consideran ejemplares (Goodwin, 2017), y sin

embargo aún sigue sufriendo por ello de forma grave.

El modelo de ciclo de vida del destino de Butler (1980) se viene aplicando de forma

sistemática para diagnosticar la fase en la que se encuentra un destino o predecir su

futuro desarrollo. Según el autor, este modelo fue concebido para destinos establecidos

en los “primeros días” del turismo, tales como España o Grecia, con ciclos de vida que

podían durar unos cien años y cuyos datos disponibles se centraban en poco más que

llegadas y pernoctaciones. Por ello, apunta que este modelo puede no ser apropiado

para destinos que empiecen su ciclo en el siglo XXI, ya que dicho ciclo podría empezar

y acabar en menos de dos décadas. Además, el turismo tiene una inercia intrínseca que

se ha ido reduciendo a causa de los profundos cambios que se han dado en la sociedad

(Butler, 2008).

6

Ya en 2008, Butler indicaba a un fenómeno que denominó overdevelopment (que se

podría traducir como “sobredesarrollo”), lo que ahora llamamos overtourism,

“acompañado de un cambio en la actitud hacia al turismo que pasaría de concebirlo como

una panacea a ser el cabeza de turco”. A causa de que dicho modelo está obsoleto para

predecir el desarrollo en términos numéricos de destinos recientemente desarrollados o

destinos futuros, lo que vale la pena es centrarse en enfrentarse a retos complejos como

el cambio climático o el overtourism (Butler, 2018).

3. Objetivo

El objeto de este estudio es la comparación del desarrollo de un destino que se ha

posicionado como destino turístico en las últimas décadas y ya es un ejemplo

paradigmático del fenómeno overtourism: Islandia, con España, un destino clásico que

se ajusta al modelo del ciclo de vida de Butler. Se van a utilizar tanto una de las variables

para las que el modelo estaba ideado (pernoctaciones hoteleras), como una de las

variables en las que la literatura reciente recomienda centrarse (gasto de los turistas y

estacionalidad).

El objetivo es ver cómo se ajusta un destino nuevo y con overtourism a este modelo

clásico, para saber si sigue estando justificado el uso tan generalizado que se le da a

este modelo en la literatura turística.

7

4. Metodología del estudio

4.1. Elección de los datos

Para poder comparar los datos de España e Islandia, se usarán variables similares y

la misma metodología. Por las características de este fenómeno, es necesario que el

estudio sea lo más acotado posible, ya que las soluciones deben de planificarse a

medida. (OMT, 2018). Sin embargo, uno de los retos metodológicos más relevantes del

estudio del overtourism es la flaqueza de datos a nivel destino (nivel municipal o regional)

en comparación a los datos existentes a nivel nacional o regional. La literatura tiende a

estudiar el overtourism en ciudades (WTTC, 2017), y por ello estudiaré la variable de las

pernoctaciones para la “región capital” (región de Reikiavik). Sin embargo, la variable del

gasto turístico no está pormenorizada en regiones, así que, debido al reducido tamaño

de Islandia como país y que entró al sector turístico de forma lo suficientemente

homogénea (Skift, 2016), se podría considerar al país como destino y haré uso de esta

variable al nivel de país. Aunque España es un país de más tamaño que Islandia, debido

a los escasos periodos que las variables a nivel local contienen (como podría ser para

estudiar a Barcelona), y que estudiar comunidades autónomas sería similar

comparabilidad a Islandia a estudiar España como país, ya que lo que estudiamos no es

el volumen absoluto de turistas sino el volumen relativo a la capacidad del territorio y el

desarrollo que han experimentado las variables.

4.2. El procesamiento de los datos

Las series de datos estudiadas se han extraído de Statistics Iceland (el instituto de

estadística nacional islandés) y del INE (Instituto Nacional de Estadística). Las variables

escogidas son las que tenían más cantidad de datos en los registros de los institutos

estadísticos de ambos países: pernoctaciones hoteleras y gasto turístico (entendido

como gasto que efectúan los turistas en el destino).

En el caso del gasto turístico de Islandia, el dato es solo anual, así que no es posible

estudiar la estacionalidad de esta variable, solamente la estacionalidad de las

pernoctaciones. Aunque sean anuales, hay mucha información que nos pueden dar

estos datos. Para el procesamiento de estos datos, he insertado los datos como si fueran

mensuales, pero hubiera el mismo valor todos los meses de un mismo año, con el

objetivo de que se aprecie mejor el desarrollo en los gráficos, ya que sin esta

modificación, era menos claro.

8

Una vez obtenidos los datos, se elaboran a través de procesos matemáticos en

documentos Excel. Las series se descomponen en cuatro componentes: estacionalidad,

tendencia, ciclo e irregularidad. Vamos a aplicar el primero de los dos métodos, el método

de la tendencia lineal. Para obtener la estacionalidad, primero se calcula la media móvil

centrada de los datos a 12 periodos (M12Ct) ya, que los datos son mensuales. La media

móvil la media del valor de una variable a lo largo del tiempo, y por tanto nos da un dato

más estable, ya que las oscilaciones durarán menos de tres periodos.

𝑀12𝐶𝑡 =𝑋𝑡−6 + 2(𝑋𝑡−5 +⋯+ 𝑋𝑡−1 + 𝑋𝑡+𝑋𝑡+1 +⋯+ 𝑋𝑡+5) + 𝑋𝑡+6

24

A continuación, dividimos el dato de la serie original por su media correspondiente,

obteniendo el peso relativo. Por ejemplo, si el resultado de esta operación es 1, el dato

es igual a la media, por lo que la desviación de la media es inexistente. Haciendo una

media del peso relativo para un mismo mes a lo largo de los años, con una cierta

rectificación, obtendremos el factor estacional. Si el valor estacional de julio es 2 y el de

octubre es 1, esto significa que por cada turista que hubo en octubre, hubo dos turistas

en julio. Al haber calculado el factor estacional, se divide el dato de la serie original por

este factor, para obtener la serie desestacionalizada. Esta serie incluirá los otros tres

componentes (tendencia, ciclo e irregularidad), pero no la estacionalidad. Con esto

conseguimos dos cosas: ver qué forma tiene la estacionalidad del destino, y ver más allá

de la estacionalidad en sí misma.

Posteriormente, aislaremos el componente tendencia. Esto se hace calculando una recta

de regresión, que es aquella recta que mejor se ajusta a los datos, y nos muestra el ritmo

de crecimiento medio. Esta recta se verá en los gráficos que muestren la Serie

Desestacionalizada (S.D.) y la Tendencia (T). Al haber aislado ya los componentes de la

estacionalidad y la tendencia, pasamos a aislar el resto. Si dividimos la S.D. por la T,

obtendremos el ciclo y la irregularidad juntos, multiplicándose. Para aislar el ciclo (C),

calcularemos la media móvil de la función C*I, ya que buscamos la función más estable

del progreso en el tiempo, sin las oscilaciones irregulares que duren demasiado poco

para ser relevantes. Estas oscilaciones forman parte de la irregularidad (I), y se obtienen

despejando esta variable, es decir, dividiendo C*I/C. El comportamiento humano tiene

un componente impredecible aleatorio que se debe tener en cuenta, y esto es la

Irregularidad.

9

Después aplicaremos el segundo método, el método de la ciclo-tendencia. Primero se

calcula la evolución subyacente, que es otra media móvil de la serie original. Sobre estos

datos, se calcula el crecimiento subyacente, que refleja el crecimiento porcentual

interanual mes a mes. Luego calculamos la línea de regresión sobre la evolución

subyacente, para poder hallar la inercia, que es el crecimiento porcentual interanual de

la línea de regresión, representando el crecimiento normal de esa variable comparable

al crecimiento subyacente. El objetivo de este método es calcular la inercia y el

crecimiento subyacente, ya que comparando ambas, nos muestran si el ritmo al que se

da el crecimiento es mayor, igual o menor que su crecimiento normal. Para el objetivo de

este estudio, se analizará la tendencia lineal de la evolución subyacente, ya que esta no

cuenta con el componente de la estacionalidad ni la irregularidad, el primero siendo un

componente que vamos a estudiar de forma aislada, y el segundo, un componente que

no interesa analizar. Se realiza el primer método para poder aislar también el

componente del ciclo.

4.3. Terminología

A perjuicio de caer en anglicismos, este término no se suele traducir al español. La

traducción adecuada sería “sobreturismo”, pero, sobre todo en el medio oral, sería lo

suficientemente frecuente la confusión con el uso de la preposición “sobre” en “sobre

turismo” como para ser más cómodo usar el inglés overtourism. Consecuentemente, en

la literatura académica en español se utiliza overtourism, o “saturación turística” como

sinónimo, y este estudio hará lo mismo.

10

5. Marco teórico

5.1. La definición de overtourism

El fenómeno que se va a estudiar en este estudio no es ni nuevo ni indiscutido.

Pero se dice que algo no cobra forma hasta que se le pone nombre, hasta que se lo

delimita. Entonces se puede estudiar y hablar de un fenómeno de una forma más clara.

La primera vez que se publica el término overtourism fue en agosto de 2016, cuando la

revista sobre turismo Skift lo acuñó e incluso lo registró como marca. Cuenta su CEO,

Rafat Ali, que es un término efectivo y que se popularizó porque su significado se

entiende de forma intuitiva y por el elemento alarmista del exceso. El objetivo era llamar

la atención sobre el caso de Islandia que se estudiaba en ese primer artículo, ya que lo

consideraban paradigmático.

“Estamos acuñando un nuevo término, “overtourism”, como un nuevo concepto

desde el que ver los riesgos potenciales de destinos mundialmente, ya que las

fuerzas dinámicas que potencian el turismo a menudo infringen consecuencias

negativas inevitables si no se gestionan correctamente. En algunos países, esto

puede llevar a un declive del turismo ya que nunca se ha establecido un marco

sostenible con el que superar los efectos económicos, medioambientales y

socioculturales del turismo. El impacto sobre los residentes locales no se debe

menospreciar.

Conforme avanzamos hacia la cifra de dos billones de viajeros a nivel mundial en

los próximos años, ¿están los países y sus infraestructuras preparados para el

diluvio? ¿Son la gente y sus culturas lo suficientemente resistentes como para

resistir la ola del overtourism?”

Esta es la primera definición del término. Vemos cómo en este primer paso ya se

engloban temas como los riesgos sobre los destinos, la gestión del turismo, la capacidad

de gestión de externalidades, el impacto sobre los residentes, y el crecimiento constante

de los viajeros a nivel mundial.

Ya antes se habían popularizado documentales como The Venice Syndrome (2012) o

Bye Bye Barcelona (2014), que subrayan el impacto del turismo en la población residente

de estas ciudades, mayormente mediante entrevistas y estadísticas. Destacan

11

problemas como el forzado éxodo de residentes por la subida de precios de alquiler, o la

saturación de espacios y servicios comunes que reduce su calidad de vida.

Según Harold Goodwin (2017), “Overtourism describe destinos en los que anfitriones o

invitados, locales o visitantes, sienten que hay demasiados visitantes y que la calidad de

vida o la calidad de la experiencia se ha deteriorado a niveles inaceptables. Es la antítesis

del “turismo responsable”, que usa el turismo para mejorar los lugares tanto como

residencia como para visitar. A menudo tanto los turistas como los ciudadanos

experimentan la deterioración del destino con simultaneidad y se rebelan contra ello.”

En consecuencia al eco que se estaba haciendo el término overtourism, la Organización

Mundial del Turismo lo definió en 2018 como “el impacto del turismo en un destino, o

partes de este, que influencia excesivamente la calidad percibida de la vida de los

residentes y/o la calidad de la experiencia de los visitantes de una forma negativa”.

Las definiciones de Goodwin y la OMT hacen mucho hincapié en que el deterioro

excesivo de la calidad percibida de la experiencia tanto para residentes como turistas es

lo que define al fenómeno del overtourism, y tanto Skift como Goodwin enmarcan al

overtourism como la consecuencia de la falta de una gestión sostenible de los impactos

del turismo. Donde Skift define overtourism como una ola, la OMT lo define como un

impacto y Goodwin como una afección de los destinos con una calidad percibida

deteriorada.

4.2. La satisfacción de los residentes.

El impacto sobre los residentes ha sido el elemento que ha hecho más mediático al

overtourism. Milano (2018) llevó a cabo un estudio de prensa sobre la presencia del

movimiento anti-turístico y el término “turismofobia”, concluyendo que la resonancia

mediática de esta “politizicación desde abajo (…) ha actuado como efecto detonante y

amplificador a nivel global” del conocimiento del término y posterior estudio del fenómeno

overtourism, pero también que el uso de término “turismofobia” en la prensa dramatiza

las reivindicaciones de los residentes de una forma en que les resta legitimidad. El

término “turismofobia” se acuñó en la prensa española ya en el año 2008, antes de que

existiera el término overtourism, pero no alcanzó su punto álgido de popularidad hasta

12

los veranos del 2016 y 2017, culminados con movimientos sociales tales como “tourists

go home” o Trexit, (tourists exit), por su concurrencia con el Brexit (Milano, 2018).

La evolución de la satisfacción de los residentes conforme va evolucionando el destino

en términos de número de turistas fue tipificada por Doxey ya en 1975 en su Irridex

(índice de irritación). Los sentimientos de los residentes según este modelo van pasando

por diferentes fases que definió en euforia, apatía, irritación y antagonismo. La función

parece tener un comportamiento asintótico que tiende a los ejes, siendo siempre la

tendencia la relación inversa entre la positividad de los sentimientos y el número de

turistas. Conforme el número de turistas va aumentando, los sentimientos pasan de

positivos (euforia) a neutros (apatía), a ligeramente negativos (irritación) y finalmente a

muy negativos (antagonismo).

Figura 1: El Irridex de Doxey

Fuente: Doxey (1975)

Ciudades como Barcelona o Venecia con este problema llevan unos años monitorizando

la opinión ciudadana sobre el turismo. En Barcelona desde 2012 hacen una encuesta

anual a los ciudadanos sobre su relación con el sector turístico: si han trabajado en él, si

les molesta la presencia de turistas, si consideran que trae riqueza a la ciudad, si

13

consideran que se deberían subir los precios, etcétera (Ayuntamiento de Barcelona,

2017). En Venecia, tienen lugar referéndums sobre decisiones como las restricciones en

la entrada de cruceros (Ayuntamiento de Venecia, 2019). Siendo la satisfacción

ciudadana un elemento tan definitorio del fenómeno overtourism, es importante que los

destinos sean conscientes del estado de este factor y tomen decisiones tomándolo en

cuenta.

Según este modelo, aumentar el número de turistas significa comprometer la satisfacción

ciudadana, y según las definiciones de overtourism, este se da cuando la satisfacción

ciudadana entre otros se ha deteriorado a niveles inaceptables o excesivos.

El número de turistas que se considera excesivo será diferente para cada destino, tanto

para la oferta como para la demanda. Factores como el comportamiento y distribución

tanto temporal como espacial de los turistas, así como las infraestructuras o la cultura

del destino van a determinar dónde está esta línea roja.

4.3. La gestión sostenible o insostenible de los destinos con overtourism

El overtourism es un fenómeno con mucho recorrido que se ha popularizado en

la literatura académica de forma reciente. Ya en 1986, O’Reilly en su estudio teórico

sobre la capacidad de carga apuntaba a una situación que denominaba overcapacity,

refiriéndose a cuando se rebasa la capacidad de carga en un destino. O’Reilly asociaba

el fenómeno a países menos desarrollados en los que el planeamiento y gestión son

pobres, pero siendo que se considera que destinos como Ámsterdam, Las Vegas,

Barcelona (WTTC, 2017), Venecia o Berlín (Milano, 2017) se cuentan entre los destinos

sufren de overtourism, no puede ser un bajo grado de desarrollo económico una

condición necesaria para la existencia de overtourism, aunque podría ser un agravante

(OMT, 2018).

La OMT (2018) define la capacidad de carga como “el máximo número de personas que

pueden visitar un destino al mismo tiempo sin causar destrucción del ambiente físico,

económico, y sociocultural ni un descenso inaceptable en la calidad de la satisfacción

del visitante.” También para O’Reilly existían estas dimensiones, cada una con su

correspondiente capacidad de carga (económica, social, y física).

14

El concepto de la capacidad de carga es muy relevante en el estudio del overtourism, ya

que por definición este se da cuando los impactos negativos del turismo son excesivos,

y este exceso se da al sobrepasar la capacidad de carga.

Butler (1980) aplicó el modelo de marketing del ciclo de vida del producto (Levitt, 1965)

al concepto de destino definido como producto, un modelo que aún se usa con mucha

frecuencia para analizar la fase en la que se encuentra un destino. El modelo de

marketing tiene cuatro fases: la primera es la fase de introducción, en la que los costes

de marketing son altos y las ventas crecen lentamente; la segunda, la fase de

crecimiento, en la que el mercado ha aceptado el producto y las ventas crecen casi de

forma exponencial; la posterior fase de madurez, en la que la competencia crece y la

compañía aumenta los esfuerzos de marketing para competir; por último, la fase de

declive en la que las ventas o de rejuvenecimiento. Se dará una u otra según la gestión

que tenga lugar y cómo la reciba la demanda.

Debido a la popularidad de este modelo, otros autores han ido haciendo aportaciones al

modelo y el autor original ha ido adaptando el modelo al desarrollo del sector. Por

ejemplo, Baum (2006) contempla la salida del sector turístico como una alternativa

satisfactoria en casos de insostenibilidad y/o incapacidad de gestionar un

rejuvenecimiento. En menor medida, esta es la ruta del llamado “de-marketing”

(Séraphin, 2017).

15

Figura 3. Modelo de ciclo de vida del destino

Fuente: Butler (1980),

5. Análisis y discusión

5.1. Comparación de la variable pernoctaciones en España e Islandia

Figura 4: Evolución subyacente y tendencia lineal de la evolución subyacente de las

pernoctaciones en Islandia de 1997 a 2017

Fuente: Statistics Iceland

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Ev.Suby. TLES

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La evolución subyacente y la tendencia son componentes dinámicos de la variable, al

contrario que la inercia y crecimiento subyacente que se analizarán en figuras

posteriores. Por tanto, mientras que en la figura 4 y 5 vemos la tendencia hacia el

crecimiento, en las figuras 6 y 7 vemos cómo un crecimiento subyacente positivo se

compensará posteriormente con un crecimiento subyacente negativo, ciñéndose siempre

a la inercia. Estos últimos componentes son la parte estática de la actividad turística, que

según Butler (2008) ha tenido una tendencia descendente.

Inmediatamente podemos apreciar cómo la forma de la evolución subyacente de Islandia

traza el dibujo de la primera parte del ciclo de Butler: las fases de introducción,

exploración, y desarrollo. Mientras tanto, podemos pensar que las fases de introducción

y exploración para España se dieron en las décadas de los 60 y 70, de las que no

estamos viendo los datos aquí. Comparando la figura 4 y la figura 5, ambas abarcando

un rango de 20 años desde el final de los 90 hasta la actualidad, podemos ver como la

tendencia es ascendente en ambas, pero Islandia partía de un nivel de turismo poco

significativo, hasta llegar en 2017 a un nivel en el que España estaba hace tan solo cinco

años, siendo que España empezó a abrirse al turismo ya en la década de los 60, y en

los 90 tenía un turismo bastante significativo. Esto se mantiene en línea con la afirmación

de Butler de que los destinos que han emergido desde la publicación de su modelo tienen

el potencial de recorrer el ciclo de una forma mucho más rápida.

La evolución subyacente de Islandia tiene un rango más estrecho, habiendo menos

diferencia entre los extremos por encima de la línea de tendencia y los extremos por

debajo de la línea de tendencia. Esto podría ser característico de la fase del ciclo en la

que cada uno se encuentra.

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Figura 5: Evolución subyacente y tendencia lineal de la evolución subyacente de las

pernoctaciones en España de 1999 a 2019

Fuente: INE

Figura 6: Inercia y crecimiento subyacente de las pernoctaciones en Islandia de 1997 a 2017

Fuente: Statistics Iceland

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Crec. Suby. Inercia

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Figura 7: Inercia y crecimiento subyacente de las pernoctaciones en España de 1999 a 2019

Fuente: INE

La diferencia entre las figuras 6 y 7 es muy grande. Como apuntaba Butler, podemos

apreciar en España cómo la inercia tiene una tendencia descendente, pero en Islandia

la función de la inercia tiene un comportamiento casi asintótico, aunque también

descendente de una forma suave en los últimos años. Al no apreciarse bien el

comportamiento de el crecimiento subyacente en la figura 6, vamos a ver una ampliación

de este gráfico:

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-6,00%

-4,00%

-2,00%

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2,00%

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Cto.Suby. Inercia

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Figura 8: Inercia y crecimiento subyacente de las pernoctaciones en Islandia de 1997 a 2017

Figura 9: Factor estacional de las pernoctaciones en Islandia de 1997 a 2017

Fuente: Statistics Iceland

En las figuras 8 y 9 vemos cómo los factores estacionales de ambos países se asemejan

en distribución, sin embargo, el ángulo que forman los factores estacionales de Islandia

con julio y agosto como vértice es más abierto que el que se forma en los factores

estacionales de España con agosto como vértice. Esto indica a que la estacionalidad en

-4,00%

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00

ene-

01

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01

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jul-

02

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03

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08

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10

jul-

10

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11

jul-

11

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12

Crec. Suby. Inercia

0,000

0,200

0,400

0,600

0,800

1,000

1,200

1,400

1,600

20

España es mayor que en Islandia. Hace falta un estudio más profundo para saber si este

dato es positivo o negativo, ya que la desestacionalización no tiene por qué aliviar el

overtourism.

El objetivo de desestacionalizar es reducir la congestión en la temporada alta, sin

embargo un cierto “barbecho turístico” en temporada baja puede ser beneficioso para

que la población local descanse del turismo y evitar la irritación, tener más margen para

realizar restauraciones de patrimonio, etcétera. Menos estacionalidad a veces solo

significa que en vez de transferir turistas de la temporada alta a la temporada baja, se

atraen más turistas durante la temporada baja y seguimos recibiendo los mismos turistas

en temporada alta.

Figura 10: Factores estacionales de las pernoctaciones en España de 1999 a 2019

Fuente: INE

0,000

0,200

0,400

0,600

0,800

1,000

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1,400

1,600

1,800

21

Figura 11: Ciclo de las pernoctaciones en España de 1999 a 2019

Fuente: INE

Figura 12: Ciclo de las pernoctaciones en Islandia de 1997 a 2017

Fuente: Statistics Iceland

0,8

0,85

0,9

0,95

1

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no

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01

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6

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0

jul-

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v-1

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4

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no

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6

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0,800

0,850

0,900

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1,050

1,100

1,150

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jul-

97

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99

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01

jul-

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02

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04

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jul-

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ene-

10

jul-

10

ene-

11

jul-

11

ene-

12

22

En las figuras 11 y 12 podemos observar cómo ambos países están en el cénit de un

ciclo, y es predecible que la actividad turística sufra una recesión en los próximos años.

Es tan sintomático el ciclo como el crecimiento subyacente.

5.2. Comparación de la variable de gasto turístico en España e Islandia

Figura 13: Evolución subyacente y TLES del gasto turístico en España de 2016 a 2019

6000

6500

7000

7500

8000

8500

Ev.Suby. TLES

23

Figura 14: Evolución subyacente y TLES del gasto turístico en Islandia de 2015 a 2019

Fuente: Statistics Iceland

El año 2017 fue muy bueno para el gasto turístico en España, que en general se ciñe a

una línea de tendencia ascendente sin grandes desviaciones, pero que actualmente se

encuentra por debajo de la tendencia. Islandia al contrario sí se desvía mucho en 2016

de una línea de tendencia también ascendente, mostrando una vez más la forma del

ciclo de Butler, esta vez con la variable del gasto.

0

50000

100000

150000

200000

250000

300000

350000

400000en

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9

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-09

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may

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12

may

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-12

ene-

13

may

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-13

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may

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15

may

-15

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-15

ene-

16

may

-16

sep

-16

ene-

17

may

-17

sep

-17

Ev.Suby. TLES

24

Figura 15: Inercia y crecimiento subyacente del gasto en España de 2017 a 2019

Fuente: INE

Mientras que la evolución subyacente nos muestra una pendiente ascendente para

ambos países, el crecimiento subyacente nos muestra que aunque la pendiente

ascienda, el crecimiento es menos de lo que venía siendo los años anteriores, y baja de

una forma muy acusada para ambos países.

13,89%13,44%

12,93%

12,17%11,68%11,45%

10,59%

9,15%

8,09%

6,46%

4,83%

3,68%

3,01%2,83%3,00%3,23%3,11%2,87%3,05%

3,30%

7,45%7,40%7,36%7,31%7,27%7,22%7,18%7,14%7,09%7,05%7,01%6,97%6,93%6,89%6,85%6,81%6,77%6,74%6,70%6,66%6,62%6,59%6,55%6,52%6,48%6,45%

2,00%

4,00%

6,00%

8,00%

10,00%

12,00%

14,00%

abr-

17

may

-17

jun

-17

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17

ago

-17

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-17

oct

-17

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v-1

7

dic

-17

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18

feb

-18

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-18

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18

may

-18

jun

-18

jul-

18

ago

-18

sep

-18

oct

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no

v-1

8

dic

-18

ene-

19

feb

-19

mar

-19

abr-

19

may

-19

Crec. Suby. Inercia

25

Figura 16: Inercia y crecimiento subyacente del gasto de los turistas en Islandia de 2009 a 2017

Fuente: Statistics Iceland

Para esta variable la inercia es igualmente descendiente, afirmando las sospechas de

Butler (2008), e indicando a cambios estructurales en la forma en la que se comportan

los turistas.

0,00%

5,00%

10,00%

15,00%

20,00%

25,00%

30,00%

35,00%ju

l-1

0

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-10

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14

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oct

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Crec. Suby. Inercia

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Figura 17: Ciclo del gasto de los turistas en Islandia de 2009 a 2017

Fuente: Statistics Iceland

0,000

0,500

1,000

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2,000

2,500

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3,500

4,000ju

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no

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-17

jul-

17

no

v-1

7

27

Figura 18: Ciclo del gasto de los turistas en España de 2009 a 2017

Fuente: INE

El gasto turístico en Islandia traza claramente la primera parte del ciclo de vida de Butler

en solo una década. El crecimiento ha sido exponencial, multiplicando por seis el nivel

de gasto que presentaba al principio.

En ambos países vemos cómo en la actualidad el gasto turístico está en una fase

ascendente. Aunque en el caso de España hay menos datos, podemos ver que la

pendiente es mucho más plana, lo que se puede deber a estar en la fase de

estancamiento de su ciclo de vida. Aun así, el gasto está cerca de duplicarse en tan solo

tres años, lo que no es nada despreciable.

0,000

0,500

1,000

1,500

2,000

2,500

28

7. Conclusiones.

Partiendo de los resultados que hemos analizado, con sus limitaciones y sus virtudes,

podemos decir que el modelo de Butler se ha mantenido relevante incluso en otra

variable como ha sido el gasto turístico, para la que no estaba concebido, e incluso en

un destino que emergió de forma reciente y se ha desarrollado muy rápidamente, hasta

el punto de desarrollar un problema de overtourism.

Con la consistencia que el modelo del ciclo de vida del destino ha presentado y la forma

del ciclo de Islandia, vemos que incluso cuando Islandia tiene un problema de

overtourism, se puede predecir que aún le queda bastante por crecer, aunque en los

próximos años no lo vaya a hacer al mismo ritmo, y que como afirmó Butler en 2018, es

importante no centrarse en predecir y aumentar números, sino en enfrentarse a retos

clave que ponen en peligro la sostenibilidad de nuestros destinos.

La mayor limitación de este estudio ha sido la escasez de datos a nivel destino, y la poca

longevidad de las variables que la literatura propone estudiar, lo cual no da lugar a un

estudio de un recorrido largo en el que se vea el desarrollo de una forma clara. Los

destinos que se encuentren en el camino de OpenData, BigData y transparencia podrán

presentar una resistencia mayor a problemas como el overtourism.

29

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