rubén gil prado grado de economía tutor del tfg: josep ... premi/tfg 26 24 gil prado.pdf ·...

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

Página 1

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.


2014 Rubén Gil

Página 2

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.


2014 Rubén Gil

Página 3

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


2014 Rubén Gil

Página 4

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.


2014 Rubén Gil

Página 5

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

http://www.economia48.com/spa/d/union-europea/union-europea.htm

http://www.economia48.com/spa/d/union-economica/union-economica.htm


2014 Rubén Gil

Página 6

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


2014 Rubén Gil

Página 7

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:


2014 Rubén Gil

Página 8

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).


2014 Rubén Gil

Página 9

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


2014 Rubén Gil

Página 10

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.


2014 Rubén Gil

Página 11

Figura 3.


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.


2014 Rubén Gil

Página 12

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



2014 Rubén Gil

Página 13

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


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.


2014 Rubén Gil

Página 14

Gráfico 6


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:


2014 Rubén Gil

Página 15

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.


2014 Rubén Gil

Página 16

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).


2014 Rubén Gil

Página 17

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


2014 Rubén Gil

Página 18

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.


2014 Rubén Gil

Página 19

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



2014 Rubén Gil

Página 20

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.


2014 Rubén Gil

Página 21

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



2014 Rubén Gil

Página 22

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



2014 Rubén Gil

Página 23

Gráfico 14


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


2014 Rubén Gil

Página 24

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


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



2014 Rubén Gil

Página 25

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


2014 Rubén Gil

Página 26

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


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%


2014 Rubén Gil

Página 27

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%


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


2014 Rubén Gil

Página 28

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


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.


2014 Rubén Gil

Página 29

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


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/


2014 Rubén Gil

Página 30

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


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


2014 Rubén Gil

Página 31

posiciones pierden son: Asturias y Murcia, ambas pierden 5 posiciones en el ranking

regional.

Gráfico 20


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



2014 Rubén Gil

Página 32

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



2014 Rubén Gil

Página 33

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).


2014 Rubén Gil

Página 34

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


2014 Rubén Gil

Página 35

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.


2014 Rubén Gil

Página 36

5. BIBLIOGRAFÍA.

ARELLANO GARZA, M. M, (2006), La convergencia regional en España y las causas

de convergencia del PIB per cápita en Cataluña. Ensayos–Volumen XXV, núm.2,

noviembre 2006, pp. 57-80.

BARRO, Robert y SALA-I-MARTIN, Xavier. Economic Growth. 1995.

BRUNET, F, (2010): Curso de Integración Europea, Madrid, Alianza Editorial, 2 ed.

CUADRADO, J. R.; GARRIDO, R., y MANCHA, T. (1999), Disparidades regionales y

convergencia en España: 1980-2005, Revista de Estudios Regionales, n.º 55: 109-137.

GARCÍA DELGADO, J. L. y MYRO, R. (2013): Lecciones de economía española, Ed.

Thomson Reuters, 11a edición.

LUCAS, R.E. (2000): Some macroeconomics for the 21st century. Journal of Economic

Perspectives, vol. 14 (1), 159-168.

RAYMOND, J. L. (2002), Convergencia real de las regiones españolas y capital

humano, PAPELES DE ECONOMÍA ESPAÑOLA, nº 93: 109-121.

SALA-I-MARTIN, Xavier. Apuntes de crecimiento económico. 1994. 2ªed.

TAMURA, R. (1996): “from decay to growth: a demographic transition to economic

growth”. Journal of Economic Dynamics and Control, vol. 20, pp. 1237-1262.

VILLAVERDE CASTRO, J (2007), Crecimiento y convergencia regional en España.

(Algunas) causas del cambio. Universidad de Cantabria.

rubén gil prado grado de economía tutor del tfg: josep ... premi/tfg 26 24 gil prado.pdf ·...

Documents