ISSN 0798 1015

Vol. 38 (Nº 41) Año 2017. Pág. 7

Sostenibilidad en comunidades rurales: el turismo comunitario como herramienta de desarrollo

Sustainability in rural communities: community-based tourism as a development tool

Pablo CAÑERO Morales 1; Tomás LÓPEZ-GUZMÁN Guzmán 2; Francisco ORGAZ Agüera 3; Salvador MORAL Cuadra 4

Recibido: 04/04/2017 • Aprobado: 02/05/2017

Contenido

1. Introducción

2. Revisión de la literatura e hipótesis

3. Metodología

4. Análisis de los resultados y contraste de hipótesis

5. Conclusiones

Referencias bibliográficas

1. Introducción

El turismo ha demostrado ser muy importante para el bienestar de la economía de los países, así como para los aspectos sociales (Murugadas y Badaruddin, 2014) y ambientales (Mason, 2010). Esta actividad es, por tanto, una de las que más aportan a las economias de los países en vías de desarrollo (Zuñiga-Collazos, 2015). En este sentido, es pertinente destacar que el mercado mundial del turismo está creciendo, al igual que sus actividades innovadoras, gracias al desarrollo de las tecnologías y de los sistemas de transporte, además de la industria de la construcción y de los nuevos enfoques abiertos a partir de los debates sobre turismo sostenible (Le Gargasson y Pirela, 2014).

La actividad turística posee un carácter eminentemente físico, lo que provoca que la presencia de turistas en el territorio provoque impactos, tanto positivos como negativos. El estudio de los impactos del turismo ha experimentado un crecimiento a lo largo de los últimos años por parte de la comunidad científica (Doiron y Weissenberger, 2014; Forsyth et al., 2014), debido a que el desarrollo de la actividad turística tiene efectos positivos y negativos en el ámbito local (Ko y Stewart, 2002). En este sentido, en los últimos años la comunidad ha tomado un papel fundamental para la planificación y el desarrollo de la actividad turística en espacios en vías de desarrollo, apareciendo el término turismo comunitario.

Maldonado (2005) define al turismo comunitario como toda forma de organización empresarial sustentada en la propiedad y la autogestión de los recursos patrimoniales comunitarios, con arreglo a prácticas democráticas y solidarias en el trabajo y en la distribución de los beneficios generados por la prestación de servicios turísticos, con miras a fomentar encuentros interculturales de calidad con los visitantes. Por otro lado, Ruiz et al. (2007) defienden que el turismo comunitario debe entenderse desde la economía social y las economías populares, ya que el elemento definitorio es su organización comunitaria. Por su parte, Casas Jurados et al. (2012) afirman que se refiere a aquel turismo que está basado en la comunidad local y que pretende reducir el impacto negativo y reforzar los impactos positivos del turismo en la naturaleza.

Siguiendo a Vargas Sánchez et al. (2011), el apoyo a la actividad turística por parte de los residentes se sustenta en el deseo de mejorar la economía local, al considerar mala su propia situación económica y esto los empuja a subestimar los costes y exagerar los beneficios. Siguiendo Jurowski et al. (1997), el apego del residente a su comunidad, la ganancia económica, el uso de la base del recurso turístico y las actitudes ambientales tenían un impacto, tanto directo como indirecto, en el apoyo hacia la actividad turística. De esta forma, y según Kyle et al. (2004), el apego a la comunidad es un proceso psicológico con muchas facetas que refleja aspectos afectivos, cognitivos y conativos (comportamentales) de la actitud de un individuo. 

El objetivo de esta investigación es determinar sí existe relación entre el apego de los residentes a la comunidad, su actitud ambiental, la percepción sobre los beneficios económicos y el apoyo al turismo sostenible. El lugar objeto de estudio ha sido la provincia de Puerto Plata, ubicada al norte de la República Dominicana, siendo una zona localizada en un espacio en vías de desarrollo, con importantes empresas turísticas comunitarias.

El apego a la comunidad de la población local se muestra a través de la identidad de la comunidad, la dependencia de la comunidad, los lazos sociales dentro de la comunidad y las respuestas afectivas a sentimientos relacionados con la comunidad (Kyle et al., 2004). En relación al turismo, algunas investigaciones indican que el apego a la comunidad afecta de forma directa y significativa al apoyo al desarrollo turístico (Gursoy y Rutherford, 2004; Nicholas et al., 2009). Por el contrario, otros investigadores (Gursoy et al., 2002; Choi y Murray, 2010) no han encontrado significativa esa relación. En otros estudios (Gursoy y Rutherford, 2004; Gursoy y Kendall, 2006; Lee, 2013; Nicholas et al., 2009; Choi y Murray, 2010) se ha planteado que los impactos positivos y negativos, percibidos por la población local a través el turismo, sean variables mediadoras en la relación entre el apego a la comunidad y el apoyo al desarrollo turístico.

Según Gursoy y Kendall (2006) y Nicholas et al. (2009), existe una relación positiva, directa y significativa del apego a la comunidad sobre los beneficios percibidos. Por su parte, Gursoy y Rutherford (2004) han mostrado que el apego a la comunidad tiene un efecto sobre los impactos económicos y sociales positivos percibidos, pero no sobre los impactos sociales y culturales negativos. Para Gursoy et al. (2002), el apego a la comunidad no tiene ningún efecto en el apoyo de los residentes hacia la actividad turística. Para Jurowski et al. (1997), el apego a la comunidad, la ganancia económica, el uso de la base del recurso turístico y las actitudes ambientales tenían un impacto, tanto directo como indirecto, en el apoyo hacia la actividad turística.

Snieska et al. (2014), en un estudio sobre turismo rural, observan que el aumento de los ingresos y el empleo del turismo ayudaría al desarrollo social y económico, si bien, no contemplan que la vertiente medioambiental sea también afectada. Lacitignola et al. (2007) consideran al turismo como una oportunidad para promover el desarrollo económico y social, pero en última instancia no consigue preservar los recursos naturales. Varios estudios (Madrigal, 1993; Lankford y Howard, 1994) encontraron que los residentes que se benefician del turismo tienen un nivel de apoyo más alto y, por lo tanto, reportan impactos más positivos. Sin embargo, King et al. (1993) señalaron que aquellas personas con beneficios personales del turismo también son más propensas que otras a reportar impactos negativos. Paul y Sreejesh (2017) afirman que algunos factores, como el costo asociado con las prácticas de turismo responsable, el ambiente competitivo y la falta de apoyo del gobierno son los obstáculos que frenan que el desarrollo turístico sea sostenible.

La teoría del intercambio social implica que el apoyo de los residentes al turismo depende de sus evaluaciones frente a los impactos positivos y negativos generados por la actividad turística (Andereck et al., 2005). De esta manera, la teoría del intercambio social ha proporcionado la base conceptual para el examen de las interrelaciones entre las percepciones de los impactos positivos y negativos y el apoyo al turismo por parte de la comunidad local (Ward y Berno, 2011). La importancia que tiene la interacción entre demanda turística y comunidad local radica en qué, el éxito y la sostenibilidad de la actividad turística depende del apoyo que recibe por parte de la comunidad residente y, cuando no existe este apoyo, la población local no se mostrarán dispuestos a trabajar en la actividad turística, habrá pocas iniciativas emprendedoras e innovadoras y las interacciones entre turistas y comunidad local podría ser negativa (Pearce, 1997). El estudio y análisis del apoyo de la comunidad local hacia el turismo es de crucial importancia para los diferentes stakeholders de un destino, y se ha convertido en un importante campo de investigación científica (Akis et al., 1996). En este sentido, hay estudios (Fallon y Kriwoken, 2003; Gursoy y Rutherford, 2004; Nicholas et al., 2009) que han concluido que el desarrollo del turismo sostenible es difícil sin el apoyo y la participación de la comunidad local. Así, el apoyo de los residentes es un factor crítico para el desarrollo continuo de su comunidad (Lee, 2013). 

Para que la actividad turística se desarrolle de forma adecuada en un destino, es preciso el apoyo de la comunidad local para garantizar el desarrollo sostenible (Gursoy y Rutherford, 2004; Nunkoo y Ramkissoon, 2011), si bien, la población local debe ser un punto de atención esencial en el proceso de planificación y toma de decisiones (Choi y Sirakaya, 2005).  Por tanto, un elemento clave para el desarrollo sostenible del turismo en una comunidad es la inclusión de todos los stakeholders, sin los cuales el desarrollo turístico sostenible del lugar es prácticamente imposible (Andereck y Vogt, 2000; Gursoy et al., 2002; Andriotis, 2005; Byrd et al., 2009). Así, el impacto percibido es un predictor del apoyo de los stakeholders al desarrollo turístico sostenible de una comunidad (Byrd y Gustske, 2004).

Por lo tanto, toda la revisión de la literatura científica anterior apoya las siguientes hipótesis:

H1. Existe relación positiva entre el apego a la comunidad y el apoyo de los residentes al turismo sostenible.

H2. La actitud ambiental de los residentes influye en el apoyo al turismo sostenible.

H3. Existe relación positiva entre la actitud ambiental de los residentes y los beneficios económicos percibidos.

H4. Existe relación positiva entre el apoyo al turismo sostenible por parte de los residentes y los beneficios económicos percibidos.

El método elegido para la recogida de los datos ha sido la entrevista personal apoyada en un cuestionario estructurado. En esta fase se elaboró un instrumento útil con el fin de recoger la información necesaria para lograr los objetivos de esta investigación. Dentro de las opciones con las que se contaba para recabar la información, se ha optado por el diseño de un cuestionario cerrado para ser auto-administrado. Con el fin de garantizar la validez del cuestionario, la formulación de los ítems se basa en ítems seleccionados de investigaciones previas (Nicholas et al., 2009; Gursoy et al., 2009; Byrd et al., 2009; Gursoy et al., 2010; Lee, 2013). A partir de este conjunto inicial de ítems, se siguió un proceso de depuración en dos fases. Primero, un investigador especializado en turismo analizó los ítems propuestos; segundo, el cuestionario resultante fue revisado por un responsable de la actividad turística de la región. De esta forma, se comprobó dos veces la validez de los ítems que forman los constructos del modelo planteado en esta investigación.

Posteriormente el cuestionario fue realizado español, ya que es la lengua materna de los residentes de la zona. Previamente a la aplicación de la encuesta, el encuestador informaba a los residentes del objetivo de la investigación y le pedía su colaboración en la misma. El residente completó el cuestionario con total autonomía y de forma anónima. El cuestionario responde a las cuatro partes del modelo de investigación propuesto (figura 1): apego a la comunidad, apoyo al turismo sostenible, actitud ambiental y beneficios económicos. El cuestionario también tenía ítems sobre el perfil sociodemográfico. El número total de ítems utilizados para nuestro modelo fue de 20, tras el proceso de depuración de ítems a través del cálculo del coeficiente alfa de Cronbach para cada constructo. El trabajo de campo se realizó durante los meses de abril y mayo de 2015, mediante un muestreo aleatorio simple. Se realizó un pretest de 20 encuestas. En total, el número de cuestionarios válidos fue de 576, obteniendo un nivel de confianza del 95%.

Figura 1. Modelo de la investigación propuesto

Fuente: elaboración propia.

Las cuatro partes del cuestionario correspondientes al modelo de investigación propuesto fueron respondidas a través de una escala de Likert de cinco puntos. El índice del alfa de Cronbach de total de ítems es de 0,775 y, por tanto, es aceptable, puesto que Nunnally y Bernstein (1994) consideran aceptable una escala si su alfa de Cronbach está por encima de 0,7. Los datos de esta investigación se han tabulado y analizado utilizando el sistema estadístico IBM SPSS 23 y el paquete informático de ecuaciones estructural Smart-PLS (Partial Least Squares).

Este apartado lo hemos dividido en tres partes. En primer lugar, se muestran los resultados descriptivos referentes al perfil sociodemográfico de los residentes; posteriormente, se presenta la evaluación de la fiabilidad y la validez del modelo que hemos planteado; y, por último, se realiza el contraste de hipótesis. 

4.1. Perfil sociodemográfico de los residentes

En la tabla 1 se observa que el 54,3% de los encuestados han sido hombres, frente a un 45,7% de mujeres. El grueso de los cuestionarios fue respondido por los grupos de edad de 35-44, 26-34 y de 18-25 años. En cuanto al tamaño del hogar, el 41,3% viven en un hogar de tres miembros y un 41% en hogares de cuatro miembros. La actividad laboral mayoritaria con un 28,5% es por cuenta ajena, si bien también el grupo de desempleados es numeroso (27,6%). El 90.3% de los encuestados no trabajan en turismo.

Tabla 1. Perfil sociodemográfico de los residentes

Fuente: elaboración propia.

4.2. Evaluación de la fiabilidad y la validez del modelo

En esta fase se pretende asegurar la validez y fiabilidad de las medias de los constructos antes de obtener conclusiones sobre las relaciones entre ellos (Barclay et al., 1995). En esta fase se pueden distinguir varias pruebas o etapas: primeramente, el PLS valora la fiabilidad individual de cada ítem y mide la fiabilidad de los constructos; seguidamente, se aborda la validez convergente; por último, se asegura la validez discriminante.

Fiabilidad individual de los ítems

En primer lugar, hemos considerado, según la literatura científica (Henseler, 2017), que el apego a la comunidad, apoyo al turismo sostenible y los beneficios económicos por turismo sean indicadores reflectivos en el modelo propuesto; por su parte, la actitud ambiental será un indicador formativo. Para la aceptación de un indicador reflectivo como parte de un constructo ha de poseer una carga igual superior a 0,707 (Carmines y Zeller, 1979). Se pueden aceptar cargas inferiores, de 0,5 y 0,6 en etapas iniciales del desarrollo de escalas (Barclay et al., 1995), si bien, hemos optado por ser estrictos, manteniendo solamente las cargas superiores a 0,700.

Tabla 2. Fiabilidad individual del ítem (Reflectivos)

Fuente: elaboración propia

Como se refleja en la tabla 2, todos los indicadores reflectivos poseen cargas superiores a 0,700 cumpliéndose con lo mencionado anteriormente por Carmines y Zeller (1979).

Por el contrario, en los constructos formativos se debe analizar los pesos en detrimento de las cargas factoriales. En la tabla 3 se muestran los pesos de los indicadores formativos que componen el modelo. Según algunos autores (Diamantopoulos y Winklhofer, 2001; Mathieson et al., 2001) al usar constructos formativos hemos de ver la existencia o no de multicolinealidad entre los diferentes indicadores que componen el constructo. Un método para comprobar la existencia o no es aplicar el Test Variance Inflaction Factor (FIV), indicando que un valor inferior a 5 denotaría la inexistencia de una alta multicolinealidad (Belsley, 1991), si bien, otros autores como Roberts y Thatcher (2009) señalan que un FIV superior a 3,3 implicaría una alta multicolinealidad. En el caso de este estudio, se seguirán las premisas de Roberts y Thatcher. De esta misma manera, los resultados obtenidos en la tabla 3 denotan la inexistencia de colinealidad entre las diferentes variables que forman el constructo de actitud ambiental.

Tabla 3. Fiabilidad individual del ítem (Formativos)

Fuente: elaboración propia

Fiabilidad compuesta (pc)

La fiabilidad compuesta es un índice muy similar al alfa de Cronbach, si bien, a diferencia de este, la fiabilidad compuesta no se encuentra influida por el número de ítems de la escala. El nivel aceptado de fiabilidad compuesta es de 0,7, y un 0,8 de forma más estricta. En el caso de esta investigación, la fiabilidad compuesta es la observada en la tabla 4. Así, en dos de los tres indicadores de fiabilidad compuesta se superan el nivel más estricto de 0,8 (apego a la comunidad y apoyo al turismo sostenible), mientras que en el otro supera el nivel establecido de 0,7. Por otro lado, los indicadores formativos no tienen fiabilidad compuesta, ya que no puede asumirse que las medidas formativas covaríen, como así ocurre con el constructo Actitud ambiental positiva.

Tabla 4. Fiabilidad compuesta

Fuente: elaboración propia

Validez convergente

La validez convergente es usada para ver el grado en que todos los ítems tratan de medir lo mismo, debiendo de estar todos los indicadores altamente correlacionados. En PLS se mide a través de la Varianza Extraída Media (AVE), la cual nos proporciona la cantidad de varianza que un determinado constructo obtiene de sus indicadores en relación a la cantidad de varianza debida al error de medida (Fornell y Larcker, 1981; Chin, 1998). El AVE ha de ser mayor a 0,5, lo que nos indicaría que más del 50% de la varianza del constructo es debido a sus indicadores. En la tabla 5 se muestra la Varianza Extraída Media, siendo superior a 0,5.

Tabla 5. Varianza Extraída Media

Fuente: elaboración propia

Validez discriminante

Nos indica la medida en que un constructo es diferente a otros. Para una buena validez discriminante, los elementos presentes en la diagonal han de ser significativamente superiores a los que se encuentran en las filas y columnas. En el caso de este estudio, la validez discriminante es la mostrada en la tabla 6. Se observa como cumple con los requisitos mencionados anteriormente. Destacar que, como el constructo con indicadores formativos no tenía AVE, por ende, tampoco tiene validez discriminante.

Tabla 6. Validez discriminante

Fuente: elaboración propia

4.3. Contracte de hipótesis

Varianza Explicada (R²)

Indica una medida de poder predictivo para las variables latentes dependientes, la cual nos muestra la cantidad de varianza del constructo que es explicada por el modelo, debiendo de ser mayor o igual a 0,1 (Falk y Miller, 1992), ya que, si no supera 0,1, denotaría un nivel predictivo muy bajo de la variable latente. En nuestro caso, el apoyo al turismo sostenible tiene un R² de 0,117 y los beneficios económicos positivos del 0,160. En este sentido, ambas variables latentes superan 0,1, por lo que tienen poder predictivo.

Q² redundancy

Es una medida que nos indica la bondad con la que los valores que se observan son reconstruidos por el modelo y sus parámetros (Chin, 1998b) teniendo que ser superior a 0 para que sea un modelo con relevancia predictiva. Si es inferior o igual a 0, el modelo no tiene relevancia predictiva. En nuestro caso, el apoyo al turismo sostenible tiene una Q² redundancy de 0,056 y los beneficos económicos de 0,184. En ambos casos se observa relevancia predictiva ya que los valores son superiores a 0.

Boostrapping

Siguiendo lo expresado anteriormente, se procede a una distribución t de Student de 499 grados de libertad (n-1, donde n representa el número de submuestras) para calcular la significación de los Coeficientes Path. De esta manera, obtendremos los valores con una significación de 0,001, 0,01 y 0,05. En este sentido, en la tabla 7 se muestra la relación a estudiar, el efecto que realmente debe seguir dicha relación, el Coeficiente Path, el valor t y si la relación ha sido o no soportada. Así, se ha podido comprobar que tres hipótesis soportadas (H1, H3 y H4) y una que no se soporta (H2).

Tabla 7. Contraste de hipótesis.

a=0,001 (***); a=0,01 (**); a=0,05 (*); n.s= no soportada
Fuente: elaboración propia

De esta manera, la Hipótesis H1 (existe relación positiva entre el apego a la comunidad y el apoyo de los residentes al turismo sostenible), la hipótesis H3 (existe relación positiva entre la actitud ambiental de los residentes y los beneficios económicos percibidos) y la hipótesis H4 (existe relación positiva entre el apoyo al turismo sostenible por parte de los residentes y los beneficios económicos percibidos) han sido soportadas. Por su parte, la hipótesis H2 (la actitud ambiental de los residentes influye en el apoyo al turismo sostenible) no ha podido ser soportada en esta investigación.  En la figura 2, podemos observar las relaciones causales del modelo propuesto.

Figura 2. Relaciones causales del modelo

Fuente: elaboración propia

De acuerdo con los resultados mostrados en la tabla 8, el mayor grado de explicación de la varianza se encuentra en el caso de la hipótesis 3 (7,857%). Así, la existencia de una relación positiva entre la actitud ambiental de los residentes y los beneficios económicos percibidos (H3) ha sido confirmada explicando un 7,857% de la varianza. Dicho de otra manera, el 7,857% de la varianza de los beneficios económicos percibidos es explicada por la actitud ambiental de los residentes. En el caso de la hipótesis H1, la varianza explicativa es de 4,735% y en la H4 es de 2,670%.

Tabla 8. Varianza explicativa

Fuente: elaboración propia

Esta investigación tenía como objetivo determinar sí existe relación entre los cuatro constructos del modelo propuesto: apego de los residentes a la comunidad, su actitud ambiental, la percepción sobre los beneficios económicos y el apoyo al turismo sostenible.

De esta manera, y en referencia al modelo propuesto, el valor de fiabilidad individual de los ítems reflectivos propuestos para cada constructo ha sido adecuado, si bien, se ha tenido que realizar una pequeña depuración de algunos indicadores. En relación a los indicadores formativos, también, han sido adecuados. Los constructos con indicadores reflectivos son fiables al presentar buenos valores de Fiabilidad Compuesta. Todos los constructos son válidos a nivel convergente debido a que tienen medidas de Varianza Extraída Media buenas.  Por su parte, la validez discriminante ha sido adecuada, según los índices establecidos por la literatura científica.

Por otro lado, las conclusiones que obtenemos al estimar el modelo, han indicado que existe relación positiva entre el apego a la comunidad y el apoyo de los residentes al turismo sostenible. Así, y según Jurowski et al. (1997), las actitudes ambientales tienen impacto, tanto directo como indirecto, en el apego a la comunidad y al apoyo hacia la actividad turística por parte de los residentes. También, se ha podido comprobar que existe relación positiva entre la actitud ambiental de los residentes y los beneficios económicos percibidos, apoyando esto los estudios que indican la relación entre impactos positivos y negativos (actitudes y percepciones) percibidos por la población local a través el turismo (Gursoy y Kendall, 2006; Lee, 2013; Choi y Murray, 2010). Por su parte, también se ha soportado la existencia de relación positiva entre el apoyo al turismo sostenible por parte de los residentes y los beneficios económicos percibidos. Este resultado concuerda con el expuesto por Gursoy y Rutherford (2004), donde mostraron que el apego a la comunidad tiene un efecto positivo sobre los benéficos económicos percibidos por los residentes. En el caso de la actitud ambiental de los residentes influye en el apoyo al turismo sostenible no ha podido ser soportada en esta investigación.  En este sentido, algunas investigaciones (Gursoy y Rutherford, 2004; Nicholas et al., 2009) indican que el apego a la comunidad afecta es la variable que afecta de forma directa y significativa al apoyo al desarrollo turístico.

En cuanto a las limitaciones de esta investigación, se es consciente de que un estudio longitudinal realizado en varios momentos temporales hubiese sido, sin lugar a duda, mucho más apropiado y atractivo de acuerdo a los objetivos de este trabajo, pero la insuficiencia de recursos de índole temporal, económico y humano ha provocado la inclinación por una investigación de carácter transversal. También, el estudio está planteado únicamente desde el punto de vista de los residentes, dificultando la difusión de los descubrimientos a otros grupos de stakeholders relevantes para el turismo comunitario, como por ejemplo los empleados, la demanda de turismo comunitario o la propia Administración Pública. Los datos recopilados hacen referencia a un ámbito geográfico y a un único sector y categoría. En lo que respecta a lo primero, el estudio se ha realizado en las comunidades rurales de Puerto Plata, siendo deseable haberlo realizado en el ámbito nacional, considerando no sólo estas comunidades rurales del norte del país, sino también otras que puedan encontrarse en importantes zonas geográficas del país y que puedan ser de interés, así como también haber abarcado distintas categorías para su posterior análisis comparativo. Por lo anterior, generalizar a la hora de interpretar los resultados resulta algo arriesgado. No obstante, en relación a la segunda cuestión, en futuras investigaciones se podría ampliar el estudio dirigiéndose a otras comunidades del país.

Al margen de las líneas de mejora que surgen de las limitaciones del estudio realizado, se sugieren otras posibles vías para el progreso de nuestra investigación cuya atención en futuros trabajos serían interesantes. Referente a las futuras líneas de investigación, cabe destacar una investigación similar de carácter longitudinal respecto al tiempo para conocer como varían, no sólo las percepciones y actitudes de los residentes con respecto al destino, sino también observar otras variables. También sería interesante replicar el cuestionario a otros stakeholders locales.  Por último, sería de interés desarrollar este estudio en otros países, con la finalidad de comparar los resultados entre destinos similares, e incluso entre destinos diferentes.

Akis, S., Peristianis, N. y Warner, J. (1996): Residents' attitudes to tourism development: The case of Cyprus. Tourism Management, 17(7), 481–494.

Andereck, K.L. y Vogt, C.A. (2000). The relationship between residents' attitudes toward tourism and tourism development options. Journal of Travel Research, 39(1), 27–36.

Andereck, K.L., Valentine, K.M., Knopf, R.C. y Vogt, C.A. (2005). Residents' perceptions of community tourism impacts. Annals of Tourism Research, 32(4), 1056–1076.

Barclay, D., Higgins, C., y Thompson, R. (1995). The partial least squares (PLS) approach to causal modeling: Personal computer adoption and use as an illustration. Technology studies, 2(2), 285-309.

Belsley, D. A. (1991). Collinearity diagnostics: Collinearity and weak data in regression. New York, EE.UU: Wiley.

Byrd, E. T., Bosley, H. E. y Dronberger, M. G. (2009). Comparisons of stakeholder perceptions of tourism impacts in rural eastern North Carolina. Tourism Management, 30(5), 693-703.

Carmines, E. G. y Zeller, R. A. (1979). Reliability and validity assessment. Londres, Reino Unido: Sage publications.

Casas Jurados, A. C., Soler Domingo, A. y Jaime Pastor, V. (2012). El turismo comunitario como instrumento de erradicación de la pobreza: Potencialidades para su desarrollo en Cuzco (Perú). Cuadernos de Turismo, (30), 91-108.

Chin, W. W. (1998). Commentary: Issues and opinion on structural equation modeling. MIS Quarterly, (22), 7-14.

Chin, W. W. (1998b). The partial least squares approach to structural equation modeling. Modern methods for business research, 295(2), 295-336.

Choi, H. C. y Murray, I. (2010). Resident attitudes toward sustainable community tourism. Journal of Sustainable Tourism, 18(4), 575-594.

Choi, H. S. C. y Sirakaya, E. (2005). Measuring residents’ attitude toward sustainable tourism: Development of sustainable tourism attitude scale. Journal of Travel Research, 43(4), 380-394.

Diamantopoulos, A. y Winklhofer, H. M. (2001). Index construction with formative indicators: An alternative to scale development. Journal of marketing research, 38(2), 269-277.

Doiron, S. y Weissenberger, S. (2014). Sustainable dive tourism: Social and environmental impacts-The case of Roatan, Honduras. Tourism Management Perspectives, 10, 19-26.

Falk, R. F. y Miller, N. B. (1992). A primer for soft modeling. University of Akron Press.

Fallon, L. D. y Kriwoken, L. K. (2003). Community involvement in tourism infrastructure—the case of the Strahan Visitor Centre, Tasmania. Tourism Management, 24(3), 289-308.

Fornell, C. y Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of marketing research, 18(1), 39-50.

Forsyth, P., Dwyer, L., Spurr, R. y Pham, T. (2014). The impacts of Australia's departure tax: Tourism versus the economy?. Tourism Management, 40, 126-136.

Gursoy, D. Jurowski, C. y Uysal, M. (2002). Resident attitudes. A structural modeling approach. Annals of Tourism Research, 29(1), 79–105.

Gursoy, D. y Kendall, K. W. (2006). Hosting mega events – modeling locals support. Annals of Tourism Research, 33(3), 603-623.

Gursoy, D. y Rutherford, D. G. (2004). Host attitudes toward tourism: An improved structural model. Annals of Tourism Research, 31(3), 495-516.

Gursoy, D., Chi, C. G. y Dyer, P. (2010). Local’s attitudes toward mass and alternative tourism: The case of Sunshine Coast, Australia. Journal of Travel Research, 49(3), 381-394.

Henseler, J. (2017). Bridging desing and behavioral research with variance-based structural equation modeling. Journal of Advertising, 0(0), 1-15.

Jurowski, C., Uysal, M. y Williams, D. R. (1997). A theoretical analysis of host community resident reactions to tourism. Journal of Tourism Research, 36(2), 3-11.

King, B., Pizam, A. y Milman, A. (1993). Social impacts of tourism: Host perceptions. Annals of Tourism Research, 20(4), 650–665.

Ko, D. W. y Stewart, W. P. (2002). A structural equation model of residents' attitudes for tourism development. Tourism Management, 23(5), 521-530.

Kyle, G., Bricker, K., Graefe, A., y Wickham, T. (2004). An examination of recreationists' relationships with activities and settings. Leisure Sciences, 26(2), 123-142.

Lacitignola, D., Petrosillo, I., Cataldi, M. y Zurlini, G. (2007). Modelling socio-ecological tourism-based systems for sustainability. Ecological modelling, 206(1-2), 191-204.

Lankford, S. V. y Howard, D. R. (1994). Developing a tourism impact attitude scale. Annals of Tourism Research, 21(1), 121-139.

Le Gargasson, C. y Pirela, A. (2014). Turismo y Desarrollo Sustentable: fortaleciendo la comunidad, la innovación y el poder local de negociación. Revista Espacios, 35(1). Recuperado de: http://www.revistaespacios.com/a14v35n01/14350102.html

Lee, J. y Bramasrene, T (2013). Investigating the influence of tourism on economic growth and carbon emissions: Evidence from panel analysis of the European Union. Tourism Management, 38, 69-76.

Lee, T. H. (2013). Influence analysis of community resident support for sustainable tourism development. Tourism Management, 34, 37-46.

Madrigal, R. (1993). A tale of tourism in two cities. Annals of Tourism Research, 22(2),  336–353.

Maldonado, C. (2005). Pautas metodológicas para el análisis de experiencias de turismo comunitario. Organización Internacional del Trabajo (OIT)

Mason, P. (2010). Tourism impacts, planning and management. Londres, Reino Unido: Routledge.

Mathieson, K., Peacock, E. y Chin, W. W. (2001). Extending the technology acceptance model: the influence of perceived user resources. ACM SigMIS Database, 32(3), 86-112.

Murugadas, R. y Badaruddin, M. (2014). Impacts of tourism on environmental attributes, environmental literacy and willingness to pay: A conceptual and theoretical review. Procedia-Social and behavioral sciences, 144, 378-391.

Nicholas, L., Thapa, B. y Ko, Y. (2009). Residents’ perspectives of a World Heritage site – The Pitons Management Area, St. Lucia. Annals of Tourism Research, 36(3), 390-412.

Numkoo, K. y Ramkissoon, H. (2011). Developing a community support model for tourism. Annals of Tourism Research, 38(3), 964-988.

Nunnally, J. y Bernstein, I. (1994): Psychometric Theory. New York, EE.UU: McGraw-Hill.

Paul, V. y Sreejesh, S. (2017). Impact of responsible tourism on destination sustainability and quality of life of community in tourism destinations. Journal of Hospitality and Tourism Management, 31, 83-89.

Pearce, D. (1997). Tourism and the autonomous communities in Spain. Annals of Tourism Research, 24(1), 156-177.

Roberts, N. y Thatcher, J. B. (2009). Conceptualizing and testing formative constructs: Tutorial and annoted example. The Data Base for Advances in Information Systems, 40(3), 9-39.

Ruiz Ballesteros, E. y Solís Carrión, D. (2007): Turismo comunitario en Ecuador. Desarrollo y sostenibilidad social. Quito, Ecuador: Ediciones Abya-Yala.

Snieska, V., Barkauskiene, K. y Barkauskas, V. (2014). The impact of economic factors on the development of rural tourism: Lithuanian case. Procedia – Social and Behavioral Sciences, 156, 280-285.

Vargas Sánchez, A., Porras Bueno, N. y Plaza Mejía, M. A. (2011). Explaining resident’s attitudes to Tourism. Annals of tourism research, 38(2), 460–480

Ward, C. y Berno, T. (2011). Beyond social exchange theory: Attitudes toward tourists. Annals of Tourism Research, 38(4), 1556-1569.

Zuñiga-Collazos, A. (2015). Analisis de la investigación y desarrollo turístico en Colombia. Revista Espacios, 36(18). Recuperado de: http://www.revistaespacios.com/a15v36n18/15361809.html

1. Doctorando en Ciencias Sociales y Jurídicas. Departamento de Economía Aplicada, Universidad de Córdoba. España. u72camop@uco.es

2. Doctor en Ciencias Económicas y Empresariales. Departamento de Economía Aplicada. Universidad de Córdoba, España. Correo electrónico: tomas.lopez@uco.es

3. Vicerrector de Producción e Investigación Científica, Universidad Tecnológica de Santiago, UTESA, República Dominicana. Doctor en Turismo por la Universidad de Sevilla, España. Correo electrónico: franorgaz@utesa.edu

4. Investigador por la Universidad de Córdoba, España. Doctorando en Ciencias Sociales y Jurídicas por la Universidad de Córdoba. Correo electrónico: l62mocus@uco.es