El análisis estadístico

AutorTomás Gutiérrez Barbarrusa
Páginas325-351

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1. Introducción: descripción de las variables

El objeto de esta tesis es tratar de determinar si existe alguna relación entre el cambio técnico y las transformaciones producidas en la estructura del empleo, medidas, estas últimas, por lo que he definido como tasas de segmentación o de precariedad laboral. Como se ha dicho más arriba, el análisis de la productividad suele referirse, sobre todo, a su evolución en el tiempo, por lo que son las tasas de crecimiento y la variación entre las mismas, más que sus niveles, las que centran la atención de los analistas. Esto justifica que el estudio realizado se centre en el «efecto tasa» del cambio técnico, en la medida en que cambios producidos en las tasas de segmentación son, en parte, consecuencia de las variaciones producidas en las tasas de cambio técnico. En términos económicos, como se indicó en la introducción general de este trabajo, eso supondría analizar la elasticidadcambio técnico del empleo, es decir, observar los cambios en la estructura del empleo en función de las variaciones del cambio tecnológico. Por tanto, y como no podía ser de otra manera, esta tesis, considerada como un mero ejercicio de deducción lógica, también tiene que contar con un soporte empírico lo suficientemente amplio para poder dar cuenta de todo ello.

1.1. Índices de variación interanual de las tasas de segmentación

Dicho soporte está constituido por los datos que ofrecen información acerca del comportamiento de las dos variables que aquí se relacionan. Los relativos a la precariedad laboral, tratados en el capítulo segundo, proceden de la Encuesta de Población Activa (EPA) proporcionados por el INE, a petición propia, como datos a medida (INE, 2004). Como ya se vio, las primeras cifras con el grado de desagregación aquí empleado no las elabora el INE hasta a partir del año 1987, lo que explica el acotamiento temporal de las series analizadas y su repercusión en el análisis estadístico al tratarse de series muy cortas. La variable denominada índices de variación interanual de las tasas de segmentación («índices de variación Ts») mide los cambios interanuales producidos en la tasa de precariedad laboral de cada comunidad autónoma durante el período considerado. Las tasas de segmentación aparecen en el anexo I de esta tesis (cf. en Gutiérrez, 2010: 405-427). Los números índices que muestran las variaciones de las tasas de segmentación

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no van referidos a ningún año base común sino que están encadenados por años consecutivos (t, t+1), siendo el primer año (t), en cada caso, el año base igual a 1. El motivo de haberlos estimado de esta forma obedece a su homogeneización con la otra variable que se analiza, el cambio técnico, cuyos cambios se muestran igualmente mediante números índices año a año. Tanto los índices relativos a los cambios en las tasas de segmentación como a los de las tasas del cambio técnico van referidos a una base igual a 1 y las variaciones en cada año utilizan este valor del año anterior como referencia. Esta homogeneización es necesaria de cara al análisis de regresiones.

1.2. Índices de productividad de Malmquist: «tfpch», «techch» y «effch»

Por otra parte, por lo que respecta a la segunda variable, el cambio técnico, está estimada, como se acaba de explicar en el capítulo anterior, mediante índices de productividad de Malmquist. Este índice de productividad está formado por tres componentes: el índice de productividad total («tfpch»), que mide la eficiencia económica o total; el índice de productividad del cambio técnico («techch»), que refleja la eficiencia técnica, es decir, la capacidad de obtener el máximo producto dado un conjunto de factores; y el índice de eficiencia («effch»), o eficiencia asignativa, que mide la capacidad de utilizar los inputs en proporciones óptimas dados sus precios respectivos, de tal forma que sólo existe una combinación de inputs que minimiza el coste de una producción determinada.

El índice de productividad total («tfpch») es el producto de los otros dos índices, el de eficiencia técnica («techch») y el de eficiencia asignativa («effch»), y tanto por lo dicho en el capítulo anterior como, asimismo, por el alto grado de colinealidad existente entre estas tres variables es por lo que a los dos primeros tipos de índices («tfpch» y «techch») se les prestará mayor atención a la hora de realizar el análisis de regresiones, ya que se consideran más cercanos al concepto de cambio técnico en sentido estricto.

No obstante, el cambio técnico, de forma global, viene medido por estos tres componentes («tfpch», «techch» y «effch») y su cálculo, como también se ha señalado en el capítulo anterior, proviene de datos procedentes de la Contabilidad Regional (ver anexo II en Gutiérrez, 2010: 405-427)), de los

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datos a medida de la EPA antes mencionados y de las valoraciones del Ivie del stock de capital. Asimismo, se ha mostrado en el mismo capítulo diversas estimaciones del cambio técnico mediante índices de Malmquist. Todas tienen en común que son mediciones orientadas al output y están realizadas utilizando un solo output y dos inputs, aunque, según el caso, su naturaleza es diversa. Así, para cada comunidad autónoma se han efectuado seis tipos de cálculos diferentes de cambio técnico según la procedencia del output y del input «stock de capital»:

Modelo 1. Output: PIB; inputs: empleo asalariado y stock de capital neto real total;

Modelo 2. Output: VABcf; inputs: empleo asalariado y stock de capital neto real total;

Modelo 3. Output: PIB; inputs: empleo asalariado y stock de capital neto total real (sin vivienda);

Modelo 4. Output: VABcf; inputs: empleo asalariado y stock de capital neto total real (sin vivienda);

Modelo 5. Output: PIB; inputs: empleo asalariado y stock de capital neto TIC real; y

Modelo 6. Output: VABcf; inputs: empleo asalariado y stock de capital neto TIC real.

Esto supone la elaboración de 102 modelos diferentes sobre cada uno de los cuales se han realizado los correspondientes análisis de correlaciones y regresiones. En función de los niveles de significatividad arrojados por cada uno de ellos, se ha optado finalmente por centrar el análisis en los modelos del primer tipo (output: PIB; inputs: empleo asalariado y stock de capital neto real total).

Los valores para cada comunidad autónoma de las variables descritas se ofrecen a continuación en la tabla 4.1.

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Tabla 4.1. Índices de variación interanual de las tasas de segmentación e índices de productividad de Malmquist por CC. AA. (series 1988-2004)

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