Modelos intersectoriales y desarrollo regional, 1994-2001

MODELOS ECONOMÉTRICOS INTERREGIONALES DE CRECIMIENTO DE LA INDUSTRIA Y LOS SERVICIOS EN LAS REGIONES EUROPEAS, 1985-1995 Coordinadora: María-Carmen Guisán Seijas Año 2001 CAPÍTULO 2 MODELOS INTERSECTORIALES Y DESARROLLO REGIONAL, 1994-2001 Autoras: GUISÁN SEIJAS, María.Carmen AGUAYO LORENZO, Eva . Libro EE5, https://www.usc.gal/economet/libros.htm Primera edición impresa, 2001 ISBN 84-607-3583-4 Libro EE5 de la Serie Estudios Económicos de la AHG Edita. Asociación Hispalink-Galicia. Santiago de Compostela (España) Colabora: Asociación de Estudios Euro-Americanos de Desarrollo Económico Segunda edición electrónica, 2022 Disponible en: https://www.usc.gal/economet/libros.htm Índices de los 4 Capítulos del libro e Índice de tablas en el Capítulo 1. Guisán, M.C.; Aguayo, E. (2001). Modelos interregionales europeos. Capítulo 2 35 CAPÍTULO 2 MODELOS INTERSECTORIALES Y DESARROLLO REGIONAL, 1994-2001 GUISÁN SEIJAS, María-Carmen AGUAYO LORENZO, Eva 2.1. Relaciones intersectoriales Los enfoques de modelización regional e interregional tienen en cuenta aspectos de la oferta y la demanda, tanto interna como externa a la propia región. Algunos modelos tienen un carácter más explicativo, con un enfoque causal en el que se incorporan algunas de las principales variables que influyen en el desarrollo, mientras que otros que son más autorregresivos y tratan de predecir el futuro simplemente en base a las tendencias del pasado sin incorporar suficientes variables que permitan medir el impacto de variaciones importantes en la política económica. Preferimos el enfoque causal y por ello en los modelos que analizamos incorporamos algunas variables explicativas importantes. Los modelos causales a veces tienen que ser estimados por métodos de ecuaciones simultáneas como MC2E puesto que aparecen relaciones de interdependencia. Las relaciones intersectoriales son importantes en los modelos puesto que el desarrollo de algunos sectores inductores como la industria y, en algunos casos de la agricultura o el turismo, prorporciona un impulso importante a la renta regional y a la demanda de servicios. El incremento simultáneo de la población y de la renta que generalmente acompaña al proceso de desarrollo promovido por esos sectores inductores afecta también positivamente al incremento del empleo y de la población, evitando la emigración o, en su caso, impulsando el retorno de emigrantes o la inmigración. El incremento de población y renta a su vez impulsa el desarrollo de servicios públicos y afecta también positivamente al sector de la construcción. Esta claro que éstos impulsos a su vez tienen efectos positivos sobre otros sectores productivos, como el comercio, los transportes, etc. Para realizar análisis de relaciones intersectoriales es conveniente seguir algún criterio internacional de clasificación para disponer de datos comparables, y en nuestro caso, al analizar regiones europeas seguimos los criterios estadísticos de la UE. *Las autoras son profesoras de Econometría de la USC, Santiago de Compostela. Guisán y Aguayo(2001). Libro EE5 https://www.usc.gal/economet/libros.htm 36 Clasificaciones sectoriales Las clasificaciones sectoriales más frecuentes utilizadas en las estadísticas regionales europeas son las establecidas por Eurostat, la oficina estadística de la UE, a niveles denominados RR6, RR9, y RR17. La clasificación RR6 agrupa el valor añadido, el empleo, y otras variables de los sectores productivos de bienes y servicios en los siguientes grupos que se indican por la inicial de su denominación en inglés. A = Agricultura, que engloba las actividades de agricultura, silvicultura, ganadería y pesca. E = Energía. M = Industrias no energéticas o manufactureras. B = Construcción, que incluye viviendas, edificios no residenciales e infraestructuras públicas como carreteras, puentes, etc. SV = Servicios destinados a la venta, o servicios de mercado, que son todos los servicios comerciales, financieros, profesionales, etc., que son suministrados por empresas privadas. G = Servicios no destinados a la venta, que son aquellos servicios que suministra el sector público, como administración, sanidad y educación pública, y los servicios privados como el servicio doméstico que en general se contratan directamente entre particulares sin intervención de empresas. La clasificación RR9 es más detallada en lo que respecta a la industria no energética, que se desdobla en 3 sectores, y en lo que respecta a los servicios destinados a la venta, que se desdoblan en 2 sectores. Los sectores considerados en la clasificación RR9 son A, E, Q, K, C, B, Z, L, G. Los sectores A, E, B y G son los mismos que en la clasificación anterior. El sector M se divide en tres grupos: Q, K, C, y el sector SV se divide en Z y L: Guisán, M.C.; Aguayo, E. (2001). Modelos interregionales europeos. Capítulo 2 37 Q = Sector de Bienes Intermedios, que engloba minería no energética e industria química. K = Sector de Bienes de Capital, que engloba maquinaria y material de transporte C = Sector de Bienes de Consumo, que engloba alimentos, vestido, papel, madera, etc., es decir todos los sectores de industrias no energéticas no incluídos en los grupos Q y K. Z = Sector de servicios destinados a la venta constituido por transportes y comunicaciones. L = Otros servicios destinados a la venta: comerciales, hosteleros, financieros, empresariales, etc., así como los servicios educativos, sanitarios y sociales proporcionados por empresas privadas. Por último la clasificación RR17 desglosa aún más los sectores industriales y de servicios destinados a la venta, mientras que los sectores A, E, B y G continúan sin desglosarse. En la clasificación RR17 los sectores se indican generalmente con un número, de acuerdo con la siguiente relación 1. Agricultura. 2. Energía. 3. Minería metálica. 4. Minería no metálica. 5. Industria Química. 6. Industria de maquinaria. 7. Material de transporte. 8. Alimentos y bebidas. 9. Textil y calzado. 10. Papel e imprenta. 11. Otras industrias: madera, plásticos, joyería, bisutería, etc.. 12. Construcción 13. Comercio, hostelería y reparaciones. 14. Servicios de transportes y comunicaciones. 15. Servicios financieros e inmobiliarios. 16. Sanidad y educación destinados a la venta y otros servicios destinados a la venta (dv). 17. Administración, sanidad y educación públicas y otros no destinados a la venta (ndv). Guisán y Aguayo(2001). Libro EE5 https://www.usc.gal/economet/libros.htm 38 Así, el sector A de la clasificación RR1 se corresponde con el sector 1 de la clasificación RR17, el sector E con el sector 2, el sector Q es la suma de los sectores 3, 4 y 5, el sector es la suma de los sectores 6 y 7, el sector C es la suma de los sectores 8, 9. 10 y 11. Además el sector B se corresponde con el sector 12, el sector Z con el sector 14, y el sector L es la suma de los sectores 13, 15 y 16. Por último el sector G se corresponde con el sector 17. En España la Contabilidad Regional que elabora el Instituto Nacional de Estadística (INE) desde 1980 proporciona datos a nivel RR17 para las 17 Comunidades Autónomas, y en otros países de la UE están también disponibles datos según esta clasificación pero no en todos y en las estadísticas regionales que publica Eurostat lo más frecuente es que sólo podamos disponer de datos generales a nivel RR6. El equipo Hispalink de investigadores de modelización regional de las universidades españolas ha elaborado una base de datos a nivel de la clasificación RR9 desde 1970 para enlazarla con la serie del INE. A pesar de la escasa desagregación sectorial que generalmente se proporciona en las publicaciones regionales de Eurostat, hay que señalar que los datos son de gran interés y que permiten realizar algunos estudios relevantes para comprender la diferente evolución de las regiones europeas y sería deseable una mayor disponibilidad sobre todo en la agilidad de las publicaciones, pues es bastante acusado el retardo existente en la información que sólo es paliado en parte con los pequeños avances que existen para algunas variables. Generalmente los modelos explican la evolución industrial en función de alguna función de producción, por lo tanto dependientes de su acumulación de stock de capital físico, y/o de la evolución de la demanda de cada sector industrial a nivel nacional y, en el caso de empresas exportadoras, internacional. Es conveniente tener en cuenta, en el contexto de los modelos regionales de una sola región y en los modelos multirregionales en los que se analizan modelos individuales para varias o todas las regiones de un país, factores importantes que explican la distribución territorial de la inversión. Guisán, M.C.; Aguayo, E. (2001). Modelos interregionales europeos. Capítulo 2 39 Esto sí se hace en estudios interregionales, como el interesante estudio de Castellón y Costa(1996) para explicar la distribución regional de la industria en España y en el Capítulo 2 de este libro para explicar la distribución regional de la industria en la Unión Europea. Relaciones intersectoriales y desarrollo regional El desarrollo económico de una región o de un país requiere determinados equilibrios intersectoriales que es muy importante tener en cuenta para lograr un desarrollo económico sostenido. Las recetas de política económica excesivamente simplificadoras, como las que sólo se centran en un aspecto como la baja inflación, el desarrollo de las exportaciones, la moneda común, o cualquier otro instrumento de política económica, son generalmente poco eficaces pues el desarrollo requiere actuar sobre varios factores a la vez, especialmente sobre los más importantes, y tener en cuenta las relaciones intersectoriales. En las próximas secciones presentamos algunas relaciones intersectoriales interesantes en el contexto de modelos interregionales europeos y españoles y algunos de las perspectivas de desarrollo regional a nivel español, europeo e internacional. De todas ellas la más importante en general es la que relaciona la industria con los sectores de servicios, ya que salvo condiciones económicas muy especiales como las que se dan en las regiones turísticas o con grandes riquezas naturales, el desarrollo de los sectores de servicios y construcción y el crecimiento de la población, el empleo y la renta per cápita dependen fundamentalmente del desarrollo industrial. Por lo que respecta a los factores que propician que una región tengan un mayor o menor grado de desarrollo económico, y de desarrollo industrial, hay que destacar algunos factores de localización geográfica, pero sobre todo el papel del capital humano y del capital socio-cultural. Los modelos econométricos de las últimas décadas del siglo XX ponen de manifiesto el fuerte impacto que la investigación y la educación tienen en este proceso, como se pone de manifiesto en los Capítulos 3 y 4. Guisán y Aguayo(2001). Libro EE5 https://www.usc.gal/economet/libros.htm 40 2.2. Modelos intersectoriales e interregionales de las regiones europeas A continuación describimos brevemente algunos modelos intersectoriales e interregionales de las regiones europeas que ponen de manifiesto el efecto de importantes factores de crecimiento, desarrollo y calidad de vida a nivel regional. Modelo de Guisán y Frías 1994 El primer estudio interregional a nivel europeo que realizo nuestro equipo de investigación, y uno de los primeros estudios interregionales del conjunto de países de la Comunidad Económica Europea (CEE) fue estimado en el año 1994 y presentado en un Congreso Europeo sobre el Futuro del Empleo en Europa, celebrado en Países Bajos. Fué el publicado por Guisán y Frías(1995), como nº 1 de la serie de libros "Documentos de Econometría Aplicada", publicado en versión impresa en el año 1996 y posteriormente. En 2022, en versión electrónica de acceso abierto, como se indica en la Bibliografía. El modelo incluye datos de tasa de empleo por cada mil habitantes y de valores añadidos sectoriales para 6 sectores en 120 regiones de 12 países de la CEE. Los 6 sectores productivos son los siguientes: A = Agricultura y Pesca E = Energía M = Industria Manufacturera B = Construcción SV = Servicios destinados a la venta, o servicios de mercado: todos los sectores de servicos excepto los servicios públicos y el servicio doméstico. G = Servicios no destinados a la venta. Incluye la Administración Pública y los servicios de Educación, Sanidad y Sociales de gestión pública, así como el sector de servicio doméstico (por considerarse que no es un sector destinado a la venta). El trabajo incluye un modelo econométrico interregional para explicar la distribución territorial del empleo en el sector de servicios destinados a la venta en las regiones europeas, según la clasificación en 120 regiones. Se trata de un modelo con interdependencia entre el valor añadido y el empleo del sector de servicios destinados a la venta, SV, o sector 5 de la clasificación RR6 citada en la sección 1.3, y está estimado por el método de Guisán, M.C.; Aguayo, E. (2001). Modelos interregionales europeos. Capítulo 2 41 mínimos-cuadrados en dos etapas, MC2E, con datos de las 120 regiones en el año 1985. El modelo incluye 2 ecuaciones de comportamiento, una para el empleo y otra para el Valor Añadido, y 14 identidades. El empleo de cada región es explicado en función de su valor añadido, su población activa y el excedente de empleo agrario, e incorpora algunas variable ficticias que permiten tener en cuenta algunas diferencias en determinados grupos de regiones. El valor añadido bruto, VAB, por habitante del sector de servicios de mercado, o sector de Servicios destinados a la Venta (SV), es explicado en función del VAB por habitante de los otros 5 sectores, con parámetros diferentes para los sectores de industrias manufactureras, M, y de servicios no destinados a la venta, G, pues estos dos sectores muestran un efecto positivo mayor que el resto, y de diversas variables ficticias que permiten tener en cuenta efectos especiales de regiones con actividades especialmente desarrolladas en el sector SV, como es el caso de las regiones con actividades turísticas, portuarias y las capitales de cada país. También se incorpora en dicha ecuación la tasa de empleo del sector SV por cada mil habitantes, que tiene en cuenta la interdependencia que parece existir en este sector entre el empleo y el VAB. Las identidades expresan las relaciones entre las variables en niveles y las variables en términos per cápita y también las variables definidas como producto de una ficticia por otra cuantitativa. Las conclusiones del estudio ponen de manifiesto la importancia de incrementar el VAB de los sectores M y G en aquellas regiones que tienen unos niveles per cápita inferiores a la media y que no cuentan con características especiales que les permitan dinamizar el empleo del sector SV, el cual es el que más empleos crea de los seis grupos de la clasificación RR6 y además el que manifiesta una evolución más positivo en las útlimas décadas del siglo XX. El sector SV tenía en 1985, en el conjunto de los 12 países de la CEE, 48.2 millones de ocupados. El conjunto de países europeos que constituían la CEE estaba formado por Alemania Occidental, Bélgica, Dinamarca, España, Francia, Gran Bretaña, Grecia, Holanda, Italia, Irlanda, Luxemburgo y Portugal. Esta cifra representaba una tasa de 387 empleos por cada mil habitantes, la más elevada de todos los sectores. Los demás sectores suponían en dicho año en el conjunto de la CEE12 los siguientes volúmenes de empleo: Guisán y Aguayo(2001). Libro EE5 https://www.usc.gal/economet/libros.htm 42 10.6 millones en el sector A, 1.9 millones en el sector E, 29.3 millones en el sector M, 8.7 millones el sector B, y 24.7 millones en el sector G. Modelo de Guisán y Cancelo 1996 El modelo fue presentado en el Congreso ERSA de Zurich en 1996, y publicado por Guisán y Cancelo(1997) en el nº 9 de la serie de estudios de Econometría Aplicada DEA, publicada por el Equipo de Econometría de la USC en el período 1995-1999. Analiza la distribución territorial del gasto público y su impacto sobre el crecimiento de las regiones europeas. Incluye numerosos datos de interés de las regiones de la CEE12 clasificadas en 98 regiones relativos a 1990, también a nivel RR6, e incluye las siguientes ecuaciones: 1) Relación entre el ratio, o proporción, que la población de cada región suponía en 1990 en el conjunto total de la CEE12, y las variables explicativas: incremento del VAB de la región en el quinquenio anterior y nivel anterior de dicho ratio en 1985. 2) Relación entre el VAB del sector G, por habitante, en el año 1990 con las variables explicativas: VAB por habitante de los otros 5 sectores, el incremento de esta variable en el último quinquenio y el valor retardado del VAB por habitante del sector G en el año 1985. 3) Relación entre el VAB por habitante del sector de industrias no energéticas, M, en 1990 con su propio valor retardado en 1985 y con variables que tienen en cuenta diferentes dinámicas de inversión industrial. Una de dichas variables fué el indicador IWS de capital humano y social, proporcionado por Guisán y Frías(1997), basado en datos de educación, investigación y otros indicadores de ambiente socio-cultural. Se tuvieron en cuenta además, mediante el producto de variables ficticias con el VAB por habitante retardado del sector M, diferentes reacciones en 3 grupos de regiones por políticas regionales diferentes. 4) Relación entre el VAB del sector SV, por habitante, en el año 1990, con el VAB de los otros cinco sectores, considerando un efecto especial positivo y significativo del sector G y el gasto en investigación y desarrollo por habitante, como indicador del nivel de dinamismo socio-cultural. También e incluyeron algunas variables ficticias para regiones que por los motivos de actividad turística, portuaria o de capitalidad tienen un desarrollo especial de este sector. Guisán, M.C.; Aguayo, E. (2001). Modelos interregionales europeos. Capítulo 2 49 El gráfico 2.3. muestra la importante relación lineal existente entre el empleo no agrario por cada mil habitantes (LNAH) y el valor añadido real no agrario por cada mil habitantes (VNA86H), medido en millones de pesetas constantes a precios de 1986. Gráfico 2.3. LNAH y VNA86H en 17 CCAA españolas en 1977-1991 Fuente: Elaboración por las autoras con datos del INE. Estimación de la ecuación de LNA en 17 CCAA 1976-1991 Las ecuaciones estimadas utilizan un panel de observaciones de las 17 CCAA españolas en el período 1977-91 y muestran un efecto positivo y significativo del nivel de empleo del año anterior (LNA(-1) y del Valor Añadido real No Agrario (VNA86) sobre el Empleo No Agrario de cada región en cada año (LNAit; para i=1,….17, t=1976,….1991) Ecuación de LNA en un modelo dinámico en niveles: La regresión conjunta en las 17 CCAA en 1977-1991 resultó: LNA = 0.5876 LNA(-1) + 0.1429 VNA86 (1) Estimación por MCG con coeficiente AR(1) = 0.7730 R2 ajustado =0.9980 100 150 200 250 300 350 400 200 400 600 800 1000 1200 LNAH VNA86H Guisán y Aguayo(2001). Libro EE5 https://www.usc.gal/economet/libros.htm 50 Ecuación de LNA mediante un modelo dinámico mixto: La regresión conjunta por MCG para las 17 CCAA españolas en el perído 1977-1991 resultó: LNA= 1.0187*LNA(-1) + 0.1234 D(VNA86) (2) Estimación por MCG con coeficiente AR(1) = 0.6640 R2=0.9976 Los coeficientes resultaron significativos y la bondad del ajuste fue elevada en ambas especificaciones. El coeficiente del valor retardado de LNA en el modelo dinámico presenta un valor estimado superior a la unidad, porque recoge el efecto de variables relevantes omitidas que tienen una elevada correlación lineal con las variables incluidas. Con frecuencia la estimación en forma de modelo dinámico mixto proporciona mejores resultados que la estimación en niveles, pero en este caso ambas estimaciones proporcionan una bondad del ajuste similar. Impacto de KM sobre VNA y sobre LNA. Teniendo en cuenta las importante relaciones intersectoriales puestas de manifiesto, con los datos de las 17 regiones en el mismo período 1976-1991 en el estudio de Guisán y Aguayo(1996 b), concluimos que el aumento de KM en una región, si se utiliza adecuadamente, implica un importante incremento no sólo del valor añadido manufacturero (VM) sino también del valor añadido de otros sectores no agrarios (VNA) con un impacto positivo sobre el empleo no agrario (LNA). La ecuación 3 muestra la estimación de una función de producción Cobb-Douglas entre el Valor Añadido Industrial en el año 1991 con el Capital manufacturero (KM) y el Empleo Industrial (LI): Ln (VI95) = 0.2337 * ln(KM) + 0.7520 * ln(LI) + 8.3717 (3) Guisán, M.C.; Aguayo, E. (2001). Modelos interregionales europeos. Capítulo 2 51 R2 = 0.9875; S.E.= 0.1156 Media de y = 6.33 %SE=1.83% La bondad del ajuste es muy elevada, con un % de Error de S.E sobre la media del regresando menor del 2%, a pesar de que hay variables relevantes omitidas, como la inversión industrial no manufacturera, ya que parece existir una fuerte relación lineal entre las variables omitidas y las incluidas. La ecuación 4 muestra el impacto positivo del incremento de VI sobre el Valor Añadido de otros sectores no agrarios (Construcción y Servicios=VB+VS), con una muestra conjunta de las 17 CCAA españolas en el quiquenio 1986-1991. Y = 1.2335 Y(-5) + 0.7008 (X-X(-5)) (4) R2 = 0.9976; % S.E. = 4.85% Donde, Y = VB+VS en el año 1991 X = VI en el año 1991 En este caso las variables estaban medidas a precios constantes de 1995. De los temas aquí analizados destacamos la siguientes conclusiones: 1) Las regiones españolas necesitan incrementar de forma importante el valor añadido no agrario para crear empleo en los sectores correspondientes. 2) Este incremento en general sólo es posible si aumenta el valor añadido real de las industrias manufactureras por habitante, que debería tender a duplicarse en el conjunto de las regiones españolas, para converger con las regiones más avanzadas de Europa.. 3) El estancamiento del sector manufacturero en el período 197685, que continuó en 1992-94, tras una breve evolución creciente en 1986-91, fue la causa principal de las elevadísimas tasas de paro de las regiones españolas en dicho período. El incremento posterior de la inversión industrial ha tenido un efecto muy positivo sobre la creación empleo. Guisán y Aguayo(2001). Libro EE5 https://www.usc.gal/economet/libros.htm 52 Modelo interregional de Guisán y Aguayo (1996 a): VAB y Empleo en Servicios En este estudio presentado en la XXII Reunión de Estudios Regionales de la Asociación Española de Ciencia Regional (AECR), celebrada en Pamplona, analizamos los principales factores determinantes del empleo del sector servicios en las regiones españolas, utilizando una muestra de datos temporales y atemporales para las 17 comunidades autónomas en 16 años, correspondientes al período 1976-91, con un total de 272 observaciones. El documento nº 10 de la colección Economic Development, como se indica en la bibliografía, incluye datos e información complementaria. Tabla 2.3. Valor Añadido por habitante y Tasa de Empleo por cada mil habitantes en Servicios y Población. Datos de las regiones españolas en 1991 VAB5H VAB6H VABSH TE5 TE6 TES POB 1 AN 300 122 422 104 49 153 6952 2 AR 413 159 572 129 52 182 1210 3 AS 317 125 442 111 48 164 1125 4 BL 784 151 935 200 49 250 684 5 CN 504 160 664 156 63 219 1493 6 CB 389 133 522 117 51 169 527 7 CL 286 149 435 114 52 165 2622 8 CM 265 124 388 101 44 145 1715 9 CT 521 111 632 149 50 199 6013 10 CV 443 111 446 135 48 183 3792 11 EX 212 130 342 95 50 144 1130 12 GA 272 114 386 114 45 159 2799 13 MT 611 200 811 159 76 235 4894 14 MC 352 141 493 120 46 166 1032 15 NA 428 131 559 124 58 183 521 16 PV 433 117 550 128 56 184 2130 17 RI 366 143 509 109 54 163 261 18 ES 412 135 548 129 53 182 39024 Nota: Elaborado por las autoras a partir de datos de la Contabilidad Regional y la EPA publicados por el INE. TES=TE5+TE6. El sector 5 es el de Servicios de mercado y el sector 6 es el de Servicios Públicos y otros no destinados a la venta (Servicio Doméstico). Guisán, M.C.; Aguayo, E. (2001). Modelos interregionales europeos. Capítulo 2 53 La tabla 2.3. muestra diferencias importantes, entre las regiones españolas, en el Valor Añadido per cápita del sector Servicios (VABSH) entre un valor mínimo de 342 en Extremadura y los valores máximos de Baleares (935), Madrid (811), Canarias (663), Cataluña (632), Navarra (559), País Vasco (550). Los valores más elevados se deben en algunos casos al efecto del Turismo, en otros al efecto de la Industria, y en algunos casos a otros factores. En el caso de Madrid se produce una combinación del efecto capitalidad (sede central de muchos servicios), con los efectos de la Industria y el Turismo. Ecuaciones estimadas del modelos de Guisán y Aguayo (1996 a): V586H=0.018*V346H+0.181*V686H+0.015*XVT86H+0.017*Z1+0.02*Z2+0.05*Z3 (2.35) (2.86) (2.26) (3.26) (3.96) (4.68) +0.870*V586H(-1) + efectos de variables fictias (33.8) R2= 0.99 DW=2.03 %SE= 2.8 Los términos entre paréntesis son los estadísticos t de Student, con valores superiores a 2, que muestran el impacto significativo de las variables (2) V686H=-14.69+0.99*V686H(-1)+0.02*XVT86H (-8.30) (117.48) (9.07) R2=0.98 DW=1.84 %SE=2.6 El Valor Añadido regional de los sectores 3 (Manufacturas), 4 (Construcción) y 6 (Servicios Públicos y otros), tiene un impacto positivo sobre el Valor Añadido del sector 5 (Servicios de mercado). La variable nacional XVT86H también tienen un efecto positivo sobre el Valor Añadido real por habitante regional de los sectores 5 6. Existen diferencias en algunos grupos de regiones que se expresan mediante variables ficticias multiplicativas (Z1, Z2, Z3). Las ecuaciones de Empleo estimadas para los sectores 5 y 6 fueron: Guisán y Aguayo(2001). Libro EE5 https://www.usc.gal/economet/libros.htm 54 L5=0.037*VAB5+0.004*POB+0.857*L5(-1) (5.25) (2.02) (22.31) R2=0.99 DW=1.04 %SE= 5.5 L6=0.042*VAB6+0.002*POB+0.872*L6(-1) (4.64) (5.02) (33.9) R2=0.99 DW=2.46 %SE= 5.8 Donde, V586Hit=Valor añadido del sector 5 por habitante en la región i-ésima y año t, en miles de pesetas de 1986. V686Hit= Valor añadido del sector 6 por habitante en la región i-ésima y año t, en miles de pesetas de 1986. XVT86Ht=Valor añadido per cápita de todos los sectores del conjunto nacional en el año t, en miles de pesetas de 1986. V346Hit=Suma a nivel regional de los valores añadidos per cápita de los sectores R3, R4 y R6, en miles de pesetas de 1986. DIit=Variable ficticia (dummy) correspondiente a la región i-ésima . (Toma el valor 1 para los datos de la región en cada año y cero en las demás). Z1it=Producto de V346H por la suma de D2+D14+D15, que son las ficticias de las regiones que forman el grupo 1 de efecto especial adicional de la variable V346. Z2it=V346*(D6+D13+D16), recoge el efecto especial adicional en el grupo 2. Z3it=V346*(D9+D10), recoge el efecto especial adicional de un tercer grupo constituído por las regiones 9 y 10. TIt=Tiempo. TI= -4,-3,...,0,1,2,...,11. Con valor TI=0 en 1980. L5it=Empleo en el sector R5 (miles de personas). Guisán, M.C.; Aguayo, E. (2001). Modelos interregionales europeos. Capítulo 2 55 L6it=Empleo en el sector R6 (miles de personas). POBit=Población (miles de personas). VAB5it=V586H*POB/1000. Valor añadido del sector R5, en miles de millones de pesetas de 1986. VAB6it=V686H*POB/1000. Valor añadido del sector R6, en miles de millones de pesetas de 1986. i=1,2,...,17; t=1976,...,1991 Todas las ecuaciones presentan coeficientes significativos y elevada bondad del ajuste. Hay ausencia de autocorrelación en todas las ecuaciones, excepto en la (4) que se corrige fácilmente introduciendo una tendencia temporal. La inclusión de la variable endógena retardada, en los modelos dinámicos en niveles, disminuye “aparentemente” el efecto de las variables explicativas. Hay que tener en cuenta que el verdadero efecto de éstas sobre la variable endógena es el efecto permanente medido por el coeficiente de la variable explicativa dividido por (1-coeficiente de la variable endógena retardada). La ecuación (1) pone de manifiesto la dependencia del sector R5 tanto respecto a las rentas generadas en otros sectores de la propia región (efecto recogido por V346H y V686H) como respecto al total nacional de todos los sectores (XVT86H), variable que transmite diversos efectos como la capacidad del Gobierno para efectuar transferencias a las familias y el poder adquisitivo de los turistas procedentes de otras regiones españolas. La inclusión de este tipo de variable nacional es importante, no sólo cuantitativamente sino también cualitativamente al poner de manifiesto impactos interregionales. Además de los efectos especiales de algunas regiones hay que destacar el especial impacto positivo del desarrollo de los servicios públicos sobre el valor añadido del sector R5 (efecto recogido por V686H). Resultados similares se presentan en los modelos interregionales europeos que ya hemos mencionado en este Capítulo, de GUISAN y FRIAS (1994) y GUISAN y CANCELO (1996). Guisán y Aguayo(2001). Libro EE5 https://www.usc.gal/economet/libros.htm 56 La ecuación del Valor Añadido del sector 6 pone de manifiesto el importante impacto del crecimiento económico general del país sobre el valor añadido per capita del sector 6 de todas las regiones, teniendo en cuenta el efecto permanente o a largo plazo. Las ecuaciones de Empleo ponen de manifiesto el impacto de los valores añadidos brutos (VAB) sobre los empleos (L) de cada región. Efecto permanente de una unidad de VAB5 sobre L5: 0.0373/(10.8575)= 0.26 Efecto permanente de una unidad de VAB6 sobre L6: 0.0428/(10.8727)= 0.33 Algunas de las conclusiones más destacables de este estudio son las siguientes: 1.- El valor añadido bruto del sector R5 (VAB5) se ve muy positivamente afectado por la producción de los otros sectores, tanto a nivel regional (vía rentas del trabajo y de la propiedad) como a nivel nacional (vía tranferencias diversas y turismo interregional) y en especial por el desarrollo del sector servicios públicos. Otras variables como el turismo extranjero tienen importancia en algunas regiones. 2.-El VAB del sector 6 (principalmente servicios del sector público) se ve principalmente afectado por el crecimiento de los ingresos del Estado que dependen positivamente del crecimiento de los demás sectores productivos. 3.-La Población también tienen algún impacto positivo sobre la distribución regional del VAB de los sectores 5 y 6. Su efecto sobre la renta per cápita y la tasa de Empleo depende de que el factor de incremento del VAB real sea mayor que el factor de incremento de la población. 4.-El empleo de ambos sectores de servicios mantiene una fuerte relación con la evolución del VAB sectorial de la región , como ponen de manifiesto los “efectos permanentes” estimados en las ecuaciones (3) y (4). 5.-Las predicciones efectuadas en el escenario 3 permitirían un incremento de 3.5 millones de empleo y una reducción casi total del paro tanto a nivel regional como nacional, y además una mejora substancial del nivel de renta real. Guisán, M.C.; Aguayo, E. (2001). Modelos interregionales europeos. Capítulo 2 57 Alcanzar dichos objetivos, o acercarse a ellos, depende del acierto de la política económica que debe, en nuestra opinión, tener en cuenta las recomendaciones de MAYES y BEGG (1995) respecto a la política industrial y a la potenciación de la educación y la investigación. España tenía, en 1980, un porcentaje de población con estudios iguales o superiores a secundarios de 2º ciclo completos muy inferior al de otros países más avanzados y un gasto en I+D por habitante muy inferior a la media de dichos países. Se ha producido un avance en el nivel educativo medio de la población española en el período 1980-2001, pero el gasto en I+D por habitante ha seguido siendo muy bajo. Modelo de Aguayo, Guisán y Rodríguez (1997): Consumo Residente En la XI Reunión Asepelt-España, celebrada en Bilbao en 1997, presentamos un modelo econométrico interregional que recoge el impacto de la inversión industrial y del desarrollo turístico en el crecimiento regional. El modelo ha sido publicado en Aguayo, Guisán y Rodríguez(1997 a, b), en el documento EcoDev 19 y en el libro DEA 8, según se indica en la bibliografía. El modelo estimado se ha utilizado para realizar predicciones para la Renta real por habitante y el Empleo en los años 2000 y 2010. Dicho modelo se ha estimado con una muestra conjunta de las 17 CCAA españolas en el período 1976-95, utilizando el método de MC2E para tener en cuenta la interdependencia entre algunas variables. Las ecuaciones del modelo tienen en cuenta factores dinamizadores del crecimiento regional por parte de la oferta y la demanda. El crecimiento económico regional depende de factores de oferta y de demanda que vinculan a cada región con otras regiones de su mismo país y con su proyección internacional. Entre estos factores queremos destacar el impacto de dos de ellos: 1)La inversión industrial que es un elemento fundamental para el desarrollo de regiones con bajo nivel de renta per cápita, y que fundamentalmente es un factor por el lado de la oferta aunque en una perspectiva intertemporal también está influído por elementos de la demanda. 2) La demanda turística que depende de factores exógenos, como la renta per cápita de los turistas procedentes del exterior, y de factores endógenos, como la capacidad de atracción de cada región. Guisán y Aguayo(2001). Libro EE5 https://www.usc.gal/economet/libros.htm 58 La capacidad de atracción turística está influída por diversas características: clima, patrimonio histórico-cultural, capacidad hotelera, precios, ciudades con actividades que generan congresos (científicos, empresariales, etc.), y otros elementos de interés nacional o internacional. La mayoría de las regiones españolas tienen un nivel de inversión industrial por habitante bajo, en comparación con otras regiones europeas, y por ello el sector servicios no puede desarrollarse en la medida en que sería deseable para crear empleo y para garantizar la convergencia real de la renta per cápita de las regiones españolas. En algunas regiones de gran intensidad turística por habitante, el sector turístico puede garantizar una renta real per cápita suficiente, pero en la mayoría de las regiones de tamaño medio o grande es necesario impulsar la producción industrial por habitante con objeto de impulsar la renta per cápita y la tasa de empleo en los sectores de Construcción y Servicios. El gran desarrollo turístico de algunas regiones permite paliar en parte esta falta de desarrollo industrial pero para la mayoría de las regiones es imprescindible acometer una política decidida de incremento de la producción industrial para generar rentas que tengan un impacto positivo sobre el desarrollo del sector servicios. Este modelo econométrico interregional tiene por objeto cuantificar el impacto de la inversión industrial, y de las rentas generadas en las industrias manufactureras, y también el impacto del desarrollo turístico sobre los sectores de la construcción y los servicios y sobre la renta real total y el consumo de los residentes en cada región. En la tabla 2.4. figuran los datos relativos a las predicción de la Renta total per cápita de las regiones españolas en los escenarios 1 y 2. Ambos escenarios suponen un incremento importante de esta variable que supone un 46% de aumento, en el conjunto de España, en el caso del escenario nº 1 y un 53% en el caso del escenario nº2.