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La estimación del PIB de Barcelona: una propuesta metodológica

28-10-15

Alex Costa, durante su intervención en la sesión técnica

Alex Costa, miembro del Gabinete Técnico de Programación del Ayuntamiento de Barcelona, ex director general del INE y ex subdirector del Instituto de Estadística de Cataluña (Idescat), presentó el pasado 22 de octubre de 2015 dos estrategias metodológicas de aproximación al PIB barcelonés. Una desde la óptica estructural de carácter anual. Y otra coyuntural (trimestral), utilizando técnicas de estimación de áreas pequeñas.

Durante su intervención en la sesión técnica “PIB de Barcelona estructural y coyuntural. Una propuesta metodológica”, organizada por la Escuela de Estadística de las Administraciones Públicas, Costa explicó que la aproximación estructural al Valor Añadido Bruto (VAB) de Barcelona se basa en resultados de productividad sectorial corregidos por el impacto de las economías de escala y de  urbanización.

Por su parte, la coyuntural utiliza modelos dinámicos y métodos de trimestralización sobre la base de información propia de la ciudad junto con las señales desestacionalizadas de la Contabilidad Trimestral.

Criterios de calidad

Según el ponente, la macroeconomía tiene un núcleo que es el Producto Interior Bruto por el lado de la oferta. Pero, se preguntó cómo debe ser este PIB desde el punto de vista estadístico. En este sentido, aludió a los criterios del Código de Buenas Prácticas de las estadísticas Europeas: debe ser relevante (suficientemente desagregado), coherente (con la estadística macroeconómica del entorno), preciso (con una metodología fundamentada), oportuno (sin retraso) y accesible (a todos los ciudadanos).

Metodología anual del PIB de Barcelona

Costa matizó que la metodología propuesta para calcular el PIB anual de Barcelona (en base 2010) tiene dos partes: la estimación del año base 2011 y la generación de las series 2010-2014.

En el año base 2011, la estimación se afronta en tres etapas. En primer lugar, se asigna una productividad sectorial desagregada a 73 sectores a partir de los datos de Cataluña, que se aplica a la ocupación de Barcelona. Esta ocupación es estimada con la afiliación de la Seguridad Social calibrada a totales del DIRCE. La justificación de esta asignación se hace sobre la base de constatar que los sectores (suficientemente desagregados) de distintos territorios próximos, son estratos desde el punto de vista de la productividad. 

Dicha similitud se muestra para el caso de la economía española y la catalana (correlación de 0,95 para 64 ramas). Sin embargo, esta estimación se considera una aproximación válida que debe ser corregida en dos aspectos. En primer lugar,  se corrige por el efecto escala, ya que en Barcelona las empresas son en general más grandes que en el conjunto de Cataluña. En segundo término se aplica una corrección para recoger los efectos de las economías de urbanización.

Tales externalidades, muy conocidas en la literatura de economía urbana, han sido pocas veces estimadas. En el caso que nos ocupa, la estimación ha sido posible gracias a los datos de las empresas unilocalizadas de Barcelona y Cataluña por sectores, que han permitido obtener unos índices de productividad diferencial que se aplican a Barcelona.

En cuanto a la generación de las series 2010-2014 se realiza a un nivel de desagregación de más de 40 ramas, como el producto de los índices de variación de la ocupación de la economía multiplicada por la variación de la productividad del dominio mayor. Aplicando este sistema a Cataluña se obtiene, por ejemplo para el VAB de los servicios, una serie con una correlación del 0,95 respecto a la serie publicada por Idescat.

Trimestralización de series anuales

En cuanto a la estimación del PIB trimestral, indicador clave en el análisis de la coyuntura económica de la ciudad, Costa explicó que en este caso la metodología tiene una primera etapa de trimestralización de los datos anuales y una segunda de predicción de los datos del año en curso. Siempre trabajando con tasas interanuales en volumen de la serie desestacionalizada.

En relación con la trimestralización se plantean tres opciones: el método Chow-Lin sin indicador (de hecho con un indicador que es una tendencia cuadrática determinista), método  que es virtualmente idéntico al método Boot-Feibes-Lisman. El método Chow-Lin con un solo indicador que es la señal desestacionalizada del territorio mayor (en el caso de Cataluña, España, y en el de Barcelona, Cataluña). Y, por último, un método denominado “empírico” que consiste en una media móvil de orden dos centrada sobre los datos anuales expandidos a la serie trimestral.

Sobre esta base se generan las series trimestrales para España y Cataluña,  valorando la correlación con las series publicadas por el INE e Idescat, respectivamente. Como es lógico, en el caso de España sólo se utiliza el sistema uno y tres, ya que en principio no hay un territorio mayor de aplicación (se descartó la UE).

Una vez seleccionado el sistema de trimestralización más adecuado a cada caso (PIB, impuestos, VAB para grandes sectores y para una desagregación a tres ramas de los servicios) se evalúan los resultados. Se considera que estos resultados son  aceptables, ya que las correlaciones entre las series generadas y las oficiales en la fecha de elaboración del trabajo son altas: de 0,99 a 0,97 en la mayor parte de los casos, tanto para España como Cataluña. Con ello quedaría avalada la utilización de este sistema de trimestralización para las series anuales del PIB de Barcelona.

Predicción del año en curso 2015

La segunda etapa del trabajo consiste en predecir para el año en curso, con modelos autoregresivos con una especificación idéntica tanto en PIB como en VAB: la endógena retardada, la misma variable en estudio para el dominio mayor, contemporánea y retardada un período (por ejemplo, para el PIB catalán, el PIB español), y finalmente la afiliación a la Seguridad Social contemporánea (total o sectorial). Para los impuestos la variable de ocupación queda sustituida por el PIB.

Estos modelos han proporcionado, a juicio del ponente, unas predicciones satisfactorias para el año en curso. Por ello, esta simulación permite aplicar este tipo de modelos a los datos anuales de Barcelona para generar los resultados del PIB trimestral de 2015.