El Coste de la Vida en las Comunidades Autónomas, Áreas Urbanas y Ciudades de España
Por Alex Costa[1] (alexcostasaenz@gmail.com), Vittorio Galletto[2] (vittorio.galletto@uab.cat), Jaume Garcia[3] (jaume.garcia@upf.edu), Josep Lluís Raymond[4] (josep.raymond@gmail.com) y Daniel Sánchez-Serra[5] (daniel.sanchezserra@oecd.org)
Es sabido que el coste de la vida varía entre territorios, y que esta variación es significativa desde un punto de vista estadístico y relevante para el análisis económico. A pesar de la larga tradición que tiene esta información en los EEUU, ofrecida por el Bureau of Economic Analysis (BEA), en la estadística oficial europea estos datos, conocidos como PPA (Paridad de Poder Adquisitivo), sólo están disponibles para los países, y no hay información para ámbitos subnacionales, sean éstos regiones, áreas metropolitanas o ciudades. Frente a esta laguna de la estadística oficial europea, han existido diversas aproximaciones académicas a los precios regionales para distintos países europeos.
El objetivo del estudio es, en primer lugar, presentar una metodología para obtener una estimación de las PPA para ámbitos subnacionales de España (Comunidades Autónomas, áreas metropolitanas y grandes ciudades); en segundo lugar, mostrar la relevancia de las diferencias territoriales obtenidas. Este estudio supone la continuidad en una línea de trabajo de los autores que se inició en 2015 con una primera aproximación a las PPA de las Comunidades Autónomas (CCAA) por encargo de la Generalitat de Catalunya, y que posteriormente supuso la elaboración de un Working Paper publicado por la OCDE. En dicho trabajo se aproximan los precios regionales para más de 300 regiones pertenecientes a países miembros de la OCDE, empleando como base teórica la conocida hipótesis de Balassa-Samuelson.
La metodología empleada aquí es parecida a la utilizada en el Working Paper de la OCDE. De forma esquemática:
- Se parte de la estimación de la relación (elasticidades) entre el nivel de precios (PPA) y las diferentes variables explicativas (renta de los hogares y precio de alquiler de la vivienda) para los estados y las áreas metropolitanas (MSA) de EEUU para el período 2010-2018, ámbito para el que se dispone de información (oficial) a nivel subnacional (BEA y American Community Survey (ACS) del Bureau of Census).
- Se utilizan las elasticidades obtenidas para ajustar los precios relativos de 2017 para distintos ámbitos territoriales en España (CCAA, Áreas Urbanas Funcionales (AUF) y ciudades). Para ello se constrastan dos supuestos sobre las elasticidades estimadas: (1) validez externa para otros países (estabilidad espacial); (2) validez externa para diferentes periodos (estabilidad temporal). La variable de Renta proviene de los Indicadores Urbanos del INE, y el precio del alquiler proviene del Sistema Estatal Índices de Alquiler de Vivienda del Ministerio de Transportes, Movilidad y Agenda Urbana.
- Se realiza un ajuste de los precios de cada nivel territorial: las PPA de las CCAA deben producir una media ponderada de 100, las PPA de las AUF de una comunidad autónoma (CA), junto con la parte no AUF de esa Comunidad, deben ajustarse a la PPA de esa Comunidad y, finalmente, las PPA de la ciudad y de su corona deben ajustarse a la PPA estimada para la AUF.
Resultados
En el Gráfico 1 pueden verse los resultados de las PPA para las CCAA. No hace falta insistir en la relevancia de estos resultados: entre Madrid y Extremadura, las economías de mayor y menor PPA respectivamente, hay una diferencia de casi 30 puntos porcentuales. Por lo que el impacto cuando se aplican a magnitudes como el PIB o la Renta por habitante es muy significativo.
Gráfico 1: PPA de las Comunidades Autónomas (CCAA), 2017 (índice España = 100)
En relación con las PPA de las AUF y su desagregación entre las PPA de la ciudad central y de la corona se pueden destacar diversos aspectos. En primer lugar, tal como muestra el Gráfico 2, se constata que de forma sistemática la PPA de la ciudad central es superior a la de su AUF y la de la AUF es superior a la Comunidad Autónoma.
Gráfico 2: PPA de las CCAA, las AUF y las ciudades centrales, 2017 (índice España = 100).
En la Tabla 1 pueden verse las PPA para las AUF de más de 300.000 habitantes y capitales de las CCAA ordenadas de mayor a menor PPA. Se ha incluído el dato de la población para mostrar la diversidad tanto en el tamaño de las AUF como los distintos pesos que, en las mismas, representa la ciudad central.
Un resultado también relevante es que las PPA de las ciudades son, casi siempre, superiores a las PPA de las coronas de las AUF. Ahora bien, estos diferenciales tienen una magnitud muy variable. Mientras en la AUF de Madrid el diferencial entre ciudad y corona es de 15 puntos porcentuales, en Málaga la PPA de la ciudad y de la corona son prácticamente iguales.
Tabla 1: Población y PPA de las AUF, ciudades y coronas, 2017. AUF de más de 300.000 habitantes y capitales de las CCAA (índice España = 100).
La representación geográfica de los resultados obtenidos permite realizar ulteriores consideraciones relevantes sobre la dimension espacial de las PPA.
El mapa siguiente permite visualizar, en primer lugar, las diferencias significativas en el territorio en función de la PPA incluso en el interior de una misma CA: en una misma CA se registran tanto AUF con una PPA superior a la media nacional, como AUF con una PPA inferior a la media. En segundo lugar, también es significativo que aunque la mayor parte de las AUF muestran un valor de PPA superior a la media nacional, no es despreciable el número de las que tienen valores de PPA inferiores a esa media: no por ser una AUF se registra una PPA superior a la media del país.
Mapa: PPA de las CCAA y las AUF, 2017 (índice España = 100)[6]
Para acabar sólo apuntar la relevancia que tiene la disponibilidad de las PPA para el cálculo de magnitudes tan importantes como el PIB o la Renta Familiar por cápita, o para el cálculo del riesgo de pobreza, cuando el umbral de la misma se calcula teniendo en cuenta el coste de la vida de cada territorio.
El contenido de esta nota está desarrollado en el IERMB Working Paper in Economics, nº 20.01, November 2020 (https://iermb.uab.cat/wp-content/uploads/2020/11/IERMB-WORKING-PAPER-E-20.01.pdf).
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[1] Oficina Municipal de Datos. Ayuntamiento de Barcelona.
[2] Institut d’Estudis Regionals i Metropolitans de Barcelona (IERMB).
[3] Universitat Pompeu Fabra.
[4] Universitat Autònoma de Barcelona.
[5] OECD Directorate for Education and Skills. Este documento no refleja las opiniones oficiales de la OCDE o de sus países miembros. Las opiniones expresadas y los argumentos empleados son los de los autores.
[6] Los autores agradecen la colaboración de Francesc Coll (IERMB) en la elaboración del mapa.