Betty Agnani y Henry Aray - Instituto de Estudios Fiscales

Transcripción

Hacienda Pública Española / Review of Public Economics, 202-(3/2012): 57-76
© 2012, Instituto de Estudios Fiscales
Efectos políticos sobre la acumulación de infraestructura
pública en las regiones españolas*
BETTY AGNANI
HENRY ARAY
Universidad de Granada
Recibido: Enero, 2012
Aceptado: Mayo, 2012
Resumen
En este trabajo contrastamos estadísticamente los efectos que tienen sobre la tasa de crecimiento de la
infraestructura pública regional las combinaciones de partidos gobernando simultáneamente en los Go
biernos central y regional. Utilizamos datos de panel para las Comunidades Autónomas españolas en
el período 1988-2004 y encontramos evidencia de que ciertas combinaciones de partidos tienen efec
tos significativos sobre la tasa de crecimiento de la infraestructura pública regional. Partiendo de los
Motivos de Conveniencia Política (Pork Barrel Politics) formulamos tres hipótesis relacionadas con la
discriminación entre regiones, la sintonía ideológica y la compra de apoyo político. Nuestros resulta
dos arrojan evidencia de discriminación en contra de las regiones gobernadas por partidos de la oposi
ción independientemente de si el Gobierno español es dirigido por la izquierda o la derecha con o sin
mayoría parlamentaria. Se evidencia sintonía ideológica cuando gobierna el partido de derecha a nivel
estatal, ya que las regiones gobernadas por ellos resultan especialmente favorecidas. Mientras que no
encontramos pruebas que apoyen la existencia de compra de apoyo político cuando el partido que di
rige al Gobierno central está en minoría.
Palabras clave: Infraestructura pública, Motivos de conveniencia política, Datos de panel, Regiones
españolas.
Clasificación JEL: H54, H77, C23, O40.
1. Introducción
En el ámbito de la teoría económica en general, en un modelo simplificado, es una con
vención suponer que la producción de la economía depende positivamente y de forma deter
∗ Los autores agradecen al consejo editorial y a los dos evaluadores anónimos por sus comentarios y recomendacio
nes. Así como, la financiación recibida del Ministerio de Ciencia e Innovación a través del proyecto ECO2011-25737.
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BETTY AGNANI Y HENRY ARAY
minista del número de trabajadores, del capital privado y la tecnología. El resurgimiento de
la teoría del crecimiento económico explicando las causas por las que los países pueden al
canzan mayores o menores niveles de bienestar, otorgan al capital público un papel crucial.
Barro (1990) introduce el capital público como argumento positivo en la función de produc
ción de la economía.
La productividad del capital público ha sido contrastada por Aschauer (1989), quien en
cuentra una relación positiva entre el stock de capital público y el crecimiento económico de
los Estados Unidos utilizando una función de producción agregada con el capital público
como variable explicativa. Determinar cuantitativamente el coeficiente que relaciona al ca
pital público con la producción, permite obtener un indicador del papel del gasto público en
infraestructura, lo cual puede constituir un indicador relevante para la elaboración de la po
lítica económica.
En la literatura referente a España, Avilés et al. (2001) sugieren que la acumulación de
capital público puede ser considerada como un instrumento para mejorar la competitividad
de las empresas españolas y argumentan que una mayor infraestructura pública favorece la
disminución de los costes de producción. En la misma línea, Mas et al. (1996), Salinas-Ji
ménez (2003) y Delgado y Álvarez (2004) confirman que existe una contribución positiva
significativa de la infraestructura pública tanto sobre la producción privada como sobre la
eficiencia de las regiones españolas.
A pesar del consenso sobre los beneficios que produce a la sociedad la disponibili
dad de mayor infraestructura pública, las propuestas y el posterior desarrollo de proyec
tos de mejora de las infraestructuras públicas constituyen uno de los temas principales
de los enfrentamientos y desencuentros políticos. En un país democrático y federal es
natural que surja un intenso debate sobre estos temas en el cual se manifiesten las dife
rencias de opinión entre los líderes de los niveles de gobierno involucrados, motivado
por diversas razones entre las que se encuentran las diferencias ideológicas, los objeti
vos propios de cada partido, los compromisos adquiridos y las aspiraciones individua
les regionales. En consecuencia, la dinámica en la ejecución de proyectos de infraes
tructura en las regiones podría depender de las combinaciones de partidos liderando los
distintos niveles de gobierno. La coincidencia sobre tales proyectos es más probable
cuando los distintos niveles de gobierno están dirigidos por el mismo partido político,
mientras que los desacuerdos son más probables que surjan cuando estén dirigidos por
partidos políticos opuestos. Por lo tanto, en este artículo, estamos interesados en los
efectos que las combinaciones de partidos gobernando simultáneamente los diferentes
niveles de gobierno podrían tener sobre la acumulación del stock de infraestructura pú
blica a nivel regional (NUTS2). Consideramos un país con un sistema federal y nos con
centramos en los dos principales niveles de gobierno, Gobierno central y Gobierno re
gional, los cuales se caracterizan por tener un sistema parlamentario (parlamento central
y parlamento regional), cuyos representantes son elegidos democráticamente mediante
procesos electorales. El partido que dirige al gobierno depende de la composición del
parlamento.
Efectos políticos sobre la acumulación de infraestructura pública en las regiones españolas
59
En este trabajo consideramos el caso español: el Gobierno central (Estado Español) y el
Gobierno regional (Comunidades Autónomas). Nos centramos en parte del período demo
crático (1988-2004) 1 y en todas las Comunidades Autónomas. Encontramos que hay tres
tipos de partidos que han gobernado en ese período algún nivel de gobierno y que hemos cla
sificado ampliamente como partido de derecha, partido de izquierda y partido regional o na
cionalista 2.
La literatura que ha estudiado los efectos de los partidos políticos sobre la economía
entra en el ámbito de la Teoría Partidista (Partisan Theory) y los Motivos de Conveniencia
Política (Pork Barrel Politics) 3. La Teoría Partidista sostiene que los partidos políticos tie
nen distintas preferencias en relación a los objetivos macroeconómicos 4, mientras que los
Motivos de Conveniencia Política se refieren a la influencia de los objetivos políticos en la
distribución regional de ciertas partidas del gasto público susceptibles de ser asignadas de
forma discrecional. Por lo tanto, nuestro trabajo se puede enmarcar en la literatura sobre los
Motivos de Conveniencia Política.
La práctica de destinar fondos hacia distritos o regiones particulares sobre la base de
consideraciones políticas es lo que da origen a la literatura sobre la existencia de Moti
vos de Conveniencia Política en la distribución territorial del gasto público. Desde el
punto de vista teórico existen dos resultados fundamentales. Por un lado, en el proceso
de asignar fondos, el Gobierno central puede favorecer a las regiones gobernadas por sus
aliados y discriminar a las regiones gobernadas por partidos de la oposición con el fin de
garantizarse la reelección (Cox y McCubbins, 1986 y Grossman, 1994). Por otra parte,
con la finalidad de disminuir la incertidumbre respecto al resultado electoral, el Gobier
no central puede canalizar más recursos hacia las regiones swing, es decir aquellas regio
nes donde tradicionalmente se produce alternancia de partidos en la dirección del Gobier
no regional (Lindbeck y Weibull, 1987 y Dixit y Londregan, 1995, 1996, 1998). En
cuanto a la evidencia empírica, para el caso de EE.UU., Wilson (1986), Levitt y Snyder
(1995) y Levitt y Poterba (1999) esbozaron una serie de conjeturas teóricas que podrían
explicar porqué los legisladores tienen preferencia por los Motivos de Conveniencia Po
lítica y encontraron evidencia del importante papel que juegan los partidos en la determi
nación de la distribución geográfica de los gastos federales. Levitt y Snyder (1997) desa
rrollaron y estimaron un modelo teórico encontrando resultados similares. Ansolabehere
y Snyder (2006) sugieren que los gobernantes estatales distribuyen los fondos públicos
en favor de aquellas áreas que le proporcionen mayor apoyo electoral. Lee (2003) desta
ca las ventajas de gozar de mayoría en el gobierno para aplicar criterios de conveniencia
política en la distribución de fondos públicos. Directamente relacionado con nuestro ob
jetivo, Crain y Oakley (1995), Cadot, et al. (2006), Kemmerling y Stephan (2002) y Golden y Picci (2008) encontraron que los factores políticos influyen en la distribución de la
inversión en infraestructura entre los estados o regiones en los EE.UU., Francia, Alema
nia e Italia, respectivamente.
La presencia de Motivos de Conveniencia Política ha sido demostrada incluso a nivel
de instituciones y organismos supranacionales. Por ejemplo, Kemmerling y Bodenstein
60
(2006) afirman que existe una relación entre el partidismo y la distribución de los fondos
estructurales europeos. Y recientemente, Kaja y Werker (2010) demuestran que los paí
ses que tienen representantes en el comité ejecutivo del Banco Internacional para la Re
construcción y el Desarrollo (International Bank for Reconstruction and Development,
IBRD) reciben en promedio más del doble de fondos que los países que no tienen repre
sentación.
Evidencia de Motivos de Conveniencia Política ha sido encontrada para muchos otros
países entre los que se encuentran los trabajos de Costa-I-Font et al. (2003) para México,
Leigh (2008) para Australia, Kondoh (2008) para Japón, Arulampalam et al. (2009) para la
India, Luo et al. (2010) para China, Joanis (2011) para Canadá y Gonçalves-Veiga y Veiga
(2011) para Portugal.
Para el caso concreto de España, Castells y Solé-Ollé (2005) formularon un modelo te
órico en el cual consideran los criterios de eficiencia, equidad y de necesidades especiales de
infraestructura para la asignación de la inversión pública y las desviaciones sobre los mis
mos como consecuencia de factores políticos. Suponen que el gobierno mide la rentabilidad
política que le produce invertir fondos en una determinada región y obtienen una ecuación
de asignación de inversión en infraestructura la cual estiman utilizando datos para las pro
vincias españolas (NUTS3). Sus resultados sugieren que tanto el Gobierno Central como los
Gobiernos Regionales asignan más inversión en infraestructura en aquellas regiones donde
obtienen una alta rentabilidad política. Bel y Fageda (2009) se concentran en las infraestruc
turas aeroportuarias de las regiones españolas y concluyen que las regiones más beneficia
das son las que están gobernadas por el mismo partido que lidera el Gobierno central. Enfo
cándose en Andalucía, Prieto-Rodríguez y Martínez-López (2007) detectan la existencia de
complementariedad entre la inversión autonómica y la realizada por el Estado cuando ambas
instituciones están gobernadas por partidos distintos, mientras que De la Calle y Orriols
(2010) utilizan los datos de la expansión del metro de Madrid en el período 1995-2007 y no
encuentran evidencia de que la asignación de inversión se hizo para asegurarse el voto de sus
fieles votantes y encuentra evidencia muy débil de que el objetivo era ganar el apoyo de otros
grupos de electores.
Nuestra hipótesis general, basándonos en los Motivos de Conveniencia Política, es
que la asignación de infraestructura pública podría verse afectada por las combinaciones
de partidos liderando los dos niveles de gobierno. Infraestructuras fundamentales para
las regiones podrían tomar años de discusión antes de ser ejecutadas debido a los dife
rentes intereses y puntos de vista de los niveles de gobierno involucrados. El Gobierno
central, incluso podría favorecer a los Gobiernos regionales dirigidos por el mismo par
tido, desfavorecer a las regiones gobernadas por partidos de la oposición, o simplemen
te los dos niveles de gobiernos involucrados pueden estar de acuerdo o en desacuerdo
acerca de la conveniencia o prioridades de los proyectos de infraestructura pública, lo
que puede acelerar, retardar o incluso desaprobar la ejecución de los mismos. Por lo
tanto, formulamos tres hipótesis concretas relacionadas con los efectos políticos sobre
la acumulación del stock de infraestructura pública. En primer lugar, un efecto discrimi
61
nación política que se produce cuando el Gobierno central discrimina en favor de las re
giones gobernadas por su mismo partido y en contra de las gobernadas por los partidos
de la oposición. Segundo, un efecto sintonía ideológica que se produce en las regiones
gobernadas por el mismo partido que dirige al Gobierno central. Tercero, un efecto com
pra de apoyo político que aparecería en las regiones gobernadas por partidos naciona
listas cuando el partido que dirige al Gobierno central no tiene mayoría en el congreso
de los diputados.
Nuestro objetivo es interesante no sólo a nivel español, sino también a nivel europeo de
bido al resurgimiento de la política regional europea cuya finalidad es la reducción de las
disparidades entre las regiones europeas 5.
Para llevar a cabo las estimaciones seguimos en la línea de Castells y Solé-Ollé
(2005) en el sentido de que especificamos una ecuación para la tasa de crecimiento de la
infraestructura pública regional teniendo en cuenta los mismos criterios. No obstante,
este artículo difiere de aquel principalmente en los siguientes aspectos. Primero, en lugar
de inversión en infraestructura pública, utilizamos la variable stock de capital en infraes
tructura pública y la expresamos en términos de unidades de trabajador en la línea de los
modelos de crecimiento económico con la finalidad de mostrar evidencia a largo plazo de
los efectos de los factores políticos sobre el proceso de acumulación del stock de infraes
tructura pública por trabajador a nivel de las regiones españolas. Segundo, el período
muestral que utilizamos comprende diferentes ideologías dirigiendo al Gobierno central,
a diferencia del de ellos en el que sólo aparece el partido de izquierda gobernando al Es
tado español. Por lo tanto, el período muestral que se utiliza en este artículo permite su
ficiente variación que hace posible capturar diversas coincidencias y diferencias ideoló
gicas entre el Gobierno central y los Gobiernos regionales. Tercero, a pesar de que las
variables que utilizamos para recoger los efectos de los factores políticos son mucho más
simples de construir, lo que permite a su vez especificar un modelo más sencillo, nues
tros resultados van en una línea similar a la de ellos. Cuarto, la misma simplicidad de las
variables políticas es lo que nos permite formular las hipótesis concretas basadas en los
Motivos de Conveniencia Política relacionadas con los efectos de discriminación políti
ca, sintonía ideológica y la compra de apoyo político sobre la distribución territorial de
infraestructura pública en España.
Nuestros resultados arrojan pruebas de que ciertas combinaciones de partidos tienen
efectos significativos sobre la acumulación de la infraestructura pública por trabajador
en las regiones españolas, evidenciándose así, de una forma general, la existencia de
Motivos de Conveniencia Política. En relación a las hipótesis concretas formuladas, en
contramos evidencia de discriminación política en favor de las regiones gobernadas por
el mismo partido que dirige al Gobierno central y en contra de las regiones gobernadas
por partidos de la oposición, independientemente de si el Gobierno español es dirigido
por la izquierda o la derecha con o sin mayoría parlamentaria. Se observa la presencia
de sintonía ideológica cuando gobierna el partido de derecha en ambos niveles de go
bierno. Mientras que no encontramos pruebas que apoyen la existencia de compra de
62
apoyo político cuando el Gobierno central, ya sea de izquierda o de derecha, está en mi
noría.
El artículo está organizado de la siguiente manera. En la sección siguiente se presenta el
modelo econométrico, los datos y resultados de la estimación se describen en la sección 3,
mientras que las conclusiones se exponen en la sección 4.
2. Modelo Econométrico
2.1. Especificación de la Evolución de la Infraestructura Pública Regional
La mayoría de la evidencia empírica sobre la Teoría Partidista y los Motivos de Conve
niencia Política se basa en variables macroeconómicas agregadas, teniendo en cuenta sus
tasas de crecimiento o ratios sobre el PIB, tal vez motivado por el hecho de que estos estu
dios, en general, han dado un enfoque a corto plazo para explicar los ciclos económicos elec
torales.
Nosotros proponemos medir la infraestructura pública por trabajador y especificamos su
evolución de la siguiente forma
γ
pu
Dit′ β +εit ) ⎛ kˆit ⎞
kitpu
(
⎜
⎟
=e
⎜ k pu ⎟ 0 ≤ γ ≤ 1,
kitpu−1
⎝ it −1 ⎠
(1)
donde kitpu = Kitpu / Lit es el stock de infraestructura pública por trabajador en la región i en el
^
período t. kitpu es el nivel óptimo (deseado) de infraestructura pública regional por trabajador
y γ es el coeficiente de ajuste hacia su nivel óptimo.
Dit es un vector que recoge las variables políticas. Específicamente, variables ficticias
para las diferentes combinaciones de partidos en el poder en ambos niveles de gobierno y para
los años en que se celebran procesos electorales regionales y que describimos a continuación.
Los partidos de derecha e izquierda pueden liderar tanto el Gobierno central como Go
biernos regionales. Sin embargo, los partidos nacionalistas sólo pueden estar a cargo de Go
biernos regionales. Sea el Partido Popular (PP) el partido de derecha y el Partido Socialista
Obrero Español (PSOE) el partido de izquierda. Definimos, R (L) como una variable ficticia
que toma el valor uno cuando el partido de derecha (izquierda) está a cargo del Gobierno
central, y toma el valor cero en caso contrario. Y sean r, l, n variables ficticias que toman el
valor uno cuando el partido de derecha, de izquierda y nacionalista 6, respectivamente, con
trolan una comunidad autónoma, y cero en caso contrario 7.
Consideramos también variables ficticias que toman el valor uno si el Gobierno central
tiene mayoría (M) o minoría (m) parlamentaria, lo que nos permite controlar por la posibili
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dad de negociación entre los partidos que dirigen los Gobiernos central y regional. En la
práctica política, cuando el Gobierno central carece de mayoría parlamentaria, está dispues
to a hacer concesiones a los partidos nacionalistas con el fin de obtener apoyo para la inves
tidura del Presidente del Gobierno, aprobar una ley, el presupuesto nacional, una misión ex
tranjera, etc. De hecho, la experiencia española muestra que los partidos nacionalistas
pueden desempeñar un papel clave en la formación del Gobierno central, cuando la mayoría
parlamentaria no es alcanzada. Por el contrario, cuando el Gobierno central goza de mayo
ría, el apoyo de partidos nacionalistas resulta innecesario.
Mediante la interacción de las variables ficticias descritas anteriormente, especificamos
⎛ MRrit , MRlit , MRnit , mRrit , mRlit , mRnit , ⎞′
Dit = ⎜
⎟
⎝ MLlit , MLrit , MLnit , mLlit , mLrit , mLnit ,Vit ⎠
Cuando el Gobierno central goza de mayoría parlamentaria tenemos que:
MRrit (MLlit) es una variable ficticia que toma el valor uno en aquellas regiones cuando
la derecha (izquierda) dirige ambos niveles de gobierno, y cero en caso contrario.
MRlit (MLrit) es una variable ficticia que toma el valor uno en aquellas regiones cuando
la derecha (izquierda) lidera el Gobierno central y la izquierda (derecha) dirige al Gobierno
regional, y cero en caso contrario.
MRnit (MLnit) es una variable ficticia que toma el valor uno en aquellas regiones cuan
do la derecha (izquierda) lidera el Gobierno central y un partido nacionalista está a cargo del
Gobierno regional, y cero en caso contrario.
De forma análoga, cuando el Gobierno central está en minoría en el parlamento, se de
finen mRrit, mRlit, mRnit, mLlit, mLrit y mLnit.
Vit es una variable ficticia que toma el valor uno en los años que se celebran elecciones
regionales.
β es un vector (13x1) que contiene los parámetros que miden los efectos de las variables
políticas y εit es una perturbación aleatoria.
La ecuación (1) constituye una ley de movimiento del stock de infraestructura pública
por trabajador en la región i que incluye factores políticos que pueden producir desviaciones
respecto al nivel óptimo esperado.
Note que si β = 013x1, no existe ningún efecto de los variables políticas sobre la acumu
lación de la infraestructura pública regional. Por lo tanto, en el caso extremo de γ = 1, la in
fraestructura pública por trabajador sólo puede alejarse de su nivel óptimo debido a la per
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turbación aleatoria, por lo que su valor esperado será igual a su nivel óptimo esperado,
^
pu
E(kitpu) = E(kit
pu). Análogamente, si γ = 0, E(kitpu) = k it–1
, por lo que no esperamos crecimien
to en la infraestructura pública por trabajador.
Por el contrario, si al menos un parámetro del vector β es distinto de cero y γ = 1, la re
gión o regiones correspondientes pueden apartarse del nivel óptimo de infraestructura pú
blica por trabajador debido a la perturbación aleatoria y a los factores políticos, siendo su
^
pu
valor esperado E(kitpu) = eDitβ E(kitpu). Si γ = 0, E(kitpu) = eDitβ k it–1
, por lo que el nivel espe
rado de infraestructura pública por trabajador puede crecer o disminuir debido a los facto
res políticos.
Para la estimación de un modelo basado en la ecuación (1), seguimos los mismos su
puestos de Castells y Solé-Ollé (2005). Consideramos que el Gobierno central asigna la in
versión en infraestructura pública por trabajador en las regiones basándose en la expectativa
del nivel óptimo del stock de infraestructura pública por trabajador. Además, dado que re
sulta una tarea difícil para el Gobierno central adaptar de forma instantánea la distribución
de la inversión entre las regiones después de un cambio en sus características, las decisiones
de inversión son más probables que se basen en los datos más recientes disponibles para cada
región. En base a ello, una especificación plausible del nivel óptimo esperado de infraestruc
tura pública por trabajador es la siguiente
ϕ
ϕ
⎞ 2⎛ c
⎞ 3
ϕ ⎛L
φ +ζ
E kˆitpu = e( i t ) ( yit −1 ) 1 ⎜ it−1 ⎟ ⎜ it−1 ⎟ ,
⎝ Si ⎠ ⎝ kmit −1 ⎠
( )
(2)
donde φi es un efecto regional específico, ζi es un efecto temporal, yit–1(Yit–1/Lit–1) es la pro
ducción por trabajador en la región i en el período t–1, Lit–1/Si es el número de trabajadores
respecto a la superficie en la región i en el período t–1 (densidad del trabajo, aglomeración)
y cit–1/kmit–1 es el número total de vehículos por kilómetros de carreteras en la región i en el
período t–1 (congestión). La intuición sugiere que la contribución marginal de las variables
que afectan al stock óptimo de infraestructura pública sea no negativa pero en ningún caso
creciente, por lo tanto debemos esperar que 0 ≤ ϕj ≤ 1 para j = 1,2,3.
Con la finalidad de estimar una ecuación para la tasa de crecimiento de la infraestructu
ra pública regional que incluya los criterios convencionales de distribución de la inversión
territorial, reescribimos la ecuación (2) de la forma siguiente
ϕ2
ϕ3
ϕ1 −1 ⎛ Lit−1 ⎞ ⎛ cit−1 ⎞
φi +ζ t )
(
pu
ˆ
E kit = e
( yit −1 ) ⎜ S ⎟ ⎜ km ⎟ yit−1
⎝ i ⎠ ⎝ it−1 ⎠
( )
(3)
Sustituyendo (3) en (1), considerando el vector de variables ficticias y tomando logarit
mo natural y expectativas, se obtiene el valor esperado de la tasa de crecimiento de la in
fraestructura pública regional
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E ⎡⎣ΔLog kitpu ⎤⎦ = δi + τ t + β1R MRrit + β2 R MRlit + β 3RR MRnit + β4 R mRrit
+β5 R mRlit + β6 R mRnit + β1L MLlit + β2 L MLrit + β3L MLnit
( )
+β4 L mLlit + β5 L mLrit + β6 L mLn
nit + β7Vit + θ1 Log ( yit −1 )
⎛y ⎞
⎛L ⎞
⎛ c
⎞
+θ 2 Log ⎜ it −1 ⎟ + θ 3 Log ⎜ it −1 ⎟ + γ Log ⎜⎜ itpu−1 ⎟⎟ ,
⎝ Si ⎠
⎝ kmit −1 ⎠
⎝ kit −1 ⎠
(4)
donde δi = γφi es el efecto regional específico, es τt = γζt es el efecto temporal y θ1 = γ(ϕi – 1),
θ2 = γϕ2, θ3 = γϕ3.
La ecuación (4), aparte de capturar el criterio de conveniencia política, permite contro
lar por los criterios de desarrollo regional, de las necesidades especiales de infraestructura y
de eficiencia. El criterio de desarrollo regional o de reparto, relacionado con cuestiones redistributivas, es recogido a través de Log(yit–1). De nuestra especificación se obtiene que θ1
= γ(ϕ1 – 1) ≤ 0, lo que sugiere que el Gobierno Central distribuye la inversión estatal con la
finalidad de favorecer la convergencia interterritorial en la producción por trabajador. El cri
terio de las necesidades especiales de infraestructura es recogido a través de las variables
Log(Lit–1/Si) y Log(cit–1/kmit–1). Dado que 0 ≤ θ2,θ3 ≤ 1, el Gobierno favorecería aquellas
regiones con mayores síntomas de aglomeración y congestión. Finalmente, el criterio de efi
pu
pu
) ya que yit–1/k it–1
constituye una medida de
ciencia es capturado a través de Log(yit–1/k it–1
la productividad/rentabilidad de la infraestructura pública, pues mide la cantidad de produc
ción que se obtiene por unidad de infraestructura pública. Como 0 ≤ γ ≤ 1, el Gobierno cen
tral distribuirá la inversión estatal favoreciendo aquellas regiones donde la inversión públi
ca sea más productiva.
2.2. Hipótesis
La literatura teórica sobre Motivos de Conveniencia Política nos ofrece la posibilidad de
establecer una relación a priori entre los parámetros asociados a las variables que recogen
los efectos de las combinaciones de los partidos políticos sobre tasa de crecimiento de la in
fraestructura pública por trabajador. Según Cox y McCubbins (1986), la aversión al riesgo
de los candidatos les conduce a sobre-invertir en las regiones gobernadas por sus seguidores
más cercanos con el fin de maximizar los votos esperados. Considerando que los seguidores
más cercanos del partido que gobierna al Estado están en las regiones dirigidas por su pro
pio partido, se podría argumentar que el partido que controla el Gobierno central podría tener
un comportamiento en favor de las regiones gobernadas también por ellos y en contra de las
regiones gobernadas por partidos de la oposición. Por lo tanto, una predicción básica de la
teoría sugiere que, independientemente de los signos de los parámetros, deberíamos esperar
que β1j > β2j, β3j y β4j > β5j, β6j para j = L,R, a lo que llamaremos efecto discriminación po
lítica. Si los resultados de la estimación cumplen esa desigualdad, procedemos a realizar el
contraste secuencial que se describe en el siguiente diagrama.
66
Para j = L,R
H 1jM: β1j = β2j = β3j = 0
↓
si se rechaza
↓
H2jM: β1j = β2j = β3j
↓
si se rechaza
↓
Discriminación Política
H 1jm: β4j = β5j = β6j = 0
↓
si se rechaza
↓
H2jm: β4j = β5j = β6j
↓
si se rechaza
↓
Discriminación Política
En primer lugar, contrastamos las hipótesis H 1jM y H1jm. Si no rechazamos tales hi
pótesis, se concluye que no existe evidencia de la influencia de factores políticos sobre
la tasa de crecimiento de la infraestructura pública por trabajador en las regiones españo
las. Si rechazamos alguna de ellas, pasamos a contrastar el segundo conjunto de hipóte
sis, H2jM y H 2jm. El rechazo de cualquiera de ellas sugiere que el partido que gobierna al
Estado español discrimina entre regiones, ya que se producirían diferentes efectos sobre
la acumulación de infraestructura pública a nivel regional relacionados con factores po
líticos.
Además, la teoría sugiere otras dos predicciones. Por un lado, un efecto sintonía ideoló
gica que aparece cuando el Gobierno central y el Gobierno regional están dirigidos por el
mismo partido, por lo que deberíamos esperar que β1R, β4R, β1L y β4L tengan valores posi
tivos. Por otro lado, un efecto compra de apoyo político que se produciría cuando el Gobier
no Central está en minoría y requiere los votos de algún partido nacionalista en poder en una
determinada región, para alcanzar la mayoría en el congreso de los Diputados. En tal caso,
esperamos que β6R y β6L tengan valores positivos 8.
3. Datos y Resultados de la Estimación
Los datos utilizados y las fuentes de las que proceden aparecen detallados en la tabla 1.
En forma resumida, consideramos como stock de infraestructura pública, Kitpu, al capital pro
ductivo territorializado en euros constantes con año base 2000 de las estadísticas de la Fun
dación BBVA y el Instituto Valenciano de Investigaciones Económicas (IVIE). El número de
empleados, Lit, procede de las estadísticas de la Fundación Bancaja y el IVIE. El valor añadi
do bruto en euros constantes con año base 2000, Yit, se obtiene del Instituto Nacional de Es
tadística (INE), al igual que la superficie regional, el número de coches y los kilómetros de
carreteras. Las variables políticas se construyen con información del Ministerio del Interior y
de RULERS 9.
En la estimación se incluyen todas las regiones españolas (Comunidades Autónomas,
NUTS2) 10: Andalucía, Aragón, Asturias, Islas Baleares, Islas Canarias, Cantabria, Castilla
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y León, Castilla-La Mancha, Cataluña, Comunidad Valenciana, Extremadura, Galicia, Ma
drid, Murcia, Navarra, País Vasco y La Rioja. La tabla 2 incluye las estadísticas descriptivas
de las variables utilizadas en el modelo para cada región.
Tabla 1
DEFINICIÓN DE LAS VARIABLES Y PROCEDENCIA DE LOS DATOS
Variable
Definición
Fuente
Kitpu
Stock de capital productivo real territorializado de la región i
en el año t en euros constantes con año base 2000. Incluyen
las siguientes infraestructuras: viarias, hidráulicas públicas,
ferroviarias, aeroportuarias y urbanas de Corporaciones
Locales. Corresponden a la clasificaciones por activos
2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5 y 2.6.
El stock y los servicios del
capital en España y su
distribución territorial.
Fundación BBVA-IVIE.
Lit
Número de empleados de la región i el año t.
Capital Humano en España y su
distribución provincial.
Fundación Bancaja-IVIE
Yit
Valor añadido bruto de la región i en el año t en euros
constantes con año base 2000.
Instituto Nacional de Estadística
(INE)
Si
Superficie de la región i (m2)
(INE)
cit
Número total de vehículos matriculados en la región i
en el año t.
(INE)
kmit
Kilómetros de carreteras en la en la región i en el año t.
Incluye red de carreteras de la Administración Central,
de las Comunidades Autónomas y de las Diputaciones
y Cabildos.
(INE)
R
Variable ficticia que toma el valor uno cuando el Partido
Popular (PP) está a cargo del Gobierno central, y toma el
valor cero en caso contrario.
Ministerio del Interior, RULERS
(www.rulers.org)
L
Socialista Obrero Español (PSOE) está a cargo del Gobierno
central, y toma el valor cero en caso contrario
(www.rulers.org)
r
Popular (PP) está a cargo de un Gobierno autonómico,
y toma el valor cero en caso contrario.
(www.rulers.org)
l
Socialista Obrero Español (PSOE) está a cargo de un
Gobierno autonómico, y toma el valor cero en caso contrario.
(www.rulers.org)
n
Variable ficticia que toma el valor uno cuando un partido
nacionalista/regionalista está a cargo de un Gobierno
autonómico, y toma el valor cero en caso contrario.
(www.rulers.org)
M
Variable ficticia que toma el valor uno cuando el Gobierno
Central está en mayoría y cero en caso contrario.
Ministerio del Interior
m
Variable ficticia que toma el valor uno cuando el Gobierno
Central está en minoría y cero en caso contrario.
Vit
Variable ficticia que toma el valor uno en los años que se
celebran elecciones regionales y cero en caso contrario.
68
Tabla 2
ESTADÍSTICAS DESCRIPTIVAS DE LAS VARIABLES DEL MODELO
POR COMUNIDAD AUTÓNOMA
Andalucía
Aragón
Asturias
Baleares
Canarias
Cantabria
Castilla y León
Castilla-La Mancha
Cataluña
C. Valenciana
Extremadura
Galicia
Madrid
Murcia
Navarra
País Vasco
La Rioja
España
ΔLog ( kitpu )
Log ( yit−1 )
⎛y ⎞
Log ⎜ itpu−1 ⎟
⎝ kit −1⎠
⎛L ⎞
Log ⎜ it −1 ⎟
⎝ Si ⎠
⎛ c
⎞
Log ⎜ it −1 ⎟
⎝ kmit −1 ⎠
Media
(Desv. Est)
Media
(Desv. Est)
Media
(Desv. Est)
Media
(Desv. Est)
Media
(Desv. Est)
Media
(Desv. Est)
Media
(Desv. Est)
Media
(Desv. Est)
Media
(Desv. Est)
Media
(Desv. Est)
Media
(Desv. Est)
Media
(Desv. Est)
Media
(Desv. Est)
Media
(Desv. Est)
Media
(Desv. Est)
Media
(Desv. Est)
Media
(Desv. Est)
0,0267
(0,0543)
0,0304
(0,0458)
0,0469
(0,0272)
0,0217
(0,0367)
0,0183
(0,0633)
0,0425
(0,0461)
0,0332
(0,0391)
0,0338
(0,0429)
0,0261
(0,0434)
0,0280
(0,0508)
0,0291
(0,0541)
0,0521
(0,0457)
0,0358
(0,0345)
0,0257
(0,0463)
0,0149
(0,0321)
0,0239
(0,0404)
0,0053
(0,0304)
10,4010
(0,0381)
10,5082
(0,0655)
10,4323
(0,0704)
10,6443
(0,0591)
10,4942
(0,0599)
10,4870
(0,0361)
10,4461
(0,0627)
10,3546
(0,0369)
10,5866
(0,0464)
10,4241
(0,0302)
10,2005
(000634)
10,2144
(0,0814)
10,7266
(0,0378)
10,3888
(0,0263)
10,6512
(0,0307)
10,6428
(0,0246)
10,5884
(0,0733)
0,5818
(0,1314)
0,3282
(0,0926)
0,4324
(0,1746)
1,2999
(0,0891)
0,8282
(0,1163)
0,6187
(0,1951)
0,4159
(0,1142)
0,3050
(0,1394)
1,0868
(0,0956)
0,8329
(0,1360)
0,1746
(0,1200)
0,7218
(0,1888)
1,3812
(0,1356)
0,8184
(0,1264)
0,7097
(0,0868)
0,8131
(0,1210)
0,3856
(0,0622)
–3,7521
(0,1454)
–4,6833
(0,0656)
–3,4148
(0,0612)
–2,8089
(0,1766)
–2,5885
(0,2104)
–3,3903
(0,1112)
–4,7005
(0,0635)
–4,9427
(0,0978)
–2,5826
(0,1124)
–2,7766
(0,1440)
–4,8661
(0,0980)
–3,3751
(0,0582)
–1,4358
(0,1410)
–3,4158
(0,1578)
–3,9181
(0,1188)
–2,2385
(0,1025)
–3,9540
(0,1115)
4,9117
(0,1665)
3,9573
(0,1495)
4,4823
(0,1671)
5,6223
(0,1758)
5,3719
(0,1998)
4,5743
(0,1561)
3,5324
(0,1587)
3,8124
(0,1707)
5,6474
(0,1550)
5,5667
(0,1822)
3,9737
(0,1672)
4,3095
(0,1419)
6,7855
(0,1844)
5,1539
(0,1372)
4,3246
(0,1722)
5,3018
(0,1829)
4,2296
(0,1628)
Media
(Desv. Est)
0,0293
(0,0400)
10,5007
(0,0395)
0,7987
(0,1160)
–3,5928
(0,1175)
4,8257
(0,1623)
Inicialmente se estimó la ecuación (4) utilizando Mínimos Cuadrados con Variables Fic
ticias (MCVF), se sustrajo la variable ficticia del año 2004 para evitar el problema de per
fecta multicolinealidad. Se llevaron a cabo los contrastes de Breusch y Pagan (1980) y Pe
saran (2004) 11 con los valores de los estadísticos LM = 339.2662 y CD = 7.2730
respectivamente y unos valores críticos iguales a cero en ambos casos. Tales resultados con
dujeron a rechazar la hipótesis nula de independencia de los errores entre los individuos y en
69
el tiempo, por lo que se procedió a estimar la ecuación (4) mediante Mínimos Cuadrados Ge
neralizados (MCG) y los resultados se muestran en la tabla 3.
TABLA 3
REGRESIÓN DE DATOS DE PANEL PARA LA TASA
DE CRECIMIENTO DE INFRAESTRUCTURA PÚBLICA
Método de Mínimos Cuadrados Generalizados
PANEL A: EFECTOS FIJOS
Individuales
Andalucía
Aragón
Asturias
Baleares
Canarias
Cantabria
Castilla y León
Castilla-La Mancha
Cataluña
Comunidad Valenciana
Extremadura
Galicia
Madrid
Murcia
Navarra
País Vasco
La Rioja
Temporales
τ1989
τ1990
τ1991
τ1992
τ1993
τ1994
τ1995
τ1996
τ1997
τ1998
τ1999
τ2000
τ2001
τ2002
τ2003
PANEL B: VARIABLES EXPLICATIVAS
MRr
MRl
MRn
mRr
mRl
mRn
Estimador
Erros Estándar
0,8208
0,8891
0,9311
0,8121
0,8828
0,9098
0,9118
0,8619
0,8643
0,8187
0,8228
0,9039
0,8234
0,7989
0,8889
0,9618
0,8943
0,8311
0,7665
0,8293
0,9049
0,8975
0,8353
0,7433
0,7411
0,9125
0,8947
0,7414
0,8034
1,0157
0,8500
0,8151
0,9189
0,8095
–0,0315
–0,0105
–0,0013
0,0137
0,0628*
0,0304
0,0012
–0,0550
–0,0689**
–0,0208
–0,1286***
–0,0922***
–0,0706***
–0,0532**
–0,0615***
0,0597
0,0538
0,0490
0,0448
0,0364
0,0341
0,0319
0,0356
0,0331
0,0307
0,0280
0,0264
0,0247
0,0235
0,0234
0,0256*
0,0169
–0,0038
0,0267*
0,0095
–0,0087
0,0155
0,0157
0,0189
0,0151
0,0185
0,0151
70
TABLA 3 (continuación)
REGRESIÓN DE DATOS DE PANEL PARA LA TASA
DE CRECIMIENTO DE INFRAESTRUCTURA PÚBLICA
Método de Mínimos Cuadrados Generalizados
Estimador
PANEL B: VARIABLES EXPLICATIVAS
MLl
MLr
MLn
mLl
mLr
mLn
Vit
Log (yit–1)
Erros Estándar
–0,0046
–0,0019
–0,0375***
–0,0284*
–0,0355**
–0,0525***
0,0016
–0,1621*
0,0126
0,0146
0,0141
0,0162
0,0166
0,0175
0,0048
0,0839
–0,0896
0,0643
⎞
⎛ c
Log ⎜ it −1 ⎟
km
⎝ it −1 ⎠
0,1112
0,0786
pu
ΔLog (yit–1/k it-1)
0,0670**
0,0310
⎛L ⎞
Log ⎜ it −1 ⎟
⎝ Si ⎠
PANEL C
R2
DW
0,8102
2,1643
***, **, * = Significativos al 1%, 5% y 10%, respectivamente.
El panel A de la tabla 3 muestra las estimaciones de los efectos fijos individuales y
temporales. Observe que todos los efectos fijos individuales, los cuales recogen las dife
rencias regionales, resultan estadísticamente no significativos a cualquier nivel de confian
za convencional. No obstante, si se encuentra evidencia de efectos fijos temporales, en su
mayoría negativos, y especialmente significativos a partir de la segunda mitad del perío
do muestral.
En cuanto a los estimadores de los parámetros asociados a las variables de control, ob
serve en el Panel B de la tabla 3 que todos exhiben los signos esperados, excepto el de la va
riable que recoge el efecto de la aglomeración, Log(Lit–1/Si). No obstante, esta variable re
sulta ser no significativa a cualquier nivel de confianza convencional al igual que la variable
que recoge el efecto congestión, Log(cit–1/kmit–1). Las variables que capturan los criterios de
pu
), son significativas al 10% y
desarrollo regional y de eficiencia, Log(yit–1) y Log(yit–1/k it–1
al 5% respectivamente. Por lo tanto, de acuerdo a estos resultados, el criterio de las necesi
dades especiales de infraestructura parece no jugar un papel relevante en la asignación de in
fraestructura pública en España, mientras que los criterios de desarrollo regional y eficien
cia sí han sido considerados para la distribución territorial de la infraestructura pública entre
las regiones españolas. Nuestras estimaciones sugieren, de algún modo, que el Gobierno cen
tral ha intentado sortear el dilema entre eficiencia y equidad mediante la asignación de in
versiones en infraestructura pública en las regiones de una forma relativamente equilibrada
en tales criterios.
71
Respecto a las variables que recogen el criterio de conveniencia política, note que la hi
pótesis relacionada con el efecto discriminación política se cumple en todos los casos.
Hemos obtenido que β1j > β2j, β3j y β4j > β5j, β6j para j = L, R. Por lo tanto, el Gobierno cen
tral discrimina en favor de aquellas regiones dirigidas por su propio partido y en contra de
las regiones gobernadas por los partidos de la oposición, independientemente de si gobierna
la izquierda o la derecha con o sin mayoría parlamentaria. Observe que durante gobiernos de
izquierda con minoría en el parlamento central todos los estimadores resultan negativos. Tal
período, coincidió con el inicio de la aplicación de medidas de política económica dirigidas
a corregir el severo déficit público en la primera mitad de los años noventa. No obstante, la
diferencia en los valores de los estimadores sugiere que las regiones gobernadas por parti
dos de la oposición parecen haber sufrido mayores recortes en el gasto de infraestructura pú
blica por trabajador, en especial las regiones gobernadas por partidos nacionalistas ya que
|β4L| < |β5L| < |β6L|.
La tabla 4 muestra los resultados del contraste de hipótesis secuencial propuesto. Con
siderando hasta un 10% de nivel de confianza, se rechaza la hipótesis nula en todos los casos
(valores críticos entre paréntesis). Por lo tanto, se refuerza la presencia de discriminación po
lítica independientemente de si gobierna la derecha o la izquierda al Estado español y de si
gozan de mayoría o minoría en el congreso de los diputados. Considerando hasta un 1% de
nivel de confianza, se evidencia la presencia de discriminación política cuando el partido de
izquierda (derecha) gobierna al Estado español con mayoría (minoría) parlamentaria.
TABLA 4
CONTRASTE DE HIPÓTESIS SECUENCIAL
Derecha
Izquierda
Derecha
Izquierda
Para j = L,R
↓
jM
H 1 : β1j = β2j = β3j = 0
7,4212(0,0596)
14,8596(0,0019)
si se rechaza
↓
H2jM: β1j = β2j = β3j
5,6941(0,0580)
14,1868(0,0008)
H 1jm: β4j = β5j = β6j = 0
12,1684(0,0068)
10,5359(0,0145)
si se rechaza
↓
H2jm: β4j = β5j = β6j
10,4140(0,0055)
4,8210(0,0898)
Volviendo a la tabla 3, note también, que β2j > β3j, y β5j > β6j, lo que sugiere que las re
giones gobernadas por partidos nacionalistas han sido las menos favorecidas desde el punto
de vista político en el proceso de acumulación de infraestructura pública por trabajador. De
hecho, exhiben coeficientes negativos independientemente de si el Estado español es gober
nado por la izquierda o la derecha ya sea en mayoría o minoría. Por lo tanto, podemos afir
mar que no se cumple la hipótesis de un efecto de compra de apoyo político aun cuando los
partidos nacionalistas fueron pivotes tanto para el partido de izquierda y como el de derecha
cuando presentaron minoría en el congreso de los diputados. Este resultado sugiere que el
apoyo que brindaron los partidos nacionalistas para favorecer la investidura de un determi
72
nado presidente del Gobierno del Estado no fue remunerado con un aumento de las inversio
nes públicas en las regiones gobernadas por ellos.
Al contrastar la significancia estadística individual de los parámetros de las combinacio
nes de los partidos políticos revela que cuando el Estado español es gobernado por el parti
do de derecha, los únicos parámetros estadísticamente significativos, considerando un nivel
de confianza de hasta un 10%, son β1R y β4R y con valores positivos. Por lo tanto, cuando
gobierna el partido de derecha a nivel estatal se comprueba la hipótesis de sintonía ideoló
gica con o sin mayoría en el congreso de los diputados.
Cuando el partido de izquierda gobierna al Estado español no encontramos evidencia
de sintonía ideológica. Cuando goza de mayoría parlamentaria, el único coeficiente signi
ficativo es el de las regiones gobernadas por partidos nacionalistas, el cual exhibe un signo
negativo. Como ya hemos comentado, anteriormente, cuando el partido de izquierda go
bierna al Estado español con minoría parlamentaria, obtenemos que todas las regiones ex
hiben efectos negativos de las combinaciones de partidos políticos sobre ΔLog(k itpu), sien
do más afectadas las regiones gobernadas por la oposición. Note, además, que la evidencia
es más fuerte para las regiones gobernadas por partidos de la oposición dado que la hipóte
sis nula de coeficientes iguales a cero la rechazamos al 1% cuando se trata de partidos na
cionalistas y al 5% cuando se trata del partido de derecha, mientras que sólo rechazamos
esa hipótesis en el caso de regiones gobernadas también por el partido de izquierda al nivel
de confianza del 10%.
En relación al efecto de los procesos electorales regionales, no encontramos evidencia.
En el Panel C de la tabla 3 se observa que el modelo propuesto es capaz de explicar alre
dedor del 81% de la variabilidad de la tasa crecimiento de la infraestructura pública por tra
bajador (ΔLog(k itpu )). Además, el estadístico DW esta cerca de 2, lo que sugiere la no autoco
rrelación de los residuos y la no omisión de variables relevantes en nuestra especificación.
4. Conclusiones
En este artículo hemos contrastado estadísticamente los efectos que tienen las combina
ciones de partidos políticos dirigiendo simultáneamente los Gobiernos central y regional
sobre la acumulación de la infraestructura pública de las regiones españolas. Por lo tanto, con
trastamos la existencia de Motivos de Conveniencia Política (Pork Barrel Politics) en Espa
ña, es decir la asignación de proyectos de infraestructura pública en base a criterios políticos.
Para llevar a cabo nuestras estimaciones, hemos especificado una ecuación con la tasa
de crecimiento de la infraestructura pública regional por trabajador como la variable depen
diente, la cual pretendemos explicar introduciendo variables que recojan factores políticos y
controlando por los criterios convencionales de distribución de la inversión pública basados
en el desarrollo, la eficiencia y las necesidades especiales de infraestructura de las regiones.
73
Utilizando datos de panel para las Comunidades Autónomas españolas durante el perío
do 1988-2004, encontramos evidencia de que bajo ciertas combinaciones de partidos se pro
ducen efectos estadísticamente significativos sobre la acumulación de infraestructura públi
ca regional. Nuestros resultados, en general, arrojan evidencia sobre la existencia de Motivos
de Conveniencia Política en España.
Se confirma la existencia de discriminación en favor de las regiones dirigidas por el
mismo partido que lidera al Gobierno Central y en contra de las regiones gobernadas por par
tidos de la oposición. Se produce un efecto sintonía ideológica cuando el partido de derecha
está a cargo del Gobierno Central, que indica que las regiones gobernadas también por la de
recha resultan especialmente favorecidas. Finalmente, no se encuentra evidencia de un efec
to positivo como consecuencia de la compra de apoyo político en las regiones gobernadas
por partidos nacionalistas cuando el partido que dirige al Gobierno central está en minoría.
Notas
1.
La elección del inicio de los datos no es casual y obedece a que la creación del Partido Popular, tal como lo
conocemos actualmente, se produjo en el año 1989.
2.
Por simplicidad y conveniencia en la exposición llamaremos a cualquier partido que solo tenga alcance regio
nal como partido nacionalista.
3.
Agradecemos la sugerencia de un revisor anónimo de utilizar la expresión “Motivos de Conveniencia Políti
ca” como traducción al castellano de Pork Barrel Politics.
4.
El trabajo seminal de Hibbs (1977) demostró que en varios países de Europa Occidental y Norteamérica, los
gobiernos de izquierda se preocupan más por el bajo desempleo, mientras que los gobiernos de derecha están
más preocupados por la baja inflación.
5.
La política regional de la Unión Europea (UE) pretende fomentar la reducción de las diferencias estructurales
entre regiones, el desarrollo equilibrado de las comunidades y garantizar la igualdad de oportunidades para
todos.
6.
En el período muestral utilizado, los partidos nacionalistas que lideraron algún Gobierno regional pueden ser
considerados partidos de centro-derecha. Estos incluyen el Partido Nacionalista Vasco (PNV) en el País
Vasco, Convergència i Unió (CiU) en Cataluña, Coalición Canaria (CC) en las Islas Canarias, Partido Arago
nés (PAR) en Aragón, y Unión para el Progreso de Cantabria (UPCA ) y el Partido Regionalista de Cantabria
(PRC) en Cantabria.
7.
Si en el primer año de gobierno el partido asumió el cargo antes de junio, estas variables toman el valor uno,
y cero si lo hace después de junio.
8.
Agradecemos a un evaluador anónimo por sugerir estos dos últimos efectos.
9.
RULERS es una organización sin fines de lucro cuyo propósito es compartir libremente, entre la comunidad
académica, información detallada sobre ciclos políticos en diversos países.
10. En el período 1979-1983, todas las regiones de España se establecieron como Comunidades Autónomas. El
proceso concluyó en 1996, cuando Ceuta y Melilla aprobaron los estatutos de autonomía. No obstante, estas
dos últimas ciudades no son considerados en este estudio debido a la falta de algunos datos en el período con
siderado.
11. El estadístico de Breusch y Pagan (LM) se distribuye asintóticamente como una χ2 con N(N-1)/2 grados de li
bertad donde N es el número de individuos. El Estadístico de Pesaran (CD) se distribuye como una Normal
con media cero y varianza uno.
74
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Abstract
In this paper we test the effects of different combinations of parties simultaneously holding office in
the central and regional governments on the growth rate of regional public infrastructure. Using panel
data for the regions of Spain over the 1988-2004 period, we find evidence to support that certain com
binations of parties have significant effects on the growth rate of regional public infrastructure. Based
on Pork Barrel Politics we formulate three hypotheses related to discrimination among regions, the
ideological alignment and the purchase of political support. Our results show evidence of discrimina
tion against the regions ruled by opposition parties regardless of whether the Spanish government is
led by the left or right, with or without a parliamentary majority. Ideological alignment is evident when
the right party holds office in the central government, i.e. regions ruled by them are particularly fa
vored. While, we found no evidence to support the existence of purchasing political support when the
party leading the central government is in minority.
Keywords: Public Infrastructure, Pork Barrel Politics, Panel Data, Spanish regions.
JEL classification: H54, H77, C23, O40.

Betty Agnani y Henry Aray - Instituto de Estudios Fiscales

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