Page 119 - Diagnóstico y valoración económica del turismo alternativo en los Prismas Basálticos

DIAGNÓSTICO Y VALORACIÓN ECONÓMICA 119 set (17%) no son turistas frecuentes, sin embargo, pretenden visitar otros parajes (53% de este subconjunto) principalmente el “Corredor de las Montañas”, así lo manifestó el 69% y el resto lo hará a otra parte del país. La procedencia del turismo esencialmente es doméstico (95%) y tan sólo el 2% es interna- cional (el 3% restante no contestó). El 94.5% considera que los mejores atributos del lugar son los prismas de basalto y la con- servación del medio ambiente. Las mejoras se deben realizar en los servicios (30%), medio ambiente (20%), infraestructura (12%), señalización y seguridad (11%) e información (9%) prin- cipalmente. Las razones que toman en cuenta para ir a los PB, son: por conocer (46%), cercanía (19%) y por los servicios que se ofrecen (19%) como las más importantes, ergo, un proyecto de spot o difusión puede dar resultados aceptables ya que las dos primeras razones representan el 65%. Con relación a la satisfacción del cliente el 73% está entre satisfecho y muy satisfecho, sin tomar en cuenta a los neutros (16.6%). En las variables independientes en promedio se observa que el nivel de ingreso se ubica en los $20,000.00 por mes, el nivel de escolaridad en los 13.7 años, la edad en 36.4 años, y los integrantes del hogar igual a 4 en promedio, Género 46% femenino y fnalmente el estado civil el 40% casado(as). El mercado de los servicios turísticos en los Prismas Basálticos, es muy especial, debido a las características socioeconómicas de los visitantes: altos ingresos, nivel educativo alto y turistas mayoritariamente adultos. Las hipótesis aceptadas de este trabajo son: el precio, ingreso y estado civil, están asociadas a la variable DAP. No se encontraron relaciones estadísticamente signifcativas para aceptar el resto de las variables analizadas. Las pruebas individuales fueron muy signifcativas, partiendo de que los modelos para valorar los servicios concatenados a los activos naturales salen muy bajos. El modelo, tiene una capacidad predictiva del 70% aproximadamente, lo cual se considera un buen ajuste. Universidad Autónoma de Chiapas