Sobre turismo y crecimiento económico. Análisis de causalidad de granger en panel con datos regionales españoles

1 SOBRE TURISMO Y CRECIMIENTO ECONÓMICO. ANÁLISIS DE CAUSALIDAD DE GRANGER EN PANEL CON DATOS REGIONALES ESPAÑOLES J. Aníbal Núñez-Carrasco1, Alejandro García-Pozo2, Juan A. Campos-Soria3 1 Universidad de Málaga. Dpto. Economía Aplicada-Estructura Económica, Pl. El Ejido s/n, 29071 Málaga, España, Email: [email protected] 2 Universidad de Málaga. Dpto. Economía Aplicada-Estructura Económica, Pl. El Ejido s/n, 29071 Málaga, España, Email: [email protected] 3 Universidad de Málaga, Dpto. Economía Aplicada-Estructura Económica. Pl. El Ejido s/n, 29071 Málaga, España, Email: [email protected] 2 SOBRE TURISMO Y CRECIMIENTO ECONÓMICO. ANÁLISIS DE CAUSALIDAD DE GRANGER EN PANEL CON DATOS REGIONALES ESPAÑOLES RESUMEN En este paper estudiamos la existencia de relaciones de causalidad à la Granger entre crecimiento económico y desarrollo turístico con datos regionales españoles. Para ello recurrimos a datos mensuales del índice de producción industrial y a pernoctaciones de turistas residentes y no residentes en las 17 comunidades autónomas españolas durante el periodo 2002-2016. Como metodología econométrica se utiliza el análisis de causalidad Granger sobre paneles heterogéneos propuesto por Emirmahmutoglu y Kose (2011) en la que se tiene en cuenta la existencia de correlación transversal entre las unidades del panel mediante la generación de valores críticos con técnicas de bootstrap. Los resultados obtenidos muestran la existencia de una relación bidireccional entre turismo y crecimiento económico, siendo el turismo doméstico el que desempeña un papel relevante en esas relaciones de causalidad. Por último, al agrupar las distintas regiones en costeras y de interior se observa que la hipótesis TLEG recibe su apoyo de las regiones del interior mientras que en las regiones costeras es la hipótesis EDTG la que encuentra respaldo. Palabras-clave: Causalidad Granger en panel; Dependencia transversal; Crecimiento económico causado por el turismo; Desarrollo turístico causado por el crecimiento económico ABSTRACT This paper investigates the causal relationship between economic growth and tourism development across the Spanish regions using monthly data of the industrial production index and nights spent by domestic and international tourist. We use the bootstrap panel Granger causality approach proposed by Emirmahmutoglu and Kose (2011) which accounts for crosssectional dependence and heterogeneity across regions. Empirical results reveal the existence of bidirectional causality, the domestic tourism being the main driving force behind them. The TLEG hypothesis finds support in internal regions while the EDTG hypothesis holds for the coastal ones. 3 Keywords: Cross-sectional dependence; EDTG Hypothesis; Panel Granger causality, TLEG Hypothesis 4 1. INTRODUCTION El turismo representa uno de los sectores más relevantes de la economía mundial. Su importancia está relacionada con el nivel de empleo que genera, con el elevado volumen de ingresos en divisas para el país perceptor que permiten importar bienes de capital generadores de bienes y servicios en el resto de los sectores de la economía e incorporar progreso técnico, incentivando el desarrollo de infraestructuras y propiciando la aparición de efectos desbordamientos que se expanden por el conjunto de la economía. Más recientemente, el desarrollo de las tecnologías de la información y la comunicación, la proliferación de compañías aéreas de bajo coste y el surgimiento de nuevos mercados turísticos como Rusia y China, han consolidado al sector turístico como un motor del crecimiento económico mundial. Desde principios del siglo XXI la expansión de la industria turística se ha visto acompañada de un creciente interés académico por conocer los efectos que tal expansión genera en el conjunto de la economía. En concreto, desde un punto de vista empírico los estudios que analizan la relación entre desarrollo turístico y crecimiento económico han planteado cuatro hipótesis de trabajo. La primera de ellas, conocida como Hipótesis del crecimiento económico causado por el desarrollo turístico o hipótesis TLEG (tourism-led economic growth) en su acrónimo inglés, postula la existencia de una relación causal positiva desde crecimiento turístico hacia crecimiento económico. Los argumentos que sustentan esta relación causal son varios. Así, en primer lugar, los ingresos procedentes del turismo internacional aportan moneda extranjera que permite importar bienes de capital por parte de otros sectores económicos, facilitando con ello la incorporación de nuevas tecnologías al país receptor. En segundo lugar, el turismo internacional puede contribuir al crecimiento económico ayudando a mejorar la eficiencia de las empresas locales al aumentar la competencia con empresas extranjeras. En tercer lugar, contribuye a reducir los niveles de desempleo. Los servicios turísticos son relativamente intensivos en empleo y presentan una sustituibilidad limitada con los bienes de capital de forma que una expansión del output en este sector va estrechamente unida a una notable generación de empleo. En cuarto lugar, el desarrollo turístico facilita la explotación de economías de escala y de alcance por parte de empresas locales. En general la expansión de la industria turística generaría efectos desbordamientos tanto directos como indirectos que permitirían la expansión del resto de los sectores económicos. Esa capacidad para generar esos efectos multiplicadores será tanto mayor cuanto más elevados sean los lazos o linkages entre el turismo y el resto de los sectores económicos. 5 Desde un primer momento el planteamiento de la hipótesis TLEG presuponía que esa relación causal desde desarrollo turístico hacia crecimiento económico tenía un signo positivo. Son muchos los trabajos que han enfatizado la posibilidad de que la expansión del sector turístico llevase aparejada un efecto desbordamiento de signo negativo. En este sentido, el gasto de los turistas extranjeros puede alterar los patrones domésticos de consumo vía el llamado efecto demostración, dando lugar a episodios de inflación y desequilibrios de balanza de pagos asi como efectos adversos sobre la industria manufacturera más tradicional (véanse Balaguer y Cantavella-Jordá (2002); Hazari & Sgro (2004) y Nowak & Sahli (2007) ). La segunda hipótesis de causación invierte los términos de la hipótesis TLEG y postula que es el crecimiento económico del conjunto de la economía el que actúa como motor favoreciendo el desarrollo del sector turístico. Tal como indican Payne y Mervar (2010), la hipótesis EDTG (economic-driven tourism growth) destaca la labor del gobierno en políticas de estímulo de la inversión en capital físico y humano, políticas que favorezcan la estabilidad institucional y que garanticen y protejan los derechos de propiedad, como medio para facilitar el desarrollo del sector, al permitir allegar una mayor cantidad de recursos al mismo en forma de infraestructuras y generar una clara señal de estabilidad institucional para el turismo insternacional. Entre los trabajos que encuentran evidencia a favor de esta relación causal hemos de mencionar Oh (2005) para Corea, Katircioglu (2009a) para Chipre, Tang y Jang (2009) para EEUU, Payne y Mervar (2010) para Croacia, Cortés-Jiménez et al. (2011) para Túnez, y Tang (2011) para Malasia. Como tercera hipótesis, la relación de causalidad puede ser de tipo feedback o bidireccional. En este caso la expansión del sector turístico se presenta como un motor del crecimiento económico general y al mismo tiempo recibe efectos de retroalimentación procedente de este último. La literatura que apoya esta relación bidireccional es igualmente abundante. En concreto, 12 de los 44 trabajos repasados por Tang y Abosedra (2016) encuentran evidencia a favor de la hipótesis bidireccional. Otros estudios que apuntan en el mismo sentido son Apergis y Payne (2012) para nueve países del Caribe, Massidda y Mattana (2013) para Italia, Bilen et al. (2017) para doce países mediterráneos. Finalmente, un grupo reducido de estudios no encuentran relación causal entre desarrollo turístico y crecimiento económico. En esta situación hablaríamos de la hipótesis de neutralidad cuando no podemos apoyar la hipótesis TLEG ni la hipótesis EDTG ni las dos a un tiempo. Entre los trabajos que no encuentran relación de causalidad entre las variables que nos interesan podemos mencionar a Katircioglu (2009b) para el caso de Turquía, Kasimati 6 (2011) para Grecia y Ekanayake y Long (2012) para un conjunto amplio de países en desarrollo. Son varias las aportaciones que nuestro trabajo realiza a la amplia literatura existente. En primer lugar, estudiamos la existencia de relaciones de causalidad entre desarrollo turístico y crecimiento económico para un único país, España, pero atendiendo a la información subnacional generada por las distintas regiones que la componen. El caso español ha sido ampliamente analizado en los trabajos de Balaguer y Cantavella-Jordá (2002), Nowak et al. (2007), Cortés-Jiménez (2008) y Gómez-Calero et al. (2014), entre otros 1 , 2 , y sólo en estos dos últimos casos se utilizan datos regionales aunque no se realiza un estudio de causalidad à la Granger. En segundo lugar, se analiza la relación entre desarrollo turístico y crecimiento económico empleando datos de turismo doméstico y de turismo internacional. Cortés-Jiménez (2008) y Paci y Marrocu (2014) enfatizan la necesidad de considerar el efecto de ambos tipos de turismo en el crecimiento económico pues, como indican estos últimos autores, aunque el turismo doméstico no aporta directamente divisas, constituye el componente más importante dentro del movimiento turístico total. Por otro lado, Tang y Jang (2009) y Tang (2011) indican que lo poco concluyente de los resultados obtenidos en la literatura se pueden deber, entre otras razones, a un sesgo de agregación que resulta de considerar al sector turístico como la suma de subsectores homogéneos en su relación causa-efecto con el crecimiento económico; de ahí la necesidad de diferenciar distintos subsectores en esta industria. En tercer lugar, en lo que alcanzamos a conocer, este es el primer trabajo que realiza un análisis de causalidad Granger con datos regionales de alta frecuencia. Sólo en los últimos años empiezan a aparecer estudios que utilizan datos mensuales de índice de producción industrial como medida del output de una economía ( véanse Lean y Tang, 2010; Tang y Tan, 2013 y Antonakakis et al., 2015) pero en ningún caso están referidos a un ámbito subnacional. En cuarto lugar, en este estudio se emplea por primera vez el análisis de causaldidad de Granger en panel propuesto por Emirmahmutoglu y Kose (2011) sobre datos regionales. Próximo a nuestra metodología es el trabajo de Chou (2013) quien emplea el análisis de Kónya (2006) para estudiar la relación entre el gasto turístico doméstico y el crecimiento económico en 10 países europeos en transición con datos anuales. 1 Capó et al. (2007a) y Capó et al. (2007b) utilizan datos regionales pero limitados a las Islas Canarias y a las Islas Baleares. En ningún caso se realiza un análisis de causalidad. 2 El caso español también es considerado en diversos trabajos con datos de panel. Entre ellos podemos mencionar Lee y Chang (2008), Dritsakis (2012), Tugcu (2014), Antonakakis et al. (2015) y Bilen et al. (2017). 7 El resto de nuestro estudio se organiza de la siguiente forma. En la sección 2 se hace un breve repaso a la literatura que hace análisis de causalidad à la Granger con datos de panel, así como la que emplea datos regionales. En la sección 3 se comentan el origen de los datos y se describe la metodología econométrica utilizada. En la sección 4 se presentan los resultados más destacados y en la sección 5 se apuntan las conclusiones más relevantes y próximas líneas de investigación. 2. REPASO A LA LITERATURA Como es bien sabido, la literatura sobre la relación entre turismo y crecimiento económico ha crecido exponencialmente en los últimos diez años. Basta con repasar los trabajos de Brida et al. (2016), Pablo-Romero y Molina (2013) y Castro-Nuño et al. (2013) para hacerse una idea de la extensión de la misma. Tratándose de un trabajo aplicado y por razones de espacio y proximidad metodológica con nuestro estudio, restringimos este repaso a dos grupos de estudios. En primer lugar, en la tabla 1 revisamos brevemente los estudios multi-país que se centran en estudiar la existencia de relación causal à la Granger entre desarrollo turístico y crecimiento económico. En segundo lugar, y como complemento a lo anterior, repasamos en la tabla 2 los trabajos aplicados que utilizan datos regionales en esa labor de contrastación de causalidad. El primer conjunto de trabajos comparte como característica común emplear el análisis de cointegración de Pedroni (2004). Los pasos a seguir en la práctica empiezan por estudiar el orden de integración de las variables objeto de interés. En la mayoría de los casos se trata de un análisis con al menos tres variables en los que junto al PIB (en nivel o en términos per capita) y el tipo de cambio efectivo real, se incluye una medida del output turístico que suele ser la llegada de turistas internacionales o los ingresos por turismo 3 . El orden de integración se determina recurriendo a contraste de raíces unitarias en panel de primera generación, que no tienen en cuenta la existencia de correlación transversal entre las unidades del panel. Es habitual no poder rechazar la hipótesis nula de raíz unitaria de forma que, tras establecer el orden de integración, se estudia la existencia de relaciones de cointegración y, salvo el caso del estudio de Çağlayan et al. (2012), en todos los demás casos se rechaza la hipótesis nula de no cointegración. A partir de aquí, se estima la relación de equilibrio a largo plazo utilizando FMOLS y para el análisis de causalidad se estima un modelo VECM en panel con el que es posible hacer separadamente inferencia sobre la causalidad a largo plazo y la causalidad a corto plazo. 3 Como caso excepcional Chou (2013) emplea como medida del output turístico el gasto turístico doméstico. 8 Más recientemente la econometría empleada ha superado el planteamiento de Pedroni (2004) y utilizan metodologías de causalidad en panel como las de Kónya (2006) y Dumitrescu y Hurlin (2012). Con ellas se pretende aunar a un tiempo la heterogeneidad en la modelización de las ecuación de causalidad con la existencia de dependencia transversal entre las unidades del panel. En este último caso sigue siendo necesario determinar inicialmente el orden de integración de las series, mientras que en la propuesta de Kónya (2006), al emplear distribuciones empíricas generadas mediante técnicas de bootstrap, no es necesario realizar un pre-test sobre la integración y cointegración de las variables de interés. Tabla 1. Turismo y crecimiento económico (I). Estudios multi-país No. Autores Período País Método econométrico Relación causal 1 Lee y Chang (2008) 1990-2002 OECD Non-OECD Pedroni cointegración de panel-VECM 2 Narayan et al. (2010) 1988 2004 Cuatro Islas del Pacífico Pedroni cointegracion de panel-VECM 3 Apergis y Payne (2012) 1995 2007 Nueve países del Caribe Pedroni cointegración de panel. VECM 4 Caglayan et al. (2012) 1995-2008 135 países Pedroni cointegracion de panel. panel VAR Mixed results 5 Dritsakis (2012) 1980-2007 Siete países mediterráneos Panel cointegration. Panel FMOLS 6 Ekanayake y Long (2012) 1995 2009 140 países en desarrollo Pedroni cointegracion de panel. VECM 7 Otman et al. (2012) N/A 18 países ARDL-cointegracion Mixed results 8 Lee y Brahmasrene(2013) 1988 2009 Unión Europea Maddala-Wu(1999) panel cointegration. panel VECM 9 Chou (2013) 1988-2011 10 países europeos en transición Konya (2006) panel causality 10 Aslan (2014) 19952010 12 países mediterráneos Hurlin (2005) panel Granger causality 11 Tugcu(2014) 1998-2011 21 países mediterráneos Dumitrescu y Hurlin (2012) panel Granger causality Mixed results 12 Antonakakis et al. (2015) 1995-2012 10 países europeos Bivariate VAR 13 Bilen et al. (2017) 1995-2012 12 países mediterráneos Dumistrescu y Hurlin(2012) panel causality. Croux y Reusens (2013) panel causality. Nota: indica causalidad unidireccional mientras que indica causalidad bidireccional. Fuente: Actualización a partir de Brida et al. (2016), Pablo-Romero y Molina (2013) y Tang y Abosedra (2016). El resto de los trabajos recogidos en la tabla 1 se separan de lo apuntado en los párrafos anteriores al emplear modelizaciones econométricas distintas o al ir su objetivo de estudio más allá de la causalidad de Granger. Así, en el caso del estudio de Othman et al. (2012) no se emplean técnicas de panel y el análisis de cointegración se realiza con un modelo de retardos distribuidos autoregresivos. Tras obtener evidencia de cointegración, procede a estimar el correspondiente VECM para establecer si existe o no causalidad de corto y de largo plazo. El estudio de Lee y Brahmasrene (2013) tiene un objetivo más amplio, puesto que persigue analizar la causalidad que pueda existir entre crecimiento económico, desarrollo turístico y 9 emisiones de CO2. En este caso el análisis de cointegración se realiza recurriendo a la metodología de Johansen (1991) pero aplicada sobre datos de panel. En este caso, la metodología permite contrastar la hipótesis TLEG, pero no la que opera en sentido opuesto, es decir, la hipótesis EDTG. Por último, el paper de Antonakakis et al. (2015) centra su atención en el estudio de relaciones de causalidad con una especial atención a la existencia de efectos desbordamiento y al hecho de que esas posibles relaciones de causalidad, de existir, no son estáticas sino que varían de manera importante en el tiempo. La tabla 2 recoge estudios que utilizan información subnacional (regional) en esa labor de contrastación. En ella se puede diferenciar con claridad dos formas diferentes de analizar la relación entre turismo y crecimiento económico. En un primer grupo de trabajos, que incluye los estudios de Cortés-Jiménez (2008), Soukiazis y Proença (2008), Paci y Marrocu (2013) y Gómez-Calero et al. (2014) y Deng et al. (2014), se emplea como referencia teórica ecuaciones de β-convergencia ampliada con variables de control que según la literatura condicionan el crecimiento de las economías como son el capital físico y el capital humano, el crecimiento de la población, el peso del comercio en la economía y el desarrollo financiero del país4. Junto a esas variables se agrega una medida del output turístico que suele ser el número de llegadas de turistas, el número de pernoctaciones y el gasto turístico. No se trata por tanto de medir en términos econométricos la existencia de causalidad à la Granger sino de contrastar si el sector turístico constituye un factor determinante en el crecimiento económico del área objeto de estudio. Tabla 2. Turismo y crecimiento económico (II). Estudios con datos regionales No. Autores Período País Método econométrico Relación causal 1 Cortés-Jiménez (2008) 90-00 Regiones españolas e italianas Ecuación de crecimiento ampliada 2 Soukiazis y Proença (2008) 93-01 Regiones portuguesas Ecuación de crecimiento ampliada 3 Paci y Marrocu (2013) 99-09 179 regiones europeas Ecuación de crecimiento ampliada 4 Gómez-Calero et al. (2014) 99-08 Regiones y provincias españolas Función de producción ampliada 5 Deng et al. (2014) 87-10 30 provincias chinas Ecuación de crecimiento ampliada Mixed results 6 Brida et al. (2010) 80-06 Region italiana de Trentino-Alto Adige Causalidad Granger. TodaYamamoto 7 Brida et al (2011) 90-06 Cinco regiones colombianas Causalidad Granger. Johansen 8 Brida y Giuliani. (2013) 80-09 Tirol-Südtirol-Trentino Causalidad Granger. Johansen 4 El paper de Gómez-Calero et al. (2014) se desvía ligeramente de esta referencia teórica al plantear una función de producción Cobb-Douglas ampliada y utilizar como variable explicada el output por trabajador. 16 la distribución en el límite del estadístico de Fisher no es válida, de forma que se recurre a la distribución empírica del mismo obtenida mediante técnicas de bootstrap. Tabla 5: Contraste de causalidad de Granger en paneles heterogéneos. Hipótesis TLEG. Panel A Individual statistics Total Residentes No Residentes Región Andalucía 7.228** 0.027 14.348*** 0.002 1.481 0.477 Aragón 0.607 0.895 1.804 0.614 4.492 0.213 Asturias 0.484 0.785 0.243 0.886 1.850 0.396 Baleares 2.397 0.663 0.787 0.675 2.370 0.306 Canarias 16.278* 0.061 4.147 0.386 13.765 0.131 Cantabria 9.262** 0.026 3.516 0.172 0.041 0.980 Castilla y León 6.708** 0.035 6.118** 0.047 0.362 0.834 Castilla-La Mancha 0.698 0.874 2.079 0.556 6.158 0.104 Cataluña 4.578 0.802 5.043 0.283 3.320 0.345 Valencia 2.927 0.231 3.986 0.136 1.262 0.532 Extremadura 12.968** 0.024 14.602** 0.012 6.757* 0.080 Galicia 0.979 0.806 2.968 0.396 0.931 0.818 Madrid 5.541 0.476 0.514 0.916 2.068 0.558 Murcia 2.233 0.526 2.182 0.536 0.686 0.876 Navarra 3.492 0.322 2.006 0.571 6.672 0.154 País Vasco 0.924 0.820 0.616 0.735 3.068 0.216 La Rioja 11.494* 0.074 6.152 0.104 14.144** 0.028 Panel test statistics Fisher Test 50.538*(0.034) 51.576*(0.027) 42.012(0.163) Bootstrap critical values 1% 59.775 59.985 60.591 5% 51.448 51.770 51.907 10% 47.344 47.536 47.781 Nota: La distribución bootstrap del estadístico λ de Fisher se obtiene aplicando el algoritmo propuesto por Emirmahmutoglu y Kose (2011) con 20.000 réplicas. ***, ** y * implican rechazo de la hipótesis nula a niveles de significación del 1%, 5% y 10%, respectivamente. La tabla 5 en sus tres paneles recoge los resultados de nuestro análisis de causalidad. En panel A muestra el resultado de contrastar la hipótesis TLEG, es decir, la relación causal desde desarrollo turístico hacia crecimiento económico. Tomando como medida del output turístico el total de pernoctaciones se observa que el estadístico de panel supera el valor crítico bootstrapeado del 10 por ciento de significación estadística, es decir, para este nivel de significación marginal podemos rechazar la nula de no causalidad de Granger. Si reparamos en los estadísticos individuales vemos que ese no rechazo de la hipótesis TLEG se basa en los elevados valores del estadístico de Wald registrados en 6 de las 17 regiones analizadas, a saber, Andalucía, Canarias, Cantabria, Castilla y León, Extremadura y La Rioja. Si distinguimos entre pernoctaciones de residentes y no residentes, vemos que sólo para los primeros es posible seguir apoyando esa relación causal desde turismo hacia crecimiento económico, aunque a un nivel de significación del 10 por ciento. El turismo no residente parece no ejercer un efecto relevante sobre el crecimiento económico ya que tan sólo en dos regiones, Extremadura y La Rioja, se constata la existencia de tal relación. 17 Tabla 5: Contraste de causalidad de Granger en paneles heterogéneos. Hipótesis EDTG. Panel B Individual statistics Total Residentes No Residentes Región Andalucía 0.927 0.629 1.112 0.774 1.897 0.387 Aragón 6.558* 0.087 5.892 0.117 2.893 0.408 Asturias 3.306 0.191 5.294* 0.071 1.246 0.536 Baleares 5.397 0.249 1.630 0.443 0.482 0.786 Canarias 17.932** 0.036 7.580 0.108 19.12** 0.024 Cantabria 0.537 0.910 0.336 0.845 7.012** 0.030 Castilla y León 0.398 0.819 0.011 0.994 3.591 0.166 Castilla-La Mancha 2.129 0.546 2.614 0.455 1.785 0.618 Cataluña 30.275*** 0.000 10.451** 0.033 3.177 0.365 Valencia 1.466 0.480 2.514 0.284 3.755 0.153 Extremadura 7.625 0.178 7.689 0.174 0.494 0.920 Galicia 8.610** 0.035 9.683** 0.021 2.587 0.460 Madrid 4.904 0.556 1.744 0.627 1.535 0.674 Murcia 7.084* 0.069 6.856* 0.077 2.926 0.403 Navarra 3.505 0.320 2.902 0.407 2.499 0.645 País Vasco 0.699 0.873 2.064 0.356 1.235 0.539 La Rioja 2.628 0.854 2.301 0.512 1.804 0.937 Panel test statistics Fisher Test 58.482**(0.006) 49.855*(0.039) 36.764(0.342) Bootstrap critical values 1% 62.035 60.298 60.335 5% 52.778 51.420 51.570 10% 48.116 47.199 47.395 Notas: Véase nota de la Tabla 5.Panel A Si centramos la atención en la relación causal que va en sentido opuesto, es decir, en la hipótesis EDTG, el panel B de la tabla 5 muestra que en este caso, para niveles de significación marginal más exigentes del 5 por ciento, es posible rechazar la nula de no causalidad de Granger. Ese apoyo al efecto causal desde crecimiento económico hacia expansión turística tiene su base en el resultado positivo constatado para tan sólo 5 regiones, a saber, Aragón, Canarias, Cataluña, Galicia y Murcia. Nuevamente, cuando distinguimos entre pernoctaciones de residentes y no residentes vemos que es el turismo residente el que está detrás de ese no rechazo de la hipótesis EDTG, si bien en este caso sólo en 4 regiones es posible constatar esa relación de causalidad. Por tanto, como primer resultado importante de nuestro trabajo podemos destacar la existencia de una relación causal bidireccional entre desarrollo turístico y crecimiento económico. No obstante, este resultado ha de ser matizado en tres sentidos. En primer lugar, mientras la EDTG es apoyada con niveles de significación del 5 por ciento, la TLEG lo es con una significación marginal del 10 por ciento. Dicho de otra forma, el respaldo a las dos teorías no se basa en un respaldo mayoritario en las distintas regiones; la TLEG sólo es refrendada en 6 regiones mientras que la EDTG lo es en sólo 5 regiones. Para una amplia mayoría de comunidades autónomas no es posible observar relación de causalidad alguna. En segundo 18 lugar, esa relación de causalidad bidireccional se produce como un resultado agregado o global de las distintas regiones del país. Por lo general, las regiones que las que la TLEG recibe apoyo son distintas de las regiones en las que es la ELTG la hipótesis validada. Tan solo en el caso de las Islas Canarias esa relación de causalidad es bidireccional mientras que para las demás regiones la causalidad es unidireccional. En tercer lugar, cuando en el output turístico diferenciamos entre turismo residente y turismo no residente, en contra de lo que se podría esperar, es el turismo residente el que tiene un papel protagonista en las relaciones de causalidad observadas. Este resultado contrasta con lo apuntado por Cortés-Jimenez (2008) quien obtiene que tanto el turismo doméstico como el internacional juegan un papel significativo en el crecimiento económico de las regiones 6 . Paci y Marrocu (2013) por su parte indican que el turismo doméstico es el componente más importante del turismo total y por tanto se puede esperar que ejerza un efecto considerable en el desempeño económico local. Es más, estos autores observan que las pernoctaciones turísticas domésticas generan un efecto más intenso en el crecimiento regional que las pernoctaciones internacionales. Tabla 5: Contraste de causalidad de Granger en paneles heterogéneos. Panel C Regiones costeras Regiones del interior Total Residentes No Residentes Total Residentes No Residentes Hipótesis: TLEG Fisher 26.901(0.138) 28.683(0.094) 16.933(0.657) 26.637**(0.050) 22.893*(0.062) 25.078*(0.034) Bootstrap c.v. 1% 39.960 41.164 41.032 31.013 31.290 31.333 5% 33.049 33.314 33.252 25.449 25.105 25.281 10% 29.789 30.034 29.677 22.225 22.191 22.271 Hipótesis: ELTG Fisher 44.782***(0.001) 36.413**(0.014) 28.458(0.099) 13.700(0.472) 13.442(0.492) 8.306(0.872) Bootstrap c. v. 1% 40.158 40.756 40.049 32.428 31.434 30.907 5% 33.216 33.467 33.347 25.623 25.246 24.973 10% 30.201 29.950 29.885 22.569 22.297 22.077 Notas: Véase nota de la Tabla 5.Panel A Como paso adicional hemos agrupado las 17 regiones españolas en regiones costeras y regiones de interior. Tras aplicar nuestra metodología, los resultados obtenidos son los que aparecen en el panel C de la tabla 5. De forma inmediata dos son los resultados principales que se presentan en la misma. En primer lugar, la hipótesis TLEG recibe apoyo en las regiones del interior en las que atendiendo al estadístico de panel, se rechaza la hipótesis nula de no-causalidad a niveles de significación del 5 por ciento. Ese apoyo a la hipótesis TLEG se consigue tanto si empleamos como medida del output turístico el total de pernoctaciones 6 Conviene recordar que Cortés-Jiménez (2008) realiza su análisis en el contexto teórico de las ecuaciones ampliadas de crecimiento económico y lo hace para el periodo 1990-2004, mientras que nosotros realizamos un estudio de causalidad à la Granger para el periodo 2002-2016. 19 como si desagregamos entre pernoctaciones de turistas domésticos y turistas internacionales. En segundo lugar, la hipótesis EDTG es respaldada en las regiones costeras y en este caso es el turismo doméstico el que desempeña un papel relevante en esa relación de causación. La imagen del sector turístico que se deriva de estos resultados contrasta vivamente con los resultados obtenidos anteriormente. En particular, Cortés-Jiménez (2008) observa que tanto el turismo doméstico como el turismo internacional desempeñan un papel nada desdeñable en el crecimiento económico de las regiones costeras mientras que en el caso de las regiones del interior es el turismo doméstico el que ejerce esa función de motor del desarrollo económico. En nuestro caso, el turismo causa en sentido de Granger al crecimiento en las regiones del interior mientras que en las regiones costeras es el crecimiento económico el que actúa como motor de la actividad turística. En cuanto al papel que desempeñan el turismo doméstico y el internacional, queda claro que el primero tiene una función relevante siendo causante en las regiones del interior y siendo causado en las regiones costeras. El turismo internacional, dada nuestra metodología econométrica y el periodo de tiempo que estamos estudiando, sólo actúa como motor de causación en las regiones del interior pero no en las costeras. 5. CONCLUSIONES En este estudio se analiza la existencia de relaciones de causalidad en sentido de Granger entre desarrollo turístico y crecimiento económico en las 17 regiones españolas para el periodo 2002-2016. Se emplean el número de pernoctaciones y el índice de producción industrial como variables representativas del output del sector y del crecimiento económico, respectivamente. Dada las carácterísticas de los datos utilizados, recurrimos a la propuesta de Emirmahmutoglu y Kose (2011) para contrastar ese tipo de relaciones. Los resultados obtenidos ponen de manifiesto la existencia de una relación de causalidad bidireccional entre desarrollo turístico y crecimiento económico. Esta bidireccionalidad es un resultado global o de panel ya que en general las regiones en las que se apoya la hipótesis TLEG son distintas de aquellas en las que la hipótesis EDTG recibe refrendo. En ambos casos, en número de regiones para las que se constata esa relación de causalidad es reducido. La distinción entre pernoctaciones de turismo doméstico y turismo internacional pone de manifiesto que es el primero el que desempeña un papel relevante en esas relaciones de causalidad. Por último, al agrupar las distintas regiones en costeras y de interior se observa que la hipótesis TLEG recibe su apoyo de las regiones del interior mientras que en las regiones costeras es la hipótesis EDTG la que encuentra respaldo. 20 En futuros trabajos de investigación se ha de probar la robustez de estos resultados. En concreto, intentaremos ver si otras medidas del output turístico como las llegadas de turistas modifican nuestras conclusiones. Por otro lado, de manera complementaria al planteamiento de Emirmahmutoglu y Kose (2011) debería realizarse el análisis de causalidad en paneles heterogéneos que Dumitrescu y Hurlin (2012). Por último, sería deseable realizar agrupaciones nuevas de las distintas regiones atendiendo a criterios de especialización productiva y nivel de desarrollo económico, y ver si los resultados de la agrupación regiones costera vs regiones de interior se mantienen. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Andraz, J.M., Norte, N.M. & Gonçalves, H. (2015). Effects of tourism on regional asymmetries: Empirical Evidence for Portugal. Tourism Management, 50, pp. 257-267 Antonakakis, N., Dragouni, M. & Filis, G. (2015). How strong is the linkage between tourism and economic growth in Europe? Economic Modelling, 44, pp.142–155. Apergis, N. & Payne, J.E. (2012). Research note: Tourism and growth in the Caribbean - Evidence from a panel error correction model. Tourism Economics, 18(2), pp.449–456. Aslan, A. (2014). 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