Paper: “Agglomeration and the location of Foreing Direct Investment in Portugal (1999). P. Guimaraes, O. Figuereido, D. Woodward. Journal Urban Economics 47, (115-135)
Objetivo del paper: Investigar las decisiones de localización de firmas extranjeras de la industria manufacturera en áreas urbanas y regiones aledañas de Portugal.
Los autores comentan que la literatura reciente sobre economía urbana, las economías de aglomeración son vistas como determinantes principales de la inversión nueva.
Metodología:
Utilizan modelos de elección discreta, donde la elección de localización de nuevas firmas extranjeras son testeadas contra un set de variables de empleo específicas a la industria y otras características.
Afirman que la disponibilidad de los datos para localidades pequeñas de Portugal asociadas con detalles de firmas por industrias les permitió para refinar sus tests para capturar la influencia de los diferentes tipos de economías externas y para comparar éstos con otros determinantes de localización.
Realizan un estudio de la IED de Portugal y encuentran que este país recibió el mayor share de IED durante el período 1986-1992.
Datos:
Utilizan datos de firmas que operan en Portugal con especial énfasis en las características de la fuerza de trabajo. Identifican nuevos establecimientos entre marzo de 1985 y marzo de 1992 si aparece por primera vez en la base de datos.
Siguiendo con la metodología empleada, los autores consideran el modelo de Mc Fadden donde un inversor i, se localiza en un consejo j, y derivará una función de beneficios πij.
Donde,
πij = Uij +eij
La alternativa j, va a ser elegida por el inversor i si
πij > πik para todo k ≠j
Pij= prob (πij > πik ) para todo k ≠j
Adicionalmente se asume que el término de error está distribuido independientemente y acorde con la distribución de Weibull, se puede rescribir la probabilidad de localización en j como,
Pij= exp (Uij) / ∑ exp (Uik)
Esta ecuación expresa una formulación del tipo logia condicional. Si asumimos que Uij es una combinación lineal de variables explicativas.
Uij = βi Xij1+ βiiXij2+…+ βmXijm
Igualmente dicen que la estimación de este modelo es complicado por las muchas iteraciones que deben hacerse y por la magnitud del set de elección.
En cuanto a las variables utilizadas, la probabilidad de que una firma extranjera se localice en un consejo particular, depende en como las características del consejo afectan los beneficios relativos a las características de todos los otros consejos.
Las variables explicativas que utilizan son:
Variable
Descripción
Efectos esperado sobre la localización
Ec. de aglomeración manufacturera total
Log del empleo manufacturero por km2
(+)
Ec. de aglomeración específicas a la industria
% de empleo manufact
(+)
Ec. de Aglomeración extranjera especifico
Share de empleo en plantas extranjeras
(+)
Ec. de aglomeración servicios
Share del empleo total en el sector servicios
(+)
Costos laborales
Índice del salario manufacturero del consejo (base promedio nacional)
(-)
Educación primaria
Proporción de la fuerza laboral con nivel de educación primaria
(-)
Educación secundario
Proporción de la fuerza laboral con nivel de educación primaria
(-)
Densidad de población
Log de densidad de población
(-)
Distancia entre Porto y Lisboa
Log de la distancia promedio en tiempo entre Porto y Lisboa
(-)
Porto
Dummy: 1: el consejo pertenece el distrito de Porto, 0= en caso contrario.
(+)
Lisboa
Dummy: 1: el consejo pertenece el distrito de Lisboa, 0= en caso contrario.
(+)
Testean 4 tipos de economías de aglomeración en los consejos; 1) Ec. de localización especificas a la industria; 2) concentración de servicios de negocios; 3) Aglomeración extranjero especifica; 4) otras aglomeración.
Las economías de aglomeración en el sector servicio son las que tienen el efecto más fuerte de las ec. de aglomeración analizadas seguidos por las economías de localización industrial. Todas las variables son estadísticamente significativas y robustas.
El análisis sugiere que las economias de urbanización especialmente para ciudades grandes, sobreestiman las economías de localización específicas a la industria . Para los consejos no se encontraron evidencia de que las diferencias en costos laborales tienen influencias sobre la localización.
Por su parte las regresiones muestran que las distancias de los consejos a las principales ciudades de Portugal tienen implicancias negativas para la localización de nuevas firmas de capitales extranjeros.
martes, 25 de noviembre de 2008
viernes, 14 de noviembre de 2008
Aglomeración urbana y crecimiento manufacturero en la frontera note de México (J. Mendoza Cota).
En este trabajo se estima el efecto de las economías de especialización y de urbanización aplicando dos modelos econométricos a una base de datos de corte transversal de las ramas industriales al nivel de 4 dígitos, para las principales áreas metropolitanas y urbanas de México. Los resultados demostraron que la especialización entre industrias tienen efecto positivo para el crecimiento del empleo manufacturero. En el caso de las áreas urbanas de mayor peso manufacturero (DF, Monterrey y Guadalajara), la especialización al interior de la industria a 4 dígitos, se erigió como un factor determinante del crecimiento del empleo. Respecto al impacto de las economías de urbanización, los resultados muestran un efecto positivo pero no significativo en el crecimiento del empleo manufacturero.
Aca va el modelo para estimar los determinantes del creciemiento manufacturero urbano, no sin antes mencionar cuales son los objetivos de este trabajo, el cual según mencionan los autores es identificar la existencia de las ganancias derivadas de las economías de aglomeración urbanas y en las actividades manufactureras, mediante la estimación del impacto que tienen la aglomeración urbana y la especialización industrial en el crecimiento del empleo manufacturero en las diferentes industrias manufactureras localizadas en las áreas urbanas de México.
Para estimar las economías externas de urbanización de las áreas metropolitanas utiliza a la población urbana como variable proxy para representar las economías de urbanización. Dicho modelo incluye variables dicotómicas para estimar el impacto de las economías de aglomeración urbana de las ciudades más grandes de México. D.F., Guadalajara y Monterrey, tal y como se presenta a continuación:
Dln (Lirt/Lrt) = a + b1ln(A1irt) + b2[ln A1irt*df] + b3ln(A2irt) + b4[lnA2irt*df] + b5ln(Dirt) + b6 [lnDirt*df] +b7ln(RTirt) + b8[lnRTirt*df] + b9ln(Tirt) b10[lnTirt*df] + b11ln(Pdirt) + b12ln[ln Pdirt*df] + b13ln(EUrt) + b14[lnEUrt*df] + eirt
La variable dependiente es el crecimiento del empleo relativo y está definida como el crecimiento promedio anual del crecimiento del empleo manufacturero de cada industria urbana:
Dln (Lirt/Lrt) = [ln(Lirs)- ln(Lirt)] - [ln(Lis)-ln(Lit)],
Los subíndices i y r expresan la rama industrial y la área urbana, respectivamente, s corresponde al período final y t al período inicial.
En lo que corresponde a las variables explicativas, el modelo econométrico mide la especialización de la producción manufacturera a través de 3 índices que fueron construidos con base a la información sobre las manufacturas desagregadas a 4 dígitos.
A1, es el índice de especialización industrial fue construido con base al modelo desarrollado por Glaeser (1992). El índice representa la fracción del empleo de la industria en el total de las manufacturas urbanas (a 4 dígitos), normalizada por la fracción del empleo manufacturero urbano en el total del empleo manufacturero nacional. En este estudio se considera que la especialización manufacturera expresada por este índice (A1 > 1) genera economías externas a los establecimientos manufactureros. Su comprobación empírica debe reflejarse en un positivo coeficiente de esta variable.
A1irt = (Lirt/Lit )/( Lit /Lt)
A2 constituye la aglomeración con industrias relacionadas, que son aquellas que comparten una clasificación dada al nivel de 2 dígitos.
A2irt = (Lkrt/Lirt)/(Lkt/Lit)
Donde k indica la industria al nivel de dos dígitos.
Esta variable es una proxi para estimar los efectos de los vínculos entre los oferentes y demandantes de insumos entre empresas agrupadas en una industria a 4 dígitos de desagregación. El índice representa la participación del empleo de las industrias a 4 dígitos en las industrias agrupadas a 2 dígitos en un área urbana ponderado por la misma proporción al nivel nacional. Mientras más elevado sea el índice mayor será el nivel de especialización en esa región o área urbana. Es importante resaltar que la estimación del impacto de las externalidades en el crecimiento del empleo manufacturero asume un coeficiente positivo para este índice.
Di, es el índice de diversificación de la actividad productiva en el área urbana r en la industria i, durante el período t. También se construye al nivel de cuatro dígitos . El índice de diversificación se estima de la siguiente forma: Si¹r(Likt/Lirt)2 y después, en el modelo se pondera por el mismo indicador en el ámbito nacional, de tal forma que:
Diirt = Sk¹i (Lkrt/Lrit)2 /Sk¹i (Lkt/Lit)2
Este índice es semejante al índice Herfindahl-Hirschman utilizado en los estudios de organización industrial para medir el grado de concentración industrial. Cuando sólo existe una empresa en la industria el índice tiene un valor de uno, y tenderá a cero si las empresas se distribuyen de manera uniforme al interior de la industria. En el caso de los estudios regionales, el índice se utiliza para estimar el impacto de las economías externas derivadas de la diversificación en las industrias. Se asume que la presencia de externalidades está asociada positivamente a la diversidad industrial (Jacobs, 1974). Mientras más bajo es el valor del índice (ponderado por la diversidad al nivel nacional), más grande es la diversidad.
Adicionalmente, se incluyen las siguientes variables que se considera tienen efectos en las decisiones de localización de industria manufacturera.
Otra variable considerada es T, o tamaño medio de los establecimientos manufactureros, la cual es una variable proxi de la estructura de mercado existente en las industrias a 4 dígitos. Debido a que no todas las empresas operan con el mismo nivel de eficiencia o tecnología, se introduce
T = (Lirt/Nirt)/(Lit/Nit)
P es la productividad laboral media relativa. La productividad relativa del trabajo es
P = (VAirt/Lirt)/(VAit/Lit).
Rt son las remuneraciones totales del área urbana ponderadas al nivel nacional.
E y r representan a las variables de control del año base, empleo y salarios totales del sector manufacturero por industria a 4 dígitos. En el caso de la primera variable, se asume que el mayor nivel de empleo en las industrias urbanas debería determinar un crecimiento menor en el empleo de esa industria. Por su parte, la segunda variable permite considerar los efectos del desplazamiento de los trabajadores de las áreas urbanas de bajos salarios hacia las de salarios más altos.
EU son las economías urbanas que son externas a cualquier industria e implican que el uso de los recursos disponibles es más eficiente en las grandes ciudades, debido a la existencia de mercados laborales globales o un sector de servicios grande con gran interacción con el sector manufacturero (Henderson, 1984). Por tanto, asumen que mientras más grande es la población de las áreas urbanas, más probable la existencia de economías de urbanización.
La base de datos está constituida por las 54 ramas manufactureras a 4 dígitos que se publica en los Censos Industriales. Esta clasificación fue aplicada a 42 áreas metropolitanas y urbanas, compuestas por las ciudades capitales de los estados de México, el DF y los principales centros urbanos manufactureros. La elaboración de esta base de datos de la industria manufacturera urbana en México se realizó integrando la información manufacturera por municipios, de acuerdo a la clasificación de áreas metropolitanas y urbanas.
Entre los resultados encontraron el autor encontró que el coeficiente de la variable que refleja la aglomeración entre industrias relacionadas fue positivo en los dos periodos estudiados (1988-1993 y 1993-1998). No obstante, las economías externas derivadas de la aglomeración dentro de la misma industria presentaron un efecto negativo en el crecimiento urbano manufacturero.
El coeficiente de la variable que representa el tamaño de promedio de los establecimientos industriales mostró un signo negativo, lo que sugiere que el crecimiento del empleo manufacturero está vinculado a un mercado competitivo basado en empresas de menor tamaño, relacionadas con la expansión de la industria maquiladora y el desarrollo de cadenas productivas relacionadas a la red de proveedores de empresas relacionadas con el comercio exterior. Finalmente, los coeficientes de la población urbana, proxy de las economías estáticas de urbanización, fueron negativos, lo que muestra la presencia de “deseconomías” externas, derivadas probablemente de los altos costos de transporte.
Al incluir variables dicotómicas para las áreas urbanas manufactureras más importantes se obtienen coeficientes positivos no significativos, lo cual sugiere que en el caso de las grandes áreas metropolitanas los efectos de la aglomeración urbana no son un factor determinante del crecimiento del empleo manufacturero.
Por otro lado, es importante destacar que, para el caso de las áreas metropolitanas más grandes, el factor determinante se relaciona a la especialización al interior de la industria a 4 dígitos. Lo anterior sugiere que, en los grandes centros urbanos, la especialización en una misma rama manufacturera ha sido un factor de localización que permite explicar del crecimiento manufacturero.
En este trabajo se estima el efecto de las economías de especialización y de urbanización aplicando dos modelos econométricos a una base de datos de corte transversal de las ramas industriales al nivel de 4 dígitos, para las principales áreas metropolitanas y urbanas de México. Los resultados demostraron que la especialización entre industrias tienen efecto positivo para el crecimiento del empleo manufacturero. En el caso de las áreas urbanas de mayor peso manufacturero (DF, Monterrey y Guadalajara), la especialización al interior de la industria a 4 dígitos, se erigió como un factor determinante del crecimiento del empleo. Respecto al impacto de las economías de urbanización, los resultados muestran un efecto positivo pero no significativo en el crecimiento del empleo manufacturero.
Aca va el modelo para estimar los determinantes del creciemiento manufacturero urbano, no sin antes mencionar cuales son los objetivos de este trabajo, el cual según mencionan los autores es identificar la existencia de las ganancias derivadas de las economías de aglomeración urbanas y en las actividades manufactureras, mediante la estimación del impacto que tienen la aglomeración urbana y la especialización industrial en el crecimiento del empleo manufacturero en las diferentes industrias manufactureras localizadas en las áreas urbanas de México.
Para estimar las economías externas de urbanización de las áreas metropolitanas utiliza a la población urbana como variable proxy para representar las economías de urbanización. Dicho modelo incluye variables dicotómicas para estimar el impacto de las economías de aglomeración urbana de las ciudades más grandes de México. D.F., Guadalajara y Monterrey, tal y como se presenta a continuación:
Dln (Lirt/Lrt) = a + b1ln(A1irt) + b2[ln A1irt*df] + b3ln(A2irt) + b4[lnA2irt*df] + b5ln(Dirt) + b6 [lnDirt*df] +b7ln(RTirt) + b8[lnRTirt*df] + b9ln(Tirt) b10[lnTirt*df] + b11ln(Pdirt) + b12ln[ln Pdirt*df] + b13ln(EUrt) + b14[lnEUrt*df] + eirt
La variable dependiente es el crecimiento del empleo relativo y está definida como el crecimiento promedio anual del crecimiento del empleo manufacturero de cada industria urbana:
Dln (Lirt/Lrt) = [ln(Lirs)- ln(Lirt)] - [ln(Lis)-ln(Lit)],
Los subíndices i y r expresan la rama industrial y la área urbana, respectivamente, s corresponde al período final y t al período inicial.
En lo que corresponde a las variables explicativas, el modelo econométrico mide la especialización de la producción manufacturera a través de 3 índices que fueron construidos con base a la información sobre las manufacturas desagregadas a 4 dígitos.
A1, es el índice de especialización industrial fue construido con base al modelo desarrollado por Glaeser (1992). El índice representa la fracción del empleo de la industria en el total de las manufacturas urbanas (a 4 dígitos), normalizada por la fracción del empleo manufacturero urbano en el total del empleo manufacturero nacional. En este estudio se considera que la especialización manufacturera expresada por este índice (A1 > 1) genera economías externas a los establecimientos manufactureros. Su comprobación empírica debe reflejarse en un positivo coeficiente de esta variable.
A1irt = (Lirt/Lit )/( Lit /Lt)
A2 constituye la aglomeración con industrias relacionadas, que son aquellas que comparten una clasificación dada al nivel de 2 dígitos.
A2irt = (Lkrt/Lirt)/(Lkt/Lit)
Donde k indica la industria al nivel de dos dígitos.
Esta variable es una proxi para estimar los efectos de los vínculos entre los oferentes y demandantes de insumos entre empresas agrupadas en una industria a 4 dígitos de desagregación. El índice representa la participación del empleo de las industrias a 4 dígitos en las industrias agrupadas a 2 dígitos en un área urbana ponderado por la misma proporción al nivel nacional. Mientras más elevado sea el índice mayor será el nivel de especialización en esa región o área urbana. Es importante resaltar que la estimación del impacto de las externalidades en el crecimiento del empleo manufacturero asume un coeficiente positivo para este índice.
Di, es el índice de diversificación de la actividad productiva en el área urbana r en la industria i, durante el período t. También se construye al nivel de cuatro dígitos . El índice de diversificación se estima de la siguiente forma: Si¹r(Likt/Lirt)2 y después, en el modelo se pondera por el mismo indicador en el ámbito nacional, de tal forma que:
Diirt = Sk¹i (Lkrt/Lrit)2 /Sk¹i (Lkt/Lit)2
Este índice es semejante al índice Herfindahl-Hirschman utilizado en los estudios de organización industrial para medir el grado de concentración industrial. Cuando sólo existe una empresa en la industria el índice tiene un valor de uno, y tenderá a cero si las empresas se distribuyen de manera uniforme al interior de la industria. En el caso de los estudios regionales, el índice se utiliza para estimar el impacto de las economías externas derivadas de la diversificación en las industrias. Se asume que la presencia de externalidades está asociada positivamente a la diversidad industrial (Jacobs, 1974). Mientras más bajo es el valor del índice (ponderado por la diversidad al nivel nacional), más grande es la diversidad.
Adicionalmente, se incluyen las siguientes variables que se considera tienen efectos en las decisiones de localización de industria manufacturera.
Otra variable considerada es T, o tamaño medio de los establecimientos manufactureros, la cual es una variable proxi de la estructura de mercado existente en las industrias a 4 dígitos. Debido a que no todas las empresas operan con el mismo nivel de eficiencia o tecnología, se introduce
T = (Lirt/Nirt)/(Lit/Nit)
P es la productividad laboral media relativa. La productividad relativa del trabajo es
P = (VAirt/Lirt)/(VAit/Lit).
Rt son las remuneraciones totales del área urbana ponderadas al nivel nacional.
E y r representan a las variables de control del año base, empleo y salarios totales del sector manufacturero por industria a 4 dígitos. En el caso de la primera variable, se asume que el mayor nivel de empleo en las industrias urbanas debería determinar un crecimiento menor en el empleo de esa industria. Por su parte, la segunda variable permite considerar los efectos del desplazamiento de los trabajadores de las áreas urbanas de bajos salarios hacia las de salarios más altos.
EU son las economías urbanas que son externas a cualquier industria e implican que el uso de los recursos disponibles es más eficiente en las grandes ciudades, debido a la existencia de mercados laborales globales o un sector de servicios grande con gran interacción con el sector manufacturero (Henderson, 1984). Por tanto, asumen que mientras más grande es la población de las áreas urbanas, más probable la existencia de economías de urbanización.
La base de datos está constituida por las 54 ramas manufactureras a 4 dígitos que se publica en los Censos Industriales. Esta clasificación fue aplicada a 42 áreas metropolitanas y urbanas, compuestas por las ciudades capitales de los estados de México, el DF y los principales centros urbanos manufactureros. La elaboración de esta base de datos de la industria manufacturera urbana en México se realizó integrando la información manufacturera por municipios, de acuerdo a la clasificación de áreas metropolitanas y urbanas.
Entre los resultados encontraron el autor encontró que el coeficiente de la variable que refleja la aglomeración entre industrias relacionadas fue positivo en los dos periodos estudiados (1988-1993 y 1993-1998). No obstante, las economías externas derivadas de la aglomeración dentro de la misma industria presentaron un efecto negativo en el crecimiento urbano manufacturero.
El coeficiente de la variable que representa el tamaño de promedio de los establecimientos industriales mostró un signo negativo, lo que sugiere que el crecimiento del empleo manufacturero está vinculado a un mercado competitivo basado en empresas de menor tamaño, relacionadas con la expansión de la industria maquiladora y el desarrollo de cadenas productivas relacionadas a la red de proveedores de empresas relacionadas con el comercio exterior. Finalmente, los coeficientes de la población urbana, proxy de las economías estáticas de urbanización, fueron negativos, lo que muestra la presencia de “deseconomías” externas, derivadas probablemente de los altos costos de transporte.
Al incluir variables dicotómicas para las áreas urbanas manufactureras más importantes se obtienen coeficientes positivos no significativos, lo cual sugiere que en el caso de las grandes áreas metropolitanas los efectos de la aglomeración urbana no son un factor determinante del crecimiento del empleo manufacturero.
Por otro lado, es importante destacar que, para el caso de las áreas metropolitanas más grandes, el factor determinante se relaciona a la especialización al interior de la industria a 4 dígitos. Lo anterior sugiere que, en los grandes centros urbanos, la especialización en una misma rama manufacturera ha sido un factor de localización que permite explicar del crecimiento manufacturero.
miércoles, 5 de noviembre de 2008
Paper de Rosenthal y Strange (2003)
El presente trabajo tiene como título: “ Geography, Industrial and Agglomeration”
Este paper, según los autores, hace dos contribuciones a la literatura empírica sobre economías de aglomeración.
En primer lugar, el paper utiliza una base de datos única y rica en conjunción con un software de mapeo para medir las externalidades de aglomeración y la extensión geográfica.
Trabajos anteriores han asumido que las economías de aglomeración funcionan como bienes clubes que operan en una escala metropolitana.
En segundo lugar, este paper testea la existencia de economías de aglomeración organizacionales.
Los resultados obtenidos indicaron que las economías de localización se atenúan rápidamente y que los efectos de organización industrial afectan los beneficios de aglomerarse.
Específicamente se hacen dos preguntas sobre aglomeración:
1º Qué es la escala geográfica de las externalidades de aglomeración?
2º Cómo la organización de la actividad económica dentro de la ciudad afecta el valor de aglomerarse?
Este paper observa la naturaleza geográfica y organizacional de la aglomeración examinando el nacimiento de nuevos establecimientos y los niveles de empleo que ellos eligen.
Específicamente estiman los determinantes del nº de nacimientos por milla cuadrado y el nivel de empleo asociado como función del ambiente económico cuando la decisión de localización fue hecha.
Utilizan una base de datos de 12 millones de establecimientos en Estados Unidos que incluye la localización del establecimiento, el código postal, empleo, ventas, estructura corporativa, edad del establecimiento, etc.
Con las variables estatus corporativo y tamaño del establecimiento evalúan la influencia de la organización industrial sobre los beneficios de aglomerarse. Y con el mapeo observan la escala geográfica de los beneficios de la aglomeración.
El resultado más importante del paper es que las economías de aglomeración se atenúan con la distancia.
Este paper, según los autores, hace dos contribuciones a la literatura empírica sobre economías de aglomeración.
En primer lugar, el paper utiliza una base de datos única y rica en conjunción con un software de mapeo para medir las externalidades de aglomeración y la extensión geográfica.
Trabajos anteriores han asumido que las economías de aglomeración funcionan como bienes clubes que operan en una escala metropolitana.
En segundo lugar, este paper testea la existencia de economías de aglomeración organizacionales.
Los resultados obtenidos indicaron que las economías de localización se atenúan rápidamente y que los efectos de organización industrial afectan los beneficios de aglomerarse.
Específicamente se hacen dos preguntas sobre aglomeración:
1º Qué es la escala geográfica de las externalidades de aglomeración?
2º Cómo la organización de la actividad económica dentro de la ciudad afecta el valor de aglomerarse?
Este paper observa la naturaleza geográfica y organizacional de la aglomeración examinando el nacimiento de nuevos establecimientos y los niveles de empleo que ellos eligen.
Específicamente estiman los determinantes del nº de nacimientos por milla cuadrado y el nivel de empleo asociado como función del ambiente económico cuando la decisión de localización fue hecha.
Utilizan una base de datos de 12 millones de establecimientos en Estados Unidos que incluye la localización del establecimiento, el código postal, empleo, ventas, estructura corporativa, edad del establecimiento, etc.
Con las variables estatus corporativo y tamaño del establecimiento evalúan la influencia de la organización industrial sobre los beneficios de aglomerarse. Y con el mapeo observan la escala geográfica de los beneficios de la aglomeración.
El resultado más importante del paper es que las economías de aglomeración se atenúan con la distancia.
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