Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento

AUTOR: Marco Antonio Cruz Morato http://orcid.org/0000-0003-4517-0719 EDITA: Publicaciones y Divulgación Científica. Universidad de Málaga Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercialSinObraDerivada 4.0 Internacional: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode Cualquier parte de esta obra se puede reproducir sin autorización pero con el reconocimiento y atribución de los autores. No se puede hacer uso comercial de la obra y no se puede alterar, transformar o hacer obras derivadas. Esta Tesis Doctoral está depositada en el Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga (RIUMA): riuma.uma.es Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 2 Tesis Doctoral “Hay hombres que luchan un día y son buenos, hay otros que luchan un año y son mejores, hay quienes luchan muchos años y son muy buenos, pero los hay que luchan toda la vida, esos son los imprescindibles”. Bertolt Brecht Dedicado a todos aquellos que, con su trabajo, tratan de mejorar la vida de los demás. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 3 Tesis Doctoral ÍNDICE ÍNDICE DE TABLAS Y FIGURAS___________________________________________ 6 AGRADECIMIENTOS______________________________________________________ 9 RESUMEN / ABSTRACT __________________________________________________ 12 SUMMARY________________________________________________________________ 15 INTRODUCCIÓN__________________________________________________________ 33 I. ESTADO DE LA CUESTIÓN______________________________________________ 34 II. OBJETIVOS________________________________________________________ 39 III. APARTADOS DE LA TESIS______________________________________________ 40 IV. METODOLOGÍA______________________________________________________ 45 V. PROCESO DE INVESTIGACIÓN___________________________________________ 49 PARTE I __________________________________________________________________ 55 CAPÍTULO 1. LA RELACIÓN ENTRE POBREZA Y CRECIMIENTO ECONÓMICO_________ 56 1.1. ECONOMÍA, POBREZA Y EXCLUSIÓN SOCIAL: PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA___ 58 1.2. ANÁLISIS DE LA POBREZA EN LA UNIÓN EUROPEA_______________________ 59 1.3. LA SITUACIÓN DE EXCLUSIÓN SOCIAL EN EUROPA_______________________ 64 1.4. LAS RELACIONES ENTRE CRECIMIENTO Y POBREZA______________________ 68 1.5. CONCLUSIONES_______________________________________________ 71 CAPÍTULO 2. UNA MEDIDA DE LA EXCLUSIÓN SOCIAL BASADA EN INDICADORES SINTÉTICOS_________________________________________________________________ 75 2.1. INTRODUCCIÓN ________________________________________________ 78 2.2. ASPECTOS METODOLÓGICOS PREVIOS _______________________________ 80 2.3. ANÁLISIS DE RESULTADOS ________________________________________ 85 2.3.1. MÉTODO DCP (DISTANCIA-COMPONENTES PRINCIPALES)____________ 85 2.3.2. INDICADOR SINTÉTICO DE PROGRAMACIÓN POR METAS (GPSI)________ 92 2.3.3. ANÁLISIS COMPARATIVO DE RESULTADOS _______________________ 99 2.4. CONCLUSIONES _______________________________________________ 102 CAPÍTULO 3. EL IMPACTO DE LA EXCLUSIÓN SOCIAL EN EL CRECIMIENTO ECONÓMICO________________________________________________________________ 105 Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 4 Tesis Doctoral 3.1. INTRODUCCIÓN ________________________________________________ 108 3.2. FUNDAMENTOS TEÓRICOS ________________________________________ 110 3.3. CONTRASTE EMPÍRICO__________________________________________ 118 3.4. CONCLUSIONES_______________________________________________ 125 PARTE II ________________________________________________________________ 127 CAPÍTULO 4. IMPORTANCIA DE LA ECONOMÍA DEL COMPORTAMIENTO PARA ENTENDER LA SITUACIÓN: EL CASO DEL MERCADO LABORAL DE LAS PERSONAS CON DISCAPACIDAD EN ESPAÑA___________________________________________________ 128 4.1. INTRODUCCIÓN_________________________________________________ 131 4.2. UNA APROXIMACIÓN EMPÍRICA A LA SITUACIÓN LABORAL DE LAS PERSONAS CON DISCAPACIDAD_________________________________________________ 132 4.3. CÓMO EXPLICAR EL PROBLEMA_____________________________________ 134 4.3.1. PUNTOS DÉBILES DE LA TEORÍA ECONÓMICA TRADICIONAL____________ 134 4.3.2. LA NECESIDAD DE RECURRIR A LA PSICOLOGÍA ____________________ 147 4.4. PROCESOS DE ESTIGMATIZACIÓN, RESPUESTAS DE AFRONTAMIENTO AL ESTRÉS Y PARTICIPACIÓN LABORAL DE LAS PERSONAS CON DISCAPACIDAD_____________ 151 4.5. ALGUNAS APLICACIONES DE POLÍTICA ECONÓMICA_______________________ 157 4.6. CONCLUSIONES________________________________________________ 159 CAPÍTULO 5. RECOMENDACIONES PARA ABORDAR EL PROBLEMA DESDE EL MARKETING Y LA ECONOMÍA DEL COMPORTAMIENTO____________________________ 161 5.1. INTRODUCTION ________________________________________________ 163 5.2. BACKGROUNDS________________________________________________ 165 5.2.1. WHY STUDY POVERTY AND SOCIAL EXCLUSION FROM A MARKETING APPROACH?______________________________________________ 165 5.2.2. POVERTY AND SOCIAL EXCLUSION IN THE EUROPEAN UNION: THE CURRENT SITUATION _______________________________________ 166 5.2.3. THE INFLUENCE OF POVERTY AND SOCIAL EXCLUSION INTO ECONOMIC GROWTH: THE EU CASE _____________________________________ 168 5.3. MARKETING APPROACH TO FACE THE PROBLEM: A COMBINED PUBLIC-PRIVATE INTERVENTION _________________________________________________ 171 5.3.1. CONTEXTUALIZATION_______________________________________ 171 Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 5 Tesis Doctoral 5.3.2. SOCIAL MARKETING, CORPORATE SOCIAL MARKETING AND MACROSOCIAL MARKETING________________________________________ 172 5.3.3. HOW TO COMBINE THESE MEASURES? SOME REQUIREMENTS OF THE MODEL_________________________________________________ 174 5.3.4. LIMITATIONS: THE NEED OF PSYCHOLOGY________________________ 176 5.4. INCORPORATING BEHAVIORAL ECONOMICS INTO THE MODEL _______________ 178 5.5. COMING BACK TO THE EUROPEAN UNION SITUATION: A BRIEF POLITICAL ANALYSIS_____________________________________________________ 182 5.6. CONCLUDING REMARKS__________________________________________ 185 CONCLUDING REMARKS_________________________________________________ 187 6.1. GENERAL CONCLUSIONS_______________________________________________ 188 6.2. SPECIFIC CONCLUSIONS_______________________________________________ 192 6.3. FUTURE RESEARCH AREAS_____________________________________________ 200 BIBLIOGRAFÍA___________________________________________________________ 202 Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 6 Tesis Doctoral ÍNDICE DE TABLAS Y FIGURAS Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 7 Tesis Doctoral TABLAS: - TABLA 1.1. ESTADO DE SALUD GENERAL AUTO-PERCIBIDO, 2007, EU 27___________________ 67 - TABLA ANEXO 1.2. PIB PER CÁPITA Y TASA DE RIESGO DE POBREZA (H60)_________________ 72 - TABLA ANEXO 1.3. MODELOS ESTIMADOS_________________________________________ 73 - TABLA 2.1. DATOS TRAS IMPUTACIÓN VALORES PERDIDOS _____________________________ 83 - TABLA 2.2. DATOS NORMALIZADOS______________________________________________ 84 - TABLA 2.3. CARÁCTER DE LOS INDICADORES_______________________________________ 87 - TABLA 2.4. MATRIZ DE CORRELACIONES ENTRE INDICADORES___________________________ 87 - TABLA 2.5. ÍNDICE SINTÉTICO CON DCP___________________________________________ 88 - TABLA 2.6. INDICADOR DE POBREZA H60__________________________________________ 91 - TABLA 2.7. ÍNDICE SINTÉTICO GPSI RESTRICTIVO___________________________________ 94 - TABLA 2.8. ÍNDICE SINTÉTICO GPSI NETO_________________________________________ 97 - TABLA 2.9. COMPARACIÓN ENTRE MÉTODOS_______________________________________ 100 - TABLA 3.1. MODELOS ECONOMÉTRICOS CON ESDCP, 2008____________________________ 119 - TABLA 3.2. PIB PER CÁPITA E INDICADOR AROPE, 2008______________________________ 120 - TABLA 3.3. MODELOS ECONOMÉTRICOS CON AROPE, 2008___________________________ 121 - TABLA 3.4. PIB PER CÁPITA E INDICADOR AROPE, 2013______________________________ 123 - TABLA 3.5. MODELOS ECONOMÉTRICOS CON AROPE, 2013___________________________ 124 - TABLA 4.1. TASAS DE ACTIVIDAD, OCUPACIÓN Y DESEMPLEO DE PERSONAS CON Y SIN DISCAPACIDAD_______________________________________________________________ 133 - TABLA 4.2. TASAS DE ACTIVIDAD, OCUPACIÓN Y DESEMPLEO POR SEXO_____________________ 135 - TABLA 4.3. TASAS DE ACTIVIDAD, OCUPACIÓN Y DESEMPLEO POR LUGAR DE PROCEDENCIA______ 136 - TABLA 4.4. ALGUNOS RESULTADOS DE LA ENCUESTA EDAD 2008________________________ 154 FIGURAS: - FIGURA 1. RELACIÓN ENTRE OBJETIVOS DE LA TESIS___________________________________ 39 - FIGURA 2. RELACIÓN ENTRE APARTADOS Y OBJETIVOS DE LA TESIS________________________ 40 - FIGURA 1.1. TASA DE RIESGO DE POBREZA DE 2007 CON UMBRAL DE 60% RENTA MEDIANA 61 Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 8 Tesis Doctoral NACIONAL__________________________________________________________________ - FIGURA 1.2. TASA DE RIESGO DE POBREZA DE 2007 CON UMBRAL DE 60% RENTA MEDIANA POR EDADES___________________________________________________________________ 62 - FIGURA 1.3. TASA DE PRIVACIÓN MATERIAL, 2007_____________________________________ 64 - FIGURA 1.4. PROPORCIÓN DE EMPLEADOS CON CONTRATOS TEMPORALES, 2008______________ 67 - FIGURA 1.5. “HIPÓTESIS L”: RELACIÓN TEÓRICA ENTRE CRECIMIENTO Y POBREZA______________ 70 - FIGURA 1.6. “HIPÓTESIS L” EN LA UE 27____________________________________________ 70 - FIGURA 2.1. SITUACIÓN DE LOS PAÍSES EN CUANTO A EXCLUSIÓN SOCIAL CON RESPECTO A LA UE 27 (DCP)__________________________________________________________________ 89 - FIGURA 2.2. SITUACIÓN DE LOS PAÍSES EN CUANTO A BIENESTAR CON RESPECTO A LA UE 27 (GPSIR)____________________________________________________________________ 95 - FIGURA 2.3. SITUACIÓN DE LOS PAÍSES EN CUANTO A BIENESTAR CON RESPECTO A LA UE 27 (GPSIN)____________________________________________________________________ 97 - FIGURA 3.1. RELACIÓN ENTRE POBREZA Y CRECIMIENTO ECONÓMICO_______________________ 114 - FIGURA 3.2. NUBE DE PUNTOS PIBPC EN PPA Y AROPE, 2008__________________________ 122 - FIGURA 3.3. NUBE DE PUNTOS PIBPC EN PPA Y AROPE, 2013__________________________ 124 - FIGURA 4.1. TASA DE ACTIVIDAD, OCUPACIÓN Y DESEMPLEO POR SEXO Y EDAD________________ 136 - FIGURA 4.2. INACTIVIDAD, PARTICIPACIÓN Y MERCADO DUAL DE TRABAJO____________________ 141 - FIGURA 4.3. PREFERENCIAS PSICOLÓGICAS SUBJETIVAS Y SUBGRUPOS EN EL MERCADO SECUNDARIO________________________________________________________________ 143 - FIGURA 4.4. EFECTOS DE LA DISCRIMINACIÓN Y EL ESTRÉS SOBRE EL MERCADO LABORAL________ 155 - FIGURA 4.5. INDEPENDENCIA ENTRE OFERTA LABORAL Y NIVEL SALARIAL____________________ 156 Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 15 Tesis Doctoral SUMMARY Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 16 Tesis Doctoral In this section, we are going to abstract the main findings and research procedures followed in this Thesis. Thus, it is going to be developed a brief review of the backgrounds and state of the art, mark the objectives and methodology, the research process and also to highlight the general findings and conclusions and future research lines. To start with the backgrounds and state of the art of this study, the problem of world poverty and social exclusion persists and increases during the Great Recession, in spite of the huge technological progress, the communications revolution, globalization, etc. of current era. Although time has passed, it is still being a pending issue to Economics (and also to other disciplines such as Sociology, Politics, etc.), despite the efforts carried out. However, it is well worth it to note that there is an important difference between the situation of developing economies and developed ones. The problem in the first group is worst (in number and consequences), but we should not undervalue the growing poverty and social exclusion suffered by developed countries. Thus, that seems to be the situation suffered at the European Union (see Eurostat, 2015a and 2016). Although the problem was really there before, this is also true that, since 2009, the situation is becoming more and more dramatic, due to the impact of general economic situation. Not only is it a phenomenon with economic and social consequences, but also political ones. In this sense, OCDE (2011) warned us about political instability and social resentment that it could provoke. Specially, we have to take also in mind the refugee crisis (Trauner, 2016), and its more than probable mid and long-term impact into the situation. However, European Union has been considering fighting against poverty and social exclusion among its political priorities. Thus, current “Europe 2020: Europe´s growth strategy” points out to the need of reaching an inclusive growth (that is to say, economic growth and low poverty and social exclusion rates at the same time), pursuing social inclusion of people with more problems, through initiatives such as “The European Platform against Poverty and Social Exclusion” (European Comission, 2010). Although the results, as it has been pointed out, are not really satisfactory at all. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 17 Tesis Doctoral But, apart from the public sector interest, it is also a growing relevant issue for private world, non-lucrative organizations and private companies (Subrahmanyan and Gomez-Arias, 2008). Thus, studies such as Prahalad and Hart (2002) or Prahalad (2004) are considered relevant about it. They presented “the fortune at the bottom of the pyramid” theory, considering people in situation of poverty and social exclusion as a market segment (so that, being the target of traditional Marketing campaigns). Under this approach, however, it is necessary that this group would have enough transaction capacity in order to really become a market segment. In this sense, a Marketing approach could be really useful to face the situation (according to Kotler, Roberto and Leisner, 2006; or Ekström and Hjort, 2009; among others). Not only from a traditional commercial perspective as it has been noted, but also from fields such as Social Marketing, MacroSocial Marketing or Corporate Social Marketing (there are more possible Corporate Social Responsibility initiatives, as Kotler and Lee, 2009, showed). But, what is Social Marketing? To Kotler and Zaltman (1971, p. 5) “Social marketing is the design, implementation, and control of programs calculated to influence the acceptability of social ideas and involving considerations of product planning, pricing, communication, distribution, and marketing research”. According to Andreasen (1995, p. 7) it could be defined as: “[…] the application of commercial marketing technologies to the analysis, planning, execution, and evaluation of programs designed to influence the voluntary behavior of target audiences in order to improve their personal welfare and that of their society”. Other authors, such as Duhaime, McTavish and Ross (1985), or Kotler and Lee (2009), has defended the use of Social Marketing fighting against poverty and social exclusion (although generally alluding to developing economies mass poverty). Also Corporate Social Marketing (the use of Social Marketing by private companies as a way to get individual profits) and Macro-Social Marketing (the application of Social Marketing by public sector to macroeconomic issues, Kennedy and Parsons, 2012) could be related to this topic. Macro considerations and impacts lead us to talk about the Macromarketing sphere in which this research has been developed. According to Kotler, Roberto and Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 18 Tesis Doctoral Leisner (2006, p. 233). “Poverty has been humanity´s ever present curse […] We believe, however that world poverty can be more skillfully addressed […] by applying micromarketing techniques to macromarketing challenges”. Macromarketing is focused on market problems and solutions to those problems that would improve the wellbeing of various stakeholders within the marketing system (Layton, 2007; Ferrell and Ferrell, 2008). Related to the macroeconomic implications, the presence of poverty and social exclusion means, furthermore, a limitation to economic growth (moreover the idea of inclusive growth, it also affects to exclusively economic growth in terms of production). Previous studies such as Eurostat (2015a) or Dell`Anno and Amendola (2015) agree with that question. According to other research, such as Martín Reyes, García Lizana and Fernández Morales (1995) or García Lizana and Pérez Moreno (2000, 2003 and 2012), based on the ideas of Keynes [1936], (1983) and Myrdal (1971), among others, it has been proved (theoretically and empirically), in different times and places (including European Union), that poverty and social exclusion mean a restriction to economic growth. Sen (1990 and 1999), reinforces the idea of Myrdal (1971) with respect to the limitations to aggregate supply, and also adds a criticism to perfectly rational “homo economicus” traditional models, arguing that they are not taking into consideration some external factors (historic, social and cultural) that determines psychological decision process of economic agents. Delving into that question, it is important to analyze these psychological factors to complete economic models, and also design more effective Marketing actions. We should not forget that Marketing is based on sciences such as Economics, Psychology or Sociology, and allows a micro approximation to the problem (being also possible to analyze their macro consequences) that is focused on the needs and psychological determinants of different people. Thus, we should talk about Behavioral Economics, an economic field which studies the economic behavior of economic agents, their causes and consequences (Van Raaij, 1981). It arises as a reaction to traditional Economics deficiencies (Hosseini, 2003), including psychological theories to reach a better understanding of economic phenomena, and it is based on Katona (1975) or Simon (1951) previous works. Authors such as Lefebvre and Kotler (2012) or French (2013) said that it is important to turn to Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 19 Tesis Doctoral Behavioral Economics in order to develop the correct implementation of Social Marketing interventions (the use of Psychology into Social Marketing has been also explored by authors such as Prochaska and DiClemente, 1983, with their model of behavior change). Furthermore, it is important to say that, although both poverty and social exclusion concepts measures a deprivation situation on part of the population, it is generally accepted that social exclusion includes a higher range of deprivation dimensions (also including economic poverty), according to Sen (1998 and 2000), Robila (2006) or Atkinson and Marlier (2010). Although some authors such as Jordan (1996) support the opposite idea (that social exclusion is an element of poverty). Anyway, the definition of poverty can be found on Sen [1973], (1979), and social exclusion on Chakravarty and D´Ambrosio (2006) or Atkinson and Davoudi (2000), among others. However, until recently, Eurostat (2010) provided a group of partial different indicators to measure social exclusion in a non-aggregative way (nowadays it is available the indicator AROPE, people “At Risk Of Poverty or social Exclusion”, provided by the European Union). Said so, the research objectives of the Doctoral Thesis are, in the context of nowadays European Union, the following three: 1. To provide a complete, solid and unified measure of social exclusion phenomenon, which includes economic poverty concept, to carry out a better diagnosis of different countries situations. 2. To prove that, solely economic poverty, as long as a wider measure of social exclusion concept, represent a limitation to the economic growth reached by a society, being stronger this influence while more dimensions of social exclusion are taking into consideration in its measurement. 3. To develop some recommendations based on a theoretical framework that, from Behavioral Economics and Marketing field (with remarkable importance of instruments such as Social Marketing), provides a better understanding of the situation and allows to face the problem effectively. In order to achieve these three objectives, now we are going to summarize the methodology implemented in the different sections of this research. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 20 Tesis Doctoral In Part I it is carried out the vast majority of the work (so that, it is the longest section), and it is focused mainly on reaching the first and second research objectives. It is divided into three chapters: Chapter 1: The relationship between poverty and economic growth. An analysis of poverty and social exclusion descriptive indicators provided by Eurostat (2010) is carried out. For instance, measures such as at risk of poverty rate, at risk-of-poverty gap, in-work at-risk-of-poverty rate, or labor market exclusion. Furthermore, it is also developed a content analysis of Keynes [1936], (1983) or Myrdal (1971) theories, according to Martín Reyes, García Lizana and Fernández Morales (1995) or García Lizana and Pérez Moreno (2000, 2003 and 2012), explaining the theoretical “L Hypothesis” framework, which defends that the presence of poverty hampers economic growth. Such impact of poverty (measured by at risk of poverty rate) into economic growth (GDP per capita) is empirically verified, developing some functional models and studying general econometric information. The results of the model point to the need of analyzing the potential influence of other social exclusions dimensions in terms of economic growth. Chapter 2: A social exclusion measure based on synthetic indicators. Some synthetic indicators are developed to measure social exclusion phenomena in a more complete way, based on the information of different indicators provided by Eurostat (2010). This way, having followed the recommendations made by OCDE (2008) to construct this kind of indicators with transparency and scientific rigor, and having realized also some tests such as Barlett or Kaiser-Meyer-Olkin, information was normalized by Min-Max criteria (see Freudenberg, 2003 and OCDE, 2008). With these data, social exclusion indicators were constructed according to two methods (see Blancas et al. 2010a and 2010b): DPC (Distance-Principal Components, based on statistical methods, obtaining ESDCP indicator) and Goal Programming (Goal Programming Synthetic Indicator, a non-statistical technique, originating two indicators: the Restrictive Goal Programming Synthetic Indicator and the Net Goal Programming Synthetic Indicator). The generation of these measures to encompass social exclusion phenomena was pioneering, being previous of current AROPE Eurostat indicator and other measures recently done by other authors. A comparative Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 21 Tesis Doctoral analysis of the developed indicators information shows a diverse map of the problem, with different groups of countries along European Union. Chapter 3: The social exclusion impact into economic growth. In a similar way to what has been done in Chapter 1, after analyzing the theoretical contents about the relationship between poverty and economic growth, it is applied to the case of measuring inequality through social exclusion (especially if we consider economic poverty as one of the social exclusion dimensions), having developed, furthermore, a more detailed delimitation of this phenomena. Since Eurostat is providing nowadays indicator AROPE (people At Risk of Poverty or social Exclusion) to measure the situation, it is also carried out the empirical analysis using it (and Gross Domestic Product per capita in Purchasing Power Standards to measure economic growth). Some econometric models are developed and analyzed (similarly to Chapter 1) with 2008 and 2013 data, comparing also with 2008 information using ESDCP indicator (Chapter 2). Common econometric tests are also carried out (White, Durbin-Watson, Breusch-Godfrey, Reset-Ramsey or JarqueBera), ensuring the validity to data analysis. The results show that the impact into economic growth is higher considering social exclusion, and also taking into consideration a more complete measure of this situation (measuring it including all the aspects of the problem). With regard to Part II, it is divided into two chapters, and it is focused on reaching the third research objective: Chapter 4: The importance of Behavioral Economics to understand the situation: The case ot disabled people labor market in Spain. In Chapter 4, the attention focuses on a specific case (disabled people in Spain), what let us introduce a Behavioral Economics model (which will be also integrated in Chapter 5 along with Marketing intervention in order to tackle the problem in a more solid manner). Thus, in Chapter 4 it is carried out an empirical analysis of disabled people labor situation in Spain, drawing from European data (Vicente and López, 2007). Afterwards, the study is eminently theoretical, carrying out a content analysis of microeconomic traditional theories according to García Lizana and Cazallas Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 22 Tesis Doctoral Alcaide (2009) to explain the labor inactivity detected (neoclassical theories and institutionalist dual labor market theory). Having been exposed the weaknesses of these theories (well-founded by empirical data, INE, 2011), developing some graphs and common microeconomic analysis (according to McConnell, Brue and Macpherson, 2003), Behavioral Economics is presented as a way to complete the previous economic models, adding some psychological theories (in this case, stigmatization processes and stress coping theories) to improve the problem understanding (substantiated with some empirical data, such as “EDAD” survey, INE, 2008; see Cantarero, Moreno and Murillo, 2011). Based on this model, some policies are suggested (part of them are pointing to Marketing field, with high importance of Social Marketing, as it will be seen in depth in Chapter 5). Chapter 5: Recommendations to face the problem from Marketing and Behavioral Economics. In the last chapter of this Doctoral Thesis (the fifth one), it is carried out mainly from a theoretic perspective, although basing on empiric validations of previous sections (updating the data study to considerate the current negative economic situation, see Eurostat, 2015a and 2016), an analysis of what Marketing as a discipline (with a relevant role of Social Marketing, among other kind of interventions, such as traditional commercial Marketing, Macro-Social Marketing or Corporate Social Marketing, see Kotler, Roberto and Leisner, 2006; Kennedy and Parsons, 2012; French, 2012 and 2013, or Saatcioglu and Corus, 2014, among others) provides fighting against poverty and social exclusion. It is also highlighted the need to incorporate these group of interventions into the Behavioral Economics model developed in Chapter 4, in a Macromarketing context (Layton, 2007; Ferrell and Ferrell, 2008). The section ends up with a short analysis of main policies driven by European Union institutions and its appropriateness to the course of actions proposed. About the research process taken by the doctoral candidate, which has been always focused on providing real and practical solutions to overcome the growing dramatic situation of poverty and social exclusion at the European Union from an “academic activism” perspective, its orientation has been evolving, adapting to the Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 23 Tesis Doctoral new conditions of current unfavorable economic situation and specialized scientific knowledge state of the art, in order to develop a really solid framework, useful to eventual practice application. Thus, with this view always in mind during the research process, and also the valuable orientation of the Thesis Supervisors, the doctoral candidate has been going through different stages, and every one of them had required different treatment regarding training activities, research issues to address, perspectives to be developed, scholars to contact with, research stays to do, research grants, etc. So that, apart from the specialized knowledge acquired by the doctoral candidate through Business Administration and Economics Degrees, as well as his expertise in Development Economics and teaching assignments (International Cooperation and Development Policies, and Teaching Master Degrees), hereafter it would be summarized the main formative milestones, research activities, etc. (according to what has been previously said) done by the doctoral candidate during this Doctoral Thesis research process. In order to develop Chapter 1 (and also the Chapter 4 outline), the doctoral candidate participated into the Applied Economics (Economic Policy) Department at the University of Málaga with a Department Collaboration Grant (Education Ministry, Spanish Government) during the year 2009, under the tutelage of the Thesis Supervisor Dr. Antonio García Lizana, Economic Policy Professor. It has been also essential to this task, especially with regards to econometric analysis, the participation into the research group SEJ 124 “Welfare Quantitative Economics”, University of Málaga, since 2010 (and it has to be highlighted the collaboration and advice of Dra. Guillermina Martín Reyes, Econometrics Professor). Decisive and absolutely indispensable to the correct development of Chapter 2 has been Dr. Rafael Caballero Fernández, University of Málaga Professor (Applied Economics Department, Mathematics), as well as other partners at this Department. The social exclusion synthetic indicators construction has been based on their knowledge and their work methods. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 24 Tesis Doctoral It is also relevant to mention, in order to develop the correct methodology of Part I in a general way, other formation received by the doctoral candidate during this research process, which is briefly listed down below: - “Public Policies Microeconometric Evaluation” Specialization Seminar, University of Granada, 2010. - “Instruments to market research with SPSS” Course, University of Málaga, 2013. - “Introduction to Matlab” Course, University of Málaga, 2014. - “Formative itinerary on statistical data analysis with SPSS. Module 9: Cluster Analysis” Course, University of Málaga, 2014. - “Introduction to Stata statistical program to data analysis in social sciences field” Course, University of Málaga, 2016. With regard to the research process related to Part II, starting with Chapter 4, in addition to having realized the outline of it during the Department Collaboration Grant with Applied Economics (Economic Policy) Department at the University of Málaga in 2009 (as it has been said before), it has to be also mentioned the previous Directed Academic Dissertation carried out in 2008, under supervision of Dr. Antonio García Lizana. Moreover, it was realized a request about previous drafts of this part of the Thesis to some experts in Economic Theory and Behavioral Economics, such as Dr. Antonio Morales Siles (University of Málaga, Economic Theory Department). It was also visited the renowned “London School of Economics”, having contacted to Dr. Joan Costa-i-Font (Social Policy Department, an economist specialized in Health Economics, inequality and Economic Policy), having consulted some aspects of the research, receiving orientation about the topic. Concerning Chapter 5, apart from the guide of the Thesis Supervisors (especially Dra. Josefa García Mestanza, Economics and Business Administration Department, University of Málaga), as well as the fact that the doctoral candidate has been teaching Marketing since 2013 (being member of previously mentioned Economics and Business Administration Department at the University of Málaga, which has reinforced his expertise and analytical abilities about the issue), it is very important to highlight in a remarkable way the extremely fruitful research stay carried out at Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 31 Tesis Doctoral - Fighting against poverty and social exclusion, this set of measures has not been sufficiently developed in the European Union context, so there is an appreciable potential to implement them, and therefore boosting inclusive economic growth. To conclude this summary, down below there would be mentioned some possible future research lines that could complete the research work which has been started here, in order to modestly contribute to fight against this problem from an “academic activism” perspective:  To develop a time series ESDCP social exclusion indicator measures (at the European Union context), and its relationship to economic growth, comparing these results using AROPE indicator to measure social exclusion phenomena.  To carry out a unique measure (meta indicator) to encompass all the social exclusion measures carried out by the different synthetic indicators methodologies applied (Distance-Principal Components and Goal Programming).  To elaborate an empirical study in order to verify the Behavioral Economics Model exposed to explain the disabled people labor inactivity, and also deepen into the positive and negative coping strategies to the social stigmatization processes suffered by them.  To measure the social exclusion situation of disabled people, using the same methodologies (the construction of social exclusion synthetic indicators through different methods) applied in this study to encompass poverty and social exclusion general situation, and thus improving the diagnosis for this group.  To deepen into Corporate Social Responsibility practices fighting against poverty and social exclusion, doing, for example, a case study about successful experiences developed by organizations or some specific empiric methodology to explore the key elements of this success.  To test expert opinions about the use of specific Social Marketing, MacroSocial Marketing or Corporate Social Marketing actions fighting against poverty Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 32 Tesis Doctoral and social exclusion, collecting advices to carry out a successful design of these concrete actions.  To design and eventually apply in an experimental manner, Social Marketing and Behavioral Economics programs to fight poverty and social exclusion on specific cases at the EU context. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 33 Tesis Doctoral INTRODUCCIÓN Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 34 Tesis Doctoral I. ESTADO DE LA CUESTIÓN Aún en la actualidad, a pesar de los enormes avances tecnológicos, revolución de las comunicaciones, globalización, etc. que ha traído consigo el final del siglo XX e inicio del siglo XXI, el problema de la pobreza y exclusión social en todo el mundo persiste y se recrudece al albur de la Gran Recesión. Aunque haya pasado el tiempo, se trata de un asunto que aún permanece entre las tareas pendientes de la Ciencia Económica desde hace varios siglos 1 (así como para otros campos, pues se trata de un problema que ha sido abordado desde diversas disciplinas, pero no siempre de forma multidisciplinar). Si bien sería conveniente establecer una diferencia (cuantitativa y cualitativa) entre la situación de los países en vías de desarrollo (ver Galbraith, 1979) (los cuales sufrirían una situación de pobreza de masas, mucho más generalizada) y los países desarrollados (en los cuales se producen fenómenos de bolsas de pobreza, más localizada en determinados grupos). Así pues, tal situación de bolsas de pobreza se está produciendo en la Unión Europea (ver Eurostat, 2015a y 2016). Aunque el problema persistía como un mal crónico con el que las sociedades y autoridades europeas se habían acostumbrado a convivir, es precisamente a partir de 2009 cuando parece recrudecerse como consecuencia del impacto de las inestabilidades económicas. Y no sólo se trata de un fenómeno con consecuencias económicas y sociales, sino que tiene también repercusión a nivel político (organismos como la OCDE, 2011, advertían del resentimiento social y la inestabilidad política que tal estado de cosas podía generar). No cabe duda, además, de que la actual crisis de los refugiados (Trauner, 2016) tendrá un probable impacto en la situación a medio y largo plazo. 1 Y no es que no se haya abordado científicamente la cuestión, los propios economistas clásicos lo abordaron en cierta manera y en las últimas décadas el interés académico sobre la materia se incrementó, especialmente a partir del trabajo de Sen (1976). Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 35 Tesis Doctoral No obstante, precisamente la Unión Europea, viene considerado la lucha contra la pobreza y la exclusión social entre las prioridades programáticas de su agenda política. De esta forma, en la actual Agenda “Europa 2020: estrategia para el crecimiento de la Unión Europea” se recoge la necesidad de alcanzar un crecimiento “integrador” (es decir, un crecimiento económico que implique una reducida presencia de pobreza y exclusión social) además de “inteligente” y “sostenible”, persiguiéndose la inclusión social de las personas que se encuentran en dicha situación con iniciativas como la “Plataforma europea contra la pobreza” (Comisión Europea, 2010). Aunque los resultados obtenidos, a tenor de lo expuesto, no parecen estar siendo del todo satisfactorios. Pero no sólo desde el punto de vista de las autoridades públicas, también es creciente el interés para el ámbito privado en la lucha contra la pobreza y la exclusión social, tanto por parte de organizaciones sin ánimo de lucro como por parte de las propias organizaciones empresariales (Subrahmanyan y Gomez-Arias, 2008). En este sentido, cabe destacar aproximaciones como las de Prahalad y Hart (2002) o Prahalad (2004) sobre la teoría de la “fortuna de la base de la pirámide” (consideración de las personas en situación de pobreza o exclusión social un segmento de mercado en el que se pueden aplicar las técnicas de Marketing tradicional, siendo necesario primeramente ayudarles a salir de la situación para que puedan convertirse en un mercado potencial factible, con un interés comercial). Y es que la disciplina del Marketing puede ser muy útil para abordar la situación (tal es la opinión de autores como Kotler, Roberto y Leisner, 2006; o Ekström y Hjort, 2009; entre otros), no sólo desde una perspectiva tradicional puramente comercial como acaba de comentarse, también a través de herramientas como el Marketing Social, Macro-Social Marketing o Marketing Social Corporativo (entre las posibles actuaciones de Responsabilidad Social Corporativa, puede profundizarse en la tipología de actuaciones en Kotler y Lee, 2009). Sin ánimo de entrar en profundidad en las definiciones de las herramientas comentadas, cabe destacar la consideración original del Marketing Social como “el diseño, implementación, y control de programas calculados para influir la aceptabilidad de ideas sociales, englobando consideraciones de planificación de Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 36 Tesis Doctoral producto, precio, comunicación, distribución, e investigación de marketing” (Kotler y Zaltman, 1971, p. 5), mientras que para Andreasen (1995, p. 7) sería “la aplicación de tecnologías de marketing comercial al análisis, planificación, ejecución y evaluación de programas diseñados para influir el comportamiento voluntario del público objetivo para mejorar su bienestar personal así como el de su sociedad”. Numerosos autores, como Duhaime, McTavish y Ross (1985), o Kotler y Lee (2009), entre otros, han abogado por su utilización para combatir la pobreza (aunque generalmente referida a la pobreza de masas de países en vías de desarrollo). Sin querer entrar aquí en controversias a nivel conceptual, de forma esquemática, decir que su aplicación por parte de compañías privadas como forma de conseguir un beneficio individual se denominaría Marketing Social Corporativo (si bien para algunos autores como Donovan, 2011; o Hastings y Angus, 2011; no podría considerársele Marketing Social en sentido estricto; aunque para otros autores como Harvey, 1999, la intervención privada puede tener también una presencia positiva, siendo importante los resultados, no tanto las motivaciones, ya que incluso en las intervenciones públicas podrían encontrarse en ocasiones algunas intenciones “no tan buenas”); así como su aplicación a nivel macro por parte del sector público se le conoce como Macro-Social Marketing (Kennedy y Parsons, 2012). La consideración sobre el impacto a nivel macro nos lleva a hablar del ámbito de Macromarketing en el que se desarrolla la investigación. Y es que, de acuerdo con los citados Kotler, Roberto y Leisner (2006, p. 233). “[…] la pobreza en el mundo puede ser más hábilmente afrontada […] aplicando técnicas de micromarketing para abordar desafíos de macromarketing”. De acuerdo con Layton (2007), o Ferrell y Ferrell (2008), el Macromarketing se centra en los problemas de mercado y las soluciones a esos problemas que mejorarían el bienestar de varios grupos de interés en el sistema de marketing. Para Viswanathan et al. (2014) desde la perspectiva de Macromarketing puede abordarse también con mayores garantías las penurias sufridas por la población en situación de pobreza en las relaciones de intercambio. En cuanto a las consideraciones e implicaciones macroeconómicas, la presencia de pobreza y exclusión social supone también una limitación para el crecimiento económico. No sólo para la idea de “crecimiento integrador” de la Unión Europea (es decir, crecimiento económico junto con mayor equidad en la distribución de la renta), Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 37 Tesis Doctoral sino también para el propio crecimiento económico exclusivamente en términos de incrementos de los niveles de producción. Estudios previos como Eurostat (2015a) o Dell`Anno y Amendola (2015) así lo exponen, al menos a largo plazo. De acuerdo con otros trabajos, como Martín Reyes, García Lizana y Fernández Morales (1995) o García Lizana y Pérez Moreno (2000, 2003 y 2012), en base a autores como Keynes [1936], (1983) o Myrdal (1971), quedaría demostrada, teórica y empíricamente (en distintos momentos y lugares, incluida la Unión Europea), que la presencia de pobreza y exclusión social supone una limitación para el crecimiento económico (no sólo se trataría de un tema humanitario o social, también lo es desde el punto de vista de la eficiencia económica). Los trabajos de Sen (1990 y 1999) vendrían a reforzar lo expuesto por Myrdal (1971), en cuanto a las limitaciones sobre la oferta agregada, y añaden una crítica además a los modelos de racionalidad económica perfecta del “homo economicus” tradicional, pues se expone que pueden estar quedando fuera de interpretación económica ciertos factores externos (históricos, sociales y culturales) que condicionan el proceso psicológico de toma de decisiones de los agentes económicos. De esta forma, ahondando en dicha cuestión, será importante profundizar en cuestiones psicológicas para completar los modelos de análisis económico, así como para diseñar actuaciones más eficaces desde el punto de vista del Marketing. Y es que debemos tener presente que el Marketing parte de ciencias como la Economía, Psicología, Sociología, etc. y nos permite una aproximación micro al problema (siendo posible, como decimos, analizar sus consecuencias también a nivel macro) que se centra en las necesidades y condicionantes psicológicos de los diferentes individuos. En este sentido, podemos nombrar la conocida como Economía del Comportamiento, rama de la Economía que estudia el comportamiento económico de los agentes económicos, sus determinantes (personales, culturales, situacionales y económicos) y consecuencias (Van Raaij, 1981). De acuerdo con Hosseini (2003) surge como reacción a las deficiencias de la Economía tradicional, integrándose teorías psicológicas para una mejor explicación de los fenómenos económicos, y se Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 38 Tesis Doctoral basa en los trabajos de Katona (1975) o Simon (1951), entre otros. Para autores como Lefebvre y Kotler (2012) o French (2013) es importante recurrir a la Economía del Comportamiento para la correcta implementación de las acciones de Marketing Social. Merece la pena destacar también que, si bien los conceptos de pobreza y exclusión social miden ambos una situación de privación en las necesidades básicas de una parte de población, es generalmente aceptado que la exclusión social incluye un mayor rango de dimensiones de privación (incluyendo la propia pobreza económica), de acuerdo con autores como Sen (1998 y 2000), Robila (2006) o Atkinson y Marlier (2010), aunque existen autores con visiones diferentes. Puede profundizarse en las definiciones de pobreza en Sen [1973], (1979) y exclusión social en Chakravarty y D´Ambrosio (2006) o Atkinson y Davoudi (2000). Sin embargo, en 2010 Eurostat proporcionaba una batería de indicadores parciales de exclusión social que no medían el fenómeno de forma agregada (en la actualidad ya se dispone del indicador AROPE, personas “At Risk Of Poverty or social Exclusion”). Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 39 Tesis Doctoral II. OBJETIVOS En el marco de la Unión Europea de nuestros días, siguiendo una unidad temática común y un hilo conductor lógico en el proceso de investigación planteado tal y como puede verse en la Figura 1, los objetivos de la Tesis son los siguientes: 1. Proporcionar una medición del fenómeno de exclusión social sólida, completa e integradora, que incluya el concepto de pobreza económica, para llevar a cabo un mejor diagnóstico de la situación de los diferentes países. 2. Comprobar que, tanto la estricta pobreza económica, como una medición más amplia relacionada con el concepto de exclusión social, suponen una restricción para el crecimiento económico alcanzado por una sociedad, siendo esta influencia mucho más destacada cuánto más dimensiones de la exclusión social sean tenidas en cuenta en la medición de la misma. 3. Desarrollar una serie de recomendaciones apoyadas en un marco teórico que, desde el ámbito de la Economía del Comportamiento y el Marketing (con una importancia destacada de herramientas como el Marketing Social), proporcione una mejor explicación de la situación y permita atajar la problemática de forma eficaz. FIGURA 1. RELACIÓN ENTRE OBJETIVOS DE LA TESIS. Fuente: Elaboración propia. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 40 Tesis Doctoral III. APARTADOS DE LA TESIS La presente Tesis Doctoral se estructura en dos partes para abordar los objetivos anteriormente expuestos. De esta forma, el primer objetivo se desarrolla en la primera parte (que consta de tres capítulos, específicamente se desarrolla en el segundo capítulo), el segundo objetivo se lleva a cabo también en la primera parte (primer y tercer capítulo), mientras que el tercer objetivo se desarrolla en la segunda parte, entre los capítulos cuatro y cinco (ver Figura 2). El contexto del trabajo de investigación, como se ha comentado, es siempre el marco de la Unión Europea de nuestros días, si bien en el segundo capítulo el foco de atención se centra en un caso concreto en España (las personas con discapacidad), lo que nos permitirá introducir un modelo teórico basado en la Economía del Comportamiento, el cual se integrará posteriormente en el capítulo tercero junto con las actuaciones propuestas desde el Marketing para atajar la situación general de una forma mucho más sólida. FIGURA 2. RELACIÓN ENTRE APARTADOS Y OBJETIVOS DE LA TESIS. Fuente: Elaboración propia. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 47 Tesis Doctoral social se fundamenta en este capítulo, habiéndose realizado además una delimitación más detallada de dicho fenómeno. Posteriormente, y dado que en la actualidad Eurostat proporciona el indicador AROPE para medir la situación, se lleva a cabo el contaste empírico (usando dicho indicador para medir el fenómeno de pobreza o exclusión social y el PIB per cápita en PPA) estimándose diversos modelos econométricos (lineal, recíproco, potencial y exponencial) para dos momentos temporales: 2008 y 2013, comparándose además con los datos de 2008 usando el indicador ESDCP (Capítulo 2). Se analizan los modelos econométricos en base a la información básica ya comentada, y otros test como el de White (no hay heteroscedasticidad), Durbin-Watson y Breusch-Godfrey (no hay autocorrelación de ningún orden), Reset-Ramsey (no existen errores de especificación del modelo), Jarque-Bera (normalidad de los residuos), ver Gujarati (2003). Parte II: Capítulo 4: Importancia de la Economía del Comportamiento para entender la situación: El caso del mercado laboral de las personas con discapacidad en España. Se lleva a cabo un análisis empírico descriptivo de la situación laboral de las personas con discapacidad en España, partiendo de los datos europeos (Vicente y López, 2007). Posteriormente, el trabajo es eminentemente teórico, desarrollándose un análisis de contenidos de las teorías microeconómicas tradicionales de acuerdo con García Lizana y Cazallas Alcaide (2009) para explicar la situación de inactividad laboral observada (teoría neoclásica e institucionalista de los mercados duales de trabajo). Se exponen los puntos débiles de dichas teorías (fundamentando con algún dato empírico, INE, 2011), desarrollando diversos gráficos y análisis de la situación desde un punto de vista microeconómico (mapa de curvas de indiferencia entre ocio y trabajo, gráficos del mercado laboral, etc.) de acuerdo a trabajos previos como los de McConnell, Brue y Macpherson (2003). De esta forma, se presenta la Economía del Comportamiento, a través del análisis de sus contenidos, como forma de completar los modelos económicos anteriores, incorporando teorías psicológicas a Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 48 Tesis Doctoral los procesos analíticos para mejorar la interpretación del problema (fundamentado empíricamente con algunos resultados de encuestas anteriores, como la encuesta EDAD, “Encuesta de Discapacidad, Autonomía personal y situaciones de Dependencia”, INE, 2008; ver Cantarero, Moreno y Murillo, 2011). Capítulo 5: Recomendaciones para abordar el problema desde el Marketing y la Economía del Comportamiento. Se trata de un apartado principalmente teórico en el que se lleva a cabo, en base a los diagnósticos, información empírica y contraste de hipótesis de apartados previos (actualizando la información descriptiva empírica con ciertos datos proporcionados recientemente por Eurostat, 2015a y 2016, para abordar mejor la actual situación en el continente tras varios años de dificultades económicas generalizadas) un análisis de contenidos de lo que el Marketing como disciplina (con gran peso de las actuaciones de Marketing Social, entre otras herramientas, ver Kotler, Roberto y Leisner, 2006; Kennedy y Parsons, 2012; French, 2012 y 2013, o Saatcioglu y Corus, 2014, entre otros) proporciona en la lucha contra la pobreza y exclusión social, así como la necesidad de integrar en estas actuaciones el modelo de Economía del Comportamiento anteriormente referenciado en el Capítulo 2, en un contexto de Macromarketing (Layton, 2007; Ferrell y Ferrell, 2008). Se finaliza con un breve análisis de las grandes líneas políticas impulsadas desde las instituciones eurocomunitarias y su grado de adecuación a la intervención propuesta. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 49 Tesis Doctoral V. PROCESO DE INVESTIGACIÓN Durante el proceso de realización de la Tesis Doctoral (que siempre ha estado enfocado al fin último de trascender el mero conocimiento especulativo, bajo una perspectiva de “activismo académico” y conocimiento aplicado a la acción de un problema que en nuestros días no parece más que incrementarse), la orientación de la misma ha ido evolucionando y adaptándose como un organismo vivo a las nuevas condiciones que el actual contexto económico desfavorable y el estado del conocimiento científico especializado sobre la cuestión iban proporcionando, para desarrollar un marco verdaderamente sólido y útil para su posterior aplicabilidad práctica. De esta manera, con dicho modo de actuación siempre presente por parte del investigador, así como la valiosa orientación de sus Directores de Tesis, el proceso de investigación ha ido pasando por diversas etapas, las cuales han requerido un tratamiento diferencial en cuanto a las actividades formativas del doctorando, temas de investigación científicas a abordar, enfoques a desarrollar, académicos clave con los que contactar, estancias de investigación científicas a realizar, becas de investigación, etc. Así pues, además del conocimiento específico adquirido durante los estudios de las Licenciaturas de Administración y Dirección de Empresas y Economía por parte del doctorando, así como su especialización en Economía del Desarrollo y labores docentes (Máster en Cooperación Internacional y Políticas de Desarrollo y Máster de Profesorado), a continuación se exponen los principales hitos formativos, actividades de investigación realizadas, etc. (de acuerdo a lo anteriormente expuesto) en el marco del desarrollo del proceso de investigación de la Tesis Doctoral. Para el desarrollo inicial del Capítulo 1 (también del esbozo del Capítulo 4), el doctorando participó en el Departamento de Economía Aplicada (Política Económica) de la Universidad de Málaga con una Beca de Colaboración con Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 50 Tesis Doctoral Departamento del Ministerio de Educación en el año 2009, bajo la dirección del Director de Tesis Dr. Antonio García Lizana, Catedrático de Política Económica. También ha sido fundamental en dicha tarea, especialmente en cuanto a la parte econométrica se refiere, el hecho de haber participado en el equipo de investigación SEJ 124 “Economía Cuantitativa del Bienestar” de la Universidad de Málaga, en calidad de investigador, desde el año 2010 (y al respecto la colaboración y asesoramiento en materia econométrica de la Dra. Guillermina Martín Reyes, Catedrática de Universidad). Fundamental y absolutamente necesario para el desarrollo del Capítulo 2 de la Tesis ha sido el Dr. Rafael Caballero Fernández, Catedrático de la Universidad de Málaga (Departamento de Economía Aplicada, Matemáticas) así como otros colaboradores suyos de dicho Departamento. La construcción de los indicadores sintéticos de exclusión social ha descansado en sus conocimientos y métodos de trabajo. Habría que destacar a su vez, para el desarrollo metodológico a nivel general de la Parte I, otra formación recibida por el doctorando durante el proceso de realización de la Tesis Doctoral, la cual se enumera esquemáticamente a continuación: - Seminario de Especialización “Evaluación Microeconométrica de Políticas Públicas”, I Encuentro de Especialización para la Investigación en Economía y Empresa organizado por la Universidad de Granada en 2010. - Curso “Herramientas para la investigación de mercados con SPSS”, organizado por la Universidad de Málaga en 2013. - Curso “Introducción a Matlab”, organizado por la Universidad de Málaga en 2014. - Curso “Itinerario formativo en análisis estadístico de datos con SPSS. Módulo 9: Análisis Cluster”, organizado por la Universidad de Málaga en 2014. - Curso “Introducción al programa estadístico Stata para el análisis de datos en el ámbito de las ciencias sociales”, organizado por la Universidad de Málaga en 2016. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 51 Tesis Doctoral En cuanto al desarrollo del proceso de investigación relacionado con el Capítulo 4, además de haber iniciado un esbozo del mismo durante el periodo de la Beca de Colaboración con el Departamento de Política Económica en 2009 como antes se ha comentado, cabe destacar a su vez el Trabajo Académicamente Dirigido previo llevado a cabo en 2008 en torno a dicha temática, realizado bajo la supervisión del Dr. Antonio García Lizana. Por otra parte, se llevó a cabo a su vez una consulta sobre aspectos abordados en documentos preliminares a algunos expertos en Teoría Económica y Economía del Comportamiento, como el profesor Dr. Antonio Morales Siles, Profesor Titular del Departamento de Teoría e Historia Económica de la Universidad de Málaga. También se visitó la prestigiosa “London School of Economics”, contactando con el Dr. Joan Costa-i-Font (Departamento de Política Social, economista especialista en Economía de la Salud, desigualdad y Política Económica), con el que se pudo consultar algunos aspectos de la investigación, recibiendo orientación en torno al tema. Por lo que respecta al tercer apartado, amén de la orientación de los Directores de Tesis (en especial de la Dra. Josefa García Mestanza, Profesora Titular del Departamento de Economía y Administración de Empresas), así como el hecho de que el doctorando viene impartiendo clases de Marketing desde el año 2013 (formando parte del Departamento de Economía y Administración de Empresas de la Universidad de Málaga, lo cual ha reforzado sus conocimientos y capacidad analítica sobre la cuestión), habría que destacar también de forma notable la muy productiva estancia de investigación realizada en la Universidad Técnica de Lisboa para la mención de Doctorado Europeo durante el año 2015. Ha sido total y absolutamente esencial para la correcta fundamentación teórica y aproximación a la temática la orientación, apoyo y sabiduría del Dr. Carlos Oliveira Santos (Universidad Técnica de Lisboa, Departamento de Ciencias Sociales y del Territorio, especialista sobre Marketing Social), así como los contactos realizados con otros grandes autores relacionados con el tema (miembros de la European Social Marketing Association) como el Dr. Jeff French (CEO de Strategic Social Marketing Ltd.) o la Dra. Suzanne Suggs (Università della Svizzera Italiana), entre otros, los cuales también han aportado su opinión sobre la temática del trabajo y realizado recomendaciones para el mismo. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 52 Tesis Doctoral Cabe destacar a su vez, otros cursos realizados que han servido de apoyo para el proceso general de investigación llevado a cabo, como son: - Curso “Sesiones formativas sobre Bases de Datos y Publicaciones Electrónicas (Web of Science, Bases de Datos del CSIC, PSYCINFO, Recursos electrónicos en Ciencias Económicas, Science Direct, Francis y Philosopher´s Index)”, organizado por la Universidad de Málaga en 2009. - Jornada de Investigación “Publicación en Revistas Científicas de impacto sobre gestión de empresas”, organizado por la Universidad de Granada y el Ministerio de Economía y Competitividad en 2013. Por otra parte, a medida que el proceso de investigación iba avanzando en el tiempo tal y como se ha expuesto, además de los hitos y actuaciones anteriores, se han presentado borradores y versiones preliminares de los diferentes apartados de la Tesis Doctoral en diversos foros, con intención de poder conocer valoraciones y sugerencias de otros expertos sobre la temática y poder enriquecer los trabajos. De esta manera, a modo de resumen, recogemos lo siguiente: Parte I: Capítulo 1: La relación entre pobreza y crecimiento económico. Trabajo publicado en Revista de Documentación Social, indexada en DICE y Latindex. Referencia completa: García Lizana, A. y Cruz Morato, M. A. (2010): “Tendencias en pobreza y exclusión en Europa”, Documentación Social, 157, 75-93. Capítulo 2: Una medida de la exclusión social basada en indicadores sintéticos. - Presentación en el XXIV Congreso Internacional de Economía Aplicada Asepelt 2010. Referencia completa: Caballero Fernández, R. y Cruz Morato, M.A. (2010), “La situación de exclusión social en Europa: Diagnóstico basado en indicadores sintéticos”, Anales de Economía Aplicada, XXIV Congreso Internacional de Economía Aplicada Asepelt 2010. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 53 Tesis Doctoral - Trabajo publicado en Revista Electrónica de Comunicaciones y Trabajos de ASEPUMA Rect@, indexada en DICE y Latindex. Referencia completa: Caballero Fernández, R. y Cruz Morato, M.A. (2011), “Análisis de la exclusión social en la Unión Europea basado en indicadores sintéticos”, Revista Electrónica de Comunicaciones y Trabajos de ASEPUMA Rect@, volumen 12, pp. 85-104. Capítulo 3: El impacto de la exclusión social en el crecimiento económico. - Presentación preliminar en el XXIV Congreso Internacional de Economía Aplicada Asepelt 2010. Referencia completa: García Lizana, A. y Cruz Morato, M. A. (2010): “Pobreza, exclusión social y comportamiento económico en la Unión Europea”, Anales de Economía Aplicada, XXIV Congreso Internacional de Economía Aplicada Asepelt 2010, pp. 50-65. - Presentación preliminar en XIIth Economic Policy Conference XJPE 2015. Referencia completa: Cruz Morato, M.A. y García Lizana, A. (2015), “Pobreza, exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea”, XIIth Economic Policy Conference XJPE 2015. - Trabajo en proceso de evaluación en Revista de Economía Mundial, indexada en Journal Citation Reports, Q4. Parte II: Capítulo 4: Importancia de la Economía del Comportamiento para entender la situación: El caso del mercado laboral de las personas con discapacidad en España. - Presentación en el XXV Congreso Internacional de Economía Aplicada Asepelt 2011. Referencia completa: Cruz Morato, M.A. y García Lizana, A. (2011), “La participación de las personas con discapacidad en el mercado laboral: una aproximación desde la Economía del Comportamiento”, Anales de Economía Aplicada 2011, XXV Congreso Internacional de Economía Aplicada Asepelt 2011. - Trabajo publicado en Revista de Fomento Social, indexada en DICE y Latindex. Referencia completa: Cruz Morato, M. A. y García Lizana, A. (2011): “La Economía y la Psicología ante el problema de la inactividad de Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 54 Tesis Doctoral las personas con discapacidad”, Revista de Fomento Social, 262 (66), 251284. Capítulo 5: Recomendaciones para abordar el problema desde el Marketing y la Economía del Comportamiento. - Comunicación aceptada para 41th Macromarketing Conference, Macromarketing Society, Dublin, Julio de 2016. - Trabajo en proceso de evaluación en la revista Journal of Macromarketing, indexada en Journal Citation Reports, Q3. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 55 Tesis Doctoral PARTE I Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 56 Tesis Doctoral CAPÍTULO 1: RELACIÓN ENTRE POBREZA Y CRECIMIENTO ECONÓMICO Nota: El contenido del presente capítulo se encuentra publicado en: Revista de Documentación Social, indexada en DICE y Latindex. Referencia completa: García Lizana, A. y Cruz Morato, M. A. (2010): “Tendencias en pobreza y exclusión en Europa”, Documentación Social, 157, 75-93. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 63 Tesis Doctoral f) Pobreza en el empleo (in-work at-risk-of-poverty rate): El hecho de disponer de un empleo no supone una protección total ante la pobreza; según los datos de Eurostat (2010), el 8% de aquellos individuos con empleo estaban en riesgo de pobreza en 2007. Lo que es más: países, como Portugal, Letonia, Italia, España, Polonia, Grecia y, especialmente, Rumanía (con un 19%), sufrían porcentajes que igualaban o superaban la cifra del 10%. Por el contrario, encontramos a Bélgica, Dinamarca, Malta y República Checa, por debajo del 4%. Luxemburgo aparece ahora, de manera llamativa, situado a continuación de Portugal. La pobreza en el empleo es el resultado de varias disfunciones en el mercado laboral, tales como salarios muy reducidos, un nivel de desempleo recurrente, trabajos inestables, contratos a tiempo parcial, etc. g) Indicadores de privación material: Según el propio Eurostat (2010, p.55), “las medidas de pobreza relacionadas con los ingresos necesitan ser analizadas conjuntamente con otras medidas como la privación material, con la intención de disponer de un conocimiento más profundo sobre la pobreza”. De esta manera, la privación material tiene en cuenta recursos acumulables, como el nivel de ahorros o la disposición de bienes duraderos. Aproximadamente el 17% de la población total de UE-27 sufre privación material, a la luz de los datos de 2007. La cifra alcanza el 41% si nos referimos a la población en riesgo de pobreza. La situación por países presenta enormes diferencias (Ver Figura 1.3). Así, encontramos países como Bulgaria (con un 94% de la población en riesgo de pobreza en situación de privación material, y más del 70% de la población total), Rumanía (85 y 52% respectivamente), seguidos de otros como Letonia, Hungría o Eslovaquia. En el otro extremo encontramos a Holanda o Luxemburgo, con datos inferiores al 20% para la población en riesgo de pobreza, y al 10% para la población total. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 64 Tesis Doctoral FIGURA 1.3. TASA DE PRIVACIÓN MATERIAL, 2007. Fuente: Elaboración propia a partir de Eurostat (2010). En resumen, por tanto, podríamos destacar cuatro hechos fundamentales: a) las enormes diferencias observadas entre los distintos países europeos, encontrándose las situaciones más negativas en los flancos oriental (donde se encuentran los últimos países incorporados al proceso de construcción europea), meridional (penínsulas mediterráneas) y occidental (Islas Británicas), en abierto contraste con el borde septentrional y el bloque continental, además de Chipre (con ciertos aspectos críticos) y Malta; b) la persistencia de la situación general de pobreza en el ámbito comunitario, así como de la distribución territorial de la misma (ver García Lizana et al., 2008;, Podadera Rivera, Pérez Moreno y García Lizana, 2004; y Subirats et al., 2004), c) la mayor vulnerabilidad de niños y ancianos a lo largo y ancho del continente; d) la incidencia sobre la pobreza de las condiciones laborales poco favorables. 1.3. LA SITUACIÓN DE EXCLUSIÓN SOCIAL EN EUROPA El concepto de exclusión social “se comenzó a utilizar en los años setenta en Francia, aunque no se generalizó en el lenguaje de las políticas públicas y de las ciencias sociales hasta las décadas de los ochenta y los noventa” (Subirats et al., 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 EU 27 RO LV BG EL ES EE IT UK IE LT PT PL BE DE CY MT LU FI FR HU DK NL AT SI SK SE CZ Población total Población en riesgo de pobreza Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 65 Tesis Doctoral 2004, p. 17). Así, fue introducido en el preámbulo de la Carta Social Europea en 1989 como un concepto diferente, aunque relacionado con la pobreza (ver García Lizana et al., 2008) 7 . Se trata de un elemento multidimensional y dinámico, que, según Eurostat (2010), abarca la pobreza de ingresos, el desempleo, el acceso a la educación y a la información, el nivel de salud, así como las condiciones de vida y la participación en la sociedad. Autores como Atkinson y Davoudi (2000) o Ratcliffe (1999) han presentado ciertas visiones críticas ante tal concepto. Podemos medir la exclusión social a través de diversos indicadores. Si bien existen autores, como Domínguez y Núñez (2009), que proponen el cálculo de la exclusión social a través de indicadores sintéticos, en este análisis nos centraremos en las consideraciones metodológicas del ámbito comunitario que relacionan el concepto de exclusión social con indicadores de discriminación o dificultad en el mercado laboral, educación, salud, vivienda y acceso a la tecnología, la información y a la participación en redes sociales (estar integrados, al fin y al cabo, en la sociedad del conocimiento del siglo XXI). a) Exclusión en el mercado laboral: Puede medirse a través de varios indicadores. Así, podemos observar la tasa de desempleo de largo plazo (superior a 12 meses), que según los datos de Eurostat (2010), cayó del 4,2% al 2,6% entre 2004 y 2008, para UE-27. En el periodo correspondiente entre 2000 y 2004, y analizando la situación por países, encontramos peores cifras en Polonia, Bulgaria, Eslovaquia, y, en menor medida, Grecia y Letonia, frente a países con muy bajos niveles como Holanda o Luxemburgo. Sin embargo, para 2008, Eslovaquia sufría los niveles de desempleo de largo plazo más elevados (más de dos tercios del desempleo del país), situándose Chipre, Dinamarca y Suecia entre los países con cifras más bajas. Habría que matizar, no obstante, que la actual coyuntura económica global desfavorable puede hacer variar estas tendencias sobre el desempleo de largo plazo. Un aspecto ciertamente relevante es el porcentaje de población entre 18 y 59 años que vive en familias en las cuales ninguno de sus miembros estaba trabajando. 7 Para profundizar en relación a ciertas consideraciones conceptuales sobre la exclusión social en Europa, remitimos a autores como O´Brien y Penna (2008), entre otros. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 66 Tesis Doctoral Según Eurostat (2010), cerca del 10% de dicha población para el conjunto de la UE se encontraba en tal situación en 2007. Por países, las peores cifras corresponden a Bélgica, Hungría y Polonia, frente a la mejor situación de Chipre. Otro modo de aproximación es la proporción de empleados con contratos temporales (ver Figura 1.4). Más del 14% de la población en la UE trabajaba con un contrato temporal en 2008, superando ampliamente el 25% en Polonia y España, seguidas muy de cerca por Portugal. Rumanía y los estados del Báltico, sin embargo, disfrutan en este caso de las cifras más bajas. Si bien el trabajo a tiempo parcial puede dotar de flexibilidad a la fuerza laboral para participar en otras actividades, esconde también una naturaleza involuntaria, relacionada con la incapacidad de encontrar un trabajo a tiempo completo. De esta manera, Bulgaria, Rumanía y Grecia son los países europeos con mayores cifras de contratos a tiempo parcial involuntarios; mientras que Holanda tiene la tasa más baja. b) Exclusión en la educación: En la UE de los 27, considerando el año 2007, el 60% de la población entre 15 y 24 años participaba en la educación. Por países, Finlandia, Polonia y Eslovenia superaban el 70%, frente a Malta, Luxemburgo y Chipre por debajo del 45% (ver Eurostat, 2010). El 78,5% de la población joven (entre 20 y 24 años) de la UE ha completado, al menos, la educación secundaria. Sólo nueve estados miembros, sin embargo, han conseguido llegar al objetivo propuesto de alcanzar una cifra del 85%. Se considera que el 15,2% de la población de la UE-27 comprendida entre 18 y 24 años abandona la educación a edades tempranas (países del sur como Portugal, España o Malta se encuentran a la cabeza en este porcentaje). Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 67 Tesis Doctoral FIGURA 1.4. PROPORCIÓN DE EMPLEADOS CON CONTRATOS TEMPORALES, 2008. Fuente: Elaboración propia a partir de Eurostat (2010) c) Salud de la población: Entre otros indicadores, puede citarse el estado general de salud auto-percibido por los ciudadanos, siendo la proporción de aquellos que se consideran malos o muy malos relativamente baja, en especial entre las mujeres (ver Tabla 1.1). Otro dato destacable es el de la mortalidad infantil (por cada 1000 nacimientos), que se ha reducido, para la media comunitaria, desde cifras superiores al 10% en 1986 a menos del 5% en 2006. Por países, sin embargo, Rumanía y Bulgaria aún se encuentran con cifras cercanas (e incluso superiores en el caso de Rumanía) al 10%. TABLA 1.1. ESTADO DE SALUD GENERAL AUTO-PERCIBIDO, 2007, EU 27 Muy malo Malo Normal Bueno Muy bueno Total 2,1 8,7 24,1 44,5 20,6 Varones 2,3 9,8 25,7 43,4 18,7 Mujeres 1,8 7,4 22,4 45,7 22,7 Fuente: Eurostat (2010). d) Problemas relacionados con la vivienda: Existe, en este apartado, una gran variedad de elementos que considerar, desde el problema de los denominados “sin techo”, a la masificación, la carencia de servicios básicos, problemas 0 5 10 15 20 25 30 35 Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 68 Tesis Doctoral medioambientales (como la polución o la contaminación acústica) y problemas sociales (como la marginación o la criminalidad). En Eurostat (2010) se utiliza una medida de la privación en relación a la vivienda que recoge una serie de elementos diversos, arrojando como resultado que más del 5% de la población total europea se encontraría en una situación de privación severa. Por encima del 15% estarían Bulgaria, Lituania, Letonia, Polonia o Rumanía (este último por encima del 30%), frente a otros como Holanda y Finlandia, por debajo del 2%. e) Exclusión de las redes sociales y de la sociedad de la información: Tal y como se refleja en Eurostat (2010), un ejemplo extremo de exclusión forzada de la participación social es el de la población penitenciaria. Más allá de este caso extremo, las relaciones sociales de los europeos pasan por el contacto diario con familias y amigos. Sin embargo, en 2006, para EU-25, el 2,1% de la población nunca se socializaba con familiares, y el 3,5% nunca lo hacían con sus grupos de amigos. En otro orden de cosas, más del 50% de las familias de la UE-27 tenía acceso a internet en 2008. Pero de nuevo Bulgaria y Rumanía ofrecen cifras muy bajas (alrededor del 25%), mientras que Luxemburgo, Dinamarca, Holanda o Suecia superan el 75%. Para finalizar esta apartado, podríamos decir que, como en el riesgo de pobreza, la heterogeneidad entre países se hace harto evidente, manteniéndose patrones similares en lo que respecta a dicha distribución, aun cuando con ciertos matices, según el indicador considerado. 1.4. LAS RELACIONES ENTRE CRECIMIENTO Y POBREZA Teniendo en cuenta las dispares situaciones observadas, parece claro que difícilmente podemos separar los temas de pobreza y exclusión social del funcionamiento económico general. Ahora bien, dependiendo de los principios económicos que se mantengan 8 , las consecuencias políticas pueden ser muy diferentes. Desde una perspectiva frecuentemente planteada como ortodoxa, se entiende que es necesario hacer crecer el “pastel”, es decir, la producción nacional 8 Puede profundizarse en el estudio de la pobreza dentro del funcionamiento económico general, considerando los principales modelos teóricos, en García Lizana (2008). Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 69 Tesis Doctoral (y para ello los grupos más vulnerables deben hacer sacrificios), para poder repartir posteriormente. Primero hay que crear riqueza, para que ésta pueda llegar a todos. Kuznets (1955) argumenta que existiría una relación funcional entre equidad en la distribución de la renta y crecimiento económico en forma de U, de manera que el crecimiento en una primera fase va acompañado de una reducción de la igualdad y sólo a partir de un determinado nivel la favorecería. La reducción de la pobreza queda condicionada y postergada, pues, hasta alcanzar un valor elevado de crecimiento económico. Sin embargo, John Maynard Keynes o Gunnar Myrdal (por sólo citar a dos autores relevantes) mantienen posiciones distintas. En efecto, según Keynes [1936], (1983), las políticas redistributivas juegan un papel fundamental en el crecimiento económico, a través de un aumento del consumo inducido al transferir recursos a los más pobres, cuya propensión a consumir es más elevada, lo que repercutirá en un mayor nivel de demanda agregada. Por su parte, Myrdal (1971) sostiene que una reducción de los niveles de pobreza incidirá favorablemente en variables como la salud, la educación o la cohesión social, obteniendo como resultado final un mayor crecimiento económico. De ahí que sea preciso superar un determinado nivel de pobreza para poder conseguir niveles significativos y sostenibles de crecimiento. Por tanto, frente a las tesis de Kuznets anteriormente señaladas se propone una relación distinta entre crecimiento (PIB per cápita, situado en el eje de ordenadas) y equidad (o, más bien, falta de equidad, medida por la tasa de riesgo de pobreza, en el eje de abscisas) (ver Martín Reyes, García Lizana y Fernández Morales, 1995; EDIS et al., 1998, pp. 493-509). “Según dicha relación, los valores altos del indicador de pobreza están, por lo general, asociados a valores reducidos del PIB por habitante […] Sólo cuando los valores del indicador de pobreza se reducen suficientemente, se presentan los valores más elevados del PIB por habitante, en la rama de la curva con mayor pendiente” (García Lizana, 2008, p. 359). De ahí que, dada la forma funcional (ver Figura 1.5), se haya hablado de “Hipótesis L” (García Lizana, 2003). Pues bien, ¿cuál es la situación existente en la Unión Europea? La hipótesis anterior fue contrastada para la Unión Europea en García Lizana y Pérez Moreno Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 70 Tesis Doctoral (2000). En este caso comprobaremos, diez años después, que tal relación funcional se mantiene tras las últimas ampliaciones al Este efectuadas en el proceso de construcción europea. De esta manera, utilizando los datos de Eurostat para el PIB per cápita (medido a precios de mercado en euros) y tasa de riesgo de pobreza con un umbral del 60% de la renta mediana para los 27 estados miembros de la Unión en el año 2007 (Ver Tabla Anexo 1.2), en la Figura 1.6 se representa la nube de puntos resultante. FIGURA 1.5. “HIPÓTESIS L”: RELACIÓN TEÓRICA ENTRE CRECIMIENTO Y POBREZA. Fuente: Elaboración propia. FIGURA 1.6. “HIPÓTESIS L” EN LA UE 27 Fuente: Elaboración propia a partir Eurostat (2010). Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 71 Tesis Doctoral Como puede comprobarse, la nube de puntos es coherente con los antecedentes teóricos y empíricos señalados; observándose una relación entre crecimiento y pobreza, decreciente (o negativa), que se ajusta mejor bajo una forma no lineal y convexa (ver Tabla Anexo 1.3). No obstante, conviene advertir que el modelo sólo explica el 25% de las variaciones del PIBPC (tomado en logaritmos), por lo que cabe interpretar que existen otros posibles factores que también se relacionan con el comportamiento del mismo, y permiten encontrar diferentes valores de PIBPC para valores similares de la tasa de riesgo de pobreza. Sin ánimo de profundizar aquí más en el asunto, por razones de espacio, conviene llamar la atención sobre la eventual incidencia de algunas variables relacionadas con la exclusión citadas en el apartado anterior, y que estarían afectando favorablemente a países como Luxemburgo, Reino Unido e Irlanda, mejorando su posición en términos de PIBPC con respecto a otros países con análogas tasas de riesgo de pobreza. Así, comparando con España, Grecia o Italia, son bastante evidentes los menores niveles de exclusión en el mercado laboral del RU e Irlanda (trabajo a tiempo parcial, contratos temporales, o desempleo de larga duración) o el mayor acceso familiar a Internet (más del 60% del total de hogares para Irlanda y RU, frente al cincuenta por ciento aproximadamente de España e Italia, o el poco más del veinticinco por ciento de Grecia). 1.5. CONCLUSIONES Medio siglo después del comienzo de construcción europea, en la actual Unión Europea de los 27 aún persiste el problema de la pobreza y la exclusión social. A pesar del florecimiento económico y del alto crecimiento experimentado, todavía podemos encontrar dicho fenómeno y sus perniciosas consecuencias; además de observar grandes diferencias entre los distintos estados miembros, suponiendo un desafío, tanto para la comunidad científica como para el ámbito político. De esta manera, del diagnóstico desarrollado en este trabajo podemos destacar la problemática de la persistencia de la pobreza y la exclusión social en el contexto eurocomunitario, en comparación con resultados observados en estudios anteriores. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 72 Tesis Doctoral Adicionalmente, parecen existir ciertas pautas de comportamiento comunes que afectan a las distintas regiones europeas, de manera que encontramos, a grandes rasgos, peores cifras en los nuevos países del Este, las penínsulas meridionales y los países anglosajones. Por el contrario, los países escandinavos y del centro de Europa disfrutan de una situación mucho más favorable. Frecuentemente se suele dar prioridad, desde la esfera política, al objetivo del crecimiento económico, asumiendo una supuesta incompatibilidad inicial entre la reducción de la pobreza y la exclusión social y el aumento de la producción, y confiando en que el crecimiento dará en algún momento frutos apreciables en términos de menores tasas de pobreza. La idea que subyace es que aquellos que menos tienen deben “apretarse el cinturón”, en aras a la obtención de un mayor crecimiento económico para el conjunto de la sociedad, para poder repartir más adelante. No obstante, tal interpretación supone la práctica de un análisis parcial del funcionamiento económico, utilizando las posiciones teóricas más “ortodoxas” desde una perspectiva muy estrecha. Desde una perspectiva diferente, mucho más amplia, alcanzar unos niveles suficientemente reducidos de pobreza se convierte en una condición necesaria, aunque no suficiente, para encontrar niveles razonables de crecimiento. Mejorar la inclusión (en términos laborales, telemáticos, etc.) contribuye, además, a reforzar las posibilidades del crecimiento económico. Atender, por tanto, de forma prioritaria el asunto de la lucha contra la pobreza y la exclusión social se convierte no sólo en algo deseable por sí mismo en cuanto a lo que supone en términos de solidaridad, sino como un factor fundamental para potenciar el crecimiento, especialmente en una situación de deterioro económico como la actual. No en vano, los países con mayores tasas de pobreza y exclusión son los que, en general, están encontrando mayores dificultades para remontar la situación. TABLA ANEXO 1.2. PIB PER CÁPITA Y TASA DE RIESGO DE POBREZA (H60). Países H60 PIBpc Unión Europea 27 países (UE 27) 17 24900 Rumania (RO) 25 5800 Letonia (LV) 21 9300 Bulgaria (BG) 22 3800 Grecia (EL) 20 20200 España (ES) 20 23500 Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 79 Tesis Doctoral en Francia 10 . Desde su nacimiento, ha sido un concepto que ha ido ganando peso en el conjunto de la Unión, tanto en el ámbito de las políticas públicas como en los entornos académicos. Se trata de un elemento multidimensional y dinámico, que, según Eurostat (2010), abarca la pobreza de ingresos, el desempleo, el acceso a la educación y a la información, el nivel de salud, así como las condiciones de vida y la participación en la sociedad. No obstante, Atkinson y Davoudi (2000) o Ratcliffe (1999), entre otros, han presentado ciertas visiones críticas ante el concepto de exclusión social. Si bien autores como Pena-Trapero (2009), que propone medir el bienestar social a través del indicador sintético de distancia DP2 o Domínguez y Núñez (2009), que proponen un indicador sintético de exclusión social (en este caso, específicamente para hogares con discapacitados), ya han trabajado sobre el tema, el objetivo de este trabajo será la construcción de un indicador sintético de exclusión social para la Unión Europea de los 27, basándonos en la información más reciente proporcionada por la oficina estadística comunitaria (Eurostat, 2010), que nos ayude a discernir de una forma más sistemática la posición relativa que los países pertenecientes a la Unión ocupan en cuanto a esta variable, de carácter multidimensional. Dado que un análisis parcial de cada uno de los indicadores que Eurostat relaciona con la medición de la exclusión social (el enfoque no agregativo, cuyas limitaciones, en términos generales, se exponen por Blancas et al., 2010a) no nos permite llegar a conclusiones demasiado robustas (pues los distintos países tienen comportamientos singulares en cada uno de los diferentes indicadores), la construcción de un índice sintético (aunque adolece también de ciertas limitaciones, tal y como se analiza en OCDE, 2008) se antoja como algo fundamental si queremos profundizar en el diagnóstico de la situación europea en cuanto a exclusión social, dado que viene a superar las limitaciones inherentes al análisis comparativo entre las distintas unidades cuando se utiliza un enfoque no agregativo. Así pues, en el siguiente apartado expondremos las consideraciones metodológicas previas tenidas en cuenta para la construcción de dicho indicador. En el apartado tercero, por su parte, presentaremos los resultados obtenidos en cuanto 10 En el caso español, ha sido analizado en profundidad por Poggi (2007). Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 80 Tesis Doctoral al índice sintético de exclusión social mediante dos métodos diferentes (la DistanciaComponentes Principales, basado en técnicas estadísticas, y la Programación por Metas, basado en técnicas no estadísticas, en concreto en la distancia a los niveles de aspiración), realizándose una comparación entre ambos. Aunque en OCDE (2008) puede observarse como existen diversas metodologías alternativas para obtener medidas sintéticas a partir de un sistema de indicadores inicial, se han seleccionado los métodos mencionados debido a sus ventajas, que podemos encontrar en los trabajos de Blancas et al. (2010a y 2010b), teniendo en cuenta que en la decisión influyen también, tanto el propósito con el que se construya el indicador, como la naturaleza de la materia evaluada (Esty et al., 2005). Para finalizar este trabajo, expondremos las conclusiones de nuestro análisis. 2.2. ASPECTOS METODOLÓGICOS PREVIOS En este apartado realizaremos todas aquellas consideraciones de carácter metodológico necesarias, previamente a la construcción del índice sintético de exclusión social. Según OCDE (2008, p. 19) “los desarrolladores de índices sintéticos tienen que enfrentarse a un grado justificable de escepticismo […] Este escepticismo es parcialmente debido a la falta de transparencia de algunos indicadores existentes, especialmente en cuanto a metodologías y datos utilizados”. De esta manera, para vencer este escepticismo, y con el objetivo de mostrar la máxima transparencia posible, siguiendo las recomendaciones efectuadas por OCDE (2008), el primer paso consistirá en la construcción del marco teórico de partida. Para ello, nos basaremos en los datos y en la propia definición de exclusión social ofrecidas por Eurostat (2010). Según éste, tal y como se ha dicho anteriormente, para medir la exclusión social (Eurostat lo hace desde un enfoque no agregativo) deben analizarse indicadores relativos al nivel de pobreza de ingresos (pues, no debemos olvidar, la exclusión social no es más que una evolución del mismo concepto de pobreza, al intentar abarcar una serie de elementos adicionales), estadísticas laborales, el nivel de acceso a la educación y a la información, ratios relacionados con la salud, así como las condiciones de vida y la participación en la sociedad. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 81 Tesis Doctoral No obstante, se han tenido en cuenta las posibles limitaciones que el marco teórico de partida podría provocar sobre las fases siguientes (especialmente la selección de datos y la imputación de valores perdidos), por lo que se ha seleccionado un número de indicadores tal que proporcionaran una sólida información de las variables a analizar (sin excesivos valores perdidos), que fuesen objetivos y exhaustivos. Es decir, aunque Eurostat proporciona gran cantidad de datos al respecto de dichas variables, se ha tratado de seleccionar aquellos más relevantes, con información más completa para todos los países, y procurando que el número final de indicadores fuese inferior al número de unidades analizadas (en este caso, los 27 estados miembros de la Unión Europea más las cifras medias comunitarias), para no tener problemas en la utilización de métodos de agregación estadísticos. Tales han sido nuestros criterios para la selección de los indicadores que miden las variables mencionadas. Dicho lo anterior, y pasando a la fase de selección de datos, a continuación introduciremos las distintas variables seleccionadas 11 : (1) Tasa del riesgo de pobreza con un umbral de pobreza del 60% del ingreso mediano, en porcentaje de la población. (2) Desempleo de larga duración (porcentaje de la población activa en paro desde hace más de 12 meses). (3) Porcentaje de la población con edades comprendidas entre 18 y 59 años que viven en familias en las que ningún miembro trabaja. (4) Porcentaje de empleados con contratos temporales en relación al total de empleados. (5) Tasa de trabajo de aquellos contratados a tiempo parcial de tipo involuntario (no son contratados a tiempo parcial porque así lo deseen, sino porque no consiguen otro tipo de figura contractual). (6) Porcentaje de familias con acceso a internet. (7) Tanto por ciento de la población con edades comprendidas entre 15 y 24 años que participa en la educación formal. (8) Porcentaje del gasto público total invertido en educación. 11 Según los datos proporcionados por Eurostat (2010), para el periodo comprendido entre los años 2006 y 2008, estando medidas algunas variables para el año 2007 y otras en 2006 o 2008, dependiendo también de los datos disponibles proporcionados por Eurostat para cada país. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 82 Tesis Doctoral (9) Tasa de mortalidad infantil por cada 1000 habitantes. (10) Porcentaje de la población viviendo en situación de privación severa en cuanto a la vivienda. (11) Tanto por ciento de familias en situación de hacinamiento en las viviendas, de acuerdo con la definición de hacinamiento en las viviendas que utiliza Eurostat (2010, p. 86), según la cual “la familia está considerada en situación de hacinamiento si el hogar en el que viven no consta de un número mínimo de habitaciones, establecido en las bases de una habitación para la familia, una habitación para cada pareja, una habitación para cada persona de 18 años o más, una habitación para dos personas solteras del mismo sexo entre 12 y 17 años, una habitación para cada persona de diferente sexo entre 12 y 17 años, y una habitación por cada dos personas por debajo de 12 años de edad”. De esta manera, podemos encontrar los datos observados para las 28 unidades consideradas en la Tabla 2.1, encontrando, por filas, dichas unidades, y por columnas cada uno de los 11 indicadores, enumerados siguiendo la clasificación anterior. A pesar de haber tenido en cuenta evitar, en la medida de lo posible, indicadores que tuviesen gran cantidad de valores perdidos, los datos básicos de partida mostraban la presencia de tres valores perdidos (con el fondo rojo), que han tenido que ser imputados. Para dicha labor, el primer método utilizado ha sido la búsqueda de tales valores más allá de las estadísticas proporcionadas por Eurostat (2010), con datos homogéneos. De esta manera, ha podido encontrarse el valor del porcentaje de gasto público (sobre el total) invertido en educación en Malta, con cifras de UNICEF (2008). Para los valores perdidos restantes se optó por el método de la imputación simple basado en la sustitución por la media del indicador (ver OCDE, 2008), pues los resultados obtenidos con la imputación simple basada en el análisis de regresión no resultaron satisfactorios, en función de varios modelos econométricos propuestos que relacionaban algunos indicadores entre sí (cuyos resultados no serán aquí expuestos debido a su escaso peso). En cualquier caso, sería conveniente recordar las palabras de Dempster y Rubin (1983) de que la imputación de valores es una idea seductora y peligrosa, pues hace creer al investigador que cuenta con todos los datos necesarios, cuando en realidad muchos de éstos han sido obtenidos por él mismo, sesgando sustancialmente el análisis Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 83 Tesis Doctoral posterior (debido a esta razón se ha tratado de tener el mínimo número de variables con valores perdidos posible). TABLA 2.1. DATOS TRAS IMPUTACIÓN VALORES PERDIDOS. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 UE 27 17,00 2,58 8,64 14,11 21,79 59,38 60,00 8,00 4,55 6,67 17,41 Rumanía 25,00 2,35 10,18 1,43 45,36 30,00 54,00 5,00 13,79 30,63 54,45 Letonia 21,00 1,88 6,27 2,32 21,43 53,13 63,00 6,00 7,58 24,17 59,26 Bulgaria 22,00 2,88 10,14 5,00 55,00 25,00 53,00 15,00 9,55 17,71 50,50 Grecia 20,00 3,58 8,00 10,43 43,21 26,25 60,00 1,00 3,64 7,92 27,78 España 20,00 2,00 6,14 29,46 31,79 51,25 55,50 3,50 3,79 1,67 23,3 Estonia 19,00 1,65 6,00 2,50 21,43 58,13 62,50 5,00 4,24 14,38 42,96 Italia 20,00 3,12 8,59 13,21 38,57 46,88 56,00 4,50 4,10 7,29 24,07 Reino Unido 19,00 1,35 10,32 5,36 10,00 70,63 47,50 8,00 4,90 1,67 5,55 Irlanda 18,00 1,65 7,90 8,39 14,29 62,50 57,00 10,50 3,64 1,25 4,07 Lituania 19,00 1,19 6,45 2,50 26,07 51,25 69,00 8,00 6,82 21,46 51,85 Portugal 18,00 3,65 5,82 23,75 27,14 46,88 53,50 4,00 3,18 7,29 15,55 Polonia 17,00 2,35 10,82 27,14 21,43 47,00 70,50 2,00 5,91 25,63 51,48 Bélgica 15,00 3,31 12,14 8,21 14,64 63,75 69,00 4,00 3,94 1,04 3,33 Alemania 15,00 3,77 8,77 14,64 21,79 75,00 65,50 9,00 3,79 1,00 2,96 Chipre 16,00 0,46 4,36 13,93 26,79 42,50 41,50 13,00 3,18 0,83 1,48 Malta 14,00 2,50 6,82 4,29 21,79 59,38 45,00 5,00 3,64 0,63 3,33 Luxemburgo 14,00 1,58 6,50 5,25 9,90 80,00 42,00 3,00 2,58 2,29 7,77 Finlandia 13,00 1,19 8,55 15,00 23,93 71,88 71,00 8,00 2,73 0,55 5,55 Francia 13,00 2,85 10,00 14,29 29,80 61,88 59,50 4,00 3,64 3,13 9,25 Hungría 12,00 3,58 11,80 7,86 26,43 47,50 64,00 6,00 5,76 13,96 6,30 Dinamarca 12,00 0,46 6,82 8,39 12,86 81,88 67,00 17,00 3,80 1,46 6,70 Holanda 10,00 1,00 6,23 18,21 4,29 86,25 67,50 13,00 4,25 0,60 1,49 Austria 12,00 0,85 6,55 8,93 11,79 69,38 54,50 6,00 3,65 3,54 4,81 Eslovenia 12,00 1,85 6,23 17,50 24,23 59,38 70,30 7,50 3,33 2,27 39,26 Eslovaquia 11,00 6,62 8,41 4,64 12,86 58,13 56,30 6,00 6,52 4,375 41,10 Suecia 11,00 0,73 8,02 16,07 24,29 84,38 67,00 11,50 2,73 1,04 9,63 Rep. Checa 10,00 2,19 6,23 8,04 12,86 46,25 62,00 4,00 3,18 7,71 32,30 Fuente: Elaboración propia a partir de Eurostat (2010) y UNICEF (2008). Con el fin de trabajar con los datos de una forma segura, han sido aplicados el test de Bartlett con un valor de 164,12 frente al valor de discriminación de 18,3, esto implica que es coherente realizar un análisis de factores, ya que según la prueba Bartlett en SPSS, el valor de p<.0001 refleja que los valores de las variables son altamente significativos. Además aplicando el test de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), nos muestra la idoneidad de los datos al obtener un valor de 0,63. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 84 Tesis Doctoral Antes de pasar al apartado tercero, y siguiendo a OCDE (2008, p. 27) “la normalización es requerida previamente a la agregación de datos, dado que los indicadores de la serie de datos a menudos tienen diferentes unidades de medida”. Según Freudenberg (2003), existen numerosas formas distintas de normalizar los datos. Para nuestro cometido, se ha utilizado el criterio Min-Max de normalización (OCDE, 2008), consistente en la sustracción del valor mínimo del indicador a cada valor del mismo, dividiéndolos entre la el rango del indicador (la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo de éste). Es decir, siguiendo dicha referencia bibliográfica, la fórmula sería la siguiente (siendo 𝑥𝑞𝑐 𝑡 el valor del indicador q para un país c en el tiempo t): 𝐼𝑞𝑐 𝑡=𝑥𝑞𝑐 𝑡−𝑚𝑖𝑛𝑐(𝑥𝑞 𝑡0) 𝑚𝑎𝑥𝑐(𝑥𝑞 𝑡0)−𝑚𝑖𝑛𝑐(𝑥𝑞 𝑡0) (1) De esta manera, podemos encontrar los resultados obtenidos tras la normalización en la Tabla 2.2, dando, así, por finalizado este apartado y encontrándonos en condiciones de continuar con la tercera parte de nuestro trabajo. TABLA 2.2. DATOS NORMALIZADOS. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 UE 27 0,4667 0,3437 0,5497 0,4522 0,3451 0,5612 0,6271 0,438 0,1757 0,2035 0,2757 Rumanía 1 0,3063 0,7485 0 0,8099 0,0816 0,4237 0,25 1 1 0,9168 Letonia 0,7333 0,2313 0,2456 0,0318 0,3380 0,4592 0,7288 0,313 0,4460 0,7854 1 Bulgaria 0,8 0,3938 0,7427 0,1274 1 0 0,3898 0,875 0,6218 0,5706 0,8484 Grecia 0,6677 0,5062 0,4678 0,3210 0,7676 0,0204 0,6271 0 0,0945 0,2450 0,4552 España 0,6677 0,2500 0,2281 1 0,5423 0,4286 0,4746 0,156 0,1079 0,0372 0,3776 Estonia 0,6 0,1937 0,2105 0,0382 0,3380 0,5408 0,7119 0,25 0,1481 0,4597 0,7179 Italia 0,6677 0,4313 0,5439 0,4204 0,6761 0,3571 0,4915 0,219 0,1356 0,2241 0,3909 Reino Unido 0,6 0,1438 0,7661 0,1401 0,1127 0,7449 0,2034 0,438 0,2069 0,0372 0,0704 Irlanda 0,5333 0,1937 0,4550 0,2484 0,1971 0,6122 0,5254 0,594 0,0946 0,0232 0,0448 Lituania 0,6 0,1188 0,2690 0,0382 0,4295 0,4286 0,9322 0,438 0,3782 0,6952 0,8718 Portugal 0,5333 0,5187 0,1871 0,7962 0,4507 0,3571 0,4068 0,188 0,0535 0,2241 0,2435 Polonia 0,4667 0,3063 0,8304 0,9172 0,3380 0,3592 0,9831 0,063 0,2971 0,8337 0,8653 Bélgica 0,3333 0,4625 1 0,2420 0,2042 0,6327 0,9322 0,188 0,1213 0,0162 0,0320 Alemania 0,3333 0,5375 0,5672 0,4713 0,3451 0,8163 0,8136 0,5 0,1079 0,0149 0,0256 Chipre 0,4 0 0 0,4459 0,4437 0,2857 0 0,75 0,0535 0,0093 0 Malta 0,2667 0,3313 0,3158 0,1019 0,3451 0,5612 0,1186 0,25 0,0946 0,0024 0,0320 Luxemburgo 0,2667 0,1813 0,2748 0,1363 0,1107 0,8979 0,0169 0,125 0 0,0579 0,1089 Finlandia 0,2 0,1187 0,5380 0,4841 0,3873 0,7653 1 0,438 0,0134 0 0,0704 Francia 0,2 0,3875 0,7251 0,4586 0,5031 0,6020 0,6102 0,188 0,0946 0,0856 0,1345 Hungría 0,1333 0,5062 0,9567 0,2293 0,4366 0,3673 0,7627 0,313 0,2837 0,4459 0,0834 Dinamarca 0,1333 0 0,3158 0,2484 0,1690 0,9286 0,8644 1 0,1088 0,0303 0,0903 Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 85 Tesis Doctoral Holanda 0 0,0875 0,2398 0,5987 0 1 0,8813 0,75 0,1490 0,0011 0,0002 Austria 0,1333 0,0625 0,2807 0,2675 0,1479 0,7245 0,4407 0,313 0,0955 0,0994 0,0576 Eslovenia 0,1333 0,2250 0,2398 0,5732 0,3932 0,5612 0,9763 0,406 0,0669 0,0571 0,6539 Eslovaquia 0,0667 1 0,5204 0,1147 0,1690 0,5408 0,5017 0,313 0,3515 0,1271 0,6857 Suecia 0,0667 0,0438 0,4699 0,5223 0,3944 0,9694 0,8644 0,656 0,0134 0,0163 0,1411 Rep. Checa 0 0,2813 0,2398 0,2357 0,1690 0,3469 0,6949 0,188 0,0535 0,2381 0,5334 Fuente: Elaboración propia a partir de Eurostat (2010). 2.3. ANÁLISIS DE RESULTADOS 2.3.1. MÉTODO DCP (DISTANCIA-COMPONENTES PRINCIPALES) Llevados a cabo todos los pasos previos anteriores, a continuación procederemos a la agrupación de los distintos indicadores en un índice sintético común según el método DCP o de Distancia-Componentes Principales. Dado que se trata de un método basado en técnicas estadísticas, la ponderación otorgada para cada una de las distintas variables tenidas en cuenta en nuestro análisis será realizada por el propio método, en función de la varianza de los datos observados. Así, según autores como Chen, Fu y Ma (2004), utilizar el porcentaje de la varianza total explicado por cada componente como peso es la opción más frecuente. Según Fergany (1994), la subjetividad asociada con el proceso de agregación es, de esta forma, más reducida. A pesar de las ventajas que, por tanto, tienen las técnicas basadas en esta metodología, existe un grave inconveniente de limitarnos al Análisis de Componentes Principales (método ACP): el valor del índice sintético obtenido para cada observación no es fácilmente interpretable, pues en ACP los pesos vienen dados por el valor correspondiente de la componente, no siendo uniformes ni definitivos (ACP no cumpliría así las propiedades deseables para el cálculo de indicadores sintéticos). De esta manera, el análisis comparativo se debilita (Blancas et al., 2010b). Es así como llegamos al método DCP, combinando la metodología ACP con el concepto de distancia a un punto de referencia 12 . Sirviéndonos de la normalización llevada a cabo en el anterior apartado según el procedimiento Min-Max (no siendo arbitraria la utilización de dicho procedimiento de 12 Para profundizar en la filosofía de toma de decisiones multicriterio que sustenta el concepto de distancia respecto a un punto de referencia, puede consultarse, entre otros Figueira, Greco y Ehrgott (2005). Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 86 Tesis Doctoral normalización, pues está enfocada al uso posterior de la metodología DCP en el proceso de agregación, ver Blancas et al., 2010b, además de otras ventajas que pueden observarse en OCDE, 2008), en el proceso que ahora nos ocupa (dar pesos a los distintos indicadores que conformarán nuestro índice sintético de exclusión social), el punto de partida será el mismo que el del método ACP (el método DCP consiste en un perfeccionamiento del mismo). De esta manera, Blancas et al. (2010b, p. 488) nos dicen que “el peso de cada indicador es calculado como el producto de la varianza explicada por cada componente principal elegido (siguiendo el procedimiento ACP habitual) y el valor absoluto de la correlación de cada indicador con el componente principal seleccionado”. Aunque para profundizar en los aspectos metodológicos pueden consultarse los anteriores autores, podemos representar algebraicamente la metodología DCP tal y como sigue, siendo n el número de observaciones, q el número de componentes elegidos, p el número de indicadores, 𝑉𝐸𝑗 la varianza explicada por el componente j y 𝐶𝑜𝑟𝑟𝑗𝑘 la correlación entre el componente j y el indicador k: 𝐷𝑃𝐶𝑖=∑[𝑉𝐸𝑗 𝑞 𝑗=1 (∑𝐼𝑁𝑖𝑘 𝑝 𝑘=1 |𝐶𝑜𝑟𝑟𝑗𝑘|)] (2) El siguiente paso en nuestro trabajo será identificar el carácter positivo o negativo de cada indicador. En este sentido, basándonos en que el aspecto relevante de este estudio será el nivel de bienestar alcanzado en cada sociedad (considerado como el opuesto del grado de exclusión social existente en la misma), el indicador será considerado positivo cuando un nivel mayor en los valores del mismo repercuta favorablemente en el bienestar social. Por el contrario, el indicador tendrá un sentido de la variabilidad negativo cuando valores altos del indicador tengan consecuencias perniciosas para el bienestar de la población. Así, el indicador sintético de exclusión social será definido como el opuesto del indicador sintético de bienestar, no existiendo ningún problema matemáticamente pues no se darán modificaciones en el ránking (debido a las propiedades de los indicadores). Puede encontrarse un resumen del carácter de los indicadores en la Tabla 2.3. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 87 Tesis Doctoral TABLA 2.3. CARÁCTER DE LOS INDICADORES. Indicador Descripción Carácter 1 Tasa del riesgo de pobreza con un umbral del 60% del ingreso mediano, en porcentaje de la población. Negativo 2 Desempleo de larga duración (porcentaje de la población activa en paro desde hace más de 12 meses). Negativo 3 Porcentaje de la población con edades comprendidas entre 18 y 59 años que viven en familias en las que ningún miembro trabaja. Negativo 4 Porcentaje de empleados con contratos temporales en relación al total de empleados. Negativo 5 Tasa de trabajo de aquellos contratados a tiempo parcial de tipo involuntario (no son contratados a tiempo parcial porque así lo deseen, sino porque no consiguen otro tipo de figura contractual). Negativo 6 Porcentaje de familias con acceso a internet. Positivo 7 Tanto por ciento de la población con edades comprendidas entre 15 y 24 años que participa en la educación formal. Positivo 8 Porcentaje del gasto público total invertido en educación. Positivo 9 Tasa de mortalidad infantil por cada 1000 habitantes. Negativo 10 Porcentaje de la población viviendo en situación de privación severa en cuanto a la vivienda. Negativo 11 Tanto por ciento de familias en situación de hacinamiento en las viviendas. Negativo Fuente: Elaboración propia. Por último, antes de pasar a analizar los resultados obtenidos con DCP, podemos observar que la matriz de correlaciones entre los distintos indicadores (representada en la Tabla 2.4) es distinta de la matriz identidad, por lo que podremos continuar con nuestro análisis. TABLA 2.4. MATRIZ DE CORRELACIONES ENTRE INDICADORES. Indicadores 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 1,000 0,051 0,130 -0,154 0,646 -0,637 -0,263 -0,177 0,594 0,599 0,517 2 0,051 1,000 0,407 -0,038 0,221 -0,361 -0,023 -0,422 0,205 0,094 0,208 3 0,130 0,407 1,000 -0,090 0,225 -0,143 0,228 -0,156 0,369 0,233 0,005 4 -0,154 -0,038 -0,090 1,000 0,022 0,090 0,229 -0,103 -0,410 -0,262 -0,202 5 0,646 0,221 0,225 0,022 1,000 -0,772 -0,103 -0,081 0,490 0,455 0,440 6 -0,637 -0,361 -0,143 0,090 -0,772 1,000 0,210 0,312 -0,532 -0,603 -0,591 7 -0,263 -0,023 0,228 0,229 -0,103 0,210 1,000 0,072 -0,036 0,154 0,201 8 -0,177 -0,422 -0,156 -0,103 -0,081 0,312 0,072 1,000 0,044 -0,221 -0,225 9 0,594 0,205 0,369 -0,410 0,490 -0,532 -0,036 0,044 1,000 0,804 0,670 10 0,599 0,094 0,233 -0,262 0,455 -0,603 0,154 -0,221 0,804 1,000 0,828 11 0,517 0,208 0,005 -0,202 0,440 -0,591 0,201 -0,225 0,670 0,828 1,000 Fuente: Elaboración propia a partir de Eurostat (2010). Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 88 Tesis Doctoral De esta manera, en la Tabla 2.5 encontramos el valor de nuestro indicador sintético de exclusión social calculado por el método DCP, considerándolo como el inverso del indicador del bienestar anteriormente aludido (tal y como venimos manteniendo). Por su parte, en la Figura 2.1 podemos encontrar la situación de los distintos estados miembros en relación a las cifras de la UE-27 (por lo que respecta a la exclusión social, medida con el indicador de exclusión social calculado por DCP), el cual nos ayudará a visualizar las enormes diferencias existentes en el contexto eurocomunitario. Habría que añadir que los resultados se obtuvieron utilizando todas las componentes principales (es decir, la varianza al 100%), no habiendo sido necesario rotar los ejes. TABLA 2.5. ÍNDICE SINTÉTICO CON DCP. Unidades Índice sintético Bienestar Índice sintético Exclusión Social Holanda 3,6002 0,2778 Dinamarca 3,5819 0,2792 Suecia 3,3116 0,3020 Austria 3,2069 0,3118 Luxemburgo 3,1629 0,3162 Finlandia 3,1352 0,3190 Irlanda 3,0109 0,3321 Chipre 2,9509 0,3389 Alemania 2,9495 0,3390 Malta 2,9372 0,3405 Reino Unido 2,8639 0,3492 Bélgica 2,8072 0,3562 Rep. Checa 2,7785 0,3599 Eslovenia 2,7630 0,3619 Francia 2,6397 0,3788 UE 27 2,5619 0,3903 Estonia 2,4289 0,4117 Eslovaquia 2,4277 0,4119 Hungría 2,3956 0,4174 Portugal 2,2980 0,4352 España 2,2371 0,4470 Lituania 2,1550 0,4640 Italia 2,0974 0,4768 Letonia 1,9256 0,5193 Grecia 1,8773 0,5327 Polonia 1,5857 0,6306 Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 95 Tesis Doctoral FIGURA 2.2. SITUACIÓN DE LOS PAÍSES EN CUANTO A BIENESTAR CON RESPECTO A LA UE 27 (GPSIR). Fuente: Elaboración propia a partir de Eurostat (2010). Observados los datos anteriores, podemos llegar a varias conclusiones. Por una parte, vemos que los países que menor exclusión social sufren son Dinamarca, Austria e Irlanda (que vuelve a estar en una posición elevada, escapándose cada vez más del grupo de países peor situados en el continente, mal denominados como países PIIGS), seguidos de otros países escandinavos como Finlandia o Suecia, Malta, y los países del Benelux (sin contar a Bélgica). Entre los estados miembros que más exclusión social tienen, encontramos a Rumanía, seguido por Bulgaria y Polonia. A continuación encontramos a las regiones bálticas y países del sur como Grecia. Por lo que respecta a la media comunitaria, encontramos los datos de la UE 27 en la séptima posición de los que menor grado de exclusión social padecen, con una cifra (-0,19) superior a la media del indicador (-0,82). Por su parte, si bien las grandes potencias europeas (Alemania, Francia y Reino Unido) se encuentran en una posición intermedia en la tabla, en este caso vemos que se encuentran situadas por debajo de las cifras de la UE 27 (aunque por encima de la media de la distribución). Una vez más, podemos encontrar a España entre los países de la segunda división europea. Tal y como se realizó en el análisis de los resultados obtenidos con DCP, si profundizamos en el estudio de las zonas con una menor situación de exclusión Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 96 Tesis Doctoral social, podemos observar que éstas disfrutan de mucho mejores datos para la mayoría de los indicadores utilizados en la construcción del indicador sintético (un valor más favorable que la media del indicador), con especial importancia de los indicadores 1, 2, 6, 9, 10 y 11, como ocurría con la metodología DCP (a pesar de que en este caso existen algunas diferencias en cuanto a los países situados en mejor posición). Además, y de nuevo repitiéndose lo observado anteriormente en relación a los resultados del método DCP, los indicadores 1, 5, 6, 9, 10 y 11 presentan una alta correlación con el indicador sintético (todos ellos por encima de 0,6 en este caso), siendo el peso de estas variables en el proceso de agregación superior al 40% (pues se han utilizado los pesos obtenidos con DCP para agregar también de acuerdo a la metodología GPSI). Si comparamos con lo observado en la Tabla 2.6, de nuevo vemos que, al tener en cuenta más elementos, y no sólo fijarnos en la pobreza, con el análisis de la exclusión social países como Irlanda y Reino Unido escaparían del grupo con peores resultados, mientras que otros como Hungría o Eslovaquia se encontrarían en peor situación, reforzando las conclusiones obtenidas para el caso del indicador calculado por el método DCP. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 97 Tesis Doctoral FIGURA 2.3. SITUACIÓN DE LOS PAÍSES EN CUANTO A BIENESTAR CON RESPECTO A LA UE 27 (GPSIN). Fuente: Elaboración propia a partir de Eurostat (2010). TABLA 2.8. ÍNDICE SINTÉTICO GPSI NETO. Observaciones 𝑮𝑷𝑺𝑰+ 𝑮𝑷𝑺𝑰− 𝑮𝑷𝑺𝑰𝑵 Bienestar Dinamarca 2,04 0 2,04 Holanda 2,13 0,2 1,92 Suecia 1,58 0,16 1,42 Luxemburgo 1,6 0,21 1,39 Austria 1,42 0,06 1,36 Irlanda 1,36 0,06 1,3 Chipre 1,6 0,32 1,28 Finlandia 1,36 0,14 1,21 Reino Unido 1,37 0,23 1,14 Malta 1,25 0,16 1,09 Alemania 1,17 0,33 0,84 Bélgica 1,2 0,43 0,78 Francia 0,75 0,49 0,26 Rep. Checa 0,66 0,46 0,2 Eslovenia 0,73 0,59 0,15 UE 27 0,24 0,19 0,06 Hungría 0,55 0,98 -0,43 España 0,54 1,03 -0,49 Portugal 0,37 0,9 -0,52 Eslovaquia 0,7 1,24 -0,53 Estonia 0,5 1,04 -0,55 Italia 0,07 0,84 -0,76 Grecia 0,12 1,29 -1,17 Lituania 0,51 1,87 -1,36 Letonia 0,41 2,3 -1,88 Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 98 Tesis Doctoral Bulgaria 0,49 2,86 -2,37 Polonia 0,07 2,75 -2,68 Rumanía 0,28 3,98 -3,71 Fuente: Elaboración propia a partir de Eurostat (2010). Aunque calculados basándose en la misma metodología, las clasificaciones obtenidas con 𝐺𝑃𝑆𝐼𝑅 y 𝐺𝑃𝑆𝐼𝑁 muestran diferencias significativas. Así pues, los países con mayor nivel de bienestar (es decir, menor grado de exclusión social), serían, según el segundo método, Dinamarca, Holanda y Suecia, seguidos de Luxemburgo, Austria e Irlanda. Entre los que más exclusión social tienen podemos encontrar, en primer lugar, a Rumanía, seguido de Polonia y Bulgaria. Detrás de estos tres países, y a mayor distancia, se encuentran Letonia, Lituania y Grecia, seguidos por otros estados miembros como Italia o Estonia. Podemos encontrar, de nuevo, las cifras de la UE 27 (0,06) en la posición número 16, ligeramente por encima del valor promedio de la distribución (-0,00036). Como venía ocurriendo, las grandes potencias europeas se encuentran en una situación intermedia en la clasificación, aunque situadas por encima de la UE 27 en cuanto a niveles de bienestar (España, por el contrario, se situaría por debajo de tal valor). De un estudio detallado de los países en mejor posición de bienestar (es decir, con menos niveles de exclusión social), podemos concluir que en estas zonas existe una mejor situación (una cifra más favorable que la media del indicador) para la mayoría de los indicadores, resultando de especial importancia los indicadores 2, 6, 9, 10 y 11 (observamos, pues, que hay muy pocas diferencias con respecto a los dos métodos anteriores). De esta manera, la mejor situación observada en relación a estos indicadores repercute en los resultados obtenidos por lo que a exclusión social se refiere. Además, tal y como viene sucediendo en el análisis de los resultados obtenidos con los anteriores métodos, se observa como los indicadores 1, 5, 6, 9, 10 y 11 presentan una alta correlación (por encima de 0,68) con el indicador sintético obtenido, siendo claves para explicar la situación de exclusión social observada. Para finalizar, compararemos la situación, una vez más, con las estadísticas recogidas en la Tabla 2.6. Tal y como venía ocurriendo, con el cálculo del indicador sintético de exclusión social, Reino Unido e Irlanda (por su mejor situación en otro tipo de variables distintas a la pobreza, pero recogidas en tal indicador) dejarían de Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 99 Tesis Doctoral estar en el grupo de países más desfavorecidos, mientras que otros como Hungría o Eslovaquia (con menores niveles de pobreza), por su peor situación en cuanto al resto de componentes, se sitúan en una situación más delicada por lo que respecta a la exclusión social. 2.3.3. ANÁLISIS COMPARATIVO DE RESULTADOS Una vez han sido analizados los resultados para los dos métodos utilizados, uno basado en técnicas estadísticas (el método de la Distancia a los Componentes Principales), y otro basado en técnicas no estadísticas (el índice de Programación por Metas, con sus variantes), en este apartado expondremos las ventajas e inconvenientes de unos y otros, y trataremos de comparar los resultados, en aras a encontrar patrones comunes de comportamiento entre los distintos estados miembros. Dicho lo anterior, entre las ventajas del método DCP podemos encontrar que representa la mayor parte de la información proporcionada por el sistema con un número limitado de variables, que, además, no están correlacionadas (Blancas et al., 2010b). Por otra parte, el análisis comparativo resulta muy sencillo e intuitivo. Además, tal y como se había dicho anteriormente, es el propio método el encargado de proporcionar los pesos, sin necesidad de injerencias de grupos de expertos (que siempre otorgan subjetividad al análisis). Por último, sin duda este método está mucho más depurado que la metodología del Análisis de Componentes Principales de la que parte. No obstante, como el anterior, adolece de una excesiva dependencia de la varianza explicada y de que los elementos estén correlacionados, para lo que deberemos realizar un estudio previo de la matriz de varianzas y covarianzas. Además, el uso de la varianza explicada provoca que los resultados finales estén determinados por las unidades analizadas. Por lo que respecta al método GPSI, y siguiendo a Blancas et al. (2010a) 14 , éste tiene una serie de ventajas con respecto a los métodos estadísticos. La primera de ellas es que no requiere una normalización previa de los datos. Por otra parte, este 14 Dichos autores exponen, en la página 2163, que “los indicadores sintéticos propuestos [GPSI] verifican casi todas las propiedades que establecen como un buen indicador debe funcionar”. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 100 Tesis Doctoral tipo de técnica no necesita que el número de indicadores sea inferior al número de observaciones. Por último, no hay pérdida de información, pues todos los indicadores del sistema inicial son utilizados en la construcción del indicador sintético. En cualquier caso, siguiendo a los mismos autores, existen también una serie de inconvenientes, pues el analista se ve en la obligación de tomar decisiones, tanto en la fijación de pesos como en la de los niveles de aspiración para cada indicador. A continuación trataremos de resumir y comparar los resultados obtenidos con ambos métodos, con la intención de arrojar luz sobre la verdadera situación de exclusión social en Europa, e identificar posibles situaciones similares entre unidades homogéneas. De esta manera, en la Tabla 2.9 podemos encontrar las clasificaciones obtenidas (de mayor a menor nivel de bienestar) con los distintos métodos, así como una clasificación media calculada en función de los resultados de DCP y 𝐺𝑃𝑆𝐼𝑅 (por ser uno un método basado en técnicas estadísticas y otro no, dado que una media entre las clasificaciones obtenidas con los tres métodos ponderaría con más valor las técnicas no estadísticas; además, un análisis entre las tres clasificaciones utilizando el coeficiente Rho de Spearman nos muestra que, aunque se encuentran muy correlacionadas, la pareja DCP-𝐺𝑃𝑆𝐼𝑅 presenta menos correlación que la formada por DCP-𝐺𝑃𝑆𝐼𝑁, dado que los resultados de tal coeficiente son: entre la clasificación con DCP y con 𝐺𝑃𝑆𝐼𝑅 el valor es 0,9146, entre DCP y 𝐺𝑃𝑆𝐼𝑁 es 0,9808, y entre 𝐺𝑃𝑆𝐼𝑅 y 𝐺𝑃𝑆𝐼𝑁 es 0,9250). TABLA 2.9. COMPARACIÓN ENTRE MÉTODOS. Unidades Clasificación DCP Clasificación 𝑮𝑷𝑺𝑰𝑹 Clasificación 𝑮𝑷𝑺𝑰𝑵 Clasificación media (DCP-𝑮𝑷𝑺𝑰𝑹) Final Dinamarca 2 1 1 1,5 1 Austria 4 2 5 3 2 Holanda 1 8 2 4,5 3 Suecia 3 6 3 4,5 4 Irlanda 7 3 6 5 5 Finlandia 6 4 8 5 6 Luxemburgo 5 9 4 7 7 Malta 10 5 10 7,5 8 Chipre 8 11 7 9,5 9 Reino Unido 11 10 9 10,5 10 Alemania 9 12 11 10,5 11 Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 101 Tesis Doctoral UE 27 16 7 16 11,5 12 Bélgica 12 13 12 12,5 13 Rep. Checa 13 15 14 14 14 Francia 15 15 13 15 15 Eslovenia 14 16 15 15 16 Hungría 19 19 17 19 17 Portugal 20 18 19 19 18 Estonia 17 21 21 19 19 Eslovaquia 18 22 20 20 20 Italia 23 17 22 20 21 España 21 20 18 20,5 22 Lituania 22 24 24 23 23 Grecia 25 23 23 24 24 Letonia 24 25 25 24,5 25 Polonia 26 26 27 26 26 Bulgaria 27 27 26 27 27 Rumanía 28 28 28 28 28 Fuente: Elaboración propia. Así, de los datos anteriores podemos extraer una serie de regularidades, pues, aunque con algunas diferencias, los tres métodos presentan resultados razonablemente similares (remitimos a los comentarios realizados anteriormente en cuanto al coeficiente Rho de Spearman calculado). En primer lugar, vemos que países como Bulgaria y Rumanía ocupan las peores posiciones, en términos de exclusión social. Polonia, las repúblicas bálticas y otros estados miembros como Hungría, Eslovaquia o los países PIIGS (a excepción de Irlanda) les siguen a la zaga. Entre las regiones con mejores datos, se observa que Dinamarca, Austria y Holanda, junto con otros países escandinavos y centroeuropeos, lideran tal clasificación. Estados miembros insulares mediterráneos, como Malta o Chipre, se encuentran, a su vez, en una posición relativa bastante buena. Una situación curiosa es la irlandesa anteriormente aludida, encontrando sus cifras entre las diez primeras posiciones, por delante incluso del Reino Unido. Otros países importantes de la Unión Europea, como Francia y Alemania, se encuentran en una situación intermedia en todas las clasificaciones analizadas. Por último, se observa que las cifras comunitarias medias de la UE 27 se encuentran en una situación intermedia de la clasificación (aunque, no obstante, según el Índice Sintético de Programación por Metas Restrictivo, la situación de la UE 27 es ligeramente mejor, frente al resto de metodologías). Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 102 Tesis Doctoral Si comparamos los resultados con lo observado en la Tabla 2.6, relativo exclusivamente a la pobreza, reforzamos la idea de que las Islas Británicas (especialmente Irlanda) se encuentra en una mejor posición por lo que respecta al resto de variables tenidas en cuenta en la construcción de los indicadores sintéticos de exclusión social calculados, frente a otros estados miembros como Eslovaquia y Hungría, cuya situación es justamente la inversa. Por lo que respecta a la variabilidad o dispersión de los resultados obtenidos con los distintos métodos, un análisis de la desviación típica de éstos nos muestra que los resultados obtenidos con el método DCP son menos dispersos (0,647) frente a los obtenidos por 𝐺𝑃𝑆𝐼𝑅 (1,135) y 𝐺𝑃𝑆𝐼𝑁 (1,460), mostrando los métodos basados en técnicas no estadísticas un bloque europeo mucho más heterogéneo en su situación de exclusión social. 2.4. CONCLUSIONES La lucha contra la pobreza y la exclusión social se está convirtiendo en un asunto con cada vez más importancia en la agenda de los países desarrollados, no sólo hacia el exterior, mediante las actividades de cooperación al desarrollo, sino también dentro de sus propias fronteras. Así pues, un paso previo fundamental para una prescripción política que pretenda ser coherente y adecuada es, sin duda, el correcto diagnóstico de la situación (labor que se aborda en este artículo). No obstante, esta tarea se antoja bastante ardua, por la dificultad que parece mostrar la medición de un concepto como la exclusión social, que, por propia definición, se presenta como un elemento multifacético, multidimensional, y con gran peso de variables cualitativas. Utilizadas con el criterio y la rigurosidad necesarias, las herramientas matemáticas utilizadas para el análisis económico pueden ayudar a comprender mejor el fenómeno mencionado. De esta manera, en este trabajo se ha llevado a cabo un diagnóstico de la situación en la Unión Europea de los 27 basándonos en datos de Eurostat (2010), mediante la construcción de un índice sintético de exclusión social a través de metodologías diferentes (la Distancia-Componentes Principales, basado en técnicas estadísticas, y la Programación por Metas, basado en técnicas no estadísticas), cada una con sus ventajas e inconvenientes, siempre teniendo en cuenta que el Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 103 Tesis Doctoral indicador no es un fin, sino un instrumento a disposición del investigador para un mejor análisis de la situación. A pesar de la gran subjetividad que subyace a la construcción de este tipo de indicadores, se ha intentado ser lo más explícito posible en los aspectos metodológicos, con intención de objetivizar nuestro análisis y dotarlo de validez y rigor científico, tal y como venimos comentando. En cualquier caso, existe una amplia literatura sobre la que apoyarse en esta tarea, y el nivel de sistematización del proceso es bastante elevado, por lo que, consideramos, los resultados alcanzados son bastante sólidos. A tenor de los resultados finalmente conseguidos, han podido extraerse una serie de regularidades en cuanto a la situación de exclusión social en los diferentes estados miembros que forman la UE-27, entre las que destacamos la peor situación de los últimos países incorporados al proceso de construcción europea (Rumanía y Bulgaria), de las penínsulas meridionales europeas, Polonia y las repúblicas del Mar Báltico; y las mejores cifras de los países del norte (especialmente, las regiones escandinavas) y del centro del continente, junto a otros estados miembros como Irlanda, Malta o Chipre. Las grandes potencias europeas se sitúan en posiciones intermedias de las clasificaciones obtenidas por los distintos métodos. En comparación con lo que puede observarse relativo a indicadores de riesgo de pobreza, países como Irlanda y Reino Unido muestran un comportamiento mucho mejor en medidas más amplias como las calculadas relativas a exclusión social, al tener en cuenta éstas elementos que van más allá de medidas simples de pobreza. Por el contrario, otros estados miembros como Eslovaquia o Hungría parecen encontrarse en una peor situación al considerar la exclusión social (frente a la posición que ocupaban al considerar sólo la tasa de riesgo de pobreza). Por otra parte, vale la pena destacar a su vez la alta correlación detectada entre los indicadores 1, 5, 6, 9, 10 y 11 y los índices sintéticos de exclusión social calculados por los distintos métodos, lo cual nos advierte de la importancia de la pobreza, la temporalidad en el empleo, el acceso a la sociedad de la información, la salud y las condiciones de vida para explicar la situación de exclusión social observada. Habría que comentar también que, aunque se han utilizado varios métodos diferentes para calcular por diversas vías los índices sintéticos de exclusión social, dichos métodos presentan resultados esencialmente similares, estando Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 104 Tesis Doctoral fuertemente correlacionados entre sí (tal y como ha demostrado el análisis del coeficiente Rho de Spearman realizado en páginas anteriores). Por último, se ha observado que los métodos de agregación basados en técnicas no estadísticas presentan un continente más heterogéneo en cuanto a exclusión social se refiere, en base al análisis de la dispersión (a través de la observación de la desviación típica). No cabe duda de que, en un mundo cada vez más globalizado, para construir una Europa social y sólidamente asentada de cara al exterior, un requisito fundamental que no podemos ni debemos olvidar es la reducción de las diferencias internas que se han venido detectando, tarea que es responsabilidad ineludible tanto de las instituciones eurocomunitarias como nacionales, e incluso, teniendo en cuenta el gran peso de las administraciones más descentralizadas, de las distintas regiones a nivel europeo. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 111 Tesis Doctoral diversas interpretaciones teóricas existentes, dotando de soporte y fundamentación teórica para el desarrollo de nuestra investigación. Comencemos, en primer lugar, por el debate planteado en torno a los objetivos crecimiento de la renta y distribución de la misma. Y es que, tal y como apuntan García Lizana y Pérez Moreno (2003, 2009 y 2012), la relación entre equidad en la distribución de la renta y crecimiento económico constituye un campo de investigación que ha despertado mucho interés 16 , al tratarse de dos objetivos macroeconómicos que deben ser alcanzados si adoptamos una perspectiva completa del desarrollo (que se encuentra, precisamente, en la línea del crecimiento integrador de la UE). Con el devenir de las distintas escuelas de pensamiento económico (partiéndose de diferentes hipótesis y bajo contextos diversos) las formas de interpretación de la situación han sido varias, pudiendo clasificarlas, a grandes rasgos 17 , en los apartados siguientes: A) La distribución de la renta depende del crecimiento económico. A.1) Cabe destacar, ante todo, la hipótesis de Kuznets (1955), según la cual existiría una relación funcional entre equidad en la distribución de la renta y crecimiento económico en forma de U (así, el crecimiento económico, en una primera fase, debe ir acompañado de una reducción de la igualdad, y sólo a partir de un nivel concreto favorecería un incremento de la misma). Esta situación se traduce en la tradicional interpretación política a la que estamos habituados: para poder repartir, primero hay que crecer, aunque dicho crecimiento implique, precisamente y en primer lugar, incidir en la desigualdad. Sólo cuando el crecimiento económico se consolide, alcanzando un determinado nivel, podrá recuperarse el camino hacia la equidad. No obstante, autores como Deininger y Squire (1998) o Fields (2001) han propuesto dejar de tenerla en cuenta, dado su escaso fundamento empírico; mientras que otros, como Fielding y Torres (2005) han estimado la relación entre la 16 Autores como Aghion, Caroli y García-Penalosa (1999), Temple (1999), Barro (2000), Banerjee y Duflo (2003), Knowles (2005) o Ehrhart (2009), se han centrado en la relación entre distribución de la renta y crecimiento, estudiando de forma empírica cómo estas disparidades económicas influyen en los niveles de desarrollo económico, de acuerdo con Dell`Anno y Amendola (2015). 17 No se persigue realizar una delimitación exhaustiva y completa de cada perspectiva, si no de apuntar las diversas interpretaciones posibles, citando en caso necesario aquellos autores que permiten hilar la base de nuestra argumentación. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 112 Tesis Doctoral desigualdad en el ingreso (medida por el índice de Gini) y otros indicadores de desarrollo (además del ingreso per cápita, niveles de alfabetización, esperanza de vida…) de acuerdo con la curva de Kuznets, con algunos resultados más bajos de lo esperado. A.2) El crecimiento económico favorece la equidad (siendo, por tanto, dos objetivos macroeconómicos complementarios). No obstante, la evidencia empírica disponible tampoco parece favorecer esta posición (p. ej., el crecimiento de algunas economías europeas durante el periodo de prosperidad anterior a 2007, como la española, no se vio acompañado de una reducción de la desigualdad; ver Poggi, 2007). A.3) El crecimiento económico, por sí mismo, no garantiza la reducción de las desigualdades, tratándose de dos objetivos independientes. Lo cual exigiría diseñar políticas de crecimiento que apostaran explícita y simultáneamente por la equidad, si se pretenden alcanzar ambos objetivos. B) La distribución de la renta influye sobre el crecimiento. B.1) La desigualdad en la distribución de la renta favorece el crecimiento económico (puesto que la inversión depende del ahorro y éste se ve estimulado si hay una elevada concentración de la renta). B.2) La equidad en la distribución de la renta favorece el crecimiento económico; mientras que la falta de equidad lo dificulta. Tratándose de objetivos complementarios por tanto de manera que las políticas orientadas a la reducción de las desigualdades estarían contribuyendo al mismo tiempo a favorecer al crecimiento económico (ver Schottland, 1975; García Lizana, 1982; Galor y Zeira 1993; Martín Reyes, García Lizana y Fernández Morales 1995; etc.). Ahora bien, conviene ser prudentes en el tratamiento y medida de la equidad y en su eventual influencia sobre el crecimiento económico. Si se mide por el índice de Gini, la evidencia empírica sobre la eventual relación entre desigualdad en la distribución medida por dicho índice y la renta por habitante suele resultar poco consistente (ver, por ejemplo, Barro, 2000). Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 113 Tesis Doctoral En este sentido, es de interés recordar que autores como John Maynard Keynes o Gunnar Myrdal (por sólo citar dos de los autores más relevantes) fijaron su atención no en un concepto genérico de equidad, sino en las modificaciones experimentadas en términos de pobreza (como forma de desigualdad, ver Spicker, 1993). Así, de acuerdo con Keynes [1936], (1983), las políticas redistributivas juegan un papel fundamental en el crecimiento económico, a través de un aumento del consumo inducido al transferir recursos a los individuos más pobres (pues para dicho autor, la propensión a consumir de éstos es más elevada, lo que incidiría favorablemente en términos macroeconómicos impulsando la demanda). Por otra parte, Myrdal (1971) propone que una reducción de los niveles de pobreza incidirá favorablemente en variables como la salud, la educación o la cohesión social, obteniendo como resultado final un mayor crecimiento económico, en este caso por el lado de la oferta (dicha interpretación queda reflejada en algunos estudios actuales, ver Hall y Ludwig, 2009, entre otros). Sobre la base anterior, si la pobreza es muy elevada en una sociedad, podría pensarse que el nivel de consumo de la misma se verá limitado, así como los incentivos para la inversión (puesto que existirán pocas expectativas en cuanto al mercado interior), lo que penaliza la demanda agregada. Por otra parte, en una situación de privación en la salud, menor educación, tensiones sociales, etc., se debilitará la productividad del trabajo, impactando también en los niveles de producción (agravándose todavía más la situación si incluimos el lógico impacto sobre el equipo de capital ante las restricciones en la inversión mencionadas). Vemos, pues, un conjunto de limitaciones que afectan simultáneamente a la demanda y a la oferta agregada, y que sumadas condicionan la capacidad de crecimiento si el porcentaje de población afectada es elevado 18 . En este sentido se entiende la tesis defendida por Martín Reyes, García Lizana y Fernández Morales (1995) o García Lizana y Pérez Moreno (2003, 2009 y 2012), considerando que sea preciso superar un determinado nivel de pobreza para poder conseguir niveles significativos y sostenibles de crecimiento, tal como se recoge en la Figura 3.1, 18 De acuerdo con todo ello, podría explicarse la débil relación que suele encontrarse entre renta por habitante y equidad en la distribución medida por el índice de Gini, puesto que una reducción de éste podría significar, simplemente, una mejor distribución entre las clases más favorecidas, aunque hubiera un cierto empeoramiento de las clases empobrecidas. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 114 Tesis Doctoral donde se representa el PIBpc en ordenadas y la pobreza, medida por la tasa de riesgo de pobreza, en el eje de abscisas (relación conocida como “Hipótesis L”). FIGURA 3.1. RELACIÓN ENTRE POBREZA Y CRECIMIENTO ECONÓMICO. Fuente: Elaboración propia. En consecuencia, la opción por el crecimiento integrador sería, de acuerdo con esta hipótesis, plenamente factible, pues si apostamos por reducir de forma significativa las tasas de pobreza existentes, se estaría favoreciendo tanto el crecimiento como la equidad. No obstante, hablar de crecimiento integrador implica algo más que mejorar las rentas monetarias, ya que también importan la cohesión social, la satisfacción de las necesidades de toda la población, etc. Así, en los últimos años ha surgido un nuevo concepto que permite abordar de forma más completa el fenómeno. Se trata del concepto de exclusión social (Chakravarty y D´Ambrosio, 2006, o Atkinson y Davoudi, 2000, entre otros). De acuerdo con Postlewaite y Silverman (2005, p. 243): “Hay un interés creciente en el concepto de exclusión social y su rol potencial para comprender la desigualdad”. No obstante, existen ciertos vínculos de dicho término con el de pobreza, pues la pobreza hace referencia directa a la falta de recursos, si bien sugiere un conjunto de circunstancias complementarias más complejas que justifican la apelación al concepto de exclusión social, como pueden ser la expulsión (o marginación) del mercado laboral, de la educación, de la atención sanitaria, del crédito, de la vivienda, de relaciones sociales, del disfrute pleno de los derechos humanos, etc. Autores como Madanipour, Shucksmith y Talbot (2015) analizan en Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 115 Tesis Doctoral profundidad los conceptos de pobreza y exclusión social, estudiando sus relaciones y la controversia existente, así como el uso de los mismos en el discurso de la política europea y su relación con la agenda para el crecimiento económico. De acuerdo con Dell`Anno y Amendola (2015) no sólo se trata de privación económica, material o en la salud, si no que el concepto de exclusión social también alude a la privación en las relaciones de tipo social y en la propia participación en la sociedad 19 . Sin ánimo de ser exhaustivos, algunos de los principales estudios que relacionan los conceptos de exclusión social, desigualdad y pobreza (Sen, 1998 y 2000; Robila, 2006; Atkinson y Marlier, 2010) exponen que la exclusión social incluye un amplio abanico de dimensiones de privación (no sólo económica, en términos de pobreza). En cualquier caso, se incluya o no la deficiencia de ingresos en la interpretación de la exclusión social (puesto que también hay autores, como Jordan, 1996, que mantienen que la exclusión social es una causa o elemento de la pobreza y no al contrario), parece bastante lógico asumir que los demás elementos definitorios de la misma, en mayor o menor medida, puedan afectar por sí mismos al crecimiento económico, en tanto en cuanto pueden agravar o compensar (según sea el caso) los efectos de la pobreza, en línea de lo expuesto por Myrdal (influyendo sobre la capacidad productiva y la implicación en el proceso económico de un número más o menos grande de población) y Keynes (a través del crédito, facilidades de acceso al mercado laboral, vivienda, …). Sin olvidar la incidencia que pueda tener sobre las actitudes de la población para afrontar su contribución al proceso de crecimiento colectivo, a tenor de lo señalado en la nota anterior. Cuanto más elevada sea la proporción de personas con alta exclusión, y más aspectos estén implicados en la exclusión, el impacto negativo sobre el crecimiento económico deberá ser, por tanto, mayor; y por analogía con lo señalado a propósito del riesgo de pobreza (o pobreza económica), deberá rebasarse un determinado nivel para que puedan impulsarse procesos de crecimiento económico integrador con una cierta holgura y estabilidad. Dificultándose cualquier intento en este sentido, si la tasa de exclusión social es elevada. 19 Sin olvidar la importancia de los componentes psicológicos, en cuanto a su influencia sobre la inclusión social de individuos y grupos de población concernidos, como el estilo de afrontamiento del estigma social derivado de sus circunstancias particulares (ver Cruz Morato y García Lizana, 2011, para el caso de las personas con discapacidad). Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 116 Tesis Doctoral Por otra parte, trabajos como los de Ehrhart (2009) o Dell`Anno y Amendola (2015) sirven también de soporte para establecer dicha relación entre exclusión social y crecimiento económico, por lo que cabe esperar un impacto más significativo y perceptible sobre el crecimiento económico si analizamos la incidencia de la exclusión social frente a la mera distribución de los ingresos. Así, por ejemplo, señalan Dell`Anno y Amendola (2015, p. 288): “[…] dado que los procesos de decisión de los agentes están significativamente afectados por factores sociales, incluida la noción de inclusión social, asumimos que la exclusión social puede ser mucho más relevante para afectar a la inestabilidad política y decisiones de fertilidad de los agentes económicos que sólo la distribución de la renta”; lo cual, obviamente, tenderá a repercutir sobre los niveles alcanzados por la renta por habitante, a lo largo del tiempo. El problema se encuentra en los criterios adoptados para la medición de la exclusión social, dada la amplitud y matices de su contenido; lo que sin duda afectará a la relación observable entre exclusión social y crecimiento. Sin ánimo de ser exhaustivos (por no ser objetivo del presente trabajo llevar a cabo la medición de dicho fenómeno), de acuerdo a su definición, existe consenso en la literatura en la medición de la exclusión social como un concepto multidimensional. Atkinson et al. (2002) incluyen, a este respecto, la consideración de diversas variables como los ingresos, el empleo, la salud, la educación y el acceso a la vivienda, así como otros servicios. Autores ya mencionados como Chakravarty y D´Ambrosio (2006), o Poggi (2007) abordan también el fenómeno de forma análoga. En la misma línea, Eurostat (2010) presentó una batería de indicadores parciales de exclusión social, no proporcionándose entonces una medida integradora única del fenómeno por parte de la oficina estadística europea. Así pues, para cubrir dicha laguna, Caballero Fernández y Cruz Morato (2010) desarrollaron un indicador sintético de exclusión social basándose en el método estadístico de la distancia a los componentes principales (DCP) (ver Blancas y otros, 2010a y 2010b), a partir de la información sobre dichos indicadores parciales de exclusión presentados en Eurostat (2010), (ver Caballero Fernández y Cruz Morato, 2010). Dichos indicadores son los siguientes: (1) tasa del riesgo de pobreza con un umbral de pobreza del 60% del ingreso mediano, en porcentaje de la población; (2) Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 117 Tesis Doctoral desempleo de larga duración (porcentaje de la población activa en paro desde hace más de 12 meses); (3) porcentaje de la población con edades comprendidas entre 18 y 59 años que viven en familias en las que ningún miembro trabaja; (4) porcentaje de empleados con contratos temporales en relación al total de empleados; (5) tasa de trabajo de aquellos contratados a tiempo parcial de tipo voluntario (no son contratados a tiempo parcial por así lo deseen, sino porque no consiguen otro tipo de figura contractual); (6) porcentaje de familias con acceso a internet; (7) tanto por ciento de la población con edades comprendidas entre 15 y 24 años que participa en la educación formal; (8) porcentaje del gasto público total invertido en educación; (9) tasa de mortalidad infantil por cada 1000 habitantes; (10) porcentaje de la población viviendo en situación de privación severa en cuanto a la vivienda; y (11) tanto por ciento de familias en situación de hacinamiento en las viviendas. En la actualidad, se dispone a nivel comunitario del indicador “people at risk of poverty or social exclusion” (indicador AROPE ya mencionado), el cual tiene en cuenta las variables siguientes: tasa de riesgo de pobreza, privación material severa y baja intensidad en el empleo. Más recientemente, los trabajos de Dell`Anno y Amendola (2015) han profundizado sobre tal línea de trabajo, de forma similar a la desarrollada por Caballero Fernández y Cruz Morato (2010), desarrollándose un indicador de exclusión social por el método Tucker 3 de análisis de los componentes principales que integra variables relativas al mercado de trabajo, pobreza, desigualdad de la renta, educación y salud. Un análisis comparativo a priori entre estas tres mediciones (ESDCP, AROPE y el indicador Tucker3 de Dell`Anno y Amendola, 2015) nos lleva a concluir que, si bien están midiendo el mismo fenómeno (con ciertas diferencias metodológicas) el indicador ESDCP es la medida más completa en cuanto al número de indicadores parciales que integra, de forma que el resto supondrían visiones más limitadas del fenómeno, de donde cabe esperar una capacidad explicativa menor para calibrar la incidencia de la exclusión social sobre otros fenómenos económicos y sociales. En el siguiente apartado profundizaremos en la validación de tal cuestión. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 118 Tesis Doctoral 3.3. CONTRASTE EMPÍRICO De acuerdo con todo lo señalado, serían tres las hipótesis planteadas: a) La existencia de altos niveles de pobreza en una sociedad repercuten negativamente en el crecimiento económico alcanzado por ésta; b) La presencia de alta exclusión social en una economía repercute negativamente en los niveles de crecimiento económico alcanzado; c) El número de variables consideradas en el indicador sintético utilizado para medir la exclusión social condiciona visiones más o menos parciales del fenómeno; por lo que su capacidad explicativa con respecto a los niveles de crecimiento económico alcanzados variará en función de los aspectos o dimensiones que sean considerados. La primera hipótesis (a) ha sido ya verificada con anterioridad en diversos trabajos, para diferentes contextos geográficos (provincias españolas, países de la OCDE, países en vías de desarrollo, países islámicos, EE. UU., todo el planeta…; ver Martín Reyes, García Lizana y Fernández Morales, 1995; García Lizana y Pérez Moreno, 2003 y 2009; etc.). Y en concreto para la UE por García Lizana y Pérez Moreno (2000) y García Lizana y Cruz Morato (2010a). No obstante, en García Lizana y Cruz Morato (2010a), se comprueba que, aunque dicha relación funcional se mantiene diez años después (tras las ampliaciones de la UE hacia países del Este), el poder explicativo de los modelos econométricos estimados era inferior. Todo ello potencia el interés de abordar el fenómeno de la falta de equidad con una medición diferente a la tasa de riesgo de pobreza (en consonancia con los antecedentes teóricos planteados), considerando otros factores que estarían incidiendo en la situación. Variables como los niveles de exclusión en el mercado laboral o el mayor acceso familiar a internet, por ejemplo, presentan cifras muy diferentes en países como Reino Unido e Irlanda, frente a otros como España, Grecia e Italia, a pesar de la similitud en cuanto a las cifras de pobreza. De esta forma, en García Lizana y Cruz Morato (2010b) se realizó la estimación utilizando un indicador sintético de exclusión social. En concreto, utilizando el indicador sintético de exclusión social calculado por Caballero Fernández y Cruz Morato (2010), antes mencionado, a partir de la información sobre diversos indicadores parciales de exclusión presentados en Eurostat (2010). La relación entre crecimiento económico Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 119 Tesis Doctoral y exclusión social se correspondía con la segunda hipótesis (b) señalada anteriormente, de acuerdo con los fundamentos teóricos planteados y trabajos empíricos previos (ver Tabla 3.1). Lo que es más, se observa una relación entre crecimiento y falta de equidad mucho más ajustada al modelo de “Hipótesis L” (no observándose valores anómalos), en comparación con la relación entre crecimiento económico y pobreza monetaria. TABLA 3.1. MODELOS ECONOMÉTRICOS CON ESDCP, 2008. Modelos econométricos 𝛼 𝛽 𝐹 𝑅2 𝑅 2 SBIC Schwarz Modelo lineal 160,1835 (7,991285) -144,3586 (-3,29557) 10,86081 0,294644 0,267515 10,30435 Modelo recíproco -16,10177 (-0,59106) 44,64484 (4,265132) 18,19135 0,411650 0,389021 10,12297 Modelo potencial 3,559100 (22,08492) -1,047554 (-6,19707) 38,40372 0,596297 0,580770 0,367730 Modelo exponencial 5,254285 (34,33839) -1,752230 (-5,24019) 27,45960 0,513651 0,494946 0,553975 Fuente: García Lizana y Cruz Morato (2010b). Dado que, posteriormente, se ha dispuesto a nivel comunitario de AROPE para medir el fenómeno de la pobreza o exclusión social, se considera relevante repetir el análisis teniendo en cuenta dicho indicador para comprobar si verifica nuevamente la hipótesis (b); y asimismo si se verifica la tercera hipótesis (c). De confirmarse la relación exclusión social-crecimiento económico del tipo “Hipótesis L” utilizando AROPE (aunque su capacidad explicativa fuese inferior a la de ESDCP), consolidaríamos aún más los supuestos teóricos, resultando mucho más compacta la interpretación política derivada de nuestros planteamientos. Así, comenzaremos replicando con datos de 2008 de AROPE y de PIBpc en PPA (EU28=100) (Eurostat 2015b) (Tabla 3.2) la relación entre ambos fenómenos (exclusión social y crecimiento económico) para poder compararla con la estimación anteriormente realizada en García Lizana y Cruz Morato (2010b) con información de dicho periodo. En la Tabla 3.3 se recogen los diversos modelos econométricos estimados, observándose de nuevo una mejor capacidad explicativa por parte del Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 120 Tesis Doctoral modelo potencial (𝑅2 de 0,58), con cifras muy similares (aunque ligeramente inferiores) a las obtenidas por el modelo estimado en el mismo periodo cuando la variable utilizada para medir la exclusión social era ESDCP (Caballero Fernández y Cruz Morato, 2010). TABLA 3.2. PIB PER CÁPITA E INDICADOR AROPE, 2008. Países PIBpc (PPA, UE27=100) Indicador AROPE Unión Europea 27 países (UE 27) 100 23,8 Rumania (RO) 48 44,2 Bulgaria (BG) 43 44,8 Letonia (LV) 60 34,2 Grecia (EL) 93 28,1 España (ES) 102 24,5 Italia (IT) 106 25,3 Lituania (LT) 63 27,6 Estonia (EE) 68 21,8 Reino Unido(UK) 114 23,2 Portugal (PT) 79 26,0 Irlanda (IE) 132 23,7 Polonia (PL) 55 30,5 Chipre (CY) 105 23,3 Alemania (DE) 116 20,1 Bélgica (BE) 115 20,8 Malta (MT) 81 20,1 Luxemburgo (LU) 256 15,5 Francia (FR) 106 18,5 Finlandia (FI) 120 17,4 Austria (AT) 124 20,6 Dinamarca (DK) 123 16,3 Hungría (HU) 63 28,2 Eslovenia (SI) 89 18,5 Eslovaquia (SK) 71 20,6 Suecia (SE) 127 14,9 República Checa (CZ) 82 15,3 Países Bajos (NL) 139 14,9 Fuente: Eurostat (2015b). Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 127 Tesis Doctoral PARTE II Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 128 Tesis Doctoral CAPÍTULO 4: IMPORTANCIA DE LA ECONOMÍA DEL COMPORTAMIENTO PARA ENTENDER LA SITUACIÓN: EL CASO DEL MERCADO LABORAL DE LAS PERSONAS CON DISCAPACIDAD EN ESPAÑA Nota: El contenido del presente capítulo se encuentra publicado en: Revista de Fomento Social, indexada en DICE y Latindex. Referencia completa: Cruz Morato, M. A. y García Lizana, A. (2011): “La Economía y la Psicología ante el problema de la inactividad de las personas con discapacidad”, Revista de Fomento Social, 262 (66), 251-284. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 129 Tesis Doctoral LA ECONOMÍA Y LA PSICOLOGÍA ANTE EL PROBLEMA DE LA INACTIVIDAD DE LAS PERSONAS CON DISCAPACIDAD. ECONOMICS AND PSYCHOLOGY FACING THE PROBLEM OF DISABLED PEOPLE INACTIVITY. RESUMEN. La situación laboral de las personas con discapacidad continúa siendo muy negativa, a pesar del creciente interés social por el colectivo. Muchos estudios anteriores coinciden en señalar las bajas tasas de actividad como el principal problema del colectivo en las economías desarrolladas. Sin embargo, una aproximación basada en la Teoría Económica tradicional, en aras a clarificar la situación, deja más interrogantes de los que resuelve. Bajo una perspectiva más amplia, completando el enfoque neoclásico con la teoría institucionalista de los mercados duales de trabajo y analizando la influencia de la discriminación, en este trabajo introduciremos elementos tomados de la Psicología (como los procesos de estigmatización o las teorías del estrés) para cubrir las lagunas de dicho análisis, en un contexto de Economía del Comportamiento. Tal modo de proceder nos permitirá ser más precisos en el diseño de medidas de política económica que busquen atajar el problema. Palabras clave: Discapacidad, mercado laboral, Economía del Comportamiento, estigma, estrés. ABSTRACT. The employment situation of those with disabilities is still very negative, despite increasing social interest in this sector. Many previous studies coincide in pointing to low rates of activity as the main problem this group encounters in industrialized economies. However, an approach based on traditional Economic Theory, in an effort to clarify the situation, poses more questions than it answers. From a broader view point, complementing a neoclassical approach with the institutionalist theory of Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 130 Tesis Doctoral dual work markets and analyzing the influence of discrimination, this paper introduces elements drawn from Psychology (like processes involving stigmas and theories of stress) to bridge some gaps in this analysis, in a context of Behavioural Economics. This plan of action will allow us to be more precise in designing measures of economic policy to tackle the root of this problem. Keywords: Disability, labor market, Behavioral Economics, stigma, stress. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 131 Tesis Doctoral 4.1. INTRODUCCIÓN De los problemas detectados en la vida cotidiana de las personas con discapacidad, merece especial atención la desfavorable situación laboral del colectivo. El trabajo no sólo supone una fuente de ingresos, a menudo imprescindible para la supervivencia del individuo y su familia; el trabajo supone también la realización del individuo, su crecimiento personal y una vía de integración en la sociedad. En este sentido, en Rodríguez y Delgado (2009) podemos encontrar un análisis de la atención a la integración laboral de las personas con discapacidad por parte de las instituciones eurocomunitarias. Diversos estudios coinciden en destacar las bajas tasas de actividad como el principal problema laboral de las personas con discapacidad en las economías desarrolladas. En este sentido, pueden citarse, por ejemplo, García Serrano y Malo (2002), Gannon y Nolan (2004 y 2007), Vicente y López (2007), OCDE (2007), Albarrán, Alonso y Fajardo (2009), García Lizana y Cazallas Alcaide (2009), etc. Según los primeros (p. 249): “el principal problema de las personas discapacitadas es la entrada en la población activa (su baja tasa de actividad) más que la dificultad de encontrar empleo (aunque este problema también puede existir)”. Los datos de la OCDE (2007) no solo indican que la inactividad en las personas con discapacidad es muy alta, sino que además exponen que a un alto porcentaje de personas inactivas les gustaría tener un trabajo remunerado 20 . Se muestra así una disfunción en el mercado laboral de las personas con discapacidad; algo debe estar ocurriendo para que las personas “inactivas” deseen trabajar y no sean consideradas como personas paradas (de acuerdo con la definición de las estadísticas laborales utilizadas parecería lo más lógico). Según Little (2007, p. 51) “no hay duda de que muchos individuos con problemas de salud de larga duración son capaces de volver a alguna forma de empleo, o que a un número significativo le gustaría volver a trabajar”. ¿Por 20 De esta manera, por recoger algunos datos relevantes, el porcentaje de personas inactivas con una discapacidad permanente que declaran desear incorporarse al mercado laboral, en el periodo 2004-2005, sería del 14,4% en España, y del 45,1% en Reino Unido, siendo la media de los países europeos pertenecientes a la OCDE del 20,9% (ver OCDE 2007). Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 132 Tesis Doctoral qué permanecen en la inactividad, pues? De acuerdo con este autor, estos “desempleados ocultos” deberían formar parte de la oferta laboral. El objetivo de este artículo es contribuir a la búsqueda de posibles respuestas al problema de la escasa participación de las personas con discapacidad en el mercado laboral, introduciendo una perspectiva psicológica en el análisis económico para completar las lagunas que el mismo presenta. Por tanto, se seguirá una perspectiva cercana a la Economía del Comportamiento, un campo donde se buscan explicaciones a fenómenos económicos recurriendo a teorías psicológicas para ser integradas en el propio análisis económico. Pero, conviene advertirlo, sin renunciar a las posibilidades abiertas por otras escuelas de pensamiento, con el propósito de abordar más sólidamente un problema lleno de dificultades de interpretación, de manera que ello facilite el diseño de aplicaciones políticas capaces de mejorar la situación. El artículo está organizado como sigue: en el apartado 2 se recogen algunos datos que permitan apreciar la situación laboral de las personas con discapacidad, en relación con el resto de la población; en el apartado 3 se aborda la explicación teórica del problema, señalando las cuestiones que la Teoría Económica tradicional deja sin explicar, la utilidad de recurrir a la Psicología, y cómo todo esto nos lleva a un contexto de Economía del Comportamiento; en el apartado 4, situados en dicho marco teórico, introducimos diversas teorías psicológicas (como los procesos de estigmatización y las teorías del estrés), para explicar la escasa participación laboral de las personas con discapacidad; en el apartado 5 apuntaremos algunas aplicaciones de política económica que pueden extraerse del estudio anterior; para finalizar, en el último apartado, presentando las conclusiones de nuestro análisis. 4.2. UNA APROXIMACIÓN EMPÍRICA A LA SITUACIÓN LABORAL DE LAS PERSONAS CON DISCAPACIDAD Como se ha apuntado en la Introducción, diversos autores se han ocupado del problema de la baja tasa de actividad de las personas con discapacidad. Así, Vicente y López (2007, p. 432), advierten que “En el conjunto de la Unión [Europea] el 45% de las personas con discapacidad es económicamente inactivo, frente a un Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 133 Tesis Doctoral 26,6% de los no discapacitados”. Como es fácil de apreciar, y así lo hacen los autores, tales cifras “revelan un importante potencial desaprovechado para el crecimiento económico”. Gannon y Nolan (2004 y 2007), por su parte, analizan la situación irlandesa, relacionando la discapacidad con un decremento de 20 puntos porcentuales en la probabilidad de ser activo. Del caso español se han ocupado Albarrán, Alonso y Fajardo (2009), utilizando datos tomados de la Encuesta de Discapacidades, Deficiencias y Estados de Salud (1999) (ver INE, 2002a), según la cual la tasa de actividad de las personas con discapacidad de ambos sexos se situaría en el 32,1%, mientras que para el conjunto de la población alcanzaría el 65,5%. Datos que se verían corroborados en 2002 en el Módulo específico para “Las personas con discapacidad y su relación con el empleo” de la EPA, según recogen García Lizana y Cazallas Alcaide (2009), tal como se presentan en la Tabla 4.1. Como fácilmente puede comprobarse, la situación de las personas con discapacidad (para ambos sexos) presenta rasgos que las distancian de las personas sin discapacidad: las tasas de actividad y ocupación son menores, mientras que las de paro son más elevadas. Igualmente, la situación de las mujeres dentro del grupo de personas con discapacidad es más desfavorable (en los aspectos indicados) que la de los varones. Pero obsérvese que tanto en el caso de los varones como en el de las mujeres, la diferencia con las personas sin discapacidad no es demasiado relevante en el caso del desempleo, sino en la tasa de actividad (si la diferencia en la tasa de ocupación resulta elevada es por la influencia sobre la misma de la tasa de actividad). TABLA 4.1. TASAS DE ACTIVIDAD, OCUPACIÓN Y DESEMPLEO DE PERSONAS CON Y SIN DISCAPACIDAD. Colectivos Tasas Ambos sexos Varones Mujeres Personas Con Discapacidad Tasa de actividad 33,7 39,3 27,1 Tasa de empleo 28,5 34,3 21,7 Tasa de paro 15,3 12,8 19,7 Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 134 Tesis Doctoral Personas Sin Discapacidad Tasa de actividad 70,0 84,4 55,8 Tasa de empleo 62,4 78,1 48,7 Tasa de paro 11,0 7,5 16,2 Fuente: García Lizana, A. y Cazallas Alcaide, C. (2009), a partir de INE: Encuesta de población Activa. Módulo de 2002b. 4.3. CÓMO EXPLICAR EL PROBLEMA 4.3.1. PUNTOS DÉBILES DE LA TEORÍA ECONÓMICA TRADICIONAL Para poder explicar el fenómeno de las bajas tasas de actividad del colectivo de personas con discapacidad, comenzaremos exponiendo, de forma muy esquemática, la explicación proporcionada por la Teoría Económica convencional al respecto. De esta forma, atendiendo a las características del fenómeno estudiado, lo más apropiado es recurrir al análisis microeconómico, ya que en definitiva se trata de estudiar el comportamiento ante el trabajo de las personas con discapacidad y de cómo sus decisiones individuales condicionarán la oferta laboral del colectivo. Dicho lo anterior, y siguiendo a García Lizana y Cazallas Alcaide (2009), partiremos de la aproximación neoclásica, según la cual, el mercado laboral es considerado un caso particular del modelo de equilibrio general walrasiano. Oferta y demanda laboral se van ajustando hasta alcanzar el punto de equilibrio, en un contexto bajo los supuestos de flexibilidad de precios y competencia perfecta. La determinación de la oferta laboral del individuo vendrá del proceso de optimización de sus preferencias psicológicas entre ocio y consumo (representadas por las curvas de indiferencia), sujetos a una restricción presupuestaria (lo que el individuo consume no puede ser superior a sus disponibilidades de recursos, tanto salariales como no salariales), en un marco de teoría de elección del consumidor. Por tanto: “las personas van a decidir el número de horas que desean trabajar en función del salario, estando condicionadas en el largo plazo por las rentas no salariales y sus preferencias psicológicas” (García Lizana y Cazallas Alcaide, 2009, p. 6). Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 135 Tesis Doctoral Según McConnell, Brue y Macpherson (2003), el modelo básico del trabajo y el ocio puede ser muy útil para explicar la inactividad. Esto es así ya que dicho modelo analiza las decisiones individuales sobre la asignación del tiempo entre ocio y trabajo, que condicionarán la oferta laboral. Una situación de inactividad, en la medida en que supone una preferencia por el ocio (es decir, por quedarse fuera del mercado laboral, sea por razones domésticas, de estudios, etc.), conlleva una retracción de la curva de oferta laboral por debajo de su nivel potencial. Un ejemplo característico que podría aducirse es el representado por la población femenina, como puede verse en la Tabla 4.2, a partir de las cifras proporcionadas por la Encuesta de Población Activa del tercer trimestre de 2010 (ver INE, 2011). TABLA 4.2. TASAS DE ACTIVIDAD, OCUPACIÓN Y DESEMPLEO POR SEXO. Tasas Ambos sexos Varones Mujeres Tasa de actividad 60,1 68,3 52,2 Tasa de empleo 48,2 55,1 48,6 Tasa de paro 19,8 19,3 20,4 Fuente: Elaboración propia a partir de INE (2011). En efecto, la tasa de actividad femenina es sensiblemente inferior a la del varón, lo que, bajo el criterio aquí señalado, podría explicarse por la dedicación de la mujer a las tareas del hogar, de acuerdo con los usos tradicionales. Algo análogo podría concluirse si observamos el comportamiento de acuerdo con la edad de los sujetos (ver Figura 4.1). La menor actividad durante la etapa juvenil vendría explicada por las preferencias por la formación frente al trabajo. En cuanto a las cifras correspondientes a los mayores de 55 años, conviene advertir la presencia entre los mismos de la población jubilada, que distorsiona la interpretación de las cifras. En el caso de la población femenina por tramos de edad se estarían acumulando ambas tendencias. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 136 Tesis Doctoral FIGURA 4.1. TASA DE ACTIVIDAD, OCUPACIÓN Y DESEMPLEO POR SEXO Y EDAD. Fuente: Elaboración propia a partir de INE (2011). Como contrapunto, resulta del mayor interés la situación comparada de la población inmigrante, tal y como puede verse en la Tabla 4.3. Obviamente, al producirse la corriente migratoria bajo el estímulo de mejorar la situación personal accediendo a un mercado de trabajo inexistente o muy deficiente en el país de origen, las preferencias de los individuos se decantan claramente por el trabajo (sin olvidar que la migración se concentra fundamentalmente en los tramos centrales de edad, en los que las preferencias laborales serían mayores, como acabamos de considerar). TABLA 4.3. TASAS DE ACTIVIDAD, OCUPACIÓN Y DESEMPLEO POR LUGAR DE PROCEDENCIA. Colectivos Tasas Ambos sexos Varones Mujeres Población extranjera Tasa de actividad 77,2 84,5 70,3 Tasa de empleo 54,6 58,4 50,9 Tasa de paro 29,3 30,9 27,5 Población española Tasa de actividad 57,7 66,0 49,7 Tasa de empleo 47,3 54,6 40,2 Tasa de paro 18,0 17,2 19,0 Fuente: Elaboración propia a partir de INE (2011). Para verlo con mayor claridad, se ha venido recurriendo al concepto de salario de reserva (el salario mínimo al que un individuo decide trabajar porque recibe los Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 143 Tesis Doctoral personas con discapacidad, que conviene tener presentes para una adecuada comprensión del problema que nos ocupa. FIGURA 4.3. PREFERENCIAS PSICOLÓGICAS SUBJETIVAS Y SUBGRUPOS EN EL MERCADO SECUNDARIO. Fuente: Elaboración propia a partir de McConnell, Brue y Macpherson (2003). Sea como sea, y en todo caso, puede afirmarse siguiendo a McConnell, Brue y Macpherson (2003), que cuanto menor sea el salario de equilibrio del mercado, más probable es que el individuo no participe en la población activa. Un salario reducido permite cubrir con mayor dificultad las aspiraciones de las personas con discapacidad en términos de salario de reserva, dado un determinado nivel de rentas no salariales (sean de origen familiar o asistencial, tanto público como privado). En tales circunstancias, aumenta la probabilidad de que un individuo forme parte del subgrupo del mercado secundario que prefiere la inactividad. Sólo accediendo al mercado primario se conseguirían salarios suficientemente elevados para estimular la actividad de una manera más amplia. Sin embargo, el problema reside en que la mayoría de las personas con discapacidad parecen tener cerradas las puertas del mercado primario, por una menor dotación de capital humano, por los prejuicios existentes, etc. Lo que explicaría las reducidas tasas de participación en el mercado laboral, pudiendo concluir, en consecuencia, coincidiendo con Hagner (2000), que el Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 144 Tesis Doctoral paso del mercado secundario hacia el primario es un aspecto fundamental para las personas con discapacidad. De esta manera, podríamos explicar las contradicciones observadas anteriormente, vinculando a los integrantes del mercado primario con los esfuerzos por la integración y a los del secundario con la inactividad (mayoritariamente, sin perjuicio de la posible existencia de subgrupos en el mercado secundario), como forma de maximizar la utilidad. Pero no es esto todo. La cuestión importante, desde un punto de vista pragmático, es poder determinar la mayor o menor rigidez de las preferencias de las personas presumiblemente situadas en el mercado secundario, cuando nos enfrentamos con las altas tasas de inactividad actuales. Presumiblemente, sus funciones de indiferencia parecen ser bastante inclinadas; asunto éste sobre el que habría que profundizar. En este sentido, Little (2007, p. 51) apostilla que, con independencia de la percepción de rentas no salariales, “los demandantes de beneficios por incapacidad también perciben la existencia de barreras al empleo, como la discriminación del empleador […] Consecuentemente, incluso aunque expresen que les gustaría trabajar, esto no implica necesariamente que están lo suficientemente motivados para reincorporarse a la fuerza laboral, en vista de estas barreras”. Es decir, las personas con discapacidad pueden desear incorporarse a la población activa (incluso las del mercado secundario); pero dado que perciben la existencia de una serie de barreras al empleo (lo que desde una perspectiva económica se puede traducir como un coste adicional) sus preferencias psicológicas individuales se verán afectadas, aumentando la rigidez de su función de utilidad, lo que para un nivel de renta no salarial dado tiene como resultado mantener el salario de reserva en un nivel muy elevado, produciendo que la maximización de la utilidad se identifique con la permanencia en la inactividad. Ahora bien, ¿qué puede ocurrir si las barreras al empleo señaladas anteriormente por Little están actuando tan fuerte y persistentemente que las pendientes de las curvas de utilidad se aproximan a infinito? En tales circunstancias, está claro que las preferencias de los sujetos se inclinan claramente por la inactividad, forzando el Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 145 Tesis Doctoral salario de reserva hacia un valor arbitrariamente elevado, lo que lo convierte en un elemento claramente disuasorio. Si esto ocurre, habría que admitir que el comportamiento de la oferta laboral de las personas con discapacidad se hace independiente del nivel salarial, al mismo tiempo que se desplaza sensiblemente hacia la izquierda, reduciéndose en consecuencia la tasa de actividad. La frustración, o el desánimo provocados por las barreras pueden generar un nivel de expectativas suficientemente negativo como para eliminar cualquier búsqueda de empleo, rompiendo la relación entre oferta y nivel de retribución (ver García Lizana y Cazallas Alcaide, 2009). Barnes y Mercer (2005) son, también, de análoga opinión. El colectivo de personas con discapacidad se encuentra excluido del entorno laboral debido a la existencia de barreras, tanto sociales como ambientales. García Lizana y Cazallas Alcaide (2009) hablan de barreras psicosociales, matizando que las mismas afectan tanto a la oferta como a la demanda laboral del colectivo. Edwards y Boxall (2010) también tratan el asunto de las barreras al empleo (aunque centrándose en los adultos con fibrosis quística). Por su parte, Barlow, Wright y Cullen (2002), citando a Hirst y Baldwin (1994), y Kroll y Peake (1996), exponen que una serie de barreras internas y externas hacen que las personas con discapacidad estén en mayor riesgo de desempleo. Citando a Barlow (1998), señalan que las barreras internas están relacionadas con la existencia de limitaciones físicas, incertidumbre, necesidad de tratamiento y vulnerabilidad al estrés psicológico 23 . Las barreras externas podrían, a su vez, de acuerdo con los referidos Barlow, Wright y Cullen (2002) y citando en esta ocasión a Barlow, y Harrison (1996), agruparse en: ambientales, por procedimientos administrativos y por actitudes de la sociedad. Refiriéndonos a las barreras ambientales destacaríamos las relativas a la accesibilidad de los entornos físicos. Las barreras por procedimientos administrativos nos permiten conectar de nuevo con las teorías institucionalistas de los mercados internos y duales de trabajo (ver Doeringer y Piore, 1985). Según la primera, las empresas mantienen relaciones estables con los trabajadores, fijándose los salarios mediante diversos procedimientos administrativos, y cubriéndose 23 Una visión más completa de las barreras internas exigiría tomar en consideración determinados comportamientos y actitudes del entorno familiar (ver García Lizana y Cazallas Alcaide, 2009). Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 146 Tesis Doctoral muchos puestos por promoción interna (en lugar de cubrirse por medio de la búsqueda de candidatos externos, mediante los procedimientos neoclásicos de oferta y demanda de trabajo), a través de procesos institucionalizados. De esta forma, existirá una barrera al empleo en el sentido de que, si se tiende a perpetuar la selección inicial de trabajadores realizada por la empresa, dado que puede existir alguna desigualdad en la contratación de personas con discapacidad, la misma tenderá a mantenerse indefinidamente 24 . Por último, las barreras por actitudes de la sociedad nos llevarían a considerar los procesos discriminatorios que las personas con discapacidad sufren en el entorno social, y muy en particular por parte de los demandantes de empleo, sea por la existencia de prejuicios, falta de información sobre las posibilidades de las personas con discapacidad, etc. Pero además ocurre que las personas con discapacidad podrían estar interiorizando la discriminación que reciben de su entorno, lo que contribuye, junto con otros factores, a la “formación de barreras internas para los intentos individuales de entrar o mantener su posición en el puesto de trabajo” (ver Barlow, Wright y Cullen, 2002, p. 38) afectando a la función de utilidad de las personas con discapacidad. La discriminación, por tanto, a juzgar por las diferentes opiniones presentadas, influye en una retracción de la demanda laboral de personas con discapacidad; pero a través de un efecto indirecto influye, igualmente, sobre la función de preferencias entre renta y ocio de las personas con discapacidad, lo que afectaría negativamente a la oferta laboral. Ahora bien, para ver con mayor precisión los efectos que el hecho de la discriminación tiene sobre la curva de oferta laboral, habría que estudiar los procesos psicológicos del individuo discriminado, para entender cómo se genera y modula su preferencia por la inactividad, y poder definir con mayor contundencia posibles estrategias para resolver el problema. 24 Un aspecto a considerar, igualmente, entre las barreras de corte administrativo, es el déficit de información existente sobre las personas con discapacidad. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 147 Tesis Doctoral 4.3.2. LA NECESIDAD DE RECURRIR A LA PSICOLOGÍA Así las cosas, el siguiente paso lógico que la investigación requiere es dirigir la atención hacia la Psicología para completar este análisis económico. Existen varias razones que justifican dicha necesidad. Como se dijo anteriormente, el salario de reserva se ve condicionado por las preferencias psicológicas subjetivas (junto con la existencia de rentas alternativas). De esta manera, los procesos psicológicos del individuo son claves a la hora de determinar la forma de sus curvas de indiferencia, algo que resultará de vital importancia en la decisión entre inactividad y participación laboral. Por otra parte, también se ha dicho con anterioridad que puede estar dándose la existencia de una serie de barreras al empleo que estén condicionando dichas preferencias psicológicas subjetivas, de manera que la inactividad sea el resultado lógico de la decisión individual de la persona con discapacidad. Distintos autores coinciden en llamar la atención sobre la influencia de las barreras externas sobre las internas; por lo que convendría conocer los mecanismos psicológicos a través de los cuales dicha influencia se produce (como por otra parte ya se planteó Myrdal, 1944, en relación con la discriminación racial en EE.UU.). No parece baladí, pues, que nos planteemos la necesidad de conocer dichos vínculos y de buscar una respuesta coherente en la Psicología al problema de la mayor inactividad de las personas con discapacidad, de forma que el análisis económico pueda ser completado satisfactoriamente. ¿Por qué la curva de oferta laboral del colectivo se encuentra (y permanece) tan retraída? Es la pregunta que aún queda en el aire. No obstante, la relación entre Psicología y Economía no es, ni mucho menos, un acontecimiento novedoso. En este sentido, podemos remontarnos al mismo Adam Smith para encontrar tales relaciones. Siguiendo a Davis (2003, p. 291), “existen rudimentos de una psicología moral en La Riqueza de las Naciones, en un sentido en el que “psicología moral” coincide con psicología económica”. Sin querer entrar en profundidad, conviene recordar que la preocupación por el propio interés, motivado por tendencias psicológicas innatas y naturales, sería la explicación Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 148 Tesis Doctoral principal del fenómeno económico, al actuar como elemento dinamizador de la actividad individual, que conllevaría, sin embargo, beneficios sociales. Algunos de sus sucesores más relevantes (como Menger, Marshall o Fisher) tuvieron en cuenta, igualmente, algunos factores psicológicos en su tratamiento de los fenómenos económicos (ver Wärneryd, 1989). Pero fue Keynes quien no sólo trabajó ampliamente con tales factores, sino que formuló lo que él denominó “ley psicológica fundamental” para explicar el consumo, como piedra angular de su interpretación del funcionamiento económico. Aunque eso sí, no apoyándose en los avances de la Psicología, sino en “nuestro conocimiento de la naturaleza humana y en los hechos detallados de la experiencia” (Keynes, [1936], 1983, p. 96). No obstante, sólo ya avanzado el siglo XX podemos encontrar una preocupación explícita y sistemática por la relación de la Economía con la Psicología. Sin ánimo de querer agotar el tema, y a mero título indicativo, podemos recordar como una serie de economistas, liderados por los trabajos de Katona y Simon, comenzaron a centrarse específicamente en estos aspectos interdisciplinares, creando el armazón teórico diferenciado que formaría las bases de la Economía del Comportamiento, como una perspectiva diferente al análisis microeconómico tradicional. Por tanto, dado que la investigación sobre la inactividad de las personas con discapacidad que nos ocupa casa perfectamente con las características de la Economía del Comportamiento, el siguiente paso de nuestro trabajo nos lleva a avanzar sobre el estudio de las mismas. ¿En qué consiste la Economía del Comportamiento? Ésta es, según Van Raaij (1981) el campo de conocimiento que estudia el comportamiento económico, entendiéndolo como el comportamiento de consumidores y empresarios (de los agentes económicos humanos en general) que implica decisiones económicas, así como los determinantes (factores personales, culturales, situacionales y económicos) y consecuencias de las mismas. Según Hosseini (2003), la Economía del Comportamiento es, para sus defensores, una reacción a las deficiencias de la Economía convencional. En Gilad y Kaish (1986, p. 16), Simon, en el prefacio, sostiene que “Necesitamos aumentar y corregir el cuerpo existente de Teoría Económica clásica y neoclásica para conseguir una imagen más realista de los Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 149 Tesis Doctoral procesos económicos […] La Economía del Comportamiento es el nombre que le damos a la labor investigadora que busca cubrir estas necesidades”. De esta manera, según Hosseini (2003), el término Economía del Comportamiento se remonta a los trabajos de Katona, que implementó la introducción de elementos cognoscitivos provenientes de la Psicología social para comprender el comportamiento económico (especialmente el funcionamiento macroeconómico). Considerado, por muchos, como el padre de la Economía del Comportamiento, en su obra se critica la “ley psicológica” propuesta por Keynes, desarrollándose un modelo alternativo (Wärneryd, 1989). De esta forma, para Katona, la Psicología supone los motivos, actitudes y expectativas que influencian las decisiones sobre los asuntos económicos. Según dicho autor (Katona, 1975, p. 3) la Economía del Comportamiento “considera los procesos económicos como manifestaciones del comportamiento humano y los analiza desde el punto de vista de la Psicología moderna”. En la página 8, se pregunta si la Economía, como todas las Ciencias Sociales, es una parte de la Psicología. No obstante, destaca más por sus aportaciones empíricas al campo de la Economía del Comportamiento que por sus contribuciones teóricas, labor donde Simon, el otro gran impulsor de esta forma de hacer Economía, tiene una mayor relevancia. Así pues, la teoría de Simon (1951) se basa en el concepto de la “bounded rationality” o “racionalidad en el límite”. De esta manera, se reemplaza la hipótesis de la maximización, propia de la economía convencional, por la hipótesis de satisfacción (en este sentido, tiene relación con la teoría de la discriminación estadística de Choi, 1993), resultando de gran importancia teórica para los fundamentos de la Economía del Comportamiento, como forma de corregir la teoría neoclásica y representar la actividad económica de forma más realista. Según se dice en Hosseini (2003) para que se dé la “racionalidad en el límite” deben darse simultáneamente limitaciones cognitivas humanas y de la estructura ambiental del individuo. Sin intención de querer extendernos demasiado, comentar por último que su teoría ha sido interpretada de forma muy distinta entre los economistas, generando una gran polémica. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 150 Tesis Doctoral Aunque autores como Akerlof, Thaler o Frank, entre otros, también podrían ser vistos como pioneros en el campo de la Economía del Comportamiento, no podemos terminar sin nombrar muy brevemente las importantes aportaciones llevadas a cabo por los psicólogos Kahneman y Tversky en los años setenta del pasado siglo. Estos autores atrajeron la atención del mundo económico gracias a sus pioneros ensayos y experimentos psicológicos que trataban de comprobar la hipótesis de la racionalidad en Economía. Desde entonces, y tal y como dicen Tisdell y Hartley (2008) muchos economistas del comportamiento han utilizado el método experimental para comprobar la capacidad de predicción de sus teorías económicas. Por lo que respecta al estudio de los problemas laborales, parece, por todo lo dicho, ampliamente justificada la necesidad de recurrir a la Psicología, sobre todo teniendo en cuenta sus características propias y su dependencia de la conducta humana. Así se pueden señalar los trabajos de Van Veldhoven (1985), Bürgenmeier (1991) o Kirchler (1985), entre otros. Todo lo cual hace más patente la pertinencia de realizar una aproximación desde la Psicología (importando teorías provenientes de ésta para completar el análisis económico), desde las perspectivas de la Economía del Comportamiento, al estudio de la inactividad entre las personas con discapacidad. El interés se centra en los comportamientos de los agentes implicados (¿qué mejor forma de conocer la oferta laboral?). Se utiliza un concepto de racionalidad más cercano a la satisfacción de un nivel mínimo que al de maximización (en consonancia con la teoría de la discriminación de Choi, como se ha dicho). Y, además, se hace depender las decisiones racionales humanas de la estructura ambiental y de la existencia de limitaciones cognitivas (lo que casa con ciertas barreras al empleo, tanto externas e internas, estudiadas en apartados anteriores). Por otra parte, según Tisdell y Hartley (2008), la Economía del Comportamiento también rechaza la homogeneidad de comportamientos supuesta por la economía neoclásica. Estamos, pues, en un contexto de Economía del Comportamiento. Por tanto, dentro del mismo, completaremos el análisis económico de las bajas tasas de actividad de las personas con discapacidad interpretando, con ayuda de ciertas teorías tomadas de la Psicología, el proceso de decisión de estas personas en relación con el mercado laboral. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 151 Tesis Doctoral 4.4. PROCESOS DE ESTIGMATIZACIÓN, RESPUESTAS DE AFRONTAMIENTO AL ESTRÉS Y PARTICIPACIÓN LABORAL DE LAS PERSONAS CON DISCAPACIDAD Como antes se dijo, según Little (2007), las personas con discapacidad pueden no sentirse motivadas para reincorporarse a la fuerza laboral en vista de una serie de barreras al empleo. Entre estas barreras, se han diferenciado barreras internas y externas, pudiendo existir una relación entre la barrera externa por discriminación y la barrera interna por vulnerabilidad al estrés psicológico (que, por otra parte, se presentan como las principales barreras, que hacen que existan comportamientos distintos en el mercado dual del colectivo). De esta forma, y cómo hizo Myrdal (1944), podemos preguntarnos acerca de los efectos psicológicos de la discriminación. Lo cual nos aproxima al concepto de “racionalidad en el límite” de Simon, que requería la presencia simultánea de limitaciones cognitivas humanas y de la estructura ambiental, pudiendo advertirse, en este sentido, como las primeras se corresponderían con las barreras internas por vulnerabilidad al estrés psicológico, y las segundas con las barreras externas por discriminación 25 . Así pues, se observa como la clave de todo el análisis está en la relación entre la discriminación y el estrés psicológico. Citando de nuevo a Little (2007, p. 43), “la evidencia de la duración de la dependencia asociada con la inactividad podría indicar el miedo de la familia y los efectos del estigma”. Dicho miedo explicaría la actitud de sobreprotección familiar; mientras que el estigma apunta ineludiblemente a la discriminación y marginación subsiguiente desarrollada en el cuerpo social, lo que en última instancia explicaría el comportamiento familiar defensivo (como reacción ante el miedo) y haría comprensible la situación de estrés como limitación cognitiva, en la línea de Simon. La trascendencia de tal modelo de análisis de la situación no es puramente descriptiva. Como el citado Little (2007, p. 51) apunta: “si los servicios de empleo pretenden proporcionar una ruta viable de vuelta al empleo, la estrategia debe dirigirse al miedo [de las familias] y a los efectos del estigma, que sirven para fortalecer estas barreras al empleo y debilitar las conexiones entre los trabajadores 25 De acuerdo con todo ello, la eventual independencia entre oferta laboral y salario podría interpretarse como una situación extrema, cuando de la interacción entre barreras internas y externas se genera una preferencia absoluta por la no actividad, más allá del comportamiento del mercado. Exclusión social y crecimiento económico en la Unión Europea: Recomendaciones desde el Marketing y la Economía del Comportamiento 152 Tesis Doctoral inactivos y el mercado de trabajo en el tiempo”. De esta manera, conectaremos ambos elementos (discriminación y estrés) mediante los procesos de estigmatización, y explicaremos así la mayor inactividad de las personas con discapacidad (una vez que hayamos introducido las respuestas de afrontamiento al estrés) 26 . Comenzaremos, pues, por definir qué es un estigma. Según Ruiz (2005, p. 2), “la psicología social usa el término “estigma” para referirse a un amplio rango de indicadores que pueden iniciar el proceso de estigmatización”. Sin ánimo de ser exhaustivos, nos quedaremos con la definición de Goffman (1963) de que un estigma es “un atributo especial que produce en los demás un descrédito amplio […] relega a la persona que lo posee a un rol estigmatizado en oposición a lo normal”. Sin embargo, aunque el estigma no fuese considerado origen (de acuerdo con estas definiciones) sino resultado del proceso discriminador (como bien podría también defenderse), en la práctica se establece una correspondencia inmediata entre el concepto /estigma/ y el concepto /discriminación/, existiendo una gran cantidad de autores que los utilizan indistintamente (pudiendo llevar a confusión a quién desconozca el tema). Por ejemplo Baldwin y Marcus (2006) o Scheid (2005), el cual expone que las actitudes estigmatizantes o discriminatorias son una de las barreras más visibles para el empleo de las personas con discapacidad intelectual. Según Crocker, Major y Steele (1998), existirían cuatro razones para estigmatizar a otros: aumentar la autoestima del individuo estigmatizador o del grupo estigmatizador, justificar un sistema basado en la desigualdad (los estigmatizadores creerían que quienes sufren el estigma es porque se lo merecen), y servir de amortiguador de la ansiedad ante ciertas amenazas (por ejemplo, el miedo a la muerte). Siguiendo a Miller y Major (2000), la posesión de un estigma social constituye una fuente potencial de estrés psicológico. Es decir, la existencia de actitudes discriminatorias/estigmatizantes conduce a una situación de gran estrés en los individuos que las sufren. Miller y Kaiser (2001) proponen dos fuentes de estrés derivadas del proceso de estigmatización; una sería la ambigüedad atribucional (la 26 Obviamente, ante la consideración del miedo de las familias comentado por Little (2007), sería oportuno, en línea con lo que se concluye en García Lizana y Cazallas Alcaide (2009, p. 20): “valorar la pertinencia de considerar la unidad familiar como referente explicativo del comportamiento de la oferta, y no sólo la situación personal de los individuos implicados”.