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Ekonomiaz N.º 7-8 155 ESTRUCTURA DEL EMPLEO INDUSTRIAL EN LA C.A.V.: COMPARACIÓN CON LAS REGIONES DE LA C.E.E. J.V. UGARTE SUSAETA J.P. LAKA MUGARZA Profesores del Departamento de Técnicas Cuantitativas Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales Universidad de Deusto 0. INTRODUCCIÓN Cuando intentamos analizar la realidad económica de una colectividad resulta necesario tener en cuenta el entorno próximo que la está rodeando. No se trata sólo de ver cuáles son las características de dicho colectivo sino de establecer puntos de referencia que permitan su comparación con otros colectivos cercanos a él. Siempre se han venido realizando estudios comparativos de la Comunidad Autónoma Vasca frente a otras áreas geográficas europeas. Pero, desde el momento de nuestra incorporación a la Comunidad Económica Europea, es más importante si cabe, el establecer las coordenadas que relacionan a la C.A.V. con otras regiones de la C.E.E. No es correcto, o por lo menos puede crear distorsiones graves, el realizar un estudio comparativo utilizando colectividades de dimensiones muy dispares. Comparar los datos de nuestra región con otros de los Estados pertenecientes a la C.E.E. nos puede llevar a conclusiones erróneas, por el hecho de estar agrupando, dentro de esos Estados, realidades regionales muy diferentes. Es necesario realizar un esfuerzo por comparar colectivos con dimensiones muy similares entre ellos y cuyas características internas sean lo más homogéneas posibles. Es preciso realizar comparaciones entre regiones. Tratar de encontrar cuáles son las características comunes y los elementos diferenciadores de nuestra región respecto de otras regiones de la Comunidad Económica Europea parece un objetivo elemental de cualquier estudio que analice nuestra realidad actual. No cabe duda de que el estudio del empleo se ha convertido en uno de los puntos claves que debe abordar todo análisis económico. El interés puede ser doble: por un lado, el nivel general de empleo, relacionado con la población activa existente, nos determina cuál es la tasa de paro que tiene que soportar la colectividad; y, por otro lado, el análisis de la distribución del empleo en los diferentes sectores y subsectores de la actividad económica nos indica cuál es la estructura productiva del sistema. Es este estudio de la estructura productiva, el que adquiere mayor relevancia de cara al futuro, ya que es la estructura la que determinará la evolución que tendrá el nivel global de empleo. No es difícil que sea en el sector industrial donde se han puesto grandes expectativas como sector generador de empleo. Sin embargo, también resulta evidente que no todos los subsectores de la actividad industrial son generadores de empleo y, en consecuencia, es necesario orientar la actividad industrial Palabras clave: Empleo industrial en la CAPV, comparativa europea Nº de clasificación JEL: E24, L5, L52, R58

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Ekonomiaz N.º 7-8 155

ESTRUCTURA DELEMPLEO INDUSTRIAL ENLA C.A.V.:COMPARACIÓN CONLAS REGIONES DE LAC.E.E.

J.V. UGARTE SUSAETAJ.P. LAKA MUGARZAProfesores del Departamento de TécnicasCuantitativasFacultad de Ciencias Económicas y EmpresarialesUniversidad de Deusto

0. INTRODUCCIÓNCuando intentamos analizar la realidad

económica de una colectividad resultanecesario tener en cuenta el entornopróximo que la está rodeando. No setrata sólo de ver cuáles son lascaracterísticas de dicho colectivo sino deestablecer puntos de referencia quepermitan su comparación con otroscolectivos cercanos a él.

Siempre se han venido realizandoestudios comparativos de la ComunidadAutónoma Vasca frente a otras áreasgeográficas europeas. Pero, desde elmomento de nuestra incorporación a laComunidad Económica Europea, es másimportante si cabe, el establecer lascoordenadas que relacionan a la C.A.V.con otras regiones de la C.E.E.

No es correcto, o por lo menos puedecrear distorsiones graves, el realizar unestudio comparativo utilizandocolectividades de dimensiones muydispares. Comparar los datos de nuestraregión con otros de los Estadospertenecientes a la C.E.E. nos puedellevar a conclusiones erróneas, por elhecho de estar agrupando, dentro deesos Estados, realidades regionales muydiferentes. Es necesario realizar unesfuerzo por comparar colectivos condimensiones muy similares entre ellos ycuyas características internas sean lomás homogéneas posibles. Es precisorealizar comparaciones entre regiones.

Tratar de encontrar cuáles son lascaracterísticas comunes y los elementosdiferenciadores de nuestra regiónrespecto de otras regiones de laComunidad Económica Europea pareceun objetivo elemental de cualquierestudio que analice nuestra realidadactual.

No cabe duda de que el estudio delempleo se ha convertido en uno de lospuntos claves que debe abordar todoanálisis económico. El interés puede serdoble: por un lado, el nivel general deempleo, relacionado con la poblaciónactiva existente, nos determina cuál es latasa de paro que tiene que soportar lacolectividad; y, por otro lado, el análisisde la distribución del empleo en losdiferentes sectores y subsectores de laactividad económica nos indica cuál es laestructura productiva del sistema. Es esteestudio de la estructura productiva, el queadquiere mayor relevancia de cara alfuturo, ya que es la estructura la quedeterminará la evolución que tendrá elnivel global de empleo.

No es difícil que sea en el sectorindustrial donde se han puesto grandesexpectativas como sector generador deempleo. Sin embargo, también resultaevidente que no todos los subsectores dela actividad industrial son generadores deempleo y, en consecuencia, es necesarioorientar la actividad industrial

Palabras clave: Empleo industrial en la CAPV, comparativa europea Nº de clasificación JEL: E24, L5, L52, R58

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hacia aquellos subsectores que másbeneficios puedan traernos.

Por todo ello, en este artículo, vamos aintentar obtener una primeraaproximación al análisis comparativo dela estructura del empleo industrial en laComunidad Autónoma Vasca frente aotras regiones de la ComunidadEconómica Europea.

1. FUENTES ESTADÍSTICASEn primer lugar, es preciso establecer

una clasificación homogénea de lossectores industriales, que permitacomparar los datos disponibles para laC.A.V. con otros de la C.E.E. Unaclasificación generalmente aceptada ymuy extendida es la denominadaC.N.A.E. (Clasificación Nacional deActividades Económicas) que es la quevamos a utilizar como base.

Pretendemos emplear el desglose másamplio posible para no mezclarsubsectores con comportamientosdiferentes, pero la necesidad de utilizardatos a nivel regional nos ha obligado aagrupar algunos de los subsectores

que se recogen en la clasificaciónC.N.A.E. El cuadro n.° 1 señala cualesson las agrupaciones realizadas.

La publicación que recoge los datosreferidos a las regiones de la ComunidadEconómica Europea, es el «Anuario deEstadísticas Regionales» que realiza laOficina Estadística de las ComunidadesEuropeas «EUROSTAT»

Los datos de la Comunidad AutónomaVasca se han extraído de las «Cuentasdel Sector Industrial» publicadas por laDirección de Estadística del GobiernoVasco.

La publicación más reciente que sedispone del «EUROSTAT» es el «Anuariode Estadísticas Regionales» de 1986. Eneste anuario, los datos de empleo porsectores industriales que se ofrecen sonlos correspondientes al año 1983.

Las deficiencias observadas en estosdatos son múltiples. En primer lugardestaca el retraso con que se ofrecen losdatos estadísticos, que impide realizar elestudio para un año de referenciaposterior a 1983, es decir, hace ya cuatroaños.

Cuadro n.° 1

SUBSEC. DESCRIPCIÓN C.N.A.E.S11 Carbón y petróleo 11, 12, 13, 14, 15S12 Energía, gas y agua 16, 17S21 Extracción y preparación de metales 21,22S22 Extracción minerales no metálicos y energéticos 23,24S23 Química 25,26S31 Construcciones metálicas 31S32 Construcción de maquinaria 32S33 Oficina, precisión, informática y óptica 33,37S34 Electricidad y electrónica 34S35 Automóvil 35S36 Construcción de otros elementos de transporte 36S41 Alimentación, bebidas y tabaco 41,42S42 Textil, cuero y calzado 43, 44, 45S43 Madera y mueble 46S44 Papel, imprenta y editoriales 47S45 Caucho y plástico 48S46 Otras industrias manufactureras 49S51 Construcción 5

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La falta de datos sobre algunos paíseses otro gran problema y resulta difícil decomprender por qué se produce enalgunos casos. Se halla publicada lainformación completa para Alemania,Italia, Holanda y Dinamarca; pero solo lostotales nacionales de Francia, Bélgica,Reino Unido e Irlanda; y ningún dato deLuxemburgo y Grecia.

Excluir estos seis países del estudioocasionaría un sesgo notable, por perderuna gran proporción de la información, yreduciría el interés del mismo al no podercomparar los resultados de la C.A.V. conregiones de países como Francia o elReino Unido. Es preciso anal izar cadacaso en particular.

La solución adoptada ha sido tomarcomo año de referencia 1983, siempreque sea posible, y en los demás casosutilizar la información más recientedisponible si existe. En Francia losúltimos datos regionales que se hanpublicado son los referentes a 1982 y enel Reino Unido los de 1981. Estos seránpor tanto los datos que emplearemos.

Se ha excluido del estudio a Bélgica,Irlanda, Luxemburgo y Grecia. En Bélgicano se dispone de algunos datos recientesy los que se disponen no permiten undesglose suficientemente amplio. En elcaso de Irlanda, hay datos sobre el totalnacional pero no por regiones. Siincluyésemos a estos dos países,considerándolos como dos regiones más,caeríamos en el problema, yamencionado, de analizar Estados conregiones muy dispares. En cuanto aLuxemburgo y Grecia, la falta total dedatos, por deficiencias estadísticas en lospaíses, impide cualquier tipo de análisisincluyéndolos.

Esta soluciones adoptadas no cabeesperar que alteren notablemente losresultados del estudio, ya que el cambioen la estructura del empleo que puedaproducirse en dos años, en Francia o enel Reino Unido, no debería serimportante. Por otra parte, asíconseguimos incluir a la mayoría de lospaíses y, lo que es más importante, lagran mayoría del empleo industrialexistente en Europa.

Las deficiencias detectadas en losdatos no solo se refieren al retraso o faltade datos ya mencionados, sino quetambién se observa la existencia

de bastantes errores en los mismos:datos incorrectos, totales mal calculados,e incluso desgloses con resultadossorprendentes.Todas estas deficiencias nos han

obligado a efectuar gran número decomprobaciones y correcciones paraevitar el mayor número de erroresposibles. A pesar de todo, hay quereconocer la sensación de falta defiabilidad de las fuentes estadísticasutilizadas.

Los datos estadísticos referentes a laC.A.V. no han presentado lasdeficiencias mencionadas para los datosde la C.E.E.

2. OBJETIVOSEl objetivo general de nuestro estudio

ya ha sido señalado: caracterizar laestructura del empleo industrial en laC.A.V. frente a otras regiones de laC.E.E.

Hay que recalcar que no se trata deanalizar el nivel global de empleo, esdecir el número de personas empleadasen cada subsector, sino la estructura, esdecir su distribución en los diferentessubsectores.

Aunque nuestro objetivo general esúnico, tiene dos vertientescomplementarias que hemos deconsiderar.

1. Estudiar qué diferencias ysemejanzas hay entre los subsectoresindustriales. Es decir, destacar quésubsectores muestran, en las regionesanalizadas, comportamientos parecidos.

2. Estudiar qué diferencias ysemejanzas presentan las regiones en suestructura de empleo en los diferentessubsectores. Es decir, obtener grupos deregiones con estructuras de empleosimilares.

A nosotros nos interesa principalmenteel análisis desde esta segunda vertiente,pero no podemos olvidar que, endefinitiva, son dos puntos de vista de unmismo problema que deben sercomplementarios en vez de excluyentes.El análisis desde la primera vertiente loutilizaremos como un paso previo paraabordar la segunda.

Una vez centrados en el estudio de lasrelaciones entre regiones, se puedenadoptar dos posturas:

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1. Tratar de estudiar la situación de laC.A.V. con cada una de las regiones dela C.E.E. Es decir, obtener cuáles son lasmás parecidas.

2. Tratar de realizar grupos con todaslas regiones de la C.E.E. y ver,posteriormente, donde queda situada laC.A.V.

Nosotros efectuaremos los dosestudios porque consideramos queambos tienen interés.

3. TÉCNICAS ESTADÍSTICASLas técnicas estadísticas, mediante las

cuales vamos a abordar nuestro estudioson técnicas de Análisis Multivariante. Latécnica concreta a aplicar en cada casovendrá determinada por el objetivo denuestro estudio y el tipo de datos de quedispongamos.

Si lo que pretendemos es analizar lasrelaciones entre subsectores, sin plantearmodelos de causalidad, las técnicas autilizar pueden ser dos: ComponentesPrincipales o Análisis deCorrespondencias. Ambas técnicastienen en común que tratan de eliminarlas redundancias que se observan en lasvariables iniciales (subsectores), parasimplificar el problema en otro dedimensiones más reducidas (factores)que resulte más fácil de manejar.

No es este el lugar idóneo para discutirlas ventajas o inconvenientes de una uotra técnica al ser aplicadas al análisis dedatos estructurales. Para ver un estudioexhaustivo sobre este aspecto, con datossimilares a los nuestros, puedeconsultarse el artículo «Análisis de datosestructurales: ¿Componentes Principaleso Análisis de Correspondencias?»,publicado por NARVAIZA J.L. y LIGARTEJ.V. en el Boletín de EstudiosEconómicos de agosto de 1987.

En el caso concreto que aquí nosplanteamos, resulta más adecuada lautilización del Análisis deCorrespondencias, ya que tiene encuenta las ponderancias de las regiones,es decir, da más importancia a aquellasregiones que tienen mayor peso, mayornivel de empleo.

Si lo que pretendemos es analizar lasrelaciones entre regiones, el Análisis deCorrespondencias, al permitirnos hacer

un estudio simultáneo de subsectores yregiones, nos ofrece información sobre lasituación de las regiones. Mediante esainformación, y con el cálculo de unas«distancias», podremos ver cuáles sonlas regiones de la C.E.E. más próximas ala C.A.V.

Cuando posteriormente tratemos derealizar grupos de regiones de la C.E.E.,serán técnicas de Análisis Cluster las quenos permiten establecer estosagrupamientos de la manera másadecuada posible.

Para la realización de todas estastécnicas de Análisis Multivariante, espreciso la utilización de un programa deordenador eficiente que nos facilite suaplicación. Los resultados que acontinuación vamos a analizar se hanobtenido mediante el paquete deprogramas de Estadística Interactiva,«ESTIN», creado en el Centro de Cálculode la Facultad de Ciencias Económicas yEmpresariales de la Universidad deDeusto, e implementado en un ordenadorFujitsu S/400.

4. DESCRIPCIÓN DE LAESTRUCTURA DE LA C.A.V.

El primer paso a dar consiste endescribir cuál es la estructura del empleoen nuestra Comunidad Autónoma ycompararla con la estructura del empleoen todo el conjunto de las regiones de laC.E.E. que son objeto de estudio.

Se trata de analizar lo quedenominamos perfil de empleo de laC.A.V., distribución del empleo porsubsectores en nuestra región, ycompararlo con el perfil marginal,distribución del total de regionesconsideradas (Total).

En el cuadro n.° 2 se detalla ladistribución del empleo por subsectoresen la C.A.V. y en el Total.

Los subsectores que más empleoocupan en nuestra región son: el 31(Construcciones metálicas 21,72%), el 51(Construcción 11.63%), el 21 (Extraccióny preparación de metales 11,38%), y el32 (Construcción de maquinaria 9,54%).

Sin embargo, en el Total de lasregiones de la Comunidad, los resultadosmás altos se dan en: el 51 (Construcción18,55%), y el 42 (Textil, cuero y calzado9,06%).

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Cuadro n.° 2

Gráfico n.° 1

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En el gráfico n.° 1 recogemos unhistograma que destaca las diferenciasentre los dos perfiles.

Las diferencias más significativas quese observan son:

1. Enorme peso del subsector 31(Construcciones metálicas). En la C.A.V.supone el 21,7% del empleo, frente al7,8% que es la proporción del Total.

2. Gran peso, también, de 21(Extracción y preparación de metales). El11,4% en la C.A.V. frente al 3,6% delempleo en el Total.

3. Por el contrario, esextraordinariamente pequeño, 1,8%, elempleo que ocupa el subsector 42 (Textil,cuero y calzado) en nuestra región, frenteal 9,1% global.

4. Es alto el peso de 45 (Caucho yplástico). 6,2% frente al 3,0% en el Total.

5. Es bajo el peso del empleo en 51(Construcción). 11,6% frente al 18,6%.

Son estas diferencias las que resaltanlas peculiaridades que presenta nuestraestructura de empleo industrial.

Indicar como nota final que el númerode personas ocupadas en la C.A.V.supone un 0,95% del empleo total en lasregiones de la C.E.E. que estamosanalizando.

5. ANÁLISIS DECORRESPONDENCIAS

Para efectuar el estudio de lasrelaciones entre los subsectores, vamosa realizar, como ya hemos indicado, unAnálisis de Correspondencias. El objetivoque se pretende con él es encontrar unespacio, unas coordenadas, que nospermitan comparar las estructuras deempleo de las regiones europeas.

Se intenta reducir los dieciochosubsectores, que inicialmente definennuestro problema, a un número menor de«factores», con los cuales podamosanalizar, con la máxima fidelidad, lasdiferencias de perfiles que presentan lasregiones.

Es decir, se trata de conseguir explicarcómo se producen las especializacionesde algunas regiones o grupos de

regiones en determinados subsectores,pero simplificando las dimensiones ocoordenadas que debamos considerar.Para ello, aprovecharemos el hecho deque el comportamiento de lossubsectores no es independiente. Entrealgunos subsectores se puede observarque su implantación en las regiones seproduce sistemáticamente de formacoordinada. Eliminando estasredundancias de subsectores concomportamientos similares conseguimosreducir las dimensiones del estudio.

5.1. Número de factoresLos resultados del Análisis de

Correspondencias no son tan brillantescomo desearíamos. Los tres primerosfactores obtenidos tienen una capacidadexplicativa del 21%, 19% y 13%respectivamente, lo que supone en totalun 53%. Queda por lo tanto una porciónimportante sin explicar que nos obliga aconsiderar un mayor número de factores.Ampliando su número a nueve se obtieneuna capacidad explicativa del 87% de lainercia total que sí nos parece suficiente.Por lo tanto, consideraremos los nueveprimeros factores.

El hecho de que no sean dos o tres,sino nueve, los factores que consiguenexplicar las diferencias entre los perfilesde las regiones significa que un grannúmero de subsectores tienencomportamientos más o menosindependientes, no relacionados, y, enconsecuencia, no se producenredundancias entre ellos que podamoseliminar.

Esto nos obliga a estar considerandocontinuamente un espacio de nuevedimensiones, lo que va a dificultar lainterpretación de los resultados, y haceque sea muy fácil incurrir en errores alanalizarlos.

5.2. Relaciones entre subsectoresEn los cuadros 3A y 3B se dan los

resultados de los subsectores en elAnálisis de Correspondencias. En estastablas se recogen tanto las coordenadasde los subsectores en los nueve factorescomo las correlaciones con los mismos.

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Gráfico n.° 2 A. Coordenadas de los subsectores con los factoresF1 y F2

Gráfico n.° 2 B. Coordenadas de los subsectores con los factoresF1 y F2

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Gráfico n.° 3 A. Correlaciones con los factores F1 y F2

Gráfico n.° 3 B. Correlaciones con los factores F1 y F3

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Resulta excesivamente largo pasar aexplicar el significado estadístico de cadauno de los elementos que aparecen en latabla y no parece el lugar adecuado parahacerlo. Por lo tanto, vamos a limitarnosa destacar sólo algunas de las relacionesentre sectores que se pueden apreciar.

Para ayudarnos en la interpretación, esde gran utilidad representar gráficamentelos valores de las coordenadas y de lascorrelaciones de los subsectores con losfactores más explicativos.

Los gráficos 2.A y 2.B nos ofrecen lascoordenadas de los subsectores con lostres primeros factores; y los gráficos 3.Ay 3.B sus correlaciones con los mismosfactores.

Para destacar claramente lossubsectores que están bien explicadospor esos tres factores, se indican ennegrita los explicados más de un 60%. Yse han eliminado los subsectoresexplicados menos de un 30%, porqueestarán explicados por otros factores.

A modo de ejemplo, y sólo paracomprender las posibilidades del análisis,podemos señalar las siguientescaracterísticas:

1. Subsectores similares en todos losfactores:

Los subsectores 33 (Oficina, precisión,informática y óptica), 34 (Electricidad yelectrónica) y 44 (Papel, imprenta yeditoriales) forman un grupo, sobre todolos dos primeros, con un comportamientomuy similar. Tienen unos valoresbastante parecidos de las coordenadas,la distancia entre ellos es pequeña, yestán bien explicados. Esto significa queson tres subsectores muy relacionados,se implantan en las mismas regiones.

2. Subsectores parecidos en algúnfactor:

El subsector 11 (Carbón y petróleo)tienen características similares al 21(Extracción y preparación de metales) enlos dos primeros factores, pero no es asíen el tercer factor. Por lo tanto, estandomuy bien explicados por ellos, significaque se puede apreciar que ambos tienenalgo en común aunque habrá diferenciasen su comportamiento.

3. Subsectores opuestos en algúnfactorPor el contrario, los subsectores 11

(Carbón y petróleo) y 35 (Automóvil)muestran una oposición clara en losfactores primero y tercero (siendoindependientes en el segundo). Estosignifica que se implantan en regionesdiferentes. Las regiones donde hay unaproporción elevada de empleo en elsubsector 11 tienen poco empleo en elsubsector, y al revés.

4. Subsectores relacionados con unúnico factor:

Si analizamos el subsector 46 (Otrasindustrias manufactureras), que no estáexplicado por los tres primeros factores,tendríamos que considerar qué sucedeen los restantes. Estudiando la tabla decoordenadas y correlaciones, vemos quetiene un comportamiento completamentedistinto a los demás subsectores, solotiene relación con el octavo factor.Ningún otro tiene esta peculiaridad.

5.3. Relaciones entre regionesComo ya hemos indicado al establecer

nuestros objetivos, no es la relación entresectores la que nos interesa analizar,sino la relación entre regiones.

El Análisis de Correspondencias realizaun estudio simultáneo de regiones ysubsectores. Se comparan los perfiles delas regiones y, a la vez, los perfiles de lossubsectores. Podemos, en consecuencia,obtener unos resultados para lasregiones idénticos a los señalados paralos subsectores: coordenadas ycorrelaciones con cada uno de los nuevefactores. Incluso cabe la posibilidad derepresentar en el mismo espacioregiones y subsectores.

Por lo tanto, es posible realizar unestudio como el que se ha esbozadopara los subsectores, referido a lasregiones: analizar sus relaciones, verregiones con estructuras de empleosimilares o diferentes, etc.

Pero la dificultad es ahora mayor,debido a que el número de regiones quedeseamos analizar es de noventa y siete.Si intentamos ver cuáles se parecen,resulta casi imposible compararlas dos ados, en sus nueve coordenadas, o

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representarlas gráficamente todas a lavez. Por ello, utilizaremos otroinstrumento como es el cálculo de lasdistancias Gi-cuadrado que veremos acontinuación.

6. DISTANCIAS GI-CUADRADOEl Análisis de Correspondencias nos

ha dado como resultado cuáles son lascoordenadas que tienen tanto lasregiones como los subsectores en elespacio definido por los nueve factoresretenidos. A partir de estas coordenadas,se pueden establecer unas distancias,denominadas distancias Gi-cuadrado,entre regiones y subsectores.

Estas distancias tienen unaspropiedades estadísticas (deequivalencia distribucional) que las hacenidóneas para el análisis de datosestructurales como los que nosotrosestamos manejando. Para estudiar estaspropiedades se puede consultarcualquier libro que describa con detalle latécnica del Análisis deCorrespondencias. Por ejemplo, elescrito por BENZECRI J.P. «L'Analysedes Données. T.I.: La Taxinomie. T. II:L'Analyse des Correspondences».

Gracias a las peculiaridad del A. deCorrespondencias, que permite elestudio simultáneo de regiones ysubsectores, las distancias que podemoscalcular son de tres tipos:

1. Distancias entre subsectores.Nos indican cuáles de los subsectores

se comportan de manera similar, es decirse implantan en las mismas regiones, ycuáles no.

2. Distancias entre regiones ysubsectores.

Permite asociar a cada región conaquellos subsectores que másdeterminan sus estructuras o perfiles. Siuna región tiene una distancia pequeñacon un subsector, significa que laproporción de empleo en ese subsectores alta en la región, comparada con eltotal. Si la distancia es grande quieredecir que, en esa región, hay unaproporción inferior a lo normal de empleoen el subsector. Los subsectores máscercanos a una región son aquellos enlos que tiene una proporción de empleomás alta relativamente.

3. Distancias entre regiones.La proximidad de dos regiones nos

indica que tienen estructuras de empleomuy parecidas.

Como hemos venido señalando,nuestro interés se centra en el estudio delas semejanzas entre regiones, por ello,es el tercer tipo de distancias al queprestaremos más atención. Sin embargo,vamos a describir algunos datos que nosaportan los dos primeros.

6.1. Distancias entre subsectoresEl cálculo de las distancias entre

subsectores puede servir para completaro corroborar el estudio de las relacionesentre ellos.

Las distancias que aparecen van desde0,1 hasta 3,9. Veamos los resultadosmás extremos:

1. Las distancias más pequeñas sedan, por ejemplo, entre los subsectores:33 (Oficina, precisión, informática, yóptica), 34 (Electricidad y electrónica), 44(Papel, imprenta y editoriales). Son estostres, los que señalábamos comosubsectores con un comportamiento muyparecido.

2. La distancia máxima se da entre elsubsector 46 (Otras industriasmanufactureras) y el 11 (Carbón ypetróleo). Comprobamos, además quetodas las distancias del subsector 46 sonmuy elevadas. Esto constata elcomportamiento completamente peculiarque observábamos en él.

6.2. Distancias entre regionesy subsectores

De todas las distancias, analicemosúnicamente las que se dan entre nuestraComunidad Autónoma y cada uno de lossubsectores.

Así obtenemos cuáles son lossubsectores más próximos y los másalejados de ella. Los subsectorescercanos son aquellos en los que se dauna proporción de empleo más altarelativamente y los alejados unaproporción más baja.

Para nuestra región:

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1. Los subsectores a menor distanciason: el 31 (Construcciones metálicas0,2), y el 45 (Caucho y plástico 0,5). Laproporción de empleo que ocupa elprimero es del 21,7% y el segundo del6,2%. Ambos habían sido señalados, aldescubrir el perfil de nuestra región, convalores muy superiores al conjunto de lasregiones europeas.

2. Las distancias mayores aparecencon el 11 (Carbón y petróleo 2,7), y el 46(Otras industrias manufactureras 2,1). Elvolumen de empleo ocupado en nuestraregión en estos subsectores es tan solodel 0,2% y 0,5% respectivamente.

6.3. Distancias entre regionesEstas distancias vamos a utilizarlas

para comparar:

1. La C.A.V. con las demás regiones.

2. Todas las regiones entre si.En el primer caso lo que conseguimos

es caracterizar a nuestra regióndeterminando qué regiones de la C.E.E.se encuentran más próximas a ella.

En el segundo, vamos a realizar unosgrupos con todas las regiones europeas,situando dentro de uno de ellos a nuestraregión.

7. REGIONES MAS PRÓXIMAS ALA C.A.V.:

¿Cuáles son las regiones conestructuras de empleo más parecidas ala C.A.V.? ¿Cuáles las de característicasmás dispares? Para responder a estaspreguntas basta con un rápido estudio dela matriz de distancias y ver qué regionesse encuentran a menores o mayoresdistancias de la C.A.V.

Pero debemos tener en cuenta que elsignificado no es el mismo en los doscasos. Una distancia muy pequeña deuna región con la nuestra indica unaestructura muy similar, y, enconsecuencia, si hacemos un grupo conlas regiones más similares a la C.A.V.,todas estas regiones incluidas tendrándistribuciones del empleo por sectoressemejantes.

Por el contrario, una distancia muygrande con nuestra región significará unaestructura totalmente diferente. Pero sirealizamos un grupo con las regionesque menos se parecen a la C.A.V., estegrupo podría incluir regiones muysimilares o muy diferentes entre sí. Notodas ellas se diferenciarán de la C.A.V.por los mismos motivos. Podríamos estarconstruyendo un grupo de regiones sinninguna característica en común, salvoser distintas de la C.A.V.

Por este motivo, nos limitaremos aextraer un grupo con las regiones queson más próximas (semejantes) a lanuestra. Dentro de este grupo podemosdistinguir tres niveles de proximidad demayor a menor:

1. Muy próximas (con distanciasinferiores a 0,5)Son un total de ocho regiones. EnAlemania tres: Dusseldorf, Giesseny Arnsberg. En Francia tres:Bourgogne, Champagne-Ardenne,y Picardie. En Italia la región deLiguria y en el Reino Unido laregión de West Midlands.

2. Bastante próximas (con distanciasinferiores a 0,6)Son tres. Una región alemana,Koblenz, y dos francesas,Rhone-Alpes y Auvergne.

3. Próximas (con distancias inferioresa 0,7)En Alemania tres: Oberpfalz,Schwaben y Weser-Ems. EnFrancia cinco: Centre, Lorraine,Alsace, Basse-Normandie, yNord-pas-de-Calais. En Italia tres:Trentino-Alto Adige, Friuli-VeneziaGiulia, y Lombardia. Por último, enHolanda la región deNoord-Holland, haciendo así untotal de doce.

Si incluimos a nuestra región en estegrupo obtendremos un total de 24regiones frente a las 97 que son objetode estudio. Este grupo supone el 27% delempleo total.

Como referencia del valor de lasdistancias, podemos indicar que lasregiones con mayor distancia a lanuestra son las italianas de Valle d'Aosta(3,15), Calabria (2,78) y Basilicata (2,35).

En el mapa n.° 1 se presenta lalocalización geográfica de las regionesque componen este grupo por niveles deproximidad.

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Estructura del empleo industrial en la C.A.V.: comparación con las regiones de la C.E.E.

Ekonomiaz N.º 7-8 168

Mapa n.° 1

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J.V. Ugarte Susaeta, J.P. Laka Mugarza

Ekonomiaz N.º 7-8 169

Cuadro n.° 4

Las características que más destacande este grupo de regiones próximas a laC.A.V., podemos observarlas en losdatos del cuadro n.° 4. A su vez el gráfico

n.° 4 compara, mediante histogramas, elperfil del grupo con el perfil de empleomarginal, y el de la C.A.V.

Gráfico n.° 4

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Estructura del empleo industrial en la C.A.V.: comparación con las regiones de la C.E.E.

Ekonomiaz N.º 7-8 170

Las características más significativasson:1. Fuerte peso del subsector 21

(Extracción y preparación de metales);6,8% frente al 3,6% del total.

2. Gran proporción de empleo en el31 (Construcciones metálicas); 11,8%frente al 7,8% global.

3. Bajo peso del subsector 51(Construcción); 15,9% frente al 18,6%global.

Estas características coinciden con lasanteriormente señaladas para laComunidad Autónoma Vasca.

8. GRUPOS DE REGIONES DE LAC.E.E.

La segunda posibilidad que se nosplantea es considerar todas lasdistancias entre todas las regiones sintomar como punto de referencia la C.A.V.Se trata de asociar las regiones engrupos que se caractericen por suhomogeneidad interna y suheterogeneidad intergrupal.

Cada grupo que obtengamos estará

integrado por regiones con estructuras deempleo similares, especializadas en losmismos subsectores. A su vez estosgrupos presentarán entre sí grandesdiferencias en su forma de distribuir elempleo, contrastando las proporcionesque ocupan en cada subsector.

La técnica que utilizamos es el AnálisisCluster, a partir de la matriz de distanciasentre regiones y subsectores, medianteel método de Ward. Como referencia deesta técnica puede consultarse el libro deSEBER G.A.F. «MultivariateObservations».

Este tipo de agrupamiento jerárquicoresume sus resultados en undendrograma que nos muestra la formaen que sucesivamente vanproduciéndose las agrupaciones, desdelas primeras uniones de elementosindividuales hasta las últimasasociaciones de los grupos finales.

El gráfico n.° 5 representa la parte finaldel dendograma, omitiendo lasagrupaciones más elementales con elobjetivo de clarificar las uniones másimportantes.

Gráfico n.° 5 Dendograma

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J.V. Ugarte Susaeta, J.P. Laka Mugarza

Ekonomiaz N.º 7-8 171

El Cluster jerárquico no fija un númerode grupos a priori, sino que se determinaa partir de un cuidadoso examen deldendograma, tras el cual hemosconsiderado que el número de grupossignificativos es ocho.

Considerar un número menor degrupos supondría que algunos de ellosacumularan una proporción de regioneselevada obligando a asociar regionesmuy heterogéneas.

El cuadro n.° 5 recoge las estructurasde empleo acumuladas de cada uno delos grupos y la total que nos sirve dereferencia. La Comunidad AutónomaVasca se encuentra en el grupo «H». Enel mapa n.° 2 se detalla la localizacióngeográfica de los ocho grupos.

A continuación describiremos losgrupos obtenidos detallando las regionesque forman parte de los mismos asícomo algunas de sus características mássignificativas. Incluimos también, paracada grupo, el histograma comparativode la estructura global del grupo y el perfilmarginal (gráficos n.° 6A hasta n.°6H).

GRUPO AIncluye únicamente la región italiana de

Valle d'Aosta.Se caracteriza porque prácticamente

todo el empleo (49,1 %) lo tieneconcentrado en el subsector 21(Extracción y preparación de metales).Está netamente especializada.

GRUPO B

Doce regiones:Alemania: Dusseldorf, Arnsberg,

Saarland, Mungster.

Francia: Lorraine, Nord-pas-de-Calais.Reino Unido: Wales, Yorkshire and

Humberside, East Midlands, North,Scotland.

Características:1. Alto nivel de empleo en 11 (Carbón

y petróleo 8,4%, frente al 2,3% total.2. Bastante peso de 21 (Extracción y

preparación de metales 8,2%), que en eltotal es 3,6%.

Cuadro n.° 5. Estructuras de empleo de los grupos

SUBS.GRUPO

A%

GRUPOB%

GRUPOC%

GRUPOD%

GRUPOE%

GRUPOF%

GRUPOG%

GRUPOH%

TOTAL

S11 0,0 8,4 0,5 0,6 1,6 0,9 1,3 0,6 2,30S12 5,5 3,5 2,7 3,1 3,6 1,6 3,5 2,4 3,04S21 49,1 8,2 6,0 1,1 2,4 4,5 1,2 3,3 3,64S22 3,0 3,4 6,7 3,3 3,8 2,4 2,6 4,4 3,93S23 2,4 5,2 2,9 5,8 4,2 2,6 8,0 4,3 5,07S31 1,2 9,6 4,3 6,7 5,6 7,1 6,5 9,8 7,81S32 1,8 8,3 2,9 6,0 5,7 4,7 7,7 9,8 7,69S33 0,0 1,3 0,5 1,0 1,7 5,4 3,7 2,3 2,15S34 0,6 5,4 3,5 10,3 6,3 7,2 12,7 8,0 7,84S35 0,0 2,9 1,3 2,2 2,5 27,9 7,2 6,5 5,05S36 0,0 3,1 2,0 1,5 6,6 1,8 3,0 1,8 3,05S41 4,2 7,4 6,0 12,5 11,0 6,1 6,2 7,1 7,61S42 8,5 9,7 19,3 5,0 6,4 3,3 4,4 10,5 9,06S43 2,4 2,6 6,6 2,8 4,0 4,4 2,8 4,4 3,84S44 0,6 4,0 2,4 6,5 5,7 3,3 7,9 4,7 5,21S45 1,8 1,9 2,0 2,5 2,3 2,7 2,8 4,3 2,95S46 0,0 0,6 0,9 7,7 1,3 1,1 1,2 1,0 1,16S51 18,79 14,8 29,6 21,6 25,4 13,1 17,3 14,9 18,55

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Estructura del empleo industrial en la C.A.V.: comparación con las regiones de la C.E.E.

Ekonomiaz N.º 7-8 172

Mapa n.º 2

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J.V. Ugarte Susaeta, J.P. Laka Mugarza

Ekonomiaz N.º 7-8 173

Gráfico n.º 6 A

Gráfico n.º 6 B

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Estructura del empleo industrial en la C.A.V.: comparación con las regiones de la C.E.E.

Ekonomiaz N.º 7-8 174

Gráfico n.º 6 C

Estos dos subsectores, junto con el 12(Energía, gas y agua), aparecenasociados a este grupo en el Cluster.

2. Bastante peso relativo del empleoen 51 (Construcción 29,6%) (Global18,6%)

GRUPO CConsta de doce regiones italianas y

una alemana:

Alemania: OberfrankenItalia: Veneto, Toscana, Umbria,

Marche, Puglia, Molise, Campania,Abruzzi, Sicilia, Basilicata, Calabria,Sardegna.

Características:1. Alto peso de 42 (Textil, cuero y

calzado 19,3%), comparado con el 9,0%total.(Este sector es el que se asocia enel Cluster).

GRUPO DOcho regiones holandesas, todas ellas

adyacentes: Friesland, Gelderland,Utrecht, Overjissel, Noord-Brabant,Groningen, Drenthe, Limburg

Caracteríticas:1. Muy alto nivel de empleo en 46

(Otras industrias manufactureras 7,7%),frente 1,2% en el total. (Es el subsectorasociado en el Cluster).

2. Cierto peso de 41 (Alimentación,bebidas y tabaco 12,5%) (7,6% global).

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J.V. Ugarte Susaeta, J.P. Laka Mugarza

Ekonomiaz N.º 7-8 175

Gráfico n.º 6 D

Gráfico n.º 6 E

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Estructura del empleo industrial en la C.A.V.: comparación con las regiones de la C.E.E.

Ekonomiaz N.º 7-8 176

Gráfico n.° 6 F

GRUPO EEs muy amplio, lo componen veintitrés

regiones:Alemania: Bremen, Schleswig-Holstein,

Hamburg, Weser-Ems, Luneburg, Trier.Francia: Languedoc-Rousillon,

Bretagne, Aquitaine, Midi-Pyrenees,Provence-Alpes-Cote d'Azur/Corse,Basse-Normandie, Pays de la Loire,Poitou-Charentes.

Italia: Lazio, LiguriaHolanda: Noord-Holland, Zuid-Holland,

Zeeiand

Reino Unido: South-WestDinamarca: Ost for

Storebaelt-Ekskl.Hovedstadsreg, Vets forStorebaelt, Hovedstadsregionen

Características:1. Moderado nivel de empleo en 36

(Construcción de otros elementos de

transporte 6,6%) considerando elporcentaje total de 3,5%.

2. Cierto peso de 51(Construcción 25,4%) en relación conel 18,6% global.

3. Algo de peso en 41 (Alimentación,bebidas y tabaco 11,0%) (Total 7,6%)

Estos tres sectores son los asociados.

GRUPO FUna región alemana, Braunschweig, y

otra francesa, Franche-Comte.

Características:1. Está muy especializado en el

subsector 35 (Automóvil 27,9%), que enel total solo alcanza un porcentaje de5,1%. (El Cluster así lo señala).

2. Bastante nivel de empleo en 33(Oficina, precisión, informática y óptica5,4%). (Total 2,2%).

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J.V. Ugarte Susaeta, J.P. Laka Mugarza

Ekonomiaz N.º 7-8 177

Gráfico n.° 6 G

GRUPO G

Diez regiones:Alemania: Koln, Darmstadt,

Rheinhessen-Pfalz, Oberbayern,Karlsruhe, Mittelfranken, Berlin-West

Francia: lle-de-France, Haute-NormandieReino Unido: South-EastCaracterísticas:1. Cierto nivel de empleo en 34

(Electricidad y electrónica 12,7%). (En eltotal 7,8%).

2. Peso inferior a lo normal en 42(Textil, cuero y calzado, 4,4%), frente aun 9,1% el total.

Aparecen asociados al grupo cuatrosubsectores. Los tres que señalábamosmostraban un comportamiento muysimilar: el 34 (Electricidad y electrónica),el 44 (Papel, imprenta y editoriales), y el33 (Oficina, precisión, informática yóptica). Y el subsector 23 (Química).

GRUPO HEs el más extenso, veintinueve

regiones, incluida la C.A.V.:

Alemania: Hannover, Kassel,Niederbayern, Tubingen, Unterfranken,Stuttgart, Oberpfalz, Detmold, Giessen,Freiburg, Schwaben, Klobenz

Francia: Limousine, Champagne-Ardenne, Bourgogne, Centre, Alsace,Rhone-AIpes, Picardie, Auvergne

Italia: Piemonte, Trentino-Alto Adige,Friuli-Vezezia Giulia, Emilia-Romagna,Lombardia

Reino Unido: East Anglia, North-West,West Midlands

Y, por último, la Comunidad AutónomaVasca

Se caracteriza por un nivel de empleoen el subsector Carbón y petróleo (0,6%)inferior a la media (2,3%).

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Estructura del empleo industrial en la C.A.V.: comparación con las regiones de la C.E.E.

Ekonomiaz N.º 7-8 178

Gráfico n.º 6 H

Al ser un grupo tan numeroso, englobael 33% del empleo total, tiene un perfilmuy similar al marginal (comparándolosno destacan grandes diferencias). Perodentro del grupo cabe esperar que hayaestructuras de empleo heterogéneas.

9. CONCLUSIONESHemos realizado un análisis

comparativo de la estructura del empleoindustrial en la Comunidad AutónomaVasca frente a otras regiones de laComunidad Económica Europea.

Las notas más significativas que seobservan en nuestra región son:

1. Enorme peso relativo del subsectorConstrucciones metálicas 21,7%.

2. Gran peso de Extracción ypreparación de metales 11,4%.

3. Extraordinariamente pequeña laproporción de empleo que ocupa elsubsector Textil, cuero y calzado, 1,8%.

Después hemos obtenido el grupo deveintitrés regiones de la C.E.E. que másse parecen a la nuestra por sudistribución del empleo. Las once máspróximas son:

1. En Alemania cuatro: Dusseldorf,Giessen, Arnsberg y Koblenz.

2. En Francia cinco: Bourgogne,Chanpagne-Ardenne, Picardie,Rhone-Alpes y Auvergne.

3. En Italia la región de Liguria.4. En el Reino Unido la región de

West Midlands.

Todas estas regiones presentancaracterísticas que coinciden con lasseñaladas para la C.A.V.

Por último, hemos establecido ochogrupos homogéneos con las regiones dela Comunidad Europea. Nuestra regiónha quedado situada en el más extenso(grupo «H») junto con otras veintiochoregiones de estructuras semejantes.

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Con ello se ha logrado nuestro objetivode caracterizar a la C.A.V., pero elestudio debería completarse con otro queanalizase sus consecuencias.

¿Cómo son los subsectores en loscuales estamos especializados? ¿Songeneradores de empleo? ¿Sonsubsectores en declive o, por el contrario,su futuro es prometedor? ¿Debemosorientar nuestro empleo hacia otros?

¿Cómo son las regiones de la C.E.E.que se parecen a la nuestra? ¿Quéproblemas comunes se nos plantean?¿Son competidoras nuestras? ¿Quéexperiencias podemos aprovechar deellas?

Nuestro estudio no es más que elprimer paso para un análisis enprofundidad de nuestra realidadeconómica y su futuro.

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