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Reservados todos los derechos. Este documento ha sido extraído del CD Rom “Anales de Economía Aplicada. XIV Reunión ASEPELT-España. Oviedo, 22 y 23 de Junio de 2000”. ISBN: 84-699-2357-9
APLICACIÓN DEL BIPLOT AL ANÁLISIS COMPARATIVO DE LAS ECONOMÍAS DE LAS COMUNIDADES AUTÓNOMAS: EL CASO DE
ASTURIAS José Bachero Nebot - [email protected] Jesús Esteban García - [email protected] Antonia Ivars Escortell - [email protected]
Universitat de València
2
APLICACIÓN DEL BIPLOT AL ANÁLISIS COMPARATIVO DE LAS
ECONOMÍAS DE LAS COMUNIDADES AUTÓNOMAS: EL CASO DE
ASTURIAS
Bachero Nebot, José ([email protected]),
Esteban García, Jesús ([email protected]),
Ivars Escortell Antonia ([email protected]).
Facultad de CC Económicas y empresariales
Departamento de Economía Aplicada
Universidad de Valencia.
RESUMEN
El trabajo presenta un método de análisis, que permite resaltar las diferencias más
relevantes de la economía de la C. A. de Asturias con las de otras comunidades.
La información necesaria para su aplicación es la contenida en las TIO de las CCAA
implicadas en el estudio, previamente preparadas para poder extraer de ellas todas las
características diferenciales.
En segundo lugar, se hace un breve resumen del método de aplicación, relativamente
reciente: el HJ-Biplot, derivado de las técnicas de análisis multivariante.
Finalmente, se presenta un resumen de los resultados de la aplicación cuya calidad
puede servir de criterio para valorar la idoneidad del método utilizado.
3
1. Introducción
El objetivo del trabajo es determinar mediante comparación las características más
destacables de la economía de la comunidad de Asturias con respecto de otras CCAA
mediante la aplicación de la técnica HJ-Biplot. La información que se va a utilizar en la
comparación es la contenida en las matrices de inputs intermedios de las TIO de las
diferentes comunidades autónomas.
La utilización de las tablas input output se justifica por presentar un resumen numérico
de las transacciones económicas que se establecen entre los diversos sectores en los que
se divide una economía para un periodo de tiempo considerado. Resultan ser un
instrumento estadístico–económico adecuado para el análisis y estudio de la evolución
de cualquier economía.
En concreto las matrices de inputs intermedios muestran las relaciones que se establecen
entre las diversas ramas con el fin de que cada una disponga de los inputs de bienes y
servicios necesarios para poder llevar a cabo su actividad.
2. Descripción del proceso de comparación de las economías de las comunidades
autónomas.
Debido a las peculiaridades de las actividades económicas de cada comunidad
autónoma y a la cantidad de datos estadísticos que se requieren para la confección de las
TIO, las decisiones metodológicas adoptadas en cada comunidad para su elaboración
han sido distintas. En consecuencia las TIO no son homogéneas. Es por ello por lo que
previamente al análisis se requiere de una adecuada elaboración y preparación de los
datos.
El año elegido para la comparación de las matrices de inputs intermedios de las TIO es
1.990 puesto que la mayoría de las tablas de las CCAA de las que se dispone hacen
referencia a ese año, siendo estas comunidades las de: Andalucía, Asturias, Castilla y
León, Comunidad Valenciana, Euskadi, Extremadura y Galicia. Además, se consideran
en el estudio las TIO de las comunidades de Baleares (1.983), Cataluña (1.987), Aragón
(1.992), Canarias (1.992) y Navarra (1.995).
Para llevar a cabo el estudio comparativo se requiere que las tablas sean homogéneas en
cuanto al número de ramas1 y al contenido de éstas y, que a su vez, estén referidas al
mismo periodo de tiempo.
1 Este oscila entre las 48 de la tabla de Baleares y las 78 de Andalucía.
4
El distinto grado de desagregación de las tablas se resuelve mediante la agregación de
las matrices de inputs intermedios a 17 sectores por ser éste el máximo nivel para las
TIO2 al que se puede llegar con el grado de información de que se dispone. Este proceso
de agregación se ha llevado a cabo, según la equivalencia que aparece en la metodología
de cada TIO, utilizando en unos casos la CNAE-743 y en otros la CNAE-934.
El segundo problema (el de la referencia temporal), se resuelve actualizando las tablas
input output de Baleares, Aragón, Canarias, Cataluña y Navarra a 1.9905 mediante la
aplicación del método RAS, recomendado por las Naciones Unidas6, por ser uno de los
métodos de actualización que mejores resultados proporcionan7.
En la actualización se precisa disponer, tanto de las tablas a actualizar como de los
vectores de inputs y outputs totales referidos al año 1.990 que no son totalmente
conocidos. Debido a las dificultades de obtener la información que se precisa para la
construcción de dichos vectores se ha recurrido a la utilización de estimaciones. Los
datos utilizados como referencia han sido las TIO de España publicada por el INE y la
información facilitada por la Contabilidad Nacional y las Contabilidades Regionales.
Al final de este proceso se dispone de las matrices de inputs intermedios de las 12
comunidades autónomas homogeneizadas a 17 sectores y referidas todas ellas a 1.990.
Para eliminar el efecto producido por las diferencias de tamaño entre las comunidades
autónomas se pasa a trabajar con las matrices de perfiles de las tablas input output.
Por último, siguiendo la metodología propuesta por el doctor Ruiz Ponce8 se construye
una matriz para cada rama de actividad analizada ésta desde el punto de vista de las
2 Se tiene en cuenta la propuesta de agrupaciones realizadas por EUROSTAT que coincide con
la clasificación NACE-CLIOR17. 3 Instituto Vasco de estadística (1.993). “Tablas input output de la comunidad autónoma de
Euskadi (1.990.)”. 4 Bachero Nebot y otros “Una propuesta para la homogeneización de las tablas input output”. 5 El proceso seguido en la actualización de cada una de estas comunidades se encuentra
detallado en: Ivars Escortell, A (1.999) “Análisis comparativo de las economías de las
comunidades autónomas. Una aproximación mediante el método Biplot”. Págs, 85- 87 y en Ruiz
Ponce, F “Análisis comparativo de las distintas comunidades autónomas en base a las tablas
input output: un enfoque multivariante”. Págs. 59- 77. 6 Naciones Unidas 1.974. 7 Ivars Escortell, A. (1.996) “Metodología en la actualización de las tablas input output”. 8 Op. Cit, págs. 145- 147.
5
compras o bien desde el punto de vista de las ventas (un total de 33 matrices, formadas
por ramas homónimas), según el siguiente esquema:
Para cada rama de actividad j, considerada como input, con las columnas de las matrices
de perfiles de cada comunidad se definen 17 matrices Aj como:
{ }A
X X XX X X
X X X
jj
j j j
j j j
j j j
=
=
11
12
112
21
22
212
171
172
1712
1 2 17
...
...
. . . .
...
, ,... con
Donde X ijr es el elemento X ij de la comunidad r.
Para cada rama de actividad i, considerada como output, se construyen 16 matrices Ai9
del siguiente modo:
{ }A
X X X
X X X
X X X
ii
i i i
i i i
i i i
=
∈
11
21
171
12
22
172
112
212
1712
12 16
...
...
. . . .
...
, ,... , con
Ahora, en estas nuevas matrices, ya tiene sentido comparar el origen de las compras o el
destino de las ventas de las distintas comunidades autónomas, puesto que siempre será
referido a la misma rama de actividad.
3. La técnica utilizada: El HJ-Biplot
El HJ-Biplot es una técnica que puede considerarse derivada del análisis de
componentes principales. Dada la dificultad de analizar la gran cantidad de datos
disponibles, el objetivo es sintetizar dicha información, lo que equivale a reducir la
cantidad de estos datos minimizando a su vez la pérdida de información. Un modo de
conseguir este objetivo consiste en analizar la estructura inicial de la nube de puntos del
hiperespacio mediante una configuración simplificada en un espacio de menor
dimensión.
En el HJ-Biplot esta reducción se lleva a cabo mediante la aproximación de matrices por
otras de menor rango. Según indica Gabriel 10 uno de los métodos más apropiados se
9 Las ventas de la R17 en cada comunidad es un vector fila de ceros (R17 (“Servicios de la
administración general. …y otros servicios no destinados a la venta”)) 10 Gabriel, KR (1971) “The Biplot graphic display of matrices whit applications to principal
component analysis”.
6
basa en minimizar la distancia según la norma de la traza, lo cual se consigue mediante
la Descomposición de Valores Singulares (SVD).
Brevemente, la aproximación de matrices, según esta descomposición, se realiza a
través de la expresión:
[ ] [ ] [ ] [ ]X U VR R R RT= Σ , donde
[ ]U R representa las R primeras columnas de la matriz de la matriz U cuyos vectores
columna son ortonormales y vectores propios de XXT estando los valores propios
asociados, ordenados de forma decreciente (α α α12
22 2≥ ≥ ≥... )R .
[ ]V R son las R primeras columnas de la matriz V, matriz ortogonal cuyos vectores
columna son vectores propios de XT X y de valores propios α α α12
22 2, , .. . R .
[ ]R∑ es la matriz diagonal de los valores singulares de X ( )α α α1 2, ,..., R .
El coeficiente que calcula la proporción de inercia que queda explicada en la
aproximación es: [ ][ ]
ρR
RX X
X= −
−
1
2
2 .
Por otra parte cualquier matriz X se puede expresar como producto de otras dos, de
forma que se verifique: X GH T=
Los elementos de la matriz se interpretan ahora como productos internos de vectores,
los cuales se utilizarán para representar las filas y las columnas de la matriz X.
Esta representación de forma conjunta de las filas y columnas mediante la asociación de
unos marcadores se conoce como método Biplot. En el caso de la aproximación de
matrices esta factorización queda como:
[ ] [ ] [ ]X G HR R RT=
Relacionando el Biplot y la aproximación a matrices de bajo rango se tiene:
[ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]X G H U VR R RT
R R RT= = Σ
Lo cual permite agrupaciones para los marcadores G y H. Según sea la elección de
dichos marcadores para las filas y las columnas de esta matriz aproximada se obtienen
distintos métodos.
En concreto en el HJ-Biplot11 la elección de los marcadores es la siguiente:
11 Método propuesto por Galindo (1.985) en donde se logra la representación de las filas y las
columnas de una matriz cualquiera con la misma calidad de representación.
7
• Para las filas: [ ] [ ]U R RΣ , que equivale a introducir en las columnas la
distancia de Mahalanobis.
• Para las columnas: [ ] [ ]V R RΣ que se traduce en la introducción en las filas
de la métrica asociada a la inversa de la matriz de covarianzas entre las
variables.
El objetivo del HJ-Biplot no es reproducir exactamente los valores de la matriz original
X, sino representar, en un mismo sistema de referencia, las filas y las columnas con la
misma calidad de representación. La bondad del ajuste logrado en concreto
es: [ ] [ ]ρ ρα
αF R C R
ii
R
ii
K= = =
=
∑
∑
2
1
2
1
12.
Además los marcadores para las filas coinciden con las coordenadas de las filas respecto
a los ejes factoriales y los de las columnas son las coordenadas de éstas respecto a los
mismos ejes factoriales.
La información que el HJ-Biplot genera para el análisis es la que se detalla a
continuación y se corresponde con las salidas del programa que hemos tenido que
elaborar para la aplicación, puesto que en los paquetes estadísticos de uso corriente aún
no aparece esta técnica.
• Cantidad de inercia proyectada en el eje j: medida por el valor propio
correspondiente αj2 , coincide con la suma de las proyecciones al cuadrado
de las distintas filas (individuos) o columnas (variables) en ese eje.
αj iji
ijj
p q2 2 2= =∑ ∑
• Contribución relativa de la fila i al eje j: CRFp
i j
ij
j
αα
=2
2
• Contribución relativa de la columna i al eje j: CRCiq
j
ij
j
αα
=2
2
Estas dos últimas magnitudes miden lo que contribuyen la fila o la columna a la
formación de dicho eje.
12 La justificación de esta expresión y las siguientes de esta apartado puede verse en Galindo Mª.
P. y Cuadras C. M: (1986) “Una extensión del método Biplot y su relación con otras técnicas”.
Págs. 39-41 y 44-52.
8
• Contribución relativa del eje j a la fila i: CR Fp
pj i
ij
ijj
α =∑
2
2
• Contribución relativa del eje j a la columna i: CR Cq
qj i
ij
ijj
α =∑
2
2
Estas expresiones miden la calidad de representación lograda por los individuos o
variables en dicho eje.
4. Aplicación del HJ-Biplot y resultados más destacados en la economía de
Asturias.
A continuación se expone un resumen de los datos obtenidos de la aplicación del HJ-
Biplot a las matrices de perfiles, por columnas y por filas, descritas en el apartado dos.
En el resumen sólo se presenta el resultado de los dos primeros ejes13 cuando en ellos
sale bien representada la comunidad de Asturias 14 y sólo en dos casos se ha ampliado la
información al tercero por estar esta comunidad bien representada en dicho eje (los
porcentajes que miden la calidad de representación en esta tercera dimensión son del
73,4% y del 57,6% respectivamente) y por ser la proyección explicada por el eje,
superior al 10% (para la fila R4 es del 17,6% y para la fila R13 de un 10,9%).
En cada una de las siguientes tablas del cuadro 1 y 2 se encuentra detallada la siguiente
información:
En las columnas 1, 3 y 5 (esta última sólo aparece en los sectores R4 y R13 desde el
punto de vista de las ventas, cuadro 1) se recogen, en las dos primeras filas, el eje
analizado y el porcentaje de proyección logrado por dicho eje. En las siguientes filas se
especifican, por este orden, las ramas que más contribuyen a la formación del eje con
coordenada negativa, indicando entre paréntesis dicha contribución y en las últimas filas
las comunidades que logran una representación aceptable en el mismo semiespacio
acompañadas del porcentaje de representación.
Las columnas 2, 4 y 6 siguen el mismo esquema sólo que ahora las ramas y
comunidades que aquí aparecen tienen coordenada positiva.
A continuación se especifican algunas cuestiones referentes a la notación utilizada
13 Con los dos primeros ejes se obtiene una proyección mínima del 67,9%. 14 Puesto que se observa en la mayoría de los casos cúal es el origen más importante de la
dispersión.
9
- La abreviatura para las CCAA es: Andalucía (An), Aragón (Ar) Asturias (As),
Baleares (Ba), Canarias (Cn), Castilla y León (Cl), Cataluña (Ct), Comunidad
Valenciana (Cv), Euskadi (Eu), Extremadura (Ex), Galicia (Ga) y Navarra (Na).
- R1, R2, …, R17 hacen referencia a ramas agregadas a R17.
- AsR1, AsR2, …,AsR50, reflejan las ramas de la TIO de Asturias de 1.990.
4.1 Resumen de los resultados de la aplicación del HJ-Biplot
Cuadro 1.
Compras resaltadas en el HJ-Biplot en Asturias
Columna R3 (“Minerales y metales férreos y no férreos”)
EJE1 EJE 2 52,4% 34,5% R2 (20%) R3 (67,8%) R13 (65,4%) R2 (29,8%) Ga (59,9%) Cv (88,6%) Ct (72,5%) As (62%) Ba (84,1%) Ar (68,3%) Ga (35%) Na (79,1%) Cn (49,5%) Cl (56,6%) Eu (43%) Ex (39%)
Columna R4 (“Minerales y productos minerales a base de minerales no metálicos”)
EJE1 EJE 2 66,7% 15,7% R2 (21,1%) R4 (67,3%) R2 (32,5%) R13 (34,4%) Ct (87,7%) Ba (88,5%) R4 (19,1%) Eu (92,7%) Cl (84,1%) Ex (74,1%) Ga (60,5%) Cn (38,3%) As (79,8%) Cn (52,1%) An (32%) Cv (25,3%)
Columna R5 (“Productos químicos”)
EJE1 EJE 2 62,9% 16% R5 (51,4%) R2 (41,6%) R1 (18,7%) R2 (37,3%) Ba (91,2%) An (73,8%) R13 (10,8%) R5 (26%) Cl (79,1%) Ga (70,9%) Cn (sólo R13, 42,7%) Na (55,9%) Cv (68,2%) As (64,7%) Ex (33,6%) As (sólo R2, 23%) Ct (57,3%) Ex (47,4%) Eu (18,9%) An (sólo R2, 18,5%)
Columna R6 (“Productos metálicos, máquinas y material eléctrico”)
EJE1 EJE 2 59,4% 27,6% R3 (64,3%) R6 (30,3%) R13 (40,7%) R6 (44,7%) As (93,8%) Eu (71,5%) Cn (91,7%) R3 (9,7%) Cl (90,7%) Ba (53,1%) An (66,3%) Ba (sólo R6, 44,4%) Ga (76,9%) Ct (35,1%) Na (25,1%)
Continúa pág. 9
10
Columna R7 (“Material de transporte”)
EJE1 EJE 2 64% 21,2% R7 (73,6%) R6 (20,3%) R3 (23,1%) R6 (56,4%) Cv (96,8%) Cn (92,6%) R13 (16,9%) As (73,5%) Na (84,5%) Ex (69,3%) Ba (53,5%) Ga (72,6%) An (53,9%) Eu (47,3%) Ct (sólo R13, 27,4%)
Columna R8 (“Productos alimenticios, bebidas y tabaco”)
EJE1 EJE 2 87,6% 7,4% R13 (9,8%) R1 (83,4%) R13 (49%) R8 (43,9%) Cn (99,3%) Ar (92,6%) Ct (71,9%) Na (56,6%) Eu (95,1%) Cl(89,6%) An (61%) As (51,9%) Cv (61,6%) Ga (89,4%) Ba (14,2%) Ex (83,8%) Ba (43,2%)
Columna R9 (“Productos textiles, cuero y calzado, vestido”)
EJE1 EJE 2 60,2% 18% R13 (6,8%) R9 (82,5%) R5 (27,3%) R1 (58,8%) R1 (6,6%) As (97,8%) Na (44%) Ex (60,6%) Eu (75,3%) Ct (67,8%) An (35,3%) Na (sólo R13, 48%) Ar (45%) Cl (34,4%) An (47,8%) Cl (40,7%)
Columna R10 (“Papel, artículos de papel, impresión”)
EJE1 EJE 2 65,6% 18,5% R1 (34,9%) R10 (61,1%) R1 (32,6%) R13 (40%) Ga (82,3%) Ex (87,3%) R10 (19,6%) Cn (49,9%) As (81,2%) Ba (77,1%) Na (43,6%) Ar (32,1%) An (67,2%) Ct (60,2%) Ba (sólo R10, 21,5%) Ar (54,2%) Cv (45,2%) As (sólo R1, 15,5%)
Columna R11 (”Productos de industrias diversas”)
EJE1 EJE 2 59,2% 29,6% R1 (28%) R5 (51,5%) R11 (46,3%) R1 (49,9%) R11 (18,7%) Na (81,6%) Cv (80,8%) Ga (67,3%) Ex (84,7%) Cl (83,9%) Ba (56,3%) Eu (27,5%) As (78,1%) Ct (78,2%) As (15,3%) Ar (70,1%) Cn (69,9%) Eu (42,7%)
Continúa pág. 10
11
Columna R12 (“Construcción y obras de ingeniería civil”)
EJE1 EJE 2 41% 26,6% R13 (54,7%) R4 (19,5%) R13 (24,1%) R6 (66,7%) R6 (16,2%) As (79,5%) An (74,2%) Na (86,2%) Eu (89,9%) Cl (54%) Cn (41,2%) Ct (78,1%) Ex (34,6%)
Columna R13 (“Recuperación y reparación. Servicio de comercio, hostelería y restaurantes”)
EJE1 EJE 2 51,4% 21,5% R16 (55,2%) R8 (31,5%) R6 (47,8%) R8 (30,1%) Cn (94,3%) Ex (75%) Ct (80,1%) R16 (8,3%) Na (73,4%) As (73,1%) Ar (29,8%) Ga (33,1%) Ar (59%) Ba (32,9%) Ex (sólo R8, 15,4%)
Columna R15 (”Servicio de las instituciones de créditos y seguros”)
EJE1 EJE 2 60,7% 34,4% R14 (10,3%) R16 (78,8%) R15 (83,2%) R14 (7,8%) Ex (86,2%) Cv (88,5%) As (96,7%) An (83,1%) Ar (83,4%) Cl (84,6%) Ga (85%) Ba (26,8%) Eu (80,7%) Na (58,2%) Ex (13,3%) Ba (69%)
Columna R16 (”Otros servicios destinados a la venta”)
EJE1 EJE 2 59,5% 16,3% R13 (8,9%) R12 (78,1%) R2 (14,5%) R16 (50,6%) An (91,6%) Cv (83%) R8 (11,6%) Eu (84,2%) Cn (86,1%) Cl (82,8%) Ba (35,4%) Ct (73,7%) Ex (64%) As (31,1%) Ar (53,6%) Na (32,5%) Fuente: Elaboración propia.
12
Cuadro 2
Ventas resaltadas en el HJ-Biplot en Asturias
Fila R1 (“Productos de la agricultura, de la silvicultura y de la pesca”)
EJE1 EJE 2 55,4% 32,6% R1 (32,4%) R8 (64,7%) R13 (59,3%) R1 (33,5%) Ga (76,8%) Ct (98,6%) Cn (85,9%) Cl (86,4%) Ex (69%) Ar (93,1%) Ba (58%) As (51,3%) Cv (92,2%) Eu (24,6%) Na (28,8%) Ex (28%)
Fila R2 (“Productos energéticos”) EJE1 EJE 2 59,9% 20% R13 (9,9%) R2 (79,8%) R3 (13,8%) R13 (53%) Ex (71,2%) An (83,9%) Eu (33,8%) R2 (11,2%) As (69,3%) Na (28,1%) Cn (68,8%) Ga (74,9%) Ba (sólo R13, 27,3%)
Fila R3 (“Minerales y metales férreos y no férreos”)
EJE 1 EJE 2 55,7 35,4% R3 (47,8%) R12 (54,8%) R6 (61%) R3 (22,7%) Na (93,2%) Ex (79,6%) Ct (95,8%) R12 (13,3%) Eu (75,5%) Cn (75,3%) Ar (91,8%) An (74,3%) As (58,6%) Ba (48,3%) As (sólo R3, 37,5%) Cn (sólo R12, 24,3%)
Fila R4 (“Minerales y productos minerales a base de minerales no metálicos”)
EJE 1 EJE 2 EJE 3 37,5% 30,4% 17,6% R2 (76,3%) R4 (15,3%) R4 (18,1%) R12 (68,8%) R4 (30,4%) R3 (57,6%) Ex (97,2%) R12 (7,5%) R3 (10,3%) Cn (84,8%) Cv (32,1%) As (73,4%) An (sólo R12,
22,9%) Eu (sólo R3, 62,6%) An (60,7%) Na (23,1%) Eu (23,2%)
Ga (18,6%) Ga (54,6%) Ba (49,2%) Cv (sólo R4, 49,4%)
Fila R5 (“Productos químicos” EJE1 EJE 2 51,6% 18,4% R5 (41,8%) R1 (40,8%) R11 (20,4%) R3 (47,3%) Ct (76,1%) Ex (89,2%) R1 (19,8%) As (88,1%) Cn (58,9%) Na (40,2%) Ga (49,9%) Ar (36,9%) Cl (35,2%)
Continúa pág. 12
13
Fila R7 (“Material de transporte”)
EJE1 EJE 2 89,8% 6,7% R13 (19,8%) R7 (74,5%) R17 (74,6%) R13 (19,6%) Ba (96,2%) Na (99,8%) Ex (14,9%) Eu (18%) Cn (92,6%) Cv (98,5%) An (17,5%) Ex (84,9%) Ar (98,1%) An (70,1%) Ga (97%) As (54,2%) Cl (95,5%) Ct (86,5%)
Fila R8 (“Productos alimenticios, bebidas y tabaco”)
EJE1 EJE 2 86,4% 12% R1 (25,6%) R13 (64,4%) R1 (31,9%) R8 (66,5%) R8 (9,8%) Eu (94,7%) Ex (42,1%) As (86,1%) Cl (98,8%) Ba (93,1%) Ct (36,9%) An (28,1%) Ga (88,6%) Cn (93%) Ar (21,8%) Ar (sólo R1, 77,7) An (69,4%) Cv (63,8%)
Fila R11 (”Productos de industrias diversas”)
EJE1 EJE 2 45% 27% R12 (36,7%) R7 (42,5%) R11 (68,7%) R7 (14,8%) Ex (81,9%) R6 (15%) Cv (83,2%) Cl (20,6%) As (63,1%) Ar (80,9%) Eu (44,5%) An (62,5%) Cl (sólo R7, 59,9%) Ba (25,5%) Cn (62%) Ba (54,6%)
Fila R13 (“Recuperación y reparación. Servicio de comercio, hostelería y restaurantes”)
EJE 1 EJE 2 EJE 3 45,9% 18,9% 10,94% R13 (51,8%) R6 (20,9%) R1 (16,6%) R13 (27,3%) R3 (29,7%) R7 (22,7%) Cn (74,5%) R3 (12,1%) R12 (11,6%) R3 (23,8%) R12 (11,4%) R9 (13,3%) Ba (74,2%) Ar (66,5%) Ex (56,4%) Eu (sólo R3, 33%) As (57,6%) Na (sólo R7 24,1%) Eu (52,3%) An (45,4%) Ba (sólo R13, 20,7%) Ex (sólo R12 10,9%) Ct (23,6%) Na (sólo R6, 51,6%) Ga (41,1%) Cv (Sólo R9 11,8%)
Fuente: Elaboración propia
Para facilitar la comprensión de las anteriores tablas, se explica detalladamente, a modo
de ejemplo, el estudio desde el punto de vista de las compras de la R6 (Columna R6
dentro del cuadro 1) en Asturias. La matriz utilizada para este análisis es la matriz de
perfiles (Anexo 1) cuyas columnas hacen referencia a las adquisiciones de la R6 a cada
uno de los 17 sectores en cada comunidad.
14
Al aplicar la técnica HJ-Biplot a la anterior matriz se obtiene información sobre las
relaciones intersectoriales más importantes entre las distintas comunidades autónomas,
y en concreto para la de Asturias. Se resalta el peso de las compras de la R6 a los otros
sectores en todas las comunidades autónomas.
Según la tabla columna R6, el primer eje, que recoge un 59,4% de la inercia total, está
constituido en un 64,3% por la R3 (“Minerales y metales férreos y no férreos”) con
coordenada negativa, estando en el semiespacio opuesto la propia R6 (“Productos
metálicos, máquina y material eléctrico”) con una aportación a la formación del eje del
30,3%. Es decir estas son las ramas que mayor dispersión generan.
Es en este primer eje y en el mismo semiespacio que la R3 donde Asturias consigue una
calidad de representación realmente buena, del 93,8%.
La coincidencia de la comunidad y de la rama en el mismo semiespacio implicará, como
a continuación se detalla, un porcentaje destacado en la matriz de perfiles (Anexo 1) de
las compras de la R6 de esa comunidad al sector R3. Obsérvese que se puede comparar
en dicha matriz su posicionamiento respecto a la media.
Efectivamente analizando la comunidad de Asturias en dicha matriz se observa que un
45,7% de las adquisiciones de la R6 ( frente al porcentaje medio del 28,2%) se realizan
a la R3. Por otra parte acudiendo a la tabla IO original o desagregada de Asturias se
obtiene un mayor detalle y una mejor explicación de estos porcentajes. En concreto las
compras se efectúan desde la rama 16 de Asturias o AsR16 (“Fabricación de productos
metálicos”) en primer lugar a, AsR9 (“Productos siderúrgicos”), productos procedentes
en un 70% de la propia comunidad, y en segundo lugar, a AsR10 (“Producción y
primera transformación de metales no férreos”). En menor proporción también destacan
las adquisiciones de AsR17 (“Construcción de maquinaria y equipo mecánico no
eléctrico”) a AsR9.
Por otra parte el autoconsumo de la R6 en Asturias es inferior al porcentaje medio de la
fila, hecho previamente reflejado por el HJ-Biplot al estar situados en semiespacios
opuestos.
La representación conjunta de las ramas y comunidades en el plano formado por los dos
primeros ejes en este caso, que sintetiza las relaciones obtenidas en el HJ-Biplot, es:
15
Gráfico 1
eje 1
eje2
-0.3 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3
-0.2
-0.1
0.0
0.1
0.2
Ba
Cn
ClAs
Ct
Ga
An
Na
Eu
R6
R3
R13ComunidadesRamas
Como se comprueba en el gráfico las comunidades de Castilla León y Galicia se
encuentran en el mismo semiespacio que Asturias y logran una buena calidad de
representación en el primer eje (que según la R6 del cuadro 1 es del 90,7% y del 76,9%
respectivamente). En concreto, ver anexo 1, el porcentaje de compras de la R6 a la R3
en Castilla y León es el más importante con un 48,6% siendo el de Galicia del 38,1%.
Se puede observar además cómo en el primer eje se realiza una agrupación de las
comunidades: Por una parte Asturias, Castilla y León y Galicia en el segundo cuadrante
junto con la R6 y, por otra, Euskadi en el cuarto cuadrante y, Baleares y R6 en el
primero. Analizando la matriz de perfiles y sus respectivas TIO se observa que se
contraponen comunidades donde las compras de productos metálicos y maquinaria se
realizan al mismo sector R6 frente a aquellas otras donde las adquisiciones se realizan a
la siderurgia y a la primera transformación de metales (R3).
Este tipo de estudio se ha realizado para las 17 ramas como compradoras y las 16
correspondientes como vendedoras. En el apartado siguiente se resume todo el análisis,
en lo que concierne a la comunidad autónoma de Asturias.
16
5. Conclusiones.
Una vez extraidos los porcentajes destacados de compras/ventas de sectores en la
CCAA de Asturias en comparación con el resto de comunidades, se plantea el estudio
más detallado de dichos porcentajes, basándonos en la observación de la TIO de 1.990
de esta comunidad.
Ello permite presentar en el cuadro 3, mediante la desagregación, a modo de
conclusiones, las relaciones resaltadas entre sectores económicos tal y como han sido
consideradas en la tabla input output. La primera y tercera columna del cuadro hacen
referencia a la TIO agregada a R17 mientras las otras dos columnas a las ramas de la
TIO de Asturias.
Las compras destacadas según el HJ-Biplot son:
Cuadro 3
De A
R5 AsR15 (“Fabricación de productos químicos”)
R2 AsR6 (“Energía eléctrica”)
AsR4 (“Coquerías”)
AsR3 (“Carbones minerales”)
R6 AsR16 (“Fabricación de productos metálicos”)
R3 AsR9 (“Productos siderúrgicos”)
AsR10 (“Producción y primera transformación de metales no férreos”)
AsR17 (“Construcción de maquinaria y equipo mecánico no eléctrico”)
AsR9 (“Productos siderúrgicos”)
R7 AsR21 (“Construcción y reparación naval”)
R6 AsR19 (“Construcción de maquinaria y material eléctrico”)
AsR16 (“Fabricación de productos metálicos”)
AsR18 (“Maquinaria de oficina, instrumentos de precisión óptica y similares”)
R9 AsR28 (“Industrias textiles y de confección”)
R9 AsR28 (“Industrias textiles y de confección”)
Continúa pág. 16
17
R10 AsR31 (“Fabricación de papel y cartón y sus transformados”)
R1 AsR1 (“Agricultura”)
R11 AsR30 (“Industrias de la madera”) R11 AsR30 (“Industrias de la madera”)
R13 AsR38 (“Servicios de hostelería y restaurantes”)
R8 AsR26 (“Industrias de bebidas”)
AsR25 (“Otras industrias alimentarias”)
AsR23 (“Industrias cárnicas”)
AsR24 (“Industrias lácteas”)
R15 AsR41 (“Instituciones financieras y de seguros”)
R15 AsR41 (“Instituciones financieras y de seguros”)
Fuente: Elaboración propia
Los sectores en los que Asturias presenta ventas resaltadas según el HJ-Biplot, son:
Cuadro 4
De A
R1 AsR1 (“Agricultura”) R1 AsR1 (“Agricultura”)
AsR2 (“Pesca”) AsR2 (“Pesca”)
R2 AsR3 (“Carbones minerales”) R2 AsR6 (“Energía eléctrica”)
AsR4 (“Coquerías”)
AsR6 (“Energía eléctrica”) AsR6 (“Energía eléctrica”)
R3 AsR9 (“Productos siderúrgicos”) R3 AsR9 (“Productos siderúrgicos”)
AsR8 (“Extracción y preparación de
minerales metálicos”)
AsR10 (“Producción y primera
transformación de metales no férreos”)
AsR10 (“Producción y primera transformación
de metales no férreos”)
Continúa pág. 17
18
R5 AsR15 (“Fabricación de productos
químicos”)
R3 AsR10 (“Producción y primera transformación
de metales no férreos”)
AsR9 (“Productos siderúrgicos”)
R8 AsR25 (“Otras industrias alimentarias”) R8 AsR25 (“Otras industrias alimentarias”)
AsR24 (“Industrias lácteas”) AsR24 (“Industrias lácteas”)
R11 AsR30 (“Industrias de la madera”)
AsR33 (“Artículos de caucho y materias
plásticas”)
R1
2
AsR35 (“Construcción y obras públicas”)
Fuente: Elaboración propia
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21
Matriz de perfiles
Anexo 1
Andalucía Aragón Asturias Baleares Canarias Castilla y León
Cataluña C. Valenciana
Euskadi Extremadura Galicia Navarra marginal
R1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0010 0,0000 0,0001 0,0001 0,0005 0,0000 0,0076 0,0006 R2 0,0248 0,0322 0,0415 0,0167 0,0328 0,0647 0,0396 0,0248 0,0422 0,0309 0,0392 0,0192 0,0372 R3 0,2862 0,3057 0,4570 0,2500 0,3037 0,4859 0,2415 0,2785 0,2552 0,3258 0,3815 0,3063 0,2816 R4 0,0068 0,0097 0,0170 0,0030 0,0317 0,0061 0,0289 0,0114 0,0123 0,0221 0,0069 0,0045 0,0168 R5 0,0203 0,0573 0,0309 0,0053 0,0270 0,0197 0,0544 0,0268 0,0277 0,0187 0,0315 0,0302 0,0384 R6 0,2916 0,3349 0,2584 0,5083 0,2543 0,2651 0,3190 0,3279 0,3466 0,3286 0,2872 0,3629 0,3240 R7 0,0001 0,0000 0,0063 0,0038 0,0000 0,0000 0,0003 0,0050 0,0013 0,0000 0,0005 0,0000 0,0011 R8 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 R9 0,0009 0,0060 0,0047 0,0008 0,0123 0,0099 0,0110 0,0111 0,0020 0,0031 0,0150 0,0084 0,0076 R10 0,0111 0,0116 0,0120 0,0101 0,0065 0,0110 0,0026 0,0618 0,0057 0,0048 0,0062 0,0096 0,0114 R11 0,0272 0,0502 0,0239 0,0055 0,0227 0,0266 0,0722 0,0362 0,0315 0,0101 0,0219 0,0795 0,0494 R12 0,0267 0,0031 0,0051 0,0065 0,0012 0,0071 0,0023 0,0048 0,0050 0,0248 0,0031 0,0023 0,0053 R13 0,1464 0,0736 0,0438 0,0501 0,1721 0,0375 0,1475 0,0825 0,1367 0,1362 0,0812 0,0695 0,1186 R14 0,0706 0,0537 0,0379 0,0363 0,0567 0,0221 0,0322 0,0404 0,0491 0,0570 0,0295 0,0458 0,0416 R15 0,0255 0,0065 0,0187 0,0499 0,0111 0,0015 0,0113 0,0220 0,0041 0,0148 0,0086 0,0047 0,0106 R16 0,0617 0,0555 0,0429 0,0537 0,0677 0,0417 0,0372 0,0668 0,0804 0,0225 0,0878 0,0494 0,0559 R17 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000
marginal 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1