Download evolución de las relaciones intersectoriales de la economía asturiana

ANÁLISIS DEL CAMBIO ESTRUCTURAL A PARTIR DE UN MÉTODO
DE EXTRACCIÓN
Carmen Ramos Carvajal, [email protected]
Ana Salomé García Muñiz, [email protected]
Departamento de Economía Aplicada, Universidad de Oviedo
1. INTRODUCCIÓN
El análisis input-output es una herramienta de incuestionable utilidad en la
elaboración de estudios económicos, ya que permite recoger tanto las relaciones entre
los distintos sectores como otros agregados de interés como, por ejemplo, la demanda
final, importaciones y exportaciones o el valor añadido bruto. Por ello, podemos
considerar una tabla input-output (TIO) como la “materia prima” necesaria para ahondar
en el conocimiento de una economía.
Un paso importante en el conocimiento de una economía es la realización de un
análisis estructural, el cual nos permitirá comprender la realidad de la nación o región
objeto de estudio. En este sentido, los profesores Pulido y Fontela señalan que “en
cualquier proceso de modelización, el análisis estructural es un requisito previo a las
tareas de predicción y simulación de alternativas de futuro1”. La relevancia de dicho
análisis ha propiciado su frecuente aplicación desde la década de los años cincuenta, así
podemos referirnos a los conocidos coeficientes propuestos por Chenery y Watanabe
(1958) y Rasmussen (1956). Algo posteriormente, Strassert (1968) propuso el
denominado método de extracción, el cual consiste, en términos generales, en
cuantificar cómo afectaría a una economía la eliminación de un determinado sector. A
1
Pulido, A. y E. Fontela (1993): Análisis input-output. Modelos, datos y aplicaciones. Ed. Pirámide. Pág.
116.
1
partir de este enfoque diversos autores han propuesto técnicas alternativas (Cella, 1984,
Sonis y otros, 1995; Dietzenbacher y Van der Linden, 1997, entre otros).
En este trabajo efectuaremos un breve repaso de algunas de las técnicas que se
encuadrarían dentro de la óptica de la extracción, haciendo referencia a sus
características principales. Posteriormente procederemos al análisis del cambio que ha
experimentado la economía asturiana en el período 1985-1995, utilizando la
metodología anteriormente señalada.
2. ANÁLISIS ESTRUCTURAL CLÁSICO
La información recogida en una TIO permite detectar las industrias “clave” de
una economía a partir de las interdependencias existentes entre los diferentes sectores.
Dichas interdependencias pueden cuantificarse a través de los eslabonamientos
interindustriales (linkages).
En este sentido, Hirschman (1958) distinguió entre eslabonamientos hacia
delante y hacia atrás. Los primeros surgen cuando una rama produce bienes y servicios
que serán utilizados por otras como inputs intermedios. Los eslabonamientos hacia atrás
permiten cuantificar la capacidad de un sector para provocar el desarrollo de otros, al
utilizar los bienes producidos por éstos como inputs intermedios. Se consideran como
industrias claves aquellas con fuertes eslabonamientos hacia atrás y hacia delante.
Una primera aproximación al estudio de las relaciones intersectoriales de una
economía puede ser la consideración de las medidas propuestas por Chenery y
Watanabe (1958) y Rasmussen (1956).
Así pues, Chenery y Watanabe proponen el siguiente coeficiente como media
del eslabonamiento hacia atrás
EA CW  i´A
(1)
2
Donde A es la matriz que recoge los coeficientes técnicos e i´ es una matriz fila
cuyos elementos son unos.
La expresión que permite obtener los eslabonamientos hacia delante es la
siguiente:
ED CW  Ai
(2)
Ahora i representa una matriz columna con elementos unitarios.
A partir de las medidas anteriores, que al basarse en la matriz de coeficientes
técnicos sólo recogerían las relaciones directas, Rasmussen propone indicadores de los
eslabonamientos sobre relaciones totales, para ello considera la matriz inversa de
Leontief, (I-A)-1. La siguiente expresión determinaría los eslabonamientos hacia atrás:
EA R  i´(I  A) 1
(3)
Mientras que un encadenamiento hacia delante se obtendría como
ED R  (I  A) 1 i
(4)
Resulta conveniente utilizar promedios normalizados para determinar los
eslabonamientos, es decir, emplear coeficientes que cuantifiquen en términos relativos
la fuerza con que un sector productivo es capaz de “arrastrar” al conjunto de la
economía o que determinen el impacto que recibe un sector ante un crecimiento del total
de ramas. Así pues, podemos escribir la expresión aparecida en (1) de la siguiente forma
EA RR 
i´A
i´Ai /n
(5)
Este índice recibe el nombre de indicador del poder de dispersión. Donde n
recoge el número de sectores considerados.
3
Asimismo, se define el índice de sensibilidad de absorción2 como
ED RR 
Ai
i´Ai /n
(6)
En algunos trabajos (Beyers, 1976 y Jones, 1976) se ha señalado la conveniencia
de utilizar para determinar los eslabonamientos (expresiones (2), (4) y (6)) hacia delante
un modelo de oferta; ya que tal y como se han presentado cuantifican un cambio un
tanto peculiar: un crecimiento simultáneo de una unidad en el output total de cada sector
(2) o un crecimiento de una unidad en la demanda final (5) y (6).
La formulación del modelo de oferta o de Ghosh es la siguiente:
x´ x´B  v´
(7)
Donde x´ hace referencia al vector de output total transpuesto, B es la matriz de
coeficientes de distribución y v´ es el vector de valores añadidos, también transpuesto.
A partir de (7) podemos reformular el coeficiente de Chenery y Watanabe que
aparece en (2) como
ED CW  Bi
(8)
Los elementos bij de dicha matriz B indican la proporción del output del sector iésimo que va al j-ésimo.
Para recoger las relaciones directas e indirectas se propone construir dichas
medidas a partir de los elementos de la matriz inversa (I-B)-1, tomando el coeficiente de
Rasmussen que aparece en (4) la expresión resultante es la siguiente:
ED R  (I  B) 1 i
(9)
2
Observemos que las expresiones (5) y (6) sólo tomarían en consideración las relaciones directas. Para
tener en cuenta las totales se debería sustituir la matriz A de coeficientes técnicos por la inversa de
1
1
Leontief, esto es, EA RR  ni´ (I  A) y ED RR  n (I  A) i , respectivamente.
1
i´(I  A) 1 i
iI  A  i
4
3. EL MÉTODO DE EXTRACCIÓN COMO HERRAMIENTA EN EL ANÁLISIS
ESTRUCTURAL
Las medidas tradicionales propuestas por Chenery y Watanabe y Rasmussen han
sido objeto de una fuerte polémica, siendo discutidas y cuestionadas por diversos
autores, especialmente durante la década de los años setenta3. Así pues, surgieron
preguntas de respuesta contradictoria como ¿puede considerarse una medida de las
anteriormente señaladas como superior a las demás y en qué circunstancias? ¿es
preferible usar sumas ponderadas de columnas? y, en este caso, ¿qué ponderaciones
deberían ser utilizadas?... En este ambiente de duda surgieron algunos planteamientos
alternativos, uno de los cuales es el método de la extracción hipotética.
Procederemos a continuación a comentar, con algún detenimiento, el
planteamiento genérico de la metodología de la extracción, así como algunos de los
métodos concretos derivados del mismo. Este enfoque pretende ser una alternativa al
método clásico en la determinación de los eslabonamientos hacia delante y hacia atrás.
3.1. PLANTEAMIENTO INICIAL DEL MÉTODO DE EXTRACCIÓN
La idea central del método de extracción, propuesto por Strassert (ob.cit.),
consiste en “sacar” hipotéticamente un sector de la economía objeto de estudio y
examinar la influencia de dicha extracción en el resto de ramas productivas.
Partiremos de la ecuación del modelo de Leontief
x=(I-A)-1y
(10)
Donde x representa un vector de output total e y de demanda final, ambos de
dimensión n; (I-A)-1 es una matriz de n filas y n columnas.
3
Puede verse este aspecto ampliamente en el trabajo de L. P. Jones (1976): The measurement of
hirschmanian linkages. Quaterly Journal of Economics, Vol. 90, pág. 323-333.
5
Supongamos que un sector es extraído de la economía, por ejemplo, el k-ésimo,
esto significa que la fila y columna que ocupan dicho lugar desaparece del sistema y,
por lo tanto, también de la matriz A. Por ello, la ecuación (10) puede ser rescrita de la
siguiente manera:
x(k )  I  A (k ) y (k )
1
(11)
donde A(k) es una matriz de orden (n-1) x (n-1), ya que se ha eliminado la fila y
columna k-ésima, x(k ) representa un vector de output total e y ( k ) un vector de
demanda, ambos de dimensión n-1, por el mismo motivo.
Dados y(k) e y ( k ) , se asumirá que x(k ) es menor que x, esto es,
x i (k ) < xi  i=1,2...k-1, k+1,...n
x(k ) es obtenido como si el sector k-ésimo no existiese en la economía y, por lo tanto,
no genera relaciones con otras ramas productivas, mientras que x se determina
eliminando el output final de ese sector. Entonces, la suma de las diferencias entre los
elementos de xi(k) y x i (k ) puede considerarse como la medida de los eslabonamientos
de dicho sector extraído con el resto. Es decir,
n
L( k ) 
 x
i
 x i (k )
(12)
i 1,i  k
donde L(k) representa un indicador del eslabonamiento de ese sector.
La expresión (12) muestra la diferencia entre el output antes de la extracción y
después de la misma. A este método se le atribuyen fundamentalmente dos críticas, la
primera de las cuales es debida a Cella (1984) y Clements (1990), entre otros, quienes
señalan que dicha técnica no permite distinguir entre los eslabonamientos hacia delante
y hacia atrás, ya que proporciona una cuantificación agregada de los mismos. La
segunda es formulada por Dietzenbacher (1997) al señalar que la hipótesis consistente
6
en la eliminación de un sector entero (se correspondería con la supresión de una fila y
columna completas) puede considerarse como un planteamiento muy restrictivo.
3.2 MÉTODO PROPUESTO POR CELLA
Cella (ob. cit.) propone un método de extracción que supera alguno de los
inconvenientes antes señalados, al permitir descomponer el efecto total en
eslabonamientos hacia delante y hacia atrás.
El planteamiento que realiza es el siguiente: considera que todos los sectores de
una economía pueden clasificarse en dos grupos: aquellos que van a ser extraídos de la
misma que denominaremos sector (grupo) r y aquellos que permanecen en ella, sector
(grupo) s.
De nuevo partiremos del modelo de Leontief expresado de la siguiente manera:
x r  A rr
x   A
 s   sr
A rs  x r  y r 

A ss  x s   y s 
(13)
Donde Arr, Ars, Asr y Ass son submatrices que constituyen los elementos de la matriz
particionada de coeficientes técnicos, xr y xs hacen referencia al output total de los
grupos r y s, respectivamente, yr e ys recogen la demanda final de ambos grupos.
Supondremos que no existen (hipotéticamente) relaciones entre ambos grupos,
es decir, el sector r no compra ni vende bienes intermedios al sector s, y por lo tanto
Ars=Asr=0, entonces podemos expresar la ecuación anterior como
x r  A rr
x    0
 s 
0   x r  y r 

A ss  x s   y s 
(14)
donde x r y x s representan a los vectores de output de los sectores r y s después de la
extracción.
Dichos valores del output se derivan de la ecuación siguiente:
7
1
0  y r 
 x r  (I  A rr )
x   
0
(I  A ss )  y s 
 s 
(15)
Entonces el efecto eslabonamiento total (ET) puede definirse del siguiente modo
ET=i´(x- x )
(16)
Donde x( x ) representa el output total conjunto de ambos sectores r y s antes
(después) de la extracción e i´ es un vector cuyos elementos son unos.
Para poder llegar a obtener la descomposición de este efecto total en
eslabonamientos hacia detrás y hacia delante partiremos de la ecuación matricial (13) de
donde operando convenientemente tendremos
1
x r  I  A rr
x   
 s    A sr
 A rs  y r 
  
I  A ss  y s 
(17)
calculando la inversa de dicha matriz por bloques se obtiene la expresión siguiente:
HA rs G ss
x r   H
 y r 
 x   G A H G (I  A HA G )  y 
ss
sr
rs
ss   s 
 s   ss sr

donde H es I  A rr  A rs (I  A ss ) 1 A sr

1
(18)
y Gss toma el valor (I-Ass)-1.
Si restamos ahora las ecuaciones (15) y (18) obtendremos4
HA rs G ss
x r  x r   H  G rr
 y r 
 x  x   G A H G A HA G   y 
s
ss sr
rs
ss   s 
 s
 ss sr
(19)
donde Grr denota (I-Arr)-1.
Dado que el efecto de eslabonamiento total ha sido definido como la diferencia
entre el output total antes y después de la extracción, podemos escribir
ET  i ´r (H  G rr )  i ´s G ss A sr Hy r  i ´r HA rsG ss  i ´s G ss A sr HA rsG ss y s
4
0 
(I  A rr )
0
(I  A ss )

Nótese que 
1
G
  rr
 0
(20)
0 
G ss 
8
Cella hace corresponder el primer sumando con el eslabonamiento hacia atrás
(EA) y el segundo con los eslabonamientos hacia delante (ED), esto es,
EAc= i ´r (H  G rr )  i ´s G ss A sr Hy r
(21)
EDc= i ´r HA rsG ss  i ´s G ss A sr HA rsG ss y s
(22)
Como se puede apreciar EA=0 si y sólo si Asr=0 (con yr no nulo) y,
análogamente, ED=0 si y sólo si Ars=0 (con ys no nulo).
Este método está basado en la descomposición del output total de los sectores y
lleva asociados unos eslabonamientos hacia delante y hacia atrás no simétricos. Lo cual
lo invalida para poder efectuar a partir de él comparaciones con otros métodos como
pueden ser los coeficientes tradicionales de Chenery y Watanabe y de Rasmussen.
3.3. MÉTODO DE EXTRACCIÓN DE DIETZENBACHER Y VAN DER LINDEN
Otro de los métodos de extracción utilizado en análisis estructural es el
propuesto por Dietzenbacher y Van der Linden (1997). Parte de un planteamiento
similar al de Cella, pero considera un doble enfoque, utiliza el modelo de Leontief para
determinar los eslabonamientos hacia atrás y el de Ghosh para obtener encadenamientos
hacia delante.
Comenzaremos por referirnos a la determinación de los encadenamientos hacia
atrás. Como supuestos de partida asumiremos que los elementos de la columna j de la
matriz de coeficientes son ceros, esto es, Ajj=Asj=0, o lo que es lo mismo, el vector jésimo no compra inputs intermedios a otros sectores. Podemos representar el modelo
input-output después de la extracción del siguiente modo:
x j  0 A js   x j  y j 
x   0 A  x   y 
ss   s 
 s 
 s
(23)
9
donde x j representa el output total del sector j-ésimo y x s el del resto de sectores,
ambos después de la extracción; yj e ys son los vectores de demanda final del sector j y
del resto de sectores respectivamente.
Entonces
1
 x j   I  A js   y j 
 x   0 I  A   y 
ss 
 s 
 s
(24)
Por lo tanto, calculando la inversa de la matriz particionada tenemos
x   I A js G ss  y j 
x( j)   j   
G ss  y s 
x s  0
(25)
donde x( j) representa el output total después de la extracción de la rama j-ésima.
El efecto eslabonamiento hacia atrás viene definido como
d( j)  i´x  x( j)
(26)
Sustituyendo en esta expresión las ecuaciones (18) y (25) tenemos
d( j)  i j
(H  I)A js G ss  y j 
 HI
i s 
 
G ss A sj H G ss A sj HA js G ss  y s 
(27)
Por lo tanto,
d(j)=[ij(H-I)+isGssAsjH]yj+[(H-I)AjsGss+isGssAsjHAjsGss]ys
(28)
La magnitud del efecto de eslabonamiento hacia atrás está determinado por la
actuación de dos factores: el tamaño del sector j-ésimo y los multiplicadores de output
representados por Gss.
Habitualmente se suele trabajar con d(j) normalizado, esto es, definiremos el
eslabonamiento hacia atrás normalizado dividiendo el efecto absoluto entre el output del
sector j-ésimo.
 d ( j) 
 * 100
EA Dj  
 x 
 j 
(29)
10
Para proceder a la determinación de la expresión que defina el efecto de
eslabonamiento hacia delante partiremos del modelo de oferta cuya expresión es la
recogida en la ecuación (7).
Asumiremos que el sector j no vende mercancías a ningún sector, entonces la
fila i-ésima de la matriz B es cero. El output correspondiente x (i) puede ser obtenido a
partir de la expresión siguiente
 I
x(i)  x i x s   v i v s 
Z ss B si
0
B ss 
(30)
Donde Zss representa (I-Bss)-1.
La diferencia entre x y x (i) es definida como el eslabonamiento hacia delante
absoluto, por lo tanto, podemos escribir
d * (i)  x  x(i) i
(30)
sustituyendo, obtenemos



HI
HB is Z ss  i i 
d * (i)  v i v s 


 
Z ss B si (H  I) Z ss B si HB is Z ss  i s 
(31)

La matriz H es (I-Bii-BisZssBsi]-1.
Operando en la expresión anterior











d * (i)  v i H  I  HB is Z ss i i  v s Z ss B i H  I  Z ss B si HB ir Z ss i s
(32)
En términos relativos podemos definir el eslabonamiento hacia delante como
 d(i) 
100
ED iD  
 xi 
(33)
11
4. LA DETERMINACIÓN DEL CAMBIO ESTRUCTURAL EN LA ECONOMÍA
ASTURIANA
Una vez que se han presentado algunas de las técnicas aplicadas para efectuar un
análisis estructural, procederemos a determinar el cambio que ha experimentado la
economía asturiana en el período 1985–1995. Consideramos dicho período adecuado,
ya que es lo suficientemente amplio como para permitir apreciar, con cierta nitidez, el
cambio experimentado, por otra parte, no hemos podido extender más dicho período
hacia la actualidad, por tratarse la tabla de 1995 de la última publicada.
4.1. HOMOGENEIZACIÓN DE LA INFORMACIÓN
El paso previo para llevar a cabo dicha aplicación ha consistido en un
tratamiento inicial de la información para proceder a su homogeneización.
La tabla de Asturias de 1995 ha experimentado un significativo cambio
metodológico, ya que se ha realizado de acuerdo a la normativa del Sistema Europeo de
Cuentas (SEC). Fruto de dicho cambio ha sido la modificación experimentada en la
composición y número de sus sectores, así pues, la TIOA-85 aparece clasificada en 48
ramas y la TIOA-95 en 60, 31, 16 y 4. Hemos optado, para ganar en operatividad, por
utilizar la clasificación Hermes y agregar a 9 ramas, sin embargo, se nos han planteado
dos problemas: el primero de ellos se refiere a la rama de Fabricación de muebles; otras
manufactureras, la cual engloba tres ramas de la TIOA de 1985: Fabricación de
productos metálicos, Industrias de la madera y Otras industrias manufactureras. Por otra
parte, las ramas Investigación y desarrollo y Actividades sanitarias no aparecen
clasificadas en Servicios destinados y no destinados a la venta, como lo estaban en la
tabla de 1985. En ambos casos hemos efectuado un tratamiento similar, se ha
12
cuantificado en las tablas de 1985 y 1990 el peso medio que tiene la rama Fabricación
de productos metálicos respecto al total de las tres implicadas (Fabricación de productos
metálicos, Industrias de la madera y Otras industrias manufactureras) y se ha supuesto
que se mantiene esta misma proporción en 1995. Análogamente, se ha calculado el peso
que tiene Educación e investigación no destinada a la venta y destinada a la venta, y
Servicios sanitarios destinados y no destinados a la venta respecto a sus totales
respectivos en las tablas anteriores y aplicado los mismos porcentajes a los valores que
aparecen en la tabla de 1995.
En el cuadro siguiente se presenta la agregación señalada.
Cuadro Nº 1. Correspondencias entre la clasificación de la TIOA-85 y TIOA-95
según la clasificación Hermes
SECTORES HERMES
SECTORES TIOA-95
Agricultura (A)
SECTORES TIOA-85
1-2
Energía (E)
3-4-5-6-7
4-5-17-32-33
Productos manufacturados:
intermedios (Q)
8-9-10-11-12-13-14-15
6-7-8-18-20-21
Productos manufacturados:
equipo (K)
16-17-18-19-20-21-22
22-23-24-25-26-27-28-2930 (parte)
Productos manufacturados:
consumo (C)
23-24-25-26-27-28-29-3031-32-33-34
9-10-11-12-13-14-15-1619-30 (parte)
Construcción (B)
35
34
Transportes y
comunicaciones (Z)
39-40
39-40-41-42-43
Otros servicios destinados a
la venta (L)
36-37-38-41-42-43-44-45-
31-35-36-37-38-44-45-4647-48-49-50 (parte)-51-53
(parte)-54 (parte)
Otros servicios no
destinados a la venta (G)
47-48
46
1-2-3
50 (parte)-52-53(parte)54(parte)-56-57-58-59-60
Nos ha parecido conveniente utilizar los flujos intersectoriales, demanda y
producción interiores, excluyendo las magnitudes referentes al resto de España y
13
extranjero, ya que creemos que permiten mostrar con más claridad los efectos sobre la
economía asturiana.
Una vez hechas estas primeras consideraciones, estamos en disposición de
efectuar un análisis del cambio estructural.
4.2. DETERMINACIÓN DEL CAMBIO ESTRUCTURAL
Con el fin de analizar el cambio estructural aplicaremos el método presentado
por Dietzenbacher y Van der Linden, por considerarlo adecuado, ya que, además de
permitir distinguir entre eslabonamientos hacia atrás y hacia delante, los determina
simétricamente lo que posibilitaría efectuar posteriores comparaciones de los resultados
con los obtenidos mediante otros métodos.
En el cuadro siguiente se muestran los resultados de la cuantificación de los
eslabonamientos hacia atrás para 1985, han sido calculados en relación a la media, así
conoceremos qué sectores presentan una capacidad superior al promedio para provocar
desarrollo en otros:
Cuadro Nº 2. Eslabonamientos hacia atrás, 1985
SECTORES
EA(1985)
Agricultura (A)
0.7027
Energía (E)
0.7051
Productos manufacturados: intermedios (Q)
0.9264
Productos manufacturados: equipo (K)
1.2917
Productos manufacturados: consumo (C)
1.1355
Construcción (B)
1.1064
Transportes y comunicaciones (Z)
1.077
Otros servicios destinados a la venta (L)
0.9722
Otros servicios no destinados a la venta (G)
1.1350
Esto es, podemos apreciar que los sectores Productos manufacturados de equipo,
Productos manufacturados de consumo, Construcción, Transportes y comunicaciones y
otros servicios no destinados a la venta presentan eslabonamientos hacia atrás
superiores a la media.
14
Si ahora consideramos los eslabonamientos referidos a 1995, se obtiene la
siguiente tabla:
Cuadro Nº 3. Eslabonamientos hacia atrás, 1995
SECTORES
EA (1985)
Agricultura (A)
0.8448
Energía (E)
0.8812
Productos manufacturados: intermedios (Q)
1.0087
Productos manufacturados: equipo (K)
1.1478
Productos manufacturados: consumo (C)
1.0606
Construcción (B)
1.0561
Transportes y comunicaciones (Z)
1.001
Otros servicios destinados a la venta (L)
0.923
Otros servicios no destinados a la venta (G)
1.1049
Los sectores que presentan unos eslabonamientos hacia atrás superiores a la
media en 1995 son Productos manufacturados intermedios, Productos manufacturados
de equipo, Productos manufacturados de consumo, Construcción, Transportes y
comunicaciones y Otros servicios no destinados a la venta.
Por lo tanto, si analizamos el cambio que han experimentado las estructuras
productivas asturianas en los dos períodos de tiempo señalados, se aprecia que los
sectores con capacidad de provocar desarrollo en los demás por encima del promedio
han variado en pequeña medida: el sector Productos manufacturados intermedios se
muestra en 1995 con un eslabonamiento superior a la media, lo que no ocurría en 1985.
También podemos señalar que los valores de los coeficientes han disminuido, en
términos generales, a lo largo del período objeto de estudio.
Consideremos, ahora, los eslabonamientos hacia delante (en relación a la
media); los resultados obtenidos de la aplicación del método de extracción para 1985
aparecen recogidos en el siguiente cuadro:
15
Cuadro Nº 4. Eslabonamientos hacia delante, 1985
SECTORES
ED (1985)
Agricultura (A)
2.6060
Energía (E)
2.033
Productos manufacturados: intermedios (Q)
0.6838
Productos manufacturados: equipo (K)
0.8505
Productos manufacturados: consumo (C)
0.2646
Construcción (B)
0.3323
Transportes y comunicaciones (Z)
1.2787
Otros servicios destinados a la venta (L)
0.7838
Otros servicios no destinados a la venta (G)
0.1888
De la lectura de los datos anteriores se sigue que los sectores Agricultura,
Energía y Transportes y comunicaciones, presentan eslabonamientos hacia delante por
encima de la media.
Los eslabonamientos hacia delante correspondientes a 1995 aparecen recogidos
en la tabla expuesta a continuación:
Cuadro Nº 5. Eslabonamientos hacia delante, 1995
SECTORES
ED (1995)
Agricultura (A)
2.8787
Energía (E)
1.7412
Productos manufacturados: intermedios (Q)
0.4683
Productos manufacturados: equipo (K)
0.905
Productos manufacturados: consumo (C)
0.2808
Construcción (B)
0.3558
Transportes y comunicaciones (Z)
1.3275
Otros servicios destinados a la venta (L)
0.8555
Otros servicios no destinados a la venta (G)
0.1923
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En 1995, los sectores con fuertes eslabonamientos hacia delante, es decir, que
superan el promedio son: Agricultura, Energía y Transportes y comunicaciones. Estos
sectores son los mismos que aparecían en 1985, lo que nos indica que no ha existido
cambio en la estructura productiva, por lo que se refiere a este aspecto.
En general, se puede apreciar que los valores de los coeficientes que representan
a los eslabonamientos hacia delante son más elevados que los que reflejan los
eslabonamientos hacia atrás.
5. CONCLUSIONES
En este trabajo hemos pretendido mostrar la óptica de la extracción como una
aproximación a los estudios de análisis estructural, la cual se presenta como una posible
alternativa al método clásico (Chenery y Watanabe y Rasmussen). Para ello, hemos
señalado las hipótesis generales, así como algunos métodos concretos de la misma.
Entre estos últimos nos hemos referido a la técnica de Cella y a la propuesta por
Dietzenbacher y Van der Linden. Nos ha parecido más adecuada la utilización de la
segunda técnica, ya que permite distinguir los eslabonamientos hacia atrás y hacia
delante, además su determinación se efectúa de una manera simétrica en ambos casos.
Una vez que, desde una perspectiva analítica, se han comparado los distintos
métodos, hemos procedido a cuantificar el cambio estructural que ha experimentado la
economía asturiana en el período 1985-1995. Los resultados que se siguen de este
análisis muestran que no ha habido modificaciones considerables, así pues, por lo que
se refiere a los eslabonamientos hacia atrás son los sectores Productos manufacturados
de equipo, Productos manufacturados de consumo, Construcción, Transportes y
comunicaciones y Otros servicios no destinados a la venta los que presentan un
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comportamiento superior a la media en 1985; los cuales coinciden con lo que aparecen
en 1995, sin más que añadir Productos manufacturados intermedios.
Los sectores Agricultura, Energía y Transportes y comunicaciones son, en 1985
y en 1995, los que muestran una mayor capacidad de arrastre hacia delante del conjunto
de la economía.
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