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TÍTULO DE LA COMUNICACIÓN: Determinantes de la movilidad
geográfica en España: un análisis con datos de panel AUTOR 1: Carmen Trueba Email: [email protected] AUTOR 2: Vanesa Jordá Email: [email protected] AUTOR 3: José María Sarabia Email: [email protected]
DEPARTAMENTO: Departamento de Economía
UNIVERSIDAD: Universidad de Cantabria
ÁREA TEMÁTICA: Población, movimientos migratorios, mercado de trabajo.
RESUMEN: En este trabajo se analiza la movilidad geográfica entre las regiones
españolas durante el periodo 1997-2007. El objetivo principal es determinar cuáles son
las principales causas que motivan los desplazamientos de personas que se producen
entre Comunidades Autónomas, así como cuantificar su impacto. Para ello, se estiman
diversos modelos de datos de panel: modelos paramétricos –de efectos fijos y
aleatorios– y modelos de tipo semiparamétrico. Los resultados son coherentes con las
principales teorías económicas, según las cuales el factor clave que actúa como
determinante de las migraciones es la búsqueda de un mayor bienestar. Se concluye que
dicho bienestar depende de factores económicos como el salario o los niveles de
desempleo, así como de otros factores que hacen que a unas regiones naturalmente más
atractivas que otras, en términos de calidad de vida o condiciones medioambientales,
entre otros. Los resultados obtenidos son robustos respecto del tipo de modelo de datos
de panel utilizado.
PALABRAS CLAVE: Migraciones, movilidad geográfica, diferencias regionales,
datos de panel.
2
1. Introducción
Durante los años sesenta un gran flujo interior de trabajadores propició el desarrollo y el
crecimiento de la economía española. A mediados de la década de los setenta,
coincidiendo con la crisis económica en España, esos flujos migratorios experimentaron
una importante ralentización. La movilidad dentro del país en el periodo 1997-2007 ha
tenido un auge sin precedentes históricos –con cifras cercanas a las de los años sesenta–.
Este fenómeno de aceleración de los movimientos interiores, que afectó notablemente
las cifras de migraciones interiores, fue el resultado de tres circunstancias: la movilidad
residencial, el aumento de los retornos y la movilidad interna de la población
extranjera1.
La última circunstancia señalada merece especial mención pues, en paralelo al
incremento de la movilidad entre las comunidades se venía produciendo una importante
oleada de inmigración extranjera hacia las fronteras españolas. Según señala Méndez
(2008), los flujos de entrada al país alcanzaron cifras superiores a los 130.000 a finales
de la década de los noventa y comienzos de la siguiente, y se estabilizaron durante la
primera década del siglo XXI.
En este trabajo se analiza la movilidad interregional en España2 desde la llegada masiva
de inmigrantes a mediados de los noventa hasta 2007, año en el que concluye la
expansión continuada de la economía española iniciada en 1993 y también la llegada de
población extranjera (Fernández y Ohanian, 2010).
El objetivo que se plantea es determinar las principales causas que motivan los
desplazamientos que se producen entre las Comunidades Autónomas en el periodo
1997-2007, considerando la existencia de diferencias regionales de naturaleza no solo
económica. Para ello, se estiman diversos modelos de datos de panel: por un lado
modelos paramétricos –de efectos fijos y aleatorios– y por otro, modelos de tipo
semiparamétrico.
Se trata de buscar respuesta a la siguiente pregunta: ¿por qué los individuos cambian de
Comunidad Autónoma de residencia?
La novedad de este trabajo con respecto a otros estudios realizados en torno a la
determinación de las causas de la movilidad geográfica en España, radica en la 1 La población extranjera realiza cambios de residencia con una frecuencia cuatro veces superior a la de la población española (Recaño, 2002; Cámara, 2009). Tal es así que, en 2007, los desplazamientos de la población extranjera suponen el 36% del total de movimientos que tienen lugar entra las comunidades autónomas españolas. 2 Se define la migración interregional como el desplazamiento voluntario de un individuo desde una Comunidad Autónoma a otra, con intención de que ésta sea de carácter permanente.
3
utilización de diferentes variables –así como en la manera de construirlas–, en la
consideración del periodo de análisis, y en el uso de métodos semiparámetricos de
estimación que completan los modelos paramétricos.
Las bases de datos utilizadas proceden del Instituto Nacional de Estadística: Estadística
de Variaciones Residenciales, Contabilidad Regional de España, Encuesta de Población
Activa y Encuesta de Ocupación Hotelera.
La estructura del trabajo es la siguiente: en la sección 2 se explica sucintamente el
marco teórico de las migraciones, junto con una revisión de algunos de los numerosos
estudios que se han elaborado en este ámbito. En la sección 3 se realiza un análisis
exploratorio de los movimientos migratorios que tienen lugar entre las comunidades
españolas en el periodo objeto de estudio. Finalmente, en la sección 4, se analizan las
relaciones entre la tasa migratoria neta interregional de las Comunidades Autónomas y
las características distintivas de las regiones, mediante la estimación de modelos de
datos de panel: modelos paramétricos –de efectos fijos y aleatorios–, por un lado, y
modelos de tipo semiparamétrico, por otro. En la sección 5 se resumen las principales
conclusiones que se derivan de este trabajo.
2. Marco teórico
El análisis de las causas que explican los movimientos migratorios ha suscitado el
interés de muchos investigadores, tanto dentro como fuera de España. La literatura
sobre este tema es amplia, con aportaciones de diferentes disciplinas, desde la historia,
la geografía o la sociología, hasta la economía.
Las primeras contribuciones en este ámbito aparecieron con The Laws of Migration
(Ravenstein, 1885 y 1889). Allí se planteaba que los factores económicos son el motor
de las migraciones, pues los individuos solamente se desplazan para buscar un mayor
bienestar, por la existencia de diferencias regionales.
A mediados del siglo XX, algunos autores empiezan a aplicar el paradigma neoclásico –
basado en principios como la elección racional, la maximización de la utilidad, los
rendimientos netos esperados, la movilidad de factores o las diferencias de salarios– al
campo de las migraciones. Nace así la teoría neoclásica de las migraciones, explicación
que combina la perspectiva microeconómica de la adopción de decisiones por parte de
los individuos, con la perspectiva macroeconómica de los determinantes estructurales
(Arango, 2003).
4
Desde el punto de vista macroeconómico, la explicación de los movimientos se basa en
la desigual distribución espacial del trabajo y del capital: los desplazamientos se
producen de regiones con mano de obra abundante y salarios bajos hacia regiones con
escasez de mano de obra y salarios elevados, y remiten cuando estas diferencias se
reducen3 (Harris y Todaro, 1970). Para el pensamiento neoclásico el origen de las
migraciones debe buscarse en las diferencias de salarios entre regiones que, a su vez,
son el reflejo de las diferencias de ingresos y de bienestar (Santiago, 1994; Faura y
Gómez, 2001; Rocha, 2003; Arango, 2003).
La versión macro de la teoría neoclásica es ampliada en su vertiente microeconómica
por Todaro (1969) a partir del trabajo de Sjaastad (1962), que entiende la migración
como una inversión en capital humano.
A mediados de los setenta, y a pesar de que sus postulados continuaban vigentes, la
explicación neoclásica de las migraciones sufre un relativo declive, al considerarse que
una única perspectiva no era suficiente para explicar este fenómeno. Así, desde finales
del siglo XX se han ido incorporando otros puntos de vista adicionales al estudio de los
movimientos migratorios (Arango, 2003).
En la literatura pueden encontrarse diversos trabajos en los que sus autores tratan de
buscar los factores determinantes de los movimientos migratorios, apoyándose en
diversos modelos econométricos y estimando diferentes especificaciones y variables.
Bernabé y Albertos (1986) estudian los motivos que hacen que los individuos decidan
emigrar encontrando diferencias entre la primera y la segunda mitad de la década de los
ochenta en términos de salario, desempleo y tamaño del núcleo.
Pissarides y Wadsworth (1989) entienden las migraciones como desplazamientos de
trabajadores en busca de mayores oportunidades de empleo. Un año después, Pissarides
y McMaster (1990) van más allá al analizar las diferencias de salarios, las diferencias de
desempleo y un conjunto de características, que reflejan otras peculiaridades de las
regiones, como posibles determinantes de esos desplazamientos4.
Ródenas (1994) analiza la movilidad interregional en España en tres años: 1973, 1985 y
1989. Con ello pretende poner de manifiesto la transformación en la respuesta de las
migraciones entre comunidades españolas, desde el modelo característico de los años
3 El hecho de que las diferencias no desaparezcan totalmente se debe a los costes de desplazamiento en términos materiales y psíquicos. 4 Serino (2002) señala que las diferencias regionales en términos de empleo y de ingresos contribuyen a explicar el proceso de inmigración, mientras que la emigración estaría relacionada con otro tipo de variables como el nivel de desempleo, que actuaría como factor de expulsión.
5
sesenta hasta un patrón en el que es necesario introducir nuevas hipótesis explicativas.
Así, en cada año utiliza diferentes variables y especificaciones, en función del momento
de la historia en que las migraciones se enmarcan.
A pesar de la diversidad en el planteamiento y la metodología de los numerosos
estudios que tratan de dar explicación al fenómeno de la movilidad geográfica, todos
ellos comparten una idea en común: los individuos cambian de residencia para vivir
mejor, ya sea en términos económicos, sociales, personales o ambientales, factores estos
últimos que han ganado en importancia en los últimos años5.
3. La dinámica migratoria en España
La historia de las migraciones interiores en España desde los años sesenta hasta nuestros
días atraviesa tres etapas claramente diferenciadas: la primera comprende la década de
los sesenta y mediados de los setenta, la segunda cubre hasta finales de los ochenta, y la
última hasta el año 2007.
El modelo migratorio de los años sesenta y principios de los setenta se caracteriza por
una fuerte polarización de los desplazamientos de población motivados por las
diferencias regionales. El proceso de mecanización del campo, la importancia de la
industria y la desigual presión demográfica sobre los recursos, provocaron los mayores
desplazamientos de la historia, desde las regiones pobres hacia las ricas, en busca de
mejores oportunidades laborales y de mayores salarios (flujos esencialmente
unidireccionales). Estos movimientos se traducen en saldos migratorios de elevada
magnitud, tanto positivos como negativos: Andalucía, Extremadura y las dos Castillas
sufrieron las mayores pérdidas en términos de población; mientras que Cataluña,
Madrid, el País Vasco y la Comunidad Valenciana se convirtieron en las principales
receptoras de inmigrantes6.
La crisis económica de 1975, asociada a la crisis petrolera, provoca un aumento de los
costes laborales que se manifiesta de forma notable en los flujos migratorios. Como
señalan Guijarro y Hierro (2003), en estos años da comienzo una fase caracterizada por
la activación de los retornos, los desplazamientos de corta distancia y el dibujo de
nuevas rutas migratorias. 5 Además de estos estudios, autores como Lago y Aguayo (2004), Maza y Villaverde (2004), Maza (2004), Martínez (2006), Faura et al. (2000) o Angulo y Mur (2005), entre otros, han trabajado en este campo. 6 Existe un amplio consenso en la descripción de esta etapa. Véanse, por ejemplo, Romero y Albertos (1993), Ródenas (1994), De la Fuente (1998), Bentolila (2001), Hierro (2003), Manpower (2003) y Guijarro y Hierro (2006).
6
El cierre de muchos establecimientos industriales y los procesos de regulación que
tuvieron lugar en otros tantos, desincentivan los desplazamientos que pudieran estar
motivados por mejorar la posición en términos laborales, y provocan cambios en la
dirección de los movimientos: por un lado, disminuyen los que se producían hacia los
principales receptores de la etapa anterior, y por otro se aceleran los retornos hacia los
tradicionales focos de expulsión, en forma de contracorrientes de emigrantes7. Estos
movimientos se traducen en reducidos saldos migratorios y en ocasiones en inversiones
de los signos (De la Fuente, 1998; Bentolila, 2001; Recaño y Cabré, 2003; Guijarro y
Hierro, 2006).
Los años ochenta comienzan con una recuperación de las cifras de movilidad
características de la época anterior, con el protagonismo de nuevos destinos, entre los
que destacan los de corta distancia, Madrid, el eje mediterráneo, Baleares y Canarias,
situación que señalan, entre otros, Romero y Albertos (1993) y Silvestre (2002).
En 1985, además de los tradicionales desplazamientos motivados por las diferencias en
las tasas de paro, se intensifican los movimientos contrarios a la lógica neoclásica como
consecuencia de los retornos: desde Cataluña a Andalucía y desde el País Vasco y
Madrid hacia Castilla y León. A pesar de que los flujos son comparables con los
registrados en la etapa anterior de desarrollo, los saldos migratorios entre comunidades
se mantienen equilibrados (Ródenas, 1994; Hierro, 2003).
En la década de los noventa la movilidad interior experimenta un auge sin precedentes,
fundamentalmente por tres motivos: la movilidad residencial, el aumento de los retornos
y la movilidad interna de la población extranjera (Guijarro y Hierro, 2006).
Los desplazamientos hacia las zonas periféricas de las grandes ciudades se incrementan,
entre otras cosas por el elevado precio de la vivienda y por la preferencia de espacios
naturales dotados de mayor calidad medioambiental. Roquer (2007) plantea que estos
movimientos pueden dar lugar a cambios de provincia, como sucede en Madrid hacia
las dos Castillas o desde el País Vasco a Cantabria.
Manpower (2003) considera que los retornos de individuos que emigraron en la época
de los sesenta y setenta, y que han alcanzado la edad de jubilación, tuvieron también
gran importancia en los movimientos de población de la época.
Especial mención merece la influencia de la movilidad interior de la población
extranjera. Los procesos de regularización y las reformas normativas de inmigrantes se
7 Silvestre (2002); Hierro (2003); Manpower (2003); Guijarro y Hierro (2006).
7
traducen en una fuerte corriente de inmigración extranjera hacia España, especialmente
intensa a partir de 1996. En esta última etapa, los saldos son reducidos debido a que
esconden gran cantidad de movimientos intrarregionales (Manpower, 2003; Martínez,
2006; Guijarro y Hierro, 2006).
Para conocer más a fondo la dinámica migratoria de las 17 regiones españolas a lo largo
del periodo de estudio (1997-2007) se recurre a la tasa inmigratoria interregional8 –
como medida del poder de atracción de población de las Comunidades Autónomas– y a
la tasa emigratoria interregional9 –como medida del poder de expulsión–. La Estadística
de Variaciones Residenciales (EVR)10 y la Contabilidad Regional de España, ambas
elaborados por el Instituto Nacional de Estadística (INE), son las fuentes utilizadas para
calcular las tasas de movilidad de este estudio.
Tabla 1. Tasa inmigratoria (1997 y 2007)
Año 1997 Año 2007Comunidad Autónoma Valor Ranking Valor Ranking Andalucía 4,24 15 8,91 15 Aragón 5,69 12 14,73 9 Asturias 4,77 14 11,61 13 Baleares 16,30 1 25,85 2 Canarias 12,78 2 12,86 12 Cantabria 8,76 5 17,57 4 Castilla y León 6,12 11 14,60 10 Castilla–La Mancha 10,73 3 30,07 1 Cataluña 3,45 17 8,46 16 Comunidad Valenciana 6,36 9 14,91 8 Extremadura 7,55 8 13,54 11 Galicia 3,53 16 7,84 17 Madrid 6,28 10 16,18 7 Murcia 8,02 6 16,25 6 Navarra 7,78 7 16,79 5 País Vasco 5,06 13 8,96 14 La Rioja 10,72 4 23,78 3
Fuente: Elaboración propia a partir de la EVR y de la Contabilidad Regional de España (INE).
Como se desprende de la Tabla 1, resulta evidente cómo todas las regiones han ganado
poder de atracción. Las cifras se han duplicado prácticamente en todos los casos y en
algunos de ellos, como Aragón y Castilla-La Mancha, llegaron casi a triplicarse;
Canarias, sin embargo, se mantuvo en los mismos niveles. En 2007, Castilla-La Mancha
fue la región con mayor intensidad inmigratoria, seguida de Baleares y La Rioja. En el
8 La tasa inmigratoria de la región i se define como se define como: 1000PoblaciónsInmigrante ii . 9 La tasa emigratoria de la región i se define como se define como: 1000PoblaciónEmigrantes
ii .
10 La EVR plantea varios problemas relacionados con la subestimación de las migraciones, por la falta de inscripción ipso facto de los cambios de residencia y por la contabilización de las cifras en los años de renovación padronal (Ródenas y Martí, 1997). Para resolver el último problema se sustituyen los datos anómalos de las series por la media aritmética de los años anterior y posterior (Guijarro y Hierro, 2006).
8
lado opuesto se encuentran Andalucía, Cataluña y Galicia, ocupando las últimas
posiciones. Esta ordenación no varió sustancialmente, si la comparamos con la de 1997,
a excepción de Canarias, que pasó de encontrarse entre las regiones con mayor poder de
atracción de población (segundo puesto) a situarse entre las menos atractivas
(duodécimo puesto).
Cabe destacar caso de Canarias, que duplicó su cifra emigratoria (Tabla 2), mientras que
su poder de atracción se mantuvo invariable. En ambos años el patrón es bastante
parecido, con Baleares, Castilla-La Mancha y La Rioja encabezando la clasificación y
Cataluña y Galicia ocupando las últimas posiciones, junto a la Comunidad Valenciana
en 1997 y a Andalucía en 2007.
Tabla 2. Tasas emigratoria (1997 y 2007)
Año 1997 Año 2007Comunidad Autónoma Valor Ranking Valor Ranking Andalucía 4,84 14 8,71 16 Aragón 5,92 12 14,33 8 Asturias 5,63 13 10,80 13 Baleares 8,72 3 21,63 2 Canarias 6,32 11 13,94 10 Cantabria 7,37 7 14,15 9 Castilla y León 7,79 6 16,52 6 Castilla–La Mancha 9,14 2 22,78 1 Cataluña 3,99 17 9,95 15 Comunidad Valenciana 4,48 15 11,90 12 Extremadura 8,07 5 14,71 7 Galicia 4,32 16 8,33 17 Madrid 8,08 4 18,89 4 Murcia 6,78 9 16,66 5 Navarra 6,41 10 13,30 11 País Vasco 7,13 8 10,75 14 La Rioja 9,29 1 20,07 3
Fuente: Elaboración propia a partir de la EVR y de la Contabilidad Regional de España (INE).
4. Especificación econométrica de los modelos
Con el objetivo de determinar las principales causas que motivan los desplazamientos
que se producen entre las Comunidades Autónomas españolas en el periodo 1997-2007,
se estiman diversos modelos de datos de panel, basado en las técnicas de datos de panel
convencionales como en modelos semiparamétricos, que permiten una estimación más
flexible de la relación existente entre dos variables.
9
4.1 Modelos propuestos
4.1.1 Estimación paramétrica
El modelo que a continuación se plantea está basado en la especificación propuesta
inicialmente por Pissarides y McMaster (1990), aplicado al caso español por Santiago
(1994) 11. Además de las diferencias con otros autores en cuanto a la definición de las
variables utilizadas, al empleo de fuentes estadísticas y al periodo de tiempo analizado,
en este trabajo se propone un modelo en cuya especificación se incluye una variable de
atractivo regional.
Según señala Lardiés (2010), haciendo referencia al trabajo de Müller (2002), la
elección del lugar de destino está condicionada por estancias vacacionales previas en el
mismo, lo cual establece una clara relación entre el turismo y la movilidad residencial.
Por tanto, en este estudio se contempla la influencia de una variable de atractivo
regional relacionada con el turismo12 que se definirá detalladamente más adelante.
El modelo de movilidad interregional, que recoge los factores determinantes de la tasa
migratoria neta interregional, se estima mediante la siguiente expresión, cuyo objetivo
principal será estimar la importancia relativa del atractivo regional sobre las
migraciones internas:
ititititiit ruwm 131211 , (1)
donde itm es la tasa migratoria neta de la región i en el periodo t; 1itw y 1itu son,
respectivamente, el índice de salarios y el índice de desempleo de la región i en el
periodo13 t-1; 1itr es el atractivo regional de la comunidad i en el periodo t-1; los
efectos individuales se denotan como i y, por último, it representa el error
idiosincrásico.
Los efectos individuales permiten introducir cierta heterogeneidad en el modelo, de tal
forma que ciertas características específicas de cada comunidad que son difíciles de
11 Otros autores han tratado de explicar la movilidad geográfica en España mediante la formulación de modelos causales, utilizando diferentes variables y distintos periodos de tiempo (Bernabé y Albertos, 1986; Antolín y Bover, 1997; Faura et al., 2000; Recaño y Cabré, 2003; Lago y Aguayo, 2004; Maza, 2004; Maza y Villaverde, 2004; Martínez 2007). Ródenas (1994) analiza la movilidad interregional en España en tres años: 1973, 1985 y 1989. Con ello pretende poner de manifiesto la transformación en la respuesta de las migraciones entre comunidades españolas, desde el modelo característico de los años sesenta hasta un patrón en el que es necesario introducir nuevas hipótesis explicativas. 12 Lago y Aguayo (2004) utilizan las pernoctaciones en los hoteles a lo largo del año como aproximación al nivel de calidad de vida. 13 Las dos primeras variables se toman en el año anterior al de la migración, puesto que se considera que su efecto sobre las migraciones se produce con ciertos desfases. Faura et al. (2000) señalan que, si se tomara más de un año, podrían confundirse las consecuencias con las causas de la migración.
10
cuantificar como el clima, la cultura o la posición estratégica de ciertas regiones, las
cuales tienen influencia sobre los flujos migratorios se representa a través de dichos
efectos regionales. El modo como se concibe dicha heterogeneidad dará lugar a dos
modelos distintos. Por un lado, vamos a suponer que el término αi es fijo, es decir, será
un parámetro a estimar (modelo de efectos fijos). Por otro lado, los efectos específicos
pueden ser considerados como un componente aleatorio (modelo de efectos aleatorios),
con una distribución condicional en los regresores N (0, 2 )14.
Los métodos clásicos de estimación de los modelos de efectos fijos (estimador within)
suponen que el término de error está idéntica e independientemente distribuido y sus
propiedades se derivan en función de dicho supuesto. Sin embargo, la presencia de
autocorrelación, correlación contemporánea y heterocedasticidad entre paneles derivaría
en resultados sesgados e ineficientes lo que invalidaría la posterior inferencia. De modo
que se han llevado a cabo los contrastes de homocedasticidad entre paneles, no
autocorrelación serial y dependencia transversal (Tabla 3), a partir de los cuales se
concluye que el componente de error presenta autocorrelación y que su varianza es
distinta entre las comunidades consideradas.
Tabla 3. Contrastes de especificación
Contrastes Estadístico p-valor
Test de independencia transversal. Pesaran -0,011 0,9909Test de independencia transversal. Friedman 10,128 0,8598 Heterocedasticidad entre paneles 134,87 0,0000 Test de autocorrelación para datos de panel 109,897 0,0000
Fuente: elaboración propia.
Para modelizar las características del término de error se ha propuesto una estimación
con Panel Corrected Standard Errors (PCSE) (Beck y Kaatz, 1995). Se trata de un
estimador en dos etapas, donde en primer lugar se transforma el modelo a partir de una
matriz de diagonalización que elimina la autocorrelación (Prais y Winsten, 1954). Se
han propuesto dos especificaciones distintas de dicha matriz, las cuales modelan la
estructura autorregresiva de forma diferente. En primer lugar, asumimos que el término
autorregresivo es el mismo para todas las comunidades, o bien, proponemos un segundo
modelo donde cada territorio presenta un término autorregresivo distinto. En la segunda
etapa se corrigen los errores estándar por la heterocedasticidad entre paneles.
4.1.2 Estimación semiparamétrica
14 El modelo de efectos aleatorios es más eficiente que el de efectos fijos, sin embargo, requiere que la heterogeneidad individual y los regresores sean ortogonales. Si dicho supuesto es incumplido las estimaciones resultarían inconsistentes.
11
En este trabajo se propone un modelo alternativo basado en una especificación más
flexible del modelo especificado anteriormente. Nótese que la Ecuación (1)
implícitamente asume que el efecto de los factores contemplados es lineal. La mayor
aportación de este trabajo es la modelización del atractivo de las comunidades a través
de la variable atractivo regional, la cual no puede asumirse, en principio, que tenga un
efecto lineal sobre las migraciones, de tal forma que las estimaciones obtenidas a partir
de la Ecuación (1) presentarían un sesgo de especificación. Por tanto, en este trabajo, se
propone una especificación que no requiere unos supuestos de partida sobre la relación
funcional que existe entre ambas variables.
Siguiendo la notación de la Ecuación (1), el modelo semiparamétrico viene dado por la
siguiente expresión:
ititititit uwrfm 12111)( (2)
donde it es una variable aleatoria idéntica e independientemente distribuida como una
normal con media cero y varianza 2
y )( 1itrf es una función desconocida, que
relaciona la tasa migratoria con el atractivo regional de dicha comunidad autónoma y no
necesita ser especificada previamente.
A su vez se incluyen dummies para las comunidades españolas que, al igual que en el
caso paramétrico, recogerán los factores no contemplados en el modelo, específicos
para cada una de las regiones, que tienen influencia sobre las migraciones
interregionales, de tal forma que el modelo a estimar vendrá dado por la siguiente
expresión:
itiitititit uwrfm 12111 )( , (4)
donde ωi representa los componentes específicos para cada una de las regiones que
entran de forma paramétrica en el modelo15. La Ecuación 4 se estima aplicando
penalised spline smoothing cuyos resultados se muestran en la Sección 5.
4.2 Descripción de las variables
A continuación se realiza una breve descripción de las variables consideradas en los
modelos propuestos: tasa migratoria neta, índice de salarios, índice de desempleo y
atractivo regional.
4.2.1 Tasa migratoria neta 15 Estos modelos se consideran una caso específico de los denominados partially linear mixed models. Véase Ruppert et. al (2003) para una descripción detallada del proceso de estimación.
12
La tasa migratoria neta de una región se obtiene de la diferencia entre la tasa
inmigratoria interregional de dicha región y su respectiva tasa emigratoria16.
Figura 1. Tasas migratorias netas 1997 y 2007
Año 1997
Año 2007
Fuente: Elaboración propia a partir de la EVR y de la Contabilidad Regional de España (INE).
16 Para una descripción de estas tasas, y de las fuentes utilizadas para su construcción, véase la sección 3.
Atracción alta
Atracción moderada
Expulsión
Atracción alta
Atracción moderada
Expulsión
13
La Figura 1, elaborada a partir de las tasas migratorias netas para los años 1997 y 2007,
pone de manifiesto la existencia de tres tipos de regiones. Por un lado, están aquellas
que han ganado población en términos netos, como Cantabria, Castilla La Mancha, la
Comunidad Valenciana, Galicia, Navarra, el País Vasco y La Rioja. Por otro lado, están
las que han perdido población, Baleares, Castilla y León, Cataluña, Extremadura y
Madrid. Un tercer grupo lo integran las cinco comunidades que han conocido inversión
de su signo: Andalucía, Aragón y Asturias en sentido positivo y Canarias y Murcia en
sentido negativo.
4.2.2 Diferencias de salarios
Dada la falta de información directa sobre la variable salario para el periodo
considerado17, en este trabajo se realiza una aproximación al salario regional mediante
los datos que proporciona el INE, a través de la Contabilidad Regional de España.
El salario de cada región se obtiene como cociente entre la remuneración total de los
asalariados en los diferentes sectores (agricultura, ganadería y pesca, energía, industria,
construcción y servicios) y la cantidad de empleo asalariado en los mismos. La
remuneración por asalariado es el pago en efectivo o en especie que se hace a los
trabajadores a cambio de la prestación de sus servicios; dicha remuneración incluye los
salarios brutos, así como otras componentes variables del salario (horas extraordinarias
y pagas o cotizaciones sociales, entre otras). Por último, tras obtenerse el salario para
cada una de las comunidades, se ha transformado a precios constantes con base en el
año 2001, utilizando como deflactor el Índice de Precios de Consumo18, con el fin de
permitir la realización de comparaciones temporales.
Teniendo en cuenta lo anterior, el análisis de las diferencias de salarios entre las
Comunidades Autónomas se realiza en términos relativos, tomando como referencia el
salario de España. El índice así calculado para cada región, cociente entre el
correspondiente salario y el de España, permite cuantificar el porcentaje que, sobre el
salario del conjunto de las autonomías representa el salario de cada comunidad y, por
tanto, proporciona una medida de las diferencias de salarios entre regiones.
17 En el Anuario Estadístico del INE aparece recogida la variable salario, en términos de ganancia media por trabajador, hasta 1999, año a partir del cual deja de publicarse esta información. 18 La obtención de la serie de valores del IPC con base en el año 2001 ha requerido la utilización de un coeficiente de enlace para transformar el IPC (1992=100) en el IPC (2001=100), así como un cambio de base de 2006 a 2001.
14
Figura 2. Índice de salarios
Fuente: elaboración propia.
La Figura 2 muestra la situación de las regiones con respecto al índice de salarios en el
periodo considerado. Se distinguen tres tipos de comunidades: Aragón, Asturias,
Cantabria, Cataluña, Madrid, Navarra y el País Vasco están siempre por encima del
salario medio, mientras que Andalucía, Castilla-La Mancha, Valencia, Extremadura,
Galicia y Murcia, permanecen siempre por debajo; el resto de regiones, Baleares,
Canarias, Castilla y León y La Rioja, tienen oscilaciones con respecto al salario medio.
4.2.3 Diferencias de desempleo
Para analizar las diferencias de desempleo entre las regiones españolas, se utilizan las
cifras de la Encuesta de Población Activa que publica el INE con datos sobre la tasa de
paro. Para cada uno de los años del periodo, y una vez hallada la tasa de paro de cada
comunidad como la media aritmética de las tasas de paro trimestrales, el índice de
desempleo se calcula mediante cociente entre la tasa de paro de cada región y la tasa de
paro para el conjunto del país.
La Figura 3 sintetiza la evolución de los índices de desempleo a lo largo del periodo de
análisis para cada una de las regiones. En ella puede apreciarse la existencia de tres
tipos de comunidades. Por un lado están aquellas que se sitúan siempre por encima de la
media nacional, como es el caso de Andalucía y Extremadura; otras regiones, tales
como Aragón, Baleares, Cataluña, Madrid, Navarra, el País Vasco y La Rioja, se
Salario superior media
Salario intermedio
Salario inferior media
15
encuentran a lo largo de todo el periodo por debajo de ese umbral; el resto atraviesa
diferentes fases, con épocas de empleo más y menos prósperas que la media nacional.
Figura 3. Índice de desempleo
Fuente: elaboración propia.
4.2.4 Atractivo regional
Esta variable podría interpretarse como indicativa de las amenities que tienen las
regiones, un valor intangible que motiva a los individuos a elegir un destino y no otro
para disfrutar de unos días libres. Nos referimos, entre otras cosas, a las condiciones
climáticas y a las actividades culturales o recreativas.
La dificultad de acceder a variables relativas a las condiciones climáticas y a actividades
culturales y recreativas hace necesario optar por una variable de aproximación como es
el atractivo turístico: un clima óptimo y actividades de ocio y cultura son, entre otras,
características deseadas para un destino vacacional.
A la variable de atractivo turístico se ha denominado “atractivo regional”, y se ha
cuantificado mediante el grado de ocupación por plazas en fin de semana es la relación
porcentual entre las pernoctaciones que se producen los fines de semana (viernes y
sábado) y las plazas disponibles en los establecimientos hoteleros (hotel, aparta-hotel,
motel hostal, pensión…) inscritos en el correspondiente registro de cada Comunidad
Autónoma. El objeto de excluir la ocupación durante el resto de la semana no es otro
Paro superior media
Paro intermedio
Paro inferior media
16
que aislar, en la medida de lo posible, las pernoctaciones que se producen por motivos
laborales. Los datos se han obtenido de la Encuesta de Ocupación Hotelera.
5. Resultados
Para estimar la Ecuación (1) se proponen cinco modelos (Tabla 4) diferenciados por los
supuestos que se consideran sobre los componentes específicos para cada región y sobre
la estructura del término de error. Así, se propone un modelo pooled MCO (columna 1)
que asume que los efectos regionales son nulos, no existiendo diferencias entre
regiones. Sin embargo, si la heterogeneidad regional es significativa, este modelo
presentará un sesgo por omisión de variables relevantes. La estimación de los modelos
de efectos aleatorios (columna 2) y efectos fijos (columna 3) confirma que la
heterogeneidad individual es significativa dado que, en el caso de los efectos aleatorios,
se rechaza la hipótesis de que la varianza de los efectos regionales sea cero (chi2(1) =
169.57) y, en el caso de los efectos fijos, el contraste de significatividad conjunta
rechaza la hipótesis nula de que las dummies regionales no sean significativas (F(16,
167) = 16.50). De modo que el modelo MCO presenta resultados sesgados, lo que hace
concluir que el salario tiene un efecto negativo sobre la tasa migratoria, lo cual carece
de racionalidad económica.
Esta conclusión aparentemente contradictoria con estudios anteriores también se alcanza
en el modelo de efectos aleatorios. Sin embargo, esta modelización de los efectos
regionales no parece ser adecuada en este caso por tres motivos:
1. Estamos utilizando datos de las diecisiete comunidades españolas, por lo que la
utilización de efectos aleatorios no sería necesaria.
2. Se rechace la hipótesis nula del test de Hausman al 1 por ciento, lo que indica que las
diferencias de coeficientes entre ambos modelos son tan elevadas que las estimaciones
de efectos aleatorios no pueden considerarse consistentes.
3. El resultado del teste de Hausman se ve reforzado por el hecho de que la correlación
entre los efectos individuales y las variables explicativas significativa, lo que deriva en
estimaciones inconsistentes.
Los modelos de efectos fijos parecen ser la mejor alternativa paramétrica para modelizar
las migraciones internas en España. No obstante, los resultados que se presentan en la
columna 3 están sesgados por la no contemplación la heterogeneidad entre regiones y la
correlación serial. Tal y como se describe en la sección anterior, se ha propuesto una
estimación PCSE, con dos modelizaciones distintas para la autocorrelación. En primer
17
lugar un término autorregresivo común para todos las comunidades (columna 4), y en
segundo lugar un término autorregresivo distinto para cada territorio (columna 5).
Ambas especificaciones muestran coeficientes de las tres variables explicativas más
reducidos respecto a la estimación estándar de efectos fijos (columna 3), lo cual se debe
a la transformación del modelo llevada a cabo en la primera etapa de la estimación.
Tabla 4. Estimaciones paramétricas de datos de panel de los determinantes de la movilidad geográfica en España
Pooled MCO (a)
Efectos Aleatorios
Efectos Fijos
Efectos Fijos (a)
Efectos Fijos (b)
Semiparamétrico
Tasa de desempleo -0,1969**
(0,0898)
-0,2640**
(0,1116)
-0,4454***
(0,1396)
-0,1885*
(0,1178)
-0,1944*
(0,1150)
-0,3114**
(0,1279)
Salarios -
1,0190*** (0,3536)
-0,1364 (0,4875)
2,9083*** (0,7903)
1,4304* (0,8074)
1,0913 (0,7246)
1,9890*** (0,7707)
Atractivo regional 0,8734** (0,3529)
1,6757*** (0,3227)
2,1720*** (0,4394)
1,5238*** (0,5617)
1,1757** (0,4947)
Fig.4
Constante 0,8033** (0,4048)
-0,4293 (0,5045)
-3.5127*** (0,7219)
-1,8140** (0,4048)
-1,2994* (0,7371)
-4,1080* (2,2950)
R2 0,0955 0,1828 0,0261 0,0955 0,3247 Significatividad global (p-valor)
12,42 (0,0061)
35,88 (0,0000)
19,96 (0,0000)
12,42 (0,0061)
44,89 (0,0000)
19,768 (0,0000)
parámetro autorregresivo
0,7966 0,4919 (-0,27- 0,83)
Significatividad de efectos individuales(p-valor)
169,57
(0,0000) 16,50
(0,.0000) 241,70
(0,0000) 244,.95 (0,0000)
Contraste de Hausman robusto (p-valor) 11,42
(0,0000)
Variable dependiente: Tasa de migraciones (‰) Errores estándar en paréntesis. ***denota significatividad al 1%, ** denota significatividad al 5%, * denota significatividad al 10%. (a)Estimación con PCSE suponiendo que existe heterocedasticidad entre paneles y autocorrelación con el mismo término autorregresivo. (b)Estimación con PCSE suponiendo que existe heterocedasticidad entre paneles y autocorrelación con el distinto término autorregresivo.
Los resultados obtenidos son muy similares en ambos casos, concluyéndose que el
desempleo tiene un efecto sobre las migraciones, negativo aunque moderado, lo cual es
reflejo de que los desplazamientos no se realizan hacia aquellas comunidades con una
elevada tasa de paro relativa19. Por otro lado, los salarios tienen un efecto positivo y
muy elevado sobre la tasa migratoria, siendo éste mucho más fuerte que el del
desempleo, lo que es indicativo de que los flujos migratorios se producen hacia aquellas
regiones con mayores salarios en comparación con la media nacional.
19 Santiago (1994) llega a las mismas conclusiones con respecto a las variables económicas en la etapa 1962-1986.
18
A su vez, el atractivo regional tiene un efecto positivo sobre la tasa migratoria, que es
incluso más elevado que el del salario, lo que evidencia que los individuos tienden a
trasladarse hacia aquellas regiones que cuentan con unas condiciones más favorables.
Por último, se estudian los resultados del análisis semiparamétrico (columna 6). La
variable atractivo regional ha sido modelizada de forma no paramétrica, concluyéndose
(Figura 4) que el efecto del atractivo regional es especialmente intenso cuando el grado
de ocupación hotelera supera el umbral 0,7. A partir de la Tabla 4 se observa como los
efectos del desempleo y los salarios son algo inferiores respecto al modelo de efectos
fijos (columna 3) aunque el signo de los coeficientes se mantiene20. La introducción del
atractivo regional de forma no paramétrica en el modelo parece ser la opción
metodológica más adecuada dado que su efecto es claramente no lineal, y por tanto, las
especificaciones anteriores presentarían un sesgo por error de especificación.
Figura 4. Estimación no paramétrica del atractivo regional
0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
-0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
Atractivo regional
Tas
a m
igra
tioria
neta
(df
=6.
714)
Fuente: elaboración propia.
La significación estadística conjunta de los efectos regionales (p < 0,001) que se deriva
de ambas especificaciones prueba la existencia de causas, no incluidas en el modelo,
que hacen de unas comunidades más o menos atractivas que otras, influyendo, por
tanto, en la movilidad geográfica interregional. Todo ello indica que, aunque los
factores económicos tales como el salario y el desempleo influyen sobre los
desplazamientos entre las regiones españolas, no son capaces de explicar por sí solos los
20 Las dummies regionales mantienen también el signo que presentaban bajo los modelos de efectos fijos, siendo consitentes con las conclusiones obtenidas a partir de la Figura 5.
19
flujos migratorios interregionales que se producen en España tras la llegada masiva de
inmigrantes a mediados de los noventa21. En ese sentido, la literatura sugiere que otros
factores como las desigualdades interpersonales de las regiones de salida en
comparación con las de destino, la densidad de bad jobs en las regiones con mayores
amenities (dónde la burbuja inmobiliaria alcanzó su mayor intensidad) o mayor grado
de envejecimiento
Figura 5. Efectos regionales
Fuente: elaboración propia.
Aunque el análisis realizado no permite conocer las características específicas, incluidas
en las dummies regionales, que dotan de mayor atractivo a unas comunidades frente a
otras, es posible hacer algunos comentarios en relación a las mismas (véase Figura 5).
Así, por ejemplo, Andalucía disfruta de un clima favorable la mayor parte del año y
Murcia y Comunidad Valenciana son regiones especialmente atractivas para las
personas que han alcanzado la edad de jubilación y desean gozar de una mayor calidad
de vida.
El hecho de que Castilla-La Mancha sea un polo de atracción de población se explica
por la cercanía de algunas de sus provincias con la Comunidad de Madrid, lo cual
permite que parte de la población castellano-manchega pueda trabajar en la comunidad
21 Cuando en el modelo se incluyen solamente los factores de carácter económico, el poder explicativo es inferior (R2 ajustado igual 0,195).
Más características
Menos características
Región de referencia
20
madrileña y residir en Castilla-La Mancha, donde el precio de la vivienda es menor.
Esta posibilidad se ha visto favorecida en los últimos años por las mejoras
experimentadas por los medios de transporte: más líneas de transporte público y
mejores carreteras y vehículos. Un análisis parecido podría realizarse sobre Cantabria,
en relación a su comunidad vecina, el País Vasco.
Además, desde Cataluña y País Vasco se producen desplazamientos de población hacia
otras comunidades, circunstancia que podría estar provocada por factores lingüísticos,
que, en ocasiones, pueden suponer un obstáculo a la hora de encontrar empleo.
Por supuesto, no cabe descartar factores como el envejecimiento en las comunidades de
Aragón, Navarra, Cantabria, Castilla y León y Castilla-La Mancha, y el trabajo en la
construcción asociado a la burbuja inmobiliaria o los servicios de baja cualificación en
regiones con elevadas amenities como Madrid, Comunidad Valenciana, Murcia o
Baleares.
6. Conclusiones
Las migraciones interiores en España desde los años sesenta hasta la actualidad
atraviesan diferentes etapas. En la primera de ellas se podría hablar de un modelo
migratorio de saldos polarizados, tanto positivos como negativos. La segunda etapa se
caracteriza por la activación de los retornos y el auge de los desplazamientos de corta
distancia, y la última por la recuperación y llegada de población extranjera.
En este estudio nos hemos centrado en la movilidad entre las Comunidades Autónomas
españolas en la última de las etapas, desde la llegada masiva de inmigrantes a mediados
de los noventa hasta el año 2007, que coincide con la conclusión del crecimiento
continuado de la economía española iniciado en 1993.
La estimación de diversos modelos de datos de panel, realizada con el objetivo de
determinar las causas que motivaron estos desplazamientos, ha proporcionado los
siguientes resultados.
En la línea de estudios previos sobre las causas de la movilidad interregional en España,
el salario tiene un efecto positivo y muy significativo sobre las migraciones, mientras
que el desempleo influye de forma negativa aunque moderada. Respecto a la
introducción de una variable de atractivo regional, se han propuesto dos modelizaciones
alternativas. Por un lado, en los modelos de efectos fijos se ha incluido esta variable de
forma paramétrica, asumiendo implícitamente que su efecto sobre las migraciones es
21
lineal. Los resultados muestran que su efecto es positivo, como cabía esperar, e incluso
superior al de los salarios. Por otro lado, a través de técnicas semiparamétricas se
introduce esta variable en el modelo sin especificar su relación funcional con la tasa
migratoria neta, concluyéndose que su efecto sobre la misma es especialmente intenso
cuando el atractivo regional toma un valor por encima de 0,7.
Bibliografía
Antolín, P. y Bover, O. (1997):”Regional Migration in Spain: The Effect of Personal
Characteristics and of Unemployment. Wage and House Price Differentials using
Pooled Cross-Sections”. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, vol. 59, nº 2, p.
215-235.
Angulo, A. y Mur, J. (2005): “Geographical Labour Mobility in Spain: a Panel Data
Approach”. Congress of the European Regional Science Association, Amsterdam.
Arango, J. (2003): “La explicación teórica de las migraciones: luz y sombra”.
Migración y Desarrollo, nº 1.
Beck, N. y Katz, J.N. (1995): “What to do (and not to do) with time series cross section
data”. American Political Science Review, vol. 89, p. 634-647.
Bentolila, S. (2001): “Las migraciones interiores en España”. Documento de trabajo, nº
7, FEDEA.
Bernabé, J. M. y ALBERTOS, J. M. (1986): “Migraciones interiores en España”.
Cuadernos de Geografía, nº 39-40, p. 175-202.
Cámara, N. (2009): “Los movimientos migratorios internos en la España actual”.
Estudios Geográficos, 2009, vol. LXX, nº 267, p. 351-385.
Fernández, J. y Ohanian, L. (2010):”La crisis española desde una perspectiva mundial.
En Bentolila, S., Boldrin, M., Díaz-Giménez, J., Dolado, J.J. La Crisis de la Economía
Española. Madrid: FEDEA Monografías, p. 79-164.
Faura, Ú., Gómez, J. y Aranda, J. (2000):”Estudio de la migración interregional en
España a través de la ecuación master”. Estudios de Economía Aplicada, vol. 16, nº 3,
p. 63-92.
Fuente, A. de la (1998): “La dinámica territorial de la población española: un panorama
y algunos resultados provisionales”. Revista de Economía Aplicada, vol.7, nº 20, p. 43-
108.
Guijarro, M. y Hierro, M.:”La inmigración extranjera y la convergencia regional en
España” En Domínguez, Rafael (ed.). Inmigración: crecimiento económico e
22
integración social. Santander: Servicio de publicaciones de la Universidad de
Cantabria, p. 47-59.
Harris, J. R. y Todaro, M. P. Migration (1970):”Unemployment and Development: a
Two-Sector Analysis”. The American Ecomic Review, vol. 60, nº 1, p. 126-142.
Hierro, M. (2003): “Principales transformaciones estructurales de la movilidad interior
en España tras la crisis económica 1975-1985”. Documentos de trabajo, Nº 1,
Universidad de Cantabria.
INE. Contabilidad Regional de España, 1996-2007. Madrid.
INE. Encuesta de Ocupación Hotelera, 2007. Madrid.
INE. Encuesta de Población Activa, 1996-2006. Madrid.
INE. Estadística de Variaciones Residenciales, 1995-2007. Madrid.
Lago, C. y Aguayo, E. (2004):”Migraciones interiores en España: Un modelo
econométrico regional 1980-2000”. Regional and Sectoral Economic Studies, vol. 4, nº
1, p. 121-138.
Lardiés, R. (2010):”Entre la movilidad residencial y la migración. Factores y razones
para el cambio de residencia desde un entorno urbano entre la población mayor”
Estudios Geográficos, 2010, vol. LXXI, nº 268, p. 177-201.
Manpower (2003): “Migración interna en España”. Índice Laboral Manpower.
Méndez, R. (2008):”Inmigración y mercados de trabajo urbanos: tendencias recientes en
la región metropolitana de Madrid”. Scripta Nova, Revista Electrónica de Geografía y
Ciencias sociales, 2008, vol. XII, nº 257.
Martínez, M. (2007): “Migraciones interregionales en España, 1996-2004”. Presupuesto
y Gasto Público, 2007, nº 48, p. 85-106.
Maza, A. y Villaverde, J. (2004):”Determinantes de la migración interregional en
España: nuevas técnicas de análisis”. Investigaciones Regionales, 2004, nº 4, p. 133-
142.
Maza, A. (2004):”Mecanismos de ajuste alternativos al tipo de cambio: la movilidad
laboral”. Unión monetaria europea y disparidades regionales en España. Santander:
Servicio de Publicaciones de la Universidad de Cantabria, p. 169-193.
Müller, D. (2002): “German Second Homeowners in Sweden: Some Remarks on the
Tourism-migration Nexus”. Revue Européenne des Migrations Internationales, vol.18,
nº 1, p. 67-86.
Pissarides, C. A. y Wadsworth, C. (1989): “Unemployment and the Inter-Regional
Mobility of Labour”. The Economics Journal, V.99, Nº 397, pp. 739-755.
23
Pissarides C. y McMaster, I. (1990): “Regional Migration, Wages and Unemployment:
Empirical Evidence and Implications for Policy”. Oxford Economic Papers, vol. 42, nº
4, p. 812-831.
Prais, S. J., and Winsten, C. B. (1954): "Trend Estimators and Serial Correlation".
Unpublished Cowles Commission discussion paper: Stat. nº 383, Chicago.
Ravenstein, E. G. (1885): “The Laws of Migration”. Journal of Statistical Society of
London, vol.48, nº 2, p. 167-235.
Ravenstein, E. G. (1889): “The Laws of Migration”. Journal of the Royal Satistical
Society, vol.52, nº 2, p. 241-305.
Recaño, J. (2002):”La movilidad geográfica de la población extranjera en España: un
fenómeno emergente”. Cuadernos de Geografía, nº 72, p. 135-156.
Recaño, J. y Cabré, A. (2003):”Migraciones interregionales y ciclos económicos en
España (1988-2001)”. Papeles de Geografía, nº 37, p. 179-197.
Recio, A., Banyuls, J., Cano, E., y Miguélez, F. (2006):”Migraciones y mercado
laboral”. Revista de Economía Mundial, nº 14, p. 171-193.
Rocha, J. L (2003): “¿Por qué se van? La onda migratoria y las teorías que la explican”.
Revista Envío, Nicaragua.
Ródenas, C. (1994): “Migraciones interregionales en España (1960-1989): cambios y
barreras”. Revista de Economía Aplicada, nº 4, p. 5-36.
Ródenas, C. y Martí, M. (1997): “¿Son bajos los flujos migratorios en España?”.
Revista de Economía Aplicada, vol.5, nº 15, p. 155-171.
Roquer, S. (2007):”Movilidad residencia trabajo y características sociodemográficas de
la población española. Un estudio de sus relaciones a través del censo de 2001” Boletín
de la A.G.E, nº 44, p. 187-214.
Romero, J. y Albertos, J: (1993) “Retorno al sur, desconcentración metropolitana y
nuevos flujos migratorios en España”. Reis, nº 64, p. 123-144.
Ruppert, D., Wand, M.P. y Carroll, R.J. (2003): “Semiparametric Regression”.
Cambridge, Cambridge University Press.
Santiago, R. de (1994): Migraciones, salarios y desempleo. Un modelo para la
Economía Española. Valladolid: Universidad, Secretariado de Publicaciones, 163 p.
Serino, L. A. (2002): “Diferencias en las características socioeconómicas locales para el
estudio de las migraciones”. Scripta Nova, Revista Electrónica de Geografía y Ciencias
Sociales, 2002, vol. VI, nº 119 (119).
24
Silvestre, J. (2002): “Las emigraciones interiores en España durante los siglos XIX y
XX: una revisión bibliográfica”. Revista de Estudios sobre Despoblación y Desarrollo
Rural, nº 2.
Sjaastad, L. A. (1962):”The Costs and Returns of Human Migration”. The Journal of
Political Economy, 1962, vol. 70, nº 5, p. 80-93.
Todaro, M. P. (1969):”A Model of Labor Migration and Urban Unemployment in Less
Developed Countries”. The American Economic Review, vol. 59, nº1, p.138-148.
