Análisis de la descomposición del PIB per cápita en Andalucía.

ANA COLINET AGUILAR 5 ANÁLISIS DE LA DESCOMPOSICIÓN DEL PIB PER CÁPITA EN ANDALUCÍA Resumen El objetivo de este trabajo es determinar de qué manera han influido las variaciones de los distintos factores de descomposición en el cambio del PIB pc para el período 2012- 2022. Los principales hallazgos muestran que los años con más variaciones en los resultados son los años en los que la comunidad autónoma sufrió la crisis financiera, y la pandemia del COVID-19. Se puede señalar que todas las variables explicativas del PIB per cápita han tenido una evolución positiva durante los últimos años de estudio, considerándose todos ellos impulsores en la variación del año 2021 a 2022. Abstract The aim of this work is to determine how the variations of the different decomposition factors have influenced the change in GDP pc for the period 2012-2022. The main findings show that the years with most significant variations in the results are the years in which the autonomous community suffered the financial crisis, and the COVID-19 pandemic. It can be noted that all the explanatory variables of GDP per capita have had a positive evolution during the last years of study, all of them being considered drivers in the variation from the year 2021 to 2022. Palabras claves PIB, empresa, crisis, pandemia, población. ANA COLINET AGUILAR 6 Índice: 1. Introducción. 2. Metodología y datos. 2.1. Metodología. 2.2. Datos. 3. Análisis. de los resultados. 3.1. Resultados. 3.2. Interpretación de los resultados. 3.2.1. Variación del PIB per cápita. 3.2.1.1. Influencia de los sectores en Andalucía en 2022. 3.2.1.2. Influencia de la demanda en la variación del PIB. 3.2.2. Variación de la productividad por hora trabajada. 3.2.3. Variación de las horas trabajadas por empleados. 3.2.3.1. Tipos de jornada. 3.2.4. Variación de la tasa de empleo. 3.2.4.1. Tejido empresarial en Andalucía. 3.2.5. Variación de la población en edad de trabajar. 3.2.5.1. Población extranjera. 4. Conclusiones. 5. Bibliografía. ANA COLINET AGUILAR 7 1. Introducción. El trabajo realiza un análisis de la descomposición del producto interior bruto (PIB) en Andalucía, a través del método de Índice Logarítmico-Medio de Divisa (LMDI I) basado en el desarrollo aditivo. Los factores de descomposición utilizados son la productividad por hora trabajada (Prod), horas trabajadas (H), tasa de empleo (L) y población en edad de trabajar sobre población total (Demog). Los datos han sido recopilados del Instituto Nacional de Estadística (INE). El objetivo de este trabajo es determinar de qué manera y por qué han influido las variaciones de los distintos factores de descomposición en el cambio del PIB pc para el período 2012-2022. La exposición está centrada en explicar las razones y causas que han influido en los resultados acerca del PIB per cápita, destacando los años en cuyos factores explicativos tengan variaciones negativas con respecto al año anterior. 2. Metodología y datos. 2.1.Metodología. El análisis de la descomposición es una herramienta de investigación versátil para explicar los cambios (temporales) de variables de interés. Este análisis trata de examinar procesos complejos dividiéndolos en sus partes constituyentes. Ayuda a gestionar la complejidad y reducir la incertidumbre al desglosar procesos, sistemas, áreas funcionales o entregables en sus partes constituyen entes más simples y permitir que cada parte se analice de forma independiente. Este método se considera muy importante y útil para la toma de decisiones estratégicas y la compresión dinámica del mercado. Como alternativa a este método, elegiremos el Método de Índice Logarítmico-Medio de Divisa (LMDI I), el cual, nos permite descomponer, sin residuos, una serie de tiempo asociada a una variable dependiente de interés. En este caso, nos permite descomponer el PIB en todas sus variables explicativas. Es posible aplicarlo sobre una base multitemporal, considerando varios periodos consecutivos de cierta duración, por lo que, he considerado conveniente abarcar 10 periodos, de 2012 a 2022. ANA COLINET AGUILAR 8 Nuestro objetivo es determinar la variación interanual en el PIB pc en Andalucía, por lo que debemos centrarnos en identificar las variables explicativas de la variación del PIB pc entre el año t y el t-1. Para ello, atendiendo al método elegido LMDI I, escogeremos el desarrollo aditivo para que nos sea posible descomponer la variación del 𝑃𝐼𝐵 𝑝𝑐𝑡,𝑡−1. Obtendremos 9 resultados distintos, ya que estudiaremos la variación de año en año, siempre atendiendo desde los años más antiguos a los nuevos. Partimos de la formula del PIB. Llamamos PIB al producto interior bruto, que es una magnitud macroeconómica usada como punto de referencia para hablar de la salud de la economía de un determinado lugar, es decir, indicador que se utiliza para conocer la riqueza que genera un país. Mide el valor monetario de los bienes y servicios finales, producidos por un país o región en un periodo determinado, y cuenta todo el producto generado dentro de las fronteras. Abarca los bienes y servicios producidos para la vente en el mercado (Tim Callen, 2008). Tiene como limitaciones el que no refleja la distribución de la riqueza, el impacto medioambiental o la calidad de vida. Aun así, tiene un papel fundamental en la macroeconomía. Análisis de la descomposición del PIB per cápita; 𝑃𝐼𝐵 𝑃𝑡𝑜𝑡 =𝑃𝐼𝐵 𝐻𝑜𝑟𝑎𝑠 ×𝐻𝑜𝑟𝑎𝑠 𝐿×𝐿 𝑃16 −64 ×𝑃16 −64 𝑃𝑡𝑜𝑡 Ec (1) Donde; 𝑃𝐼𝐵 𝑃𝑡𝑜𝑡 ; denota el PIB per cápita. Ec(2) 𝑃𝐼𝐵 𝐻𝑜𝑟𝑎𝑠 ; denota la productividad por hora trabajada, es decir, la productividad aparente (técnicamente). Es un indicador de si se está gestionando bien la empresa. Ec(3) 𝐻𝑜𝑟𝑎𝑠 𝐿 ; denota las horas trabajadas por empleado. Siendo L: personas que están trabajando. Ec(4) 𝐿 𝑃16−64 ; denota la tasa de empleo. Se considera uno de los indicadores más explicativos atendiendo al comportamiento del PIB. ANA COLINET AGUILAR 9 Ec(5) 𝑃16−64 𝑃𝑡𝑜𝑡 ; denota la población en edad de trabajar sobre el total de la población. Ec(6) La variable más significante en esta investigación es el PIB per cápita, siendo la relación entre el valor total de todos los bienes y servicios finales generados durante un año por la economía de una nación o estado y el número de sus habitantes en ese año (OECD, 2024). Con estas variables construimos en Excel una hoja de “datos raíz” y otra de “factores de descomposición”. El objetivo final de este estudio se basa en dar respuesta a la pregunta; ¿qué determina la variación interanual en el PIB pc?, expresada también como; ¿qué determina ∆𝑃𝐼𝐵 𝑝𝑐𝑡,𝑡−1 = 𝑃𝐼𝐵 𝑝𝑐𝑡− 𝑃𝐼𝐵 𝑝𝑐𝑡−1? Dentro de esta ecuación, podemos reescribir la primera variable, siendo modificable para años anteriores o posteriores; 𝑃𝐼𝐵 𝑝𝑐𝑡=(𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑝𝑜𝑟 ℎ𝑜𝑟𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑏𝑎𝑗𝑎𝑑𝑎)𝑡∗(ℎ𝑜𝑟𝑎𝑠 𝑡𝑟𝑎𝑏𝑎𝑗𝑎𝑑𝑎𝑠)𝑡 ∗(𝑡𝑎𝑠𝑎 𝑑𝑒 𝑒𝑚𝑝𝑙𝑒𝑜)𝑡 ∗(𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑒𝑛 𝑒𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑡𝑟𝑎𝑏𝑎𝑗𝑎𝑟 𝑠𝑜𝑏𝑟𝑒 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙)𝑡 = 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑡∗ 𝐻𝑡∗ 𝐿𝑡∗ 𝐷𝑒𝑚𝑜𝑔𝑡 Ec (7) Como he comentado anteriormente, el desarrollo más adecuado para poder sacar la conclusión buscada es el método aditivo, que nos permite determinar la variación del PIB pc entre el año t y el t-1. Para ello debemos descomponer la variable ∆𝑃𝐼𝐵 𝑝𝑐𝑡,𝑡−1 entre los factores de descomposición. Utilizaremos la expresión de la variación interanual del PIB pc del método LMDI I: ∆𝑃𝐼𝐵 𝑝𝑐𝑡,𝑡−1 = 𝑃𝐼𝐵 𝑝𝑐𝑡− 𝑃𝐼𝐵𝑡−1 = ∆𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑡,𝑡−1 + ∆𝐻𝑡,𝑡−1 + ∆𝐿𝑡,𝑡−1 + ∆𝐷𝑒𝑚𝑜𝑔𝑡,𝑡−1 Ec (8) ANA COLINET AGUILAR 10 Para poder calcular el resultado de la ecuación, debemos ser capaces de poder calcular el resultado de las cuatro variables explicativas consideradas. ∆𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑡,𝑡−1 = 𝜔𝑡,𝑡−1 ∗𝑙𝑛 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑡 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑡−1 Ec (9) ∆𝐻𝑡,𝑡−1 = 𝜔𝑡,𝑡−1 ∗𝑙𝑛 𝐻𝑡 𝐻𝑡−1 Ec (10) ∆𝐿𝑡,𝑡−1 = 𝜔𝑡,𝑡−1 ∗𝑙𝑛 𝐿𝑡 𝐿𝑡,𝑡−1 Ec (11) ∆𝐷𝑒𝑚𝑜𝑔𝑡,𝑡−1 = 𝜔𝑡,𝑡−1 ∗𝑙𝑛 𝐷𝑒𝑚𝑜𝑔𝑡 𝐷𝑒𝑚𝑜𝑔𝑡,𝑡−1 Ec(12) Siendo omega (𝜔 ) el factor de ponderación, podemos decir que 𝜔𝑡,𝑡−1 es igual a; 𝜔𝑡,𝑡−1 =𝑃𝐼𝐵 𝑝𝑐𝑡− 𝑃𝐼𝐵 𝑝𝑐𝑡−1 ln𝑃𝐼𝐵 𝑝𝑐𝑡−ln 𝑃𝐼𝐵 𝑝𝑐𝑡−1 Ec (13) A continuación, procedo a explicar el significado de los cuatro factores de descomposición desarrollados anteriormente: ∆𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑡,𝑡−1 explica la parte de la variación del PIB per cápita entre los años t-1 y t debida a la variación de la productividad en ese mismo periodo de tiempo. ∆𝐻𝑡,𝑡−1 explica la parte de la variación del PIB per cápita entre los años t-1 y t debida a la variación de las horas trabajadas en ese mismo periodo. ∆𝐿𝑡,𝑡−1 explica la parte de la variación del PIB per cápita entre los años t-1 y t debida a la variación de las horas trabajadas en ese mismo periodo. ∆𝐷𝑒𝑚𝑜𝑔𝑡,𝑡−1explica la parte de la variación del PIB per cápita entre los años t-1 y t debida a la variación de la población en edad de trabajar en ese mismo periodo. La resolución de la ecuación anterior (variación interanual del PIB per cápita) nos va a resolver las siguientes dudas; ¿Cómo ha influido la variación de la productividad entre el ANA COLINET AGUILAR 11 año t-1 y t en el cambio del PIB pc en esos mismos dos años?, ¿cómo ha influido la variación de las horas trabajadas entre el año t-1 y t en el cambio del PIB pc en esos mismos dos años?, ¿cómo ha influido la variación de la tasa de empleo entre el año t-1 y t en el cambio del PIB pc en esos mismos dos años?, y, ¿cómo ha influido la variación del porcentaje de la población en edad de trabajar sobre la población total entre el año t- 1 y t en el cambio del PIB pc en esos dos años?. En resumen, la respuesta a dicha ecuación da información acerca de la influencia que tiene la variación en cada una de las variables explicativas del PIB. Es decir, nuestro principal objetivo es obtener una respuesta a esta pregunta; ¿Qué es lo que determina la variación interanual en el producto interior bruto per cápita? 2.2.Datos. A continuación, procedemos al análisis de los resultados obtenidos en las operaciones realizadas. Este proceso comienza recopilando una base de datos que se contempla en la primera página del Excel (“datos raíz”). Tabla 1 Fuente: INE Elaboración. Propia La primera variable necesaria para llevar a cabo el estudio es el producto interior bruto anual en Andalucía desde 2012 a 2022. El PIB total mide el valor de todos los bienes y servicios producidos en un periodo (un año), y se considera un indicador para conocer la riqueza que genera un país. Todos los datos relacionados con el PIB se han tomado de la Contabilidad regional de España, están expresados en miles de euros y se han considerado a precios de mercado, precios corrientes (INE, 2024 a). Los valores obtenidos para el año 2021 y 2022 se consideras una estimación provisional y una estimación en avance, respectivamente. ANA COLINET AGUILAR 12 En segundo lugar, es preciso recoger el número de individuos que conviven en esta área geográfica particular (Andalucía), es decir, la población total. Esta variable esta medida por comunidades y provincias, edad, españoles o extranjeros, sexo y año. La unidad de medida son las personas (INE, 2024 b). La cuarta variable para considerar es el número de ocupados en Andalucía, es decir, todas aquellas personas de 16 o más años que durante el periodo de referencia han trabajado al menos una hora a cambio de una retribución en dinero o en especie (Junta de Andalucía, 1999). Una vez tenemos esos datos, procedemos a recopilar las horas trabajadas en el mismo territorio (Andalucía), es decir, el número total de horas efectivamente trabajadas por el personal ocupado durante el año, incluyendo las horas trabajadas, normales y extraordinarias, y, la duración de tiempos muertos a causa de la falta ocasional de trabajo (Organización para la Cooperación y el desarrollo económico (OCDE), 2019). Debido a la falta de una fuente fiable en relación con las horas trabajadas anualmente en Andalucía, he considerado los datos para España. Según datos de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OECD), las tendencias en las horas trabajadas en España han mostrado los siguientes datos (OECD, 2024). Tabla 2 Fuente: INE Elaboración: propia Estos datos son el resultado de las horas trabajadas anualmente por trabajador, por lo que, para obtener las horas trabajadas totales al año, atendiendo a todos los ocupados, en este caso de Andalucía, se multiplican ambas variables, y se obtienen los siguientes resultados. Tabla 3 Fuente: INE Elaboración: propia ANA COLINET AGUILAR 13 Por último, hay que conocer la cantidad de población en edad de trabajar (PET), que es aquella parte de la población definida por las normas internacionales (OIT), como apta en cuanto a edad para ejercer funciones productivas (de 16 años y más edad) (Unión Europea, 2024). Esta variable mide la población por comunidades, edad (grupos quincenales), españoles/Extranjeros, Sexo y Año, y esta medido en personas (INE, 2024 c). Una vez hemos conseguido una base de datos fiables, procedemos a realizar las operaciones necesarias para poder obtener las variables requeridas, reflejadas en la segunda página del Excel (“Factores de descomposición”). Tabla 4 Fuente: INE Elaboración: propia En esta hoja calculamos los resultados independientemente de cada año, obteniendo así 11 resultados para cada variable. Como se ha comentado en el apartado de “Metodología”, se base de la siguiente fórmula; ANA COLINET AGUILAR 20 En España el número de horas semanales trabajadas de media en 2022 equivale a 32,1 horas. Como dato de interés, el Estatuto de Trabajadores modificó la jornada laboral, reduciéndola de 44 horas a 40 horas semanales, es decir, 8 horas diarias, en 1983. Dichas horas son modificables atendiendo a lo pactado en los convenios colectivos o contratos de trabajo (INAP, 2018). En los años de crisis desciende el número de horas efectivas a tiempo completo. Sin embargo, aumenta el número de horas trabajadas por las personas empleadas a tiempo parcial. Por ello, durante los años de crisis, es decir, de 2008 a 2012, las horas trabajadas no dejaron de caer, hasta 2013, que comienzan a crecer ligeramente. En enero de 2017, fue aprobada la recuperación de la reducción de la jornada laboral a 35 horas semanales de los empleados públicos de la Administración andaluza, debido a la pérdida de dicho derecho tras la crisis finalizada en 2012, donde la jornada de estos trabajadores se situaba en 37 horas semanales debido a las distintas medidas de control presupuestario. Dicho acuerdo fue firmado por María Jesús Montero, consejera de Hacienda y Administración Pública, y los representantes de la UGT, CCOO y CSIF. (INAP, 2018). Como consecuencia de estos acontecimientos, podemos observar que en la variación del año 2012 a 2013, y del año 2016 a 2017 se obtienen resultados negativos atendiendo a las horas trabajadas. Respecto a la pandemia COVID-19, se sabe que no se ha recuperado el nivel de horas trabajadas previo a dicho suceso en ninguna comunidad autónoma de España. Según la Encuesta de Población Activa (EPA) del Instituto Nacional de Estadística (INE) atendiendo a los últimos años disponibles del año 2022, el conjunto de empleados del país trabaja un 7% menos que antes de comenzar la pandemia. Debido a la pandemia y sus consecuencias, se explica que la variación de los años de 2018 a 2019 y de 2019 a 2020 sean negativas, considerándose, así como catalizadores. 3.2.2.1.Tipos de jornadas Un factor muy importante del que dependen las horas trabajadas totales por empleados es la duración de la jornada de trabajo, que será la pactada en los convenios colectivos o contratos de trabajo. ANA COLINET AGUILAR 21 Debido a que no es una de las variables explicativas del PIB pc, procedemos a comparar únicamente los datos del año 2022. Como primera opción encontramos la jornada a tiempo completo. Esta jornada se considera la más habitual, donde se realizan 40 horas semanales, lo que equivale a 8 horas diarias. En la siguiente tabla se encuentras los ocupados por tipo de contrato, en este caso a jornada completa, en los diferentes trimestres del último año de estudio (2022) (INE. Instituto Nacional de Estadística). Figura 4 Fuente: INE Elaboración: Propia Como segunda opción podemos encontrar la jornada a tiempo parcial, que se da cuando se haya acordado la prestación de servicios durante un número de horas al día, al mes, o al año, inferior a la jornada de trabajo de un trabajador a jornada completa. (Ministerio de Trabajo y Economía Social). En la siguiente tabla se encuentran los ocupados por tipo de contrato, en este caso a jornada parcial, en los diferentes trimestres del último año de estudio (2022) (INE. Instituto Nacional de Estadística). ANA COLINET AGUILAR 22 En 2022, se sabe que el empleo parcial se ha incrementado, situándose en un 33,4% de mujeres jóvenes y 16,1% de hombres jóvenes que tienen ese tipo de trabajo. (Confederación Sindical de Comisiones Obreras, 1). Figura 5 Fuente: INE Elaboración: Propia 3.2.3. Variación de la tasa de empleo Según los datos de la Encuesta de Población Activa (EPA) difundida por el Instituto Nacional de Estadística (INE), el número de parados llegó a 1.442.600 en Andalucía a cierre de 2012, representando un 34,35% de la población activa, que fue considerada como la mayor tasa de paro de su historia, 10 puntos porcentuales inferior a la tasa de España. Por tanto, podemos considerar dicho año como un catalizador debido al freno que conlleva al crecimiento del empleo. En base a estos datos, Andalucía se posicionó en 2012 como la segunda comunidad con mayor tasa de paro, solo superada por Ceuta, con un 37,84%. ANA COLINET AGUILAR 23 Según informa Europa Press, Cádiz y Granada, fueron las ciudades que registraron las tasas de desempleo más elevadas en Andalucía, con un 40,63% y un 37,32%, respectivamente. (Real Decreto 1032/2017, de 15 de diciembre, por el que se aprueba la Estrategia Española de Activación para el Empleo 2017-2020, 2017) Esta situación tan desfavorable para la comunidad fue provocada debido a la crisis de 2008, su difícil y larga recuperación. Tanto es así, que tan solo con 4 años de diferencia la tasa de paro se ha duplicado; (INE. Instituto Nacional de Estadística, 10). Figura 6 Fuente: INE Elaboración: Propia En un estudio de la Dirección general Adjunta de Asuntos Internacionales, según Casado et al, donde se desagrega en subgrupos la población, se llega a la conclusión de que el colectivo con más peso en términos de desempleo es el juvenil. La evolución de la tasa de paro en Andalucía de menores de 25 años de 2012 a 2022 es la siguiente: ANA COLINET AGUILAR 24 Figura 7 Fuente: INE Elaboración: propia Dicho esto, a partir de 2015, la población ocupada comenzó a aumentar progresivamente, tanto es así, que, en el tercer trimestre de 2016, se creó empleo en el sector servicios, industria y construcción, dando trabajo a 15.300, 21.000 y 5.100 personas respectivamente. (Portal de Datos Estadísticos y Geoespaciales de Andalucía,10). Sin embargo, según un informe del Banco de España, el empleo creció un 3% en 2015 y un 2,7% en 2016, explicando así el descenso en los resultados de la variación en la página Excel “Rdos descomposición” en la variación del año 2015-1016. La población ocupada también se ha visto afectada por los duros impactos de la pandemia, motivo por el cual, a partir de 2020, el mercado laboral estuviese tan debilitado, contando con 3.021.125 ocupados en Andalucía. Tras dicha crisis, el mercado laboral en 2022 tuvo un comportamiento muy favorable en Andalucía, alcanzándose máximos históricos de población ocupada. El ritmo de crecimiento de la población ocupada era del 3,4%, superando a la nacional. ANA COLINET AGUILAR 25 3.2.3.1.Tejido empresarial en Andalucía Un aspecto que es importante para poder entender al máximo la tasa de empleo en Andalucía es el tejido empresarial de la misma. Debido a que no es uno de los factores que explica el PIB pc, vamos a estudiar solo los últimos dos años, para ver la influencia que tiene este factor en la población ocupada. Atendiendo a los datos publicados el 1 de enero de 2022 en el Directorio Central de Empresas (DIRCE) del INE, Andalucía aumentó el número de empresas pertenecientes a los sectores no agrarios en 14.342 en comparación con 2021, lo que supone un incremento del 2,7%. (InformeEconómico2022.pdf). Dentro de este incremento destacan las empresas de 250 o más trabajadores. Estos resultados dejan a Andalucía como la tercera comunidad autónoma con mayor tejido empresarial, tras Cataluña y Madrid. Atendiendo a la estadística que elabora el Ministerio de Trabajo y Economía Social, Andalucía cerró 2022 con 260.650 empresas inscritas en la Seguridad Social, siendo un resultado inferior al de 2021, debido al descenso ocasionado por el sector primario en consecuencia de la sequía. Figura 8 Fuente: Junta de Andalucía Elaboración: Propia Empresas activas industria construccion comercio resto de servicios ANA COLINET AGUILAR 26 Con resto de servicios nos referimos a todas las dedicadas a la hostelería, transporte y almacenamiento, información y comunicaciones, actividades financieras y de seguros, actividades inmobiliarias, profesionales, científicas y técnicas, actividades administrativas y de servicios auxiliares, actividades educativas, sanitarias y de asistencia social y otro tipo de actividades sociales, incluidos los servicios personales. 3.2.4. Variación de la población en edad de trabajar. Esta variable es la que contiene más catalizadores, siendo únicamente lo contrario, es decir, impulsores, los tres últimos años del estudio. Por ello, vamos a comenzar este análisis estudiando los factores que han podido causar este descenso desde el año 2019 hacía atrás. Los resultados negativos, es decir, la variación negativa de población activa podemos atribuirla como consecuencia del envejecimiento de la población, lo que significa que los colectivos más jóvenes se encontraban en descenso, mientras la población de edad más avanzada estaba en aumento. Esto implica que en 2019 los mayores incrementos de la población se encuentren en las personas de 75 años a 79 años, aumentando un 6,7% en comparación con el año 2018 (Eurostat). Como podemos comprobar en la hoja Excel “Rdos descomposición” de 2019 a 2022 la variación de la población activa es positiva. Del año 2021 a 2022 la población activa sufre una reducción de cuatro décimas, representando en el último año el 58,6% de la población total. Dicha variación es positiva debido al importante papel de la población activa extranjera, que aumenta progresivamente (4% en 2022). 3.2.4.1.Población extranjera. Hasta la crisis de 2008, se sabe que Andalucía contaba con la inmigración como un rasgo estructural. La población extranjera se asentaba en esta comunidad, especialmente, debido a la falta de mano de obra con la que contaban algunas ciudades. Este factor resultó en unas tasas de empleo bastante elevadas. Es importante aclarar que las variaciones residenciales se consideras flujos migratorios cuando la persona tiene una permanencia en el nuevo lugar de residencia de al menos un año (Estadística de Variaciones Residenciales. Metodología). El crecimiento de la población extranjera empadronada se vio ralentizada durante los años 2010, 2011 y 2012, aunque no paralizada. ANA COLINET AGUILAR 27 Sin embargo, a partir de 2012 comenzó a incrementarse notablemente. Tanto es así, que Andalucía cerró el año 2019 con 655.555 extranjeros residentes, siendo en Málaga y Almería donde se muestran mayores aumentos, y, destacando Marruecos como principal país de procedencia (Informe_Economico_2019.pdf). En la siguiente figura se muestran el total de inmigrantes que se asienta en cada ciudad en el año 2022. Figura 9 Fuente: INE Elaboración: Propia 4. Conclusiones. Como hemos visto a lo largo de este trabajo, las variables que explican el comportamiento del PIB per cápita a lo largo de los años son varios; productividad por hora trabajada, horas totales trabajadas por empleado, tasa de empleo, y, población en edad de trabajar. Siendo estas variables, además, afectadas por muchos otros factores desarrollados a lo largo del estudio. Explicando las distintas razones por la cual en algunos periodos se ha frenado, o al menos, ralentizado el crecimiento del PIB per cápita en Andalucía, hemos podido llegar a la ANA COLINET AGUILAR 28 conclusión de que todos los factores explicativos de dicha variable macroeconómica se han visto afectadas negativamente por la crisis financiera y la pandemia COVID-19. Además, es importante destacar el papel que las fuerzas políticas ejercen sobre la economía de un país o, en este caso, de una comunidad autónoma. Las variables que han contribuido más positivamente al crecimiento del PIB per cápita en el transcurso de los años de estudio (2012-2022) son la productividad por hora trabajada y la tasa de empleo. En cambio, las que han afectado más negativamente son las horas trabajadas por trabajador y la población en edad de trabajar. 5. Bibliografía. INE 2024 a. INEbase / Economía /Cuentas económicas /Contabilidad regional de España / Resultados. INE. Recuperado 24 de abril de 2024, de https://www.ine.es/dyngs/INEbase/es/operacion.htm?c=Estadistica_C&cid=125473616 7628&menu=resultados&idp=1254735576581 INE 2024 b. Población por comunidades y provincias, edad (grupos quinquenales), Españoles/Extranjeros, Sexo y Año. (s. f.). INE. Recuperado 11 de mayo de 2024, de https://www.ine.es/jaxi/Datos.htm?path=/t20/e245/p08/l0/&file=04002.px Junta de Andalucía, 1999. Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía|Encuesta de población activa. Visualización de los datos anuales del número medio de horas trabajadas y edad media. Recuperado 11 de mayo de 2024, de https://www.juntadeandalucia.es/institutodeestadisticaycartografia/dega/encuesta-de- poblacion-activa-epa/visualizacion-de-los-datos-anuales-del-numero-medio-de-horas- trabajadas-y-edad-media ANA COLINET AGUILAR 29 Employment—Hours worked—OECD Data. theOECD. Recuperado 11 de mayo de 2024, de http://data.oecd.org/emp/hours-worked.htm INE 2024 c. Población por comunidades, edad (grupos quinquenales), españoles/Extranjeros, Sexo y Año. INE. Recuperado 11 de mayo de 2024, de https://www.ine.es/jaxi/Datos.htm?path=/t20/e245/p08/l0/&file=02002.px Fondo Monetario Internacional 2017.Recuperación española: Cifras clave. IMF. Recuperado 11 de mayo de 2024, de https://www.imf.org/es/News/Articles/2017/10/04/na100617-spanish-recovery-key- numbers Callen, T. (2008). ¿Qué es el producto interno bruto? Finanzas & Desarrollo. Recuperado 11 de mayo de 2024, de https://www.imf.org/external/pubs/ft/fandd/spa/2008/12/pdf/basics.pdf Informe Económico Financiero 2023.pdf.Recuperado 11 de mayo de 2024, de https://www.sepg.pap.hacienda.gob.es/sitios/sepg/es- ES/Presupuestos/InformeEconomicoFinanciero/Documents/Informe%20Economico%2 0Financiero%202023.pdf 1_2329_DIG-Informe2017.pdf. Recuperado 11 de mayo de 2024, de https://www.juntadeandalucia.es/sites/default/files/2023-04/1_2329_DIG- Informe2017.pdf InformeEconómico2022.pdf. Recuperado 11 de mayo de 2024, de https://www.juntadeandalucia.es/sites/default/files/inlinefiles/2023/07/InformeEcono%CC%81mico2022.pdf Informes trimestrales. Recuperado 11 de mayo de 2024, de https://www.oeandalucia.com/informes-trimestrales/