1.2. Causación circular acumulativa y migración

La idea central de la causación circular acumulativa se basa en que la prosperidad en una región conduce al estancamiento de otras. Para explicar las diferencias entre el desarrollo de las regiones, ^{Myrdal (1957)} definió a la causación circular acumulativa como una constelación circular de fuerzas que tiende a actuar y a reaccionar una sobre la otra de tal manera que mantiene a un país pobre en un estado de pobreza. Mientras unas regiones son el centro de atracción de inversiones, las otras permanecen con bajos niveles de infraestructura y servicios públicos que mantienen a su población menos saludable y en un estado de abandono que los imposibilita a salir del estado de estancamiento.

En el proceso de causación circular acumulativa ocurren tres aspectos que favorecen a las regiones con suerte y perjudican a las regiones poco favorecidas en el proceso de reproducción del capital (^{Myrdal, 1957}): 1. El comercio opera favorablemente en las regiones progresistas por la creciente demanda de productos. 2. Los movimientos de capital atraen más inversiones y, finalmente, 3. La expansión económica atrae inmigrantes, y como la migración es selectiva, favorece a las comunidades que crecen rápidamente y desfavorece a otras. Las disputas entre las regiones con crecimiento desigual podrían minimizarse a través de políticas del gobierno central orientadas a lograr un crecimiento nacional similar.

Por una parte, las regiones rezagadas dejarían de perder población migrante cualificada y, por otra, las regiones con mayor prosperidad dejarían de repartir sus excedentes de bienestar con la población inmigrante. Es importante reconocer que las distintas regiones de un país comparten flujos de personas, pero también de mercancías (^{Carlino e Inman, 2013}). Los países generalmente no realizan estadísticas sobre los flujos comerciales subnacionales (por ejemplo las exportaciones internas), por lo que la atención se centra en identificar a las personas que proceden de otra región, pero no se presta atención a los flujos de mercancías ni de capital.

La concentración de la producción crea un proceso de polarización que inhibe el crecimiento de actividades en unas áreas y las concentra en otras (^{Kaldor, 1984/1996}), las revoluciones tecnológicas no benefician equitativamente a toda la geografía. En este sentido, los resultados diferenciados, como síntomas del desarrollo desigual, ocurren a causa de la inversión continua de capital para crear y mantener infraestructura de transporte y servicios públicos como formas de inmovilizar temporal y geográficamente el capital (^{Smith, 1984}). En consecuencia, el capital forma un mosaico de desarrollo geográfico desigual y evoluciona sin preocupaciones ni apegos reales por los centros industriales o por los trabajadores (^{Harvey, 2014}; ^{Walker, 1978}).

Ante la incapacidad de las regiones desfavorecidas de emplear a su población, la migración toma un papel primordial como una estrategia para los trabajadores que buscan mejorar sus oportunidades, debido a que no sólo permite la transferencia de habilidades a través de las fronteras, sino también la transferencia de amplios conocimientos que aumentan las ganancias en una región (^{Williams, 2016}) . Además, la migración selectiva hacia las ciudades con servicios explica el crecimiento urbano y la concentración de habilidades (^{Storper y Scott, 2009}) debido a que las personas con habilidades no se encuentran distribuidas uniformemente en los territorios.

En México, se ha reconocido la necesidad de explorar las dinámicas regionales para reconstruir el comportamiento nacional así como que la especialización productiva estaría relacionada con el nivel de bienestar de la población. ^{Huesca-Reynoso et al. (2010)} destacan la necesidad de analizar el efecto del cambio tecnológico en el mercado laboral de acuerdo con las particularidades de cada economía, considerando la calificación de los empleados.

En ^{Camberos et al. (2002)} se hace un análisis de los cambios económicos asociados al modelo exportador de la década de 1990 desde los cinco estados que designaron para la región noroeste (i. e. Golfo de California). En sus resultados reportan que la incidencia de la pobreza tiene un impacto diferenciado; sin embargo, no vinculan el grado de pobreza con el desempeño económico. A diferencia de ^{Camberos et al. (2002)}, nosotros reconocemos que, aunque varios estados conforman una región, existen algunos con dinámicas diferentes. La diferencia que se presentará será entre entidades con economías de aglomeración (y población inmigrante) y entidades expulsoras de población.

^{Rodríguez-Gámez y Cabrera-Pereyra (2017)} encuentran que existe un efecto arrastre de ciertas zonas con respecto a la región, a consecuencia de la interacción con los vecinos. En México, previo a la crisis financiera de 2009, documentaron un proceso virtuoso con tendencia al crecimiento en las regiones del centro y sur del país y uno vicioso en el norte de México, con tendencia al estancamiento.

En algunos trabajos se agrupa, ad hoc, a todos los estados de la frontera norte (^{Banxico, 2018}; ^{Mendoza, 2010}). En el análisis que presentamos se encontraron dos polos dentro de la región frontera norte: uno al noroeste y otro en el noreste (Cuadro 4). Algunas características con que describe ^{Mendoza (2010)} a la frontera norte, también se pueden observar en el centro del país. Por ejemplo, procesos industriales intensivos en capital, vínculo comercial con Estados Unidos e importante entrada de inversión extranjera (IED), así como un salario relativamente mayor debido a la integración con el comercio mundial.

^{Olivera-Lozano y Galindo-Pérez (2013)} analizaron únicamente la región centro y encontraron que su dinámica económica se especializa en el sector secundario y en el terciario, y que ocurre en su mayoría en los espacios metropolitanos. Nuestro análisis coincide con la agrupación de las entidades de la región centro y difiere al localizar los flujos migratorios también de otras regiones de México.

En este sentido, un análisis regional más amplio es útil para hallar otras zonas dinámicas de México. Especialmente, cuando se ha identificado un agotamiento del modelo exportador manufacturero y, consecuentemente, de la creación de empleos (^{Mendoza, 2010}).

Una dimensión que excluimos de nuestro análisis es el impacto de las fases recesivas de la economía, como las ocurridas en 1995, 2001 o 2009, para una revisión de este tema, referimos al lector a ^{Mungaray et al. (2014)} y ^{Mendoza (2010)}, quienes han reseñado para los casos de Baja California y la frontera norte, respectivamente, los impactos recesivos en el empleo y en el grado de integración de la economía mexicana con la estadounidense.

Podemos destacar la respuesta ante la crisis de 2009 que provocó el surgimiento de muchos micro negocios y pequeñas empresas, así como el reforzamiento de políticas laborales locales para facilitar la absorción de trabajadores a través de la formación técnica, los subsidios para la creación de empleo y, en general, de centros de intermediación laboral.

2.1. Identificación de aglomeraciones

Al partir del hecho de que las actividades no rutinarias se ubican mayormente en los centros urbanos (^{Larsson, 2017}), este artículo se basa en la hipótesis del cambio tecnológico basado en habilidades, la relación positiva entre las habilidades no rutinarias -i. e. analíticas e interactivas- y los puestos de innovación (^{Autor et al., 2003}; ^{Spitz-Oener, 2003}; ²⁰⁰⁶). Por ello se consideró que aquellas entidades federativas que realizan actividades basadas en tecnología e innovación tendrán mayores requerimientos de mano de obra con habilidades no rutinarias.

Para seleccionar a las entidades consideradas como aglomeraciones se propusieron dos condiciones, las cuales se basan en el crecimiento y la importancia relativa de ciertas habilidades. En la literatura se usan indicadores construidos de manera similar: 1. El instrumento dinámico de Bartik, utilizado en ^{Détang-Dessendre et al. (2016)}. 2. La medida estática de economías de aglomeración de ^{Kazekami (2017)}, este último calcula la concentración de empleos de cierto sector en una región dada.

En nuestro caso, se identificaron las regiones que presentan aglomeración de habilidades usando dos momentos o condiciones para hacer más transparente la selección de las entidades.

Condición 1. Indicador de aglomeración. Primero se calculó la tasa de crecimiento superior al promedio, donde se consideraron como entidades de aglomeración aquellas con valores positivos (Condición 1).

donde A es el indicador de aglomeración y se define como aglomeración de la entidad i en el periodo t = 2005-2017, g es la tasa de crecimiento anual de las habilidades s en la entidad i, s1 y s2 son, respectivamente, las habilidades analíticas e interactivas. Se seleccionaron como aglomeraciones las entidades con valores positivos: Aguascalientes, Baja California, Baja California Sur, Campeche, Coahuila, Colima, Durango, Guanajuato, Jalisco, México, Nayarit, Nuevo León, Puebla, Querétaro, Quintana Roo, San Luis Potosí, Sonora, Tlaxcala y Zacatecas.

Condición 2. Indicador de participación. Se calculó la participación promedio en la entidad en el periodo t= 2017, por habilidad Φ_i,s (Condición 2).

donde s ϵ {1,2,5} que son habilidades 1 analíticas, 2 interactivas y 5 manual no rutinarias. L_is es el empleo en las habilidades rutinarias en la entidad mientras que L_s es el empleo en todas las habilidades de la entidad i.

Los estados seleccionados con el indicador de participación tuvieron valores positivos: Aguascalientes, Baja California, Baja California Sur, Campeche, Coahuila, Colima, Ciudad de México, Jalisco, México, Morelos, Nayarit, Nuevo León, Querétaro, Quintana Roo, Sinaloa, Sonora, Tamaulipas, Tabasco.

Las entidades con aglomeraciones debían cumplir tanto la condición 1 como la condición 2, las cuales se presentan en la Figura 1 con trama (área con puntos), son Aguascalientes, Baja California, Baja California Sur, Campeche, Coahuila, Colima, Jalisco, México, Nayarit, Nuevo León, Querétaro, Quintana Roo y Sonora.

Fuente: elaboración propia con base en los datos del ^{INEGI (2010}; ²⁰¹⁵), cálculos de la condición 1 y 2 y el Cuadro 4.

Figura 1 México: aglomeraciones y regionalización 

En el Cuadro 4 se reportan las cinco regiones encontradas; las regiones se conforman identificando a las entidades dinámicas (aglomeraciones) y las entidades expulsoras de trabajadores. El flujo de migrantes trabajadores ocurre dentro de las regiones identificadas o, eventualmente, de regiones vecinas. Se trata de migración interna de corto alcance. Una observación importante es que las regiones encontradas son consistentes con la regionalización utilizada por ^{Banco de México (2018)} en sus reportes de economías regionales.

Adicionalmente, se identificaron las tres principales entidades expulsoras de la migración laboral hacia las entidades con aglomeraciones (Cuadro 3). Esta información permitió identificar que la migración laboral es regional, es decir, los migrantes se mueven a zonas cercanas a sus entidades de origen. Por ejemplo, Aguascalientes recibe migrantes de Zacatecas y Jalisco; Baja California de Sinaloa y Sonora; Campeche de Tabasco y Veracruz; Coahuila de Nuevo León y Durango. Así se construyeron las cinco regiones que se presentan en la Figura 1 y Cuadro 4.

Además de reconocer de cuáles entidades salen y a cuáles llegan los migrantes, en el Cuadro 4 (Panel b) se reportan los sectores de especialización y el nivel de competitividad. Esta información permite asociar el tipo de habilidades laborales que se demandan con la estructura productiva existente en las entidades aglomeradas. Destacan cinco entidades aglomeradas como poco competitivas según la clasificación de competitividad de ^{Unger (2017)} (Cuadro 8); estas entidades se especializan en turismo de playa o tienen una base monoindustrial como el sector automotriz en Aguascalientes o petrólero en Campeche.

La forma de medir la competitividad de ^{Unger (2017)} es relevante porque fundamenta la competitividad con datos del mundo del trabajo, esto es, utiliza como indicadores la productividad laboral y los salarios. En su análisis identifica dos grupos de competitividad utilizando una técnica de clúster dicotómico para reducir la varianza al interior de cada grupo y, a su vez, maximizar la diferencia entre los promedios de cada grupo. Resulta relevante identificar que en 13 entidades federativas existe aglomeración que se traduce en una tendencia económica positiva, pero ello no necesariamente implica competitividad. En cinco entidades se ha evaluado poca competitividad lo que, según ^{Unger (2017: 672)}, significa que se compensa la falta de productividad con el castigo a los salarios quedando atrapados en círculos perversos sin salida al bienestar.

Para identificar a los sectores especializados en cada entidad federativa se calculó el índice de importancia revelada (IER) del sector como el porcentaje del empleo en el estado (% empleo en estado) dividido entre el porcentaje del empleo en el país (% empleo en país). Los resultados se reportan en el panel b del Cuadro 4. Se encontró que en las entidades aglomeradas, por lo general, hay un importante sector construcción y sector inmobiliario. Algunas entidades basan su especialización en el sector manufacturero y otras en el sector turismo, esto es, servicios de esparcimiento y alojamiento. Otras áreas de especialización son las actividades del sector primario, servicios educativos y de salud, aunque estos sectores especializados sólo surgen en algunas entidades federativas focalizadas.

En el comparativo entre el año 2005 y 2017 sobre la importancia relativa de cada habilidad en la PEA de cada aglomeración, el sector turismo en zona de playa es un importante indicador de la demanda de actividades manuales no rutinarias, como ocurre en Nayarit, donde la alta concentración en servicios inclina los requerimientos hacia habilidades analíticas e interactivas, o en Baja California Sur con requerimientos analíticos y manuales no rutinarios. Mientras que los sectores de construcción y manufactureros muestran requerimientos de habilidades analíticas, manuales rutinarias y manuales no rutinarias.

En el Cuadro 5 se proporciona la fuente y la información de las variables utilizadas en las estimaciones. Esto incluye las variables de migración, empleo y producción, y las variables ficticias utilizadas.

Se realizaron dos pares de estimaciones simultáneas con ayuda del método de ecuaciones aparentemente no relacionadas (SUR, por sus siglas en inglés). El primer par de ecuaciones tiene como finalidad conocer el efecto de la oferta de habilidades sobre el crecimiento económico (Ecuaciones 1a y 1b).

Los coeficientes de interés son α₂ de la ecuación 1a -la migración no rutinaria- y α₂ de la ecuación 1b -la migración rutinaria-, ya que muestran el efecto en el PIB de los migrantes con habilidades no rutinarias y rutinarias.

donde t = 2005 a 2016, R₁ son las entidades clasificadas como aglomeraciones, log (Mnr) es el logaritmo de migración de la PEA no rutinaria, log (Mr) es el logaritmo de la migración de la PEA rutinaria log (Ip) es el logaritmo de la inversión pública, LunedtLt es la proporción de la PEA sin primaria respecto a la PEA total, log (X) es el logaritmo de las exportaciones estatales.

Se realizó una segunda estimación simultánea para conocer el efecto de la migración de empleados con habilidades sobre el empleo total, cuyas ecuaciones son 2a y 2b. En este segundo par, los coeficientes de interés son las β₂ para la migración no rutinaria (Ecuación 2a) y la migración rutinaria y manual no rutinaria (Ecuación 2b). Estos coeficientes β₂ muestran el efecto que tienen sobre la creación de empleos los migrantes con habilidades no rutinarias y los migrantes con habilidades rutinarias y manuales no rutinarias.

donde la variable dependiente ∆log (L_2005-2015) es el cambio del logaritmo del empleo; t = 2005, 2015. Las variables independientes son R que indica las entidades clasificadas como aglomeraciones, log (Mnr) es el logaritmo de migración de la PEA no rutinaria; log (Mrymnr) es el logaritmo de migración de la PEA rutinaria y manual no rutinaria (éstas son: cognitiva, manual rutinaria y manual no rutinaria); ∆log (Y_2005-2015) es el cambio en el PIB; LitLt es el logaritmo de la proporción de la PEA interactiva respecto a la PEA total; y, por último, y15 es una variable ficticia para el año 2015.

3.1. Empleo y causación circular acumulativa

Con los datos del Cuadro 6 se encontró diferencia entre la demanda de habilidades que tienen las distintas entidades denominadas aglomeraciones. Se encontró que la especialización regional gira en torno a los requerimientos de empleados con altas habilidades. Mientras unas aglomeraciones emplean a trabajadores con habilidades analíticas (Baja California, Colima y Sonora), otras demandan habilidades interactivas, como ocurre en las zonas turísticas de playa, tales como: Baja California Sur, Nayarit y Quintana Roo.

Dentro de cada región, las aglomeraciones y sus entidades vecinas mantienen, prácticamente, un mismo patrón de requerimientos de habilidades, una diferencia por destacar es que las entidades vecinas a las aglomeraciones crecen a tasas menores que la aglomeración. En promedio, la tasa de crecimiento de las aglomeraciones es 2.62% y de las entidades vecinas 1.68 por ciento. Una excepción es la región 3 Occidente, que emplea a trabajadores con ambos tipos de habilidades: analíticas e interactivas. Una posible explicación es su estructura productiva balanceada entre una orientación exportadora y centros urbanos con altos volúmenes de consumo interno.

Los resultados hallados coinciden con ^{Spitz-Oener (2006)} respecto a la sustitución de habilidades cognitivas por habilidades basadas en tecnología. En el periodo post crisis 2009-2015, los empleos cognitivos en valores absolutos se redujeron a casi la mitad, respecto a 2005-2009, y la reducción de la demanda de estas habilidades en las regiones 1 Noroeste, 2 Noreste y 5 Sur coincide con el incremento de la demanda de habilidades analíticas. Esto significa que hubo una mayor demanda de las habilidades analíticas en las entidades donde disminuyeron los requerimientos de habilidades cognitivas.

La región 3 Occidente mantuvo la demanda de habilidades cognitivas en 1,170 empleos en promedio entre 2005 y 2010, la región 4 Centro fue la única que incrementó los requerimientos de habilidades cognitivas (Cuadro 6). Lo anterior probablemente debido a que en la región centro duplicó su empleo total; los estados responsables de la demanda de empleados cognitivos fueron, en su mayoría, Morelos y Tlaxcala. Esto podría interpretarse como una etapa de desarrollo previa a la de otras entidades que conforman la región y, en esta medida, ha habido demanda para la oferta de empleados cognitivos migrantes.

En general, se observa crecimiento en términos de empleo y producción, así como migración laboral. El efecto positivo o negativo de la migración sobre la demanda de empleo depende de las habilidades del migrante y del lugar de destino. En las entidades expulsoras, el efecto de la migración sobre el empleo es -0.003%, tanto para las habilidades altas, como para el empleo total. En cambio, en las entidades receptoras el impacto es positivo (+0.001%), igualmente tanto en habilidades altas, como para el conjunto total de habilidades.

En resumen, las estimaciones de los Cuadros 7 y 8 reportan que los migrantes con habilidades altas inhiben empleos al llegar a zonas expulsoras, posiblemente como resultado de un efecto de sustitución de empleos cognitivos por los empleos analíticos contratados y multiplican empleos al llegar a entidades con aglomeración a causa de la complementariedad de empleados migrantes con los empleos existentes en esas entidades. Conforme al principio de los rendimientos decrecientes, o también llamado efecto recuperación, la productividad marginal de los migrantes es mayor en las entidades sin aglomeraciones, las cuales tienen menores niveles de producción por habitante.

En síntesis, esto corrobora indicios de causación circular acumulativa, dadas las diferencias en las tasas de crecimiento de actividad económica entre las aglomeraciones y las entidades poco prósperas en comparación con las aglomeraciones. Las diferencias pueden incluso ser visibles entre las diferentes entidades dentro de una misma región; si bien, las diferencias intrarregionales son más pequeñas.

La importancia de la causación circular acumulativa entre regiones radica en las diferencias de productividad y creación de empleo que ocurren como consecuencia de un evento inicial (i. e. accidente histórico) en el que una región se favoreció más que otras. Las diferencias regionales se expresan en variables como: infraestructura, acceso a servicios de salud, educación y calidad de vida. Sin políticas de intervención, el proceso circular de acumulación se convierte en un círculo vicioso de pobreza (^{Myrdal, 1957: 23}).