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Convergencia regional en la economía española
Rubén Gil Prado
Grado de Economía
Tutor del TFG: Josep Lluís Raymond Bara
16/05/2013
Convergencia regional en la economía española 2000-2012
2014 Rubén Gil
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RESUMEN
Este trabajo analiza la evolución de los desequilibrios regionales midiendo las
evoluciones en VAB per cápita de las diferentes regiones de la economía española entre
los años 2000 y 2012. En el estudio se utilizan los métodos de Beta convergencia,
Sigma convergencia y Gamma convergencia para determinar la existencia de
convergencia o divergencia a lo largo de dicho período. Las conclusiones principales
que se extraen de este trabajo son: 1) Existe convergencia entre las regiones españolas a
lo largo del período 2000-2007, coincidiendo con el período expansivo, y divergencia
durante el período 2008-2012 (periodo de recesión económica). 2) Dicha convergencia
se produce por un cambio en el modelo productivo de las regiones que parten con una
renta per cápita inferior, en las cuales empiezan a ganar peso actividades de poca
productividad como la construcción, y crecen más rápidamente que las regiones con una
renta per cápita más elevada. 3) Este cambio en el modelo productivo, se ve resentido
con la irrupción de la crisis económica, y aquellas economías regionales dónde más
habían aumentado en peso relativo las actividades de menor productividad, son aquellas
que han visto cómo sus tasas de desempleo aumentaban en mayor medida que el resto
de regiones.
Por lo tanto, la tasa de empleo explica la convergencia y la divergencia en la economía
española durante el primer y segundo período respectivamente, mientras que las
disparidades en productividad se han mantenido en menor o mayor medida estables.
Palabras claves: renta per cápita, tasa de empleo, tasa de paro, convergencia, regiones,
estructura productiva.
ABSTRACT
This research work analyzes the developments in regional imbalances taking into
account the evolutions of GAV per capita of the different regions of the Spanish
economy between 2000 and 2012. During the study, methods of Beta, Sigma and
Gamma convergence are used to determine the existence of convergence or divergence
over the mentioned years. The main conclusions to point out from this research are: 1)
On the one hand, there was convergence between the Spanish regions over 2000 to 2007
(coinciding with the economic expansive period). On the other hand, there was
divergence during 2008 to 2012 (occurring simultaneously with the economic recession
period). 2) This convergence happened due to a change in the regions production model
which has a low per capita income. In these territories were gaining importance low
productivity activities such as construction. 3) Finally, this change in the production
model was resentful because of the emergence of the economic crisis since the regional
economies where the low productivity activities had increased are, nowadays, the ones
that have experienced a great raise on the unemployment rate.
Therefore, the unemployment rate explains the convergence and divergence in the
Spanish economy during the first and the second period respectively, whereas
disparities in productivity have been more or less stable.
Key words: per capita income, employment rate, unemployment rate, convergence,
regions, production structure.
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Índice
Resumen.
1. Introducción.
2. Contexto Global: Análisis de convergencia España – UE-27.
3. Análisis de convergencia regional para el período 2000-2012.
3.1 β – Convergencia.
I. Aspectos teóricos sobre β – Convergencia.
II. Análisis econométrico de la β – Convergencia.
3.2 σ – Convergencia.
I. Análisis de la productividad aparente del factor trabajo.
II. Análisis de la tasa de empleo.
III. Análisis del cambio estructural.
IV. Análisis de otras variables.
3.3 γ – Convergencia.
I. Índice de Kendalh.
4. Conclusiones.
5. Bibliografía.
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1. INTRODUCCIÓN
n este inicio del siglo XXI la economía española ha experimentado durante los
primeros siete años un notable crecimiento económico, marcado por un rápido
crecimiento del PIB en relativamente pocos años. Dicho crecimiento es
consecuencia de los bajos tipos de interés que fomentaban el consumo, en especial, el
consumo privado en compra de viviendas (burbuja inmobiliaria) y su correspondiente
endeudamiento (burbuja financiera). A esto hay que añadir la existencia de una gran
liquidez en el mercado, ya que los bancos eran propensos a dejar préstamos y conceder
muchas hipotecas. Estas circunstancias generaban grandes dosis de confianza y, por
tanto, daban lugar a toda clase de especulaciones.
Esta fase de expansión llegó a su fin en el año 2008 para dar paso a una gran recesión
económica (enmarcada dentro de la crisis económica mundial de 2008) que se hace
especialmente dura en España por el pinchazo de las burbujas provocadas durante la
fase de expansión (en especial la inmobiliaria y la del sistema bancario) y por la gran
repercusión que ha tenido en el aumento espectacular de las tasas de paro a nivel
nacional. Para dicha recesión y especialmente al alto desempleo, a día de hoy, no se
aprecia una recuperación próxima y aún no es posible determinar cual ha sido su
verdadero alcance a nivel económico y su coste a nivel social y de bienestar.
Desde el nacimiento del Estado de las Autonomías, se ha puesto de relieve y ha sido
objeto de numerosos estudios los desequilibrios regionales en España. Existen estudios
sobre convergencia regional (véase, por ejemplo, Cuadrado et al., 1998 y 1999,
Villaverde, 2007) dónde se ha demostrado empíricamente la existencia de convergencia
regional hasta principios de la década de los ochenta. Dicha convergencia se ha
producido, esencialmente, por el proceso de convergencia en productividad. Sin
embargo, desde el año ochenta hasta inicios de este siglo, se ha producido un
estancamiento en cuanto a convergencia regional en VAB per cápita se refiere.
En este contexto cabe situar este trabajo, que comprende tanto el período expansivo
2000-2007, como buena parte del período de recesión 2008-2012, y a raíz de ello me
dispongo a analizar empíricamente la existencia de convergencia o no, a lo largo de
todo el período y en ocasiones dividiremos el estudio en los dos períodos anteriormente
mencionados (expansión – crisis), para observar si hay relación entre crecimiento
económico y convergencia y, como contrapartida, si existe relación entre recesión y
divergencia. Utilizaré como referencia los datos sobre renta per cápita y sus
componentes como la productividad y la tasa de empleo y a su vez descompondré estos
dos factores para poder ofrecer un análisis más detallado. He tomado la renta per cápita
como referencia porque me parece el indicador más acertado y más global para observar
la evolución del grado de bienestar de las diferentes regiones analizadas.
Para poder abordar mejor la correcta compresión del trabajo presentado, es conveniente
empezar por definir que es convergir. La convergencia, por definición, es un proceso
mediante el cual diversas variables se dirigen a un mismo punto o tienden a dirigirse a
un mismo lugar. Pues bien, la finalidad de este trabajo es analizar, a través de métodos
empíricos, si se ha producido durante este siglo XXI, una convergencia entre las
E
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diferentes regiones españolas, en este caso, si el Valor Añadido Bruto (VAB) per cápita
y sus componentes, han tendido a equiparse entre las diferentes regiones españolas.
La convergencia ha tomando importancia a lo largo de los años, y es uno de los
principales análisis a tener en cuenta a la hora de aplicar políticas regionales destinadas
a reducir las desigualdades territoriales y en concreto, como veremos más adelante, la
convergencia es uno de los objetivos más importantes dentro de las políticas de la
Unión Europea.
Por último, cabe resaltar que los resultados del estudio de la convergencia regional son
limitados al período analizado y, especialmente, sensibles a las variables objeto y a la
base de datos estadística que las ofrece. Utilizaré principalmente los datos ofrecidos por
el Instituto Nacional de Estadística, además de las que ofrece la Fundación Banco
Bilbao Vizcaya (FBBVA), el Instituto Valenciano de Estadística, la Fundación de las
Cajas de Ahorro Confederadas (FUNCAS), EUROSTAT y la base de datos BDMORES
elaborada originalmente por Dirección General de Análisis y Programación
Presupuestaria del Ministerio de Economía y Hacienda.
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2. CONTEXTO GLOBAL: Análisis de convergencia España – Unión Europea
Dentro del ámbito de la Unión Europea, la integración económica es uno de los
requisitos fundamentales para llegar a una Unión Económica y Monetaria óptima. La
reducción de las disparidades regionales es una prioridad dentro del tratado de la Unión
Europea (2009) y en este sentido, me ha parecido correcto, empezar haciendo un
análisis simplificado de la existencia o no, de convergencia con los países de nuestro
entorno y verificar si los esfuerzos que se han hecho para conseguir una Unión Europea
más equitativa a través de las Políticas Europeas Regionales y las propias políticas
interiores de España a nivel nacional, han dado sus frutos o si por el contrario cabe
esperar un esfuerzo mayor por parte de las instituciones.
Gráfico 1
Fuente: elaboración propia a partir de los datos Eurostat.
Como podemos observar en el gráfico 1, a lo largo del período expansivo, la renta per
cápita ha ido divergiendo favorablemente para España, ya que pasó de estar un 2% por
debajo de la media europea a estar 5 puntos porcentuales por encima en el año 2007
(105%), no obstante a partir de ese año y con la llegada de la crisis, la renta per cápita
vuelve a caer respecto a la media europea y se sitúa en el año 2012 a un 4,5% de
distancia (95,5%).
Si observamos los componentes de la renta per cápita, podemos comprobar como la
productividad, durante el período de crecimiento económico (2000-2007), se ha
mantenido prácticamente constante, es decir, se ha situado entorno al 90% de la media
europea y como ha sido la tasa de empleo la que ha empujado a la renta per cápita a
situarse a niveles superiores que los de la media europea. Para el periodo comprendido
entre 2008 y 2012, se produce el fenómeno contrario, la tasa de empleo cae de manera
significativa y se sitúa a 18 puntos porcentuales por debajo de la media europea. Dicha
situación hace que la renta per cápita también caiga relativamente, aunque en menor
medida debido a la evolución favorable de la productividad, que si bien habíamos dicho
que se mantenía estancada en el período anterior, a partir de la irrupción de la crisis, las
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empresas españolas hacen un reajuste en sus plantillas y buscan ser más competitivas
disminuyendo los costes laborales y, por tanto, disminuyendo su número de empleados.
Dicho comportamiento provoca que la productividad, a partir de 2008, se sitúe por
encima de la media de la UE-27 (+4%).
Con estos datos, desde el punto de vista de una Europa más equilibrada, cabe esperar
que las instituciones europeas pongan más énfasis en cómo ayudar a la economía
española a converger de nuevo, y concretamente, a fomentar la recuperación económica,
promoviendo políticas activas de empleo para ayudar a crear puestos de trabajo y
revertir el proceso divergente de la tasa de empleo respecto a la media europea.
No hay que olvidar que el 78,5% del presupuesto de la Unión Europea destinado a la
política regional, los llamados fondos estructurales (37% del presupuesto total de la
UE), tienen como objetivo la convergencia entre las regiones pertenecientes a la Unión.
España se ha ido beneficiando durante estos años de dichos fondos, muy especialmente
las regiones del sur, ya que en su mayoría, presentan rentas per cápita inferiores a la
media comunitaria. Hasta años anteriores a la crisis, parecía que daban sus resultados
pero con la crisis económica parece que estos fondos no han servido para mejorar la
estructura productiva de las regiones beneficiarias y ahora se ven abocadas a tasas de
paro muy superiores a la media del resto de regiones europeas y liderando los rankings
de mayor desempleo a nivel europeo como son Extremadura y Andalucía entre otras.
Situación de la que la Unión Europea debería de coger buena nota de ello y buscar
nuevas fórmulas para ayudar a converger, de nuevo, a las regiones españolas con el
resto de Europa.
Mapa 1
La política regional de la UE para 2007-2012.
Fuente: http: es.paperblog.com
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3. ANÁLISIS DE CONVERGENCIA REGIONAL (2000-2012).
En este apartado se analiza la convergencia regional de tres formas distintas para poder
contrarrestar los resultados obtenidos y sacar conclusiones de mayor fundamento.
3.1 β – Convergencia.
Aspectos teóricos.
La convergencia Beta contrasta la relación existente entre el nivel de renta inicial y el
crecimiento de la renta per cápita en los años siguientes, es decir, se intenta analizar si
las regiones que parten con un nivel de renta inferior, alcanzan crecimientos de renta
superiores a las regiones que partían con una renta superior, de tal forma que a lo largo
del tiempo estas diferencias en renta se vayan acortando, y la brecha de desigualdad
tienda a ser prácticamente nula.
Gráficamente la convergencia β absoluta (Tamura, 1996; Lucas, 2000) se podría
representar como en la figura 1, donde la economía que parte con una dotación inferior,
experimenta unas mayores tasas de crecimiento hasta alcanzar su estado estacionario.
También existe una denominada convergencia β condicional, que permite a las regiones
tender hacía diversos equilibrios a largo plazo, es decir, cada economía o región
converge hacía el valor de equilibrio que tiene su propio estado estacionario. Este
último tipo de convergencia beta intenta explicar el mantenimiento de divergencias, es
decir, una economía tenderá a aproximarse a un ritmo cada vez más desacelerado a un
valor límite, que las deficiencias estructurales impiden sobrepasar (Raymond Bara,
1995). En este sentido, se tiene en cuenta las características particulares de los
territorios, tales como la estructura productiva o la dotación de infraestructuras, que
hacen que las diferencias no se puedan llegar a reducir del todo.
Figura 1.
Fuente: Ensayos–Volumen XXV, núm.2, noviembre 2006, pp. 57-80
La siguiente ecuación representa el método de cálculo para la convergencia β absoluta,
que se deduce directamente del modelo de Solow:
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Ln(Yi,t + T/ Yit) / T = α – β ln(Yi,t) + Ei,t
Donde:
· La variable dependiente denota la tasa de crecimiento anual de renta per cápita durante
el periodo analizado.
· La variable independiente Yi,t hace referencia a la renta inicial de la región.
· El término Ei,t recoge las diferentes perturbaciones.
Mientras que para la convergencia β condicionada la ecuación sería la siguiente:
Ln(Yi,t) – Ln(Yi,0) = α + β ln(Yi,0) + φXi0 + Ei,t Donde:
· La variable dependiente denota la tasa de crecimiento anual de renta per cápita durante
el periodo analizado.
· La primera variable independiente Yi,0 hace referencia a la renta inicial de la región,
mientras que la segunda (Xi0), agrupa a diferentes variables que definen las
características de la región.
· El término Ei,t recoge las diferentes perturbaciones.
Análisis econométrico.
El análisis que voy a llevar a cabo para medir la existencia o no de convergencia Beta,
será la de regresionar la renta relativa de las regiones respecto la media nacional, en los
años 2000 y 2008 con el crecimiento medio anual del VAB per cápita durante los
períodos 2000-2007 y 2008-2012 respectivamente, para estudiar el comportamiento de
la convergencia durante el ciclo económico expansivo y parte del ciclo económico de
recesión. Utilizando la siguiente ecuación:
Yit - Yi,t=0 / T = α + β (YEsp. / Yi,t=0) + Eit
Yi,t=0
Donde:
YEsp = Renta per cápita de España en el periodo t=0.
Yi,t = Renta per cápita de cada región en el último año del periodo considerado.
Yi,t=0 = Renta per cápita de cada región en el primer año del periodo
considerado.
t = Número de periodos considerados en el estudio (años).
Eit = Término error que recoge todo tipo de shoks temporales que afectan a la
ecuación.
Al estimar el parámetro β, podremos obtener la velocidad de convergencia, que
se calcula con la siguiente fórmula:
Velocidad de convergencia = Log (2)/ β
La cual nos indicará el número de años aproximados que han de pasar para poder
reducir la brecha de desigualdad a la mitad, si se mantiene constante ese mismo proceso
de convergencia (parámetro β).
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Establecemos las siguientes hipótesis:
Si β = 0, no existe ni convergencia ni divergencia.
Si β ≠ 0, existe un proceso de convergencia o divergencia según si:
=> β > 0, existe un proceso de divergencia.
=> β < 0, existe un proceso de convergencia.
Obtenemos para el período expansivo (2000-2007) los siguientes datos:
Figura 2.
Gráfico 2
Fuente: elaboración propia a partir datos del INE.
Observamos que se cumple la hipótesis β ≠ 0, ya que como se muestra en la figura 2,
Beta es significativamente diferente a 0, con un estadístico t de -3,118 y un valor p de
0,0071. Además nos dice que beta es de -0,0385, es decir, se cumple que β < 0 y por
tanto, podemos concluir que ha existido un proceso de convergencia Beta, que es
condición necesaria pero no suficiente para que pueda existir convergencia Sigma.
La recta de regresión ajustada (gráfico 2 y 3), describen el comportamiento medio que
se podría esperar de una región en función de su renta inicial. Una pendiente negativa
indica que el ritmo de crecimiento es mayor en las regiones que partían con niveles
inferiores de renta (convergencia), mientras que una pendiente positiva indica que las
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regiones que partían con más renta en el período inicial crecen más rápido y, por tanto,
aumentan más su distancia respecto a las regiones con dotaciones inferiores
(divergencia).
El gráfico 2 nos muestra que regiones han contribuido positiva o negativamente de
manera general al proceso de convergencia durante el periodo 2000-2007. En este
sentido cabe destacar positivamente el comportamiento de las regiones de Galicia y
Asturias, especialmente, y el de Castilla y León y Cantabria de manera más residual.
También han contribuido de manera positiva a la convergencia nacional, aunque de una
manera negativa para estas comunidades, las regiones de Baleares, la Rioja, y Cataluña.
Por otra parte, las comunidades que han frenado la convergencia, y que por lo tanto han
divergido a nivel nacional, han sido, desde el punto de vista negativo para ellas, las
regiones de Canarias, Valencia, Castilla-la Mancha y de manera más residual las
regiones de Murcia, Andalucía y Extremadura que se sitúan muy ligeramente por debajo
de la recta de regresión. Las regiones que han divergido desde una perspectiva positiva
para ellas han sido País Vasco, Aragón, Navarra y Madrid.
De manera general destacaría el buen comportamiento del VAB per cápita en las
regiones de Galicia, Asturias y del País Vasco (aunque esta última no contribuya de
manera positiva a la convergencia) y el comportamiento muy negativo de Baleares, a
pesar de que ha contribuido al proceso de convergencia ya que partía con una renta
superior a la media nacional en el año 2000.
Para el período de recesión (2008-2012) obtenemos los siguientes datos:
Gráfico 3
Fuente: elaboración propia a partir datos INE.
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Figura 3.
Fuente: elaboración propia a partir datos INE.
Observamos que se cumple la hipotesis β ≠ 0, ya que como se observa en la figura 3,
beta es significativamente diferente a 0 con un intervalo de confianza del 90%, con un
estadístico t igual de 1.819 y un valor p de 0,0889. Además nos dice que Beta es
superior a 0 (β > 0), por lo tanto podemos determinar que existe un proceso de
divergencia, para el período analizado.
El gráfico 3 nos muestra las regiones que han contribuido a este ligero proceso de
divergencia experimentado durante el período 2008-2012. Se observa que todas las
regiones han experimentado en mayor o en menor medida un decrecimiento medio
anual de la renta per cápita a lo largo de dicho periodo. Desde un punto de vista
negativo para ellas, las regiones que han contribuido a la divergencia han sido Murcia,
Valencia, Castilla- la Mancha y Andalucía, y desde una perspectiva positiva para ellas
han sido la Rioja, Cataluña y Navarra, que se han comportado mejor de lo esperado.
Por otra parte, las regiones que han tendido a converger con la media nacional desde un
punto de vista positivo para ellas han sido Castilla y León, Galicia, y en menor medida,
Canarias, Asturias, Cantabria y Extremadura. Sin embargo las que han contribuido a
converger de manera negativa para sus propios intereses han sido Madrid, Aragón, y de
manera más residual, Baleares y País Vasco.
En resumen destacar el comportamiento muy negativo de las regiones de Murcia y
Valencia, tanto como para sus propios intereses como por su contribución a la tendencia
divergente en lo que al VAB per cápita se refiere, mientras que por otro lado, Castilla y
León y Galicia, han experimentado menores caídas en sus tasas de VAB per cápita
durante el período analizado (2008-2012) que el resto de Comunidades Autónomas, y
como partían de una renta inferior a la media nacional en 2008, estas comunidades han
contribuido a frenar la divergencia ya que han convergido a nivel nacional.
Se puede apreciar también como las comunidades que parten con niveles de renta per
cápita superiores a la media nacional en 2008, no han experimentado grandes
diferencias entre sus tasas de decrecimiento en renta per cápita respectivamente. Por
otro lado, las que partían con rentas relativas inferiores en 2008, han experimentado
grandes variaciones entre sí, como lo son Castilla y León, siendo la que menos ha
disminuido de todas las Comunidades Autónomas con un promedio anual de caída del
renta per cápita de –0,5%, y Murcia, siendo la región donde el VAB per cápita se ha
resentido más con la crisis económica iniciada en 2008, llegando a caer un -2% de
promedio anual durante el período 2008-2012.
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En definitiva, el análisis de la convergencia regional a través de la β – Convergencia,
nos indica que España ha experimentado una convergencia entre sus regiones a lo largo
del período expansivo (2000-2007), pero que con la llegada de la crisis económica y
financiera, se aprecia un cambio de tendencia en 2008, donde las regiones empiezan a
experimentar un ligero proceso de divergencia a nivel general. Cabe destacar que este
último proceso es significativo pero débil y que solo se ha analizado durante los 4
primeros años de recesión y, por tanto, debemos esperar un período de tiempo más largo
para poder analizar mejor esta tendencia divergente y ver si finalmente concluye en un
proceso de divergencia más profundo y duradero en el tiempo o, si al volver a la senda
de crecimiento, este fenómeno se disipa y vuelve la tendencia a converger.
3.2 σ – Convergencia.
La convergencia sigma nos muestra si se reducen o no, las diferencias relativas (o grado
de dispersión) entre las regiones a lo largo del período analizado. Este método es
ampliamente más aceptado que la β – Convergencia, ya que muestra la tendencia de las
regiones a aproximarse en el tiempo. En el apartado anterior hemos comprobado la
existencia de convergencia Beta, que es condición necesaria pero no suficiente para que
exista σ – Convergencia. Esta última se calcula mediante la siguiente fórmula:
Donde:
Yit = renta per cápita de cada región en un período de tiempo determinado (un
año).
Yt = renta per cápita de España en un período determinado (un año).
n = número de economías, en nuestro caso 17 regiones.
Aplicando esta fórmula a la renta per cápita de las diferentes regiones españolas,
obtenemos el siguiente gráfico:
Gráfico 4
Fuente: elaboración propia a partir datos INE.
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Tal y como intuíamos con los resultados de la β – Convergencia, en el gráfico 4
podemos observar dos periodos claramente definidos. El primero que va desde el año
2000 hasta finales del año 2007 donde se observa un proceso de convergencia dado que
el grado de dispersión va disminuyendo de manera constante, aunque en el año 2006 se
produce un pequeño repunte, para volver a disminuir en el año 2007. El segundo
periodo comprende desde el año 2008 hasta el año 2012 donde se observa un aumento
en las disparidades en regionales en renta per cápita.
Por otra parte, para poder realizar un análisis más profundo de lo que ha sucedido con la
renta per cápita, es necesario analizar el comportamiento de los factores que la
componen. La renta per cápita se define como:
Renta per cápita = VAB / P
Por lo tanto, depende de la evolución del VAB (Valor Añadido Bruto) y P (Población
total). Si descomponemos la evolución de estos dos factores que determinan la renta per
cápita obtenemos:
Gráfico 5
Fuente: elaboración propia a partir datos INE.
En el gráfico 5 se observa como las regiones con un mayor incremento del VAB entre
2000 y 2007, no son las que experemientan un mayor crecimiento en el VAB per cápita
debido a que se ven lastradas por un incremento tambien de su población. En este
primer caso se encuentran las regiones de Murcia, Castilla y la Mancha, Andalucia y
Comunidad Valenciana. Mientras que las que si experimentan un mayor incremento en
la renta per cápita son las regiones de Galicia, Asturias y Extremadura, las quales no
han experimentado aumentos significativos de su población. Y las regiones que menos
aumentan su renta per cápita son las regiones de Baleares y Canarias.
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Gráfico 6
Fuente: elaboración propia a partir datos INE.
En el gráfico 6 se observa el periodo de divergencia (2008-2012). Las regiones que más
sufren una caída en sus tasas de renta per cápita, son tambien las regiones que en la fase
anterior (2000-2007), vieron incrementar en mayor medida su Valor Añadido Bruto,
como los son las regiones de Murcia, Comunidad Valenciana, Castilla y la Mancha y
Andalucia. Por el contrario, las regiones que se comportan mejor durante el periodo de
recesión, en lo que respecta a VAB per cápita, son Castilla y León y Galicia de manera
destacada.
Además, la renta per cápita (VAB/P), se puede descomponer en el producto de dos
factores:
VAB / P = (VAB / L) * (L / P)
Donde:
VAB es el Valor Añadido Bruto, como se ha dicho anteriormente.
P es la población total.
L es el número de trabajadores.
Por lo tanto, la renta per cápita depende de la productividad aparente del trabajo (VAB /
L) y la tasa de empleo (L / P). Si analizamos la dispersión de estos dos factores entre las
diferentes regiones españolas, obtenemos el siguiente gráfico:
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Gráfico 5
Fuente: elaboración propia a partir datos del INE.
Observando el gráfico 5, apreciamos que la productividad prácticamente ha oscilado
relativamente poco a lo largo del período analizado si lo comparamos con la tasa de
empleo, que a lo largo del período de expansión económica su dispersión entre las
diferentes regiones ha ido disminuyendo (convergencia), mientras que a partir de 2008
vuelven a incrementarse las diferencias (divergencia). Parece pues, que la tasa de
empleo ha ido marcando la pauta en la convergencia regional.
Gráfico 6
Fuente: elaboración propia a partir de los datos INE.
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Gráfico 7
Fuente: elaboración propia a partir de los datos del INE.
En los dos gráficos anteriores (6 y 7), se muestra la descomposición de la renta per
cápita en productividad y tasa de empleo, en diferentes períodos. Como podemos
observar, durante la etapa 2000-2007, Galicia, Asturias, Extremadura y Andalucía, son
las regiones que experimentan una mayor tasa de crecimiento de su renta per cápita, este
dato ya nos da una buena de pista de que efectivamente se ha producido una
convergencia regional, puesto que estas regiones, tradicionalmente, se han considerado
las más atrasadas en renta per cápita, especialmente las regiones de Extremadura y
Andalucía. Esta primera etapa también se caracteriza por un aumento general tanto de
productividad como de tasa de empleo.
En la segunda etapa (2008-2012), las tasas de empleo caen de una manera significativa
a nivel general, pero con una mayor intensidad en la Comunidad Valenciana, Andalucía,
Cataluña, Extremadura y la Rioja. Con una caída tan significativa de las tasas de empleo
y, por tanto, con menor número de ocupados, sumado a una menor caída del VAB que
las registradas en las tasas de empleo, producen una aumento a nivel nacional en cuanto
a productividad. No obstante, este aumento en productividad no es tan fuerte como el
ritmo de destrucción de empleo y por lo tanto la renta per cápita desciende en todas las
regiones. Cabe mencionar que Cataluña, la Rioja y Extremadura, son las Comunidades
Autónomas donde más ha aumentado la productividad.
Las regiones que peor aguantan el impacto de la crisis son las regiones de Murcia,
Comunidad Valenciana, Castilla y la Mancha y Andalucía que han visto como su VAB
per cápita disminuía más que el del resto de Comunidades Autónomas. Para completar
el estudio de la convergencia sigma, y profundizar este análisis, descompondremos los
dos factores que componen la renta per cápita (la productividad y el empleo).
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Análisis de la productividad aparente del factor trabajo
Empezaremos analizando el comportamiento de la productividad (VAB/L) que, como
ya hemos visto, no ha sido el factor determinante para la convergencia durante el primer
periodo ni para la divergencia durante el segundo. Sin embargo, no está de más observar
que ha pasado con los determinantes de la productividad, que se puede descomponer en
la siguiente ecuación:
VAB / L = (VAB / K) * (K / L)
Donde el nuevo componente que no hemos definido anteriormente es K, refiriéndose
esta al stock de capital y, por lo tanto, el segundo cociente hace referencia a la
productividad del capital, mientras que el tercer cociente representa el grado de
capitalización de la mano de obra.
Gráfico 8
Fuente: elaboración propia a partir datos Ivie.
A la fecha de realización de este trabajo, el Instituto Valenciano de Investigaciones
Económicas no dispone de los datos del capital por Comunidades Autónomas del año
2012, por ello el gráfico 8 abarca el período 2000-2011.
Como hemos mencionado anteriormente, la productividad ha ido oscilando a lo largo
del período sin decantarse, de forma aparente, hacía la convergencia o la divergencia.
Sin embargo, sí que lo han hecho sus componentes. El grado de capitalización de la
mano de obra, inició a partir de 2007, una tendencia convergente mientras que la
productividad del capital siguió una tendencia contraria, iniciando un proceso
divergente.
El gráfico 9 muestra las Comunidades Autónomas que han contribuido a la
convergencia o divergencia regional a lo largo del período 2000-2011, en cuanto a la
relación capital por trabajador se refiere. Desde una perspectiva positiva para ellas, las
regiones que han contribuido a la convergencia son: Galicia, Castilla y la Mancha y
Asturias, mientras que desde una perspectiva negativa han sido: Madrid, Cantabria y
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Baleares. Por otro lado, las regiones que han contribuido a la divergencia para su buen
interés han sido: Navarra, Aragón y Castilla y León, en cambio desde una perspectiva
negativa han sido: Valencia, Extremadura y Andalucía. El resto de comunidades no
mencionadas se encuentran sobre la línea de regresión, que indica el comportamiento
medio de una región y que, por lo tanto, no contribuyen ni a converger ni divergir.
Gráfico 9
Fuente: elaboración propia a partir datos INE e Ivie.
Gráfico 10
Fuente: elaboración propia a partir datos INE e Ivei.
El gráfico 10 muestra las Comunidades Autónomas que han contribuido a la
convergencia o divergencia regional a lo largo del período 2000-2011, en cuanto a la
productividad del capital se refiere. Desde una perspectiva positiva para ellas, las
Comunidades Autónomas que han contribuido a la convergencia son: Valencia, Aragón
y Navarra, mientras que desde una perspectiva negativa han sido: La Rioja y Andalucía.
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Por otro lado, las regiones que han contribuido a la divergencia desde el punto de vista
positivo para la propia región son: País Vasco y Cataluña, mientras que desde una
perspectiva negativa han sido: Castilla y la Mancha, Murcia y Baleares. El resto de
regiones no mencionadas se encuentran muy próximas a la línea de regresión, y no
contribuyen ni a converger ni divergir.
Análisis de la tasa de empleo.
Como ya hemos mencionado anteriormente, la tasa de empleo ha sido el factor clave
tanto de convergencia en el primer período analizado como de divergencia durante el
segundo período de la renta per cápita entre las regiones.
Bajo mi punto de vista, este apartado es el más importante del trabajo, ya que a partir de
la tasa de empleo, se explican las principales causas de convergencia y divergencia
durante el periodo 2000-2012. Para realizar un análisis más detallado y completo,
descompondré la tasa de empleo en sus cocientes.
La tasa de empleo la podemos descomponer como:
L/P = (L/PEA)*(PEA/PEDT)*(PEDT/P) = (To)*(Ta)*(CD)
Donde:
L es el número total de ocupados.
P es la población total.
PEA es la población económicamente activa (activos).
PEDT es la población en edad de trabajar.
Por lo tanto, To hace referencia a la tasa de ocupación, Ta a la tasa de actividad,
mientras que CD expresa el componente demográfico.
A continuación se muestran los resultados del análisis en convergencia sigma de la tasa
de empleo y sus componentes:
Gráfico 11
Fuente: elaboración propia a partir datos INE.
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Como podemos comprobar en el gráfico 11, la tasa de actividad ha ido oscilando pero
manteniendo una tendencia convergente durante todo el periodo y el componente
demográfico se ha mantenido estable. Por otra parte, la tasa de ocupación ha mantenido
la misma tendencia convergente que la tasa de empleo, hasta el año 2007, cuando las
regiones han experimentado una fuerte divergencia entre las regiones, mucho más
intensa que la experimentada por la tasa de empleo.
Observando el gráfico, podemos llegar más lejos que las conclusiones inicialmente
planteadas, y afirmar que la tasa de ocupación ha sido el factor que ha ido
determinando, en gran medida, la convergencia y divergencia en la tasa de empleo, y
por lo tanto, de la renta per cápita.
La tasa de ocupación no es más que la relación entre el número total de ocupados y la
población económicamente activa. En este caso la fuerte divergencia que se produce a
partir de 2007, es debida a que el volumen de empleo afecta de manera diferente a cada
región, es decir, con la irrupción de la crisis económica, el ritmo de destrucción de
empleo y por tanto la reducción del número de empleos existentes, es diferente según la
región en la que nos encontremos.
Mapa 1
Fuente: INE/ El país.
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El mapa 1 muestra claramente lo anteriormente expuesto. Se observa como al inicio de
2013, las tasas de paro afecta de manera muy desigual a cada región. En este sentido, las
regiones del sur de España son las que más se ven afectadas y presentan tasas de paro
muy superiores a la media nacional, en concreto hay 5 regiones del sur, que superan
ampliamente el 30% de tasa de paro. Andalucía, Extremadura y Canarias son las
regiones con tasas de desempleo más elevadas, con un 36,87%, 35,56% y 34,27%,
respectivamente y también, como hemos visto anteriormente, las comunidades que
históricamente presentan menor renta per cápita de todas las regiones españolas. Para
evidenciar la divergencia experimentada, las regiones del País Vasco, La Rioja y
Navarra, son las que presentan menores tasas de desempleo y, además, se encuentran
entre las regiones con mayor renta per cápita de España a lo largo del período analizado,
son por tanto, dinámicas y comportamientos que favorecen el proceso divergente que
hemos observado a partir de 2007.
Al inicio de la crisis, el paro a nivel nacional era de un 7,6% aproximadamente, la
diferencia entre Andalucía, la región que tenía una mayor tasa de paro, y Navarra, la
región con menor paro, era de 8 puntos porcentuales, mientras que a finales del año
2012, la distancia es de casi 20 puntos porcentuales.
Gráfico 12
Fuente: elaboración propia a partir datos INE.
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Siendo la legislación laboral igual para todas, estas desigualdades en la destrucción de
empleo provienen de las diferencias en las estructuras productivas de cada región.
El gráfico 12 muestra a las diferentes Comunidades Autónomas ordenadas por
importancia relativa del sector de la construcción en sus estructuras productivas en el
año 2007. Observando las primeras posiciones, vemos que las regiones donde el sector
de la construcción tenía un peso relativo más importante, también son aquellas regiones
que presentan mayores tasas de desempleo en el año 2012, como lo son Extremadura,
Castilla y la Mancha, Andalucía, Murcia y Comunidad Valenciana.
Gráfico 13
Fuente: Fundación Bancaja- Ivie
La crisis económica ha sido especialmente dura con el sector de la construcción, debido
a la burbuja inmobiliaria creada en España a principios de este siglo. Por tanto, tal y
como se observa en el gráfico 13 la destrucción de empleo en dicho sector ha sido
imparable a nivel nacional y no es de extrañar que las regiones que dependían en mayor
medida de la construcción, también sean las que se hayan visto más afectadas por la
destrucción de empleo y tengan unas tasas de paro superiores.
Figura 4
Fuente: elaboración propia a partir datos INE.
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Gráfico 14
Fuente: elaboración propia a partir datos INE.
Tal y como se observa en el gráfico 14 y en la figura 4, existe una clara relación entre la
importancia del sector de la construcción en el año 2007 y la tasa de paro registrada a
inicios del año 2013. Se evidencia lo que ya había mencionado anteriormente, las
regiones que presentan un mayor peso relativo del sector de la construcción en sus
economías, tienden a tener unas mayores tasas de paro respecto al resto de
comunidades. En concreto, cada punto porcentual de importancia relativa del sector de
la construcción en el año 2007, explica 2,18 puntos porcentuales de la tasa de paro
registrada en 2013 de media.
Más adelante, en este mismo trabajo, se abre un apartado llamado “Análisis del cambio
estructural” donde se analiza con más detalle y rigor, el efecto que ha tenido este
cambio estructural durante el período de expansión económica y durante el período de
recesión.
Otra singularidad de las regiones que se ven más afectadas por las elevadas tasas de
desempleo, es su alto porcentaje de empleo público existente. La región de Extremadura
es la que presenta una mayor tasa de empleos en la administración pública con un con
un 28,78% del empleo total de la región, seguida de Andalucía, Castilla y León,
Canarias y Castilla y la Mancha, respectivamente. Por el lado contrario, las regiones que
tienen unas tasas menores de empleo público son las regiones de Cataluña con un
16,13%, seguida de la Rioja, Comunidad Valenciana, Baleares, País Vasco y Madrid.
Si comparamos el gráfico 12 con el gráfico 15, podemos observar los cambios en la
estructura productiva de cada comunidad. Ordenadas las regiones, como en el gráfico
12, por importancia del sector de la construcción en el año 2000, se puede apreciar
notables diferencias respecto a las estructuras productivas del año 2007 (gráfico 12).
Las regiones que presentan un mayor peso relativo de la construcción son las regiones
de Cantabria, Extremadura, Asturias y Galicia, y las que menos, País Vasco, La Rioja,
Cataluña y Aragón, un orden bastante diferente al observado en el 2007. El cambio más
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significativo es el de Murcia, que en el año 2000 estaba en la posición número 11 de
todas las regiones, mientras que en 2007 era la región número 4 en cuanto a importancia
relativa del sector de la construcción en su estructura productiva.
Gráfico 15
Fuente: elaboración propia a partir datos INE.
Se evidencia, por tanto, un cambio en las estructuras productivas durante el período
2000-2007, que ha servido a las comunidades más atrasadas en renta per cápita a
convergir con las regiones más ricas. No obstante, con el estallido de la crisis
económica y el fin de la burbuja inmobiliaria, el modelo de crecimiento económico
queda obsoleto y las comunidades que habían aprovechado la burbuja creada para hacer
crecer sus economías, son las que se ven más afectadas por la crisis y las que están
divergiendo respecto a las regiones ricas.
Gráfico 16
Fuente: elaboración propia a partir datos INE.
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A parte de las dificultades que tienen las diferentes regiones para generar puestos de
trabajo y crear empleo, otro factor estadístico que hay que tener en cuenta también es la
evolución del número de ocupados. Si una región no es capaz de generar empleo y el
número de ocupados sigue aumentando al margen de la situación económica, la tasa de
paro seguirá creciendo aunque no por ello signifique que haya menos personas
trabajando. El gráfico 16 muestra el porcentaje de crecimiento de la población activa de
las diversas Comunidades Autónomas entre 2007 y 2012. Se observa como hay una
muy clara relación directa entre las regiones que presentan mayores tasas de desempleo
y las regiones que han visto crecer, en mayor medida, su población activa.
La región de Baleares es la que más crecimiento relativo a experimentado de su número
de personas activas, y a finales de 2012, presentaba una tasa de paro cercana al 28.5%,
este efecto no ha sido tan grave como en otras comunidades, debido a que es una
comunidad volcada al sector turístico, un sector que se ha resentido poco con la crisis en
relación a otros sectores. Sin embargo, tras Baleares, Canarias, Castilla y la Mancha,
Andalucía y Extremadura, son las siguientes regiones más destacadas en crecimiento
relativo de su población económicamente activa durante el período 2007-2012. Estas
comunidades no tienen la estructura productiva adecuada como para generar empleo ni
para absorber este incremento de demanda de empleo, y por lo tanto, sus tasas de
empleo se han disparado a niveles superiores al 30%, como ya hemos mencionado
anteriormente. Dichas comunidades partían con niveles inferiores de tasa de actividad
respecto a la media regional, y como se aprecia en el gráfico 11 se ha producido una
ligera convergencia en tasas de actividad.
Este fenómeno puede estar inducido por la situación laboral de cada familia y la tasa de
paro de cada región, donde si una familia dependía únicamente del trabajo de uno de sus
miembros (generalmente del hombre) y éste se queda en el paro, otro miembro de la
familia, que no buscaba empleo activamente, pasará a querer buscarlo para suplir la
falta del salario del miembro que ha pasado a estar en el paro.
Análisis del cambio estructural.
Para determinar cuáles han sido las claves del proceso convergente y divergente durante
el período 2000-2012, hay que prestar atención al cambio estructural que han
presentado las diferentes regiones. Para ello, utilizo un análisis llamado shift-share. Se
trata de un análisis donde el crecimiento de la productividad agregada se puede
descomponer en dos factores: en el efecto intrasectorial, que refleja las ganancias en
productividad de los diferentes sectores, y el efecto cambio estructural, que se interpreta
como la reasignación sectorial del empleo. La fórmula empleada para su cálculo es la
siguiente: n n
VABt – VABo = ∑ I∫o VAB∫t – VAB∫o – ∑ [I∫t - I∫o] VAB∫t
Lt Lo ∫ =1 L∫t L∫o ∫ =1 L∫t
Donde la única variable no definida anteriormente es I∫, que representa la participación
del sector en el empleo total. Por lo tanto, el primer sumando de la derecha refleja el
efecto intrasectorial, mientras que el último sumando refleja el efecto del cambio
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estructural. Para un análisis más riguroso he aplicado la fórmula en dos períodos, para el
período 2000-2007 (Tabla 1) y para el período 2007-2012 (Tabla 2).
En la tabla 1 se observa como durante el período de expansión económica, la gran
mayoría de regiones experimentaron un crecimiento económico gracias a la creación de
empleo en sectores poco productivos, es decir se produjo un efecto cambio sectorial, ya
que en todas, salvo en Cataluña, el efecto cambio estructural es negativo, lo que
equivale a que han ganado peso relativo los empleos de baja productividad, como lo es
el sector de la construcción por ejemplo. Destacar a Extremadura, Canarias y Andalucía
como las economías donde más han ganado peso los empleos poco productivos a lo
largo del período 2000-2007. Y también son las que en 2013, se enfrentan a tasas de
paro superiores al resto de regiones, es decir, el modelo de crecimiento que se ha
utilizado durante la etapa expansiva y en la creación de puestos de trabajo poco
productivos, ha influido en el grado de impacto que ha tenido la crisis económica en el
empleo de las diferentes regiones.
Tabla 1
Fuente: elaboración propia a partir datos INE.
Los datos que nos ofrece la tabla 2, permiten llegar a la conclusión de que el peso
relativo del empleo de mayor productividad ha ganado peso en todas las regiones. Esto
significa que el empleo que se ha destruido durante este período de crisis, ha sido aquél
de baja productividad. Se observa como las Comunidades Autónomas que más
productividad han ganado gracias al cambio en su estructura productiva durante el
período 2007-2012, han sido aquellas regiones que también copaban las primeras
posiciones en cuanto a importancia relativa del sector de la construcción en 2007, como
son las regiones de Murcia, Andalucía y Castilla y la Mancha, Extremadura y
Comunidad Valenciana.
Periodo 2000-2007
Valores absolutos Valores porcentuales
Efecto Cambio Efecto Cambio
intrasectorial estructural Efecto total intrasectorial estructural Efecto total
Andalucía 82,52324339 -14,44384766 68,07939573 121,22% -21,22% 100,00%
Aragón 135,9660375 -4,435923659 131,5301139 103,37% -3,37% 100,00%
Asturias 114,7066768 -6,668235872 108,038441 106,17% -6,17% 100,00%
Baleares 74,37407157 -8,144097021 66,22997455 112,30% -12,30% 100,00%
Canarias 58,74953154 -13,30387909 45,44565245 129,27% -29,27% 100,00%
Cantabria 93,42644651 -14,25224935 79,17419716 118,00% -18,00% 100,00%
CyLeón 105,7882582 -10,06963692 95,71862126 110,52% -10,52% 100,00%
CyLamancha 98,73528266 -8,70297761 90,03230505 109,67% -9,67% 100,00%
Cataluña 119,6829426 1,525666493 121,2086091 98,74% 1,26% 100,00%
C.Valenciana 93,77786184 -11,06224665 82,71561519 113,37% -13,37% 100,00%
Extremadura 83,52452251 -20,29855651 63,225966 132,10% -32,10% 100,00%
Galicia 100,6376849 -10,60429989 90,03338501 111,78% -11,78% 100,00%
Madrid 105,1392413 -5,570222978 99,56901835 105,59% -5,59% 100,00%
Murcia 82,39758151 -10,47102319 71,92655832 114,56% -14,56% 100,00%
Navarra 123,1111141 -2,082554119 121,02856 101,72% -1,72% 100,00%
País Vasco 142,6457417 -2,684923938 139,9608178 101,92% -1,92% 100,00%
La Rioja 131,0980835 -1,77845386 129,3196296 101,38% -1,38% 100,00%
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No obstante, en ambos períodos, el efecto intrasectorial ha sido más fuerte que el
cambio sectorial, es decir, se ha mejorado la productividad de los diferentes sectores a
nivel global, y por ello, la productividad siempre ha crecido a lo largo del período 2000-
2012, aunque, tal y como hemos observado en el gráfico 5, la productividad se ha
mantenido estable en cuanto a convergencia regional se refiere.
Tabla 2
Periodo 2007-2012
Valores absolutos Valores porcentuales
Efecto Cambio Efecto Cambio
intrasectorial estructural Efecto total intrasectorial estructural Efecto total
Andalucía 90,24579902 21,5076699 111,753469 80,75% 19,25% 100,00%
Aragón 84,85166113 12,331148 97,1828091 87,31% 12,69% 100,00%
Asturias 80,70063182 13,5584777 94,2591095 85,62% 14,38% 100,00%
Baleares 81,14117085 1,58673338 82,7279042 98,08% 1,92% 100,00%
Canarias 92,83110212 7,57129903 100,402401 92,46% 7,54% 100,00%
Cantabria 90,24579902 11,5455954 101,791394 88,66% 11,34% 100,00%
CyLeón 76,24144908 8,45024984 84,6916989 90,02% 9,98% 100,00%
CyLamancha 90,70432076 19,9901831 110,694504 81,94% 18,06% 100,00%
Cataluña 91,74310909 12,8244056 104,567515 87,74% 12,26% 100,00%
C.Valenciana 101,7006585 19,4857151 121,186374 83,92% 16,08% 100,00%
Extremadura 63,50691578 12,4359612 75,942877 83,62% 16,38% 100,00%
Galicia 91,60128086 14,2942361 105,895517 86,50% 13,50% 100,00%
Madrid 78,03273745 13,8652742 91,8980117 84,91% 15,09% 100,00%
Murcia 75,72982588 22,1983552 97,928181 77,33% 22,67% 100,00%
Navarra 90,24579902 9,59587513 99,8416742 90,39% 9,61% 100,00%
País Vasco 107,5491045 17,0994137 124,648518 86,28% 13,72% 100,00%
La Rioja 86,87376119 7,76439416 94,6381553 91,80% 8,20% 100,00%
Fuente: elaboración propia a partir datos INE.
Análisis de otras variables.
Me ha parecido que también era interesante poder observar que ha ocurrido con
variables tales como el capital humano o el capital tecnológico (I+D).
El capital humano es considerado, por todos los modelos de crecimiento económico,
como un determinante directo o indirecto en el aumento en productividad. En este
sentido, para determinar el índice de capital humano utilizamos la siguiente ecuación: n
I = ∑WiAi i = 1
Donde:
- i = hace referencia al nivel educativo de los ocupados.
- Wi = representa el peso relativo de cada nivel de educativo.
- Ai toma los valores 0, 5, 10, 12, 12, 14, 15 y 17, respectivamente para i = 1, 2, 3, 4, 5,
6, 7 y 8, siendo i=1=analfabetos; i=2=sin estudios; i=3=bachiller elemental /EGB/ESO;
i=4=bachiller superior/bachillerato; i=5=FPI/Ciclo formativo grado medio; i=6=
FPII/Ciclo formativo grado superior; i=7=Diplomados; i=8=Licenciados. Basándonos
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en los años teóricos que una persona estándar necesita para obtener dicho nivel
educativo, tal y como se manifiesta en la LOGSE.
Gráfico 17
Fuente: elaboración propia a partir datos del Ivie.
Gráfico 18
Fuente: elaboración propia a partir datos del Ivie.
El capital humano no ha seguido ninguna pauta en concreto, se alcanza un mínimo
absoluto (máximo grado de convergencia) en el año 2003, durante el período acotado
entre 2000-2012. A partir de 2003 en adelante, va oscilando aunque con una tendencia
divergente, alcanzando un punto máximo en el año 2011.
Por otra parte, se observa en el gráfico 18 como la tendencia a nivel nacional ha sido la
de aumentar los años de formación durante el período analizado (aunque con
oscilaciones acusadas). Se parte en el año 2000, con un promedio de 10,85 años y en el
año 2012 se alcanza un promedio de 12,86, es decir, en 12 años la formación del capital
humano en España ha aumentado en un año en general.
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Tabla 3
Ranking en Capital Humano 2000 2012
Navarra 1,00 3,00
Madrid 2,00 2,00
País Vasco 3,00 1,00
Aragón 4,00 8,00
Cataluña 5,00 11,00
Cantabria 6,00 6,00
La Rioja 7,00 4,00
Castilla y León 8,00 7,00
Murcia 9,00 13,00
Comunidad Valenciana 10,00 10,00
Asturias 11,00 5,00
Andalucía 12,00 15,00
Galicia 13,00 9,00
Extremadura 14,00 12,00
Castilla-La Mancha 15,00 14,00
Baleares 16,00 16,00
Canarias 17,00 17,00
Fuente: elaboración propia a partir datos del Ivie.
La tabla 3 nos muestra que ha habido un elevado grado de movilidad en las posiciones
relativas de las comunidades, ya que al menos 12 de ellas han cambiado su posición en
el ranking. Las regiones con trama verde son las que en el año 2012 tienen una posición
relativa mejor que la que tenían en el año 2000 y las que están con trama roja son las
que han perdido posiciones. Destacar la buena evolución de Asturias y Galicia, que
ganan 6 y 4 posiciones respectivamente y la mala de Cataluña y Aragón que pierden 6 y
4 posiciones en el ranking regional.
Mapa 2
Fuente: extraído de http://capitalsocialenespanol.files.wordpress.com/
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El mapa 2, nos muestra el porcentaje de población de cada región que ha obtenido unos
estudios terciarios en el año 2011. Vemos que en aquellas comunidades donde el
porcentaje es menor, son también las más castigadas por la tasa de paro, como lo son
Canarias o Andalucía (entre otras), mientras que, donde el porcentaje de personas con
estudios terciarios oscila entre el 38% y el 45% de la población, son regiones cuya tasa
de paro se sitúa por debajo de la media nacional, como lo son Madrid, el País Vasco o
Navarra. Existen claros indicios de que las personas que poseen menor formación
académica, son también las que antes pierden su puesto de trabajo, ya que generalmente
son las que ocupan empleos de menor productividad y como hemos observado en el
aparto anterior “Análisis del cambio estructural” son los empleos que más se han
destruido a lo largo de la crisis.
Otra variable a tener en cuenta en el análisis de convergencia regional, es el capital
tecnológico, que utilizaré la variable flujo de inversión en I+D respecto al PIB de cada
región para determinar la existencia de convergencia o no. Hay que tener en cuenta que
a la hora de analizar la inversión en I+D, existe un efecto llamado “efecto sede”, que
consiste en la imputación de la inversión en I+D, de una determinada empresa, en la
región donde se ubique su sede central y en cambio no tiene en cuenta las que realizan
las filiales en otras regiones del estado ya que estas se centralizan.
Gráfico 19
Fuente: elaboración propia a partir datos del Ivie.
El gráfico 19 muestra que la inversión en I+D de las diferentes comunidades no ha
seguido un patrón en concreto de convergencia o divergencia. Se alcanza un grado
máximo de divergencia en el año 2004 para después seguir con un proceso convergente
que culmina en el año 2010 cuando se alcanza el mayor grado de convergencia de todo
el período, seguidamente se produce un proceso de divergencia durante los dos últimos
años analizados.
La tabla 4 muestra el ranking regional en el año 2000 y en el año 2012 según la relación
existente entre la inversión en I+D y su PIB. Las regiones con trama verde son las que
en el año 2012 tienen una posición relativa mejor que la que tenían en el año 2000 y las
que están con trama roja son las que han perdido posiciones. Las regiones que más
posiciones ganan a lo largo del período son: Cantabria, Castilla y león y Andalucía, que
ganan 6, 6 y 3 posiciones respectivamente. Por otro lado, las regiones que más
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posiciones pierden son: Asturias y Murcia, ambas pierden 5 posiciones en el ranking
regional.
Gráfico 20
Fuente: elaboración propia a partir datos Ivie.
La inversión en I+D en España en el año 2000 era del 0,91% en relación al PIB y a lo
largo del período 2000-2009 ha experimentado un crecimiento paulatino. A partir de
2010 esta inversión ha empezado a sufrir un retroceso para situarse en 2012 en un
1,31%, por debajo de la media europea del 2%.
Tabla 4
Ranking en I+D 2000 2012
Madrid 1 3
País Vasco 2 1
Cataluña 3 4
Navarra 4 2
Asturias 5 10
C.Valenciana 6 7
Aragón 7 9
Murcia 8 13
Andalucía 9 6
Galicia 10 12
CyLeón 11 5
La Rioja 12 11
CyLamancha 13 15
Extremadura 14 14
Canarias 15 16
Cantabria 16 8
Baleares 17 17
Fuente: elaboración propia a partir datos Ivie.
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Por regiones, las únicas que presentaron tasas positivas de crecimiento en el gasto de
I+D en 2012 respecto al año anterior (2011) fueron Castilla y León con un 7,5 % y País
Vasco con un 2,4 %. Mientras que La Rioja (-15,3 %), Canarias (-13,0 %) y Castilla-La
Mancha (-11,1 %) fueron las Comunidades Autónomas donde más disminuyó la
inversión en I+D. Por otro lado, las que realizaron un mayor esfuerzo en actividades de
I+D en 2012 fueron País Vasco, Navarra y Comunidad de Madrid, tal y como muestra
el ranking anterior.
3.3 γ – Convergencia.
Para completar el estudio sobre convergencia regional, utilizaré un tipo especial de
convergencia llamada γ –Convergencia, que consiste en evaluar los cambios producidos
en los rankings regionales, o lo que es lo mismo, permite determinar si existe
convergencia a partir del cambio de posiciones que se produce entre las regiones a lo
largo de un período. Para ello se utiliza el índice de Kendalh, que está definido como:
IK = var ∑ rank Yit / (T + 1)² var (rank Yi0)
Donde 0 < IK < 1
Según este índice existen dos referencias para el resultado obtenido:
Si IK = 0; existe alteración total en el ranking y, por lo tanto, hay convergencia
absoluta.
Si IK = 1, no existe intercambio de posiciones en el ranking e indica ausencia de
convergencia.
Tabla 4
2000 2012 ∑Rankings 2000-2012
País Vasco 3,00 1 26 2
Madrid 1,00 2 17 -1
Navarra 2,00 3 35 -1
Cataluña 4,00 4 52 0
La Rioja 6,00 5 76 1
Aragón 7,00 6 80 1
Baleares 5,00 7 78 -2
CyLeón 11,00 8 121 3
Cantabria 9,00 9 107 0
Asturias 12,00 10 143 2
Galicia 15,00 11 167 4
C.Valenciana 8,00 12 135 -4
Canarias 10,00 13 155 -3
Murcia 13,00 14 175 -1
CyLamancha 14,00 15 193 -1
Andalucía 16,00 16 208 0
Extremadura 17,00 17 221 0
Fuente: elaboración propia a partir datos Ivie.
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Mediante cálculos matemáticos, se obtiene una varianza de la sumatoria de los rankings
igual a 4193,625. La varianza para el primer año (2000) es de 25,5 y T+1 es igual a 14.
Con estos datos, obtenemos un Índice de Kendalh igual a 0,84. Su interpretación indica
que se han producido ligeros cambios en los rankings a lo largo del período 2000-2012.
El índice de Kendahl es de 0,8391 y cercano a 1, por lo tanto, no existe una gran
variación a lo largo del período en el ranking, sin embargo es mayor que el registrado
entre 1955 y 1999 cuyo índice de Kendahl era de 0,95534865. Esto significa que los que
tenían mayor PIB per cápita en el año 2000, son los mismos los que tienen un mayor
PIB per cápita a nivel nacional en 2012. No obstante cabe destacar el ascenso del País
Vasco, que ha pasado de ocupar la 3r posición en el año 2000 a situarse al frente de las
regiones en el año 2012, por delante de la Comunidad de Madrid. También,
positivamente, han escalado posiciones las regiones de Castilla y León, Asturias y
Galicia (han ganado 3, 2 y 4 posiciones en el ranking respectivamente). Mientras que en
aspecto negativo destacar el descenso de Baleares y Canarias (-2 y -3 posiciones en el
ranking respectivamente) y especialmente el de la Comunidad Valencia que ha caído
hasta 4 posiciones durante estos 13 años analizados. Un ejemplo de que no ha habido
una gran convergencia es que las dos últimas comunidades, en lo que a PIB per cápita
se refiere, continúan en las dos últimas posiciones del ranking a lo largo del período,
estas dos regiones son Andalucía (posición 16) y Extremadura (posición 17) y las cuatro
primeras posiciones las siguen ocupando las mismas regiones (País Vasco, Navarra,
Madrid y Cataluña).
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4. CONCLUSIONES.
Completado el análisis empírico sobre la Convergencia regional en la economía
española, y una vez observados los resultados obtenidos, las conclusiones principales de
este estudio son:
1) La economía española ha tendido a mantenerse ligeramente por encima de la
media de la UE-27 en renta per cápita a lo largo del período 2000-2009. A partir
de las altas tasas de paro registradas en las regiones españolas de manera
prolongada durante la crisis económica, España ha tendido a divergir con la
media de la Unión, y la renta per cápita española, lastrada por el empleo, se ha
situado por debajo de la media europea a partir del año 2010, y en 2012 esta
próxima al 95% de la media. El comportamiento negativo del empleo, contrasta
con el comportamiento positivo de la productividad, no obstante el primer efecto
es más fuerte que el segundo, y por ello la renta per cápita se ha visto resentida.
2) Tanto el análisis Beta como el Sigma, muestran que se produce una leve
tendencia convergente durante el período 2000-2007 (expansión económica), y
que a partir de 2008, con el inicio de la crisis económica, cambia la tendencia y
los desequilibrios en VAB per cápita de las regiones españolas se empiezan a
acrecentar de manera paulatina (divergencia).
3) El empleo es el factor que marca la pauta en ambos períodos. Durante el período
expansivo, las regiones que parten con rentas per cápita inferiores, son las que
crean más puestos de trabajo y convergen a nivel regional con el resto de
Comunidades Autónomas. Sin embargo, este empleo está basado en actividades
poco productivas como la construcción y cuando España entra en recesión, en
estas actividades es donde más se destruyen puestos de trabajo y en aquellas
regiones donde la importancia relativa de estos sectores era mayor, son también
aquellas que han experimentado un crecimiento mayor de sus tasas de paro
respecto a la media regional, generando así un proceso divergente.
4) La economía española ha experimentado un crecimiento en capital humano en
2012 respecto a los datos obtenidos en el año 2000. Este crecimiento no se
traduce en una convergencia regional, sino que las disparidades regionales en
capital humano oscilan durante el período 2000-2012 sin presentar una
tendencia muy acusada, aunque si se puede intuir que ligeramente tiende a la
divergencia. En cuanto al I+D en relación al PIB, a nivel nacional ha crecido
dicha inversión año tras año hasta 2010 cuando empieza a disminuir. Se
observar que la disminución en inversión en I+D no ha sido igual en todas las
comunidades y presenta divergencia a partir de 2010.
5) Haciendo una mención especial a Cataluña, las conclusiones principales que se
extraen son:
A) La evolución de su renta per cápita, tanto en el período expansivo como
durante la recesión, se ha mantenido muy próxima a los niveles que cabría
esperar de una región con su VAB per cápita (β – Convergencia) y a lo largo del
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período 2000-2012 ha mantenido la cuarta posición en nivel de renta per cápita
(γ –Convergencia).
B) Durante la crisis económica, Cataluña es una de las regiones donde más cae
relativamente la tasa de empleo, pero es dónde más crece la productividad, y
esto hace que su VAB per cápita se contenga y no presente tasas de crecimiento
tan negativas como el resto de economías regionales. Un comportamiento que
contribuye ligeramente a la divergencia pero desde una perspectiva positiva para
ella.
C) Durante el período expansivo 2000-2007, es la única región que presenta
valores positivos en productividad derivada del cambio estructural, es decir, que
el empleo generado por los cambios en la estructura productiva ha sido de
actividades altamente productivas que no de actividades de poca productividad.
D) En cuanto al capital humano, medido según he descrito en este trabajo,
Cataluña ha experimentado una evolución muy negativa, ya que en el año 2000
ocupaba la quinta posición en el ranking regional, mientras que en el año 2012
ocupa la onceaba posición, lo que se traduce en una pérdida de seis puestos en
12 años. En cuanto a inversión en I+D, ha pasado de ocupar la posición número
3 en el año 2000, a la posición número 4 en el año 2012 en el ranking regional.
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5. BIBLIOGRAFÍA.
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(Algunas) causas del cambio. Universidad de Cantabria.