La literatura estándar de la Nueva Geografía Económica se articula en torno a la contribución seminal del modelo Centro-Periferia introducido por Krugman (1991a,b), al modelo de competencia monopolística de Dixit y Stiglitz (1977) y al esquema de costes de transporte tipo iceberg de Samuelson (1952). Las monografías The Spatial Economy de Fujita, Krugman y Venables (1999) y Economics of Agglomeration: Cities, Industrial Location and Regional Growth de Fujita y Thisse (2002) contribuyen a cimentar estos logros.

El siguiente modelo estándar de Nueva Geografía Económica incorpora los elementos esenciales que hemos reseñado en la sección I, nos permite la derivación de la función de potencial de mercado y establece algunas de las ecuaciones estructurales que se utilizan en las estimaciones empíricas de estos modelos.

El modelo es un modelo 2x2x2 que considera un espacio compuesto por R regiones ( j =1,2 .R), dos sectores productivos: el sector tradicional y el sector industrial; dos bienes: el bien homogéneo -bien agrícola- (H) y el bien diferenciado -bien manufacturero- (D); y dos factores de producción: fuerza de trabajo industrial (que tiene movilidad perfecta) y agricultores (que no tiene movilidad). El bien homogéneo (H) se produce en condiciones de competencia perfecta y rendimientos constantes a escala en el sector tradicional, y es intercambiado a coste cero entre las distintas regiones (este bien en el modelo funciona como numeraire). El bien diferenciado (D) se produce en el sector industrial en condiciones de competencia imperfecta (competencia monopolística) y está sujeto a rendimientos crecientes de escala. Los bienes diferenciados están sujetos a costes de transporte de tipo iceberg; para que una unidad del bien llegue a la región j desde la región i, Ti, j > 1 unidades deben ser enviadas desde la región i, por tanto Ti, j −1 mide la fracción del bien que se pierde en el transporte entre i y j (melt-away).

El sector industrial puede producir en distintas localizaciones (footloose), mientras que el sector tradicional es inmóvil. Los factores de producción son específicos para cada sector: la fuerza de trabajo industrial se emplea únicamente en el sector industrial y los agricultores en el sector tradicional. El país tiene una oferta fija de LA agricultores y cada región está dotada con una proporción idéntica de fuerza agrícola del país. La fuerza de trabajo industrial la representamos por LD , y λrrepresenta la proporción en la región r en la oferta de trabajadores industriales ( LD ). Escogemos unidades de manera que la fuerza de trabajo industrial LD = µ y la fuerza de trabajo agrícola sea igual a LA = 1− µ , 0< µ < 1. Por tanto, el tamaño de la fuerza de trabajo industrial en cada región es

A. Consumidores

En el modelo todos los individuos de la economía comparten la siguiente función de utilidad con preferencias del tipo Cobb-Douglas. Para el caso de la región j la función de utilidad vendría dada por:

Donde Hj y Dj representan el consumo del bien homogéneo y del bien diferenciado en la región j , y µ (1 – µ) representa la parte de la renta que los consumidores gastan en bienes diferenciados-manufacturados (bien homogéneo)

donde 0 < µ < 1. D es un agregado de variedades industriales definido por una función CES a la Dixit y Stiglitz (1977):

Redding y Venables (2001, 2004) denominan el lado derecho de la ecuación (15) como market access. Alternativamente Head y Mayer (2004) lo denominan Real Market Potential.

D. Ecuación nominal de salarios y efecto demanda

La ecuación nominal de salarios, ecuación (15), nos da el salario industrial para que las empresas en cada localización cubran sus costes teniendo en cuenta niveles de renta, índices de precios y costes de transporte en las distintas localizaciones.

Este trabajo se centra en la estimación de la ecuación nominal de salarios a nivel internacional o en grandes áreas geográficas, donde se asume que el factor trabajo es inmóvil y por tanto los salarios reales están afectados por los factores de producción intermedios.

A. Nueva Geografía Económica, desigualdades internacionales y desigualdades en grandes áreas comerciales

A nivel internacional el único estudio que existe, o al menos el conocido por los autores de este trabajo, es el de Redding y Venables (2001, 2004), inicialmente se publica como documentos de trabajo del Center for Economic Performance (CEP) de la London School of Economics (LSE) y posteriormente como artículo en el Journal of International Economics. También puede interpretarse como el primer trabajo que intenta verificar la validez de la ecuación de salarios que se deriva de un modelo estándar de Nueva Geografía Económica; además constituye la punta de lanza de muchos trabajos posteriores a nivel empírico sobre el tema.

En el trabajo de Redding y Venables, el marco teórico del que parten, es el de un modelo estándar de la nueva teoría del comercio, con la peculiaridad de que asumen la existencia de costes de transporte en el comercio de bienes y la necesidad de bienes intermedios para la producción de bienes finales. El enfoque teórico del trabajo es sobre el sector manufacturero, donde asumen la existencia de competencia imperfecta entre las empresas, rendimientos crecientes a escala y cada empresa produce bienes diferenciados.³

La resolución del modelo permite obtener una expresión para el valor máximo de los salarios que puede pagar cada empresa teniendo en cuenta su localización. Los salarios dependen de la capacidad de gasto de las localizaciones colindantes ponderadas en función de la distancia. Se trata, por tanto, de una expresión que adopta una forma funcional parecida a la función de potencial de mercado de Harris (1954), esta expresión la denomina market access y constituye el punto central de su análisis.

Como paso previo a la estimación de la ecuación de salarios, los autores estiman una ecuación de gravedad con base en los flujos de comercio bilaterales de una muestra mundial de 101 países, obtenidos de la base de datos del Banco Mundial (COMTRADE).⁴ Los resultados de esta estimación previa les permiten obtener las estimaciones de los parámetros necesarios para construir la variable que ellos denominan market access, es decir, los costes de transporte y las variables que representan la capacidad de gasto de cada localización y que ellos denominan market capacity. En la estimación de los costes de transporte bilaterales, no sólo consideran la distancia física entre las distintas localizaciones, sino que también tienen en cuenta si las regiones poseen o no una frontera común. Para capturar el resto de factores que componen el market access, es decir, los factores que afectan al market capacity, utilizan variables dummy que capturan las características de sus socios comerciales.

Una vez que obtienen los parámetros básicos para el cálculo del market access desdoblan éste en dos componentes, el componente doméstico (domestic market access) y el componente exterior (foreign market access) y dentro del componente doméstico ensayan tres tipos de distancias internas dentro de un país: i) en la primera medida consideran que los costes internos de comercio son equivalentes a los costes de comerciar con un país extranjero que está a 100 Km y que comparte una frontera común, ii) la segunda medida combina información sobre distancias internas con el coeficiente sobre la distancia que obtienen de la ecuación de gravedad; de esta manera una medida que tiene en cuenta las diferencias que hay entre países, considerando las diferencias en sus superficies, iii) la tercera medida usa también información sobre la superficie del país, pero permite que el coeficiente de la distancia al interior del país sea menor que el coeficiente de la distancia externa que se obtiene de la ecuación de gravedad.

Los resultados que obtienen apoyan las predicciones del modelo. En los resultados del modelo de base, entre un 34% y un 73% de la variación espacial en el nivel de salarios a nivel internacional vendría explicada por el market access,⁵ siendo la especificación que da mejores resultados la que considera los dos componentes del market access (doméstico y externo) y utiliza como medida de la distancia interna la tercera que ellos proponen.

Para comprobar y examinar otros posibles determinantes del nivel de renta per cápita introducen una serie de controles en las estimaciones de base, básicamente tres conjuntos de controles: el primer conjunto está formado por la dotación de recursos naturales de los países, calificados de primarios (Hidrocarburos per cápita, porcentaje de tierra cultivable y cantidad de minerales); el segundo conjunto de controles lo constituyen el porcentaje de tierra en los trópicos y la prevalencia de malaria, y finalmente, el tercer conjunto de controles lo constituyen variables de naturaleza política e institucional (riesgo de expropiación, si el país fue socialista y la existencia de guerras).

Los resultados que obtienen son robustos a la inclusión de todos estos controles, y los efectos que el market access, en sentido estricto, o la geografía económica, en un sentido amplio, tienen sobre el nivel de renta per cápita de los países, son estadísticamente significativos y cuantitativamente importantes.

B. La geografía económica de las regiones de la Unión Europea

El segundo conjunto de trabajos, en los cuales el modelo de Nueva Geografía Económica subyacente asume inmovilidad de la mano de obra, lo constituyen aquellos que se centran en el estudio y estimación de la ecuación de salarios en la Unión Europea. Entre este conjunto de trabajos, por orden de publicación, se destacan los de Niebuhr (2006),6 Breinlich (2006), Head y Mayer (2006) y López-Rodríguez y Faíña (2007).

Aunque el objetivo fundamental de este grupo de trabajos es el mismo, es decir, ver el papel que desempeña el market access en la determinación de los salarios regionales, existen diferencias importantes tanto en el ámbito temporal y geográfico como en el metodológico; por ejemplo, las variaciones en la construcción de la variable market access y la explicación de los canales alternativos que podrían afectar la estructura espacial de salarios en la Unión Europea. A la luz de estas consideraciones previas comentaremos lo más relevante de los aportes de cada uno de estos trabajos.

Niebuhr (2006) estima varias especificaciones de la ecuación nominal de salarios (Krugman , 1991, función de potencial de mercado) para 158 regiones NUTS27 en la UE a lo largo del período 1985-2000, concretamente estudia los períodos 1985, 1990, 1995 y 2000. En su trabajo utiliza dos estrategias para estimar una ecuación de salarios sin tener en cuenta los datos sobre precios a nivel regional, los cuales, por otro lado, no están disponibles. La primera estrategia consiste en asumir movilidad de la mano de obra; la segunda estrategia consiste en estimar la función de potencial de mercado de Harris (1954). El punto crítico de esta aproximación es que, en contraposición a la medida de market access que se deriva del modelo teórico, no estamos tomando en cuenta los efectos de la competencia al excluir en el cálculo las diferencias de precios entre las distintas localizaciones (por ejemplo, dentro del esquema de un modelo de Nueva Geografía Económica, un índice de precios bajo indicaría que muchas variedades del bien manufacturado se producen en localizaciones cercanas; lo cual sería indicativo de la existencia de una competencia intensa por parte de las empresas manufactureras ubicadas en localizaciones próximas). Sin embargo, debido a limitaciones de los datos, la función de potencial de mercado de Harris (1954) o en términos de Head y Mayer (2004) el nominal market potential se usa con frecuencia en las estimaciones empíricas (véase López-Rodríguez y Faíña, 2007) pudiendo interpretarse como una forma reducida de la estimación de varios modelos de Nueva Geografía Económica.

Al igual que el caso de Redding y Venables (2001, 2004), aparte de la estimación de base, Niebubr (2006) tiene en consideración otros posibles determinantes de las diferencias de salarios a nivel regional, añadiendo una serie de controles a la estimación de base (densidad de población, indicadores de composición sectorial de cada una de las regiones, servicios adicionales con los que cuente una localización –Horas de sol, concentración de sitios culturales, si la región tiene mar o no etc.–, dummies de país y dummies para diferenciar si una región es o no periférica). Por otro lado, también incorporan la posibilidad de fricciones en el comercio de bienes entre distintos países8 incorporando una variable dummy en el cálculo del market access que toma el valor 0 si las regiones pertenecen al mismo país o 1 si no pertenecen. El cálculo de la distancia entre regiones se aproxima por el tiempo expresado en minutos, entre los centros de cada región. La distancia interna se modeliza de la forma usual en estos modelos, es decir, proporcional a la raíz cuadrada de la superficie de la región pero la expresan también en minutos de viaje.

Los resultados de Nieburh (2006) sobre la estimación de la ecuación nominal de salarios derivada a partir del modelo de Krugman (1991b), no están del todo en línea con las predicciones teóricas del modelo.9 Como bien apunta la propia autora, el posible motivo vendría dado por el supuesto de movilidad de la mano de obra, que no es del todo apropiado para el análisis del contexto europeo. Sin embargo, sus estimaciones de la ecuación nominal de salarios a partir de la función de potencial de mercado, se muestran estadísticamente significativas y los signos están de acuerdo con los fundamentos teóricos. Aproximadamente, un 50% de la variación espacial de la renta vendría explicada por el potencial de mercado. Por otro lado, su análisis confirma que el potencial de mercado es cada vez menos importante en la determinación del nivel regional de salarios10 en la Unión Europea. Finalmente, sus resultados también concluyen que el nivel de salarios depende de la densidad de población, de la composición sectorial de las distintas regiones, de la cualificación de la mano de obra y de los servicios que pueda proporcionar la región.

En el trabajo de Breinlich (2006) se parte del modelo de Redding y Venables (2004) para la estimación de la ecuación nominal de salarios. No obstante, el número de regiones consideradas se amplía a una muestra de 193 regiones NUTS2 de la UE15 y también el período temporal de análisis, abarcando desde 1975 a 1997. El trabajo de Breinlich (2006) incorpora aportaciones novedosas desde el punto de vista metodológico para la construcción de la variable market access. Existen dos factores importantes a tener en cuenta cuando se intenta construir la variable market access que se deriva del modelo teórico: una es la obtención del índice de precios de cada localización (en este caso, de cada una de las regiones de la Unión Europea consideradas en el análisis), y la otra es una medida adecuada de los costes de comercio. Los efectos que se derivan de la no inclusión de un indicador de precios de cada localización es que, de esta manera no estamos evaluando el efecto crowding out que se genera, por ejemplo, cuando un amplio número de competidores está operando en una determinada localización; lo cual supone un menor precio para los productos que se venden en ella y, por tanto, la pérdida de atractivo para las empresas que quieran exportar. En este caso estaríamos sobreevaluando el market access de esa localización.

Respecto a los costes de comercio, la teoría sugiere que dependen de más factores, no simplemente de las distancias bilaterales entre las distintas localizaciones (efectos frontera, idioma, etc.). La inclusión de estas consideraciones es difícil en el ámbito de la UE básicamente porque no disponemos de indicadores de precios a nivel regional ni de flujos de comercio interregional.

Breinlich (2006) sortea este problema aplicando la aproximación metodológica de Redding y Venables (2004) al contexto europeo. Por un lado, estima una ecuación de gravedad para utilizar la información contenida en los flujos de comercio y obtener estimaciones de los índices de precios y de los costes de comercio. Dado que no tenemos datos de flujos de comercio interregional para la UE, Breinlich (2006) parte del supuesto de que las fuerzas que rigen estos flujos pueden considerarse análogas a las que existen en los flujos de comercio a nivel internacional, y por tanto, estima la ecuación de gravedad considerando los flujos de comercio entre los países de la EU15, y desde la UE15 al resto del mundo. En esta ecuación de gravedad los índices de precios se capturan a través de variables dummy de país; y respecto a los costes de comercio incluye, además de la distancia bilateral, otros factores que afectan a los flujos de comercio bilateral, como son el hecho de si las exportaciones sobrepasan las fronteras del país (McCallum, 1995) y compartir idioma. Estas consideraciones también se capturan a través de variables dummy específicas para cada país.

Los resultados de Breinlich (2006) apoyan también la hipótesis de la ecuación nominal de salarios. El market access explica entre el 30% y el 40% de las variaciones de renta entre las 193 EU15 regiones NUTS2 usadas en su estimación. Una aportación adicional de su trabajo demuestra que existen dos posibles canales alternativos a través de los cuales el market access puede estar afectando a los niveles de renta: el nivel de capital humano y el capital físico de cada región.

El trabajo de Head y Mayer (2006) sigue el mismo esquema metodológico que el de Breinlich (2006), sin embargo, el período de análisis cubre de 1985 hasta el año 2001, consideran una desagregación sectorial en 13 industrias en lugar de datos agregados, pero sólo cubre 57 regiones NUTS1 en nueve países de la UE. De su muestra quedan excluidos Suecia y Finlandia, lo cual puede suponer un sesgo importante al tratarse de países geográficamente periféricos, sin embargo, contrariamente a su posición geográfica, disfrutan de altos niveles de renta. En su trabajo también concluyen que el market access (Real Market Potential en su notación) afecta a la determinación de los salarios regionales en cada una de las industrias consideradas. Adicionalmente corroboran que el nivel de capital humano ejerce una influencia significativa en la determinación de los salarios.

En el trabajo de López-Rodríguez y Faíña (2007) se estima la ecuación de salarios para una muestra de 167 regiones NUTS2 de la UE15 para el año 2000. Las novedades más importantes que incorpora su análisis se basan, por un lado, en la construcción de una variable que ellos denominan compensation per employee, a partir de los datos del total de sueldos y salarios que se pagan a nivel regional y las cifras regionales de empleo. La ventaja de esta variable es ser una proxy para los salarios regionales mejor que el PIB per cápita –El PIB per cápita dividir el PIB generado en la región por el número de residentes en esa localización– esto genera una sobrestimación de los salarios regionales en aquellas regiones que poseen una amplia proporción de trabajadores no residentes (commuting), circunstancia común a muchas regiones de la UE (Londres, París, Madrid, Bruselas, etc). Por otro lado, si dividimos la totalidad de sueldos y salarios pagados a nivel regional por el número de empleados, obtenemos el salario medio por empleado que constituye un mejor indicador de los salarios regionales. Los resultados de López-Rodríguez y Faíña (2007) están en consonancia con los hallazgos de los anteriores autores. Se corrobora la hipótesis de la estructura espacial de salarios para las regiones de la Unión Europea. El market access explica más del 30% de la variación espacial de salarios en las 167 regiones NUTS2 de la UE15. La otra aportación novedosa, siguiendo el esquema de Breinlich (2006), se basa en el descubrimiento de canales adicionales para la influencia del market access sobre los niveles de renta en las regiones de la Unión Europea y que operan a través del market access. López-Rodríguez y Faíña (2007) corroboran que tanto el capital humano, como las actividades de innovación de las distintas regiones, afectan al nivel de los salarios regionales.

En este trabajo se ha presentado un modelo estándar y se ha revisado la literatura existente hasta el momento, sobre la estimación empírica de uno de los caballos de batalla de los modelos de Nueva Geografía Económica, la ecuación de salarios, tanto en su forma ampliada –estimación del modelo de Krugman (1991) o estimación del modelo de Helpman (1998)–, como en su forma reducida, estimación de la función de potencial de mercado de Harris (1954). La ecuación de salarios establece que los salarios en una determinada localización dependen de la suma ponderada por la distancia y por los precios¹¹ de la actividad económica de las localizaciones colindantes, es decir, los modelos de Nueva Geografía Económica predicen una estructura espacial donde los salarios tienden a ser mayores en aquellas localizaciones que están cerca de mercados más grandes.

Los resultados de los trabajos revisados, tanto a nivel internacional como a nivel de grandes bloques comerciales (UE) son consistentes con las predicciones teóricas de los modelos de Nueva Geografía Económica. Puede concluirse que este tipo de modelos estructurales proporcionan una herramienta muy útil para el estudio empírico de los efectos del espacio en la actividad económica.

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Primera versión recibida en octubre de 2008; versión final aceptada en diciembre de 2008

Notas

1 Para una descripción detallada de la estructura espacial de la UE y de este patrón centro-periferia véase López-Rodríguez et al. (2007).

2 Este índice de precios industrial de la región j, mide el coste mínimo de comprar una unidad del índice compuesto M de bienes manufacturados, de manera que puede interpretarse como una función de gasto.

3 Vemos que tres de los elementos esenciales de un modelo de NGE están presentes, costes de transporte, competencia imperfecta y rendimientos crecientes a escala.

4 Los autores también utilizan la ecuación de gravedad para construir una medida de acceso de las localizaciones a los suministradores de inputs (supply access). No obstante en la mayor parte de sus estimaciones utilizan el market access ya que la correlación entre ambas medidas es muy alta (0,88).

7 NUTS2 es un sistema de clasificación geográfica que usa Eurostat donde se divide un país en diferentes niveles de agregación: NUTS0 se correspondería con los países, NUTS1 con grandes áreas (por ejemplo la región noroeste en el caso de España), NUTS2 se corresponde con las CC.AA en el caso de España y NUTS3 con las provincias.

8 Para un análisis de este fenómeno véase Brocker (1998), Head y Mayer (2000), Mc Callum (1995).

9 Aunque en la estimación de base se muestran significativas, una vez que se incluyen variables de control, desaparece la significatividad de las variables.

10 Un resultado de naturaleza similar ha sido obtenido por López-Rodríguez y Faíña (2004) para los años 1982, 1989, 1994 y 1997.

11 Sólo en el caso de la estimación de la ecuación de salarios en su forma ampliada.