View
232
Download
0
Category
Preview:
Citation preview
Reservados todos los derechos. Este documento ha sido extraído del CD Rom “Anales de Economía Aplicada. XIV Reunión ASEPELT-España. Oviedo, 22 y 23 de Junio de 2000”. ISBN: 84-699-2357-9
ANÁLISIS DEL IMPACTO DE LA DEMANDA TURÍSTICA EN ANDALUCÍA MEDIANTE UN
MODELO DE SIMULACIÓN
Fernando Isla Castillo - isla@uma.es Universidad de Málaga
1
TÍTULO:
ANÁLISIS DEL IMPACTO DE LA DEMANDA TURÍSTICA EN ANDALUCÍA
MEDIANTE UN MODELO DE SIMULACIÓN
Autor:
FERNANDO ISLA CASTILLO
Correo electrónico: isla@uma.es
Departamento: ESTADÍSTICA Y ECONOMETRÍA I Facultad/Escuela: FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES Universidad: MÁLAGA
Palabras clave:
Simulación, multiplicadores input-output, demanda turística, modelos económicos.
Abstract
Haciendo uso de un modelo de simulación diseñado para la Comunidad Autónoma Andaluza (MECA),
hemos analizado los impactos macroeconómicos de la demanda turística sobre Andalucía. Los resultados
de esta simulación se han comparado con los obtenidos bajo las técnicas de modelización input-output
empleando las Tablas Input-Output de Andalucía de 1990 y 1995. De este análisis se desprende, que a la
hora de llevar a cabo un análisis de impactos dentro de una economía regional, el valor de los
multiplicadores intersectoriales, dependerá de las hipótesis con las que se trabaja y de la propia estructura
del modelo de simulación diseñado. En este sentido, hemos comparado los multiplicadores propios del
análisis input-output (donde la curva de oferta y demanda en el mercado trabajo son horizontal y
vertical respectivamente), con los obtenidos bajo el modelo MECA y diferentes modelos alternativos, que
permiten recoger: i) sustitución entre inputs primarios, en respuesta a un encarecimiento de los mismos,
ii) sustitución entre inputs intermedios interiores e importados, en respuesta a ventajas competitivas de las
industrias regionales, iii) cambios en la cuota de participación de la producción interior en la demanda
regional y de las exportaciones regionales en función también de ventajas competitivas de las industrias
regionales y iv) un sistema interdependiente de precios relativos.
2
1.-INTRODUCCIÓN
En este trabajo mostramos una de las múltiples aplicaciones que pueden llevarse
a cabo con el modelo MECA (Modelo Económico de Simulación para la Comunidad
Autónoma Andaluza). En concreto medimos el impacto de la demanda turística sobre la
economía andaluza y analizamos los efectos en términos de producción, renta, empleo y
precios. Asimismo compararemos estos resultados con los obtenidos a través de las
Tablas Input-Output del Instituto de Estadística de Andalucía (I.E.A.) de 1990 y 1995.
Los fundamentos metodológicos del modelo pueden verse con detalle en Isla
(1998). Dicho modelo descansa en el concepto de modelo de base económica, aunque
ampliado sectorialmente a 17 ramas, e incorporando todo un sistema de ecuaciones que
van explicando las distintas variables que adicionalmente se incorporan al modelo
(como son las variables de renta, empleo, variables de costes relativos, etc.). Todas estas
variables añadidas y la desagregación sectorial lo diferencian de un modelo clásico de
base económica, que simplemente divide la economía regional en un sector local y un
sector exportador. Asimismo, se diferencia de los modelos input-output (tanto abiertos
como cerrados), puesto que estos constituyen casos particulares del modelo de
simulación que hemos desarrollado para Andalucía.
En el diseño del modelo de simulación se han identificado una serie de etapas
que podemos resumir en:
a) la formulación de una estructura o modelo teórico;
b) la especificación de las relaciones funcionales que lo componen y sistema de
ecuaciones;
c) la estimación de sus parámetros y la elaboración de un algoritmo que permita
resolver de forma simultánea todas las ecuaciones del modelo haciendo uso del software
informático más adecuado;
d) análisis de sensibilidad;
e) evaluación del modelo;
d) simulación del modelo.
3
En este artículo nos centraremos sobre todo en el último apartado. Sin embargo
haremos una pequeña introducción en la sección 2 a su estructura y relaciones
funcionales. Además analizaremos la posibilidad de obtener especificaciones
alternativas de la oferta y demanda de trabajo a partir de casos particulares del modelo
MECA. En la sección 3 analizamos los impactos macroeconómicos de la demanda
turística sobre Andalucía, comentando brevemente los principales resultados y las
instrucciones básicas para llevar a cabo la simulación sobre el soporte informático
diseñado específicamente. Además se han comparado los resultados con simulaciones
alternativas en las que se ha hecho uso del análisis input-output (multiplicadores tipo I y
tipo II) a partir de las Tablas Input-Output de Andalucía del Instituto de Estadística de
Andalucía de 1990 y 1995. De esta forma comprobamos cómo difieren los resultados
del análisis input-output con los obtenidos al aplicar un modelo más general (MECA)
que incluye como casos particulares el análisis input-output y otros modelos alternativos
que permiten relajar ciertas hipótesis restrictivas de los modelos input-output. Un
resumen junto con las principales conclusiones se muestran en el último apartado.
2.- EL MODELO DE SIMULACIÓN 2.1.- ESTRUCTURA Y RELACIONES FUNCIONALES
El modelo de simulación participa del enfoque de la demanda, incorporando
bloques de ecuaciones adicionales. El nuevo modelo es una ampliación del «modelo de
base económica», es decir, aquel en que predomina la conexión entre la producción
regional y la demanda exterior. Dicha ampliación incorpora el enfoque input-output, así
como nuevas variables tales como la renta disponible, el empleo, precios y salarios,
variables nacionales, etc, haciendo uso igualmente de determinados parámetros
estimados econométricamente. A este modelo le denominamos «modelo de base
económica ampliado».
El modelo está formado por 6 bloques, cada uno de los cuales contiene un
número determinado de ecuaciones. Distingue 17 ramas productivas, 4 componentes de
demanda final y dos factores de producción.
Hemos escogido la clasificación a 17 ramas de actividad (R.17) de la
Contabilidad Regional de España. Estas ramas son:
4
(A)- Agricultura, Silvicultura y pesca (E) - Energía (Q1) - Minerales y metales férreos y no férreos (Q2) - Minerales y productos a base de minerales no metálicos (Q3) - Productos Químicos (K1) - Productos metálicos, máquinas y material eléctrico (K2) - Material de transporte (C1) - Productos alimenticios, bebidas y tabaco (C2) - Productos textiles, cuero y calzados, vestido (C3) - Papel, artículos de papel, impresión (C4) - Productos de industrias diversas (B) - Construcción y obras de ingeniería civil (L1) - Recuperación y reparación. Servicios de comercio, hostelería y restaurantes (Z) - Servicios de transportes y comunicaciones (L2) - Servicios de las instituciones de crédito y seguro (L3) - Otros servicios destinados a la venta (G) - Servicios de la Administración general, ...
La demanda final está formada por el consumo privado, el consumo público, la
formación bruta de capital y las exportaciones. Los factores productivos considerados
son el trabajo y el capital.
Los 6 bloques que forman el modelo son los siguientes: (1) bloque de producción,
(2) bloque de demanda de factores: trabajo y capital,
(3) bloque demográfico:oferta de trabajo,
(4) bloque de salarios, precios y beneficios,
(5) bloque de áreas de participación de mercado en exportaciones e
importaciones,
(6) bloque del Gobierno regional y estatal.
El modelo de simulación para Andalucía, MECA, utiliza como marco contable
la tabla input-output de Andalucía, agregada a 17 ramas productivas y en pesetas
constantes de 1986. A partir de esta estructura se ha elaborado una base de datos
utilizando datos de Contabilidad Regional, y otras fuentes estadísticas como CEPREDE,
y la “Renta Nacional de España, 1991", publicada por los Servicios de Estudios del
Banco Bilbao Vizcaya, que nos ha permitido desarrollar todo el sistema de ecuaciones
que configuran el modelo.
5
Definida la estructura y el marco contable, pasamos a describir brevemente las
relaciones funcionales del modelo. Para ello empezaremos describiendo lo que se
conoce como modelo regional básico ampliado que constituye un caso particular del
modelo de simulación para Andalucía1.
El modelo regional básico es un modelo de base económica que incorpora,
además, las relaciones input-output y otras variables relacionadas con la renta y los
precios. Por otro lado, dada su simplicidad, el modelo podría encajar dentro de los
modelos input-output ampliados. Es por ello, por lo que podemos derivar los
multiplicadores de este modelo utilizando las expresiones matriciales propias de los
modelos tipo II.
El modelo regional básico ampliado recoge unas hipótesis excesivamente
simplificadoras que se derivan del enfoque input-output y del modelo de base
económica. Por ejemplo, la curva de oferta del mercado de trabajo es una línea
horizontal, es decir, el salario es fijo, y la curva de demanda es una línea vertical,
asumiendo que los cambios de producción y empleo obedecen sólo a cambios en la
demanda. El empleo, a su vez, es una proporción fija del nivel de producción para cada
sector productivo, es decir, no depende del coste salarial, ni del coste de otros inputs.
Realmente, se han eliminado todos los efectos-precio en la sustitución de inputs, esto es,
no hay factores limitados y los coeficientes de producción son fijos, por lo que no hay
posibilidad de sustitución entre los inputs primarios, ni entre los inputs intermedios, ni
entre ambos tipos de inputs.
Con el fin de llevar a cabo aplicaciones más realistas, debemos ir más allá del
modelo de base económica y del modelo input-output. El modelo MECA constituye una
ampliación del modelo anterior que permite recoger: i) sustitución entre inputs
primarios, en respuesta a un encarecimiento de los mismos, ii) sustitución entre inputs
intermedios interiores e importados, en respuesta a ventajas competitivas de las
1 Pulido (1995, pág. 18) señala: “ el modelo regional básico, corresponde conceptualmente al llamado por algunos autores modelo de base económica”. Asimismo, y siguiendo al autor, no debemos entender el concepto de modelo de base económica en el sentido original de Glickman (1977), como un modelo teórico, diferenciado de los modelos econométricos y de los modelos input-output. Y señala: “Por el contrario, consideramos el enfoque de base económica, como el criterio orientador de los modelos econométricos más básicos o elementales, aunque incorporen una cierta desagregación sectorial”.
6
industrias regionales, iii) cambios en la cuota de participación de la producción interior
en la demanda regional y de las exportaciones regionales en función también de
ventajas competitivas de las industrias regionales y iv) un sistema interdependiente de
precios relativos.
La versión actual del modelo está constituida por 812 ecuaciones (que se
resuelven de forma simultánea) y que se distribuyen entre los distintos bloques para
determinar las correspondientes variables (véase cuadro 2.1).
Cuadro 2.1. Resumen del número de variables y ecuaciones del MECA
BLOQUES Nº DE VARIABLES Nº DE ECUACIONES
1.- PRODUCCIÓN 34 322
2.- DEMANDA DE FACTORES 5 85
3.- SALARIOS, PRECIOS , BENEFICIOS 13 189
4.- CUOTAS DE MERCADO 9 153
5.- BLOQUE DEMOGRÁFICO 3 42
6.- GOBIERNO REGIONAL Y ESTATAL 5 21
TOTAL 69 812
2.2.- MODELOS ALTERNATIVOS
El modelo MECA puede alterarse mediante la supresión de determinadas
ecuaciones del modelo. De esta forma, MECA constituye un modelo más general que
engloba otros modelos particulares. Por ejemplo, si todas las variables consideradas, a
excepción de la producción interior, el valor añadido bruto a precios de mercado, y el
empleo asalariado, y las exportaciones regionales, son exógenas, el modelo resultante
sería un modelo input-output (donde la base económica viene dada por las
exportaciones) cuyos multiplicadores (de producción y empleo) se pueden derivar
utilizando las expresiones propias de los modelos tipo I. A este modelo lo denominamos
modelo 1.
Si deseamos obtener multiplicadores tipo II, o similares, debemos admitir la
posibilidad de incrementos en renta y consumo. Esto se consigue endogenizando el
7
consumo y la renta en el modelo. El modelo tipo II podría venir definido por el modelo
1, pero incorporando ahora las ecuaciones que determinan el consumo y la renta.
En los dos modelos anteriores (modelo 1 y modelo 2), la curva de demanda es
totalmente vertical. Sea cual sea el salario, la demanda no cambia, es decir, es
totalmente inelástica (elasticidad igual a cero). Por otro lado, la curva de oferta es
completamente horizontal, lo que indica que el salario es fijo. Sin embargo, el modelo 2
se diferencia del modelo 1 en que representa un caso particular de lo que se conoce
como modelos input-output ampliados2.
Llamaremos Modelo 3 al modelo anterior pero incorporando ahora las
ecuaciones del consumo público y la formación bruta de capital. En este modelo, las
curvas de demanda y oferta del mercado de trabajo siguen siendo vertical y horizontal,
respectivamente. Sin embargo, hemos endogenizado el consumo público y la formación
bruta de capital.
Denominamos Modelo 4, al modelo anterior pero incorporando ahora
ecuaciones de renta (rentas de trabajo y capital, rentas de propiedad, transferencias y
cotizaciones a la seguridad social y los impuestos)3.
El Modelo 5 es aquel que incorpora cambios en los salarios debido a cambios de
la demanda4. Este modelo, está admitiendo implícitamente que existe un curva de oferta
con pendiente positiva, puesto que un shock de demanda (es decir, un desplazamiento
en la curva de demanda) se traduce en incrementos salariales. De considerar una curva
de oferta totalmente horizontal, no podría darse en ningún momento, variaciones en los
salarios. Por otro lado, en este modelo, no recogemos de forma explícita las relaciones
que determinan la pendiente positiva de la curva de oferta. Esta pendiente positiva se
justifica por un aumento en el número de personas que buscan trabajo cuando los
salarios son elevados. Para recoger esta hipótesis en el modelo, deberíamos haber
incorporado una ecuación que aumente la oferta de trabajo cuando, por ejemplo,
2 Véase Batey y Rose (1990). 3 Los modelos 3 y 4 constituyen también modelos input-output ampliados, al igual que el modelo 2. 4 Por ejemplo, un shock de demanda puede venir por un incremento en las exportaciones. Se produce un desplazamiento de la curva de demanda. Esta mayor demanda estimulará la producción, y con ello la demanda de empleo, lo que se traduce en incrementos salariales.
8
aumenten los salarios relativos (los salarios de Andalucía con relación a España). Este
incremento en la oferta de trabajo podría explicarse por un aumento en el número de
personas que vienen a Andalucía (inmigrantes).
Finalmente, llamaremos Modelo 6 a aquel que incorpora parte de los enlaces
que determinan la pendiente negativa de la curva de demanda en el mercado de trabajo.
Al aumentar los salarios de cualquier rama productiva, se incrementan los costes de
producción de todas las ramas (al aumentar los precios de venta relativos). Por otro
lado, disminuye la rentabilidad relativa de las industrias exportadoras. Todo ello
desemboca en una menor producción, y por tanto, en una caída de la demanda de
empleo (es decir, un desplazamiento a lo largo de la curva de demanda). El modelo 6
representa al modelo MECA completo, es decir, aquel en el que todas las variables
endógenas intervienen en la simulación.
En resumen, el modelo MECA puede representar diferentes modelos
alternativos. El modelo 1 representa el caso particular de la modelización input-output
(tipo I). Los modelos 2, 3 y 4 constituyen casos particulares de ampliaciones en la
modelización input-output (por ejemplo, los multiplicadores del modelo 2 se identifican
con los multiplicadores de tipo II). El modelo 5 admite implícitamente una curva de
oferta con pendiente positiva, mientras que el modelo 6 incorpora parte de los enlaces
que determinan la pendiente negativa de la curva de demanda en el mercado de trabajo.
Algunos de estos modelos alternativos son empleados en el siguiente apartado,
con el fin de poder llevar a cabo un análisis comparativo de los efectos de un cambio en
la demanda turística.
9
3.-ANÁLISIS DEL IMPACTO DE LA DEMANDA TURÍSTICA
3.1.- LAS VARIABLES INSTRUMENTALES
Junto a la predicción o solución básica, el modelo se utiliza para generar otras
simulaciones o soluciones alternativas. Éstas se obtendrán al dar nuevos valores a las
variables exógenas o cambiar determinados parámetros y aplicar nuevamente todo el
proceso de resolución.
El supuesto que vamos a simular con el modelo constituye una simulación
alternativa. Concretamente hemos admitido un incremento del Consumo de No
Residentes por valor de 100.000 millones de pesetas por año. Suponemos que este
incremento se produce a lo largo de todo el período de simulación (1991-2000). Este
aumento se reparte entre las distintas ramas, en virtud del peso que dicho consumo tiene
sobre el total. De esta forma pretendemos medir el impacto de la demanda turística en
Andalucía. Sin embargo, hay que matizar que no todo el consumo de no residentes es
turístico. Igualmente, no consideramos el consumo turístico de los residentes. La razón
fundamental es la falta de información sobre estas magnitudes, a nivel de Andalucía.
Para llevar a cabo simulaciones se suelen definir en el modelo unas variables
instrumentales o de intervención que pueden ser aditivas o multiplicativas y que se
incorporan al modelo. Las variables aditivas toman por defecto el valor cero y las
variables multiplicativas el valor uno cuando se calcula la solución básica. Por
diferencia entre la solución básica y la solución alternativa cuantificamos el efecto del
cambio a lo largo de uno o varios periodos de tiempo.
Las variables instrumentales, son otras variables del modelo, que modificadas
por el usuario, pretende alterar la solución y lograr, de esta forma, simular una
determinada política, evaluando los efectos resultantes5. La identificación de las
variables de política en el modelo de simulación es fácil. Todas empiezan por “VI”
(variable instrumental), seguidas por el nombre de la variable endógena u exógena a la
5 Normalmente estas variables instrumentales, tienen como finalidad alterar los valores de las variables exógenas o bien determinados parámetros del modelo, en función del nuevo entorno considerado.
10
que va asociada y terminan en “A”, si son aditivas o en “M” si son multiplicativas. Por
ejemplo, VICNRA, es una variable aditiva instrumental que aparece en la ecuación que
determina el consumo regional, tal y como veremos a continuación.
En el cuadro 3.1 se resume las principales variables instrumentales que
intervienen en el modelo de simulación de Andalucía.
Cuadro 3.1
Relación de variables instrumentales del MECA Bloque de Producción (1) Producción sectorial: VIOUTA (2) Demanda sectorial: VIDEMA (3) Renta Disponible: VIIMPA, VIIMPM, VIRIDA, VIRIDM, VICSSA, VICSSM, VITFNA, VPTFNM. (4) Consumo privado: VICM, VICA, VICNRA. (5) Gasto público: VIGPA, VIGPM (6) Demanda de Inversión: VIINA, VIINM Bloque de Demanda de Trabajo: (7) Empleo: VIEPA, VIEWA (8) Factor de Productividad: VIAA, VIEPA Oferta de Trabajo (9) Oferta Ocupacional: VIESA Bloque de Precios, Salarios y Beneficios: (10) Costes de Producción: VIPA (11) Costes del capital: ViccA (12) Costes laborales : Viwca (13) Salarios: VIWA (14) Precios: VIIPCA Bloque de Áreas de Participación en el Mercado: (15) Participaciones en el mercado: VIRA, VISA, VIRM, VISM
Antes de llevar a cabo cualquier simulación, será necesario especificar los
posibles valores que tendrán las variables instrumentales que previamente han sido
incorporadas en las respectivas ecuaciones del modelo. El sistema resultante es el que
finalmente se acaba resolviendo por el procedimiento iterativo de Gauss-Seidel.
En el supuesto del impacto de la demanda turística, admitimos que el aumento
en el consumo de no residentes para cada rama de actividad, se lleva a cabo, en
proporción al peso que el consumo de no residentes en cada rama tiene en el total. Este
supuesto nos lleva a modificar la variable instrumental, VICNRA, cuyos valores se
recogen en la tabla 3.2. Dicha variable forma parte de la ecuación que estima el
consumo regional en Andalucía y que viene dada por
11
tititintn
t
tticti VICNRAVICAVICMC
RBDRBD
HcprkC ,,,,, ++
= (1)
donde,
Ci,t es el consumo de los residentes de la rama i-ésima en Andalucía,
kc es un parámetro,
Hcpri,t es un coeficiente de reparto del consumo regional por ramas de actividad,
RBDt es la renta bruta disponible real en Andalucía,
RBDtn es la renta bruta disponible real en España,
Ctn es el consumo de los residentes en España,
VICMi,t es una variable instrumental que permite modificar la propensión media al
consumo entre Andalucía y España,
VICAi,t es una variable instrumental que permite modificar el consumo privado interior,
VICNRAi,t es una variable instrumental que permite modificar el consumo de no
residentes en Andalucía.
Tabla 3.2 Valores de la variable VICNRA
(Millones de pesetas de 1986)
VICNRA 1991 1992 1993 1994 1995
A E Q1 Q2 Q3 K1 K2 C1 C2 C3 C4 B Z L1 L2 L3 G Total
4224 0 0
495 1325
0 0
7375 3558 368
4248 0
14552 43227
0 20628
0
100000
3486 0 0
729 1234
0 0
6854 3094 307
4257 0
16485 43060
0 20496
0
100000
3685 0 0
836 1229
0 0
6753 3060 302
4246 0
15608 43559
0 20723
0
100000
2749 0 0
1007 1462
0 0
6782 3062 301
4267 0
15866 43685
0 20821
0
100000
1517 0 0
1046 1608
0 0
6663 3003 288
4166 0
16728 44000
0 20981
0
100000
12
Tabla 3.2 (continuación) Valores de la variable VICNRA
(Millones de pesetas de 1986)
VICNRA 1996 1997 1998 1999 2000
A E Q1 Q2 Q3 K1 K2 C1 C2 C3 C4 B Z L1 L2 L3 G Total
2794 0 0
1057 1520
0 0
6233 2850 263
3893 0
15838 44368
0 21184
0
100000
2634 0 0
1095 1551
0 0
6181 2831 263
3899 0
15496 44628
0 21422
0
100000
2380 0 0
1084 1553
0 0
6131 2812 261
3886 0
15122 45071
0 21701
0
100000
2323 0 0
1053 1526
0 0
6002 2764 254
3814 0
14792 45503
0 21969
0
100000
2300 0 0
1008 1481
0 0
5820 2696 244
3705 0
14585 45930
0 22230
0
100000 3.2- EL SOPORTE INFORMÁTICO La programación de un modelo de simulación se puede hacer empleando
cualquier lenguaje de programación de alto nivel como el FORTRAN, BASIC, etc, o
bien haciendo uso de lenguajes específicos de simulación de dinámica de sistemas como
DYNAMO, MICRODYNAMO, DYSMAP, DINAMINE o el VENSIM para Windows. Sin
embargo, las necesidades del mercado están posibilitando la aparición de aplicaciones
informáticas, como las hojas de cálculo, cada vez más sofisticadas, encaminadas a
agilizar y conseguir mayor rapidez en los cálculos. Destacamos el LOTUS 123, el
Quatro-Pro y la EXCEL. La importancia de estas aplicaciones radica, desde nuestro
punto de vista, en la posibilidad de poder programarlas mediante el diseño de
aplicaciones. No nos olvidamos de otros paquetes informáticos muy específicos como el
Micro-Tsp para MS-DOS, o el Eviews para Windows, con fines econométricos, que
también ofrecen la posibilidad de programar.
De entre todos los programas de simulación y aplicaciones informáticas que
existen en el mercado, nos inclinamos por el uso de la hoja de cálculo, concretamente el
Corel Quattro Pro para Windows. Varias han sido las razones que han justificado su
uso. Entre ellas, su facilidad para amoldarse a las necesidades del usuario, sin exigir de
13
éste, grandes conocimientos en lenguajes de programación y las enormes posibilidades
que ofrece la hoja de cálculo en cuanto a presentaciones y manejo.
Con el fin de facilitar el manejo del programa se han desarrollado una serie de
aplicaciones sobre la hoja de cálculo, cuya apariencia final es totalmente diferente al
aspecto normal de un cuaderno Quattro Pro.
Para ello hemos definido cuadros de diálogo que solicitan información al
usuario y le permite moverse entre las diversas opciones del programa, que
normalmente van asociadas a su propia hoja (bases de datos, opciones de simulación y
resultados).
En el cuadro 3.3 se recoge la estructura básica del programa formada por un
menú principal y los cuadros de diálogos, el bloque de bases de datos, el bloque de
simulación y el bloque de resultados.
Para entrar en el programa de simulación, MECA, ejecutamos directamente el
fichero MECA.WB2. Automáticamente, el programa se sitúa mediante una macro de
inicio6 en la hoja donde se ubica el menú principal (véase cuadro 3.4).
Cuadro 3.3
Estructura del modelo MECA 1.- Menú principal y cuadros de diálogos 2.- Base de Datos: - Datos para Calibrado. - Datos para Predicción. 3.- Simulación: - Variables del modelo. - Sistema de ecuaciones. - Variables instrumentales. - Algoritmo Gauss-Seidel. 4.- Resultados: - Soluciones Básicas. - Soluciones Alternativas. - Efectos. - Iteraciones del Algoritmo.
6 Las hojas de cálculo permiten diseñar macros de inicio que se ejecutan directamente al arrancar el fichero donde se han definido. En este caso, la macro de inicio nos sitúa en el menú principal.
14
Cuadro 3.4. Menú principal
Pulsando la opción de “SIMULACIONES” del menú principal, el programa nos
muestra un nuevo cuadro de diálogo (ver cuadro 3.5). Este cuadro ofrece la posibilidad
de elegir diferentes opciones, tanto relativas a simulaciones básicas y alternativas, como
a la posibilidad de elegir la variable instrumental más apropiada para llevar a cabo la
simulación correspondiente. En nuestro caso dicha variable es VIACNR (ver cuadro
3.6). Al seleccionar dicha variable instrumental, nos aparece un nuevo cuadro de
diálogo (ver cuadro 3.7) donde podemos determinar el valor de la variable instrumental,
que en nuestro caso es de 100.000 millones de pesetas. Finalmente, ejecutamos la
simulación alternativa eligiendo la opción “Solución Alternativa 1991-2000” que
aparece en el menú de opciones (ver cuadro 3.5).
Cuadro 3.5. Menú de opciones
15
Cuadro 3.6. Variables instrumentales
Cuadro 3.7. Variables instrumentales
4.3.-ANÁLISIS DE RESULTADOS A continuación mostramos algunos de los resultados del ejercicio de simulación.
En términos de producción podemos hablar de Producción interior, Valor Añadido
Bruto y Producto Interior Bruto. En las tablas 3.8 y 3.9 se resumen los orígenes de la
producción y valor añadido para los cuatro grandes sectores: Agricultura, Industria,
Construcción y Servicios.
Tabla 3.8
Origen sectorial del la Producción Interior
1991 1995 2000
% Millones de pesetas constantes
% Millones de pesetas constantes
% Millones de pesetas constantes
Agricultura Industria Construcción Servicios
5.58 17.13 20.78 56.51
12907 39646 48076
130750
3.66 16.22 16.34 63.78
6631 29387 29606
115580
4.21 14.20 12.43 69.16
6503 21960 19219
106930 Total 100 231379 100 181204 100 154612
16
Tabla 3.9
Origen sectorial del VAB a precios de mercado. 1991 1995 2000
% Millones de pesetas constantes
% Millones de pesetas constantes
% Millones de pesetas constantes
Agricultura Industria Construcción Servicios
6.28 12.12 21.05 60.56
7648 14765 25643 73785
4.09 11.37 16.43 68.11
3929 10932 15791 65482
4.66 9.78
12.40 73.15
3853 8082
10251 60454
Total 100 121841 100 96135 100 82641
De los dos cuadros anteriores se desprende el peso relativamente importante que
tiene la demanda turística en el sector servicios de la economía andaluza. Por ejemplo,
de los efectos que sobre el valor añadido bruto ha tenido el aumento del consumo de no
residentes, más del 60% se la ha llevado los Servicios, seguidos por la Construcción, la
Industria y finalmente la Agricultura.
En la tabla 3.10 resumimos el impacto sectorial (17 ramas) de la demanda
turística sobre la producción. Este impacto lo descomponemos en efecto directo y total.
El efecto directo varía de acuerdo con la estructura estimada del vector de consumo de
los no residentes. El efecto total va disminuyendo progresivamente debido sobre todo al
efecto de los precios.
17
Tabla 3.10 Efectos sectoriales (directos y totales) de la demanda turística sobre la producción.
Millones de pesetas constantes de 1986. 1991 1995 2000
Efecto Directo
Efecto total
Efecto Directo
Efecto total
Efecto Directo
Efecto total
A E Q1 Q2 Q3 K1 K2 C1 C2 C3 C4 B Z L1 L2 L3 G
4224 0 0
495 1325
0 0
7375 3558 368
4248 0
14552 43227
0 20628
0
12907 8704 1014 5380 2213 3756 1860
10788 1625 1004 3303
48076 20539 59554 10037 40439
181
1517 0 0
1046 1608
0 0
6663 3003 288
4166 0
16728 44000
0 20981
0
6631 6405 638
3911 1725 2871 1495 7686 1110 728
2818 29606 20453 50630 8514
35903 80
2300 0 0
1008 1481
0 0
5820 2696 244
3705 0
14585 45930
0 22230
0
6503 5054 373
2771 1392 1527 904
6169 887 604
2279 19219 17426 47472 7898
34098 37
Total 100000 231379 100.000 181204 100.000 154612
Por ramas de actividad y observando la tabla 3.10, es el sector de Recuperación
y Reparación, Servicios de Comercio, Hostelería y Restaurantes el que más observe el
impacto de la demanda turística. Concretamente, para el año 1991, la producción
aumenta en 59.554 millones de pesetas constantes, siendo el impacto directo de 43.227
millones de pesetas constantes. Para el año 2000, el impacto total se estima en 47.472
millones de pesetas constantes, y el impacto directo en 45.930 millones de pesetas
constantes. También son especialmente sensibles a la demanda turística la rama de la
Construcción, y el resto de las ramas del sector servicios destinados a la venta (incluido
los Transportes y Comunicaciones). Entre las ramas menos sensibles al impacto de la
demanda turística, están los Servicios de la Administración General (sector público) y
las ramas de la industria.
A efectos comparativos, mostramos en las tablas 3.11 y 3.12, los efectos
sectoriales de la demanda turística en Andalucía, a 17 ramas, obtenidos a partir de las
tablas input-output del modelo MECA, y los resultantes de las Tablas Input-Output de
Andalucía de 1990 y 1995 elaboradas por el I.E.A. Hemos querido recoger los
multiplicadores tipo I y tipo II, considerando las importaciones endógenas.
18
Tabla 3.11 Efectos sectoriales totales de la demanda turística sobre la producción utilizando
las Tablas del IEA (1990-1995) y las del modelo MECA (Multiplicadores TIPO I). (Millones de pesetas constantes de 1986)
1991 1995 2000
TIO90-IEA TIO- MECA TIO95-IEA TIO –MECA TIO95-IEA TIO-MECA
A E Q1 Q2 Q3 K1 K2 C1 C2 C3 C4 B Z L1 L2 L3 G
8747 4055
69 787
2036 612 672
10367 3942 852
5075 1094
18937 48724 12906 27791
9
10294 4608 149 801
2323 446 590
10665 3897 850
4831 1290
18320 50409 7201
27997 13
3354 664 61
2210 2004 230 79
11999 3501 579
4857 5816
23432 55412 7634
26412 4089
7117 4864 149
1378 2580 420 603
9876 3298 768
4742 1310
20508 51150 7322
28425 10
4117 629 58
2093 1857 213 75
11146 3160 516
4343 5508
20948 56899 7754
27585 4047
7753 4714 142
1335 2453 421 614
9115 2969 722
4247 1330
18390 53039 7579
29865 10
Total 146675 144683 152334 144519 150948 144700
Tabla 3.12
Efectos sectoriales totales de la demanda turística sobre la producción utilizando las Tablas del IEA (1990-1995) y las del modelo MECA (Multiplicadores TIPO II).
(Millones de pesetas constantes de 1986) 1991 1995 2000
TIO90-IEA TIO- MECA TIO95-IEA TIO -MECA TIO95-IEA TIO-MECA
A E Q1 Q2 Q3 K1 K2 C1 C2 C3 C4 B Z L1 L2 L3 G
12520 7382 114
1110 2763 1239 1346
14934 4868 1335 5959 2979
23425 65032 18044 37776
149
15039 7769 234
1128 3389 836
1186 15780 4713 1346 5358 3219
21601 68371 10033 36968
190
4762 1815
82 2485 2221 312 104
16224 3703 694
5158 7775
27209 81371 11914 39109 5928
12125 8205 239
1725 3701 832
1232 15271 4150 1291 5297 3350
23976 70142 10317 37914
198
5515 1771
78 2366 2072 295 100
15341 3360 630
4643 7454
24698 82673 12003 40191 5872
12460 7854 226
1660 3510 808
1208 14194 3768 1214 4769 3245
21646 70870 10391 38772
187 Total 200974 197158 210865 199964 209063 196783
19
En cuanto a los multiplicadores tipo I (ver tabla 3.11), y utilizando las tablas del
I.E.A. el impacto, en términos de producción para el año 1991, se cifra en 146.675
millones de pesetas constantes, casi 2.000 millones más que utilizando las tablas input-
output del modelo MECA. Estas diferencias aumentan para el año 1995 y 2000.Varias
son las razones que pueden justificar estas mayores discrepancias. En primer lugar se ha
empleado para estos años las tablas de 1995 cuyos coeficientes difieren de las tablas de
1990, además de los diferentes criterios de valoración. En segundo lugar, el marco
contable del modelo MECA se ha elaborado sobre la estructura de las tablas input-
output de 1990.
En la tabla 3.12 se pueden ver las diferencias con los multiplicadores tipo II.
Utilizando las tablas del I.E.A. el impacto sobre la producción interior para el año 1991
se estima en 200.974 millones de pesetas constantes, mientras que utilizando las tablas
input-output del modelo MECA, la cifra prevista para 1991 es de 197.158 millones de
pesetas. Estas diferencias se incrementan para los años 1995 y 2000, al igual que ocurre
para el caso de los multiplicadores tipo I.
En la tabla 3.13 mostramos los efectos sobre el Producto Interior Bruto y sus
componentes, utilizando el modelo 4 y 5 (descritos en el apartado anterior) y el modelo
6 o modelo completo (es decir, con todas las variables endógenas).
Tabla 3.13
Efectos sobre el PIB de Andalucía con modelos alternativos.
% de cambio respecto a la solución básica
Modelo 4 Modelo 5 Modelo 6 (COMPLETO)
1991 1995 2000 1991 1995 2000 1991 1995 2000
PIB C.Nacional C.Público F.B.C. Exportaciones Importaciones
2.07 0.99 0.00 3.29 4.26 2.20
1.74 0.80 0.00 2.16 3.98 1.86
1.42 0.67 0.00 1.30 3.36 1.47
2.51 1.41 0.00 5.03 4.26 2.66
2.29 1.35 0.00 4.66 3.98 2.46
1.67 0.93 0.00 2.09 3.36 1.73
2.37 1.08 0.00 4.88 4.26 2.44
1.84 0.45 0.00 3.90 3.95 1.85
1.26 0.17 0.00 1.46 3.33 1.20
El modelo 4 se caracteriza por la ausencia de los enlaces propios de la curva de
oferta y demanda. Utilizando este modelo, el PIB aumenta un 2,07% con respecto a la
solución básica en 1991. Este aumento es mayor utilizando el modelo 5 (aumenta el PIB
20
un 2,51% con respecto a la solución básica). Esa diferencia de casi medio punto se debe
a la incorporación implícita de una curva de oferta con pendiente positiva. Esto justifica
que un incremento en la demanda de empleo, debido al impacto de la demanda turística
se traduzca en incrementos salariales. Estos incrementos salariales se traducen en una
mayor generación de rentas, favoreciendo una mayor consumo y por tanto, una mayor
producción. Sin embargo, este efecto se reduce al 2,37% si utilizamos el modelo
completo (modelo 6). El modelo completo incorpora enlaces propios de la curva de
demanda de trabajo. De esta forma al aumentar los salarios de cualquier rama
productiva, se incrementan los costes de producción de todas las ramas (al aumentar los
precios de venta relativos), y disminuye igualmente la rentabilidad relativa de las
industrias exportadoras. Todo ello desemboca en una menor producción, debido a que
se reduce las exportaciones y el coeficiente de compra regional (es decir, aumentan las
importaciones)7. Esta reducción en la producción, reduce el valor añadido generado en
la economía, y por tanto, disminuye la demanda de empleo, y con ello, las rentas y el
consumo nacional. Pero además, el modelo 6 incluye las variaciones en el Índice de
Precios al Consumo (IPC). En el modelo de simulación MECA, los precios de los
bienes de consumo aumentan, si lo hacen los costes de producción relativos. Este
aumento reduce la renta real de las familias, y con ello el consumo nacional. Este
fenómeno, es el que realmente se está reflejando en la tabla 3.13. Podemos ver cómo el
consumo de los residentes disminuye considerablemente debido sobre todo a la caída de
la renta familiar en términos reales. Esta caída fuerte en el consumo, y con ello la
producción, ha provocado que finalmente caigan las importaciones (puesto que también
se ha reducido las importaciones destinadas al consumo y a las compras de bienes
intermedios). La caída en la producción, ha reducido también la demanda de empleo, y
con ello el stock óptimo de capital. Esta reducción arrastra también a la Formación
Bruta de Capital que depende del stock óptimo de capital en el modelo. Por último,
conviene recordar que en la tabla 3.12, las exportaciones incluyen las exportaciones de
bienes y servicios y el consumo de no residentes en Andalucía, mientras que las
importaciones incluyen las importaciones de bienes y servicios y el consumo de
residentes fuera de Andalucía.
7 El coeficiente de compra regional representa la parte de la demanda regional satisfecha con producción interior.
21
En la tabla 3.14 se detalla la distribución sectorial (17 ramas) de los ocupados,
(asalariados y totales), teniendo en cuenta el impacto de la demanda turística en
Andalucía. Este cuadro debe entenderse como la cantidad de personas necesarias para
satisfacer cada millón de pesetas de demanda turística. Observando la tabla 3.14, se
puede ver cómo se crean casi 42.000 puestos de trabajo, de los cuales, más del 67% son
asalariados. Sin embargo, el impacto de la demanda turística se reduce drásticamente a
casi la mitad para el año 1995 (creándose 23.000 puestos de trabajo, de los cuales
15.200 corresponden a asalariados), y a casi una cuarta parte en el año 2000 (donde se
crean 10.700 puestos de trabajo, de los cuales el 63.5% corresponde a asalariados). Por
ramas de actividad, los sectores que más demanda empleo son los correspondientes a
los Servicios, Transportes y Comunicaciones y la Construcción.
El impacto de la demanda turística en términos de rentas, podemos verlo en la
tabla 3.15, donde se muestran los efectos sobre la Renta Bruta Disponible de las
Familias, sobre los Impuestos, la Remuneración de Asalariados, las Rentas de Trabajo y
Capital, las Cotizaciones Sociales, Transferencias, etc.
Por ejemplo, la Renta Bruta Disponible aumenta en casi 1% en el año 1991, con
respecto a la solución básica, utilizando el modelo 4 (modelo sin enlaces de oferta y
demanda en el mercado de trabajo). Al incorporar enlaces de oferta (modelo 5), la renta
aumenta en un 1,41%, con respecto a la solución básica. Este aumento se debe sobre
todo al aumento en las retribuciones salariales (2,66%). Si ahora tenemos en cuenta los
enlaces de demanda (enlaces de precios), el efecto de la renta se reduce al 1,08%,
resultado que proporciona el modelo completo para el año 1991.
22
Tabla 3.14 Distribución sectorial de los ocupados en la economía turística. Miles de personas
1991 1995 2000
Asalariados Totales Asalariados Totales Asalariados Totales
A E Q1 Q2 Q3 K1 K2 C1 C2 C3 C4 B Z L1 L2 L3 G
2.1 0.2 0.1 0.5 0.1 0.6 0.3 0.6 0.2 0.1 0.5 7.9 2.7 7.6 1.1 3.6 0.1
3.4 0.2 0.1 0.6 0.1 0.7 0.3 0.8 0.3 0.2 0.8 9.3 4.5 14.5 1.1 5.0 0.1
0.8 0.1 0.0 0.2 0.0 0.3 0.2 0.3 0.1 0.1 0.3 3.7 1.9 4.4 0.7 2.2 -0.0
1.3 0.1 0.0 0.2 0.0 0.4 0.2 0.3 0.1 0.1 0.5 4.4 3.2 8.4 0.7 3.1 -0.0
0.3 0.0 -0.0 0.0 0.0 0.1 0.1 0.1 0.1 0.0 0.2 1.0 1.0 2.4 0.5 1.1 -0.0
0.4 0.0 -0.0 0.0 0.0 0.1 0.1 0.1 0.1 0.0 0.3 1.2 1.7 4.6 0.5 1.6 -0.0
Total 28.2 41.9 15.2 23.0 6.8 10.7
Tabla 3.15
Efectos sobre las variables de Renta con modelos alternativos.
% de cambio respecto a la solución básica
Modelo 4 Modelo 5 Modelo 6 (COMPLETO)
1991 1995 2000 1991 1995 2000 1991 1995 2000
RBD IMP RB RW RX RID CSS TSS TDE TOT CCF
0.99 1.60 1.05 1.74 1.95 0.00 1.74 0.00
-1.43 -0.75 0.99
0.80 1.31 0.85 1.39 1.65 0.00 1.39 0.00
-1.06 -0.59 0.80
0.67 1.10 0.71 1.18 1.34 0.00 1.18 0.00
-1.14 -0.61 0.67
1.41 2.22 1.48 2.66 2.30 0.00 2.66 0.00
-1.68 -0.88 1.41
1.35 2.08 1.42 2.89 1.62 0.00 2.89 0.00
-1.04 -0.58 1.35
0.93 1.38 0.98 2.08 0.74 0.00 2.08 0.00
-0.64 -0.34 0.93
1.08 2.13 1.43 2.58 2.16 0.00 2.58 0.00
-1.58 -0.83 1.35
0.45 1.72 1.18 2.47 1.23 0.00 2.47 0.00
-0.79 -0.44 1.13
0.17 1.02 0.72 1.58 0.47 0.00 1.58 0.00
-0.40 -0.21 0.69
Por último, hemos querido mostrar gráficamente los efectos de la simulación sobre determinadas variables del modelo y ramas productivas (gráficos 3.1 a 3.4). El gráfico 3.1 muestra los efectos decrecientes sobre el valor añadido en las ramas de la “Agricultura” (A) y “Energía” (E). El gráfico 3.2 recoge los efectos primero decrecientes y luego crecientes sobre el coeficiente de compra regional en Andalucía en las mismas ramas. Dicho coeficiente representa la parte de la demanda regional satisfecha con producción interior. El gráfico 3.3 muestra los efectos sobre las
23
exportaciones en las ramas de “Recuperación y reparación. Servicios de comercio, hostelería y restaurantes” (L1) y “Otros servicios destinados a la venta” (L3). Por último, el gráfico 3.4 recoge los efectos sobre los costes relativos de producción (Andalucía con respecto a España) en la “Construcción y obras de ingeniería civil” (B), y la rama (L1).
Gráfico 3.1
EFECTOS SOBRE EL VALOR AÑADIDO(% de cambio en la simulación)
0,40,60,81,01,21,4
1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000
A E
Gráfico 3.2
EFECTOS SOBRE EL C.C. REGIONAL(% de cambio en la simulación)
-0,002-0,0010,0000,0010,0020,0030,004
1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000
A E
Gráfico 3.3
EFECTOS SOBRE LAS EXPORTACIONES(% de cambio en la simulación)
-0,07-0,06-0,05-0,04-0,03-0,02-0,01
1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000
L1 L3
24
Gráfico 3.4
EFECTOS SOBRE LOS COSTES RELATIVOS(% de cambio en la simulación)
0,200,400,600,801,001,201,40
1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000
B L1
4.- RESUMEN YCONCLUSIONES
En este artículo hemos tratado el enfoque de la simulación macroeconómica bajo
una estructura teórica general que se apoya en la modelización input-output. Este
enfoque es el que se ha seguido en el diseño del modelo económico de simulación para
Andalucía, MECA.
Haciendo uso de dicho modelo hemos analizado el impacto de la demanda
turística en Andalucía, y para ello hemos admitido un incremento permanente del
Consumo de No Residentes a lo largo de todo el período de simulación (1991-2000).
De la simulación se desprende el peso relativamente importante que tiene la
demanda turística en el sector Servicios, seguidos por la Construcción, la Industria y
finalmente la Agricultura. Por ramas de actividad, es el sector de Recuperación y
Reparación, Servicios de Comercio, Hostelería y Restaurantes el que más absorbe el
impacto de la demanda turística. Entre las ramas menos sensibles al impacto de la
demanda turística, están los Servicios de la Administración General (sector público) y
las ramas de la industria.
Este análisis se complementa con el uso de la modelización input-output
(modelo tipo I y tipo II). En concreto hemos comparado los resultados utilizando las
tablas del Instituto de Estadística de Andalucía (1990 y 1995) y las tablas input-output
del modelo MECA. Los resultados muestran que no hay grandes diferencias en términos
de producción para el año 1991. Ello obedece a la proximidad existente entre los
25
coeficientes de las Tablas Input-Output del I.E.A de 1990 y los coeficientes de las
Tablas Input-Output en pesetas constantes del modelo MECA (elaborada a partir de la
estructura de las tablas del instituto). Sin embargo, las discrepancias son mayores para
1995 y 2000, años para los que se ha empleado las tablas del I.E.A. de 1995. Estas
mayores diferencias obedecen no sólo a la diferente estructura de las tablas de 1995 sino
también al hecho de que han cambiado los criterios de valoración.
Sin embargo, las diferencias son notables si comparamos, estos efectos (modelo
input-output tipo I o modelo tipo II) con los resultados obtenidos con el modelo MECA
(en donde intervienen todas las variables endógenas, esto es, el modelo 6). Por ejemplo,
para el año 1991, el impacto total estimado con el modelo MECA (modelo 6) es de
231.379 millones de pesetas, por tan sólo, 144.683 millones de pesetas (modelo tipo I) y
197.158 millones de pesetas (modelo tipo II), si utilizamos la modelización input-output
con las tablas en pesetas constantes.
Asimismo, se han comparado los efectos sobre el Producto Interior Bruto y sus
componentes de demanda agregada, utilizando los modelos 4, 5 y 6. Las diferencias
encontradas en los resultados obedecen a las distintas hipótesis que encierran cada uno
de ellos y que hemos comentado en el apartado 2.2. El modelo 4 representa un modelo
input-output ampliado que se caracteriza por la ausencia de los enlaces propios de la
curva de oferta y demanda de trabajo. El modelo 5 incorpora, a diferencia del anterior,
una curva de oferta de pendiente positiva. Esto justifica que un incremento en la
demanda de empleo, debido a un incremento de la demanda turística se traduzca en
incrementos salariales, que a su vez se traducen en incrementos de renta y por tanto de
consumo y producción. Finalmente, el modelo 6 incorpora los enlaces propios de la
curva de demanda de trabajo. En este caso, los incrementos salariales se traducen en
incrementos en los costes de producción, que afecta negativamente a la rentabilidad de
las industrias exportadoras reduciendo su producción.
Una conclusión importante que se deriva de este análisis es que los resultados, y
en definitiva, el valor de los multiplicadores depende mucho de las hipótesis que se
manejen a la hora de formular el modelo de simulación. Por tanto, habrá que tener en
cuenta las limitaciones que tiene la modelización input-output al considerar curvas de
oferta totalmente horizontal y curvas de demanda totalmente vertical. El modelo MECA
26
trata de ofrecer la posibilidad de acercarnos a hipótesis más realistas, al tener en cuenta
la posibilidad de recoger ciertos enlaces propios de unas curvas de oferta (con pendiente
positiva) y demanda (con pendiente negativa). Esta consideración modifica
sustancialmente el valor de los multiplicadores y de hecho, estos cambian con el tiempo.
En cualquier caso, la fiabilidad que podamos depositar en el valor de estos
multiplicadores dependerá de la sensibilidad del modelo y de su capacidad de
predicción.
27
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Batey, P.W.J., Rose, A.Z. (1990): “Extended Input-Output Models: Progress and
Potential”. International Regional Science Review, vol.13, nº 1 y 2, págs. 27-49.
Beaumont, P.M. (1990): “Supply and Demand Interaction in Integrated Econometric
and Input-Output Models”. International Regional Science Review, vol. 13, nº 1 y 2,
págs 167-181.
Canlas, D.B., Encarnación J., Jayme Ho, Jr. (1976): “Sectoral employment, income
distribution and consumption: a macromodel with an input-output structure”. The
Philippine Economic Journal, vol. XV, nº 1 y 2, págs. 411-437
Dpto. de Economía y Planificación (1989): Modelo LANERE (versión 3). Un
Instrumento de Simulación del Sistema Económico en la Comunidad Autónoma del
País Vasco. Documentos de Economía, nº 4.
Díaz, A., Molinas, C., Taguas, D. (1995): “Una Introducción al Modelo Regional de
Espaa (MORES)”. Documento de trabajo: D-95007. Ministerio de E.y H.
Fontela E. (1994): “Input-output en modelos económetricos regionales”. Areas de
Técnicas y Metodología en Análisis Regional. Ponencias
Glickman, N.J. (1977): Econometric analysis of regional systems. New York: Academic
Press.
Hewings, G.J.D, Jensen, R.C. (1986): “Handbook of Regional and Urban Economics”.
Capítulo 8. North-Holland
I.E.A. (1994). Contabilidad Regional y Tabla Input-Output de Andalucía 1990.
Presentación de Resultados.
I.E.A. (1999). Sistema de Cuentas Económicas de Andalucía. Marco Input-Output
1995. Volumen I y II. Estadísticas Económicas. Instituto de Estadística de Andalucía.
28
Isla, F. (1998): “Un modelo económico de simulación para Andalucía: Multiplicadores
intersectoriales y modelos alternativos”. Tesis doctoral. Departamento de Estadística y
Econometría I (unidad 68). Universidad de Málaga.
Isla, F (1999): “Multiplicadores y distribución de la renta en un modelo SAM de
Andalucía ”. Estudios de Economía Aplicada, nº 12, págs 91-116, Julio 1999.
Montemayor Seguy, R., Ramirez, J.A. (1975): “The use of input-output analysis in an
econometric model of the mexican economy”. Annals of Economic and Social
Measurement, vol.4, nº 4, págs. 531-552.
Otero, J.M., Martín, G. Trujillo, F., Fernández, A. (1991): Predicciones de población
activa, producción, empleo y paro en Andalucía. Boletín Económico de Andalucía, vol.
12, págs. 45-59.
Otero, J.M., Martín, G. Trujillo, F., Fernández, A. (1992): “Population, labour force
and unemployment in Andalusia: Prospects for 1993". International Journal of
Forescasting, vol. 7, págs. 483-492.
Otero, J.M., Isla, F., Trujillo, F., Fernández, A., López, P. (1996): “Modelización
económica regional: el proyecto Hispalink-Andalucía”. Boletín Económico de
Andalucía, nº 21, págs. 49-66.
Otto, D.M., Johnson, T.G. (1993): Microcomputer-Based Input-Output Modeling.
Applications to Economic Development. Westview Press
Pulido, A. (1994): “Panorámica de la Modelización Econométrica Regional”.
Cuadernos Aragoneses de Economía, vol. 4, nº 2, págs. 211-229.
Pulido, A. (1995): “Integración económica regional”, en La integración económica
regional en Espaa. La Comunidad Valenciana, págs. 17-26. Proyecto Hispalink.
Ediciones Mundi-Prensa.
29
Pulido, A., Fontela, E. (1993): Análisis Input-Output. Modelos, Datos y Aplicaciones.
Editorial Pirámide.
Richard, S., Conway, JR. (1990): “The Washington Projection and Simulation Model:
A Regional Interindustry Econometric Model”. International Regional Science Review,
vol. 13, nº 1 & 2, págs. 141-165.
Rickman, D.S., Treyz G.I. (1993): “Alternative Labor Market Closures in a Regional
Model”.Growth and Change, vol. 24, Winter, págs. 32-50.
Treyz, G.I. (1995): “Policy analysis applications of REMI economic forecasting and
simulation models”. International Journal of Public Administration, vol. 18, nº 1, págs.
13-42.
Treyz, G.I. (1993): Regional Economic Modeling. A Systematic Approach to Economic
Forecasting and Policy Analysis. Kluwer Academic Publishers.
Trívez, F.J. (1994): “Modelos Econométricos Regionales”. Cuadernos Aragoneses de
Economía, vol. 4, nº 2, págs. 203-210.
Recommended