Factores determinantes de la producción científica en turismo y cambio climático: estudio aplicado a siete países de Iberoamérica

Abstract

Este artículo analiza la producción científica en turismo y cambio climático (1999-2023) y sus principales determinantes en siete países: España, Italia, México, Argentina, Colombia, Irlanda y Panamá. Estos países tienen realidades diversas en cuanto al peso del turismo en la economía y la evolución de su producción científica sobre turismo y cambio climático, pero comparten peligros y vulnerabilidades que afectan la actividad turística y, por ende, su desarrollo. Se ha utilizado el número de publicaciones anuales como indicador de producción científica y ocho factores: climáticos (emisiones de CO₂, población en riesgo), macroeconómicos (gasto público, capital humano, la importancia del turismo) e internos (coautorías, presencia femenina y la colaboración internacional. Se ha estimado un modelo de regresión de series temporales mediante el método de mínimos cuadrados en dos etapas, utilizando el nivel de corrupción como instrumento. Los resultados permiten formular recomendaciones para fortalecer la productividad y la calidad de las investigaciones en el binomio turismo y cambio climático.

This article analyzes the scientific output on tourism and climate change (1999-2023) and its main determinants for seven countries: Spain, Italy, Mexico, Argentina, Colombia, Ireland, and Panama. These countries have diverse realities regarding the importance of tourism in the economy and the evolution of their scientific production on tourism and climate change, but they share dangers and vulnerabilities that affect tourism activity and therefore their development. The number of annual publications was used as an indicator of the scientific output, along with eight factors: climatic (CO₂ emissions; population at risk), macroeconomic (public spending; human capital, tourism importance), and internal (co-authorships, female representation, international collaboration). A time-series regression model was estimated using the two-stage least squares method, with the level of corruption as an instrument. The results make recommendations for strengthening productivity and the quality of research on tourism and climate change.