VOLUMEN 30-2 AGOSTO 2012 - Grupo Igoid · La economía del deporte. ... así como el mercado de trabajo de los jugadores y la demanda de los deportes profesionales. Palabras clave:

VOLUMEN 30-2 AGOSTO 2012

Revista promovida por

Ninguna parte de esta publicación, incluido el diseño de cubierta, puede reproducirse, almacenarse en un sistema de recuperación o trasmitirse en ninguna forma o por cualquier medio, sea electrónico, mecánico, fotocopia, grabación o de otra manera, sin el permiso previo por escrito del titular del copyright. ESTUDIOS DE ECONOMÍA APLICADA Volumen 30-2. Agosto 2012 ISSN: 1133-3197 (print) ISSN: 1697-5731 (online) © Estudios de Economía Aplicada Depósito legal: GR-197/95 Impresión: Liber S.G.I.

VOLUMEN 30-2 AGOSTO 2012

Contribuciones

La economía del deporte ref.Ə-30216

P. Rodríguez .............................................................................................................................................. 387

La economía del deporte en España: Análisis bibliométrico de una década (2002-2011) ref.Ə-30205 J. M. Sánchez Santos y P. Castellanos García .......................................................................................... 419

Problemática de los estudios de Impacto Económico de los eventos deportivos ref.Ə-30206 Á. Barajas, J. Salgado y P. Sánchez.......................................................................................................... 441

Monográfico

LA ECONOMÍA DEL DEPORTE Plácido Rodríguez Guerrero (Coordinador). Universidad de Oviedo

Presentación

P. Rodríguez Guerrero ............................................................................................................................... 465

Determinantes de la pertenencia a entidades deportivas ref.Ə-30207 W. Sigüenza y P. Mariel ............................................................................................................................. 467

Deporte activo y pasivo: ¿Una relación de conveniencia? ref.Ə-30217 F. Lera-López y Mª J. Suárez..................................................................................................................... 489

Equilibrio competitivo en la Liga española de futbol de primera división: ref.Ə-30212 Un test de Montecarlo basado en datos funcionales F. Montes y R. Sala.................................................................................................................................... 513

Diversificación en la configuración de los equipos de la Primera División ref.Ə-30209 española de futbol. M. A. Espitia-Escuer y L. I. García-Cebrián................................................................................................ 527

Eficiencia en el deporte: Entrenadores en la Primera División del futbol español 2009-2011 ref.Ə-30218 J. del Corral................................................................................................................................................ 545

Analysis of the Efficiency of Spanish Soccer League Players (2009/10). ref.Ə-30215 Using the Metafrontier Approach R. Caballero Fernández, T. Gómez Núñez y R. Sala Garrido .................................................................... 565

Who Bets on Sports? Characteristics of Sports Bettors ref.Ə-30211 and the Consequences of Expanding Sports Betting Opportunities B. R. Humphreys y L. Pérez....................................................................................................................... 579

La factura deportiva. Diseño e implantación de un modelo de cálculo de costes ref.Ə-30219 para los servicios deportivos municipales J. García-Unanue, L. Gallardo y J. L. Felipe............................................................................................... 599

Efecto del coste percibido , la calidad del servicio y la satisfacción sobre ref.Ə-30220 las intenciones futuras del espectador F. Calabuig Moreno, J. Crespo Hervás y J. Mundina Gómez ..................................................................... 619

Los avances en la valoración económica del deporte en Europa ref.Ə-30214 J. J. Benitez Rochel y B. Lacomba Arias.................................................................................................... 637

El peso económico del deporte en Cataluña en 2006 ref.Ə-30210 J. Bosch, L. Capel, F. Cougoule, G. Ferrari, D. Serra y S. Solanas............................................................ 655

Continua en contraportada

Monográfico

Impacto económico de la celebración de un evento deportivo: ref.Ə-30208

Campeonato del Mundo de MotoGP en Valencia Mª L. Martí Selva y R. Puertas Medina ...................................................................................................... 683

El impacto económico del Campeonato del Mundo de Patinaje de Velocidad en Gijón ref.Ə-30221 J. Baños, F. Pujol y P. Rodríguez .............................................................................................................. 703

Información útil para el análisis de la Economía del Deporte ref.Ə-30238 P. Castellanos García y J. M. Sánchez Santos.......................................................................................... 733

Selección de reseñas de Tesis Doctorales................................................................................................. 747

Sección Abierta

¿Incide la forma de tenencia de la vivienda habitual sobre la situación de empleo ref.Ə-30201

sobre la situación de empleo en España? J. Rodríguez Hernández y J. A. Barrios García.......................................................................................... 751

Medición y análisis de la vulnerabilidad a la exclusión social en España (2004-2009) ref.Ə-30204 Ú. Faura Martínez, M. Lafuente Lechuga y A. Losa Carmona.................................................................... 753

Consumer Attitudes to Organic Foods. A Spanish Case Study ref.Ə-30203 M. Díaz Donate y R. Bernabéu Cañete ...................................................................................................... 755

La eficiencia de los servicios públicos de empleo en España ref.Ə-30202 en un escenario descentralizado: Un análisis desde la perspectiva de la oferta P. Suárez Cano, M. Mayor Fernández y B. Cueto Iglesias......................................................................... 757

La caída de las cajas de ahorros españolas. ref.Ə-30213 Cuestión de rentabilidad, tamaño y estructura de la propiedad S. Climent Serrano..................................................................................................................................... 759

Terciarización del sistema productivo ibérico: Rasgos diferenciales ref.Ə-30222 J. A. Camacho-Ballesta y Y. Melikhova...................................................................................................... 761

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Artículo disponible en versión electrónica en la página www.revista-eea.net, ref. ә-30216 ISSN 1697-5731 (online) – ISSN 1133-3197 (print)

E S T U D I O S D E E C O N O M Í A A P L I C A D A

V O L . 30 - 2 2012

P Á G S . 387 – 418

La economía del deporte

PLÁCIDO RODRÍGUEZ Departamento de Economía, Fundación Observatorio Económico del Deporte (FOED), UNIVERSIDAD DE OVIEDO, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

RESUMEN Este artículo presenta algunas de las características más relevantes de la economía del deporte, que la significan como una economía peculiar dentro del análisis económico. Se analizan las características del producto deportivo, el estu-dio del comportamiento de los clubes, de las ligas y el balance competitivo, así como el mercado de trabajo de los jugadores y la demanda de los deportes profesionales.

Palabras clave: Economía peculiar, función objetivo de los clubes, comportamiento de las ligas, mercado de trabajo, demanda.

The Economics of Sport

ABSTRACT This paper presents some of the major characteristics of sports economics which represents a peculiar economy in the economic analysis. We analyze the characteristics of the sport product, the study of the behavior of clubs, leagues and competitive balance and also the player´s labor market and the demand of professional sports.

Keywords: Peculiar Economy, Objective Function of the Clubs, Leagues´ Behavior, Labor Market, Demand.

Clasificación JEL: L21, L83, J31 Z00

http://www.revista-eea.net/

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Estudios de Economía Aplicada, 2012: 387-418 Vol. 30-2

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“Lo serio se puede negar; el juego, no” Johan Huizinga, Homo ludens (1954)

1. INTRODUCCIÓN La definición del Consejo de Europa de 1992 sobre el deporte señala que El

deporte es cualquier forma de actividad física que, a través de la participación casual u organizada, pretenda expresar o mejorar la forma física y el bienestar mental, estableciendo relaciones sociales u obteniendo resultados en competi-ción a todos los niveles.

Esta amplia definición del deporte puede servir para que distintas ciencias o disciplinas encuentren acomodo en la misma (medicina, psicología, psiquiatría, sociología, política, física, química, etc.), pero para la economía es de escasa utilidad, pues se refiere más bien al carácter externo o interno de la práctica deportiva sin hacer referencia explícita a los mercados.

Tampoco la Unión Europea ha sido muy generosa con los economistas del deporte. El antiguo Tratado constitutivo de la Comunidad Europea (TCE) no mencionaba al deporte en su articulado. Es en el fallido Tratado de Niza cuando por primera vez se redacta un artículo que trata sobre el deporte, el artículo III-282, redacción que formaba parte de un artículo más amplio en una sección titulada Educación, Juventud, Deporte y Formación Profesional. Este artículo, con unas ligerísimas modificaciones, ha sido incorporado al actual Tratado de funcionamiento de la Unión Europea (TUE) como artículo 165 y dice lo si-guiente: La Unión contribuirá a fomentar los aspectos europeos del deporte, teniendo en cuenta sus características específicas, sus estructuras basadas en el voluntariado y su función social y educativa. La acción de la Unión se encami-nará a desarrollar la dimensión europea del deporte, promoviendo la equidad y la apertura en las competiciones deportivas y la cooperación entre los orga-nismos responsables del deporte, y protegiendo la integridad física y moral de los deportistas, especialmente la de los más jóvenes. La Unión y los Estados miembros favorecerán la cooperación con terceros países y con las organiza-ciones internacionales competentes en materia de educación y de deporte y, en particular, con el Consejo de Europa.

Nuevamente otras ciencias o disciplinas como ciencias de la educación, de la actividad física, la filosofía, el derecho, la bioquímica, la bioalimentación, o los laboratorios de la lucha contra el dopaje pueden sentir representada su profesión en esta definición, pero no los economistas. Debemos buscar por tanto en otro lado una definición del deporte que se adecue a su contenido económico y, aunque no existe una definición estándar universalmente aceptada de lo que se entiende por economía del deporte, en este artículo se abordan algunas cuestio-

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nes que han contribuido a dotar de naturaleza propia a esta disciplina. Para ello empezaremos distinguiendo entre deporte amateur y deporte profesional.

El deporte amateur es una parte del entretenimiento, entendido como activi-dades realizadas en el tiempo de ocio. No quiere decir que la calificación de amateur excluya este tipo de deportes de los mercados, pues al menos se ad-quiere material deportivo o se paga la entrada a un gimnasio. El deporte ama-teur es aquel que los individuos realizan individualmente, o en grupo, bien por satisfacción personal o por relaciones sociales de carácter esporádico. Podemos señalar como ejemplos de práctica individual el jogging y como práctica de relaciones sociales un grupo de amigos que disputan un partido en un pabellón alquilado. Este tipo de deportes permitirían estudiar distintos mercados: ropa deportiva, empresas de servicios de fitness, clubes deportivos de socios, inver-siones públicas en instalaciones deportivas, etc. Podría medirse, por ejemplo, el porcentaje que representa la industria del deporte en relación al Producto Interior Bruto o las variables que determinan el por qué las personas practican o no practican deporte. De hecho estudios de impacto económico y de participa-ción deportiva son frecuentes en la economía del deporte. No obstante por las características de este monográfico y por la extensión del artículo los deportes amateurs quedarán excluidos de este estudio, que se centrará en los deportes de equipo profesionales.

Dentro del deporte profesional existen deportes individuales (boxeo, golf, tenis, atletismo,…) y deportes de equipo (fútbol, baloncesto, rugby,…).

La organización de la competición en los deportes individuales profesionales se realiza mediante torneos, campeonatos o combates, organizados por empre-sas privadas o por federaciones nacionales o internacionales. En el tenis, el golf y el atletismo los torneos y campeonatos tienen periodicidad, es decir se reali-zan aproximadamente en las mismas fechas cada año. En el boxeo la periodici-dad de los combates no coincide con las de otros deportes profesionales, pues estos combates se celebran en función de los acuerdos entre los púgiles y los promotores. Además, en este deporte, no existe un organismo único que regule la competición, pues pueden existir simultáneamente varios campeones del mundo, tantos como organismos a nivel mundial existen en el boxeo. Por otro lado, en el tenis, el golf y el atletismo a veces se disputan competiciones que pueden considerarse de equipo, como la Copa Davis y la Copa Federación en el tenis, la Ryder Cup en el golf o los Campeonatos de Europa por países en atle-tismo. Aunque esto es así, para nosotros estos deportes tienen carácter indivi-dual.

Los deportes de equipo profesionales están organizados en Ligas de clubes que compiten en el campo de juego con un número determinado de equipos, según establecen las propias reglas de las Ligas. El “todos contra todos” es una

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característica propia de los deportes de equipo1. La producción en los deportes de equipo per se no es algo que conduzca por ella misma al análisis económico, pues los niños de un colegio pueden producir deportes de equipo y la incidencia económica de esto puede considerarse nula. Lo importante son, pues, “los inter-cambios que se producen a través del mercado, en la producción, en la distribu-ción y en el consumo en los deportes profesionales”. Estos cambios, en términos monetarios, son la clave para entender por qué los deportistas obtienen sus ingresos, por qué los equipos están en determinadas ciudades y por qué los espectadores acuden a los partidos (en directo o por televisión). El profesiona-lismo en los deportes ha posibilitado este desarrollo y por tanto la aplicación del análisis económico.

Colocar a los mercados en el escenario central está en línea con el plantea-miento de Downward y Dawson (2000), para quienes los deportes de equipo profesionales deben considerarse como un proceso económico: Inputs tales como el trabajo (deportistas, entrenadores, etc.) se combinan con el capital (el campo de juego, el equipamiento, etc.) para producir junto con otro equipo, en la Liga, un producto que es vendido a los consumidores (espectadores en di-recto o por televisión, etc.) en un estadio.

Ahora bien, como señalamos anteriormente, el profesionalismo no es algo que se circunscriba a los deportes de equipo, sino que también existen deportes profesionales individuales, por lo que la definición citada puede aplicarse con unas pequeñas modificaciones a estos deportes. Por tanto si existe un proceso productivo (oferta) y compradores del producto deportivo (demanda) tenemos mercados y por tanto así es como se puede justificar el estudio del análisis eco-nómico del deporte, análisis del que se pueden extraer implicaciones generali-zables a otros ámbitos. Por ello este artículo se estructura de la manera si-guiente: en la sección segunda se analiza la naturaleza del producto deportivo; en la sección tres se estudia el balance competitivo; el mercado de trabajo de los jugadores profesionales es el contenido de la sección cuatro; la demanda de deportes profesionales se presenta en la sección cinco; terminando en la sección seis con las conclusiones.

2. NATURALEZA DEL PRODUCTO DEPORTIVO El término “economía peculiar” para referirse a la industria de los deportes

profesionales es el título del artículo publicado por Neale en 1964. Para Neale (1964), la economía en los deportes profesionales está en una posición peculiar respecto a la aceptada manera en que la economía considera a los mercados competitivos. En competencia, la situación ideal para una empresa que compite

1 Esta es una regla que tiene excepciones como son los campeonatos de copa o la Liga de Fútbol

Americano (NFL).



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con otras sería la más cercana al monopolio que le permitiera no ser perseguida por las leyes antitrust (antimonopolio), teniendo en cuenta que Neale escribe desde la perspectiva de la legislación de EE. UU. Es decir, una empresa está en mejor posición cuanto menor o menos importante sea la competencia e inten-tará alcanzar la situación en la que sea la única oferente, pero en los deportes profesionales esto no es así y Neale lo ilustra con la paradoja de Louis-Schme-lling.

La paradoja consiste en lo siguiente: Si la “empresa peculiar” es un peso pe-sado campeón del mundo, está claro que quiere ganar el máximo dinero posible para maximizar su beneficio, pero para ello necesita rivales y cuanto mejores sean los rivales mayores serán los beneficios de cada combate. El monopolio puro, por tanto, es un desastre puesto que si Joe Louis no tuviera contra quien luchar no obtendría rentas.

Los deportes comenzaron siendo amateurs en el siglo XIX y la mayoría de los que han predominado en los siglos XIX y XX se constituyeron rápidamente como mercados de servicios, por lo que tiene sentido plantearse las siguientes cuestiones: ¿qué se produce en el mercado de servicios de los deportes profe-sionales?; ¿cómo se produce?, es decir ¿quiénes lo producen?; ¿para quién se produce? y ¿cómo es el comportamiento de los clubes y las ligas profesionales? La respuesta a estas preguntas no es exclusiva de ningún deporte.

2.1. ¿Qué se produce?

La empresa, tal y como está organizado el mercado de los deportes, no es una empresa como en el análisis económico tradicional y el producto vendido no es el producto de esa empresa o no totalmente. Tenemos, de hecho, el fenó-meno del producto conjunto. Como señala Neale (1964), las empresas deporti-vas producen un output indivisible de los procesos separados de dos o más empresas.

En definitiva, el producto de una actividad deportiva profesional, en muchos casos, no es solamente el partido sino también la competición deportiva o el campeonato. Por ello, una empresa o equipo, no puede producir ingresos o ge-nerar utilidades aisladamente, sino que debe tener la cooperación de una se-gunda empresa para “producir” el partido y de varias empresas más para producir el campeonato y los demás efectos externos.

Más específicamente, los equipos profesionales proporcionan un producto complejo del que por una parte se benefician ellos directamente a través de la venta de entradas, publicidad, derechos de TV, parkings, bares, venta de cami-setas, etc., y, por otra parte, también se benefician otros agentes como los me-dios de comunicación que reflejan el evento (periódicos), los coleccionistas, etc., sin que los clubes perciban ingresos directos por ello. Estos casos repre-sentan industrias conexas a la industria del deporte correspondiente.

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Uno de los rasgos característicos del producto deportivo es que el consumo tiene lugar al mismo tiempo y en el mismo lugar, salvo para la televisión y la radio en diferido, que el proceso de producción. El bien (deportivo) es alta-mente perecedero y los asientos sin vender no pueden acumularse como exis-tencias.

Otro rasgo del producto es la falta de unidad de medida. Para Rottenberg (1956) el producto es el juego medido por los ingresos generados por el mismo. Así, dados los precios de las entradas, cuando hay 30.000 espectadores de pago el output es dos veces mayor que cuando hay 15.000. Neale (1964) también acepta esta noción cuando señala que los asientos del estadio son unidades ven-dibles. Pero en los años 1970 esta idea del output deportivo experimenta un cambio sustancial. A partir de esa década el output se mide por los resultados del equipo. Así, Scully (1974) propone como medida del output, para el béisbol, los resultados a lo largo de la temporada según el porcentaje de partidos gana-dos (el denominado PCTWIN2); mientras que Zak et al. (1979) tomando cada partido de baloncesto como unidad de observación, miden el ratio de las pun-tuaciones del marcador final3. Esta elección del resultado del equipo como me-dida del output proviene del deseo de tener una medida que pueda relacionarse con el conjunto de inputs, por ejemplo los jugadores, con el fin de analizar la eficiencia de los clubes, de ahí que cada autor justifique la suya sin que haya acuerdo entre ellos.

En el modelo económico estándar el valor del output de una empresa es sim-plemente un vector de cantidades multiplicado por un vector de precios. En los deportes de equipo, las medidas del output utilizadas por Scully (1974) o por Zak et al. (1979) no pueden ser multiplicadas directamente por el precio para obtener el valor del output. Para valorar el output, ignorando los derechos por retrasmisiones y otros, necesitamos una relación entre resultados y el número de espectadores en directo y, después, el número de entradas se multiplica por un vector de precios (suponiendo que hay entradas de distintos precios).

2.2. ¿Cómo se produce?

El atractivo de los deportes profesionales se basa fundamentalmente en la calidad de los deportistas. Aunque no podemos negar que los entrenadores, los managers (secretarios técnicos), etc., tienen también una gran importancia en el deporte, son sin duda los deportistas los que producen el espectáculo y por ello

2 º

ºn partidosganadosPCTWINn partidosjugados

=

3 ººn puntosafavorratioporpartido

n puntosencontra=



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los clubes han tratado históricamente de limitar su libertad de acción, para ase-gurarse el control de sus servicios laborales.

En el mercado de trabajo de deportistas profesionales han existido diversas restricciones. Cairns et. al. (1986) señalan que estas restricciones han sido ge-nerales en todas partes y pueden concretarse en los siguientes tipos:

2.2.1. El derecho de retención (reserve clause en EE.UU. o retain and transfer system en Gran Bretaña). Consiste en que los clubes pueden renovar unilateralmente las fichas de los jugadores en las respectivas Ligas. Los jugado-res sólo pueden cambiar de equipo con el consentimiento del club que tiene sus derechos federativos, lo que supone que el jugador puede estar ligado a su club indefinidamente y en el caso de que no quisiera sólo le quedaba la salida de abandonar la práctica del deporte.

2.2.2. El draft es un sorteo por el que se restringe la competencia por los nuevos talentos cuando entran en los deportes profesionales. El sistema permite a los clubes elegir nuevos jugadores, cuando “abandonan” la Universidad, dando más posibilidades de elección a los equipos que peor clasificación han obtenido en la temporada anterior. Se estableció, entre otros deportes, en la NFL (Liga de Fútbol Americano) en 1936, en la NBA (Liga de Baloncesto en EE.UU.) en 1949 y en el béisbol (MLB) en 1965.

2.2.3. Los topes salariales tienen dos modalidades. O bien se establece una cantidad máxima sobre el porcentaje del presupuesto de ingresos que debe repartirse entre los jugadores (payroll), o bien se establece un tope salarial para cada jugador individual (salary cup). En el baloncesto de EE.UU. el payroll se implantó en la temporada 1983/84. Durante un tiemmpo el payroll máximo en la NBA fue del 53% del total del presupuesto (ingresos totales de la liga/número de equipos) y el mínimo del 47%. En 1993 se implantó en la NFL con un tope del 67%. Un intento de implantarlo en la MLB (Liga de béisbol) acabó con una huelga en la temporada 1994/95 y el intento fue abandonado.

Hay una excepción en el tope salarial máximo de la NBA, pues un equipo puede saltárselo si acuerda una oferta con otro equipo para el traspaso de uno de sus mejores jugadores. En este caso los clubes pagan un impuesto de lujo (luxury tax), por lo que, si sobrepasan el tope máximo, por cada dólar pagan otro de impuesto, esas cantidades son redistribuidas por la NBA.

2.2.4. La prohibición o no de participación de los jugadores extranjeros en las correspondientes Ligas ha afectado a la oferta de jugadores. En España han existido épocas en las que han estado autorizados y otras en las que han estado prohibidos. Actualmente, y teniendo en cuenta la Sentencia Bosman de 1995, el número de jugadores comunitarios es ilimitado.

2.2.5. Las restricciones de zona, que se aplicaban en el fútbol australiano, encuadran a los jugadores en los equipos según las zonas de su lugar de naci-

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miento. Algo parecido puede aplicarse al cricket británico. En el fútbol español existe una restricción voluntaria de zona que aplica el Athletic de Bilbao para no fichar jugadores nacidos fuera del País Vasco.

Existe una disputa en la literatura acerca de si restricciones, como el derecho de retención por ejemplo, contribuyen a hacer las ligas más competitivas. Sloane (1971) argumenta que son una condición necesaria para ello, porque reducen la proporción de jugadores estrellas que van a los clubes más ricos. Desde su desaparición los mejores jugadores están en los equipos económica-mente más fuertes. Otro efecto de la eliminación de la cláusula de reserva, ha consistido en el aumento de la masa salarial de los jugadores.

2.3. ¿Para quién?

En el mundo occidental los deportes profesionales han adquirido un papel preponderante en la sociedad: por el número de practicantes y de aficionados, de ligas y competiciones, de equipos, por la difusión del deporte en los medios de comunicación, por la importancia para los poderes públicos que tienen circuns-tancias tales como la construcción de los estadios o el impacto económico de un evento deportivo para una ciudad o nación, etc.

Este papel preponderante ha sido posible, gracias a la demanda de los afi-cionados que, en un primer momento, veían los partidos en directo y que hoy mayoritariamente lo hacen por televisión. Pero los aficionados no son los únicos consumidores del deporte. Existen otro tipo de industrias que dependen en gran medida de la existencia del deporte, como son: las grandes empresas que fa-brican ropa deportiva, los medios de comunicación deportivos (en España de los diez periódicos más vendidos cuatro son deportivos), las apuestas deportivas (La Quiniela), las subastas de material deportivo, etc. Estas otras industrias no serán objeto de estudio en este artículo.

2.4. El comportamiento de los clubes y de las Ligas en los deportes profesionales

Para muchos economistas, los clubes deportivos, en general, se comportan como una empresa maximizadora del beneficio. Así, Jones (1969) en su análisis de la Liga Nacional de Hockey Hielo en EE.UU. y Canadá (NHL), señala que la conducta de la NHL se explica por la aplicación de la teoría microeconómica básica, es decir de acuerdo con la hipótesis de la maximización del beneficio. Davenport (1969) y Noll (1974) apoyan supuestos similares. En concreto, Noll encuentra resultados distintos en los casos del béisbol (para el que no puede asegurar ni rechazar que los equipos maximicen el beneficio) y del baloncesto (caso en el que los clubes sí maximizan el beneficio), aunque concluye que la política de precios en los distintos deportes no parece estar motivada por otro objetivo que los beneficios. Schofield (1982) sostiene también que el compor-



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tamiento viene motivado por los beneficios aunque apunta otros objetivos como el éxito internacional del deporte o la tradición.

Sin embargo, diversos autores consideran que los clubes deportivos tienen objetivos distintos de la maximización del beneficio, quizá como consecuencia de la separación entre propiedad y control (intereses contrapuestos entre accio-nistas y directivos), entendiendo por propiedad a los accionistas y por control a los managers. Por otro lado, Quirk y El-Hodiri (1974) señalan que el propieta-rio de un equipo de béisbol puede estar deseando maximizar valores como el prestigio o la publicidad y, para ello, ganar partidos más que ganar dinero puede ser el objetivo. Brower (1976) señala que la entrada en el mundo del deporte obedece a razones de muy diversa índole, aunque posteriormente los propieta-rios pueden querer maximizar el beneficio4.

Por su parte, Sloane (1971) apunta abiertamente que los clubes son maximi-zadores del éxito deportivo. En este mismo sentido, Dabscheck (1975a y b) señala que los clubes tienen como objetivo fundamental la maximización del número de victorias (ganar es lo apropiado).

La función de utilidad de un club según Sloane (1971) depende de factores tales como el éxito deportivo, la asistencia medida por la media de espectadores, la “salud” de la liga y los beneficios, con la restricción de que los equipos no incurran en pérdidas.

Max (Éxito, Asistencia, “Salud”, Bos) Bos ≥ 0 El argumento de Sloane (1971) resulta bastante razonable ya que el logro de

éxitos deportivos es un objetivo prioritario para su masa social e incluso ante-rior a la propia maximización del beneficio. De hecho, difícilmente podrá un club obtener unos beneficios óptimos si carece precisamente del éxito depor-tivo. De todas maneras, considerar que los clubes no tienen en cuenta los resul-tados económicos sería temerario. Por ello, quizá lo más apropiado consista en suponer que los clubes son maximizadores de una función que dependa princi-palmente de la consecución de determinados éxitos deportivos y que debería tener al menos una restricción consistente en que el club ha de tener beneficios positivos o nulos, pero si incurre en pérdidas éstas han de ser temporales para no poner en riesgo la viabilidad del club a medio o a largo plazo.

En lo que se refiere a la estructura del mercado, considerando cada deporte individualmente, se puede pensar que cada Liga es un monopolio puesto que el servicio que ofrece no tiene sustitutivos. Así lo afirma Neale (1964) para los deportes profesionales en general. Para algunos autores, como Quirk y Fort (1999), el poder de monopolio no está sólo en las Ligas, sino en todos los cam- 4 Otra de las posibilidades se basa en las actividades de los grupos de interés en lo que se ha dado

en llamar “buscadores de rentas”, estudiada para el caso del fútbol español por Suárez Pandiello (1995).

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pos del deporte (jugadores, medios de comunicación, etc.). No obstante, en al-gunos casos han existido guerras entre Ligas rivales de un mismo deporte, lo que impediría que el citado deporte pudiera ser considerado como un monopo-lio. Por ejemplo, entre la American Association y la National League en los comienzos del béisbol, entre la National Basketball Association (NBA) y la American Basketball Association (ABA) desde 1967 a 1976, o la aparición de sucesivas Ligas en el caso del fútbol americano (hoy sólo existe la NFL).

Para otros autores el monopolio no explica correctamente el comportamiento de las Ligas. Así, Cairns et al. (1986) argumentan que este comportamiento puede ser explicado mejor con el ejemplo del cártel. En este sentido, hay al menos dos niveles de regulación de la actividad de las Ligas. En el primer nivel, se sitúan aquellas reglas que organizan tanto la estructura de la Liga como la conducta de los clubes individuales. En el segundo nivel, se encuentran aquellas reglas que afectan al contexto deportivo. Estas últimas tienen escaso valor ana-lítico y su finalidad es la de mejorar el espectáculo deportivo o la justicia de los resultados. Así se pueden señalar como ejemplo de una y otra la obtención de tres puntos por la victoria en el fútbol europeo o la introducción de un tercer árbitro en el baloncesto.

Tienen mayor interés analítico los controles sobre la estructura de la Liga y sobre la conducta de los clubes. Así, por ejemplo, el objetivo de regular la es-tructura de la liga a través del tamaño de la competición, o la distribución de franquicias, es establecer barreras de entrada efectivas para limitar el ouput, lo que constituye una condición necesaria para las actividades del cártel como “buscador” de beneficios. Las reglas de conducta que controlan, por ejemplo, el mercado de trabajo de jugadores o permiten negociar a la Liga en nombre de todos los equipos los derechos televisivos, son reglas autoimpuestas por los miembros del cártel con el objetivo de incrementar los beneficios conjuntos al coste de limitar la libertad individual. Todos los cárteles deben desarrollar re-glas con las sanciones correspondientes a su incumplimiento puesto que, como señala la teoría, hay incentivos para que sus miembros lo abandonen5.

3. EL BALANCE COMPETITIVO La economía peculiar reflejada en la paradoja de Louis-Schmelling nos con-

duce a una definición de qué se entiende por balance competitivo. El informe Blue Ribbon para el caso del béisbol (Levin et al., 2000) señala que el balance competitivo no existirá hasta que todos los clubes bien gestionados tengan la esperanza razonable de clasificarse de forma regular para los play-offs. En el caso del fútbol español esa definición podía parafrasearse así: “existe balance

5 Lo que ha sucedido en la Liga de Fútbol Profesional en España en la negociación de los dere-

chos televisivos.



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competitivo cuando al empezar la liga todos los equipos tienen posibilidad de clasificarse para la Champions League”.

Las diferencias entre los equipos, las estructuras de las ligas y los modelos de competición son diferentes en Europa y en EE.UU.: En EE.UU. existe el sistema de franquicias por el que los equipos se distribuyen entre distintas ciudades creando un cierto monopolio territorial, en Europa, no; en EE.UU. las ligas son cerradas, cosa que no sucede en Europa donde existen ascensos y descensos; además suele considerarse, aunque cada vez como una diferencia menor, que en EE.UU. los equipos tienen como objetivo la maximización del beneficio, mientras que en Europa más bien son maximizadores de utilidad (éxito deportivo); por último, en EE.UU. aunque existen “pocos” traspasos, sí existen intercambios de jugadores o intercambios por un puesto en la elección del draft, por el contrario, en Europa los traspasos son “más” abundantes.

Existen distintos modelos aplicables al balance competitivo haciendo refe-rencia a los modelos estadounidense y europeos. Existen dos premisas impor-tantes que separan los planteamientos de los modelos: 1) el supuesto de la maximización del beneficio por parte de los equipos, al que acabamos de aludir, y 2) el supuesto de que el stock de talento es fijo. Si la cantidad de talento está dada los modelos son cerrados: un equipo sólo puede incrementar talento si se reduce el stock de talento de otro equipo. Si pueden incorporarse jugadores “nuevos” los modelos son abiertos6.

El primer modelo de balance competitivo fue realizado por El-Hodiri y Quirk (1971). Es un modelo matemático con n-equipos y su principal conclu-sión es que el balance competitivo es consistente con un supuesto de comporta-miento maximizador del beneficio sólo si no hay compras o ventas de contratos de jugadores o si las funciones de ingreso de todos los equipos son iguales7.

Sin sacrificar ninguna de las importantes conclusiones de la versión n-equipos podemos utilizar un modelo cerrado con sólo 2 equipos que se explica con menos álgebra y puede representarse gráficamente, en el que los clubes se comportan como empresas maximizadoras de beneficios (IMa = CMa) y la función de Ingreso Marginal (IMa) de cada club disminuye cuando la cantidad contratada de talento aumenta, es decir el club no pagará talento hasta el punto en el que alcance el completo dominio.

Se supone que cada equipo i = 1, 2 tiene las siguientes funciones de ingresos totales Ii y costes totales Ci.

6 En este artículo se presenta un modelo cerrado, para modelos abiertos véase Dobson y Goddard

(2000). 7 Posteriormente, entre otros, Quirk y El-Hodiri (1974), Quirk y Fort (1992), Fort y Quirk (1995),

Vrooman (1995, 1996, 1997a y b), Hausman y Leonard (1997), Rascher (1997) y Késenne (2000 a, b y 2003), han utilizado variantes del modelo.

PLÁCIDO RODRÍGUEZ


398

i i iI rP Vα β= (1)

i i iC cP Vγ δ=

donde

• Pi = población o tamaño del mercado del equipo i (se supone que P1 > P2)

• Ti = stock de talento del equipo i

• Vi = % de victorias del equipo 1 2

iTiT T

=+

• α = elasticidad del ingreso en relación con el tamaño del mercado

• β = elasticidad del ingreso en relación con el % de victorias

• γ = elasticidad del coste en relación con el tamaño del mercado

• δ = elasticidad del coste en relación con el % de victorias

• r y c = constantes

Fort y Quirk (1995) simplifican la función de costes con γ = 0 y δ = 1, lo que significa que el Coste Marginal (CMa) de victorias, equivalente al coste marginal de talento, no depende del tamaño del mercado, y no varía con la cantidad de talento.

Además suponemos que 1 2 1T T+ =

El IMa y el CMa del equipo i, se obtiene diferenciando (1), con γ = 0 y δ = 1, con lo que queda

i i iI rP Vα β=

0 1i i iC cP V=

1ii i i

i

IIMA r P VT

α ββ −∂= =∂

ii

i

CCMa cT

∂= =∂

Bajo el supuesto de maximización del beneficio, cada equipo busca emplear talento hasta el punto en que el IMa generado por la última unidad de talento, IMai, sea igual al CMa de emplear esa unidad adicional, CMai.

Si ambos equipos tienen el mismo CMa de talento, c, el IMa de ambos equipos debería ser el mismo, en el equilibrio.



399

1IMa c=

2IMa c= luego 1 2IMa IMa=

El equilibrio se representa en el Gráfico 1.

Gráfico 1 Balance competitivo sin y con tope salarial individual

Fuente: Elaboración propia.

Como señalamos anteriormente, las funciones de Ingresos Marginales de los equipos son decrecientes a medida que aumenta el talento contratado8. Supongamos, en primer lugar, que los dos equipos tienen la misma función de ingresos y sus aficionados responden del mismo modo a las victorias. En este caso eso se consigue si los dos equipos tuvieran el mismo tamaño de mercado, es decir la misma población. Por ello dibujamos en una línea discontinua el Ingreso Marginal del equipo 1 con la población del equipo 2 [IMa1(P2)] y en una línea continua el Ingreso Marginal del equipo 2 con su verdadera población [IMa2(P2)]. El equilibrio del modelo se produciría en el punto A donde cada equipo contrataría la mitad del talento y por tanto alcanzaría el mismo porcen-taje de victorias V1 = V2 = 0’5. Esta conclusión es la misma que la del modelo de El-Hodiri y Quirk (1971), porque los dos equipos tienen la misma función de ingresos y por tanto se alcanza el perfecto balance competitivo.

8 La cantidad contratada de talento del equipo 1 se mide de izquierda a derecha en el eje horizon-

tal y la del equipo 2 de derecha a izquierda.

PLÁCIDO RODRÍGUEZ


400

No obstante, sabemos que la capacidad de generar ingresos es muy distinta de unos equipos a otros y que además se producen traspasos, por lo que el equi-librio presentado en el párrafo anterior debe modificarse. Representaremos ahora con una línea continua el Ingreso Marginal del equipo 1 con su población [IMa1(P1)]9. Como para cada T, IMa1 > IMa2, un traspaso puede ser atractivo para ambos equipos, traspasando al jugador del equipo 2 al equipo 1, veámoslo para el caso del jugador que representa 0’5 de talento. Este jugador pertenece al equipo 2 donde obtiene el IMa2 que corresponde al punto A. Si ese jugador fuera traspasado al equipo 1, este equipo obtendría el IMa1 que corresponde al punto A’, por lo que si el traspaso se produce entre las cantidades A y A’ ambos equipos salen ganando y el traspaso se realizará, porque los dos equipos se comportan como empresas maximizadoras del beneficio. Lo mismo sucederá con el talento 0’51 y 0’52, etc., alcanzándose el equilibrio cuando IMa1(P1) = IMa2(P2), en el punto B. El equipo 1 contratará T1

* unidades de talento y el equipo 2 contratará T2

* = 1 - T1*, donde T1

* > 0’5 y T2* < 0’5. El área AA’B

representa la ganancia total de la liga, que se produce desde la perfecta igualdad competitiva en el punto A a la distribución eficiente de talento en el punto B. En este punto cada club maximiza el beneficio porque iguala su IMai = CMai = c. La conclusión de este modelo es que si la capacidad de generar ingresos es dis-tinta para los diferentes equipos, y los traspasos son posibles, los equipos que tengan funciones de ingresos mayores, contrataran más talento y por tanto gana-rán mayor porcentaje de partidos que los equipos que tengan menor tamaño de mercado.

¿Qué sucedería en este modelo si se estableciesen algunas de las restric-ciones del mercado de trabajo que vimos en la sección 2, por ejemplo un tope salarial individual? En este caso los jugadores ganarían menos, desplazándose la función de costes marginales desde c a c*. Maximizando el beneficio, el equipo 2 querría situarse ahora en el punto D y el equipo 1 en el punto E. Es decir, todos los equipos querrían contratar más talento, pero no es posible porque la oferta de talento es fija. En este modelo, con traspasos, el equilibrio vuelve a estar en el punto B, aunque el supuesto de IMai = CMai puede no ser alcanzable en el modelo cerrado, por la oferta limitada de talento. En nuestro caso, con oferta de talento fija (T1 + T2 =1) y coste contratación bajo c*, todos los equipos pueden verse forzados a operar donde IMai > CMai

10. Una importante propiedad de este modelo es que el equilibrio también sería

el mismo (punto B) con otros acuerdos institucionales distintos del tope salarial individual, por ejemplo suponiendo que el mercado de jugadores está regulado con la cláusula de reserva (derecho de retención).

9 Para cualquier valor de T1, el IMa1(P1) es mayor que el IMa1(P2). 10 Lo que les vendría muy bien a los clubes para sanear sus cuentas.



401

Bajo la cláusula de reserva, cuyos efectos en el mercado de trabajo estudia-remos en la sección 4, dependiendo del poder de negociación, los propietarios maximizadores del beneficio pueden bajar los salarios quizá hasta el ingreso de transferencia fuera del deporte (por ejemplo, de pasar de ser jugador a ofici-nista), es decir, hasta una función de CMa horizontal, como la c* en el Gráfico 1. En este modelo ya vimos que el equilibrio se produce cuando el IMa de todos los equipos son iguales, es decir en B. Ahora consideremos la situación con libre agencia. En este caso, el salario de reserva de cada jugador (su ingreso de transferencia) es el salario que puede obtener firmando por otro equipo. La competencia entre equipos por atraer jugadores sube los salarios hasta el punto que ambos equipos contratan el talento que desean al salario de equilibrio, sala-rio que se determina endógenamente11. El equilibrio, con libre agencia, es el mismo que antes, B. En este caso la competencia por contratar jugadores con-duce el salario de equilibrio hasta c, donde el IMa y el CMa son iguales para ambos equipos.

Este resultado importante, y en cierta forma intuitivo, es conocido como principio de no variación (invariance principle)12. Este principio supone que pasar, por ejemplo, del sistema de cláusula de reserva al sistema de libre agencia no debería afectar al balance competitivo. Este principio de no varia-ción está en consonancia con el teorema de Coase, ya que la distribución óptima de un recurso (talento) es la misma independientemente de los derechos de propiedad de tal recurso. Aunque la libre agencia supone un desplazamiento de renta de los equipos a los jugadores, no cambia la asignación óptima de los recursos (la distribución eficiente de talento) entre los equipos y, por tanto, no afecta al balance competitivo13.

4. EL MERCADO DE TRABAJO DE LOS JUGADORES PROFESIONALES

En relación con el mercado de factores, las empresas (clubes) son las demandantes y la demanda de un factor es una demanda derivada, porque depende del precio de los bienes que este factor contribuye a producir. Es decir, la función de demanda del factor es el resultado de multiplicar el precio o el Ingreso Marginal (IMa) del bien por la Productividad Marginal (PMa) del factor. A ese resultado se le denomina Ingreso del Producto Marginal (IPM).

11 En un modelo como éste, con sólo dos equipos, los clubes pueden colusionar para acordar el

salario que paguen a sus jugadores. En un modelo de n-equipos también pueden colusionar, pero es más difícil.

12 Rottenberg (1956). 13 Existen otros supuestos que sí mejoran el balance competitivo, por ejemplo las políticas de

reparto de ingresos.

PLÁCIDO RODRÍGUEZ


402

Los mercados de jugadores profesionales han sido tradicionalmente merca-dos muy regulados, como vimos en la sección 2. Desde la aparición de determi-nados deportes de equipo profesionales en el siglo XIX, los propietarios de los equipos han intentado mantener un control prácticamente absoluto sobre los derechos deportivos de los jugadores. En EE.UU., el béisbol profesional está exento de la legislación antimonopolio, como consecuencia de una sentencia del Tribunal Supremo y de la política del Congreso de no aplicar la legislación an-timonopolio a los mercados de trabajo de deportistas de equipos profesionales. Esta exención permitía a los propietarios de equipos de béisbol tener un cártel monopsonista, el cual, al igual que todos los cárteles, dependía de que los pro-pietarios de los equipos se pusieran de acuerdo y mantuvieran su compromiso. El acuerdo implicaba un reclutamiento anual de jugadores (todos los contratos se firmaban por un año) y una cláusula de reserva que ataba de hecho a cada jugador a su equipo de por vida, eliminando así la mayor parte de la competen-cia entre los equipos por los jugadores. De acuerdo con la cláusula de reserva, una vez que un jugador es reclutado por un equipo no podía jugar para otro, a menos que se vendieran los derechos a ese otro equipo. Por consiguiente, los propietarios de equipos de béisbol tenían poder de monop-sonio en la negocia-ción de nuevos contratos con sus jugadores: la única alternativa a la firma de un acuerdo era renunciar a jugar o jugar fuera de EE. UU., como vimos en la sec-ción 2.

La defensa de la cláusula de reserva en el béisbol y en otros deportes profe-sionales estadounidenses, como el baloncesto o el fútbol americano, y en el fútbol europeo (llamada derecho de retención en el caso español), se ha funda-mentado por parte de los propietarios de los clubes en que, con la cláusula de reserva, los clubes podían retener a sus mejores jugadores lo que favorecería la igualdad competitiva, que en otro caso se vería alterada porque los equipos más poderosos económicamente adquirirían la mayor cantidad de talento. Por su parte, los jugadores siempre estuvieron en contra de la cláusula de reserva. Ar-gumentaban que los propietarios mantenían ese derecho para pagarles menos dinero del que le correspondía por sus servicios. En este contexto, los econo-mistas han estudiado el mercado de trabajo en varios deportes profesionales a partir de la década de 1970, en la que se derogó la cláusula de reserva en el béisbol en EE.UU. y el derecho de retención en el fútbol británico.

La primera huelga de jugadores en la historia del béisbol se produjo en 1972. Los jugadores apoyaron la demanda de Curt Flood que decía que la cláusula de reserva era ilegal y reducía en gran medida los beneficios económicos de los jugadores. La investigación de Scully (1974) se escribe en este contexto. El propósito de este artículo es medir las pérdidas económicas de los jugadores debido a la cláusula de reserva. Es decir, demostrar que los propietarios de los equipos utilizaban su posición de monopsonistas para explotar económicamente a sus jugadores.



403

En el modelo de Scully (1974), la unidad de observación es el jugador individual. Este modelo incorpora dos supuestos: 1) los ingresos brutos de los equipos se relacionan con las actuaciones individuales de los jugadores a través de la posición en la clasificación, y 2) la cláusula de reserva reduce los salarios de los jugadores por debajo de su IPM.

Los equipos producen un determinado número de partidos de una cierta calidad. En esta función de producción de los partidos el ouput, que es la calidad, se mide por el porcentaje de victorias V. Esta medida de la calidad (V) depende de dos tipos de inputs: a) un vector de la habilidad de los jugadores Hi, y b) otro vector de otros inputs distintos de los jugadores Ij, tales como managers, entrenadores, capital, etc., y algo tan etéreo como el espíritu de equipo. Este planteamiento se recoge en la ecuación 2.

( )1 2 1 2, ,..., ; , ,...,n mV V H H H I I I= (2) 1,2,..., ; 1, 2,...,i n j m= =

Los ingresos de los equipos provienen de las entradas vendidas y de los ingresos por las retransmisiones por televisión. Estos ingresos dependen directamente del porcentaje de victorias del equipo y de la población del área donde el equipo juega como local, e indirectamente de las actuaciones de los jugadores. Es decir, los aficionados quieren ver ganar a su equipo, más que las habilidades de los jugadores por sí mismas. Según esto, se establece, en la ecuación 3, la siguiente función de ingresos

( ) ( ). , , ,i j e i j cI p Q V H I P Tv V H I P = + (3)

1,2,..., ; 1, 2,...,i n j m= = donde I = ingresos del equipo, p = precio de las entradas, Q = n.º de entradas vendidas, V = resultados del equipo, Pe = población potencial que puede ir al estadio, Pc = potenciales espectadores en casa, y Tv = ingresos por televisión (cantidad fija).

El coste C se determina por el nivel de calidad de los jugadores y por el nivel de otros inputs. Dado que el mercado de trabajo de jugadores es monopsonístico los costes de los jugadores están endógenamente relacionados con el nivel de calidad. Los otros factores se suponen que son competitivos. Por todo eso, la función de costes, ecuación 4, se define como

( )i i i j jC H S H I r= +∑ ∑ (4) 1, 2,..., ; 1, 2,...,i n j m= =

donde Si(Hi) son las funciones de oferta de los jugadores y rj las remuneracio-nes de los no jugadores.

PLÁCIDO RODRÍGUEZ


404

Los beneficios de los equipos se definen en la ecuación 5 como la diferencia entre los ingresos y costes de los equipos

I Cπ = − (5) Las condiciones de primer orden para un máximo se obtienen diferenciando

con respecto a Hi e Ij (ecuaciones 6 y 7).

ii i

i i i i

SQ V Tv Vp H SH V H V H Hπ ∂∂ ∂ ∂ ∂ ∂

= + − −∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂

(6)

1, 2,...i n=

ii j

j j i j

SQ V Tv Vp H rI V I V H Iπ ∂∂ ∂ ∂ ∂ ∂= + − −

∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ (7)

1, 2,...,j m= Estas condiciones de primer orden revelan que los equipos maximizan bene-

ficios seleccionando un nivel de habilidades de los jugadores y de inputs de no jugadores de tal modo que los jugadores reciben un salario igual a sus IPMs menos las rentas monopsónicas (HiSi´) y que para los otros factores la remune-ración es igual a sus IPMs.

Una vez presentado el modelo, para este artículo nos interesa la ecuación 6, generalizando el modelo de Scully (1974) para cualquier deporte de equipo. Para ello presentaremos, primero, una fórmula que nos permita calcular el IPM de los jugadores de equipo profesionales, posteriormente trataremos el caso de los deportistas individuales para terminar con algunas consideraciones sobre los ingresos de los jugadores superstars.

4.1. El Ingreso del Producto Marginal (IPM) de los jugadores de equipo

Mientras el IPM de un jugador en particular no puede determinarse fácilmente, el efecto de la actuación del jugador sobre las victorias del equipo y de las victorias sobre los ingresos puede ser investigado. Haciendo supuestos razonables sobre como la actuación de un jugador influye en los resultados del equipo podemos aproximarnos al IPM del jugador.

El IPM de los jugadores puede estimarse con el siguiente modelo:

E Mi i i i i

E V Tv V M V G VP PT V T V T V T V Tπ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂= + + +

∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ (8)

1, 2,...i n=

donde π = beneficios del equipo, Ti = talento de cada jugador individual (equivalente a Hi), PE = precio de las entradas, E = n.º de entradas vendidas, V = resultados del equipo (n.º de victorias o n.º de puntos), Tv = ingresos por



405

televisión (cantidad fija), PM = porcentaje que se queda el club por la venta de cada camiseta, M = n.º de camisetas que se venden de cada jugador, G = ingresos que se obtienen por las giras (cantidad fija).

La ecuación (8) es una función que relaciona distintos ingresos del equipo con las actuaciones de los jugadores. Para calcular el IPM de cada jugador individual lo primero que hay que calcular es la productividad marginal de cada jugador, es decir cómo sus actuaciones individuales contribuyen a las victorias del equipo. Scully (1974) supone que los resultados del equipo son el resultado lineal de sumar las actuaciones individuales. Este supuesto no es muy atractivo ya que supone que las buenas o malas actuaciones del jugador A no influyen en el jugador B, ni valora el papel de jugadores que no juegan pero hacen vestuario. En todo caso, e independientemente del tipo de función, es posible calcular y separar, aunque sea de una forma aproximada, la contribución de cada jugador a las victorias del equipo teniendo en cuenta que las estadísticas de los distintos deportes profesionales son muy diferentes.

Veamos los casos de algunos deportes. Si analizamos la productividad mar-ginal de los jugadores de un equipo de baloncesto tenemos estadísticas de cada jugador con un conjunto amplio de parámetros (porcentajes de acierto en tiros de 2, de 3 o tiros libres, rebotes ofensivos y defensivos, robos, pérdidas, faltas provocadas o cometidas, etc.) que nos permiten establecer un rango de actua-ción de cada jugador que puede ir desde valores negativos hasta una valoración de más cuarenta, por ejemplo. El caso del fútbol es peor para el cálculo de la productividad marginal. Las estadísticas del fútbol suministran información sobre metros recorridos por cada jugador sin precisar cómo, balones recupera-dos y perdidos, porcentaje de pases bien dados sobre el total de pases sin especi-ficar si son pases de gol o entre los defensas, etc. Si se acude a la información periodística sobre las actuaciones de cada jugador el rango de valoración es mucho menor que en el baloncesto, pues en algunos periódicos deportivos y siempre teniendo en cuenta la subjetividad del periodista, las valoraciones se sitúan, en el mejor de los casos entre cero y diez puntos. Para los lanzadores o los bateadores de béisbol que es el deporte utilizado por Scully (1974), es más fácil medir la productividad marginal de los lanzadores pues se sabe con preci-sión, cuantas bolas ha lanzado, a cuantos jugadores ha eliminado, cuantas carre-ras y bases ha concedido, qué porcentaje de los lanzamientos han sido bolas o strikes, etc. Si se es bateador también es sencillo pues se conocen con exactitud las bases logradas, los home runs, las bases de apoyo, y cómo ha sido elimi-nado.

Una vez que se tiene calculada la productividad marginal de cada jugador i-ésimo, hay que multiplicar esa productividad marginal por los precios de los bienes que ese factor contribuye a producir y vender, por lo que establecemos una correlación entre victorias y las distintas fuentes de ingresos que obtienen

PLÁCIDO RODRÍGUEZ


406

los equipos. En la ecuación 8 se señalan cuatro de ellas: venta de entradas, in-gresos televisivos, venta de camisetas y precios por partido amistoso en las giras que realice el equipo. Una vez efectuados los productos obtendríamos los IPMs brutos para jugadores de diferente talento. Para calcular los IPMs netos es nece-sario restar otros costes que, desgraciadamente en muchos casos, no pueden ser medidos con exactitud debido a la falta de datos, pero que pueden aproximarse con las cuentas anuales de los equipos (balance y cuenta de pérdidas y ganan-cias). Los costes que deben deducirse son: a) salarios de la plantilla que no son de los jugadores, b) costes del partido, desplazamientos, arrendamientos etc., c) costes del personal de oficinas, no deportivo, d) costes de ventas, e) coste de oportunidad del estadio propiedad del club y f) coste medio de la formación del jugador (inversión en su capital humano en los equipos inferiores del club), etc. Una vez obtenidos los IPMs netos, Scully (1974) concluye que la mayoría de los jugares de béisbol (sobre todo los superestrellas) están explotados monopso-nísticamente porque sus ingresos anuales son muy inferiores a sus IPMs netos14.

4.2. La función de ingresos de los deportistas individuales

El caso de los deportistas individuales es diferente de los jugadores de equipo, pues en este caso cada jugador individual sería su propia empresa. Su-poniendo que cada jugador lo que busca es maximizar su beneficio, podemos utilizar el análisis anterior de la manera siguiente: Si dos jugadores individuales son de un talento parecido sus costes anuales serán aproximadamente los mis-

14 La ecuación 8 nos permite analizar el caso de Ronaldinho durante su etapa en el FC Barcelona

de una manera aproximada. Durante las primeras tres temporadas (2003/04-2005/06), su ta-lento (T10) fue el que más contribuyó a las victorias del Barcelona, este rendimiento tuvo una correlación importante con el crecimiento de los ingresos del club que pasaron de 123 millones de euros en la temporada previa a la llegada de Ronaldinho (2002/03) a 259 millones en la temporada 2005/06. En su cuarta temporada su talento en el campo de juego bajó y en su quinta y última temporada 2007/08 su rendimiento deportivo (lesiones aparte) fue francamente deficiente, lo que también repercutió en los ingresos del club que en esa temporada sólo crecie-ron 10 millones de euros (de 315 a 325 millones). Bien es cierto que en ese crecimiento de los ingresos la directiva presidida por Joan Laporta tuvo también algo que ver pero esa gestión, de ser localizada, debe restarse para calcular el IPM neto de Ronaldinho. Cuando calculamos los IPM de Ronaldinho tenemos que tratar diferenciadamente, por un lado, lo que serían ingresos por entradas y por televisión que deberían ser compartidos, en función del rendimiento, con el resto de la plantilla, y, por otro lado, hay IPM que son fácilmente imputables a un determinado jugador como son las camisetas vendidas con su nombre o las cláusulas de los contratos de las giras en los que el Barça cobraría un millón de euros más, por ejemplo, si juega Ronaldhino. Hechos estos cálculos podríamos concluir sin temor a equivocarnos que en sus tres primeras temporadas en el FC Barcelona probablemente Ronaldinho cobró menos que su IPM pero en la última temporada fue él el que explotó, sin ninguna duda, al Barcelona FC.



407

mos15, por lo que la maximización del beneficio pasa por hacer sus ingresos anuales los máximos posibles.

La función de ingresos de un jugador individual se señala en la ecuación 9. PrI R Sp R

T R T R T∂ ∂ ∂ ∂ ∂

= +∂ ∂ ∂ ∂ ∂

(9)

donde I = ingresos anuales del jugador, T = talento de cada jugador individual en los partidos, Pr = dinero ganado en premios por torneos, R = ranking del jugador, Sp = ingresos por contratos de esponsorización.

Como en el caso anterior, la productividad marginal del jugador depende de sus actuaciones deportivas, si juega mejor, es decir si muestra más talento en la pista o en el campo, mejor clasificado estará en el ranking de su deporte (por ejemplo los tenistas en el de la ATP o las tenistas en el de la WTA). Es obvio que cuanto mejor jueguen ganarán más torneos (u obtendrán mejores puestos) con lo que sus ingresos por este concepto aumentarán. Asimismo cuanto mejor es su puesto en el ranking son más conocidos a nivel mundial por lo que tendrán más sponsors y recibirán mayores ingresos por patrocinios.

4.3. Los ingresos de los superstars

Los modelos presentados en las dos subsecciones anteriores son aplicables a cualquier tipo de jugador independientemente de su calidad individual (talento), pero en el caso de los superstars hay además otras dos explicaciones del porqué de sus ingresos multimillonarios. La primera se basa en que la oferta de los superstars es convexa y la segunda tiene en cuenta las circunstancias de la demanda16.

Para Rosen (1981) la convexidad de las funciones de ingresos es lo que explica las diferencias de ingresos de los superstars en un mercado en el que se supone que la distribución de talento es fija. Concretamente para Rosen (1981) convexidad significa que pequeñas diferencias en talento suponen grandes diferencias de ingresos, sobre todo en el gradiente de ingresos-talento en la parte superior de la escala, como se muestra en el Gráfico 2.

15 Federer y Nadal van a los mismos hoteles, sus costes de transporte son similares, viajan con un

número similar de personas (familia, entrenadores, representantes, etc.). Otros tenistas de menor categoría evidentemente tienen costes menores.

16 Esta explicación es válida para el caso de superstars en el cine, en la música o en la literatura, por ejemplo.

PLÁCIDO RODRÍGUEZ


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Gráfico 2 La oferta de jugadores profesionales


Se supone que los ingresos de los jugadores W dependen de su talento T. Si hacemos el análisis para los jugadores de la primera división de fútbol de la liga española podemos pensar en una oferta de 500 futbolistas, cada uno de ellos con una calidad determinada. Para los jugadores de menor talento su función de ingresos W(T) puede ser incluso lineal lo que significa que un pequeño incremento en la calidad (talento) significa el mismo incremento en sus ingresos, pero a medida que aumenta el talento la oferta de jugadores se hace convexa y así llegamos a los superstars de la Liga, para los que pequeñas diferencias de talento suponen una gran diferencia de ingresos. En el ejemplo que aquí se expone, e independientemente del club para el que juegan, Cristiano Ronaldo y Messi no son el doble de buenos que Falcao pero sus clubes les pagan el doble. Esta convexidad se sostiene porque hay una sustituibilidad imperfecta entre los distintos jugadores.

La segunda explicación de las diferencias de ingresos tienen que ver con las circunstancias de la demanda, caso que se explica en el Gráfico 3. En este grá-fico se comparan dos jugadoras de tenis con dos niveles de calidad diferentes. Por un lado una jugadora de relativo poco talento pero que tiene una gran de-manda por ser un icono mediático: Kournikova y por otro lado una tenista con mucho más talento pero sin ese “glamour”: Justine Henin. En este caso Henin ha ganado mucho más dinero que Kournikova en torneos, utilizando la ecuación

W Cristiano

Messi

Falcao

T



409

9, pero gana mucho menos en total porque sus ingresos por sponsors son muy inferiores17.

Gráfico 3 Las circunstancias de la demanda


5. LA DEMANDA EN LOS DEPORTES PROFESIONALES El estudio de la demanda de espectadores en los deportes profesionales es

una de las materias sobre las que existe una literatura abundante. Los autores utilizan distintas variables dependientes, también los tipos de datos con los que se han realizado las diferentes investigaciones difieren, asimismo los métodos de estimación empleados son distintos en función de los datos disponibles. Los más estudiados son los deportes de equipo profesionales: béisbol, fútbol ameri-cano, fútbol, hockey hielo, baloncesto, fútbol australiano, rugby y cricket.

En esta sección analizaremos la asistencia en directo a los estadios18, dejando fuera el análisis económico de la demanda de deporte en televisión o la demanda de apuestas deportivas. En primer lugar, la práctica habitual ha consis-tido en especificar un modelo uniecuacional de demanda, donde la variable dependiente ha sido la asistencia de pago a los partidos. A la hora de definir la unidad de medida de la asistencia, no existe unanimidad entre los investigado-res, porque los deportes son distintos y porque los estudios utilizan, bien asis-

17 En Google el día de escribir este artículo, 27 de agosto de 2012, Justine Henin tenía aproxi-

madamente 21860.000 resultados y Anna Kounikova 111300.000. 18 Véanse Borland y Macdonald (2003) y García y Rodríguez (2009), para panoramas de esta

literatura.

W Kournikova

Henin

T

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410

tencias medias de las diferentes temporadas, o bien datos individuales de cada partido. Además en algunos deportes se ponen a la venta todas las localidades del estadio, mientras que en otros deportes hay que distinguir entre espectadores que obtienen sus entradas para toda la temporada (socios o abonados) y aquellos que acuden a ver un solo partido. Como unidad de medida más habitual de la asistencia se ha utilizado el número de entradas vendidas para ver un partido, en los casos en que las observaciones se refieren a los partidos individuales, o la asistencia media de la temporada, en los casos en que las observaciones son anuales.

En segundo lugar, muchos autores utilizan en su estimación datos en series temporales (temporadas) junto con datos de corte transversal (partidos). Otras investigaciones sólo utilizan series temporales. En este caso, los estudios tienen diferente amplitud, desde unas pocas temporadas, hasta las 96 temporadas del artículo de Schmith y Berri (2001), lo que permite hablar de la existencia de estudios de corto y largo plazo. Finalmente, hay estudios que utilizan sólo datos de corte transversal, referidos a una misma temporada.

En tercer lugar, el método de estimación más habitual es el de mínimos cua-drados ordinarios, tanto en estudios de corte transversal como de series tempo-rales. Otras veces la estimación se ha hecho por mínimos cuadrados generalizados o por mínimos cuadrados no relacionados. En muy pocos casos se ha estimado un modelo simultáneo.

En el análisis de demanda la economía del deporte también es una economía peculiar, reforzando los argumentos que vimos en la sección 2, porque además de las variables explicativas tradicionales se incluyen otras variables específicas de la economía del deporte, por ello tiene interés agrupar las variables indepen-dientes en distintas categorías: por un lado las variables económicas, y por otro lado varios grupos de variables que controlan la calidad del partido, la incerti-dumbre del resultado, el coste de oportunidad de ir al estadio y un grupo donde se recojan las variables no incluidas en los grupos anteriores19.

5.1. Variables económicas

Entre las variables económicas los autores han utilizado el precio de las en-tradas, el precio de otros bienes, la renta, el desempleo, la población y la capaci-dad del estadio.

Existe una gran desigualdad en lo que se refiere a la variable precio de las entradas. Los autores han utilizado distintos precios como el precio medio de las entradas puestas a la venta, el precio medio de las entradas vendidas o el precio mínimo de la entrada, entre otros. Los resultados obtenidos por los distintos 19 En esta sección sólo se hará un análisis descriptivo de las variables, para un análisis empírico

aplicado al fútbol español véase Garcia y Rodriguez (2002).



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autores, en relación con esta variable, han mostrado elasticidades-precio negati-vas con valores absolutos inferiores a la unidad y sólo en unos pocos casos la elasticidad-precio es mayor que uno en términos absolutos. Esto puede signifi-car que los clubes no sigan las pautas de comportamiento de la empresa maxi-mizadora del beneficio y los precios no estén situados en el tramo elástico de la curva de demanda. Esta fijación de precios en el tramo inelástico es la que algu-nos autores han intentado justificar, partiendo de diversas hipótesis. Una hipótesis supone que si los clubes tienen estadios donde los llenos no se alcanzan nunca o casi nunca, el coste marginal de un nuevo espectador es prácticamente igual a cero, lo que implica que el precio para el que la empresa maximiza su beneficio es aquél para el que la elasticidad de su curva de demanda es igual a -1. Una segunda hipótesis corresponde al caso de que el equipo controle directamente los derechos de las concesiones del estadio, como alimentos, bebidas, etc. En este caso Marburger (1997) demuestra con un modelo matemático que si se incluyesen las concesiones como complemento de la estrategia de maximización del beneficio, el precio de las entradas caería al tramo inelástico de la curva de demanda.

Una razón similar es apuntada por Cairns (1990) al señalar que el precio de la entrada no representaba el verdadero precio de los consumidores, pues no incluía el precio de los bienes complementarios. En el caso del deporte, existe un conjunto de bienes complementarios como el parking, el transporte, las con-cesiones a las que aludimos en el párrafo anterior, etc., por eso algunos autores prefieren utilizar en vez de estas variables otra que las englobe como la variable Fan Cost Index (FIC). El FIC incluye el precio medio de dos entradas de adulto y dos entradas de niño, cuatro refrescos, dos cervezas pequeñas, cuatro perritos, dos programas, parking y dos gorras. Este índice supone una clara subida del precio por asistir al estadio lo que previsiblemente aumentaría el valor absoluto de la eslasticidad hasta el tramo elástico de la función de demanda.

La influencia de los bienes sustitutivos es muy diferente según sea el país o el deporte. Hay deportes donde otras actividades de ocio, como el teatro o el cine, pueden influir en la asistencia de espectadores. También puede influir la existencia, en la misma ciudad, de otros deportes profesionales o de otros equi-pos en el mismo deporte que se considere. En estos casos debería incluirse en la estimación los precios de esos servicios para estimar correctamente la asisten-cia. No obstante, en la mayor parte de la literatura el tratamiento de los bienes sustitutivos se ha hecho mediante variables que aproximan su efecto. Por ejem-plo, son numerosas las investigaciones que recogen con variables ficticias la existencia en la misma ciudad de equipos profesionales del mismo deporte, o de equipos de otras ligas profesionales. En la mayoría de los casos el valor del coeficiente es negativo, alternándose los resultados significativos y no signi-ficativos.

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A diferencia del precio de las entradas, cuyo impacto sobre la asistencia se espera negativo, pudiera no haber expectativas, “a priori”, sobre el signo del coeficiente de la variable renta. Algunos espectáculos deportivos pueden ser catalogados como bienes normales y otros como inferiores. La forma más habitual de introducir esta variable ha sido por medio de la renta per capita. No obstante, algunos estudios utilizan aproximaciones alternativas en lugar de la renta, como el gasto real en consumo o los salarios. Independientemente de la incidencia en los resultados que pueda tener la definición de la variable renta utilizada, la no variabilidad (habitual) de dicha variable para un mismo equipo a lo largo de una temporada puede propiciar que dicha variable esté correlacio-nada con otras variables observables o no observables que tengan la misma estructura de variabilidad. En concreto, para una única temporada dicha variable captaría el efecto fijo del equipo de casa que se pretendiera especificar.

Algunos autores han utilizado el desempleo de forma explícita como variable “proxy” (de signo contrario) de la renta, aunque en otros casos las dos variables han sido utilizadas conjuntamente. El resultado más habitual establece que el mayor desempleo reduce la asistencia a los estadios donde se celebran competiciones deportivas profesionales, aunque la significación de los coefi-cientes es escasa. Sin embargo, es posible que en tiempos de alto desempleo el deporte se haga más popular para intentar superar con el mismo las frustra-ciones personales. Esto podría explicar, en parte, el signo positivo encontrado por algunos autores.

La mayoría de las estimaciones referidas a ecuaciones de asistencia consi-dera el tamaño de mercado como una variable explicativa. La definición del mercado potencial en muchos bienes no puede hacerse de una forma precisa por lo que se utilizan aproximaciones para medir el tamaño del mercado. En el caso que nos ocupa, los autores aproximan la demanda potencial utilizando la población total del área metropolitana o de la ciudad del equipo local. Cuando hay más de un club en la misma ciudad algunos autores han dividido la pobla-ción por el número de equipos sin ningún tipo de ponderación. Esta solución parece inapropiada puesto que hay equipos que pertenecen a la misma ciudad, pero uno de ellos tiene más seguidores que los otros, por ello parece más conveniente utilizar una medida de la población que pueda ponderarse a favor de aquellos equipos que cuentan con mayor número de seguidores. En los casos en que los seguidores del equipo visitante acuden en gran número a acompañar a su equipo, algunos autores han incluido en su estimación la población del equipo visitante. En general, como era de esperar, la demanda de entradas presenta una relación positiva y significativa con la variable población.

También pudiera pensarse en la capacidad del estadio como una medida de la demanda potencial, aunque incluir esta variable como determinante de la demanda es cuestionable, pues la capacidad es una variable de oferta. Esta va-



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riable es importante si el equipo alcanza el lleno a menudo, siendo menos signi-ficativa si el estadio está medio lleno o casi vacío. Lo relevante en relación con esta variable es que, si se incluye y el estadio está siempre lleno, la demanda tiene una distribución truncada, por lo que deben especificarse modelos eco-nométricos diferentes al modelo de regresión simple para corregir ese problema.

5.2. Otros grupos de variables

Como señalamos antes, existen otros grupos de variables específicas de la economía del deporte que influyen en la demanda de entradas. Estas variables pueden clasificarse en distintos grupos que controlen la calidad del partido, la incertidumbre del resultado o el coste de oportunidad de ir al estadio, además de otras variables que no pueden incluirse en los grupos anteriores.

Las variables de calidad recogen, de alguna manera, parte de la heteroge-neidad del producto, ya que los partidos son diferentes de una jornada a otra, pues los equipos son distintos y su situación puede cambiar a lo largo de la competición. En este grupo de variables debemos señalar en primer lugar las variables referentes a la calidad de los jugadores. Para aproximar esta variable se han utilizado diferentes alternativas: los presupuestos de los equipos y el número de jugadores internacionales o dummies que controlan la existencia de determinadas superestrellas en el equipo. En segundo lugar, estarían las varia-bles de los equipos. Por un lado, un conjunto de variables de partidos que para los espectadores tienen un interés especial, como serían los partidos de rivalidad que se incorporan en los modelos mediante variables ficticias y, por otro lado, otras variables que recogen la trayectoria de los equipos como los goles marca-dos a favor y en contra, o el número de victorias, en los últimos partidos.

El conjunto de variables recogidas en el grupo de incertidumbre en el resul-tado pueden considerarse las más genuinas dentro de la economía del deporte. Las características del bien que se consume en los deportes profesionales hacen que el atractivo del partido sea mayor si el resultado es incierto que si uno de los contendientes se presenta “a priori” como claro favorito, tal y como se men-cionó al hablar en la sección 2 de la paradoja de Louis-Schmelling. También es cierto que muchos espectadores acuden al estadio si tienen el convencimiento de que el equipo de casa va a ser el vencedor. No obstante, parece que el argu-mento más lógico permite considerar que los partidos con mayor grado de in-certidumbre atraen mayor número de espectadores. En la literatura se han distinguido tres formas de incertidumbre del resultado dependiendo de la in-formación disponible: incertidumbre en el resultado del partido, incertidumbre del resultado de la temporada, y ausencia de dominación a largo plazo. Para medir la incertidumbre del resultado del partido los autores han utilizado aproximaciones diferentes, como la diferencia en la clasificación entre los dos clubes, teniendo en cuenta la ventaja de jugar como local, o los pronósticos de

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las casas de apuestas. En relación a la incertidumbre del resultado en la tempo-rada, ésta puede medirse mediante la clasificación que tienen los equipos en relación con la lucha por conseguir un objetivo de temporada, como puede ser el campeonato, una clasificación para los play-offs o no descender. Es decir, este tipo de incertidumbre se refiere a la actuación del propio equipo en relación con el resto de los equipos del campeonato y puede medirse por la diferencia de puntos o de victorias, en función del número de partidos que quedan por jugar y, en el caso europeo, el número de puntos por detrás del líder o por encima de la posición de descenso. Por último, la probabilidad de dominación en varias temporadas o a largo plazo por parte de un mismo equipo puede hacer disminuir la asistencia no sólo para los clubes que no ganan, sino eventualmente para el equipo que gana, por efecto del hastío. Esta variable puede medirse por el nú-mero de equipos diferentes que se clasifican para los play-offs o para la Cham-pions League en un determinado país.

Asistir a los espectáculos deportivos en directo puede suponer para los afi-cionados determinados costes que condicionan su asistencia a los estadios. En-tre los factores que generan estos costes se pueden citar, entre otras, variables como la climatología, las retransmisiones televisivas, el día y el horario del partido y la distancia entre las ciudades de los equipos contendientes. En princi-pio, se podría pensar que el buen tiempo favorece la asistencia a los espectácu-los al aire libre, aunque la asistencia a los estadios compite con otro tipo de actividades de ocio. La climatología se ha modelizado utilizando información cuantitativa como los grados de temperatura o utilizando variables ficticias para recoger el efecto de si llueve o no, o si el día es soleado o frío. Si los partidos se retransmiten en directo por televisión se espera que se reduzca la asistencia. En el caso del fútbol español los partidos de los miércoles y con horario nocturno reducen la venta de entradas. Parte de los espectadores del estadio acompañan al equipo visitante, cuanto mayor sea la distancia entre las ciudades menos espec-tadores visitantes acudirán al estadio.

Para finalizar esta sección se señalan diferentes variables heterogéneas que influyen en la asistencia a los estadios pero que no pueden incluirse en ninguno de los grupos anteriores. Entre estas variables se encuentran: la lealtad al equipo, medida por la asistencia a los partidos de los dos mismos equipos en temporadas anteriores o la antigüedad del club; las características del estadio se controlan con variables ficticias si el estadio es nuevo o viejo, si es un estadio de los considerados clásicos, si ha sido remodelado, si es cubierto o al aire libre, etc.; la composición racial de la plantilla es relevante en determinados deportes y estados sobre todo en los deportes profesionales estadounidenses y, por úl-timo, la publicidad sobre el partido que puede controlarse por el número de primeras páginas de los periódicos o por el número de noticias en la red.



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6. CONCLUSIONES En este artículo se señala que la economía del deporte es una economía

peculiar en relación al análisis económico de los mercados competitivos. La propia naturaleza del producto deportivo requiere de la cooperación de varias empresas (clubes) para producir un campeonato.

La estrategia de las ligas, sobre todo las profesionales de EE.UU., pasa por el balance competitivo, lo que ha supuesto una importante regulación del mercado de trabajo de jugadores, que no existen en la mayoría de las demás industrias.

En los deportes puede medirse con relativa facilidad el rendimiento de los deportistas, lo que permite calcular su productividad marginal y por tanto el club puede estimar su función de demanda de trabajo. La justificación de los elevados ingresos de determinados deportistas tiene que ver con que la función de oferta de trabajo es convexa para los superstars y además se ven acompaña-dos de un gran conocimiento mediático a nivel mundial.

Por último se ha presentado un panorama de la literatura de demanda en el ámbito de la economía del deporte, remarcando el elevado número de deter-minantes que influyen en la asistencia a los estadios.

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____________ Artículo disponible en versión electrónica en la página www.revista-eea.net, ref. ә-30205 ISSN 1697-5731 (online) – ISSN 1133-3197 (print)


V O L . 30 - 2 2012

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La economía del deporte en España: Análisis bibliométrico de una década (2002-2011)

JOSÉ MANUEL SÁNCHEZ SANTOS Departamento de Economía Aplicada I, UNIVERSIDAD DE A CORUÑA, ESPAÑA. E-mail: [email protected] PABLO CASTELLANOS GARCÍA Departamento de Economía Aplicada I, UNIVERSIDAD DE A CORUÑA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

RESUMEN En este artículo se presenta un estudio descriptivo, basado en datos bibliométricos, que permite valorar la evolución de la investigación en economía del deporte en España durante el período 2002-2011. A lo largo de esta década, la investigación en economía del deporte desarrollada por investigadores españoles ha registrado avances significativos. Esto ha sido posible gracias a la constitución de una importante comunidad de profesores investigadores en algunas universidades españolas. Nuestra principal conclusión es que, a pesar de que en nuestro país la economía del deporte todavía está en fase emergente y se concentra en un número relativamente reducido de autores e instituciones, ha mejorado notablemente en los últimos años, tanto en términos de cantidad como de calidad. Como consecuencia de los mencionados avances la investigación en este campo ha logrado posicionarse como una de las disciplinas en la que España tiene peso específico a nivel internacional. Palabras clave: Análisis bibliométrico, economía del deporte.

Sports Economics in Spain: A Bibliometric Analysis for a Decade (2002-2011)

ABSTRACT In this paper we show a descriptive study, based on bibliometric data that allow us to value the evolution of the research in sports economics in Spain during the period 2002-2011. Throughout this decade, research in sports eco-nomics developed by Spanish investigators has reached significant advances. This has been possible due to the constitution of an important community of investigators in some Spanish universities. Our main conclusion is that, although in our country sports economics is still in an emergent phase and it is concentrated on a relatively reduced number of authors and institutions, it has improved notably in the last years, both in terms of quantity and quality. As a consequence of the aforementioned advances, the research in this field has been able to be positioned as one of the disciplines in which Spain has specific weight at international level. Keywords: Bibliometric Analysis, Sports Economics.

Clasificación JEL: L83


JOSÉ MANUEL SÁNCHEZ SANTOS Y PABLO CASTELLANOS GARCÍA


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1. INTRODUCCIÓN La aproximación al deporte con las herramientas de análisis propias de la

Economía ha dado lugar a un campo de investigación específico, la economía del deporte, que está ampliando su presencia y reconocimiento en la comunidad académica internacional. Jewell (2006) pone de manifiesto cómo la economía del deporte ha pasado de ser un ejercicio ocasional de divertimento a ocupar un lugar destacado y legitimado dentro de la Economía como disciplina. Como prueba de ello, este mismo autor examina a una serie de artículos publicados en las revistas de economía de mayor prestigio, destacando lo innovador de las metodologías empleadas en los mismos así como el rigor de la argumentación que los caracteriza.

Cuestiones tales como los determinantes económicos del éxito deportivo, el impacto económico de los eventos deportivos, el análisis económico de los deportes profesionales de equipo, el mercado de trabajo de los deportistas profe-sionales, la demanda de deporte, el balance competitivo, etc. son temas que han ido adquiriendo un protagonismo creciente en las agendas investigadoras de un numeroso grupo de economistas.

Si bien existe un consenso generalizado en considerar como punto de partida de esta disciplina el artículo de Rottenberg (1956), no obstante, no es hasta la década de los 80 del siglo pasado cuando la literatura académica sobre econo-mía del deporte despega definitivamente. Así pues, estamos hablando de una disciplina relativamente reciente. En este sentido, probablemente el indicador más significativo del auge y reconocimiento de la misma es la aparición del Journal of Sports Economics en el año 2000.

Recientemente Sánchez y Castellanos (2011) han abordado la medición y el análisis de la producción científica en economía del deporte a nivel internacio-nal, estudiando diversos aspectos de aquella. Entre otros resultados, el análisis bibliométrico llevado a cabo por estos autores constata que en los últimos años han crecido exponencialmente los artículos sobre temas relacionados con el deporte publicados en revistas académicas de impacto. Paralelamente, también ha aumentado la oferta académica de cursos de economía del deporte, se han publicado un buen número de manuales e igualmente es significativo el incremento de las sesiones en congresos de economía que se centran en el análisis económico del deporte (Fizel, 2006).

Las anteriores consideraciones son aplicables al ámbito internacional, en el que parece evidente que los investigadores en economía sacan provecho de las oportunidades únicas que ofrece la industria del deporte tanto para el análisis teórico como empírico. Ésta es precisamente una de las razones que suele es-grimirse para explicar el crecimiento de este campo de investigación. Una vez constatada la consolidación de la economía del deporte a nivel internacional,

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cabe plantearse en qué medida la comunidad académica española es partícipe de esta tendencia y no se ha mantenido al margen de esta evolución.

Si más arriba apuntábamos que la economía del deporte es una disciplina con una corta historia, en el caso de nuestro país lo es todavía más. Un dato respalda esta afirmación: han transcurrido apenas diez años desde que García y Rodríguez (2002) publicaron en el Journal of Sport Economics el que podría-mos catalogar como primer artículo de investigadores españoles en una revista internacional de impacto.1 Una década es un período de tiempo corto, pero suficiente para poner de manifiesto que la economía del deporte en España es una disciplina emergente y que se encuentra en plena fase de consolidación.

Precisamente, con el fin de ofrecer una visión del estado en el que se en-cuentra la investigación sobre economía del deporte en España, en este artículo se aborda el estudio de la evolución y el estado actual de la producción cientí-fica en economía del deporte en España, entendiendo por tal la realizada por investigadores españoles y publicada en revistas científicas indexadas. En úl-tima instancia, el objetivo es identificar los autores y las universidades más im-plicadas en la investigación y en la publicación en este campo, el posiciona-miento internacional, el impacto de dicha investigación, las temáticas más abordadas, las metodologías de análisis empleadas, así como las futuras oportu-nidades de investigación.

Para llevar a cabo esta evaluación preliminar, seguimos las directrices de elaboración de un estudio bibliométrico estándar, de tal modo que nuestro tra-bajo se estructura del siguiente modo. En la segunda sección se realizan algunas consideraciones relativas a la delimitación analítica de la disciplina. En la ter-cera, se detalla el proceso de selección del objeto de análisis (el conjunto de revistas que serán base de nuestro estudio), se acota temporalmente la investiga-ción y se especifican las unidades de medida (autores, instituciones, artículos y páginas). En la cuarta sección se resumen e interpretan los principales resulta-dos del análisis bibliométrico. Por último, a modo de síntesis se ofrecen una serie de consideraciones finales.

2. DELIMITACIÓN ANALITICA DE LA DISCIPLINA El primer paso de este análisis bibliométrico consiste en la acotación analí-

tica de la economía del deporte. Para proceder a la delimitación de las fronteras analíticas de esta disciplina, nos hemos basado en las opiniones de algunos de los expertos que gozan de mayor reconocimiento en este campo.

1 La búsqueda de los antecedentes más lejanos en el tiempo nos remite a dos comunicaciones

presentadas en la VII Reunión de Asepelt-España por Sergio Quessada y M. Dolores Díez, tituladas, respectivamente: Economía Pública del deporte no profesional y Economía del deporte: un nuevo sector en la investigación social europea.



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En este sentido, dentro del ámbito de la investigación relacionada con el de-porte, Jewell (2006) distingue dos grandes líneas no excluyentes: sports micro-economics y sportometrics. Según este autor, por un lado, estaría la investiga-ción que aplica la teoría microeconómica a la industria del deporte en el intento de entender el funcionamiento de los mercados deportivos. A esta línea la de-nomina “microeconomía del deporte” y en ella se incardinarían los trabajos que desarrollan o adaptan la teoría económica con el objetivo de entender el funcio-namiento de la industria del deporte. Por otro lado, existe una línea de investi-gación que se caracteriza fundamentalmente por usar los datos que ofrece el mundo del deporte para verificar o explicar varias hipótesis de la teoría microe-conómica convencional. Fueron Goff y Tollison (1990) quienes acuñaron para esta segunda línea el término de sportometrics, lo que sería en cierta medida equiparable a una economía experimental que se basa en los datos de las com-peticiones deportivas de manera similar a como se utilizan los datos derivados de la realización de experimentos en laboratorios. Más en concreto, estos auto-res emplean el término sportometrics para referirse a la aplicación de la teoría económica al comportamiento de los deportistas para explicar cómo actúan y para ver si lo que hacen puede ayudar a entender la conducta de los agentes en otros entornos profesionales. Desde este punto de vista, el deporte es un campo útil para el desarrollo de la teoría económica en la medida en que constituye un entorno en el que los agentes implicados (fundamentalmente, pero no sólo, de-portistas) responden a incentivos y están sujetos a restricciones claramente defi-nidas.

Para Fort (2008), el rasgo distintivo de la economía del deporte es el uso del análisis económico para estudiar el deporte. Por su parte, Coates (2008) consi-dera que la economía del deporte se define por la aplicación de la teoría de la decisión o de los precios y, de acuerdo con su planteamiento, cualquier trabajo que aborde el deporte usando funciones de incentivos y funciones objetivo o que intente comprender, explicar o predecir las elecciones de los agentes en un contexto deportivo, puede considerarse como economía del deporte. En una línea similar, Berri y Schmidt (2010) plantean que se puede aprender sobre la racionalidad o irracionalidad de la toma de decisiones estudiando el mundo del deporte. De hecho, Berri (2007) sostiene que la investigación sobre cómo se procesa la información por los responsables de la toma de decisiones es el área más importante en la que la economía del deporte puede realizar aportaciones más relevantes en el ámbito de la Economía. Zimbalist (2001) destaca que la esencia de la economía del deporte es la aplicación de las herramientas analíti-cas de la organización industrial, economía laboral, finanzas públicas y elección pública, teoría micro y macroeconómica, teoría de los juegos, teoría de las subastas y econometría, entre otras.

En suma, esta diversidad de perspectivas lo que viene a poner de manifiesto es que las fronteras de la disciplina no son del todo nítidas ni precisas. Así pues,



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el proceso de delimitación analítica inevitablemente conlleva la utilización de criterios arbitrarios. Por ejemplo, es difícil trazar fronteras que separen econo-mía del deporte, gestión deportiva y/o estadística del deporte. No obstante, en nuestro caso y como criterio para seleccionar los trabajos que pueden ser consi-derados como economía del deporte, partimos de una definición amplia y ope-rativa, en la cual se incluye cualquier trabajo que responda a alguna de las anteriores definiciones. Específicamente, a efectos del presente análisis biblio-métrico, economía del deporte es cualquier estudio que emplee metodología económica y/o econométrica con el fin de analizar: (i) los datos del mundo del deporte, (ii) un mercado deportivo o relacionado con el deporte (mercado de trabajo, derechos de retransmisión, apuestas deportivas, etc.) (iii) y/o el com-portamiento de los agentes implicados (deportistas, entrenadores, aficionados, árbitros, administraciones públicas, etc.).

3. SELECCIÓN DE LA MUESTRA OBJETO DE ANÁLISIS Y ACOTACIÓN TEMPORAL DE LA INVESTIGACIÓN

Como objeto de estudio del análisis bibliométrico que llevamos a cabo, he-mos tomado las publicaciones en revistas de carácter científico, entendiendo por tales aquellas publicaciones que cumplen unos criterios mínimos de calidad, en concreto, el de estar indexadas en determinadas bases de datos:

a) En primer lugar se ha tomado la muestra de revistas de la Social Science Citation Index Database (SSCI), considerada una de las bases bibliográ-ficas más prestigiosas en Ciencias Sociales, debido a los elevados están-dares exigidos para su inclusión y también por el cálculo del índice de impacto científico de las revistas, que aparece publicado en el Journal Citation Reports (JCR).

b) En segundo lugar se ha utilizado la base de datos EconLit para seleccio-nar todas las publicaciones sobre deporte en las que participan investiga-dores españoles. Consideramos que por tratarse de una base de datos de revistas de economía, las publicaciones sobre deporte encajarían en la delimitación amplia de la disciplina establecida en la sección anterior.

c) En tercer lugar se ha realizado la búsqueda en Scopus, una base de datos bibliográfica de resúmenes y citas de artículos de revistas científicas, edi-tada por Elsevier.

d) Por último, hemos completado nuestro análisis realizando una revisión sistemática de revistas especializadas que no están incluidas en las ante-riores bases de datos, pero que cuentan con un sistema de revisión por pares acreditado. En concreto, hemos extendido la búsqueda al Interna-tional Journal of Sport Management and Marketing, Journal of Quanti-tative Analysis in Sports e International Journal of Sports Marketing & Sponsorship.

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http://es.wikipedia.org/wiki/Elsevier



424

Como aclaración adicional relativa al desarrollo del proceso de búsqueda, cabe señalar que inicialmente la realizamos en la base de datos SSCI rastreando en las categorías de Economics, Business y Management and Finance. No obs-tante, en la medida en que es bastante habitual que artículos cuyo contenido es susceptible de ser catalogado como economía del deporte se publiquen en re-vistas incluidas en otras categorías, extendimos nuestro análisis a otras áreas como Urban Studies, Public Administration o Sports Sciences. Además, dado que también se publican artículos en revistas que no están clasificadas en el campo de las Ciencias Sociales, ampliamos la búsqueda a las revistas incluidas en el Science Citation Index (SCI). Por su parte, en Scopus, nos centramos en las categorías Economics, Econometrics and Finance y Business, Management and Accounting.

Con esta elección del cuerpo de revistas en el que centramos el proceso de búsqueda pretendemos generar una muestra representativa de la producción científica en economía del deporte en la que participan autores españoles. So-mos conscientes de que la decisión de incluir/excluir algunas revistas y artículos basándonos en el criterio adoptado tiene un componente de arbitrariedad, pero entendemos que no compromete el objetivo de identificar los autores más prolí-ficos en este campo de estudio2 .

La búsqueda se llevó a cabo en dos fases. La primera consistió en un análisis sistemático de las principales bases de datos mencionadas anteriormente, utili-zando descriptores o palabras clave. Esta búsqueda inicial produjo una lista de autores españoles que contaban con alguna publicación sobre la materia. En una segunda fase, una vez identificados los autores, procedimos a la revisión de todas las publicaciones de los mismos para confirmar que todas las que cum-plían los criterios de selección estaban siendo consideradas.

Como consecuencia de este proceso de búsqueda, configuramos una base de datos compuesta inicialmente por 73 trabajos (70 artículos más 3 capítulos de libros) cuya publicación se extiende a largo del período 2002-2011.

Por lo que se refiere a los autores, se ha decidido considerar la nacionalidad española de los mismos y, por tanto, se analiza la producción científica de in-vestigadores españoles, con residencia en España o en el extranjero. En cuanto a la institución a la que se asignan los autores, es la primera que aparece o la más frecuente, si son varias las publicaciones.

2 A título de ejemplo, nos encontramos con trabajos de algunos de los autores de la muestra

publicados en los monográficos que en su día editaron Revista Econòmica de Catalunya y Re-vista Asturiana de Economía, o en otras revistas como Revista de Empresa, Capital Humano, Revista Jurídica de Deporte y Entretenimiento, Decisión, etc. Estas referencias no han sido computadas, al no estar las mencionadas revistas indexadas en las bases de datos bibliográficas tomadas como referencia en el momento de la realización de nuestro estudio.



425

En lo que respecta a las coautorías, se ha optado por construir dos indicado-res de autores y páginas ponderadas, donde se prorratea el valor absoluto de cada variable original entre el número de participantes en la coautoría.

4. RESULTADOS Basándonos en los criterios que acabamos de exponer, procedimos a realizar

el estudio bibliométrico de la producción científica en economía del deporte realizada por investigadores españoles entre 2002 y 2011.

4.1. Producción científica

Tal y como hemos señalado anteriormente, el proceso de búsqueda arrojó un total de 73 trabajos publicados en 33 revistas. De este total de trabajos, 70 son artículos publicados en revistas y 3 son capítulos de libros que aparecen indexa-dos en EconLit. En conjunto, en los 73 trabajos incluidos en este estudio han participado 83 autores españoles y se han generado un total de 1.145 páginas. Por su parte, la distribución de documentos por idioma de publicación revela que el principal es el inglés, si bien este dato no es muy significativo conside-rando el lugar de publicación de la mayoría de las revistas indexadas en esta base.

Para el cómputo de la actividad científica se ha utilizado el número de artí-culos (Gráfico 1) y el de páginas (Gráfico 2). La evolución de ambas variables que se refleja en estos gráficos permite constatar que la investigación en eco-nomía del deporte aflora a principios de los años 2000 e inicia su despegue a mediados de esta década. Por lo tanto, aunque en términos absolutos la presen-cia de la investigación en economía del deporte puede parecer todavía escasa, es preciso tener en cuenta que nos encontramos ante un intervalo temporal corto y en el que, además, el 72,6% de los trabajos se publica en los últimos cinco años de la muestra. En particular, se observa un salto cualitativo en 2006, año a partir del cual crece la investigación sin apenas altibajos, registrando los mayores volúmenes de producción en los últimos dos años de la muestra (2010 y 2011). De hecho, en el último año prácticamente se duplica la producción del año ante-rior. Estos datos preliminares de carácter descriptivo apuntan a una disciplina que se podría calificar de emergente y que se encuentra en plena fase de conso-lidación.



426

Gráfico 1 Evolución de la producción científica española en economía del deporte: nº de artículos

0

5

10

15

20

25

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011


Gráfico 2 Evolución de la producción científica española en economía del deporte: volumen de

páginas

0

50

100

150

200

250

300

350

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011


4.2. Posición internacional

Para la valoración de la presencia internacional de la producción científica española en economía del deporte, utilizamos los datos del SCI que sirvieron de base para el análisis bibliométrico de Sánchez y Castellanos (2011). La distribu-ción geográfica de la producción científica en esta disciplina coloca a España en una posición relevante a nivel internacional y, especialmente, en el ámbito eu-ropeo (Sánchez y Castellanos, 2011). Los datos del Gráfico 3 sitúan a España como el cuarto país europeo, con un número de artículos publicados en revistas SCI que representa el 8% de la producción científica mundial.



427

Gráfico 3 Producción científica en economía del deporte por países (2002-2010)

0102030405060708090

100

Reino Unido

AlemaniaSuiz

a

España

Bélgica

Francia

HolandaIta

lia

Portuga

l

nº a

rticu

los


Tabla 1 Producción científica en economía del deporte indexada en SCI por países

(1990-2009)

País Artículos (%) País Indice Población* País Indice PIB**

USA 582 54.19 Suiza 2.79 N. Zelanda 0.0615 Reino Unido 146 13.59 Reino Unido 2.37 Reino Unido 0.0546

Canada 76 7.08 Canada 2.29 Canada 0.0506 Alemania 40 3.72 N. Zelanda 1.87 Suiza 0.0427 Australia 28 2.61 USA 1.87 USA 0.0413

Suiza 21 1.96 Noruega 1.47 Israel 0.0396 España 19 1.77 Bélgica 1.42 Portugal 0.0370 Bélgica 15 1.40 Australia 1.33 Bélgica 0.0298 Holanda 14 1.30 Israel 1.13 Australia 0.0276 Francia 12 1.12 Holanda 0.85 Chile 0.0237 Japón 12 1.12 Portugal 0.84 Holanda 0.0161

Corea del Sur 12 1.12 Dinamarca 0.55 Noruega 0.0155 China 11 1.02 Alemania 0.49 Suráfrica 0.0145 Italia 9 0.84 Grecia 0.45 Grecia 0.0140

Portugal 9 0.84 España 0.43 Rep. Checa 0.0140 Israel 8 0.74 Rep. Checa 0.29 Corea del Sur 0.0129

N. Zelanda 8 0.74 Corea del Sur 0.25 España 0.0118 Noruega 7 0.65 Chile 0.24 Alemania 0.0110 Grecia 5 0.47 Francia 0.19 Dinamarca 0.0088 Chile 4 0.37 Italia 0.15 Taiwan 0.0074

Suráfrica 4 0.37 Taiwan 0.13 Francia 0.0042 Rep. Checa 3 0.28 Japón 0.09 Italia 0.0039 Dinamarca 3 0.28 Suráfrica 0.08 China 0.0025

Taiwan 3 0.28 China 0.01 Japón 0.0024

* Número de publicaciones por millón de habitantes. ** Número de publicaciones por millardo de dólares USA de PIB.

Fuente: Sánchez y Castellanos (2011).



428

En aras de una contextualización más precisa de la posición relativa que ocupa España en el concierto internacional, en la Tabla 1 puede verse una com-paración entre países de la producción científica en SCI teniendo en cuenta la población y el PIB. En ambos casos, España desciende posiciones con respecto al ranking construido sin corregir por ambas variables. No obstante, cualquier valoración del puesto que ocupa España no debería ser ajena al hecho de que dichos datos corresponden al período 1990-2010 cuando, como hemos mencio-nado anteriormente, el primer registro de nuestra base de datos es de 2002. De este modo, que el posicionamiento a nivel internacional que reflejan los datos no sea más favorable se debe en gran parte al hecho de que el interés por la in-vestigación en economía del deporte es relativamente más reciente en nuestro país.

4.3. Revistas en las que se publica la investigación en economía del deporte

Otra de las vertientes a tener en cuenta en el marco de este análisis biblio-métrico es concerniente a las revistas en las que publican los investigadores españoles en economía del deporte. Los 70 artículos incluidos en nuestra base de datos se publicaron en 42 revistas, dato este que revela que el abanico de revistas con trabajos sobre economía del deporte es bastante amplio, dado que, del total de revistas, únicamente 9 se pueden considerar como especializadas en el ámbito del deporte. El Gráfico 4 muestra aquellas revistas que contienen al menos dos artículos. Tal y como puede comprobarse en el mencionado gráfico, sólo en once revistas (26,2%) se publicó más de un artículo.

Gráfico 4 Revistas más frecuentes

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Journal of Sports Economics

European Sport Management Quarterly

International Journal of Sport Finance

Applied Economics Letters

Central European Journal of Operations Research

Economic Modelling

European Journal of Operational Research

International Journal of Forecasting

International Journal of Sport Management and Marketing

Management Decision

Managerial and Decision Economics




429

En términos generales, cabe subrayar que el 45% de los trabajos se publican en revistas relacionadas con el mundo del deporte; de hecho tres revistas acapa-ran el 30% del total de publicaciones contempladas en este estudio. No obstante, resulta destacable que la mayoría de la producción se ha publicado en revistas más generalistas o de otros campos de especialización, lo cual sugiere que el interés de los resultados que se derivan de las investigaciones no se circunscribe únicamente al ámbito del deporte. Prueba de ello es que algunos de los artículos se publican en revistas de elevado impacto en el ámbito de la Economía (Ameri-can Economic Review, Review of Economics and Statistics, etc.)

Por otra parte, en lo que se refiere a la calidad de la investigación en econo-mía del deporte realizada por investigadores españoles, en la medida en que ésta se pueda aproximar por la calidad de la revista en la que se publica, el rasgo más destacable es que el 75,3% de los trabajos están publicados en revistas JCR con índice de impacto, elemento este que cabe interpretar como indicador positivo de la calidad media de la investigación que se produce en este campo.

Además, en esta misma línea también constituye un dato interesante que el factor de impacto medio de las revistas en las que los investigadores españoles en economía del deporte publican sus artículos es de 0,861, cifra esta equipara-ble a la que arrojan los resultados a nivel internacional (0,90). Como elemento de referencia para valorar en su justa medida estos valores, cabe comentar de acuerdo con los datos obtenidos de Thompson ISI (2010), el factor de impacto medio de las revistas del área de Economía es de 1,16.

Finalmente, uno de los aspectos dignos de mención es la escasez de revistas españolas; de hecho, la presencia es testimonial (sólo dos revistas de economía) y ninguno en revistas de impacto. Este dominio absoluto de las publicaciones en revistas internacionales, en cierto modo puede catalogarse como algo insólito, sobre todo si se compara con otras disciplinas, como economía de la cultura, economía de la salud, economía del transporte, etc.

Entre las posibles razones que explican esta realidad, muy probablemente se encuentran las mismas que apunta Herrero (2009) para el caso de la investiga-ción en economía de la cultura. A saber: la inexistencia de una revista nacional especializada, el reducido impacto o reconocimiento que todavía tienen estos temas en el ámbito académico español y la preferencia de los autores españoles por publicar fuera (búsqueda de visibilidad, mayor impacto, incentivos de pro-moción académica, etc.).

4.4. Clasificación temática de las publicaciones y metodologías empleadas

La determinación de las temáticas analizadas en los artículos y las metodo-logías aplicadas se ha obtenido mediante la aplicación de un análisis explorato-rio del contenido de cada uno de los artículos.



430

En el ámbito general de la economía del deporte, la diversidad temática es muy amplia. En este sentido, no se dispone de una clasificación establecida que permita codificar los temas abordados en los trabajos, con lo cual las categorías que se delimiten dependerán del criterio utilizado para la clasificación. En nuestro caso, la clasificación temática de los artículos se ha realizado de acuerdo con un criterio basado en las agrupaciones temáticas más frecuentes en los manuales más conocidos de economía del deporte. En líneas generales, y en lo que se refiere a la adscripción temática de los artículos de nuestra muestra, efectuamos una doble clasificación atendiendo a los deportes objeto de estudio (Gráfico 5) y a las cuestiones específicas que se abordan en los trabajos (Grá-fico 6).

En el Gráfico 5 queda patente que el deporte profesional de equipo es el que recibe mayor atención y, dentro de éste, el fútbol. No en vano el 60% de la in-vestigación en economía del deporte gira en torno al fútbol.

Gráfico 5 Deportes más investigados

Fútbol60%

Deporte en general25%

Otros3%

Olimpiadas4%

Baloncesto4%

Tenis4%


Por su parte, en el Gráfico 6 se constata que los temas más frecuentes son, por este orden: eficiencia y productividad (a gran distancia de los demás), de-manda, impacto económico y apuestas deportivas. En términos comparativos, se observan algunas diferencias sustanciales con respecto a la distribución temática de la producción científica en esta área a nivel internacional. De hecho, el as-pecto más llamativo es la práctica ausencia de artículos que aborden el mercado de trabajo de los deportistas profesionales, siendo éste, a nivel internacional, el tema más tratado dentro de la disciplina. Posiblemente, esta realidad no es ajena a la escasez de datos en España sobre remuneraciones de los deportistas profe-sionales.



431

Gráfico 6 Temática de los artículos

Resto de temas41%

Participación deportiva4%

Impacto económico11%

Demanda11%

Productividad y eficiencia

28%

Apuestas deportivas5%


En cuanto a las metodologías utilizadas en los artículos publicados sobre economía del deporte, se observa una preferencia por el uso de métodos de in-vestigación empíricos. Las metodologías más usadas son las cuantitativas y, en particular, los análisis de regresión.

4.5. Producción científica por autores: coautorías, productividad, concentración e impacto

Una de las cuestiones claves que se suelen evaluar en este tipo de estudios bibliométricos es la relativa a las coautorías. El índice de autoría se determina en función del número de firmantes por artículo y a partir de esto se pueden clasificar en artículos de autoría individual y autoría compartida. La distribución de artículos según el número de autores aparece reflejada en la Tabla 2. De acuerdo con las cifras de esta tabla, se observa una marcada inclinación hacia las autorías colectivas. En concreto, el peso de los artículos de autor único es muy reducido (5,5%), mientras que en su mayoría los artículos publicados en las diferentes revistas son firmados por dos o tres autores. Cabe subrayar que algo más de la mitad (50,6 %) de todas las publicaciones son firmadas por tres investigadores.

A partir de los datos de la muestra, el indicador del grado de colaboración (IC)3 se calcula teniendo en cuenta que hay un total de 189 firmas para los 73 trabajos considerados; en este caso, el IC toma el valor de 2,58. Esta cifra es ligeramente mayor que el índice que Bordons y Gómez (1997) establecen para las Ciencias Sociales en España (2 firmas por trabajo). Por otra parte y a efectos comparativos, se podría mencionar que el número medio de autores por artículo

3 El índice de colaboración viene dado por la fórmula: IC = nº firmas/nº de artículos.



432

también es superior al de 1,9 que arroja el análisis bibliométrico de la produc-ción científica en economía del deporte a nivel mundial (Sánchez y Castellanos, 2011).

Tabla 2 Importancia de las coautorías

Nº AUTORES Nº ARTICULOS % Nº PAGINAS %

1 4 5,5 76 6,6 2 33 45,2 532 46,5 3 26 35,6 358 31,3 4 9 12,3 162 14,1 5 1 1,4 17 1,5

TOTAL 73 100,0 1.145 100,0


Asimismo, también cabe apuntar la coautoría de investigadores de distintas nacionalidades y/o de diferentes universidades, lo cual puede interpretarse como un signo positivo de la colaboración entre autores, el fortalecimiento de grupos de trabajo y el aumento en la comunicación científica, elementos todos indis-pensables para el desarrollo de la ciencia. A este respecto, si medimos el grado de internacionalización a partir del número de artículos que cuentan con autores de otros países, además de los españoles, constatamos que un 26% de los ar-tículos se han realizado en colaboración con autores de otros países, especial-mente europeos.

Por otro lado, para examinar la productividad de los investigadores españo-les en este campo, hemos ponderado el número de artículos y de páginas por la razón del número de participantes en la elaboración de cada artículo. La Tabla 3 recoge el valor absoluto y ponderado de ambas variables (artículos y páginas) para un listado de autores que cuentan al menos con dos publicaciones en eco-nomía del deporte.

Uno de los aspectos que tradicionalmente se aborda en los estudios biblio-métricos con el fin de evaluar el estado de consolidación de un campo de inves-tigación, es la evolución de la concentración de producción científica por autores. Aunque en este caso, dado el reducido número de años en el que con-tamos con un número de artículos significativo, no se pueden extraer tendencias temporales, sí se pueden apuntar algunos datos que resultan ilustrativos, espe-cialmente si se comparan con los de la producción científica en economía del deporte a nivel global.



433

Tabla 3 Producción científica de investigadores españoles en economía del deporte

Autor Nº publicaciones Autor

Nº publicaciones ponderadas

Autor Páginas Totales Autor Páginas

ponderadas

Rodríguez Guerrero, P. 10 Rodríguez Guerrero, P. 4,25 Rodríguez Guerrero, P. 157 Rodríguez Guerrero, P. 68,67

García Villar, J. 9 García Villar, J. 3,83 García Villar, J. 152 García Villar, J. 65,83

García del Barrio, P. 8 García del Barrio, P. 3,50 Castellanos García, P. 115 Castellanos García, P. 62,67

Del Corral Cuervo, J. 6 Del Corral Cuervo, J. 2,83 García del Barrio, P. 114 García del Barrio, P. 51,17

Castellanos García, P. 5 Castellanos García, P. 2,67 Lera López, F. 96 Del Corral Cuervo, J. 44,50

Espitia Escuer, M. A. 5 Espitia Escuer, M. A. 2,50 Sánchez Santos, J. M. 91 Lera López, F. 42,67

Lera López, F. 5 Lera López, F. 2,17 Del Corral Cuervo, J. 89 Espitia Escuer, M. A. 39,50

García Cebrián, L. I. 4 García Cebrián, L. I. 2,00 Espitia Escuer, M. A. 79 Sánchez Santos, J. M. 38,67

Liern Carrión, V. 4 Sánchez Santos, J. M. 1,67 Liern Carrión, V. 77 Rapún Gárate, M. 32,00

Sala Garrido, V. 4 Rapún Gárate, M. 1,50 Sala Garrido, V. 77 García Cebrián, L. I. 30,50

Sánchez Santos, J. M. 4 González Gómez, F. 1,33 Rapún Gárate, M. 64 García Sánchez, I. M. 25,00

Boscá Mares, J. E. 3 Picazo Tadeo, A. J. 1,33 García Cebrián, L. I. 61 González Gómez, F. 23,83

Burillo Naranjo, P. 3 Prieto Rodríguez, J. 1,17 Boscá Mares, J. E. 51 Picazo Tadeo, A. J. 23,83

Gallardo Guerrero, L. 3 García Sánchez, I. M. 1,00 Martínez Estévez, A. 51 Liern Carrión, V. 19,25

González Gómez, F. 3 Liern Carrión, V. 1,00 González Gómez, F. 49 Sala Garrido, V. 19,25

Martínez Estévez, A. 3 Nicolau Gonzálbez, J. L. 1,00 Picazo Tadeo, A. J. 49 Pujol Torras, F. 18,50

Picazo Tadeo, A. J. 3 Pujol Torras, F. 1,00 Prieto Rodríguez, J. 44 Prieto Rodríguez, J. 16,83

Prieto Rodríguez, J. 3 Sala Garrido, V. 1,00 Burillo Naranjo, P. 38 Suárez Fernández, Mª. J. 14,33

Rapún Gárate, M. 3 Gómez Ruano, M. A. 0,83 Gallardo Guerrero, L. 38 Burillo Naranjo, P. 13,40

Barajas Alonso, Á. 2 Palacios Huerta, I. 0,83 Pujol Torras, F. 37 Gallardo Guerrero, L. 13,40

Campos López, J. C. 2 Pérez Carcedo, L. 0,83 Barajas Alonso, Á. 34 Aizpurua Aguirre, J. 13,00

García Tascón, M. 2 Barajas Alonso, Á. 0,75 Campos López, J. C. 32 Llorente Erviti, L. 13,00

Gómez Ruano, M. A. 2 Boscá Mares, J. E. 0,75 Paramio Salcines, J. L. 32 Boscá Mares, J. E. 12,75

Lozano Segura, S. 2 Martínez Estévez, A. 0,75 Palacios Huerta, I. 26 Martínez Estévez, A. 12,75

Palacios Huerta, I. 2 Campos López, J. C. 0,67 García Sánchez, I. M. 25 Palacios Huerta, I. 11,50

Paramio Salcines, J. L. 2 Paramio Salcines, J. L. 0,67 Lozano Segura, S. 25 Campos López, J. C. 10,67

Pérez Carcedo, L. 2 Tena Horrillo, J. D. 0,67 Tena Horrillo, J. D. 25 Paramio Salcines, J. L. 10,67

Pujol Torras, F. 2 Lozano Segura, S. 0,58 Pérez Carcedo, L. 15 Tena Horrillo, J. D. 8,33

Suárez Fernández, Mª.J. 2 Burillo Naranjo, P. 0,45 Gómez Ruano, M. A. 13 Lozano Segura, S. 7,42

Tena Horrillo, J. D. 2 Gallardo Guerrero, L. 0,45 Nicolau Gonzálbez, J. L. 8 Gómez Ruano, M. A. 5,33


En el caso de la economía del deporte en España, los cinco primeros autores con mayor producción científica acaparan el 27% del total, los diez primeros el 41% y los 25 primeros el 63,4%. Estas mismas cifras para la producción cientí-fica global en economía del deporte en SCI en el período 2000-2009 son del 17,39% para los diez primeros y 36,28% para los veinticinco primeros. Por otra parte si se utiliza un índice de Herfindhal, el valor que se obtiene para el periodo analizado en España (2002-11) es de 262 y en el contexto internacional (media



434

del período 2000-2009) de 130. A efectos de visualizar esta realidad, en el Grá-fico 7 se representa una curva de Lorenz para la producción científica en eco-nomía del deporte en España que refleja claramente que el nivel de concentra-ción es relativamente alto.

Gráfico 7 Curva de Lorenz de la producción científica de investigadores españoles

en economía del deporte

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 20 40 60 80 100

% acumulado de autores

% a

cum

ulad

o ar

tícul

os


Por lo tanto, estos datos sugieren que en España la disciplina no está tan con-solidada como a nivel internacional. No obstante, cabría esperar que, en la me-dida en que continúe aumentando el número de investigadores españoles interesados por la economía del deporte, el grado de concentración antes men-cionado tienda a reducirse en el tiempo y la disciplina complete su proceso de consolidación.

Un aspecto relevante de toda producción científica es el impacto que ésta tiene en la comunidad internacional. En el caso de la investigación española en economía del deporte, si bien en términos cuantitativos la producción no es muy alta, sí ha tenido cierta repercusión a nivel de citas. Evidentemente, las posibili-dades de realizar un análisis de citas exhaustivo están enormemente limitadas por el reducido intervalo temporal considerado. El estudio de las pautas de evolución de las citas, requeriría analizar las publicaciones de los distintos años



435

considerando una ventana de citas de cinco años, por ejemplo, procedimiento este que no cabe aplicar a la muestra de nuestro trabajo.

No obstante, a efectos ilustrativos cabría señalar que para el total de las 73 publicaciones objeto de estudio, se obtienen 120 citas en SSCI (21 artículos citados), 177 citas en Scopus (25 artículos citados) y 453 citas en Google Aca-démico (57 artículos citados).4 Como información adicional sobre el impacto de la investigación en economía del deporte realizada por autores españoles –y que, por supuesto, hay que valorar con todas las cautelas–, en las Tablas 4, 5 y 6, ofrecemos los 10 artículos más citados en dos de las bases de datos utilizadas como referencia y, como complemento, las citas en Google Académico.

Tabla 4 Artículos más citados en SSCI y en SCI

1 Garicano, L. y Palacios, I. (2005): Favoritism under social pressure, Review of Economics and Statistics 30

2 Lozano, S.; Villa, G.; Guerrero, F. y Cortes, P. (2002): Measuring the performance of nations at the Summer Olympics using data envelopment analysis, Journal of the Operational Research

16

3 Lera, F. y Rapún, M. (2007): The demand for sport: Sport consumption and participation models, Journal of Sport Management 10

4 Martínez Caro, L. y Martínez García, J. A. (2007), Cognitive-affective model of consumer satisfaction. An explanatory study within the framework of a sporting event, Journal of Business Research

8

5 Boscá, J. E.; Liern, V.; Martínez Estévez, A. y Sala, R. (2009): Increasing offensive or defensive efficiency? An analysis of Italian and Spanish football, Omega-International Journal of Management Science

7

6 Cooper, W.; Ruiz, J. L. y Sirvent, I. (2009): Selecting non-zero weights to evaluate effectiveness of basketball players with DEA, European Journal of Operational Research

6

6 García Sánchez, I. M. (2007): Efficiency and effectiveness of Spanish football teams: A three-stage-DEA approach, Central European Journal of Operations Research 6

7 Barros, C. y García del Barrio, P. (2008): Efficiency measurement of the English football Premier League with a random frontier model, Economic Modelling 5

7 Boscá, J. E.; Liern, V.; Martínez Estévez, A. y Sala, R. (2008): The Spanish football crisis, European Sport Management Quarterly 5

8 Barros, C. y García del Barrio, P. (2009): Analysing the technical efficiency of the Spanish football league First Division with a random frontier model, Applied Economics 4


4 Las citas han sido registradas el 15 de marzo de 2012. Obviamente, una fecha diferente de

cómputo arrojará cifras diferentes, dado que estas bases de datos se actualizan continuamente.



436

Tabla 5 Artículos más citados en Scopus

1 Garicano, L. y Palacios, I. (2005): Favoritism under local pressure, Review of Economics and Statistics 33


18

3 Martínez Caro, L y Martínez García, J. A. (2007): Cognitive-affective model of consumer satisfaction. An explanatory study within the framework of a sporting event, Journal of Business Research

17

4 Espitia, M. y García Cebrián, I. (2006): Performance in sports teams results and potential in the professional soccer league in Spain, Management Decision 13


12

5 Lera, F. y Rapún, M. (2007): The demand for sport: Sport consumption and participation models, Journal of Sport Management 12

6 Boscá, J. E.; Liern, V.; Martínez Estévez, A. y Sala, R. (2009): Increasing offensive or defensive efficiency? An analysis of Italian and Spanish football, Omega-International Journal of Management Science

11

7 Barros, C. y Del Corral, J. (2008): Identification of segments of soccer clubs in the Spanish league First Division with a latent class model, Journal of Sports Economics 9

7 García Sánchez, I. M. (2007): Efficiency and effectiveness of Spanish football teams: A three-stage-DEA approach, Central European Journal of Operations Research 9

8 Barros, C. y García del Barrio, P. (2008): Efficiency measurement of the English football Premier League with a random frontier model, Economic Modelling 7


Tabla 6 Artículos más citados en Google Académico

1 Garicano, L. y Palacios, I. (2005): Favoritism under social pressure, Review of Economics and Statistics 108

2 García Villar, J. y Rodríguez Guerrero, P. (2002): The determinants of football match attendance revisited: Empirical evidence from the Spanish football league, Journal of Sports Economics

106


51

4 Martínez Caro, L y Martínez García, J. A. (2007): Cognitive-affective model of consumer satisfaction. An explanatory study within the framework of a sporting event, Journal of Business Research

46

5 Espitia, M. (2004): Measuring the efficiency of Spanish First-Division soccer teams, Journal of Sports Economics 34


32

7 Espitia, M. y García Cebrián, I. (2006): Performance in sports teams results and potential in the professional soccer league in Spain, Management Decision 27

8 Boscá, J. E.; Liern, V.; Martínez Estévez, A. y Sala, R. (2009): Increasing offensive or defensive efficciency? An analysis of Italian and Spanish football, Omega-International Journal of Management Science

20

9 García del Barrio, P. y Pujol, F. (2007): Hidden monopsony rents in winner-take-all markets - Sport and economic contribution of Spanish soccer players, Managerial and Decision Economics

19

9 Garcia del Barrio, P. y Szymanski, S. (2009): Goal! Profit maximization versus win maximization in soccer, Review of Industrial Organization 19




437

4.6. Producción científica por universidades

El Gráfico 8 ilustra aquellas universidades con mayores resultados en térmi-nos de número de publicaciones en economía del deporte. Para ello se han se-leccionado las instituciones con al menos tres artículos en el decenio 2002-2011. Tal y como se desprende de la información contenida en el gráfico, tres universidades (Oviedo, Pompeu Fabra y Valencia) concentran más de la mitad de la investigación (53%), siendo la Universidad de Oviedo la que ocupa el lugar más destacado, tanto en número de trabajos como de investigadores que participan en los mismos, constituyéndose sin duda en un referente institucional en el ámbito de la economía del deporte.

Gráfico 8 Universidades españolas con mayor producción científica en economía del deporte

3

3

5

5

6

6

8

8

11

20

0 5 10 15 20 25

U. Carlos III

U. Castilla-La Mancha

U. A Coruña

U. Granada

U. Pública Navarra

U. Zaragoza

U. Internacional Catalunya

U. Valencia

U. Pompeu Fabra

U. Oviedo


5. CONSIDERACIONES FINALES En definitiva y a modo de consideraciones finales, podemos decir que la in-

vestigación en economía del deporte en España tiene una historia breve pero prometedora. En concreto, los resultados de este análisis bibliométrico nos per-miten constatar los siguientes extremos:

• La economía del deporte es una disciplina emergente, cuando menos incipiente, que en el caso de España, podría afirmarse que está iniciando su proceso de consolidación.

• La investigación en economía del deporte desarrollada por investigado-res españoles está adquiriendo una presencia significativa en el con-cierto internacional.

• La mayoría de la investigación se publica en revistas internacionales de impacto, observándose una práctica ausencia de publicaciones en re-vistas españolas.



438

• En cuanto a los indicadores de calidad que se desprenden de las citas y el impacto de las revistas en que se publica la investigación, los resulta-dos ponen de manifiesto que la calidad media es aceptable y mejora gradualmente.

• El papel de las autorías colectivas, medida en términos de autores por artículo, es relativamente elevado tanto si se compara con la media de las Ciencias Sociales como con la media de la investigación en econo-mía del deporte a nivel internacional

• A pesar de que la muestra es reducida, el análisis nos ha permitido identificar los autores pioneros y los que se mantienen más activos en este campo de estudio. En este sentido, es destacable el elevado grado de concentración de las publicaciones en un reducido número tanto de autores como de universidades.

• La mayoría de las investigaciones se centran en el estudio de los depor-tes profesionales de equipo y, más en concreto, en el fútbol. De aquí se desprende que hay otras áreas temáticas con un gran potencial para el desarrollo de investigaciones que puedan resultar fructíferas en térmi-nos tanto de originalidad como de relevancia de las aportaciones. A tí-tulo de ejemplo, se puede mencionar el análisis del deporte entendido como práctica o participación deportiva.

• Dado el limitado grado de internacionalización, medida como coautoría con investigadores extranjeros, una de las implicaciones que se deriva de nuestros resultados es la conveniencia de potenciar la misma, ya que cabe esperar que, de acuerdo con lo que sucede en otras disciplinas, las publicaciones en colaboración internacional tengan un impacto más alto que las que cuentan únicamente con autores españoles.

Para dar por concluido este apartado de consideraciones finales, cabe men-cionar que algunas de las limitaciones de las que adolece el estudio desarrollado están asociadas al hecho de que la muestra que ha servido de referencia para nuestro análisis es demasiado pequeña para poder aplicar todas las técnicas de un análisis bibliométrico más completo, dado que muchos de los procedimien-tos están diseñados para obtener resultados significativos con mayores tamaños muestrales.

Por último, en cuanto a posibles extensiones de una investigación de estas características, quizás uno de los aspectos más relevantes a abordar sería el re-lativo a la evaluación de la influencia de la investigación en un campo especí-fico como es la economía del deporte sobre otras disciplinas. Para ello cabría acometer un análisis más exhaustivo de las pautas de citado; en concreto, cabría analizar el perfil de las publicaciones en las que se citan los artículos de econo-mía del deporte.



439

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____________ Artículo disponible en versión electrónica en la página www.revista-eea.net, ref. ә-30206 ISSN 1697-5731 (online) – ISSN 1133-3197 (print)


V O L . 30 - 2 2012

P Á G S . 441 – 462

Problemática de los estudios de impacto económico de eventos deportivos

ÁNGEL BARAJAS Departamento de Economía Financiera y Contabilidad, UNIVERSIDAD DE VIGO, ESPAÑA. E-mail: [email protected] JESYCA SALGADO Departamento de Economía Financiera y Contabilidad, UNIVERSIDAD DE VIGO, ESPAÑA. E-mail: [email protected] PATRICIO SÁNCHEZ Departamento de Economía Financiera y Contabilidad, UNIVERSIDAD DE VIGO, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

RESUMEN En este trabajo se aborda la complejidad de la evaluación y análisis de los flujos económicos generados por los eventos deportivos. Se destaca el conocimiento y análisis de las características de los eventos deportivos como conductores de impacto económico. Dicho análisis aporta información sobre aquellos aspectos que generan benefi-cios y hay que explotar, y aquellos que no son tan significativos y se pueden mejorar o cambiar. A su vez, facilita la clasificación de eventos deportivos dentro de una tipología propuesta, que considera la dimensión económica de los mismos. De la misma forma, se explica toda la problemática que rodea la realización de análisis de impacto, los inconvenientes estadísticos y el mal uso o uso engañosos de los mismos.

Palabras clave: Evento deportivo, impacto económico, flujo económico.

Problems to face in the Economic Impact of Sports Events Studies

ABSTRACT This paper addresses the complexity of the assessment and analysis of the economic flows generated by sporting events. It stands out the knowledge and analysis of the characteristics of sporting events as drivers of economic impact. This analysis provides information on those aspects that generate profit and can be exploited, and those that are not so significant and can improve or change. In tum, facilitates the classification of sporting events within a typology proposal, which considers the economic dimension of the same. Likewise, it explains all the problems of conducting impact analysis, the statistical disadvantages and misuse or misleading use of the same.

Keywords: Sport Event, Economic Impact Analysis, Cash-Flow.

Clasificación JEL: A13, L83


ÁNGEL BARAJAS; JESYCA SALGADO Y PATRICIO SÁNCHEZ


442

1. INTRODUCCIÓN Los estudios de impacto económico permiten determinar si la realización de

una inversión va a proporcionar rentabilidad al territorio en el que se realiza y a sus habitantes. La decisión de promover dicha inversión puede tener efectos tanto en la generación de actividad económica como en la creación de puestos de trabajo, traduciéndose eventualmente en una demanda de bienes finales.

Diferentes aspectos de la actividad deportiva, tales como los eventos, las in-fraestructuras o las asociaciones deportivas (equipos y clubes) representan una oportunidad de negocio para los empresarios y una ocasión de generar riqueza para los organismos públicos que los promocionan en las comunidades que los acogen. Por este motivo, organizadores y promotores buscan que el evento atraiga visitantes de fuera de la zona, cuyos gastos puedan generar valor para la comunidad. De esta manera, este tipo de estudios se utilizan habitualmente para justificar las inversiones en la construcción de instalaciones deportivas y orga-nización de eventos.

En el presente trabajo se analiza la complejidad y problemática existente en este tipo de análisis. Con esta finalidad, en primer lugar se realiza un estudio de los eventos deportivos desde el punto de vista de su capacidad de generación de impacto económico, a través de una propuesta tipológica y del análisis de los factores conductores del impacto económico en los eventos deportivos. A conti-nuación se presentan las metodologías más utilizadas en el análisis económico de eventos deportivos. Finalmente se explican los distintos problemas que en-frenta el análisis de los eventos deportivos desde el punto de vista específico de su impacto económico.

2. TIPOLOGÍA Y CARACTERIZACIÓN DE LOS EVENTOS DEPORTIVOS

La realización del análisis de impacto en un territorio de la actividad depor-tiva en general y, en concreto, de un evento requiere un conocimiento previo de las características del objeto de estudio. Cada acontecimiento deportivo presenta particularidades que es necesario conocer y tener en cuenta en un análisis de impacto. Tampoco se puede olvidar el entorno ni aquellas condiciones que ro-dean el acontecimiento. Condiciones que van a contribuir a que la influencia económica y social sobre la zona donde se desarrolla sea menor o mayor.

Para abordar este punto se presenta una propuesta de clasificación de eventos deportivos. A continuación, se analizan aspectos característicos comunes a to-dos los eventos deportivos y su influencia en el impacto económico.

PROBLEMÁTICA DE LOS ESTUDIOS DE IMPACTO ECONÓMICO DE EVENTOS DEPORTIVOS


443

2.1. Tipología de eventos deportivos

En el presente apartado se propone una tipología de eventos deportivos, ba-sada en la clasificación de Gratton et al. (2000). Dichos autores clasifican los eventos deportivos en cuatro tipos:

• Tipo A: eventos irregulares y únicos, de ámbito geográfico internacional que generan actividad económica significativa e interés mediático.

• Tipo B: eventos de gran cantidad de espectadores que forma parte de un ciclo anual de eventos deportivos a nivel nacional. La generación de acti-vidad económica es significativa y tiene gran interés mediático.

• Tipo C: eventos irregulares y únicos, asistencia de espectadores y competidores internacionales y generación de actividad económica limi-tada.

• Tipo D: eventos con gran asistencia de competidores que forma parte de un ciclo anual de eventos deportivos a nivel nacional, con generación de actividad económica limitada.

Está clasificación fue ampliada por Wilson (2006) añadiendo un Tipo E, que incluye los eventos deportivos con menor número de competidores y espectado-res, de actividad económica muy limitada y que se realizan de forma regular. Este autor indica que ciertos tipos de eventos quedarían fuera de la clasificación presentada por Gratton, e incluirlos en la tipología D podría inducir a error dado que presenta diferencias significativas.

Sobre la clasificación surgida de ambos estudios se propone aquí una am-pliación de los tipos C y D, quedando la tipología de la siguiente manera:

Tabla 1 Tipología

Tipo de eventos Características generales Características económicas

Tipo A

Irregulares, especiales y únicos Menor frecuencia de celebración Mayor asistencia de competidores y de espectadores internacionales

Dominantes en términos de desarrollo económico

Interés mediático Gran competitividad entre los países y ciudades para ganar su candidatura

Tipo B

Regular Menor frecuencia de celebración

Mayor asistencia de espectadores Dominantes en términos de desarrollo económico

Interés mediático Poca competitividad entre los países y ciudades para ganar su candidatura

Tipo C1 Irregular o regulares que cambian de sede Mayor frecuencia de celebración

Asistencia de espectadores y competidores internacionales

Actividad económica limitada Inciertos en términos de impacto económico

Tipo C2 Regulares Mayor frecuencia de celebración

Asistencia de competidores y espectadores internacionales

Actividad económica limitada Inciertos en términos de impacto económico



444

Tabla 1 (continuación) Tipología

Tipo de eventos Características generales Características económicas

Tipo D1

Irregular o regulares que cambian de sede Mayor frecuencia de celebración

No hay asistencia de espectadores internacionales

Actividad económica limitada Motivos de concesión fuera del ámbito puramente económico

Tipo D2

Regulares Mayor frecuencia de celebración

No hay asistencia de espectadores internacionales

Actividad económica limitada Motivos de concesión fuera del ámbito puramente económico

Tipo E

Regulares, irregulares o regulares con cambio de sede Mayor frecuencia de celebración

Menor asistencia de competidores y espectadores Actividad económica muy limitada

No genera interés en los medios de comunicación

Motivos de concesión fuera del ámbito puramente económico

Fuente: Elaboración propia a partir de Gratton, et al. (2000) y Wilson (2006).

La presente tipología se basa, en sus definiciones y descripción, en la des-arrollada por Gratton incluyendo también el tipo E añadido por Wilson. Además se han incluido subdivisiones en los tipos C y D, con respecto al carácter irre-gular y regular del evento. Esta ampliación se debe a que el Tipo C sólo hacia referencia a eventos únicos e irregulares. Sin embargo, se celebran eventos que, siendo regulares, cumplen el resto de características del Tipo C. Algo similar ocurre, pero de forma inversa, con el Tipo D que sólo hace referencia a los eventos regulares, mientras que se organizan eventos de Tipo D que tienen un carácter irregular. A su vez, los eventos Tipo E incluyen no solo los regulares, si no también aquellos irregulares o regulares que cambian su sede cada vez que se celebran.

A continuación se detallan las características expuestas: • La característica de mayor o menor asistencia de espectadores y/o

competidores, quiere expresar, la importancia de los eventos deportivos en lugar de su importancia económica (Gratton et al., 2000). De esta manera, se indica que no todos los grandes eventos en términos deportivos, tienen porque serlo en términos económicos.

• El carácter regular e irregular del evento, se refiere a la periodicidad de su celebración. Los eventos regulares se realizan con frecuencia anual o infe-rior y forman parte de un ciclo de eventos a nivel nacional. Por su parte, los eventos irregulares no tienen periodicidad anual y cambian de sede cada vez que se realizan. Una tercera modalidad, son aquellos eventos que se realizan de forma regular, pero cambiando la sede.



445

• El interés mediático representa el alcance y atención que despierta el evento en la sociedad y en los medios de comunicación.

• El aspecto mayor o menor frecuencia de celebración, tiene que ver con la cantidad de eventos de ese tipo realizados en una ciudad o país tomando como referencia temporal un año. Un acontecimiento de tipo A, como por ejemplo los Juegos Olímpicos, rara vez se repite en una ciudad. Por el contrario, pueden celebrarse numerosos eventos de tipo D, en una ciudad durante un año.

• Para aquellos eventos que se supone una capacidad de generación de beneficios limitada, las entidades deben considerar los motivos de su con-cesión fuera del ámbito puramente económico (Gratton et al., 2000). Como ocurre con los eventos tipo D y E.

• Los eventos de tipo C son inciertos en términos de impacto económico, debido a que es muy difícil predecir el interés de los espectadores por este tipo de acontecimientos (Gratton et al., 2000)

2.2. Aspectos relevantes en el impacto

Una vez determinada una tipología concreta donde se pueden enmarcar los eventos, es de utilidad analizar las características de los mismos desde el punto de vista del impacto, estudiando que aspecto del acontecimiento pueden generar mayor influencia económica.

En la Tabla 2 se enumeran los factores características de los eventos deporti-vos en relación con su influencia en el impacto económico.

Tabla 2 Taxonomía de los factores condicionantes del impacto económico en los eventos

deportivos

Tipo de competición Liga, campeonato o prueba

Ámbito geográfico Local, autonómico, inter autonómico, estatal e internacional Duración del evento ------------------------------------------------

Participantes

Edad: adultos, jóvenes y niños Sexo: masculino o femenino Categoría deportiva: olímpica, profesional, amateur y deporte base Número de participantes

Federación Absoluto, federado o popular Asistencia de espectadores y origen Local, autonómico, nacional o internacional Espacio Abierto o cerrado

Infraestructuras Si se requiere la construcción de infraestructuras para celebrar el evento

Periodicidad de celebración Regular, irregular o regular con cambio de sede Tipología del evento Tipo A, B, C1, C2, D1, D2 ó E




446

En primer lugar se puede considerar que el tipo de competición es un factor que genera influencia sobre el impacto económico de un evento deportivo. Cuando se trata de una liga en un deporte, esto implica que existan competicio-nes durante toda la temporada. Esto puede generar empleos de larga duración, e ingresos durante todo el año tanto para la entidad organizadora u equipo como para la economía local. También desde el punto de vista de las administraciones públicas es beneficioso, porque si hay eventos durante todo el año, se recuperará más rápidamente la inversión realizada en la construcción de infraestructuras deportivas.

En el caso de campeonatos, su efecto temporal, suele ser menor que en una liga del mismo deporte con una categoría similar. Aunque existan contratacio-nes, lo más probable es que estas sean temporales. Los ingresos directos para la organización y la economía local se obtienen de forma puntual durante la dura-ción del evento. Esto también implica que si se trata de un campeonato que solo se realizará en esa localidad una vez, no se aproveche toda la capacidad de gasto que se podría generar debido a la falta de experiencia en ese tipo de eventos. Por último la prueba suele durar menos que el campeonato y suele atraer un menor número de espectadores, por lo que su influencia en el impacto es más limitada.

Así mismo, se considera el ámbito geográfico como un factor muy significa-tivo, debido a que el impacto económico sobre la localidad, comunidad autó-noma o país anfitrión del evento sólo se va a producir si asisten espectadores y competidores de otras localidades, de otras comunidades autónomas o de otros países. En general cuanto más amplio sea el ámbito geográfico, existe mayor probabilidad de que asistan espectadores y competidores foráneos. También es necesario considerar la duración del evento, teniendo más probabilidad de gene-rar beneficios en la localidad, aquellos que tienen mayor duración.

Con respecto a los participantes, características como la edad, el sexo o la categoría pueden aportar indicios sobre la mayor o menor asistencia de especta-dores al evento. Cuando se trata de participantes adultos que compiten a nivel profesional u olímpico, la posibilidad de interés por parte de los espectadores suele ser mayor. Por otro lado, cuando se trata de un evento donde los competi-dores son niños, la asistencia de muchos de los familiares de los menores está garantizada. Algo similar ocurre con la categoría, puesto que los eventos que atraen más espectadores son los de categoría profesional u olímpica.

El sexo es otro factor a tener en cuenta, ante dos eventos cuya única diferen-cia es el sexo de los competidores, el evento masculino, habitualmente tendrá más interés mediático y más espectadores que el femenino. Por ende, el impacto económico será mayor.

Con respecto al número de participantes, los eventos de categorías más ele-vadas tienen menor número de competidores, pero también son los competido-res que todo el mundo quiere ver y atraen muchos más espectadores. Además,



447

los deportistas o equipos profesionales o de alto nivel, vienen acompañados de un equipo de personas (entrenadores, fisioterapeutas, médicos, mecánicos, re-presentantes, etc.) que también van a generar gasto en la localidad o país de acogida.

La federación de un equipo o deportista implica un nivel de competitividad que suele atraer público a los eventos donde participan. Además, la publicidad del evento va a ser mayor porque estará apoyada por organismos oficiales. Por otro lado, si se trata de un evento popular lo más habitual es que sea de nivel local y que asistan muchos competidores pero el número de espectadores sea poco significativa o sólo de la población local.

Atraer espectadores es vital para la localidad anfitriona. Para los deportes de gran interés mediático, los ingresos esperados serán mayores. Aquellos deportes en los que la asistencia de espectadores es mínima, la generación de gasto ven-drá dada, en su mayor parte, por los competidores.

Hay que considerar que no todos los eventos atraen espectadores del mismo ámbito geográfico de la competición. De esta manera, que un evento realizado en una región cuente con participantes nacionales o internacionales, no implica siempre la asistencia de espectadores nacionales o internacionales. Esto es de-bido a que no todos los eventos deportivos generan movilidad geográfica por parte de los aficionados, que suele ser un fenómeno mas frecuente en los llama-dos mega-eventos1. El espacio no se puede considerar un factor muy relevante, salvo que el evento sea al aire libre y las condiciones climatológicas durante la celebración sean adversas y retraiga la asistencia de espectadores. Sin embargo, por otra parte, sí puede tener incidencia a la hora de hacer las estimaciones de público asistente. En espacios cerrados este aspecto se resuelve con mucha ma-yor facilidad.

La construcción de infraestructura con motivo del evento puede implicar una importante inversión para la entidad gubernamental correspondiente o para el comité organizador, y el problema aparece cuando la celebración de dicho evento no amortiza esa inversión. Cuando la infraestructura esta construida, los costes de organización del evento se reducen y su organización también se sim-plifica.

También hay que tener en cuenta, la posibilidad de utilizar la infraestructura para futuros eventos del mismo deporte o de otros. Existen casos en los que las instalaciones deportivas son muy especializadas y no se vuelven a utilizar una vez celebrado el campeonato o evento.

La periodicidad de celebración influye en el tipo de organización y estruc-tura que tendrá el evento y también en su impacto. Si un evento es regular, en cada edición la organización puede adquirir experiencia en su realización, mejo- 1 Cuyo máximo exponente son los Juegos Olímpicos o Campeonatos Mundiales o Continentales.



448

rando aquellos aspectos negativos y convirtiendo el evento en una actividad rentable, que genere empleo y atraiga nuevos ingresos. En el caso de los eventos irregulares o regulares que cambian su sede, el territorio de acogida solo tiene una oportunidad para organizar el evento, lo más probable es que los empleos que se generen sean temporales y existen posibilidades de generar más gastos que ingresos debido a que no existe experiencia en la celebración de ese aconte-cimiento en concreto.

El conocimiento y estudio de este tipo de características ayudan en su mejor clasificación dentro de la tipología para realizar, posteriormente, una mejor selección de la metodología de estudio de impacto. Así mismo, aportan infor-mación sobre los aspectos que el evento tiene a favor y hay que explotar para generar beneficios, y aquellos que no son tan significativos y se pueden mejorar o cambiar.

3. INSTRUMENTOS DE MEDICIÓN DE IMPACTO ECONÓMICO EN EVENTOS DEPORTIVOS

En este apartado se presentan los diferentes instrumentos empleados en la medición de impacto económico. De manera concreta, existen seis métodos utilizados en los estudios de impacto de eventos e instalaciones deportivas. Es-tos son: las Cuentas Satélite, las Tablas Input-Output, el Modelo de Equilibrio General Computable, Análisis Coste-Beneficio, la Valoración Contingente y el Análisis Sectorial-Regional.

Las metodologías existentes no son excluyentes entre sí, por el contrario, se complementan. Métodos como las Cuentas Satélite o las Tablas Input-Output, aportan datos útiles para la realización de cálculos a partir de un Análisis Coste-Beneficio o en un Análisis Sectorial-Regional. Por su parte, la Valoración Con-tingente aporta medidas de beneficio y coste de los consumidores o datos como el valor de no uso, que enriquecen y amplían el alcance de los otros métodos.

3.1. Cuentas satélite

Las Cuentas Satélite presentan un enfoque macroeconómico, con un ámbito de aplicación nacional o regional y consisten en un conjunto de tablas estadísti-cas, basadas en la metodología de la Contabilidad Nacional, con capacidad de aportar parámetros e indicadores económicos del campo o actividad económica analizada.

Lera (2010), siguiendo los enfoques utilizados en los análisis de impacto económico del deporte, propuestos por Kurscheidt (2000), explica la aplicación de las Cuentas Satélite en la economía del deporte. De esta manera, se puede estimar el PIB deportivo o valor añadido bruto (VAB) del deporte, las deman-das deportivas de consumo público y privado y la demanda exterior o exporta-



449

ciones, así como los indicadores de la actividad deportiva en el conjunto de la economía distinguiendo entre distintas ramas productivas.

Son destacables, en el área económica del deporte, las investigaciones lleva-das a cabo por Malenfant-Dauriac (1977) para Francia y por Weber (1995) para Alemania. En España, Otero (2000) utiliza esta metodología para realizar un estudio socioeconómico del deporte en Andalucía.

La formación del grupo de trabajo “Sport & Economics”2 ha permitido la aplicación de una metodología unificada al desarrollo de las Cuentas Satélite de Reino Unido, Austria y Chipre. Además de encontrarse en elaboración las de Polonia, Alemania, Países Bajos y Hungría. Como afirma Gratton (2011), esto permitirá realizar comparaciones significativas entre varios países de la UE, sobre datos económicos para el deporte.

Lo más reciente en este campo, es la formación por parte de la Comisión Eu-ropea de un grupo de trabajo encargado de la realización de las Cuentas Satélite para el deporte del conjunto de la UE.

Las cuentas satélite muestran una visión conjunta de la relación existente entre la economía del sector y de las restantes ramas de actividad, por lo que aporta información útil para el análisis económico de los eventos deportivos que se realizan en una nación o en una región. Por otro lado, la visión que aporta este método es estática, por lo que no evalúa efectos a largo plazo, centrándose en periodos a corto plazo y en áreas determinadas. De esta manera, seria apro-piado para analizar los acontecimientos deportivos que se encuentren en el ám-bito geográfico de las cuentas desarrolladas, con una celebración puntual o irregular y con efecto a corto plazo. Algunos ejemplos de este tipo de eventos son los Campeonatos Nacionales o Regionales de la mayoría de los deportes.

3.2. Tablas Input-Output

Las Tablas Input-Output adoptan un enfoque macroeconómico de ámbito nacional o regional, posibilitando la elaboración de complejos modelos econó-micos de simulación del impacto bajo diversos escenarios (Pedrosa y Salvador, 2003).

El objetivo de este instrumento es proporcionar un panorama desagregado de la actividad económica de cada industria o rama y la interdependencia entre todas las ramas. Como menciona Lera (2010), para conseguirlo utiliza tablas estadísticas de entrada y salida, compuestas por tres bloques de información económica: el de consumos intermedios o de relaciones interindustriales, el de demandas finales y el de inputs primarios.

2 Promovido por la Presidencia Austriaca de la Unión Europea en el año 2006.



450

En relación a la economía del deporte, entre los estudios conocidos sobre grandes eventos o multieventos, en los que se utiliza este método, encontramos los de Preus (2004) y Porter y Fletcher (2008) sobre los Juegos Olímpicos, el de Choong y Tracy (2005) sobre la Copa del Mundo de Fútbol o el de Aza et al. (2007) sobre dos equipos españoles de fútbol de primera división, entre otros.

Para obtener resultados verídicos y que sean funcionales para realizar un análisis tanto exante como expost del impacto económico de un evento depor-tivo, lo más adecuado sería aplicar las Tablas Input-Output a eventos de gran nivel que se celebren de forma regular y tengan una larga duración.

Aunque las Tablas Input-Output, también se suelen usar para predecir el im-pacto económico en acontecimientos deportivos de corta duración, el estudio realizado por Porter y Fletcher (2008) demuestra que para este tipo de eventos, el modelo presenta resultados alejados de la realidad y que exageran las ganan-cias realmente obtenidas. Según este autor, el modelo ofrece resultados veraces y más cercanos a la realidad cuando se trata de eventos cuya curva de la oferta es perfectamente elástica. Dicha situación se presenta con una demanda final duradera, condición que no suele producirse en eventos deportivos de corta duración.

En acontecimientos como los Juegos Olímpicos o los Campeonatos, el gran aumento de la demanda es absorbido por un aumento de los precios en el sector y no es capaz de aumentar la oferta, por ejemplo en el caso del sector hotelero (Porter y Fletcher, 2008).

3.3. Modelo de Equilibrio General Computable (EGC)

Los modelos de equilibrio general computable (EGC) consisten en una re-presentación realista de la economía, realizada mediante un grupo de ecuaciones que representan la producción, el consumo y el comercio del sector privado, así como las actividades económicas del sector público.

Los EGC implican la aplicación práctica de los modelos de equilibrio gene-ral walrasianos, basados en el comportamiento optimizador de los agentes eco-nómicos. El trabajo de Harberger (1962), sobre la incidencia tributaria, inició la aplicación práctica de los modelos EGC y los trabajos de Shoven y Whalley (1972, 1984, 1992), le dieron un impulso importante. También, son destacables las contribuciones al desarrollo y utilización de esta metodología de Hertel (1997) y Rutherford (1999). Los campos de mayor aplicación son las finanzas públicas y el comercio internacional. En la actualidad también se utiliza para analizar el impacto económico del turismo, como ejemplo el trabajo de Blake, Sinclair y Sugiyarto (2003), para el Reino Unido.

Como señalan Rodríguez et al. (2011), los efectos de mercado recogidos por los modelos EGC no son significativos para eventos de pequeño tamaño. Lo



451

mismo ocurre con eventos de nivel regional, para los que difícilmente existe la información necesaria. De esta manera, se puede deducir que los eventos mas adecuados para su aplicación son los grandes eventos que se realizan a nivel nacional.

3.4. Análisis Coste-Beneficio (ACB)

El objetivo del Análisis Coste-Beneficio (ACB) es comparar el beneficio de los eventos deportivos para una región o país, que es el incremento de valor del consumo de la población local, con los costes de los factores de producción que son necesarios para organizar el evento (Késenne, 2005). Permite adoptar una decisión racional, conforme a criterios normativos (eficacia de la asignación) y al principio del coste de oportunidad.

El método ACB ha sido utilizado para analizar el impacto económico de di-versos eventos deportivos. Algunos ejemplos son: el estudio realizado por Gratton et al. (2006) donde analizan los diez eventos deportivos más importan-tes de Reino Unido desde 1997, el de Hurtado et al. (2007) que compatibilizan este método con las tablas input-output para evaluar el impacto económico y social del Campeonato de Tenis Femenino de la ITF en Sevilla o el de Baade et al. (2008), sobre el impacto económico de los Juegos Olímpicos de Invierno en Salt Lake City (Utah).

En la práctica, el análisis Coste-Beneficio es adecuado para el estudio del impacto económico en prácticamente cualquier tipo de evento deportivo. De todas formas, sus resultados se aprecian mejor a largo plazo, por lo que es más efectivo para eventos que se realizan de forma periódica a lo largo de una tem-porada. También es útil para la evaluación de políticas de gasto público, por lo que es interesante su aplicación en aquellos eventos con financiación pública.

3.5. Método de Valoración Contingente (MVC)

El Método de Valoración Contingente (MVC) consiste en observar la reac-ción de un individuo ante cambios hipotéticos (contingentes) en los precios o cantidades de bienes o servicios. Se trata de encontrar la valoración económica de aquellos bienes o servicios que carecen de mercado a través de la creación de un mercado hipotético (Leal, 2005).

Bruce et al. (2001) han utilizado el método de valoración contingente para medir el valor de los bienes públicos generados por un equipo deportivo profe-sional, los Pittsburgh Penguins de la liga nacional de Hockey.

Johnson et al. (2006), realizaron un estudio que suscita pagos anuales sobre diferentes horizontes de tiempo fijo (por ejemplo, 5 ó 10 años) para los dos equipos en una ciudad con un solo equipo deportivo profesional. Mediante el



452

método de valoración contingente encontraron que la disposición a pagar es sensible a la longitud del período de pago.

Walton et al. (2008), utilizan una metodología de valoración contingente para estimar el valor de la propuesta de los Juegos Olímpicos de Londres 2012.

El MVC es un instrumento complementario al análisis de impacto, que per-mite conocer la disposición a pagar de los espectadores por asistir a un evento o de los residentes por la construcción de una nueva instalación deportiva. Tam-bién es útil para medir los bienes públicos de equipos deportivos y para aquellos casos donde la financiación principal del evento es de tipo público.

3.6. Análisis Sectorial-Regional

El análisis sectorial permite realizar estudios monográficos de un club, un deporte, un evento deportivo o un problema económico planteado por el deporte (financiación, gestión, fiscalidad,…). Se puede emplear en cualquier ámbito: internacional, nacional, regional o local.

Por otro lado, el análisis regional permite obtener datos precisos y detallados sobre las actividades socioeconómicas vinculadas al deporte o el máximo de informaciones posibles sobre los componentes de la oferta y demanda de bienes y servicios deportivos y de las actividades socioeconómicas, para visualizar la influencia económica del deporte en el área geográfica objeto de estudio.

Mas que un método en si que aporte conclusiones adecuadas sobre el im-pacto económico de un evento, se trata de un análisis para complementar los demás métodos.

4. PROBLEMAS DE MEDICIÓN Como ha sido puesto de manifiesto, la repercusión mediática e importancia

que han adquirido los eventos deportivos, genera a su vez la necesidad de medir y cuantificar sus efectos económicos y sociales. En este aspecto, los analistas se encuentran con numerosos inconvenientes, convirtiéndose la evaluación de este tipo de acontecimientos en una labor compleja. El problema principal de la me-dición es que ha crecido la industria del deporte, la proliferación de eventos y la promoción de grandes infraestructuras deportivas mucho más rápido que la consecución de unas bases teóricas precisas o la obtención de estadísticas fia-bles y homogéneas.

En esta línea Pedrosa y Salvador (2003) clasifican los problemas de la medi-ción económica del deporte en tres apartados: conceptuales, estadísticos y me-todológicos.



453

4.1. Problemas conceptuales

La imprecisión sobre la definición y el concepto de deporte, y la amplitud de su análisis, así como la ausencia de estadísticas fiables, sistemáticas y homogé-neas sobre los valores de intensidad de práctica y del gasto deportivo (Lera, 2010), afectan al análisis económico del deporte.

Como afirma Gratton (2011), actualmente el deporte es reconocido como un sector importante en la actividad económica y es habitual el uso de términos como “industria de los deportes” o “negocio de los deportes”, si bien no existe una definición general de este tipo de términos, siendo imposible la realización de comparaciones internacionales significativas.

Existen distintas maneras de concebir y entender el deporte. Por un lado, en Estados Unidos el deporte se reduce a la práctica deportiva organizada. Mien-tras en Europa también se incluyen las actividades físicas y deportivas realiza-das de forma individual y no organizadas. Entre los países europeos también se encuentran diferencias con respecto al carácter público o privado y centralizado o descentralizado de las actividades deportivas. En términos generales aún no existe una clara diferenciación del sector deportivo, conviviendo gran diversi-dad y complejidad en las estructuras deportivas europeas y dificultades para definir magnitudes económicas específicas.

Iniciativas como la creación en 2006 del grupo de trabajo “Sport & Econo-mics”, anteriormente señalado y la elaboración en el año 2007 por la Comisión Europea, del Libro Blanco del Deporte, representan el inicio de un cambio, que persigue la unificación de criterios y metodologías en el análisis económico de deporte. Como menciona Lera (2010), en primer lugar se llegó a una definición consensuada de lo que cabe entender por deporte, en lo que se conoce como la “Vilnius Definition of Sport”, para en una segunda etapa recoger todas las acti-vidades económicas relacionadas con el deporte, tanto a nivel de práctica activa como pasiva.

La ausencia de una definición clara de magnitudes económicas o que no exista distinción entre el deporte y otros sectores como el ocio o entreteni-miento, genera dispersión y criterios distintos en la realización del análisis de la influencia económica de los eventos en las localidades de acogida. Es destaca-ble que si se quiere realizar un análisis de una actividad concreta dentro de una industria, es necesario conocer y manejar información apriorística sobre la in-dustria o el sector en general.

4.2. Problemas estadísticos

Las estadísticas del deporte son escasas, incompletas, deficientes y dispersas en la mayor parte de los países de nuestro entorno. Para autores como Pedrosa y Salvador (2003) se puede considerar que esta situación es una consecuencia de



454

la problemática conceptual. Evidentemente, si no existe unanimidad y homoge-neidad en la base teórica, las cifras publicadas no serán comparables.

Llevar a cabo un análisis de impacto de un evento o instalación deportiva re-quiere la obtención de información que no siempre esta al alcance de analistas o investigadores, dificultando la claridad y eficiencia de los resultados. En primer lugar se encuentran inconvenientes en la obtención desagregada de las partidas correspondientes al deporte en la Contabilidad Nacional o las Tablas Input-Out-put3.

En segundo lugar, las características de mercado de la industria así como su gran heterogeneidad no facilita la obtención de estadísticas. Existe complejidad en la identificación de las empresas que producen y comercializan artículos deportivos, así como de los consumidores que realmente compran estos pro-ductos para la práctica deportiva.

Otro aspecto relevante, que afecta directamente a la evaluación de impacto, es la realización de análisis muéstrales, a través de entrevistas y encuestas. Este método permite obtener gran cantidad de información sobre los participantes y espectadores que acuden a un evento deportivo. A partir de dicha información, se pueden construir estimaciones que serán utilizadas en el análisis. El mayor inconveniente es que se trata de métodos costosos y laboriosos, que requieren una significativa inversión económica y de tiempo.

En el aspecto estadístico la Unión Europea manifiesta en su Libro Blanco del Deporte4, su compromiso de mejorar la calidad y comparabilidad de los datos estadísticos del deporte, estableciendo los siguientes objetivos:

• El establecimiento de un método estadístico europeo para medir el im-pacto económico del deporte como base para las cuentas estadísticas na-cionales en la materia.

• La realización periódica de encuestas específicas sobre información relacionada con el deporte a nivel europeo.

• La puesta en marcha de un estudio para la evaluación de la contribución a la Agenda de Lisboa del sector del deporte.

• La organización entre los países miembros y las federaciones deportivas para el intercambio de mejores prácticas relativas a la organización de acontecimientos deportivos de gran envergadura, para impulsar el creci-miento económico sostenible, la competitividad y el empleo.

4.3. Problemas metodológicos

En general no existe una metodología óptima para la evaluación de la inci-dencia económica de un evento o instalación deportiva para la localidad que los

3 Referida ésta tanto a la actividad deportiva como a la correspondiente desagregación territorial. 4 Comisión de Comunidades Europeas, 2007.



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acoge o promociona. Por el contrario, toda metodología presenta tres carencias primarias, que son: el efecto substitución, desplazamiento (crowding out) y fuga (leakages). En línea con lo indicado por Matheson (2006), si no se tienen en cuenta estos tres efectos en la realización de los estudios de impacto, se van obtener resultados muy positivos pero que no son reales, albergando falsas ex-pectativas de beneficios económicos.

El efecto substitución se produce, cuando el gasto realizado en la localidad no es un gasto autónomo, es decir, no es motivado únicamente por el evento; o representa recirculación del dinero. Se trata –por ejemplo- del gasto realizado por los asistentes locales, asistentes time-switchers5 y/o asistentes casuals6. Dicho gasto se hubiera generado igualmente aunque no se celebrara el evento, por este motivo no se considera como flujo monetario autónomo, sino como un gasto que substituye a otro.

Por su parte, el efecto desplazamiento (crowding out), se refiere al gasto po-tencial desplazado por motivo del evento. La realización de un acontecimiento deportivo puede disuadir –por ejemplo- la asistencia de turistas que pensaban visitar la zona y lo evitan por causa del acontecimiento deportivo. Si este efecto no se toma en cuenta el resultado del impacto puede estar sobreestimado.

Finalmente, la fuga (leakages), se produce cuando la generación de ingresos directos en la localidad, no repercute en la economía local en forma de ingresos o efectos indirectos. Existen diversos causantes de la huida de dinero que entra en la localidad. En primer lugar hay que considerar que no todos los productos que se venden serán de manufactura local, ni todos los empleados o propietarios de las empresas serán residentes. Este tipo de aspectos genera que el ingreso directo no se transforme en su totalidad en ingreso indirecto para la zona.

Además de estos tres efectos, hay que tener en cuenta otros aspectos que pueden inducir a error en el cálculo de la influencia económica de un evento. En esta línea, Crompton (1995 y 2006) establece once errores que se suelen come-ter al realizar análisis de impacto económico, que se enumeran a continuación:

• Uso de las ventas en vez de los ingresos de los hogares en los multipli-cadores.

• Tergiversación de los multiplicadores de empleo. • Uso incremental en vez del uso normal de los coeficientes multiplicado-

res. • No definición del área de interés con precisión.

5 Aquellas personas que tenían pensado visitar la localidad igualmente y cambian la fecha para

coincidir con la celebración del evento. 6 Aquellas personas que ya estaban de visita en la localidad anfitriona y asisten al evento en vez

de realizar otra actividad en la zona.



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• Inclusión de los espectadores locales. • La no exclusión de time-switchers y casuals. • Uso de coeficientes multiplicadores “falseados”. • Reivindicación total en vez de beneficios económicos marginales. • Confusión de los ingresos brutos con el multiplicador. • Omisión del coste de oportunidad. • Medición solo de los beneficios y omisión de los costes. Dichos errores se pueden evitar cumpliendo los cinco principios de inviola-

bilidad, presentados por Howard y Crompton (2005), que se explican a conti-nuación:

• Exclusión de los residentes locales: únicamente el dinero nuevo que se inyecta en la economía, por los asistentes de fuera de la localidad genera un impacto económico positivo. El gasto realizado por los locales repre-senta una recirculación del dinero.

• Exclusión de los time-switchers y casuals: el primero de los conceptos se refiere a las personas que tenían pensado visitar la localidad igualmente y cambian la fecha para coincidir con la celebración del evento. Este tipo de asistentes no se deben tener en cuenta en el análisis porque habrían reali-zado igualmente gasto en la localidad, aunque no se realizara el evento. Con respecto a los asistentes casuals, se refiere a personas que ya esta-

ban de visita en la localidad anfitriona y asisten al evento en vez de realizar otra actividad en la zona. Este tipo de asistentes no se puede tener en cuenta porque el gasto generado en la ciudad se hubiera produ-cido igualmente aunque no se realizara el evento deportivo.

• Usar los ingresos en lugar de las medidas de ventas: el uso de indicado-res de ventas puede dar una impresión falsa del verdadero impacto del gasto de los visitantes, ya que los mayores efectos sobre los ingresos no son necesariamente generados a partir de un mayor aumento en las ventas.

• Realizar una interpretación cuidadosa de las medidas de empleo: es necesario comprobar si la creación de empleo es real, se tiende a conside-rar que los hoteles y establecimientos aumentarán su número de emplea-dos porque van a tener una mayor ocupación, pero esta situación no siempre se cumple. También hay que considerar el origen de los nuevos trabajadores contratados, si provienen de otras localidades se producirá fuga de dinero, así como el tipo de empleo creado, si es temporal, fijo, a tiempo completo o parcial.

• Uso de coeficientes multiplicadores en lugar de multiplicadores: Crompton (1995) citando a Archer (1982 y 1984) y a Vaughan (1984),



457

explica que este tipo de coeficientes de impacto se pueden expresar de dos maneras distintas. Para el caso de la medida de ingresos personal –multi-plicador de ingresos- si tiene un uso “incremental”, se utiliza como de-nominador de la expresión el ingreso directo. Por otra parte un multiplica-dor de ingreso “proporcional” o “normal” emplea como denominador la inyección de dinero realizada por los visitantes. En concreto Howard y Crompton (2005), se refieren a “coeficiente multiplicador” cuando el de-nominador es el dinero inyectado por los visitantes y a “multiplicador” cuando el denominador es el ingreso directo.

Además de los errores en los que se puede incurrir por el desconocimiento de una correcta aplicación de la metodología o por la imposibilidad de acceder a la información estadística y económica necesaria, existe la posibilidad de que se produzca un uso engañoso de los instrumentos con la finalidad de obtener subvenciones o ayudas para llevar a cabo el acontecimiento o la construcción de una instalación deportiva. En este sentido, es creciente la literatura científica que advierte sobre los errores y aplicaciones incorrectas de los estudios de im-pacto económico y sus consecuencias. Son reseñables el estudio de Crompton (2006) donde añade ejemplos de análisis de impacto realizados por consultoras y entidades públicas y privadas que presentan graves errores de aplicación, o los de Hunter (1988) y Matheson (2009) que llaman la atención sobre el uso inco-rrecto de los multiplicadores en los análisis de impacto. También se pueden destacar los trabajos de Coates y Humphreys (1999), Matheson (2006), Coates (2007), y Porter y Fletcher (2008) que analizan la aplicación de este tipo de estudios en distintos eventos deportivos, instalaciones deportivas, franquicias y equipos profesionales.

5. CONCLUSIONES Se considera relevante dentro del análisis económico de los eventos deporti-

vos, la existencia de una tipología que considere además del aspecto deportivo, las características económicas de los mismos. En ese ámbito, este trabajo pro-pone una adaptación de una clasificación de este tipo presentada por Gratton et al. (2000). Se añaden dos tipos de eventos para que exista una distinción mas específica entre el carácter regular e irregular del evento. De esta manera, los eventos deportivos se podrían clasificar en siete tipos: Tipo A, Tipo B, Tipo C1, Tipo C2, Tipo D1, Tipo D2 y Tipo E.

Las características que definen los eventos deportivos se muestran como condicionantes y/o conductoras de su impacto económico. En la taxonomía de los factores condicionantes del impacto, desarrollada en este trabajo, se conside-ran más significativos los siguientes: tipo de competición, ámbito geográfico, duración del evento, participantes (sexo, edad, categoría deportiva y número de participantes), asistencia y origen de los espectadores y la infraestructura. Estos



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elementos aportan información sobre aspectos que el evento tiene a favor y hay que explotar para generar beneficios, y aquellos que no son tan significativos y se pueden mejorar o cambiar.

El conocimiento de estas características también ayuda a la correcta clasifi-cación de los eventos dentro de la tipología, facilitando a su vez la selección de la metodología de análisis mas adecuada. De esta manera, se puede establecer una relación entre los tipos de eventos y el instrumento más apropiado para su análisis, que se muestra a continuación:

• Cuentas Satélite: apropiado para el análisis de campeonatos nacionales o regionales de tipo irregular (eventos tipo D1).

• Equilibrio General Computable: para grandes eventos a nivel nacional e internacional (eventos tipo A y B).

• Análisis Coste-Beneficio: este método se puede aplicar a cualquier tipo de evento deportivo. No, es más efectivo para los eventos tipo B, C1, C2, D2 y E.

• Método de Valoración contingente: se puede aplicar a cualquier tipo de evento, con la finalidad de evaluar la disposición a pagar de espectadores y/o residentes, así como para la valoración de bienes públicos.

• Análisis sectorial-regional: adecuado para evaluar la influencia económica de eventos en una región concreta (eventos tipo D1, D2 y E).

Como se puede observar en el análisis realizado, la medición del deporte presenta limitaciones. Se considera que uno de los principales problemas es el rápido crecimiento económico que ha tenido la economía del deporte en poco tiempo, que no se ha visto respaldado por un crecimiento similar con respecto a la base teórica o estadística, así como en la definición de indicadores económi-cos o en el desarrollo de instrumentos de análisis. La Comisión Europea ha abordado esta situación, planteando una serie de iniciativas con el objetivo de unificar conceptos y mejorar la calidad y comparabilidad de los datos.

La proliferación de eventos y promoción de instalaciones deportivas ha in-centivado el uso de los instrumentos de análisis de impacto para predecir los flujos económicos esperados en las localidades de acogida. A su vez esto ha generado una utilización engañosa de estos análisis con el objetivo de inflar posibles resultados para obtener el apoyo económico de instituciones privadas y públicas.

En general, lo que se persigue es mejorar la rigurosidad de los estudios de impacto económico, para que ofrezcan pronósticos lo más cercanos a la reali-dad, a partir de los cuales se puedan tomar decisiones económicas.



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ISSN 1697-5731 (online) – ISSN 1133-3197 (print)


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PRESENTACIÓN


El monográfico La Economía del Deporte muestra una parte importante del

trabajo que en esa disciplina se realiza en las universidades españolas y concre-tamente en las facultades de Economía y Empresa y de Actividad Física y De-porte.

Los artículos seleccionados están la mayoría en castellano, con dos excep-ciones en inglés. En esta presentación se intenta ordenar la heterogeneidad de los mismos de una manera que posibilite la fácil comprensión de los lectores. El monográfico consta de trece artículos, más tres contribuciones. En la primera de las contribuciones se presentan, por parte del Coordinador, las características más relevantes de la Economía del Deporte, que la significan como una econo-mía peculiar dentro del análisis económico. En la segunda, Sánchez y Castella-nos, realizan un estudio descriptivo de la evolución y la situación actual de la investigación en Economía del Deporte en España en la última década. En la tercera Barajas, Salgado y Sánchez describen y evalúan los estudios de impacto económico de los eventos deportivos.

En cuanto a los artículos, en el primer bloque, el trabajo de Sigüenza y Ma-riel analiza los determinantes de la participación de los individuos en entidades deportivas y la investigación de Lera y Suárez estudia las decisiones de los in-dividuos a la hora de realizar deporte activo o pasivo y el gasto asociado a am-bas actividades. Los dos artículos utilizan variables dependientes discretas y entre las variables explicativas se controlan los factores socio-demográficos y socio-económicos.

En el segundo bloque se analizan los resultados deportivos de los equipos de la primera división del fútbol español con una serie de datos similar, pero con objetivos y tratamientos econométricos diferentes. En el artículo tercero, Mon-tes y Sala analizan las diez últimas temporadas de La Liga utilizando el análisis de datos funcionales y un test de Montecarlo para contrastar hipótesis de uni-formidad o no uniformidad de los resultados. En el artículo cuarto, Espitia y García analizan la configuración de los equipos y su relación con los éxitos

PLÁCIDO RODRÍGUEZ


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deportivos utilizando el índice de Gollop y Monahan, con datos de ocho tempo-radas. Esos índices se incorporan como variables explicativas de los resultados de los equipos.

La eficiencia de los inputs deportivos es el contenido del tercer bloque. En el artículo quinto, del Corral analiza la eficiencia de los entrenadores en el fútbol español estimando una frontera de producción estocástica, con una base de da-tos de dos temporadas, relacionando la calidad de la plantilla con los puntos obtenidos por el equipo. La eficiencia de los jugadores en una de esas dos tem-poradas es el contenido del artículo sexto, en el que Sala, Gómez y Caballero estudian la eficiencia de los jugadores utilizando el Análisis Envolvente de Da-tos.

Existen otras industrias relacionadas con el deporte, como es el caso de las apuestas. En el artículo siete se hace un estudio comparado para Canadá, Reino Unido y España en el que Humphreys y Pérez analizan el perfil de los jugadores teniendo en cuenta el incremento de posibilidades de apostar, utilizando un aná-lisis condicionado basado en un modelo probit.

El coste de los servicios deportivos y la calidad y la satisfacción del servicio recibido son parte de los objetivos que tienen tanto las instituciones públicas como los clubes deportivos privados; estas materias son el contenido de los artículos octavo y noveno. En el octavo, García, Gallardo y Felipe analizan el coste específico de los servicios deportivos utilizando el caso de dos municipios españoles que gestionan los servicios de forma directa y, en el artículo nueve, Calabuig, Crespo y Mundina analizan la calidad, el coste, la satisfacción y las intenciones futuras del usuario utilizando modelos de ecuaciones estructurales.

El último de los bloques del monográfico presenta cuatro investigaciones relacionadas con el impacto económico del deporte. En el artículo diez, Benitez y Lacomba se plantean la necesidad de realizar estudios a nivel macroeconó-mico para medir el peso que la industria del deporte tiene en relación con el conjunto de la actividad económica de los países. Para ello se pretende utilizar una metodología común que está siendo puesta en marcha en determinados países europeos. En el artículo once, Bosch y otros estiman el peso que el de-porte tiene en la Comunidad Autónoma de Cataluña en términos de Producto Interior Bruto, Valor Añadido Bruto y empleo. En los artículos doce, Mart y Puertas, y trece, Baños, Pujol y Rodríguez, se analizan el impacto económico y mediático que tiene la organización de un evento deportivo utilizando princi-palmente la metodología input-output, para los casos de la celebración del cam-peonato de MotoGP en Valencia y el campeonato del mundo de patinaje de velocidad en la ciudad de Gijón.

Concluye el Monográfico con la recopilación de una extensa bibliografía y páginas webs, debidamente actualizada y que esperamos sea de interés para el estudioso de la Economía del Deporte.

____________ Artículo recibido en enero de 2012 y aceptado en mayo de 2012 Artículo disponible en versión electrónica en la página www.revista-eea.net, ref. ә-30207 ISSN 1697-5731 (online) – ISSN 1133-3197 (print)


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Determinantes de la pertenencia a entidades deportivas

WALESKA SIGÜENZA Departamento Economía Financiera I, UNIVERSIDAD DEL PAÍS VASCO, ESPAÑA. E-mail: [email protected] PETR MARIEL Departamento Economía Aplicada III, UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

RESUMEN La justificación del estudio reside en la importancia del deporte en nuestra sociedad y en el papel que juegan las entidades deportivas como catalizadores entre el deporte y las relaciones sociales. El objetivo del trabajo es analizar los factores socio-demográficos y socio-económicos que determinan el hecho de pertenecer a una entidad deportiva. La metodología de un modelo heteroscedástico de elección discreta binaria, junto con los datos obtenidos de la encuesta “Hábitos Deportivos de los Españoles” en 2005, permite analizar los efectos de distintas variables sobre la probabilidad de pertenecer a una entidad deportiva. Los resultados obtenidos muestran que en la demanda de pertenencia a una entidad deportiva influyen positivamente el género, el nivel estudios, la posesión de una buena forma física y la práctica de deporte, entre otros.

Palabras clave: Determinantes sociales, entidad deportiva, logit heteroscedástico.

Factors Affecting Sport Organizations Membership

ABSTRACT The main motivation for this study lies in the importance sports have in our nowadays society and, more specifically, in the role sport organizations play as merging factor between sports and social relations. The main objective of this study is the analysis of the variables that have an effect on the decision of an individual to become a member of a given sport club. The proposed methodology of using a heteroskedastic binary choice model, and its application to a data set obtained from the survey of Spanish sport habits collected in the year 2005, allows us to be able to obtain a detailed analysis of the effect the different variables set have on the probability to become a member of a sport club. Results show that the demand of a sport club membership is closely related to individual characteristics such as gender, level of education, physical fitness and if the individual is an athlete or not.

Keywords: Social Status Factors, Sport Club, Heteroskedastic Logit Model.

Clasificación JEL: C25, L83


mailto:[email protected]


WALESKA SIGÜENZA Y PETR MARIEL


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1. INTRODUCCIÓN En los últimos años se ha producido una evolución ascendente de la pobla-

ción que realiza actividades deportivas y del número de organizaciones que promueven y acogen su práctica. Podría incluso considerarse que, junto con las telecomunicaciones, el deporte constituye el fenómeno social más relevante de la segunda mitad del siglo XX. La actividad deportiva se ha convertido en un referente en las relaciones sociales y en un icono de aceptación social. Al mismo tiempo, esta práctica deportiva está condicionada por el grupo social y las condiciones socio-estructurales de la persona que la realiza (Erben et al., 1992). Actualmente los individuos no sólo practican deporte con un objetivo competitivo y de rendimiento físico, sino que, cada vez con mayor intensidad, se impone el denominado modelo “relacional” que, según Buñuel (1994), “está dominado por la relevancia de aspectos lúdicos y de relación social, así como por el deseo de construir espacios de comunicación opuestos a una lógica ins-trumentalista”. También se puede observar un modelo “expresivo” (Puig y Heinemann, 1991) que consiste en prácticas deportivas poco organizadas y so-metidas a procesos constantes de innovación y diversificación, como pueden ser los deportes californianos y los de aventura en la naturaleza. Y, por último, se pueden constatar prácticas deportivas destinadas al culto del cuerpo que se acer-can al modelo instrumental (Buñuel, 1994).

De este modo, en la actualidad el deporte comienza a superar el ámbito re-servado para aquellos que se dedican profesionalmente a su práctica y empieza a constituirse dentro de una concepción más amplia en la que se pueden incluir todo tipo de actividades. En la Carta Europea del Deporte, aprobada en Rodas (Grecia) en el año 1992, se establece que se entenderá por deporte “todo tipo de actividades físicas que, mediante una participación, organizada o de otro tipo, tengan por finalidad la expresión o la mejora de la condición física y psíquica, el desarrollo de las relaciones sociales o el logro de resultados en competiciones de todos los niveles”. Además, la Carta Europea del Deporte fue revisada en 2001 pero la definición de deporte expuesta no se modificó.

Este cambio en la concepción de la actividad deportiva ha propiciado una importante reestructuración en las entidades deportivas que ya no se ajustan exclusivamente al perfil del deporte federado y del club tradicional. Dentro del concepto de organización deportiva se enmarcan una gran diversidad de organi-zaciones que trabajan en el sector del deporte (Slack y Parent, 2006): fabrican-tes de material deportivo, organizadores de eventos deportivos, empresas de comunicación relacionadas directamente con el deporte y las que promueven actividades deportivas, entre otras.

Este estudio se centra en aquellas organizaciones deportivas cuyo objetivo es la promoción y desarrollo del deporte (instalaciones municipales, clubes depor-tivos privados o públicos, gimnasios, etc.), dado el marcado carácter socio-de-

DETERMINANTES DE LA PERTENENCIA A ENTIDADES DEPORTIVAS


469

portivo que poseen. Gómez et al. (2007) establecen que la misión de estas enti-dades deportivas es: “Satisfacer el interés de una comunidad por realizar activi-dad física y sociabilizar a través de la participación en actividades deportivas” e incluyen dentro del objetivo principal la labor de integración social a través del deporte. Asimismo, otros trabajos destacan el importante papel socializador que pueden jugar las entidades deportivas en la infancia y la adolescencia (Patriks-son, 1996; García Ferrando et al., 2002; Delgado, 2002; Martínez del Castillo et al., 2006). En este sentido, Fernández-Ballesteros, 1997; Fernández-Ballesteros, et al., 2004 y Fernández-Ballesteros, et al., 2007 analizan la percepción de la calidad de vida y el bienestar al recoger la importancia de las relaciones inter-personales propiciadas por la práctica deportiva.

Por tanto, ante esta creciente relevancia social del deporte y el importante papel que juegan las entidades deportivas en las relaciones sociales vinculadas con éste, resulta interesante establecer los perfiles socio-demográficos y socio-económicos de aquellos que integran dichas entidades. Así, el objetivo principal de este trabajo es conocer los factores y las características más notables que condicionan el hecho de pertenecer a una entidad deportiva. Para realizar el estudio se utiliza un modelo de elección discreta binaria aplicado a los datos obtenidos de la encuesta “Hábitos Deportivos de los Españoles”, realizada por el Centro de Investigaciones Sociológicas (CIS) en la primavera de 2005, por encargo del Consejo Superior de Deportes (CSD).

La investigación en el ámbito de las entidades deportivas se centra en la ges-tión y técnicas de su dirección y marketing (Aragón, 1992; Rodríguez, 2008). Además, por otra parte, también existen varios estudios que relacionan actividad deportiva y salud (Pons, 1998; Balaguer y Castillo, 2002; García et al., 2007; Sobejano et al., 2007; Arruza et al., 2008; Cancela y Pariente, 2008; Esnaola et al., 2011). Sin embargo, se hallan un menor número de estudios de carácter sociológico relacionados con el deporte. En este sentido, Buñuel (1994) apunta que la escasez de este tipo de estudios sociológicos “confirma la dicotomía clá-sica entre la mente y el cuerpo, separación que ha tenido como consecuencia un distanciamiento intelectual hacia todo lo que significa corporeidad”. En España, García Ferrando analiza detalladamente en diversos estudios (García Ferrando, 1990, 1991 y 2001; García Ferrando et al., 2005) el aspecto social del deporte y los determinantes de la práctica deportiva, concluyendo que entre los más influ-yentes se encuentran el género, la edad, la renta, el nivel de estudios y las con-diciones sociales. Por otra parte, Serrano (1998) clasifica los determinantes en culturales, de género y de tiempo libre, lo que refuerza la importancia de las condiciones sociales y culturales en la práctica deportiva. También Martínez del Castillo et al. (2006) recogen la existencia de relaciones significativas entre las condiciones de vida, los procesos de socialización y la actividad física en la vejez. En el caso de las mujeres, Puig y Soler (2004) indican que éstas al incor-



470

porarse al mundo deportivo han creado su propia cultura deportiva sobre la que proyectan los valores adquiridos en el proceso de su socialización.

Las investigaciones que analizan los determinantes de la práctica deportiva se basan en diferentes enfoques. Por un lado, Schempp (1997) los clasifica en tres; empírico-analítico, histórico-hermenéutico y socio-crítico. Nuestro estudio se corresponde con el primero de ellos, empírico-analítico, y pretende definir las características del individuo que está interesado en pertenecer a una entidad deportiva. Por otro lado, otro aspecto fundamental que puede explicar el auge del sector deportivo en la sociedad moderna es la preocupación por el aspecto físico y el estado de salud y, a su vez, la conciencia de que la actividad depor-tiva favorece la consecución de ambos.

Tras la introducción, el presente trabajo se organiza en los siguientes aparta-dos. La segunda sección presenta los datos y los modelos estimados, la tercera los resultados principales y, por último, la cuarta las conclusiones.

2. MÉTODO 2.1. Datos

La encuesta realizada por el Centro de Investigaciones Sociológicas (CIS) en la primavera de 2005, por encargo del Consejo Superior de Deportes (CSD), sobre los hábitos deportivos de los españoles trata de ofrecer una imagen, lo más precisa posible, de los comportamientos deportivos, así como de las actitu-des, opiniones y valores en torno al deporte, de la población española de 15 a 74 años.

La información proporcionada es esencialmente de carácter socio-demográ-fico y socio-económico: edad, género, lugar de residencia, nivel de estudios, información de tipo laboral y una serie de variables sobre los hábitos deportivos de los individuos. Los datos de 2005 contienen información relativa a 8.170 personas adultas que conforman la muestra y el ámbito geográfico de la en-cuesta lo constituye el territorio del estado español.

En un principio se habían seleccionado 29 variables para ser incluidas en el modelo a estimar. En la Tabla 1 se presentan, clasificadas por grupos y subgru-pos, las variables incluidas finalmente en el modelo. En la segunda y tercera columna constan la descripción y codificación de la encuesta original y en la quinta y sexta columna el nombre y los valores que toman estas variables tras su recodificación. Las variables seleccionadas son en su mayoría ficticias que re-cogen determinadas características de los individuos.

Del grupo de las variables socio-demográficas se incluyen aquellas como la edad, género, nivel de estudios y lugar de residencia que se definen a sí mismas por su denominación; y del grupo de las variables socio-laborales se incorporan las de situación laboral. Por otro lado, el grupo de hábitos deportivos contiene



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dos variables. La primera de ellas recoge si el individuo practica deporte y la segunda cuál es su apreciación de su forma física.

Tabla 1 Grupos de variables empleadas

Variable dependiente

Grupo Subgrupo Valores que toman las variables en la encuesta Variable

Valores que toman las variables en el modelo

estimado

Hábitos Deportivos

Pertenencia a entidad deportiva

Es miembro de: Club privado, gimnasio o similares, asociación deportiva municipal, asociación deportiva privada. Todos los casos 1= Sí, 2= No

Pertenencia a entidad deportiva

1= Pertenece a alguna entidad deportiva, 0= Caso contrario

Variables explicativas

Socio-demográficas

Edad De 15 a 98= Edad de 15 a 98 años Edad De 15 a 98 años

Género 1= Hombre, 2= Mujer Género 1= Hombre, 0= Mujer

Nivel de estudios

1= Sin estudios Sin estudios 1= Sin estudios, 0= Caso contrario

2= Primaria, 3= Secundaria, 4= Formación Profesional

Estudios no universitarios

1= Estudios no universitarios, 0= Caso contrario

5= Medios Universitarios, 6= Universitarios Superiores

Estudios no universitarios

1= Estudios universitarios, 0= Caso contrario

Residencia De 1 a 19 para todas las comunidades autónomas Nombre CA

1= Comunidad de residencia, 0= Caso contrario

Socio-laborales

Situación de actividad

1=Trabaja Trabaja 1= Trabaja, 0= Caso contrario

Jubilado que 2= ha trabajado, 3= no ha trabajado Jubilado 1= Jubilado, 0= Caso

contrario Parado que 4= ha trabajado, 5= busca 1er empleo Desempleado 1= Desempleado, 0= Caso

contrario 6= Estudiante, 7= Trabajo doméstico, 8= Otra sit. Otra situación 1= Otra situación, 0= Caso

contrario

Hábitos Deportivos

Forma física

Apreciación forma física 1= Excelente, 2= Buena

Forma física buena

1= Forma física buena, 0= Caso contrario

3= Aceptable, 4= Deficiente, 5= Muy mala

Forma física mala

1= Forma física mala, 0= Caso contrario

Práctica deportiva

1= Practica un deporte, 2= Practica Varios Practica deporte 1= Practica deporte,

0= Caso contrario

3= No practica ninguno No practica deporte

1= No practica deporte, 0= Caso contrario

3= Aceptable, 4= Deficiente, 5= Muy mala

Forma física mala

1= Forma física mala, 0= Caso contrario


En un principio se habían extraído también otros grupos de variables como, por ejemplo, las relacionadas con la actividad física del encuestado en su trabajo o variables que recogen el grado de aceptación que presenta el sujeto frente a



472

distintas afirmaciones relacionadas con el deporte tales como: “El deporte te permite estar en forma”, “El deporte es fuente de salud” o “El deporte es como una válvula de escape para liberar saludablemente la agresividad y el mal hu-mor”. Además, se había considerado también la inclusión de variables relacio-nadas con la medicina-dietética deportiva que reflejan si el encuestado usa actualmente o ha usado con anterioridad algún medicamento o suplemento die-tético destinado a mejorar la práctica de la actividad física o deportiva. No obs-tante, las variables de estos tres últimos grupos no han sido finalmente incluidas en el modelo por no resultar significativas.

Dentro del epígrafe Pertenencia a entidad deportiva se agrupan variables como la pertenencia a distintas entidades deportivas, los motivos de pertenencia a un club o asociación y los motivos de abandono. Las variables que indican si un individuo pertenece a un club privado, gimnasio o similares, asociación de-portiva municipal o asociación deportiva privada se han recodificado y unifi-cado en una única variable ficticia (Pertenencia a entidad deportiva) que toma valor 1 si el individuo pertenece a alguna entidad deportiva y valor 0 en caso contrario y representa la variable dependiente del modelo estimado. La defini-ción de esta variable considera la pertenencia a las entidades deportivas públicas y privadas, sin establecer distinción entre ellas. Tras realizar esta restricción y depurar las observaciones ausentes o incompletas, al final se dispone de una muestra de 3.490 individuos. De éstos, el 61% pertenece a alguna entidad de-portiva.

2.2. Metodología

La teoría de clubes es, a parte de los clubes deportivos, aplicable a estudios de áreas recreativas, autopistas o sistemas de comunicación. Sandler y Tschir-hart (1997) en su trabajo que revisa esta teoría presentan tres modelos básicos y describen sus posibles extensiones incluyendo socios heterogéneos, costes de transacción o información asimétrica. Estos modelos teóricos proporcionan niveles óptimos de variables como el número de socios o coste de pertenencia al club. Sin embargo, Sandler y Tschirhart (1997) destacan la falta de aplicaciones empíricas necesarias para el apoyo de los resultados teóricos.

El presente trabajo aplicado pertenece a la literatura de los estudios empíri-cos de la demanda de deporte sin disponer de los gastos concretos de los indivi-duos en este concepto. El modelo de elección discreta utilizado está basado en la clásica teoría de utilidad aleatoria (McFadden, 1981) donde un individuo elije entre dos alternativas y la utilidad de la alternativa j se define como

,jjj XU εβ +′= [1]



473

donde jX es un vector de características observadas del individuo j, β es un

vector de parámetros desconocidos y jε es un error aleatorio que recoge los atributos no observados del individuo y de la alternativa. Dependiendo de los supuestos, la ecuación [1] puede llevar a diferentes modelos de elección dis-creta. En este trabajo se aplica el modelo logit binario teniendo en cuenta la posible heteroscedasticidad del error aleatorio (Long, 1997; Greene, 2011). Dado que, en nuestro caso, la variable analizada es:

=.0

1contrariocasoen

depotivaentidadunaaperteneceiindividuoelsiYi [2]

la utilidad subyacente analizada es la utilidad de la pertenencia a una entidad deportiva. La elección de las características jX en [1] se basa por tanto en la literatura de la demanda deportiva. El supuesto aplicado sobre el comporta-miento de los errores jε de la ecuación de la utilidad aleatoria subyacente a un modelo logit es

,)exp()( 22 γσε iii ZVar ′== [3]

donde Zi contiene observaciones de variables que puedan explicar una posible heteroscedasticidad del error de la variable latente y γ son parámetros a estimar. La probabilidad de que 1=iY se define en este caso como:

( )

′

′Λ==

γβ

i

ii Z

XYexp

)1Pr( . [4]

Dado que casi todas menos una de las variables explicativas incluidas en el modelo son variables ficticias, la expresión a utilizar para analizar su efecto sobre la ( )1Pr =iY es,

( ) ( ) ( ) ( )

′Λ−

′Λ==−=

γβ

γβ

i

i

i

iiiiiii Z

XZ

XZXYZXY ~exp

~~exp

~~,~|1Pr~,~|1Pr)0()1(

)0()1( [5]

donde el valor de la variable ficticia cuyo efecto se analiza está fijado en 1 en el vector )1(~

iX y 0 en el vector )0(~iX . Todas las demás variables en iZ~ , )0(~

iX y )1(~

iX están fijadas en su valor medio (si son variables cuantitativas) y 0 ó 1 (si son variables ficticias). El valor 0 ó 1 se elige de tal forma que la interpretación sea realista.



474

Lo que se refiere a la elección de las características jX , Pawlowski y Breuer (2011) observan los gastos en servicios deportivos y recreacionales en Alemania utilizando un modelo de demanda basado en el marco teórico de la maximización de la utilidad. Las características de los individuos incluidos en su análisis incluyen las variables socio-demográficas que generalmente coinci-den con las utilizadas en el presente estudio. Una de las clases de gastos que comparan es la correspondiente a los gastos de cuotas en clubes deportivos, por lo que tiene cierta similitud con este trabajo. En relación a otras investigaciones que examinan el efecto de las variables socio-demográficas en un marco similar se puede mencionar Lera-López y Rapún-Gárate (2007) que analizan la práctica deportiva y gastos de consumo en España; Breuer y Schlesinger (2006) que observan el consumo y demanda de bienes deportivos en Alemania; Taks, et al. (1999) que se centran en los gastos deportivos en Bélgica; o Breuer et al. (2010) que consideran el nivel de actividad física de los individuos y sus gastos depor-tivos.

Por último, señalamos como importante, que la metodología de un modelo heteroscedástico de elección binaria aplicada es relativamente simple y no posee un carácter novedoso en el campo del deporte. Sin embargo, dadas las limita-ciones de los datos y el número de observaciones finalmente disponible, su sim-plicidad puede proporcionar cierta robustez difícil de conseguir con otros enfoques basados en datos que contengan más información. De estos enfoques se puede mencionar p.ej. los modelos logit mixtos utilizados desde hace varios años de forma existosa en el campo del transporte, la salud o el medioambiente. Los artículos de Barros et al. (2007) y Frick (2010) pueden ser citados como aplicaciones de estos modelos en la literatura del deporte.

3. RESULTADOS En la Tabla 2 se presenta el porcentaje de individuos pertenecientes a cada

categoría de las variables ficticias y de manera separada los estadísticos descriptivos de la única variable continua del modelo (Edad). Esta tabla recoge, además, el indicador GVIF (Generalized variance inflation factor) que se utiliza para la detección de multicolinealidad (Fox y Monette, 1992).

La gran mayoría de las variables explicativas presentan un valor GVIF muy bajo, indicando poca correlación entre ellas. Sólo las variables relacionadas con el nivel de estudios ofrecen valores superiores a 10, lo que muestra un cierto grado de multicolinealidad (Myers, 1990). Sin embargo, se opta por mantener estas variables en el modelo por su relevancia esperada, teniendo en cuenta que una posible multicolinealidad puede aumentar el errores estándar de los pará-metros.



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Tabla 2 Variables incluidas en la estimación y su definición

1.- VARIABLE DEPENDIENTE % de individuos Pertenencia a entidad deportiva 61,00% 2.- VARIABLE EXPLICATIVA 2.1.- Variables ficticias

Variable % de individuos GVIF Variable % de individuos GVIF

Género: Hombres 57,82% 1,05 Baleares 4,38% 1,20 Sin estudios 1,37% ------- Canarias 6,02% 1,28 Estudios no universitarios 73,21% 13,00 Cantabria 2,72% 1,13 Estudios universitarios 25,42% 13,09 Castilla-La Mancha 2,86% 1,13 Trabaja 60,63% 1,24 Castilla y León 3,64% 1,17 Jubilado 9,26% ------- Cataluña 16,70% ------- Desempleado 8,17% 1,20 Comunidad Valenciana 13,35% 1,55 Otra situación 21,95% ------- Extremadura 1,58% 1,08 Forma física buena 46,10% 1,08 Galicia 3,90% 1,18 Forma física mala 54,44% ------- Madrid 13,09% 1,55 Practica deporte 59,00% 1,12 Murcia 2,41% 1,12 No practica deporte 41,00% ------- Navarra 4,67% 8,41 Andalucía 9,77% 1,43 País Vasco 5,01% 1,22 Aragón 3,61% 1,17 La Rioja 2,92% 1,14 Asturias 2,18% 1,11 Ceuta y Melilla 5,27% 8,64 2.2.- Variable continua Media Desviación Típica Mínimo Máximo GVIF

Edad 37,52 14,82 15 74 1,104


La Tabla 3 presenta la estimación del modelo logit sin y con heteroscedasti-cidad e incluye los coeficientes estimados, el error estándar y los valores p de contrastes de significatividad individual de cada parámetro. Ambos modelos fueron estimados por el método de máxima verosimilitud.

La primera columna contiene el nombre de la variable explicativa, las si-guientes tres columnas los resultados obtenidos para un logit binario y las tres últimas corresponden a un logit binario heteroscedástico. Una vez tratada la heteroscedasticidad de los errores, todas las variables explicativas son significa-tivas a nivel de significatividad menor que 5%, excepto algunas variables ficti-cias de siete comunidades autónomas.

La Tabla 3 se completa con indicadores de la bondad de ajuste. Se puede ob-servar una mejora en el ajuste del modelo logit heteroscedástico, ya que el valor de log-verosimilitud aumenta y el indicador de bondad de ajuste AIC dismi-nuye. Además la variable Edad incluida en el vector iZ (ecuación [3]), que indica la existencia de heteroscedasticidad, es significativa individualmente a nivel menor que 1%.



476

La interpretación de los resultados se basa por tanto en los signos de los coe-ficientes estimados de la quinta columna de la Tabla 3 y en los efectos de un cambio unitario en las variables explicativas sobre la probabilidad de pertenecer a una entidad deportiva que se presentan en la Tabla 4. En nuestro caso, este cambio unitario representa la variación de tener a no tener cierta característica, ya que las variables incluidas en la tabla son ficticias.

Tabla 3 Estimación de la variable pertenencia a una entidad deportiva

Variable dependiente: Pertenencia a entidad deportiva. Método de estimación: máxima verosimilitud Número de observaciones: 3.490 Logit binario Logit binario-Heteroscedasticidad

Variable Coeficiente Error Est. Valor p Coeficiente Error Est. Valor p Constante -2,79 0,467 < 0,010 *** -5,708 1,257 < 0,010 *** Edad 0,004 0,003 0,121 0,017 0,006 < 0,010 *** Género -0,250 0,087 < 0,010 *** -0,503 0,162 < 0,010 *** Estudios no universitarios 1,731 0,414 < 0,010 *** 3,607 1,040 < 0,010 *** Estudios universitarios 1,808 0,420 < 0,010 *** 3,753 1,057 < 0,010 *** Trabaja -0,243 0,968 0,012 ** -0,364 0,164 0,027 ** Desempleado -0,663 0,164 < 0,010 *** -1,045 0,282 < 0,010 *** Forma física buena 0,303 0,866 < 0,010 *** 0,475 0,150 < 0,010 *** Practica deporte 2,426 0,898 < 0,010 *** 4,032 0,408 < 0,010 *** Andalucía 0,268 0,165 0,106 0,340 0,270 0,208 Aragón 0,653 0,249 < 0,010 *** 1,060 0,429 0,135 ** Asturias 0,594 0,316 0,060 * 1,026 0,536 0,557 * Baleares 0,036 0,218 0,868 -0,110 0,361 0,760 Canarias 0,525 0,198 < 0,010 *** 0,800 0,339 0,018 ** Cantabria 0,838 0,277 < 0,010 *** 1,264 0,448 < 0,010 *** Castilla-La Mancha 0,760 0,267 < 0,010 *** 1,110 0,432 0,010 ** Castilla y León 0,805 0,247 < 0,010 *** 1,294 0,398 < 0,010 *** Comunidad Valenciana -0,216 0,149 0,147 -0,387 0,273 0,156 Extremadura 0,150 0,349 0,668 0,052 0,536 0,922 Galicia 0,561 0,240 0,019 ** 0,848 0,371 0,022 ** Madrid -0,034 0,151 0,823 -0,085 0,251 0,736 Murcia -0,189 0,281 0,502 -0,260 0,485 0,592 Navarra 0,178 0,601 0,767 0,109 0,785 0,890 País Vasco 0,552 0,216 0,105 ** 0,813 0,360 0,024 ** La Rioja 1,024 0,299 < 0,010 *** 1,769 0,575 < 0,010 *** Ceuta y Melilla 0,780 0,572 0,173 1,499 0,740 0,043 ** Variables causantes de heteroscedasticidad Coeficiente Error Est. Valor p Edad 0,135 0,003 < 0,010 *** Significación: 1% ‘***’ 5% ‘**’ 10% ‘*’ Indicadores de bondad del ajuste Valor Valor Log-verosimilitud -1.760,94 -1.747,24 AIC 1,024 1,017




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Tabla 4 Efectos sobre la probabilidad de pertenencia a entidad deportiva

Característica base Cambio en la característica base Efecto del

cambio sobre la probabilidad

Género: Mujer Género: Hombre -0,0114

Residencia: Cataluña Residencia: Castilla-La Mancha 0,0394

Residencia: La Rioja 0,0756

Nivel de estudios: Sin estudios Nivel de estudios: No universitarios 0,2490

Nivel de estudios: Universitarios 0,2676

Situación de actividad: Otra situación

Trabaja -0,0085

Desempleado -0,0205

Forma física percibida: Mala Forma física percibida: Buena 0,0141

No practica deporte Practica deporte 0,3049


Para poder calcular estos efectos se debe definir un individuo base que ser-virá de referencia en las comparaciones. Para este individuo (definido por las características de la primera columna de la Tabla 4) se fija la edad en su media muestral y todas las demás variables, por ser ficticias, en el valor cero o uno. Por tanto, la Tabla 4 presenta los cambios en la probabilidad de pertenencia a entidad deportiva de un individuo que posee o no cierta característica diferente con respecto al individuo base calculados según la ecuación [5].

Los signos de los coeficientes estimados de la Tabla 3 indican si el efecto de una variable explicativa sobre esta probabilidad es positivo o negativo. En gene-ral, todos los coeficientes estimados presentan signos que coinciden a priori con las hipótesis.

La edad resulta ser una variable significativa al 1% sólo cuando se realiza el tratamiento de la heteroscedasticidad. Su efecto no es estrictamente positivo, ya que es la variable causante de la heteroscedasticidad y aparece tanto entre las variables Xi como entre las Zi de la ecuación [4]. En la Figura 1 se puede obser-var su efecto cambiante sobre la probabilidad de pertenecer a una entidad de-portiva, dependiendo de que el individuo practique o no deporte. Para esta comparación se selecciona un sujeto con alta probabilidad de pertenencia a una entidad deportiva (mujer universitaria que trabaja, residente en La Rioja y que percibe que su forma física es buena).

Es lógico que un individuo que no practica deporte y de alrededor de 40 años posea una mayor probabilidad de pertenecer a una entidad deportiva que un menor de 16 años con el resto de características iguales, pero carece de sentido que ese individuo de 40 años tenga menor probabilidad que otro que tiene más de 80 años. En efecto, al tratar la heteroscedasticidad, los resultados obtenidos



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son más acordes con las hipótesis a priori. La probabilidad aumenta para indi-viduos jóvenes pero a partir de cierta edad esta probabilidad disminuye. Por otro lado, fijándonos sólo en el signo positivo del coeficiente de la variable Edad en el término de la heteroscedasticidad, se puede concluir que individuos mayores presentan mayor dispersión a la hora de decidir si asociarse o no a una entidad deportiva.

Figura 1 Probabilidad estimada de pertenencia a una entidad deportiva.

No Practica Deporte

Practica Deporte

No Practica Deporte LH*

Practica Deporte LH*

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

0 20 40 60 80 100 120

Edad

(*LH: Logit heteroscedástico)


Pawlowski y Breuer (2011) analizan el efecto de las variables como edad, estado civil, estructura de la unidad familiar y tipo de zona de residencia sobre los gastos deportivos y recreacionales, encontrando un resultado similar res-pecto a la edad. En concreto, sus conclusiones indican un efecto significativo de la edad sobre la probabilidad de pertenecer a un club deportivo. El efecto en-contrado es, en su caso, también cóncavo ya que, en su modelo Heckit esti-mado, la variable edad tiene signo positivo y el cuadrado de la misma variable signo negativo. Según este resultado, la probabilidad es máxima para unidad familiar donde el cabeza de familia tiene edad mediana.

Serrano (1999) examina la relación entre la práctica deportiva y las audien-cias de eventos deportivos centrándose en la eficiencia de la promoción depor-tiva a través de la organización de eventos deportivos y su retransmisión. Concluye, al igual que nuestro estudio, que a partir de cierta edad y a medida que ésta aumenta se produce una reducción en la práctica deportiva aunque no



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ocurre lo mismo con las audiencias. Por ello, interpreta que en edades avanza-das aparecen frenos psicológicos y barreras sociales que provocan la disminu-ción de la práctica deportiva, hecho que no sucede con las audiencias deportivas. En la misma línea, Collins (2003) indica que las características y el entorno social en el que se desenvuelven las personas mayores pueden conver-tirse en un obstáculo para el acceso de éstos a la práctica deportiva.

En Campos et al. (2005, 2010 y 2011) y en Jiménez-Beatty (2002) se mues-tra que las personas mayores demandan monitores deportivos y que es en las entidades deportivas y residencias donde se genera la mayor solicitud. Concre-tamente, Campos et al. (2010) encuentran que en el 87,5% de las entidades de-portivas existe presencia de monitores en la actividad física y deporte para mayores, frente al 4,8% de actividades deportivas de autoorganización que cuentan con estos profesionales. Con ello, se puede entender que aunque para las personas mayores la probabilidad de pertenecer a una entidad deportiva dis-minuye, ésta sigue siendo considerable. De este modo, en varios estudios se recoge que, pese a que las personas mayores en comparación con otros grupos de edad son las que menos actividad física realizan, los cambios sociales, eco-nómicos y culturales que se están produciendo en las últimas décadas fomentan una mayor práctica deportiva entre las personas de edad avanzada (Bazo, 1996; Jamet, 1998; García Ferrando, 2001; Mosquera y Puig, 2002; Campos et al., 2010).

La variable que recoge el efecto del género (Género) muestra una relación negativa con la probabilidad de pertenecer a una entidad deportiva. Dado que esta variable está definida como cero para mujeres y uno para hombres, las mu-jeres tienen mayor probabilidad de pertenecer a una entidad deportiva que los hombres. Es un resultado sorprendente dado el importante peso específico que tiene el deporte masculino. Así lo recoge por ejemplo García et al. (2007) indi-cando que el mundo del deporte sigue siendo mayoritariamente masculino de-bido: al dominio y el poder que la sociedad todavía otorga a los hombres, a que el modelo de educación física fomenta la competitividad, la fuerza y la agresi-vidad frente a otros valores y a que los medios de comunicación continúan ofre-ciendo mayor repercusión al deporte masculino.

La explicación de que las mujeres tengan mayor probabilidad de pertenecer a una entidad deportiva podría encontrarse en que, por tradición, la mujer ha es-tado más preocupada por su físico y ha procurado cuidarlo con actividades que habitualmente se desarrollan en entidades deportivas. Así lo entienden Buñuel (1994) y García et al. (2007) que concluyen que la actividad física en las muje-res en la actualidad está encaminada hacia el deporte-salud y el deporte-recrea-tivo. Es cierto que el hombre es más deportista, pero en rasgos generales disfruta de actividades al aire libre como puede ser la carrera a pie, el ciclismo o los deportes de aventura. Es menor el número de hombres a los que les gusta



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practicar deportes sometidos a unos horarios y bajo la supervisión que suele existir en las entidades deportivas.

En otras palabras, puede que en general las mujeres no realicen un gran es-fuerzo físico en su actividad deportiva, pero poseen la suficiente constancia como para que les compense abonar la cuota mensual de una entidad deportiva y además suelen sentirse más seguras si su actividad está dirigida por un profe-sional. En este sentido, el estudio de Cancela y Pariente (2008) indica que las mujeres realizan con mayor probabilidad actividad física de forma regular (en un club deportivo o en un gimnasio) y los hombres destacan en el volumen de tiempo dedicado al deporte. También Pavón y Moreno (2008) estudian las dife-rencias por género en los estudiantes de la Universidad de Murcia ante la prác-tica deportiva. Los autores concluyen que los hombres están principalmente interesados en el aspecto competitivo de la actividad física y que a las mujeres les preocupa más la repercusión de ésta sobre la salud.

En la Tabla 4 se puede observar que un hombre, con las características defi-nidas en la primera columna, tiene un 1,14% menos de probabilidad de pertene-cer a una entidad deportiva que una mujer con las mismas particularidades. La diferencia no es excesiva porque, además del elevado número de hombres que están abonados a los gimnasios, existen deportes practicados en su mayoría por varones en los que es necesaria la pertenencia a una entidad deportiva.

El lugar de residencia ha sido estudiado para todas las comunidades autóno-mas siendo la categoría de referencia la Comunidad Autónoma de Cataluña. La variable ficticia del lugar de residencia en la mayoría de las comunidades autó-nomas ha resultado ser una variable significativa. A continuación se analiza el caso de la Comunidad Autónoma de La Rioja porque, a pesar de ser una de las comunidades autónomas más pequeñas, se encuentra entre las de mayor renta per capita y el caso de la Comunidad Autónoma de Castilla-La Mancha que, por el contrario, se halla entre las de menor renta per capita. Ante este hecho, residir en La Rioja o Castilla-La Mancha presenta una relación positiva con la probabilidad de pertenecer a una entidad deportiva frente a vivir en Cataluña. Para analizar este resultado es importante recordar que se ha considerado la pertenencia a las entidades deportivas tanto privadas como públicas.

En Cataluña se encuentran los clubes privados más importantes del Estado, pero a ellos accede sólo una pequeña parte de la población. Sin embargo, en cuanto a instalaciones deportivas municipales se refiere, como entidades depor-tivas que acogen a la gran mayoría de la población, La Rioja y Castilla-La Man-cha presentan una oferta más numerosa en términos relativos. Así lo demuestra el 40,1% de la población de Castilla-La Mancha y el 39,4% de la población de La Rioja que opina que existen instalaciones deportivas suficientes, frente al 37% de la población de Cataluña.



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Por otro lado, el hecho de residir en grandes ciudades en las que cualquier desplazamiento supone una importante inversión de tiempo podría implicar que los individuos que desean hacer deporte opten por realizar actividades para las que no es necesario desplazarse hasta una entidad deportiva. García et al. (2007) incluso afirman que “la urbanización nos lleva al sedentarismo y al estrés”. También es importante destacar que la cultura deportiva y el porcentaje relativo de población que practica deporte en La Rioja son mayores. En la encuesta de “Hábitos Deportivos de los Españoles” que se está estudiando, se incluye una pregunta sobre el interés que tienen los encuestados por el deporte y su nivel de práctica. De los residentes en Cataluña el 16,1% de la población declaró que le interesaba el deporte y lo practicaba “suficiente” mientras que en La Rioja el porcentaje fue del 21,1%. Además, con respecto a la población que nunca había pertenecido a una entidad deportiva, al 25,7% en Castilla-La Mancha y al 18,6% en La Rioja, les gustaría formar parte de alguna en el futuro. En Cataluña sólo el 17,4% de dicha población realizaba la misma afirmación. Por tanto, los resultados obtenidos en este estudio corroboran estos datos ya que en la Tabla 4 se observa cómo la probabilidad de pertenecer a una entidad deportiva para un individuo de las mismas características es, con respecto a los residentes en Ca-taluña, un 7,56% mayor para los residentes de la Comunidad Autónoma de La Rioja y un 3,94% mayor para los residentes de la Comunidad Autónoma de Castilla-La Mancha.

El nivel de estudios se ha dividido en dos grupos: no universitarios (Estudios no universitarios) y universitarios (Estudios universitarios) frente a los indivi-duos sin estudios. Ambos grupos se conforman como variable significativa y muestran una relación positiva con la probabilidad de pertenecer a una entidad deportiva. Los individuos con mayor probabilidad son aquellos que poseen es-tudios universitarios. La probabilidad aumenta en un 26,76% si el individuo tiene estudios universitarios y en un 24,9% si dispone de estudios no universita-rios frente a los sujetos sin estudios. Martínez del Castillo et al. (2006) también encuentran relaciones significativas entre el nivel de estudios y la actividad física y concluyen que cuanto mayor es el capital económico, cultural y social que posee un individuo, mayor es la probabilidad de que éste “participe en pro-cesos de socialización en la actividad física”.

Las situaciones laborales cuando la persona desempeña un trabajo (Trabaja) y se encuentra desempleado (Desempleado) presentan relación negativa con la probabilidad de pertenecer a una entidad deportiva. Se podría entender que ello es debido en el primer caso por falta de tiempo y en el segundo por menor poder adquisitivo. Con respecto a la falta de tiempo, García et al. (2007) explican que el incremento de horas trabajadas y de las responsabilidades familiares favore-cen el sedentarismo de las mujeres. También Martínez del Castillo et al. (2006) identifican como principales causantes del abandono de la práctica deportiva: el incremento de las obligaciones y responsabilidades como puede ser el trabajo



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fuera y dentro del hogar y la falta de oportunidades marcada por la posición social o económica.

Los individuos con las mismas características del individuo base, pero que forman parte de la población activa (trabajadores y desempleados), tienen me-nor probabilidad de pertenecer a una entidad deportiva que aquellos que se en-cuentran en otra situación (jubilados, amas de casa, estudiantes y otros). La probabilidad disminuye aún más cuando se considera a los desempleados que cuando la comparación se realiza con los trabajadores. Este resultado demuestra que, para asociarse a una entidad deportiva, tendrán mayores reticencias aque-llos individuos desempleados que otros que, por motivos laborales, carezcan de tiempo para acudir a ellas.

La variable que informa sobre si el individuo entiende que su forma física es buena (Forma física buena) es significativa al 1% y presenta una relación posi-tiva con la pertenencia a una entidad deportiva. Si el sujeto percibe que su forma física es buena, la probabilidad de pertenecer a una entidad deportiva aumenta en un 1,41%. En este sentido, es lógico pensar que una persona que sienta que su forma física es buena decida pertenecer a una asociación deportiva en la que disfrutar de las distintas actividades que su condición física le permite y además se marque el objetivo de mantenerla por los beneficios que conlleva para su salud. Efectivamente, Arruza et al. (2008) demuestran que el estado de ánimo depende de la percepción del estado físico. En el trabajo de García et al. (2007), la práctica deportiva presenta relación positiva con cinco de los siete índices que se utilizan en su encuesta para definir la valoración de la salud, constatando así la interrelación que se produce entre percepción de salud y acti-vidad física. También Pons (1998) y Balaguer y Castillo (2002) recogen en sus estudios la importancia de realizar actividad física con regularidad para poseer un buen estado de salud y menos probabilidades de enfermar.

Respecto a la variable que indica si el individuo practica alguno o varios de-portes (Practica deporte), resulta ser significativa al 1% y muestra una relación positiva con la pertenencia a una entidad deportiva. Aunque el individuo puede practicar por su cuenta una gran cantidad de deportes, existen otros muchos en los que es necesaria la estructura de una entidad deportiva. Por tanto, resulta coherente pensar que el hecho de practicar deporte influirá de manera positiva en el interés del individuo por pertenecer a una entidad deportiva.

Como se observa en la Tabla 4, la probabilidad de pertenecer a una entidad deportiva para un individuo que practica algún deporte es prácticamente un 31% más alta que para los individuos que no lo hacen. También, según los resultados de la encuesta “Hábitos Deportivos de los Españoles”, el 30,28% de los indivi-duos que no practican deporte pertenecen a una entidad deportiva. En ese caso, se podría pensar en aquellos que en su día fueron deportistas y mantienen su vinculación a la entidad por tradición o porque la entidad deportiva pueda tener



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además un carácter social. Otra explicación menos deportiva la encontramos en todas aquellas personas que se asocian a una entidad deportiva para acompañar a sus hijos a cursillos de diferentes actividades deportivas, por ejemplo.

4. CONCLUSIONES En este trabajo se estudian los factores y características más relevantes que

condicionan el hecho de pertenecer a una entidad deportiva mediante un modelo logit binario heteroscedástico. La edad es la variable que recoge el efecto de la heteroscedasticidad, mostrando que individuos con edades avanzadas deciden la pertenencia a entidad deportiva con mayor variabilidad que sujetos jóvenes con el resto de características idénticas.

Para determinar la demanda de pertenencia a una entidad deportiva, no han resultado significativas diversas variables socio-económicas. Evidentemente, el hecho de que se hayan considerado todo tipo de entidades deportivas, incluidas las públicas, ha influido en este resultado. Parece lógico pensar que las variables resultarían significativas si el estudio se centrase en entidades deportivas priva-das que son aquellas en las que, por norma general, se concentran socios con un nivel de renta medio-alto. En este sentido, Campos et al. (2010) que analizan la existencia de monitores deportivos en la actividad física y deportiva de las per-sonas mayores no encuentran, tal y como sucede en nuestro estudio, diferencias entre las clases sociales ni entre las personas con ingresos altos y bajos.

Sin embargo, existen estudios que presentan a la clase social baja (Martínez del Castillo et al., 2006; González et al., 2008) y a los ingresos bajos como po-sibles barreras de acceso a la actividad deportiva. Los ingresos son analizados para el caso español en los trabajos de Martínez del Castillo et al. (2006) y Del Hierro et al. (2008) y, para el estadounidense, en McGuire (1985), Shephard (1994) y Collins (2003). Por tanto, el efecto de la renta sobre la actividad de-portiva se trata de un interesante tema a analizar mediante encuestas y bases de datos alternativas en futuras investigaciones que deberían explicar las contra-dicciones encontradas.

La variable que más favorece la pertenencia a una entidad deportiva es el he-cho de practicar deporte. Asimismo, ser mujer también favorece la demanda analizada. Cabría esperar que fuese más probable que un hombre perteneciese a una entidad deportiva por el mayor peso específico que, en general, tiene el deporte masculino. Sin embargo, tal y como ha quedado demostrado, existen razones por las que la mujer tiene una influencia mayor, que podrían recogerse en dos causas: la gran popularidad de deportes dirigidos a este género en los gimnasios y la pertenencia a una entidad deportiva para acompañar a los hijos a actividades extraescolares.

Además, tener estudios, percibir la forma física propia como buena o residir en determinadas comunidades autónomas son otras variables que favorecen la



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pertenencia a una entidad deportiva. En esta línea, Rhodes et al. (1999) identifi-can una relación positiva entre el nivel de estudios y la práctica física resaltando la importancia de las influencias sociales y familiares en el ámbito deportivo. Del mismo modo, en la práctica deportiva resulta fundamental el ejemplo reci-bido por parte de los padres (García Ferrando, 1991) y la zona de residencia (Martínez del Castillo et al., 2006).

Todos los resultados obtenidos corroboran que la práctica deportiva es uno de los agentes de socialización de mayor interés (García Ferrando, 1991) y que las entidades deportivas son organizaciones claves en este proceso de socializa-ción (Gómez et al., 2007). Por este motivo, resultaría interesante completar este trabajo con un estudio que analizase de manera individual las entidades deporti-vas públicas y privadas, con el fin de identificar las diferencias entre ambas.

Además, hay que tener en cuenta que el ámbito deportivo y en particular las organizaciones deportivas se hallan fuertemente condicionados por la situación política, social y económica, por lo que el estudio temporal de la evolución del efecto de los factores analizados en este trabajo resultaría sin duda muy enri-quecedor.

Por último, con el objetivo de aunar los estudios que relacionan socialización y actividad deportiva con aquellos que asocian salud y actividad deportiva, se podría intentar vincular la encuesta sobre los “Hábitos Deportivos de los Espa-ñoles” y la Encuesta Nacional de Salud.

A la vista de los resultados obtenidos, se sugiere completar los actuales pro-gramas de promoción deportiva en edad escolar, en el deporte universitario o en el femenino, con el fomento de la actividad deportiva en los sectores sociales más desfavorecidos o en las comunidades autónomas con menor tradición de-portiva.


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____________ Artículo recibido en mayo de 2012 y aceptado en septiembre de 2012 Artículo disponible en versión electrónica en la página www.revista-eea.net, ref. ә-30217 ISSN 1697-5731 (online) – ISSN 1133-3197 (print)


V O L . 30 - 2 2012

P Á G S . 489 – 512

Deporte activo y pasivo: ¿Una relación de conveniencia?*

FERNANDO LERA-LÓPEZ Departamento de Economía, UNIVERSIDAD PÚBLICA DE NAVARRA, ESPAÑA. E-mail: [email protected] MARÍA JOSÉ SUÁREZ Departamento de Economía, UNIVERSIDAD DE OVIEDO, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

RESUMEN Este es un trabajo de carácter empírico que estudia la relación entre las decisiones individuales relativas al deporte activo y pasivo, a partir de una encuesta realizada en la Comunidad Foral de Navarra en el año 2007. En primer lugar, se analiza la práctica deportiva y la asistencia a espectáculos deportivos mediante un modelo Probit bivariante y un Logit multinomial . En segundo lugar, se estudia la relación entre los gastos asociados a dichas actividades mediante un modelo Tobit bivariante. Los resultados muestran una correlación positiva y significativa entre deporte activo y pasivo, una vez controladas las variables socio-demográficas.

Palabras clave: Participación deportiva, asistencia deportiva, gasto deportivo.

Active and Passive Sport: Is it a Marriage of Convenience?

ABSTRACT This empirical paper studies the relationship between individual decisions regarding active and passive sport activi-ties, using a survey conducted in the Spanish region of Navarra in 2007. Firstly, we estimate a bivariate Probit model and a multinomial Logit to analyze sports practice and sporting event attendance. Secondly, we apply a bivariate Tobit model to estimate the determinants of individual expenditures related to both activities. In both participation and expenditures, the results show a significant and positive correlation between active and passive sport activities after controlling for socio-demographic variables.

Keywords: Sports Practice, Sporting Event Attendance, Expenditure on Sport Activities.

Clasificación JEL: D12, L83

* Fernando Lera-López agradece el apoyo financiero del Consejo Superior de Deportes en el desarrollo del Proyecto 32/UPB20/06.


FERNANDO LERA-LÓPEZ Y MARÍA JOSÉ SUÁREZ


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1. INTRODUCCIÓN En los últimos años, ha crecido de manera significativa la importancia eco-

nómica del deporte en España (Benítez Rochel y Lacomba Arias, 2012; Bosch et al., 2012). En el año 1990 las primeras estimaciones indicaban que el peso del deporte en el PIB era del 1,2% (Alonso et al., 1991), mientras que en el 2006 la cifra se eleva a 2,38% (Lera-López et al., 2008).

Esta importancia económica del deporte está íntimamente relacionada con el significativo crecimiento de la participación deportiva en muchos países euro-peos, en un contexto de una activa política deportiva y una fuerte inversión en infraestructura deportiva. Asimismo, los efectos positivos sobre la salud y el bienestar asociados a la realización de actividad física han contribuido a que una población cada vez más sedentaria se animara a su práctica. En el caso español, la participación deportiva se ha incrementado desde el 34% en el año 1985 al 45% en el año 2010 (García y Llopis, 2011). La asistencia a eventos deportivos no ha permanecido ajena a esta tendencia creciente. Por ejemplo, la asistencia a los campos de fútbol en España se ha incrementado un 7% entre la temporada 1999-2000 y la temporada 2006-2007 (European Football Statistics, 2009).

En este contexto, se han ido desarrollando distintos trabajos empíricos con el objetivo de determinar los patrones socio-económicos asociados a la práctica deportiva y al gasto destinado a la misma. El análisis de los determinantes de las decisiones individuales relacionadas con el deporte es importante para las auto-ridades públicas. Por un lado, el deporte tiene efectos positivos sobre el estado de salud y, por tanto, la práctica generalizada de actividad física puede reducir el gasto público en materia de sanidad. Por otro lado, los espectáculos deporti-vos constituyen una actividad que puede contribuir a la integración social y al desarrollo económico.

En nuestro país, los trabajos empíricos sobre las decisiones individuales de practicar ejercicio físico y de asistir a eventos deportivos no son numerosos, y aún son más escasas las aportaciones sobre el tema del gasto individual en acti-vidades deportivas debido, en este último caso, a la falta de bases de datos apro-piadas.

Cabría esperar que los individuos que tienen gustos favorables a la práctica deportiva, también tiendan a acudir con mayor probabilidad a espectáculos de-portivos y viceversa Nuestro trabajo tiene un doble objetivo. En primer lugar, pretendemos contrastar si existe relación entre la práctica y la asistencia a eventos deportivos, a través del análisis de la correlación entre ambas decisio-nes, una vez que se ha tenido en cuenta el efecto de las variables de tipo socio-demográfico. Para ello se estima un Probit bivariante de asistencia y práctica de deporte. Además, para analizar los determinantes conjuntos de la asistencia a eventos deportivos y la realización de actividades deportivas también hemos planteado un modelo Logit multinomial. En segundo lugar, analizamos la co-

DEPORTE ACTIVO Y PASIVO: ¿UNA RELACIÓN DE CONVENIENCIA?


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rrelación entre el gasto en asistencia a espectáculos deportivos y el gasto aso-ciado a la práctica deportiva mediante un Tobit bivariante, que tiene en cuenta que hay una proporción significativa de individuos que no realizan gastos en estas actividades.

La característica diferencial de nuestro artículo en relación a la literatura económica existente para nuestro país es el análisis conjunto del deporte activo y pasivo en sus dos facetas: participación y gasto. La base de datos empleada es una Encuesta de Participación y Gasto Deportivo realizada en Navarra en el año 2007 a un total de 831 personas adultas. A pesar de tratarse de una encuesta regional y con un tamaño muestral relativamente reducido, tiene la ventaja de que ofrece amplia información sobre participación individual y gasto en activi-dades relacionadas con la práctica deportiva y con la asistencia a eventos de-portivos, entre otros temas.

El contenido del artículo se organiza del siguiente modo. En primer lugar, se hace una revisión de las aportaciones empíricas sobre el tema. Seguidamente se especifican los modelos econométricos a estimar. En la sección 4 se ofrece un análisis descriptivo y se presentan los resultados empíricos obtenidos. Por úl-timo, se exponen las principales conclusiones del trabajo.

2. REVISIÓN DE LA LITERATURA Las actividades deportivas individuales pueden tener un carácter activo o pa-

sivo. El deporte activo implica la práctica de actividades deportivas, mientras que el deporte pasivo hace referencia fundamentalmente a la asistencia a es-pectáculos deportivos como espectador. La demanda individual de actividades deportivas activas o pasivas se puede analizar desde dos vertientes: la práctica (si participa o no, con qué frecuencia o cuánto tiempo se destina a ella) y el gasto asociado a la misma.

2.1. Determinantes de la práctica deportiva activa y pasiva

A nivel internacional se han publicado numerosas investigaciones que estu-dian los factores explicativos de las decisiones individuales de practicar deporte, recogidas en distintos trabajos recopilatorios (Downward et al., 2009, 2012; Breuer et al., 2010). El análisis de la asistencia a espectáculos deportivos em-pieza más tarde y se ha concentrado tradicionalmente en analizar determinados deportes profesionales, como el fútbol, el béisbol, el baloncesto y rugby ameri-cano (García y Rodríguez, 2002, 2009; Byon et al., 2010).

En el caso de España, se han publicado trabajos relativos a la liga española de fútbol (García y Rodríguez, 2002), a la asignación individual de tiempo a la práctica deportiva (Lera-López y Rapún, 2007; García et al., 2011), a activida-



492

des deportivas de carácter activo y pasivo (Muñiz et al., 2011), así como la per-tenencia a entidades deportivas (Sigüenza y Mariel, 2012).

La evidencia empírica muestra como la participación deportiva decrece con la edad (Breuer y Wicker, 2008; Downward et al., 2011, 2012) debido a limita-ciones físicas y cambios en las preferencias de ocio de la gente mayor (Barber y Havitz, 2001). Sin embargo, la edad parece estar relacionada positivamente con la asistencia a eventos deportivos (Zhang et al., 2003), aunque con diferencias entre deportes profesionales y amateur (Thrane, 2001).

Por otro lado, los hombres practican más deporte que las mujeres (Lera-Ló-pez y Rapún, 2007; Breuer y Wicker, 2008; Eberth y Smith, 2010; Downward et al., 2012; Kokolakakis et al., 2012) y asisten más a espectáculos deportivos (Fernández y Prieto, 2001; Thrane, 2001; Montgomery y Robinson, 2010). Es-tas diferencias tradicionalmente se atribuyen a factores biológicos, culturales y sociales, reflejando diferencias en la asunción de responsabilidades en el hogar y el trabajo. No obstante, algunos trabajos señalan diferencias según tipología de deportes y países (Fridberg, 2010; Humphreys y Ruseski, 2010; Van Tuyc-kom et al., 2010; Scheerder y Vos, 2011).

La educación es otra variable tradicionalmente incluida en estos trabajos, mostrando una relación positiva con la asistencia a espectáculos deportivos (White y Wilson, 1999; Wilson, 2002; Zhang et al., 2003; Montgomery y Ro-binson, 2010) y con la práctica deportiva (Breuer y Wicker, 2008; Eberth y Smith, 2010; Fridberg, 2010; Downward et al., 2011; 2012; García et al., 2011; Scheerder y Vos, 2011 y Kokolakakis et al., 2012). Un alto nivel educativo puede llevar a una mayor conciencia de los efectos beneficiosos de la práctica deportiva en la salud, por ejemplo, a la vez que está asociado a mayores ingre-sos y recursos económicos, que pueden favorecer una mayor práctica. Asi-mismo, mayores niveles educativos suelen implicar ocupaciones laborales más sedentarias (Fridberg, 2010).

Otra variable relevante es la disponibilidad de tiempo. Dado que el tiempo es finito, cualquier incremento del tiempo dedicado al deporte supone una dismi-nución del tiempo destinado a otras actividades de ocio, al trabajo y a la familia. La influencia de este factor suele analizarse de manera indirecta mediante el nivel de ingresos, la ocupación y la estructura familiar. Distintos trabajos han puesto de manifiesto como estar ocupado está negativamente relacionado con la participación deportiva (Downward, 2007; Breuer y Wicker, 2008; Hovemann y Wicker, 2009 y Eberth y Smith, 2010) mientras que la evidencia empírica rela-tiva a la asistencia a espectáculos deportivos es dispersa (Serrano, 1999; Fer-nández y Prieto, 2001 y Zhang et al., 2003). Esa misma falta de consenso se manifiesta al analizar el nivel de ingresos y la asistencia a eventos deportivos. La evidencia empírica recogida por García y Rodríguez (2009); Downward et al. (2009) y Montgomery y Robinson (2010) muestra que muchos deportes pro-



493

fesionales pueden ser considerados como bienes normales (por tanto, la elastici-dad-renta es positiva, aunque generalmente inferior a la unidad), aunque con excepciones (Falter y Pérignon, 2000) y con menor evidencia en el deporte amateur (White y Wilson, 1999).

Asimismo, la estructura familiar, medida a través del estado civil y el ta-maño del hogar se ha convertido en un factor determinante de la práctica depor-tiva. Las personas casadas tienden a practicar menos deporte (García et al., 2011), aunque con diferencias según género (Eberth y Smith, 2010). El tamaño del hogar también suele estar negativamente relacionado con la asistencia a eventos deportivos (Zhang et al., 2003) y con la práctica deportiva (Downward, 2007; Humphreys y Ruseski, 2007), si bien hay trabajos recientes que muestran una relación positiva (Lechner, 2009; Downward y Rasciute, 2010). Asimismo, la presencia de niños en el hogar tiende a disminuir la probabilidad de práctica deportiva (García et al., 2011) y a cambiar la tipología de los deportes practica-dos (Humphreys y Ruseski, 2010).

Finalmente, distintos trabajos analizan la influencia positiva de la disponibi-lidad de instalaciones en la demanda deportiva (Wicker et al., 2009; Downward y Rasciute, 2010). Otros trabajos incluyen el tamaño de la población como va-riable proxy de la oferta deportiva. No obstante, su influencia no está clara. Por un lado, en las zonas urbanas la disponibilidad de instalaciones deportivas es mayor y más variada, incentivando su uso (Hovemann y Wicker, 2009 y García et al., 2011), pero por otro lado, también hay mayor variedad de alternativas de ocio que compiten con la práctica deportiva, pudiendo tener un efecto negativo global (Scheerder et al., 2005). En el caso de la asistencia a eventos deportivos el efecto positivo de la oferta es superior que la mayor diversidad de alternativas de ocio, por lo que el efecto global es positivo (Falter y Pérignon, 2000; Winfree et al., 2004).

2.2. Determinantes del gasto en deporte activo y pasivo

La literatura que analiza el gasto individual en bienes y servicios relaciona-dos con la práctica deportiva es mucho más limitada, probablemente por la es-casez de bases de datos que dispongan de dicha información (Downward et al., 2009; Breuer et al., 2010; Scheerder et al., 2011). La evidencia específica sobre el gasto en asistencia a eventos deportivos es aún más escasa, centrada mayori-tariamente en trabajos de carácter descriptivo. Entre los últimos trabajos con análisis econométricos podemos citar a Loyland y Ringstad (2009) y Pawlowski y Breuer (2011).

En el caso de España, en el ámbito del gasto individual en deporte cabe mencionar a Lera-López y Rapún (2005, 2007), que analizan los gastos en de-porte activo y Lera-López et al. (2011) que se ocupan del gasto en asistencia a eventos deportivos.



494

Lógicamente, distintos trabajos han mostrado una relación positiva entre la frecuencia y la intensidad de la práctica deportiva y los gastos asociados a la misma (Taks et al., 1999; Davies, 2002; Lera-López y Rapún, 2007; Wicker et al., 2010; Scheerder et al., 2011). Por ejemplo, Wicker et al. (2010) estiman que un incremento de una hora diaria en la práctica deportiva implica un aumento del gasto en deporte de 263 euros al año.

El gasto en deporte activo parece estar asociado negativamente con la edad, dada la menor participación deportiva de las personas mayores (Breuer et al., 2010), de la misma manera que los hombres tienden a gastar más en deporte que las mujeres (Lamb et al., 1992; Taks et al., 1995; Lera-López y Rapún, 2005, 2007; Scheerder et al., 2011). La evidencia empírica es menos consistente al analizar la influencia de la educación. Mientras que algunos autores señalan que el gasto en deporte disminuye con el nivel educativo (Taks et al., 1999), otros presentan evidencia de una relación positiva (Lera-López y Rapún, 2005; Scheerder et al., 2011).

Generalmente se obtiene una relación directa entre el nivel de ingresos y el gasto en deporte activo (Lamb et al., 1992; Taks et al., 1995, 1999; Lera-López y Rapún, 2005, 2007). Loyland y Ringstad (2009), que analizan conjuntamente el gasto en deporte activo y pasivo en Noruega, muestran resultados semejantes. Asimismo, señalan diferencias según el tamaño del hogar y el tamaño de la población, con una relación negativa entre estas variables y el gasto total en deporte activo y pasivo.

La evidencia empírica centrada en los determinantes de la asistencia a even-tos deportivos en general, es aún más limitada. Cannon y Ford (2002) encuen-tran, para Estados Unidos, que el nivel económico y la presencia de menores en el hogar influyen positivamente en el gasto, mientras que otras variables, como la educación o el estado civil no resultan significativas.

Trabajos posteriores como los de Pawlowski y Breuer (2011) y Lera-López et al. (2011) han profundizado en estas relaciones. Pawlowski y Breuer (2011) obtienen una relación negativa entre el porcentaje de gasto en eventos deporti-vos en Alemania y el tamaño del municipio, el nivel educativo de las personas y la presencia de niños y jóvenes en el hogar. Variables como la edad, la ocupa-ción o el estado civil no son significativas. Un trabajo posterior de los mismos autores (Pawlowski y Breuer, 2012) estima unas elasticidades del gasto en eventos deportivos superiores a la unidad. Para España, Lera-López et al. (2011) concluyen que el gasto en asistencia a eventos deportivos de carácter profesional y amateur es mayor para los hombres, y también aumenta con el nivel de educación y con la renta. Sin embargo, variables que recogen la disponibilidad de tiempo y que eran significativas para explicar la asistencia a eventos deportivos no lo son para explicar el gasto asociado a los mismos (ocupación, estado civil y número de menores en el hogar).



495

2.3. Relaciones entre deporte activo y pasivo

La evidencia empírica nos sugiere que el deporte activo y pasivo pueden es-tar determinados por la interacción de factores económicos (nivel de ingresos, ocupación) así como por características individuales y sociales (género, edad, nivel educativo, etc.), entre otras variables. A pesar de las similitudes entre los posibles determinantes de ambas actividades, en la literatura económica el de-porte pasivo y activo se suelen analizar de forma independiente (Taks y Scheer-der, 2006), prestándose escasa atención a la relación entre participación deportiva y asistencia a eventos deportivos (Zhang et al., 1997; Thrane, 2001).

Desde un punto de vista teórico y descriptivo, existen dos enfoques al plan-tear una posible relación entre deporte activo y pasivo. Por un lado, se argu-menta que ambas prácticas presentan similitudes en términos de motivaciones, actitudes y beneficios asociados a su práctica (Zilmann et al., 1979 y Sloan, 1989). Bajo esta argumentación ambas prácticas estarían positivamente relacio-nadas y entre las dos se retroalimentarían. Así, Sloan (1989) señala que la asis-tencia a espectáculos deportivos debe incrementar la posibilidad de practicar deporte. Thrane (2001), usando datos de los países escandinavos, muestra que la tendencia es recíproca, y que la participación deportiva también incrementa la posibilidad de asistencia a espectáculos deportivos.

Sin embargo, una segunda corriente señala que ambas formas de disfrutar del tiempo libre no están relacionadas entre sí (Stone, 1971; Shamir y Ruskin, 1984 y Burnett et al., 1993). Este último autor, usando la técnica del Chi-cua-drado, concluye que el deporte activo y el pasivo son independientes uno de otro y que difieren en cuanto a sus determinantes, tanto en términos de motiva-ción y de variables sociales y demográficas, como la edad, el género, la educa-ción o la ocupación, coincidiendo con los análisis realizados por Shamir y Ruskin (1984). Posteriormente, Lines (2007), en un estudio entre jóvenes ingle-ses, señala una escasa relación entre ambas prácticas.

En algunos trabajos recientes se contrasta la posible relación entre deporte activo y pasivo mediante modelos econométricos que incluyen la asistencia a espectáculos como un factor explicativo de la práctica deportiva o viceversa (Dawson y Downward, 2011; Downward et al., 2011 y 2012). No obstante, este enfoque puede presentar problemas de endogeneidad si existen factores inob-servados que afectan simultáneamente a las decisiones de practicar deporte y asistir a espectáculos.

La aportación fundamental de este artículo es el estudio conjunto de la parti-cipación deportiva y de la asistencia a espectáculos deportivos, por un lado, y del gasto destinado a deporte activo y pasivo, por otro lado.



496

3. METODOLOGÍA En esta sección se especifican, en primer lugar, los modelos econométricos

que se emplearán para analizar las decisiones de participación en deporte activo y pasivo y, en segundo lugar, el relativo a los gastos individuales en ambos ti-pos de actividades deportivas. La estimación de estos modelos permitirá con-trastar la hipótesis de partida: la existencia de correlación entre las decisiones individuales de deporte activo y pasivo, así como profundizar en el análisis de los determinantes de la participación y el gasto en actividades deportivas.

3.1. Decisiones individuales de participación en actividades deportivas activas y pasivas

En este trabajo se considera que una persona practica deporte cuando realiza, al menos una vez al mes, cualquier tipo de deporte o actividad física, exclu-yendo caminar. Respecto a la asistencia, se supone que un individuo es partici-pante si ha acudido a eventos deportivos de carácter profesional o amateur en el último año con relativa frecuencia (una vez al mes como mínimo).

En el análisis de las decisiones de participación, planteamos dos especifica-ciones alternativas, que nos permitirán comprobar la robustez de los resultados. En ambos casos se parte del supuesto de que el objetivo del individuo es maxi-mizar su utilidad.

En la primera especificación, definimos para cada individuo i un índice, dai*,

que es igual a la diferencia entre el nivel de bienestar cuando practica deporte y cuando no lo practica. Si el índice es positivo, el individuo participa y, si es negativo, no. De manera análoga, se define un índice para la decisión de asistir a eventos deportivos (dpi

*). Se supone que la utilidad es función de características personales observadas

que pueden influir en los gustos y tiene también un componente aleatorio que recoge la influencia de factores inobservables. En consecuencia, la participación en actividades deportivas activas y pasivas se especifica del siguiente modo:

piii

aiii

Xdp

Xda

εβ

εα

+=

+=*

*

donde α y β son vectores de coeficientes a estimar, Xi es un vector de variables independientes y εa

i y εpi son términos aleatorios que siguen una distribución

normal bivariante, con medias cero, varianzas unitarias y un coeficiente de co-rrelación ρ.

Las variables dependientes observadas, dai y dpi, toman el valor uno si el ín-dice correspondiente es positivo, y cero en otro caso:



497

>

=

>

=

casootroendpsidp

casootroendasida

ii

ii

001

001

*

*

Dado que tenemos un sistema de dos ecuaciones con variables dependientes binarias, que pueden estar correlacionadas a través de los términos de error, el método de estimación aplicado en este caso es un modelo Probit bivariante1.

La segunda especificación parte de la consideración de cuatro alternativas para los individuos:

• no practica deporte ni asiste a espectáculos deportivos de forma regular; • asiste a eventos deportivos, pero no practica deporte; • realiza actividades deportivas, pero no acude a espectáculos deportivos; • practica deporte y asiste a eventos de carácter deportivo de forma regular. El individuo elige la opción que más utilidad le proporciona de las cuatro,

donde la utilidad de cada alternativa depende de características personales y tiene un componente aleatorio. Dado que las alternativas no son ordenadas, hemos aplicado un Logit multinomial, lo que implica asumir que los errores de cada alternativa son independientes y están idénticamente distribuidos siguiendo una distribución de valor extremo tipo I. En consecuencia, la probabilidad de que una persona opte por la alternativa j vendría dada por la siguiente expre-sión:

4,3,2,1,)Pr( 4

1

==∑=

je

ejaalternativ

kiXk

iXj

ϕ

ϕ

En la ecuación anterior φk es el vector de parámetros de la alternativa k2. La estimación del Logit multinomial nos ofrece información sobre las varia-

bles que determinan la probabilidad de que los individuos practiquen deporte y asistan a eventos deportivos de forma regular y simultánea.

Las variables independientes consideradas en ambos modelos son las usuales en la literatura económica sobre el tema. Se incluyen la edad, el nivel educativo (mediante dos variables binarias de estudios medios y superiores respectiva-mente), variables dicotómicas de género, estado civil y situación laboral (que son igual a uno para hombres, casados y ocupados, respectivamente), una varia-

1 Para más información, véase Cameron y Trivedi (2009). 2 Véase Cramer(1991) para más detalles acerca de los modelos Logit.



498

ble dummy que es igual a uno si el encuestado es estudiante, el número de hijos y de adultos en el hogar, el estado de salud (igual a uno cuando la persona de-clara que su estado de salud es bueno o muy bueno), una variable geográfica (igual a uno para residentes en la capital de la región, Pamplona, y comarca) y una variable binaria para fumadores, porque este colectivo puede tener distintas preferencias hacia el deporte, en especial en la práctica de actividades deporti-vas. En el Apéndice se incluye la definición de todas las variables utilizadas, así como los estadísticos descriptivos de la muestra.

Cabe mencionar que, aunque la base de datos incorpora información sobre la renta familiar neta en intervalos, el porcentaje de falta de respuesta es muy ele-vado, por lo que su inclusión como variable explicativa reduciría significativa-mente el tamaño muestral. En consecuencia, se ha incluido la situación laboral como una proxy de la renta, aunque a la hora de interpretar los resultados hay que tener en cuenta que el efecto de otras variables como la educación y el nú-mero de adultos puede ser debido, en parte, a su influencia sobre la renta fami-liar.

3.2. Gastos individuales en práctica deportiva y en asistencia a eventos deportivos

La base de datos empleada ofrece información detallada sobre hábitos de-portivos y sobre gastos relacionados con ellos. En el ámbito de los gastos, se pregunta a la persona encuestada sobre la cantidad media de dinero destinada a determinados productos o servicios, y se mide el gasto en intervalos.

Partiendo de la información de la encuesta, el gasto en deporte activo, gai, se define como el gasto mensual medio en cuotas o abonos de asociaciones depor-tivas, en utilización de instalaciones deportivas, en clases o cursos deportivos, en calzado y ropa deportiva orientados a la práctica de ejercicio físico, en mate-rial duradero para la práctica deportiva y en desplazamientos, alimentos, bebi-das, etc. asociados a la práctica deportiva.

Por otra parte, el gasto en deporte pasivo, gpi, incluye el gasto medio men-sual en asistencia a eventos deportivos (incluyendo cuotas como socio), y en desplazamientos, refrescos, comidas y productos de promoción adquiridos al acudir a eventos deportivos.

Dado que la encuesta mide los gastos en intervalos, para calcular las varia-bles anteriormente definidas, se calcula el punto medio del intervalo para cada tipo de gasto y se suman los valores obtenidos. Como resultado, se obtienen variables continuas y censuradas, puesto que hay una proporción relevante de ceros.

En la especificación empírica, se parte de dos variables dependientes latentes para el gasto activo y pasivo (ga* y gp*) que pueden tomar cualquier valor.



499

Estas variables son función lineal de un vector de factores explicativos (Xi) y tienen un componente aleatorio (υa

i y υpi, respectivamente):

piii

aiii

Xgp

Xga

υλ

υδ

+=

+=*

*

En las ecuaciones anteriores δ y λ son vectores de parámetros. Las variables de gasto observadas, gai y gpi, están censuradas en cero y se

definen del siguiente modo:

>

=

>

=

casootroendpsidp

casootroendasida

ii

ii

001

001

*

*

Suponiendo que υai y υp

i siguen una distribución normal bivariante con coeficiente de correlación ρ y medias nulas, las ecuaciones anteriores se pueden estimar mediante un Tobit bivariante.

Las variables explicativas incluidas en las ecuaciones de gasto coinciden con las de los modelos especificados para analizar la participación que se han ex-puesto en la sección anterior.

4. ANÁLISIS EMPÍRICO Los modelos econométricos especificados en el apartado anterior se estiman

empleando una encuesta regional realizada en Navarra en el año 2007. La en-cuesta fue llevada a cabo por CIES y financiada por el Consejo Superior de Deportes. En ella se recoge información de 831 personas adultas sobre hábitos y prácticas deportivas activas, participación y gastos en deporte pasivo, valora-ciones sobre la deportividad y la política deportiva navarra y, por último, varia-bles de tipo socio-demográfico.

Las muestras seleccionadas para cada uno de los dos modelos econométricos se restringen a aquellas personas para las que se dispone de datos sobre todas las variables consideradas. El tamaño muestral del Probit bivariante y del Logit multinomial es de 810 observaciones y el del Tobit bivariante, de 704.

En la primera sección de este apartado nos centramos en las decisiones de práctica de deporte y asistencia a espectáculos, mientras que en la segunda sec-ción nos ocupamos de los gastos destinados a cada una de esas actividades.



500

4.1. Análisis empírico de la participación deportiva

En primer lugar, es interesante analizar cómo se distribuye la muestra en función de su participación en actividades deportivas de carácter activo y pa-sivo. La Tabla 1 recoge esta información y, de los datos en ella mostrados, se deduce que aproximadamente un 35% de la población adulta navarra practica deporte o ejercicio físico periódicamente y un 27% ha asistido a eventos depor-tivos al menos una vez al mes en el año anterior. La tabla no revela una correla-ción muy clara entre deporte activo y pasivo. Analizando los datos de la tabla en diagonal, se observa que hay un 64% de la muestra que, o bien no participa en ninguna de esas actividades o bien participa en ambas, frente al 36% que realiza una de las dos.

Tabla 1 Distribución de la muestra en función de su participación regular en actividades

deportivas activas y pasivas

No asiste a eventos deportivos

Asiste a eventos deportivos Nº observaciones

No practica deporte 414 114 528

Practica deporte 181 101 282

Nº observaciones 595 215 810

Fuente: Elaboracion propia.

El Probit bivariante y el Logit multinomial especificados en el apartado ante-rior nos permiten conocer los determinantes de la probabilidad de practicar de-porte y de asistir a eventos deportivos. Asimismo, el Probit bivariante ofrece información sobre la posible correlación entre ambas decisiones.

En la Tabla 2 se presentan los coeficientes y los estadísticos t de Student del modelo Probit bivariante. En general, los resultados son similares a los obteni-dos en la literatura sobre el tema.

Los hombres tienen mayor probabilidad que las mujeres de practicar deporte y de asistir a eventos deportivos de forma regular. La probabilidad de realizar deporte es mayor entre los más jóvenes y los estudiantes. Sin embargo, la asis-tencia habitual a espectáculos deportivos es más frecuente en las personas de edad media (entre 40 y 59 años). La práctica deportiva también aumenta con el nivel de estudios, lo que puede deberse a que las personas más formadas son más conscientes de los beneficios del deporte para la salud y el bienestar. En cambio, la formación no es relevante en la probabilidad de asistir a espectáculos deportivos.

Por otra parte, es más probable que los individuos que declaran un estado de salud bueno o muy bueno practiquen deporte, mientras que los fumadores pre-



501

sentan una menor propensión a realizar deporte, quizás porque tienen diferente valoración sobre la importancia de mantenerse en forma.

El lugar de residencia también influye en la participación deportiva. La pro-babilidad de realizar deporte activo y pasivo es mayor entre los habitantes de la capital, Pamplona, que concentra más de un tercio de la población de la región. Este efecto puede ser debido a que la oferta de instalaciones y de eventos de-portivos es generalmente mayor en grandes ciudades, o a diferencias en las pre-ferencias en la distribución del tiempo de ocio de la población en las zonas urbanas.

Tabla 2 Probit bivariante de participación individual en actividades deportivas y de asistencia a

espectáculos deportivos con carácter regular

Deporte activo Deporte pasivo

Coeficientes t-Student Coeficientes t-Student

Constante Hombre Edad 18-29 Edad 30-39 Edad 40-49 Edad 50-59 Estudios medios Estudios superiores Casado Nº menores Nº adultos Ocupado Estudiante Fumador Salud Capitalidad

-1.7926 0.4689 0.5043 0.2522 0.2563 0.2329 0.1830 0.3863 0.0273 0.0614 0.0616 0.2075 0.5566 -0.3230 0.4143 0.2504

-8.65 4.70 2.37 1.28 1.29 1.32 1.44 2.53 0.22 0.96 1.26 1.50 2.31 -2.90 3.31 2.54

-1.7698 0.4770 0.3368 0.3113 0.3672 0.3233 -0.0091 -0.2228 -0.1560 0.1455 0.0786 0.0068 0.0368 -0.0450 0.1315 0.6976

-8.33 4.61 1.50 1.53 1.80 1.78 -0.07 -1.38 -1.24 2.24 1.53 0.05 0.15 -0.40 1.05 6.72

Coef. de correlación 0.1363

Nº observaciones Log L

810 -877.55454


La situación laboral, que se incluyó fundamentalmente como una proxy de la renta, no afecta significativamente ni a la probabilidad de practicar deporte ni a la de asistir a espectáculos deportivos.

En cuanto a la composición familiar, el estado civil y el número de adultos en el hogar no afectan significativamente a la participación en deporte activo y pasivo. En cambio, el número de menores aumenta la probabilidad de asistir a eventos deportivos.



502

Finalmente, el coeficiente de correlación entre los términos aleatorios de ambas ecuaciones de participación es positivo. Para comprobar su significa-tividad, se ha realizado un test de razón de verosimilitudes, en el que la hipótesis nula es que el coeficiente es igual a cero y el valor del test nos permite rechazar dicha hipótesis con un nivel de significatividad del 5%. Este resultado implica que existen variables inobservadas que afectan de forma directa y simultánea a las decisiones de participación en deporte activo y pasivo.

La segunda especificación propuesta para el análisis de la participación indi-vidual en actividades deportivas de carácter activo y pasivo es un Logit multi-nomial, en el que la variable explicada toma 4 posibles valores, tal como se ha explicado en la sección 3.1. Los resultados de la estimación se muestran en la Tabla 3, en la que se ha tomado como categoría base la alternativa de no practi-car deporte ni asistir a eventos.

Tabla 3 Logit multinomial de participación individual en actividades deportivas y de asistencia a

espectáculos deportivos con carácter regular

Asiste a eventos y no practica deporte

No asiste a eventos y practica deporte

Asiste a eventos y practica deportes

Coeficientes t-Student Coeficientes t-

Student Coeficientes t-Student

Constante Hombre Edad 18-29 Edad 30-39 Edad 40-49 Edad 50-59 Estudios medios Estudios superiores Casado Nº menores Nº adultos Ocupado Estudiante Fumador Salud Capitalidad

-2.5965 0.7197 0.3851 0.2785 0.4094 0.5454 0.0600 -0.3005 -0.3521 0.2810 0.0832 -0.1406 -0.6408 0.0000 0.0720 1.1229

-6.12 3.15 0.79 0.65 0.96 1.48 0.22 -0.80 -1.33 1.92 0.76 -0.47 -0.99 0.00 0.29 4.83

-2.7003 0.7384 0.7679 0.2885 0.2885 0.4093 0.3869 0.7760 0.0042 0.1149 0.0636 0.1962 0.5282 -0.5061 0.5824 0.3028

-6.58 3.78 1.86 0.75 0.74 1.19 1.52 2.60 0.02 0.90 0.65 0.73 1.12 -2.31 2.35 1.56

-6.5845 1.5519 1.6694 1.3275 1.3962 0.9807 0.1851 0.0996 -0.0118 0.2992 0.3224 0.5071 1.0526 -0.5511 1.0298 1.5297

-8.47 5.73 2.66 2.23 2.33 1.74 0.53 0.25 -0.03 1.93 2.43 1.28 1.81 -1.97 2.70 5.59

Nº observaciones Log L

810 -873.27592

Nota: La categoría base es la opción de que el individuo no asiste a eventos ni practica deporte.


Centrándonos en los determinantes de la asistencia a eventos y de la práctica deportiva de forma regular -última columna de la Tabla 3-, observamos de nuevo que los hombres y los jóvenes son los que tienen una mayor probabilidad de elegir esta opción frente a la alternativa que se toma como base, que es no asistir a eventos ni practicar deporte. También es más probable que los estu-



503

diantes y las personas que habitan en la capital practiquen deporte y acudan a espectáculos deportivos simultáneamente. El estado de salud ejerce una influen-cia positiva mientras que el hábito de fumar tiene el efecto contrario. Final-mente, el número de miembros del hogar (tanto menores de edad como adultos) tienen un efecto positivo sobre la probabilidad conjunta de participación en deporte activo y pasivo.

Para comparar las dos especificaciones propuestas hemos empleado el crite-rio de información de Akaike, dado que los modelos no están anidados. Según este criterio, el modelo más adecuado para analizar las decisiones de participa-ción en deporte activo y pasivo es el Probit bivariante.

En conclusión, los resultados de ambas especificaciones en relación a los determinantes de la práctica deportiva y de la asistencia a espectáculos deporti-vos son relativamente similares. Además, las estimaciones del Probit bivariante nos permiten concluir que existe correlación positiva entre ambas decisiones, una vez que se controla el efecto de las variables socio-demográficas.

4.2. Análisis empírico de los gastos individuales en actividades deportivas

Tal como hicimos en la sección anterior para la participación, comenzamos nuestro análisis empírico analizando la distribución de la muestra en función del gasto en actividades deportivas de carácter activo y pasivo. Esta información está recogida en la Tabla 4. En ella se observa que es mucho más frecuente gastar en bienes y servicios relacionados con la práctica activa del deporte (un 85,8% de la muestra declara un gasto positivo) que en asistencia a espectáculos deportivos (el 39,8% de la muestra). Conviene advertir que la asistencia a eventos deportivos incluye tanto eventos profesionales (con pago de una en-trada) como la asistencia a eventos de carácter amateur. Por otra parte, la mues-tra se distribuye de manera uniforme entre los que gastan en ambos tipos de actividades o en ninguna, por un lado, y los que sólo declaran gastos en una de ellas, por otro lado.

Tabla 4 Distribución de la muestra en función del gasto en actividades deportivas activas y

pasivas

Gasto nulo en eventos deportivos

Gasto positivo en eventos deportivos Nº observaciones

Gasto nulo en práctica deportiva 86 14 100

Gasto positivo en práctica deportiva 338 266 604

Nº observaciones 424 280 704




504

Para analizar las variables explicativas de las decisiones individuales de gasto en deporte activo y pasivo y la correlación entre ambas se ha estimado un Tobit bivariante, cuyos resultados se encuentran en la Tabla 5.

Tabla 5 Tobit bivariante de gasto individual en actividades deportivas y en asistencia a

espectáculos deportivos

Gasto en deporte activo Gasto en deporte pasivo

Coeficientes t-Student Coeficientes t-Student

Constante Hombre Edad 18-29 Edad 30 39 Edad 40-49 Edad 50-59 Estudios medios Estudios superiores Casado Nº menores Nº adultos Ocupado Estudiante Fumador Salud Capitalidad

-16.0625 7.6891 17.0710 15.6499 13.3025 8.8162 5.8861 19.4209 4.1286 2.0293 2.4591 7.4668 13.9351 -0.4956 1.0428 11.0280

-2.76 2.45 2.56 2.52 2.17 1.60 1.46 3.93 1.11 0.98 1.58 1.73 1.78 -0.14 0.27 3.54

-61.1623 18.3359 9.2896 18.1808 18.6205 16.6324 6.0192 0.3953 -4.6956 -1.4371 3.2444 1.6295 14.2199 11.0988 10.0430 9.9247

-7.41 4.76 1.12 2.39 2.47 2.44 1.21 0.06 -1.02 -0.58 1.74 0.31 1.57 2.73 2.09 2.59

Coef. de correlación 0.450 Nº observaciones Log L

704 -4784.7035


Al igual que sucedía con la participación, los hombres gastan más en bienes y servicios relacionados con la práctica del deporte y con la asistencia a eventos deportivos, confirmando la evidencia empírica disponible. En relación a la edad, el gasto esperado en actividades deportivas activas es mayor cuanto más joven es el individuo, mientras que el gasto en asistencia a espectáculos deportivos es significativamente mayor en los tramos intermedios de edad (entre 30 y 59 años).

Por otra parte, un alto nivel educativo ejerce una influencia positiva sobre el gasto en deporte activo, lo que es consistente con los resultados obtenidos en España, Alemania y Países Bajos. Por el contrario, la educación no afecta al gasto destinado a espectáculos deportivos, señalando la falta de evidencia em-pírica concluyente al respecto.

Las características familiares no determinan los gastos en deporte activo y pasivo, salvo el número de adultos, que tiene una relación directa con el gasto en asistencia a eventos. Por otra parte, los estudiantes y los trabajadores gastan



505

más en práctica deportiva. Los fumadores y las personas que declaran un buen estado de salud tienen un mayor gasto en asistencia a espectáculos deportivos. Finalmente, el lugar de residencia ha resultado también un factor determinante de los gastos dedicados a ambos tipos de actividades..

Por último, como ocurrió en el Probit bivariante expuesto en la sección ante-rior, una vez controlado el efecto de las variables explicativas, se observa una correlación positiva entre el gasto en asistencia y el gasto en práctica deportiva. Para contrastar la hipótesis de que el coeficiente de correlación es igual a cero, se ha empleado un test de razón de verosimilitudes y la conclusión es que este coeficiente es distinto de cero con un nivel de significatividad del 1% . Además su valor es relativamente elevado, lo que corrobora nuestra hipótesis inicial de que existen factores que afectan simultáneamente a las dos categorías de gasto.

5. RESUMEN Y CONCLUSIONES Este artículo tiene carácter empírico y su objetivo es analizar la relación

existente entre las decisiones individuales de deporte activo y pasivo, tanto en el ámbito de la participación como del gasto. Para ello se emplea una base de datos realizada en Navarra en el año 2007 a una muestra de personas adultas con el objetivo fundamental de recabar información sobre hábitos deportivos.

La encuesta ofrece datos sobre práctica de actividades deportivas o ejercicio físico, gastos en bienes y servicios asociados a la práctica del deporte, asistencia a espectáculos deportivos de carácter profesional o amateur, y gastos relaciona-dos con dicha asistencia. Además, también pregunta acerca de características personales y familiares.

En el análisis de la participación, se especifican y estiman un modelo Probit bivariante, para estudiar la posible correlación entre deporte activo y pasivo, y un Logit multinomial, que permite analizar conjuntamente los determinantes de la probabilidad de realizar deporte y de asistir a espectáculos deportivos con regularidad. En el ámbito del gasto, se estima un modelo Tobit bivariante de gastos en cada una de las dos actividades.

Los resultados obtenidos indican que los hombres y los jóvenes tienen mayor probabilidad de participar en deporte activo y pasivo, y tienden a gastar más. La práctica deportiva y el gasto asociado a esta actividad son mayores para las personas más educadas. Sin embargo, ni la probabilidad de asistir a eventos ni el gasto correspondiente varían con el nivel educativo. La composición familiar es relevante en algunos casos. El estado de salud ejerce una influencia positiva sobre la práctica deportiva y la asistencia a espectáculos deportivos, mientras que hábitos poco saludables, como ser fumador, reducen la probabilidad de realizar deporte y aumentan el gasto en asistencia a eventos deportivos.



506

En relación al objetivo principal de nuestro artículo, tanto en la participación como en el gasto hemos detectado una correlación positiva entre el deporte ac-tivo y pasivo. Esto implica que hay factores no observados que aumentan la probabilidad de practicar deporte y de asistir a espectáculos simultáneamente, y lo mismo se puede decir respecto al gasto. La principal implicación de este re-sultado es que las políticas que fomenten la realización de actividades deporti-vas también pueden tener un efecto positivo sobre la asistencia a espectáculos deportivos, y viceversa.

De este modo, el presente trabajo se enmarca dentro de la evidencia empírica mostrada por otros trabajos en el Reino Unido (Dawson y Downward, 2011) y los países escandinavos (Thrane, 2001) y de la corriente de autores que justifi-can una relación entre ambas modalidades de práctica deportiva (Zilmann et al., 1979; Sloan, 1989). Por ello, en el marco del desarrollo de políticas públicas de promoción de la práctica deportiva, estrategias de patrocinio público de eventos deportivos, tanto de carácter profesional o amateur, pudieran justificarse por el impacto positivo sobre la práctica deportiva.

Entre las posibles extensiones de este trabajo, se encuentra la de realizar un análisis similar con una base de datos nacional, para comprobar si se confirman los resultados obtenidos. Una segunda extensión interesante consistiría en enla-zar participación y gasto a través de modelos de decisión secuencial, y analizar conjuntamente el deporte pasivo y activo, permitiendo correlación entre todas las variables. Asimismo, si se dispusiese de una base de datos amplia, se podría tratar de manera separada la asistencia a eventos deportivos de carácter profe-sional y de carácter amateur, y desagregar también la práctica deportiva según distintas modalidades deportivas.


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511

APÉNDICE

Tabla A.1. Estadísticos descriptivos

Variable

Muestra empleada en el Probit Bivariante y

en el Logit multinomial

(Nº obs. = 810)

Muestra empleada en el Tobit Bivariante

(Nº obs. = 704)

Media Desviación típica Media Desviación

típica Deporte activo = 1 si practica deporte al menor una vez al mes3, 0.348 0.477 --- --- Deporte pasivo = 1 si asiste a eventos deportivos al menos una vez al mes. 0.265 0.442 --- ---

Gasto en deporte activo = gasto mensual en cuotas deportivas, uso instalaciones, clases, calzado y ropa, material deportivo, desplazamientos, etc.

--- --- 29.825 38.153

Gasto en deporte pasivo = gasto mensual en asistencia a eventos deportivos, incluyendo cuotas socio, entradas, desplazamientos, refrescos, comidas y productos de promoción adquiridos en el evento.

--- --- 10.185 23.118

Hombre 0.494 0.500 0.486 0.500 Edad 18-29 0.226 0.418 0.227 0.419 Edad 30-39 0.165 0.372 0.156 0.363 Edad 40-49 0.177 0.382 0.185 0.388 Edad 50-59 0.170 0.376 0.175 0.380 Estudios medios = 1 si el individuo ha realizado estudios secundarios o formación profesional 0.446 0.497 0.452 0.498

Estudios superiores = 1 si el individuo ha realizado estudios universitarios 0.198 0.398 0.196 0.397

Casado = 1 si está casado o viviendo con pareja 0.619 0.486 0.615 0.487 Número de menores en el hogar 0.514 0.832 0.497 0.825 Número de adultos (mayores de 18 años) en el hogar 2.626 1.077 2.597 1.072 Ocupado = 1 si la persona trabaja actualmente, bien sea por cuenta propia o ajena 0.547 0.498 0.555 0.497

Estudiante =1 si la persona está estudiando actualmente 0.081 0.274 0.072 0.259 Fumador = 1 si la persona fuma al menos dos cigarrillos al día 0.294 0.456 0.295 0.457 Salud = 1 si el estado subjetivo de salud es bueno o muy bueno 0.756 0.430 0.759 0.428 Capitalidad = 1 si la persona reside en la capital de la región (Pamplona) o comarca 0.514 0.500 0.523 0.500


3 Las prácticas deportivas más usuales son la natación recreativa, el fútbol, la gimnasia de mante-

nimiento y el ciclismo recreativo. El 61% del gasto total está asociado a la práctica activa del deporte, mientras el 39% restante está asociado a la asistencia a eventos deportivos.

____________ Artículo recibido en mayo de 2012 y aceptado en junio de 2012 Artículo disponible en versión electrónica en la página www.revista-eea.net, ref. ә-30212 ISSN 1697-5731 (online) – ISSN 1133-3197 (print)


V O L . 30 - 2 2012

P Á G S . 513 – 526

Equilibrio competitivo en Liga española de futbol de Primera División: Un test de Montecarlo basado en datos funcionales

FRANCISCO MONTES Departamento de Estadística e I.O., UNIVERSIDAD DE VALENCIA, ESPAÑA. E-mail: [email protected] RAMÓN SALA Departamento de Matemáticas para la Economía y la Empresa, UNIVERSIDAD DE VALENCIA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

RESUMEN La supremacía de unos pocos equipos sobre el resto de los participantes, es un factor común a las ligas europeas de futbol más conocidas. La española no es una excepción como demuestra el análisis que proponemos. Se analizan las clasificaciones de las últimas 10 temporadas, de la 2002-03 a la 2011-12, utilizando para ello técnicas del análisis de datos funcionales (fda). No solo el empleo de estas técnicas diferencia este trabajo de otros similares, otro rasgo distintivo lo constituye el uso de una distribución de probabilidad no uniforme sobre los tres posibles resultados de un partido, obtenida a partir de los resultados de los 3800 partidos correspondientes a las 10 temporadas examinadas y de la diferencia de categoría entre los equipos que se enfrentan. Un test de Montecarlo permite contrastar las hipótesis de uniformidad y no uniformidad en los resultados.

Palabras clave: Equilibrio competitivo, test de Montecarlo.

Competitive Balance in the First Division Spanish Soccer League: A Montecarlo Test on Functional Data

ABSTRACT The supremacy of a few teams over the other participants is a common factor in the major European football leagues. The Spanish First Division league is not an exception. In order to demonstrate this fact, functional data analysis is used to analyze football league classifications for last ten seasons, 2002-03 to 2011-12. Not only the use of these techniques distinguish this work from similar, another distinctive feature is the use of a non-uniform probability distribution on the three possible outcomes of a match, obtained from the results of the 3800 matches of the 10 seasons taking into account the difference between the categories of the teams in the match. A Monte Carlo test allows to test the hypotheses of uniformity and non-uniformity in the results.

Keywords: Competitive Balance, Montecarlo Test.



FRANCISCO MONTES Y RAMÓN SALA


514

1. INTRODUCCIÓN El equilibrio entre los equipos que participan en una competición deportiva

supone la existencia de igualdad de fuerzas entre ellos e implica una incerti-dumbre máxima en los resultados de sus enfrentamientos. Desde el punto de vista deportivo la incertidumbre de la clasificación final aumenta el interés de los aficionados. Los aspectos económicos que de ello se derivan no son de me-nor interés, tanto por la asistencia de espectadores a los estadios como por los previsibles ingresos de las televisiones.

La teoría del equilibrio competitivo entre los equipos fue desarrollada por Rottenberg (1956) y ha sido objeto de posteriores desarrollos teóricos (Scully, 1989, 1995; Dobson y Goddard, 2001) y de aplicaciones practicas. Podemos citar entre ellas las de Vrooman (1995) y Eckard (2001) en el campo del beisbol y las de Neale (1964) y Szymanski (2001) en el del futbol.

Distintos son los métodos empleados por los autores para contrastar el equi-librio competitivo. Dobson and Goddard (2004) emplean un modelo polinomial para establecer las tendencias en las competiciones inglesa y escocesa, detec-tando que el desequilibrio aparece entre los años 70 y 80 como consecuencia de la movilidad de los jugadores y los cambios en los contratos, que conducen a un desplazamiento de los buenos jugadores hacia los equipos con mayores recur-sos. Buzzacchi et al. (2003) obtienen la distribución de probabilidad asociada al numero de equipos distintos que han ocupado las k primeras posiciones en una liga a lo largo de T temporadas. La distribución se calcula bajo el supuesto de equilibrio perfecto entre los n equipos participantes. Concluyen los autores que las ligas cerradas, sin promociones ni ascensos, son más equilibradas que las ligas abiertas con promociones y ascensos.

No existe, hasta donde llega nuestro conocimiento, un estudio similar para la liga española de primera división. Lo que no nos impide prever cual será el resultado: un patente desequilibrio. A pesar de este previsible resultado, el pre-sente artículo se ocupa de ello por dos razones: la introducción de una nueva herramienta basada en el análisis de datos funcionales para llevar a cabo el es-tudio y un test de Montecarlo basado en la distancia entre funciones y el uso de una distribución no uniforme sobre las opciones de victoria por parte de los equipos a la hora de contrastar las hipótesis de equilibrio. Estrictamente hablando, y de acuerdo con este segundo aspecto, no se contrasta la hipótesis de equilibrio competitivo, sino la existencia de un desequilibrio mayor que el ob-servado a lo largo de las 10 temporadas analizadas.

El artículo se estructura como sigue. La Sección 2 describe someramente las técnicas de análisis de datos funcionales (fda) que vamos a utilizar. La Sección 3 se ocupa de los datos objeto del estudio resumiendo la información que consi-deramos relevante. La Sección 4 muestra los resultados de aplicar las técnicas

EQUILIBRIO COMPETITIVO ENLA LIGA ESPAÑOLA DE FUTBOL DE PRIMERA DIVISIÓN…


515

de fda a la liga española, la Sección 5 describe el test de Montecarlo y, por úl-timo, la Sección 6 presenta los conclusiones que de estos resultados se derivan.

2. DETECCIÓN DE OUTLIERS EN DATOS FUNCIONALES La clasificación al final de una temporada cualquiera de la liga de futbol

puede ser considerada como una función discreta. Si x=1, 2,...,n, donde n es el número de equipos en competición, la función y(x) representa la puntuación obtenida por el equipo que ha ocupado la x-ésima posición en la tabla. En un reciente trabajo, Hyndman y Sang (2010) presentan métodos gráficos para la representación de datos funcionales mediante la librería rainbow de R (Sang y Hyndman, 2010), que permiten la detección de outliers y que serán utilizados posteriormente.

2.1. Diagrama funcional basado en la profundidad (funcional bagplot)

El primero de ellos, denominado bivariate bagplot por los autores, está ba-sado en la noción de bagplot introducido por Rousseeuw et al. (1999). Se parte de la noción de profundidad semiespacial (Tukey, 1975), que mide el grado de centralidad de un punto 2R∈θ con respecto a una nube puntos,

{ }n21 z,...,z,zZ = . La profundidad semiespacial de θ con respecto a Z, ldepth )Z,θ( , se define como el menor número de puntos de Z que caen en cualquier

semiplano cerrado determinado por una recta que pasa por θ , con lo que ≤0 ldepth n)Z,θ( ≤ . La región de profundidad k, Dk, es el conjunto de todos los θ con ldepth k)Z,θ( ≥ . La regiones de profundidad son polígonos convexos que verifican kk DD ⊂+1 . A partir de estos elementos se obtiene el bagplot que consta de tres partes:

• la mediana, el punto θ con mayor ldepth )Z,θ( o, en caso de no ser un único punto, el centro de gravedad de la región más profunda.

• el saco (bag), aquella región B comprendida entre dos regiones consecuti-vas, kD y 1-kD tales que [ ] 1-#≤2/≤# kk DnD , y que se obtiene por interpolación lineal tomando como referencia la mediana, y

• la corteza (fence), una región obtenida mediante una homotecia de factor ρ del saco, tomando siempre como referencia la mediana.

Hyndman y Sang (2010) aplican la anterior construcción al conjunto Z for-mado por los puntos cuyas coordenadas son los scores de las dos primeras com-ponentes principales de la familia de funciones. En su trabajo original, Rousseeuw et al. (1999) utilizan 3ρ = pero Hyndman y Sang (2010) proponen



516

tomar 58.2ρ = porque así, si los scores bivariantes siguen una distribución normal, la corteza contendrá el 99% de las observaciones.

Puesto que cada punto representa una función, las gráficas de las funciones contenidas en el saco y la corteza dan lugar a lo que los autores denominan functional bagplot, una región del plano constituida por la curva mediana, la correspondiente al punto más profundo, una región interior definida por las gráficas de las curvas correspondientes a los puntos del saco, y que son el 50% del total, y una región exterior definida por las gráficas de las curvas correspon-dientes a los puntos de la corteza.

2.2. Diagrama funcional basado en la densidad (funcional HDR boxplot)

Este nuevo gráfico está basado en el diagrama bivariante de regiones de alta densidad (bivariate HDR boxplot) propuesto por Hyndman (1996), aplicado también a los scores de las dos primeras componentes principales de la fami-lia de funciones. Estimada una densidad, (.)f

a partir del conjunto de dichos

scores, Z, la región de alta densidad (HDR) del 100 )%α1( se define

como { }αα p)z(f;zR ≥=

donde .α-1dz)z(fp αRα == ∫

Se trata, en defini-tiva, de la región con probabilidad de cubrimiento α1 - en cuyos puntos la densidad estimada es mayor que en cualquiera de los puntos de su complemen-tario. En el caso bivariante las HDR son contornos que crecen a medida que α disminuye.

En el bivariate HDR boxplot suelen representarse los conjuntos correspon-dientes a 5.0α = (interna) y 01.0α = (externa). El punto de mayor densidad, equivalente al más profundo en el bivariate bagplot, es ahora la moda, definida como { })(sup)(; zfzfz zzm

∈= . Una segunda gráfica, el functional HDR

boxplot, se obtiene al representar las funciones correspondientes a los puntos contenidos en sus dos conjuntos.

2.3. Detección de outliers

La detección de los outliers es una tarea importante para evitar los errores de de predicción (Catalán y Trívez, 2006). Como señalan Hyndman y Sang (2010), ambos tipos de gráficos permiten identificar las funciones outliers. Serán aque-llas que quedan fuera de las regiones exteriores. En su artículo comparan los dos métodos anteriores con los propuestos por otros autores (Febrero et al., 2007; Hyndman y Ulla, 2007; Filzmoser et al., 2008) utilizando datos de mortalidad masculina en Francia en el periodo 1899-2005 y datos de la temperatura media mensual de la superficie del mar en la región de El Niño, en el periodo enero 1951 a diciembre de 2007. Concluyen los autores que, teniendo en cuenta el



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tiempo de computación y el número de outliers correctamente detectados, los dos métodos propuestos se comportan mejor que los restantes.

3. DATOS Disponemos de una base de datos con los resultados de los 3800 partidos de

la Liga española de futbol de Primera división correspondientes a las diez últi-mas temporadas, de la 2002-03 a la 2011-12. Para estudiar el equilibrio compe-titivo la información más relevante es la clasificación al final de cada temporada, que se recoge en la Tabla 1. En ella no aparecen los equipos porque no importa qué equipo ocupó qué posición sino el número de puntos conseguido en cada posición de la tabla.

Tabla 1 Clasificación final en las temporadas 2002/03 a 2011/12

Clasificación

02-0

3

03-0

4

04-0

5

05-0

6

06-0

7

07-0

8

08-0

9

09-1

0

10-1

1

11-1

2

1 78 77 84 82 76 82 87 99 96 100 2 76 72 80 70 76 74 78 96 92 91 3 72 71 65 69 71 64 70 71 71 61 4 61 70 62 68 66 64 67 63 62 58 5 60 56 61 68 62 61 65 62 58 56 6 56 55 60 64 60 57 62 58 58 55 7 55 55 58 57 60 56 58 56 58 54 8 54 54 51 55 54 52 55 54 49 52 9 52 52 51 54 52 50 51 47 47 50

10 50 51 51 52 50 49 47 47 47 49 11 47 51 50 46 49 48 46 44 46 47 12 47 48 50 45 49 48 46 43 46 47 13 46 48 47 43 47 46 44 42 45 47 14 46 47 47 42 46 46 43 41 45 46 15 45 46 46 41 42 44 43 40 45 43 16 44 43 44 40 40 43 43 39 44 43 17 43 42 39 40 40 43 42 37 44 42 18 36 41 37 39 39 42 42 36 43 41 19 35 39 29 36 35 30 35 36 35 37 20 32 26 28 24 28 26 33 34 30 27

Fuente: Elaboración propia con datos de GECASport.

Como indicábamos anteriormente, cada clasificación puede ser considerada como una función discreta, y(x), cuyo valor es el número de puntos conseguido por el equipo que finalizó la temporada en la posición x–ésima, x=1, 2, …, 20. Las gráficas de las 10 funciones se muestran en la Figura 1.



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Figura 1 Gráficos de las clasificaciones de las 10 emporadas


4. RESULTADOS La aceptación o rechazo de la hipótesis de equilibrio competitivo exige com-

parar estas clasificaciones con las que obtendríamos bajo dicho supuesto, que implica una distribución uniforme sobre los tres resultados posibles de un par-tido: victoria local, victoria visitante o empate. Para ello simularemos 200 clasificaciones en estas condiciones y analizaremos las 210 funciones (200 clasificaciones simuladas + 10 reales) con las herramientas de la sección ante-rior.

Como ya dijimos en la Introducción, el rechazo de la uniformidad es previsi-ble, como así ocurre. Cualquier aficionado hubiera adelantado este resultado. Se hace necesario un análisis más realista que tome en consideración el desequili-brio entre los equipos y que ponga en evidencia, no la uniformidad, sino la existencia de temporadas (clasificaciones) que muestran un desequilibrio aún mayor que el observado. Esta nueva aproximación requiere en primer lugar medir el desequilibrio entre los equipos y, a continuación, estimar una distribu-ción de probabilidad sobre los tres resultados de un partido que tenga en cuenta la categoría de los contendientes.

La Tabla 2 cumple con el primer requerimiento. Muestra todos los equipos que han participado en la Primera División en alguna de las 10 temporadas es-



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tudiadas. La segunda columna asigna a cada equipo una categoría de 1 (mayor) a 4 (menor). La asignación se ha llevado a cabo mediante un análisis cluster (véase, Pacheco y Valencia, 2005) en el que hemos hecho intervenir tres varia-bles: el presupuesto, los puntos y los ingresos por derechos de TV, todas ellas acumuladas a lo largo de las 10 temporadas.

Tabla 2 Equipos que han jugado en Primera División a lo largo de las 10 temporadas

y su categoría

Equipo Categoría Equipo Categoría

Barcelona 1 Zaragoza 3 Real Madrid 1 Alavés 4 At. Madrid 2 Albacete 4 Ath. Bilbao 2 Almería 4 Valencia 2 Cádiz 4 Villarreal 2 Getafe 4 Betis 3 Gimnàstic Tarragona 4 Celta de Vigo 3 Granada 4 Deportivo 3 Hércules 4 Espanyol 3 Levante 4 Málaga 3 Murcia 4 Mallorca 3 Numancia 4 Osasuna 3 Rayo Vallecano 4 Racing de Santander 3 Recreativo de Huelva 4 Real Sociedad 3 Sporting de Gijón 4 Sevilla 3 Tenerife 4 Valladolid 3 Xerez 4


La distribución de probabilidad sobre los tres resultados posibles se muestra en la Tabla 3. Con el fin de hacer intervenir también la categoría de los equipos, estimamos una distribución de probabilidad condicionada a la diferencia de categoría entre el equipo local y el visitante (difcat en la tabla). Siendo cuatro las categorías, esta diferencia toma los 7 valores comprendidos entre -3 y 3. Las marginales de la tabla contienen las frecuencias para los distintos resultados o diferencias de categorías. La estimación se ha llevado a cabo a partir de los re-sultados de los 3800 partidos correspondientes a las 10 temporadas analizadas, 2002-03 a 2011-12.



520

Tabla 3 Probabilidades estimadas para los distintos resultados en función de la diferencia de

categoría (difcat) ente los equipos contendientes

difcat visitante empate local total

-3 0,0610 0,0366 0,9024 82 -2 0,1105 0,1630 0,7265 362 -1 0,1929 0,2434 0,5637 871 0 0,2658 0,2752 0,4590 1170 1 0,3375 0,2583 0,4041 871 2 0,4641 0,2928 0,2431 362 3 0,6585 0,2317 0,1098 82

total 1040 946 1814 3800


4.1. Simulaciones uniformes

En este primer análisis partimos de una situación de perfecto equilibrio entre todos los equipos. Bajo este supuesto, hemos obtenido 200 clasificaciones co-rrespondientes a otras tantas temporadas, simulando para ello los resultados de los 380 partidos de cada temporada. A las 200 funciones resultantes hemos aña-dido las clasificaciones de las 10 temporadas reales.

El resultado de cada partido se elige al azar entre los tres posibles, asignando a cada equipo la puntuación que se derive, 3 puntos al vencedor o 1 punto a cada equipo en caso de empate. Obsérvese que bajo el supuesto de uniformidad, no importan ni los equipos que contienden ni sus categorías. En consecuencia, las simulaciones son validas para cualquiera de las 10 temporadas, razón por la cual podemos analizarlas conjuntamente con las 200 simulaciones.

La Figura 2 muestra los diagramas bivariante HDR y bagplot correspon-dientes a las 210 funciones. De acuerdo con lo explicado en la Sección 2.2, el diagrama bivariante HDR (izquierda) muestra como outliers las temporadas 2008-09, 2009-10, el valor 20 corresponde a una de las clasificaciones simula-das y carece por tanto de interés para nosotros. Estas dos temporadas sobresalen del resto en las puntuaciones alcanzadas por los primeros clasificados (ver Ta-bla 1), que son superiores a las del resto de temporadas. Obsérvese también que la temporada 2009-10 muestra puntuaciones muy bajas entre las posiciones novena a decimoctava. Llama la atención, sin embargo, que habiéndose batido el record de puntos del primer clasificado en la última temporada, 2011-12, ésta no aparezca como outlier, es de hecho uno de los dos puntos en la pequeña bolsa gris al SO de la bolsa grande. Si utilizamos el método basado en la pro-fundidad para detectar outliers, bagplot, vemos (Figura 2 derecha) que las tem-porada 2011-12 también es un outlier, así como la 2005-06 y la 2010-11.



521

Figura 2 Diagrama bivariante HDR (izquierda) y diagrama bivariante bagplot (derecha)

bajo el supuesto de uniformidad


4.2. Simulaciones ponderadas

Este segundo análisis asume de entrada que el equilibrio competitivo no es real, haciendo depender el resultado del partido de la diferencia de categoría entre el equipo local y el visitante. Se utilizan ahora las probabilidades recogi-das en la Tabla 3. Como consecuencia de este planteamiento las temporadas no son intercambiables, como ocurría anteriormente, porque que de una a otra se producen descensos y promociones y cambian los equipos y sus categorías. Cada temporada deberá ser analizada con las 200 simulaciones obtenidas a par-tir de las concretas diferencias de categorías de sus 380 partidos. En total serán ahora 201 funciones para cada temporada, las simuladas más la real de la tem-porada analizada.

Como era de esperar, los outliers han desaparecido pero no completamente. Las tres últimas temporadas, 2009-10, 2010-11 y 2011-12 continúan siendo outliers evidenciando un desequilibrio mayor del que supone la distribución de probabilidad de partida. La Figura 3 muestra los correspondientes gráficos. Apa-recen en ella otros outliers correspondientes a clasificaciones simuladas que carecen de interés.



522

Figura 3 Diagramas bivariante HDR bajo el supuesto de ponderación de las temporadas

2009/10, 2010/11 y 2011/12


5. UN TEST DE MONTECARLO La detección de outliers es un método indirecto para contrastar la hipótesis

de probabilidad uniforme sobre el conjunto de resultados (equilibrio competi-tivo) o la de una distribución probabilidad bivariante sobre los resultados y la diferencia de categorías como la que expresa la Tabla 3. Es decir, el hecho de que las clasificaciones de algunas de las 10 temporadas analizadas sean outliers no nos permite en rigor rechazar las hipótesis nulas correspondientes.



523

La construcción de un test apropiado choca con la dificultad de conocer la distribución de probabilidad del estadístico elegido, dificultad que puede soslayarse recurriendo a un test de Montecarlo. Lo primero será la elección del estadístico, para ello obtendremos la clasificación media, mediay , de las n simulaciones obtenidas bajo un supuesto u otro. Como estadístico utilizaremos una distancia entre funciones,

21

2imediaDi dx))x(y-)x(y(d = ∫ (1)

Donde D = [1,20] e yi es la clasificación obtenida para la temporada i =1, 2,...,n + nr, con n las simuladas y nr las reales. El valor de (1) se obtiene me-diante aproximación numérica. Una vez ordenados los valores de di, si c0 es posición de una de las 10 temporadas reales, su p-valor asociado vendrá dado por (n + nr - c0)/(n + nr).

Un test de Montecarlo similar, basado en la discrepancia entre funciones, es propuesto por Diggle (2003) para contrastar la uniformidad en un patrón de puntos.

5.1. Hipotesis de equilibrio competitivo

Se han eliminado al azar 10 de las 200 simulaciones, de forma que al añadir las 10 temporadas reales tenemos un total de n + nr = 200 valores de di. Las 10 temporadas presentan los 10 valores más grandes de di, tal como muestra la Tabla 4 en la que aparecen también sus posiciones y el p-valor asociado. La conclusión es por tanto que en las 10 temporadas no hay equilibrio competitivo puesto que la hipótesis nula de uniformidad ha de rechazarse.

5.2. Hipotesis de desequilibrio

A diferencia de la hipótesis de uniformidad y por la razones ya expuestas cuando se obtuvieron las simulaciones ponderadas, cada temporada requiere ahora su test específico. Para disponer de un total de 200 observaciones, elimi-namos una al azar y añadimos la correspondiente a la temporada real (n = 199 y nr = 1). La Tabla 4 recoge los resultados. Confirma el test lo que la detección de outliers permitía intuir, las tres últimas temporadas muestran un desequilibrio aún mayor que el que la distribución de probabilidad estimada en la Tabla 3 supone. No es el caso para el resto de temporadas todas con p-valores mayores que 0,05.



524

Tabla 4 Resultados del test de Montecarlo bajo las hipótesis de equilibrio

y desequilibrio competitivo

equilibrio desequilibrio temporada di posición p-valor di posición p-valor

2002-03 22,8254 192 0,040 9,6806 59 0,705 2003-04 23,6537 196 0,020 11,6588 137 0,315 2004-05 23,8219 191 0,045 11,8061 108 0,460 2005-06 26,1245 195 0,025 15,3844 182 0,090 2006-07 28,7143 193 0,035 7,3195 5 0,975 2007-08 29,8248 194 0,030 11,1758 95 0,525 2008-09 31,1053 197 0,015 12,0212 120 0,400 2009-10 39,3189 200 0,000 30,1100 200 0,000 2010-11 41,3698 199 0,005 25,3149 200 0,000 2011-12 47,9583 198 0,010 26,2858 199 0,005


6. CONCLUSIONES El objetivo de nuestro trabajo era comprobar que no existe equilibrio com-

petitivo en la liga española de futbol de Primera División, al menos durante las 10 últimas temporadas que son las analizadas en este estudio. Para ello hemos considerado cada clasificación final como una función discreta definida sobre el conjunto D={1,2,…,20} y cuyos valores son los puntos alcanzados por cada uno de los 20 equipos. En una primera aproximación el desequilibrio se comprueba indirectamente mediante la detección de clasificaciones outliers. Un contraste más riguroso mediante un test de Montecarlo basado una distancia entre funcio-nes (clasificaciones) confirma el desequilibrio. Ambas técnicas, detección de outliers y test de Montecarlo, se aplican a dos hipótesis nulas distintas: la pri-mera se refiere al equilibrio en sentido estricto, todos los equipos son iguales y cualquier resultado de un partido es igualmente probable; la segunda admite ya de entrada un desequilibrio, el que supone asignar al resultado de cada partido una probabilidad en función de la diferencia de categoría de los equipos que compiten y que se recoge en la Tabla 3. Los resultados del test se resumen en la Tabla 4 y rechazan el equilibrio en todas las temporadas, sin embargo, los re-sultados de las temporadas 2002-03 a 2008-09 son acordes con las probabilida-des de la Tabla 3, no así las tres últimas temporadas, 2009-10 a 2011-12, que muestran un desequilibrio aún mayor del que aquellas probabilidades suponen.

No es casual que estas temporadas sean outliers y los tests confirmen no sólo el desequilibrio sino lo que podríamos denominar desequilibrio sobre el desequilibrio. Lo que destaca en todas ellas es la elevada puntuación alcanzada por los dos primeros equipos, a gran distancia de los restantes, especialmente en la temporada 2011-12 en la que se han batido dos records de puntos: un máximo de 100 para el primer clasificado y un mínimo de 61 para el tercero. No es ca-



525

sualidad que los dos primeros clasificados sean el Real Madrid y FC Barcelona, equipos que han dominado la Liga española a lo largo de su historia. Existen además razones de índole económica para que el desequilibrio continúe y se agrande. Según datos del Deloitte Report (2012), ambos equipos encabezan la lista ingresos de todas las ligas europeas para la temporada 2010-11, con 479,5 millones de euros el Real Madrid y 450,7 millones de euros el FC Barcelona. Casi la mitad de estos ingresos los obtienen de los derechos de televisión. Tam-bién en la distribución de este dinero el desequilibrio es bien patente, sólo ellos dos se reparten un 35 % del total, otros dos equipos, At. Madrid y Valencia CF, se reparten un 11 %, distribuyéndose el 45 % restante entre los otros 16, lo que les supone apenas un 1,7 % de media. Es decir, entre aquellos y estos últimos la proporción es de 10 a 1. Esta desigualdad no se da en el resto de ligas europeas, en las que en el peor de los casos la ratio es de 2 a 1.

Una última consideración acerca del número de simulaciones, n, en los apartados 4.1, 4.2, 5.1 y 5.2. Los resultados se muestran robustos frente al valor de n. Con valores mayores, n=500, o menores, n=100, los únicos cambios que se observan son la aparición de distinto ruido, simulaciones que resultan ser outliers, y la inclusión como outliers de alguna de las 10 temporadas objeto de estudio; pero manteniéndose siempre las señaladas originalmente. Los test de Montecarlo no sufren variación significativa con uno u otro número de simula-ciones.


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____________ Artículo recibido en marzo de 2012 y aceptado en junio de 2012 Artículo disponible en versión electrónica en la página www.revista-eea.net, ref. ә-30209 ISSN 1697-5731 (online) – ISSN 1133-3197 (print)


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Diversificación en la configuración de los equipos de la Primera División española de fútbol

MANUEL A. ESPITIA-ESCUER Departamento de Dirección y Organización de Empresas, UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA, ESPAÑA. E-mail: [email protected] LUCÍA ISABEL GARCÍA-CEBRIÁN Departamento de Dirección y Organización de Empresas, UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

RESUMEN El diseño y configuración de los equipos deportivos se realiza de acuerdo con los objetivos establecidos por la institución a la que pertenecen. En este trabajo se analiza la configuración de los equipos y la eficacia en la consecución de éxitos deportivos tomando como referencia el índice de diversificación de Gollop y Monahan. Se plantea un modelo en el que los componentes de dicho índice se incorporan como variables explicativas de los resultados obtenidos por los equipos. La estimación del modelo se realiza con la técnica de clasificación ‘regression tree’, la muestra queda configurada por todos los equipos de las ediciones de la Liga de Primera División, de 2003/04 a 2010/11. Los resultados obtenidos en este trabajo, ponen de manifiesto especialmente la relevancia del equipo y las estrategias como modelo dominante en los equipos que han alcanzado el máximo nivel en esta competición.

Palabras clave: Diversificación en equipos deportivos, índice de diversificación, Liga Española de Fútbol.

Diversification in the Team Configuration of the Spanish Football First Division

ABSTRACT The design and configuration of sports teams is made according to the goals set by the institution to which they belong. This paper analyzes the team configuration and the effectiveness in the pursuit of sporting successes base don the Gollop and Monahan diversification index. In the model, the components of the index are incorporated as explanatory variables of results obtained. The estimation of the model is made with the technique of classification 'regression tree', the sample is configured for all teams in the editions of the First Division League of 2003/04 to 2010/11. Results from this work highlights especially the relevance of the teams strategies as a dominant model in teams that have reached the competition highest level.

Keywords: Team Sport Diversification, Diversification Index, Football Teams, Spanish Liga.

Clasificación JEL: L83, L25, J24


MANUEL A. ESPITIA-ESCUER Y LUCÍA ISABEL GARCÍA-CEBRÍAN


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1. INTRODUCCIÓN Los equipos deportivos se configuran de acuerdo con unas determinadas pre-

ferencias definidas por sus directivos o directores técnicos con el fin de alcanzar las metas deportivas establecidas por la institución. Públicamente las metas se difunden de forma retórica en torno a objetivos tales como llegar a participar en competiciones europeas, mantener el equipo en puestos sin problemas de cara al final de la temporada, etc.

El espectáculo que genera su actuación en el terreno de juego resulta de combinar las aptitudes de sus componentes de distintas formas y ofrecer un juego de características diferentes al de sus rivales. Estas diferencias las percibe y valora el público, quien, incluso en conversaciones informales, comenta las distintas estrategias de juego adoptadas a nivel competitivo , Esteban y Coll (2003), por cada equipo. El espectáculo ofrecido se percibe por parte del pú-blico como un espectáculo de calidad, en la medida en la que se pongan en práctica estrategias que den como resultado no solamente éxitos deportivos, sino también jugadas de mérito, combinaciones y movimientos entre jugadores que encierren cierta belleza plástica en su ejecución.

El estudio de la actividad económica de los clubs deportivos tiene ya una larga tradición, puesto que se trata de organizaciones que ofrecen un servicio (espectáculo) a un mercado (los aficionados) por el que reciben unos ingresos y para el cual utilizan unos recursos productivos tales como instalaciones de en-trenamiento y competición, gimnasios y otras instalaciones específicas, pero el elemento fundamental es la ‘mano de obra especializada’ (jugadores y técnicos) con la que se configura el equipo con el que se participa en las diversas compe-ticiones deportivas.

Bajo una óptica de gestión del equipo, la configuración del mismo según el tipo de jugadores incorporados permite una serie de variantes en el juego que quedan limitadas por la plantilla y que obedecen a los diseños estratégicos pre-concebidos por los técnicos. Aquellos equipos con mayor número de jugadores podrán ‘a priori’ poner en práctica más alternativas en el juego que las platillas con menor número de efectivos disponible. Sin embargo, no es tanto el número de jugadores disponible como la versatilidad de los mismos lo que permite a los técnicos diseñar variantes en el planteamiento de los distintos partidos de la competición. La caracterización de cada jugador permitiría un enfoque diferen-cial de los equipos en función de las características de sus miembros, sin em-bargo, el concepto y la tecnología de equipo, suma de individualidades con un objetivo de grupo, son el soporte de los clubes deportivos.

La medición de los resultados, la rentabilidad o la evaluación de la gestión llevada a cabo no son las únicas áreas en que se pueden aplicar las herramientas propias de la Economía. Aunque resultaría menos evidente, la propia actuación deportiva en el terreno de juego también es susceptible de valoración propia de

DIVERSIFICACIÓN EN LA CONFIGURACIÓN DE LOS EQUIPOS DE LA PRIMERA DIVISIÓN ESPAÑOLA…


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la Economía. Así, podemos encontrar trabajos que intentan predecir los resulta-dos deportivos como los de Klaassen y Magnus (2003), Koning et al. (2003) y Dobson y Goddard (2003). Asimismo, hay una corriente que se dedica a evaluar los resultados deportivos obtenidos, como puede apreciarse en los trabajos de Lewis (2005), Carmichael y Thomas (2005), Caliendo y Radic (2006), Gracía y Rodriguez (2002), Espitia y Garcia (2004) y (2006). También se encuentran trabajos que tratan sobre la asignación de los jugadores a las posiciones en el terreno de juego, tales como Boon y Sierksma (2003) y Moschini (2003).

En este trabajo se toma como muestra los equipos de fútbol que han partici-pado en la Liga de Primera División en las temporadas que van de la 2003-2004 a la 2010-2011. Se va a calcular el valor de un índice de diversificación que mida el tipo de juego adoptado y se va a relacionar con los resultados deportivos obtenidos con el fin de detectar configuraciones de equipo que se puedan identi-ficar como de éxito en la competición.

El marco de análisis que se propone en este trabajo se basa en el uso del ín-dice de Gollop y Monahan (1991) (en adelante GM) que proporciona tanto un valor agregado que mide la diversificación para cada uno de los equipos como la descomposición en sus componentes. En este sentido se va a tomar la pro-puesta de Gollop y Monahan calculando un índice de diversificación formado por tres componentes que tienen en cuenta, respectivamente, el número de pro-ductos, la igualdad en su distribución en la actividad de la organización y el grado de similitud entre esos productos; puesto que el trabajo de Gollop y Mo-nahan (1991) se centra en la industria manufacturera, se hace necesaria una adaptación al caso de los equipos de fútbol. A partir de esos valores se pretende detectar los modelos competitivos diseñados por los técnicos de los equipos que han participado en las últimas ediciones de la Liga de Primera División y su relación con los resultados alcanzados en esa competición, es decir, va a ser utilizado como una variable explicativa del nivel de eficacia alcanzado por los equipos que han participado en dicha competición.

La estructura del trabajo es la siguiente: en el segundo apartado se va a mos-trar la solución adoptada al problema del índice a utilizar; en el tercer apartado se presenta la metodología y la base de datos utilizadas; finaliza el trabajo con la presentación de los resultados obtenidos y las conclusiones.

2. DIVERSIFICACIÓN EN LA CONFIGURACIÓN DE EQUIPOS DE FÚTBOL

Las estrategias de diversificación han sido analizadas desde la óptica empre-sarial con notable intensidad en los últimos años. La diversificación empresa-rial, entendida en términos generales como la diversidad en la oferta de productos, ha sido objeto de estudio fundamentalmente desde dos líneas dife-renciadas. La primera línea ha tomado como base la necesidad de una definición



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correcta del término diversificación y de una medida que cumpliera los requisi-tos necesarios para ofrecer información fiable y comparable entre empresas. A esta línea pertenecerían los trabajos de Hoskisson et al (1993), Troutt y Acar (2005), Gollop y Monahan (1991) y Pehrsson (2006). Los trabajos pertenecien-tes a la segunda línea de investigación analizan la influencia que las decisiones de diversificación han tenido en los resultados de la empresa; como ejemplos, se podrían citar los trabajos de Graham, Lemmon y Wolf (2002), Jacquemine y Berry (1971), Markides y Willimanson (1994) y Rajan, Servaes y Zingales (2000). No obstante a pesar de haberse adoptado diversas ópticas, las conclu-siones no resultan generalizables en cuanto a recomendaciones estratégicas.

En la literatura se han propuesto índices muy variados que permiten aproxi-mar a través de una medida única las características de las estrategias de diversi-ficación desarrolladas por las empresas. A partir de los índices sencillos de concentración, han ido apareciendo índices más complejos como el índice Her-findahl o los índices de Berry (1971) y de Gort (1962) entre otros. Gollop y Monahan (1991) proponen un índice de diversificación más completo y capaz de incluir a los anteriores como casos particulares y cumple las tres propiedades fundamentales para ser considerado como un índice válido:

1. Varía directamente con el número de bienes diferentes producidos por la organización.

2. Varía inversamente con la desigualdad en la distribución de los productos en la composición de la oferta total.

3. Varía directamente con la heterogeneidad de los productos. En su aplicación al análisis de las plantas productivas, empresas o industrias,

el índice GM queda especificado como:

GM = ½ ((1-1/n)) + ½ Σi (1/n2 – si2) + ½ Σi Σk siskσik

donde n es el número de productos distintos que produce la empresa, si es la proporción que representa cada producto i en las ventas totales y σik es una va-riable representativa de la no similitud de los productos que se calcula como

2/1

j

ijkj

2 -

= ∑

ωωσ ik

donde, ωkj es la proporción que el input j representa en el coste total de los factores en el bien k.

De la expresión anterior se observa que el índice puede quedar descom-puesto en tres componentes que tienen significado por sí mismos y que confie-ren al índice un potencial de uso de notable interés en el ámbito académico:

GM = N + S + H



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Donde:

N = ½ (1-1/n); S = ½ Σi (1/n2 – si2) ; H = ½ Σi Σk siskσik

El índice GM toma valores que van desde 0 a 1, la diversificación perfecta se corresponde con el valor 1 y la máxima concentración con el valor 0. Los tres componentes N, S, y H crecen con el número de productos, con la homogenei-dad en la distribución y con la diferencia entre los productos.

El primer componente del índice (N) se identifica como el componente nú-mero de productos de la empresa y toma valores que oscilan en el intervalo [0 y ½ ], de forma que cuanto mayor sea el valor de n, el número de unidades de negocio, mas próximo a ½ estará el valor del componente N del índice.

El segundo componente del índice (S) refleja la distribución de los negocios de la empresa entre sus áreas de actividad. Como se puede apreciar, resulta de la diferencia entre dos índices de Herfindahl: el que se obtendría en la empresa si la distribución de la actividad entre los negocios fuera homogénea (1/n2), y el índice de Herfindahl (Σi si

2) de la distribución real de la actividad de la empresa entre sus negocios. Este componente toma valores negativos dentro del inter-valo [-½ (1 – 1/n) < S ≤ 0], de forma que cuanto menor sea el valor de S mayor será la asimetría entre los negocios de la empresa.

El tercer componente del índice (H) identifica la heterogeneidad de las uni-dades de negocio, siendo mayor su valor cuanto mayor sea la heterogeneidad entre los negocios de la empresa. Los valores de este componente se sitúan dentro del intervalo que queda definido por los valores positivo y negativo del complemento a la unidad de los índices de Herfindahl reales obtenidos ante-riormente y podría interpretarse como el que resulta de la distribución de los negocios sin heterogeneidad entre ellos,

[-½( 1-Σisi2) ≤ H ≤ ½(1-Σisi

2)]

La diversificación como estrategia en la configuración de los equipos depor-tivos puede entenderse bajo una doble óptica, por una parte la que resulta de diseñar una plantilla con una gama de jugadores con características distintas con los que poder desarrollar planteamientos diferentes, o bien, por otra parte la que resulta de configurar la plantilla con jugadores polivalentes que sean capaces de ejecutar los diversos planteamientos estratégicos diseñados por los técnicos del equipo. En el primer modelo de diseño prevalecen el jugador y sus característi-cas, mientras que en el segundo prevalece la estrategia de equipo diseñada por los técnicos.

Para cumplir con los objetivos de este trabajo, se han adaptado las variables que intervienen en el índice de diversificación de GM al caso de la competición analizada. Así, en el término relativo al número de componentes, n se toma como el número de jugadores de cada equipo que han participado en la compe-



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tición; en el término de la distribución de los componentes, s se toma como la cuota de cada jugador en el tiempo de juego del equipo.

A efectos de hacer aplicable esta medida, ωkj, que está definida en términos de coste en la versión original del índice GM, se interpreta en este contexto en términos de esfuerzo, siendo considerado homogéneo para todos los jugadores de la plantilla de cada equipo, de tal modo que se ha calculado como el número de acciones que el jugador k realizar en el área j para cada uno de los equipos de la muestra considerada. El componente σik se ha calculado considerando las acciones desarrolladas en cada una de las 17 áreas del campo por cada uno de los n jugadores de cada equipo. Cabría interpretarla como la heterogeneidad de los jugadores que conforman la plantilla del equipo, es decir, los jugadores que desarrollan un mayor número de acciones de su equipo contribuyen a la hetero-geneidad del juego. Por lo tanto, σik representa las diferencias en cuanto a ac-ciones realizadas por un jugador con respecto a los demás del equipo. En consecuencia H, es una medida agregada a nivel de equipo de esa heterogenei-dad.

3. METODOLOGÍA Y BASE DE DATOS La metodología en la que se basa el análisis consiste en la aplicación de la

técnica de clasificación CART (Classification and Regresión Tree) propuesta por Breiman, Friedman, Olshen y Stone (1983) y que permite determinar las variables de clasificación relevantes así como los valores que determinan la pertenencia a uno u otro grupo para cada una de las observaciones. Se trata de una técnica de partición binaria recurrente. El término “recurrente” se refiere a que el proceso de partición binaria puede aplicarse una y otra vez. El término “binaria” implica que cada grupo de individuos, representado por un “nodo” en el árbol solo puede dividirse en dos grupos, de forma que cada nodo madre puede generar únicamente dos nodos hijo.

La partición de un nodo del árbol se hace de acuerdo con un criterio que es diseñado para generar nodos hijo que produzcan una suma de cuadrados de errores menor que la del nodo madre. La formación de los nodos hijos a partir de un nodo madre se construye de forma que la disminución de la impureza de todo el conjunto sea máxima. El parámetro CP indica que si la impureza1 no se reduce en más de un determinado valor de CP, entonces finaliza el desarrollo del árbol.

1 Por defecto CP=.01. Es decir, la reducción en la desviación del nodo terminal debe ser menor

del 1% de la desviación inicial. La desviación es una medida del grado de diferencia entre las frecuencias observadas y predichas por el modelo con respecto a la variable dependiente, de forma que a mayor desviación, peor es el modelo. Su cálculo se obtiene como -2 veces el loga-ritmo neperiano de la verosimilitud del modelo.



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Siguiendo a Lewis (2000), la técnica CART es capaz de mostrar complejas interacciones entre las variables que con las técnicas tradicionales quedan ocul-tas. Este análisis tiene algunas ventajas sobre otros métodos de clasificación, se trata de un método no paramétrico lo que supone que no es necesario hacer su-puestos sobre distribución de las variables. Por lo tanto permite manejar mues-tras de estructura asimétrica, así como series de datos categóricos, sean ordinales o no lo sean.

El modelo al que se propone aplicar la ‘regression tree’ pretende explicar los resultados obtenidos por los equipos en competición en función de los compo-nentes del índice GM, de forma que las variables que hacen referencia a los recursos empleados, la asignación de tareas entre estos recursos (tiempo de juego de cada jugador) y el modo (estrategia o juego individual) en que se rea-liza esta asignación sean las variables explicativas del resultado obtenido.

La variable dependiente OUTPUT toma los valores de 1 a 4 según el orden de la competición, a los 4 primeros clasificados que son los que alcanzan el nivel que permite participar en la “Champions League” se les asigna el valor 4, a los cuatro siguientes que alcanzan el nivel “Europa League” 3, los 9 siguientes 2 y los 3 equipos que bajan a segunda división 1; las demás variables se corres-ponden con los componentes del índice GM descritos anteriormente. La utiliza-ción de una variable categórica con valores de 1 a 4 para medir el output se justifica por el problema que se genera al utilizar los puntos cuando se toman datos de varias temporadas, el orden de la clasificación también genera proble-mas al considerar 20 categorías distintas por temporada, de ahí que resulta más conveniente emplear una variable categórica agrupando los equipos por los logros alcanzados.

A través del modelo propuesto se pretende explicar la influencia en la confi-guración de los equipos y en el uso de los recursos disponibles para alcanzar los objetivos del equipo. La estimación que se propone toma como variable depen-diente el Output y como explicativas el índice de GM y sus determinantes. Se han considerado los efectos N, S y H correspondientes a cada uno de los equi-pos en cada temporada.

La metodología propuesta para llevar a cabo el análisis consiste en la aplica-ción de la técnica de clasificación ‘regression tree’ que permite determinar las variables de clasificación relevantes así como los valores de tales variables que asignan a los individuos (observaciones) a uno u otro grupo. El análisis se plantea en términos de una serie de datos tratando de forma indiferenciada los valores de las variables en cada una de las temporadas a modo de un pool de datos.

La base de datos utilizada para obtener la información primaria que ha per-mitido calcular el índice GM y sus efectos es la proporcionada por Geca-Sport en la que se recogen una gran cantidad de variables del desarrollo de los parti-



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dos y de la que es posible obtener información detallada por equipos, jugadores y competiciones. Para cada uno de los partidos se incluye información sobre las acciones desarrolladas por cada jugador en cada una de las 17 áreas en que se divide el campo de juego, del tiempo de participación de cada jugador, además de toda una serie de detalles sobre el desarrollo de todos los encuentros de la competición.

4. RESULTADOS El índice de GM se ha calculado, agregando las acciones de los componentes

del equipo por las áreas del terreno de juego. La distribución de los valores puede apreciarse en la Tabla 1 dónde se observa que todos los valores están por encima del valor medio del índice. Los valores observados suponen entre el 50 y el 55% del valor máximo del índice, por lo que se podría afirmar que existe una diversificación moderada en los equipos de la Liga.

Tabla 1 Valores de referencia del índice de Gollop y Monahan

para las 8 temporadas analizadas

GM

Mínimo 0,5069

1er. Q 0,5366

Mediana 0,5386

Media 0,5372

3er. Q 0,5404

Máximo 0,5447


Los valores del número de jugadores y de cada uno de los componentes del índice se resumen en la Tabla 2 por medio de los valores de la distribución. Según se aprecia, para el total de las 160 observaciones resultantes de la agrega-ción de las ocho temporadas, los valores de los componentes del índice son muy homogéneos y apenas fluctúan entre los equipos, la excepción la constituye el componente H en el que se observa una gran diferencia entre los valores máximo y mínimo. Sin embargo, destaca la diferencia en el número de jugado-res, llegando el valor máximo de la serie a ser casi el doble del mínimo. Lo que muestra una diferencia notable entre los equipos en la configuración de sus plantillas.



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Tabla 2 Puntuación y valores de referencia de los componentes del índice GM

para todos los equipos de las ligas 03/04 a 10/11

Puntos Jugadores N S H

Mínimo 24,00 20,00 0,4750 -0,03530 0,04574

1er. Q 43,00 24,00 0,4792 -0,02977 0,08195

Mediana 49,00 26,00 0,4808 -0,02788 0,08580

Media 52,36 26,20 0,4807 -0,02806 0,08459

3er. Q 60,25 28,00 0,4821 -0,02654 0,08880

Máximo 99,00 35,00 0,4857 -0,02101 0,09582


En la Tabla 3 se presentan los valores medios de los componentes del índice GM por temporadas; se aprecia una puntuación media muy similar en cada tem-porada, al igual que los demás valores de las variables en los que no se aprecian efectos temporales de evolución de las series. Destaca el valor de la variable H en la liga 10/11 que resulta claramente inferior a los demás valores anuales de esta variable, indicando menos heterogeneidad entre las áreas del terreno de juego por término medio en esa temporada.

Tabla 3 Puntuación y valores de los componentes del índice de Gollop-Monahan N, S y H,

en promedio por temporada

Liga Puntos N S H

03/04 52,25 0,481151 -0,028835 0,086435

04/05 52,00 0,481324 -0,029074 0,088491

05/06 51,75 0,481309 -0,028039 0,086385

06/07 52,10 0,480452 -0,027567 0,085281

07/08 52,65 0,481390 -0,026698 0,084195

08/09 52,85 0,480168 -0,027746 0,086791

09/10 52,25 0,478822 -0,028942 0,087715

10/11 53,05 0,480993 -0,027566 0,071441


Las estimaciones de los modelos se han realizado con la aplicación de la téc-nica CART, con el R-Package (rpartOrdinal), siguiendo el método ordinal, adecuado cuando se trata de variables ordinales como la variable utilizada como



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medida del Output. El coeficiente CP se ha obtenido en base a la función cua-drática, este método calcula el coste o pérdida asociada con la clasificación de una observación en la clase h o en la clase g como medida de impureza de nodo.

El modelo en el que se toma como variable dependiente el Output del equipo y como variable explicativa en índice GM agregado ha dado como resultado el que se presenta en las Tablas 4, 5 y 6, además de la representación gráfica del Gráfico 1.

La Tabla 4, muestra la configuración de los equipos en cada una de las ramas del árbol y el valor de la variable que determina la pertenencia a una u otra rama. Los estadísticos de la estimación del modelo están recogidos en la Tabla 5. El valor de CP=0,01 determina el final de las particiones de las ramas. En la Tabla 6 se muestra la distribución de los equipos por categorías en cada uno de los nodos del modelo. El Gráfico 1 incluye la representación gráfica del árbol obtenido, donde el valor de la variable que aparece en la intersección de cada dos ramas indica el valor de la variable correspondiente a la rama de la iz-quierda. En los nodos terminales el valor que aparece es el valor que resulta de redondear al valor entero el output medio de los equipos que están incluidos en ese nodo terminal.

De los resultados obtenidos, se puede observar que los valores mas altos de GM corresponden al nodo 2 que está formado por 25 equipos con un valor me-dio del Output de 2,12, es un grupo homogéneo que no genera ningún nodo hijo. Este grupo está formado por los equipos con mayor índice de diversifica-ción y en él no queda incluido ninguno de los equipos campeones de las ligas analizadas, el 20% de los equipos descendieron de categoría. El segundo nodo en valor del índice GM es el nodo 7 del que forman parte equipos diversificados y en el que se encuentra 2 campeones y solo 1 equipo desciende del total de 27 que conforman el grupo. El grupo del nodo 12 y el del nodo 27 manifiestan valores del índice GM también altos, pero con equipos campeones en el 27 y sin campeones en el 12.

Se observa de estos resultados que no existen patrones claros en la diversifi-cación de la configuración de los equipos que han obtenido los mayores éxitos deportivos. Parece que la máxima diversificación no conduce a los mejores resultados deportivos lo que se podría explicar por la dificultad en generar si-nergias de grupo cuando son muchos los miembros del equipo.



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Tabla 4 Resumen de resultados de la aplicación de la técnica CART sobre el Modelo 1. Los nodos se numeran de forma que los nodo hijos del nodo n, se identifican como 2n y

2n+1; por ejemplo, los nodos 12 y 13 son hijos del nodo 6

MODELO 1: OUTPUT =f ( GM ), loss.matrix=quadratic

Modelo 1: OUTPUT = f (GM) Nodos: Raíz 160 Output

Medio Nodo

Terminal

2) GM>=0.5413133 25 2,1200 *

3) GM<0.5413133 135

6) GM<0.5399524 108

12) GM>=0.5391956 14 1,9286 *

13) GM<0.5391956 94

26) GM<0.538725 82

52) GM>=0.5358893 51 2,3333 *

53) GM<0.5358893 31

106) GM<0.5344389 24

212) GM>=0.5290242 8 2,0000 *

213) GM<0.5290242 16 2,6250 *

107) GM>=0.5344389 7 3,2857 *

27) GM>=0.538725 12 3,0000 *

7) GM>=0.5399524 27 2,8148 *


Tabla 5 Estadísticos de los contrastes de la estimación CART, para el Modelo 1

(rel. error=1-R2; xerror = Σ error2; xstd= variación de la predicción)

CP nsplit rel error Xerror Xstd

1 0.04619565 0 1.0000000 1.000000 0.10260087

2 0.03260870 2 0.9076087 1.168478 0.09753788

3 0.02173913 5 0.8043478 1.152174 0.09647313

4 0.01000000 7 0.7608696 1.048913 0.09353413




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Gráfico 1 Representación del resultado de la regresión tree, con la distribución de los equipos y

las variables de referencia para el Modelo 1


Tabla 6 Distribución de los equipos en los grupos obtenidos de la aplicación

de la técnica CART con el Modelo 1

Grupos Modelo 1 Número Equipos Campeón 2º+3º+4º 5º+6º+7º+8º 9º al 17º Descienden

2 25 2 4 14 5

12 14 0 2 9 3

52 51 2 5 13 21 10

212 8 1 0 1 3 3

213 16 1 3 3 8 1

107 7 1 3 2 0 1

27 12 1 3 4 4 0

7 27 2 8 3 13 1

160 8 24 32 72 24


Estos resultado pone de manifiesto la necesidad de plantear el modelo sin agregar el valor de sus componentes de forma que se pueda apreciar el efecto se



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cada uno de ellos en la generación de los nodos. En la definición del índice los componentes N, S y H permiten identificar los efectos que sobre el índice tienen el número de jugadores, la distribución del tiempo entre ellos y la heterogenei-dad de las acciones desarrolladas por los propios jugadores.

La propuesta consiste en considerar los componentes del índice, que tienen sentido económico por si mismos, como variables en el modelo de clasificación y realizar el análisis a partir de la consideración de estas variables. El modelo en el que se toma como variable dependiente el Output del equipo y como varia-bles explicativas los componentes del índice GM, los factores de número N, de distribución S y de heterogeneidad H, ha dado como resultado el que se presenta en las Tablas 7, 8 y 9, además de la representación gráfica del Gráfico 2.

Los estadísticos de la estimación del modelo se muestran en la Tabla 8. La comparación con la Tabla 5 pone de manifiesto una mejora en los estadísticos del modelo 2 con respecto al modelo 1, lo que es un indicativo de una mejora en la capacidad explicativa de las variables del modelo 2.

Los nodos del árbol en este modelo quedan configurados por el valor de una de las variables determinantes. Se puede observar que la variable H, es la que determina la mayor parte de los nodos generados, por lo tanto es la heterogenei-dad en la configuración de los equipos la que determina su pertenencia a uno u otro grupo, el efecto N, que queda determinado por el número de jugadores solo genera la división del nodo 4 en el 8 y el 9, siendo el nodo 8 el que recoge el mayor número de equipos descendidos, el menor output medio y el mayor valor del efecto número de jugadores superando a 28 el número de jugadores de plan-tilla. Este resultado es coherente con el obtenido en el modelo 1 y pone de mani-fiesto que un número alto de jugadores con mucha diversidad entre ellos, no genera resultados positivos para el equipo, sin duda por la dificultad en generar sinergias de grupo cuando el grupo es tan numeroso.

El nodo 59 queda configurado por equipos entre los que casi un tercio han quedado entre los 4 primeros y de ellos 3 han sido campeones en las últimas 8 ligas. Se trata de un grupo que queda determinado por equipos con alta diversi-ficación entre ellos y con gran asimetría en la distribución de los tiempos de participación de los jugadores, este grupo identifica a equipos con un grupo de jugadores que participa intensamente en la competición y además con notable heterogeneidad entre los jugadores de la plantilla, lo que podría interpretarse como complementariedad entre los jugadores con mas participación y el resto de la plantilla. Además de este grupo, el nodo 15 que queda configurado exclu-sivamente en base a la variable heterogeneidad, recoge un grupo de equipos donde ninguno baja de categoría y mas del 40% están entre los cuatro primeros clasificados. Para este grupo el efecto H toma valores por debajo de la media lo que indica homogeneidad en la plantilla, pero en valores que estarían en el rango medio bajo, podría ser el caso de equipos configurados con jugadores



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polivalentes que permiten una adaptación a las circunstancias de la competición sin añadir diversidad a la plantilla.

Tabla 7 Resultados de la aplicación del análisis CART sobre el Modelo 2. Los nodos se

numeran de forma que los nodo hijos del nodo n, se identifican como 2n y 2n+1; por ejemplo, los nodos 8 y 9 son hijos del nodo 4

MODELO 2: OUTPUT =f ( N, S, H ), loss.matrix=quadratic

Modelo 2: OUTPUT= F(N,S,H) Nodo Raíz 160 Output

Medio Nodo

Terminal

2) H<0.0825165 43

4) H>=0.07337072 31

8) N>=0.48245 14 1,4286 *

9) N<0.48245 17 2,2941 *

5) H<0.07337072 12 2,5833 *

3) H>=0.0825165 117

6) H>=0.0915095 14 2,3571 *

7) H<0.0915095 103

14) H>=0.084116 91

28) S>=-0.0284315 47

56) H>=0.085859 23 2,0435 *

57) H<0.085859 24 2,7917 *

29) S<-0.0284315 44

58) H<0.0872975 7 2,0000 *

59) H>=0.0872975 37 2,7838 *

15) H<0.084116 12 3,1667 *


Tabla 8 Estadísticos de los contrastes de la estimación CART, para el Modelo 2

(rel. error=1-R2; xerror = Σ error2; xstd= variación de la predicción)

CP nsplit rel error Xerror Xstd

1 0.10326087 0 1.0000000 1.0000000 0.10260087

2 0.03396739 1 0.8967391 0.9782609 0.08445799

3 0.01086957 6 0.7228261 0.9565217 0.08320721

4 0.01000000 8 0.7010870 1.0380435 0.08610208




541

Tabla 9 Resultados de la aplicación del análisis CART con identificación de los nodos y de las

variables de referencia de cada nodo del Modelo 2

Grupos Modelo 2

Número Equipos Campeón 2º+3º+4º 5º+6º+7º+8º 9º al 17º Descienden

8 14 0 1 4 9

9 17 2 2 2 6 5

5 12 2 3 7 0

6 14 1 1 5 3 4

56 23 0 3 18 2

57 24 1 5 7 11 0

58 7 1 1 2 3

59 37 3 9 6 18 1

15 12 1 4 4 3 0

160 8 24 32 72 24


Gráfico 2 Representación del resultado de la regresión tree, con la distribución de los equipos y

las variables de referencia para el Modelo 2




542

5. CONCLUSIONES El análisis realizado en el presente trabajo muestra el potencial de aplicación

de las técnicas de análisis complejas en el estudio de los equipos de futbol pro-fesional. En base a los criterios y políticas de diversificación como herramientas de análisis estratégico se ha planteado el uso del índice de Gollop y Monahan junto con la técnica ‘regression tree’ para comprender y detectar modelos com-petitivos desarrollados por los equipos que han participado en la Liga española de primera división en las ocho temporadas analizadas. Las variables de refe-rencia son los componentes del índice GM que se obtienen en base al número de jugadores, la distribución del tiempo de participación de los jugadores y las acciones desarrolladas en el terreno.

Se han estimado diversos modelos de los que se deriva que el índice en su conjunto contribuye a explicar los resultados de los equipos, sin embargo, la utilización de los componentes del índice en los modelos permite estudiar con mas detalle las características de los equipos según los resultados alcanzados en la clasificación final.

Los modelos obtenidos muestran que la variable que aparece como la mas determinante de todas en la generación de nodos en los análisis realizados es la variable en la que se mide la heterogeneidad de las acciones del equipo. Es la variable que en todos los modelos genera las particiones que permiten clasificar a los equipos en uno u otro nodo. En segundo lugar aparece la variable que mide la distribución del tiempo de juego entre los miembros de la plantilla.

Parece observarse de forma clara que mucha diversidad en la plantilla puede dar lugar a resultados no deseados, sin duda por la dificultad en generar siner-gias de grupo cuando éste es muy numeroso. Cabe destacar que los grupos que generan buenos resultados competitivos son aquellos en los que se observa asi-metría en la participación de sus jugadores, con un nivel de diversificación me-dio alto, y el grupo en el que el nivel de diversificación de los miembros del equipo es media baja.

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____________ Artículo recibido en mayo de 2012 y aceptado en septiembre de 2012 Artículo disponible en versión electrónica en la página www.revista-eea.net, ref. ә-30218 ISSN 1697-5731 (online) – ISSN 1133-3197 (print)


V O L . 30 - 2 2012

P Á G S . 545 – 564

Eficiencia en el deporte: Entrenadores en la Primera División del fútbol español 2009-2011

JULIO DEL CORRAL Departamento de Análisis Económico y Finanzas, UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

RESUMEN Para calcular la eficiencia de los entrenadores en una liga deportiva es necesario conocer las medidas del output e inputs. Los puntos obtenidos en la liga suelen utilizarse como output, mientras que como inputs se utilizan variables que aproximen la calidad de los jugadores de la plantilla. Este trabajo utiliza los precios de los jugadores en el juego Comunio como medida de la calidad de estos. Para calcular la eficiencia de los entrenadores de la Primera División del fútbol español en las temporadas 2009/2010 y 2010/2011 se estima una frontera estocástica en donde se obtiene que los entrenadores que han sido jugadores profesionales son menos eficientes que los entrenadores que no fueron futbolistas profesionales.

Palabras clave: Eficiencia técnica, entrenadores, frontera estocástica, fútbol.

Efficiency in Sports: Coaches in the Spanish Football First Division 2009-2011

ABSTRACT In order to calculate the managers’ efficiency of team sports within a league is necessary to know the output and inputs. The points obtained in the league are usually used as output, while as input are usually used variables that engage the quality of the rooster. In this paper the players’ prices from a football fantasy league are used as a measure of the players’ quality. A stochastic frontier is estimated to calculate the efficiency of the coaches in the Spanish First Division in the 2009/2010 and 2010/2011 seasons. The results show that the coaches that have been professional players are less efficient that coaches that did not.

Keywords: Technical Efficiency, Managers, Stochastic Frontier, Football.




JULIO DEL CORRAL


546

1. INTRODUCCIÓN Las técnicas frontera son cada vez más habituales en la literatura de la Eco-

nomía del Deporte. Mientras que las técnicas econométricas clásicas como Mí-nimos Cuadrados Ordinarios estiman la relación existente entre las variables endógenas y exógenas en la media de los datos las técnicas frontera se caracte-rizan por estimar la relación que existe entre las variables endógenas y exógenas para las observaciones con mejores resultados. Es decir son funciones que en-vuelven a los datos bien por la parte superior o inferior de los datos. Esta noción de frontera permite reconciliar el análisis empírico de la producción con la teo-ría económica, ya que las funciones de producción (i.e., máximo nivel de output que se puede producir dado el nivel de inputs) y coste (i.e., mínimo coste en el que hay que incurrir para producir una determinada cantidad de output dado el precio de los factores productivos) son funciones frontera (Álvarez, 2001, p. 28). Las observaciones que se sitúan en la frontera son llamadas eficientes mientras que las observaciones por debajo (encima en el caso función de costes) se las considera ineficientes. La magnitud de la ineficiencia vendrá dada por la distancia entre el valor observado de la variable dependiente para una observa-ción y el valor de la función frontera para esa observación. Cuanto mayor sea la distancia mayor será la ineficiencia.

El análisis de la eficiencia de los equipos deportivos está teniendo un gran auge. Varios son los aspectos que han sido tratados en esta literatura. Algunos trabajos han intentado evaluar la eficiencia de los equipos usando tanto un aná-lisis primal (González-Gómez y Picazo-Tadeo, 2010, Barros y García-del-Ba-rrio, 2011;) como un análisis dual (Barros y Leach, 2007; Barros, del Corral y García-del-Barrio, 2008). Otros trabajos han evaluado la eficiencia de los equi-pos en transformar determinadas situaciones del juego en victorias. Carmichael, Thomas y Ward (2001) y Sala et al. (2009) en fútbol, Carmichael y Thomas (1995) en rugby, Zak, Huang y Siegfried (1979) y Hofler y Payne (1997) en baloncesto, Porter y Scully (1982) en béisbol, Hadley et al. (2000) y Collier, Johnson y Ruggiero (2011) en fútbol americano.

Otra rama de esta literatura aborda la eficiencia de los entrenadores. Lee (2006) clasifica esta literatura en función de los modelos econométricos utiliza-dos (i.e., paramétricos y no paramétricos) y de las variables de input utilizadas (i.e., ex ante y ex post). Lee y Berri (2008) y Dawson, Dobson y Gerrard (2000a) sostienen que para calcular la eficiencia de los entrenadores correcta-mente es necesario utilizar una medida del talento de los jugadores ex ante. Varios trabajos han utilizado una medida del talento de los jugadores ex ante. Por ejemplo, Fizel y D’Itri (1997) utilizaron el índice Hoop Scoop, que es un índice del talento de los jugadores de fútbol americano, para calcular la eficien-cia de los entrenadores de las universidades americanas. Este índice se elabo-raba cuando un jugador llegaba a la universidad en función de sus estadísticas

EFICIENCIA EN EL DEPORTE: ENTRENADORES EN LA PRIMERA DIVISIÓN DEL FUTBOL ESPAÑOL…


547

en el instituto y se actualizaba en función del año de universidad en el que se encontrase el jugador o si el jugador mejoraba notablemente en la universidad. Lee y Berri (2008) y Fort, Lee y Berri (2008) calcularon una medida para los jugadores de la NBA por posiciones usando las estadísticas previas de los juga-dores para calcular la eficiencia de los entrenadores de la NBA. Gerrard (2001) utilizó el método de los precios hedónicos para obtener un hipotético precio de traspaso. Esta idea fue utilizada en Dawson, Dobson y Gerrard (2000a, 2000b) para analizar la eficiencia de los entrenadores del fútbol inglés. Muchos trabajos (Einolf, 2004; Kahane, 2005; de Dios Tena y Forrest, 2007; Frick y Simmons, 2008; Kern y Süssmuth, 2008; Volz, 2009) han usado los salarios pagados a los deportistas como medida del talento deportivo para calcular índices de eficien-cia de los entrenadores. Otros trabajos (González-Gómez, Picazo-Tadeo y Gar-cía-Rubio, 2011) han usado el presupuesto del equipo como medida de la calidad de la plantilla dado que el porcentaje que supone los salarios respecto a otros gastos es muy alto (en torno al 70%).

El uso de los salarios como medida de talento deportivo presenta varios pro-blemas: 1. Los salarios de los jugadores profesionales tiene dos componentes, uno deportivo y otro extradeportivo. Éste último reside en la capacidad de los jugadores de generar ingresos para el club a través de su imagen. Cuánto mayor sea el segundo componente el uso del salario como medida de la calidad depor-tiva será menos apropiado. 2. El salario como cualquier precio de un bien exclu-sivo depende de la capacidad negociadora de las partes. Es bien conocido que la capacidad negociadora de los futbolistas en España aumenta en relación inversa con el tiempo que le resta de contrato. La idea es bien sencilla, en el caso ex-tremo de cuando un jugador no tiene contrato cualquier equipo puede contra-tarlo sin tener que pagar traspaso. Por tanto el club que quiere adquirir sus servicios estará dispuesto a pagar un mayor salario a ese jugador dado que no tiene que pagar traspaso. 3. El salario puede ser endógeno, dado que en general los salarios que pagan los clubes dependen en cierta medida de lograr los obje-tivos deportivos del club. 4. Muy relacionado con el punto anterior los clubes pueden tener estructura salarial diferente en el sentido que algunos clubes prefe-rirán tener un esquema muy alto de salario fijo y bajos salarios variables en función del rendimiento deportivo mientras que otros clubes preferirán lo con-trario. 5. Por último, los contratos de los futbolistas suelen ser de larga duración (4 o 5 años). En general el salario es mucho más flexible al alza que a la baja, que no lo es. En general si un jugador está teniendo un rendimiento superior del que se le supone por su salario el club suele elevar el salario a cambio de más años de contrato pero cuando un jugador está teniendo un rendimiento muy inferior al esperado seguirá cobrando el mismo salario.

Una alternativa a las medidas utilizadas en la literatura es emplear el valor de los jugadores en una liga fantástica. Existen básicamente dos tipos de ligas fan-tásticas, en una el valor de los jugadores es fijado al comienzo del juego por un

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548

panel de expertos y permanece fijo a lo largo de toda la temporada (e.g., La Liga Fantástica de Marca). Mientras que en otras ligas fantásticas el precio de los jugadores es fijado al comienzo pero se permite comprar y vender jugadores entre los participantes al precio fijado entre ellos. De esta forma se establece un mercado de jugadores, en donde el precio de los jugadores lo establece la ley de oferta y demanda. Este es el caso del Comunio. En este trabajo se utilizan los precios de los jugadores en el Comunio al inicio de la liga como input de los entrenadores.1 De esta forma es posible analizar la eficiencia de los entrenado-res del fútbol español en las temporadas 2009-2010 y 2010-2011. Para analizar los determinantes de la eficiencia de los entrenadores se estima un modelo de frontera estocástica que permite incorporar determinantes de la eficiencia. En concreto se analizan dos: si el equipo tiene un filial en al menos la tercera divi-sión del fútbol español (2ªB) y si el entrenador ha sido futbolista profesional.

2. REVISIÓN DE LOS ANÁLISIS DE EFICIENCIA EN EL FÚTBOL ESPAÑOL

Varios son los trabajos que han utilizado técnicas frontera con datos del fút-bol español. La Tabla 1 muestra una lista con algunas características de los tra-bajos que han utilizado el enfoque primal. Todos estos trabajos tienen en común que han utilizado el Análisis Envolvente de Datos, que es una técnica no para-métrica.

Tabla 1 Artículos que han estimado funciones de producción con datos del fútbol español

Artículo Inputs Outputs

Espitia-Escuer y García Cebrián (2004) Movimientos atacantes y defensivos Número de puntos

García-Sánchez (2007) Habilidad defensiva y ofensiva Número de puntos

Giner y Muñoz (2008) Consumos de explotación, gastos de personal, amortización inmovilizado, otros gastos de explotación, gastos extraordinarios

Ingresos totales, inverso de la clasificación final

Boscá et al. (2009) Disparos y movimientos atacantes y defensivos Goles marcados y encajados Sala et al. (2009) Disparos y movimientos atacantes y defensivos Goles marcados y encajados Picazo-Tadeo y González-Gómez (2010)

Nº de jugadores, espectadores, temporadas en Primera Puntos liga

González-Gómez y Picazo-Tadeo (2010)

Nº de jugadores, espectadores, temporadas en Primera, trofeos internacionales

Puntos liga, rondas Copa del Rey, partidos en Europa

Barros y García-del Barrio (2011)

Costes de explotación, activos, gastos en plantilla

Ingresos por taquilla, otros ingresos

González-Gómez, Picazo-Tadeo y García-Rubio (2011) Presupuesto, espectadores Número de puntos, partidos

extra

Nota: Todos estos artículos han utilizado metodología DEA.


1 Aunque usar el valor del Comunio para valorar la calidad de la plantilla puede ser una buena

aproximación a ésta no está exenta de problemas dado el componente subjetivo de ellas.



549

Giner y Muñoz (2008) y Barros y García-del-Barrio (2011) analizan la efi-ciencia de los clubes desde un punto de vista financiero. Para ello utilizan varia-bles financieras tanto desde un punto de vista de los inputs como de los outputs. Los trabajos Espitia-Escuer y García-Cebrián (2004), García-Sánchez (2007), Boscá et al. (2009), Sala et al. (2009) analizan la eficiencia de los equipos en transformar determinadas situaciones del juego en victorias. Para ellos utilizan como inputs habilidades medidas ex post. Por tanto, como argumenta Lee (2006) no se está evaluando la eficiencia de los entrenadores al no usar indica-dores de la habilidad ex ante. Por último los trabajos de Andrés Picazo y coau-tores intentan responder a tres preguntas interesantes. En Picazo-Tadeo y González-Gómez (2010) se preguntan si jugar partidos en otras competiciones afecta al resultado en la liga. Sus resultados sugieren que si. En González-Gó-mez y Picazo-Tadeo proponen utilizar un índice de eficiencia técnica como medida de felicidad con un equipo. Por último en González-Gómez, Picazo-Tadeo y García-Rubio (2011) obtienen que los entrenadores más eficientes son aquellos que están en el cargo durante toda la temporada mientras que los más ineficientes son los entrenadores despedidos. La diferencia entre la eficiencia de los entrenadores despedidos y la eficiencia de los entrenadores contratados a mitad de temporada resulta negativa y significativa.

Barros, del Corral y García-del-Barrio (2008) estimaron una función de cos-tes utilizando un modelo de frontera estocástica. De forma poco sorprendente encontraron que los equipos más ineficientes en el período analizado fueron el Atlético de Madrid y el Real Betis. De esta revisión de la literatura se desprende que no existe ningún artículo del fútbol español donde se analice la eficiencia de los entrenadores de fútbol. Este artículo pretende rellenar esta ausencia en la literatura.

3. METODOLOGÍA En este trabajo se va a estimar una frontera de producción estocástica. Los

modelos de frontera estocástica se empezaron a desarrollar a finales de la dé-cada de los setenta (Aigner, Lovell y Schmidt, 1977; Meeusen y van den Broeck, 1977)2. Una función de producción frontera estocástica puede escribirse como:

ε+= )x(fyln ; uv −=ε [ 1 ] donde y representa el output de cada entrenador, x es un vector de inputs, f(x)

es la representación de la tecnología, y ε es una perturbación aleatoria com-puesta por dos términos de error: uno simétrico, v, que refleja la aleatoriedad del

2 Una revisión de esta literatura puede verse en Álvarez (2001), mientras que una aplicación

interesante es Dios Palomares et al. (2003).

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proceso productivo como pueden ser la influencia de los arbitrajes, lesiones o sanciones y que se supone que se distribuye como una normal con esperanza cero y desviación típica σv, y otro asimétrico, u, que recoge la ineficiencia de los entrenadores. El término de ineficiencia es no-negativo, por lo que 0u ≥ y se asume que se distribuye como una distribución seminormal3. Además, se su-pone que los componentes u y v son independientes. Con estos supuestos se puede estimar la tecnología mediante la técnica de máxima verosimilitud (Kumbhakar y Lovell, 2000).

Un índice de eficiencia técnica (ET) puede calcularse como la ratio entre el output observado (y) y el máximo output posible (y*):

( )( ) ( )i

ii

iii

i

i uv;βf(x

uv;βf(xyy= −=

⋅−⋅

= expexp)

exp)*

TEi [ 2 ]

Dado que y es siempre menor o igual que y*, el índice de eficiencia técnica está comprendido entre 0 y 1. El índice de eficiencia técnica será de 1 para un entrenador que consiga el mayor número de puntos posible (i.e., y = y*) dada la calidad de la plantilla de la que dispone. De la estimación del modelo 1, se ob-tiene directamente el error compuesto (ε) pero no el valor de la ineficiencia (u). Para obtener el valor de la ineficiencia dado el error compuesto hay que utilizar la fórmula desarrollada por Jondrow et al. (1982):

[ ]

−

−=Ε

σλε

σλεσλε

σσσε i

i

ivuii G

gu)/(1

)/( [ 3 ]

Donde: 222vu σσσ += , vu σσλ /= , g(⋅) representa la función de densidad

de una distribución normal estándar y G(⋅) es la función de distribución de una normal estándar. La estimación por máxima verosimilitud de la ecuación 1 pro-porciona estimadores de los parámetros de la varianza 2

uσ y 2vσ . Así, el índice de

ET se calcula como:

[ ]( )iii u εΕ−= expTE [ 4 ]

La Figura 1 muestra como se calcula la eficiencia técnica en una función de producción. Supongamos que un entrenador A y otro B entrenan al mismo equipo en la misma temporada de esta forma tienen la misma cantidad de input disponible (calidad de plantilla). Para poder comparar el output de los entrena-dores es necesario ajustar los puntos conseguidos por los partidos en los que han ejercido de entrenadores. De esta forma en el eje de ordenadas se representan

3 Otras distribuciones utilizadas en la literatura son la exponencial, la normal truncada y la

gamma.



551

los puntos divididos por el máximo número de puntos posibles. A ese equipo le comenzó entrenando el entrenador A, teniendo una actuación inferior a lo que esperaban los dirigentes de ese club. La eficiencia del entrenador A se calcula como yA/yB que está entre 0 y 1. Con el cambio de entrenador se obtiene el efecto deseado y el entrenador B obtiene el número de puntos predichos por la función de producción y por tanto su índice de eficiencia técnica es de 1 (yB/yB).

Figura 1 Cálculo de eficiencia técnica en una función de producción


Caudill et al. (1995) extendió este modelo para analizar como influyen algu-nas variables al término de ineficiencia ui. De forma específica, estos autores desarrollaron un modelo en el que los determinantes de la ineficiencia son eva-luados usando un modelo heterocedástico multiplicativo. Es decir,

( )ασσ ;exp miuui Z= [ 5 ]

Donde Zmi es un vector de variables que intentan explicar la ineficiencia y α es un vector de parámetros a estimar. Dado que se asume que la ineficiencia sigue una distribución semi-normal, un incremento de la varianza conlleva in-crementos en el nivel de ineficiencia. Por tanto un signo positivo en uno de los parámetros de α significa que esa variable está relacionada de forma negativa con el nivel de eficiencia.

4. DATOS Y MODELO EMPÍRICO Los datos para realizar el estudio provienen de distintas fuentes. En primer

lugar como el objetivo del trabajo es estudiar la eficiencia de los entrenadores es necesario conocer quién era el entrenador de los distintos equipos en los parti-

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552

dos de liga. Para ello se consultó, si era necesario, en Wikipedia las fechas en la que hubo cambios de entrenador. Los resultados de los 760 partidos fueron ob-tenidos de la web http://www.football-data.co.uk/. Con los resultados de los partidos y quién era el entrenador de cada equipo es relativamente fácil calcular los puntos conseguidos por cada uno de los entrenadores y equipos en las dos temporadas en estudio (2009-2010 y 2010-2011). Lee (2006) argumenta que para evitar problemas de endogeneidad en la estimación de la función de pro-ducción de los entrenadores es necesario usar como input una medida de la cali-dad de la plantilla ex ante.

En este trabajo se propone utilizar el precio de los jugadores en una liga fantástica como es el Comunio. El Comunio es un juego online www.comunio.es en el cual los jugadores (miembros) forman su propia comunidad con el objetivo de ser el que obtenga la máxima puntuación dentro de la comunidad. Cada miembro recibe desde el principio un equipo con 15 jugadores de la Liga BBVA y un presupuesto valorado en 20 millones de EUR, o empieza sin jugadores y recibe un presupuesto valorado en 40 millones de EUR. En cada jornada los jugadores tienen que decidir los 11 jugadores que van a formar parte de su alineación en esa jornada. Después de cada jornada, serán distribuidos puntos a cada jugador de los equipos. La puntuación es calculada por el ordenador según una serie de criterios, incluyendo goles, tarjetas amari-llas y rojas y el análisis de un columnista deportivo. En cualquier momento, cada miembro intenta mejorar su presupuesto y su equipo comprando y ven-diendo jugadores. De esta forma se establece un mercado de futbolistas en el que Comunio establece un precio inicial y luego es el mercado el que determina el precio de los jugadores. Así, si los miembros de Comunio creen que un juga-dor está sobrevalorado no serán capaces de venderlo al precio de mercado actual y su precio tenderá a la baja. Lo contrario sucede si los miembros de Comunio creen que un jugador está infravalorado, en este caso el precio del jugador ten-derá al alza.

En fútbol, juegan 11 jugadores. De ellos uno es el portero y 10 jugadores “de campo”. Los jugadores de campo se clasifican en función de su rol en el campo en defensas, centrocampistas y delanteros. Este orden se corresponde con la cercanía que suelen ocupar en el campo respecto a su propia portería. Un as-pecto importante para medir de una forma correcta la calidad de la plantilla, que en la literatura no se ha considerado, es desagregar la calidad de la plantilla por posiciones en el campo.4 Los equipos tienen un máximo de 25 jugadores en la plantilla. En general la mayoría de los equipos cubren las 25 licencias disponi-bles o como máximo dejan sin cubrir 2 ó 3. Sin embargo, el número de minutos 4 Una excepción es Lee y Berri (2008) donde para analizar la eficiencia de los entrenadores de la

NBA incorporan en la función de producción por separado la calidad de los bases, aleros y pivots.

http://www.football-data.co.uk/

http://www.comunio.es/



553

jugados entre los jugadores es muy diferente entre ellos. Hay algunos jugadores que juegan casi todos los partidos completos mientras que hay jugadores que apenas cuentan para sus entrenadores. En la temporada 2010-2011 alrededor del 90% de los minutos de la liga de cada equipo fueron jugados por sólo 16 juga-dores. Por este motivo, para obtener la calidad de la plantilla en cada una de las posiciones se ha calculado el promedio del precio de 1 portero, 6 defensas, 6 centrocampistas y 3 delanteros. Así mismo los precios de intercambio en el Comunio de la temporada 2010-2011 se han transformado para que la media en cada puesto sea la misma en las dos temporadas. De este modo se evita un posi-ble problema de cambio en la valoración entre temporadas.

En las Figuras 2 y 3 puede verse la relación que hay entre la calidad de la plantilla medida como la suma del portero mejor valorado, de 6 defensas, 6 centrocampistas y 3 delanteros y los puntos conseguidos por cada uno de los equipos en ambas temporadas. Puede verse como según este método la plantilla major valorada en las dos temporadas es la del F.C. Barcelona seguido por la del Real Madrid. Los dos siguientes equipos son el Atlético de Madrid y Valen-cia C.F. en la temporada 2009/2010 la distancia es importante entre las dos pri-meras plantillas y sus inmediatos perseguidores, pero esta distancia se hace aún mayor en la temporada 2010-2011. Esto se debe en parte a que el Valencia ven-dió a una de sus estrellas (Villa) al Barcelona.

Figura 2 Relación entre la calidad de la plantilla y puntos en la temporada 2009-2010

ATH

Atlético de Madrid

BAR

C.A. OsasunaDeportivo de la Coruña

Getafe C.F.

Málaga C.F.

R.C.D. Espanyol

R.C.D. Mallorca

Racing de Santander

Real Madrid C.F

Real Zaragoza

SEV

Sporting de GijónTenerife

U.D. Almería

Valencia C.F

Valladolid

Villarreal C.F.

Xerez

3050

7090

100

PU

NTO

S

0 30000000 60000000 90000000 120000000CALIDAD PLANTILLA

Temporada 2009-2010


JULIO DEL CORRAL


554

Figura 3 Relación entre la calidad de la plantilla y puntos en la temporada 2010-2011

ATH Atlético de Madrid

BAR

C.A. OsasunaDeportivo de la CoruñaGetafe C.F.

Hércules C.F.

Levante U.D.Málaga C.F.R.C.D. Espanyol

R.C.D. MallorcaRacing de Santander

Real Madrid C.F

Real SociedadReal Zaragoza

SEV

Sporting de Gijón

U.D. Almería

Valencia C.F

Villarreal C.F.

3050

7090

100

PU

NTO

S

0 30000000 60000000 90000000 120000000CALIDAD PLANTILLA

Temporada 2010-2011


El nivel de observación es el entrenador en cada una de las temporadas. De esta forma hay 57 observaciones. No todos los entrenadores en una temporada participan en el mismo número de jornadas dado que si los dirigentes de un equipo perciben que la actuación puede mejorar cambiando al entrenador lo harán. Por tanto para poder comparar a los distintos entrenadores entre sí hay que utilizar un output que no dependa del número de jornadas. Este es el motivo por el cual el output es la ratio entre los puntos conseguidos por un entrenador y el número máximo de puntos que hubiese podido conseguir (3*nº de jornadas).

La forma funcional de la función de producción es translog. Se ha escogido una forma funcional flexible para no imponer restricciones en la tecnología a estimar. La variable dependiente es la ratio entre puntos conseguidos por un entrenador en una temporada y el número de puntos que hubiese conseguido de haber ganado todos los encuentros. Los inputs utilizados son 4: portero, defen-sas, centrocampistas y delanteros. Mientras que como variables explicativas de la ineficiencia se utilizan dos variables dummy. La primera de ellas toma el valor 1 si el entrenador fue jugador profesional de fútbol y 0 en caso contrario, mientras que la segunda es una variable dummy que toma valor 1 si el equipo tiene un filial jugando esa temporada en al menos la tercera división del fútbol español (2ªB). Así el modelo a estimar es:



555

+⋅=

−+++=

∑

∑∑∑

=

= ==

2

11

4

1

4

1

4

10 ;lnln

21lnln

zitzuit

ititj k

kitjitjkj

jitjit

zu

uvxxxy

αασ

βββ

[ 6 ]

donde i indica entrenador, t denota temporada, j y k son los subíndices de in-puts. Se asume que v sigue una distribución, mientras que u sigue una distribu-ción semi-normal. Dado el número tan pequeño de temporadas se ha preferido utilizar un modelo pooled en el que no se tiene en cuenta la existencia de datos de panel.

5. RESULTADOS Como es habitual en la estimación de una forma funcional translog las varia-

bles independientes han sido divididas por su media geométrica (e.g., Barros, del Corral y García-del-Barrio, 2008) por lo que los coeficientes de primer or-den pueden interpretarse como elasticidades, i.e., el cambio porcentual en el output cuando un input se incrementa en un 1%.5

Las elasticidades output de los input calidad de los defensas (0,085), calidad de los centrocampistas (0,215) son positivas y significativas mientras que la calidad de los delanteros (0.044) es positiva pero no resultó significativa cum-pliéndose en estos tres input la propiedad de la tecnología de monotonía. Sin embargo, la elasticidad output del portero es negativa, reflejando posiblemente un problema de multicolinealidad en los datos. La elasticidad de escala (i.e., la suma de todas las elasticidades output) es 0.276, por tanto existen rendimientos decrecientes a escala. Este hecho indica que si se incrementasen todos los inputs en una determinada proporción el output aumentaría en una proporción menor de lo que han hecho los inputs. Este resultado está en línea con la percepción de que a medida que se aumenta la calidad de la plantilla resulta más complicado aumentar el porcentaje de puntos conseguidos. Este hecho se ve claramente en las Figuras 2 y 3, donde si uno trazase la función de producción de los equipos en cada una de las temporadas trazaría una función de producción cóncava.

El signo de la variable explicativa de la ineficiencia6 “Entrenador Jugador” es positivo y significativo indicando que los entrenadores que fueron futbolistas profesionales fueron menos eficientes. Por último el signo de la variable

5 Se ha realizado el contraste de la forma funcional translog versus la forma funcional Cobb-Dou-

glas rechazando la hipótesis nula de que todos los coeficientes cuadrados y cruzados son iguales a cero, por tanto la forma funcional translog se prefiere a la Cobb-Douglas.

6 Se ha realizado un test de la ratio de verosimilitudes para contrastar que todos los efectos explicativos de la ineficiencia son cero. El resultado del test sugiere rechazar esta hipótesis.

JULIO DEL CORRAL


556

“Equipo inferior” es negativo pero no significativo indicando que no existe relación entre disponer de buen equipo filial y la eficiencia de los entrenadores.

Tabla 2 Estimación de la función de producción

Variable Coeficiente SD

Constante -0,542*** (0,011) Portero -0,068*** (0,016) Defensas 0,085*** (0,009) Centrocampistas 0,215*** (0,064) Delanteros 0,044 (0,046) Portero×Portero -0,160*** (0,017) Defensas×Defensas -0,411** (0,193) Centrocampista×Centrocampista -0,141 (0,306) Delantero×Delantero -0,382*** (0,127) Portero×Defensas 0,252*** (0,076) Portero×Centrocampistas -0,056 (0,041) Portero×Delanteros -0,018 (0,045) Defensas×Centrocampistas -0,245 (0,218) Defensas×Delanteros 0,076 (0,057) Centrocampistas×Delanteros 0,525*** (0,081)

Modelo de ineficiencia

Constante -2,492*** (0,424) Entrenador jugador 1.204*** (0,427) Equipo inferior -0.086 (0,387)

σ u 0,461

σ v 0,000

Log-likelihood 5,778

*P < 0.10; **P < 0.05; ***P < 0.01


Una vez calculada la función de producción de los entrenadores es posible calcular la eficiencia técnica de los entrenadores. La eficiencia técnica de los entrenadores en cada una de las dos temporadas se muestra en las Tabla 3 (2009-2010) y Tabla 4 (2010-2011). La suma del número de partidos dirigidos por los entrenadores es de 760 para la temporada 2009-2010 y de 759 para la temporada 2010-2011. Esto se debe a que en la temporada 2010-2011 el Málaga utilizó a un entrenador sólo una jornada, entrenador que no ha sido incluido en las estimaciones. Estudios previos han encontrado una clara correlación positiva entre la eficiencia de los entrenadores y permanencia en el puesto (Scully, 1994;



557

De Dios Tena y Forrest, 2007; Fort, Lee y Berri, 2008; Volz, 2009). Este mismo resultado se encuentra aquí donde los entrenadores más ineficientes en ambas temporadas fueron despedidos.

Tabla 3 ET de los entrenadores en la temporada 2009-2010

Entrenador Equipo partidos puntos % puntos ET

Camacho C.A. Osasuna 38 43 38% 1.00

Clemente Real Valladolid C.F. 8 12 50% 1.00

Garrido Villarreal C.F. 18 30 56% 1.00

Guardiola F.C. Barcelona 38 99 87% 1.00

Lillo U.D. Almería 20 27 45% 1.00

Lotina Deportivo de la Coruña 38 47 41% 1.00

Manzano R.C.D. Mallorca 38 62 54% 1.00

Michel Getafe C.F. 38 58 51% 1.00

Pellegrini Real Madrid C.F 38 96 84% 0.99

Antonio Álvarez Sevilla F.C. 10 18 60% 0.89

Gorosito Xerez C.D. 21 27 43% 0.86

Quique Atlético de Madrid 31 41 44% 0.86

Juan Ramón López Málaga C.F. 38 37 32% 0.82

Caparrós Athletic de Bilbao 38 54 47% 0.82

Jiménez Sevilla F.C. 28 45 54% 0.79

Valverde Villarreal C.F. 20 26 43% 0.78

Emery Valencia C.F 38 71 62% 0.77

Portugal Racing de Santander 28 32 38% 0.75

Pochettino R.C.D. Espanyol 38 44 39% 0.74

Oltra C.D. Tenerife 38 36 32% 0.72

Preciado Sporting de Gijón 38 40 35% 0.64

Hugo Sánchez U.D. Almería 18 15 28% 0.62

Gay Real Zaragoza 24 29 40% 0.60

Mendilibar Real Valladolid C.F. 19 17 30% 0.60

Abel Atlético de Madrid 7 6 29% 0.56

Mandiá Racing de Santander 10 7 23% 0.46

Marcelino Real Zaragoza 14 12 29% 0.43

Onésimo Real Valladolid C.F. 11 7 21% 0.42

Ziganda Xerez C.D. 17 7 14% 0.28

Nota: Los entrenadores en cursiva fueron despedidos.


JULIO DEL CORRAL


558

Tabla 4 ET de los entrenadores en la temporada 2010-2011

Entrenador Equipo Partidos Puntos % puntos ET

Aguirre Real Zaragoza 28 38 45% 1.00

Emery Valencia C.F 38 71 62% 1.00

Marcelino Racing de Santander 16 24 50% 1.00

Mendilibar C.A. Osasuna 15 25 56% 1.00

Pellegrini Málaga C.F. 28 39 46% 1.00

Quique Atlético de Madrid 38 58 51% 0.95

Djukic Hércules C.F. 9 9 33% 0.95

Caparrós Athletic de Bilbao 38 58 51% 0.94

Pochettino R.C.D. Espanyol 38 49 43% 0.91

Mourinho Real Madrid C.F 38 92 81% 0.91

Luis García Levante U.D. 38 45 39% 0.88

Esteban Vigo Hércules C.F. 29 26 30% 0.85

Antonio Álvarez Sevilla F.C. 5 8 53% 0.85

Guardiola F.C. Barcelona 38 96 84% 0.83

Garrido Villarreal C.F. 38 62 54% 0.82

Lasarte Real Sociedad 38 45 39% 0.81

Manzano Sevilla F.C. 33 50 51% 0.80

Laudrup R.C.D. Mallorca 38 44 39% 0.80

Oltra U.D. Almería 20 20 33% 0.79

Preciado Sporting de Gijón 38 47 41% 0.76

Lotina Deportivo de la Coruña 38 43 38% 0.69

Michel Getafe C.F. 38 44 39% 0.68

Portugal Racing de Santander 22 22 33% 0.67

Lillo U.D. Almería 12 9 25% 0.59

Camacho C.A. Osasuna 23 22 32% 0.57

Gay Real Zaragoza 10 7 23% 0.52

Jesualdo Ferreira Málaga C.F. 9 7 26% 0.48

Nota: Los entrenadores en cursiva fueron despedidos.


Hay que matizar que este índice solo tiene en cuenta la actuación en la liga española. Sin embargo los clubes no sólo compiten en la liga sino que también compiten en competiciones europeas y la Copa del Rey. Este hecho resulta de especial importancia por ejemplo para el entrenador del Villarreal en la tempo-rada 2010-2011, equipo que una vez garantizada su plaza de Champions League dejó la liga un poco de lado y se centro en la Europa League. Por lo tanto, todo parece indicar que el nivel de eficiencia de Garrido está sesgado a la baja.



559

Una pregunta interesante es si el cambio de entrenador resulta positivo en el caso de que el equipo lleve una mala trayectoria. A esta pregunta la responde de forma afirmativa Gónzalez-Gómez, Picazo-Tadeo y García-Rubio (2011). En este trabajo estiman un modelo DEA para la Liga de Primera división del Fútbol español entre las temporadas 2001/2002 y 2008/2009 para luego comparar la eficiencia de tres grupos distintos (los entrenadores que están toda la temporada, los entrenadores que son despedidos y los entrenadores que son contratados a mitad de temporada) usando test de diferencia de medias. La Tabla 5 muestra la eficiencia técnica de los entrenadores utilizando la misma clasificación que Gónzalez-Gómez, Picazo-Tadeo y García-Rubio (2011) en las dos temporadas en estudio.

Tabla 5 ET media de los entrenadores en función de la temporada y permanencia

2009/2010 2010/2011 Total

Entrenadores cesados 0.55 0.63 0.59

Entrenadores con 38 partidos 0.87 0.86 0.86

Entrenadores contratados en mitad de temporada 0.91 0.92 0.92


Se puede ver como el grupo de entrenadores más eficiente en las dos tempo-radas es el grupo de entrenadores contratados en mitad de temporada (y no des-pedidos) con una eficiente técnica media de 0,92, seguido de los entrenadores que estuvieron las 38 jornadas del campeonato liguero al frente de sus equipos con una eficiencia técnica media de 0,86. El grupo más ineficiente con diferen-cia es el de entrenadores despedidos con un índice de eficiencia técnica media de 0,59. Para ver si estas diferencias son estadísticamente significativas se ha realizado un t-test de diferencia entre los entrenadores despedidos y los entrena-dores contratados. Los resultados sugieren que las diferencias entre estos dos grupos han resultado significativas en ambas temporadas dado que el p-value es menor que 0,01. De este modo se obtienen resultados similares a los obtenidos en el trabajo de Gónzalez-Gómez, Picazo-Tadeo y García-Rubio (2011) para las dos temporadas siguientes.

Por último en la Tabla 6 se analiza la media de la eficiencia técnica de los entrenadores en función de si tienen pasado como futbolistas profesionales o no. Los resultados muestran que los entrenadores que no han sido futbolistas profe-sionales son más eficientes. Una posible explicación es que los entrenadores que no han sido futbolistas profesionales y llegan a entrenar en la Primera División es que han demostrado su valía previamente en otras categorías mientras que muchos de los entrenadores que han sido futbolistas profesionales no cumplen

JULIO DEL CORRAL


560

este requisito y haber sido buen jugador no es garantía de ser buen entrenador, desdiciendo el popular refrán español “para ser un buen fraile hay que ser antes cocinero”. En cualquier caso estos resultados deben tomarse con cierta cautela dado que el número de temporadas usado es bajo, y por tanto una posible am-pliación del trabajo consistiría en una ampliación de la base de datos para con-trastar esta hipótesis con una mayor robustez.

Tabla 6 ET media de los entrenadores en función de la temporada y

pasado como futbolista profesional

2009/2010 2010/2011 Total

No jugador profesional 0.91 0.81 0.85

Jugador profesional 0.73 0.79 0.76


6. CONCLUSIONES Existen numerosos trabajos que han analizado la eficiencia de los entrenado-

res en la literatura. Aunque está comúnmente aceptado por todos los investiga-dores que debe utilizarse una medida de la calidad ex ante de la plantilla no existe un consenso sobre como hacerlo. En este trabajo se presenta una alterna-tiva a las medidas utilizadas hasta la fecha. En concreto se utilizan los precios de los jugadores en una Liga Fantástica como es el Comunio para analizar la eficiencia de los entrenadores del fútbol español durante las temporadas 2009/2010 y 2010/2011.

Para ello se utiliza un modelo de frontera estocástica utilizando como inputs la calidad de los porteros, defensas, centrocampistas y delanteros por separado. La función de producción muestra que, cuanto mejores sean los jugadores ma-yor será el output. Así mismo la función de producción se caracteriza por ren-dimientos decrecientes a escala, lo cual es esperado dado que existe un límite en la puntuación. Los niveles de eficiencia obtenidos muestran que los entrenado-res con un índice muy bajo fueron despedidos y más importante que los entre-nadores que remplazaron a los entrenadores despedidos tuvieron un rendimiento muy alto. Hecho corroborado con un test de diferencia de medias. Por tanto, el cambio de entrenador resultó positivo en media en estas dos temporadas.



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V O L . 30 - 2 2012

P Á G S . 565 – 578

Analysis of the Efficiency of Spanish Soccer League Players (2009/10) Using the Metafrontier Approach

RAFAEL CABALLERO FERNÁNDEZ Departamento Economía Aplicada (Matemáticas), UNIVERSIDAD DE MÁLAGA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

TRINIDAD GÓMEZ NÚÑEZ Departamento Economía Aplicada (Matemáticas), UNIVERSIDAD DE MÁLAGA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

RAMÓN SALA GARRIDO Departamento Economía Aplicada (Matemáticas), UNIVERSIDAD DE VALENCIA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

ABSTRACT

This paper analyses the efficiency of players in the Spanish Soccer League for the 2009/2010 season using a metafrontier version of data envelopment analysis (DEA) methodology. It is possible to apply a metafrontier approach if separate frontiers can be identified for different groups in the data set. In our case, we divide the sample of players into three groups, according to the playing position within a team, because different positions define different behaviours (technologies). These behaviours are compared against each other and globally.

Keywords: DEA, Metafrontier, Efficiency, Soccer Players.

Análisis de la eficiencia de los jugadores de fútbol de la Liga Española (2009/10) mediante el enfoque Metafrontier

RESUMEN

En este trabajo se analiza la eficiencia de los jugadores en la Liga Española de Fútbol para la temporada 2009/2010 con la metodología del Análisis Envolvente de Datos (DEA) pero en la una versión metafrontera. Es posible aplicar el enfoque de la metafrontera si para diferentes grupos del conjunto de datos es posible construir fronteras particulares para cada uno de ellos. En nuestro caso, dividimos la muestra de jugadores en tres grupos, de acuerdo con la posición de juego dentro de un equipo, debido a las diferentes posiciones definir comportamientos diferentes tecnologías). Estos comportamientos se comparan entre sí y globalmente

Palabras clave: DEA, Metafrontera, eficiencia, futbolistas.

JEL Clasification: C61, L83

____________ Artículo recibido en mayo de 2012 y aceptado en julio de 2012 Artículo disponible en versión electrónica en la página www.revista-eea.net, ref. ə-30215 ISSN 1697-5731 (online) – ISSN 1133-3197 (print)

RAFAEL CABALLERO FERNÁNDEZ; TRINIDAD GÓMEZ NÚNEZ AND RAMÓN SALA GARRIDO 566

1. INTRODUCTION

The most popular sport in Spain is soccer, although other sports such as bas-ketball, motorcycling, and tennis are also growing in popularity because of re-cent successes by Spanish participants.

This paper focuses in the Spanish soccer league season 2009/10. The season was interesting because of the competition between FC Barcelona and Real Madrid CF that resulted in the greatest number of points ever won in the league (99 points for FC Barcelona), and the championship was only decided on the final day of competition. As a result, the performance of the teams and players was widely discussed by the media and soccer fans.

Analyses about these performances can be based on team ranking in the league. However, no such ranking exists in the case of individual players; and only the subjective opinions of sports commentators and journalists enable an evaluation to be made of the performance of players in each match.

As noted by Tiedemann et al. (2011) these classifications can be criticised on at least two aspects: firstly, it is often the case that only attacking players are considered without paying attention to the performance of the Midfield or De-fence. Secondly, such classifications are subjective and the assessments of per-formances differ because there is often much disagreement among experts.

The aim of this work is to present an evaluation of performance and player behaviour based on a methodology that uses objective data. Although it may seem that such research could only interest fans and journalists, it is also interesting for the managers of soccer clubs and the players themselves. For teams and their managements, this information can reveal how players are per-forming and this, in turn, is a major influence on the market value (Lucifora and Simmons, 2003) of players from different teams, and is also of interest when setting payment schemes based on performance. The players themselves will want to know which benchmarks players to use as a comparison for improving their own game and may also use the information to support claims for per-formance-linked salary increases (on the understanding that such information will only be used by those players with good evaluations, and that players will not ask for pay cuts if performance is disappointing).

There have been many studies regarding the analysis of efficiency in soccer teams and the performance of athletes, sports teams, and their managers or coaches. Dawson et al. (2000) estimated the technical efficiency scores from a panel of soccer coaches - using as inputs a set of variables that represent the ‘quality’ of a team, and the proportion of games won as an output. The study uses data from football teams and applies stochastic frontier analysis to estimate a frontier that represents efficient combinations of inputs and outputs.


ANALYSIS OF THE EFFICIENCY OF SPANISH SOCCER LEAGUE PLAYERS (2009/10)… 567

Other studies have used data envelopment analysis (DEA) to show that the efficiency scores of soccer teams are highly correlated with league success. Efficiency can be measured only with respect to an ‘average team’ but not in relation to maximum efficiency (Kern and Süssmuth, 2005). The efficiency of professional soccer clubs in Spain has been estimated in Espitia-Escuer and García-Cebrián (2006); González-Gómez and Picazo-Tadeo (2010); Sala-Garrido et al. (2009), among others. Espitia-Escuer and García-Cebrián (2006) applied the DEA method to evaluate the performance of teams between 1998 and 2005. Comparing the results obtained by soccer teams with the results the teams should have obtained on the basis of their potential, the study concludes that the final team position in the league depends more on the efficient use of resources than on potential. Sala-Garrido et al. (2009) analysed the efficiency scores of teams from the 2000/2001 to 2007/08 seasons in terms of their offen-sive power and defensive performance. Boscá et al. (2009) compared and tested the technical efficiency of soccer clubs in Italy and Spain during the 2000/2001 to 2002/03 seasons. Their analysis was also based on DEA models. The authors concluded that the Spanish league is considerably more consistent and competi-tive than the Italian league. The authors also pointed out that to obtain a good ranking in the Italian league it is much more important to improve the effective-ness of the defensive game than the offensive game; while the recommendation for the Spanish league is a combined strategy of improved offensive efficiency at home and increased defensive efficiency when playing away.

In contrast, few studies have focused on soccer players individually. Alp (2006) used DEA to evaluate the performance of goalkeepers in the World Cup 2002. Papahristodoulou (2007) evaluated the individual performance of for-wards by analysing the techniques and efficiency of the scorers in the UEFA Champions League using statistics published by the UEFA. Data on minutes played, free kicks conceded, and offsides were used as inputs; while data on goals scored, assists, shots on goal, and free kicks given were used as outputs. However, the author points out that due to software limitations, only forwards who had scored two or more goals were assessed. Recently Tiedemann et al. (2011) used metafrontier calculations to analyse the behaviour of field players in the German Bundesliga during the 2002/03 to 2008/09 seasons. They in-cluded one input (playing time) and three outputs (Goals, Assits, Tackle ratio and Pass completion ratio) for all three playing position considered (Defenders, Midfielders and Forwards). In their analysis, they found close relationships between efficiency scores and observed sporting success. In the current paper, we follow a similar approach, but we incorporate specific outputs to each playing position for a better characterizing of these ones. Moreover we have also compared the efficiency of the Spanish and foreign players and we have analysed the correlation between the number of efficient players per team and the points won by each team.



The main aim of this paper is to assess the efficiency of the Defenders, Mid-fielders and Forwards of the Spanish soccer league for the season 2009/10. In doing so, the DEA metafrontier model has been applied to a sample of 411 players from 20 Spanish teams. In a second step, players have been classified according several categories. For others applications of DEA methodology, see Riera et al (2011).

The paper is structured as follows: Section 2 describes the theoretical basis of the model. A description of the data and variables used is provided in Section 3, followed by the main results in Section 4. Finally, Section 5 presents some conclusions based on our analysis.

2. METHODOLOGY

In soccer, as in most team sports, the tasks for each player vary according to their position on the field. Defenders prevent the opposing team from scoring, while Forwards must score so that their teams can win the game and league points. Midfielders have a dual mission: firstly, to support defenders in pre-venting the opponent from scoring; and secondly, to help Forwards score against the opposition. Thus, the whole sample of players can be divided into three heterogeneous groups according to their position in the team: Defenders, Forwards and Midfielders. According to the metafrontier approach, each player is evaluated against two different frontiers: one based only on players from the group to which he belongs and other based on units from all the different groups in the sample.

In this section, we explain the concept of metafrontier and the group fron-tiers in terms of inputs and outputs, using production theory and the concept of distance functions. In this task, we follow the approach of O’Donnell et al. (2008) and Sala-Garrido et al. (2011).

The use of the metafrontier methodology is possible if separate frontiers can be identified for different groups in the data set. Here, we suppose that there are K groups (K>1) within the whole set of observations that operate with different technologies. Let x and y be non-negative input and output vectors of dimen-sions m × 1 and s × 1, respectively. The technology of group k (k = 1, 2,..., K) can be defined as all the combinations of inputs and outputs available to a unit in that group:

groupin , producecan /),( kRT smk yxyx

These technology groups (sub-technologies) can also be represented by the corresponding groups of outputs sets:

),(:)( kk TP yxyx k = 1,2,..., K



We term the boundary of each output set as the group frontier. These group frontiers are enveloped by a global frontier. Thus, if a particular output y can be produced using an input vector x, in a group, then (x, y) are included in the set T, that is:

),...,2,1( group somein producecan /),( KkTRT ksm yxyx

Consequently, T = Convex Hull {T1T2....TK}, and the output set associated with T is defined by:

TP ),(:)( yxyx We name the boundary of this output set as the output metafrontier.

As the main objective of our work is to measure efficiency, it is worthwhile representing the sub-technology sets using output distance functions:

)()/(:0inf),( xyyx kk PD k = 1,2,..., K

and the technology set by output metadistance function:

)()/(:0inf),( xyyx PD

These functions provide the maximum amount for which a unit decision making (DMU) can radially increase its output vector, given an input vector.

If the output sets Pk(x) (k = 1, 2,…, K) and P(x) satisfy the properties of regularity (Färe and Primont (1995)), then the distance functions Dk(x, y) (k = 1, 2,…, K) and D (x, y) also satisfy the usual regularity properties.

To estimate the group frontiers and the metafrontier, an output-orientated DEA model with variable returns (VRS) is used (see Bonilla et al., 2002). Thus, we obtain a measurement of Pure Technical Efficiency (PTE), uncontaminated by problems of scale which could occur in the CCR model (constant returns to scale). We have chosen an output orientation since our aim is to determinate whether the players, considering their position in the team, can improve their output, given their input values. Therefore, the problem to solve for the group k (k = 1, 2,…, K) is:



kj

n

jj

rk

n

jrjj

i

n

jijj

k

,...n j

sryy

mixx

as

Max

k

k

k

1 0

1

,...1

,...1

:.

1

01

01

[1]

Where e represent, respectively, the amount of the input i ( i = 1,

2,…, m) and output r (r = 1, 2,…, s) for the decision unit j (DMUj) ( j = 1, 2,…, n

ijx

0ix

rjy

0iykφ

k), with and corresponding to the analysed DMU; nk is the number of

units in group k; is a scalar that verifies k1φ

, so that [ ]1,01k ∈φ

, and it

is the output efficiency measure given by Dk(x, y) (k = 1, 2,…, K). The

evaluated unit is efficient, with respect to the frontier of its group k, if =1 and the slacks of all the constraints in the model [1] are zero. For example, D

kφk

(x, y) = 0.7 indicates that the output obtained is 70% of maximum output that could be produced using a vector of x inputs, within the k technological group.

This process is repeated for every unit in the group k, and for each sub-tech-nology. We proceed similarly for the construction of the metafrontier; but the units to consider in this case are all of the DMUs of the different sub-technolo-gies. The number of units is given by the sum of the number of units in each group, i.e., n = n1+n2+…+nK.

The model to be applied is the same than previously [1]. In this case, the

metaefficiency score *φ1 is lower than the scores of the different sub-

technologies k1φ

, because the constraints of the problem [1] are a subset of

the constraints of the metafrontier problem. In other words, the metafrontier envelopes all the sub-technologies. This fact is illustrated in Figure 1, where we represent a problem of a single input and a single output with three groups.



Figure 1 Graphical repr of a metafrontier esentation

Source: Own elaboration.

When a strict inequality exists between the distance function of the k group and the metafrontier, we can obtain a measure of the proximity (gap) of the group-k frontier to the metafrontier. In this way, the output-oriented metatech-nology ratio for group k can be defined as:

1),(

),(*

k

kk

D

DMTR

yx

yx

[2]

This implies that the metaefficiency score of a unit can be decompfol

osed in the lowing way:

kk

MTR11

*

3. DATA

team consists of a goalkeeper and ten field players. Although there are

ected field players, and the goalkeepers were ex-clu

A soccer many options for game according to the classification made by GE-

CASPORT, the field players are usually divided into Defenders, Midfielders, and Forwards.

In our study, we have selded because of their special behaviour. Only league players who had played

for more than 200 minutes (a time period equalling at least two full games) were



considered as this filter avoids high performance players who may have only played for a few minutes.

In total we selected 149 Defenders, 175 Midfielders, and 87 Forwards from the 20 teams in the first Spanish division. Given that a joint analysis must be made to obtain the envelope of the different technological frontiers and meta-frontiers, we have selected the following variables:

As input: minutes played (with the prerequisite of having played a minimum of 200 minutes).

As outputs for all players, we have selected six variables representing the act

Shots (Forwards)

s)

ition plays (Midfielders)

e ratio of good passes from the total number of

Table 1 Descriptive of the data

ivity of each of the various positions, i.e., two variables for each technolo-gies:

Goals (Forwards)

Assists (Midfielder

Interruptions of oppos

Clearings (Defenders)

Ratio of passes, i.e.: thpasses made (Defenders), because defenders are the least ‘risky’ and therefore their ratios are the best.

statistics

Position DEF MID FOR

Number Players 149 175 87

Mean

1780.72 1701.10 1581.49 Minuts

SD 861.19 840.63 878.96

Mean 8.55 24.37 46.08 Shots

SD 8.56 19.30 37.76

Mean 7.04 19.86 19.55 Assits

SD 8.84 17.12 14.76

Mean 0.78 2.01 6.14 Goals

SD 1.11 2.46 6.44

M 319.45 175.09 ean 63.13 Clearings

SD 173.99 131.62 43.56

M 1 ean 1705.46 2061.29 994.61Interrupts

SD 758.83 725.28 713.95

Mean 0.78 0.72 0.62 R. Passes

SD 0.06 0.09 0.06

Source: Own elaboration based on data from GEC sport. A



Table 1 summarises statistics for these actions. Clearly, not all the 411 players have scored in the league. Therefore, a convention has been established wh

ng to their posi-tio

Table 2 Kruskal-Wallis test statistics for differences in the playing positions

en the score of an action is zero, because in DEA models are most convenient all the dates must be positives. For this, we include a small number as lower bound, and thereby maintaining the assumption that all data input is greater than zero. This substitution does not alter the analysis.

To test that different players use different ‘technologies’ a Kruskal-Wallis test was made to see whether the actions rank players accordi

n. The obtained results (see Table 2) reveal the independence of the player positions.

Shots Assists Goals Clearing Interrupts R.

Passes

p-value 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00


4. RESULTS AND DISCUSSION

g results are obtained:

Efficiency results in each position

By applying the model [1] the followin

Table 3

Number Eff % Position Mean Score

DEFENDER 37 24.8 0.9378

MIDFI ELDERS 50 28.6 0.9403

FORWARDS 36 41.4 0.9408

Source: boration.

In each of the positions there is a different percentage of efficient players (number of efficient players (Number Eff) on the total of players). We can see in

Own ela

Table 3 that almost half of the Forwards are efficient. The scores obtained are relatively high and this is because the VRS methodology is very close to the frontier of each of the DMUs. When we calculate the metafrontier, the results change significantly; and, within the metafrontier each group has the following results:



Table 4 Efficiency results within the metafrontier

Position Number Eff % Mean Score

DEFENDER 24 16.1 0.9196

MIDFIELDERS 0.9200 25 14.3

FORWARDS 17 19.5 0.9189

ALL P LAYERS 66 16.1 0.9196

S elaboration.

As metafrontier is lower than the effici of the dif-ferent positions. Moreover, the number of efficient units in each of the three positions has also significantly decreased, and so now only 1 in 5 Forwards are efficient, as can be observed in Table 4.

Table 5

ource: Own

expected, efficiency encies

If we compare the number of efficient players on the technological frontier of each of the positions with the metafrontier, the reduction in efficient players is greater among the Forwards (from 36 to 17; 47.2%) compared to the Defenders (from 37 to 24; 64.9%) and Midfielders (from 50 to 25; 50%). This indicates that there are more differences among the Forwards than the other positions.

Finally, we can calculate the metatechnology ratio (see [2]) in the different positions:

Metatechnology ratio

Position MTR

DEFENDER 0.9806

MIDFIELD 5 ERS 0.978

FORWARDS 0.9768

Source: boration.

In the Table 5, the MTR shows when far global frontier is every group frontier, and these ratios confirm that the greatest technological differences are found This result contrasts with the widely held view that Forwards are the m ers and is also consistent with the results published by

Own ela

from the

among the Forwards.ost efficient play

Tiedemann et al. (2011). In soccer, in general, the attack actions are initiated in to defense, continue with the midfield and just them in the opposite field. Therefore, the inefficiencies of each positions are



accumulated towards the more advanced positions. Hence, the inefficiency of the Defenders is moved to Midfielders, which along with own inefficiency is moved to Forwards. For this reason Forwards is the group with greater MTR.

The reduction in efficiency between the group and metrafrontier, affected major players, both Spanish and foreign.

Let’s then consider the behaviour of efficient players in different groups.

4.1. Spanish players compared to foreign players:

Most Defensive and Midfield players are Spanish (S), while the opposite oc-curs with Forwards where almost 60 percent of the efficient Forwards a

eign (F). These Forwards include two of the most recognisable players in tre

for he soccer world: Messi and Cristiano Ronaldo.

Table 6 Spanish players versus foreign players

Position Number Eff S F % S/N

DEFENDER 24 13 11 54.2

MIDFIELDERS 76.0 25 19 6

FORWARDS 41.2 17 7 10

ALL 66 39 27

S elaboration.

4.2. Spanish international

We e ined how many the effic t Spanish yers had layed for the nationa e the 39 Spanish players (S), 12 are internationals (I), distributed as follows.

ource: Own

players:

xam of ien pla pl team last year. Of th

Table 7 Spanish International players

Position S F % S/N

DEFENDER 13 5 38.5

MIDFIELDERS 21.1 19 4

FORWARDS 42.9 7 3

ALL 39 12 30.8

S elaboration. ource: Own



Once again, defenders are the m rity when compared with the other posi-tions. The mo t players in this group are:

Defenders: Sergio Ramos, Puy Pique , Albiol and Capdevila.

Midfielders: Xavi, Xabi Alonso, Busquets and Javi Martinez.

Forwards: Pedro, Villa and Llorente

ot included in the study) and

d performance of efficient players is to

eveals that most of the players (11) belong to one of the two teams ost points, namely, Barcelona and Real Madrid.

figure con

e.

ajost efficien

ol,

This selection is very nearly the team that won the 2010 World Cup. The only players missing are Casillas (goalkeepers are nIniesta (who suffered numerous injuries during the season).

4.3. Teams

Another approach to analysing the goolook at their participation in the 20 teams of the Spanish first division.

By noting their team and the points scored by each team during the 2009/10 season, we obtain the results showed in Table 8.

Table 8 rthat achieved the m

The correlation coefficient between the two series (number of efficient players per team and points won by each team) is 0.928. This very high

firms the existence of a direct relationship between the number of efficient players and the number of points won in the leagu

Table 8 Efficient players and final points by team

TEAM Players Points

Almería 3 42

At. Madrid 2 47

Athletic Club 3 54

Barcelona 11 99

Deportivo de La Coruña 2 47

Espanyol 0 44

Getafe 3 58

Málaga 1 37

Mallorca 5 62

Osasuna 3 43

Racing de Santander 0 39

Real Madrid 11 96

Sevilla 3 63

Sporting de Gijón 1 40

Tenerife 3 36



Table 8 (cont e) ayers and fina oints by team

inuEfficient pl l p

TEAM Players Points

Valencia 6 71

Valladolid 0 36

Villarreal 6 56

Xerez 1 34

Zaragoza 2 41

TOTAL / CORREL. INDEX 66 0.928

Source: Ow ration.

5. CONCLU S

The aim of this paper was to assess so er players using the metafrontier methodology. We have applied it to performance data from the most recent season in the Spanish soccer league (2009/10). For our purposes, we have con-sidered three basic positions: Defence, Midfield, and Forward. The obtained results reveal that Defenders and Midfielders are more efficient than Forwards,

opinion that Forwards perform better than to the Forwards accumulate inefficiency of Midfields,

and

cy of individual players is an useful tool to sup

n elabo

SION

cc

and this is contrary to the widespread other players. This is due

these in turn of the Defenders.

Moreover, an examination of the behavior of groups such as Spanish and foreign players, and international players and club teams, leads us to the fol-lowing conclusions: Spanish players are more efficient than foreign players; all of the Spanish World Cup winning team are efficient; and the highest ranking club teams are those that have the greatest number of efficient players.

The methodology and the empirical approach developed in this paper shows how the assessment of the efficien

port decision in the management of group sports.

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V O L . 30 - 2 2012

P Á G S . 579 – 598

Who Bets on Sports? Characteristics of Sports Bettors and the Consequences of Expanding Sports Betting Opportunities*

BRAD R. HUMPHREYS Department of Economics, UNIVERSITY OF ALBERTA, CANADA. E-mail: [email protected]

LEVI PEREZ Departamento de Economía, UNIVERSIDAD DE OVIEDO, Fundación Observatorio Económico del Deporte, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

ABSTRACT Currently, several proposed changes in sports betting laws are being debated in the United States and the European Union. This article examines the characteristics of sports bettors in three countries, Canada, Spain, and the United Kingdom, to determine who bets on sports in environments where this activity is both legal and popular. Uncondi-tional and conditional analyses find that annual participation rates in sport betting are low, and that sport bettors tend to be young males with relatively high incomes. Sports bettors stand to gain the most from an expansion of legal sports betting opportunities, while the negative impacts of increased access to sports betting are expected to be mini-mal in the United States and difficult to assess in the European Union.

Keywords: Sport Betting, Gambling, Regulation, Opportunities.

¿Quién apuesta? Características de los apostantes deportivos y consecuencias de la expansión de las oportunidades de apostar

RESUMEN Actualmente, un importante número de cambios en la legislación del mercado de apuestas deportivas están siendo debatidos tanto en Estados Unidos como en la Unión Europea. En este artículo se examinan las características socio-económicas de los apostantes deportivos en Canadá, España y el Reino Unido con el objeto de determinar el perfil de estos jugadores en contextos donde está actividad es legal y muy popular. El análisis empírico muestra que la fre-cuencia de participación en este mercado es baja y que el perfil de los apostantes tiende a ser el de un hombre joven con ingresos relativamente altos. Se concluye que los propios apostantes serían los potenciales beneficiarios de una expansión de las oportunidades de apostar, mientras que el impacto negativo de esta liberalización se espera sea mínimo en Estados Unidos y difícil de calcular en la Unión Europea.

Palabras clave: Apuestas deportivas, regulación del juego, oportunidades.

JEL Clasification: D12, K29, K42, L83

____________ Artículo recibido en abril de 2012 y aceptado en junio de 2012 Artículo disponible en versión electrónica en la página www.revista-eea.net, ref. ə-30211

* Both authors are thankful for valuable comments by two anonymous referees. Perez acknowledges the financial assistance of the Loterías y Apuestas del Estado for this research and also wish to express his gratitude for financial support from grant ECO2008-06395-C05-01. Humphreys acknowledges the financial assistance of the Alberta Gaming Research Insti-tute and the Loterías y Apuestas del Estado for this research.


BRAD R. HUMPHREYS AND LEVI PEREZ 580

1. INTRODUCTION

Gambling on sporting events is a popular activity among consumers that is also viewed with either skepticism or outright hostility by both government and many sports leagues. Despite the opposition, some form of legal sports betting exists in almost every country, and anecdotal evidence indicates widespread informal betting on sports. Significant demand for sports betting among con-sumers clearly exists. While betting on informal athletic events like footraces could take place in the absence of organized sporting events, the existence of a large number of highly organized team sports leagues and individual sports associations enhances betting opportunities by providing a regular schedule of events to bet on, and a widely accepted and rigidly enforced set of rules of play. Yet most professional and amateur sports organizations and associations ac-tively oppose any form of betting on the events that they organize and sponsor. For example, in the United States (US), the National Intercollegiate Athletic Association’s (NCAA) official policy is to oppose all forms of legal and illegal betting on sports; the National Football League (NFL) formally opposed the recent legalization of sports betting in the U.S. state Delaware. Professional and amateur sports organizations typically cite the corrupting influence of sports betting on athletes and events when opposing sports betting.

Governments hold divergent positions on sports betting. Legal sports betting exists in four US states: Nevada, Oregon, Montana and Delaware. However, the US government passed a law, the Professional and Amateur Sports Protection Act (PASPA), in 1992 that explicitly outlaws sports betting in all but these four states. A form of legal sports betting, where bets must be placed on two or more games at the same time, exists in Canada. In Spain, the sports betting industry was ran as a state monopoly for several years and only few regions allowed bookmakers to operate. Nevertheless, even though there was no spe-cific regulation for online gambling, most of the principal international opera-tors were actively present in the country. Many other countries in other parts of the world allow unlimited sports betting and often actively encourage sports betting by operating nationwide monopoly sports betting operations, often in conjunction with national lotteries. In general, governments appear to trade off the negative aspects of sports betting and the revenues that can be gained by regulating and taxing this activity.

Several recent events related to the supply of sports betting opportunities motivate this paper. In 2005 the Oregon legislature voted to eliminate a long-running sports betting game operated by the Oregon Lottery, Sports Action. This sports betting game was quite profitable, earning about $12 million in its final year of operation, but was eliminated because of continuing pressure from the NCAA, which threatened to ban Oregon from hosting NCAA postseason events if it did not eliminate this game. In June 2009 the state of Delaware


WHO BEST ON SPORTS? … 581

passed a law making sports betting legal in the state. Some form of sports bet-ting, either Nevada-style bookmaking or an Oregon-style lottery based sports betting game will soon be available in Delaware. Immediately following the legalization of sports betting in Delaware, the governor of neighboring New Jersey announced an initiative to legalize sports betting in that state, citing the potential for sports betting in Delaware to reduce gambling revenues in New Jersey. Also in 2009, the state of Montana announced that it would expand its current NASCAR-based sports betting game to NFL games at the start of the upcoming football season. In Europe, the European Union (EU) has been taking aggressive actions to eliminate state-run monopoly sports betting operations in EU countries in order to open up domestic sports betting to more competition. This change opens up the possibility of legal internet sports betting as well as widespread sports book making like what currently exists in the United King-dom (UK) in all countries in the EU. Italy has developed a new regulation of internet gambling, France is currently crafting new gambling regulations in response to EU rulings, Spain recently passed a new gambling law, including, for the first time, online sport betting regulation, and the EU has sent requests for details on current gambling regulations to Germany and Sweden. The new Spanish gaming law specifically regulates the activity of sports betting provided from Spain or from other countries as long as aimed to Spanish residents. It also regulates the advertising, promotion and sponsoring of this activity.

Finally, the growing availability of internet sports betting sites calls into question the ability of governments to regulate sports betting. In 2006 the US passed a law, the Unlawful Internet Gambling Enforcement Act (UIEGA), ma-king transactions between US financial institutions like banks and credit card companies and on-line gambling sites illegal. Following the passage of UIEGA, a number of prominent on-line gambling operators like Bwin and Sportingbet ceased commercial transactions with US customers. UIEGA also led directly to a trade dispute between the US and Caribbean nation of Antigua and Barbuda over the provision of internet gambling services that was heard by the World Trade Organization and resulted in sanctions leveled against the US for restraint of trade. However, internet gambling continues to expand, especially in the EU, and there have been continuing calls for repeal of this US law. In the case of Spain there were no specific laws that regulate online gambling. However, a few years ago, the Spanish government began moving towards the the regula-tion and legalization of internet gambling. Nowadays, betting on sports can be performed via physical presence or electronic means and the first licenses will be soon available to EU operators. As internet sports betting opportunities ex-pand, it will be increasingly difficult to regulate sports betting around the world.

All these events affect sports bettors in some way. The current ban on sports betting in the US, outside of Nevada, Delaware, and Nevada, also has an impact on consumers who would like to bet on sports but cannot under the current



regulatory environment. In Spain, the development of the Spanish Gaming Law 13/2011 leads players to have a full range of Sports betting opportunities. Since the ultimate cost of sports betting regulation falls on bettors, we examine the characteristics of sports bettors in three countries, Canada, Spain, and the UK, where sport betting is legal and widely available. We focus on these three countries because surveys of sports bettors have recently been conducted there, we have access to these surveys, and the questions asked in these surveys are relatively comparable. This allows us to develop evidence about the charac-teristics of sports bettors in these three countries and compare the characteristics of sports bettors across the countries. We also discuss the current availability of sports betting in the US and develop some evidence about the characteristics of US sports bettors.

Given this information about the characteristics of sports bettors, we assess the likely impacts of an expansion of sports betting opportunities in both the US and the EU. An improved understanding of the characteristics of sports bettors and the potential consequences of an expansion of betting opportunities will help policy makers understand the likely consequences of changes in existing sports betting regulations and enhance understanding of the costs and benefits of existing sports betting regulations.

2. THE AVAILABILITY OF LEGAL SPORTS BETTING

The availability of sports betting in any economy depends on both the regu-lations put in place by the government and the willingness of some individuals to violate these regulations. Simmons (2008) provides a thorough analysis of the factors that influence the amount of regulation placed on gambling opportu-nities. Simmons (2008) stresses the inherent tension between consumers who view gambling as entertainment and governments who view state sponsored monopoly gambling industries as an important source of revenue as an impor-tant determinant of the amount of legal gambling available in an economy.

Sauer (2001) explains the regulation and availability of gambling in the context of a public choice model. In this model, governments set regulations in response to lobbying by interest groups, and society contains a pro-gambling component whose welfare rises with gambling availability and falls with gam-bling regulation and an anti-gambling group which wants to restrict gambling opportunities. The anti-gambling group contains individuals and organizations like churches that dislike gambling for a number of reasons. In the case of sports betting, this group can also contain professional and amateur sports or-ganizations like the NCAA. The Gambling regulations that emerge from this model are a function of the relative effort that the two groups place on lobbying. Simmons (2008) points out that this model cannot be applied to settings where significant gambling opportunities already exist.



Forrest and Simmons (2003) analyze the economic and public policy context of sports betting. They document the rapid growth in sports betting in the past few decades and discuss the potential for this increase to generate revenues for both governments and sports organizations. Forrest and Simmons (2003) also discuss negative aspects of sports betting, including the incentives for corrup-tion it generates. Forrest and Simmons (2003) emphasize the symbiotic nature of the relationship between sport and sports betting and point out the impor-tance of complementarities between sport spectating and sports betting as well as the tensions generated by this symbiotic relationship. The importance of complementarities in consumption drives demand for sports betting and puts pressure on governments to expand sports betting opportunities while the corruptive factors fuel the desires of anti-sports gambling groups and leads to increased pressure to restrict sports betting opportunities.

García and Rodríguez (2007) and García et al. (2008) demonstrate the exis-tence of important complementarities between sport spectating and sports bet-ting in Spain. Although no formal evidence of such complementarities exists in other countries, we assume that these benefits are general, and also exist in Ca-nada and the UK.

All of the factors described above are at work to some extent in the three sports betting markets we examine in this paper. Clearly, the sports betting market in the US is in a state of transition, with important increases and de-creases in sports betting opportunities occurring frequently across the country. Below, we describe the sports betting opportunities that exist in the three coun-tries we have detailed data on sports betting market participation for, Canada, Spain, and the UK, and also describe the current sports betting opportunities in the US.

2.1. Sports betting in Canada

Canadians can bet on sporting events through a group of lottery based games referred to collectively as Sports Select. Sport Select includes a number of similar sports betting lottery games offered by groups of Canadian provinces. The games included under the Sports Select umbrella include Pari sportif, Pro-Line, and Sports Action. In some provinces in Western Canada, Point Spread, a lottery based game featuring bets against point spreads is also offered. All of these sports lottery tickets can be purchased at lottery outlets across Canada. In some provinces, Sports Select tickets can be purchased on the internet. The Sports Line games, with the exception of Point Spread, are all based on fixed odds bets on outcomes and totals in professional and amateur sporting events, including games in the major North American sports leagues, US college foot-ball and basketball games, and PGA tour tournaments. The Sports Select games



are parlay games where bettors must pick the outcome of between two and twelve sports events.

Payouts in Sports Select are not pari-mutuel. Instead, the lottery corpora-tions make profits based on overround, the amount by which the win probabili-ties implied by the fixed odds offered on specific outcomes exceed 100. The overround on Sports Select bets varies depending on the number of events se-lected. The minimum overround is 160%, and it can be over 300% depending on the exact set of events selected. Payouts are capped at $2,000,000 per card no matter how large the odds on the selected events.

2.2. Sports betting in Spain

The Spanish State Lotteries and Gaming, a government organization repor-ting to the Ministry of the Finance and Public Administration, controls all legal sports betting in Spain. Sport betting consists of pools and other competitions for forecasting the results of sports events. Despite Spain’s enthusiasm for football, legal sports betting was largely limited to people gambling on the out-come of professional football matches through football pools. However, several bookmakers were awarded the first licenses to operate sports betting in both the Basque Country and Madrid at the beginning of 2008. Later, other Spanish re-gions including Aragon and Valencia, among others, join this practice and regulate the activity of betting, opening up a completely new sports betting market. Apart from these betting outlets it should be noted that online gambling in Spain is now legal, so Spaniards can readily betting on sports in the internet. However, the legislative changes to Spain’s online gambling laws are even being developed and the liberalization of this market in Spain is still in pro-gress. Other legal forms of sport betting in Spain include horse and dog racetrack betting and gambling on the Basque ball game jai-alai. We examine only football pools because of a lack of data on other types of sport betting and the size of these markets relative to football pools.

Football pools (La Quiniela) were introduced in Spain in the 1946-47 season and they have long occupied an important place in the Spanish gambling mar-ket. In 2006 La Quiniela turnover (total sales) was over €480m, about €10.89 per inhabitant. Furthermore, the exceptional importance of this gambling indus-try in Spain lies in the scope of its economic and social benefits; generally speaking, the funds obtained have the objective of promoting sports activities. A Spanish Royal Decree of February 20, 1998, established the current distribu-tion of football pools revenues. The Spanish Professional Football League (LFP) receives 10%, the National Council of Sports gets 1%, and 10.98% goes to the provincial governments in order to promote social activities and sport facilities. The Public Exchequer takes in 23% of total revenues, once the ad-



ministration and distribution expenses have been discounted. The takeout rate on football pools is 45%, and payouts are pari-mutuel.

This state-operated football pools is managed by a public institution, Lote-rías y Apuestas del Estado (LAE), which is also responsible for operating the National Lottery (a passive lottery game), several high payout, low odds lotto games and some lottery-type games related to horse racing. Tickets cost €0.5 and they can be bought at any of the local state lottery shops widely available throughout Spain. Each bet is composed of 15 matches corresponding, in gene-ral, to Spanish First and Second Division teams. Players have the possibility of choosing the final result of each match from among three alternatives: home win (1), draw (X) and away win (2). To win the maximum prize players must correctly guess the results of all 15 matches included in the coupon. Lower prizes are awarded to those correctly guessing 10, 11, 12, 13 or 14 results. There are facilities on the form for multiple forecasts, but this may be complicated and is expensive. If the main prize is not won, it is rolled over to the following week.

La Quiniela is only offered during the Spanish football season, unlike the UK where Australian games are included in football pools in summer. Players can ask for a lucky dip, but there is a 2 column minimum entry fee of €1 for this bet. It is common to play football pools as part of a syndicate, where large groups of bettors (peñas) combine funds and knowledge to bet on football pools.

2.3. Sports betting in the United Kingdom

The UK has among the most developed sports betting markets in the world. Bookmaking is a legal, regulated industry in the UK and prominent private bookmakers like Ladbrokes and Betfred operate hundreds of betting shops across the UK where bettors can place fixed odds bets on sporting events. Fixed odds sports betting in the UK is not pari-mutuel and does not involve any takeout; UK bookmakers earn profits by setting betting odds such that an equal amount wagered on each possible outcome (a win, loss or tie in football games or a win or a loss in other sporting events) would result in a loss to the bettor. Setting fixed odds in this way is called overround; the typical overround in fixed odds betting on football games in the UK is about ten percent. UK book-makers also take bets on sporting events over the internet.

Football pool betting, a form of sports betting based on correctly forecasting the outcome in a number of football games, is also legal and very popular in the UK. A number of private companies, including Littlewoods and Vernons, ope-rate football pools in the UK. Football pool operators take entries over the internet.



2.4. Sports betting in the United States

Currently, betting on individual sports events is only legal in the state of Ne-vada in the United States. Casinos in Atlantic City, New Jersey are not permit-ted to operate sports books. Sports books in Nevada offer points spread and fixed odds betting on all types of professional and amateur sporting events. The standard bet on a sporting event in Nevada follows a “wager 11 to win 10” for-mat where a bettor must risk $110 to win $100. The ten percent commission on these bets is often called the “vig” or “juice.” Anecdotal evidence suggests that quite a bit of illegal sports betting takes place in the US. Strumpf (2003) ana-lyzed the behaviour of several illegal sports book makers in New York City.

From 1987 until 2007, the Oregon Lottery operated Sports Action, an NFL sports betting lottery game similar to the Sports Select game offered in Canada and the La Quiniela game offered in Spain. Sports Action tickets could be pur-chased at Oregon Lottery outlets. Players could pick against the spread, on totals, or on other special events like the number of sacks or fumbles in a foot-ball game. A minimum of three games or special events had to be selected on each ticket, and a maximum of 14 could be selected. Players could wager be-tween $2 and $20. Payouts were pari-mutuel; the minimum payout for correctly picking 3 out of 3 games was $10 on a $2 ticket and $20 on a $2 ticket for cor-rectly picking 4 out of 4 games. If there was no winner in a category (3 picks, 4 picks, etc.), the dollars bet rolled over to the next week’s game. The takeout rate on Sports Action was 40%.

The Montana Lottery currently offers a lottery based sports betting game based on NASCAR automobile racing. Called Fantasy Auto-Racing, this game is effectively a NACSAR parlay bet. Bettors select five drivers participating in each week’s NASCAR race and winners are determined by the number of points earned by the five drivers selected. Bettors can wager between $5 and $100 per ticket. Payouts are pari-mutuel, and the takeout rate is 26%. The Montana Lottery plans to offer a football betting lottery in fall 2009.

3. DATA AND EMPIRICAL ANALYSIS

We analyze the behaviour of sports bettors in Canada, Spain, and the UK using data from three recently conducted surveys of gambling behaviour from each country. These surveys contain relatively similar questions about sports betting as well as questions about the economic and demographic characteristics of respondents.

The Canadian data come from a 2002 survey of gambling prevalence in the province of Alberta. While this survey is not nationally representative, it is representative of the adult population of Alberta, a province with a population of over 3 million, the fourth largest Canadian province. These data were col-



lected through a random digit dial (RDD) telephone survey administered by the University of Alberta Population Research Laboratory. The survey was con-ducted in the summer of 2002 and 1,804 households participated in the survey. One person from each household was contacted; questions about all members of the household were answered by this individual.

The Spanish data come from two computer assisted RDD telephone inter-view surveys administered by LAE, the Spanish state lottery agency, in 2005 and 2006. Both surveys included a random sample of all adult residents of Spain. The first survey took place in the spring of 2005, the second in the sum-mer of 2006. A number of 1,412 households participated in the first survey and 1,205 households participated in the second survey. Although a large number of identical questions appeared on both, there were a few differences between the two surveys. The exact age of the head of the household was available in the first survey but only age intervals were available in the second. We recoded each age interval variable at the midpoint of the range for the second survey. Also, monthly income data were collected by income range, and we recoded the income variable reported for each respondent at the midpoint of the range.

The UK data come from “Taking Part: The National Survey of Culture, Lei-sure and Sport” a nationally representative survey of the adult population of England conducted in late 2005 and early 2006 by BMRB Social Research for the Department for Culture, Media and Sport. These data were collected during a face-to-face interview lasting 35 minutes on average. Just over 26,000 house-holds participated in the survey. In addition to questions on gambling, this sur-vey contained detailed questions on sport participation and participation in cultural activities like attending concerts, museums, and historical sites.

All three surveys contained questions about participation in sports betting. Although the types of questions differed, the key point is that all three surveys allow us to identify people who have bet on sporting events in the past. In addi-tion, residents of all three countries have easy access to sports betting opportu-nities. In Canada and Spain, sports betting games are offered by monopoly lottery companies that operate a large number of retail outlets and advertise heavily on TV and radio, and in print media. In the UK, private bookmakers operate thousands of betting shops all over the country. In addition, bookmakers and football pool operators take bets and entries over the internet. Access to legal sports betting opportunities should not be a problem for potential sports bettors in these three countries.

3.1. Characteristics of sports bettors

Table 1 summarizes the estimated participation rates in sports betting mar-kets, and frequency of sports betting in the three analyzed countries. The UK survey contained questions about sports betting, including fixed odds betting on



events like football matches and participation in football pools, in the last week and the last year. The Spanish survey asked only about lifetime participation in La Quiniela, the Spanish pari-mutuel betting game on football matches. The Canadian survey asked questions about participation in Sport Select, the sports betting game operated by the Western Canada Lottery Corporation in Alberta over the past year.

Table 1 Estimated sports betting participation and frequency

Canada Spain UK

Weekly Participation Rate — — 2.22

Annual Participation Rate 3.10 — 5.15

Lifetime Participation Rate — 49.75 —

Participates Weekly 29.63 19.70 —

Participates Monthly 22.22 11.33 —

Participates Less Frequently 48.15 68.97 —

Source: Own elaboration based on data from the three cited surveys of gambling behaviour.

Participation in sports betting markets is quite high in Spain. Almost half of the adult population of Spain has purchased a La Quiniela ticket in their life-time. The estimated participation rates in sports betting markets are much lower in Canada and the UK. Part of this difference can be explained by the time frame of the participation question. Even if most sports bettors only bet infre-quently, lifetime participation rates must be higher than annual or weekly par-ticipation rates. However, the effective price of making a bet on a sporting event also plays a role in determining participation rates in sports betting markets. In the UK, a bettor can place a fixed odds bet on an individual football match, or other sporting event, with any one of the numerous private book makers operating in that market. The UK is the only market where a bet can be placed on an individual game or match. In Alberta, a bettor must bet on a minimum of two sporting events and place the bet with the government operated lottery corporation; in Spain, buyers of a La Quiniela ticket must predict the outcome of multiple football matches. The effective cost of a bet also differs due to takeout and overround in each market.1 Canadian sports bettors face overround

1 Overround refers to the potential profit made by bookmakers in fixed odds betting markets. The

odds on the outcome of a sporting event like a football game are quoted for three outcomes: home win, draw, and away win. A bookmaker aims to accept bets on the outcome of these events in the right proportions so that he makes a profit regardless of which outcome come out. So, bookmakers set the odds in such a way that by adding the probabilities together a total of



of anywhere from 160% to 300%, while English bettors face an overround of only about 110%. The difference can be attributed to the amount of competition in the sports betting markets. This difference probably contributes to the lower sports betting market participation rate in Canada. There is no overround in La Quiniela, but the takeout rate in this game is 45%.

The Spanish and Canadian surveys also asked questions about the frequency of participation among participants. The bottom panel of Table 1 summarizes these responses for sports bettors. In Canada about half of the sports bettors bet at least monthly; in Spain just less than one third of the bettors bet at least monthly and the rest bet less frequently. The large number of infrequent par-ticipants in sports betting in Spain helps to explain the high lifetime participa-tion rate reported on Table 1. Infrequent participants only bet on sports occasionally, or may have only bet on sports on a handful of occasions. Many of these individuals would not report betting on sports in the last year because of the sporadic nature of their participation. But infrequent participants would answer yes if asked if they had ever bet on sports, even if they only be on sports one time years ago. The time frame of the questions, coupled with infrequent participation by a large segment of the population, can explain the large differences in reported participation rates.

All three surveys contain detailed demographic and socioeconomic informa-tion about respondents. Table 2 summarizes some of the characteristics of sports bettors in these three countries. This table shows the sample averages for gamblers and non-gamblers and the overall sample average for all three surveys. The column headed “t-test p-value” is the p-value at which the null hypothesis that the two means are equal would be rejected. For small values of this p-value, the average for gamblers is statistically different from the average for non-gamblers.

Canadian sports bettors tended to be younger than average and English sports bettors older. The income variables were household income in all three cases, and the reported figures have been converted to 2006 US dollars using the Purchasing Power Parity exchange rate estimates published by the Organi-zation for the Economic Co-operation and Development (OECD). Canadian sports bettors had the highest income and Spanish sports bettors the lowest. The estimated average household income of sports bettors in the UK is roughly equal to the median household income in the UK; the estimated average house-hold income of Canadian sports bettors is well above the median household income in Canada and more than double the median household disposable in-come in Spain €13,714.

more than 100% would be achieved. The amount exceeding 100% is known as the overround. It is equivalent to a commission.



Table 2 Characteristics of sports bettors

Non Bettors Bettors Total t-test p-value

CANADA

Age 43.60 33.80 43.30 <0.001

Income (000) 56.59 64.87 56.88 0.177

Male 0.49 0.88 0.50 <0.001

Single 0.21 0.41 0.21 0.003

College Education 0.45 0.45 0.45 0.962

Employed 0.69 0.77 0.69 0.217

Persons in Household 2.43 2.20 2.42 0.178

SPAIN

Age 48.30 43.20 45.80 <0.001

Income (000) 17.17 20.65 18.92 <0.001

Male 0.35 0.60 0.48 <0.001

Single 0.15 0.10 0.13 0.001

College Education 0.48 0.56 0.52 <0.001

Employed 0.61 0.71 0.66 <0.001

Persons in Household 2.90 3.10 3.00 <0.001

UK

Age 48.80 43.90 48.60 <0.001

Income (000) 16.44 21.34 16.71 <0.001

Male 0.43 0.79 0.45 <0.001

Single 0.28 0.38 0.28 <0.001

College Education 0.30 0.29 0.30 0.607

Employed 0.53 0.69 0.54 <0.001

Persons in Household 2.48 2.50 2.48 0.559

Source: Own elaboration based on data from the three cited surveys of gambling behaviour.

Sports bettors in all three countries tend to be male and employed. They also tend to be not single. The other martial status categories include married, co-habitating, divorced and widowed. The level of education of sports bettors varies widely across the three countries. Sports bettors in the UK tend to be less educated; only 29% of them attended college. Sports bettors in Canada and Spain tend to have more education, with Spanish sports bettors having the highest college attendance rate.

3.2. Conditional analysis of sports betting market participation

The unconditional statistics discussed above provide important information about the characteristics of sports bettors in Canada, Spain and the UK. However, a conditional analysis of the factors that explain observed variation in



sports betting market participation can also uncover important features about consumer behaviour in these markets.

Our conditional analysis of consumer participation in sports betting markets is based on a probit model. Consider a latent variable Y* that reflects the net utility that an individual gets from betting on a sporting event. Y* is determined by characteristics of the individual and the sports betting market that the indi-vidual can participate in and a random variable capturing other factors that af-fect the utility derived from betting on sporting events

*i iY X ie (1)

where Xi is a vector of individual and market characteristics, β is a vector of unknown parameters, and ei is a mean zero constant variance random variable that captures all other unobservable factors that affect the utility individual i receives from sports betting. If Y*

i>0 the individual bets on sports and if Y*

i=<0 he individual does not. Define an indicator variable Yi that is equal to one if individual i is a sports bettor and equal to zero if individual i is not a sports bettor. The unknown parameters in equation (1) can be estimated by the standard probit estimator

1i i iP Y X x X i (2)

where Φ is the cumulative normal distribution function.

Table 3 contains the marginal effects implied by the parameter estimates from equation (2) and the P-values for a two-tailed t-test of significance on these parameters, and basic summary statistics from probit models estimated using data from the three surveys described above. This set of explanatory variables has been used to explain participation in gambling markets in a num-ber of previous studies (Scott and Garen, 1994; Farrell and Walker, 1999; Worthington, 2001; Pérez and Humphreys, 2011).

Maximum likelihood estimators like probit do not generate the same diag-nostic statistics as OLS. The usual OLS goodness-of-fit measure, R2 is not de-fined for the probit estimator. The pseudo-R2 values reporte don Table 3 are an approximation of the usual OLS goodness of fit measure, based on the esti-mated log-likelihood function from the probit regression model. They can be interpreted in the same way as R2.

Three consistent determinants of sports betting emerge from these results. First, males are more likely to bet on sports than females. The marginal effect varies quite a bit across the three countries, ranging from 4% in Canada to over 24% in Spain, but the evidence clearly suggests that men are more likely to bet on sports than women. Second, the likelihood that an individual bets on sports falls with age. Alternate probit models that included age squared were estimated in order to determine if the relationship between betting on sports and age was



non-linear. The estimated parameters on the age squared variables were not statistically significant. Third, the likelihood that an individual bets on sports increases with income. Although the marginal effect is not large, this suggests that sports bettors tend to have somewhat higher incomes than people who do not bet on sports.

Table 3 Probit marginal effects - Participation in sports betting

CANADA SPAIN UK

Variable Parameter P-value Parameter P-value Parameter P-value

Age -0.001 0.001 -0.004 0.001 -0.001 0.001

Income 0.0001 0.105 0.0021 0.027 0.0003 0.001

Male 0.042 0.001 0.243 0.001 0.070 0.001

Single -0.001 0.919 -0.050 0.203 0.003 0.466

College -0.003 0.304 0.017 0.441 -0.013 0.001

Employed 0.003 0.671 0.006 0.833 0.013 0.001

Number in Household -0.013 0.168 -0.001 0.910 -0.004 0.001

Observations 1,339 2,425 22,497

pseudo-R2 0.155 0.067 0.080

Log Likelihood -172 -1,568 -4,461


Marital status, employment status, and household size are not strongly asso-ciated with the tendency of individuals to bet on sports. The relationship be-tween education and sports betting is mixed. In the UK, individuals who did not attend college are more likely to bet on sports, while the level of education is not associated with the likelihood that an individual bets on sports in Spain and Canada.

The general picture that emerges from the conditional analysis of participa-tion in sports betting markets in Canada, Spain and the UK is that sports bettors tend to be younger males with relatively high income. These results hold in three different countries with legal and easy access to sports betting opportuni-ties. The specific types of sports betting available differ as well, with more sports betting options available in the UK and fewer in Canada and Spain.

4. DISCUSSION

We motivated this paper with two types of proposed changes in the availa-bility of sports betting opportunities: the creation of new sports betting opportunities where none previously existed and the elimination of all sports betting opportunities that have taken place recently in the US; and the proposed



expansion of existing sports betting opportunities beyond the current system of state-sponsored monopoly sports betting currently in place in many EU coun-tries, including Spain. In both cases, the welfare of sports bettors and govern-ment revenues generated from implicit or explicit taxation of sports betting will be affected by these changes in betting opportunities.

4.1. Who will bet on sports if betting opportunities expand?

Based on our analysis of the characteristics of sports bettors, annual partici-pation in sports betting markets is low. Less than 5% of the survey respondents in Canada and the UK reported betting on sports in the past year. Although life-time participation may be high, casual gamblers appear to bet on sports infre-quently in the UK and Canada. In Spain, about 30% of participants reported betting in football pools weekly or monthly, suggesting a significantly higher annual participation rate. In all three countries, participants were largely male, and the conditional analysis of participation indicates that participation declines with age. The average sports bettor in all three countries had household income at or above the median household income, and the conditional analysis of par-ticipation indicates that participation increases with income. Thus the typical sports bettor is a young male with relatively high income.

Although the annual participation rates in Canada and the UK are small, they are not zero. People in these three countries are interested in betting on sports, and we suppose the US to be quite similar to Canada and the UK in many respects. This implies that a similar number of people in the US would be interested in legally betting on sports, if available. These potential sports bettors are either not currently betting on sports, or are betting on sports illegally. So, providing these individuals with legal sports betting opportunities will be a Pareto improvement, making one group better off without harming any other group..

The expansion of sports betting opportunities in places like the US, where sport betting was not available, or in those without a specific regulation for some types of betting, as internet gambling, like Spain, may likely attract a similar type of individual: young males with relatively high incomes. This pro-file of sports bettors matches the characteristics of those sports fans who watch sports on television (Hammervold and Solberg, 2006) and attend live sporting events (Borland and Macdonald, 2003). The similar characteristics of sports spectators and sports bettors also suggest that there may be important comple-mentarities in watching sports and betting on sports.



4.2. Who may be the winners and losers from expanded betting opportunities?

The answer to this question varies in the US and the EU. Recall that sport betting opportunities are being made legal in the US, while in the EU the mo-nopoly sport betting operations run by governments may be eliminated in fa-vour of increased competition and specific regulations on internet gambling are being set.

In the US, legal sports betting may be offered where it was previously ille-gal. As was mentioned above, this opportunity is expected to increase the utility of individuals who would like to bet on sports but were unable to when sports betting was illegal. Since sport betting in Canada, and in the US state of Mon-tana, features extremely high takeout rates or overround, the revenues generated from sports betting should be substantial, benefitting the government and, indirectly, those who receive government-provided benefits financed by the revenues generated from sports betting.

In addition, the government revenues generated from sport betting have two appealing features. First, revenues raised from sport betting constitute a “volun-tary” tax in that no one is obligated to bet on sports. Second, the individuals who may likely participate in this activity have relatively high incomes, making this implicit tax both voluntary and progressive.

The most vocal opponents to legalized sport betting in the US were profes-sional sports leagues like the NFL and amateur sports organizations like the NCAA. Since these organizations oppose the legalization of sport betting, they would appear to lose something following the legalization of sport betting. However, these losses are difficult to identify.

Opponents of legalized sport betting claim that the opportunity to bet on sports corrupts participants, including athletes and officials, by creating incen-tives to fix games and engage in other behaviour like point shaving that reduces the perceived legitimacy of the product. But game fixing and point shaving appear to be rare in North American team sports, based on past cases where participants engaged in game fixing or point shaving were caught and punished. National Basketball Association (NBA) referee Tim Donaghy reportedly gam-bled on games he officiated in the 2007 season. Prior to this, no allegations of game fixing related to gambling have been made in the four major professional sports leagues in North America in some time. College sports, on the other hand, periodically experiences episodes of game fixing. Examples of game fixing related to gambling in the NCAA include the University of Toledo (men’s basketball and football 2003-2006), Northwestern University (men’s basketball, 1995), Arizona State University (men’s basketball, 1994), and Bos-ton College (football, 1996;men’s basketball, 1978). However, NCAA athletes receive no compensation beyond tuition and room and board, providing NCAA



athletes with an incentive to engage in this behaviour. In addition, there are hundreds of Division I football and basketball programs in the US, compared to a few dozen professional teams in each league, providing many more opportu-nities for game fixing.

Also, good reasons exist to believe that the marginal effect of increased op-portunities to bet on sport will not affect the incentive to fix games. Sport bet-ting is already legal in Nevada, and internet betting with off-shore sports book is relatively easy, so any potential game fixer already has access to sports bet-ting opportunities. In addition, the other existing sport betting opportunities in North America consist of “parlay” games where multiple contests must be bet on in each game. This clearly increases the cost of game fixing because players on multiple teams would have to be involved. The expansion of “parlay” type sports betting would appear to have only a limited effect on the incentive to fix games in North America.

Two groups would clearly lose from an expansion of sports betting opportu-nities in North America: illegal sports book makers and “offshore” internet sports books the currently operate in the Caribbean and Central American countries with liberal gambling laws. An expansion of legal sport betting op-portunities in the US would reduce he handle at these locations, if the legal op-portunities are substitutes for their betting options.

In Europe, as in the particular case of Spain, the winners and losers differ significantly. The clear losers will be the state-operated sport betting monopo-lies, and the groups who receive funding generated by the rents earned by these monopolies. The introduction of competition in European sport betting markets, either in the form of on-line sports books or UK style private betting shops will reduce the monopoly rents earned by state-operated monopolies. The revenues from state-sponsored sport betting monopolies in Europe typically go to professional leagues (the Spanish Professional Football League receives 10% of football pool revenues - in 2005 this amounted to approximately €50 million), specific activities like the training of elite athletes or the operation of the Euro-pean club sport system that trains young athletes and organizes competitions. These organizations will have to find new sources of funding if the rents generated from sport betting disappear. The equity and efficiency effects of this change are complex. To the extent that watching sport and betting on sport are complements, sports bettors are potentially a reasonable source of funds to sub-sidize the training of athletes and the organization of competitions. However, participation in sport may generate other important benefits to both the partici-pants, in the form of enhanced earnings ability and to society in the form of a healthier and happier population. If these benefits are important, then alternative methods of financing the training of athletes and the organization of com-petitions may be desirable.



The winners in Europe will clearly include both sports bettors and market regulators. Players will have access to a richer array of sports betting opportu-nities and will be subject to lower takeout rates and overround. Increased access to higher quality betting opportunities will increase the utility sports bettors get from betting and lower takeout rates and overround will reduce the effective cost of betting. In addition, the expansion of internet betting will reduce the transactions costs faced by sports bettors and might also shrink the illegal bet-ting market in those countries. With regards to the Spanish case, the new gam-ing law includes a wide package of measures to protect consumers in general and children and gambling addicts in particular. In addiction, the Spanish gaming law bans operators to grant loans or any other type of financial assis-tance to people that want to gamble.In this respect, authorities will refuse to grant a license if there is a violation of law.

On the other hand, the expansion of betting opportunities may increase the potential value of the market, but without the appropriate regulatory framework this profits may be beyond the reach of the Spanish government. Thus, the ap-propriation of these revenues crucially depends on the establishment of an op-timal taxation system. In Spain, individuals or companies which organise and develop the betting activities are the ones subject to the payment of the gam-bling taxes. The new Spanish gaming law set a new tax regime for those gam-bling activities regulated under the act, with tax rates of up to 25 percent depending on the type of game. With increased liberalization, Spain’s betting market is expected to experience massive growth over the next years.

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WHO BEST ON SPORTS? …


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V O L . 30 - 2 2012

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La factura deportiva. Diseño e implantación de un modelo de cálculo de costes para los servicios deportivos municipales*

JORGE GARCÍA-UNANUE Departamento de Actividad Física y Ciencias del Deporte,, UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

LEONOR GALLARDO Departamento de Actividad Física y Ciencias del Deporte, UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

JOSÉ LUIS FELIPE Departamento de Teoría, Recreación y Organización del Deporte, UNIVERSIDAD EUROPEA DE MADRID, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

RESUMEN Las entidades municipales, incluidos sus servicios deportivos, están inmersas en un necesario proceso de modernización. El objetivo de este trabajo es diseñar un modelo de cálculo de costes específico para los servicios deportivos municipales, para facilitar dicho proceso. Para ello se optó por una metodología participativa, diseñando el modelo e implantándolo en dos casos reales, en colaboración con ambas entidades. El modelo propuesto se ha podido implantar correctamente y se ha adaptado tanto a sus características particulares como a sus necesidades. Los gestores de los servicios deportivos destacan de él tanto la utilidad de los resultados tanto de forma inmediata, como en la planificación a medio y largo plazo.

Palabras clave: Servicios deportivos municipales, cálculo de costes, modernización, instalaciones deportivas.

The Sport Bill. Design and Implementation of a Costing Model for Municipal Sports Services

ABSTRACT The Municipal entities, including its sports services, are engaged in a necessary process of modernization. The objective of this work is to design a costing model specific for the municipal sports services, to facilitate this process. For this purpose, we opted for an interventionist approach, designing and implanting the model in two case studies, working with both entities. The proposed model has been implemented correctly and has adapted to entities characteristics and needs. The managers of sports services highlight the usefulness of model results, immediately and in medium and long term planning.

Keywords: Municipal Sports Services, Costing, Modernization, Sport Facilities.

Clasificación JEL: H70, L83, M40

____________ Artículo recibido en mayo de 2012 y aceptado en septiembre de 2012 Artículo disponible en versión electrónica en la página www.revista-eea.net, ref. ə-30219

* En este artículo se presentan aportaciones obtenidas por los autores como consecuencia de la participación en un proyecto de investiga-ción subvencionado por el Consejo Superior de Deportes (039/UPB10/12).


JORGE GARCÍA-UNANUE, LEONOR GALLARDO Y JOSÉ LUIS FELIPE 600

1. INTRODUCCIÓN

En la actualidad el sector público está inmerso en un proceso de moderniza-ción, denominado de forma general la Nueva Gestión Pública (New Public Ma-nagement, en adelante NPM), basado en una serie de reformas hacía la mejora del rendimiento en estas organizaciones (Hood 1991, 1995; Lapsley y Pallot, 2000). Este nuevo enfoque en la gestión está basado en la búsqueda de un mejor resultado, la evaluación del desempeño y una mayor competitividad (Barretta y Busco, 2011; Helmuth, 2010), adquiriendo una orientación de mercado y ofre-ciendo el mejor servicio al consumidor o cliente (Aberbach y Christensen, 2005; Helmuth, 2010; Walker et al., 2011). Esta nueva ideología surge de la necesidad de aumentar la eficiencia y la eficacia en la gestión de los servicios públicos, incluyendo y adaptando herramientas y métodos del sector privado a la admi-nistración pública (Budding, 2004; Van Helden et al., 2010).

La administración local ha estado especialmente afectada por estas reformas (Buch Gómez y Cabaleiro Casal, 2011; Kluvers y Tippett, 2011). Un aumento de la presión respecto a su gestión económica y un aumento de la demanda de calidad por parte de la población (Carmo y Padovani, 2012), ha desembocando en un proceso de adaptación y cambio en las entidades municipales, siendo el ente que mayor influencia directa tiene con los ciudadanos, a través de la pres-tación de sus servicios. Uno de los aspectos más relevantes que afecta a las en-tidades locales y a sus diferentes áreas es el proceso de descentralización (Balaguer-Coll et al., 2010), lo que provoca que cada área tenga más autonomía en la toma de decisiones y por lo tanto, la oportunidad de llevar un mayor con-trol sobre sus acciones en busca del mejor servicio y el mejor resultado (Boyne et al., 2004).

Desde esta perspectiva, la gestión del rendimiento y la evaluación de resul-tados han sido el principal cambio que se ha dado en el sector público (Jackson y Lapsley, 2003), y por lo tanto, el principal foco de investigación en la admi-nistración local y en la prestación de servicios municipales, atendiendo a las serias dificultades que entraña la medición del logro en dichas entidades (Ye-tano, 2009). Encontramos investigaciones que se han centrado en métodos no-paramétricos como el Análisis Envolvente de Datos (Afonso y Fernandes, 2006; Giménez y Prior, 2007; Worthington, 2000; Worthington y Dollery, 2002). Por otro lado encontramos la investigación que ha fijado como objetivo la identifi-cación de indicadores de rendimiento estandarizados, en busca del benchmar-king, y su aplicación en diferentes servicios municipales a través de diferentes métodos como el cuadro de mando integral (Padovani et al., 2010; Pollanen et al., 2011; Rodríguez Bolivar et al., 2010; Yetano, 2009). Entre los problemas encontrados a la hora de implantar dichos indicadores destacan obstáculos por las características que presentan este tipo de organizaciones, como la excesiva centralización en el control de la información así como canales de información


LA FACTURA DEPORTIVA. DISEÑO E IMPLANTACIÓN DE UN MODELO DE CÁLCULO DE COSTES… 601

inadecuados, el factor humano, debido al escepticismo sobre su utilidad o sim-plemente la falta de motivación y además obstáculos relacionados con la cultura de costes, debido a la inexistencia de modelos de cálculo o los problemas en la definición y registro de la información sobre los recursos consumidos (Navarro Galera et al., 2008; Ortiz Rodríguez et al., 2006).

Entre todos estos avances destacamos la utilización de la contabilidad de gestión, a través del cálculo de costes, ya que proporciona información de gran utilidad para la toma de decisiones, facilita el control de la organización y por lo tanto la evaluación y el establecimiento de indicadores.

1.1. La contabilidad de gestión en el sector público y la administración local

La contabilidad de gestión se define como una práctica que facilita la plani-ficación, la evaluación y el control de la entidad por parte de sus responsables (Malmi y Granlund, 2009). Ésta se basa en la incorporación de métodos que permitan obtener información relevante para la toma de decisiones, la cual no puede ser conseguida mediante la contabilidad general.

La contabilidad de costes es posiblemente la forma más extendida de im-plantar la contabilidad de gestión (Bjornenak, 2000). Su identificación tal y como se conoce actualmente se vincula a la revolución industrial (Caldera et al., 2007), como solución para un análisis contable en profundidad del proceso pro-ductivo de las empresas. En el caso del sector público, y en especial en las enti-dades municipales, nos encontramos ante una organización que opera de forma semejante a una empresa de servicios, con el añadido de la complejidad inherente de la administración municipal, en la que existe una gran interrelación y participación de diversos agentes (Barreta y Busco, 2011). Esta temática ha sido abordada por varias organizaciones, en busca de una metodología que pueda ser de utilidad para la administración pública (IGAE, 1994; 2004) y para las entidades municipales (Carrasco Díaz, 2011; FEMP, 2006)1.

1.2. El proceso de cambio en los servicios deportivos municipales españoles

La infraestructura deportiva ha sufrido un gran crecimiento en las últimas décadas y sobre todo, en los últimos años. El deporte es considerado hoy día

1 La Intervención General de la Administración del Estado, gracias a la publicación de los

Principios Generales sobre Contabilidad Analítica en las Administraciones Públicas (IGAE, 2004) sienta unas bases metodológicas, y agiliza la iniciativa de controlar los costes en todo el sector público. La Federación Española de Municipios y Provincias, por su parte, continúa el trabajo, y publica el Manual de Procedimiento para la Implantación de un Sistema de Costes en la Administración Local (Carrasco Díaz, 2011), basado en el anterior, y que sienta unas bases metodológicas adaptadas a las características de las entidades locales.



como un impulsador de la economía adquiriendo una gran importancia en el crecimiento económico a escala local (Davies, 2002).

El número de instalaciones deportivas en España creció un 61,62% de 1985 a 2005 (Gallardo et al., 2009) y el porcentaje de población que realiza actividad física y deporte se sitúa en un 45% según la última encuesta sobre los hábitos deportivos (García Ferrando y Llopis Goig, 2011). Este auge ha estado poten-ciado por la participación de los gobiernos municipales en la promoción y orga-nización de actividades deportivas, adquiriendo además un gran peso en la red de infraestructuras deportivas, ya que el 80,45% de las instalaciones deportivas públicas están en posesión de los ayuntamientos según el último Censo Nacio-nal de Instalaciones Deportivas (Gallardo, 2007). Además el 51% de la pobla-ción que hace deporte lo práctica en una instalación pública, y el 58% ha utilizado o utiliza los servicios y actividades deportivas ofertadas por el Servicio Deportivo Municipal (en adelante, SDM) de su localidad (García Ferrando y Llopis Goig, 2011).

Los SDM tienen por tanto una gran responsabilidad respecto a la promoción de la actividad física, y la obligación de dar posibilidad de acceso a toda la po-blación a la práctica deportiva, explotando y optimizando al máximo los recur-sos de los que disponen (De Liu et al., 2009). Para cumplir dicho objetivo los SDM deben asegurarse de poseer unos recursos y obtener unos ingresos míni-mos para poder dar sustento a dichos servicios con la mayor calidad posible.

El cálculo de costes se presenta por tanto como una herramienta de gran uti-lidad en los SDM, ya que debido a sus características son un área potencial para atender a las reformas del NPM, y por lo tanto, requieren de la mayor cantidad de herramientas y métodos que faciliten el control y la mejora de su gestión, haciendo frente a las dificultades de la situación actual en la búsqueda de una mayor eficacia y eficiencia para asegurar su supervivencia.

Una vez justificada la importancia de desarrollar este tipo de iniciativas y utilizar el cálculo de costes en la gestión de las entidades municipales, así como en los SDM de forma particular, esta investigación tiene como objetivo descri-bir el proceso de diseño de un modelo de cálculo de costes específico, que atienda a la problemática de los SDM, así como su implantación en el contexto real, destacando las dificultades encontradas y las soluciones aportadas, de ma-nera que mediante esta investigación facilite el desarrollo este tipo de estudios en organizaciones similares.

2. DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN Y METODOLOGÍA

Esta investigación se ha llevado a cabo mediante una metodología participa-tiva en la que el investigador se introduce en la organización como un consul-tor-investigador, a través de un estudio de caso. Esta metodología ha sido utilizada en las investigaciones similares en entidades locales (Ter Bogt y Van



Helden 2011) e incluso se ha llevado a cabo en SDM (Navarro Galera et al., 2008; Rodríguez Bolívar et al., 2010).

Este tipo de metodología se basa en un proceso en el que el investigador y los miembros de la organización trabajan en conjunto, para abordar y solucionar de forma progresiva un problema planteado (Ter Bogt y Van Helden, 2011). Esto implica que el investigador adquiere una posición interna en la organiza-ción a estudiar, ofreciendo un razonamiento práctico y una evidencia empírica, mientras que mantiene el vínculo con la teoría en la interpretación de los resul-tados (Jönson y Lukka, 2007).

Consideramos que esta metodología favorece un verdadero vínculo con la investigación y la práctica, poniendo de manifiesto la utilidad del objeto de estudio. La orientación actual tiende a utilizar esta metodología, dado los bue-nos resultados que produce. El trabajo empírico se consigue mediante la coope-ración con la organización (Ayuso Moya y Ripoll Feliu, 2005), de manera que los datos relevantes del proceso y las estrategias aportadas puedan ser de utili-dad en organizaciones o investigaciones similares.

Uno de los aspectos más criticados en la literatura de gestión, y específica-mente en la contabilidad de gestión, es el vacio que existe entre los resultados obtenidos y su aplicación en el contexto real, lo que provoca que a pesar de existir investigaciones con una alta calidad metodológica no son verdadera-mente relevantes en el contexto donde actúan, ya que no aportan una verdadera solución práctica a los problemas actuales que sufren dichas organizaciones, siendo el aspecto más demandado por sus responsables (Van Helden y North-cott, 2010).

La participación del investigador en la realización de este tipo de estudios permite orientar el desarrollo de iniciativas hacia la mejora de la gestión, adqui-riendo una orientación práctica en el contexto que se realiza, pero que a su vez, realiza aportaciones al conocimiento académico debido a su vinculación con la teoría, incentivando a la realización de nuevas investigaciones que puedan ser trasladadas a la práctica, beneficiando a todos los agentes (Van Helden et al., 2010).

2.1. Muestra

La investigación se llevará a cabo a través de la implantación del modelo desarrollado en 2 municipios españoles, en sus respectivos servicios deportivos, manteniendo el anonimato de dichas organizaciones. Los municipios cuentan con una población de 10.000 y 50.000 habitantes aproximadamente y ambos SDM son gestionados de forma directa. Mediante la descripción y la puesta en común de los dos estudios realizados se ejemplificará la aplicación práctica del modelo, así como la definición y solución de las dificultades encontradas, de-



mostrando de esta manera la viabilidad del modelo propuesto y su adaptación a la problemática específica que afecta a este tipo de organizaciones.

2.2. Recopilación de datos

Para la obtención de los datos se utilizó todos los métodos comunes en los estudios de caso; la entrevista, el análisis de documentos y archivos y la obser-vación, en este caso participativa (Ayuso Moya y Ripoll Feliu, 2005; Jönsson y Lukka, 2007). Debido a la dirección y la coordinación por parte del investigador de todo el proceso, y el trabajo en cooperación con la organización, se utilizó sobre todo a la observación participativa, dada la posibilidad de recopilar datos en tiempo real (Jönsson and Lukka, 2007). Para el registro de todos los datos y la información relevante se utilizó un diario para cada uno de los estudios.

2.3. Procedimiento

El proceso de realización de esta investigación se dividió en 4 etapas (Tabla 1). En la primera etapa se estableció contacto con los SDM mediante reuniones personales, entre el investigador y el equipo directivo. En ambos casos se rea-lizó una reunión de aproximadamente 60 minutos, así como varios contactos telefónicos posteriores. El objetivo de esta etapa era explicar la visión del in-vestigador sobre la situación que atraviesa este tipo de entidades, y la propuesta de participar en la iniciativa de implantar un nuevo modelo de cálculo de costes, junto con la puesta en común de los beneficios y utilidad que se le podrían dar a los resultados del estudio.

En la segunda etapa se paso a la realización del borrador del modelo de cál-culo, a través de un análisis de los métodos y de los trabajos realizados hasta el momento, abstrayendo un modelo específico para los SDM, intentando apor-tarle la mayor facilidad de implantación en este tipo de entidades. A este mo-delo se le denominó la Factura en los Servicios Deportivos Municipales, representando el coste que asumen por la prestación de cada uno de sus servi-cios, en este caso las actividades deportivas.

Una vez terminado el borrador del modelo se comenzó a trabajar en su im-plantación, acto representado por la etapa 3. Para ello el investigador trabajo en coordinación con los trabajadores de los SDM. Para facilitar el proceso se reali-zaron diversos encuentros formativos con los trabajadores, en los que se in-formo sobre los objetivos y características del modelo propuesto, así como las características básicas de la información a suministrar.

Tras ello se realizaron todos los cálculos necesarios para llegar a obtener los resultados esperados, a través de la metodología inicial, junto con las diversas modificaciones y adaptaciones que se llevaron a cabo para hacer viable el mo-delo propuesto en ambos casos. Tras esto se pasó a la realización de informes donde aparecían de forma estructurada los resultados obtenidos, atendiendo a



todos los niveles que demandaban los gestores de los servicios al inicio de la investigación.

Por último se presentó la información a los gestores de los servicios, comen-zando la etapa 4. Un tiempo después se organizó una última reunión, donde se evaluó de forma conjunta los resultados obtenidos y las implicaciones prácticas reales que se podían deducir de los mismos, así como sus intenciones. Además se realizó una valoración personal de la investigación en conjunto, de su rele-vancia y alcance, y de las mejoras que puede aportar a la gestión de los SDM.

Tabla 1 Etapas de la investigación

ETAPA FINALIDAD

Etapa 1. Contacto inicial Contacto con los gestores de los SDM, planificación del estudio y valoración de la iniciativa

Etapa 2. Diseño del modelo de cálculo Desarrollo del borrador del modelo de cálculo para los SDM

Etapa 3. Realización del estudio de costes en los SDM

Implantación del modelo de cálculo en cada uno de los SDM en colaboración con su personal y realización de informes

Etapa 4. Valoración del estudio Valoración de la utilidad de los resultados presentados en los informes, del desarrollo del estudio y del modelo de cálculo propuesto


3. PRESENTACIÓN DE LOS CASOS

En este punto se presentará una síntesis del desarrollo del proyecto y de los estudios realizados en ambos SDM. Se destacarán las aportaciones y resultados obtenidos en las diferentes etapas del proyecto, así como las estrategias utiliza-das para abordar los problemas encontrados.

3.1. Etapa 1. Contacto inicial

A lo largo de esta etapa se registró información de vital importancia para comprender el contexto en el que sitúa las investigaciones y de las condiciones de partida para el desarrollo del modelo. Entre las características más comenta-das destaca la necesidad de satisfacer los intereses de políticos, de los trabajado-res de su organización y por su puesto de los usuarios del servicio. Los responsables de los SDM intentan realizar la gestión que más convendría a la situación de sus respectivos SDM, intentando mantener el equilibrio entre todas las partes interesadas, ya que algunas actuaciones pueden influir positivamente en un sector y negativamente en otro.

Se debatió acerca de los resultados finales del estudio propuestos por los in-vestigadores, y sobre las que esperaban encontrar los gestores de los SDM con



los resultados finales planteados (coste por hora de cada instalación deportiva y el coste de cada actividad deportiva ofertada así como el coste unitario y por tanto su cobertura). El principal uso planteado por el investigador fue la fijación de objetivos así como la evaluación y control de todas sus instalaciones y acti-vidades a través de la planificación, propuesta respaldada por los gestores en una visión a medio-largo plazo.

Los gestores destacan además, como uso inmediato, la utilización de la in-formación obtenida para justificar sus programas e iniciativas ante los órganos de decisión políticos y aumentar la posibilidad de poder llevarlas a cabo final-mente, desde su completa seguridad de que mejorarán el servicio en todas sus dimensiones. Ante esta sugerencia, el equipo investigador propone otra utilidad relacionada, como es utilizar la información de cara al usuario, en campañas que muestren los costes que asumen los SDM para poder ofertar su servicio, y las ventajas que tienen los usuarios al elegirlos. De esta manera se muestra el ver-dadero valor que tienen inicialmente los servicios que ofertan, ya que tanto el equipo investigador como los gestores de los SDM piensan que un desconoci-miento sobre el coste de producción de las actividades hace difícil la representa-ción de su valor.

Como principal impedimento, se destaca que para la realización de este tipo de estudio se va a depender de trabajadores y de fuentes de información exter-nas al SDM, dado que muchos de los datos que se van a necesitar son gestiona-dos por otras áreas generales a todo el ayuntamiento debido a la excesiva centralización informativa. La labor del investigador en este caso consistió en definir claramente la información necesaria, para que el gestor pudiera deman-darla a las áreas competentes, de manera que extrajeran aquella que se vincu-laba únicamente al SDM.

3.2. Etapa 2. Diseño del modelo de cálculo

Para el desarrollo del borrador del modelo de cálculo nos hemos fundamen-tado principalmente en los Principios Generales sobre Contabilidad Analítica en las Administraciones Públicas (IGAE, 2004), de manera que nos aseguramos una normalización en la metodología básica, así como en la terminología y pro-cesos principales. De igual manera, se han tenido en cuenta las sugerencias y consideraciones realizadas por los gestores.

Ajustándonos a una de las metodologías básicas en la contabilidad de costes, el modelo planteado se basa principalmente en una metodología de costes com-pletos por centros de actividad. A través de este modelo se han relacionado la terminología propia del proceso de formación del coste a la terminología con la que operan los SDM diariamente, facilitando así su adaptación. Puesto que es la primera vez que se implanta este tipo de iniciativa, y la utilidad más valorada es



conocer y cuantificar resultados reales, originados por la gestión que han reali-zado, el modelo se basará en costes reales o históricos.

Los resultados informativos principales que se pretenden conseguir con este modelo son el coste por hora de funcionamiento de las instalaciones deportivas del servicio, así como el coste total y el coste unitario de las actividades depor-tivas ofertadas en dichas instalaciones por el uso real que hacen de los recursos de la entidad.

Tras esta descripción encontramos dos puntos fundamentales a tener en cuenta en la propuesta de modelo, por un lado la importancia que adquieren individualmente las instalaciones deportivas, convirtiéndose en un portador de coste por sí mismas, y por otro, la determinación y el análisis individual de cada actividad deportiva ofertada por el servicio, teniendo en cuenta la instalación deportiva donde se realiza.

Las diferentes estructuras que serán objeto de cálculo en el modelo se defi-nen como:

Elementos de coste: será la valoración económica de todos aquellos facto-res productivos utilizados por específicamente por el SDM para la realiza-ción de sus labores y funciones.

Centros de coste: corresponden a los lugares físicos o no en el que se agruparan una serie de costes como consecuencia del proceso productivo en el desarrollo de actividades deportivas. Los principales centros de cos-tes se corresponderán con las instalaciones deportivas.

Actividades finalistas: serán las actividades deportivas que el SDM oferta a los usuarios, ya que representan la prestación efectiva del servicio de-portivo, y cuyo beneficiario directo es el usuario. Éstas pueden ser, por ejemplo, un curso para adultos, un alquiler de una instalación o una es-cuela deportiva.

A través de las relaciones entre las diferentes estructuras, y por lo tanto de los correspondientes repartos, se definirá el proceso a seguir para llegar al máximo nivel de desagregación del coste (Figura 1). Este proceso se estandari-zará mediante el establecimiento de 3 fases, que abarcaran todas las operaciones y actuaciones necesarias para llegar a los resultados esperados.

Fase 1 o fase de identificación. En ella se realizará una clasificación de todas las instalaciones deportivas que gestiona el SDM y que representarán los cen-tros de coste principales, así como del resto centros que participen en el proceso productivo de actividades deportivas. Se clasificaran en los siguientes grupos:



Figura 1 Proceso de formación del coste


Centro de coste principal: con el objetivo de facilitar el tratamiento y la agregación de los costes, éste será asumido por las instalaciones deporti-vas que compongan el SDM. Dada su organización, en ocasiones no se pueden identificar costes diferenciados entre instalaciones, pero sí deli-mitados a un grupo de las mismas, normalmente por situarse en un mismo complejo deportivo con una estructura muy cerrada. Por ello se incluye este nuevo concepto de complejo deportivo como centro de coste interme-diario, en el que se agrupan unos elementos de coste que posteriormente serán asignados a las instalaciones que lo forman. De igual manera, de-bido a la complejidad de ciertas instalaciones deportivas, podemos encon-trar varios espacios deportivos que requieran de un tratamiento individualizado, ya que sus características y utilización difieren significa-tivamente, además de conocerse elementos de coste claramente identifi-cados a cada uno de ellos de forma individual. Esta nueva estructura emergente recibirá el nombre de unidad deportiva, y será tratada de forma independiente en la obtención de resultados, agrupando sus costes directos y los costes de las instalaciones donde se sitúan. La unidad deportiva ad-quirirá por tanto la consideración de centro finalista dentro de los centros de coste principales (Figura 2).

Centro de coste directivo y general: en este tipo de centro se agruparán los costes generales y comunes a todo el SDM.

Centro de coste auxiliares: se identifica por los espacios auxiliares a la práctica deportiva, que participan en el proceso productivo del SDM y que afectan a instalaciones, unidades o actividades deportivas.



Centro de costes anexos: centro que realiza actividades no imprescindibles para el proceso productivo del SDM.

Cabe destacar que estos dos últimos centros propuestos dependerán comple-tamente del tratamiento que se les quiera dar desde la gestión del SDM, ya que su objetivo principal es facilitar la identificación y reparto de costes.

Figura 2 Tratamiento de los centros de coste principales


De igual manera se realizará un inventario de las actividades que quieran ser analizadas en el modelo, diferenciado la instalación se realizan y la unidad si se diera el caso. También se identificarán todos los costes que asume el SDM cla-sificándolos por naturaleza (de la forma que mejor se ajuste a las características de la organización), pudiendo así identificar el recurso vinculado a dichos costes y por lo tanto su finalidad, identificando de esta manera el lugar (centro o acti-vidad) específico donde se han generado, para posteriormente agregarlos como costes directos o indirectos.

Fase 2 o fase de distribución. En esta fase se asignaran definitivamente todos los elementos de coste entre los centros de coste mediante un cuadro de reparto en el que aparezcan todos ellos. Se realizará de forma directa en los casos donde se identifico el centro exacto de origen y de forma indirecta entro los diferentes centros que hayan participado en su origen.

Para ello se utilizaran criterios de reparto basados en unidades físicas que re-presenten de la forma más real posible la cuantificación del consumo que han



realizado de los recursos que han originado los costes. De igual manera se reali-zaron los repartos pertinentes entre centros de costes mediante el mismo proce-dimiento, dadas las diferentes identificaciones que se les ha dado anteriormente y su diferente participación en el proceso productivo. En todo caso se asignarán los costes proporcionalmente al uso de la unidad de medida utilizada en el crite-rio de reparto. También se asignarán los costes vinculados a las actividades deportivas a las mismas, tanto de forma directa o indirecta si fuese necesario.

Fase 3 o fase de imputación. La última fase del modelo corresponderá a la determinación de los resultados finales. Para ello se imputarán los costes a las actividades deportivas por la utilización de las unidades deportivas, así como de otros centros de coste si se diera el caso. Entre los principales resultados se muestran el coste por hora de cada unidad deportiva. Además se pormenoriza en los cálculos de las actividades deportivas, llegando al coste unitario, ya sea por usuarios potenciales o por usuarios reales, teniendo en cuenta la posible desocu-pación (Tabla 2). De esta manera, se conocerán los costes totales de las unida-des y de las actividades deportivas realizadas en las mismas, registrando toda la información mediante informes adecuadamente estructurados.

Tabla 2 Resultados principales previstos por la implantación del modelo

Instalación Deportiva Piscina Cubierta 1 Actividad Deportiva Natación Adultos

Unidad Deportiva Vasos de Piscina Cubierta 1 Unidad donde se realiza Vasos de Piscina Cubierta 1

Cose de bienes y Servicios

— Costes fijos

—

Coste de personal — Costes variables —

Amortización — Coste unitario por

usuarios reales —

Coste por hora — Coste unitario por

usuarios potenciales —


3.3. Etapa 3. Realización del estudio de costes en los SDM

En esta etapa se hace presente el trabajo del investigador en conjunto con los miembros de la organización. La labor del investigador consistió en ayudar al gestor en la coordinación del personal en la recopilación de información, ade-más de asesorar de manera personal en la labor realizada por cada uno de los trabajadores, de manera que la información obtenida tenga las características necesarias para poder utilizarla en el modelo y conseguir los mejores resultados. La primera actuación a llevar a cabo fue informar a todo el personal de los prin-cipios y finalidades que se perseguían con esta propuesta, así como el tipo de información que debían reportar para su realización. Desde ese punto los traba-



jadores debían recopilar y procesar la información de manera que se ajustara a las características demandadas.

Cabe destacar que a lo largo de esta etapa se tuvieron que realizar varios en-cuentros con grupos de trabajadores, dado que la idea sobre la filosofía y finali-dad que adquirieron fue equivocada en algunos casos, dificultando el trabajo que realizaban para el estudio. Para lograrlo desarrollamos más ampliamente cada uno de los aspectos mencionados, haciendo referencia al proceso de cam-bio y las reformas de los servicios públicos municipales, en base a los principios del NPM y cómo afecta a áreas como los SDM. Para facilitar su entendimiento y la motivación hacía el trabajo en este estudio planteamos ejemplos de proble-mas que se están dando en este tipo de organizaciones, explicando la utilidad que se puede dar la información obtenida y conseguir la mejor solución a los mismos. De esta manera se consiguió obtener la información demandada y con la suficiente calidad, teniendo que realizar pocos cambios o puntualizaciones en la misma.

Tras conseguir la información básica para el modelo se procedió al cálculo y a la agregación del coste para llegar a obtener la información final. Durante este proceso se mantuvo contacto constante con todos los miembros de la organiza-ción para volver a concretar o pedir más indicaciones y poder adaptar la infor-mación al modelo planteado. Las adaptaciones realizadas en el borrador inicial fueron mínimas, destacando únicamente la propuesta de nuevos criterios de reparto en base a las características específicas de los SDM y en consenso con sus gestores. La facilidad otorgada por la inclusión de cetros anexos y centros auxiliares facilitó el tratamiento de las particularidades de cada uno de los SDM.

Por último se redactaron los informes atendiendo a las consideraciones reali-zadas por los gestores al inicio del proceso (etapa 1) y la finalidad del modelo. Cabe destacar que en dichos informes se facilitó una tabla donde se mostraba el desglose de todos los costes asignados a los centros y actividades, de manera que se podía observar la procedencia de cada uno de los costes que se le habían agregado y su división entre directos e indirectos, valorando la posible subjeti-vidad asumida durante el proceso.

3.4. Etapa 4. Valoración del estudio

La percepción general sobre resultados del modelo propuesto por parte de los gestores de los SDM es satisfactoria, ya que la información responde a las utilidades previamente planteadas en la etapa 1. Además de las aportaciones específicas del estudio, se consigue avanzar hacia una nueva forma de pensar sobre la gestión en sus entidades, no solo por su parte sino por el resto de la organización. Son conscientes del potencial de sus servicios en el panorama municipal, así como de la influencia que tienen en su localidad. De igual ma-



nera, son completamente partidarios de que se debe realizar cambios en la forma de gestionar sus servicios, adquiriendo nuevos principios, coincidiendo con la ideología del NPM. Las bases de esta iniciativa así como los resultados y los procedimientos llevados a cabo coinciden con este pensamiento, y facilitan el cambio y el avance hacía este nuevo tipo de gestión.

Entre las actuaciones llevadas a cabo durante el proceso, y que han originado esta respuesta, destaca la necesidad y el consejo por parte del investigador parti-cipante de aumentar la preocupación sobre el registro y procesamiento de in-formación, no solo económica, sino cualquier información que refleje las actuaciones que está llevando la entidad, para posteriormente permitir la reali-zación de estudios y propuestas como la que aquí se realiza y poder mantener un control de la entidad en todas sus dimensiones, actuando en consecuencia para mejorar cada una de ellas y la entidad en su conjunto.

Respecto a los resultados obtenidos a través del estudio de costes, en ambos casos se destaca como uso inmediato una propuesta de modificación o “adecua-ción de precios” a cada una de las actividades en función de los recursos que ha utilizado y su finalidad principal, e incluso realizar una reestructuración en sus actividades si se tuviera la oportunidad o se requiriera obligatoriamente en un momento dado. De nuevo se encuentran con el problema de que para su conse-cución, estas propuestas deberán ser evaluadas y consensuadas en diferentes órganos, tanto administrativos como políticos de sus correspondientes ayunta-mientos, por lo que el inicio de su puesta en marcha no será conocido inicial-mente, y lo más seguro es que no llegue a realizarse como se planteó.

Asimismo los gestores de los SDM comentaron que tenían una idea aproxi-mada acerca de la rentabilidad y repercusión económica de sus instalaciones y actividades deportivas, pero que gracias a este tipo de iniciativa se ha podido ver reforzada esa idea, pudiendo cuantificar dicha información de forma estan-darizada. Además permite mantener un control continuo mediante la periodiza-ción del estudio y la comparación.

Como se ha ido describiendo a lo largo de todo el análisis del proceso de im-plantación, han ido surgiendo una serie de dificultades y problemas que se han ido solucionando mediante diferentes estrategias, para poder finalmente asegu-rar la correcta implantación del modelo propuesto. De esta manera se define finalmente la metodología y el protocolo de nuestra aportación, la Factura en los Servicios Deportivos Municipales. La síntesis de todos los problemas encontra-dos, y sus soluciones vienen presentadas en la Tabla 3, por lo que se define un punto de referencia ante la realización de este tipo de estudios o de iniciativas similares en otros SDM.



Tabla 3 Síntesis de los problemas encontrados y soluciones aportadas para su superación

OBSTACULOS SOLUCIONES

ETAPA 1

Falta de consenso inicial en la fijación de las preferencias informativas, teniendo en cuenta como debe ser tratada la desocupación de las instalaciones deportivas

Abarcar en ambos casos todas las posibilidades abordadas, en este caso, cálculo en base a usuarios reales y cálculo en base a usuarios potenciales o plazas ofertadas

Dependencia de fuentes informativas externas al SDM debido a la excesiva centralización informativa del ayuntamiento

Diseño de canales continuos de información con el área competente, de manera que el SDM reciba reporte detallado de los costes que ha originado

Dificultades en la fijación de plazos en la recopilación de información, debido a la dependencia de otras áreas y falta de experiencia en este tipo de iniciativas

Establecer márgenes para el primer estudio, y registrar el proceso por parte del SDM para tener referencias en estudios posteriores y planificar el estudio con gran exactitud

ETAPA 2

Dificultades para obtener un consenso sobre el tratamiento de las instalaciones ante la duda de dividirla por espacios

Incluir un nuevo centro de coste principal con el nombre de unidad deportiva, que será definida por los gestores de los SDM en función de sus preferencias y de las características de sus instalaciones

Detección de centros independientes o que no tienen relación directa con el proceso de prestación de la actividad deportiva

Incluir dichos centros como centros anexos, de manera que se le pueda dar el tratamiento que más se adecua a sus características especificas

ETAPA 3

Confusión sobre la utilidad del cálculo de costes por parte de los trabajadores

Mantener reuniones de formación, en las que se muestren ejemplos de la información adicional que aporta y sus posibles usos

Dificultades en discriminar los costes que deberían ser directos a instalaciones en un principio

Utilizar inicialmente un criterio de reparto, e iniciar acciones que mejoren el registro y procesamiento continuo de información

Poca información de carácter no económico para ser utilizada en los repartos de costes indirectos, debido al poco control del funcionamiento de la organización

Utilizar inicialmente los criterios de reparto que más se aproximen. Realizar una propuesta de mediciones continuas que faciliten el control y la realización de estudios posteriores

ETAPA 4

Preocupación por la subjetividad obtenida en el coste final, debido a los repartos realizados en el proceso

Añadir tablas en los informes, donde aparezcan desglosados todos los costes asignados a las instalaciones deportivas, diferenciando su naturaleza y su carácter de directo o indirecto


4. DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES

En ambos casos se confirma la idea inicial de que los SDM son un área que encaja perfectamente con los principios del NPM, en cuanto que existe la posi-bilidad e indirectamente la obligación de ajustar unas tarifas en base a las ca-racterísticas y finalidades de cada servicio, facilitando su sostenibilidad económica y viabilidad. Además facilita dirigir la atención al usuario en forma de consumidor o cliente, atendiendo a sus demandas y otorgándole el mejor servicio posible, con su valor correspondiente. La competitividad es por tanto una premisa obligada en la gestión actual de estos servicios, por lo que deben aprovechar al máximo sus posibilidades y ventajas, siempre teniendo en cuenta



el objetivo de la promocionar y posibilitar la práctica de actividad física y de-portes entre todos los sectores de la población.

Los gestores eran conscientes de la situación actual y de la necesidad de acogerse a esta nueva ideología. Coincidiendo con los resultados obtenidos por Yetano (2009) en la implantación del cuadro de mando en la administración local, los gestores consideran que el modelo propuesto es una herramienta útil y que coincide con la orientación de dichos principios, como son un mayor con-trol de la entidad, la evaluación del rendimiento y una orientación al resultado. Además de ello, la información suministrada permite mejorar la planificación, tanto a corto como a largo plazo. La combinación de herramientas de control debería conseguir aumentar el potencial de cada una de ellas, y por lo tanto, mejorar el funcionamiento de los servicios.

Las diferencias en las actuaciones para satisfacer los intereses del sector po-lítico y de los clientes se hacen presentes en este estudio. Walker et al. (2011) destaca que una orientación de mercado en los servicios locales, en busca de la competitividad, aumenta la satisfacción del ciudadano, usuario de dichos servi-cios, pero tiene un efecto diferente entre el resto de partes interesadas. Al igual que ocurre con las organizaciones no lucrativas los SDM deben rendir cuentas a las diferentes partes interesadas, situadas a diferentes niveles de la organización (Saz Gil, 2008).

Se ha demostrado que para el correcto desarrollo de este tipo iniciativas, y del modelo propuesto en particular, se necesita de un gran trabajo por parte de la organización y los trabajadores. Coincidiendo con Arnaboldi y Lapsley (2003), no sólo se requiere un esfuerzo durante la implantación de un modelo de cálculo de costes, sino durante el trabajo diario en el constante registro y proce-samiento de la información. Sin embargo, se debe resaltar que la preocupación por dicho trabajo facilitará la implantación posterior del modelo además de conseguir resultados de mayor calidad y facilitar la implantación de otro tipo de herramientas, como baterías de indicadores de rendimiento o un cuadro de mando integral.

Respecto a los problemas encontrados, cabe destacar la constante repetición de carencia de sistemas informativos de calidad, que aporten datos para im-plantar el modelo con al mayor exactitud. Este problema se repite en otras ini-ciativas semejante a la que aquí se expone, como por ejemplo durante la implantación de un sistema de indicadores de rendimiento realizado por Nava-rro Galera et al. (2008), destacando una excesiva centralización, la inexistencia de canales de información adecuados y falta de información sobre el consumo de recursos. En todos ellos existe coincidencia con nuestra investigación.

Es completamente necesario que tanto los gestores de los SDM como sus trabajadores comprendan la dirección de este tipo de propuestas, así como su vinculación con el NPM, ya que en adelante serán los encargados de implantar



esta herramienta y otras nuevas, continuando el proceso de modernización y reforma (Ter Bogt y Van Helden, 2011).

Cabe destacar que en la literatura, tanto técnica como científica, es muy co-mún la implantación de herramientas para la mejora de la gestión en base a las reformas correspondientes al NPM, basadas en el control y la evaluación del resultado, analizando su viabilidad. Sin embargo existe una carencia de investi-gaciones que evalúen las herramientas implantadas en sí, y si mejora realmente el rendimiento de la organización (Christensen et al., 2002). Estudios que eva-lúen SDM antes y después del proceso de reforma desde un punto de vista lon-gitudinal, así como la comparación transversal entre SDM con diferentes estructuras mediante indicadores estandarizados podría ser un punto de partida idóneo para futuras investigaciones.


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JORGE GARCÍA-UNANUE, LEONOR GALLARDO Y JOSÉ LUIS FELIPE


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____________ Artículo recibido en junio de 2012 y aceptado en agosto de 2012 Artículo disponible en versión electrónica en la página www.revista-eea.net, ref. ə-30220 ISSN 1697-5731 (online) – ISSN 1133-3197 (print)


V O L . 30 - 2 2012

P Á G S . 619 – 636

Efecto del coste percibido, la calidad de servicio y la satisfacción sobre las intenciones futuras del espectador

FERRAN CALABUIG MORENO Departamento de Educación Física y Deportiva, UNIVERSIDAD DE VALENCIA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

JOSEP CRESPO HERVÁS Departamento de Educación Física y Deportiva, UNIVERSIDAD DE VALENCIA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

JAVIER MUNDINA GÓMEZ Departamento de Educación Física y Deportiva, UNIVERSIDAD DE VALENCIA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

RESUMEN

Recientemente se ha introducido el estudio del valor como una variable que interviene en la formación de la satisfacción y las intenciones de recompra. Este trabajo analiza la calidad percibida, el valor coste percibido, la satisfacción y las intenciones futuras de los espectadores de un gran evento deportivo. Mediante modelos de ecuaciones estructurales se encuentra que hay un fuerte efecto del valor coste sobre la satisfacción. Además, se observa que el valor es la variable que mayor peso tienen en la predicción de las intenciones futuras de los espectadores.

Palabras clave: Eventos deportivos, valor monetario, valor percibido, calidad de servicio, satisfacción.

Effect of Perceived Cost, Service Quality and Satisfaction on Future Intentions of Spectators

ABSTRACT

Recently the study of perceived value has been introduced as a variable that has a strong influence in the development of satisfaction and the repurchase intention. This work provides an analysis of the perceived quality, value, satisfaction and future intentions of spectators in a mega sports event. Trough structural equations modeling results indicate a strong effect of cost value on satisfaction. It is further noted that cost value is the variable that has more weight in predicting the future intentions of spectators.

Keywords: Sporting Events, Cost Value, Perceived Value, Service Quality, Satisfaction.

Clasificación JEL: M31

FERRAN CALABUIG MORENO; JOSEP CRESPO HERVÁS Y JAVIER MUNDINA GÓMEZ 620

1. INTRODUCCIÓN

El análisis de los eventos deportivos es un tema recurrente en la investiga-ción sobre economía y gestión del deporte ya sea para conocer el impacto eco-nómico sobre las ciudades sede, para crear modelos predictivos de las victorias de los equipos, para conocer la estructura de premios en las quinielas, para de-terminar el valor de los jugadores o equipos, para conocer la influencia del ba-lance competitivo en la asistencia de espectadores a los estadios o cuáles son los factores que más influyen en la satisfacción o en la intención de repetir de los espectadores, entre otros (Calabuig et al., 2012).

Desde esta última perspectiva y entendiendo los eventos deportivos como un servicio, la relación que se establece entre la calidad de servicio, la satisfacción, el valor percibido y las intenciones futuras es un tema recurrente en la literatura de los servicios en general (Cronin et al., 2000) y de la gestión del deporte en particular (Kwon, Trail y Anderson, 2005). Este interés se ha trasladado al estu-dio de la calidad de servicio y la satisfacción de los usuarios en centros deporti-vos (Tsitskari et al., 2006) y se está extendiendo a los eventos deportivos (Bodet y Bernanche-Assollant, 2011). En el caso de los eventos deportivos hay que destacar en España, el Eventqual de Calabuig et al. (2010b) y en el ámbito in-ternacional la aportación de Ko et al. (2011).

Todo este interés viene motivado por la influencia positiva que tiene la satis-facción de los consumidores de servicios con los beneficios a medio plazo que tiene el hablar bien de la empresa, la venta cruzada (cross-buying) o la lealtad del cliente (Anderson et al., 1994). Es conocido que la satisfacción es un ele-mento clave en las estrategias de retención y fidelización de los clientes (Cronin et al., 2000) y esto es lo que la convierte en un atractivo para los gestores del deporte e investigadores. En los eventos deportivos, se ha encontrado que la satisfacción del espectador es un predictor o antecedente significativo de las intenciones futuras de asistir (Cronin et al., 2000; Kim et al., 2006; Wakefield y Blodgett, 1996) y que a su vez la satisfacción es una consecuencia del valor percibido (Calabuig et al., 2010b; Cronin et al., 2000) y de la calidad (Calabuig et al., 2010b; Tsuji et al., 2007).

En consecuencia, en este trabajo se plantea un modelo estructural entre las variables mencionadas para intentar desgranar las relaciones que existen entre la calidad percibida, el valor coste percibido, la satisfacción y las intenciones futu-ras del espectador, el cual se plasma en la Figura 1. Como se puede observar en la figura, se obvian los ítems (variables observables) que conforman cada factor (variables no observables) con el objetivo de facilitar la interpretación y visuali-zación de las relaciones del modelo. Asimismo, se indican las hipótesis a con-trastar en cada relación, que en el siguiente capítulo se fundamentan y explican.


EFECTO DEL COSTE PERCIBIDO, LA CALIDAD DE SERVICIO Y LA SATISFACCIÓN… 621

Figura 1 Variables introducidas en el modelo estructural, relaciones e hipótesis


Según la notación del programa EQS 6.1, y a partir del diseño propuesto en la Figura 1, el modelo de ecuaciones estructurales que se pone a prueba queda de la siguiente manera:

F4 = *F5 + *F1 + *F2 + *F3 + D4

F5 = *F1 + *F2 + *F3 + D5

F6 = *F4 + *F5 + D6

Dónde F es la variable latente o no observable

* es el coeficiente de regresión y,

D es el término de error

Teniendo en cuenta todo esto, los objetivos que se plantean en este estudio son: a) testar un modelo de relaciones causales en el que la satisfacción y el valor coste percibido son función de la calidad percibida, y que las intenciones futuras son función de la satisfacción y el valor coste percibido y b) conocer la importancia del valor coste en la predicción de las intenciones futuras del espectador.

2. REVISIÓN DE LA LITERATURA E HIPÓTESIS

2.1. Calidad percibida y satisfacción del espectador

La calidad de servicio ha sido definida como una actitud duradera que se expresa como la diferencia entre las expectativas y el resultado del servicio (Parasuraman et al., 1988). Un inconveniente de esta perspectiva es que las



expectativas son ciertamente difíciles de detectar y medir. Por ello, Cronin y Taylor (1992) también aceptaron que la calidad de servicio percibida es la diferencia entre las expectativas y el resultado del servicio, pero entendían que dicha diferencia ya la realiza el consumidor cuando es preguntado por el resultado final del servicio, y por tanto proponen medir únicamente la percepción y no considerar las expectativas.

Por otra parte, la satisfacción puede ser definida como la comparación entre las expectativas y la percepción de la calidad del servicio recibido por el usuario (Shonk y Chelladurai, 2008). Aunque, desde un punto de vista más hedónico, también es entendida como una reacción placentera hacia un bien o servicio en un acto de consumo (Oliver, 1997). Esta es más volátil y efímera y además es más fácil de ser modificada con cada acto de consumo. En cambio, la calidad percibida es considerada como más estable, duradera en el tiempo y difícil de cambiar.

Diversos estudios en el ámbito de la gestión del deporte encuentran que la calidad de servicio es un predictor de la satisfacción (Greenwell et al., 2002; Tsuji et al., 2007). En este sentido Theodorakis et al. (2001) analizan la calidad percibida de los espectadores de baloncesto y determinan que las dimensiones que mayor peso tienen en la predicción de la satisfacción de los espectadores son la fiabilidad y los tangibles. En este caso, la fiabilidad está formada por ítems referidos a la habilidad para ejecutar el servicio prometido de forma fiable y cuidadosa, y los tangibles contiene ítems relacionados con la apariencia de las instalaciones físicas, equipos, personal y materiales de comunicación. En cambio, Kelley y Turley (2001) observan que el atributo más importante es el relacionado con el espectáculo deportivo, aunque asumen que no es susceptible de modificación por parte de los gestores. Greenwell et al. (2002) encuentran que los tangibles influyen en la satisfacción de los espectadores de hockey hielo de un modo global más que evaluándolos como elementos individuales (comodidad, accesos,…). Así, las hipótesis que se plantean son:

H1a. La percepción del espectador respecto de la calidad del personal del evento tiene una relación positiva y significativa con su satisfacción.

H1b. La percepción de calidad de los elementos tangibles del evento tienen una relación positiva y significativa con la satisfacción del espectador.

H1c. La calidad de los servicios complementarios del evento tiene una relación positiva y significativa con la satisfacción del espectador.

2.2. Valor percibido, satisfacción e intenciones futuras del espectador

Zeithaml (1988, p.14) define el valor percibido como “la valoración global del consumidor de la utilidad de un producto basado en la percepción de lo que es recibido y de lo que es dado”. En esta línea, Chen y Dubinsky (2003) indican



que el valor percibido del consumidor es la percepción que hace del conjunto de beneficios obtenidos en el intercambio y el coste incurrido para obtener los be-neficios deseados. Encontramos investigadores que consideran que el beneficio es sinónimo de calidad, y sacrificio es identificado con precio. Dodds et al. (1991) conceptualizaron el valor percibido como una compensación entre la calidad percibida y el sacrificio monetario. Es entonces cuando hablamos de valor coste percibido.

Existen distintos trabajos que ponen de manifiesto que la calidad del servicio es un antecedente del valor percibido (Chen y Dubinsky, 2003; Hume, 2008). También encontramos algún trabajo en eventos deportivos que mantienen esta relación (Cronin et al., 2000) aunque la investigación en este ámbito ha sido muy escasa. A este respecto las hipótesis que se plantean son:

H2a. La calidad del personal tiene una relación directa y positiva sobre el valor coste percibido.

H2b. Los elementos tangibles del evento tienen una relación directa y posi-tiva sobre el valor coste percibido.

H2c. Los servicios complementarios del evento tienen una relación directa y positiva sobre el valor coste percibido.

Por otra parte muchos estudios consideran que la satisfacción es una conse-cuencia del valor percibido (Sánchez e Iniesta, 2006; Setijono y Dahlgaard, 2007), como se pone de manifiesto en la literatura en la que se da esta relación (Caruana y Fenech, 2005; Cronin et al., 2000; Gallarza y Gil, 2006). En los eventos deportivos Calabuig et al. (2010a), Cronin et al. (2000) y Hightower et al. (2002) encuentran que el valor es un fuerte predictor de la satisfacción del espectador. La hipótesis que se propone es:

H3. El valor coste percibido por el espectador tiene una relación positiva y directa sobre su satisfacción general.

Respecto a la relación de la lealtad con la satisfacción Chang et al. (2009) manifiestan que la satisfacción afecta directamente a la lealtad del consumidor, la cual engloba dimensiones como intención de recompra, boca-oído y la tole-rancia a un incremento de precios (Anderson et al., 1994; Fornell et al., 1996). En la literatura se reconoce mediante diversas publicaciones la influencia posi-tiva de la satisfacción sobre la intención (Cronin y Taylor, 1992; Fornell, 1992; Price y Arnould, 1999; Wangenheim y Bayón, 2007) algunas de ellas centradas específicamente en el ámbito de los espectáculos deportivos (Wakefield y Blodgett, 1996; Cronin et al., 2000; Laverie y Arnett, 2000; Trail et al., 2005; Kim et al., 2006). Por tanto, la hipótesis a contrastar es:

H4. Existe una relación directa y positiva entre la satisfacción y las intencio-nes futuras del espectador.



Al considerarse el valor percibido como una medida de valoración global del consumidor sobre la utilidad de un servicio o producto basado en las percepciones de lo que es recibido y lo que es dado (Zeithaml, 1988), parece evidente que la lealtad venga determinada por el valor percibido. De este modo, varios estudios sugieren que el valor percibido es uno de los determinantes más importantes de la intención de recompra y de la intención de revisita (Bojanic, 1996; Jayanti y Ghosh, 1996). En el ámbito de los eventos deportivos destaca el trabajo de Clemes et al. (2011), los cuales confirman esta relación. Así pues, la hipótesis que se plantea es:

H5. Existe una relación directa y positiva entre el valor coste percibido y las intenciones futuras del espectador.

3. MATERIAL Y MÉTODOS

3.1. Muestra

La investigación se desarrolló durante la celebración de un mega-evento deportivo. Se administró un cuestionario sobre calidad de servicio percibida, valor coste percibido, satisfacción e intenciones futuras a los espectadores recogiendo 1.104 cuestionarios válidos. La muestra se compone por un 58,8% de hombres y un 41,2% de mujeres con una edad media de 32,97 años (± 11,3). El 39% de los encuestados tiene 36 o más años, el 37,8% tiene entre 24 y 35 años. El 12,2% tiene entre 19 y 23 años y el 11% entre 16 y 18 años.

3.2. Instrumentos

La escala utilizada para el análisis de la calidad percibida original se compo-nía de 18 ítems con una alternativa de respuesta de siete puntos que oscilaba entre totalmente en desacuerdo (1) y totalmente de acuerdo (7) de Calabuig et al. (2010b). Esta escala se modificó y se reespecificó pues el análisis factorial confirmatorio (AFC) mediante modelos de ecuaciones estructurales (SEM) su-girió eliminar 5 ítems, reduciéndose la escala en una dimensión quedando así en 3 dimensiones y 13 indicadores. Las tres dimensiones de calidad resultantes son el personal, los tangibles y los servicios complementarios. Para conocer la satis-facción general se administró la escala de Hightower et al. (2002) compuesta por 4 ítems con una alternativa de respuesta de siete puntos. El valor coste per-cibido se determinó mediante dos ítems con una alternativa de respuesta de 7 puntos. Éstos ítems son “en general asistir al evento compensa lo pagado” y “al asistir al evento he recibido mucho por el dinero que he pagado”. Las intencio-nes futuras se evaluaron a través de tres ítems de Zeithmal et al. (1996) con una alternativa de respuesta de 7 puntos. Los indicadores fueron “estoy dispuesto a continuar asistiendo al evento”, “recomendaré la asistencia al evento a amigos y familiares” y “ si tengo la oportunidad de volver, repetiré la experiencia”.



3.3. Análisis de datos

El análisis estadístico de los datos se realizó mediante el paquete estadístico SPSS 18 y el programa EQS 6.1. En primer lugar se procedió al cálculo de los estadísticos descriptivos para cada ítem, tras lo cual se procedió a evaluar la fiabilidad y validez de la escala. Finalmente se realizó una análisis factorial confirmatorio el modelo de relaciones estructurales mediante el programa EQS. En el análisis SEM se partió de la matriz de datos original.

4. RESULTADOS

En este capítulo, se examinará primeramente la fiabilidad y validez de las escalas de medida utilizadas en el investigación y posteriormente se analizarán las relaciones causales en el modelo propuesto.

4.1. Análisis de las escalas: fiabilidad y validez

4.1.1. Fiabilidad de las escalas de medida

El análisis de las escalas utilizadas para medir los constructos del modelo se divide en dos tramos, en el primero de ellos se analiza la fiabilidad individual para posteriormente proceder a su análisis conjunto, comprobando de esta ma-nera su validez y fiabilidad de concepto. Para el análisis de la fiabilidad se utili-zará: a) el coeficiente de alpha de Cronbach siguiendo las recomendaciones de Nunnally y Bernstein (1994). b) el coeficiente de fiabilidad compuesta para cada una de las dimensiones críticas, y c) la varianza media extraída.

Todos los valores del alpha de Cronbach fueron superiores a 0,7. A conti-nuación se procede a aplicar un análisis factorial confirmatorio (AFC) para un examen más exhaustivo siguiendo las recomendaciones de Bagozzi y Yi, (1988).

El coeficiente de fiabilidad compuesta se considera más adecuado que el alfa de Cronbach porque no depende del número de atributos asociados a cada con-cepto (Vandenbosch, 1996). Todos los coeficientes mostraron un valor superior a 0,7, valor mínimo recomendado (Bagozzi y Yi, 1988) tanto para la fiabilidad compuesta como para la fiabilidad individual de los ítems. En la Tabla 1 se resumen estos resultados.

Respecto a la varianza media extraída (AVE) (Fornell y Larcker, 1981), re-fleja la cantidad total de la varianza de los indicadores recogida por el cons-tructo latente. Cuanto mayores sean los valores de AVE más representativos son los indicadores de la variable latente en la que cargan, se recomienda que dichos valores sean superiores a 0,50 (Bagozzi y Yi, 1988; Hair et al., 2006). En la Tabla 1 se puede observar cómo todos los constructos superan este punto de corte. No obstante, aunque la dimensión de tangibles se encuentra ligeramente



por debajo del 0,50 recomendado, no es impedimento para confirmar la fiabili-dad de los instrumentos tomando en consideración el resto de indicadores.

Tabla 1 Medidas de fiabilidad de las escalas utilizadas

Concepto Alpha de Cronbach

Fiabilidad compuesta

AVE

Satisfacción 0,88 0,90 0,70

Valor Coste 0,72 0,70 0,53

Intención Futura 0,87 0,87 0,69

Personal 0,84 0,85 0,58

Tangibles 0,79 0,84 0,48

Servicios complementarios 0,75 0,77 0,54


4.1.2. Validez de las escalas de medida

En esta investigación se ha analizado la validez de las escalas a través de la validez convergente y la validez discriminante. La validez convergente puede comprobarse analizando las correlaciones entre las diferentes dimensiones que integran el constructo sobre el que se está trabajando (Gómez y Palací, 2003). Dado que se analiza un constructo, las dimensiones que lo definen deben de estar correlacionadas entre sí de forma significativa.

Así pues, analizadas las cargas estandarizadas de los elementos, se observa como todas ellas fueron significativas en sus respectivas dimensiones (p< 0,05; t valor > 5) y, del mismo modo, las correlaciones entre pares de constructos también fueron significativas. En consecuencia se puede afirmar validez con-vergente (Anderson y Gerbing, 1988).

A continuación se procedió a comprobar la validez discriminante. Para ello, se analizaron las correlaciones entre los factores y los intervalos de confianza. Las correlaciones al cuadrado entre pares de factores resultaron menores que la varianza extraída para ese constructo (Fornell y Larcker, 1981). Por otra parte, las correlaciones entre pares de constructos no fueron excesivamente altas (< 0,85), lo que también indica la existencia de validez discriminante (Luque-Mar-tínez, 2004). Se recurrió por último al test del intervalo de confianza (Anderson y Gerbing, 1988). La condición que dentro de los intervalos de ± 2 errores es-tándar entre la correlación entre los factores no se encuentre el valor 1, se cum-ple en el presente trabajo. Por tanto, se puede asumir validez discriminante.



4.1.3. Ajuste del modelo factorial confirmatorio

Mediante SEM se procedió a confirmar la estructura factorial reespecificada de la escala de calidad percibida, la cual está formada por 3 dimensiones y 13 indicadores o ítems. Se puede consultar la estructura factorial en el anexo.

Varios índices de ajuste fueron la base para evaluar el modelo: Goodness of Fit Index (GFI) (Jöreskog y Sörbom, 1986), Comparative Fit Index (CFI) (Bentler, 1990). Además, se incluyen otros índices como la chi cuadrado y el Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) (Steiger, 1990) que se consideran apropiados para la evaluación del modelo (Hu and Bentler, 1999). Los resultados indican un adecuado ajuste (χ2: 741,32, df: 222, p<0,001; GFI: 0,90; y CFI: 0,93; RMSEA: 0,058).

4.2. Análisis de las relaciones causales

Una vez comprobadas la fiabilidad y validez de las escalas empleadas, se procede al análisis de las relaciones causales del modelo (Kaplan, 2000). Para tal propósito se utilizó el programa informático EQS 6.1 (Bentler, 1995). Pri-mero se muestran los indicadores de ajuste del modelo propuesto y posterior-mente se analizan las relaciones causales. En la Tabla 2 se puede encontrar un resumen de los resultados arrojados por la modelización.

4.2.1. Ajuste del modelo estructural

El proceso de estimación del modelo se hizo mediante máxima verosimilitud con la corrección robusta de Satorra-Bentler (Bentler, 1995). Dado que el esta-dístico Chi-cuadrado (2) es muy susceptible a tamaños muestrales grandes (Sánchez, 1996) se procedió a examinar otros indicadores, como el ratio entre Chi-cuadrado y sus grados de libertad, siendo aceptables los valores inferiores a cinco (Byrne, 1989; Carmines y McIver, 1981), índices de bondad de ajuste como el Normed Fit Index (NFI), el Non-Normed Fit Index (NNFI), el Com-parative Fit Index (CFI) y el Incremental Fit Index (IFI), siendo indicadores de un buen ajuste los valores superiores a 0,90 (Maccallum y Austin, 2000). Asi-mismo, también se analizó el Root Mean-Square Error of Approximation (RMSEA), pudiéndose aceptar como indicador de un ajuste adecuado las pun-tuaciones menores a 0,08 (Browne y Cudeck, 1993).

El modelo estructural mostró buenos índices de bondad de ajuste (S-B χ2: 467,36, gl: 197, p<0,001; S-Bχ2/gl: 2,37; NFI: 0,90; NNFI: 0,91; CFI: 0,92; IFI: 0,92; RMSEA: 0,049 (0,044 - 0,055)).

4.2.2. Análisis de las relaciones estructurales

Respecto a las relaciones causales del modelo (ver Figura 2), se puede decir en primer lugar, que se confirma la hipótesis 1, es decir, existe una influencia



directa y positiva que ejercen las dimensiones de calidad sobre la satisfacción: personal (H1a: λ= 0,182; p<0,05), tangibles (H1b: λ= 0,317; p<0,05) y servicios complementarios (H1c: λ= 0,028; p<0,05) (Oliver, 1997; Szymanski y Henard, 2001).

Tabla 2 Coeficientes y medidas de ajuste del modelo

Hipótesis Relación estructural planteada Estimador

estandarizado () Resultado

H1a Personal Satisfacción 0,182 Aceptada

H1b Tangibles Satisfacción 0,317 Aceptada

H1c Serv. complementarios Satisfacción 0,028 Aceptada

H2a Personal Valor Coste 0,189 Aceptada

H2b Tangibles Valor Coste 0,541 Aceptada

H2c Serv. Complementarios Valor Coste 0,031 Aceptada

H3 Valor Coste Satisfacción 0,417 Aceptada

H4 Satisfacción Intención Futura 0,046 Aceptada

H5 Valor Coste Intención Futura 0,855 Aceptada


La hipótesis 2 ponía a prueba la relación de la calidad con el valor coste percibido. Se ha constatado que las dimensiones de personal (H2a: λ= 0,189; p<0,05), tangibles (H2b: λ= 0,541; p<0,05) y servicios complementarios (H2c: λ= 0,031; p<0,05), tienen un efecto significativo y positivo sobre el valor. Por tanto, la calidad también ejerce una influencia directa sobre el valor percibido (Clemes et al., 2011).

También se confirma la tercera hipótesis, es decir, el valor coste percibido ejerce un efecto positivo y significativo sobre la satisfacción (H3: λ= 0,417; p<0,05). Del mismo modo, ha resultado en el sentido teórico esperado la relación entre la satisfacción y la intención (H4: λ= 0,046; p<0,05) tal y como se había señalado en la literatura especializada (Baker y Crompton, 2000; Oliver et al., 1997) aunque en este caso con una fuerza escasa.

Por último, la hipótesis 5 testaba la relación entre el valor coste percibido y las intenciones futuras del espectador. En este sentido, es destacable el fuerte efecto que ejercer el valor coste sobre las intenciones futuras del espectador (H5: λ= 0,855; p<0,05).

Finalmente, en la Figura 2 se puede observar como las relaciones planteadas explican un porcentaje moderadamente elevado de la varianza de las variables dependientes, en este caso la satisfacción (R2= 0,664), el valor coste percibido (R2= 0,479) y las intenciones futuras (R2= 0,674).



Figura 2 Modelo de relaciones estructurales estimado


5. DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES

En relación al primer objetivo, los resultados indican que el modelo estruc-tural propuesto es soportado empíricamente con buenos indicadores de ajuste y de fiabilidad y validez de las medidas. Respecto a la calidad, los espectadores perciben tres dimensiones. Estas son el personal, los tangibles y los servicios complementarios. En este estudio se ha descartado la dimensión de accesi-bilidad pues los indicadores de fiabilidad, validez y ajuste del modelo con ella incluida no eran los esperados. La accesibilidad es una de las dimensiones que suele estar presente en los eventos deportivos (Calabuig, et al., 2010b; Clemes et al., 2011; Kelley y Turley, 2001; Theodorakis y Alexandris, 2008) pero en este caso se puede indicar que en los eventos donde los espectadores son buenos conocedores del servicio no les resulta importante, o al menos no es achacable a la calidad de la organización del evento, siendo esta una posible explicación. No obstante, se deberá indagar más para determinar por qué en este caso la accesibilidad obtuvo bajos índices de fiabilidad y validez.

Resulta sorprendente cómo la calidad en global tiene un efecto mayor sobre el coste percibido que sobre la satisfacción. Se consigue explicar un 66,4% de la varianza de la satisfacción, lo cual indica que las variables predictoras de la satisfacción: la calidad y el valor, han sido bien elegidas. En este caso, es des-tacable que el mayor peso lo ejerce el valor coste percibido configurándose a partir de este hallazgo en una variable a tener muy en cuenta en la gestión de los eventos deportivos. Resultados similares aportan Calabuig et al. (2010a), dónde



es el valor percibido el que consigue explicar en mayor medida la satisfacción de los espectadores de eventos de atletismo. En cambio Clemes et al. (2011) encuentran el efecto contrario, siendo la calidad la que mayor peso ejerce en explicar la satisfacción en oposición al valor.

También se coincide con Theodorakis et al. (2001) respecto al papel de los elementos tangibles del evento. Se conforma como la variable de mayor peso en la explicación del valor coste percibido y de la satisfacción del espectador. También resulta sorprendente que el personal del evento tenga más peso en la predicción, tanto de la satisfacción como del valor coste, que los servicios complementarios. Es de esperar que en un evento deportivo donde el contacto con los empleados es mínimo, su influencia sea menor que por ejemplo las cafeterías, aseos u otras concesiones.

En definitiva, respecto al primer objetivo de la investigación, los datos sugie-ren que los elementos tangibles y el valor monetario percibido por los especta-dores de un gran evento deportivo son determinantes para explicar la satisfacción general de los espectadores. Además, se observa cómo el valor monetario ejerce, por sí solo, un fuerte efecto sobre la satisfacción debiéndose tener muy en cuenta por parte de los gestores de estos eventos si quieren mejo-rar el nivel de satisfacción de los espectadores. Estos resultados coinciden en parte con los de Theodorakis et al. (2001) pues observan el mismo efecto de los tangibles sobre la satisfacción de los espectadores aunque no se coincide res-pecto al papel de la accesibilidad y el personal. También se coincide con Kim et al. (2006), los cuales encuentran que la calidad es un fuerte predictor de la satis-facción, en cambio, no lo es tanto sobre las intenciones de volver a consumir.

En relación al segundo objetivo del trabajo, es decir a la importancia del valor coste o valor monetario sobre las intenciones futuras del espectador, cabe decir que los resultados son sorprendentes y abren nuevas vías de investigación para el futuro. Así, se observa en la Figura 2 como el valor coste es el que ejerce prácticamente todo el peso en la predicción de las intenciones futuras del espectador en comparación a la satisfacción general. Se consigue explicar el 67,4% de la varianza de las intenciones futuras y aunque la satisfacción también muestra una relación significativa, el peso es escaso. Tradicionalmente la satisfacción ha sido la variable más influyente en las intenciones de los usuarios, en cambio, a partir de estos resultados se deberá prestar más atención, tanto desde el mundo profesional como desde el académico, a aspectos relacio-nados con el coste percibido por los espectadores.

Así pues, los gestores de eventos deportivos deben hacer esfuerzos por mejorar la calidad de los tangibles y el valor monetario de sus servicios para aumentar la satisfacción de los espectadores y retenerles para el futuro. En definitiva y a modo de conclusión, el coste percibido pasa a ser un elemento central en la formación de la satisfacción y de las intenciones comportamentales



de los espectadores de eventos deportivos y en consecuencia se deberán hacer más esfuerzos desde lo profesional, pero sobre todo desde el mundo académico, por intentar diseccionar el constructo de valor coste percibido y comprender mejor los mecanismos de su formación para mejorar, en definitiva, la rentabi-lidad de los eventos deportivos.


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FERRAN CALABUIG MORENO; JOSEP CRESPO HERVÁS Y JAVIER MUNDINA GÓMEZ


636

ANEXO

Tabla 3 Cuestionario utilizado en la investigación con indicación de constructos y dimensiones

Calidad Percibida

Dimensión Accesibilidad

Ha resultado sencillo adquirir mi entrada *

He conseguido la entrada que deseaba *

He localizado mi asiento con facilidad *

Dimensión Personal

Hay suficiente personal de la organización para atender a los usuarios

Los empleados de la organización están bien formados

Los empleados de la organización realizan bien su trabajo

Los empleados de la organización atienden con amabilidad

Dimensión Tangibles

La visión del evento es buena

En general, la audición es correcta

En general, la limpieza de las instalaciones es correcta

Al entrar a la instalación me he sentido impresionado

La instalación me produce buenas sensaciones

La instalación es ideal para la práctica deportiva

Se da buena información para conocer el desarrollo del evento *

Dimensión Servicios Complementarios

El servicio de cafetería ha cumplido con mis necesidades

Los empleados del servicio de cafetería realiza bien su trabajo

La limpieza e higiene de los aseos es correcta

Existe una buena oferta de productos del evento (cantidad, calidad, precio,...) *

Satisfacción general

Estoy contento con las experiencias que he tenido en el evento

Estoy satisfecho con mis experiencias en este evento

Verdaderamente he disfrutado asistiendo a evento

Estoy emocionado con las experiencias que he tenido en este evento

Valor coste percibido

En general, asistir al evento compensa lo pagado

Al asistir al evento, he recibido mucho por el dinero que he pagado

Intenciones futuras

Estaría dispuesto a continuar asistiendo a este evento

Recomendaré la asistencia a mis amigos y parientes

Si tengo la oportunidad de volver a asistir, repetiré la experiencia

Nota: * indica que el ítem fue eliminado en el proceso de validación.


____________ Artículo recibido en abril de 2012 y aceptado en junio de 2012 Artículo disponible en versión electrónica en la página www.revista-eea.net, ref. ə-30214 ISSN 1697-5731 (online) – ISSN 1133-3197 (print)


V O L . 30 - 2 2012

P Á G S . 637 – 654

Los avances en la valoración económica del deporte en Europa

JOSÉ J. BENÍTEZ ROCHEL Departamento de Economía Aplicada (Política Económica), UNIVERSIDAD DE MÁLAGA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

BEATRIZ LACOMBA ARIAS Departamento de Economía Aplicada (Estadística y Econometría), UNIVERSIDAD DE MÁLAGA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

RESUMEN

Este trabajo se centra en los avances que se han producido en Europa en la valoración económica del deporte a nivel macroeconómico. En primer lugar, se analizan los primeros intentos por estimar la importancia económica del deporte en Europa y que pusieron de manifiesto la necesidad de utilizar unas definiciones y metodologías comunes. Sobre esa base, se discuten los progresos que se han producido en este ámbito. A continuación se hace una especial referencia al caso español, incluyendo una aproximación tentativa al peso económico del sector.

Palabras clave: Deporte, Europa, valoración.

Advances in Economic Valuation of Sport in Europe

ABSTRACT

This work focuses on the advances that have occurred in Europe in the economic valuation of sport at the macroeconomic level. First of all, we analyze the attempts to estimate the economic importance of sport in Europe and highlighted the need for common definitions and methodologies. On that basis, we discuss the progress that has been produced in this area. The following is a special reference to Spain, including a tentative approach to the economic weight of sport.

Keywords: Sport, Europe, Valuation.

Clasificación JEL: L83



JOSÉ J. BENÍTEZ ROCHEL Y BEATRIZ LACOMBA ARIAS 638

1. INTRODUCCIÓN

El estudio del deporte puede realizarse desde muy diferentes enfoques. In-cluso, desde el punto de vista económico, admite distintas aproximaciones. En Estados Unidos, desde la seminal aportación de Rottenberg (1956) que inició, para algunos, la denominada “economía del deporte” (Noll, 2006), la investiga-ción se ha orientado, fundamentalmente, hacia el análisis del deporte profesio-nal y ha alcanzado un elevado grado de rigurosidad. Por ejemplo, desde 2000, se edita el Journal of Sports Economics que recoge, de acuerdo con los estánda-res convencionales de calidad científica, buena parte de las investigaciones so-bre el tema y que se presenta como “la única publicación dedicada específicamente a este campo”. En Europa, en cambio, las contribuciones han sido menos numerosas y, en muchos casos, se han orientado hacia el impacto económico del deporte distinguiéndose aquellas que, a nivel microeconómico, tratan de evaluar las consecuencias de, por ejemplo, la celebración de un evento deportivo o de la construcción de una determinada instalación deportiva, de aquellas otras que se ocupan de medir la importancia del deporte en el conjunto de la economía. Precisamente, este trabajo se centra en los avances que se han producido en Europa en la valoración económica del deporte a nivel macroeco-nómico.

En primer lugar, analizaremos los primeros intentos por estimar la importan-cia económica del deporte en Europa y que, como trataremos de argumentar, pusieron de manifiesto la necesidad de disponer de unos conceptos y metodolo-gías comunes. Sobre esa base, en los siguientes epígrafes discutiremos los pro-gresos que se han producido en este ámbito y los primeros resultados obtenidos. A continuación haremos una especial referencia al caso español. Terminaremos con un apartado de conclusiones.

2. ANTECEDENTES

La primera referencia sobre la importancia económica del deporte a nivel eu-ropeo se encuentra en Jones (1989). El estudio se llevó a cabo a iniciativa del Comité para el Desarrollo del Deporte del Consejo de Europa y aportó informa-ción sobre nueve países: Bélgica, Dinamarca, Finlandia, Francia, Holanda, Is-landia, Portugal, República Federal de Alemania y Reino Unido. A pesar de sus evidentes limitaciones metodológicas, proporcionó las primeras estimaciones comparables sobre el porcentaje que representaba el deporte en el PIB. Los datos demostraron que, dentro de la diversidad de situaciones, la actividad eco-nómica que generaba el deporte era relevante. En 1985, el porcentaje que repre-sentaba sobre el PIB oscilaba entre el 0.9 % de Finlandia y el 1.8 % de Holanda.

La segunda referencia, también auspiciada por el Consejo de Europa, es la de Andreff et alia (1994). Su objetivo era más ambicioso que el del anterior documento puesto que no se limitaba a recopilar información ya existente sino


LOS AVANCES EN LA VALORACIÓN ECONÓIMICA DEL DEPORTE EN EUROPA 639

que aspiraba a aportar nuevos datos a través de un cuestionario que permitiera disponer de un marco contable normalizado en doce países; se añadió España, Grecia, Hungría, Italia y Suiza y se eliminó, respecto a la investigación de Jones (1989), a Italia y a Holanda. Aunque los problemas metodológicos no desapare-cieron por completo y los objetivos no se alcanzaron plenamente, los resultados obtenidos confirmaron, en términos generales, tanto la importancia económica del deporte como la diversidad de situaciones en los países analizados. En 1990, y para los siete países comunes con el estudio anterior, el porcentaje que alcan-zaba el deporte sobre PIB variaba desde el 0.6 % de Dinamarca al 1.8 % de Portugal. Si se consideraban todos los países destacaba el caso de Suiza que llegaba a suponer un 3.5 % sobre el PIB.

Problemas financieros impidieron que se continuara esta línea de investiga-ción abierta en el seno del Consejo de Europa. No obstante, posteriormente, surgieron distintas iniciativas que, a nivel nacional, estaban aportando datos que cuantificaban el peso del deporte en las principales macromagnitudes. En la Tabla 1 se recogen algunas referencias.

Tabla 1 Estudios sobre la incidencia económica del deporte en Europa

Autores País PIB (%) Año

Mussino (1994) Italia 2.4 1996

Taks y Késenne (2000) Flandes 3.7 1996

Ahlert (2000) Alemania 1.4 1998

Bednarik, Kolar y Jurak (2010) Eslovenia 1.9 2005

Ministère de la Santé et des Sports (2009) Francia 1.8 2007

SIRC (2010) Gran Bretaña 1.5 2008


Podrían citarse, adicionalmente, otros estudios puntuales que aportan infor-mación sobre la importación del deporte en el PIB para el conjunto de la Unión Europea. Vocasport (2004) la estimó en 1.6 % y Dimitrov et alia (2006) en un 3.7 % para la UE-25 y en un 4.6 % para la UE-15, entendiendo el deporte en un sentido amplio. Estas diferencias en los resultados es la consecuencia lógica de la aplicación de metodologías y definiciones dispares. De hecho, Andreff (2006) constató que no existía en ningún país una publicación periódica sobre la eco-nomía del deporte y que el establecimiento de un sistema contable nacional estaba todavía en ciernes.

En definitiva, a mitad de la década pasada, la información estadística dispo-nible en Europa ponía de manifiesto que, en torno al deporte, se generaba una actividad económica significativa y que, en cualquier caso, se apreciaba una



diversidad de situaciones en los países analizados. No obstante, aún no existía un consenso sobre cómo habría de abordarse su medición. Sobre esa base, sur-gieron algunas iniciativas políticas para el desarrollo de una aproximación co-mún a la cuantificación del impacto económico del deporte en la Unión Europea.

En este contexto aparece el Libro Blanco sobre el Deporte de la Comisión de las Comunidades Europeas (2007) en donde se recoge un apartado específica-mente dedicado a la dimensión económica. Se reconoce que, aunque su impor-tancia está confirmada por los estudios existentes, y se cita el trabajo de Dimitrov et alia (2006), “no hay datos fiables y comparables sobre el peso eco-nómico del deporte” por lo que, aceptada su capacidad para contribuir al creci-miento y la creación de empleo, se afirma que la “Comisión, en estrecha colaboración con los estados miembros, tratará de establecer un método esta-dístico europeo para medir el impacto económico del deporte como base para las cuentas estadísticas nacionales en la materia, que podría dar lugar, con el tiempo, a una cuenta satélite europea sobre el tema”. Aunque, como es evidente, el objetivo se establece con mucha prudencia, lo cierto es que, desde entonces, se han producido algunos avances reseñables.

Las iniciativas, en el ámbito europeo sobre el conocimiento estadístico de la importancia económica del deporte, se empezaron a llevar a cabo a través del grupo de trabajo sobre economía y deporte que había sido creado, previamente, a instancias de la presidencia austriaca de la UE. En su primera reunión, cele-brada en septiembre de 2006, se determinó que uno de sus objetivos principales era medir el porcentaje que representaba el “sector deporte” sobre el PIB y sus efectos sobre el empleo, el valor añadido y el poder adquisitivo en los estados miembros así como en el conjunto de la Unión Europea. En las sucesivas reu-niones que se celebraron se progresó tanto en la definición económica del de-porte como en la metodología para su cuantificación.

3. DEFINICIÓN DE VILNA

Uno de los principales obstáculos para cuantificar la aportación al PIB del deporte se encuentra en su propia definición desde el punto de vista económico. El concepto de deporte está sujeto a discusión. Quizás, por ello, aunque las pro-pias constituciones de los países suelen dedicar algunas referencias al deporte e, incluso, es frecuente, como en el caso de España, que se promulguen leyes es-pecíficas sobre el deporte, no suele encontrarse una definición en el articulado de estas normas (Soek, 2006). No obstante, en el artículo 2 de la Carta Europea del Deporte, adoptada por el Comité de Ministros del Consejo de Europa se puede leer lo siguiente: “Se entenderá por ‘deporte’ todo tipo de actividades físicas que, mediante una participación organizada o de otro tipo, tengan por finalidad la expresión o la mejora de la condición física y psíquica, el desarrollo



de las relaciones sociales o el logro de resultados en competiciones de todos los niveles”. Este podría ser un buen punto de partida para la delimitación del “sector deporte” en Europa. El problema es que no se aclara, como, por otro lado, es comprensible, las actividades económicas, ya sea por el lado de la de-manda o de la oferta, que habrían de ser consideradas.

Es lógico, por tanto, que uno de los primeros objetivos que se planteó en el seno del grupo de trabajo sobre economía y deporte, que se ha mencionado más arriba, fuera la definición del deporte de una manera que permitiera la recopila-ción de los datos precisos para su cuantificación desde el punto de vista econó-mico. La cuarta reunión de este grupo se celebró en 2007 en la ciudad lituana de Vilna. Allí se alcanzó un acuerdo sobre la identificación de las distintas catego-rías de la Nomenclatura Estadística de Actividades Económicas de la Comuni-dad Europea (NACE) que se correspondería con la definición de deporte.

La “definición de Vilna” constaba, en realidad, de tres de definiciones: la estadística; la reducida y la ampliada. La definición estadística limitaba el de-porte a la categoría 92.6 de la NACE Rev. 1 (o la 93.1 de la NACE Rev. 2). Es decir, comprende las “Actividades Deportivas”: gestión de instalaciones depor-tivas; actividades de los clubes deportivos; actividades de los gimnasios; y otras actividades deportivas como, por ejemplo, las que realizan por cuenta propia los deportistas.

La definición reducida, además de incluir a la estadística, se refiere a todos aquellos productos y servicios que son necesarios para la práctica deportiva: calzado, ropa, objetos, infraestructuras, etc.

Por último, la definición ampliada abarca la reducida y le añade todas aque-llas categorías de la NACE que usan el deporte como input, es decir, aquellos bienes o servicios que tienen una relación indirecta con el deporte pero no son necesarios para hacer deporte. Piénsese, por ejemplo, en los hoteles que alojan a deportistas, en los medios de comunicación que retransmiten eventos deporti-vos, o en las apuestas que se realizan sobre un determinado resultado deportivo. Esta definición ampliada comprende más de 100 tipos de negocios, de acuerdo con la NACE, y sería la aproximación más completa al impacto económico del deporte.

4. METODOLOGÍA: LAS CUENTAS SATÉLITE

Además de una definición consensuada de lo que ha de medirse se necesita, obviamente, un acuerdo sobre cómo hacerlo para alcanzar resultados compara-bles en el seno de la UE. Desde el punto de vista macroeconómico se han utili-zado tres instrumentos para medir la importancia económica del deporte (Pedrosa y Salvador, 2003): la tabla económica de conjunto, las cuentas satélite y el análisis input output. Pues bien, desde el primer momento el grupo de tra-bajo propuso la elaboración de las cuentas satélite del deporte. Esta misma solu-



ción se había adoptado años atrás para el turismo donde, desde 2000, existe una metodología respaldada por el Eurostat que ha permitido avances significativos en este ámbito a nivel europeo (Eurostat, 2010). De hecho, en el caso del de-porte, algunos países como Francia, Alemania, Austria y el Reino Unido habían elaborado cuentas satélite aunque con enfoques distintos.

Las cuentas satélite, en general, giran en tono a los sistemas de cuentas na-cionales y se construyen con una metodología similar para medir la importancia económica de una industria o sector (el turismo, la cultura, o el deporte, por ejemplo) que no tiene una correspondencia clara con las clasificaciones estadís-ticas existentes. De esta manera, se logra presentar la información de una ma-nera coherente, y comparable con otros sectores económicos, sobre cómo se produce y se financia la actividad económica sujeta a estimación.

Según Andreff (2002), las cuentas satélite, igual que la tabla económica de conjunto, permiten conocer, utilizando la contabilidad por partida doble, los equilibrios macroeconómicos básicos y, además, a diferencia de ésta última, admitiría completar la información con magnitudes no monetarias aunque, en la práctica, las limitaciones estadísticas y las hipótesis utilizadas no ofrecen un tratamiento satisfactorio de las transacciones realizadas al margen del mercado. El mismo Andreff señaló que el principal inconveniente de las cuentas satélite se encontraba en los costes, en términos de tiempo de trabajo, que suponía. Otra carencia, apuntada por el mismo autor, es que no ofrece, como hace el análisis input output, una valoración de la incidencia indirecta del deporte a través de los efectos que generarían los consumos intermedios en otras ramas industriales.

La ventaja más evidente de disponer de una definición económica del de-porte y de una metodología para su estimación comunes es que podrán obte-nerse indicadores comparables sobre sus principales macromagnitudes. Pero no se trata, simplemente, de un esfuerzo destinado al conocimiento estadístico. Se pretende, además, que tenga implicaciones para la política económica. En este sentido, un documento presentado a la reunión de directores generales del de-porte de la Unión Europea que se celebró en Barcelona en febrero de 2010 (Meerwaarde y SpEA, 2010) proponía una serie de cuestiones que podrían ser resueltas con los datos contenidos en las cuentas satélite del deporte.

En primer lugar, a través del PIB y del empleo asociado al deporte, se dis-pondrían de indicadores convencionales que permiten conocer, de una manera rigurosa, el tamaño real del sector. Todos los agentes implicados tendrían una referencia básica para valorar la contribución económica de la actividad depor-tiva en relación con otros sectores productivos. Sobre este tema, Késenne (2002) advirtió con cierta ironía, cuando analizaba los errores de interpretación de los estudios sobre incidencia económica, que “si se sumaran las cifras de todos los estudios de incidencia macroeconómica de los diferentes sectores e industrias nacionales, el PIB calculado sería probablemente cinco veces mayor



que el PIB real”. Por otro lado, también señaló que la importancia cuantitativa de un sector no debe ser un argumento para justificar las subvenciones públicas como, a veces, parece interpretarse por los órganos que financian alguno de los estudios sobre el impacto económico del deporte. De hecho, el sector deportivo, en términos cuantitativos, no está entre los sectores más importantes y su apoyo público se defiende mucho mejor por los efectos externos positivos (sobre la salud, por ejemplo) que provoca. En consecuencia, aún siendo relevante la cifra que representa el “sector deporte” sobre el PIB, existen otros aspectos más inte-resantes desde el punto de vista de la política económica que podrían quedar patentes cuando se elaboran las cuentas satélite.

En segundo lugar, podrían identificarse mejor las consecuencias de la ex-pansión de la actividad deportiva sobre el crecimiento económico. Se trataría de constatar si el deporte genera una dinámica que estimula el desarrollo econó-mico. Si conocemos de dónde provienen sus inputs y hacia dónde se destinan sus outputs estaremos en condiciones de apreciar mejor los efectos económicos de una expansión del sector y su grado de integración con el resto de actividades productivas ya sean nacionales, regionales o locales. En este punto, la elabora-ción de las tablas input output del deporte sería un buen complemento.

En tercer lugar, las cuentas satélite del deporte nos aportarían una valiosa in-formación para la evaluación de las políticas públicas que inciden sobre el sec-tor. Piénsese, por ejemplo, en una alteración de la política fiscal aplicada a las asociaciones deportivas o en un cambio en el régimen de la propiedad de las instalaciones destinadas a la práctica del deporte. Esto, lógicamente, provocaría una modificación en los flujos de renta que podría detectarse sin dificultad a través de las cuentas satélite.

En cuarto lugar, también ayudaría a establecer proyecciones sobre la evolu-ción del mercado de trabajo relacionado con el deporte. Si se acepta la hipótesis de un aumento de la demanda de deporte (en todos los sentidos) entonces la disponibilidad de información relevante sobre aspectos tales como la producti-vidad de las industrias del deporte nos permitiría cuantificar su potencial im-pacto sobre el empleo.

En quinto lugar, es posible que a través de las cuentas satélite encontremos algún apoyo para estimar la rentabilidad social de las inversiones en instalacio-nes o eventos deportivos. Este es un tema que, desde el punto de vista de la po-lítica económica, es muy complejo (Benítez, 1991). No obstante, es indudable que si se disponen de cuentas que determinen las relaciones económicas y fi-nancieras asociadas al deporte se facilitaría en gran medida esa labor.

Por último, la cuantificación de los flujos financieros contenidos en las cuentas satélite posibilita el análisis de las consecuencias de aplicar diferentes políticas respecto a asuntos tales como la regulación de las apuestas deportivas o los efectos de los diferentes modelos de patrocinio en el deporte.



5. ESTIMACIONES

Según Andreff (2006) las primeras cuentas satélite para el deporte que se elaboraron en Europa se realizaron en Francia para el año 1971 (Malenfant-Dauriac, 1977). Después de este trabajo pionero surgieron otros como el de Weber et alia (1995) para Alemania. Aunque han sido más frecuentes, como en el caso de España, las simples propuestas metodológicas que no llegan a convertirse en una verdadera estimación de las cuentas satélite para el deporte. En este punto, podrían citarse el trabajo de Isla y Otero (2000) para Andalucía y el de García y Segura (2003) para Cataluña. En esta línea cabría mencionar también, para el caso de Colombia, a Ruiz, Argiro y Mesa (2010).

No obstante, los primeros países que iniciaron la elaboraron unas cuentas satélite del deporte, basándose en la “definición Vilna” ampliada y en una me-todología común, fueron Austria, Chipre y Reino Unido a los que, posterior-mente, se unió Polonia. Sus principales resultados se recogen en la Tabla 2. Estas cifras estiman sólo los efectos directos del deporte, aunque también se calcularon los indirectos (como consecuencia de las compras entre empresas) y los inducidos (causados por los incrementos de renta), junto con otra informa-ción complementaria.

Tabla 2 Impacto económico del deporte en algunos países europeos

% sobre el total nacional Austria (2005)

Chipre (2004)

Polonia (2006)

Reino Unido (2006)

Consumo 3.6 3.7 2.1 2.9

Empleo 6.4 2.2 1.5 2.5

VAB 4.9 2.4 2.0 2.3

Fuente: Education and Culture D.G. (2011).

En el caso de Austria es destacable el elevado porcentaje, en relación con los otros países, que representa el empleo y el VAB relacionado con el deporte: 6.4 y 4.9, respectivamente. En cambio su consumo no es, en términos relativos, tan elevado. Estos datos son compatibles con un país que es exportador neto de deporte ya que buena parte de la producción está destinada a turistas que, en gran medida, provienen de Alemania. De hecho, algo más del 50 % de la pro-ducción relacionada con el deporte en Austria se corresponde con hoteles y restaurantes (SIRC, 2011).

Las cifras de Chipre son, en términos absolutos, muy reducidas teniendo en cuenta que su población no supera el millón de habitantes. No obstante, los porcentajes de empleo y producción atribuibles al deporte son parecidos a los que registran países de mayor tamaño como el Reino Unido. En cambio, es el



país que tiene el mayor porcentaje de consumo relacionado con el deporte res-pecto al total de los países analizados. De acuerdo con el informe elaborado por el SIRC (2011), más del 60 % del consumo deportivo en Chipre puede atri-buirse a las apuestas relacionadas con el deporte, a la gestión de instalaciones deportivas, y a las actividades de los clubes, gimnasios, etc.

En Polonia también quedó demostrada la importancia económica del de-porte. Los sectores que más VAB generaron debido al deporte fueron los servi-cios recreativos y deportivos, la educación, el comercio, los servicios de transporte, manufacturas (industria del metal, equipamiento deportivo, ropa, productos farmacéuticos, básicamente) y construcción. En términos de empleo, las mayores participaciones se dieron en educación y servicios recreativos y deportivos (Liberda, 2011).

Por último, el Reino Unido, igual que ocurre con Austria, presenta un por-centaje de empleo relacionado con el deporte superior al de la producción en el total de la economía. Quizás merezca reseñarse la importancia relativa que ad-quieren en el Reino Unido las apuestas deportivas (Education and Culture D.G., 2011). Recientemente, se ha publicado un informe que incluye datos para el periodo 2004-06 y que constata el crecimiento de la economía relacionada con el deporte, tanto en términos de producción como de empleo (SIRC, 2011).

6. LA REFERENCIA ESPAÑOLA

Aparte de algunos trabajos que contienen ciertas referencias puntuales, como el de García et alia (2009), nos consta la realización de dos estimaciones sobre la importación del deporte en el conjunto de la economía española. La primera es de Alonso et alia (1991) donde se concluyó, con datos de 1990, que el de-porte contribuía en 1.2 % al PIB español. La segunda es de Lera, Rapún y Agui-rre (2008). En este último caso, se realizó una encuesta telefónica a 640 hogares para conocer, entre otros aspectos, la importancia económica del deporte. La información estaba referida a 2006 y estimó que el deporte suponía el 2.4 % del PIB en España. La comparación de ambos porcentajes llevó a los autores a afirmar que, “con las debidas cautelas”, la importancia económica del deporte se había duplicado en España en 16 años. Es decir, parece que una hipótesis plausible es que ha crecido la participación del deporte en el PIB. No obstante, los propios autores reconocieron las limitaciones de sus cálculos aludiendo a que las respuestas recibidas por los encuestados a ciertas preguntas “no son del todo satisfactorias”. Asimismo, señalan la escasez de estudios a nivel nacional que impide la contrastación de resultados. Por otro lado, es muy significativo que el trabajo termine apuntando la necesidad de utilizar un marco teórico y una metodología comunes para obtener comparaciones entre países y, además, se mencione expresamente las cuentas satélite sobre las que ya estaban trabajando algunos países europeos.



A nivel regional, y al margen de las valoraciones concretas que se han reali-zado sobre determinados eventos deportivos como, por ejemplo, las de Brunet (1994) para los juegos olímpicos de Barcelona o las que Otero (2009) recoge para el caso andaluz, se dispone de algunas aportaciones sobre la incidencia macroeconómica del deporte que se detallan en la Tabla 3.

Tabla 3 Estudios sobre la incidencia económica del deporte en España

Ámbito territorial Autores PIB (%)

Andalucía Otero et alia (2001) 2.6

Andalucía Instituto de Análisis Económico y Empresarial de Andalucía (2010) 3.2

Castilla y León Pedrosa et alia (2000) 1.4

Cataluña Consell Català de l’Esport (2010) 2.3

Guipuzcoa Arruza et alia (2011) 1.7

Navarra Rapún et alia (2008) 1.8

Pais Vasco KPGM Consulting (2002) 1.9

España Alonso et alia (1991) 1.2

España Lera, Rapún y Aguirre (2008) 2.4


Es muy significativo que los estudios sobre la incidencia económica del de-porte en España hayan sido financiados por instituciones públicas relacionadas con el deporte lo que nos hace recordar las palabras de Kesénne (2002): “ … a la mayoría de ellos [los economistas] nos les gustan los estudios sobre inciden-cia económica, se diría que sólo les gustan a los políticos y a los miembros de los lobbies del deporte … con demasiada frecuencia los resultados se utilizan para justificar que el sector deportivo debe recibir más subvenciones”. No obs-tante, debe recordarse que sin la aportación de fondos públicos difícilmente podrían acometerse determinadas investigaciones. En cualquier caso, con inde-pendencia de la utilización interesada que se realice de estos estudios, parece necesario que, en el contexto de la Unión Europea, España realice un esfuerzo por construir las cuentas satélites del deporte y, en este sentido, queda un buen trecho por recorrer.

En España existen algunas fuentes estadísticas muy valiosas para el estudio del impacto económico del deporte. Por el lado de la oferta, el Censo Nacional de Instalaciones Deportivas 2005 (Consejo Superior de Deportes, 2007), cuya realización fue financiada conjuntamente por el Consejo Superior de Deportes y las Consejerías competentes de cada Comunidad Autónoma, tienen un elevado grado de desagregación y son un poderoso instrumento no sólo para la planifi-cación sino para el conocimiento del tipo de infraestructuras destinada a la práctica deportiva. Por cierto que en la publicación que acabamos de mencionar



se puede leer en diferentes ocasiones que el sector deportivo supone el 1.6 % del PIB, y se cita como referencia a Arévalo (2006), “lo que comienza a ser uno de los sectores económicos con mayor potencial del país” (sic). Pues bien, en el trabajo de Arévalo el porcentaje que se recoge es el aportado por Alonso et alia (1991) que, como se ha mencionado más arriba, es el 1,2 % referido a principios de la década de los 90. Al margen de este desliz, en el censo se detecta un sus-tancial incremento de las instalaciones deportivas en España. En 1986, cuando se realizó el primer censo, existían 48.723. En el segundo censo, editado en 1998, aunque el trabajo de campo se efectuó entre octubre de 1996 y abril de 1997, se registraron 66.670. Y en el último, referido a 2005, se contabilizaron 79.059. Los datos, en consecuencia, parecen ser compatibles con la hipótesis de que, por el lado de la oferta, atendiendo a la definición estadística de Vilna (la más restrictiva y que se corresponde con la categoría 92.6 de la NACE Rev. 1), se ha producido un aumento en España de la importancia económica del de-porte.

Por otro lado, por el lado de la demanda se dispone, desde 1980, de una en-cuesta quinquenal sobre los hábitos deportivos de los españoles realizada por el Consejo de Investigaciones Sociológicas por encargo del Consejo Superior de Deporte. La última disponible está referida 2010 (García y Llopis, 2011). Com-parando los resultados observamos que mientras que en 1980 el porcentaje de población, mayor de 15 años, que practicaba uno o varios deportes era del 22 %, en 2010 fue del 40 %. Además, mientras que en 1980 la mitad de los encuesta-dos declararon estar poco o nada interesados en el deporte, en 2010 descendió al 37 %. Es decir, esos datos podrían sostener la tesis de que tanto el gasto en de-porte activo, vinculado a la práctica deportiva, como el pasivo, asociado al dis-frute del deporte como espectáculo, han aumentado en el periodo considerado o, dicho de otra manera, que ha crecido la importancia económica del deporte.

No obstante, al margen de aproximaciones parciales, no se dispone de una información completa que permita la construcción de las cuentas satélite del deporte en España. En efecto, aunque, tal como se ha señalado, se han realizado aportaciones destacables que estiman el PIB del deporte a nivel nacional o de algunas regiones, un análisis riguroso exigiría, al menos, conocer, en primer término, los distintos componentes que integran la demanda agregada: con-sumo, inversión, gasto público y exportaciones netas.

6.1. Consumo

Habría de estimarse el gasto de los hogares en bienes y servicios relaciona-dos con el deporte: ropa, calzado, prensa, apuestas, entradas, cuotas, equipo, transporte, etc. La Encuesta de Presupuestos Familiares elaborada por el INE permite conocer la evolución de algunas partidas. En concreto, se dispone de información del gasto total de los hogares de acuerdo con la clasificación de



bienes y servicios COICOP (Classification of Individual Consumption Accor-ding to Purpose) a 5 dígitos lo que facilita una aproximación al consumo pri-vado en deporte. Por ejemplo, existen datos sobre el gasto en grandes equipos relacionados con los deportes y el ocio al aire libre (código 09211) y en lugares cubiertos (09222), en equipo para el deporte, camping y entretenimiento al aire libre y sus reparaciones (09321), y en servicios recreativos y deportivos (09411). Por otro lado, las memorias elaboradas por el Ministerio de Economía y Hacienda proporcionan información estadística relevante sobre las apuestas deportivas.

Las mencionadas fuentes estadísticas posibilitan una aproximación al con-sumo agregado relacionado con el deporte tal como recoge la Tabla 4 para el año 2010. De entrada, advertimos que la cifra de consumo (4.824 millones de euros) está claramente infravalorada ya que si bien es cierto que se incluyen, ya que no se disponen de datos desagregados, algunos gastos más relacionados con el ocio que con el deporte (como las caravanas, por ejemplo) no se ha podido incluir, por la misma razón, otros gastos como los destinados a ropa y calzado deportivo que, según los cálculos realizados por Rapún et alia (2008), supusieron algo más del 20 % del consumo en deporte en España en el año 2006. De hecho, estos autores estimaron que el consumo en deporte representaba el 3,5 % del total nacional. Por nuestra parte, tomando los datos de la Contabilidad Nacional del INE, los 4.824 millones de euros que incluyen las partidas señaladas sólo representan el 0,8 % del gasto en consumo final de los hogares.

Lógicamente, los datos anteriores son insuficientes y, en consecuencia, es preciso el diseño y la realización de una encuesta para conocer todos los com-ponentes del consumo de las hogares en deporte y, sobre esa base, llegar a una cifra agregada.

6.2. Inversión

Se trataría de estimar la formación bruta de capital realizada por el sector privado, es decir, tanto instituciones sin fines de lucro (federaciones, clubes, asociaciones) como empresas o particulares que realicen inversiones relaciona-das con el deporte. Aunque podría discutirse la pertinencia de incluir determi-nadas partidas (como, por ejemplo, los recursos dedicados por los clubes profe-sionales al entrenamiento y la formación de futbolistas) la principal aportación de estas entidades se refiere a la inversión en instalaciones deportivas. En este caso, existen algunas fuentes estadísticas de cierta utilidad como el Registro de Actividades Económicas, el Registro Mercantil o la Encuesta Anual de Ser-vicios del INE. En este último caso, encontramos una estimación de la inversión en activos materiales de las “actividades deportivas, recreativas y de entreteni-miento” que se corresponde con los códigos 931 y 932 de la CNAE-2009. Esta



partida supuso 802 millones de euros en 2009. En términos estrictos esta partida supera la definición más restringida de Vilna ya que habría de incluir sólo las actividades del código 931 de la CNAE y no, tal como recoge el dato, añadirle las del código 932. Una vez más, la ausencia de información impide afinar el dato. Aunque, de entrada, podría suponerse que se está sobreestimando, por esta razón, la inversión relacionada con el deporte debemos señalar que, por otro lado, se están ignorando las inversiones de otras empresas (como, por ejemplo, las que fabrican productos necesarios para la práctica deportiva). En consecuen-cia, también es evidente que una estimación rigurosa conllevaría la realización de encuestas específicas.

6.3. Gasto Público

La construcción de una cuenta para el sector público obligaría a cuantificar las distintas fuentes de financiación y los gastos correspondientes. Es obvio, que los presupuestos de las distintas administraciones públicas a todos los niveles aportan datos muy útiles. Por ejemplo, los Presupuestos Generales del Estado de 2010 contienen tres programas directamente vinculados con el deporte: cooperación, promoción y difusión cultural en el exterior, en el área deportiva (programa 144A); deporte en edad escolar y en la universidad (programa 322K); y fomento y apoyo de las actividades deportivas (programa 336A). La suma de estos programas alcanzó los 181 millones de euros que, como es obvio, debe considerarse como un indicador mínimo del gasto público real en deporte. En cualquier caso, la recogida de información precisa de ingresos y de gastos de este sector institucional obligaría a realizar encuestas específicas.

6.4. Exportaciones netas

Para completar el cuadro macroeconómico por el lado de la demanda nece-sitaríamos las cifras correspondientes a las importaciones y exportaciones del sector deportivo. De entrada, la base de datos Estacom del Instituto Español de Comercio Exterior (ICEX) del Ministerio de Economía y Competitividad pro-porciona una información muy completa sobre algunos artículos relacionados con el deporte. Así se facilitan datos sobre las importaciones y exportaciones de artículos deportivos (que incluyen, entre otros, el calzado y la ropa deportiva), de armas deportivas y municiones, y de la náutica deportiva.

Como se observa en la Tabla 4, la mayor parte del déficit comercial se ex-plica por la partida “náutica deportiva” donde se cuantifican, no sólo las impor-taciones y exportaciones de embarcaciones propiamente deportivas, sino también las recreativas. Teniendo en cuenta, además, que no se disponen de datos sobre el comercio exterior de servicios donde podría manejarse la hipóte-sis de que España es un exportador neto, dada la llegada de turistas extranjeros cuya principal motivación es la práctica deportiva (el caso del golf puede ser un



buen ejemplo), cabe afirmar que la cifra de 1.741 millones de euros está sobre-valorando el déficit exterior español en el sector deportivo.

6.5. Aproximación tentativa a la importancia económica del deporte

Por todo lo expuesto podría afirmarse que los 4.066 millones de euros que suman las partidas anteriormente señaladas, y que contiene la Tabla 4, están infravalorando la dimensión real del sector deportivo en España. Esa cifra re-presenta, tomando como referencia la contabilidad nacional del INE, el 0,4 % del PIB. Este porcentaje, dado los estudios previos existentes, nos confirma que, por un lado, con la información estadística disponible solo puede estimarse, de manera muy imperfecta, la importancia económica del deporte en España y, por otro lado, que es necesario un esfuerzo adicional, que conlleva la realización de encuestas ad hoc para poder construir las cuentas satélite del deporte en la misma línea que se está desarrollando en otros países europeos.

Tabla 4 Indicadores de la demanda agregada relacionada con el deporte. 2010

MACROMAGNITUD Millones de €

CONSUMO 4.824

Gastos en apuestas deportivas 509

Grandes equipos relacionados con los deportes y el ocio al aire libre 451

Grandes equipos relacionados con los deportes y el ocio en lugares cubiertos 73

Equipos para el deporte, camping y entretenimiento al aire libre y sus reparaciones 622

Servicios recreativos y deportivos 3.169

INVERSIÓN 802

Inversión en activos materiales de las actividades deportivas, recreativas y de entretenimiento (dato referido a 2009)

802

GASTO PÚBLICO 181

Cooperación, promoción y difusión cultural en el exterior 3

Deporte en edad escolar y en la Universidad 19

Fomento y apoyo de actividades deportivas 159

EXPORTACIONES NETAS -1.741

Artículos deportivos -621

Armas deportivas y municiones 85

Náutica deportiva -1.205

TOTAL DE PARTIDAS 4.066

Fuente: INE y Ministerio de Economía y Hacienda. Elaboración propia.

7. CONCLUSIONES

Los intentos de valorar la importancia económica del deporte en Europa se iniciaron a finales de la década de los ochenta y se ocuparon básicamente de



cuantificar su participación en el PIB. No obstante, la ausencia de una metodo-logía común limitaba la posibilidad de disponer de datos fiables y comparables sobre el peso económico del deporte. Sólo muy recientemente, y gracias al im-pulso de las instituciones europeas, se han producido avances significativos en este ámbito. En particular, el grupo de trabajo sobre economía y deporte, auspi-ciado por la Comisión Europea, ha planteado una propuesta sobre la definición del deporte y sobre la utilización de una misma metodología que está permi-tiendo el conocimiento, sobre unas bases rigurosas, del impacto económico del deporte y que, inicialmente, se ha aplicado a Austria, Chipre, Polonia y Reino Unido.

Los primeros resultados confirman la hipótesis de que existe una amplia di-versidad de situaciones en el seno de Unión Europea aunque se advierte que el deporte representa porcentajes significativos del consumo, del empleo y del VAB. Es en términos de empleo donde se registra la mayor diferencia de resul-tados al variar del 6.4 % de Austria hasta el 1.5 % de Polonia. Ahora bien, aun siendo interesante la cuantificación, con criterios homogéneos, de la importan-cia relativa que el deporte puede tener en las principales macromagnitudes mu-cho más relevante, desde el punto de vista de la política económica, es la construcción de las cuentas satélite del deporte tal como se contempla en el proyecto europeo. En efecto, cuando se disponga de una información coherente sobre cómo se financian y se producen las actividades relacionadas con el deporte sabremos, entre otras cosas, no sólo el tamaño real del sector sino tam-bién podrían identificarse las consecuencias de su expansión sobre el creci-miento y el mercado de trabajo. Así mismo, se habrá conseguido un valioso instrumento para la evaluación de las políticas públicas aplicadas al deporte.

En el caso particular de España se han llevado a cabo algunos estudios, tanto a nivel nacional como regional, sobre la incidencia económica del deporte que han sido financiados por instituciones públicas relacionadas con el sector y que, la mayoría de ellos, se realizaron a partir del año 2000. No obstante, parece inevitable que también España acabe construyendo, en el contexto europeo, sus propias cuentas satélite. En este sentido, existen indicios que demuestran que, tanto por el lado de la demanda como de la oferta, ha crecido la importancia económica del deporte en las últimas décadas.

Por último, con las estadísticas disponibles hemos construido determinados indicadores de los distintos componentes que integran la demanda agregada. A partir de ahí se ha realizado una estimación tentativa de la importancia relativa del deporte en el PIB. En este contexto, tenemos razones suficientes para pensar que el 0.4 % que se ha obtenido infravalora la verdadera dimensión que repre-senta el deporte en el PIB español y, en cualquier caso, demuestran la necesidad de realizar encuestas adicionales para disponer de la información que se precisa para elaborar las cuentas satélite.




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V O L . 30 - 2 2012

P Á G S . 655 – 682

El peso económico del deporte en Cataluña en 2006* JÚLIA BOSCH Learning by Doing, S.L., ESPAÑA. E-mail: [email protected]

LAURA CAPEL Instituto de Estudios Territoriales, UNIVERSIDAD POMPEU FABRA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

FRANÇOIS COUGOULE Agence d’Urbanisme Bordeaux Métropole Aquitaine, FRANCIA. E-mail: [email protected]

GISSEL FERRARI Instituto de Estudios Territoriales, UNIVERSIDAD POMPEU FABRA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

DANIEL SERRA Departamento de Economia y Empresa, UNIVERSIDAD POMPEU FABRA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

SERGI SOLANAS Departamento de Economía y Empresa, UNIVERSIDAD POMPEU FABRA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

RESUMEN La práctica del deporte, tanto el de alta competición como el de participación, requiere el consumo de productos y servicios deportivos, hecho que genera producción y ocupación. En este contexto, adquiere un interés especial la cuantificación de la importancia económica del sector del deporte. Es decir, cuestiones como cuál es el peso económico del deporte, o cuántos puestos de trabajo están asociados al deporte, son algunas de las preguntas a las cuales este estudio pretende dar respuesta para el caso concreto de Cataluña en el año 2006.

Palabras clave: Economía del deporte, cuenta satélite.

The Economic Weight of Sport in Catalonia in 2006

ABSTRACT The practice of sport, at high competitive level or at participative level, needs the consumption of sport products or services; which generates production and employment. In this context, it is relevant to measure the economic importance of the sport sector. That is, questions such as what the economic weight of sport is, or how many jobs are related to sport are some of the issues this study would like to answer in the case of Catalonia. Data are referred to year 2006.

Keywords: Sport Economics, Satellite Account.

Clasificación JEL: L83, C81

____________ Artículo recibido en mayo de 2012 y aceptado en mayo de 2012 Artículo disponible en versión electrónica en la página www.revista-eea.net, ref. ə-30210

* Estudio fruto de un convenio entre el Institut Nacional d’Educació Física de Cataluña (INEFC), la Diputación de Barcelona y el Institut d’Estudis Territorials. Resultados más detallados pueden encontrarse en:http://www.observatoridelesport.cat/pdf/peseconomic10.pdf. Los autores agradecen la colaboración de Jaume García y Ferran Sancho en el estudio metodológico previo.








http://www.observatoridelesport.cat/pdf/peseconomic10.pdf

J. BOSCH; L. CAPEL; F. COUGOULE; G. FERRARI; D. SERRA Y S. SOLANAS 656

1. INTRODUCCIÓN

Según la definición del European Sport Charter del Consejo de Europa1, el deporte es cualquier forma de actividad física que, a través de la participación casual u organizada, promueve el mantenimiento o la mejora de la salud física y mental, a la vez que fomenta las relaciones sociales y/o la obtención de resulta-dos en competiciones de cualquier nivel.

En esta definición destacan dos aspectos básicos: que no se centra exclusi-vamente en la actividad de competición, y que remarca la estrecha vinculación del deporte con temas de gran relevancia social como la salud. En cambio, no se hace ninguna referencia a la dimensión económica asociada al deporte, cuando su práctica requiere del consumo de productos y servicios deportivos que gene-ran producción, renta y ocupación, así como la inversión necesaria en las co-rrespondientes infraestructuras deportivas. Además, es innegable el impacto económico que conlleva la organización de acontecimientos deportivos, mien-tras que la difusión que los medios de comunicación hacen del deporte lo han convertido en un espectáculo de masas que genera actividad económica en campos como la comunicación, las apuestas deportivas o el turismo. Todos estos aspectos son claros ejemplos de la relevancia del deporte como sector económico.

Es en este contexto donde tiene especial interés proceder a cuantificar la im-portancia económica del sector del deporte. Es decir, cuestiones como cuál es el peso económico del deporte, o cuántos puestos de trabajo están asociados al deporte son algunas de las preguntas a las cuales este estudio pretende dar res-puesta para el caso concreto de Cataluña en el año 2006.

Los estudios pioneros en Europa, realizados a finales de los años ochenta y principios de los noventa para un conjunto de países europeos (Jones, 1989 y Andreff et al., 1994), sitúan el peso económico del deporte entre el 0,9% y el 1,8% el primero, en el que no figura España, y entre el 0,3% y el 1,6% el se-gundo, con una cifra para España del 1,3% en el año 1990. Una conclusión re-levante de estos primeros estudios fue la constatación de una cierta infravalora-ción del PIB del sector del deporte, ya que normalmente en sus estimaciones se excluye todo el trabajo productivo que no tiene contrapartida monetaria, es de-cir, el voluntariado no remunerado que tiene una importancia muy significativa en el mundo del deporte.

Para el caso español, el único estudio de evaluación del peso económico del deporte, aparte de las cifras para España del informe europeo antes mencionado, es el de Alonso et al. (1991). En este trabajo se hace una estimación del gasto en

1 Recomendation No. R (92) 13 rev del Comité de Ministros a los estados miembros sobre el

European Sports Charter (adoptada el 24 de setiembre de 1992 y revisada el 16 de mayo de 2001.


EL PESO ECONÓMICO DEL DEPORTE EN CATALUÑA EN 2006 657

deporte por parte de las administraciones públicas y las familias, y se estima para el año 1989 que el total del gasto representaba el 1,2% del PIB, con más de 150.000 puestos de trabajo vinculados al deporte, 15.000 de ellos de una manera directa. Como los mismos autores indican, los resultados se han de considerar con cierto cuidado dada la limitación para estimar adecuadamente el gasto en deporte de las familias, así como las dificultades para identificar las transferen-cias internas entre las diferentes administraciones públicas.

Más recientemente se han realizado cuatro estudios de ámbito autonómico referidos a Andalucía, Castilla y León, Navarra y País Vasco. En el primero de ellos para Andalucía (Otero, 2000), el marco contable utilizado se orienta hacia la estructura de cuentas satélite, y se basa en un análisis de oferta entendido como la producción de los productores de bienes y servicios deportivos, tanto los característicos, que son los vinculados directamente a la actividad deportiva, como los no característicos, que se manifiestan como consecuencia de una acti-vidad deportiva pero no son intrínsecos a la misma. El peso económico del de-porte se estima en un 2,6% del PIB de Andalucía en el año 1999, con una parti-cipación del sector privado en el mismo del 88,3%.

En febrero de 2010 se publicó otro estudio referido a Andalucía (Instituto de Análisis Económico y Empresarial de Andalucía, 2010), que se estructura en tres partes diferenciadas: análisis de la oferta de bienes y servicios deportivos, análisis de la demanda, con el objetivo de calcular el gasto privado en deporte, y análisis de los impactos del gasto en deporte sobre el conjunto de la economía regional. Desde la perspectiva de la oferta, en el año 2008 el peso del sector deportivo sobre el PIB andaluz fue de un 2,2%, mientras que los ocupados su-ponían un 4,1% del total. Desde la perspectiva de la demanda (gasto privado) el peso aumentaba hasta el 2,8% del PIB.

El estudio de Castilla y León (Pedrosa, 2000) tiene una estructura metodoló-gica en la que la valoración del peso económico del deporte se hace desde la óptica de la demanda. En este sentido, se analiza el gasto de las administracio-nes públicas y el de las familias se estima a partir de una encuesta de hábitos y gasto en deporte. El consumo en deporte representa en el año 1999 el 2,5% del consumo total en Castilla y León y, contabilizando otros aspectos, la contribu-ción del deporte al PIB es del 1,4% el mismo año.

El estudio de Navarra (Rapún, 2003), hace un análisis económico de la oferta deportiva desde una perspectiva macroeconómica. En el año 2000 la aportación al PIB navarro del sector del deporte suponía un 0,8%, mientras que la ocupación deportiva tenía una participación en el total de ocupados de un 1,8%.

Por último, el estudio de KPGM Consulting (2000) para el País Vasco se plantea un modelo para medir el impacto del deporte mediante la estimación de la demanda por parte de los practicantes, aficionados, administración pública y



empresas productoras de bienes y servicios relacionados con el deporte. El im-pacto se mide en términos de PIB y ocupación, distinguiendo entre el efecto directo, y los efectos indirectos e inducidos. Según este estudio, la riqueza gene-rada por las actividades deportivas representaba el 1,9% del PIB vasco y la ocu-pación el 2,2% del total en el año 2000.

En el presente estudio se presentan los resultados de una medición del peso económico del deporte en Cataluña en el año 2006 desde la perspectiva de la oferta, así como su importancia en términos de ocupación. Para ello, se desarro-lla una metodología que permite obtener para los diferentes productores (carac-terísticos y conexos) del sector del deporte, y a partir de las diferentes fuentes de información disponibles, una estimación de su contribución al valor añadido bruto y a la ocupación de dicho sector.

La caracterización de los diferentes productores del sector del deporte se presenta en la sección 2. La metodología y las fuentes de información utilizadas se describen en la tercera sección. Los principales resultados se discuten en la sección 4, cerrando el artículo un apartado con las principales conclusiones.

2. CARACTERIZACIÓN DE LOS PRODUCTORES DE BIENES Y SERVICIOS DEPORTIVOS

La valoración del deporte se realiza desde la vertiente de la oferta a partir de las pautas de la contabilidad satélite, es decir, mediante la estimación del valor añadido bruto generado por este sector, así como de sus componentes y de otros agregados económicos. En la provisión de bienes y servicios deportivos, los productores adquieren otros bienes y servicios necesarios para la producción del sector (consumos intermedios), y retribuyen el uso de los factores primarios (trabajo y capital) que contribuyen a la preparación y transmisión de los bienes y servicios propiamente deportivos (valor añadido bruto).

Los productos deportivos pueden ser bienes y servicios propios o caracterís-ticos del deporte o bienes y servicios derivados o conexos. Los productos pro-pios son aquellos que están vinculados directamente a la actividad deportiva de un productor (fabricación de material para la práctica deportiva, provisión de servicios deportivos, etc.). Los productos conexos se manifiestan como conse-cuencia de la existencia de una actividad deportiva, pero no son intrínsecos a la misma, sino que son ofrecidos por sectores económicos no catalogados especí-ficamente como deportivos pero complementarios a la existencia y a la práctica del deporte (prensa deportiva, servicios de transporte, alojamiento y restaura-ción, seguros, etc.).

El primer paso en la valoración económica del deporte consiste en identificar los productores de bienes y servicios a él asociados. Posteriormente, se han de analizar para cada uno de ellos las cuentas de resultados (estado de ingresos y gastos), distinguiendo los conceptos que las componen. Para la valoración de



estos agregados se pueden utilizar las definiciones y conceptos de la contabili-dad nacional.

El concepto “Ingreso” describe la producción total de un productor deportivo desde la perspectiva microeconómica, y se deriva de la suma de las partidas de gasto (salario, excedente y consumos intermedios), bajo el criterio contable habitual de que el excedente de explotación es la partida de ajuste entre ingresos y gastos. Si se suman la partidas individuales, el “Ingreso” es la valoración eco-nómica de la producción de todos los productores deportivos, mientras que el concepto “Valor añadido” indica la aportación neta a la producción de los pro-ductores que integran el sector del deporte.

En la clasificación de los productores deportivos la primera distinción que se debe plantear es la que corresponde a sector privado y sector público, la cual responde obviamente a un criterio de personalidad jurídica, pero tiene al mismo tiempo un contenido informativo relevante ya que los procedimientos contables de ambos tipos de productores difieren ligeramente.

En el caso de los productores privados, se distingue entre los que participan en el mercado con el objetivo de obtener beneficios y las instituciones privadas sin finalidad de lucro (IPSFL). Entre los primeros, a su vez, hay que diferenciar entre:

Las personas jurídicas o sociedades, que integran todos los productores cuya actividad principal está ligada a la provisión de bienes y servicios deportivos.

Las personas físicas, que integran todos los productores de bienes y servicios deportivos que no constituyen sociedades.

En relación al segundo bloque, las IPSFL incluyen en el caso del sector del deporte:

Las federaciones deportivas, que son agrupaciones privadas que representan un colectivo particular de clubs vinculados a una determi-nada práctica deportiva.

Los consejos deportivos, que son agrupaciones formadas por asociacio-nes escolares, clubs, federaciones deportivas, ayuntamientos y consejos comarcales que se dedican al fomento, la promoción y la organización de la actividad deportiva en edad escolar.

Los clubs deportivos propiamente dichos. Por lo que respecta a los productores públicos, existe una variedad de

instituciones que proveen bienes y servicios deportivos:

Las instituciones y organismos que pertenecen a la Generalitat de Catalunya a través de la Secretaria General de l’Esport: ■ Consell Català de l’Esport. ■ Centre d’Alt Rendiment Esportiu.



■ Institut Nacional d’Educació Física de Catalunya (INEFC). ■ Otras instituciones.

Las diputaciones provinciales. Los ayuntamientos. Los medios de comunicación de titularidad pública. Las instituciones dedicadas a la educación deportiva no universitaria y

las universidades. Cabe señalar que, dadas sus características especiales, también se han estu-

diado los espacios deportivos singulares siguientes: puertos deportivos, pistas de esquí, campos de golf, refugios de montaña, circuitos de motor y campos de tiro. Se ha verificado que la gran mayoría de estos equipamientos son de pro-piedad y gestión privada y, como tales, figuran en las estadísticas o bien como clubs deportivos o bien como empresas privadas, según corresponda, por lo cual la valoración económica de su actividad ya está incluida en el análisis de estos productores.

En cambio, sí que hay que considerar los espacios de propiedad y gestión públicas, cuyo análisis se ha de hacer a partir de sus presupuestos. La mayoría de los mismos son ayuntamientos u organismos autónomos de los propios ayuntamientos y, por tanto, no hace falta considerarlos aparte porque están in-cluidos en el análisis de estas corporaciones locales. Por otro lado, hay un cierto número de instalaciones que sí se han de tener en consideración al ser producto-res deportivos de la Generalitat. Según el inventario de entes públicos del De-partament d’Economia i Finances (a 1 de julio de 2008) existen las siguientes entidades públicas relacionadas con el deporte: Ports de la Generalitat, empresa pública que gestiona un número de puertos deportivos en el litoral catalán, la sociedad mercantil de capital público Equacat, SA, que gestiona las instalacio-nes del canal olímpico de Castelldefels, y los consorcios Centre d’Estudis Olímpics (UAB) y Circuit de Catalunya.

3. METODOLOGÍA Y FUENTES DE INFORMACIÓN

En este apartado se comentan las metodologías utilizadas para la valoración económica del deporte para cada uno de los productores analizados, así como las fuentes de información de las que se han obtenido los datos básicos.

Cabe destacar que, dado el hecho de que incluyen empresas de titularidad privada y pública, los sectores correspondientes a radio y televisión, así como la educación deportiva, tienen una consideración aparte en este estudio. Asimismo, en el subsector de clubs se incluyen las sociedades anónimas deportivas (SAD) dada su afinidad productiva y de objetivos con dichos clubs.

Por tanto, en el presente estudio los subsectores del sector del deporte que se considerarán son los siguientes:



Sector privado con ánimo de lucro ■ Sociedades ■ Personas físicas ■ Medios de comunicación

Instituciones privadas sin finalidad de lucro ■ Federaciones y consejos deportivos ■ Clubs

Sector público ■ Generalitat de Catalunya ■ Diputaciones provinciales ■ Ayuntamientos

Educación deportiva ■ Enseñanza no universitaria ■ Universidades

3.1. Sector privado con ánimo de lucro

Entre los productores deportivos del sector privado se pueden distinguir tres tipos: las sociedades, las personas físicas y los medios de comunicación. Es necesario resaltar que entre estos últimos hay también productores públicos, especialmente entre las radios y las televisiones, pero se los ha incluido en este apartado para poder considerar el subsector en su conjunto y por razones de similitud de sus procesos productivos.

3.1.1. Sociedades

Pertenecen a este grupo de productores las sociedades mercantiles incluidas en los códigos de la Clasificación Nacional de Actividades Económicas-1993 (CNAE) asociados al sector deporte, ya sea como productores característicos o conexos, recogidos en la Tabla 1, salvo aquellos mencionados anteriormente y que están incluidos en otros apartados. Las fuentes utilizadas son las encuestas del Instituto Nacional de Estadística (Encuesta Industrial de Empresas, En-cuesta Anual de Servicios y Encuesta Industrial de Productos), así como el Sis-tema de Análisis de Balances Ibéricos (SABI)2.

Dado que la información disponible para los sectores de la CNAE facilitada por el Institut d’Estadística de Catalunya (Idescat) únicamente está disponible a nivel de cuatro dígitos de desagregación, se plantean dos problemas en la obten-ción de los datos específicos para el sector del deporte: la desagregación a nivel de cinco dígitos y/o la separación de la producción deportiva de otros tipos de producción. Para realizar estas desagregaciones, en el caso de los subsectores

2 La no disponibilidad de información para los subsectores de la construcción ha imposibilitado su

inclusión en los resultados de este estudio.



industriales se ha recurrido al uso de los pesos que los productos de estos sub-sectores tienen en el total del sector, haciendo uso de la Encuesta Industrial de Productos o del SABI.

Tabla 1 Códigos de la CNAE-93 asociados al sector del deporte

CNAE PRODUCTORES CARACTERÍSTICOS PRODUCTOS DEPORTIVOS 1740 Fabricación de otros artículos confeccionados con textiles,

excepto piezas de vestir Velas para embarcaciones deportivas

18242 Confección de ropa de deporte Ropa de deporte 1930 Fabricación de calzado Calzado deportivo 29602 Fabricación de armas ligeras Armas de fuego y municiones para la práctica

deportiva 3410 Fabricación de vehículos de motor Motos y automóviles de carreras, karts,

vehículos pera campos de golf, motos de nieve 3512 Construcción y reparación de embarcaciones de recreo y

deportivas Embarcaciones deportivas

3542 Fabricación de bicicletas Bicicletas y sus recambios 364 Fabricación de artículos de deporte Artículos de deporte 45211 Construcción de edificios Edificios de instalaciones deportivas 45232 Construcción de carreteras, autopistas, aeródromos e

instalaciones deportivas Estadios, piscinas deportivas, gimnasios, pistas de tenis, campos de golf y otros

5142 Comercio al por mayor de piezas de vestir y calzado Ropa y calzado deportivos 51475 Comercio al por mayor de otros productos de uso

doméstico Artículos de deporte y bicicletas

5212 Comercio al por menor de otros productos en establecimientos no especializados

Artículos de deporte

5242 Comercio al por menor de piezas de vestir Ropa de deporte 5243 Comercio al por menor de calzado y artículos de cuero Calzado deportivo 52483 Comercio al por menor de juguetes y artículos de deporte Artículos de deporte 55212 Refugios de montaña Refugios de montaña 71403 Alquiler de equipo y material deportivo Patines, esquís, bicicletas, etc. 80422 Academias Educación deportiva 926 ACTIVIDADES DEPORTIVAS ACTIVIDADES DEPORTIVAS 9261 Gestión de estadios y otras instalaciones deportivas Estadios y otras instalaciones 92611 Gestión de estadios y polideportivos Polideportivos, gimnasios, estadios, piscinas,

pistas de tenis, etc., al aire libre o en recintos cubiertos

92612 Gestión de estaciones de esquí Estaciones de esquí 92613 Gestión de otras instalaciones deportivas Campos de golf, hipódromos, circuitos de motor

y similares al aire libre 9262 Otras actividades deportivas Gestión de otras instalaciones deportivas 92621 Clubs y escuelas deportivas Clubs de fútbol, de natación, de golf, de

deportes de invierno, de equitación, escuelas deportivas, gimnasios y otros

92622 Gestión de puertos deportivos Puertos deportivos 92623 Otras actividades relacionadas con el deporte Promoción, organización y producción de

espectáculos deportivos, actividades de profesionales del deporte y otras

CNAE PRODUCTORES CONEXOS PRODUCTOS DEPORTIVOS

2212 Edición de periódicos Periódicos deportivos y generalistas 2213 Edición de revistas Revistas deportivas 2221 Impresión de periódicos Periódicos deportivos y generalistas 922 Actividades de radio y televisión Programación deportiva 92712 Loterías y apuestas Quinielas y otras apuestas deportivas




Por otra parte, los datos de VAB de los sectores del comercio se han obte-nido a partir de la Encuesta Industrial de Productos y de las estadísticas de co-mercio exterior (importaciones), las cuales utilizan datos desagregados a nivel de ocho dígitos de la PRODCOM3. En la comercialización, al por mayor y al por menor, figuran una serie de productos relacionados con el deporte: vestuario deportivo, calzado deportivo, artículos de deporte, y bicicletas y sus recambios. Para cada producto se calcula su oferta a precios básicos sumando producción e importación y, aplicando los márgenes comerciales, se obtiene la producción de la rama de actividad que comercializa estos productos4. En base a la producción, se obtiene el VAB a partir de la estructura del subsector más próximo del que se dispone de información (cuatro dígitos). En el caso del comercio al por menor de juguetes y artículos de deporte (código 52483), se ha utilizado el SABI para encontrar el peso de los artículos deportivos sobre el conjunto del subsector a cuatro dígitos de la CNAE (otros tipos de comercio en establecimientos especializados).

Debido a que no se ha podido encontrar información para poder discriminar entre el número de albergues y el de refugios de montaña, se ha utilizado el total del sector a cuatro dígitos de la CNAE (albergues juveniles y refugios de mon-taña).

Para estimar los datos de la rama de alquiler de equipo y material deportivo (código 71403), se han utilizado las estadísticas del año 2006 de gasto en con-sumo de los hogares5 de los productos incluidos en el código 7140 para encon-trar el peso que dicha rama tiene sobre el conjunto y, bajo el supuesto que la estructura de las compras de estos productos es similar a la estructura de alqui-ler, se aplica el peso de los equipos y materiales deportivos a los datos de la Encuesta de Servicios.

Finalmente, para evaluar la parte del sector conexo de loterías y apuestas (código 9271) que corresponde a deporte se ha aplicado, primero, el peso que las loterías y apuestas gestionadas por la empresa Loterías y Apuestas del Es-tado (LAE) tienen sobre el conjunto del gasto en juegos de azar y loterías, que fue de un 33,4% del total en el año 2006 (Ministerio del Interior, 2007). Poste-riormente, se ha utilizado la recaudación por ventas y por tipos de lotería en Cataluña de ese mismo año, de donde se ha extraído el porcentaje sobre el total correspondiente a las apuestas deportivas (5,9%).

3 PRODCOM, acrónimo de Producción Comunitaria, es un listado de productos y servicios

industriales armonizados con la Clasificación de Comercio Exterior o Nomenclatura Combi-nada.

4 El margen comercial es la remuneración de la compraventa sin transformación, es decir, la producción de los sectores de comercio.

5 Datos de la Encuesta de Presupuestos Familiares (2006), facilitados por Idescat.



3.1.2. Personas físicas

Las personas físicas en el sector deportivo son, normalmente, autónomos que trabajan como monitores de deportes, jugadores y entrenadores profesionales en cualquier deporte, o árbitros de espectáculos deportivos, pero también las hay que trabajan en el comercio, en instalaciones deportivas como administrativos o gestores, o en la gestión de apuestas deportivas.

La fuente de información más adecuada para valorar la aportación econó-mica de las personas físicas al deporte es la correspondiente a las declaraciones del Impuesto sobre la Renta de las Personas Físicas (IRPF), de las dadas de alta en los epígrafes del Impuesto de Actividades Económicas (IAE) relacionados con el deporte (Tabla 2).

Tabla 2 Actividades del IAE relacionadas con el deporte

Código IAE

Actividades empresariales

494.2 Fabricación de artículos de deporte

619.1 Comercio al por mayor de juguetes y artículos deportivos

659.6 Comercio al por menor de juguetes y artículos deportivos; ropa, calzado y complementos deportivos; armas, municiones y otros artículos de pirotecnia

967.1 Instalaciones deportivas

967.2 Escuelas y servicios de perfeccionamiento del deporte

967.3 Alquiler de artículos de deporte a instalaciones deportivas

968.1 Instalaciones para la celebración de espectáculos deportivos

968.2 Organización de espectáculos deportivos en instalaciones que no pertenezcan a los organizadores

968.3 Organización de espectáculos deportivos por federaciones españolas y de ámbito autonómico y clubs no profesionales

969.5 Juegos de billar, tenis de mesa, bolos y otros

982.5 Organización de apuestas deportivas, loterías y otros juegos

Código IAE

Actividades profesionales

826 Personal docente de enseñanzas diversas, como educación física y deporte y otras

87 Profesionales relacionados con loterías, apuestas y otros juegos de azar

886 Cronometradores

Código IAE

Actividades artísticas

041 Jugadores y entrenadores de fútbol

042 Jugadores, entrenadores y preparadores de tenis y de golf

043 Pilotos, entrenadores y preparadores de motociclismo y automovilismo

044 Boxeadores, entrenadores y preparadores de boxeo

045 Jugadores, entrenadores y preparadores de baloncesto

046 Corredores, entrenadores y preparadores de ciclismo

047 Jugadores, entrenadores y preparadores de balonmano, voleibol, pelota y otros deportistas de hípica, lucha y similares

048 Árbitros de espectáculos deportivos

049 Otras actividades relacionadas con el deporte




Se han solicitado los datos correspondientes al año 2006 al Instituto de Estu-dios Fiscales (IEF), concretamente la información requerida ha sido el rendi-miento neto de las actividades económicas (empresariales, profesionales o artísticas) realizadas por estos productores deportivos con domicilio fiscal en Cataluña, ya que esta variable se puede considerar como una estimación apro-ximada de su excedente bruto de explotación.

3.1.3. Medios de comunicación

En la valoración económica de los medios de comunicación se utilizan dife-rentes metodologías en función de las tres características siguientes: 1) tipo de medio (prensa, radio, televisión o internet), 2) si es exclusivamente deportivo o generalista, y 3) según si tiene su sede social en Cataluña o no.

Respecto a los periódicos, hay que señalar una diferencia importante en su valoración económica según si son catalanes o no. Así, mientras que los perió-dicos editados en Cataluña se valoran por su producción como cualquier otra empresa privada, en la valoración de los editados en el resto del Estado, debido a que su producción se hace fuera de Cataluña, sólo se ha de considerar la re-muneración de la actividad de compraventa sin transformación que se realiza en territorio catalán, es decir, el margen comercial de distribución que remunera los vendedores de prensa, y que es de un 20% del precio de la publicación6. Para captar esta parte del negocio de distribución y comercialización también en el caso de los periódicos con sede en Cataluña, se ha calculado el mismo margen comercial.

La contribución económica al sector del deporte de los periódicos deportivos que se editan en Cataluña se analiza a través del VAB, calculado a partir de la información del SABI correspondiente al año 2006. La prensa diaria generalista con sede en Cataluña, incluida la gratuita, se ha valorado ponderando el VAB con el peso de la temática deportiva, valor que se ha aproximado a partir del total de páginas dedicadas a deporte sobre el total de páginas del diario. Para estimar el valor de la producción deportiva de estos productores, se ha aplicado la desagregación de la misma, entre consumos intermedios y VAB, de las acti-vidades de edición e impresión de periódicos (códigos 2212 y 2221) obtenida de la Encuesta Industrial de Empresas.

Los diarios deportivos y generalistas no catalanes se han valorado en base a su difusión en Cataluña, el precio de venta, el peso de la temática deportiva en el caso de los generalistas, y el margen comercial de distribución.

En cuanto a las revistas deportivas, hay que notar que la mayoría de empre-sas editoras de estas publicaciones realizan también otro tipo de actividades,

6 Según información de la Asociación profesional de vendedores de prensa de Barcelona y

Provincia.



como la gestión de portales de internet (deportivos o no) o la edición de revistas no deportivas. Como no se puede distinguir qué parte corresponde a cada acti-vidad, las revistas deportivas con sede en Cataluña se han valorado a partir de los ingresos por ventas, calculados como producto de su precio medio y su difu-sión, a los cuales se ha añadido posteriormente el margen comercial. Por otro lado, a las revistas deportivas con sede fuera de Cataluña se ha aplicado al total de ingresos por ventas el peso de la población catalana sobre la española, ya que no se dispone de datos de difusión de revistas por comunidades autónomas, cifra a la cual también se ha sumado el margen comercial. Se ha aproximado su volumen de negocio relacionado con el deporte a partir de sus ventas en todo el Estado en el caso de las revistas deportivas catalanas, y en Cataluña en el caso de los diarios y revistas no catalanes. Para calcular la cifra correspondiente al VAB, se ha utilizado la estructura del valor de la producción de los sectores de edición y impresión de periódicos (códigos 2212, 2221) y de edición de revistas (código 2213) que proporciona la Encuesta Industrial de Empresas.

Por otro lado, el valor económico imputable al deporte de las radios genera-listas catalanas se calcula ponderando su VAB, obtenido de la base de datos SABI, con el peso de la programación deportiva en el total de la cadena7. Res-pecto a las radios con sede fuera de Cataluña se valoran sólo las que tienen pro-gramas en desconexión autonómica, y se ha ponderado la cifra obtenida con la metodología anterior por el peso de la audiencia de cada cadena en Cataluña sobre el total de la audiencia en España en 2006, como aproximación a la parte del su negocio que se produce en Cataluña. El valor de la producción se ha ob-tenido a partir del peso del VAB en el total de la producción en el sector de actividades de radio y televisión, según la Encuesta de Servicios.

En relación a las televisiones, se valoran aquellas con sede en Cataluña y la parte correspondiente a las producciones deportivas realizadas en el centro de TVE de Sant Cugat del Vallès. La valoración se hace a partir de los datos del SABI o de los presupuestos en el caso de las cadenas públicas, y también se pondera por el peso de la programación deportiva en el total. Cabe mencionar que no se han tenido en cuenta las televisiones de pago porque todas tienen la sede fuera de Cataluña, y tampoco se dispone de información del número de abonados catalanes. La cadena televisiva La Sexta, que tiene su sede repartida entre Barcelona y Madrid, no se ha incluido porque la producción deportiva se realiza toda en Madrid, según información de la misma cadena. De las cadenas locales sólo se ha considerado Barcelona TV.

Para obtener los datos asimilables a deporte de TVE Cataluña, se ha calcu-lado el peso de la temática deportiva en el total de horas de producción. Poste- 7 Finalmente, no se ha considerado Radio 4 porque RNE no presenta datos económicos por

cadenas. De todos modos, el peso del deporte en la programación de esta emisora fue de sólo el 2,3% en el año 2006.



riormente, este porcentaje se ha aplicado a las remuneraciones de los asalariados del año 2005 que ha proporcionado la misma cadena, corregidas por el IPC para expresarlas en valores del 2006.

El cálculo del valor económico asimilable al deporte relacionado con las ca-denas de Televisió de Catalunya S.A. se ha realizado a partir de su presupuesto para el año 2006, de donde se han obtenido las cifras de remuneraciones de los asalariados y de amortizaciones como componentes del VAB, aplicando el co-rrespondiente peso de la programación deportiva (TNS Sofres, 2007). Como en el caso de las radios, el valor de la producción deportiva se ha aproximado utili-zando el peso del VAB sobre el total producido, según la Encuesta de Servicios.

Cabe señalar que, conjuntamente con las televisiones, se han valorado tam-bién empresas con sede en Cataluña relacionadas con el mundo audiovisual y el deporte, cuyos datos se han obtenido del SABI. Respecto a los portales de In-ternet se han considerado, finalmente, dos: www.deportecatala.cat y www.enjoc.com, donde se pueden consultar noticias del deporte catalán. En este caso, el valor de la producción se ha estimado en base a los datos de la Encuesta de Servicios correspondientes al sector de comercio al por menor por corres-pondencia y por Internet (código 5261).

3.2. Instituciones privadas sin finalidad de lucro (IPSFL)

Dentro de las IPSFL se encuentran tres productores del sector del deporte: las federaciones deportivas, los consejos deportivos y los clubs deportivos.

3.2.1. Federaciones deportivas y consejos deportivos

La definición y obtención del VAB de las IPSFL presenta ciertas particulari-dades. Como el tipo de bienes y servicios que producen no se intercambian en el mercado, el valor de su producción no se puede determinar como en el caso de los bienes y servicios destinados a la venta. Por tanto, la contabilidad nacional (INE, 2000) establece por convenio que el valor de los bienes y servicios produ-cidos por este sector institucional es igual a la suma de los costes de producción (gastos ordinarios), que son los consumos intermedios, la remuneración de los asalariados, el consumo de capital fijo y los otros impuestos sobre la producción menos las otras subvenciones a la producción. El VAB se obtiene de deducir los consumos intermedios al valor de la producción.

Las subvenciones de explotación (a la producción) actúan como impuestos indirectos negativos, y pueden ocasionar que los precios de mercado (de adqui-sición) sean inferiores a la suma de las percepciones de los factores de produc-ción, que incrementan sus rentas por encima del producto de sus ventas al per-cibir una subvención por parte de las administraciones públicas. Las subvencio-nes de explotación se utilizan para influir en el precio de ciertos bienes o servicios y permitir, así, una remuneración adecuada de los factores producti-



vos, es decir, posibilitan vender a precios inferiores al coste de los factores utili-zados (Muñoz, 1989). En el caso de las federaciones y los consejos, las subven-ciones de explotación son un componente muy importante de su financiación, por lo que su exclusión en el cálculo del VAB de estas instituciones supondría una subestimación de su contribución a la producción deportiva y, por eso, no serán deducidas ni del valor de la producción ni del valor añadido8.

Las cuentas de pérdidas y ganancias de las federaciones y los consejos se han obtenido de la Secretaria General de l’Esport de la Generalitat de Cata-lunya (SGE), ya que según la normativa de la Ley del Deporte tienen obligación de facilitarle sus cuentas anuales, las cuales han de incluir las cuentas de explo-tación separadas en ingresos y gastos.

3.2.2. Clubs deportivos

Los clubs son la base de la actividad deportiva en Cataluña, tanto en la ver-tiente de participación como en la de competición. Así, promueven iniciativas, fomentan el gusto por el deporte, son un centro de reunión e intercambio de sus afiliados, organizan competiciones y, juntamente con el voluntariado, son el principal soporte a la organización de acontecimientos deportivos, nacionales o internacionales, en Cataluña.

Los datos de los clubs se han extraído del Estudi sobre la situación actual dels clubs esportius a Catalunya, elaborado por Itik Consultoria Esport i Lleure en el año 2009. Este estudio se ha hecho a partir de un cuestionario a los princi-pales responsables de los clubs, estando dedicado uno de los apartados a los aspectos económicos9.

Cabe señalar que hay dos clubs que no se han considerado como elegibles en la muestra, es decir, que se habrían desestimado y sustituido por otros en el caso de haber sido escogidos aleatoriamente, por razón de sus especiales característi-cas: el Futbol Club Barcelona y el Club Natació Sabadell. Dada su dimensión social y económica, se ha creído conveniente incorporar el FC Barcelona al análisis porque mueve un volumen de recursos muy importante dentro del de-porte catalán que, de otra manera, no se contabilizarían. En cambio, el Club Natació Sabadell no hace falta considerarlo aparte porque presenta unas carac-terísticas muy similares a los clubs analizados en el estudio.

8 Este procedimiento también fue utilizado por Otero (2000). 9 El universo de la población considerada para el estudio ha sido de 8.285 clubs registrados y en

activo, mientras que el tamaño de la muestra inicialmente escogida fue de 1.000 clubs, y su distribución está estratificada por provincias, siendo 808 el número final de observaciones utilizadas en el análisis. La información muestral se ha transformado a nivel poblacional con los correspondientes factores de elevación.



Los datos del FC Barcelona provienen de las memorias económicas de la propia entidad. Hay que tener en cuenta que como las temporadas de las com-peticiones deportivas empiezan en agosto o septiembre y acaban en junio del año siguiente, los ejercicios anuales se cierran el 30 de junio y no el 31 de di-ciembre como es habitual. Por esta razón, para encontrar los datos del año 2006 se han cogido las cuentas de pérdidas y ganancias de los ejercicios 2005-2006 y 2006-2007, cuyos datos se han dividido por la mitad y, posteriormente, se han sumado.

Por otro lado, el estudio de Itik no ha considerado las sociedades anónimas deportivas por razones obvias, ya que son empresas con ánimo de lucro y no instituciones sin ánimo de lucro. No obstante, su afinidad productiva y de obje-tivos con los clubs deportivos ha llevado a incluir su análisis en este apartado. Los datos de estas sociedades se han extraído del SABI.

Finalmente, cabe notar que la información del estudio de Itik corresponde al año 2007, por lo que para encontrar la del 2006 se ha procedido a deflactar los datos con el deflactor del sector servicios.

3.3. Sector público

Entre los productores públicos del sector del deporte se pueden encontrar al-gunos, como el Consell Català de l’Esport o el Centre d’Alt Rendiment (CAR), cuya actividad está enteramente relacionada con el deporte, y otros como los ayuntamientos y las diputaciones provinciales, para los cuales el deporte no es su única actividad.

Como en el caso de las federaciones y los consejos, la definición y la obten-ción del VAB de las administraciones públicas presentan ciertas particularida-des ya que no son productores de mercado. Así, el valor de los bienes y servi-cios producidos por este tipo de instituciones se calcula a partir de la suma de los costes de producción en que han incurrido (INE, 2000), siendo las partidas de coste que se consideran los consumos intermedios, la remuneración de los asalariados y el consumo de capital fijo. Si no se tienen en cuenta los impuestos ligados a la producción y las subvenciones de explotación, que no son relevan-tes en la producción de las administraciones públicas10, el VAB de este sector se obtiene como la suma de las remuneraciones de los asalariados y del consumo de capital fijo. Finalmente, dado que el excedente bruto de explotación se obtiene al restar las remuneraciones de los asalariados del VAB, se deduce que el excedente de explotación de las administraciones públicas es igual a su consumo de capital fijo.

10 Hay que recordar que las administraciones públicas no pueden deducirse el IVA y, por tanto,

éste y otros tributos se han de valorar como un consumo intermedio.



Todos los organismos deportivos públicos del sector del deporte presentan públicamente sus presupuestos anuales, tanto las cifras presupuestadas como las liquidadas. Los datos facilitados por la Sindicatura de Comptes de Catalunya (2008) son los que se han utilizado para obtener los consumos intermedios, las remuneraciones de los asalariados, las dotaciones para amortizaciones y los ingresos de explotación. En los casos de Ports de la Generalitat, Circuit de Catalunya y las estaciones de esquí de la Molina y de Nuria los datos se han obtenido directamente de las propias empresas.

Con respecto a las diputaciones provinciales, se han estimado los agregados económicos a partir de datos del Ministerio de Economía y Hacienda (2008), de información aportada por las propias diputaciones referente a los ocupados en los servicios de deporte, y de información facilitada por el INE para el cálculo del capital fijo.

En el caso de los ayuntamientos, que son el principal productor público del sector del deporte, se han utilizado diferentes tipos de información para estimar de la manera más adecuada posible sus datos económicos. Hay diferentes fuen-tes que ofrecen datos de gasto municipal, desde los mismos ayuntamientos, al Ministerio de Economía y Hacienda y la Sindicatura de Comptes de Catalunya. De todas estas fuentes, la más completa para los objetivos de este estudio es la información procedente del Ministerio, ya que proporciona datos de liquidación de los presupuestos municipales por funciones de gasto entre las que figura la 452 referida a educación física, deporte y recreo.

3.4. Educación deportiva

La educación deportiva engloba tres productores del sector del deporte: la enseñanza no universitaria, el Institut Nacional d’Educació Física de Catalunya (INEFC) y las universidades, que presentan ciertas diferencias con respecto a su valoración económica. Así, en los casos de la enseñanza no universitaria y el INEFC su producción va íntegramente al deporte, mientras que en las universi-dades se encuentran dos particularidades: por un lado, todas dedican una parte de sus recursos a facilitar la práctica deportiva de sus alumnos y, por otro, algu-nas de ellas ofrecen también estudios relacionados con el deporte. Por último, mientras que el INEFC es un productor público, tanto la enseñanza no univer-sitaria como las universidades tienen una parte pública y otra privada.

3.4.1. Enseñanza no universitaria

El profesorado de educación física de la enseñanza no universitaria se en-cuentra en las etapas siguientes: educación infantil y primaria, educación espe-cial, educación secundaria (secundaria obligatoria, bachillerato y formación profesional), y enseñanzas de deporte, que forman parte de las enseñanzas de



régimen especial y conducen a las titulaciones de técnico de deporte y técnico superior de deporte.

Se considera que el VAB que genera este productor característico se deriva de las retribuciones salariales brutas que reciben los profesores de educación física, más las cotizaciones al régimen general de Seguridad Social que hace la empresa por cuenta del trabajador.

Los datos de número de profesores se han obtenido de la web del Departa-ment d’Educació de la Generalitat de Catalunya (infantil, primaria y educación especial) y del Observatori Català de l’Esport (secundaria). Los datos se pre-sentan por curso escolar, por lo que se ha realizado la correspondiente pondera-ción entre cursos para transformarlos en datos referidos a un año natural.

Las retribuciones brutas del profesorado del sector público se han obtenido, también, de la web del Departament d’Educació de la Generalitat de Catalunya, mientras que las del profesorado del sector privado proceden del convenio co-lectivo de trabajo para la enseñanza privada de Cataluña (Diari Oficial de la Generalitat de Catalunya nº 5139).

Finalmente, el cálculo de las cotizaciones a la Seguridad Social se ha hecho a partir de datos reales de contratos del año 2006, de donde se ha obtenido que el peso que el pago hecho por la empresa tiene sobre el coste total de los trabajadores es de, como mínimo, un 31,6%.

3.4.2. INEFC

El INEFC dispone de dos centros académicos, uno en Barcelona y otro en Lleida, que dependen respectivamente de la Universitat de Barcelona y de la Universitat de Lleida. La información económica se ha obtenido a través de un cuestionario en el que se solicitaban datos de la cuenta de pérdidas y ganancias del año 2006, y la metodología utilizada es la misma que en el caso de los otros organismos autónomos y empresas de la Generalitat de Catalunya.

3.4.3. Universidades

La valoración económica de las enseñanzas universitarias en deporte se ha calculado, como en el caso de la no universitaria, a partir de las retribuciones salariales brutas que reciben los profesores de estas enseñanzas más las cuotas empresariales a la Seguridad Social. En el cálculo de las retribuciones se han tenido en cuenta las diferentes categorías del personal docente: catedrático, profesor titular, profesor asociado, colaborador, etc.

Los datos de retribuciones del año 2006 se han obtenido del convenio colec-tivo para el personal docente e investigador de las universidades públicas cata-lanas (Diari Oficial de la Generalitat de Catalunya nº 4821) y del servicio de recursos humanos de la Universitat Pompeu Fabra, según las retribuciones



fijadas en los presupuestos generales del Estado. A partir de los datos de profe-sorado facilitados por cada universidad, se ha hecho el cálculo de la cifra total de remuneraciones, a la que se le ha añadido la cuota empresarial a la Seguridad Social.

Finalmente, la valoración económica de los servicios deportivos se ha cal-culado a partir de las encuestas enviadas a los responsables de los servicios de deporte de las universidades, en las que se solicitaba la cuenta de pérdidas y ganancias del año 2006, datos de personal y sus características, y de amortiza-ciones del inmovilizado para aquellas universidades que disponen de instalacio-nes propias. Del total de las doce universidades catalanas, respondieron ocho que suponen el 74% del total de estudiantes universitarios. Para completar el estudio, se ha hecho una estimación indirecta de los datos globales a partir de la información recibida y del número de alumnos por universidad.

4. PRINCIPALES RESULTADOS

El peso de la producción efectiva total del sector del deporte en Cataluña so-bre el conjunto de la economía catalana, medida a partir del PIB, se situaba en un 2,1% en el año 2006, mientras que si la magnitud utilizada es el VAB el peso fue del 1,1% en el mismo año. Por otra parte, el peso de los ocupados fue tam-bién de un 2,1% del total de trabajadores.

El VAB del sector del deporte en Cataluña fue de casi 1.876 millones de eu-ros en 2006, de los cuales un 86,1% correspondía a los productores del sector privado y el 13,9% restante a los productores del sector público (Tabla 3).

Tabla 3 VAB y ocupación del sector del deporte en cataluña (2006)

Miles € % Ocupados %

SECTOR PRIVADO 1.615.920 86,1% 63.276 90,2%

SECTOR PÚBLICO 259.917 13,9% 6.847 9,8%

TOTAL 1.875.837 100,0% 70.123 100,0%


El total de ocupados en el deporte en Cataluña en el año 2006 fue de 70.123 personas, con una distribución entre sector privado y sector público del 90,2% y 9,8%, respectivamente, siendo el peso del primero superior que en el caso del VAB (Tabla 3). En este aspecto, es necesario destacar la importancia del vo-luntariado en el deporte, es decir, de las personas que trabajan un número de horas a la semana sin recibir remuneración. Este tipo de trabajador se encuentra muy presente en determinados productores deportivos, como las federaciones, los consejos, o los clubs, que tenían en el año 2006, respectivamente, 4.242,



1.809 y 22.360 trabajadores voluntarios. Hay que notar que el trabajo voluntario no computa en el cálculo del VAB, por la dificultad de asignarle una retribución por la falta de información sobre las horas trabajadas por este colectivo.

La Tabla 4 muestra los agregados económicos del sector del deporte en Ca-taluña en el año 2006 por productor. Como se puede comprobar, las IPSFL son el principal productor deportivo, con un peso de su VAB sobre el total del 46,7%, seguidas por el sector privado con ánimo de lucro con el 39,2%, la edu-cación deportiva con el 8,5%, y el sector público con el 5,7%.

Si los cálculos se hacen con el valor de la producción, se observa como dis-minuye el peso del las IPSFL hasta el 40%, mientras que aumenta el del sector público hasta el 9% (Tabla 5). Este hecho es consecuencia de la mayor impor-tancia de las transferencias corrientes en las administraciones públicas que en las IPSFL, magnitudes que computan en el valor de la producción pero no en el VAB al ser consideradas como consumos intermedios. Si se tiene en cuenta que uno de los objetivos principales del sector público en relación con el deporte es facilitar la práctica deportiva en cualquiera de sus vertientes, las transferencias, tanto al sector privado sin ánimo de lucro como a otras administraciones públi-cas, se convierten en el principal instrumento para garantizar el cumplimiento de dicho objetivo.

Por otra parte, de los más de 70.000 ocupados en el sector del deporte cata-lán en el año 2006, un 33,5% trabajaba en el sector privado con ánimo de lucro, un 54,9% en las IPSFL, un 6,7% en la educación deportiva, en la cual la gran mayoría correspondía al profesorado no universitario, y el 4,9% restante al sec-tor público (Tabla 5).

Tabla 4 Agregados económicos del sector del deporte (miles de euros)

CATALUÑA 2006

(a)

Remuneraciones asalariados

(b) Excedente bruto de

explotación

(a)+(b) VAB

(c) Consumos intermedios

(a)+(b)+(c) Valor de la producción

SECTOR PRIVADO ÁNIMO DE LUCRO 486.072 248.968 735.040 1.049.830 1.784.870

SOCIEDADES 407.475 167.033 574.508 695.881 1.270.389

Industria 146.350 41.868 188.218 413.392 601.610

Comercio 81.775 51.853 133.628 95.295 228.923

Servicios 179.349 73.311 252.660 187.195 439.855

PERSONAS FÍSICAS — 11.595 11.595 — 11.595

MEDIOS DE COMUNICACIÓN 78.597 70.340 148.937 353.949 502.886

Prensa diaria 39.840 14.437 54.277 120.905 175.182

Revistas deportivas 2.101 483 2.584 4.701 7.284

Radios 5.879 446 6.325 15.694 22.019

Televisión 30.219 54.973 85.193 211.377 296.570

Portales de internet deportivos 559 - 559 1.273 1.831



Tabla 4 (continuación) Agregados económicos del sector del deporte (miles de euros)

CATALUÑA 2006

(a)

Remuneraciones asalariados

(b) Excedente bruto de

explotación

(a)+(b) VAB

(c) Consumos intermedios

(a)+(b)+(c) Valor de la producción

IPSFL 721.179 154.493 875.672 659.312 1.534.985

FEDERACIONES DEPORTIVAS 21.450 4.194 25.644 47.994 73.638

CONSEJOS DEPORTIVOS 3.220 73 3.293 6.491 9.784

CLUBS DEPORTIVOS 696.509 150.226 846.735 604.827 1.451.562

SECTOR PÚBLICO 70.468 35.741 106.208 238.597 344.805

GENERALITAT DE CATALUNYA 15.118 7.883 23.002 77.753 100.755

Consell Català de l’Esport 5.945 368 6.314 35.821 42.135

Centre d’Alt Rendiment 3.319 1.149 4.468 4.839 9.307

Ports de la Generalitat 288 358 646 357 1.003

EQUACAT, SA 779 177 956 414 1.370

Circuit de Catalunya 1.773 2.923 4.696 33.225 37.921

Estació d’Esquí de la Molina 2.282 2.286 4.568 2.749 7.317

Estació d’Esquí de Vall de Núria 732 621 1.353 348 1.702

DIPUTACIONES PROVINCIALES 1.906 959 2.866 9.893 12.758

AYUNTAMIENTOS 53.443 26.898 80.341 150.951 231.292

EDUCACIÓN DEPORTIVA 157.808 1.109 158.917 7.289 166.206

ENSEÑANZA NO UNIVERSITARIA 142.001 — 142.001 — 142.001

INEFC 7.882 471 8.353 3.257 11.610

UNIVERSIDADES 7.925 639 8.563 4.033 12.596

TOTAL 1.435.527 440.311 1.875.837 1.955.029 3.830.762


Tabla 5 Estimación de la ocupación del sector del deporte

CATALUÑA 2006

Ocupados % VAB (%) Valor de la producción

(%) SECTOR PRIVADO CON ÁNIMO DE LUCRO 23.469 33,5% 39,2% 46,6%

SOCIEDADES 20.563 29,3% 30,6% 33,2%

Industria 5.820 8,3% 10,1% 15,7%

Comercio 4.890 7,0% 7,1% 6,0%

Servicios 9.853 14,1% 13,5% 11,5%

PERSONAS FÍSICAS 2.036 2,9% 0,6% 0,3%

MEDIOS DE COMUNICACIÓN 870 1,2% 7,9% 13,1%

Prensa diaria 473 0,7% 2,9% 4,6%

Revistas deportivas 52 0,1% 0,1% 0,2%

Radios 127 0,2% 0,3% 0,6%

Televisión 199 0,3% 4,5% 7,7%

Portales de internet deportivos 19 0,0% 0,0% 0,0%

IPSFL 38.516 54,9% 46,7% 40,1%

FEDERACIONES DEPORTIVAS 1.266 1,8% 1,4% 1,9%

CONSEJOS DEPORTIVOS 814 1,2% 0,2% 0,3%

CLUBS DEPORTIVOS 36.436 52,0% 45,1% 37,9%



Tabla 5 (continuación) Estimación de la ocupación del sector del deporte

CATALUÑA 2006

Ocupados % VAB (%) Valor de la producción

(%) SECTOR PÚBLICO 3.413 4,9% 5,7% 9,0%

GENERALITAT DE CATALUNYA 464 0,7% 1,2% 2,6%

Consell Català de l’Esport 183 0,3% 0,3% 1,1%

Centre d’Alt Rendiment 73 0,1% 0,2% 0,2%

Ports de la Generalitat 8 0,0% 0,0% 0,0%

EQUACAT, SA 38 0,1% 0,1% 0,0%

Circuit de Catalunya 47 0,1% 0,3% 1,0%

Estació d’Esquí de la Molina 91 0,1% 0,2% 0,2%

Estació d’Esquí de Vall de Núria 24 0,0% 0,1% 0,0%

DIPUTACIONES PROVINCIALES 38 0,1% 0,2% 0,3%

AYUNTAMIENTOS 2.911 4,2% 4,3% 6,0%

EDUCACIÓN DEPORTIVA 4.725 6,7% 8,5% 4,3%

ENSEÑANZA NO UNIVERSITARIA 4.228 6,0% 7,6% 3,7%

INEFC 187 0,3% 0,4% 0,3%

UNIVERSIDADES 310 0,4% 0,5% 0,3%

TOTAL 70.123 100,0% 100,0% 100,0%


4.1. Sector privado con ánimo de lucro

4.1.1. Sociedades

En el año 2006 las sociedades relacionadas con la producción de bienes y servicios deportivos alcanzaron un valor de la producción de más de 1.270 mi-llones de euros, con unos consumos intermedios que representaron un 54,8% del total y un valor añadido bruto que aportó el 45,2% restante. Si se considera la aportación del VAB a la producción en términos de sus dos componentes principales, se observa como la participación de las remuneraciones de los asa-lariados más que dobla la del excedente bruto de explotación, con un 32,1% y un 13,1%, respectivamente.

La desagregación de resultados en base a tres grandes grupos claramente di-ferenciados por su tipo de actividad, industrial, comercial y de servicios, per-mite observar estructuras de producción claramente diferenciadas. Por un lado, las empresas dedicadas a actividades industriales (10,0% del VAB del sector del deporte), centradas en procesos de transformación de bienes, presentan un peso muy importante de los consumos intermedios (68,7%), así como una composi-ción del VAB con un peso más elevado de las remuneraciones de los asalaria-dos, que alcanzan un 77,8% del VAB frente al 70,9% de media del total de so-ciedades.



Por otro lado, los sectores de comercio y servicios (7,1% y 13,5% del VAB del deporte, respectivamente) muestran aportaciones muy similares de los con-sumos intermedios y del VAB en su producción, alrededor del 41% al 43% y el 57 al 59%, respectivamente. La diferencia principal entre estos dos tipos de productores privados se da en la composición de su valor añadido bruto, ya que las remuneraciones de los asalariados suponían un 61,2% en el comercio, mien-tras que en los sectores dedicados a servicios el peso fue del 71,0% para el año 2006.

A nivel más desagregado11, los subsectores de gestión de estadios y otras instalaciones deportivas, el de confección de ropa deportiva y el de comercio al por menor concentran la mayor parte del VAB de las sociedades (28,4%, 24,0% y 17,2%, respectivamente). Asimismo, se puede observar una gran heterogenei-dad en la composición del VAB entre los diferentes subsectores.

En cuanto a la ocupación, el número de trabajadores de las sociedades vin-culadas a actividades deportivas fue de 20.563 el año 2006. Por grandes secto-res, los servicios representaron el 48,0% de la ocupación, la industria el 28,3%, y el comercio el 23,8% restante. A nivel más desagregado cabe destacar que en el subsector de gestión de estadios y otras instalaciones deportivas se concentra el 43,6% del total de la ocupación de las sociedades, siguiéndole a distancia los subsectores de comercio al por menor y el de confección de ropa deportiva, con un 18,3% y un 16,3%, respectivamente.

4.1.2. Personas físicas

En primer lugar, es necesario señalar que hay muy pocas declaraciones refe-ridas a algún código deportivo del IAE, ya que, para el conjunto del Estado, sólo se encuentran 6.888 con datos diferentes de cero, lo que supone sólo un 0,5% del total de declaraciones. Además, para las actividades clasificadas como profesionales no hay declaraciones con datos diferentes de cero, así como para algunos de los códigos de las actividades empresariales y de las artísticas.

Dentro de las actividades empresariales, las principales son el comercio al por menor de juguetes, ropa y otros artículos deportivos (código 659.6), que suponen un 78,5% del total, las escuelas y servicios de perfeccionamiento del deporte (967.2), con un 11,4%, y el comercio al por mayor de juguetes y ar-tículos deportivos (619.1), con un 6,4%. Respecto a las actividades artísticas, la principal es el código 049, otras actividades relacionadas con el deporte, que suponen un 59,9% del total, los jugadores, entrenadores y preparadores de ba-lonmano, voleibol, pelota y otros deportistas de hípica, lucha y similares (047),

11 Véase http://www.observatoridelesport.cat/pdf/peseconomic10.pdf para los resultados más

desagregados.


http://www.observatoridelesport.cat/pdf/peseconomic10.pdf


con un 17,7%, y los jugadores, entrenadores y preparadores de tenis y golf (042), con un peso del 10,2%.

El VAB deportivo de las personas físicas catalanas en el año 2006, que se compone únicamente de excedente bruto de explotación, fue de casi 11,6 millo-nes de euros, un 73,9% de los cuales correspondió a las actividades empresa-riales y el resto, a actividades artísticas.

4.1.3. Medios de comunicación

El total de los medios de comunicación generó un VAB deportivo de unos 149 millones de euros el año 2006, un 36,4% de los cuales correspondió a la prensa diaria y un 38,1% al conjunto de la prensa escrita. La televisión, inclu-yendo las empresas productoras, suponía un 57,2% del total, las emisoras radio-fónicas un 4,2%, y los portales de internet tenían una participación muy baja con sólo un 0,4%. Por otro lado, cabe notar que casi una cuarta parte del VAB deportivo de los medios de comunicación fue generado por empresas del sector público.

En cuanto a la ocupación, el número de trabajadores relacionados con el mundo del deporte en los medios de comunicación se ha estimado en 870. Por medios, la prensa diaria supone más del 54% del total. Por otro lado, un 77,6% del total de trabajadores estaba en empresas del sector privado en el año 2006.

La prensa escrita diaria generó un VAB imputable al sector del deporte de 54,2 millones de euros durante el año 2006, un 50,6% de los cuales correspon-día a la prensa generalista y el restante 49,4% a la prensa deportiva. La compo-sición del VAB entre remuneración al trabajo (RA) y remuneración al capital (EBE) resulta un poco diferente en la prensa exclusivamente deportiva y la prensa generalista, donde las remuneraciones de los asalariados pesan cuatro puntos porcentuales más en el 2006. Cabe señalar que el 80,6% del VAB de-portivo generado por estos productores correspondió a los diarios con sede en Cataluña, tanto los generalistas como los deportivos.

Por lo que se refiere a las revistas deportivas, éstas generaron un VAB en el 2006 de casi 2,6 millones de euros, más del 80% de los cuales correspondieron a las remuneraciones de los asalariados. Cabe notar que gran parte de este VAB, en concreto el 57,3%, fue producido por las revistas que tienen la sede en Cata-luña.

Respecto a las radios, su VAB deportivo del año 2006 fue de unos 6,3 millo-nes de euros, de los cuales casi 5,7 millones correspondían a las radios con sede en Cataluña, un 89,9% del total. Hay que mencionar, también, que casi el 93% del VAB se destinó a remunerar el factor trabajo, mientras que del total de VAB deportivo de las radios, un 75,2% correspondió a las de titularidad pública, unos 4,8 millones de euros.



En relación con el sector televisivo, la parte de su VAB que se puede impu-tar al deporte ascendió a unos 85,2 millones de euros en el año 2006, de los que casi un 25% del total correspondió a la producción deportiva de TVE que se realiza en Sant Cugat del Vallès, y el resto a cadenas catalanas, la principal de las cuales es Televisió de Catalunya, y a las empresas productoras de aconteci-mientos deportivos. También se observa un peso superior de las remuneraciones de los asalariados, con un poco más del 64% del total de VAB del subsector.

Como se ha comentado, la lista de portales de internet deportivos con sede en Cataluña se ha visto reducida a dos empresas, ya que para el resto no se han encontrado las razones sociales o no se han encontrado datos en el SABI. Por tanto, el valor que se presenta en la Tabla 4 se ha de entender como una cifra de mínimos. El VAB de los portales deportivos catalanes se situó en el 2006 un poco por encima de 558 mil euros.

4.4. Instituciones privadas sin finalidad de lucro (IPSFL)

El VAB de las IPSFL superó los 875 millones de euros en el 2006, cifra que supone casi la mitad del VAB total del sector del deporte. El VAB de las fede-raciones fue de más de 25 millones de euros, el de los consejos de unos 3,3 mi-llones, y el de los clubs de 847 millones, es decir, el VAB asociado a los clubs representa el 45,9% del total del deporte.

Con respecto a la ocupación, el número total de trabajadores en las IPSFL del sector del deporte se ha estimado en casi 60.000 personas. Al igual que en el caso del VAB, es en los clubs donde se concentra la mayor parte de esta ocupa-ción (52,0% del total).

En el caso de las federaciones merece ser destacado que cuatro de ellas (te-nis, fútbol, natación y baloncesto) tienen una participación por encima del 7% en el VAB del subsector (hasta el 14,4% en el caso del tenis), mientras que en términos de ocupados es la federación que incluye los deportes para disminui-dos físicos la que presenta un nivel de ocupación más alto, cercano a los 200 trabajadores remunerados. En este sentido, debe ser mencionado que junto a los 1.266 puestos de trabajo remunerados en las federaciones, hay 4.242 voluntarios que desarrollan su actividad en las mismas pero sin remuneración.

En cuanto a los consejos deportivos, la importancia del VAB está directa-mente relacionada con la población potencial a la que dan servicio. Así, el VAB generado por los consejos deportivos de Barcelona representa el 57,0% del total del subsector. Por otra parte, la actividad de voluntariado juega un papel rele-vante, pues colaboran con los 814 trabajadores remunerados 1.809 voluntarios.

Finalmente, los clubs deportivos representan un elevado porcentaje del VAB del sector del deporte, con una participación de la remuneración de los asalaria-dos del 82,3%. En cuanto a la ocupación, los trabajadores remunerados repre-



sentan el 63,1% del total de personas (57.778) que contribuyen al desarrollo de las actividades de los clubs, en las que también colaboran 21.342 voluntarios.

4.5. Sector público

Las estimaciones correspondientes a estas instituciones dan un VAB depor-tivo de más de 106 millones de euros en el año 2006, con una aportación mayo-ritaria de los ayuntamientos (75,6%), seguidos por la Generalitat de Catalunya con una participación del 21,7%, y las diputaciones provinciales con un peso sobre el total del 2,7%.

El número de ocupados en el sector público relacionados con el deporte fue en el 2006 de unas 3.400 persones, de las cuales el 85,3% trabajaban en los ayuntamientos, un 13,6% en las diferentes empresas de la Generalitat de Cata-lunya y un 1,1% en las diputaciones.

El principal productor público deportivo dentro de la Generalitat de Cata-lunya es el Consell Català de l’Esport, que generó 6,3 millones de euros de VAB en el 2006, un 27,4% del total de esta administración pública, seguido por el Circuit de Catalunya, la estación de esquí de la Molina y el CAR, todos ellos con un VAB superior a los 4 millones de euros y unos pesos alrededor del 20%. La estación de esquí de Núria produjo 1,3 millones de euros de VAB deportivo, mientras que Equacat, SA se acercaba al millón y Ports de la Generalitat supe-raba los 646 mil euros.

4.6. Educación deportiva

La educación deportiva aportaba al VAB catalán del sector del deporte el año 2006 casi 160 millones de euros, con la parte más importante correspon-diente a la enseñanza no universitaria, un 89,4% del total, mientras que las aportaciones del INEFC y del conjunto de las universidades eran similares y se situaban por encima del 5%.

Los ocupados en educación deportiva en el año 2006 superaron las 4.700 personas, y presentaron una estructura muy similar a la del VAB. En este sen-tido, hay que tener en cuenta que la parte más importante de estos productores corresponde a la enseñanza no universitaria, cuyo VAB se compone únicamente de remuneraciones de los asalariados.

5. CONCLUSIONES

En este artículo se ha presentado un análisis empírico de la medición del peso del sector del deporte en la economía catalana. Para ello, se han caracteri-zado los productores (característicos o conexos) del deporte y se ha desarrollado una metodología que, desde la perspectiva de la oferta, permite medir para cada



uno de los productores el valor de su producción, el valor añadido bruto y la ocupación generados.

Los resultados para Cataluña corresponden al año 2006, mereciendo ser destacados los siguientes aspectos:

El peso del VAB del sector del deporte representa un 1,1% del de la eco-nomía catalana, mientras que en términos de producción se eleva hasta el 2,1%.

La ocupación del sector del deporte alcanza los 70.123 trabajadores remunerados, a los que habría que añadir los 27.393 voluntarios que contribuyen al desarrollo de la actividad deportiva, básicamente en el caso de los productores sin ánimo de lucro.

Las instituciones privadas sin finalidad de lucro generan el 46,7% del VAB del sector del deporte.

El sector privado en su conjunto genera el 86,1% del VAB del sector del deporte y representa el 92,5% de la ocupación.

A nivel más desagregado, los clubs deportivos generan cerca del 46% del VAB y más de la mitad de la ocupación del sector.

Es necesario mejorar las fuentes de información y avanzar en el desarrollo de una metodología que permita una medición más precisa del peso del sector del deporte, tanto desde el punto de vista de la oferta como del de la demanda, con el objetivo de proceder a la estandarización metodológica que permita hacer comparaciones adecuadas, no sólo en el tiempo sino también entre distintas zonas geográficas.


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____________ Artículo recibido en marzo de 2012 y aceptado en mayo de 2012 Artículo disponible en versión electrónica en la página www.revista-eea.net, ref. ә-30208 ISSN 1697-5731 (online) – ISSN 1133-3197 (print)


V O L . 30 - 2 2012

P Á G S . 683 – 702

Impacto económico de la celebración de un evento deportivo: Campeonato del Mundo de MotoGP en Valencia

Mª LUISA MARTÍ SELVA Grupo de Economía Internacional. Departamento de Economía y Ciencias Sociales, UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE VALENCIA, ESPAÑA. E-mail: [email protected] ROSA PUERTAS MEDINA Grupo de Economía Internacional. Departamento de Economía y Ciencias Sociales, UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE VALENCIA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

RESUMEN En el trabajo que se presenta se analizan los efectos económicos sobre el sector turístico valenciano de un evento deportivo de relevancia internacional como es el Campeonato Mundial de MotoGP. La utilización de la metodología input-output ha permitido diferenciar entre los efectos directos, indirectos e inducidos que se producen sobre el turismo de la provincia donde se realiza la competición deportiva. Así, se concluye que el gasto realizado por los asistentes al Campeonato supone una notable aportación a los salarios, el empleo y el PIB, manifestando así su importancia dentro de la actividad turística valenciana.

Palabras clave: Deporte, análisis input-output, impacto turístico.

Economic Impact of a Sporting Event: MotoGP World Champonship in Valencia

ABSTRACT Work presented analyses the economic effects on the Valencian tourism sector of a sporting event of international significance as the World Championship of MotoGP. Using the input-output methodology has allowed to differenti-ate between the effects direct, indirect and induced that occur on the tourism in the province where is the sporting event. Thus concludes that spending by those attending the Championship is a notable contribution to wages, em-ployment and GDP, thus demonstrating its importance within the Valencian tourism.

Keywords: Sport, Input-Output Analysis, Tourist Impact.

Clasificación JEL: L83, D57




Mª LUISA MARTÍ SELVA Y ROSA PUERTAS MEDINA


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1. INTRODUCCIÓN La celebración de grandes eventos supone un elemento de desarrollo socio-

económico y una opción estratégica para las ciudades, pudiendo ser utilizada para posicionarse en un contexto internacional. Todo ello permite atraer recur-sos económicos concretados en la realización de nuevas inversiones, prestación de servicios e incluso en una mejora de la imagen de la ciudad y su entorno. Además, la dinamización y desarrollo del tejido socio-económico del territorio atraerá la celebración de nuevos eventos y mayor afluencia turística (Fomento de San Sebastián, 2005).

En este artículo se analizarán las consecuencias económicas de la celebra-ción del Campeonato Mundial de MotoGP en Valencia. Se trata de la competi-ción de motociclismo más antigua (desde 1949) e importante del mundo cele-brándose en 14 países, cuatro continentes y con una cobertura televisiva global. La Competición objeto de estudio es la que tuvo lugar durante noviembre de 2010 en el Circuit Ricardo Tormo ubicado a 20 minutos de la ciudad de Valen-cia y con unas instalaciones que ofrecen un amplio abanico de posibilidades como presentaciones de escuderías de Fórmula 1, pruebas de atletismo, con-ciertos, etc. Desde 1999 hasta 2008 el número de asistentes superaba anual-mente los 200.000 aficionados, y es a partir de 2009 cuando la cifra empieza a descender hasta llegar a los 80.774 en 2010. Es importante tener en cuenta que la asistencia a los eventos deportivos es muy sensible a la situación económica y su demanda se ve fuertemente afectada, al no tratarse de bienes de primera necesidad para el consumidor.

El objetivo de la investigación responde a la inquietud que paulatinamente se ha ido extendiendo entre las ciudades y entidades organizadoras de conocer la repercusión de los eventos deportivos en el seno de su economía. La orientación del estudio no está encaminada al gasto directo generado por los propios atletas, sino al gasto del aficionado que acude como espectador al acontecimiento de-portivo. Los resultados permitirán evitar la sobrevaloración que en muchas oca-siones se asocia a la celebración de competiciones deportivas internacionales.

La metodología de impacto económico propuesta está basada en el análisis input-output, el cual se fundamenta en la relaciones de interdependencia que existen entre el gasto de los aficionados y las actividades productivas que se ven incrementadas, tratando de determinar el efecto multiplicador que dicha de-manda tiene sobre el resto de la economía donde ejerce su influencia. La esti-mación de los gastos iniciales realizados por los asistentes al evento deportivo puede ser determinado mediante encuestas, sin embargo existe un “efecto arrastre” sobre el resto de la actividad productiva difícilmente cuantificable de forma directa.

En este sentido el análisis input-output facilita el cálculo de todos los efectos asociados a la celebración de este campeonato. El hecho de que los asistentes

IMPACTO ECONÓMICO DE LA CELEBRACIÓN DE UN EVENTO DEPORTIVO…


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demanden una serie de productos y servicios genera en la economía efectos directos, indirectos e inducidos, necesarios para satisfacer la demanda final realizada en el contexto de la competición.

El artículo se estructura de la siguiente forma. En la sección 2 se hace una revisión bibliográfica sobre la importancia del deporte en la economía. En la sección 3 se explica la metodología del análisis input-output que se aplicará en la parte empírica del trabajo. En la sección 4 se muestran los resultados obteni-dos. Y por último, en la sección 5 se resumen las conclusiones del estudio.

2. REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA DEL IMPACTO ECONÓMICO DEL DEPORTE

El desarrollo del deporte en los últimos años ha desencadenado una serie de cambios que lo configuran no solo como una actividad lúdica y saludable, sino como un hecho social de gran significatividad en nuestras vidas. A su vez, es un potencial para las empresas que buscan en el patrocinio su estrategia de marke-ting. A principios de los años 90 los investigadores universitarios empezaron a evaluar el impacto económico que el deporte podría representar sobre una de-terminada región española (Alonso et al, 1991; Martinez del Castillo et al, 1991; Brunet, 1992; Quesada y Diez, 1993).

En este ámbito, los instrumentos que se han venido utilizando para elaborar las magnitudes económicas del deporte son muy variados, principalmente des-tacan: los modelos de equilibrio general, el método input-output y el análisis coste beneficio1. Mientras que los modelos de equilibrio general precisan de una serie de supuestos que condicionarán los resultados, el análisis coste beneficio constituye un método más amplio y flexible facilitando la identificación y eva-luación de la repercusión de actos públicos. Por su parte, el análisis input-output va más allá, pues cuantifica de forma precisa la incidencia económica de una modificación de la demanda a través de unos coeficientes técnicos. Incluso, podría ser utilizado para simular la posible celebración de nuevos eventos que justificaría las futuras inversiones.

Sin embargo, como cualquier otra metodología no está exenta de críticas, en ocasiones rebatibles simplemente clarificando el objetivo del análisis y la in-formación disponible para la realización del mismo. Lopez et al (2011) resalta dos condicionantes existentes como son la proporcionalidad y la homogeneidad, que impiden contemplar economías de escala y reducen el grado de precisión de los resultados, respectivamente. En el ámbito de la economía del turismo tam-bién se encuentran trabajos que utilizan la metodología input-output, como en el trabajo de Polo y Valle (2011) para analizar la actividad turística en las islas 1 En los trabajos de Pedrosa y Salvador (2003) y Fourie y Santana-Gallego (2011) se encuentra

una descripción detallada de dichas metodologías.



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Baleares o el artículo de Perles (2006) donde examina el impacto económico a través del análisis input-output que las fiestas populares de Moros y Cristianos generan sobre el destino turístico de Calpe.

Esta línea de investigación se ha seguido desarrollando y pueden encontrarse algunos trabajos que incluyen tanto la repercusión del gasto de los aficionados como de las empresas y clubes relacionadas con el deporte. Así, Espejo-Saave-dra y Algarra (2005) platean un modelo de impacto económico del futbol profe-sional en España a partir de las Tablas Input-Output (TIO), concluyendo que el multiplicador del futbol profesional se aproxima a la media del sector servicios, siendo la energía y la construcción las actividades más influyentes en el creci-miento económico. En el trabajo aplicaremos la metodología input-output puesto que permitirá analizar el impacto del gasto de los asistentes al Campeo-nato Mundial de MotoGP sobre el entramado turístico fundamentándose en la posibilidad de estimar, de forma sectorial y agregada, los efectos que provocan en las actividades económicas propias del turismo.

A su vez, Maudos (2007) y Fernández et al (2007), utilizando el modelo in-put-output, analizan el impacto económico de la 32º America´s Cup en Valencia distinguiendo entre el impacto del gasto de los turistas y las inversiones realiza-das por la Administración Pública, concluyendo que dicho evento ha supuesto un aumento considerable del PIB y el empleo de la Comunidad Valenciana (CV) durante tres años consecutivos, permitiendo a su vez que la ciudad sea más conocida internacionalmente. Por su parte, Barguet y Gouguet (2008) a través del análisis coste-beneficio calculan el impacto económico de la Copa del Mundo de Rugby 2007 en Francia teniendo en cuenta inversiones, gastos de organización, animación, consumo de los equipos y visitantes. Watson et al (2008) con la técnica input-output realizan un análisis similar aplicado a la “industria del golf” en Colorado.

Un estudio de impacto económico de la celebración de un evento deportivo debe tener en cuenta que el aumento del turismo constituye uno de los efectos más importantes derivados del mismo. Según el Centro de Estudios Económicos Tomillo (CEET, 2005) la capacidad de atracción turística de una ciudad depende de factores muy diversos como: implementación de estrategias, cam-pañas turísticas, imagen de la ciudad, proximidad a las tradicionales fuentes de turismo. Fourie y Santana-Gallego (2011) mediante la aplicación de un modelo de gravedad concluyen que un evento deportivo incrementa aproximadamente un 8% el turismo en el año de su celebración.

La utilización del modelo input-output en este artículo permite analizar con precisión la incidencia sobre el turismo valenciano del gasto de los asistentes al Campeonato. Respecto a este método, una de las primeras aplicaciones se en-cuentra en el trabajo de Herderson (1955) donde se utiliza el método input-out-put para analizar la economía italiana. En el ámbito del transporte marítimo la



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literatura recoge innumerables trabajos desde Hill (1975) en donde se determinó el impacto del puerto de Baltimore (EEUU) hasta Martí et al (2009) que recoge su aplicación a los distintos puertos de la CV. También se ha utilizado esta metodología para determinar los efectos causados por diversas competiciones lúdico-deportivas (Barker et al, 2002; Crompton et al, 2001; Kasimati, 2003). Más recientemente, Collins et al (2009) proponen la utilización del modelo input-output para cuantificar impactos ambientales de eventos deportivos celebrados en Reino Unido. En el ámbito turístico se ha utilizado para analizar el impacto económico de los hoteles en la ciudad de Sevilla y el festival de música Jazz de Umbría (González, 2010 y Bracalente et al, 2011). En nuestro caso, esta herramienta permitirá profundizar en el entramado productivo del turismo, ofreciendo cifras de producción, empleo, impuestos, entre otras, que facilitará conocer la importancia del evento deportivo en la economía valenciana.

La investigación que se presenta solo tendrá en cuenta el gasto del aficio-nado asistente al campeonato, debido a que las instalaciones llevan funcionando más de una década y a la importancia del turismo en la CV. El objetivo es, por tanto, analizar el impacto del evento sobre el turismo valenciano con la finalidad de evaluar y justificar los esfuerzos privados y gubernamentales para traer la celebración de este evento a la ciudad de Valencia.

3. METODOLOGÍA El análisis input-output es una herramienta idónea para el desarrollo de los

estudios cuantitativos sobre cómo las actividades de una infraestructura o un evento influyen en su entorno económico. Se trata de una metodología muy utilizada en la determinación del impacto económico y en la relevancia de las grandes decisiones de inversión en infraestructuras de transporte, sanidad, ocio, o cualquier otro servicio que tenga una compleja relación con el resto de activi-dades económicas.

La herramienta básica utilizada ha sido la TIO de la provincia de Valencia para el 2010 creada a partir de la TIO de la CV del 2000. La transformación de una TIO a otra se ha realizado a partir de la información de la contabilidad regional y la aplicación del método iterativo RAS (Stone, 1969).

El Instituto Valenciano de Estadística pública periódicamente la TIO de la CV desagregada en 84 sectores. Esta ha sido la fuente inicial de datos para la construcción de la TIO valenciana del turismo. En primer lugar, se han identifi-cado las ramas de actividad relativas al sector turístico, de tal forma que se co-rrespondieran con las de la cuenta satélite del turismo publicada por el INE.

Posteriormente, y debido al desfase temporal entre la última publicación de la Tabla (2000) y la fecha del estudio (2010), ha sido necesario aplicar la meto-dología RAS para actualizarla y obtener la TIO del turismo de la CV corres-



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pondiente a 2010. Por último, dado que el análisis era a nivel provincial, se ha procedido a regionalizar dicha Tabla utilizando la contabilidad regional dispo-nible y nuevamente el RAS.

El método RAS permite recoger los cambios tecnológicos en el periodo que media entre la última TIO disponible y el año objeto de estudio, así como la regionalización de una TIO (de la TIO de CV a la TIO de la provincia de Valencia)2. La primera aplicación del RAS que se indica en la Figura 1 consiste en ajustar la matriz de relaciones intersectoriales de la CV al año 2010 a partir de la información suministrada por la TIO correspondiente al 2000 y los nuevos márgenes establecidos de los consumos y outputs intermedios obtenidos con la información de la contabilidad regional del INE. Por otra parte, sobre la TIO de la CV actualizada se vuelve a aplicar el RAS para obtener la Tabla de la provincia de Valencia, basándose en los márgenes de consumos y outputs intermedios referentes a Valencia. Todo ello da lugar a la obtención de la TIO del turismo de Valencia en 2010 (Tabla A1, A2, A3 del Anexo).

En el siguiente esquema se resumen las etapas seguidas en el análisis empí-rico.

Figura 1 Esquema metodológico del análisis input-output


El método RAS3 viene expresado a través de la operación matricial que le da el nombre (Pedreño, 1984):

2 El método RAS ha sido considerado en economía desde hace años como el idóneo para la

estimación de matrices Input-Output, encontrándose numerosas referencias sobre este procedi-miento (Cabrer, et al., 2007).

3 Ver Martí et al. (2009) para una explicación más detallada de la metodología aplicada

Bloque I: Relaciones intersectoriales (10 sectores productivos)

TIO TURISMO VALENCIA 2010

Bloque II: Inputs primarios (componentes del Valor Añadido)

Modelo Leontief Vector Demanda final gasto asistentes

Bloque III: Demandas finales

Efectos: Directo, Indirecto, Inducido



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A1= R x A0 x S (1)

donde,

A1 : matriz de transacciones estimada R y S : matrices diagonales para la transformación de la matriz de partida A0

A0 : matriz de transacciones original En la práctica los vectores R y S se premultiplican y posmultiplican

respectivamente, a la matriz de partida A0 proporcionando la convergencia de las filas y columnas agregadas de la matriz A1 hasta conseguir una matriz de transacciones actualizada.

Antes de proceder a aplicar esta técnica sobre la matriz intersectorial (Blo-que I) es necesario realizar la actualización de los Bloques II y III de la TIO, correspondientes a los inputs primarios y a la demanda final. Para ello, una vez determinado el año de referencia (2010), se toma la máxima información conta-ble disponible de las variables que componen dichas partes de la matriz: sueldos y salarios, seguridad social, valor añadido bruto, importaciones, exportaciones, entre otros. En ocasiones, y dado que dichos datos suelen ser simplemente un avance, no es posible utilizar toda la información porque no está completa y conduce a errores. Consecuentemente, se emplean todas aquellas variables que permitan reconstruir los inputs primarios y la demanda final verificando las identidades contables necesarias. Llegado a este punto se está en situación de proceder a aplicar la técnica RAS para el Bloque I, pues se dispone de toda la información de los Bloques II y III, así como los totales de las filas/columnas del Bloque I y, por tanto, tan sólo faltaría actualizar la matriz de relaciones in-tersectoriales del año 2000 ([Tij]2000) a las que se aplicaría de forma iterativa la ecuación (1). De forma detallada la aplicación del RAS sigue los siguientes pasos:

1. La primera iteración (ajuste de filas) comienza calculando el ratio R1:

𝑅1 =∑ 𝑇𝑖𝑗

2010𝑛𝑗=1

∑ 𝑇𝑖𝑗2000𝑛

𝑗=1= 𝑏

𝑎1 ; i=1,2,…,n sectores (2)

2. Se diagonaliza el vector R1 .

𝑅�1 = �𝑟1 ⋯ 0⋮ ⋱ ⋮0 ⋯ 𝑟𝑛

� (3)

3. Premultiplicamos el vector 𝑅�1 por la matriz de transacciones [Tij]2000 reportando la nueva matriz [Tij]1

�𝑅�1�× �𝑇𝑖𝑗�2000=�𝑇𝑖𝑗�1 (4)



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Que servirá de base para iniciar la segunda iteración. Este ajuste que hemos proporcionado a las filas a través de la operación apuntada debemos llevarlo a cabo de igual forma para las columnas de la citada matriz.

4. Partiendo de la nueva matriz �𝑇𝑖𝑗�1 definimos un nuevo ratio S1

𝑆1 =∑ 𝑇𝑖𝑗

2010𝑛𝑗=1∑ 𝑇𝑖𝑗

1𝑛𝑗=1

; j=(1, 2, …,n) (5)

5. Se diagonaliza el vector S1

��1 = �𝑠1 ⋯ 0⋮ ⋱ ⋮0 ⋯ 𝑠𝑛

� (6)

6. Con esta matriz diagonal a través de la segunda iteración y ajustando las columnas mediante:

�𝑇𝑖𝑗�1 × ��1� =�𝑇𝑖𝑗�2 (7)

De esta forma completamos la primera fase del ajuste biproporcional. El proceso continua haciendo m-iteraciones hasta alcanzar una matriz �𝑇𝑖𝑗�𝑚 donde se debe de cumplir:

∑ 𝑇𝑖𝑗𝑚𝑛𝑗=1 = ∑ 𝑇𝑖𝑗2010𝑛

𝑗=1 (8)

∑ 𝑇𝑖𝑗𝑚𝑛𝑖=1 = ∑ 𝑇𝑖𝑗2010𝑛

𝑖=1 (9)

Lo que implica que los vectores 𝑅�𝑚𝑦 ��𝑚 estimados en el proceso iterativo son idénticos a la matriz identidad.

La aplicación del modelo de Cantidades o de Leontief (1941) sobre la TIO representativa del turismo, permite cuantificar los efectos de retroalimentación surgidos en el sistema productivo a partir de una perturbación de la demanda final, como pueden ser los gastos realizados por los asistentes al Gran Premio. En definitiva, se fundamenta en la idea de que un incremento de la demanda se transmite, de modo que la producción no sólo aumenta en la cuantía necesaria para satisfacerla, sino en una superior para poder suministrar las demandas intermedias del resto de ramas y así alcanzar su incremento de producción. Se trata de una cadena de requerimientos sucesivos de inputs por parte de cada rama que debe aumentar su producción para abastecer a las demás.

Este modelo facilita la identificación de varios tipos de efectos de una activi-dad económica sobre el resto de las ramas y viceversa. Concretamente se pue-den distinguir: efecto directo, efecto indirecto y efecto inducido. La definición de estos efectos aportada por la literatura no siempre es la misma, por ejemplo Seaman (2003) define el efecto directo como los gastos iniciales realizados en la celebración del evento analizado. Sin embargo, en el trabajo que presentamos se



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sigue la definición de Villaverde y Coto (1998), CEET (2005) y Gonzalez (2010) en donde se determinan los efectos a partir de un cálculo matricial. Por tanto, se ha considerado que:

• El efecto directo representa el esfuerzo productivo directo que deben realizar los agentes económicos del sector para hacer frente a una modifi-cación de la demanda final de sus servicios.

• El efecto indirecto representa el impacto derivado de las sucesivas relaciones de compraventa que tienen lugar entre los sectores originaria-mente afectados por la actividad objeto de estudio y el resto de sectores económicos. Generalmente son de menor magnitud que los directos porque surgen de las demandas generadas por los sectores que se han visto favorecidos en las primeras relaciones de compraventa (al incrementarse las compras de unos sectores, estos a su vez demandan de otros, y así sucesivamente ge-nerándose un entramado de relaciones intersectoriales).

• El efecto inducido es el generado por la capacidad de consumo e inver-sión de las empresas y agentes económicos directamente relacionados con la actividad de una rama. Para este cómputo se tienen que establecer su-puestos complementarios sobre la capacidad de ahorro de las familias, asignando el resto a consumo final, y sobre la capacidad inversora, tanto del ahorro de las rentas del trabajo como del excedente bruto de explota-ción. Se trata, por tanto, del efecto multiplicador sobre la economía de los efectos directos e indirectos.

4. RESULTADOS La aplicación de la metodología input-output permite conocer que efectos

tiene sobre el sector turístico de la provincia de Valencia el gasto realizado por los asistentes al Gran Premio. Dentro de la información del Bloque II de la TIO de Valencia en 2010 destacan los sectores de “Actividades inmobiliarias” y “Restaurantes y similares” por ser los de mayor valor añadido a precios de mercado (VABpm), mientras que las “Actividades Anexas al transporte” y las “Actividades inmobiliarias” destacan por sus consumos intermedios (Tabla 1).



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Tabla 1 Distribución sectorial del VAB y los consumos intermedios pertenecientes

al sector turístico

(miles de €) VAB pm Consumos intermedios

Hoteles y similares 314.904 10.739

Restaurantes y similares 2.395.074 97.679

Transporte de viajeros por ferrocarril 232.521 6.071

Transporte de viajeros por carretera 207.035 36.073

Transporte marítimo de viajeros 2.740 10.375

Transporte aéreo de viajeros 40.175 39.092

Actividades Anexas al transporte 827.835 337.404

Actividades inmobiliarias 5.624.918 198.638

Alquiler de bienes de equipo de transporte 694.931 59.359

Servicios culturales, recreativos y deportivos 1.048.838 542.134

Nota: Consumos intermedios es la suma de las columnas correspondientes al bloque de relaciones intersectoriales.


En el caso del sector “Restaurantes y similares” el mayor VAB va ligado a una mayor concentración de empleo, aglutina más del 40% de los puestos de trabajo totales del turismo, mientras que en segundo lugar estarían los trabaja-dores de “Servicios culturales, recreativos y deportivos” representando un 16% sobre el total (Gráfico 1). No obstante, se debe tener en cuenta que el empleo asociado a estas ramas no se explica sólo por el turismo, tal es el caso de los restaurantes o transporte terrestre donde se entremezcla la demanda de los propios residentes con la demanda realizada por los turistas.

Gráfico 1 Distribución sectorial del empleo en 2010 (personas)




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El vector de demanda final utilizado en el análisis empírico ha sido el co-rrespondiente al perfil del consumo de los asistentes al Campeonato Mundial de MotoGP. Todo ello ha requerido la especificación de cuáles son los gastos de los asistentes al evento según diferentes partidas. Se realizaron más de 200 en-cuestas donde se solicitaba información sobre el desembolso realizado en entra-das, alojamiento, comidas, transporte, merchandising, ocio y otros, obteniendo la información recogida en la Tabla 2.

Tabla 2 Distribución del gasto realizado por los espectadores

Partidas Gasto Total (euros)

Gasto medio (euros)

Entrada 5.106.022,37 76,20

Alojamiento 3.445.304,41 104,59

Comidas 3.277.890,15 45,12

Transporte Carretera 1.807.713,09 30,82

Transporte ferrocarril 36.325,74 23,00

Transporte Aéreo 1.960.687,32 395,00

Merchandising 1.946.021,65 40,30

Ocio 1.416.929,39 62,80

Otros gastos 606.933,13 46,38


Dadas las características propias del evento, los asistentes fueron en su ma-yoría hombres, en torno al 70%. Además, presentaban un perfil caracterizado por tener una renta media, una edad comprendida entre 18 y 70 años (con una media de 34 años) y ser un trabajador especializado, autónomo o estudiante.

Según la clasificación de los gastos descritos en la Tabla 2, la partida de ma-yor cuantía es evidentemente el transporte aéreo, no obstante tan solo lo utilizó el 6%. Se trata de turistas internacionales procedentes de Europa (Francia, Italia, Alemania, Reino Unido y Bélgica) y del continente americano (Argentina, Brasil, México, Venezuela y EEUU). Por otra parte, los españoles (no residen-tes en Valencia) que acudieron al evento representaron el 40% y utilizaron el coche o el tren, desembolsando por término medio 30,82 euros y 23 euros res-pectivamente4. De manera que más de la mitad de los asistentes eran procedentes de la CV.

4 Se debe tener en cuenta que los gastos de transporte han sido imputados en su totalidad a

Valencia, pues no se disponía de información para discernir entre los realizados en la provincia y fuera de ella.



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Por otra parte, un 17% entraron con invitación, mientras que el resto pagó entre 900 y 22 euros, siendo la media de 76,2 euros. Respecto al gasto en per-noctación hay que señalar que tan solo utilizaron alojamiento externo el 40% de los asistentes. El más elegido fue el hotel de 2 o 3 estrellas (16,5%), en segundo lugar se encuentran los que se alojaron en un camping (11%) y otros optaron por el lujo del hotel de 4 o 5 estrellas (7%), el resto se distribuyó entre hostales o acampada libre.

Los gastos en merchandising hacen referencia a la compra de camisetas, go-rras, pañuelos, etc. diseñados exclusivamente para el evento, siendo sus consu-midores el 60% de los aficionados que acudieron al campeonato. Las partidas de ocio se concretan en entradas de cine, museos, discotecas que realizan los aficionados al terminar las distintas pruebas, permitiendo visitar los lugares más emblemáticos de Valencia. Por término medio estos gastos ascendieron a 62,8 euros.

Aplicando el modelo de Cantidades de Leontief se han obtenido los resulta-dos del impacto económico concretados en las siguientes macromagnitudes5: Salarios, beneficios, ingresos fiscales, PIB, producción y empleos, diferen-ciando entre su efecto directo, indirecto e inducido (Tabla 3). Dado el objetivo del artículo, y al igual que Tarancón (2005) y Lee y Taylor (2005), todos los resultados se centran en las ramas de actividad características del sector turístico (Tabla 3 y 4), por tanto las conclusiones obtenidas están mermadas al no tener en cuenta el efecto arrastre en el resto de sectores de la economía.

Tabla 3 Impacto económico del gasto de los asistentes al Campeonato Mundial de MotoGP

(miles de €) Directo Indirecto Inducido Totales % s/VAL

Salarios 7.438 278 3.191 10.907 0,314% Beneficios empresariales 8.317 391 7.383 16.090 0,210% Ingresos Fiscales 18 16 221 256 0,101% PIB 15.694 685 10.697 27.077 0,240% Producción total 22.633 1.014 12.484 36.132 0,263% Empleos (personas) 421 13 142 575 0,374%


Según los resultados del impacto económico, el efecto directo es el más sig-nificativo, es decir, el gasto realizado por los asistentes ha tenido una repercu-sión directa sobre el resto de sectores, incrementando su demanda y como

5 En las tablas del anexo A4 y A5 se aporta la desagregación sectorial de los efectos sobre el PIB

y el empleo.



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consecuencia el PIB en más de 15 millones de euros. Además se observa que la distribución del PIB entre salarios y beneficios es muy similar. En el caso de los ingresos fiscales el impacto se ve mermado por la concesión de subvenciones al sector transporte, dando lugar a unos impuestos indirectos de 78.000 euros que se ven reducidos por unas subvenciones de 60.000 euros. Por último, destacar que la actividad de los aficionados ha dado lugar a la creación de 421 empleos, consecuencia del incremento directo de la demanda generada en el sector.

Respecto al efecto indirecto se debe resaltar que, en su conjunto, los turistas han contribuido a aumentar el PIB en 685.000 euros distribuyéndose un 40% en salarios y un 57% en beneficios empresariales. Esto significa que las segundas o terceras relaciones intersectoriales tienen un suave impacto en la economía, aunque en ningún caso despreciable.

El impacto inducido requiere establecer una hipótesis sobre la repercusión en el consumo y la inversión de las rentas generadas. En este estudio se ha consi-derado que un 70% de las mismas se han destinado a atender el gasto interno, dando lugar a nuevas demandas en el resto de sectores que incrementa la activi-dad turística. Concretamente se ha generado una producción total de más de 12 millones de euros, siendo una cifra muy superior a la alcanzada por el efecto indirecto.

La cuarta columna de la Tabla 3 muestra el efecto total comparándose en la quinta columna con el volumen que el sector turístico representa en toda la pro-vincia de Valencia. Así, se concluye que la celebración del Campeonato aporta el 0,3% del total de los salarios y empleos que el turismo genera en Valencia y el 0,24% del PIB. Manifestando su grado de importancia dentro de la actividad turística valenciana.

El desglose de los efectos a nivel sectorial es una de las ventajas que aporta la metodología input-output, permitiendo enriquecer los resultados del análisis. Con objeto de determinar qué sectores turísticos recogen el mayor impacto, a continuación se muestran los resultados desagregados sectorialmente (Tabla 4).

Haciendo un análisis comparativo, en términos absolutos, en el efecto di-recto de los 10 sectores considerados, los “Servicios culturales, recreativos y deportivos” destaca significativamente frente al resto, representando el 57%. Esto tiene cierta lógica puesto que las partidas que mayor peso tienen en el des-embolso inicial (entradas y ocio) pertenecen a este sector.

El efecto indirecto, de forma generalizada, pierde valor frente al directo, lle-gando a ser nulo en algunos de los sectores relacionados con el transporte (Tabla 4). Todo ello puede deberse al ámbito geográfico del estudio y la escasez de segundas y terceras relaciones de compraventa intersectoriales necesarias para cubrir las necesidades de los espectadores. No obstante, es nuevamente el sector “Servicios culturales, recreativos y deportivos” el de mayor impacto,



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representando un 64,15% sobre el total el efecto indirecto que constituyen las actividades del turismo.

Tabla 4 Distribución sectorial del impacto económico del gasto de los asistentes al Campeonato

Mundial de MotoGP sobre los consumos intermedios

(miles de €) Directo Indirecto Inducido

Hoteles y similares 35 8 59

Restaurantes y similares 238 3 17

Transporte de viajeros por ferrocarril 1 0 1

Transporte de viajeros por carretera 229 3 34

Transporte marítimo de viajeros 5 0 9

Transporte aéreo de viajeros 24 0 2

Actividades Anexas al transporte 248 23 121

Actividades inmobiliarias 515 25 345

Alquiler de bienes de equipo de transporte 600 23 79

Servicios culturales, recreativos y deportivos 2.518 153 352


Tal y como se observa en la Tabla 4 el incremento de las rentas (efecto inducido) da lugar a un aumento de los consumos intermedios en las 10 ramas de la actividad turística, aunque a unos niveles inferiores que el efecto directo. En este caso las “Actividades inmobiliarias” llegan a niveles semejantes a los “Servicios culturales, recreativos y deportivos”. En definitiva, las actividades inmobiliarias han sido las más beneficiadas por el efecto arrastre provocado por el gasto de los asistentes al Campeonato, pues la información de partida no recoge ninguna dedicación monetaria a este sector por parte de los aficionados.

5. CONCLUSIONES En el trabajo realizado se ha analizado el impacto económico que la celebra-

ción de un evento deportivo de relevancia internacional como es el Campeonato de MotoGP genera sobre el turismo valenciano. La utilización del análisis input-output ha permitido diferenciar entre los efectos directamente aflorados como consecuencia del incremento de demanda provocado por el gasto que los asistentes realizan, de las segundas interrelaciones producidas en el entramado del sector turístico en la provincia de Valencia. Igualmente, las rentas suscitadas de todas estas relaciones van a repercutir nuevamente en la economía en una cuantía significativa.

Los resultados presentados han incluido la repercusión que el gasto de los 80.000 aficionados provoca en el sector turístico. No cabe duda que la celebra-



697

ción de una competición de estas características, va a tener siempre repercusio-nes positivas en el lugar donde se celebre. Como avala el estudio, este Campeonato deportivo genera ingresos fiscales por un valor superior de 256.000 euros, así como un incremento del PIB de más de 27 millones de euros representando el 0,24% de toda la producción del turismo valenciano, sin olvi-dar el corto lapso de tiempo que dura dicha celebración. Es importante conside-rar que el impacto obtenido se limita a la provincia de Valencia sin tener en consideración las importaciones de inputs requeridos para proveer estos servi-cios.

Además de los efectos económicos, en ningún caso cuestionables, la cons-trucción del Circuit Ricardo Tormo ha supuesto una notable mejora de infraes-tructuras y accesos de los que todos los ciudadanos pueden beneficiarse y, en ocasiones, no valorados. Por otra parte, es importante tener presente, que la celebración de dicho evento conlleva una serie de gastos de organización y mantenimiento de las instalaciones que deberían tenerse en cuenta con objeto de determinar la viabilidad del mismo. No obstante, la imposibilidad de acceder a dicha información, ha impedido su inclusión en el trabajo.

El empleo de dinero público para la realización de eventos deportivos tendría que ir siempre acompañado de un estudio de impacto económico, con objeto de determinar si los posibles beneficios económicos y sociales de dicha competición justifican la inversión propuesta. Igualmente, habría que valorar no sólo el periodo de celebración del Campeonato, sino también el alcance interna-cional del mismo. Las retrasmisiones televisivas internacionales suponen un “escenario” de incalculable valía.

Por tanto, puede llegarse a la conclusión que los eventos deportivos, además de provocar un crecimiento económico, son el escenario perfecto para dar a conocer la riqueza y cultura en la zona donde se celebran.


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700

ANEXO

Tabla A1 Bloque I de los sectores del turismo pertenecientes a la Tabla Input-Output

de Valencia para el 2010 (miles de €)

Relaciones Intersectoriales del turismo

Hoteles y

similares Restaurantes

y similares Transporte de viajeros ferrocarril

Transporte de viajeros carretera

Transporte marítimo

de viajeros

Transporte aéreo de viajeros

Actividades Anexas al transporte

Actividades inmobiliarias

Alquiler de

bienes de equipo de transporte

Servicios culturales, recreativos

y deportivos

Hoteles y similares 1.816 728 1.379 54 0 0 135.798 0 0 0

Restaurantes y similares 579 8.821 478 82 10 14.378 612 0 24 6.556

Transporte de viajeros por ferrocarril 20 192 195 0 0 0 902 0 0 0

Transporte de viajeros por carretera 48 0 1.939 29.849 0 23 1.437 0 318 0

Transporte marítimo de viajeros 40 1.778 0 128 6.076 0 2.794 0 0 0

Transporte aéreo de viajeros 0 2 0 0 0 1.860 4.101 0 2 0

Actividades Anexas al transporte 868 2.571 1.696 5.054 3.953 0 181.060 1.603 11.179 27.523

Actividades inmobiliarias 6.738 81.241 17 495 2 287 5.932 197.035 5.567 50.829

Alquiler de bienes de equipo de transporte 97 2.347 365 407 334 22.541 4.765 0 42.255 47.009

Servicios culturales, recreativos, deportivos 532 0 3 3 0 2 4 0 14 410.216


Tabla A2 Bloque II de los sectores del turismo pertenecientes a la Tabla Input-Output


Inputs primarios del turismo

Hoteles y

similares Restaurantes

y similares Transporte de viajeros ferrocarril

Transporte de viajeros carretera

Transporte marítimo

de viajeros

Transporte aéreo de viajeros

Actividades Anexas al trans-

porte

Actividades inmobiliarias

Alquiler de

bienes de equipo de transporte

Servicios culturales,

recreativos y deportivos

Valor Añadido bruto apm 314.904 2.395.074 232.521 207.035 2.740 40.175 827.835 5.624.918 694.931 1.048.838

Total importaciones 40.856 3.222 150.806 20.333 39.137 80.156 321.592 64.220 156.823 123.216




701

Tabla A3 Bloque III de los sectores del turismo pertenecientes a la Tabla Input-Output


Demanda final Total empleos

Hoteles y similares 226.725 366.499

Restaurantes y similares 2.464.437 2.495.975

Transporte de viajeros por ferrocarril 388.089 389.397

Transporte de viajeros por carretera 229.827 263.441

Transporte marítimo de viajeros 41.435 52.252

Transporte aéreo de viajeros 153.457 159.423

Actividades Anexas al transporte 1.251.323 1.486.831

Actividades inmobiliarias 5.539.633 5.887.776

Alquiler de bienes de equipo de transporte 790.993 911.113

Servicios culturales, recreativos, deportivos 1.303.413 1.714.188


Tabla A4 Desagregación sectorial del impacto económico sobre el PIB


Hoteles y similares 2.944 21 253

Restaurantes y similares 3.308 13 2.462


Transporte de viajeros por carretera 1.505 20 206




Actividades inmobiliarias 406 106 5.793


Servicios culturales, recreativos, deportivos 6.520 397 912

Total 15.694 685 10.697




702

Tabla A5 Desagregación sectorial del impacto económico sobre el empleo


Hoteles y similares 123 1 11

Restaurantes y similares 94 0 70


Transporte de viajeros por carretera 35 0 5




Actividades inmobiliarias 2 0 23


Servicios culturales, recreativos, deportivos 148 9 21

Total 421 13 142


____________ Artículo recibido en junio de 2012 y aceptado en agosto de 2012 Artículo disponible en versión electrónica en la página www.revista-eea.net, ref. ə-30221 ISSN 1697-5731 (online) – ISSN 1133-3197 (print)


V O L . 30 - 2 2012

P Á G S . 703 – 732

El impacto del Campeonato del Mundo de Patinaje de Velocidad en Gijón

JOSÉ BAÑOS Departamento de Economía, UNIVERSIDAD DE OVIEDO, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

FRANCESC PUJOL Departamento de Economía, Grupo de Investigación en Economía, Deportes e Intangibles (ESI), UNIVERSIDAD DE NAVARRA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]


RESUMEN En este artículo se analiza el impacto económico y mediático para la ciudad de Gijón de la celebración del Campeonato del Mundo de Patinaje de Velocidad, celebrado en septiembre del año 2008. Para medir el impacto económico se utilizan las tablas input-output de Asturias transformándolas para calcular los coeficientes municipales, coeficientes que son los que se utilizan para medir el impacto económico en términos de valor añadido bruto y empleo. Se considera que los eventos deportivos y las ciudades son marcas para estudiar el impacto mediático. Con un servicio de media clipping se controlan las noticias aparecidas sobre el evento y sobre la ciudad de Gijón, antes, durante y después de la celebración del Campeonato. Los resultados económicos son positivos principalmente por el gasto de los no residentes controlados por encuestas, en cambio el impacto mediático no fue muy relevante excepto en el sector ligado al patinaje.

Palabras clave: Análisis de impacto, Campeonato del Mundo de Patinaje de Velocidad, encuestas, modelo Input-Output, multiplicadores municipales, media clipping.

Measuring the Impact of the World Speed Skating Championship in Gijon

ABSTRACT This article looks at economic and media impact for the city of Gijon by the celebration of the World Speed Skating Championships in September 2008. To calculate the economic impact we use Input-Output tables of Asturias transforming regional coefficients into city coefficients to measure the economic impact in terms of gross value added and employment We consider that the sports events and the cities are brands to study the media impact. With a media clipping service are handled the news appeared on the event and the city of Gijon, before, during and after the celebration of the Championships. The economic results are positive principally for the expense of not residents controlled by surveys; on the other hand the media impact was not very relevant except in the sector linked to skating.

Keywords: Impact Analysis, World Speed Skating Championship, Surveys, Input-Output, City Multipliers, Media Clipping.

Clasificación JEL: D57, L83, M31, R15




JOSÉ BAÑOS; FRANCESC PUJOL Y PLÁCIDO RODRÍGUEZ 704

1. INTRODUCCIÓN

El objetivo de este artículo es analizar el impacto económico y mediático que la celebración del Campeonato Mundial de Patinaje de Velocidad (CMPV) en Gijón, del 4 al 12 de septiembre de 2008, ha supuesto para este municipio de Asturias. Fue en 2006 cuando esta ciudad, de casi 300.000 habitantes, se pre-sentó oficialmente ante la comunidad internacional de patinaje de velocidad como sede del Campeonato, preparando desde entonces las infraestructuras necesarias para que se pudiese celebrar el evento dos años después. La competi-ción resultó un éxito a nivel deportivo, pues se registró un récord absoluto de participación, con más de 500 atletas inscritos pertenecientes a 57 países, y donde se batieron siete plusmarcas mundiales, fruto seguramente de las exce-lentes instalaciones que albergaron la competición, recién remodeladas y elo-giadas por patinadores y técnicos. La cuestión que se plantea en esta investigación es si el coste de organizar el evento deportivo, financiado por el Ayuntamiento de Gijón y con el patrocinio de diversas empresas privadas, fue compensado en términos económicos y de promoción e imagen de la ciudad en el panorama mediático nacional e internacional.

Los torneos o exhibiciones deportivas forman parte de lo que la literatura denomina eventos especiales, los cuales son definidos como aquellos “que ocu-rren una vez o de forma poco frecuente y que, con una duración limitada, pro-veen a los consumidores de oportunidades sociales y de ocio más allá de sus experiencias diarias” (Jago y Shaw 1998). Estos eventos especiales, y más con-cretamente los deportivos, han crecido en número y dimensión en los últimos años en los países más desarrollados. Para el caso de España, destaca la organi-zación de la Copa América de Vela en Valencia, la celebración de dos Grandes Premios de Fórmula 1 con la inclusión en el año 2008 del Gran Premio de Eu-ropa, así como la elección de España como organizador de los Campeonatos del Mundo de Balonmano en el año 2013 y de Baloncesto en el año 2014. A priori, desde un punto de vista económico, para una región puede resultar interesante albergar una competición de estas características puesto que los turistas de eventos especiales tienen en media gastos superiores a otros turistas (Getz, 1994).

La proliferación de eventos ha dado lugar a la necesidad de estimar su reper-cusión de una forma precisa. Debido a que la mayoría de estas celebraciones necesitan del apoyo financiero de las instituciones públicas, se exige a los orga-nizadores evaluaciones ex post a fin de conocer la rentabilidad de sus inversio-nes. Pero los objetivos de la Administración pueden ir más allá de lo meramente económico. Los decisores públicos de una región pueden pujar por alojar un evento por diversas razones como son: incrementar la repercusión mediática de la ciudad, mejorar su imagen externa, acrecentar el orgullo local de pertenencia a la comunidad o promover el intercambio cultural con otras regiones. Luego,


EL IMPACTO DEL CAMPEONATO DEL MUNDO DE PATINAJE DE VELOCIDAD EN GIJÓN 705

para evitar dejar fuera del análisis aspectos relevantes del mismo, es necesario entonces no sólo emplear criterios económicos sino también mediáticos.

Para conocer el impacto económico y mediático de la celebración en Gijón del CMPV, este artículo se desarrolla como sigue: en la sección 2 se analizan y valoran los modelos económicos de impacto; en la sección 3 se presenta el ma-terial y el método de recogida de datos a partir de una encuesta realizada a los visitantes de fuera de la ciudad; el modelo input-output (I-O), utilizado para evaluar el impacto económico a nivel municipal, se explica en la sección 4; los distintos resultados sobre el gasto turístico, gasto de organización del campeo-nato y su repercusión sobre el valor añadido bruto (VAB) y sobre el empleo se explican en las secciones 5 y 6; en la sección 7 se analiza el impacto mediático para terminar con las conclusiones más importantes en la sección 8.

2. MODELOS ECONÓMICOS DE IMPACTO

La organización de cualquier evento deportivo de cierta magnitud suele tener un impacto significativo en la región donde se celebra. La afluencia de compe-tidores y aficionados desde fuera de la región, que realizan gastos en aloja-miento, comida y otros bienes y servicios, supone una inyección de renta a la economía local, con la posibilidad de crear empleos y generar riqueza. Además, los gastos requeridos para la puesta en marcha del evento deportivo también implican, generalmente, la generación de más producción y empleo local. La teoría económica provee de instrumentos para estudiar con precisión la repercu-sión de la celebración de un evento deportivo como es el caso de un Campeo-nato del Mundo.

Los fundamentos teóricos del análisis de impacto económico de eventos de-portivos se encuentran en el trabajo pionero de Burns, Hatch, y Mules (1986) para el estudio del Gran Premio de Fórmula 1 de Adelaida. Desde entonces se han realizado distintas contribuciones, destacando los trabajos de Getz (1987), Greig y McQuaid (2003), Blake (2005), Dwyer et al. (2005 y 2006) o Maennig y Zimbalist (2012). La aproximación general supone estimar el gasto adicional generado por el evento y utilizar algún modelo económico que permita estimar los impactos indirectos e inducidos en la economía.

Para cualquier nivel dado de gasto de un evento, el aumento del valor aña-dido bruto y del empleo en la región variará en función de qué industrias son las que reciben el gasto directo. En concreto, el gasto atribuible al evento realizado por organizadores y visitantes estimula la actividad económica dinamizando los negocios, lo cual repercute sobre el empleo y la renta de las familias de la co-munidad anfitriona. Esta repercusión incide en cada sector con una intensidad distinta. En consecuencia, el proceso de estimación del impacto económico se realiza mediante un modelo que identifique las relaciones entre los distintos sectores de la economía local.



En resumen, podría decirse que la celebración de un evento deportivo como un campeonato del mundo supone unos impactos económicos directos deriva-dos de la inyección inicial de renta, que a su vez generan efectos de producción indirecta y de consumo inducido sobre la economía local. Los impactos directos recogen el gasto de la organización en la ciudad sede del evento, así como el que realizan los visitantes en los diferentes sectores de la economía. Luego la primera etapa en los estudios de impacto económico es identificar los flujos monetarios directos dentro de la economía local que son explícitamente atribui-bles a la organización del evento. Los efectos indirectos surgen a medida que las empresas que venden sus productos y servicios a los organizadores y visitantes, compran inputs de otras empresas locales. Estos otros negocios compran inputs de otras empresas y así sucesivamente.

Los impactos del consumo inducido aparecen cuando los empleados de los negocios que reciben los impactos directos e indirectos del evento gastan sus salarios en bienes y servicios en el área local, y cuando los propietarios de los negocios que aumentan sus ventas debido al evento gastan sus beneficios en la región.

La mayor parte de la literatura económica que evalúa el impacto económico de un evento deportivo utiliza dos tipos de modelos económicos: el modelo Input-Output y el modelo de Equilibrio General Computable (EGC). Estos mo-delos no son los únicos instrumentos con los que se cuenta para evaluar el im-pacto económico, pues también se puede hacer un enfoque integral mediante el Análisis Coste-Beneficio (ACB)1.

El modelo I-O es una herramienta que permite cuantificar las interdependen-cias estructurales de una economía a través de matrices representativas de todos los flujos de bienes y servicios (tablas input-output), expresados éstos en valo-res monetarios y clasificados detalladamente en grupos de productos o indus-trias. Por su parte, el modelo de EGC se basa en una especificación matemática de las relaciones claves dentro de una economía (que determina los niveles de oferta, demanda, precios…), que se calibra con datos reales para asegurar que el modelo proporcione una representación fiable de la economía.

El modelo I-O ha sido la metodología más utilizada para analizar el impacto de eventos especiales. De acuerdo con Fletcher (1989), presenta una serie im-portante de ventajas pues proporciona una visión completa de una determinada economía, centra su atención en las interrelaciones sectoriales y permite calcu-lar los efectos directos, indirectos e inducidos desagregando por ramas de acti-vidad.

1 Otros métodos como el de Valoración Contingente ha sido utilizado por Walton et al. (2008)

para conocer la valoración de los JJOO de Londres 2012,



De todas maneras, es bien conocido que dicha aproximación también está sometida a una serie de limitaciones. En primer lugar deben aceptarse los supuestos restrictivos que utiliza para simplificar el comportamiento de la economía, como son considerar funciones de producción y de demanda de proporciones fijas (tecnologías de Leontief) o que los coeficientes técnicos sean constantes. Esto es, se estaría asumiendo que los precios de los inputs (y de los outputs) no cambian en términos relativos, cuando en la realidad no tiene porqué ser así, pudiendo estos incluso variar ante un incremento de la actividad turística o de las inversiones de la organización del evento. Las repercusiones derivadas de no permitir la sustitución de los factores que se hayan encarecido en el tiempo por aquellos otros que sean relativamente más baratos serán más importantes, lógicamente, cuanto mayor sea la diferencia entre la estructura de precios correspondiente a la fecha de elaboración de las tablas input-output y la del periodo en que se analiza el impacto de evento.

Además la aproximación I-O contiene otras debilidades, como son la asunción de la libre disponibilidad de los factores. Esto significaría que en cualquier momento del tiempo la oferta es capaz de absorber completamente los cambios en la demanda. Así, ante un incremento en la demanda los efectos que se derivarían para el conjunto de una economía serían siempre positivos en el marco I-O, cuando en la realidad habría que estudiar también los posibles impactos negativos que se derivarían del efecto expulsión que se ejerce en otros sectores económicos, vía el flujo de factores y recursos que se dirigen desde estos hacia los relacionados con las actividades deportivas. Dicho efecto expulsión dependerá del exceso de capacidad de la industrias relacionadas con el evento, de las características de los mercados de trabajo o de las posibles alteraciones en la relación real de intercambio de la economía. Como conse-cuencia, los impactos que se estiman en un análisis I-O estarían generalmente sobreestimados.

También habría que reconocer que los modelos I-O son poco robustos para analizar el impacto económico de un evento deportivo en grandes áreas o en multi-regiones, pareciendo más oportuno emplear en estos casos los modelos de equilibrio general computable. Sin embargo, en el caso de pequeñas regiones o en municipios se podría considerar que no hay restricciones importantes en la oferta de inputs, siempre que la misma esté abierta al flujo de factores procedentes del exterior. Adicionalmente, se podría asumir que los precios relativos son fijados fuera de estas pequeñas economías. En estas circunstancias, teniendo en cuenta además que estas regiones o ciudades no suelen disponer de un EGC de referencia y que su construcción es muy costosa, sí se justificaría el empleo del modelo input-output, pues entonces las ventajas de su uso sobrepa-san a sus inconvenientes.



En consecuencia, en este trabajo, para estimar el efecto sobre la economía local del Campeonato Mundial de Patinaje de Velocidad se emplea la metodo-logía input-output. Este modelo I-O ya ha sido aplicado en el deporte para medir la relevancia económica de los dos principales clubes de fútbol de Asturias (Aza et al., 2007).

La otra contribución de este estudio consiste en la cuantificación y análisis del impacto mediático del evento deportivo. La repercusión mediática no genera un impacto económico inmediato, por lo que escapa a las mediciones del mo-delo I-O. Sin embargo, la concentración de noticias en un breve espacio de tiempo sobre la ciudad organizadora de los eventos puede influir en la imagen y conocimiento que se tiene de la ciudad. El impacto de los eventos deportivos en lo que se denomina la marca ciudad puede constituir en algunos casos uno de los principales beneficios y justificaciones ligados a la organización de eventos especiales. La organización de eventos con la finalidad de incrementar la visibi-lidad y mejorar la percepción de una ciudad puede ser considerada como parte de una estrategia promocional. Muchas ciudades asumen en esta estrategia cos-tes para campañas tradicionales de publicidad en prensa con el objetivo de obte-ner retornos futuros. De manera análoga, el impacto mediático generado por la organización de un evento debe provocar un impacto económico futuro con el incremento de visitantes gracias al reforzamiento de la marca ciudad.

3. MATERIAL Y MÉTODO

Esta sección muestra los datos utilizados para analizar el impacto económico del CMPV en Gijón. Por un lado se ha contado con la información suministrada por el Ayuntamiento de la ciudad referida a los gastos de funcionamiento e in-versiones realizadas para la celebración del citado campeonato. Por otro lado, era necesario conocer el gasto de los asistentes no residentes al Campeonato para estimar su efecto en la ciudad. Para ello se ha utilizado la técnica de la encuesta con entrevista personal. La encuesta ha sido planificada y diseñada conjuntamente entre la Fundación Observatorio Económico del Deporte (FOED) y el Servicio de Información Turística de Asturias (SITA). Los aspec-tos técnicos más relevantes de la misma se sintetizan en los siguientes puntos:

a) La población objeto de estudio está formada por todos los residentes de fuera de Gijón que hayan venido a la ciudad por el Campeonato, o al me-nos estén interesados por el mismo y acudan a alguna competición. Está integrada por deportistas, miembros de la organización, federativos, acompañantes de los anteriores grupos y público en general, cifrándose este universo en 1.788 personas.

El número de entrevistas se estableció entre 400 y 600. Para la población analizada una muestra de esta dimensión daría lugar a un error muestral inferior al 5%. El procedimiento de muestreo utilizado fue el aleatorio sin



reposición, siendo realizadas finalmente 516 encuestas entre los días 1 y 12 de septiembre de 2008, tanto en las propias sedes del Campeonato como en establecimientos de alojamiento colectivo del municipio de Gi-jón y en lugares turísticos de interés. La selección de los entrevistados se realizó por cuotas proporcionales a las cinco tipologías en que se distri-buye la población. Casi la mitad del trabajo de campo se concentró en el intervalo del 4 al 6 de septiembre, coincidiendo con las pruebas en pista. Entre el 8 y 10 de septiembre, fechas de celebración de las pruebas de cir-cuito, se realizaron el 31% de las entrevistas, mientras que el día 12, cuando tuvo lugar la maratón por las calles de Gijón, se efectuaron un 3% de las mismas.

b) La encuesta constaba de un total de 37 preguntas (Anexo I), agrupadas en 2 categorías diferentes:

Preguntas de control, que se incluyeron para conocer datos básicos refe-rentes a la procedencia de los encuestados y para pedir que se autodefi-nan en una de las cinco categorías en las que se desglosa la población objeto: i) patinadores, ii) acompañantes de los deportistas, iii) miembros de la organización, jueces, delegados, técnicos, directivos, iv) periodis-tas y v) público asistente.

Preguntas destinadas a conocer el gasto realizado por los turistas en la región en diferentes conceptos, como transporte, hospedaje, manuten-ción (diferenciando el gasto realizado en el alojamiento del realizado en restaurantes y compras en supermercados), así como gastos varios efectuados en bares y discotecas, en la compra de souvenirs y regalos y en otras actividades culturales.

4. LA MATRIZ INPUT-OUTPUT MUNICIPAL

Los estudios de Impacto Económico basados en la metodología I-O, como se señaló anteriormente, permiten obtener los efectos directos, indirectos e induci-dos de un evento deportivo. Pero mientras que el impacto directo se calcula a partir de los datos económicos provenientes del gasto turístico y de las compras e inversiones realizadas por los organizadores de la competición, para cuantifi-car los efectos indirectos e inducidos es preciso acudir a las tablas input-output. Dado que el interés del estudio radica en conocer la importancia económica del CMPV sobre Gijón, se hace preciso transformar la tabla input-output regional en una municipal, lo que por primera vez en España, según nuestras informa-ciones, se realizó para este artículo. El procedimiento analítico que se seguirá es similar al que aplican trabajos de impacto económico portuario cuando provin-cializan los resultados regionales (véase, por ejemplo, López y Castillo, 2001). Para ello se obtendrá la matriz de coeficientes técnicos interiores del municipio de Gijón, a la cual se la denominará AM, tomando como referencia la homó-



nima del conjunto de la economía asturiana, elaborada por el Instituto de Esta-dística de Asturias, SADEI. Se considerará entonces que existe una matriz diagonal M que permite realizar esta transformación, partiendo de la matriz de coeficientes técnicos interiores de la región, AR, de forma que:

M · AR = AM

Los elementos de la diagonal principal de la matriz M se denominan coefi-cientes de consumo municipal y se denotarán por CCMi. Dichos coeficientes representan la parte de la demanda intermedia del output de cada bien o servicio que puede esperarse que sea satisfecha por los productores del municipio. De acuerdo con esta definición, cada rama de actividad tiene asociado un único coeficiente que oscilará entre 0 y 1. Un valor igual a la unidad significaría que todas las compras intermedias se efectúan dentro del término municipal. Un valor nulo en un sector indicaría que todos los consumos intermedios para el mismo proceden de fuera del municipio.

El método empleado en este trabajo para determinar los coeficientes de con-sumo municipal es el del cociente de localización modificado. Con ello se cal-cula la importancia relativa de un sector de actividad dentro de la economía del municipio. La cuantificación de dicha importancia podría realizarse mediante indicadores diversos, como el valor añadido bruto, el número de empleos o la formación bruta de capital.

Los cocientes de localización adoptarían la siguiente expresión:

R

Ri

M

Mi

i

II

II

CCM

Siendo:

MiI = indicador municipal de la rama de actividad i.

MI = indicador municipal total.

RiI = indicador regional de la rama de actividad i.

RI = indicador regional total.

Se suele considerar como indicador más adecuado el que utiliza el valor añadido bruto (a precios básicos), pues engloba una amplia gama de variables macroeconómicas.

En relación con estos cocientes de localización, se podría decir que un valor mayor o igual a uno indicaría que el municipio es autosuficiente para atender la demanda intermedia del sector correspondiente, mientras que un valor menor



que la unidad reflejaría que la demanda intermedia del sector se debe satisfacer acudiendo al resto del mercado regional, esto es, se tendrían que importar los bienes y servicios relacionados con la industria en cuestión de otros municipios de la comunidad autónoma o del exterior.

Finalmente, los cocientes se denominan modificados porque, dada la expre-sión anterior, no se garantiza que los valores no superen la unidad. En estos casos se les asignará un coeficiente unidad.

Los datos del valor añadido bruto desagregados en 16 ramas de actividad, según la clasificación de las tablas input-output y la contabilidad regional, tanto para el municipio de Gijón como para la región de Asturias, se refieren al año 2004 (SADEI, 2007). La importancia relativa que tiene cada rama de actividad en el conjunto de la producción de la zona considerada aparece en la Tabla 1. A partir de estos datos se obtienen los cocientes de localización, tal y como se han definido con anterioridad.

Como puede comprobarse, también se incluyen los cocientes de localización modificados. Se observa que exceptuando los cinco primeros sectores más el de energía, gas y agua, en los demás se alcanza un coeficiente de localización su-perior a 0,80, lo que indica que el municipio es casi autosuficiente en dichas ramas de actividad en relación al conjunto regional. Más concretamente, esa autosuficiencia en los consumos intermedios se produce de manera completa, en términos del conjunto de Asturias, en las ramas 6 (Metalurgia y productos me-tálicos), 7 (Industria transformadora de los metales), 8 (Otras industrias ma-nufactureras), 10 (Construcción), 11 (Comercio y reparación), 12 (Hostelería) y 14 (Servicios financieros y empresariales). Por contra, el menor grado de autosuficiencia se produce en Agricultura y pesca.

Con estos cocientes de localización se puede calcular la matriz diagonal M, y, a partir de la matriz de coeficientes técnicos interiores de la región, se obtiene la matriz de coeficientes técnicos para el interior del municipio de Gijón, el área de influencia económica que se quiera analizar. Destacar que esta matriz se ha construido utilizando las Tablas Input-Output de la economía asturiana de 2005, publicadas por SADEI en 2008. El último paso para la aplicación definitiva del modelo input-output consiste en calcular la matriz inversa de Leontief para el municipio.



Tabla 1 Porcentaje relativo del valor añadido bruto de cada rama de actividad sobre total, a

precios básicos. Año 2004.

Rama de actividad GIJÓN ASTURIAS Cociente

localización

Cociente localización modificado

1. AGRICULTURA Y PESCA 0,41 2,16 0,19 0,19

2. INDUSTRIAS EXTRACTIVAS 0,44 1,33 0,33 0,33

3. ALIMENTACIÓN, BEBIDA Y TABACO 1,12 2,53 0,44 0,44

4. INDUSTRIA QUÍMICA 0,75 1,32 0,57 0,57

5. OTROS PDTOS MINERALES NO

METÁLICOS 1,48 1,95 0,76 0,76

6. METALURGIA Y PDTOS METÁLICOS 14,47 9,51 1,52 1,00

7. INDUSTRIA TRANSFORMADORA DE

METALES 3,67 2,59 1,42 1,00

8. OTRAS INDUSTRIAS MANUFACTURERAS 2,50 2,27 1,10 1,00

9. ENERGÍA, GAS Y AGUA 0,99 3,29 0,30 0,30

10. CONSTRUCCIÓN 9,77 9,75 1,00 1,00

11. COMERCIO Y REPARACIÓN 14,37 13,28 1,08 1,00

12. HOSTELERÍA 5,06 4,99 1,01 1,00

13. TRANSPORTE Y COMUNICACIONES 7,58 8,17 0,93 0,93

14. SERVICIOS FINANCIEROS Y

EMPRESARIALES 19,37 18,61 1,04 1,00

15. EDUCACIÓN, SANIDAD, SERVICIOS

SOCIALES 9,34 9,95 0,94 0,94

16. OTROS SERVICIOS 8,68 8,31 1,04 1,00

Fuente: Elaboración propia a partir de SADEI (2007), La Renta de los municipios asturianos, 2004.

5. ESTIMACIÓN DEL IMPACTO ECONÓMICO

En este apartado se presentan los resultados del impacto económico, diferen-ciando entre los que se deben al consumo de los asistentes (turistas) de los que se derivan por los gastos en la organización del campeonato.

5.1. Impacto económico del turismo

Se han cuantificado tanto los efectos directos como los indirectos e induci-dos ocasionados por el gasto turístico de los visitantes que acudieron a la cele-bración del CMPV en Gijón. Se muestra dicha repercusión económica en términos de valor añadido bruto y empleo generado, desagregando el total de la actividad económica entre las 16 ramas de actividad que considera la contabili-dad regional de España.

Es conocido que un incremento del gasto turístico interior, al ser satisfecho, genera un aumento de la actividad (efecto directo) para los primeros proveedo-res de esa demanda (hoteles, restaurantes…), que deben de adecuar los pedidos a sus proveedores (alimentos, bebidas…) y éstos a su vez, para satisfacer la demanda adicional, generarán una segunda ronda de transacciones económicas,



ya que deberán aumentar los pedidos a sus proveedores y así sucesivamente (efectos indirectos). Los efectos del gasto turístico interior no se agotan en los efectos directos e indirectos, pues estos generan un incremento de las rentas de las familias vía sueldos y salarios, que se traducen en mayor consumo privado, iniciándose un nuevo ciclo de efectos que se denominan inducidos. Un esquema del impacto económico del turismo aparece recogido en la Figura 1.

Figura 1 Impacto económico del turismo


El modelo input-output permite cuantificar los impactos que produce un in-cremento de la demanda, en este caso turística, en cada sector de actividad, a través del conjunto de efectos de realimentación que de manera indirecta e in-ducida se producen en el sistema económico, reconociendo que los efectos de la demanda no se agotan en la simple satisfacción directa, sino que se transmiten y difunden al resto de la actividad gracias al entramado de las interrelaciones do-minantes en el tejido productivo.

La obtención del valor añadido de una actividad económica determinada a partir del modelo input-output se logra aplicando la expresión

, donde se cumple que VA es el vector de valores

añadidos que se pretende calcular; A

Y)AI(AVA 1MVA

VA es una matriz en la que los elementos de

su diagonal principal son los coeficientes técnicos de los valores añadidos secto-riales extraídos de la tabla input-output de Asturias 2005 (TIOA-2005) y el resto de elementos es igual a cero; I es la matriz unidad; AM es la matriz de coeficientes técnicos interiores del municipio, obtenida en el apartado anterior; e Y, por último, es el vector de gasto turístico interior (YCTI) o de consumo pri-vado (YCP), según que lo que se pretenda sea estimar el valor añadido bruto derivado de los efectos directos más los indirectos, o el de efectos inducidos, respectivamente. La expresión anterior nos dice que el producto de la inversa de



Leontief por el gasto turístico interior y por los coeficientes de valor añadido bruto en la producción de cada rama da lugar al VAB de los efectos directos e indirectos, mientras que sustituyendo el gasto turístico interior por el consumo privado permitiría cuantificar los efectos inducidos.

Para calcular los impactos inducidos debe partirse de los sueldos y salarios brutos generados a raíz de los efectos directos e indirectos. A continuación, y teniendo en cuenta la información suministrada por la contabilidad regional, se determinará el porcentaje de aquellos que, en conjunto, la economía destina a consumo privado. Establecido el valor de esta magnitud, su desagregación sec-torial (que es lo que constituye el vector de consumo privado YCP) se efectúa aplicando la misma desagregación por sectores que, en relación con el consumo privado en el interior de la región, aparece en la TIOA-2005.

En definitiva, para calcular el impacto económico del turismo derivado de la celebración del CMPV en Gijón se precisa cuantificar, en primer lugar, el gasto turístico interior, que a su vez debe combinar la información sobre el número de turistas, su gasto y estancia media. Esta información proviene tanto de los datos facilitados por la organización del evento como de la campaña de encuestas que realizó la FOED durante el transcurso de la competición.

Como se señaló anteriormente, el número de turistas por motivo del CMPV y que pernoctaron en Gijón en establecimientos de alojamiento colectivo o pri-vado se ha cifrado en 1.788 personas, de las cuales el 39% se corresponden con los acompañantes (familiares o amigos) de los deportistas, un 27% se refiere a los propios patinadores, un 17% a los miembros de la organización, jueces, delegados, técnicos y directivos de las federaciones de patinaje de los 57 países participantes en la competición, un 12 % a público asistente y el 5 % restante a periodistas de diversos medios (televisión, prensa, radio, agencias de noticias y webs) que siguieron el campeonato. También se ha señalado que se realizaron a estos visitantes un total de 516 entrevistas, lo que representa una muestra de casi el 30% sobre el universo considerado. Este alto porcentaje de turistas entrevis-tados aseguraría la bondad de los datos promedios estimados para el gasto y los días de estancia.

Un aspecto a considerar es si el número de visitantes analizado representa en realidad un incremento neto en la demanda turística para la ciudad y no supone una simple desviación del número de turistas. Esto es, debería tenerse en cuenta si la llegada de visitantes que acudieron a Gijón durante el mes de septiembre de 2008 para asistir a la celebración del CMPV no implicó que la tasa de ocupa-ción de las plazas de alojamiento del municipio alcanzase el cien por cien o en todo caso niveles muy superiores a ejercicios anteriores. Se entendería así que estos visitantes no sustituyen a otro tipo de turismo que hubiese visitado igual-mente la ciudad por motivos diferentes al de acudir al evento deportivo.



Atendiendo a los grados de ocupación de las plazas de alojamiento en el mu-nicipio en los últimos dos años, se constata que a lo largo del segundo semestre de 2008 la demanda turística en Gijón descendió de manera persistente (Gráfico 1). Más concretamente, en septiembre de 2008 el nivel de ocupación de las pla-zas hoteleras se situó cinco puntos porcentuales por debajo en relación al mismo mes de 2007, pasando del 59,9% al 54,7%, Incluso las tasas de ocupación hote-lera durante los fines de semana se han rebajado en septiembre de 2008 en algo más de un punto porcentual respecto del año anterior. En consecuencia, en sep-tiembre de 2008, en las fechas en las que se celebró el CMPV, se registró en Gijón un exceso de capacidad hotelera, pudiendo concluirse que los visitantes analizados sí suponen un incremento neto del número de turistas del municipio.

Gráfico 1 Tasas de ocupación mensual según plazas de alojamiento. Gijón

20,8%

35,0%

38,1%

38,9%

49,5%

47,5%

59,2%

71,4%

54,7%

40,4%36,9%

28,4%

21,7%

28,7%

35,1%

52,9%

45,1%

55,7%

64,5%

81,4%

59,9%

44,8%42,9%

32,8%

10,0%

20,0%

30,0%

40,0%

50,0%

60,0%

70,0%

80,0%

90,0%

Año 2008 Año 2007

Fuente: Instituto Nacional de Estadística y elaboración propia.

El gasto turístico directo debido al CMPV, una vez estimado el número de visitantes y atendiendo al gasto promedio de cada uno de ellos y al número me-dio de días de estancia, se ha valorado en 1,4 millones de euros. Los gastos es-timados para los cinco grupos principales de turistas2 aparecen recogidos en la Tabla 2. Los turistas concentran sus gastos en las partidas destinadas a Hostele-ría, que representan un 84,6 % del total, seguido por Comercio, con un peso del 9,3 %, Transporte y comunicaciones (5,6 %) y Otros Servicios (actividades de

2 Se ha considerado que el gasto promedio de los periodistas es igual a los de los federativos y de

los miembros de la organización del Campeonato.



ocio y cultura) con un escaso 0,5 %. La desagregación sectorial del gasto turís-tico, excluidas las partidas correspondientes al impuesto sobre el valor añadido, aparece recogida en la Tabla 3.

Tabla 2 Gasto turístico debido al CMPV, en euros

(valores monetarios netos de IVA)

Tipo de visitante Días medios de

estancia Gasto medio por persona

Gasto total

Deportista 13,37 939 451.516

Acompañante 7,67 635 443.567

Federativo, Organización y Periodista 11,89 1.057 422.898

Público 7,39 460 96.212

TOTAL VISITANTES 10,11 791 1.414.193


Tabla 3 Gasto turístico interior debido al CMPV (sin IVA)

Desglose por ramas de actividad Miles de euros corrientes

Rama de actividad Gasto

11. Comercio y reparación 109.906

12. Hostelería 1.185.816

13. Transporte y comunicaciones 104.382

16. Otros servicios 14.089

TOTAL 1.414.193


A partir del vector de gasto turístico interior se ha utilizado el modelo de demanda de Leontief expuesto anteriormente para estimar los impactos en tér-minos de VAB, empleando la tabla input-output de relaciones intersectoriales del municipio de Gijón para el año 2005. De acuerdo a ello, el gasto turístico motivado por la celebración del CMPV dio lugar a la generación de un valor añadido bruto a precios básicos estimado en algo más de 1,16 millones de euros, con el desglose entre efectos directos, indirectos e inducidos expuestos en la Tabla 4.

Como puede apreciarse, los efectos directos se concentran en los cuatro sectores de actividad donde recae el consumo turístico: Hostelería que repre-senta una 83,2 % del total de estos efectos directos, seguido de Comercio y re-



paración con un 8,3 %, Transporte y comunicaciones con el 7,3 % y Otros servicios con un 1,2 %

Tabla 4 Efectos del consumo turístico interior sobre el VAB de Gijón


Rama de actividad Efectos directos

Efectos indirectos

Efectos inducidos

Efectos Totales

1. Agricultura y pesca — 3 1 4

2. Industrias extractivas — — — —

3. Alimentación, bebidas y tabaco — 12 3 15

4. Industria química — 1 — 1

5. Otros productos minerales no metálicos — 1 — 1

6. Metalurgia y productos metálicos — 1 — 1

7. Industria transformadora de los metales — 2 1 3

8. Otras industrias manufactureras — 3 1 5

9. Energía eléctrica, gas y agua — 5 3 8

10. Construcción — 10 4 14

11. Comercio y reparación 66 32 28 126

12. Hostelería 669 4 19 692

13. Transporte y comunicaciones 59 22 13 94

14. Servicios financieros y empresariales — 113 47 160

15. Educación, sanidad y servicios sociales — 2 9 11

16. Otros servicios 10 6 11 27

TOTAL 804 218 140 1.162


Por su parte, los efectos indirectos se distribuyen sobre todo el tejido econó-mico, debido a las compras que las anteriores cuatro ramas de actividad deben realizar al resto para satisfacer su demanda, resaltando en este sentido la im-portancia de los Servicios financieros y empresariales (52 %), reflejo del grado de externalización que se aprecia en una economía moderna como la de Gijón, y de Comercio y reparación (15 %).

Los efectos inducidos, finalmente, indican la distribución del gasto de las familias en el interior del municipio, destacando también el papel de los secto-res Servicios financieros y empresariales (33 %) y Comercio y reparación (20%), así como el de Hostelería (14%).

Una vez estimados los efectos económicos del turismo en términos del valor añadido bruto, es igualmente interesante conocer la repercusión sobre otro indi-cador fundamental de la economía como es el empleo. Para ello deben hacerse uso de las relaciones entre VAB y empleo derivadas de las propias tablas input-



output de Asturias para 2005, suponiendo entonces que dichas proporciones son las mismas tanto para el conjunto regional como para el municipio de Gijón.

Estas relaciones deberían entonces aplicarse a los resultados previamente obtenidos para el VAB, pero observando que las magnitudes monetarias deben expresarse en términos reales de 2005. Así pueden calcularse el total de puestos de trabajo equivalentes que el gasto turístico debido a la celebración del CMPV ha creado en Gijón, de forma directa, indirecta e inducida.

Se ha estimado que la demanda de los turistas generó un empleo total3 de 23 puestos de trabajo equivalente, de los cuales 19 fueron causa directa del impulso del gasto turístico, mientras que el resto se reparten de forma equilibrada entre 2 empleos generados de manera indirecta y otros 2 empleos de forma inducida (véase Tabla 5).

La rama de actividad que generó más empleo en términos relativos fue la de Hostelería, con un 69,6%, seguida del grupo de Comercio y reparación (17,4%), situándose a mucha distancia los sectores Servicios financieros y em-presariales (8,7%) y Transporte (4,3%).

Tabla 5 Efectos del turismo debido al CMPV sobre el empleo de Gijón. Año 2008


Efectos indirectos

Efectos inducidos

Efectos Totales


12. Hostelería 16 — — 16

13. Transporte y comunicaciones 1 — — 1

14. Servicios financieros y empresariales — 1 1 2

TOTAL 19 2 2 23


5.2. Impacto económico de los gastos de organización del CMPV

El análisis de la influencia del CMPV sobre el municipio de Gijón no debe circunscribirse a la aportación al turismo, puesto que el desembolso necesario para la celebración del evento deportivo se ha traducido en diversas compras e inversiones dentro del municipio que suponen un impacto directo y, además, dadas las relaciones interindustriales entre las distintas ramas de actividad, tam-bién habrían originado una serie de efectos indirectos e inducidos.

3 La unidad de empleo utilizada es el empleo equivalente a tiempo completo, que se define como

el número de horas trabajadas dividido por la media anual de las horas trabajadas en puestos de trabajo a tiempo completo en el territorio económico.



Para el cálculo de estos impactos, al igual que para los del turismo, se apli-cará de nuevo el análisis input-output, de forma que la obtención de los efectos en términos de valor añadido proviene de la aplicación de la expre-

sión: , donde Y en este caso se referirá al vector de

compras e inversiones interiores que ha efectuado el Ayuntamiento de Gijón, como entidad organizadora del CMPV. Luego la multiplicación de la matriz inversa de Leontief del municipio, (I-A

Y)AI(AVA 1MVA

M)-1, por el vector de gasto (Y), dadas las relaciones entre valor añadido y producción (AVA), daría como resultado el conjunto de efectos (directos, indirectos e inducidos).

Las inversiones se han concentrado en la construcción de la cubierta y la re-modelación de la pista de Moreda y en la mejora del Circuito de Las Mestas, con un valor total de 1,7 millones de euros. Por otro lado, el total de gastos acometidos por la organización del CMPV para la celebración de la competi-ción supuso un desembolso ligeramente superior al millón de euros. De este importe, 732 mil euros se han destinado a compras en empresas con implanta-ción local, que son las que realmente interesan para analizar su capacidad de arrastre sobre la economía del municipio. Estas compras se concentran mayori-tariamente en Servicios empresariales (62,8 %), destacando dentro de los mis-mos las partidas dedicadas al alquiler de equipos (suponen un 30 % del total), Transporte y comunicaciones (21,8 %), Hostelería (7 %), Otras industrias ma-nufactureras (6,3 %) y Sanidad (2 %).

El vector de gasto (Y) que se emplea para calcular el impacto económico se muestra en la Tabla 6, donde debe hacerse notar que ha sido descontado el IVA de las diferentes rúbricas, dando lugar a un valor total de 2,2 millones de euros.

Tabla 6 Gastos interiores de la organización del CMPV (sin IVA)

Desglose por ramas de actividad (en euros)

Rama de Actividad GASTOS

8. Otras industrias manufactureras 38.724

10. Construcción 1.573.337

12. Hostelería 47.430

13. Transporte y comunicaciones 148.800

14. Servicios financieros y empresariales 386.876

15. Educación, sanidad y servicios sociales 14.400

TOTAL 2.209.567

Fuente: Ayuntamiento de Gijón y elaboración propia.



Los gastos efectuados para organizar el CMPV en Gijón generaron un Valor Añadido Bruto a precios básicos estimado en 2,2 millones de euros. De esta cifra, casi 1,2 millones de euros es VAB generado de forma directa, mientras que 750 mil euros son efectos indirectos y el resto, 430 mil euros, son impactos inducidos (Tabla 7).

Los sectores económicos con mayor impacto sobre el VAB son Construc-ción y Servicios financieros y empresariales, con el 40,2 % y el 28,6 % del total de efectos, respectivamente. Le siguen, a cierta distancia, las actividades de Transporte (8,9 %), Comercio (6,6 %) y Hostelería (4 %).

Tabla 7 Efectos del gasto en organización del CMPV sobre el VAB de Gijón



Efectos indirectos

Efectos inducidos

Efectos Totales


2. Industrias extractivas — 4 — 4



5. Otros productos minerales no metálicos — 58 1 59

6. Metalurgia y productos metálicos — 41 1 42


8. Otras industrias manufactureras 18 30 4 52

9. Energía eléctrica, gas y agua — 5 10 15

10. Construcción 741 204 12 957

11. Comercio y reparación — 71 86 157

12. Hostelería 29 8 59 96


14. Servicios financieros y empresariales 305 229 148 681

15. Educación, sanidad y servicios sociales 11 1 28 40

16. Otros servicios — 5 33 38

TOTAL 1.194 752 434 2.380


Considerando las proporciones entre el VAB y el empleo, tal y como se rea-lizó en el caso del turismo, se ha evaluado adicionalmente el impacto de los gastos de organización del evento deportivo sobre el mercado de trabajo de Gijón. Así, estos gastos habrían tenido un efecto total sobre el empleo evaluado en 30 puestos de trabajo, de los cuales 18 se imputan a los impactos directos, 7 a los indirectos y los 5 restantes a los inducidos. El desglose de estos impactos entre las diferentes ramas de actividad vienen recogidos en la Tabla 8, obser-



vándose también el predominio de Construcción (53,3 %) y de Servicios empre-sariales (23,4 %).

Tabla 8 Efectos del gasto en organización del CMPV sobre el empleo de Gijón

Desglose por ramas de actividad


Efectos indirectos

Efectos inducidos

Efectos totales

10. Construcción 13 3 — 16

11. Comercio y reparación — 1 2 3

12. Hostelería 1 — 1 2

13. Transporte y comunicaciones 1 1 — 2


TOTAL 18 7 5 30


6. IMPACTO ECONÓMICO TOTAL DEL CMPV SOBRE GIJÓN

El efecto económico total de la celebración del CMPV en Gijón, suma de los impactos debidos al incremento neto de turistas y a los gastos de organización asumidos por el Ayuntamiento de la ciudad, habrían supuesto una aportación de 3,5 millones de euros al municipio en términos de Valor Añadido Bruto (Grá-fico 2).

En cuanto a la estructura de los impactos en términos de Valor Añadido, so-bresale la importancia de los efectos directos, que suponen casi 2 millones de euros (57 % sobre el total), seguido de los indirectos, con 970 mil euros (27 %), mientras que los inducidos representan 574 mil euros (16 %) (Tabla 9).

Gráfico 2 Efecto total del CMPV sobre el VAB de Gijón

Desglose por tipo de impacto (Miles de euros corrientes)

Efectosdirectos Efectos

indirectos Efectosinducidos Efectos

totales

1.998

970

574

3.542

0

1000

2000

3000

4000




Según esta Tabla 9, tres ramas de actividad son las que concentran la gene-ración total de VAB: Construcción (27,4 % del total), Servicios financieros y empresariales (23,8 %) y Hostelería (22,3 %), siendo precisamente en estos sectores donde se concentra tanto el gasto turístico como las compras e inver-siones de la organización del evento deportivo. Luego, a mayor distancia, se sitúan Transporte y comunicaciones (8,7 %) y Comercio y reparaciones (7,9 %).

Debe destacarse asimismo que los efectos indirectos e inducidos afectan prácticamente a todo el tejido productivo de Gijón, resaltando en ambos casos la importancia de los Servicios financieros y empresariales, con pesos en torno al 34 % del conjunto.

Tabla 9 Efecto total del CMPV sobre el VAB de Gijón

Desglose por ramas de actividad (Miles de euros corrientes)


Efectos indirectos

Efectos inducidos

Efectos Totales


2. Industrias extractivas — 4 — 4



5. Otros productos minerales no metálicos — 59 1 60

6. Metalurgia y productos metálicos — 42 1 43


8. Otras industrias manufactureras 18 33 5 57

9. Energía eléctrica, gas y agua 0 10 13 23

10. Construcción 741 214 16 971


12. Hostelería 698 12 78 788



15. Educación, sanidad y servicios sociales 11 3 37 51

16. Otros servicios 10 12 44 65

TOTAL 1.998 970 574 3.542


En relación al empleo, se ha estimado que el CMPV generó un total de 53 puestos de trabajo equivalente (Gráfíco 3), de los cuales 37 fueron por causa de impulsos directos, 9 se debieron a los efectos de arrastre indirectos, mientras que los 7 restantes son atribuidos a los impactos inducidos.

A grandes rasgos, se mantiene una distribución entre ramas de actividad si-milar a la del valor añadido (Tabla 10), aunque en este caso es Hostelería quien



lidera la creación de empleo, con una aportación del 34 % sobre el total, seguida de Construcción, que representa el 30 %, Servicios financieros y empresariales, con el 17 % y Comercio, con el 13 %.

Gráfico 3 Efecto total del CMPV sobre el empleo de Gijón

(unidades)

Efectosdirectos Efectos

indirectos Efectosinducidos Efectos

totales

37

97

53

0

10

20

30

40

50

60


Tabla 10 Efecto total del CMPV sobre el empleo de Gijón

Desglose por ramas de actividad


Efectos indirectos

Efectos inducidos

Efectos Totales

10. Construcción 13 3 — 16


12. Hostelería 17 — 1 18

13. Transporte y comunicaciones 2 1 — 3


TOTAL 37 9 7 53


Si se comparan las magnitudes de los impactos estimados con el volumen de actividad turística del municipio de Gijón, se concluye que la celebración del CMPV ha representado un 0,8% de su VAB y un 0,65% de su empleo. En rela-ción al conjunto de la economía municipal, estas aportaciones se reducen hasta el 0,07% del VAB y el 0,06% del empleo. Dada la dimensión del CMPV, los resultados alcanzados parecen estar en consonancia con los obtenidos en otros estudios en España que aplican metodologías similares para pruebas deportivas no catalogadas como mega-eventos. Así, Maudos (2007) estima que el incre-mento del gasto que ha supuesto la America’s Cup s se ha traducido en un cre-



cimiento anual en torno al 1% del PIB y del empleo de la Comunidad Valenciana en los años 2005, 2006 y 2007.

En resumen, dado que la celebración del CMPV requirió un desembolso para al Ayuntamiento de Gijón de 2.758.000 euros, puede concluirse que se ha logrado un efecto multiplicador sobre el VAB de 1,28. Esto es, por cada euro “invertido” para el desarrollo de la competición, se habría producido un retorno al municipio de 1,28 euros en concepto de Valor Añadido Bruto. Finalmente, en relación con el empleo, indicar que el CMPV requirió un impulso de gasto ini-cial de 52.000 euros por cada puesto de trabajo generado.

7. IMPACTO MEDIÁTICO DEL CMPV SOBRE GIJÓN

Los eventos deportivos o culturales organizados por una ciudad sirven de altavoz y de efecto multiplicador de su visibilidad e imagen. En ese sentido se han convertido en un poderoso instrumento de promoción turística y económica, a la par que es fuente de satisfacción para los habitantes de la ciudad. Dar a conocer a un nuevo público una ciudad es hacerla descubrir y mostrar sus características, al igual que una campaña publicitaria tradicional de cualquier producto comercial. Habitualmente, los gestores públicos se plantean la organización de eventos especiales como una herramienta más de márketing de la ciudad. Se trata de una práctica que se revela inadecuada por insuficiente debido al perfil específico de las ciudades (Kavaratzis 2004).

La emergente literatura científica sobre el place branding muestra que la manera más coherente y eficaz para incorporar los eventos especiales en la estrategia de desarrollo de las ciudades es entender a estas últimas como marcas. Para Anholt (2005), la estrategia de gestión de marca es prácticamente la única manera razonable de gestionar el desarrollo de las ciudades. En este contexto, la organización de eventos tiene en muchos casos un claro objetivo de mejora de imagen de marca, al asociarse con una actividad o una marca de prestigio que transmite valores positivos para la ciudad. Se trata en esos casos de una fusión temporal de marcas, la de la ciudad y la de la actividad y la institución ligada al evento. Es en cierto sentido una operación de co-branding de carácter puntual y masivo. Lo que se espera de esa conjunción temporal de marcas es por lo tanto no sólo un aumento de la visibilidad de la ciudad, sino una mejora de su valor de marca gracias a la asociación con el evento. Smith (2006) muestra que los eventos deportivos incrementan la asociación de la ciudad con valores de marca como modernidad, progreso y vitalidad.

En algunos casos, especialmente cuando se trata de mega eventos deporti-vos, el reposicionamiento de la marca ciudad puede convertirse en uno de los principales objetivos políticos buscados por los organizadores (Gilmore 2002, Gold y Gold 2008, Zhang y Zhao 2009).



La traducción de impacto mediático de un evento en impacto económico ha sido llevada a cabo hasta el momento en el ámbito profesional, pero no en el académico. Eso se debe a que las técnicas de medición de la repercusión mediá-tica son muy costosas. La metodología seguida por las empresas consultoras encargadas de evaluar el impacto de eventos consiste en monitorizar y cuantifi-car el impacto del evento en prensa y televisión, y traducir a continuación la presencia en los medios en la cantidad equivalente que se tendría que haber pagado para contratar espacios publicitarios en esos medios.

Por ejemplo, la consultora Kantar Media estimó que las 1400 noticias sobre la estancia de Michelle Obama en Marbella y Granada tenían un impacto publi-citario equivalente de 19 millones de euros (Kantar Media, 2011).

Esta metodología de cuantificación del impacto económico de la repercusión mediática de un evento plantea muchos problemas. En primer lugar, porque se trata de una medición asociada a uso de recursos (medición de gasto publicitario equivalente a la repercusión recibida), mientras que la medida correcta corres-ponde al impacto en visitantes futuros adicionales que se van a conseguir gra-cias al impacto mediático. En segundo lugar, porque la aparición en medios gracias a la organización de eventos no es suficiente para influir positivamente en la marca ciudad. Su impacto puede ser neutro en muchos casos, y negativo en otros.

Por todo lo dicho renunciamos en este artículo a hacer una conversión mo-netaria del impacto mediático generado por la CMPV en Gijón.

Al tratarse el CMPV de un evento focalizado y no masivo, es dudoso preten-der atribuirle un impacto en la percepción global que se tiene de la ciudad de Gijón. En cambio sí que ha tenido sin duda un impacto en un segmento especí-fico de los medios de comunicación y de los lectores interesados en esos me-dios. En esta sección se intentará calibrar ese impacto.

Para llevar a cabo el análisis empírico se hizo una monitorización sistemática de todas las noticias referidas a la ciudad de Gijón. Para ello se cuenta con el acceso a los contenidos completos de un amplio registro de periódicos de Es-paña y de otros países. Los investigadores que hemos hecho este estudio conta-mos con un catálogo de periódicos y un rastreo de contenido de noticias similar al que disponen las empresas de consultoría de comunicación con servicio de media clipping.

Los distintos aspectos del análisis que se presentan a continuación se obtie-nen con el diseño de distintas estrategias de análisis de contenidos de las noti-cias sobre Gijón en el periodo temporal bajo estudio.

En primer lugar se analiza la distribución temporal de las noticias directa-mente relacionadas con el CMPV de 2008. La atención mediática se multiplica entre las fechas en las que tuvo lugar la competición (4 al 12 de septiembre),



reduciéndose drásticamente a partir del 13 de septiembre, lo que muestra un efecto de inercia post-evento muy limitado. El 79% de todas las noticias gene-radas por el evento se concentran en el intervalo propiamente dicho de la com-petición, un 13% de la atención mediática se genera en las fechas inmediatamente anteriores al campeonato y sólo un 8% se producen una vez finalizada la competición.

En segundo lugar se estudia la cobertura mediática internacional del CMPV. El campeonato del mundo de patinaje es el máximo evento de esta disciplina deportiva y como tal reflejará el poder mediático de este deporte, en términos tanto de los deportistas que reciben mayor cobertura como de los países en los que estas competiciones generan mayor interés.

Los medios de comunicación acreditados al CMPV 2008 superaron los 100 representantes. Tal como refleja el Gráfico 4, los medios de comunicación es-pañoles que han dado cobertura mediática al evento, aunque numerosos, no son los dominantes en comparación con el conjunto de medios extranjeros. Así, la prensa argentina es la que ha repercutido los resultados del CMPV en un mayor número de medios (21), seguido de Colombia y España, con 16. El interés de Colombia se corresponde con su papel de potencia deportiva en esta disciplina, y el de España en su calidad de país organizador. La atención mediática de Ar-gentina, en número de medios que se hacen eco de los resultados, es muy supe-rior a su éxito en este campeonato, ya que sólo ocupó la décima posición en el medallero.

Gráfico 4 Número de medios que dieron cobertura al CMPV. Año 2008

Número de medios distintos que dieron cobertura al CMPV 2008

0 3 6 9 12 15 18 21 24

ArgentinaColombia

EspañaHolanda

VenezuelaBélgica

AlemaniaItalia

EcuadorMéxico

Nueva ZelandaFrancia

ParaguayPortugal

Estados Unidos


Para el conjunto de esos países, la principal fuente informativa proviene de medios de comunicación de tirada nacional, con un 37,9%. Siguen en



importancia los medios regionales, con un 33,9%, mientras que los distintos medios deportivos generan el 15,2% de todas las noticias, y de éstas, el 5,8% provienen de medios especializados ligados al patinaje.

El CMPV generó un total de 1700 noticias que mencionan explícitamente la ciudad de Gijón. Utilizando la misma base de datos de medios de comunicación y aplicando la misma metodología de media clipping, podemos indicar, a modo de comparación, que una etapa de la Vuelta a España de ciclismo de 2011 genera entre 400 y 1000 noticias, con un pico de 3000 noticias para la etapa ‘reina’ (Angliru). El canon que pagan las ciudades para ser sede de etapa oscila entre los 80.000 y los 500.000 euros. Por su parte, en el Gráfico 5 se muestra el flujo de visitas recibidas por la página web oficial del CMPV de Gijón, www.gijon2008.com, agrupadas por el país de origen. Sobresale la importancia en este aspecto de Estados Unidos, además de los ya mencionados de Argentina, Colombia y España.

Gráfico 5 Porcentaje de noticias totales y visitas a páginas web

0

5

10

15

20

25

30

35

40

Ale

mania

Arg

entin

a

Aust

ralia

Bélg

ica

Canadá

Chile

Colo

mbia

Core

a d

el S

ur

Ecu

ador

Est

ados

Unid

os

Fra

nci

a

Guate

mala

Rein

o U

nid

o

Hong K

ong

Hola

nda

Hungría

Italia

Méxi

co

Nueva

Zela

nda

Portugal

Venezu

ela

Esp

aña

Noticias

Visitas web


Finalmente, se analiza en qué medida el impacto mediático del CMPV incide sobre la visibilidad e imagen de la ciudad organizadora. En este sentido se trataría de valorar el grado de visibilidad directa añadida a la ciudad de Gijón gracias al impacto mediático ligado a la organización del evento, cuantificando entonces sólo aquellas noticias ligadas al CMPV que hagan referencia explícita a la ciudad de Gijón. Debe aclararse que la visibilidad de Gijón se ve fuertemente influenciada desde septiembre de 2008 por la reincorporación del


http://www.gijon2008.com/


equipo de la ciudad, el Sporting de Gijón, a la Primera División del fútbol español. En consecuencia, se comparan los datos de la visibilidad de la ciudad con o sin el impacto añadido producido por el Sporting de Gijón. El análisis de los datos indican que el incremento de visibilidad mediática derivado directamente de la organización de la CMPV es de un 4% del total de noticias que Gijón genera a lo largo de un mes, o del 6% si excluimos las noticias ligadas al Sporting de Gijón.

Centrando el interés en la visibilidad de Gijón en el plano internacional, se concluye que las noticias generadas durante el Campeonato del Mundo corresponden al 25% de las que genera Gijón a lo largo de un mes ordinario, o del 300% si excluimos de las noticias internacionales aquellas referidas al Sporting.

De todos los datos empíricos avanzados concluimos que la posición e imagen mediática general de Gijón probablemente no se habrá visto afectada en un sentido o en otro por la organización de esta competición deportiva. Sin embargo, sí que se puede deducir que la posición de Gijón como ciudad favo-rable al deporte y como uno de los centros de referencia en las disciplinas ligadas al patinaje se refuerza de una manera sustancial. Habría que confirmar lógicamente la persistencia de este efecto herencia tomando nuevas mediciones en el futuro.

De este vector de imagen de excelencia deportiva puede beneficiarse la ciudad. Aunque tiene la limitación estructural de pertenecer a un deporte mino-ritario, es una disciplina asociada a valores positivos con muy pocos riesgos de impacto mediático negativo que pueden generar otros deportes (doping, ra-cismo, violencia, corrupción, etc.) De acuerdo con los resultados del estudio del Observatoire Sport et Valeurs (Desbordes 2006), el patinaje (roller skating) se asocia fuertemente con los valores de elegancia, juventud, creatividad, originalidad y modernidad.

8. RESUMEN Y CONCLUSIONES

En este trabajo se evalúan los efectos económicos y mediáticos de la cele-bración del Campeonato Mundial de Patinaje de Velocidad en Gijón. La importancia económica de los eventos deportivos ha ido en aumento en las últimas décadas dando lugar a la aplicación de instrumentos de análisis económico utilizados en otras áreas. Existe una amplia literatura que discute las ventajas e inconvenientes de emplear diferentes herramientas económicas para este fin. En el caso que nos ocupa, el carácter eminentemente local del impacto previsto del evento, unido a su complejidad metodológica, descarta el uso de modelos de equilibrio general computable. Por otro lado, no se ha considerado el modelo de análisis coste-beneficio por la gran cantidad de información que requiere y su elevado coste. Además de superar los problemas apuntados de



estos modelos, y pese a realizar supuestos demasiado rígidos, el modelo input-output ofrece estimaciones aceptables a coste bajo y permite explicar fácilmente los resultados. Debido a estas razones ha sido seleccionado como procedimiento a utilizar, aunque para ello haya sido preciso construir la matriz de relaciones intersectoriales del municipio de Gijón.

El trabajo de campo ha consistido en la realización de 516 encuestas con motivo del evento, efectuadas de forma personal entre los días 1 y 12 de sep-tiembre de 2008 en las propias sedes del campeonato, en establecimientos de alojamiento colectivo del municipio y en lugares de interés turístico de Gijón.

A partir de la estimación del gasto de los turistas y de la información sobre las compras e inversiones necesarias para la organización del campeonato, se ha podido evaluar la repercusión económica del evento en 3,5 millones de euros en términos de valor añadido bruto. Esto significa que por cada euro gastado en el desarrollo de la competición, se habría producido un retorno al municipio de 1,28 euros en concepto de valor añadido bruto. La mayor parte de estos efectos se atribuye a los impactos directos (57 %), seguidos de los indirectos (27 %) e inducidos (16 %). Además, la generación total de VAB se concentra en tres ramas de actividad: Construcción (27,4 %), Servicios financieros y empresariales (23,8 %) y Hostelería (22,3 %). Finalmente, en relación al empleo se ha estimado que el campeonato generó un total de 53 puestos de trabajo, de los cuales 37 fueron por causa de impulsos directos, 9 se debieron a los efectos de arrastre indirectos, y los 7 restantes son atribuidos a los impactos inducidos del consumo. En definitiva, el campeonato ha representado el 0,8% y el 0,65% de la producción y del empleo turístico, respectivamente, del municipio de Gijón en 2008.

En lo que respecta al impacto mediático, concluimos que el efecto del CMPV ha sido prácticamente nulo en la imagen que los habitantes de Gijón tienen de su propia ciudad, al igual que para el resto de habitantes de Asturias. La razón estriba en que el contacto con la realidad de Gijón es mucho más intensa y extensa a través de otros vectores de transmisión de imagen a la que están sometidos asturianos y gijoneses. Para los ciudadanos del resto de España el impacto del evento ha sido mínimo en general, salvo para aquellas personas directamente interesadas por el patinaje de velocidad. Para estos últimos, la percepción previa que tenían de Gijón puede verse revisada y la visibilidad incrementada, tanto más cuanto menor era su conocimiento previo de la ciudad.

Lo mismo ocurre en un grado mayor a nivel internacional. Para el ciudadano medio de otros países este evento tiene un impacto muy escaso, pero puede ser sustancial para algunos de los extranjeros que han seguido con atención la competición, por mera afición a este deporte o por implicación profesional en el mismo. En esos casos, el margen de ganancia en visibilidad y valor de marca es



mayor, en la medida en que para muchos de éstos la ciudad de Gijón no era conocida por su poca presencia mediática internacional ordinaria.


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V O L . 30 - 2 2012

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Información útil para el análisis de la Economía del Deporte

PABLO CASTELLANOS GARCÍA Departamento de Economía Aplicada I, UNIVERSIDAD DE A CORUÑA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

JOSÉ MANUEL SÁNCHEZ SANTOS Departamento de Economía Aplicada I, UNIVERSIDAD DE A CORUÑA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

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PABLO CASTELLANOS GARCÍA Y JOSÉ MANUEL SÁNCHEZ SANTOS


746

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http://www.nfl.com/


V O L . 30 - 2 2012

P Á G S . 747 – 748

Selección de reseñas de Tesis Doctorales

MONOGRÁFICO

Economía del Deporte

Título Autor Referencia Electrónica

Una aproximación al sector de fútbol profesional desde la economía industrial. Análisis de casos

Ana María Magaz González Ə-30223

Modelo de valoración de clubes de fútbol basado en los factores clave de su negocio

Angel Barajas Alonso Ə-30224

Los campos de fútbol de césped artificial en Castilla-La Mancha. Hacia un modelo de seguridad, funcionalidad deportiva y satisfacción de sus usuarios

Pablo Burillo Naranjo Ə-30225

Los eventos deportivos: Calidad de servicio, valor percibido y satisfacción de los espectadores

Josep Crespo Hervás Ə-30226

Presente y futuro del césped artificial desde el punto de vista de jugadores, entrenadores, gestores y arquitectos. Una visión cualitativa

José Luis Felipe Hernández Ə-30227

Análisis de la satisfacción de la práctica deportiva en los campos de fútbol de césped natural y artificial de la Región de Murcia desde el punto de vista del gestor, entrenador y deportista

Ana Mª Gallardo Guerrero Ə-30228

El rol del gestor deportivo municipal en la Comunidad Valenciana, pasado, presente y futuro

Ana Mª Gómez Tafalla Ə-30229

Análisis de la percepción de la satisfacción del clima laboral en las organizaciones deportivas municipales de Castilla-La Mancha

Marta García Tascón Ə-30230

Calidad y operaciones en servicios de Turismo Deportivo: una aplicación del modelo de Deming en organizaciones gestoras de Estaciones de Montaña y Campos de Golf

Pedro Miguel Monteiro Rodrigues

Ə-30231

La implantación de un sistema de gestión de calidad total en un servicio deportivo: el caso del Ayuntamiento de Paterna

Juan Manuel Nuñez Pomar Ə-30232

El sueño de ser grandes: Historia social del nacimiento del fútbol en Zaragoza, 1903-1936

Pedro Ciria Amores Ə-30233

Análisis de la calidad de servicio en los eventos deportivos. Calidad percibida y satisfacción de los espectadores y de los deportistas

Carlos Pérez Campos Ə-30234



748

Título Autor Referencia Electrónica

Marketing y Deporte: El producto deporte en el mercado global y su relación de intercambio en internet

Fco. Javier Ramírez Perdiguero

Ə-30235

Medición de la eficiencia en la liga mexicana de fútbol de Primera División

Celeste G. Torres Dávila Ə-30236

Análisis económico de la demanda de entradas en el fútbol español

Plácido Rodríguez Guerrero Ə-30237

La reseña completa de las tesis, incluyendo los datos básicos, resumen, índice y biblio-grafía, puede encontrarse en: www.revista-eea.net mediante la referencia electrónica indicada.


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VOL. 30 - 2 2012 P Á G S . 751 (22 páginas)

¿Incide la forma de tenencia de la vivienda habitual sobre la situación de empleo en España?

JOSÉ E. RODRÍGUEZ HERNÁNDEZ Departamento de Economía Aplicada, UNIVERSIDAD DE LA LAGUNA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

JAVIER A. BARRIOS GARCÍA Departamento de Economía Aplicada, UNIVERSIDAD DE LA LAGUNA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

RESUMEN

El objetivo de este trabajo es aportar mayor evidencia empírica sobre la posible existencia en España de relaciones causales entre el régimen de tenencia de la vivienda habitual (propiedad/alquiler) y la situación en el empleo del cabeza de familia (empleado/desempleado), deslindando a su vez este efecto del generado por otros covariantes e inobservables que puedan afectar, así como del efecto causal inverso que pueda existir. Para ello, basándonos en los microdatos anuales de la Encuesta de Condiciones de Vida para el año 2010 y bajo el enfoque de la literatura de efectos de un tratamiento, estimamos modelos switching probit que relacionan ambas variables a nivel microeconó-mico. Los resultados obtenidos nos permiten afirmar que poseer la vivienda habitual en propiedad, tanto si se tiene con hipoteca o sin ella, aumenta la probabilidad de empleo en torno a un 10%.

Palabras clave: Forma de tenencia de la vivienda, desempleo, switching probit.

Does the Housing Tenure Choice Affect the Employment Situation in Spain?

ABSTRACT

The objective of this study is to provide more empirical evidence on the possible existence in Spain of causal rela-tionships between housing tenure choice (ownership/rental) and the employment status of household head (em-ployed/unemployed), separating this effect from the one generated by other covariates and unobservables which might affect, as well as from the reverse causal effect that might exist. With this aim, based on micro data from the Survey of Living Conditions for 2010 and the approach of the literature of treatment effects, we estimate switching probit models that relate these variables at the microeconomic level. The results obtained allow us to assert that owning the main residence, whether it is mortgaged or not, increases the probability of employment around 10%.

Keywords: Housing Tenure Choice, Unemployment, Switching Probit.

Clasificación JEL: C35, R20

____________ Artículo recibido en marzo de 2012 y aceptado en abril de 2012 Artículo disponible en versión electrónica en la página www.revista-eea.net, ref. ə-30201 ISSN 1697-5731 (online) – ISSN 1133-3197 (print)


VOL. 30 - 2 2012 P Á G S . 753 (30 páginas)

Medición y análisis de la vulnerabilidad a la exclusión social en España (2004-2009)*

ÚRSULA FAURA MARTINEZ Departamento Métodos Cuantitativos para la Economía, UNIVERSIDAD DE MURCIA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

MATILDE LAFUENTE LECHUGA Departamento Métodos Cuantitativos para la Economía, UNIVERSIDAD DE MURCIA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

ANTONIO LOSA CARMONA Departamento Economía Aplicada, UNIVERSIDAD DE MURCIA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

RESUMEN Con los datos suministrados por la Encuesta de Condiciones de Vida para cada uno de los años del periodo 2004-2009, se realiza un estudio de la vulnerabilidad a la exclusión social de la población adulta residente en España. Utilizando las técnicas del análisis factorial se determinan los principales factores que generan la exclusión social en España en cada año y se identifica a los individuos vulnerables. A partir de ello y, mediante el análisis cluster, se obtiene el perfil de estos individuos en función de distintas variables. Además, se ha estimado el riesgo a la exclusión social para varios colectivos sociales, utilizando diferentes indicadores.

Palabras clave: Exclusión social, vulnerabilidad, análisis factorial, análisis cluster.

Measurement and Analysis of the Vulnerability to the Social Exclusion in Spain (2005-2009)

ABSTRACT With the information supplied by the Survey of Living Conditions for each of the years of the 2004-2009, we realize a study of vulnerability to social exclusion of the adult resident population in Spain. Using the techniques of factor analysis we identify key factors that generate social exclusion in Spain each year and we identify vulnerable indi-viduals. With analysis cluster, we obtain the profile of these individuals based on different variables. In addition, the risk has been estimated to the social exclusion for several social groups, using different indicators

Keywords: Social Exclusion, Vulnerability, Factor Analysis, Cluster Analysis.

Clasificación JEL: D1, D31, I31

* Trabajo englobado en el Proyecto de Investigación Séneca nº 12043/PPC/09: “Los mercados locales de empleo en la Región de Murcia

de los colectivos en riesgo de exclusión”.

____________ Artículo recibido en marzo de 2012 y aceptado en mayo de 2012 Artículo disponible en versión electrónica en la página www.revista-eea.net, ref. ə-30204

Agradecemos las valiosas sugerencias aportadas por dos evaluadores anónimos que han enriquecido este trabajo.



VOL. 30 - 2 2012 P Á G S . 755 (20 páginas)

Consumer attitudes to organic foods. A Spanish case study*

MÓNICA DÍAZ DONATE Departamento de Producción Vegetal y Tecnología Agraria, UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

RODOLFO BERNABÉU CAÑETE Departamento de Producción Vegetal y Tecnología Agraria, UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

ABSTRACT

The purpose of the present study is to determine the various factors that influence attitudes towards the purchase of organic food. The methodology consisted in a survey of 463 consumers in the Castilla-La Mancha Region who purchased food items for their homes. A multivariate data analysis was carried out by means of Structural Equation Models (SEM), computed with the maximum likelihood method. Attitudes toward the purchase of organic foods are directly related to consumer lifestyle and are influenced by consumers’ attitude towards the environment as well. In this sense, lifestyle and environmental attitudes have a positive influence on the purchase of organic food.

Keywords: Consumption, Structural Equation Models, Consumer Behaviour, Food Marketing.

Actitud del consumidor hacia los alimentos orgánicos. Estudio del caso español

RESUMEN

El propósito del presente estudio es determinar los diversos factores que influyen en las actitudes de compra de alimentos orgánicos. Para ello se realizó una encuesta a 463 consumidores que compraron alimentos para sus hogares de Castilla-La Mancha. Seguidamente se realizó un análisis multivariante de datos por medio de modelos de ecuaciones estructurales (SEM), calculadas con el método de máxima verosimilitud. Las actitudes hacia la compra de alimentos orgánicos están directamente relacionadas con el estilo de vida de los consumidores y se ven influidos por la actitud de los consumidores hacia el medio ambiente. En este sentido, los estilos de vida y la actitud hacia el medio ambiente tienen una influencia positiva en la compra de alimentos orgánicos.

Palabras clave: Consumo, modelos de ecuaciones estructurales, comportamiento del consumidor, marketing ali-mentario.

JEL Classification: M31

* This paper was conducted within the framework of the "Commercialisation and Marketing of Organic Products in Castilla-La Mancha"

Research Project 03-242/IA-43, which was financed by the Community of Castilla-La Mancha Council of Agricultur Spain).

____________ Artículo recibido en enero de 2012 y aceptado en mayo de 2012 Artículo disponible en versión electrónica en la página www.revista-eea.net, ref. ə-30203

e (The authors wish to thank Joan Mart and Kathy Walsh for their assistance in translating the original text to English.





VOL. 30 - 2 2012 P Á G S . 757 (22 páginas)

La eficiencia de los servicios públicos de empleo en España en un escenario descentralizado: Un análisis desde la perspectiva de la oferta

PATRICIA SUÁREZ CANO Departamento de Economía Aplicada, UNIVERSIDAD DE OVIEDO, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

MATÍAS MAYOR FERNÁNDEZ Departamento de Economía Aplicada, UNIVERSIDAD DE OVIEDO, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

BEGOÑA CUETO IGLESIAS Departamento de Economía Aplicada, UNIVERSIDAD DE OVIEDO, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

RESUMEN El principal objetivo del artículo es llevar a cabo un análisis del papel de los Servicios Públicos de Empleo (SPE) en el mercado de trabajo español. Para ello se realiza un análisis a nivel provincial que incorpora diferentes aspectos espaciales así como la estructura descentralizada de las políticas activas de empleo y la existencia de Servicios Públicos de Empleo autonómicos. La teoría económica señala que, teniendo en cuenta que el objetivo de los Servicios Públicos de Empleo no es tener una alta cuota de mercado en el mercado de trabajo, ésta es mayor en aquellas regiones en las que los mercados de trabajo son menos dinámicos.

Palabras clave: Servicios públicos de empleo, descentralización, autocorrelación espacial.

Efficiency of Public Employment Services in Spain in a Decentralized Framework: An Analysis from the Supply Side

ABSTRACT The article aims to study the role of Public Employment Services (PES) in the Spanish labor market. In order to achieve such an aim, there has been carried out a provincial-level analysis that incorporates several spatial aspects, the decentralization of active labor market policies and the existence of PES dependent on the autonomous communities. Economic theory indicates that the market share of PES is higher in those regions in which the labor market is less dynamic.

Keywords: Public Employment Services, Decentralization, Spatial Autocorrelation.

Clasificación JEL: J64, J68, C31

____________ Artículo recibido en septiembre de 2011 y aceptado en mayo de 2012 Artículo disponible en versión electrónica en la página www.revista-eea.net, ref. ə-30202 ISSN 1697-5731 (online) – ISSN 1133-3197 (print)





VOL.30 - 2 2012 P Á G S . 759 (26 páginas)

La caída de las cajas de ahorros españolas. Cuestión de rentabilidad, tamaño y estructura de propiedad*

SALVADOR CLIMENT SERRANO Departamento de Análisis Económico, UNIVERSIDAD DE VALENCIA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

RESUMEN

En España entre 2010 y 2011 se ha producido una gran restructuración financiera, que ha llevado a la práctica desa-parición de las Cajas de Ahorros mediante fusiones y posterior cambio de estructura de la propiedad convirtiéndose en bancos. Esta gran restructuración ha sido promovida por el Banco de España, como salida para que las entidades financieras subsistieran a la crisis que les afectaba. Este trabajo analiza los bancos y cajas del sistema financiero español durante los cuatro años previos al comienzo de la reestructuración financiera del 2010. El objetivo es comprobar si existen diferencias en cuanto a rentabilidad por causas de tamaño y tipo de gobierno de la entidad (cajas de ahorros, bancos). Los resultados muestran que el incre-mento de tamaño y la bancarización auspiciadas por el Banco de España es una estrategia adecuada para resolver la actual crisis financiera.

Palabras clave: Cajas de ahorro, bancos, rentabilidad, fusiones.

The Fall of Spanish Savings Banks. Question of Profitability, Size and Ownership Structure

ABSTRACT

In Spain between 2010 and 2011 there has been a major financial restructuring, which has led to the virtual disap-pearance of savings banks through mergers and subsequent change in ownership structure becoming banks. This major restructuring has been promoted by the Bank of Spain, as an outlet for that financial institutions subsisted to the crisis that affected them. This paper analyzes the banks and savings banks the Spanish financial system during the four years prior to the beginning given the financial restructuring of 2010. The aim is to check whether there are differences in profitability for reasons of size and form of ownership of the entity (savings banks, banks). The results show that the increase in size and bankarization under the auspices by the Bank of Spain is an appropriate strategy for resolving the current financial crisis.

Keywords: Savings Banks, Banks, Profitability, Mergers.

Clasificación JEL: G21

____________ Artículo recibido en febrero de 2012 y aceptado en mayo de 2012 Artículo disponible en versión electrónica en la página www.revista-eea.net, ref. ə-30213

* El autor agradece a dos revisores anónimos sus comentarios y sugerencias, que han permitido mejorar este trabajo.




VOL. 30 - 2 2012 P Á G S . 761 (32 páginas)

Terciarización del sistema productivo ibérico: Rasgos diferenciales

JOSÉ ANTONIO CAMACHO-BALLESTA Departamento de Economía Internacional y de España; Instituto de Desarrollo Regional, UNIVERSIDAD DE GRANADA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

YULIA MELIKHOVA Instituto de Desarrollo Regional, UNIVERSIDAD DE GRANADA, ESPAÑA. E-mail: [email protected]

RESUMEN

El objetivo del trabajo consiste en analizar el proceso de terciarización de dos países vecinos, España y Portugal, durante el periodo 1995-2005. En este sentido se pretende averiguar si existen diferencias entre los dos sistemas productivos en cuanto al uso de los inputs terciarios o si sería posible hablar del “sistema productivo ibérico”. Además se va a analizar si distintas actividades incorporan las mismas cantidades de los inputs terciarios en sus procesos productivos, lo cual puede ser clave para explicar los procesos de terciarización en ambos países. La metodología que permite calcular en nivel de terciarización de las economías se basa en el análisis input-output. El impacto de los servicios sobre las actividades usuarias se aprecia a través de una serie de efectos obtenidos a través de los coeficientes técnicos y los de la matriz inversa de Leontief.

Palabras clave: Análisis input-output, sistema productivo, servicios, terciarización.

Tertiarisation of the Iberian Productive System: Differential Features

ABSTRACT

This work aims to analyze the tertiarisation process of two neighbouring countries, Spain and Portugal, during the period 1995-2005. In this regard we pretend to find out if there are differences between the two productive systems as for the use of tertiary inputs or it is possible to talk about the “Iberian productive system.” It is also analyzed if different activities employ the same amount of tertiary inputs within their productive processes. These findings could be a key to explain the tertiarisation processes in both countries. The methodology that enables to quantify the level of tertiarisation of economies is based on the input-output analysis. The impact of services on user activities is appreciated by means of a series of effects that can be obtained through the technical coefficients and the Leontief inverse matrix.

Keywords: Input-Output Analysis, Productive System, Services, Tertiarisation.

Clasificación JEL: C67, L80, O52

____________ Artículo recibido en marzo de 2012 y aceptado en junio de 2012 Artículo disponible en versión electrónica en la página www.revista-eea.net, ref. ə-30222 ISSN 1697-5731 (online) – ISSN 1133-3197 (print)

La Asociación Internacional de Economía Aplicada ASEPELT es una entidad sin ánimo de lucro que agrupa a investigadores, docentes y profesionales, así como a instituciones interesadas en el trabajo científico o en la promoción del mismo. Se constituyó en Madrid, en la sede del INE en 1986, como resultado del deseo de una veintena de economistas dedicados al estudio de la Economía Aplicada, aprobándose los Estatutos en la Asamblea celebrada en Barcelona en 1987. Su denominación ASEPELT deriva de la “Association Scientifique Européenne pour la Prévision Economique à Moyen et Long Terme”, de la que nació, históricamente, como capítulo español. La Asociación tiene por objeto “organizar, promover y favorecer trabajos originales de carácter científico en el dominio de la Economía Aplicada”, fomentando el intercambio entre los socios, incluyendo publicaciones y reuniones científicas diversas. La Asociación Internacional de Economía Aplicada ASEPELT celebra un Congreso Anual, en el que se debaten y estudian diferentes temas de actualidad en su ámbito disciplinar, cuyas implicaciones afectan a todos los ámbitos de la vida económica y social, incluido el mundo financiero, desarrollo económico, relaciones económicas internacionales, actividad productiva, familia, consumo, bienestar social, etc.

CONSEJO EJECUTIVO

Presidente: MARTÍN SEVILLA JIMÉNEZ. Universidad de Alicante

Vicepresidente: ADOLFO RODERO FRANGANILLO. ETEA-Universidad Córdoba

Secretario General: JOSÉ JAVIER NÚÑEZ VELÁZQUEZ, Universidad de Alcalá

Secretaria Gral. Adjunta TERESA TORREGROSA MARTÍ, Universidad de Alicante

Vocales: NATIVIDAD JUANEDA SAMPOL. Universidad de Las Islas Baleares MARÍA DEL CARMEN LÓPEZ MARTÍN. ETEA-Universidad Córdoba JOSEFINA MARTÍNEZ BARBEITO. Universidad de La Coruña DIEGO MARTÍNEZ PERÁN. Grupo Intereconomía. RAFAELA MAYO MORENO. INE. JOSÉ MARÍA MONTERO LORENZO. Universidad Castilla-La Mancha MARTA PASCUAL SÁEZ. Universidad de Cantabria JOSÉ RAMOS PIRES-MANSO. Universidad Beira-Interior

Presidente de Honor: JESÚS BERNARDO PENA TRAPERO. Universidad de Alcalá

Socios de Honor: JOAQUÍN ARANDA GALLEGO. Universidad de Murcia ESTELA BEE DAGUM. Universidad de Bolonia JOSEFA E. FERNÁNDEZ ARUFE. Universidad de Valladolid ANTONIO GARCÍA LIZANA. Universidad de Málaga JOSÉ GARCÍA PÉREZ. Universidad de Almería GINÉS GUIRAO PÉREZ. Universidad de La Laguna RAFAEL HERRERÍAS PLEGUEZUELO. Universidad de Granada LAWRENCE R. KLEIN. Pennsylvania University ANTONIO PULIDO SAN ROMÁN. Universidad Autónoma de Madrid

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Objetivos y línea editorial de Estudios de Economía Aplicada ESTUDIOS DE ECONOMÍA APLICADA, es una revista científica de ámbito internacional, con publicación de artículos indistintamente en español e inglés, que cubre el amplio campo de la economía aplicada.

Su objetivo básico es contribuir al avance y desarrollo de nuestro área de conocimiento, como lugar de encuentro de diferentes tradiciones metodológicas en el ámbito de la Ciencia Económica, que comparten la preocupación por la comprensión de los problemas reales y la búsqueda de soluciones para los mismos, fortaleciendo un lenguaje común y un intercambio de métodos, resultados y conocimientos.

Al servicio de este objetivo estratégico nuestro propósito es alcanzar un alto nivel de calidad científica, sin menoscabo de la claridad expositiva, contribuyendo así a desarrollar una amplia comunicación entre las diferentes líneas de especialización existentes dentro de la Economía Aplicada, facilitando el diálogo y la comprensión recíproca.

La garantía de calidad la buscamos a través de:

• Un amplio consejo editor con participación de más de treinta universidades y otros centros de investigación nacionales, europeos, norteamericanos y de Latinoamérica.

• Una selección de artículos por el procedimiento habitual en las principales revistas internacionales, de la doble evaluación ciega.

A efectos de conseguir una amplia difusión de ideas:

• Solicitamos de editores asociados, evaluadores y autores una atención especial a la claridad expositiva en la comunicación de los resultados de los trabajos a los miembros de la comunidad científica pertenecientes a diversas tradiciones metodológicas, dentro del ámbito de la Economía Aplicada.

• Agrupamos contenidos por números monográficos sobre temas relevantes susceptibles de ser abordados mediante enfoques diversos.

• Incluimos trabajos de revisión temática (“surveys”).

Complementamos la edición impresa con una edición digital que facilita un acceso rápido y flexible a los diferentes miembros de la comunidad científica.

Abierto el plazo para la recepción de artículos de los números monográficos propuestos para 2012

La cooperación al desarrollo frente a los retos de la economía global (Diciembre 2012)

Call for papers for forthcoming issues already defined

The Development Cooperation and the Challenge of Global Economy (December 2012)

El índice y los resúmenes de los artículos publicados aparecen reseñados en:

JEL y EconLit

RePEc EBSCO

IEDCYT Latindex Dialnet Red ALyC

Documents

VOLUMEN 30-2 AGOSTO 2012 - Grupo Igoid · La economía del deporte. ... así como el mercado de trabajo de los jugadores y la demanda de los deportes profesionales. Palabras clave: