SALDO MIGRATORIO, EMPLEO Y VIVIENDA EN UN CONTEXTO DE CRISIS EN LOS MUNICIPIOS VASCOS.
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- Eduardo García Roldán
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1 SALDO MIGRATORIO, EMPLEO Y VIVIENDA EN UN CONTEXTO DE CRISIS EN LOS MUNICIPIOS VASCOS. Astorkiza I. y Abelairas Etxebarria P. Departamento de Economía Aplicada V Universidad del País Vasco (UPV/EHU) Área Temática: 1. Análisis económico espacial, métodos de análisis regional y econometría espacial Resumen: Apenas existen estudios con una perspectiva de análisis que integren las dinámicas demográficas y productivas con el mercado residencial. Existe una estrecha relación entre el mercado de la vivienda y la dinámica demográfica a nivel local, si bien la oferta residencial está condicionada por las restricciones a los usos del territorio que impone el planeamiento y las decisiones de los municipios sobre desarrollo residencial. La oferta residencial es un factor de dinamización poblacional y económica de gran relevancia. De ahí que el objetivo principal del trabajo consista en analizar las interacciones existentes entre los flujos netos de población, el empleo y el precio de la vivienda. Con este fin se ha realizado un análisis exploratorio de las variables económicas relevantes para el estudio y de su evolución temporal, además de un análisis exploratorio de datos espaciales (AEDE) de las tres variables objetivo en los municipios vascos: saldo migratorio total, diferencia en el número de empleos para establecer si se ha dado creación o destrucción de empleo y precio de la vivienda. Las técnicas utilizadas para llevar a cabo el AEDE parten de la visualización de datos espaciales, para lo que se utilizan herramientas como los mapas de distribución de las variables y el Box Map. A continuación, se estudia la presencia de asociación espacial a nivel global y local, calculando los estadísticos correspondientes. La base de datos espacio temporal empleada descansa en los Indicadores Municipales publicados por Eustat, así como en el precio de la vivienda recogido por la empresa inmobiliaria idealista.com para los años 2007 y 2014, a fin de captar las consecuencias de la actual crisis económica. Palabras Clave: Saldo migratorio, Empleo, Vivienda, AEDE (Análisis Exploratorio de Datos Espaciales). Clasificación JEL: R2 (Household Demography and Labor), R3 (Production and Firm, Housing Markets). 1
2 0. INDICE 1. Objetivo 2. Metodología 3. Análisis exploratorio de datos espaciales: dinámica de la migración neta total (SMIGT) en 2007 y Análisis exploratorio de datos espaciales: dinámica de la creación/destrucción de empleo (DNEMPLE) en 2007 y Análisis exploratorio de datos espaciales: dinámica del precio por m 2 de la vivienda (PV) en 2007 y Relaciones entre las variables 1. OBJETIVO Este trabajo de tipología empírica lleva a cabo un estudio descriptivo de los aspectos espaciales y temporales de variables como la migración total neta, la oferta de vivienda y las oportunidades de trabajo en cada uno de los municipios vascos antes y después del inicio de la crisis económica actual. Para este fin se utiliza un panel de datos espaciales de estos indicadores para 258 municipios vascos durante los años 2007 y 2014 (el último año con datos disponibles). La metodología empleada se basa en el Análisis Exploratorio de Datos Espaciales (AEDE). El objetivo es conocer la distribución de los indicadores antes mencionados a fin de establecer comparaciones y analizar su evolución en cada municipio debido a la crisis inmobiliaria y económica actual. 2. METODOLOGÍA El Análisis Exploratorio de Datos Espaciales se puede definir como un conjunto de técnicas que visualizan y describen las distribuciones espaciales, identifican outliers (o valores extremos), encuentran patrones de distribución, clusters (agrupaciones), puntos calientes y sugieren regímenes espaciales u otras formas de heterogeneidad espacial. El AEDE por lo general se divide en tres partes: (1) la visualización de la distribución espacial (diagrama de caja y el mapa Box), (2) el estudio de la autocorrelación o 2
3 dependencia espacial global (estadístico de I de Moran y diagrama de dispersión de I de Moran) y (3) el estudio de la dependencia espacial local (Indicadores locales de asociación espacial (LISA): I de Moran local, Gi local de Getis y Ord, etc.). Las relaciones espaciales entre las observaciones de la nuestra población son multidireccionales, de modo que cada observación puede estar relacionada con varias observaciones cercanas. La econometría espacial ha resuelto este problema mediante la creación de la llamada 'Matriz de pesos o contactos' (W). Los elementos de la matriz W recogen cómo se relaciona cada observación con el resto. Aunque no existe un consenso en la definición de tales pesos espaciales entre las observaciones, en el trabajo en curso hemos optado por la definición más habitual que utiliza el concepto de contigüidad física de primer orden, donde w ij es igual a 1 si las observaciones son vecinas y 0 si no lo son. 3. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS ESPACIALES: DINÁMICA DE LA MIGRACIÓN NETA TOTAL (SMIGT) EN 2007 Y 2014 Los mayores valores de la migración neta (SMIGT) se dan en las tres capitales de provincia (Vitoria, Bilbao y San Sebastián) en 2007 y Los saldos migratorios netos (SMIGT) disminuyen en 2014 debido a los efectos de la crisis económica. En 2007 el número de municipios que presentaron valores extremos (outliers) superiores e inferiores fueron 21 y 4 respectivamente; pero en 2014 su número aumentó a 27 (superior) y 12 (inferior) debido a la crisis. Este año, los valores superiores extremos se vuelven más concentrados alrededor de las capitales de provincia y algunas ciudades industriales dinámicas del interior de Gipuzkoa y Bizkaia; mientras que los valores inferiores extremos están más dispersos en el territorio, por lo general son los municipios que están teniendo más dificultades para superar la crisis. El estadístico de la I de Moran global presenta un valor positivo, pero pequeño en 2007 y Ambos gráficos muestran una masa considerable de puntos concentrados en torno al origen denotando ausencia de correlación espacial global. Sin embargo, se identificaron 24 municipios con una I de Moran local significativa en 2007 y Estos mapas no varían mucho de 2007 a 2014, lo que significa que la crisis económica no ha cambiado la distribución migración neta en diferentes municipios. En ambos períodos, las principales estructuras de autocorrelación espacial se encuentran localizadas principalmente en torno a las tres capitales vascas, Bilbao, San Sebastián y Vitoria; pero analizando los tipos de clusters o estructuras de autocorrelación local, se observa una heterogeneidad interna en cada grupo de 3
4 municipios, algunos de ellos tienen una migración neta alta alta, mientras que otros vecinos tienen bajo bajo, bajo alto y alto bajo. 4. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS ESPACIALES: DINÁMICA DE LA CREACIÓN/DESTRUCCIÓN DE EMPLEO (DNEMPLE) EN 2007 Y 2014 En los dos años considerados, 2007 y 2014, la mayor creación de empleo (DNEMPLE) se da en el entorno de las tres capitales de provincia (Vitoria, Bilbao y San Sebastián). Pero, por otro lado, la destrucción de empleo (DNEMPLE negativo) ha sido considerable en 2014 debido a los efectos de la crisis económica. El número de municipios con valores extremos (outliers) superiores e inferiores fue de 36 y 3, respectivamente, en 2007; pero su número pasó a 19 (outliers superiores) y 30 (outliers inferiores) en 2014 debido a la crisis. A pesar de que los valores extremos superiores estaban más concentrados en torno a las capitales de provincia y algunos municipios industriales del interior de Gipuzkoa y Bizkaia en 2007, la crisis redujo la cantidad de puestos de trabajo creados en los alrededores de San Sebastián y Bilbao. Los valores extremos inferiores se concentran más en ciertos municipios industriales de Bizkaia y Gipuzkoa que están perdiendo puestos de trabajo. Araba es la provincia que crea más puestos de trabajo en El estadístico de la I de Moran global es positivo pero de pequeña cuantía en 2007 y Ambos gráficos muestran una masa considerable de puntos concentrados en torno al origen denotando ausencia de correlación espacial global. Sin embargo, se identificaron 45 municipios con una I de Moran local significativa en 2007, y 33 municipios en Estos mapas no varían mucho de , lo que significa que la crisis económica tampoco ha cambiado la relación entre la creación de empleo en los diferentes municipios. En ambos períodos, las principales estructuras de autocorrelación espacial se encuentran principalmente en torno a las tres capitales vascas, Bilbao, San Sebastián y Vitoria; pero el análisis del tipo de clusters o estructuras locales de autocorrelación muestra una tendencia hacia una mayor homogeneidad interna de Araba (alto alto) y Gipuzkoa (bajo bajo) y una mayor heterogeneidad en el cluster de Bizkaia en ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS ESPACIALES: DINÁMICA DEL PRECIO POR M 2 DE LA VIVIENDA (PV) EN 2007 Y 2014 En el período considerado los precios más altos de las viviendas (PV) se dan cerca de la costa, ya que, por una parte, es en esa franja donde se ubican dos de las tres capitales de provincia (Bilbao y San Sebastián) y por otra, por su evidente atracción paisajística y 4
5 turística. De la comparación de los dos años se deduce que los precios de la vivienda disminuyen en 2014, debido a los efectos de la crisis económica. En el año 2007, antes de comenzar la crisis, los precios de la vivienda no presentaban valores atípicos en ningún municipio, ya que todas las observaciones cayeron dentro de los cuatro cuartiles. En cambio, en 2014, aparecen 4 municipios con valores extremos superiores (3 de ellas son ciudades costeras) y otros 4 con valores extremos inferiores (pequeños municipios rurales del interior con precios inferiores a todos los demás). En los dos años considerados, la mayoría de las observaciones se encuentran en el primer y tercer cuadrante del diagrama de dispersión. Esto significa que la mayoría de los municipios tienen precios similares a sus municipios vecinos (alta alta y baja baja) e indica la existencia de autocorrelación espacial positiva. Además, el valor positivo y significativo de la I de Moran (con una probabilidad cercana a 0 de aceptar la hipótesis nula de no autocorrelación) confirma la existencia de autocorrelación espacial global positiva. En 2007 y 2014 se identificaron 62 y 47 municipios, respectivamente, con un estadístico de la I de Moran local significativo. Sus mapas no varían mucho del 2007 al 2014, lo que significa que la crisis económica no ha cambiado la relación entre los precios de la vivienda de los diferentes municipios. En ambos períodos, las principales estructuras de autocorrelación espacial se encuentran principalmente en torno a las tres capitales vascas, Bilbao, San Sebastián y Vitoria. Mediante el análisis del tipo de clusters o estructuras locales de autocorrelación, se puede observar que, si bien los clusters existentes en los alrededores de Bilbao y Donostia son de precios alto alto, el cluster de municipios alrededor de Vitoria es de tipología precio bajo bajo. Esto ocurre tanto antes como durante la crisis. 6. RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES El gráfico de dispersión entre el precio de la vivienda (PV) y la migración neta (SMigT) muestra una relación no significativa. Cabría esperar que un mayor precio de la vivienda en un municipio desincentivase la inmigración hacia el mismo y, por tanto, la relación entre estas dos variables fuera inversa, pero el signo de la pendiente cambia de positivo a negativo entre 2007 y El gráfico de dispersión entre el precio de la vivienda (PV) y la creación de empleo (DNEMPLE) muestra también una relación no significativa. En este caso cabría esperar que si aumenta el número de empleos ofertados en un municipio, la migración neta hacia dicha localidad subiría lo mismo que la demanda de vivienda y en consecuencia el precio de la vivienda también aumentaría (y viceversa). No obstante los datos nos 5
6 muestran que el signo de la pendiente cambia de positivo a negativo entre 2007 y El gráfico de dispersión entre la migración neta (SMIGT) y la creación de empleo (DNEMPLE) muestra una relación no significativa. Afortunadamente, el signo de la pendiente es positiva en ambos años (2007 y 2014) tal y como se esperaba. Estos resultados indican que son necesarios más análisis para delimitar las relaciones entre estas variables. Modelos econométricos espaciales basados en datos de panel espaciales deben llevarse a cabo para probarlos. 6
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