Esta tesis doctoral tiene como fin realizar una revisión de los principios económicos del turismo desde una perspectiva de la economía de la innovación, analizar el potencial impacto de la aplicación de IA en la industria turística a todos los niveles, y el estudio del mercado turístico más disruptivo de las últimas décadas: la economía de plataforma, ejemplificada en el caso de estudio de Airbnb. En este Capítulo I se establece el hilo conductor de los apartados de los que consta esta tesis en formato compendio, inspirada en diversos trabajos, entre los que se incluyen los publicados por el doctorando en esta etapa predoctoral. Para ello se presenta el diseño de la investigación, explicando detalladamente todo el proceso realizado para lograr el planteamiento de la tesis y la consecución de los objetivos y se dedica un breve apartado para presentar las principales conclusiones de la tesis. El Capítulo II de esta investigación está dedicado a la revisión de la evolución del concepto de innovación y su importancia en la teoría económica. Para ello nos basaremos en referentes teóricos que han estudiado el papel de la tecnología y la innovación en el crecimiento económico, como Schumpeter, Solow, Romer o Lucas. Con ello se pretende comprender el impacto que están teniendo los cambios disruptivos que vivimos en la economía, para posteriormente aplicarlos a la transformación de la estructura de la industria turística. En el Capítulo III se realiza un análisis aplicado de la innovación y del impacto de las nuevas tecnologías en el sector turístico. En él se estudiará el estado de la innovación del sector, realizando importantes aclaraciones sobre la capacidad que tiene la industria para adaptar o desarrollar tecnologías disruptivas. Además, se explicarán los principios digitales que están transformando la industria turística y el nuevo ciclo de investigación derivado de la aparición del Big Data y que está protagonizado por técnicas basadas en algoritmos de Machine Learning, justificando así la elección del sector turístico como caso de estudio. En el Capítulo IV se realiza una revisión completa del proceso transformador que está viviendo la estructura de la industria turística debido al cambio de paradigma tecnológico. Así, se estudia cómo estos procesos innovadores están desarrollando una nueva demanda turística basada en los datos, cómo se está reinventando la cadena de valor turística, cómo se fijan los precios turísticos en un mercado con información casi perfecta, qué retos supone para el mercado laboral y formativo del sector, y qué papel juegan en el surgimiento de nuevos competidores de base tecnológica en el sector. En los Capítulos V y VI se escoge como caso de estudio aplicado el mercado alojativo, utilizando la información de Airbnb. Sin duda, esta empresa representa muchos de los desafíos a los que se enfrenta el sector en cuestiones tecnológicas, de regulación política, intervención de mercado, reinterpretación de la cadena de valor turística, aparición de shocks económicos o pandémicos a los que se deben enfrentar los investigadores. El Capítulo V tiene como objeto de análisis la ciudad de Madrid, cuarto destino por número de anuncios de Airbnb en Europa. Para este caso aplicado se estudia si la pandemia de la COVID-19 tuvo un impacto significativo en la estructura de la oferta y de la demanda de Airbnb. Para ello, el estudio parte de un modelo logit de datos de panel hedónicos, se aplican diferentes métodos alternativos de selección de variables y pruebas de verosimilitud para confirmar la existencia del cambio estructural que afecte a la toma de decisiones a la hora de alquilar un apartamento de la Plataforma. El Capítulo VI centra el estudio en la Comunidad Valenciana, uno de los principales destinos turísticos de sol y playa, para realizar un análisis sobre la fijación de precios del alojamiento turístico en la plataforma. Este caso de estudio tiene por objetivo analizar si la aplicación de algoritmos de ML permite a las empresas optimizar precios de una manera más eficiente que modelos tradicionales. Para ello, se enfrenta el rendimiento de un modelo de precios hedónicos tradicional frente a un modelo de estimación basado en redes neuronales, comprobándose el mejor ajuste en la capacidad predictiva de las técnicas basadas en machine learning a la hora de fijar precios. De este modo la tesis doctoral constituye una valiosa y novedosa aportación al nuevo ciclo de investigación del sector. Propone una exhaustiva revisión de todas las implicaciones y las aplicaciones que tienen las nuevas tecnologías en el turismo y de las ventajas del uso de técnicas de análisis basadas machine learning para los investigadores en su estudio.

La tesis se enmarca en el análisis microeconométrico de la demanda turística de los hogares españoles. Su objetivo general es estudiar los determinantes que influyen en la decisión de consumo turístico, frecuencia de consumo y gasto de los hogares en servicios turísticos. En el análisis de todas las decisiones intervienen variables no estrictamente económicas específicas de cada hogar (número de miembros, existencia de niños y otras variable ligadas al ciclo de vida del hogar) y de sus miembros (edad, nivel educativo, y otras variable ligadas al momento vital por el que atraviesan). Además, se incorporan variables económicas o ligadas a la situación económica del hogar. De esta manera se puede realizar un análisis sobre las diferentes decisiones de consumo turístico de los hogares y vincularlas a sus preferencias, restricciones temporales, restricciones monetarias o diferentes circunstancias condicionadas a su momento vital. Se hace especial referencia a los efectos de la crisis económica mundial y el desempleo de los miembros del hogar sobre su gasto turístico efectivo. Este trabajo está estructurado en cuatro capítulos. En el primer capítulo se aborda el estudio de las restricciones a las que hacen frente los hogares españoles a la hora de viajar. Para ello, se estudia la importancia que tiene la situación económica del hogar como barrera al consumo turístico. Los hogares analizados provienen de la muestra española del año 2000 de la encuesta del Panel de Hogares de la Comunidad Europea (PHOGUE). En el segundo capítulo se examina la frecuencia de participación turística mediante la explotación de los microdatos de la Encuesta de Presupuestos Familiares (EPF) durante el periodo 1999-2005. Además de la renta disponible y las variables del hogar asociadas a su situación económica, el tiempo libre, marcado por la situación laboral del sustentador familiar, y otros factores del hogar y sus miembros se incluye una variable temporal que permita describir la evolución de la frecuencia en el periodo considerado. En el tercer capítulo se examinan las decisiones de participación y gasto turístico de los hogares españoles en un periodo caracterizado por un cambio en el ciclo económico. Se emplean microdatos de la Encuesta de Presupuestos Familiares (EPF) de los años 2006 a 2010, lo que permite analizar las consecuencias que la crisis económica y el desempleo tienen sobre las decisiones de consumo turístico de los hogares. Finalmente, el cuarto capítulo tiene como principal objetivo la clasificación de los hogares en función de sus preferencias de consumo, distinguiendo entre demandantes de baja intensidad (nulo o muy escaso gasto turístico), intensidad media (gasto turístico intermedio) y alta intensidad (gasto turístico elevado). Así, se pretende ofrecer una alternativa a la modelización del gasto turístico teniendo en cuenta, de manera explícita, las preferencias personales ya que estas juegan un papel fundamental en la demanda turística como respuesta a un conjunto de características sociodemográficas y económicas. Los microdatos empleados pertenecen a la Encuesta de Presupuestos Familiares (EPF) de los años 2006 a 2010. Los ingresos son la variable que mayor poder explicativo tiene sobre la demanda turística. Aún así, las variaciones en el nivel de renta no presentan efectos uniformes en la variación del consumo turístico de los diferentes hogares. Los resultados obtenidos ponen de manifiesto la existencia de otros factores sociodemográficos que pueden compensar o restringir el consumo turístico efectivo. Las variaciones de los ingresos en los hogares, debidos a factores externos como la crisis o el desempleo, o a otros factores específicos del hogar y de sus miembros, no tienen el mismo efecto en las variaciones de la demanda turística final. Para el análisis de la demanda turística es necesario utilizar herramientas de estimación que permitan recoger la heterogeneidad de los consumidores. De esta manera, el efecto de los ingresos o de la situación económica de un hogar puede verse compensado por la presencia de otras variables ya sean preferencias o determinantes sociodemográficos. En cuanto a la novedad de introducir el efecto de la crisis, los resultados obtenidos ponen de manifiesto que ante ésta, los hogares modifican parcialmente sus criterios de decisión. En un entorno social de crisis económica los hogares otorgan a los ingresos un papel más conservador en la decisión de participación; no obstante, una vez tomada esa decisión, el gasto efectivo es más sensible al nivel de ingresos del hogar. Los resultados obtenidos revelan la conveniencia de incluir información sobre la situación laboral del sustentador principal, y si cabe, del resto de miembros en las decisiones de participación, frecuencia de viaje y gasto turístico. En España, dónde su economía se caracteriza por las elevadas tasas de desempleo y donde el ciclo económico afecta a la permanencia de empleo de los individuos, esta consideración ayuda a obtener una imagen más real sobre el comportamiento del hogar. Como se observa en los resultados el desempleo tiene un efecto negativo en las decisiones de consumo turístico que es coherente con la literatura revisada. El seguimiento y análisis de la demanda turística debe realizarse en un entorno de constantes cambios y, en la actualidad, con perspectivas de estancamiento. La tesis contribuye al análisis de la demanda turística señalando la heterogeneidad de comportamiento y preferencias de los consumidores, para los que el nivel de ingresos es sólo un factor en el conjunto de determinantes económicos y sociodemográficos que afectan a sus decisiones de consumo.