L’analisi dell’offerta turistica: lo structural equation model-pls

Annali del Turismo, V, 2016, n.1 Edizioni Geoprogress 11 L’ANALISI DELL’OFFERTA TURISTICA: LO STRUCTURAL EQUATION MODEL-PLS Reyes González-Relaño, Stefania Mangano 1 Abstract Analysis of tourist offer: Structural Equation Model-PLS.- In this paper, we have made a broad examination of high impact factor scientific publication connected to the application of Structural Equation Model-PLS methodology to tourism. The main objectives of this work are: a) verify if and how the SEM-PLS methodology was applied to tourism studies, more specifically to tourist hospitality; b) carry out an analysis of international scientific literature to identify the main sources as well as the principal authors; c) identify the main latent variables used in tourist hospitality studies. The application of SEM-PLS methodology to hospitality shows that it is an appropriate research method to measure and create a scientific model. It explains how the tangible and the intangible variables are involved in the tourist hospitality sector. These analysis are the starting point for a comparative study to be carried out in Italy and Spain. 1. Introduzione Il presente lavoro si inserisce in una serie di ricerche congiunte in atto tra l’Università di Genova e la Universidad de Sevilla in materia di impatto del fenomeno turistico (offerta e domanda) a livello internazionale. Pertanto, è stato realizzato uno studio volto a comprendere quanto, come e dove l’utilizzo di una specifica tecnica statistica - Structural Equation Model-PLS (SEM-PLS)- sia stato applicato al tema dell’ospitalità turistica. Partendo da una revisione bibliografica della letteratura scientifica internazionale con alto impact factor, è stata effettuata una approfondita analisi volta a realizzare uno studio di tipo comparativo. Tale studio ha come finalità principale la catalogazione delle variabili latenti, rilevate con SEM-PLS, che misurano e contribuiscono a spiegare la complessità dell’ospitalità turistica in diversi paesi e rispetto a varie tipologie di attori (responsabili e/o gestori di strutture ricettive, turisti, utenti strutture ricettive, personale occupato nelle strutture ricettive). 1 Reyes González-Relaño: Departamento de Geografía Física y Análisis Geográfico Regional, Universidad de Sevilla, [email protected]; Stefania Mangano: Dipartimento di Scienze Politiche (DISPO), Università degli Studi di Genova, [email protected]. Anche se l’intera elaborazione l’introduzione e le conclusioni hanno costituito un lavoro comune, si devono a Reyes González-Relaño i paragrafi 2, 4.1 e 4.2.2, a Stefania Mangano i paragrafi 3 e 4.2.1. Annali del Turismo, V, 2016, n.1 Edizioni Geoprogress 12 L’articolo è strutturato in tre parti, cui seguono le conclusioni: 1) Aspetti definitori e metodologici (paragrafi 2 e 3) volti a spiegare le principali caratteristiche della tecnica statistica SEM-PLS ed i vantaggi ad essa associati se applicata a studi sul turismo nel suo complesso, o ad aspetti specifici, quali ad esempio l’ospitalità; Viene inoltre presentata la metodologia utilizzata per catalogare il materiale bibliografico analizzato per raggiungere gli obiettivi della ricerca; 2) Aspetti bibliometrici degli articoli che applicano il metodo SEM-PLS al turismo e all’ospitalità (paragrafo 4.1). Si tratta di un’analisi di tipo quantitativo volta a verificare il peso dei contributi concernenti l’ospitalità turistica rispetto a quelli sul fenomeno turistico nel suo complesso; 3) Analisi quali/quantitativa dei contenuti degli articoli relativi all’applicazione della tecnica SEM-PLS all’ospitalità (paragrafo 4.2.1) e successivi approfondimenti per fornire esempi concreti delle variabili latenti che entrano in gioco quando si analizza il fenomeno dell’ospitalità turistica (paragrafo 4.2.2). 2. Structural Equation ModelPartial Least Squares (SEM-PLS) L’applicazione della tecnica Structural Equation Model (SEM) alle variabili latenti nasce dalla necessità di misurare quei fenomeni multidimensionali che non sono direttamente osservabili, così come le relazioni che si generano tra di essi (Bollen, 1989; Oom do Valle e Assaker, 2016). In alcune discipline, quali ad esempio il marketing, le scienze sociali, la psicologia, tale strumento statistico è utilizzato da oltre venticinque anni; una sua applicazione sistematica in campo turistico risale invece all’ultimo decennio (Reisinger e Mavondo, 2008). SEM permette di esaminare modelli complessi - che comprendono un numero considerevole di variabili latenti (non osservabili) e manifeste (indicatori o variabili esplicite)- ed anche modelli gerarchici di primo e secondo ordine (Wold, 1985). Esso, pertanto, impiega contemporaneamente variabili latenti -che rappresentano concetti teoricie dati ricavati da specifiche misurazioni statistiche, utilizzate come input (Williams et al, 2009). Riunisce, infatti, elementi della regressione multipla a quelli dell’analisi fattoriale, stimando simultaneamente diverse relazioni di dipendenza. Con SEM è possibile realizzare un’unica analisi sistemica basata su due modelli: a) Modello di misura, che descrive come ogni variabile latente possa essere estrapolata sulla base di variabili esplicite (indicatori); b) Modello strutturale, in base al quale le relazioni di causalità vengono ipotizzate, partendo da un insieme di strutture teoriche dipendenti e indipendenti. Grazie all’applicazione della suddetta tecnica si può pertanto verificare quando gli indicatori non sono in grado di descrivere le variabili latenti, creare un modello di relazioni tra variabili multiple e anche riscontrare l’esistenza di relazioni tra conoscenze a priori ed ipotesi empiriche. L’applicazione di SEM può avvenire anche utilizzando un metodo di analisi basato sulla covarianza, o sui Partial Least Squares (PLS). Le Annali del Turismo, V, 2016, n.1 Edizioni Geoprogress 13 riflessioni contenute nel presente articolo riguardano esclusivamente quest’ultimo metodo, assai utile quando: a) il fine della ricerca è analizzare la teoria piuttosto che verificarla (Oom do Valle and Assaker, 2016); b) il fenomeno studiato è relativamente nuovo ed i modelli di misurazione sono sperimentali (Wold 1985); c) è possibile calcolare modelli compositi di misurabilità “riflessiva” e “formativa”, che a loro volta testano le relazioni predittive tra le variabili (Hair et al, 2014); d) sono esaminati modelli complessi o gerarchici basati sul confronto di variabili latenti ed esplicite (Wold, 1985); e) la tecnica utilizzata è flessibile in relazione alla dimensione del campione (Oom do Valle and Assaker, 2016). 3. Obiettivi e metodologia I principali obiettivi del presente lavoro sono: a) verificare se e in che modo la metodologia SEM-PLS è stata applicata agli studi compiuti in tema di turismo e, nello specifico, di ospitalità turistica; b) realizzare un’analisi della letteratura scientifica, riconosciuta a livello internazionale, per circoscrivere le principali fonti di riferimento in materia, nonché gli autori; c) individuare le principali variabili latenti utilizzate negli studi relativi all’ospitalità turistica. A tali obiettivi si è puntato attraverso un’analisi esaustiva della bibliografia relativa al binomio ospitalità e SEM-PLS, che potrà essere utilizzata come punto di partenza anche per altri studi. La revisione degli articoli è avvenuta per passi successivi e tra loro connessi: 1) Le informazioni bibliografiche sono state reperite tramite il database elettronico di peer-reviewed literature di Scopus (Elservier) 2 . Tale database, così come altri simili, è ormai considerato una fonte bibliografica accreditata. Non è infatti un caso che Oom do Valle e Assaker (2016) abbiano studiato il rapporto tra SEM-PLS e turismo analizzando i contenuti di alcuni articoli presenti in riviste turistiche indicizzate secondo il Social Sciences Citation Index (SSCI) e presenti in Web of Science 3 . I testi esaminati nel presente lavoro non riconducibili esclusivamente a pubblicazioni di tipo turistico, ma talvolta possono riguardare un range più vasto di materie (economia, sociologia, marketing, ecc.). Il campo di indagine è però stato delimitato ai 2 Si tratta di una banca dati che, nell’ottobre 2016, comprendeva più di 21.500 tra riviste-peer reviewed, libri e atti di convegni. Risulta inoltre che, a livello mondiale, la banca dati di Scopus è utilizzata da più di 3.000 istituzioni accademiche e organizzazioni governative e non governative; infatti, essa può essere considerata una tra le principali fonti dalla quale attingere informazioni per realizzare ricerche a carattere scientifico (https://www.scopus.com/). 3 È un contenitore assai più ristretto rispetto a Scopus, al suo interno ospita un numero inferiore di riviste indicizzate. Infatti, gli articoli -pubblicati in riviste turistiche tra il 2000 e il 2014analizzati dai due autori sono 44, un valore molto inferiore rispetto a quello trattato nel presente articolo, benché affrontino un tema più generale. Annali del Turismo, V, 2016, n.1 Edizioni Geoprogress 14 soli aspetti dell’ospitalità specificamente connessi all’attività turistica 4 (escludendo, ad esempio, temi relativi alla costruzione di strutture o di infrastrutture all’interno di edifici destinati all’ospitalità turistica). La ricerca degli articoli tramite il database di Scopus è avvenuta utilizzando i seguenti criteri 5 :  Selezione di specifiche parole chiave in lingua inglese 6 : PLS, hotel, accommodation, hospitality, tourism;  Selezione di tutti i tipi di documenti (riviste, libri, atti di convegno, ecc.) e di tutte le aree scientifiche;  Selezione di tutti gli articoli presenti nel database, senza impostare alcuna limitazione di tipo cronologico, per verificare da quando e in che modo si sia evoluto l’interesse nell’acquisire informazioni, tramite l’uso di SEM-PLS, sulle variabili latenti utilizzate in campo turistico e, più specificamente, circa le tematiche legate all’ospitalità. In base a tali criteri, sono stati identificati 282 documenti che utilizzassero il termine PLS in tutti i campi di ricerca possibili e il termine turismo nel titolo, nell’abstract e nelle parole chiave. Tra questi, nelle successive ricerche, di tipo esplorativo, il termine PLS è stato cercato in tutto il testo insieme ad altre parole chiave -hotel, accomodation, ecc.- ed al termine hospitality. Alla luce dei risultati ottenuti ed in funzione del numero di pubblicazioni (191 con hotel e accomodation, tra i quali però un certo numero di documenti non sono direttamente connessi al turismo; 30 con la sola parola hotel), si è deciso di inserire come opzione di ricerca PLS in tutti i campi di ricerca possibili e hospitality o hotel o accomodation nel titolo, nell’abstract e/o nelle parole chiave, a patto che apparisse anche il termine tourism, trattandosi di uno studio limitato esclusivamente all’attività turistica. Sono stati così individuati 45 documenti. 4 A differenza di quanto avviene nella ricerca di Oom do Valle e Assaker, che cerca di stabilire per quali motivi nei diversi articoli si sia utilizzata la metodologia PLS-SEM, le caratteristiche del modello proposto e la sua valutazione dando importanza ad un uso più evoluto della tecnica (Oom do Valle e Assaker, 2016), il presente lavoro -addentrandosi nei contenuti di ciascun articolosi propone di verificare quali siano le variabili latenti utilizzate in ciascuno di essi. 5 Si tenga presente che la ricerca risale alla fine di ottobre del 2016. Pertanto, i risultati sono riferibili esclusivamente a tale periodo: il database di Scopus è infatti soggetto ad aggiornamenti continui. 6 Per poter applicare differenti criteri di ricerca sono stati utilizzati termini in lingua inglese in quanto tutti gli articoli peer-reviewed hanno come requisito necessario la presenza di un riassunto in inglese. Inoltre, PLS è un acronimo internazionalmente riconosciuto ed utilizzato a prescindere dalla lingua in cui è realizzato l’articolo stesso. Annali del Turismo, V, 2016, n.1 Edizioni Geoprogress 15 2) I 45 articoli identificati e denominati PLS+Hospitality, che rappresentano una parte di PLS+Tourism, sono stati analizzati e classificati in base alle seguenti caratteristiche:  Tema principale trattato nell’articolo;  Anno e luogo di realizzazione dello studio;  Tipologia del campione;  Numero di interviste tramite questionario presenti negli articoli;  Variabili latenti analizzate (struttura e misura). 4. Analisi dei risultati L’analisi svolta secondo quanto indicato nella presentazione della struttura metodologica del lavoro ha portato a due tipi di risultati differenti: i primi relativi alle caratteristiche (quando, chi, in quale paese, in che rivista e su quali temi) degli articoli PLS+Tourism (incluso PLS+Hospitality), nell’ottica di poter valutare il peso del ruolo dell’ospitalità nel complesso dell’attività turistica; i secondi, rispetto al contenuto dei soli articoli PLS+Hospitality. 4.1 Risultati dell’analisi bibliometrica I 282 articoli PLS+Tourism, come mostrato nella Figura 1, ricorrono con una certa frequenza a partire dal 2006 7 . Pur trattandosi di una tecnica statistica consolidata, come si è detto, la sua applicazione a tematiche turistiche è relativamente recente. Oltre il 97% della produzione di articoli PLS+Tourism si concentra nel periodo che va dal 2008 al 2016; il maggiore incremento si è avuto tra il 2014 e il 2015. Nel 2016 (dati su 10 mesi) il fenomeno è sostanzialmente stabile. 7 I primi due articoli risalgono, rispettivamente, al 1999 ed al 2001. Parole chiave utilizzate Nº documenti PLS (all) and TOURISM (title-abs-key) - denominato da qui in poi PLS+Tourism 282 PLS (all) and HOSPITALITY (title-abs-key) or HOTEL (title-abs-key) or ACCOMMODATION (title-abs-key) and TOURISM (title-abs-key) - denominato da qui in poi PLS+Hospitality 45 Annali del Turismo, V, 2016, n.1 Edizioni Geoprogress 16 Figura 1: Evoluzione degli articoli PLS+Tourism e PLS+Hospitality (valori assoluti) Fonte: Elaborazione propria su dati Scopus. Il primo articolo relativo a PLS-Hospitality risale al 2008; l’incremento più consistente si è avuto tra il 2013 ed il 2014. Anche su questo sottoinsieme vi è stabilità nel 2016. Gli autori che hanno lavorato individualmente, ovvero con uno o più colleghi, ad articoli relativi a PLS+Tourism sono stati 156 e quasi tre quarti (115) hanno scritto su PLS+Hospitality. A Guy Assaker, assistant professor presso la Lebanese American University, si deve il maggior numero di pubblicazioni su PLS+Tourism, ben nove, nessuna invece su PLS+Hospitality. I suoi lavori trattano principalmente aspetti metodologici connessi alla futura applicazione della tecnica SEM-PLS (Assaker et al, 2012) ed alle prospettive evolutive della domanda turistica (Assaker et al, 2010). Gli autori che hanno realizzato il maggior numero di pubblicazioni sia PLS+Tourism (6) sia PLS+Hospitality (4 tra le 6 precedenti), sono Faizan Ali della University Teknologi Malaysia e Sandra Maria Correia Loureiro dell’Università portoghese di Aveiro. Nel primo caso gli studi riguardano le esperienze effettuate in Malesia da turisti alloggiati presso resort (Ali et al, 2016a), nel secondo è affrontato il tema dell’ospitalità in alcune aree rurali del Portogallo (Loureiro, 2010, 2014; Loureiro and Kastenholz, 2011). I 282 articoli PLS+Tourism sono stati pubblicati in 126 riviste specializzate e quasi un quarto di essi è ospitato in sole quattro riviste: 33 (11,7% del totale) su Tourism Management; 13 (4,6% del totale), rispettivamente, su Journal of Travel and Tourism Annali del Turismo, V, 2016, n.1 Edizioni Geoprogress 17 Marketing e Journal of Travel Research; 10 (3,5% del totale) su Asia Pacific Journal of Tourism Research. Gli articoli PLS+Hospitality sono presenti in 24 riviste; anche in questo caso è Tourism Management ad ospitarne il numero maggiore, ovvero 9 (dei 33 articoli PLS+Tourism). I cinque articoli presenti sul International Journal of Hospitality Management, come suggerisce il titolo, riguardano esclusivamente tematiche connesse a PLS+Hospitality (Tabella 1). Riviste PLS+Tourism (v.a.) PLS+Hospitality (v.a.) Tourism Management 33 9 International Journal if Hospitality Management 5 5 Journal of Travel And Tourism Marketing 13 3 Journal of Hospitality and Tourism Research 3 3 Journal of Travel Research 13 2 Service Industries Journal 6 2 Journal of Hospitality and Tourism Technology 4 2 Tabella 1: Principali riviste con articoli PLS+Hospitality (almeno 2) e PLS+Tourism (valori assoluti) Fonte: Elaborazione propria su dati Scopus. Guardando ai paesi ove si localizzano i centri di ricerca o le università presso i quali sono incardinati gli autori (Tabella 2), emerge che la Spagna -sia per PLS+Hospitality (16 articoli) sia per PLS+Tourism (51 articoli)- è il paese leader. Paesi PLS+Tourism (v.a.)** PLS+Hospitality (v.a.)** % PLS+H su PLS+T Spagna 51 16 31% Malesia 42 6 14% Australia 35 3 9% Stati Uniti 30 8 27% Regno Unito 25 9 36% Cina 22 3 14% Portogallo 19 4 21% Corea del Sud 16 3 19% Taiwan 14 1 7% Tabella 2: Paesi che ospitano i Centri di Ricerca a cui appartengono gli autori degli articoli su PLS+Tourism e PLS+Hospitality* - Elaborazione propria. Annali del Turismo, V, 2016, n.1 Edizioni Geoprogress 18 * La Tabella 1 contiene informazioni relative ai soli centri localizzati in paesi che ospitano autori che abbiano pubblicato articoli afferenti ad ambedue le tematiche e con almeno 10 di essi relativi a PLS+Tourism. ** Le somme sono maggiori del numero degli articoli (rispettivamente 282 e 45) in quanto, in alcuni casi, i coautori appartengono a centri di ricerca ubicati in paesi diversi. Gli autori afferenti a enti/ organizzazioni del Regno Unito ed anche quelli statunitensi attribuiscono notevole importanza alla tematica PLS+Hospitality. L’Italia non compare nella Tabella 1 (vedi nota *) poiché registra una produzione piuttosto contenuta di articoli PLS+Tourism -7e conseguentemente di PLS+Hospitality, ne annovera infatti solo 1. 4.2. Gli articoli PLS+Hospitality Gli articoli PLS+Hospitality sono stati poi oggetto di una minuziosa analisi contenutistica, che ha portato all’esclusione di 4 lavori poiché -al loro internoil tema dell’ospitalità turistica era solo accennato. Lo studio di dettaglio ha pertanto riguardato 41 dei 45 contributi etichettati come PLS+Hospitality. 4.2.1 Le principali caratteristiche degli articoli analizzati Tutti gli articoli PLS+Hospitality -tranne due a carattere metodologico 8 - hanno un filo conduttore comune: l’utilizzazione di dati primari ricavati dalla somministrazione di un questionario, la cui analisi ha permesso di realizzare una parte consistente delle successive classificazioni. Si tratta di questionari strutturati grazie ai quali è possibile individuare un numero consistente di variabili latenti e formulare le successive ipotesi. Nella maggior parte dei casi, essi contengono domande a risposta chiusa, pre-codificate, utilizzano come strumento di misurazione la scala Likert (con intervalli di scelta pari a 0-5 o 0-7 o 0-10) e, essendo brevi, permettono di sintetizzare in modo efficace le informazioni contenute. Dai questionari presenti negli articoli è stato possibile individuare le variabili latenti (in media 5,8 ad articolo): sono in tutto 109 in quanto una variabile spesso compare in una pluralità di articoli. Si tratta di un numero piuttosto elevato ottenuto proprio grazie all’applicazione della tecnica SEM-PLS che ha indotto i ricercatori alla formulazione di molteplici ipotesi. I documenti analizzati 9 sono stati suddivisi in quattro blocchi in funzione del tipo di universo cui il questionario è destinato: a) Responsabili e/o gestori di strutture ricettive; 8 In tali articoli viene spiegato come utilizzare la tecnica SEM-PLS in ricerche mirate allo studio dell’ospitalità turistica. 9 Per ovvi motivi, i due articoli a carattere metodologico non compaiono nella presente suddivisione. Annali del Turismo, V, 2016, n.1 Edizioni Geoprogress 19 b) Turisti, siano essi reali (che abbiano già realizzato il viaggio), siano essi potenziali (che stiano pensando di realizzare il viaggio); c) Utenti delle strutture ricettive; d) Personale occupato nelle strutture ricettive. La Tabella 3, relativa all’incidenza percentuale delle diverse tipologie di intervistati e del numero medio di questionari per ciascun universo, mostra che la maggior percentuale appartiene alla categoria hotel manager (35,1%), la minore al personale occupato nelle strutture alberghiere (8,1%). Tipologia di intervistati % Tipologia intervistati Numero medio di interviste Responsabili e/o gestori di strutture ricettive 35,1 152 Turisti 29,7 451 Utenti strutture ricettive* 27,0 338 Personale occupato nelle strutture ricettive 8,1 357 Tabella 3: Incidenza percentuale delle differenti tipologie di intervistati sul totale degli articoli (39, ovvero quelli che contengono un questionario) e numero medio di interviste per ciascuna tipologia di intervistati - Elaborazione propria. * Pur essendo una sottocategoria della tipologia turisti, è stata analizzata separatamente poiché presenta caratteristiche assai ben definite ed importanti ai fini del presente studio. Inoltre, emerge che i turisti sono quelli che registrano il maggior numero medio di interviste (451), gli hotel manager si trovano all’estremo opposto (in media 152). Gli articoli sono anche stati classificati - per ognuna delle quattro tipologie (di cui alla Tabella 2) - in funzione delle macro aree tematiche, dei temi specifici trattati in ciascun lavoro, delle variabili latenti, del numero medio di interviste, dell’area geografica oggetto di studio (Tabella 4). Annali del Turismo, V, 2016, n.1 Edizioni Geoprogress 26 prestazioni di base”. Articoli come questo dovrebbero avere un potere pedagogico sugli amministratori/gestori delle strutture ricettive, per spronarli a dare il giusto peso alla pubblicità, alle informazioni che vengono diffuse dagli uffici turistici e sul web, al ruolo delle agenzie di viaggio, nonché del personale. Tali comportamenti contribuirebbero a migliorare la reputazione delle strutture, della qualità percepita e della soddisfazione del cliente garantendone la fidelizzazione 11 ed anche una maggiore sostenibilità delle attività da essi svolte. Soddisfazione, valorizzazione e valore percepito sono oggetto di indagine dell’unico lavoro al quale ha contribuito anche un ricercatore italiano -Del Chiappa dell’Università di Sassari-. Si tratta di uno studio realizzato in Sardegna su 585 utenti di strutture ricettive. Partendo da 9 ipotesi e 7 variabili latenti, grazie all’uso di SEM-PLS, l’articolo (Gallarza et al, 2015) cerca di verificare se per misurare la fidelizzazione dei clienti sia necessaria una operazione multidimensionale nella quale interagiscano elementi della catena tradizionale “qualità del servizio-valore-soddisfazione”, con “qualità del servizio-gioco-estetica”. In conclusione, la qualità del servizio risulta essere il predittore più forte. Il calcolo degli indici di soddisfazione è alla base anche dell’articolo di Lin e Vlanchos (2015), il cui target però sono i turisti. A differenza dei precedenti lavori passati in rassegna, si distingue per aver introdotto nuove variabili latenti. Nello specifico, i due autori esaminano le già citate esperienze di un gruppo di turisti cinesi in Gran Bretagna. L’indagine compiuta rivela che le richieste dei turisti cinesi hanno caratteristiche uniche, pertanto conoscerle permette agli operatori turistici di adattare le proprie strategie ai desiderata di tale gruppo di viaggiatori che, tra l’altro, sta acquisendo porzioni di mercato sempre maggiori. Partendo da sei ipotesi volte a verificare un modello basato su quattro variabili, hanno concluso che per il mercato cinese le attrazioni chiave della Gran Bretagna -quelle che garantiscono la realizzazione di un’esperienza eccellente - sono il patrimonio culturale, gli scenari naturali e l’attenzione al cliente. L’utenza cinese reputa pertanto meno interessanti altre destinazioni britanniche quali quelle concentrate sullo shopping, sulla gastronomia, sugli intrattenimenti notturni, ecc. Gli stessi autori tengono però a precisare che non è corretto generalizzare i risultati ad altre destinazione Europee/Mediterranee. Il campione da loro studiato è costituito da una particolare tipologia di turisti cinesi, si tratta infatti di persone che viaggiano utilizzando uno specifico pacchetto turistico, basato sulla realizzazione di attività organizzate prima della partenza. Oggetto di studio dell’articolo di Wells et al (2016) sono le attitudini ed i comportamenti che gli occupati nel settore della ricettività hanno nei confronti dell’ambiente sia sul posto di lavoro, sia a casa. Tale tematica viene affrontata utilizzando il concetto di generativity 12 intesa come “a resource encouraging people 11 Il connubio fidelizzazione e responsabilità sociale d’impresa sono oggetto di approfondimento di altri lavori passati in rassegna in questa sede, tra gli altri quelli di Loureiro (2010), Loureiro et al (2013), Song et al (2011), Lin et al (2014), Gallarza et al (2015), Lin e Vlancos (2015), Asssaf et al (2015). 12 La generativity in questo caso è quindi intesa come preoccupazione per il benessere delle generazioni future basata sulla consapevolezza degli individui rispetto alle conseguenze che i loro comportamenti, più o meno corretti, possono avere nei confronti della salvaguardia ambientale. Annali del Turismo, V, 2016, n.1 Edizioni Geoprogress 27 toward the public good, maintaining continuity from one generation to the next” (Urien e Kilbourne, 2011, p. 73). In concreto, gli autori hanno come scopo la validazione di nove ipotesi volte a verificare cinque variabili latenti, acquisite tramite un questionario articolato in 43 domande e rivolto a 447 dipendenti alberghieri iraniani. Sono stati valutati gli effetti diretti ed indiretti dei loro comportamenti rispetto al consumo di acqua e di energia sul lavoro e a casa. Da tale verifica, non risultano connessioni tra il modo di agire dei dipendenti a casa e al lavoro. Wells et al (2016) concludono proponendo di approcciarsi agli effetti della generativity non solo a titolo individuale, ma anche collettivo effettuando, ad esempio, campagne di marketing sociale sul posto di lavoro. Inoltre, gli autori evidenzino la necessità di realizzare studi, a livello internazionale, sui comportamenti ambientali che includano anche altri ambiti oltre quelli del consumo di acqua ed energia, quali il trasporto e il riciclaggio. García Almeida et al (2011) evidenziano, facendo riferimento ad alcuni casi concreti, come la tecnica SEM-PLS sia adeguata per misurare gli aspetti intangibili delle strutture ricettive, mettendo in evidenza l’importanza degli aspetti culturali nel trasferimento delle competenze quando una catena alberghiera, o singoli albergatori, decidono di aprirsi a mercati esteri. Oggetto di indagine sono stati i responsabili e/o gestori di 74 alberghi localizzati in Spagna e 31 strutture ricettive ubicate all’estero e inglobate in catene spagnole. Gli autori, partendo da quattro ipotesi, hanno verificato il rapporto che esiste tra la compatibilità culturale e l’esito del trasferimento delle competenze misurato attraverso il successo e il costo imprenditoriale. Emerge che le differenze culturali possono produrre forti incompatibilità, tanto da diventare un fattore predominante nella scelta dell’area di espansione territoriale della catena alberghiera. 5. Conclusioni I risultati del presente lavoro sono stati articolati in due gruppi principali, peraltro tra di loro strettamente connessi. 1) L’analisi bibliometrica ha evidenziato che la metodologia SEM-PLS, benché sia utilizzata frequentemente in studi relativi al turismo, risulta ancora poco applicata a quelli su turismo e ospitalità. Sono infatti solo 41 gli articoli che affrontano tale tematica (poco più del 15% del totale degli articoli su SEM-PLS e turismo) e si caratterizzano come segue:  Il primo studio risale al 2008 e oltre il 67% delle pubblicazioni si è avuto a partire dal 2014;  I centri di ricerca cui appartengono gli autori che si sono occupati della tematica sono prevalentemente localizzati in Spagna (circa il 36%);  I 41 articoli sono pubblicati in 25 riviste diverse; il 20% è presente su Tourism Management, una delle riviste in campo turistico con maggior impact factor 13 (pari a: 5 year Impact Factor 4,324). 13 Le riviste con un impatto elevato sono quelle maggiormente citate e quindi conosciute dalla comunità scientifica. Annali del Turismo, V, 2016, n.1 Edizioni Geoprogress 28 2) Dall’analisi degli aspetti contenutistici relativi ai 41 articoli su SEM-PLS e ospitalità emerge:  Elevata concentrazione delle aree geografiche di studio: oltre il 51,4% nella penisola iberica;  Una significativa varietà e complessità delle variabili latenti utilizzate all’interno dei diversi contributi (in media 5,8 ad articolo);  Ogni variabile latente è costruita utilizzando in media 6 variabili esplicite, raccolte tramite questionari di tipo qualitativo, che utilizzano come scala di misura la Likert;  Gli articoli, benché in numero ancora esiguo, interessano tutti gli attori convolti nell’ospitalità turistica, ovvero responsabili e/o gestori di strutture ricettive, turisti, utenti delle strutture ricettive, personale occupato nelle strutture ricettive;  I principali temi di indagine sono legati alla misurazione degli aspetti intangibili del fenomeno dell’ospitalità turistica, quali ad esempio soddisfazione, fedeltà, brand, CSR ed emozioni. Dall’applicazione della metodologia SEM-PLS all’ospitalità, è emerso chiaramente che si tratta di uno strumento di ricerca appropriato per misurare e per creare un modello che spieghi come si relazionano le variabili tangibili e quelle intangibili coinvolte nel complesso settore dell’ospitalità turistica. Alla luce di tali considerazioni, il presente studio può essere considerato un punto di partenza per realizzare specifiche analisi comparative; è in progetto un confronto tra l’ospitalità turistica italiana e quella spagnola. Bibliografía Ali F., Ryu K., Hussain K. (2016b), Influence of Experiences on Memories, Satisfaction and Behavioral Intentions: A Study of Creative Tourism, Journal of Travel & Tourism Marketing, 33 (1), 85-100. Ali F., Hussain K., Omar R. (2016a), Diagnosing customers experience, emotions and satisfaction in Malaysian resort hotels, European Journal of Tourism Research, 12, 2540. Assaf A.G., Oh H., Tsionas M. G. (2015), Unobserved heterogeneity in hospitality and tourism research, Journal of Travel Research, 12. Assaker G., Huang S., Hallak R. (2012), Applications of partial least squares structural equation modeling in tourism research: A methodological review, Tourism Analysis, 17(5), 679-686. Annali del Turismo, V, 2016, n.1 Edizioni Geoprogress 29 Assaker G., Vinzi V. E., O'Connor P. (2010), Structural equation modeling in tourism demand forecasting: A critical review, Journal of Travel and Tourism Research, 1-27. Bagur-Femenias L., Celma D., Patau J. (2016), The Adoption of Environmental Practices in Small Hotels. Voluntary or Mandatory? An Empirical Approach, Sustainability, 8(7), 695 ( doi:10.3390/su8070695). Bagur-Femenías Ll., Martí J., Rocafort A. (2015), Impact of sustainable management policies on tourism companies' performance: the case of the metropolitan region of Madrid, Current Issues in Tourism, 18 (4), 376-390. Bollen K. A. (1989), Structural Equations with Latent Variables, New York,John Wiley. Esmaeilifar R., Mirzaei N. F., Shafiei M. W. M., Albattat A. (2015), Green Designed Hotel as Innovation in Tourism Industry, Journal of Engineering and Applied Sciences, 10(8-12), 227-237. Fornell C., Larcker D. F. (1981), Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error, Journal of Marketing Research, 18 (1), 39-50. Fraj E., Matute J., Melero I. (2015), Environmental strategies and organizational competitiveness in the hotel industry: The role of learning and innovation as determinants of environmental success, Tourism Management, 46 30-42. Frías-Jamilena D.M., Del Barrio-García S., López-Moreno L. (2013), Determinants of Satisfaction with Holidays and Hospitality in Rural Tourism in Spain The Moderating Effect of Tourists’ Previous Experience, Cornell Hospitality Quarterly, 54(3), 294-307. Gallarza M.G., Arteaga F., Del Chiappa G., Gil-Saura I. (2015), Value dimensions in consumers’ experience: Combining the intra-and inter-variable approaches in the hospitality sector, International Journal of Hospitality Management, 47, 140-150. García-Almeida D.J., Bernardo-Vilamitjana M., Hormiga E., Valls-Pasola J. (2011), Cultural compatibility in internal knowledge transfers: an application to hotel chain growth, The Service Industries Journal, 31(10), 1645-1657. Gardiner S., Grace D., King, C. (2014), The generation effect the future of domestic tourism in Australia, Journal of Travel Research, 53(6), 705-720. Gómez M., Molina A., Esteban Á. (2013), What are the main factors attracting visitors to wineries? A PLS multi-group comparison, Quality & Quantity, 47(5), 2637-2657. Grigaliūnaitė V., Pilelienė L. (2014), Rural tourist satisfaction index: a case of Lithuania, Research for Rural Development - International Scientific Conference. Latvian University of Agriculture. Annali del Turismo, V, 2016, n.1 Edizioni Geoprogress 30 Hair J., Sarstedt M., Hopkins L.G., Kuppelwieser V. (2014), “Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) An emerging tool in business research, European Business Review, 26(2), 106-121. Hathroubi S., Peypoch N., Robinot E. (2014), Technical efficiency and environmental management: The Tunisian case, Journal of Hospitality and Tourism Management, 21, 27-33. Hsu C.L., Chang KC, Chen MC. (2012), The impact of website quality on customer satisfaction and purchase intention: perceived playfulness and perceived flow as mediators, Information System E-Business Management, 10, 549-570. Izquierdo Yusta A., Martínez Ruiz M. P., Jiménez Zarco, A. I. (2010), Condicionantes económicos de la adopción de una innovación por parte del consumidor: análisis de la compra de servicios online, Innovar, 20(36), 173-186. Izquierdo-Yusta A., Martínez Ruiz M. P., Álvarez-Herranz A. (2014), What differentiates Internet shoppers from Internet surfers?, The Service Industries Journal, 34(6), 530-549. Kang I., Shin M. M., Lee J. (2014), Service evaluation model for medical tour service, Journal of Hospitality & Tourism Research, 38(4), 506-527. Kim M.J., Lee C K., Chung, N. (2012), Investigating the role of trust and gender in online tourism shopping in South Korea, Journal of Hospitality & Tourism Research, 12, (DOI: 1096348012436377). King C. (2010), One size doesn't fit all, International Journal of Contemporary Hospitality Management, 22 (4), 517-534. Lai I.K.W., Hitchcock M. (2015), Importance–performance analysis in tourism: A framework for researchers, Tourism Management, 48, 242-267. Lee C., Hallak R., Sardeshmukh S. R. (2016), Innovation, entrepreneurship, and restaurant performance: A higher-order structural model, Tourism Management, 53, 215-228. Leonidou L.C., Leonidou C.N., Fotiadis T.A., Aykol B. (2015), Dynamic capabilities driving an eco-based advantage and performance in global hotel chains: The moderating effect of international strategy, Tourism Management, 50, 268-280. Li G., Song H., Chen J., Wu, D. (2012), Comparing Mainland Chinese Tourists' Satisfaction With Hong Kong and the UK Using Tourist Satisfaction Index, Journal of China Tourism Research, 8(4), 373-394. Annali del Turismo, V, 2016, n.1 Edizioni Geoprogress 31 Lin Y.S., Huang W.S., Yang C.T., Chiang M.J. (2014), Work-leisure conflict and its associations with well-being: The roles of social support, leisure participation and job burnout, Tourism Management, 45, 244-252. Lin Z., HE. G., Vlancos I. (2015), “Britain in bloom? A study into Chinese tourist`experience”, EuroMed Journal of Business, 10 (3), 297-310. Loureiro S.M.C (2010), Satisfying and Delighting the Rural Tourists, Journal of Travel & Tourism Marketing, 27(4), 396-408. Loureiro S.M.C. (2014), The role of the rural tourism experience economy in place attachment and behavioural intentions, International Journal of Hospitality Management, 40, 1-9. Loureiro S.M.C., Kastenholz E. (2011), Corporate reputation, satisfaction, delight, and loyalty towards rural lodging units in Portugal, International Journal of Hospitality Management, 30(3), 575-583. Loureiro S.M.C., Almeida M., Rita P. (2013), The effect of atmospheric cues and involvement on pleasure and relaxation: The spa hotel context, International Journal of Hospitality Management, 35, 35-43. Martínez P., Pérez A., Rodríguez del Bosque I. (2013), Measuring Corporate Social Responsibility in tourism: Development and validation of an efficient measurement scale in the hospitality industry, Journal of Travel & Tourism Marketing, 30(4), 365385. Martinez-Martinez A., Cegarra-Navarro J.G., García-Pérez A. (2015), Environmental knowledge management: A long-term enabler of tourism development, Tourism Management, 50, 281-291. Molina-Azorín J.F., Tarí J.J., Pereira-Moliner J., López-Gamero M.D., Pertusa-Ortega E.M. (2015), The effects of quality and environmental management on competitive advantage: A mixed methods study in the hotel industry, Tourism Management, 50, 4154. Muñoz-Leiva, F., Hernández-Méndez, J., Sánchez-Fernández, J. (2012), Generalising user behaviour in online travel sites through the Travel 2.0 website acceptance model, Online Information Review, 36 (6), 879-902. Oom do Valle P., Assaker G. (2016), Using Partial Least Squares Structural Equation Modeling in Tourism Research: A Review of Past Research and Recommendations for Future Applications, Journal of Travel Research, 55(6), 695-708. Annali del Turismo, V, 2016, n.1 Edizioni Geoprogress 32 Rajaratnam, S. D., Nair V., Pahlevan Sharif S., Munikrishnan U. T. (2015), Destination quality and tourists’ behavioural intentions: rural tourist destinations in Malaysia, Worldwide Hospitality and Tourism Themes, 7(5), 463-472. Reisinger Y., Mavondo F. (2008), Structural Equation Modeling, Journal of Travel & Tourism Marketing, 21(4), 41-71. Šerić M., Saura I.G. (2011), Análisis de los hoteles de alta categoría de Croacia desde el enfoque hotel-huésped, Investigaciones Europeas de Dirección y Economía de la Empresa, 17(3), 127-149. Song h., li g., van der veen r., chen j.l. (2011), assessing mainland chinese tourists' satisfaction with hong kong using tourist satisfaction index, international journal of tourism research, 13(1), 82-96. Souto J.E. (2015), Business model innovation and business concept innovation as the context of incremental innovation and radical innovation, Tourism Management, 51, 142-155. Ubeda-garcía m., claver-cortés e., marco-lajara b., zaragoza-sáez, p. (2014), strategy, training and performance fit, international journal of hospitality management, 42, 100116. Urien B., Kilbourne W. (2011), Generativity and self-enhancement values in ecofriendly behavioral intentions and environmentally responsible consumption behaviour, Psychology & Marketing, 28(1), 69-90. Wells V.K., Taheri B., Gregory-Smith D., Manika D. (2016), The role of generativity and attitudes on employees home and workplace water and energy saving behaviours, Tourism Management, 56, 63-74. Williams L., Vandenberg R.J., Edwards R.J. (2009), Structural Equation Modeling in Management Research: A Guide for Improved Analysis, The Academy of Management Annals, 3(1), 543-604. Wold H. O. (1985), Partial Least Squares, in Kotz and Johnson. N. L. (eds), Encyclopedia of Statistical Sciences, Vol. 6, New York, John Wiley, 581-891.