Three essays about the tendency of economic activity to cluster

Resumen

Three Essays about the Tendency of Economic Activity to Cluster Existe una tendencia contrastada de la actividad económica a aglomerarse. El estudio de los patrones de concentración espacial y de la detección de áreas donde establecimientos de cierta industria tienden a concentrarse ha sido siempre un asunto de gran interés, que se remonta al menos hasta Alfred Marshall (1890). La heterogeneidad del espacio y las diferencias en las dotaciones de factores productivos y de recursos naturales son algunas de las principales causas de la concentración de la actividad económica, aunque no son las únicas. La existencia de externalidades o los beneficios asociados al posicionamiento de la industria en un gran mercado son otras de las razones que se han barajado como causantes de la tendencia a la aglomeración de las empresas en el espacio. Han sido numerosos los autores que durante muchos años han tratado de detectar los factores y las fuerzas causantes de la concentración de diferentes industrias en ciertas áreas, tales como la industria del automóvil en Detroit o las empresas de alta tecnología en Silicon Valley. Sin embargo, tradicionalmente, la medición de la actividad en el espacio se ha basado únicamente en índices tales como Herfindahl o Gini, los cuales no proporcionaban información muy detallada acerca de la caracterización de los patrones de localización. Ha sido más recientemente cuando ha aparecido un creciente interés por la mejora e introducción de nuevos índices en la medición de la estructura espacial de la actividad económica. Economistas, estadistas y geógrafos han desarrollado diversas técnicas encargadas de la caracterización de dicha concentración. Así, una sucinta descripción de las principales características de estas técnicas y el detalle de su evolución nos permitirá enmarcar la línea de investigación de nuestra tesis en esta literatura, la cual obviamente persigue mejorar las técnicas de medición de la aglomeración económica. Dicha literatura ha estado tradicionalmente influenciada por dos corrientes, la economía espacial o geografía económica y la estadística espacial, las cuales se han mantenido distantes durante años y cada una de ellas ha ido desarrollando sus propias técnicas de medición de la distribución de la actividad en el espacio. En el caso de la economía espacial, Ellison and Glaeser (1997) introdujeron un nuevo índice que trataba de resolver el inconveniente existente en el índice de Gini, no tener en cuenta el espacio para calcular las desigualdades en la distribución. Así, el índice introducido empezó a tomar en cuenta el espacio, sin embargo, este espacio era tratado como discreto, siendo un índice potencialmente afectable por la forma, el tamaño o la posición relativa de las unidades territoriales tomadas en consideración. No es hasta el trabajo de Duranton and Overman (2005) cuando se introduce una medida, la cual considera el espacio como continuo e incorpora el cumplimiento de cinco requisitos básicos, indispensables en cualquier medida de concentración de la actividad. Posteriormente, en 2008, estos mismos autores aplican su medida para analizar más detalladamente los patrones de localización de la manufactura del Reino Unido. Por su parte, la estadística espacial ha utilizado, tradicionalmente, gran cantidad de estadísticos y funciones de distribución espaciales para analizar la localización de diferentes sucesos, pero nosotros nos vamos a centrar en una función específica, la K de Ripley . Esta función ha sido modificada dependiendo de la disponibilidad de datos y de los diferentes objetivos de cada investigación , pero siempre ha mantenido una característica inalterable, ha considerado el espacio como continuo. Los orígenes de esta línea de investigación no fueron de carácter económico, sino que se introdujo previamente en campos como las ciencias forestales, la ecología, el medio ambiente o la medicina. Arbia and Espa (1996) fueron quien incorporaron esta función al análisis de la concentración espacial de la actividad económica y Marcon and Puech (2003) quienes la popularizaron. Recientemente, estos mismos autores, Marcon and Puech (2010), intentan acercar ambas posiciones, proponiendo una medida basada en la K de Ripley y que podría ser complementaria a los desarrollos de la geografía económica. En nuestro análisis vamos a tomar como punto de partida los papeles más destacados de ambas corrientes, Duranton and Overman (2005) y Marcon and Puech (2003). Ambos estudian los patrones de localización espacial de las empresas manufactureras a través de métodos basados en la distancia, sin embargo el modo de recuento de los establecimientos vecinos a cada empresa varía entre ellos. Por una parte, Duranton y Overman, mediante la función K de densidad, toman en consideración la frecuencia de distancias a cada radio, siendo así una función no-acumulativa. Por otra parte, Marcon y Puech, mediante la función K de Ripley, calculan el número medio de vecinos hasta cada distancia, siendo así una función acumulativa. En un artículo de 2008, Gilles Duranton planteó la necesidad de desarrollar nuevas herramientas de análisis espacial para poder analizar los detalles que nos ofrecen los datos en la actualidad. Para ello, lo ideal sería utilizar herramientas y datos que tratasen el espacio como continuo, para evitar así sesgos asociados al uso de unidades espaciales arbitrarias. La investigación que enmarca esta tesis lleva la dirección planteada por Gilles Duranton. Los métodos utilizados para realizar la medición de la concentración espacial de la actividad económica son métodos basados en la distancia y consideran el espacio como continuo. Nuestra iniciativa de investigación aporta mejoras sustanciales con respecto a la metodología más habitual y, como consecuencia, la aplicación al territorio español carece de antecedentes específicos. El primer capítulo de esta tesis lleva a cabo una primera aproximación entre ambos métodos. De este modo, a partir de la técnica empleada por la corriente de la estadística espacial, proponemos algunas modificaciones para que dicha metodología cumpla los cinco requisitos esenciales y planteados por Duranton and Overman (2005) que cualquier técnica de medición de la concentración debe cumplir. Con ello, mejoramos dos aspectos concretos del papel de Marcon and Puech (2003), controlando por la tendencia general de la manufactura a aglomerarse y por la concentración industrial. Para llevar a cabo esta tarea toma un papel protagonista la modificación del benchmark utilizado, ya que mediante éste controlamos la tendencia de la actividad económica a concentrarse, y mediante simulaciones controlamos la concentración industrial y se logra la significatividad de los resultados. Así, en este capítulo, analizamos y barajamos tres posibles benchmarks, cada uno de ellos con unas características muy concretas, (1) aleatoriedad espacial completa, (2) localización espacial de las ciudades y pueblos y (3) localización espacial de la totalidad de establecimientos de la industria manufacturera, concluyendo que únicamente el tercer escenario, con el total de las manufacturas como benchmark, hace posible que la metodología empleada satisfaga los cinco requisitos propuestos por Duranton y Overman (2005). Una vez conseguimos acercar la metodología de la corriente estadística hacia conceptos más económicos y posicionándonos en un terreno intermedio entre ambas líneas de investigación, aplicamos dicha metodología a las empresas manufactureras españolas para determinar las singularidades del patrón de localización espacial de los distintos sectores de actividad en que se agrupan, con respecto al total de la manufactura. En concreto, nuestra medida de concentración espacial (MTM) consiste en la diferencia entre los valores de la K de Ripley para cada sector y los correspondientes al conjunto de manufacturas. Así, observamos las desviaciones de la concentración espacial de cada sector respecto del conjunto de las manufacturas. Para ello utilizamos las empresas manufactureras españolas como unidades de estudio, situándolas en el `espacio¿ mediante coordenadas geográficas. Consecuentemente, la medida empleada nos permite detectar las pautas de aglomeración de los distintos sectores, analizar su patrón de localización a diferentes escalas y conocer la distancia a la que se alcanza la mayor intensidad de aglomeración en cada uno de ellos. Los resultados obtenidos en el primer capítulo nos muestran el panorama general acerca de la distribución espacial de los establecimientos manufactureros en nuestro país. Comprobamos que, aproximadamente, el 70% de los sectores manufactureros españoles tienen tendencia a concentrarse y que los sectores con mayores niveles de concentración poseen características muy dispares, siendo tanto sectores tradicionales, como industrias de alta tecnología. Esto puede ser debido a que las fuerzas que inducen a los establecimientos a concentrarse no son únicamente las externalidades tecnológicas o la difusión de conocimiento, sino que la tendencia histórica a concentrarse de ciertos sectores tradicionales sigue jugando un papel muy importante aún en la actualidad. Además, la agregación utilizada en este análisis inicial puede generar un efecto de compensación entre las diferentes ramas de actividad de cada sector e imposibilita detectar, con precisión, el patrón específico de localización de cada subsector que, a su vez, puede ayudarnos a identificar y establecer hipótesis sobre las fuerzas causantes de su distribución espacial. En el segundo capítulo se realiza un análisis más detallado de los patrones de localización de las empresas manufactureras españolas mediante una mayor desagregación de los sectores, 4 dígitos CNAE en vez de 2. De este modo, conseguimos aislar los diferentes comportamientos en la distribución espacial de cada subsector, causados por los `spillovers¿/externalidades característicos de cada actividad. Los establecimientos de cada subsector pueden tener una tendencia determinada a concentrarse pero, al mismo tiempo, también puede existir alguna fuerza que estimule su localización cerca de los establecimientos de otro subsector. Para evaluar la existencia de estos `spillovers¿ intersectoriales examinamos la co-localización entre subsectores relacionados, tanto horizontal como verticalmente. Para ello introducimos una variación de la función K de Ripley que nos permita examinar la co-localización entre subsectores relacionados, tanto horizontal como verticalmente, y tanto a nivel intrasectorial como intersectorial. Por último, se tiene en cuenta el tamaño de los establecimientos y se comprueba si el tamaño de éstos es el responsable de la concentración o dispersión de un determinado sector. Para ello realizamos un estudio de los patrones de localización de los establecimientos dependiendo de su tamaño, agrupándolos según el número de trabajadores y concluimos que el comportamiento de localización de las empresas grandes o pequeñas no sigue tendencias claras en todos los casos y siempre depende del sector al que nos refiramos. Sin embargo, sí que se puede establecer una regularidad empírica bastante interesante, y es que las empresas grandes son las causantes de la concentración en los sectores de alta tecnología. En nuestro tercer y último capítulo retomamos de nuevo el aspecto metodológico y la aproximación entre ambas líneas de investigación, yendo un paso más allá. Partiremos de la función MTM y continuaremos acercando esta metodología hacia los desarrollos y condicionantes más habituales de la economía espacial. Esto lo conseguimos mediante una simple y sencilla transformación de la función MTM. En concreto, pasamos de usar la información en niveles obtenida a través de dicha función, a explotar los resultados en términos de variaciones en la intensidad de la concentración ante variaciones en la distancia considerada, y denominamos a dicha transformación MTM marginal. Los principales rasgos diferenciadores entre ambas corrientes (estadística y económica) son atribuibles a la forma de calcular, en cada caso, la concentración espacial. La función K densidad, propuesta por Duranton y Overman, emplea la frecuencia de distancias entre establecimientos para conocer el grado de concentración de la actividad económica, calculando dicha frecuencia a cada radio, esto es a cada distancia considerada, siendo así una función no-acumulativa. Por el contrario, las medidas basadas en la K de Ripley son de carácter acumulativo, ya que calculan el número medio de vecinos existentes hasta cada distancia. El objetivo de este capítulo no es sólo comparar estas dos metodologías, al menos no antes de aproximarlas y asemejarlas en mayor medida. Para ello transformamos la función MTM en la función MTM marginal, evitando que esta nueva función resultante acumule información de la distribución de puntos hasta cada distancia, es decir, convirtiéndola en una función no-acumulativa. Así, con la nueva función, MTM marginal, mantenemos el modo de recuento de vecinos propio de la estadística espacial, pero ahora obtenemos un valor a cada distancia, y no el acumulado, muy similar al procedimiento empleado en el caso de la función K densidad. Así, nuestro enfoque continúa anclado en la tradición de la estadística espacial, ya que utiliza una función característica de esta disciplina, pero no deja de aproximarse, paulatinamente, al enfoque adoptado por la economía espacial. Finalmente, implementamos la función resultante, MTM marginal, y la función K densidad a los subsectores de la manufactura española para comprobar si la información obtenida con ambas medidas, respecto a los patrones de localización, es coincidente y robusta o si existen desviaciones significativas entre ellas, las cuales nos harán plantearnos las posibles causas de esas diferencias. Los tres trabajos de investigación que integran esta tesis se han enmarcado dentro de una misma línea de investigación. Esta línea de investigación ha estado articulada en torno al estudio de las `Técnicas de Análisis Espacial¿, su análisis, evolución, mejora y consiguiente implementación. Este objetivo, y por lo tanto todo el desarrollo de la tesis, ha estado presidido por la convicción de que, desde la perspectiva económica, necesitamos una medida que permita integrar completamente la dimensión espacial y analizar los patrones de la distribución de la actividad económica sin incurrir en los sesgos de trabajos previos, basados en unidades administrativas, que rompen la continuidad del espacio arbitrariamente, pero que al mismo tiempo cumplieran ciertos requisitos indispensables, tanto desde el punto de vista de la economía espacial como de la estadística espacial.