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Antonio Rafael Peña Sánchez*
DESARROLLO ECONÓMICO REGIONAL EN ESPAÑA
Análisis de la productividad y del empleo como factores determinantes
El objetivo de este trabajo es doble. Por un lado, se trata de analizar cuál ha sido
el comportamiento de las disparidades económicas regionales en España en el
periodo 1980-2004, así como los elementos que han contribuido en su evolución. Por
otro lado, se examina la relación existente entre la productividad marginal de los factores productivos y el nivel de desarrollo económico en las regiones españolas.
1. Introducción
El desarrollo económico regional en España ha
sido una disciplina ampliamente debatida y analizada en los últimos tiempos (Navarro y Hernández,
2004). El intento de dar algunas respuestas por
parte de los investigadores que se plantean por qué
unas regiones crecen más deprisa que otras o por
qué unas regiones presentan, en un momento
determinado, un nivel de desarrollo económico
(medido a partir del PIBpc1) más elevado que otras
ha provocado una proliferación de estudios sobre
esta parcela de la economía española. Las nuevas
técnicas empleadas junto con la aparición de nuevas bases de datos regionales más sofisticadas y la
mayor descentralización de las decisiones políticas
en materia económica de las comunidades autónomas (CCAA) han sido factores que también han
influido en la fertilidad de este campo científico
(Cuadrado, 2006).
* Facultad de Ciencias Sociales y de la Comunicación. Universidad
de Cádiz, Campus de Jerez.
1
Producto Interior Bruto por habitante o per cápita.
BOLETÍN ECONÓMICO DE ICE Nº 3007
DEL 16 AL 28 DE FEBRERO DE 2011
Numerosos trabajos han analizado la evolución de
las disparidades económicas regionales en España,
concluyendo que las diferencias en el nivel de desarrollo económico experimentaron una destacada disminución hasta finales de los setenta, periodo a partir del cual el proceso se interrumpe, imposibilitando
nuevos impulsos en la reducción de los desequilibrios
económicos regionales (Raymond y García-Greciano, 1994; De La Fuente, 1994; Martín, 1998; GarcíaGreciano y Raymond, 1999; Villaverde, 2004; entre
otros). A lo anterior se podría añadir, con manifiesta
preocupación, que los esfuerzos realizados por las
distintas administraciones públicas, tanto nacionales
como supranacionales, no han logrado acortar las
notables diferencias económicas que aún existen
entre las regiones españolas.
A la luz de lo anterior, el trabajo que se presenta asume dos objetivos. En primer lugar, se trata de
verificar cuál ha sido el comportamiento de las
disparidades económicas regionales en España en
el periodo 1980-2004, así como los elementos que
han contribuido a su evolución; en segundo lugar,
se contrasta mediante una estimación economé- 쑱
Colaboraciones
Palabras clave: disparidades económicas, desigualdades económicas, productividad aparente
del empleo.
Clasificación JEL: D24, O18, R11, R58.
39
Antonio Rafael Peña Sánchez
trica la influencia ejercida por los factores productivos sobre la productividad aparente del empleo con
el fin de examinar la relación existente entre la productividad marginal de los factores y el nivel de
desarrollo económico en las regiones españolas.
La aportación de esta investigación se sustenta
en dos líneas de trabajo: por un lado, se actualiza
la evolución de las desigualdades regionales en
España y de los elementos que la generan; y, por
otro lado, se introduce la productividad marginal
de los factores como agentes determinantes del
cambio advertido en las disparidades económicas
de las regiones españolas.
Para tal fin, el trabajo se organiza del siguiente
modo. En el apartado segundo se indican los datos
utilizados, así como las fuentes estadísticas usadas.
El tercer apartado hace una revisión de los desequilibrios económicos regionales en España, y los agentes que han intervenido en su desarrollo. En el cuarto apartado se detallan los resultados de las elasticidades de los factores productivos obtenidas en la
función de producción agregada, así como la
influencia ejercida por las productividades marginales de los factores en la evolución del nivel de desarrollo económico. Finalmente, en el quinto apartado
se presentan las conclusiones que se desprenden de
la investigación realizada.
Colaboraciones
2. Datos y fuentes estadísticas
40
Las fuentes estadísticas consultadas para abordar
los objetivos propuestos en este trabajo han sido las
siguientes:
1. El PIB a precios de mercado se ha tomado de
la Contabilidad Regional del Instituto Nacional de
Estadística (INE) (http://www.ine.es). Las dos series
ofrecidas (1986-1995 y 1995-2004) han sido enlazadas y homogeneizadas en euros constantes tomando como referencia el año 1995. El periodo 19801985 se ha estimado mediante la aplicación a la
serie del INE de las tasas de crecimiento de la renta
para ese periodo de la base de datos BD.MORES
(actualizada en diciembre de 2006) ofrecida por la
Secretaría de Estado de Hacienda y Presupuestos
del Ministerio de Economía y Hacienda (http://www.
igae.meh.es)2. Por último, dicha serie temporal se
ha actualizado tomando como periodo base el año
2000, con el fin de homogeneizarla con la serie
temporal utilizada del stock de capital.
2. El stock de capital, tanto privado como público, proviene de la Fundación BBVA (http://www.
fbbva.es) y el Instituto Valenciano de Investigaciones Económicas (IVIE) (http://www.ivie.es), en miles
de euros del año 2000.
3. El capital humano, población ocupada, población activa y población en edad de trabajar han
sido tomados del IVIE. Esta base de datos clasifica la población ocupada (en miles de personas) por
nivel de formación en los siguientes estratos: L0:
analfabetos, L1: sin estudios y con estudios primarios, L2: estudios medios, L3: estudios anteriores
al superior, L4: estudios superiores; y d) la serie de
población ha sido tomada del INE.
3. Evolución de las desigualdades
económicas regionales en España
La valoración de las desigualdades económicas
precisa de un marco analítico que posibilite la identificación de sus determinantes y las fuentes de su
posible convergencia/divergencia. Dicho escenario
permitirá dar respuesta a algunos interrogantes
aún existentes sobre la incidencia de cada uno de
esos elementos en las disparidades económicas
regionales en España. Para tal fin, se presenta el
Cuadro 1 con las cifras de PIBpc, productividad aparente del empleo y empleos per cápita de las regiones españolas tomando España = 100.
La observación de los datos del Cuadro 1 nos
permite verificar las fuertes diferencias existentes en
PIBpc entre las distintas regiones españolas. Encontramos regiones con altos niveles de PIBpc, como
Madrid, Navarra, País Vasco y Cataluña, frente a
regiones con bajos índices, como Extremadura, 쑱
2
Véase Dabán et al. (2002).
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DESARROLLO ECONÓMICO REGIONAL EN ESPAÑA: ANÁLISIS DE LA PRODUCTIVIDAD…
CUADRO 1
PIBpc, PRODUCTIVIDAD DEL EMPLEO Y EMPLEO PER CÁPITA
(España = 100)
PIBpc
Productividad del empleo
Empleo per cápita
Región
Andalucía
Aragón ............................
Asturias...........................
Baleares..........................
Canarias .........................
Cantabria ........................
Castilla y León ................
Castilla La Mancha .........
Cataluña .........................
Valencia ..........................
Extremadura ...................
Galicia.............................
Madrid.............................
Murcia .............................
Navarra ...........................
País Vasco......................
La Rioja ..........................
España............................
1980
1990
2004
1980
1990
2004
1980
1990
2004
75,65
105,16
90,85
113,05
96,76
104,23
92,65
82,62
121,92
103,51
58,79
82,11
115,80
101,08
125,62
131,88
113,75
100,00
76,09
115,40
91,68
123,89
88,38
101,11
93,32
89,07
122,34
101,24
67,90
74,80
120,23
95,19
128,67
119,78
129,93
100,00
78,50
108,05
88,27
99,07
88,55
97,90
98,78
81,41
115,35
92,12
71,53
84,62
129,60
81,93
129,21
130,64
110,41
100,00
94,83
98,46
82,48
105,64
103,83
95,54
88,88
89,66
114,58
98,32
66,77
67,12
116,15
107,90
120,80
127,18
99,81
100,00
92,94
103,39
93,14
121,86
100,05
103,51
92,29
90,58
109,95
97,09
78,21
67,57
114,18
97,60
120,77
117,77
125,14
100,00
89,60
106,86
96,49
92,36
85,88
97,75
102,68
88,93
106,78
89,90
79,91
82,79
121,46
86,05
121,69
120,53
108,98
100,00
79,77
106,81
110,14
107,02
93,20
109,10
104,24
92,15
106,41
105,28
88,04
122,33
99,70
93,68
103,98
103,69
113,97
100,00
81,87
111,61
98,43
101,66
88,34
97,68
101,12
98,33
111,26
104,27
86,81
110,71
105,30
97,52
106,55
101,71
103,83
100,00
87,61
101,11
91,49
107,26
103,10
100,16
96,20
91,55
108,02
102,48
89,51
102,21
106,70
95,21
106,18
108,39
101,31
100,00
Fuente: elaboración propia.
3
Dicha relación proviene de la descomposición del nivel de desarrollo económico en:
PIB PIB L
PA PET
=
*
*
*
Pob
L PA PET Pob
donde PIB: Producto Interior Bruto, L: población empleada, PA: población activa, PET: población en edad de trabajar, Pob: población total.
En la ecuación anterior, el primer miembro representa el nivel de desarrollo económico (PIBpc), el primer factor del segundo miembro constituye la productividad aparente del trabajo, el segundo factor la tasa de
empleo, el tercer factor la tasa de actividad y el cuarto factor la tasa
demográfica.
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a la descomposición del índice de Theil como instrumento de análisis4. De su observación (Gráfico 1)
deducimos que a pesar de la constante reducción
experimentada por las disparidades en productividad aparente del empleo, al menos hasta 1994, las
disparidades en PIBpc se han mantenido, con ligeras oscilaciones, en el mismo nivel. La razón de
esta paralización ha sido, indudablemente, el continuo aumento de la dispersión experimentada por
la distribución regional de los empleos per cápita
hasta 1997. Por tanto, y hasta 1997, la reducción
de las desigualdades territoriales en productividad
del empleo no ha sido suficiente para conseguir una
disminución de las disparidades en PIBpc, pues 쑱
4
Como hemos señalado anteriormente, PIBpc = Π* Lpc, lo que
nos permite realizar la siguiente descomposición del índice de Theil:
n
⎛ PIBi ⎞
⎛ PIBpci ⎞
n
⎛ PIBi ⎞
⎛ Πi ⎞
n
⎛ PIBi ⎞
⎛ Lpci ⎞
∑ ⎝⎜ PIB ⎠⎟ * log ⎝⎜ PIBpc ⎠⎟ = ∑ ⎝⎜ PIB ⎠⎟ * log ⎝⎜ Π ⎠⎟ + ∑ ⎝⎜ PIB ⎠⎟ * log ⎝⎜ Lpc ⎠⎟
i =1
i =1
i =1
siendo «n» el número de regiones consideradas (en nuestro caso las 17
CCAA, exceptuando las ciudades autónomas de Ceuta y Melilla).
Cuando la variable no lleva el subíndice «i» se refiere a la del conjunto de las regiones españolas y cuando lleva el subíndice se refiere a la
región i-ésima. El primer miembro es el índice de Theil del PIBpc y el
segundo miembro refleja su descomposición en productividad aparente del empleo (Π) y empleos per cápita (Lpc). Este índice puede entenderse como una expresión de desigualdad relativa, de modo que cuando es igual a cero nos encontramos ante un «sistema equirrepartido», y
cuando toma un valor positivo nos encontraríamos ante una determinada desigualdad entre las distribuciones, siendo ésta última mayor cuanto más elevado es el valor del índice (Cuadrado (Dir.) et al., 1998;
Duro, 2004; Peña, 2006).
Colaboraciones
Andalucía, Castilla-La Mancha y Murcia. Por tanto,
esta dualidad económica que presenta el territorio
español es una cuestión que, referida tanto al desarrollo económico desigual como al modelo de financiación autonómica, es necesario conocer adecuadamente, incidiendo la investigación tanto en
los elementos que la provocan como en las consecuencias que de ello se derivan. Y es por ello precisamente por lo que resulta interesante avanzar y
profundizar en el estudio de las disparidades económicas regionales en España.
Las disparidades regionales en PIBpc hay que
atribuirlas a diferencias en productividad aparente
del empleo, en tasas de actividad (factores demográficos y socioculturales) y en tasas de ocupación
(factores laborales) entre las distintas regiones3.
Con la intención de valorar la evolución de las disparidades económicas regionales, hemos acudido
41
Antonio Rafael Peña Sánchez
GRÁFICO 1
DESCOMPOSICIÓN DEL ÍNDICE DE THEIL
0,0108
0,0098
0,0088
0,0078
Índice
0,0068
VABpc
0,0058
Productividad
0,0048
Empleos pc
0,0038
0,0028
0,0018
0,0008
80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04
Años
Fuente: elaboración propia.
GRÁFICO 2
DESCOMPOSICIÓN DEL ÍNDICE DE THEIL
0,009
0,008
0,007
0,006
0,005
Índice
0,004
Productividad
0,003
Productiv. K
0,002
Capitaliz. E
0,001
0
-0,001
-0,002
-0,003
-0,004
80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04
Años
Colaboraciones
Fuente: elaboración propia.
42
el aumento de las diferencias regionales en empleos
per cápita ha impedido que los ciudadanos de las
distintas regiones españolas hayan constatado una
disminución de la diferencias existentes entre sus
niveles de renta per cápita.
Ahora bien, a partir de 1997, y hasta 2004, se ha
producido un ligero impulso en la reducción de las
disparidades en PIBpc entre las regiones españolas,
a pesar del enquistamiento experimentado en las disparidades en productividad aparente de los empleos.
La explicación viene dada por la progresiva reducción de las disparidades territoriales en empleos per
cápita. Por ello, creemos interesante centrarnos en
este último periodo analizado, 1997-2004, y resolver
algunos interrogantes que nos surgen al observar el
rumbo que toman las disparidades económicas regionales, como son: ¿qué elementos han provocado
que las disparidades en productividad se hayan paralizado a partir de 1997? ¿por qué se han reducido las
disparidades en empleos per cápita las regiones españolas?
Para contestar la primera cuestión planteada,
hemos descompuesto la productividad aparente de
los empleos en productividad aparente del capital 쑱
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DESARROLLO ECONÓMICO REGIONAL EN ESPAÑA: ANÁLISIS DE LA PRODUCTIVIDAD…
GRÁFICO 3
DESCOMPOSICIÓN DEL ÍNDICE DE THEIL
0,007
0,0061
0,0052
Índice
0,0043
0,0034
Empleos pc
0,0025
Tasa empleo
Tasa Actividad
0,0016
Tasa demográfica
0,0007
-0,0002
-0,0011
-0,002
80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04
Años
Fuente: elaboración propia.
5
Efectivamente, la productividad aparente del empleo se puede descomponer como:
PIB PIB K
=
*
L
K
L
donde «K» es el stock de capital. En la ecuación anterior, el primer
miembro es la productividad aparente del empleo, el primer factor del
segundo miembro es la productividad aparente del capital y el segundo
factor es la capitalización del empleo.
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la descomposición del índice de Theil de las variables señaladas anteriormente.
La observación del gráfico anterior nos permite deducir que las disparidades en empleos per
cápita han disminuido a partir de 1997, favoreciendo el proceso convergente en PIBpc, debido a la
disminución de las disparidades en la tasa demográfica, es decir, en la distribución de la población
en edad de trabajar en las regiones españolas.
4. La productividad marginal de los
factores y el desarrollo económico
regional en España
Desde que Solow (1956, 1957) construyera el
modelo según el cual una relación tecnológica
combina los dos factores productivos tradicionales, capital (K) y trabajo (L) para obtener la producción (Y), muchos son los ensayos que se han
realizado en distintos ámbitos geográficos y temporales aplicando dicho procedimiento. La ampliación de la información estadística disponible 쑱
6
Dicha descomposición se realiza a partir de la siguiente expresión:
L
L
PA PET
=
*
*
PT PA PET PT
Véase nota a pie de página nº 5 del presente trabajo.
Colaboraciones
y grado de capitalización de los empleos y le
hemos aplicado el índice de Theil (Gráfico 2)5.
La productividad del empleo ha frenado el continuo avance en la reducción de las disparidades a
partir de 1997 debido, por un lado, a que el efecto
beneficioso que podría haber provocado la distribución más homogénea de la productividad del
capital se ha visto menguada por el ligero proceso
de concentración de la capitalización del empleo
en las regiones españolas.
Ahora bien, es precisamente la reducción de las
disparidades de los factores laborales los que han
permitido un proceso convergente en PIBpc entre
las regiones españolas a partir de 1997. Y para
indagar en la segunda cuestión planteada anteriormente, descomponemos los empleos per cápita en
tres componentes; la tasa de empleo (cuya distribución regional también nos proporciona la de la
tasa de desempleo), la tasa de actividad y la tasa
demográfica6. En el Gráfico 3 hemos representado
43
Antonio Rafael Peña Sánchez
permite considerar dos factores de producción adicionales, cuya influencia en la función de producción ha sido ampliamente analizada y debatida
recientemente: el nivel de infraestructuras o capital público (G) (Aschauer, 1989a y 1989b; Barro,
1990; Deno, 1991) y el capital humano (H)
(Lucas, 1988; Romer, 1990; Mankiw et al., 1992).
Teniendo en cuenta lo anterior, podemos representar la relación que transforma los factores de producción empleados en la cantidad de producción
como7:
Yit = Ait · F(Kit , Lit, Git, Hit)
(1)
donde Ait es el nivel de eficiencia tecnológica de la
región «i» en el periodo «t».
Tradicionalmente, el análisis de la influencia de
los factores productivos sobre la productividad y el
crecimiento económico se ha basado en la especificación de una función de producción tipo CobbDouglas. Esta estimación es posible cuando se dispone de un número suficiente de observaciones de
serie temporal. Aunque no es este nuestro caso, ya
que contamos con datos homogéneos pero sólo del
periodo 1980-2004, la disponibilidad de series de
corte transversal para las regiones españolas permite la utilización de técnicas de panel, que aplicaremos en este trabajo a partir de la siguiente
relación:
Yit = Ait Kitα Litγ Gitβ Hitδ
0 < α, γ ‚δ < 1 (2)
donde Yit es el output agregado (PIB), Ait es un
parámetro que recoge la eficiencia tecnológica,
Kit es el stock de capital privado, excluido el residencial, Git es el stock de capital público, Lit es el
empleo y Hit es un indicador del capital humano8.
Todas estas variables vienen referidas a la región
i-ésima en el periodo «t». Los parámetros α, β, γ
y δ representan, respectivamente, las elasticidades
del output respecto al stock de capital privado, al
empleo, al stock de capital público y al capital humano. La suma de las elasticidades estimadas indica
el tipo de rendimientos a escala implícitos en la
función de producción. La condición α + γ + β +
δ = 1 implica la existencia de rendimientos constantes a escala. Bajo tal supuesto, la ecuación anterior puede representarse en términos de la productividad aparente del trabajo, y tomando logaritmos, tenemos:
log(Yit /Lit ) = θit + αlog(Kit /Lit ) +
+ βlog(Git /Lit ) + δlog(Hit /Lit )
donde θit es una constante que recoge la influencia
de la eficiencia tecnológica. Los resultados de la
estimación de la ecuación anterior utilizando el
método de momentos generalizados (GMM)9 (que
equivale a la estimación del modelo de efectos
fijos de datos en panel) aparecen en el Cuadro 2.
Las regresiones realizadas a partir de datos en
panel han superado los test aplicados sobre autocorrelación y multicolinealidad, y han sido corregidos
de heterocedasticidad mediante el procedimiento de
White. Una vez realizado el contraste de estabilidad
estructural de Chow, detectamos un cambio a partir
del año 2000. Dicho cambio estructural lo hemos
considerado en el modelo a partir de la inclusión en
la estimación de una variable ficticia (CE) que toma
valores nulos para el periodo 1980-1999 y valores
unitarios para el periodo 2000-2004. Contrastadas el
resto de las hipótesis del modelo, podemos afirmar
que todos los coeficientes de los factores produc- 쑱
9
Colaboraciones
7
44
Es necesario reconocer que en la expresión que vamos a establecer
algunas variables explicativas podrían ser potencialmente endógenas
(Álvarez et al., 2003), lo que nos obligará a considerar este aspecto a la
hora de aplicar la estimación econométrica.
8
Dicho indicador de capital humano viene compuesto por aquella
población ocupada con, al menos, estudios medios, es decir, según la
clasificación realizada en el apartado 2, incluiríamos los estratos L2,
L3 y L4.
(3)
La utilización de este método viene justificada por la existencia de
variables potencialmente endógenas entre las explicativas. En este sentido, aplicado el contraste de endogeneidad de las variables explicativas
mediante el test de Granger y el test de Hausman se evidencia la existencia de este problema entre las variables consideradas. Ante esta circunstancia, se decide abordar el método de momentos generalizados
(GMM). Las variables instrumentales utilizadas han sido las calificadas como potencialmente endógenas por dichos test, retardadas un
periodo. Para mayor información al respecto se puede acudir a Blundell
y Bond (2000), Blundell et al. (2000) y Griliches y Mairesse (1998).
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DESARROLLO ECONÓMICO REGIONAL EN ESPAÑA: ANÁLISIS DE LA PRODUCTIVIDAD…
CUADRO 2
FACTORES EXPLICATIVOS DE LA PRODUCTIVIDAD DE LAS REGIONES ESPAÑOLAS (1980-2004)
(Método GMM con efectos fijos - Datos de panel)
Variable dependiente: log(Yit /Lit )
Modelo 1
Modelo 2
Estimaciones
Coeficiente
t-estadístico
Coeficiente
t-estadístico
7,055420
0,211144
0,113641
0,089903
-0,062679
15,174990
5,774377
4,205437
2,784828
-7,963497
7,004392
0,212542
0,115176
0,087615
-0,063008
14,781430
5,775544
4,210495
2,643268
-7,587896
θit .......................................................................................
log(Kit /Lit ) ..........................................
log(Git /Lit )..........................................
log(Hit / Lit) .........................................
CE.....................................................
R2 0,918401......................................
R2 ajustado .......................................
DW....................................................
J-statistic...........................................
nº observaciones ..............................
0,918401
0,914222
1,796930
2,26E-21
432
0,917541
0,913280
1,800131
4,90E-22
408
Fuente: elaboración propia.
tivos considerados son altamente significativos,
tanto los inputs privados como el stock de capital
público, y presentan los signos esperados. Los modelos son explicativos, como así queda demostrado
tanto por el coeficiente de determinación (R2 y R2
ajustado) como por el test F de Snedecor. En los dos
modelos planteados10, la participación en el PIB de
las remuneraciones percibidas por el capital físico
productivo ha sido, aproximadamente, el 21 por 100,
la del trabajo cercana al 58 por 10011, la del capital
público del 11 por 10012 y la del capital humano del
9 por 100. Estas cifras difieren de otros trabajos
como Mas et al. (1996), pero es necesario tener en
cuenta que en el trabajo citado la estimación no
explicíta la influencia del capital humano, incorporándolo en la eficiencia tecnológica (constante de la
función Ait ) y que el periodo que aborda es 19641991. Los resultados anteriores confirman, por
tanto, la importancia del capital productivo privado,
del capital público y del capital humano en la mejora de la productividad de las regiones españolas.
A partir de los resultados del modelo 1 presentado en el cuadro 2 se trata, a continuación, de esti-
mar la participación de la productividad marginal
de los factores en el nivel de desarrollo económico de las regiones españolas13. Para ello, y con el
fin de, por un lado, eliminar los obstáculos que
pudiera originar la utilización de distintas medidas
y, por otro lado, establecer el grado de influencia
de cada variable explicativa en la variable regresada, hemos estandarizado las variables que vamos a
contrastar para cada año, es decir, el PIBpc y las
productividades marginales de cada uno de los factores, stock de capital productivo privado, empleo,
stock de capital público y capital humano14. Al
hacer la estandarización cada año para el conjunto
de las regiones españolas, podemos aplicar al 쑱
13
La productividad marginal de un factor se puede calcular mediante la siguiente relación:
PMaFi = ε F
Yi
Fi
donde «PMaF » es la productividad marginal del factor F, «εF” es la
elasticidad del factor F, «Y» es el PIB, «F» es la cuantía del factor F e
«i» hacer referencia a las distintas áreas territoriales. Véase al respecto
Álvarez et al. (2003) y Bajo-Rubio y Díaz-Roldán (2005).
14
Se dice que una variable X es estandarizada (convirtiéndose en
X*) si se le resta el valor de la media de dicha variable y se divide esa
diferencia entre la desviación estándar:
N
La diferencia entre el modelo 1 y el 2 radica en que en el primero hemos incluido los valores regionales y los totales de cada año y en
el segundo sólo se han considerado los valores regionales.
11
La elasticidad del factor empleo (γ) proviene de la diferencia
entre la unidad, ya que estamos suponiendo rendimientos constantes de
escala, y las elasticidades obtenidas en la regresión, es decir:
γ=1–α–β–δ
12
Dicha elasticidad se encuentra en consonancia con Mas y Maudos
(2004) para las regiones españolas en el periodo 1965-1998.
BOLETÍN ECONÓMICO DE ICE Nº 3007
DEL 16 AL 28 DE FEBRERO DE 2011
X i* =
Xi - X
siendo S X =
SX
∑( X
i
- X )2
i =1
N
La ventaja al estandarizar todas las regresoras es que las expresamos
con una misma base y, por consiguiente, se pueden comparar de manera directa. De esta forma, si el coeficiente de una regresora estandarizada es mayor que el de otra regresora estandarizada que aparece en el
modelo, entonces esta última contribuye en una forma más relativa a la
explicación de la regresada que lo que contribuye la primera.
Colaboraciones
10
45
Antonio Rafael Peña Sánchez
CUADRO 3
RELACIÓN ENTRE EL NIVEL DE DESARROLLO Y LA
PRODUCTIVIDAD MARGINAL DE LOS FACTORES DE LAS
REGIONES ESPAÑOLAS, 1980-2004
(Modelos de regresión MCO - Datos de panel)
Variable dependiente: PIBpc
Estimaciones
Coeficiente
t-estadístico
PMaL................................
PMaK ...............................
PMaG ...............................
PMaH ...............................
0,322414
0,130988
0,327764
0,025929
11,690796
7,484305
10,542743
2,012138
R2 .....................................
R2 ajustado.......................
Test de White (nR2)..........
Test F ...............................
DW ...................................
nº observaciones .............
0,980205
0,979276
132,877
1.055,509
1,772952
425
Fuente: elaboración propia.
modelo los efectos fijos de cada una de las regiones españolas.
Con los datos de las variables estandarizadas
hemos estimado la siguiente relación mediante
MCO con datos de panel para el periodo 1980200415:
PIBpc = f (PMaL, PMaK, PMaG, PMaH) (4)
Colaboraciones
donde PMaL: productividad marginal del empleo,
PMaK: productividad marginal del capital privado
productivo, PMaG: productividad marginal del capital público, PMaH: productividad marginal del
capital humano, y los resultados obtenidos se presentan en el Cuadro 3.
Dicha regresión ha pasado con éxito todos los
test aplicados, contrastándose todas las hipótesis del
modelo. Los coeficientes son significativos al 99 por
100, excepto el de la PMaH que es significativo tan
sólo a un nivel de confianza del 95 por 100. Por
tanto, podemos afirmar, con la debida precaución,
que la productividad marginal de todos los factores
productivos considerados ha influido positivamente
en la evolución del PIBpc regional en el periodo
sometido a examen. Además, la estandarización de
46
15
Realizados los test de Granger y Hausman para la detección de
variables potencialmente endógenas se evidencia que en este caso no
existe ninguna variable explicativa que sea potencialmente endógena,
por lo que se ha optado por la utilización del método de regresión
MCO.
las variables contrastadas nos permite afirmar que la
PMaL y la PMaG han influido positivamente y en
mayor medida en el PIBpc de las regiones españolas
que el resto de las productividades marginales, al
menos en el periodo analizado (1980-2004).
5. Conclusiones
El objetivo del presente trabajo ha sido, por un
lado, revisar cuál ha sido la evolución de las desigualdades regionales en PIBpc en las regiones
españolas, así como los elementos que la han condicionado; y, por otro lado, contrastar la influencia
ejercida por los factores productivos sobre la productividad aparente del trabajo y determinar la
relación entre la productividad marginal de los
factores y el nivel de desarrollo económico de las
regiones españolas.
Los principales resultados del trabajo son los
siguientes:
Las disparidades regionales en PIBpc se han
mantenido en el periodo 1980-1997. No obstante,
a partir de este último año, experimentaron una ligera reducción debido, principalmente, a la distribución más homogénea advertida en los empleos
per cápita. La razón no ha sido otra que la evolución apreciada por la distribución de la tasa demográfica.
Según las estimaciones del modelo Cobb-Douglas
aplicado a los datos manejados, los factores productivos capital privado productivo, capital público y
capital humano han ejercido una influencia significativa en la productividad aparente del empleo en el
periodo 1980-2004. Las elasticidades de los factores
productivos han sido del 21 por 100 para el capital
productivo privado, del 58 por 100 para el empleo,
del 11 por 100 para el capital público y del 9 por 100
para el capital humano.
La productividad marginal de los factores productivos considerados han ejercido una influencia
positiva y significativa en la evolución del PIBpc
de las regiones españolas en el periodo analizado.
Ahora bien, los factores cuya productividad marginal han marcado en mayor medida la evolución 쑱
BOLETÍN ECONÓMICO DE ICE Nº 3007
DEL 16 AL 28 DE FEBRERO DE 2011
del nivel de desarrollo regional han sido el empleo
(PMaL) y el capital público (PMaG), lo que en principio puede proporcionar una información interesante para la posible intervención del sector público en la corrección de las disparidades económicas
regionales en España.
Es necesario resaltar que nuestro trabajo no ha
terminado donde creíamos que podía hacerlo cuando iniciamos el proyecto. Algunos temas y aspectos
indudablemente importantes han debido quedar pendientes para futuras investigaciones. Además, el
desarrollo de esta exposición, como suele suceder al
menos en las ciencias sociales, ha desvelado nuevos
frentes que necesitan ser explorados. Por ello, creemos necesario seguir profundizando en esta línea de
trabajo, utilizando nuevos métodos, técnicas y fuentes estadísticas que permitan avanzar en el conocimiento sobre las diferencias existentes en el nivel de
desarrollo económico de las regiones españolas. Lo
anterior nos dará la posibilidad de alcanzar nuevos
resultados sobre las disparidades económicas regionales que proporcione una información rigurosa a
las Administraciones Públicas para que puedan llevar a cabo las actuaciones necesarias para la consecución de la convergencia del nivel de desarrollo de
las regiones españolas.
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