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Ekonomiaz N.º 15 128

Factores de Desarrollo Municipal

Este trabajo se presenta como una fuente de información más a utilizar en eldiseño de bases geográficas para el uso de los instrumentos de política dedesarrollo regional. Consiste en un Análisis de Componentes Principalesrealizado sobre la base territorial de los municipios de la CAPV. Las variablesempleadas aluden fundamentalmente a la evolución económica entre los años1975 y 1986 y se refieren al mercado de trabajo, población y variables deequipamiento de nivel de vida o recursos para «el bienestar». El objetivo delanálisis es la extracción e identificación de factores que sintetizan y resumen lainformación. Se completa el trabajo con una proyección de los resultados sobrealgunas agrupaciones municipales que han sido o son el soporte territorial deactuaciones en política regional.

Erregio baten garapen-politikako tresneria baliatzeko oinarri geografikoendiseinuan erabili beharreko informazio-iturri bat gehiago bezala aurkezten daartikulu hau. EH-KAko udalerrien lurraldean oinarrituz egindako osagainagusienen azterketa bat da. Bertan erabilitako aldagaiek 1975 eta 1986kourtearteko eboluzio ekonomikoak begiesten dituzte funtsean, eta lan-merkatuari,biztanleriari eta bizi-mailako ekipamendua eta «ongizate»ko baliabidea bezalakoaldagariak jorratzen Azterketa honen azken helburua berriz, informazioasintetizatu eta laburbiltzen duten faktoreak atera eta ezagutzea da. Eta azkenik,politika erregionaleko iharduketen lurralde-euskarri izan diren edo orain ere direnudalerri bateratu batzuei buruzko emaitzen aurkezpen batekin osatzen da lana.

This work is presented as another source of information to be used in the design ofgeographical bases for the use of regional development policy instruments. It consists ofa Principal Components analysis made on the territorial base of the municipalities of theAutonomous Community of the Basque Country. The variables used allude basically toeconomic evolution between 1975 and 1986 and refer to the job market, population andcomparative variables of the standard of living and resources for social welfare. The aimof the analysis is the extraction and Identification of the factors which synthesise andsummarise the information. The work concludes by giving the results from somemunicipal groupings which have been and are the territorial support for interventions inregional policy.


José Antonio VárelaEconomista

1. Esquema conceptual.2. Objetivo.3. Indicadores y criterios de selección.4. Técnica utilizada.5. Factores principales.6. Componentes principales.7. Variables utilizadas.8. Ejercicios factoriales.9. Factores y municipios.10. Análisis territorial de los resultados.11. Conclusiones.Bibliografía.Anexo estadístico.

El presente trabajo toma como base unconjunto de variables que suministraninformación municipalizada en los años1975 y 1986 (en algunos casos tambiénen 1985), así como de sus evoluciones enel período.

Partiendo del hecho constatable peroextenso, de que la situación de cada entelocal respecto de ellas es diferente,tratamos de encontrar que razones mássintéticas representan este fenómeno.Para ello utilizamos la técnica del AnálisisFactorial (concretamente el método deComponentes Principales).

A continuación, establecido un nuevoespacio, factorial, de dimensión menor,situamos en él a los municipios.

Por último y como objetivo finalanalizamos cual es la posición dedeterminadas demarcacionessupramunicipales así como el grado desimilitud de los ayuntamientos que lasconforman.

El tratamiento estadístico de lainformación ha sido realizado con lospaquetes informáticos SPSS y SPAD

respectivamente a la primera y segundaparte del trabajo.

1. ESQUEMA CONCEPTUAL

En los estudios que tienen comoobjetivo común analizar la realidadterritorial, se plantean normalmentepuntos de partida caracterizados por laexistencia de disparidades en eldesarrollo.

En muchos casos, la elaboración de losmismos se ha centrado en ladiferenciación territorial basada enindicadores de corte exclusivamenteeconómico.

Sin embargo, la búsqueda de variablesque definan la diferente situaciónterritorial no se reduce exclusivamente aaquellas que como el producto, la renta oel empleo presentan por sí solasevidencia de desequilibrio.

Con ser importantes, no son los únicos.Sabiendo que el desarrollo regional está

Palabras clave: Desarrollo municipal, indicadores, criterios, análisis factorial.Nº de clasificación JEL: R11, R52, R58.

José Antonio Várela


condicionado con la situación de «riquezasocial», y que además cada día es mayorla preocupación no por el desarrollo en símismo, sino por la incidencia respecto deaquella con que este se lleva adelante,los estudios regionales realizados en elcontexto de la expansión territorial deldesarrollo han ampliado este últimoconcepto.

De esta forma, el término «desarrollo»designa un concepto hipotético ymultidimensional que puede definirse porenumeración de sus componentes.

En este contexto, los trabajosrealizados dotan al concepto desarrollo dedos componentes: uno económico y otrosocial. Si acentuamos el énfasis en elprimero de ellos, el desarrollo adquiere laconceptuación de crecimiento económico.Lo contrario nos acerca a una idea dedesarrollo menos estricta, identificadacomo mejora del bienestar social ocambios en el nivel del mismo quedesemboca en un stock de recursosconcreto en un momento determinado.

Una definición de desarrollorepresentaría, en estas condiciones, unaopción. En su esquema conceptual, estosestudios no adoptan ningunaexplícitamente.

Frente a los mismos el presente trabajoprioriza y selecciona en forma anticipadaun conjunto de indicadores que sitúan laconceptualización del término más cercade sus connotaciones de crecimiento (o locontrario) económico.

Precisamente por ello, no es casual queel período de referencia de las variablesseleccionadas en este estudio, sea elcorrespondiente a una etapaperfectamente caracterizada y que, sinque ello prejuzgue su continuidad o suestado actual, puede denominarse comode crisis.

No pretendemos por lo tanto,caracterizar de forma exhaustiva larealidad dispar de la socio-economíamunicipal. Evidentemente, el trabajopodría haberse planteado en estostérminos. Sin embargo hemos preferidocentrar nuestro esquema conceptual, locual no significa un objetivo más limitado,sino únicamente distinto.

De todas formas, algunas de lasvariables del conjunto a estudiar tienenuna connotación cercana al concepto dedesarrollo en lo que este

tiene de dotaciones para un determinadonivel de bienestar social.

En definitiva, sin ser de forma estricta,el concepto a analizar podríamosdefinirlo como: las disparidadesexistentes en el nivel de desarrollo delos municipios de la C.A.P.V., en cuantoa sus respuestas diferentes a doce añosde crisis económica. Por su parte, elobjetivo a plantear podría definirse comola búsqueda de las características de lacrisis económica relativa al período1975-1986, que destacan desde laperspectiva de la diferente respuestamunicipal en la CAPV.

2. OBJETIVO

En realidad, el objetivo del trabajo esdoble: de una parte se trata de reunir unconjunto de indicadores que den lamedida de las desigualdades territorialesen aquellos aspectos que materialicen elesquema conceptual anterior; y obtenerunos factores principales que seresponsabilicen, de forma independienteunos de otros, de la mayor parte de lasdiferencias apreciadas y que lo haganademás sintetizando la masa total deinformación, resumiéndola. Se trata de laextracción de conceptos o categoríashipotéticas de naturaleza más descriptivaque explicativa o causal. Para suobtención se trabajará con la técnica delanálisis factorial, más concretamente consu método de componentes principales.

Evidentemente, este es el objetivoformal del estudio. Sin embargo, sufinalidad última es la de contribuir en loposible a la creación de elementostécnicos de discusión, cuando de lo quese trate sea localizar el marco espacialpara llevar adelante actuaciones depolítica territorial, la segunda parte deltrabajo responde a este objetivo.

Encuadrado, por lo tanto, en el análisisterritorial, este trabajo pretende,constatando la existencia de disparidadesen el desarrollo municipal y encontrandouna explicación razonada y simple a talevidencia, cumplir con el objetivo deaquel cual es el del conocimiento yestudio de las distintas realidadesterritoriales.

El problema que se nos plantea esigualmente doble. De una parte encontrarel campo de coordenadas

La Política del Suelo


requerido para conceptuar nuestro estudioy de otra, encontrar la forma de superar elestudio parcial de los datos mediante unavisión más sintética y de mayor nivel deretención.

sometemos al análisis factorial para enforma previa eliminar toda aquella quesea superflua, bien por redundante, bienpor no aportar nada al objetivo de lasimplificación o síntesis inherente almétodo factorial.

3. INDICADORES Y CRITERIOSDE SELECCIÓN

Como ya se ha dicho, los indicadoresutilizados han de ser tales quematerialicen el esquema conceptualinicial. Por lo tanto, se consideraránaquellos que permitan la construcción devariables representativas del grado dedesarrollo, en especial lo referente arespuestas económicas frente a unperíodo de crisis generalizada.

En un principio, merece la pena hacerdos consideraciones.

De una parte, la potencia de lainformación estadística varía en formaopuesta a como lo hace la desagregaciónterritorial. Por ello, el nivel estadísticomunicipal no se muestra precisamenteespléndido a la hora de suministrarinformación, máxime cuando se pretendeconocer la realidad de susmanifestaciones más estrictamenteeconómicas.

Todo ello limita bastante el número deindicadores potencialmenteseleccionables.

Además, los indicadores seleccionadosdeben ser representativos, a veces enforma indirecta, del grado de desarrollomunicipal. Según la terminologíatradicional han de ser «no meramentedescriptivos, sino valorativos onormativos; es decir, definidos porreferencia a una meta valoradasocialmente (desarrollo, dotación derecursos, nivel de vida, etc.), de modoque permitan expresar un más y unmenos en la posición relativa de losespacios observados» (1).

Se trata con ello de no subordinarse enprincipio a las exigencias de la técnicautilizada en el sentido de tener, comoobjetivo único, la búsqueda de factoresfuertemente explicativos y fácilmenteidentificables.

Una vez que nos hagamos con lainformación que estimamos oportuna, la

(1) Disparidades Económico-sociales de las provinciasespañolas (INE 1986).

4. TÉCNICA UTILIZADA

La técnica utilizada es el AnálisisFactorial a través de una de susmanifestaciones teóricas: el método deComponentes Principales (2).

Encuadrada dentro del análisismultivariante su objetivo último se centraen resumir la información a través de laextracción de los hechos que están en elfondo de los datos, de lo observado ymedido.

Su campo de estudio son los modelosno causales. El abandono de la hipótesisde causalidad impide a esta técnica elpresentar resultados que permitan, almenos de forma directa, tomardecisiones de influencia.

El Análisis Factorial pretende entenderla realidad, su objetivo es ver lo mismode otra forma más retentiva, más simplepor profunda, menos explayada que laque está en un elevado número deindicadores. No pretende influir y por lotanto, la rentabilidad de sus conclusionesno es inmediata. Ayuda en la descripcióny comprensión.

Los conceptos que de él puedenextraerse, resumen la informaciónsuperando la dificultad que tenemoscuando son muchos los hechosobservados y además es muy difícilestablecer un sistema causal deacontecimientos la síntesis de lainformación y su mayor nivelinterpretativo se consigue a través de laeliminación de la redundancia y/o de lamarginalidad de parte de aquella, asícomo de la retención de aquella parte delas razones (componentes) que expliquenen mayor medida el hecho observado.

A comienzos del siglo actual y comoinstrumento de análisis usado en lasociología se crea el modelo teóricodenominado Factores Principales.

(2) El análisis factorial clásico es el otro método alque se hace implícitamente mención, denominadoFactores Comunes o también Factores Principales.



El modelo surge a través de laejecución de experimentos o «test» en losque se pretende demostrar que losresultados de los mismos responden a laexistencia de una serie de factores, unoscomunes a todos los «test» o grupos deellos (factores comunes), y otrosespecíficos de cada «test». Debido a queello se comprobaba a través del análisisde la matriz de coeficientes decorrelación, este modelo teórico entra enconfluencia con una técnica matemáticadenominada Componentes Principales(que se relaciona a su vez con ladiagonalización de una matriz conocidadesde mediados del XIX), cuyos orígenescoinciden cronológicamente con los demodelo de Factores Principales.

Veamos de forma escueta como sonambos modelos y a que se debe suconfluencia (3).

5. FACTORES PRINCIPALES

- a11, a12... a1m son los pesos de esosfactores en la variable 1.- U1j es la cantidad del factor específicode la variable 1 en el individuo j.- dij es el peso de este factor específicoen la variable 1.

Si suponemos que los factores estánnormalizados y que son independientes,se tienen las siguientes conclusiones:

1. aik, es el coeficiente de correlaciónsimple entre la variable i y el FactorComún k.

2. La varianza de una variable, porejemplo la i, que es igual a la unidad(la variable está normalizada), sedescompone de la forma siguiente:

S2i = 1 = a2i1 + a2

i2 a2i3 + ... + a2

im + d2i

3. La correlación entre dos variables,por ejemplo la i y la s, es igual a:

ris = ai1 as1 +ai2 as2+ai3 as3 + ... + aim asm

Lo que el método de FactoresPrincipales consigue es obtener factoresen orden, tales que:

1. Cada uno explique el máximo devarianza que los anteriores no hanexplicado.

2. Sean independientes unos de otros.Para ello partimos de un conjunto de va-

riables normalizadas Zi (0,1) para las quese establece el modelo:

Z1j = a11 F1j + a12F2j + . . . + a1mFmj + d1U1j

Z2j = a21 F1j + a22F2j + . . . + a2mFmj + d2U2j

Znj = an1 F1j + an2F2j + . . . + anm Fmj + dnUnj

en donde,Z1j es el valor de la variable 1 en el

individuo j; y, para esta variable:- F1j, F2j ... Fmj son las cantidades que el

individuo j tienen de los factores 1, 2, ...m.

De la primera conclusión se deduce quela interpretación o conceptualización deun factor se logra a través de los nivelesalcanzados por los aik en términosabsolutos; es decir, un factor se interpretapor lo que tiene en común con aquellasvariables con las que está muyrelacionado.

Por otra parte hacemos:h2

i = a2

i1 + a2i2

+ a2im

A hi2 le llamamos comunalidad y

representa la parte de la varianza i que esexplicada por los factores comunes. Elresto, di

2, es la parte explicada por elfactor específico.

Establecemos la matriz R decoeficientes de correlación:

(3) Para una mayor explicación, sin entrartampoco en dificultades de tipo formal, puede verse:«El análisis factorial: Exposición gráfica e intuitiva».José Luis Narvaiza Solís (B.E.E. 1981).

En la diagonal principal, y dado que:h1

2 = 1 - di2, sustituimos. Obtenemos así

la matriz corregida R*.



Con ello eliminamos lo que deespecificidad tienen los resultados.

Por otra parte, dado que el coeficientede un factor en una variable al cuadradoes la parte de la varianza de esa variabledebida a dicho factor; sumando lasaportaciones de ese factor respecto detodas las variables obtenemos:

Vk = a21k + a2

2k + ... + a2nk

Este Vk es el valor que indica lacapacidad explicativa del factor krespecto del total de la varianza.

Pues bien, para conseguir lo que elmétodo de Factores Principales pretende,se hallan los coeficientes aik de tal formaque se maximice V1 y se cumpla R*.

Eliminado lo que explica el primer factorque así se obtenga, hallamos V2 o

capacidad explicativa del segundo Factor,de forma tal que vuelva a maximizarse V2y se cumpla la matriz de residuos,obtenida por la diferencia de R* y loexplicado por el primer factor. Secontinúa hasta que la matriz de residuossea cero.

La confluencia con el método deComponentes Principales se debe a quelo hecho no es sino la aplicación de dichatécnica, que a continuación se explica, ala matriz corregida R*.

6. COMPONENTES PRINCIPALES

Lo que el método de ComponentesPrincipales pretendía era encontrar lamanera óptima de ajustarmatemáticamente, una nube de puntossobre un espacio de una, dos, tres o ndimensiones.

Si tenemos N individuos medidos en 2variables Z1Z2 normalizadas, y sudistribución en el espacio bidimensionales como el representado en el gráfico n.°1, tendremos correlaciones rZi-Z2 distintasde cero y una matriz de correlacionescomo la indicada.

Gráfico n.º 1



Gráfico n.° 2

La dirección de máxima variabilidadviene dada por F1* siendo F2* la direccióndonde aquélla es menor.

Para encontrar ambas direcciones ycolocarlas como nuevos ejes decoordenadas (gráfico n.° 2), rotamos losejes anteriores en un ángulo α.Matricialmente esto supone transformar lamatriz de correlaciones R en otra devarianza y covarianzas Ω.

Ahora no existe correlación (valoresgrandes de F1* corresponden a valorespositivos negativos de F2*) y las varianzasya no son 1 sino λ1 y λ2.

Para diagonalizar la matriz R, basta conobtener los coeficientes «U» del sistema:

F*1 = U11Z1 + U21Z2

F*2 = U12Z1 + U22Z2

Los [U11,U21] [U12, U22] son los llamadosvectores propios y tienen la propiedad de

que la suma de los cuadrados de loselementos es igual a 1 y el producto deambos es cero.

Despejando, en base a estaspropiedades, las variables Z:

Z1 = U11 F*1 + U12 F*

2

Z2 = U21 F*1 + U22 F*

2

Tipificando las F*:

(lo mismo para Z2).Haciendo:

y:



Queda:Z1 = a11 F1 + a12 F2

Z2 = a21 F1 + a22 F2

Que es un sistema de ecuacionessimilar al de Factores Principales, perosin los factores específicos.

Recordando que: V1 = a211 + a2

21

V2 = a212 + a2

22

Hacemos:

Generalizando a n variables yrecordando que V1, V2 ... eran lascapacidades explicativas de los factoresF1, F2... en Factores Principales,observamos que en el caso deComponentes éstas vienen dadas por λ1,λ2 ... ; es decir, las varianzas de F2*,F1*,... Fn*, o lo que es igual los elementosde la diagonal principal de la matrizextraída tras la rotación.

En síntesis, a través del procesomatemático de rotación matricial,hallamos la matriz de varianzas ycovarianzas Ω del ejemplo, a partir de lamatriz R de correlaciones, y nosencontramos con un sistema deecuaciones similar al que aparecía enFactores Principales.

Por ello las conclusiones que allí seobtenían son válidas ahora y por lo tanto,las consideraciones hechas para V1, V2...,etc., lo son también para λ2, λ2..., etc.

Además quede claro que «no se tratade un modelo causal con un número,inferior al de variables, de causasfundamentales que explican todas lascorrelaciones y parte de las varianzascomo en Factores Principales, sino deotra manera de considerar la realidad quepuede ser más interesante porque se haneliminado las correlaciones». Hay ahora,como ya se ha dicho, tantos Factorescomo variables, sin embargo tan sólosuele interesar aquellos que explicanmayormente la variabilidad total.

7. VARIABLES UTILIZADAS

Del conjunto de información municipaldel que hemos dispuesto, se haseleccionado, ciñéndonos al esquemaconceptual, aquellas que pudieran servirpara, sintetizadas, expresar unavaloración del desarrollo principalmenteeconómico respecto del período 1975-1986.

En principio las variables elegidas lashemos agrupado en dos categoríasgenerales:- Variables relativas a la población y su

relación con la actividad.- Variables que indiquen un nivel de

dotaciones relativas al nivel debienestar o de desarrollo urbano.Entre las primeras encontramos

variables flujo o que miden la evoluciónde un indicador entre 1975 y 1986 yvaribles stock, relativas al comienzo o alfinal de período.

En el grupo de las segundas, sonmayoría las variables stock, pues tan sóloel gasto municipal corriente y la inversiónde los ayuntamientos se expresanademás de en stock, como variables flujo.En ambos casos para el período1983-1986.

El grupo primero está formado por:Como variables flujo; todas ellas en

términos de variación porcentual:EPOB: Evolución de la población total.EACT: Evolución de la población activa.EOCU: Evolución de la ocupación total.ESER: Evolución de la ocupación delsector terciario.EIND: Evolución de la ocupaciónindustrial.EPAR: Evolución de la población parada.

Como variables stock:TPAR 86: Tasa de paro 1986.TPAR 75: Tasa de paro 1975.TACT 86: Tasa de actividad 1986.TACT 75: Tasa de actividad 1976.POIN 86: Población ocupada en laindustria respecto del total ocupados1986.POIN 75: Población ocupada en laindustria respecto del total ocupados1975.POSE 86: Población ocupada enservicios respecto del total ocupados1986.POSE 75: Población ocupada enservicios respecto del totalocupados 1975.



Por su parte las variables stock de nivelde dotaciones son, expresadas en tasaspor mil habitantes, las relativas a:TTUR: Turismo en 1985.TTEL: Teléfonos en 1986.TGCO:Gasto corriente municipal en 1986.TGCA: Inversión municipal en 1986.TCEB: Consumo de energía eléctrica debaja tensión en 1985.TOFI: Oficinas financieras en 1985.

Como variables flujo:EGCO: Evolución del gasto corrientemunicipal entre 1983 y 1986.EGCA: Evolución de la inversiónmunicipal entre los mismos años.

Además incluimos la variable DENS:densidad demográfica en el año 1986.

Respecto de esta última, es precisoindicar que si bien exigíamos a lasvariables materializar a nivel municipal elesquema conceptual establecido, ocurreque a veces esto es posible sólo de formaindirecta. Así y para el caso de la C.A.P.V.en la que es observable como eldecaimiento industrial tenía una baseterritorial caracterizada por fuertes nivelesde congestión, una medida válida pero nodirecta del nivel de bienestar puedeobtenerse a través de la densidad,variable a la que dotamos artificialmentede una valoración cualitativa directamenterelacionada con su nivel cuantitativo,entendiendo en principio que una mayordensidad conlleva un peor nivel de vida(en el fondo un mal desarrollo).

El primer ejercicio factorial ha sidoejecutado como todo el conjunto deinformación mencionada. Veamos cualesson los resultados.

Como dijimos, el método decomponentes principales genera tantosfactores como variables se utilicen. Noobstante, suele ser retenido un númeromínimo de ellos tal que explique unporcentaje aceptable de la variabilidad. Laelección de este número de factores essubjetivo, aunque los paquetesinformáticos que trabajan con el análisisfactorial establecen un mecanismoinmediato de selección.

En nuestro caso, son retenidos aquellosfactores que expliquen la variabilidad enun tanto por uno superior

a 1/n, siendo «n» el número de variables(y factores) totales.

Con arreglo a lo expuesto, en esteprimer análisis han sido retenidos 8factores (cuadro n" 1), responsables del70,4% de la variabilidad total.

El factor 1 (cuadro n.° 2) se relacionatanto con variables del grupo económico,como del correspondiente al nivel dedotaciones.

Con relación a las primeras, situarsehacia la derecha del eje que gráficamenterepresenta este factor, se correspondecon una mejor (más positiva o menosnegativa) evolución demográfica. A la vezsignifica tener peores tasas de actividadtanto en el año inicial como en el final yuna mayor tasa de paro en 1986, todoello en conjunción con una mayorparticipación de la industria respecto delempleo en el año final.

Si consideramos como factor denotadorde la crisis estas tres últimascaracterísticas, puede afirmarse que losmunicipios que así la detecten no asociana la misma una peor evolución de lapoblación.

Entendemos que las tasas por mil deaparatos telefónicos y vehículos turismos(TTEL y TTUR) son, ambas, valorativasdel nivel de bienestar debido a la dotaciónde recursos. Sin embargo sus signos enel factor son opuestos.

La densidad y TGCA sitúan en estefactor su mayor correlación. Enconjunción con TTUR, permitirían denotaral factor como el representativo de unamala situación de dotaciones para elbienestar (recuérdese el juicio valorativoque nos merece DENS).

Sin embargo, la relación del Factor 1con TTEL de una parte y la existencia devariables de los dos grupos dificulta suconceptuación concreta y concisaperseguida en el trabajo.

A un nivel menor, este factor serelaciona también con la evolución de laactividad y las participaciones en elempleo total de los sectores industrial yde servicios.

No obstante, el conjunto de talesvariables (EOCU, EACT y EIND) seencuentran, junto a TOFI, mejorrepresentadas por el Factor 2.

* Utilícese para el resto de los factores.



Cuadro n.° 1. Factores: Porcentaje Explicado

Dando cuenta del 14% del total de lavariabilidad, su inverso podríamosdefinirlo como el elemento crisis en susaspectos ocupacional, de expectativas eindustrial.

Incorporando al mismo las variablesPOIN 75 y POIN 86 podríamos añadir alconcepto anterior la característica derelacionarse con estructuras productivasmás dominadas por el sector industrial.

Tanto en el inicio como en el final delperíodo.

La adición de la tasa de paro en 1986(TPAR 86), redundaría en la idea de crisislaboral.

Aunque con menor presencia (variablemejor explicada en el Factor 1 ysimilarmente en el 3), la variable EPOBdota a este factor crisis de lacaracterística de una relativamente peorevolución demográfica.

Por todo lo dicho, podríamosaventurarnos a dar por válido el concepto

construido para este factor. No obstante,es preciso considerar que su capacidadexplicativa no es realmente considerable,lo cual, sin embargo, no es ajeno al restode los factores retenidos.

Así, el Factor 3, del que, por suscorrelaciones con POSE 75, POIN 75 yPOIN 86, puede decirse que es la partede razón que explica el hecho diferencialmunicipal, que es debida a la estructuraproductiva, tiene tan sólo una décimaparte de tal responsabilidad.

Podríamos continuar con la relación delresto de los factores y el intento debuscarles un concepto que los definiera.

Sin embargo la disminución de lacapacidad interpretativa de una parte y laasociación significativa de los restantesfactores con un número pequeño ydisociado de variables, resta interés aesta tarea tanto desde el lado de lasconclusiones que pudieran sucederse(algunos factores relacionan, como elFactor 1, variables de muy difícil síntesiscomún), como desde la óptica de lafinalidad del análisis factorial





que es la superación de una visiónparcial de los datos (el Factor 5 y lavariable TGCO 86 son, por ejemplo, lamisma cosa).

Podríamos en conclusión, decir queobviando el factor primero, una parte (noprecisamente considerable) de la razónencubierta de la diferenciabilidadmunicipal se encuentra en el hecho de lamanifestación de una crisis caracterizadacomo industrial. Por otro lado y al margende lo anterior (los factores sonindependientes), la razón mencionada sesustenta también en el hecho de ladiferente estructura sectorial (al menosdesde la óptica del mercado de trabajo).

Sirva este primer análisis como ejemplodel proceso utilizado. Como secomprueba la búsqueda de laconceptualización de aquellas razones defondo que emergen de la informaciónutilizada mediante esta técnica es, eneste punto, el objetivo a conseguir.

Siendo estrictos con la técnica,tendremos que desechar aquellasvariables que bien sean redundantes oque se expliquen en sí mismas a travésde un factor. Sin embargo lo dicho ha deestar mediatizado por las razones que seexpusieron en el capítulo dedicado alesquema conceptual. Podría ocurrir queelimináramos información valiosa, junto almantenimiento de variables que, sí estánmuy diferenciadas municipalmente, peroposeen menos potencia explicativaconceptual.

Haciendo estas consideraciones serealizaron nuevos análisis de los quemerecen ser destacados los siguientes:

8. EJERCICIOS FACTORIALESDel conjunto de la información

inicialmente relacionada vamos a trabajarcon la encuadrada en el grupo devariables económicas.

A su vez realizamos tres ejerciciosdiferentes en base a que las variablesutilizadas sean flujo, stock o ambas (vercuadro n° 3).

En los tres casos vamos a considerarla variables TPAR 86, como variablestestigo del factor crisis.

Lo que estamos haciendo es, almargen de hallar los factores, establecerque uno de ellos es el

relativo a la crisis económica y de laconstatación de cuales son las variablesque lo componen, decir algo másrespecto de aquella.

1er Ejercicio: Dinámico Económico.Buscamos cuáles son las causas que

explican la diferenciabilidad manifiesta anivel municipal respecto del conjunto devariables que recogen la evolución deindicadores de población y su relacióncon la actividad; es decir, que conceptossintéticos nos resumen doce años dediferente vida económica municipal,manifestada a través de las variables.:

EPOB, EACT, EOCU, EIND, ESER,EPAR, y TPAR 86

Los aspectos demográfico yocupacional (y de la población activa) sonlos más responsables del total de lavariabilidad municipal respecto delconjunto de la información. La diferentecaída del empleo industrial es otroaspecto que también coopera de esaresponsabilidad. No obstante la variableque lo recoge (EIND), encuentra unamejor e independiente capacidadexplicativa en su asociación con eldiferente mayor nivel de la tasa de paro.Ambos se consolidan en el Factor 2, quepor lo explicado, lo definimos como elfactor crisis, al que dotamos de lacaracterística de industrial.

Por último decir que, al margen de ladiferenciabilidad entre los nivelesalcanzados por las tasas de paromunicipales en 1986, la diferenteevolución porcentual respecto de lavariable que recoge el paro en términosabsolutos (EPAR), junto a lacorrespondiente para el empleo enservicios (ESER) son, en conjunto, unarazón independiente que se hace cargodel 14,6% de total de la variabilidad deeste ejercicio.

2° Ejercicio: Estático Económico.En este caso la información sobre la

que se trabaja se refiere a las variablesstock:

TACT 86 y 75, POSE 86 y 75, POIN 86y 75 y TPAR 75, así como la variabletestigo de la crisis TPAR 86.

De los resultados obtenidosdestacamos que el Factor crisis, ahora de



Cuadro n.° 3. Correlaciones Factor-Variable y capacidad explicativa

Ejercicio n.° 1

Ejercicio n.° 2

Ejercicio n.° 3



mayor poder explicativo, representado pormayores tasas de paro y menoresexpectativas manifiestas respecto delmercado laboral en el año final, seencuentra como elemento diferenciadorindependiente de la estructura sectorialproductiva en 1986 reflejada por POIN 86y POSE 86 en el Factor 2.

La tercera forma sintetizada de ver ladiferenciabilidad municipal es larepresentada por el Factor 3 quepodríamos denominar como la que aludea una «razón de punto de origen».

5° Ejercicio: Económico Completo.De la unión de las variables stock y flujo

resulta un primer factor al que otorgamosel apelativo de «Factor crisis» y que llevaasociado la característica de «industrial».

Esta razón de la diferenciabilidad,conlleva la debida a la estructuraproductiva. Concretamente la que alude auna mayor tasa industrial inicial y final.

En otros términos, el hecho económicodiferencial en los municipios de la CAPV ypara el período considerado, se basafundamentalmente en la intensidad con laque se ha seguido la crisis (TPAR 86), ala que se puede caracterizar comoindustrial (EIND) y que se correspondecon situaciones o realidades municipalesde prevalencia del sector secundario en laestructura productiva.

El grado de terciarización, mantenido enel período, no encuentra ningún otroindicador que se corresponsabilice conella, de forma independiente, del hechodiferencial. Así, el Factor 2 recogeúnicamente las variables POSE 75 yPOSE 86.

La última, como importante, explicaciónsintética de la diferenciabilidad total, laencontramos en el aspecto evolutivo delos indicadores de población y ocupacióntotal.

En síntesis, en términos diferenciales, lacrisis vivida desde el entramado municipalno tiene fundamentalmente unamanifestación demográfica, sino unacaracterización industrial así como unarelación con una base productivadominada por el sector secundario.De las consideraciones realizadas enbase a los ejercicios presentados hastaahora, así como en relación

a la aplicación de criterios de índoletécnica relativos al propio análisisfactorial, presentamos a continuación alanálisis factorial que nos va a servir debase para realizar la segunda etapa.

9. FACTORES Y MUNICIPIOS

Esta segunda parte del estudio tienecomo finalidad la situación de losmunicipios en un espacio definido por loscomponentes principales que retengamosa partir de una nueva aplicación delmétodo.

En esta ocasión hemos seleccionadolas variables: EPOB, EOCU, EIND, TPAR86, TTEL, TCEB, TGCO y TTUR. Ademáshemos creado una nueva variable quepretende recoger la información relativa alsector terciario en su relación con elmercado de trabajo. Se trata de la quedenominaremos «PotencialidadTerciaria» (TSER 86) y que, relacionandola ocupación en el sector con la poblaciónactiva, introduzca en términosporcentuales, la capacidad manifiesta deun municipio en dotar de un empleo en elsector servicios a aquellas personasdefinidas como activos potenciales. Apartir del análisis factorial realizadohemos obtenido los factores del cuadro n°4.

Factor 1: Significa que las diferenciasmunicipales encuentran como razón másexplicativa un concepto asociado a losniveles de dotaciones para el «bienestar»(excepción del indicador per capita deturismos), en relación positiva con laevolución demográfica y la potencialidadde terciarización.

Resulta evidente la dificultad deencontrar una definición concreta. Encualquier caso ante la observación delsigno de las cargas factoriales respectode las variables más relacionadas con elfactor denota que este representa unaevolución o situación negativa desde unaóptica valorativa. Más tarde se verá comoésto se concretiza al situar a losmunicipios en el eje que espacialmente lorepresenta.

Factor 2: su relación con las variablesTPAR 86, EOCU y EIND en valor y signo,permite conceptuarlo como el elemento«crisis» y dotarle al mismo de lacaracterística «industrial».



Cuadro n.° 4. Capacidad Explicativa de los seis primeros factoresy su Correlación con las variables

En este factor, la evolución demográficaestá considerada inversamente, lo cualnormalmente implicaría que un municipiosituado más a la derecha que otro en eleje representativo de este factor,presentaría una peor evolución de supoblación. Sin embargo, por el bajo pesoque esta variable tiene en el factor, haceque no pase a formar parte del conceptosintético escogido, porque además laimplicación mencionada no tendría ungrado aceptable de generalidad.

En cualquier caso, la diferente evoluciónmanifestada por los municipios entérminos de tasas de paro finales ydecaimientos de sus niveles deocupación, tanto total como industrial, nocoincide, ni en intensidad ninecesariamente en sentido, con la quecorresponde a la experimentada entérminos de evolución demográfica.

Por lo tanto, los municipios situadosmás a la derecha del eje representativode este factor, serán aquellos que hayanexperimentado una mayor incidencia deuna crisis industrial manifestada entérminos de pérdida ocupacional.

Factor 3: Los niveles per capita dedotaciones para el bienestaracompañadas de evolución demográfica,como explicación de un 16% de lavariabilidad observada, es la recogida

por este componente. Los signosexpresados lo conceptúan como el efectomatemático que se recoge en lasvariaciones opuestas de niveles percapita y población. Si bien las variablesde dotaciones se refieren al momentofinal del período analizado, no seríaaventurado considerar que los niveles delas mismas en el momento inicial (datosno conocidos en su totalidad) eraninferiores o al menos no superiores aaquellos.

Los Factores 4, 5 y 6 aumentan sucomplejidad para la elección de unconcepto sintético definitorio. A la vez,dadas las características delprocedimiento empleado, pierdencapacidad explicativa.

Retendremos sólamente los tresprimeros factores que explicanconjuntamente el 60% de la variabilidadtotal.

En conclusión, ante el hecho de que elperíodo analizado ha provocado en elmapa municipal de la CAPV grupos demunicipios diferenciados, encontramosque la razón principal de estas diferenciasestá sustentada por sus evolucionesdemográficas y diferentes niveles dedotaciones o recursos para el bienestarasí como sus potencialidades terciariasen el momento final. En segundo lugar, lavariabilidad se sustenta en uncomponente de crisis industrial laboral.Por último, como importante



(hay tantas «razones» como variables)nuevamente aparecen los niveles dedotaciones si bien asociadas a unaevolución en sentido opuesto de lapoblación.

10. ANÁLISIS TERRITORIAL DELOS RESULTADOS

En el anexo 1 se recoge la situación delos ayuntamientos de la CAPV en elespacio de los tres primeros factores.Entendemos que describir uno a uno los236 municipios de la ComunidadAutónoma con arreglo a: su niveldotacional, crecimiento demográfico ypotencialidad terciaria (inverso del factor1), a la repercusión de una crisis industrial(factor 2) y a su mejora dotacionalasociada a la pérdida de población (factor3), es una labor extensa y sin unavaloración especial. Es un ejerciciodescriptivo que queda al alcance dellector.

Sin embargo y dado el enmarque delestudio en la política territorial, hemosencontrado interesante hacer referencia auna serie de colectivos municipales que,por medio de actuaciones concretas, hansido objeto de normativas y/o planes delas instituciones.

En este sentido hacemos alusión a lassiguientes agrupaciones municipales:

1.- ZUR (Zur del Nervión). Zonaestablecida por Real Decreto531/1985 y su ampliación (RealDecreto 2422/1986).

2.- ZID (Zona Industrial en Declive).Establecida por Real Decreto571/1988. Conformado, además depor la ZUR, por el CISS y el B.D.

3.- CISS (Cinturón Industrial de SanSebastián). Colectivo municipaleconómico formado, como en el casosiguiente, por los ayuntamientosrelacionados en el cuadro n° 6.

4.- B.D. (Bajo Deba). Indicar que no setrata estrictamente del colectivocomarcal natural.

5.- M.l. (Margen Izquierda). Municipios dela Margen Izquierda del Nerviónconsiderados en actuacionespotenciales no formalizadasinstitucionalmente.

Los cuadros n° 5 y 6 recogen lasituación de los municipios de estaszonas en relación a los tres ejes quegráficamente definen los tres primerosfactores.

Indicar que los análisis que a partir deahora realicemos lo serán en formacomparativa. No obstante la valoración delos pesos de los factores 1, 2 ó 3realizada de forma individual en unmunicipio tiene también cabida. Sinembargo, como irá comprobándose, lasconclusiones más ilustrativas se basan enla comparación bilateral o con respecto alos comportamientos generales del grupo.

Cuadro n.° 5. Situación de los municipios de la Margen Izquierda



Cuadro n.° 6. Situación de los municipios de la Zona Industrial en Declive

Coordenadas

Z. I. D. F 1 F2 F3

ZUR Abanto-Zierbana -0,03 0,92 -0,34Amurrio -0,19 -0,23 -0,40Arrankudiaga -1,04 -0,18 1,71Ayala 0,45 -0,20 0,00Arrigorriaga -0,14 0,63 -0,26Barakaldo -0,27 0,61 -0,15Basauri -0,23 0,36 -0,24Bilbao -0,92 0,59 0,43Derio -0,20 0,04 -0,05Erandio -0,37 0,55 -0,16Etxebarria-D. E. -0,40 0,46 -0,19Galdakao -0,48 -0,03 -0,14Leioa -1,03 -0,18 -0,37Lezama -0,45 -0,47 -0,08Loiu -0,65 0,17 0,62Llodio -0,40 0,14 -0,15Ugao-Miraballes -0,02 0,42 -0,48Orduña 0,15 0,47 -0,36Ortuella -0,17 0,70 -0,40Portugaiete -0,32 0,38 -0,47Santurtzi -0,34 0,72 -0,29Sestao -0,13 0,84 -0,26Sondika -0,24 0,22 0,15Valle de Trápaga-Trapagaran -0,31 0,54 -0,26Zamudio -0,24 -0,08 0,00Zaratamo -0,03 0,69 0,00

CISS AndoainAstigarraga (*)

-0,17 0,31 -0,62

Hernani -0,28 0,30 -0,29Lasarte-Oria -0,40 0,33 -0,16Lezo -0,49 0,18 -0,10Pasaia -0,33 0,81 0,04Rentería -0,18 0,60 -0,17Urnieta 0,01 0,32 -0,18Usurbil -0,04 0,35 0,09

B.D. Deba -0,38 0,21 0,32Eibar -0,16 0,33 0,21Elgoibar -0,09 0,14 0,06

(B) Ermua 0,07 0,16 -0,49(B) Mallabia 0,24 -0,06 0,57

Mendaro 0,43 0,23 -0,17Mutriku -0,24 -0,01 -0,09Soraluze-Placencia de las Armas 0,19 0,67 -0,10

(B): Pertenecen a Bizkaia.(*) Astigarraga, de reciente desanexión, no ha sido considerado en el análisis.



10.1. Margen Izquierda

El conjunto de los municipios queconforman la Margen Izquierdapresentan una similitud considerable enlos factores.

Respecto del Factor 2, que como seha indicado nos sintetiza aquellasvariables alusivas a información de tipode desarrollo más propiamenteeconómico, están por orden Abanto-Zierbana, Sestao, Santurtzi, Ortuella,Barakaldo, Muskiz, Valle de Trapaga-Trapagaran y Portugalete.

Siendo los más influidos por la crisis,los dos primeros son también los quepeor se encuentran respecto al Factor1. Aunque están entre aquellos queexpresan un relativamente mejor nivelde dotaciones con mejor variacióndemográfica y potencialidad deterciarización, su pertenencia al grupo loes en forma débil. Son los que másporcentaje de población han perdido(Portugalete, Ortuella y Muskiz la hanrecuperado). Tienen los más bajosniveles de potencialidad terciaria

mostrando situaciones disparesrespecto del nivel de dotaciones.

Ortuella y Portugalete muestran lasmenores incidencias del Factor 3 debidoa sus respectivas evolucionesdemográficas positivas. Sin ser enningún caso positivo, este factor tienemás influencia en aquellos municipiosque han perdido población, con laexcepción de Muskiz. Destacar que enAbanto-Zierbana, a pesar de ser lasegunda municipalidad en pérdidaporcentual de población, su situación enel eje 3 denota que sus niveles percapita de dotaciones no ha mejorado enconsonancia.

En general y a pesar de estasconsideraciones particulares, la MargenIzquierda es un colectivo internamenteidentificado. Esto no es extrañoconsiderando su base productivaindustrial sometida a los efectos dereestructuración y su concepciónurbana, muy semejante entre susmunicipios.

Cuadro n.° 7. Situación de las Comarcas



10.2. Cinturón Industrial de SanSebastián

El conjunto del CISS es, de las treszonas comparadas en el cuadro n° 8, laque presenta una menor incidencia delfactor crisis. No obstante los municipiosde Pasaia y Rentería destacan muy porencima del total del área, incluso lo hacenrespecto de municipios de la, máshomogénea. Margen Izquierda. Suspérdidas de ocupación, tanto generalcomo industrial rebasan las medias, a lavez que sus tasas de paro son de las másaltas (Pasaia, con un 31,3% era la máselevada de la zona).

Si incluimos Usurbil a los otros dosmunicipios, comprobamos que siendo lostres, los de peor comportamiento en lasvariables de crisis económica, sontambién los únicos que han perdidopoblación.

Sin embargo, esta variable no tienesignificación en el factor 2 como ya se haexplicado. Su incidencia explicativa laencuentra en los factores 1 y 3.

Andoain es un ejemplo de la relaciónexistente entre estos factores. Conrelación al Factor 1 (bajas dotaciones percapita y relativamente peor evolucióndemográfica) su situación no está alejadade la correspondiente al CISS. Sinembargo es, con una evolucióndemográfica positiva del 9,2%, elsegundo municipio en crecimientopoblacional. Esto implica que han de serlos otros indicadores, los de nivel dedotaciones, los que expliquen susituación respecto de este Factor 1. Elloqueda corroborado al observar el factor 3(mejores dotaciones per capita asociadasa una peor situación tiene respecto delfactor 3 y, visto su mejor evolucióndemográfica positiva podemos asegurarque nos encontramos ante niveles dedotaciones municipales muy,relativamente, bajos. También estamoshablando de una más baja capacidad deterciarización. En efecto, Andoainmuestra los niveles más bajos en tasaspor mil de turismos, gasto municipal ynivel de potencialidad terciaria. Sin ser losmás bajos, los niveles correspondientes ateléfonos y consumo de

Cuadro n.° 8. Situación de Zonas Especiales, Territorios Históricos y CAPV

(*) La base territorial del PNIC es la conjunción del Cinturón Industrial de San Sebastián (CISS) y laantigua Zona de Urgente Reindustrialización (ZUR) junto con estos cuatro municipios.



electricidad domésticas, son de losmenores y, en cualquier caso, están pordetrás de los correspondientes alcolectivo CISS.

En general, este enclave territorialpresenta homogeneidad en cuanto laincidencia del período de crisis, entérminos de ocupación general ysecundario industrial. Aunque menos,también es homogénea la situaciónrespecto de los niveles relativos dedotaciones, con las excepciones de algúnmunicipio. En cualquier caso, estasdesviaciones del comportamiento generalde la zona son debidas sobre todo a laevolución demográfica. La acentuacióndel elemento crisis va pareja también aun peor comportamiento de esta variable.

10.3. Bajo Deba

El colectivo municipal denominado BajoDeba (4), presenta dos excepciones a laincidencia del factor crisis. Tanto Mallabiacomo Mutriku están situados en la zonanegativa del eje. Las razones sondistintas en cada caso. Las tasas de parode ambos municipios son las más bajasdel grupo, lo que explica en parte ladiferencia de ambas respecto del resto.No obstante en el caso de Mallabia, otrarazón de su diferencia se encuentra enque la pérdida generalizada de empleono se ha concentrado en el sectorindustrial en la forma en que lo ha hechocon el resto de los municipios; es decir,su crisis no tiene la característica deindustrial en la misma intensidad que otromunicipio del Bajo Deba. Por su parteMutriku explica su diferencia en cuantoque su pérdida porcentual de empleogeneral ha sido muy inferior a la delresto.

En cualquier caso, en el estudio deeste colectivo queda claro el mayor pesoque la variable tasa de paro tiene en laposición de los municipios respecto delfactor crisis.

El caso de Ermua lo manifiestaclaramente al presentar pérdidasporcentuales de empleo, tanto generalcomo industrial, de las mas bajas

(4) No coincide con la comarca guipuzcoana delmismo nombre, sino que se trata de un grupomunicipal económico.

del colectivo. Por ello su posiciónrespecto del factor crisis esta sustentadaen el hecho de que su tasa de paro eselevada, segunda en valor porcentual.

Mención especial merece el caso deSoraluce-Placencia de las Armas. Suelevada situación en el eje del factor 2,significa una fuerte incidencia de la crisisy una elevada caracterización de lamisma como industrial. Los datos locorroboran. En efecto este municipiopresenta los porcentajes más elevadosen las tres variables sintetizadas en aquelfactor.

Respecto del factor 1 los municipios deeste grupo se sitúan a lo largo del eje quelo representa. No forman por lo tanto uncolectivo homogéneo en relación a lasdotaciones de recursos de calidad devida así como a la evolución de lapoblación y potencialidad deterciarización económica.

En un extremo, Mendaro es elmunicipio que presenta una mejorsituación respecto al factor (es decir, unapeor situación respecto al conjunto globalde las variables en él sintetizadas). Así,sus tasas por mil de teléfonos, consumode electricidad doméstica y de gastomunicipal son las más bajas del colectivo.Su pérdida poblacional está entre lasmás altas y su potencial de terciarizaciónse encuentra rondando la media.

El otro polo se localiza en Deba por sussituaciones, respecto de las variablessintetizadas, contrarias al municipioanterior.

Por otra parte y ampliando laobservación al factor 3, el municipio deMallabia destaca por ser el que se sitúaen los tres factores de forma contraria alo que viene observándose como lageneralidad.

Su situación respecto del eje o factor 2ya ha sido explicada. Con relación alfactor 1, su posición en el tramo positivolo sitúa en el grupo de Mendaro. Noobstante, Mallabia muestra las tasas pormil más elevadas en teléfonos y consumode energía eléctrica de baja tensión. Cuáles por lo tanto la razón de su situaciónrespecto del factor 1.... En principio ellose explica por su bajo gasto per capitamunicipal -tan sólo Mendaro tiene unvalor inferior- más que por supotencialidad terciaria -situada en lamedia de la Comarca. Pero lo que mejorexplica su situación en el eje 1 es



su pérdida poblacional. Es por estacausa que sus tasas TTEL y TCEBhayan adquirido la dimensión queposeen y ello queda refundado alobservar su posición respecto al eje 3.

En este punto merece la penadestacar como Soraluze, a pesar de serel municipio que mayor porcentaje depoblación ha perdido, se sitúa en el ladonegativo del eje 3. En otros términos,sus niveles de dotaciones per capita noson lo relativamente altos que cabíaesperar de su descenso demográfico.

Un caso contrario a lo que hubierasido de esperar que ocurriera enPlacencia, lo representa Ermua, dondeel crecimiento demográfico ha situadolas tasas por mil en los lugaresinferiores del colectivo municipal BajoDeba.

10.4. Entes Supramunicipales

No es ninguna novedad manifestarque la CAPV ha sufrido la crisisindustrial. Por otra parte no tienesentido decir si la intensidad de lamisma es mayor o menor que la ex-perimentada por algún municipio (lodicho puede extenderse a los conceptosque definen a los factores 1 y 3).

Sin embargo estos valores puedenservirnos como un punto de referenciaal valorar en más o en menos, (o sea alexpresar una opinión de gradocualitativo) la situación de losmunicipios e incluso de otros entes te-rritoriales supramunicipales.

En este sentido, la situación de laCAPV en la zona positiva o negativarespecto de los tres ejes querepresentan los factores es común a lostres territorios históricos con laexcepción importante de Álava en elfactor crisis. Comprobando talcaracterística a través de las variables,observamos que su pérdida porcentualde empleo industrial es casi la mitad dela correspondiente a Guipúzcoa yaproximadamente un tercio de la deBizkaia. Su tasa de paro es la menor delos tres territorios y respecto de suocupación es, con un +0,5%, la únicaque ha experimentado una subida.

En este factor crisis Guipúzcoa seacerca a la media de la Comunidad yBizkaia la rebasa.

Poco hay que apuntar respecto de losfactores 1 y 3 como no sea que elterritorio alavés muestra una mejorsituación que los otros dos respecto delconjunto de los indicadores asociadosen el factor 1, debido fundamentalmentea su evolución demográfica. El factor 3es de una incidencia semejante en lostres territorios.

Al ampliar el estudio a nivel comarcal,las comarcas empiezan por situarse alo largo de los tres ejes.

Respecto al factor crisis, salvoCantabria Alavesa, que se sitúadébilmente en la parte positiva del eje,las restantes comarcas del territorioalavés han sufrido la crisis industrial enmenor grado que lo experimentado porlas de Bizkaia y Guipúzcoa. Seexceptúan los casos de Markina-Ondarroa y Duranguesado en Bizkaia yAlto Deba en el territorio quipuzcoano.Destacan como especialmentesensibles a la crisis industrial lascomarcas de Gran Bilbao yEncartaciones en Bizkaia y Donostia-San Sebastián y Bajo Deba en Gui-púzcoa.

Respecto de los indicadores queconforman el factor 1, la mitad de lascomarcas alavesas muestran unasituación relativamente peor al resto alsituarse en la zona positiva del eje (demanera especial la Montaña Alavesa ylos Valles Alaveses). En la mismasituación pero de forma sensiblementemenor están Arratia-Nervión yEncartaciones (esta última en el puntocentral del eje) correspondientes aBizkaia. Por su parte el total de lasguipuzcoanas están en el lado negativodel eje 1, siendo Goierri la más cercanaa las enunciadas. Ello se correspondecon comarcas menos «urbanizadas»con menores niveles per capita de lasdotaciones reflejadas en las variablesasociadas al factor 1 y donde ha sidomás manifiesta la pérdida demográfica(excepción hecha del Bajo Deba, las co-marcas mencionadas son las únicasque han perdido población).

El caso opuesto en el factor 1 lorepresentan las comarcas que poseenlas correspondientes capitalidadesterritoriales, junto a Plentzia-Mungia enBizkaia y Bajo Bidasoa en el territorioguipuzcoano.



En la observación del factor 3 merece lapena destacar como las comarcas deArratia Nervión y Encartaciones no hanacompañado su perdida poblacional conuna mejor situación relativa de sus nivelesde dotaciones.

Por último, observamos la situación detres zonas especiales: la Zona deUrgente Reindustrialización (ZUR), elCinturón Industrial de San Sebastián(CISS) y la Margen Izquierda del Nervión(MI).

Se comprueba que, en los términos enque la hemos conceptuado, la crisis hasido más incidente con ellas que concualquier comarca natural. Precisamentey, salvo excepción de las Encartaciones,las tres comarcas que más se acercan alos niveles de crisis industrial de estaszonas, son aquellas que prácticamentelas conforman o en cualquier caso dondese ubican los municipios que las integran.

Destaca especialmente el colectivo MI,y que se corresponde con la parte de laZUR que más ocupación, especialmente,industrial, ha perdido, a la vez quemuestra la tasa de paro más elevada.

Por su parte la CISS, si bien muestra lamejor situación respecto del factor crisis(valor positivo menor en el eje 2), conrelación a la ZUR, la posición bilateral sedebe más a la menor caracterizaciónindustrial de su crisis. En efecto, tanto sutasa de paro como el porcentaje depérdida de ocupación general sonmayores que las correspondientes aaquella.

Sus situaciones respecto al eje 1 enrelación a la de los territorios de Bizkaia yGuipúzcoa puede explicarse por suspérdidas de población y su menorpotencialidad terciaria, ya que su nivel deurbanización es similar al de lascomarcas a las que pertenecen las cua-les, como se comprobó, presentaban lasmejores posiciones en este factor.

En el factor 3 destaca la situación tantodel CISS como de la MI lo que puededeberse a que sus caídas demográficas,más altas que en la ZUR, no se han vistoacompañadas con una mejora de sustasas per capita de los niveles dedotaciones.

11. CONCLUSIONES

La pretensión del trabajo ha sido doble.De una parte hemos extraído, en base

a la información utilizada, una serie de

razones que explicaran el por qué elperíodo analizado no ha repercutido dela misma forma en todos los ámbitosmunicipales. Partíamos de la existenciaprevia de este hecho y merced a lautilización de la técnica del análisisfactorial ha quedado explícito que laépoca analizada manifiesta unaevolución diferente desde la ópticamunicipal basada en un componente decrisis que sintetiza fundamentalmente lainformación relativa al mercado detrabajo y un componente de dotacionespara el bienestar (denominaciónentendida en un sentido no restrictivo) yde evolución demográfica.

Es importante indicar las limitaciones,al nivel municipal, de la información quenos acerquen a una realidad másexplayada en variables de desarrolloeconómico (renta, producción, etc.).

Recordar por otra parte que elesquema conceptual definido al principioeliminaba el uso de informacióndisponible que pudiera, no obstante,tener sentido sí la finalidad hubiera sidootra, por ejemplo la búsqueda de ladiferenciabilidad municipal total. Estoimplicaría la pérdida del enfoque dedesarrollo económico que hemos dado alpresente estudio.

La técnica usada nos ha permitidojugar con la información utilizada yestudiar así paquetes de variablesdiferentes con el fin de encontrarconclusiones válidas mediante elcontraste de los resultados.

En este sentido, desde la ópticamunicipal, como era de esperar, la crisislaboral diferenciada ha ido acompañadadel apelativo industrial y disociada delotro bloque o concepto relativo a losniveles de dotación para el bienestar.

En un nivel comarcal se mantiene lasmismas conclusiones (5).

Sin embargo hay que señalar que losprincipales factores encontrados notienen una alta capacidad explicativa. Sinembargo aceptada esta debilidad, en unasegunda etapa hemos acercado lasíntesis interpretativa de los factores a

(5) Aunque no se presentan, los resultados de unanálisis factorial comarcal tal como el ejercicio n° 3fueron notablemente similares al municipal.



los municipios, para agruparlos ycompararlos.

En el contexto de la política territorial omás concretamente en la tarea de ladiscriminación geográfica para llevaradelante actuaciones de promoción odesarrollo económico, las institucioneselaboran sus mapas de acuerdo tanto auna visión histórica de la evolucióneconómica como, planteado un objetivo,en función de la calidad de la respuestaesperada respecto de una o variasvariables testigo.

En general los indicadores utilizadospara la concrección de los soportesterritoriales de una determinada políticade incentivos, infraestructuras, etc., conser representativos tanto del problemacomo del efecto de las medidas, nosuelen ser excesivamente complejos.

En este estado de cosas un enfoquecomo el presente puede ayudar aelaborar los mapas territoriales (otra cosasería, por ejemplo, encontrar los sectoresbase de las actuaciones).

Sería excesivo dotar a este estudio deun carácter determinante en la elecciónde las zonas y ello por varias razones:

1.- No recoge toda la informaciónnecesaria a la hora de estableceractuaciones de discriminaciónterritorial.

2.- A veces, las actuaciones son tanconcretas que no requieren ir más alláde un sistema sencillo de información.Las variables o modelos ad-hocpueden no necesitar más de dos otres indicadores.

3.- Los errores de carácter subjetivoinherentes a la concreción del paquetede información usada.

4.- En la selección de zonas puedenintervenir una serie deconsideraciones de imposible o muydifícil concreción cuantitativa (comocuantificaríamos razones deoportunidad ya sea económica opolítica).

Ya sea por las razones enunciadas uotras, lo cierto es que estudios del estilodel presentado no sirven por sí soloscomo elementos únicos de discriminaciónterritorial. No obstante su contribución enella puede ser significativa.

Esta significación será tanto mayorcuanto mejor se recoja, en el grupo devariables, las características másreseñables de acuerdo con la filosofía yalcance de las medidas y finalidadespropuestas.

Centrándonos en la CAPV hemosoptado, para ilustrar esto último,considerar como se sitúan, en un espaciofactorial determinado, un grupo decolectivos municipales que han sidoexplicitados en actuaciones pasadas yrecientes de política regional.

Nos referimos a la ZUR, el CISS, elB.D. y la M.l.

Establecido el espacio decomponentes o factores principaleshemos observado un considerable gradode homogeneidad en sus componentes.

Especialmente destaca el colectivo dela MI que curiosamente, si bien ha sidopropuesto como entidad territorialdiferenciada cara a intensificar lasposibilidades de promoción económica,no esta referido en ninguna normativa alrespecto.

En cuanto al CISS, es también elevadoel grado de homogeneidad quemanifiesta, grado que pierde valor en elcaso del B.D. y más en el de la ZUR y laZID.

En el caso de estas dos últimasdemarcaciones, la presencia deexcepciones al funcionamiento generaldel grupo esta fundamentadabásicamente en la amplitud del colectivo.

Precisamente, es en casos como estosdonde tienen cabida las limitaciones deeste estudio, ya mencionadas.

La elección de los municipios queconforman la del ZUR y la ZID se debeno sólo a las razones recogidas en lasvariables que nosotros hemos utilizado.Incluso algunas de ellas no han estadoen la mente de las instituciones que lashan definido. La limitación de lainformación municipal en forma siste-mática no ha impedido elaborarrazonamientos ad-hoc para irconcretando áreas.

A nuestro estudio, sin embargo, si nosafecta estas lagunas informativas. Encualquier caso, y dado que la pretensiónno es sino la de colaborar en esosrazonamientos, trabajos de este tipo



están, creemos, justificados en el contextode la política territorial.

Queda para otra ocasión la elaboraciónde otros análisis en la medida en que lainformación sistemática precisa vayacreciendo o tengamos una intención másdescriptiva y menos concretizada como laque se recoge a través del esquemaconceptual utilizado.

Como se dijo al principio, el objetivofinal del estudio consiste en laconceptuación de aquellas razones queen forma resumida justifiquen laexistencia de diferentes respuestas de losmunicipios cuando son sometidos alconcurso de variables.

Estas razones explican el problema dela disparidad en estricto ordendecreciente, pero ésto no es sino unresultado formal. La valoración cualitativade cada una de ellas se sitúa fuera delalcance de este trabajo. No obstante laconsideración de ambas características,el peso o cuantificación de la razón de ladisparidad y su apreciación cualitativa,sirven al objeto de cualquier correcciónque se pretenda desde el ámbitoinstitucional.

Si pretendemos llevar adelanteacciones para el resurgimiento del empleoindustrial conseguiremos paliar lasdiferencias observadas en los nivelesalcanzados por el factor 2 (sin olvidar queun cambio en el estado de una variablesse traslada hacia el resto modificando susvalores y por ello, el resultado posteriorque obtendríamos a un nuevo análisisfactorial), siempre que tales acciones selocalizaran en los entes que tienen unfuerte peso de este componente.

Los resultados de elegir esta u otraacción no son obviamente prejuzgados enun estudio de estas características, puesaquellos se basan tanto en el objetivofinal (mayor crecimiento, mayor empleo,mayores dotaciones, etc.) como en elpeso efectivo de la acción (política deincentivos, construcción de polígonosindustriales, políticas de promoción deempleo, creación de infraestructuras,etc.).

Sin embargo, si pudiéramos saber latraslación real y concreta de cualesquierade las acciones a desarrollar (lo cual sólose conoce en la mayoría de los casos conel paso del tiempo; si bien la lógica juegaun papel importante), estaríamos endisposición de prejuzgar la bondad de lasmismas, si el objetivo a conseguir fuera elde una confluencia en la capacidad derespuesta de los municipios.

Es evidente que la carencia devariables más propiamente explicativosde la realidad económica es significativa,no obstante entendemos que la evolucióndel mercado de trabajo puede ser unbuen sustituto mientras no dispongamosde información mejor.

Por otra parte, refundir un períodoconcreto como el que manejamos, tienecomo consecuencia el abandono de unobjetivo distinto: presentar de formaexhaustiva la disparidad socio-económicamunicipal. En un contexto de esascaracterísticas hubieran entrado a estudiootras muchas mediciones de la realidadmunicipal pero eso es otra cosa y podrárealizarse en otro momento.

BIBLIOGRAFÍA

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GARAYALDE, GRAFE, LARRAYA (IKEI) (1983). «Unametodología para el análisis de la problemáticaterritorial: Aplicación a las comarcas de la ComunidadAutónoma del País Vasco».

J. LUIS NARVAIZA (1981). «El análisis factorial: ExposiciónGráfica e Intuitiva». Boletín de Estudios Económicos(U.C.D.).

HARRYH. HARMAN (1980). «Análisis Factorial Moderno».



ANEXO ESTADÍSTICO

Cuadro n.° A.1. Situación de los Municipios de la C.A.P.V.Cuadro n.° A.2. Variables del análisis: Municipios de las Comarcas especialesCuadro n.° A.3. Variables del análisis: Comarcas, Territorios Históricos, C.A.P.V. y

Zonas especiales



Cuadro n.º A.1. Situación de los Municipios de la C.A.P.V.



Cuadro n.° A.1. Situación de los Municipios de la C.A.P.V. (Continuación)












