EN LAS REGIONES OBJETIVO 1
M. ª José MURGUI
II. DATOS Y METODOLOGÍA 1. Los datos
La base de datos utilizada para todas las variables regionales necesarias en la estimación de la función de costes es la BD.MORESen base 2000 (De Bustos et al., 2008). Esta base cubre con todo detalle el periodo 1980-2003, por lo que la estimación de la función de costes se limita a ese periodo (5). Por tanto, los pará- metros estimados hasta 2003 se mantienen para to- do el periodo 2000-2006 para simular el efecto de los fondos comunitarios. En consecuencia, se supone que la inversión financiada por el Marco tiene exactamen- te el mismo impacto que otras aportaciones de la mis- ma naturaleza. Además, al simular el efecto de los fon- dos se supone que ninguna de las inversiones recogidas en el Marco de Apoyo Comunitario (MAC) se habría realizado en ausencia de este.
La BD.MORESasegura la compatibilidad y homoge- neidad de las variables utilizadas obtenidas básicamen-
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PAPELES DE ECONOMÍA ESPAÑOLA, N.º 123, 2010. ISSN: 0210-9107. «FONDOS ESTRUCTURALES Y CONVERGENCIA REGIONAL»te de estadísticas oficiales para las 17 comunidades autónomas (CC.AA.). Esto es así para la producción, el empleo, los consumos intermedios, el capital privado, las infraestructuras públicas productivas y sociales, y el capital en I+D. El tratamiento del capital en formación, que en nuestra estimación figura agregado al capital tecnológico, se ha tenido que elaborar utilizando co- mo fuentes las series de capital humano de la Funda- ción Bancaja y un trabajo de De la Fuente (2002), co- mo explicaremos posteriormente. Los precios del output y de los inputsprivados se extraen también de la BD.MO- REShasta el año 2003, que, al contener todas las va- riables desagregadas en 20 ramas, permite disponer de precios específicos para cada región como combi- nación lineal de sectores. Para el periodo 2004-2006 sólo ha sido posible construir los agregados regiona- les, y no, todavía, su desagregación sectorial (6).
Las mayores dificultades con las que se encuen- tran los trabajos que pretenden evaluar la contribu- ción de los fondos comunitarios es la falta de in- formación detallada y clara sobre la composición y financiación del gasto asociado con los diversos fon- dos comunitarios, sobre todo a escala regional. La información disponible es dispersa, asistemática, he- terogénea e inutilizable como inputpara análisis es- tadísticos (De la Fuente, 2009). Ésta ha sido una de las limitaciones de los análisis de impacto y de los resultados tan heterogéneos a que han dado lugar (Ederveen et al.2003).
En este trabajo utilizamos las clasificaciones por ti- po y certificación de gasto elaboradas por De la Fuen- te (2009), que agradecemos que su autor haya pues- to a nuestra disposición. En ese trabajo, el autor citado desagrega los datos regionales por tipo de gasto y pe- riodo en el que se certifica el gasto, tanto en los rela-
tivos a los fondos estructurales como a los fondos de cohesión. Se distingue además entre el gasto público (subvenciones comunitarias y aportación de las admi- nistraciones públicas españolas) y el privado (que co- rresponde a la cofinanciación privada de algunos de los proyectos incluidos en el MAC).
La clasificación por tipo de gasto que incluye el trabajo citado desagrega la inversión pública direc- ta en dos categorías: infraestructuras públicas pro- ductivas (infraestructuras de transporte, urbanas e hidráulicas) y otra inversión pública directa (infraes- tructuras sanitarias, educativas y sociales en gene- ral). Ambos tipos de infraestructuras son tratados conjuntamente por nosotros en este artículo bajo la denominación de infraestructuras. El trabajo del autor citado también desagrega entre programas de I+De inversión en recursos humanos, que inclu- ye tanto enseñanza reglada como programas for- mativos para desempleados. Todos estos programas los consideramos, como ya hemos avanzado, con- juntamente como capital en formación e I+D. El otro tipo de gasto que consideramos son las subvencio- nes y ayudas a las empresas. No consideramos otros tipos de gasto como medidas anti discriminación, etcétera.
En los cuadros n.ºs1 y 2 recogemos, por un la- do, para un año concreto (2003), la distribución por- centual de los ejes considerados en cada región objetivo 1. La inversión pública en todo tipo de in- fraestructuras es el eje más importante, seguido de las ayudas a las empresas (7). Entre los años 2000- 2008, la cuarta parte de los fondos de las regiones objetivo 1 ha sido destinada a Andalucía. Castilla y León y Galicia absorben otra cuarta parte, segui- das de la Comunidad Valenciana.
CUADRO N.º 1
DISTRIBUCIÓN PORCENTUAL DE LOS FONDOS MAC EN EJES DE ACTUACIÓN. AÑO 2003
Regiones objetivo 1 Infraestructuras Formación e I+D Subvenciones a empresas Otros Total
Andalucía...
Asturias...
Canarias...
Cantabria...
Castilla y León ...
Castilla-La Mancha ...
C. Valenciana ...
Extremadura ...
Galicia...
Murcia ...
57,90 64,17 48,26 61,74 67,11 56,99 52,72 57,14 49,81 64,53
11,64 11,148,05 3,768,80 18,959,38 7,858,87 9,44
16,25 16,83 29,23 25,11 18,28 22,87 18,44 22,32 33,64 16,45
14,21 10,95 11,37 9,405,81 10,76 12,699,89 7,689,58
100100 100100 100100 100100 100100
Fuente: De la Fuente (2009), y elaboración propia.
La mayor parte de las partidas funcionales de gas- to que se elaboran en De la Fuente (2009), relativas a las infraestructuras y al gasto en I+D, pueden uti- lizarse directamente en el análisis de impacto, ya que se expresan en las mismas unidades de medida, eu- ros del 2000, que los stockscorrespondientes de in- fraestructuras de la BD.MORESque aparecen en la fun- ción de costes. En el caso de los programas de formación, hemos procedido a aproximar el capital humano como el valor del número total de años de formación de la población ocupada con estudios se- cundarios en unidades monetarias del año 2000. Pa- ra ello, multiplicamos la población ocupada con es- tudios secundarios por los años medios de formación y por lo que, según los trabajos de De la Fuente (2002), cuesta un año medio de formación en los programas de valorización de recursos humanos in- cluidos en los submarcos regionales para Andalucía y Galicia (8). En la medida en que tal gasto de for- mación afectará principalmente a la población en edad de trabajar, se procede a corregir las elastici- dades estimadas en la función de costes por la elas- ticidad entre los niveles educativos de la población en edad de trabajar y de la población ocupada (0,743) que se obtiene en De la Fuente (2002).
En el cuadro n.º 3 se ilustra, para el año 2003, la importancia porcentual del gasto certificado de los fondos en infraestructuras, en formación y en I+Den relación con la inversión total llevada a cabo por las CC.AA.objetivo 1, el resto de regio- nes y el total nacional. En la última fila se mues- tra el porcentaje que suponen los fondos gastados en las regiones objetivo 1 respecto a la inversión total nacional por esos conceptos. Las cifras mues-
tran que el volumen de gasto canalizado por el MAC
es significativo en términos macroeconómicos en infraestructuras, y mucho más reducido en el res- to de ejes.
2. El modelo
Se considera que el factor trabajo (L), los consu- mos intermedios (M) y el capital privado (KP) son in- putsprivados, variables a largo plazo, y se ajustan plenamente. Los servicios de las infraestructuras (KG), capital tecnológico y humano (KE) son gratuitamen- te suministrados a las empresas que no tienen ca- pacidad para decidir su volumen. La función de cos- tes, para este ajuste instantáneo de los factores puede expresarse como:
C = C(ω,ν, PKP, KG, KE, t, Y) [1]
y se obtiene de la minimización de los costes de pro- ducción privados C = ωL + νM + PKPKPsujetos a la siguiente función de producción: Y= A(t) f (L, M, KP, KG, KE), siendoω,νyPKPel salario, el precio de los inputsintermedios y el coste de uso del capital privado respectivamente, y donde Yes el output, A(t)recoge la eficiencia técnica y fes una función homogénea de grado λen L, M, KP, KG yKE.
Utilizando el teorema de la envolvente (lema de Shephard en este caso) pueden obtenerse las de- mandas óptimas de los factores como
= X(ω,ν, PKP, t,Y,KG,KE)
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PAPELES DE ECONOMÍA ESPAÑOLA, N.º 123, 2010. ISSN: 0210-9107. «FONDOS ESTRUCTURALES Y CONVERGENCIA REGIONAL»CUADRO N.º 2
DISTRIBUCIÓN PORCENTUAL PROMEDIO 2000-2008 DE LOS FONDOS MAC
Regiones objetivo 1 Infraestructuras Formación e I+D Subvenciones a empresas Otros Total
Objetivo 1
Andalucía ...
Asturias ...
Canarias ...
Cantabria ...
Castilla y León...
Castilla-La Mancha...
C. Valenciana...
Extremadura...
Galicia ...
Murcia...
Resto regiones...
Total...
22,26 5,045,07 11,981,98 6,739,02 5,429,13 19,583,79 100
22,03 3,215,17 0,459,15 14,944,57 4,949,66 22,863,02 100
21,47 4,566,16 11,431,95 8,348,90 21,015,03 4,117,03 100
31,52 5,466,95 10,061,60 12,897,85 11,457,16 4,610,44 100
22,85 4,785,45 11,401,77 6,899,98 11,685,44 15,943,84 100
Fuente: De la Fuente (2009), y elaboración propia.
siendo X= L,M,KP [2]
Diferenciando la función de costes [1] respecto a las infraestructuras o al capital tecnológico y en for- mación o humano, se obtiene el precio sombra (ZKG y ZKErespectivamente), entendido como la reduc- ción en los costes de producción debida a un in- cremento en las dotaciones de infraestructuras o de capital en formación y tecnológico. Asimismo, tam- bién se obtienen las relaciones de complementa- riedad y sustituibilidad entre los distintos factores privados y los distintos factores impagados (infraes- tructuras o capital tecnológico y humano).
[3]
siendo j = las infraestructuras o el capital tecnológi- co y humano, L*, M* y K*Plas demandas óptimas de factores, a cuyo efecto sobre los costes se denomina respectivamente LKj, MKjyKPKj. Como consecuencia, por ejemplo, LKjpositivo (negativo) significa que un aumento de las infraestructuras o del capital huma- no y tecnológico reduce (aumenta) los costes de pro- ducción asociados, en este caso, al factor trabajo.
También es posible obtener, a partir de los precios sombra, la participación sombra en el coste (S*K j) y la
elasticidad sombra (εCK j) que aproxima el porcenta- je de cambio en los costes debido al crecimiento de un 1 por 100 en el capital público como
[4]
Para evaluar el impacto de las infraestructuras y del capital humano y tecnológico sobre los costes, el out- puty la productividad y centrarse sobre todo en los efectos sobre el capital privado es necesario utilizar una forma funcional explícita, que en nuestro caso ha si- do la función generalizada de Leontief en la especifi- cación de Morrison (1988), que contempla la existen- cia de inputscuasi-fijos o exógenos, no impone el tipo de rendimientos a escala y puede expresarse como:
[5]
donde Pies el precio de los factores variables, iy json los subíndices que denotan a los factores va-
CUADRO N.º 3
GASTOS FONDOS MAC/INVERSIÓN REGIONAL. AÑO 2003
REGIONES PORCENTAJES
Infraestructuras Formación I+D Subvenciones
Objetivo 1...
Andalucía ...
Asturias ...
Canarias ...
Cantabria...
Castilla y León...
Castilla-La Mancha...
C. Valenciana...
Extremadura ...
Galicia ...
Murcia...
Resto de regiones...
España...
Objetivo 1/ Total...
44,57 53,33 43,99 39,95 38,49 50,02 32,89 31,47 51,48 41,37 60,18 15,19 30,46 23,16
3,865,48 4,654,67 1,132,77 5,122,96 3,643,38 1,124,11 2,942,57
15,13 14,49 19,68 12,71 17,235,51 16,20 18,32 10,758,04 15,40 4,998,56 5,33
3,973,33 4,493,14 5,234,60 4,102,01 7,328,71 2,430,25 2,011,87
Fuente: BD.MORES y De la Fuente (2009), y elaboración propia.
riables (trabajo, inputs intermedios y capital pri- vado); xkes el stockde inputsexternos y ky ede- notan a estos inputs externos; m y n indican el output(Y) y otros factores exógenos no incluidos en la especificación de rendimientos a escala, ta- les como el estado de la tecnología. Utilizando el lema de Shephard, se han obtenido las ecuacio- nes de demanda de inputsvariables (ecuación [2]).
La ecuación más general puede expresarse como
[6]
A la estimación del sistema formado por las ecuaciones anteriores hay que añadir otra, que re- presenta el comportamiento maximizador de be- neficios. Esta ecuación adicional es la condición de igualación entre el precio del output (P) y el coste marginal (CMa). Dicha condición no se es- tá imponiendo, sino que se va a estimar como una ecuación más del sistema, por lo que el residuo de esta ecuación permitiría cuantificar, aunque no se hará en este trabajo, si las empresas se desvían o no del comportamiento competitivo y en qué medida las regiones tienen un cierto poder de mer- cado.
[7]
En consecuencia, se dispone de un sistema de cinco ecuaciones que es posible estimar para ob- tener los parámetros relevantes de la función de costes. A su vez, estos parámetros permitirán com- putar los precios sombra, las elasticidades y otras medidas relevantes para el análisis del efecto de las infraestructuras y del capital en formación e
I+D.
III. LA EVOLUCIÓN RECIENTE DEL CAPITAL