COMMON TRENDS AND LINKAGES IN THE

US MANUFACTURING SECTOR, 1969-2000

Luis Lanaspa*

Irene Olloqui*

Fernando Sanz*

* Departamento de Análisis Económico. Universidad de Zaragoza (Spain)

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Abstract

En este artículo partimos de la hipótesis de que las series de empleo por sectores

manufactureros referidas a una determinada área geográfica son potencialmente

susceptibles de presentar comportamientos económicamente relevantes en el tiempo.

Para contrastar esta afirmación hemos tomado datos anuales de empleo de veinte

sectores industriales (dos dígitos SIC) de Estados Unidos referidos a 51 estados y

cubriendo el periodo 1969-2000.

En primer lugar hemos contrastado si las series individuales de empleo por

estados cumplen la denominada Ley de Gibrat. Los resultados apuntan

mayoritariamente hacia el cumplimiento de la citada Ley. En segundo lugar,

contrastamos si tomadas dos a dos pueden o no tener tendencias estocásticas comunes y

vínculos en sus trayectorias en el tiempo. El resultado es que el sector manufacturero de

Estados Unidos se detectan notables vínculos, tanto de carácter interindustrial como

intraindustrial.

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1.- INTRODUCCIÓN

El tejido industrial de los países es, por definición, un organismo cambiante, que

está potencialmente sometido a fenómenos de índole dinámica en el tiempo, pudiendo,

quizá, detectarse pautas más o menos regulares en su evolución. Esta es una de las

premisas de las que surge este trabajo, pero no es la única. También asumimos como

cierto que los diferentes sectores industriales son capaces de establecer vínculos

económicos entre sí a dos niveles: de un lado, una misma industria es susceptible de

presentar tendencias comunes consigo misma pero localizada en otra área geográfica (es

decir, fijamos el sector y nos movemos espacialmente); de otro, distintas industrias en

idéntica zona geográfica pueden comportarse de forma interrelacionada (fijamos el

espacio geográfico y nos movemos de una manufactura a otra). En el primer caso la

conexión es de tipo intraindustrial, mientras que en el segundo su carácter es

interindustrial.

El objetivo de este trabajo es contrastar empíricamente, con las técnicas

econométricas adecuadas, la veracidad de los postulados iniciales que hemos formulado

en el párrafo previo. Para ello se ha tomado como economía de referencia la de Estados

Unidos, y en concreto su sector manufacturero desde 1969 a 2000 inclusive; el grado de

desagregación utilizado es el de dos dígitos SIC (Standard Industrial Classification,), lo

que define veinte sectores industriales; las series empleadas en la aplicación son, para

cada sector, las de empleo en cada uno de los 51 estados USA considerados.

En primer lugar, como hemos dicho, vamos a contrastar si la evolución temporal

de las series de empleo industrial muestra alguna pauta de comportamiento previsible y,

por tanto, de carácter determinista o, por el contrario, dicho comportamiento es

estocástico, es decir, su trayectoria en es tiempo es el resultado de una suma de sucesos

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que discurren de manera inesperada, como si fueran reacciones ante un determinado

shock inicial . En concreto, este interrogante puede contestarse verificando si se cumple

la Ley de Gibrat, que afirma, dicho de forma muy resumida, que la tasa de crecimiento

de un ente es independiente de su tamaño inicial. Hasta donde conocemos es la primera

vez que se lleva a cabo este contraste para datos de empleo por sectores y estados, lo

que constituye una aportación de este trabajo. En efecto, la Ley de Gibrat tiene una

vasta presencia en la literatura pero aplicada a ciudades (Ioannides y Overman, 2003,

Resende, 2004, Eeckhout, 2004, por citar sólo los más recientes) y, sobre todo, a

empresas (Geroski et al., 2003, Michelacci, 2004, Johansson, 2004, Jamet, 2004;

Audretsch et al., 2004, proporciona un exhaustivo survey sobre el tema).

Los resultados obtenidos muestran que, de forma predominante, para nuestras

series de empleo industrial se cumple la Ley de Gibrat, lo que implica que no presentan,

individualmente consideradas, comportamientos sistemáticos.

Ahora bien, es posible que tomadas dos a dos sí que tengan tendencias comunes,

vínculos en definitiva. Es momento, por tanto, de contrastar, como hemos adelantado al

principio de esta introducción, si pares de series de empleo manufacturero están

conectadas mediante relaciones interindustriales (lo que denominamos en la sección 3.3.

“efecto estado”) o intraindustriales (“efecto sector”). De nuevo la novedad en este

ejercicio empírico no reside en la técnica econométrica utilizada, que es el análisis de

cointegración (trabajos muy recientes que usan este método son los de Sarno y Valente,

2005, Kung y Carverhill, 2005, Bordo y MacDonald, 2005, Juselius y Toro, 2005 y

Coakley et al., 2005), sino en el ámbito económico en el que se emplea, a saber, datos

con un importante componente geográfico.

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Los resultados derivados del análisis de cointegración son sugerentes: una parte

importante de las series, en torno al 40% de todos los pares posibles, presentan

comportamientos estocásticos afines.

Este no es, en absoluto, un trabajo teórico. Sin embargo, las implicaciones

teóricas del resultado comentado en el párrafo anterior merecen, por lo menos, ser

objeto de un breve comentario. Si realmente los sectores manufactureros pueden tener

vínculos de índole intra e interindustrial, si presentan tendencias comunes y reaccionan

análogamente a shocks externos, entonces se puede establecer un puente entre estas

deducciones empíricas y algunos de los postulados de la Nueva Geografía Económica

(NGE), que enfatiza la aparición de fenómenos de aglomeración (y de desaglomeración)

producidos por la interacción entre economías de escala y costes de transporte, además

de por la existencia de vínculos input-output entre empresas. En cualquier caso, como se

aprecia a lo largo de todo el trabajo, no son pocas las alusiones a ideas propias de la

NGE, que es el modelo que define el contexto teórico de este trabajo empírico.

El artículo se estructura como sigue. La sección segunda aborda y explica los

aspectos econométricos. Los resultados se exponen en el apartado tercero, que distingue

entre lo relativo al contraste de la Ley de Gibrat y lo referente al análisis de

cointegración, que intenta descubrir vínculos y tendencias comunes entre los sectores.

Finalmente, las conclusiones cierran el trabajo.

2.- ESPECIFICACIÓN ECONOMÉTRICA

La aplicación empírica que se lleva a cabo consta de dos partes: contraste del

cumplimiento de la Ley de Gibrat y análisis de cointegración para las series sectoriales

de empleo por estados.

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2.1.- Contraste de la Ley de Gibrat

En nuestro contexto el cumplimiento de la Ley de Gibrat supone la

independencia entre el crecimiento experimentado por un sector en una unidad

geográfica, que es el estado, y el tamaño inicial del sector. La Ley de Gibrat se expresa

formalmente como:

Sijt = Sijt-1 + εt (1)

donde Sijt es el tamaño (empleo) del sector i en el estado j, en el periodo t, Sijt-1 es el

tamaño del mismo sector y estado en el periodo anterior, εt es una variable aleatoria

distribuida independientemente de Sijt-1. Siguiendo a Chesher (1979), La Ley de Gibrat

puede ser contrastada empíricamente a partir de la siguiente regresión:

tijtijt StS ερβµ +++= − )log( )log( 1 (2)

Ecuación que resulta de aplicar logaritmos neperianos a la ecuación (1), a la que,

además, y como es habitual, se le ha añadido elementos deterministas constante y

tendencia.

La Ley de Gibrat se cumple cuando ρ=1. Desde un punto de vista empírico,

diremos que la Ley se cumple si no podemos rechazar la hipótesis nula de que el

coeficiente ρ sea igual al la unidad. Por tanto contrastar la Ley de Gibrat es contrastar si

el tamaño del sector tiene una raíz unitaria, es decir, la variable presenta una tendencia

estocástica.

Como hemos comentado anteriormente, el hecho de que la evolución tendencial

de la variable sea estocástica significa que su magnitud es fruto de la suma de

reacciones imprevisibles que se van desencadenando como consecuencia de un

determinado suceso. En otras palabras, es fruto de la integración de shocks aleatorios, de

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ahí que tome el nombre de integrada de orden 1, I(1). Si restamos en ambos lados de la

igualdad la variable log(Sijt-1), la regresión queda:

tijtS εαβµ +++=∆ )log(S t)log( 1-ijt (3)

Siendo α = ρ -1. En dicha regresión la variable endógena ∆log(Sijt) representa el

crecimiento del tamaño del sector i en el estado j en el periodo t. Si no se cumple la Ley

de Gibrat (se rechaza la hipótesis nula de raíz unitaria), es porque o bien ρ<1, lo que

implica que α <0, o porque ρ>1, esto es, α>0. En el primer caso estamos ante una

variable estacionaria en varianza y que, por tanto, converge hacia un estado

estacionario; además el hecho de que α sea negativo supone que crecimiento del sector

y su tamaño están inversamente correlacionados. El segundo caso indica que el

comportamiento del tamaño del sector es explosivo: cuanto mayor es su tamaño inicial

mayor es su crecimiento.

La inclusión de los elementos deterministas en la ecuación (3) define el estado

estacionario al que converge la variable en caso de que fuera I(0) y permite que dicho

estado estacionario presente un posible comportamiento tendencial.

Para llevar a cabo el contraste de la Ley de Gibrat hemos aplicado dos contrastes

de raíz unitaria. Partimos de los contrastes ampliamente conocidos de Dickey Fuller

(1979) Ampliado (ADF) y Phillips Perron (1988), que corrigen la presencia de

autocorrelación en los residuos de la regresión mediante procedimientos alternativos (el

primero incluyendo retardos de la variable endógena en incrementos, tantos como nos

indique el criterio seleccionado para tal fin, y el segundo corrigiendo el estadístico DF

de manera no paramétrica, teniendo en cuenta la varianza a largo plazo de los residuos

de la regresión, es decir considerando las autocovarianzas de los residuos). Basándonos

en los tests de Stock (1999), hemos seguido la propuesta de Elliot et al. (1996) de

eliminar localmente la media y tendencia de la serie mediante el procedimiento GLS

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(Generalized Least Squares) para, posteriormente, aplicar el contraste ADF y una

versión modificada del estadístico Zt de Phillips Perron (1988) a la serie así modificada.

Ambos contrates se denotan en lo que sigue con ADFGLS y MZTGLS, respectivamente.

En los dos tests, la hipótesis nula es que la variable tiene una raíz unitaria, α=0, o lo que

es lo mismo, se cumple la Ley de Gibrat, frente a la hipótesis alternativa α<01.

Respecto a la determinación del número de retardos k a incluir en la regresión

para el cálculo del contraste ADF y para el contraste de MZT se ha tenido en cuenta el

trabajo de Perron y Ng (1996). Por otra parte, Ng y Perron (2001) proponen utilizar el

criterio Modified Akaike Information Criterion (MAIC) a los contrastes de raíz unitaria

aplicados a las series detrended por el método GLS. Alternativamente, y con objeto de

comparar resultados, hemos seleccionado también el número de retardos con el criterio

de Schwarz, (Bayesian Information Criterion, BIC).

2.2.- Análisis de cointegración para pares de series de empleo sectorial

En el apartado anterior se ha explicado cómo estudiar econométricamente si

existe evidencia empírica de que las variables (empleo de un sector en un estado) se

comportan como series estacionarias y que, por tanto, convergen a un estado

estacionario o si, por el contrario, se cumple la Ley de Gibrat y, en consecuencia, se

trata de variables I(1) que están sometidas a una evolución aleatoria y afectadas de

forma permanente por los shocks que puedan experimentar.

Una interpretación económica que se deriva en el segundo caso es que el tamaño

de cada sector en un estado determinado no presenta un patrón de comportamiento

regular. Moviéndonos en este escenario, cabe ahora preguntarse si, a pesar de ello,

1 Λα ηιπ⌠τεσισ αλτερνατιϖα α>0 ha sido estudiada, siendo rechazada en todos los casos.

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puede existir una relación lineal o tendencia común a largo plazo de equilibrio entre el

tamaño un sector en un estado y el tamaño de cualquier otro sector en el mismo estado,

o del mismo sector en cualquier otro estado.

Econométricamente hablando, realizar este estudio es equivalente a comprobar

si podemos encontrar relaciones de cointegración de las series tomadas dos a dos. La

existencia de cointegración implica a su vez la existencia de relación de equilibrio a

largo plazo.

¿Cuándo están dos series cointegradas? Dos variables Xt e Yt están cointegradas

si siguiendo cada una procesos estocásticos no estacionarios, una combinación lineal de

ellas es estacionaria o, generalizando, dos variables del mismo orden de integración I(d)

están cointegradas si una relación lineal de ellas es de un orden de integración h < d.

Una consecuencia inmediata de que dos variables estén cointegradas es que se puede

estimar una relación lineal entre ambas que no tenga naturaleza espuria. La existencia

de cointegración garantiza, entre otras cosas, que los estimadores mínimo cuadráticos de

dicha relación lineal son superconsistentes incluso cuando existe correlación

contemporánea entre los residuos y las variables explicativas, tal y como demostró

Stock (1987). No obstante, en muestras finitas pueden aparecer sesgos importantes y la

inferencia se ve invalidada debido a las propiedades no estándar de sus distribuciones.

Ahora bien, dado que nuestro objetivo no es realizar inferencia estadística podemos

aparcar esta discusión y centrarnos, exclusivamente en lo que perseguimos: el estudio

de la existencia o no de cointegración.

Para ello utilizamos el procedimiento pionero propuesto por Engle y Granger

(1987). Dicho contraste analiza la hipótesis nula de no estacionariedad de los residuos

mínimo cuadráticos de la relación de cointegración frente a la alternativa de que son

estacionarios, es decir, si los residuos de dicha relación son I(1) (o, en general, del

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mismo orden de integración que las variables que se relacionan) frente a I(0) (o, en

general, de un orden de integración inferior al de las variables). Por tanto bajo la

hipótesis nula contrastamos la no existencia de cointegración mediante la aplicación del

contraste ADF a los residuos de la siguiente regresión:

thktijt uStS +++= )log()log( γβµ (4)

Siendo i y h indicativos del sector al que nos referimos y j y k indicativos del

estado. En cada regresión estimada, como veremos más adelante, o bien i=h o bien j=k.

De esta forma el estudio se refiere a posible relación de equilibrio entre dos series de un

mismo sector entre distintos estados o de un mismo estado entre distintos sectores. A

pesar de que este contraste es similar al diseñado por Dickey y Fuller (1981) para el

análisis univariante, los valores críticos difieren y están tabulados en Mckinnon (1991).

Se ha elegido este método de contraste, entre varios posibles, por dos motivos

principales. En primer lugar, por su sencillez, ya que se efectúa mediante mínimos

cuadrados ordinarios y sólo es necesario probar que los residuos son estacionarios. En

segundo lugar, y dado que el método de Engle y Granger tan sólo permite estimar una

única relación de cointegración, resulta especialmente adecuado cuando la relación es

entre dos variables entre las que como máximo, podemos encontrar precisamente una

única relación de cointegración. Por tanto, y esto es una ventaja adicional de nuestro

planteamiento, no podemos incurrir en sesgos de estimación de los parámetros o perder

eficiencia en las pruebas de hipótesis, por esto que ambos problemas se derivan de la

omisión de posibles relaciones de cointegración cuando existen más de dos variables en

la relación.

Para acabar este epígrafe, queremos comentar que hay una amplia literatura que

ofrece innovadores contrastes de cointegración tendentes a incorporar rupturas

estructurales. Nuestra apuesta a lo largo del papel ha sido la de no considerar la

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existencia de dichas rupturas. La razón es clara: dado el relativamente escaso número de

observaciones que tenemos la pérdida de grados de libertad que supone la inclusión de

variables que recogen dichos cambios sería importante; este hecho se ved además

agravado por la pérdida adicional de observaciones derivada de la aplicación de los

criterios MAIC y BIC en la selección del número de retardos a considerar en las

regresiones.

3.- RESULTADOS EMPÍRICOS

3.1.- Base de datos

Los datos de la aplicación empírica llevada a cabo para Estados Unidos se han

tomado del U.S. Department of Comerce en Regional Economic Accounts del Bureau

Economic Analysis, en la página web de libre acceso www.bea.doc.gov. El periodo

considerado es todo aquel del que se ofrecen datos, esto es, 1969 a 2000, inclusive,

generando un total de 32 observaciones anuales. El nivel de desagregación de las

manufacturas USA es de dos dígitos SIC, lo que define veinte sectores industriales. Otro

nivel de desagregación superior, a saber, tres dígitos SIC (140 sectores) nos parece

inapropiado por dar lugar a un número demasiado amplio de industrias. El cuadro 1

recoge los veinte sectores manufactureros sometidos a análisis con su código

correspondiente.

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Cuadro 1.- Sectores manufactureros considerados. Dos dígitos SIC

413 Lumber and wood products 417 Furniture and fixtures 420 Stone, clay, and glass products 423 Primary metal industries 426 Fabricated metal products 429 Industrial machinery and equipment 432 Electronic and other electric equipment 435 Motor vehicles and equipment 441 Instruments and related products 444 Miscellaneous manufacturing industries 453 Food and kindred products 456 Tobacco products 459 Textile mill products 462 Apparel and other textile products 465 Paper and allied products 468 Printing and publishing 471 Chemicals and allied products 474 Petroleum and coal products 477 Rubber and miscellaneous plastics products 480 Leather and leather products

La unidad geográfica de referencia va a ser el estado, de forma que de cada

sector industrial se toma el número absoluto de empleados en cada uno de los 49

estados norteamericanos que hay entre Canadá y Méjico más Alaska y Hawai, lo que da

lugar a un total de 51 estados, incluyendo el Distrito de Columbia.

3.2.- El sector manufacturero USA y la Ley de Gibrat

La cuestión a la que queremos dar respuesta en este apartado (vease la segunda

sección para más detalles técnicos) es si la evolución temporal del empleo en cada

sector y en cada estado es independiente del tamaño del sector en cuestión en el periodo

anterior, esto es, si su tasa de crecimiento no depende de dicho tamaño. En otras

palabras, estamos contrastando el cumplimiento de la Ley de Gibrat.

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Las implicaciones económicas de este ejercicio son importantes porque si

aceptamos que las series de empleo por industria y estado son integradas de orden uno

o, lo que es lo mismo, se verifica la Ley de Gibrat y el comportamiento futuro no se ve

influido por la dimensión inicial, estamos admitiendo que las series presentan una

tendencia estocástica, de forma que no existen regularidades o pautas reseñables de

carácter determinista en su trayectoria a lo largo del tiempo.

Y existen argumentos teóricos para justificar que las series de empleo por

sectores y estados, aunque estén consideradas de forma individual, puedan presentar

estos patrones de comportamiento en el tiempo a los que hemos aludido en el párrafo

previo. En efecto, una de las características de los modelos de la denominada NGE,

introducida por Krugman (1991), es que los procesos de aglomeración (y también los de

desaglomeración), en presencia de economías de escala y costes de transporte, son self-

reinforcing, es decir, se autoalimentan mediante mecanismos del tipo causación

circular, de forma que la historia importa (vease al respecto Baldwin et al., 2003). Dicho

de otra forma, si las predicciones propias de la NGE tienen alguna importancia en las

manufacturas de USA, la tasa de crecimiento podrá depender del tamaño, de la

magnitud pasada o inicial, las series de empleo serán estacionarias y tenderán a

converger, al menos en el largo plazo, a un estado estacionario, incumpliéndose la Ley

de Gibrat.

El objetivo de este trabajo no es someter a contraste alguno de los postulados de

la NGE. Nuestra intención es explorar, en esta sección, si la tasa de crecimiento de las

series de empleo industrial por estados de USA es función de la dimensión de dicho

sector. Este análisis va a permitir poner en relación los resultados que de él se derivan

con alguna de las características que definen los modelos teóricos de la NGE.

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El cuadro 2 ofrece, a un nivel de significación del 5%, el porcentaje de rechazos

de la Ley de Gibrat. El significado de las siglas MZTGLS, ADFGLS, BIC y MAIC ha sido

objeto de explicación en el apartado anterior. La ecuación (3) es la que se ha estimado

para construir este cuadro.

Cuadro 2.- Porcentaje de rechazos por sectores de la hipótesis nula de cumplimiento de

la Ley de Gibrat.

La principal conclusión que se deduce de la información anterior es que en el

sector manufacturero de Estados Unidos, las series de empleo por estados cumplen de

forma mayoritaria la Ley de Gibrat, que establece que su evolución en el tiempo no

depende del tamaño del sector en cuestión. Basta mirar la última fila del cuadro 2 para

comprobar que ese es el comportamiento predominante, es decir, la presencia en dichas

MZTGLS ADFGLS BIC MAIC BIC MAIC 413 Lumber and wood products 23,53 17,65 35,29 33,33417 Furniture and fixtures 15,99 11,76 27,45 19,61420 Stone, clay, and glass products 17,65 5,88 31,37 17,65423 Primary metal industries 17,65 11,76 27,45 21,57426 Fabricated metal products 21,57 11,76 17,65 11,76429 Industrial machinery and equipment 25,49 13,73 31,37 17,65432 Electronic and other electric equipment 17,65 7,84 27,45 15,69435 Motor vehicles and equipment 17,65 13,73 43,14 29,41441 Instruments and related products 11,76 5,88 19,61 5,88444 Miscellaneous manufacturing industries 3,92 1,96 19,61 11,76453 Food and kindred products 7,84 5,88 13,73 3,92456 Tobacco products 9,80 0,00 15,69 1,96459 Textile mill products 9,80 5,88 13,73 11,76462 Apparel and other textile products 19,61 11,76 13,73 3,92465 Paper and allied products 11,76 5,88 21,57 7,84468 Printing and publishing 5,88 5,88 5,88 0,00471 Chemicals and allied products 13,73 1,96 23,53 5,88474 Petroleum and coal products 9,80 3,92 7,84 5,88477 Rubber and miscellaneous plastics products 11,76 7,84 33,33 17,65480 Leather and leather products 9,80 9,80 19,61 5,88

TOTAL SECTORES 14,12 8,04 22,45 12,45

15

series de una raíz unitaria. Y esta conclusión es tanto más cierta si el método de

estimación es MZTGLS frente a ADFGLS y el criterio to select the autoregressive

truncations lag es el MAIC frente al BIC.

Sólo hay tres sectores en los que una cierta relación con ideas propias de la NGE

se da en al menos un tercio de los estados, siempre con el método de estimación ADF.

Se trata de la industria 413 (Lumber and wood products) con 18 y 17 estados según los

criterios SBIC y MAIC, respectivamente; del sector 435 (Motor vehicles and

equipment) con 22 estados según el criterio SBIC y de la industria 477 (Rubber and

miscellaneous plastic products) con 17 estados, también de acuerdo a SBIC. Veremos

en el apartado siguiente que estos tres sectores manufactureros aparecen de forma

prominente en el cuadro (4), lo que es indicativo de que su especial comportamiento no

es completamente casual.

3.3.- Tendencias comunes y vínculos en el sector manufacturero USA

Acabamos de deducir en el subapartado anterior que el comportamiento

temporal predominante en las series de empleo en cada estado y subsector

manufacturero es que son I(1), es decir, se cumple la Ley de Gibrat y no podemos

defender, por tanto, que presentan un patrón sistemático de evolución a lo largo del

tiempo. El paso siguiente a dar en la investigación es inmediato: ya que no hay

regularidades individuales, ¿es posible que haya trayectorias comunes para pares de

series?

Procede, por consiguiente, pasar al análisis de cointegración, que permite dar

respuesta al interrogante previo. En este contexto se plantean dos opciones, ambas

relevantes. Sean lnSijt y lnShkt sendas series de empleo, siendo i y h indicadores de

16

sector manufacturero y j y k de diferentes estados USA. Las dos posibilidades

razonables de tomar series dos a dos para estudiar si están o no cointegradas son las

siguientes:

• j=k. Se trata de un efecto estado, que explora la posible existencia de

vínculos entre distintos sectores dentro de un mismo estado. Los vínculos,

las tendencias comunes en este caso serían de tipo interindustrial. El número

de regresiones a realizar es:

2

20 posibles pares de sectoresx51 estados=190x51=9690

• i=h. Se trata de un efecto sector, que explora la posible existencia de

vínculos geográficos entre estados para un mismo subsector manufacturero.

Los vínculos, las tendencias comunes en este caso serían de tipo

intraindustrial. El número de regresiones a realizar es:

251

posibles pares de estadosx20 sectores=1275x20=25500

Vamos a describir los resultados de lo que hemos denominado efecto estado. El

número total de rechazos de la hipótesis nula de no cointegración es de 3939 sobre 9690

posibles, lo que representa un 40.65%, que no deja de ser una magnitud relevante.

Evidentemente, esta cifra no es válida para todos los estados. El cuadro 3 ordena los

estados USA de mayor a menor número de relaciones de cointegración detectadas:

desde 109 de 190 posibles para Arizona hasta 41 para Iowa.

17

Cuadro 3.- Efecto estado. Porcentaje de relaciones de cointegración encontradas.

Arizona 57,37SouthCarolina 53,16Tenesse 52,11Delaware 51,58NortCarolina 51,58Georgia 51,05Mississipi 51,05Washington 49,47Alabama 48,95Idaho 48,95Oregon 47,89NortDakota 47,89Kansas 47,37Wyoming 47,37Alaska 46,84Minessota 45,26California 44,74Arkansas 44,21Maine 44,21Nevada 44,21Penssilvania 44,21Virginia 44,21Maryland 43,68Oklahoma 43,68Hawaii 43,16New Hampshire 43,16Wisconsin 43,16Florida 42,11DistrictofColumbia 40,53Montana 40,00New York 38,42SouthDakota 38,42UTA 38,42Missouri 37,89Michigan 37,37New Mexico 35,79Colorado 34,74Texas 34,74Conneticut 33,16Illinois 33,16NewJersey 33,16Kentucky 32,63Vernont 31,05Louisiana 29,47West Virginia 29,47Rhode Island 28,95Massachussets 26,32Ohio 26,32Nebraska 25,79Indiana 23,16Iowa 21,58

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Una primera conclusión que se extrae del cuadro previo es que el efecto estado

tiene una notable presencia en el sector manufacturero de Estados Unidos, por encima

de lo que posiblemente cabría esperar a priori. En otras palabras, y sobre todo para los

estados de la parte alta del cuadro 3, podemos hablar de importantes vínculos

interindustriales entre sectores dentro de áreas geográficas bien delimitadas como son

los estados.

Una segunda cuestión interesante a responder es si los estados de la parte alta y

baja del cuadro 3 presentan alguna regularidad geográfica en el mapa de los Estados

Unidos o, por el contrario, su distribución en dicho mapa es aleatoria. Para ello

consideramos como porcentajes de corte el resultado de multiplicar y dividir el

porcentaje total, 40.65%, por 1.2, esto, es, el veinte por ciento sobre dicha cifra global,

lo que resulta tomar los estados por encima del 48.78% y por debajo del 33.875%. Los

mapas 1 y 2 muestran la localización de estos estados.

Mapa 1.- Estados con mayor número de tendencias comunes y vínculos de tipo

interindustrial.

19

Mapa 2.- Estados con menor número de tendencias comunes y vínculos de tipo

interindustrial.

La interpretación de los mapas es directa y sorprendente: la ubicación de los

estados es cualquier cosa menos aleatoria, y prácticamente todos ellos tienen frontera

común con otro u otros estados que comparten la misma característica. En efecto, salvo

para el caso de Arizona en el mapa 1 y de Louisiana en el mapa 2, que permanecen

aislados, el resto de los estados se agrupan en el espacio formando clusters. Para el caso

de los estados con mayor número de vínculos estos clusters se sitúan en el noroeste y en

el sudeste del país. Los estados con menor número de tendencias comunes entre

sectores, aparte de varios estados contiguos en Nueva Inglaterra, trazan lo que es

prácticamente una línea recta que va desde West Virginia hasta Nebraska.

Una vez estudiado el llamado efecto estado, podemos centrarnos en el efecto

sector. El número total de rechazos de la hipótesis nula de no cointegración es de 9883

sobre 25500 posibles, lo que representa un 38.76%, que no deja de ser una magnitud

20

relevante, aunque ligeramente inferior a la asociada al efecto estado. Evidentemente,

esta cifra no es válida para todos los sectores. El cuadro 4 ordena las industrias

manufactureras de mayor a menor número de relaciones de cointegración detectadas:

desde 615 de 1275 posibles para Motor vehicles and equipment hasta 359 para Printing

and publishing.

Cuadro 4.- Efecto sector. Porcentaje de relaciones de cointegración encontradas.

435 Motor vehicles and equipment 48,24 413 Lumber and wood products 47,22 471 Chemicals and allied products 46,20 432 Electronic and other electric equipment 43,69 477 Rubber and miscellaneous plastics products 42,98 429 Industrial machinery and equipment 41,10 456 Tobacco products 40,16 420 Stone, clay, and glass products 40,08 441 Instruments and related products 40,08 453 Food and kindred products 39,53 423 Primary metal industries 38,82 426 Fabricated metal products 37,80 480 Leather and leather products 36,71 417 Furniture and fixtures 36,08 465 Paper and allied products 35,84 444 Miscellaneous manufacturing industries 34,59 459 Textile mill products 34,04 474 Petroleum and coal products 33,96 462 Apparel and other textile products 29,88 468 Printing and publishing 28,16

Razonando de manera análoga a como lo hacíamos con el efecto estado, una

primera conclusión de interés que se extrae del cuadro previo es que el efecto sector

tiene una notable presencia en las manufacturas de Estados Unidos, de nuevo por

encima de lo que posiblemente cabría anticipar. En otras palabras, y sobre todo para los

sectores de la parte alta del cuadro 4, podemos hablar de importantes vínculos

intraindustriales que se producen entre las series de empleo un mismo sector (de ahí el

carácter intra) estudiadas en distintos estados y que, por definición, presentan tendencias

21

estocásticas comunes. Una diferencia reseñable entre la incidencia porcentual del efecto

estado y del efecto sector no reside en sus medias, que son casi iguales, sino en su

varianza: las divergencias entre los porcentajes por estados del cuadro 3 son más

intensas que las que se dan por sectores en el cuadro 4.

Asimismo en el epígrafe 3.2. hemos visto que había tres industrias para las

cuales era más factible rechazar el cumplimiento de la Ley de Gibrat, de forma que

podíamos encontrar en ellas con más probabilidad ciertos pautas más o menos estables

en el tiempo. Pues bien, estos tres sectores son Motor vehicles and equipment, Lumber

and wood products y Rubber and miscellaneous plastic products, que ocupan los

puestos primero, segundo y quinto en el cuadro 4, de forma que, como parece lógico,

estas industrias son también las que presentan un mayor porcentaje de tendencias

comunes con la misma industria en otro estado. Dicho en otras palabras, los sectores

con una mayor tendencia a mostrar comportamientos individuales regulares son a su vez

los más proclives a tener vínculos cuando se toman las series dos a dos. Son dos

maneras alternativas y complementarias de ver una misma realidad.

Una cuestión pendiente de resolver es si los sectores de la parte alta (por ejemplo

los seis primeros) y baja (por ejemplo los seis últimos) del cuadro 4 presentan alguna

característica común que los identifique frente al resto. Y es un aspecto interesante

puesto que nos va a permitir definir el sector tipo que tiene menos vínculos o, sobre

todo, más conexiones con series análogas de empleo en otros estados. Para ello vamos a

utilizar los criterios catalogadores de industrias propuestos en Midelfart-Knarvik et al.

(2000). Se toman los veinte sectores dos dígitos SIC y, de acuerdo a nueve conceptos,

se clasifican en high (H, seis sectores), medium (M, siete sectores) o low (L, siete

sectores). Estos conceptos son los siguientes: indicators of economies of scale (IRS,

measures of minimum efficient scale), technology level (TECH), intra-industry linkages

22

(INTRA, use of intermediates from own sector as share of value of production), inter-

industry linkages (INTER, use of intermediates from other sectors as share of value of

production), capital intensity (K/L, capital stock per employee), skill intensity (S/L,

share of non manual workers in workforce), industrial growth (A, growth in value of

production between 1970 and 1994), final demand bias (FINAL, percentage of sales to

domestic consumers and exports) and agricultural input intensity (AGRI, use of primary

inputs as a share of value of production).

El cuadro 5 ofrece los veinte sectores manufactureros ordenados tal y como

aparecen en el cuadro 4, esto es, de mayor a menor intensidad en los vínculos y

tendencias comunes, y a la derecha clasificados en H, M o L de acuerdo a los nueve

conceptos explicados en el párrafo previo más una primera columna que los divide en

durables (D) y non durables (ND).

Cuadro 5.- Efecto sector y tipología de las industrias.

D/ND IRS TECH INTRA INTER K/L S/L A FINAL AGRIMotor vehicles and equipment D H H H M L L L M L Lumber and wood products D M M H M M L L M M Chemicals and allied products ND H H H L H H M M L Electronic and other electric equipment D H H M M L M H M L Rubber and miscellaneous plastics products ND M H L H L M L M M Industrial machinery and equipment D H H M M M H M L L Tobacco products ND L M M H H M L H H Stone, clay, and glass products D H M M H L L H L M Instruments and related products D M H L H L H H L M Food and kindred products ND L M L H H M M H H Primary metal industries D M M H L H M M L L Fabricated metal products D M M L M M L H L L Leather and leather products ND L L H L M L L H H Furniture and fixtures D L L L M L L M M H Paper and allied products ND M L H L H M M L M Miscellaneous manufacturing industries D L M L M L L H M M Textile mill products ND L L M L M H L H H Petroleum and coal products ND H L L H H H M H L Apparel and other textile products ND L L M L M M L H H Printing and publishing ND M L M L H H H L M

23

A la luz de la información contenida en el anterior cuadro, los criterios INTER,

K/L, S/L, A y FINAL no discriminan de forma clara entre los sectores. El resto sí que lo

hacen. En efecto, la fotografía de una industria con un efecto sector intenso es la

siguiente: es mayoritariamente de bienes duraderos (de las seis últimas industrias, hasta

cinco son de bienes no duraderos), presenta importantes economías de escala, es

claramente intensiva en tecnología (de las seis últimas, hasta cinco son muy bajas en

este concepto, y de las seis primeras, hasta cinco son altas en este apartado), como era

de esperar por la propia definición del efecto sector, tiene fuertes relaciones intra-

industriales, al menos en las tres primeras, y usa muy poco intensivamente inputs

primarios. A nuestro juicio, por su relación con toda la literatura teórica relativa a la

NGE, son especialmente interesantes las conexiones de una industria con un efecto

estado fuerte y el hecho de que sea, con una alta probabilidad, muy intensiva en

tecnología y que tenga importantes economías de escala.

Con esto terminamos la aplicación empírica. Sin embargo, todavía es susceptible

de generar mucha más información. Piénsese, por ejemplo, que para un empresario de

Houston puede ser relevante conocer entre qué pares de industrias tejanas existen

comportamientos afines, y esto se puede hacer para cada uno de los 51 estados; o para

un industrial del papel saber en qué estados dicho sector presenta tendencias comunes y

vínculos, y esto se puede hacer para cada uno de los 20 sectores manufactureros.

Ofrecer todos estos resultados sería excesivo, pero en todo caso they are available from

the authors upon request.

24

4.- CONCLUSIONES

En este artículo partimos de la hipótesis de que las series de empleo por sectores

manufactureros referidas a una determinada área geográfica son potencialmente

susceptibles de presentar comportamientos económicamente relevantes en el tiempo. En

todo caso es una cuestión abierta que debe someterse, de forma rigurosa, a contraste

empírico. Para ello hemos tomado datos anuales de empleo de veinte sectores

industriales (dos dígitos SIC) de Estados Unidos referidos a 51 estados y cubriendo el

periodo 1969-2000.

En este contexto, nos hemos enfrentado al problema de forma secuencial. Así, en

una primera etapa hemos contrastado si las series individuales de empleo por estados

cumplen la denominada Ley de Gibrat, esto es, si la tasa de crecimiento es

independiente del tamaño inicial, en cuyo caso no existe un patrón alguno en la

evolución temporal. Los resultados apuntan mayoritariamente hacia el cumplimiento de

la citada Ley.

Ya que las series no muestran, en general, pauta regular alguna consideradas de

forma aislada, en una segunda etapa contrastamos si tomadas dos a dos pueden o no

tener tendencias estocásticas comunes y vínculos en sus trayectorias en el tiempo. El

análisis de cointegración, que permite llevar a cabo esta segunda fase, ofrece resultados

mucho más interpretables desde un punto de vista económico. En efecto, en el sector

manufacturero de Estados Unidos se detectan notables vínculos, tanto de carácter

interindustrial (lo que hemos llamado “efecto estado”) como intraindustrial (“efecto

sector”). Los estados con mayor número de tendencias comunes entre sus sectores se

localizan en el noroeste y sudeste del país (el hecho de encontrar clusters de estados es

indicativo de que Geography Matters), mientras que las industrias con mayores vínculos

25

entre estados se caracterizan fundamentalmente por la existencia de rendimientos

crecientes y por ser intensivas en tecnología (otra conclusión que entronca con los

modelos recientes de Geografía Económica).

Este es un trabajo empírico, pero no está exento de importantes implicaciones

teóricas, tal y como hemos visto en el párrafo anterior. Sin embargo, estos contactos con

la teoría pueden ser más directos. En efecto, tanto si la Ley de Gibrat no se verifica

(primera etapa), como, sobre todo, si dos series de empleo están cointegradas (segunda

etapa), podemos establecer un puente entre estos resultados y algunos de los postulados

de la Nueva Geografía Económica. Dicho en otras palabras, si las series de empleo

tienen comportamientos sistemáticos en el tiempo, bien de forma individual, bien en

parejas, podemos admitir, al menos en cierta medida, que ideas propias de la NGE como

self-organizing systems, circular causation o history matters encuentran algún tipo de

respaldo.

Por último, queremos exponer una serie de posibles extensiones del papel. En

primer lugar, la base de datos se podría ampliar temporal (más allá de 2000) y

espacialmente (considerando otros países distintos de Estados Unidos, en particular

países europeos). En segundo lugar, cabe, si se contara con un mayor número de

observaciones, la posibilidad de que, en los contrastes estadísticos, las series

presentasen rupturas estructurales.

26

5.- REFERENCIAS

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