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XXXIV Reunión de Estudios Regionales

Política Regional Europea y su incidencia en España. Economía, sociedad y

medio ambiente. X Reunión de Estudios Regionales

El olivar andaluz: Territorio y Economía

Baeza-Jaén, 27 al 29 de noviembre de 2008

EFECTO FRONTERA Y LOCALIZACIÓN EMPRESARIAL- UN ANÁLISIS DE

SIMULACIÓN BASADO EN AGENTES

FEDERICO PABLO-MARTÍ

e-mail: federico.pablo@uah.es

CARLOS MUÑOZ-YEBRA

e-mail: carlos.munoz@uah.es

Departamento de Estadística, Estructura Económica y O.E.I.

Universidad de Alcalá

Área temática: Técnicas de análisis regional.

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Resumen (máx. 300 palabras) El análisis de los incentivos regionales sobre las

decisiones de localización empresarial ha sido objeto de gran interés por parte de la

economía regional. Sin embargo, son escasos los estudios que han contrastado en

términos de probabilidad las predicciones de los modelos teóricos con datos

georreferenciados de empresas. En este trabajo se analiza el impacto de las ayudas

regionales en la estructura sectorial de las empresas del Corredor del Henares

comparando las predicciones obtenidas a partir de múltiples simulaciones con los

esquemas de localización observados en la base de datos SABI. La metodología

aplicada en las simulaciones es la denominada basada en agentes. En lugar de simular el

comportamiento general del fenómeno objeto de estudio, se define el comportamiento

individual de los agentes implicados y se establecen las reglas generales de interacción

entre los mismos para a partir de ellos obtener sus comportamientos emergentes. Los

resultados obtenidos indican que los incentivos regionales además de favorecer el

desplazamiento de las empresas hacia las zonas con ayudas generan nuevos entornos

que favorecen el surgimiento en las zonas sin ayudas de nuevas empresas de

características –y sectores- diferentes a las que de otro modo hubieran surgido.

Palabras clave: Simulación basada en agentes, Efecto frontera.

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1.- Introducción En una economía de mercado, el volumen de producción de bienes y servicios en un territorio determina el nivel de renta per cápita de sus habitantes y, en gran medida, su bienestar. La capacidad para aumentar la producción en el futuro mediante la localización de nuevas empresas y ampliación de las existentes, constituye una variable crucial para el futuro de su población, especialmente en un entorno económico cada vez más globalizado y, en el caso de España, en un marco intitucional cada vez más fragmentado. Hasta 1930, la prevalencia de los postulados clásicos validaba de forma general la no intervención de la Administración Pública en los mercados. Sin embargo, a partir de la crisis de 1930, los postulados clásicos fueron mostrando de forma más clara sus limitaciones. En concreto, en el ámbito de la localización empresarial, la perfecta asignación de recursos dista mucho de ser cierta y los costes de inversión, producción, transporte y distribución pueden presentar notables diferencias entre unas localizaciones y otras. La economía de mercado, por tanto, no tiende necersariamente a una equidistribución espacial del producto y la renta; sino que, muy al contrario, los fenómenos derivados fundamentalmente de las economías de escala y economías de aglomeración tienden a que se produzcan importantes concentraciones de producción y renta. La inclusión de imperfecciones de mercado enriquece los modelos clásicos y los hace más cercanos a la realidad; al mismo tiempo que proporcionan un soporte teórico y analítico que justifica y, en alguna medida, orienta la intervención pública en el ámbito de la economía regional. La economía espacial, o la relación de la actividad económica con el ámbito geográfico y, en especial, su distribución o localización espacial, están siendo objeto de una creciente corriente investigadora iniciada en la década de los noventa. Avanzar en el conocimiento de cuáles son los determinantes de la localización empresarial y en qué medida condicionan ésta, se ha convertido en el objetivo principal de un gran número de investigadores e instituciones. Sin embargo, aunque el creciente interés sea reciente, podemos encontrar el punto de partida ya en Adam Smith y David Ricardo que se refirieron a aspectos relacionados con la economía espacial de una forma indirecta: la localización espacial de la producción viene determinada por la existencia de ventajas absolutas (Smith) o relativas (Ricardo) en la producción. Por supuesto, estos modelos parten de supuestos de dificil cumplimiento en la realidad: rendimientos constantes de escala, perfecta movilidad de los factores … Durante el siglo XIX se producen interesantes aportaciones a la teoría de la localización, como la planteada por von Thünen (1826), que aborda el estudio de la localización de la producción agrícola y usos y rentas del suelo entorno a los núcleos poblacionales. El resultado es una localización en anillos concéntricos entorno a los núcleos de consumo. Un planteamiento más completo, (WEBER, 1909), considera que las decisiones de localización de las empresas responden al doble objetivo de minimizar los costes de producción y los costes de transporte. Dependiendo de las características de la producción y la comercialización o distribución del producto la empresa tenderá a

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localizarse más cerca de los mercados o, por el contrario, en aquellas localizaciones en las que se minimicen los costes de producción. El economista británico Alfred Marshall (MARSHALL, 1890) expone como se alcanzan economías de escala a través de la concentración de la producción en un territorio de un buen número de empresas que cooperan y compiten entre ellas. La obra de este gran economista constituye, sin duda, uno de los principales referentes históricos de los economistas contemporáneos que valoran la importancia de los factores espaciales y sociales en la teoría económica. El modelo de Heckschers-Ohlin (OHLIN, 1933), basado en la diferente dotación factorial de los países, supone una gran aportación al estudio de la especialización comercial de los países y localización espacial de la producción. El modelo, que sí explica en parte algunos grandes patrones de comercio internacional, muestra algunas importantes debilidades, especialmente la relativa al creciente volumen de comercio intra-industrial, cuyo desarrollo el planteamiento del modelo no permite explicar. Tampoco puede explicar las diferentes estructuras productivas de países con una dotación de factores similar o, mucho menos, la distribución espacial de la producción dentro de un país. También en 1933, el geografo Chistaller diseña el modelo de “espacios centrales” con el fin de Otros enfoques (HARRIS, 1954), enfatizan el poder de atracción de los mercados, las empresas se localizan allí donde tienen un fácil acceso a los mercados. El resultado, por tanto, no es muy distinto al planteado por von Thünen (1826) para la localización de la producción agrícola, las empresas se localizan entorno a los núcleos en los que existe una importante demanda de sus productos. En la misma línea, Linder (LINDER, 1961), otorga un importante protagonismo al mercado doméstico, argumentando cómo los países tienden a especializarse en la producción y exportación de bienes que cuentan con una importante demanda en su mercado nacional. Posteriores estudios empíricos (DAVIES, y otros, 2003) sustentan la importancia de la demanda doméstica en la determinación de la estructura productiva de los países. La siguiente gran aportación lo constituye el enfoque presentado por Krugman, (KRUGMAN, 1979), (KRUGMAN, 1980). Este enfoque rompe con un supuesto básico del modelo de Heckschers-Ohlin: la homogeneidad de las funciones de producción en los distintos países o localizaciones geográficas, fuente de importantes limitaciones del modelo. En el modelo planteado por Krugman las funciones de producción no tienen por qué ser homogéneas, todo lo contrario, las funciones de producción presentan economías de escala y existen diferencias tecnológicas y de cualificación y experiencia de la mano de obra. En este campo tradicionalmente caben destacar dos grandes enfoques teóricos (BOSCHMA, y otros, 2006): El primero, “geografía económica institucional,” aborda esta problemática desde un ámbito y enfatiza la importancia de las instituciones en la determinación de la localización espacial de las actividades económicas (WHITLEY, 1992), (GERTLER, 1995), (HODGSON, 1998) … La

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segunda1, “nueva geografía económica,” aborda el problema desde el estudio de las variables fundamentalmente económicas que afectan a las decisiones de localización empresarial, muy especialmente las relacionadas con las economías de aglomeración (PORTER, 1990), (KRUGMAN, 1991), (FUJITA, y otros, 1996) … Entre estos dos enfoques, el denominado “geografía económica evolutiva” (DOSI, 1997), “considera la economía como un proceso evolutivo que se desarrolla en el espacio y el tiempo” (BOSCHMA, y otros, 2006). Son múltiples los ámbitos económicos y espaciales (ROSENTHAL, y otros, 2004), (VILADECANS, 2004), (SAXENIAN, 1994), (ELLISON, y otros, 2007), en los que se generan economías de aglomeración: “information spillovers may flow between neighboring cities or towns; some non-trade local inputs may also be shared between the firms of the cities of a regional area; and, thanks to commuting, a local skilled-labor pool may be no restricted to a city. In fact, the nature of the technological and pecuniary externalities mentioned does not seem local” (ALAÑÓN, y otros, 2005). También son múltiples los trabajos que estudian la existencia de economías de aglomeración de distinta naturaleza (KRUGMAN, 1992), (F (FUJITA, y otros, 1996), (VENABLES, 1996), (PUGA, 1999) … En una vertiente más empírica, podemos destacar trabajos que tratan de estudiar el efecto de las economías de aglomeración sobre la productividad del trabajo, el nivel de empleo y los salarios como los planteados por (ROSENTHAL, y otros, 2004), (WHEATON, y otros, 2002), (GLAESER, y otros, 1992), (HENDERSON, y otros, 1995); así como trabajos que abordan la medición o cuantificación de economiás de localización (ELLISON, y otros, 1997) y (GUIMARÃES, y otros, 2004), entre otros. Por supuesto, hay que destacar los trabajos (FIGUEIREDO, y otros, 2002), (GUIMARÃES, y otros, 2004), (HOLL, 2004), (COUGHLIN, y otros, 2000), (LIST, 2001), (WOODWARD, 1992) … centrados en analizar el efecto de las economías de aglomeración sobre la localización empresarial. En este sentido, es importante distinguir como afectan las economías de urbanización y localización a las decisiones de localización de los distintos sectores de actividad (ARAUZO, y otros, 2007). Pero en la práctica, aún tenemos un gran deconocimiento de cuál es el alcance de estas economías de aglomeración, la importancia de las variables territoriales en las decisiones de localización (ALAÑÓN, y otros, 2005), y un largo ecétera de incógnitas que inciden sobre las decisiones individuales de localización e inversión. Independientemente del enfoque empleado y las variables objeto de estudio, la mejora de las fuentes estadísticas, los grandes avances metológicos y el importante desarrollo del software y hardware, han permitido sustanciales avances en la utilidad, robusted y significatividad de los resultados obtenidos en los análisis cuantitativos. Paralelamente, el desarrollo de nuevas metodologías de simulación, fundamentalemente las basadas en autómatas celulares, habren nuevos horizontes y posibilidades de análisis frente a los modelos econométricos, especialmente para el estudio de variables afectadas o determinadas por multitud de decisiones 1 Simoni (2002) proporciona un excelente análisis y resumen bibliográfico.

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discretas, “ABM is most appropriate for domains characterized by a high degree of localization and distribution and dominated by discrete decisions. EBM is most naturally applied to systems that can be modeled centrally, and in which the dynamics are dominated by physical laws rather than information processing” (V. D. PARUNAK, y otros, 1998). En esta línea, el presente trabajo, utiliza un modelo de simulación basado en agentes para intentar analizar los efectos de las ayudas regionales a la localización de empresas en la zona del Corredor del Henares. EFECTO FRONTERA “The last decades have been marked by a sharp decrease of transportation costs, and more generally trade costs, together with an increased mobility for capital and to a lesser extent of the labour force caused by institutional factors. As a result, the location of firms’ productive activities is more and more disconnected from the destination market of their final products. Because firms are more mobile, national or regional governments have become more and more concerned by tax competition issues” (DEMBOUR, 2008). Efectivamente, en una economía cada vez más globalizada y con unos costes de comercialización, información y gestión cada vez más reducidos; se va mostrando innecesario, en un mayor número de actividades, la necesidad de localizar la producción junto a los mercados de destino de ésta. Por el contrario, las variables relacionadas con la dotación de factores y costes de producción, aumentan su influencia en las decisiones de localización empresarial. En este contexto, los aspectos ligados a la actuación de las instituciones públicas tales como dotación de infraestructuras, impuestos,2 calidad y cantidad de servicios públicos, cualificación de la mano de obra, aumentan su importancia en las decisiones de localización. Este fenómeno incentiva el aumento de la competencia entre territorios por mejorar su atractivo como posible destino para nuevas localizaciones empresariales o, simplemente, para minorar la pérdida de las existentes (deslocalización empresarial). A grandes rasgos, las administraciones pueden competir en dos ámbitos, en principio no excluyentes: En primer lugar mediante el atractivo fiscal que suponen una menor imposición y/o una mayor oferta de subvenciones. En ambos casos tenemos claros ejemplos en España, como son el menor impuesto de sociedades del País Vasco o el mayor volumen de subvenciones a la inversión empresarial del que han dispuesto las regiones objetivo 1. En segundo lugar, desarrollando un entorno económico favorable a la actividad económica: dotación de infraestructuras, servicios públicos, oferta universitaria y, en general, todas aquellas actuaciones tendentes a potenciar externalidades y facilitar el correcto desarrollo de la actividad económica. Evidentemente, la efectividad y consecuencias de la competencia entre regiones ha sido objeto de estudio en el ámbito investigador así, por ejemplo, Sorensen (2000)

2 De forma general, salvo que se concrete explícitamente, con el término “impuestos” nos referimos todos aquellos impuestos y subvenciones, estatales, autonómicas, locales …

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presenta evidencias de una caída de la imposición nominal sobre el capital3 durante la década de los 90, lo que podría ser resultado de una competencia fiscal entre territorios. Esta competencia fiscal puede modelizarse bajo el supuesto de países simétricos4 en ausencia de externalidades (JANEBA, 1998), recogiendo el efecto de las externalidades (KIND, y otros, 2000), (HAALAND, y otros, 1999); entre países o economías asimétricas con diferencias en salarios (HAAPARANTA, 1996), tecnológicas (FUMAGALLI, 2003) o en el tamaño del mercado (BARROS, y otros, 2000). La competencia fiscal puede conducir a una mayor eficiencia en la imposición y el uso de los recursos y dotación de infraestructuras como sostienen los estudios de (WHITE, 1975), (WELLISCH, 2000) y (FISCHEL, 1975); así como a una eficiente localización de las empresas en función de la relación fiscalidad/servicios y dotaciones públicas que resulte más adecuada para cada caso, como destacan otros autores (BLACK, y otros, 1989), (KING, y otros, 1993). Parece, por tanto, como argumenta Justman (2002), que una atractiva dotación de infraestructuras resta importancia a las ventajas fiscales. Lo que no parece tan claro es que a través de la inversión en infraestructuras de transporte y comunicaciones se acelere el proceso de convergencia entre distintos territorios (MARTIN, 1998) o, por el contrario, acentúe la concentración de la actividad en ciertos núcleos (DURANTON, y otros, 2001), (COMBES, y otros, 2001), (MAURER, y otros, 2000). Otro aspecto muy relevante de la competencia en infraestructuras es la distinción entre estrategias de diferenciación horizontal (dotación existente de infraestructuras) de la diferenciación vertical (calidad de éstas). Ambos casos son modelizados, por ejemplo, en Justman, M., Thisse, J.-F. y van Ypersele, T. (2001 y 2002). Los aspectos relacionados con la cualificación del factor trabajo también han sido ampliamente tratados desde distintos puntos de vista. Así, por ejemplo, Webb (1985), Justman y Thisse (1997) o Hoyt y Jensen (2001) analizan los efectos de las estrategias basadas en el nivel de educación superior; Hamilton (200) y Tharacan (2002) se centran en los atractivos para la localización empresarial derivados de las inversiones en formación profesional continua; Rioux y Verdier (2002) se centran en la inversión en capital humano. En general, en todos estos modelos, la efectividad de las estrategias basadas en inversión en cualificación del factor trabajo disminuye a medida que aumenta la movilidad de éste. Billington (1999) y Buch (2005) enfatizan la importancia de la existencia de externalidades. Otros autores (GLOBERMAN, y otros, 2003) subrayan la importancia de los aspectos legales y regulatorios para la inversión extranjera. Un caso particular en la competencia entre regiones es el que se produce cuando dos regiones contiguas, que presentan una continuidad geográfica, social y

3 Wilson Y Wildasin (2004) realizan un extraordinario repaso a los estudios sobre “competencia en imposición sobre el capital” y sus implicaciones sobre la localización empresarial, tamaño del Sector Público, tipología y nivel de presión fiscal, integración económica … 4 Países de similar tamaño de mercado y similares niveles tecnológico, costes …

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económica; presentan importantes diferencias en su dotación de infraestructuras y tratamiento fiscal … Dembour y Wauthy (2004), proporcionan un interesante modelo, inspirado en el modelo de localización empresarial de Hotelling (1929), que ayuda a entender los resultados de esta competencia en función de las estrategias competitivas (competencia-colaboración) y la naturaleza o características de las infraestructuras (uso de alguna forma restringido a empresas residentes o, por el contrario, infraestructuras de uso abierto). En España, el caso más característico de competencia entre regiones contiguas lo constituye la zona limítrofe entre Madrid y Castilla-La Mancha, región, ésta última, que experimentó un notable desarrollo económico en los municipios y capitales más próximos a Madrid a partir de la segunda mitad de la década de los 80. Este desarrollo fue posible por su proximidad a Madrid y por contar con mayores incentivos fiscales a la inversión posibilitados por la Política Regional Europea a través de los Fondos Estructurales y los Fondos de Cohesión. Precisamente, las consecuencias sobre la localización empresarial de proceso de integración económica Europea es objeto de un especial interés por parte de algunos autores. Es poco discutible que, en presencia de economías de escala y economías de aglomeración, un proceso de integración económica aumenta la concentración espacial de la actividad productiva (FUJITA, y otros, 1999), en detrimento de los países o regiones relativamente más pobres. En este contexto, los Fondos Estructurales y Fondos de Cohesión, tratan de transformar y modernizar las estructuras de estas regiones menos favorecidas de forma que salgan beneficiadas de este proceso de integración económica. Sin duda (MIDELFART-KNARVIK, y otros, 2002) estos fondos han influido de forma importante en las decisiones de localización de un importante número de empresas; sin embargo, se plantean interrogantes acerca de la eficiencia a largo plazo de las empresas localizadas por el impulso de estos fondos, y su incidencia sobre el crecimiento económico europeo a largo plazo (BASILE, y otros, 2008). 2.- Metodología La movilidad empresarial es un fenómeno económico de gran complejidad, especialmente si se tiene en cuenta su vertiente espacial. La heterogeneidad de las empresas que compiten en los mercados, el continuo flujo de entradas y salidas, la existencia de economías de localización o el crecimiento empresarial y los cambios en la competitividad de él se derivan, son algunos de los aspectos determinantes del proceso que no pueden ser obviados de los modelos sin afectar gravemente a su realismo. La dificultad que supone integrar simultáneamente todos estos elementos, junto con otros más generales, pero no por ellos menos importantes, como la racionalidad limitada o la información imperfecta, ha supuesto que la mayor parte de los modelos desarrollados se hayan elaborado condicionados por la factibilidad de una solución matemática para los mismos. Es por ello por lo que resulta tan útil para la modelización de la dinámica empresarial, la simulación basada en agentes. Este tipo de modelos están constituidos por múltiples agentes independientes –en este caso empresas- que interactúan entre ellos y con el entorno. Como subrayan Huhns y Singht (HUHNS, y

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otros, 1998) el comportamiento de estos agentes se recoge en pequeños programas que son capaces de dirigir las acciones de éstos según evolucione la percepción del entorno y, en la mayoría de los casos, persiguiendo la consecución de determinados objetivos (GILBERT, y otros, 1999). La potencia actual de los ordenadores personales junto con el desarrollo de técnicas estadísticas basadas en el remuestreo, como el Bootstrap o el Jackknife (EFRON, 1982), (EFRON, y otros, 1993), permite el análisis de modelos teóricos complejos partiendo de los datos generados por múltiples simulaciones. Esta metodología permite obtener una estimación de la distribución de probabilidad de las variables objeto de estudio y no solamente de su media. Esta posibilidad resulta especialmente interesante en el campo de la Economía Industrial, donde la multiplicidad de agentes y la variabilidad del entorno hacen que sea tan relevante conocer cuál es la predicción del modelo como determinar bajo qué circunstancias y con qué probabilidad dicha predicción puede considerarse como aceptable. 2.1.- EL MODELO DE DINÁMICA EMPRESARIAL Y LOCALIZACIÓN El modelo aplicado en este trabajo es básicamente un desarrollo del utilizado por Pablo (2004) al que se le ha añadido la posibilidad de simular de forma simultánea varios mercados que se localizan en un mismo territorio. En términos generales, el modelo sigue un esquema teórico ortodoxo, en el que las empresas de cada uno de los sectores van surgiendo periodo a periodo dependiendo de los márgenes esperados y de las barreras a la entrada. El tamaño de los entrantes que genera el modelo es heterogéneo y, en general, inferior al de las empresas establecidas. La existencia de economías de escala hace que la mayoría de las nuevas empresas sean menos eficientes que las ya establecidas, con lo que sus probabilidades de supervivencia son escasas. Las empresas al nacer se sitúan en el lugar disponible que le ofrece mayores ventajas a tenor de sus propias características. La dimensión de las empresas en el mercado no es estática, sino que evoluciona en el tiempo dependiendo de criterios tanto tecnológicos como aleatorios. Finalmente, la salida de las empresas depende estocásticamente de los márgenes de beneficios que muestra cada una de ella.

A continuación se señalan brevemente las principales características del modelo5.

2.1.1. Entradas, tamaño inicial y localización

Se definen i mercados o sectores independientes que comparten un territorio, definido éste como una matriz de dimensión m x n.

El número de entradas que en cada periodo se producen en los diferentes sectores depende, por una parte, de los beneficios esperados; y por otra, de las barreras a la entrada y otros condicionantes que puedan existir. Por simplicidad, los beneficios esperados se hacen coincidir con los márgenes que cada tipo de empresas obtuvo en el periodo anterior, definiendo éstos como la diferencia entre los precios de venta y la media de los costes marginales de las empresas del grupo al que pertenece.

5 Para una descripción más detallada del modelo de dinámica empresarial véase Pablo (2004).

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Las barreras de entrada incluidas en el modelo son dos: el tamaño empresarial medio observado en el sector en el periodo anterior, como aproximación de la desventaja que supone la entrada con un tamaño subóptimo cuando existen economías de escala y restricciones financieras, y un vector determinado de forma exógena y que trata de recoger otras barreras de entrada tales como cambios institucionales o interferencias externas en el sector que favorezcan o dificulten la entrada de nuevas empresas y que toma, por defecto, el valor cero. Adicionalmente, y siguiendo la práctica habitual en muchos modelos de dinámica empresarial, se incluye en la ecuación de entradas las salidas producidas en el periodo anterior, Sit-1 y el “espacio libre”,, como aproximaciones de las mayores facilidades para la entrada de nuevas empresas que suponen, respectivamente, los recursos disponibles tras el cierre de las empresas y la existencia de un número reducido de competidores, como suele ser habitual en las primeras fases de desarrollo de los mercados6. La ecuación de entradas del sector i y el periodo t queda pues de la forma : [6.29] TBEit = d1+d2ILit-1+d3TBSit-1+d4TMit-1+d5OBEit-1 +d6 it Siendo TBEit, la tasa bruta de entradas nacionales en el momento t; ILit-1, el margen medio de las entrantes nacionales en el periodo anterior; TBSit-1, la tasa bruta de salidas; TMEit-1, el tamaño mínimo eficiente, OBEit, el vector exógeno de otras barreras a la entrada y it el “espacio libre”. El tamaño de las empresas en el momento de su nacimiento se determina aleatoriamente siguiendo una distribución lognormal. Esta hipótesis sobre la distribución de la producción se apoya en una amplísima evidencia que indica una marcada asimetría en la distribución de tamaños de las empresas. El tamaño empresarial se establece en términos de producción por lo que coincide con la capacidad. Una vez determinado el número de empresas que entra en cada periodo y sector, las nuevas empresas escogen su localización óptima teniendo en cuenta sus propias características y las de las localizaciones disponibles. Para ello, se define una matriz de dimensiones m x n x t para cada uno de los sectores en las que se almacenan las ventajas netas de costes de las diferentes localizaciones. La valoración de las ventajas netas se realiza a partir de la información procedente de otras matrices auxiliares de la misma dimensión en las que se recoge información de diferente naturaleza como el precio del suelo, la dotación de infraestructuras o la localización de empresas7. La utilización de una matriz de ventajas netas diferente para cada uno de los sectores permite que los criterios de localización puedan ser diferentes aunque la información disponible en las matrices auxiliares sea la misma para todos ellos.

6 El “espacio libre”, , se define como el número de empresas de tamaño óptimo que podrían entrar aún en el mercado con un margen positivo, dado el número de empresas ya existente en el mercado. 7 Realmente, tanto las matrices de ventajas netas como las otras matrices de las que se nutre pueden considerarse como autómatas celulares.

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2.1.2. Evolución de la distribución de tamaños: crecimiento

Las empresas varían su tamaño durante su vida en el mercado, unas veces de forma voluntaria, y otras forzadas por las circunstancias. Para integrar en el modelo este aspecto dinámico se establece el tamaño o capacidad de la empresa j en el periodo t como una función de la que tenía en el momento t-1 ajustada por un componente estocástico y otro determinista.

[6.31]

1

111 111,01

it

itoptijtijtijt q

qqqNqq

Donde y son coeficientes que están acotados entre cero y uno, N(0,1) es una variable aleatoria que sigue una distribución normal con media cero y desviación típica uno, un coeficiente de ajuste, qopt es el tamaño óptimo. Se trata pues de una media ponderada de ambos tipos de factores, en la que el coeficiente determina la importancia relativa de cada uno de ellos. Si es igual a uno el crecimiento es puramente estocástico, mientras que si es igual a cero es completamente determinista. En la parte determinista el coeficiente indica la velocidad a la que las empresas ajustan su nivel de producción reduciendo su desfase respecto al óptimo. El valor uno indicaría que las empresas adquieren en un solo periodo el tamaño óptimo; por el contrario, el valor cero indicaría que las empresas no varían su producción para llegar al óptimo.

2.1.3. Demanda, costes y precios

La demanda de cada uno de los mercados se define como [6.1] Pit = a1 - a2 Qit Donde Pit : es el precio al que venden sus productos las empresas del sector ien el momento t. y Qit el nivel agregado de producción. Las funciones de costes utilizadas son del tipo Cobb-Douglas expresadas como:

[6.3] bait

bab

tba

a

t

baa

bab

baitttt qrw

ba

baAqrwc

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,,

donde w y r son el precio de los factores trabajo y capital respectivamente. Se considera que la tecnología es igual para todas las empresas en cada sector, por lo que existe una única función de costes; sin embargo, las economías de escala determinan costes medios y marginales diferentes para cada empresa en función de su nivel de producción. Cada periodo, cada empresa establece el nivel de producción que maximiza su beneficio. Para ello, observa cada periodo el nivel de precios y de producción y, en

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base a su experiencia anterior, estima la producción agregada de sus competidores, bajo la hipótesis de que mantendrán sus pautas de comportamiento más recientes. A partir de esta estimación fija el nivel de producción que maximiza sus beneficios teniendo en cuenta, como es lógico, que no puede sobrepasar su capacidad.

2.1.4. Salidas

Aunque la rentabilidad no asegura necesariamente la supervivencia de una empresa, las probabilidades de acabar expulsada del mercado dependen en gran medida de su margen: cuanto menor sea éste, menores serán sus posibilidades de mantenerse en él. Esta relación no es lineal, ya que a partir de determinados niveles de rentabilidad no se produce elevaciones significativas en las posibilidades de supervivencia; sin embargo, las reducciones de los márgenes por debajo de un nivel crítico, por pequeñas que sean, suponen un aumento significativo de las probabilidades de ser expulsado del mercado. Esta relación no lineal es recogida en el modelo definiendo la probabilidad de supervivencia de las empresas como una distribución de Bernoulli de parámetro p, en la que p es una función logística que depende del margen (índice de Lerner):

[6.22]

iIL

ep

1

1

Esta especificación de la función de salidas recoge un hecho ampliamente observado en la realidad: la salida de una empresa suele producirse o bien porque los resultados de un ejercicio concreto sean tan negativos que le impidan continuar su actividad empresarial, o bien porque se acumulen varios años de resultados poco favorables. La existencia de empresas de dimensiones distintas y, por tanto, con costes medios distintos, supone que, para un determinado nivel de precios, puedan existir simultáneamente empresas con elevadas probabilidades de supervivencia y empresas con prácticamente ninguna. Y, al depender del precio, las salidas se ven afectadas indirectamente por todas las variables que afectan a éste: demanda, niveles de producción, importaciones y entradas.

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4.- Resultados teóricos Gráfico1.- Matriz auxiliar “Coste del suelo (Sin incentivos regionales)” en t0

Gráfico2.- Matriz auxiliar “Coste del suelo (Con incentivos regionales)” en t0

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Gráfico 3.- Distribución espacial de las empresas sin incentivos regionales

Gráfico 4.- Distribución espacial de las empresas con incentivos regionales

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5.- Implementación del modelo Las posibilidades de tratamiento de información sobre variables (datos) y relaciones entre éstos (funciones) del modelo son enormes. Sin embargo, la disponibilidades estadísticas se encuentran en España y, muy particularmente en Castilla – La Mancha muy limitadas. En las observaciones iniciales necesarias para la implementación informática del modelo no se han empleado, excepto los espaciales, datos de partida reales. Esto no afecta a los resultados del ejercicio de simulación puesto que se trata de verificar, validar y analizar la sensibilidad del modelo. En la fase de verificación ha de comprobarse el funcionamiento informático del modelo. Debe por lo tanto eliminarse en esta fase todos los posibles errores de programación, bugs, que hayan podido quedar ocultos en el código. Esta búsqueda de errores se ve dificultada gravemente por el hecho de que en la mayor parte de los modelos sociales las simulaciones dependen de números pseudoaleatorios que simulan los efectos de los efectos aleatorios y de las variables inobservables (GILBERT, 1996), por lo que al diferir en cada simulación los resultados obtenidos resulta complicado comprobar su validez. En la fase de validación, se comprueba que la simulación se comporta de acuerdo con el modelo de partida y es una imagen fiel del mismo. Para ello, es necesario que el modelo sea compatible con las especificaciones establecidas en la etapa de desarrollo del modelo y con la evidencia disponible. Por último, es necesario realizar un análisis de sensibilidad para apreciar el grado de robustez de la simulación frente a pequeños cambios en los parámetros y las condiciones iniciales.

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Gráfico 5.- Usos iniciales del suelo

Distancia a Madrid (Km.) Gráfico6.- Red de comunicaciones

Distancia a Madrid (Km.)

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Gráfico 7.- Estimación del coste del suelo (Sin incentivos regionales)

Distancia a Madrid (Km.) Gráfico 8.- Estimación del coste del suelo (Con incentivos regionales)

Distancia a Madrid (Km.)

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Gráfico 9.- Estimación de las ventajas netas de localización sin incentivos regionales para las empresas del sector 1

Distancia a Madrid (Km.) Gráfico 10.- Estimación de las ventajas de localización con incentivos regionales para las empresas del sector 1

Distancia a Madrid (Km.)

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5.- Contrastación y verificación Gilhert y Troitzsch (GILBERT, y otros, 1999) han propuesto una serie de etapas que han de seguirse en el desarrollo de cualquier modelo de simulación, incluidos los multiagente, si se desea que sean metodológicamente correctos. En primer lugar, ha de partirse de la identificación de un problema o de un fenómeno que se desea estudiar; es decir, se ha de establecer un objetivo. En nuestro caso, el objetivo consistiría en determinar el efecto que las características de las empresas entrantes tienen sobre la estructura del mercado. Una vez establecido, se hace necesario definirlo mediante la construcción de un modelo que interrelacione las distintas variables intervinientes. Generalmente, es necesario contar en esta etapa con algún tipo de observaciones que permita dotar al modelo de los parámetros iniciales necesarios.

Estas etapas son las de verificación, validación y análisis de sensibilidad. En la fase de verificación ha de comprobarse el funcionamiento informático del modelo. Debe, por lo tanto, eliminarse en esta fase todos los posibles errores de programación, bugs, que hayan podido quedar ocultos en el código. Esta búsqueda de errores se ve dificultada gravemente por el hecho de que en la mayor parte de los modelos sociales las simulaciones dependen de criterios pseudoaleatorios que simulan los efectos aleatorios de las variables inobservables (GILBERT, 1996), por lo que al diferir en cada simulación los resultados obtenidos resulta complicado comprobar su validez.

En la fase de validación, se comprueba que la simulación se comporta de acuerdo con el modelo de partida y es una imagen fiel del mismo. Para ello, es necesario que el modelo sea compatible con las especificaciones establecidas en la etapa de desarrollo del modelo y con la evidencia disponible.

Por último, es necesario realizar un análisis de sensibilidad para apreciar el grado de robustez de la simulación frente a pequeños cambios en los parámetros y las condiciones iniciales.

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Gráfico11.- Estimación de la distribución de las empresas en el Corredor del Henares con incentivos regionales

Distancia a Madrid (Km.) Gráfico12.-Localización efectiva de las empresas en el Corredor de Henares en 2006

Fuente: SABI, Google Earth y elaboración propia.

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Gráfico11.- Estimación de la distribución de las empresas en el Corredor del Henares sin incentivos regionales (CONTRAFACTUAL)

Distancia a Madrid (Km.) 6.- Principales resultados y conclusiones

La utilización de técnicas de simulación deberá experimentar un importante desarrollo en el análisis económico, siempre orientada y fundamentada en la teoría económica y nutriéndose del desarrollo de las ciencias matemáticas, las técnicas econométricas, la estadística y, en modelos como el aquí presentado, de los recientemente desarrollados sistemas de información geográfica (GIS).

La accesibilidad constituye un concepto que parece más apropiado que el simple stock de infraestructuras de transporte y comunicación, como determinante de las ventajas de localización.

El modelo presenta un comportamiento adecuado y los resultados obtenidos son claramente coincidentes con la realidad observada y coherentes con la teoría económica. Se puede afirmar que la verificación, validación y análisis de sensibilidad del modelo se han realizado con éxito.

El ejercicio de simulación realizado a puesto de manifiesto una serie de fenómenos, derivados del denominado efecto frontera, de máximo interés y cuyo estudio puede ser abordado, de forma eficaz, mediante un desarrollo del modelo propuesto:

Dependiendo de la estructura de la oferta y características de la demanda de suelo, los propietarios de éste pueden apropiarse de una parte significativa de los incentivos a la inversión industrial mediante la elevación de precios de forma que compensen, aunque sólo en parte, el atractivo que,

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con las ayudas a la inversión, tienen las localizaciones en la región menos favorecida. Este elemento constituye un importante riesgo de ineficiencia en los mecanismos de incentivos regionales.

Las ventajas de localización no se distribuyen uniformemente, existiendo enclaves en los que éstas son significativamente superiores a los de su entorno más cercano. Este aspecto es considerablemente importante dado que supone la aparición de grupos de empresas entorno a puntos que ofrecen algunas ventajas sobre su entorno, pudiendo constituirse en semillas de la aparición de clusters con economías externas.

Parece evidenciarse también, como en otros trabajos realizados con distintas técnicas (WREN, 2004), que el índice de supervivencia de los nuevos establecimientos en la zona asistida es algo menor que en la zona libre de incentivos regionales.

Las políticas de incentivos, si no suponen un aumento de la eficiencia de las empresas, producen cambios en la distribución espacial de las empresas que son sólo el resultado de la introducción de distorsiones competitivas que generan más efecto desviación que incremento real del número de empresas y empleo en el área considerada (efecto creación). En este caso, el efecto final neto es claramente positivo en línea con los resultados de otros trabajos realizados sobre el efecto de ayudas públicas o incentivos fiscales (DEVEREUX, y otros, 2007), (DEMBOUR, 2008) “The balance of these centrifugal and centripetal forces will, first of all, encourage firms to agglomerate (or disperse) and, second, provide regional authorities with more or less incentives to court firms with taxes and/or infrastructures.”

Los resultados netos positivos de estos incentivos en el Corredor del Henares, en línea con los argumentos de los trabajos citados, se debe a la existencia de importantes economías de aglomeración, cuyas fuerzas centrífugas facilitan una dispersión espacial de nuevos establecimientos en zonas adyacentes. Los mismos incentivos regionales, no producen estos efectos en zonas en las que no existan previamente economías de aglomeración

Otra conclusión importante de la simulación es que el efecto desviación no afecta de forma homogénea a la región sin incentivos (o incentivos menores), sino que, dentro de ésta, afecta a las zonas menos favorecidas. Sin embargo, las principales concentraciones empresariales no son perjudicadas por este efecto desviación. En este sentido, las consecuencias para el diseño de políticas económicas regionales son claras: si la definición

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de las zonas susceptibles de recibir ayudas públicas no es la correcta, éstas pueden introducir importantes distorsiones.

La creación de núcleos de empresas que pueden favorecer la generación de cluster de economías externas (Guadalajara y Azuqueca en nuestro ejemplo) en un área en la cual, en ausencia de incentivos regionales, no se hubieran creado, constituye un sólido argumento a favor de estos diferenciales de ayudas, a pesar de las distorsiones o ineficiencias que puedan introducir.

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