Geografía, actividad económica y movilidad laboral (I)

Por Antonia Díaz (@AntoniaDiazRod), Álvaro Jáñez y Felix Wellschmied.

Uno de los temas que está despertando cada vez más interés entre los macroeconomistas, especialmente entre los estudiosos del mercado de trabajo, es la distribución geográfica de la actividad económica. Esta interrelación no coge de sorpresa a los que estudien Comercio Internacional o Economía Urbana o Economía del Desarrollo y, quizá piensen, que los macroeconomistas siempre estamos descubriendo la rueda. El interés de los macroeconomistas en la geografía viene por intentar entender los efectos agregados de la heterogeneidad de los agentes económicos y una de esas características heterogéneas es la localización. En particular, la nueva literatura de misallocations, tiene mucho que ver con nuestro interés por la dimensión geográfica. En esta literatura se trata de entender la naturaleza de las ineficiencias de los mercados a la hora de distribuir los factores de producción, ya sea entre empresas, sectores o regiones. Cuando se habla de capital físico o tecnología, la literatura se llama propiamente misallocations (véase Hsieh y Klenow 2009) mientras que cuando se habla del factor trabajo se habla de movilidad. La misallocation más evidente y básica del factor trabajo es las diferencias geográficas en las tasas de paro.

Vamos a dividir nuestra entrada sobre este apasionante tema en dos partes, que nos permitirán enfocar mejor la motivación del análisis sobre movilidad geográfica a lo largo del ciclo vital que hemos hecho, y que es un poco más específico. Siendo esto así, conviene empezar explicando a qué tipo de movilidad geográfica en España nos vamos a referir, con la ayuda de un mapa.

Ilustración 1: Tasa de paro en las Grandes Áreas Urbanas (> 50.000 habitantes) en España

Este mapa lo hemos obtenido del Atlas Digital de Áreas Urbanas del Ministerio de Transportes y Etcétera. Hemos usado como unidad económica el Área Urbana, ya que nos parece la unidad que delimita un entramado económico y un mercado de trabajo local. Esta definición tan imprecisa esconde, implícitamente, unas hipótesis sobre las características que delimitan esa unidad que llamamos economías de la aglomeración, de las que ya se habló en este blog aquí. La idea básica es que la concentración de trabajo y capital humano ayuda a crear nuevas ideas y favorece la transmisión de conocimientos, pero los efectos negativos de la congestión ponen límites a esa concentración. Pero para entender esos procesos, evaluar su eficiencia asignativa y las políticas públicas que pudieran ser benéficas, necesitamos un modelo estructural de distribución geográfica o, dicho informalmente, de formación de ciudades. Los modelos básicos pertenecen a la familia Rosen-Roback, donde se modela un equilibrio espacial entre regiones. A esta modelización básica se le puede superponer costes de movilidad, complementariedad entre capital físico y humano, un problema de localización de empresas, y mucho más, según sea el problema económico que nos planteemos.

Algunas de las cuestiones que más preocupan actualmente tienen una componente geográfica. Por ejemplo, la creciente concentración de actividad en las grandes ciudades. Véase, por ejemplo, Eeckhout et al. (2014), o De la Roca y Puga (2017). En nuestro país esta creciente concentración tiene una consecuencia clara: lo que llamamos la España vacía. Si volvemos a mirar el mapa mostrado arriba es inevitable comenzar a especular sobre las posibles razones de esa distribución del paro en España. Y las hacemos porque ese mapa es un problema: no puede ser que la asignación de mercado sea eficiente; no puede ser que los que crezcan en Córdoba tengan las mismas oportunidades que los que nacen en Barcelona. Y la pregunta es ¿por qué esas diferencias persisten en el tiempo? y, finalmente, ¿qué se puede hacer?, refiriéndonos a las políticas públicas.

Álvaro Jáñez, Felix Wellschmied y una servidora nos hacemos estas preguntas en nuestro trabajo “Geographic mobility over the life cycle”. Para entender las diferencias entre Áreas Urbanas hemos estudiado las características socioeconómicas de lo que se conoce como Grandes Áreas Urbanas (GAU), aquellas que tienen más de 50.000 habitantes. Según los Censos de Población y Vivienda, hay 86 GAUs en España donde vive el 69,42% de la población total y se concentra el 70% del empleo total. En el mapa de arriba aparecen sus nombres. También es evidente en ese mapa que la España vacía está muy vacía, pero ese es otro problema. Cuando miramos las características de las GAUs (usamos los censos de 1991, 2001 y 2011) vemos que sus diferencias son muy persistentes en el tiempo. Para facilitar la comparación, ordenamos las GAUs por su tasa de paro. La siguiente Tabla (que corresponde a la la Tabla 1 del documento de trabajo) resume algunas de las características más importantes de las Grandes Áreas Urbanas.

Tabla 1: Estadísticos seleccionados para las GAUS en España

Esta Tabla nos muestra que la tasa de paro media de un área Urbana en el top 30% (el T1) es 16.2%, mientras que para aquellas en el tercio bajo de la distribución (T3) tienen una tasa de paro media del 27.1. Estas diferencias también son evidentes en otros ámbitos. Las Áreas Urbanas con una tasa de paro menor están más densamente pobladas, tienen más población y disfrutan de salarios más altos. El dato que más interesa a los macroeconomistas es este último. En España, la renta laboral media en un Área Urbana del tercil superior es alrededor de un 30% mayor que la renta laboral media en el tercil inferior. La gran pregunta es ¿esto se debe a los efectos de la aglomeración o un efecto de llamada de los mejores? En nuestra jerga esa pregunta se resume en: agglomeration or sorting? que casi equivale a decir nurture or nature? Si nuestra respuesta es agglomeration estamos pensando que la densidad favorece el tráfico de ideas y aumenta la productividad, pero hace aumentar el precio de la vivienda. De ahí que los salarios sean mayores. Si nuestra respuesta es sorting estamos pensando que el tipo de actividad económica que se concentra en las áreas con poco paro (las densamente pobladas) aumenta la productividad de los trabajadores con más capital humano y más productivos.

La respuesta a esta pregunta es esencial para construir políticas económicas que aumenten el bienestar. Si es aglomeración (la densidad) entonces quizá debamos hacer políticas para atraer la suficiente densidad de población que actúe de motor de una región. Esto, por ejemplo, aplica a la España vacía. Si por el contrario creemos que es sorting quizá debamos eliminar barreras a la concentración para crear polos económicos formidables.

Entonces ¿cuál es nuestra teoría? Con el objetivo de dejar al lector espacio para la reflexión (y su conocimiento del tema), hemos pensado que puede ser bueno esperar al próximo jueves para resumir nuestra estrategia empírica y los principales ingredientes del modelo teórico que la sostiene. Sirva como aperitivo decir que en España la movilidad sigue un patrón demográfico muy marcado: los jóvenes se mueven a las Áreas con tasas de paro bajas, como no puede ser de otra manera, e independientemente de su nivel educativo. Los jubilados, al revés. Creemos que este patrón demográfico es importante para el diseño de políticas que puedan mitigar la brecha social y económica que se observa entre unas regiones y otras, brecha que parece que se amplifica por el funcionamiento ineficiente de algunos mercados.

Hay 2 comentarios
  • Una pena que haya que esperar para leer la segunda parte de esta sugerente entrada. En todo caso, mientras esperamos, un par de preguntas. Dice que los salarios en las zonas más pobladas, es un 30% superior. ¿También después de corregir por los precios? No es difícil encontrar diferencias muy sustantivas en bienes como la vivienda entre las propias GAU, no digamos si comparamos con poblaciones con menos habitantes.
    Otra duda me plantea la dicotomía agglomeration/sorting. ¿Son realmente independientes estas dos explicaciones? Es decir ¿no están estrechamente relacionadas? Por ejemplo, el tráfico de ideas puede tener un efecto positivo importante sobre la productividad.
    Gracias por la(s) entrada(s).

    • Hola, muchas gracias. Respondo por partes:

      1) Ese 30% no tiene en cuenta el coste de la vivienda.
      2) Esa tensión entre salarios más altos y coste de la vivienda aparece en nuestro modelo, del que hablaremos mañana en el segundo post.
      3) Sí; la cuestión es: si ese salario es más alto en las buenas ciudades, esto puede deberse a que estrictamente la tecnología es más productiva o por efecto de aglomeración, por una externalidad. Estas hipótesis hacen que las mismas políticas tengan efectos distintos.

      Saludos,
      Antonia

Los comentarios están cerrados.