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1 TRABAJO DE FIN DE GRADO Análisis del crecimiento urbano en Andalucía, 1842-2011. Autor Pablo Rodríguez Gallego Director Rafael González Val Facultad de Economía y Empresa 2020 2 Título del trabajo: Análisis del crecimiento urbano en Andalucía, 1842-2011. Autor del trabajo: Pablo Rodríguez Director del trabajo: Rafael González Val Project title: An analysis of Andalusia’s urban growth, 18422011. Titulación: Grado en Economía. RESUMEN En este trabajo se realiza un análisis econométrico de la evolución de la población de Andalucía desde un punto de vista demográfico en el período 1842-2011. Primeramente, utilizamos la distribución de Pareto para ver si se cumple la ley de Zipf. También, mediante un análisis de datos de corte transversal se comprueba si se verifica o no el cumplimiento de la ley de Gibrat. También se realiza un análisis de datos panel. Finalmente, después de resumir los resultados obtenidos se extraen conclusiones sobre la evolución de la población andaluza en el largo plazo. ABSTRACT: In this paper we will make an econometric analysis of the Andalusia population evolution from a demographic point of view during the 1842-2011 period. Firstly we use the Pareto distribution to check whether the Zipf’s law is verified or not. Also, with a cross-sectional data analysis we question if we verify the Gibrat’s law fulfillment. The next will be that we will make a panel-data analysis. Eventually, after summing up the obtained results, conclussions about the Andalousia population evolution in the long term are obtained. 3 ÍNDICE 1. Introducción 1 2. Base de datos 3 2.1. Metodología 3 2.2. Estadísticos principales 5 3. La distribución del tamaño de las ciudades 8 3.1. El exponente de Pareto para Andalucía 12 4. Crecimiento urbano 16 4.1. Regresiones de crecimiento con datos de corte transversal 16 4.2. Estimación de un panel de datos 22 5. Conclusiones 25 6. Bibliografía 28 7. Anexo 29 1 1. INTRODUCCIÓN La economía urbana es una disciplina con un fuerte desarrollo reciente que se centra en el análisis del crecimiento de la población urbana y sus determinantes. En cierto sentido, la aparición de los centros urbanos y las ciudades ha sido uno de los mayores reflejos de la industrialización y el desarrollo económico de los últimos dos siglos. No es ni mucho menos que antes no hubiera ciudades con una población elevada, sino que, en el último siglo especialmente, en todo el mundo la urbanización, el crecimiento del tamaño de las ciudades, y la migración desde las poblaciones rurales y agrícolas ha sido uno de los fenómenos más destacables y reflejo del desarrollo. En este sentido, este fenómeno ha sido causa y consecuencia de un enorme cambio económico, posiblemente sin precedentes. El análisis de este desarrollo es el que trajo consigo el surgimiento de la economía urbana como disciplina. Mediante instrumentos económicos, econométricos, y con ayuda de disciplinas como la demografía y el urbanismo, se pretende explicar la causa y los efectos de la tendencia a la urbanización. Este trabajo se centra en el análisis de la distribución del tamaño de los centros de población. Para ello se estudia la ley de Zipf. La ley de Zipf es una regularidad empírica que establece que la población de las ciudades se distribuye como una distribución de Pareto con un exponente igual a la unidad. En ese caso, si la población de la ciudad más poblada es X, la segunda ciudad más poblada tendrá la mitad de población, la tercera equivaldrá a un tercio de X, y así sucesivamente. La distribución de Pareto no solo es aplicable a la demografía, se aplica también en disciplinas tan dispares como la lingüística (Moreno-Sánchez et al., 2016). Por su parte, existe una segunda regularidad empírica importante en la literatura de la economía urbana, la ley de Gibrat, que se centra en el análisis del crecimiento urbano. Establece que la tasa de crecimiento de la población en un periodo es una variable aleatoria e independiente de la población de la ciudad al inicio de ese periodo. Es decir, que no hay una sistematicidad en lo que se refiere al crecimiento comparado de las ciudades. Es en los centros urbanos donde residen la mayor parte de las fuentes de riqueza y empleo del mundo. ¿Por qué es esto así? Numerosos autores han tratado de investigar por qué la actividad económica se concentra en las ciudades. Autores como Paul Krugman han determinado que la principal causa de este patrón puede ser, en resumen, la disminución de los costes, en todos los ámbitos, que trae consigo la concentración de empresas y trabajadores en un área. Este autor ofrece un modelo microeconómico para estudiar por qué se produce esta concentración (Krugman, 1991). Suele considerarse que el precursor de la economía urbana es el economista Johan Henrich Von Thünen, que ya en siglo XIX desarrolló una teoría sobre la localización de los sectores económicos, especialmente agrarios, alrededor de una ciudad (teoría de los anillos concéntricos). Este trabajo se centra en los municipios de la Comunidad Autónoma de Andalucía en el período 1842-2011, para la cual se dispone de datos censales. Andalucía es la Comunidad con mayor población del país, superando actualmente los ocho millones de habitantes. También es la segunda con mayor extensión, tras Castilla y 2 León. Los municipios andaluces tienen la particularidad de que, en general, son de elevada superficie, sobre todo si los comparamos con municipios de comunidades más al norte. La población de Andalucía constituye casi el 20% de la población del país, mientras que tiene 785 municipios, menos del 10% del total de municipios de España. Por tanto, podemos deducir inicialmente que la densidad de población de los municipios andaluces es mucho mayor que la de la mayor parte del resto de regiones. Esto hace que Andalucía sea un caso interesante de estudio, diferencial respecto al resto de España en este sentido. Otro de los motivos por los cuales considero Andalucía es por el contraste con mi comunidad de residencia, Aragón. Mientras que en Aragón disponemos de una ciudad muy grande, que no solo es el centro económico, sino casi perfectamente, geográfico, de la comunidad, y tenemos fuera de Zaragoza una gran cantidad de municipios con una baja población por circunstancias históricas y económicas, en Andalucía la distribución de la población es distinta. Si bien Sevilla, su capital, es la ciudad más poblada, hay otras ciudades, de tamaño inferior, que también son auténticos centros de población como Málaga o Cádiz. Alrededor de todas esas ciudades además se han desarrollado extensas y muy pobladas áreas metropolitanas, en contraste con la situación zaragozana. Además, existen otras verdaderas áreas de población con municipios muy integrados con una elevada población que no son en sí capital de provincia pero que son importantes, como el Campo de Gibraltar o el área ÚbedaBaeza. También contamos con poblaciones con un tamaño tan elevado como Jerez de la Frontera o Algeciras que, sin ser capitales de provincia, en Aragón o Castilla y León serían auténticas capitales de provincia. Así pues, inicialmente, podemos decir que la población andaluza se encuentra dispersa, y no hay una zona que concentre tanta población (porcentualmente) como puede suceder con Zaragoza respecto a Aragón. Este análisis comparativo entre Aragón y Andalucía pone en evidencia la existencia de dos modelos totalmente distintos con enormes contrastes. Con el objetivo de verificar si se cumplen las leyes de Zipf y Gibrat para el caso andaluz, seguiremos los siguientes pasos. Primero recopilamos los datos de los distintos censos de población entre 1842 y 2011, obteniendo una serie de estadísticos y gráficos que nos ayudarán a hacer una primera aproximación a lo que vamos a estudiar. Con estos datos trataremos de elaborar un primer análisis histórico y actual de la demografía del tamaño y distribución de las ciudades en Andalucía, considerando tanto Andalucía en su conjunto como las diversas provincias por separado. El siguiente paso será tratar de verificar si se cumple o no la ley de Zipf. El análisis a través de los diversos censos no solo nos mostrará si se cumple o no esta regularidad empírica, también en qué periodos hay divergencia o convergencia respecto al tamaño de las poblaciones. Esto último tiene importantes repercusiones sobre las cuales reflexionaremos. Posteriormente, intentaremos calcular si el crecimiento de la población andaluza se aproxima o no, a la ley de Gibrat, utilizando datos de panel y cortes transversales, y extraeremos conclusiones respecto a los resultados que obtengamos. Finalmente, trataremos de sintetizar toda la información extraída para reflexionar sobre la situación pasada y actual en Andalucía en el ámbito que nos ocupa. 3 2. BASE DE DATOS 2.1 METODOLOGÍA Para realizar el análisis expuesto en la introducción necesitamos una fuente de base de datos fiable sobre los municipios y su población en Andalucía. Disponemos de muchas bases y datos que podríamos utilizar, recopilada por diversos organismos e instituciones. Acudiremos a los censos de población recopilados por el Instituto Nacional de Estadística (INE). Los censos poblacionales permiten conocer la población de un país, región o municipio en un determinado momento. Son una de las herramientas estadísticas más valiosas disponibles en datos de población, no solo por su oficialidad, sino porque su periodicidad, ya que se dispone de datos recogidos en un lapso generalmente de 10 años entre censo y censo. Históricamente, los censos surgieron porque los gobernantes querían conocer la distribución de la población en su territorio por dos motivos: por una cuestión impositiva y por control del territorio. Para pagar impuestos, en épocas en las que no se disponían de las herramientas digitales actuales, y, sobre todo, en las que no había un Estado presente de forma más o menos igualitaria en todos los territorios, era necesario disponer de estos censos. También eran necesarios para asignar los recursos del Estado (o más bien, de la corona en los momentos en los que estamos hablando) a los diversos territorios. Los datos se obtenían directamente preguntando en los municipios a las personas que residían allí. Podemos imaginarnos la enorme tarea que esto representaba, y los posibles errores que podía haber, en una época en la que el transporte no estaba tan desarrollado como en la actualidad, y se tardaban días, incluso semanas, en llegar a algunas poblaciones. Uno de los primeros censos que se elaboró fue el censo de los pecheros de 1528 bajo el reinado de Carlos I. Este censo se elaboró con fines tributarios. Otro, por ejemplo, con otro fin, fue el de 1693 que se hizo para el reclutamiento de soldados. Los censos que vamos a utilizar surgen tras la división provincial. En 1833 Javier de Burgos creó el mapa de provincias que conocemos hoy en día. Es pues el de 1842 el primer censo del que haremos uso. El de 1860, que es el siguiente en nuestra muestra, presenta ya una diferencia. En este censo se cuenta la población de derecho, esto es, la población con “derecho” a residir en cada municipio; por lo tanto, también se cuentan los datos de población temporalmente en el extranjero. Anteriormente se había realizado otro censo en 1857, que no se incluye en las bases de datos del INE por los errores en los que se incurrió a la hora de realizarlo. “Para sus dos primeros censos (1857 y 1860) la Comisión sólo ofrece la población de hecho, no define adecuadamente la valoración de la población económicamente activa, y, sobre todo, confiesa su insuficiente credibilidad respecto a la exhaustividad de la población empadronada” (Gonzálvez Pérez y MartínSerrano, 2016). El de 1877 será el primer censo elaborado por lo que hoy conocemos como INE. Los posteriores censos serán incluidos en la base de datos hasta llegar al último, el de 2011. Veremos que ese primero de 1842, al no ser el primero estrictamente oficial, presenta una serie de deficiencias que se manifiestan a la hora de calcular los diversos estadísticos. 4 Estos censos que han llegado hasta nuestros días, y están digitalizados y recopilados por el INE, nos permiten hacer un uso muy distinto del cual fueron concebidos: Podemos estudiar las poblaciones de los territorios, siendo esto una fuente estadística de incalculable valor. No solo es útil en la disciplina que estamos estudiando, sino también en muchas otras como la historia o la antropología. En la literatura hay diversas estimaciones disponibles sobre la población, pero los censos oficiales del INE son la fuente más fiable. Son los censos oficiales, son datos de campo, elaborados periódicamente durante más de 100 años. Los datos que vamos a utilizar son de los censos de población de Andalucía en los diversos periodos de 1842 a 2011. Dichos datos fueron recopilados por el INE, pero reconfigurados por la Junta de Andalucía, agrupándolos en provincias, excepto los datos de 2011, que tendremos que añadir directamente desde el último censo del INE. A los datos del INE accedemos a través de la web del INE en la sección “INEbase”, al área de Demografía y Población, y allí directamente a los datos de Cifras de población y Censos Demográficos. Estos datos han sido recopilados, hasta 2001, como ya hemos dicho, por la Junta, contando la población de derecho. Disponemos del nombre del municipio y de su población para cada censo. Sin embargo, aunque la fuente es de mucha fiabilidad, es necesario realizar algunas correcciones. Esto es necesario porque hay algunos municipios que cambian a lo largo de los censos de nombre, por ejemplo, o directamente que desaparecen o aparecen. Muchas pedanías que en algún momento fueron municipios independientes pero que ahora forman parte del municipio mayor aparecen en los censos iniciales y luego desaparecen. O, al contrario, muchas poblaciones que antes formaban parte de otro municipio ahora son independientes. Para ello esa reconfiguración exigirá que se consulten los datos de los municipios y que se agrupen, independientemente de que antes fueran independientes, o ahora lo sean. Por ello tenemos que en los datos que usaremos para 2011 algunos municipios que son actualmente independientes han tenido que ser incluidos en aquellos a los que antes pertenecían. Esto mismo sucede, pero, al contrario, para censos anteriores, en municipios que ahora se han integrado en otro. Toda esta reconfiguración no presenta problemas en principio, puesto que todos los datos sobre municipios que han surgido o se han integrado en otros se han extraído desde los datos de la propia Junta de Andalucía hasta 2001, y en el último censo de 2011 no hay ninguna modificación en las fronteras. Tenemos así las poblaciones de los censos de: 1842, 1860, 1877, 1887, 1897, 1900, 1910, 1920, 1930, 1940, 1950, 1960, 1970, 1981, 1991, 2001 y 2011 clasificados en municipios y estos municipios agrupados en provincias: Almería, Cádiz, Córdoba, Granada, Huelva, Jaén, Málaga y Sevilla. En el trabajo haremos también otra división: trataremos de ver si hay, a nivel poblacional, varias Andalucías. Lo que planteamos es evaluar si hay diferencias significativas en las distribuciones poblacionales de las diversas provincias. Con este fin, será necesario entender la propia geografía del territorio de Andalucía, que, en buena medida, es diverso y se clasifica en varias zonas. 5 Figura 1. Mapa provincial de Andalucía Fuente: Gifex La Figura 1 muestra un mapa con la distribución provincial de Andalucía. Observando este mapa físico y político nos damos cuenta de que el territorio andaluz es diverso en cuanto a geografía física se refiere. Tenemos la cuenca del Guadalquivir en la cual, en torno a este río, a lo largo de la historia, se han creado tres grandes ciudades. En la zona más alta, Córdoba, que durante la época árabe fue una gran ciudad que en el siglo X llegó a albergar unas 300.000 personas según diversos historiadores, siendo una auténtica megaciudad para la época, centro de una enorme riqueza cultural que ha llegado hasta nuestros días. Más al sur, Sevilla, la capital, es la cuarta ciudad más poblada de España. Durante la Edad Moderna fue una ciudad enormemente importante, el puerto de las Américas. Cerca de la desembocadura del Guadalquivir encontramos Cádiz, cuya gran particularidad es que fue fundada en el siglo XIX a.C. según los historiadores, siendo así una de las ciudades pobladas más antiguas de Occidente. Por otra parte, en las otras provincias en las que encontramos las Cordilleras Béticas, que forman un paisaje en el cual tenemos Granada, otra gran población durante la época árabe, último reducto de su permanencia. En la costa tenemos Málaga, sexta ciudad más poblada de España, con una expansión metropolitana considerable. La costa Mediterránea está en su mayor parte encerrada tras montañas (Sierra de Málaga, Cordillera Bética…), mientras que la Costa Atlántica está completamente determinada en cuanto a su geografía por la amplia desembocadura del Guadalquivir entre Cádiz y Huelva, siendo esta zona una amplia frontera natural entre esas dos provincias. Esta descripción básica del territorio nos permitirá posteriormente ver como se distribuye la población en el territorio andaluz. 2.2 ESTADÍSTICOS PRINCIPALES A continuación, mostramos los valores de los principales estadísticos descriptivos de los municipios de Andalucía en su conjunto para los diversos censos de 6 que disponemos de 1842 a 2011. Los valores desgranados por provincias se muestran en el anexo. Tabla 2. Estadísticas descriptivas. CENSO MEDIA DESVIACIÓN TÍPICA MÁXIMO MÍNIMO 1842 3.185,62 6.414,59 100.498 81 1860 4.107,35 8047,8 118.298 88 1877 4.481,29 8.943,04 133.247 125 1887 4.682,61 9.522,45 143.840 146 1897 4.732,88 9.569,85 145.728 162 1900 4.909,65 9.902,35 147.271 165 1910 5.263,57 10.263,04 153.258 176 1920 5.847,21 12.480,97 205.723 185 1930 6.408,79 13.712,7 217.788 188 1940 7.277,17 17.913,12 302.300 235 1950 7.821,67 21.107,49 374.138 247 1960 8.227,21 24.000,17 441.869 230 1970 8.297,89 29.020,31 545.692 137 1981 8.921,03 36.029,18 645.817 73 1991 9.612,91 38.734,11 638.028 58 2001 10.190,52 39.508,75 684.633 52 2011 11.594,97 42.476,38 698.042 69 Fuente: Elaboración propia con los datos del INE. En primer lugar, vemos que la media de población de los municipios andaluces se ha multiplicado casi por cuatro de 1842 a 2011: ha pasado de 3.185,62 a 11.594,97 habitantes. Este incremento por sí solo nos indica que la población andaluza ha crecido notablemente, pero no nos informa de su distribución entre municipios. Podemos concretar también que los andaluces ahora viven en ciudades o poblaciones más grandes que lo hacían en 1842. La desviación típica se ha incrementado aún más, casi por 7, de 6.414,59 a 42.476,38. Este dato sí que es algo sobre lo que podemos reflexionar. ¿Qué nos puede indicar? Puede ser tanto porque los municipios con mucha población han crecido mucho más que el resto de municipios o porque los municipios de población baja han perdido muchos habitantes. En el caso andaluz todo nos parece indicar que tenemos ambos fenómenos a la vez. Este resultado está relacionado con el fenómeno de la urbanización, es decir, el incremento de la población urbana en los últimos dos siglos. Las áreas urbanas son centros económicos. La población rural emigra a estas áreas por, de forma muy resumida, la existencia de más oportunidades en estas respecto al medio rural. En este sentido, la urbanización no es un fenómeno único de Andalucía, se da en toda España y en todo el mundo. “Así, en las ciudades las posibilidades de encontrar empleo son mayores, los individuos tienen un acceso más fácil a una superior variedad de bienes (privados y también públicos) y en ellas se producen con mayor intensidad los desbordamientos de información que surgen de las interacciones personales y que se concretan en la aparición de efectos externos de tipo tecnológico” (Lanaspa et al., 2004). 13 • b es el llamado índice de metropolización (Suárez-Villa, 1988), que nos expresa la igualdad en la población entre ciudades. Así pues, cuanto mayor es, más homogénea es la distribución de la población entre ciudades. Suele describir una tendencia de U con el tiempo en los países desarrollados, habiendo alcanzado en décadas anteriores el punto más bajo, el valor más bajo de b, que representa el momento de mayor desigualdad de la distribución. En el caso de regiones o países menos desarrollados se encuentra comúnmente que b no ha tocado fondo y está todavía en tendencia decreciente. La ley de Zipf se cumple cuando el valor estimado de b es igual a 1. Para realizar el estudio estudiaremos la muestra en su conjunto, pero también la dividiremos. Calcularemos el exponente de Pareto para los 50, 100, 150, 300 y 500 municipios de más población entre los 722 municipios de Andalucía que tenemos en la muestra. Esto nos permitirá estudiar cómo varía la distribución según las poblaciones, siendo los 50 municipios más poblados aquellos que, a priori, podemos pensar que más han crecido en población, y llegando hasta 500, eliminando los otros 222 municipios que, en algunos casos, pese a variar en tasas sustancialmente, sobre el total de la población su peso es mínimo. En Stata, una vez obtenido el rango de cada municipio, le restaremos ½ para reducir el sesgo (Gabaix y Ibragimov, 2011). Realizaremos el estudio tomando logaritmos, resultándonos en la siguiente ecuación a estimar por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO): 𝐿𝑛(𝑅−1 2)=𝐿𝑛 𝑎−𝑏 𝐿𝑛 𝑇 A continuación, mostramos los resultados obtenidos: Tabla 12: Coeficientes de Pareto para Andalucía. AÑO MUESTRA (N) MUESTRA COMPLETA 50 100 150 300 500 Inf. TODAS Sup. 1842 1,6709 1,6935 1,6182 1,4632 1,2508 0,8268 0,8854 0,9439 1860 1,682 1,6513 1,5879 1,4689 1,286 0,8737 0,9333 0,9929 1877 1,6163 1,6742 1,628 1,4975 1,3155 0,8912 0,9415 1,0009 1887 1,6094 1,6738 1,635 1,5034 1,3212 0,8912 0,9497 1,0081 1897 1,5707 1,6455 1,631 1,5068 1,314 0,8993 0,9561 1,0128 1900 1,5839 1,6391 1,6169 1,4851 1,298 0,8901 0,9463 1,0026 1910 1,6248 1,6614 1,6413 1,504 1,3083 0,8896 0,9461 1,0028 1920 1,5467 1,5888 1,571 1,4466 1,2804 0,8847 0,9391 0,9936 1930 1,5798 1,6026 1,5785 1,4496 1,2792 0,8708 0,9259 0,981 1940 1,4692 1,502 1,4947 1,3811 1,227 0,8437 0,8954 0,9472 1950 1,4075 1,4131 1,4249 1,3402 1,1919 0,8114 0,8618 0,9121 1960 1,3302 1,3686 1,3779 1,3013 1,1518 0,7909 0,8394 0,888 1970 1,2084 1,2617 1,2817 1,1895 1,071 0,7404 0,7845 0,8286 1981 1,1223 1,1682 1,1799 1,0933 0,9796 0,6759 0,7168 0,7576 1991 1,1414 1,1674 1,1624 1,0581 0,9297 0,6323 0,6715 0,7107 2001 1,2057 1,1919 1,1653 1,0372 0,8935 0,6013 0,6396 0,6778 2011 1,2522 1,2024 1,1689 1,007 0,8532 0,5786 0,6151 0,6516 14 Gráfica 13. Coeficiente de Pareto por censo (muestra completa). Como vemos, aparte de tomar las muestras ya indicadas, para el caso de la muestra completa, he incluido también el intervalo inferior y superior de la estimación por intervalo. Centrándonos en el caso de toda la muestra, vemos una tendencia decreciente constante excepto en las primeras décadas. Hasta 1900 el coeficiente sube ligeramente. En estos primeros años, si tomamos solo la muestra de los 50 y 100 municipios más poblados, encontramos que, al revés que en el resto de submuestras, la tendencia es decreciente, indicando una mayor desigualdad. Mientras que en las poblaciones más grandes se estaba produciendo un creciente desequilibrio en el tamaño poblacional, en el resto de municipios aún no encontramos desigualdad, sino una tendencia ligera a equilibrar las poblaciones. Atendiendo a la historia económica, la explicación básica podría ser que en aquellas décadas España, y Andalucía más en concreto, estaba inmersa en un débil pero incipiente proceso de industrialización. Las ciudades más pobladas, centros industriales, estaban dejando atrás a las ciudades más de tamaño medio que no disponían de centros industriales. En esos grandes centros (Sevilla, Cádiz…) la población estaba creciendo más que en esas ciudades que se estaban quedando atrás (por ejemplo: Écija, Baeza…). Pero pese a esto, aún no se puede hablar de una industrialización al estilo inglés o alemán, o incluso del norte de España, en donde las industrias ya estaban atrayendo enormes cantidades de población de centros poblacionales más pequeños. La realidad de las zonas agrarias era aún de absoluta subsistencia, con grandes explotaciones agrarias. Para obtener estadísticas más fiables al respecto debemos esperar a la época de la II República, cuando con motivo de la reforma agraria disponemos de estadísticas sobre la concentración de la tierra. Mientras que las propiedades grandes suponían un 28% del total de la superficie agraria de media en España, en Andalucía se elevaba al 52%, con un tercio del campesinado sin poseer ninguna tierra (González de Molina, 2014). Esta realidad agraria andaluza impidió que muchos campesinos tuvieran sus propias tierras, y es una de las causas fundamentales de la emigración en el siglo XX: La falta de acceso a poseer tierras. 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 1,1 1842 1860 1877 1887 1897 1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1981 1991 2001 2011 COEFICIENTES DE PARETO lím.inf. coef. lím.sup. 15 Respecto al período de 1900 a la actualidad, observamos que el coeficiente se ha ido reduciendo, lo que indica que aumenta la desigualdad dentro de la distribución y que cada vez se concentra más la población: los municipios pequeños han crecido poco o directamente han perdido población en muchos casos y las grandes ciudades han multiplicado sus habitantes. Es destacable que el cambio más grande es desde 1950, cuando se acelera el descenso del coeficiente y, por tanto, se incrementa la desigualdad dentro de la distribución, hasta los últimos periodos que disponemos de 2001 a 2011 en los cuales, si bien siguió aumentando la desigualdad, este incremento fue mucho menor que en las décadas anteriores. Si consideramos solo hasta los 100 municipios más poblados, el proceso es una tendencia continuada a la desigualdad hasta 1991, en consonancia con lo que sucede con el total de los municipios, y continuando su tendencia desde 1842. Es en esas décadas, en especial desde los años 50 hasta los 80, cuando se produce el proceso de emigración masivo encuadrado en la época que se ha venido a conocer posteriormente como desarrollismo. Dicho todo esto, es remarcable que observemos que el proceso de crecimiento de la desigualdad en esos 100 municipios más poblados se para en seco en 1991 y comienza a revertirse. El comportamiento observado es consistente con todas las demás submuestras. Cuanto mayor es el tamaño muestral menor es el coeficiente, siendo más cercano al de la muestra completa. Son en esas dos décadas (1991-2011) cuando el crecimiento de la población urbana cambia notablemente. Las grandes capitales dejan de crecer tan notablemente y se crean las áreas metropolitanas, y también muchas ciudades de tamaño medio de las provincias andaluzas se consolidan como capitales comarcales. El crecimiento de las áreas metropolitanas no es un proceso exclusivo desde 1991, ya en las décadas anteriores se produjo un crecimiento de numerosos municipios metropolitanos (Dos Hermanas en Sevilla, San Fernando en Cádiz…). A mi juicio, el factor decisivo de porqué desde 1991 crecen más comparativamente no es único, son varios: - Un incremento del coste del metro cuadrado en los grandes núcleos que ha expulsado a población de recursos económicos medios y bajos. - Una mejora de los transportes públicos y de las conexiones entre los municipios metropolitanos y el centro urbano que permite que sea más fácil el commuting. - Una creación de centros económicos alrededor de los municipios metropolitanos (traslado de las industrias desde la ciudad central al exterior, polígonos de oficinas…). - Una mejora de los servicios públicos en los municipios metropolitanos que permite que en muchos casos no sea necesario trasladarse al centro para determinados asuntos (escuelas, hospitales…) así como la construcción de centros comerciales y de ocio en el extrarradio. Estos cuatro factores están interrelacionados y no hay ninguno decisivo. Todo esto, y muchas conclusiones de este trabajo, cabría revisarlos cuando se publique el próximo censo, previsiblemente en 2021, puesto que muchas tendencias pueden haberse visto confirmadas o incluso revertidas por la crisis económica. La ley de Zipf nos dice que coeficientes de Pareto cercanos a uno confirman la distribución de Pareto según la cual la ciudad más poblada tiene (aproximadamente) el doble de población de la segunda y así sucesivamente. En el caso andaluz vemos como 16 durante muchas décadas sí que podemos afirmar que se cumpla la ley, especialmente en los períodos 1877-1910 en los cuales la banda superior del intervalo de confianza al 95% sí que incluye el valor 1. A partir de 1910, y especialmente a partir de 1930, se produce un claro descenso del coeficiente, alejándonos de la distribución de Pareto, lo que refleja desequilibrios en la distribución poblacional, que se acentúan conforme van pasando las décadas. Hay una tendencia a la concentración de la población en las grandes ciudades que se inicia en torno a 1930 y se acentúa a partir de 1960. La causa obvia es la pérdida de peso relativo del mundo rural en beneficio de las capitales por la emigración. Esta evolución va conforme a lo que sucede para el caso del conjunto de España, en el cual también se producen en las últimas décadas un claro alejamiento del cumplimiento de la ley de Zipf. (Goerlich F., Mas M. 2011). 4. CRECIMIENTO URBANO Ahora vamos a tratar de comprobar si se cumple la ley de Gibrat para el caso estudiado, analizando qué importancia tiene el tamaño inicial de una población en relación a su crecimiento en los períodos posteriores. La ley de Gibrat “especifica que la población de las ciudades crece aleatoriamente con la misma media y varianza, y que existe independencia entre el crecimiento poblacional y el tamaño de las ciudades; en otras palabras, el cumplimiento de la ley de Gibrat implica que las ciudades pequeñas crecen al mismo ritmo que las ciudades medianas o grandes.” (Pérez Valbuena et al, 2014). 4.1. REGRESIONES DE CRECIMIENTO CON DATOS DE CORTE TRANSVERSAL Para verificar si se cumple la ley de Gibrat en primer lugar estimaremos una regresión por MCO del crecimiento de la población sobre el número de habitantes iniciales. Primero elaboramos una tabla con la población de todos los municipios andaluces en cada periodo (1842 a 2011). Una vez hecho esto tomamos el logaritmo de todas las poblaciones. El uso de logaritmos nos permite únicamente centrarnos en las tasas de crecimiento, que es lo que vamos a estudiar. La tasa de crecimiento (g) de un municipio i en un periodo t sobre el período anterior t-1 se define como: 𝑔𝑖𝑡 =ln (𝑃𝑜𝑏𝑖𝑡 −𝑃𝑜𝑏𝑖𝑡−1) Nuestra variable dependiente es esta tasa de crecimiento. Nuestra muestra incluye las tasas de crecimiento de cada municipio en cada período. Aplicaremos una estimación MCO con ln (𝑃𝑜𝑏𝑖𝑡−1) como variable independiente a partir del siguiente modelo: 𝑔𝑖𝑡 = 𝛼+𝛽𝐿𝑛(𝑃𝑜𝑏𝑖𝑡−1)+𝑢𝑡 En esta regresión α es la constante y β el coeficiente que nos indicará si hay convergencia cuando sea positivo, divergencia si es negativo o crecimiento aleatorio de 17 la población de los municipios de Andalucía cuando sea nulo, para un período determinado. Como la población ha sido tomada en logaritmos podemos destacar que ese coeficiente β es también la elasticidad de la tasa de crecimiento respecto a la población. Inicialmente vamos a obtener ese coeficiente para el conjunto de Andalucía. En la tabla 14 mostramos los coeficientes α y β. Será este último el que nos ofrezca la información que buscamos. También mostramos el 𝑅2 de cada regresión y su p-valor asociado al β. Para cada censo comparamos con el censo anterior, es decir, si 𝑔𝑖𝑡 lo tomamos para 1860, la población inicial será la del censo anterior (1842 en este caso), y así sucesivamente. Tabla 14. Estimación de los coeficientes para Andalucía. AÑO α β R2 p-valor de β 1860 0,8213 -0,0715 0,0874 0 1877 0,2647 -0,0216 0,0204 0,0004 1887 0,1776 -0,0165 0,0146 0,0007 1897 0,1145 -0,0133 0,0089 0,0115 1900 -0,0351 0,0077 0,0102 0,0157 1910 0,1593 -0,01 0,0061 0,0226 1920 0,0396 0,0042 0,0011 0,4773 1930 0,0701 0,0019 0,0002 0,7189 1940 -0,169 0,0282 0,0462 0 1950 -0,2479 0,0318 0,0835 0 1960 -0,17 0,0203 0,0272 0 1970 -0,6023 0,0557 0,0776 0 1981 -0,7953 0,0826 0,2122 0 1991 -0,4682 0,0564 0,1724 0 2001 -0,3078 0,0393 0,095 0 2011 -0,1879 0,0329 0,071 0 Fuente: Elaboración propia. Primeramente, vamos a hacer un análisis puramente en términos econométricos. Los resultados nos dan unos 𝑅2 no muy elevados para todos los períodos. El tamaño inicial es capaz de explicar como máximo el 21% del crecimiento observado (en 1981). Los p-valores asociados al coeficiente β son pequeños y menores del 5% en todos los períodos menos en 1920 y 1930. Que esté por debajo de 5% nos indica que el coeficiente es significativo excepto en esos dos periodos aislados en los que se desvía mucho. Incluso en casi todos los periodos que damos por buenos, menos en 1897, 1900 y 1910, está por debajo del 1%. El ser significativos nos indica que la población no crece de forma aleatoria independiente del tamaño inicial del municipio, hay un patrón que debemos analizar. En cambio, en 1920 y 1930 no podemos rechazar que el crecimiento sea aleatorio. Los coeficientes son positivos en la mayor parte de los casos, lo que nos muestra divergencia en el crecimiento de la población: los municipios más grandes crecen más. 18 Esto es así excepto en 1860, 1877, 1887, 1897 y 1910, en los cuales tenemos coeficientes negativos, lo que indicaría convergencia: los municipios más grandes han crecido menos que los demás. Haciendo un análisis dinámico, comparando la evolución temporal, vamos a sacar más conclusiones y confirmar otras ya obtenidas en apartados anteriores. Para eso mostramos los valores del coeficiente β que tenemos en la tabla 14 y en el gráfico 15. Gráfica 15. Evolución del coeficiente para Andalucía En la gráfica se observa una clara tendencia creciente del coeficiente con el tiempo, pasando de negativo los primeros años a positivo. Únicamente los últimos censos decaen el valor estimado. Hasta 1930 el coeficiente estimado está alrededor del valor 0. Primeramente, nos fijamos en el dato del crecimiento de 1860 respecto a 1842. En una época en la que la población no evolucionó mucho (siglo XIX) ni en una dirección hacia una urbanización masiva ni lo contrario, la conclusión que sacamos de que ese valor sea tan distinto comparándolo con los valores siguientes es debido a que el censo de 1842 es un censo realizado aún de una forma precaria (Gonzálvez y MartínSerrano, 2016). Descartando para nuestro análisis por esos problemas metodológicos el primer censo, vamos a hablar de los censos hasta 1930. Como ya hemos dicho, oscilan en torno a 0, sin desviarse mucho. La población andaluza crece de forma más o menos igualitaria, no hay aún un gran desequilibrio. Suponemos entonces que los pueblos y poblaciones de tamaño medio crecen relativamente más o menos lo mismo que las poblaciones más grandes. Recordar que estamos hablando en términos de tasas de variación, no significa que, en población total, los pueblos crezcan lo mismo que las capitales. Cuando hablábamos del coeficiente de Pareto veíamos que en los primeros años había un crecimiento equilibrado. Solo en los municipios más grandes observábamos hasta 1900 un crecimiento desigual. Vemos por lo tanto que los resultados tanto de la distribución de Pareto como de esta regresión apuntan a resultados -0,08 -0,06 -0,04 -0,02 0 0,02 0,04 0,06 0,08 0,1 1840 1860 1880 1900 1920 1940 1960 1980 2000 2020 19 similares en los primeros periodos: el crecimiento se reparte de forma más o menos igualitaria entre los municipios, no hay aún un desequilibrio significativo, aunque con esta regresión no capturamos si hay diferencias entre tamaños muestrales como si lo observábamos antes. Sin embargo, a partir de la década de los 30 del siglo XX observamos un cambio notable: entonces ya sí que podemos decir que comienza a haber desequilibrios en el crecimiento de los municipios, podemos hablar de que hay una clara ruptura respecto a las décadas anteriores. Estas son las décadas de la emigración campo-ciudad o camponorte de España (Cataluña y en menor medida Madrid): el tamaño inicial de la ciudad cada vez influye más sobre el crecimiento. Cuanto más tamaño inicial tiene una población, más crece esta. Esto equivale a hablar de que tenemos una concentración de la población en los municipios grandes y/o una pérdida relativa en los pequeños. Toca a su punto de desigualdad más alto en el censo de 1981, en el cual tenemos un valor de un 0.0826. Desde entonces, década a década, hasta 2011, ha ido disminuyendo. Tabla 16. Evolución del coeficiente β estimado por provincia (I). ALMERIA p-valor CADIZ p-valor CORDOBA p-valor GRANADA p-valor 1860 0,006 0,7843 -0,1077 0,181 -0,0876 0,0001 -0,0861 0 1877 -0,0181 0,3809 -0,0425 0,1703 -0,0438 0,0024 -0,0095 0,4115 1887 -0,0258 0,0977 0,0129 0,4967 -0,0319 0,002 -0,016 0,1686 1897 -0,0022 0,8926 -0,0438 0,2335 -0,0181 0,1178 -0,0354 0,0007 1900 0,0119 0,1074 0,0369 0,0344 0,0026 0,7944 -0,0013 0,78 1910 0,0132 0,2435 -0,0222 0,1099 -0,0457 0,0012 -0,0259 0,0067 1920 -0,0349 0,0271 0,0504 0,0433 -0,0007 0,1006 -0,0207 0,159 1930 -0,0448 0,0114 -0,0275 0,3349 0,0242 0,0399 -0,0101 0,2088 1940 0,0278 0,1528 0,0514 0,0223 0,0387 0,134 0,0056 0,6036 1950 0,0513 0 0,0351 0,1024 -0,0131 0,4581 0,0244 0,0628 1960 0,0414 0,0025 0,0354 0,0017 -0,0074 0,6153 -0,0057 0,5492 1970 0,0546 0,0334 0,0819 0,005 0,0774 0,0002 0,0447 0,0015 1981 0,1031 0,2849 0,0708 0 0,0781 0 0,0724 0 1991 0,0943 0 0,0396 0,0016 0,0467 0 0,0465 0,0004 2001 0,0661 0 0,0187 0,2172 0,0295 0,0001 0,0626 0 2011 0,0453 0,0004 0,0243 0,0277 0,0188 0,0282 0,06 0 20 Tabla 17. Evolución del coeficiente β por provincia (II). HUELVA p-valor JAEN p-valor MALAGA p-valor SEVILLA p-valor 1860 -0,0845 0,0006 -0,1173 0 -0,0717 0,05 -0,0927 0 1877 0,0112 0,5416 -0,0292 0,2103 -0,0057 0,7595 -0,0525 0,0009 1887 -0,0083 0,6502 -0,0384 0,0038 0,0038 0,822 -0,0318 0,0119 1897 0,0095 0,5429 -0,0175 0,1303 0,0244 0,0935 -0,0583 0,0136 1900 0,015 0,1063 0,0181 0,3377 0,0307 0,0107 -0,0071 0,1955 1910 0,0349 0,1199 -0,0383 0,0025 0,0004 0,9646 -0,0311 0,0295 1920 0,0088 0,6105 0,0004 0,9849 0,0207 0,0797 0,0093 0,378 1930 0,0121 0,4317 -0,0253 0,0778 0,0231 0,0728 -0,0048 0,6616 1940 0,0126 0,3676 0,0221 0,0249 0,0318 0,0109 0,0113 0,4562 1950 0,0143 0,2997 0,0135 0,2031 0,036 0 0,0271 0,0011 1960 0,0337 0,0057 0,0002 0,9896 0,0138 0,1006 0,0134 0,2559 1970 0,0822 0 0,0668 0,0007 0,0785 0 0,0172 0,3835 1981 0,0984 0 0,0727 0 0,1126 0 0,0336 0,0456 1991 0,0442 0,0003 0,0399 0 0,0748 0 0,0069 0,6815 2001 0,0375 0,0001 0,0355 0 0,0534 0,0001 -0,0284 0,4451 2011 0,0342 0,014 0,0271 0,0003 0,0444 0,0003 0,0201 0,114 Gráfico 18. Evolución del coeficiente β por provincia. En las tablas 16 y 17 y en el gráfico 18 tenemos los datos del coeficiente β estimado por provincia y censo, lo cual nos va a servir para señalar si hay o no diferencias entre provincias en la evolución temporal. Si nos fijamos en el p-valor, en las provincias observamos claramente como los resultados desde el punto de vista de la significatividad empeoran comparando con los resultados cuando tomábamos los datos del conjunto de Andalucía. Es evidente que esto es porque las muestras son más pequeñas, tenemos menos información para calcular las -0,15 -0,1 -0,05 0 0,05 0,1 0,15 1860 1877 1887 1897 1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1981 1991 2001 2011 ALMERIA CADIZ CORDOBA GRANADA HUELVA JAEN MALAGA SEVILLA 21 regresiones. Aun así, merece la pena hacer un análisis por provincias, porque nos puede aportar información nueva. El gráfico muestra que la evolución es similar entre provincias, aunque hay pequeñas diferencias. La evolución más constante y suavizada en el tiempo es la de Sevilla, en la cual no hay grandes alteraciones comparativamente con la mayoría de las provincias sobre todo desde 1970 a la actualidad. En todos los demás casos, el más distinto es el caso de Cádiz. Es la provincia que presenta más variaciones entre censos. Sigue una senda de picos y valles hasta los años 1940/50. En el caso de Almería se da un cambio llamativo, como en el caso del conjunto de Andalucía, hasta 1940 el coeficiente β se sitúa siempre en torno a cero, con algunos censos por encima y otros por debajo. A partir de entonces es positivo y muy lejano a cero en el resto de los censos. Observando en ese periodo a Córdoba, tenemos que en su caso la ruptura en los valores del coeficiente β es más diferente. En 1930 y 1940 ya se produce un crecimiento desigual, pero en 1950 y 1960, es negativo. Por qué puede ser esto no estaría muy claro a la luz de estos datos, su ruptura no se produce hasta 1970. Es posible que haya mucha emigración hacia el exterior no solo desde los municipios menos poblados, sino también desde las grandes poblaciones como Córdoba capital. Respecto a Granada, hasta 1970 observamos una evolución del coeficiente casi paralela a la de Sevilla. No hay cambios bruscos hasta que se produce esa transformación en el 70. Algo similar sucede con la provincia de Jaén. En estas tres provincias que acabamos de ver ya podemos observar un patrón que nos permitirá obtener, comparando con las otras provincias, algunas conclusiones más adelante. Tomando el caso de Huelva, es llamativo que en todos los censos menos en dos de los tres primeros, el coeficiente es siempre positivo, aunque repetidamente como en todas las provincias (con matices en cada caso), hay una ruptura clara cuando comienza la época de la urbanización, el desarrollismo, y la llegada masiva de turistas. Para la provincia de Málaga, vemos una evolución similar al caso de Huelva, casi siempre por encima de cero y muy paralelas. Con estas trayectorias que hemos visto podemos distinguir tres grupos de provincias cuya evolución temporal es similar: - Provincias costeras: Almería, Cádiz, Huelva, Málaga. En estos casos la evolución es generalmente más desigual a la del resto de Andalucía: la población inicial de un municipio condiciona más su crecimiento. Cuanto mayor es un municipio, más crece. En el caso de Andalucía, sabemos que no es solo por mayor crecimiento natural de la población, sino por emigración. Son además posiblemente las provincias más beneficiadas por el boom del turismo a partir de 1960, en las que prácticamente en una década pasan de ser provincias casi sin ningún turista a recibir millones de turistas al año y, por ejemplo, en el caso de Málaga, crear un corredor de municipios costeros con mucha población que va desde Málaga capital hasta Marbella o el campo de Gibraltar y Algeciras. 22 - Provincias interiores: Córdoba, Granada, Jaén. Aquí en la evolución temporal observamos que su coeficiente es generalmente más bajo que el de las costeras. Estas provincias no fueron tan beneficiadas inicialmente por el boom del desarrollismo y hubo mucha emigración al exterior. Incluimos Granada porque pese a que tiene costa, su comportamiento es similar al de las otras dos y su costa no es tan extensa, en kilómetros, como el resto de provincias costeras, y, además, su capital, no está al borde del mar. - Sevilla: ya lo hemos comentado anteriormente, la trayectoria de su coeficiente es muy suave para todos los censos, sin cambios permanentes bruscos. Evoluciona de manera muy similar a la del resto de provincias, sobre todo a las interiores como Granada, pero sucede que en el momento en el que hay una ruptura en el resto de provincias, en el caso sevillano el coeficiente no sube de forma tan brusca. Aquí posiblemente es porque encontramos pueblos de tamaño muy grande que han crecido mucho. Destacable es también el hecho de que en el censo de 2001 el coeficiente de Sevilla tiene valor negativo. En resumen, encontramos pautas similares que se pueden encuadrar prácticamente de forma geográfica. La geografía es, sin duda, un determinante muy importante para hablar de cómo evoluciona o cambia la población de un lugar. 4.2. ESTIMACIÓN DE UN PANEL DE DATOS En este apartado vamos a realizar la estimación de un panel de datos. En un panel de datos lo que tenemos son para diversos periodos (en nuestro caso, para los censos), datos de distintas unidades (municipios). Un panel de datos nos permite analizar la evolución a largo plazo, ya no únicamente censo a censo. Para nuestro panel disponemos de los datos de población de todos los municipios andaluces en los censos de 1842 a 2011. Se trata de 722 observaciones (municipios) para 17 periodos (censos). El modelo a estimar es: 𝑔𝑖𝑡 =∝ +𝜕𝑖+𝛽ln(𝑃𝑜𝑏𝑖𝑡−1)+𝜗𝑡+𝜀𝑖𝑡 Donde: • 𝑔𝑖𝑡 es la tasa de crecimiento de la población en logaritmos. • 𝛼 es la constante del modelo. • 𝜕𝑖 son los efectos fijos que controlan las características no observables de cada municipio. • 𝛽 es el coeficiente de la variable explicativa. • ln(𝑃𝑜𝑏𝑖𝑡−1) es la población inicial de cada municipio en logaritmos. • 𝜗𝑡 son los coeficientes de las variables ficticias para cada periodo (efectos fijos temporales). • 𝜀𝑖𝑡 es el error del modelo. En la tabla siguiente se muestran los resultados de la regresión anteriormente descrita calculada en Stata. 29 7. ANEXO Tabla 1. Estadísticos descriptivos para 1842. 1842 MEDIA DESVIACIÓN TÍPICA MÁXIMO MÍNIMO MUNICIPIOS ANDALUCIA 3185,62 6414,59 100498 81 722 ALMERIA 2749,48 3209,14 19400 257 92 CADIZ 7083,07 9768,87 53922 191 40 CORDOBA 4260,55 5828,23 42184 284 72 GRANDA 2257,57 5163,36 61610 86 163 HUELVA 1797,53 1504,19 7173 81 75 JAEN 2834 3122,25 17387 172 87 MALAGA 3454,83 7490,4 71510 240 98 SEVILLA 3884,78 10704,79 100498 105 95 Tabla 2. Estadísticos descriptivos para 1860. 1860 MEDIA DESVIACIÓN TÍPICA MÁXIMO MÍNIMO MUNICIPIOS ANDALUCIA 4107,35 8047,8 118298 88 722 ALMERIA 3428,8 4527,52 31431 272 92 CADIZ 9782,62 13768,55 71521 783 40 CORDOBA 4981,35 6101,2 41963 341 72 GRANDA 2701,99 5692,93 67326 88 163 HUELVA 2355,01 1904,62 9805 123 75 JAEN 4166,28 4275,53 22938 316 87 MALAGA 4557,74 10505,65 100056 490 98 SEVILLA 4988,63 12615,99 118298 129 95 Tabla 3. Estadísticos descriptivos para 1877. 1877 MEDIA DESVIACIÓN TÍPICA MÁXIMO MÍNIMO MUNICIPIOS ANDALUCIA 4481,29 8943,04 133247 125 722 ALMERIA 3893,53 5532,74 40061 438 92 CADIZ 10134,7 13289,53 64551 792 40 CORDOBA 5266,91 6498,94 47864 409 72 GRANDA 2933,08 6385,02 76219 125 163 HUELVA 2789,25 2400,78 12891 133 75 JAEN 4637,25 5109,17 31159 322 87 MALAGA 5126,6 12600,56 122175 393 98 SEVILLA 5258,4 13935,45 133247 150 95 30 Tabla 4. Estadísticos descriptivos para 1887. 1887 MEDIA DESVIACIÓN TÍPICA MÁXIMO MÍNIMO MUNICIPIOS ANDALUCIA 4682,61 9522,45 143840 146 722 ALMERIA 3760,1 5342,94 37773 415 92 CADIZ 10260,65 13391,37 63277 696 40 CORDOBA 5748,37 7192,03 54448 459 72 GRANDA 2961,88 6133,66 72225 186 163 HUELVA 3200,89 2947,32 17677 156 75 JAEN 4921,29 5172,75 29229 407 87 MALAGA 5346,07 14315,17 139711 417 98 SEVILLA 5638,81 14950,57 143840 146 95 Tabla 5. Estadísticos descriptivos para 1897. 1897 MEDIA DESVIACIÓN TÍPICA MÁXIMO MÍNIMO MUNICIPIOS ANDALUCIA 4732,88 9569,85 145728 162 722 ALMERIA 3813,28 6103,55 48785 434 92 CADIZ 10416,45 13994,61 67987 976 40 CORDOBA 6002,31 7236,14 55506 507 72 GRANDA 2939,63 6287,88 74599 212 163 HUELVA 3332,01 3225,67 19423 162 75 JAEN 5245,49 5623,25 34906 498 87 MALAGA 5003,38 13514,76 131527 470 98 SEVILLA 5705,56 15087,27 145728 175 95 Tabla 6. Estadísticos descriptivos para 1900. 1900 MEDIA DESVIACIÓN TÍPICA MÁXIMO MÍNIMO MUNICIPIOS ANDALUCIA 4909,65 9902,35 147271 165 722 ALMERIA 3980,11 6288,46 49722 439 92 CADIZ 10924,85 14763,11 69191 999 40 CORDOBA 6197,89 7537,53 56097 544 72 GRANDA 3033,43 6414,5 75570 235 163 HUELVA 3441,91 3404,62 20927 165 75 JAEN 5400,93 5848,82 37672 285 87 MALAGA 5310,5 14287,75 137840 497 98 SEVILLA 5815,57 15229,86 147271 171 95 31 Tabla 7. Estadísticos descriptivos para 1910. 1910 MEDIA DESVIACIÓN TÍPICA MÁXIMO MÍNIMO MUNICIPIOS ANDALUCIA 5263,57 10263,04 153258 176 722 ALMERIA 4328,49 6610,45 49991 447 92 CADIZ 11176,4 14602,58 67306 998 40 CORDOBA 6736,31 8474,51 64407 685 72 GRANDA 3232,3 6775,32 79978 288 163 HUELVA 3945,31 4545,25 28357 206 75 JAEN 6028,92 6093,19 36287 447 87 MALAGA 5403,83 14456,17 139090 387 98 SEVILLA 6223,26 15824,04 153258 176 95 Tabla 8. Estadísticos descriptivos para 1920. 1920 MEDIA DESVIACIÓN TÍPICA MÁXIMO MÍNIMO MUNICIPIOS ANDALUCIA 5847,21 12480,97 205723 185 722 ALMERIA 4170,56 6599,09 53660 448 92 CADIZ 12856,42 18067,45 76137 963 40 CORDOBA 7700,46 9837,64 72641 784 72 GRANDA 3560,36 8486,1 103505 357 163 HUELVA 4420,36 5256,8 34160 207 75 JAEN 6788,16 7023,32 40479 749 87 MALAGA 5740,05 16006,84 154099 355 98 SEVILLA 7414,14 21176,65 205723 185 95 Tabla 9. Estadísticos descriptivos para 1930. 1930 MEDIA DESVIACIÓN TÍPICA MÁXIMO MÍNIMO MUNICIPIOS ANDALUCIA 6408,79 13712,7 217788 188 722 ALMERIA 3915 6383,64 55249 462 92 CADIZ 12789,78 16648,86 74367 924 40 CORDOBA 9267,69 13129,5 101701 887 72 GRANDA 4026,97 9645,28 117577 405 163 HUELVA 4739,21 6259,58 44238 222 75 JAEN 7751,09 7759,01 41525 870 87 MALAGA 6220,54 18688,28 181001 360 98 SEVILLA 8340,08 22444,89 217788 188 95 32 Tabla 10. Estadísticos descriptivos para 1940. 1940 MEDIA DESVIACIÓN TÍPICA MÁXIMO MÍNIMO MUNICIPIOS ANDALUCIA 7277,17 17913,12 302300 235 722 ALMERIA 4061,98 8355,06 76103 424 92 CADIZ 14755,28 19671,62 86086 659 40 CORDOBA 10572,83 17061,53 135674 812 72 GRANDA 4585,16 12307,93 152006 386 163 HUELVA 5002,4 7275 56205 244 75 JAEN 8745,37 9278,11 51308 944 87 MALAGA 7022,38 24093,02 236067 310 98 SEVILLA 10077,49 31045,22 302300 235 95 Tabla 11. Estadísticos descriptivos para 1950. 1950 MEDIA DESVIACIÓN TÍPICA MÁXIMO MÍNIMO MUNICIPIOS ANDALUCIA 7821,67 21107,49 374138 247 722 ALMERIA 3932,27 8603,87 78541 329 92 CADIZ 17331,67 24421,37 105467 680 40 CORDOBA 10975,58 19687,91 160347 880 72 GRANDA 4867,1 12713,24 154589 415 163 HUELVA 4929,63 7713,12 63002 247 75 JAEN 8979,63 10298,85 61247 1021 87 MALAGA 7715,13 28044,33 274847 284 98 SEVILLA 11595,74 38380,02 374138 253 95 Tabla 12. Estadísticos descriptivos para 1960. 1960 MEDIA DESVIACIÓN TÍPICA MÁXIMO MÍNIMO MUNICIPIOS ANDALUCIA 8227,21 24000,17 441869 230 722 ALMERIA 4015,73 9713,16 89376 272 92 CADIZ 20317 29350,86 130210 718 40 CORDOBA 11159,82 22690,99 189671 869 72 GRANDA 4767,56 12625,07 155065 364 163 HUELVA 5393,56 9121,18 74823 230 75 JAEN 8585,53 8585,53 64553 1066 87 MALAGA 7976,43 7976,43 296432 278 98 SEVILLA 13096,35 13096,35 441869 283 95 33 Tabla 13. Estadísticos descriptivos para 1970. 1970 MEDIA DESVIACIÓN TÍPICA MÁXIMO MÍNIMO MUNICIPIOS ANDALUCIA 8297,89 29020,31 545692 137 722 ALMERIA 4104,77 12560,72 117485 177 92 CADIZ 21965,05 33548,35 149337 641 40 CORDOBA 10157,18 27381,21 232343 625 72 GRANDA 4550,05 14930,89 186160 307 163 HUELVA 5378,73 11422,83 96347 137 75 JAEN 7680,53 10930,92 77317 947 87 MALAGA 8709,99 36793,44 631282 258 98 SEVILLA 14070,2 55819,41 545692 267 95 Tabla 14. Estadísticos descriptivos para 1981. 1981 MEDIA DESVIACIÓN TÍPICA MÁXIMO MÍNIMO MUNICIPIOS ANDALUCIA 8921,03 36029,18 645817 73 722 ALMERIA 4465,55 15497,48 144075 129 92 CADIZ 24709,7 39379,47 175653 569 40 CORDOBA 10011,43 32833,57 279386 479 72 GRANDA 4654,1 19267,41 246642 164 163 HUELVA 5581,12 14948,71 127822 73 75 JAEN 7354,26 12661,55 95783 691 87 MALAGA 10465,4 51058,82 502232 149 98 SEVILLA 15561,17 66133,44 645817 208 95 Tabla 15. Estadísticos descriptivos para 1991. 1991 MEDIA DESVIACIÓN TÍPICA MÁXIMO MÍNIMO MUNICIPIOS ANDALUCIA 9612,91 38734,11 638028 58 722 ALMERIA 4951,04 17415,24 159007 115 92 CADIZ 26960,1 41529,01 183316 513 40 CORDOBA 10478,5 35519,73 302154 447 72 GRANDA 4849,75 20402,07 255212 213 163 HUELVA 5913,01 16670,35 142547 58 75 JAEN 7329,11 13526,59 103260 576 87 MALAGA 11845,34 56202,26 549651 164 98 SEVILLA 17049,51 70118,78 683028 360 95 34 Tabla 16. Estadísticos descriptivos para 2001. 2001 MEDIA DESVIACIÓN TÍPICA MÁXIMO MÍNIMO MUNICIPIOS ANDALUCIA 10190,52 39508,75 684633 52 722 ALMERIA 5834,03 19948,9 174606 82 92 CADIZ 27912,28 41192,38 187541 418 40 CORDOBA 10578,57 36281,25 308072 409 72 GRANDA 5040,86 19432,76 240661 152 163 HUELVA 6167,72 16831,22 142284 52 75 JAEN 7400,23 14329,98 112590 449 87 MALAGA 13132,83 58686,01 569186 173 98 SEVILLA 18185,29 70579,92 684633 606 95 Tabla 17. Estadísticos descriptivos para 2011. 2011 MEDIA DESVIACIÓN TÍPICA MÁXIMO MÍNIMO MUNICIPIOS ANDALUCIA 11594,97 42476,38 698042 69 722 ALMERIA 7489,52 24909,63 205978 75 92 CADIZ 31118,25 46000,88 216230 470 40 CORDOBA 11146,9 38714,76 328326 372 72 GRANDA 5657,04 19804,03 241003 152 163 HUELVA 6931,92 17904,12 147808 69 75 JAEN 7672,21 14999,21 116469 436 87 MALAGA 16273,6 65859,16 627705 171 98 SEVILLA 20325,67 72434,78 698042 631 95 35 Tabla 18. Estimación de un panel de datos con efectos fijos para Almería. ALMERÍA β D.T. T P-valor Cons -0,0345 0,1683 -0,21 0,838 Ln(pob it-1) 0,0287 0,0219 1,31 0,193 1860 -0,0789 0,0308 -2,56 0,012 1877 -0,2137 0,0263 -8,11 0 1887 -0,1999 0,0245 -8,15 0 1897 -0,1534 0,0216 -7,08 0 1900 -0,1087 0,024 -4,52 0 1910 -0,2086 0,0242 -8,61 0 1920 -0,2227 0,0272 -8,18 0 1930 -0,2343 0,0213 -11 0 1940 -0,2837 0,0225 -12,62 0 1950 -0,2438 0,0212 -11,49 0 1960 -0,3535 0,0331 -10,66 0 1970 -0,3281 0,0303 -10,84 0 1981 -0,2657 0,0313 -8,48 0 1991 -0,1746 0,0273 -6,38 0 2001 -0,0555 0,0305 -1,82 0,072 Tabla 19. Estimación de un panel de datos con efectos fijos para Cádiz. CÁDIZ β D.T. T P-valor Cons 1,1775 0,3622 3,25 0,015 Ln(pob it-1) -0,1025 0,0404 -2,54 0,002 1860 -0,205 0,06 -3,41 0 1877 -0,2873 0,0457 -6,28 0 1887 -0,2667 0,0432 -6,18 0 1897 -0,2705 0,0471 -5,74 0 1900 -0,2309 0,043 -5,36 0 1910 -0,2103 0,0428 -4,91 0 1920 -0,2261 0,0412 -5,48 0 1930 -0,1714 0,036 -4,76 0,001 1940 -0,1653 0,0469 -3,52 0,004 1950 -0,1382 0,0446 -3,09 0 1960 -0,2653 0,0466 -5,69 0 1970 -0,2367 0,0518 -4,57 0 1981 -0,1847 0,0433 -4,27 0 1991 -0,2032 0,0461 -4,41 0 2001 -0,1602 0,0463 -3,46 0,001 36 Tabla 20. Estimación de un panel de datos con efectos fijos para Córdoba. CÓRDOBA β D.T. T P-valor Cons 1,1339 0,2689 4,22 0 Ln(pob it-1) -0,1156 0,0336 -3,44 0,001 1860 -0,1202 0,0308 -3,9 0 1877 -0,0918 0,025 -3,67 0 1887 -0,1216 0,0268 -4,53 0 1897 -0,1589 0,0286 -5,56 0 1900 -0,0677 0,0282 -2,4 0,019 1910 -0,0469 0,0328 -1,43 0,157 1920 -0,0002 0,0301 -0,01 0,993 1930 -0,0639 0,0356 -1,8 0,077 1940 -0,1072 0,0353 -3,03 0,003 1950 -0,1316 0,0372 -3,54 0,001 1960 -0,3769 0,0364 -10,34 0 1970 -0,3371 0,033 -10,21 0 1981 -0,1927 0,029 -6,64 0 1991 -0,2125 0,0278 -7,62 0 2001 -0,1646 0,0291 -5,64 0 Tabla 21. Estimación de un panel de datos con efectos fijos para Granada. GRANADA β D.T. T P-valor Cons 0,0285 0,1249 0,23 0,819 Ln(pob it-1) 0,0296 0,01649 1,8 0,074 1860 -0,1714 0,0206 -8,29 0 1877 -0,2286 0,0186 -12,27 0 1887 -0,2521 0,0205 -12,31 0 1897 -0,2191 0,019 -11,5 0 1900 -0,1761 0,019 -9,26 0 1910 -0,1703 0,0214 -7,94 0 1920 -0,1316 0,0206 -6,36 0 1930 -0,1677 0,0205 -8,17 0 1940 -0,225 0,0217 -10,38 0 1950 -0,2794 0,021 -13,29 0 1960 -0,4258 0,0233 -18,27 0 1970 -0,431 0,0235 -18,32 0 1981 -0,2837 0,0229 -12,39 0 1991 -0,2605 0,0241 -10,81 0 2001 -0,2026 0,0251 -8,06 0 37 Tabla 22. Estimación de un panel de datos con efectos fijos para Huelva. HUELVA β D.T. T P-valor Cons 0,5366 0,1787 3 0,004 Ln(pob it-1) -0,0317 0,0238 -1,33 0,187 1860 -0,1567 0,0258 -6,07 0 1877 -0,1714 0,0261 -6,57 0 1887 -0,2691 0,0233 -11,54 0 1897 -0,2723 0,0245 -11,09 0 1900 -0,2118 0,0254 -8,33 0 1910 -0,1898 0,0261 -7,26 0 1920 -0,2439 0,0284 -8,59 0 1930 -0,2557 0,0278 -9,19 0 1940 -0,3156 0,0261 -12,08 0 1950 -0,2459 0,0281 -8,74 0 1960 -0,4247 0,0284 -14,95 0 1970 -0,4449 0,0307 -14,47 0 1981 -0,3227 0,0255 -12,65 0 1991 -0,3093 0,0247 -12,53 0 2001 -0,2496 0,0241 -10,34 0 Tabla 23. Estimación de un panel de datos con efectos fijos para Jaén. JAÉN β D.T. T P-valor Cons 1,5602 0,2466 6,33 0 Ln(pob it-1) -0,1479 0,0318 -4,65 0 1860 -0,2867 0,028 -10,22 0 1877 -0,2882 0,0218 -13,17 0 1887 -0,2938 0,0243 -12,08 0 1897 -0,3307 0,0256 -12,93 0 1900 -0,2103 0,0249 -8,42 0 1910 -0,2259 0,0301 -7,41 0 1920 -0,1643 0,0324 -5,07 0 1930 -0,1956 0,0326 -5,99 0 1940 -0,2759 0,0352 -7,83 0 1950 -0,3416 0,0357 -9,55 0 1960 -0,4826 0,0368 -13,12 0 1970 -0,4723 0,0306 -15,43 0 1981 -0,4 0,0285 -14,02 0 1991 -0,3846 0,0265 -14,52 0 2001 -0,3543 0,0281 -12,6 0 38 Tabla 24. Estimación de un panel de datos con efectos fijos para Málaga. MÁLAGA β D.T. T P-valor Cons 0,2315 0,1813 1,28 0,205 Ln(pob it-1) 0,0047 0,0231 0,2 0,84 1860 -0,1613 0,0314 -5,13 0 1877 -0,2704 0,0283 -9,56 0 1887 -0,362 0,0269 -13,42 0 1897 -0,1404 0,0257 -9,36 0 1900 -0,2567 0,0278 -9,22 0 1910 -0,2441 0,0285 -8,57 0 1920 -0,2379 0,0271 -8,78 0 1930 -0,2309 0,0271 -8,52 0 1940 -0,2442 0,029 -8,41 0 1950 -0,2796 0,0282 -9,9 0 1960 -0,3836 0,0279 -13,73 0 1970 -0,3858 0,0263 -14,64 0 1981 -0,2849 0,0283 -10,06 0 1991 -0,2504 0,0246 -10,19 0 2001 -0,1193 0,0255 -4,67 0 Tabla 25. Estimación de un panel de datos con efectos fijos para Sevilla. SEVILLA β D.T. T P-valor Cons 0,3785 0,1364 2,78 0,007 Ln(pob it-1) -0,0028 0,0179 -0,16 0,876 1860 -0,2635 0,0307 -8,58 0 1877 -0,2515 0,0266 -9,45 0 1887 -0,3054 0,0334 -9,14 0 1897 -0,3245 0,0289 -11,23 0 1900 -0,2582 0,0309 -8,35 0 1910 -0,2356 0,0321 -7,33 0 1920 -0,2138 0,0316 -6,76 0 1930 -0,2402 0,0354 -6,78 0 1940 -0,2723 0,0364 -7,47 0 1950 -0,2864 0,0379 -7,55 0 1960 -0,3892 0,0388 -10,03 0 1970 -0,3526 0,0367 -9,59 0 1981 -0,2686 0,0345 -7,78 0 1991 -0,2585 0,0381 -6,79 0 2001 -0,2186 0,0379 -5,76 0