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TÍTULO DE LA COMUNICACIÓN: DESAJUSTES ESPACIALES EN LAS
ECONOMÍAS REGIONALES: EL CASO DE LAS REGIONES ESPAÑOLAS
AUTOR 1: Yolanda de Llanos Mancha Email: [email protected]
AUTOR 2: Miguel Ángel Márquez Paniagua Email: [email protected]
DEPARTAMENTO: Economía
UNIVERSIDAD: Universidad de Extremadura
ÁREA TEMÁTICA: Población y movimientos migratorios
RESUMEN:
En este trabajo se exploran los patrones de cambio de la población de las
regiones españolas, investigándose la posible existencia de desajustes espaciales en la
localización de la población con respecto a los principales factores productivos. De esta
forma, se analiza el impacto de los cambios en la distribución de los factores
productivos y de la población tomando como base analítica un índice de desajuste
espacial. Este índice permite determinar cómo la distribución de las poblaciones
regionales españolas ha reaccionado ante cambios en cada una de las distribuciones de
los distintos factores productivos regionales españoles.
PALABRAS CLAVE: Población, Factores productivos, Desajustes Espaciales,
Regiones Españolas.
DESAJUSTES ESPACIALES EN LAS ECONOMÍAS REGIONALES: EL CASO
DE LAS REGIONES ESPAÑOLAS
1- Introducción
En los últimos años parece existir consenso a la hora de afirmar que algunos
patrones de comportamiento de las variables económicas podrían deberse más a factores
espaciales que a factores puramente económicos (Topa, 2001).
Este documento analiza el ajuste espacial existente entre los factores de producción
regionales y las poblaciones en las economías regionales españolas. Para la Unión
Europea, éste es un tema relevante, ya que la cohesión territorial podría ser descrita
como la creación de oportunidades allí donde la gente vive. En este contexto, es
interesante analizar si las poblaciones regionales se distribuyen de manera similar a las
distribuciones regionales de los diferentes factores productivos. Además, sería
importante determinar cómo reacciona la población ante los cambios en los factores
productivos regionales. Dicho de otra forma, la detección de aquellos factores
productivos que no se distribuyen de manera similar a la distribución de las poblaciones
podría aportar nuevas perspectivas al análisis regional. El análisis de la evolución de los
desajustes espaciales que existen entre las distribuciones de la población y de un factor
productivo para las diferentes regiones analizadas dará información acerca de la
existencia de convergencia o divergencia entre ambas distribuciones.
Por otro lado, un reajuste espacial (entendido como relocalización) de factores de
producción regionales con respecto a la población dentro de un sistema regional podría
crear más fricciones y, por tanto, más disparidades regionales. Las disparidades
regionales podrían ser el resultado de la localización de los factores productivos entre
las distintas regiones: diferentes patrones de distribución regional podrían estimular el
crecimiento del output total ó disminuir el posible ratio de crecimiento. Los cambios de
la población, sin embargo, también afectarán a las disparidades regionales: esto, por
supuesto, depende de cómo responde la población a los movimientos de los factores
productivos regionales.
El objetivo de este documento es investigar empíricamente la relación entre los
factores de producción y el espacio centrándonos en el impacto del ajuste espacial en la
localización regional de factores de producción sobre las disparidades regionales y
sobre el crecimiento regional. En nuestra opinión, el conocimiento de esta relación
2
podría ser crucial para llevar a cabo políticas regionales. Desde un punto de vista
teórico, hay carencia de modelos que introduzcan elementos espaciales en el proceso de
ajuste de los factores productivos. Desde una perspectiva empírica, una tarea pendiente
es contrastar la conexión entre las disparidades regionales y la localización de los
factores de producción regionales con respecto a la población. Otra cuestión interesante
sería: ¿cuál es la influencia del ajuste espacial entre los factores productivos regionales
y las poblaciones regionales sobre el producto total? Así, el análisis de las influencias de
las distribuciones espaciales de los factores de producción regionales sobre las
disparidades regionales y sobre el crecimiento podría suministrar nuevas pruebas
empíricas acerca de algunas cuestiones relevantes para el diseño de las políticas
económicas regionales; específicamente, la interacción entre la distribución regional de
factores de producción y su eficiencia.
Con este trabajo se intenta contribuir al debate del crecimiento regional desigual y la
polarización que hoy día muestra España (Goerlich et al. (2002) y Márquez y Hewings
(2003)). Es habitual diferenciar entre ambos conceptos, polarización y desigualdad,
como así muestra Federov (2002) en un análisis en las regiones rusas durante el período
de transición 1990-1999. En el marco de las desigualdades, nuestro estudio se centra en
la desigual distribución de los factores productivos regionales con respecto a las
poblaciones dentro de un sistema económico regional, y para un amplio período de
tiempo. El objetivo de este trabajo es inicialmente exploratorio, pues trata de analizar la
evolución de diferentes índices de desajuste espacial (IDE) para las regiones españolas a
lo largo de las últimas décadas. Este análisis exploratorio es un primer paso en el
contexto de una investigación más ambiciosa que persigue aportar prueba empírica
acerca del papel que juegan los desajustes espaciales de los principales factores
productivos con respecto a la población tanto en las desigualdades regionales (equidad)
como en el crecimiento (eficiencia).
El trabajo se ha organizado como sigue. La sección segunda presenta los
fundamentos teóricos y sus principales predicciones. En la sección tercera se detalla la
metodología, las bases de datos empleadas y se presentan y discuten los resultados
obtenidos en la aplicación empírica. En la sección cuarta, se exploran las influencias del
ajuste espacial en la localización regional de factores de producción sobre la disparidad
regional y el crecimiento. Las principales conclusiones del trabajo se recogen en la
sección quinta.
3
2- Marco teórico
Aunque en las últimas décadas, son numerosos los trabajos que analizan las
economías regionales, no es habitual encontrar investigaciones aplicadas que
establezcan la relación que existe entre posibles desajustes espaciales en la localización
regional de factores productivos, o que analicen la influencia de dichos desajustes
espaciales sobre la equidad y la eficiencia en el crecimiento regional.
Como base exploratoria de los análisis de desajuste espacial, en este trabajo se
generaliza la tradicional hipótesis de desajuste espacial (spatial mismatch hypothesis),
que plantea una desconexión espacial entre los trabajos y el resultado adverso del
mercado de trabajo de las minorías. Dicha generalización se basa en las siguientes
consideraciones. En primer lugar, se pasa del análisis del ámbito urbano al regional. En
segundo lugar, se plantea la hipótesis de que dado un sistema económico regional
integrado dentro de un país, la distancia que existe entre la ubicación espacial de los
factores productivos y la población vendría a determinar el resultado final del trade-off
entre equidad y eficiencia en las economías regionales.
El movimiento de población de una región a otra tiene importantes efectos sobre el
crecimiento regional debido a los cambios de las capacidades regionales a consecuencia
de la relocalización tanto de consumidores como de trabajadores. Los movimientos
interregionales (relocalizaciones) de factores de producción (por ejemplo, la inversión
de capital privado) podrían tener importantes influencias.
En general, puede decirse que la migración de un factor productivo a otro lugar,
facilita el movimiento de otros factores; y que todos fluyen más fácilmente si ha habido
entre las regiones, flujos previos. Aunque las características regionales influyen en su
movilidad exterior, las economías de escala y las aglomeraciones también pueden
afectar a la migración del trabajo y del capital, ya que a veces es necesario un nivel
mínimo de producción para que la concentración de ambos factores resulte beneficiosa.
Así, los efectos de la movilidad de factores ante estructuras regionales diferentes pueden
ser opuestos: puede producirse una especialización regional intensiva y que se amplíen
las diferencias estructurales entre las regiones o, por el contrario, puede que se logre la
convergencia de las diferencias regionales a través de la relocalización regional de los
factores productivos.
Ederveen et al. (2006), utilizando diversos índices, concluyen que la movilidad del
trabajo puede jugar un papel importante en la resolución de las disparidades regionales.
Moilanen (2009) aborda el ajuste entre demandantes de empleo y vacantes en el
4
mercado laboral de Noruega, y concluye afirmando que, cuando se analizan los ajustes
en los mercados laborales regionales, hay que tener en cuenta tanto la densidad como la
dispersión de la población dentro del territorio considerado.
Desmet y Rossi-Hansberg (2010) exponen las modernas teorías sobre el crecimiento
espacial dinámico, destacando el papel que juega la movilidad del factor trabajo. Estos
autores muestran que la movilidad del factor trabajo es crucial en el equilibrio de la
innovación a través de sectores, puesto que un crecimiento estable en conjunto esconde
importantes relocalizaciones de empleo a través del espacio.
Belov A. (2008) plantea dos problemas muy actuales: la correlación de la
distribución regional del trabajo y del capital con respecto a la efectividad de la
producción, y la compensación entre eficiencia y equidad en el desarrollo territorial. Sus
cálculos para el período 1996-2004 en los distritos federales de Rusia revelaron que la
distribución territorial del trabajo pareció no estar relacionada con su productividad
marginal. En lo que se refiere al capital, su distribución territorial si está estrechamente
relacionada con su productividad marginal. En lo que concierne a los dos objetivos
contrapuestos en el desarrollo regional, eficiencia (crecimiento) y equidad (disminución
de la desigualdad), Belov sostiene que es posible simultanearlos si se produce una
migración sustancial del trabajo.
En España, en los últimos años, se ha desarrollado un creciente interés por los
aspectos territoriales del crecimiento, fomentado seguramente por la heterogeneidad de
su territorio, así como por los importantes cambios institucionales acaecidos a partir de
los años 70. A su vez, la disponibilidad de datos a nivel regional proporcionados por
distintas fuentes estadísticas, ha permitido ampliar nuestro conocimiento sobre las
características del crecimiento económico español. Existen diferentes trabajos que nos
aportan información sobre los factores determinantes de la localización de la población
y su influencia en el crecimiento de las regiones españolas. Así, De la Fuente (1998),
analiza la evolución de la distribución regional de la población española durante el
período 1955-93, encontrando un “parón migratorio” en los últimos veinticinco años. Su
hipótesis es que ese parón se debe, además de a la reducción de las disparidades de renta
interregionales y a la desaceleración del cambio estructural, al efecto adverso sobre la
movilidad de un aumento generalizado del paro combinado con el crecimiento de las
prestaciones por desempleo. La robustez de esos resultados, sin embargo, la deja para
futuros estudios más detallados.
Goerlich et al. (2002) en un estudio sobre el crecimiento de las regiones españolas
desde 1955 al 2000, utilizan la localización y movilidad de la población y el empleo
5
para profundizar en tres aspectos de la economía regional: la localización de la actividad
económica sobre el territorio, la evolución de la renta per cápita y la productividad, y la
evolución en el tiempo y en el espacio de la desigualdad en la distribución personal de
la renta. Estos autores concluyen señalando la importancia de acompañar las políticas de
convergencia en renta per cápita con políticas de cohesión social y territorial para evitar
la convergencia a base de despoblamiento.
Peña (2008), presenta una teoría del crecimiento territorial desde la óptica de la
Nueva Geografía Económica. Para ello aplica la contrastación de hipótesis sobre la
concentración de la actividad económica a la localización espacial de actividades en las
regiones españolas en el periodo 1980-2000, concluyendo que la concentración y
aglomeración de actividades productivas se produce en los territorios más desarrollados
económicamente. Entre los factores que explican la concentración regional de
actividades están la eficiencia productiva, la dotación de capital público, la capacidad y
especialización del mercado de trabajo y el tamaño del mercado de consumo, siendo los
dos últimos decisivos en el crecimiento del capital productivo privado de las regiones
españolas.
Concluimos este apartado destacando la importancia teórica de la movilidad de los
factores productivos, sobre todo del trabajo y del capital, como factores determinantes
del crecimiento económico regional. En el apartado siguiente se analizará
empíricamente la relación existente entre la distribución de los distintos factores
productivos y la población.
3-Metodología y datos.
3.1- Introducción
En este apartado se analizan los cambios en los factores productivos regionales y en
las poblaciones regionales españolas desde 1980 hasta 2003, así como su impacto en la
localización relativa de los factores productivos y de la población. Se trata de
determinar cómo los cambios en los diferentes factores productivos conducen a una
convergencia o divergencia en las distribuciones de la población y de cada uno de los
factores productivos. También se examina si los cambios acaecidos en la población
refuerzan o vienen a compensar el impacto de los cambios en los factores productivos.
Para ello se tomará como punto de partida un índice de desajuste espacial (IDE). En
nuestro trabajo, el índice de desajuste espacial proporciona una aproximación al grado
en el que los diferentes factores productivos y la población se localizan en las regiones.
El IDE mide el porcentaje de población que debería moverse para que la distribución de
6
un factor productivo determinado y la distribución de la población española sean
idénticas.
La base fundamental para el desarrollo analítico de nuestro trabajo es el índice de
desajuste espacial desarrollado en Martín (2001). Este índice tiene como punto de
partida el índice de disimilitud (SMI: Spatial Mismatch Index) utilizado para analizar la
segregación residencial, propuesto en Duncan y Duncan (1955) y Taeuber y Taeuber
(1965). No obstante, la primera hipótesis sobre este índice fue de Kain (1968) quién se
planteó si la descentralización del trabajo en las ciudades de los EEUU contribuía a
bajar los ingresos y a aumentar los ratios de desempleo en la raza negra americana.
Siguiendo la intuición de Kain, son numerosos los estudios que intentan probar la
existencia de una relación causal entre la desconexión espacial de los trabajos y el
resultado adverso del mercado de trabajo de las minorías (Jencks and Mayer, 1990;
Holzer, 1991; Kain, 1992, Ihlanfeldt and Sjoquist, 1998). La evidencia sugiere que la
distancia a los trabajos es particularmente responsable de los resultados adversos del
mercado de trabajo experimentado por minorías étnicas que residen en el centro de las
ciudades. Gobillon et al (2007) analizan los mecanismos de ajuste espacial, revisando
los modelos teóricos del índice, y confrontando sus predicciones con resultados
empíricos disponibles.
En este trabajo se propone una utilización alternativa de este índice con el propósito
de analizar los desajustes espaciales de los distintos factores productivos con respecto a
la población. Se trata de estudiar la convergencia ó divergencia entre las distribuciones
de dichos factores y la población. La expresión del IDE que se utilizará es la que sigue:
N
iiE
e pPP
IDE i
12
1
Donde P es la Población total de España
N es el nº de regiones (CCAA) en España
ei es el empleo total de la región i
E es el Empleo total en España (Ocupados)1
pi es la población de la región i.
1Las variables ei y E serán sustituidas en la expresión anterior por cada una de las variables siguientes: Población Parada, PIB, Stock de Capital en I+D, Stock de Capital Privado y Stock de Capital Público.
7
Se ha calculado el IDE para todos los años del período analizado, es decir, desde
1980 a 2003. Una disminución del IDE a lo largo del período indicaría convergencia
entre las distribuciones mientras que un aumento significa divergencia.
Con el objeto de disponer de series homogéneas en lo relativo a los factores
productivos, se ha utilizado la base de datos regionales BD.MORES2. Todas las
variables utilizadas, excepto la población parada en número de personas, que se toma de
la Encuesta de Población Activa del INE, proceden de dicha base de datos. El resto de
variables se describen a continuación. La población, medida en número de personas,
que utiliza las series oficiales de población elaboradas por el INE. La población ocupada
expresada en miles de personas que incluye en términos de puestos de trabajo a los
asalariados y los trabajadores autónomos. El PIB, el stock de capital privado, el stock de
capital público (AAPP y no AAPP) y el stock de capital en I+D vienen medidos en
miles de euros constantes del 2000. Ha sido preciso generar las distintas variantes del
stock de capital haciendo uso de la desagregación que la propia base de datos ofrece
respecto a ellas. Así, el stock de capital privado se obtiene restando del stock de capital
total por CCAA, el stock correspondiente a Servicios de no mercado (SDNM). Para el
stock de capital público teníamos distintas posibilidades, tomar el stock de capital
público en sentido estricto (SDNM) que sólo contiene al formado por las AAPP, ó
considerarlo en sentido amplio, que sería el stock de capital público (AAPP y no
AAPP). Éste último integraría además de las infraestructuras provistas por las AAPP,
aquellas que se consideran públicas aunque no hayan sido provistas por ellas.
Finalmente elegimos ésta última opción, por lo que nuestro stock de capital público en
sentido amplio es la suma del público en sentido estricto (AAPP, que incluye el stock en
ferrocarriles), del stock no AAPP (Total menos el de ferrocarriles) y del stock de capital
no AAPP en ferrocarriles, ya que para esta infraestructura, la BD.MORES ofrece los
datos desagregados en AAPP y no AAPP. Por último, el stock de capital en I+D lo
componen la suma del stock privado corregido más el público.
Respecto a otros trabajos que han utilizado el IDE (Martin (2004)), el presente
trabajo muestra distintas novedades. La principal aportación es el ámbito de aplicación,
tradicionalmente limitado al contraste de la hipótesis de spatial mismatch (SMI) en el
campo de la segregación-discriminación racial. Otra aportación es el enfoque dinámico
2 Base de Datos del Modelo Regional de España, cuya última fecha de actualización fue en septiembre de 2008, estando disponibles las variables empleadas hasta el año 2003. La metodología básica de elaboración, su contenido y la definición de las variables pueden consultarse en el documento D-2008-02 de la Secretaría General de Presupuestos y Gastos del Ministerio de Economía y Hacienda.
8
que se ha adoptado en nuestro trabajo, ya que los valores de los IDES se calculan para
cada año y con cada una de las variables mencionadas respecto a la población.
También se ha calculado un índice mixto que permite estimar el impacto de cada
una de las variables en el IDE. En nuestro trabajo la novedad es la presentación de un
índice mixto dinámico. Así, se puede determinar en qué medida los cambios en una
variable provocan que la distribución de esta variable converja ó diverja con la
distribución de la población a lo largo del tiempo.
3.2- La población en las economías regionales españolas
En primer lugar hemos realizado un análisis exploratorio de los shares de población
en 1980 y 2003 (principio y final del período), para conocer la participación de las
regiones en la población total de España.
Tabla nº1
SHARES CCAA POB. 1980 POB. 2003 TASA CTO SHARES.
RÁNKING TASAS CTO
SHAND 0,1719 0,1795 4,42 6 SHARA 0,0321 0,0293 -8,69 12 SHAST 0,0302 0,0255 -15,39 17 SHBAL 0,0173 0,0218 26,13 1 SHCAN 0,0361 0,0439 21,66 2 SHCANT 0,0137 0,0130 -5,02 11 SHCAT 0,1578 0,1564 -0,91 9 SHCLM 0,0446 0,0431 -3,29 10 SHCYL 0,0697 0,0592 -15,06 16 SHEXT 0,0289 0,0256 -11,66 14 SHGAL 0,0752 0,0650 -13,59 15 SHMAD 0,1235 0,1342 8,71 4 SHMUR 0,0254 0,0297 17,08 3 SHNAV 0,0136 0,0136 0,17 7 SHPV 0,0568 0,0503 -11,55 13 SHRIO 0,0068 0,0068 0,06 8 SHVAL 0,0965 0,1031 6,86 5 Fuente: BDMORES y elaboración propia
De la Tabla nº 1, puede destacarse que tanto los tres primeros puestos como los tres
últimos los siguen ocupando las mismas regiones aunque hayan transcurrido veintitrés
años: Andalucía (17%), Cataluña (15%) y Madrid (13%) son las tres comunidades con
mayor share, mientras que Cantabria (1,3%), Navarra (1,3%) y La Rioja (0,6%)
presentan la menor proporción.
Los shares para las distintas regiones han crecido en los años analizados de manera
desigual. Las mayores ganancias se producen en Baleares, Canarias y Murcia, seguidas
de Madrid, Comunidad Valenciana y Andalucía. Las mayores pérdidas se dan en
Asturias, Castilla y León, y Galicia, precedidas de Extremadura, País Vasco y Aragón.
9
Estos resultados confirman la tendencia que se viene observando en nuestro país, con
una concentración de la población en el litoral mediterráneo y en las islas, y la pérdida
de población del interior y de la cornisa cantábrica. Goerlich y Más (2006) constatan
estos hechos en un profundo estudio sobre la localización de la población española en el
siglo XX.
El índice de Entropía de Theil3 (figura nº 1), que se utiliza para conocer la mayor ó
menor equidad en el reparto de una variable económica, viene a confirmar
cuantitativamente las anteriores apreciaciones. Los resultados muestran una clara
tendencia descendente del índice a lo largo del período analizado. Esa tendencia nos
indica la ausencia de redistribución regional poblacional, o lo que es lo mismo, el
aumento en el grado de concentración regional de la población.
Figura nº 1
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la BD.MORES
3.3- IDE (resultados y discusión)
En línea con las directrices teóricas señaladas en la sección 2, en este apartado se ha
llevado a cabo un análisis exploratorio de los desajustes existentes entre cada uno de los
factores productivos regionales considerados y la población. Para ello se han calculado
distintos IDE de diferentes variables (Población Ocupada, Stock de Capital Privado,
Stock de Capital Público Total y Stock de Capital en I+D) con respecto a la distribución
de la población regional. Además se analiza la desconexión espacial que existe entre los idesempleados y la población. Para ello, se ha calculado el correspondiente IDE.
3 El índice de entropía de Theil se calcula a partir de la expresión , donde w i
n
iii wwwd log
1
i
representa el porcentaje de participación de cada región en la población total de la nación. Dicho índice alcanza su valor máximo cuando todas las regiones tienen igual share de participación, y un valor mínimo de cero cuando toda la población se concentra en una única región.
10
Las figuras (2, 3, 4, 5 y 6) representan la evolución de los diferentes IDE para cada
una de las variables consideradas desde 1980 hasta 2003. Adicionalmente, en cada
figura se han representado otras variables que complementan la información de dichos
IDES. Sus cálculos se han realizado tomando como base estos índices. Pasando a
comentar los contenidos de cada figura, el primer gráfico recoge el IDE de cada factor
productivo, que proporciona el porcentaje de población que debería moverse entre las
regiones españolas para que la distribución de la población a través de las distintas
regiones sea idéntica a la del factor productivo que representa. Si el IDE disminuye,
ambas distribuciones convergen, mientras que si aumenta, ambas distribuciones
divergen. El segundo gráfico (IDE MIXTO), permite conocer el impacto de cada factor
productivo en el IDE. Para su cálculo se ha empleado la expresión del IDE, pero
tomando el factor productivo de cada año en el momento t junto a la población del año
anterior. Representa el porcentaje de población en el momento t-1 que debería moverse
para conseguir que la distribución del factor productivo en t sea idéntica a la de la
población en t-1. El gráfico 3 recoge el cambio del IDE entre el momento t y el
momento t-1. Si esa diferencia es negativa, indica convergencia entre las distribuciones
de población y la del factor productivo considerado. Si dicha diferencia es positiva
indicaría divergencia.
Si se comparan los IDE y los IDE MIXTOS, se puede conocer de forma más precisa
aspectos dinámicos de la convergencia ó divergencia entre las distribuciones. Así, el
gráfico 4 representa la influencia que ejerce el factor productivo considerado en el
cambio experimentado por el IDE. Esta influencia se obtiene restándole al IDE MIXTO
en el momento t, el IDE en el momento t-1. Si se calculan las diferencias entre el IDEt y
el IDE MIXTOt (gráfico 5), tendremos la influencia de la población en dicho cambio.
Con los gráficos 4 y 5 se obtiene indicios acerca de si es el factor productivo y/o la
población el que está causando la convergencia ó divergencia del IDE.
Como complemento, los tres últimos gráficos (6, 7 y 8) simbolizan porcentajes de
cambios. El gráfico 6 representa el porcentaje de cambio del IDEt con respecto al IDEt-1
y se obtiene dividiendo los datos del cambio total (gráfico 3) entre los datos del IDE
(gráfico 1). El gráfico 7 muestra el porcentaje de cambio debido al factor productivo, y
es el resultado de dividir los cambios del factor productivo (gráfico 4) entre los datos
del IDE (gráfico1). Por último, el gráfico 8 revela el porcentaje de cambio debido a la
población. Se calcula dividiendo el cambio debido a la población (gráfico 5) entre el
IDE MIXTO.
11
12
De todos los comentarios anteriores se podrían obtener indicios acerca de si son
cada uno de los factores productivos quienes siguen a la población o por el contrario es
la población quien sigue a cada factor productivo.
Comentamos a continuación los principales resultados obtenidos.
Figura nº2 Índice de Desajuste Espacial de la Población Ocupada
Fuente: BD.MORES y elaboración propia
En primer lugar se ha aplicado la metodología comentada anteriormente al caso de
la población ocupada, mostrándose en diferentes gráficos de la Figura 2. El primer
gráfico de dicha Figura revela, en general, la existencia de una tendencia creciente del
IDE para la Población Ocupada. Esta tendencia creciente indica que el porcentaje de
población que tiene que moverse de una región a otra para que las distribuciones de
población y población ocupada sean idénticas, ha ido aumentando a lo largo de los años
analizados (excepto al inicio y al final del período, donde ha disminuido). La
representación del IDE MIXTO (gráfico 2) también muestra la misma tendencia que el
IDE. De hecho, el gráfico 3, donde se recoge la existencia de convergencia ó
divergencia entre ambas distribuciones, muestra la existencia de divergencia (salvo al
inicio y al final del período).
Del análisis de los gráficos 4 y 5, se deriva que ha sido la población ocupada quien
ha marcado la pauta en los procesos de convergencia y divergencia observados a lo
largo de todo el período. Así, el gráfico 4 muestra el impacto de los cambios de la
población ocupada sobre el IDE: hasta el año 1987, la población ocupada se ha
distribuido de una manera que ha influido en la convergencia con la distribución de la
población, sin embargo, para el sub-período 1988-2000 su influencia ha sido positiva,
contribuyendo así a la divergencia entre ambas distribuciones. Por otro lado, el gráfico 5
.036
.040
.044
.048
.052
.056
.060
.064
.068
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02 I DE P
O B O CU P
(1 ) .035
.040
.045
.050
.055
.060
.065
.070
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
ID E
POCUP_MIX
(2)
-.008
-.006
-.004
-.002
.000
.002
.004
.006
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
CAMBIO
TOTAL
(3)
-.0024
-.0020
-.0016
-.0012
-.0008
-.0004
.0000
.0004
.0008
.0012
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
CAM BIO
POB
( 5)
-.008
-.006
-.004
-.002
.000
.002
.004
.006
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
C AM BI O O C UP
( 4)
-20 -15 -10 -5 0
5
10
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
%
CAMBIO
(6)
-25
-20
-15
-10
-5
0
5
10
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
%
OCUP
(7)
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
%
P OB
( 8 )
13
representa el impacto sobre el IDE de los cambios de la población, que por lo general
son positivos, excepto en los últimos años del período. De esta forma, los cambios en la
población han incidido en el proceso de divergencia, excepto en el período 1999-2003
(donde ha contribuido negativamente, fomentando la convergencia y reforzando el
efecto de la población ocupada).
El gráfico 6 representa el porcentaje de cambio del IDE a lo largo de todo el
período, donde se muestran las tasas de crecimiento negativas al principio y al final del
mismo (indicando convergencia) y las tasas positivas que dominan en la mayor parte del
período contemplado (divergencia). Los gráficos siguientes (7 y 8) permiten vislumbrar
en qué medida influyen los cambios de la población ocupada y de la población en el
porcentaje de cambio del IDE. De manera general, se puede decir que el proceso
dominante ha sido la existencia de divergencia, contribuyendo a la misma tanto los
cambios en la población ocupada como en la población. Sin embargo, para aquellos
años en los que ha habido convergencia entre las distribuciones, aunque tanto los
cambios en la población ocupada como en la población han contribuido a dicho proceso,
su incidencia ha sido distinta. Así, para los años iniciales (1981-1985) son los cambios
en la población ocupada los que han determinado dicha convergencia, mientras que en
el período final (1999-2003) son los cambios en la población los que más inciden en
dicho proceso.
Como conclusión general, durante el período analizado, en el que ha predominado la
divergencia entre las distribuciones, el empleo parece no haber seguido a la población.
Figura nº 3 Índice de Desajuste Espacial de la Población Parada
Fuente: BD.MORES, INE y elaboración propia
La figura nº 3 muestra toda la información vinculada al IDE de la población parada
(IDE PPARADA). El primer gráfico recoge la evolución del IDE a lo largo del período,
.07
.08
.09
.10
.11
.12
.13
.14
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
I D E P P A R
(1)
.07
.08
.09
.10
.11
.12
.13
.14
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
ID EPPAR_MIX
(2)
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
CAMBIO
TOTAL
(3)
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
C A M B IO
P P A R
(4 )
-.0016
-.0012
-.0008
-.0004
.0000
.0004
.0008
.0012
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
C A M B IO
P OB
(5 )-30
-20
-10
0 10
20
30
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
%
CAMBIO
(6)
-2.0
-1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
% P O B
(8 )
-30
-20
-10
0
10
20
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
%
PPAR
(7)
14
no apreciándose una sistemática clara de convergencia o divergencia a lo largo del
mismo. De esta manera, los períodos de convergencia y divergencia parecen alternarse
de manera cíclica. El porcentaje de población que debería moverse entre las regiones
españolas para que la distribución de la población a través de las distintas regiones sea
idéntica a la de la población parada oscila, a lo largo de los años analizados, entre el 7%
y el 13%. A partir de los gráficos 4 y 5 puede conocerse qué variable ha influido más en
esta evolución del IDE. Así, se observa cómo su principal causante parece ser los
cambios que se producen en la población parada. Los cambios de la población, aunque
son mínimos, convergen con la población parada en casi todo el período. Los últimos
gráficos, que recogen los porcentajes de cambios, vienen a confirmar lo anterior: los
cambios de la población parada son los que realmente hacen aumentar ó disminuir el
IDE, ya que los cambios de la población tan sólo suponen un 1% de su porcentaje de
variación.
Como Decressin y Fatás (1995) vienen a demostrar para el caso de la comparación
que realizan entre la UE y USA, la movilidad del trabajo podría jugar un papel
importante en la resolución de las disparidades regionales, siendo preocupante que, en
presencia de grandes disparidades regionales, esa movilidad es baja. En este sentido,
para el caso español, sería interesante analizar cuáles son los factores que explican los
movimientos cíclicos de la población parada con respecto a la población, ya que si
comparamos la evolución del crecimiento del PIB y la del IDE para el mismo periodo
de tiempo, ambos son completamente opuestos, lo que estaría indicando la
correspondencia entre decrecimiento del PIB y aumento del IDE, y viceversa.
Figura nº 4 Índice de Desajuste Espacial del Stock de Capital en I+D
Fuente: BD.MORES y elaboración propia
.29
.30
.31
.32
.33
.34
.35
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
I DE
I D
(1 ) .29 .30 .31 .32 .33 .34 .35
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
SMI
ID_MIX
(2)
-.008
-.006
-.004
-.002
.000
.002
.004
.006
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
CAMBIO
TOTAL
(3)
-.008
-.006
-.004
-.002
.000
.002
.004
.006
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
C AM BIO
ID
( 4)
-.0025
-.0020
-.0015
-.0010
-.0005
.0000
.0005
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
C A M B IO
P OB
( 5 ) -3 -2 -1 0 1 2
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
%
CAMBIO
(6)
-2.5
-2.0
-1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
%
ID
(7)
-.7
-.6
-.5
-.4
-.3
-.2
-.1
.0
.1
.2
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
%
P O P
( 8 )
La figura anterior recoge gráficamente toda la información del IDE I+D. El
primer gráfico (IDE I+D) muestra, en general, una tendencia decreciente. El IDE Mixto
(gráfico 2) muestra la misma tendencia. El gráfico 3 muestra esa convergencia entre las
distribuciones de población y el stock de capital en I+D en dichos períodos, lo que
indica que durante esos años, el porcentaje de población que tiene que moverse de una
región a otra para que las distribuciones de población y de stock de capital en I+D
converjan es menor que entre 1984 y 1992, período éste en el que ambas distribuciones
se alejan. No obstante, y a pesar de la convergencia, hay que destacar el fuerte desajuste
espacial existente entre estas dos variables, ya que para que ambas variables converjan
tiene que moverse por término medio de una región a otra, el 30 % de la población. Los
gráficos 4 y 5 reflejan el impacto de los cambios del stock de capital y de la población
en el IDE respectivamente, observándose como el único responsable de la evolución del
IDE son los cambios del stock de capital en I+D. Los cambios de la población apenas
influyen y cuando lo hacen es reforzando a los primeros, excepto entre 1982 y 1984 y
de 1993 a 1996 en que contrarrestan los cambios del stock de I+D. Los últimos gráficos
representan los porcentajes de cambios del IDE, del stock de I+D y de la población. Las
oscilaciones del IDE son por lo general pequeñas, excepto de 1991 a 1994 y entre el año
2000 y el 2001 y en todas ellas su principal causante es el stock de capital en I+D. La
tendencia decreciente del IDE, a pesar del fuerte desajuste espacial entre las variables,
parece revelar que el Stock de capital en I+D se asienta donde está la población.
Figura nº 5 Índice de Desajuste Espacial del Stock de Capital Privado
.003 .0025.102
Fuente: BD.MORES y elaboración propia
El IDE del Stock de Capital Privado (IDE K) aparece representado en el primer
gráfico de la figura 5. De su evolución podemos destacar cómo disminuye o se mantiene
.088
.090
.092
.094
.096
.098
.100
1980 1985 1990 1995 2000
IDEK_MIX
(2)
-.003
-.002
-.001
.000
.001
.002
1980 1985 1990 1995 2000
CAMBIO
TOTAL
(3)
.088
.090
.092
.094
.096
.098
.100
.102
1980 1985 1990 1995 2000
I D E K
(1 )
-.0020
-.0016
-.0012
-.0008
-.0004
.0000
.0004
.0008
1980 1985 1990 1995 2000
C A M B IO P O B
(5)
-.0015
-.0010
-.0005
.0000
.0005
.0010
.0015
.0020
1980 1985 1990 1995 2000
C A M B IO
K (4 )
-3
-2
-1
0 1 2 3 2.5 1.0
1980 1985 1990 1995 2000
%
CAMBIO
(6)
-1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
1980 1985 1990 1995 2000
%
K
(7)
-2.0
-1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1980 1985 1990 1995 2000
% P OB
(8)
15
16
constante durante los primeros años, crece de forma continuada entre 1984 y 1995 y a
partir de ese año y hasta el 2000 se mantiene casi constante. A partir de entonces, vuelve
a disminuir hasta el final del período. El IDE Mixto (gráfico 2), que muestra el impacto
de los cambios del stock de capital privado en el IDE, presenta una evolución parecida,
aunque con aumentos y disminuciones al final del período más acusados. El gráfico
siguiente, que recoge el cambio del IDE entre el momento t y el momento t-1 nos indica
que las distribuciones de población y de stock de capital privado sólo convergen al
principio y al final del período, al ser esos cambios negativos. Para el resto del período
los cambios, aunque mínimos en muchos casos, son positivos. Los gráficos 4 y 5 nos
dan una idea de qué variable está causando la convergencia ó divergencia del IDE, y a
la vista de los resultados podemos afirmar que el stock de capital privado influye en la
convergencia del IDE al principio del período, mientras que la convergencia del final
del período se debe principalmente a los cambios de la población. Para el resto del
período existe divergencia entre ambas distribuciones, provocada por ambas variables.
Los porcentajes de cambios representados en los tres últimos gráficos muestran, al igual
que el IDE de Stock en I+D, las pequeñas variaciones del IDE en todo el período.
Aunque las influencias del capital y la población son pequeñas, ambas se contrarrestan
mutuamente. Esa tendencia creciente del IDE en términos generales nos estaría
indicando que el capital privado no sigue a la población.
Figura nº 6 Índice de Desajuste Espacial del Stock de Capital Público Total
Fuente: BD.MORES y elaboración propia
.060
.065
.070
.075
.080
.085
.090
.095
80 82 84 86 88 9 0 92 94 96 98 00 02
ID E_ KPTO T 1
( ) .060
.065
.070
.075
.080
.085
.090
.095
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
IDE
KPT_MIX
(2)
-.005
-.004
-.003
-.002
-.001
.000
.001
.002
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
CAMBIO
TOTAL
(3)
-.006
-.005
-.004
-.003
-.002
-.001
.000
.001
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
C AM BIO
KPT
( 4)
.0002
.0004
.0006
.0008
.0010
.0012
.0014
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02 CAM BI O
PO B
(5 )
-8 -6 -4 -2 0 2 4
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
%
CAMBIO
(6)
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
%
KPT
(7)
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
1.4
1.6
1.8
2.0
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
%
PO B
(8 )
El IDE del Stock de Capital Público Total (KPT) que representamos en la última
figura no deja lugar a dudas sobre la convergencia entre las distribuciones de dicho
stock y la población en casi todo el período, pues se observa en el primer gráfico su
tendencia decreciente hasta 1998. A partir de ese año el IDE empieza a aumentar. El
principal causante de la convergencia es el stock de capital público. La influencia de la
población es menor, y además lo hace con signo positivo, lo que estaría afectando a la
divergencia entre las distribuciones. Esa tendencia decreciente a lo largo de casi todo el
período nos lleva a concluir que es el stock de capital público el que parece seguir a la
población, moviéndose allí donde ésta se encuentra.
A nivel global, es preciso destacar que la mayor desconexión espacial entre las
variables consideradas y la población se produce para el I+D. En este sentido, es
necesario destacar que el porcentaje de población que debería moverse entre las
regiones españolas para que la distribución de la población a través de las distintas
regiones sea idéntica a la del I+D se mueve, en términos promedio a lo largo de los años
analizados, en torno al 30%. Esta desconexión puede ser un hecho a tener en cuenta,
puesto que, como Desmet y Rossi-Hansberg (2010) ponen de manifiesto en sus teorías
sobre el crecimiento espacial dinámico, la movilidad de la población, y más
particularmente del factor trabajo, es fundamental en el equilibrio de la innovación
sectorial. En el caso regional español, la falta de relocalizaciones de la población (del
empleo) en las regiones españolas podría estar frenando un crecimiento estable en
conjunto.
Por otra parte, la menor desconexión espacial se da para el caso de la población
ocupada, pues el porcentaje de población que tiene que moverse de una región a otra
para que su distribución converja con la de población ocupada está en torno al 5% de
media.
4- Resultados (Regresiones de eficiencia y equidad)
En este apartado se ha llevado a cabo un análisis exploratorio acerca de la influencia
que la desconexión espacial entre los factores productivos (considerando además a los
desempleados) y la población puede tener sobre la eficiencia y equidad regional. Para
ello se han realizado varias regresiones estimadas mediante mínimos cuadrados
ordinarios.
En el caso de la equidad, se han generado dos índices que nos permiten recoger la
evolución a lo largo del período analizado de la concentración del PIBpc en las
17
economías regionales españolas, GE (θ) para θ = 0 y para θ =1). Éstos índices de
entropía se definen así (Ezcurra, R y Rodríguez-Pose, A, 2009):
i
n
iiin
ii
i
n
ii x
xpp
xpGE 1
11
loglog , para θ = 0
n
iii
in
iii
in
ii
iin
ii
xp
x
xp
xp
xxpGE
11
11 *log*
*log**)(
, para θ =1
donde, xi es el PIBpc medido en euros constantes del año 2000, de la región i en cada
año dado y pi es el share de población de la región i en un año dado. Su evolución desde
1980 hasta 2003 se recoge en la figura siguiente:
Figura nº 7
.0080
.0084
.0088
.0092
.0096
.0100
.0104
.0108
.0112
.0116
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
GE_0
.0080
.0085
.0090
.0095
.0100
.0105
.0110
.0115
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
GE_1
Fuente: BD.MORES y elaboración propia
Como se puede apreciar en la figura nº 8, la desigualdad entre las regiones españolas
respecto al PIBpc aumentó durante el subperíodo 1985-1999, disminuyendo para los
otros dos subperíodos (el inicial 1980-1984, y el final 2000-2003).
18
Figura nº 8
.0080
.0084
.0088
.0092
.0096
.0100
.0104
.0108
.0112
.0116
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
GE_0 GE_1
Fuente: BD.MORES y elaboración propia
Tomando como variable dependiente dichos índices, se han utilizado como variables
explicativas los IDEs de las diferentes variables consideradas.
Tabla nº2 Método: Mínimos cuadrados ordinarios Período: 1980-2003 Modelo 1a Modelo1b
Modelo 2a Modelo 2b
Variable dependiente: GE_0 GE_0 GE_1 GE_1
Variable
C -0.024*** -0.022*** -0.020** -0.017*** IDE_EMP 0.203*** 0.211*** 0.177*** 0.190*** IDE_I+D 0.054*** 0.057*** 0.043*** 0.047*** IDE_K 0.024 0.041 IDE_KPT 0.069** 0.063*** 0.060** 0.050*** IDE_PPAR -0.014* -0.015*** -0.011* -0.013***
R-squared 0.884 0.883 0.889 0.888 Adjusted R-squared 0.852 0.859 0.859 0.864 Durbin-Watson stat 1.696612 1.711499 1.678322 1.691542 F-statistic(P-value) 27.52(0.000) 36.15(0.000) 29.04(0.000) 37.78(0.000
Fuente: BD.MORES, INE y elaboración propia
19
Tras estimar los distintos modelos con las 2 variables dependientes consideradas
(ver Tabla nº2), se ha eliminado el IDE del capital privado (IDE_K), puesto que no se
ha mostrado significativo. De esta manera, los modelos elegidos para las dos variables
dependientes (Modelo 1b y modelo 2b) muestran similares resultados. Desde la
perspectiva exploratoria utilizada se puede decir que, si incrementa alguno de los IDE
del EMPLEO (POB OCUP), I+D y KPT (Capital Público Total), es decir, si existe
divergencia entre alguna de estas variables y la población, incrementa la equidad
(ceteris paribus). De la misma manera, si disminuyen el IDE de dichas variables (EMP,
I+D y KPT), es decir, si existe convergencia entre estas variables y la población,
disminuye la equidad.
Por otra parte, Si incrementa el IDE de los desempleados, es decir, si existe
divergencia entre la población y los desempleados, disminuye la equidad (ceteris
paribus), mientras que si disminuye el IDE de los desempleados, es decir, si existe
convergencia entre la población y los desempleados, la equidad se verá incrementada.
Pasando a analizar la eficiencia del sistema, se ha tomado como variable
dependiente el crecimiento del output nacional total (crecimiento del PIB nacional en
términos constantes). El resultado de la regresión se muestra en la Tabla nº 3. De
manera exploratoria, parece ser que cuando el IDE del I+D o de la Población Ocupada
incrementan (por lo tanto, existe divergencia), disminuye el crecimiento del PIB
nacional, ceteris paribus. De igual manera, cuando el IDE del I+D o de la Población
Ocupada disminuyen (por lo tanto, existe convergencia), incrementa el crecimiento del
PIB nacional, ceteris paribus.
Por otra parte, cuando el IDE del K (o del KPT o de la Población desempleada)
incrementan (por lo tanto, existe divergencia), incrementa el crecimiento del PIB
nacional, ceteris paribus. De igual forma, cuando el IDE del K (o del KPT o de la
Población desempleada) disminuyen (por lo tanto, existe convergencia), disminuye el
crecimiento del PIB nacional, ceteris paribus.
20
Tabla nº 3 Método: Mínimos Cuadrados Ordinarios Período: 1981 2003 Variable Dependiente: Crecimiento del PIB
Variable
C -0.523208 IDE_I+D -1.680***
IDE_POBOCUP -4.677*** IDE_PPAR 1.004***
IDE_K 11.084*** IDE_KPT 2.313***
R-squared 0.547 Durbin-Watson stat 1.201951 F-statistic (P-Value) 4.11(0.0124)
Fuente: BD.MORES y elaboración propia
5- Conclusiones
En este documento, examinamos la relación que existe entre la distribución regional
de los factores productivos y la distribución de la población en el sistema regional
español. Primero desarrollamos un método dinámico que muestra el porcentaje de
población que debería moverse a otras regiones españolas para que la distribución de
población a través de las distintas regiones sea idéntica a la del factor productivo que
representa (IDE). Los principales resultados son los siguientes:
- La mayor desconexión espacial entre las variables consideradas y la población se
produce para el stock de capital en I+D (en torno al 30%). En el caso regional
español, esta fuerte desconexión es un hecho a tener en cuenta, por el importante
papel que juega el I+D en el crecimiento regional. La menor desconexión, sin
embargo, se produce entre la población y la población ocupada (5%). Los IDE
de población parada y stock de capital privado se sitúan en torno al 10%,
mientras que el desajuste espacial entre el stock de capital público y la población
es del 8% de media.
- Se observa con claridad la tendencia hacia la convergencia de los IDE de I+D y
del stock de capital público, y hacia la divergencia los de población ocupada y
stock de capital privado. El IDE de la población parada alterna de forma cíclica
períodos de convergencia con períodos de divergencia. De la evolución de
dichos índices podría reconocerse que cuando hay convergencia entre las
21
También se han examinado, de manera exploratoria, si los cambios acaecidos en la
población refuerzan o vienen a compensar el impacto de los cambios en los factores
productivos, así como la intensidad con la que dichos cambios influyen en la variación
del IDE.
Posteriormente se ha explorado la influencia de estos desajustes espaciales en la
equidad y la eficiencia del sistema regional español. De las regresiones realizadas,
parece derivarse que, para incentivar la eficiencia del sistema económico, se deberían
impulsar políticas que estimularan la convergencia entre la distribución de los I+D
regionales (y de las Poblaciones Ocupadas regionales) y la distribución de las
poblaciones regionales. Todo apunta a que estas actuaciones conllevarían una
disminución de la equidad del sistema económico regional.
Por otra parte, si se pretende estimular la equidad, se debe buscar la divergencia de
las distribuciones del I+D, Empleo y Capital Público con respecto a la distribución de la
población. El mismo resultado de incrementar la equidad se obtendría favoreciendo la
convergencia entre las distribuciones de las poblaciones regionales y de los
desempleados.
En cualquier caso, nuestro trabajo parece indicar que, con políticas basadas
solamente en el desplazamiento de la población dentro de un sistema económico
regional, no se puede simultanear la búsqueda de la eficiencia y de la equidad. En
definitiva, vuelve a mostrarse el clásico trade-off entre ambos objetivos.
22
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23
24
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