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Observatoire de l’efficience touristique :
Phase test
Jean-Luc BOULIN (MOPA), Paul FABING (RESOT-Alsace)
Laurent BOTTI (UPVD - CAEPEM), Nicolas PEYPOCH (UPVD - CAEPEM)
Observatoire de l’efficience touristique
1. Contexte et historique

2. Méthodologie de mesure de l’efficience
3. Quelques résultats
4. Perspectives
1. Contexte et historique
Projet de recherche TRATSO : séminaire en décembre 2012
Commission prospective : avril 2013

Questionnaire lancé en juillet 2013
Premiers résultats aujourd’hui
2. Méthodologie de mesure de l’efficience
Laboratoire CAEPEM
Centre d’Analyse de l’Efficience et de la Performance en Economie & Management

Méthodes de mesure de l’efficience et de la performance
Développements des méthodes
Applications à différents secteurs : transport, banque, sport, hôtellerie…

Méthode DEA (Data Envelopment Analysis)
Méthode d’identification de référents à atteindre (benchmarks) et de mesure de
l’inefficience
2. Méthodologie de mesure de l’efficience
a. Au regard d’une technologie de
production non paramétrique, la

Output
(Produit)

Technologie de
production

méthode identifie les meilleurs

C

performances relatives au sein d’un
groupe d’entités homogènes.
b. Sur la base de ces benchmarks, les

B

A
Inefficience

autres entités évaluent leur inefficience
et peuvent étudier les stratégies
gagnantes.

A est inefficient
B et C sont ses benchmarks

Input
(Ressource)
2. Méthodologie de mesure de l’efficience
En pratique
▪ Choix des inputs et outputs
- Logique de technologie de production
▪ Récolte de données comparatives
- Homogénéité relative des entités étudiées
▪ Choix d’un modèle et d’une orientation
- CRS, VRS, FDH, Super-Efficiency…

- Input ou output
▪ Benchmarking et recommandations
3. Quelques résultats
La technologie de production, plusieurs possibilités
▪ Efficience touristique du territoire :
des ressources (inputs) : Lits ; Touristicité
pour produire (outputs) : Nuitées ; Taxe de séjour
▪ Efficience de l’OT :

des ressources (inputs) : ETP, Masse salariale, Immo, Subventions
pour produire (outputs) : Produits d’exploitation, Actes de renseignements

Ici, logique de DMO (modèle VRS à orientation output)
3 Inputs : ETP ; Subventions ; Touristicité (input fixe)
1 Output : Taxe de séjour
3. Quelques résultats
Indice de touristicité
Mesure (entre 0 et 100) le degré de touristicité du territoire de la DMO
Intègre les 3 principales composantes du produit touristique
▪ Attractions :
- Présence sur le territoire d’au moins une Grand Site ou un site UNESCO

-

Présence et fréquentation de festival(s)

▪ Accessibilité :
- Distance de la gare TGV la plus proche
- Taille de l’agglomération la plus proche

▪ Hébergement :
- Nombre de lits marchands et non-marchands
- Taux de fonction touristique

Entre autres !
3. Quelques résultats
Des données comparatives récoltées via 4 Google Docs
▪ Une fiche par collège (rural, littoral, montagne, urbain)
▪ Document mis en ligne en juillet
▪ Relance en septembre

Les données aujourd’hui
▪ 52 fiches exploitables
- 17 Rural
- 15 Littoral

- 4 Montagne
- 16 Urbain
3. Quelques résultats
Statistiques descriptives des données récoltées
ETP

Subventions

Indice de
touristicité

Taxe séjour

Moyenne

8,85

362 700,57

63

144 564,76

Ecart-Type

5,76

400 601,17

19

150 221,71

Minimum

2,00
(Lilliput)

16 624,00
(Gotham City)

25
(Groland)

6 000,00
(Ile d’Oz)

Maximum

33,00
(Métropolis)

1 950 000,00
(Poudlard)

95
(Bordurie)

750 000,00
(Eldorado)

Des destinations imaginaires mais des données effectives
Hétérogénéité des territoires et DMO étudiées
3. Quelques résultats
Etude inter-collège
Les DMO intégrées à l’analyse
Rural : Aubusson ; Aude en Pyrénées ; Bazadais ; Collines Cathares ; Gisors ;
Joigny ; Luberon ; Nogaro ; Pays de Figeac ; Pays de Foix Varilhes ; Pays de la
Provence Verte ; Pays de Mirepoix ; Pays de Roquefort ; Saint Guilhem le Désert ;
Saint Rémy de Provence ; Saverne ; Villeréal

Littoral : Baie de Morlaix ; Biscarosse ; Dinard ; Etretat ; Fécamp ; Hendaye ; La
Rochelle ; Littoral Audois ; Narbonne ; ND de Monts ; Plateau de Caux ; Pornic ; Porto ;
Sète ; Soustons

Montagne : Laruns, Métabief, Saint-Gervais, Thonon-les-Bains
Urbain : Angoulême, Bourges, Brest, Dinan, Dunkerque, Guérande, Libourne,
Limoges, Mulhouse, Pontarlier, Quimper, Rennes, Saint-Gilles, Salon de Provence,
Sens
3. Quelques résultats
Analyse bivariée : matrice des corrélations
(I) ETP

(I) Subventions

(I) Indice de
touristicité

(O) Taxe
séjour

(I) ETP

1

0,75

0,56

0,62

(I)
Subventions

0,75

1

0,25

0,66

(I) Indice de
touristicité

0,56

0,25

1

0,46

(O) Taxe
séjour

0,62

0,66

0,46

1

Corrélations linéaires positives :
Les variables évoluent dans le même sens
3. Quelques résultats
15 Benchmarks (sur 52 DMO)
▪

Modèle 3 Inputs – 1 Output
Orientation output

Benchmarks de différents collèges et différentes tailles :
Bazadais, Biscarosse, Hendaye, Narbonne, Pays de la Provence
Verte, Pornic, Quimper, Rennes, Saint-Gervais…

▪ Inefficience moyenne de 43 % : en moyenne, les DMO étudiées

pourraient augmenter leur résultat (en termes de Taxe de
Séjour) de 43 %
3. Quelques résultats
Informations pour les DMO inefficientes
Exemple de la destination M :
▪ Score d’efficience de 1,25 : compte tenu des ressources qu’elle
utilise, la DMO de M n’est pas totalement performante.
▪ Pour atteindre l’efficience, elle devrait augmenter le niveau de
son output de 25 %.
▪ L’optimum qu’elle pourrait atteindre (au regard des inputs dont
elle dispose) est de 375 000 € soit un écart de 75 000 € avec le
niveau actuel de la taxe de séjour collectée (300 000 €).
3. Quelques résultats
Informations pour les DMO inefficientes
▪ Cet optimum correspond à une DMO virtuelle issue de la combinaison
linéaire de DMO réelles produisant une quantité d’output supérieure.
▪ En se tournant vers les DMOs qui constituent son ensemble de
référence (i.e. en étudiant leurs stratégies et pratiques), la DMO de
M pourrait améliorer son efficience.
C

Output

A : DMO inefficiente

D

B et C : Benchmarks

B

D : DMO virtuelle optimale pour A

A
Input
3. Quelques résultats
Informations pour les DMO inefficientes
▪ Composition du benchmark de M :

▪ Données de M et de son benchmark :
(I) ETP

(I) Subventions

(I) Touristicité

(O)Taxe séjour

P

12

270 000

87

330 000

N

11

604 544

92

312 000

B

11

600 000

68

580 000

R

33

1 858 299

89

750 000

M

13

425 000

86

300 000

Discussion
▪ Mais qu’en est-il de la productivité de l’hôtellerie marchande de M ?
3. Quelques résultats
Limites de ces résultats
▪

Biais au niveau des données
- En termes de valeur :

Les 560 737 € de subventions versées à R par sa collectivité de tutelle sontils effectivement inférieur au 600 000 € versés à B ?
- Quant au calcul de l’indice de touristicité

▪ Etude d’une seule technologie de production ne peut être suffisante
▪ Comparaison intercollège ne peut être suffisante
4. Perspectives
Des besoins
▪

Au niveau qualitatif :
- Réflexion sur les technologies de production à étudier
- Ajuster le calcul de l’indice de touristicité

▪

Au niveau quantitatif :

Multiplier les données pour des comparaisons :
- intra-collèges
- catégorielles

- Statutaires
Questions
Le comparateur des offices de tourisme
Un projet 2014 : permettre à un office de tourisme de se
comparer sous différents aspects (dont l'efficience !)
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Efficience des Offices de Tourisme : Quelle(s) méthode(s) pour la mesurer ?

  • 1. Observatoire de l’efficience touristique : Phase test Jean-Luc BOULIN (MOPA), Paul FABING (RESOT-Alsace) Laurent BOTTI (UPVD - CAEPEM), Nicolas PEYPOCH (UPVD - CAEPEM)
  • 2. Observatoire de l’efficience touristique 1. Contexte et historique 2. Méthodologie de mesure de l’efficience 3. Quelques résultats 4. Perspectives
  • 3. 1. Contexte et historique Projet de recherche TRATSO : séminaire en décembre 2012 Commission prospective : avril 2013 Questionnaire lancé en juillet 2013 Premiers résultats aujourd’hui
  • 4. 2. Méthodologie de mesure de l’efficience Laboratoire CAEPEM Centre d’Analyse de l’Efficience et de la Performance en Economie & Management Méthodes de mesure de l’efficience et de la performance Développements des méthodes Applications à différents secteurs : transport, banque, sport, hôtellerie… Méthode DEA (Data Envelopment Analysis) Méthode d’identification de référents à atteindre (benchmarks) et de mesure de l’inefficience
  • 5. 2. Méthodologie de mesure de l’efficience a. Au regard d’une technologie de production non paramétrique, la Output (Produit) Technologie de production méthode identifie les meilleurs C performances relatives au sein d’un groupe d’entités homogènes. b. Sur la base de ces benchmarks, les B A Inefficience autres entités évaluent leur inefficience et peuvent étudier les stratégies gagnantes. A est inefficient B et C sont ses benchmarks Input (Ressource)
  • 6. 2. Méthodologie de mesure de l’efficience En pratique ▪ Choix des inputs et outputs - Logique de technologie de production ▪ Récolte de données comparatives - Homogénéité relative des entités étudiées ▪ Choix d’un modèle et d’une orientation - CRS, VRS, FDH, Super-Efficiency… - Input ou output ▪ Benchmarking et recommandations
  • 7. 3. Quelques résultats La technologie de production, plusieurs possibilités ▪ Efficience touristique du territoire : des ressources (inputs) : Lits ; Touristicité pour produire (outputs) : Nuitées ; Taxe de séjour ▪ Efficience de l’OT : des ressources (inputs) : ETP, Masse salariale, Immo, Subventions pour produire (outputs) : Produits d’exploitation, Actes de renseignements Ici, logique de DMO (modèle VRS à orientation output) 3 Inputs : ETP ; Subventions ; Touristicité (input fixe) 1 Output : Taxe de séjour
  • 8. 3. Quelques résultats Indice de touristicité Mesure (entre 0 et 100) le degré de touristicité du territoire de la DMO Intègre les 3 principales composantes du produit touristique ▪ Attractions : - Présence sur le territoire d’au moins une Grand Site ou un site UNESCO - Présence et fréquentation de festival(s) ▪ Accessibilité : - Distance de la gare TGV la plus proche - Taille de l’agglomération la plus proche ▪ Hébergement : - Nombre de lits marchands et non-marchands - Taux de fonction touristique Entre autres !
  • 9. 3. Quelques résultats Des données comparatives récoltées via 4 Google Docs ▪ Une fiche par collège (rural, littoral, montagne, urbain) ▪ Document mis en ligne en juillet ▪ Relance en septembre Les données aujourd’hui ▪ 52 fiches exploitables - 17 Rural - 15 Littoral - 4 Montagne - 16 Urbain
  • 10. 3. Quelques résultats Statistiques descriptives des données récoltées ETP Subventions Indice de touristicité Taxe séjour Moyenne 8,85 362 700,57 63 144 564,76 Ecart-Type 5,76 400 601,17 19 150 221,71 Minimum 2,00 (Lilliput) 16 624,00 (Gotham City) 25 (Groland) 6 000,00 (Ile d’Oz) Maximum 33,00 (Métropolis) 1 950 000,00 (Poudlard) 95 (Bordurie) 750 000,00 (Eldorado) Des destinations imaginaires mais des données effectives Hétérogénéité des territoires et DMO étudiées
  • 11. 3. Quelques résultats Etude inter-collège Les DMO intégrées à l’analyse Rural : Aubusson ; Aude en Pyrénées ; Bazadais ; Collines Cathares ; Gisors ; Joigny ; Luberon ; Nogaro ; Pays de Figeac ; Pays de Foix Varilhes ; Pays de la Provence Verte ; Pays de Mirepoix ; Pays de Roquefort ; Saint Guilhem le Désert ; Saint Rémy de Provence ; Saverne ; Villeréal Littoral : Baie de Morlaix ; Biscarosse ; Dinard ; Etretat ; Fécamp ; Hendaye ; La Rochelle ; Littoral Audois ; Narbonne ; ND de Monts ; Plateau de Caux ; Pornic ; Porto ; Sète ; Soustons Montagne : Laruns, Métabief, Saint-Gervais, Thonon-les-Bains Urbain : Angoulême, Bourges, Brest, Dinan, Dunkerque, Guérande, Libourne, Limoges, Mulhouse, Pontarlier, Quimper, Rennes, Saint-Gilles, Salon de Provence, Sens
  • 12. 3. Quelques résultats Analyse bivariée : matrice des corrélations (I) ETP (I) Subventions (I) Indice de touristicité (O) Taxe séjour (I) ETP 1 0,75 0,56 0,62 (I) Subventions 0,75 1 0,25 0,66 (I) Indice de touristicité 0,56 0,25 1 0,46 (O) Taxe séjour 0,62 0,66 0,46 1 Corrélations linéaires positives : Les variables évoluent dans le même sens
  • 13. 3. Quelques résultats 15 Benchmarks (sur 52 DMO) ▪ Modèle 3 Inputs – 1 Output Orientation output Benchmarks de différents collèges et différentes tailles : Bazadais, Biscarosse, Hendaye, Narbonne, Pays de la Provence Verte, Pornic, Quimper, Rennes, Saint-Gervais… ▪ Inefficience moyenne de 43 % : en moyenne, les DMO étudiées pourraient augmenter leur résultat (en termes de Taxe de Séjour) de 43 %
  • 14. 3. Quelques résultats Informations pour les DMO inefficientes Exemple de la destination M : ▪ Score d’efficience de 1,25 : compte tenu des ressources qu’elle utilise, la DMO de M n’est pas totalement performante. ▪ Pour atteindre l’efficience, elle devrait augmenter le niveau de son output de 25 %. ▪ L’optimum qu’elle pourrait atteindre (au regard des inputs dont elle dispose) est de 375 000 € soit un écart de 75 000 € avec le niveau actuel de la taxe de séjour collectée (300 000 €).
  • 15. 3. Quelques résultats Informations pour les DMO inefficientes ▪ Cet optimum correspond à une DMO virtuelle issue de la combinaison linéaire de DMO réelles produisant une quantité d’output supérieure. ▪ En se tournant vers les DMOs qui constituent son ensemble de référence (i.e. en étudiant leurs stratégies et pratiques), la DMO de M pourrait améliorer son efficience. C Output A : DMO inefficiente D B et C : Benchmarks B D : DMO virtuelle optimale pour A A Input
  • 16. 3. Quelques résultats Informations pour les DMO inefficientes ▪ Composition du benchmark de M : ▪ Données de M et de son benchmark : (I) ETP (I) Subventions (I) Touristicité (O)Taxe séjour P 12 270 000 87 330 000 N 11 604 544 92 312 000 B 11 600 000 68 580 000 R 33 1 858 299 89 750 000 M 13 425 000 86 300 000 Discussion ▪ Mais qu’en est-il de la productivité de l’hôtellerie marchande de M ?
  • 17. 3. Quelques résultats Limites de ces résultats ▪ Biais au niveau des données - En termes de valeur : Les 560 737 € de subventions versées à R par sa collectivité de tutelle sontils effectivement inférieur au 600 000 € versés à B ? - Quant au calcul de l’indice de touristicité ▪ Etude d’une seule technologie de production ne peut être suffisante ▪ Comparaison intercollège ne peut être suffisante
  • 18. 4. Perspectives Des besoins ▪ Au niveau qualitatif : - Réflexion sur les technologies de production à étudier - Ajuster le calcul de l’indice de touristicité ▪ Au niveau quantitatif : Multiplier les données pour des comparaisons : - intra-collèges - catégorielles - Statutaires
  • 20. Le comparateur des offices de tourisme Un projet 2014 : permettre à un office de tourisme de se comparer sous différents aspects (dont l'efficience !) Une base de données unifiées Un outil simple en ligne : Choix du panel d'OT Choix des critères de comparaisons Des résultats clairs et imagés