Desigualdades Regionales y Dependencia Espacial en la ...

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José Villaverde Castro,Adolfo Maza Fernández,

Universidad de Cantabria.

Desigualdades Regionalesy Dependencia Espacial

en la Unión Europea.

C L M . E C O N O M Í A , N º 2 , P r i m e r S e m e s t r e d e 2 0 0 3 . P á g s . 1 0 9 - 1 2 8

Resumen

En este trabajo se analizan, para el periodo 1977-1996 y utilizando tanto elenfoque de la convergencia como el de la desigualdad, las disparidades regionales enel seno de la UE. Asimismo, aunque de forma muy elemental, se utilizan técnicasde econometría espacial que tienen en cuenta la dimensión geográfica de los datosutilizados. Por último, se hace una breve mención –con datos del periodo 1995-2000-a los posibles efectos de la ampliación europea. El trabajo concluye que: a) el grado dedesigualdad no ha variado de forma sustancial entre 1977 y 1996; b) aunque el gradode movilidad es reducido, la forma de la distribución regional de la renta ha variado deforma significativa; c) existe una débil dependencia espacial entre las regioneseuropeas; d) la ampliación de la UE a 27 miembros incrementa las desigualdades,dando lugar a una distribución claramente polarizada en dos grupos de renta.

Abstract

This paper analyses the regional disparities in the EU for the period 1977-1996using both the convergence and inequality approaches. Also, although very briefly, itemploys spatial econometric techniques that consider the geographic dimension ofthe data. It concludes by making a brief mention to the possible effects of theEuropean enlargement. The main conclusion are: a) the inequality degree has notalmost varied between 1977 and 1996; b) although the degree of mobility is reduced,the external form of the per capita income regional distribution has widely varied; c) aweak spatial dependency between the European regions exists; d) the enlargement ofthe UE to 27 members largely increases the inequalities and causes a distributionclearly polarized into two groups.

111

D E S I G U A L D A D E S R E G I O N A L E S Y D E P E N D E N C I A E S P A C I A L E N L A U N I Ó N E U R O P E A

1.- Introducción.Desde principios de la década de los noventa se ha producido

una auténtica eclosión investigadora sobre todo tipo de cuestionesrelacionadas con el nivel y la evolución de las disparidades econó-micas espaciales, tanto a escala internacional (primero) comonacional (después). Dos son los enfoques que, básicamente, se hanseguido al respecto: por un lado, el de la convergencia propiamentedicha, en cualquiera de sus manifestaciones 1 y, por otro, el de ladesigualdad. Como ha señalado Rey (2001), ambos enfoquesofrecen algunos contrastes interesantes pero tienen, sobre todo,muchos elementos en común; en particular, la trayectoria seguidapor los indicadores de desigualdad puede considerarse comoilustrativa de un determinado tipo de convergencia (o divergencia),la llamada convergencia sigma 2. Otro punto de conexión es el quese manifiesta en una carencia que, últimamente, se señala conmucha profusión en los estudios de econometría espacial, y es queninguno de los dos enfoques toma en consideración la dimensióngeográfica de los datos utilizados en los estudios empíricos. Nosorprende, por lo tanto, que los nuevos derroteros del análisiseconómico regional intenten abordar conjuntamente el estudio delas disparidades regionales y la distribución espacial de la renta.

Este es, precisamente, el enfoque seguido en este trabajo.Tomando como fuente de información la suministrada por la baseRegio (Eurostat) y como marco de referencia la Unión Europea de 12miembros (UE-12) 3, la finalidad de este artículo no es otra queabundar, desde perspectivas analíticas complementarias, en elconocimiento de las desigualdades interregionales en el seno de la

(1) Sigma, convergencia beta absoluta, convergencia beta condicionada, convergencia residual, convergenciaestocástica, catch-up. Para una revisión sencilla de estos conceptos véase, entre otros, a Goerlich y Mas (2001). (2) La diferencia fundamental entre ambos enfoques es que los indicadores de desigualdad toman en conside-ración los distintos tamaños poblacionales mientras que la convergencia sigma no lo hace; el análisis de ladesigualdad, por lo tanto, hace uso de indicadores ponderados mientras que el de la convergencia emplea indi-cadores simples. (3) En el Anexo puede verse la relación completa de las 108 regiones consideradas en el estudio.

C L M . E C O N O M Í A

UE-12 durante el periodo 1977-1996, prestando atención –aunquesólo de una forma muy incipiente- al papel de la dependenciaespacial en el análisis de la distribución regional de la renta y su tra-yectoria temporal.

El trabajo se organiza de la siguiente manera. En la sección 2 semide el nivel y la evolución de la desigualdad global, inter-grupos eintra-grupos entre las regiones de la UE-12. En la sección 3 se prestaatención a la forma externa de la distribución regional de rentas enla UE-12, a su evolución en el tiempo y al grado de movilidad en laposición de las regiones en la mencionada distribución.Seguidamente, y de nuevo para la UE-12, en la sección 4 se analiza,de forma muy sencilla, el fenómeno de la dependencia espacial y suinfluencia sobre la distribución de rentas. Por último, y dada laimportancia de los cambios regionales que se avecinan como con-secuencia de la próxima ampliación europea, en la sección 5 seexaminan de nuevo la desigualdad, la forma externa de la distri-bución y los cambios registrados en el ranking en la distribuciónregional de la renta en la UE-27 para los años 1995 y 2000. El trabajofinaliza presentando las principales conclusiones.

2.- La desigualdad regionalen la UE-12.

En la última década, el análisis de las disparidades regionales enla UE ha generado una nutrida literatura, especialmente centrada enla aplicación del enfoque de la convergencia. Dados los problemasde especificación econométrica que plantean algunos de losanálisis de convergencia convencionales 4 cuando, estando en pre-sencia de dependencia espacial, no se tiene en cuenta la misma, eneste trabajo hemos optado por hacer uso de indicadores de dis-persión o desigualdad (convergencia sigma), entre los que hemoselegido el conocido índice de Theil. Este índice (T), que vienedefinido por la expresión:

112

T=Σ logyi=1

n piyi

yyi

(4) En particular los relacionados con la convergencia beta y la convergencia estocástica.


donde n es el número de regiones, y e yi son, respectivamente, larenta per capita media y la de la región i, y pi es la poblaciónrelativa de la mencionada región i, tiene, entre otras, la virtud de seraditivamente descomponible, lo cual es interesante por variadasrazones analíticas 5. Entre las distintas posibilidades existentes paradescomponer el índice, estamos interesados en la que desagrega ladesigualdad total en dos componentes: uno, ilustrativo de ladesigualdad intra-grupos (externa) y, otro, de la desigualdadinter-grupos (interna). Para poder efectuar esta descomposición espreciso que, previamente, se haya particionado el conjunto de lasn observaciones (regiones) en G grupos (países), que han de sermutuamente excluyentes (ninguna región puede estar en dosgrupos) y exhaustivos (todas las regiones están incluidas). De estaforma, el índice T puede expresarse como:

donde pg representa la población relativa de la región i perte-neciente al país g e yg se refiere a la renta media del país g.En consecuencia, el índice T puede rescribirse como:

donde el primer sumando recoge la desigualdad entre grupos y elsegundo la desigualdad dentro de cada grupo. Aplicada estaexpresión a nuestro contexto, donde g hace referencia a los paísesde la UE-12, TB recoge la desigualdad entre países y TW la des-igualdad regional dentro de cada país. Los resultados obtenidosaplicando las expresiones anteriores pueden visualizarse en elGráfico 1, en el que se observan los tres rasgos siguientes:

1.- Aunque la desigualdad regional en la UE-12 se mantuvoprácticamente estabilizada si se consideran sólo los años extremosde la muestra, se aprecia que la misma experimentó un suave perocontinuado aumento hasta 1986, iniciando a partir de entonces unareducción casi tendencial.

113(5) Al respecto puede consultarse, entre otros, a Cowell (1995).

T=Σ logg=1

G

+piyi

pgyg

yi

ygΣ log

g=1

G pgyg

y yyg

T=TB TW+ Σg=1

G pgyg

y


2.- En promedio, aproximadamente tres cuartos de ladesigualdad global proviene de la desigualdad interna, es decir, dela desigualdad regional dentro de cada país 6; el cuarto restantecorresponde, como es lógico, a la desigualdad externa o entrepaíses; una posible interpretación de este resultado es que lapolítica regional debería tratar de fomentar más la convergenciaentre regiones de un mismo país que entre países.

3.- Desde el punto de vista evolutivo, la desigualdad interna-sobre todo a partir de 1986- ha ido ganando peso específicomientras que la externa lo ha ido perdiendo: en concreto, el peso dela primera aumentó diez puntos porcentuales, desde el 70,5% en1977 hasta el 80,5% en 1996; naturalmente, estos mismo puntosfueron perdidos por la desigualdad externa, que pasó de repre-sentar el 29,5% de la desigualdad total en 1977 al 19,5% en 1996. Enconsonancia con lo subrayado por otros autores (véase, porejemplo, Esteban, 1994) creemos que este resultado refuerza lanecesidad de aplicar una política verdaderamente regional a escalacomunitaria 7.

114

(6) El peso de la desigualdad interna puede estar sobrestimado debido a que en el cómputo de las paridades depoder de compra se utilizan los precios nacionales en lugar de los regionales.(7) Dado, sin embargo, que la política regional comunitaria ha sido y es objeto de numerosas críticas por suescasa influencia en la reducción de las desigualdades regionales en la UE, es más que probable que la mismatenga que revisarse, incidiendo más, por ejemplo, en la inversión en capital humano y apoyo a las empresas ymenos en infraestructuras de lo que se ha hecho hasta ahora.

0.008

1977 1981 1985 1989 1993

0.016

0.024

0.032

0.04

D. Total D. Externa D. Interna

0

Gráfico 1Desigualdad regional en la UE-12Gráfico 1


3.- La distribución y movilidadregional de la renta en la UE-12.

El análisis de la desigualdad realizado en la sección anteriorilustra sobre algunos aspectos interesantes de la misma (la amplitudde la dispersión en la distribución interregional de la renta en laUE-12), pero no dice nada sobre otros igualmente relevantes.En concreto, el índice de Theil –reduciendo a un único valor lainformación contenida en la mencionada distribución regional de larenta 8- no permite identificar la posible existencia de fenómenos depolarización o estratificación, entendidos como el aumento de lahomogeneidad dentro de determinados grupos de economías y, almismo tiempo, el aumento de la heterogeneidad entre esosmismos grupos 9. Una forma sencilla de abordar esta cuestión estribaen la estimación de la función de densidad (ilustrativa de la formaexterna) de la distribución regional de la renta 10. Las funciones dedensidad de esta distribución para la UE-12, estimadas medianteun kernel gaussiano con banda óptima siguiendo el procedimientode Silverman (1986) para los años inicial (1977) y final (1996) denuestra muestra, permiten resaltar (véase el Gráfico 2) las siguientescaracterísticas:

115

(8) Esto sucede, asimismo, con otros estadísticos de dispersión, como la desviación típica de los logaritmos, elcoeficiente de variación, el índice de Gini o los índices de Atkinson.(9) La polarización, como ha señalado Esteban (2002), es un concepto escurridizo que, para una determinada dis-tribución (de la renta, por ejemplo), puede entenderse como el “grado en que la población se agrupa alrededorde un pequeño número de polos”, que mantienen cierta distancia entre sí.(10) Para un análisis más a fondo de estas cuestiones véase, entre otros, a Villaverde y Sánchez-Robles (2002) yVillaverde (2003)

Gráfico 2Funciones de densidad. UE-12

0.004

0 20 80 120

0.08

0.012

0.016

0.02

1997

040 60 100 140 160 180 200

1996

Gráfico 2


1.- La forma externa de la distribución ha variado de manerasignificativa entre 1977 y 1996. La primera muestra unos grados deasimetría y curtosis de 0,43 y 3,55 respectivamente, mientras que enla segunda el coeficiente de asimetría toma un valor de 1,11 y el decurtosis se eleva hasta 4,18; considerando la evolución de la curtosis,sucede que la función de densidad muestra en 1996 una mayorconcentración de la masa probabilística que en 1977.

2.- En 1977 había dos modas, una en torno al 50% de la mediaeuropea y otra en torno a la referida media. Por el contrario, en 1996ha desaparecido prácticamente la primera moda, mientras que laúnica existente se sitúa en niveles próximos al 90% de la media;al mismo tiempo, aunque todavía de forma muy incipiente, seaprecia la gestación de una nueva moda relativa representativa deregiones con niveles de renta sensiblemente superiores a la mediacomunitaria.

3.- Sin embargo, el grado de dispersión es muy similar enambos años, reforzando así la conclusión obtenida en el análisis dela desigualdad de que la misma no ha variado de forma sustancialcon el paso del tiempo.

Aunque muy interesantes, las funciones de densidad delGráfico 2 no informan sobre los cambios que han podido producirsedentro de la distribución regional de rentas; conceptualmente esposible que la función de densidad sea exactamente la mismaen dos años distintos y que, al mismo tiempo, la posición relativade las regiones en la distribución de rentas haya experimentadoalgunos (o muchos) cambios significativos. El análisis de la dinámicaintradistribucional, o movilidad regional en el ranking de rentas, quees clave desde el punto de vista de la política económica en elestudio de la desigualdad y su evolución temporal (convergenciao divergencia), requiere de un enfoque distinto al hasta ahoraempleado. La aproximación a este fenómeno puede ser discretao continua.

Cuando la aproximación que se realiza es discreta, el proce-dimiento consiste en el cómputo de las llamadas matrices detransición. Se trata de matrices cuadradas en las que cada elementomij expresa la probabilidad de que una región que inicialmente

116


En la figura tridimensional de la izquierda, el eje de las X repre-senta el PIB per cápita en 1977 y el de las Y en 1996, mientras queen el eje Z se mide la densidad (o probabilidad) condicionada decada punto en el espacio X-Y; las líneas paralelas al eje Y muestranla probabilidad de transitar desde el punto que se considere en eleje X (1977) a cualquier otro punto en el eje Y (1996). En conse-cuencia, cuanto más se concentre la masa de probabilidad en tornoa la diagonal positiva, menor es la movilidad (mayor es la persis-tencia). En la figura de la derecha se presentan las líneas decontorno, obtenidas al efectuar un corte paralelo a los ejes X e Ypara distintos valores de la densidad; la conclusión que se obtieneen base a la forma de estas líneas de contorno es que el grado demovilidad es bastante reducido, es decir, el grado de persistencia esmuy alto, ya que la masa de probabilidad (el kernel) se sitúa prefe-rentemente sobre la diagonal positiva.

4.- Desigualdad regionaly autocorrelación espacialen la UE-12.

El análisis de la desigualdad realizado previamente esinsensible a la distribución espacial de las rentas: desde un punto devista formal, los resultados obtenidos en las dos secciones anterioresserían los mismos si, por ejemplo, Andalucía estuviera situada enItalia o el Alentejo en Alemania. Esto significa, en definitiva, que elanálisis convencional de la desigualdad no toma en consideración elespacio en el que se desarrolla la actividad económica; en particular,no presta atención, entre otros aspectos, a la posible existencia dedependencia (o autocorrelación) espacial, fenómeno que aparecesiempre que hay una relación funcional entre lo que sucede en uncierto ámbito geográfico y lo que sucede en otro. Tal y como hanpuesto de relieve distintos autores 11, la autocorrelación espacialpuede ser de dos tipos: la sustantiva que, a través de fenómenoscomo la difusión tecnológica, las externalidades y la movilidad defactores, vincula el comportamiento de una determinada variableen varios espacios diferentes, y la de ruido, que, procedente de la

118(11) Para una síntesis, véase, por ejemplo, Moreno y Vayá (2002).


mala especificación del modelo, se refiere a los residuos de laregresión estimada.

De entre los indicadores diseñados para detectar y medir laposible existencia de autocorrelación espacial global (en nuestrocaso, la potencial existencia de patrones de asociación espacial enla distribución regional de la renta en la UE-12), uno de los máspopulares es el conocido como I de Moran (Moran, 1948), que vienedado por la expresión:

donde yi (yj) es la renta per capita de la región i (j), y es la renta percapita media y wij es un elemento de la matriz de distancias (W)entre cada par de regiones. La aplicación de la expresión anterior,utilizando una matriz W definida en términos de la inversa de la dis-tancia estandarizada, permite obtener dos resultados de interés. Enprimer lugar, y pese a haberse ido debilitando muy ligeramente conel paso del tiempo (Cuadro 1) 12, en especial desde mediados de los

119

2

yj-yyi-yI=

Σi jΣΣwi,j

i jΣΣ

i

( ))(yi-y)(

n

Cuadro 1 - I de Moran

Fuente: CRENoS y elaboración propia.

Año I-Moran Media Desv. típica Z Probabilidad1977 0.2650863 -0.009 0.013342 20.5696 0.00001978 0.2644325 -0.009 0.013342 20.5206 0.00001979 0.2632576 -0.009 0.013342 20.4326 0.00001980 0.2469978 -0.009 0.013342 19.2138 0.00001981 0.2373978 -0.009 0.013342 18.4943 0.00001982 0.2361646 -0.009 0.013342 18.4018 0.00001983 0.2384189 -0.009 0.013342 18.5708 0.00001984 0.2396283 -0.009 0.013342 18.6615 0.00001985 0.2471487 -0.009 0.013342 19.2251 0.00001986 0.2482207 -0.009 0.013342 19.3055 0.00001987 0.2443729 -0.009 0.013342 19.0171 0.00001988 0.2381940 -0.009 0.013342 18.5540 0.00001989 0.2331486 -0.009 0.013342 18.1758 0.00001990 0.2368812 -0.009 0.013342 18.4556 0.00001991 0.2172176 -0.009 0.013342 16.9817 0.00001992 0.2196710 -0.009 0.013342 17.1656 0.00001993 0.2168636 -0.009 0.013342 16.9552 0.00001994 0.2177273 -0.009 0.013342 17.0199 0.00001995 0.2151261 -0.009 0.013342 16.8249 0.00001996 0.2057493 -0.009 0.013342 16.1221 0.0000

(12) Todos los cálculos se han realizado aplicando el programa SpaceStat 1.91.


ochenta, se aprecia la existencia de una dependencia espacialpositiva y estadísticamente significativa 13, que nos dice que lasregiones europeas no deben considerarse como observacionesindependientes; por el contrario, se detecta una tendencia global ala agrupación geográfica de regiones con niveles similares de rentaper capita, si bien ésta no es demasiado intensa. Y, en segundo lugary también desde mediados de los ochenta, se observa (Gráfico 4) laexistencia de una fuerte relación positiva entre el grado dedesigualdad (índice de Theil) y el indicador de autocorrelaciónespacial (I de Moran), que puede reflejar, de acuerdo con Reyy Montouri (1999), algunas características del proceso deagrupamiento (clustering) regional: aunque el coeficiente decorrelación simple es muy bajo para todo el periodo (-0.01) 14, suvalor se eleva considerablemente (0,89) cuando se refiere al subpe-riodo 1986-1996.

Para examinar esta última cuestión con más propiedades necesario observar atentamente (con un enfoque másdesagregado) la naturaleza de la dependencia espacial. Enparticular , la existencia de la dependencia espacial

120

(13) El contraste de autocorrelación espacial de la I de Moran muestra que el indicador obtenido es, para todoslos años, claramente significativo al nivel del 1%; no sólo se rechaza así la hipótesis de existencia de unadistribución aleatoria de la renta per cápita en la UE-12 sino que, además, se pone de manifiesto que regionesterritorialmente próximas tienden a mostrar valores de renta per cápita similares.(14) La explicación de este resultado se encuentra en las discrepancias existentes entre las dos series en losprimeros años de la muestra.

1977 1980

0.016

0.024

0.32

Moran (Eje izquierdo)

0.081983 1986 1989 1992 1995

Theil (Eje derecho)

0.037

0.035

0.033

0.031

0.029

0.027

Gráfico 4Desigualdad y autocorrelación espacial. UE-12Gráfico 4


Una perspectiva similar a la anterior, pero visualmente másilustrativa pues permite identificar fácilmente la posición concretade cada región, es la que se presenta en el Gráfico 6, en el queaparecen los scattermaps para 1977 y 1996; en el fondo, éstos no sonmás que la traslación a un mapa de la información suministrada porlos scatterplots, donde las observaciones correspondientes a cadacuadrante aparecen reflejadas en el mapa con un color o tramadistinto: los patrones de asociación espacial existentes en la distri-bución regional de la renta se aprecian, así, de forma más nítida.

5.- Una nota sobre la desigualdadregional en la UE ampliada.

Si todo discurre de acuerdo con lo previsto, la UE estaráformada, en 2004, por 25 Estados miembros y, tres años más tarde,por 27. Teniendo en cuenta que estos países están, en su conjunto,sensiblemente menos desarrollados que los actuales miembros dela UE, las disparidades regionales en el seno de ésta aumentarán deforma sustancial. Algunos indicadores básicos, calculados para losaños 1995 y 2000, años para los que la Comisión Europea acaba dehacer públicas sus estimaciones de PIB per cápita homogéneas(basadas en el sistema de cuentas SEC-95) para todas las regionesNUTS 2 de la UE, muestran esto de forma elocuente. En concreto, elCuadro 2 permite sostener los siguientes extremos:

1.- Si, con cifras del año 2000, la diferencia entre los niveles dePIB per cápita de la región más rica (Inner London) y más pobre(Ipeiros) es ya muy abultada en la UE-15 (el coeficiente de aperturaes mayor que 5), hay que destacar que la misma prácticamente seduplica en la UE-25 y triplica en la UE-27.

123

Fuente: Comisión Europea (2003), Eurostat (2003) y elaboración propia.

UE-15 UE-25 UE-27Indicador 1995 2000 1995 2000 1995 2000Coef. de apertura 5,3 5,1 9,3 9,1 10,3 14,8Ratio (10+/10-) 3,3 3,3 6,0 5,7 6,6 6,9Ratio (25+/25-) 2,5 2,5 4,4 4,2 5,1 5,4Desviación típica 27,4 27,7 35,5 35,3 39,1 39,5

Cuadro 2Disparidades regionales en la UECuadro 2


2.- Sea cual sea la ratio elegida, se aprecia que su valor aumenta deforma sustancial al pasar de la UE-15 a la UE-25 y, de nuevo aunque enmenor proporción, al hacerlo a la UE-27.

3.- En la UE-15 y UE-25 se observa, entre 1995 y 2000, unaestabilización o leve caída de las tres ratios consideradas –lo quees representativo de una paralización o ligero avance de laconvergencia-, mientras que en la UE-27 sucede todo lo contrario:esto es consecuencia de que las regiones más pobres de la futuraUE ampliada (las regiones búlgaras y rumanas) han evolucionado,entre 1995 y 2000, bastante peor que la media europea.

4.- Las conclusiones anteriores se ven corroboradas a través de losresultados obtenidos al calcular la desviación típica (convergenciasigma). En concreto, la única diferencia existente entre este indicadory los anteriores, aunque de pequeña entidad, es la que muestra que,en lugar de estabilizarse o reducirse suavemente, las disparidades en laUE-15 aumentaron un poco entre 1995 y 2000.

La crítica realizada en la sección segunda al uso de estadísticosde dispersión es, naturalmente, aplicable también en este caso. Enconsecuencia, y para enriquecer el análisis, procedemos a examinartambién la forma externa de la distribución y la movilidad dentro dela misma para la UE-27 15.

Una simple ojeada al Gráfico 7, en el que se representan las fun-ciones de densidad de la distribución regional de rentas de la UE-27 en1995 y 2000, permite concluir que:

1.- La forma externa de la distribución no varía sustancialmenteentre ambos años.

2.- Esta forma externa –de manera algo más acusada en el año2000- está caracterizada por dos modas: la primera de ellas en torno al50% del PIB per cápita medio y la segunda un poco por encima del100%. Esto pone de manifiesto que hay un cierto grado de polarizaciónde las rentas regionales en torno a estos valores.

3.- Por último, el gráfico pone de relieve que la masa deprobabilidad es algo más elevada para niveles de renta inferiores a la

124

(15) El hecho de que el número de regiones consideradas en este caso (266) y que la muestra disponible sólo losea para 1995 y 2000 implica que no se pueden establecer comparaciones directas con las funciones de densidady los grados de movilidad calculados en la sección 3.


en principio era de esperar, dado el reducido lapso temporal analizado,las líneas del gráfico de contorno se distribuyen a lo largo de la diagonalpositiva, signo inequívoco de la persistencia en la distribución regionalde la renta.

6.- Consideraciones finales. El análisis de la desigualdad en la distribución regional de la

renta en la UE ha puesto de relieve algunos rasgos importantes:

En primer lugar, que –pese a seguir una trayectoria en forma deU invertida- el grado de desigualdad no ha variado de forma sus-tancial entre 1977 y 1996, y que la mayor parte de la desigualdadcorresponde a la desigualdad interna dentro de cada país.

En segundo lugar, que la forma externa de la distribuciónregional de la renta ha variado de manera significativa entre los añosmencionados (Gráfico 2). Aun cuando en ambos años se aprecia laexistencia de bipolarización, ésta es radicalmente distinta –en inten-sidad y en los niveles de renta en torno a los cuales se forman lasmodas- en 1977 que en 1996: en el primero, hay una moda relativapara niveles de renta próximos al 50% de la media europea y otraabsoluta para niveles similares al 90%; en el último, se mantiene lamoda absoluta, pero la relativa es muy embrionaria y se materializapara niveles de renta en torno al 150% de la media europea.

En tercer lugar, que el grado de movilidad intradistribucional esmuy reducido, ratificándose, por lo tanto, el aserto de que lospobres siguen siendo pobres y los ricos, ricos.

En cuarto lugar, se detecta la existencia de autocorrelación (odependencia) espacial estadísticamente significativa, tal y comomuestra el cómputo de la I de Moran y evidencian visualmente losscatterplots y scattermaps para los años extremos de la muestra. Estosupone que las regiones de niveles similares de renta tienden a estargeográficamente próximas entre sí, aunque el grado de concen-tración espacial no es muy elevado y ha tendido a disminuir con elpaso del tiempo.

En quinto y último lugar, la ampliación de la UE a 27 miembrosno sólo incrementa considerablemente las desigualdades

126


regionales sino que, además, da lugar a una distribución claramentepolarizada en dos grupos de renta. La movilidad intradistribucionalsigue siendo, en este caso, muy reducida.

127

FRANCIAÎle de FranceChampagne-ArdennePicardieHaute-NormandieCentreBasse-NormandieBourgogneNord - Pas-de-CalaisLorraineAlsaceFranche-ComtéPays de la LoireBretagnePoitou-CharentesAquitaineMidi-PyrénéesLimousinRhône-AlpesAuvergneLanguedoc-RoussillonProvence-Alpes-Côte d'Azur

ESPAÑAGaliciaPrincipado deAsturiasCantabriaPaís VascoComunidad Foralde NavarraLa RiojaAragónComunidad deMadridCastilla y LeónCastilla-la ManchaExtremaduraCataluñaComunidadValencianaBalearesAndalucíaMurciaCanarias (ES)

PORTUGALNorteCentro (P)Lisboa e Vale do TejoAlentejoAlgarve

IRLANDAREINO UNIDO

North EastYorkshire and TheHumberEast MidlandsEast AngliaSouth EastSouth WestWest MidlandsNorth West WalesScotlandNorthern Ireland

ITALIAPiemonteValle d'AostaLiguriaLombardiaTrentino-Alto AdigeVenetoFriuli-Venezia GiuliaEmilia-RomagnaToscanaUmbriaMarcheLazioAbruzzoMoliseCampaniaPugliaBasilicataCalabriaSiciliaSardegna

BÉLGICAVlaams GewestRégion WallonneBruxelles- Brussels

DINAMARCAALEMANIA

Baden-WürttembergBayernBerlinBremenHamburgHessenNiedersachsenNordrhein-WestfalenRheinland-PfalzSaarlandSchleswig-Holstein

GRECIAAnatoliki Makedonia,ThrakiKentriki MakedoniaDytiki MakedoniaThessaliaIpeirosIonia NisiaDytiki ElladaSterea ElladaPeloponnisosAttikiVoreio AigaioNotio AigaioKriti

LUXEMBURGOHOLANDA

Noord-NederlandOost-NederlandWest-NederlandZuid-Nederland

ANEXORelación de regiones (unidades territoriales)Anexo


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