Una Función de Producción Ampliada para la Economía Española

TÍTULO DE LA COMUNICACIÓN: Una Función de Producción Ampliada para
la Economía Española: 1980-2003.
AUTOR 1: Rubén Sainz González
Email: sainzru@unican.es
AUTOR 2: Valeriano Martínez San Román
Email: valeriano.martinez@unican.es
AUTOR 3: Pablo Coto Millán
Email: cotop@unican.es
AUTOR 4: Pedro Casares Hontañón
Email: casaresp@unican.es
DEPARTAMENTO: Economía. Avd de los Castros s/n 39006 Santander.
Cantabria
UNIVERSIDAD: Universidad de Cantabria
ÁREA TEMÁTICA 6: Especialización, productividad y competitividad regional
RESUMEN:
El objetivo de este trabajo es analizar la interrelación entre los diferentes tipos de
factores productivos, medidos desde una visión amplia, con el desarrollo económico.
Así, se trata de determinar si la incorporación de nuevos conceptos de capital, no
existentes con anterioridad, se ha traducido en mayores crecimientos en la producción
de las Comunidades Autónomas españolas.
Entre los factores económicos que se van a emplear no sólo tendremos en cuenta los
comúnmente empleados en la literatura económica del crecimiento, trabajo y capital en
sentido amplio, sino también la existencia de nuevos conceptos como capital empleado
en tecnologías de la información y la comunicación (TIC), capital gastado en
investigación y desarrollo (I+D), capital social, definido como el conjunto de redes,
normas, valores, etc… que afectan e influyen en las relaciones sociales y su relación con
el desarrollo económico.
Una de las principales conclusiones obtenidas en esta investigación es la importancia
que el Capital social tienen en la producción regional, los resultados muestran que este
nuevo factor productivo tiene un peso de entre el 2 y el 4 por ciento en el crecimiento
regional.
PALABRAS CLAVE:
Comunidades Autónomas
Capital social, capital humano, crecimiento económico,
1. Introducción
El estudio y estimación de funciones de producción es un campo recurrente en la
literatura económica. A menudo, la expresión funcional utilizada para estos análisis
consiste en una función de producción neoclásica del tipo Cobb-Douglas. Esta función,
en su versión tradicional, considera el trabajo, el capital y la tecnología como los
determinantes de la producción de un país.
En las últimas décadas se han incorporado nuevos conceptos referentes a factores de
producción que afectan al crecimiento de una determinada economía. Lo más destacado
en la literatura es la inclusión de nuevos tipos de capital; capital social, capital humano,
capital I+D+i, nuevas tecnologías,… que han permitido acotar de una manera más
precisa cuáles son los factores productivos que tienen una mayor relevancia a la hora de
explicar el crecimiento económico. De esta forma, James Coleman (1988) define el
capital social como “los aspectos de la estructura social que facilitan ciertas acciones
comunes de los agentes dentro de la estructura”. Por su parte, Robert Putnam (1993,
1996) delimita esta definición a “los aspectos de las organizaciones sociales, tales como
las redes, las normas y la confianza que permiten la acción y la cooperación para el
beneficio mutuo (desarrollo y democracia). Winter (2000) realiza una revisión de la
literatura existente contabilizando más de mil artículos sobre capital social entre 1996 y
1999 y concluye que pese al gran número de estudios que se han realizado, los avances
que se han conseguido a la hora de cuantificar esta variable han sido escasos. Otro
campo floreciente en la literatura económica más reciente ha tratado de analizar el
creciente desarrollo e implantación de las nuevas tecnologías de la información y la
comunicación (en adelante TIC) y su importancia para el crecimiento económico. Los
estudios más destacados en este ámbito corresponden a Oliner y Sichel (2000);
Colecchia y Schreyer (2002); Dewan y Kraemer (2000); Jorgenson y Stiroh (2000).
Esta desagregación de los factores productivos se ha visto favorecida por los esfuerzos
realizados desde el punto de vista estadístico y de recopilación de datos, gracias a los
cuales contamos con nuevas y más amplias bases de datos que han permitido la
proliferación de trabajos en los que se presentan versiones más completas (complejas,
detalladas) de la función de producción. Las principales aportaciones han consistido en
la introducción del capital humano como factor determinante del crecimiento
económico, así como el análisis de la aportación de la investigación, el desarrollo y la
innovación (en adelante I+D+i) al crecimiento económico.
El objetivo que nos planteamos en este estudio, es la estimación de una función de
producción ampliada, para la economía española durante el periodo comprendido entre
1980 y 2003. Al igual que otros trabajos, la función de producción considerada para el
análisis es una función de producción Cobb-Douglas en la que incluiremos como
determinantes de la producción, trabajo, capital, capital humano, capital empleado en
TIC, I+D+i y capital social.
Para la realización de este análisis, utilizamos datos desagregados por Comunidades
Autónomas, lo que además nos permitirá analizar las posibles diferencias existentes
entre los distintos territorios. Los datos utilizados en este estudio son datos oficiales
proporcionados por el INE, la fundación BBVA y el IVIE.
El trabajo está organizado de la siguiente manera, en la siguiente sección se realiza una
revisión de los estudios más relevantes relacionados con la investigación,
posteriormente se explican los datos empleados para en el apartado 4 mostrar el modelo
a estimar, así como mostrar los principales resultados. Para finalizar se expondrán las
principales conclusiones.
2. Revisión de la Literatura.
Diversos son los trabajos que, adoptando una perspectiva regional, han analizado la
eficiencia técnica de la economía española. Por un lado, Gumbau-Albert y Maudos
(1996) comprobaron la existencia de diferencias en los niveles de ineficiencia de los
sectores productivos de las regiones españolas en el periodo 1980-1991 estimando
funciones de producción estocásticas bajo distintos supuestos distribucionales
alternativos para el término de ineficiencia. Gumbau-Albert (1998) centró su análisis en
la industria española estimando funciones de producción frontera que recogían la
existencia de diferencias intra-sectoriales.
Maudos et al. (2000a) emplearon técnicas no paramétricas (DEA e índice de Malquist)
obteniendo altos niveles de ineficiencia a nivel agregado y sectorial para las regiones
españolas. Álvarez y Delgado (2002) emplean la aproximación paramétrica de la
frontera estocástica modelo de Battese y Coelli (1995) así como métodos no
paramétricos de estimación (DEA) para medir la eficiencia técnica. Para ello, las autoras
utilizan datos regionales, llegando a demostrar
la contribución positiva de las
infraestructuras productivas sobre la productividad privada regional del conjunto de la
economía y muestran que sus efectos varían entre los sectores.
En la literatura existente, también se encuentran trabajos en los que se han introducido
otras variables en la función de producción utilizada para estimar la eficiencia, como es
el caso del capital público. Por ejemplo, Maudos et al. (1998) investigan la
convergencia en la productividad del trabajo de las regiones españolas en el periodo
1964-1991 utilizando una aproximación frontera no paramétrica para calcular el índice
de Malmquist. Pedraja et al. (1999) estiman fronteras de producción siguiendo los
enfoques paramétricos y no paramétricos para el sector industrial.
Asimismo, Gumbau-Albert y Maudos (2006) estiman funciones de producción CobbDouglas con datos de las regiones españolas, considerando como inputs: el capital
físico, trabajo, el capital humano y el capital tecnológico. De este modo, llegan a
demostrar la existencia de una relación positiva entre el capital tecnológico y los niveles
de productividad total de los factores de las regiones españolas. Además, Hernando y
Núñez (2001) estiman una función de producción Cobb-Douglas con datos de empresas
considerando siete inputs; trabajo, software, hardware, construcciones no-residenciales,
equipamiento industrial, otro mobiliario y transporte, llegando a demostrar que el
capital TIC supone la tercera parte de la contribución del capital físico sobre el
crecimiento de la productividad y el output.
Estudios más actuales como los de Puig-Junoy y Pinilla (2008) estiman funciones de
producción frontera estocástica tipo trans-log para las regiones españolas en el periodo
1964-1996, tratando de medir y explicar los cambios en la eficiencia tecnológica
regional. Por la especial relevancia para nuestra investigación, destacamos el trabajo de
Marrocu y Paci (2010) sobre los efectos que tiene el capital público en la productividad
de las regiones Italianas, en el cual se incluyen algunos de los inputs que se van a
emplear aquí como el gasto en I+D+i y el capital social entre otros.
3. Análisis de los datos
En esta sección describiremos las variables utilizadas en nuestro análisis. En cuadro 1
podemos observar gráficamente la distribución regional de las variables de mayor
relevancia en este estudio. Para este propósito, hemos construido las variables como
números índices con respecto a la media nacional para el periodo 1980-2003.
En cuanto al VAB per capita, podemos observar que las regiones del sur se encuentran
muy por debajo de la media nacional. En este sentido, Madrid, Cataluña, País Vasco y
Navarra son las comunidades autónomas donde la producción per capita es mayor y se
sitúan significativamente por encima de la media nacional. Estas comunidades
autónomas se encuentran asimismo en las primeras posiciones en el resto de variables
analizadas. Esto es, en capital humano, medido éste como el porcentaje de la población
ocupada que posee estudios universitarios, datos obtenidos de la fundación BBVA e
IVIE. En I+D+i, considerando el número de investigadores de cada Comunidad
Autónoma por cada mil habitantes (fundación BBVA e IVIE). Según el mapa, las
diferencias en este aspecto son muy significativas y la horquilla en la que se mueven
estos valores es muy amplia. En el único aspecto donde se rompe esta distribución
regional parece ser el del capital social el cual esta medido mediante el índice de capital
social aportado por la fundación BBVA y el IVIE.
Cuadro 1: Distribución regional de las principales variables
Valores medios 1980-2003. Índices, España=100
1. VAB per capita
2. Capital humano
Fuente: elaboración propia
Basándonos en esta representación gráfica de la distribución de las variables,
consideramos la introducción en nuestras estimaciones una variable dummy que
llamamos “líder” la cual toma el valor 1 para las 4 comunidades autónomas mejor
situadas (Madrid, Cataluña, País Vasco y Navarra) y 0 para el resto.
Cuadro 1 (cont.): Distribución regional de las principales variables
Valores medios 1980-2003. Índices, España=100
1. I+D+i
Fuente: elaboración propia
4. Modelo, estimaciones y resultados
2. Capital social
En este apartado introduciremos el modelo económico relevante objeto de estudio, así
como el conjunto de especificaciones teóricas de la función de producción que serán
utilizadas para acometer el análisis empírico posterior. En concreto, la forma funcional
considerada en este trabajo es una función de producción Cobb-Douglas ampliada, que
nos permite captar el efecto que tienen sobre la variable dependiente otras variables
diferentes a la consideración original de trabajo y capital. Se presentan asimismo las
estimaciones realizadas y los resultados obtenidos.
Antes de comenzar con la explicación del modelo y el análisis empírico, se muestra una
representación esquemática del modelo general (Figura 1). Las flechas identifican la
hipotética estructura de relaciones entre las variables clave, sin tratar de establecer
ninguna relación de causa-efecto entre ellas a pesar de la direccionalidad gráfica
Figura 1: Estructura de las relaciones entre el Capital Social, Trabajo, Capital
Humano,
Capital Tecnológico, Capital Físico y Crecimiento Económico
Innovación. I+D+I
Universidad. Nº
Investigadores
Capital
Humano
Población
Trabajo
Capital Social
Capital
Tecnológico
Crecimiento
Económico
Capital Físico
Fuente: elaboración propia
4.1. Modelo
La función de producción Cobb-Douglas puede escribirse, en su forma más simple
como:
(1)
Donde Y es la producción, K es el stock de capital y L es la cantidad de trabajo. El
subíndice i indica la región y el subíndice t indica el periodo de tiempo. α y β son las
elasticidades del capital y del trabajo respectivamente. En este estudio, la intención es
ampliar dicha función de producción considerando diferentes niveles de desagregación
del stock total de capital disponible e incluyendo un conjunto de variables de control
representadas por los “inputs intangibles” capital social, capital humano y capital en
I+D+i.
De este modo, las diferentes especificaciones de la función de producción que vamos a
analizar quedarían detalladas de la siguiente manera:
(2)
(3)
(4)
4.2.
Estimación y Resultados
Una vez transformadas tomando logaritmos, cada especificación del modelo general es
estimada utilizando un panel de datos para las 17 comunidades autónomas españolas y
23 observaciones anuales desde 1980 hasta 2003. El método de estimación empleado
para realizar el análisis es el método de Hausman y Taylor (H-T) de variables
instrumentales (1981). La elección de este método no es aleatoria, sino que se basa en
los resultados obtenidos en las pruebas previas a la estimación, concretamente en el test
Durbin-Wu-Hausman de endogeneidad de las variables, según el cual rechazamos la
hipótesis nula de exogeneidad, y por lo tanto, nos decantamos por un método de
variables instrumentales. Además este método (H-T) permite estimar efectos
individuales y variables invariantes en el tiempo. En todas las estimaciones realizadas,
siguiendo el procedimiento habitual aplicado en la literatura para las funciones de
producción, se ha instrumentado cada variable con su propio valor retardado un periodo.
En la tabla 1 se presentan los resultados obtenidos de la estimación de la función de
producción para las distintas especificaciones de la misma.
La primera columna muestra los resultados obtenidos para el modelo base que puede
tomarse como modelo general y que servirá como punto de referencia. Según los
resultados obtenidos, la elasticidad del trabajo se sitúa alrededor de 0.25, un valor que
resulta sensiblemente menor que los computados en otros estudios donde suele situarse
en torno al 0.7 (Marrocu y Paci, 2010). El capital muestra asimismo una elasticidad de
0.35, más en la línea de estudios precedentes. Lo más interesante, y que supone el
objetivo principal de este trabajo, es observar los coeficientes obtenidos para los inputs
“intangibles”, los cuales resultan positivos y significativos, lo que confirma su
contribución al proceso productivo.
Tabla 1: Estimación de la función de producción para España 1980-2003. (Método HausmanTaylor)
Variable dependiente: Valor Añadido Bruto en euros constantes de 2000
Variables
Constant
Trabajo (L)
Capital total (K)
(1)
11.42
(2)
***
**
11.336 *
(3)
(4)
9.94 ***
10.23 ***
(5.97)
(6.89)
(8.23)
(9.35)
0.252
**
0.251 *
0.296 ***
0.234 ***
(3.18)
(6.16)
(6.54)
(5.75)
0.351
**
0.352 *
***
***
(4.14)
(10.51)
Capital privado (Kprivado)
0.061 **
(2.06)
0.332 ***
Capital público (Kpublico)
(7.64)
0.081 ***
Capital TIC (KTIC)
(3.25)
0.343 ***
Capital No TIC (KnoTIC)
(10.68)
I+D+i (IDi)
0.036
***
(3.22)
Capital Social (Ksoc)
Capital Humano (KHum)
0.041
**
**
0.035 *
0.027 ***
0.037 ***
(5.49)
(4.12)
(5.80)
0.031 ***
0.022 **
**
0.04 *
(2.65)
(4.76)
(3.37)
(2.09)
0.068
**
0.068 *
0.062 ***
0.052 ***
(3.71)
(3.49)
(2.73)
**
0.669 *
0.543 ***
0.574 ***
(3.29)
(3.24)
(3.06)
210
210
210
(1.82)
Dummy “Lider”
No. Observaciones
*
NOTAS: P-valores entre paréntesis; *, **, *** denota 1, 5 y 10 por ciento de significatividad respectivamente.
Los estimadores obtenidos son robustos a heteroscedasticidad.
Fuente: Elaboración propia
En la segunda especificación se ha introducido la variable dummy “líder”, y como puede
observarse, las elasticidades del resto de variables consideradas no experimentan apenas
cambios. Sin embargo, la propia variable dummy tiene un efecto positivo y significativo,
indicando que estas cuatro comunidades contribuyen de forma relevante a la producción
nacional. De nuevo, las variables de control capital humano, I+D+i y capital social son
positivas y significativas y presentan valores del estimador similares.
En las dos últimas columnas de la tabla analizamos dos desagregaciones distintas del
capital. Por un lado, diferenciamos entre capital público y privado (columna 3), por
otro, distinguimos entre capital destinado a tecnologías de la información y la
comunicación (TIC) y aquel que tiene otros destinos (columna 4).
Analizando la tercera columna, observamos que la contribución del capital público al
proceso productivo español durante el periodo 1980-2003 es considerablemente
superior a la contribución que ha tenido el capital privado. Las elasticidades que
presentan ambos tipos de capital son 0.061 para el capital privado y 0.332 para el
público. En la columna 4, observamos como el capital destinado a tecnologías de la
información y la comunicación presenta una elasticidad de 0.081, una cifra considerable
que capta la creciente importancia que están adquiriendo desde la década de los años 80
la nuevas tecnologías, la informática, las comunicaciones,…
Cabe destacar, en todas las especificaciones analizadas, el papel positivo que juegan los
efectos del capital social y las redes sociales en la generación de crecimiento
económico. Los resultados obtenidos muestran una contribución de entre un 2 y un 4 %
al proceso de producción. Pero además existen efectos en el capital humano, en el
capital tecnológico vía TIC´s y vía I+D+i. Así un mayor capital social y una mayor
extensión e interconexión de las redes sociales, atraen la concentración de talento que
permite y facilita la innovación tecnológica y el crecimiento en las regiones. Cabe
deducir, por ello, que no operan en competición entre sí, sino que tienden a
complementarse y a atraer o actuar sobre diferentes tipos de talento, jugando papeles
complementarios, en el proceso de crecimiento económico.
5. Conclusiones
Esta investigación trata de contrastar los efectos que diferentes factores productivos
tienen sobre la producción de las comunidades Autónomas Españolas. Los resultados
obtenidos permiten corroborar la importancia que, además de los factores clásicos, stock
de capital y fuerza laboral, tiene para el crecimiento regional el gasto en actividades de
investigación, desarrollo e innovación (I+D+i), así como el capital humano, un nuevo
concepto como es el capital social.
Las principales conclusiones de la modelización efectuada son las siguientes:
En primer lugar, del análisis de los resultados, puede apreciarse, que el coeficiente
asociado al Capital Social, al Capital Humano y al I+D+I es significativo a la hora de
explicar la tasa de variación de la producción regional con valores que se sitúan entre el
0,02 y el 0,068 en función de las diferentes especificaciones realizadas. Así el
coeficiente asociado al Capital en I+D+i, medido como el número de investigadores por
Comunidad Autónoma, tiene un efecto sobre el crecimiento regional en torno al 3 por
ciento. Por otro lado, el factor de producción Capital Humano, trabajadores
universitarios, representa un 6 por ciento, siendo la importancia del Capital Socia de
entre un 2,1 y un 4 por ciento.
En segundo lugar, parece que frente al planteamiento del materialismo histórico,
dialéctico y cultural, en donde el individuo trabajando en la infraestructura económica,
genera unas relaciones y un modo de producción, que condiciona el funcionamiento en
un sistema de producción y éste determina la organización de la sociedad civil y
política, y en última instancia la filosofía del conocimiento y la vida personal y social.
El planteamiento alternativo para explicar el mundo actual y futuro es que, en el mundo
actual, un mundo globalizado y conectado en red, el progreso y el crecimiento
económico se efectúa a través de las exponencialmente crecientes interconexiones e
interacciones entre los agentes económicos. Esto es, quizá en el mundo actual y futuro,
las interconexiones e interactuaciones entre los agentes, los efectos del Capital Social y
las Redes Sociales en definitiva, lo que podríamos denominar el “Nuevo Capital
Social”, son las que está generando la educación, el talento, en otras palabras el Capital
Humano, y también a partir del mismo el conocimiento tecnológico mediante las nuevas
tecnologías de la información y la comunicación, Capital TIC, la investigación y la
innovación, Capital I+D+i, y la propia filosofía del conocimiento
Bibliografía
Álvarez, I. y Delgado, M. J. (2002): “Medición de la Eficiencia técnica para los Países
de la UE-15”, Documento de Trabajo ICAE.
Battese, G. y Coelli, T. (1995): “A Model for Technical Inefficiency Efects in a
Stochastic Frontier Production Function for Panel Data”, Empirical Economics, 20,
325-332.
Colecchia, A. y Schreyer, P. (2002): “ICT investment and economic growth in the
1990s: Is the United States a unique case? A comparative study of nine OECD
countries”, Review of Economic Dynamics, 5, 2, 408-442.
Coleman, J. (1988): “Social Capital in the Creation of Human Capital”. American
Journal of Sociology, 94/Supplement, S95-S120.
Dewan, S. y Kraemer, K. (2000): “Information technology and productivity: Evidence
form country-level data”, Management Science, 46, 4548-562.
Gumabu-Albert, M. y Maudos, J. (1996): “Eficiencia productiva sectorial en las
regiones españolas: una aproximación frontera”, Revista Española de Economía, 13, 2,
239-260.
Gumbau-Albert, M. (1998): “Regional Technical Efficiency: A Stochastic Frontier
Approach”, Applied Economic Letters, 5, 723-726.
Gumabu-Albert, M. y Maudos, J. (2006): “Technological activity and productivity in
the Spanish regions”, The Annals of Regional Science, 40, 1, 55-80.
Hausman, J. (1978): “Specification tests in econometrics”, Econometrica, 46, 6, 12511271
Hausman, J. y Taylor, W. (1981): “Panel data and unobservable individual effects”,
Econometrica, 49, 6, 1377-1398.
Hernando, I. y Nuñez, S. (2001): “The Contribution of ICT to Economic Growth: A
Growth Accounting Exercise with Spanish Firm-Level Data”, Documento de Trabajo
203, Banco de España.
Jorgenson, D. y Stiroh, K. (2000): “Industry-level productivity and competitiveness
between Canada and The United States”, American Economic Review, 90, 2, 161-167.
Marrocu, E. y Paci, R. (2010): “The effect of public capital on the productivity of the
Italian regions”, Applied Economics,42, 989-1002.
Maudos, J., Pastor, J.M. y Serrano, L. (1998): “Convergencia en las regiones españolas;
cambio técnico, eficiencia y productividad”, Revista Española de Economía, 15, 235264.
Maudos, J., Pastor, J.M. y Serrano, L. (2000): “Efficiency and productive specialisation:
an application to the Spanish regions”, Regional Studies, 34, 829-842.
Oliner, S. y Sichel, D. (2000): “The resurgence of growth in the late 1990s: Is
information technology the story?”, Journal of Economics Perspectives, 14, 4, 3-22.
Pedraja, F.J., Ramajo, J. y Salinas, J. (1999): Eficiencia productiva del sector industrial
español: Un análisis espacial y sectorial”, Papeles de Economía Española, 80, 124-138.
Puig-Junoy, J. y Pinilla, J. (2008): “Why are some Spanish regions so much more
efficient than others?”, Environment and planning C- Governement and Policy, 26, 6,
1129-1142.
Portela,M. y Neira, I. (2002): Una investigación sobre el Capital Social en España.
Fundación del BBVA.
Putnam, R.; Leonardi; R. Y Nanetti, R. (1994): “Making democracy work: civic
traditions in modern Italy”. Princeton University, Princeton.
Winter, G. (2000): “A comparative discussion of the notion of validity in qualitative and
quantitative research“. The Qualitative Report, 4, 3-4.