El impacto de considerar la paridad del poder adquisitivo regional en las magnitudes macroeconómicas. El efecto sobre la clasificación de las regiones en los fondos de cohesión europeos
Por Vittorio Galletto – Jefe del área de economía, IERMB – Profesor asociado, Departamento de Economía aplicada, UAB
Introducción
Existe una amplia literatura que constata que el coste de los bienes y servicios varía entre países, pero también entre regiones de un mismo país, y que las diferencias en los niveles de precios territoriales indican diferencias en el coste de vida. Estas diferencias dentro de los países tienen implicaciones importantes para el bienestar de los residentes en los diferentes territorios y son importantes desde una perspectiva de diseño de políticas. Un trabajo que aborda esta cuestión, elaborado por Àlex Costa, Jaume Garcia, Josep Lluís Raymond y Daniel Sánchez-Serra, junto con quien firma esta nota, ha sido publicado recientemente en la revista de la Asociación Internacional de Estadísticas Oficiales (Costa et al, 2022. The impact of estimated sub-national purchasing power parity on macroeconomic measures. Statistical Journal of the IAOS, vol. 38, no. 4, pp. 1349-1365).
Las políticas económicas regionales generalmente se sustentan en análisis que utilizan indicadores macroeconómicos que miden los resultados y el desarrollo económico de la región (por ejemplo, Producto Interno Bruto per cápita, renta disponible, salarios, etc.). Tradicionalmente, estas magnitudes macroeconómicas subnacionales se han comparado entre países ajustándolas mediante tipos de cambio o paridades de poder adquisitivo (PPA) nacionales. Sin embargo, estos métodos pueden conducir a ajustes significativamente distorsionados para las regiones de un país: puesto que las PPA nacionales no tienen en cuenta las diferencias en los niveles de precios regionales, pueden producir valores de las magnitudes económicas sesgadas a nivel subnacional. De hecho, ajustar las variables macroeconómicas mediante el uso de un deflactor de precios nacional implica un aumento artificial de dichas variables en las regiones más desarrolladas y una disminución en las regiones rezagadas. Como resultado, la inexactitud o imprecisión de las variables económicas regionales podría llevar a una evaluación sesgada y, en consecuencia, a un diseño de políticas inadecuado.
Pero a pesar de esta necesidad de disponer de índices de precios regionales, todavía no se ha desarrollado una metodología homogénea a nivel internacional para su cálculo. De hecho, en la exposición de motivos del Reglamento nº 1445/2007 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 11 de diciembre de 2007, por el que se establecen reglas comunes para el suministro de información básica sobre paridades de poder adquisitivo, “se alienta a los Estados miembros a producir datos de PPA regionales”. Ahora bien, existen algunas excepciones a esta falta de datos regionales destacando, entre ellas, la de la Oficina de Análisis Económico de EE.UU. (Bureau of Economic Analysis BEA) que sí suministra datos de PPA a nivel nacional y subnacional para los estados y las áreas metropolitanas de ese país.
Metodología
En el trabajo de Costa et al 2022 se estiman las PPA para un amplio conjunto de regiones de los países de la OCDE y de la UE27 (entre ellos, España) entre 2000 y 2018. Para ello se parte de la hipótesis de Balassa-Samuelson[i]. Recordemos que dicha hipótesis establece que los países (o territorios) con un mayor nivel de renta per cápita tienden a tener niveles de precios más altos (Figura 1). En consecuencia, la estrategia de estimación consistió en obtener una elasticidad entre el nivel de precios de ámbito nacional y los niveles de precios para ámbitos subnacionales para el país del que se disponen estos datos (los ya citados de la Oficina de Análisis Económico de EE. UU.). A continuación, se emplea la elasticidad estimada para obtener el nivel de precios para todas las regiones contempladas en el estudio. Por cuestión de espacio en esta nota no se reproduce el detalle de la metodología utilizada, ni de todas las variables contempladas ni todos los controles y contrastes econométricos realizados, información que está disponible en el artículo citado.
Figura 1. Relación entre niveles de precios y el PIB per cápita, países OCDE, 2018
Todas las variables se expresan en logaritmo natural en relación con los niveles de Estados Unidos. Los niveles de precios se construyen dividiendo las Paridades del Poder Adquisitivo por los tipos de cambio. Costa Rica está excluida debido a la falta de datos sobre el PIB per cápita para el año 2018.
Fuente: Costa et al 2022 a partir de Cuentas Nacionales (2021) y Estadísticas de Paridad de Precios y Poder Adquisitivo (2021), OCDE.
Resultados y conclusiones
Los resultados obtenidos permiten corroborar algunas de las hipótesis planteadas. La aplicación de deflactores de PPA regionales (en lugar del promedio nacional) reduce el nivel general de las desigualdades entre regiones, ya que reduce el PIB per cápita real en las regiones más ricas y lo aumenta en las menos desarrolladas (por ejemplo, se pasa de un índice de Theil de 0,039 a 0,026 en el año 2018). Estos resultados confirman la sobreestimación de las disparidades regionales cuando se utilizan deflactores de PPA nacionales. En la figura 2 se muestra el impacto de usar las PPA nacionales o las PPA regionales estimadas sobre el PIB per cápita regional. Por ejemplo, varias regiones de Noruega y Suecia parecen ser más ricas después de ajustar las cifras del PIB per cápita con las PPA regionales (muestran colores más oscuros); en cambio, otras regiones, como la Comunidad de Madrid, después de aplicar las PPA regionales, parecen menos favorecidas que cuando se aplican las PPA nacionales.
Figura 2. PIB per cápita en las regiones OCDE (2018).
PIB per cápita regionales ajustados con la PPA nacional (en miles $)
PIB per cápita regionales ajustados con las PPA estimadas en Costa et al (2022) (en miles $)
No se disponen de datos para Colombia, Costa Rica, Islandia ni Israel.
Fuente: Costa et al 2022.
Pero como se decía al principio de esta nota, la falta de precisión en la medición de las variables económicas regionales puede llevar a un diseño de políticas impreciso (lo que puede afectar a la evaluación de la eficacia de las mismas). Un ejemplo en este sentido lo podemos encontrar en la política de cohesión regional de la UE. Como es sabido, los recursos de los fondos FEDER y FSE+ para el periodo 2021-7 se asignarán a las regiones (NUTS2) con intensidades de ayudas decrecientes ante mayores niveles de PIB per cápita, ajustado mediante el deflactor de precios de cada país (PPA) y calculado para el período 2015-2017. Para ello se distinguen tres tipos de regiones: i) las regiones menos desarrolladas que son aquellas cuyo PIB per cápita es inferior al 75 % de la media de la UE-27; ii) las regiones en transición, aquellas cuyo PIB per cápita se sitúa entre el 75 % y el 100 % de la media de la UE-27; iii) las regiones más desarrolladas, aquellas cuyo PIB per cápita es superior al 100% de la media de la UE-27.
Pues bien, si en lugar de aplicar la PPA nacional se aplica la PPA regional estimada, se produce un cambio en la clasificación de alrededor el 10% de las regiones europeas, principalmente en regiones de España, Francia, Finlandia y Grecia. Este ajuste implicaría que algunas de estas regiones vean reducida (15 regiones) – y otras aumentada (7)- la intensidad de las ayudas procedentes de los fondos de cohesión de la UE (ver Tabla 1).
Tabla 1. Cambios en el tipo de región tras ajustar el PIB per cápita nominal regional según los deflactores estimados de precios regionales.
En conclusión, estas nuevas estimaciones subrayan la importancia de tener en cuenta las diferencias de precios al evaluar las diferencias económicas regionales. Poder disponer de PPA regionales oficiales y, por tanto, elaboradas por instituciones oficiales, permitiría mejorar drásticamente el soporte estadístico sobre el que diseñar, implementar y evaluar políticas de desarrollo regional.
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[i] Balassa B. 1964. “The Purchasing-Power Parity Doctrine: A Reappraisal”, Journal of Political Economy, vol. 72 (6), pp. 584-596; Samuelson PA. 1964. “Theoretical notes of trade problems”, Review of Economics and Statistics, vol. 46, pp. 145-154.