|
Health and economic convergence in the European Union (1990 – 2010): an econometric approach
Laia Maynou Pujolràs
Universidad de Girona
Email: laia.maynou@udg.edu
Tesis doctoral defendida el 21 de Noviembre de 2013 en el Departamento de Economía de la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de la Universidad de Girona, dirigida por el Prof. Marc Saez Zafra (Universidad de Girona) y el Prof. Jordi Bacaria Colom (Universidad Autónoma de Barcelona), que obtuvo la calificación de cum-laude. Tribunal: Prof. Beatriz González López-Valcárcel (Universidad de Las Palmas de Gran Canaria), Prof. Alistair McGuire (The London School of Economics and Political Science) y Mª Antonia Barceló (Universidad de Girona).
Resumen
El artículo 174 del Tratado del Funcionamiento de la Unión Europea, objetivo de máxima importancia de la Unión Europea (UE), constituye la principal motivación de esta tesis doctoral. De acuerdo con el artículo, una de las principales prioridades de la UE es alcanzar la cohesión económica, social y territorial, reduciendo las disparidades existentes. Como consecuencia, con el objetivo de facilitar la convergencia (reducción de disparidades), la Unión Europea ha implementado varias políticas durante las dos últimas décadas. Aunque el propósito de las políticas de cohesión va más allá de la simple convergencia económica, el éxito de estas políticas se ha medido a través de la convergencia de los niveles de los PIB per cápita regional.
Esta tesis intenta dibujar una imagen de la convergencia de la UE de 1990 a 2010, con el objetivo de analizar la convergencia económica dentro de la UE. Una vez analizada la convergencia de los diecisiete de la eurozona, expandimos el área de estudio para cubrir toda la Unión Europea y, al mismo tiempo, ir más allá de la simple convergencia económica, analizando también la convergencia en términos de salud, como una mejor aproximación a la calidad de vida. En la última parte de la tesis, demostramos que los métodos utilizados son superiores, en términos de eficiencia y ausencia de sesgo, que los métodos tradicionales para analizar modelos dinámicos de datos de panel.
Los tres primeros artículos de la tesis se centran en los países de la eurozona. Para entrar en la Unión Económica y Monetaria (UEM), los países candidatos tuvieron que cumplir con unos requisitos de convergencia nominal detallados en el Tratado de Maastricht (1992). Sin embargo, después de más de diez años de su creación, ¿convergen los países de la UEM?
Con el propósito de evaluar los efectos de las políticas adoptadas para facilitar la convergencia en la UE, en el primer artículo analizamos el proceso de convergencia de las regiones de la eurozona a través de un modelo econométrico espacio-temporal. Los resultados de nuestro análisis muestran que, en términos de PIB per cápita, existió una convergencia significativa entre los países de la eurozona, mientras que, en términos de productividad, hubo una divergencia significativa. El comportamiento desfavorable de la productividad podría ser explicado por la diferente evolución de la población activa y de la producción de cada país.
Sobre la base del discurso en el segundo artículo, evaluamos el resultado específico de una de las estrategias centrales de la UE. Analizamos los Fondos Estructurales y de Cohesión, y el impacto que han tenido en la convergencia económica de los países de la eurozona. Nuestros resultados indican que estos fondos contribuyeron positivamente al crecimiento del PIB per cápita de las regiones o países que los recibieron. Estos fondos han favorecido las áreas menos desarrolladas de la eurozona, incrementando su PIB per cápita y facilitando su camino hacia la convergencia.
En el tercer artículo utilizamos el concepto de convergencia para evaluar las dinámicas centro-periferia de los países de la eurozona. Desde los ochenta, Europa ha sido popularmente denominada como “la Europa de las dos velocidades”, en otras palabras, el considerado centro de la UE (por ejemplo, Alemania, Francia, Bélgica, Holanda, etc.) frente a la periferia (ex. Grecia, Portugal, Irlanda, etc.). Pues bien, ¿están convergiendo estos dos bloques de países? Los resultados de nuestro modelo muestran que la pertenencia a la eurozona ha incentivado el crecimiento de los países periféricos, y los ha conducido hacia la convergencia. No obstante, el crecimiento de los países del centro se ha ralentizado, y esto ha comportado que diverjan del resto de países de la eurozona. Consecuentemente, encontramos que la distancia entre el centro-periferia se ha reducido en los últimos años (principalmente desde 2004). Una explicación a este resultado podría ser que, desde 2003 en adelante, algunos de los países del centro (por ejemplo, Alemania y Francia) se estancaron y necesitaron adoptar importantes reformas en el mercado laboral para hacer sus economías más flexibles.
Numerosos estudios previos han analizado la convergencia económica de la UE. La convergencia económica, no obstante, sólo puede dar una imagen parcial de las desigualdades entre países. Por lo tanto, para analizar la reducción de desigualdades en el bienestar entre países, parecería que la renta es una medida insuficiente. Con el objetivo de ir más allá de la renta, en el cuarto artículo de la tesis analizamos la convergencia utilizando la esperanza de vida y la mortalidad (por diferentes causas) en las regiones de la UE-27. Los resultados de nuestro análisis muestran que, en términos de salud, ha habido un proceso de acercamiento entre las regiones de la UE. No obstante, y sorprendentemente, no encontramos, de media, una reducción en los niveles de dispersión. En consecuencia, si la reducción de la dispersión es la medida definitiva de la convergencia, entonces, nuestro estudio muestra una falta de convergencia en salud entre las regiones de la UE.
En los primeros cuatro artículos hemos especificado un modelo dinámico de datos de panel con efectos aleatorios, es decir, permitimos que algunos coeficientes, y en particular los de interés, varíen entre los diferentes niveles (país, región y tiempo) que consideramos. Aunque hay diferentes métodos para tratar este tipo de datos de panel, la estimación más utilizada es el estimador por el método generalizado de momentos, en primeras diferencias, o estimador de Arellano-Bond. En el último artículo de la tesis, demostramos que el método utilizado, el proceso “Integrated Nested Laplace Approximation (INLA)” basado en un enfoque Bayesiano puro, es superior, en términos de ausencia de sesgos y eficiencia, que otros métodos de estimación consistente para modelos dinámicos de datos de panel.
Deja tu opinión:
|