Presupuesto y Gasto Público 39/2005: 191-215 Secretaría General de Presupuestos y Gastos © 2004, Instituto de Estudios Fiscales

Infraestructuras de transporte y productividad GUSTAVO NOMBELA Oficina Económica del Presidente del Gobierno, y Universidad de las Palmas de Gran Canaria Recibido: Junio 2005 Aceptado: Julio 2005

Resumen En este trabajo se estudia el impacto económico de las infraestructuras de transporte, utilizando datos de España con desagregación regional y por ramas de actividad para estimar funciones Cobb-Douglas de las que se derivan elastici­ dades positivas del PIB con respecto al stock de infraestructuras. En una segunda aproximación, se estiman ecuacio­ nes que relacionan la productividad con retardos de la inversión en infraestructuras, para eliminar así posibles efec­ tos de demanda y problemas de causalidad inversa. La productividad del trabajo muestra una elasticidad de 0,06 con respecto a las inversiones públicas en infraestructuras, un valor bastante alto si se compara con la elasticidad con res­ pecto a las inversiones privadas en capital productivo (0,12). Palabras clave: infraestructuras, transporte, productividad, crecimiento Códigos JEL: H54, R53.

1.

Introducción

El análisis de los efectos del capital público sobre el crecimiento económico y la pro­ ductividad de una economía es un tema que ha generado un gran volumen de trabajos en los últimos veinte años. Las infraestructuras de transporte constituyen habitualmente la parte principal del stock de capital público en casi todos los países, por lo que resulta interesante estudiar separadamente el impacto de estos activos, ya que el transporte es una actividad que afecta a todos los sectores económicos. A pesar de ello, el número de trabajos dedicado a es­ tudiar el impacto de las inversiones en infraestructuras de transporte sobre la productividad del sector privado es mucho menor que aquellos que analizan el stock de capital público en su conjunto. Esto se debe fundamentalmente a la disponibilidad de estadísticas sobre capital públi­ co, las cuales frecuentemente no tienen en muchos países el suficiente grado de desagrega­ ción para permitir un análisis pormenorizado de cada uno de los tipos de inversiones públi­ cas. En aquellos casos donde los datos permiten un análisis individualizado, la distinción habitual, ya utilizada por Aschauer (1989), consiste en separar aquellas infraestructuras con­ sideradas «productivas» (transporte, obras hidráulicas, electricidad, gas) de otras denomina­ das «sociales» o «no productivas» (escuelas, hospitales, seguridad, otras construcciones).

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Gustavo Nombela

En el caso de España, las series de stock de capital elaboradas por IVIE constituyen una fuente de información de alta calidad, y con un grado de desagregación suficiente para esti­ mar por separado los impactos de las infraestructuras de transporte, incluso distinguiendo por modos (carreteras, ferrocarriles, puertos y aeropuertos). Las cifras de stock de capital se calculan a partir del modelo de inventario permanente, que utiliza series históricas de inver­ sión y supuestos sobre la vida útil de los activos de infraestructura 1. El objetivo de este trabajo es evaluar el impacto que tienen las infraestructuras de trans­ porte sobre el crecimiento económico y la productividad en el caso de España. Para ello, se utilizan las últimas series disponibles de inversiones públicas y stock de capital de IVIE (Mas et al., 2005), junto con datos del INE sobre PIB, empleo y productividad. También se han empleado datos de Funcas (Alcaide et al., 2004) y de la base de datos internacional «Industry Labour Productivity Database» 2. La metodología utilizada es doble: en una primera etapa se estiman funciones de pro­ ducción del tipo habitual dentro de la literatura (Cobb-Douglas) para obtener elasticidades del PIB con respecto al stock de infraestructuras de transporte. Estas funciones se estiman con paneles de datos con desagregación regional (CC.AA. y provincias), y por otro lado con separación por ramas de actividad. La estimación de funciones de producción presenta bastantes limitaciones conceptuales para medir correctamente los efectos de las infraestructuras de transporte, ya que este tipo de activos presenta un desfase de varios años entre la ejecución de las inversiones y su entrada efectiva en servicio. Por ello, en una segunda etapa del trabajo se estudian los impactos de las inversiones en transporte sobre la productividad, introduciendo desfases temporales. Esta se­ gunda metodología permite obtener elasticidades de la producción con respecto a las inver­ siones públicas en infraestructuras, así como con respecto a las inversiones privadas, y per­ mite contrastar la existencia de impactos positivos de la infraestructura sobre la economía española. La estructura del trabajo es la siguiente: en la sección 2 se presentan las series de stock de capital de los cuatro modos principales de transporte (carreteras, ferrocarriles, puertos y aeropuertos). Un análisis descriptivo de estas series permite revisar la historia de España du­ rante el período 1955-2002, en cuanto a las inversiones en infraestructuras. La sección 3 re­ visa el enfoque metodológico habitualmente utilizado para analizar el impacto del capital pú­ blico y se resumen los principales resultados obtenidos en la literatura. La sección 4 presenta las estimaciones de funciones de producción realizadas en este trabajo, mientras que la sec­ ción 5 recoge los resultados de los impactos de los retardos de inversión sobre la productivi­ dad. En la sección 6 se resumen las principales conclusiones del trabajo.

2.

Las infraestructuras de transporte en España

En España, gracias al trabajo realizado por los investigadores de IVIE de recopilación de información contable detallada de las inversiones históricas realizadas en infraestructuras de diversa naturaleza, disponemos de buenas medidas del stock de capital público y en par­

193

Infraestructuras de transporte y productividad

ticular de las infraestructuras de transporte separadas para los cuatro modos principales (ca­ rreteras, ferrocarril, puertos y aeropuertos), y con desagregación provincial. El valor del stock de capital de infraestructuras de transporte en España en el año 2002 se eleva a un total de 87,6 miles de millones de euros (precios constantes de 1990). La distri­ bución modal de los activos es de un 63,6% para carreteras, 23,5% ferrocarril, 8,4% puertos y 4,5% para aeropuertos. Para 2002, la estimación de IVIE del stock de capital de la econo­ mía española (capital público y privado) asciende a 1.159 miles de millones de euros, por lo que el stock de capital de transporte supone un 7,6% del total. Los Gráficos 1-9 presentan la evolución del stock de capital para cada uno de los cuatro modos de transporte durante el período 1955-2002. Se han representado, por un lado, el valor del stock neto acumulado, cuya evolución muestra el grado de desarrollo de las infraestructu­ ras de transporte en España, y por otro lado las tasas de variación anual de dicho stock. Estas tasas equivalen aproximadamente a las inversiones realizadas cada año a lo largo del último medio siglo, netas de las tasas de depreciación que sufren los activos, por lo que sirven como un reflejo de los diferentes planes inversores que han desarrollado en España las infraestruc­ turas de cada uno de los cuatro modos principales de transporte.

Gráfico 1.

Carreteras. Stock de capital (1955-2002)

60

Miles millones euros 1990

50 40 30 20 10 0 1955

1960

1965

1970 AAPP

1975

1980

1985

Privadas peaje

1990 Total

1995

2000

194

Gustavo Nombela

Gráfico 2.

Carreteras. Tasa de variación anual

% 12,0 10,0 8,0 6,0 4,0 2,0 0,0 1956

1961

1966

1971

1976

1981

1986

1991

1996

2001

La evolución de la serie de stock de capital de carreteras muestra que en España ha ha­ bido dos períodos importantes de fuerte inversión: 1963-1977, cuando se alcanzan tasas de incremento del stock en torno al 10% anual, cuando se llevó a cabo la construcción de la ma­ yor parte de la red de autopistas privadas de peaje del país. El segundo período de fuerte cre­ cimiento es 1988-1995, y corresponde a la puesta en marcha de la política de construcción de autovías de libre acceso. Junto a estos períodos de fuerte inversión, los datos muestran que durante la segunda mitad de los años 50 la red de carreteras prácticamente no tuvo cambios, e igualmente durante el período de crisis 1978-1986 la inversión realizada para aumentar el stock de carreteras fue mínima. Gráfico 3.

Ferrocarriles. Stock de capital (1955-2002)

Miles millones euros 1990

25

20

15

10

5

0 1955

1960

1965

1970

1975

1980

1985

1990

1995

2000

195

Infraestructuras de transporte y productividad

Gráfico 4.

Ferrocarriles. Tasa de variación anual

% 10,0

8,0

6,0

4,0

2,0

0,0 1956

1961

1966

1971

1976

1981

1986

1991

1996

2001

La serie de stock de capital del ferrocarril tiene una tendencia creciente más suave que en el caso de las carreteras. Ambos tipos de infraestructuras tenían un stock acumulado en 1955 aproximadamente igual, alrededor de 5 millones de euros (en valores de 1990). En las cinco décadas transcurridas desde 1995, el stock de capital de carreteras se ha multiplicado por 11, mientras que en el caso del ferrocarril el incremento ha sido menor, multiplicándose aproximadamente por 4. Los períodos de mayor inversión en ferrocarril son 1966-77, con ta­ sas de variación del stock del 6%, y 1987-92, período que corresponde a la construcción del Gráfico 5.

Puertos. Stock de capital (1955-2002)

Miles millones euros 1990

8

6

4

2

0 1955

1960

1965

1970 AAPP

1975

1980

1985

Org. Autónomos

1990 Total

1995

2000

196

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AVE Madrid-Sevilla. A partir de 1998 se ha incrementado de nuevo notablemente la inver­ sión en ferrocarril, con el inicio de las obras de la nueva red de trenes AVE, alcanzándose las mayores tasas de inversión en ferrocarril de la historia.

Gráfico 6.

Puertos. Tasa de variación anual

% 10,0 8,0 6,0 4,0 2,0 0,0 0,0 1956

1961

1966

1971

1976

1981

1986

1991

1996

2001

La inversión en el stock de capital de puertos es realizada en su mayor parte por las pro­ pias autoridades portuarias, que son los organismos autónomos que llevan a cabo la mayor parte de las inversiones portuarias bajo la coordinación centralizada del ente público Puertos del Estado desde 1992. La tasa de variación de la infraestructura portuaria se ha mantenido relativamente esta­ ble a lo largo de todo el período 1955-2002, en torno al 3%, con algunos períodos más bajos, y un período de fuerte actividad inversora entre 1964-69, durante el cual la media de varia­ ción del stock de capital fue del 6,75%.

197

Infraestructuras de transporte y productividad

Gráfico 7.

Aeropuertos. Stock de capital (1955-2002)

Miles millones euros 1990

4

3

2

1

0 1955

1960

1965

1970

Gráfico 8.

1975

1980

1985

1990

1995

2000

Aeropuertos. Tasa de variación anual

% 25,00 20,00 15,00 10,00 5,00 0,00 –5,00 –10,00 1956

1961

1966

1971

1976

1981

1986

1991

1996

2001

La serie de stock de capital de aeropuertos muestra una tendencia diferente a los otros tres modos, ya que durante el período 1955-64 las tasas de variación fueron negativas, como consecuencia de unas inversiones que no llegaban a cubrir ni siquiera la depreciación de los activos. La escasa actividad del transporte aéreo en aquella época justifica en parte el relativo abandono de la inversión aeroportuaria. Por el contrario, entre los años 1965 y 1967 las tasas

198

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de variación se disparan hasta una media del 18%, lo cual refleja la decisión de iniciar la mo­ dernización de la red de aeropuertos en España. A pesar de ello, durante los tres años si­ guientes (1968-1970) se vuelve a ralentizar la inversión y hay tasas negativas de evolución del stock de capital, al igual que se observa de nuevo con posterioridad durante los años de crisis económica a finales de los 70 (período 1977-81). A partir del año 1982, la inversión ae­ roportuaria ha ido incrementándose notablemente, como demuestra la tendencia creciente de las tasas de variación, para alcanzar a partir del año 2000 valores por encima del 10%, como resultado principalmente de la ampliación del aeropuerto de Barajas.

Gráfico 9. Total infraestructuras de transporte

Evolución del stock de capital (1955-2002)

Miles millones euros 1990

80

60

40

20

0 1955

1960

1965

1970

1975

1980

1985

1990

1995

2000

En conjunto, el total de stock de capital del sector transporte presenta una evolución histórica fuertemente creciente en las últimas décadas. En 1955, el valor del stock era de 12,2 miles de millones de euros, mientras que en 2002 se alcanzan los 87,6 miles de millones de euros. Por tanto, puede afirmarse que la dotación de infraestructuras en España, en valor neto del capital y en términos reales, se ha multiplicado por siete en los últimos 50 años.

3.

Revisión de la literatura y principales resultados

Dada la amplitud de la literatura sobre infraestructuras y crecimiento, se presenta aquí tan solo un breve resumen de los resultados más relevantes. Una visión panorámica de esta literatura puede verse en Gramlich (1994), Draper y Herce (1994), y De la Fuente (1996), y con particular aplicación al caso de España en Álvarez et al. (2003).

199

Infraestructuras de transporte y productividad

Para medir el impacto del capital público, la mayoría de los estudios emplea un enfoque agregado, basado en la estimación de una función de producción Cobb-Douglas, donde al ca­ pital privado (Kt) y al empleo (Lt) se les añade el stock de capital público (KPt) como un ter­ cer factor productivo, más un parámetro para reflejar el progreso tecnológico: Yt

A t Lat K tf KPty

(1)

siendo Yt el PIB u otra medida de la producción total de la economía, y At = A0 egt el paráme­ tro que recoge el progreso tecnológico. Expresando las variables en logaritmos y en términos per cápita por trabajador, la ecuación (1) se transforma en una forma funcional que permite contrastar de forma sencilla la hipótesis de rendimientos a escala constantes (a+f+y=1), o crecientes (a+f+y > 1): ln (Yt / Lt ) = a + gt + (a+f+y–1) ln (Lt) + f ln (Kt / Lt ) + y ln (KPt / Lt)

(2)

Los primeros trabajos que emplearon esta metodología a principios de los años noven­ ta 3 utilizaron series temporales de las variables expresadas en niveles. Este es el enfoque uti­ lizado por Aschauer (1989), Munnell (1990), Garcia-Milá y McGuire (1992); y Mas et al. (1994). Alternativamente, otros estudios estiman funciones de costes, apoyándose en el en­ foque dual que permite obtener información sobre la tecnología, entre los que pueden citarse a Deno (1991), Deno y Eberts (1991), Morrison y Schwartz (1992), Nadiri y Mamuneas (1994), y Lynde y Richmond (1993). También se han utilizado otras variables alternativas a la producción para medir el efecto del capital público, como pueden ser la productividad to­ tal de los factores (PTF) o la renta per cápita. El rango de elasticidades obtenido para el parámetro y de la ecuación (1) oscila entre 0,1 y 0,6. Este valor de la elasticidad supone que el stock de capital público es un factor pro­ ductivo altamente relevante en la producción de bienes y servicios de una economía, y por consiguiente, para el crecimiento económico. El debate académico sobre la validez de los resultados de Aschauer resultó altamente interesante y positivo, en el sentido de introducir mejoras en la aproximación macroeconó­ mica a la medida de los impactos de las infraestructuras. Así, los trabajos más recientes han introducido cambios metodológicos para superar algunas dificultades como son la existencia de tendencias comunes en las series o la posibilidad de que exista causalidad inversa (un ma­ yor crecimiento económico llevaría a realizar más inversiones en infraestructuras, y no a la inversa). La existencia de tendencias comunes puede tratarse teniendo en cuenta las posibles re­ laciones de cointegración entre las variables. Bajo y Sosvilla (1993) obtienen para la econo­ mía española que las series de factores y producto son I(1). Teniendo en cuenta este hecho en la estimación de la función de producción, así como controlando la posible endogeneidad de la variable de capital público, estos autores obtienen una elasticidad del producto al stock de capital público cercana a 0,2. Marvao y Roca-Sagalés (2003) utilizan un enfoque desagrega­ do por comunidades autónomas y un modelo VAR para tratar el problema de la endogenei­ dad, e igualmente detectan una relación de cointegración I(1) entre las variables. Estos auto­

200

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res obtienen una elasticidad media elevada para el conjunto de España (0,5), y elasticidades diferenciadas por CC.AA., con un rango entre 0,1 y 0,7, y algunas CC.AA. en las que no se detecta un efecto positivo significativo. La causalidad inversa, además de existir la posibilidad de contrastar empíricamente si es un problema relevante, puede corregirse estimando modelos de ecuaciones simultáneas haciendo que la decisión de inversión dependa a su vez del nivel de producción, tal como se hace en el trabajo de Duffy-Deno y Eberts (1991), donde se utilizan datos de zonas metropo­ litanas de Estados Unidos, tomando la renta disponible como variable de output, y se confir­ ma la existencia de un efecto significativo del capital público. La utilización de modelos VAR, como el utilizado por Marvao y Roca-Sagalés (2003), es una forma alternativa de tra­ tar el problema de la causalidad entre inversión y crecimiento. Para el caso de España, además de los trabajos ya citados de Bajo y Sosvilla (1993), Mas et al. (1994), y Marvao y Roca-Sagalés (2003), existe un importante conjunto de traba­ jos dedicados a analizar el impacto del capital público sobre la economía, entre los que pue­ den citarse Raymond (1989), García-Fontes y Serra (1994), Argimón et al. (1994), De la Fuente y Vives (1995), González-Páramo (1995), Dabán y Murgui (1997), Pedraja et al. (1999), Delgado y Álvarez (2000), Avilés et al. (2001), Boscá et al. (2001), y Moreno et al. (2002). Los resultados de estos trabajos ofrecen una evidencia empírica muy similar a la ya co­ mentada en el entorno internacional. La mayor parte de los estudios detecta un impacto posi­ tivo del capital público sobre el crecimiento, con unas elasticidades que oscilan entre 0,1 y 0,5. Las estimaciones realizadas con desagregación regional obtienen elasticidades relativa­ mente inferiores a las del conjunto nacional, lo cual se presenta como evidencia de existencia de «efectos desbordamiento». De acuerdo con esta hipótesis, los impactos de las infraestruc­ turas sobrepasarían los límites regionales donde éstas son construidas, por lo que las estima­ ciones agregadas captan mejor la totalidad de efectos y obtienen impactos mayores que aquellas otras estimaciones realizadas con datos desagregados a nivel regional.

3.1.

Estudios sobre el impacto de las infraestructuras de transporte

Existe un reducido número de trabajos que ha tratado de estimar el impacto de las in­ fraestructuras de transporte sobre el output (de forma separada a otro tipo de infraestructuras de carácter público). El enfoque metodológico es similar al descrito anteriormente y consiste en utilizar, en aquellos países en los que el nivel de desagregación lo permite, estimaciones del stock de capital correspondiente en forma exclusiva al sector del transporte, e incluirlo como un factor productivo adicional en la ecuación (1). Al considerarse que todos los tipos de infraestructura pueden tener alguna influencia sobre el output agregado, idealmente debe incluirse tanto el stock de capital de infraestructura de transporte como otros tipos de capital, en forma de variables separadas: Yt

A t Lat K ft KPTRAN yt KPOTRAS ft

(3)

Infraestructuras de transporte y productividad

201

donde KPTRANt sería el stock de capital de transporte, y KPOTRASt el stock de otras in­ fraestructuras públicas (educación, sanidad, etc.). Los parámetros y y f permiten estudiar si los distintos tipos de infraestructuras tienen diferentes grados de impacto sobre la produc­ ción. Este es el enfoque utilizado, por ejemplo, en Mas et al. (1994) que estiman una función de producción desagregando las infraestructuras de acuerdo con la división tradicional entre productivas (carreteras, puertos, obras hidráulicas, y estructuras urbanas) y sociales (educa­ ción y sanidad). El resultado que obtienen es que el primer tipo de infraestructuras, dentro de las cuales las asociadas al transporte suponen el mayor porcentaje, presentan un efecto posi­ tivo y significativo (elasticidad igual a 0,24), mientras que las segundas no lo tienen. El efec­ to de las infraestructuras se refuerza cuando se realiza una estimación desagregada por CC.AA. utilizando como stock de capital no solamente el de cada comunidad sino también el de las adyacentes, obteniéndose una elasticidad mayor (0,31), lo cual se interpreta como evi­ dencia favorable a la existencia de los denominados «efectos desbordamiento», que medirían el impacto de las infraestructuras en otras zonas distintas a donde están localizadas. Este impacto positivo de las infraestructuras de transporte no se obtiene de forma siste­ mática en todos los trabajos. Así, por ejemplo, Cantos et al. (2005) estiman un modelo de función de producción y otro de productividad total de los factores, desagregando la infraes­ tructura de transporte por modos (carreteras, ferrocarril, puertos y aeropuertos). En conjunto, todas las infraestructuras de transporte tienen una elasticidad sobre el producto que se sitúa alrededor de 0,04. Esta elasticidad viene generada casi exclusivamente por el stock de capital de carreteras, ya que al descender al nivel de modo se pierde la significatividad de los efectos generados por el ferrocarril, puertos y aeropuertos. En un contexto diferente, en un modelo de convergencia económica con datos provin­ ciales, Dolado et al. (1994), obtienen que el capital público asociado al transporte no tiene ningún poder explicativo para la f-convergencia analizada, lo cual significaría que el efecto de la infraestructura sobre la función de producción es nulo. A modo de resumen, puede señalarse que la literatura sobre impactos de las infraestruc­ turas de transporte desde una perspectiva agregada (efectos sobre PIB, productividad o cos­ tes) no es tan amplia como la que se ha dedicado al estudio del conjunto de infraestructuras financiadas por el sector público. Las metodologías empleadas son prácticamente las mis­ mas, de forma que gran parte de los trabajos utiliza el enfoque de la función de producción (o funciones de costes), y emplea medidas del stock de capital público. Los resultados que se obtienen apuntan a la existencia de un efecto positivo de las infraestructuras de transporte, con elasticidades en un rango más bajo que para el conjunto del capital público (entre 0,03 y 0,3). La evidencia no es siempre concluyente, y los resultados se apoyan en gran parte en el efecto de la infraestructura de carreteras, por ser la de mayor peso dentro de los activos de in­ fraestructura asociados al transporte.

202 3.2.

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Limitaciones de la metodología de funciones de producción

La utilización del stock de capital público como variable fundamental para analizar el impacto de las inversiones públicas sobre una economía plantea algunas limitaciones desde el punto de vista conceptual, especialmente si se desean estudiar los efectos de las infraes­ tructuras de transporte. Hay varias críticas relevantes que se pueden hacer al stock de capital de transporte y su validez dentro de una función de producción: (1) es una medida del coste de construcción; (2) omite mucha información sobre la utilización de las infraestructuras que realizan los agentes económicos; (3) puede haber causalidad inversa entre producción y stock de capital; y (4) hay efectos de demanda que distorsionan la medición de los impactos de largo plazo. En relación con la primera de estas críticas, hay que recordar que el modelo de inventa­ rio permanente hace uso de los datos del coste de construcción y mantenimiento de las in­ fraestructuras, lo cual hace de la variable «stock de capital» una proxy muy lejana a lo que idealmente se desearía medir, que son los servicios que proporcionan las infraestructuras. Un argumento utilizado habitualmente para justificar la no significatividad de las in­ fraestructuras de tipo social (educación, sanidad) en las funciones de producción, es que las inversiones en capital físico que el sector público realiza en estos sectores, esto es, en los edi­ ficios y otros activos fijos, no son una buena medida de la calidad de los servicios que se prestan en ellos a los individuos (Munnell, 1990). Debido a esta falta de información adecua­ da, los investigadores que obtienen resultados no significativos justifican la aparente falta de efectos estadísticos de la infraestructura social sobre la productividad de los factores. Sin embargo, es paradójico que en esos mismos trabajos se empleen medidas de gasto para la in­ fraestructura denominada «productiva», y en ese caso sí que se consideren válidos los resul­ tados que se obtienen. La segunda crítica que se puede plantear a las medidas de stock de capital de las in­ fraestructuras de transporte es la señalada por Gramlich (1994): una gran parte de los benefi­ cios que aportan estos activos se deriva de las mejoras de seguridad, ahorros de tiempo, y re­ ducción de las tasas de mortalidad para los individuos que las utilizan. Todas estas magnitudes presentan muchas dificultades para una medición correcta y son ignoradas por los modelos agregados. En cuanto al problema de la causalidad inversa, el planteamiento del modelo de función de producción supone que la inversión pública hace que aumente la producción de un país o región, ya que incrementa la productividad de los factores privados. Esto significaría que allí donde la inversión es más elevada, la producción y la riqueza serán más altas. Pero la rela­ ción de causalidad entre las variables puede darse también en sentido contrario: aquellas zo­ nas con una mayor actividad económica requieren de una mayor dotación de capital público (infraestructuras básicas tales como vías de comunicación, energía, etc.). Por tanto, es posi­ ble que la función de producción esté midiendo de forma incorrecta esta relación inversa: puede resultar que la inversión no cause un mayor crecimiento, sino que en las zonas más de­ sarrolladas exista una demanda más alta de infraestructuras.

Infraestructuras de transporte y productividad

203

Por último, en relación con los posibles efectos de demanda, debe tenerse en cuenta que al realizar inversiones en infraestructuras el sector público hace que el PIB aumente a corto plazo por un efecto keynesiano de aumento de la demanda de factores. No obstante, este tipo de efectos no son los que idealmente se desearía medir al estimar una función de producción, sino los impactos que la infraestructura pueda tener sobre la productividad del capital priva­ do y del factor trabajo, que serían los efectos de largo plazo. Debido a todas estas limitaciones, el enfoque basado en estimaciones de funciones de producción resulta útil como aproximación al estudio de los impactos que las infraestructu­ ras de transporte tienen sobre una economía, pero es discutible considerar que las elasticida­ des que se obtienen puedan resultar estimaciones adecuadas a efectos cuantitativos. Por ello, en este trabajo se emplea esta metodología de funciones de producción, pero se complementa con el análisis de efectos de las inversiones en infraestructuras sobre la productividad apa­ rente del trabajo. Esta segunda metodología se considera que permite estudiar de una manera más directa el efecto que tienen las infraestructuras de transporte sobre los factores producti­ vos de la economía, permitiendo superar los problemas antes señalados de causalidad inversa y presencia de efectos de demanda.

4.

Estimación regional y sectorial de funciones de producción

A pesar de las limitaciones de la metodología basada en la función de producción Cobb-Douglas, en una primera aproximación para examinar los impactos de las infraestruc­ turas de transporte sobre la producción en la economía española se han estimado funciones de este tipo utilizando diferentes grados de desagregación regional y también con informa­ ción desagregada por ramas de actividad. La función de producción estimada se corresponde con el modelo presentado en la sec­ ción anterior (ver ecuación 3), al cual se le añade una tendencia temporal para recoger el pro­ greso técnico. Expresando las variables en términos per cápita por trabajador y tomando lo­ garitmos, las ecuaciones estimadas tienen la forma: ln

Yt Lt

a0 + a1 t + f ln

Kt KPTRAN t KPOTRASt + y ln + f ln + (a + f + y + f - 1) ln Lt + ut (4) Lt Lt Lt

siendo a0 , a1, a, f, y, y f los parámetros a estimar, ut ruido aleatorio, Yt el valor del PIB, Lt el número de personas empleadas, Kt el stock de capital privado, KPTRANt el stock de capital de las infraestructuras de transporte, y KPOTRASt el valor del capital público de otras in­ fraestructuras (hidráulicas, estructuras urbanas, educación y sanidad). Las elasticidades del producto con respecto a los factores de producción son a (trabajo), f (capital privado), y (in­ fraestructuras de transporte) y f (otro capital público). El parámetro más importante para nuestro análisis es y, que sirve para medir los efectos de las infraestructuras de transporte so­ bre la economía.

204

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Los rendimientos a escala que se deducen de las estimaciones de la función de produc­ ción Cobb-Doublas pueden calcularse a partir de la suma de las cuatro elasticidades utiliza­ das en la especificación de la ecuación (4). En algunos casos, para poder obtener funciones con significado económico, se opta por suponer la existencia de rendimientos constantes a escala, es decir, imponiendo la restricción a+f+y+f = 1.

4.1.

Resultados de las estimaciones con desagregación regional

La primera estimación realizada corresponde a una función de producción agregada a nivel nacional, la cual puede realizarse para el período 1976-2002. A pesar de disponer de in­ formación sobre el stock de capital público y privado desde 1955, las series de datos homo­ géneas de empleo disponibles en el INE limitan el análisis al período utilizado. La elevada correlación entre las series de stock de capital de infraestructuras de trans­ portes con otras infraestructuras impide en la estimación nacional introducir simultáneamen­ te las dos series de capital público. Los mejores resultados se han obtenido eliminando la se­ rie de otras infraestructuras públicas y se presentan en el Cuadro 1.

Cuadro 1 Estimación de función Cobb-Douglas a nivel nacional

a0 a f y OLS regression Number of obs

= 27

Coef.

Std. Err.

t-ratio

P>t

–8,700393 0,3177436 0,7177332 0,1008129

1,618875 0,0740667 0,1478704 0,1083827

–5,37 4,29 4,85 0,93

0,000 0,000 0,000 0,362

R-squared = 0,9873 Adj R-squared = 0,9856

F(3, 23) = Prob > F =

593,66 0,0000

La elasticidad de las infraestructuras de transporte es positiva, si bien el parámetro no resulta estadísticamente significativo. A pesar del reducido número de datos con el que se realiza esta primera estimación, se obtiene ya una primera evidencia del impacto positivo de las infraestructuras como un factor productivo agregado dentro de la función de producción. La posibilidad de utilizar datos con desagregación por comunidades autónomas y pro­ vincias permite mejorar la calidad de las estimaciones, utilizando paneles de datos para el pe­ ríodo 1980-2000. Esto aporta dos ventajas importantes frente a los datos a nivel nacional, ya que por un lado se amplía la muestra al disponer de un mayor volumen de información (a pe­ sar de que el período muestral sea más corto que en la muestra nacional, debido a la menor disponibilidad de datos de stock de capital y empleo regionalizado, la mayor variabilidad de los datos desagregados enriquece la muestra), y por otro lado se pueden tener en cuenta los efectos fijos propios de cada ámbito regional (CC.AA. o provincias).

205

Infraestructuras de transporte y productividad

En los Cuadros 2 y 3 se presentan los resultados obtenidos para ambos paneles de datos, hallándose en ambos casos valores positivos y significativos para el parámetro y.

Cuadro 2 Estimación de función Cobb-Douglas a nivel autonómico

a0 a f y 8

Coef.

Std. Err.

t-ratio

P>t

–6,946925 0,12950382 0,763918 0,1571268 –0,03132

1,138856 0,2443468 0,1998863 0,0908293 0,1419337

–6,10 0,53 3,82 1,73 –0,22

0,000 0,606 0,002 0,109 0,829

R-squared: within between overall

Fixed-effects regression Number of obs = 357 Number of groups = 17

= 0,8265 = 0,9856 = 0,6877

F(4, 12) = Prob > F =

4,69 0,0165

Cuadro 3 Estimación de función Cobb-Douglas a nivel provincial

a0 a f y 8

Coef.

Std. Err.

t-ratio

P>t

–7,030852 0,0918031 0,5223921 0,1749024 0,0366283

0,5592539 0,0353501 0,0901574 0,0682341 0,0738147

–12,57 2,60 5,79 2,56 0,50

0,000 0,013 0,000 0,014 0,622

Fixed-effects regression Number of obs = 1050 Number of groups = 50

R-squared: within between overall

= 0,8273 = 0,5998 = 0,6804

F(4, 45) = Prob > F =

16,86 0,0000

Los valores obtenidos para la elasticidad y son algo mayores en las estimaciones con datos desagregados (0,157 para comunidades autónomas y 0,174 para provincias) que en el caso de los datos a nivel nacional (0,101). Esta evidencia rebate la existencia de los denomi­ nados «efectos desbordamiento» que se han obtenido en otros trabajos anteriores realizados para la economía española. La interpretación del incremento de la elasticidad al descender al nivel de desagregación provincial es que el stock de capital de infraestructuras tendrá más in­ fluencia sobre la producción cuanto más conectadas estén las variables de infraestructuras y producción. En comunidades autónomas grandes, la realización de obras de infraestructuras en una provincia determinada puede tener un impacto pequeño sobre el conjunto de la pro­ ducción autonómica, mientras que el impacto sobre la provincia debería ser a priori mayor.

206

Gustavo Nombela

4.2. Resultados de las estimaciones con desagregación por ramas de actividad La disponibilidad de información a nivel de ramas de actividad económica (datos de producción y empleo), así como del stock de capital privado para cada una de estas ramas, permite realizar un análisis similar al realizado con los datos desagregados a nivel regional. En este caso, los datos del stock de capital público de infraestructuras de transporte no pue­ den ser asignados de forma particular a ninguna rama productiva en concreto, por lo que las series de infraestructuras de transporte son comunes a todas las funciones de producción esti­ madas. Los datos de las diferentes ramas de actividad han sido tomados de la base de datos in­ ternacional «Industry Labour Productivity Database». Esta base de datos es una versión am­ pliada de la base de datos STAN (Structural Analysis) de la OCDE, y contiene un amplio conjunto de información homogénea entre países, incluyendo datos de productividad del tra­ bajo, número de empleados y horas de trabajo para diferentes ramas de actividad económica. Para el caso de España, se han estimado funciones de producción Cobb-Douglas para 18 ramas de actividad productiva, para el período 1979-2001. Los resultados no han sido sa­ tisfactorios en la mayoría de las ramas de actividad, habiéndose obtenido grados de ajuste bajos y elasticidades sin significado económico. En el Cuadro 4 se resumen los resultados de las funciones de producción de aquellas ramas de actividad para las que se han logrado espe­ cificaciones satisfactorias.

Cuadro 4 Estimación de funciones Cobb-Douglas por ramas de actividad a

1

y

Minerales y sideromet.

0,6647 (6,13)

0,0536 (0,29)

0,2817 (1,71)

Maquinaria

0,4151 (8,58)

0,3017 (2,09)

0,2831 (2,53)

Textil

0,6284 (8,70)

0,2043 (1,74)

0,1674 (1,80)

Madera y corcho

0,5243 (5,07)

0,5973 (5,07)

0,0311 (0,32)

Servicios de transporte

0,5682 (2,56)

0,1248 (0,75)

0,4828 (3,01)

Notas: Estimaciones OLS. 23 observaciones por rama de actividad. Entre paréntesis, t-ratios.

Infraestructuras de transporte y productividad

207

Como puede observarse, en varias de las ramas de actividad se obtienen valores positi­ vos y significativos para la elasticidad de las infraestructuras de transporte, estimados a partir de las funciones de producción Cobb-Douglas que incluyen los factores productivos propios de cada sector, más el factor productivo común que constituyen los activos de transporte. En particular, destaca el elevado valor de la elasticidad que se obtiene para la rama de produc­ ción de servicios de transporte, un sector para el cual un input fundamental son las infraes­ tructuras que se utilizan para la prestación de los servicios.

5.

Impacto de las infraestructuras sobre la productividad

La estimación de funciones de producción es una metodología adecuada para represen­ tar una economía o una rama de actividad cuando las variables que se incluyen son aquellas que miden correctamente los factores productivos. En la sección anterior se han presentado los resultados obtenidos para España, a partir de los cuales se puede afirmar que se detecta la existencia de efectos positivos de las infraestructuras de transporte sobre el PIB, y por tanto sobre el crecimiento económico. No obstante, los resultados obtenidos, tanto en el análisis con desagregación regional como en el estudio de las ramas de actividad, no son suficientemente precisos como para rea­ lizar una evaluación cuantitativa de cómo afectan las inversiones en infraestructuras a la pro­ ductividad de la economía española. Una limitación importante que tiene la metodología de la función de producción para representar las infraestructuras como un factor productivo es el supuesto implícito de que las infraestructuras tienen efectos contemporáneos sobre la producción. Al incorporar el stock de capital existente en cada momento del tiempo t y relacionarlo con la producción de ese mismo período, se está considerando que las obras de infraestructura entran en servicio y aportan todos sus beneficios en el mismo período en que se concluyen. Los efectos de largo plazo de las infraestructuras son básicamente ahorros de tiempo, mejoras de seguridad y reducciones de costes de transporte, que se obtienen cuando los usua­ rios realizan un uso intensivo de las mismas. Por ello, una hipótesis plausible a la hora de examinar los efectos que tienen sobre la economía es considerar que existirán retardos desde el momento en que entra en servicio una determinada infraestructura hasta que se materiali­ zan sus efectos sobre otros factores productivos. Por otra parte, los proyectos de infraestruc­ tura requieren varios años hasta su conclusión final y puesta en funcionamiento, mientras que a nivel estadístico el stock de capital se incrementa desde el momento en que se realizan las inversiones. Por ello, como un ejercicio complementario a las estimaciones de funciones de produc­ ción, se va a contrastar la hipótesis de existencia de efectos retardados de las inversiones en infraestructuras sobre la productividad del trabajo. Al igual que en el caso anterior, este aná­ lisis se va a realizar con datos desagregados regionalmente, lo cual permitirá controlar efec­ tos fijos individuales, y también con datos desagregados por ramas de actividad. Las ecua­ ciones que se estiman tienen la siguiente forma:

208

Gustavo Nombela

� VAB � ln � � � L �t

l0 + l1 ln �Inv _ privt -Q �+ l2 ln �Inv _ transpt -Q � +ut

(5)

siendo VABt el valor añadido bruto de la comunidad autónoma, provincia, o rama de activi­ dad correspondiente; Lt el nivel de empleo; Inv_privt–Q el promedio de inversiones del sector privado durante el quinquenio anterior al año t; Inv_transpt–Q el promedio de inversiones en infraestructuras de transporte, igualmente en el quinquenio anterior a t; y ut el ruido aleato­ rio. Los parámetros a estimar son l0, l1, y l2, siendo la elasticidad de la productividad por empleado con respecto a los retardos de inversión en infraestructuras (l2) el parámetro fun­ damental que se quiere obtener. La hipótesis a contrastar es que dicha elasticidad tiene signo positivo, y su magnitud nos servirá para medir la importancia de los efectos de las infraes­ tructuras sobre la productividad.

5.1.

Resultados de las estimaciones con desagregación regional

Los datos utilizados para la estimación de la ecuación (5) a nivel autonómico y provin­ cial se han tomado de la base de FUNCAS (Alcaide et al., 2004), y corresponden al período 1995-2003. Esta base de datos permite hacer un análisis simultáneo de tipo regional y secto­ rial, ya que se halla desagregada en grandes ramas de actividad (agricultura, pesca, energía y agua, industria, construcción y servicios), y dispone de datos a nivel provincial. En las esti­ maciones realizadas se ha tomado la productividad del conjunto de la economía autonómi­ ca/provincial, y también separadamente para la industria y los servicios. Los resultados se presentan en los Cuadros 5 y 6:

Cuadro 5 Elasticidades de inversiones privadas y públicas. Panel de CC.AA. 1

2

Total

0,116 (4,62)

0,021 (1,02)

Industria

0,066 (9,61)

0,006 (0,80)

Servicios

0,125 (6,38)

–0,004 (0,02)

Notas: Muestra: 153 observaciones. Estimaciones con efectos fijos. Entre paréntesis, t-ratios.

209

Infraestructuras de transporte y productividad

Los resultados obtenidos con el panel de datos por comunidades autónomas muestran efectos poco significativos de las inversiones en infraestructuras sobre la productividad del trabajo. Por el contrario, las inversiones del sector privado para aumentar el stock de capital productivo sí que tienen efectos claramente significativos. La elasticidad de la productividad a los retardos de inversión del sector privado se sitúa en torno a 0,1.

Cuadro 6 Elasticidades de inversiones privadas y públicas. Panel de provincias 1

2

Total

0,123 (9,64)

0,058 (6,70)

Industria

0,037 (4,01)

0,009 (0,98)

Servicios

0,073 (5,95)

0,012 (1,06)

Notas: Muestra: 450 observaciones. Estimaciones con efectos fijos.

Entre paréntesis, t-ratios.

En el caso del panel de datos provinciales, los resultados obtenidos permiten detectar la existencia de un impacto positivo de las infraestructuras sobre la productividad del factor tra­ bajo. En concreto, al considerar el conjunto de las actividades económicas desarrolladas en cada provincia, se obtiene un valor de 0,058 para la elasticidad l2. La interpretación que debe darse a este resultado es que al incrementar un 1% en promedio las inversiones en in­ fraestructuras durante cinco años, la productividad del trabajo aumenta en un 0,06% durante el año siguiente. A pesar del reducido valor de la elasticidad, la importancia de este impacto positivo no debe ser considerada menor, especialmente si se compara con la obtenida para las inversiones privadas, que se sitúa en 0,12. Es decir, un incremento del stock de capital de infraestructuras de transporte tendría la mitad del efecto que tienen las inversiones realizadas por las empresas para aumentar el stock de capital privado. Mientras que el capital privado tiene una utilización plenamente dedicada a la producción, las infraestructuras de transporte cumplen toda una serie de funciones sociales para facilitar la movilidad, además de ayudar a las actividades productivas. Finalmente, hay que destacar un resultado interesante que se obtiene al realizar las esti­ maciones con retardos mayores a los aquí presentados. Si los promedios de inversiones del sector privado y de inversiones en infraestructuras se calculan sobre un decenio en lugar de un quinquenio, los impactos detectados son mucho menores para el caso de las inversiones privadas, y no se obtienen elasticidades significativas en ningún caso para las infraestructu­ ras de transporte. Este hecho reafirma la validez de los impactos positivos que se han obteni­ do en las estimaciones presentadas en el Cuadro 6.

210

Gustavo Nombela

5.2.

Resultados de las estimaciones con desagregación por ramas de actividad

Para completar el análisis de los retardos de inversiones privadas y públicas, se ha utili­ zado de nuevo la información por ramas de actividad de la base de datos «Industry Labour Productivity Database», para estimar la ecuación (5) analizando los impactos sectoriales de las infraestructuras de transporte. Para cada rama de actividad se estima una ecuación inde­ pendiente con datos del período 1979-2001. Los resultados se presentan en el Cuadro 7, in­ cluyéndose únicamente las elasticidades de aquellas ramas de actividad para las que se han obtenido estimaciones aceptables desde un punto de vista económico y estadístico. Cuadro 7 Elasticidades de inversiones privadas y públicas. Ramas de actividad 1

2

Total ramas actividad

0,258 (1,10)

0,098 (0,82)

Pesca

-

0,207 (2,20)

Energía y agua

1,182 (1,71)

0,869 (3,25)

Minerales y siderometalurgia

-

0,568 (6,70)

Productos químicos

-

0,131 (9,22)

Maquinaria

0,143 (1,38)

0,149 (1,30)

Alimentos, bebidas y tabaco

0,246 (0,79)

0,082 (0,36)

Textil

-

0,379 (4,54)

Caucho

-

0,574 (2,65)

Madera y corcho

0,015 (0,13)

0,291 (2,89)

Construcción

-

0,376 (3,63)

Servicios de transporte

0,025 (0,15)

0,418 (4,42)

Otros servicios

0,001 (0,06)

0,050 (2,56)

Notas: Estimaciones OLS. 23 observaciones por rama de actividad. Entre paréntesis, t-ratios.

Infraestructuras de transporte y productividad

211

El resultado más destacable que se obtiene del Cuadro 7 es la presencia de signos posi­ tivos en casi todas las estimaciones del parámetro l2 y su significatividad estadística. No obstante, los elevados valores de las elasticidades y su variabilidad entre ramas de actividad hacen que deban tomarse con cautela los resultados cuantitativos obtenidos, ya que las elasti­ cidades de las infraestructuras superan en bastantes casos a las elasticidades de las inversio­ nes del sector privado. El escaso número de observaciones disponibles para realizar las esti­ maciones (23 datos por rama de actividad) impone una limitación importante sobre la calidad de las estimaciones. Cabe destacar la alta elasticidad l2 obtenida para el sector de servicios de transporte (0,418), que confirma el resultado anteriormente obtenido para esta rama de actividad en la estimación de su función de producción (la elasticidad del VAB del sector con respecto al stock de infraestructuras es de 0,483). Lógicamente, se trata de un sector para el cual las in­ fraestructuras de transporte son un input fundamental para llevar a cabo su producción de servicios para viajeros y mercancías, por lo que no es extraño observar que tanto el VAB del sector de servicios de transporte como su productividad del factor trabajo exhiban altas elas­ ticidades con respecto al stock de capital de infraestructuras y a las inversiones públicas, res­ pectivamente.

6.

Conclusiones

Las infraestructuras de transporte en España han experimentado un notable grado de desarrollo durante las últimas décadas. De acuerdo con los datos de stock de capital público del IVIE, entre 1955 y 2002 la dotación de infraestructuras de transporte se ha multiplicado por siete en términos reales, netos de depreciación. Este notable esfuerzo inversor, realizado con ayuda de fondos europeos desde 1986, ha permitido el desarrollo de una red de comuni­ caciones moderna y eficiente que ha contribuido al crecimiento económico del país. La construcción de infraestructuras tiene un doble efecto sobre la producción nacional. Por un lado, durante la fase de obras se producen impactos de demanda de tipo keynesiano, por la movilización de factores productivos y los efectos multiplicadores asociados. No obs­ tante, los impactos más interesantes son los de medio y largo plazo: los aumentos de produc­ tividad que las infraestructuras aportan a la economía. La evaluación cuantitativa de estos efectos de medio y largo plazo no resulta sencilla, por la disponibilidad de información estadística limitada y por las dificultades para separar dichos efectos de otras mejoras técnicas que aumentan la productividad. Es por ello que el volumen de trabajos existentes en la literatura dedicados a analizar los impactos cuantitati­ vos de las infraestructuras de transporte sobre el crecimiento y la productividad no es muy amplio. En este trabajo, se estudian estos efectos con una doble metodología. En primer lugar, se estiman funciones de producción del tipo Cobb-Douglas en las cuales se incluyen las in­ fraestructuras como un factor productivo independiente, lo cual permite obtener valores para la elasticidad del PIB con respecto al stock de capital de infraestructuras. Este análisis se rea­

212

Gustavo Nombela

liza con diferentes bases de datos con desagregación regional (por comunidades autónomas y provincias), y por ramas de actividad. Los resultados obtenidos se hallan en línea con otros trabajos anteriores sobre impacto de infraestructuras en la economía española: las estimaciones con paneles de datos autonó­ micos y provinciales obtienen unas elasticidades positivas y significativas en torno a 0,15. Esta elasticidad se considera una evidencia destacable del impacto de las infraestructuras so­ bre el crecimiento económico. Las estimaciones de funciones de producción por ramas de actividad han resultado menos satisfactorias, y únicamente para algunos de los sectores pro­ ductivos se han obtenido valores positivos y significativos. La metodología de la función de producción Cobb-Douglas plantea algunas dudas en cuanto a la validez cuantitativa de las elasticidades que se derivan de su estimación. En parti­ cular, para el caso de las infraestructuras, el supuesto de existencia de una relación contem­ poránea entre el stock de capital público y la producción implícitamente asume que las inver­ siones en infraestructuras afectan a la producción en el mismo período en el que se inician, cuando en realidad los impactos se materializan al terminarse un proyecto y ponerse en fun­ cionamiento, para lo cual suelen transcurrir varios años desde su inicio. Por otro lado, los re­ sultados que se obtienen con la función de producción no permiten separar los efectos de de­ manda de los impactos de medio plazo sobre la economía. Por ello, en una segunda etapa se han estimado en este trabajo ecuaciones que relacio­ nan la productividad del trabajo con las inversiones en infraestructuras, así como con las in­ versiones de las empresas para aumentar el stock de capital privado. Para evitar las distorsio­ nes que tienen las oscilaciones de las inversiones en infraestructuras, la metodología consiste en relacionar la productividad de cada año t con el promedio de inversiones realizadas en el quinquenio anterior. Esta metodología alternativa permite eliminar los efectos de demanda y estimar exclusivamente los impactos de medio plazo y, al mismo tiempo, se elimina cual­ quier posible relación de causalidad inversa. Los resultados de esta segunda metodología son altamente satisfactorios y confirman las elasticidades positivas derivadas de las funciones de producción Cobb-Douglas. El panel de datos provinciales obtiene una elasticidad de la productividad del trabajo a los retardos de inversión en infraestructuras de 0,06, mientras que la elasticidad a las inversiones privadas se sitúa en 0,12. Por tanto, puede afirmarse que las infraestructuras de transporte contribuyen a incrementar la productividad del trabajo aproximadamente la mitad de lo que aportan las in­ versiones en el stock de capital privado productivo. Este resultado refleja la importancia de las inversiones públicas en infraestructuras de transporte. Las ecuaciones que relacionan productividad e inversiones para las diferentes ramas de actividad también obtienen en todos los casos valores positivos para la elasticidad de las in­ fraestructuras. No obstante, el reducido tamaño de las muestras utilizadas en dichas estima­ ciones (sólo se dispone de información para el período 1979-2001) hace que la validez cuan­ titativa de los resultados sea menor. De entre todas las ramas de actividad, es interesante destacar la producción de servicios de transporte, un sector para el cual las infraestructuras constituyen un input fundamental: la productividad del factor trabajo tiene en este sector una elasticidad de 0,42 con respecto a las

Infraestructuras de transporte y productividad

213

inversiones públicas retardadas. Este resultado confirma el anteriormente obtenido con la función de producción Cobb-Douglas para esta rama de actividad, que indica que el VAB del sector tiene una elasticidad de 0,48 con respecto al stock de capital de infraestructuras. Como conclusión final, este trabajo aporta evidencia empírica sobre los impactos posi­ tivos de las infraestructuras de transporte en España, ya que se han obtenido de forma siste­ mática elasticidades positivas y significativas sobre la producción y la productividad del fac­ tor trabajo, utilizando dos metodologías distintas, y bases de datos de distinta procedencia. En términos cuantitativos, el resultado más destacable es la elasticidad de 0,06 de la produc­ tividad con respecto a los retardos de inversión pública en infraestructuras, que se ha obteni­ do con datos de panel a nivel provincial.

Notas 1.

Otra fuente alternativa de información para el stock de capital son los datos elaborados en el Ministerio de Economía a partir de información de Contabilidad Nacional, y que forman parte del modelo macroeconómé­ trico para simulación de la economía española (MOISEES). Para el caso del capital público asociado al trans­ porte, estas series presentan la limitación de que están elaboradas a partir de la FBCF de las administraciones públicas y se excluyen por ello las inversiones realizadas por unidades no incluidas en dicho ámbito y que son las que llevan a cabo importantes infraestructuras en los ámbitos de ferrocarril, puertos y aeropuertos.

2.

Esta base de datos ha sido elaborada para la Comisión Europea (DG Empresa) por el Groningen Growth and Development Centre, de la Universidad de Groningen (Holanda).

3.

Aschauer (1989) es citado habitualmente como el primer trabajo que examinó la relación entre capital público y crecimiento, ya que fue el que mayor impacto tuvo y dio origen a la fructífera discusión académica sobre la validez de sus resultados. No obstante, ya se habían publicado anteriormente en la década de los 80 otros tra­ bajos, como Ratner (1983) y Eberts (1986).

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