1
Download Estudio de la rama transportes y comunicaciones dentro de la
Document related concepts
Transcript
Estudio de la rama transportes y comunicaciones dentro de la estructura productiva para España y Cantabria mediante el uso de la metodología input-output Autores y e-mail de la persona de contacto: el Autor 1 es la persona de contacto AUTOR 1: INGRID MATEO Email: mateoi@unican.es MANTECÓN AUTOR 2: PEDRO CASARES HONTAÑÓN Email: casaresp@unican.es AUTOR 2: PEDRO PABLO COTO MILLÁN Email: cotop@unican.es Departamento: DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA Universidad: UNIVERSIDAD DE CANTABRIA Área Temática: INFRAESTRUCTURAS Y TRANSPORTES Resumen: En este trabajo se analizará y comparará la rama de transportes dentro de la estructura productiva de Cantabria, así como la de la economía española. Para la realización de este estudio se emplea el análisis estructural de la metodología input-output. Señalar que las técnicas basadas en el estudio de las relaciones intersectoriales se comienzan a emplear hace más de 70 años, y han sido profusamente utilizadas como base para la posterior implementación de políticas de planificación y desarrollo económico. En concreto, y para poder estudiar la relevancia de la rama transportes y comunicaciones se van a emplear, las técnicas propuestas por Streit (1969), Chanery y Watanabe (1958), y Rasmussen (1956). Realizándose el cálculo de los eslabonamientos hacia atrás y hacia delante, que permiten la identificación de la relevancia de esta rama en el conjunto de la economía. Así mismo, conviene destacar que el cálculo de los eslabonamientos hacia delante se ha realizado teniendo en cuenta el modelo de demanda de Leontief, así como el modelo de oferta de Ghosh. De esta forma se puede encuadrar el transporte dentro de la economía española y cántabra, lo que resulta especialmente útil para poder realizar estudios posteriores sobre el Sector del Transporte. Palabras Clave: TRANSPORTES, ANÁLISIS ESLABONAMIENTOS, ESTRUCTURAS PRODUCTIVAS Clasificación JEL: D57, P48, R41 INPUT-OUTPUT, 1. Introducción Para conocer en profundidad la estructura sectorial de Cantabria, y las semejanzas y divergencias que se producen entre la economía de ésta comunidad y la española, se ha optado por utilizar la metodología input-output, ya que cuenta con una amplia aceptación como herramienta dentro de los estudios de la economía regional, por su capacidad para proporcionar información de las relaciones intersectoriales que se producen en la estructura productiva. En concreto, en este caso, se utiliza el análisis estructural, que nos permite conocer las interrelaciones que se producen entre las ramas que conforman una tabla input-output. Con este tipo de análisis se logra obtener una visión pormenorizada de la economía que se desea analizar, así se pude tener detalle de qué ramas económicas son claves, frente a aquellas otras ramas que son independientes. En concreto, el objetivo que se busca es el de conocer la importancia que los transportes tienen para la economía española y cántabra en los años 2000 y 2005. Últimas tablas input-output simétricas de las que se dispone. Hay que indicar que el análisis estructural nació en los años cincuenta, y tiene dos corrientes metodológicas bien diferenciadas, la primera de ellas es la corriente clásica, que cuenta, entre otros, con Paul Rasmussen, Albert O. Hirschman, Hollis Chenery y Tsunehiko Watanabe como autores fundamentales. Mientras que la segunda corriente metodológica, basada en la extracción hipotética, y que trata de cuantificar la incidencia de extraer una rama productiva del conjunto de la economía, tuvo su inicio en los años setenta, y cuenta con Günter Strassert, Guido Cella, Eric Dietzenbacher, Jan Van Der Linden y Jan OOsterhaven como principales valedores (Soza, 2007). En esta ocasión, el estudio se centrará en la corriente clásica del análisis estructural, ya que es esta metodología la que mejor se ajusta a nuestro objetivo final, que no es otro que comparar las estructuras productivas de Cantabria y España en dos periodos de tiempo, concretamente en los años 2000 y 2005. Haciéndose especial hincapié en conocer la relevancia económica de la rama transportes y comunicaciones. 2. Modelo de demanda de Leontief y de oferta de Ghosh 2.1. Introducción La metodología básica que será empleada en la presente comunicación es la metodología iput-output. Es importante tener en cuenta que la metodología ha sido cuestionada en la literatura económica por varios autores, y hoy en día sigue contando con detractores y defensores de la misma. Los principales argumentos en contra de la metodología se deben a las restricciones teóricas y los supuestos simplificadores que se emplean. Por otro lado, para aplicar esta metodología, es necesario conocer en profundidad la interdependencia de las distintas actividades productivas, lo que hace que el proceso se base en estadísticas consensuadas por los distintos organismos oficiales. En muchas ocasiones esto se traduce en un proceso costoso y lento de recopilación de datos, que hace que exista un desfase temporal de entre 4 y 5 años, entre el periodo actual, y la última tabla input-output nacional o regional elaborada y publicada. En este estudio se observa un 2 desfase de 8 años, ya que la última tabla input-output simétrica de la economía española es del año 2005. Además, no son pocos los autores que indican que los estudios pueden tener en ocasiones algunas debilidades por el tratamiento estadístico de los distintos agregados macroeconómicos. Una definición detallada de qué es una TIO, es la siguiente: “cuadro de doble entrada que describe el funcionamiento de una economía, cuantificando como input los flujos de bienes y servicios utilizados en su proceso productivo por cada rama de actividad, y como outputs los que se venden a otras ramas productoras y/o se reflejan en los usos finales; todo ello, viene referido a un concreto espacio regional, nacional, supranacional, etc.” (SADEI ,1985). A continuación se muestra una TIO simplificada tal como muestra la figura 1: Figura 1: Estructura de la TIO. Tabla de agregación Fuente: Elaboración propia. Por tanto, se parte de las tablas input-output simétricas totales de los años 2000 y 2005, y que se han obtenido del INE 1, para posteriormente realizar la agregación y regionalización que se explicará a continuación. En esta ocasión, partimos de la tabla input-output simétrica 2 (TIOS) que considera la economía nacional dividida en 73 ramas de actividad, coincidentes con las divisiones de la Clasificación Nacional de Actividades Económicas CNAE-93. Con el propósito de 1 INE base/Economía/Cuentas económicas/Contabilidad Nacional de España. Base 2000/Marco inputoutput/Tabla simétrica 2000 y 2005. (Matrices bajadas en abril del año 2009 de la Página Web del INE. Para la TSIO del año 2000: http://www.ine.es/daco/daco42/cne00/cneio2000.htm y para la del año 2005: http://www.ine.es/daco/daco42/cne00/cneio2005.htm). A lo largo de esta presentación se van a utilizar fundamentalmente las Tablas Simétricas Input-Output (TSIO) de España de los años 2000 y 2005 a precios básicos (expresados en millones de euros), y concretamente, las Tablas Simétricas Input-Output de la economía española con base 2000 de la Contabilidad Nacional de España, que se han elaborado por el Instituto Nacional de Estadística (INE), a partir de las tablas de origen y destino, siguiendo para su elaboración el Reglamento (CE) Nº 1392/2007 del Parlamento y del Consejo Europeo. 2 La TIOS se elaborada por el INE partiendo de las matrices origen y destino de la economía. Las tablas origen y destino son matrices por ramas de actividad, pero que recogen una gran cantidad de información, en concreto: la estructura de costes, los flujos de bienes y servicios dentro de la economía analizada, así como con el resto del mundo. 3 simplificar la interpretación de los resultados, la TSIO original se ha reducido a una de 26 ramas de actividad, de acuerdo con el desglose empleado en la Contabilidad Regional de España (CRE) 3. La correspondencia entre las ramas CNAE, las 73 ramas de actividad iniciales de la TIOS, y la agregación coincidente con la CRE a 26 ramas consideradas en nuestro análisis se ofrece en el Cuadro 1. Cuadro 1. Correspondencia entre ramas TSIO y ramas CNAE-93 Ramas agregadas 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 Agricultura, ganadería, caza y selvicultura Pesca Extracción de productos energéticos, otros minerales y refino de petróleo Producción y distribución de energía eléctrica, gas y agua Alimentación, bebidas y tabaco Textil, confección, cuero y calzado Madera y corcho Papel; edición y artes gráficas Industria química Caucho y plástico Otros productos minerales no metálicos Metalurgia y productos metálicos Maquinaria y equipo mecánico Equipo eléctrico, electrónico y óptico Fabricación de material de transporte Industrias manufactureras diversas Construcción Comercio y reparación Hostelería Transportes y comunicaciones Intermediación financiera Servicios empresariales e inmobiliarios de mercado Administración pública Educación Sanidad y servicios sociales Otras actividades CNAE-93 Agregación-CRE 1,02 5 1,2 3 10,11,12,13,14,23 4,5,6,7,8 9,10,11 12,13,14,15,16 15.1-15.9,16 17,18,19 17,18,19 20 20 21,22 21,22 23 24 24 25 25,26,27,28 26 29,30 27,28 31 29 32,33,34,35 30,31,32,33 36+37 34,35 38+39 36,37 40 45 41,42,43 50,51,52 44+45 55 46,47,48,49,50,51,52 60.1,60.2,60.3,61,62,63,64 53,54,55 65,66,67 56,57,58,59,60 70,71,72,73(p),74 67 73(p)*,75 61,68 80(p) 62,69 85(p) 90(p),91.1,91.2,91.3,92(p),93, 63,64,65,66,70,71,72,7 95 3 40.1,40.2,40.3,41 Fuente: Elaboración propia a partir de Coto-Millán et al., (2008) Ahora, una vez tenemos las TIOS total de España agregada, se obtiene la matriz de coeficientes técnicos, también agregada, y que se calcula utilizando un modelo input3 La CRE considera 27 ramas de actividad. Dado, sin embargo, que la última de ellas (Hogares que emplean personal doméstico) aparece con valor cero en todas las celdas del bloque de consumos intermedios de la TSIO, se ha optado por subsumirla en la rama 26 (Otros servicios y actividades sociales) (Coto-Millán et al., 2008). Es importante tener en cuenta, que a pesar de que habitualmente se dispone de una TSIO detallada, en la que se proporciona información de la producción total, interior e importada. Y que permite trabajar incluso con tres matrices, una TIOS que recoge la producción total, otra interior, y una tercera que hace referencia a la importación. En este caso, se ha elegido trabajar con las TIOS a precios básicos de la producción total para los años 2000 y 2005, ya que se considera que proporciona una mejor visión de la economía en su conjunto. 4 output o modelo de Leontief (1936), el que, partiendo del equilibrio general walrasiano, trata de simplificarlo mediante una serie de supuestos, entre los que se encuentra; la eliminación de todos los efectos precio en la sustitución de inputs; no hay factores limitados y los coeficientes técnicos de producción son fijos. Estos coeficientes representan la utilización que cualquier rama de actividad hace de otra por unidad de producción. Así, si el coeficiente técnico viene representado por aij éste se interpreta como la utilización que la rama j hace de productos de la rama i (xij) por unidad de producto j (Xj); es decir: x aij = ij Xj Donde: aij: Coeficiente Técnico xij: Consumo intermedios, es decir, la producción que la rama i-ésima vende a la rama j-ésima. Xj: Producción efectiva de la rama j-ésima Los supuestos en los que se basa el modelo son tres, el primero de ellos indica que todos los bienes tienen un precio, el segundo y tercero tienen que ver con la función de producción, indicando que las isocuantas representan rendimientos constantes a escala, y los coeficientes de producción son fijos o constantes, respectivamente (Coto-Millán et al., 2008). “Es fundamental tener en cuenta que se ha tomado como base el modelo de demanda, bajo el supuesto de que aij es un dato y que la demanda final de outputs (Y) se determina de forma exógena, permite obtener los niveles de producción (X) necesarios para satisfacer dicha demanda” (Coto-Millán et al., 2008). El sistema de ecuaciones del modelo se obtiene de la TIO y, se cumple que: X 1 = x11 + x12 + x13 + ... + x1n + Y1 X 2 = x21 + x22 + x23 + ... + x2 n + Y2 = + + + ... + + X n = xn1 + xn 2 + xn 3 + ... + xnn + Yn donde cada fila supone que la suma de los destinos de la producción de una rama al resto de ramas (xij) y a la demanda final (Yi), constituye el valor de su producción (Xi) (Pulido y Fontela, 1993). O en forma matricial desarrollada: X 1 x11 x12 x1n 1 Y1 X x 2 = 21 x22 x2 n 1 + Y2 X n xn1 xn 2 xnn 1 Yn Dado que la definición de los coeficientes técnicos, se puede sustituir cada xij, ( xij = aij X j ) en el grupo de fórmulas anteriores: X 1 = a11 X 1 + a12 X 2 + a13 X 3 + ... + a1n X n + Y1 X 2 = a21 X 12 + a22 X 2 + a23 X 3 + ... + a2 n X n + Y2 = + + + ... + + X n = an1 X 1 + an 2 X 2 + an 3 X 3 + ... + ann X n + Yn 5 En términos matriciales quedaría de la siguiente manera: X 1 a11 a12 a1n X 1 Y1 X a 2 = 21 a22 a2 n X 2 + Y2 X n an1 an 2 ann X n Yn O expresado en forma matricial simplificada: X=AX+Y En términos matriciales simplificados, una vez se ha reordenado la expresión el modelo de demanda se podría representar por la siguiente ecuación: X – AX = Y X (I – A)=Y Donde I es la matriz identidad (todos los elementos son cero salvo los correspondientes a la diagonal principal, que son iguales a la unidad), A es la matriz de los coeficientes técnicos, X el vector columna de las producciones e Y el vector columna de las demandas finales. La matriz (I-A) se denomina matriz de Leontief. Sin embargo, la reformulación más habitual del modelo se obtiene pre-multiplicando ambos miembros de la ecuación anterior por (I-A)-1, obteniéndose, en consecuencia, que: X = ( I − A) −1Y Esta expresión refleja de forma sencilla la validez del modelo a la hora de solucionar el problema planteado: la producción necesaria de cada rama (vector X) para satisfacer una demanda final (vector Y) determinada de forma exógena, dada una estructura productiva recogida por la matriz inversa de Leontief (I-A)-1 (Coto-Millán et al., 2008), y (Pulido y Fontela, 1993). Alternativamente, y debido a que en el estudio de eslabonamientos se utilizará el modelo de oferta de Ghosh, (1958) se presenta ahora un resumen del mismo. Según este Autor, las TIO están en equilibrio debido a la demanda y oferta. Y por tanto, además de las relaciones por el lado de la demanda clásicas, hay que tener en cuenta las relaciones de oferta. Derivándose el modelo a partir de una nueva matriz, denominada matriz de distribución, que se obtiene utilizando las relaciones de la tabla input-output por columnas. Siendo la expresión matricial habitual: X t = X t B+ W Operando es esta expresión matricial, y sacando factor común: X t − X t B =W X t ( I − B) = W Se llega a la siguiente expresión: X t = W (I− B) −1 t Donde X corresponde al output total en vertical; B es la matriz de coeficientes de distribución, y W son los inputs primarios (Pulido y Fontela, 1993). Los coeficientes de distribución muestran la propensión, en términos monetarios, que emplea la rama de la fila i-ésima y que se destina a cada una de las otras ramas o a la demanda final. Así, según Pulido y Fontela, (1993), la suma en columnas de los coeficientes de distribución indica en cuanto cambia la producción si se produce una variación de una unidad en la oferta (inputs primarios) de cada una de las ramas que 6 conforman la TIO. Se calculan así: bij= xij / Xi Donde: bij es el coeficiente de distribución, e Xi representa el output de la rama i-ésima. Teniendo en cuenta que actualmente no existe una tabla input-output para Cantabria. El siguiente paso de análisis consiste en regionalizar la TSIO nacional. Aunque existen distintos métodos para realizar esta operación, en este caso se ha optado por aplicar el denominado de “coeficientes de localización modificados”, aclarando que este método es “non survey”, es decir, que se calcula la matriz regional partiendo de los coeficientes nacionales, y que a pesar de no estar exento de críticas, sigue utilizándose (Schaffer y Chu, 1969), (Coto-Millán et al., 2001), y (Coto-Millán et al., 2008). Para ello se ha calculado, de nuevo, en relación tanto con el año 2000 como con el 2005, los correspondientes “coeficientes de localización” para todas y cada una de las 26 ramas de actividad, tanto para Cantabria como para España. Estos coeficientes se obtienen de la siguiente forma: X iR R SLQ= C I = N X Xi XN Donde: SLQ: Simple Location Quotient o Coeficiente simple de localización. X iR : VAB o producto regional del sector i X R : VAB o producto regional total X iN : VAB o producto nacional en el sector i X N : VAB o producto nacional total Con estos coeficientes se construye una matriz de 26 filas por 26 columnas en la que todas las celdas, excepto las correspondientes a la diagonal principal en la que figuran los mencionados coeficientes de localización, toman el valor cero. Se produce además una doble posibilidad: -Cuando el coeficiente de localización no supera la unidad, se entiende que el autoabastecimiento regional es deficitario y por tanto debería ser cubierto con importaciones, dejándose el valor del coeficiente que se obtiene al aplicar la fórmula antes indicada (Pedreño, 1983). -Cuando el coeficiente de localización supera la unidad, se adopta la convención de que el valor del mismo es igual a 1; es decir, se presupone que la región es capaz de autoabastecerse (Pedreño, 1983), por eso se habla, en estos casos, de “coeficientes de localización modificados”. Multiplicando esta matriz diagonal (de 26 filas por 26 columnas) de coeficientes de localización modificados anteriormente explicada, por la de coeficientes técnicos nacional se obtiene la matriz de coeficientes técnicos regional. Alternativamente para el modelo de oferta, multiplicando la matriz de coeficientes de localización modificados por la matriz de coeficientes de distribución, se obtiene la matriz de coeficientes de distribución para Cantabria. Por tanto, a modo de compendio de la información detallada anteriormente, contamos con las siguientes matrices: TSIO total para España, a partir de éstas se obtienen las matrices de coeficientes técnicos, matrices de coeficientes de distribución y las respectivas inversas de Leontief y Ghosh. Así mismo, y partiendo de la TSIO nacional se calculan para Cantabria las matrices de coeficientes técnicos, matrices de coeficientes 7 de distribución y las respectivas inversas de Leontief y Ghosh, mediante el uso de los coeficientes de localización modificados. Siguiendo todas las matrices el esquema de 26 ramas de actividad tanto en el año 2000 como en el 2005. 3. Las relaciones intersectoriales de la economía española. Para comenzar el estudio de las relaciones entre los distintos sectores de la economía española, se estudian las ligazones específicas, constituyendo esta una primera aproximación para la determinación de las ramas que producen un mayor arrastre sobre otras (Streit, 1969), siendo necesario tomar como base la matriz de consumos intermedios de España para los años 2000 y 2005. Este primer análisis puede resultar simplista, aunque posteriormente se emplearán otras técnicas para la determinación de los sectores clave de una economía. Se calculan en primer lugar los coeficientes simétricos de Streit, (1969) empleándose la siguiente fórmula: 1 CS ij = ( LEOij + LEO ji + LEDij + LED ji ) 4 Donde: a) LEOij hace referencia a las ligazones especificas de oferta, e indica el tanto por uno que representan los consumos intermedios realizados por las empresas españolas de la rama j respecto al total de outputs intermedios producidos las empresas españolas pertenecientes a la rama i, y se calculan así: xij LEOij = n ∑ CI i i =1 b) LEO ji hace referencia a las ligazones especificas de oferta, e indica el tanto por uno que representan los consumos intermedios realizados por las empresas españolas de la rama i respecto al total de outputs intermedios producidos las empresas españolas pertenecientes a la rama j, y se calculan así: xij LEO ji = n ∑ CI j j =1 c) LEDij es el tanto por uno que representan los inputs intermedios adquiridos por las empresas de la rama j a las empresas españolas de la rama i, sobre el total de los inputs intermedios de origen español realizados por la rama j. xij LED ij = n ∑ II j j =1 d) LED ji es el tanto por uno que representan los inputs intermedios adquiridos por las empresas de la rama i a las empresas españolas de la rama j, sobre el total de los inputs intermedios de origen español realizados por la rama i. Su cálculo se efectúa como sigue: 8 LED ji = xij n ∑ II i =1 i Se trata por tanto de calcular una media aritmética simple de las 4 posibles ligazones que se pueden producir entre dos ramas cualesquiera i, j. Siendo el resultado una matriz cuadrada de 26 filas por 26 columnas de los coeficientes de Streit totales. Suele utilizarse para discernir que ramas tienen mayor ligazón entre sí, y se seleccionan las ramas con ligazones de Streit superiores al umbral de 0,1, en este caso adicionalmente se va a imponer la restricción de que además de superar ese umbral se tenga relación con 3 o más ramas (Fernández, 2001), así se obtiene que las ramas que cumplen estos criterios en el año 2000 son 6, y en el año 2005 son 7, siendo las 6 ramas comunes las siguientes: Rama 5. Alimentación, bebidas y tabaco, la 17. Construcción, 18. Comercio y reparación, 19. Hostelería, 20. Transportes y comunicaciones, y la 22. Servicios empresariales e inmobiliarios de mercado Debiéndose añadir en el año 2005 a esta lista de ramas de actividad la rama 12. Metalurgia y productos metálicos. Además en el anexo de este capítulo se incluyen los cuadros 8 y 9 con las ligazones específicas entre las ramas de la economía española, uno para el año 2000 y el otro para el año 2005. Además, como es el caso, si se tiene como pretensión estudiar las relaciones existentes entre una rama productiva concreta, y el conjunto de las existentes en la economía española, se debe calcular el coeficiente de ligazón global de Streit (CSGi): CSGi = ∑ CS ij j Tomándose como referencia para decidir las ramas que son más relevantes, aquellas con un CSGi superior al coeficiente de ligazón de Streit global medio (CSGmedioi): 26 CSGmedioi = 26 ∑∑ CS i =1 j =1 ij 26 En este caso, las ramas productivas más relevantes serán aquellas que tengan un coeficiente de ligazón de Streit global medio superior a 0,9807 para el año 2000 y 2005. A continuación se presenta en el cuadro 2 el detalle de las ramas que cumplen esta condición, siendo por tanto las más relevantes: Cuadro 2. Ramas con un CSGi > CSGmedio Ramas 2000 22 .Servicios empresariales e inmobiliarios de mercado 20. Transportes y comunicaciones 17. Construcción 5. Alimentación, bebidas y tabaco 12. Metalurgia y productos metálicos 18. Comercio y reparación 15. Fabricación de material de transporte 3. Extracción de productos energéticos, otros minerales y refino de petróleo 9. Industria química 19. Hostelería Ramas 2005 22 17 20 5 12 18 3 15 9 -- Variación Fuente: Elaboración propia a partir de la TSIO total de España de los años 2000 y 2005. Donde los símbolos indican lo siguiente: Sube una posición en la clasificación en el año 2005 respecto al año 2000 9 Baja una posición en la clasificación en el año 2005 respecto al año 2000 Mantiene su clasificación en el año 2005 respecto al año 2000 En el año 2000 son 10 las ramas que cumplen esta condición, pasando a 9 en el año 2005. En ambos años aparece la rama 20. Transportes y comunicaciones, en el año 2000 es la segunda rama puesto que presenta un coeficiente de ligazón global de 1,512, sólo por debajo de la rama 22. Servicios empresariales e inmobiliarios de mercado (1,912). Mientras que en el año 2005 habría bajado en el ranking de ramas más relevantes a una tercera posición con un coeficiente de ligazón global medio de Streit de 1,518. Adicionalmente, se han calculado los coeficientes globales de Streit ponderados (CSP), teniendo en cuenta la aportación en tanto por uno de cada rama al valor añadido total de España. Tomando como referencia el coeficiente global de Streit ponderado medio (CSPmedio): VAB i CSPij = ∑∑ CS ij VABT i j 26 CSPmedioij = 26 ∑∑ CS i =1 j =1 ij VABi VABT 26 Siendo el valor del coeficiente global de Streit ponderado medio de España de 0,044 en el año 2000, e igual a 0,046 en el año 2005. Cuadro 3. Ramas con un CSP > CSP medio Ramas 2000 22 .Servicios empresariales e inmobiliarios de mercado 17. Construcción 20. Transportes y comunicaciones 18. Comercio y reparación 21. Intermediación financiera 5. Alimentación, bebidas y tabaco 26. Otras actividades 25. Sanidad y servicios sociales 19. Hostelería Ramas 2005 17 22 20 18 21 26 5 25 19 Variación Fuente: Elaboración propia a partir de la TSIO total de España de los años 2000 y 2005. Donde los símbolos indican lo siguiente: Sube una posición en la clasificación en el año 2005 respecto al año 2000 Baja una posición en la clasificación en el año 2005 respecto al año 2000 Mantiene su clasificación en el año 2005 respecto al año 2000 En este caso se han listado en el cuadro 3 las ramas que cumplen la condición, siendo por este motivo las más relevantes del entramado productivo español. Atendiendo a esta clasificación, la rama 20. Transportes y comunicaciones ocupa en este caso la tercera posición tanto en el año 2000 como en 2005, de entre las 9 ramas con mayores relaciones interinduatriales de las 26 analizadas. A pesar de que los coeficientes de Streit nos proporcionan una primera aproximación a las relaciones entre las distintas ramas de la economía, y de que nos han permitido constatar que la rama transportes y comunicaciones es una rama relativamente importante para la economía española en los años 2000 y 2005. Es necesario señalar que no se deben extraer conclusiones basándose exclusivamente en estos coeficientes, así, se 10 procede a completar este estudio empleando la metodología clásica del análisis intersectorial que será la que nos permita concluir si la rama transporte y comunicaciones es una rama de cierta relevancia para la economía española y de Cantabria en los años analizados. 4. Las relaciones comunicaciones. intersectoriales y la rama transportes y Como ya se comentó en la introducción, en este caso se utilizará la corriente clásica del análisis estructural. Así, es Hirschman, (1958), basándose en la ideas de Rasmussen, (1956), y Chenery y Watanabe, (1958), el que plantea en el campo de los estudios de desarrollo económico el estudio de las interrelaciones sectoriales es fundamental, ya que conociendo esas relaciones se podría influir y fortalecer los efectos positivos de las mismas (Hirschman, 1958). Según (Hirschman, 1958), los eslabonamientos entre los distintos sectores se producen en dos sentidos, hacia atrás y hacia delante. E indica que el eslabonamiento hacia atrás, BL (Backward Linkage), se puede definir como una relación entre las ramas que demandan inputs para su producción y las demandadas, y fomentan el desarrollo de otros sectores por el lado de la demanda. Mientras que los eslabonamientos hacia delante, FL (Forward Linkage), se produce por la relación que existe entre productos primarios e intermedios, y también debido a la relación entre productos intermedios y los productos finales, y esta relación se da por la vía de la oferta. Es crucial indicar que en la literatura consultada sobre esta materia, existe cierta controversia a la hora de calcular los eslabonamientos hacia delante (FL), ya que hay autores que sostienen que para el cálculo de estos eslabonamientos hay que emplear el modelo de oferta de Ghosh, entre ellos se encuentran Robles y Sanjuán, (2005), y Dietzenbacher, (1992, 1997 y 2001). Y esto es así porque indican que el modelo de Ghosh es una forma alternativa del modelo de precios de Leontief. Lo que implica que el valor del output de cualquier sector i se incrementa dejando su valor añadido inmutable. Mientras que hay otros autores que defienden que para el cálculo de los FL es indiferente utilizar la matriz de Ghosh o la de Leontief, puesto que se llega a resultados similares (Miller y Lahr, 2000). Por último, los hay que defienden la metodología tradicional, y propugnan la utilización del modelo de Leontief para el cálculo de cualquier tipo de eslabonamiento (Oosterhaven, 1981), y (Gruver, 1989). Por lo tanto, y ante la controversia, en este trabajo se obtendrán los FL utilizando ambos modelos (de Leontief y Ghosh). 4.1. Eslabonamientos siguiendo la metodología Chenery y Watanabe y Rasmussen A continuación se detalla la metodología clásica de cálculo de los eslabonamientos según Chenery y Watanabe, y Rasmussen. Para posteriormente mostrar los cálculos realizados. 4.1.1 Eslabonamientos siguiendo la metodología Chenery y Watanabe En cuanto a los eslabonamientos según Chenery y Watanabe (1958), esta metodología nace en 1958, y se centra exclusivamente en el estudio de los encadenamientos directos, 11 ya que son los que consideran fundamentales en la comparación sectorial. Por lo tanto, estos autores trabajan con la matriz de coeficientes técnicos A, y no utilizan la matriz inversa de Leontief. La formulación básica es la siguiente: n BL = ∑x i =1 ij Xj Donde: x ij : Compras que el sector j hace de la rama i para producir. X j : Valor de la producción efectiva de la rama j n FL = ∑x j=1 ij Xi Donde x ij : Ventas que el sector i realiza de la rama j. Xi : Destino total de la producción de la rama i. Otra forma alternativa de cálculo de los encadenamientos directos, es mediante su representación matricial (Soza, 2007): BLCH − W = iA FLCH − W = Ai t Donde: i es un vector fila cuyos elementos son unos, y A es la matriz de coeficiente técnicos. Además estos índices suelen presentarse ponderados en función del número de ramas n, (Soza, 2007): niA BLCH − W, L = iAi t n Ait FLCH − W, L = i Ait nBi t FLCH − W,G = iBi t Donde: i es un vector fila cuyos elementos son unos; i t es el vector i traspuesto; A es la matriz de coeficiente técnicos, y B es la matriz de coeficientes de distribución. Y en cuanto a los superíndices; CH-W hace referencia a que se ha empleado la metodología de Chenery y Watanabe, (1958), L indica que se emplea la matriz de coeficientes técnicos del modelo de Leontief, (1936), y G a que se utiliza la matriz de coeficientes de distribución del modelo de Ghosh, (1958). Una vez se calculan los BL y los FL, para comparar unas ramas con otras se calculan los promedios, y se compara cada coeficiente con el promedio. Así, en el siguiente cuadro número 4, aparece la clasificación más habitual: Cuadro 4. Clasificación de sectores utilizando la metodología de Chenery y Watanabe FLCH − W < FLCH − W FLCH − W > FLCH − W BLCH − W < BLCH − W (promedio) BLCH − W > BLCH − W IV. Sectores independientes o producción primaria final I. Sectores base o producción primaria intermedia III. Sectores con fuerte arrastre o manufactura final II. Sectores clave o manufactura intermedia Fuente: Elaboración propia a partir de Chenery y Watanabe, (1958), y Soza, (2007). 12 Por lo tanto, los sectores se agrupan dentro de estas cuatro categorías (Chenery y Watanabe, 1958), (Fernández, 2001), y (Soza, 2007): - IV. Sectores independientes o producción primaria final. Son ramas que conectan directamente a los poseedores de los factores de producción primaria con los usuarios finales. Se trata de sectores no estratégicos, puesto que no presentan arrastre de otras ramas. - III. Sectores con fuerte arrastre o manufactura final, se representan actividades que no son muy demandadas, pero que para su producción necesitan demandar mucho al resto de las ramas. - II, denominada sectores clave o manufactura intermedia, que son claves para impulsar desarrollo por su capacidad de estimulo de otras ramas. En estas ramas, sus ventas, van a otros productores. - I. Sectores base o producción primaria intermedia. Se encuentran ramas cuya producción se usa directamente por otras, y que tiene muy poco tratamiento en el proceso productivo. Serían los proveedores del resto de ramas. 4.1.2. Eslabonamientos siguiendo la metodología Rasmussen Teniendo en consideración los eslabonamientos siguiendo la metodología de Rasmussen, (1956), su objetivo es calcular efectos hacia delante y hacia atrás, y en este caso utilizándola se calculan los encadenamientos totales (directos e indirectos). Se calcula el BL o índice de poder de dispersión; así, sumando las columnas de la matriz inversa de Leontief se obtiene el índice de poder de dispersión de una industria al incrementarse la demanda final para la industria j en una unidad. 1 n ∑ z ij n i =1 R BL j = 1 n n ∑ ∑ z ij n 2 i =1 j =1 Donde n es el número de ramas; j = 1, 2, 3,…, n; i = 1,2,…, n; y zij es un elemento genérico de la matriz inversa de Leontief. De forma matricial, Soza (2007): ni(I− A)−1 i(I− A)−1 i t Donde: n es el número de ramas, i es un vector fila cuyos elementos son unos; i t es el vector i traspuesto; A es la matriz de coeficiente técnicos. BLR = Para calcular los FL o índice de sensibilidad de dispersión; el que se calcula sumando las filas de la matriz inversa de Leontief, y que expresa como se ve afectada la rama i cuando se incrementa en una unidad la demanda final en todas las ramas. 1 n ∑ z ij n j =1 R FLi = 1 n n ∑ ∑ z ij n 2 i =1 j =1 De forma matricial, utilizando los modelos de Leontief y Ghosh, y sus inversas, (Soza, 2007): 13 R, L FL n(I− A) −1 i t = i(I− A) −1 i t n(I− B) −1 i t FL = i(I− B) −1 i t Donde: n es el número de ramas considerado, i es un vector fila cuyos elementos son unos; i t es el vector i traspuesto; A es la matriz de coeficiente técnicos, y B es la matriz de coeficientes de distribución. En lo referente a los superíndices, R indica que se está empleando la metodología de Rasmussen, (1956), L indica que se está utilizando la matriz inversa de Leontief, (1936), y G que se está empleando la matriz inversa de Ghosh, (1958). R,G Debido a que los índices que se han indicado previamente son promedios, y no consideran la concentración de ramas productivas, habrá que considerar la dispersión de efectos medida a través del coeficiente de variación de Pearson. Y v. j indica si la rama j-ésima arrastra uniformemente al conjunto de ramas si toma un valor pequeño. Así, vi. pequeño indica que el conjunto de industrias influye de forma uniforme en la rama iésima, y lo contrario si es grande: 1 n I n 1 n I 2 ( − z z ij ) 2 ( z ij − ∑ z ij ) ∑ ∑ ij ∑ n − 1 i =1 n j =1 n − 1 i =1 n = v v. j = i . n 1 1 n z ij ∑ z ij ∑ n j =1 n i =1 Una vez se obtienen los eslabonamientos BL y FL, se muestra a continuación la clasificación de sectores utilizando la metodología de Rasmussen y la modificación de Hirschman: Cuadro 5: Clasificación de sectores utilizando la metodología de Rasmussen BLR < 1 BLR > 1 y bajo v. j FLR < 1 IV. Independientes II. Fuerte arrastre. Impulsores de economía. Demandan de otros sectores, pero existe poca demanda de ellos FLR > 1 y bajo vi. III. Base o estratégicos I. Claves Fuente: Elaboración propia a partir de Rasmussen y Hirschman, (1958), y Soza, (2007). La interpretación de esta clasificación es la siguiente (Rasmussen y Hirschman, 1958), (Fernández, 2001) y (Soza, 2007): - IV. En este caso se trata de sectores independientes, que no provocan impactos de relevancia en la economía. -II. Se trata de sectores impulsores de la economía o con fuerte arrastre hacia delante. Son fuertemente demandantes de otros sectores. - I. Los sectores clave. Se trata de ramas que requieren relativamente más insumos que otros cuando se produce un incremento e la demanda final. Además, dependen por igual de todos los sectores (bajos coeficientes de Pearson). Según Rasmussen son ramas capaces de dispersar su efecto por la vía de la oferta y de empujar el desarrollo de otras ramas por la vía de la demanda. - III. Los sectores base se caracterizan por demandar poco del resto de ramas de actividad, y sus ventas se encuentran uniformemente distribuidas. 14 4.2. Cálculo de eslabonamientos para España y Cantabria y para los años 2000 y 2005. Se han calculado los eslabonamientos tanto para España como para Cantabria y para los años 2000 y 2005, para lo que se han empleado la metodología de Rasmussen y Chenery y Watanabe que han sido explicadas con anterioridad. El objetivo es conocer las interrelaciones que se producen en la economía y hacer comparaciones, con el fin de conocer en detalle si se producen cambios en ese periodo de tiempo, así como para conocer si la estructura económica es similar o no a la española. Para hacer el estudio más completo, se ha optado por calcular los eslabonamientos hacia delante utilizando las dos posibilidades existentes, es decir, por un lado, empleando el modelo de Leontief, y por tanto, la matriz de coeficientes técnicos para el caso de Chenery y Watanabe, como la inversa de Leontief cuando empleamos la metodología de Rasmussen. Y por el otro lado, utilizando el modelo de Ghosh, así, se utilizará la matriz de coeficientes de distribución si aplicamos la metodología de Chenery y Watanabe, y la matriz inversa de Ghosh para Rasmussen. En el anexo se muestran los resultados obtenidos del cálculo de los BL y FL, para Cantabria y España en los años 2000 y 2005, utilizando la metodología de Rasmussen (cuadro 10) y Chenery y Watanabe (cuadro 11). Señalar que en estos cuadros BL hace referencia a los encadenamientos hacia atrás, FL se refiere a los eslabonamientos hacia delante, y se añade A si se realiza el cálculo de los FL con la formulación del modelo de Leontief, y B si para la obtención de los FL se usa el modelo de Ghosh. Además, los cálculos para España se indican con una E, y los realizados para Cantabria con una C. Finalmente, para los resultados del año 2000, se utiliza 00, y para el 2005, 05. Así, por poner un ejemplo, si tenemos en el cuadro 10 del anexo, FL_CHW_B_C_05, esta expresión hace referencia al empleo de la metodología de Chenery-Watanabe, y en este caso se han calculado los eslabonamientos hacia delante empleando el modelo de Ghosh, para Cantabria en el año 2005. Mientras que si se observa, en el cuadro 11 del anexo, con FL_R_A_E_00, se está haciendo referencia al resultado obtenido del cálculo de los eslabonamientos hacia delante, empleando la metodología de Rasmussen con la formulación clásica de Leontief para España y en el año 2000. Una vez se obtuvieron los resultados del cálculo de indicadores se analizaron teniendo en cuenta la clasificación de los Autores. Con el fin de proporcionar una visión global de este análisis se han elaborado tres cuadros resumen, que son: el cuadro 6 y el cuadro 7 que trataré de explicar a continuación; y el cuadro 12 del anexo en el que se proporciona un resumen, que se analizará posteriormente en las conclusiones de este apartado. En el cuadro 6, aparece el detalle de la clasificación sectorial empleando para el cálculo de los FL el modelo de Leontief. Además en ese cuadro, aparece información tanto de la clasificación de las ramas, el número de ramas que se encuentra dentro de cada clasificación, así como del porcentaje de ramas que hay en cada clasificación. Hay que recordar que este trabajo se ha realizado para 26 ramas de actividad. Teniendo en cuenta estos datos se pueden realizar ya algunas consideraciones, así, la estructura, en cuanto a la distribución sectorial entre los años 2000 y 2005, no varía mucho ni para España ni para Cantabria, es decir las ramas dentro de una clasificación 15 en el año 2000 son muy similares a las que se observan en el año 2005, con alguna pequeña salvedad. Para la mejor observación de este efecto se ha remarcado en rojo aquellas ramas que mantiene su clasificación entre un año y otro, y como se puede comprobar entre un 76 (Rasmussen) y un 80% (CH-W) de las ramas no modifican su clasificación en el caso de España entre los años 2000 y 2005. Y para Cantabria sucede exactamente lo mismo, variando entre un 80% (Rasmussen) y un 92% de las ramas si se emplea la metodología de CH-W. Pero si comparamos la estructura sectorial de España y Cantabria en el año 2000, observamos que éstas son muy similares, y que el porcentaje de ramas que aparecen en una y otra economía dentro del mismo sector es muy elevado. (Se muestra parcialmente, en azul). Y lo mismo sucede para el año 2005. Cuadro 6: Principales resultados empleando el modelo de Leontief. FL con A (Leontief) RASMUSSEN I. Sector clave; II. Sector Impulsor; III. Sector Base; IV. Sector Independiente ESPAÑA 2000 ESPAÑA 2005 FL con (I-A)-1 I 4,5,8,12,20 II 6,7,10,11,15,16,17 III 1,3,9,18,22 IV 2,13,14,19,21,23,24,25,26 CANTABRIA 2000 Nº de sectores 5 7 5 9 FL con (I-A)-1 % 19,23 26,92 19,23 34,62 FL con (I-A)-1 I II III IV Nº de sectores 5 3,5,9,12,20 8 4,7,10,11,15,16,17,19 2 1,22 2,6,8,13,14,18,21,23,24,25,26 11 I 4,12,17,20 II 5,7,8,10,11,15,16 III 3,9,18,21,22 IV 1,2,6,13,14,19,23,24,25,26 CANTABRIA 2005 FL con (I-A)-1 % 19,23 30,77 7,69 42,31 I II III IV 12,17,20 4,5,7,10,11,15,16,19 3,9,22 1,2,6,8,13,14,18,21,23,24,25,26 Nº de sectores 4 7 5 10 % 15,38 26,92 19,23 38,46 Nº de sectores 3 8 3 12 % 11,54 30,77 11,54 46,15 Nº de sectores 4 5 6 11 % 15,38 19,23 23,08 42,31 Nº de sectores 4 6 6 10 % 15,38 23,08 23,08 38,46 CHENERY-WATANABE I. Sector base; II. Sector Clave; III. Sector de Fuerte Arrastre; IV. Sector Independiente ESPAÑA 2000 ESPAÑA 2005 Nº de sectores 4 6 7 9 % 15,38 23,08 26,92 34,62 Nº de sectores 3 1,18,22 7 3,4,5,9,12,17,20 5 7,10,11,15,16 2,6,8,13,14,19,21,23,24,25,26 11 % 11,54 26,92 19,23 42,31 FL con A I 1,3,18,22 II 4,5,8,9,12,20 III 6,7,10,11,15,16,17 IV 2,13,14,19,21,23,24,25,26 CANTABRIA 2000 FL con A FL con A I II III IV I 3,9,18,22 II 4,5,12,17,20 III 7,8,10,11,15,16 IV 1,2,6,13,14,19,21,23,24,25,26 CANTABRIA 2005 FL con A I II III IV Fuente: Elaboración propia. 16 1,3,18,22 4,5,9,12,17,20 7,8,10,11,15,16 2,6,13,14,19,21,23,24,25,26 Se observa también, que las ramas clave que encontramos en estas economías son relativamente pocas. Y este aspecto se analizará en posteriores desarrollos de esta materia, puesto que existe cierta literatura que indica que esos sectores clave suelen pertenecer a clusters. Siguiendo la metodología de Rasmussen, y mostrando como ejemplo el de las rama clave, se va a resaltar, (por encontrarse en ambas economías, y en los dos años analizados), la rama 12.Metalurgia y productos metálicos, y la 20.Transportes y comunicaciones. Otras ramas que están en el caso de España en el 2000 son: la 4. Producción y distribución de energía eléctrica, gas y agua; la 5.Alimentación, bebidas y tabaco; la 8.Papel, edición y artes gráficas, y en 2005, se repetirían la 4, 12 y 20, y además tendríamos la 17.Construcción. Si nos centramos en Cantabria en el año 2000, tenemos como ramas coincidentes con España las 5, 12 y 20, y distintas la 3.Extracción de productos energéticos, otros minerales y refino de petróleo, y la 9, industria química. Y para Cantabria en 2005, tiene como ramas clave la 12 y 20 coincidentes con Cantabria 2000, y la 17 coincidente con España 2005. Si ahora estudiamos los sectores clave que se obtienen con la metodología de CH_W, tenemos que en este caso también son las ramas 12 y 20 las que se repiten en todos los casos, pero hay que añadir porque también aparecen para E y C y para 00 y 05, las ramas: 4.Producción y distribución de energía eléctrica, gas y agua, y 5.Alimentación, bebidas y tabaco. En E00 sólo tendríamos como nueva rama si la comparamos con R, la 9.Industria química. En E 05, encontramos como rama clave nueva respecto a 00, la 17. En C00 se tienen como rama distinta a agregar respecto a E00, la rama 3.Extracción de productos energéticos, otros minerales y refino de petróleo. Como puede apreciarse, el mero intento de explicar los resultados obtenidos, similitudes y diferencias, de forma demasiado detallada hace que se pierda un poco la visión de conjunto, que es la que más puede aportar. Por este motivo se presenta, en el cuadro 7, una información con el detalle de los cálculos realizados, siendo los resultados distintos puesto que se presenta el detalle de la clasificación sectorial empleando para el cálculo de los FL el modelo de Ghosh. Aquí, se repiten las consideraciones, así, la estructura, en cuanto a la distribución sectorial entre los años 2000 y 2005, no varía mucho ni para España ni para Cantabria, es decir las ramas dentro de una clasificación en el año 2000 son muy similares a las que se observan en el año 2005, con alguna pequeña diferencia. Para la mejor observación de este efecto se ha remarcado, como antes, en rojo aquellas ramas que mantiene su clasificación entre un año y otro, y como se puede comprobar entre un 77 (Rasmussen) y un 73% (CH-W) de las ramas no modifican su clasificación en el caso de España entre los años 2000 y 2005. Y para Cantabria sucede exactamente lo mismo, variando entre un 73% (Rasmussen) y un 77% de las ramas si se emplea la metodología de CH-W. 17 Cuadro 7: Principales resultados empleando el modelo de Ghosh. FL con B (Ghosh) RASMUSSEN I. Sector clave; II. Sector Impulsor; III. Sector Base; IV. Sector Independiente ESPAÑA 2000 ESPAÑA 2005 FL con (I-B)-1 I 4,7,8,10,11,12,20 II 5,6,15,16,17 III 3,9,13,14 IV 1,2,18,19,21,22,23,24,25,26 CANTABRIA 2000 FL con (I-B)-1 I II III IV 3,7,9,10,12 4,5,11,15,16,17,19,20 13,14 1,2,6,8,18,21,22,23,24,25,26 Nº de sectores 7 5 4 10 Nº de sectores 5 8 2 11 FL con (I-B)-1 % 26,92 19,23 15,38 38,46 I 4,7,8,10,11,12,16,20 II 5,15,17 III 1,3,9,21,22 IV 2,6,13,14,18,19,23,24,25,26 CANTABRIA 2005 FL con (I-B)-1 % 19,23 30,77 7,69 42,31 I II III IV 4,7,10,11,12 5,15,16,17,19,20 1,3 2,6,8,9,13,14,18,21,22,23,24,25,26 Nº de sectores 8 3 5 10 % 30,77 11,54 19,23 38,46 Nº de sectores 5 6 1 14 % 19,23 23,08 3,85 53,85 Nº de sectores 5 8 3 10 % 19,23 30,77 11,54 38,46 Nº de sectores 6 9 3 8 % 23,08 34,62 11,54 30,77 CHENERY-WATANABE I. Sector base; II. Sector Clave; III. Sector de Fuerte Arrastre; IV. Sector Independiente ESPAÑA 2000 ESPAÑA 2005 FL con B I 1,3,13,14 II 4,7,8,9,10,11,12,20 III 5,6,15,16,17 IV 2,18,19,21,22,23,24,25,26 CANTABRIA 2000 FL con B I II III IV 1,13,14,22 3,4,7,9,10,11,12 5,15,16,17,20 2,6,8,18,19,21,23,24,25,26 Nº de sectores 4 8 5 9 % 15,38 30,77 19,23 34,62 Nº de sectores 4 7 5 10 % 15,38 26,92 19,23 38,46 FL con B I 1,3,9,21,22 II 4,7,8,10,11,12,16,20 III 5,15,17 IV 2,6,13,14,18,19,23,24,25,26 CANTABRIA 2005 FL con B I II III IV 1,3,13,14,21,22 4,5,7,9,10,11,12,17,20 8,15,16 2,6,18,19,23,24,25,26 Fuente: Elaboración propia. Dada la disparidad que se aprecia al calcular los eslabonamientos utilizando las metodologías presentadas en este trabajo. Lo que se puede apreciar en el cuadro 12 del anexo en el que se recogen todos los resultados para Cantabria y España y en el año 2000 y 2005. Y del que sólo se puede concluir que: a) La rama 12.Metalurgia y productos metálicos, es clave, b) Las ramas: 23.Administración pública, 24.Educación, 25.Sanidad y servicios sociales, y 26.Otras actividades, son independientes c) Adicionalmente se puede establecer que algunas ramas se encuentran en todos los casos analizados entre dos categorías, así: - Entre sector clave y base está la rama 2.Pesca. - Entre sector clave e impulsor están las ramas: 4.Producción y distribución de energía eléctrica, gas y agua, y 20.Transportes y comunicaciones. 18 - Entre sector base e independiente se encuentran las ramas: 1.Agricultura, ganadería, caza y selvicultura, 13.Maquinaria y equipo mecánico, 14.Equipo eléctrico, electrónico y óptico, 18.Comercio y reparación, 21.Intermediación financiera, y 22.Servicios empresariales e inmobiliarios de mercado. -Y entre sector impulsor y de fuerte arrastre está la rama 15.Fabricación de material de transporte. 5. Conclusiones A lo largo del presente trabajo se han tenido en cuenta las herramientas metodológicas necesarias para el estudio de las relaciones intersectoriales que se producen dentro de la economía. Para ello se ha explicado someramente las nociones básicas del modelo input-output, los principales modelos tanto de demanda de Leontief como de oferta de Ghosh, que son básicos para la posterior medición de los eslabonamientos. En cuanto al análisis de las relaciones, se han empleado los modelos de Streit, de Chenery y Watanabe que mide exclusivamente las relaciones directas, y de Rasmussen, que tiene en cuenta tanto las relaciones directas como las indirectas. Mediante estos modelos clásicos se han calculado los eslabonamientos tanto hacia atrás como hacia delante para España y Cantabria, y en dos años distintos. Así mismo, y debido a las diferentes opiniones que se han obtenido de las referencias consultadas, se han calculado los eslabonamientos hacia delante empleando las formulaciones de Ghosh y Leontief para proporcionar una visión más amplia. De este análisis se ha observado una similitud entre las estructuras productivas, tanto para España como para Cantabria en los dos años analizados. Aunque la explicación de este resultado puede ofrecerse desde una doble vertiente; en primer lugar, hay que considerar que la estimación de la matriz de coeficientes técnicos, se ha obtenido a partir de un método non-survey, que utiliza como base la TIO de España. Y una segunda explicación vendría de la agregación de las ramas de la TIO nacional de 73 a 26 ramas de actividad, con lo que se pierde detalle de la especialización productiva. Además, se ha constatado que la rama 20.Transportes y comunicaciones es una rama relevante de la economía, tanto para España como para Cantabria y para los dos años analizados. Puesto que utilizando la metodología de Streit llegábamos a la conclusión de que se trataba de una rama con fuertes ligazones con otras, y con las metodologías de Chenry - Watanabe y Rasmussen, concluimos que era una rama clave o impulsora de la economía. Bibliografía Alcaide, A. (1970): Wassily Leontief: Análisis económico input- output. Editorial Ariel. Barcelona. Blin, J.M. and Cohen, C. (1977): Technological Similarity and Aggregation in InputOutput Systems: A cluster-analytic approach. The Review of Economic Studies, 59(1):82-91, 1977. Chenery, H. B. y Watanabe, T. (1958): International Comparison of the Structure of Production. Econometrica, , nº 4, Volume 26. 19 Coto-Millán, P., Gallego, J.L. y Villaverde, J.: (2001): Crecimiento y Desarrollo Portuario. Aplicación al Puerto de Santander. Autoridad Portuaria de Santander Coto-Millán, P, Villaverde, J. Y Mateo, I. (2008): Impacto Económico del Puerto de Santander en la Ciudad, en Cantabria y en otras Regiones Españolas. Autoridad Portuaria de Santander. Dietzenbacher, E. (1997): In Vindication of the Ghosh Model: A reinterpretation as a price model . Journal of Regional Science, 37(4): 629-651. Dietzenbacher, E. and Van Der Linden, J.A. (1997): Sectoral and Spatial Linkages in the EC Production Structure. Journal of Regional Science, 37(2): 235-257. Dietzenbacher, E. (1992): The Measurement of Interindustry Linkage: Key sectors in the Netherlands. Economic Modelling, 9: 419-437. Dietzenbacher, E., Van Der Linden, J. A. and Steenge, A.E. (1993): The Regional Extraction Method: EC Input-Output Comparisons, Economic Systems Research, 5, 185-206. Dorfman, R., Samuelson, P. Y Solow, R. (1972): El Sistema Estático de Leontief. En su: Programación lineal y análisis económico. Segunda Edición, España, Editorial Aguilar, S. A., 1972. pp. 259. Fernández, M. (2001): Política regional e interdependencia sectorial de la economía de Galicia: un análisis a través de las tablas input-output. Tesis doctoral. Universidad de A Coruña. Biblioteca Virtual Miguel de Cervantes. Fontela E. y Pulido A. (2005): Técnicas de la investigación en el análisis input-ouput. Revista Asturiana de economía-RAE Nº33, pp 9-29. Ghosh, A. (1968): A Note on Leontief Models with Non-Homogeneous Production Functions: Planning programming and Input-output models. Selected papers on Indian planning. Monographs, University of Cambridge, Department of Applied Economics at the University press, New York, 1968. p 45. Ghosh, A. (1958): Input-Output Approach in an Allocative System,Economica, V. 25, Nº 97. Pp.58-64. Gruver, G. W. (1989): On the Plausibility of the Supply-driven Input-Output Model: A Theoretical Basis for Input-coefficient Change, Journal of Regional Science, v. 29, nº 3, Pp. 441-450. Hirschman, A. (1958): The Strategy of EconomicDevelopment, Yale University Press, New Haven, Connecticut. Lauritzen, F. C. (1989): An Investigation of Danish Input-Output Tables 1966-1985. 9th International Conference on Input-Output Techniques (Keszthely, Hungry). 20 Leontief, W. and Strou, A (1998): Multiregional Input-Output Analysis. International Library of Critical Writings in Economics, 1998 Leontief, W., (1985): Input-Output Economics. 2nd ed., New York: Oxford University Press, 1986. pp.436 Leontief, W (1965): Análisis económico input-output. Biblioteca de Economía. Barcelona. ES. Orbis. 1984. 359 pp. Leontief, W, Morgan, A., Polenske, K., Simpson, D. and Tower, E. (1965): The economic impact-industrial and regional-of an arms cut. The Review of Economics and Statistics, vol.47, nº3, pp.217-241. Leontief, W. (1951): The structure of the American Economy 1919-1929. Oxford University Press, New York. Leontief, W. (1941): The structure of American economy, 1919-1929:An empirical application of equilibrium analysis. Harvard University Press. Leontief, W. (1936): Quantitative input and output relations in the economic systems of the Unites States. The Review of Economics and Statistics, vol.18, nº3, pp.105-125. LLano, C. (2004): Economía sectorial y espacial: El comercio interregional en el marco input-output. Instituto de estudios Fiscales López, A. M. Y Pulido, A. (1993): Análisis de las interrelaciones sectoriales en España, Economía Industrial, Marzo-Abril, pp. 167-178. Miller, R. and Lahr, M. (2000): A Taxonomy of Extractions. In: International inputoutput association, XIII International Conference on Input-Output Techniques, University of Macerata, Italy, August 21-25, 2000. Millet, R. and Lahr, M.(2001): A Taxonomy of Extractions. In: Regional Science Perspectives in Economic Analysis. (Ed) M.L. Lahr and R.M. Miller (North-Holland), pp. 407-441. Muñoz, C. (2000): Las Tablas Input-Output del SEC-95. En su: Cuantas de la Nación. Segunda edición, España, Editorial Civitas, S. L., 2000. p 193. Oosterhaven, J. (2004): On the definition of key sectors and the stability of net versus gross multiplie. SOM research report 04C01, University of Groningen (accessible at at:www.som.rug.nl). Oosterhaven, J. (1981): On the plausibility of the supply-driven input-output model. Journal of Regional Science. vol.28, nº2, pp.203-217 21 Pedreño, A. (1983): “Tablas Input-Output regionales: algunas críticas metodológicas”. Tesis doctoral. Universidad de Alicante. Biblioteca Virtual Miguel de Cervantes. Pulido, A. Y Fontela, E.; (1993): Análisis input-output. Modelos, datos y aplicaciones. Pirámide, Madrid. Rasmussen, P.N. (1956). Studies in Intersectoral Relation. North Holland Publishing Company, Amsterdam. Robles, L. y Sanjuán, J. (2005), Análisis Comparativo de las Tablas Input-Output en el Tiempo. Estadística Española, 47(158):143-177. SADEI. Cuentas Regionales de Asturias 1985. Oviedo, España. Ed. Servicios de Publicaciones del Principado de Asturias. 1988. pp 19- 37, vol 2. Schaffer, W. A. y Chu, K (1969): Nonsurvey Techniques for Constructing Regional Interindustry Models. Papers, Regional Science Association, 23, pp. 83-101. Soza, S. (2008): Análisis Comparativo para la Economía Magallánica desde la Perspectiva del Enfoque Input-Output. Revista de Análisis Económico, 23(2):Pp. 79102. Soza, S. (2007): Análisis Estructural Input-Output: Antiguos problemas y nuevas soluciones. Tesis doctoral (Doctorado en Economía Aplicada). Oviedo, España, Universidad de Oviedo, Departamento de Economía Aplicada, 280 pp. Streit, M.E. (1969): Spatial Associations and Economic Linkages between industries. Journal of Regional Science, vol 9, nº 2. Tilanus, C. B. (1966). Input-Output Experiments. Rotterdam University 22 Press. Anexo Cuadro 8. Coeficientes de Streit medios y ligazones especificas de Streit relevantes de la economía española en el año 2000 (umbral=0,1). Ramas agregadas 1. Agricultura, ganadería, caza y selvicultura 2.Pesca 3..Extracción de productos energéticos, otros minerales y refino de petróleo 4.Producción y distribución de energía eléctrica, gas y agua 5.Alimentación, bebidas y tabaco 6.Textil, confección, cuero y calzado 7.Madera y corcho 8.Papel; edición y artes gráficas 9.Industria química 10.Caucho y plástico 11.Otros productos minerales no metálicos 12.Metalurgia y productos metálicos 13.Maquinaria y equipo mecánico 14.Equipo eléctrico, electrónico y óptico 15.Fabricación de material de transporte 16.Industrias manufactureras diversas 17.Construcción 18.Comercio y reparación 19.Hostelería 20.Transportes y comunicaciones 21.Intermediación financiera 22.Servicios empresariales e inmobiliarios de mercado 23.Administración pública 24.Educación 25.Sanidad y servicios sociales 26.Otras actividades Coef. Ligazón Nº esp. medio vinculos Ramas con las que se vincula de mayor a menor valor 0,03312 0,01984 2 2 5, 1 19, 5 0,04291 1 4 0,03539 0,05226 0,03601 0,03074 0,03640 0,04266 0,02990 2 4 1 1 2 2 2 3, 4 1,5,19,2 1 7 8,22 9,10 10,9 0,02776 0,05092 0,03059 0,03485 0,04332 0,02775 0,05478 0,04762 0,03804 0,05816 0,03543 2 2 2 1 1 1 3 3 3 3 2 17,11 16,13 12,13 14 15 12 17,11,22 22,18,20 5,2,20 20,22,18 21,22 0,07357 0,01305 0,02218 0,03040 0,03312 7 0 0 1 2 22,26,21,18,8,17,20 25 26,22 Fuente: Elaboración propia a partir de la TSIO de España 2000 total 23 Cuadro 9. Coeficientes de Streit medios y ligazones especificas de Streit relevantes de la economía española en el año 2005 (umbral=0,1). Ramas agregadas 1. Agricultura, ganadería, caza y selvicultura 2.Pesca 3..Extracción de productos energéticos, otros minerales y refino de petróleo 4.Producción y distribución de energía eléctrica, gas y agua 5.Alimentación, bebidas y tabaco 6.Textil, confección, cuero y calzado 7.Madera y corcho 8.Papel; edición y artes gráficas 9.Industria química 10.Caucho y plástico 11.Otros productos minerales no metálicos 12.Metalurgia y productos metálicos 13.Maquinaria y equipo mecánico 14.Equipo eléctrico, electrónico y óptico 15.Fabricación de material de transporte 16.Industrias manufactureras diversas 17.Construcción 18.Comercio y reparación 19.Hostelería 20.Transportes y comunicaciones 21.Intermediación financiera 22.Servicios empresariales e inmobiliarios de mercado 23.Administración pública 24.Educación 25.Sanidad y servicios sociales 26.Otras actividades Coef. Ligazón Nº esp. medio vinculos Ramas con las que se vincula de mayor a menor valor 0,03023 0,01967 2 2 5,1 19,5 0,04307 2 3,4 0,03735 0,05422 0,03389 0,02996 0,03389 0,04022 0,03084 2 4 1 1 2 1 1 4,3 1,5,19,2 6 7 8,22 9 10 0,02779 0,05095 0,02995 0,03298 0,04186 0,02791 0,06121 0,04905 0,03604 0,05841 0,03555 2 3 2 1 1 1 3 3 3 4 2 17,11 12,16,13 12,13 14 15 12 17,11,22 22,20,18 5,2,20 20,19,22,18 21,22 0,07401 0,01369 0,02196 0,03232 0,03377 7 0 1 1 2 22,18,21,26,8,20,24 22 25 26,22 Fuente: Elaboración propia a partir de la TSIO de España 2005 total 24 Cuadro 10. Resultados de aplicar la metodología de Rasmussen para el cálculo de eslabonamientos, BL y FL, para España y Cantabria y para 2000 y 20005. Ramas BL_E_00 FL_A_E_00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 0,92765 0,87930 0,95358 1,15173 1,28817 1,07695 1,18144 1,12938 0,98998 1,05005 1,12706 1,09535 0,89276 0,89870 1,05528 1,16180 1,24019 0,91719 0,98101 1,02743 0,84431 0,88164 0,76460 0,67777 0,84319 0,96348 1,03225 0,55763 1,64155 1,03366 1,02860 0,85591 0,93793 1,09190 1,30827 0,85219 0,76989 1,51386 0,86721 0,87746 0,87781 0,68957 0,99791 1,20858 0,64528 1,76764 0,99818 1,98729 0,54909 0,58129 0,60607 0,72300 FL_B_E_00 BL_E_05 FL_A_E_05 FL_B_E_05 BL_C_00 0,96820 0,57920 3,38165 1,14147 0,71423 0,80545 1,47565 1,31575 1,49797 1,39460 1,02124 1,42360 1,11845 1,15460 0,78367 0,81334 0,62426 0,64762 0,45123 1,07312 0,90985 0,86555 0,38262 0,43058 0,43723 0,58885 0,93437 0,82190 0,91710 1,18873 1,29169 0,97685 1,15650 1,10242 0,95378 1,08662 1,16079 1,12226 0,90966 0,88740 1,03193 1,15271 1,33230 0,94814 0,97833 1,06183 0,83465 0,85795 0,81046 0,66962 0,85048 0,96154 0,91176 0,54769 1,68993 1,12480 0,99641 0,79940 0,89062 0,95789 1,14788 0,87083 0,76429 1,54019 0,85366 0,84070 0,85100 0,71949 1,24522 1,25362 0,62820 1,78215 1,01563 2,10053 0,54154 0,57357 0,60117 0,75185 1,09096 0,67033 1,54224 1,33740 0,84973 0,83688 1,53064 1,31046 1,03391 1,28442 1,35031 1,36298 0,97491 0,94316 0,75698 1,04656 0,93497 0,83322 0,58144 1,19370 1,11003 1,00437 0,51068 0,55981 0,57181 0,77809 0,97374 0,87875 1,01210 1,17889 1,32417 0,91414 1,14716 0,96399 1,02638 1,07777 1,12468 1,09382 0,93178 0,94600 1,01897 1,10150 1,28308 0,91786 1,01022 1,00218 0,85870 0,88112 0,78377 0,71388 0,87751 0,95790 25 FL_A_C_00 FL_B_C_00 1,01047 0,55749 1,56067 0,92155 1,01738 0,63718 0,85255 0,72129 1,25670 0,83082 0,76337 1,44720 0,84399 0,85701 0,75443 0,59577 0,97406 1,00384 0,63225 1,32557 0,89335 1,84226 0,54909 0,57832 0,60287 0,69269 0,93735 0,57509 3,04979 0,93966 0,70422 0,48766 1,14083 0,65487 1,37275 1,26096 0,99765 1,30509 1,03372 1,08485 0,61407 0,51998 0,61247 0,55917 0,44055 0,80895 0,77589 0,80639 0,38262 0,42459 0,43287 0,54868 BL_C_05 0,97991 0,81666 0,88617 1,12297 1,32679 0,87763 1,15481 0,98790 0,97696 1,11546 1,14128 1,10463 0,95569 0,94023 1,01870 1,11232 1,39006 0,95327 1,01325 1,02232 0,84707 0,86872 0,82531 0,71024 0,89330 0,95837 FL_A_C_05 FL_B_C_05 0,89842 0,54760 1,25045 0,96632 0,98802 0,62129 0,84011 0,67911 1,11057 0,85028 0,75511 1,46953 0,82943 0,82091 0,74636 0,60272 1,20399 1,05495 0,61585 1,33498 0,86642 1,92207 0,54154 0,57049 0,59804 0,71734 1,07374 0,66863 1,14346 1,10849 0,84476 0,60934 1,32856 0,77305 0,99756 1,22342 1,32747 1,30220 0,93814 0,91745 0,67523 0,69566 0,92410 0,74488 0,57241 0,95240 0,92577 0,95466 0,51068 0,55522 0,56861 0,73646 Cuadro 11. Resultados de aplicar la metodología de Chenery-Watanabe para el cálculo de eslabonamientos, BL y FL, para España y Cantabria y para 2000 y 20005. Ramas BL_CHW_ E_00 FL_CHW_ A_E_00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 0,80027 0,72053 0,95026 1,36353 1,60318 1,16146 1,33970 1,24935 1,01784 1,13152 1,29323 1,18971 0,78092 0,81697 1,10780 1,29870 1,42371 0,86250 0,88889 1,09530 0,73804 0,74456 0,49055 0,28654 0,69989 0,94505 1,10526 0,02590 1,91864 1,08443 1,26240 0,82644 0,99061 1,15852 1,68404 0,75187 0,54130 2,13687 0,73813 0,80703 0,82855 0,29137 0,92803 1,56561 0,19115 2,42484 0,95963 3,12418 0,00000 0,07086 0,16054 0,42381 FL_CHW_ BL_CHW_ B_E_00 E_05 1,26082 0,61263 2,41328 1,22710 0,83330 0,87114 1,77421 1,54100 1,59735 1,68724 1,47848 1,63570 1,16605 1,41358 0,85257 0,68835 0,57093 0,52574 0,12935 1,14730 0,97735 0,92256 0,00000 0,08091 0,13922 0,45383 0,80135 0,62160 0,90128 1,42781 1,58565 0,99189 1,29394 1,21719 0,95747 1,20789 1,35154 1,22971 0,81335 0,78884 1,06761 1,28070 1,47855 0,94209 0,88943 1,16120 0,73328 0,69220 0,60670 0,28029 0,73139 0,94708 FL_CHW_ A_E_05 0,87456 0,01764 1,95194 1,26262 1,21838 0,71712 0,89355 0,93385 1,41496 0,82101 0,50588 2,16389 0,71787 0,72544 0,80063 0,35707 1,25831 1,67603 0,17105 2,44367 0,98196 3,35424 0,00000 0,07066 0,17368 0,49398 FL_CHW_ BL_CHW_ FL_CHW_ B_E_05 C_00 A_C_00 1,35189 0,47095 1,59309 1,58910 0,90090 0,78616 1,82118 1,59015 1,07051 1,58636 1,75327 1,63467 0,90777 0,96420 0,64190 1,02430 0,92836 0,70342 0,14747 1,33436 1,22666 1,08157 0,00000 0,10287 0,17195 0,61693 26 0,86499 0,68334 1,04763 1,44284 1,73464 0,82918 1,32852 0,94953 1,09102 1,20260 1,32360 1,21802 0,84336 0,89655 1,05112 1,22736 1,56192 0,84965 0,93236 1,04862 0,72952 0,71798 0,47637 0,28396 0,73455 0,93077 1,25664 0,02945 2,18140 1,05055 1,43530 0,33938 0,97520 0,53119 1,91468 0,85484 0,61544 2,42953 0,83922 0,91756 0,67942 0,11936 1,05513 1,36111 0,21733 2,02353 0,92666 3,55205 0,00000 0,08056 0,18252 0,43197 FL_CHW_ BL_CHW_ B_C_00 C_05 1,43758 0,69851 2,75159 1,19213 0,95012 0,35876 1,75158 0,70856 1,82128 1,92377 1,68575 1,86501 1,32952 1,61175 0,70111 0,28277 0,65097 0,45837 0,14748 0,96015 0,94646 1,05190 0,00000 0,09225 0,15874 0,46389 0,86685 0,55481 0,80861 1,36193 1,72693 0,74204 1,33991 1,01027 1,00299 1,29843 1,37230 1,24481 0,89649 0,87517 1,05097 1,24724 1,64732 0,95006 0,94233 1,10171 0,70326 0,67095 0,59063 0,27522 0,78351 0,93526 FL_CHW_ A_C_05 FL_CHW_ B_C_05 1,00817 0,02034 1,69926 1,19555 1,40451 0,30957 0,95829 0,43187 1,63113 0,94644 0,57867 2,49447 0,82753 0,83626 0,69493 0,15442 1,45054 1,53555 0,19718 2,09499 0,87807 3,84627 0,00000 0,08145 0,20022 0,52432 1,58852 0,55338 1,41365 1,53374 1,05859 0,34593 1,99085 0,74959 1,25788 1,86403 2,04427 1,92078 1,06666 1,13297 0,56791 0,45153 1,09085 0,65691 0,17328 1,16606 1,11806 1,26418 0,00000 0,12087 0,20205 0,66747 Cuadro 12. Resumen con la tipología de las ramas según la metodología empleada, para España y Cantabria, y en los años 2000 y 2005 RAMAS 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 R_A_E_ 00 B INDE B C C IMPU IMPU C B IMPU IMPU C INDE INDE IMPU IMPU IMPU B INDE C INDE B INDE INDE INDE INDE R_B_E_ 00 INDE INDE B C IMPU IMPU C C B C C C B B IMPU IMPU IMPU INDE INDE C INDE INDE INDE INDE INDE INDE R_A_E_ 05 INDE INDE B C IMPU INDE IMPU IMPU B IMPU IMPU C INDE INDE IMPU IMPU C B INDE C B B INDE INDE INDE INDE R_B_E_ 05 B INDE B C IMPU INDE C C B C C C INDE INDE IMPU C IMPU INDE INDE C B B INDE INDE INDE INDE R_A_C_ 00 B INDE C IMPU C INDE IMPU INDE C IMPU IMPU C INDE INDE IMPU IMPU IMPU INDE IMPU C INDE B INDE INDE INDE INDE R_B_C_ 00 INDE INDE C IMPU IMPU INDE C INDE C C IMPU C B B IMPU IMPU IMPU INDE IMPU IMPU INDE INDE INDE INDE INDE INDE R_A_C_ 05 INDE INDE B IMPU IMPU INDE IMPU INDE B IMPU IMPU C INDE INDE IMPU IMPU C INDE IMPU C INDE B INDE INDE INDE INDE R_B_C_ 05 B INDE B C IMPU INDE C INDE INDE C C C INDE INDE IMPU IMPU IMPU INDE IMPU IMPU INDE INDE INDE INDE INDE INDE CH_W_ A_E_00 B INDE B C C FA FA C C FA FA C INDE INDE FA FA FA B INDE C INDE B INDE INDE INDE INDE CH_W_ B_E_00 B INDE B C FA FA C C C C C C B B FA FA FA INDE INDE C INDE INDE INDE INDE INDE INDE CH_W_ A_E_05 INDE INDE B C C INDE FA FA B FA FA C INDE INDE FA FA C B INDE C INDE B INDE INDE INDE INDE CH_W_ B_E_05 B INDE B C FA INDE C C B C C C INDE INDE FA C FA INDE INDE C B B INDE INDE INDE INDE CH_W_ A_C_00 B INDE C C C INDE FA INDE C FA FA C INDE INDE FA FA C B INDE C INDE B INDE INDE INDE INDE CH_W_ B_C_00 B INDE C C FA INDE C INDE C C C C B B FA FA FA INDE INDE FA INDE B INDE INDE INDE INDE CH_W_ A_C_05 B INDE B C C INDE FA FA C FA FA C INDE INDE FA FA C B INDE C INDE B INDE INDE INDE INDE CH_W_ B_C_05 B INDE B C C INDE C FA C C C C B B FA FA C INDE INDE C B B INDE INDE INDE INDE B / INDE INDE C/B C/ IMPU C B / INDE B / INDE FA/ IMPU B / INDE C/ IMPU B / INDE B / INDE INDE INDE INDE INDE Fuente: Elaboración propia. A partir de los cálculos realizados para España (E) y Cantabria (C), y para los años 2000 (00) y 2005 (05), utilizando la metodología de Rasmussen ( R) y de Chanery-Watanabe(CH_W), y empleando para calcular los FL el modelo de Leontief (A), como el modelo de Ghosh (B). Y dentro de la tabla: C a los sector clave, IMPU a los sectores Impulsores, B hace referencia a los sectores base, INDE a los independientes, y FA a los de fuerte arrastre 27 28
