Crecimiento económico en los países de la OCDE 1: Modelos de crecimiento y empleo en Irlanda, Francia, España, Alemania, USA y Japón

3 Crecimiento económico en los países de la OCDE Modelos de crecimiento y empleo en Irlanda, Francia, España, Alemania, USA y Japón ESTUDIOS ECONÓMICOS ASOCIACIÓN HISPALINK - GALICIA )0/ SANTIAGO DE COMPOSTELA 5 Mª del Carmen Guisán Mª Teresa Cancelo Isabel Neira Eva Aguayo Pilar Expósito Crecimiento económico en los países de la OCDE Modelos de crecimiento y empleo en Irlanda, Francia, España, Alemania, USA y Japón 1 1 Coordinadora: Mª del Carmen Guisán Autoras: 6 Edita: Asociación Hispalink - Galicia Depósito Legal: PO-256/01 Maqueta e Imprime: Aroprint, s.l. Diseño de portada: Mabel Aguayo I.S.B.N.: 84-607-2513-8 Vilagarcía de Arousa, 2001 Impreso en España - Printed in Spain Edición impresa 2001. Edición electrónica 2022 https://www.usc.gal/economet/libros.htm Coordinadora: María-Carmen Guisán Directora del Equipo de Econometría de la USC. Año 2001. Colabora Asociación de Estudios Euro-Americanos de Desarrollo Económico (AEEADE). 7 INDICE Prólogo.................................................................................................... 1.- Introducción...................................................................................... 1.1. Modelos econométricos de crecimiento....................................... 1.2. Importancia de las relaciones intersectoriales................................ 1.3. Factores socio-culturales de desarrollo........................................ 1.4. Relaciones entre población, empleo y producción........................... 1.5. Bibliografía............................................................................. 2.- Relaciones causales y modelos dinámicos............................................ 2.1. Clases de relaciones causales....................................................... 2.2. Causalidad y relaciones macroeconométricas............................. 2.3. Concepto y clases de modelos dinámicos................................... 2.4. Especificación y selección de modelos dinámicos........................ 2.5. Bibliografía............................................................................. 3.- Crecimiento económico en la UE, USA y Japón..................................... 3.1. Evolución del PIB, la población y el empleo...................................... 3.2. Modelos de competitividad y educación...................................... 3.3. Bibliografía................................................................................ 9 11 11 16 22 26 28 33 33 37 39 42 49 51 51 58 68 8 71 71 84 99 101 101 106 109 110 116 4.- Producción industrial y empleo sectorial en USA, Japón, Alemania y España.......................................................................................... 4.1. Empleo sectorial en USA, Japón, Alemania y España..................... 4.2. Modelos de impacto de la industria sobre el empleo......................... 4.3. Bibliografía............................................................................. 5.- Desarrollo económico de España, Francia e Irlanda................................ 5.1. Panorama general del período 1960-99........................................... 5.2. Principales diferencias entre Francia y España............................... 5.3. El milagro irlandés................................................................... 5.4. Modelos de educación, producción y empleo................................ 5.5. Bibliografía.................................................................................. 9 Prólogo El crecimiento económico de los países de la OCDE durante la segunda mitad del siglo XX presenta unas características de dinamismo y variedad de circunstancias que convierte su análisis y estudio en un tema de gran interés para comprender los principales factores que explican la dinámica económica. Por este motivo presentamos algunas perspectivas interesantes de aplicaciones de modelos econométricos dinámicos al análisis de la evolución de dichos países, realizados por varias investigadoras de los equipos de investigación de Econometría y de Economía Sectorial de la universidad de Santiago de Compostela, cuyos nombres se indican en cada capítulo. El capítulo 1 se dedica a presenta una visión inicial y general de las perspectivas de oferta y demanda en temas de crecimiento y del papel importante que algunos factores culturales y las relaciones intersectoriales tienen sobre el crecimiento. En el capítulo 2 se presentan unas clasificaciones importantes y novedosas de las relaciones causales en economía y de los modelos dinámicos, las cuales son, sin duda, de interés no sólo para estudiantes avanzados de Economía sino también para muchos economistas e investigadores económicos. Los capítulos 3,4 y 5 se centran ya en el análisis del crecimiento de los países de la OCDE mediante unos modelos econométricos sintéticos que ofrecen una visión clara de algunos importantes aspectos que explican la variación, tanto en el tiempo como en el espacio, de variables macroeconómicas importantes como la producción y el empleo. Se comparan algunas características del proceso de desarrollo en España, Francia, Alemania, Irlanda, Japón, USA y el conjunto de la UE. Una de las cuestiones más llamativas es el impresionante crecimiento de Irlanda durante los últimos años del siglo XX, el cual es en gran medida fruto de su esfuerzo educativo. La Asociación Euroamericana de Desarrollo Económico, AEEADE, agradece la colaboración de la Asociación Científica Hispalink-Galicia para la edición de este interesante libro en su colección de Estudios Económicos. En nuestra página de internet http/ www.usc.es/economet se incluyen otros documentos de investigación aplicada al desarrollo económico. María del Carmen Guisán Presidenta de la AEEADE Introducción 11 CAPÍTULO 1 INTRODUCCIÓN 1.1. Modelos econométricos de crecimiento En Guisán y Cancelo (2001) se analizan los principales enfoques de los modelos de crecimiento económico. De forma sintética podemos resumir aquí los principales enfoques que allí se analizan: modelos macroeconométricos de demanda, de enfoque keynesiano; modelos de oferta basados en la función de producción; y modelos mixtos que combinan aspectos de oferta y de demanda. Entre estos últimos existen diversos enfoques según el papel mayor o menor que se le atribuyan a los inputs primarios e intermedios en el lado de la oferta y a las relaciones intersectoriales. También incluímos en este sección una breve referencia a los modelos de distribución espacial del desarrollo, tanto a nivel de las regiones de un país o espacio económico como la UE, como de la distribución entre países a nivel mundial. Modelos macroeconométricos de enfoque keynesiano En la mayoría de los países industrializados se considera que no existen problemas importantes por el lado de la oferta, ya que existen recursos suficientes para invertir cuando las circunstancias económicas garanticen la rentabilidad de la inversión y se supone también que existen otros recursos de capital humano y organización social que garantizan que no se presenten problemas si la demanda es capaz de garantizar un crecimiento económico sostenido. Ello hace que en Estados Unidos, y en gran parte por su influencia en otros países, los modelos macroeconométricos que tratan de explicar la evolución del PIB, el empleo y otros importantes macromagnitudes, no incluyan muchos aspectos importantes del lado de la oferta, y se centren en gran medida en aspectos de dinamización por el lado de la demanda y los ajustes entre la economía real y la M.C. Guisán 12 economía monetaria para evitar grandes oscilaciones cíclicas. En ese sentido se puede considerar que los modelos macroeconométricos keynesianos, en gran parte desarrollados por Klein y su equipo de Wefa en la Universidad de Pennsilvania, han tenido un gran éxito ya que han contribuido a fomentar políticas económicas que han suavizado las oscilaciones cíclicas en la segunda mitad del siglo XX. En esos modelos el crecimiento del Producto Interior Bruto (PIB) es explicado en función del crecimiento de los componentes de la demanda agregada. Teniendo en cuenta que el conjunto de bienes y servicios que un país oferta en un momento del tiempo es la suma de su PIB y sus importaciones, IMP, se destina a los elementos de demanda: Consumo privado, C, Consumo Público, G, Inversión privada y pública en bienes de capital, I, Exportaciones, de forma que si la oferta agregada dada por PIB+IMP es menor que la demanda agregada dada por C+G+I+EXP se producirá una variación de stocks ,VS de tipo negativo y si es mayor se producirá una variación de stocks de tipo positivo, en el enfoque keynesiano el PIB potencial por el lado de la demanda se expresa como: PIBd = C + I + VS + G + EXP – IMP En muchos casos se introducen implícitamente algunas restricciones del crecimiento de forma que el PIB se considera función del PIB potencial por el lado de la demanda, como en Fair (1994) en el que el PIB verdadero es función del potencial por el lado de la demanda y de su valor retardado. Modelos de oferta basados en la función de producción Estos modelos inicialmente se inspiraron en la función de producción propuesta por Cobb y Douglas (1928), inspirada a su vez en las importantes contribuciones del economista norteamericano John Bates Clark, y fueron utilizados por diversos autores para explicar el crecimiento por el lado de la oferta de inputs primarios, nombre con el que denominan a los factores capital y trabajo, los cuales intervienen en los procesos de transformación de los inputs intermedios adquiridos por la empresa para obtener la producción destinada a ser vendida. Introducción 19 Industria Un tópico bastante extendido es el de que la industria no crea empleo puesto que el número de empleos industriales a partir de un cierto nivel de desarrollo se estanca o incluso tiende a disminuir. Este tópico es falso puesto que los modelos econométricos muestran el importante efecto positivo que las rentas generadas en la industria tienen sobre el desarrollo de los otros sectores no agrarios como se pone de manifiesto en los modelos que incluímos en este libro y en otros estudios. El efecto positivo que la industria tiene sobre los demás sectores no agrarios hace que el incremento del Valor Añadido industrial impulse el Valor Añadido y el Empleo en los sectores de construcción y de servicios y que contribuya de forma muy positiva al aumento del PIB real por habitante. Por lo tanto la industria crea mucho empleo en la construcción y en los servicios, tanto públicos como privados. Otro error bastante habitual es considerar que la industria debe abaratar sus precios a toda costa, sin tener en cuenta con frecuencia las implicaciones de pérdida de calidad y otras consecuencias que afectan negativamente al bienestar social, e incluso a la competitividad al deteriorar la relación calidad-precio. No es cierto que las economías más competitivas sean las que ofrecen productos más baratos sino las que logran tener simultáneamente un mayor nivel de producción industrial por habitante, de capacidad exportadora por habitante y de renta real por habitante. Por ello es mucho más importante considerar los factores que influyen en la competitividad estructural que es la que tiene en cuenta esta visión más amplia e interesante de la competitividad, como se indica en Guisán y Cancelo (1998) y (2001). M.C. Guisán 20 Construcción El sector de la construcción, residencial y no residencial, tiene un efecto importante sobre el empleo y sobre el bienestar económico ya que las infraestructuras son muy importantes y la calidad de la vivienda constituye un factor de bienestar socio-económico de gran importancia. Otro tópico en relación con este sector es de considerarlo la locomotora de la economía, pero los modelos econométricos ponen de manifiesto que en general este es un sector movilizado a partir de la dinámica que generan otros sectores como la industria y algunos sectores de servicios como el turismo o el sector público, por ejemplo cuando construye infraestructuras o edificios destinados a servicios públicos o cuando paga gastos corrientes para el mantenimiento del personal y gastos ordinarios de servicios educativos, sanitarios o sociales. El desarrollo del turismo nacional de un país y de las inversiones públicas depende a su vez de la buena marcha de la industria y del conjunto de los sectores productivos, y en general la industria es el principal motor de desarrollo en casi todos los países y regiones. En regiones muy pequeñas como Baleares, un desarrollo particularmente intenso de los sectores de servicios dinamizados por el turismo puede lograr un nivel relativamente alto de renta por habitante, pero en general ello no es posible, en otras regiones mayores, sin un grado importante de desarrollo industrial. Por lo tanto en general el desarrollo industrial tendrá un impacto positivo sobre la construcción a través de una serie de efectos directos, como la demanda de construcción no residencial para la actividad industrial, como de sus efectos indirectos al aumentar la actividad del sector servicios y la renta de las familias. La construcción contribuye al desarrollo económico no sólo como un elemento de estímulo por parte de la demanda sino también a través de las mejoras de infraestructuras y de dotación de edificaciones para actividades de diversos secto- Introducción 21 res. Contribuye en gran medida al bienestar económico cuando su cantidad y calidad, mejora la calidad de vida de los ciudadanos. Servicios Los sectores de servicios tienen en general una tendencia creciente en el tiempo y a medida que aumenta el nivel de desarrollo de un país generan un porcentaje cada vez mayor de valor añadido y empleo. Algunos economistas piensan que este sector puede crecer con independencia de los demás, pero existe una relación causal muy clara entre muchos sectores de servicios y las rentas generadas en otros sectores productivos, particularmente con las generadas en muchas industrias que contribuyen al aumento de la renta real de las familias y al incremento de la demanda de servicios dentro de los consumos intermedios de las empresas: servicios de asesoría, marketing, publicidad, etc. Así en España durante algunos años del período 1975-90 se intentó aumentar el empleo en este sector sin un crecimiento sostenido de la producción industrial y ello no proporcionó los frutos esperados, porque no se tuvo en cuenta la importante relación causal existente entre el desarrollo de este sector y las rentas generadas en los demás. Así para impulsar el comercio y los servicios es preciso en general impulsar primero el desarrollo industrial. Otro tópico existente en este sector es el de considerar que el sector público y el sector privado son competitivos, de forma que todos los recursos que se destinen a promover el empleo en el sector público se detraen del desarrollo del sector privado, pero la realidad no es así. Los modelos econométricos muestran que cier- to grado de desarrollo del sector público es en general conveniente, no sólo para lograr unos niveles suficientes de atención a determinados servicios sociales y administrativos, sino también porque las inversiones y los gastos corrientes de este sector impulsan el desarrollo de muchas actividades del sector privado. M.C. Guisán 22 En la sección 1.3. veremos la gran importancia que tiene el sector de servicios comunitarios y sociales, que incluye la educación, la investigación científica, la sanidad y diversos servicios sociales. En las economías avanzadas estos servicios tienen una importancia creciente, tanto si son financiados de forma prioritaria por el sector público, como en Europa, como si lo son por el sector privado, como en Japón, o si lo son de forma equiparable por ambos sectores como en USA. Muchos de estos servicios, además de incidir de forma importante sobre la calidad de vida contribuyen en una importante medida a la creación de capital humano y de capital social, tan importante para el desarrollo. Es un error creer que los servicios sociales y comunitarios son menos importantes para el desarrollo que los sectores de servicios comerciales y financieros, como también es un error creer que los sectores de servicios son menos importantes para el proceso productivo que los otros sectores. En las primeras etapas de paso de una economía agraria a una economía industrial, a lo largo del siglo XIX, muchos economistas pensaban que las actividades de servicios, que suponían un porcentaje muy pequeño de la actividad no eran muy importantes, pero al final del siglo XX se le va reconociendo la gran importancia que tienen en el proceso de desarrollo económico y de creación de empleo. 1.3. Factores socio-culturales de desarrollo En el interesante libro del economista francés Jean Arrous (1999) se analiza la evolución de las teorías del crecimiento para finalizar destacando el importante papel de la perspectiva de los historiadores económicos que, como Douglas North, han destacado la importancia los aspectos que ellos denominan institucionales, y que se refieren no tanto a las instituciones en su sentido de organismos sino a los valores educativos, de organización social y de valores éticos y prioridades que cada sociedad tiene como un capital humano y social, y que se refleja en la cantidad y calidad de su progreso económico. En esta línea son muy destacables las contribuciones de los historiadores económicos Maddison (1989) y Landes (1995), que destacan la importancia que la Introducción 23 educación de las minorías y mayorías han tenido a lo largo de los últimos siglos, especialmente a lo largo del siglo XX. North (1980) pone a Gran Bretaña como ejemplo histórico de país cuyos valores sociales supieron impulsar el desarrollo industrial y a España como ejemplo histórico de la falta de impulso. Afortunadamente en el último tercio del siglo XX España, impulsada por el desarrollo y el ejemplo de los principales países de Europa occidental, mejoró sustancialmente su bajo nivel educativo y promovió un cambio social de valores que aumentó su dinamismo económico, y las diferencias entre España y Gran Bretaña fueron en el año 2000 mucho menores que en épocas anteriores. En nuestros análisis econométricos europeos e internacionales de la interrelación entre aspectos socio-culturales y desarrollo, hemos encontrado una influencia muy positiva de la educación, en cantidad y calidad, sobre el proceso de desarrollo económico, no sólo por propiciar una mayor productividad de los trabajadores sino sobre todo por impulsar un ambiente socio-cultural que mejora los valores sociales y las prioridades de la política. Así por ejemplo países como Suiza, en los que históricamente se ha dedicado una gran intención a la calidad de la educación, fomentando un espíritu de armonía social y de respeto a la naturaleza en la línea de las ideas de importantes pensadores como Pestolazzi, encontramos una sociedad avanzada, con un PIB por habitante similar al de Estados Unidos, que aventaja a USA en muchos aspectos de la calidad de vida ya que Suiza tiene menos pobreza y más seguridad ciudadana. Otros países europeos, especialmente los países nórdicos y los principales países de la UE han seguido líneas similares de desarrollo de la calidad de la educación y destacan a nivel internacional en términos similares a los de Suiza. A principios de la década de 1990, tras trabajos de gran impacto como el estudio econométrico de Barro (1991) se impulsó el interés por los modelos de capital humano, que se ha extendido al interés por el capital social en los últimos años de dicha década. Ambos están muy relacionados pues las sociedades que tienen mejor M.C. Guisán 24 nivel educativo, en cantidad y calidad, tienden a crear un mejor capital social y viceversa. Son muy numerosos e interesantes los modelos econométricos desarrollados en la década de 1990 sobre el impacto del capital humano, muchos de los cuales se analizan en Neira y Guisán (1999), entre los que figura el propio modelo estimado por estas autoras en el que el efecto de la educación sobre el crecimiento es doble: directo e indirecto. El efecto directo se transmite directamente a la función de producción y el efecto indirecto se manifiesta en el efecto significativo que la educación tiene generalmente sobre el incremento de la inversión y del stock de capital, y por lo tanto indirectamente sobre la producción. Ambos efectos se ven reforzados por el proceso dinámico del desarrollo por el lado de la oferta que analizaremos en el próximo capítulo. Otro aspectos relacionado con el capital humano, además de la educación y de su impacto sobre el desarrollo, es la mejora en el capital humano investigador, o lo que se ha conocido como la política de investigación y desarrollo, I+D. Esta política tiene muchos defectos ya que padece en general de exceso de tecnicismo y no siempre es la investigación tecnológica la de mayor interés para el desarrollo económico y social. En Guisán, Cancelo y Expósito (1998) presentamos un modelo econométrico que relaciona el crecimiento económico con los gastos de educación e investigación con una muestra de 10 países de la OCDE que incluye a España, Italia, Alemania, Bélgica, Holanda, Gran Bretaña, Portugal, Grecia, España y Francia, en el que se compara además el impacto de los gastos de investigación en distintos campos científicos e instituciones. Los modelos ponen de manifiesto que la educación tiene un importante efecto positivo y que el gasto en investigación en Economía y Ciencias Sociales tiene un impacto mayor sobre el PIB real por habitante, en promedio 2.5 veces mayor, que el que se destina a Tecnología y Ciencias Experimentales, lo que hace pensar que en este tema hay que tener en cuenta también prioridades no tecnológicas además de diversos aspectos que afectan a la calidad de vida de los ciudadanos. Introducción 25 Así pues en términos generales la investigación tecnológica no tiene un efecto mayor que la no tecnológica para el desarrollo económico, y sería conveniente que los organismos que como la UE manifiestan esa obsesión tecnológica abandonasen la rigidez de sus planteamientos y se centrasen un poco más en impulsar la investigación socio-económica y su difusión para la mejora del desarrollo armónico de las regiones europeas. Otra conclusión de interés en dicho estudio, es que pone de manifiesto que la investigación que se realiza en las universidades es generalmente más productiva para el desarrollo económico que la que se realiza en el grupo que las estadísticas de la OCDE denominan como organismos públicos no universitarios. Ambas tienen un impacto positivo y significativo, con un coeficiente 3 veces superior para la investigación universitaria. Los gastos de investigación realizados en las empresas no resultan en general tan importantes para el incremento del PIB por habitante, pues en una gran parte se destinan a fortalecer la cuota de mercado de las empresas más competitivas pero no incrementan el crecimiento general del país, pero en su conjunto tienen también alguna importancia positiva aunque mucho menor que la realizada en las instituciones puramente investigadoras como las universidades. Es importante a partir de dichos resultados insistir en la conveniencia de aumentar los recursos destinados a la investigación universitaria en general, ya que en los países que figuran en las estadísticas de la OCDE su presupuesto oscila entre un 15% y un 35% del gasto total en investigación. También es importante incidir en la importancia de fomentar la investigación socio-económica orientada al diagnóstico y solución de los problemas reales, pues en los estudios econométricos se comprueba que es altamente rentable para la sociedad y sin embargo es un área que recibe una parte muy pequeña del presupuesto total. Así pues las universidades siguen siendo, a pesar del poco protagonismo que en algunos países como España tienen en los medios de comunicación, los motores fundamentales del crecimiento económico de un país, por su contribución directa e M.C. Guisán 26 indirecta en los procesos educativos ya que además de formar trabajadores de alta cualificación para las empresas y organismos públicos forman también a los profesores que van a impartir los otros niveles de enseñanza y desarrollan además una parte importante de la investigación que tiene como hemos indicado una productividad social, por término medio, muy elevada. Los interesantes estudios de Martín et al (2000) también realizan un gran énfasis sobre la importancia del aumento de la educación en la economía española. En los modelos que presentamos en los próximos capítulos incluímos la variable PS2 que representa el porcentaje de población con estudios secundarios de segundo ciclo completos como un indicador representativo del nivel educativo de la sociedad y que como tal indicador, recoge en el modelo no sólo los efectos de la educación sino también el efectos de otras variables de ambiente socio-cultural relacionados con ella. 1.4. Relaciones entre población, empleo y producción Durante algún tiempo muchos economistas creían que el crecimiento de la población era un factor dinamizador del crecimiento económico y del aumento de la renta per cápita, pero ello no siempre es así, pues está claro que el alto nivel alcanzado en renta por cápita por los países más ricos de la OCDE sólo ha sido posible por la coincidencia de un nivel relativamente alto de la tasa de crecimiento del PIB con un nivel muy moderado de la tasa de crecimiento de la población. También se comprueba, en Guisán y Cancelo (1998) como las altas tasas de crecimiento del PIB de dos países importantes como México y Turquía, que han sido las más altas entre todos los países de la OCDE en el período 1964-94, no se han traducido en un aumento importante del PIB por habitante al haberse mantenido en estos países tasas de natalidad demasiado elevadas. Ahora, gracias al efecto de la educación, comienzan a moderarse esas altas tasas de natalidad y ello hará posible que en las próxima década se pueda apreciar muy probablemente un incremento importante de la renta real por habitante. Introducción 27 Así pues los países no son más ricos por tener más población, y tenemos ejemplos de países pequeños como Suiza, Dinamarca y otros que con sus altos niveles educativos han alcanzado niveles de prosperidad económica y social muy elevados con crecimientos demográficos moderados. Tampoco es necesario, para lograr un nivel importante de crecimiento de la producción, tener altas densidades demográficas y ahí tenemos el ejemplo de USA que tiene una densidad demográfica muy baja, en torno a 26 habitantes por km2, y un nivel de PIB por habitante de los más elevados del mundo, mientras que la India con una densidad de población por km2 casi cien veces superior a la de Estados Unidos tiene una renta per cápita muy baja. Los modelos econométricos permiten constatar que la población, cuando tiene facilidades para la movilidad, tiende a desplazarse por motivos laborales a aquellas regiones en las que se incrementa el empleo y la renta. Distribución espacial del desarrollo económico Algunos economistas como el francés Perroux en diversas publicaciones de la década de 1950 destacan la importancia que tienen las políticas dinamizadoras del desarrollo económico regional o espacial, ya que es consciente de que las leyes de la oferta y la demanda no funcionan como algunos teóricos pensaban, ya que el capital no se dirige prioritariamente a las zonas menos desarrolladas sino que tiende a concentrarse en las zonas más ricas y dinámicas. Sus ideas tuvieron sin duda efectos positivos en las políticas de desarrollo regional de Francia y de muchos países, pero en la actualidad no se le presta la atención que merecen, ya que las políticas de muchos países y de organizaciones internacionales como la UE y el FMI ponen un énfasis excesivo en la libre movilidad de factores sin tener en cuenta las tendencias centrípetas del capital y la necesidad de combinar el liberalismo con ciertas garantías y protecciones para las regiones y países con economía más débil. M.C. Guisán 28 No estamos obviamente defendiendo un proteccionismo rígido e ineficiente, pero sí proponiendo el impulso a la cooperación para promover un desarrollo espacial más equilibrado en la línea de las propuestas de Mayes y Begg (1994) y de Guisán, Cancelo, Aguayo y Díaz (2001) para las regiones europeas. Consideramos además que dichas ideas son también aplicables a la promoción de un desarrollo más armónico a nivel mundial. En este sentido es muy importante que los economistas y los investigadores económicos, incluyendo los económetras, tengan en cuenta la importancia de las relaciones intersectoriales, y su incidencia sobre los desequilibrios económicos entre oferta y demanda. Así las regiones que tienen un mayor grado de industrialización generan, debido a las relaciones intersectoriales señaladas en la sección 1.2, importantes efectos de dinamización de los otros sectores no agrarios y aumentan el empleo. Los movimientos migratorios entre las regiones de uno o varios países hace que el incremento de la participación de la renta y el empleo de una región en un país implica un incremento también en su peso poblacional y las regiones que pierden peso en renta y empleo tienden a perder peso poblacional. La importancia del incremento del valor añadido no agrario, y de los factores que intervienen en su evolución, es esencial en ese sentido como se pone de manifiesto en Aguayo y Guisán (2001). 1.5. Bibliografía AGUAYO, E. y GUISÁN, M.C. (2001). “Empleo y población en las regiones europeas”. Edit. AEEADE y Mundi-Prensa. ARROUS, J. (1999). “Les théories de la croissance”. Editions du Seuil, Colección Points. Serie Economía. París. BARRO, R. (1991). “Economic Growth. A Cross-Section of Countries”. The Quarterly Journal of Economics, mayo 1991, pp. 407-443. M.C. Guisán 36 En caso de duda se comprueba fácilmente que las correlaciones meramente casuales son generalmente bastante inestables en el tiempo y en el espacio, como se demuestra en el capítulo 5 de Guisán (1997), al analizar los efectos de la exclusión de variables explicativas relevantes y la inclusión de variables explicativas irrelevantes. En dichas situaciones los contrastes de estabilidad muestral y postmuestral son de gran ayuda para decidir. También son de utilidad otras técnicas, como la combinación del análisis de cointegración con estrategias razonables de regresión, en la línea que se desarrolla en Guisán (1999). Un problema más importante en la práctica es el de definir el sentido de la causalidad entre dos variables entre las que está clara la existencia de una relación de tipo causal. Así cuando la oferta determina la demanda existe una causalidad undireccional en un sentido y si la demanda determina la oferta la causalidad se da en sentido contrario. En el primer caso son los factores de la oferta los que determinan el nivel de producción y ésta influye en el nivel de consumo, mientras que en el segundo son los factores de demanda los que determinan el nivel de consumo y éste influye en el nivel de producción. Cuando dos variables interactúan existe una causalidad bidireccional, la cual puede tener desfases temporales o producirse con tanta proximidad temporal que se considera como interdependencia contemporánea, al tener lugar en la misma unidad de tiempo muestral. Las relaciones causales unidirecionales pueden ser a veces indirectas, es decir las variables no están directamente relacionadas entre sí sino a través de una tercera variable. Relaciones causales y modelos dinámicos 37 Un economista con conocimientos y experiencia raramente confunde las relaciones causales con las casuales, pero ese peligro existe cuando los modelos econométricos son utilizados por personas con escasos conocimientos de Economía. Más difícil de distinguir es el sentido de la causalidad, ya que la complejidad de la realidad económica ocasiona que se entremezclen causas con efectos en muchas ocasiones. Los análisis de causalidad, especialmente el de Haussman y los contrastes de especificación contribuyen, junto a otras técnicas como el análisis de la capacidad predictiva y los estudios comparativos de distintos países y períodos, a distinguir las distintas situaciones. 2.2. Causalidad y relaciones macroeconómicas Es frecuente que los modelos macroeconómicos consideren de forma predominante el lado de la demanda en los países industrializados y el lado de la oferta en los países en vías de industrialización. En ambos casos es conveniente tener en cuenta que ambos lados pueden tener influencia a través de diversos desequilibrios. El análisis de causalidad entre Consumo y PIB en los países de la OCDE que se realiza en Guisán (1999) pone de manifiesto que la relación más fuerte es la de que la demanda depende de la producción, aunque también hay una cierta relación bilateral. Esto significa que no debemos ignorar los aspectos más relevantes del lado de la oferta ni en los país menos desarrollados ni en los países desarrollados. Un análisis interesante de la causalidad directa unidireccional es el que proporcionan el enfoque de los Modelos de Desequilibrio entre oferta y demanda. En esos casos una de las variables explicativas de la ecuación de oferta cuando estamos en régimen de oferta, es decir cuando es el lado de la oferta el que determina la producción, se convierte en la variable explicada por dicha ecuación cuando la producción es explicada por el lado de la demanda. De forma similar M.C. Guisán 38 una de las variables explicativas de la ecuación de demanda se convierte en variable explicada cuando la producción es exógena a dicha ecuación es decir cuando está explicada por el lado de la oferta. Un ejemplo muy claro en este sentido es el modelo macroeconómico de Barro y Grossman (1971), que integra el modelo neoclásico y el modelo keynesiano para la explicación del Producto Interior Bruto (PIB). En la misma línea, en los modelos macroeconómicos de desequilibrio de Guisán (1980), (1983) y Guisán y Cancelo (2001), se consideran dos relaciones explicativas del PIB por el lado de la oferta y una por el lado de la demanda, añadiendo al enfoque de Barro y Grossman la consideración de una relación que representa el papel de la disponbilidad de materias primas y otros inputs intermedios en el crecimiento. Esta perspectiva del desequilibrio y la consideración de relaciones intersectoriales es muy importante para comprender los procesos macroeconómicos de desarrollo como hemos indicado en la sección 1.2. Además es preciso analizar otros problemas macroeconómicos de enorme importancia en la economía globalizada del año 2000 y de comienzos del siglo XXI. Es claro que el prestigioso economista Stiglitz, de la universidad de Stanford y antiguo miembro del Banco Mundial, tiene razón cuando critica las políticas del FMI, ya que dichas políticas de austeridad en países con graves problemas económicos y sociales muchas veces no hacen más que agravar la situación económica lo que incluso puede repercutir en un incremento de sus problemas políticos y sociales. No se deben por lo tanto aplicar políticas que ignoren las relaciones de causalidad existentes entre distintas variables económicas y de éstas con la realidad social. Deben promoverse políticas económicas que contribuyan al desarrollo equilibrado de todos los países y para ello es preciso que mejore la enseñanza de la economía en muchas universidades incrementando el conocimiento de las relaciones causales proporcionado por los estudios económicos de la experiencia real, entre los que ocupan un lugar importante los estudios econométricos y los análisis históricos. Relaciones causales y modelos dinámicos 39 El conocimiento de las relaciones dinámicas a nivel macroeconómico es esencial para conseguir un desarrollo económico más equilibrado a nivel internacional, el cual es imprescindible para mejorar la calidad de vida de todos los países tanto desarrollados como menos desarrollados. En las próximas secciones hacemos referencia a importantes cuestiones relacionadas con la dinámica económica. 2.3. Concepto y clases de modelos dinámicos En las publicaciones econométricas se habla mucho de modelos dinámicos pero existe cierta confusión en el uso habitual del término y por ello es importante clarificar esta cuestión. En el Cuadro 2 presentamos una clasificación de los modelos dinámicos en sentido estricto y en el Cuadro 3 la de los modelos que no son dinámicos en el sentido estricto aquí considerado pero que son dinámicos en un sentido amplio utilizado con frecuencia en diversos estudios econométricos. En ambos casos indicamos algunos ejemplos correspondientes a las distintas clasificaciones. Denominamos modelos dinámicos en sentido estricto a aquellos en los que la variación de una variable explicativa en un momento del tiempo supone un impacto sobre la variable explicada en numerosos momentos futuros. El impacto inicial se transmite a través de un efecto propagación y afecta de forma importante a la evolución de la variable explicada durante numerosos períodos de tiempo. La relación dinámica puede ser unilateral o bilateral. Cuando la relación además de bilateral es doblemente dinámica podemos hablar de modelos superdinámicos. No consideramos dinámicos en sentido estricto a aquellos modelos como los Arima y los Var que no incluyen ninguna variable exógena explicativa, y que por lo tanto no son causales y no permiten medir el efecto propagación en el sentido aquí señalado. M.C. Guisán 40 Cuadro 2 Clasificación de los modelos dinámicos en sentido estricto 1.- Según la persistencia del efecto: amortiguados y no amortiguados. 2.- Según el tipo de retardos: a) autorregresivos, cuando, además de alguna variable exógena, figura el regresando retardado como variable explicativa: Y=f(X,Y(-1)) b) con retardos en alguna variable exógena, de tipo infinito o muy numerosos, los cuales mediante la transformación de Koyck equivalen a los autorregresivos. c) sin retardos explícitos en la relación principal pero implícitos a través de una variable stock o de una relación auxiliar: Y=f(X) con X variable stock y/o X=f(Z, Y(-1)) 3.- Según la dirección de la relación causal: a) unidireccionales: Y= f(X, Y(-1)) o Y=f(X) con X variable stock, siendo en ambos casos X independiente de Y(-1). b) bidireccionales superdinámicos: Y=f(X, Y(-1)) ó Y=f(X) con X variable stock y, en ambos casos, X =f(Z, Y(-1)). c) otros bidireccionales: Y=f(X), X no stock y X=f(Z,Y(-1)) 4.- Por la forma de expresar la relación entre las variables: a) dinámico en niveles: Y=f(X,Y(-1)) b) dinámico en incrementos simple, sin efecto CE: DY=f(DY(-1), DY(-2), DX, DX(-1), DX(-2)) c) dinámico en incrementos con efecto CE con y sin inclusión de DX: DY=f(DY(-1), DY(-2), DX, DX(-1), DX(-2), û(-1)) d) dinámico mixto, en nivel y en incremento: Y=f(DXY(-1)) Nota: La letra D indica incremento .CE significa corrección del error y el residuo û es el residuo de la estimación MCO de la relación a largo plazo: Y=f(X). __________________________________________________ Relaciones causales y modelos dinámicos 41 Cuadro 3 Modelos dinámicos en sentido amplio y no dinámicos en sentido estricto ___________________________________________________ 1.- Modelos autorregresivos no causales: a) Uniecuacional: Modelo Arima: Y= f(Y(-1), Y(-2)…) b) Multiecuacional: Modelo Var, con dos o más ecuaciones: Y=f(X(-1), X(-2), Y(-1),Y(-2)...) X=f(X(-1), X(-2), Y(-1), Y(-2)...) 2.- Modelos causales con algún retardo sin efecto propagación: retardos finitos: Y=f(X, X(-1), X(-2)), con X independiente de Y(-1) ________________________________________________ La propagación es con frecuencia de tipo amortiguado, de forma que el efecto es cada vez menor a medida que nos alejamos del momento del impacto inicial. Algunos libros sólo analizan modelos dinámicos de este tipo y excluyen los de tipo no amortiguado, en los que el efecto puede ser constante, o incluso creciente, a través del tiempo, pero nosotros consideramos que también deben analizarse ya que se presentan en la realidad económica y en concreto en el tema del desarrollo económico. Denominamos modelos autorregresivos a los que presentan entre las variables explicativas valores retardados de la variable endógena y modelos con retardos en las exógenas, o abreviadamente modelos con retardos, a los que incluyen retardos en las exógenas. Ambas circunstancias pueden darse también conjuntamente en un mismo modelo. Los modelos autorregresivos sólo son dinámicos en sentido estricto si son causales, es decir si incluyen alguna variable exógena como explicativa. M.C. Guisán 42 Existen algunos importantes modelos dinámicos no amortiguados, en los que el efecto de la variable exógena puede tener un carácter permanente, que no tiende a disminuir con el paso del tiempo, bien de carácter constante o de carácter creciente. Algunos modelos basados en la función de producción pueden transmitir efectos crecientes no amortiguados durante numerosos períodos a través del incremento del stock de capital. En este libro denominamos modelos superdinámicos a los modelos en los que existe una relación causal bilateral doblemente dinámica, de forma que un incremento exógeno en X provoca un efecto duradero en Y, durante numerosos períodos, y además presentan una relación bilateral en la que los el incremento de Y influye en el comportamiento futuro de X. Son modelos en los que X=f(Z, Y(-1)) y la relación de Y con X es del tipo: Y=f(X,Y(-1)) o Y=f(X) con X variable stock. En un sentido amplio nosotros consideraremos dinámicos a todos los que lo son en sentido estricto y también a los que lo son en sentido amplio, es decir a todos los que figuran en los Cuadros 2 y 3. Cuando entre las variables explicativas figura una variable stock, como el capital disponible en una función de producción, hay que tener en cuenta que el modelo es dinámico aunque no figuren explícitamente retardos en la relación principal, ya que existe relación causal y efecto propagación, de forma que los impulsos que provoca el incremento del stock se transmite a Y en numerosos momentos futuros del tiempo. 2.4.- Especificación y selección de los modelos dinámicos Para seleccionar un modelo dinámico generalmente podemos estimar varias especificaciones alternativas, considerando por ejemplo las opciones del apartado 4 del Cuadro 2 respecto a la forma de la relación, e interpretar los resultados teniendo en cuenta, como en los demás modelos, cuestiones como la capacidad predictiva, bondad del ajuste, significatividad de los parámetros y características de la perturbación aleatoria. Relaciones causales y modelos dinámicos 43 Para seleccionar la especificación más adecuada generalmente se tiene en cuenta, como en otros modelos no dinámicos, el análisis de cointegración para saber si se cumple la hipótesis de que la perturbación es estacionaria. La perturbación de un modelo econométrico no necesita ser ruido blanco y puede seguir cualquier proceso ARMA (p,q) pero es muy conveniente que sea estacionaria, pues en caso de no serlo la esperanza matemática de u podría aumentar a lo largo del tiempo de forma que la trayectoria de la variable dependiente Y y la de la variable explicativa X se alejarían y el modelo no explicaría correctamente la evolución de Y. En general la perturbación es estacionaria y en modelo con datos anuales es también muy frecuente que la perturbación sea además de estacionaria un ruido blanco, es decir un ARMA (0,0). Si p y/o q es distinto de cero, lo que se deduce del análisis de los residuos del modelo, se vuelve a estimar el modelo por un método máximo-verosímil que incluye la consideración de la perturbación como un proceso ARMA. En caso de que la perturbación no sea estacionaria en un modelo en niveles puede ocurrir que se convierta en estacionaria si reformulamos el modelo como dinamico mixto, como se indica en Guisán (1999). A continuación realizamos algunas consideraciones sobre la elección de la forma de la relación dinámica, sobre la cointegración entre las variables y estacionariedad de la perturbación y sobre la evaluación de la capacidad predictiva, con objeto de contribuir a explicar algunos conceptos que intervienen en las aplicaciones de los siguientes capítulos. M.C. Guisán 44 Elección de la forma de la relación Durante mucho tiempo la forma generalmente elegida por los economistas que seguían el desarrollo metodológico de la corriente econométrica principal, basado en las aportaciones de la Cowles Comisión, era el de modelos dinámicos en niveles. Posteriormente algunos autores como Nelson y Plosser (1982) consideraron que era preferible estimar el modelo dinámico en incrementos para evitar que, en algunos casos, la perturbación fuese no estacionaria, ya que si ello ocurría en el modelo en niveles el problema desaparecía en el modelo en incrementos. Sin embargo está no fué una solución generalmente útil, ya que los modelos en incrementos con frecuencia proporcionan malos resultados al eliminar información importante de la relación a largo plazo entre las variables. Recibieron críticas de varios autores y en especial de Maddala (1992) y pronto su propuesta cayó en desuso. El modelo EC propuesto por Engle y Granger y seguido por muchos autores, permite tener en cuenta la relación a largo plazo y también variaciones a corto plazo. En general los modelos EC fuencionan mejor en la versión contemporánea, en la cual se considera el impacto del incremento contemporáneo de la exógena, incluyendo la variable Dx en la relación a corto plazo. Los modelos EC en versión no contemporánea sólo incluyen incrementos retardados en la relación a corto plazo, si bien tienen en cuenta en parte la causalidad contemporánea en la relación a largo plazo. El modelo dinámico mixto también es interesante y tiene mucha lógica, ya que distingue entre el efecto de los valores anteriores de las exógenas, que se transmiten al modelo a través del valor de la endógena retardada y de los incrementos de dichas exógenas en el período corriente. Sus resultados son genralmente tan buenos como los del modelo EC. En general parece existir una preferencia en la actualidad por los modelos que combinan niveles y retardos, como el modelo EC y el modelo dinámico mixto, pero Relaciones causales y modelos dinámicos 45 no siempre son mejores que el modelo dinámico en niveles. En general todos ellos son mejores que el modelo dinámico en incrementos, pero en algunos casos también pueden obtenerse buenos resultados con modelos en incrementos. Un modelo dinámico mixto se convierte en un modelo de incrementos en el caso de que el valor del parámetro de la endógena retardada sea igual a la unidad. En el caso de la estimación del modelo dinámico en niveles en el que Y=f(X, Y(-1)) hay que distinguir el efecto a corto plazo del efecto a largo plazo, como se explica en Guisán (1997) p.146. En caso de que el coeficiente de Y(-1) sea menor que la unidad, lo que ocurre con frecuencia, el efecto a largo plazo de X sobre Y viene medido por el coeficiente de X dividido por la diferencia entre 1 y el coeficiente de Y(-1). Cointegración y estacionariedad Algunos autores como Granger y Newbold (1976) destacaron el problema que se presenta en series temporales a causa de las numerosas correlaciones existentes entre distintas variables que siguen tendencias temporales, tanto si se deben a la causalidad como a la casualidad. Destacaron el peligro de aceptar como causales relaciones no causales, a las que denominaron espurias, y señalaron que éstas últimas podían presentar parámetros significativos y elevada bondad del ajuste en casos en que el modelo estaba mal especificado y tenía una perturbación no estacionaria. Posteriormente Granger (1981) y Engle y Granger (1987) desarrollaron la teoría de la cointegración, proponiendo el test EG que según estos autores permitiría distinguir claramente las regresiones causales de las espurias. Otro test de cointegración que se utiliza con frecuencia es el ADF o test aumentado de Dickey y Fuller. En este enfoque se considera que la perturbación aleatoria cumple la condición de ser estacionaria si la variable endógena del lado izquierdo del modelo está cointegrada con la variables constituída por la función lineal existente entre las M.C. Guisán; M.T. Cancelo y P. Expósito 52 la UE con sólo 5.30 se situaba en sólo un 53% del valor correspondiente a USA, y Japón con sólo 2.43 se situaba en sólo un 46% del valor correspondiente a la UE y en un 25% del valor de USA. Tabla 1.- Producto interior bruto por habitante de la Unión Europea (PHUE), Estados Unidos (PHU) y Japón (PHJ). Miles de dólares de 1990 Fuente: Elaboración en base a las fuentes citadas en el Anexo En la segunda parte del siglo el crecimiento ha sido impresionante en los tres casos, de forma que en el período 1950 la UE multiplicó el valor de PH por un factor de 3.79, lo que implica un crecimiento del 279%, USA por un factor de 2.50, y Japón por un factor de 10.90. El crecimiento del PIB por habitante de Japón es el mayor de todos los del mundo ocurridos en el siglo XX de acuerdo con los datos de Maddison(1989), y en la segunda mitad del siglo implican, como observamos a partir de los datos de la tabla 1, un crecimiento del 990% PHUE PHU PHJ 1900 3.44 5.09 1.66 1910 3.77 5.50 1.81 1920 4.17 5.56 2.16 1930 4.60 6.30 2.60 1940 4.95 7.28 2.51 1950 5.30 9.91 2.43 1960 7.91 12.35 5.14 1970 11.75 15.87 12.50 1980 15.08 18.85 17.18 1990 18.49 22.22 24.04 1997 20.11 24.84 26.50 Crecimiento económico en la UE, USA y Japón 53 Importancia del capital humano Este crecimiento ha sido posible gracias, en gran parte, gracias al incremento del nivel educativo de la población y a la inversión en investigación y desarrollo (I+D), entendida no sólo como inversión tecnológica sino en un sentido más amplio, incluyendo la investigación en otras áreas científicas como la sanitaria, la socio-económica, la jurídica y la cultural. En este sentido hay que destacar el porcentaje de población con nivel de educación secundaria de segundo ciclo completa, o superior, variable que designamos por PS2, como una variable importante y muy representativa del capital humano y de la capacidad de desarrollo de un país. Esta variable es una de las principales para evaluar el capital humano, como se señala en Neira y Guisán (1999) y en otros trabajos, si bien no es la única que hay que tener en cuenta para medir el capital humano ya que el gasto educativo e investigador por habitante y otras variables que contribuyen a mejorar la capacidad socio-cultural y técnica son también importantes. En todos los indicadores mencionados de capital humano USA ha sido un país pionero e importante, y continúa ocupando en la actualidad uno de los principales puestos del mundo en términos per cápita. Algunos países europeos, como Suiza, Suecia, Finlanda y Alemania, ocupan lugares también muy destacados. La Unión Europea en su conjunto tiene una media ponderada de la variable PS2 inferior al de USA y Japón, aunque algunos de sus países alcancen niveles altos, ya que otros como España y Portugal contribuyen a bajar la media. Así con los datos que hemos estimado en base a la armonización de fuentes diversas, como Denison, Barro y Lee, y OCDE, encontramos que la media ponderada por la población de los 15 países que constituyen la UE en el año 2000, nos proporciona un valor de PS2 que pasó de 17.23 en 1960 a 53.12 en 1990 y 60.59 en 1995, mientras que Japón paso en los mismos años de 29.00 a 68.60 y 75.92, mientras que Estados Unidos tenía ya un nivel muy elevado, según algunas fuentes de 60.98, en 1960 y pasó a 82.58 en 1990 y a 86.00 en 1995. M.C. Guisán; M.T. Cancelo y P. Expósito 54 El gasto educativo por habitante en 1975, según nuestras estimaciones era mayor en USA y Japón que en el conjunto de la UE, si bien los datos de 1990 indican un valor similar en Japón y la UE y algo superior en USA. El gasto en I+D por habitante según nuestras estimaciones para 1975 y los datos de la OCDE para 1990, ambos expresados en dólares de 1990, pasó de 147 a 368 en la UE, de 382 a 619 en USA y de 124 a 730 en Japón. En este sentido Japón y USA superan claramente la media de la UE e incluso Japón ha llegado a superar a USA, tanto en la investigación universitaria como en la empresarial, como se indica en Guisán, Cancelo y Expósito (1998). La influencia que el capital humano tiene sobre el crecimiento se ha puesto de manifiesto en diversos estudios históricos, como el de Landes (1999), y econométricos, como el de Neira y Guisán (1999) y los estudios que allí se citan. En este trabajo incluimos la variable PS2, que es un indicador importante del capital humano, como explicativa de la evolución de las exportaciones y del PIB por habitante, en la sección 3, donde muestra un efecto positivo. Evolución del empleo El mayor nivel de producción por habitante de USA y Japón respecto a la UE también influye en que dichos países tengan una tasa de empleo no agrario mayor que la UE. A lo largo del siglo XX se ha producido una importantísima reducción del empleo agrario, que comprende agricultura, silvicultura y pesca, tanto en Japón con en Europa, y en menor medida en USA, de forma que según las estimaciones disponibles el empleo agrario de los 15 países que actualmente componen la UE bajó desde 45 millones de personas en 1900 a 7.3 millones en el año 1998, mientras que en Japón se pasó de 17 millones de ocupados en este sector en 1900 a sólo 3.4 en 1998, y en USA la disminución fue desde 11 millones en 1900 a 3.5 millones en 1998. Crecimiento económico en la UE, USA y Japón 55 No analizamos aquí con detalle las causas de este descenso, si bien queremos recordar que van asociadas al incremento de la mecanización y a la gran prioridad que en las políticas agrarias se ha dado al incremento de los rendimientos físicos más que al análisis de la rentabilidad económica. Ello ha conducido en muchos casos a una evolución poco armonizada entre la oferta y la demanda en los mercados de destino, con desequilibrios que provocan descenso de precios relativos y reducción de la renta real agraria. Las reducciones de esta renta provocan un descenso en el número de ocupados en este sector ya que muchos trabajadores lo abandonan para dirigirse a actividades más rentables. En todo caso dichas circunstancias han hecho que sea muy importante incrementar el nivel de empleo no agrario para conseguir niveles adecuados de empleo total. Las tablas 2, 3 y 4, muestran las tasas de empleo, total, agrario y no agrario, por cada mil habitantes. En ellas observamos que en la primera mitad del siglo XX el empleo agrario en la UE descendió desde 193 a 101 empleos por cada mil habitantes, mientras que en USA pasó de 145 a 40 y en Japón de 395 a 168. A pesar de ese importante descenso la tendencia decreciente de la tasa de empleo agrario continuó en la segunda mitad, situándose en el año 1997 en valores tan pequeños como 20 en la UE, 13 en USA y 27 en Japón. La tasa de empleo total en los último 50 años ha aumentado mucho más en USA y Japón que en la UE debido a un mayor dinamismo del empleo no agrario, y así, desde 1950 a 1997, la tasa de empleo no agrario de la UE pasó de 338 a 384, mientras que en USA dicha tasa pasaba de 347 a 477 y en Japón de 215 a 491. M.C. Guisán; M.T. Cancelo y P. Expósito 56 Los modelos de empleo ponen de manifiesto la importante relación entre empleo y producción en los sectores no agrarios, y por lo tanto el mayor nivel del PIB por habitante de Japón y USA, con respecto a la UE, explica también su superior dinamismo en la creación de empleo. Tabla 2.- Tasas de empleo total por cada 1000 habitantes en la Unión Europea (LHTUE), Estados Unidos (LHTU) y Japón (LHTJ) Fuente: Elaboración en base a la fuentes citadas en el Anexo Tabla 3.- Tasas de empleo agrario por cada 1000 habitantes en la Unión Europea (LHAUE), Estados Unidos (LHAU) y Japón (LHAJ) Fuente: Elaboración en base a la fuentes citadas en el Anexo LHTUE LHTU LHTJ 1900 450 354 564 1910 448 374 532 1920 446 368 487 1930 444 369 459 1940 442 359 451 1950 440 388 384 1960 439 364 473 1970 411 394 491 1980 406 443 473 1990 421 481 505 1997 405 490 519 LHAUE LHAU LHAJ 1900 193 145 395 1910 165 122 335 1920 151 97 265 1930 131 83 228 1940 114 71 200 1950 101 40 168 1960 82 30 139 1970 51 17 85 1980 35 15 49 1990 25 13 36 1997 20 13 27 Crecimiento económico en la UE, USA y Japón 57 Tabla 4.- Tasas de empleo no agrario por cada 1000 habitantes en la Unión Europea (LHNAUE), Estados Unidos (LHNAU) y Japón (LHNAJ) Fuente: Elaboración en base a las fuentes citadas en el Anexo. Evolución de la población Además de incrementar los niveles de producción y empleo per cápita, el desarrollo económico ha ido acompañado de una capacidad para proporcionar empleo y renta a un mayor número de habitantes. Y así según las fuentes consultadas podemos estimar que la población de los 15 países que constituyen la UE pasó de 233 millones en 1900 a 289 en 1950 y a 375 en 1998, mientras que la de USA pasó de 76 millones en 1900 a 152 en 1950 y a 268 en 1998. Este crecimiento superior en USA se ha debido en gran parte a procesos de emigración a dicho país, propiciados por su baja densidad de población por km2 y por su importante proceso de desarrollo económico. En el caso de Japón la población evolucionó pasando de 44 millones en 1900, a 83 millones en 1950 y a 126 en 1998. Aunque el crecimiento de la población ha sido importante, hay que resaltar que sus tasas de natalidad se moderaron en comparación con las de otros países asiáticos de menor nivel educativo, y que por lo tanto este país se vio muy favorecido por la política de impulso a la educación que LHNAUE LHNAU LHNAJ 1900 256 208 169 1910 282 252 196 1920 294 270 221 1930 312 285 231 1940 327 287 251 1950 338 347 215 1960 357 333 333 1970 360 376 405 1980 370 427 424 1990 396 468 469 1997 384 477 491 M.C. Guisán; M.T. Cancelo y P. Expósito 58 contribuyó a aumentar la producción al tiempo que moderaba el crecimiento de la población y permitía aumentos sustanciales del PIB por habitante. 3.2. Modelos de competitividad y educación Como señala Pulido (1999), existen numerosos factores que inciden sobre el crecimiento económico de los países, y entre las fuentes o causas próximas del crecimiento se concede una importancia destacable al efecto del comercio exterior, efecto que junto con los efectos captura, estructural y economías de escala forman los componentes en que se puede desagregar la productividad total de los factores cuando se analiza el crecimiento. De hecho es sabido que el aumento de la capacidad exportadora de un país y, por lo tanto, su competitividad, es uno de los motores básicos del crecimiento económico y que para conseguir cotas de crecimiento sostenido es necesario potenciar el comercio con otros países al mismo tiempo que se incrementan las variables básicas producción, consumo y ahorro. Aunque la competitividad estructural, como se indica en Cancelo y Guisán (1998), en la línea de Krugman (1997), es un concepto que abarca más aspectos que la capacidad exportadora, no cabe duda de que existe una cierta interrelación entre competitividad y dicha capacidad. En esta sección analizamos, a un nivel agregado, en qué medida ha aumentado la capacidad exportadora de la UE en comparación con Estados Unidos y Japón a lo largo de las tres últimas décadas. Para lo cual empezaremos comparando la evolución de algunas variables macroeconómicas para la UE, Estados Unidos y Japón. En la tabla 5 presentamos los valores del PIB per capita (PH), las exportaciones e importaciones per capita (XH y MH), y, en la tabla 6, mostramos, el porcentaje de exportaciones e importaciones con relación al PIB (XPIB y MPIB) para los años 1960 y 1995. Todo ello para la UE, USA y Japón. Crecimiento económico en la UE, USA y Japón 59 Los gráficos 1 a 3 muestran la evolución de las variables de la tabla 5, en el período 1960-95, y en ellos destaca el importante avance de la variable PH en Japón, que en torno a 1970 comienza ya a superar a la UE. Tabla 5.- Producto interior bruto (PH), Exportaciones (XH) e Importaciones (MH) per capita. Miles de dólares de 1990. Tabla 6.- Exportaciones e Importaciones respecto al PIB, ( %) UE USA JAPON PH XH MH PH XH MH PH XH MH 1960 8.00 1.04 1.00 12.26 0.54 0.57 5.15 0.19 0.27 1975 13.36 2.64 2.55 16.61 1.15 1.11 14.52 1.07 1.20 1985 16.31 4.15 3.64 20.10 1.37 2.00 19.62 2.27 1.42 1995 19.46 6.26 5.93 23.38 3.00 3.67 25.23 3.11 2.80 UE15 USA Japón XPIB 1960 1995 13.18 31.95 4.41 12.84 3.69 12.31 MPIB 1960 1995 12.66 30.23 4.63 15.72 5.25 11.09 M.C. Guisán; M.T. Cancelo y P. Expósito 60 Gráfico 1 Producto interior bruto per capita. Miles de dólares de 1990 Gráfico 2 Exportaciones per capita. Miles de dólares de 1990 por habitante 0 5 10 15 20 25 30 60 65 70 75 80 85 90 95 UE15 USA Japón Crecimiento económico en la UE, USA y Japón 61 Gráfico 3 Importaciones per capita. Miles de dólares de 1990 A la vista de los valores recogidos en la tabla 5 observamos que Japón ha multiplicado su PIB per capita por 4.9 durante el período considerado, mientras que la UE15 lo ha multiplicado por 2.4 y Estados Unidos solo por 1.9. El nivel más alto sigue siendo el de Estados Unidos y su menor porcentaje se debe a que ya tenía un nivel muy elevado en 1960. Para analizar en que medida el crecimiento económico ha estado relacionado con el comportamiento exterior de las economías de estos países, observamos la evolución conjunta del PIB por habitante (PH) y de las exportaciones por habitante (XH). En la tabla 5 observamos que ambas variables aumentan conjuntamente en el período analizado. Ello se debe tanto a factores del lado de la oferta como de la demanda, ya que mayores niveles de producción aumentan la oferta de exportaciones y también la demanda de importaciones. El hecho de que la UE tenga niveles más altos de exportaciones e importaciones per cápita no se debe a una mayor apertura al exterior, en comparación con los datos de USA, ya que hay que tener en cuenta que en torno a un 60% de dichas 0 1 2 3 4 5 6 60 65 70 75 80 85 90 95 UE15 USA Japón M.C. Guisán; M.T. Cancelo y P. Expósito 68 Fuentes: La principal fuente de datos para la segunda mitad del siglo es la OCDE, en sus publicaciones de National Accounts, Labour Force Statistics, Main Economic Indicators, Education at a glance, y Research and Development Statitstics. Para la primera mitad del siglo hemos elaborado de forma homogénea algunas series incompletas a partir de diversas estadísticas publicadas por Landes (1998), Liesner (1985), Alcaide (1988), Nadal y otros (1989), Cipolla (1978) y las fuentes que allí se indican, especialmente las de Kendrick, Kuznets, Mitchell, Bairoch, Paretti y Bloch. Las series así elaboradas, algunas de las cuales se presentan en Guisán (2000) representan las tendencias generales, y a veces no miden con precisión las oscilaciones debidas a guerras, crisis y otros motivos diversos, pero son suficientes para el objetivo de este estudio que es el de analizar las tendencias generales y los factores que más influyen en ellas. 3.3. Bibliografía ALCAIDE, J. (1988). “La distribución de la renta”. En: España economía, Director, J.L. García Delgado. pp641-667. Espasa-Calpe. Madrid. BASU, SUSANTO and TAYLOR, A.M. (1999). “Business cycles in international historical perspective”. Journal of Economic Perspectives. Vol 13, nº 2. BB (1978). Informe económico. Servicio de Estudios del Banco de Bilbao. CANCELO, M.T. (1996): Estudio de la competitividad de la industria española dentro del marco comunitario: un análisis econométrico. Tesis Doctoral. Publicada en microficha por el servicio de publicaciones de la Universidad de Santiago de Compostela. Crecimiento económico en la UE, USA y Japón 69 CANCELO, M.T. y GUISÁN, M.C (1998): Educación, inversión y competitividad en países de la OCDE 1964-94. Documentos de Econometría nº 12. Servicio de publicaciones. Universidad de Santiago de Compostela. CIPOLLA, C.M. (1978). The Economic History of World Population. Seventh Edition. Penguin Booxs. GUISÁN, M.C.; CANCELO, M.T. y EXPÓSITO, P. (1998). “Financiación de la investigación universitaria en los países de la OCDE”. VII Jornadas de la Asociación de la Economía de la Educación. Santander. GUISÁN, M.C. (1999). Causalidad y cointegración en modelos econométricos. Características, resultados y limitaciones. Documentos de Econometría nº 17, Servicio de Publicaciones de la Universidad de Santiago de Compostela. GUISÁN, M.C. y NEIRA, I. (2000). Educación y desarrollo. Una perspectiva mundial. En imprenta (ver http://www.usc.es/economet). GUISÁN, M.C. (2000). Panorama socio-económico de los países de la OCDE en el siglo XX. En imprenta (ver http://www.usc.es/economet). LANDES, D.S. (1998). La riqueza y la pobreza de las naciones. Ed. crítica, Barcelona. MADDISON, A. (1989). L’ économie mondiale au 20e siècle. OCDE. París. NADAL, J.; CARRERAS, A. y SUDRIÁ, C., coord. (1989). La economía española en el siglo XX. Una perspectiva histórica. Ariel, Barcelona, 3ª edición. NEIRA, I. y GUISÁN, M.C. (1999): Modelos econométricos de capital humano y crecimiento económico. Documentos de Econometría nº 18. Servicio de publicaciones. Universidad de Santiago de Compostela. M.C. Guisán; M.T. Cancelo y P. Expósito 70 NORTH, D.C. (1969). Una nueva historia económica. Crecimiento y bienestar en el pasado de los Estados Unidos. Ed. Tecnos, Madrid. KRUGMAN, P. (1994). “Competitiveness: A dangerous obsession”. Foreign Affairs, marzo-abril 1994. KRUGMAN, P. (1997): Internacionalismo moderno. Crítica. Barcelona. Porter, Michael E. (1991). La ventaja competitiva de las naciones. Plaza&Janes editores, s.a. Nueva York. PULIDO, A. (1999). “¿Por qué crecen las economías de unos países y regiones más que otras?: una revisión de experiencias.”. Lección Inaugural del curso académico 1999-2000 (UAM). Se puede consultar en la siguiente dirección de Internet: http:\\www.hispalink.org. Producción industrial y empleo sectorial en USA, Japón, Alemania y España 71 CAPÍTULO 4 PRODUCCIÓN INDUSTRIAL Y EMPLEO SECTORIAL EN USA, JAPÓN, ALEMANIA Y ESPAÑA 4.1 Empleo sectorial en USA, Japón, Alemania y España Durante el período 1975-90 la economía española no desarrolló una política industrial suficiente para situar al país en un nivel de convergencia real con los países más avanzados de la OCDE y de la Unión Europea. A pesar de la insistencia que desde diversas instancias se ha hecho sobre la necesidad de desarrollar una política distinta no se adoptaron en ese período muchas de las medidas que serían imprescindibles para alcanzar los objetivos deseables. El estancamiento industrial de España ha sido más acusado en el período 1975-85, en el que el nivel de producción manufacturera real por habitante ha permanecido constante. Dicho estancamiento, en torno a 2000 dólares de 1985 per cápita, se produjo mientras otros países aumentaban su producción y ello ha ocasionado que el porcentaje de España respecto al conjunto de los otros tres países de este estudio haya pasado del 81% en 1975 a tan sólo un 57% en 1985. Posteriormente la recuperación del quinquenio 85-90 permitió un ligero alza hasta el 60%. Y posteriormente continuó una evolución positiva especialmente desde 1995. Analizaremos la evolución del empleo de los principales sectores económicos y el impacto que tiene la producción industrial sobre la creación de empleo en el sector servicios. Para ello utilizamos datos de la OCDE relativos a Estados Unidos, Japón, Alemania y España en el período 1964-94. En algunos casos este período será reducido a causa de la ausencia de datos. M.C. Guisán 72 Las fuentes de datos se indican en las referencias bibliográficas. Dados los frecuentes cambios metodológicos de las estadísticas nacionales e internacionales se han aplicado en algunos casos coeficientes correctores para enlazar series de distinto origen. Los datos de empleo proceden en algunos casos de la publicación National Accounts y en otros de Labour Force Statistics. En general se ha tenido en cuenta la necesaria armonización para evitar sesgos en los resultados debidos a infravaloraciones o sobrevaloraciones de los datos. Los datos de empleo y población se expresan en miles de personas y los de producción corresponden al valor añadido real expresado en miles de millones de dólares de 1985, según paridades de poder de compra del PIB. Los datos de producción por habitante se expresan en dólares de 1985 per cápita. Las tasas de empleo expresan el número de personas ocupadas por cada mil habitantes. El valor de las paridad pesetas/dólar en 1985 es 91.5. Se eligió el criterio de la paridad en dicho año ya que el tipo de cambio, que es el criterio más utilizado en estas comparaciones, tenía en dicho año un valor excesivamente diferente de la paridad. Empleo total El Gráfico 1 y la Tabla 1 expresan la evolución del empleo total de los cuatro países, medido en tasas o número de empleos por cada mil habitantes. En este gráfico destaca como hecho más llamativo el descenso de la tasa de empleo de España y su alejamiento de las de los demás países, mientras que Estados Unidos, con una tasa inicial próxima a la de España ha experimentado un importante incremento hasta alcanzar el nivel de Alemania. Durante todo el período la economía japonesa manifiesta el nivel más elevado de la tasa de empleo total, alcanzando 532 empleos por cada mil habitantes en 1990, mientras que en dicho año Estados Unidos con 461 empleos por cada mil Producción industrial y empleo sectorial en USA, Japón, Alemania y España 73 habitantes y Alemania con 450 se situaron a un nivel algo inferior y España con sólo 323 a un nivel muy bajo que supone aproximadamente el 60% de la tasa de Japón y el 70% de las de los otros dos países. A los datos incluidos en esta tabla hay que añadir que en los cuatro últimos años la tasa total de empleo de España tomó los valores 323 en 1991, 316 en 1992, 297 en 1993 y 292 en 1994, mostrando nuevamente una tendencia decreciente e incrementando su diferencia con los países de mayor nivel. Esta baja tasa de ocupación de la economía española tiene repercusiones muy negativas, tanto sobre la tasa de paro, que es mucho más elevada que en los otros tres países, como sobre la renta per cápita que es muy inferior en España, situándose actualmente el PIB per cápita de España, en términos de paridades de poder de compra, aproximadamente en un 55% del valor correspondiente a USA y en un 65% de los valores de Alemania y Japón. El análisis desagregado del empleo por sectores que realizamos a continuación y los resultados de la estimación de los modelos econométricos de la próxima sección ponen de manifiesto la importancia que tiene para la creación de empleo el incremento de la producción manufacturera por habitante en España, situada actualmente en torno al 65% del valor correspondiente a USA y al 50% del correspondiente a Japón y Alemania. Estos porcentajes se deducen de la comparación de datos de producción en dólares de 1985 según paridades de poder de compra, y serían todavía más desfavorables a España si la comparación la efectuásemos utilizando tipos de cambio. El análisis de datos sectoriales y la investigación econométrica efectuada permiten deducir que el mayor impacto de la inversión manufacturera sobre el empleo se produce en los sectores de servicios y particularmente en el grupo de servicios comunitarios y sociales (sanidad, educación, servicios sociales etc.) que es el de mayor dinamismo en los cuatro países. En dicho sector incluimos tanto los servicios de gestión pública como los de gestión privada. M.C. Guisán 74 Tabla 1.- Tasas de Empleo Total (empleos por cada 1000 habitantes) Gráfico 1 Tasas de empleo total Empleo agrario El nivel de empleo agrario en el período 1965-90 ha pasado de una tasa de 23 a 12 empleos por cada mil habitantes en Estados Unidos, en Japón de 114 a 49. en Alemania de 49 a 16 y en España de 132 a 38. 1965 1970 1975 1980 1985 1990 USA 366 383 386 422 433 461 Japón 483 515 493 502 505 532 Alemania 469 450 428 438 434 450 España 375 361 350 309 276 323 250 300 350 400 450 500 550 1965 1970 1975 1980 1985 1990 JAPÓN ALEMANIA USA ESPAÑA Producción industrial y empleo sectorial en USA, Japón, Alemania y España 75 La evolución de la tasa de empleo agrario es claramente negativa en todos los casos, como se manifiesta en el Gráfico 2 y en la Tabla 2. España aún tiene un nivel algo elevado en comparación con la mayoría de los países de la Unión Europea pero algo menor que el de Japón. El nivel de empleo en este sector no se ve incrementado por el efecto de la inversión industrial. Tabla 2.- Tasas de Empleo de la Agricultura (empleos por cada 1000 habitantes) Gráfico 2 Tasas de empleo de la agricultura 1965 1970 1975 1980 1985 1990 USA 23 20 18 14 12 12 Japón 114 103 77 65 55 49 Alemania 49 37 29 23 20 16 España 132 109 77 59 50 38 0 25 50 75 100 125 150 USA JapónAlemaniaEspaña 1965 1970 1975 1980 1985 1990 M.C. Guisán 76 Empleo industrial El Gráfico 3 presenta la evolución de la tasa de empleo de la industria manufacturera en los cuatro países y la Tabla 3 muestra los datos correspondientes. La tasa de empleo pasó de 99 a 76 empleos por cada mil habitantes en Estados Unidos en el período 1965-90, y es en ese país inferior a las de Alemania (124 en 1990) y de Japón (141 en 1990). Ello se a la confluencia de dos factores: por una parte el nivel de producción por habitante es algo menor en USA, según la comparación efectuada con paridades de poder de compra, y por otra parte se observa un nivel de productividad manufacturera por trabajador sensiblemente mayor en la economía norteamericana. En el período 1965-90 la tasa de empleo de la industria manufacturera creció en Japón, al pasar de 117 a 124 empleos por cada mil habitantes, evolucionando de forma creciente en 1965-70, de forma decreciente en la década 1970-80 y de forma ligeramente creciente en la década 1980-90. En los otros tres países la tasa de empleo de este sector disminuyó, debido a que la productividad por trabajador creció en mayor proporción que el valor añadido sectorial en términos reales. En Estados Unidos la tasa de empleo de la industria manufacturera pasó de 99 empleos por cada mil habitantes en 1965 a 76 en 1990, en Alemania de 172 a 141 y en España de 89 a 73 en el mismo período de 25 años. Según los datos de la OCDE la productividad manufacturera por trabajador se situó en 1990 en torno a 48 mil dólares de 1985 en USA, 37 en Japón y 33 en Alemania y España. España se sitúa en un valor global de productividad similar al de Alemania, pero en un nivel de producción manufacturera por habitante muy bajo de sólo 2440 dólares de 1985 en el año 1990, mientras que Estados Unidos alcanzó un valor de 3695 dólares y Alemania y Japón se situaron cada uno de ellos en torno a 4600. Producción industrial y empleo sectorial en USA, Japón, Alemania y España 77 La tasa de empleo en la industria manufacturera puede expresarse como el cociente entre la producción por habitante y la productividad por trabajador, de forma que España alcanza una tasa de empleo ligeramente inferior a la de USA a pesar de las grandes diferencias entre ambos países debido a que su proporción en la producción por habitante de USA (66%) es ligeramente menor a la proporción de la productividad por trabajador de España respecto a la norteamericana (69%). El bajo valor de la tasa de empleo de España en este sector en comparación con Alemania y Japón se debe a que su nivel de producción por habitante es aproximadamente la mitad (53%) mientras que el nivel de productividad por trabajador es muy similar en los tres países. Tabla 3.- Tasas de Empleo de la Industria manufacturera (empleos por cada 1000 habitantes) Gráfico 3 Tasas de empleo de la industria manufacturera 50 75 100 125 150 175 USA JapónAlemaniaEspaña 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1965 1970 1975 1980 1985 1990 USA 99 93 84 89 80 76 Japón 117 135 123 120 122 124 Alemania 172 167 147 147 138 141 España 90 93 92 79 64 73 M.C. Guisán 84 4.2 Modelos de impacto de la industria sobre el empleo Evolución de la producción manufacturera per capita El Gráfico 7 y la Tabla 7 presentan la evolución de la producción manufacturera por habitante, y en ellos observamos como datos más destacables el importante crecimiento de Japón, que inició su despegue en 1965 partiendo de un nivel inferior al de España y se sitúa en 1990 por encima de Estados Unidos y al mismo nivel que Alemania, mientras que España ha tenido un crecimiento mucho más moderado, situándose en 1990 en un valor de 2440 dólares de 1985 por habitante que es similar al que tenían Estados Unidos en 1970, Alemania antes de 1965 y Japón en 1978. A continuación presentamos varios modelos econométricos que sintetizan el impacto de la producción industrial sobre el empleo, estimados con una muestra de tamaño 92 constituida por una combinación de datos temporales y atemporales de Estados Unidos, Japón, Alemania y España en el período 1970-92. Tabla 7.- Producción Manufacturera por habitante ($ de 1985 por habitante) Nota: Media 3 recoge la media de Usa, Japón y Alemania 1965 1970 1975 1980 1985 1990 USA 2347 2461 2570 2956 3332 3695 Japón 768 1572 1841 2795 3580 4638 Alemania 2687 3362 3467 4109 4292 4647 Media 3 1963 2359 2504 3085 3542 4099 España 1048 1498 2023 2070 2028 2440 Cociente España/media3 0.53 0.64 0.81 0.67 0.57 0.60 Producción industrial y empleo sectorial en USA, Japón, Alemania y España 85 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 1965 1970 1975 1980 1985 1990 ALEMANIA USA JAPÓN ESPAÑA Gráfico 7 Producción manufacturera por habitante (dólares de 1985 por habitante) Impacto de la producción manufacturera sobre el PIB El PIB puede desglosarse en dos grupos: manufacturero y no manufacturero. El incremento del primero de ellos tiene un efecto positivo sobre el segundo y por lo tanto un impacto final sobre el PIB superior a la unidad para un incremento unitario de la producción manufacturera. El cociente entre producción no manufacturera y manufacturera en el período 1970-92 pasó de 4.35 a 4.00, con pequeñas oscilaciones. En Japón pasó en el mismo período de 3.81 a 2.21 con una clara tendencia decreciente. En Alemania tuvo uno evolución creciente pasando de 1.92 en 1970 a 2.45 en 1992, y en España también se produjo un crecimiento de este cociente, pasando de 2.98 en 1970 a 3.24 en 1992. Si bien existen factores heterogéneos que explican dichas diferencias y que se explicarían en un modelo más amplio, es claro que existe un importante impacto M.C. Guisán 86 del incremento de la producción manufacturera sobre el conjunto de los demás sectores productivos, particularmente sobre el sector servicios. El gráfico 8 expresa la relación entre PIBNM (Producto Interior Bruto de los sectores no manufactureros) y QMPP (Producto del sector manufacturero). Ambas variables están expresadas en miles de millones de dólares de 1985 según las paridades de poder de compra del PIB. Gráfico 8 Relación entre el PIB manufacturero y no manufacturero 0 1000 2000 3000 4000 0 200 400 600 800 1000 PIBNOMANUFACTURERO PIB MANUFACTURERO Producción industrial y empleo sectorial en USA, Japón, Alemania y España 87 Los siguientes modelos expresan la relación entre ambas variables: (1) PIBNM = b0i + 2.47 QMPP; R =0.99 t1 =21.20 %SE=9.45 DW=0.14 (2) PIBNM = b0i + 1.05 QMPP + 0.96 AR(1); R =0.99 t1 =10.69 %SE=1.55 DW=1.61 (3) PIBNM = b0i + 3.48 QMPP - 2.01 QMPPD2; R = 0.99 t1 =53.80 t2 = -21,93 %SE=3.70 DW=0.98 (4) PIBNM = b0i + 1.30 QMPP -0.94 QMPPD2 + 0.97 AR(1); R = 0.99 t1 =13.99 t2 =-21.93 %SE=1.32 DW = 1.75 La ordenada en el origen es diferente para cada país, lo que es lógico dadas las diferentes dimensiones de sus economías. Los resultados que se indican son el coeficiente de QMPP, y los coeficientes de autocorrelación cuando se incorpora una perturbación de tipo AR(1), así como un coeficiente diferenciado para el efecto de la producción manfucturera en el caso de Japón (QMPPD2), que es el producto de QMPP por la variables ficiticia D2. La variable D2 es igual a la unidad en los datos correspondientes a Japón y cero en los de los demás países. Debajo de cada modelo se indica la bondad del ajuste mediante R2 , que en todos los casos toma un valor próximo a la unidad, y mediante el porcentaje del error standar respecto a la media de la variable explicada (%SE), cuyo bajo valor indica elevada bondad del ajuste en los modelos (2), (3) y (4). M.C. Guisán 88 El estadístico t1 se refiere al coeficiente de QMPP e indica que este coeficiente es estadísticamente significativo en los cuatro casos. El estadístico t2 se refiere al coeficiente de la variable QMPPD2 que expresa la diferencia de la economía japonesa y resulta también significativo. En los modelos (1) y (3) existe autocorrelación como pone de manifiesto DW, la cual se corrige en los modelos (2) y (4) incorporando una perturbación de tipo AR(1). Como conclusión de este análisis es manifiesta la incidencia significativa de la producción manufacturera sobre la producción del conjunto de sectores no manufactureros de los distintos países, lo que explica la incidencia de la producción industrial sobre el empleo en otros sectores particularmente sobre el sector servicios. Impacto del PIB sobre el empleo del sector servicios El Gráfico 9 expresa la relación entre el empleo en el sector comercial (L24) y Producto Interior Bruto de cada país en cada año (PIBPP), mientras que el Gráfico 10 relaciona el empleo en el sector de servicios comunitarios y sociales (LSC) con el PIB. Los datos de empleo se expresan en miles de personas y los de PIBPP en miles de millones de dólares de 1985. Producción industrial y empleo sectorial en USA, Japón, Alemania y España 89 Gráfico 9 Relación entre el empleo en el sector Comercio y hostelería con el PIB Gráfico 10 Relación entre el empleo del sector servicios Comunitarios y sociales y el PIB 0 10000 20000 30000 0 1000 2000 3000 4000 5000 EMPLEOSECTORCOMERCIO PIBPP 0 10000 20000 30000 40000 0 1000 2000 3000 4000 5000 EMPLEOSERVIC.COMUNIT.YSOCIALES PIBPP M.C. Guisán 90 Ambos gráficos muestran la gran correlación positiva existente entre el empleo del sector servicios y el PIB. Los siguientes modelos estimados expresan el carácter significativo de esta relación en el caso del empleo del sector comercial (L24) y en el del empleo del sector de servicios comunitarios y sociales (LSC): (5) L24 = b0i + 4.84 PIBPP R = 0.99 t1 =31.53 %SE=5.54 DW=0.42 (6) L24 = b0i + 4.64 PIBPP + 0.67 AR(1) R = 0.99 t1 =41.15 %SE=4.04 DW=1.24 (7) LSC = b0i + 6.83 PIBPP R = 0.99 t1 = 67.86 %SE=2.67 DW=0.89 (8) LSC = b0i + 7.19 PIBPP + 0.67 AR(1) R = 0.99 t1 = 39.81 %SE=2.17 DW=1.53 En estos resultados la ordenada en el origen es diferente para cada país, de forma que la estimación se ha realizado utilizando variables ficticias con dicho fin. El coeficiente de PIBPP es altamente significativo en todos los casos y no difiere apenas al corregir la autocorrelación. El efecto de cada unidad de PIBPP sobre el empleo es mayor en el caso de LSC que en el de L24, como ya habíamos mencionado anteriormente. Producción industrial y empleo sectorial en USA, Japón, Alemania y España 91 Impacto de la producción manufacturera sobre el empleo en el sector de servicios comunitario y sociales Teniendo en cuenta los razonamientos anteriores podemos establecer una relación directa entre el empleo en el sector de servicios comunitarios y sociales y la producción manufacturera y realizar un estudio econométrico más detallado de esta relación. El modelo seleccionado es el que figura a continuación: (9) LSCH = -5.14 +0.49 QMHPP +0.97 LSCHR + 0.02 PACH R =0.99 t1 = 2.74 t2 = 80.54 t3 = 3.10 %SE=1.13 DW =1.24 Las variables de este modelo son las siguientes: LSCH = Tasa de empleo del sector de Servicios Sociales y Comunitarios de cada país en cada año, medido en número de personas ocupadas por cada mil habitantes. QMHPP = Valor añadido del sector de industrias manufactureras por habitante en cada país y año, expresado en miles de dólares de 1985 por habitante. LSCHR = Valor retardado un año de la tasa de empleo del sector de Servicios sociales y Comunitarios de cada país. PACH = Tasa de actividad de cada país en cada año, medida en miles de personas activas por cada mil habitantes. El modelo (9) proporciona resultados muy satisfactorios no sólo en lo que respecta a la bondad del ajuste, con un alto valor del coeficiente de determinación y un bajo valor del porcentaje de error medido por %SE, sino porque además presenta muy M.C. Guisán 92 buenos resultados en las pruebas de verificación a que se ha sometido, como los contrastes de Jarque-Bera de normalidad, de estabilidad de parámetros de Chow, los contrastes de heterocedasticidad de Engle (ARCH) y de White y los gráficos de residuos recursivos CUSUM y CUSUMQ, que se muestran a continuación en los Gráficos 11 y 12. El estadístico Jarque-Bera toma el valor 1.9592 en nuestro modelo, inferior al valor crítico de la ji-cuadrado con dos grados de libertad (5.99 para un nivel de significación del 5%). Por lo tanto se acepta la hipótesis de normalidad. El estadístico de White toma el valor 5.33, también menor al nivel crítico correspondiente a una ji-cuadrado de 7 grados de libertad que son los que corresponden a los regresores de la regresión auxiliar realizada con el programa Micro-TSP. El valor crítico es 14.07 y por lo tanto se acepta la hipótesis de homocedasticidad, favorable a la correcta formulación del modelo. El estadístico ARCH, para todos los retardos desde r=1 a r=23 (número de observaciones de cada país) proporciona también valores inferiores al nivel crítico de la ji-cuadrado correspondiente, confirmando la ausencia de heterocedasticidad y proporcionando también un resultado favorable al modelo seleccionado. Los gráficos CUSUM Y CUSUMQ muestran unos resultados muy buenos en lo que respecta al mantenimiento dentro de las líneas esperadas en caso de especificación correcta. Producción industrial y empleo sectorial en USA, Japón, Alemania y España 93 Gráfico 11 Gráfico12 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 10 20 30 40 50 60 70 80 90 CUSUM of Squares 5% Significance -30 -20 -10 0 10 20 30 10 20 30 40 50 60 70 80 90 CUSUM 5% Significance Desarrollo económico de España, Francia e Irlanda 101 CAPÍTULO 5 DESARROLLO ECONÓMICO DE ESPAÑA, FRANCIA E IRLANDA 5.1.- Panorama general del período 1960-99 Los últimos 30 años se han caracterizado en las economías desarrolladas como la española, por un descenso del empleo agrario y una clara tercialización de la economía con una papel cada vez más importante del sector servicios, que en España ocupa actualmente más del 60% de la población activa, tal y como sucede en la mayor parte de las economías occidentales. Si bien el empleo agrario ha descendido en todas las economías desarrolladas, al mismo tiempo que se incrementaba el empleo en el sector servicios. ¿Qué ha sucedido en la industria? ¿Han crecido todas las economías de igual modo, existe la denominada convergencia real? Algunas respuestas a estas preguntas se plantean en este trabajo. En el gráfico 1 se observa la evolución del valor añadido per capita no agrario en España, Francia e Irlanda en los últimos treinta años del siglo XX. Las similares tasas de crecimiento del VAB no agrario entre España y Francia a lo largo de este período han propiciado que las diferencias entre ambos países se mantengan, de modo que España ha pasado de los 6.6 $ de VAB no agrario en 1970 a 12.2 en 1996, mientras que Francia que ya duplicaba el valor de España al comienzo del período se sitúa actualmente en unos 20 $ por cada mil habitantes. No se ha producido pues una convergencia importante entre España y la media europea, sin embargo si analizamos lo que ha sucedido en Irlanda en el gráfico se observa el espectacular incremento del VAB no agrario de este país, fundamentalmente desde la década de los ochenta. La convergencia es pues posible, como lo demuestra el caso Irlandés. Antes de pasar a analizar cuales pueden ser las causas de esta notable diferencia de crecimiento económico, estudiaremos si este comportamiento se refleja en igual medida en la industria. M.C. Guisán; I. Neira y E. Aguayo 102 En dicho gráfico se observa el milagro irlandés, al pasar de un valor añadido no agrario por habitante (Vhna) en términos reales inferior al de España hasta 1992 a un valor claramente superior en el período 1993-99. Este importante crecimiento, debido en gran medida al efecto del gasto educativo e investigador, ha propiciado un importante incremento del empleo y ha permitido que la población no sólo no tenga que emigrar sino que pueda incluso tener importantes retornos de población anteriormente emigrada por falta de empleo. El importante impacto del nivel educativo se transmite generalmente a través de un incremento de la inversión industrial y del impacto positivo que la producción industrial tiene sobre los sectores de construcción y servicios. El gráfico 2 pone de manifiesto el gran crecimiento del VAB industrial por habitante de Irlanda en la última década, que se ha producido especialmente en los sectores de Química y Aparatos Eléctricos, y que también ha sido importante en otros sectores industriales. Gráfico 1 4 8 12 16 20 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 VHNAE VHNAF VHNAIR España Francia Irlanda Valor añadido per capita no agrario. España, Francia e Irlanda. (Miles de $ de 1990) Desarrollo económico de España, Francia e Irlanda 103 En el gráfico 2 el comportamiento analizado anteriormente se muestra de un modo todavía más claro. España sigue una senda de crecimiento similar a la de Francia, mientras que el crecimiento de Irlanda se ha disparado en los últimos años. Gráfico 2 Parece por lo tanto a la vista de los datos que se muestran en los dos gráficos anteriores que existe un comportamiento diferenciado de Irlanda, respecto a la media europea que estaría representada por Francia y a la evolución de la industria española. En el modelo econométrico, incluido en la última sección, presentamos un análisis cuantitativo de la relación existente entre el nivel educativo de la población y el crecimiento del VAB de los sectores no agrarios. La influencia del capital humano, tanto medido por la educación como por el I+D, influye poderosamente en la inversión productiva y en el VAB industrial, tal 1 2 3 4 5 6 7 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 VHIE VHIF VHIIR España Francia Irlanda Valor añadido per capita industrial. España, Francia e Irlanda. (Miles de $ de 1990) M.C. Guisán; I. Neira y E. Aguayo 104 como se pone de manifiesto en diversos trabajos como Neira y Guisán(1999). En las ecuaciones que aquí presentamos se pone de manifiesto el efecto que además tiene el nivel educativo, medido por la variable PS2, sobre el crecimiento del VAB no agrario, aparte del que ya tiene al influir en el VAB industrial. Irlanda ha tenido unas tasas de crecimiento muy importantes en términos totales, pero las elevadas tasas de natalidad que tenía con anterioridad a 1985, dificultaron el incremento del PIB por habitante. Después de la moderación de tasas de natalidad el crecimiento del VAB no agrario por habitante ha sido superior. Una vez que la conjunción de los factores mencionados permitió el despegue de la economía irlandesa se han creado muchos puestos de trabajo, superando incluso a Francia en la tasa de empleo no agrario del año 1999, como se pone de manifesto en la tabla 1 y en el gráfico 3, en el cual se representan los datos de dicha tabla. En 1999 la tasa de empleo no agrario de Irlanda fué de 410 empleos por cada mil habitantes, superior a la de Francia, con 370 empleos, y a la de España que tuvo 312. Aunque la evolución de España en el período 1985-90 y 1995-99 fué muy positiva su nivel está todavía muy por debajo de la media de la UE y de las tasas de Irlanda y Francia. También Irlanda superó a Francia en 1999 en la tasa de empleo total, con 448 empleos por cada mil habitantes, según las estadísticas oficiales. En dicho año la tasa de empleo total de Francia fué de 387 empleos por cada mil habitantes y la de España de 338. Desarrollo económico de España, Francia e Irlanda 105 Tabla 1 Tasas de empleo no agrario y total en España, Francia e Irlanda (número de empleos por cada mil habitantes) Gráfico 3 Tasas de empleo no agrario de España, Francia e Irlanda en el período 1960-99 (número de empleos no agrarios por cada mil habitantes) Tasa de empleo no agrario Tasa de empleo total España Francia Irlanda España Francia Irlanda 1960 222 339 232 364 430 366 1965 262 342 253 375 413 372 1970 263 358 261 361 412 357 1975 273 366 263 350 407 338 1980 249 372 278 309 406 340 1985 226 360 256 276 388 304 1990 286 377 274 324 399 321 1995 279 368 313 307 386 354 1999 312 370 410 338 387 448 200 250 300 350 400 450 ESPAÑA FRANCIA IRLANDA M.C. Guisán; I. Neira y E. Aguayo 106 5.2.- Principales diferencias entre Francia, España e Irlanda En el período 1960-99 las tasas de crecimiento de la economía española han evolucionado de forma bastante similar a las correspondientes a Francia, manteniéndose la distancia entre ambos países en lo que respecta al VAB no agrario por habitante y al empleo no agrario por habitante, muy superior en Francia. Sorprende que durante este período Irlanda haya tenido un crecimiento muy destacado, pasando de un nivel inferior al de España en el VAB no agrario por habitante en 1970 a superarlo a partir de 1992, acercándose al nivel de Francia en 1999. La tasa de empleo no agrario era muy similar en ambos países en los años 1970 y 1971, entorno a 257 empleos por cada mil habitantes, pero la evolución posterior fue diferente ya que en el período 1971-1990 creció más en España, alcanzando 270 empleos no agrarios por cada mil habitantes en Irlanda y 285 en España, mientras que el período 1991-95 en España disminuyó a 279 y creció en Irlanda hasta 310. En el período 1995-99 ambos países tuvieron una evolución positiva, más destacada en el caso de Irlanda, alcanzando España 312 empleos no agrarios por cada mil habitantes en 1999 e Irlanda 409. La economía española ha tenido muchas dificultades para alcanzar un nivel similar al de Francia, país representativo de la media de la Unión Europea en muchos aspectos, y aunque ha mejorado recientemente, crecimiento a una tasa superior a la de la UE, todavía no se ha asumido en España de forma tan clara como en otros países la importancia que tienen los recursos dedicados a la educación y a la investigación. Las cifras recientes indican que España tiene solamente 1/5 del gasto investigador por habitante que tiene Francia, y está por debajo de Irlanda en este sentido. Nuestras estimaciones indican que la distancia es tan grande respecto a Francia que incluso el gasto actual de España en investigación por habitante es 1/3 del que Francia tenía hace ya 30 años. Irlanda gasta menos Francia pero más que España. Desarrollo económico de España, Francia e Irlanda 107 Por lo que respecta a las diferencias de gasto en investigación por habitante entre España e Irlanda, actualmente Irlanda supera a España y en el pasado también la superaba ampliamente, aunque en las estadísticas de I+D no se apreciara una gran diferencia. Ello es debido a que las estadísticas de I+D recogen sólo una parte del gasto en investigación, pero hay otra parte muy importante que puede evaluarse a través del gasto dedicado a Universidades en general. En este sentido los datos de la OCDE (1992) muestran que en Irlanda el gasto universitario por alumno equivale a un 66.9% del PIB por habitante y en España solamente de un 26.9%. Estos datos, y otros que se podrían citar, ponen de relieve la mayor importancia que en Irlanda se ha dado a los temas de educación y de investigación, lo cual ha redundado en una aceleración importante de su crecimiento económico y de su creación de empleo no agrario. En este trabajo estudiamos el crecimiento económico español en los últimos 30 años, comparándolo con un país como Francia representativo de la media europea, y por lo tanto de un nivel de renta que se plantea como un objetivo a alcanzar para España. El vertiginoso proceso de crecimiento experimentado por Irlanda en la última década se presenta a su vez como un ejemplo a seguir si se trata de lograr la convergencia de España con loa países más avanzados de la OCDE. Las tablas 2 y 3 muestran datos importantes respecto a la evolución y a las diferencias educativas entre los tres países, y ponen de manifiesto el importante nivel que Irlanda tenía ya en 1960 en relación con la proporción de habitantes con estudios secundarios de segundo ciclo completos o nivel superior, que era incluso superior al de Francia. Es posible que los datos de Francia estén algo infravalorados en las fuentes estadísticas de la tabla 2, pues las estimaciones que figuran en Cancelo y Guisán (1998) son algo superiores, según las cuales le correspondería un 31.24% en 1975 en vez de un 24.36%. M.C. Guisán; I. Neira y E. Aguayo 108 Tabla 2.- Población entre 25-64 años con nivel educativo igual o superior a secundario. Fuente: OCDE (varios años), Barro y Lee (1992) El potencial educativo del que disponía Irlanda en el año 60 le ha permitido en buena medida llevar a cabo la senda de crecimiento que desde el año 80 viene experimentando. El mayor nivel educativo de la población irlandesa ha ido acompañado a lo largo de los últimos treinta años por el enorme esfuerzo que el Estado ha desarrollado en temas educativos, con un gasto público en educación en %PIB muy superior a la media europea. Además en lo que respecta a la educación universitaria el gasto por alumno ha sido durante todo el período muy superior, tanto en Francia como en Irlanda, en comparación con España, que tiene uno de los niveles más bajos de la OCDE. España Francia Irlanda 1960 6.21 12.12 24.30 1965 6.43 15.52 23.70 1970 7.03 18.43 24.30 1975 8.50 24.36 25.90 1980 15.09 38.75 36.23 1985 18.19 45.56 39.11 1990 23.00 52.00 42.00 1996 30.00 68.00 51.00 Desarrollo económico de España, Francia e Irlanda 109 Tabla 3.- Gasto público en educación como % PIB. Fuente: UNESCO (2000) 5.3. El milagro irlandés Cabe destacar el importante crecimiento de Irlanda desde 1987, que ha llevado a superar a España y acercarse en muchos aspectos al nivel de Francia. En Walsh (1993) se analiza el papel que la educación ha jugado en el crecimiento irlandés posterior a la segunda guerra mundial, además de realizar un somero análisis del sistema educativo de Irlanda en el siglo XX. En este sentido es necesario considerar la importante pérdida de población que Irlanda experimentó en el período de postguerra, población que en su mayor parte disponía de un elevado nivel educativo, lo que según el autor ha sido uno de los handicaps más importantes a los que ha tenido que enfrentarse el país en ese período. El capital humano y el capital físico se presentan como los dos factores a controlar para lograr el crecimiento de la economía. Respecto al primero Irlanda disponía de un enorme potencial educativo que fue mermado de una forma importante, tal y como señalaba Walsh por la emigración. Por otra parte la apertura exterior de esta economía en los años 60, así como el incremento en la afluencia de transferencias, debido fundamentalmente a las remesas de emigrantes y a las ayudas europeas, serían dos factores fundamentales para lograr el desarrollo económico Irlandés de postguerra. España Francia Irlanda 1970 2.0 4.8 4.8 1975 1.8 5.2 5.8 1980 2.3 5.0 6.3 1985 3.3 5.8 6.4 1990 4.4 5.4 5.6 1996 5.0 6.0 6.0 M.C. Guisán; I. Neira y E. Aguayo 110 El potencial de capital humano que Irlanda posee, le ha permitido aprovechar a partir de la década de los noventa la creciente inversión extranjera, así como el papel que ya comenzaban a jugar a principios de los ochenta las remesas de los emigrantes para lograr un crecimiento, principalmente en la inversión industrial sin parangón en Europa. El milagro irlandés está muy relacionado con el incremento de su nivel educativo durante las décadas anteriores a 1987. El papel que la educación ha ejercido en el desarrollo económico irlandés es por lo tanto fundamental, por lo que la necesidad de acercamiento de España a los niveles educativos de la población irlandesa es imprescindible. El caso de Irlanda constituye el ejemplo a seguir para países como España, para lo que la actuación en el nivel educativo de la población activa se convierte en uno de los principales objetivos a plantearse a la hora de hablar de crecimiento. 5.4. Modelos de educación, producción y empleo En esta sección presentamos nuestro modelo econométrico del valor añadido per cápita y la tasa de empleo no agrarios de España, Francia e Irlanda para el período 1965-96. Las variables utilizadas son las siguientes: VHNA= Valor añadido no agrario per capita (miles de dólares de 1990). VHI= Valor añadido industrial per capita (miles de dólares de 1990). LHNA= Tasa de empleo no agrario. Número de empleos no agrarios por cada mil habitantes. PS2= Proporción de la población mayor de 25 años con nivel educativo igual o superior a secundario. Desarrollo económico de España, Francia e Irlanda 117 MADDISON, Angus (1989). L’ économie mondiale au 20e siècle. OCDE. París. MANKIW, G.N., ROMER, D., WEIL, D.N. (1992) “A contribution of the empirics of economic growth” The Quaterly Journal of Economics, may 1992, pgs 407- 437. NEIRA, I. (1996) Análisis cuantitativo del gasto en educación en Europa. Tesis de Licenciatura. Universidad de Santiago de Compostela. NEIRA, I.; GUISÁN, Mª.C. (1997) “Educación y crecimiento: una perspectiva mundial 1960-90” Comunicación presentada a las VI Jornadas de la Asociación de Economía de la Educación, Vigo. NEIRA, I. (1998) Educación y crecimiento mundial: estudio econométrico del impacto del capital humano. Servicio de Publicaciones. Universidad de Santiago de Compostela. NEIRA, I.; GUISÁN, Mª.C. (1999) Modelos econométricos de capital humano y crecimiento económico. Documentos de Econometría Nº 18. Servicio de Publicaciones. Universidad de Santiago. OCDE (1995a) OECD Educaction statistics, 1985-1992. Paris. OCDE (1995b) Análisis del panorama educativo. Los indicadores de la OCDE, Paris. OCDE (1992). Education at a glance. OCDE Indicators. OCDE París, y otros años. ROMER, P.M. (1990) “Endogenous technological change” Journal of Political Economy, vol 98, nº 5, pgs 71-101. M.C. Guisán; I. Neira y E. Aguayo 118 SUMMERS, R. and HESTON, A. (1991) “ The Peen World Table (mark 5): and expanded set of international comparisons, 1950-1988.” The Quaterly Journal of Economics”, May 1991, pgs327-367. UNESCO (2000). Yearbook. http:/unescostat.unesco.org WALSH, B. (1993) The contribution of human capital formation to post-war economic growth in Ireland. CEPR Discussion Paper, Nº 819, july 1993. Libros de Econometría Aplicada, en formato impreso y electrónico en la Web del Equipo de Econometría de la USC: https://www.usc.gal/economet/libros.htm