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Nota metodológica sobre el impacto de la crisis económica en una zona minera y aplicación a un caso
Research Note on the Impact of the Economic Crisis in a Mining Area and Application to a Case
Investigaciones Regionales, núm. 34, , 2016
Asociación Española de Ciencia Regional

Artículos

Disponible en:
http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=28945294006


Recepción: 28 Octubre 2015

Aprobación: 17 Diciembre 2015

Resumen: El objetivo de esta Nota de Investigación es mostrar una metodología que permite analizar la evolución socioeconómica de una región y, a partir de ello, valorar cuantitativamente los beneficios o perjuicios derivados de las políticas adoptadas. El trabajo empírico consiste en un análisis descriptivo de conglomerados con respecto a una selección de variables relacionadas con el desarrollo de 105 municipios mineros y limítrofes de las provincias de León y Palencia entre 2007 y 2014. El resultado indica que, en efecto, el impacto derivado de la crisis económica fue muy importante, especialmente en materia de empleo. Clasificación JEL: C38; R11; R12; R59.

Palabras clave: AHP, desarrollo local, comarcas carboníferas, sector minero, Castilla y León.

Abstract: The aim of this Research Note is to show a methodology that will allow us to analyze the socio-economical evolution of a region as a case-study, and from thereon to make a quantitative evaluation of the benefits or prejudices derived from the policies previously adapted. The empirical work consists of an empirical analysis of conglomerates regarding a selection of variables related to the development of 105 mining municipalities bordering the provinces of Leon and Palencia between 2007 and 2014. The results demonstrate that, in effect, the impact derived from the economic crisis was very important, especially when it comes to employment. JEL Classification: C38; R11; R12; R59.

Keywords: AHP, local development, coal basins, mining sector, Castilla y León.

1. Introducción al modelo

El Proceso de Análisis Jerárquico (AHP) fue desarrollado por Thomas Saaty entre 1980 y 1994 1 . Ante un amplio abanico de alternativas de decisión finitas permite simplificarlas en unas cuantas variables y así encontrar explicaciones. En lo referente a las medidas relativas, primero es necesario realizar comparaciones entre los criterios, sub-criterios y alternativas; en segundo lugar compararlas con un tercer elemento común para ambas; y, por último, clasificar las alternativas de la mejor a la peor. En el caso de las medidas absolutas, las alternativas no se comparan unas con otras, sino que los valores (centroides) obtenidos del Análisis Clúster se asumen como tales.

El Método de Decisión Multicriterio puede ser utilizado para: i) construir un ranking socioeconómico municipal; ii) definir los factores obtenidos del análisis de componentes, y iii) identificar las alternativas que concurren. Cuando el número de alternativas a analizar es elevado es necesario crear escalas de intensidad, de conformidad a los siguientes pasos: i) descomponer los elementos del problema en forma jerárquica; ii) emitir los juicios comparativos de los elementos, y iii) realizar una síntesis de las comparaciones para así obtener las prioridades finales. La expresión jerárquica de los elementos debe tomar en consideración que en el primer nivel se sitúa el objetivo principal del problema, en el segundo, los criterios apropiados para lograr el objetivo planteado, y por último, los municipios seleccionados (Llamazares Redondo y Berumen, 2011).


Figura 1
Estructura jerárquica del ranking
Fuente: elaboración propia

Para conocer la evolución socioeconómica se realizan las comparaciones por pares con respecto a cada criterio, por lo cual, se utiliza la escala de Saaty (1980) porque permite distinguir entre elementos. Por último, se deben tomar en cuenta los resultados del análisis de componentes (Rotación Varimax).

Para conocer la preferencia del grupo respecto a los diferentes componentes evaluables, el análisis se realiza mediante comparaciones binarias frente al objetivo determinado. Así, mediante los términos de importancia, preferencia o probabilidad es posible expresar una amplia diversidad de elecciones. Para establecer la valoración sobre la importancia relativa de las mismas y su contribución al cumplimiento de la obtención del ranking de nuevo se utiliza la escala de Saaty (valores de 1 a 9).

Tabla 1
Valoraciones comparativas entre criterios

La Figura 2 muestra la estructura jerárquica y la escala para cada componente (criterio). En lugar de definir alternativas (municipios) visibles, en el modelo se crean las escalas debajo de los criterios (contra las cuales las alternativas serán contrastadas) 2 . Dado que el modelo es bastante flexible, puede variar el grado de detalle y la denominación de la intensidad de uno a otro criterio.


Figura 2
Estructura jerárquica del ranking con escalas de intensidad
Fuente: elaboración propia

A continuación hay que definir el significado de alto, medio alto, etc., con los valores (centroides) obtenidos del Análisis Clúster. Debido a que se dispone de una escala absoluta, no es necesario realizar la ponderación de las intensidades por comparaciones pareadas, por lo cual se utiliza la misma escala para los 10 componentes, cada uno con sus respectivos valores. Y por último, cada municipio debe ser evaluado en cada una de las escalas creadas.

2. Aplicación. Impacto de la crisis en los municipios mineros de Castilla y León

La metodología descrita se ha aplicado al análisis de un caso concreto del área minera castellano-leonesa. Los municipios mineros y limítrofes de la Comunidad Autónoma de Castilla y León han sido algunos de los más afectados por la última crisis económica, si bien desde hace mucho tiempo han arrastrado diversos problemas socioeconómicos (Berumen, 2014). Al amparo de la Decisión CECA 3632/93, en las últimas décadas el sector ha subsistido gracias al gasto público, las subvenciones y las barreras comerciales (Berumen, 2012). Los recursos se han canalizado a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), y en el caso específico español, de los Planes del Carbón y del Plan Nacional de Reserva Estratégica de Carbón. Ahora bien, la Comisión Europea ha confirmado que el 31 de diciembre de 2018 se eliminarán las subvenciones y barreras comerciales al carbón, lo que inevitablemente provocará un fuerte impacto en el desarrollo de las regiones (Berumen y Llamazares Redondo, 2014). En consideración a estos elementos, el presente trabajo empírico se interesó en conocer la evolución socioeconómica de las comarcas mineras y limítrofes de las provincias leonesa y palentina entre 2007 y 2014, es decir, entre el último año antes del estallido de la crisis y el año en que teóricamente terminó.

La Tabla 2 muestra los municipios seleccionados ( BOE de 5 de enero de 2002) y la Tabla 3 las variables utilizadas (agrupadas por campos temáticos, con una varianza del 80% respecto a su dimensión original). Las variables fueron codificadas, los datos depurados a partir de criterios de coherencia y congruencia, y en algunas variables se elaboraron funciones para agruparlas dentro de la serie temporal.

Tabla 2
Municipios analizados

Tabla 3
Variables por campos temáticos

3. Resultados de la investigación

A partir de la utilización de la metodología propuesta al inicio de esta Nota, los resultados arrojaron que en 2007 las diferencias entre los municipios eran considerables: una distancia del 29% entre el primero y los dos últimos.


Gráfico 1
Ranking socioeconómico en 2007
Fuente: elaboración propia

A continuación se realizó el mismo procedimiento para 2014. En 2007 el peor dato registrado fue del 71%, pero siete años más tarde descendió hasta el 56%. Así, las prioridades porcentuales medias registradas entre los 10 primeros y los 10 últimos fue del 24%, y la de los tres últimos y los tres primeros del 44%. En efecto, las diferencias significativas entre los porcentajes de los municipios mejor y peor posicionados en los siete años analizados confirman que la crisis tuvo un impacto importante.


Gráfico 2
Ranking socioeconómico en 2014
Fuente: elaboración propia

La Tabla 4 muestra, a su vez, la evolución socioeconómica entre el año previo al estallido de la crisis y su contrastación al término de la misma.

Los componentes se dividen en dos grupos: los sombreados en gris claro mantuvieron escasas variaciones, mientras que los sombreados en gris oscuro sufrieron cambios importantes.

Tabla 4
Evolución socioeconómica municipal en 2007 y 2014

4. Conclusiones

El desarrollo alcanzado por la tecnología informática en las dos últimas décadas ha permitido importantes avances en la construcción de métodos cuya finalidad es el análisis de grandes cantidades de datos y variables. La metodología aquí propuesta, fruto del cúmulo de avances en materia de análisis multivariante, ha sido especialmente pensada para analizar la evolución socioeconómica de una región, independientemente de las actividades económicas dominantes. Su principal utilidad radica en que las autoridades, empresas y académicos pueden conocer con bastante precisión la situación socioeconómica regional y a partir de ello valorar cuantitativamente los beneficios o perjuicios derivados de las políticas adoptadas en un periodo determinado.

En el caso empírico estudiado, los resultados señalan que la pasada crisis económica y financiera tuvo un impacto muy potente entre los municipios mineros y limítrofes de las provincias de León y Palencia, en particular en la destrucción de puestos de trabajo. En términos generales, los municipios que antes de la crisis estaban mejor posicionados resistieron mejor, mientras que los peor situados también fueron los que más acusaron el desempleo siete años después. De lo anterior se deduce que las comarcas localizadas en los últimos puestos también son las más dependientes de las subvenciones, por lo cual, si en el tiempo que media entre 2016 y 2018 los agentes sociales y productivos no encuentran alternativas que permitan retener a los habitantes más jóvenes, seguramente se verán obligados a emigrar en busca de mejores oportunidades laborales.

Referencias

Berumen, S. A. (2012): "Evaluation of the impact of aids sectorial policy in the development of the mining region of Castilla y León", Journal of Economics, Finance and Administrative Science, 17(33), 15-30.

Berumen, S. A. (2014): "Impacto de la crisis en el desarrollo económico de las regiones mineras en Europa", Problemas del Desarrollo, 176(45), 83-106.

Berumen, S. A., y Llamazares Redondo (2014): "Economic Development and Viability Firms in European Mining Regions", Regional and Sectoral Economic Studies, 14(1), 33-46.

BOE (5 de enero de 2002): Orden de 17 de diciembre del Ministerio de Economía, Madrid, Boletín Oficial del Estado.

Kahl, A. (1970): "Management Decision Models and Computers", Management Science, 17(4), B269-B281.

Kahneman, D., y Tversky, A. (1979): "Prospect Theory: An Analysis of Decisions Under Risk", Econometrica, 4, 263-291.

Llamazares Redondo, F., & Berumen, S. A. (2011): Los Métodos de Decisión Multicriterio y su Aplicación al Análisis Local, Madrid, Esic Business & Marketing School.

Miller, A. (1956): "The Magical Number Seven Plus or Minus Two. Some Limits On Our Capacity For Processing Information", The Psychological Review, 63, 81-97.

MIN (2006): Plan 1998-2005 de la Minería del Carbón y Desarrollo Alternativo de las Comarcas Mineras, Madrid, Ministerio de Industria.

Saaty, T. L. (1980): Multicriteria Decision Making: The Analytic Hierarchy Process, New York, McGrawHill.

Saaty, T. L. (1986): "Axiomatic Foundation of the Analytic Hierarchy Process", Management Science, 32(7), 841-855.

Saaty, T. L. (1990): "How to Make a Decision", European Journal of Operational Research, 48, 9-26.

Saaty, T. L. (1994a): Fundamentals of Decision Making and Priority Theory with the Analytic Hierarchy Process, Pittsburgh, RWS Publications.

Saaty, T. L. (1994b): "How to Make a Decision: The Analytic Hierarchy Process", Interfaces, 24(6), 19-43.

Saaty, T. L. (1994c): "Homogeneity and Clustering in AHP Ensures the Validity of the Scale", European Journal of Operational Research, 72, 598-601.

Simon, H. A. (1947): Administrative Behaviour. A study of decision making processes in administrative organizations, New York, Free Press.

Notas

1 Los primeros trabajos fueron los de Simon (1947) y Miller (1956). Posteriormente, Kahl (1970) y Kahneman y Tversky (1979) publicaron las herramientas definitivas utilizadas por Saaty (entre 1980 y 1994) para definir el modelo.

2 En lugar de comparar las alternativas se comparan las preferencias de las escalas creadas y luego se relacionan con cada criterio.



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