ESPRESUPUESTOSDOCUMENTACIONPaginasDocumentacionaspx

Direccioacuten para correspondencia

Franciscojescribauves

Mariajmurguiuves

Los Documentos de Trabajo de la Direccioacuten General de Presupuestos no representan opiniones oficiales del Ministerio de Economiacutea y Hacienda Los anaacutel isis opiniones y conclusiones aquiacute expuest os son l os del au tor con l o que no t iene que coi ncidir necesariamente la citada Direccioacuten Eacutesta cons idera sin embargo interesante la difusioacuten del t rabajo para que l os com entarios y criacute ticas que susci te cont ribuyan a m ejorar su calidad

en la paacutegina Web httpwwwsgpgpapmehesSITIOSSGPGES-

DETERMINANTES DE LA INVERSIOacuteN EMPRESARIAL EN LAS

REGIONES ESPANtildeOLAS (1995-2007)

FJ Escribaacute MJ Murgui

D-2011-02

Abril 2011

(Versioacuten Preliminar)

Universidad de Valencia

Los autores agradecen la financiacioacuten r ecibida del FEDER y del proyecto ECO2009-09569

Se puede acceder a los docum entos de trabajo de la Direccioacuten General de Presupuestos

1 Introduccioacuten

Este artiacuteculo aborda los determinantes del comportamiento inversor en las regiones espantildeolas entre 1995 y 2007 Una amplia literatura en economiacutea regional investiga el papel desempentildeado por las economiacuteas de aglomeracioacuten sobre el crecimiento y localizacioacuten del empleo y el output1 e incluso sobre la inversioacuten extranjera2 No asiacute sobre la inversioacuten domeacutestica3 En realidad la literatura sobre los determinantes de la inversioacuten en el aacutembito regional es extraordinariamente escasa y raramente desborda el enfoque meramente descriptivo Hay tambieacuten una amplia literatura que analiza el impacto sobre el empleo y el output regional de las poliacuteticas puacuteblicas de dotacioacuten de infraestructuras de capital humano y tecnoloacutegico pero apenas sobre la inversioacuten4

La inversioacuten es una variable central de la vida econoacutemica de una regioacuten La historia importa (Arthur 1986) y el comportamiento de la inversioacuten en los diferentes sectores tiene efectos permanentes sobre el tejido productivo regional al determinar su capacidad productiva y en gran medida anticipar el comportamiento de las otras variables como el empleo y el output Ademaacutes es a traveacutes de la inversioacuten que es una variable especialmente sensible al clima empresarial de la regioacuten como se canalizan muchos de los impulsos de la poliacutetica regional Determinar los factores sectoriales y regionales que influyen sobre el comportamiento de la inversioacuten es de crucial importancia desde el punto de vista de la poliacutetica regional

El objetivo de este trabajo es analizar el papel desempentildeado por las economiacuteas de aglomeracioacuten las dotaciones de factores de caraacutecter estrateacutegico controlando por los determinantes estructurales en la estimacioacuten de funciones de inversioacuten a traveacutes de la estimacioacuten de ecuaciones empiacutericas de inversioacuten Las variables determinantes de la inversioacuten de las industrias regionales no son ideacutenticas a las que se utilizan en las estimaciones de funciones de inversioacuten agregadas nacionales pero la fundamentacioacuten teoacuterica del comportamiento inversor debe establecerse con semejante rigurosidad No se trata uacutenicamente de analizar queacute factores determinan la distribucioacuten geograacutefica de una inversioacuten ya decidida a escala nacional (Escribaacute y Murgui 2008) sino queacute factores estaacuten detraacutes de las decisiones locales de inversioacuten

1 Veacutease por ejemplo el survey de Rosenthal y Strange (2003) 2 Head y Mayer (2004) 3 Si que existe abundante literatura que aborda a escala regional el efecto de poliacuteticas de incentivacioacuten fiscal a la inversioacuten en la que la variable a explicar no es la inversioacuten regional sino principalmente el empleo regional o en alguacuten caso la creacioacuten de nuevas empresas (Bartik 1985 y 1989) Otros trabajos se centran en los factores determinantes de la localizacioacuten sin derivar una funcioacuten del comportamiento inversor Entre ellos Feser (2001) Guimaraes Figueriedo y Woodward (2003) Blonigen y Kolpin (2002) Brown Florax y McNamara (2009) y Lambert y McNamara (2009) 4 Especialmente Aschauer (1989) y Benhabib y Spiegel (1992) abordan directamente la relacioacuten positiva entre inversioacuten privada y capital en infraestructuras y humano respectivamente Schalk y Untiedt (2000) en un modelo de minimizacioacuten de costes estiman ecuaciones de demanda de inversioacuten y trabajo e introducen como variable la eficiencia que reduce los costes de los factores

-2shy

Para ello se construye un panel de datos de 13 sectores y 17 regiones de la economiacutea espantildeola para el periodo 1995-2007 y se estima un modelo estructural una ecuacioacuten de Euler que se deriva expliacutecitamente de un problema de optimizacioacuten dinaacutemica bajo el supuesto de costes de ajuste simeacutetricos y cuadraacuteticos Los determinantes especiacuteficos regionales en esta modelizacioacuten se incorporan a traveacutes de su impacto sobre la Productividad total de los factores (PTF) de acuerdo con los trabajos que relacionan la eficiencia con la dotacioacuten de infraestructuras capital tecnoloacutegico y cualificacioacuten del trabajo y con la literatura sobre economiacuteas de aglomeracioacuten (Dekle 2002) Este modelo es estimado usando el Metodo Generalizado de Momentos (Arellano y Bover 1995 y Blundell y Bond 1998) para tratar adecuadamente la endogeneidad de las variables explicativas y la hererogeneidad de la muestra

En el trabajo de Escribaacute y Murgui (2009) se analizaba el efecto de poliacuteticas de dotacioacuten de infraestructuras y de capital humano y tecnoloacutegico sobre las tasas de acumulacioacuten pero uacutenicamente en las ramas del sector manufacturero entre 1980 y 2003 utilizando un modelo como el que aquiacute se utiliza Sin embargo en este trabajo por primera vez a) se incluyen otros factores- ademaacutes de esas poliacuteticas- entre los determinantes de la inversioacuten relacionados con la aglomeracioacuten en concreto la diversificacioacuten la especializacioacuten y la densidad b) se amplia el anaacutelisis al resto de ramas no manufactureras del sector privado productivo como consecuencia de las mejoras producidas desde 1995 en las estadiacutesticas regionales del INE sobre formacioacuten bruta de capital fijo Pieacutensese que el sector terciario5 absorbe las dos terceras partes del total de la inversioacuten del sector privado productivo c) se actualiza el periodo hasta 2007 desde el inicio de la fase expansiva de mediados de los noventa periodo que coincide con importantes planes de apoyo comunitario regional en infraestructuras formacioacuten y gasto en I+D d) y finalmente a diferencia del meacutetodo estaacutetico maacutes usual en los trabajos sobre economiacuteas de aglomeracioacuten se utiliza un enfoque dinaacutemico para abordar los efectos de los determinantes de la PTF y consecuentemente sobre la inversioacuten

Este trabajo utiliza la base de datos BDMORES6 b-2000 versioacuten de la base de datos en la que por primera vez se desagrega el sector servicios Esto ha sido posible por la disponibilidad de los datos de inversioacuten regional por parte del Instituto Nacional de Estadiacutestica (INE) lo que ha permitido desagregar en ramas de actividad como ya se haciacutea en las ramas manufactureras en versiones previas de la base de datos El trabajo se organiza como sigue En el apartado 2 se define el marco teoacuterico

5 El sector servicios no ha ocupado hasta hace poco una posicioacuten relevante en la preocupacioacuten de los trabajos de economiacutea regional (Cuadrado 2001) Ello se ha debido en parte a no disponer de buenas estadiacutesticas- sobre todo de inversioacuten terciaria regional- pero tambieacuten porque los modelos tradicionales de economiacutea regional consideraban la industria como el principal motor de la actividad La reciente disponibilidad de datos oficiales de inversioacuten regional tambieacuten para las ramas del sector servicios del Instituto Nacional de Estadiacutestica (INE) desde 1995 permite abordar la estimacioacuten de funciones de inversioacuten para todas las ramas del sector privado productivo de las regiones espantildeolas 6 Ver De Bustos et al (2008) Versiones previas (Dabaacuten et al 2002)

-3shy

Z K I b 2 I Kit a2 Kit esit it it

ital

que F Kit Lit exhibe rendimientos constantes a

s de ajuste

ioacuten y el cap

-4shy

y el enfoque economeacutetrico utilizado En el apartado 3 se hace una breve descripcioacuten de los datos y la evolucioacuten reciente tanto de la tasa de acumulacioacuten como de las variables explicativas El apartado 4 presenta los resultados obtenidos y en el 5 las conclusiones

2 Modelo y Metodologiacutea

En este apartado presentamos un modelo estructural en el que aparecen expliacutecitamente elementos dinaacutemicos en el problema de optimizacioacuten y el que los coeficientes estimados se relacionan expliacutecitamente con la tecnologiacutea y los paraacutemetros de las expectativas Nuestro enfoque combina una ecuacioacuten de Euler y costes de ajustes en la tecnologiacutea

La versioacuten de la ecuacioacuten de Euler que se utiliza como base para la estimacioacuten se basa en el trabajo de Bond y Meghir (1994) y que ha sido adaptado para incluir los efectos del capital humano y las infraestructuras sobre la eficiencia productiva en Escribaacute y Murgui (2009)

La industria regional i maximiza el valor presente descontado del los beneficios (dividendos netos) futuros (R) Sea Lit el trabajo Iit la inversioacuten bruta it el capital stock it el precio del trabajo pit

I el precio de los bienes de inversioacuten pit el precio del output la tasa de depreciacioacuten y E() el operador de expectativas

condicionado en la informacioacuten disponible en el periodo t Si se define rt como el ttipo de intereacutes y t j i

j11rti 1 el factor de descuento la industria regional0

tiene que dar solucioacuten al siguiente problema

t Max t t j RKit j Lit j Iit j

j0 (1)

st Kit 1 Kit 1 Iit

Donde Rit pit Qit it Lit pitI Iit y Qit Ait F Kit Lit Z Kit Iit es el output neto

de costes de ajustes Z Kit Iit y depende del nivel de eficiencia Ait

La ecuacioacuten de Euler que caracteriza la senda oacuteptima de inversioacuten viene dada por la siguiente expresioacuten

t Rit 1 Rit Rit 1 t 1t (2)I I K it 1 it it

Si consideramos la existencia de competencia imperfecta entonces pit

depende del output mientras que la elasticidad precio de la demanda se supone constante (gt1) Tambieacuten se supone

escala y que la funcioacuten de coste

linealmente homogeacutenea en la invers

Iit1 maacutes uK it 1

Para la implementacioacuten de este modelo se evaluacutea la expectativa

Iit 1 del valor realizado n error de prediccioacuten Elt K it 1

resultado empiacuterico de la ecuacioacuten de Euler es

I I 2

B Q Iit1 it it it it uit1 (3) K 1 2 3 4 5 K K K K it1 it it it it

it it it it it 1 r 1 pit1 pit y es la tasa de beneficio Kit Kit pit Kit pit

econoacutemico bruto y cit es el coste de uso nominal del capital

1 1 Donde a 1 1 a 3 1 1 0 1 2 4 5

b 1b

B Q L c

Bajo la hipoacutetesis nula de que no existen restricciones de liquidez puede mostrarse como el coeficiente 2 es positivo y mayor que la unidad El coeficiente ( 3 ) es negativo y su valor absoluto mayor que uno El coeficiente (-4 ) es negativo y el teacutermino que recoge el output (5 ) controla por la existencia de competencia

imperfecta y el coeficiente es positivo7 En la literatura empiacuterica utilizando datos microeconoacutemicos como los utilizados en el modelo de Bond y Meghir (2004) la ecuacioacuten (3) se estima como en Bond et al (2003) o para el caso espantildeol en Estrada y Valleacutes (1998) y Hernando y Tiomo (2002) En este trabajo nosotros estamos interesados en analizar el efecto de las dotaciones puacuteblicas de capital humano infraestructuras y capital tecnoloacutegico y de las economiacuteas de aglomeracioacuten en la inversioacuten del sector privado productivo de las regiones espantildeolas Esta es la razoacuten por la que se ampliacutea la ecuacioacuten de Euler para poder incluir estas variables aunque nosotros tambieacuten presentamos los resultados de la estimacioacuten de la ecuacioacuten (3) en la primera columna del cuadro 2a

Ademaacutes siguiendo a Escribaacute y Murgui (2009) suponemos que el output del sector o rama productiva de la regioacuten depende de variables tiacutepicamente sectoriales y variables especiacuteficas de la regioacuten En primer lugar y haciendo referencia a las variables sectoriales la ratio outputcapital depende positivamente de la ratio trabajocapital y negativamente de la ratio inversioacutencapital en la rama productiva de cada regioacuten

En segundo lugar el output sectorial regional tambieacuten depende de variables especiacuteficamente regionales que afectan a la productividad total de los factores privados de produccioacuten utilizados en la industria o rama regional ( Ait ) Es decir un

7 Bajo la hipoacutetesis alternativa el gasto en inversioacuten estaacute relacionado positivamente con el cash flow o evidencia la existencia de restricciones de liquidez La ecuacioacuten (3) estaacute entonces mal especificada el coeficiente de la tasa de beneficio econoacutemico seraacute positivo

-5shy

paraacutemetro tecnoloacutegico especiacutefico de la regioacuten que refleja la eficiencia teacutecnica de todos los factores incluidos en la funcioacuten de produccioacuten regional sectorial8

Adicionalmente se supone que la eficiencia teacutecnica en una regioacuten depende positivamente de las dotaciones de infraestructuras puacuteblicas Git de la cualificacioacuten de la mano de obra o capital humano Hit del capital tecnoloacutegico regional y de la densidad9 Sit regional Alternativamente en la literatura sobre economiacuteas de aglomeracioacuten se obtienen resultados opuestos sobre si el estiacutemulo a la productividad total de los factores es consecuencia de la concentracioacuten territorial de empresas dedicadas a la misma actividad (especializacioacuten Eit o por el contrario a actividades diversas (diversificacioacuten Dit ) Distintos trabajos han obtenido resultados muy variados y en principio puede esperarse cualquier signo10 En el modelo Ait la eficiencia regional seraacute una funcioacuten de un vector de determinantes X it que incluya todas las variables mencionadas tanto referidas a las dotaciones puacuteblicas como a las economiacuteas de aglomeracioacuten esto es Ait AGit H it Tit Sit Eit Dit AX it Utilizando el desarrollo de Taylor se obtiene la siguiente especificacioacuten empiacuterica

2 10 I it 1 I I B L it it it it 0 1 2 3 4 j ln X it it1 (4) K K K K K j5 it1 it it it it

A partir de la ecuacioacuten (4) la especificacioacuten empiacuterica que vamos a considerar se expresa como

2 I I I B L 10

it it 1 it 1 it1 it1 1 2 3 4 j ln X it 1 i dt it (5)

K K K K K it it 1 it 1 it1 it 1 j5

Recordando que el subiacutendice i indica las industrias regionales a excepcioacuten de los Xi que indican factores regionales y que i hace referencia a los efectos especiacuteficos industria-regioacuten que permanecen invariantes en el tiempo (la localizacioacuten geograacutefica las caracteriacutesticas idiosincraacuteticas especiacuteficas de la regioacuten y del sector o rama etc) y que dt recoge los efectos temporales que tienen impacto en todas las industrias regionales (la poliacutetica econoacutemica nacional el crecimiento de la eficiencia teacutecnica a nivel nacional etc) Se tratan tales variables temporales como fijas ndash

8 Schalk y Untiedt (2000) enfatizan la necesidad de considerar la eficiencia regional en la funcioacuten de inversioacuten No obstante aunque estos autores mencionan que dependeraacute de la disponibilidad de infraestructuras cualificacioacuten del trabajo y economiacuteas de aglomeracioacuten se limitan a incluir la PTF pero no de lo que seguacuten estos autores depende 9 Ciccone y Hall (1996) 10 Beaudry y Schiffauerova (2009)

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Para ello se construye un panel de datos de 13 sectores y 17 regiones de la economiacutea espantildeola para el periodo 1995-2007 y se estima un modelo estructural una ecuacioacuten de Euler que se deriva expliacutecitamente de un problema de optimizacioacuten dinaacutemica bajo el supuesto de costes de ajuste simeacutetricos y cuadraacuteticos Los determinantes especiacuteficos regionales en esta modelizacioacuten se incorporan a traveacutes de su impacto sobre la Productividad total de los factores (PTF) de acuerdo con los trabajos que relacionan la eficiencia con la dotacioacuten de infraestructuras capital tecnoloacutegico y cualificacioacuten del trabajo y con la literatura sobre economiacuteas de aglomeracioacuten (Dekle 2002) Este modelo es estimado usando el Metodo Generalizado de Momentos (Arellano y Bover 1995 y Blundell y Bond 1998) para tratar adecuadamente la endogeneidad de las variables explicativas y la hererogeneidad de la muestra

En el trabajo de Escribaacute y Murgui (2009) se analizaba el efecto de poliacuteticas de dotacioacuten de infraestructuras y de capital humano y tecnoloacutegico sobre las tasas de acumulacioacuten pero uacutenicamente en las ramas del sector manufacturero entre 1980 y 2003 utilizando un modelo como el que aquiacute se utiliza Sin embargo en este trabajo por primera vez a) se incluyen otros factores- ademaacutes de esas poliacuteticas- entre los determinantes de la inversioacuten relacionados con la aglomeracioacuten en concreto la diversificacioacuten la especializacioacuten y la densidad b) se amplia el anaacutelisis al resto de ramas no manufactureras del sector privado productivo como consecuencia de las mejoras producidas desde 1995 en las estadiacutesticas regionales del INE sobre formacioacuten bruta de capital fijo Pieacutensese que el sector terciario5 absorbe las dos terceras partes del total de la inversioacuten del sector privado productivo c) se actualiza el periodo hasta 2007 desde el inicio de la fase expansiva de mediados de los noventa periodo que coincide con importantes planes de apoyo comunitario regional en infraestructuras formacioacuten y gasto en I+D d) y finalmente a diferencia del meacutetodo estaacutetico maacutes usual en los trabajos sobre economiacuteas de aglomeracioacuten se utiliza un enfoque dinaacutemico para abordar los efectos de los determinantes de la PTF y consecuentemente sobre la inversioacuten

Este trabajo utiliza la base de datos BDMORES6 b-2000 versioacuten de la base de datos en la que por primera vez se desagrega el sector servicios Esto ha sido posible por la disponibilidad de los datos de inversioacuten regional por parte del Instituto Nacional de Estadiacutestica (INE) lo que ha permitido desagregar en ramas de actividad como ya se haciacutea en las ramas manufactureras en versiones previas de la base de datos El trabajo se organiza como sigue En el apartado 2 se define el marco teoacuterico

5 El sector servicios no ha ocupado hasta hace poco una posicioacuten relevante en la preocupacioacuten de los trabajos de economiacutea regional (Cuadrado 2001) Ello se ha debido en parte a no disponer de buenas estadiacutesticas- sobre todo de inversioacuten terciaria regional- pero tambieacuten porque los modelos tradicionales de economiacutea regional consideraban la industria como el principal motor de la actividad La reciente disponibilidad de datos oficiales de inversioacuten regional tambieacuten para las ramas del sector servicios del Instituto Nacional de Estadiacutestica (INE) desde 1995 permite abordar la estimacioacuten de funciones de inversioacuten para todas las ramas del sector privado productivo de las regiones espantildeolas 6 Ver De Bustos et al (2008) Versiones previas (Dabaacuten et al 2002)

-3shy

Z K I b 2 I Kit a2 Kit esit it it

ital

que F Kit Lit exhibe rendimientos constantes a

s de ajuste

ioacuten y el cap

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y el enfoque economeacutetrico utilizado En el apartado 3 se hace una breve descripcioacuten de los datos y la evolucioacuten reciente tanto de la tasa de acumulacioacuten como de las variables explicativas El apartado 4 presenta los resultados obtenidos y en el 5 las conclusiones

2 Modelo y Metodologiacutea

En este apartado presentamos un modelo estructural en el que aparecen expliacutecitamente elementos dinaacutemicos en el problema de optimizacioacuten y el que los coeficientes estimados se relacionan expliacutecitamente con la tecnologiacutea y los paraacutemetros de las expectativas Nuestro enfoque combina una ecuacioacuten de Euler y costes de ajustes en la tecnologiacutea

La versioacuten de la ecuacioacuten de Euler que se utiliza como base para la estimacioacuten se basa en el trabajo de Bond y Meghir (1994) y que ha sido adaptado para incluir los efectos del capital humano y las infraestructuras sobre la eficiencia productiva en Escribaacute y Murgui (2009)

La industria regional i maximiza el valor presente descontado del los beneficios (dividendos netos) futuros (R) Sea Lit el trabajo Iit la inversioacuten bruta it el capital stock it el precio del trabajo pit

I el precio de los bienes de inversioacuten pit el precio del output la tasa de depreciacioacuten y E() el operador de expectativas

condicionado en la informacioacuten disponible en el periodo t Si se define rt como el ttipo de intereacutes y t j i

j11rti 1 el factor de descuento la industria regional0

tiene que dar solucioacuten al siguiente problema

t Max t t j RKit j Lit j Iit j

j0 (1)

st Kit 1 Kit 1 Iit

Donde Rit pit Qit it Lit pitI Iit y Qit Ait F Kit Lit Z Kit Iit es el output neto

de costes de ajustes Z Kit Iit y depende del nivel de eficiencia Ait

La ecuacioacuten de Euler que caracteriza la senda oacuteptima de inversioacuten viene dada por la siguiente expresioacuten

t Rit 1 Rit Rit 1 t 1t (2)I I K it 1 it it

Si consideramos la existencia de competencia imperfecta entonces pit

depende del output mientras que la elasticidad precio de la demanda se supone constante (gt1) Tambieacuten se supone

escala y que la funcioacuten de coste

linealmente homogeacutenea en la invers

Iit1 maacutes uK it 1

Para la implementacioacuten de este modelo se evaluacutea la expectativa

Iit 1 del valor realizado n error de prediccioacuten Elt K it 1

resultado empiacuterico de la ecuacioacuten de Euler es

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B Q Iit1 it it it it uit1 (3) K 1 2 3 4 5 K K K K it1 it it it it

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econoacutemico bruto y cit es el coste de uso nominal del capital

1 1 Donde a 1 1 a 3 1 1 0 1 2 4 5

b 1b

B Q L c

Bajo la hipoacutetesis nula de que no existen restricciones de liquidez puede mostrarse como el coeficiente 2 es positivo y mayor que la unidad El coeficiente ( 3 ) es negativo y su valor absoluto mayor que uno El coeficiente (-4 ) es negativo y el teacutermino que recoge el output (5 ) controla por la existencia de competencia

imperfecta y el coeficiente es positivo7 En la literatura empiacuterica utilizando datos microeconoacutemicos como los utilizados en el modelo de Bond y Meghir (2004) la ecuacioacuten (3) se estima como en Bond et al (2003) o para el caso espantildeol en Estrada y Valleacutes (1998) y Hernando y Tiomo (2002) En este trabajo nosotros estamos interesados en analizar el efecto de las dotaciones puacuteblicas de capital humano infraestructuras y capital tecnoloacutegico y de las economiacuteas de aglomeracioacuten en la inversioacuten del sector privado productivo de las regiones espantildeolas Esta es la razoacuten por la que se ampliacutea la ecuacioacuten de Euler para poder incluir estas variables aunque nosotros tambieacuten presentamos los resultados de la estimacioacuten de la ecuacioacuten (3) en la primera columna del cuadro 2a

Ademaacutes siguiendo a Escribaacute y Murgui (2009) suponemos que el output del sector o rama productiva de la regioacuten depende de variables tiacutepicamente sectoriales y variables especiacuteficas de la regioacuten En primer lugar y haciendo referencia a las variables sectoriales la ratio outputcapital depende positivamente de la ratio trabajocapital y negativamente de la ratio inversioacutencapital en la rama productiva de cada regioacuten

En segundo lugar el output sectorial regional tambieacuten depende de variables especiacuteficamente regionales que afectan a la productividad total de los factores privados de produccioacuten utilizados en la industria o rama regional ( Ait ) Es decir un

7 Bajo la hipoacutetesis alternativa el gasto en inversioacuten estaacute relacionado positivamente con el cash flow o evidencia la existencia de restricciones de liquidez La ecuacioacuten (3) estaacute entonces mal especificada el coeficiente de la tasa de beneficio econoacutemico seraacute positivo

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paraacutemetro tecnoloacutegico especiacutefico de la regioacuten que refleja la eficiencia teacutecnica de todos los factores incluidos en la funcioacuten de produccioacuten regional sectorial8

Adicionalmente se supone que la eficiencia teacutecnica en una regioacuten depende positivamente de las dotaciones de infraestructuras puacuteblicas Git de la cualificacioacuten de la mano de obra o capital humano Hit del capital tecnoloacutegico regional y de la densidad9 Sit regional Alternativamente en la literatura sobre economiacuteas de aglomeracioacuten se obtienen resultados opuestos sobre si el estiacutemulo a la productividad total de los factores es consecuencia de la concentracioacuten territorial de empresas dedicadas a la misma actividad (especializacioacuten Eit o por el contrario a actividades diversas (diversificacioacuten Dit ) Distintos trabajos han obtenido resultados muy variados y en principio puede esperarse cualquier signo10 En el modelo Ait la eficiencia regional seraacute una funcioacuten de un vector de determinantes X it que incluya todas las variables mencionadas tanto referidas a las dotaciones puacuteblicas como a las economiacuteas de aglomeracioacuten esto es Ait AGit H it Tit Sit Eit Dit AX it Utilizando el desarrollo de Taylor se obtiene la siguiente especificacioacuten empiacuterica

2 10 I it 1 I I B L it it it it 0 1 2 3 4 j ln X it it1 (4) K K K K K j5 it1 it it it it

A partir de la ecuacioacuten (4) la especificacioacuten empiacuterica que vamos a considerar se expresa como

2 I I I B L 10

it it 1 it 1 it1 it1 1 2 3 4 j ln X it 1 i dt it (5)

K K K K K it it 1 it 1 it1 it 1 j5

Recordando que el subiacutendice i indica las industrias regionales a excepcioacuten de los Xi que indican factores regionales y que i hace referencia a los efectos especiacuteficos industria-regioacuten que permanecen invariantes en el tiempo (la localizacioacuten geograacutefica las caracteriacutesticas idiosincraacuteticas especiacuteficas de la regioacuten y del sector o rama etc) y que dt recoge los efectos temporales que tienen impacto en todas las industrias regionales (la poliacutetica econoacutemica nacional el crecimiento de la eficiencia teacutecnica a nivel nacional etc) Se tratan tales variables temporales como fijas ndash

8 Schalk y Untiedt (2000) enfatizan la necesidad de considerar la eficiencia regional en la funcioacuten de inversioacuten No obstante aunque estos autores mencionan que dependeraacute de la disponibilidad de infraestructuras cualificacioacuten del trabajo y economiacuteas de aglomeracioacuten se limitan a incluir la PTF pero no de lo que seguacuten estos autores depende 9 Ciccone y Hall (1996) 10 Beaudry y Schiffauerova (2009)

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Z K I b 2 I Kit a2 Kit esit it it

ital

que F Kit Lit exhibe rendimientos constantes a

s de ajuste

ioacuten y el cap

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y el enfoque economeacutetrico utilizado En el apartado 3 se hace una breve descripcioacuten de los datos y la evolucioacuten reciente tanto de la tasa de acumulacioacuten como de las variables explicativas El apartado 4 presenta los resultados obtenidos y en el 5 las conclusiones

2 Modelo y Metodologiacutea

En este apartado presentamos un modelo estructural en el que aparecen expliacutecitamente elementos dinaacutemicos en el problema de optimizacioacuten y el que los coeficientes estimados se relacionan expliacutecitamente con la tecnologiacutea y los paraacutemetros de las expectativas Nuestro enfoque combina una ecuacioacuten de Euler y costes de ajustes en la tecnologiacutea

La versioacuten de la ecuacioacuten de Euler que se utiliza como base para la estimacioacuten se basa en el trabajo de Bond y Meghir (1994) y que ha sido adaptado para incluir los efectos del capital humano y las infraestructuras sobre la eficiencia productiva en Escribaacute y Murgui (2009)

La industria regional i maximiza el valor presente descontado del los beneficios (dividendos netos) futuros (R) Sea Lit el trabajo Iit la inversioacuten bruta it el capital stock it el precio del trabajo pit

I el precio de los bienes de inversioacuten pit el precio del output la tasa de depreciacioacuten y E() el operador de expectativas

condicionado en la informacioacuten disponible en el periodo t Si se define rt como el ttipo de intereacutes y t j i

j11rti 1 el factor de descuento la industria regional0

tiene que dar solucioacuten al siguiente problema

t Max t t j RKit j Lit j Iit j

j0 (1)

st Kit 1 Kit 1 Iit

Donde Rit pit Qit it Lit pitI Iit y Qit Ait F Kit Lit Z Kit Iit es el output neto

de costes de ajustes Z Kit Iit y depende del nivel de eficiencia Ait

La ecuacioacuten de Euler que caracteriza la senda oacuteptima de inversioacuten viene dada por la siguiente expresioacuten

t Rit 1 Rit Rit 1 t 1t (2)I I K it 1 it it

Si consideramos la existencia de competencia imperfecta entonces pit

depende del output mientras que la elasticidad precio de la demanda se supone constante (gt1) Tambieacuten se supone

escala y que la funcioacuten de coste

linealmente homogeacutenea en la invers

Iit1 maacutes uK it 1

Para la implementacioacuten de este modelo se evaluacutea la expectativa

Iit 1 del valor realizado n error de prediccioacuten Elt K it 1

resultado empiacuterico de la ecuacioacuten de Euler es

I I 2

B Q Iit1 it it it it uit1 (3) K 1 2 3 4 5 K K K K it1 it it it it

it it it it it 1 r 1 pit1 pit y es la tasa de beneficio Kit Kit pit Kit pit

econoacutemico bruto y cit es el coste de uso nominal del capital

1 1 Donde a 1 1 a 3 1 1 0 1 2 4 5

b 1b

B Q L c

Bajo la hipoacutetesis nula de que no existen restricciones de liquidez puede mostrarse como el coeficiente 2 es positivo y mayor que la unidad El coeficiente ( 3 ) es negativo y su valor absoluto mayor que uno El coeficiente (-4 ) es negativo y el teacutermino que recoge el output (5 ) controla por la existencia de competencia

imperfecta y el coeficiente es positivo7 En la literatura empiacuterica utilizando datos microeconoacutemicos como los utilizados en el modelo de Bond y Meghir (2004) la ecuacioacuten (3) se estima como en Bond et al (2003) o para el caso espantildeol en Estrada y Valleacutes (1998) y Hernando y Tiomo (2002) En este trabajo nosotros estamos interesados en analizar el efecto de las dotaciones puacuteblicas de capital humano infraestructuras y capital tecnoloacutegico y de las economiacuteas de aglomeracioacuten en la inversioacuten del sector privado productivo de las regiones espantildeolas Esta es la razoacuten por la que se ampliacutea la ecuacioacuten de Euler para poder incluir estas variables aunque nosotros tambieacuten presentamos los resultados de la estimacioacuten de la ecuacioacuten (3) en la primera columna del cuadro 2a

Ademaacutes siguiendo a Escribaacute y Murgui (2009) suponemos que el output del sector o rama productiva de la regioacuten depende de variables tiacutepicamente sectoriales y variables especiacuteficas de la regioacuten En primer lugar y haciendo referencia a las variables sectoriales la ratio outputcapital depende positivamente de la ratio trabajocapital y negativamente de la ratio inversioacutencapital en la rama productiva de cada regioacuten

En segundo lugar el output sectorial regional tambieacuten depende de variables especiacuteficamente regionales que afectan a la productividad total de los factores privados de produccioacuten utilizados en la industria o rama regional ( Ait ) Es decir un

7 Bajo la hipoacutetesis alternativa el gasto en inversioacuten estaacute relacionado positivamente con el cash flow o evidencia la existencia de restricciones de liquidez La ecuacioacuten (3) estaacute entonces mal especificada el coeficiente de la tasa de beneficio econoacutemico seraacute positivo

-5shy

paraacutemetro tecnoloacutegico especiacutefico de la regioacuten que refleja la eficiencia teacutecnica de todos los factores incluidos en la funcioacuten de produccioacuten regional sectorial8

Adicionalmente se supone que la eficiencia teacutecnica en una regioacuten depende positivamente de las dotaciones de infraestructuras puacuteblicas Git de la cualificacioacuten de la mano de obra o capital humano Hit del capital tecnoloacutegico regional y de la densidad9 Sit regional Alternativamente en la literatura sobre economiacuteas de aglomeracioacuten se obtienen resultados opuestos sobre si el estiacutemulo a la productividad total de los factores es consecuencia de la concentracioacuten territorial de empresas dedicadas a la misma actividad (especializacioacuten Eit o por el contrario a actividades diversas (diversificacioacuten Dit ) Distintos trabajos han obtenido resultados muy variados y en principio puede esperarse cualquier signo10 En el modelo Ait la eficiencia regional seraacute una funcioacuten de un vector de determinantes X it que incluya todas las variables mencionadas tanto referidas a las dotaciones puacuteblicas como a las economiacuteas de aglomeracioacuten esto es Ait AGit H it Tit Sit Eit Dit AX it Utilizando el desarrollo de Taylor se obtiene la siguiente especificacioacuten empiacuterica

2 10 I it 1 I I B L it it it it 0 1 2 3 4 j ln X it it1 (4) K K K K K j5 it1 it it it it

A partir de la ecuacioacuten (4) la especificacioacuten empiacuterica que vamos a considerar se expresa como

2 I I I B L 10

it it 1 it 1 it1 it1 1 2 3 4 j ln X it 1 i dt it (5)

K K K K K it it 1 it 1 it1 it 1 j5

Recordando que el subiacutendice i indica las industrias regionales a excepcioacuten de los Xi que indican factores regionales y que i hace referencia a los efectos especiacuteficos industria-regioacuten que permanecen invariantes en el tiempo (la localizacioacuten geograacutefica las caracteriacutesticas idiosincraacuteticas especiacuteficas de la regioacuten y del sector o rama etc) y que dt recoge los efectos temporales que tienen impacto en todas las industrias regionales (la poliacutetica econoacutemica nacional el crecimiento de la eficiencia teacutecnica a nivel nacional etc) Se tratan tales variables temporales como fijas ndash

8 Schalk y Untiedt (2000) enfatizan la necesidad de considerar la eficiencia regional en la funcioacuten de inversioacuten No obstante aunque estos autores mencionan que dependeraacute de la disponibilidad de infraestructuras cualificacioacuten del trabajo y economiacuteas de aglomeracioacuten se limitan a incluir la PTF pero no de lo que seguacuten estos autores depende 9 Ciccone y Hall (1996) 10 Beaudry y Schiffauerova (2009)

-6shy

Iit1 maacutes uK it 1

Para la implementacioacuten de este modelo se evaluacutea la expectativa

Iit 1 del valor realizado n error de prediccioacuten Elt K it 1

resultado empiacuterico de la ecuacioacuten de Euler es

I I 2

B Q Iit1 it it it it uit1 (3) K 1 2 3 4 5 K K K K it1 it it it it

it it it it it 1 r 1 pit1 pit y es la tasa de beneficio Kit Kit pit Kit pit

econoacutemico bruto y cit es el coste de uso nominal del capital

1 1 Donde a 1 1 a 3 1 1 0 1 2 4 5

b 1b

B Q L c

Bajo la hipoacutetesis nula de que no existen restricciones de liquidez puede mostrarse como el coeficiente 2 es positivo y mayor que la unidad El coeficiente ( 3 ) es negativo y su valor absoluto mayor que uno El coeficiente (-4 ) es negativo y el teacutermino que recoge el output (5 ) controla por la existencia de competencia

imperfecta y el coeficiente es positivo7 En la literatura empiacuterica utilizando datos microeconoacutemicos como los utilizados en el modelo de Bond y Meghir (2004) la ecuacioacuten (3) se estima como en Bond et al (2003) o para el caso espantildeol en Estrada y Valleacutes (1998) y Hernando y Tiomo (2002) En este trabajo nosotros estamos interesados en analizar el efecto de las dotaciones puacuteblicas de capital humano infraestructuras y capital tecnoloacutegico y de las economiacuteas de aglomeracioacuten en la inversioacuten del sector privado productivo de las regiones espantildeolas Esta es la razoacuten por la que se ampliacutea la ecuacioacuten de Euler para poder incluir estas variables aunque nosotros tambieacuten presentamos los resultados de la estimacioacuten de la ecuacioacuten (3) en la primera columna del cuadro 2a

Ademaacutes siguiendo a Escribaacute y Murgui (2009) suponemos que el output del sector o rama productiva de la regioacuten depende de variables tiacutepicamente sectoriales y variables especiacuteficas de la regioacuten En primer lugar y haciendo referencia a las variables sectoriales la ratio outputcapital depende positivamente de la ratio trabajocapital y negativamente de la ratio inversioacutencapital en la rama productiva de cada regioacuten

En segundo lugar el output sectorial regional tambieacuten depende de variables especiacuteficamente regionales que afectan a la productividad total de los factores privados de produccioacuten utilizados en la industria o rama regional ( Ait ) Es decir un

7 Bajo la hipoacutetesis alternativa el gasto en inversioacuten estaacute relacionado positivamente con el cash flow o evidencia la existencia de restricciones de liquidez La ecuacioacuten (3) estaacute entonces mal especificada el coeficiente de la tasa de beneficio econoacutemico seraacute positivo

-5shy

paraacutemetro tecnoloacutegico especiacutefico de la regioacuten que refleja la eficiencia teacutecnica de todos los factores incluidos en la funcioacuten de produccioacuten regional sectorial8

Adicionalmente se supone que la eficiencia teacutecnica en una regioacuten depende positivamente de las dotaciones de infraestructuras puacuteblicas Git de la cualificacioacuten de la mano de obra o capital humano Hit del capital tecnoloacutegico regional y de la densidad9 Sit regional Alternativamente en la literatura sobre economiacuteas de aglomeracioacuten se obtienen resultados opuestos sobre si el estiacutemulo a la productividad total de los factores es consecuencia de la concentracioacuten territorial de empresas dedicadas a la misma actividad (especializacioacuten Eit o por el contrario a actividades diversas (diversificacioacuten Dit ) Distintos trabajos han obtenido resultados muy variados y en principio puede esperarse cualquier signo10 En el modelo Ait la eficiencia regional seraacute una funcioacuten de un vector de determinantes X it que incluya todas las variables mencionadas tanto referidas a las dotaciones puacuteblicas como a las economiacuteas de aglomeracioacuten esto es Ait AGit H it Tit Sit Eit Dit AX it Utilizando el desarrollo de Taylor se obtiene la siguiente especificacioacuten empiacuterica

2 10 I it 1 I I B L it it it it 0 1 2 3 4 j ln X it it1 (4) K K K K K j5 it1 it it it it

A partir de la ecuacioacuten (4) la especificacioacuten empiacuterica que vamos a considerar se expresa como

2 I I I B L 10

it it 1 it 1 it1 it1 1 2 3 4 j ln X it 1 i dt it (5)

K K K K K it it 1 it 1 it1 it 1 j5

Recordando que el subiacutendice i indica las industrias regionales a excepcioacuten de los Xi que indican factores regionales y que i hace referencia a los efectos especiacuteficos industria-regioacuten que permanecen invariantes en el tiempo (la localizacioacuten geograacutefica las caracteriacutesticas idiosincraacuteticas especiacuteficas de la regioacuten y del sector o rama etc) y que dt recoge los efectos temporales que tienen impacto en todas las industrias regionales (la poliacutetica econoacutemica nacional el crecimiento de la eficiencia teacutecnica a nivel nacional etc) Se tratan tales variables temporales como fijas ndash

8 Schalk y Untiedt (2000) enfatizan la necesidad de considerar la eficiencia regional en la funcioacuten de inversioacuten No obstante aunque estos autores mencionan que dependeraacute de la disponibilidad de infraestructuras cualificacioacuten del trabajo y economiacuteas de aglomeracioacuten se limitan a incluir la PTF pero no de lo que seguacuten estos autores depende 9 Ciccone y Hall (1996) 10 Beaudry y Schiffauerova (2009)

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paraacutemetro tecnoloacutegico especiacutefico de la regioacuten que refleja la eficiencia teacutecnica de todos los factores incluidos en la funcioacuten de produccioacuten regional sectorial8

Adicionalmente se supone que la eficiencia teacutecnica en una regioacuten depende positivamente de las dotaciones de infraestructuras puacuteblicas Git de la cualificacioacuten de la mano de obra o capital humano Hit del capital tecnoloacutegico regional y de la densidad9 Sit regional Alternativamente en la literatura sobre economiacuteas de aglomeracioacuten se obtienen resultados opuestos sobre si el estiacutemulo a la productividad total de los factores es consecuencia de la concentracioacuten territorial de empresas dedicadas a la misma actividad (especializacioacuten Eit o por el contrario a actividades diversas (diversificacioacuten Dit ) Distintos trabajos han obtenido resultados muy variados y en principio puede esperarse cualquier signo10 En el modelo Ait la eficiencia regional seraacute una funcioacuten de un vector de determinantes X it que incluya todas las variables mencionadas tanto referidas a las dotaciones puacuteblicas como a las economiacuteas de aglomeracioacuten esto es Ait AGit H it Tit Sit Eit Dit AX it Utilizando el desarrollo de Taylor se obtiene la siguiente especificacioacuten empiacuterica

2 10 I it 1 I I B L it it it it 0 1 2 3 4 j ln X it it1 (4) K K K K K j5 it1 it it it it

A partir de la ecuacioacuten (4) la especificacioacuten empiacuterica que vamos a considerar se expresa como

2 I I I B L 10

it it 1 it 1 it1 it1 1 2 3 4 j ln X it 1 i dt it (5)

K K K K K it it 1 it 1 it1 it 1 j5

Recordando que el subiacutendice i indica las industrias regionales a excepcioacuten de los Xi que indican factores regionales y que i hace referencia a los efectos especiacuteficos industria-regioacuten que permanecen invariantes en el tiempo (la localizacioacuten geograacutefica las caracteriacutesticas idiosincraacuteticas especiacuteficas de la regioacuten y del sector o rama etc) y que dt recoge los efectos temporales que tienen impacto en todas las industrias regionales (la poliacutetica econoacutemica nacional el crecimiento de la eficiencia teacutecnica a nivel nacional etc) Se tratan tales variables temporales como fijas ndash

8 Schalk y Untiedt (2000) enfatizan la necesidad de considerar la eficiencia regional en la funcioacuten de inversioacuten No obstante aunque estos autores mencionan que dependeraacute de la disponibilidad de infraestructuras cualificacioacuten del trabajo y economiacuteas de aglomeracioacuten se limitan a incluir la PTF pero no de lo que seguacuten estos autores depende 9 Ciccone y Hall (1996) 10 Beaudry y Schiffauerova (2009)

-6shy

constantes desconocidasndash incluyendo un conjunto de dummies temporales en todas las regresiones11 it indica las perturbaciones

Las regresiones dinaacutemicas de datos de panel presentan como es sabido distintos problemas economeacutetricos Los maacutes importantes hacen referencia por un lado a la heterogeneidad de la muestra ndashen nuestro caso variaciones inobservables entre industrias-regionales- cuyo tratamiento incorrecto de estos efectos especiacuteficos conduciriacutea a la obtencioacuten de estimadores inconsistentes Por otro lado la presencia como regresor de la variable endoacutegena desfasada que estaacute correlacionada con los errores

En un modelo de panel dinaacutemico como el considerado en (5) los estimadores OLS (Efectos fijos (LSDV) o efectos aleatorios (GLS)) pueden incluso estar sesgados en grandes muestras Aunque son consistentes para un nuacutemero grande de observaciones temporales ldquoT largordquo son inconsistentes para T finito y un nuacutemero grande de observaciones cross-section ldquoN largordquo12 En esos casos en donde la dimensioacuten temporal del panel es corta y la dimensioacuten cross-section es larga el procedimiento maacutes comuacuten para estimar un modelo dinaacutemico de datos de panel como el que nos ocupa es utilizar el Meacutetodo Generalizado de Momentos y estimar (5) tanto en niveles como en diferencias Nuestra estimacioacuten conjunta se lleva a cabo utilizando el estimador System-GMM (Arellano y Bover 1995 y Blundell y Bond 1998) Cuando existe un alto grado de persistencia en las series y el nuacutemero de observaciones temporales es pequentildeo el estimador System-GMM muestra una potencial ganancia de eficiencia respecto al estimador en primeras diferencias (First Difference GMM)13 Este estimador trata el modelo como un sistema de ecuaciones una para cada periodo temporal Las variables endoacutegenas en primeras diferencias se instrumentan con los niveles desfasados de las mismas variables y las variables endogenas en niveles con las variables desfasadas de sus primeras diferencias La consistencia del estimador System descansa en la validez de las condiciones de momentos es decir los residuos deben estar no correlacionados serialmente y las variables explicativas deben ser exoacutegenas El test de sobreidentificacioacuten propuesto por Sargan (1958) y Hansen (1982) se utiliza para comprobar la validez de las condiciones de ortogonalidad Asiacutemismo se utilizan los estadiacutesticos propuestos por Arellano y Bond (1991) para contrastar la presencia de correlacioacuten serial en los residuos siendo la hipoacutetesis nula la no existencia de autocorrelacioacuten14

El conjunto de instrumentos utilizado en cada una de las regresiones se presentan maacutes tarde en las notas a pie del cuadro de resultados y la validez de los

11 Otra posibilidad seriacutea expresar las variables en desviaciones respecto a su media temporal lo que elimina la necesidad de introducir dummies temporales 12 Veacutease Nickell(1981) en el que deriva una expresioacuten de la inconsistencia del estimador LSDV cuando N

y T finito 13 Veacutease Blundell y Bond (1998) para una discusioacuten maacutes detallada 14 Por tanto se espera autocorrelacioacuten de primer orden AR(1) dado que it it it1 estaraacute

correlacionado con it1 it1 it2 pero no autocorrelacioacuten de orden superior

-7shy

y la ratio trabajo-capital en cada rama productiva de la regioacute n Li t Kit l Bit Kit la

como variable endoacutegena Las variables explicativas sondustria regiona ratio Output-capital en cad

- la tasa in a indust

de beneficio ria regional

Qit Kit

Las variables maacutes especiacuteficamente regionales se aproximan como sigue

Kit de cadaIit son la tasa de acumulacioacuten ndash la ratio Inversioacuten Capital de cada industria regional

Las variables que se derivan del modelo de inversioacuten utilizado en el trabajo

instrumentos tambieacuten es contrastada y se presenta el test de sobreidentificacioacuten de Hansen en el correspondiente cuadro

3 Los datos y su evolucioacuten reciente

31 Los datos

Este trabajo analiza como agregado el sector privado productivo de la economiacutea espantildeola Es decir se excluyen del total de la economiacutea los sectores puacuteblico y residencial en el Valor Antildeadido Bruto (VAB) excluyendo los alquileres imputados y los servicios de no mercado y en el empleo y en el capital excluyendo el sector puacuteblico y el residencial En este trabajo se utiliza una muestra de 13 sectores o industrias de las 17 regiones espantildeolas durante el periodo 1995 a 2007 Todos los datos utilizados pertenecen a la base de datos BDMORES b-2000 (De Bustos et al 2008)15 excepto el capital humano (Mas et al 2008) La desagregacioacuten sectorial utilizada se corresponde con la contenida en la base Cambridge Econometrics que ha sido para cuestiones puntuales utilizada para actualizar algunas variables16

a) La especializacioacuten Eit de la regioacuten en el sector se aproxima por la participacioacuten de la propia industria regional en la produccioacuten de la regioacuten respecto a la participacioacuten de la produccioacuten del sector en el total de la produccioacuten nacional Tradicionalmente esta variable mide las externalidades Marshallianas las ventajas que encuentran las empresas proacuteximas geograacuteficamente y que producen bienes similares

b) Las ideas y la innovacioacuten son considerados resultado de un proceso de intercambio entre diferentes campos de actividad y conocimiento (Jacobs) Una estructura productiva maacutes diversificada provee de diferente y complementario conocimiento tecnoloacutegico y por tanto favorece la inversioacuten de cada industria regional La diversidad Dit se aproxima por la inversa del iacutendice de Herfindal-Hirschman La literatura empiacuterica existente ha estado especialmente interesada en discriminar entre la

15 La base de datos regional BDMORES b-2000 se elabora en la Direccioacuten General de Presupuestos del Ministerio de Economiacutea y Hacienda La disponibilidad de esta base de datos se encuentra en httpwwwsgpgpapmehesSGPGCln_PrincipalPresupuestosDocumentacionBasesdatosestudiosregi onaleshtm 16 Esta base al menos en el caso de la economiacutea espantildeola y para datos de inversioacuten uacutenicamente se corresponden con los oficiales a partir de 1995

-8shy

y la ratio trabajo-capital en cada rama productiva de la regioacute n Li t Kit l Bit Kit la

como variable endoacutegena Las variables explicativas sondustria regiona ratio Output-capital en cad

- la tasa in a indust

de beneficio ria regional

Qit Kit

Las variables maacutes especiacuteficamente regionales se aproximan como sigue

Kit de cadaIit son la tasa de acumulacioacuten ndash la ratio Inversioacuten Capital de cada industria regional

Las variables que se derivan del modelo de inversioacuten utilizado en el trabajo

instrumentos tambieacuten es contrastada y se presenta el test de sobreidentificacioacuten de Hansen en el correspondiente cuadro

3 Los datos y su evolucioacuten reciente

31 Los datos

Este trabajo analiza como agregado el sector privado productivo de la economiacutea espantildeola Es decir se excluyen del total de la economiacutea los sectores puacuteblico y residencial en el Valor Antildeadido Bruto (VAB) excluyendo los alquileres imputados y los servicios de no mercado y en el empleo y en el capital excluyendo el sector puacuteblico y el residencial En este trabajo se utiliza una muestra de 13 sectores o industrias de las 17 regiones espantildeolas durante el periodo 1995 a 2007 Todos los datos utilizados pertenecen a la base de datos BDMORES b-2000 (De Bustos et al 2008)15 excepto el capital humano (Mas et al 2008) La desagregacioacuten sectorial utilizada se corresponde con la contenida en la base Cambridge Econometrics que ha sido para cuestiones puntuales utilizada para actualizar algunas variables16

a) La especializacioacuten Eit de la regioacuten en el sector se aproxima por la participacioacuten de la propia industria regional en la produccioacuten de la regioacuten respecto a la participacioacuten de la produccioacuten del sector en el total de la produccioacuten nacional Tradicionalmente esta variable mide las externalidades Marshallianas las ventajas que encuentran las empresas proacuteximas geograacuteficamente y que producen bienes similares

b) Las ideas y la innovacioacuten son considerados resultado de un proceso de intercambio entre diferentes campos de actividad y conocimiento (Jacobs) Una estructura productiva maacutes diversificada provee de diferente y complementario conocimiento tecnoloacutegico y por tanto favorece la inversioacuten de cada industria regional La diversidad Dit se aproxima por la inversa del iacutendice de Herfindal-Hirschman La literatura empiacuterica existente ha estado especialmente interesada en discriminar entre la

15 La base de datos regional BDMORES b-2000 se elabora en la Direccioacuten General de Presupuestos del Ministerio de Economiacutea y Hacienda La disponibilidad de esta base de datos se encuentra en httpwwwsgpgpapmehesSGPGCln_PrincipalPresupuestosDocumentacionBasesdatosestudiosregi onaleshtm 16 Esta base al menos en el caso de la economiacutea espantildeola y para datos de inversioacuten uacutenicamente se corresponden con los oficiales a partir de 1995

-8shy

especializacioacuten (localizacioacuten) versus la diversificacioacuten (urbanizacioacuten) como determinantes del crecimiento de las industrias locales

c) La densidad regional Sit que aproxima la mayor productividad de las empresas ubicadas en lugares con intensa actividad econoacutemica y servicios especializados Para aproximar adecuadamente un iacutendice de densidad seguimos a Ciccone y Hall (1996) considerando la densidad de la ocupacioacuten de las provincias de la regioacuten y ponderadas por el porcentaje de ocupacioacuten en cada provincia

d) La educacioacuten de los trabajadores Hit se aproxima por el porcentaje de ocupados con estudios anteriores al superior Se espera que el capital humano transmita fuertes externalidades positivas y que sea ademaacutes una fuente de absorcioacuten de nuevas tecnologiacuteas

e) La dotacioacuten regional de infraestructuras Git incluye las infraestructuras de transporte (carreteras puertos aeropuertos y ferrocarriles en relacioacuten a la superficie) de la regioacuten Tendraacute un efecto positivo sobre la eficiencia al reducir los costes privados de produccioacuten y por su caraacutecter de bien puacuteblico

f) Tambieacuten se espera un efecto positivo del capital tecnoloacutegico regional que recoge el stock de capital en I+D regional de lasTit

administraciones puacuteblicas y centros de ensentildeanza superior

En el Apeacutendice 1 se incluyen maacutes detalles sobre como se aproximan estas variables y la descripcioacuten de otras variables de la base de datos BDMORES

32 Evolucioacuten reciente de la inversioacuten productiva privada

Como puede observarse en el graacutefico 1 la tasa de acumulacioacuten de la inversioacuten productiva privada presenta una evolucioacuten creciente- con una pequentildea depresioacuten en los primeros antildeos dos mil- de manera sostenida en el periodo considerado Ademaacutes la participacioacuten de la inversioacuten en el VAB del sector empresarial llegoacute a alcanzar el 22 en 2007 mostrando un esfuerzo inversor tambieacuten creciente Las tasas de crecimiento de la inversioacuten empresarial han sido en este periodo siempre positivas aunque menos volaacutetiles que la del periodo anterior y maacutes volaacutetiles que las del VAB como se puede observar en el graacutefico 2

-9shy

0060

0080

0100

0120

0140

0160

0180

0200

0220

0240

1986

1988

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

2006

Tasa de acumulacioacuten del agregado Productivo Privado InversioacutenVAB del agregado Productivo Privado

87 89 91 93 95 97 99 01 03 05 07

0050

0000

19 19 19 19 19 19 19 20 20 20 20 ‐0050

‐0100

0250

0200

0150

0100

Graacutefico 1 Evolucioacuten para la economiacutea espantildeola de IK y IQ Fuente BDMORES y elaboracioacuten propia

‐0150

Tasa de crecimiento de la Inversioacuten Tasa de crecimiento del VAB

Graacutefico 2 Evolucioacuten para la economiacutea espantildeola de la tasa de crecimiento de la inversioacuten y del output Fuente BDMORES y elaboracioacuten propia

En este periodo la inversioacuten ha seguido profundizando el cambio estructural del modelo productivo espantildeol agricultura y manufacturas han perdido presencia en la formacioacuten de capital mientras que construccioacuten y servicios han crecido por encima de la media y han conducido al aumento de su participacioacuten en la inversioacuten empresarial Las mayores tasas de crecimiento de la inversioacuten se encuentran en las ramas del sector servicios como se observa en el cuadro 1 El 75 del crecimiento total de la inversioacuten se concentra en el sector servicios frente a un 13 en las

-10shy

manufacturas y un 8 en construccioacuten17 No obstante en los primeros dos mil la inversioacuten industrial muestra en la mayoriacutea de las ramas tasas negativas mientras que el comportamiento de las ramas terciarias mostraba en general todos esos antildeos tasas positivas excepto en transporte y comunicaciones e intermediacioacuten financiera18

Los sectores que muestran un comportamiento de la dinaacutemica inversora maacutes diferente a lo largo del periodo han sido intermediacioacuten financiera seguido de equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico textil y transporte y comunicaciones Transporte y comunicaciones ha contribuido con cerca de la mitad (291) al crecimiento de la inversioacuten empresarial (605) y junto con la rama de equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico que muestran las mayores tasa de crecimiento promedio en el periodo19 exceptuando construccioacuten energiacutea y otros servicios

Cuadro 1 La Inversioacuten Productiva Privada por ramas de actividad Aportacioacuten Dispersioacuten del

Estructura Crecimiento crecimiento Crecimiento

Promedio 1995shy

1995 2007 1995-2007 1995-2007 2007 Regional

Inversioacuten Productiva Privada 100 100 605 605 335 167

Agricultura y pesca 417 254 125 004 903 117

Industria extractiva y energeacutetica 714 729 581 042 1192 940

Manufacturas 2579 1745 362 078 891 642

Alimentacioacuten bebidas y tabaco 495 293 303 012 1188 771

Textil confec cuero y calzado 144 068 -128 -001 1480 5383

Quiacutemica + Caucho y plaacutestico 347 244 388 011 993 3087

Equipo eleacutect electroacutenico y oacuteptico 161 118 532 007 1746 1223

Material de transporte 306 240 352 010 1036 1685

Otras manufacturas 1127 780 479 046 979 143

Construccioacuten 459 624 923 050 955 3450

Servicios de mercado 5830 6649 723 451 559 197

Comercio y Hosteleriacutea 1979 1638 400 072 600 1460

Transporte y comunicaciones 1508 3066 1272 291 1464 295

Intermediacioacuten financiera 617 237 033 001 2141 3868

Otros servicios de mercado 1727 1708 726 125 1003 171

17 En Espantildea en la industria el gasto de inversioacuten estaacute mayoritariamente orientada a la compra de maquinaria y equipo en los servicios este porcentaje disminuye a favor de la construccioacuten no residencial y por encima de los paiacuteses de nuestro entorno Esto tiene importantes consecuencias sobre la capacidad productiva Para mayor detalle veacutease Saacutenchez y Saacutenchez (2008) 18 Coacutemo puede comprobarse en las Matrices de Formacioacuten Bruta de Capital Fijo de la economiacutea espantildeola del INE 19 El comportamiento de estos dos sectores es el elemento maacutes positivo de la acumulacioacuten de capital en este periodo Son dos sectores en los que se incorporan a traveacutes de la inversioacuten nuevas tecnologiacuteas

-11shy

0000

0020

0040

0060

0080

0100

0120

0140

0160

And

Ara Ast

Bal

Can

Cant

CyL

CLM Cat

Cval

Ext

Gal

Mad

Mur

Nav

Pvasc

Rio

Tasa de acumulacioacuten Productivo Privado Promedio 1995‐2007

El crecimiento de la inversioacuten ha sido territorialmente- uacuteltima columna del cuadro 1- muy diferente en el textil intermediacioacuten financiera construccioacuten y quiacutemica En sectores tan importantes como transporte y comunicaciones y otros servicios de mercado (entre ambos casi el 50 de la inversioacuten empresarial en 2007) se ha mantenido un dinamismo similar en las diferentes comunidades autoacutenomas

El graacutefico 2 refleja las diferencias tan importantes en las tasas de acumulacioacuten empresarial en las regiones espantildeolas Por un lado la especializacioacuten regional en actividades terciarias y construccioacuten tiende a favorecer la presencia de mayores tasas de acumulacioacuten regionales y lo contrario se observa en aquellas regiones maacutes especializadas en agricultura y en determinadas ramas industriales como se deduce de la tercera columna del cuadro 1 Por otro lado no en todas las regiones cada sector presenta el mismo dinamismo inversor como se observaba en la uacuteltima columna del cuadro 1 hay factores especiacuteficamente regionales que afectan al comportamiento inversor y cuya relevancia es uno de los objetivos de este trabajo

Graacutefico 3 Tasa de acumulacioacuten regional agregada

Fuente BDMORES y elaboracioacuten propia

En el Apeacutendice 2 se presentan las variables explicativas que recogen las caracteriacutesticas regionales asiacute como las que recogen las sectoriales

-12shy

4 Resultados de la estimacioacuten

Los resultados se recogen en los cuadros 2a y 2b En el cuadro 2a se presentan los resultados de la estimacioacuten de los determinantes de la inversioacuten productiva privada seguacuten la especificacioacuten obtenida en el modelo de Bond y Meghir (1994) y estimada en la mayoriacutea de trabajos microeconomeacutetricos20 en la columna [1] En el resto de columnas se presentan las estimaciones de la ecuacioacuten (5) donde aparecen como determinantes de la tasa de inversioacuten privada ademaacutes de las anteriores las dotaciones de capital humano en infraestructuras de transporte y capital puacuteblico tecnoloacutegico ndashen las columnas [2] a [4]- y ademaacutes las variables de aglomeracioacuten es decir la diversificacioacuten la especializacioacuten y la densidad ndashcolumnas [5] a [10]

Antes de comentar los resultados deberiacutea hacerse una aclaracioacuten respecto a las variables explicativas que son tratadas como exoacutegenas o endoacutegenas Las variables estructurales y las que captan el efecto de las economiacuteas de aglomeracioacuten son consideradas siempre endoacutegenas Dado el nuacutemero de observaciones disponibles (221 industrias regionales y 13 antildeos) el periodo temporal que queremos analizar es relativamente largo en esta metodologiacutea (System-GMM) T=13 y deja pocos grados de libertad cuando se estiman todas las variables que afectan a la eficiencia si estas son consideradas como endoacutegenas Por tanto empezamos estimando los determinantes de la tasa de acumulacioacuten ecuacioacuten (5) incluyendo uacutenicamente las variables que recogen las dotaciones en capital humano en infraestructuras de transporte y tecnoloacutegico y consideramos la posibilidad de que sean endoacutegenas ndash columnas [2rsquo] y [3rsquo]- Como puede observarse en el cuadro 2a los coeficientes de las variables estimadas apenas sufren cambios significativos Asiacute pues las variables que recogen las dotaciones regionales se consideraraacuten exoacutegenas y de esta forma hay suficientes grados de libertad para poder utilizar como instrumentos para las ecuaciones en diferencias las variables desfasadas dos periodos y hasta un maacuteximo de 5 desfases de manera que puedan aprovecharse las ventajas de este meacutetodo de estimacioacuten para controlar por los sesgos debidos a los efectos especiacuteficos no observables y a la endogeneidad de las variables

En el cuadro 2a se presentan las estimaciones para el periodo 1995-2007 usando el estimador System-GMM (Arellano y Bover 1995 y Blundell y Bond 1998) No obstante para obtener estimadores consistentes se deberiacutea verificar la validez de las condiciones de ortogonalidad (Test de sobreidentificacioacuten de Sargan or Hansen) y si no existe autocorrelacioacuten en los residuos Como puede observarse en el cuadro 2b la validez de los instrumentos elegidos se acepta y tambieacuten la existencia de no autocorrelacioacuten de segundo orden el test AR(2) en todas las columnas

Los coeficientes de la inversioacuten desfasada son estadiacutesticamente significativos y presentan el signo correcto aunque la magnitud es inferior a lo esperado De acuerdo con la derivacioacuten del modelo este coeficiente en teacuterminos absolutos deberiacutea

20 Es decir la tasa de inversioacuten en funcioacuten de eacutesta desfasada de la desfasada al cuadrado de la tasa de beneficio desfasada y del ratio output-capital desfasado como se describe en la ecuacioacuten (3)

-13shy

ser mayor que la unidad y solamente tiene un valor cercano al 075 cuando se realiza la estimacioacuten sin considerar las dotaciones regionales y las externalidades de aglomeracioacuten como determinantes de la tasa de acumulacioacuten (columna [1]) De la misma manera el coeficiente del cuadrado de la tasa de inversioacuten desfasada presenta el signo correcto (negativo) y es estadiacutesticamente significativo en todas las especificaciones Los coeficientes de la tasa de beneficio desfasada tienen el signo negativo esperado ndash lo cual es consistente con lo que predice la teoriacutea bajo la hipoacutetesis nula de la no existencia de restricciones financieras- y es estadiacutesticamente significativo solamente en dos casos cuando se estima la ecuacioacuten (3) -en la primera columna- y cuando se introducen como determinantes de la tasa de inversioacuten la densidad como variable que recoge la aglomeracioacuten y el capital humano e infraestructuras ndashcolumna [10] El coeficiente del ratio output-capital desfasado es positivo y significativo lo cual es consistente con la presencia de competencia imperfecta en los mercados de bienes solamente se estima en la primera especificacioacuten ndashcomo puede observarse en la columna [1]-

Como podemos observar en las columnas [2] a [4] cuando se introducen las variables que recogen las dotaciones regionales los coeficientes de la tasa de acumulacioacuten desfasada y su cuadrado siguen siendo estadiacutesticamente significativas pero disminuye su magnitud Tanto los coeficientes de la tasa de beneficio como el del ratio trabajo-capital desfasados tienen el signo esperado pero no son estadiacutesticamente significativos Respecto a las variables que recogen los efectos del capital puacuteblico en infraestructuras de transporte y capital humano son positivos y estadiacutesticamente significativos a diferencia del capital puacuteblico tecnoloacutegico Ambas dotaciones regionales de capital en infraestructuras y las habilidades o formacioacuten de la poblacioacuten ocupada tienen una influencia positiva y significativa en el crecimiento de la eficiencia regional y por tanto en la tasa de inversioacuten privada de las industrias regionales espantildeolas tanto si se consideran las infraestructuras de transporte y el capital humano exoacutegenas como endoacutegenas Los coeficientes del capital humano son sensibles a la inclusioacuten de las infraestructuras (columnas 3 4 y 10) reducieacutendose a menos de la mitad Esto denota la sensibilidad del coeficiente del capital humano a la omisioacuten de otras variables aunque tanto en [3] como en [10] es decir considerando o no la densidad el coeficiente mantiene valores semejantes

Respecto a los resultados de la estimacioacuten de los determinantes de la tasa de inversioacuten privada cuando se incorporan las economiacuteas de aglomeracioacuten como determinantes de la eficiencia regional y por tanto de la tasa de acumulacioacuten los resultados se presentan en las columnas [5] a [10] del cuadro 2a En las columnas [5] a [7] se introducen la diversificacioacuten regional y la especializacioacuten uacutenicamente o conjuntamente con las dotaciones de infraestructuras y capital humano El coeficiente de la diversificacioacuten regional es positivo y estadiacutesticamente significativo en todos los casos es decir cuando se estiman solos o conjuntamente con las

-14shy

dotaciones regionales21 Respecto al coeficiente de la especializacioacuten su signo estimado es negativo y significativo tambieacuten en todos los casos Sin embargo cuando se estiman conjuntamente variables que recogen la aglomeracioacuten ndash diversificacioacuten y la especializacioacuten- y variables que recogen las dotaciones regionales de capital en infraestructuras y humano como determinantes de la eficiencia regional y por tanto de la tasa de inversioacuten el coeficiente de las infraestructuras de transporte y de la cualificacioacuten de la mano de obra no son estadiacutesticamente significativos

En las columnas [8] a [10] se presentan los resultados de la estimacioacuten cuando se incorpora como variable la densidad que recoge la aglomeracioacuten (Ciccone y Hall 1996) y las variables de dotaciones regionales El coeficiente de la densidad regional es positivo y estadiacutesticamente significativo cuando se estima como uacutenico determinante de la eficiencia regional e incluso cuando se introduce el capital humano aunque su magnitud se reduce a la mitad y tambieacuten su significatividad Mientras Ciccone (2001) mantiene que el nivel de educacioacuten e infraestructuras no son factores determinantes de las diferencias de productividad entre regiones sino que la clave estaacute en la densidad el diferente comportamiento dinaacutemico por regiones de la inversioacuten (y por tanto de la productividad) parece relacionarse maacutes bien con las mejoras en la formacioacuten y menos con la dinaacutemica de la densidad (columnas 9-10) No obstante el papel desempentildeado por la diversificacioacuten aparece maacutes robusto a la inclusioacuten de otros determinantes como la formacioacuten e infraestructuras Este resultado puede estar relacionado con la utilizacioacuten de la inversioacuten como variable dependiente la diversificacioacuten reduce el riesgo que es un elemento determinante del comportamiento inversor22

21 Este ha sido el resultado maacutes comuacuten en la mayoriacutea de trabajos de acuerdo con Glaesser et al (1992) En Espantildea Esteban Hernaacutendez y Lanaspa (2001) y De Lucio Herce y Goicolea (2002) 22 Aunque la literatura sobre aglomeracioacuten ha contrapuesto las externalidades MAR a las Jacobs el propio Marshall reconocioacute expliacutecitamente la importancia de la diversidad urbana por la complementariedad entre empresas y la reduccioacuten del riesgo Veacutease Rosenthal y Strange (2004)

-15shy

Cuadro 2a Resultados de la Estimacioacuten 1995-2007 La ecuacioacuten de Euler

ESTIMACIOacuteN Two-step System GMM Variable Dependiente

Ii t

Kit

[1] [2] [2rsquo] [3] [3rsquo] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10]

Ii t Ki t 1

2 Ii t Ki t 1

Bi t Ki t 1

0724 (0070)

-0018 (0002)

-0067 (0041)

0543 (0103)

-0016 (0001)

-0054 (0034)

0535 (0112)

-0014 (0001)

-0056 (0033)

0530 (0109)

-0016 (0002)

-0055 (0034)

0522 (0120)

-0016 (0002)

-0060 (0034)

0539 (0109)

-0017 (0002)

-0053 (0033)

0506 (0139)

-0017 (0002)

-0029 (0029)

0505 (0140)

-0018 (0002)

-0028 (0029)

0497 (0143)

-0018 (0003)

-0035 (0032)

0683 (0086)

-0017 (0002)

-0045 (0029)

0534 (0107)

-0015 (0001)

-0059 (0035)

0513 (0115)

-0016 (0002)

-0060 (0035)

Qi t Ki t 1

Li t Ki t 1

0019 (0007)

0005 (0022)

0002 (0024)

0002 (0024)

0001 (0025)

0003 (0025)

-0033 (0032)

-0034 (0033)

-0031 (0031)

0014 (0021)

0006 (0024)

0003 (0026)

DIVER1 0027 (0010)

0032 (0013)

0027 (0010)

ESP1 -0017 (0009)

-0018 (0009)

-0015 (0008)

DEN 1 0014 (0006)

0005 (0002)

0001 (0002)

-0110 0503 0240 HUM 1 0551 0562 0228 0197 0185 -0106 (0123) (0177) (0105)

(0189) (0203) (0086) (0095) (0080) (0123) 0002 0005 INFRA1

0005 0006 0004 (0002) (0003)

(0002) (0003) (0002)

TEC1 -0006 (0004)

Cuadro 2b Test de validez de los instrumentos

ESTIMACIOacuteN Two-step System GMM Variable Dependiente

Ii t Ki t

[1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10]

Test de Hansen [0110] [0071] [0084] [0074] [0147] [0110] [0227] [0136] [0081]

AR(1) Test [0007] [0002] [0009] [0111]

[0001] [0003] [0000] [0000] [0007] [0002] [0005]

AR(2) Test [0200] [0129] [0092] [0065] [0105] [0259] [0758] [0197] [0136] [0084]

Dummies Temporales Si Si Si Si Si Si Si Si Si Si

No Observaciones 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652

Industrias regionales 221 221 221 221 221 221 221 221 221 221

Nota a los cuadro 2 a y 2b Los errores estaacutendar corregidos (Windmeijer 2005) se presentan entre pareacutentesis valores significativos al 10 significativos al 5 y significativos al 1 Los valores presentados para Hansen test y AR() test son los p-values para la hipoacutetesis nula de vaacutelida especificacioacuten y no autocorrelacioacuten de primer y de segundo orden respectivamente Los instrumentos utilizados para la estimacioacuten de las ecuaciones en primeras diferencias son los niveles de las variables explicativas que consideramos endoacutegenas desfasadas 2 periodos y todos los desfases hasta un maacuteximo de 5 y las variables explicativas exoacutegenas sin desfasar Los instrumentos adicionales utilizados para las ecuaciones en niveles son las variables consideradas endoacutegenas en primeras diferencias desfasadas 1 periodo y las primeras diferencias de las variables explicativas exoacutegenas No se utilizan todos los desfases posibles de las variables porque dada la dimensioacuten de la muestra y el nuacutemero de variables explicativas si se utilizan maacutes desfases el nuacutemero de instrumentos excederiacutea el nuacutemero de grupos Excepto en la columna [1] en la que no se incorporan en la especificacioacuten las variables de aglomeracioacuten ni dotaciones de capital donde el nuacutemero de desfases para las variables endoacutegenas son dos periodos pero hasta un maacuteximo de siete

-17shy

5 Conclusiones

El comportamiento de la inversioacuten de los diferentes sectores no es uniforme en las diferentes regiones Hay determinantes regionales que influyen sobre la dinaacutemica de la inversioacuten Las regiones difieren tanto en la dotacioacuten de capitales puacuteblicos como en sus niveles de especializacioacuten diversificacioacuten y densidad

Nadie planifica ni decide la inversioacuten agregada nacional Aunque variables nacionales y sectoriales afectan a todas las regiones la inversioacuten agregada a nivel nacional es el resultado de las decisiones de inversioacuten que se toman en cada una de las industrias regionales Este artiacuteculo es pionero en el estudio de los factores que estaacuten detraacutes de las decisiones locales de inversioacuten domeacutestica Para ello construimos un panel de datos de 13 sectores y 17 regiones de la economiacutea espantildeola para el periodo 1995-2007 Estos datos son utilizados para estimar una ecuacioacuten empiacuterica de inversioacuten e investigar el papel desempentildeado por las economiacuteas de aglomeracioacuten dotacioacuten de factores de caraacutecter estrateacutegico y los factores usuales en la estimacioacuten de funciones de inversioacuten

Para poder llevar a cabo este anaacutelisis estimamos una ecuacioacuten de Euler cuya especificacioacuten estaacute basada en la versioacuten propuesta en el trabajo de Bond y Meghir (1994) y ampliada por Escribaacute y Murgui (2009) Se utiliza un panel dinaacutemico estimado tanto en niveles como en primeras diferencias por el estimador System-MMG (Arellano y Bover 1995 y Blundell y Bond 1998) Este meacutetodo controla los sesgos originados por la heterogeneidad de la muestra y la presencia de endogeneidad en las variables explicativas

Los resultados son coherentes con el modelo estaacutendar de inversioacuten de la ecuacioacuten de Euler Al incorporar en la ecuacioacuten de Euler y sobre la eficiencia teacutecnica la influencia de las economiacuteas de aglomeracioacuten dotacioacuten regional de capital humano infraestructuras y capital tecnoloacutegico los signos y la significatividad de las variables claacutesicas se mantienen La diversificacioacuten regional el capital humano y la densidad han desempentildeado un papel decisivo en la determinacioacuten de la inversioacuten empresarial Un papel maacutes reducido puede atribuirse a las infraestructuras de transporte mientras que no se aprecia un efecto significativo del capital tecnoloacutegico Especialmente efectivas se muestran las poliacuteticas regionales de mejoras en la formacioacuten del factor trabajo asiacute como aquellas que incidan sobre la existencia de diversificacioacuten y suficiente tejido empresarial en las regiones En realidad nuestros resultados apuntan a que la mayor disponibilidad de cualificacioacuten laboral se encuentra en las localidades maacutes densas con mayor concentracioacuten de servicios empresariales y empresas de diferentes sectores productivos

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-21shy

APENDICE 1

Las series de datos utilizadas para las diecisiete regiones espantildeolas son de la base de datos BDMORES b-2000 La desagregacioacuten regional corresponde a NUTS2 en la nomenclatura de Eurostat y el nivel de desagregacioacuten sectorial se construye desde la NACE-CLIO R25 (See De Bustos et al 2008) adaptada a la utilizada en Cambridge Econometrics

Las series utilizadas de esta base de datos son

Output ( Qit ) El valor antildeadido bruto de cada industria regional (o rama o sector de

cada regioacuten) valorado a precios baacutesicos de acuerdo con el Sistema de Cuentas Europeo (ESA95)23 Los datos se expresan a precios constantes de 2000

Trabajo El nuacutemero de ocupados enLit cada industria regional La definicioacuten utilizada en la BDMORES b-2000 es la propuesta por la Contabilidad Regional de Espantildea base 2000 y base 95 referente al empleo puestos de trabajo

Formacioacuten bruta de capital fijo Iit los datos utilizados son consistentes tanto en niveles como en su evolucioacuten con las variables macroeconoacutemicas baacutesicas sobre inversioacuten incluiacutedas en la Contabilidad Nacional a precios corrientes y en euros de 2000 Los deflactores utilizados para cada sector o rama se han construido teniendo en cuenta la composicioacuten para cada sector de los activos

Capital Privado Stock de capital neto para cada industria regional El meacutetodo Kit

seguido para la estimacioacuten del stock de capital neto es el de inventario permanente Las tasas de depreciacioacuten para cada rama se basan en la composicioacuten de activos en cada rama productiva la vida media de los diferentes activos en cada sector (OECD 2000) y la tasa de ldquodeclining balancerdquo del BEA para cada tipo de activo (Hulten and Wykoff 1981)

it Salario real

El salario real en cada industria regional se calcula como las rentas

P it

del trabajo de cada industria regional dividido por el nuacutemero de empleos Se expresa en teacuterminos reales con el deflactor del output de la industria regional

Coste de uso del capital El coste de uso del capital en cada sector se calcula cit pit n I Icomo

P

P

I rt pit it donde pit es el deflactor del capital en el sector pit es el it it

deflactor del output de cada sector rtn es el tipo de intereacutes nominal a largo plazo it es

la tasa de depreciacioacuten de cada sector y pitI es la tasa de crecimiento del deflactor del

capital del sector

23 The ESA 95 is currently the obligatory method of reference in all countries in the European Union for the elaboration of their National Accounts

-22shy

-23shy

n

1 Lpj Lpj

t D L SUPp p1 j S i

ij t

Eit Q j t

QiN t QN t

Q

a mayor que la unidad refleja que la regioacuten j estaacute

Tasa de beneficio La tasa real de beneficio en cada industria regional se calcula como Bit Qit it Lit cit Kit Kit pit Kit pit

Infraestructuras de transporte (Git ) La medida de las dotaciones de capital puacuteblico en

infraestructuras se estiman como el stock de capital puacuteblico en infraestructuras de transporte de cada regioacuten (carreteras puertos ferrocarriles y aeropuertos) dividido por Km2 de la regioacuten

Human capital ( Hit ) El capital humano se aproxima por el porcentaje de poblacioacuten

ocupada con estudios anteriores a los superiores en cada regioacuten La fuente utilizada es Mas et al (2008)

Capital tecnoloacutegico (Tit ) La medida del capital puacuteblico en I+D se computa como suma

de los stocks de capital en I+D de las Administraciones Puacuteblicas y centros de ensentildeanza superior de cada regioacuten ponderadas por el tamantildeo de la regioacuten Los capitales se obtienen de las series de gasto en I+D del INE utilizando el meacutetodo del inventario permanente con una tasa de depreciacioacuten del 15 (Escribaacute y Murgui 2007)

Especializacioacuten ( Eit ) El iacutendice de especializacioacuten de la regioacuten j en el sector i compara el

peso de ese sector en la regioacuten respecto a ese mismo sector en la nacioacuten

En la medida en que este iacutendice seespecializada en el sector i

Diversificacioacuten Se aproxima a traveacutes del opuesto al iacutendice de Herfindahl de Dit

concentracioacuten local entre industrias

2 19 Qij t Dit ln

i1 Q j t

Este iacutendice se construye utilizando toda la desagregacioacuten disponible en la BDMORES b-2000 Este iacutendice es igual a cero si el output regional estaacute concentrado en un uacutenico sector y es igual al logaritmo del nuacutemero de sectores si la distribucioacuten del output regional entre sectores es uniforme Este indicador aproxima las externalidades tipo Jacobs

Densidad Utilizamos una medida inspirada en Ciccone y Hall (1996) basado enSit

densidades de ocupacioacuten correspondientes a unidades territoriales maacutes pequentildeas que la regioacuten

Siendo n el nuacutemero de provincias en la regioacuten j y SUPp los Km2 de la regioacuten Si es mayor (menor) que 1 es que la densidad de la regioacuten es superior (inferior) a la media nacional (D) Un incremento de la densidad en todas las provincias de la regioacuten superior a la media nacional aumenta el valor del iacutendice Una migracioacuten de trabajadores intraregional desde las provincias con baja densidad hacia las de maacutes densidad incrementa el valor del iacutendice (Ciccone 2001) El empleo provincial se obtiene de Mas et al (2008)

-24shy

APENDICE 2

En el cuadro A21 se presentan las tasas de crecimiento promedio de las variables explicativas que recogen las caracteriacutesticas regionales del periodo analizado 1995-2007 y en el cuadro A22 la variables especiacuteficamente sectoriales en sus valores nacionales

Cuadro A21- Variables Regionales Valores promedio 1995-2007

Regiones Tasas de crecimiento (porcentajes)

IK Densidad Diver Den Infrat Hum Tec

Andaluciacutea 011 050 019 115 357 163 559

Aragoacuten 010 023 037 -051 477 348 203

Asturias 009 049 -030 -203 469 294 420

Baleares 012 110 131 156 469 365 737

Canarias 012 124 063 159 346 061 480

Cantabria 010 054 -012 -035 453 309 335

Castilla y Leoacuten 010 017 005 -108 422 329 600

Castilla La Mancha 010 013 011 007 393 260 1084

Cataluntildea 011 301 -030 -054 432 230 588

CValenciana 011 118 -012 059 396 221 714

Extremadura 008 012 007 -110 315 479 722

Galicia 011 073 014 -115 480 402 717

Madrid 014 409 -014 058 620 296 282

Murcia 012 058 -015 136 498 550 279

Navarra 011 033 -006 -047 210 275 691

Paiacutes Vasco 011 223 027 -153 231 232 640

La Rioja 010 032 041 026 153 325 1212

Cuadro A22- Sectores Valores promedio 1995-2007

Sectores

IK QK BK

Agricultura y pesca 0039 0259 0072

Industria extractiva y energeacutetica 0077 0195 0055

Alimentacioacuten bebidas y tabaco 0097 0389 0027

Textil confeccioacuten cuero y calzado 0077 0538 0012

Quiacutemica + Caucho y plaacutestico 0106 0520 0074

Equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico 0113 0556 0031

Material de transporte 0123 0542 0048

Otras manufacturas 0097 0512 0053

Construccioacuten 0147 1490 0271

Comercio y Hosteleria 0121 0788 0170

Transporte y comunicaciones 0165 0342 0041

Intermediacioacuten financiera 0110 1120 0342

Otros servicios de mercado 0141 0860 0227

-25shy

-26shy

0060

0080

0100

0120

0140

0160

0180

0200

0220

0240

1986

1988

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

2006

Tasa de acumulacioacuten del agregado Productivo Privado InversioacutenVAB del agregado Productivo Privado

87 89 91 93 95 97 99 01 03 05 07

0050

0000

19 19 19 19 19 19 19 20 20 20 20 ‐0050

‐0100

0250

0200

0150

0100

Graacutefico 1 Evolucioacuten para la economiacutea espantildeola de IK y IQ Fuente BDMORES y elaboracioacuten propia

‐0150

Tasa de crecimiento de la Inversioacuten Tasa de crecimiento del VAB

Graacutefico 2 Evolucioacuten para la economiacutea espantildeola de la tasa de crecimiento de la inversioacuten y del output Fuente BDMORES y elaboracioacuten propia

En este periodo la inversioacuten ha seguido profundizando el cambio estructural del modelo productivo espantildeol agricultura y manufacturas han perdido presencia en la formacioacuten de capital mientras que construccioacuten y servicios han crecido por encima de la media y han conducido al aumento de su participacioacuten en la inversioacuten empresarial Las mayores tasas de crecimiento de la inversioacuten se encuentran en las ramas del sector servicios como se observa en el cuadro 1 El 75 del crecimiento total de la inversioacuten se concentra en el sector servicios frente a un 13 en las

-10shy

manufacturas y un 8 en construccioacuten17 No obstante en los primeros dos mil la inversioacuten industrial muestra en la mayoriacutea de las ramas tasas negativas mientras que el comportamiento de las ramas terciarias mostraba en general todos esos antildeos tasas positivas excepto en transporte y comunicaciones e intermediacioacuten financiera18

Los sectores que muestran un comportamiento de la dinaacutemica inversora maacutes diferente a lo largo del periodo han sido intermediacioacuten financiera seguido de equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico textil y transporte y comunicaciones Transporte y comunicaciones ha contribuido con cerca de la mitad (291) al crecimiento de la inversioacuten empresarial (605) y junto con la rama de equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico que muestran las mayores tasa de crecimiento promedio en el periodo19 exceptuando construccioacuten energiacutea y otros servicios

Cuadro 1 La Inversioacuten Productiva Privada por ramas de actividad Aportacioacuten Dispersioacuten del

Estructura Crecimiento crecimiento Crecimiento

Promedio 1995shy

1995 2007 1995-2007 1995-2007 2007 Regional

Inversioacuten Productiva Privada 100 100 605 605 335 167

Agricultura y pesca 417 254 125 004 903 117

Industria extractiva y energeacutetica 714 729 581 042 1192 940

Manufacturas 2579 1745 362 078 891 642

Alimentacioacuten bebidas y tabaco 495 293 303 012 1188 771

Textil confec cuero y calzado 144 068 -128 -001 1480 5383

Quiacutemica + Caucho y plaacutestico 347 244 388 011 993 3087

Equipo eleacutect electroacutenico y oacuteptico 161 118 532 007 1746 1223

Material de transporte 306 240 352 010 1036 1685

Otras manufacturas 1127 780 479 046 979 143

Construccioacuten 459 624 923 050 955 3450

Servicios de mercado 5830 6649 723 451 559 197

Comercio y Hosteleriacutea 1979 1638 400 072 600 1460

Transporte y comunicaciones 1508 3066 1272 291 1464 295

Intermediacioacuten financiera 617 237 033 001 2141 3868

Otros servicios de mercado 1727 1708 726 125 1003 171

17 En Espantildea en la industria el gasto de inversioacuten estaacute mayoritariamente orientada a la compra de maquinaria y equipo en los servicios este porcentaje disminuye a favor de la construccioacuten no residencial y por encima de los paiacuteses de nuestro entorno Esto tiene importantes consecuencias sobre la capacidad productiva Para mayor detalle veacutease Saacutenchez y Saacutenchez (2008) 18 Coacutemo puede comprobarse en las Matrices de Formacioacuten Bruta de Capital Fijo de la economiacutea espantildeola del INE 19 El comportamiento de estos dos sectores es el elemento maacutes positivo de la acumulacioacuten de capital en este periodo Son dos sectores en los que se incorporan a traveacutes de la inversioacuten nuevas tecnologiacuteas

-11shy

0000

0020

0040

0060

0080

0100

0120

0140

0160

And

Ara Ast

Bal

Can

Cant

CyL

CLM Cat

Cval

Ext

Gal

Mad

Mur

Nav

Pvasc

Rio

Tasa de acumulacioacuten Productivo Privado Promedio 1995‐2007

El crecimiento de la inversioacuten ha sido territorialmente- uacuteltima columna del cuadro 1- muy diferente en el textil intermediacioacuten financiera construccioacuten y quiacutemica En sectores tan importantes como transporte y comunicaciones y otros servicios de mercado (entre ambos casi el 50 de la inversioacuten empresarial en 2007) se ha mantenido un dinamismo similar en las diferentes comunidades autoacutenomas

El graacutefico 2 refleja las diferencias tan importantes en las tasas de acumulacioacuten empresarial en las regiones espantildeolas Por un lado la especializacioacuten regional en actividades terciarias y construccioacuten tiende a favorecer la presencia de mayores tasas de acumulacioacuten regionales y lo contrario se observa en aquellas regiones maacutes especializadas en agricultura y en determinadas ramas industriales como se deduce de la tercera columna del cuadro 1 Por otro lado no en todas las regiones cada sector presenta el mismo dinamismo inversor como se observaba en la uacuteltima columna del cuadro 1 hay factores especiacuteficamente regionales que afectan al comportamiento inversor y cuya relevancia es uno de los objetivos de este trabajo

Graacutefico 3 Tasa de acumulacioacuten regional agregada

Fuente BDMORES y elaboracioacuten propia

En el Apeacutendice 2 se presentan las variables explicativas que recogen las caracteriacutesticas regionales asiacute como las que recogen las sectoriales

-12shy

4 Resultados de la estimacioacuten

Los resultados se recogen en los cuadros 2a y 2b En el cuadro 2a se presentan los resultados de la estimacioacuten de los determinantes de la inversioacuten productiva privada seguacuten la especificacioacuten obtenida en el modelo de Bond y Meghir (1994) y estimada en la mayoriacutea de trabajos microeconomeacutetricos20 en la columna [1] En el resto de columnas se presentan las estimaciones de la ecuacioacuten (5) donde aparecen como determinantes de la tasa de inversioacuten privada ademaacutes de las anteriores las dotaciones de capital humano en infraestructuras de transporte y capital puacuteblico tecnoloacutegico ndashen las columnas [2] a [4]- y ademaacutes las variables de aglomeracioacuten es decir la diversificacioacuten la especializacioacuten y la densidad ndashcolumnas [5] a [10]

Antes de comentar los resultados deberiacutea hacerse una aclaracioacuten respecto a las variables explicativas que son tratadas como exoacutegenas o endoacutegenas Las variables estructurales y las que captan el efecto de las economiacuteas de aglomeracioacuten son consideradas siempre endoacutegenas Dado el nuacutemero de observaciones disponibles (221 industrias regionales y 13 antildeos) el periodo temporal que queremos analizar es relativamente largo en esta metodologiacutea (System-GMM) T=13 y deja pocos grados de libertad cuando se estiman todas las variables que afectan a la eficiencia si estas son consideradas como endoacutegenas Por tanto empezamos estimando los determinantes de la tasa de acumulacioacuten ecuacioacuten (5) incluyendo uacutenicamente las variables que recogen las dotaciones en capital humano en infraestructuras de transporte y tecnoloacutegico y consideramos la posibilidad de que sean endoacutegenas ndash columnas [2rsquo] y [3rsquo]- Como puede observarse en el cuadro 2a los coeficientes de las variables estimadas apenas sufren cambios significativos Asiacute pues las variables que recogen las dotaciones regionales se consideraraacuten exoacutegenas y de esta forma hay suficientes grados de libertad para poder utilizar como instrumentos para las ecuaciones en diferencias las variables desfasadas dos periodos y hasta un maacuteximo de 5 desfases de manera que puedan aprovecharse las ventajas de este meacutetodo de estimacioacuten para controlar por los sesgos debidos a los efectos especiacuteficos no observables y a la endogeneidad de las variables

En el cuadro 2a se presentan las estimaciones para el periodo 1995-2007 usando el estimador System-GMM (Arellano y Bover 1995 y Blundell y Bond 1998) No obstante para obtener estimadores consistentes se deberiacutea verificar la validez de las condiciones de ortogonalidad (Test de sobreidentificacioacuten de Sargan or Hansen) y si no existe autocorrelacioacuten en los residuos Como puede observarse en el cuadro 2b la validez de los instrumentos elegidos se acepta y tambieacuten la existencia de no autocorrelacioacuten de segundo orden el test AR(2) en todas las columnas

Los coeficientes de la inversioacuten desfasada son estadiacutesticamente significativos y presentan el signo correcto aunque la magnitud es inferior a lo esperado De acuerdo con la derivacioacuten del modelo este coeficiente en teacuterminos absolutos deberiacutea

20 Es decir la tasa de inversioacuten en funcioacuten de eacutesta desfasada de la desfasada al cuadrado de la tasa de beneficio desfasada y del ratio output-capital desfasado como se describe en la ecuacioacuten (3)

-13shy

ser mayor que la unidad y solamente tiene un valor cercano al 075 cuando se realiza la estimacioacuten sin considerar las dotaciones regionales y las externalidades de aglomeracioacuten como determinantes de la tasa de acumulacioacuten (columna [1]) De la misma manera el coeficiente del cuadrado de la tasa de inversioacuten desfasada presenta el signo correcto (negativo) y es estadiacutesticamente significativo en todas las especificaciones Los coeficientes de la tasa de beneficio desfasada tienen el signo negativo esperado ndash lo cual es consistente con lo que predice la teoriacutea bajo la hipoacutetesis nula de la no existencia de restricciones financieras- y es estadiacutesticamente significativo solamente en dos casos cuando se estima la ecuacioacuten (3) -en la primera columna- y cuando se introducen como determinantes de la tasa de inversioacuten la densidad como variable que recoge la aglomeracioacuten y el capital humano e infraestructuras ndashcolumna [10] El coeficiente del ratio output-capital desfasado es positivo y significativo lo cual es consistente con la presencia de competencia imperfecta en los mercados de bienes solamente se estima en la primera especificacioacuten ndashcomo puede observarse en la columna [1]-

Como podemos observar en las columnas [2] a [4] cuando se introducen las variables que recogen las dotaciones regionales los coeficientes de la tasa de acumulacioacuten desfasada y su cuadrado siguen siendo estadiacutesticamente significativas pero disminuye su magnitud Tanto los coeficientes de la tasa de beneficio como el del ratio trabajo-capital desfasados tienen el signo esperado pero no son estadiacutesticamente significativos Respecto a las variables que recogen los efectos del capital puacuteblico en infraestructuras de transporte y capital humano son positivos y estadiacutesticamente significativos a diferencia del capital puacuteblico tecnoloacutegico Ambas dotaciones regionales de capital en infraestructuras y las habilidades o formacioacuten de la poblacioacuten ocupada tienen una influencia positiva y significativa en el crecimiento de la eficiencia regional y por tanto en la tasa de inversioacuten privada de las industrias regionales espantildeolas tanto si se consideran las infraestructuras de transporte y el capital humano exoacutegenas como endoacutegenas Los coeficientes del capital humano son sensibles a la inclusioacuten de las infraestructuras (columnas 3 4 y 10) reducieacutendose a menos de la mitad Esto denota la sensibilidad del coeficiente del capital humano a la omisioacuten de otras variables aunque tanto en [3] como en [10] es decir considerando o no la densidad el coeficiente mantiene valores semejantes

Respecto a los resultados de la estimacioacuten de los determinantes de la tasa de inversioacuten privada cuando se incorporan las economiacuteas de aglomeracioacuten como determinantes de la eficiencia regional y por tanto de la tasa de acumulacioacuten los resultados se presentan en las columnas [5] a [10] del cuadro 2a En las columnas [5] a [7] se introducen la diversificacioacuten regional y la especializacioacuten uacutenicamente o conjuntamente con las dotaciones de infraestructuras y capital humano El coeficiente de la diversificacioacuten regional es positivo y estadiacutesticamente significativo en todos los casos es decir cuando se estiman solos o conjuntamente con las

-14shy

dotaciones regionales21 Respecto al coeficiente de la especializacioacuten su signo estimado es negativo y significativo tambieacuten en todos los casos Sin embargo cuando se estiman conjuntamente variables que recogen la aglomeracioacuten ndash diversificacioacuten y la especializacioacuten- y variables que recogen las dotaciones regionales de capital en infraestructuras y humano como determinantes de la eficiencia regional y por tanto de la tasa de inversioacuten el coeficiente de las infraestructuras de transporte y de la cualificacioacuten de la mano de obra no son estadiacutesticamente significativos

En las columnas [8] a [10] se presentan los resultados de la estimacioacuten cuando se incorpora como variable la densidad que recoge la aglomeracioacuten (Ciccone y Hall 1996) y las variables de dotaciones regionales El coeficiente de la densidad regional es positivo y estadiacutesticamente significativo cuando se estima como uacutenico determinante de la eficiencia regional e incluso cuando se introduce el capital humano aunque su magnitud se reduce a la mitad y tambieacuten su significatividad Mientras Ciccone (2001) mantiene que el nivel de educacioacuten e infraestructuras no son factores determinantes de las diferencias de productividad entre regiones sino que la clave estaacute en la densidad el diferente comportamiento dinaacutemico por regiones de la inversioacuten (y por tanto de la productividad) parece relacionarse maacutes bien con las mejoras en la formacioacuten y menos con la dinaacutemica de la densidad (columnas 9-10) No obstante el papel desempentildeado por la diversificacioacuten aparece maacutes robusto a la inclusioacuten de otros determinantes como la formacioacuten e infraestructuras Este resultado puede estar relacionado con la utilizacioacuten de la inversioacuten como variable dependiente la diversificacioacuten reduce el riesgo que es un elemento determinante del comportamiento inversor22

21 Este ha sido el resultado maacutes comuacuten en la mayoriacutea de trabajos de acuerdo con Glaesser et al (1992) En Espantildea Esteban Hernaacutendez y Lanaspa (2001) y De Lucio Herce y Goicolea (2002) 22 Aunque la literatura sobre aglomeracioacuten ha contrapuesto las externalidades MAR a las Jacobs el propio Marshall reconocioacute expliacutecitamente la importancia de la diversidad urbana por la complementariedad entre empresas y la reduccioacuten del riesgo Veacutease Rosenthal y Strange (2004)

-15shy

Cuadro 2a Resultados de la Estimacioacuten 1995-2007 La ecuacioacuten de Euler

ESTIMACIOacuteN Two-step System GMM Variable Dependiente

Ii t

Kit

[1] [2] [2rsquo] [3] [3rsquo] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10]

Ii t Ki t 1

2 Ii t Ki t 1

Bi t Ki t 1

0724 (0070)

-0018 (0002)

-0067 (0041)

0543 (0103)

-0016 (0001)

-0054 (0034)

0535 (0112)

-0014 (0001)

-0056 (0033)

0530 (0109)

-0016 (0002)

-0055 (0034)

0522 (0120)

-0016 (0002)

-0060 (0034)

0539 (0109)

-0017 (0002)

-0053 (0033)

0506 (0139)

-0017 (0002)

-0029 (0029)

0505 (0140)

-0018 (0002)

-0028 (0029)

0497 (0143)

-0018 (0003)

-0035 (0032)

0683 (0086)

-0017 (0002)

-0045 (0029)

0534 (0107)

-0015 (0001)

-0059 (0035)

0513 (0115)

-0016 (0002)

-0060 (0035)

Qi t Ki t 1

Li t Ki t 1

0019 (0007)

0005 (0022)

0002 (0024)

0002 (0024)

0001 (0025)

0003 (0025)

-0033 (0032)

-0034 (0033)

-0031 (0031)

0014 (0021)

0006 (0024)

0003 (0026)

DIVER1 0027 (0010)

0032 (0013)

0027 (0010)

ESP1 -0017 (0009)

-0018 (0009)

-0015 (0008)

DEN 1 0014 (0006)

0005 (0002)

0001 (0002)

-0110 0503 0240 HUM 1 0551 0562 0228 0197 0185 -0106 (0123) (0177) (0105)

(0189) (0203) (0086) (0095) (0080) (0123) 0002 0005 INFRA1

0005 0006 0004 (0002) (0003)

(0002) (0003) (0002)

TEC1 -0006 (0004)

Cuadro 2b Test de validez de los instrumentos

ESTIMACIOacuteN Two-step System GMM Variable Dependiente

Ii t Ki t

[1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10]

Test de Hansen [0110] [0071] [0084] [0074] [0147] [0110] [0227] [0136] [0081]

AR(1) Test [0007] [0002] [0009] [0111]

[0001] [0003] [0000] [0000] [0007] [0002] [0005]

AR(2) Test [0200] [0129] [0092] [0065] [0105] [0259] [0758] [0197] [0136] [0084]

Dummies Temporales Si Si Si Si Si Si Si Si Si Si

No Observaciones 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652

Industrias regionales 221 221 221 221 221 221 221 221 221 221

Nota a los cuadro 2 a y 2b Los errores estaacutendar corregidos (Windmeijer 2005) se presentan entre pareacutentesis valores significativos al 10 significativos al 5 y significativos al 1 Los valores presentados para Hansen test y AR() test son los p-values para la hipoacutetesis nula de vaacutelida especificacioacuten y no autocorrelacioacuten de primer y de segundo orden respectivamente Los instrumentos utilizados para la estimacioacuten de las ecuaciones en primeras diferencias son los niveles de las variables explicativas que consideramos endoacutegenas desfasadas 2 periodos y todos los desfases hasta un maacuteximo de 5 y las variables explicativas exoacutegenas sin desfasar Los instrumentos adicionales utilizados para las ecuaciones en niveles son las variables consideradas endoacutegenas en primeras diferencias desfasadas 1 periodo y las primeras diferencias de las variables explicativas exoacutegenas No se utilizan todos los desfases posibles de las variables porque dada la dimensioacuten de la muestra y el nuacutemero de variables explicativas si se utilizan maacutes desfases el nuacutemero de instrumentos excederiacutea el nuacutemero de grupos Excepto en la columna [1] en la que no se incorporan en la especificacioacuten las variables de aglomeracioacuten ni dotaciones de capital donde el nuacutemero de desfases para las variables endoacutegenas son dos periodos pero hasta un maacuteximo de siete

-17shy

5 Conclusiones

El comportamiento de la inversioacuten de los diferentes sectores no es uniforme en las diferentes regiones Hay determinantes regionales que influyen sobre la dinaacutemica de la inversioacuten Las regiones difieren tanto en la dotacioacuten de capitales puacuteblicos como en sus niveles de especializacioacuten diversificacioacuten y densidad

Nadie planifica ni decide la inversioacuten agregada nacional Aunque variables nacionales y sectoriales afectan a todas las regiones la inversioacuten agregada a nivel nacional es el resultado de las decisiones de inversioacuten que se toman en cada una de las industrias regionales Este artiacuteculo es pionero en el estudio de los factores que estaacuten detraacutes de las decisiones locales de inversioacuten domeacutestica Para ello construimos un panel de datos de 13 sectores y 17 regiones de la economiacutea espantildeola para el periodo 1995-2007 Estos datos son utilizados para estimar una ecuacioacuten empiacuterica de inversioacuten e investigar el papel desempentildeado por las economiacuteas de aglomeracioacuten dotacioacuten de factores de caraacutecter estrateacutegico y los factores usuales en la estimacioacuten de funciones de inversioacuten

Para poder llevar a cabo este anaacutelisis estimamos una ecuacioacuten de Euler cuya especificacioacuten estaacute basada en la versioacuten propuesta en el trabajo de Bond y Meghir (1994) y ampliada por Escribaacute y Murgui (2009) Se utiliza un panel dinaacutemico estimado tanto en niveles como en primeras diferencias por el estimador System-MMG (Arellano y Bover 1995 y Blundell y Bond 1998) Este meacutetodo controla los sesgos originados por la heterogeneidad de la muestra y la presencia de endogeneidad en las variables explicativas

Los resultados son coherentes con el modelo estaacutendar de inversioacuten de la ecuacioacuten de Euler Al incorporar en la ecuacioacuten de Euler y sobre la eficiencia teacutecnica la influencia de las economiacuteas de aglomeracioacuten dotacioacuten regional de capital humano infraestructuras y capital tecnoloacutegico los signos y la significatividad de las variables claacutesicas se mantienen La diversificacioacuten regional el capital humano y la densidad han desempentildeado un papel decisivo en la determinacioacuten de la inversioacuten empresarial Un papel maacutes reducido puede atribuirse a las infraestructuras de transporte mientras que no se aprecia un efecto significativo del capital tecnoloacutegico Especialmente efectivas se muestran las poliacuteticas regionales de mejoras en la formacioacuten del factor trabajo asiacute como aquellas que incidan sobre la existencia de diversificacioacuten y suficiente tejido empresarial en las regiones En realidad nuestros resultados apuntan a que la mayor disponibilidad de cualificacioacuten laboral se encuentra en las localidades maacutes densas con mayor concentracioacuten de servicios empresariales y empresas de diferentes sectores productivos

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-21shy

APENDICE 1

Las series de datos utilizadas para las diecisiete regiones espantildeolas son de la base de datos BDMORES b-2000 La desagregacioacuten regional corresponde a NUTS2 en la nomenclatura de Eurostat y el nivel de desagregacioacuten sectorial se construye desde la NACE-CLIO R25 (See De Bustos et al 2008) adaptada a la utilizada en Cambridge Econometrics

Las series utilizadas de esta base de datos son

Output ( Qit ) El valor antildeadido bruto de cada industria regional (o rama o sector de

cada regioacuten) valorado a precios baacutesicos de acuerdo con el Sistema de Cuentas Europeo (ESA95)23 Los datos se expresan a precios constantes de 2000

Trabajo El nuacutemero de ocupados enLit cada industria regional La definicioacuten utilizada en la BDMORES b-2000 es la propuesta por la Contabilidad Regional de Espantildea base 2000 y base 95 referente al empleo puestos de trabajo

Formacioacuten bruta de capital fijo Iit los datos utilizados son consistentes tanto en niveles como en su evolucioacuten con las variables macroeconoacutemicas baacutesicas sobre inversioacuten incluiacutedas en la Contabilidad Nacional a precios corrientes y en euros de 2000 Los deflactores utilizados para cada sector o rama se han construido teniendo en cuenta la composicioacuten para cada sector de los activos

Capital Privado Stock de capital neto para cada industria regional El meacutetodo Kit

seguido para la estimacioacuten del stock de capital neto es el de inventario permanente Las tasas de depreciacioacuten para cada rama se basan en la composicioacuten de activos en cada rama productiva la vida media de los diferentes activos en cada sector (OECD 2000) y la tasa de ldquodeclining balancerdquo del BEA para cada tipo de activo (Hulten and Wykoff 1981)

it Salario real

El salario real en cada industria regional se calcula como las rentas

P it

del trabajo de cada industria regional dividido por el nuacutemero de empleos Se expresa en teacuterminos reales con el deflactor del output de la industria regional

Coste de uso del capital El coste de uso del capital en cada sector se calcula cit pit n I Icomo

P

P

I rt pit it donde pit es el deflactor del capital en el sector pit es el it it

deflactor del output de cada sector rtn es el tipo de intereacutes nominal a largo plazo it es

la tasa de depreciacioacuten de cada sector y pitI es la tasa de crecimiento del deflactor del

capital del sector

23 The ESA 95 is currently the obligatory method of reference in all countries in the European Union for the elaboration of their National Accounts

-22shy

-23shy

n

1 Lpj Lpj

t D L SUPp p1 j S i

ij t

Eit Q j t

QiN t QN t

Q

a mayor que la unidad refleja que la regioacuten j estaacute

Tasa de beneficio La tasa real de beneficio en cada industria regional se calcula como Bit Qit it Lit cit Kit Kit pit Kit pit

Infraestructuras de transporte (Git ) La medida de las dotaciones de capital puacuteblico en

infraestructuras se estiman como el stock de capital puacuteblico en infraestructuras de transporte de cada regioacuten (carreteras puertos ferrocarriles y aeropuertos) dividido por Km2 de la regioacuten

Human capital ( Hit ) El capital humano se aproxima por el porcentaje de poblacioacuten

ocupada con estudios anteriores a los superiores en cada regioacuten La fuente utilizada es Mas et al (2008)

Capital tecnoloacutegico (Tit ) La medida del capital puacuteblico en I+D se computa como suma

de los stocks de capital en I+D de las Administraciones Puacuteblicas y centros de ensentildeanza superior de cada regioacuten ponderadas por el tamantildeo de la regioacuten Los capitales se obtienen de las series de gasto en I+D del INE utilizando el meacutetodo del inventario permanente con una tasa de depreciacioacuten del 15 (Escribaacute y Murgui 2007)

Especializacioacuten ( Eit ) El iacutendice de especializacioacuten de la regioacuten j en el sector i compara el

peso de ese sector en la regioacuten respecto a ese mismo sector en la nacioacuten

En la medida en que este iacutendice seespecializada en el sector i

Diversificacioacuten Se aproxima a traveacutes del opuesto al iacutendice de Herfindahl de Dit

concentracioacuten local entre industrias

2 19 Qij t Dit ln

i1 Q j t

Este iacutendice se construye utilizando toda la desagregacioacuten disponible en la BDMORES b-2000 Este iacutendice es igual a cero si el output regional estaacute concentrado en un uacutenico sector y es igual al logaritmo del nuacutemero de sectores si la distribucioacuten del output regional entre sectores es uniforme Este indicador aproxima las externalidades tipo Jacobs

Densidad Utilizamos una medida inspirada en Ciccone y Hall (1996) basado enSit

densidades de ocupacioacuten correspondientes a unidades territoriales maacutes pequentildeas que la regioacuten

Siendo n el nuacutemero de provincias en la regioacuten j y SUPp los Km2 de la regioacuten Si es mayor (menor) que 1 es que la densidad de la regioacuten es superior (inferior) a la media nacional (D) Un incremento de la densidad en todas las provincias de la regioacuten superior a la media nacional aumenta el valor del iacutendice Una migracioacuten de trabajadores intraregional desde las provincias con baja densidad hacia las de maacutes densidad incrementa el valor del iacutendice (Ciccone 2001) El empleo provincial se obtiene de Mas et al (2008)

-24shy

APENDICE 2

En el cuadro A21 se presentan las tasas de crecimiento promedio de las variables explicativas que recogen las caracteriacutesticas regionales del periodo analizado 1995-2007 y en el cuadro A22 la variables especiacuteficamente sectoriales en sus valores nacionales

Cuadro A21- Variables Regionales Valores promedio 1995-2007

Regiones Tasas de crecimiento (porcentajes)

IK Densidad Diver Den Infrat Hum Tec

Andaluciacutea 011 050 019 115 357 163 559

Aragoacuten 010 023 037 -051 477 348 203

Asturias 009 049 -030 -203 469 294 420

Baleares 012 110 131 156 469 365 737

Canarias 012 124 063 159 346 061 480

Cantabria 010 054 -012 -035 453 309 335

Castilla y Leoacuten 010 017 005 -108 422 329 600

Castilla La Mancha 010 013 011 007 393 260 1084

Cataluntildea 011 301 -030 -054 432 230 588

CValenciana 011 118 -012 059 396 221 714

Extremadura 008 012 007 -110 315 479 722

Galicia 011 073 014 -115 480 402 717

Madrid 014 409 -014 058 620 296 282

Murcia 012 058 -015 136 498 550 279

Navarra 011 033 -006 -047 210 275 691

Paiacutes Vasco 011 223 027 -153 231 232 640

La Rioja 010 032 041 026 153 325 1212

Cuadro A22- Sectores Valores promedio 1995-2007

Sectores

IK QK BK

Agricultura y pesca 0039 0259 0072

Industria extractiva y energeacutetica 0077 0195 0055

Alimentacioacuten bebidas y tabaco 0097 0389 0027

Textil confeccioacuten cuero y calzado 0077 0538 0012

Quiacutemica + Caucho y plaacutestico 0106 0520 0074

Equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico 0113 0556 0031

Material de transporte 0123 0542 0048

Otras manufacturas 0097 0512 0053

Construccioacuten 0147 1490 0271

Comercio y Hosteleria 0121 0788 0170

Transporte y comunicaciones 0165 0342 0041

Intermediacioacuten financiera 0110 1120 0342

Otros servicios de mercado 0141 0860 0227

-25shy

-26shy

manufacturas y un 8 en construccioacuten17 No obstante en los primeros dos mil la inversioacuten industrial muestra en la mayoriacutea de las ramas tasas negativas mientras que el comportamiento de las ramas terciarias mostraba en general todos esos antildeos tasas positivas excepto en transporte y comunicaciones e intermediacioacuten financiera18

Los sectores que muestran un comportamiento de la dinaacutemica inversora maacutes diferente a lo largo del periodo han sido intermediacioacuten financiera seguido de equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico textil y transporte y comunicaciones Transporte y comunicaciones ha contribuido con cerca de la mitad (291) al crecimiento de la inversioacuten empresarial (605) y junto con la rama de equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico que muestran las mayores tasa de crecimiento promedio en el periodo19 exceptuando construccioacuten energiacutea y otros servicios

Cuadro 1 La Inversioacuten Productiva Privada por ramas de actividad Aportacioacuten Dispersioacuten del

Estructura Crecimiento crecimiento Crecimiento

Promedio 1995shy

1995 2007 1995-2007 1995-2007 2007 Regional

Inversioacuten Productiva Privada 100 100 605 605 335 167

Agricultura y pesca 417 254 125 004 903 117

Industria extractiva y energeacutetica 714 729 581 042 1192 940

Manufacturas 2579 1745 362 078 891 642

Alimentacioacuten bebidas y tabaco 495 293 303 012 1188 771

Textil confec cuero y calzado 144 068 -128 -001 1480 5383

Quiacutemica + Caucho y plaacutestico 347 244 388 011 993 3087

Equipo eleacutect electroacutenico y oacuteptico 161 118 532 007 1746 1223

Material de transporte 306 240 352 010 1036 1685

Otras manufacturas 1127 780 479 046 979 143

Construccioacuten 459 624 923 050 955 3450

Servicios de mercado 5830 6649 723 451 559 197

Comercio y Hosteleriacutea 1979 1638 400 072 600 1460

Transporte y comunicaciones 1508 3066 1272 291 1464 295

Intermediacioacuten financiera 617 237 033 001 2141 3868

Otros servicios de mercado 1727 1708 726 125 1003 171

17 En Espantildea en la industria el gasto de inversioacuten estaacute mayoritariamente orientada a la compra de maquinaria y equipo en los servicios este porcentaje disminuye a favor de la construccioacuten no residencial y por encima de los paiacuteses de nuestro entorno Esto tiene importantes consecuencias sobre la capacidad productiva Para mayor detalle veacutease Saacutenchez y Saacutenchez (2008) 18 Coacutemo puede comprobarse en las Matrices de Formacioacuten Bruta de Capital Fijo de la economiacutea espantildeola del INE 19 El comportamiento de estos dos sectores es el elemento maacutes positivo de la acumulacioacuten de capital en este periodo Son dos sectores en los que se incorporan a traveacutes de la inversioacuten nuevas tecnologiacuteas

-11shy

0000

0020

0040

0060

0080

0100

0120

0140

0160

And

Ara Ast

Bal

Can

Cant

CyL

CLM Cat

Cval

Ext

Gal

Mad

Mur

Nav

Pvasc

Rio

Tasa de acumulacioacuten Productivo Privado Promedio 1995‐2007

El crecimiento de la inversioacuten ha sido territorialmente- uacuteltima columna del cuadro 1- muy diferente en el textil intermediacioacuten financiera construccioacuten y quiacutemica En sectores tan importantes como transporte y comunicaciones y otros servicios de mercado (entre ambos casi el 50 de la inversioacuten empresarial en 2007) se ha mantenido un dinamismo similar en las diferentes comunidades autoacutenomas

El graacutefico 2 refleja las diferencias tan importantes en las tasas de acumulacioacuten empresarial en las regiones espantildeolas Por un lado la especializacioacuten regional en actividades terciarias y construccioacuten tiende a favorecer la presencia de mayores tasas de acumulacioacuten regionales y lo contrario se observa en aquellas regiones maacutes especializadas en agricultura y en determinadas ramas industriales como se deduce de la tercera columna del cuadro 1 Por otro lado no en todas las regiones cada sector presenta el mismo dinamismo inversor como se observaba en la uacuteltima columna del cuadro 1 hay factores especiacuteficamente regionales que afectan al comportamiento inversor y cuya relevancia es uno de los objetivos de este trabajo

Graacutefico 3 Tasa de acumulacioacuten regional agregada

Fuente BDMORES y elaboracioacuten propia

En el Apeacutendice 2 se presentan las variables explicativas que recogen las caracteriacutesticas regionales asiacute como las que recogen las sectoriales

-12shy

4 Resultados de la estimacioacuten

Los resultados se recogen en los cuadros 2a y 2b En el cuadro 2a se presentan los resultados de la estimacioacuten de los determinantes de la inversioacuten productiva privada seguacuten la especificacioacuten obtenida en el modelo de Bond y Meghir (1994) y estimada en la mayoriacutea de trabajos microeconomeacutetricos20 en la columna [1] En el resto de columnas se presentan las estimaciones de la ecuacioacuten (5) donde aparecen como determinantes de la tasa de inversioacuten privada ademaacutes de las anteriores las dotaciones de capital humano en infraestructuras de transporte y capital puacuteblico tecnoloacutegico ndashen las columnas [2] a [4]- y ademaacutes las variables de aglomeracioacuten es decir la diversificacioacuten la especializacioacuten y la densidad ndashcolumnas [5] a [10]

Antes de comentar los resultados deberiacutea hacerse una aclaracioacuten respecto a las variables explicativas que son tratadas como exoacutegenas o endoacutegenas Las variables estructurales y las que captan el efecto de las economiacuteas de aglomeracioacuten son consideradas siempre endoacutegenas Dado el nuacutemero de observaciones disponibles (221 industrias regionales y 13 antildeos) el periodo temporal que queremos analizar es relativamente largo en esta metodologiacutea (System-GMM) T=13 y deja pocos grados de libertad cuando se estiman todas las variables que afectan a la eficiencia si estas son consideradas como endoacutegenas Por tanto empezamos estimando los determinantes de la tasa de acumulacioacuten ecuacioacuten (5) incluyendo uacutenicamente las variables que recogen las dotaciones en capital humano en infraestructuras de transporte y tecnoloacutegico y consideramos la posibilidad de que sean endoacutegenas ndash columnas [2rsquo] y [3rsquo]- Como puede observarse en el cuadro 2a los coeficientes de las variables estimadas apenas sufren cambios significativos Asiacute pues las variables que recogen las dotaciones regionales se consideraraacuten exoacutegenas y de esta forma hay suficientes grados de libertad para poder utilizar como instrumentos para las ecuaciones en diferencias las variables desfasadas dos periodos y hasta un maacuteximo de 5 desfases de manera que puedan aprovecharse las ventajas de este meacutetodo de estimacioacuten para controlar por los sesgos debidos a los efectos especiacuteficos no observables y a la endogeneidad de las variables

En el cuadro 2a se presentan las estimaciones para el periodo 1995-2007 usando el estimador System-GMM (Arellano y Bover 1995 y Blundell y Bond 1998) No obstante para obtener estimadores consistentes se deberiacutea verificar la validez de las condiciones de ortogonalidad (Test de sobreidentificacioacuten de Sargan or Hansen) y si no existe autocorrelacioacuten en los residuos Como puede observarse en el cuadro 2b la validez de los instrumentos elegidos se acepta y tambieacuten la existencia de no autocorrelacioacuten de segundo orden el test AR(2) en todas las columnas

Los coeficientes de la inversioacuten desfasada son estadiacutesticamente significativos y presentan el signo correcto aunque la magnitud es inferior a lo esperado De acuerdo con la derivacioacuten del modelo este coeficiente en teacuterminos absolutos deberiacutea

20 Es decir la tasa de inversioacuten en funcioacuten de eacutesta desfasada de la desfasada al cuadrado de la tasa de beneficio desfasada y del ratio output-capital desfasado como se describe en la ecuacioacuten (3)

-13shy

ser mayor que la unidad y solamente tiene un valor cercano al 075 cuando se realiza la estimacioacuten sin considerar las dotaciones regionales y las externalidades de aglomeracioacuten como determinantes de la tasa de acumulacioacuten (columna [1]) De la misma manera el coeficiente del cuadrado de la tasa de inversioacuten desfasada presenta el signo correcto (negativo) y es estadiacutesticamente significativo en todas las especificaciones Los coeficientes de la tasa de beneficio desfasada tienen el signo negativo esperado ndash lo cual es consistente con lo que predice la teoriacutea bajo la hipoacutetesis nula de la no existencia de restricciones financieras- y es estadiacutesticamente significativo solamente en dos casos cuando se estima la ecuacioacuten (3) -en la primera columna- y cuando se introducen como determinantes de la tasa de inversioacuten la densidad como variable que recoge la aglomeracioacuten y el capital humano e infraestructuras ndashcolumna [10] El coeficiente del ratio output-capital desfasado es positivo y significativo lo cual es consistente con la presencia de competencia imperfecta en los mercados de bienes solamente se estima en la primera especificacioacuten ndashcomo puede observarse en la columna [1]-

Como podemos observar en las columnas [2] a [4] cuando se introducen las variables que recogen las dotaciones regionales los coeficientes de la tasa de acumulacioacuten desfasada y su cuadrado siguen siendo estadiacutesticamente significativas pero disminuye su magnitud Tanto los coeficientes de la tasa de beneficio como el del ratio trabajo-capital desfasados tienen el signo esperado pero no son estadiacutesticamente significativos Respecto a las variables que recogen los efectos del capital puacuteblico en infraestructuras de transporte y capital humano son positivos y estadiacutesticamente significativos a diferencia del capital puacuteblico tecnoloacutegico Ambas dotaciones regionales de capital en infraestructuras y las habilidades o formacioacuten de la poblacioacuten ocupada tienen una influencia positiva y significativa en el crecimiento de la eficiencia regional y por tanto en la tasa de inversioacuten privada de las industrias regionales espantildeolas tanto si se consideran las infraestructuras de transporte y el capital humano exoacutegenas como endoacutegenas Los coeficientes del capital humano son sensibles a la inclusioacuten de las infraestructuras (columnas 3 4 y 10) reducieacutendose a menos de la mitad Esto denota la sensibilidad del coeficiente del capital humano a la omisioacuten de otras variables aunque tanto en [3] como en [10] es decir considerando o no la densidad el coeficiente mantiene valores semejantes

Respecto a los resultados de la estimacioacuten de los determinantes de la tasa de inversioacuten privada cuando se incorporan las economiacuteas de aglomeracioacuten como determinantes de la eficiencia regional y por tanto de la tasa de acumulacioacuten los resultados se presentan en las columnas [5] a [10] del cuadro 2a En las columnas [5] a [7] se introducen la diversificacioacuten regional y la especializacioacuten uacutenicamente o conjuntamente con las dotaciones de infraestructuras y capital humano El coeficiente de la diversificacioacuten regional es positivo y estadiacutesticamente significativo en todos los casos es decir cuando se estiman solos o conjuntamente con las

-14shy

dotaciones regionales21 Respecto al coeficiente de la especializacioacuten su signo estimado es negativo y significativo tambieacuten en todos los casos Sin embargo cuando se estiman conjuntamente variables que recogen la aglomeracioacuten ndash diversificacioacuten y la especializacioacuten- y variables que recogen las dotaciones regionales de capital en infraestructuras y humano como determinantes de la eficiencia regional y por tanto de la tasa de inversioacuten el coeficiente de las infraestructuras de transporte y de la cualificacioacuten de la mano de obra no son estadiacutesticamente significativos

En las columnas [8] a [10] se presentan los resultados de la estimacioacuten cuando se incorpora como variable la densidad que recoge la aglomeracioacuten (Ciccone y Hall 1996) y las variables de dotaciones regionales El coeficiente de la densidad regional es positivo y estadiacutesticamente significativo cuando se estima como uacutenico determinante de la eficiencia regional e incluso cuando se introduce el capital humano aunque su magnitud se reduce a la mitad y tambieacuten su significatividad Mientras Ciccone (2001) mantiene que el nivel de educacioacuten e infraestructuras no son factores determinantes de las diferencias de productividad entre regiones sino que la clave estaacute en la densidad el diferente comportamiento dinaacutemico por regiones de la inversioacuten (y por tanto de la productividad) parece relacionarse maacutes bien con las mejoras en la formacioacuten y menos con la dinaacutemica de la densidad (columnas 9-10) No obstante el papel desempentildeado por la diversificacioacuten aparece maacutes robusto a la inclusioacuten de otros determinantes como la formacioacuten e infraestructuras Este resultado puede estar relacionado con la utilizacioacuten de la inversioacuten como variable dependiente la diversificacioacuten reduce el riesgo que es un elemento determinante del comportamiento inversor22

21 Este ha sido el resultado maacutes comuacuten en la mayoriacutea de trabajos de acuerdo con Glaesser et al (1992) En Espantildea Esteban Hernaacutendez y Lanaspa (2001) y De Lucio Herce y Goicolea (2002) 22 Aunque la literatura sobre aglomeracioacuten ha contrapuesto las externalidades MAR a las Jacobs el propio Marshall reconocioacute expliacutecitamente la importancia de la diversidad urbana por la complementariedad entre empresas y la reduccioacuten del riesgo Veacutease Rosenthal y Strange (2004)

-15shy

Cuadro 2a Resultados de la Estimacioacuten 1995-2007 La ecuacioacuten de Euler

ESTIMACIOacuteN Two-step System GMM Variable Dependiente

Ii t

Kit

[1] [2] [2rsquo] [3] [3rsquo] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10]

Ii t Ki t 1

2 Ii t Ki t 1

Bi t Ki t 1

0724 (0070)

-0018 (0002)

-0067 (0041)

0543 (0103)

-0016 (0001)

-0054 (0034)

0535 (0112)

-0014 (0001)

-0056 (0033)

0530 (0109)

-0016 (0002)

-0055 (0034)

0522 (0120)

-0016 (0002)

-0060 (0034)

0539 (0109)

-0017 (0002)

-0053 (0033)

0506 (0139)

-0017 (0002)

-0029 (0029)

0505 (0140)

-0018 (0002)

-0028 (0029)

0497 (0143)

-0018 (0003)

-0035 (0032)

0683 (0086)

-0017 (0002)

-0045 (0029)

0534 (0107)

-0015 (0001)

-0059 (0035)

0513 (0115)

-0016 (0002)

-0060 (0035)

Qi t Ki t 1

Li t Ki t 1

0019 (0007)

0005 (0022)

0002 (0024)

0002 (0024)

0001 (0025)

0003 (0025)

-0033 (0032)

-0034 (0033)

-0031 (0031)

0014 (0021)

0006 (0024)

0003 (0026)

DIVER1 0027 (0010)

0032 (0013)

0027 (0010)

ESP1 -0017 (0009)

-0018 (0009)

-0015 (0008)

DEN 1 0014 (0006)

0005 (0002)

0001 (0002)

-0110 0503 0240 HUM 1 0551 0562 0228 0197 0185 -0106 (0123) (0177) (0105)

(0189) (0203) (0086) (0095) (0080) (0123) 0002 0005 INFRA1

0005 0006 0004 (0002) (0003)

(0002) (0003) (0002)

TEC1 -0006 (0004)

Cuadro 2b Test de validez de los instrumentos

ESTIMACIOacuteN Two-step System GMM Variable Dependiente

Ii t Ki t

[1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10]

Test de Hansen [0110] [0071] [0084] [0074] [0147] [0110] [0227] [0136] [0081]

AR(1) Test [0007] [0002] [0009] [0111]

[0001] [0003] [0000] [0000] [0007] [0002] [0005]

AR(2) Test [0200] [0129] [0092] [0065] [0105] [0259] [0758] [0197] [0136] [0084]

Dummies Temporales Si Si Si Si Si Si Si Si Si Si

No Observaciones 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652

Industrias regionales 221 221 221 221 221 221 221 221 221 221

Nota a los cuadro 2 a y 2b Los errores estaacutendar corregidos (Windmeijer 2005) se presentan entre pareacutentesis valores significativos al 10 significativos al 5 y significativos al 1 Los valores presentados para Hansen test y AR() test son los p-values para la hipoacutetesis nula de vaacutelida especificacioacuten y no autocorrelacioacuten de primer y de segundo orden respectivamente Los instrumentos utilizados para la estimacioacuten de las ecuaciones en primeras diferencias son los niveles de las variables explicativas que consideramos endoacutegenas desfasadas 2 periodos y todos los desfases hasta un maacuteximo de 5 y las variables explicativas exoacutegenas sin desfasar Los instrumentos adicionales utilizados para las ecuaciones en niveles son las variables consideradas endoacutegenas en primeras diferencias desfasadas 1 periodo y las primeras diferencias de las variables explicativas exoacutegenas No se utilizan todos los desfases posibles de las variables porque dada la dimensioacuten de la muestra y el nuacutemero de variables explicativas si se utilizan maacutes desfases el nuacutemero de instrumentos excederiacutea el nuacutemero de grupos Excepto en la columna [1] en la que no se incorporan en la especificacioacuten las variables de aglomeracioacuten ni dotaciones de capital donde el nuacutemero de desfases para las variables endoacutegenas son dos periodos pero hasta un maacuteximo de siete

-17shy

5 Conclusiones

El comportamiento de la inversioacuten de los diferentes sectores no es uniforme en las diferentes regiones Hay determinantes regionales que influyen sobre la dinaacutemica de la inversioacuten Las regiones difieren tanto en la dotacioacuten de capitales puacuteblicos como en sus niveles de especializacioacuten diversificacioacuten y densidad

Nadie planifica ni decide la inversioacuten agregada nacional Aunque variables nacionales y sectoriales afectan a todas las regiones la inversioacuten agregada a nivel nacional es el resultado de las decisiones de inversioacuten que se toman en cada una de las industrias regionales Este artiacuteculo es pionero en el estudio de los factores que estaacuten detraacutes de las decisiones locales de inversioacuten domeacutestica Para ello construimos un panel de datos de 13 sectores y 17 regiones de la economiacutea espantildeola para el periodo 1995-2007 Estos datos son utilizados para estimar una ecuacioacuten empiacuterica de inversioacuten e investigar el papel desempentildeado por las economiacuteas de aglomeracioacuten dotacioacuten de factores de caraacutecter estrateacutegico y los factores usuales en la estimacioacuten de funciones de inversioacuten

Para poder llevar a cabo este anaacutelisis estimamos una ecuacioacuten de Euler cuya especificacioacuten estaacute basada en la versioacuten propuesta en el trabajo de Bond y Meghir (1994) y ampliada por Escribaacute y Murgui (2009) Se utiliza un panel dinaacutemico estimado tanto en niveles como en primeras diferencias por el estimador System-MMG (Arellano y Bover 1995 y Blundell y Bond 1998) Este meacutetodo controla los sesgos originados por la heterogeneidad de la muestra y la presencia de endogeneidad en las variables explicativas

Los resultados son coherentes con el modelo estaacutendar de inversioacuten de la ecuacioacuten de Euler Al incorporar en la ecuacioacuten de Euler y sobre la eficiencia teacutecnica la influencia de las economiacuteas de aglomeracioacuten dotacioacuten regional de capital humano infraestructuras y capital tecnoloacutegico los signos y la significatividad de las variables claacutesicas se mantienen La diversificacioacuten regional el capital humano y la densidad han desempentildeado un papel decisivo en la determinacioacuten de la inversioacuten empresarial Un papel maacutes reducido puede atribuirse a las infraestructuras de transporte mientras que no se aprecia un efecto significativo del capital tecnoloacutegico Especialmente efectivas se muestran las poliacuteticas regionales de mejoras en la formacioacuten del factor trabajo asiacute como aquellas que incidan sobre la existencia de diversificacioacuten y suficiente tejido empresarial en las regiones En realidad nuestros resultados apuntan a que la mayor disponibilidad de cualificacioacuten laboral se encuentra en las localidades maacutes densas con mayor concentracioacuten de servicios empresariales y empresas de diferentes sectores productivos

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-21shy

APENDICE 1

Las series de datos utilizadas para las diecisiete regiones espantildeolas son de la base de datos BDMORES b-2000 La desagregacioacuten regional corresponde a NUTS2 en la nomenclatura de Eurostat y el nivel de desagregacioacuten sectorial se construye desde la NACE-CLIO R25 (See De Bustos et al 2008) adaptada a la utilizada en Cambridge Econometrics

Las series utilizadas de esta base de datos son

Output ( Qit ) El valor antildeadido bruto de cada industria regional (o rama o sector de

cada regioacuten) valorado a precios baacutesicos de acuerdo con el Sistema de Cuentas Europeo (ESA95)23 Los datos se expresan a precios constantes de 2000

Trabajo El nuacutemero de ocupados enLit cada industria regional La definicioacuten utilizada en la BDMORES b-2000 es la propuesta por la Contabilidad Regional de Espantildea base 2000 y base 95 referente al empleo puestos de trabajo

Formacioacuten bruta de capital fijo Iit los datos utilizados son consistentes tanto en niveles como en su evolucioacuten con las variables macroeconoacutemicas baacutesicas sobre inversioacuten incluiacutedas en la Contabilidad Nacional a precios corrientes y en euros de 2000 Los deflactores utilizados para cada sector o rama se han construido teniendo en cuenta la composicioacuten para cada sector de los activos

Capital Privado Stock de capital neto para cada industria regional El meacutetodo Kit

seguido para la estimacioacuten del stock de capital neto es el de inventario permanente Las tasas de depreciacioacuten para cada rama se basan en la composicioacuten de activos en cada rama productiva la vida media de los diferentes activos en cada sector (OECD 2000) y la tasa de ldquodeclining balancerdquo del BEA para cada tipo de activo (Hulten and Wykoff 1981)

it Salario real

El salario real en cada industria regional se calcula como las rentas

P it

del trabajo de cada industria regional dividido por el nuacutemero de empleos Se expresa en teacuterminos reales con el deflactor del output de la industria regional

Coste de uso del capital El coste de uso del capital en cada sector se calcula cit pit n I Icomo

P

P

I rt pit it donde pit es el deflactor del capital en el sector pit es el it it

deflactor del output de cada sector rtn es el tipo de intereacutes nominal a largo plazo it es

la tasa de depreciacioacuten de cada sector y pitI es la tasa de crecimiento del deflactor del

capital del sector

23 The ESA 95 is currently the obligatory method of reference in all countries in the European Union for the elaboration of their National Accounts

-22shy

-23shy

n

1 Lpj Lpj

t D L SUPp p1 j S i

ij t

Eit Q j t

QiN t QN t

Q

a mayor que la unidad refleja que la regioacuten j estaacute

Tasa de beneficio La tasa real de beneficio en cada industria regional se calcula como Bit Qit it Lit cit Kit Kit pit Kit pit

Infraestructuras de transporte (Git ) La medida de las dotaciones de capital puacuteblico en

infraestructuras se estiman como el stock de capital puacuteblico en infraestructuras de transporte de cada regioacuten (carreteras puertos ferrocarriles y aeropuertos) dividido por Km2 de la regioacuten

Human capital ( Hit ) El capital humano se aproxima por el porcentaje de poblacioacuten

ocupada con estudios anteriores a los superiores en cada regioacuten La fuente utilizada es Mas et al (2008)

Capital tecnoloacutegico (Tit ) La medida del capital puacuteblico en I+D se computa como suma

de los stocks de capital en I+D de las Administraciones Puacuteblicas y centros de ensentildeanza superior de cada regioacuten ponderadas por el tamantildeo de la regioacuten Los capitales se obtienen de las series de gasto en I+D del INE utilizando el meacutetodo del inventario permanente con una tasa de depreciacioacuten del 15 (Escribaacute y Murgui 2007)

Especializacioacuten ( Eit ) El iacutendice de especializacioacuten de la regioacuten j en el sector i compara el

peso de ese sector en la regioacuten respecto a ese mismo sector en la nacioacuten

En la medida en que este iacutendice seespecializada en el sector i

Diversificacioacuten Se aproxima a traveacutes del opuesto al iacutendice de Herfindahl de Dit

concentracioacuten local entre industrias

2 19 Qij t Dit ln

i1 Q j t

Este iacutendice se construye utilizando toda la desagregacioacuten disponible en la BDMORES b-2000 Este iacutendice es igual a cero si el output regional estaacute concentrado en un uacutenico sector y es igual al logaritmo del nuacutemero de sectores si la distribucioacuten del output regional entre sectores es uniforme Este indicador aproxima las externalidades tipo Jacobs

Densidad Utilizamos una medida inspirada en Ciccone y Hall (1996) basado enSit

densidades de ocupacioacuten correspondientes a unidades territoriales maacutes pequentildeas que la regioacuten

Siendo n el nuacutemero de provincias en la regioacuten j y SUPp los Km2 de la regioacuten Si es mayor (menor) que 1 es que la densidad de la regioacuten es superior (inferior) a la media nacional (D) Un incremento de la densidad en todas las provincias de la regioacuten superior a la media nacional aumenta el valor del iacutendice Una migracioacuten de trabajadores intraregional desde las provincias con baja densidad hacia las de maacutes densidad incrementa el valor del iacutendice (Ciccone 2001) El empleo provincial se obtiene de Mas et al (2008)

-24shy

APENDICE 2

En el cuadro A21 se presentan las tasas de crecimiento promedio de las variables explicativas que recogen las caracteriacutesticas regionales del periodo analizado 1995-2007 y en el cuadro A22 la variables especiacuteficamente sectoriales en sus valores nacionales

Cuadro A21- Variables Regionales Valores promedio 1995-2007

Regiones Tasas de crecimiento (porcentajes)

IK Densidad Diver Den Infrat Hum Tec

Andaluciacutea 011 050 019 115 357 163 559

Aragoacuten 010 023 037 -051 477 348 203

Asturias 009 049 -030 -203 469 294 420

Baleares 012 110 131 156 469 365 737

Canarias 012 124 063 159 346 061 480

Cantabria 010 054 -012 -035 453 309 335

Castilla y Leoacuten 010 017 005 -108 422 329 600

Castilla La Mancha 010 013 011 007 393 260 1084

Cataluntildea 011 301 -030 -054 432 230 588

CValenciana 011 118 -012 059 396 221 714

Extremadura 008 012 007 -110 315 479 722

Galicia 011 073 014 -115 480 402 717

Madrid 014 409 -014 058 620 296 282

Murcia 012 058 -015 136 498 550 279

Navarra 011 033 -006 -047 210 275 691

Paiacutes Vasco 011 223 027 -153 231 232 640

La Rioja 010 032 041 026 153 325 1212

Cuadro A22- Sectores Valores promedio 1995-2007

Sectores

IK QK BK

Agricultura y pesca 0039 0259 0072

Industria extractiva y energeacutetica 0077 0195 0055

Alimentacioacuten bebidas y tabaco 0097 0389 0027

Textil confeccioacuten cuero y calzado 0077 0538 0012

Quiacutemica + Caucho y plaacutestico 0106 0520 0074

Equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico 0113 0556 0031

Material de transporte 0123 0542 0048

Otras manufacturas 0097 0512 0053

Construccioacuten 0147 1490 0271

Comercio y Hosteleria 0121 0788 0170

Transporte y comunicaciones 0165 0342 0041

Intermediacioacuten financiera 0110 1120 0342

Otros servicios de mercado 0141 0860 0227

-25shy

-26shy

0000

0020

0040

0060

0080

0100

0120

0140

0160

And

Ara Ast

Bal

Can

Cant

CyL

CLM Cat

Cval

Ext

Gal

Mad

Mur

Nav

Pvasc

Rio

Tasa de acumulacioacuten Productivo Privado Promedio 1995‐2007

El crecimiento de la inversioacuten ha sido territorialmente- uacuteltima columna del cuadro 1- muy diferente en el textil intermediacioacuten financiera construccioacuten y quiacutemica En sectores tan importantes como transporte y comunicaciones y otros servicios de mercado (entre ambos casi el 50 de la inversioacuten empresarial en 2007) se ha mantenido un dinamismo similar en las diferentes comunidades autoacutenomas

El graacutefico 2 refleja las diferencias tan importantes en las tasas de acumulacioacuten empresarial en las regiones espantildeolas Por un lado la especializacioacuten regional en actividades terciarias y construccioacuten tiende a favorecer la presencia de mayores tasas de acumulacioacuten regionales y lo contrario se observa en aquellas regiones maacutes especializadas en agricultura y en determinadas ramas industriales como se deduce de la tercera columna del cuadro 1 Por otro lado no en todas las regiones cada sector presenta el mismo dinamismo inversor como se observaba en la uacuteltima columna del cuadro 1 hay factores especiacuteficamente regionales que afectan al comportamiento inversor y cuya relevancia es uno de los objetivos de este trabajo

Graacutefico 3 Tasa de acumulacioacuten regional agregada

Fuente BDMORES y elaboracioacuten propia

En el Apeacutendice 2 se presentan las variables explicativas que recogen las caracteriacutesticas regionales asiacute como las que recogen las sectoriales

-12shy

4 Resultados de la estimacioacuten

Los resultados se recogen en los cuadros 2a y 2b En el cuadro 2a se presentan los resultados de la estimacioacuten de los determinantes de la inversioacuten productiva privada seguacuten la especificacioacuten obtenida en el modelo de Bond y Meghir (1994) y estimada en la mayoriacutea de trabajos microeconomeacutetricos20 en la columna [1] En el resto de columnas se presentan las estimaciones de la ecuacioacuten (5) donde aparecen como determinantes de la tasa de inversioacuten privada ademaacutes de las anteriores las dotaciones de capital humano en infraestructuras de transporte y capital puacuteblico tecnoloacutegico ndashen las columnas [2] a [4]- y ademaacutes las variables de aglomeracioacuten es decir la diversificacioacuten la especializacioacuten y la densidad ndashcolumnas [5] a [10]

Antes de comentar los resultados deberiacutea hacerse una aclaracioacuten respecto a las variables explicativas que son tratadas como exoacutegenas o endoacutegenas Las variables estructurales y las que captan el efecto de las economiacuteas de aglomeracioacuten son consideradas siempre endoacutegenas Dado el nuacutemero de observaciones disponibles (221 industrias regionales y 13 antildeos) el periodo temporal que queremos analizar es relativamente largo en esta metodologiacutea (System-GMM) T=13 y deja pocos grados de libertad cuando se estiman todas las variables que afectan a la eficiencia si estas son consideradas como endoacutegenas Por tanto empezamos estimando los determinantes de la tasa de acumulacioacuten ecuacioacuten (5) incluyendo uacutenicamente las variables que recogen las dotaciones en capital humano en infraestructuras de transporte y tecnoloacutegico y consideramos la posibilidad de que sean endoacutegenas ndash columnas [2rsquo] y [3rsquo]- Como puede observarse en el cuadro 2a los coeficientes de las variables estimadas apenas sufren cambios significativos Asiacute pues las variables que recogen las dotaciones regionales se consideraraacuten exoacutegenas y de esta forma hay suficientes grados de libertad para poder utilizar como instrumentos para las ecuaciones en diferencias las variables desfasadas dos periodos y hasta un maacuteximo de 5 desfases de manera que puedan aprovecharse las ventajas de este meacutetodo de estimacioacuten para controlar por los sesgos debidos a los efectos especiacuteficos no observables y a la endogeneidad de las variables

En el cuadro 2a se presentan las estimaciones para el periodo 1995-2007 usando el estimador System-GMM (Arellano y Bover 1995 y Blundell y Bond 1998) No obstante para obtener estimadores consistentes se deberiacutea verificar la validez de las condiciones de ortogonalidad (Test de sobreidentificacioacuten de Sargan or Hansen) y si no existe autocorrelacioacuten en los residuos Como puede observarse en el cuadro 2b la validez de los instrumentos elegidos se acepta y tambieacuten la existencia de no autocorrelacioacuten de segundo orden el test AR(2) en todas las columnas

Los coeficientes de la inversioacuten desfasada son estadiacutesticamente significativos y presentan el signo correcto aunque la magnitud es inferior a lo esperado De acuerdo con la derivacioacuten del modelo este coeficiente en teacuterminos absolutos deberiacutea

20 Es decir la tasa de inversioacuten en funcioacuten de eacutesta desfasada de la desfasada al cuadrado de la tasa de beneficio desfasada y del ratio output-capital desfasado como se describe en la ecuacioacuten (3)

-13shy

ser mayor que la unidad y solamente tiene un valor cercano al 075 cuando se realiza la estimacioacuten sin considerar las dotaciones regionales y las externalidades de aglomeracioacuten como determinantes de la tasa de acumulacioacuten (columna [1]) De la misma manera el coeficiente del cuadrado de la tasa de inversioacuten desfasada presenta el signo correcto (negativo) y es estadiacutesticamente significativo en todas las especificaciones Los coeficientes de la tasa de beneficio desfasada tienen el signo negativo esperado ndash lo cual es consistente con lo que predice la teoriacutea bajo la hipoacutetesis nula de la no existencia de restricciones financieras- y es estadiacutesticamente significativo solamente en dos casos cuando se estima la ecuacioacuten (3) -en la primera columna- y cuando se introducen como determinantes de la tasa de inversioacuten la densidad como variable que recoge la aglomeracioacuten y el capital humano e infraestructuras ndashcolumna [10] El coeficiente del ratio output-capital desfasado es positivo y significativo lo cual es consistente con la presencia de competencia imperfecta en los mercados de bienes solamente se estima en la primera especificacioacuten ndashcomo puede observarse en la columna [1]-

Como podemos observar en las columnas [2] a [4] cuando se introducen las variables que recogen las dotaciones regionales los coeficientes de la tasa de acumulacioacuten desfasada y su cuadrado siguen siendo estadiacutesticamente significativas pero disminuye su magnitud Tanto los coeficientes de la tasa de beneficio como el del ratio trabajo-capital desfasados tienen el signo esperado pero no son estadiacutesticamente significativos Respecto a las variables que recogen los efectos del capital puacuteblico en infraestructuras de transporte y capital humano son positivos y estadiacutesticamente significativos a diferencia del capital puacuteblico tecnoloacutegico Ambas dotaciones regionales de capital en infraestructuras y las habilidades o formacioacuten de la poblacioacuten ocupada tienen una influencia positiva y significativa en el crecimiento de la eficiencia regional y por tanto en la tasa de inversioacuten privada de las industrias regionales espantildeolas tanto si se consideran las infraestructuras de transporte y el capital humano exoacutegenas como endoacutegenas Los coeficientes del capital humano son sensibles a la inclusioacuten de las infraestructuras (columnas 3 4 y 10) reducieacutendose a menos de la mitad Esto denota la sensibilidad del coeficiente del capital humano a la omisioacuten de otras variables aunque tanto en [3] como en [10] es decir considerando o no la densidad el coeficiente mantiene valores semejantes

Respecto a los resultados de la estimacioacuten de los determinantes de la tasa de inversioacuten privada cuando se incorporan las economiacuteas de aglomeracioacuten como determinantes de la eficiencia regional y por tanto de la tasa de acumulacioacuten los resultados se presentan en las columnas [5] a [10] del cuadro 2a En las columnas [5] a [7] se introducen la diversificacioacuten regional y la especializacioacuten uacutenicamente o conjuntamente con las dotaciones de infraestructuras y capital humano El coeficiente de la diversificacioacuten regional es positivo y estadiacutesticamente significativo en todos los casos es decir cuando se estiman solos o conjuntamente con las

-14shy

dotaciones regionales21 Respecto al coeficiente de la especializacioacuten su signo estimado es negativo y significativo tambieacuten en todos los casos Sin embargo cuando se estiman conjuntamente variables que recogen la aglomeracioacuten ndash diversificacioacuten y la especializacioacuten- y variables que recogen las dotaciones regionales de capital en infraestructuras y humano como determinantes de la eficiencia regional y por tanto de la tasa de inversioacuten el coeficiente de las infraestructuras de transporte y de la cualificacioacuten de la mano de obra no son estadiacutesticamente significativos

En las columnas [8] a [10] se presentan los resultados de la estimacioacuten cuando se incorpora como variable la densidad que recoge la aglomeracioacuten (Ciccone y Hall 1996) y las variables de dotaciones regionales El coeficiente de la densidad regional es positivo y estadiacutesticamente significativo cuando se estima como uacutenico determinante de la eficiencia regional e incluso cuando se introduce el capital humano aunque su magnitud se reduce a la mitad y tambieacuten su significatividad Mientras Ciccone (2001) mantiene que el nivel de educacioacuten e infraestructuras no son factores determinantes de las diferencias de productividad entre regiones sino que la clave estaacute en la densidad el diferente comportamiento dinaacutemico por regiones de la inversioacuten (y por tanto de la productividad) parece relacionarse maacutes bien con las mejoras en la formacioacuten y menos con la dinaacutemica de la densidad (columnas 9-10) No obstante el papel desempentildeado por la diversificacioacuten aparece maacutes robusto a la inclusioacuten de otros determinantes como la formacioacuten e infraestructuras Este resultado puede estar relacionado con la utilizacioacuten de la inversioacuten como variable dependiente la diversificacioacuten reduce el riesgo que es un elemento determinante del comportamiento inversor22

21 Este ha sido el resultado maacutes comuacuten en la mayoriacutea de trabajos de acuerdo con Glaesser et al (1992) En Espantildea Esteban Hernaacutendez y Lanaspa (2001) y De Lucio Herce y Goicolea (2002) 22 Aunque la literatura sobre aglomeracioacuten ha contrapuesto las externalidades MAR a las Jacobs el propio Marshall reconocioacute expliacutecitamente la importancia de la diversidad urbana por la complementariedad entre empresas y la reduccioacuten del riesgo Veacutease Rosenthal y Strange (2004)

-15shy

Cuadro 2a Resultados de la Estimacioacuten 1995-2007 La ecuacioacuten de Euler

ESTIMACIOacuteN Two-step System GMM Variable Dependiente

Ii t

Kit

[1] [2] [2rsquo] [3] [3rsquo] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10]

Ii t Ki t 1

2 Ii t Ki t 1

Bi t Ki t 1

0724 (0070)

-0018 (0002)

-0067 (0041)

0543 (0103)

-0016 (0001)

-0054 (0034)

0535 (0112)

-0014 (0001)

-0056 (0033)

0530 (0109)

-0016 (0002)

-0055 (0034)

0522 (0120)

-0016 (0002)

-0060 (0034)

0539 (0109)

-0017 (0002)

-0053 (0033)

0506 (0139)

-0017 (0002)

-0029 (0029)

0505 (0140)

-0018 (0002)

-0028 (0029)

0497 (0143)

-0018 (0003)

-0035 (0032)

0683 (0086)

-0017 (0002)

-0045 (0029)

0534 (0107)

-0015 (0001)

-0059 (0035)

0513 (0115)

-0016 (0002)

-0060 (0035)

Qi t Ki t 1

Li t Ki t 1

0019 (0007)

0005 (0022)

0002 (0024)

0002 (0024)

0001 (0025)

0003 (0025)

-0033 (0032)

-0034 (0033)

-0031 (0031)

0014 (0021)

0006 (0024)

0003 (0026)

DIVER1 0027 (0010)

0032 (0013)

0027 (0010)

ESP1 -0017 (0009)

-0018 (0009)

-0015 (0008)

DEN 1 0014 (0006)

0005 (0002)

0001 (0002)

-0110 0503 0240 HUM 1 0551 0562 0228 0197 0185 -0106 (0123) (0177) (0105)

(0189) (0203) (0086) (0095) (0080) (0123) 0002 0005 INFRA1

0005 0006 0004 (0002) (0003)

(0002) (0003) (0002)

TEC1 -0006 (0004)

Cuadro 2b Test de validez de los instrumentos

ESTIMACIOacuteN Two-step System GMM Variable Dependiente

Ii t Ki t

[1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10]

Test de Hansen [0110] [0071] [0084] [0074] [0147] [0110] [0227] [0136] [0081]

AR(1) Test [0007] [0002] [0009] [0111]

[0001] [0003] [0000] [0000] [0007] [0002] [0005]

AR(2) Test [0200] [0129] [0092] [0065] [0105] [0259] [0758] [0197] [0136] [0084]

Dummies Temporales Si Si Si Si Si Si Si Si Si Si

No Observaciones 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652

Industrias regionales 221 221 221 221 221 221 221 221 221 221

Nota a los cuadro 2 a y 2b Los errores estaacutendar corregidos (Windmeijer 2005) se presentan entre pareacutentesis valores significativos al 10 significativos al 5 y significativos al 1 Los valores presentados para Hansen test y AR() test son los p-values para la hipoacutetesis nula de vaacutelida especificacioacuten y no autocorrelacioacuten de primer y de segundo orden respectivamente Los instrumentos utilizados para la estimacioacuten de las ecuaciones en primeras diferencias son los niveles de las variables explicativas que consideramos endoacutegenas desfasadas 2 periodos y todos los desfases hasta un maacuteximo de 5 y las variables explicativas exoacutegenas sin desfasar Los instrumentos adicionales utilizados para las ecuaciones en niveles son las variables consideradas endoacutegenas en primeras diferencias desfasadas 1 periodo y las primeras diferencias de las variables explicativas exoacutegenas No se utilizan todos los desfases posibles de las variables porque dada la dimensioacuten de la muestra y el nuacutemero de variables explicativas si se utilizan maacutes desfases el nuacutemero de instrumentos excederiacutea el nuacutemero de grupos Excepto en la columna [1] en la que no se incorporan en la especificacioacuten las variables de aglomeracioacuten ni dotaciones de capital donde el nuacutemero de desfases para las variables endoacutegenas son dos periodos pero hasta un maacuteximo de siete

-17shy

5 Conclusiones

El comportamiento de la inversioacuten de los diferentes sectores no es uniforme en las diferentes regiones Hay determinantes regionales que influyen sobre la dinaacutemica de la inversioacuten Las regiones difieren tanto en la dotacioacuten de capitales puacuteblicos como en sus niveles de especializacioacuten diversificacioacuten y densidad

Nadie planifica ni decide la inversioacuten agregada nacional Aunque variables nacionales y sectoriales afectan a todas las regiones la inversioacuten agregada a nivel nacional es el resultado de las decisiones de inversioacuten que se toman en cada una de las industrias regionales Este artiacuteculo es pionero en el estudio de los factores que estaacuten detraacutes de las decisiones locales de inversioacuten domeacutestica Para ello construimos un panel de datos de 13 sectores y 17 regiones de la economiacutea espantildeola para el periodo 1995-2007 Estos datos son utilizados para estimar una ecuacioacuten empiacuterica de inversioacuten e investigar el papel desempentildeado por las economiacuteas de aglomeracioacuten dotacioacuten de factores de caraacutecter estrateacutegico y los factores usuales en la estimacioacuten de funciones de inversioacuten

Para poder llevar a cabo este anaacutelisis estimamos una ecuacioacuten de Euler cuya especificacioacuten estaacute basada en la versioacuten propuesta en el trabajo de Bond y Meghir (1994) y ampliada por Escribaacute y Murgui (2009) Se utiliza un panel dinaacutemico estimado tanto en niveles como en primeras diferencias por el estimador System-MMG (Arellano y Bover 1995 y Blundell y Bond 1998) Este meacutetodo controla los sesgos originados por la heterogeneidad de la muestra y la presencia de endogeneidad en las variables explicativas

Los resultados son coherentes con el modelo estaacutendar de inversioacuten de la ecuacioacuten de Euler Al incorporar en la ecuacioacuten de Euler y sobre la eficiencia teacutecnica la influencia de las economiacuteas de aglomeracioacuten dotacioacuten regional de capital humano infraestructuras y capital tecnoloacutegico los signos y la significatividad de las variables claacutesicas se mantienen La diversificacioacuten regional el capital humano y la densidad han desempentildeado un papel decisivo en la determinacioacuten de la inversioacuten empresarial Un papel maacutes reducido puede atribuirse a las infraestructuras de transporte mientras que no se aprecia un efecto significativo del capital tecnoloacutegico Especialmente efectivas se muestran las poliacuteticas regionales de mejoras en la formacioacuten del factor trabajo asiacute como aquellas que incidan sobre la existencia de diversificacioacuten y suficiente tejido empresarial en las regiones En realidad nuestros resultados apuntan a que la mayor disponibilidad de cualificacioacuten laboral se encuentra en las localidades maacutes densas con mayor concentracioacuten de servicios empresariales y empresas de diferentes sectores productivos

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-21shy

APENDICE 1

Las series de datos utilizadas para las diecisiete regiones espantildeolas son de la base de datos BDMORES b-2000 La desagregacioacuten regional corresponde a NUTS2 en la nomenclatura de Eurostat y el nivel de desagregacioacuten sectorial se construye desde la NACE-CLIO R25 (See De Bustos et al 2008) adaptada a la utilizada en Cambridge Econometrics

Las series utilizadas de esta base de datos son

Output ( Qit ) El valor antildeadido bruto de cada industria regional (o rama o sector de

cada regioacuten) valorado a precios baacutesicos de acuerdo con el Sistema de Cuentas Europeo (ESA95)23 Los datos se expresan a precios constantes de 2000

Trabajo El nuacutemero de ocupados enLit cada industria regional La definicioacuten utilizada en la BDMORES b-2000 es la propuesta por la Contabilidad Regional de Espantildea base 2000 y base 95 referente al empleo puestos de trabajo

Formacioacuten bruta de capital fijo Iit los datos utilizados son consistentes tanto en niveles como en su evolucioacuten con las variables macroeconoacutemicas baacutesicas sobre inversioacuten incluiacutedas en la Contabilidad Nacional a precios corrientes y en euros de 2000 Los deflactores utilizados para cada sector o rama se han construido teniendo en cuenta la composicioacuten para cada sector de los activos

Capital Privado Stock de capital neto para cada industria regional El meacutetodo Kit

seguido para la estimacioacuten del stock de capital neto es el de inventario permanente Las tasas de depreciacioacuten para cada rama se basan en la composicioacuten de activos en cada rama productiva la vida media de los diferentes activos en cada sector (OECD 2000) y la tasa de ldquodeclining balancerdquo del BEA para cada tipo de activo (Hulten and Wykoff 1981)

it Salario real

El salario real en cada industria regional se calcula como las rentas

P it

del trabajo de cada industria regional dividido por el nuacutemero de empleos Se expresa en teacuterminos reales con el deflactor del output de la industria regional

Coste de uso del capital El coste de uso del capital en cada sector se calcula cit pit n I Icomo

P

P

I rt pit it donde pit es el deflactor del capital en el sector pit es el it it

deflactor del output de cada sector rtn es el tipo de intereacutes nominal a largo plazo it es

la tasa de depreciacioacuten de cada sector y pitI es la tasa de crecimiento del deflactor del

capital del sector

23 The ESA 95 is currently the obligatory method of reference in all countries in the European Union for the elaboration of their National Accounts

-22shy

-23shy

n

1 Lpj Lpj

t D L SUPp p1 j S i

ij t

Eit Q j t

QiN t QN t

Q

a mayor que la unidad refleja que la regioacuten j estaacute

Tasa de beneficio La tasa real de beneficio en cada industria regional se calcula como Bit Qit it Lit cit Kit Kit pit Kit pit

Infraestructuras de transporte (Git ) La medida de las dotaciones de capital puacuteblico en

infraestructuras se estiman como el stock de capital puacuteblico en infraestructuras de transporte de cada regioacuten (carreteras puertos ferrocarriles y aeropuertos) dividido por Km2 de la regioacuten

Human capital ( Hit ) El capital humano se aproxima por el porcentaje de poblacioacuten

ocupada con estudios anteriores a los superiores en cada regioacuten La fuente utilizada es Mas et al (2008)

Capital tecnoloacutegico (Tit ) La medida del capital puacuteblico en I+D se computa como suma

de los stocks de capital en I+D de las Administraciones Puacuteblicas y centros de ensentildeanza superior de cada regioacuten ponderadas por el tamantildeo de la regioacuten Los capitales se obtienen de las series de gasto en I+D del INE utilizando el meacutetodo del inventario permanente con una tasa de depreciacioacuten del 15 (Escribaacute y Murgui 2007)

Especializacioacuten ( Eit ) El iacutendice de especializacioacuten de la regioacuten j en el sector i compara el

peso de ese sector en la regioacuten respecto a ese mismo sector en la nacioacuten

En la medida en que este iacutendice seespecializada en el sector i

Diversificacioacuten Se aproxima a traveacutes del opuesto al iacutendice de Herfindahl de Dit

concentracioacuten local entre industrias

2 19 Qij t Dit ln

i1 Q j t

Este iacutendice se construye utilizando toda la desagregacioacuten disponible en la BDMORES b-2000 Este iacutendice es igual a cero si el output regional estaacute concentrado en un uacutenico sector y es igual al logaritmo del nuacutemero de sectores si la distribucioacuten del output regional entre sectores es uniforme Este indicador aproxima las externalidades tipo Jacobs

Densidad Utilizamos una medida inspirada en Ciccone y Hall (1996) basado enSit

densidades de ocupacioacuten correspondientes a unidades territoriales maacutes pequentildeas que la regioacuten

Siendo n el nuacutemero de provincias en la regioacuten j y SUPp los Km2 de la regioacuten Si es mayor (menor) que 1 es que la densidad de la regioacuten es superior (inferior) a la media nacional (D) Un incremento de la densidad en todas las provincias de la regioacuten superior a la media nacional aumenta el valor del iacutendice Una migracioacuten de trabajadores intraregional desde las provincias con baja densidad hacia las de maacutes densidad incrementa el valor del iacutendice (Ciccone 2001) El empleo provincial se obtiene de Mas et al (2008)

-24shy

APENDICE 2

En el cuadro A21 se presentan las tasas de crecimiento promedio de las variables explicativas que recogen las caracteriacutesticas regionales del periodo analizado 1995-2007 y en el cuadro A22 la variables especiacuteficamente sectoriales en sus valores nacionales

Cuadro A21- Variables Regionales Valores promedio 1995-2007

Regiones Tasas de crecimiento (porcentajes)

IK Densidad Diver Den Infrat Hum Tec

Andaluciacutea 011 050 019 115 357 163 559

Aragoacuten 010 023 037 -051 477 348 203

Asturias 009 049 -030 -203 469 294 420

Baleares 012 110 131 156 469 365 737

Canarias 012 124 063 159 346 061 480

Cantabria 010 054 -012 -035 453 309 335

Castilla y Leoacuten 010 017 005 -108 422 329 600

Castilla La Mancha 010 013 011 007 393 260 1084

Cataluntildea 011 301 -030 -054 432 230 588

CValenciana 011 118 -012 059 396 221 714

Extremadura 008 012 007 -110 315 479 722

Galicia 011 073 014 -115 480 402 717

Madrid 014 409 -014 058 620 296 282

Murcia 012 058 -015 136 498 550 279

Navarra 011 033 -006 -047 210 275 691

Paiacutes Vasco 011 223 027 -153 231 232 640

La Rioja 010 032 041 026 153 325 1212

Cuadro A22- Sectores Valores promedio 1995-2007

Sectores

IK QK BK

Agricultura y pesca 0039 0259 0072

Industria extractiva y energeacutetica 0077 0195 0055

Alimentacioacuten bebidas y tabaco 0097 0389 0027

Textil confeccioacuten cuero y calzado 0077 0538 0012

Quiacutemica + Caucho y plaacutestico 0106 0520 0074

Equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico 0113 0556 0031

Material de transporte 0123 0542 0048

Otras manufacturas 0097 0512 0053

Construccioacuten 0147 1490 0271

Comercio y Hosteleria 0121 0788 0170

Transporte y comunicaciones 0165 0342 0041

Intermediacioacuten financiera 0110 1120 0342

Otros servicios de mercado 0141 0860 0227

-25shy

-26shy

4 Resultados de la estimacioacuten

Los resultados se recogen en los cuadros 2a y 2b En el cuadro 2a se presentan los resultados de la estimacioacuten de los determinantes de la inversioacuten productiva privada seguacuten la especificacioacuten obtenida en el modelo de Bond y Meghir (1994) y estimada en la mayoriacutea de trabajos microeconomeacutetricos20 en la columna [1] En el resto de columnas se presentan las estimaciones de la ecuacioacuten (5) donde aparecen como determinantes de la tasa de inversioacuten privada ademaacutes de las anteriores las dotaciones de capital humano en infraestructuras de transporte y capital puacuteblico tecnoloacutegico ndashen las columnas [2] a [4]- y ademaacutes las variables de aglomeracioacuten es decir la diversificacioacuten la especializacioacuten y la densidad ndashcolumnas [5] a [10]

Antes de comentar los resultados deberiacutea hacerse una aclaracioacuten respecto a las variables explicativas que son tratadas como exoacutegenas o endoacutegenas Las variables estructurales y las que captan el efecto de las economiacuteas de aglomeracioacuten son consideradas siempre endoacutegenas Dado el nuacutemero de observaciones disponibles (221 industrias regionales y 13 antildeos) el periodo temporal que queremos analizar es relativamente largo en esta metodologiacutea (System-GMM) T=13 y deja pocos grados de libertad cuando se estiman todas las variables que afectan a la eficiencia si estas son consideradas como endoacutegenas Por tanto empezamos estimando los determinantes de la tasa de acumulacioacuten ecuacioacuten (5) incluyendo uacutenicamente las variables que recogen las dotaciones en capital humano en infraestructuras de transporte y tecnoloacutegico y consideramos la posibilidad de que sean endoacutegenas ndash columnas [2rsquo] y [3rsquo]- Como puede observarse en el cuadro 2a los coeficientes de las variables estimadas apenas sufren cambios significativos Asiacute pues las variables que recogen las dotaciones regionales se consideraraacuten exoacutegenas y de esta forma hay suficientes grados de libertad para poder utilizar como instrumentos para las ecuaciones en diferencias las variables desfasadas dos periodos y hasta un maacuteximo de 5 desfases de manera que puedan aprovecharse las ventajas de este meacutetodo de estimacioacuten para controlar por los sesgos debidos a los efectos especiacuteficos no observables y a la endogeneidad de las variables

En el cuadro 2a se presentan las estimaciones para el periodo 1995-2007 usando el estimador System-GMM (Arellano y Bover 1995 y Blundell y Bond 1998) No obstante para obtener estimadores consistentes se deberiacutea verificar la validez de las condiciones de ortogonalidad (Test de sobreidentificacioacuten de Sargan or Hansen) y si no existe autocorrelacioacuten en los residuos Como puede observarse en el cuadro 2b la validez de los instrumentos elegidos se acepta y tambieacuten la existencia de no autocorrelacioacuten de segundo orden el test AR(2) en todas las columnas

Los coeficientes de la inversioacuten desfasada son estadiacutesticamente significativos y presentan el signo correcto aunque la magnitud es inferior a lo esperado De acuerdo con la derivacioacuten del modelo este coeficiente en teacuterminos absolutos deberiacutea

20 Es decir la tasa de inversioacuten en funcioacuten de eacutesta desfasada de la desfasada al cuadrado de la tasa de beneficio desfasada y del ratio output-capital desfasado como se describe en la ecuacioacuten (3)

-13shy

ser mayor que la unidad y solamente tiene un valor cercano al 075 cuando se realiza la estimacioacuten sin considerar las dotaciones regionales y las externalidades de aglomeracioacuten como determinantes de la tasa de acumulacioacuten (columna [1]) De la misma manera el coeficiente del cuadrado de la tasa de inversioacuten desfasada presenta el signo correcto (negativo) y es estadiacutesticamente significativo en todas las especificaciones Los coeficientes de la tasa de beneficio desfasada tienen el signo negativo esperado ndash lo cual es consistente con lo que predice la teoriacutea bajo la hipoacutetesis nula de la no existencia de restricciones financieras- y es estadiacutesticamente significativo solamente en dos casos cuando se estima la ecuacioacuten (3) -en la primera columna- y cuando se introducen como determinantes de la tasa de inversioacuten la densidad como variable que recoge la aglomeracioacuten y el capital humano e infraestructuras ndashcolumna [10] El coeficiente del ratio output-capital desfasado es positivo y significativo lo cual es consistente con la presencia de competencia imperfecta en los mercados de bienes solamente se estima en la primera especificacioacuten ndashcomo puede observarse en la columna [1]-

Como podemos observar en las columnas [2] a [4] cuando se introducen las variables que recogen las dotaciones regionales los coeficientes de la tasa de acumulacioacuten desfasada y su cuadrado siguen siendo estadiacutesticamente significativas pero disminuye su magnitud Tanto los coeficientes de la tasa de beneficio como el del ratio trabajo-capital desfasados tienen el signo esperado pero no son estadiacutesticamente significativos Respecto a las variables que recogen los efectos del capital puacuteblico en infraestructuras de transporte y capital humano son positivos y estadiacutesticamente significativos a diferencia del capital puacuteblico tecnoloacutegico Ambas dotaciones regionales de capital en infraestructuras y las habilidades o formacioacuten de la poblacioacuten ocupada tienen una influencia positiva y significativa en el crecimiento de la eficiencia regional y por tanto en la tasa de inversioacuten privada de las industrias regionales espantildeolas tanto si se consideran las infraestructuras de transporte y el capital humano exoacutegenas como endoacutegenas Los coeficientes del capital humano son sensibles a la inclusioacuten de las infraestructuras (columnas 3 4 y 10) reducieacutendose a menos de la mitad Esto denota la sensibilidad del coeficiente del capital humano a la omisioacuten de otras variables aunque tanto en [3] como en [10] es decir considerando o no la densidad el coeficiente mantiene valores semejantes

Respecto a los resultados de la estimacioacuten de los determinantes de la tasa de inversioacuten privada cuando se incorporan las economiacuteas de aglomeracioacuten como determinantes de la eficiencia regional y por tanto de la tasa de acumulacioacuten los resultados se presentan en las columnas [5] a [10] del cuadro 2a En las columnas [5] a [7] se introducen la diversificacioacuten regional y la especializacioacuten uacutenicamente o conjuntamente con las dotaciones de infraestructuras y capital humano El coeficiente de la diversificacioacuten regional es positivo y estadiacutesticamente significativo en todos los casos es decir cuando se estiman solos o conjuntamente con las

-14shy

dotaciones regionales21 Respecto al coeficiente de la especializacioacuten su signo estimado es negativo y significativo tambieacuten en todos los casos Sin embargo cuando se estiman conjuntamente variables que recogen la aglomeracioacuten ndash diversificacioacuten y la especializacioacuten- y variables que recogen las dotaciones regionales de capital en infraestructuras y humano como determinantes de la eficiencia regional y por tanto de la tasa de inversioacuten el coeficiente de las infraestructuras de transporte y de la cualificacioacuten de la mano de obra no son estadiacutesticamente significativos

En las columnas [8] a [10] se presentan los resultados de la estimacioacuten cuando se incorpora como variable la densidad que recoge la aglomeracioacuten (Ciccone y Hall 1996) y las variables de dotaciones regionales El coeficiente de la densidad regional es positivo y estadiacutesticamente significativo cuando se estima como uacutenico determinante de la eficiencia regional e incluso cuando se introduce el capital humano aunque su magnitud se reduce a la mitad y tambieacuten su significatividad Mientras Ciccone (2001) mantiene que el nivel de educacioacuten e infraestructuras no son factores determinantes de las diferencias de productividad entre regiones sino que la clave estaacute en la densidad el diferente comportamiento dinaacutemico por regiones de la inversioacuten (y por tanto de la productividad) parece relacionarse maacutes bien con las mejoras en la formacioacuten y menos con la dinaacutemica de la densidad (columnas 9-10) No obstante el papel desempentildeado por la diversificacioacuten aparece maacutes robusto a la inclusioacuten de otros determinantes como la formacioacuten e infraestructuras Este resultado puede estar relacionado con la utilizacioacuten de la inversioacuten como variable dependiente la diversificacioacuten reduce el riesgo que es un elemento determinante del comportamiento inversor22

21 Este ha sido el resultado maacutes comuacuten en la mayoriacutea de trabajos de acuerdo con Glaesser et al (1992) En Espantildea Esteban Hernaacutendez y Lanaspa (2001) y De Lucio Herce y Goicolea (2002) 22 Aunque la literatura sobre aglomeracioacuten ha contrapuesto las externalidades MAR a las Jacobs el propio Marshall reconocioacute expliacutecitamente la importancia de la diversidad urbana por la complementariedad entre empresas y la reduccioacuten del riesgo Veacutease Rosenthal y Strange (2004)

-15shy

Cuadro 2a Resultados de la Estimacioacuten 1995-2007 La ecuacioacuten de Euler

ESTIMACIOacuteN Two-step System GMM Variable Dependiente

Ii t

Kit

[1] [2] [2rsquo] [3] [3rsquo] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10]

Ii t Ki t 1

2 Ii t Ki t 1

Bi t Ki t 1

0724 (0070)

-0018 (0002)

-0067 (0041)

0543 (0103)

-0016 (0001)

-0054 (0034)

0535 (0112)

-0014 (0001)

-0056 (0033)

0530 (0109)

-0016 (0002)

-0055 (0034)

0522 (0120)

-0016 (0002)

-0060 (0034)

0539 (0109)

-0017 (0002)

-0053 (0033)

0506 (0139)

-0017 (0002)

-0029 (0029)

0505 (0140)

-0018 (0002)

-0028 (0029)

0497 (0143)

-0018 (0003)

-0035 (0032)

0683 (0086)

-0017 (0002)

-0045 (0029)

0534 (0107)

-0015 (0001)

-0059 (0035)

0513 (0115)

-0016 (0002)

-0060 (0035)

Qi t Ki t 1

Li t Ki t 1

0019 (0007)

0005 (0022)

0002 (0024)

0002 (0024)

0001 (0025)

0003 (0025)

-0033 (0032)

-0034 (0033)

-0031 (0031)

0014 (0021)

0006 (0024)

0003 (0026)

DIVER1 0027 (0010)

0032 (0013)

0027 (0010)

ESP1 -0017 (0009)

-0018 (0009)

-0015 (0008)

DEN 1 0014 (0006)

0005 (0002)

0001 (0002)

-0110 0503 0240 HUM 1 0551 0562 0228 0197 0185 -0106 (0123) (0177) (0105)

(0189) (0203) (0086) (0095) (0080) (0123) 0002 0005 INFRA1

0005 0006 0004 (0002) (0003)

(0002) (0003) (0002)

TEC1 -0006 (0004)

Cuadro 2b Test de validez de los instrumentos

ESTIMACIOacuteN Two-step System GMM Variable Dependiente

Ii t Ki t

[1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10]

Test de Hansen [0110] [0071] [0084] [0074] [0147] [0110] [0227] [0136] [0081]

AR(1) Test [0007] [0002] [0009] [0111]

[0001] [0003] [0000] [0000] [0007] [0002] [0005]

AR(2) Test [0200] [0129] [0092] [0065] [0105] [0259] [0758] [0197] [0136] [0084]

Dummies Temporales Si Si Si Si Si Si Si Si Si Si

No Observaciones 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652

Industrias regionales 221 221 221 221 221 221 221 221 221 221

Nota a los cuadro 2 a y 2b Los errores estaacutendar corregidos (Windmeijer 2005) se presentan entre pareacutentesis valores significativos al 10 significativos al 5 y significativos al 1 Los valores presentados para Hansen test y AR() test son los p-values para la hipoacutetesis nula de vaacutelida especificacioacuten y no autocorrelacioacuten de primer y de segundo orden respectivamente Los instrumentos utilizados para la estimacioacuten de las ecuaciones en primeras diferencias son los niveles de las variables explicativas que consideramos endoacutegenas desfasadas 2 periodos y todos los desfases hasta un maacuteximo de 5 y las variables explicativas exoacutegenas sin desfasar Los instrumentos adicionales utilizados para las ecuaciones en niveles son las variables consideradas endoacutegenas en primeras diferencias desfasadas 1 periodo y las primeras diferencias de las variables explicativas exoacutegenas No se utilizan todos los desfases posibles de las variables porque dada la dimensioacuten de la muestra y el nuacutemero de variables explicativas si se utilizan maacutes desfases el nuacutemero de instrumentos excederiacutea el nuacutemero de grupos Excepto en la columna [1] en la que no se incorporan en la especificacioacuten las variables de aglomeracioacuten ni dotaciones de capital donde el nuacutemero de desfases para las variables endoacutegenas son dos periodos pero hasta un maacuteximo de siete

-17shy

5 Conclusiones

El comportamiento de la inversioacuten de los diferentes sectores no es uniforme en las diferentes regiones Hay determinantes regionales que influyen sobre la dinaacutemica de la inversioacuten Las regiones difieren tanto en la dotacioacuten de capitales puacuteblicos como en sus niveles de especializacioacuten diversificacioacuten y densidad

Nadie planifica ni decide la inversioacuten agregada nacional Aunque variables nacionales y sectoriales afectan a todas las regiones la inversioacuten agregada a nivel nacional es el resultado de las decisiones de inversioacuten que se toman en cada una de las industrias regionales Este artiacuteculo es pionero en el estudio de los factores que estaacuten detraacutes de las decisiones locales de inversioacuten domeacutestica Para ello construimos un panel de datos de 13 sectores y 17 regiones de la economiacutea espantildeola para el periodo 1995-2007 Estos datos son utilizados para estimar una ecuacioacuten empiacuterica de inversioacuten e investigar el papel desempentildeado por las economiacuteas de aglomeracioacuten dotacioacuten de factores de caraacutecter estrateacutegico y los factores usuales en la estimacioacuten de funciones de inversioacuten

Para poder llevar a cabo este anaacutelisis estimamos una ecuacioacuten de Euler cuya especificacioacuten estaacute basada en la versioacuten propuesta en el trabajo de Bond y Meghir (1994) y ampliada por Escribaacute y Murgui (2009) Se utiliza un panel dinaacutemico estimado tanto en niveles como en primeras diferencias por el estimador System-MMG (Arellano y Bover 1995 y Blundell y Bond 1998) Este meacutetodo controla los sesgos originados por la heterogeneidad de la muestra y la presencia de endogeneidad en las variables explicativas

Los resultados son coherentes con el modelo estaacutendar de inversioacuten de la ecuacioacuten de Euler Al incorporar en la ecuacioacuten de Euler y sobre la eficiencia teacutecnica la influencia de las economiacuteas de aglomeracioacuten dotacioacuten regional de capital humano infraestructuras y capital tecnoloacutegico los signos y la significatividad de las variables claacutesicas se mantienen La diversificacioacuten regional el capital humano y la densidad han desempentildeado un papel decisivo en la determinacioacuten de la inversioacuten empresarial Un papel maacutes reducido puede atribuirse a las infraestructuras de transporte mientras que no se aprecia un efecto significativo del capital tecnoloacutegico Especialmente efectivas se muestran las poliacuteticas regionales de mejoras en la formacioacuten del factor trabajo asiacute como aquellas que incidan sobre la existencia de diversificacioacuten y suficiente tejido empresarial en las regiones En realidad nuestros resultados apuntan a que la mayor disponibilidad de cualificacioacuten laboral se encuentra en las localidades maacutes densas con mayor concentracioacuten de servicios empresariales y empresas de diferentes sectores productivos

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-21shy

APENDICE 1

Las series de datos utilizadas para las diecisiete regiones espantildeolas son de la base de datos BDMORES b-2000 La desagregacioacuten regional corresponde a NUTS2 en la nomenclatura de Eurostat y el nivel de desagregacioacuten sectorial se construye desde la NACE-CLIO R25 (See De Bustos et al 2008) adaptada a la utilizada en Cambridge Econometrics

Las series utilizadas de esta base de datos son

Output ( Qit ) El valor antildeadido bruto de cada industria regional (o rama o sector de

cada regioacuten) valorado a precios baacutesicos de acuerdo con el Sistema de Cuentas Europeo (ESA95)23 Los datos se expresan a precios constantes de 2000

Trabajo El nuacutemero de ocupados enLit cada industria regional La definicioacuten utilizada en la BDMORES b-2000 es la propuesta por la Contabilidad Regional de Espantildea base 2000 y base 95 referente al empleo puestos de trabajo

Formacioacuten bruta de capital fijo Iit los datos utilizados son consistentes tanto en niveles como en su evolucioacuten con las variables macroeconoacutemicas baacutesicas sobre inversioacuten incluiacutedas en la Contabilidad Nacional a precios corrientes y en euros de 2000 Los deflactores utilizados para cada sector o rama se han construido teniendo en cuenta la composicioacuten para cada sector de los activos

Capital Privado Stock de capital neto para cada industria regional El meacutetodo Kit

seguido para la estimacioacuten del stock de capital neto es el de inventario permanente Las tasas de depreciacioacuten para cada rama se basan en la composicioacuten de activos en cada rama productiva la vida media de los diferentes activos en cada sector (OECD 2000) y la tasa de ldquodeclining balancerdquo del BEA para cada tipo de activo (Hulten and Wykoff 1981)

it Salario real

El salario real en cada industria regional se calcula como las rentas

P it

del trabajo de cada industria regional dividido por el nuacutemero de empleos Se expresa en teacuterminos reales con el deflactor del output de la industria regional

Coste de uso del capital El coste de uso del capital en cada sector se calcula cit pit n I Icomo

P

P

I rt pit it donde pit es el deflactor del capital en el sector pit es el it it

deflactor del output de cada sector rtn es el tipo de intereacutes nominal a largo plazo it es

la tasa de depreciacioacuten de cada sector y pitI es la tasa de crecimiento del deflactor del

capital del sector

23 The ESA 95 is currently the obligatory method of reference in all countries in the European Union for the elaboration of their National Accounts

-22shy

-23shy

n

1 Lpj Lpj

t D L SUPp p1 j S i

ij t

Eit Q j t

QiN t QN t

Q

a mayor que la unidad refleja que la regioacuten j estaacute

Tasa de beneficio La tasa real de beneficio en cada industria regional se calcula como Bit Qit it Lit cit Kit Kit pit Kit pit

Infraestructuras de transporte (Git ) La medida de las dotaciones de capital puacuteblico en

infraestructuras se estiman como el stock de capital puacuteblico en infraestructuras de transporte de cada regioacuten (carreteras puertos ferrocarriles y aeropuertos) dividido por Km2 de la regioacuten

Human capital ( Hit ) El capital humano se aproxima por el porcentaje de poblacioacuten

ocupada con estudios anteriores a los superiores en cada regioacuten La fuente utilizada es Mas et al (2008)

Capital tecnoloacutegico (Tit ) La medida del capital puacuteblico en I+D se computa como suma

de los stocks de capital en I+D de las Administraciones Puacuteblicas y centros de ensentildeanza superior de cada regioacuten ponderadas por el tamantildeo de la regioacuten Los capitales se obtienen de las series de gasto en I+D del INE utilizando el meacutetodo del inventario permanente con una tasa de depreciacioacuten del 15 (Escribaacute y Murgui 2007)

Especializacioacuten ( Eit ) El iacutendice de especializacioacuten de la regioacuten j en el sector i compara el

peso de ese sector en la regioacuten respecto a ese mismo sector en la nacioacuten

En la medida en que este iacutendice seespecializada en el sector i

Diversificacioacuten Se aproxima a traveacutes del opuesto al iacutendice de Herfindahl de Dit

concentracioacuten local entre industrias

2 19 Qij t Dit ln

i1 Q j t

Este iacutendice se construye utilizando toda la desagregacioacuten disponible en la BDMORES b-2000 Este iacutendice es igual a cero si el output regional estaacute concentrado en un uacutenico sector y es igual al logaritmo del nuacutemero de sectores si la distribucioacuten del output regional entre sectores es uniforme Este indicador aproxima las externalidades tipo Jacobs

Densidad Utilizamos una medida inspirada en Ciccone y Hall (1996) basado enSit

densidades de ocupacioacuten correspondientes a unidades territoriales maacutes pequentildeas que la regioacuten

Siendo n el nuacutemero de provincias en la regioacuten j y SUPp los Km2 de la regioacuten Si es mayor (menor) que 1 es que la densidad de la regioacuten es superior (inferior) a la media nacional (D) Un incremento de la densidad en todas las provincias de la regioacuten superior a la media nacional aumenta el valor del iacutendice Una migracioacuten de trabajadores intraregional desde las provincias con baja densidad hacia las de maacutes densidad incrementa el valor del iacutendice (Ciccone 2001) El empleo provincial se obtiene de Mas et al (2008)

-24shy

APENDICE 2

En el cuadro A21 se presentan las tasas de crecimiento promedio de las variables explicativas que recogen las caracteriacutesticas regionales del periodo analizado 1995-2007 y en el cuadro A22 la variables especiacuteficamente sectoriales en sus valores nacionales

Cuadro A21- Variables Regionales Valores promedio 1995-2007

Regiones Tasas de crecimiento (porcentajes)

IK Densidad Diver Den Infrat Hum Tec

Andaluciacutea 011 050 019 115 357 163 559

Aragoacuten 010 023 037 -051 477 348 203

Asturias 009 049 -030 -203 469 294 420

Baleares 012 110 131 156 469 365 737

Canarias 012 124 063 159 346 061 480

Cantabria 010 054 -012 -035 453 309 335

Castilla y Leoacuten 010 017 005 -108 422 329 600

Castilla La Mancha 010 013 011 007 393 260 1084

Cataluntildea 011 301 -030 -054 432 230 588

CValenciana 011 118 -012 059 396 221 714

Extremadura 008 012 007 -110 315 479 722

Galicia 011 073 014 -115 480 402 717

Madrid 014 409 -014 058 620 296 282

Murcia 012 058 -015 136 498 550 279

Navarra 011 033 -006 -047 210 275 691

Paiacutes Vasco 011 223 027 -153 231 232 640

La Rioja 010 032 041 026 153 325 1212

Cuadro A22- Sectores Valores promedio 1995-2007

Sectores

IK QK BK

Agricultura y pesca 0039 0259 0072

Industria extractiva y energeacutetica 0077 0195 0055

Alimentacioacuten bebidas y tabaco 0097 0389 0027

Textil confeccioacuten cuero y calzado 0077 0538 0012

Quiacutemica + Caucho y plaacutestico 0106 0520 0074

Equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico 0113 0556 0031

Material de transporte 0123 0542 0048

Otras manufacturas 0097 0512 0053

Construccioacuten 0147 1490 0271

Comercio y Hosteleria 0121 0788 0170

Transporte y comunicaciones 0165 0342 0041

Intermediacioacuten financiera 0110 1120 0342

Otros servicios de mercado 0141 0860 0227

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-26shy

ser mayor que la unidad y solamente tiene un valor cercano al 075 cuando se realiza la estimacioacuten sin considerar las dotaciones regionales y las externalidades de aglomeracioacuten como determinantes de la tasa de acumulacioacuten (columna [1]) De la misma manera el coeficiente del cuadrado de la tasa de inversioacuten desfasada presenta el signo correcto (negativo) y es estadiacutesticamente significativo en todas las especificaciones Los coeficientes de la tasa de beneficio desfasada tienen el signo negativo esperado ndash lo cual es consistente con lo que predice la teoriacutea bajo la hipoacutetesis nula de la no existencia de restricciones financieras- y es estadiacutesticamente significativo solamente en dos casos cuando se estima la ecuacioacuten (3) -en la primera columna- y cuando se introducen como determinantes de la tasa de inversioacuten la densidad como variable que recoge la aglomeracioacuten y el capital humano e infraestructuras ndashcolumna [10] El coeficiente del ratio output-capital desfasado es positivo y significativo lo cual es consistente con la presencia de competencia imperfecta en los mercados de bienes solamente se estima en la primera especificacioacuten ndashcomo puede observarse en la columna [1]-

Como podemos observar en las columnas [2] a [4] cuando se introducen las variables que recogen las dotaciones regionales los coeficientes de la tasa de acumulacioacuten desfasada y su cuadrado siguen siendo estadiacutesticamente significativas pero disminuye su magnitud Tanto los coeficientes de la tasa de beneficio como el del ratio trabajo-capital desfasados tienen el signo esperado pero no son estadiacutesticamente significativos Respecto a las variables que recogen los efectos del capital puacuteblico en infraestructuras de transporte y capital humano son positivos y estadiacutesticamente significativos a diferencia del capital puacuteblico tecnoloacutegico Ambas dotaciones regionales de capital en infraestructuras y las habilidades o formacioacuten de la poblacioacuten ocupada tienen una influencia positiva y significativa en el crecimiento de la eficiencia regional y por tanto en la tasa de inversioacuten privada de las industrias regionales espantildeolas tanto si se consideran las infraestructuras de transporte y el capital humano exoacutegenas como endoacutegenas Los coeficientes del capital humano son sensibles a la inclusioacuten de las infraestructuras (columnas 3 4 y 10) reducieacutendose a menos de la mitad Esto denota la sensibilidad del coeficiente del capital humano a la omisioacuten de otras variables aunque tanto en [3] como en [10] es decir considerando o no la densidad el coeficiente mantiene valores semejantes

Respecto a los resultados de la estimacioacuten de los determinantes de la tasa de inversioacuten privada cuando se incorporan las economiacuteas de aglomeracioacuten como determinantes de la eficiencia regional y por tanto de la tasa de acumulacioacuten los resultados se presentan en las columnas [5] a [10] del cuadro 2a En las columnas [5] a [7] se introducen la diversificacioacuten regional y la especializacioacuten uacutenicamente o conjuntamente con las dotaciones de infraestructuras y capital humano El coeficiente de la diversificacioacuten regional es positivo y estadiacutesticamente significativo en todos los casos es decir cuando se estiman solos o conjuntamente con las

-14shy

dotaciones regionales21 Respecto al coeficiente de la especializacioacuten su signo estimado es negativo y significativo tambieacuten en todos los casos Sin embargo cuando se estiman conjuntamente variables que recogen la aglomeracioacuten ndash diversificacioacuten y la especializacioacuten- y variables que recogen las dotaciones regionales de capital en infraestructuras y humano como determinantes de la eficiencia regional y por tanto de la tasa de inversioacuten el coeficiente de las infraestructuras de transporte y de la cualificacioacuten de la mano de obra no son estadiacutesticamente significativos

En las columnas [8] a [10] se presentan los resultados de la estimacioacuten cuando se incorpora como variable la densidad que recoge la aglomeracioacuten (Ciccone y Hall 1996) y las variables de dotaciones regionales El coeficiente de la densidad regional es positivo y estadiacutesticamente significativo cuando se estima como uacutenico determinante de la eficiencia regional e incluso cuando se introduce el capital humano aunque su magnitud se reduce a la mitad y tambieacuten su significatividad Mientras Ciccone (2001) mantiene que el nivel de educacioacuten e infraestructuras no son factores determinantes de las diferencias de productividad entre regiones sino que la clave estaacute en la densidad el diferente comportamiento dinaacutemico por regiones de la inversioacuten (y por tanto de la productividad) parece relacionarse maacutes bien con las mejoras en la formacioacuten y menos con la dinaacutemica de la densidad (columnas 9-10) No obstante el papel desempentildeado por la diversificacioacuten aparece maacutes robusto a la inclusioacuten de otros determinantes como la formacioacuten e infraestructuras Este resultado puede estar relacionado con la utilizacioacuten de la inversioacuten como variable dependiente la diversificacioacuten reduce el riesgo que es un elemento determinante del comportamiento inversor22

21 Este ha sido el resultado maacutes comuacuten en la mayoriacutea de trabajos de acuerdo con Glaesser et al (1992) En Espantildea Esteban Hernaacutendez y Lanaspa (2001) y De Lucio Herce y Goicolea (2002) 22 Aunque la literatura sobre aglomeracioacuten ha contrapuesto las externalidades MAR a las Jacobs el propio Marshall reconocioacute expliacutecitamente la importancia de la diversidad urbana por la complementariedad entre empresas y la reduccioacuten del riesgo Veacutease Rosenthal y Strange (2004)

-15shy

Cuadro 2a Resultados de la Estimacioacuten 1995-2007 La ecuacioacuten de Euler

ESTIMACIOacuteN Two-step System GMM Variable Dependiente

Ii t

Kit

[1] [2] [2rsquo] [3] [3rsquo] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10]

Ii t Ki t 1

2 Ii t Ki t 1

Bi t Ki t 1

0724 (0070)

-0018 (0002)

-0067 (0041)

0543 (0103)

-0016 (0001)

-0054 (0034)

0535 (0112)

-0014 (0001)

-0056 (0033)

0530 (0109)

-0016 (0002)

-0055 (0034)

0522 (0120)

-0016 (0002)

-0060 (0034)

0539 (0109)

-0017 (0002)

-0053 (0033)

0506 (0139)

-0017 (0002)

-0029 (0029)

0505 (0140)

-0018 (0002)

-0028 (0029)

0497 (0143)

-0018 (0003)

-0035 (0032)

0683 (0086)

-0017 (0002)

-0045 (0029)

0534 (0107)

-0015 (0001)

-0059 (0035)

0513 (0115)

-0016 (0002)

-0060 (0035)

Qi t Ki t 1

Li t Ki t 1

0019 (0007)

0005 (0022)

0002 (0024)

0002 (0024)

0001 (0025)

0003 (0025)

-0033 (0032)

-0034 (0033)

-0031 (0031)

0014 (0021)

0006 (0024)

0003 (0026)

DIVER1 0027 (0010)

0032 (0013)

0027 (0010)

ESP1 -0017 (0009)

-0018 (0009)

-0015 (0008)

DEN 1 0014 (0006)

0005 (0002)

0001 (0002)

-0110 0503 0240 HUM 1 0551 0562 0228 0197 0185 -0106 (0123) (0177) (0105)

(0189) (0203) (0086) (0095) (0080) (0123) 0002 0005 INFRA1

0005 0006 0004 (0002) (0003)

(0002) (0003) (0002)

TEC1 -0006 (0004)

Cuadro 2b Test de validez de los instrumentos

ESTIMACIOacuteN Two-step System GMM Variable Dependiente

Ii t Ki t

[1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10]

Test de Hansen [0110] [0071] [0084] [0074] [0147] [0110] [0227] [0136] [0081]

AR(1) Test [0007] [0002] [0009] [0111]

[0001] [0003] [0000] [0000] [0007] [0002] [0005]

AR(2) Test [0200] [0129] [0092] [0065] [0105] [0259] [0758] [0197] [0136] [0084]

Dummies Temporales Si Si Si Si Si Si Si Si Si Si

No Observaciones 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652

Industrias regionales 221 221 221 221 221 221 221 221 221 221

Nota a los cuadro 2 a y 2b Los errores estaacutendar corregidos (Windmeijer 2005) se presentan entre pareacutentesis valores significativos al 10 significativos al 5 y significativos al 1 Los valores presentados para Hansen test y AR() test son los p-values para la hipoacutetesis nula de vaacutelida especificacioacuten y no autocorrelacioacuten de primer y de segundo orden respectivamente Los instrumentos utilizados para la estimacioacuten de las ecuaciones en primeras diferencias son los niveles de las variables explicativas que consideramos endoacutegenas desfasadas 2 periodos y todos los desfases hasta un maacuteximo de 5 y las variables explicativas exoacutegenas sin desfasar Los instrumentos adicionales utilizados para las ecuaciones en niveles son las variables consideradas endoacutegenas en primeras diferencias desfasadas 1 periodo y las primeras diferencias de las variables explicativas exoacutegenas No se utilizan todos los desfases posibles de las variables porque dada la dimensioacuten de la muestra y el nuacutemero de variables explicativas si se utilizan maacutes desfases el nuacutemero de instrumentos excederiacutea el nuacutemero de grupos Excepto en la columna [1] en la que no se incorporan en la especificacioacuten las variables de aglomeracioacuten ni dotaciones de capital donde el nuacutemero de desfases para las variables endoacutegenas son dos periodos pero hasta un maacuteximo de siete

-17shy

5 Conclusiones

El comportamiento de la inversioacuten de los diferentes sectores no es uniforme en las diferentes regiones Hay determinantes regionales que influyen sobre la dinaacutemica de la inversioacuten Las regiones difieren tanto en la dotacioacuten de capitales puacuteblicos como en sus niveles de especializacioacuten diversificacioacuten y densidad

Nadie planifica ni decide la inversioacuten agregada nacional Aunque variables nacionales y sectoriales afectan a todas las regiones la inversioacuten agregada a nivel nacional es el resultado de las decisiones de inversioacuten que se toman en cada una de las industrias regionales Este artiacuteculo es pionero en el estudio de los factores que estaacuten detraacutes de las decisiones locales de inversioacuten domeacutestica Para ello construimos un panel de datos de 13 sectores y 17 regiones de la economiacutea espantildeola para el periodo 1995-2007 Estos datos son utilizados para estimar una ecuacioacuten empiacuterica de inversioacuten e investigar el papel desempentildeado por las economiacuteas de aglomeracioacuten dotacioacuten de factores de caraacutecter estrateacutegico y los factores usuales en la estimacioacuten de funciones de inversioacuten

Para poder llevar a cabo este anaacutelisis estimamos una ecuacioacuten de Euler cuya especificacioacuten estaacute basada en la versioacuten propuesta en el trabajo de Bond y Meghir (1994) y ampliada por Escribaacute y Murgui (2009) Se utiliza un panel dinaacutemico estimado tanto en niveles como en primeras diferencias por el estimador System-MMG (Arellano y Bover 1995 y Blundell y Bond 1998) Este meacutetodo controla los sesgos originados por la heterogeneidad de la muestra y la presencia de endogeneidad en las variables explicativas

Los resultados son coherentes con el modelo estaacutendar de inversioacuten de la ecuacioacuten de Euler Al incorporar en la ecuacioacuten de Euler y sobre la eficiencia teacutecnica la influencia de las economiacuteas de aglomeracioacuten dotacioacuten regional de capital humano infraestructuras y capital tecnoloacutegico los signos y la significatividad de las variables claacutesicas se mantienen La diversificacioacuten regional el capital humano y la densidad han desempentildeado un papel decisivo en la determinacioacuten de la inversioacuten empresarial Un papel maacutes reducido puede atribuirse a las infraestructuras de transporte mientras que no se aprecia un efecto significativo del capital tecnoloacutegico Especialmente efectivas se muestran las poliacuteticas regionales de mejoras en la formacioacuten del factor trabajo asiacute como aquellas que incidan sobre la existencia de diversificacioacuten y suficiente tejido empresarial en las regiones En realidad nuestros resultados apuntan a que la mayor disponibilidad de cualificacioacuten laboral se encuentra en las localidades maacutes densas con mayor concentracioacuten de servicios empresariales y empresas de diferentes sectores productivos

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-21shy

APENDICE 1

Las series de datos utilizadas para las diecisiete regiones espantildeolas son de la base de datos BDMORES b-2000 La desagregacioacuten regional corresponde a NUTS2 en la nomenclatura de Eurostat y el nivel de desagregacioacuten sectorial se construye desde la NACE-CLIO R25 (See De Bustos et al 2008) adaptada a la utilizada en Cambridge Econometrics

Las series utilizadas de esta base de datos son

Output ( Qit ) El valor antildeadido bruto de cada industria regional (o rama o sector de

cada regioacuten) valorado a precios baacutesicos de acuerdo con el Sistema de Cuentas Europeo (ESA95)23 Los datos se expresan a precios constantes de 2000

Trabajo El nuacutemero de ocupados enLit cada industria regional La definicioacuten utilizada en la BDMORES b-2000 es la propuesta por la Contabilidad Regional de Espantildea base 2000 y base 95 referente al empleo puestos de trabajo

Formacioacuten bruta de capital fijo Iit los datos utilizados son consistentes tanto en niveles como en su evolucioacuten con las variables macroeconoacutemicas baacutesicas sobre inversioacuten incluiacutedas en la Contabilidad Nacional a precios corrientes y en euros de 2000 Los deflactores utilizados para cada sector o rama se han construido teniendo en cuenta la composicioacuten para cada sector de los activos

Capital Privado Stock de capital neto para cada industria regional El meacutetodo Kit

seguido para la estimacioacuten del stock de capital neto es el de inventario permanente Las tasas de depreciacioacuten para cada rama se basan en la composicioacuten de activos en cada rama productiva la vida media de los diferentes activos en cada sector (OECD 2000) y la tasa de ldquodeclining balancerdquo del BEA para cada tipo de activo (Hulten and Wykoff 1981)

it Salario real

El salario real en cada industria regional se calcula como las rentas

P it

del trabajo de cada industria regional dividido por el nuacutemero de empleos Se expresa en teacuterminos reales con el deflactor del output de la industria regional

Coste de uso del capital El coste de uso del capital en cada sector se calcula cit pit n I Icomo

P

P

I rt pit it donde pit es el deflactor del capital en el sector pit es el it it

deflactor del output de cada sector rtn es el tipo de intereacutes nominal a largo plazo it es

la tasa de depreciacioacuten de cada sector y pitI es la tasa de crecimiento del deflactor del

capital del sector

23 The ESA 95 is currently the obligatory method of reference in all countries in the European Union for the elaboration of their National Accounts

-22shy

-23shy

n

1 Lpj Lpj

t D L SUPp p1 j S i

ij t

Eit Q j t

QiN t QN t

Q

a mayor que la unidad refleja que la regioacuten j estaacute

Tasa de beneficio La tasa real de beneficio en cada industria regional se calcula como Bit Qit it Lit cit Kit Kit pit Kit pit

Infraestructuras de transporte (Git ) La medida de las dotaciones de capital puacuteblico en

infraestructuras se estiman como el stock de capital puacuteblico en infraestructuras de transporte de cada regioacuten (carreteras puertos ferrocarriles y aeropuertos) dividido por Km2 de la regioacuten

Human capital ( Hit ) El capital humano se aproxima por el porcentaje de poblacioacuten

ocupada con estudios anteriores a los superiores en cada regioacuten La fuente utilizada es Mas et al (2008)

Capital tecnoloacutegico (Tit ) La medida del capital puacuteblico en I+D se computa como suma

de los stocks de capital en I+D de las Administraciones Puacuteblicas y centros de ensentildeanza superior de cada regioacuten ponderadas por el tamantildeo de la regioacuten Los capitales se obtienen de las series de gasto en I+D del INE utilizando el meacutetodo del inventario permanente con una tasa de depreciacioacuten del 15 (Escribaacute y Murgui 2007)

Especializacioacuten ( Eit ) El iacutendice de especializacioacuten de la regioacuten j en el sector i compara el

peso de ese sector en la regioacuten respecto a ese mismo sector en la nacioacuten

En la medida en que este iacutendice seespecializada en el sector i

Diversificacioacuten Se aproxima a traveacutes del opuesto al iacutendice de Herfindahl de Dit

concentracioacuten local entre industrias

2 19 Qij t Dit ln

i1 Q j t

Este iacutendice se construye utilizando toda la desagregacioacuten disponible en la BDMORES b-2000 Este iacutendice es igual a cero si el output regional estaacute concentrado en un uacutenico sector y es igual al logaritmo del nuacutemero de sectores si la distribucioacuten del output regional entre sectores es uniforme Este indicador aproxima las externalidades tipo Jacobs

Densidad Utilizamos una medida inspirada en Ciccone y Hall (1996) basado enSit

densidades de ocupacioacuten correspondientes a unidades territoriales maacutes pequentildeas que la regioacuten

Siendo n el nuacutemero de provincias en la regioacuten j y SUPp los Km2 de la regioacuten Si es mayor (menor) que 1 es que la densidad de la regioacuten es superior (inferior) a la media nacional (D) Un incremento de la densidad en todas las provincias de la regioacuten superior a la media nacional aumenta el valor del iacutendice Una migracioacuten de trabajadores intraregional desde las provincias con baja densidad hacia las de maacutes densidad incrementa el valor del iacutendice (Ciccone 2001) El empleo provincial se obtiene de Mas et al (2008)

-24shy

APENDICE 2

En el cuadro A21 se presentan las tasas de crecimiento promedio de las variables explicativas que recogen las caracteriacutesticas regionales del periodo analizado 1995-2007 y en el cuadro A22 la variables especiacuteficamente sectoriales en sus valores nacionales

Cuadro A21- Variables Regionales Valores promedio 1995-2007

Regiones Tasas de crecimiento (porcentajes)

IK Densidad Diver Den Infrat Hum Tec

Andaluciacutea 011 050 019 115 357 163 559

Aragoacuten 010 023 037 -051 477 348 203

Asturias 009 049 -030 -203 469 294 420

Baleares 012 110 131 156 469 365 737

Canarias 012 124 063 159 346 061 480

Cantabria 010 054 -012 -035 453 309 335

Castilla y Leoacuten 010 017 005 -108 422 329 600

Castilla La Mancha 010 013 011 007 393 260 1084

Cataluntildea 011 301 -030 -054 432 230 588

CValenciana 011 118 -012 059 396 221 714

Extremadura 008 012 007 -110 315 479 722

Galicia 011 073 014 -115 480 402 717

Madrid 014 409 -014 058 620 296 282

Murcia 012 058 -015 136 498 550 279

Navarra 011 033 -006 -047 210 275 691

Paiacutes Vasco 011 223 027 -153 231 232 640

La Rioja 010 032 041 026 153 325 1212

Cuadro A22- Sectores Valores promedio 1995-2007

Sectores

IK QK BK

Agricultura y pesca 0039 0259 0072

Industria extractiva y energeacutetica 0077 0195 0055

Alimentacioacuten bebidas y tabaco 0097 0389 0027

Textil confeccioacuten cuero y calzado 0077 0538 0012

Quiacutemica + Caucho y plaacutestico 0106 0520 0074

Equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico 0113 0556 0031

Material de transporte 0123 0542 0048

Otras manufacturas 0097 0512 0053

Construccioacuten 0147 1490 0271

Comercio y Hosteleria 0121 0788 0170

Transporte y comunicaciones 0165 0342 0041

Intermediacioacuten financiera 0110 1120 0342

Otros servicios de mercado 0141 0860 0227

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-26shy

dotaciones regionales21 Respecto al coeficiente de la especializacioacuten su signo estimado es negativo y significativo tambieacuten en todos los casos Sin embargo cuando se estiman conjuntamente variables que recogen la aglomeracioacuten ndash diversificacioacuten y la especializacioacuten- y variables que recogen las dotaciones regionales de capital en infraestructuras y humano como determinantes de la eficiencia regional y por tanto de la tasa de inversioacuten el coeficiente de las infraestructuras de transporte y de la cualificacioacuten de la mano de obra no son estadiacutesticamente significativos

En las columnas [8] a [10] se presentan los resultados de la estimacioacuten cuando se incorpora como variable la densidad que recoge la aglomeracioacuten (Ciccone y Hall 1996) y las variables de dotaciones regionales El coeficiente de la densidad regional es positivo y estadiacutesticamente significativo cuando se estima como uacutenico determinante de la eficiencia regional e incluso cuando se introduce el capital humano aunque su magnitud se reduce a la mitad y tambieacuten su significatividad Mientras Ciccone (2001) mantiene que el nivel de educacioacuten e infraestructuras no son factores determinantes de las diferencias de productividad entre regiones sino que la clave estaacute en la densidad el diferente comportamiento dinaacutemico por regiones de la inversioacuten (y por tanto de la productividad) parece relacionarse maacutes bien con las mejoras en la formacioacuten y menos con la dinaacutemica de la densidad (columnas 9-10) No obstante el papel desempentildeado por la diversificacioacuten aparece maacutes robusto a la inclusioacuten de otros determinantes como la formacioacuten e infraestructuras Este resultado puede estar relacionado con la utilizacioacuten de la inversioacuten como variable dependiente la diversificacioacuten reduce el riesgo que es un elemento determinante del comportamiento inversor22

21 Este ha sido el resultado maacutes comuacuten en la mayoriacutea de trabajos de acuerdo con Glaesser et al (1992) En Espantildea Esteban Hernaacutendez y Lanaspa (2001) y De Lucio Herce y Goicolea (2002) 22 Aunque la literatura sobre aglomeracioacuten ha contrapuesto las externalidades MAR a las Jacobs el propio Marshall reconocioacute expliacutecitamente la importancia de la diversidad urbana por la complementariedad entre empresas y la reduccioacuten del riesgo Veacutease Rosenthal y Strange (2004)

-15shy

Cuadro 2a Resultados de la Estimacioacuten 1995-2007 La ecuacioacuten de Euler

ESTIMACIOacuteN Two-step System GMM Variable Dependiente

Ii t

Kit

[1] [2] [2rsquo] [3] [3rsquo] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10]

Ii t Ki t 1

2 Ii t Ki t 1

Bi t Ki t 1

0724 (0070)

-0018 (0002)

-0067 (0041)

0543 (0103)

-0016 (0001)

-0054 (0034)

0535 (0112)

-0014 (0001)

-0056 (0033)

0530 (0109)

-0016 (0002)

-0055 (0034)

0522 (0120)

-0016 (0002)

-0060 (0034)

0539 (0109)

-0017 (0002)

-0053 (0033)

0506 (0139)

-0017 (0002)

-0029 (0029)

0505 (0140)

-0018 (0002)

-0028 (0029)

0497 (0143)

-0018 (0003)

-0035 (0032)

0683 (0086)

-0017 (0002)

-0045 (0029)

0534 (0107)

-0015 (0001)

-0059 (0035)

0513 (0115)

-0016 (0002)

-0060 (0035)

Qi t Ki t 1

Li t Ki t 1

0019 (0007)

0005 (0022)

0002 (0024)

0002 (0024)

0001 (0025)

0003 (0025)

-0033 (0032)

-0034 (0033)

-0031 (0031)

0014 (0021)

0006 (0024)

0003 (0026)

DIVER1 0027 (0010)

0032 (0013)

0027 (0010)

ESP1 -0017 (0009)

-0018 (0009)

-0015 (0008)

DEN 1 0014 (0006)

0005 (0002)

0001 (0002)

-0110 0503 0240 HUM 1 0551 0562 0228 0197 0185 -0106 (0123) (0177) (0105)

(0189) (0203) (0086) (0095) (0080) (0123) 0002 0005 INFRA1

0005 0006 0004 (0002) (0003)

(0002) (0003) (0002)

TEC1 -0006 (0004)

Cuadro 2b Test de validez de los instrumentos

ESTIMACIOacuteN Two-step System GMM Variable Dependiente

Ii t Ki t

[1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10]

Test de Hansen [0110] [0071] [0084] [0074] [0147] [0110] [0227] [0136] [0081]

AR(1) Test [0007] [0002] [0009] [0111]

[0001] [0003] [0000] [0000] [0007] [0002] [0005]

AR(2) Test [0200] [0129] [0092] [0065] [0105] [0259] [0758] [0197] [0136] [0084]

Dummies Temporales Si Si Si Si Si Si Si Si Si Si

No Observaciones 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652

Industrias regionales 221 221 221 221 221 221 221 221 221 221

Nota a los cuadro 2 a y 2b Los errores estaacutendar corregidos (Windmeijer 2005) se presentan entre pareacutentesis valores significativos al 10 significativos al 5 y significativos al 1 Los valores presentados para Hansen test y AR() test son los p-values para la hipoacutetesis nula de vaacutelida especificacioacuten y no autocorrelacioacuten de primer y de segundo orden respectivamente Los instrumentos utilizados para la estimacioacuten de las ecuaciones en primeras diferencias son los niveles de las variables explicativas que consideramos endoacutegenas desfasadas 2 periodos y todos los desfases hasta un maacuteximo de 5 y las variables explicativas exoacutegenas sin desfasar Los instrumentos adicionales utilizados para las ecuaciones en niveles son las variables consideradas endoacutegenas en primeras diferencias desfasadas 1 periodo y las primeras diferencias de las variables explicativas exoacutegenas No se utilizan todos los desfases posibles de las variables porque dada la dimensioacuten de la muestra y el nuacutemero de variables explicativas si se utilizan maacutes desfases el nuacutemero de instrumentos excederiacutea el nuacutemero de grupos Excepto en la columna [1] en la que no se incorporan en la especificacioacuten las variables de aglomeracioacuten ni dotaciones de capital donde el nuacutemero de desfases para las variables endoacutegenas son dos periodos pero hasta un maacuteximo de siete

-17shy

5 Conclusiones

El comportamiento de la inversioacuten de los diferentes sectores no es uniforme en las diferentes regiones Hay determinantes regionales que influyen sobre la dinaacutemica de la inversioacuten Las regiones difieren tanto en la dotacioacuten de capitales puacuteblicos como en sus niveles de especializacioacuten diversificacioacuten y densidad

Nadie planifica ni decide la inversioacuten agregada nacional Aunque variables nacionales y sectoriales afectan a todas las regiones la inversioacuten agregada a nivel nacional es el resultado de las decisiones de inversioacuten que se toman en cada una de las industrias regionales Este artiacuteculo es pionero en el estudio de los factores que estaacuten detraacutes de las decisiones locales de inversioacuten domeacutestica Para ello construimos un panel de datos de 13 sectores y 17 regiones de la economiacutea espantildeola para el periodo 1995-2007 Estos datos son utilizados para estimar una ecuacioacuten empiacuterica de inversioacuten e investigar el papel desempentildeado por las economiacuteas de aglomeracioacuten dotacioacuten de factores de caraacutecter estrateacutegico y los factores usuales en la estimacioacuten de funciones de inversioacuten

Para poder llevar a cabo este anaacutelisis estimamos una ecuacioacuten de Euler cuya especificacioacuten estaacute basada en la versioacuten propuesta en el trabajo de Bond y Meghir (1994) y ampliada por Escribaacute y Murgui (2009) Se utiliza un panel dinaacutemico estimado tanto en niveles como en primeras diferencias por el estimador System-MMG (Arellano y Bover 1995 y Blundell y Bond 1998) Este meacutetodo controla los sesgos originados por la heterogeneidad de la muestra y la presencia de endogeneidad en las variables explicativas

Los resultados son coherentes con el modelo estaacutendar de inversioacuten de la ecuacioacuten de Euler Al incorporar en la ecuacioacuten de Euler y sobre la eficiencia teacutecnica la influencia de las economiacuteas de aglomeracioacuten dotacioacuten regional de capital humano infraestructuras y capital tecnoloacutegico los signos y la significatividad de las variables claacutesicas se mantienen La diversificacioacuten regional el capital humano y la densidad han desempentildeado un papel decisivo en la determinacioacuten de la inversioacuten empresarial Un papel maacutes reducido puede atribuirse a las infraestructuras de transporte mientras que no se aprecia un efecto significativo del capital tecnoloacutegico Especialmente efectivas se muestran las poliacuteticas regionales de mejoras en la formacioacuten del factor trabajo asiacute como aquellas que incidan sobre la existencia de diversificacioacuten y suficiente tejido empresarial en las regiones En realidad nuestros resultados apuntan a que la mayor disponibilidad de cualificacioacuten laboral se encuentra en las localidades maacutes densas con mayor concentracioacuten de servicios empresariales y empresas de diferentes sectores productivos

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-21shy

APENDICE 1

Las series de datos utilizadas para las diecisiete regiones espantildeolas son de la base de datos BDMORES b-2000 La desagregacioacuten regional corresponde a NUTS2 en la nomenclatura de Eurostat y el nivel de desagregacioacuten sectorial se construye desde la NACE-CLIO R25 (See De Bustos et al 2008) adaptada a la utilizada en Cambridge Econometrics

Las series utilizadas de esta base de datos son

Output ( Qit ) El valor antildeadido bruto de cada industria regional (o rama o sector de

cada regioacuten) valorado a precios baacutesicos de acuerdo con el Sistema de Cuentas Europeo (ESA95)23 Los datos se expresan a precios constantes de 2000

Trabajo El nuacutemero de ocupados enLit cada industria regional La definicioacuten utilizada en la BDMORES b-2000 es la propuesta por la Contabilidad Regional de Espantildea base 2000 y base 95 referente al empleo puestos de trabajo

Formacioacuten bruta de capital fijo Iit los datos utilizados son consistentes tanto en niveles como en su evolucioacuten con las variables macroeconoacutemicas baacutesicas sobre inversioacuten incluiacutedas en la Contabilidad Nacional a precios corrientes y en euros de 2000 Los deflactores utilizados para cada sector o rama se han construido teniendo en cuenta la composicioacuten para cada sector de los activos

Capital Privado Stock de capital neto para cada industria regional El meacutetodo Kit

seguido para la estimacioacuten del stock de capital neto es el de inventario permanente Las tasas de depreciacioacuten para cada rama se basan en la composicioacuten de activos en cada rama productiva la vida media de los diferentes activos en cada sector (OECD 2000) y la tasa de ldquodeclining balancerdquo del BEA para cada tipo de activo (Hulten and Wykoff 1981)

it Salario real

El salario real en cada industria regional se calcula como las rentas

P it

del trabajo de cada industria regional dividido por el nuacutemero de empleos Se expresa en teacuterminos reales con el deflactor del output de la industria regional

Coste de uso del capital El coste de uso del capital en cada sector se calcula cit pit n I Icomo

P

P

I rt pit it donde pit es el deflactor del capital en el sector pit es el it it

deflactor del output de cada sector rtn es el tipo de intereacutes nominal a largo plazo it es

la tasa de depreciacioacuten de cada sector y pitI es la tasa de crecimiento del deflactor del

capital del sector

23 The ESA 95 is currently the obligatory method of reference in all countries in the European Union for the elaboration of their National Accounts

-22shy

-23shy

n

1 Lpj Lpj

t D L SUPp p1 j S i

ij t

Eit Q j t

QiN t QN t

Q

a mayor que la unidad refleja que la regioacuten j estaacute

Tasa de beneficio La tasa real de beneficio en cada industria regional se calcula como Bit Qit it Lit cit Kit Kit pit Kit pit

Infraestructuras de transporte (Git ) La medida de las dotaciones de capital puacuteblico en

infraestructuras se estiman como el stock de capital puacuteblico en infraestructuras de transporte de cada regioacuten (carreteras puertos ferrocarriles y aeropuertos) dividido por Km2 de la regioacuten

Human capital ( Hit ) El capital humano se aproxima por el porcentaje de poblacioacuten

ocupada con estudios anteriores a los superiores en cada regioacuten La fuente utilizada es Mas et al (2008)

Capital tecnoloacutegico (Tit ) La medida del capital puacuteblico en I+D se computa como suma

de los stocks de capital en I+D de las Administraciones Puacuteblicas y centros de ensentildeanza superior de cada regioacuten ponderadas por el tamantildeo de la regioacuten Los capitales se obtienen de las series de gasto en I+D del INE utilizando el meacutetodo del inventario permanente con una tasa de depreciacioacuten del 15 (Escribaacute y Murgui 2007)

Especializacioacuten ( Eit ) El iacutendice de especializacioacuten de la regioacuten j en el sector i compara el

peso de ese sector en la regioacuten respecto a ese mismo sector en la nacioacuten

En la medida en que este iacutendice seespecializada en el sector i

Diversificacioacuten Se aproxima a traveacutes del opuesto al iacutendice de Herfindahl de Dit

concentracioacuten local entre industrias

2 19 Qij t Dit ln

i1 Q j t

Este iacutendice se construye utilizando toda la desagregacioacuten disponible en la BDMORES b-2000 Este iacutendice es igual a cero si el output regional estaacute concentrado en un uacutenico sector y es igual al logaritmo del nuacutemero de sectores si la distribucioacuten del output regional entre sectores es uniforme Este indicador aproxima las externalidades tipo Jacobs

Densidad Utilizamos una medida inspirada en Ciccone y Hall (1996) basado enSit

densidades de ocupacioacuten correspondientes a unidades territoriales maacutes pequentildeas que la regioacuten

Siendo n el nuacutemero de provincias en la regioacuten j y SUPp los Km2 de la regioacuten Si es mayor (menor) que 1 es que la densidad de la regioacuten es superior (inferior) a la media nacional (D) Un incremento de la densidad en todas las provincias de la regioacuten superior a la media nacional aumenta el valor del iacutendice Una migracioacuten de trabajadores intraregional desde las provincias con baja densidad hacia las de maacutes densidad incrementa el valor del iacutendice (Ciccone 2001) El empleo provincial se obtiene de Mas et al (2008)

-24shy

APENDICE 2

En el cuadro A21 se presentan las tasas de crecimiento promedio de las variables explicativas que recogen las caracteriacutesticas regionales del periodo analizado 1995-2007 y en el cuadro A22 la variables especiacuteficamente sectoriales en sus valores nacionales

Cuadro A21- Variables Regionales Valores promedio 1995-2007

Regiones Tasas de crecimiento (porcentajes)

IK Densidad Diver Den Infrat Hum Tec

Andaluciacutea 011 050 019 115 357 163 559

Aragoacuten 010 023 037 -051 477 348 203

Asturias 009 049 -030 -203 469 294 420

Baleares 012 110 131 156 469 365 737

Canarias 012 124 063 159 346 061 480

Cantabria 010 054 -012 -035 453 309 335

Castilla y Leoacuten 010 017 005 -108 422 329 600

Castilla La Mancha 010 013 011 007 393 260 1084

Cataluntildea 011 301 -030 -054 432 230 588

CValenciana 011 118 -012 059 396 221 714

Extremadura 008 012 007 -110 315 479 722

Galicia 011 073 014 -115 480 402 717

Madrid 014 409 -014 058 620 296 282

Murcia 012 058 -015 136 498 550 279

Navarra 011 033 -006 -047 210 275 691

Paiacutes Vasco 011 223 027 -153 231 232 640

La Rioja 010 032 041 026 153 325 1212

Cuadro A22- Sectores Valores promedio 1995-2007

Sectores

IK QK BK

Agricultura y pesca 0039 0259 0072

Industria extractiva y energeacutetica 0077 0195 0055

Alimentacioacuten bebidas y tabaco 0097 0389 0027

Textil confeccioacuten cuero y calzado 0077 0538 0012

Quiacutemica + Caucho y plaacutestico 0106 0520 0074

Equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico 0113 0556 0031

Material de transporte 0123 0542 0048

Otras manufacturas 0097 0512 0053

Construccioacuten 0147 1490 0271

Comercio y Hosteleria 0121 0788 0170

Transporte y comunicaciones 0165 0342 0041

Intermediacioacuten financiera 0110 1120 0342

Otros servicios de mercado 0141 0860 0227

-25shy

-26shy

Cuadro 2a Resultados de la Estimacioacuten 1995-2007 La ecuacioacuten de Euler

ESTIMACIOacuteN Two-step System GMM Variable Dependiente

Ii t

Kit

[1] [2] [2rsquo] [3] [3rsquo] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10]

Ii t Ki t 1

2 Ii t Ki t 1

Bi t Ki t 1

0724 (0070)

-0018 (0002)

-0067 (0041)

0543 (0103)

-0016 (0001)

-0054 (0034)

0535 (0112)

-0014 (0001)

-0056 (0033)

0530 (0109)

-0016 (0002)

-0055 (0034)

0522 (0120)

-0016 (0002)

-0060 (0034)

0539 (0109)

-0017 (0002)

-0053 (0033)

0506 (0139)

-0017 (0002)

-0029 (0029)

0505 (0140)

-0018 (0002)

-0028 (0029)

0497 (0143)

-0018 (0003)

-0035 (0032)

0683 (0086)

-0017 (0002)

-0045 (0029)

0534 (0107)

-0015 (0001)

-0059 (0035)

0513 (0115)

-0016 (0002)

-0060 (0035)

Qi t Ki t 1

Li t Ki t 1

0019 (0007)

0005 (0022)

0002 (0024)

0002 (0024)

0001 (0025)

0003 (0025)

-0033 (0032)

-0034 (0033)

-0031 (0031)

0014 (0021)

0006 (0024)

0003 (0026)

DIVER1 0027 (0010)

0032 (0013)

0027 (0010)

ESP1 -0017 (0009)

-0018 (0009)

-0015 (0008)

DEN 1 0014 (0006)

0005 (0002)

0001 (0002)

-0110 0503 0240 HUM 1 0551 0562 0228 0197 0185 -0106 (0123) (0177) (0105)

(0189) (0203) (0086) (0095) (0080) (0123) 0002 0005 INFRA1

0005 0006 0004 (0002) (0003)

(0002) (0003) (0002)

TEC1 -0006 (0004)

Cuadro 2b Test de validez de los instrumentos

ESTIMACIOacuteN Two-step System GMM Variable Dependiente

Ii t Ki t

[1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10]

Test de Hansen [0110] [0071] [0084] [0074] [0147] [0110] [0227] [0136] [0081]

AR(1) Test [0007] [0002] [0009] [0111]

[0001] [0003] [0000] [0000] [0007] [0002] [0005]

AR(2) Test [0200] [0129] [0092] [0065] [0105] [0259] [0758] [0197] [0136] [0084]

Dummies Temporales Si Si Si Si Si Si Si Si Si Si

No Observaciones 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652

Industrias regionales 221 221 221 221 221 221 221 221 221 221

Nota a los cuadro 2 a y 2b Los errores estaacutendar corregidos (Windmeijer 2005) se presentan entre pareacutentesis valores significativos al 10 significativos al 5 y significativos al 1 Los valores presentados para Hansen test y AR() test son los p-values para la hipoacutetesis nula de vaacutelida especificacioacuten y no autocorrelacioacuten de primer y de segundo orden respectivamente Los instrumentos utilizados para la estimacioacuten de las ecuaciones en primeras diferencias son los niveles de las variables explicativas que consideramos endoacutegenas desfasadas 2 periodos y todos los desfases hasta un maacuteximo de 5 y las variables explicativas exoacutegenas sin desfasar Los instrumentos adicionales utilizados para las ecuaciones en niveles son las variables consideradas endoacutegenas en primeras diferencias desfasadas 1 periodo y las primeras diferencias de las variables explicativas exoacutegenas No se utilizan todos los desfases posibles de las variables porque dada la dimensioacuten de la muestra y el nuacutemero de variables explicativas si se utilizan maacutes desfases el nuacutemero de instrumentos excederiacutea el nuacutemero de grupos Excepto en la columna [1] en la que no se incorporan en la especificacioacuten las variables de aglomeracioacuten ni dotaciones de capital donde el nuacutemero de desfases para las variables endoacutegenas son dos periodos pero hasta un maacuteximo de siete

-17shy

5 Conclusiones

El comportamiento de la inversioacuten de los diferentes sectores no es uniforme en las diferentes regiones Hay determinantes regionales que influyen sobre la dinaacutemica de la inversioacuten Las regiones difieren tanto en la dotacioacuten de capitales puacuteblicos como en sus niveles de especializacioacuten diversificacioacuten y densidad

Nadie planifica ni decide la inversioacuten agregada nacional Aunque variables nacionales y sectoriales afectan a todas las regiones la inversioacuten agregada a nivel nacional es el resultado de las decisiones de inversioacuten que se toman en cada una de las industrias regionales Este artiacuteculo es pionero en el estudio de los factores que estaacuten detraacutes de las decisiones locales de inversioacuten domeacutestica Para ello construimos un panel de datos de 13 sectores y 17 regiones de la economiacutea espantildeola para el periodo 1995-2007 Estos datos son utilizados para estimar una ecuacioacuten empiacuterica de inversioacuten e investigar el papel desempentildeado por las economiacuteas de aglomeracioacuten dotacioacuten de factores de caraacutecter estrateacutegico y los factores usuales en la estimacioacuten de funciones de inversioacuten

Para poder llevar a cabo este anaacutelisis estimamos una ecuacioacuten de Euler cuya especificacioacuten estaacute basada en la versioacuten propuesta en el trabajo de Bond y Meghir (1994) y ampliada por Escribaacute y Murgui (2009) Se utiliza un panel dinaacutemico estimado tanto en niveles como en primeras diferencias por el estimador System-MMG (Arellano y Bover 1995 y Blundell y Bond 1998) Este meacutetodo controla los sesgos originados por la heterogeneidad de la muestra y la presencia de endogeneidad en las variables explicativas

Los resultados son coherentes con el modelo estaacutendar de inversioacuten de la ecuacioacuten de Euler Al incorporar en la ecuacioacuten de Euler y sobre la eficiencia teacutecnica la influencia de las economiacuteas de aglomeracioacuten dotacioacuten regional de capital humano infraestructuras y capital tecnoloacutegico los signos y la significatividad de las variables claacutesicas se mantienen La diversificacioacuten regional el capital humano y la densidad han desempentildeado un papel decisivo en la determinacioacuten de la inversioacuten empresarial Un papel maacutes reducido puede atribuirse a las infraestructuras de transporte mientras que no se aprecia un efecto significativo del capital tecnoloacutegico Especialmente efectivas se muestran las poliacuteticas regionales de mejoras en la formacioacuten del factor trabajo asiacute como aquellas que incidan sobre la existencia de diversificacioacuten y suficiente tejido empresarial en las regiones En realidad nuestros resultados apuntan a que la mayor disponibilidad de cualificacioacuten laboral se encuentra en las localidades maacutes densas con mayor concentracioacuten de servicios empresariales y empresas de diferentes sectores productivos

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-21shy

APENDICE 1

Las series de datos utilizadas para las diecisiete regiones espantildeolas son de la base de datos BDMORES b-2000 La desagregacioacuten regional corresponde a NUTS2 en la nomenclatura de Eurostat y el nivel de desagregacioacuten sectorial se construye desde la NACE-CLIO R25 (See De Bustos et al 2008) adaptada a la utilizada en Cambridge Econometrics

Las series utilizadas de esta base de datos son

Output ( Qit ) El valor antildeadido bruto de cada industria regional (o rama o sector de

cada regioacuten) valorado a precios baacutesicos de acuerdo con el Sistema de Cuentas Europeo (ESA95)23 Los datos se expresan a precios constantes de 2000

Trabajo El nuacutemero de ocupados enLit cada industria regional La definicioacuten utilizada en la BDMORES b-2000 es la propuesta por la Contabilidad Regional de Espantildea base 2000 y base 95 referente al empleo puestos de trabajo

Formacioacuten bruta de capital fijo Iit los datos utilizados son consistentes tanto en niveles como en su evolucioacuten con las variables macroeconoacutemicas baacutesicas sobre inversioacuten incluiacutedas en la Contabilidad Nacional a precios corrientes y en euros de 2000 Los deflactores utilizados para cada sector o rama se han construido teniendo en cuenta la composicioacuten para cada sector de los activos

Capital Privado Stock de capital neto para cada industria regional El meacutetodo Kit

seguido para la estimacioacuten del stock de capital neto es el de inventario permanente Las tasas de depreciacioacuten para cada rama se basan en la composicioacuten de activos en cada rama productiva la vida media de los diferentes activos en cada sector (OECD 2000) y la tasa de ldquodeclining balancerdquo del BEA para cada tipo de activo (Hulten and Wykoff 1981)

it Salario real

El salario real en cada industria regional se calcula como las rentas

P it

del trabajo de cada industria regional dividido por el nuacutemero de empleos Se expresa en teacuterminos reales con el deflactor del output de la industria regional

Coste de uso del capital El coste de uso del capital en cada sector se calcula cit pit n I Icomo

P

P

I rt pit it donde pit es el deflactor del capital en el sector pit es el it it

deflactor del output de cada sector rtn es el tipo de intereacutes nominal a largo plazo it es

la tasa de depreciacioacuten de cada sector y pitI es la tasa de crecimiento del deflactor del

capital del sector

23 The ESA 95 is currently the obligatory method of reference in all countries in the European Union for the elaboration of their National Accounts

-22shy

-23shy

n

1 Lpj Lpj

t D L SUPp p1 j S i

ij t

Eit Q j t

QiN t QN t

Q

a mayor que la unidad refleja que la regioacuten j estaacute

Tasa de beneficio La tasa real de beneficio en cada industria regional se calcula como Bit Qit it Lit cit Kit Kit pit Kit pit

Infraestructuras de transporte (Git ) La medida de las dotaciones de capital puacuteblico en

infraestructuras se estiman como el stock de capital puacuteblico en infraestructuras de transporte de cada regioacuten (carreteras puertos ferrocarriles y aeropuertos) dividido por Km2 de la regioacuten

Human capital ( Hit ) El capital humano se aproxima por el porcentaje de poblacioacuten

ocupada con estudios anteriores a los superiores en cada regioacuten La fuente utilizada es Mas et al (2008)

Capital tecnoloacutegico (Tit ) La medida del capital puacuteblico en I+D se computa como suma

de los stocks de capital en I+D de las Administraciones Puacuteblicas y centros de ensentildeanza superior de cada regioacuten ponderadas por el tamantildeo de la regioacuten Los capitales se obtienen de las series de gasto en I+D del INE utilizando el meacutetodo del inventario permanente con una tasa de depreciacioacuten del 15 (Escribaacute y Murgui 2007)

Especializacioacuten ( Eit ) El iacutendice de especializacioacuten de la regioacuten j en el sector i compara el

peso de ese sector en la regioacuten respecto a ese mismo sector en la nacioacuten

En la medida en que este iacutendice seespecializada en el sector i

Diversificacioacuten Se aproxima a traveacutes del opuesto al iacutendice de Herfindahl de Dit

concentracioacuten local entre industrias

2 19 Qij t Dit ln

i1 Q j t

Este iacutendice se construye utilizando toda la desagregacioacuten disponible en la BDMORES b-2000 Este iacutendice es igual a cero si el output regional estaacute concentrado en un uacutenico sector y es igual al logaritmo del nuacutemero de sectores si la distribucioacuten del output regional entre sectores es uniforme Este indicador aproxima las externalidades tipo Jacobs

Densidad Utilizamos una medida inspirada en Ciccone y Hall (1996) basado enSit

densidades de ocupacioacuten correspondientes a unidades territoriales maacutes pequentildeas que la regioacuten

Siendo n el nuacutemero de provincias en la regioacuten j y SUPp los Km2 de la regioacuten Si es mayor (menor) que 1 es que la densidad de la regioacuten es superior (inferior) a la media nacional (D) Un incremento de la densidad en todas las provincias de la regioacuten superior a la media nacional aumenta el valor del iacutendice Una migracioacuten de trabajadores intraregional desde las provincias con baja densidad hacia las de maacutes densidad incrementa el valor del iacutendice (Ciccone 2001) El empleo provincial se obtiene de Mas et al (2008)

-24shy

APENDICE 2

En el cuadro A21 se presentan las tasas de crecimiento promedio de las variables explicativas que recogen las caracteriacutesticas regionales del periodo analizado 1995-2007 y en el cuadro A22 la variables especiacuteficamente sectoriales en sus valores nacionales

Cuadro A21- Variables Regionales Valores promedio 1995-2007

Regiones Tasas de crecimiento (porcentajes)

IK Densidad Diver Den Infrat Hum Tec

Andaluciacutea 011 050 019 115 357 163 559

Aragoacuten 010 023 037 -051 477 348 203

Asturias 009 049 -030 -203 469 294 420

Baleares 012 110 131 156 469 365 737

Canarias 012 124 063 159 346 061 480

Cantabria 010 054 -012 -035 453 309 335

Castilla y Leoacuten 010 017 005 -108 422 329 600

Castilla La Mancha 010 013 011 007 393 260 1084

Cataluntildea 011 301 -030 -054 432 230 588

CValenciana 011 118 -012 059 396 221 714

Extremadura 008 012 007 -110 315 479 722

Galicia 011 073 014 -115 480 402 717

Madrid 014 409 -014 058 620 296 282

Murcia 012 058 -015 136 498 550 279

Navarra 011 033 -006 -047 210 275 691

Paiacutes Vasco 011 223 027 -153 231 232 640

La Rioja 010 032 041 026 153 325 1212

Cuadro A22- Sectores Valores promedio 1995-2007

Sectores

IK QK BK

Agricultura y pesca 0039 0259 0072

Industria extractiva y energeacutetica 0077 0195 0055

Alimentacioacuten bebidas y tabaco 0097 0389 0027

Textil confeccioacuten cuero y calzado 0077 0538 0012

Quiacutemica + Caucho y plaacutestico 0106 0520 0074

Equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico 0113 0556 0031

Material de transporte 0123 0542 0048

Otras manufacturas 0097 0512 0053

Construccioacuten 0147 1490 0271

Comercio y Hosteleria 0121 0788 0170

Transporte y comunicaciones 0165 0342 0041

Intermediacioacuten financiera 0110 1120 0342

Otros servicios de mercado 0141 0860 0227

-25shy

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Cuadro 2b Test de validez de los instrumentos

ESTIMACIOacuteN Two-step System GMM Variable Dependiente

Ii t Ki t

[1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10]

Test de Hansen [0110] [0071] [0084] [0074] [0147] [0110] [0227] [0136] [0081]

AR(1) Test [0007] [0002] [0009] [0111]

[0001] [0003] [0000] [0000] [0007] [0002] [0005]

AR(2) Test [0200] [0129] [0092] [0065] [0105] [0259] [0758] [0197] [0136] [0084]

Dummies Temporales Si Si Si Si Si Si Si Si Si Si

No Observaciones 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652 2652

Industrias regionales 221 221 221 221 221 221 221 221 221 221

Nota a los cuadro 2 a y 2b Los errores estaacutendar corregidos (Windmeijer 2005) se presentan entre pareacutentesis valores significativos al 10 significativos al 5 y significativos al 1 Los valores presentados para Hansen test y AR() test son los p-values para la hipoacutetesis nula de vaacutelida especificacioacuten y no autocorrelacioacuten de primer y de segundo orden respectivamente Los instrumentos utilizados para la estimacioacuten de las ecuaciones en primeras diferencias son los niveles de las variables explicativas que consideramos endoacutegenas desfasadas 2 periodos y todos los desfases hasta un maacuteximo de 5 y las variables explicativas exoacutegenas sin desfasar Los instrumentos adicionales utilizados para las ecuaciones en niveles son las variables consideradas endoacutegenas en primeras diferencias desfasadas 1 periodo y las primeras diferencias de las variables explicativas exoacutegenas No se utilizan todos los desfases posibles de las variables porque dada la dimensioacuten de la muestra y el nuacutemero de variables explicativas si se utilizan maacutes desfases el nuacutemero de instrumentos excederiacutea el nuacutemero de grupos Excepto en la columna [1] en la que no se incorporan en la especificacioacuten las variables de aglomeracioacuten ni dotaciones de capital donde el nuacutemero de desfases para las variables endoacutegenas son dos periodos pero hasta un maacuteximo de siete

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5 Conclusiones

El comportamiento de la inversioacuten de los diferentes sectores no es uniforme en las diferentes regiones Hay determinantes regionales que influyen sobre la dinaacutemica de la inversioacuten Las regiones difieren tanto en la dotacioacuten de capitales puacuteblicos como en sus niveles de especializacioacuten diversificacioacuten y densidad

Nadie planifica ni decide la inversioacuten agregada nacional Aunque variables nacionales y sectoriales afectan a todas las regiones la inversioacuten agregada a nivel nacional es el resultado de las decisiones de inversioacuten que se toman en cada una de las industrias regionales Este artiacuteculo es pionero en el estudio de los factores que estaacuten detraacutes de las decisiones locales de inversioacuten domeacutestica Para ello construimos un panel de datos de 13 sectores y 17 regiones de la economiacutea espantildeola para el periodo 1995-2007 Estos datos son utilizados para estimar una ecuacioacuten empiacuterica de inversioacuten e investigar el papel desempentildeado por las economiacuteas de aglomeracioacuten dotacioacuten de factores de caraacutecter estrateacutegico y los factores usuales en la estimacioacuten de funciones de inversioacuten

Para poder llevar a cabo este anaacutelisis estimamos una ecuacioacuten de Euler cuya especificacioacuten estaacute basada en la versioacuten propuesta en el trabajo de Bond y Meghir (1994) y ampliada por Escribaacute y Murgui (2009) Se utiliza un panel dinaacutemico estimado tanto en niveles como en primeras diferencias por el estimador System-MMG (Arellano y Bover 1995 y Blundell y Bond 1998) Este meacutetodo controla los sesgos originados por la heterogeneidad de la muestra y la presencia de endogeneidad en las variables explicativas

Los resultados son coherentes con el modelo estaacutendar de inversioacuten de la ecuacioacuten de Euler Al incorporar en la ecuacioacuten de Euler y sobre la eficiencia teacutecnica la influencia de las economiacuteas de aglomeracioacuten dotacioacuten regional de capital humano infraestructuras y capital tecnoloacutegico los signos y la significatividad de las variables claacutesicas se mantienen La diversificacioacuten regional el capital humano y la densidad han desempentildeado un papel decisivo en la determinacioacuten de la inversioacuten empresarial Un papel maacutes reducido puede atribuirse a las infraestructuras de transporte mientras que no se aprecia un efecto significativo del capital tecnoloacutegico Especialmente efectivas se muestran las poliacuteticas regionales de mejoras en la formacioacuten del factor trabajo asiacute como aquellas que incidan sobre la existencia de diversificacioacuten y suficiente tejido empresarial en las regiones En realidad nuestros resultados apuntan a que la mayor disponibilidad de cualificacioacuten laboral se encuentra en las localidades maacutes densas con mayor concentracioacuten de servicios empresariales y empresas de diferentes sectores productivos

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De Lucio JJ JA Herce y A Goicolea (2002) ldquoThe effects of externalities on productivity growth in Spanish industryrdquo Regional Science and Urban Economics 32 241-258

Dekle R (2002)rdquoIndustrial concentration and regional growth evidence from the prefecturesrdquo The Review of Economics and Stadistics 84(2) 310-315

Escribaacute FJ y MJ Murgui (2007)rdquoEl capital tecnoloacutegico como factor de produccioacuten en las regiones espantildeolasrdquoInvestigaciones Regionales 10 33-52

Escribaacute FJ y MJ Murgui (2008)rdquoFactores de localizacioacuten regional de las inversiones industrialesrdquo Revista de Economiacutea Aplicada 47 101-126

Escribaacute FJ y MJ Murgui (2009) ldquoGovernment policy and industrial investment determinants in Spanish regionsrdquo Regional Science and Urban Economics 39(4) pp 479-488

Esteban L JM Hernaacutendez y L Lanaspa (2001) ldquoPatrones de localizacioacuten de la produccioacuten y efectividad de la poliacutetica industrialrdquo Economiacutea Industrial 342 163-174

Estrada A y J Valleacutes (1998) ldquoInvestment and financial structure in Spanish manufacturing firmsrdquo Investigaciones Econoacutemicas XXII (3) pp 337-359

Feser EJ (2001) ldquoA flexible test for agglomeration economies in two US manufacturing industriesrdquo Regional Science and Urban Economics 31 pp 1-19

Glaeser EL HD Kallal JA Scheinkman y A Shleifer (1992) ldquoGrowth in citiesrdquo Journal of Political Economy 100 (6) 1126-1152

Guimaraes P O Figueiredo y D Woodward (2003) ldquoA tratable Approach to the firm location decision problemrdquo Review of Economics and Statistics 84 pp 201shy204

Hansen LP (1982) ldquoLarge sample properties of Generalized Method of Moments estimatorsrdquo Econometrica 50 pp 1029-1054

Head K y T Mayer (2004)rdquoMarket potencial and the location of japonese investment in the European unionrdquo Review of Economics and Statistics 86 959shy972

Hernando I y A Tiomo (2002) ldquoFinancial constraints and investment in France and Spain a comparison using firm level datardquo Working Paper Nordm 0214 Banco de Espantildea Servicio de Estudios

Hulten Ch y FC Wykoff (1981) ldquoThe estimation of economic depreciation using vintage asset pricesrdquo Journal of Econometrics 15 pp 367-397

Lambert DM y KTMacNamara (2009)rdquoLocation determinants of food manufactures in the United States 2000-2004 are nonmetropolitan counties competitivesrdquo Agricultural Economics 40 617-630

Mas M F Peacuterez L Serrano E Uriel y A Soler (2008) Capital Humano Metodologiacutea y series histoacutericas 1964-2007 IVIE y Fundacioacuten Bancaja Valencia

Rosenthal SS y W Strange (2004) ldquoEvidence on the nature and sources of agglomeration economicsrdquo in Henderson JV and JF Thisse (eds) Handbook of Regional and Urban Economics Volume 4 Elsevier North-Holland

-20shy

Saacutenchez C y P Saacutenchez (2008)rdquoEstructura y evolucioacuten de la inversioacuten empresarial en Espantildeardquo Boletiacuten Econoacutemico Banco de Espantildea Nordm 61

Sargan JD (1958) ldquoThe estimation of economic relationships using instrumental variablesrdquo Econometrica 26 pp393-415

Schalk HJ y G Untiedt (2000) ldquoRegional investment incentives in Germany impacts on factor demand and growthrdquo The Annals of Regional Science 44 pp 173-195

Windmeijer F (2005) ldquoA finite sample correction for the variance of linear efficient two-step GMM estimatorsrdquo Journal of Econometrics 126 pp 25-51

-21shy

APENDICE 1

Las series de datos utilizadas para las diecisiete regiones espantildeolas son de la base de datos BDMORES b-2000 La desagregacioacuten regional corresponde a NUTS2 en la nomenclatura de Eurostat y el nivel de desagregacioacuten sectorial se construye desde la NACE-CLIO R25 (See De Bustos et al 2008) adaptada a la utilizada en Cambridge Econometrics

Las series utilizadas de esta base de datos son

Output ( Qit ) El valor antildeadido bruto de cada industria regional (o rama o sector de

cada regioacuten) valorado a precios baacutesicos de acuerdo con el Sistema de Cuentas Europeo (ESA95)23 Los datos se expresan a precios constantes de 2000

Trabajo El nuacutemero de ocupados enLit cada industria regional La definicioacuten utilizada en la BDMORES b-2000 es la propuesta por la Contabilidad Regional de Espantildea base 2000 y base 95 referente al empleo puestos de trabajo

Formacioacuten bruta de capital fijo Iit los datos utilizados son consistentes tanto en niveles como en su evolucioacuten con las variables macroeconoacutemicas baacutesicas sobre inversioacuten incluiacutedas en la Contabilidad Nacional a precios corrientes y en euros de 2000 Los deflactores utilizados para cada sector o rama se han construido teniendo en cuenta la composicioacuten para cada sector de los activos

Capital Privado Stock de capital neto para cada industria regional El meacutetodo Kit

seguido para la estimacioacuten del stock de capital neto es el de inventario permanente Las tasas de depreciacioacuten para cada rama se basan en la composicioacuten de activos en cada rama productiva la vida media de los diferentes activos en cada sector (OECD 2000) y la tasa de ldquodeclining balancerdquo del BEA para cada tipo de activo (Hulten and Wykoff 1981)

it Salario real

El salario real en cada industria regional se calcula como las rentas

P it

del trabajo de cada industria regional dividido por el nuacutemero de empleos Se expresa en teacuterminos reales con el deflactor del output de la industria regional

Coste de uso del capital El coste de uso del capital en cada sector se calcula cit pit n I Icomo

P

P

I rt pit it donde pit es el deflactor del capital en el sector pit es el it it

deflactor del output de cada sector rtn es el tipo de intereacutes nominal a largo plazo it es

la tasa de depreciacioacuten de cada sector y pitI es la tasa de crecimiento del deflactor del

capital del sector

23 The ESA 95 is currently the obligatory method of reference in all countries in the European Union for the elaboration of their National Accounts

-22shy

-23shy

n

1 Lpj Lpj

t D L SUPp p1 j S i

ij t

Eit Q j t

QiN t QN t

Q

a mayor que la unidad refleja que la regioacuten j estaacute

Tasa de beneficio La tasa real de beneficio en cada industria regional se calcula como Bit Qit it Lit cit Kit Kit pit Kit pit

Infraestructuras de transporte (Git ) La medida de las dotaciones de capital puacuteblico en

infraestructuras se estiman como el stock de capital puacuteblico en infraestructuras de transporte de cada regioacuten (carreteras puertos ferrocarriles y aeropuertos) dividido por Km2 de la regioacuten

Human capital ( Hit ) El capital humano se aproxima por el porcentaje de poblacioacuten

ocupada con estudios anteriores a los superiores en cada regioacuten La fuente utilizada es Mas et al (2008)

Capital tecnoloacutegico (Tit ) La medida del capital puacuteblico en I+D se computa como suma

de los stocks de capital en I+D de las Administraciones Puacuteblicas y centros de ensentildeanza superior de cada regioacuten ponderadas por el tamantildeo de la regioacuten Los capitales se obtienen de las series de gasto en I+D del INE utilizando el meacutetodo del inventario permanente con una tasa de depreciacioacuten del 15 (Escribaacute y Murgui 2007)

Especializacioacuten ( Eit ) El iacutendice de especializacioacuten de la regioacuten j en el sector i compara el

peso de ese sector en la regioacuten respecto a ese mismo sector en la nacioacuten

En la medida en que este iacutendice seespecializada en el sector i

Diversificacioacuten Se aproxima a traveacutes del opuesto al iacutendice de Herfindahl de Dit

concentracioacuten local entre industrias

2 19 Qij t Dit ln

i1 Q j t

Este iacutendice se construye utilizando toda la desagregacioacuten disponible en la BDMORES b-2000 Este iacutendice es igual a cero si el output regional estaacute concentrado en un uacutenico sector y es igual al logaritmo del nuacutemero de sectores si la distribucioacuten del output regional entre sectores es uniforme Este indicador aproxima las externalidades tipo Jacobs

Densidad Utilizamos una medida inspirada en Ciccone y Hall (1996) basado enSit

densidades de ocupacioacuten correspondientes a unidades territoriales maacutes pequentildeas que la regioacuten

Siendo n el nuacutemero de provincias en la regioacuten j y SUPp los Km2 de la regioacuten Si es mayor (menor) que 1 es que la densidad de la regioacuten es superior (inferior) a la media nacional (D) Un incremento de la densidad en todas las provincias de la regioacuten superior a la media nacional aumenta el valor del iacutendice Una migracioacuten de trabajadores intraregional desde las provincias con baja densidad hacia las de maacutes densidad incrementa el valor del iacutendice (Ciccone 2001) El empleo provincial se obtiene de Mas et al (2008)

-24shy

APENDICE 2

En el cuadro A21 se presentan las tasas de crecimiento promedio de las variables explicativas que recogen las caracteriacutesticas regionales del periodo analizado 1995-2007 y en el cuadro A22 la variables especiacuteficamente sectoriales en sus valores nacionales

Cuadro A21- Variables Regionales Valores promedio 1995-2007

Regiones Tasas de crecimiento (porcentajes)

IK Densidad Diver Den Infrat Hum Tec

Andaluciacutea 011 050 019 115 357 163 559

Aragoacuten 010 023 037 -051 477 348 203

Asturias 009 049 -030 -203 469 294 420

Baleares 012 110 131 156 469 365 737

Canarias 012 124 063 159 346 061 480

Cantabria 010 054 -012 -035 453 309 335

Castilla y Leoacuten 010 017 005 -108 422 329 600

Castilla La Mancha 010 013 011 007 393 260 1084

Cataluntildea 011 301 -030 -054 432 230 588

CValenciana 011 118 -012 059 396 221 714

Extremadura 008 012 007 -110 315 479 722

Galicia 011 073 014 -115 480 402 717

Madrid 014 409 -014 058 620 296 282

Murcia 012 058 -015 136 498 550 279

Navarra 011 033 -006 -047 210 275 691

Paiacutes Vasco 011 223 027 -153 231 232 640

La Rioja 010 032 041 026 153 325 1212

Cuadro A22- Sectores Valores promedio 1995-2007

Sectores

IK QK BK

Agricultura y pesca 0039 0259 0072

Industria extractiva y energeacutetica 0077 0195 0055

Alimentacioacuten bebidas y tabaco 0097 0389 0027

Textil confeccioacuten cuero y calzado 0077 0538 0012

Quiacutemica + Caucho y plaacutestico 0106 0520 0074

Equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico 0113 0556 0031

Material de transporte 0123 0542 0048

Otras manufacturas 0097 0512 0053

Construccioacuten 0147 1490 0271

Comercio y Hosteleria 0121 0788 0170

Transporte y comunicaciones 0165 0342 0041

Intermediacioacuten financiera 0110 1120 0342

Otros servicios de mercado 0141 0860 0227

-25shy

-26shy

5 Conclusiones

El comportamiento de la inversioacuten de los diferentes sectores no es uniforme en las diferentes regiones Hay determinantes regionales que influyen sobre la dinaacutemica de la inversioacuten Las regiones difieren tanto en la dotacioacuten de capitales puacuteblicos como en sus niveles de especializacioacuten diversificacioacuten y densidad

Nadie planifica ni decide la inversioacuten agregada nacional Aunque variables nacionales y sectoriales afectan a todas las regiones la inversioacuten agregada a nivel nacional es el resultado de las decisiones de inversioacuten que se toman en cada una de las industrias regionales Este artiacuteculo es pionero en el estudio de los factores que estaacuten detraacutes de las decisiones locales de inversioacuten domeacutestica Para ello construimos un panel de datos de 13 sectores y 17 regiones de la economiacutea espantildeola para el periodo 1995-2007 Estos datos son utilizados para estimar una ecuacioacuten empiacuterica de inversioacuten e investigar el papel desempentildeado por las economiacuteas de aglomeracioacuten dotacioacuten de factores de caraacutecter estrateacutegico y los factores usuales en la estimacioacuten de funciones de inversioacuten

Para poder llevar a cabo este anaacutelisis estimamos una ecuacioacuten de Euler cuya especificacioacuten estaacute basada en la versioacuten propuesta en el trabajo de Bond y Meghir (1994) y ampliada por Escribaacute y Murgui (2009) Se utiliza un panel dinaacutemico estimado tanto en niveles como en primeras diferencias por el estimador System-MMG (Arellano y Bover 1995 y Blundell y Bond 1998) Este meacutetodo controla los sesgos originados por la heterogeneidad de la muestra y la presencia de endogeneidad en las variables explicativas

Los resultados son coherentes con el modelo estaacutendar de inversioacuten de la ecuacioacuten de Euler Al incorporar en la ecuacioacuten de Euler y sobre la eficiencia teacutecnica la influencia de las economiacuteas de aglomeracioacuten dotacioacuten regional de capital humano infraestructuras y capital tecnoloacutegico los signos y la significatividad de las variables claacutesicas se mantienen La diversificacioacuten regional el capital humano y la densidad han desempentildeado un papel decisivo en la determinacioacuten de la inversioacuten empresarial Un papel maacutes reducido puede atribuirse a las infraestructuras de transporte mientras que no se aprecia un efecto significativo del capital tecnoloacutegico Especialmente efectivas se muestran las poliacuteticas regionales de mejoras en la formacioacuten del factor trabajo asiacute como aquellas que incidan sobre la existencia de diversificacioacuten y suficiente tejido empresarial en las regiones En realidad nuestros resultados apuntan a que la mayor disponibilidad de cualificacioacuten laboral se encuentra en las localidades maacutes densas con mayor concentracioacuten de servicios empresariales y empresas de diferentes sectores productivos

6 Referencias Bibliograacuteficas

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Blonigen BA y V Kolpin (2002)rdquoTechnology agglomeration and regional competition for investmentrdquo NBER WP 8862

Blundell R y S Bond (1998) ldquoInitial conditions and moment restrictions in dynamic panel data modelsrdquo Journal of Econometrics 87 pp 115-43

Bond S y C Meghir (1994) ldquoDynamic investment models and the firmrsquos financial policyrdquo Review of Economic Studies 61 pp 197-222

Bond S J Elston J Mairesse y B Mulkay (2003) ldquoFinancial factors and investment in Belgium France Germany and the United Kingdom a comparison using company panel datardquo The Review of Economics and Statistics 85(1) pp 153-165

Brown JP R Florax y KT MacNamara (2009)rdquoDeterminants of investment flows in US manufacturingrdquo The Review of Regional Studies 39(3) 269-286

Ciccone A y R Hall (1996)rdquoProductivity and the density of economic activityrdquo American Economic Review 86 54-70

Ciccone A (2001)rdquoEfectos de aglomeracioacuten en Europa y en EEUUrdquo CREI Opuscle nordm 9

Cuadrado JR (2001)rdquoLos servicios y la industria (1950-2000)rdquo Revista de Historia Industrial N19-20 pp 357-364

Dabaacuten T A Diacuteaz FJ Escribaacute y MJ Murgui (2002) ldquoLa Base de datos BDMORESrdquo Revista de Economiacutea Aplicada Vol X (30) pp 165-184

De BustosA A Cutanda A Diaz FJ Escribaacute MJ Murgui y MJ Sanz (2008) ldquoLa BDMORES en base 2000 Nuevas estimaciones y variablesrdquo Ministerio de Economiacutea y Hacienda DGAPP D-2008-08

-19shy

De Lucio JJ JA Herce y A Goicolea (2002) ldquoThe effects of externalities on productivity growth in Spanish industryrdquo Regional Science and Urban Economics 32 241-258

Dekle R (2002)rdquoIndustrial concentration and regional growth evidence from the prefecturesrdquo The Review of Economics and Stadistics 84(2) 310-315

Escribaacute FJ y MJ Murgui (2007)rdquoEl capital tecnoloacutegico como factor de produccioacuten en las regiones espantildeolasrdquoInvestigaciones Regionales 10 33-52

Escribaacute FJ y MJ Murgui (2008)rdquoFactores de localizacioacuten regional de las inversiones industrialesrdquo Revista de Economiacutea Aplicada 47 101-126

Escribaacute FJ y MJ Murgui (2009) ldquoGovernment policy and industrial investment determinants in Spanish regionsrdquo Regional Science and Urban Economics 39(4) pp 479-488

Esteban L JM Hernaacutendez y L Lanaspa (2001) ldquoPatrones de localizacioacuten de la produccioacuten y efectividad de la poliacutetica industrialrdquo Economiacutea Industrial 342 163-174

Estrada A y J Valleacutes (1998) ldquoInvestment and financial structure in Spanish manufacturing firmsrdquo Investigaciones Econoacutemicas XXII (3) pp 337-359

Feser EJ (2001) ldquoA flexible test for agglomeration economies in two US manufacturing industriesrdquo Regional Science and Urban Economics 31 pp 1-19

Glaeser EL HD Kallal JA Scheinkman y A Shleifer (1992) ldquoGrowth in citiesrdquo Journal of Political Economy 100 (6) 1126-1152

Guimaraes P O Figueiredo y D Woodward (2003) ldquoA tratable Approach to the firm location decision problemrdquo Review of Economics and Statistics 84 pp 201shy204

Hansen LP (1982) ldquoLarge sample properties of Generalized Method of Moments estimatorsrdquo Econometrica 50 pp 1029-1054

Head K y T Mayer (2004)rdquoMarket potencial and the location of japonese investment in the European unionrdquo Review of Economics and Statistics 86 959shy972

Hernando I y A Tiomo (2002) ldquoFinancial constraints and investment in France and Spain a comparison using firm level datardquo Working Paper Nordm 0214 Banco de Espantildea Servicio de Estudios

Hulten Ch y FC Wykoff (1981) ldquoThe estimation of economic depreciation using vintage asset pricesrdquo Journal of Econometrics 15 pp 367-397

Lambert DM y KTMacNamara (2009)rdquoLocation determinants of food manufactures in the United States 2000-2004 are nonmetropolitan counties competitivesrdquo Agricultural Economics 40 617-630

Mas M F Peacuterez L Serrano E Uriel y A Soler (2008) Capital Humano Metodologiacutea y series histoacutericas 1964-2007 IVIE y Fundacioacuten Bancaja Valencia

Rosenthal SS y W Strange (2004) ldquoEvidence on the nature and sources of agglomeration economicsrdquo in Henderson JV and JF Thisse (eds) Handbook of Regional and Urban Economics Volume 4 Elsevier North-Holland

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Saacutenchez C y P Saacutenchez (2008)rdquoEstructura y evolucioacuten de la inversioacuten empresarial en Espantildeardquo Boletiacuten Econoacutemico Banco de Espantildea Nordm 61

Sargan JD (1958) ldquoThe estimation of economic relationships using instrumental variablesrdquo Econometrica 26 pp393-415

Schalk HJ y G Untiedt (2000) ldquoRegional investment incentives in Germany impacts on factor demand and growthrdquo The Annals of Regional Science 44 pp 173-195

Windmeijer F (2005) ldquoA finite sample correction for the variance of linear efficient two-step GMM estimatorsrdquo Journal of Econometrics 126 pp 25-51

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APENDICE 1

Las series de datos utilizadas para las diecisiete regiones espantildeolas son de la base de datos BDMORES b-2000 La desagregacioacuten regional corresponde a NUTS2 en la nomenclatura de Eurostat y el nivel de desagregacioacuten sectorial se construye desde la NACE-CLIO R25 (See De Bustos et al 2008) adaptada a la utilizada en Cambridge Econometrics

Las series utilizadas de esta base de datos son

Output ( Qit ) El valor antildeadido bruto de cada industria regional (o rama o sector de

cada regioacuten) valorado a precios baacutesicos de acuerdo con el Sistema de Cuentas Europeo (ESA95)23 Los datos se expresan a precios constantes de 2000

Trabajo El nuacutemero de ocupados enLit cada industria regional La definicioacuten utilizada en la BDMORES b-2000 es la propuesta por la Contabilidad Regional de Espantildea base 2000 y base 95 referente al empleo puestos de trabajo

Formacioacuten bruta de capital fijo Iit los datos utilizados son consistentes tanto en niveles como en su evolucioacuten con las variables macroeconoacutemicas baacutesicas sobre inversioacuten incluiacutedas en la Contabilidad Nacional a precios corrientes y en euros de 2000 Los deflactores utilizados para cada sector o rama se han construido teniendo en cuenta la composicioacuten para cada sector de los activos

Capital Privado Stock de capital neto para cada industria regional El meacutetodo Kit

seguido para la estimacioacuten del stock de capital neto es el de inventario permanente Las tasas de depreciacioacuten para cada rama se basan en la composicioacuten de activos en cada rama productiva la vida media de los diferentes activos en cada sector (OECD 2000) y la tasa de ldquodeclining balancerdquo del BEA para cada tipo de activo (Hulten and Wykoff 1981)

it Salario real

El salario real en cada industria regional se calcula como las rentas

P it

del trabajo de cada industria regional dividido por el nuacutemero de empleos Se expresa en teacuterminos reales con el deflactor del output de la industria regional

Coste de uso del capital El coste de uso del capital en cada sector se calcula cit pit n I Icomo

P

P

I rt pit it donde pit es el deflactor del capital en el sector pit es el it it

deflactor del output de cada sector rtn es el tipo de intereacutes nominal a largo plazo it es

la tasa de depreciacioacuten de cada sector y pitI es la tasa de crecimiento del deflactor del

capital del sector

23 The ESA 95 is currently the obligatory method of reference in all countries in the European Union for the elaboration of their National Accounts

-22shy

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n

1 Lpj Lpj

t D L SUPp p1 j S i

ij t

Eit Q j t

QiN t QN t

Q

a mayor que la unidad refleja que la regioacuten j estaacute

Tasa de beneficio La tasa real de beneficio en cada industria regional se calcula como Bit Qit it Lit cit Kit Kit pit Kit pit

Infraestructuras de transporte (Git ) La medida de las dotaciones de capital puacuteblico en

infraestructuras se estiman como el stock de capital puacuteblico en infraestructuras de transporte de cada regioacuten (carreteras puertos ferrocarriles y aeropuertos) dividido por Km2 de la regioacuten

Human capital ( Hit ) El capital humano se aproxima por el porcentaje de poblacioacuten

ocupada con estudios anteriores a los superiores en cada regioacuten La fuente utilizada es Mas et al (2008)

Capital tecnoloacutegico (Tit ) La medida del capital puacuteblico en I+D se computa como suma

de los stocks de capital en I+D de las Administraciones Puacuteblicas y centros de ensentildeanza superior de cada regioacuten ponderadas por el tamantildeo de la regioacuten Los capitales se obtienen de las series de gasto en I+D del INE utilizando el meacutetodo del inventario permanente con una tasa de depreciacioacuten del 15 (Escribaacute y Murgui 2007)

Especializacioacuten ( Eit ) El iacutendice de especializacioacuten de la regioacuten j en el sector i compara el

peso de ese sector en la regioacuten respecto a ese mismo sector en la nacioacuten

En la medida en que este iacutendice seespecializada en el sector i

Diversificacioacuten Se aproxima a traveacutes del opuesto al iacutendice de Herfindahl de Dit

concentracioacuten local entre industrias

2 19 Qij t Dit ln

i1 Q j t

Este iacutendice se construye utilizando toda la desagregacioacuten disponible en la BDMORES b-2000 Este iacutendice es igual a cero si el output regional estaacute concentrado en un uacutenico sector y es igual al logaritmo del nuacutemero de sectores si la distribucioacuten del output regional entre sectores es uniforme Este indicador aproxima las externalidades tipo Jacobs

Densidad Utilizamos una medida inspirada en Ciccone y Hall (1996) basado enSit

densidades de ocupacioacuten correspondientes a unidades territoriales maacutes pequentildeas que la regioacuten

Siendo n el nuacutemero de provincias en la regioacuten j y SUPp los Km2 de la regioacuten Si es mayor (menor) que 1 es que la densidad de la regioacuten es superior (inferior) a la media nacional (D) Un incremento de la densidad en todas las provincias de la regioacuten superior a la media nacional aumenta el valor del iacutendice Una migracioacuten de trabajadores intraregional desde las provincias con baja densidad hacia las de maacutes densidad incrementa el valor del iacutendice (Ciccone 2001) El empleo provincial se obtiene de Mas et al (2008)

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APENDICE 2

En el cuadro A21 se presentan las tasas de crecimiento promedio de las variables explicativas que recogen las caracteriacutesticas regionales del periodo analizado 1995-2007 y en el cuadro A22 la variables especiacuteficamente sectoriales en sus valores nacionales

Cuadro A21- Variables Regionales Valores promedio 1995-2007

Regiones Tasas de crecimiento (porcentajes)

IK Densidad Diver Den Infrat Hum Tec

Andaluciacutea 011 050 019 115 357 163 559

Aragoacuten 010 023 037 -051 477 348 203

Asturias 009 049 -030 -203 469 294 420

Baleares 012 110 131 156 469 365 737

Canarias 012 124 063 159 346 061 480

Cantabria 010 054 -012 -035 453 309 335

Castilla y Leoacuten 010 017 005 -108 422 329 600

Castilla La Mancha 010 013 011 007 393 260 1084

Cataluntildea 011 301 -030 -054 432 230 588

CValenciana 011 118 -012 059 396 221 714

Extremadura 008 012 007 -110 315 479 722

Galicia 011 073 014 -115 480 402 717

Madrid 014 409 -014 058 620 296 282

Murcia 012 058 -015 136 498 550 279

Navarra 011 033 -006 -047 210 275 691

Paiacutes Vasco 011 223 027 -153 231 232 640

La Rioja 010 032 041 026 153 325 1212

Cuadro A22- Sectores Valores promedio 1995-2007

Sectores

IK QK BK

Agricultura y pesca 0039 0259 0072

Industria extractiva y energeacutetica 0077 0195 0055

Alimentacioacuten bebidas y tabaco 0097 0389 0027

Textil confeccioacuten cuero y calzado 0077 0538 0012

Quiacutemica + Caucho y plaacutestico 0106 0520 0074

Equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico 0113 0556 0031

Material de transporte 0123 0542 0048

Otras manufacturas 0097 0512 0053

Construccioacuten 0147 1490 0271

Comercio y Hosteleria 0121 0788 0170

Transporte y comunicaciones 0165 0342 0041

Intermediacioacuten financiera 0110 1120 0342

Otros servicios de mercado 0141 0860 0227

-25shy

-26shy

6 Referencias Bibliograacuteficas

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-19shy

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Dekle R (2002)rdquoIndustrial concentration and regional growth evidence from the prefecturesrdquo The Review of Economics and Stadistics 84(2) 310-315

Escribaacute FJ y MJ Murgui (2007)rdquoEl capital tecnoloacutegico como factor de produccioacuten en las regiones espantildeolasrdquoInvestigaciones Regionales 10 33-52

Escribaacute FJ y MJ Murgui (2008)rdquoFactores de localizacioacuten regional de las inversiones industrialesrdquo Revista de Economiacutea Aplicada 47 101-126

Escribaacute FJ y MJ Murgui (2009) ldquoGovernment policy and industrial investment determinants in Spanish regionsrdquo Regional Science and Urban Economics 39(4) pp 479-488

Esteban L JM Hernaacutendez y L Lanaspa (2001) ldquoPatrones de localizacioacuten de la produccioacuten y efectividad de la poliacutetica industrialrdquo Economiacutea Industrial 342 163-174

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Feser EJ (2001) ldquoA flexible test for agglomeration economies in two US manufacturing industriesrdquo Regional Science and Urban Economics 31 pp 1-19

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Guimaraes P O Figueiredo y D Woodward (2003) ldquoA tratable Approach to the firm location decision problemrdquo Review of Economics and Statistics 84 pp 201shy204

Hansen LP (1982) ldquoLarge sample properties of Generalized Method of Moments estimatorsrdquo Econometrica 50 pp 1029-1054

Head K y T Mayer (2004)rdquoMarket potencial and the location of japonese investment in the European unionrdquo Review of Economics and Statistics 86 959shy972

Hernando I y A Tiomo (2002) ldquoFinancial constraints and investment in France and Spain a comparison using firm level datardquo Working Paper Nordm 0214 Banco de Espantildea Servicio de Estudios

Hulten Ch y FC Wykoff (1981) ldquoThe estimation of economic depreciation using vintage asset pricesrdquo Journal of Econometrics 15 pp 367-397

Lambert DM y KTMacNamara (2009)rdquoLocation determinants of food manufactures in the United States 2000-2004 are nonmetropolitan counties competitivesrdquo Agricultural Economics 40 617-630

Mas M F Peacuterez L Serrano E Uriel y A Soler (2008) Capital Humano Metodologiacutea y series histoacutericas 1964-2007 IVIE y Fundacioacuten Bancaja Valencia

Rosenthal SS y W Strange (2004) ldquoEvidence on the nature and sources of agglomeration economicsrdquo in Henderson JV and JF Thisse (eds) Handbook of Regional and Urban Economics Volume 4 Elsevier North-Holland

-20shy

Saacutenchez C y P Saacutenchez (2008)rdquoEstructura y evolucioacuten de la inversioacuten empresarial en Espantildeardquo Boletiacuten Econoacutemico Banco de Espantildea Nordm 61

Sargan JD (1958) ldquoThe estimation of economic relationships using instrumental variablesrdquo Econometrica 26 pp393-415

Schalk HJ y G Untiedt (2000) ldquoRegional investment incentives in Germany impacts on factor demand and growthrdquo The Annals of Regional Science 44 pp 173-195

Windmeijer F (2005) ldquoA finite sample correction for the variance of linear efficient two-step GMM estimatorsrdquo Journal of Econometrics 126 pp 25-51

-21shy

APENDICE 1

Las series de datos utilizadas para las diecisiete regiones espantildeolas son de la base de datos BDMORES b-2000 La desagregacioacuten regional corresponde a NUTS2 en la nomenclatura de Eurostat y el nivel de desagregacioacuten sectorial se construye desde la NACE-CLIO R25 (See De Bustos et al 2008) adaptada a la utilizada en Cambridge Econometrics

Las series utilizadas de esta base de datos son

Output ( Qit ) El valor antildeadido bruto de cada industria regional (o rama o sector de

cada regioacuten) valorado a precios baacutesicos de acuerdo con el Sistema de Cuentas Europeo (ESA95)23 Los datos se expresan a precios constantes de 2000

Trabajo El nuacutemero de ocupados enLit cada industria regional La definicioacuten utilizada en la BDMORES b-2000 es la propuesta por la Contabilidad Regional de Espantildea base 2000 y base 95 referente al empleo puestos de trabajo

Formacioacuten bruta de capital fijo Iit los datos utilizados son consistentes tanto en niveles como en su evolucioacuten con las variables macroeconoacutemicas baacutesicas sobre inversioacuten incluiacutedas en la Contabilidad Nacional a precios corrientes y en euros de 2000 Los deflactores utilizados para cada sector o rama se han construido teniendo en cuenta la composicioacuten para cada sector de los activos

Capital Privado Stock de capital neto para cada industria regional El meacutetodo Kit

seguido para la estimacioacuten del stock de capital neto es el de inventario permanente Las tasas de depreciacioacuten para cada rama se basan en la composicioacuten de activos en cada rama productiva la vida media de los diferentes activos en cada sector (OECD 2000) y la tasa de ldquodeclining balancerdquo del BEA para cada tipo de activo (Hulten and Wykoff 1981)

it Salario real

El salario real en cada industria regional se calcula como las rentas

P it

del trabajo de cada industria regional dividido por el nuacutemero de empleos Se expresa en teacuterminos reales con el deflactor del output de la industria regional

Coste de uso del capital El coste de uso del capital en cada sector se calcula cit pit n I Icomo

P

P

I rt pit it donde pit es el deflactor del capital en el sector pit es el it it

deflactor del output de cada sector rtn es el tipo de intereacutes nominal a largo plazo it es

la tasa de depreciacioacuten de cada sector y pitI es la tasa de crecimiento del deflactor del

capital del sector

23 The ESA 95 is currently the obligatory method of reference in all countries in the European Union for the elaboration of their National Accounts

-22shy

-23shy

n

1 Lpj Lpj

t D L SUPp p1 j S i

ij t

Eit Q j t

QiN t QN t

Q

a mayor que la unidad refleja que la regioacuten j estaacute

Tasa de beneficio La tasa real de beneficio en cada industria regional se calcula como Bit Qit it Lit cit Kit Kit pit Kit pit

Infraestructuras de transporte (Git ) La medida de las dotaciones de capital puacuteblico en

infraestructuras se estiman como el stock de capital puacuteblico en infraestructuras de transporte de cada regioacuten (carreteras puertos ferrocarriles y aeropuertos) dividido por Km2 de la regioacuten

Human capital ( Hit ) El capital humano se aproxima por el porcentaje de poblacioacuten

ocupada con estudios anteriores a los superiores en cada regioacuten La fuente utilizada es Mas et al (2008)

Capital tecnoloacutegico (Tit ) La medida del capital puacuteblico en I+D se computa como suma

de los stocks de capital en I+D de las Administraciones Puacuteblicas y centros de ensentildeanza superior de cada regioacuten ponderadas por el tamantildeo de la regioacuten Los capitales se obtienen de las series de gasto en I+D del INE utilizando el meacutetodo del inventario permanente con una tasa de depreciacioacuten del 15 (Escribaacute y Murgui 2007)

Especializacioacuten ( Eit ) El iacutendice de especializacioacuten de la regioacuten j en el sector i compara el

peso de ese sector en la regioacuten respecto a ese mismo sector en la nacioacuten

En la medida en que este iacutendice seespecializada en el sector i

Diversificacioacuten Se aproxima a traveacutes del opuesto al iacutendice de Herfindahl de Dit

concentracioacuten local entre industrias

2 19 Qij t Dit ln

i1 Q j t

Este iacutendice se construye utilizando toda la desagregacioacuten disponible en la BDMORES b-2000 Este iacutendice es igual a cero si el output regional estaacute concentrado en un uacutenico sector y es igual al logaritmo del nuacutemero de sectores si la distribucioacuten del output regional entre sectores es uniforme Este indicador aproxima las externalidades tipo Jacobs

Densidad Utilizamos una medida inspirada en Ciccone y Hall (1996) basado enSit

densidades de ocupacioacuten correspondientes a unidades territoriales maacutes pequentildeas que la regioacuten

Siendo n el nuacutemero de provincias en la regioacuten j y SUPp los Km2 de la regioacuten Si es mayor (menor) que 1 es que la densidad de la regioacuten es superior (inferior) a la media nacional (D) Un incremento de la densidad en todas las provincias de la regioacuten superior a la media nacional aumenta el valor del iacutendice Una migracioacuten de trabajadores intraregional desde las provincias con baja densidad hacia las de maacutes densidad incrementa el valor del iacutendice (Ciccone 2001) El empleo provincial se obtiene de Mas et al (2008)

-24shy

APENDICE 2

En el cuadro A21 se presentan las tasas de crecimiento promedio de las variables explicativas que recogen las caracteriacutesticas regionales del periodo analizado 1995-2007 y en el cuadro A22 la variables especiacuteficamente sectoriales en sus valores nacionales

Cuadro A21- Variables Regionales Valores promedio 1995-2007

Regiones Tasas de crecimiento (porcentajes)

IK Densidad Diver Den Infrat Hum Tec

Andaluciacutea 011 050 019 115 357 163 559

Aragoacuten 010 023 037 -051 477 348 203

Asturias 009 049 -030 -203 469 294 420

Baleares 012 110 131 156 469 365 737

Canarias 012 124 063 159 346 061 480

Cantabria 010 054 -012 -035 453 309 335

Castilla y Leoacuten 010 017 005 -108 422 329 600

Castilla La Mancha 010 013 011 007 393 260 1084

Cataluntildea 011 301 -030 -054 432 230 588

CValenciana 011 118 -012 059 396 221 714

Extremadura 008 012 007 -110 315 479 722

Galicia 011 073 014 -115 480 402 717

Madrid 014 409 -014 058 620 296 282

Murcia 012 058 -015 136 498 550 279

Navarra 011 033 -006 -047 210 275 691

Paiacutes Vasco 011 223 027 -153 231 232 640

La Rioja 010 032 041 026 153 325 1212

Cuadro A22- Sectores Valores promedio 1995-2007

Sectores

IK QK BK

Agricultura y pesca 0039 0259 0072

Industria extractiva y energeacutetica 0077 0195 0055

Alimentacioacuten bebidas y tabaco 0097 0389 0027

Textil confeccioacuten cuero y calzado 0077 0538 0012

Quiacutemica + Caucho y plaacutestico 0106 0520 0074

Equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico 0113 0556 0031

Material de transporte 0123 0542 0048

Otras manufacturas 0097 0512 0053

Construccioacuten 0147 1490 0271

Comercio y Hosteleria 0121 0788 0170

Transporte y comunicaciones 0165 0342 0041

Intermediacioacuten financiera 0110 1120 0342

Otros servicios de mercado 0141 0860 0227

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De Lucio JJ JA Herce y A Goicolea (2002) ldquoThe effects of externalities on productivity growth in Spanish industryrdquo Regional Science and Urban Economics 32 241-258

Dekle R (2002)rdquoIndustrial concentration and regional growth evidence from the prefecturesrdquo The Review of Economics and Stadistics 84(2) 310-315

Escribaacute FJ y MJ Murgui (2007)rdquoEl capital tecnoloacutegico como factor de produccioacuten en las regiones espantildeolasrdquoInvestigaciones Regionales 10 33-52

Escribaacute FJ y MJ Murgui (2008)rdquoFactores de localizacioacuten regional de las inversiones industrialesrdquo Revista de Economiacutea Aplicada 47 101-126

Escribaacute FJ y MJ Murgui (2009) ldquoGovernment policy and industrial investment determinants in Spanish regionsrdquo Regional Science and Urban Economics 39(4) pp 479-488

Esteban L JM Hernaacutendez y L Lanaspa (2001) ldquoPatrones de localizacioacuten de la produccioacuten y efectividad de la poliacutetica industrialrdquo Economiacutea Industrial 342 163-174

Estrada A y J Valleacutes (1998) ldquoInvestment and financial structure in Spanish manufacturing firmsrdquo Investigaciones Econoacutemicas XXII (3) pp 337-359

Feser EJ (2001) ldquoA flexible test for agglomeration economies in two US manufacturing industriesrdquo Regional Science and Urban Economics 31 pp 1-19

Glaeser EL HD Kallal JA Scheinkman y A Shleifer (1992) ldquoGrowth in citiesrdquo Journal of Political Economy 100 (6) 1126-1152

Guimaraes P O Figueiredo y D Woodward (2003) ldquoA tratable Approach to the firm location decision problemrdquo Review of Economics and Statistics 84 pp 201shy204

Hansen LP (1982) ldquoLarge sample properties of Generalized Method of Moments estimatorsrdquo Econometrica 50 pp 1029-1054

Head K y T Mayer (2004)rdquoMarket potencial and the location of japonese investment in the European unionrdquo Review of Economics and Statistics 86 959shy972

Hernando I y A Tiomo (2002) ldquoFinancial constraints and investment in France and Spain a comparison using firm level datardquo Working Paper Nordm 0214 Banco de Espantildea Servicio de Estudios

Hulten Ch y FC Wykoff (1981) ldquoThe estimation of economic depreciation using vintage asset pricesrdquo Journal of Econometrics 15 pp 367-397

Lambert DM y KTMacNamara (2009)rdquoLocation determinants of food manufactures in the United States 2000-2004 are nonmetropolitan counties competitivesrdquo Agricultural Economics 40 617-630

Mas M F Peacuterez L Serrano E Uriel y A Soler (2008) Capital Humano Metodologiacutea y series histoacutericas 1964-2007 IVIE y Fundacioacuten Bancaja Valencia

Rosenthal SS y W Strange (2004) ldquoEvidence on the nature and sources of agglomeration economicsrdquo in Henderson JV and JF Thisse (eds) Handbook of Regional and Urban Economics Volume 4 Elsevier North-Holland

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Saacutenchez C y P Saacutenchez (2008)rdquoEstructura y evolucioacuten de la inversioacuten empresarial en Espantildeardquo Boletiacuten Econoacutemico Banco de Espantildea Nordm 61

Sargan JD (1958) ldquoThe estimation of economic relationships using instrumental variablesrdquo Econometrica 26 pp393-415

Schalk HJ y G Untiedt (2000) ldquoRegional investment incentives in Germany impacts on factor demand and growthrdquo The Annals of Regional Science 44 pp 173-195

Windmeijer F (2005) ldquoA finite sample correction for the variance of linear efficient two-step GMM estimatorsrdquo Journal of Econometrics 126 pp 25-51

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APENDICE 1

Las series de datos utilizadas para las diecisiete regiones espantildeolas son de la base de datos BDMORES b-2000 La desagregacioacuten regional corresponde a NUTS2 en la nomenclatura de Eurostat y el nivel de desagregacioacuten sectorial se construye desde la NACE-CLIO R25 (See De Bustos et al 2008) adaptada a la utilizada en Cambridge Econometrics

Las series utilizadas de esta base de datos son

Output ( Qit ) El valor antildeadido bruto de cada industria regional (o rama o sector de

cada regioacuten) valorado a precios baacutesicos de acuerdo con el Sistema de Cuentas Europeo (ESA95)23 Los datos se expresan a precios constantes de 2000

Trabajo El nuacutemero de ocupados enLit cada industria regional La definicioacuten utilizada en la BDMORES b-2000 es la propuesta por la Contabilidad Regional de Espantildea base 2000 y base 95 referente al empleo puestos de trabajo

Formacioacuten bruta de capital fijo Iit los datos utilizados son consistentes tanto en niveles como en su evolucioacuten con las variables macroeconoacutemicas baacutesicas sobre inversioacuten incluiacutedas en la Contabilidad Nacional a precios corrientes y en euros de 2000 Los deflactores utilizados para cada sector o rama se han construido teniendo en cuenta la composicioacuten para cada sector de los activos

Capital Privado Stock de capital neto para cada industria regional El meacutetodo Kit

seguido para la estimacioacuten del stock de capital neto es el de inventario permanente Las tasas de depreciacioacuten para cada rama se basan en la composicioacuten de activos en cada rama productiva la vida media de los diferentes activos en cada sector (OECD 2000) y la tasa de ldquodeclining balancerdquo del BEA para cada tipo de activo (Hulten and Wykoff 1981)

it Salario real

El salario real en cada industria regional se calcula como las rentas

P it

del trabajo de cada industria regional dividido por el nuacutemero de empleos Se expresa en teacuterminos reales con el deflactor del output de la industria regional

Coste de uso del capital El coste de uso del capital en cada sector se calcula cit pit n I Icomo

P

P

I rt pit it donde pit es el deflactor del capital en el sector pit es el it it

deflactor del output de cada sector rtn es el tipo de intereacutes nominal a largo plazo it es

la tasa de depreciacioacuten de cada sector y pitI es la tasa de crecimiento del deflactor del

capital del sector

23 The ESA 95 is currently the obligatory method of reference in all countries in the European Union for the elaboration of their National Accounts

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n

1 Lpj Lpj

t D L SUPp p1 j S i

ij t

Eit Q j t

QiN t QN t

Q

a mayor que la unidad refleja que la regioacuten j estaacute

Tasa de beneficio La tasa real de beneficio en cada industria regional se calcula como Bit Qit it Lit cit Kit Kit pit Kit pit

Infraestructuras de transporte (Git ) La medida de las dotaciones de capital puacuteblico en

infraestructuras se estiman como el stock de capital puacuteblico en infraestructuras de transporte de cada regioacuten (carreteras puertos ferrocarriles y aeropuertos) dividido por Km2 de la regioacuten

Human capital ( Hit ) El capital humano se aproxima por el porcentaje de poblacioacuten

ocupada con estudios anteriores a los superiores en cada regioacuten La fuente utilizada es Mas et al (2008)

Capital tecnoloacutegico (Tit ) La medida del capital puacuteblico en I+D se computa como suma

de los stocks de capital en I+D de las Administraciones Puacuteblicas y centros de ensentildeanza superior de cada regioacuten ponderadas por el tamantildeo de la regioacuten Los capitales se obtienen de las series de gasto en I+D del INE utilizando el meacutetodo del inventario permanente con una tasa de depreciacioacuten del 15 (Escribaacute y Murgui 2007)

Especializacioacuten ( Eit ) El iacutendice de especializacioacuten de la regioacuten j en el sector i compara el

peso de ese sector en la regioacuten respecto a ese mismo sector en la nacioacuten

En la medida en que este iacutendice seespecializada en el sector i

Diversificacioacuten Se aproxima a traveacutes del opuesto al iacutendice de Herfindahl de Dit

concentracioacuten local entre industrias

2 19 Qij t Dit ln

i1 Q j t

Este iacutendice se construye utilizando toda la desagregacioacuten disponible en la BDMORES b-2000 Este iacutendice es igual a cero si el output regional estaacute concentrado en un uacutenico sector y es igual al logaritmo del nuacutemero de sectores si la distribucioacuten del output regional entre sectores es uniforme Este indicador aproxima las externalidades tipo Jacobs

Densidad Utilizamos una medida inspirada en Ciccone y Hall (1996) basado enSit

densidades de ocupacioacuten correspondientes a unidades territoriales maacutes pequentildeas que la regioacuten

Siendo n el nuacutemero de provincias en la regioacuten j y SUPp los Km2 de la regioacuten Si es mayor (menor) que 1 es que la densidad de la regioacuten es superior (inferior) a la media nacional (D) Un incremento de la densidad en todas las provincias de la regioacuten superior a la media nacional aumenta el valor del iacutendice Una migracioacuten de trabajadores intraregional desde las provincias con baja densidad hacia las de maacutes densidad incrementa el valor del iacutendice (Ciccone 2001) El empleo provincial se obtiene de Mas et al (2008)

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APENDICE 2

En el cuadro A21 se presentan las tasas de crecimiento promedio de las variables explicativas que recogen las caracteriacutesticas regionales del periodo analizado 1995-2007 y en el cuadro A22 la variables especiacuteficamente sectoriales en sus valores nacionales

Cuadro A21- Variables Regionales Valores promedio 1995-2007

Regiones Tasas de crecimiento (porcentajes)

IK Densidad Diver Den Infrat Hum Tec

Andaluciacutea 011 050 019 115 357 163 559

Aragoacuten 010 023 037 -051 477 348 203

Asturias 009 049 -030 -203 469 294 420

Baleares 012 110 131 156 469 365 737

Canarias 012 124 063 159 346 061 480

Cantabria 010 054 -012 -035 453 309 335

Castilla y Leoacuten 010 017 005 -108 422 329 600

Castilla La Mancha 010 013 011 007 393 260 1084

Cataluntildea 011 301 -030 -054 432 230 588

CValenciana 011 118 -012 059 396 221 714

Extremadura 008 012 007 -110 315 479 722

Galicia 011 073 014 -115 480 402 717

Madrid 014 409 -014 058 620 296 282

Murcia 012 058 -015 136 498 550 279

Navarra 011 033 -006 -047 210 275 691

Paiacutes Vasco 011 223 027 -153 231 232 640

La Rioja 010 032 041 026 153 325 1212

Cuadro A22- Sectores Valores promedio 1995-2007

Sectores

IK QK BK

Agricultura y pesca 0039 0259 0072

Industria extractiva y energeacutetica 0077 0195 0055

Alimentacioacuten bebidas y tabaco 0097 0389 0027

Textil confeccioacuten cuero y calzado 0077 0538 0012

Quiacutemica + Caucho y plaacutestico 0106 0520 0074

Equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico 0113 0556 0031

Material de transporte 0123 0542 0048

Otras manufacturas 0097 0512 0053

Construccioacuten 0147 1490 0271

Comercio y Hosteleria 0121 0788 0170

Transporte y comunicaciones 0165 0342 0041

Intermediacioacuten financiera 0110 1120 0342

Otros servicios de mercado 0141 0860 0227

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Saacutenchez C y P Saacutenchez (2008)rdquoEstructura y evolucioacuten de la inversioacuten empresarial en Espantildeardquo Boletiacuten Econoacutemico Banco de Espantildea Nordm 61

Sargan JD (1958) ldquoThe estimation of economic relationships using instrumental variablesrdquo Econometrica 26 pp393-415

Schalk HJ y G Untiedt (2000) ldquoRegional investment incentives in Germany impacts on factor demand and growthrdquo The Annals of Regional Science 44 pp 173-195

Windmeijer F (2005) ldquoA finite sample correction for the variance of linear efficient two-step GMM estimatorsrdquo Journal of Econometrics 126 pp 25-51

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APENDICE 1

Las series de datos utilizadas para las diecisiete regiones espantildeolas son de la base de datos BDMORES b-2000 La desagregacioacuten regional corresponde a NUTS2 en la nomenclatura de Eurostat y el nivel de desagregacioacuten sectorial se construye desde la NACE-CLIO R25 (See De Bustos et al 2008) adaptada a la utilizada en Cambridge Econometrics

Las series utilizadas de esta base de datos son

Output ( Qit ) El valor antildeadido bruto de cada industria regional (o rama o sector de

cada regioacuten) valorado a precios baacutesicos de acuerdo con el Sistema de Cuentas Europeo (ESA95)23 Los datos se expresan a precios constantes de 2000

Trabajo El nuacutemero de ocupados enLit cada industria regional La definicioacuten utilizada en la BDMORES b-2000 es la propuesta por la Contabilidad Regional de Espantildea base 2000 y base 95 referente al empleo puestos de trabajo

Formacioacuten bruta de capital fijo Iit los datos utilizados son consistentes tanto en niveles como en su evolucioacuten con las variables macroeconoacutemicas baacutesicas sobre inversioacuten incluiacutedas en la Contabilidad Nacional a precios corrientes y en euros de 2000 Los deflactores utilizados para cada sector o rama se han construido teniendo en cuenta la composicioacuten para cada sector de los activos

Capital Privado Stock de capital neto para cada industria regional El meacutetodo Kit

seguido para la estimacioacuten del stock de capital neto es el de inventario permanente Las tasas de depreciacioacuten para cada rama se basan en la composicioacuten de activos en cada rama productiva la vida media de los diferentes activos en cada sector (OECD 2000) y la tasa de ldquodeclining balancerdquo del BEA para cada tipo de activo (Hulten and Wykoff 1981)

it Salario real

El salario real en cada industria regional se calcula como las rentas

P it

del trabajo de cada industria regional dividido por el nuacutemero de empleos Se expresa en teacuterminos reales con el deflactor del output de la industria regional

Coste de uso del capital El coste de uso del capital en cada sector se calcula cit pit n I Icomo

P

P

I rt pit it donde pit es el deflactor del capital en el sector pit es el it it

deflactor del output de cada sector rtn es el tipo de intereacutes nominal a largo plazo it es

la tasa de depreciacioacuten de cada sector y pitI es la tasa de crecimiento del deflactor del

capital del sector

23 The ESA 95 is currently the obligatory method of reference in all countries in the European Union for the elaboration of their National Accounts

-22shy

-23shy

n

1 Lpj Lpj

t D L SUPp p1 j S i

ij t

Eit Q j t

QiN t QN t

Q

a mayor que la unidad refleja que la regioacuten j estaacute

Tasa de beneficio La tasa real de beneficio en cada industria regional se calcula como Bit Qit it Lit cit Kit Kit pit Kit pit

Infraestructuras de transporte (Git ) La medida de las dotaciones de capital puacuteblico en

infraestructuras se estiman como el stock de capital puacuteblico en infraestructuras de transporte de cada regioacuten (carreteras puertos ferrocarriles y aeropuertos) dividido por Km2 de la regioacuten

Human capital ( Hit ) El capital humano se aproxima por el porcentaje de poblacioacuten

ocupada con estudios anteriores a los superiores en cada regioacuten La fuente utilizada es Mas et al (2008)

Capital tecnoloacutegico (Tit ) La medida del capital puacuteblico en I+D se computa como suma

de los stocks de capital en I+D de las Administraciones Puacuteblicas y centros de ensentildeanza superior de cada regioacuten ponderadas por el tamantildeo de la regioacuten Los capitales se obtienen de las series de gasto en I+D del INE utilizando el meacutetodo del inventario permanente con una tasa de depreciacioacuten del 15 (Escribaacute y Murgui 2007)

Especializacioacuten ( Eit ) El iacutendice de especializacioacuten de la regioacuten j en el sector i compara el

peso de ese sector en la regioacuten respecto a ese mismo sector en la nacioacuten

En la medida en que este iacutendice seespecializada en el sector i

Diversificacioacuten Se aproxima a traveacutes del opuesto al iacutendice de Herfindahl de Dit

concentracioacuten local entre industrias

2 19 Qij t Dit ln

i1 Q j t

Este iacutendice se construye utilizando toda la desagregacioacuten disponible en la BDMORES b-2000 Este iacutendice es igual a cero si el output regional estaacute concentrado en un uacutenico sector y es igual al logaritmo del nuacutemero de sectores si la distribucioacuten del output regional entre sectores es uniforme Este indicador aproxima las externalidades tipo Jacobs

Densidad Utilizamos una medida inspirada en Ciccone y Hall (1996) basado enSit

densidades de ocupacioacuten correspondientes a unidades territoriales maacutes pequentildeas que la regioacuten

Siendo n el nuacutemero de provincias en la regioacuten j y SUPp los Km2 de la regioacuten Si es mayor (menor) que 1 es que la densidad de la regioacuten es superior (inferior) a la media nacional (D) Un incremento de la densidad en todas las provincias de la regioacuten superior a la media nacional aumenta el valor del iacutendice Una migracioacuten de trabajadores intraregional desde las provincias con baja densidad hacia las de maacutes densidad incrementa el valor del iacutendice (Ciccone 2001) El empleo provincial se obtiene de Mas et al (2008)

-24shy

APENDICE 2

En el cuadro A21 se presentan las tasas de crecimiento promedio de las variables explicativas que recogen las caracteriacutesticas regionales del periodo analizado 1995-2007 y en el cuadro A22 la variables especiacuteficamente sectoriales en sus valores nacionales

Cuadro A21- Variables Regionales Valores promedio 1995-2007

Regiones Tasas de crecimiento (porcentajes)

IK Densidad Diver Den Infrat Hum Tec

Andaluciacutea 011 050 019 115 357 163 559

Aragoacuten 010 023 037 -051 477 348 203

Asturias 009 049 -030 -203 469 294 420

Baleares 012 110 131 156 469 365 737

Canarias 012 124 063 159 346 061 480

Cantabria 010 054 -012 -035 453 309 335

Castilla y Leoacuten 010 017 005 -108 422 329 600

Castilla La Mancha 010 013 011 007 393 260 1084

Cataluntildea 011 301 -030 -054 432 230 588

CValenciana 011 118 -012 059 396 221 714

Extremadura 008 012 007 -110 315 479 722

Galicia 011 073 014 -115 480 402 717

Madrid 014 409 -014 058 620 296 282

Murcia 012 058 -015 136 498 550 279

Navarra 011 033 -006 -047 210 275 691

Paiacutes Vasco 011 223 027 -153 231 232 640

La Rioja 010 032 041 026 153 325 1212

Cuadro A22- Sectores Valores promedio 1995-2007

Sectores

IK QK BK

Agricultura y pesca 0039 0259 0072

Industria extractiva y energeacutetica 0077 0195 0055

Alimentacioacuten bebidas y tabaco 0097 0389 0027

Textil confeccioacuten cuero y calzado 0077 0538 0012

Quiacutemica + Caucho y plaacutestico 0106 0520 0074

Equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico 0113 0556 0031

Material de transporte 0123 0542 0048

Otras manufacturas 0097 0512 0053

Construccioacuten 0147 1490 0271

Comercio y Hosteleria 0121 0788 0170

Transporte y comunicaciones 0165 0342 0041

Intermediacioacuten financiera 0110 1120 0342

Otros servicios de mercado 0141 0860 0227

-25shy

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APENDICE 1

Las series de datos utilizadas para las diecisiete regiones espantildeolas son de la base de datos BDMORES b-2000 La desagregacioacuten regional corresponde a NUTS2 en la nomenclatura de Eurostat y el nivel de desagregacioacuten sectorial se construye desde la NACE-CLIO R25 (See De Bustos et al 2008) adaptada a la utilizada en Cambridge Econometrics

Las series utilizadas de esta base de datos son

Output ( Qit ) El valor antildeadido bruto de cada industria regional (o rama o sector de

cada regioacuten) valorado a precios baacutesicos de acuerdo con el Sistema de Cuentas Europeo (ESA95)23 Los datos se expresan a precios constantes de 2000

Trabajo El nuacutemero de ocupados enLit cada industria regional La definicioacuten utilizada en la BDMORES b-2000 es la propuesta por la Contabilidad Regional de Espantildea base 2000 y base 95 referente al empleo puestos de trabajo

Formacioacuten bruta de capital fijo Iit los datos utilizados son consistentes tanto en niveles como en su evolucioacuten con las variables macroeconoacutemicas baacutesicas sobre inversioacuten incluiacutedas en la Contabilidad Nacional a precios corrientes y en euros de 2000 Los deflactores utilizados para cada sector o rama se han construido teniendo en cuenta la composicioacuten para cada sector de los activos

Capital Privado Stock de capital neto para cada industria regional El meacutetodo Kit

seguido para la estimacioacuten del stock de capital neto es el de inventario permanente Las tasas de depreciacioacuten para cada rama se basan en la composicioacuten de activos en cada rama productiva la vida media de los diferentes activos en cada sector (OECD 2000) y la tasa de ldquodeclining balancerdquo del BEA para cada tipo de activo (Hulten and Wykoff 1981)

it Salario real

El salario real en cada industria regional se calcula como las rentas

P it

del trabajo de cada industria regional dividido por el nuacutemero de empleos Se expresa en teacuterminos reales con el deflactor del output de la industria regional

Coste de uso del capital El coste de uso del capital en cada sector se calcula cit pit n I Icomo

P

P

I rt pit it donde pit es el deflactor del capital en el sector pit es el it it

deflactor del output de cada sector rtn es el tipo de intereacutes nominal a largo plazo it es

la tasa de depreciacioacuten de cada sector y pitI es la tasa de crecimiento del deflactor del

capital del sector

23 The ESA 95 is currently the obligatory method of reference in all countries in the European Union for the elaboration of their National Accounts

-22shy

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n

1 Lpj Lpj

t D L SUPp p1 j S i

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Eit Q j t

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Q

a mayor que la unidad refleja que la regioacuten j estaacute

Tasa de beneficio La tasa real de beneficio en cada industria regional se calcula como Bit Qit it Lit cit Kit Kit pit Kit pit

Infraestructuras de transporte (Git ) La medida de las dotaciones de capital puacuteblico en

infraestructuras se estiman como el stock de capital puacuteblico en infraestructuras de transporte de cada regioacuten (carreteras puertos ferrocarriles y aeropuertos) dividido por Km2 de la regioacuten

Human capital ( Hit ) El capital humano se aproxima por el porcentaje de poblacioacuten

ocupada con estudios anteriores a los superiores en cada regioacuten La fuente utilizada es Mas et al (2008)

Capital tecnoloacutegico (Tit ) La medida del capital puacuteblico en I+D se computa como suma

de los stocks de capital en I+D de las Administraciones Puacuteblicas y centros de ensentildeanza superior de cada regioacuten ponderadas por el tamantildeo de la regioacuten Los capitales se obtienen de las series de gasto en I+D del INE utilizando el meacutetodo del inventario permanente con una tasa de depreciacioacuten del 15 (Escribaacute y Murgui 2007)

Especializacioacuten ( Eit ) El iacutendice de especializacioacuten de la regioacuten j en el sector i compara el

peso de ese sector en la regioacuten respecto a ese mismo sector en la nacioacuten

En la medida en que este iacutendice seespecializada en el sector i

Diversificacioacuten Se aproxima a traveacutes del opuesto al iacutendice de Herfindahl de Dit

concentracioacuten local entre industrias

2 19 Qij t Dit ln

i1 Q j t

Este iacutendice se construye utilizando toda la desagregacioacuten disponible en la BDMORES b-2000 Este iacutendice es igual a cero si el output regional estaacute concentrado en un uacutenico sector y es igual al logaritmo del nuacutemero de sectores si la distribucioacuten del output regional entre sectores es uniforme Este indicador aproxima las externalidades tipo Jacobs

Densidad Utilizamos una medida inspirada en Ciccone y Hall (1996) basado enSit

densidades de ocupacioacuten correspondientes a unidades territoriales maacutes pequentildeas que la regioacuten

Siendo n el nuacutemero de provincias en la regioacuten j y SUPp los Km2 de la regioacuten Si es mayor (menor) que 1 es que la densidad de la regioacuten es superior (inferior) a la media nacional (D) Un incremento de la densidad en todas las provincias de la regioacuten superior a la media nacional aumenta el valor del iacutendice Una migracioacuten de trabajadores intraregional desde las provincias con baja densidad hacia las de maacutes densidad incrementa el valor del iacutendice (Ciccone 2001) El empleo provincial se obtiene de Mas et al (2008)

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APENDICE 2

En el cuadro A21 se presentan las tasas de crecimiento promedio de las variables explicativas que recogen las caracteriacutesticas regionales del periodo analizado 1995-2007 y en el cuadro A22 la variables especiacuteficamente sectoriales en sus valores nacionales

Cuadro A21- Variables Regionales Valores promedio 1995-2007

Regiones Tasas de crecimiento (porcentajes)

IK Densidad Diver Den Infrat Hum Tec

Andaluciacutea 011 050 019 115 357 163 559

Aragoacuten 010 023 037 -051 477 348 203

Asturias 009 049 -030 -203 469 294 420

Baleares 012 110 131 156 469 365 737

Canarias 012 124 063 159 346 061 480

Cantabria 010 054 -012 -035 453 309 335

Castilla y Leoacuten 010 017 005 -108 422 329 600

Castilla La Mancha 010 013 011 007 393 260 1084

Cataluntildea 011 301 -030 -054 432 230 588

CValenciana 011 118 -012 059 396 221 714

Extremadura 008 012 007 -110 315 479 722

Galicia 011 073 014 -115 480 402 717

Madrid 014 409 -014 058 620 296 282

Murcia 012 058 -015 136 498 550 279

Navarra 011 033 -006 -047 210 275 691

Paiacutes Vasco 011 223 027 -153 231 232 640

La Rioja 010 032 041 026 153 325 1212

Cuadro A22- Sectores Valores promedio 1995-2007

Sectores

IK QK BK

Agricultura y pesca 0039 0259 0072

Industria extractiva y energeacutetica 0077 0195 0055

Alimentacioacuten bebidas y tabaco 0097 0389 0027

Textil confeccioacuten cuero y calzado 0077 0538 0012

Quiacutemica + Caucho y plaacutestico 0106 0520 0074

Equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico 0113 0556 0031

Material de transporte 0123 0542 0048

Otras manufacturas 0097 0512 0053

Construccioacuten 0147 1490 0271

Comercio y Hosteleria 0121 0788 0170

Transporte y comunicaciones 0165 0342 0041

Intermediacioacuten financiera 0110 1120 0342

Otros servicios de mercado 0141 0860 0227

-25shy

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n

1 Lpj Lpj

t D L SUPp p1 j S i

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Eit Q j t

QiN t QN t

Q

a mayor que la unidad refleja que la regioacuten j estaacute

Tasa de beneficio La tasa real de beneficio en cada industria regional se calcula como Bit Qit it Lit cit Kit Kit pit Kit pit

Infraestructuras de transporte (Git ) La medida de las dotaciones de capital puacuteblico en

infraestructuras se estiman como el stock de capital puacuteblico en infraestructuras de transporte de cada regioacuten (carreteras puertos ferrocarriles y aeropuertos) dividido por Km2 de la regioacuten

Human capital ( Hit ) El capital humano se aproxima por el porcentaje de poblacioacuten

ocupada con estudios anteriores a los superiores en cada regioacuten La fuente utilizada es Mas et al (2008)

Capital tecnoloacutegico (Tit ) La medida del capital puacuteblico en I+D se computa como suma

de los stocks de capital en I+D de las Administraciones Puacuteblicas y centros de ensentildeanza superior de cada regioacuten ponderadas por el tamantildeo de la regioacuten Los capitales se obtienen de las series de gasto en I+D del INE utilizando el meacutetodo del inventario permanente con una tasa de depreciacioacuten del 15 (Escribaacute y Murgui 2007)

Especializacioacuten ( Eit ) El iacutendice de especializacioacuten de la regioacuten j en el sector i compara el

peso de ese sector en la regioacuten respecto a ese mismo sector en la nacioacuten

En la medida en que este iacutendice seespecializada en el sector i

Diversificacioacuten Se aproxima a traveacutes del opuesto al iacutendice de Herfindahl de Dit

concentracioacuten local entre industrias

2 19 Qij t Dit ln

i1 Q j t

Este iacutendice se construye utilizando toda la desagregacioacuten disponible en la BDMORES b-2000 Este iacutendice es igual a cero si el output regional estaacute concentrado en un uacutenico sector y es igual al logaritmo del nuacutemero de sectores si la distribucioacuten del output regional entre sectores es uniforme Este indicador aproxima las externalidades tipo Jacobs

Densidad Utilizamos una medida inspirada en Ciccone y Hall (1996) basado enSit

densidades de ocupacioacuten correspondientes a unidades territoriales maacutes pequentildeas que la regioacuten

Siendo n el nuacutemero de provincias en la regioacuten j y SUPp los Km2 de la regioacuten Si es mayor (menor) que 1 es que la densidad de la regioacuten es superior (inferior) a la media nacional (D) Un incremento de la densidad en todas las provincias de la regioacuten superior a la media nacional aumenta el valor del iacutendice Una migracioacuten de trabajadores intraregional desde las provincias con baja densidad hacia las de maacutes densidad incrementa el valor del iacutendice (Ciccone 2001) El empleo provincial se obtiene de Mas et al (2008)

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APENDICE 2

En el cuadro A21 se presentan las tasas de crecimiento promedio de las variables explicativas que recogen las caracteriacutesticas regionales del periodo analizado 1995-2007 y en el cuadro A22 la variables especiacuteficamente sectoriales en sus valores nacionales

Cuadro A21- Variables Regionales Valores promedio 1995-2007

Regiones Tasas de crecimiento (porcentajes)

IK Densidad Diver Den Infrat Hum Tec

Andaluciacutea 011 050 019 115 357 163 559

Aragoacuten 010 023 037 -051 477 348 203

Asturias 009 049 -030 -203 469 294 420

Baleares 012 110 131 156 469 365 737

Canarias 012 124 063 159 346 061 480

Cantabria 010 054 -012 -035 453 309 335

Castilla y Leoacuten 010 017 005 -108 422 329 600

Castilla La Mancha 010 013 011 007 393 260 1084

Cataluntildea 011 301 -030 -054 432 230 588

CValenciana 011 118 -012 059 396 221 714

Extremadura 008 012 007 -110 315 479 722

Galicia 011 073 014 -115 480 402 717

Madrid 014 409 -014 058 620 296 282

Murcia 012 058 -015 136 498 550 279

Navarra 011 033 -006 -047 210 275 691

Paiacutes Vasco 011 223 027 -153 231 232 640

La Rioja 010 032 041 026 153 325 1212

Cuadro A22- Sectores Valores promedio 1995-2007

Sectores

IK QK BK

Agricultura y pesca 0039 0259 0072

Industria extractiva y energeacutetica 0077 0195 0055

Alimentacioacuten bebidas y tabaco 0097 0389 0027

Textil confeccioacuten cuero y calzado 0077 0538 0012

Quiacutemica + Caucho y plaacutestico 0106 0520 0074

Equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico 0113 0556 0031

Material de transporte 0123 0542 0048

Otras manufacturas 0097 0512 0053

Construccioacuten 0147 1490 0271

Comercio y Hosteleria 0121 0788 0170

Transporte y comunicaciones 0165 0342 0041

Intermediacioacuten financiera 0110 1120 0342

Otros servicios de mercado 0141 0860 0227

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Siendo n el nuacutemero de provincias en la regioacuten j y SUPp los Km2 de la regioacuten Si es mayor (menor) que 1 es que la densidad de la regioacuten es superior (inferior) a la media nacional (D) Un incremento de la densidad en todas las provincias de la regioacuten superior a la media nacional aumenta el valor del iacutendice Una migracioacuten de trabajadores intraregional desde las provincias con baja densidad hacia las de maacutes densidad incrementa el valor del iacutendice (Ciccone 2001) El empleo provincial se obtiene de Mas et al (2008)

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APENDICE 2

En el cuadro A21 se presentan las tasas de crecimiento promedio de las variables explicativas que recogen las caracteriacutesticas regionales del periodo analizado 1995-2007 y en el cuadro A22 la variables especiacuteficamente sectoriales en sus valores nacionales

Cuadro A21- Variables Regionales Valores promedio 1995-2007

Regiones Tasas de crecimiento (porcentajes)

IK Densidad Diver Den Infrat Hum Tec

Andaluciacutea 011 050 019 115 357 163 559

Aragoacuten 010 023 037 -051 477 348 203

Asturias 009 049 -030 -203 469 294 420

Baleares 012 110 131 156 469 365 737

Canarias 012 124 063 159 346 061 480

Cantabria 010 054 -012 -035 453 309 335

Castilla y Leoacuten 010 017 005 -108 422 329 600

Castilla La Mancha 010 013 011 007 393 260 1084

Cataluntildea 011 301 -030 -054 432 230 588

CValenciana 011 118 -012 059 396 221 714

Extremadura 008 012 007 -110 315 479 722

Galicia 011 073 014 -115 480 402 717

Madrid 014 409 -014 058 620 296 282

Murcia 012 058 -015 136 498 550 279

Navarra 011 033 -006 -047 210 275 691

Paiacutes Vasco 011 223 027 -153 231 232 640

La Rioja 010 032 041 026 153 325 1212

Cuadro A22- Sectores Valores promedio 1995-2007

Sectores

IK QK BK

Agricultura y pesca 0039 0259 0072

Industria extractiva y energeacutetica 0077 0195 0055

Alimentacioacuten bebidas y tabaco 0097 0389 0027

Textil confeccioacuten cuero y calzado 0077 0538 0012

Quiacutemica + Caucho y plaacutestico 0106 0520 0074

Equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico 0113 0556 0031

Material de transporte 0123 0542 0048

Otras manufacturas 0097 0512 0053

Construccioacuten 0147 1490 0271

Comercio y Hosteleria 0121 0788 0170

Transporte y comunicaciones 0165 0342 0041

Intermediacioacuten financiera 0110 1120 0342

Otros servicios de mercado 0141 0860 0227

-25shy

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APENDICE 2

En el cuadro A21 se presentan las tasas de crecimiento promedio de las variables explicativas que recogen las caracteriacutesticas regionales del periodo analizado 1995-2007 y en el cuadro A22 la variables especiacuteficamente sectoriales en sus valores nacionales

Cuadro A21- Variables Regionales Valores promedio 1995-2007

Regiones Tasas de crecimiento (porcentajes)

IK Densidad Diver Den Infrat Hum Tec

Andaluciacutea 011 050 019 115 357 163 559

Aragoacuten 010 023 037 -051 477 348 203

Asturias 009 049 -030 -203 469 294 420

Baleares 012 110 131 156 469 365 737

Canarias 012 124 063 159 346 061 480

Cantabria 010 054 -012 -035 453 309 335

Castilla y Leoacuten 010 017 005 -108 422 329 600

Castilla La Mancha 010 013 011 007 393 260 1084

Cataluntildea 011 301 -030 -054 432 230 588

CValenciana 011 118 -012 059 396 221 714

Extremadura 008 012 007 -110 315 479 722

Galicia 011 073 014 -115 480 402 717

Madrid 014 409 -014 058 620 296 282

Murcia 012 058 -015 136 498 550 279

Navarra 011 033 -006 -047 210 275 691

Paiacutes Vasco 011 223 027 -153 231 232 640

La Rioja 010 032 041 026 153 325 1212

Cuadro A22- Sectores Valores promedio 1995-2007

Sectores

IK QK BK

Agricultura y pesca 0039 0259 0072

Industria extractiva y energeacutetica 0077 0195 0055

Alimentacioacuten bebidas y tabaco 0097 0389 0027

Textil confeccioacuten cuero y calzado 0077 0538 0012

Quiacutemica + Caucho y plaacutestico 0106 0520 0074

Equipo eleacutectrico electroacutenico y oacuteptico 0113 0556 0031

Material de transporte 0123 0542 0048

Otras manufacturas 0097 0512 0053

Construccioacuten 0147 1490 0271

Comercio y Hosteleria 0121 0788 0170

Transporte y comunicaciones 0165 0342 0041

Intermediacioacuten financiera 0110 1120 0342

Otros servicios de mercado 0141 0860 0227

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