Capital humano y actividad económica · económica del capital humano y a la presentación de los...

El valor económico del capital humano en España

Capital humano yactividad económica

Lorenzo Serrano

José Manuel Pastor

El Valor Económico delCapital Humano en España

Equipo investigador

Investigadores

José Manuel PastorUniversitat de València e Ivie

Lorenzo SerranoUniversitat de València e Ivie

Técnicos

Rodrigo Aragón Ángel SolerIvie

Edición

Daniel Escandell Susana Sabater Julia TeschendorffIvie

El Valor Económico del Capital Humano en España

3

Índice

INTRODUCCIÓN ............................................................................................................................. 5

PARTE I: LA VALORACIÓN ECONÓMICA DEL CAPITAL HUMANO .......................... 13 1. La medición del capital humano................................................................................................. 14 2. Indicadores educativos del capital humano............................................................................... 16 2.1. Flujos educativos .................................................................................................................................... 16 2.2. Stocks educativos. ................................................................................................................................. 18 2.3. La calidad de la educación. ................................................................................................................... 20 3. Indicadores mixtos de capital humano. ..................................................................................... 233.1. Medición del capital humano riqueza. .................................................................................................... 24 3.2. Medición del capital humano productivo. ................................................................................................ 26 4. Antecedentes para la medición del capital humano en España. .............................................. 29 5. La Encuesta de Estructura Salarial. .......................................................................................... 32 6. La estimación del capital humano. Metodología....................................................................... 33 6.1. El capital humano productivo. .............................................................................................................. 34 6.2. El capital humano riqueza. .................................................................................................................. 37 7. El capital humano productivo en españa. Resultados. ............................................................. 40 7.1. El capital humano productivo a nivel nacional. ..................................................................................... 40 7.2. Acumulación de capital humano productivo en las CC.AA. y provincias españolas............................... 53 7.3. La desigualdad territorial en las dotaciones de capital humano productivo. ........................................ 63 8. El capital humano riqueza en España. Resultados. .................................................................. 65 8.1. El capital humano riqueza a nivel nacional. ......................................................................................... 69 8.2. Acumulación de capital humano riqueza en las CC.AA. y provincias españolas. ................................ 73 8.3. La desigualdad territorial en las dotaciones de capital humano riqueza.................................................. 809. Educación y experiencia como determinantes del capital humano productivo. .................... 84 9.1. Educación y experiencia a nivel nacional. .............................................................................................. 85 9.2. Acumulación de capital humano en las CC.AA. y provincias españolas. .............................................. 97 9.3. La desigualdad territorial en capital educación y capital experiencia..................................................... 109 10. Estimaciones alternativas del capital humano en España.................................................... 114 11. Valoración económica del output del sistema educativo. ..................................................... 124 11.1. El output educativo a nivel nacional.................................................................................................. 127 11.2. El output territorial del sistema educativo. ........................................................................................ 135


4

PARTE II. LAS CONTRIBUCIONES DEL CAPITAL HUMANO ........................................ 151 12. Capital humano y empleo........................................................................................................ 152 12.1. El capital humano productivo y el empleo territorial. ......................................................................... 166 12.2. Tasa de paro y grado de utilización del capital humano. .................................................................... 184 12.3. Tasa de paro y grado de utilización territorial del capital humano. .................................................... 18912.4. Fuentes del capital humano............................................................................................................... 215 13. Capital humano y actividad .................................................................................................... 247 13.1. Capital humano y actividad a nivel nacional. .................................................................................... 247 13.2. Capital humano y actividad a nivel territorial. .................................................................................. 267 14. Capital humano y salarios....................................................................................................... 309 15. Capital humano y crecimiento económico. ............................................................................ 319 16. Conclusiones. ............................................................................................................................ 329

Apéndice 1. Equivalencia entre las clasificaciones educativas de la EPA 1990-2000 ............................................................................................................................... 336

Apéndice 2. Diferencias salariales por sexos .............................................................................. 348

Referencias Bibliográficas............................................................................................................. 350


5

Introducción

ste volumen se inscribe en la serie CAPITAL HUMANO que elabora el Ivie para Bancaixa en un proyecto conjunto que analiza el papel de la educación en el desarrollo económico, individual y social. En anteriores volúmenes se ha estudiado la

evolución de las dotaciones de capital humano de la población española y valenciana, la situación del sistema educativo español y valenciano, y las conexiones entre educación y mercado de trabajo, en especial los problemas de inserción laboral de los jóvenes en la Comunidad Valenciana. Las principales características de esta nueva extensión del proyecto CAPITAL HUMANO se describen en los puntos siguientes.

Objetivos

Los importantes incrementos acumulados en las dotaciones de Capital Humano en España durante la última parte del siglo XX merecen un balance de la trayectoria recorrida desde distintos puntos de vista. Las mejoras en las cualificaciones educativas de la población constituyen una riqueza en si mismas desde un punto de vista social. Por otra parte, aunque la educación es una fuente esencial de capital humano, no puede considerarse como la única manera de adquirir capital humano. A diferencia de trabajos previos, y gracias a la disponibilidad de nuevas fuentes estadísticas como la Encuesta de Estructura Salarial del INE, en este estudio se incorpora explícitamente la existencia de otros mecanismos quizá más informales pero no menos importantes, como la experiencia a través de los que se obtiene asimismo capital humano. El propósito de este estudio y su principal valor añadido es la estimación de la valoración económica de dicho Capital Humano en España, tanto en el momento en el que los jóvenes salen del sistema educativo como a lo largo de su vida activa. El periodo analizado es 1990-2000 y el nivel de desagregación territorial alcanza el detalle provincial.

E


6

Nuestro objetivo es, por tanto, el análisis territorial comprehensivo del proceso de acumulación de capital humano en España durante la última década del siglo XX: sus orígenes, su grado de utilización y sus efectos sobre el crecimiento económico, la productividad y la desigualdad territorial en España.

En concreto, en lo relativo a las fuentes del capital humano, en este estudio se analiza la inversión en capital humano a través de la educación formal. Para ello consideramos al sistema educativo como un sector económico cuya finalidad es combinar diferentes inputs (esquema 1)para que los estudiantes adquieran capital humano. Desde este punto de vista, el output del sistema educativo se corresponde con ese capital humano. Sin embargo, hemos adoptado una perspectiva más global que incluye otras formas de invertir en capital humano como la experiencia. Ello nos lleva a distinguir entre el capital humano que hubiera existido incluso si los individuos no hubiesen realizado estudios de ningún tipo (capital humano experiencia) y aquélla parte del capital humano que sólo existe gracias a los estudios realizados (capital humano educación). El conjunto de ambos tipos de capital (esquema 2) constituye el capital humano total. Naturalmente, parte del capital humano se debe a la interacción entre educación y experiencia. Sin embargo, esa interacción sólo resulta posible gracias a los conocimientos adquiridos en el sistema educativo y ha sido considerada como capital humano educación.

Si bien los objetivos que impulsan a los individuos a adquirir capital humano son múltiples, a la hora de valorar el capital humano en España lo hemos hecho desde una perspectiva según la cual los individuos adquieren capital humano para utilizarlo con fines productivos y así aumentar el valor presente de sus rentas futuras. En cualquier caso, adquirir capital humano no es necesariamente sinónimo de utilizar más capital humano (esquema 3).Así, la decisión individual de participación en el mercado de trabajo determina qué parte del capital humano total de la población en edad de trabajar estará disponible para ser utilizado por el sistema productivo (capital humano de la población activa). Sin embargo, será el mercado de trabajo el que determinará finalmente qué parte del capital humano disponible será utilizado para fines productivos (capital humano de la población ocupada) y qué parte quedará ocioso (capital humano de la población parada). El tratamiento de estas cuestiones ha sido imprescindible para pasar del ámbito de la acumulación de capital humano en las regiones y provincias españolas al de la utilización de ese capital como factor productivo.


7

Esquema 1: La producción del sistema educativo

Esquema 2: Determinantes del capital humano

Esfuerzo y tiempodel estudiante Profesores Otros inputs

(aulas, libros, etc.)

SISTEMA EDUCATIVO

CAPITAL HUMANO EDUCACIÓN

Esfuerzo y tiempodel estudiante Profesores Otros inputs

(aulas, libros, etc.)

SISTEMA EDUCATIVO

CAPITAL HUMANO EDUCACIÓN

CAPITAL HUMANO DE LA POBLACIÓN EN EDAD DE TRABAJAR

Sistema educativo Experiencia

Capital Humano Educación

Capital HumanoExperiencia

CAPITAL HUMANO DE LA POBLACIÓN EN EDAD DE TRABAJAR

Sistema educativo Experiencia

Capital Humano Educación

Capital HumanoExperiencia


8

Esquema 3: Capital humano y mercado de trabajo

Sólo una vez determinado el capital humano utilizado en cada territorio a lo largo de la década hemos podido estudiar los efectos económicos del capital humano en España. El sistema productivo (esquema 4) combina capital humano con otros factores productivos como el capital físico obteniendo, en función de la tecnología utilizada, el conjunto de bienes y servicios producidos en los que se basan los niveles de bienestar de la sociedad. La tasa de crecimiento económico va a depender, entre otras variables, de la evolución del capital humano utilizado. Los niveles de productividad del trabajo dependerán del capital humano per cápita de los ocupados. Los niveles de desigualdad territorial en capital humano y los ritmos particulares de acumulación de capital humano en cada zona resultarán en diferentes patrones de localización de los factores productivos, desigualdad espacial y de convergencia temporal.

Las direcciones apuntadas en esta introducción de modo esquemático se desarrollan extensamente en esta monografía, permitiendo completar las interpretaciones ya disponibles sobre la importancia de la educación en el desarrollo económico en nuestro país en la última década, así como contemplar las perspectivas de futuro.

Capital humano de la población en edad

de trabajar

Capital humano de la población activa

Capital humanoper cápita

Otros factores

Capital humano de la población ocupada

Decisión de participar en el mercado de trabajo

Mercado de trabajo

Capital humano de la población en edad

de trabajar

Capital humano de la población activa

Capital humanoper cápita

Otros factores

Capital humano de la población ocupada

Decisión de participar en el mercado de trabajo

Mercado de trabajo


9

Esquema 4: Capital humano y crecimiento

Contenido del Volumen

La monografía se estructura en dos partes y un capítulo final dedicado a exponer una síntesis de los resultados y las conclusiones de los análisis precedentes.

La Parte I se dedica al examen de las cuestiones relacionadas con la valoración económica del capital humano y a la presentación de los resultados obtenidos en las estimaciones del capital humano de la población activa durante el periodo 1990-2000 y del output del sistema educativo español durante el periodo 1990-98. En ambos casos las estimaciones se presentan para el conjunto de España y también con desagregación por comunidades autónomas y provincias.

Esta primera parte se organiza en 11 capítulos distintos. Los cuatro primeros se destinan al examen de los problemas relacionados con la medición del capital humano y a la revisión de los antecedentes existentes a nivel internacional y, especialmente, en el caso de España. El capítulo 5 se dedica a describir las fuentes de información empleadas para llevar a cabo las estimaciones de este estudio. En el capítulo 6 se describe la metodología utilizada en dichas estimaciones. A continuación, en el capítulo 7, se ofrecen las estimaciones del capital humano productivo de la población activa de las provincias y regiones españolas durante el periodo

Capital humano de lapoblación ocupada

Capital físico

TECNOLOGÍA

Capital humano per cápita

Producción Bienestar

Capital humano de lapoblación ocupada

Capital físico

TECNOLOGÍA

Capital humano per cápita

Producción Bienestar


10

1990-2000. El capítulo 8 corresponde a las estimaciones de ámbito nacional y territorializado del capital humano riqueza de la población activa durante ese mismo periodo. En el capítulo 9 se analizan los determinantes del capital humano productivo de la población activa, distinguiendo entre el capital humano adquirido gracias a la educación (capital humano educación) y aquél debido a la experiencia y que se habría obtenido incluso sin haber invertido en educación (capital humano experiencia). De nuevo, los resultados de esta descomposición se ofrecen territorializadas. El capítulo 10 se dedica a comparar las estimaciones obtenidas en este estudio con los indicadores educativos del capital humano de España previamente existentes, obtenidos a partir de información menos rica que la disponible en la actualidad. Siguiendo el criterio de que el sistema educativo produce capital humano que adquieren los estudiantes graduados, en el capítulo 11 se ofrecen estimaciones de la producción del sistema educativo a nivel provincial para el periodo 1990-98, así como de la productividad aparente del profesorado.

En la Parte II de este estudio se analiza en mayor detalle los aspectos económicos que influyen en el grado de aprovechamiento del capital humano de la población española. Se trata de cuestiones relacionadas con las decisiones de participar o no en el mercado de trabajo y con el logro o no de un empleo, así como con el efecto del capital humano productivo realmente utilizado sobre el crecimiento económico, la desigualdad territorial y la convergencia económica en España.

Esta parte se organiza en cuatro capítulos. En el primero de ellos, capítulo 12, se analiza el grado de utilización del capital humano productivo, distinguiendo de nuevo entre capital humano educación y capital humano experiencia. Es decir, se pasa de considerar la oferta o disponibilidad de capital humano productivo en el mercado de trabajo a su utilización real en el sistema productivo. El capítulo 13 se ocupa de la relación entre capital humano productivo potencial, correspondiente a la población en edad de trabajar, y aquél disponible en el mercado trabajo, correspondiente a la población activa. En este capítulo analizamos las cuestiones relativas a la tasa de actividad del capital humano a nivel territorial, su evolución temporal así como el efecto sobre la actividad de un mayor nivel de capital humano per cápita. La relación entre salarios y capital humano y, más concretamente, el análisis de la retribución del capital humano es el objeto del capítulo 14. En él distinguimos, a nivel territorial, entre desigualdad salarial debida a diferentes dotaciones de capital humano per cápita y diferencias debidas a la retribución del capital humano. Asimismo, se muestra la evolución del salario por unidad de capital humano productivo durante el periodo 1990-2000. Finalmente, el capítulo 15 examina el efecto de la acumulación de capital humano sobre el crecimiento económico y la productividad


11

del trabajo en España y sus regiones. Particular atención se presta al análisis de la contribución de la acumulación de capital humano productivo a la convergencia regional en España durante la última década del siglo XX.

A continuación de estos dos bloques, que constituyen el núcleo del estudio, el lector puede encontrar un capítulo de síntesis con las principales conclusiones obtenidas a lo largo de capítulos anteriores.


12

Agradecimientos

Este es un proyecto en el que, de distintas formas, participa mucha más gente que los autores del trabajo que aparecen en portada. Por esa razón, los mismos desean hacer constar aquí su agradecimiento a personas e instituciones sin cuya colaboración hubiera sido inviable un estudio de estas características. En primer lugar, reunir y tener disponible toda la información necesaria para elaborar las series de capital humano, disponer de los equipos adecuados para tratar la información y de los criterios metodológicos adecuados es una tarea que requiere una organización especializada, capaz de combinar eficientemente todos esos recursos humanos y técnicos. Por tanto, esta monografía es deudora directa del resto de miembros del Ivie que han colaborado en este proyecto. En particular, deben ser expresamente mencionados los miembros del equipo técnico que han participado en la elaboración del informe: Daniel Escandell, Mª Fuente Palmer, Julia Teschendorff y muy especialmente Rodrigo Aragón y Ángel Soler. En todos los casos, su dedicación y rigor han sido ejemplares.

PARTE I

La valoración económica del capital humano


14

1. La medición del capital humano

El nacimiento de una teoría elaborada del capital humano debe situarse entre finales de los cincuenta y principios de los sesenta1 y se produce a consecuencia del esfuerzo contemporáneo de autores como Gary Becker, Jacob Mincer y Theodore Schultz2. Como elemento central de la misma se encuentra la idea de que los individuos pueden incurrir en un sacrificio presente, en forma de costes monetarios y no monetarios, para conseguir un mayor rendimiento futuro. Fenómenos como la asistencia sanitaria, la educación, la emigración o la búsqueda de empleo pueden ser considerados, desde esta perspectiva, como decisiones de inversión. La analogía entre la acumulación de capital físico y la acumulación de capital humano es, por tanto, un rasgo clave de la teoría del capital humano, que podría incluso considerarse como una aplicación de la teoría del capital a cierto tipo de fenómenos económicos3.

La literatura del capital humano, preocupada por su influencia sobre los diferentes aspectos del comportamiento y la actividad económica, combinó desde un principio los aspectos teóricos y los empíricos. Sin embargo, el análisis empírico del capital humano resulta una tarea particularmente compleja debido a la dificultad que presenta su adecuada medición. Efectivamente, bajo el concepto de capital humano se recogen aspectos relativos a los individuos, como la educación recibida, la experiencia laboral y la capacidad mental y física. La dificultad de cuantificar tales aspectos resulta evidente: habría que valorar no sólo el conjunto de conocimientos adquiridos por cada individuo y su capacidad para aplicarlos, sino también la capacidad para adquirir y aplicar en el futuro nuevos conocimientos. Todo ello debería ser computado, puesto que constituye el conjunto de recursos incorporados a los individuos, recursos que condicionan la capacidad productiva presente y futura de los seres humanos.

1 Aunque en algunos trabajos anteriores se apuntasen algunos de los rasgos característicos de la nueva teoría. Véanse p. ej. Walsh (1935) o Friedman y Kuznets (1945).

2 Sin ánimo de ser exhaustivos Becker (1964), Mincer (1958 y 1962) y Schultz (1960, 1961 y 1962) pueden considerarse trabajos pioneros en este campo.

3 Blaug (1976).


15

La medición del capital humano parece, por tanto, un objetivo ambicioso y, sin embargo, hay que hacer notar que muchas personas se dedican a esta tarea todos los días. En el mercado, o los mercados, de trabajo tanto empresas como trabajadores realizan sus propias mediciones para determinar a quién se contrata y con qué retribución. El desarrollo de la actividad económica obliga a realizar esas mediciones aunque, naturalmente, pueden estar sujetas a un elevado grado de error y a la subsiguiente necesidad de rectificación.

Cualquier error en que se incurra, aunque rectificable a posteriori, supone un coste económico para el agente que lo comete, existiendo, por tanto, incentivos para explotar la información relevante disponible. Examinando la información que se maneja en el mercado de trabajo encontraremos cuáles son los mejores indicadores del capital humano, y cuáles pueden estar disponibles para el conjunto de la población.

Los procesos de selección de personal utilizan tres tipos de instrumentos: el currículum vitae, las pruebas de capacidad específicas y las entrevistas personales. El uso conjunto de esos instrumentos permite a la empresa obtener información acerca del nivel de conocimientos y de la capacidad personal del candidato. Desgraciadamente, sólo una pequeña parte de esa información está disponible para el conjunto de la población: la relativa al currículum académico. Naturalmente, no se conoce cuál es el expediente académico de cada individuo, pero sí puede estimarse de modo aproximado el nivel de estudios de la población.

La estimación del capital humano a través de los datos educativos resulta una buena opción y, además, es en algunos casos la única posible. Puesto que el objetivo de la educación es proporcionar conocimientos, es razonable suponer que niveles superiores de educación proporcionarán mayores conocimientos y, por tanto, más capital humano. Por otra parte, el proceso educativo no sólo proporciona mayores conocimientos concretos, sino que facilita el posterior aprendizaje y la generación y absorción de futuros conocimientos, una vez fuera del sistema educativo. Esto supone también un mayor capital humano.

Por las razones expuestas, no debe extrañar que casi todas las mediciones elaboradas de la dotación agregada de capital humano de una economía se basen, en mayor o menor medida, en datos educativos relativos a la población. Sin embargo, es posible distinguir dos grandes categorías: por un lado, existen métodos que se limitan a ofrecer un indicador del nivel educativo medio como aproximación de la dotación media de capital humano y que denominaremos �indicadores educativos de capital humano�; por otro, existen estimaciones


16

que pretenden valorar el capital humano utilizando la educación como una, aunque no la única, de las informaciones primarias y que denominaremos �indicadores mixtos de capital humano�.

A continuación analizaremos las dificultades que plantea la medición del capital humano y, para ello, se revisa la práctica seguida tanto a escala internacional como nacional.

2. Indicadores educativos del capital humano

La utilización de indicadores puramente educativos como aproximaciones de la dotación promedio de capital humano en una economía es, de las dos alternativas señaladas, la opción más simple, pero no por ello está exenta de problemas. Las diferentes alternativas dentro de este método dependen principal, aunque no exclusivamente, de la información disponible en cada caso acerca del nivel educativo de la población.

El análisis de los métodos aplicados en la elaboración de bases de datos internacionales de capital humano puede resultar muy ilustrativo de las posibilidades existentes en nuestro caso. Las comparaciones entre países de los niveles educativos y su evolución temporal se ven limitadas por una escasez de datos igual o mayor que la existente para el caso español. La discusión de los esfuerzos realizados en este campo y sus respectivos pros y contras aclarará cuáles son las alternativas disponibles, sus ventajas e inconvenientes. A este respecto, pueden distinguirse dos tipos de información en materia educativa: la información acerca de flujoseducativos y la referida a stocks educativos. A continuación las consideraremos sucesivamente, para estudiar, en tercer lugar, el problema de la calidad de la educación.

2.1. Flujos educativos

La información referida a la cantidad de personas que, en cada momento del tiempo, está siguiendo estudios en cada uno de los diferentes niveles educativos se suele sintetizar mediante las tasas de escolaridad.


17

Dentro de las tasas de escolaridad puede distinguirse entre tasas brutas y netas. La tasa bruta de escolaridad es la relación entre el número de estudiantes en un determinado nivel educativo y el total de personas que, debido a su edad, se consideran como referencia de dicho nivel educativo. La tasa neta de escolaridad sólo considera a los estudiantes que se encuentran dentro del grupo de edad que corresponde al nivel educativo. Mientras que las tasas netas, por definición, estarán entre cero y uno, las tasas brutas podrán ser superiores a las netas y pueden exceder de la unidad. Naturalmente, podrán obtenerse tantas tasas como niveles educativos para los que se disponga de información; educación primaria, secundaria y superior son los niveles habitualmente disponibles.

Las tasas de escolaridad han conocido una gran popularidad como indicadores de capital humano, debido a su disponibilidad relativamente amplia a escala internacional. Esa situación se debía a la tradicional labor de recogida y publicación de este tipo de estadísticas por parte de la UNESCO. La tarea de la UNESCO sin duda se ve favorecida por razones objetivas, pues cualquier gobierno mínimamente organizado ha de conocer cuántos alumnos hay matriculados en cada nivel educativo y debe ser capaz de estimar su pirámide poblacional. Esta disponibilidad le proporcionaba una ventaja inicial frente a cualquier indicador alternativo, de más difícil obtención, y fomentaba su utilización4.

A pesar de su amplia disponibilidad, existen varias razones que desaconsejan la utilización de las tasas de escolaridad como indicadores del capital humano de una economía. La más relevante es su condición de variable flujo. La dotación de capital humano es una variable fondo, que refleja la situación en un momento del tiempo y es consecuencia de la acumulación de los sucesivos flujos de graduados de periodos anteriores. Aunque existe una evidente relación entre las tasas de escolaridad de una economía y los niveles educativos de la población, esa relación sólo existe con grandes desfases, dados los largos periodos de tiempo que requiere el proceso educativo de una persona y el periodo de tiempo, mayor todavía, de vida de las personas tras salir del sistema educativo. Por otra parte, nada garantiza que todos los matriculados completen con éxito sus estudios alcanzando un mayor nivel educativo.

Por consiguiente, las tasas de escolaridad son un indicador del capital humano con grandes limitaciones: no existe una relación contemporánea entre escolaridad y nivel educativo

4 Por ejemplo Barro (1991), Mankiw, Romer y Weil (1992) o Lichtenberg (1994).


18

de la población, ni siquiera contemplando el desfase correspondiente, existe una relación estable y directa entre ambas variables.

Además, en los estudios internacionales surgen inconvenientes adicionales debido a la comparabilidad de la información referida a los sistemas educativos de los países y a la dudosa calidad de los datos facilitados por los países menos desarrollados, pero el problema señalado en los párrafos precedentes es el más relevante desde el punto de vista conceptual.

2.2. Stocks educativos

La tasa de alfabetización de los adultos es uno de los datos relativos a la situación educativa del conjunto de la población en un momento del tiempo más ampliamente disponible y esa disponibilidad ha favorecido su uso5.

Sin embargo, su utilización como indicador de capital humano tiene dos inconvenientes: su baja periodicidad (habitualmente se trata de información obtenida con la realización de los censos) y su bajo poder informativo, prácticamente nulo en el caso de economías desarrolladas. Efectivamente, la tasa de alfabetización apenas aporta información acerca del nivel educativo alcanzado por la población más allá de su capacidad de leer y escribir. Si es importante poder distinguir entre analfabetos y alfabetizados, dado el diferente capital humano incorporado en cada caso, no menos importante resulta conocer la distribución de la población entre los diferentes niveles educativos cursados. La importancia de estos últimos en la determinación de la capacidad productiva no puede ignorarse y por ello la tasa de alfabetización carece prácticamente de interés en el caso de economías desarrolladas en las que apenas hay analfabetos.

La utilización de la distribución de la población por niveles educativos proporciona una información más completa. Su desventaja deriva de la menor disponibilidad de esos datos, especialmente en comparación con las tasas de escolaridad. En general, tan sólo los censos ofrecen ese tipo de datos, por lo que sólo se dispone de una observación cada diez años, lo cual constituye una grave limitación.

5 United Nations Development Programme (1990) y Romer (1990).


19

Psacharopoulos y Ariagada (1986) estiman la composición educativa de la población activa de 99 países a partir de los censos nacionales, distinguiendo cinco niveles educativos: primaria incompleta, primaria completa, secundaria incompleta, secundaria completa y superior. Kaneko (1986) recopila información sobre la composición educativa de la población adulta por sexo y edad para 78 países. UNESCO (1983) cubría un conjunto de 149 países. Todos estos trabajos están sujetos al problema relativo al escaso número de observaciones temporales.

La estrategia seguida por diversos autores para paliar ese problema ha consistido en combinar, de algún modo, la información ofrecida por los censos para periodos concretos de tiempo con los datos anuales de tasas de escolaridad:

a) Lau, Jamison y Louat (1991) estiman series de población en edad de trabajar por niveles educativos, utilizando exclusivamente las tasas de escolaridad. Para ello aplican un método de inventario permanente bajo el supuesto de que en el año inicial, 1900, no existe población educada y mediante la utilización de tasas de supervivencia por edad en función de la región a la que pertenezca cada país. Las series de tasas de escolaridad de que disponen sólo cubren el periodo 1950-1980, por lo que el resto se completa mediante extrapolación.

b) Kyriacou (1992) estima la composición educativa de la población combinando censos y tasas de escolaridad. Utiliza la relación entre la composición educativa reflejada por los censos y las tasas de escolaridad pasadas, y la extrapola a otros periodos y países.

c) Barro y Lee (1993) señalan las carencias de ambos enfoques6. En un caso se renuncia a la explotación de la valiosa información facilitada por los censos. En el otro se utiliza el supuesto, rechazado por la evidencia, de que la relación entre las tasas de escolaridad y la composición educativa de la población es estable en el tiempo y el espacio. Alternativamente, el procedimiento propuesto por estos autores consiste en cubrir las lagunas existentes en los datos censales mediante la aplicación del método del inventario permanente utilizando las tasas de escolaridad. Sin embargo, en este caso el método del inventario permanente toma como puntos de referencia los datos

6 Para aplicaciones más recientes y mejoradas de este enfoque véase Barro y Lee (1996 y 2001) o De la Fuente y Doménech (2000) para los países de la OCDE.


20

censales que enmarcan el periodo a cubrir. Como resultado, los autores obtienen estimaciones para 129 países cada cinco años, desde 1960 hasta 1985. Existen diferencias significativas entre sus estimaciones y las de Psacharopoulos y Ariagada (1986), Lau, Jamison y Louat (1991) y Kyriacou (1992).

Alternativamente a las propuestas anteriores, es posible utilizar directamente la composición por niveles educativos de la población como indicador de la dotación de capital humano. De hecho, numerosos trabajos empíricos recurren a aproximar la dotación de capital humano mediante la proporción de población con determinado nivel de estudios. Así, por ejemplo, cabe citar a Lichtenberg (1994), Barro y Lee (1994) o de la Fuente y da Rocha (1994). Sin embargo, resulta habitual en la literatura proponer la utilización de un indicador sintético que refleje adecuadamente el efecto sobre el capital humano de la composición por niveles educativos. Ese indicador suele ser el número medio de años de enseñanza y la estimación de la composición educativa de la población parece considerarse en muchos casos como un simple paso intermedio, necesario para poder calcular los años medios de enseñanza. Tanto Psacharopoulos y Ariagada (1986) como Lau, Jamison y Louat (1991), Kyriacou (1992), Barro y Lee (1993, 1996 y 2001) o de la Fuente y Doménech (2000) utilizan la composición educativa para, imputando a cada nivel educativo su periodo de escolarización, estimar posteriormente el número medio de años de enseñanza. Este indicador ha sido utilizado en infinidad de estudios empíricos como Benhabib y Spiegel (1994), Temple (1999), Krueger y Lindahl (1999) o de la Fuente y Doménech (2001).

El principal inconveniente de ese indicador reside en la proporcionalidad entre años de estudios y dotación de capital humano que se impone. Esa relación no parece corresponderse con los salarios relativos que se determinan en el mercado de trabajo. A pesar de ello, su utilización en la literatura empírica es todavía frecuente.

2.3. La calidad de la educación

Los datos estadísticos relativos a la educación considerados en el apartado anterior ofrecen una información muy valiosa, pero incompleta para nuestros propósitos. Así, dos graduados por diferentes universidades pueden estar dotados con diferente capital humano y éste es un ejemplo fácilmente extensible. Considerar como individuos homogéneos, al menos en cuanto a la dotación de capital humano se refiere, a los individuos con un mismo nivel


21

educativo es sólo una simplificación cuya validez es proporcional a su necesidad. La calidad de la educación es un factor determinante del capital humano proporcionado por el sistema educativo y, en este sentido, es difícil aceptar que la calidad de la educación se haya mantenido constante en el tiempo y el espacio: entre los recursos destinados a la educación y el capital humano generado debería existir algún tipo de relación positiva.

Existen dos estrategias posibles para medir la calidad de la enseñanza. La primera consiste en utilizar indicadores de la cantidad de recursos destinados a la enseñanza, como el número de alumnos por profesor, el sueldo de los profesores, el gasto en educación por alumno, etc. La segunda consiste en utilizar indicadores del rendimiento académico.

En el primer caso se está suponiendo que existe una efectiva relación entre los recursos destinados a la educación de cada alumno y la calidad de la enseñanza que recibe. Se supone también que una mayor calidad de la enseñanza se traducirá en una mayor dotación de capital humano.

Sin embargo, la evidencia empírica no es concluyente respecto a estas dos hipótesis. Algunos trabajos muestran una relación positiva entre los ingresos salariales y los indicadores de los recursos empleados en la educación de los individuos7. En cambio, otros muestran el resultado opuesto8, especialmente en el caso de la economía americana, que es el más investigado. Finalmente, los trabajos que han analizado directamente la relación entre recursos y calidad de la educación (medida mediante el rendimiento académico) no han hallado una relación consistente entre ambas variables9.

La ausencia de una relación directa y sistemática entre recursos económicos y calidad de la educación es una idea importante, especialmente para el diseño de estrategias de política educativa y de crecimiento a largo plazo. Todo parece indicar que existen otros factores, además de la cantidad de recursos, que determinan la calidad de la educación. La organización del sistema educativo o la motivación y dotaciones de alumnos y profesores pueden resultar decisivos. La producción de educación es un proceso mucho más complejo y delicado que la

7 Véase Watchel (1976), Behrman y Birdsall (1983) o Card y Krueger (1992).

8 Por ejemplo Heckman, Farrar y Todd (1995).

9 Véase por ejemplo Hanushek (1986) o Hanushek y Kim (1995).


22

producción de ladrillos. Al fin y al cabo, son los propios seres humanos los que están siendo transformados y no arcilla, café o mineral de hierro.

Parece menos controvertida la utilización del rendimiento académico para medir la componente cualitativa que acompaña a un determinado número de años de educación. Existe evidencia que confirma la relación entre el salario y los resultados obtenidos en los tests educativos10. Trabajos recientes han empleado este enfoque para analizar la influencia del capital humano sobre el crecimiento, considerando tanto la cantidad como la calidad de la educación, con resultados positivos. La comparación a escala internacional resulta posible dada la existencia a nivel internacional de tests homogéneos. Lee y Lee (1995) han utilizado directamente los resultados obtenidos por los alumnos de secundaria en los tests de ciencias diseñados por la Asociación Internacional para la Evaluación de la Educación (IEA). Sin embargo, la disponibilidad de información limita la muestra a tan sólo 17 observaciones.

Hanushek y Kim (1995) ofrecen una alternativa para paliar lo limitado de la muestra. En primer lugar proponen la utilización de la totalidad de pruebas internacionales, no sólo las de la IEA. Para ello postulan un procedimiento de comparación y homogeneización que, en última instancia, permite obtener un indicador sintético para un conjunto ampliado de países (39). Mediante la estimación de funciones de producción de educación obtienen la relación existente entre las puntuaciones en los tests y otras variables observables. Estas estimaciones indican la ausencia de relación entre la calidad de la enseñanza y los recursos destinados. La ratio alumno-profesor o la proporción de PIB destinado a la educación aparecen con un signo contrario al esperado. En cambio, variables como la tasa de escolaridad desfasada, la tasa de crecimiento de la población o el nivel educativo de la población parecen explicar en mayor medida las puntuaciones de los tests. A partir de esas relaciones y de los datos disponibles en cuanto a estas variables es posible obtener valores estimados de las puntuaciones para una muestra de países más amplia.

En definitiva, aunque la consideración de los aspectos cualitativos de la educación resulta muy atractiva, la evidencia existente muestra que no resulta una tarea sencilla. La opción más factible consiste en utilizar indicadores de recursos destinados a la enseñanza. Sin embargo, los resultados disponibles no parecen recomendar su utilización. Alternativamente, la opción

10 Véase Bishop (1989), O'Neill (1990) o Grogger y Eide (1993).


23

más prometedora de las puntuaciones académicas plantea unas exigencias de información excesivas para la situación de la estadística de muchos países, entre ellos España.

3. Indicadores mixtos de capital humano

Los indicadores más sofisticados de capital humano emplean la información sobre niveles educativos y también datos sobre niveles salariales. Un antecedente de la estimación del capital humano combinando datos puramente educativos con ese otro tipo de información, como los salarios relativos, puede encontrarse ya en los orígenes de la contabilidad del crecimiento11. Desde un principio, la mejora de la cualificación de los trabajadores fue uno de los principales candidatos para explicar el residuo de Solow, esto es, la parte del crecimiento económico que no podía explicarse por la pura acumulación cuantitativa de capital físico y trabajo.

Entre los estudios más recientes y ambiciosos, pero inscritos en el mismo conjunto de métodos, se encuentran los trabajos de Jorgenson y Fraumeni (1989a y b) y los de Mulligan y Sala-i-Martín (1997 y 2000). Todos ellos se refieren a la economía estadounidense pero, mientras Jorgenson y Fraumeni se centran en obtener series temporales de la dotación agregada de capital humano, Mulligan y Sala-i-Martín estiman las dotaciones de capital humano de cada estado en cada uno de los años censales. Por otra parte, Mulligan y Sala-i-Martín estiman la contribución del capital humano a la producción en un periodo concreto (los servicios del capital o capital humano productivo), mientras que Jorgenson y Fraumeni estiman el valor presente de las contribuciones presentes o futuras del capital humano a la producción (capital humano riqueza) mediante el valor presente de los salarios a obtener a lo largo de la vida laboral.

Hay que precisar que el propio Jorgenson es el primero en postular la utilización del capital productivo y no del capital riqueza en los análisis de la productividad. En el caso del

11 Véase, por ejemplo, Denison (1964) y Griliches (1970).


24

capital humano, y en línea con los trabajos pioneros de Denison12, Jorgenson utiliza un índice de calidad del trabajo obtenido en base al crecimiento del numero de trabajadores pertenecientes a cada tipo, ponderado por el peso de los salarios de cada grupo en el total de las rentas del trabajo a lo largo del tiempo para medir la contribución de las mejoras cualitativas de los recursos humanos. Los diferentes grupos vendrían definidos en función de características como el sexo, la edad y el nivel educativo.13

En ambos casos, tanto con Mulligan y Sala i Martín como con Jorgenson y Fraumeni, se utiliza no sólo información acerca de la educación de la población, sino también datos acerca de la retribución salarial correspondiente a cada nivel educativo. Lo que se pretende de ese modo es calcular el capital humano a partir del valor de cada tipo de educación.

3.1. Medición del capital humano riqueza

Jorgenson y Fraumeni postulan un método de medición que parte del propio concepto de capital humano. El uso del término capital se justifica por la idea de un factor que genera rendimientos a lo largo de un amplio periodo de tiempo. Los individuos invierten en aumentar su capital humano (por ejemplo mediante la educación formal), beneficiándose de esa inversión durante toda su vida. Por tanto, una forma conveniente de medir el capital humano será a través de los beneficios que los individuos obtienen a lo largo de su vida como consecuencia de las inversiones realizadas en capital humano. La educación formal es una de las principales formas de invertir en capital humano, pero no es la única. La educación familiar o la formación en el trabajo son otros mecanismos que incrementan el capital humano de los individuos. En Jorgenson y Fraumeni (1989a y b) pueden encontrarse aplicaciones de este criterio.

Uno de los aspectos más interesantes de su trabajo reside en la consideración tanto de los beneficios proporcionados por el capital humano a través de la actividad laboral, como de los proporcionados en las actividades ajenas al mercado de trabajo. Desde esta perspectiva, la

12 Véase Denison (1962).

13 Véase, por ejemplo, Jorgenson, Gollop y Fraumeni (1987). Estos índices aproximan el crecimiento del capital humano, pero no estiman su nivel en un momento dado.


25

educación (como cualquier otro proceso que aumente los conocimientos y capacidades de los seres humanos) incrementa el valor de las actividades extralaborales, como el ocio, la paternidad, etc. Así pues, una medición correcta del capital humano debería contemplar todos los beneficios que éste reporta, y no sólo los beneficios materializados a través de un mayor salario.

Teniendo en cuenta ambos aspectos, la valoración del capital humano de un individuo debe considerar todos los beneficios proporcionados a lo largo de toda su vida. Así, el efecto de la educación en el capital humano se cuantifica agregando el efecto de la educación sobre la retribución laboral de los individuos, a lo largo de toda la vida, y el efecto sobre el valor del tiempo dedicado a actividades extralaborales, también a lo largo de toda la vida de los individuos.

La estimación de las rentas laborales futuras de la población actual puede hacerse a partir de las horas trabajadas y los salarios percibidos por los individuos pertenecientes a diferentes grupos. Los autores distinguen entre sexos, 61 grupos edad y 18 categorías educativas; en total, 2.196 grupos para cada año. Realizando supuestos acerca de la evolución futura para cada categoría de sus rentas laborales y de la probabilidad que tiene cada sujeto de situarse en su vida futura en cada una de esas categorías (lo cual requiere utilizar probabilidades de supervivencia) estiman el conjunto de rentas laborales futuras de la población.

La cuantificación de las horas dedicadas a actividades no laborales resulta sencilla una vez se dispone de la estimación de las horas dedicadas al trabajo. Basta con establecer el número de horas disponibles, que los autores cifran en catorce al día. El valor de ese tiempo para cada individuo se hace en función de la probabilidad de pertenecer a cada una de las categorías en cada momento del tiempo y del salario correspondiente a cada grupo. El salario que se deja de obtener es el coste de oportunidad de no trabajar y permite estimar el valor que ese tiempo tiene para los individuos.

La adopción de este método permite cuantificar el valor de la inversión realizada cada año en educación formal. Se trata del incremento en la dotación de capital humano producido en un periodo como consecuencia de la educación formal recibida por los individuos en ese periodo. Ese mayor nivel educativo supone un cambio en la categoría del individuo y, por tanto, un cambio en el valor del capital humano estimado para esa persona. La cuantía de ese cambio es precisamente el valor de la inversión en capital humano. Obsérvese que, de este modo, se valoran todos los beneficios que esa educación va a proporcionar en el futuro.


26

Agregando el efecto de cada uno de los individuos en función del tipo de estudios que hayan cursado, se obtendrá una estimación de la inversión agregada en capital humano realizada mediante la educación formal.

Como resultado de todo este proceso, los autores son capaces de ofrecer una estimación del capital humano de la economía estadounidense desde 1948. Incluso pueden distinguir entre aquella parte del valor del capital humano producto de su utilización en la actividad laboral, y la debida a su utilización en actividades de tipo no laboral. Hay que señalar que esas estimaciones incluyen no sólo el efecto de la educación, sino también el debido a todos los demás factores determinantes, como el cuidado de los niños, el crecimiento del número de individuos, etc.

Se trata sin duda de una aproximación al problema de la valoración del capital humano caracterizada por su rigor conceptual y metodológico. A pesar de ello pueden plantearse diversas objeciones. La elección de la tasa de actualización y la estimación de la evolución futura de las rentas laborales de cada una de las 2.196 categorías no deja de ser arbitraria. Por otra parte, de acuerdo con este criterio el capital humano de una persona con la misma edad y nivel educativo, al igual que su salario, depende de su sexo, reflejando las diferencias existentes en los salarios de mercado.

3.2. Medición del capital humano productivo

Aunque utilizando también las retribuciones por categoría educativa, otros autores14 han propuesto procedimientos alternativos partiendo de una radical disconformidad respecto a la idea de que indicadores agregados de la enseñanza recibida15 constituyan una buena forma de medir el capital humano. Básicamente se plantean dos grandes objeciones:

La primera objeción que puede formularse a todos esos indicadores consiste en que atribuyen a cada nivel educativo el mismo efecto sobre el capital humano, con independencia de la naturaleza concreta de los estudios y de la calidad de la educación (tanto de los maestros

14 Véase Mulligan y Sala-i-Martín (1997 y 2000). Respecto a la utilización del capital humano productivo en el análisis de la productividad por parte de Jorgenson véase la introducción de la sección 3.

15 Por ejemplo, los años medios de escolarización.


27

como de la infraestructura educativa). Como acertadamente señalan dichos autores, el capital humano de un universitario especializado en la filosofía moral del siglo XVI, o en ciertos tipos de análisis teórico, no será el mismo que el de los especializados en materias más productivas. Del mismo modo, es razonable considerar que los graduados por algunos centros prestigiosos han adquirido más capital humano que el incorporado por los graduados de otras universidades. De hecho, los salarios vigentes en el mercado de trabajo refrendan esta diferencia.

La segunda objeción también es de suma trascendencia. Si los problemas son graves al atribuir el mismo capital humano a individuos con el mismo grado educativo, no son menores al atribuir el capital humano relativo de los individuos con diferentes grados educativos. ¿Cuál será el capital humano de un licenciado en relación al de una persona con estudios primarios?, ¿y el de un bachiller?

La solución habitual a esta cuestión consiste en utilizar los años medios de enseñanza. Sin embargo, ese criterio es fruto más de la necesidad que de la lógica. Aparentemente, el investigador evita el empleo de valoraciones subjetivas de carácter arbitrario al utilizar un criterio �objetivo�. Puesto que cada nivel educativo exige un determinado periodo de tiempo (creciente con el nivel de estudios), parece razonable actuar de ese modo. Sin embargo, esa �objetividad� no impide que este criterio sea tan arbitrario como otros muchos subjetivos que pudiera postular el investigador. Para percatarse de ello basta considerar sus consecuencias. Si el capital humano es proporcional a los años de estudios un licenciado tendrá 1,4 veces el capital humano de un individuo que ha terminado el Curso de Orientación Universitaria, que a su vez tendrá 1,5 veces el de alguien con el graduado escolar, el cual tendrá 8 veces el capital humano de un individuo con un año de estudios. Estas relaciones no parecen ajustarse a las diferencias salariales que existen en el mercado de trabajo.

La primera dificultad señalada (considerar como iguales a individuos que no lo son) depende del grado de información disponible. Cuanto mayor sea el detalle con el que se conoce el nivel educativo de cada individuo menor será el problema. Sabiendo exactamente qué estudios se han cursado y dónde, podría reducirse en gran medida. Obsérvese sin embargo que, consecuentemente, aumentaría la segunda dificultad (determinar el capital humano relativo de individuos con diferentes niveles educativos), pues cuanta mayor sea la desagregación de tipos de estudios más numerosas serán las relaciones a determinar.


28

Puesto que el problema reside en cómo atribuir el valor de cada tipo de estudios, la solución de estos autores consiste en utilizar también las valoraciones fijadas por el mercado y plasmadas en los salarios establecidos para los trabajadores con diferentes estudios. En Mulligan y Sala-i-Martín (1997) se presenta una primera aplicación práctica de estos criterios, lo que los autores denominan una medida del valor del capital humano basada en la renta del trabajo.16 Dado que el capital humano de una persona determina el salario que recibe, el capital humano correspondiente a cada tipo de educación se reflejará en los salarios percibidos.

El problema que plantea esa opción es que el salario no depende exclusivamente del capital humano de cada individuo. Como los propios autores señalan, también depende de la cuantía de otros factores productivos utilizados (como el capital físico) y de la tecnología disponible. Así, en economías con mayor dotación de capital físico por trabajador, los salarios tenderán a ser más elevados con independencia de la dotación de capital humano. La solución adoptada por los autores consiste en calcular el capital humano relativo de cada sujeto con relación al de un individuo sin ninguna educación17 a partir de su correspondiente salario relativo. Como este último sólo refleja la incidencia de los otros factores productivos agregados y de la tecnología, de esa manera se eliminaría, en opinión de los autores, el efecto de las variables agregadas.

Por consiguiente, el capital humano, de acuerdo con esta medida, vendría dado por la suma ponderada de todos los trabajadores, utilizando como ponderaciones su salario relativo respecto a los trabajadores no educados. Parte del atractivo de esta propuesta proviene de su sencillez, dado que para obtener un índice de capital humano basta con dividir la renta del trabajo de una economía por la retribución de un trabajador no educado.

Al margen de la sencillez de cálculo, las ventajas de este método respecto a la utilización de los años medios de escolarización son evidentes: resulta compatible con elasticidades de sustitución variables entre diferentes tipos de trabajadores, resulta compatible con que un mismo nivel educativo se corresponda con diferentes niveles de capital humano (licenciados en diferentes materias o por diferentes centros contribuirán con diferentes dotaciones de capital

16 Del inglés A Labor-Income-Based measure of the value of human capital.

17 Mulligan y Sala-i-Martin lo denominan Zero-skill worker.


29

humano) y permite reflejar cambios en el valor de cada tipo de conocimientos conforme su utilidad varía (a causa, por ejemplo, de innovaciones tecnológicas) en el tiempo y en el espacio.

El resultado obtenido al estimar el capital humano de los diferentes estados de los EE.UU. para los años censales (1940, 1950, 1960, 1970, 1980 y 1990) demuestra que la utilización de uno u otro método sí importa. Las estimaciones basadas en la renta del trabajo muestran tanto evoluciones temporales como diferencias regionales significativamente diferentes de las que se obtienen a partir de los años medios de escolarización.

Finalmente, es preciso señalar que dado que se está utilizando como numerario al trabajador no educado, se está suponiendo que éste es igual en todo momento y lugar, y además, que existe perfecta sustituibilidad entre un trabajador no educado y cualquier trabajador.

4. Antecedentes para la medición del capital humano en España

La limitada disponibilidad de datos en el caso español es la principal razón de que sólo recientemente18 se haya abordado la estimación del capital humano de nuestra economía. La consecuencia de esto es que sólo en fechas recientes ha sido posible abordar el estudio del efecto que la acumulación de capital humano ha tenido en España19.

El proceso de estimación de la dotación de capital humano en España ha podido beneficiarse de la experiencia internacional en esta materia y ha tratado de utilizar toda la información disponible. A este respecto la situación no es peor que la existente en la mayoría de países. En este sentido, la insuficiencia de la información acerca de los salarios por nivel

18 Mas, Pérez, Uriel y Serrano (1995).

19 Véase De la Fuente (1996 y 2002), Gorostiaga (1999), Pérez y Serrano (1998 y 2000), Serrano (1996, 1997 y 1999) y Fernández y Mauro (2000).


30

educativo en la economía española obligaba al investigador a limitarse a la estimación únicamente del capital humano a partir de indicadores del nivel educativo de la población.

Las alternativas, por tanto, se reducían a utilizar datos relativos a los niveles educativos de la población. Por un lado, series de matriculados y tasas de escolaridad por niveles educativos de considerable longitud temporal, elaboradas por el Instituto Nacional de Estadística (INE) y por el Ministerio de Educación y Ciencia (MEC)20. Por otra parte, los sucesivos censos y padrones con datos acerca de la composición por niveles educativos de la población. La ventaja en este caso reside en el nivel de desagregación territorial de los datos, regional e incluso provincial. Sin embargo, los inconvenientes son la baja frecuencia de los datos (censos y padrones se suceden con intervalos de cinco años, aproximadamente) y los recurrentes cambios en la definición de los niveles educativos. Se trata por tanto de una fuente de información que ofrece pocas observaciones y que requiere un proceso de homogeneización que haga comparables los datos de los diferentes censos y padrones, deudor cada uno de ellos de las categorías establecidas por la reforma educativa de turno.

Finalmente, dentro del conjunto de estimaciones que ofrece el INE en la Encuesta de Población Activa (EPA) se encuentra la clasificación de la población de acuerdo al nivel de estudios más avanzado terminado. Las ventajas de esta fuente son múltiples. Su carácter trimestral permite disponer de un elevado número de observaciones, a diferencia de lo que sucede con los censos y padrones. Por otra parte, es posible mantener el amplio grado de desagregación geográfica de estos últimos, aunque para ello hay que utilizar directamente las encuestas originales, debido a que la población clasificada según su nivel de estudios terminados es una variable que el INE no publica con desagregación territorial.

Pese a estas ventajas, hay que considerar que, al margen de las sucesivas transformaciones metodológicas que ha sufrido la EPA, la propia clasificación de niveles educativos utilizada ha sufrido cambios a lo largo del tiempo, de modo que también en este caso se hace preciso un esfuerzo previo de homogeneización. Por último, no puede olvidarse que se trata de una encuesta y que, pese a la amplitud de la muestra utilizada, siguen siendo estimaciones sujetas a los correspondientes errores.

20 Se trata de publicaciones como Estadística de la enseñanza en España, Anuario de estadística universitaria, y Datos y cifras de la educación en España.


31

Las series de capital humano elaboradas para la economía española han tratado de aprovechar toda esta información. Así Mas, Pérez, Uriel y Serrano (1995) ofrecen series provinciales de población en edad de trabajar, activos y ocupados por niveles educativos para el periodo 1964-92. Mas, Pérez, Uriel y Serrano (1998) amplían el periodo temporal y ofrecen series de ocupados por niveles educativos para los grandes sectores de la economía: agricultura, energía, manufacturas, construcción, servicios destinados a la venta y servicios no destinados a la venta. Finalmente, Mas, Pérez, Serrano, Soler y Uriel (2000) amplían de nuevo la cobertura temporal cubriendo el periodo 1964-2000.

Todos estos estudios utilizan la misma metodología. En primer lugar, su fuente de información primaria es la EPA con lo cual se amplía muy significativamente el número de periodos observados. Además, mediante la explotación de los datos originales de la encuesta, se alcanza una desagregación provincial en las estimaciones. Los autores tratan de subsanar los problemas generados por la falta de homogeneidad, y en algunos casos de cobertura, temporal de la EPA mediante la utilización de datos de otras fuentes sobre graduados por niveles educativos, censos y padrones. Los niveles educativos son cinco: analfabetos, sin estudios o con estudios primarios, estudios medios, estudios anteriores al superior y estudios superiores.

A partir de esa información es posible obtener indicadores sintéticos del capital humano per cápita a lo largo del tiempo y con amplia desagregación geográfica, nada habituales en la información disponible en otros países. Los más habituales son el número de años medios y el porcentaje de personas con un cierto nivel educativo mínimo. En el primer caso, se supone una relación proporcional entre capital humano y años de estudio. En el segundo, que las personas con cierto nivel educativo tienen más capital humano que las que carecen de él. En este segundo caso los indicadores más habituales son el porcentaje de personas con al menos estudios medios y el porcentaje de personas con estudios universitarios.

En resumen, el análisis del capital humano de la economía española ha sido abordado a partir de indicadores puramente educativos ante la carencia de información adecuada sobre los salarios en función de las características de los individuos.

Sin embargo, las posibilidades se han ampliado de forma considerable con la aparición de la Encuesta de Estructura Salarial 1995 del INE. La información que ofrece esta encuesta permite la elaboración de indicadores mixtos como los comentados anteriormente. Ahora es posible tener en cuenta la educación y otras características de los individuos que influyen en su capacidad productiva, y la valoración que el mercado hace de todo ello.


32

5. La Encuesta de Estructura Salarial

La Encuesta de Estructura Salarial del INE es una operación estadística dirigida a conocer la estructura y distribución de los salarios. La novedad que aporta frente a otras estadísticas sobre salarios es recoger la información de forma individual junto con una gran cantidad de características del trabajador, entre ellas el nivel de estudios alcanzado. El ámbito de dicha encuesta está formado por los trabajadores por cuenta ajena que presten sus servicios en centros de cotización de 10 o más trabajadores y figuren en nómina a 31 de octubre de 1995. Se excluye a todo aquel personal cuya remuneración no sea principalmente en forma de salario. La cobertura sectorial se extiende a la industria, la construcción, el comercio, la hostelería, los transportes y las comunicaciones, la intermediación financiera, las actividades inmobiliarias y de alquiler y los servicios empresariales. Quedan, por tanto, excluidos el sector agrícola, la Administración Pública, la sanidad, educación y algunas otras actividades de menor peso en la economía. Los datos se refieren al periodo 1995 y recogen los salarios de más de 177.000 trabajadores.

Sin duda alguna, a nuestros efectos la principal aportación de esta encuesta es la inclusión de la variable titulación académica, gracias a la cual pueden aplicarse métodos de estimación mixtos del capital humano que antes no eran posibles en el caso español. En este sentido, se han considerado las ocho categorías educativas contempladas en la Encuesta:

I. Sin estudios o estudios incompletos,

II. Educación primaria completa,

III. EGB completa o equivalente,

IV. Bachillerato,

V. Formación profesional de grado medio (FP I),

VI. Formación profesional de grado superior (FP II),

VII. Diplomados universitarios,

VIII. Titulados superiores (incluye Doctores).


33

La Encuesta sólo recoge titulaciones académicas oficiales, aunque hay que tener en cuenta que el encargado de facilitar la información no es el propio trabajador, sino la empresa y ésta desconoce la titulación que posee éste. La forma de paliar este problema fue la confección de cuestionarios de uso interno en las empresas para averiguar la titulación de los trabajadores seleccionados.

6. La estimación del capital humano. Metodología

El objetivo es obtener indicadores que permitan valorar la evolución del capital humano en España en el periodo reciente, así como realizar comparaciones entre la situación y evolución de las diferentes regiones. Hasta el momento, como hemos visto, los únicos indicadores existentes para el caso español eran del tipo puramente educativo y se basaban estrictamente en la composición por nivel de estudios terminados de la población de cada territorio. Nuestro propósito es obtener indicadores de capital humano que incorporen la valoración de mercado de las capacidades adquiridas por los individuos. Se trata, por tanto, de obtener indicadores del tipo mixto comentados anteriormente. Así, obtendremos estimaciones de las servicios del capital humano a la producción (capital humano productivo) en cada periodo, y también de la riqueza que el capital humano representa para los individuos (capital humano riqueza) como valor presente de esos servicios a la producción presente y futura y que se materializarán en los salarios a percibir a lo largo de toda la vida laboral. En ambos casos, ello resulta posible gracias a que, como hemos visto, la Encuesta de Estructura Salarial ofrece información sobre salarios individuales y sobre las características de esos individuos, entre ellas la relativa a su nivel educativo. Obsérvese, por tanto, que al estimar el capital humano de personas no ocupadas lo haremos en base a la estructura salarial (por sexo, edad y grupos de estudio) de los trabajadores reflejada en la Encuesta de Estructura Salarial.


34

6.1. El capital humano productivo

El enfoque que se va a utilizar para estimar el capital humano productivo está inspirado en el procedimiento sugerido por Mulligan y Sala-i-Martín. La idea básica reside en que las empresas pagan un salario que retribuye la productividad de cada trabajador y que ésta depende de su capital humano. Es decir, al contratar a un trabajador las empresas compran los servicios del capital humano y al pagar a un trabajador lo que están haciendo es retribuir los servicios prestados por su capital humano. Esto no quiere decir que el salario no dependa del capital físico o de la tecnología. La productividad de cada unidad de capital humano dependerá de ellos, pero los salarios relativos reflejarán el capital humano relativo de los diferentes individuos.

Por otra parte, vamos a considerar que el capital humano de una persona depende de su nivel educativo y de su experiencia. La lógica de esta elección es que el capital humano no se adquiere sólo a través de la educación formal recibida en el sistema educativo. El aprendizaje en el puesto de trabajo, el capital humano adquirido a través de la experiencia, puede ser incluso más importante. Asimismo, el capital humano correspondiente a unos determinados años de experiencia puede variar con el nivel educativo y viceversa.

Además consideraremos el sexo de la persona como un posible determinante de su capital humano. Su inclusión, aunque habitual en este tipo de estudios, resulta más controvertida. La razón básica es la evidencia de que el salario varía con el sexo. No se trata de que se considere que la capacidad de una persona dependa de su sexo, sino de que el sexo puede determinar el tipo de estudios realizados dentro de cada nivel educativo o el tipo de experiencia adquirida en el trabajo. Así, el capital humano correspondiente a un mismo nivel educativo o a unos años de experiencia puede ser diferente entre sexos, en promedio, y los salarios medios reflejarían ese hecho. Alternativamente, si se rechaza ese tipo de argumentos y se piensa que existe algún tipo de discriminación, lo cierto es que esa discriminación afectaría al tipo de experiencia laboral accesible según el sexo y, por tanto, al capital humano finalmente acumulado21.

21 En cualquier caso, los resultados agregados no mostraban cambios significativos al distinguir por sexo o no hacerlo. Respecto a la magnitud de las diferencias salariales por sexo de acuerdo a la Encuesta de Estructura Salarial, véase el apéndice 2.


35

Naturalmente, la obtención de la variable capital humano requiere utilizar una unidad de medida bien definida, que va a venir dada por los individuos sin capital humano. Mediremos el capital humano de cada persona en función del número de trabajadores equivalentes sin capital humano que serían necesarios para conseguir su capacidad productiva. Del mismo modo, el capital humano agregado de una región será el número de trabajadores equivalentes sin capital humano que serían necesarios para alcanzar la capacidad productiva de su población.

Ese individuo sin capital humano será, en nuestro caso, el trabajador varón con menor nivel educativo y con menos experiencia de la encuesta: individuos varones menores de 20 años sin estudios o con estudios primarios incompletos. Estos individuos apenas han acumulado capital humano vía sistema educativo o vía experiencia en el puesto de trabajo y equivaldrían al zero-skill worker de Mulligan y Sala-i-Martín. El resto de individuos dispondrá de mayor capital humano adquirido mediante la realización de estudios y la experiencia adquirida a lo largo del tiempo. El valor de esta experiencia en el puesto de trabajo puede depender, asimismo, del nivel educativo del individuo.

Para realizar la estimación se deben obtener los salarios de diferentes categorías de individuos (definidas en base a su sexo, nivel educativo y edad) en relación a los individuos más jóvenes y sin estudios, utilizados como categoría de referencia. Cada salario relativo ofrece información sobre el capital humano de cada categoría, en trabajadores equivalentes. Dichos salarios se obtienen a partir de los valores nacionales para cada grupo, ya que suponemos que el capital humano depende del nivel educativo del individuo pero no de su región de residencia. Se considera que dos personas en diferentes regiones, pero con el mismo sexo, la misma educación y la misma experiencia tienen el mismo capital humano.

Una vez obtenidas esas estimaciones de capital humano para cada tipo de persona se aplican a la población de cada territorio en cada momento del tiempo. Para ello es necesario conocer la estructura por edad, nivel educativo y sexo de la población, a lo largo del tiempo y en cada territorio. Los datos necesarios pueden obtenerse de la Encuesta de Población Activa. Esta estadística, si bien no ofrece datos sobre salarios, sí ofrece información sobre los niveles educativos y la edad de la población en edad de trabajar. El hecho de que esta encuesta sólo ofrezca datos relativos a la experiencia en el último puesto de trabajo obliga a utilizar la variable edad en vez de la variable experiencia a la hora de establecer categorías en la estimación del capital humano.


36

Nuestra elección de la población activa como colectivo inicial de referencia viene dada porque es el que mejor representa los recursos humanos a disposición de la economía en cada momento del tiempo. Evidentemente, parte de esos recursos pueden quedar sin utilizar, sería el capital humano de la población parada. En la parte II se abordará la estimación separada del capital humano de la población ocupada y de la población parada.

Al disponer de la estructura salarial en un único momento del tiempo, 1995, el periodo de análisis se limita a la década de los 90. La razón es que la estructura salarial por niveles educativos y edades puede cambiar. De hecho, no es extraño que lo haga, ya que la retribución de diferentes tipos de capacidades puede evolucionar a lo largo del tiempo con los desarrollos tecnológicos, los cambios en las demandas relativas de los bienes, etc. Al analizar la década 1990-2000 se supone que dicha estructura permanece relativamente estable durante los quinquenios anterior y posterior a 1995.

Las categorías educativas utilizadas en este estudio coinciden con las ocho ofrecidas por la Encuesta de estructura salarial. Esto obliga a realizar tres equivalencias distintas con la clasificación por estudios de la EPA, ya que ésta cambia durante el periodo. Así, existe una clasificación hasta 1992, otra distinta desde ese momento hasta 1999 y otra diferente desde 2000 (Véase Apéndice 1). Las categorías por edades utilizadas coinciden también con las diez ofrecidas por la Encuesta de Estructura Salarial con carácter quinquenal22. El conjunto supone distinguir en 160 categorías diferentes a los individuos, de acuerdo con su capital humano.

En términos formales el procedimiento de estimación sería el siguiente. Sea wsre el salario relativo de un individuo de sexo s, con un nivel de estudios r y perteneciente al grupo de edad erespecto al de un individuo sin estudios primarios y menor de 20 años. Si denotamos por hsre la dotación relativa de capital humano de un individuo de sexo s, con un nivel de estudios r y perteneciente al grupo de edad e respecto a un individuo sin estudios primarios y menor de 20 años, debe cumplirse:

sresre wh =

22 De 16 a 19 años; de 20 a 24 años; de 25 a 29 años; de 30 a 34 años; de 35 a 39 años; de 40 a 44 años; de 45 a 49 años; de 50 a 54 años; de 55 a 59 años; y de 60 o más años.


37

El capital humano productivo de una región (H) se obtendrá agregando el de sus individuos y dependerá, por tanto, de la cantidad de población de ésta y de su composición por niveles educativos y por edades:

äää=s r e

sresrehnH

donde nsre es el número de individuos de sexo s, con estudios r y pertenecientes al grupo de edad e. Del mismo modo, el capital humano productivo per capita de una región (h) se obtendrá como cociente entre la dotación agregada de capital humano productivo (H) y su población. Obviamente, el capital humano productivo promedio es la media ponderada del capital humano de los individuos de las distintas categorías edad-nivel educativo, ponderadas por el peso que cada uno de esas categorías tiene en la población:

äääääääää==

s rsre

es r e

sre

sre

s r esre

hn

nn

Hh

6.2. El capital humano riqueza

El enfoque que se va a utilizar para estimar el capital humano riqueza está inspirado en el procedimiento sugerido por Jorgenson y Fraumeni, y es plenamente coherente con el descrito anteriormente para el capital humano productivo. La idea básica es que las empresas pagan un salario que retribuye la productividad de cada trabajador y que ésta depende de su capital humano. La diferencia en este caso estriba en que se considera que el capital humano de los individuos presta servicios no sólo en un periodo, sino a lo largo de toda la vida laboral de los individuos. El capital humano riqueza representa el conjunto de esa capacidad productiva presente y futura. Por tanto, el capital humano riqueza actual de un individuo es el valor presente de los salarios futuros que ese individuo va a percibir a lo largo de su vida. Es decir, la riqueza que para cada persona representa su capital humano. Esto es, el valor económico actualizado del capital humano productivo presente y futuro de cada individuo.

Consideraremos de nuevo que el capital humano de una persona depende de su nivel educativo, su experiencia y su sexo, por las razones ya expuestas anteriormente. En este caso la


38

unidad de medida será la unidad monetaria. Mediremos el capital humano riqueza de cada persona a través del valor presente de sus salarios futuros. Del mismo modo, el capital humano riqueza agregado de una región será el valor presente de los salarios futuros que la población de esa región va a obtener.

Por tanto, el procedimiento consiste en utilizar los salarios de diferentes categorías de individuos (definidas en base a su sexo, nivel educativo y edad). Usaremos de nuevo los salarios que se obtienen a partir de los valores nacionales para cada grupo, ya que suponemos que el capital humano depende del nivel educativo o la experiencia del individuo, pero no de su región de residencia. Se considera que dos personas en diferentes regiones, pero con el mismo sexo, la misma educación y la misma experiencia, tienen el mismo capital humano.

El principal problema es la falta de información acerca de cuáles serán los salarios futuros de cada persona en función de su educación, sexo y edad actuales. Por otra parte necesitamos descontar esos salarios futuros para obtener su valor presente. Para ello se precisa de una tasa de descuento, representativa del tipo de interés real que va a prevalecer en el futuro. En función de la información disponible sólo cabe realizar algunos supuestos simplificadores razonables. Así, supondremos que se mantiene la estructura de salarios relativos de 1995. Esto es, todos los salarios crecerán en el futuro a una tasa anual común en términos reales. En segundo lugar, supondremos un tipo de interés real constante para descontar los salarios futuros. Naturalmente, los valores supuestos para la tasa de crecimiento salarial y para el tipo de interés real han de influir en el valor estimado del capital humano riqueza. Para analizar la sensibilidad de las estimaciones a los supuestos realizados, se utilizarán tres conjuntos de supuestos, reflejando tres escenarios distintos en cuanto a la evolución económica futura.

Una vez obtenidas esas estimaciones de capital humano riqueza para cada tipo de persona, se aplican a la población activa de cada territorio en cada momento del tiempo. Para ello es necesario conocer la estructura por edad y nivel educativo y sexo de la población a lo largo del tiempo en cada territorio. Los datos necesarios se obtendrán de nuevo de la Encuesta de Población Activa23.

23 Las categorías educativas y los grupos de edades son las ya descritas en la metodología del capital humano productivo y presentan los mismos problemas de homogeneidad ya discutidos.


39

En términos formales, el procedimiento de estimación del capital humano riqueza sería el siguiente. Sea wsre,t+T el salario real de un individuo de sexo s, con un nivel de estudios r y perteneciente al grupo de edad e dentro de T periodos.

TsretTt,sre )g1(ww +=+

donde g es la tasa de crecimiento supuesta para el salario real.

Denotemos por hsret la dotación de capital humano de un individuo de sexo s, con un nivel de estudios r y perteneciente al grupo de edad e en el periodo actual t.

ä=

=

+

+=

VLT

TT

Ttsresret r

wh

0

,

)1(

donde r es el tipo de interés real supuesto y VL son los periodos que restan hasta el momento de la jubilación, a los 65 años.

El capital humano riqueza de una región (H) en cada periodo t se obtendrá agregando el de sus individuos y dependerá, por tanto, de la cantidad de población de ésta y de su composición por niveles educativos y por edades en ese periodo:

äää=s r e

sretsrett hnH

donde nsre es el número de individuos de sexo s, con estudios r y pertenecientes al grupo de edad e. Del mismo modo, el capital humano per cápita de una región (h) se obtendrá como cociente entre la dotación agregada de capital humano (H) y su población. Obviamente, el capital humano promedio es la media ponderada del capital humano de los individuos las distintas categorías edad-nivel educativo ponderadas, por el peso que cada uno de esas categorías tiene en la población:

äääääääää==

s rsre

es r e

sre

sre

s r esre

hn

nn

Hh

Obsérvese que hemos supuesto que todas las personas activas seguirán siéndolo hasta alcanzar la edad de 65 años, momento en el supondremos que todo ellos se jubilan.


40

Evidentemente, esto no va a ser así para todos los individuos. Sin embargo, consideramos que aproxima razonablemente bien el comportamiento promedio futuro.24

7. El capital humano productivo en España. Resultados

7.1. El capital humano productivo a nivel nacional

El gráfico 7.1 ofrece la evolución del capital humano de la población activa en España durante el periodo 1990-2000, expresado en trabajadores equivalentes. Es decir, los algo más de 15 millones de activos en 1990 equivalían a más de 49,5 millones de trabajadores equivalentes. Su capital humano, por tanto equivalía a la capacidad productiva de casi 50 millones de hombres sin educación y sin experiencia. Este resultado expresa claramente la importancia de la acumulación de capital humano (bien directamente a través de la educación formal, bien a de modo más informal en el puesto de trabajo) en nuestra economía.

El capital humano productivo crece de modo continuo y alcanza los 63,6 millones de trabajadores equivalentes en el año 2000. Es decir, el capital humano de la economía española creció un 28% durante la década de los 90. Además, puede apreciarse que el ritmo de crecimiento se hace más intenso a partir de 1994, situándose en tasas próximas al 4% en varios años. Esta tendencia no muestra signos de agotamiento al final de la etapa considerada. De hecho, en el año 2000 la tasa fue del 3,64% frente a una media del 2,5% para todo el periodo.

24 Nótese que, a diferencia de Jorgenson y Fraumeni, no estamos considerando el valor implícito del tiempo que las personas dedican al ocio. En nuestro cálculo del capital humano riqueza sólo valoraremos el tiempo de dedicado al trabajo. Esto es, la contribución efectiva presente y futura de la población a la producción de bienes y servicios.

Gráfico 7.1. Evolución del capital humano productivo España (1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200040

45

50

55

60

65

Millo

nes

de tr

abaj

ador

es e

quiv

alen

tes


42

Ese perfil es resultado de la evolución combinada del total de activos y del capital humano promedio de esos activos. El gráfico 7.2 ilustra el crecimiento del capital humano productivo per cápita. Puede apreciarse que cada activo tenía en 1990 un capital humano que lo hacía equivalente a 3,3 varones sin estudios y sin experiencia. De nuevo podemos observar el impacto que la acumulación de capital humano ha tenido en la productividad de nuestra población. En el año 2000 el capital humano per cápita había crecido hasta 3,8 trabajadores equivalentes, un crecimiento del 15% en 10 años. Es decir, aunque el crecimiento de la población activa explica en buena medida la evolución del capital humano agregado, más de la mitad del crecimiento se debe al aumento del capital humano per cápita. El gráfico 7.2 muestra también que la tasa de crecimiento aumenta a partir de 1994, al igual que sucedía con el agregado. En el año 2000 la tasa de crecimiento (1,34%), aunque significativa, fue un poco inferior a la media del periodo (1,38%).

Por tanto, la imagen global es de fuerte crecimiento de los recursos humanos a disposición de la economía española. Este crecimiento respondió en buena medida al aumento del capital humano promedio. La acumulación es tal que en el año 2000 los recursos humanos de nuestra economía eran 3,8 veces los que hubieran sido sin ella.

El gráfico 7.3 muestra la evolución de la composición del capital humano en España en función del nivel educativo de la población activa. Un mayor detalle de esta evolución puede encontrarse en la tabla 7.1. La transformación es sustancial si consideramos que se ha producido en tan sólo una década. A principios de los 90 poco menos de la mitad del capital humano correspondía a personas con estudios primarios (Grupo II) o sin estudios (Grupo I). Sin embargo, con el paso del tiempo la participación de los niveles educativos superiores ha ido ganando importancia, de modo que las personas sin estudios o con estudios primarios apenas aportan en el año 2000 un 23% del capital humano total. El peso de los universitarios (Grupos VII y VIII) en el capital humano total ha aumentado en el mismo periodo del 21% al 30%, porcentajes claramente mayores que el peso de estos colectivos en la población activa.

A pesar del notable crecimiento del peso de los universitarios en el capital humano total, todavía resulta más espectacular el crecimiento del capital humano aportado por las personas con algún tipo de Formación Profesional (Grupos V y VI). Su participación se duplica, pasando del 7,5% al 14,5% del total.

Gráfico 7.2. Evolución del capital humano productivo per cápita España (1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20003,0

3,2

3,4

3,6

3,8

4,0

Trab

ajad

ores

equ

ival

ente

s

Gráfico 7.3. Composición del capital humano productivoGrupos de estudio. España (1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

Hasta primarios Medios Superiores

Tabla 7.1: Evolución y composición del capital humano productivo por grupos de estudio (1990-2000).

a) Capital humano por grupos de estudio. 1990-2000. Trabajadores equivalentes.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Grupo I 5.173.672 4.912.024 4.599.973 4.300.757 3.900.302 3.604.288 3.356.176 3.118.984 2.725.378 2.754.535 2.990.505Grupo II 17.347.100 16.995.057 16.558.322 15.827.249 15.259.477 14.621.004 14.038.155 13.488.047 13.144.605 12.319.729 11.725.444Grupo III 7.562.222 7.973.550 8.561.370 9.266.512 9.852.293 10.272.132 10.898.359 11.479.712 11.820.616 12.126.398 12.323.055Grupo IV 5.203.888 5.286.632 5.046.139 5.309.790 5.604.016 6.089.054 6.551.941 6.916.231 7.303.893 7.732.877 8.287.738Grupo V 1.679.900 1.764.380 2.098.103 2.299.891 2.502.332 2.658.099 2.881.227 3.023.625 3.134.622 3.304.848 3.985.415Grupo VI 2.021.030 2.148.088 2.685.059 3.016.281 3.503.257 3.782.709 4.078.762 4.415.631 4.751.419 5.170.557 5.223.510Grupo VII 4.431.983 4.492.220 4.549.429 4.972.142 4.992.533 5.365.769 6.016.857 6.378.105 6.590.336 6.787.258 7.000.279Grupo VIII 6.126.061 6.359.039 6.586.655 6.624.408 7.399.624 8.251.049 9.140.231 9.546.405 10.347.394 11.176.593 12.074.174Total 49.545.856 49.930.990 50.685.050 51.617.031 53.013.835 54.644.104 56.961.708 58.366.740 59.818.263 61.372.796 63.610.120

b) Capital humano por grupos de estudio. 1990=100.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Grupo I 100,0 94,9 88,9 83,1 75,4 69,7 64,9 60,3 52,7 53,2 57,8Grupo II 100,0 98,0 95,5 91,2 88,0 84,3 80,9 77,8 75,8 71,0 67,6Grupo III 100,0 105,4 113,2 122,5 130,3 135,8 144,1 151,8 156,3 160,4 163,0Grupo IV 100,0 101,6 97,0 102,0 107,7 117,0 125,9 132,9 140,4 148,6 159,3Grupo V 100,0 105,0 124,9 136,9 149,0 158,2 171,5 180,0 186,6 196,7 237,2Grupo VI 100,0 106,3 132,9 149,2 173,3 187,2 201,8 218,5 235,1 255,8 258,5Grupo VII 100,0 101,4 102,6 112,2 112,6 121,1 135,8 143,9 148,7 153,1 157,9Grupo VIII 100,0 103,8 107,5 108,1 120,8 134,7 149,2 155,8 168,9 182,4 197,1Total 100,0 100,8 102,3 104,2 107,0 110,3 115,0 117,8 120,7 123,9 128,4

c) Capital humano por grupos de estudio. Estructura porcentual.


Fuente: Ivie.


46

En efecto, el capital humano total crece un 28%; el aportado por ese colectivo de los Grupos V y VI crece en torno a un 140% y el aportado por los licenciados universitarios (Grupo VIII) un 97%. El correspondiente a los diplomados universitarios y a los colectivos con estudios medios (Grupo VII) lo hace en un 58%. En contraste, el capital humano aportado por los colectivos sin estudios (Grupos I y II) cae un 35% aproximadamente.

Claramente, esta evolución es reflejo del cambio generacional. Nuevas generaciones con mayores niveles educativos están accediendo al mercado de trabajo y, de modo progresivo, acumulando experiencia. Buena parte del cambio comentado puede deberse a la interacción entre una mayor educación y una mayor experiencia en los individuos más jóvenes.

El gráfico 7.4 muestra la composición del capital humano en función de los grupos de edad a lo largo del periodo. La tabla 7.2 ofrece información detallada sobre esta cuestión. Uno de los rasgos más relevantes es la pérdida de peso de las personas menores de 25 años, reflejando, por una parte, la evolución de la pirámide demográfica y el progresivo retraso de la edad de entrada en el mercado de trabajo, que se pospone (de forma más o menos voluntaria) como consecuencia del alargamiento del periodo educativo. De hecho, el capital humano que aportan estos colectivos cae en términos absolutos de 4,7 millones de trabajadores equivalentes a 4,1 millones. Por otra parte, además de la caída en términos absolutos, esta pérdida de peso está reflejando también el aumento del peso del resto de colectivos.

El aumento es especialmente significativo para los grupos entre 35 y 54 años que, con un crecimiento acumulado del 50%, ganan continuamente peso en el total hasta representar en el año 2000 un 57% del total. Aunque el crecimiento también resulta apreciable (por encima del 20%) para el colectivo entre 25 y 34 años, eso no impide que pierdan peso el capital humano total.

En resumen, los grupos de edad intermedios muestran una preponderancia cada vez mayor en el capital humano. Ello es el resultado de su creciente nivel educativo, combinado con la significativa experiencia que las personas en estos grupos de edad han acumulado. En los colectivos más jóvenes, los mayores niveles educativos se ven contrarrestados por su escasa experiencia.

Gráfico 7.4. Composición del capital humano productivoGrupos de edad. España (1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

16-24 25-54 Más de 54

Tabla 7.2: Evolución y composición del capital humano productivo por grupos de edad (1990-2000).

a) Capital humano por grupos de edad. 1990-2000. Trabajadores equivalentes.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Total de 16 a 19 años 947.010 887.547 902.452 857.952 808.812 740.921 710.581 667.275 649.778 631.446 598.203Total de 20 a 24 años 3.811.898 3.783.566 3.631.171 3.614.603 3.621.755 3.639.903 3.673.487 3.691.279 3.622.553 3.560.080 3.514.309Total de 25 a 29 años 5.759.048 5.868.350 5.912.163 6.017.477 6.284.065 6.247.190 6.294.456 6.399.483 6.478.811 6.630.126 6.913.251Total de 30 a 34 años 6.423.760 6.615.193 6.676.933 6.821.626 7.268.630 7.238.153 7.385.740 7.505.138 7.764.878 7.849.346 7.988.568Total de 35 a 39 años 6.564.459 6.731.329 7.073.579 7.351.475 7.682.491 8.254.070 8.790.610 8.942.902 9.091.017 9.221.170 9.624.921Total de 40 a 44 años 6.626.885 6.741.477 7.096.665 7.168.371 7.274.517 7.728.342 8.217.174 8.563.438 8.998.590 9.603.204 9.966.304Total de 45 a 49 años 5.894.407 5.900.556 6.323.071 6.662.937 7.011.386 7.548.840 7.962.539 8.177.141 8.209.478 8.600.082 8.984.984Total de 50 a 54 años 5.172.605 5.176.130 4.873.849 5.146.557 5.457.931 6.000.870 6.565.003 6.970.551 7.249.821 7.499.174 7.536.595Total de 55 a 59 años 5.044.368 4.782.913 4.730.540 4.541.115 4.246.845 4.082.072 4.179.689 4.242.062 4.626.348 4.864.459 5.332.595Total de 60 o más años 3.301.418 3.443.929 3.464.627 3.434.918 3.357.402 3.163.744 3.182.428 3.207.472 3.126.989 2.913.710 3.150.389Total 49.545.856 49.930.990 50.685.050 51.617.031 53.013.835 54.644.104 56.961.708 58.366.740 59.818.263 61.372.796 63.610.120

b) Capital humano por grupos de edad. 1990=100.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Total de 16 a 19 años 100,0 93,7 95,3 90,6 85,4 78,2 75,0 70,5 68,6 66,7 63,2Total de 20 a 24 años 100,0 99,3 95,3 94,8 95,0 95,5 96,4 96,8 95,0 93,4 92,2Total de 25 a 29 años 100,0 101,9 102,7 104,5 109,1 108,5 109,3 111,1 112,5 115,1 120,0Total de 30 a 34 años 100,0 103,0 103,9 106,2 113,2 112,7 115,0 116,8 120,9 122,2 124,4Total de 35 a 39 años 100,0 102,5 107,8 112,0 117,0 125,7 133,9 136,2 138,5 140,5 146,6Total de 40 a 44 años 100,0 101,7 107,1 108,2 109,8 116,6 124,0 129,2 135,8 144,9 150,4Total de 45 a 49 años 100,0 100,1 107,3 113,0 118,9 128,1 135,1 138,7 139,3 145,9 152,4Total de 50 a 54 años 100,0 100,1 94,2 99,5 105,5 116,0 126,9 134,8 140,2 145,0 145,7Total de 55 a 59 años 100,0 94,8 93,8 90,0 84,2 80,9 82,9 84,1 91,7 96,4 105,7Total de 60 o más años 100,0 104,3 104,9 104,0 101,7 95,8 96,4 97,2 94,7 88,3 95,4Total 100,0 100,8 102,3 104,2 107,0 110,3 115,0 117,8 120,7 123,9 128,4

c) Capital humano por grupos de edad. Estructura porcentual.


Fuente: Ivie.


49

Finalmente, examinemos la distribución del capital humano en función de la tercera categoría personal contemplada, el sexo (gráfico 7.5). El peso preponderante del capital humano aportado por los hombres resulta evidente durante todo el periodo contemplado. Esta circunstancia es en buena medida consecuencia de uno de los rasgos diferenciales de la economía española: mientras la tasa de actividad de los hombres es similar a la de los países de nuestro entorno, en el caso de las mujeres es mucho más baja y claramente inferior a la de los hombres. Es decir, las mujeres son menos numerosas que los hombres en la población activa. Por otra parte, dado el relativo retraso del acceso de la mujer a los niveles superiores del sistema educativo y al mercado de trabajo (fenómenos claramente relacionados entre sí), las mujeres activas son relativamente jóvenes, poseen menos experiencia y, por tanto, menos capital humano.

Sin embargo, al margen de esas circunstancias también es cierto que, dado un determinado grupo de edad y nivel educativo, el mercado retribuye en menor medida a una mujer que a un hombre. En las estimaciones se ha mantenido esa diferencia, y se ha interpretado como resultado del diferente tipo de estudios realizados (aun dentro de un mismo nivel educativo) y del diferente tipo de carrera profesional seguido por un individuo representativo de cada sexo.

En cualquier caso, la aportación al capital humano de las mujeres es claramente creciente a lo largo del periodo y es de esperar que lo siga siendo en el futuro. El gráfico 7.6 muestra claramente que esa aportación es mayor en términos relativos cuando consideramos la contribución de los niveles educativos más elevados. En especial, resulta significativo el caso de los diplomados universitarios (Grupo VII), donde el capital humano de la población activa femenina se sitúa siempre por encima del 40% y en el año 2000 se acerca al 50%.

La tabla 7.3 muestra con claridad que el capital humano de la mujer se concentra en mayor medida que el del hombre en los colectivos con mayores niveles educativos. También puede observarse que la acumulación de capital humano de España durante los 90 se debe en gran medida a la aportación de las mujeres. El capital humano total ha crecido un 28%. Ello es fruto del crecimiento del aportado por los hombres (17%), pero también del crecimiento mucho más intenso en el caso de las mujeres (58%). Resulta especialmente significativo que el capital humano aportado por las mujeres con alguna licenciatura universitaria se multiplique por 2,6 a lo largo de la década. Mayores crecimientos se dan todavía en el caso de las mujeres con formación profesional, cuyo capital humano se multiplica por 3,2.

Gráfico 7.5. Composición del capital humano productivoSexos. España (1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

Hombres Mujeres

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

Grupo VI

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

Grupo III

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

Grupo II

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

Grupo I

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

Grupo V

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

Grupo IV

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

Grupo VIII

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

Grupo VII

Gráfico 7.6. Composición del capital humano productivoGrupos de estudio y sexo. España (1990-2000)

Hombres MujeresFuente: Ivie.

Tabla 7.3: Evolución y composición del capital humano productivo por sexo y grupos de estudio (1990-2000).

a) Capital humano por sexo y grupos de estudio. 1990-2000. Trabajadores equivalentes.

Hombres 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Grupo I 4.082.656 3.867.376 3.584.693 3.326.358 2.994.840 2.732.741 2.553.729 2.353.694 2.040.293 2.058.847 2.260.253Grupo II 13.703.530 13.372.781 12.820.177 12.266.528 11.725.099 11.161.490 10.753.936 10.281.695 9.995.013 9.368.248 8.828.229Grupo III 5.189.407 5.465.565 5.896.983 6.419.480 6.788.838 7.104.727 7.524.744 7.942.304 8.230.219 8.410.485 8.534.730Grupo IV 3.572.261 3.658.434 3.475.440 3.629.573 3.755.652 4.052.096 4.370.603 4.665.745 4.876.305 5.104.363 5.395.305Grupo V 1.124.520 1.194.082 1.399.136 1.481.715 1.626.457 1.688.715 1.784.157 1.837.907 1.894.383 1.963.892 2.420.215Grupo VI 1.579.421 1.625.985 2.021.746 2.161.222 2.551.287 2.745.343 2.905.017 3.111.491 3.311.836 3.546.641 3.555.330Grupo VII 2.601.776 2.678.807 2.681.010 2.886.918 2.770.490 2.949.964 3.318.181 3.558.350 3.599.966 3.751.379 3.822.277Grupo VIII 4.553.994 4.599.952 4.659.657 4.692.342 5.177.923 5.618.747 6.212.975 6.375.996 6.866.966 7.371.571 7.935.050Total 36.407.564 36.462.982 36.538.842 36.864.137 37.390.587 38.053.823 39.423.343 40.127.181 40.814.981 41.575.427 42.751.389

Mujeres 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Grupo I 1.091.016 1.044.648 1.015.281 974.399 905.462 871.548 802.448 765.290 685.084 695.688 730.253Grupo II 3.643.570 3.622.275 3.738.144 3.560.721 3.534.378 3.459.514 3.284.219 3.206.353 3.149.592 2.951.480 2.897.214Grupo III 2.372.816 2.507.985 2.664.387 2.847.032 3.063.454 3.167.405 3.373.615 3.537.408 3.590.397 3.715.913 3.788.325Grupo IV 1.631.627 1.628.199 1.570.699 1.680.217 1.848.364 2.036.957 2.181.338 2.250.486 2.427.589 2.628.514 2.892.433Grupo V 555.380 570.298 698.968 818.176 875.876 969.384 1.097.070 1.185.719 1.240.239 1.340.955 1.565.200Grupo VI 441.609 522.103 663.312 855.059 951.970 1.037.365 1.173.744 1.304.139 1.439.583 1.623.916 1.668.181Grupo VII 1.830.207 1.813.413 1.868.419 2.085.223 2.222.043 2.415.805 2.698.677 2.819.756 2.990.371 3.035.880 3.178.002Grupo VIII 1.572.068 1.759.087 1.926.998 1.932.066 2.221.701 2.632.302 2.927.255 3.170.409 3.480.428 3.805.023 4.139.124Total 13.138.292 13.468.008 14.146.208 14.752.893 15.623.248 16.590.281 17.538.365 18.239.559 19.003.282 19.797.369 20.858.731

b) Capital humano por sexo y grupos de estudio. 1990=100.

Hombres 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Grupo I 100,0 94,7 87,8 81,5 73,4 66,9 62,6 57,7 50,0 50,4 55,4Grupo II 100,0 97,6 93,6 89,5 85,6 81,4 78,5 75,0 72,9 68,4 64,4Grupo III 100,0 105,3 113,6 123,7 130,8 136,9 145,0 153,0 158,6 162,1 164,5Grupo IV 100,0 102,4 97,3 101,6 105,1 113,4 122,3 130,6 136,5 142,9 151,0Grupo V 100,0 106,2 124,4 131,8 144,6 150,2 158,7 163,4 168,5 174,6 215,2Grupo VI 100,0 102,9 128,0 136,8 161,5 173,8 183,9 197,0 209,7 224,6 225,1Grupo VII 100,0 103,0 103,0 111,0 106,5 113,4 127,5 136,8 138,4 144,2 146,9Grupo VIII 100,0 101,0 102,3 103,0 113,7 123,4 136,4 140,0 150,8 161,9 174,2Total 100,0 100,2 100,4 101,3 102,7 104,5 108,3 110,2 112,1 114,2 117,4

Mujeres 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Grupo I 100,0 95,8 93,1 89,3 83,0 79,9 73,6 70,1 62,8 63,8 66,9Grupo II 100,0 99,4 102,6 97,7 97,0 94,9 90,1 88,0 86,4 81,0 79,5Grupo III 100,0 105,7 112,3 120,0 129,1 133,5 142,2 149,1 151,3 156,6 159,7Grupo IV 100,0 99,8 96,3 103,0 113,3 124,8 133,7 137,9 148,8 161,1 177,3Grupo V 100,0 102,7 125,9 147,3 157,7 174,5 197,5 213,5 223,3 241,4 281,8Grupo VI 100,0 118,2 150,2 193,6 215,6 234,9 265,8 295,3 326,0 367,7 377,8Grupo VII 100,0 99,1 102,1 113,9 121,4 132,0 147,5 154,1 163,4 165,9 173,6Grupo VIII 100,0 111,9 122,6 122,9 141,3 167,4 186,2 201,7 221,4 242,0 263,3Total 100,0 102,5 107,7 112,3 118,9 126,3 133,5 138,8 144,6 150,7 158,8

c) Capital humano por sexo y grupos de estudio. Estructura porcentual.



Fuente: Ivie.


53

7.2. Acumulación de capital humano productivo en las CC.AA. y provincias españolas.

En la sección anterior hemos analizado las características del proceso de acumulación de capital humano en el conjunto de España. El crecimiento del capital humano era sin duda un rasgo básico de ese proceso. En el caso de las diferentes CC.AA. y provincias sucede exactamente lo mismo. La tabla 7.4 muestra el capital humano de cada territorio a lo largo del periodo expresado, como en secciones anteriores, en número de trabajadores equivalentes y haciendo referencia a la población activa. El capital humano crece en todas las provincias excepto León, Zamora y Ourense. Naturalmente, no lo hace en todas partes al mismo ritmo. En algunas provincias el crecimiento acumulado supera el 40% (Cádiz, Sevilla, Las Palmas, Murcia, Tenerife, Guadalajara, Albacete, Madrid, Ceuta y Melilla), mientras que la media nacional sólo es el 28%, y en otras la evolución es negativa, como ya hemos visto.

El resultado de todo ello es que se han producido algunos cambios en la distribución territorial del capital humano. Cataluña se mantiene durante toda la década como la región que posee más capital humano, pero la diferencia con Andalucía y, especialmente, Madrid se reduce considerablemente. Galicia, el País Vasco o Cantabria son otros ejemplos de comunidades cuyo peso va reduciéndose en el total. En Murcia, Baleares, Canarias o la Comunidad Valenciana sucede lo contrario.

La evolución del capital humano total de una zona depende de la evolución de la población activa y del capital humano per cápita de esos activos. A nivel nacional ambos factores eran igualmente importantes como fuentes de crecimiento del capital humano. A continuación centraremos nuestro interés en el análisis de la evolución del capital humano per cápita a escala territorial (tabla 7.5). En todas las comunidades autónomas y provincias el capital humano per cápita crece durante la década analizada. El gráfico 7.7 ofrece la evolución temporal en cada comunidad junto a la evolución nacional. De ese modo puede valorarse la evolución de su posición relativa con mayor facilidad.

Tabla 7.4: Evolución territorial del capital humano productivo (1990-2000). Trabajadores equivalentes.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Almería 527.519 528.547 558.818 552.807 565.757 582.119 608.033 611.976 617.292 669.127 697.973Cádiz 1.142.531 1.127.546 1.137.238 1.205.604 1.285.559 1.323.484 1.362.127 1.435.486 1.501.906 1.555.127 1.605.394Córdoba 799.192 832.628 849.964 847.422 855.319 913.409 921.861 919.068 972.293 1.013.558 1.041.461Granada 862.515 829.635 890.270 918.453 929.310 968.667 1.035.768 1.063.410 1.093.694 1.092.581 1.085.196Huelva 471.990 467.316 494.023 506.858 518.694 494.432 520.156 546.757 549.151 577.546 629.801Jaén 664.496 699.683 673.028 689.521 691.333 699.666 751.278 775.887 802.865 820.029 849.718Málaga 1.309.044 1.390.577 1.445.907 1.465.392 1.441.016 1.464.904 1.553.880 1.621.880 1.695.479 1.724.196 1.695.566Sevilla 1.744.299 1.750.726 1.829.459 1.810.673 1.933.107 2.061.198 2.193.779 2.271.194 2.301.888 2.388.198 2.559.920Andalucía 7.521.586 7.626.656 7.878.708 7.996.729 8.220.094 8.507.879 8.946.880 9.245.659 9.534.568 9.840.361 10.165.028Huesca 254.267 267.116 275.496 256.759 283.940 282.483 301.156 302.755 311.057 315.833 333.205Teruel 177.754 179.113 180.403 175.959 174.354 170.425 176.122 186.894 190.481 177.523 200.527Zaragoza 1.136.705 1.119.681 1.161.415 1.171.600 1.214.940 1.270.294 1.335.171 1.342.323 1.363.127 1.375.809 1.410.748Aragón 1.568.726 1.565.910 1.617.313 1.604.317 1.673.233 1.723.202 1.812.449 1.831.972 1.864.664 1.869.165 1.944.480Principado de Asturias 1.469.702 1.420.204 1.437.407 1.451.083 1.423.011 1.422.090 1.470.940 1.469.334 1.444.327 1.506.416 1.550.899Islas Baleares 907.839 912.573 875.932 916.761 965.827 1.039.687 1.068.063 1.087.314 1.120.637 1.160.138 1.213.328Las Palmas 914.889 912.466 924.815 961.326 997.501 1.007.149 1.044.789 1.153.203 1.186.200 1.258.583 1.322.213Sta.Cruz de Tenerife 877.385 942.236 960.434 959.673 1.049.564 1.077.446 1.095.582 1.130.910 1.151.094 1.147.969 1.240.654Canarias 1.792.274 1.854.702 1.885.248 1.920.998 2.047.065 2.084.595 2.140.371 2.284.113 2.337.294 2.406.552 2.562.867Cantabria 714.631 694.758 679.833 715.061 714.465 725.634 730.444 756.885 788.259 765.466 769.800Ávila 214.473 219.169 210.413 203.097 197.677 205.491 209.039 221.182 236.156 232.984 240.400Burgos 481.641 500.226 510.073 490.347 507.538 504.262 532.200 558.675 532.329 558.857 572.736León 724.744 703.053 733.026 702.092 692.978 689.618 699.941 690.597 730.783 745.714 689.540Palencia 245.156 244.664 246.166 255.674 253.402 245.593 247.211 252.880 257.105 254.307 269.388Salamanca 466.481 450.178 458.580 455.408 473.183 484.546 537.252 555.731 568.950 569.593 568.528Segovia 196.585 203.859 194.588 205.129 208.362 204.759 205.822 227.575 232.018 244.534 250.252Soria 128.667 124.307 129.667 130.136 129.849 120.690 126.289 138.052 141.168 147.444 149.914Valladolid 672.811 715.460 738.069 735.197 699.823 722.246 769.890 765.394 807.764 873.820 897.388Zamora 271.080 261.323 269.597 264.584 242.988 249.648 242.055 239.155 244.771 242.486 253.906Castilla y León 3.401.638 3.422.238 3.490.180 3.441.664 3.405.800 3.426.853 3.569.699 3.649.241 3.751.044 3.869.739 3.892.052Albacete 384.736 412.485 420.207 418.157 403.038 425.458 445.166 459.233 468.521 520.884 542.946Ciudad Real 543.898 530.887 541.131 556.120 553.539 531.584 569.876 576.019 584.767 592.508 587.886Cuenca 222.161 231.455 228.083 232.612 246.107 213.297 236.321 250.143 244.493 236.315 257.293Guadalajara 173.356 177.326 176.486 179.101 179.703 181.178 203.002 216.357 234.326 256.442 255.858Toledo 538.273 543.891 549.153 552.043 560.142 563.994 625.400 666.557 683.868 686.911 716.486Castilla-La Mancha 1.862.423 1.896.043 1.915.061 1.938.032 1.942.529 1.915.511 2.079.765 2.168.309 2.215.975 2.293.060 2.360.469Barcelona 6.571.681 6.603.506 6.539.593 6.830.582 7.004.662 7.217.703 7.406.576 7.494.396 7.709.994 7.692.108 7.994.100Girona 702.883 731.052 721.375 699.482 755.982 821.580 823.694 830.252 845.622 886.275 898.177Lleida 450.494 462.800 477.185 479.383 494.134 490.221 496.720 525.881 541.976 541.204 556.391Tarragona 694.825 724.358 732.909 703.226 723.259 803.570 826.514 873.427 910.309 947.877 962.685Cataluña 8.419.883 8.521.716 8.471.062 8.712.674 8.978.036 9.333.074 9.553.503 9.723.956 10.007.901 10.067.464 10.411.354Alicante 1.537.741 1.551.282 1.541.885 1.607.932 1.657.417 1.792.261 1.854.212 1.894.147 2.009.717 2.061.493 2.103.562Castellón 572.174 573.146 559.636 563.289 589.930 609.502 612.734 633.772 662.078 685.151 730.550Valencia 2.603.051 2.655.856 2.759.662 2.866.689 2.962.247 3.036.188 3.157.047 3.231.359 3.181.147 3.279.589 3.564.875C. Valenciana 4.712.965 4.780.283 4.861.183 5.037.910 5.209.593 5.437.950 5.623.993 5.759.277 5.852.942 6.026.233 6.398.986Badajoz 742.398 752.493 770.781 797.816 788.210 747.285 788.696 818.146 843.695 896.402 953.041Cáceres 485.801 481.816 457.592 500.555 478.370 477.345 525.650 553.159 550.744 550.913 589.700Extremadura 1.228.199 1.234.309 1.228.373 1.298.371 1.266.580 1.224.630 1.314.346 1.371.305 1.394.439 1.447.315 1.542.742A Coruña 1.389.970 1.441.708 1.436.521 1.405.684 1.426.411 1.422.593 1.548.854 1.569.503 1.569.323 1.662.830 1.707.553Lugo 535.061 521.312 537.327 563.601 564.373 556.759 541.767 537.367 518.019 525.976 536.852Ourense 597.656 590.321 537.660 541.735 511.307 508.050 504.749 477.306 497.330 493.902 510.894Pontevedra 1.177.750 1.161.160 1.209.442 1.232.740 1.254.224 1.235.143 1.241.520 1.266.504 1.325.487 1.354.409 1.370.084Galicia 3.700.437 3.714.501 3.720.950 3.743.761 3.756.316 3.722.544 3.836.889 3.850.679 3.910.160 4.037.119 4.125.383C. de Madrid 6.869.251 6.819.369 7.075.442 7.195.381 7.610.693 8.167.679 8.654.001 8.772.351 9.075.697 9.440.516 9.680.681Región de Murcia 1.180.311 1.161.621 1.204.325 1.265.234 1.277.751 1.317.281 1.424.048 1.522.444 1.553.786 1.602.038 1.728.212C. Foral de Navarra 704.257 724.978 742.320 723.855 764.200 788.947 807.785 851.305 890.085 898.167 910.036Álava 373.001 381.724 408.974 394.018 405.928 431.380 463.029 491.303 487.075 522.736 519.848Guipúzcoa 971.352 989.299 1.009.408 1.009.786 1.051.169 1.049.668 1.071.005 1.109.953 1.143.301 1.141.361 1.190.029Vizcaya 1.664.048 1.712.410 1.695.314 1.745.137 1.791.327 1.793.394 1.835.704 1.848.349 1.863.129 1.895.631 2.020.340País Vasco 3.008.402 3.083.433 3.113.696 3.148.940 3.248.424 3.274.441 3.369.738 3.449.605 3.493.505 3.559.728 3.730.218La Rioja 335.530 357.440 352.989 358.835 364.047 365.592 367.833 380.456 375.029 382.047 408.669Ceuta 80.509 78.866 75.986 82.980 81.380 89.313 102.660 102.500 112.592 102.960 117.053Melilla 67.292 61.390 59.043 64.444 64.793 77.202 88.301 90.034 95.357 98.313 97.862Ceuta y Melilla 147.802 140.256 135.029 147.423 146.173 166.515 190.961 192.534 207.949 201.273 214.915España 49.545.856 49.930.990 50.685.050 51.617.031 53.013.835 54.644.104 56.961.708 58.366.740 59.818.263 61.372.796 63.610.120

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Almería 3,09 3,10 3,17 3,13 3,22 3,27 3,31 3,24 3,27 3,44 3,41Cádiz 3,00 3,01 3,05 3,10 3,04 3,12 3,24 3,27 3,40 3,49 3,49Córdoba 3,07 3,15 3,17 3,14 3,18 3,41 3,24 3,31 3,33 3,37 3,51Granada 3,24 3,25 3,33 3,38 3,45 3,44 3,47 3,53 3,59 3,63 3,68Huelva 2,95 2,98 3,11 3,16 3,16 3,12 3,18 3,22 3,29 3,32 3,30Jaén 3,05 3,03 2,97 3,05 3,10 3,16 3,15 3,21 3,36 3,38 3,47Málaga 2,99 3,00 3,07 3,08 3,15 3,17 3,28 3,35 3,46 3,51 3,50Sevilla 3,15 3,15 3,22 3,20 3,23 3,30 3,46 3,48 3,51 3,51 3,62Andalucía 3,07 3,09 3,14 3,16 3,18 3,25 3,32 3,36 3,43 3,48 3,53Huesca 3,30 3,40 3,60 3,38 3,62 3,55 3,71 3,74 3,74 3,89 4,06Teruel 3,34 3,35 3,50 3,46 3,42 3,41 3,45 3,58 3,66 3,66 3,87Zaragoza 3,42 3,44 3,46 3,43 3,51 3,72 3,86 3,80 3,87 3,88 3,93Aragón 3,39 3,42 3,49 3,43 3,52 3,66 3,79 3,76 3,82 3,86 3,95Principado de Asturias 3,42 3,40 3,48 3,57 3,59 3,65 3,68 3,70 3,71 3,86 3,86Islas Baleares 3,28 3,25 3,30 3,28 3,27 3,38 3,40 3,40 3,47 3,57 3,57Las Palmas 3,08 3,02 3,18 3,26 3,34 3,34 3,33 3,44 3,49 3,57 3,61Sta.Cruz de Tenerife 3,20 3,26 3,24 3,23 3,37 3,39 3,44 3,50 3,52 3,49 3,61Canarias 3,14 3,14 3,21 3,25 3,35 3,37 3,39 3,47 3,50 3,53 3,61Cantabria 3,59 3,60 3,48 3,58 3,57 3,61 3,69 3,72 3,75 3,83 3,80Ávila 3,35 3,46 3,46 3,38 3,40 3,51 3,54 3,53 3,66 3,73 3,72Burgos 3,36 3,50 3,65 3,64 3,63 3,68 3,77 3,91 3,75 3,89 4,00León 3,43 3,34 3,52 3,42 3,52 3,63 3,60 3,64 3,80 3,86 3,75Palencia 3,43 3,46 3,41 3,40 3,53 3,57 3,63 3,74 3,65 3,82 3,76Salamanca 3,50 3,53 3,48 3,41 3,43 3,57 3,77 3,86 3,92 4,18 4,12Segovia 3,36 3,36 3,35 3,43 3,52 3,60 3,66 3,82 3,86 3,95 4,07Soria 3,58 3,60 3,55 3,59 3,71 3,53 3,59 3,75 3,72 3,82 3,94Valladolid 3,36 3,52 3,66 3,59 3,59 3,63 3,73 3,80 3,82 3,87 3,92Zamora 3,57 3,45 3,52 3,60 3,44 3,66 3,64 3,72 3,75 3,73 3,89Castilla y León 3,42 3,46 3,54 3,50 3,53 3,61 3,68 3,77 3,79 3,89 3,91Albacete 2,85 2,90 2,89 2,94 2,99 3,19 3,34 3,37 3,34 3,51 3,61Ciudad Real 3,21 3,14 3,14 3,19 3,23 3,24 3,37 3,43 3,42 3,38 3,35Cuenca 3,11 3,30 3,27 3,24 3,49 3,30 3,47 3,51 3,37 3,44 3,60Guadalajara 3,33 3,49 3,51 3,46 3,53 3,66 3,76 3,73 3,79 3,97 4,01Toledo 3,04 3,11 3,10 3,11 3,24 3,23 3,27 3,32 3,26 3,35 3,39Castilla-La Mancha 3,08 3,12 3,12 3,14 3,23 3,27 3,38 3,42 3,38 3,46 3,51Barcelona 3,40 3,40 3,42 3,46 3,47 3,53 3,62 3,64 3,76 3,80 3,92Girona 3,12 3,15 3,16 3,15 3,29 3,38 3,41 3,41 3,50 3,56 3,55Lleida 3,41 3,50 3,48 3,60 3,60 3,67 3,60 3,61 3,68 3,77 3,76Tarragona 3,18 3,23 3,24 3,23 3,27 3,42 3,49 3,58 3,49 3,54 3,63Cataluña 3,35 3,36 3,38 3,42 3,45 3,51 3,59 3,61 3,71 3,75 3,85Alicante 2,96 2,98 2,93 3,02 3,11 3,20 3,29 3,34 3,46 3,54 3,56Castellón 3,14 3,15 3,11 3,12 3,22 3,28 3,34 3,41 3,51 3,53 3,58Valencia 3,25 3,27 3,29 3,32 3,34 3,41 3,49 3,58 3,60 3,65 3,73C. Valenciana 3,14 3,16 3,15 3,19 3,25 3,32 3,40 3,48 3,54 3,60 3,65Badajoz 3,07 3,09 3,07 3,12 3,16 3,11 3,27 3,33 3,36 3,43 3,49Cáceres 3,10 3,13 3,08 3,28 3,27 3,29 3,40 3,56 3,49 3,48 3,53Extremadura 3,08 3,11 3,07 3,18 3,20 3,18 3,32 3,42 3,41 3,45 3,51A Coruña 3,20 3,28 3,28 3,31 3,40 3,45 3,57 3,61 3,61 3,72 3,70Lugo 3,07 3,17 3,19 3,24 3,22 3,29 3,22 3,29 3,38 3,44 3,41Ourense 3,12 3,29 3,15 3,20 3,25 3,30 3,46 3,48 3,57 3,61 3,62Pontevedra 3,18 3,14 3,15 3,17 3,26 3,26 3,34 3,42 3,46 3,50 3,47Galicia 3,16 3,22 3,21 3,24 3,31 3,34 3,43 3,48 3,52 3,59 3,57C. de Madrid 3,70 3,66 3,72 3,73 3,89 3,98 4,02 4,10 4,16 4,24 4,28Región de Murcia 3,03 3,00 3,04 3,12 3,10 3,17 3,41 3,44 3,48 3,57 3,64C. Foral de Navarra 3,47 3,52 3,66 3,62 3,73 3,82 3,77 3,80 3,93 4,01 4,01Álava 3,42 3,40 3,52 3,42 3,49 3,62 3,73 3,77 3,86 3,97 4,08Guipúzcoa 3,38 3,51 3,65 3,59 3,58 3,63 3,81 3,82 3,87 3,92 4,01Vizcaya 3,56 3,60 3,55 3,66 3,77 3,88 4,01 4,00 4,04 3,99 4,09País Vasco 3,49 3,55 3,58 3,60 3,67 3,76 3,91 3,91 3,96 3,96 4,06La Rioja 3,45 3,58 3,54 3,60 3,67 3,63 3,58 3,74 3,74 3,71 3,80Ceuta 3,05 3,40 3,45 3,69 3,30 3,62 3,74 3,64 3,87 3,54 3,58Melilla 3,41 3,27 3,05 3,46 3,31 3,47 3,77 3,68 3,86 3,93 4,02Ceuta y Melilla 3,20 3,34 3,26 3,59 3,31 3,55 3,76 3,66 3,86 3,72 3,76España 3,30 3,31 3,34 3,37 3,43 3,50 3,57 3,62 3,68 3,74 3,79

Fuente: Ivie.

Tabla 7.5: Evolución territorial del capital humano productivo per cápita (1990-2000). Trabajadores equivalentes.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000

3,0

3,2

3,4

3,6

3,8

4,0

4,2

Principado de Asturias Islas Baleares España

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20003,0

3,2

3,4

3,6

3,8

4,0

4,2

Canarias Cantabria España

Gráfico 7.7. Evolución del capital humano productivoper cápita por CC.AA.

Trabajadores equivalentes (1990-2000)

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000

3,0

3,2

3,4

3,6

3,8

4,0

4,2

Andalucía Aragón España

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000

3,0

3,2

3,4

3,6

3,8

4,0

4,2

Cataluña C. Valenciana España

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20003,0

3,2

3,4

3,6

3,8

4,0

4,2

Extremadura Galicia España

Gráfico 7.7. Evolución del capital humano productivoper cápita por CC.AA. (Cont.)


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000

3,0

3,2

3,4

3,6

3,8

4,0

4,2

Castilla y León Castilla-La Mancha España

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000

3,0

3,2

3,4

3,6

3,8

4,0

4,2

La Rioja Ceuta y Melilla España

Gráfico 7.7. Evolución del capital humano productivoper cápita por CC.AA. (Cont.)


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000

3,0

3,2

3,4

3,6

3,8

4,0

4,2

C. de Madrid Región de Murcia España

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000

3,0

3,2

3,4

3,6

3,8

4,0

4,2

C. Foral de Navarra País Vasco España


59

Como hemos comentado, el crecimiento es el rasgo fundamental y general en todas la CCAA. Del mismo modo, podemos apreciar la persistencia en la situación relativa de cada CCAA. Las comunidades que se situaban en 1990 por encima de la media se mantienen así durante todo el periodo. Lo mismo podemos decir de las comunidades que empezaban con niveles de capital humano per cápita inferiores a la media nacional: en el año 2000 continúan por debajo de la media. Cataluña, La Rioja y Ceuta y Melilla son los únicos casos en los que cambia la posición respecto a la media a lo largo del periodo. Cataluña empieza y termina ligeramente por encima de la media, pero durante buena parte se sitúa en niveles idénticos a los del conjunto de España. La Rioja partía con una ventaja relativa que desaparece a lo largo del periodo.

Esa persistencia permite definir dos grandes grupos de regiones. Por un lado las regiones con mayor capital humano per cápita: Madrid, País Vasco, Navarra, Asturias, Castilla y León, Aragón, Cantabria y Cataluña. Por otro lado las regiones por debajo de la media: Andalucía, Baleares, Castilla-La Mancha, Canarias, Extremadura, Galicia, Murcia y la Comunidad Valenciana. Es imposible no apreciar en esa división una cierta división geográfica, entre norte y sur peninsular, con la excepción de Galicia. Los mapas 7.1 y 7.2 ilustran nítidamente ese aspecto y muestran la posición relativa de las diferentes CCAA al principio y la final del periodo. Las comunidades del norte gozan de una clara y persistente ventaja en términos de capital humano per cápita, frente a las comunidades situadas más al sur.

Naturalmente, la persistencia señalada con carácter general no excluye la existencia de comportamiento específicos dispares. Así, en Baleares, La Rioja y Cantabria el crecimiento del capital humano per cápita se produce a un ritmo claramente inferior al de la media nacional. En Murcia, la Comunidad Valenciana, el País Vasco, Madrid y Aragón sucede exactamente lo contrario. El mapa 7.3 muestra esos distintos ritmos de crecimiento durante el periodo.

La dotación de capital humano per cápita de cada CCAA es resultado de la interacción entre su composición por niveles educativos, grado de experiencia y sexo. En este sentido, es necesaria una completa transformación de la población de una comunidad como Extremadura para aproximarse a una situación como la de Madrid. No sólo es necesario lograr una población con niveles educativos similares. Dada la interacción entre capital humano adquirido en el sistema educativo y el adquirido en el puesto de trabajo, es necesario tiempo para que esos individuos con mayores niveles educativos alcancen un nivel de experiencia también similar. Todo ello no sólo requiere un esfuerzo educativo decidido, sino también un entorno económico favorable y largos periodos de tiempo.

GALICIA

ASTURIAS

CASTILLA Y LEÓN

EXTREMADURA

ANDALUCÍA

CASTILLA-LA MANCHA

CATALUÑAARAGÓN

C. VALENC.

NAVARRAP.VASCO

CANTABRIA

MURCIA

MADRID

LA RIOJA

CANARIAS

BALEARS

CEUTAMELILLA

3,00 - 3,25

3,25 - 3,50

> 3,50

Mapa 7.1. Capital humano productivo per cápita en 1990

Fuente: Ivie

GALICIA

ASTURIAS

CASTILLA Y LEÓN

EXTREMADURA

ANDALUCÍA

CASTILLA-LA MANCHA

CATALUÑAARAGÓN

C. VALENC.

NAVARRAP.VASCO

CANTABRIA

MURCIA

MADRID

LA RIOJA

CANARIAS

BALEARS

CEUTAMELILLA

3,50 - 3,75

3,75 - 4,00

> 4,00

Mapa 7.2. Capital humano productivo per cápita en 2000

Fuente: Ivie

GALICIA

ASTURIAS

CASTILLA Y LEÓN

EXTREMADURA

ANDALUCÍA

CASTILLA-LA MANCHA

CATALUÑAARAGÓN

C. VALENC.

NAVARRAP.VASCO

CANTABRIA

MURCIA

MADRID

LA RIOJA

CANARIAS

BALEARS

CEUTAMELILLA

0,50 - 0,90

0,90 - 1,30

> 1,30

Mapa 7.3. Tasa de crecimiento del Capital Humano productivo (1900-2000)

Fuente: Ivie


63

7.3. La desigualdad territorial en las dotaciones de capital humano productivo

Alguno de los resultados comentados anteriormente indicaban que las diferencias en términos de capital humano per cápita se habían mantenido durante el periodo. Sin embargo, para poder juzgar una cuestión como ésta necesitamos tener en cuenta lo que sucede en la totalidad de provincias.

El gráfico 7.8 ofrece el coeficiente de variación provincial del capital humano per cápita. Ese coeficiente de variación mide de forma sintética el grado de desigualdad en el conjunto de provincias. Un mayor valor del coeficiente indica un mayor grado de desigualdad. La absoluta igualdad correspondería a un valor 0 de ese coeficiente. Como puede observarse, el coeficiente no parece mostrar tendencia alguna, manteniéndose en niveles cercanos al 6%. Esto, a efectos puramente ilustrativos, equivale a una situación en la que la mitad de las provincias tienen un 6% más de capital humano per cápita que la media y la otra mitad un 6% menos.

Esta persistencia en el grado de desigualdad no significa que no existan provincias que hayan cambiando su posición relativa. Algunas han mejorado en términos relativos, otras han empeorado, pero el grado desigualdad se ha mantenido. No parece haber existido, por tanto, convergencia en el capital humano per cápita a nivel territorial.

Gráfico 7.8. Coeficiente de variación provincial del capital humano productivo per cápita

(1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,040

0,045

0,050

0,055

0,060

0,065

0,070

0,075

0,080


65

8. El capital humano riqueza en España. Resultados

En la sección anterior hemos analizado la evolución del capital humano en España, desde el punto de vista de su capacidad productiva en cada momento del tiempo. Para ello hemos estimado la capacidad productiva que poseía la población activa del país en cada uno de los periodos debido al capital humano adquirido como resultado de la educación y la experiencia adquiridas. Sin embargo, resulta evidente que la adquisición de capital humano debe ser considerada como una inversión a través de la cual los individuos que la realizan aumentan su capacidad productiva futura y no sólo en un periodo concreto. Desde este punto de vista, el capital humano es una forma más de riqueza para los individuos, que la acumulan mediante su inversión en educación y otras formas de adquisición de capital humano. Esa riqueza se manifiesta en el valor presente de las mayores rentas del trabajo que los individuos, como consecuencia de esa inversión, van a obtener en el futuro a lo largo de su vida laboral.

Así pues, en la sección anterior hemos estimado el capital humano productivo, o en otros términos, la aportación al proceso productivo en cada periodo del capital humano riqueza acumulado. Es decir los servicios del capital humano en cada periodo. Ese es el concepto relevante para analizar la contribución del capital humano al proceso productivo. Por otra parte, lo relevante para los individuos es el rendimiento total de sus decisiones de inversión. Ese rendimiento representa el conjunto de servicios que las inversiones en capital humano van a aportar a lo largo del tiempo.

A este último concepto de capital humano vamos a denominarlo capital humano riqueza, diferenciándolo así del capital humano productivo. El capital humano riqueza no valora la contribución productiva en un momento del tiempo, sino que refleja el valor presente de los servicios que esas inversiones en capital humano realizadas van a prestar en el futuro.

El gráfico 8.1 muestra la evolución del capital humano riqueza a lo largo de la década de los 90 bajo los diferentes escenarios contemplados en cuanto a la evolución futura de los salarios reales y de los tipos reales de interés. Un primer escenario, que denominamos optimista,

Gráfico 8.1. Evolución del capital humano riqueza España (1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20004

5

6

7

8

9

10

11

(Billo

nes

de e

uros

de

1995

)

Pesimista Central Optimista


67

con una tasa de crecimiento real de los salarios del 3% y un tipo real de interés del 2,5%. En segundo lugar, un escenario central donde los salarios crecen al 2% anual y el tipo de interés real es el 3,5%. Finalmente, un escenario que calificamos de pesimista donde los salarios crecen sólo al 1% y el tipo de interés real se eleva al 4,5%.25

En cualquiera de esos tres escenarios supuestos la evolución ha sido claramente creciente. Naturalmente, el valor estimado es distinto en cada caso, siendo mayor en el escenario optimista y menor en el pesimista. Así, en el año 2000 el capital humano riqueza oscilaría entre los 5,46 billones de euros a precios de 1995 del escenario pesimista y los 9,8 billones del escenario optimista. El escenario central representa el caso más probable de los tres contemplados. En él, el valor del capital humano riqueza ascendería a 7,2 billones de euros en el año 2000.

Estas cifras cobran significado al compararlas con la dotación de capital físico de nuestra economía. De acuerdo con los datos ofrecidos por Fundación BBV-Ivie, el stock neto de capital en España (incluyendo capital público productivo y no productivo, capital privado productivo y capital residencial) en 1998 era de 1,25 billones de euros. Con independencia del escenario que consideremos puede observarse cómo el capital humano supera al capital físico con claridad. El capital humano es, sin duda, el principal componente de la riqueza de los individuos y, como veremos, también el principal factor productivo.

Como podemos apreciar, los supuestos utilizados tienen un gran impacto en la estimación del nivel de capital humano. Sin embargo, la elección de unos u otros es menos relevante si lo que nos preocupa es la evolución del capital humano. Como puede observarse en la tabla 8.1, el crecimiento temporal acumulado durante la década no varía sensiblemente entre los diferentes escenarios, oscilando entre un 22% y un 26%. El escenario más probable arroja unos resultados intermedios con un crecimiento acumulado del 24%.

Algo semejante sucede si consideramos el capital humano riqueza per cápita. Las estimaciones varían de modo sustancial con el escenario supuesto, pero su ritmo de crecimiento o su distribución territorial apenas se modifica.

25 Estos valores no son totalmente arbitrarios. Así, aunque el escenario optimista pueda parecer exagerado hay que tener en cuenta que el crecimiento salarial supuesto se corresponde con el experimentado en la segunda mitad de este siglo, mientras que el tipo de interés real es mayor que el que existe actualmente.

a) Capital humano riqueza. Millones de euros de 1995. 1990-2000.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Escenario Optimista 8.072.986 8.138.062 8.238.555 8.371.523 8.642.642 8.808.811 9.095.236 9.252.038 9.423.631 9.604.842 9.861.350Escenario Central 5.786.227 5.838.328 5.919.154 6.023.108 6.224.778 6.365.741 6.587.723 6.712.346 6.846.942 6.992.428 7.190.794Escenario Pesimista 4.337.329 4.378.609 4.444.265 4.527.068 4.681.330 4.800.582 4.977.472 5.078.527 5.186.666 5.305.517 5.463.076

b) Capital humano riqueza. 1990=100.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Escenario Optimista 100,00 100,81 102,05 103,70 107,06 109,11 112,66 114,60 116,73 118,98 122,15Escenario Central 100,00 100,90 102,30 104,09 107,58 110,02 113,85 116,01 118,33 120,85 124,27Escenario Pesimista 100,00 100,95 102,47 104,37 107,93 110,68 114,76 117,09 119,58 122,32 125,95

c) Capital humano riqueza (Tasas de crecimiento en %)

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Escenario Optimista - 0,81 1,23 1,61 3,24 1,92 3,25 1,72 1,85 1,92 2,67Escenario Central - 0,90 1,38 1,76 3,35 2,26 3,49 1,89 2,01 2,12 2,84Escenario Pesimista - 0,95 1,50 1,86 3,41 2,55 3,68 2,03 2,13 2,29 2,97

Fuente: Ivie.

Tabla 8.1: Evolución y composición del capital humano riqueza. Comparación de escenarios. (1990-2000).


69

Por todo ello, a partir de ahora centraremos los comentarios en las estimaciones correspondientes al escenario central que es el que consideramos más probable de todos. Sin embargo, el lector habrá de tener siempre en cuenta que las estimaciones de valor absoluto monetario dependen de los supuestos utilizados en cuanto a crecimiento salarial y tipos de interés. Por otra parte, el resto de resultados son poco sensibles a los supuestos utilizados y, por tanto, los comentarios a realizar serían básicamente los mismos, con independencia del escenario supuesto.

8.1. El capital humano riqueza a nivel nacional

Como ya hemos visto, la década de los 90 ha sido una década de crecimiento de la aportación del capital humano a la producción como resultado del aumento de los niveles educativos y de la experiencia de la población española. Lógicamente, ese proceso se ha traducido también en un aumento del capital humano riqueza. El gráfico 8.1 muestra la evolución del valor de ese capital a lo largo del periodo en lo que respecta a la población activa. Por las razones ya explicadas, nos centraremos en los resultados correspondientes al escenario central.

Ese crecimiento ha llevado al capital humano riqueza a pasar de un valor de 5,8 billones de euros en el año 1990 a otro de 7,2 billones de euros en el año 2000. Ese crecimiento ha sido continuo a lo largo del periodo, representando un incremento acumulado del 24% en diez años, sin que su ritmo muestre signos de remitir. Como puede apreciarse en la tabla 8.1, las mayores tasas de crecimiento se dieron en el subperiodo 94-96. Sin embargo, el crecimiento del año 2000 (2,8%) se encuentra entre los más elevados de la década.

Por supuesto, el valor total del capital humano riqueza depende tanto del número de personas como del capital humano promedio que cada una de estas posea. Las implicaciones de una mayor o menor importancia relativa de cada una de éstas dos fuentes de crecimiento son claras en términos de riqueza y bienestar. Un aumento del capital humano riqueza debido al mero aumento de la población es claramente menos deseable que un aumento del capital humano riqueza per cápita.


70

El gráfico 8.2 ofrece la evolución del capital humano riqueza per cápita de la población activa entre 1990 y 2000. Como puede observarse, el capital humano riqueza no ha aumentado sólo por el crecimiento de la población. En términos per cápita la mejora ha sido sustancial. Así, el capital humano riqueza per cápita ha aumentado de 385.000 euros en 1990 a 428.000 euros en 2000. Esto representa un crecimiento acumulado del 11,2%. Esto quiere decir que aproximadamente la mitad del crecimiento del capital humano total se ha debido al aumento de la población activa y la otra mitad al aumento del capital per cápita debido a las mejoras de los niveles educativos de dicha población. El impacto de la experiencia es más ambiguo en este caso que cuando analizábamos el capital humano productivo. Así, mientras que un aumento de la experiencia supone un aumento inequívoco del capital humano productivo el efecto es menos claro en el caso del capital humano riqueza ya que, por una parte, una mayor experiencia supone un aumento de los salarios anuales a percibir y, por otra, supone que el número de años durante los que se van a percibir salarios es también menor. Por tanto, el efecto neto del aumento de la edad y de la experiencia en el valor presente de los salarios futuros puede tener un signo diferente en cada caso concreto.

Este aumento del valor del capital humano riqueza nacional merece un análisis más detallado. La tabla 8.2 muestra la evolución de la composición del capital humano en España en función del nivel educativo de la población activa. La transformación en un periodo de tan solo una década es más que evidente. A principios de los 90 casi un tercio del capital humano riqueza correspondía a personas con estudios primarios (Grupo II) o sin estudios (Grupo I). Sin embargo, con el paso del tiempo la participación de los niveles educativos superiores ha ido ganando importancia, de modo que las personas sin estudios o con estudios primarios apenas aportan en el año 2000 un 14% del capital humano riqueza total. El peso de los universitarios (Grupos VII y VIII) en el total ha aumentado en el mismo periodo del 21% al 30%, porcentajes claramente mayores que el peso de estos colectivos en la población activa.

Junto al notable crecimiento del peso de los universitarios en el capital humano total, también resulta destacable el crecimiento del capital humano aportado por las personas con algún tipo de Formación Profesional (Grupos V y VI). Su participación pasa del 11,7% al 18,6% del total.

En resumen, el capital humano riqueza total crece un 24,3%, sin embargo esa cifra agregada responde a comportamientos bien diferentes por nivel de estudios. El capital humano aportado por el colectivo con estudios de FP (Grupos V y VI) crece por encima al 140% y el

Gráfico 8.2. Evolución del capital humano riqueza per cápita España (1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000200

300

400

500

600

700

(Mile

s de

eur

os d

e 19

95)

Pesimista Central Optimista

a) Capital humano riqueza por grupos de estudio. Millones de euros de 1995. 1990-2000.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Grupo I 300.202 279.941 265.659 245.802 221.722 200.727 182.818 169.885 150.989 154.117 166.210Grupo II 1.510.546 1.451.674 1.389.972 1.317.579 1.248.431 1.168.199 1.099.195 1.041.127 985.393 906.496 843.940Grupo III 1.297.950 1.354.948 1.411.566 1.467.871 1.531.122 1.550.642 1.594.673 1.621.261 1.637.657 1.648.654 1.652.982Grupo IV 782.316 778.120 757.890 786.465 823.465 861.853 906.305 947.752 980.568 1.011.971 1.063.184Grupo V 358.377 362.188 398.933 432.205 460.195 474.734 498.553 507.677 513.720 522.932 610.446Grupo VI 317.371 343.105 402.882 448.647 508.793 549.181 587.973 636.438 670.325 730.630 727.103Grupo VII 510.257 518.932 517.999 545.865 554.764 604.469 667.166 697.252 722.291 743.798 765.620Grupo VIII 709.208 749.420 774.255 778.675 876.286 955.936 1.051.040 1.090.953 1.185.999 1.273.829 1.361.307Total 5.786.227 5.838.328 5.919.154 6.023.108 6.224.778 6.365.741 6.587.723 6.712.346 6.846.942 6.992.428 7.190.794

b) Capital humano riqueza por grupos de estudio. 1990=100.


c) Capital humano riqueza por grupos de estudio. Estructura porcentual.


Fuente: Ivie.

Tabla 8.2: Evolución y composición del capital humano riqueza por grupos de estudio. Escenario central. (1990-2000).


73

aportado por los licenciados universitarios (Grupo VIII) un 92%. El correspondiente a los diplomados universitarios un 50%. En contraste, el capital humano aportado por los colectivos sin estudios (Grupos I y II) cae un 45% aproximadamente.

Al igual que habíamos señalado en el caso del capital humano productivo, esta evolución es consecuencia del cambio generacional. Nuevas generaciones con mayores niveles educativos están accediendo al mercado de trabajo y, de modo progresivo, acumulando experiencia. Por tanto, gran parte del cambio comentado se debe al mayor peso de jóvenes con mayor educación, que se traduce en unos mayores salarios durante la extensa vida laboral que tienen ante ellos.

8.2. Acumulación de capital humano riqueza en las CC.AA. y provincias españolas

En la sección anterior hemos visto que el crecimiento constituye el rasgo fundamental del proceso de acumulación de capital humano riqueza en el conjunto de España. Lo mismo sucede en el caso de las diferentes CC.AA. y provincias españolas. La tabla 8.3 muestra el capital humano de cada territorio a lo largo del periodo medido expresado en millones de euros a precios de 1995 y haciendo referencia a la población activa. El capital humano riqueza crece en todas las provincias excepto León y Zamora, aunque lo hace con distinta intensidad en cada caso concreto. Así, en Sevilla, Guadalajara, Murcia y Melilla el crecimiento acumulado supera el 40%, mientras que la media nacional sólo es el 24%, y en otras la evolución es negativa, como en León y Zamora, o muy escaso como en Palencia, Ciudad Real, Lugo, Ourense o Guipúzcoa, por debajo o apenas por encima del 10%.

La evolución del capital humano total de una zona depende de la evolución de su población activa y del capital humano riqueza per cápita de esos activos. A nivel nacional ambos factores eran igualmente importantes como fuentes de crecimiento del capital humano. A continuación centraremos nuestro interés en el análisis de la evolución del capital humano riqueza per cápita en las diferentes comunidades autónomas y provincias (tabla 8.4). En todas ellas el capital humano per cápita crece durante la década analizada. El gráfico 8.3 ofrece la evolución temporal en cada comunidad autónoma junto a la evolución nacional. De ese modo puede valorarse la evolución de su posición relativa con mayor facilidad.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Almería 64.620 63.094 66.539 63.368 63.612 69.124 72.909 74.404 73.093 79.271 81.617Cádiz 147.297 142.510 142.403 154.202 164.023 168.622 170.011 181.309 185.539 191.490 202.098Córdoba 95.866 98.867 100.064 105.542 105.821 107.826 111.148 110.884 114.257 117.688 120.123Granada 101.618 96.119 103.722 108.666 110.033 114.008 120.304 121.178 124.623 125.599 123.526Huelva 57.504 57.538 61.102 62.777 65.875 63.165 66.200 68.972 69.671 71.379 77.413Jaén 78.604 85.281 83.571 86.544 84.645 85.232 91.582 94.141 96.926 96.390 97.841Málaga 160.064 173.800 179.949 179.693 174.912 180.921 190.582 196.679 202.103 203.993 198.347Sevilla 216.684 218.677 228.609 231.384 247.846 254.870 266.017 278.731 282.355 293.405 308.112Andalucía 922.258 935.886 965.961 992.177 1.016.769 1.043.769 1.088.753 1.126.297 1.148.568 1.179.215 1.209.077Huesca 28.026 29.064 30.589 28.942 31.916 31.692 32.946 34.530 34.984 34.060 33.578Teruel 19.303 20.338 18.983 18.828 19.848 19.197 19.934 19.920 20.418 19.175 21.496Zaragoza 128.282 125.907 125.997 130.530 137.963 142.917 146.989 148.970 152.460 153.303 152.645Aragón 175.611 175.309 175.568 178.299 189.727 193.806 199.869 203.420 207.862 206.537 207.719Principado de Asturias 163.626 158.561 159.695 159.252 159.153 156.425 163.743 163.201 160.732 165.251 169.007Islas Baleares 103.748 107.465 98.090 104.845 111.853 119.318 123.937 126.195 129.106 131.630 136.637Las Palmas 112.552 114.252 112.808 117.174 121.972 122.526 125.153 135.710 140.780 146.766 150.699Sta.Cruz de Tenerife 105.819 110.596 114.459 115.259 122.056 127.050 126.706 129.711 133.762 133.811 142.380Canarias 218.371 224.848 227.267 232.433 244.029 249.576 251.859 265.421 274.541 280.577 293.079Cantabria 79.645 78.482 77.000 79.576 81.714 83.786 82.279 83.884 88.131 82.770 83.903Ávila 22.249 23.054 21.763 22.143 21.935 21.897 22.660 24.410 25.097 24.053 25.926Burgos 53.653 53.798 55.097 52.611 57.455 55.123 57.585 59.126 58.689 60.537 62.086León 76.447 75.158 79.453 77.982 77.117 75.332 77.794 75.676 78.715 79.714 75.215Palencia 28.440 26.291 26.350 28.539 28.220 27.754 27.172 27.409 28.938 27.312 29.528Salamanca 51.049 47.252 51.264 47.625 53.356 55.340 59.556 60.121 63.530 59.038 58.646Segovia 21.808 23.708 21.496 22.323 22.699 22.801 23.585 25.876 25.515 26.499 26.085Soria 12.660 12.662 13.595 13.652 12.927 12.915 13.440 14.282 14.541 15.038 15.609Valladolid 83.314 84.615 84.957 87.594 82.434 84.306 90.900 90.201 93.843 101.842 103.376Zamora 25.929 26.834 27.990 25.626 25.374 25.287 24.107 23.876 23.444 24.005 24.602Castilla y León 375.548 373.371 381.965 378.094 381.518 380.756 396.799 400.976 412.312 418.038 421.074Albacete 48.044 51.199 53.644 51.941 50.201 52.469 52.884 55.753 58.549 61.998 63.307Ciudad Real 63.865 61.426 63.074 65.512 67.013 63.428 67.710 68.758 68.846 70.438 70.121Cuenca 24.591 24.132 25.998 26.331 26.529 23.673 26.725 27.967 27.953 26.204 28.468Guadalajara 19.746 20.449 19.599 21.056 20.660 20.383 22.288 25.209 27.624 28.729 28.993Toledo 61.518 62.608 63.550 62.911 64.556 64.429 71.648 76.090 79.431 78.549 83.989Castilla-La Mancha 217.763 219.813 225.864 227.751 228.960 224.381 241.255 253.777 262.403 265.918 274.878Barcelona 774.704 779.598 765.068 802.094 832.491 848.299 864.631 868.299 874.590 871.287 891.030Girona 81.178 84.379 84.197 80.278 88.077 94.442 94.891 95.245 97.304 101.327 101.111Lleida 50.192 49.772 54.314 50.668 54.655 55.665 56.189 57.563 58.088 58.430 60.989Tarragona 79.913 83.069 85.167 81.322 84.695 91.750 94.687 98.688 102.673 107.614 110.496Cataluña 985.988 996.818 988.746 1.014.361 1.059.919 1.090.157 1.110.397 1.119.796 1.132.655 1.138.657 1.163.626Alicante 184.797 188.617 186.113 197.983 203.306 221.196 223.390 225.326 235.181 238.334 243.468Castellón 65.659 66.121 64.283 63.572 68.025 69.718 71.431 72.737 73.670 77.404 83.011Valencia 309.238 320.787 329.809 336.683 358.870 365.103 371.251 371.784 371.058 386.362 417.094C. Valenciana 559.694 575.525 580.206 598.238 630.200 656.016 666.072 669.847 679.909 702.100 743.573Badajoz 88.898 89.567 93.599 96.599 96.217 90.024 93.358 98.002 101.730 106.118 109.976Cáceres 54.468 54.248 51.313 55.819 54.031 53.663 58.837 60.755 61.883 61.926 66.042Extremadura 143.366 143.814 144.912 152.418 150.248 143.687 152.195 158.756 163.613 168.044 176.018A Coruña 149.120 151.200 153.316 147.672 149.391 146.323 161.120 164.327 166.682 177.357 181.068Lugo 51.316 49.796 52.500 50.156 55.083 54.850 52.921 52.698 50.031 53.676 54.545Ourense 49.063 51.054 49.349 49.369 46.434 46.639 50.560 50.525 52.562 52.033 53.199Pontevedra 129.460 129.865 137.043 138.249 136.905 138.163 140.148 143.027 149.146 153.173 157.193Galicia 378.959 381.915 392.208 385.446 387.812 385.975 404.750 410.578 418.422 436.238 446.004C. de Madrid 813.351 803.005 823.751 845.242 884.031 933.243 986.226 982.731 1.013.130 1.050.135 1.067.893Región de Murcia 146.562 147.817 154.124 157.085 159.125 165.535 175.675 185.476 187.479 193.099 205.758C. Foral de Navarra 81.062 84.098 87.536 84.249 88.092 90.761 91.821 95.606 97.785 98.665 99.949Álava 43.033 46.105 49.363 47.447 49.675 50.892 54.502 57.591 57.010 59.848 58.237Guipúzcoa 119.257 117.237 120.663 118.756 125.733 126.488 119.458 124.750 130.233 127.883 132.041Vizcaya 202.354 211.597 208.002 208.967 217.844 211.160 214.850 218.239 216.743 221.234 230.920País Vasco 364.643 374.939 378.029 375.170 393.251 388.539 388.810 400.580 403.986 408.965 421.199La Rioja 37.972 39.679 40.936 41.085 41.241 40.184 41.215 42.384 41.521 42.702 45.883Ceuta 10.289 9.209 9.042 9.401 9.564 10.274 11.392 12.588 13.441 12.272 13.762Melilla 7.770 7.773 8.256 7.986 7.574 9.554 10.675 10.831 11.346 11.615 11.755Ceuta y Melilla 18.059 16.982 17.298 17.387 17.138 19.828 22.067 23.419 24.787 23.887 25.517España 5.786.227 5.838.328 5.919.154 6.023.108 6.224.778 6.365.741 6.587.723 6.712.346 6.846.942 6.992.428 7.190.794

Fuente: Ivie.

Tabla 8.3: Evolución territorial del capital humano riqueza. Millones de euros de 1995 (1990-2000).


Fuente: Ivie.

Tabla 8.4: Evolución territorial del capital humano riqueza per cápita. Miles de euros de 1995 (1990-2000).

Gráfico 8.3. Evolución del capital humano riquezaper cápita por CC.AA.Millones de euros de 1995

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,30

0,35

0,40

0,45

0,50

Andalucía Aragón España

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,30

0,35

0,40

0,45

0,50

Principado de Asturias Islas Baleares España

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,30

0,35

0,40

0,45

0,50

Canarias Cantabria España

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,30

0,35

0,40

0,45

0,50

Cataluña C. Valenciana España

Gráfico 8.3. Evolución del capital humano riquezaper cápita por CC.AA. (Cont.)

Millones de euros de 1995

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,30

0,35

0,40

0,45

0,50

Castilla y León Castilla-La Mancha España

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,30

0,35

0,40

0,45

0,50

Extremadura Galicia España

Gráfico 8.3. Evolución del capital humano riquezaper cápita por CC.AA. (Cont.)

Millones de euros de 1995

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,30

0,35

0,40

0,45

0,50

C. de Madrid Región de Murcia España

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,30

0,35

0,40

0,45

0,50

C. Foral de Navarra País Vasco España

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,30

0,35

0,40

0,45

0,50

La Rioja Ceuta y Melilla España


79

Como puede observarse el crecimiento es el rasgo fundamental y general en todas la CCAA. También se aprecia una cierta persistencia en la situación relativa de cada CCAA. Las comunidades que se situaban en 1990 por encima de la media se mantienen así en general durante todo el periodo. Lo mismo podemos decir de las comunidades que empezaban con niveles de capital humano riqueza per cápita inferiores a la media nacional. Sin embargo hay excepciones. Cantabria pasa de situarse por encima de la media a hacerlo por debajo, mientras que en Murcia la trayectoria es justamente la contraria.

Al margen de esos dos casos pueden definirse dos grandes grupos de regiones a lo largo del periodo. Por un lado las regiones con mayor capital humano riqueza per cápita: Madrid, País Vasco, Navarra, Ceuta y Melilla. Por otro lado las regiones por debajo de la media: Andalucía, Aragón, Asturias, Baleares, Castilla-La Mancha, Canarias, Castilla y León, Extremadura, Galicia y la Comunidad Valenciana.

Naturalmente, la persistencia señalada con carácter general no excluye la existencia de comportamientos específicos dispares en lo referente al crecimiento experimentado. Así, en Cantabria, Baleares y Madrid el crecimiento del capital humano per cápita se produce a un ritmo claramente inferior al de la media nacional. En Murcia, la Comunidad Valenciana, Castilla-La Mancha o Castilla y León sucede exactamente lo contrario.

La dotación de capital humano per cápita de cada CCAA es resultado de la interacción entre su composición por niveles educativos, edad y sexo. Las diferencias en los recursos disponibles en cada una de ellas son consecuencia de poblaciones activas con características diferenciadas.

Al igual que sucedía en el caso del capital productivo, es necesaria una completa transformación de la población de una comunidad como Extremadura para aproximarse a una situación como la de Madrid.


80

8.3. La desigualdad territorial en las dotaciones de capital humano riqueza

El gráfico 8.4 ofrece el coeficiente de variación provincial del capital humano riqueza per cápita. Ese coeficiente de variación mide de forma sintética el grado de desigualdad en el conjunto de provincias. Un mayor valor del coeficiente indica un mayor grado de desigualdad. Como puede observarse, el coeficiente muestra una tendencia decreciente desde el 8 al 6 por cien. Este resultado contrasta con el mantenimiento de los niveles de desigualdad en cuanto a capital humano productivo per cápita que hemos descrito en un apartado anterior.

Las regresiones de convergencia realizadas confirman la reducción del nivel de desigualdad a lo largo del periodo. El gráfico 8.5 muestra los resultados a nivel provincial y el gráfico 8.6 a nivel de comunidad autónoma. En ambos casos se aprecia una relación significativa negativa entre el nivel inicial de capital humano per cápita y su tasa de crecimiento durante el periodo 1990-2000. Dados estos resultados, no podemos rechazar la existencia de convergencia en el capital humano riqueza per cápita durante los 90 en España.

Anteriormente habíamos visto que no había existido convergencia en el capital humano productivo en términos per cápita. Sin embargo, sí ha existido una intensa convergencia en cuanto al capital humano riqueza per cápita. La explicación a esta paradoja hay que buscarla en el origen de ambos procesos. El factor principal de convergencia a largo plazo es la homogeneización de los niveles educativos a nivel territorial. Esto se ha producido sobre todo en el caso de los más jóvenes. Esto supone un aumento inmediato del capital humano riqueza, del valor de las rentas salariales a percibir en el futuro. Sin embargo, en el caso del capital humano productivo, el aumento de las rentas efectivamente obtenidas en el periodo actual es más moderado, pues estos jóvenes más educados carecen todavía de la experiencia necesaria para sacar partido de su mayor capital educativo. Por tanto, la convergencia en capital riqueza está indicando cuál será la evolución futura de la desigualdad en cuanto a capital humano productivo y, en última instancia, en cuanto a productividad del trabajo y niveles de vida.

Gráfico 8.4. Coeficiente de variación provincial del capital humano riqueza per cápita

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,040

0,050

0,060

0,070

0,080

0,090

Gráfico 8.5. Beta-convergencia en capital humano riqueza per cápitaDatos provinciales. 1990-2000

Fuente: Ivie.

12,4 12,5 12,6 12,7 12,8 12,9 130,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

4,0

Ln(Capital humano en 1990)

Tasa

de

crec

imie

nto

del c

apita

l hum

ano

(%)

y = 54,169 - 4,141x (7,59) (-7,44)R² = 0,516

Gráfico 8.6. Beta-convergencia en capital humano riqueza per cápitaDatos por CCAA. 1990-2000

Fuente: Ivie.

12,74 12,76 12,78 12,80 12,82 12,84 12,86 12,88 12,90 12,92 12,940,0

0,3

0,6

0,9

1,2

1,5

1,8

Ln(Capital humano en 1990)

Tasa

de

crec

imie

nto

del c

apita

l hum

ano

(%)

y = 92,766 - 7,154x (6,357) (-6,293)R² = 0,694


84

9. Educación y experiencia como determinantes del capital humano productivo

En apartados anteriores hemos obtenido la estimación del capital humano productivo de la población activa de España a nivel territorial durante el periodo 1990-2000. Ese indicador, como hemos visto, muestra cuáles son los servicios potenciales en cada momento del capital humano riqueza existente, como resultado de las inversiones en educación y experiencia. Muestra, por tanto, cuál es la contribución potencial del capital humano a la producción en cada provincia y comunidad autónoma en cada momento. El propósito de esta sección es analizar las fuentes de esa contribución. Básicamente, y esa es la aproximación seguida en este trabajo, el capital humano de cada individuo puede ser resultado de su inversión en educación o de la adquisición de conocimientos y mayores capacidades productivas a través de la propia experiencia. Así pues, vamos a descomponer el capital humano productivo total en aquella parte que se hubiera obtenido aún en ausencia de toda educación (capital humano productivo debido a la experiencia) y aquella otra que se ha obtenido como resultado de la adquisición de educación (capital humano productivo debido a la educación).

En términos formales el procedimiento de estimación es el siguiente. Sea de nuevo wsre el salario relativo de un individuo de sexo s, con un nivel de estudios r y perteneciente al grupo de edad e respecto al de un individuo sin estudios primarios y menor de 20 años. Sea ws0e el salario relativo de un individuo de sexo s, sin estudios y perteneciente al grupo de edad e respecto al de un individuo sin estudios primarios y menor de 20 años. Si denotamos por hsre la dotación de capital humano de un individuo de sexo s, con un nivel de estudios r y perteneciente al grupo de edad e relativa respecto a un individuo sin estudios primarios y menor de 20 años, por hsreex su dotación de capital humano debido a la experiencia de ese individuo y por hsreed su dotación de capital humano debido a la educación:

sresre wh =

esexsre wh 0=


85

exsresre

edsre hhh −=

El capital humano productivo experiencia de una región se obtendrá agregando el de sus individuos y dependerá, por tanto, de la cantidad de población de ésta y de su composición por edades. El capital humano productivo educación de un región se obtendrá agregando el de sus individuos y dependerá tanto de la composición por edades como de la composición por niveles educativos de su población.

Obsérvese que el capital humano adquirido gracias a la educación no sólo depende de la educación sino también de la experiencia. Ello se debe a que la educación interactúa con la experiencia. Es decir, el valor de la experiencia adquirida depende del nivel educativo del individuo. En cualquier caso el capital humano fruto de esa interacción no se hubiera conseguido sin la educación previa del sujeto y debe considerarse como capital educación. Como hemos dicho antes, estamos distinguiendo entre la capacidad productiva que los individuos hubieran tenido sin haber recibido educación alguna y la que tienen precisamente por haber recibido esa educación, sin la cual no existiría.

9.1. Educación y experiencia a nivel nacional.

El gráfico 9.1 muestra la evolución del capital humano productivo total, del capital humano experiencia y del capital humano educación. Todas las series son crecientes, pero el capital educación lo es en mayor medida. Así, el capital humano total pasa de 49,5 millones de trabajadores equivalentes en 1990 a 63,6 millones en el año 2000 (un crecimiento del 28%). Durante el mismo periodo, el capital humano experiencia pasa de 37,8 a 42,5 millones (un crecimiento del 12%), mientras que el capital humano educación crece un 79,7%, de 11,7 a 21 millones de trabajadores equivalentes.

Podemos apreciar dos rasgos importantes. La mayor parte de la capacidad productiva de la población activa española, de su capital humano productivo, no se debe a la educación, sino que se ha adquirido a través de la experiencia. En segundo lugar, siendo esto cierto durante todo el periodo, la contribución de la educación ocupa un espacio creciente como fuente de acumulación de capital humano y ha producido una parte importante del crecimiento durante los años noventa.

Fuente: Ivie

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200080

100

120

140

160

180

200

1990

=100

Total Experiencia Educación

Gráfico 9.1. Evolución del capital humano productivo

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

Millo

nes

de tr

abaj

ador

es e

quiv

alen

tes

Experiencia Educación

i) Factores determinantes (1990-2000)

ii) Factores determinantes (1990=100)


87

El gráfico 9.2 refleja con claridad ese creciente peso de la inversión en capital humano a través de la educación. En 1990 el capital humano obtenido de esa fuente representaba menos del 25%. En 2000 se acercaba al 33%. En realidad, la mayor parte del aumento del capital humano se debe a la inversión en educación. Como hemos visto, durante estos diez años el capital humano ha crecido en 14 millones de trabajadores equivalentes. El capital humano experiencia sólo ha supuesto un aumento de 5,7 millones, mientras 9,3 millones corresponden al capital humano educación. Quizá el capital humano educación es todavía poco importante en términos relativos. Sin embargo, es la vía a través de la cual el capital humano ha crecido en los últimos tiempos y cabe esperar que su papel sea aún más fundamental en el futuro.

La evolución descrita es reflejo del efecto combinado del total de activos y del capital humano promedio de esos activos. El gráfico 9.3 ilustra la descomposición del crecimiento del capital humano per cápita que pasa de ser equivalente a 3,3 varones sin estudios y sin experiencia a representar 3,8 trabajadores equivalentes en el 2000. En este caso el contraste es aún más acusado. El capital humano experiencia per cápita se mantiene prácticamente constante, ligeramente por encima de los 2,5 trabajadores equivalentes. Por el contrario el capital educación crece continuamente desde 0,78 trabajadores equivalentes a 1,25 trabajadores equivalentes. En resumen, el aumento del capital humano productivo per cápita se debe casi exclusivamente a la inversión en educación. Por tanto, sin los esfuerzos en educación de nuestra sociedad el capital humano no habría contribuido a generar ganancia alguna de productividad.

Los datos hasta ahora contemplados indican que se ha producido un fuerte crecimiento de los recursos humanos a disposición de la economía española. Este crecimiento respondió en buena medida al aumento del capital humano promedio y se produjo debido a las inversiones pasadas en educación realizadas por los individuos. La acumulación es tal que, gracias a ella, en 2000 los recursos humanos de nuestra economía eran 3,8 veces los que hubieran sido sin ella.

Por otra parte, aunque sea necesario destacar a la educación como factor de crecimiento del capital humano, hay que tener presente que todavía en la actualidad el capital experiencia es la mayor fuente de capital humano, con diferencia, representando dos terceras partes del total.

El gráfico 9.4 muestra la evolución de la composición del capital productivo educación en España en función del nivel educativo de la población activa. Un mayor detalle de esta evolución puede encontrarse en la tabla 9.1. Evidentemente el peso de los colectivos más

Gráfico 9.2. Composición del capital humano productivoFactores determinantes. España (1990-2000)

Fuente: Ivie

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%


Gráfico 9.3. Evolución del capital humano productivo per cápita

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

1

2

3

4

Trab

ajad

ores

equ

ival

ente

s


Fuente: Ivie

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200080

100

120

140

160

180

1990

=100


i) Factores determinantes (1990-2000)

ii) Factores determinantes (1990=100)

Gráfico 9.4. Composición del capital humano productivo debido a educaciónGrupos de estudio. España (1990-2000)

Fuente: Ivie

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%


a) Capital humano productivo debido a la educación por grupos de estudio. 1990-2000. Trabajadores equivalentes.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Grupo I 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Grupo II 1.115.385 1.093.379 1.088.454 1.034.293 1.003.273 965.239 914.789 883.153 857.107 799.168 768.512Grupo III 1.002.841 1.056.594 1.150.085 1.253.130 1.340.682 1.407.741 1.522.068 1.626.309 1.680.707 1.744.603 1.785.669Grupo IV 2.118.752 2.166.363 2.055.794 2.179.558 2.322.609 2.556.243 2.763.339 2.912.817 3.095.763 3.313.943 3.576.817Grupo V 468.900 496.678 619.421 689.565 750.148 816.543 900.874 962.728 1.010.184 1.085.223 1.316.880Grupo VI 712.194 762.280 970.824 1.106.313 1.291.447 1.397.901 1.515.417 1.646.261 1.787.314 1.952.253 1.983.722Grupo VII 2.351.592 2.380.155 2.418.686 2.658.050 2.673.776 2.869.903 3.224.648 3.419.472 3.535.236 3.637.135 3.754.327Grupo VIII 3.942.264 4.093.399 4.248.376 4.273.395 4.770.784 5.353.235 5.935.058 6.210.633 6.727.345 7.273.561 7.860.093Total 11.711.928 12.048.847 12.551.640 13.194.304 14.152.719 15.366.804 16.776.193 17.661.373 18.693.657 19.805.885 21.046.020

37.833.928 37.882.143 38.133.410 38.422.727 38.861.116 39.277.300 40.185.515 40.705.367 41.124.606 41.566.911 42.564.099

b) Capital humano productivo debido a la educación por grupos de estudio. 1990=100.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Grupo I - - - - - - - - - - -Grupo II 100,0 98,0 97,6 92,7 89,9 86,5 82,0 79,2 76,8 71,6 68,9Grupo III 100,0 105,4 114,7 125,0 133,7 140,4 151,8 162,2 167,6 174,0 178,1Grupo IV 100,0 102,2 97,0 102,9 109,6 120,6 130,4 137,5 146,1 156,4 168,8Grupo V 100,0 105,9 132,1 147,1 160,0 174,1 192,1 205,3 215,4 231,4 280,8Grupo VI 100,0 107,0 136,3 155,3 181,3 196,3 212,8 231,2 251,0 274,1 278,5Grupo VII 100,0 101,2 102,9 113,0 113,7 122,0 137,1 145,4 150,3 154,7 159,7Grupo VIII 100,0 103,8 107,8 108,4 121,0 135,8 150,5 157,5 170,6 184,5 199,4Total 100,0 102,9 107,2 112,7 120,8 131,2 143,2 150,8 159,6 169,1 179,7

c) Capital humano productivo debido a la educación por grupos de estudio. Estructura porcentual.


Fuente: Ivie.

Tabla 9.1: Evolución y composición de los determinantes del capital humano productivo por grupos de estudio (1990-2000).

Deb

ido

a la

edu

caci

ónD

ebid

o a

la e

duca

ción

Debido a la experiencia

Deb

ido

a la

edu

caci

ón


92

educados en el capital educación es mucho mayor que el que habíamos observado en el capital total (gráfico 7.3). La transformación es sustancial si consideramos que se ha producido en tan sólo una década. Ya a principios de los 90 más de la mitad del capital humano educación correspondía a personas con estudios universitarios (Grupos VII y VIII) y su peso se ha mantenido estable durante el periodo. En general, podemos apreciar una composición mucho más sesgada hacia los colectivos con mayor nivel educativo y, a la vez, mucho más estable a lo largo del tiempo.

El gráfico 9.5 ofrece la composición del capital experiencia por grupos de edad. Su evolución es fiel reflejo de la pirámide demográfica que ha caracterizado a la población activa durante la década. Su estabilidad es la razón que explica la escasa variación observada en el capital experiencia per cápita. La composición por edades del capital educación se ofrece en el gráfico 9.6. Cabe señalar el mayor peso de los colectivos entre 25 y 54 años.

Finalmente, examinemos la distribución del capital humano en función de la tercera categoría personal contemplada, el sexo. El gráfico 9.7 muestra esa distribución durante los años 90 para el capital experiencia y el gráfico 9.8 para el capital educación. El contraste entre ambos gráficos pone de manifiesto el notable esfuerzo realizado por la población femenina en cuanto a inversión en educación, así como la mayor importancia de este tipo de capital humano en el caso de las mujeres. Mientras las mujeres apenas representan una cuarta parte del capital experiencia, suponen ya más del 40% del capital educación.

En cualquier caso, la aportación al capital humano de las mujeres es claramente creciente a lo largo del periodo y es de esperar que lo siga siendo en el futuro. Como hemos visto, el capital educación ha tenido, y va a seguir teniendo, una importancia creciente en el caso español.

Gráfico 9.5. Composición del capital humano productivo debido a experienciaGrupos de edad. España (1990-2000)

Fuente: Ivie

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

16-24 25-54 Más de 54

Gráfico 9.6. Composición del capital humano productivo debido a educaciónGrupos de edad. España (1990-2000)

Fuente: Ivie

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

16-24 25-54 Más de 54

Gráfico 9.7. Composición del capital humano debido a experienciaSexo. España (1990-2000)

Fuente: Ivie

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

Hombres Mujeres

Gráfico 9.8. Composición del capital humano debido a educaciónSexo. España (1990-2000)

Fuente: Ivie

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

Hombres Mujeres


97

9.2. Acumulación de capital humano en las CC.AA. y provincias españolas.

En la sección anterior hemos analizado los factores de crecimiento del capital humano en el conjunto de España. La mayor importancia del capital experiencia y el mayor crecimiento del capital educación eran los dos rasgos básicos de ese proceso. En el caso de las diferentes CC.AA. y provincias sucede lo mismo. La tabla 9.2 muestra el capital humano experiencia de cada territorio a lo largo del periodo expresado, como en secciones anteriores, en número de trabajadores equivalentes y haciendo referencia a la población activa. La tabla 9.3 muestra el capital humano educación. Las tablas 9.4 y 9.5 ofrecen la misma información, pero referida al capital per cápita.

Así, la tabla 9.4 refleja como algunas provincias de Castilla y León ostentan el liderato en términos de capital humano experiencia per cápita: es el caso de Zamora o Soria. Ello se debe a la estructura por edades de su población activa. Completamente opuesta es la imagen que la tabla 9.5 ofrece acerca del capital humano educación per cápita. En este caso Madrid destaca a lo largo de todo el periodo y su dotación per cápita de capital educación alcanza los 1,72 trabajadores equivalentes en el año 2000.

El capital humano experiencia crece en todas las provincias excepto Teruel, Ávila, León, Zamora, Lugo y Ourense. Naturalmente, no lo hace en todas partes al mismo ritmo. En algunas provincias el crecimiento acumulado supera el 20% (Cádiz, Sevilla, Las Palmas, Baleares, Murcia, Tenerife, Guadalajara, Tarragona, Madrid y Ceuta), mientras que la media nacional sólo es el 12,5%, y en otras la evolución es negativa, como ya hemos visto. En el caso del capital humano educación no son pocas las provincias donde éste llega a duplicarse (Cádiz, Córdoba, Huelva, Sevilla, Huesca, Las Palmas, Albacete, Guadalajara, Toledo, Tarragona, Alicante, Badajoz, Murcia, Álava, Ceuta y Melilla). Hay que considerar que incluso en la provincia donde el crecimiento es menor, León, éste supera el 23%.

Como resultado de todo ello se han producido algunos cambios significativos en la distribución territorial del capital humano experiencia y educación. En cualquier caso la distribución de ambos tipos de capital presenta acusadas diferencias. Así, mientras la participación de Madrid en el capital humano educación ha oscilado entre 17,7 y 19,4 por cien,

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Almería 423.903 422.178 440.787 437.190 435.254 436.950 450.398 457.813 465.391 481.118 504.836Cádiz 925.910 914.195 902.678 937.648 1.001.791 1.030.759 1.036.406 1.080.842 1.101.780 1.103.977 1.123.616Córdoba 652.745 669.068 680.230 677.778 676.474 674.270 707.856 693.004 732.900 750.894 748.454Granada 666.940 652.743 675.715 686.896 693.677 705.211 749.172 760.664 767.516 755.716 750.957Huelva 394.666 389.367 399.891 403.756 414.740 387.313 400.668 414.757 406.458 429.047 467.676Jaén 550.740 570.402 550.072 555.589 562.180 551.294 590.604 600.946 601.639 616.958 627.515Málaga 1.052.229 1.114.293 1.128.144 1.144.784 1.112.978 1.122.256 1.161.238 1.193.044 1.219.612 1.218.385 1.208.533Sevilla 1.385.124 1.370.919 1.411.970 1.387.456 1.462.604 1.528.531 1.564.039 1.600.633 1.609.489 1.654.190 1.730.059Andalucía 6.052.259 6.103.166 6.189.488 6.231.096 6.359.697 6.436.583 6.660.381 6.801.703 6.904.785 7.010.285 7.161.645Huesca 198.652 205.475 206.672 197.571 207.625 210.278 213.792 211.738 219.282 214.810 220.959Teruel 142.984 142.050 141.912 137.132 135.038 131.409 135.357 139.237 137.374 129.109 138.340Zaragoza 844.126 827.727 859.214 858.351 881.387 879.787 898.891 909.997 907.829 921.001 938.837Aragón 1.185.763 1.175.251 1.207.797 1.193.054 1.224.051 1.221.473 1.248.040 1.260.972 1.264.484 1.264.920 1.298.136Principado de Asturias 1.097.271 1.067.412 1.078.389 1.061.302 1.014.485 1.018.443 1.037.052 1.030.188 1.005.119 1.005.653 1.041.473Islas Baleares 691.646 702.388 674.340 697.546 734.934 767.960 775.343 794.253 809.734 818.947 853.646Las Palmas 711.437 710.348 706.567 715.921 731.252 737.979 776.466 823.500 835.497 873.981 908.810Sta.Cruz de Tenerife 681.153 714.226 731.449 724.699 771.883 783.784 790.958 809.739 813.046 822.077 865.940Canarias 1.392.590 1.424.573 1.438.016 1.440.620 1.503.135 1.521.763 1.567.424 1.633.240 1.648.543 1.696.058 1.774.751Cantabria 515.829 501.138 498.710 517.240 513.281 517.500 508.252 521.554 542.610 526.489 523.512Ávila 175.375 175.155 165.912 161.001 155.954 157.465 158.372 163.021 170.950 166.432 168.443Burgos 376.533 379.033 378.027 363.414 372.294 368.252 374.867 380.592 371.597 378.907 377.116León 548.160 533.676 546.245 523.185 510.264 490.307 498.594 493.021 498.892 499.850 472.180Palencia 185.526 187.416 190.587 195.950 190.676 180.331 180.551 182.208 186.609 180.140 191.089Salamanca 352.563 335.402 348.122 348.387 354.399 349.517 370.460 375.773 377.205 359.910 364.336Segovia 149.969 157.512 149.328 154.145 154.525 147.524 145.620 154.309 155.474 161.687 163.637Soria 99.276 92.674 98.451 97.125 95.819 91.342 94.061 97.934 101.641 104.213 103.006Valladolid 499.447 519.864 520.785 511.743 497.790 507.991 527.128 517.893 539.717 576.690 581.995Zamora 214.641 200.978 205.777 198.244 189.847 183.152 180.626 179.388 183.153 177.710 180.768Castilla y León 2.601.490 2.581.709 2.603.234 2.553.195 2.521.566 2.475.880 2.530.280 2.544.139 2.585.239 2.605.539 2.602.570Albacete 323.949 345.039 350.136 351.320 336.212 325.019 331.600 336.570 341.380 370.302 378.537Ciudad Real 436.196 426.556 433.260 444.252 433.520 418.857 432.358 431.474 439.297 448.246 447.967Cuenca 186.501 186.180 188.219 185.961 193.379 171.451 181.341 187.577 189.641 181.553 191.538Guadalajara 134.576 134.589 130.743 134.946 133.033 131.942 145.777 152.039 161.648 171.003 168.691Toledo 455.569 450.056 456.227 453.087 448.197 457.724 496.052 513.322 529.034 525.643 538.263Castilla-La Mancha 1.536.790 1.542.420 1.558.585 1.569.566 1.544.341 1.504.992 1.587.127 1.620.982 1.660.999 1.696.746 1.724.997Barcelona 4.876.856 4.861.021 4.791.326 4.903.099 4.981.611 5.067.693 5.090.517 5.124.053 5.144.544 5.092.185 5.139.815Girona 552.646 573.675 565.661 545.497 562.431 604.879 602.132 606.138 603.147 620.253 632.179Lleida 344.866 347.501 364.558 351.505 355.347 346.787 349.104 373.880 379.125 370.060 375.514Tarragona 546.485 562.207 565.339 540.238 541.727 594.867 601.029 623.592 656.825 669.159 664.570Cataluña 6.320.853 6.344.403 6.286.883 6.340.340 6.441.115 6.614.226 6.642.781 6.727.664 6.783.640 6.751.656 6.812.078Alicante 1.247.936 1.265.420 1.248.889 1.275.011 1.301.024 1.361.524 1.391.172 1.399.740 1.440.184 1.440.510 1.471.062Castellón 460.536 458.942 442.382 454.462 459.543 468.729 463.430 474.981 484.784 493.535 519.970Valencia 2.013.797 2.048.920 2.090.508 2.147.683 2.200.768 2.212.599 2.260.626 2.256.748 2.213.890 2.254.749 2.394.866C. Valenciana 3.722.268 3.773.282 3.781.779 3.877.157 3.961.335 4.042.852 4.115.228 4.131.469 4.138.858 4.188.793 4.385.897Badajoz 618.297 611.219 617.533 637.388 628.371 599.976 611.535 620.756 631.842 656.078 691.651Cáceres 403.070 388.613 370.391 400.919 378.358 374.140 394.938 398.485 401.200 404.858 425.498Extremadura 1.021.367 999.831 987.924 1.038.308 1.006.729 974.116 1.006.473 1.019.240 1.033.042 1.060.936 1.117.149A Coruña 1.113.255 1.131.836 1.132.820 1.103.751 1.099.448 1.082.821 1.132.041 1.127.335 1.122.915 1.152.664 1.192.174Lugo 462.165 434.129 444.845 459.564 450.432 437.766 432.106 424.487 402.313 397.188 408.026Ourense 497.918 484.893 441.086 447.042 419.470 401.447 373.949 347.330 357.465 351.622 364.678Pontevedra 930.630 912.364 940.711 948.148 962.736 943.102 924.038 923.911 953.903 971.695 981.020Galicia 3.003.967 2.963.222 2.959.462 2.958.505 2.932.085 2.865.135 2.862.134 2.823.063 2.836.595 2.873.168 2.945.897C. de Madrid 4.656.722 4.687.354 4.825.571 4.868.240 4.960.934 5.188.849 5.464.325 5.480.854 5.562.879 5.666.145 5.782.050Región de Murcia 954.120 922.464 949.386 990.798 1.021.526 1.006.928 1.023.238 1.086.029 1.100.535 1.117.019 1.176.980C. Foral de Navarra 520.081 529.488 527.431 509.229 530.799 539.356 560.469 584.799 595.872 586.059 592.293Álava 283.143 280.632 297.636 287.528 289.146 304.289 315.587 331.069 322.396 336.526 325.239Guipúzcoa 720.141 719.102 721.166 716.937 741.221 731.956 726.878 751.017 758.097 753.131 767.682Vizcaya 1.189.766 1.194.351 1.190.607 1.206.828 1.192.466 1.163.147 1.158.592 1.166.944 1.172.173 1.203.823 1.257.960País Vasco 2.193.051 2.194.085 2.209.409 2.211.293 2.222.832 2.199.392 2.201.057 2.249.030 2.252.665 2.293.480 2.350.881La Rioja 254.641 264.290 255.846 261.268 260.191 264.513 268.498 265.501 263.434 269.858 280.278Ceuta 63.442 59.880 56.005 58.321 60.389 63.771 70.125 70.725 72.961 72.431 80.487Melilla 49.779 45.785 45.155 45.649 47.690 53.568 57.287 59.963 62.610 62.727 59.380Ceuta y Melilla 113.221 105.665 101.160 103.970 108.079 117.339 127.412 130.688 135.572 135.158 139.867España 37.833.928 37.882.143 38.133.410 38.422.727 38.861.116 39.277.300 40.185.515 40.705.367 41.124.606 41.566.911 42.564.099

Fuente: Ivie.

Tabla 9.2: Evolución territorial del capital humano productivo debido a la experiencia (1990-2000). Trabajadores equivalentes.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Almería 103.615 106.368 118.031 115.617 130.503 145.169 157.634 154.163 151.901 188.009 193.137Cádiz 216.621 213.351 234.560 267.957 283.768 292.724 325.721 354.644 400.127 451.149 481.778Córdoba 146.447 163.559 169.734 169.644 178.845 239.139 214.005 226.064 239.393 262.664 293.007Granada 195.575 176.892 214.555 231.557 235.633 263.456 286.596 302.746 326.177 336.865 334.238Huelva 77.324 77.949 94.132 103.102 103.954 107.119 119.488 132.000 142.694 148.499 162.125Jaén 113.756 129.281 122.956 133.932 129.153 148.372 160.674 174.941 201.226 203.071 222.203Málaga 256.815 276.284 317.763 320.607 328.038 342.648 392.641 428.836 475.867 505.811 487.033Sevilla 359.175 379.806 417.489 423.217 470.502 532.667 629.740 670.561 692.399 734.007 829.861Andalucía 1.469.327 1.523.490 1.689.219 1.765.633 1.860.397 2.071.296 2.286.499 2.443.955 2.629.784 2.830.076 3.003.383Huesca 55.615 61.642 68.824 59.187 76.314 72.206 87.364 91.017 91.775 101.023 112.246Teruel 34.770 37.063 38.491 38.827 39.315 39.016 40.765 47.657 53.107 48.414 62.187Zaragoza 292.579 291.954 302.201 313.248 333.553 390.507 436.280 432.326 455.298 454.808 471.911Aragón 382.963 390.659 409.516 411.263 449.182 501.729 564.409 571.000 600.180 604.245 646.344Principado de Asturias 372.431 352.792 359.017 389.781 408.526 403.646 433.888 439.147 439.208 500.763 509.426Islas Baleares 216.192 210.185 201.592 219.215 230.893 271.727 292.719 293.061 310.904 341.191 359.682Las Palmas 203.452 202.118 218.248 245.405 266.249 269.170 268.323 329.703 350.703 384.602 413.402Sta.Cruz de Tenerife 196.233 228.010 228.985 234.974 277.681 293.662 304.624 321.170 338.048 325.892 374.714Canarias 399.684 430.129 447.232 480.379 543.930 562.832 572.947 650.873 688.751 710.494 788.116Cantabria 198.802 193.620 181.124 197.821 201.184 208.134 222.192 235.331 245.649 238.976 246.288Ávila 39.098 44.013 44.502 42.096 41.724 48.027 50.666 58.161 65.206 66.552 71.957Burgos 105.108 121.193 132.046 126.933 135.244 136.010 157.333 178.083 160.732 179.950 195.621León 176.584 169.376 186.782 178.907 182.714 199.310 201.347 197.576 231.891 245.864 217.360Palencia 59.630 57.248 55.579 59.724 62.726 65.262 66.659 70.672 70.496 74.167 78.300Salamanca 113.917 114.776 110.459 107.021 118.785 135.029 166.793 179.958 191.745 209.682 204.192Segovia 46.616 46.347 45.260 50.984 53.837 57.235 60.202 73.266 76.544 82.847 86.615Soria 29.391 31.633 31.216 33.012 34.030 29.348 32.228 40.118 39.526 43.230 46.908Valladolid 173.364 195.596 217.284 223.454 202.033 214.254 242.762 247.501 268.047 297.130 315.393Zamora 56.439 60.345 63.820 66.340 53.141 66.497 61.430 59.767 61.618 64.776 73.138Castilla y León 800.148 840.528 886.947 888.470 884.234 950.972 1.039.420 1.105.102 1.165.806 1.264.200 1.289.483Albacete 60.787 67.445 70.071 66.837 66.826 100.440 113.566 122.663 127.142 150.583 164.409Ciudad Real 107.702 104.331 107.871 111.868 120.019 112.727 137.518 144.545 145.470 144.262 139.919Cuenca 35.660 45.275 39.865 46.651 52.728 41.846 54.980 62.566 54.852 54.762 65.754Guadalajara 38.780 42.736 45.743 44.155 46.669 49.236 57.226 64.318 72.678 85.439 87.166Toledo 82.704 93.835 92.926 98.956 111.945 106.270 129.348 153.235 154.834 161.268 178.223Castilla-La Mancha 325.633 353.623 356.476 368.466 398.188 410.519 492.638 547.327 554.976 596.313 635.472Barcelona 1.694.825 1.742.485 1.748.267 1.927.483 2.023.051 2.150.010 2.316.059 2.370.343 2.565.450 2.599.923 2.854.284Girona 150.237 157.377 155.714 153.984 193.551 216.701 221.562 224.113 242.475 266.022 265.998Lleida 105.628 115.299 112.627 127.878 138.787 143.435 147.616 152.001 162.851 171.145 180.877Tarragona 148.340 162.152 167.570 162.989 181.532 208.702 225.484 249.835 253.484 278.718 298.116Cataluña 2.099.030 2.177.313 2.184.178 2.372.334 2.536.921 2.718.848 2.910.722 2.996.292 3.224.261 3.315.808 3.599.275Alicante 289.805 285.862 292.996 332.921 356.392 430.737 463.039 494.407 569.534 620.983 632.500Castellón 111.638 114.204 117.253 108.826 130.387 140.773 149.304 158.791 177.294 191.616 210.580Valencia 589.254 606.936 669.154 719.006 761.478 823.589 896.421 974.611 967.257 1.024.840 1.170.008C. Valenciana 990.697 1.007.001 1.079.404 1.160.754 1.248.258 1.395.098 1.508.765 1.627.809 1.714.084 1.837.439 2.013.089Badajoz 124.102 141.274 153.248 160.428 159.839 147.308 177.161 197.391 211.853 240.324 261.390Cáceres 82.731 93.203 87.201 99.636 100.013 103.206 130.713 154.674 149.545 146.055 164.203Extremadura 206.832 234.477 240.449 260.064 259.851 250.514 307.873 352.065 361.397 386.379 425.593A Coruña 276.716 309.872 303.701 301.933 326.964 339.773 416.813 442.167 446.408 510.167 515.379Lugo 72.896 87.183 92.482 104.037 113.941 118.992 109.661 112.880 115.706 128.788 128.826Ourense 99.738 105.428 96.574 94.694 91.837 106.603 130.800 129.976 139.866 142.280 146.216Pontevedra 247.120 248.796 268.731 284.592 291.488 292.041 317.482 342.593 371.584 382.715 389.064Galicia 696.470 751.279 761.488 785.256 824.230 857.409 974.755 1.027.617 1.073.564 1.163.950 1.179.486C. de Madrid 2.212.529 2.132.015 2.249.872 2.327.141 2.649.759 2.978.830 3.189.676 3.291.498 3.512.818 3.774.371 3.898.632Región de Murcia 226.191 239.157 254.939 274.436 256.225 310.353 400.810 436.414 453.251 485.020 551.233C. Foral de Navarra 184.177 195.491 214.889 214.626 233.401 249.591 247.316 266.507 294.212 312.108 317.744Álava 89.859 101.092 111.338 106.490 116.782 127.091 147.442 160.234 164.679 186.210 194.609Guipúzcoa 251.211 270.196 288.242 292.849 309.948 317.712 344.127 358.936 385.204 388.230 422.347Vizcaya 474.282 518.060 504.707 538.309 598.862 630.247 677.112 681.404 690.956 691.808 762.381País Vasco 815.352 889.348 904.287 937.647 1.025.592 1.075.049 1.168.681 1.200.574 1.240.840 1.266.247 1.379.337La Rioja 80.889 93.150 97.143 97.567 103.856 101.079 99.335 114.955 111.595 112.189 128.391Ceuta 17.068 18.986 19.981 24.659 20.991 25.542 32.534 31.775 39.630 30.529 36.566Melilla 17.513 15.605 13.887 18.795 17.102 23.634 31.014 30.072 32.747 35.587 38.483Ceuta y Melilla 34.581 34.591 33.869 43.454 38.093 49.175 63.548 61.847 72.377 66.115 75.049España 11.711.928 12.048.847 12.551.640 13.194.304 14.152.719 15.366.804 16.776.193 17.661.373 18.693.657 19.805.885 21.046.020

Fuente: Ivie.

Tabla 9.3: Evolución territorial del capital humano productivo debido a la educación (1990-2000). Trabajadores equivalentes.


Fuente: Ivie.

Tabla 9.4: Evolución territorial del capital humano productivo per cápita debido a la experiencia (1990-2000).Trabajadores equivalentes.


Fuente: Ivie.

Tabla 9.5: Evolución territorial del capital humano productivo per cápita debido a la educación (1990-2000). Trabajadores equivalentes.


102

en cuanto a capital experiencia lo ha hecho entre 12,3 y 13,6 por cien. En la situación opuesta se encuentran comunidades como Andalucía o Extremadura, por poner sólo dos ejemplos.

La evolución del capital humano total de una zona, cualquiera que sea su origen, depende de la evolución de la población activa y del capital humano per cápita de esos activos. A nivel nacional ambos factores eran igualmente importantes como fuentes de crecimiento del capital humano. Asimismo, hemos visto como prácticamente la totalidad del crecimiento del capital humano per cápita se debe al capital educación. En los siguientes apartados examinaremos este tipo de cuestiones en el ámbito de las CC.AA. y provincias españolas.

En todas las comunidades el capital humano per cápita crece durante la década analizada, por lo que tiene mayor interés concentrar el análisis en la evolución relativa respecto al conjunto nacional. El gráfico 9.9 ofrece la evolución temporal en cada una de ellas del capital total per cápita y del capital experiencia per cápita y del capital educación per cápita respecto a la evolución nacional. De ese modo puede valorarse la evolución de su posición relativa con mayor facilidad.

Como puede observarse, el capital experiencia per cápita se sitúa en todos los casos más próximo al valor medio nacional de lo que lo hace el capital total per cápita. Resulta evidente, por tanto, que las diferencias inter regionales en cuanto a capital humano per cápita se deben mayoritariamente a la desigualdad en términos de capital educación. Esto es especialmente cierto en el caso de Madrid, el País Vasco, Castilla-La Mancha o Extremadura, comunidades donde la diferencia entre el capital total relativo y el capital experiencia relativo mayor.

Del mismo modo, podemos apreciar la persistencia de la situación relativa de cada CCAA. Las líneas que muestran la posición relativa en capital total o capital experiencia son muy planas, con alguna salvedad como el descenso de Cantabria y Baleares o el ascenso de Murcia.

Ya vimos en su momento que esa persistencia permite definir dos grandes grupos de regiones. Por un lado, las regiones con mayor capital humano per cápita: Madrid, País Vasco, Navarra, Asturias, Castilla y León, Aragón, Cantabria y Cataluña. Por otro lado, las regiones por debajo de la media: Andalucía, Baleares, Castilla-La Mancha, Canarias, Extremadura, Galicia, Murcia y la Comunidad Valenciana. Esos mismos grupos pueden establecerse en cuanto al capital educación per cápita. Sin embargo, por lo que respecta al capital experiencia per cápita, el mapa sería muy distinto. En este caso, el grupo de comunidades con menor capital

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200060

80

100

120

140

160

(ii) Aragón

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200060

80

100

120

140

160

(iii) Principado de Asturias


Gráfico 9.9. Evolución del capital humano productivo per cápitarelativo por CCAA.

España=100

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200060

80

100

120

140

160

(i) Andalucía

Gráfico 9.9. Evolución del capital humano productivo per cápitarelativo por CCAA. (Cont.)

España=100

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200060

80

100

120

140

160

(iv) Islas Baleares

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200060

80

100

120

140

160

(v) Canarias

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200060

80

100

120

140

160

(vi) Cantabria



España=100

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200060

80

100

120

140

160

(vii) Castilla y León

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200060

80

100

120

140

160

(viii) Castilla-La Mancha

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200060

80

100

120

140

160

(ix) Cataluña



España=100

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200060

80

100

120

140

160

(x) C. Valenciana

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200060

80

100

120

140

160

(xi) Extremadura

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200060

80

100

120

140

160

(xii) Galicia



España=100

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200060

80

100

120

140

160

(xiii) C. de Madrid

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200060

80

100

120

140

160

(xiv) Región de Murcia

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200060

80

100

120

140

160

(xv) C. Foral de Navarra



España=100

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200060

80

100

120

140

160

(xvi) País Vasco

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200060

80

100

120

140

160

(xvii) La Rioja

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200060

80

100

120

140

160

(xviii) Ceuta y Melilla



109

per cápita estaría formado por el arco mediterráneo (Andalucía, Baleares, Cataluña, Comunidad Valenciana, Murcia, Ceuta y Melilla) junto a Canarias. Los mayores capitales experiencia per cápita corresponderían a las comunidades del norte del país.

Naturalmente, la persistencia señalada con carácter general no excluye la existencia de comportamiento específicos dispares. Así, en Aragón y Canarias el capital experiencia per cápita crece ligeramente por encima del conjunto, mientras que en Cantabria, Extremadura, Galicia y La Rioja cae. Por otra parte, los mayores crecimientos del capital educación per cápita se dan en Murcia, Extremadura, Castilla-La Mancha, la Comunidad Valenciana y Andalucía. Los menores corresponden a Cantabria, Baleares, La Rioja, Madrid y Asturias.

La dotación de capital humano per cápita de cada CCAA es resultado de las contribuciones del capital experiencia y del capital educación. El gráfico 9.10 muestra la distinta importancia relativa de ambos tipos de capital en cada comunidad autónoma. Como puede observarse el capital experiencia es preponderante en todas ellas durante todo el periodo. Por otra parte, el peso del capital educación es creciente también en todas ellas a lo largo de la década. Al margen de estos dos rasgos básicos comunes, la importancia relativa de ambos tipos de capital varía sustancialmente, siendo muy importante el capital educación en Madrid (donde representa un 40% en el año 2000), País Vasco o Cataluña y mucho menor en Castilla-La Mancha, Extremadura o Galicia.

9.3. La desigualdad territorial en capital educación y capital experiencia

Como hemos visto, existen grandes diferencias de todo tipo en la contribución de la educación y la experiencia al capital humano a lo largo del tiempo y a nivel territorial. Es por tanto razonable suponer que su aportación a los niveles de desigualdad regional en las dotaciones de capital per cápita haya podido ser también distinto. El gráfico 9.11 muestra el coeficiente de variación provincial del capital experiencia y del capital educación, ambos per cápita. Cómo podemos observar, ha existido un proceso de convergencia entre provincias en ambos tipos de capital humano. Los dos coeficientes de variación disminuyen en ambos casos hasta 1996. A partir de ese año existe una estabilización de los niveles de desigualdad, también

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

(ii) Aragón

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

(i) Andalucía

Gráfico 9.10. Determinantes de capital humano productivoCCAA. (1990-2000)

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

(iv) Islas Baleares

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

(v) Canarias

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

(vi) Cantabria

Experiencia EducaciónFuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

(ix) Cataluña

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

(x) C. Valenciana

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

(xi) Extremadura

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

(xii) Galicia

Gráfico 9.10. Determinantes de capital humano productivo (Cont.)CCAA. (1990-2000)

Fuente: Ivie. Experiencia Educación

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

(xvi) Pais Vasco

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

(xiii) C. de Madrid

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

(xvii) La Rioja

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%


Gráfico 9.10. Determinantes de capital humano productivo (Cont.)CCAA. (1990-2000)

Fuente: Ivie. Experiencia Educación

Gráfico 9.11. Coeficiente de variación provincial del capital humanoproductivo per cápita

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,17

0,18

0,19

0,20

0,21

0,22

0,23

0,24

0,026

0,028

0,030

0,032

0,034

0,036

0,038

0,040

Educ

ació

n

Expe

rienc

ia

Educación Experiencia


114

en ambos casos. Sin embargo, resulta evidente que durante todo el periodo el principal factor de desigualdad ha sido la educación (nótese la diferente escala del gráfico). Mientras el coeficiente de variación del capital humano educación oscila entre 0,17 y 0,24, el del capital experiencia lo hace entre 0,027 y 0,037.

Recordemos que el gráfico 7.8 mostraba que el coeficiente de variación provincial del capital humano per cápita total no presentaba tendencia alguna, manteniéndose en niveles cercanos al 6%. La razón de que el grado de desigualdad del capital total no se haya reducido mientras que esto sí sucede tanto para el capital educación como para el experiencia estriba en la creciente importancia del capital educación. Crece, por tanto, la importancia del tipo de capital humano con un reparto más desigual y esto modera la convergencia del capital humano total per cápita.

10. Estimaciones alternativas del capital humano en España

En las secciones anteriores hemos estimado y analizado la evolución del capital humano productivo y del capital humano riqueza de la población activa española. Como hemos visto, estas dos medidas tienen en cuenta no sólo la composición educativa de la población, sino la valoración que el mercado hace de la educación y la experiencia adquiridas por los individuos.

Resulta conveniente comparar esos resultados con los indicadores de capital humano disponibles hasta la fecha en el caso español, elaborados utilizando únicamente información sobre la composición educativa de la población, sin recurrir a ningún tipo de valoración de mercado.


115

El gráfico 10.1 muestra el perfil de los dos indicadores puramente educativos de capital humano: el número de años de medios de estudios y el porcentaje de cualificados con al menos estudios medios. Si bien ambas series son también crecientes, la diferente unidad de medida dificulta la realización de valoraciones acerca de los niveles de las series26, por lo que nos centraremos en una comparación de la evolución temporal. El gráfico 10.2 muestra el crecimiento relativo de los cuatro indicadores alternativos del capital humano per cápita. Cualquiera de los dos indicadores puramente educativos muestra un crecimiento mucho mayor que el de los indicadores obtenidos en este estudio27. Por tanto, de acuerdo con las nuevas estimaciones, el crecimiento del capital humano es importante pero más moderado que el de los indicadores disponibles hasta este momento.

Una parte de esa diferencia puede atribuirse a la existencia de rendimientos decrecientes en la relación entre años de estudio completados y capital humano obtenido. Ese es el resultado general en los países en proceso de desarrollo, tal y como se muestra en Psacharopoulos (1994). Sin embargo, Barceinas et al. (2000), usando una muestra depurada de la Encuesta de Estructura Salarial, compuesta exclusivamente por varones cabeza de familia, obtienen evidencia del efecto contrario en el caso español: según estos autores los rendimientos de la educación acumulada presentan un patrón ascendente.

Una explicación alternativa es que el fuerte crecimiento de los indicadores educativos se debe a que no computan los efectos sobre el capital experiencia de la incorporación de jóvenes muy educados, pero con poca experiencia, y el retiro de personas menos educadas, pero con gran experiencia. Esto produce una sobreestimación del crecimiento del capital humano per cápita al utilizar indicadores basados sólo en la educación. El sesgo derivado de ello es especialmente relevante en periodos como el actual, en el que tiene lugar un cambio drástico en las oportunidades educativas de las sucesivas generaciones.

Por otra parte, resulta digna de mención la brecha que se abre a lo largo de la década entre el crecimiento del capital humano productivo disponible en cada momento y el capital humano riqueza. En este sentido, hay que señalar que el capital humano riqueza ya tiene en

26 Nótese que el gráfico representa las escalas de ambas series en ejes diferentes.

27 En el caso de la serie de porcentaje de cualificados el crecimiento es del 41% y en el caso de la serie de años medios es de un 25%, frente a un crecimiento del 14,8% del capital productivo per cápita y del 11,2% del capital riqueza per cápita.

Gráfico 10.1. Evolución del capital humano en base aestimaciones alternativas

España. (1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20007,0

8,0

9,0

10,0

11,0

0

20

40

60

80

Año

s m

edio

s

Porc

enta

je d

e cu

alifi

cado

s

Años medios Porcentaje de cualificados

Gráfico 10.2. Evolución del capital humano per cápita según estimaciones alternativas

España (1990=100)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200090

100

110

120

130

140

150

Cap. productivo Cap. riqueza Años medios Porcentaje decualificados


118

cuenta el futuro impacto beneficioso de la creciente experiencia y, además, que una mayor experiencia tiene un impacto negativo sobre el capital riqueza al reducir la vida laboral que queda. Por el contrario, en términos del capital humano productivo el efecto de la creciente experiencia de generaciones más educadas es siempre beneficioso y sólo se produce progresivamente, con el lógico impacto en el crecimiento a lo largo del tiempo de esta variable.

La elección de un indicador afecta a la idea que podemos formarnos acerca de la acumulación de capital humano en nuestra economía. También podría alterar la imagen que tenemos acerca de su distribución territorial. El gráfico 10.3 muestra los coeficientes de correlación entre cada uno de los indicadores alternativos a lo largo del tiempo. Como puede apreciarse, no existe una relación perfecta. La correlación entre capital humano productivo y años medios de estudio es más elevada (entre 0,7 y 0,8) que respecto al porcentaje de cualificados (entre 0,55 y 0,65). La correlación con el capital humano riqueza es en ambos casos más elevada (entre 0,7 y 0,9). Finalmente, y por las razones apuntadas al comparar el crecimiento del capital humano, la correlación entre capital humano productivo y capital humano riqueza es menor, aunque creciente a lo largo del periodo, oscilando entre 0,4 y 0,7. Esto pone de manifiesto de nuevo, con claridad, que ambos indicadores miden dimensiones diferentes del capital humano.

Merece la pena señalar que, a nivel provincial existen diferencias importantes entre los cuatro indicadores comparados. El gráfico 10.4 muestra la relación particular entre los diversos indicadores para las diferentes provincias en 1995 e ilustra que la visión acerca de la situación relativa de las distintas provincias y comunidades autónomas podría resultar bien diferente, dependiendo de si se tiene en cuenta la valoración que el mercado hace de la capacidad de los individuos o si tal valoración no es considerada.

En cuanto a la valoración de la desigualdad en las dotaciones de capital humano según el indicador utilizado, el gráfico 10.5 ofrece el coeficiente de variación provincial del capital humano per cápita en términos de las distintas medidas usadas. Como puede observarse, el coeficiente del capital humano productivo per cápita se sitúa debajo de las otras y no parece mostrar tendencia alguna, manteniéndose en niveles cercanos al 6%. Este resultado es significativo si se compara con el que se obtiene con indicadores educativos, como los años medios o el porcentaje de cualificados, cuyos coeficientes de variación muestran una clara reducción de la desigualdad, con un ligero repunte en 1993 y en el periodo 1999-2000. Por otra

Gráfico 10.3. Dotaciones provinciales de capital humanoEvolución de la correlación entre estimaciones alternativas

Fuente: Ivie.Nota: CP=Capital productivo, AM= Años Medios, PC=Porcentaje de cualificados, CR = Capital Riqueza.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

CP vs AM CP vs PC CP vs CR AM vs CR PC vs CR

c) Capital productivo (CR) vs. Porcentaje de cualificados (PC)

Fuente: Ivie.

40,0 45,0 50,0 55,0 60,0 65,0 70,0 75,03,0

3,2

3,4

3,6

3,8

4,0

4,2

Porcentaje de cualificados (PC)

Cap

ital h

uman

o pr

oduc

tivo

per c

ápita

(CP

) Tr

abaj

ador

es e

quiv

alen

tes

a) Capital productivo (CP) vs. Años medios de estudio (AM)

7,0 7,5 8,0 8,5 9,0 9,5 10,0 10,53,0

3,2

3,4

3,6

3,8

4,0

4,2

Años medios de estudios (AM)

Cap

ital h

uman

o pr

oduc

tivo

per c

ápita

(CP

) Tr

abaj

ador

es e

quiv

alen

tes

y = 1,389 + 0,239x (5,14) (7,64)R² = 0,529

b) Capital productivo (CP) vs. Capital Riqueza (CR)

0,30 0,32 0,34 0,36 0,38 0,40 0,42 0,44 0,46 0,483,0

3,2

3,4

3,6

3,8

4,0

4,2

Millones de euros de 1995 per cápitaCapital Riqueza (CR)

Cap

ital h

uman

o pr

oduc

tivo

per c

ápita

(CP

) Tr

abaj

ador

es e

quiv

alen

tes

y = 1,671 + 4.490x (4,83) (5,16)R² = 0.3478

y = 2,344 + 0,018x (11,09) (5,27)R² = 0,344

Gráfico 10.4. Correlación provincial con otras alternativas.España (1995)

e) Porcentaje de cualificados (PC) vs. Capital Riqueza (CR)

Fuente: Ivie

0,30 0,32 0,34 0,36 0,38 0,40 0,42 0,44 0,46 0,4840

45

50

55

60

65

70

75


Por

cent

aje

de c

ualif

icad

os (P

C)

d) Años medios de estudio (AM) vs. Capital Riqueza (CR)

0,30 0,32 0,34 0,36 0,38 0,40 0,42 0,44 0,46 0,486,5

7,0

7,5

8,0

8,5

9,0

9,5

10,0

10,5


Año

s m

edio

s de

est

udio

s (A

M)

y = 0,535 + 20,329x (0,83) (12,611)R² = 0,756

y = -21,832 + 203,61x (-2,97) (10,99)R² = 0.7075

Gráfico 10.4. Correlación provincial con otras alternativas (Cont.)España (1995)

Gráfico 10.5. Coeficiente de variación provincial del capital humano productivo per cápita

(1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,04

0,06

0,08

0,10

0,12

0,14

0,16

Cap. productivo Cap. riqueza Años medios Porcentaje decualificados


123

parte, ambos indicadores reflejan niveles de desigualdad sistemáticamente mayores a los que hemos obtenido en este estudio28.

Al interpretar las discrepancias entre indicadores hay que considerar que las diferencias en cuanto a experiencia pueden ser menores que en términos de niveles educativos. En ese caso las diferencias en capital humano total (incluyendo el adquirido a través de la experiencia) son menores que si sólo se consideran las cualificaciones educativas de los individuos.

Por otra parte, el coeficiente de variación del capital humano riqueza per cápita muestra una tendencia decreciente desde el 8 al 6 por cien. Esta reducción de la desigualdad también existe con los indicadores puramente educativos, aunque, de nuevo, ambos indicadores reflejan niveles de desigualdad sistemáticamente mayores.

En cualquier caso, es llamativo que los indicadores puramente educativos utilizados hasta la fecha se aproximen mucho mejor al capital humano riqueza que el capital humano productivo. La paradoja es que en los estudios empíricos los indicadores educativos los indicadores educativos se utilizan como aproximación al capital humano productivo y, como hemos visto, esa aproximación puede dejar mucho que desear.

28 Nótese que una de las propiedades del coeficiente de variación es que no le afecta la unidad de medida y, por tanto, aunque las series no puedan compararse directamente, sus coeficientes de variación si son comparables entre sí.


124

11. Valoración económica del output del sistema educativo

En apartados anteriores hemos utilizado la información sobre los niveles educativos de la población, junto a otro tipo de datos, para obtener estimaciones del capital humano en España y su contribución al proceso productivo durante la década de los 90. Al distinguir entre aquella parte del capital humano asociada únicamente a la experiencia (capital humano experiencia) y aquélla otra que no hubiera existido de no ser por la educación adquirida por los individuos (capital humano educación), los resultados mostraban que en España el primer tipo de capital humano es todavía el más importante.

Sin embargo, el capital educación ha sido el origen de todo el crecimiento del capital humano productivo per cápita durante los 90 y también es la fuente principal de su desigualdad territorial. Esto indica que el capital humano resultado de la inversión en educación determina, hoy por hoy, y lo seguirá haciendo en el futuro, el crecimiento del capital humano per cápita y la convergencia o no de dicha variable entre los distintos territorios. La educación supone un aumento de la capacidad productiva de los individuos y, por tanto, de los salarios que estos perciben, siendo el factor clave de la influencia del capital humano sobre la productividad y los niveles de vida de las provincias y comunidades autónomas españolas.

Es interesante, analizar la inversión en educación en España dentro del mismo marco conceptual utilizado en secciones anteriores para estimar las dotaciones de capital humano. En este apartado se va a analizar el sistema educativo español, valorando los resultados obtenidos en relación con su principal objetivo (la generación y transmisión de conocimientos, capacidades y habilidades), en términos de la producción de capital humano.

Desde este punto de vista, los estudiantes y la sociedad que financia las actividades educativas están invirtiendo en educación y, como resultado de esa inversión, se obtienen recursos humanos cualificados. Este aumento del capital humano hace que la capacidad productiva de las personas se incremente, con lo cual aumentan las rentas laborales que van a percibir los trabajadores a lo largo de su vida. Por tanto vamos a considerar al sistema educativo


125

como un sector productivo que, utilizando aulas, libros de texto, profesores y el tiempo y esfuerzo de los alumnos, obtiene un producto que es el capital humano adquirido por los estudiantes.

Esta perspectiva es distinta de aquella otra que mide el output del sector educativo por el dinero que se gasta en educación, o por de los ingresos del sector derivados de transferencias públicas, del pago de matrículas, etc. Así, en la Contabilidad Nacional de España, al estimar la producción del sector educación, el Valor Añadido Bruto del sector educación se obtiene básicamente a través de los costes de la educación, agregando los gastos de personal del sector y el excedente bruto de explotación (en el caso de la educación pública una estimación del consumo del capital fijo). Un criterio algo más amplio es el seguido en la elaboración de las cuentas de la educación en España disponibles para el periodo 1980-92 con desagregación regional (Uriel et al., 1997). En este caso se analiza el gasto corriente en educación que incluye no sólo el consumo final en bienes y servicios de educación por parte de los hogares, las instituciones privadas sin fines de lucro o las administraciones públicas, sino también el consumo intermedio de las empresas en bienes y servicios de la educación, el consumo intermedio de servicios auxiliares de educación y las transferencias corrientes y subvenciones de explotación. Así, además de los costes de personal se incluyen otros costes de funcionamiento que, en términos de Contabilidad Nacional, habría que considerar como consumos intermedios, impuestos ligados a la producción o intereses pagados. En cualquiera de estos dos casos, VAB de la Contabilidad Nacional o Gasto en educación de las Cuentas de la Educación, la magnitud que se mide no se corresponde con el capital humano producido por el sistema educativo, que es el output de dicho sector según el criterio de este estudio.

En un apartado anterior hemos estimado el capital humano riqueza de los individuos como el valor presente de los salarios futuros a obtener a lo largo de la vida laboral. El capital humano riqueza era diferente en función de la edad, sexo y nivel educativo de cada persona, puesto que todas esa variables afectan a su capacidad productiva futura y a los años de vida laboral que tiene por delante. Completar un determinado nivel educativo supone una inversión y su resultado es acumular más capital humano. El valor de ese capital humano es precisamente el aumento del capital riqueza que para un individuo de ese sexo y edad supone pasar del nivel educativo previo a poseer el nuevo nivel educativo recién completado.

Ese es el procedimiento a utilizar para obtener el valor del output educativo. Para ello vamos a considerar los ocho grupos educativos de apartados anteriores y a mantener la distinción entre hombres y mujeres. Asimismo, se va a seguir suponiendo que la edad de


126

jubilación va a ser de 65 años para todos y que hasta los 16 años nadie trabaja. Finalmente, supondremos que sólo completando cada nivel educativo se obtiene capital humano, y que todos los graduados de cada nivel educativo se gradúan a la edad que teóricamente les correspondería. En resumen, vamos a obtener el output educativo en cada periodo imputando a cada graduado en ese periodo el incremento en capital riqueza que obtiene por graduarse. Esto es, el incremento en el valor presente de los salarios que cada graduado va a recibir precisamente gracias a haber completado un nivel educativo. Agregando para el conjunto de los graduados en cada año obtendremos el output del sistema educativo en cada periodo.

Desde un punto de vista formal y siguiendo a Jorgenson y Fraumeni (1992a), el punto de partida es la estimación de las rentas laborales que obtendrá en el futuro cada individuo en función del nivel educativo obtenido. En nuestro caso, supondremos una evolución a largo plazo para las rentas laborales futuras como:

g)+(1*w=w 1t,et,e −

donde w es la renta laboral de un individuo, el subíndice e indica su nivel educativo y g es la tasa de crecimiento real de las rentas a largo plazo. Por tanto, el valor actualizado de las rentas laborales a lo largo de la vida laboral será igual a:

,,

T=VLe t T

e t TT=0

wh =

(1+ r )+ä

donde r es el tipo de interés real a largo plazo utilizado para actualizar al presente los ingresos futuros y VL es la duración de la vida laboral de cada individuo a partir del periodo t en el que se gradúa. Por tanto, la inversión en capital humano realizada por un individuo que pasa de un nivel educativo e-1 a otro e es:

, , 1,e t e t e ti = h h −−

Obsérvese que sólo habrá inversión en capital humano (y, por tanto, output del sistema educativo) en el caso de aquellos individuos que adquieran un nivel de estudios superior al que tenían en el periodo anterior. Finalmente, el valor del output del sistema educativo en t es la suma de todas las inversiones individuales ligadas a los cambios de nivel educativo producidos durante el periodo t:

,t e tYH = iä


127

Antes de pasar a analizar los resultados conviene tener presente que la cifra de output educativo de un año no va a coincidir con el incremento del capital riqueza de ese año. Al margen de otras cuestiones, baste considerar que no todos los graduados se convierten en activos y que los graduados de primaria, por ejemplo, no forman parte ni siquiera de la población en edad de trabajar hasta muchos años después de la finalización de ese tipo de estudios.

11.1. El output educativo a nivel nacional

Al igual que sucedía al estimar el capital humano riqueza, los resultados dependen de los supuestos que se hagan respecto al crecimiento de los salarios reales y a los tipos de interés real futuros. En este caso, como en la estimación del capital humano riqueza, hemos considerado tres escenarios diferentes. Un escenario que denominamos optimista, con una tasa de crecimiento real de los salarios del 3% y un tipo real de interés del 2,5%. En segundo lugar, un escenario central, en el que los salarios crecen al 2% anual y el tipo de interés real es el 3,5%. Finalmente, un escenario que calificamos de pesimista, donde los salarios crecen sólo al 1% y el tipo de interés real se eleva al 4,5%. La elección de unos supuestos más o menos optimistas acerca de la evolución futura de salarios y tipos de interés tiene un impacto sustancial en el valor estimado del output del sistema educativo. Así, como muestra la tabla 11.1, su valor en el año 1998 oscila entre los 89 millardos de euros del escenario pesimista y los 252 millardos del optimista. Una vez más hay que señalar que los supuestos que consideramos más razonables corresponden al escenario central, al que corresponde una estimación de 146 millardos.

Para valorar estos resultados hay que ponerlos en relación con el tamaño de la economía española y con las estimaciones anteriores para la actividad del sector educativo según otros riterios. En cuanto a este último aspecto cabe señalar que, de acuerdo con la Contabilidad Nacional de España, el VAB del sector educación en su conjunto en 1998, último año para el que existe tal estimación, asciende a 21,6 millardos de euros a precios de 1995. Esta cifra representa menos de la cuarta parte del output estimado en nuestro escenario pesimista y apenas el 9% de nuestra estimación optimista.

a) Output educativo por grupos de estudio. Millones de euros de 1995.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998Primarios 14.931 13.801 12.975 12.345 11.636 10.919 11.366 10.590 10.181Medios 48.712 49.592 49.585 50.800 51.441 50.696 49.209 47.748 45.801Superiores 19.315 19.900 20.549 21.777 23.346 24.999 28.041 31.149 32.982Total 82.958 83.293 83.109 84.923 86.423 86.615 88.616 89.487 88.964Primarios 24.076 22.164 20.830 19.821 18.682 17.534 18.253 17.013 16.357Medios 86.360 87.709 87.495 89.282 90.001 88.542 85.748 82.987 79.393Superiores 29.530 30.430 31.416 33.293 35.637 38.115 42.782 47.474 50.302Total 139.965 140.303 139.741 142.396 144.320 144.190 146.783 147.474 146.051Primarios 41.873 38.392 36.070 34.326 32.352 30.367 31.618 29.477 28.345Medios 160.428 162.583 161.863 164.577 165.226 162.264 156.801 151.368 144.420Superiores 46.998 48.445 50.003 52.990 56.631 60.487 67.947 75.316 79.858Total 249.300 249.419 247.936 251.893 254.208 253.119 256.366 256.162 252.623

b) Output educativo por grupos de estudio. 1990=100.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998Primarios 100,0 92,4 86,9 82,7 77,9 73,1 76,1 70,9 68,2Medios 100,0 101,8 101,8 104,3 105,6 104,1 101,0 98,0 94,0Superiores 100,0 103,0 106,4 112,7 120,9 129,4 145,2 161,3 170,8Total 100,0 100,4 100,2 102,4 104,2 104,4 106,8 107,9 107,2Primarios 100,0 92,1 86,5 82,3 77,6 72,8 75,8 70,7 67,9Medios 100,0 101,6 101,3 103,4 104,2 102,5 99,3 96,1 91,9Superiores 100,0 103,1 106,4 112,7 120,7 129,1 144,9 160,8 170,3Total 100,0 100,2 99,8 101,7 103,1 103,0 104,9 105,4 104,3Primarios 100,0 91,7 86,1 82,0 77,3 72,5 75,5 70,4 67,7Medios 100,0 101,3 100,9 102,6 103,0 101,1 97,7 94,4 90,0Superiores 100,0 103,1 106,4 112,7 120,5 128,7 144,6 160,3 169,9Total 100,0 100,0 99,5 101,0 102,0 101,5 102,8 102,8 101,3

c) Output educativo por grupos de estudio. Estructura porcentual.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998Primarios 18,0 16,6 15,6 14,5 13,5 12,6 12,8 11,8 11,4Medios 58,7 59,5 59,7 59,8 59,5 58,5 55,5 53,4 51,5Superiores 23,3 23,9 24,7 25,6 27,0 28,9 31,6 34,8 37,1Total 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0Primarios 17,2 15,8 14,9 13,9 12,9 12,2 12,4 11,5 11,2Medios 61,7 62,5 62,6 62,7 62,4 61,4 58,4 56,3 54,4Superiores 21,1 21,7 22,5 23,4 24,7 26,4 29,1 32,2 34,4Total 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0Primarios 16,8 15,4 14,5 13,6 12,7 12,0 12,3 11,5 11,2Medios 64,4 65,2 65,3 65,3 65,0 64,1 61,2 59,1 57,2Superiores 18,9 19,4 20,2 21,0 22,3 23,9 26,5 29,4 31,6Total 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

Fuente: Ivie.

Tabla 11.1: Evolución y composición del output educativo por grupos de estudio (1990-1998).

Pesim

ista

Cen

tral

Pesim

ista

Opt

imist

aC

entr

alO

ptim

ista

Pesim

ista

Cen

tral

Opt

imist

a


129

Todas las estimaciones previas del output del sistema educativo palidecen cuando se considera su contribución como productor de capital humano desde la perspectiva que adopta este estudio. Este nuevo enfoque obliga a reconsiderar su importancia en el conjunto de la economía. Teniendo en cuenta que el VAB total a precios del 95 en 1998 fue de 445,4 millardos de euros, las cifras anteriores muestran con claridad que, con independencia de los supuestos realizados, el sector educativo es uno de los más importantes de la economía española.29

La magnitud del output del sector educativo es muy importante en todos los escenarios, aunque la valoración concreta depende de los supuestos realizados. Cada escenario también afecta al ritmo de crecimiento estimado, aunque se trata de diferencias de una magnitud mucho menor. Así, el crecimiento acumulado sería del 1,3 en cien con los supuestos más pesimistas y del 7,2 por cien con los más optimistas. Como podemos ver, las diferencias entre los tres escenarios apenas existen en cuanto al crecimiento del output en un nivel educativo determinado. Las diferencias en el agregado se deben a que cuanto más optimista es el escenario mayor peso tiene el nivel superior, en el que se da un crecimiento mucho mayor que en el resto del sistema educativo. También la composición del output educativo total por niveles depende en cierta medida del escenario. Como hemos dicho, cuanto más optimistas sean nuestras previsiones sobre el futuro mayor es la importancia relativa de los estudios superiores. Centraremos nuestro análisis en los resultados correspondientes al escenario central, que es el que consideramos más realista.

El gráfico 11.1 muestra la evolución del output del sistema educativo. De acuerdo a las hipótesis del escenario central, habría crecido desde 140 millardos de euros en 1990 a más de 146 millardos en 1998. Este gráfico muestra con claridad dos rasgos fundamentales comunes a todos los escenarios. En primer lugar, hay que destacar la magnitud del output educativo, cualquiera que sea el escenario de que se trate. En segundo lugar, su crecimiento o más bien su escaso crecimiento. En el escenario central el crecimiento real acumulado es del 4,3%, claramente por debajo del crecimiento de la economía. Este escaso crecimiento resulta menos sorprendente si se analiza por separado lo que sucede con los diferentes niveles de estudios.

29 Estos resultados, pueden parecer un tanto sorprendentes, están en línea con los resultados obtenidos por Jorgenson y Fraumeni para EE.UU, pero en ese caso la medición del output educativo también supondría una importante revisión al alza de las cifras de VAB.

Gráfico 11.1. Evolución del output del sistema educativo de EspañaEscenarios alternativos (1990-1998)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 199850

100

150

200

250

300

Mile

s de

millo

nes

de e

uros

de

1995

Optimista Central Pesimista


131

Como muestra la tabla 11.1, el output en estudios primarios cae un 32% y en estudios medios un 8%. Detrás de este descenso se encuentra el menor número de alumnos matriculados, debido a la particular evolución de la pirámide demográfica de España. Tras el �baby boom� de los 60 España se ha convertido en uno de los países con menor tasa de natalidad. Este fenómeno afectó inicialmente sólo a los estudios primarios, pero desde mediados de los 90 ha afectado también a los estudios medios. Por el contrario, el output de las universidades muestra un crecimiento espectacular del 70%. Como consecuencia de estos comportamientos tan dispares, la composición por niveles del output del sistema educativo ha experimentado una transformación sustancial, que refleja el gráfico 11.2. Los estudios primarios pasan de representar un 17,2% a un 11,2% y los medios caen del 61,7% al 54,4%. Sin embargo, los estudios superiores pasan del 21,1% al 34,4%.

Otra característica digna de mención es el peso de la inversión de las mujeres en educación. En apartados anteriores hemos comprobado el peso mayoritario de los hombres en el capital humano total. Ello se debía a su mayor tasa de actividad y a su mayor retribución a igualdad de edad y nivel educativo. A pesar de esta mayor retribución para los hombres, el gráfico 11.3 muestra que más del 50% del output del sector educativo en estos años consiste en capital humano adquirido por las mujeres.

Esta aparente paradoja se debe a dos hechos fundamentalmente. En primer lugar, la menor participación de la mujer en el mercado laboral contrasta con su mayor tasa de escolarización y su peso mayoritario entre los graduados. En segundo lugar, el impacto relativo de completar los sucesivos niveles educativos es mayor en los salarios de las mujeres que en el de los hombres. Es decir, la educación es más importante para mejorar la posición de las mujeres en cuanto a la dotación de capital humano en términos relativos que en el caso de los hombres.

La tabla 11.2 ofrece un mayor detalle acerca del output educativo por nivel educativo y sexo. Así, la caída del output en estudios primarios y medios frente al aumento en estudios superiores es un fenómeno común a hombres y mujeres. En todo caso, el proceso es algo más intenso en el caso de las mujeres, con un mayor crecimiento relativo del nivel universitario y una mayor caída relativa de los estudios primarios. También la importancia por sexos del output en cada nivel educativo presenta claras diferencias. En el caso de los hombres el output de las universidades supone un 41% del total en el año 1998, mientras que el output en estudios primarios apenas representa un 6%. Para las mujeres los estudios superiores suponen �sólo� un 28% y los primarios un 16%.

Gráfico 11.2. Composición del output educativoGrupos de estudio. España (1990-1998)

Fuente: Ivie

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19980%

20%

40%

60%

80%

100%

Primarios Medios Superiores

Gráfico 11.3. Composición del output educativoSexos. España (1990-1998)

Fuente: Ivie

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19980%

20%

40%

60%

80%

100%

Hombres Mujeres

a) Output educativo por sexo y grupos de estudio. Millones de euros de 1995.

Hombres 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998Primarios 5.557 5.765 5.465 5.188 4.895 4.579 4.747 4.390 4.204Secundarios 41.856 42.248 42.114 42.979 43.163 42.401 40.908 41.659 38.052Superiores 17.796 18.577 19.055 20.323 21.625 22.829 25.683 28.380 29.502Total 65.210 66.591 66.633 68.490 69.683 69.808 71.338 74.428 71.758

Mujeres 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998Primarios 18.518 16.399 15.365 14.633 13.787 12.955 13.506 12.623 12.153Secundarios 44.503 45.460 45.381 46.303 46.838 46.141 44.840 41.329 41.340Superiores 11.733 11.853 12.361 12.970 14.012 15.286 17.098 19.094 20.734Total 74.755 73.712 73.107 73.906 74.636 74.382 75.445 73.045 74.227

b) Output educativo por sexo y grupos de estudio. 1990=100.

Hombres 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998Primarios 100,0 103,7 98,3 93,4 88,1 82,4 85,4 79,0 75,6Secundarios 100,0 100,9 100,6 102,7 103,1 101,3 97,7 99,5 90,9Superiores 100,0 104,4 107,1 114,2 121,5 128,3 144,3 159,5 165,8Total 100,0 102,1 102,2 105,0 106,9 107,1 109,4 114,1 110,0

Mujeres 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998Primarios 100,0 88,6 83,0 79,0 74,4 70,0 72,9 68,2 65,6Secundarios 100,0 102,2 102,0 104,0 105,2 103,7 100,8 92,9 92,9Superiores 100,0 101,0 105,4 110,5 119,4 130,3 145,7 162,7 176,7Total 100,0 98,6 97,8 98,9 99,8 99,5 100,9 97,7 99,3

c) Output educativo por sexo y grupos de estudio. Estructura porcentual.

Hombres 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998Primarios 8,5 8,7 8,2 7,6 7,0 6,6 6,7 5,9 5,9Secundarios 64,2 63,4 63,2 62,8 61,9 60,7 57,3 56,0 53,0Superiores 27,3 27,9 28,6 29,7 31,0 32,7 36,0 38,1 41,1Total 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

Mujeres 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998Primarios 24,8 22,2 21,0 19,8 18,5 17,4 17,9 17,3 16,4Secundarios 59,5 61,7 62,1 62,7 62,8 62,0 59,4 56,6 55,7Superiores 15,7 16,1 16,9 17,5 18,8 20,6 22,7 26,1 27,9Total 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

Fuente: Ivie.

Tabla 11.2: Evolución y composición del output educativo por sexo y grupos de estudio (1990-1998).


135

11.2. El output territorial del sistema educativo

Como hemos visto, el output del sector educativo apenas ha crecido durante la década de los 90 en España. Sin embargo, las comunidades autónomas han seguido trayectorias claramente dispares en esta materia. Antes de pasar al análisis de los resultados conviene aclarar algunas cuestiones relativas al proceso de territorialización del output del sector educativo.

Del mismo modo que el output nacional se ha obtenido a partir de los graduados en cada nivel educativo, los outputs de cada comunidad y provincia se han obtenido a partir de los graduados en cada una de ellas. Esto quiere decir que las cifras corresponden al capital humano producido en una determinada zona, y no al capital humano adquirido por la población de esa zona. Así, por ejemplo, un habitante de la provincia de Castellón puede obtener su licenciatura en la Universitat de Valencia. Ese capital humano se considera producido en la provincia de Valencia, aunque es posible que nunca se utilice allí y pertenezca a alguien que vive en otra provincia.

El gráfico 11.4 ofrece la evolución del output educativo por CC.AA. Naturalmente su magnitud es muy dispar, lo cual no ha de extrañar dada la diferencia de tamaño existente entre ellas en cuanto a población (adviértase que las escalas de los cuadros no son las mismas). Mayor interés tienen las distintas evoluciones seguidas por cada una de ellas. Por un lado, existen comunidades con crecimientos acumulados sustanciales durante el periodo, como Galicia, Andalucía, Castilla-La Mancha, Extremadura, Madrid, País Vasco o la Comunidad Valenciana. Por otro, en Aragón, Cantabria, La Rioja o Cataluña se producen descensos en la producción de capital humano por el sistema educativo.

La tabla 11.3 ofrece el valor concreto del output educativo en cada provincia y comunidad autónoma. Ello da lugar a la distribución territorial que recoge la tabla 11.4.Destaca la creciente importancia del sector educativo de Andalucía (que representa el 18,5% del total nacional), o el peso de Madrid, siempre en torno al 17%. Por otra parte, resulta llamativa la pérdida de importancia de Cataluña que pasa del 15,7% al 14%. Estos cambios en la distribución responden a las diferentes evoluciones temporales comentadas anteriormente en base al gráfico 11.4.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19983,6

3,8

4,0

4,2

4,4

4,6

(ii) Aragón

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 199823,5

24,0

24,5

25,0

25,5

26,0

26,5

27,0

27,5

(i) Andalucía

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19983,5

3,6

3,7

3,8

3,9

4,0

4,1


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19981,75

1,80

1,85

1,90

1,95

(iv) Islas Baleares

Fuente: Ivie

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19984,2

4,4

4,6

4,8

5,0

5,2

5,4

5,6

(v) Canarias

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19981,60

1,65

1,70

1,75

1,80

1,85

1,90

(vi) Cantabria

Gráfico 11.4. Evolución del output educativo por CC.AA.Miles de millones de euros de 1995. (1990-2000)

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19980,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19988,0

8,5

9,0

9,5

10,0


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 199819,50

20,00

20,50

21,00

21,50

22,00

22,50

(ix) Cataluña

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 199811,50

12,00

12,50

13,00

13,50

14,00

14,50

(x) C. Valenciana

Fuente: Ivie

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19982,80

2,90

3,00

3,10

3,20

3,30

3,40

(xi) Extremadura

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19988,00

8,50

9,00

9,50

10,00

(xii) Galicia

Gráfico 11.4. Evolución del output educativo por CC.AA. (cont)Miles de millones de euros de 1995. (1990-2000)

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 199823,0

23,5

24,0

24,5

25,0

25,5

26,0

(xiii) C. de Madrid

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19983,5

3,6

3,7

3,8

3,9

4,0


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19980,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19988,00

8,20

8,40

8,60

8,80

9,00

9,20

(xvi) País Vasco

Fuente: Ivie

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19980,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

(xvii) La Rioja

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19980,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0,35


Gráfico 11.4. Evolución del output educativo por CC.AA. (cont)Miles de millones de euros de 1995. (1990-2000)

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998Almería 1.615 1.642 1.590 1.668 1.647 1.627 1.687 1.788 1.805Cádiz 3.672 3.699 3.569 3.759 3.768 3.752 3.869 3.904 3.972Córdoba 2.418 2.443 2.366 2.469 2.483 2.540 2.575 2.601 2.635Granada 3.074 3.147 3.009 3.115 3.156 3.252 3.333 3.405 3.459Huelva 1.435 1.459 1.467 1.490 1.472 1.471 1.536 1.547 1.534Jaén 1.955 1.998 1.925 2.022 2.006 2.025 2.126 2.186 2.257Málaga 4.122 4.226 4.119 4.309 4.319 4.387 4.459 4.594 4.675Sevilla 6.076 6.193 6.025 6.206 6.162 6.333 6.385 6.477 6.668Andalucía 24.367 24.806 24.069 25.038 25.013 25.388 25.970 26.503 27.005Huesca 543 526 498 475 470 478 528 445 468Teruel 286 294 288 290 269 273 287 285 293Zaragoza 3.597 3.474 3.564 3.557 3.349 3.391 3.361 3.216 3.181Aragón 4.426 4.295 4.351 4.322 4.088 4.141 4.177 3.947 3.941Principado de Asturias 3.693 3.689 3.840 3.832 3.872 3.953 3.968 3.993 3.843Islas Baleares 1.796 1.861 1.871 1.852 1.790 1.834 1.906 1.890 1.850Las Palmas 2.686 2.672 2.578 2.841 2.823 2.798 2.616 2.705 2.597Sta.Cruz de Tenerife 2.423 2.361 2.171 2.514 2.501 2.667 2.128 2.421 2.306Canarias 5.109 5.033 4.749 5.355 5.324 5.465 4.744 5.127 5.204Cantabria 1.756 1.724 1.704 1.639 1.756 1.691 1.799 1.702 1.682Ávila 437 464 447 438 454 440 458 499 457Burgos 1.269 1.242 1.256 1.308 1.319 1.289 1.311 1.361 1.333León 1.683 1.621 1.605 1.619 1.720 1.671 1.687 1.802 1.783Palencia 590 586 606 551 573 583 617 627 630Salamanca 1.442 1.433 1.377 1.410 1.431 1.444 1.484 1.627 1.576Segovia 464 450 453 451 451 454 458 498 459Soria 279 245 235 251 245 251 267 281 291Valladolid 2.141 2.119 2.076 2.189 2.279 2.196 2.175 2.391 2.321Zamora 554 557 578 593 583 597 571 654 627Castilla y León 8.858 8.716 8.634 8.810 9.056 8.926 9.027 9.741 9.479Albacete 913 944 942 992 986 1.052 1.116 1.047 999Ciudad Real 1.111 1.141 1.165 1.223 1.316 1.272 1.290 1.231 1.193Cuenca 421 424 442 440 458 453 490 481 456Guadalajara 396 430 405 417 431 418 447 456 451Toledo 1.105 1.092 1.165 1.240 1.361 1.307 1.459 1.326 1.303Castilla-La Mancha 3.946 4.031 4.119 4.313 4.551 4.502 4.802 4.541 4.401Barcelona 17.521 17.211 17.286 17.551 17.777 17.301 17.564 16.992 16.306Girona 1.598 1.549 1.615 1.563 1.621 1.620 1.651 1.586 1.484Lleida 1.095 1.052 1.056 1.029 1.023 1.045 1.030 997 933Tarragona 1.812 1.814 1.841 1.852 1.937 1.857 1.919 1.873 1.745Cataluña 22.026 21.626 21.797 21.996 22.358 21.823 22.164 21.447 20.468Alicante 3.644 3.729 3.888 4.148 4.140 4.165 4.199 4.146 4.288Castellón 1.288 1.322 1.336 1.437 1.462 1.398 1.457 1.524 1.411Valencia 7.676 7.918 8.226 8.432 8.535 8.539 8.406 8.491 8.294C. Valenciana 12.609 13.014 13.449 14.017 14.136 14.127 14.062 14.162 13.994Badajoz 1.825 1.823 1.843 1.867 1.935 1.901 2.029 1.975 2.045Cáceres 1.101 1.063 1.073 1.035 1.049 1.055 1.139 1.153 1.134Extremadura 2.926 2.886 2.916 2.902 2.984 2.956 3.167 3.128 3.179A Coruña 3.591 3.736 3.675 3.748 3.800 3.811 3.993 3.939 3.936Lugo 983 1.004 1.024 1.005 1.056 1.088 1.121 1.146 1.225Ourense 980 922 1.012 980 1.002 1.023 1.060 1.088 1.115Pontevedra 3.013 3.366 3.095 3.180 3.370 3.372 3.378 3.407 3.416Galicia 8.567 9.028 8.805 8.912 9.229 9.295 9.552 9.580 9.692C. de Madrid 24.400 23.920 23.931 24.011 24.455 24.253 25.125 25.482 25.310Región de Murcia 3.853 3.758 3.730 3.657 3.676 3.713 3.884 3.779 3.814C. Foral de Navarra 2.069 2.159 2.096 2.185 2.313 2.292 2.491 2.392 2.131Álava 1.048 1.076 1.080 1.098 1.145 1.182 1.192 1.197 1.206Guipúzcoa 2.637 2.782 2.761 2.714 2.777 2.780 2.787 2.845 2.833Vizcaya 4.670 4.672 4.694 4.604 4.694 4.755 4.873 4.888 4.982País Vasco 8.354 8.530 8.534 8.416 8.616 8.717 8.852 8.930 9.020La Rioja 891 941 847 876 804 801 808 813 746Ceuta 155 158 156 129 154 169 159 159 158Melilla 164 128 142 134 143 143 126 158 132Ceuta y Melilla 319 286 298 263 297 312 285 317 290España 139.965 140.303 139.741 142.396 144.320 144.190 146.783 147.474 146.051

Fuente: Ivie.

Tabla 11.3: Evolución territorial del output educativo (1990-1998). Millones de euros de 1995.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998Almería 1,15 1,17 1,14 1,17 1,14 1,13 1,15 1,21 1,24Cádiz 2,62 2,64 2,55 2,64 2,61 2,60 2,64 2,65 2,72Córdoba 1,73 1,74 1,69 1,73 1,72 1,76 1,75 1,76 1,80Granada 2,20 2,24 2,15 2,19 2,19 2,26 2,27 2,31 2,37Huelva 1,03 1,04 1,05 1,05 1,02 1,02 1,05 1,05 1,05Jaén 1,40 1,42 1,38 1,42 1,39 1,40 1,45 1,48 1,55Málaga 2,94 3,01 2,95 3,03 2,99 3,04 3,04 3,12 3,20Sevilla 4,34 4,41 4,31 4,36 4,27 4,39 4,35 4,39 4,57Andalucía 17,41 17,68 17,22 17,58 17,33 17,61 17,69 17,97 18,49Huesca 0,39 0,38 0,36 0,33 0,33 0,33 0,36 0,30 0,32Teruel 0,20 0,21 0,21 0,20 0,19 0,19 0,20 0,19 0,20Zaragoza 2,57 2,48 2,55 2,50 2,32 2,35 2,29 2,18 2,18Aragón 3,16 3,06 3,11 3,04 2,83 2,87 2,85 2,68 2,70Principado de Asturias 2,64 2,63 2,75 2,69 2,68 2,74 2,70 2,71 2,63Islas Baleares 1,28 1,33 1,34 1,30 1,24 1,27 1,30 1,28 1,27Las Palmas 1,92 1,90 1,85 2,00 1,96 1,94 1,78 1,83 1,78Sta.Cruz de Tenerife 1,73 1,68 1,55 1,77 1,73 1,85 1,45 1,64 1,58Canarias 3,65 3,59 3,40 3,76 3,69 3,79 3,23 3,48 3,56Cantabria 1,25 1,23 1,22 1,15 1,22 1,17 1,23 1,15 1,15Ávila 0,31 0,33 0,32 0,31 0,31 0,30 0,31 0,34 0,31Burgos 0,91 0,89 0,90 0,92 0,91 0,89 0,89 0,92 0,91León 1,20 1,16 1,15 1,14 1,19 1,16 1,15 1,22 1,22Palencia 0,42 0,42 0,43 0,39 0,40 0,40 0,42 0,43 0,43Salamanca 1,03 1,02 0,99 0,99 0,99 1,00 1,01 1,10 1,08Segovia 0,33 0,32 0,32 0,32 0,31 0,31 0,31 0,34 0,31Soria 0,20 0,17 0,17 0,18 0,17 0,17 0,18 0,19 0,20Valladolid 1,53 1,51 1,49 1,54 1,58 1,52 1,48 1,62 1,59Zamora 0,40 0,40 0,41 0,42 0,40 0,41 0,39 0,44 0,43Castilla y León 6,33 6,21 6,18 6,19 6,28 6,19 6,15 6,61 6,49Albacete 0,65 0,67 0,67 0,70 0,68 0,73 0,76 0,71 0,68Ciudad Real 0,79 0,81 0,83 0,86 0,91 0,88 0,88 0,83 0,82Cuenca 0,30 0,30 0,32 0,31 0,32 0,31 0,33 0,33 0,31Guadalajara 0,28 0,31 0,29 0,29 0,30 0,29 0,30 0,31 0,31Toledo 0,79 0,78 0,83 0,87 0,94 0,91 0,99 0,90 0,89Castilla-La Mancha 2,82 2,87 2,95 3,03 3,15 3,12 3,27 3,08 3,01Barcelona 12,52 12,27 12,37 12,33 12,32 12,00 11,97 11,52 11,16Girona 1,14 1,10 1,16 1,10 1,12 1,12 1,12 1,08 1,02Lleida 0,78 0,75 0,76 0,72 0,71 0,72 0,70 0,68 0,64Tarragona 1,29 1,29 1,32 1,30 1,34 1,29 1,31 1,27 1,19Cataluña 15,74 15,41 15,60 15,45 15,49 15,13 15,10 14,54 14,01Alicante 2,60 2,66 2,78 2,91 2,87 2,89 2,86 2,81 2,94Castellón 0,92 0,94 0,96 1,01 1,01 0,97 0,99 1,03 0,97Valencia 5,48 5,64 5,89 5,92 5,91 5,92 5,73 5,76 5,68C. Valenciana 9,01 9,28 9,62 9,84 9,79 9,80 9,58 9,60 9,58Badajoz 1,30 1,30 1,32 1,31 1,34 1,32 1,38 1,34 1,40Cáceres 0,79 0,76 0,77 0,73 0,73 0,73 0,78 0,78 0,78Extremadura 2,09 2,06 2,09 2,04 2,07 2,05 2,16 2,12 2,18A Coruña 2,57 2,66 2,63 2,63 2,63 2,64 2,72 2,67 2,70Lugo 0,70 0,72 0,73 0,71 0,73 0,75 0,76 0,78 0,84Ourense 0,70 0,66 0,72 0,69 0,69 0,71 0,72 0,74 0,76Pontevedra 2,15 2,40 2,21 2,23 2,34 2,34 2,30 2,31 2,34Galicia 6,12 6,43 6,30 6,26 6,39 6,45 6,51 6,50 6,64C. de Madrid 17,43 17,05 17,13 16,86 16,95 16,82 17,12 17,28 17,33Región de Murcia 2,75 2,68 2,67 2,57 2,55 2,57 2,65 2,56 2,61C. Foral de Navarra 1,48 1,54 1,50 1,53 1,60 1,59 1,70 1,62 1,46Álava 0,75 0,77 0,77 0,77 0,79 0,82 0,81 0,81 0,83Guipúzcoa 1,88 1,98 1,98 1,91 1,92 1,93 1,90 1,93 1,94Vizcaya 3,34 3,33 3,36 3,23 3,25 3,30 3,32 3,31 3,41País Vasco 5,97 6,08 6,11 5,91 5,97 6,05 6,03 6,06 6,18La Rioja 0,64 0,67 0,61 0,61 0,56 0,56 0,55 0,55 0,51Ceuta 0,11 0,11 0,11 0,09 0,11 0,12 0,11 0,11 0,11Melilla 0,12 0,09 0,10 0,09 0,10 0,10 0,09 0,11 0,09Ceuta y Melilla 0,23 0,20 0,21 0,18 0,21 0,22 0,19 0,22 0,20España 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00

Fuente: Ivie.

Tabla 11.4: Distribución territorial del output educativo (porcentajes).


141

La información sobre composición del output educativo del gráfico 11.5 contribuye a completar la visión acerca del sector educativo en cada comunidad autónoma. En primer lugar cabe destacar las similitudes. En general se produce un descenso del peso de los estudios primarios y un crecimiento de la importancia de los estudios superiores. Por otra parte, al margen de ese rasgo común, existen situaciones muy distintas en cuanto a la composición por nivel educativo del output total. En Madrid o Navarra los estudios superiores representan el 50% del output total. En Baleares o Extremadura apenas superan el 20%. Los distintos patrones que se observan en el gráfico no son ajenos a las políticas seguidas en las últimas dos décadas en términos de creación de nuevas universidades en comunidades como Andalucía, Castilla-La Mancha, la Comunidad Valenciana, Madrid o Cataluña. De hecho, de las 63 universidades existentes en la actualidad, 25 se han creado a lo largo de la década de los 90.

Sólo considerando que el output del sistema educativo es el capital humano que genera podemos apreciar la magnitud e importancia de este sector de la economía. Naturalmente, esto implica que también la productividad en las actividades educativas va a diferir de la habitualmente considerada. El capital humano producido por el sistema educativo se obtiene principalmente a partir del capital humano de los profesores y, sobre todo, del capital humano de los propios alumnos. Ambos recursos podrían haber tenido un uso alternativo. En este estudio nos vamos a limitar a estimar la productividad (aparente) del profesorado. Esto supone ignorar los demas factores: el resto del personal, el consumo de capital físico y de otros consumos intermedios y, sobre todo, el valor económico del tiempo que los alumnos emplean en el proceso educativo, que también tiene un coste de oportunidad, ya que podría dedicarse a la producción de bienes y servicios y a la obtención de salarios.

Una vez hechas estas advertencias, examinemos los resultados obtenidos en cuanto a la productividad aparente del profesorado. Por problemas de disponibilidad de información, relacionados en parte con la reforma educativa que tiene efecto durante el periodo analizado, sólo se han podido obtener series temporales homogéneas de esa variable para los estudios universitarios por una parte, y para el conjunto de estudios no universitarios (primarios y medios) por otra. Además, sólo se ha dispuesto de información de los graduados correspondientes al curso 1997/98 como último dato.

El gráfico 11.6 indica que el output por profesor ha descendido paulatinamente a lo largo del periodo para el conjunto del sector educativo. En 1990 era de 315.000 euros a precios de 1995, mientras que en 1998 era de 252.000 euros (un descenso acumulado del 20 por cien).

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19980%

20%

40%

60%

80%

100%

(ii) Aragón

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19980%

20%

40%

60%

80%

100%


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19980%

20%

40%

60%

80%

100%

(iv) Islas Baleares

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19980%

20%

40%

60%

80%

100%

(v) Canarias

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19980%

20%

40%

60%

80%

100%

(vi) Cantabria

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19980%

20%

40%

60%

80%

100%

(i) Andalucía


Gráfico 11.5. Composición del output educativo por niveles de estudioCCAA. (1990-1998)

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19980%

20%

40%

60%

80%

100%

(ix) Cataluña

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19980%

20%

40%

60%

80%

100%

(x) C. Valenciana

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19980%

20%

40%

60%

80%

100%


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19980%

20%

40%

60%

80%

100%


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19980%

20%

40%

60%

80%

100%

(xi) Extremadura

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19980%

20%

40%

60%

80%

100%

(xii) Galicia

Fuente: Ivie.

Gráfico 11.5. Composición del output educativo por niveles de estudio (cont.)CCAA. (1990-1998)


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19980%

20%

40%

60%

80%

100%


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19980%

20%

40%

60%

80%

100%

(xvi) País Vasco

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19980%

20%

40%

60%

80%

100%

(xiii) C. de Madrid

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19980%

20%

40%

60%

80%

100%


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19980%

20%

40%

60%

80%

100%

(xvii) La Rioja

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19980%

20%

40%

60%

80%

100%


Fuente: Ivie.

Gráfico 11.5. Composición del output educativo por niveles de estudio (cont.)CCAA. (1990-1998)


Gráfico 11.6. Evolución del output por profesor del sistema educativo de España (1990-1998).

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998100

200

300

400

500

600

Mile

s de

eur

os d

e 19

95

Total No universitarios Universitarios


146

Esta evolución viene marcada por la caída en el output por profesor de los niveles no universitarios, que puede atribuirse a un descenso en el número de alumnos a lo largo del periodo que no ha tenido contrapartida en el número de profesores. Además, en ese tipo de estudios el output por profesor es sistemáticamente menor que en los universitarios. Por el contrario, en el caso de los estudios universitarios el output por profesor crece en el conjunto del periodo, manteniéndose siempre por encima de los 450.000 euros a precios de 1995 y aproximándose a los 550.000 euros en 1998.

La tabla 11.5 muestra el output por profesor en las diferentes comunidades y provincias españolas. Como puede apreciarse, existen diferencias muy significativas. En buena medida estas diferencias vendrán marcadas por la distinta importancia de las universidades en el conjunto del sistema educativo de cada territorio. En Madrid el output por profesor al final del periodo era de 330.000 euros, mientras en provincias como Ciudad Real o Teruel apenas se alcanza la mitad de esa cifra. También el patrón de evolución temporal es muy diverso, coexistiendo zonas donde el output por profesor apenas cae, como Galicia o el País Vasco, junto con otras, como Murcia, Navarra, La Rioja o Cataluña, en donde el descenso es mucho más acusado.

Todo esto se traduce en unos elevados niveles de desigualdad territorial que, en conjunto, han aumentado a lo largo del periodo. El gráfico 11.7 ofrece el coeficiente de variación provincial del output por profesor. Como puede observarse, dicho índice de desigualdad pasa de algo más del 12 por cien en 1990 a más del 18 por cien en 1998.

Evidentemente, el lector debe interpretar con cautela los resultados obtenidos, ya que, como ya se ha advertido anteriormente, no se han tenido en cuenta la totalidad de los factores productivos que entran en la producción del capital humano (en especial el capital humano aportado por los alumnos). Además, debido a la información disponible, el método que hemos seguido no contempla la posibilidad de que el capital humano de los graduados dependa de aspectos como el número de alumnos por profesor.


Fuente: Ivie.

Tabla 11.5: Evolución territorial del output educativo por profesor. Miles de euros de 1995. (1990-1998).


Fuente: Ivie.

Tabla 11.6: Evolución territorial del output educativo por profesor (1990=100).


Fuente: Ivie.

Tabla 11.7: Índice de dotación territorial relativa del output educativo por profesor (España=100).

Gráfico 11.7. Coeficiente de variación del output educativopor profesor a nivel provincial

(1990-1998).

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 19980,00

0,05

0,10

0,15

0,20

PARTE II

Las contribuciones del capital humano


152

12. Capital humano y empleo

En la parte I se analizó la dotación de capital humano en España durante la década de los 90, tanto desde el punto de vista de la capacidad productiva disponible en cada periodo como de la riqueza que ese capital humano supone para las personas dispuestas a participar en el mercado de trabajo. Por ello, las estimaciones han estado referidas siempre a la población activa. Sin embargo, una cosa es el capital humano disponible para producir y otra la utilización de ese capital. Esto es especialmente relevante en el caso de España, cuyo mercado laboral se ha caracterizado, y lo sigue haciendo aunque en menor medida, por unas tasas de paro elevadas en comparación con otros países de nuestro entorno.

La dotación de capital humano de cada individuo es un factor que condiciona su decisión de participar en el mercado de trabajo y su probabilidad de encontrar un empleo. Por otra parte, las condiciones del mercado de trabajo inciden sobre el nivel de empleo de los recursos humanos disponibles. Una vez que las estimaciones anteriormente ofrecidas han puesto de manifiesto la importancia del capital humano acumulado como factor productivo interesa conocer hasta qué punto el capital humano es utilizado y hasta qué punto se está desaprovechando al permanecer ocioso.

Nuestro propósito es analizar en detalle esta doble dimensión. En primer lugar, el grado de utilización del capital humano disponible en la población activa. Posteriormente, cómo el propio volumen de capital humano disponible se ha visto influido por la evolución de las dotaciones de capital humano a nivel personal, con el consiguiente efecto sobre sus decisiones individuales de participar, o no, en el mercado de trabajo.

A fin de alcanzar el primer objetivo, en este apartado se estiman series provinciales de capital humano para la población ocupada y para la población parada durante el periodo 1990-2000. Para ello se usa la metodología empleada en la parte I para la estimación del capital humano de la población activa. Los criterios y las fuentes de información son las ya conocidas por el lector. Se trata de series totalmente homogéneas y coherentes entre sí. En consecuencia,


153

el capital humano productivo de la población activa estimado en el capítulo anterior coincide con la suma del capital humano estimado en este capítulo de los ocupados y de los parados.30

El gráfico 12.1 muestra la evolución nacional del capital humano para esos tres colectivos. La imagen está en consonancia con la bien conocida evolución del mercado laboral español en la última década. Como puede observarse, el capital humano productivo de la población ocupada (el capital humano utilizado) se mantiene estancado hasta mediados de los noventa en torno a los 43 millones de trabajadores equivalentes, creciendo a buen ritmo durante la segunda mitad del periodo, hasta alcanzar los 56,8 millones de trabajadores equivalentes en el año 2000. Por el contrario, el capital humano productivo de la población parada (el capital humano no utilizado) crece hasta alcanzar en 1994 un máximo de 10 millones de trabajadores equivalentes, para descender a continuación acusadamente hasta 6,8 millones en el año 2000.

La imagen descrita a nivel agregado responde al comportamiento del empleo y del paro a consecuencia de la evolución cíclica de la economía durante los 90. El gráfico 12.2 ofrece el capital humano per cápita de ocupados y parados. Ambas series crecen a lo largo del periodo, aunque hay que señalar que mientras en el caso de los ocupados el crecimiento es continuo, en el de los parados ese crecimiento acumulado sólo se da a partir de 1993. A pesar de ello, como puede apreciarse en el gráfico 12.3, el crecimiento acumulado del capital per cápita de los parados es mayor (16,5 por cien) que en el caso de los ocupados (13,8 por cien).

Al margen de ese importante crecimiento, que indica la continua mejora de las cualificaciones tanto de parados como de ocupados, lo cierto es que las diferencias entre ambos colectivos son acusadas. Los ocupados tienen un capital per cápita bastante superior al de los parados. Mientras en el primer caso pasa de 3,45 trabajadores equivalentes a 3,93 entre 1990 y 2000, en el caso de los parados crece de 2,49 a 2,90. La diferencia incluso aumenta en términos absolutos de 0,96 a 1,03 trabajadores equivalentes, aunque en términos relativos suceda justo lo contrario. La mayor cualificación de los ocupados en comparación con la de los parados es una de las características básicas del mercado de trabajo español, en donde la reducida cualificación de ciertos colectivos puede estar reduciendo su probabilidad de encontrar empleo.

30 Recordemos que seguimos midiendo el capital humano en términos de su equivalente en número de personas sin capital humano. En concreto, hombres sin estudios y menores de 20 años.

Gráfico 12.1. Evolución del capital humano productivoEspaña (1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

Millo

nes

de tr

abaj

ador

es e

quiv

alen

tes

Activos Parados Ocupados

Gráfico 12.2. Evolución del capital humano productivo per cápitaEspaña (1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

1

2

3

4

5

Trab

ajad

ores

equ

ival

ente

s


Gráfico 12.3. Evolución del capital humano productivo per cápitaEspaña (1990=100)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200090

95

100

105

110

115

120



157

Sin embargo, para alcanzar una conclusión más definitiva al respecto es necesario un mayor análisis de las diferencias de todo tipo que caracterizan a ambos tipos de capital humano: el empleado y el parado.

El gráfico 12.4 muestra la composición del capital humano por grupos de estudio. Como puede observarse, en el caso de la población ocupada el peso de los colectivos más educados en el capital humano es mucho mayor que en el caso de la población parada. El grado de utilización del capital humano correspondiente a los niveles educativos superiores es, por tanto, superior al promedio, mientras que el de los colectivos menos formados aparece más infrautilizado en términos relativos.

Las estimaciones realizadas ponen de manifiesto algunos rasgos característicos del desempleo en España: la mayor gravedad del paro para el caso de los colectivos más jóvenes y las mujeres. Respecto del primero de los aspectos, el gráfico 12.5 muestra la composición del capital humano por grupos de edad. En él se observa que también en términos de capital humano el peso de los colectivos de menor edad es sustancialmente mayor en el caso de los parados que en el de los ocupados.

En referencia al segundo aspecto, la mayor dificultad de la mujer para encontrar empleo constatada reiteradamente a través de la EPA, el gráfico 12.6 pone de manifiesto que este rasgo se mantiene también en términos de capital humano. De hecho, la mayor parte del capital humano no utilizado corresponde a las mujeres. Aunque su peso es creciente dentro del capital humano utilizado, su participación es apenas la mitad de la registrada en el capital no utilizado.

Un mayor detalle de todas estas cuestiones se ofrece en las tablas 12.1 y 12.2 con una descripción del capital humano de ocupados y parados por nivel de estudios y por edades. Los resultados ponen de manifiesto las profundas transformaciones acaecidas durante el periodo analizado en relación a la composición por niveles educativos de la población ocupada y parada. En ellas se observa que los colectivos con mayores niveles de educación han ido ganando peso tanto en la población ocupada como en la parada. Así, mientras que a principios de los 90 alrededor del 45% del capital humano de la población ocupada correspondía a personas con estudios primarios (Grupo II) o sin estudios (Grupo I), en 2000 la participación de estos colectivos menos educados desciende al 22,5%. Este rasgo es muy similar al observado en el caso de la población parada, donde la participación desciende de un 45% a un 28%.

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

(ii) Población ocupada


Gráfico 12.4. Composición del capital humano productivoGrupos de estudio. España (1990-2000)

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

(i) Población parada

Gráfico 12.5. Composición del capital humano productivoGrupos de edad. España (1990-2000)

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%


Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%


16-24 25-54 Más de 54

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%


Hombres Mujeres

Gráfico 12.6. Composición del capital humano productivoSexos. España (1990-2000)

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%


a) Capital humano por grupos de estudio. Trabajadores equivalentes. 1990-2000.






Fuente: Ivie.

Tabla 12.1: Evolución y composición del capital humano de la población ocupada por grupos de estudio (1990-2000).


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Grupo I 750.129 737.439 821.277 936.320 942.301 858.734 774.704 716.806 581.059 520.352 558.026Grupo II 1.979.527 1.936.299 2.226.861 2.756.407 2.916.050 2.583.294 2.434.086 2.183.790 1.903.402 1.553.070 1.363.917Grupo III 1.300.359 1.412.843 1.621.228 2.199.970 2.480.605 2.391.614 2.451.180 2.363.514 2.124.773 1.785.681 1.618.073Grupo IV 673.800 582.278 639.532 785.123 953.464 1.006.219 1.061.494 1.047.752 996.211 894.848 798.113Grupo V 326.613 309.132 365.719 538.067 668.885 639.492 632.063 627.112 595.430 511.010 569.805Grupo VI 241.589 254.054 330.609 533.213 697.873 684.453 722.765 735.140 694.104 638.171 513.676Grupo VII 347.323 317.760 324.598 438.907 526.787 646.849 698.727 659.070 719.059 621.115 556.788Grupo VIII 463.176 439.346 484.420 618.631 797.899 858.371 945.215 991.651 1.024.370 948.875 827.528Total 6.082.515 5.989.152 6.814.245 8.806.638 9.983.862 9.669.026 9.720.234 9.324.835 8.638.408 7.473.122 6.805.927





Fuente: Ivie.

Tabla 12.2: Evolución y composición del capital humano de la población parada por grupos de estudio (1990-2000).


163

Complementariamente, la importancia de los universitarios (Grupos VII y VIII) en el capital humano total ha aumentado en el mismo periodo del 21% al 30% de la población ocupada y del 13,3% al 20,4% en el caso de la población parada.

Al igual que sucedía con el capital humano de la población activa, tanto en el caso de la población ocupada como de la parada se observa un crecimiento espectacular en el capital humano aportado por las personas con algún tipo de Formación Profesional (Grupos V y VI) que tiene como consecuencia aumentos sustanciales de la participación de estos colectivos en el capital humano total. En el caso de la población ocupada su participación se duplica, pasando del 7,2% al 14,3%, y en el de la población parada del 9,4% a casi el 15%.

En resumen, el capital humano de la población ocupada crece un 30% (12% en el caso de los parados); el aportado por los grupos con formación profesional (Grupos V y VI) crece en torno a un 160% (90% en el caso de la población parada) y el aportado por los licenciados universitarios ocupados (Grupo VIII) un 99% (79% en el caso de los parados). Por el contrario, el capital humano aportado por los menos educados (Grupos I y II) cae un 35% en el caso de los ocupados y un 30% en el caso de los parados.

Los resultados anteriores (aumento del peso relativo de los más cualificados y menores niveles de cualificación en el caso de la población parada) son la consecuencia de dos factores. En primer lugar, del cambio generacional: nuevas generaciones con mayores niveles educativos acceden al mercado de trabajo y acumulan experiencia y, en consecuencia, aumentan el peso en el capital humano total de los colectivos más cualificados. En segundo lugar, refleja la demanda cada vez mayor por parte del propio mercado de trabajo de trabajadores con mayores niveles de educación.

Tanto para el caso de los colectivos ocupados como de los parados, el capital humano de las mujeres se concentra en mayor medida que el de los hombres en los mayores niveles educativos (tablas 12.3 y 12.4). Igual que sucedía con la población activa, la acumulación de capital humano de la población ocupada durante el periodo analizado se debe fundamentalmente a la aportación de las mujeres. El crecimiento del 30,7% del capital humano total de la población ocupada es fruto del crecimiento del aportado por los hombres (20%), pero sobre todo del intensísimo crecimiento experimentado en el capital humano de las mujeres (65,5%). En la población parada, el escaso 12% de crecimiento del capital total es el resultado de la caída acumulada de un 4% en el capital humano de los hombres parados unida a un crecimiento del 32% en el de las mujeres desocupadas.

a) Capital humano por sexo y grupos de estudio. Trabajadores equivalentes. 1990-2000.

Hombres 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Grupo I 3.501.137 3.292.244 2.949.642 2.582.227 2.273.667 2.103.280 1.986.493 1.839.833 1.642.494 1.700.763 1.878.669Grupo II 12.412.674 12.123.743 11.418.142 10.385.617 9.778.395 9.463.423 9.131.207 8.882.230 8.820.347 8.420.645 8.015.692Grupo III 4.577.029 4.769.111 5.068.899 5.181.495 5.394.664 5.813.970 6.202.883 6.689.818 7.152.997 7.571.834 7.804.076Grupo IV 3.277.321 3.402.216 3.184.711 3.232.316 3.264.923 3.561.561 3.840.850 4.138.489 4.384.469 4.690.725 5.052.221Grupo V 972.119 1.040.336 1.234.796 1.224.571 1.291.086 1.388.196 1.509.104 1.571.874 1.662.669 1.781.509 2.214.994Grupo VI 1.456.843 1.502.415 1.856.521 1.881.645 2.174.595 2.387.773 2.527.584 2.745.814 3.003.714 3.277.140 3.341.144Grupo VII 2.468.112 2.553.846 2.560.698 2.701.808 2.569.948 2.692.697 3.038.861 3.300.264 3.318.868 3.510.715 3.626.125Grupo VIII 4.336.901 4.406.791 4.418.887 4.394.402 4.806.296 5.232.712 5.788.754 5.953.428 6.443.208 6.991.881 7.555.922Total 33.002.137 33.090.703 32.692.296 31.584.081 31.553.573 32.643.611 34.025.736 35.121.751 36.428.766 37.945.212 39.488.843

Mujeres 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Grupo I 922.406 882.341 829.055 782.210 684.335 642.275 594.979 562.345 501.824 533.421 553.810Grupo II 2.954.899 2.935.014 2.913.319 2.685.225 2.565.032 2.574.288 2.472.862 2.422.027 2.420.855 2.346.014 2.345.835Grupo III 1.684.835 1.791.596 1.871.243 1.885.047 1.977.024 2.066.549 2.244.296 2.426.379 2.542.846 2.768.883 2.900.906Grupo IV 1.252.767 1.302.138 1.221.895 1.292.351 1.385.630 1.521.274 1.649.597 1.729.990 1.923.213 2.147.304 2.437.404Grupo V 381.168 414.911 497.588 537.253 542.362 630.410 740.060 824.639 876.523 1.012.329 1.200.616Grupo VI 322.598 391.619 497.929 601.424 630.790 710.483 828.413 934.677 1.053.601 1.255.247 1.368.690Grupo VII 1.616.548 1.620.613 1.664.133 1.831.426 1.895.798 2.026.223 2.279.269 2.418.771 2.552.410 2.655.428 2.817.365Grupo VIII 1.325.984 1.512.903 1.683.349 1.611.375 1.795.429 2.159.966 2.406.262 2.601.325 2.879.816 3.235.837 3.690.723Total 10.461.205 10.851.135 11.178.510 11.226.311 11.476.400 12.331.466 13.215.738 13.920.154 14.751.089 15.954.462 17.315.350







Fuente: Ivie.

Tabla 12.3: Evolución y composición del capital humano de la población ocupada por sexo y grupos de estudio (1990-2000).

a) Capital humano por sexo y grupos de estudio. Trabajadores equivalentes. 1990-2000.

Hombres 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Grupo I 3.501.137 3.292.244 2.949.642 2.582.227 2.273.667 2.103.280 1.986.493 1.839.833 1.642.494 1.700.763 1.878.669Grupo II 12.412.674 12.123.743 11.418.142 10.385.617 9.778.395 9.463.423 9.131.207 8.882.230 8.820.347 8.420.645 8.015.692Grupo III 4.577.029 4.769.111 5.068.899 5.181.495 5.394.664 5.813.970 6.202.883 6.689.818 7.152.997 7.571.834 7.804.076Grupo IV 3.277.321 3.402.216 3.184.711 3.232.316 3.264.923 3.561.561 3.840.850 4.138.489 4.384.469 4.690.725 5.052.221Grupo V 972.119 1.040.336 1.234.796 1.224.571 1.291.086 1.388.196 1.509.104 1.571.874 1.662.669 1.781.509 2.214.994Grupo VI 1.456.843 1.502.415 1.856.521 1.881.645 2.174.595 2.387.773 2.527.584 2.745.814 3.003.714 3.277.140 3.341.144Grupo VII 2.468.112 2.553.846 2.560.698 2.701.808 2.569.948 2.692.697 3.038.861 3.300.264 3.318.868 3.510.715 3.626.125Grupo VIII 4.336.901 4.406.791 4.418.887 4.394.402 4.806.296 5.232.712 5.788.754 5.953.428 6.443.208 6.991.881 7.555.922Total 33.002.137 33.090.703 32.692.296 31.584.081 31.553.573 32.643.611 34.025.736 35.121.751 36.428.766 37.945.212 39.488.843

Mujeres 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Grupo I 922.406 882.341 829.055 782.210 684.335 642.275 594.979 562.345 501.824 533.421 553.810Grupo II 2.954.899 2.935.014 2.913.319 2.685.225 2.565.032 2.574.288 2.472.862 2.422.027 2.420.855 2.346.014 2.345.835Grupo III 1.684.835 1.791.596 1.871.243 1.885.047 1.977.024 2.066.549 2.244.296 2.426.379 2.542.846 2.768.883 2.900.906Grupo IV 1.252.767 1.302.138 1.221.895 1.292.351 1.385.630 1.521.274 1.649.597 1.729.990 1.923.213 2.147.304 2.437.404Grupo V 381.168 414.911 497.588 537.253 542.362 630.410 740.060 824.639 876.523 1.012.329 1.200.616Grupo VI 322.598 391.619 497.929 601.424 630.790 710.483 828.413 934.677 1.053.601 1.255.247 1.368.690Grupo VII 1.616.548 1.620.613 1.664.133 1.831.426 1.895.798 2.026.223 2.279.269 2.418.771 2.552.410 2.655.428 2.817.365Grupo VIII 1.325.984 1.512.903 1.683.349 1.611.375 1.795.429 2.159.966 2.406.262 2.601.325 2.879.816 3.235.837 3.690.723Total 10.461.205 10.851.135 11.178.510 11.226.311 11.476.400 12.331.466 13.215.738 13.920.154 14.751.089 15.954.462 17.315.350







Fuente: Ivie.

Tabla 12.4: Evolución y composición del capital humano de la población ocupada por sexo y grupos de estudio (1990-2000).


166

Finalmente, por niveles de estudio y sexo cabe destacar los importantes crecimientos experimentados por el número de mujeres ocupadas con alguna licenciatura universitaria y, sobre todo, las mujeres ocupadas con algún tipo de formación profesional. Fruto de este importante crecimiento, el capital de las licenciadas se multiplica por 2,8, mientras que el de las mujeres con formación profesional (grupos V y VI) se multiplica por 3,6 (4,2 en el caso del grupo VI).

Las tablas 12.5 y 12.6 ofrecen información detallada sobre la composición por grupos de edad de la población ocupada y parada. Como rasgo más significativo se observa que los grupos de edad intermedios representan un porcentaje cada vez mayor en el capital humano de los ocupados y parados.

12.1. El capital humano productivo y el empleo territorial

En el apartado anterior hemos examinado los rasgos principales del capital humano utilizado y del capital humano de los parados a nivel nacional. A continuación vamos a estudiar el comportamiento de esas variables a nivel territorial.

La tabla 12.7 ofrece la estimación del capital humano de la población ocupada en las CC.AA. y provincias de España. La tabla 12.8 ofrece el mismo detalle para el caso de la población parada. En primer lugar, los resultados indican que prácticamente todas las provincias, exceptuando León, Zamora, Lugo y Ourense emplean más capital humano en 2000 que en 1990. El crecimiento acumulado varía entre el 56,4 por cien de Las Palmas y el �19,4 por cien de Ourense. Entre las comunidades autónomas los casos extremos serían Canarias (54,2%) y Asturias (4,7%) respectivamente (gráfico 12.7). En el caso de la población parada el panorama es más dispar. No sólo hay más excepciones a una pauta general que sigue siendo de crecimiento, sino que el rango de variación es más amplio. Así el crecimiento oscila entre el 85,9% de Huelva y el �23% de Zamora.

Mientras el crecimiento del capital humano utilizado ha de valorarse positivamente, el aumento del capital humano de la población parada indica un peor aprovechamiento de los recursos en el territorio en cuestión. Así, la evolución habría sido particularmente negativa en comunidades como Galicia, Andalucía, Madrid, Castilla-La Mancha o Extremadura. Lo contrario sucedería en Navarra, Baleares, País Vasco o Cataluña.

a) Capital humano por grupos de edad. Trabajadores equivalentes. 1990-2000.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Total de 16 a 19 años 604.970 591.995 578.012 432.081 388.595 367.892 353.066 330.444 361.775 393.651 395.601Total de 20 a 24 años 2.694.861 2.697.236 2.491.750 2.197.754 2.089.606 2.203.956 2.245.711 2.394.576 2.450.756 2.607.735 2.724.471Total de 25 a 29 años 4.556.329 4.670.720 4.615.202 4.329.242 4.387.433 4.402.455 4.500.528 4.706.451 4.925.767 5.302.767 5.760.956Total de 30 a 34 años 5.590.004 5.780.429 5.692.134 5.548.529 5.774.319 5.782.255 5.923.022 6.085.799 6.430.027 6.759.786 7.033.525Total de 35 a 39 años 5.947.995 6.061.622 6.261.826 6.329.823 6.458.219 7.012.050 7.514.557 7.666.112 7.872.344 8.154.857 8.644.680Total de 40 a 44 años 6.115.881 6.233.968 6.432.964 6.318.965 6.249.777 6.707.099 7.158.102 7.504.661 8.039.188 8.716.347 9.115.325Total de 45 a 49 años 5.450.610 5.481.247 5.773.279 5.892.781 6.107.011 6.680.907 7.109.384 7.346.089 7.436.996 7.917.088 8.312.545Total de 50 a 54 años 4.755.508 4.785.777 4.472.031 4.549.394 4.815.851 5.336.043 5.814.411 6.274.823 6.576.892 6.906.661 7.021.994Total de 55 a 59 años 4.635.546 4.387.695 4.271.669 4.008.173 3.621.528 3.545.031 3.660.590 3.718.537 4.137.882 4.380.214 4.849.234Total de 60 o más años 3.111.636 3.251.149 3.281.938 3.203.652 3.137.634 2.937.391 2.962.104 3.014.412 2.948.229 2.760.568 2.945.862Total 43.463.341 43.941.838 43.870.805 42.810.393 43.029.973 44.975.078 47.241.474 49.041.905 51.179.855 53.899.674 56.804.193





Fuente: Ivie.

Tabla 12.5: Evolución y composición del capital humano de la población ocupada por grupos de edad (1990-2000).


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Total de 16 a 19 años 342.039 295.552 324.440 425.871 420.217 373.029 357.515 336.831 288.002 237.795 202.602Total de 20 a 24 años 1.117.037 1.086.330 1.139.421 1.416.849 1.532.149 1.435.947 1.427.776 1.296.703 1.171.797 952.346 789.838Total de 25 a 29 años 1.202.718 1.197.630 1.296.960 1.688.236 1.896.632 1.844.735 1.793.928 1.693.032 1.553.044 1.327.359 1.152.295Total de 30 a 34 años 833.756 834.764 984.798 1.273.097 1.494.311 1.455.898 1.462.718 1.419.339 1.334.851 1.089.560 955.044Total de 35 a 39 años 616.463 669.707 811.753 1.021.652 1.224.272 1.242.020 1.276.053 1.276.790 1.218.674 1.066.312 980.242Total de 40 a 44 años 511.004 507.509 663.701 849.406 1.024.740 1.021.243 1.059.072 1.058.777 959.403 886.856 850.979Total de 45 a 49 años 443.796 419.309 549.793 770.157 904.374 867.933 853.155 831.052 772.482 682.993 672.439Total de 50 a 54 años 417.096 390.352 401.818 597.163 642.080 664.827 750.591 695.727 672.929 592.513 514.600Total de 55 a 59 años 408.821 395.219 458.871 532.941 625.317 537.041 519.099 523.524 488.466 484.245 483.361Total de 60 o más años 189.782 192.779 182.689 231.267 219.768 226.353 220.325 193.060 178.760 153.142 204.527Total 6.082.515 5.989.152 6.814.245 8.806.638 9.983.862 9.669.026 9.720.234 9.324.835 8.638.408 7.473.122 6.805.927





Fuente: Ivie.

Tabla 12.6: Evolución y composición del capital humano de la población parada por grupos de edad (1990-2000).

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Almería 451.699 457.183 478.152 455.487 454.840 470.672 502.399 501.230 516.679 591.781 594.854Cádiz 848.161 840.940 860.898 856.489 858.532 881.722 956.238 1.008.088 1.072.252 1.171.554 1.234.524Córdoba 640.516 669.189 650.298 637.717 635.084 688.677 673.325 685.312 729.129 767.682 825.001Granada 692.301 675.508 711.671 716.027 706.746 719.283 772.778 791.813 848.733 874.735 910.053Huelva 404.969 405.992 389.630 373.681 379.197 385.076 396.753 419.227 417.279 460.014 505.183Jaén 537.645 554.643 522.779 493.649 490.964 517.111 542.353 586.043 670.687 671.541 683.255Málaga 1.051.228 1.083.220 1.103.374 1.023.769 1.021.498 1.033.817 1.155.780 1.235.471 1.339.656 1.388.335 1.443.662Sevilla 1.405.269 1.458.327 1.492.612 1.371.304 1.412.640 1.535.117 1.667.472 1.713.118 1.760.933 1.870.297 2.026.005Andalucía 6.031.788 6.145.001 6.209.414 5.928.123 5.959.501 6.231.475 6.667.098 6.940.303 7.355.347 7.795.938 8.222.536Huesca 242.127 251.186 261.597 235.673 257.972 261.890 275.984 274.628 288.602 295.694 315.132Teruel 169.018 167.926 170.939 159.863 154.030 151.666 155.863 169.845 173.902 166.076 189.213Zaragoza 1.056.441 1.037.377 1.048.243 1.013.790 1.032.883 1.098.585 1.171.818 1.194.673 1.240.990 1.273.823 1.337.847Aragón 1.467.587 1.456.489 1.480.779 1.409.327 1.444.885 1.512.141 1.603.665 1.639.145 1.703.494 1.735.593 1.842.192Principado de Asturias 1.280.447 1.249.072 1.249.562 1.235.514 1.179.716 1.201.636 1.232.987 1.225.467 1.235.501 1.302.752 1.341.020Islas Baleares 839.948 862.339 804.864 797.753 833.216 926.446 955.789 985.972 1.024.448 1.089.530 1.166.116Las Palmas 751.382 729.161 744.658 765.892 787.751 827.574 859.371 978.270 1.026.670 1.124.465 1.175.445Sta.Cruz de Tenerife 723.512 778.562 778.093 741.640 822.278 876.529 910.273 957.680 980.835 1.012.272 1.098.775Canarias 1.474.894 1.507.722 1.522.751 1.507.532 1.610.029 1.704.102 1.769.644 1.935.950 2.007.504 2.136.737 2.274.220Cantabria 624.212 616.016 596.904 606.661 579.964 596.551 597.152 636.824 677.737 675.743 689.953Ávila 193.370 196.034 182.541 178.067 163.167 171.681 178.356 186.202 208.383 207.940 214.899Burgos 441.585 465.422 458.205 429.978 438.211 441.329 465.137 495.554 466.310 500.489 530.264León 651.884 634.200 633.428 606.630 589.119 591.928 598.440 586.342 623.998 651.505 614.398Palencia 218.056 215.071 224.417 221.315 211.057 202.114 204.702 218.298 221.232 225.235 240.153Salamanca 397.671 392.822 373.487 366.977 363.852 385.884 435.543 440.038 461.046 482.796 492.931Segovia 186.687 190.196 179.269 185.756 184.670 182.734 185.410 203.585 208.313 230.329 234.464Soria 119.832 117.067 122.679 122.314 118.980 110.779 117.758 126.756 131.173 139.765 140.516Valladolid 561.556 604.052 625.051 600.188 571.678 587.301 642.773 636.638 687.637 757.231 784.634Zamora 235.087 228.649 233.645 218.123 196.503 211.771 201.337 205.372 212.277 209.302 227.648Castilla y León 3.005.729 3.043.514 3.032.722 2.929.348 2.837.237 2.885.522 3.029.455 3.098.785 3.220.370 3.404.590 3.479.908Albacete 317.526 332.677 344.292 318.117 316.495 345.234 360.289 374.606 396.377 449.863 486.522Ciudad Real 495.155 480.812 483.628 477.850 461.365 442.691 481.562 490.194 493.901 511.774 532.325Cuenca 201.557 209.962 204.467 202.054 217.261 184.066 206.509 224.504 221.618 212.166 232.372Guadalajara 161.553 162.579 162.962 151.532 156.221 162.676 182.247 194.707 210.874 230.615 234.021Toledo 499.101 508.154 496.450 489.649 478.994 473.560 532.815 578.412 601.109 615.827 649.072Castilla-La Mancha 1.674.893 1.694.184 1.691.800 1.639.203 1.630.336 1.608.227 1.763.421 1.862.423 1.923.879 2.020.244 2.134.313Barcelona 5.881.812 5.977.616 5.855.155 5.795.054 5.762.924 6.018.590 6.225.404 6.429.468 6.789.832 7.009.335 7.426.951Girona 677.330 691.992 675.026 644.714 670.698 739.962 744.800 760.445 783.271 833.166 857.183Lleida 439.951 451.831 460.034 444.864 457.592 455.958 464.006 491.694 508.765 517.436 537.070Tarragona 639.610 671.464 665.674 615.931 624.397 711.313 731.140 790.900 829.660 875.809 903.417Cataluña 7.638.704 7.792.903 7.655.889 7.500.564 7.515.611 7.925.823 8.165.349 8.472.507 8.911.528 9.235.747 9.724.621Alicante 1.319.818 1.304.540 1.273.212 1.271.482 1.300.706 1.483.452 1.539.961 1.569.900 1.738.988 1.849.190 1.883.703Castellón 534.423 518.961 506.676 488.943 508.174 542.529 555.212 584.115 618.724 643.134 693.008Valencia 2.322.141 2.363.978 2.388.962 2.322.907 2.382.328 2.456.544 2.572.442 2.699.021 2.729.702 2.890.401 3.236.917C. Valenciana 4.176.382 4.187.479 4.168.851 4.083.332 4.191.208 4.482.525 4.667.615 4.853.035 5.087.414 5.382.724 5.813.628Badajoz 572.284 585.998 583.427 584.498 556.120 537.396 583.637 619.083 636.805 712.377 769.080Cáceres 414.199 414.046 392.719 399.405 380.279 385.278 413.218 437.178 441.754 454.575 486.708Extremadura 986.483 1.000.044 976.145 983.903 936.399 922.674 996.855 1.056.261 1.078.560 1.166.953 1.255.788A Coruña 1.224.030 1.292.066 1.240.714 1.181.477 1.158.847 1.203.399 1.313.023 1.339.458 1.354.305 1.457.083 1.492.012Lugo 494.813 477.156 494.627 510.619 495.647 488.969 476.067 469.601 454.108 466.990 485.849Ourense 559.800 556.523 476.955 481.009 441.872 461.164 441.102 405.680 421.189 409.749 450.962Pontevedra 1.050.052 1.018.708 1.021.845 1.023.275 1.042.247 1.022.883 1.029.692 1.062.001 1.125.331 1.160.853 1.192.828Galicia 3.328.694 3.344.453 3.234.141 3.196.380 3.138.614 3.176.415 3.259.885 3.276.741 3.354.933 3.494.675 3.621.651C. de Madrid 6.219.252 6.243.592 6.415.603 6.265.992 6.402.656 6.881.308 7.327.284 7.551.925 7.900.669 8.486.091 8.841.279Región de Murcia 1.043.780 1.013.532 1.024.204 1.025.171 1.020.557 1.071.327 1.161.074 1.280.676 1.336.286 1.433.641 1.574.146C. Foral de Navarra 646.967 671.242 685.482 651.248 677.898 709.108 738.793 786.607 823.927 842.161 878.319Álava 331.565 342.983 354.204 332.495 338.188 375.340 403.178 434.602 443.523 479.868 481.488Guipúzcoa 852.643 874.482 879.316 852.830 878.562 884.179 905.855 964.065 1.014.308 1.045.931 1.093.980Vizcaya 1.407.522 1.453.498 1.459.186 1.418.849 1.423.539 1.429.105 1.516.771 1.538.492 1.564.887 1.645.630 1.807.018País Vasco 2.591.730 2.670.963 2.692.706 2.604.174 2.640.290 2.688.624 2.825.804 2.937.159 3.022.718 3.171.428 3.382.486La Rioja 315.004 331.645 318.078 320.302 313.503 319.331 325.634 345.153 342.611 356.306 385.253Ceuta 64.397 65.894 66.031 76.622 67.958 70.895 81.850 83.713 93.284 84.877 93.902Melilla 52.450 45.753 44.880 49.243 50.396 60.946 72.119 73.258 79.645 83.944 82.861Ceuta y Melilla 116.847 111.647 110.911 125.865 118.354 131.841 153.969 156.972 172.930 168.821 176.763España 43.463.341 43.941.838 43.870.805 42.810.393 43.029.973 44.975.078 47.241.474 49.041.905 51.179.855 53.899.674 56.804.193

Fuente: Ivie.

Tabla 12.7: Evolución territorial del capital humano de la población ocupada (1990-2000). Trabajadores equivalentes.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Almería 75.820 71.364 80.666 97.320 110.916 111.447 105.634 110.746 100.613 77.346 103.119Cádiz 294.370 286.606 276.341 349.115 427.027 441.762 405.889 427.398 429.655 383.573 370.870Córdoba 158.677 163.438 199.666 209.705 220.235 224.732 248.537 233.756 243.164 245.876 216.460Granada 170.214 154.127 178.600 202.426 222.564 249.384 262.989 271.597 244.960 217.846 175.143Huelva 67.021 61.324 104.394 133.177 139.497 109.356 123.402 127.530 131.873 117.532 124.618Jaén 126.851 145.040 150.249 195.871 200.369 182.556 208.925 189.844 132.178 148.488 166.463Málaga 257.816 307.358 342.533 441.623 419.519 431.086 398.099 386.409 355.823 335.861 251.904Sevilla 339.030 292.399 336.847 439.369 520.467 526.082 526.307 558.076 540.955 517.900 533.916Andalucía 1.489.798 1.481.655 1.669.294 2.068.606 2.260.593 2.276.404 2.279.782 2.305.355 2.179.221 2.044.423 1.942.492Huesca 12.140 15.931 13.900 21.085 25.967 20.593 25.172 28.127 22.455 20.139 18.073Teruel 8.736 11.187 9.463 16.095 20.324 18.759 20.259 17.049 16.579 11.447 11.314Zaragoza 80.263 82.304 113.171 157.810 182.057 171.709 163.353 147.650 122.137 101.986 72.901Aragón 101.139 109.421 136.534 194.990 228.348 211.061 208.784 192.827 161.170 133.571 102.287Principado de Asturias 189.255 171.132 187.845 215.569 243.295 220.453 237.953 243.867 208.826 203.664 209.879Islas Baleares 67.891 50.235 71.068 119.008 132.611 113.240 112.274 101.342 96.190 70.608 47.211Las Palmas 163.507 183.305 180.157 195.434 209.751 179.575 185.418 174.933 159.531 134.118 146.767Sta.Cruz de Tenerife 153.873 163.674 182.341 218.032 227.285 200.917 185.309 173.229 170.259 135.696 141.879Canarias 317.380 346.979 362.498 413.466 437.036 380.492 370.727 348.163 329.790 269.814 288.647Cantabria 90.419 78.742 82.930 108.400 134.501 129.083 133.292 120.060 110.522 89.723 79.847Ávila 21.103 23.134 27.872 25.030 34.510 33.810 30.683 34.980 27.773 25.045 25.500Burgos 40.056 34.804 51.868 60.370 69.327 62.933 67.063 63.122 66.019 58.367 42.472León 72.859 68.852 99.598 95.461 103.858 97.689 101.501 104.255 106.785 94.210 75.141Palencia 27.101 29.593 21.749 34.359 42.345 43.479 42.509 34.582 35.873 29.072 29.236Salamanca 68.809 57.355 85.093 88.431 109.332 98.662 101.709 115.693 107.904 86.797 75.598Segovia 9.898 13.663 15.319 19.373 23.692 22.024 20.412 23.990 23.706 14.206 15.788Soria 8.835 7.240 6.989 7.822 10.870 9.911 8.531 11.296 9.994 7.678 9.398Valladolid 111.255 111.408 113.018 135.009 128.145 134.945 127.117 128.756 120.127 116.589 112.753Zamora 35.993 32.674 35.952 46.461 46.485 37.878 40.718 33.783 32.494 33.185 26.258Castilla y León 395.909 378.724 457.459 512.316 568.563 541.331 540.245 550.456 530.675 465.148 412.144Albacete 67.209 79.808 75.915 100.039 86.543 80.225 84.877 84.627 72.145 71.021 56.423Ciudad Real 48.742 50.075 57.503 78.270 92.174 88.893 88.314 85.825 90.866 80.734 55.562Cuenca 20.604 21.493 23.616 30.557 28.846 29.231 29.812 25.639 22.875 24.149 24.920Guadalajara 11.803 14.746 13.525 27.569 23.482 18.502 20.755 21.650 23.451 25.826 21.836Toledo 39.172 35.737 52.702 62.394 81.148 90.434 92.586 88.145 82.759 71.084 67.414Castilla-La Mancha 187.531 201.859 223.261 298.829 312.193 307.285 316.344 305.886 292.096 272.815 226.156Barcelona 689.870 625.889 684.438 1.035.528 1.241.738 1.199.112 1.181.172 1.064.928 920.162 682.773 567.149Girona 25.553 39.060 46.349 54.768 85.283 81.618 78.894 69.806 62.351 53.109 40.994Lleida 10.542 10.969 17.151 34.518 36.542 34.263 32.714 34.187 33.211 23.768 19.322Tarragona 55.214 52.895 67.235 87.295 98.862 92.257 95.373 82.527 80.649 72.068 59.268Cataluña 781.179 728.812 815.172 1.212.110 1.462.425 1.407.251 1.388.154 1.251.449 1.096.373 831.717 686.733Alicante 217.923 246.742 268.673 336.450 356.710 308.809 314.251 324.247 270.729 212.303 219.859Castellón 37.750 54.185 52.959 74.346 81.756 66.973 57.522 49.657 43.353 42.017 37.542Valencia 280.910 291.878 370.700 543.783 579.918 579.643 584.605 532.338 451.445 389.188 327.958C. Valenciana 536.583 592.804 692.332 954.578 1.018.385 955.425 956.378 906.242 765.528 643.509 585.358Badajoz 170.114 166.495 187.354 213.318 232.090 209.889 205.059 199.064 206.889 184.025 183.962Cáceres 71.602 67.769 64.873 101.150 98.091 92.067 112.432 115.981 108.990 96.338 102.992Extremadura 241.716 234.265 252.227 314.468 330.182 301.955 317.491 315.045 315.879 280.362 286.954A Coruña 165.941 149.642 195.807 224.208 267.564 219.194 235.831 230.044 215.018 205.747 215.541Lugo 40.247 44.155 42.700 52.982 68.726 67.789 65.699 67.766 63.911 58.986 51.003Ourense 37.856 33.799 60.705 60.726 69.435 46.885 63.647 71.626 76.142 84.153 59.932Pontevedra 127.698 142.452 187.597 209.465 211.976 212.260 211.827 204.502 200.156 193.557 177.256Galicia 371.743 370.048 486.809 547.381 617.701 546.129 577.004 573.939 555.227 542.443 503.731C. de Madrid 649.999 575.777 659.839 929.389 1.208.037 1.286.372 1.326.717 1.220.426 1.175.028 954.425 839.403Región de Murcia 136.531 148.089 180.121 240.063 257.193 245.954 262.973 241.768 217.500 168.397 154.067C. Foral de Navarra 57.290 53.736 56.838 72.607 86.302 79.839 68.992 64.698 66.158 56.007 31.718Álava 41.437 38.741 54.770 61.523 67.739 56.040 59.851 56.700 43.552 42.868 38.360Guipúzcoa 118.709 114.817 130.091 156.955 172.606 165.489 165.150 145.888 128.993 95.431 96.050Vizcaya 256.526 258.912 236.128 326.288 367.788 364.289 318.933 309.856 298.243 250.001 213.322País Vasco 416.672 412.469 420.989 544.766 608.134 585.817 543.934 512.445 470.788 388.300 347.732La Rioja 20.526 25.795 34.911 38.533 50.543 46.260 42.199 35.303 32.418 25.742 23.416Ceuta 16.112 12.972 9.955 6.358 13.422 18.418 20.810 18.786 19.307 18.083 23.151Melilla 14.842 15.637 14.163 15.201 14.397 16.255 16.182 16.776 15.711 14.369 15.001Ceuta y Melilla 30.954 28.609 24.118 21.559 27.819 34.673 36.991 35.563 35.019 32.453 38.152España 6.082.515 5.989.152 6.814.245 8.806.638 9.983.862 9.669.026 9.720.234 9.324.835 8.638.408 7.473.122 6.805.927

Fuente: Ivie.

Tabla 12.8: Evolución territorial del capital humano de la población parada (1990-2000). Trabajadores equivalentes.

Gráfico 12.7. Crecimiento del capital humano productivo de la población ocupadaCCAA. (1990-2000)

Fuente: INE

AndalucíaAragón

P. de AsturiasIslas Baleares

CanariasCantabria

Castilla y LeónCastilla-La Mancha

CataluñaC. ValencianaExtremadura

GaliciaC. de Madrid

Región de MurciaC. Foral de Navarra

País VascoLa Rioja

Ceuta y Melilla

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60%


172

Tal y como se observa en el gráfico 12.8, la distribución territorial del capital humano de los ocupados está en línea con lo ya visto en el caso de la población activa en un capítulo anterior. Más llamativa es la distribución del capital humano no utilizado, sobre todo en comparación a la del capital utilizado.

Así, mientras la participación de Andalucía en el capital humano de la población ocupada oscila en torno al 14 por cien, esta comunidad representa en el año 2000 un 28,5 por cien del capital humano no utilizado. En una situación similar, aunque menos espectacular, se encuentran comunidades como Extremadura y Galicia. Por el contrario, Cataluña apenas representa el 10 por cien del capital no utilizado frente a un 17 por cien del capital de la población ocupada. En comunidades como Madrid o Baleares se da un fenómeno similar.

Estos datos muestran con claridad que existen grandes diferencias en cuanto al aprovechamiento del capital humano a nivel territorial. Resulta especialmente preocupante que los peores resultados se den en las comunidades con menores niveles de renta per cápita, mientras que los mejores corresponden a las comunidades más desarrolladas. Esto indica que la divergencia regional en España se debe no sólo a la falta de recursos productivos en las regiones más atrasadas, sino también a su relativa infrautilización.

El capital humano agregado depende del tamaño poblacional y de la dotación de capital humano per cápita. Es esta segunda variable la que está más íntimamente relacionada con los niveles de productividad del trabajo y de renta per cápita de cada zona. Las tablas 12.9 y 12.10ofrecen el capital humano per cápita de la población ocupada y parada respectivamente por provincias y CC.AA. En ellas se observa que el capital humano por ocupado es siempre superior al del capital por parado en todas y cada una de las provincias. El capital per cápita de los ocupados en el año 2000 oscila entre los 3,44 trabajadores equivalentes de Lugo y los 4,41 de Madrid. En el caso de los parados varía entre los 2,56 de Girona y los 3,51 de Soria.

La evolución a lo largo del periodo muestra asimismo unos rasgos básicos comunes. En primer lugar, se observa que todas las provincias utilizan en el año 2000 más capital humano por ocupado que en 1990. La tasa acumulada de crecimiento varía en cada caso particular, oscilando entre el 25,5 por cien de Albacete y el 3,6 por cien de Ciudad Real. Entre las comunidades autónomas los casos extremos serían Murcia (17,9%) y Cantabria (4,9%) respectivamente. El crecimiento en el caso de la población parada se ofrece en la tabla 61. De nuevo se trata de un fenómeno prácticamente general, con las excepciones de Jaén y Zamora. Es, asimismo, más dispar, oscilando entre el 62,5 % de Huesca y el �4,1% de Jaén.

Gráfico 12.8. Distribución territorial del capital humano productivode la población ocupada y parada. CC.AA.

Fuente: Ivie

AndalucíaAragón

P. de AsturiasIslas Baleares

CanariasCantabria

Castilla y LeónCastilla-La Mancha

CataluñaC. ValencianaExtremadura

GaliciaC. de Madrid

Región de MurciaC. Foral de Navarra

País VascoLa Rioja

Ceuta y Melilla

0% 5% 10% 15% 20% 25% 30%

Pob. ocupada Pob. parada


Fuente: Ivie.

Tabla 12.9: Evolución territorial del capital humano per cápita de la población ocupada (1990-2000). Trabajadores equivalentes.


Fuente: Ivie.

Tabla 12.10: Evolución territorial del capital humano per cápita de la población parada (1990-2000). Trabajadores equivalentes.


176

La disparidad territorial en cuanto a capital per cápita en ambos colectivos es sustancial. El gráfico 12.9 muestra la evolución relativa de cada comunidad respecto al conjunto de España. El rasgo más llamativo de este gráfico es la gran estabilidad de las posiciones relativas, especialmente en términos de capital humano por ocupado.

En segundo lugar, en general, los niveles relativos de capital per cápita por ocupado y por parado son muy similares. Las comunidades con más capital humano por ocupado tienen también parados con más capital humano, mientras que lo contrario sucede en las comunidades con menos capital humano por ocupado. Por supuesto, existen excepciones, como Galicia durante todo el periodo, Castilla-La Mancha a principios de los 90 o Baleares al final de la década, por señalar algunos ejemplos. En esos casos el capital humano per cápita de los parados supera el promedio nacional, mientras que lo contrario sucede con el de los ocupados.

En tercer lugar, pueden distinguirse con claridad las regiones donde tanto los ocupados como los parados disfrutan de un capital humano por encima de la media (Madrid, País Vasco, Navarra, Ceuta y Melilla, Castilla y León) y aquéllas donde sucede lo contrario, al menos durante la mayor parte del periodo (Andalucía, Baleares, Canarias, Castilla-La Mancha, Comunidad Valenciana, Extremadura y Murcia).

El gráfico 12.10 muestra el coeficiente de variación provincial del capital humano per cápita de los activos, ocupados y parados. Estos coeficientes indican que el nivel de desigualdad regional en cuanto a los ocupados se ha mantenido prácticamente constante durante el periodo en torno al 6%, situándose siempre próximo al registrado en el conjunto de la población activa. Menos estable es la evolución de la desigualdad del capital por parado. En este caso la desigualdad ha sido generalmente mayor; además, se produce un proceso de convergencia durante la primera mitad de los noventa, pasando de niveles próximos al 12% hasta el 5% a mediados del periodo, con un posterior repunte en la segunda mitad, hasta situarse en el 8% en el año 2000.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200070

80

90

100

110

120

(ii) Aragón

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200070

80

90

100

110

120


Parados Ocupados

Gráfico 12.9. Evolución del capital humano per cápita relativo por CC.AA.Población parada y ocupada.

España=100

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200070

80

90

100

110

120

(i) Andalucía

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200070

80

90

100

110

120

(v) Canarias

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200070

80

90

100

110

120

(vi) Cantabria

Parados Ocupados

Gráfico 12.9. Evolución del capital humano per cápita relativo por CC.AA.Población parada y ocupada. (cont.)

España=100

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200070

80

90

100

110

120

(iv) Islas Baleares


España=100

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200070

80

90

100

110

120


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200070

80

90

100

110

120


Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200070

80

90

100

110

120

(ix) Cataluña

Parados Ocupados


España=100

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200070

80

90

100

110

120

(x) C. Valenciana

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200070

80

90

100

110

120

(xi) Extremadura

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200070

80

90

100

110

120

(xii) Galicia

Parados Ocupados


España=100

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200070

80

90

100

110

120

(xiii) C. de Madrid

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200070

80

90

100

110

120


Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200070

80

90

100

110

120


Parados Ocupados


España=100

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200070

80

90

100

110

120

(xvi) País Vasco

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200070

80

90

100

110

120

(xvii) La Rioja

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200070

80

90

100

110

120


Parados Ocupados

Gráfico 12.10. Coeficiente de variación provincial del capital humano per cápita

(1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,00

0,02

0,04

0,06

0,08

0,10

0,12

0,14



184

12.2. Tasa de paro y grado de utilización del capital humano

En las secciones anteriores hemos examinado la evolución temporal del capital humano de la población ocupada y parada a nivel nacional y su distribución territorial. A continuación vamos a abordar de modo más específico la medición del grado de utilización del capital humano en España y sus diferentes provincias y comunidades autónomas. Para ello utilizaremos el concepto de �tasa de paro del capital humano�. Esto es, el cociente entre el capital humano de la población parada (capital humano no utilizado) y el de la población activa (capital humano disponible).

Antes de pasar a examinar los resultados, conviene tener presente que las series de capital humano se han obtenido de las series de población de la EPA, por lo que la consistencia con esta encuesta es total y cualquier diferencia entre la tasa de paro del capital humano y la ofrecida por la EPA no puede achacarse en modo alguno a la utilización de muestras distintas.

El gráfico 12.11 ofrece la evolución de la tasa de paro EPA (cociente entre población parada y población activa) y la tasa de paro del capital humano. Mientras la primera oscila entre el 15 y el 25 por cien, la del capital humano lo hace entre el 10 y el 19 por cien. Como puede observarse, ambas son muy similares tanto en lo que se refiere a la evolución temporal de las mismas, como en lo que se refiere a su correlación provincial (gráfico 12.12). No obstante, se observa que la tasa de paro del capital humano es siempre inferior a la tasa de paro EPA. Es decir, la tasa de paro infraestima el grado de utilización del capital humano. Ello se debe a que el problema del paro afecta especialmente a los individuos con menos capital humano. Así, el gráfico 12.13 muestra como el menor porcentaje de desocupados corresponde al colectivo con estudios superiores. El gráfico 12.14 permite apreciar las grandes diferencias por grupos de edad; el paro es mucho mayor entre los más jóvenes y sigue un claro patrón decreciente en función de la edad (y por tanto de la experiencia). Finalmente, el gráfico 12.15 indica que sin lugar a dudas, es de mayor gravedad el problema de la desocupación entre las mujeres.

En suma, esos tres últimos gráficos muestran que el patrón por colectivos de la tasa de paro del capital humano es similar al de la tasa EPA, es decir, mayor cuanto menor es el nivel educativo y la experiencia (edad) y también para las mujeres. En ambas series (gráfico 12.11) se observa una fase creciente hasta 1994 y otra decreciente durante el resto del periodo. Ambas

Gráfico 12.11. Tasas de paro del capital humano y de la población activa

(1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

Capital Humano EPA

Gráfico 12.12. Correlación entre la tasas de paro del capital humanoy de la población activa

Nivel provincial. (1995)

Fuente: Ivie.

5 10 15 20 25 30 35 40 455,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

Tasa de paro EPA (%)

Tasa

de

de p

aro

del c

apita

l hum

ano

(%)

y = 0,072 + 0,775x (0,19) (46,65)R² = 0,977

Fuente: Ivie

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

(ii) Tasa de paro de la EPA


Gráfico 12.13. Tasas de paro del capital humano y de la EPA por grupos de estudio

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

(i) Tasa de paro del capital humano

Fuente: Ivie

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

10%

20%

30%

40%

50%


16-24 25-54 Más de 54

Gráfico 12.14. Tasas de paro del capital humano y de la EPA por grupos de edad

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

10%

20%

30%

40%

50%



189

crecen un 50 por cien hasta 1994 y muestran una caída relativa acumulada del 13 por cien en el conjunto de la década. Este perfil se reproduce con mayor o menor intensidad para todos los grupos de estudio, edades y sexos, como indican los gráficos 12.13, 12.14 y 12.15.

Esto no quiere decir que esas diferencias de intensidad no sean relevantes. Así, el gráfico 12.13 muestra que las personas con estudios superiores no sólo tienen una tasa de paro sistemáticamente menor, sino también que ésta es menos sensible a la evolución cíclica de la economía en relación a otros colectivos menos educados. Asimismo, la educación parece atenuar las diferencias por géneros en cuanto al grado de desocupación, como se observa en el gráfico 12.16.

En resumen, la tasa de paro del capital humano presenta una evolución que guarda muchas similitudes con la del porcentaje de personas desocupadas, pero el nivel de la primera es inferior al de la segunda. Esta diferencia está indicando que el grado de aprovechamiento de la capacidad productiva de las personas, del capital humano disponible, es bastante mayor del que parece. Así, la tasa de paro del capital humano, que alcanzó un máximo de 18,8 por ciento en 1994, en 2000 se sitúa en el 10,7 por ciento. Es decir, un 89 por ciento del capital humano disponible en 2000 se estaba utilizando. Este porcentaje es comparable con el grado de utilización de la capacidad productiva de las empresas. Así, de acuerdo con la información ofrecida por la Encuesta de Coyuntura Industrial realizada por el Ministerio de Ciencia y Tecnología, el grado de utilización de la capacidad productiva de las empresas industriales habría oscilado a lo largo de la década entre el 73 y el 81 por cien, siendo en el año 2000 de 80,7 por cien. De hecho, el capital humano parece utilizarse en mayor medida que la capacidad productiva instalada de las empresas.

12.3. Tasa de paro y grado de utilización territorial del capital humano

La desigualdad regional es uno de los principales rasgos del mercado de trabajo español. Así, las importantes diferencias de las tasas de paro de los diferentes territorios son una de las características del patrón de desigualdad territorial, contribuyendo a las diferencias interterritoriales en renta per cápita. En la parte I hemos analizado las sustanciales diferencias que también existen en cuanto al capital humano disponible per cápita. A continuación

Fuente: Ivie

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%


Hombres Mujeres

Gráfico 12.15. Tasas de paro del capital humano y de la EPA por sexo

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

10%

20%

30%

40%

(ii) Estudios medios

Fuente: Ivie

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

10%

20%

30%

40%

(iii) Estudios superiores

EPA mujeres EPA hombres C. Humano mujeres

C. Humanohombres

Gráfico 12.16. Tasas de paro del capital humano y de la EPA por sexo

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

10%

20%

30%

40%

(i) Hasta primarios


192

examinaremos el uso de esos recursos humanos disponibles en las provincias y comunidades autónomas de España.

La tabla 12.11 muestra la tasa de paro del capital humano a nivel territorial durante el periodo y la gran disparidad existente a este respecto, no sólo entre comunidades autónomas, sino incluso entre provincias dentro de una misma comunidad.

Por un lado destacan los casos de Andalucía, Extremadura y las ciudades autónomas de Ceuta y Melilla. En estas áreas la tasa de paro del capital humano es, sistemáticamente, muy superior a la media nacional. Esto es especialmente grave por tratarse de zonas con una menor dotación de recursos humanos productivos. La escasa utilización de esos recursos resulta, por tanto, particularmente preocupante. Sin embargo, incluso en estos casos cabe hacer matizaciones. Así, por ejemplo, en el caso de Andalucía, coexisten provincias como Cádiz, que ofrece el caso extremo de infrautilización del capital humano con una tasa de paro del 23,1 por ciento, junto a otras como Málaga o Almería en donde esa tasa no llega al 15 por cien.

Por el lado contrario, comunidades como Aragón, Baleares o Navarra se han caracterizado por el alto grado de aprovechamiento de su capital humano, con tasas de paro de ese factor que en raras ocasiones han superado el 20 por cien y que se sitúan en el año 2000 incluso por debajo del 4 por cien en el caso de las dos últimas. No muy lejos de estas comunidades en el mismo periodo se encuentran Cataluña, La Rioja, algunas provincias castellano-leonesas como Burgos, Soria y Segovia, y también Castellón o Álava.

Hay que señalar que cada territorio ha seguido una pauta dispar a lo largo del periodo. Comunidades como Navarra, Baleares, el País Vasco, Cataluña, Murcia y la Comunidad Valenciana han experimentado reducciones en términos relativos de su tasa de paro del capital humano especialmente acusadas, todas ellas mayores que la caída de la tasa a nivel nacional a lo largo del periodo. Así, Navarra y Baleares han reducido la tasa de paro a menos de la mitad de su valor inicial en 1990. En contraste, dos comunidades, Asturias y Galicia, han aumentado su tasa de paro del capital humano. Junto a éstas, otras comunidades se caracterizan por lo escaso de la mejora: Andalucía (con notables excepciones como en Málaga o Granada), Extremadura (pese a la positiva evolución de Badajoz), Castilla-La Mancha (con la excepción de Albacete), La Rioja o Madrid.


Fuente: Ivie.

Tabla 12.11: Tasas de paro del capital humano (1990-2000). Porcentajes. (1990-2000).


194

Como se aprecia en el mapa 12.1, el patrón general al final del periodo dibuja una frontera entre las regiones más occidentales, caracterizadas por la menor utilización de su capital humano, y las orientales donde éste se aprovecha en mayor medida.

La evolución de la tasa de paro del capital humano viene influida por el comportamiento del porcentaje de desempleo (tasa de paro EPA). El gráfico 12.17 permite comparar la evolución de ambas variables durante el periodo en cada comunidad autónoma. Como puede observarse, al igual que sucedía con la serie a nivel nacional, en todas las comunidades la evolución de ambas series es muy similar y en todos los casos la tasa de paro del capital humano es siempre inferior a la tasa de paro EPA. Como casos particulares destacan los de Ceuta y Melilla, donde la diferencia relativa entre ambas tasas en 2000 es del 39%, frente a las Islas Baleares o Galicia, en donde ambas tasas difieren en 2000 tan sólo en una quinta parte.

Ese comportamiento global en cada región es el resultado de evoluciones territoriales bastante dispares de los diferentes grupos que conforman la población activa. El gráfico 12.18muestra la tasa de paro del capital humano productivo en función del nivel educativo de cada individuo. Las tasas de paro del capital humano de las personas con estudios superiores no sólo son menores en la mayoría de los casos, sino también bastante similares entre regiones. Sin embargo, la disparidad es mayor en los otros dos grupos considerados. Así, por ejemplo, la tasa de paro del capital humano en el caso de los estudios primarios es similar a la de los estudios superiores en Aragón, Asturias, Cantabria, Castilla y León, Galicia, Navarra, País Vasco o La Rioja. Por el contrario, en Andalucía, Baleares, Canarias, Castilla-La Mancha, Cataluña, Comunidad Valenciana, Extremadura o Madrid la similitud se da entre los colectivos con estudios superiores y medios. De nuevo, la raíz principal puede encontrarse en el porcentaje de parados en cada territorio por niveles educativos, como muestra el gráfico 12.19.

En resumen, el examen del grado de utilización del capital humano a nivel territorial presenta una acusada disparidad. El gráfico 12.20 muestra el coeficiente de variación de la tasa de paro del capital humano y de la tasa de paro EPA. Como puede observarse, el grado de desigualdad es muy grande, situándose el coeficiente de variación siempre por encima del 30%. Asimismo, el coeficiente de variación de ambas variables es prácticamente idéntico, confirmando que el origen de esa disparidad es el muy diferente comportamiento del mercado de trabajo en cada territorio. Otro rasgo destacable es que el grado de desigualdad final es similar al inicial. Es decir, no ha existido convergencia en el aprovechamiento del capital humano, como tampoco la ha habido en el porcentaje de desocupados. En todo caso, se

LAS PALMAS

HUESCA

LEONLUGO

NAVARRAOURENSE

PALENCIALA

RIOJA

SALAMANCA

SEGOVIA

SORIA

TERUEL

VALLADOLID

VIZCAYA

ZAMORAZARAGOZA

GUIPÚZCOA

PONTEVEDRA

ALMERÍA

CÓRDOBA

GRANADAHUELVA

JAÉN

MÁLAGA

SEVILLA

CACERES

BADAJOZALBACETECIUDAD

REAL

CUENCA

GUADALAJARA

TOLEDO

MURCIA

CASTELLÓN

ALICANTE

VALENCIA

BARCELONA

GIRONALLEIDA

TARRAGONA

MADRID

BALEARS

ÁLAVA

ASTURIAS

ÁVILA

BURGOS

CANTABRIAACORUÑA

CÁDIZ

CEUTAMELILLA

SANTA CRUZ DE TENERIFE

Mapa 12.1.: Tasas de paro del capital humano por provincias (2000).

< 10,5

> 10,5

Fuente: Ivie

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35

(ii) Aragón

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35


EPA Capital Humano

Gráfico 12.17. Evolución de la tasa de paro del capital humanoy de la EPA por C.AA.Porcentajes. (1990-2000)

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35

(i) Andalucía

EPA Capital Humano

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35

(v) Canarias

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35

(vi) Cantabria

EPA Capital Humano

Gráfico 12.17. Evolución de la tasa de paro del capital humanoy de la EPA por C.AA. (cont.)

Porcentajes. (1990-2000)

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35

(iv) Islas Baleares

EPA Capital Humano



1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35


Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35

(ix) Cataluña

EPA Capital HumanoEPA Capital Humano



1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35

(x) C. Valenciana

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35

(xi) Extremadura

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35

(xii) Galicia




1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35

(xiii) C. de Madrid

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35


Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35





1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35

(xvi) País Vasco

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35

(xvii) La Rioja

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35



1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35

(ii) Aragón

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35



Gráfico 12.18. Tasas de paro del capital humano por grupos de estudio y CC.AAPorcentajes. (1990-2000)

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35

(i) Andalucía

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35

(v) Canarias

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35

(vi) Cantabria



1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35

(iv) Islas Baleares


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35


Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35

(ix) Cataluña



1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35

(x) C. Valenciana

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35

(xi) Extremadura

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35

(xii) Galicia



1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35

(xiii) C. de Madrid

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35


Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35




1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35

(xvi) País Vasco

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35

(xvii) La Rioja

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

35



1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

(ii) Aragón

Fuente: INE

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40



Gráfico 12.19. Tasas de paro de la EPA por grupos de estudio y CC.AAPorcentajes. (1990-2000)

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

(i) Andalucía

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

(v) Canarias

Fuente: INE

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

(vi) Cantabria


Gráfico 12.19. Tasas de paro de la EPA por grupos de estudio y CC.AAPorcentajes. (1990-2000) (Cont.)

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

(iv) Islas Baleares

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40


Fuente: INE

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

(ix) Cataluña



1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40



1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

(x) C. Valenciana

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

(xi) Extremadura

Fuente: INE

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

(xii) Galicia



1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

(xiii) C. de Madrid

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40


Fuente: INE

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40




1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

(xvi) País Vasco

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

(xvii) La Rioja

Fuente: INE

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40



Gráfico 12.20. Coeficiente de variación provincial de la tasade paro del capital humano y de la EPA

(1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

Capital humano EPA


215

aprecia un comportamiento anticíclico de la desigualdad: el coeficiente de variación cae hasta 1994, con el aumento de la tasa paro, para volver a elevarse en la fase expansiva.

Resulta relevante observar que el menor grado de aprovechamiento del capital humano se dé en las comunidades menos dotadas de este factor, que son también las menos desarrolladas. El gráfico 12.21 muestra la correlación entre la tasa de paro del capital humano y la dotación de capital humano per cápita. Como puede observarse, la relación es siempre negativa. Esta relación inversa es estadísticamente significativa. El gráfico 12.22 confirma estos resultados mediante un análisis de regresión para el año 1995.

12.4. Fuentes del capital humano

Los individuos pueden aumentar su capacidad productiva, su capital humano, fundamentalmente de dos formas: incrementando su formación educativa o a través de la experiencia y la formación adquiridas en el puesto de trabajo. Hasta ahora hemos estudiado el grado de utilización del capital humano con independencia de su origen (educativo o no). En este apartado, al igual que se hizo con la población activa en el capítulo anterior, vamos a analizar las fuentes del capital humano de los ocupados y parados, así como el grado de utilización particular de ambos tipos de capital humano.

La tabla 12.12 muestra la descomposición del capital humano productivo de la población ocupada distinguiendo entre capital educación y capital experiencia. Además, se descompone el capital educación según la contribución de los niveles educativos. El capital humano de los ocupados utilizado al final del periodo es de 56,8 millones de trabajadores equivalentes y la aportación del capital humano experiencia al total supone 37,7 millones, cifra muy superior a la del capital educación que es de 19,1 millones. Al igual que sucedía con el capital disponible, también es la experiencia la principal fuente del capital humano utilizado. Sin embargo, la contribución del capital educación es claramente creciente, como muestra el gráfico 12.23(i). Mientras el capital experiencia ha crecido un 14,1 por cien a lo largo de la década, el capital educación lo ha hecho un 83,2 por cien, de modo que supone ya más de un tercio del capital total utilizado. El crecimiento del capital educación ha sido ininterrumpido, al contrario que el capital experiencia que sólo ha partir de 1997 supera de forma sostenida el nivel de 1990.

Gráfico 12.21. Evolución de la correlación entre capital humano per cápita y tasa de paro

(1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000-0,60

-0,50

-0,40

-0,30

-0,20

-0,10

0,00

Tasa de paro del capital humano Tasa de paro EPA

b) Tasa de paro de la EPA vs. Capital humano per cápita

3,0 3,1 3,2 3,3 3,4 3,5 3,6 3,7 3,8 3,9 4,0 4,10

5

10

15

20

25

30

35

40

45

Capital humano per cápita(Trabajadores equivalentes)

Tasa

de

paro

de

la E

PA

(%)

a) Tasa de paro del capital humano vs. Capital humano per cápita

3,0 3,1 3,2 3,3 3,4 3,5 3,6 3,7 3,8 3,9 4,0 4,10

5

10

15

20

25

30

35

40

45

Capital humano per cápita(Trabajadores equivalentes)

Tasa

de

paro

del

cap

ital h

uman

o (%

)

y = 58,402 - 12,078x (4,79) (-3,43)

R² = 0,174

y = 69,198 - 13,830x (4,36) (-3,01)R² = 0,137

Gráfico 12.22. Correlación provincial entre capital humano per cápita y tasas de paroEspaña (1995)

a) Capital-educación por grupos de estudio. Trabajadores equivalentes. 1990-2000.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Grupo I 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Grupo II 930.848 913.319 880.350 795.950 750.552 738.112 707.339 688.643 681.864 656.441 640.709Grupo III 789.755 834.174 897.118 926.402 973.129 1.038.862 1.137.992 1.247.226 1.328.763 1.434.361 1.492.761Grupo IV 1.862.249 1.940.534 1.814.486 1.887.181 1.966.091 2.168.204 2.346.011 2.496.573 2.700.801 2.950.614 3.246.944Grupo V 376.609 412.446 513.528 529.902 549.375 620.694 706.693 764.455 815.458 910.694 1.116.801Grupo VI 625.224 670.190 849.778 912.921 1.033.434 1.144.688 1.247.080 1.369.934 1.520.407 1.705.230 1.782.971Grupo VII 2.181.253 2.222.918 2.258.760 2.440.808 2.414.076 2.552.762 2.881.228 3.096.860 3.178.441 3.328.556 3.475.450Grupo VIII 3.668.196 3.837.872 3.964.030 3.911.497 4.294.467 4.839.836 5.368.867 5.613.529 6.106.694 6.691.454 7.357.321Total 10.434.134 10.831.454 11.178.049 11.404.661 11.981.123 13.103.159 14.395.210 15.277.220 16.332.429 17.677.350 19.112.956

Capital-experiencia 33.029.208 33.110.384 32.692.756 31.405.731 31.048.850 31.871.919 32.846.264 33.764.685 34.847.426 36.222.324 37.691.237



Capital-experiencia 100,0 100,2 99,0 95,1 94,0 96,5 99,4 102,2 105,5 109,7 114,1



Fuente: Ivie.

Cap

ital-e

duca

ción

Cap

ital-e

duca

ción

Cap

ital-e

duca

ción

Tabla 12.12: Evolución y composición del capital humano de la población ocupada por grupos de estudio y componentes. (1990-2000).

Gráfico 12.23. Composición del capital humanoEspaña (1990-2000)

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

(i) Población ocupada

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

(ii) Población parada



220

Dentro del capital educación de la población ocupada destaca el crecimiento del capital correspondiente a la FP y a los estudios universitarios de ciclo largo. Su peso en el total del capital educación crece de 9,6 y 35,2 por cien en 1990 a 15,1 y 38,5 respectivamente en 2000. La preponderancia de los colectivos cualificados es manifiesta; así, en 2000 un 56,7 por cien del capital educación utilizado corresponde a personas con estudios universitarios.

En definitiva, el capital humano utilizado crece, y lo hace principalmente gracias a la contribución del capital humano adquirido en el sistema educativo, especialmente el adquirido en los niveles de estudios superiores.

El mismo tipo de información acerca del capital humano, pero referido al colectivo de parados, se suministra en la tabla 12.13. Como indica el gráfico 12.23 (ii), también la mayor parte del capital no utilizado es capital experiencia. Esto es así incluso en mayor medida que con la población ocupada. Así, en 2000, de un capital humano no usado de 6,8 millones de trabajadores equivalentes, 1,9 corresponden a capital educación y 4,9 millones a capital experiencia. En este caso el crecimiento se concentra de modo casi exclusivo en el capital educación. El capital experiencia no usado, pese a crecer con fuerza durante la crisis de principios de los 90, termina en niveles próximos a los de 1990. Por su lado, el capital educación no usado crece un 51,3 por cien. También la composición del capital educación por niveles educativos se comporta de modo diferente al visto en la población ocupada. En concreto, el peso de los estudios universitarios es claramente inferior, sólo un 40 por cien en 1990.

El gráfico 12.24 muestra la evolución de la tasa de paro de ambos tipos de capital. Como puede verse, el grado de utilización del capital humano debido a la educación es siempre superior al del capital experiencia (su tasa de paro es menor). A pesar de ello, hay que señalar que, como puede observarse en el gráfico 12.25, durante la fase expansiva iniciada a mediados de los 90 la tasa de paro del capital experiencia se ha reducido de forma mucho más intensa que el caso del capital educación. Así pues, el grado de utilización de ambos tipos de capital humano es mayor en el caso de la educación, especialmente durante los periodos de crisis y aumento del desempleo.

Las tablas 12.14 y 12.15 muestran el capital experiencia de la población ocupada y parada respectivamente de cada territorio a lo largo del periodo. Análogamente, las tablas 12.16y 12.17 muestran el capital educación de ambos colectivos en los distintos territorios. Las tablas 12.18 a 12.20 ofrecen la misma información, pero referida al capital per cápita.

a) Capital-educación por grupos de estudio. Trabajadores equivalentes. 1990-2000.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Grupo I 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Grupo II 184.537 180.059 208.104 238.343 252.721 227.127 207.450 194.510 175.243 142.727 127.803Grupo III 213.086 222.420 252.967 326.729 367.554 368.879 384.075 379.083 351.944 310.242 292.907Grupo IV 256.504 225.829 241.308 292.377 356.518 388.039 417.327 416.244 394.962 363.328 329.873Grupo V 92.291 84.232 105.893 159.663 200.773 195.849 194.181 198.273 194.726 174.529 200.079Grupo VI 86.970 92.090 121.046 193.392 258.013 253.213 268.337 276.327 266.907 247.023 200.752Grupo VII 170.339 157.236 159.926 217.242 259.700 317.140 343.420 322.612 356.795 308.579 278.877Grupo VIII 274.068 255.527 284.347 361.898 476.318 513.399 566.191 597.104 620.651 582.108 502.773Total 1.277.794 1.217.394 1.373.591 1.789.643 2.171.596 2.263.645 2.380.982 2.384.153 2.361.228 2.128.535 1.933.065

Capital-experiencia 4.804.721 4.771.758 5.440.654 7.016.996 7.812.266 7.405.381 7.339.251 6.940.683 6.277.180 5.344.587 4.872.862



Capital-experiencia 100,0 99,3 113,2 146,0 162,6 154,1 152,8 144,5 130,6 111,2 101,4



Fuente: Ivie.

Cap

ital-e

duca

ción

Cap

ital-e

duca

ción

Cap

ital-e

duca

ción

Tabla 12.13: Evolución y composición del capital humano de la población parada por grupos de estudio y componentes. (1990-2000).

Gráfico 12.24. Tasa de paro del capital humano por componentesEspaña (1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

5%

10%

15%

20%

25%


Gráfico 12.25. Tasa de paro del capital humano por componentesEspaña (1990=100)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

50

100

150

200


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Almería 360.659 362.569 375.599 357.449 345.914 349.850 367.013 371.821 387.790 423.191 426.362Cádiz 675.230 670.940 666.563 638.272 643.165 658.971 699.594 733.696 761.201 810.079 851.767Córdoba 514.268 532.276 504.915 497.591 491.600 491.278 505.094 504.600 535.773 553.971 576.961Granada 522.995 522.291 527.504 521.400 513.132 505.969 541.305 543.984 570.318 588.079 616.003Huelva 340.598 339.380 311.379 291.631 297.503 297.586 299.580 313.031 303.570 336.696 368.817Jaén 437.861 446.475 420.843 389.646 391.672 396.097 416.228 449.347 498.069 497.224 491.763Málaga 828.501 849.295 838.661 777.055 761.598 765.587 837.358 887.973 940.751 959.092 1.004.281Sevilla 1.100.138 1.125.697 1.124.942 1.018.748 1.031.256 1.095.193 1.142.487 1.162.737 1.192.429 1.261.340 1.326.860Andalucía 4.780.251 4.848.924 4.770.405 4.491.792 4.475.841 4.560.530 4.808.660 4.967.189 5.189.901 5.429.673 5.662.816Huesca 189.487 192.220 196.180 180.938 188.684 195.581 196.075 192.320 204.629 202.007 210.146Teruel 135.613 132.896 134.111 124.661 119.981 117.542 120.631 127.524 126.119 120.760 130.637Zaragoza 785.224 768.258 778.803 740.848 749.900 759.166 787.851 807.708 825.202 852.953 891.315Aragón 1.110.324 1.093.373 1.109.094 1.046.448 1.058.565 1.072.288 1.104.556 1.127.552 1.155.951 1.175.721 1.232.098Principado de Asturias 958.740 941.276 937.077 899.140 833.929 855.110 862.175 855.208 858.387 867.619 898.557Islas Baleares 637.337 659.413 614.914 601.374 630.120 677.879 690.214 719.025 738.358 766.052 821.571Las Palmas 574.598 559.584 558.272 557.549 563.619 597.507 632.257 690.958 714.201 775.943 803.937Sta.Cruz de Tenerife 552.928 579.977 580.983 543.429 585.779 622.844 646.662 676.158 685.519 719.925 761.720Canarias 1.127.526 1.139.562 1.139.256 1.100.978 1.149.399 1.220.351 1.278.919 1.367.116 1.399.720 1.495.868 1.565.657Cantabria 448.795 443.346 435.179 435.171 417.088 424.485 412.069 436.463 465.120 462.320 468.257Ávila 158.256 156.639 142.403 140.554 128.501 129.839 134.820 137.271 150.668 148.903 151.131Burgos 346.182 354.480 339.956 317.853 318.006 321.884 329.141 337.799 327.516 342.084 351.018León 496.006 486.435 473.587 450.430 435.173 419.094 424.981 418.849 427.176 439.450 420.346Palencia 165.195 165.251 174.238 168.433 158.234 149.301 150.097 156.790 161.198 160.160 171.803Salamanca 301.851 294.278 283.119 281.061 274.115 278.288 299.088 297.049 306.038 306.438 316.190Segovia 143.172 147.653 138.443 140.125 137.612 132.700 132.260 139.091 140.760 152.750 154.268Soria 93.132 87.625 93.085 91.379 87.233 84.391 87.795 90.450 94.698 99.345 97.311Valladolid 417.775 438.556 435.451 412.152 403.131 413.325 438.247 431.946 462.098 503.472 510.893Zamora 185.519 175.093 178.906 161.766 153.706 156.231 150.050 154.338 159.117 152.352 160.601Castilla y León 2.307.089 2.306.010 2.259.188 2.163.752 2.095.711 2.085.053 2.146.478 2.163.583 2.229.269 2.304.953 2.333.561Albacete 266.379 275.856 284.960 263.258 262.787 259.909 262.564 269.334 286.408 318.208 336.138Ciudad Real 395.853 385.629 384.458 376.367 357.878 346.115 360.754 363.653 369.146 385.344 404.658Cuenca 169.919 168.824 169.129 160.811 170.537 148.135 159.000 168.279 172.455 162.695 172.645Guadalajara 125.551 123.866 120.494 115.005 115.743 118.606 130.930 136.817 145.397 154.146 153.864Toledo 422.858 422.127 412.670 401.557 380.525 383.289 421.969 444.253 466.458 473.367 487.092Castilla-La Mancha 1.380.561 1.376.302 1.371.710 1.316.998 1.287.470 1.256.054 1.335.217 1.382.336 1.439.865 1.493.759 1.554.397Barcelona 4.341.266 4.356.928 4.243.852 4.088.407 4.026.567 4.159.398 4.210.435 4.333.677 4.490.759 4.612.815 4.736.677Girona 532.135 543.257 527.967 499.877 493.601 540.907 539.962 550.158 556.183 582.837 603.195Lleida 337.766 339.413 351.104 325.433 329.040 322.579 326.852 350.906 356.257 354.297 362.180Tarragona 502.326 518.288 509.233 468.043 460.546 521.997 527.554 560.059 597.133 615.617 621.724Cataluña 5.713.493 5.757.886 5.632.155 5.381.759 5.309.754 5.544.881 5.604.803 5.794.800 6.000.331 6.165.567 6.323.775Alicante 1.068.763 1.058.802 1.022.644 998.113 1.008.950 1.112.322 1.142.118 1.149.674 1.236.473 1.276.696 1.310.345Castellón 431.338 416.630 400.454 393.439 394.808 417.157 420.979 437.453 451.756 462.551 493.273Valencia 1.806.196 1.818.069 1.796.732 1.723.224 1.752.459 1.767.048 1.816.574 1.861.801 1.890.733 1.982.203 2.171.650C. Valenciana 3.306.297 3.293.500 3.219.831 3.114.776 3.156.217 3.296.528 3.379.672 3.448.928 3.578.962 3.721.449 3.975.267Badajoz 473.837 468.014 458.449 454.404 431.198 422.899 440.590 456.393 465.158 509.953 544.948Cáceres 342.385 330.377 313.185 316.066 297.649 299.738 303.176 307.410 316.517 329.042 343.255Extremadura 816.222 798.391 771.634 770.470 728.847 722.637 743.766 763.803 781.675 838.996 888.204A Coruña 983.461 1.013.164 974.730 924.786 887.367 911.083 951.402 956.448 966.155 1.009.394 1.045.149Lugo 427.986 397.464 408.924 416.464 398.812 386.615 382.747 373.288 354.720 354.937 370.930Ourense 467.383 458.418 392.406 398.920 363.029 366.749 325.124 293.974 301.167 288.342 320.627Pontevedra 830.093 797.164 788.729 782.696 793.062 779.602 763.536 770.248 808.992 837.494 855.529Galicia 2.708.923 2.666.209 2.564.788 2.522.866 2.442.270 2.444.049 2.422.810 2.393.959 2.431.034 2.490.167 2.592.235C. de Madrid 4.195.802 4.270.421 4.359.926 4.182.286 4.096.599 4.302.407 4.554.380 4.646.460 4.786.664 5.062.407 5.233.264Región de Murcia 843.573 803.814 803.300 793.175 807.953 812.233 823.138 909.662 944.852 996.329 1.068.743C. Foral de Navarra 479.362 490.848 486.471 457.196 470.237 484.713 514.560 541.844 553.037 549.541 573.314Álava 251.314 250.741 256.567 241.643 238.669 264.185 274.359 292.494 293.327 309.358 302.009Guipúzcoa 630.846 634.702 628.111 600.595 614.371 615.395 613.129 650.181 672.248 690.617 703.030Vizcaya 1.005.995 1.007.556 1.020.438 965.287 926.547 912.865 941.328 959.309 977.682 1.038.463 1.117.686País Vasco 1.888.155 1.892.999 1.905.115 1.807.525 1.779.587 1.792.445 1.828.816 1.901.984 1.943.257 2.038.439 2.122.725La Rioja 239.040 245.050 230.982 234.078 224.016 230.998 237.540 241.319 240.796 253.072 264.465Ceuta 49.739 49.041 47.939 52.992 49.200 49.055 53.723 56.402 58.610 57.691 63.130Melilla 37.978 34.018 33.793 32.955 36.046 40.221 44.770 47.052 51.637 52.702 49.202Ceuta y Melilla 87.717 83.059 81.732 85.948 85.246 89.276 98.493 103.454 110.247 110.393 112.332España 33.029.208 33.110.384 32.692.756 31.405.731 31.048.850 31.871.919 32.846.264 33.764.685 34.847.426 36.222.324 37.691.237

Fuente: Ivie.

Tabla 12.14: Evolución territorial del capital humano debido a la experiencia de la población ocupada. Trabajadores equivalentes(1990-2000).

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Almería 63.244 59.609 65.188 79.741 89.340 87.099 83.385 85.992 77.600 57.927 78.474Cádiz 250.680 243.255 236.115 299.376 358.626 371.788 336.812 347.147 340.578 293.898 271.848Córdoba 138.477 136.792 175.316 180.187 184.874 182.992 202.762 188.404 197.127 196.922 171.493Granada 143.945 130.452 148.212 165.496 180.544 199.242 207.867 216.680 197.198 167.637 134.954Huelva 54.068 49.987 88.513 112.124 117.237 89.727 101.088 101.726 102.888 92.351 98.858Jaén 112.879 123.926 129.229 165.943 170.508 155.197 174.376 151.599 103.570 119.733 135.752Málaga 223.728 264.998 289.483 367.729 351.379 356.669 323.880 305.071 278.861 259.293 204.252Sevilla 284.986 245.223 287.028 368.708 431.348 433.338 421.551 437.895 417.060 392.851 403.199Andalucía 1.272.007 1.254.242 1.419.083 1.739.305 1.883.856 1.876.052 1.851.721 1.834.514 1.714.884 1.580.612 1.498.830Huesca 9.165 13.254 10.492 16.633 18.941 14.697 17.718 19.418 14.652 12.802 10.813Teruel 7.371 9.154 7.801 12.471 15.057 13.867 14.726 11.713 11.254 8.349 7.703Zaragoza 58.902 59.470 80.410 117.503 131.487 120.621 111.040 102.289 82.626 68.048 47.522Aragón 75.439 81.878 98.703 146.607 165.485 149.185 143.484 133.420 108.533 89.199 66.038Principado de Asturias 138.530 126.136 141.312 162.162 180.557 163.333 174.877 174.979 146.732 138.034 142.916Islas Baleares 54.310 42.975 59.426 96.171 104.814 90.081 85.129 75.228 71.375 52.895 32.075Las Palmas 136.840 150.763 148.295 158.372 167.633 140.472 144.210 132.542 121.296 98.038 104.873Sta.Cruz de Tenerife 128.224 134.248 150.466 181.270 186.104 160.939 144.296 133.581 127.528 102.152 104.221Canarias 265.064 285.011 298.760 339.642 353.737 301.412 288.506 266.124 248.824 200.190 209.094Cantabria 67.034 57.792 63.531 82.069 96.193 93.015 96.183 85.092 77.490 64.169 55.255Ávila 17.119 18.516 23.509 20.447 27.453 27.626 23.552 25.750 20.282 17.529 17.312Burgos 30.351 24.552 38.071 45.561 54.288 46.368 45.727 42.793 44.081 36.823 26.097León 52.154 47.242 72.657 72.755 75.091 71.214 73.614 74.172 71.717 60.400 51.834Palencia 20.331 22.165 16.349 27.517 32.442 31.029 30.455 25.418 25.411 19.980 19.286Salamanca 50.713 41.124 65.003 67.326 80.284 71.229 71.372 78.723 71.166 53.472 48.146Segovia 6.797 9.859 10.885 14.021 16.913 14.824 13.361 15.219 14.714 8.937 9.370Soria 6.144 5.049 5.366 5.746 8.585 6.951 6.265 7.484 6.944 4.869 5.695Valladolid 81.672 81.308 85.335 99.591 94.660 94.667 88.882 85.948 77.619 73.218 71.102Zamora 29.122 25.885 26.871 36.479 36.141 26.921 30.575 25.050 24.036 25.358 20.167Castilla y León 294.401 275.699 344.046 389.443 425.855 390.828 383.802 380.556 355.970 300.586 269.009Albacete 57.569 69.183 65.176 88.062 73.425 65.110 69.036 67.236 54.971 52.094 42.399Ciudad Real 40.343 40.927 48.802 67.884 75.641 72.743 71.604 67.821 70.150 62.902 43.309Cuenca 16.582 17.356 19.090 25.150 22.842 23.316 22.340 19.298 17.186 18.858 18.893Guadalajara 9.026 10.723 10.249 19.942 17.290 13.336 14.847 15.222 16.251 16.857 14.827Toledo 32.710 27.928 43.557 51.531 67.672 74.435 74.083 69.069 62.576 52.276 51.171Castilla-La Mancha 156.230 166.118 186.875 252.569 256.871 248.939 251.910 238.646 221.134 202.987 170.600Barcelona 535.590 504.092 547.474 814.692 955.043 908.294 880.082 790.376 653.785 479.369 403.139Girona 20.511 30.418 37.694 45.620 68.829 63.972 62.170 55.981 46.964 37.416 28.984Lleida 7.100 8.088 13.454 26.073 26.307 24.208 22.252 22.974 22.868 15.762 13.335Tarragona 44.159 43.919 56.106 72.195 81.181 72.870 73.475 63.533 59.692 53.542 42.846Cataluña 607.360 586.517 654.728 958.580 1.131.361 1.069.344 1.037.979 932.864 783.309 586.090 488.304Alicante 179.173 206.618 226.245 276.898 292.074 249.202 249.055 250.066 203.711 163.814 160.717Castellón 29.198 42.312 41.928 61.023 64.735 51.572 42.451 37.527 33.028 30.984 26.697Valencia 207.601 230.851 293.776 424.459 448.310 445.551 444.051 394.947 323.157 272.546 223.217C. Valenciana 415.972 479.782 561.949 762.380 805.118 746.325 735.557 682.541 559.896 467.344 410.630Badajoz 144.459 143.205 159.083 182.985 197.173 177.077 170.945 164.363 166.684 146.125 146.703Cáceres 60.685 58.235 57.206 84.853 80.708 74.402 91.762 91.075 84.683 75.815 82.242Extremadura 205.144 201.440 216.290 267.838 277.882 251.479 262.707 255.438 251.367 221.940 228.945A Coruña 129.794 118.672 158.090 178.965 212.081 171.738 180.639 170.887 156.760 143.270 147.024Lugo 34.178 36.665 35.922 43.100 51.620 51.152 49.358 51.199 47.592 42.251 37.096Ourense 30.535 26.476 48.680 48.121 56.442 34.697 48.825 53.355 56.298 63.280 44.051Pontevedra 100.537 115.200 151.982 165.452 169.673 163.499 160.502 153.662 144.911 134.200 125.490Galicia 295.044 297.013 394.674 435.639 489.815 421.086 439.324 429.104 405.561 383.001 353.662C. de Madrid 460.921 416.933 465.645 685.954 864.334 886.442 909.945 834.394 776.215 603.738 548.786Región de Murcia 110.547 118.649 146.086 197.623 213.573 194.695 200.100 176.367 155.684 120.689 108.236C. Foral de Navarra 40.719 38.640 40.960 52.033 60.562 54.642 45.909 42.954 42.835 36.518 18.979Álava 31.829 29.891 41.070 45.885 50.476 40.105 41.229 38.574 29.069 27.168 23.231Guipúzcoa 89.295 84.400 93.055 116.342 126.850 116.560 113.749 100.836 85.848 62.514 64.652Vizcaya 183.771 186.795 170.169 241.542 265.919 250.282 217.263 207.636 194.491 165.359 140.273País Vasco 304.895 301.086 304.294 403.768 443.245 406.946 372.241 347.046 309.408 255.042 228.156La Rioja 15.601 19.240 24.863 27.190 36.175 33.514 30.958 24.182 22.638 16.787 15.814Ceuta 13.703 10.839 8.066 5.329 11.190 14.716 16.403 14.323 14.351 14.740 17.357Melilla 11.801 11.768 11.362 12.693 11.644 13.347 12.516 12.911 10.974 10.024 10.177Ceuta y Melilla 25.504 22.606 19.429 18.022 22.833 28.064 28.919 27.234 25.325 24.764 27.534España 4.804.721 4.771.758 5.440.654 7.016.996 7.812.266 7.405.381 7.339.251 6.940.683 6.277.180 5.344.587 4.872.862

Fuente: Ivie.

Tabla 12.15: Evolución territorial del capital humano debido a la experiencia de la población parada. Trabajadores equivalentes(1990-2000).

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Almería 91.039 94.614 102.553 98.038 108.927 120.821 135.385 129.409 128.889 168.590 168.492Cádiz 172.931 170.000 194.335 218.217 215.367 222.751 256.644 274.393 311.050 361.475 382.756Córdoba 126.247 136.913 145.383 140.126 143.484 197.399 168.230 180.712 193.356 213.710 248.040Granada 169.306 153.217 184.167 194.627 193.614 213.315 231.473 247.829 278.415 286.656 294.049Huelva 64.371 66.612 78.251 82.049 81.694 87.490 97.173 106.196 113.709 123.318 136.366Jaén 99.784 108.168 101.936 104.003 99.292 121.014 126.125 136.696 172.618 174.316 191.491Málaga 222.727 233.924 264.713 246.714 259.899 268.231 318.422 347.498 398.905 429.243 439.381Sevilla 305.131 332.630 367.670 352.556 381.383 439.924 524.985 550.381 568.504 608.958 699.145Andalucía 1.251.537 1.296.078 1.439.008 1.436.331 1.483.661 1.670.944 1.858.438 1.973.114 2.165.446 2.366.265 2.559.721Huesca 52.640 58.966 65.416 54.735 69.288 66.309 79.910 82.307 83.973 93.687 104.987Teruel 33.405 35.030 36.829 35.202 34.049 34.124 35.232 42.321 47.782 45.316 58.576Zaragoza 271.217 269.119 269.440 272.942 282.983 339.420 383.968 386.965 415.787 420.870 446.532Aragón 357.263 363.115 371.685 362.879 386.319 439.853 499.109 511.593 547.543 559.872 610.094Principado de Asturias 321.707 307.796 312.485 336.374 345.787 346.526 370.813 370.259 377.114 435.133 442.463Islas Baleares 202.611 202.926 189.950 196.379 203.096 248.568 265.575 266.947 286.090 323.478 344.545Las Palmas 176.784 169.576 186.385 208.343 224.131 230.067 227.114 287.312 312.469 348.522 371.508Sta.Cruz de Tenerife 170.584 198.584 197.110 198.212 236.499 253.684 263.611 281.522 295.316 292.348 337.055Canarias 347.368 368.160 383.495 406.555 460.630 483.751 490.725 568.834 607.785 640.870 708.563Cantabria 175.417 172.670 161.725 171.490 162.875 172.066 185.083 200.362 212.617 213.423 221.696Ávila 35.114 39.396 40.138 37.513 34.666 41.842 43.536 48.931 57.715 59.037 63.768Burgos 95.402 110.942 118.249 112.124 120.205 119.445 135.997 157.755 138.794 158.406 179.246León 155.878 147.766 159.841 156.201 153.946 172.834 173.459 167.493 196.822 212.055 194.053Palencia 52.860 49.820 50.179 52.883 52.823 52.813 54.605 61.508 60.034 65.075 68.350Salamanca 95.821 98.544 90.368 85.916 89.736 107.596 136.456 142.989 155.008 176.358 176.741Segovia 43.514 42.543 40.826 45.631 47.058 50.035 53.150 64.495 67.552 77.578 80.197Soria 26.700 29.442 29.594 30.935 31.746 26.388 29.962 36.306 36.476 40.420 43.205Valladolid 143.781 165.496 189.601 188.036 168.547 173.976 204.526 204.693 225.539 253.759 273.741Zamora 49.569 53.555 54.738 56.358 42.797 55.540 51.287 51.034 53.161 56.950 67.047Castilla y León 698.640 737.504 773.533 765.596 741.526 800.469 882.977 935.202 991.101 1.099.637 1.146.347Albacete 51.147 56.820 59.333 54.859 53.708 85.324 97.725 105.272 109.968 131.655 150.385Ciudad Real 99.302 95.184 99.170 101.483 103.487 96.577 120.808 126.541 124.755 126.430 127.667Cuenca 31.638 41.138 35.339 41.244 46.724 35.931 47.509 56.225 49.163 49.471 59.727Guadalajara 36.002 38.713 42.468 36.528 40.478 44.070 51.317 57.890 65.477 76.470 80.157Toledo 76.243 86.026 83.781 88.092 98.469 90.271 110.846 134.159 134.651 142.460 161.980Castilla-La Mancha 294.332 317.882 320.090 322.206 342.866 352.173 428.204 480.087 484.014 526.486 579.916Barcelona 1.540.546 1.620.688 1.611.304 1.706.647 1.736.356 1.859.192 2.014.969 2.095.791 2.299.073 2.396.520 2.690.274Girona 145.195 148.735 147.059 144.837 177.097 199.055 204.838 210.288 227.088 250.329 253.988Lleida 102.185 112.418 108.930 119.432 128.552 133.379 137.154 140.788 152.509 163.139 174.890Tarragona 137.285 153.176 156.441 147.888 163.851 189.315 203.586 230.841 232.527 260.192 281.693Cataluña 1.925.211 2.035.017 2.023.734 2.118.804 2.205.857 2.380.942 2.560.547 2.677.707 2.911.197 3.070.180 3.400.846Alicante 251.055 245.738 250.568 273.370 291.756 371.130 397.843 420.226 502.515 572.494 573.358Castellón 103.086 102.332 106.222 95.504 113.366 125.372 134.232 146.661 166.968 180.583 199.735Valencia 515.945 545.909 592.230 599.682 629.869 689.496 755.867 837.221 838.968 908.198 1.065.267C. Valenciana 870.085 893.979 949.020 968.556 1.034.991 1.185.998 1.287.943 1.404.108 1.508.452 1.661.275 1.838.361Badajoz 98.447 117.984 124.977 130.094 124.922 114.497 143.047 162.690 171.647 202.424 224.132Cáceres 71.814 83.669 79.534 83.339 82.630 85.541 110.042 129.768 125.237 125.533 143.453Extremadura 170.261 201.653 204.511 213.434 207.552 200.037 253.089 292.458 296.885 327.957 367.584A Coruña 240.569 278.902 265.984 256.691 271.480 292.316 361.621 383.010 388.150 447.689 446.863Lugo 66.827 79.693 85.703 94.155 96.835 102.355 93.320 96.313 99.387 112.053 114.919Ourense 92.417 98.105 84.550 82.089 78.844 94.415 115.978 111.706 120.022 121.407 130.335Pontevedra 219.958 221.544 233.116 240.579 249.185 243.280 266.156 291.753 316.339 323.358 337.299Galicia 619.771 678.244 669.353 673.514 696.344 732.366 837.076 882.782 923.898 1.004.508 1.029.416C. de Madrid 2.023.451 1.973.171 2.055.677 2.083.706 2.306.057 2.578.901 2.772.904 2.905.465 3.114.005 3.423.684 3.608.015Región de Murcia 200.207 209.717 220.904 231.996 212.605 259.094 337.937 371.013 391.435 437.312 505.402C. Foral de Navarra 167.606 180.394 199.011 194.052 207.661 224.394 224.233 244.763 270.890 292.619 305.005Álava 80.251 92.243 97.637 90.851 99.519 111.156 128.820 142.108 150.196 170.510 179.479Guipúzcoa 221.797 239.779 251.206 252.235 264.191 268.783 292.726 313.883 342.059 355.314 390.950Vizcaya 401.527 445.943 438.748 453.563 496.992 516.240 575.443 579.184 587.205 607.166 689.332País Vasco 703.575 777.964 787.591 796.649 860.703 896.179 996.988 1.035.175 1.079.461 1.132.989 1.259.761La Rioja 75.964 86.595 87.096 86.224 89.487 88.333 88.094 103.834 101.815 103.234 120.789Ceuta 14.658 16.853 18.093 23.630 18.758 21.840 28.127 27.311 34.674 27.185 30.772Melilla 14.472 11.735 11.087 16.287 14.349 20.726 27.349 26.206 28.009 31.242 33.659Ceuta y Melilla 29.131 28.588 29.180 39.917 33.108 42.566 55.476 53.518 62.683 58.427 64.431España 10.434.134 10.831.454 11.178.049 11.404.661 11.981.123 13.103.159 14.395.210 15.277.220 16.332.429 17.677.350 19.112.956

Fuente: Ivie.

Tabla 12.16: Evolución territorial del capital humano debido a la educación de la población ocupada. Trabajadores equivalentes (1990-2000).

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Almería 12.576 11.755 15.478 17.579 21.576 24.348 22.249 24.754 23.012 19.420 24.645Cádiz 43.690 43.350 40.226 49.739 68.401 69.973 69.077 80.251 89.076 89.675 99.022Córdoba 20.199 26.646 24.350 29.517 35.361 41.740 45.775 45.352 46.037 48.954 44.967Granada 26.269 23.674 30.388 36.930 42.019 50.142 55.123 54.917 47.762 50.209 40.189Huelva 12.953 11.337 15.881 21.053 22.260 19.629 22.314 25.804 28.985 25.181 25.759Jaén 13.972 21.114 21.020 29.929 29.861 27.359 34.549 38.245 28.608 28.755 30.711Málaga 34.088 42.360 53.049 73.894 68.139 74.418 74.219 81.338 76.962 76.568 47.652Sevilla 54.044 47.176 49.819 70.661 89.119 92.744 104.755 120.180 123.895 125.049 130.717Andalucía 217.790 227.412 250.211 329.302 376.737 400.352 428.061 470.841 464.337 463.811 443.662Huesca 2.975 2.676 3.408 4.452 7.026 5.897 7.454 8.710 7.802 7.336 7.260Teruel 1.364 2.033 1.662 3.625 5.267 4.892 5.533 5.336 5.325 3.098 3.611Zaragoza 21.361 22.834 32.761 40.307 50.570 51.088 52.313 45.361 39.510 33.938 25.379Aragón 25.700 27.543 37.831 48.384 62.863 61.877 65.300 59.407 52.637 44.372 36.250Principado de Asturias 50.724 44.996 46.532 53.406 62.739 57.121 63.075 68.888 62.094 65.629 66.963Islas Baleares 13.581 7.260 11.642 22.836 27.797 23.159 27.145 26.114 24.814 17.713 15.137Las Palmas 26.668 32.542 31.862 37.062 42.118 39.103 41.208 42.391 38.234 36.080 41.894Sta.Cruz de Tenerife 25.649 29.426 31.875 36.762 41.182 39.978 41.013 39.648 42.732 33.544 37.659Canarias 52.317 61.968 63.737 73.824 83.299 79.081 82.221 82.039 80.966 69.624 79.553Cantabria 23.385 20.950 19.399 26.332 38.308 36.068 37.109 34.969 33.032 25.553 24.593Ávila 3.984 4.618 4.363 4.583 7.057 6.185 7.131 9.230 7.491 7.515 8.188Burgos 9.705 10.251 13.797 14.809 15.039 16.565 21.336 20.329 21.938 21.544 16.375León 20.705 21.611 26.941 22.706 28.768 26.476 27.887 30.083 35.069 33.809 23.307Palencia 6.770 7.429 5.400 6.842 9.903 12.450 12.054 9.164 10.462 9.093 9.950Salamanca 18.097 16.232 20.091 21.105 29.048 27.434 30.337 36.970 36.737 33.325 27.451Segovia 3.101 3.804 4.434 5.353 6.779 7.200 7.052 8.771 8.992 5.269 6.418Soria 2.691 2.190 1.622 2.076 2.284 2.960 2.266 3.812 3.050 2.810 3.703Valladolid 29.583 30.100 27.683 35.418 33.486 40.278 38.235 42.808 42.508 43.371 41.652Zamora 6.871 6.789 9.081 9.982 10.344 10.957 10.143 8.733 8.458 7.827 6.091Castilla y León 101.508 103.024 113.413 122.873 142.708 150.503 156.442 169.900 174.705 164.563 143.135Albacete 9.640 10.625 10.738 11.978 13.118 15.115 15.841 17.391 17.173 18.927 14.024Ciudad Real 8.400 9.147 8.701 10.385 16.533 16.150 16.710 18.004 20.715 17.832 12.253Cuenca 4.022 4.137 4.526 5.407 6.004 5.915 7.471 6.341 5.689 5.291 6.027Guadalajara 2.778 4.023 3.275 7.627 6.192 5.166 5.909 6.428 7.201 8.969 7.009Toledo 6.462 7.809 9.145 10.863 13.476 15.999 18.502 19.076 20.184 18.808 16.243Castilla-La Mancha 31.301 35.741 36.385 46.260 55.323 58.346 64.434 67.240 70.962 69.828 55.556Barcelona 154.279 121.797 136.963 220.836 286.695 290.818 301.090 274.552 266.377 203.403 164.010Girona 5.042 8.642 8.655 9.147 16.454 17.646 16.725 13.825 15.387 15.693 12.010Lleida 3.443 2.881 3.697 8.446 10.235 10.055 10.462 11.213 10.343 8.006 5.987Tarragona 11.056 8.975 11.129 15.100 17.681 19.387 21.898 18.994 20.957 18.525 16.422Cataluña 173.819 142.295 160.444 253.530 331.064 337.906 350.175 318.585 313.065 245.628 198.429Alicante 38.750 40.123 42.428 59.552 64.637 59.607 65.196 74.181 67.018 48.489 59.142Castellón 8.552 11.872 11.031 13.323 17.021 15.401 15.072 12.129 10.325 11.033 10.845Valencia 73.309 61.026 76.924 119.324 131.609 134.092 140.554 137.391 128.288 116.642 104.741C. Valenciana 120.611 113.022 130.383 192.198 213.267 209.100 220.822 223.701 205.632 176.165 174.728Badajoz 25.655 23.290 28.271 30.334 34.917 32.812 34.114 34.700 40.205 37.900 37.259Cáceres 10.917 9.534 7.667 16.296 17.383 17.665 20.670 24.907 24.308 20.523 20.750Extremadura 36.572 32.824 35.938 46.630 52.300 50.477 54.784 59.607 64.513 58.422 58.009A Coruña 36.147 30.970 37.717 45.243 55.483 47.457 55.192 59.157 58.258 62.478 68.516Lugo 6.069 7.490 6.778 9.882 17.106 16.638 16.341 16.567 16.319 16.735 13.907Ourense 7.322 7.323 12.024 12.605 12.993 12.188 14.822 18.271 19.843 20.874 15.881Pontevedra 27.162 27.252 35.615 44.013 42.303 48.761 51.325 50.840 55.245 59.356 51.765Galicia 76.699 73.035 92.135 111.742 127.886 125.043 137.680 144.835 149.666 159.443 150.069C. de Madrid 189.078 158.844 194.194 243.435 343.702 399.930 416.772 386.033 398.813 350.688 290.617Región de Murcia 25.984 29.440 34.035 42.440 43.620 51.260 62.873 65.401 61.816 47.708 45.830C. Foral de Navarra 16.571 15.097 15.879 20.574 25.739 25.197 23.082 21.744 23.322 19.489 12.739Álava 9.608 8.849 13.700 15.639 17.263 15.935 18.622 18.126 14.483 15.700 15.130Guipúzcoa 29.415 30.417 37.037 40.613 45.757 48.928 51.401 45.052 43.145 32.916 31.398Vizcaya 72.755 72.117 65.959 84.746 101.869 114.007 101.670 102.221 103.751 84.642 73.049País Vasco 111.777 111.384 116.696 140.998 164.889 178.871 171.693 165.399 161.380 133.258 119.576La Rioja 4.925 6.554 10.047 11.343 14.368 12.746 11.241 11.121 9.780 8.955 7.603Ceuta 2.409 2.134 1.889 1.029 2.232 3.702 4.407 4.463 4.956 3.343 5.794Melilla 3.041 3.870 2.801 2.507 2.753 2.908 3.665 3.865 4.738 4.345 4.824Ceuta y Melilla 5.450 6.003 4.689 3.536 4.985 6.610 8.072 8.329 9.694 7.688 10.618España 1.277.794 1.217.394 1.373.591 1.789.643 2.171.596 2.263.645 2.380.982 2.384.153 2.361.228 2.128.535 1.933.065

Fuente: Ivie.

Tabla 12.17: Evolución territorial del capital humano debido a la educación de la población parada. Trabajadores equivalentes (1990-2000).


228

Concretamente, la tabla 12.18 refleja como algunas provincias de Castilla y León, como Zamora, Soria o Salamanca, ostentan el liderato en términos de capital humano experiencia por ocupado. Al igual que sucedía con la población activa, podemos atribuir este hecho a la mayor edad de sus ocupados. Por su parte, la tabla 12.19 muestra como algunas provincias andaluzas (Córdoba y Málaga) poseen los mayores niveles de capital humano experiencia por parado, reflejando el mayor peso de los colectivos de mayor edad en la población parada de estas provincias.

En lo referente al capital educación, los resultados ofrecen una visión muy distinta. Concretamente, la tabla 12.20 ofrece información relativa al capital humano educación por ocupado. En este caso, Madrid destaca como caso más extremo a lo largo de todo el periodo, con una dotación por ocupado de capital educación de 1,8 trabajadores equivalentes en el año 2000. En lo que se refiere al capital educación de la población parada destaca la posición de Huesca, con un nivel de 1,37 trabajadores equivalentes.

Respecto al crecimiento por territorios se observa que el capital humano experiencia de la población ocupada crece en todas las provincias excepto Teruel, Asturias, Ávila, León, Zamora, Lugo y Ourense. Naturalmente, no lo hace en todas partes al mismo ritmo. En algunas provincias el crecimiento acumulado supera el 25% (Cádiz, Las Palmas, Tenerife, Ceuta y Melilla), mientras que la media nacional sólo es el 14%. En cuanto a la población parada, destaca el elevado crecimiento (83% acumulado) del capital experiencia de los parados onubenses. Una gran parte de las provincias españolas duplican el capital humano educación de la población ocupada e incluso, como el caso de Albacete, lo llegan a triplicar. En el caso de la población parada los crecimientos provinciales son más moderados, si bien destaca de nuevo el espectacular crecimiento del capital educación en Huelva, en este caso referido a los parados.

Los resultados indican (tablas 12.22 y 12.23) que el capital humano educación representa una parte creciente del capital humano utilizado en todas las provincias españolas sin excepción. Sin embargo, su importancia territorial relativa varía considerablemente. El caso de Madrid destaca por encima del resto. En esa comunidad el capital educación representa más del 40 por cien del total. Por el contrario, en una comunidad como Castilla-La Mancha ese porcentaje apenas supone el 27 por cien, aunque es precisamente en las comunidades en las que su peso era inicialmente inferior donde el capital humano ha crecido en mayor medida. Se trata, en general, de comunidades menos desarrolladas como Andalucía, Extremadura, Murcia o Castilla-La Mancha. Es decir, también en este tipo de regiones la formación educativa va convirtiéndose en la principal vía de acumulación de capital humano.


Fuente: Ivie.

Tabla 12.18: Evolución territorial del capital humano per cápita debido a la experiencia de la población ocupada. Trabajadores equivalentes. (1990-2000).


Fuente: Ivie.

Tabla 12.19: Evolución territorial del capital humano per cápita debido a la experiencia de la población parada. Trabajadores equivalentes. (1990-2000).


Fuente: Ivie.

Tabla 12.20: Evolución territorial del capital humano per cápita debido a la educación de la población ocupada. Trabajadores equivalentes. (1990-2000).


Fuente: Ivie.

Tabla 12.21: Evolución territorial del capital humano per cápita debido a la educación de la población parada. Trabajadores equivalentes. (1990-2000).


Fuente: Ivie.

Tabla 12.22: Participación del capital humano debido a la educación en el capital humano total de la población ocupada. Porcentajes.


Fuente: Ivie.

Tabla 12.23: Participación del capital humano debido a la educación en el capital humano total de la población parada. Porcentajes.


235

En general, también la importancia del capital humano educación dentro del capital total de la población parada crece en el ámbito territorial. Es en comunidades como Navarra, el País Vasco, La Rioja, Madrid, Castilla y León o Aragón donde su importancia relativa resulta más significativa. Se trata de regiones especialmente bien dotadas en ese tipo de capital humano. Lo contrario sucede en comunidades como Extremadura, Andalucía o Castilla-La Mancha, donde ese tipo de capital humano es más escaso en términos relativos.

Al comparar la importancia relativa del capital educación en lo que respecta a la población ocupada y parada, nos encontramos con situaciones distintas. En Andalucía, Canarias, Cataluña, Extremadura o Madrid su importancia es claramente mayor en el capital humano utilizado (el capital humano de la población ocupada) que dentro del capital no utilizado (el de la población parada). En el resto de regiones las diferencias son menos significativas o carecen de un carácter sistemático.

En definitiva, el resultado de este desigual crecimiento ha sido la alteración de la distribución territorial del capital humano experiencia y educación de los ocupados y de los parados. En cualquier caso, la distribución de ambos tipos de capital presenta acusadas diferencias. Así, mientras la participación de Madrid en el capital humano educación oscila en torno al 19 por cien en el caso de la población ocupada y entre el 13 y 17,7 por ciento en el caso de los parados, en cuanto a capital experiencia lo hace en torno al 13 por cien en los ocupados y entre el 8,7 y 12 por cien en el de los parados.

Tal y como muestra el gráfico 12.26, existe una estrecha relación entre el grado de utilización del capital educación y el del capital experiencia. El coeficiente de correlación entre las tasas provinciales de ambas tasas de paro es siempre superior a 0,83, siendo mayor durante la fase expansiva y menor en el periodo de crisis.

En general, como ya hemos visto, el capital educación se utiliza en mayor medida que el capital experiencia. Sin embargo, este patrón no excluye la existencia de comportamientos diferenciales en regiones y provincias concretas. Observando el gráfico 12.27 puede apreciarse que en Andalucía, Extremadura, Canarias, Ceuta y Melilla la tasa de paro del capital experiencia es, efectivamente, muy superior a la del capital humano educación. Por el contrario en el resto de comunidades las diferencias son más reducidas, siendo ambas tasas de paro prácticamente indistinguibles en muchas de ellas.

Gráfico 12.26. Correlación provincial entre las tasas de paro delcapital humano-experiencia y capital-educación

(1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,82

0,84

0,86

0,88

0,90

0,92

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

(ii) Aragón

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30



Gráfico 12.27. Evolución de la tasa de paro del capital humano debidoa la experiencia y a la educación por CC.AA.

Porcentajes. (1990-2000).

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

(i) Andalucía

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

(v) Canarias

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

(vi) Cantabria


Gráfico 12.27. Evolución de la tasa de paro del capital humano debidoa la experiencia y a la educación por CC.AA. (cont.)


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

(iv) Islas Baleares



1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30


Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

(ix) Cataluña




1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

(x) C. Valenciana

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

(xi) Extremadura

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

(xii) Galicia




1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

(xiii) C. de Madrid

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30


Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30





1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

(xvi) País Vasco

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30

(xvii) La Rioja

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

5

10

15

20

25

30




243

Asimismo, los resultados muestran que el grado de utilización de ambos tipos de capital está relacionado con la propia dotación de capital humano de los individuos. El gráfico 12.28indica que, a lo largo de todo el periodo, la tasa de paro del capital humano ha sido mayor en las comunidades con menor capital humano educación per capita. Una relación similar parece existir respecto a la dotación de capital humano experiencia per cápita, tal y como se observa en el gráfico 12.29.

Como ya habíamos observado, la infrautilización del capital humano es más acusada en las comunidades menos dotadas de ese factor. Ahora vemos que ese fenómeno afecta a ambos tipos de capital humano, aunque de forma menos acusada en el caso del capital educación, para el que la correlación es de menor magnitud. Estos resultados muestran que si se incrementa el capital humano de los individuos (bien a través de la educación, bien de la experiencia), se logra un mayor grado de utilización del capital humano disponible. La razón es que un incremento de cualquiera de los dos tipos de capital humano supone un aumento de la probabilidad personal de empleo. Así, vemos que el coeficiente de correlación entre las tasas de paro EPA y el capital humano per cápita de cualquier tipo es también negativo. Por tanto, una mejora en la cualificación de los individuos parece el camino adecuado para incrementar no sólo el capital humano disponible, sino también su grado de utilización en las provincias y regiones menos desarrolladas.

Finalmente, cabe abordar el problema de la convergencia territorial en el grado de utilización de ambos tipos de capital humano. El gráfico 12.30 muestra los coeficientes de variación provincial de sus tasas de paro. En primer lugar, se observa que la desigualdad es muy grande en ambos casos, pero mayor aún si cabe en cuanto al capital experiencia. En segundo lugar, en ambos casos se experimenta cierta convergencia durante el periodo de crisis. Sin embargo, con el inicio de la recuperación los niveles de desigualdad retornan a los niveles iniciales. En definitiva, existen grandes diferencias en el aprovechamiento de ambos tipos de capital humano, y ese grado de desigualdad se mantiene durante el periodo contemplado.

Gráfico 12.28. Correlación provincial entre las tasas de paroy el capital humano educación per cápita

(1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000-0,40

-0,30

-0,20

-0,10

0,00

Tasa de paro del capital humano

Tasa de parode la EPA

Gráfico 12.29. Correlación provincial entre las tasas de paroy el capital humano experiencia per cápita

(1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000-0,70

-0,65

-0,60

-0,55

-0,50

-0,45

-0,40

Tasa de paro del capital humano

Tasa de parode la EPA

Gráfico 12.30. Coeficiente de variación provincial de la tasa de parodel capital humano-experiencia y del capital-educación

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60



247

13. Capital humano y actividad

El capital humano disponible, aquél ofrecido por los individuos en el mercado de trabajo, depende directamente de la mejora en las dotaciones individuales de capital humano. Sin embargo, el efecto de estas últimas no se reduce al hecho de que un determinado volumen de población activa ofrezca más capital humano cuanto más cualificada esté. Además, unas mayores dotaciones individuales de capital humano pueden hacer que la propia población activa sea más numerosa. Esto es, puede afectar a las tasas de actividad al hacer que más personas deseen trabajar, provocando que la población activa aumente. El capital humano disponible en el mercado laboral depende del porcentaje de personas en edad de trabajar que desean hacerlo y no sólo de su capital humano per cápita. Del mismo modo que se utiliza la tasa de actividad para ver el grado de participación en el mercado de trabajo de la población potencialmente activa, podemos definir también una tasa de actividad del factor capital humano que relacione el capital humano disponible, correspondiente a la población activa, y el potencialmente disponible, correspondiente a la población en edad de trabajar.

A fin de estimar el capital humano de esos colectivos, se ha procedido del modo ya explicado en apartados anteriores en el caso del capital humano de la población activa, ocupada y parada. Ello asegura la homogeneidad y comparabilidad de todos los datos ofrecidos en este estudio. A continuación se examinan los resultados obtenidos.

13.1. Capital humano y actividad a nivel nacional

La evolución del capital humano de la población en edad de trabajar, de la población activa y de la población inactiva se ofrece en el gráfico 13.1. Como puede observarse, una gran parte del capital humano existente en la economía española no ha estado realmente a disposición del sistema productivo. La mayor parte de él sí ha estado disponible, pero en 1990 de un capital humano total de 89,4 millones de trabajadores equivalentes casi 40 millones no estaban disponibles para usos productivos. Al final del periodo la situación es similar; de un

Gráfico 13.1. Evolución del capital humano por colectivosEspaña (1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

20

40

60

80

100

120

Millo

nes

de tr

abaj

ador

es e

quiv

alen

tes

Pob. Activa Pob. en edad de trabajar Pob. Inactiva


249

capital existente de más de 109,4 millones de trabajadores equivalentes en 2000, 45,8 millones correspondían a población inactiva, lo que supone un casi un 42% del capital total.

Entre las personas que sí participan en el mercado laboral y aquéllas que no lo hacen puede establecerse una clara diferencia en términos de cualificaciones individuales. Así, el gráfico 13.2 muestra que los activos tienen un capital humano per cápita sistemáticamente mayor que el de la población inactiva. Además, esa diferencia es cada vez mayor a lo largo del periodo. Así, mientras que el capital humano promedio de cada inactivo se mantiene estable e incluso cae al final del periodo, el de los activos crece de modo continuo, como ya habíamos observado en la parte I.

Las diferencias de composición educativa quedan de manifiesto en el gráfico 13.3 y en las tablas 13.1 y 13.2. El capital humano de la población inactiva se concentra en los colectivos con menor nivel educativo en mayor medida de lo que sucede con la población total en edad de trabajar. Del mismo modo, el gráfico 13.4 indica que la mayor parte del capital humano inactivo corresponde a las mujeres, a diferencia de lo que sucede en la población en edad de trabajar. Esto contribuye también a que el capital humano per cápita de los inactivos sea menor.

Estas consideraciones acerca del desaprovechamiento de los recursos humanos hay que matizarlas, ya que buena parte del capital humano de la población inactiva corresponde a personas con una edad propia de la jubilación. El gráfico 13.5 y las tablas 13.3 y 13.4 muestran que más de la mitad de todo ese capital humano corresponde a personas mayores de 60 años. Así, de acuerdo con la tabla 13.4, si bien en 1990 el capital humano inactivo era de 39,8 millones de trabajadores equivalentes, sólo 18,6 millones correspondían a personas menores de 60 años. De modo similar, en 2000 la cifra correspondiente a los menores de 60 años sería de 18,9 millones. En cualquier caso, sigue siendo cierto que una considerable parte del capital humano que podría llegar al mercado de trabajo no lo hace.

Sin embargo, y precisamente debido a la diferencia en términos de capital humano per cápita que ya hemos señalado, la tasa de actividad del capital humano es mayor que la tasa de actividad calculada en base al número de individuos que la EPA ofrece. El gráfico 13.6 muestra que, si bien es cierto que la tasa de actividad ha crecido en ambos casos, la tasa de actividad del capital humano ha sido siempre mayor, con diferencias que oscilan entre los 6 y 7 puntos porcentuales. Así, la tasa de actividad del capital humano ha pasado de 55,4 por cien en 1990 a 58,7 por cien en 2000, creciendo a un ritmo algo mayor de lo que lo ha hecho la tasa de actividad EPA. Ese crecimiento ligeramente más intenso se ha producido sólo tras la

Gráfico 13.2. Evolución del capital humano per cápita por colectivosEspaña (1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

1

2

3

4

5

Trab

ajad

ores

equ

ival

ente

s

Pob. Activa Pob. en edad de trabajar Pob. Inactiva

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

(ii) Población inactiva


Gráfico 13.3. Composición del capital humanoGrupos de estudio. España (1990-2000)

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%

(i) Población en edad de trabajar







Fuente: Ivie.

Tabla 13.1: Evolución y composición del capital humano de la población en edad de trabajar por grupos de estudio (1990-2000).


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Grupo I 12.646.386 12.577.608 12.531.246 12.298.184 12.223.218 12.175.959 11.686.788 11.557.207 11.386.288 12.058.112 12.244.687Grupo II 16.755.121 17.053.146 17.061.965 17.084.363 17.148.099 17.102.614 16.735.294 16.712.187 17.146.401 16.647.330 15.252.752Grupo III 3.526.842 3.677.173 3.987.730 4.507.185 4.617.128 4.817.294 5.098.374 5.407.132 5.427.735 5.537.779 6.256.311Grupo IV 3.092.751 3.368.409 3.260.489 3.315.174 3.583.676 3.875.329 4.187.000 4.394.604 4.435.420 4.371.934 4.592.688Grupo V 601.004 674.547 888.097 910.231 1.037.843 1.135.545 1.182.866 1.177.202 1.209.880 1.248.863 1.396.965Grupo VI 263.496 328.257 578.371 603.965 754.551 906.775 1.010.484 1.060.892 1.109.103 1.150.881 1.080.483Grupo VII 1.595.160 1.596.476 1.658.450 1.807.582 1.777.953 1.894.715 2.026.874 2.068.602 2.190.175 2.327.536 2.484.917Grupo VIII 1.347.406 1.383.736 1.426.605 1.508.687 1.777.009 1.783.948 1.800.650 1.964.096 1.965.951 2.202.208 2.477.391Total 39.828.166 40.659.353 41.392.952 42.035.371 42.919.476 43.692.179 43.728.330 44.341.921 44.870.952 45.544.643 45.786.194





Fuente: Ivie.

Tabla 13.2: Evolución y composición del capital humano de la población inactiva por grupos de estudio (1990-2000).

Gráfico 13.4. Composición del capital humanoSexos. España (1990-2000)

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%


Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%


Hombres Mujeres

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%


16-24 25-54 Más de 54

Gráfico 13.5. Composición del capital humanoGrupos de edad. España (1990-2000)

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

100%



1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Total de 16 a 19 años 2.953.297 2.958.544 2.970.956 2.988.649 2.926.058 2.900.157 2.873.130 2.736.115 2.620.938 2.479.236 2.309.337Total de 20 a 24 años 5.683.447 5.781.238 5.729.460 5.827.048 5.794.702 5.964.745 6.148.836 6.263.969 6.133.454 5.942.696 5.873.082Total de 25 a 29 años 7.141.804 7.190.937 7.345.356 7.460.643 7.667.293 7.645.296 7.644.561 7.746.548 7.813.380 7.998.708 8.257.888Total de 30 a 34 años 7.807.739 7.938.361 8.115.740 8.184.059 8.701.022 8.642.802 8.782.925 8.862.193 9.101.657 9.117.262 9.230.900Total de 35 a 39 años 8.307.445 8.380.653 8.769.150 8.985.817 9.268.246 9.947.086 10.508.271 10.698.684 10.888.986 10.987.114 11.314.198Total de 40 a 44 años 8.759.552 8.814.567 9.133.147 9.193.238 9.115.187 9.571.005 10.101.950 10.474.917 10.919.977 11.605.225 11.945.354Total de 45 a 49 años 8.056.276 8.116.641 8.600.219 8.898.702 9.269.387 9.766.522 10.267.735 10.413.852 10.481.634 10.841.096 11.244.130Total de 50 a 54 años 7.602.108 7.603.906 7.125.706 7.424.926 7.897.994 8.579.042 9.186.492 9.666.075 10.010.858 10.313.193 10.436.625Total de 55 a 59 años 8.540.939 8.245.373 8.202.107 7.853.328 7.527.137 7.293.971 7.280.766 7.206.893 7.623.632 8.070.822 8.739.222Total de 60 o más años 24.521.415 25.560.122 26.086.164 26.835.992 27.766.285 28.025.656 27.895.371 28.639.416 29.094.698 29.562.086 30.045.579Total 89.374.022 90.590.343 92.078.002 93.652.402 95.933.311 98.336.283 100.690.038 102.708.662 104.689.215 106.917.439 109.396.314





Fuente: Ivie.

Tabla 13.3: Evolución y composición del capital humano de la población en edad de trabajar por grupos de edad (1990-2000).


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Total de 16 a 19 años 2.006.288 2.070.997 2.068.503 2.130.697 2.117.246 2.159.236 2.162.549 2.068.840 1.971.160 1.847.790 1.711.133Total de 20 a 24 años 1.871.549 1.997.672 2.098.289 2.212.445 2.172.947 2.324.842 2.475.349 2.572.690 2.510.901 2.382.616 2.358.773Total de 25 a 29 años 1.382.757 1.322.587 1.433.193 1.443.166 1.383.229 1.398.106 1.350.105 1.347.065 1.334.569 1.368.583 1.344.637Total de 30 a 34 años 1.383.979 1.323.168 1.438.807 1.362.433 1.432.392 1.404.649 1.397.186 1.357.054 1.336.780 1.267.916 1.242.332Total de 35 a 39 años 1.742.986 1.649.324 1.695.570 1.634.343 1.585.755 1.693.016 1.717.661 1.755.782 1.797.968 1.765.945 1.689.277Total de 40 a 44 años 2.132.667 2.073.090 2.036.482 2.024.867 1.840.669 1.842.663 1.884.776 1.911.479 1.921.387 2.002.021 1.979.049Total de 45 a 49 años 2.161.869 2.216.085 2.277.148 2.235.764 2.258.001 2.217.683 2.305.196 2.236.711 2.272.156 2.241.014 2.259.146Total de 50 a 54 años 2.429.503 2.427.776 2.251.857 2.278.369 2.440.063 2.578.172 2.621.489 2.695.525 2.761.038 2.814.019 2.900.030Total de 55 a 59 años 3.496.571 3.462.460 3.471.567 3.312.214 3.280.292 3.211.899 3.101.077 2.964.831 2.997.284 3.206.363 3.406.627Total de 60 o más años 21.219.996 22.116.193 22.621.537 23.401.074 24.408.883 24.861.913 24.712.943 25.431.944 25.967.709 26.648.376 26.895.190Total 39.828.166 40.659.353 41.392.952 42.035.371 42.919.476 43.692.179 43.728.330 44.341.921 44.870.952 45.544.643 45.786.194





Fuente: Ivie.

Tabla 13.4: Evolución y composición del capital humano de la población inactiva por grupos de edad (1990-2000).

Gráfico 13.6. Evolución de las tasas de actividadEspaña (1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200040%

45%

50%

55%

60%

Capital humano EPA


259

superación de la recesión económica de principios de los 90. Durante la expansión posterior la tasa de actividad del capital humano se incrementa más aprisa.

La causa de tales diferencias es la mayor tasa de actividad de los individuos más cualificados. El gráfico 13.7 confirma la relación positiva que existe entre la decisión de participar en el mercado laboral y el nivel educativo de los individuos. La tasa de actividad EPA de las personas con estudios superiores es mayor que la de las que tienen estudios medios, que superan a su vez a la de los individuos que como mucho tienen estudios primarios. El hecho de que las tasas de actividad del capital humano para cada grupo educativo sean ligeramente mayores que las tasas EPA correspondientes muestra que el mismo tipo de relación positiva existe dentro de cada nivel educativo.

Los gráficos 13.8 y 13.9 indican que algo similar sucede con la tasa de actividad por edad y sexo. En estos casos, la mayor tasa de actividad del capital humano del colectivo entre 25 y 54 años y de los hombres se corresponde con el mayores porcentajes de individuos de estos colectivos que trabajan o buscan activamente un empleo.

Esta estrecha correspondencia entre las decisiones individuales y las tasas de actividad del capital humano se observa con mayor nitidez si cabe en el gráfico 13.10. Como vemos, una vez tenemos en cuenta el género y el nivel educativo, las diferencias entre las tasas de actividad del capital humano y las tasas EPA son, en general, poco importantes. Adicionalmente, también es reseñable que las diferencias entre hombres y mujeres se reducen conforme aumenta la dotación de capital humano.

Como en otros apartados, también en éste es posible distinguir dentro del capital humano entre aquél que es resultado del proceso educativo y aquél atribuible a la experiencia. El gráfico 13.11 nos permite observar que la tasa de actividad de ambos tipos de capital es bien distinta. Mientras la tasa de actividad del capital experiencia es muy semejante a la tasa de actividad EPA, la del capital educación es clara y sistemáticamente mayor que ambas. Además, como indica el gráfico 13.12, esa diferencia ha aumentado a lo largo del periodo. Es decir, la tasa de actividad del capital humano es mayor que la tasa EPA debido a la elevada, y creciente, tasa de actividad del capital humano cuyo origen es la educación. Esto es plenamente coherente con el patrón de tasas de actividad que habíamos observado anteriormente. Por su parte, el gráfico 13.13 muestra la correlación generalmente negativa entre ambas tasas.

Gráfico 13.7. Tasas de actividad del capital humano y de la EPA y por grupos de estudio

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

(i) Tasa de actividad del capital humano

Fuente: Ivie

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

10%20%30%40%50%60%70%80%90%

(ii) Tasa de actividad de la EPA


Gráfico 13.8. Tasas de actividad del capital humano y de la EPA y por grupos de edades

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%


Fuente: Ivie

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

10%20%30%40%50%60%70%80%90%


16-24 25-54 Más de 54

Gráfico 13.9. Tasas de actividad del capital humano y de la EPA y por sexos

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%


Fuente: Ivie

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

10%20%30%40%50%60%70%80%90%


Hombres Mujeres

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

(ii) Estudios medios

Fuente: Ivie

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

(iii) Estudios superiores

EPA mujeres EPA hombres C. Humano mujeres

C. Humanohombres

Gráfico 13.10. Tasas de actividad del capital humano y de la EPA por sexo

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

(i) Hasta primarios

Gráfico 13.11. Evolución de las tasas de actividad del capital humanoexperiencia y educación

España (1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000%

20%

40%

60%

80%

Tasa actividad Experiencia Tasa actividad Educación Tasa actividad EPA

Gráfico 13.12. Evolución de las tasas de actividad del capital humanoexperiencia y educación

España (1990=100)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000

96

98

100

102

104

106

108

110

Tasa actividad Experiencia Tasa actividad Educación

Gráfico 13.13. Correlación provincial entre las tasas de actividad del capital humano debido a la experiencia y a la educación.

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000-0,30

-0,20

-0,10

0,00

0,10

0,20


267

En consecuencia, la mejora de los niveles educativos individuales no sólo ha impulsado el crecimiento del capital humano disponible directamente, al aumentar el capital humano de cada persona activa, sino también indirectamente, por la mayor propensión de los individuos con más capital humano educación a participar en el mercado de trabajo.

13.2. Capital humano y actividad a nivel territorial

Como hemos visto, buena parte del capital humano existente permanece al margen del mercado laboral, aunque el problema en términos de capital humano sea menor que número de personas. La distinta intensidad de estos fenómenos a nivel territorial va a condicionar el volumen de capital humano disponible en cada zona e incidirá, por tanto, en su potencial de desarrollo y los correspondientes niveles de vida.

Las tablas 13.5 y 13.6 ofrecen los datos básicos relativos al capital humano de la población en edad de trabajar e inactiva respectivamente. En apartado anteriores ya habíamos comprobado que existían importantes diferencias en las dotaciones de capital humano per cápita a nivel territorial. Las tablas 13.7 y 13.8 muestran que ni la población en edad de trabajar ni la población inactiva suponen una excepción. Así, en el año 2000 el capital per cápita nacional promedio de una persona en edad de trabajar era de 3,33 trabajadores equivalentes, mientras en Huelva, por ejemplo, era tan sólo de 2,94 y en Madrid 3,76. En el caso de la población inactiva, y para ese mismo año, el máximo se alcanzaría en Girona con 3,10 trabajadores equivalentes y el mínimo de nuevo en Huelva con 2,54 trabajadores equivalentes.

La evolución a lo largo del periodo del capital per cápita de la población en edad de trabajar e inactiva muestra unas características básicas comunes. En primer lugar, todas las provincias disponen en el año 2000 de más capital humano per cápita que en 1990, siendo esto cierto para ambos colectivos. La tasa acumulada de crecimiento varía en cada caso particular, oscilando entre el 17,3 por cien de Guadalajara y Ceuta y el 6,7 por cien de León para el caso de la población en edad de trabajar y el 15,5 por cien de Baleares y 2,7 por cien de Huesca para el colectivo de inactivos. En segundo lugar, la disparidad territorial en cuanto a capital per cápita en ambos colectivos es sustancial. El gráfico 13.14 muestra la evolución relativa de cada comunidad respecto al conjunto de España. Como puede observarse, existe una gran estabilidad de la posición relativa de cada comunidad. Así, en general, el capital relativo per

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Almería 955.286 976.003 1.009.199 1.006.422 1.047.305 1.068.215 1.078.112 1.085.804 1.099.818 1.162.252 1.199.738Cádiz 2.168.160 2.158.010 2.244.945 2.291.876 2.302.756 2.330.998 2.423.378 2.511.921 2.609.902 2.692.122 2.758.062Córdoba 1.553.870 1.593.379 1.600.104 1.637.394 1.669.181 1.750.347 1.736.095 1.782.254 1.820.304 1.849.025 1.922.686Granada 1.700.842 1.696.069 1.733.605 1.783.746 1.823.770 1.856.832 1.931.192 1.978.865 2.031.665 2.048.306 2.092.028Huelva 891.811 886.765 917.093 947.394 960.364 983.622 1.004.481 1.026.002 1.057.856 1.060.120 1.069.148Jaén 1.336.259 1.349.701 1.355.415 1.375.847 1.385.778 1.382.676 1.431.709 1.472.424 1.525.154 1.536.856 1.567.725Málaga 2.449.675 2.498.973 2.585.118 2.617.466 2.705.104 2.753.516 2.789.362 2.865.332 2.990.532 3.054.112 3.093.915Sevilla 3.256.756 3.285.616 3.391.761 3.431.773 3.541.806 3.750.575 3.944.784 4.026.964 4.078.390 4.223.973 4.407.612Andalucía 14.312.659 14.444.516 14.837.240 15.091.918 15.436.064 15.876.780 16.339.112 16.749.565 17.213.620 17.626.767 18.110.912Huesca 535.043 533.337 540.368 542.021 563.351 555.829 566.146 574.733 575.750 593.810 604.516Teruel 369.321 365.143 374.369 376.368 370.365 361.112 358.480 368.479 370.491 364.769 374.567Zaragoza 2.112.938 2.132.893 2.160.320 2.196.493 2.214.630 2.279.308 2.327.435 2.332.943 2.379.593 2.406.606 2.410.708Aragón 3.017.302 3.031.373 3.075.057 3.114.882 3.148.346 3.196.248 3.252.062 3.276.155 3.325.834 3.365.186 3.389.791Principado de Asturia 2.768.596 2.785.587 2.805.353 2.879.701 2.870.546 2.873.226 2.916.372 2.943.572 2.955.161 3.035.034 3.041.849Islas Baleares 1.557.100 1.561.064 1.583.613 1.623.774 1.655.610 1.791.572 1.838.014 1.847.968 1.896.508 1.950.274 2.008.510Las Palmas 1.592.352 1.596.889 1.648.646 1.706.779 1.779.288 1.822.384 1.858.073 1.943.422 2.005.724 2.087.699 2.157.791Sta.Cruz de Tenerife 1.542.888 1.614.190 1.620.182 1.662.739 1.745.906 1.773.032 1.832.173 1.870.694 1.924.633 1.952.546 2.020.828Canarias 3.135.240 3.211.079 3.268.828 3.369.518 3.525.194 3.595.416 3.690.246 3.814.115 3.930.357 4.040.245 4.178.619Cantabria 1.284.467 1.291.574 1.307.975 1.330.128 1.341.496 1.375.487 1.413.942 1.420.674 1.441.117 1.469.600 1.495.649Ávila 432.830 438.121 454.813 449.906 438.385 427.197 435.270 442.669 449.932 457.842 460.867Burgos 884.294 907.240 930.218 941.385 935.100 929.258 958.757 985.210 958.952 982.922 1.001.473León 1.341.719 1.340.872 1.375.231 1.368.574 1.365.933 1.381.596 1.380.769 1.389.892 1.437.820 1.450.629 1.433.349Palencia 459.831 466.372 467.470 471.487 469.191 458.074 463.918 478.412 480.017 490.735 491.207Salamanca 891.681 898.938 894.035 907.039 906.096 917.587 957.319 984.793 997.339 1.026.885 1.034.033Segovia 378.538 378.329 382.738 391.277 392.658 385.099 390.004 408.022 410.629 424.691 433.913Soria 249.130 250.265 247.912 251.669 252.408 242.570 249.249 260.046 261.456 264.866 263.899Valladolid 1.200.378 1.255.160 1.282.749 1.290.990 1.288.782 1.288.646 1.320.376 1.347.301 1.375.084 1.416.414 1.450.895Zamora 557.300 557.520 558.428 566.387 547.925 546.859 546.577 552.031 547.290 547.474 560.948Castilla y León 6.395.700 6.492.817 6.593.594 6.638.714 6.596.477 6.576.886 6.702.239 6.848.376 6.918.519 7.062.458 7.130.584Albacete 746.059 759.071 761.758 764.127 765.772 787.606 825.032 847.151 845.711 883.861 904.380Ciudad Real 1.085.093 1.099.448 1.107.417 1.120.627 1.115.352 1.074.928 1.115.385 1.132.607 1.138.953 1.139.552 1.143.784Cuenca 482.760 488.620 483.073 489.638 499.437 477.151 495.974 504.409 497.174 496.160 505.684Guadalajara 333.773 343.455 355.159 356.725 364.569 370.265 402.190 411.013 426.938 452.504 462.894Toledo 1.070.506 1.100.306 1.104.413 1.126.047 1.138.959 1.140.128 1.182.510 1.212.126 1.230.406 1.265.092 1.290.996Castilla-La Mancha 3.718.191 3.790.900 3.811.820 3.857.164 3.884.089 3.850.078 4.021.092 4.107.305 4.139.182 4.237.169 4.307.738Barcelona 11.031.806 11.244.653 11.388.180 11.729.774 12.011.128 12.341.562 12.522.452 12.644.600 12.905.594 13.061.879 13.349.326Girona 1.142.024 1.185.675 1.201.997 1.215.318 1.267.315 1.351.715 1.346.051 1.362.263 1.393.822 1.440.564 1.485.382Lleida 851.586 867.708 870.835 901.741 933.653 946.377 956.923 961.185 988.029 1.011.372 1.004.072Tarragona 1.212.443 1.250.560 1.257.751 1.281.457 1.334.767 1.413.243 1.474.838 1.522.713 1.535.426 1.574.225 1.635.647Cataluña 14.237.859 14.548.596 14.718.763 15.128.290 15.546.863 16.052.897 16.300.264 16.490.761 16.822.871 17.088.038 17.474.428Alicante 2.652.332 2.743.148 2.743.709 2.797.674 2.924.843 3.089.353 3.216.584 3.325.004 3.431.920 3.494.102 3.547.659Castellón 979.059 982.429 1.001.031 1.008.967 1.051.460 1.096.888 1.122.904 1.159.863 1.179.263 1.194.920 1.253.524Valencia 4.742.570 4.720.591 4.859.897 4.964.581 5.093.812 5.317.985 5.447.922 5.558.369 5.624.005 5.775.932 5.969.715C. Valenciana 8.373.962 8.446.168 8.604.637 8.771.222 9.070.115 9.504.227 9.787.410 10.043.236 10.235.188 10.464.954 10.770.899Badajoz 1.462.125 1.508.780 1.515.051 1.538.047 1.525.759 1.438.908 1.500.702 1.540.693 1.566.107 1.603.589 1.645.547Cáceres 950.081 950.412 965.378 987.181 978.039 959.032 995.694 1.030.707 1.038.980 1.047.439 1.071.241Extremadura 2.412.206 2.459.192 2.480.428 2.525.228 2.503.798 2.397.940 2.496.396 2.571.400 2.605.086 2.651.028 2.716.789A Coruña 2.546.139 2.596.494 2.602.403 2.605.104 2.680.637 2.744.781 2.858.511 2.909.716 2.930.287 3.028.693 3.080.700Lugo 895.153 906.755 940.933 950.965 944.173 947.488 942.615 948.083 954.856 967.660 977.388Ourense 976.577 991.814 985.260 1.001.543 971.482 910.751 908.433 916.067 926.383 931.769 949.197Pontevedra 2.046.674 2.058.341 2.078.379 2.101.634 2.142.395 2.152.800 2.207.187 2.272.392 2.318.648 2.341.645 2.381.062Galicia 6.464.543 6.553.404 6.606.976 6.659.247 6.738.686 6.755.820 6.916.748 7.046.259 7.130.173 7.269.768 7.388.347C. de Madrid 12.147.421 12.275.338 12.492.905 12.623.296 13.327.436 13.983.643 14.152.314 14.488.989 14.858.335 15.222.198 15.656.712Región de Murcia 2.105.842 2.132.136 2.186.504 2.235.379 2.272.016 2.386.510 2.546.936 2.609.769 2.658.896 2.745.835 2.830.853C. Foral de Navarra 1.268.350 1.300.750 1.330.142 1.336.102 1.374.880 1.418.587 1.434.127 1.459.644 1.505.013 1.540.773 1.566.259Álava 638.936 657.585 676.120 672.026 701.729 723.367 754.576 773.438 789.816 821.249 843.908Guipúzcoa 1.668.254 1.693.081 1.729.686 1.740.224 1.782.495 1.784.755 1.838.459 1.862.987 1.898.335 1.921.289 1.968.217Vizcaya 2.954.232 2.992.964 3.045.969 3.110.088 3.204.826 3.216.409 3.292.540 3.324.069 3.321.619 3.363.775 3.437.983País Vasco 5.261.423 5.343.629 5.451.775 5.522.338 5.689.049 5.724.531 5.885.575 5.960.494 6.009.770 6.106.313 6.250.108La Rioja 637.717 651.630 653.771 658.985 670.710 684.584 676.980 707.622 709.511 707.794 732.299Ceuta 145.245 149.611 151.161 160.535 155.449 162.417 173.129 173.085 181.389 172.889 180.906Melilla 130.198 120.981 117.460 125.982 126.488 129.435 147.081 149.672 152.686 161.118 165.063Ceuta y Melilla 275.444 270.592 268.620 286.517 281.937 291.851 320.210 322.756 334.074 334.007 345.969España 89.374.022 90.590.343 92.078.002 93.652.402 95.933.311 98.336.283 100.690.038 102.708.662 104.689.215 106.917.439 109.396.314

Fuente: Ivie.

Tabla 13.5: Evolución territorial del capital humano de la población en edad de trabajar (1990-2000). Trabajadores equivalentes.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000Almería 427.767 447.456 450.381 453.615 481.548 486.096 470.079 473.828 482.526 493.125 501.764Cádiz 1.025.629 1.030.464 1.107.707 1.086.272 1.017.197 1.007.514 1.061.251 1.076.434 1.107.996 1.136.995 1.152.668Córdoba 754.677 760.751 750.140 789.973 813.862 836.938 814.233 863.186 848.011 835.468 881.225Granada 838.327 866.434 843.335 865.293 894.460 888.165 895.424 915.454 937.972 955.725 1.006.832Huelva 419.821 419.449 423.069 440.536 441.671 489.190 484.325 479.245 508.704 482.574 439.347Jaén 671.763 650.018 682.387 686.326 694.445 683.009 680.431 696.537 722.288 716.827 718.007Málaga 1.140.632 1.108.396 1.139.211 1.152.074 1.264.088 1.288.612 1.235.482 1.243.452 1.295.053 1.329.917 1.398.349Sevilla 1.512.457 1.534.890 1.562.301 1.621.099 1.608.700 1.689.376 1.751.005 1.755.770 1.776.502 1.835.775 1.847.691Andalucía 6.791.073 6.817.860 6.958.532 7.095.189 7.215.970 7.368.901 7.392.232 7.503.907 7.679.052 7.786.406 7.945.884Huesca 280.776 266.220 264.872 285.262 279.412 273.345 264.991 271.978 264.693 277.977 271.311Teruel 191.567 186.031 193.967 200.410 196.011 190.687 182.358 181.585 180.010 187.246 174.040Zaragoza 976.233 1.013.212 998.905 1.024.893 999.690 1.009.014 992.264 990.620 1.016.466 1.030.798 999.960Aragón 1.448.576 1.465.463 1.457.744 1.510.565 1.475.113 1.473.046 1.439.613 1.444.182 1.461.170 1.496.021 1.445.311Principado de Asturia 1.298.895 1.365.382 1.367.946 1.428.618 1.447.534 1.451.136 1.445.432 1.474.238 1.510.834 1.528.618 1.490.950Islas Baleares 649.261 648.491 707.681 707.013 689.782 751.886 769.951 760.654 775.871 790.135 795.182Las Palmas 677.463 684.423 723.831 745.453 781.787 815.235 813.284 790.218 819.524 829.115 835.578Sta.Cruz de Tenerife 665.502 671.954 659.749 703.067 696.342 695.586 736.591 739.784 773.539 804.578 780.174Canarias 1.342.966 1.356.377 1.383.580 1.448.520 1.478.129 1.510.821 1.549.875 1.530.002 1.593.063 1.633.693 1.615.752Cantabria 569.836 596.816 628.142 615.067 627.031 649.852 683.498 663.790 652.858 704.134 725.849Ávila 218.357 218.952 244.399 246.809 240.707 221.706 226.232 221.487 213.775 224.858 220.468Burgos 402.652 407.014 420.145 451.037 427.562 424.996 426.557 426.534 426.623 424.065 428.737León 616.975 637.819 642.204 666.482 672.955 691.978 680.828 699.295 707.037 704.915 743.809Palencia 214.674 221.707 221.304 215.813 215.789 212.481 216.707 225.532 222.912 236.428 221.819Salamanca 425.201 448.760 435.455 451.631 432.912 433.040 420.066 429.061 428.389 457.293 465.504Segovia 181.953 174.470 188.150 186.148 184.296 180.340 184.181 180.447 178.611 180.157 183.660Soria 120.463 125.958 118.245 121.533 122.559 121.880 122.960 121.994 120.288 117.422 113.985Valladolid 527.567 539.701 544.680 555.793 588.959 566.400 550.486 581.907 567.319 542.594 553.508Zamora 286.220 296.197 288.831 301.803 304.937 297.211 304.522 312.876 302.519 304.988 307.042Castilla y León 2.994.062 3.070.579 3.103.413 3.197.050 3.190.677 3.150.033 3.132.540 3.199.135 3.167.474 3.192.719 3.238.531Albacete 361.323 346.587 341.552 345.970 362.735 362.148 379.866 387.918 377.190 362.977 361.434Ciudad Real 541.195 568.561 566.286 564.507 561.813 543.345 545.510 556.588 554.186 547.044 555.898Cuenca 260.600 257.165 254.990 257.026 253.329 263.854 259.653 254.265 252.681 259.845 248.391Guadalajara 160.417 166.130 178.672 177.624 184.866 189.087 199.188 194.656 192.612 196.062 207.036Toledo 532.233 556.415 555.260 574.004 578.817 576.134 557.110 545.569 546.538 578.181 574.510Castilla-La Mancha 1.855.768 1.894.857 1.896.760 1.919.132 1.941.560 1.934.567 1.941.327 1.938.996 1.923.207 1.944.109 1.947.269Barcelona 4.460.125 4.641.148 4.848.587 4.899.192 5.006.466 5.123.859 5.115.876 5.150.204 5.195.600 5.369.771 5.355.226Girona 439.141 454.624 480.622 515.836 511.334 530.135 522.357 532.011 548.200 554.289 587.205Lleida 401.092 404.907 393.650 422.358 439.520 456.156 460.203 435.304 446.053 470.167 447.681Tarragona 517.619 526.201 524.842 578.230 611.507 609.673 648.324 649.286 625.117 626.348 672.962Cataluña 5.817.976 6.026.880 6.247.702 6.415.617 6.568.827 6.719.823 6.746.760 6.766.805 6.814.970 7.020.574 7.063.074Alicante 1.114.592 1.191.867 1.201.824 1.189.742 1.267.426 1.297.092 1.362.372 1.430.857 1.422.202 1.432.609 1.444.098Castellón 406.886 409.283 441.396 445.678 461.530 487.387 510.170 526.091 517.186 509.769 522.975Valencia 2.139.519 2.064.735 2.100.234 2.097.891 2.131.566 2.281.797 2.290.875 2.327.010 2.442.858 2.496.343 2.404.841C. Valenciana 3.660.997 3.665.885 3.743.454 3.733.311 3.860.522 4.066.276 4.163.417 4.283.958 4.382.246 4.438.721 4.371.913Badajoz 719.727 756.287 744.270 740.230 737.549 691.623 712.006 722.546 722.412 707.187 692.506Cáceres 464.280 468.596 507.786 486.626 499.668 481.687 470.044 477.549 488.235 496.526 481.541Extremadura 1.184.007 1.224.883 1.252.056 1.226.856 1.237.217 1.173.310 1.182.050 1.200.095 1.210.647 1.203.713 1.174.047A Coruña 1.156.168 1.154.786 1.165.882 1.199.420 1.254.225 1.322.188 1.309.657 1.340.214 1.360.964 1.365.863 1.373.147Lugo 360.093 385.443 403.606 387.364 379.799 390.729 400.849 410.716 436.837 441.684 440.536Ourense 378.920 401.493 447.601 459.808 460.174 402.702 403.685 438.762 429.052 437.867 438.303Pontevedra 868.924 897.181 868.937 868.894 888.172 917.658 965.668 1.005.888 993.161 987.236 1.010.978Galicia 2.764.106 2.838.903 2.886.026 2.915.486 2.982.371 3.033.276 3.079.858 3.195.580 3.220.014 3.232.649 3.262.964C. de Madrid 5.278.169 5.455.969 5.417.463 5.427.915 5.716.743 5.815.963 5.498.313 5.716.637 5.782.638 5.781.682 5.976.031Región de Murcia 925.530 970.515 982.179 970.145 994.265 1.069.229 1.122.888 1.087.325 1.105.110 1.143.796 1.102.641C. Foral de Navarra 564.092 575.771 587.822 612.247 610.680 629.639 626.342 608.338 614.928 642.605 656.222Álava 265.935 275.861 267.145 278.008 295.801 291.987 291.546 282.135 302.741 298.513 324.060Guipúzcoa 696.902 703.782 720.278 730.438 731.326 735.087 767.454 753.034 755.033 779.928 778.187Vizcaya 1.290.184 1.280.554 1.350.656 1.364.951 1.413.499 1.423.016 1.456.836 1.475.720 1.458.490 1.468.145 1.417.643País Vasco 2.253.021 2.260.196 2.338.080 2.373.398 2.440.626 2.450.090 2.515.837 2.510.889 2.516.264 2.546.585 2.519.890La Rioja 302.187 294.190 300.782 300.150 306.663 318.992 309.147 327.166 334.482 325.746 323.630Ceuta 64.736 70.744 75.175 77.555 74.069 73.104 70.469 70.585 68.797 69.930 63.853Melilla 62.906 59.591 58.417 61.538 61.695 52.233 58.780 59.637 57.329 62.804 67.201Ceuta y Melilla 127.642 130.336 133.591 139.093 135.764 125.337 129.249 130.222 126.126 132.734 131.053España 39.828.166 40.659.353 41.392.952 42.035.371 42.919.476 43.692.179 43.728.330 44.341.921 44.870.952 45.544.643 45.786.194

Fuente: Ivie.

Tabla 13.6: Evolución territorial del capital humano de la población inactiva (1990-2000). Trabajadores equivalentes.


Fuente: Ivie.

Tabla 13.7: Evolución territorial del capital humano per cápita de la población en edad de trabajar (1990-2000).Trabajadores equivalentes.


Fuente: Ivie.

Tabla 13.8: Evolución territorial del capital humano per cápita de la población inactiva (1990-2000). Trabajadores equivalentes.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,90

0,95

1,00

1,05

1,10

(ii) Aragón

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,90

0,95

1,00

1,05

1,10


PET PI

Gráfico 13.14. Evolución del capital humano per cápita de la población en edad de trabajar (PET) y del población inactiva (PI) en relación

con España por CCAA. (1990-2000)

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,90

0,95

1,00

1,05

1,10

(i) Andalucía

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,90

0,95

1,00

1,05

1,10

(v) Canarias

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,90

0,95

1,00

1,05

1,10

(vi) Cantabria

PET PI


con España por CCAA. (1990-2000) (Cont.)

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,90

0,95

1,00

1,05

1,10

(iv) Islas Baleares

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,90

0,95

1,00

1,05

1,10


Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,90

0,95

1,00

1,05

1,10

(ix) Cataluña

PET PI



1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,90

0,95

1,00

1,05

1,10




1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,90

0,95

1,00

1,05

1,10

(x) C. Valenciana

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,90

0,95

1,00

1,05

1,10

(xi) Extremadura

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,90

0,95

1,00

1,05

1,10

(xii) Galicia

PET PI



1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,90

0,95

1,00

1,05

1,10

1,15

(xiii) C. de Madrid

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,90

0,95

1,00

1,05

1,10


Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,90

0,95

1,00

1,05

1,10


PET PI



1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,90

0,95

1,00

1,05

1,10

(xvi) País Vasco

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,90

0,95

1,00

1,05

1,10

(xvii) La Rioja

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,90

0,95

1,00

1,05

1,10


PET PI


278

cápita cada comunidad se caracteriza por mantener un nivel más o menos constante a lo largo del periodo.

La diferente evolución territorial no se ha traducido, sin embargo, en unos menores niveles de desigualdad. Así, como puede observarse en el gráfico 13.15 a través de los respectivos coeficientes de variación provincial, el grado desigualdad territorial del capital humano per cápita es, en cualquiera de los dos casos, estable y menor del que existía en la población activa.

Ese hecho se debe a las notorias diferencias en cuanto a tasa de actividad del capital humano. La tabla 13.9 muestra las tasas para el conjunto de provincias y comunidades autónomas. Como puede observarse, coexisten zonas con tasas de actividad superiores al 60 por cien (Madrid, Baleares, Canarias, Cataluña, País Vasco o La Rioja) mientras que en otras no alcanza el 55 por cien (como por ejemplo Asturias, Cantabria o Extremadura). En general, la tasa de actividad ha crecido durante el periodo.

Los resultados indican la existencia de enormes diferencias relativas en cuanto a tasas de actividad. La razón de las diferencias en cuanto a la tasa de actividad del capital humano hay que buscarla en las diferencias en cuanto a la participación en el mercado de trabajo. El gráfico 13.16 confirma la estrecha relación entre tasas de actividad EPA y tasas de actividad del capital humano a nivel provincial. El gráfico 13.17 indica claramente el paralelismo existente entre la evolución de unas y otras. Así pues, la mayor tasa de actividad en unas regiones respecto a otras se debe al efecto conjunto de una mayor cualificación educativa y del mayor porcentaje de participación de los sujetos más educados. Los gráficos 13.18 y 13.19 permiten comprobar esta relación por niveles educativos en el ámbito regional.

Como podemos ver en el gráfico 13.20, la tasas de actividad del capital educación son mayores que las del capital experiencia en todas las regiones, al igual que sucedía a nivel nacional. Por otra parte, la desigualdad territorial en esas tasas puede apreciarse en el gráfico 13.21. Inicialmente era mayor respecto al capital educación, pero en ambos casos el nivel final es similar y próximo al 6 por cien.

El gráfico 13.22 confirma la relación positiva entre las dotaciones de capital humano educativo de los individuos y las tasas de actividad, relación que parece aumentar durante el periodo. Todo lo contrario sucede con el capital experiencia, tal y como se observa en el gráfico 13.23.

Gráfico 13.15. Coeficiente de variación provincial delcapital humano per cápita

(1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,00

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

0,06

0,07

Activos En edad de trabajar Inactivos


Fuente: Ivie.

Tabla 13.9: Tasas de actividad del capital humano (1990-2000). Porcentajes. (1990-2000).

Gráfico 13.16. Correlación provincial entre la tasas de actividadEspaña (1995)

35 40 45 50 55 6040

45

50

55

60

65

Tasa de actividad EPA (%)

Tasa

de

activ

idad

del

cap

ital h

uman

o (%

)

y = 6,928 + 0,987x (3,89) (26,45)R² = 0,932

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

(ii) Aragón

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80


EPA Capital Humano

Gráfico 13.17. Evolución de la tasas de actividad del capital humano y de la EPA por CC.AA

(1990-2000).

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

(i) Andalucía

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

(v) Canarias

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

(vi) Cantabria

EPA Capital Humano


(1990-2000).

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

(iv) Islas Baleares


(1990-2000).

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80


Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

(ix) Cataluña

EPA Capital Humano


(1990-2000).

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

(x) C. Valenciana

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

(xi) Extremadura

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

(xii) Galicia

EPA Capital Humano


(1990-2000).

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

(xiii) C. de Madrid

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80


Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80


EPA Capital Humano


(1990-2000).

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

(xvi) País Vasco

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

(xvii) La Rioja

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80


EPA Capital Humano

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

(ii) Aragón

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

102030405060708090



Gráfico 13.18. Tasas de actividad del capital humano por grupos de estudioPorcentajes (1990-2000).

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

(i) Andalucía

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

(v) Canarias

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

102030405060708090

(vi) Cantabria


Gráfico 13.18. Tasas de actividad del capital humano por grupos de estudioPorcentajes (1990-2000) (Cont.)

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

(iv) Islas Baleares


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90


Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

102030405060708090

(ix) Cataluña



1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

(x) C. Valenciana

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

(xi) Extremadura

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

102030405060708090

(xii) Galicia


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90


Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90




1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

(xiii) C. de Madrid


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

(xvi) País Vasco

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

(xvii) La Rioja

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

102030405060708090



1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

(ii) Aragón

Fuente: INE

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

102030405060708090



Gráfico 13.19. Tasas de actividad de la EPA por grupos de estudioPorcentajes (1990-2000).

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

(i) Andalucía

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

(v) Canarias

Fuente: INE

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

102030405060708090

(vi) Cantabria


Gráfico 13.19. Tasas de actividad de la EPA por grupos de estudioPorcentajes (1990-2000) (Cont.)

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

(iv) Islas Baleares


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90


Fuente: INE

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

102030405060708090

(ix) Cataluña



1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

(x) C. Valenciana

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

(xi) Extremadura

Fuente: INE

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

102030405060708090

(xii) Galicia



1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

(xiii) C. de Madrid

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90


Fuente: INE

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90




1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

(xvi) País Vasco

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

(xvii) La Rioja

Fuente: INE

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

102030405060708090



1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

(ii) Aragón

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

102030405060708090



Gráfico 13.20. Evolución de la tasas de actividad del capital humanodebido a la experiencia y a la educación por CC.AA.

Porcentajes (1990-2000)

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

(i) Andalucía

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

(v) Canarias

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

102030405060708090

(vi) Cantabria


Gráfico 13.20. Evolución de la tasas de actividad del capital humanodebido a la experiencia y a la educación por CC.AA. (Cont.)


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

(iv) Islas Baleares



1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90


1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90


Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

102030405060708090

(ix) Cataluña




1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

(x) C. Valenciana

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

(xi) Extremadura

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

102030405060708090

(xii) Galicia




1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

(xiii) C. de Madrid

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90


Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90





1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

(xvi) País Vasco

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

(xvii) La Rioja

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000

102030405060708090



Gráfico 13.21. Coeficiente de variación provincial de la tasa de actividaddel capital humano

Experiencia y educación

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,00

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

0,06

0,07

Cap. Humano-experiencia Cap. Humano-educación

Gráfico 13.22. Correlación provincial entre las tasas de actividad del capital humano y de la EPA con el capital educación per cápita de la población

en edad de trabajar. (1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,00

0,20

0,40

0,60

0,80

Tasa actividad capital humano Tasa actividad EPA

Gráfico 13.23. Correlación provincial entre las tasas de actividad del capital humano y de la EPA con el capital experiencia per cápita de la población

en edad de trabajar. (1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000-0,60

-0,50

-0,40

-0,30

-0,20

-0,10

0,00

Tasa actividad capital humano Tasa actividad EPA


309

Como hemos visto, las decisiones de participación suponen una fuente adicional de desigualdad. Como indica el gráfico 13.24, las diferencias territoriales en tasas de actividad son comparables a las diferencias observadas en capital per cápita (véase gráfico 13.15). Es decir, parte de la desigualdad en las dotaciones de capital humano disponible se debe a las diferencias en la tasa de actividad del capital humano, y no sólo a las diferencias entre capital humano existente y potencialmente disponible. Dada la relación entre tasas de actividad y niveles educativos, el capital humano disponible es aún mayor en aquellas comunidades cuya población ha recibido más educación. El gráfico 13.25 indica que existe una relación positiva entre el capital educación per cápita y la tasa de actividad. Por tanto, el resultado es una mayor desigualdad entre las zonas más desarrolladas y las menos desarrolladas.

14. Capital humano y salarios

La capacidad productiva de cada trabajador está determinada por su dotación de capital humano, que depende del nivel educativo alcanzado y de su experiencia. Precisamente por ello, en este estudio hemos utilizado información sobre salarios relativos en función de tales características individuales para estimar las series de capital humano. Bajo estas premisas, en un mercado de trabajo común, competitivo, con perfecta información y suficientemente flexible, la retribución del capital humano debería ser la misma en todas las regiones. La movilidad de los trabajadores garantizaría esa convergencia retributiva, ya que de no ser así, los recursos humanos se desplazarían desde las regiones donde el capital humano esté peor retribuido hacia aquellas donde lo esté mejor, produciendo una convergencia en los niveles retributivos. Con un mercado laboral de tales características, la retribución obtenida por unidad de capital humano debería ser similar en todas las regiones para todos los trabajadores31.

31 En un sentido estricto, la movilidad laboral garantizaría que la utilidad del capital humano fuera igual en todas las regiones. Evidentemente, los aspectos retributivos son de gran importancia para los individuos, pero no sus únicos objetivos, ya que algunos trabajadores están dispuestos a percibir menores retribuciones a cambio de otros factores que afectan directamente a su calidad de vida. Dada la naturaleza intangible de estas otras variables, se suele realizar el supuesto simplificador de que los elementos pecuniarios son las únicas variables relevantes a la hora de explicar las diferencias retributivas.

Gráfico 13.24. Coeficiente de variación provincial de la tasade actividad del capital humano y de la EPA

(1990-2000)

Fuente: Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,02

0,03

0,04

0,05

0,06

0,07

0,08

0,09

Capital humano EPA

Gráfico 13.25. Correlación entre el capital educación per cápita de lapoblación en edad de trabajar y la tasa de actividad del capital humano

España. (1995)

0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 1,1 1,240

45

50

55

60

65

Capital educación per cápita de la población en edad de trabajar(Trabajadores equivalentes)

Tasa

de

activ

idad

del

cap

ital h

uman

o (%

)

y = 46,668 + 0,986x (19,81) (3,11)R² = 0,146


312

Sin embargo, la situación vigente en España puede estar bastante alejada de un mercado de trabajo común tan perfecto como el descrito. Existe ya una literatura considerable sobre las notables y persistentes diferencias salariales entre regiones. De hecho, se ha comprobado en secciones anteriores la existencia de una extremada diversidad en términos de tasas de paro a nivel territorial en España. A pesar de estas diferencias, los análisis empíricos realizados hasta la fecha muestran que, desde mediados de los años 70, los flujos migratorios apenas responden a tales diferencias. La escasa respuesta migratoria a las diferencias salariales y de tasas de paro en el caso español ha sido mostrada en Bentolila y Dolado (1991), Bentolila (1992 y 1997) y Ródenas (1994). Por otro lado, evidencia contraria a una reducción en el grado de movilidad inter territorial desde mediados de los 70 se ofrece en de la Fuente (1999).

Las propias opiniones expresadas por los encuestados en la Encuesta de Población Activa indican que sólo una minoría de los parados estaría dispuesta a emigrar para encontrar un puesto de trabajo. En promedio apenas un tercio de los parados se manifiesta en ese sentido. Sin embargo, dicho porcentaje se acerca al 60 por cien en el caso de los parados con estudios superiores. Este dato indica que a mayor dotación de capital humano, mayor es la propensión a emigrar de los parados y, por tanto, su movilidad laboral. Toda esta evidencia confirmaría la falta de movilidad del trabajo y explicaría la persistencia de unos diferenciales salariales regionales grandes. Sin embargo, llegar a conclusiones definitivas a partir de tales elementos sería precipitado. La razón es que los salarios retribuyen el capital humano y, por tanto, es el salario por unidad de capital humano la magnitud relevante. Serrano (1998) ofrece evidencia en ese sentido para el caso español. Como ya han puesto de relieve las estimaciones presentadas, también en términos de capital humano per cápita existen grandes desigualdades territoriales. Esto quiere decir que buena parte de las diferencias salariales existentes entre regiones podrían estar reflejando simplemente esas diferencias en capital humano. Si esto es así, las razones para emigrar hacia las regiones de salarios mayores ya no son tan evidentes. Una persona con poco capital humano obtendría también allí un salario relativamente reducido. En Serrano (2001) se analizan las diferencias salariales entre las regiones españolas durante el periodo 1964-93. Los resultados indican que el efecto del capital humano sobre los salarios se infraestima de modo significativo al usar un indicador puramente educativo, como los años medios de estudios, para aproximar el capital humano per cápita. En ese trabajo se muestra que cuando se tiene en cuenta la existencia de error de medida en la variable capital humano no puede rechazarse una elasticidad salarial unitaria de éste.


313

El gráfico 14.1 muestra la evolución de la desigualdad regional a lo largo del periodo. Los resultados indican que ha existido convergencia salarial, con un coeficiente de variación que pasa de 14,0 por cien en 1990 a 12,4 en 2000. Dicha desigualdad se debe en parte al distinto capital humano promedio de cada región32.

Como puede observarse, el coeficiente de variación regional del salario por unidad de capital humano es siempre de una magnitud menor, pasando de 9,6 a 7,7 por cien durante la década. Las diferencias salariales interregionales no reflejan exclusivamente diferencias en el capital humano de los trabajadores; no obstante, una porción considerable de ellas (casi un 40 por cien del total) sí se debe a ese motivo. En definitiva, al considerar las diferencias salariales por unidad de capital humano, los incentivos a emigrar parecen no ser tan importantes como parecería indicar la mera consideración de las diferencias salariales. Además, también esas diferencias de retribución del capital humano han disminuido durante el periodo considerado.

En cualquier caso, no puede negarse que existen diferencias apreciables en la retribución del capital humano a nivel regional. La tabla 14.1 ofrece los valores medios durante el periodo del salario relativo por comunidad autónoma y del salario por unidad de capital humano. Como puede observarse, el salario ha estado por encima de la media nacional en Madrid, País Vasco, Asturias, Navarra, Cataluña y Aragón. Por el contrario, Murcia, Castilla-La Mancha, Extremadura y Galicia son algunas de las comunidades con menores salarios. Así, en el País Vasco los salarios habrían sido un 52 por ciento mayores a lo largo de la década que en Murcia. Sin embargo, las diferencias salariales por unidad de capital humano han sido menos acusadas. A modo de ejemplo, puede comprobarse que la máxima diferencia relativa de retribución del capital humano ha sido del 31 por ciento. El País Vasco es también la comunidad con mayor retribución y Murcia la de menor retribución.

Los resultados indican que gran parte de la ventaja salarial de Madrid o el País Vasco se habría debido a la mayor dotación de capital humano de sus trabajadores. Del mismo modo, en Murcia, Castilla-La Mancha o Extremadura, los bajos salarios reflejarían en buena medida la menor dotación de capital humano de sus trabajadores. Distinto sería el caso de la Comunidad

32 Nótese que, tanto ahora como en el resto de este apartado, hacemos siempre referencias a las dotaciones de capital humano productivo. El capital humano riqueza, por los motivos expuestos con anterioridad, no es un buen indicador de la capacidad productiva contemporánea de las personas, al obtenerse como valor presente de sus salarios futuros.

Gráfico 14.1. Coeficiente de variación provincial de los salariosy de los salarios por unidad de capital humano

Fuente: Encuesta de Salarios e Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20000,00

0,02

0,04

0,06

0,08

0,10

0,12

0,14

0,16

Salarios Salarios por unidad de capital humano

Salario relativoSalario relativo por unidad de capital

humanoAndalucía 92,5 96,0Aragón 102,8 101,0Principado de Asturias 108,2 104,8Islas Baleares 91,6 97,4Canarias 83,9 87,2Cantabria 99,8 96,2Castilla y León 96,3 93,4Castilla-La Mancha 83,0 90,1Cataluña 102,2 102,4C. Valenciana 88,8 93,7Extremadura 83,6 88,3Galicia 86,4 92,1C. de Madrid 117,0 104,8Región de Murcia 78,8 84,7C. Foral de Navarra 103,9 99,6País Vasco 119,9 111,5La Rioja 88,6 87,8Ceuta y Melilla - -España 100,0 100,0Desv. Típica 12,0 7,4

Tabla 14.1: Diferencias salariales relativas medias (1990-2000).

Fuente: Encuesta de Salarios y elaboración propia.


316

Valenciana, donde los salarios han sido un 11,2 por ciento inferiores a la media, mientras que la retribución del capital humano habría sido sólo un 6,3 por ciento menor.

Hay diversos factores que pueden explicar estas persistentes diferencias retributivas. Estos pueden estar relacionados con variables intangibles relacionadas con la apreciación por parte de los trabajadores de ventajas o desventajas asociadas a determinadas regiones que influyen en la calidad de vida, o con la dotación relativa de otros factores productivos como el capital físico o la dotación de infraestructuras de cada región. Alternativamente, la utilización que se hace del capital humano puede afectar a su productividad y, por tanto, a su retribución. En este sentido la especialización productiva de cada región puede dar lugar a un mejor o peor aprovechamiento del capital humano. Así, existen sectores que exigen elevados niveles de cualificación de los trabajadores, en los que el capital humano puede ser particularmente productivo. Por el contrario, en sectores más tradicionales esos requerimientos pueden ser menores, haciendo posible que exista incluso una sobrecualificación del trabajo y, por tanto, que el capital humano no se aproveche adecuadamente. Finalmente, no hay que olvidar que las notorias diferencias en cuanto a tasa de paro entre las regiones españolas podrían dar lugar a diferencias retributivas por unidad de capital humano.

En Pérez y Serrano (1998) se analizan las diferencias salariales entre las regiones españolas durante el periodo 1977-1993. Sus resultados muestran que los salarios relativos a la media nacional dependen positivamente de los años medios de estudios por ocupado (con una elasticidad de 0,383), del capital físico productivo (tanto público como privado) por ocupado (con una elasticidad 0,132), así como de la especialización productiva (con un efecto negativo del peso del sector agrícola). El efecto de la tasa de paro no resulta significativo.

No obstante, en el presente estudio no se pretende analizar las diferencias salariales, sino las diferencias de retribución del capital humano. Para ello se plantea un modelo en el que la variable a explicar es el logaritmo del salario por unidad de capital humano por ocupado en cada región respecto a la media nacional. Las variables explicativas son el logaritmo del capital físico productivo (tanto privado como público) por ocupado, el logaritmo del peso del empleo agrícola y el logaritmo de la tasa de paro, todas ellas en términos relativos respecto a la media nacional. Los datos de empleo y salarios proceden de la Contabilidad Regional de España y los de capital físico de la Fundación BBVA-Ivie. Los datos de capital humano corresponden a la estimación del capital humano productivo realizada en este estudio. La estimación se ha realizado para la media del periodo 1990-96 debido a la limitada disponibilidad de datos del stock de capital físico.


317

La regresión, con un coeficiente de determinación de 0,469, explica prácticamente la mitad de las diferencias territoriales de retribución del capital humano. Los resultados muestran una elasticidad de la retribución del capital humano de 0,14 respecto al capital físico productivo. Es decir, el capital humano habría estado significativamente mejor pagado en las comunidades con una mayor dotación de capital físico. La especialización en el sector agrícola tiene un coeficiente negativo (-0,0211), aunque no es significativamente distinto de cero. Tampoco la tasa de paro parece haber tenido una influencia significativa en la retribución del capital humano.

En resumen, una parte considerable de las diferencias salariales entre regiones puede ser atribuida a las distintas dotaciones de capital humano per cápita. Las diferencias de retribución del capital humano son sustancialmente menores y, además, decrecientes a lo largo del periodo. Por tanto, los incentivos a emigrar son menores de lo que las puras diferencias salariales dan a entender. No obstante, existen diferencias persistentes en la retribución del capital humano entre regiones. Esas diferencias están relacionadas con la dotación de capital físico per cápita, pero no parecen estarlo con la tasa de paro de cada región.

Finalmente, otro aspecto a considerar en la relación entre salarios y capital humano, al margen de las cuestiones de desigualdad regional, es el de la evolución de la productividad del capital humano. Precisamente, como es bien conocido, durante esta década se ha producido un incremento en los Estados Unidos de la demanda de trabajo cualificado provocado por el progreso técnico capital humano intensivo que estaría detrás de la reciente pujanza de la �nueva economía�. La reciente fase de expansión en ese país, de una duración inusitada, se habría caracterizado por esa creciente productividad del capital humano. La cuestión es si en España se ha producido un fenómeno similar o no.

En el gráfico 14.2 se ofrece el crecimiento acumulado a lo largo del periodo de los salarios reales y del capital humano por ocupado. Como puede observarse, la década parece haberse caracterizado por la moderación salarial a partir de 1993. Los salarios reales crecieron sólo un 13,6 por cien a lo largo del periodo. Esta moderación salarial es especialmente notoria en términos de capital humano, ya que el capital humano por ocupado creció asimismo un 13,8 por cien. Por tanto, la retribución real del capital humano se habría mantenido estable en el conjunto de la década. Resulta especialmente destacable que el periodo de expansión posterior a 1994, caracterizado en España por una creación de empleo sin precedentes, haya coincidido con una caída de la retribución del capital humano. En este sentido, el efecto neto de la

Gráfico 14.2. Salarios reales y capital humano por ocupado(1990=100)

Fuente: Contabilidad Nacional de España e Ivie.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 200090

95

100

105

110

115

Salario real Capital humano por ocupado

Salarios por unidad de capital humano


309

moderación salarial y el aumento del capital humano de los ocupados habría contribuido a hacer que la creación de empleo haya resultado atractiva para las empresas.

15. Capital humano y crecimiento económico

Nuestras estimaciones indican la importancia del capital humano como factor productivo. Por tanto, es razonable esperar que el incremento en las dotaciones de capital humano haya contribuido de modo determinante al crecimiento económico de España durante la década analizada, así como de sus diferentes provincias y regiones.

Existe ya evidencia que confirma el papel del capital humano como fuente del crecimiento en España. Así, el crecimiento agregado de las regiones españolas dependería positiva y significativamente de la acumulación de capital humano per cápita (de la Fuente, 1996 y Serrano, 1996). El análisis del crecimiento agregado nacional a largo plazo, Serrano (1997), confirma ese resultado. Al margen de ese efecto directo (mayor acumulación de capital humano, mayor crecimiento), también parece existir una relación positiva entre el nivel de capital humano per cápita y la tasa de crecimiento, mediante el efecto positivo de aquél sobre la tasa de progreso técnico (Pérez y Serrano, 1998).

Asimismo, el modo en que se utiliza el capital humano parece ser una cuestión importante. En efecto, Serrano (1999), analizando el periodo 1964-93, confirma que el crecimiento de la productividad del trabajo a nivel regional depende de la acumulación de capital humano, pero con una diferente intensidad según el sector de que se trate: especialmente importante en las manufacturas y algo menor en los servicios y la construcción, siendo no significativo en la agricultura o el sector energético. Es decir, la evidencia empírica muestra la existencia de una significativa relación positiva entre acumulación de capital humano y crecimiento económico en España, a escala agregada y regional. No es de extrañar, por tanto, que exista una relación positiva entre la renta per cápita relativa largo plazo y el capital humano per cápita a nivel regional (Cuadrado et al, 1998) y provincial (Pérez y Serrano, 2000).

La importancia del capital humano como fuente del crecimiento regional hace que las diferencias regionales en los niveles y los ritmos de acumulación del capital humano puedan


320

jugar un papel determinante en la convergencia o divergencia regional. En Pérez y Serrano (1998) y de la Fuente (2002) se muestra cómo, al contemplar la evolución acumulada desde la década de los 60 a los años 90, la acumulación de capital humano fue un factor de convergencia en España (representando una quinta parte de la convergencia total en los niveles de productividad del trabajo). Sin embargo, de acuerdo con Pérez y Serrano (1998), su contribución como factor determinante del progreso técnico habría sido el opuesto. Las comunidades más ricas, gracias a sus mayores dotaciones de capital humano habrían conseguido una mayor tasa de progreso técnico. En realidad el efecto neto del capital humano habría impulsado la divergencia.

El primer objetivo de este apartado es analizar la contribución del capital humano al crecimiento de la economía española, partiendo de las estimaciones realizadas en este estudio. Para ello aplicaremos las técnicas de contabilidad de crecimiento usadas habitualmente con este fin. La contabilidad del crecimiento (Solow, 1957), tiene su origen en el concepto de función de producción. La función de producción relaciona la cantidad de producto con las cantidades de factores de producción (en nuestro caso capital físico y capital humano) y de la tecnología. Los aumentos de capital físico y humano y el progreso técnico (el incremento en la Productividad Total de los Factores, PTF) aumentan la producción. Bajo los supuestos de mercados competitivos (factores de producción retribuidos de acuerdo a su productividad marginal) y de rendimientos constantes a escala, se obtiene la ecuación de la contabilidad de la convergencia que descompone la tasa de crecimiento de la producción en la contribución del capital físico (tasa de crecimiento del capital físico multiplicada por su participación en la renta), del capital humano (tasa de crecimiento del capital humano multiplicada por la participación de las rentas del trabajo en la renta) y la tasa de progreso técnico (o tasa de crecimiento de la productividad total de los factores). Esta última representa el crecimiento que existiría aún sin usar más cantidad de ningún factor. Este último componente se obtiene de modo residual, como diferencia entre el crecimiento del producto y la contribución de los factores de producción.

La tabla 15.1 y el gráfico 15.1 muestran los resultados obtenidos para España. Los datos de producción real y de participación de cada factor en la renta proceden de la Contabilidad Nacional de España, el capital físico privado productivo se ha obtenido de la fundación BBVA-Ivie. La descomposición completa sólo es factible para el periodo 1990-98 dada la disponibilidad de datos de capital físico. Sin embargo, ello no impide obtener la contribución del capital humano para la totalidad del periodo.

Capital físico Capitalhumano

Capitalhumano por

ocupadoEmpleo PTF

1990-91 2,51 1,80 0,67 0,52 0,14 0,051991-92 0,93 1,50 -0,10 1,11 -1,21 -0,481992-93 -1,04 0,56 -1,53 1,20 -2,74 -0,071993-94 2,36 0,70 0,32 0,88 -0,56 1,331994-95 2,72 1,20 2,68 1,09 1,59 -1,161995-96 2,41 1,07 2,94 1,21 1,74 -1,611996-97 3,86 1,38 2,23 0,48 1,75 0,261997-98 4,23 1,67 2,54 0,52 2,02 0,011998-99 3,94 - 3,08 0,38 2,70 -1999-00 3,99 - 3,11 0,46 2,65 -1990/00 2,59 - 1,59 0,79 0,81 -1990/98 2,25 1,24 1,22 0,88 0,34 -0,211990/94 1,19 1,14 -0,16 0,93 -1,09 0,211994/98 3,30 1,33 2,60 0,83 1,77 -0,63

Fuente: Contabilidad Nacional de España, Fundación BBVA-Ivie e Ivie.

Tabla 15.1: Fuentes de crecimiento económico en España (1990-2000).

Contribución de cada fuente del crecimientoTasa de crecimientodel PIB real

Gráfico 15.1. Fuentes de crecimiento económico en España(1990-1998)

Fuente: Contabilidad Nacional de España, Fundación BBVA-Ivie e Ivie

-2% -1% 0% 1% 2% 3% 4%

1990-98 1990-94 1994-98

Tasa crecimientoPIB real

Capital físico

Capital humano

Capital humanopor ocupados

Empleo

Productividad Totalde los Factores (PTF)


323

En el conjunto del periodo la tasa de crecimiento media ha sido del 2,59 por cien anual. Como puede observarse, la contribución del capital humano da cuenta de la mayoría de ese crecimiento, representando un 1,59 por cien anual. De esta contribución casi la mitad, 0,79 por cien anual, correspondería a la mejora del capital humano por ocupado. Ésta sería, por tanto, también la contribución del capital humano a la tasa de crecimiento de la productividad del trabajo. El resto, un 0,81 por cien anual, corresponde al incremento en el empleo.

Centremos ahora el análisis en el periodo para el que podemos obtener la descomposición completa, el periodo 1990-98. En este caso la tasa media de crecimiento fue de 2,25 por cien. Los resultados muestran que la contribución del capital físico y del capital humano han sido muy similares. Al capital físico podría atribuirse un crecimiento de 1,24 por cien anual, al capital humano de 1,22 por cien. Ambos factores habrían impulsado el crecimiento. Por el contrario, durante el periodo se habría producido una ligera caída en la productividad total de los factores (una tasa negativa de -0,21 por cien anual).

La contribución del capital humano se debe en su mayor parte al incremento en el capital per cápita por ocupado, con una contribución de 0,88 por cien anual. Esta contribución es similar a la constatada para el conjunto del periodo. La contribución del aumento del empleo habría sido de 0,34 por cien anual.

Esta evolución acumulada no permite observar las grandes diferencias en el patrón de crecimiento de la economía española entre el periodo de crisis inicial y la posterior expansión. El periodo 1990-94 se caracteriza por unas tasas de crecimiento menores y, sobre todo, por la destrucción de empleo. Así, la tasa de crecimiento media es tan sólo del 1,19 por cien anual. La totalidad de ese crecimiento es explicado por la acumulación de capital físico y, en menor medida, por el progreso técnico. La contribución de la acumulación de capital físico es de 1,14 por cien anual y la tasa de crecimiento de la PTF es 0,21 por cien anual. Por el contrario, la contribución del capital humano es negativa (-0,16 por cien), debido a la intensa caída del empleo (un -1,09 por cien anual) ya que el capital humano per cápita aumenta también durante este periodo de crisis. Su contribución es incluso mayor, 0,93 por cien anual, a la del conjunto del periodo, pero no basta para contrarrestar el efecto del empleo. Por tanto, su efecto sobre el crecimiento de la productividad del trabajo ha sido especialmente positivo precisamente durante este periodo de crisis.

El periodo 1994-98, a diferencia del anterior, se caracteriza por un mayor crecimiento económico y, especialmente, por unos ritmos de creación de empleo sin precedentes en nuestra


324

historia. El crecimiento anual fue del 3,3 por cien y la principal fuente de ese crecimiento se encuentra precisamente en la fortísima creación de empleo. Durante este periodo la principal contribución es la del capital humano, merced a la aportación, 1,77 por cien anual, del aumento de los ocupados. Ello permite que el capital humano contribuya un 2,60 por cien anual. La contribución de la mejora del capital humano por ocupado, aunque sigue siendo importante, incluso se reduce algo en comparación al subperiodo anterior, pasando a ser del 0,83 por cien. La contribución del capital físico crece como consecuencia de la recuperación de la inversión, alcanzando un 1,33 por cien anual. Por el contrario, existe una caída (-0,63 por cien) de la productividad total de los factores. Todo parece indicar que el rápido aumento en la cantidad utilizada de factores puede haber entrañado a corto plazo un uso menos eficiente de éstos.

Los resultados confirman la importancia de la acumulación de capital humano como fuente de crecimiento económico en España durante la última década. Asimismo, el incremento en las dotaciones de capital humano per cápita de los ocupados ha sido un factor importante en el crecimiento de la productividad del trabajo, variable que en última instancia es la que determina los niveles de vida en cualquier sociedad.

Desde un punto de vista regional puede llevarse a cabo un ejercicio similar. Los resultados acerca de la contribución de la acumulación de capital humano al crecimiento del VAB regional y de la productividad del trabajo durante el periodo 1991-97 se ofrecen en la tabla 15.2. y gráfico 15.2. Los resultados muestran que, con la excepción quizá de La Rioja, los mayores crecimientos se corresponden con las comunidades donde la contribución del capital humano fue más intensa. Por término medio hasta un 70 por ciento del crecimiento regional habría que atribuirlo a la acumulación de capital humano. Ese es el factor que ha permitido el mayor crecimiento de Canarias, Madrid, Murcia, Navarra o la Comunidad Valenciana. Como ya sabemos la contribución del capital humano depende del crecimiento del empleo y del capital humano promedio de los trabajadores. El aumento en el capital humano per cápita habría sido un factor siempre positivo, resultando especialmente importante en el crecimiento de regiones como Madrid o Extremadura. Por el contrario, en las comunidades insulares, Cantabria, Navarra, La Rioja o el País Vasco esa contribución habría sido menos significativa.

Desde la perspectiva de la desigualdad regional, lo que nos interesa es si el patrón regional de acumulación de capital humano ha generado convergencia o, por el contrario, ha contribuido al mantenimiento, o incluso el agravamiento, de la desigualdad económica. Los estudios empíricos del crecimiento determinan la magnitud de la convergencia, y la propia existencia de ésta, a través de regresiones de beta-convergencia. En nuestro caso vamos a

VAB Contribucióndelcapital humano

Contribucióndelcapital humano

por ocupado

Productividad del trabajo

Andalucía 1,04 1,22 0,98 0,17Aragón 1,40 1,21 1,08 0,82Asturias -0,20 -0,23 1,15 0,69Baleares 1,12 1,24 0,22 0,19Canarias 2,47 2,45 0,82 0,07Cantabria 0,80 0,35 0,45 1,10C-León 1,26 0,17 1,00 1,16C-La Mancha 1,35 0,91 1,14 0,71Cataluña 1,47 0,80 0,79 1,33C. Valenciana 1,58 1,40 1,10 0,98Extremadura 0,83 0,55 1,20 0,46Galicia 0,96 -0,26 1,09 1,67Madrid 2,27 2,03 1,33 0,33Murcia 2,19 2,35 1,18 0,00Navarra 2,02 1,66 0,69 1,13P. Vasco 1,06 0,97 0,89 0,94La Rioja 2,96 0,38 0,41 1,90

Tabla 15.2: Contabilidad del crecimiento regional 1991-97. Tasas medias.

Fuente: Fundación BBVA-Ivie e Ivie.

Gráfico 15.2. Contabilidad del crecimiento regional(1991-1997). Tasas medias

Fuente: Fundación BBVA-Ivie e Ivie

Andalucía

Aragón

Asturias

Baleares

Canarias

Cantabria

C-León

C-La Mancha

Cataluña

C. Valenciana

Extremadura

Galicia

Madrid

Murcia

Navarra

P. Vasco

La Rioja

-1% 0% 1% 2% 3% 4%

VAB Contribución delcapital humano

Contribución del capitalhumano por ocupado


327

utilizar regresiones de beta convergencia absoluta. En ellas la variable dependiente es usualmente la tasa media de crecimiento de la renta per cápita (o de la productividad del trabajo) y la variable independiente el logaritmo del nivel inicial de renta per cápita (o de productividad del trabajo). Pero nuestro objetivo no es contrastar si las regiones han convergido o no en renta, sino analizar cuál ha sido la contribución del capital humano a ese fenómeno. Por ello vamos a utilizar como variable dependiente la tasa media de crecimiento del capital humano por ocupado. Si el coeficiente es negativo indicará que la acumulación de capital humano per cápita ha sido mayor en las regiones inicialmente menos desarrolladas y menor en las más desarrolladas. Si ello es así, la evolución del capital humano habría impulsado la convergencia, contribuyendo a reducir las diferencias en productividad del trabajo. Por el contrario, un coeficiente positivo significaría que la acumulación de capital humano per cápita habría sido mayor precisamente en las regiones inicialmente más desarrolladas y menor en las menos desarrolladas. En ese caso, el capital humano habría impulsado la divergencia regional, contribuyendo a aumentar aún más las diferencias en productividad del trabajo.

Los resultados obtenidos tanto a nivel provincial como autonómico se presentan en el gráfico 15.3. Los coeficientes de las regresiones de convergencia correspondientes, aunque negativos, no son significativamente diferentes de cero, por lo que podemos concluir que la acumulación de capital humano no habría tenido ningún efecto apreciable en la mayor o menor convergencia territorial durante la década de los 90, a diferencia de la que había sucedido durante las décadas anteriores (Pérez y Serrano, 1998 y de la Fuente, 2002).

b) Por comunidades

Fuente: Ivie y Fundación BBVA-Ivie

0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,60,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

Ln (VAB por ocupado de 1989)

Tasa

de

crec

imie

nto

med

ia d

el c

apita

l hum

ano

per c

ápita

a n

ivel

CC

AA.

(%)

y = 0,014 - 0,001x (3,94) (-0,48)R² = -0,015

y = 0,016 - 0,004x (2,48) (-0,73)R² = -0,028

Gráfico 15.3. Capital humano y convergencia en productividad del trabajo

a) Por provincias

0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,60,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

Ln (VAB por ocupado de 1989)Tasa

de

crec

imie

nto

med

ia d

el c

apita

l hum

ano

per

cápi

ta a

niv

el p

rovi

ncia

l (%

)


329

16. Conclusiones.

En este estudio se ha estimado el capital humano de España siguiendo criterios de valoración económica y se ha desarrollado un detallado análisis de las fuentes de la acumulación del mismo y su efecto sobre la evolución económica de España y de sus diferentes regiones y provincias. La abundancia de información manejada puede haber llevado a una acumulación de datos y resultados que no siempre es fácil relacionar e integrar. Este capitulo final se ofrece una síntesis de las conclusiones del análisis precedente. El orden seguido en la presentación de estas conclusiones y reflexiones finales será similar al de los capítulos anteriores.

Capital humano productivo y sus determinantes

La población activa española se caracteriza en la actualidad por haber acumulado unos niveles importantes de capital humano productivo. En el año 2000 el capital humano de los casi 17 millones de trabajadores activos representa una capacidad productiva equivalente a 63,6 millones de trabajadores varones sin estudios ni experiencia. Esa acumulación de capital humano es el resultado de las mejoras educativas (que denominamos capital humano educación) y también de la experiencia adquirida por los recursos humanos de nuestra economía en su actividad laboral (que llamamos capital humano experiencia). Gracias a ambos factores, los servicios productivos del factor trabajo en el año 2000 eran 3,8 veces los que hubieran sido sin capital humano.

La mayor parte la capacidad productiva de la población activa (de su capital humano acumulado) se debe a la experiencia. Sin embargo, el crecimiento del mismo durante la última década se debe principalmente al capital humano en educación, que pasa de representar el 25 por ciento del capital humano productivo total en 1990 a suponer un tercio en 2000. El capital humano productivo disponible ha crecido durante los noventa un 28 por cien. Más de la mitad de este crecimiento, un 15 por cien, se debe al incremento en la dotación de capital humano per cápita, como resultado de la creciente importancia de la población con mayores niveles de estudios. Prácticamente todo el crecimiento del capital humano per cápita se debe a la acumulación de capital humano educación.


330

Las nuevas generaciones son las que más se han beneficiado del desarrollo del sistema educativo español y este cambio ha afectado a las mujeres en mayor medida. El capital humano productivo aportado por las mujeres ha crecido un 58 por ciento durante el periodo. Por tanto, sin los esfuerzos en educación de nuestra sociedad el capital humano per cápita no habría crecido, ni habría sido posible el progreso particularmente importante que se ha producido en el caso de las mujeres.

Estas pautas de crecimiento basado fundamentalmente en el capital educación se reproducen en todas las regiones. Sin embargo, se mantienen diferencias persistentes entre las regiones del norte (que, con la excepción de Galicia disfrutan de mayores dotaciones per cápita) y las del sur (caracterizadas por unas menores dotaciones). La causa es la disparidad en las dotaciones de capital educación per cápita, ya que la dotación de capital experiencia es bastante homogénea. Por eso, debido a la gran importancia del capital experiencia, la desigualdad relativa es inferior a lo que indican indicadores de capital humano que se basan sólo en datos educativos, como los años medios de estudios.

A lo largo de la década estudiada no se ha experimentado reducción alguna en la desigualdad de dotaciones regionales de capital humano, y ello es debido a que cobra un peso cada vez mayor en todas las regiones el tipo de capital humano más desigualmente repartido: el capital educación. A pesar de las mejoras en el sistema educativo, la convergencia territorial en esta materia es un proceso lento, ya que es necesaria una homogeneización de los niveles educativos de la población en edad de trabajar y tiempo para que esa población más educada alcance un nivel de experiencia similar.

La imagen que las estimaciones realizadas ofrecen acerca de la acumulación de capital humano productivo y de su patrón de distribución territorial difiere sustancialmente de la que se extrae de los indicadores educativos disponibles hasta la fecha. En éstos, los criterios de valoración hacen que las mejoras educativas sean valoradas de inmediato por su potencial de generar servicios productivos en el futuro. Este criterio hace que los indicadores educativos de capital humano se aproximen más a lo que se denomina una medición del capital humano riqueza que a una medición del capital humano productivo.


331

El capital humano riqueza en España

El capital humano riqueza de la población en una fecha determinada no coincide con la capacidad productiva de su capital humano (capital humano productivo) en el mismo periodo de tiempo, ya que el primero es el valor presente de los salarios futuros que esa población va a percibir a lo largo de toda su vida laboral y el segundo valora el número de trabajadores equivalentes que proporciona el flujo de servicios del trabajo en el periodo considerado. El valor del capital humano riqueza de la población activa española en el año 2000 se ha estimado en torno a los 7,2 billones de euros, a precios de 1995. Esto muestra que el capital humano es el principal activo de la economía española (las estimaciones del capital físico privado productivo en 1998 lo sitúan en 1,25 billones de euros, a precios de 1995).

El capital humano riqueza ha crecido un 24 por cien durante la década de los noventa, mientras el capital humano riqueza per cápita ha crecido un 11,2 por cien, hasta alcanzar en el año 2000 los 428.000 euros a precios de 1995. Este crecimiento responde a los fuertes crecimientos experimentados por el capital humano riqueza de las personas con mayores niveles educativos. El crecimiento ha sido generalizado a nivel territorial, aunque existen apreciables diferencias entre regiones en cuanto al capital humano riqueza per cápita.

A diferencia de lo que ocurre con el capital humano productivo, durante el periodo analizado sí se ha reducido la desigualdad territorial en capital humano riqueza per cápita. Esto se debe a que las mejoras educativas tienen un efecto inmediato sobre el capital riqueza, mientras que en el caso del capital productivo el efecto se produce de modo gradual, conforme se va adquiriendo experiencia. Por tanto, en el futuro cabe esperar que, dada la convergencia educativa a nivel territorial, también el capital humano productivo per cápita converja, conforme nuevas generaciones más homogéneas en términos educativos ganen experiencia y tengan mayor peso dentro de la población activa.

El output del sistema educativo

El output del sistema educativo es el causante del aumento del capital humano riqueza a través de la mejora en los niveles educativos de la población. Por ello, siguiendo la misma metodología, se ha estimado la producción del sistema educativo según el valor de los incrementos de capital humano riqueza que se producen. El valor de dicho output en 1998 se sitúa, según las estimaciones de este trabajo en torno a 146.000 millones de euros a precios de 1995, lo que convierte al sistema educativo en uno de los principales sectores productivos de


332

nuestra economía (siguiendo criterios de Contabilidad Nacional la estimación de su output ofrecida por el INE es mucho menor, de 21.600 millones de euros).

En cambio, el crecimiento del output educativo en los noventa (1990-98) ha sido escaso, sólo un 4,3 por cien en ocho años. Este aumento es debido a la espectacular expansión del output universitario (70 por cien), ya que el output del resto del sector educativo se ha reducido al mismo tiempo que se hacían menores las cohortes de alumnos y graduados de los niveles de educación primaria y secundaria.

Especialmente destacable es el peso de la inversión de las mujeres en educación. Hemos comprobado el peso mayoritario de los hombres en el capital humano total, que se debe a su mayor tasa de actividad y a su mayor retribución a igualdad de edad y nivel educativo. A pesar de esta mayor retribución salarial de los hombres, más del 50% del output del sector educativo en estos años es atribuible al capital humano adquirido por las mujeres. Esta aparente paradoja se explica por dos hechos: 1) la menor participación de la mujer en el mercado laboral contrasta con su mayor tasa de escolarización y su peso mayoritario entre los graduados y 2) el impacto relativo de completar los sucesivos niveles educativos es mayor en los salarios de las mujeres que en el de los hombres.

Capital humano, empleo y actividad

El desempleo hace que un volumen importante del capital humano disponible en el mercado de trabajo no se utilice. En el caso, en 2000, español este capital no aprovechado es equivalente a 6,8 millones de trabajadores no cualificados.

El grado de utilización del capital humano productivo sigue el comportamiento cíclico de la tasa de paro, aunque su empleo es siempre mayor de lo que esta última indica, situándose en el 81 por cien en 2000. Mientras el porcentaje de personas desempleadas oscila entre 15 y 25 por cien, la tasa de paro del capital humano se sitúa entre el 10 y el 19 por cien. Por tanto, la tasa de paro infraestima el grado de utilización del capital humano. Ello se debe a que el capital humano per cápita de los ocupados es mayor que el de los parados, por la mayor tasa de ocupación de los individuos más educados, especialmente aquéllos con estudios superiores. De hecho, si comparamos estos resultados con los de la Encuesta de Coyuntura Industrial, el capital humano parece utilizarse en mayor medida que la capacidad productiva instalada de las empresas, es decir, que el capital físico.


333

Como ya se ha señalado, la experiencia es la principal fuente del capital humano de los ocupados, aunque el crecimiento se debe en mayor medida a la acumulación de capital humano educación. Pues bien, este último tipo de capital humano tiene un grado de utilización mayor que el debido a la experiencia, especialmente en los periodos de recesión, puesto que los trabajadores más cualificados conservan mejor sus empleos que los no cualificados

Las diferencias territoriales en las dotaciones de capital humano productivo per cápita son persistentes y afectan en el mismo sentido a los ocupados y parados. La razón de las mismas está en la desigualdad en el capital humano educación, ya que las diferencias son escasas en términos de capital experiencia per cápita. Estas diferencias se dan simultáneamente en la población ocupada y la parada.

El capital humano no utilizado se concentra, y de modo creciente, en las regiones menos desarrolladas que, además de estar menos dotadas de este recurso, lo infrautilizan en mayor medida. Este hecho concuerda con la menor utilización de los recursos humanos no cualificados y su mayor tasa de paro en las fases de baja actividad. Las tasas de paro del capital humano muestran una gran disparidad a escala territorial. Al final del periodo analizado la tasa en algunas zonas supera el 23% y en otras se ha alcanzado una situación de utilización plena, con tasas por debajo del 4%. La razón principal de estas diferencias es la elevada tasa de paro del capital experiencia en las zonas menos desarrolladas, ya que las tasa de paro del capital educaciónson mucho más homogéneas. Por tanto, una mejora en la cualificación de los individuos parece el camino adecuado para incrementar no sólo el capital humano disponible, sino también el grado de utilización del mismo en las provincias y regiones menos desarrolladas.

Gran parte del capital humano de la población en edad de trabajar está al margen del mercado de trabajo y, dada su inactividad, no está realmente disponible para el proceso productivo. El capital humano productivo de la población inactiva menor de 60 años era de 18,9 millones de trabajadores equivalentes en el año 2000.

Sin embargo, debido a la elevada y creciente tasa de actividad del capital humano educativo,la tasa de actividad del capital humano supera en 6-7 puntos porcentuales al porcentaje de personas activas, situándose en el 58,7 por cien en 2000.

Entre los distintos territorios existen también diferencias persistentes debidas a la relación positiva entre capital humano educación per cápita y actividad. Esto hace que la tasa de actividad sea mayor en las regiones más desarrolladas, en las que el capital humano educación es más abundante.


334

Capital humano y salarios

Una parte considerable de las diferencias salariales entre regiones (un 60 por cien del total) puede ser atribuida a las distintas dotaciones de capital humano productivo per cápita. Las diferencias regionales en la retribución del capital humano son sustancialmente menores que las diferencias salariales y, además, son decrecientes a lo largo del periodo. Por tanto, los incentivos a emigrar son menores de lo que las puras diferencias salariales dan a entender. No obstante, existen diferencias persistentes en la retribución del capital humano entre regiones que están relacionadas con la dotación de capital físico per cápita, pero no parecen estarlo con la tasa de paro de cada región.

Cuando se tiene en cuenta la mejora de las cualificaciones, el crecimiento acumulado a lo largo del periodo de los salarios reales parece haberse caracterizado por una notable moderación salarial, especialmente a partir de 1993. Los salarios reales crecieron sólo un 13,6 por cien a lo largo del periodo, mientras que el capital humano por ocupado creció un 13,8 por cien. Por tanto, la retribución real del capital humano se habría mantenido estable en el conjunto de la década. Resulta especialmente destacable que el periodo de expansión posterior a 1994, caracterizado en España por una creación de empleo sin precedentes, haya coincidido con una caída de la retribución del capital humano. En este sentido, el efecto neto de la moderación salarial y el aumento del capital humano de los ocupados habría contribuido a hacer que la creación de empleo haya resultado atractiva para las empresas.

Capital humano y crecimiento económico

La descomposición de las fuentes del crecimiento realizada confirma la importancia de la acumulación de capital humano para el crecimiento económico en España durante la última década. Su contribución explica más de la mitad del crecimiento total. Asimismo, el incremento en las dotaciones de capital humano per cápita de los ocupados ha sido un factor importante en el crecimiento de la productividad del trabajo, variable que en última instancia determina los niveles de vida en cualquier sociedad.

Las regiones con mayor crecimiento económico son aquéllas en las que también es mayor la contribución del capital humano. Por otra parte, el incremento del capital humano productivo per cápita de los ocupados ha contribuido positivamente al crecimiento de la productividad del trabajo en todas ellas. Sin embargo, la inexistencia de una relación clara entre los niveles iniciales de desarrollo y la acumulación de capital humano productivo per cápita


335

indica que el capital humano no ha tenido efectos apreciables en la convergencia regional durante la década de los noventa.

En definitiva, existen grandes y persistentes diferencias territoriales en las dotaciones per cápita de capital humano, en el porcentaje de éste que llega al mercado de trabajo y, finalmente, en el porcentaje que es realmente utilizado. La mejora de los niveles educativos de la población, especialmente la expansión de los niveles superiores, aumenta el capital humano per cápita de la población, la tasa de actividad de ese capital humano, así como la probabilidad de empleo y la utilización del mismo. La homogeneización en los niveles educativos de la población a nivel regional contribuirá, a largo plazo, a reducir la desigualdad, como resultado de ese triple efecto.

En suma, el análisis desarrollado en este estudio, así como los resultados obtenidos, ponen de manifiesto que el capital humano ha sido uno de los principales motores del progreso de España y sus regiones en la última década. Su influencia se extiende a un amplio abanico de fenómenos económicos que incluyen múltiples aspectos de la vida económica y social, como son los comportamientos laborales, el crecimiento económico o el nivel de desigualdad regional.

En la actualidad nuestra sociedad se enfrenta al reto que supone aprovechar el enorme esfuerzo de inversión destinado a la mejora de sus recursos humanos. Todo indica que, en el futuro, la política educativa y las políticas de inserción laboral seguirán siendo piezas clave del desarrollo del país y de sus regiones. Su objetivo debe ser no sólo continuar el proceso de acumulación de capital humano, sino también desarrollar mecanismos que contribuyan a la mayor utilización del mismo y lograr un mayor equilibrio espacial. El éxito en esta tarea determinará los niveles de bienestar económico de España y condicionará los niveles de desigualdad y cohesión social entre sus regiones.


336

Apéndice 1.

Equivalencia entre las clasificaciones educativas de la EPA 1990-2000

La Encuesta de Población Activa (EPA), utiliza hasta tres clasificaciones educativas distintas a lo largo del periodo 1990-2000, ámbito temporal de nuestro estudio. Ello ha obligado a establecer las pertinentes equivalencias a la hora de combinar los salarios por niveles educativos, sexo y edades de la Encuesta de Estructura Salarial de 1995 con la estructura de la población activa española a lo largo del periodo 1990-2000.

A continuación se presenta la codificación por estudios terminados utilizada por la EPA desde 1987 hasta 1991 y su correspondencia con los sistemas educativos vigentes en el periodo. La Ley General de Educación y Financiamiento de la Reforma Educativa de 4 de Agosto de 1970 marca la frontera entre lo que denominaremos Plan antiguo (anterior a 1970) y Plan 1970 (posterior a dicha ley). En cualquier caso, ambos difieren del sistema vigente en la actualidad, resultado de la Ley de Ordenación General del Sistema Educativo (LOGSE), de 3 de Octubre de 1990.


337

0. Analfabetos:

Se consideran analfabetos a las personas de 10 y más años que:

- No son capaces de leer ni escribir.

- Son capaces de leer, pero no de escribir.

- Son capaces de leer y escribir sólo una o varias frases que recuerdan de memoria.

- Son capaces de leer y escribir solamente números o su propio nombre.

1. Sin estudios:

En este apartado se incluyen las personas que no han asistido, al menos durante cinco años escolares, a la Escuela Primaria, o que no han completado la primera etapa de la Educación General Básica (EGB) y no son analfabetos, es decir, son capaces de leer y escribir, comprendiéndola, una breve y sencilla exposición de hechos relativos a su vida corriente.

2. Estudios primarios

En este nivel se incluye a las personas que han completado los siguientes estudios:

Plan 1970:

- EGB, primera etapa, que consta de cinco cursos normalmente realizados de los 6 a los 11 años de edad.

Plan antiguo:

- Enseñanza primaria (cinco cursos escolares como mínimo).

- Iniciación profesional (Preaprendizaje industrial).

- Cultura General.


338

3. Bachiller elemental o equivalente

Es la enseñanza que amplía la instrucción de nivel primario, proporcionando una formación de carácter general o algo especializada en ciertos casos, a las personas cuya edad normalmente está comprendida entre los 10 y los 15 años y que se imparte a lo largo de tres cursos escolares. Comprende:

Plan 1970:

- EGB segunda etapa, que abarca tres cursos normalmente realizados de los 11 a los 14 años.

- Conservatorios de Música (Grado Elemental).

- Estudios para la obtención del Graduado Escolar o del Certificado de Escolaridad.

- Otros estudios elementales (Capacitación Agraria, Formación Profesional Acelerada (PPO)).

Plan antiguo:

- Bachillerato Elemental (General, Laboral o Técnico).

- Auxiliares administrativos (Auxiliares Mercantiles, Auxiliares Intérpretes de Oficina Mercantil, Auxiliares de Empresa, Secretariado Elemental, Taquigrafía, Mecanografía, etc.).

- Estudios Eclesiásticos (Humanidades).

4. Bachiller superior o equivalente

Estas enseñanzas proporcionan una formación de carácter general combinada con estudios especializados sobre una base amplia de conocimientos. Los estudios se cursan normalmente a una edad entre los 14 y los 19 y tienen una duración de dos a cuatro años. Comprende:


339

Plan 1970:

- Bachillerato Unificado Polivalente con o sin Curso de Orientación Universitaria.

- Artes Aplicadas. Oficios Artísticos y Cerámica.

- Conservatorios de Música (Grado Medio).

- Prueba de acceso a la universidad.

- Suboficiales del Ejército.

- Otros estudios medios que exigen para cursarlos el título de Graduado Escolar o equivalente (Arte dramático y Danza, Escuelas Oficiales de Idiomas, Secretariado, Azafatas recepcionistas, Técnicos en Congresos, Mandos Intermedios, Puericultura, Radiotelegrafista, Auxiliar de vuelo, etc.)

Plan antiguo:

- Bachillerato Superior (General, Laboral o Técnico) con o sin Preuniversitario.

- Peritaje Mercantil (Comercio).

5. Formación Profesional de 1er grado u oficialía

Plan 1970:

- Formación Profesional, Primer Grado.

Plan antiguo:

- Aprendizaje Profesional (Oficialía Industrial).


340

6. Formación Profesional, Segundo Grado

Plan 1970:

- Formación Profesional, Segundo Grado.

Plan antiguo:

- Maestría Profesional.

7. Carreras de grado medio

Enseñanzas que conducen a la obtención final de un primer título universitario o equivalente (Escuelas Universitarias o estudios equivalentes, cuya duración es de tres años aproximadamente). Se detallan a continuación los estudios que comprende:

Plan 1970:

- Escuelas Universitarias.

- Estudios Eclesiásticos (Filosofía).

- Otros estudios de 3er Grado no Universitarios (Gemología, Restauración, Marketing, Publicidad, Pilotos de vuelo y cualquier otro tipo de estudios que exijan para su realización el haber finalizado los estudios de FP segundo grado o el Bachillerato Superior o equivalente).

Plan antiguo33:

- Profesorado Mercantil (Comercio).

33 En algunas de estas enseñanzas, como Magisterio, el número de años necesarios para su terminación se corresponde con lo que en este trabajo definimos como estudios medios. Sin embargo, equivalen a algunos títulos del Plan 1970 que, por el número de años necesario para su terminación, se sitúan en este nivel. Esta segunda razón motiva su inclusión en este nivel.


341

- Escuelas Técnica de Grado Medio.

- Asistentes Sociales.

- Ayudantes Técnicos Sanitarios.

- Magisterio.

8. Tiene tres cursos aprobados de escuela o facultad

Primer ciclo de enseñanzas que conducen a la obtención final de un título universitario superior (Primer Ciclo en Facultades Universitarias, Colegios Universitarios y Escuelas Técnicas Superiores, cuya duración es de tres años).

9. Estudios superiores

Comprende:

- Segundo Ciclo en Facultades Universitarias y Escuelas Técnicas Superiores (duración de 2 a 3 años) que conduce al título de Licenciado, Ingeniero o Arquitecto.

- Tercer Ciclo en Facultades Universitarias y Escuelas Técnicas Superiores y estudios de especialización (Comprende los estudios de Doctorado, Masters, etc., que se realizan tras haber finalizado los estudios de Tercer Grado, Segundo Ciclo).

- Enseñanza Superior Militar.

- Estudios Eclesiásticos (Teología).

- Náutica (Segundo Grado).

- Profesores de Educación Física (Segundo Ciclo).

- Otros estudios de Tercer Grado equivalentes (Dirección de Empresas, Cinematografía, Intendentes Mercantiles, Actuarios de Seguros, etc.).


342

La clasificación anterior permite establecer las necesarias equivalencias entre las categorías de los diferentes sistemas educativos. A continuación se definen los niveles de estudios adoptados en este trabajo en términos de esa clasificación durante el periodo previo a 1992.

- Grupo I. Sin estudios o estudios primarios incompletos: Códigos 0 y 1.

- Grupo II. Educación Primaria completa: Código 2.

- Grupo III. EGB completa o equivalente: Código 3.

- Grupo IV. Bachillerato: Código 4.

- Grupo V. Formación Profesional de grado medio (FPI): Código 5.

- Grupo VI . Formación Profesional de grado superior (FPII): Código 6.

- Grupo VII. Diplomados Universitarios: Códigos 7 y 8.

- Grupo VIII. Titulados Superiores: Código 9.

A partir de 1992 se produce una mejora en la clasificación por niveles educativos incorporada a las encuestas, ampliándose considerablemente el número de categorías:

01. Analfabetos

02. Sin estudios

03. Estudios primarios, EGB, ciclos inicial, medio o primera etapa y equivalente

04. Bachiller elemental o equivalente, EGB ciclo superior o segunda etapa y educación secundaria obligatoria (nuevo sistema)

05. Certificado de escolaridad o cualquier certificado que en el futuro acredite la asistencia en la escuela durante el periodo de escolaridad obligatoria

06. Formación profesional de primer grado o equivalente

07. Otras enseñanzas técnico-profesionales de primer grado

08. Bachillerato superior, BUP y COU


343

09. Módulo 2 de formación profesional

10. Formación profesional de segundo grado o equivalente académicamente

11. Estudios de artes aplicadas y oficios artísticos

12. Otras enseñanzas regladas equivalentes laboralmente o similares a la FP II

13. Módulo 3 de formación profesional

Carreras universitarias de ciclo corto:

15. Área de Ingeniería y Tecnología

16. Área de Ciencias Médicas y de la salud

17. Área de Humanidades

18. Área de Ciencias Sociales y Jurídicas

19. Área de Ciencias Exactas y Naturales

20. Tres cursos aprobados (o primer ciclo), sin derecho a titulación de una carrera de ciclo largo

Carreras universitarias de ciclo largo:

21. Área de Ingeniería y Tecnología

22. Área de Ciencias Médicas y de la Salud

23. Área de Humanidades

24. Área de Ciencias Sociales y Jurídicas

25. Área de Ciencias Exactas y Naturales


344

Otras enseñanzas superiores:

26. Estudios equivalentes a todos los efectos a Diplomado Universitario

27. Estudios superiores de 2 o 3 años de duración no equivalentes a Diplomado Universitario

28. Estudios equivalentes a todos los efectos a Licenciado Universitario

29. Estudios superiores de al menos 4 años de duración no equivalentes a Licenciado Universitario

Doctores:

30. Doctores en Ingeniería, Tecnología, Arquitectura, Ciencias Médicas y de la Salud, Exactas y Naturales

31. Doctores en Humanidades y Ciencias Sociales.

Las equivalencias en este caso son las siguientes:



- Grupo III. EGB completa o equivalente: Códigos 04 y 05.


- Grupo V. Formación Profesional de grado medio (FPI): Códigos 06 y 07.

- Grupo VI . Formación Profesional de grado superior (FPII): Códigos 09-13.

- Grupo VII. Diplomados Universitarios: Códigos 15-20, 26 y 27.

- Grupo VIII. Titulados Superiores: Códigos 21-25 y 28-31.


345

Con el primer trimestre de 2000 se produce una nueva mejora en la información suministrada puesto que se introduce una nueva variable en la Encuesta de Población Activa que aporta los sectores de estudio (�dominios�), además de modificarse la variable relativa al nivel de estudios terminados.

Así, la información sobre la formación adquirida por la población vendría expresada por las siguientes variables:

Nivel de formación alcanzado

Z. Analfabetos

80. Analfabetos

B Educación primaria

11. Estudios primarios incompletos

12. Estudios primarios completos

C. Programas para la formación e inserción laboral que NO precisan de una titulación académica de la primera etapa de secundaria para su realización (más de 300 horas o 6 meses)

21. Programas para la formación e inserción laboral que NO precisan de una titulación académica de la primera etapa de secundaria para su realización (más de 300 horas o 6 meses)

D. Primera etapa de educación secundaria

22. Primera etapa de educación secundaria sin título

23. Primera etapa de educación secundaria con título

E. Programas para la formación e inserción laboral que precisan de una titulación de estudios secundarios de primera etapa para su realización (más de 300 horas o 6 meses)

31. Programas para la formación e inserción laboral que precisan de una titulación de estudios secundarios de primera etapa para su realización (más de 300 horas o 6 meses)


346

F. Segunda etapa de educación secundaria

32. Enseñanzas del bachillerato

33. Enseñanzas de grado medio de formación profesional específica, artes plásticas y diseño y deportivas

34. Enseñanzas de grado medio de música y danza

G. Programas para la formación e inserción laboral que precisan de una titulación de estudios secundarios de segunda etapa para su realización ( más de 300 horas o 6 meses)

41. Programas para la formación e inserción laboral que precisan de una titulación de estudios secundarios de segunda etapa para su realización (más de 300 horas o 6 meses)

H. Enseñanzas de grado superior de formación profesional específica y equivalentes, artes plásticas y diseño y deportivas

51. Enseñanzas de grado superior de formación profesional específica y equivalentes, artes plásticas y diseño y deportivas

I. Títulos propios de las Universidades (2 y más años) y programas que precisan de una titulación de formación profesional de grado superior (más de 300 horas o 6 meses)

52. Títulos propios de las universidades que no sean de postgrado (2 años o más)

53. Programas que precisan de una titulación de formación profesional de grado superior para su realización (más de 300 horas o 6 meses)

J. Enseñanza universitaria de primer y segundo ciclo

54. Enseñanzas universitarias de primer ciclo y equivalentes o personas que han aprobado 3 cursos completos de una licenciatura o créditos equivalentes

55. Enseñanzas universitarias de primer y segundo ciclo, sólo de segundo y equivalentes

K. Programas oficiales de especialización profesional

56. Programas oficiales de especialización profesional

L. Enseñanza universitaria de Tercer Ciclo


347

61. Doctorado universitario

Por tanto para el año 2000 se ha utilizado la siguiente equivalencia:



- Grupo III. EGB completa o equivalente: Códigos 21, 22 y 23.


- Grupo V. Formación Profesional de grado medio (FPI): Códigos 31, 33 y 34.

- Grupo VI . Formación Profesional de grado superior (FPII): Códigos 41, 51 y 53.

- Grupo VII. Diplomados Universitarios: Códigos 52 y 54.

- Grupo VIII. Titulados Superiores: Códigos 55, 56 y 61.


348

Apéndice 2.

Diferencias salariales por sexosEn el conjunto de la muestra el salario de los hombres es un 50% superior al de las

mujeres. Esa relación varía en función de la edad y del nivel educativo alcanzado. Así, por ejemplo, un licenciado universitario varón de más de 60 años cobraba un 82% más que una mujer de la misma edad y el mismo nivel educativo.

En general, la diferencia parece aumentar con la edad de la persona. Asimismo, es más acusada para los niveles educativos inferiores y superiores. En el caso de las categorías educativas medias las diferencias, aun existiendo, son de menor entidad.

El análisis de las causas de esta situación excede el propósito de este estudio. Nuestras estimaciones, siguiendo la práctica habitual en este tipo de análisis, han sido obtenidas bajo el supuesto de que esas diferencias salariales reflejan diferentes dotaciones de capital humano. Esto no es incompatible en modo alguno con la existencia algún grado de discriminación, si esa discriminación se traduce en el tipo de estudios realizados dentro de un mismo nivel educativo, o en las oportunidades de promoción en el puesto de trabajo.

En Dolado et al. (2000) se muestra el dispar comportamiento por sexo en cuanto al tipo de titulación obtenida. En 1999, el 13% de los titulados universitarios varones entre 28 y 34 años contaba con una diplomatura en el área de ingeniería y tecnología y otro 8,8% era licenciado en ese tipo de estudios. En el caso de las graduadas universitarias en ese mismo intervalo de edad las proporciones eran 1,5% y 2,2% respectivamente. Las diferencias son aún mayores si la comparación se realiza para intervalos correspondientes a personas de mayor edad.


349

La discriminación en las posibilidades de promoción, en caso de existir, tendría también efectos en el capital humano adquirido, ya que condicionaría el tipo de experiencia laboral y, por tanto, el capital humano y la productividad del trabajador.

En cualquier caso, hay que señalar que las estimaciones obtenidas sin distinguir por sexos no diferían sensiblemente de las estimaciones presentadas, obtenidas utilizando esa distinción.


350

Referencias bibliográficas

Antolín, P. y O. Bover (1993): �Regional migration in Spain: the effect of personal characteristics and of unemployment, wage and house price differentials using pooled cross-sections�, Documento de Trabajo 9318, Banco de España, Madrid.

Autor, D., L.F. Katz and A.B. Krueger (1998): �Computing inequality: have computers changed the labour market?�, Quarterly Journal of Economics, 113, 1169-1213.

Barceinas, F., J. Oliver, J.L. Raymond y J.L. Roig (2000): �Los rendimientos de la educación y la inserción laboral en España�, Papeles de Economía Española 86, FUNCAS, 128-148.

Barro, R. y X. Sala i Martín (1995): Economic Growth, Mc Graw-Hill.

Barro, R.J. (1991): �Economic growth in a cross section of countries�, Quarterly Journal of Economics, 106, 407-443.

Barro, R.J. y J.W. Lee (1993): �International comparisons of educational attainment�, Journal of Monetary Economics, 32, 3, 363-394.

Barro, R.J. y J.W. Lee (1994): �Sources of economic growth�, Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, 40, 1-46.

Barro, R.J. y J.W. Lee (1996): �International measures of schooling years and schooling quality�, American Economic Review, 86(2), 218-223.

Barro, R.J. y J.W. Lee (2001): �International data on educational attainment updates and implications�, Oxford Economic Papers, 53, 541-563.

Becker, G.S. (1964): Human capital, Nueva York, Columbia University Press.

Behrman, J.R. y N. Birdsall (1983): �The quality of schooling: quantity alone is misleading�, American Economic Review, 73, 5, diciembre, 928-946.

Benhabib J. y M. Spiegel (1994): �The role of human capital in economic development: evidence from aggregate cross-country data�, Journal of Monetary Economics, 34, 143-173.

Bentolila, S. (1992): �Migración y ajuste laboral en las regiones españolas�, Documento de Trabajo 9204, CEMFI.


351

Bentolila, S. (1997): �Sticky labor in Spanish regions�, European Economic Review (Papers and Proceedings), 41.

Bentolila, S. y J.J. Dolado (1991): �Mismatch and internal migration in Spain, 1962-86�, en F.Padoa-Schioppa (ed.), Mismatch and labour mobility, Cambridge University Press.

Bishop, J. (1989): "Is the test score decline responsible for the productivity growth decline?", American Economic Review, 79 (1), 178-197.

Blaug, M. (1976): �The empirical status of human capital theory: A slightly jaundiced survey�, Journal of Economic Literature, 14 (3), septiembre, 827-855.

Card, D. y A.B. Krueger (1992): "Does school quality matter? Returns to education and the characteristics of public schools in the United States", Journal of Political Economy 100 (1), febrero, 1-40.

Cuadrado, J.R., T. Mancha y R. Garrido (1998): Convergencia regional en España. Hechos, tendencias y perspectivas, Fundación Argentaria-Visor, Madrid.

Denison, E. (1962): Sources of economic growth in the United States and the alternatives before us,Committee for Economic Development, Nueva York.

Denison, E. (1964): �Measuring the contribution of education (and the residual) to economic growth�, en The Residual Factor and Economic Growth, OCDE, París.

Dolado, J.J., F. Felgueroso y J.F. Jimeno (2000): �La inserción laboral de los titulados universitarios en España�, Papeles de Economía 86, FUNCAS, 78-98.

Fernández, E. y P. Mauro (2000): �The Role of Human Capital in Economic Growth: The Case of Spain�, IMF Working Paper WP/00/08, 1-20.

Friedman M. y S. Kuznets (1945): Income from independent professional practice, Nueva York, NBER.

Fuente, A. de la (1996): �Economía regional desde una perspectiva neoclásica. De convergencia y otras historias�, Revista de Economía Aplicada, vol. IV (10), 5-63.

Fuente, A. de la (1999): �La dinámica territorial de la población española: un panorama general y algunos resultados provisionales�, Revista de Economía Aplicada, vol. VII (20), 53-108.


352

Fuente, A. de la (2002): �On the source of convergence: a close look at the Spanish regions�, European Economic Review (en prensa). Una versión anterior de este trabajo puede encontrarse con el mismo título como Documento de Trabajo número D-97006 del Ministerio de Economía y Hacienda.

Fuente, A. de la y J.M. da Rocha (1996): �Capital humano y crecimiento: un panorama de la evidencia empírica y algunos resultados para la OCDE�, Moneda y Crédito, 203.

Fuente, A. de la y R. Domenech (2000): �Human capital in growth regressions: how much difference does quality make?�, CEPR Discussion Paper 2466.

Fuente, A. de la y R. Domenech (2001): �Schooling data, technological diffusion and the neoclassical model�, American Economic Review, 91(2), 323-327. Gorostiaga, A. (1999): �¿Cómo afectan el capital público y el capital humano al crecimiento?: Un análisis para las regiones españolas en el marco neoclásico�, Investigaciones Económicas, XXIII (1), 95-114.

Griliches, Z. (1970): �Notes on the role of education in production functions and growth accounting�, en W. Lee Hansen (ed.), Education, Income and Human Capital, Series in Income and Wealth, nº 35, Columbia University Press for the NBER, New York, pp. 71-127.

Grogger, J.T. y E. Eide (1993): "Changes in college skills and the rise in the college wage premium", Journal of Human Resources, 30, 2, primavera, 280-310.

Hanushek, E.A. (1986): "The economics of schooling: Production and efficiency in public schools", Journal of Economic Literature, 24 (2), septiembre, 1141-1177.

Hanushek, E.A. y D. Kim (1995): "Schooling, labor froce quality, and economic growth", NBER, Working Paper 5399.

Heckman, J., A. Layne-Farrar y P. Todd (1995): "Does measured school really matter? An examination of the earnings-quality relationship", NBER, Working Paper 5274.

Jorgenson, D. y B. Fraumeni (1989a): �Investment in education�, Educational Researcher, 18 (4), pp. 35-44.


353

Jorgenson, D. y B. Fraumeni (1989b): �The accumulation of human and nonhuman capital 1948-1984�, en R.E. Lipsey y H.S. Tice (eds.), The measurement of saving, investment and wealth, University of Chicago Press, Chicago.

Jorgenson, D., F.M. Gollop y B. Fraumeni (1987): Productivity and US economic growth, Noth-Holland.

Kaneko, M. (1986): �The educational composition of the world population: A database�, Report EDT 29 (Education and Training Department, The World Bank, Washington DC).

Krueger, A.B. y M. Lindahl (1999): �Education for Growth in Sweden and the World�, Swedish Economic Policy Review, 6(2), 289-339.

Kyriacou, G. (1992): �Level and growth effects of human capital: a cross-country study of the convergence hypothesis�, C.V. STARR Working Paper 91-26.

Lau, L., D. Jamison y F. Louat (1991): �Education and productivity in developing countries: An aggregate production function approach�, Report WPS 612 (The World Bank, Wahington DC).

Lee, D.W. y T.H. Lee (1995): �Human capital and economic growth. Tests based on the international evaluation of educational achievement�, Economic Letters, 47, 219-225.

Lichtenberg, F.R. (1994): �Have international differences in educational attainment levels narrowed?�, en W.J. Baumol, R.R. Nelson y E.W. Wolff (eds.), Convergence of productivity: Cross-national studies and historical evidence, Oxford University Press, Oxford.

Mankiw, N.G., P. Romer y D. Weil (1992): �A contribution to the empirics of economic growth�, Quarterly Journal of Economics, 107 (2), 407-437.

Mas, M., F. Pérez, E. Uriel y L. Serrano (1995): Capital humano, series históricas 1964-1992,Fundació Bancaixa, Valencia.

Mas, M., F. Pérez, E. Uriel y L. Serrano (1998): Capital humano, series históricas 1964-1997 (edición en disquete), Fundació Bancaixa, Valencia.

Mas, M., F. Pérez, L. Serrano, A. Soler y E. Uriel (2000): Capital humano, series históricas 1964-2000. Bancaixa, Valencia (mimeo)


354

Mincer, J. (1958): �Investment in human capital and personal income distribution�, Journal of Political Economy, vol. 66, 281-302, agosto.

Mincer, J. (1962): �On-the-job training: costs, returns, and some implications�, Journal of Political Economy, 70 (5), 50-79.

Mincer, J. (1974): Schooling, experience, and earnings, Nueva York, NBER.

Mulligan C.B. y X. Sala-i-Martín (1997): �A labor-income-based measure of the value of human capital�, Japan and the World Economy, 9, 159-191.

Mulligan C.B. y X. Sala-i-Martín (2000): �Measuring aggregate human capital�, Journal of Economic Growth 5(3), 215-252.

O'Neill, J. (1990): �The role of human capital in earnings differences between black and white men�, Journal of Economic Perspectives, 4 (4), otoño, 25-46.

Pérez, F. y L. Serrano (1998): Capital humano, crecimiento económico y desarrollo regional en España (1964-1997), Ed. Fundación Bancaja, 1-224.

Pérez, F. y L. Serrano (2000): �Capital humano y patrón de crecimiento sectorial y territorial: España (1964-1998)�, Papeles de Economía Española 86, FUNCAS, 20-40.

Psacharopoulos, G. (1994): �Returns to investment in education: a global update�, WorldDevelopment, septiembre.

Psacharopoulos, G. y A.M. Ariagada (1986): �The educational composition of the labor force: An international comparison�, International Labor Review, 125, 561-574.

Ródenas, C. (1994): �Migraciones interregionales en España, 1964-1989�, Revista de Economía Aplicada, 2, 5-36.

Romer, P.M. (1990): "Human capital and growth: Theory and evidence", Carnegie-RochesterConference Series on Public Policy, 32, 251-286.

Schultz, T. (1960): �Capital formation by education�, Journal of Political Economy, 69, 571-83.

Schultz, T. (1961): �Investment in human capital�, American Economic Review, 51, 1-17.

Schultz, T. (1962): �Reflections on investment in man�, Journal of Political Economy, 70, 1-8.


355

Serrano, L. (1996): �Indicadores de capital humano y productividad�, Revista de Economía Aplicada, vol. IV (10), 177-190.

Serrano, L. (1997): �Productividad y capital humano en la economía española�, Moneda y Crédito,205, 79-101.

Serrano, L. (1998): �Capital humano y movilidad espacial del trabajo en la economía española�, Documento de Trabajo de Ivie, WP-EC 98-06.

Serrano, L. (1999): �Capital humano, estructura sectorial y crecimiento en las regiones españolas�, Investigaciones Económicas, vol. XXIII (2), 225-249.

Serrano, L. (2001): �Salarios regionales y dotaciones de capital humano�, Revista de Economía Aplicada (próxima aparición).

Solow, R. (1957): �Technical change and the aggregate production function�, Review of Economics and Statistics, 39, 321-320.

Temple, J. (1999): �A positive effect of human capital on growth�, Economics Letters, 65, 131-134

UNESCO (1983): Statistics of educational attainment and illiteracy. 1970-1980. Division of Statistics on Education, UNESCO, Paris.

United Nations Development Programme (1990): Human development report 1990, Oxford University Press, Oxford.

Uriel, E., M.L. Moltó, F. Pérez, J. Aldás y V. Cucarella (1997): Las cuentas de la eduación en España y sus comunidades autónomas: 1980-1992, Fundación Argentaria, Visor Distribuciones, Madrid.

Wachtel, P. (1976): "The effects of earnings of school and college investment expenditures", Review of Economics and Statistics, 58 (3), agosto, 326-331.

Walsh, J.R. (1935): �Capital concept applied to man�, Quarterly Journal of Economics, 49, febrero, 255-285.

Capital humano y actividad económica · económica del capital humano y a la presentación de los...

Documents

Transcript of Capital humano y actividad económica · económica del capital humano y a la presentación de los...