10/12/2024

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El modelo espacial RHOMOLO

¿Cuál es el impacto económico de la inversión pública o privada en educación y nuevas tecnologías? ¿Qué efectos tiene mejorar las infraestructuras sobre el empleo y el crecimiento? Y si ésta inversión se realiza sólo en una determinada región, ¿cuál es el impacto económico de un crecimiento de la demanda interna en una región sobre otras regiones que se encuentran dentro del mismo país o en otros países? ¿Serán estos impactos mayores o menores en un mercado comunitario más integrado?

Éstas y muchas otras preguntas se plantean en la evaluación de medidas de política económica. Para responderlas necesitamos investigación y evidencia empírica. Al contrario de lo que nos gustaría pensar, en la mayoría de ocasiones este nexo entre la investigación y su aplicación y traducción en medidas de política económica, simplemente no existe o es muy débil para poder evaluar los efectos de una política económica. Esto ocurre, especialmente, cuando las preguntas que nos hacemos se formulan de manera previa (ex-ante) a la aplicación de la propia política en cuestión.

Para evitar estos conflictos y para que el plano político pueda hacer un uso más eficiente de los recursos, son necesarias evaluaciones ex-ante acerca de los posibles impactos de una determinada política. Ésta es la forma tradicional de proceder por parte de varios organismos internacionales. La Comisión Europea (CE), a través de su Centro Común de Investigación (JRC en inglés), se sumó a esta forma de hacer política económica hace ya décadas. Dado su rol de impulsor de políticas europeas que partan desde el propio presupuesto comunitario, la CE necesita de evaluaciones ex–ante (impact assessment) de dichas políticas. Con este fin, el grupo de investigación REMO (Regional Modelling), ubicado en el centro que el JRC dispone en Sevilla, ha creado el modelo espacial RHOMOLO con el que evaluar los impactos económicos que los principales fondos europeos tienen en las regiones europeas.

Este modelo computable de equilibrio general está sólidamente fundamentado en teoría microeconómica y macroeconómica, combinando los diferentes agentes de la economía europea dentro de un entorno flexible con el que analizar shocks (exógenos) de distinta naturaleza. Así, RHOMOLO es capaz de simular desde cambios en el mercado laboral hasta shocks en las principales variables económicas (consumo, producción, importaciones, etc…), todo ello pasando por inversiones en el capital físico, humano o incluso atendiendo a diferencias en productividad a nivel de empresa (en fase experimental). Todos estos shocks están claramente identificados en la estructura computacional del modelo, pudiendo ser simulados tanto en perspectiva estática como temporal, considerando tantos períodos como se quiera (corto, medio y largo plazo). Además, RHOMOLO puede diferenciar entre efectos directos en una región concreta debidos a una determinada política, como aquellos efectos indirectos (spillover effects) ocasionados por los vínculos entre regiones.

A diferencia de otros modelos macroeconómicos, RHOMOLO se centra en las 267 regiones que configuran el mercado comunitario. El hecho de analizar los efectos a nivel de región y no de país, supone tanto una oportunidad como un riesgo en sí mismo. Explorar el nivel regional tiene sus ventajas en cuanto a la riqueza de resultados que proporciona y la posibilidad de tener en cuenta la diversidad regional a la hora de agregar los resultados a nivel nacional. Pero también tiene sus inconvenientes. El principal de ellos es la exhaustividad de datos que requiere, los cuáles a su vez pueden no existir a nivel regional. Este problema ha llevado a que, dentro de REMO, se desarrollen metodologías tanto para estimar los flujos interregionales de comercio como para regionalizar las tablas Input-Output nacionales con las que poder conocer los intercambios entre regiones y sectores económicos para todo el mercado europeo. Esto suponer ser un aspecto fundamental por el mero hecho de que las regiones son entes espaciales que están mucho más abiertas y expuestas a shocks exógenos que sus correspondientes nacionales, lo que implica que los vínculos entre regiones no sólo sean un elemento transversal del modelo, sino que sean los mecanismos causales a través de los cuáles se transmitan los efectos de unas regiones a otras. A modo de ejemplo, si una región sufre un shock positivo (o negativo) que acabe generando ahorro, inversión y, en definitiva, consumo, esté provocará un aumento (o disminución) de su comercio con el resto de regiones. Según como sea el tipo de comercio de unas regiones con otras, es decir, más sustitutivo o más complementario sectorialmente, cabe esperar que los efectos indirectos sean menores o mayores correspondientemente.

Además, es en este punto donde entra el segundo gran vínculo interregional: los costes de transporte. De acuerdo a la literatura en economía geográfica, la distancia (costes de transporte) entre diferentes lugares geográficos lleva a la acumulación de la actividad económica en unos puntos y no en otros, provocando que las regiones que compartan menores costes de transporte se beneficien en mayor medida del comercio y la actividad económica compartida entre ellas, mientras que aquellas más distantes entre sí, no puedan favorecerse del intercambio mutuo. En RHOMOLO este elemento es fundamental pues permite distribuir espacialmente, y de una manera más realista, los shocks de política económica que estemos analizando, así como sus efectos directos e indirectos.

Por último y para analizar los impactos macroeconómicos sobre el mercado laboral, el modelo permite que éste sea analizado desde distintas ópticas teóricas. Aquí nos centraremos en las dos principales: 1) la curva salarial (wage curve); y 2) la curva de Phillips. Mientras la primera facilita que los ajustes en el mercado laboral sean a través de los salarios implicando variaciones en el empleo menores, el segundo permite que los cambios en el nivel de empleo sean mayores. A modo de ejemplo, la Figura 1 muestra el cambio en el empleo, simulado en RHOMOLO, ocasionado por un aumento del gasto público del 100 millones de € en cada región europea por separado y para cada uno de los dos marcos teóricos comentados. Como puede observarse, bajo un entorno de curva de Phillips, un shock en el gasto público implica un mayor crecimiento del empleo en aquellas regiones del Sur y Este de Europa, mientras que los impactos son menores si nos moviésemos en un contexto de ajustes salariales.

Figura 1. Simulación en RHOMOLO de un aumento del gasto público de 100 millones de € en cada región. Cambio % en el empleo.

Fuente: Lecca et al, (2018).

Por último, cabe preguntarse qué resultados consigue RHOMOLO cuando se analizan políticas macroeconómicas concretas a nivel europeo. Con ese fin, RHOMOLO ya ha sido utilizado desde varios servicios de la Comisión Europea para la preparación del análisis de impacto de las principales líneas del presupuesto comunitario. En concreto, en un trabajo conjunto con el Banco Europeo de Inversiones (BEI), se han analizado los efectos del programa de inversiones (544 mil millones de €) para estimular la economía europea (EFSI) entre 2015-2016 promovido desde el propio BEI. Esta actividad es parte de un ciclo de evaluación anual que comprende tanto el análisis de impacto de los fondos EFSI, como de todo el portfolio de inversiones de la BEI en la economía europea. La siguiente Figura 2 muestra los efectos temporales a corto y a largo plazo de los fondos EFSI para el conjunto de la economía europea. De acuerdo a este análisis, se espera que el PIB europeo crezca un 2,3% para 2020, creando 2,25 millones de empleos (eso sí, si no surgen incertidumbres en el panorama internacional).

Figura 2. Simulación en RHOMOLO del programa de inversiones europeo (EFSI-BEI).

Cambio % en PIB a lo largo de los años.

Fuente: JRC and European Investment Bank

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