EL FACTOR ESPACIAL EN LA CONVERGENCIA DE LAS REGIONES DE LA UE

Esta Tesis pretende estimar la cuantía de los efectos de difusión espacial del crecimiento dentro de la Unión Europea entre los años 1980 y 1996. Con este fin, se incorpora el factor espacial, o territorial, al marco de análisis de la convergencia económica interregional. No en vano, ciertos factores explicativos de la convergencia, como la difusión tecnológica o la movilidad de los factores, presentan una fuerte dimensión geográfica, que queda así recogida de forma explícita en el modelo.

La relevancia social del estudio de la convergencia regional dentro de la Unión Europea emana de la preocupación universalmente extendida por la reducción de las desigualdades geográficas en el reparto de la renta y, en especial, de su consideración como objetivo explícito de la UE desde su fundación como Comunidad Económica Europea. De hecho, el objetivo de la reducción de las disparidades en los niveles de producción y renta existentes en las distintas regiones de la Unión Europea figuraba ya en el preámbulo del Tratado de Roma. Su importancia, además, resulta creciente con las sucesivas ampliaciones, pasadas y futuras, que implican necesariamente el incremento de la dispersión en la renta per cápita regional de la Unión.

Se pretende aportar una mejora a los modelos de estimación de convergencia βeta, solventando algunos problemas de inferencia estadística, derivados de la autocorrelación de los residuos o de su correlación con la variable endógena, originada en el carácter espacial de las variables analizadas.

El objetivo final es el de lograr un avance en el análisis del impacto de los esquemas de asociación espacial sobre la convergencia y los efectos de difusión espacial en los procesos de crecimiento regional. El medio empleado para ello consiste en la integración de los efectos de difusión espacial dentro del modelo de convergencia β.

Las 102 regiones de la Unión Europea objeto de este estudio han sido seleccionadas siguiendo el criterio de disponibilidad de datos de PIB per cápita en la base REGIO de Eurostat, para el periodo 1980-1996. La mayoría corresponden al nivel de desagregación geográfica NUTS 2[1], aunque algunas se incluyen a nivel NUTS 1[2]. Por otro lado, las islas han sido excluidas, por no podérseles aplicar el criterio de contigüidad o frontera común para el estudio de la difusión espacial del crecimiento económico

El trabajo se estructura en tres partes fundamentales. La primera de ellas (capítulo II) sienta las bases teóricas que servirán de fundamento al análisis empírico, que se realiza en la segunda parte (capítulo III). Finalmente, las conclusiones aportadas (capítulo IV) cierran el presente estudio.

El capítulo II contiene la fundamentación del análisis que se pretende llevar a cabo, basado en las teorías económicas desarrolladas hasta el momento respecto del crecimiento, la convergencia y la incidencia de los factores espaciales en la distribución de la actividad económica.

La presentación del estado de la cuestión sobre estas materias se estructura en tres bloques. El primero queda dedicado al estudio del crecimiento económico y la convergencia o divergencia regional. El segundo bloque de referencia teórica contiene las principales aportaciones en relación con el espacio en el análisis económico, desde los modelos de localización empresarial a las medidas de política regional basadas en polos de desarrollo o en distritos industriales y desarrollo endógeno. Termina esta serie de referencias con una presentación de las teorías de la Nueva Geografía Económica, explicativas de la formación de aglomeraciones y del reparto de la actividad económica en el espacio.

La fundamentación teórica del estudio concluye con un tercer bloque de síntesis de los dos anteriores, a través de la presentación de los modelos dinámicos de aglomeración espacial de las actividades, que combinan aquellos desarrollados por los economistas del crecimiento endógeno y los provenientes de la Nueva Geografía Económica.

El capítulo III contiene el análisis empírico, desarrollado en tres etapas diferenciadas. La primera de ellas consiste en un análisis preliminar de los datos, sin consideración alguna del factor espacial. Consiste en el estudio de las convergencia β y s, antes de la consideración de los factores espaciales en las siguientes dos partes de este capítulo.

La segunda etapa del análisis introduce el estudio de los patrones de asociación espacial entre regiones, a través del concepto de autocorrelación espacial, y pone en relación su evolución con la de la dispersión en las rentas per cápita estudiada anteriormente. Las técnicas de análisis exploratorio de datos espaciales (gráfico de Moran e índices locales de Moran) permiten precisar los resultados obtenidos, de forma que llega a describirse el patrón de cambio espacial asociado a la evolución de la convergencia σ.

La última parte del estudio empírico se dedica a la detección del problema de la autocorrelación en los residuos, presente en la ecuación de convergencia β absoluta. Su origen reside en la autocorrelación espacial de los PIB per cápita, puesta de manifiesto en la etapa anterior del análisis.

Se aplican técnicas de econometría espacial para la selección del modelo que corrija el problema y proporcione un mejor ajuste. El modelo obtenido permite la puesta en relación del crecimiento de una región con su PIB per cápita en el año de origen del estudio, y con el PIB per cápita de origen y la tasa de crecimiento de sus regiones contiguas. Permite, por tanto, la estimación de los efectos de difusión espacial del crecimiento económico. El estudio termina con tal estimación para las 102 regiones de la UE, y con la puesta en relación de los resultados obtenidos con las predicciones establecidas por la teoría económica, contenidas en el capítulo II.

Finalmente, las conclusiones de todo este proceso de análisis quedan recogidas en el capítulo IV, que sintetiza resultados e implicaciones de cada etapa del estudio.

Conclusiones obtenidas del análisis doctrinal

1. La teoría del crecimiento económico hace referencia al factor espacial en sus razonamientos teóricos (migraciones de mano de obra, desplazamientos de capital, etc.), pero sin incorporarlo a la modelización matemática de la explicación de la dinámica económica.

2. De las críticas a las regresiones de convergencia β, se deduce la existencia de un problema de autocorrelación de los residuos, lo que da lugar a que la estimación por mínimos cuadrados ordinarios produzca valores que si bien resultan insesgados, son ineficientes. Ello puede inducir a error a la hora de determinar si un coeficiente resulta significativo, o no.

3. La Nueva Geografía Económica se ocupa de explicar el reparto espacial de la actividad económica, pero sin considerar su crecimiento. Presenta el hecho de la aglomeración espacial como un fenómeno autosostenido, por la vía de atracción de más actividades al existir un mercado creciente y por la vía de vinculaciones interempresariales en la producción. Las predicciones aportadas apuntan a la generación de un modelo de distribución espacial de corte centro-periferia.

4. La corriente doctrinal de la síntesis entre geografía y crecimiento combina un modelo de crecimiento endógeno, generado vía I+D a través de la introducción de nuevos productos, con un modelo de geografía económica a la Krugman. Las conclusiones resultan menos extremistas que en el caso anterior: los procesos de aglomeración refuerzan y se ven reforzados por el crecimiento, llegándose a un modelo centro-periferia, en este caso, impuro.

Las actividades de I+D generadoras de nuevos productos y beneficiarias de efectos locales de difusión tienden a concentrarse en la región central. Otras actividades industriales, beneficiarias de efectos de difusión globales, tienden a huir de la competencia y la congestión del lugar central y se instalan en otros centros periféricos, que también generan su proceso acumulativo de aglomeración espacial y crecimiento. Así, el crecimiento regional resulta una función creciente de la riqueza y del crecimiento de las regiones colindantes.

Conclusiones obtenidas del análisis preliminar de los datos

5. El estudio preliminar de las convergencias b y s, permite poner de manifiesto los esquemas habituales, ya descritos en otros trabajos, de reducción de la dispersión en el PIB per cápita a lo largo de la segunda mitad de los años ochenta, en el medio de dos periodos de crisis y divergencia s. La convergencia β, medida a través de la formulación

, parece lenta, en la línea común entre el 1,5 y el 2% de velocidad de convergencia anual.

Conclusiones obtenidas del análisis espacial de los datos

6. Existe una fuerte autocorrelación espacial entre los PIB per cápita de las regiones contiguas, y entre sus tasas de crecimiento.

7. Se detecta un esquema de asociación espacial en la UE según el cual las regiones tienden a presentar un desempeño económico similar al de sus vecinas. No parece aventurado avanzar, entonces, que la renta per cápita o el crecimiento de las regiones colindantes pueda tener una influencia directa sobre el crecimiento de cada región.

8. Se pone de manifiesto, asimismo, una relación directa entre convergencia σ y reducción de la autocorrelación espacial. Las regiones tienden a comportarse de forma menos similar a las de su entorno en etapas de bonanza y convergencia. Su desempeño es más parejo (o viene más determinado por) al de su entorno en época de bajo crecimiento e incremento en la dispersión de los PIB per cápita interregionales.

Fuente: elaboración propia, a partir de la base de datos REGIO, con el programa SpaceStat 1.90.

9. Estas tendencias generales se presentan de una forma local a través del análisis exploratorio de datos espaciales. Los gráficos de Moran y la información sobre la significatividad estadística de los índices locales de Moran, muestran como la etapa de convergencia económica viene acompañada por un debilitamiento en el nivel de asociación regional. Esto resulta notable en el caso de las regiones Italianas, cuya correlación espacial resulta positiva y significativa tan sólo en los periodos de divergencia económica.

10. La fuerte autocorrelación espacial detectada con el análisis espacial descriptivo realizado apuntaba claramente hacia una posible autocorrelación de los residuos en el modelo de convergencia β, por subespecificación del modelo, al no incluirse los factores espaciales.

11. El tratamiento de la información permitió concluir a favor de la existencia de un proceso de autorregresión de los errores de orden 1, que requería entonces de la estimación por el método de método de máxima verosimilitud.

12. La reformulación de la ecuación ha dado como resultado la obtención de un modelo que permite, solucionados ya los problemas de inferencia estadística, estimar los efectos de difusión espacial del crecimiento.

Este modelo pone de manifiesto dos tipos de efectos de desbordamiento o de difusión espacial del crecimiento. Por un lado, la tasa de crecimiento de una región i se ve influida por la tasa de crecimiento de las regiones contiguas, a través de la variable endógena desplazada espacialmente,

. Por otro lado, la tasa de crecimiento de la región i también tiene una relación con los PIB per cápita iniciales de las regiones contiguas, a través de la variable exógena desplazada espacialmente

13. Los resultados obtenidos para el conjunto de 102 regiones de la UE durante el periodo 1980-1996 permiten concluir a favor de una contribución positiva (y estadísticamente significativa) del nivel de renta per cápita de las regiones vecinas, así como del de su crecimiento, sobre el crecimiento económico de cada región

Estos efectos de difusión espacial sugieren que los patrones de asociación espacial influyen en el crecimiento económico regional. Cuanto mayor sea la tasa de crecimiento de las regiones contiguas, mayor será la tasa de crecimiento regional. Y cuanta mejor posición de partida en términos de PIB per cápita tengan las regiones vecinas, mayor será también el crecimiento regional. El factor espacial, la situación geográfica en relación con el resto de regiones, parece incidir, pues, directamente, en el crecimiento económico.

14. Tales resultados se ajustan a aquellos avanzados por el modelo de síntesis entre geografía y crecimiento. Pero han de ser interpretados con precaución. Tan sólo puede constatarse una coincidencia en los resultados finales previstos por el modelo teórico con los datos analizados, para una muestra de regiones y un periodo temporal determinado.

[1] España, Francia, Italia, Alemania, Grecia, Países Bajos, Bélgica.

[2] Luxemburgo, Dinamarca, Portugal, Reino Unido, Irlanda, Suecia, Austria.