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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Crecimiento económico y desigualdades regionales en México: el impacto de la infraestructura]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Using regression analysis a quasi-production function is estimated for Mexico to examine if the public investment in infrastructure can alter the patterns of regional income, as well as to determine if the effectiveness of the public investment in infrastructure depends on its (economic and social) composition and the characteristics of the recipient regions (intermediate or lagging). This possibility has been suggested by Hansen (1965). The Mexican states were grouped by means of clusters and discriminants in two categories: intermediate and lagging. The results seem to confirm the Hansen&#8217;s thesis. Each physical indicator (synthetic) of economic public investment was statistically significant in the explanation of the regional variations of the state gross domestic product (SGDP) in the category of intermediate states. While the physical indicator (synthetic) of social infrastructure was statistically significant in the explanation of the differences of the SGDP per capita in the category of lagging states, it was not statistically significant for intermediate states. In other words, the empiric analysis demonstrates that the effectiveness of the public investment in infrastructure depends on the composition and the characteristics of the recipient regions.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[   	    <p align="justify"><font face="verdana" size="4">Art&iacute;culos</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="4"><b>Crecimiento econ&oacute;mico y desigualdades regionales en M&eacute;xico: el impacto de la infraestructura</b></font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><b>No&eacute; Ar&oacute;n Fuentes*</b></font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>* Director del Departamento de Estudios Econ&oacute;micos de El Colegio de la Frontera Norte. Correspondencia: Blvd. Abelardo L. Rodr&iacute;guez, no. 2925, Zona del R&iacute;o. Tijuana, Baja California, M&eacute;xico. C. P. 22320 Tel. (664) 631&#45;63&#45;14.</i> Correo electr&oacute;nico:</a> <a href="mailto:afuentes@colef.mx">afuentes@colef.mx</a></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Recibido en agosto de 2003    ]]></body>
<body><![CDATA[<br> Revisado en octubre de 2003</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Resumen </b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Por medio del an&aacute;lisis de regresi&oacute;n se calcula para M&eacute;xico una funci&oacute;n de cuasi&#45;producci&oacute;n, a fin de examinar si la inversi&oacute;n p&uacute;blica en infraestructura puede alterar los patrones de ingreso regional, as&iacute; como para determinar si la efectividad de dicho tipo de inversi&oacute;n depende de su composici&oacute;n (econ&oacute;mica y social) y de las caracter&iacute;sticas de las regiones receptoras (intermedias o rezagadas). Hansen (1965) ha se&ntilde;alado esta posibilidad. Las entidades federativas fueron agrupadas mediante <i>clusters</i> y discriminantes en dos categor&iacute;as: intermedias y rezagadas. Los resultados econom&eacute;tricos parecen confirmar la tesis de Hansen. Cada indicador f&iacute;sico (sint&eacute;tico) de inversi&oacute;n p&uacute;blica econ&oacute;mica fue estad&iacute;sticamente significativo para explicar las variaciones regionales del PIBE (producto interno bruto estatal) en la categor&iacute;a de estados intermedios. Si bien el indicador f&iacute;sico (sint&eacute;tico) de infraestructura social result&oacute; estad&iacute;sticamente significativo en la explicaci&oacute;n de las diferencias del PIBE <i>per capita</i> en la categor&iacute;a de estados atrasados, no lo fue en la categor&iacute;a de estados intermedios. En otras palabras, el an&aacute;lisis emp&iacute;rico realizado pone en evidencia que la efectividad de la inversi&oacute;n p&uacute;blica en infraestructura depende de su composici&oacute;n y de las caracter&iacute;sticas de las regiones receptoras.</font>               	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Palabras clave:</b> Crecimiento econ&oacute;mico, desigualdad regional, infraestructura, tesis de Hansen, M&eacute;xico.</font></p>             	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p> 	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Abstract</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Using regression analysis a quasi&#45;production function is estimated for Mexico to examine if the public investment in infrastructure can alter the patterns of regional income, as well as to determine if the effectiveness of the public investment in infrastructure depends on its (economic and social) composition and the characteristics of the recipient regions (intermediate or lagging). This possibility has been suggested by Hansen (1965). The Mexican states were grouped by means of clusters and discriminants in two categories: intermediate and lagging. The results seem to confirm the Hansen's thesis. Each physical indicator (synthetic) of economic public investment was statistically significant in the explanation of the regional variations of the state gross domestic product (SGDP) in the category of intermediate states. While the physical indicator (synthetic) of social infrastructure was statistically significant in the explanation of the differences of the SGDP per capita in the category of lagging states, it was not statistically significant for intermediate states. In other words, the empiric analysis demonstrates that the effectiveness of the public investment in infrastructure depends on the composition and the characteristics of the recipient regions.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Key words:</b> economic growth, regional inequality, infrastructure, Hansen's thesis, Mexico.</font></p>  	      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Introducci&oacute;n</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En este trabajo se utiliza un modelo de crecimiento econ&oacute;mico para probar si la inversi&oacute;n p&uacute;blica en infraestructura puede alterar los patrones de ingreso regional en M&eacute;xico, y para cuantificar el impacto real que la inversi&oacute;n p&uacute;blica por componente tiene sobre la desigualdad regional del pa&iacute;s. La pregunta de inter&eacute;s es:</font> <font face="verdana" size="2">&iquest;depende la efectividad de la inversi&oacute;n p&uacute;blica en infraestructura, de su composici&oacute;n y de las caracter&iacute;sticas de las regiones receptoras? Esto es, a fin de eliminar los desequilibrios existentes en las econom&iacute;as regionales, &iquest;se debe aplicar la inversi&oacute;n p&uacute;blica seg&uacute;n el tipo de caracter&iacute;sticas econ&oacute;micas de las regiones receptoras?</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La hip&oacute;tesis que se presenta es la de Hansen (1965), quien establece que el impacto de la inversi&oacute;n p&uacute;blica sobre el crecimiento econ&oacute;mico regional depender&aacute; de: 1) las caracter&iacute;sticas de la regi&oacute;n en la cual la inversi&oacute;n tiene lugar: congestionada, intermedia y rezagada, y 2) del tipo de inversi&oacute;n: infraestructura econ&oacute;mica, social o ambas.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para realizar la evaluaci&oacute;n, el m&eacute;todo se aplic&oacute; en dos etapas. Primero, los estados fueron agrupados en dos amplias categor&iacute;as o intermedias y rezagadas &oacute; por medio del an&aacute;lisis de <i>clusters</i> y discriminantes. Segundo, una vez definidas las variables de infraestructura mediante indicadores sint&eacute;ticos,<sup><a href="#notas">1</a></sup> se estim&oacute; una cuasi&#45;funci&oacute;n de producci&oacute;n por categor&iacute;a empleando la t&eacute;cnica de regresi&oacute;n m&uacute;ltiple para analizar estad&iacute;sticamente la relaci&oacute;n dentro del grupo entre el nivel del producto per capita y los tipos de infraestructura.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los resultados muestran, primero, que existen grandes disparidades en la dotaci&oacute;n de infraestructura en general y entre sus diferentes componentes entre las regiones de M&eacute;xico. Segundo, que estas grandes diferencias en la dotaci&oacute;n de infraestructura p&uacute;blica inciden en las disparidades en la distribuci&oacute;n de los ingresos en el pa&iacute;s. Tercero, que al distinguir por localizaci&oacute;n, tanto la intensidad como la significancia de la infraestructura en sus diferentes componentes se torna positiva para el a&ntilde;o 1998. Es decir, similarmente a la hip&oacute;tesis de Hansen (1965), que plantea que la productividad del capital p&uacute;blico es m&aacute;s elevada en las regiones menos desarrolladas, encontramos que en las regiones caracterizadas por un nivel de desarrollo intermedio, las infraestructuras ligadas a las actividades productivas o econ&oacute;micas explican las disparidades del ingreso <i>per capita</i>, mientras que en las regiones m&aacute;s atrasadas son las infraestructuras con mayores efectos en el bienestar social las que determinan los niveles de ingresos.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Estos resultados tienen claramente implicaciones de pol&iacute;tica econ&oacute;mica, en el sentido de que la inversi&oacute;n p&uacute;blica juega un papel estrat&eacute;gico en los procesos de desarrollo econ&oacute;mico regional en M&eacute;xico. En otras palabras, ocurre que la pol&iacute;tica regional que ha de aplicarse debe tener la encomienda de ayudar a resolver el problema de los desequilibrios regionales sin afectar el crecimiento econ&oacute;mico nacional. Esto indica que la inversi&oacute;n p&uacute;blica en infraestructura econ&oacute;mica se debe dirigir hacia las regiones intermedias, ya que es all&iacute; donde tiene un mayor impacto. Asi mismo, la infraestructura social debe destinarse a las regiones atrasadas, para que &eacute;stas puedan desarrollar una base s&oacute;lida en lo que respecta a recursos humanos y posteriormente recibir inversiones en infraestructura econ&oacute;mica.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El trabajo est&aacute; organizado en cinco secciones. En la primera, se analiza la tesis de Hansen. En la segunda, se presenta la clasificaci&oacute;n y cuantificaci&oacute;n de la infraestructura en M&eacute;xico; en la tercera secci&oacute;n, se muestran indicadores de la dotaci&oacute;n de la infraestructura en las regiones mexicanas; en la cuarta, se se&ntilde;ala el impacto de la infraestructura en el ingreso regional; finalmente, se presentan las implicaciones de pol&iacute;tica regional del estudio y las conclusiones.</font></p>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>La teor&iacute;a de Hansen</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Una teor&iacute;a relevante del efecto de la inversi&oacute;n en infraestructura p&uacute;blica sobre los niveles de ingreso regional en pa&iacute;ses menos desarrollados es la de Hansen (1965). Este autor plantea que, para eliminar los desequilibrios existentes en las econom&iacute;as regionales, la inversi&oacute;n p&uacute;blica &oacute;en capital econ&oacute;mico (EOC), social ( SOC) o en ambos (IG) &oacute; se debe aplicar dependiendo del tipo de caracter&iacute;sticas econ&oacute;micas de las regiones receptoras. Las regiones se clasifican en tres amplios grupos: congestionadas, intermedias y rezagadas.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las regiones congestionadas se caracterizan por una densidad de poblaci&oacute;n elevada y alta concentraci&oacute;n de la actividad comercial e industrial, as&iacute; como de infraestructuras p&uacute;blicas. Cualquier beneficio social marginal es menor que el costo social de contaminaci&oacute;n y congestionamiento. Las regiones intermedias se distinguen por un entorno favorable para una mayor actividad econ&oacute;mica; cuentan con abundancia de mano de obra calificada, energ&iacute;a barata y materias primas. Es presumible que la inversi&oacute;n p&uacute;blica en infraestructuras provoque un beneficio social mayor que el costo marginal. Las regiones atrasadas se caracterizan por su bajo nivel de vida, la inadecuada estructura productiva, en particular el peso de la agricultura, y de industrias estancadas o en declive. Esta situaci&oacute;n econ&oacute;mica es poco atractiva para las nuevas empresas y la inversi&oacute;n en infraestructura p&uacute;blica tendr&aacute; un impacto reducido.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Por tanto, la efectividad de la inversi&oacute;n en infraestructuras depender&aacute;, como se ha mencionado, de su distinta composici&oacute;n, de las caracter&iacute;sticas de la regi&oacute;n receptora, as&iacute; como del momento en que se realice la inversi&oacute;n. En las regiones caracterizadas por un nivel de desarrollo intermedio, las infraestructuras m&aacute;s directamente vinculadas a las actividades productivas explican las disparidades del ingreso, mientras que en las regiones m&aacute;s atrasadas son las infraestructuras con mayores efectos en el bienestar social las que determinan los niveles de ingresos. En suma, la hip&oacute;tesis de Hansen establece que la productividad del capital p&uacute;blico es m&aacute;s elevado en las regiones menos desarrolladas.</font></p>    	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p> 	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Clasificaci&oacute;n y cuantificaci&oacute;n de las infraestructuras</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Un problema de la teor&iacute;a de Hansen es la operacionalidad emp&iacute;rica directa. En general, se dispone de informaci&oacute;n cuantitativa y cualitativa sobre los diversos equipamientos p&uacute;blicos existentes, pero no es posible medirlos directa y un&iacute;vocamente. En consecuencia, no existe un consenso sobre los tipos y valoraci&oacute;n de las infraestructuras de una determinada regi&oacute;n.</font></p>  	      <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Clasificaci&oacute;n de la infraestructura</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La totalidad de equipamientos p&uacute;blicos pueden clasificarse como infraestructura institucional e infraestructura f&iacute;sica.<sup><a href="#notas">2</a></sup> Asu vez, las distintas infraestructuras f&iacute;sicas pueden agruparse en dos grandes categor&iacute;as: econ&oacute;micas y sociales. La primera apoya directamente a las actividades productivas. La segunda permite proveer servicios sociales, vinculados directamente con el bienestar social de los consumidores e indirectamente con las actividades productivas. La infraestructura f&iacute;sica econ&oacute;mica&#45;inversi&oacute;n p&uacute;blica econ&oacute;mica ( EOC) est&aacute; integrada por el conjunto de equipamientos conocidos como "infraestructura b&aacute;sica." Diewert (1986) la agrupa en las cuatro categor&iacute;as siguientes:</font></p>     <blockquote>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2">1. La destinada a la prestaci&oacute;n de servicios p&uacute;blicos de abastecimiento de agua, electricidad y gas natural, recolecci&oacute;n de basura y depuraci&oacute;n de residuos;</font></p>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2">2. La destinada a la prestaci&oacute;n de servicios de telecomunicaciones: servicios telef&oacute;nicos, postales, por cable, fax, etc&eacute;tera;</font></p>       ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">3. La relacionada con el transporte: carreteras, ferrocarriles, v&iacute;as fluviales, puertos y aeropuertos; y,</font></p>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2">4. La relacionada con la gesti&oacute;n del suelo, como mejora de drenajes, prevenci&oacute;n de inundaciones, irrigaci&oacute;n, entre otras.</font></p> </blockquote>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La infraestructura f&iacute;sica social (SOC), o equipamientos sociales, est&aacute; integrada por:</font></p>   			    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La relacionada con equipamientos educativos, salud, culturales y una serie de edificios administrativos y bienes de equipos utilizados en la administraci&oacute;n.</font></p>   			    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>La cuantificaci&oacute;n de la infraestructura</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Con respecto a la cuantificaci&oacute;n de dotaci&oacute;n de infraestructura p&uacute;blica f&iacute;sica en una determinada regi&oacute;n existen distintas valoraciones. Seg&uacute;n informaci&oacute;n disponible sobre dotaciones de infraestructura, es necesario distinguir entre dotaciones absolutas y relativas. Las primeras se refieren a la existencia de un determinado nivel de capital p&uacute;blico. En tanto, las segundas est&aacute;n relativizadas respecto de alg&uacute;n indicador de tama&ntilde;o o necesidad, normalmente la superficie o la poblaci&oacute;n.</font></p>  			    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las dotaciones absolutas pueden clasificarse en dos grupos, dependiendo de c&oacute;mo se haya abordado su medici&oacute;n, en t&eacute;rminos f&iacute;sicos o en t&eacute;rminos monetarios. En unidades monetarias, existen dos indicadores:</font></p>                 <blockquote>                   <p align="justify"><font face="verdana" size="2">1. Indicadores de flujo: como la formaci&oacute;n bruta de capital p&uacute;blico en cada tipo de infraestructuras.</font></p>                   <p align="justify"><font face="verdana" size="2">2. Indicadores de acervo: como la estimaci&oacute;n del acervo de capital acumulado en las distintas categor&iacute;as de infraestructuras.<sup><a href="#notas">3</a></sup></font></p>             </blockquote>                 ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">En t&eacute;rminos f&iacute;sicos, pueden medirse como:</font></p>                 <blockquote>                   <p align="justify"><font face="verdana" size="2">1. Indicadores parciales: referidos a cada categor&iacute;a o subcategor&iacute;a de infraestructuras; por ejemplo, kil&oacute;metros de carretera, kil&oacute;metros de l&iacute;neas de ferrocarril, l&iacute;neas telef&oacute;nicas instaladas, etc&eacute;tera.</font></p>                   <p align="justify"><font face="verdana" size="2">2. Indicadores sint&eacute;ticos: obtenidos por categor&iacute;as de infraestructuras con diferente nivel de agregaci&oacute;n por medio de &iacute;ndices diversos.</font></p>             </blockquote>                 <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Cada una de estas medidas representa ventajas e inconvenientes. La mayor ventaja de los indicadores en t&eacute;rminos monetarios es que resuelven el problema de la agregaci&oacute;n mediante criterios de costo, facilitando las comparaciones entre distintos tipos de infraestructura. La desventaja es que en la medida en que se den mayores costos de producci&oacute;n de la infraestructura o por ejemplo, el costo por kil&oacute;metro de carretera en una monta&ntilde;a &oacute; se contabilizar&aacute; como mayores dotaciones de infraestructura y consecuentemente sobreestimar&aacute; la dotaci&oacute;n efectiva de &eacute;sta. En el caso de las regiones en M&eacute;xico esto ocurre, sobre todo en la construcci&oacute;n de transporte, debido a las desiguales dificultades orogr&aacute;ficas del terreno.</font></p>  			    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La mayor ventaja de los indicadores en t&eacute;rminos f&iacute;sicos radica en que, adem&aacute;s de evitar el problema de sobreestimaci&oacute;n, proporcionan una riqueza informativa muy &uacute;til para valoraciones de detalle. El menor atractivo es el problema de c&oacute;mo agregarlos para obtener un indicador global de infraestructura. Esto es, cu&aacute;l debe ser la ponderaci&oacute;n otorgada a cada una de las variables observables que forman parte del &iacute;ndice y qu&eacute; forma funcional debe emplearse para su agregaci&oacute;n. Por otro lado, las dotaciones relativas son el resultado de relacionar un indicador absoluto con un indicador de tama&ntilde;o o necesidad. Ello permite una primera aproximaci&oacute;n a la demanda potencial de cada regi&oacute;n. Indicadores generales de demanda de muchas de las infraestructuras son: la poblaci&oacute;n, superficie y valor agregado bruto de la regi&oacute;n. La mayor&iacute;a de los estudios tienden a relativizar los indicadores respecto a la superficie cuando se trata de infraestructura tipo red y respecto a la poblaci&oacute;n cuando se trata de infraestructura tipo cobertura territorial. En lo que se refiere a la medici&oacute;n, las unidades en las que est&aacute;n expresadas las variables observables o indicadores no son comparables, ya que las escalas son distintas. El criterio m&aacute;s habitual consiste en convertir las variables en magnitudes adimensionales mediante la normalizaci&oacute;n respecto al m&aacute;ximo valor de esa variable, pudiendo tomar valores entre 0 y 100. (Biehl,1980, 1986 y 1988) y Cutanda y Paricio (1994).</font></p>   			    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>El m&eacute;todo de indicadores sint&eacute;ticos</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En lo que se refiere a la medici&oacute;n de la infraestructura por medio de indicadores sint&eacute;ticos, se utiliz&oacute; el m&eacute;todo de Biehl (1986). Las series de datos sobre infraestructura se convirtieron en magnitudes adimensionales mediante normalizaci&oacute;n, como porcentaje respecto al m&aacute;ximo valor de esa variable, pudiendo tomar valores entre 0 y 100. Formalmente el m&eacute;todo consiste en calcular:</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/regsoc/v15n27/a3e1.jpg"></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">donde:</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">a<sub>j,r </sub> = equipamiento de infraestructura relacionado con la poblaci&oacute;n o superficie por subcategor&iacute;a j y regi&oacute;n r.</font></p>  			    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">a<sub>MAX,r</sub>= medida de la regi&oacute;n con el valor m&aacute;ximo.</font></p>  			    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">S<sub>j,r</sub> = indicador normalizado para la regi&oacute;n y subcategor&iacute;a j.</font></p>   			    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">A continuaci&oacute;n se obtuvo el indicador de infraestructura para cada categor&iacute;a (econ&oacute;mica o social) como una media aritm&eacute;tica de los indicadores de las principales categor&iacute;as:</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/regsoc/v15n27/a3e2.jpg"></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">donde:</font></p>   			    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">I<sub>i,r</sub> = es el indicador de la categor&iacute;a i y la regi&oacute;n r.</font></p>   			    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">S<sub>j,r</sub> = es el indicador de la subcategor&iacute;a j que es incluido en la categor&iacute;a i.</font></p>   			    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Finalmente, dado que las categor&iacute;as principales (<i>i.e.</i>, EOC y SOC) son insustituibles en mayor o menor grado, se agregan mediante una media geom&eacute;trica para obtener el indicador de infraestructura global (IG)</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/regsoc/v15n27/a3e3.jpg"></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">donde:</font></p>   			    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">IG = es el indicador global de infraestructura</font></p>   			    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Puede verse una descripci&oacute;n m&aacute;s detallada del enfoque y sus resultados en Biehl (1986).</font></p>   			    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p> 			    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>La infraestructura en las regiones mexicanas</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Una vez discutidos los elementos conceptuales b&aacute;sicos sobre las infraestructuras y estableciendo que la cuantificaci&oacute;n de la infraestructura seguida en este estudio se lleva a cabo por el m&eacute;todo de indicadores sint&eacute;ticos, estamos en capacidad de analizar la disparidad regional de la dotaci&oacute;n de la infraestructura p&uacute;blica en el caso de M&eacute;xico. En el <a href="/img/revistas/regsoc/v15n27/a3c1.jpg" target="_blank">cuadro 1</a> se recogen de forma sint&eacute;tica las dos categor&iacute;as, la EOC y la SOC, y un indicador general (IG). El EOC se calcul&oacute; como media aritm&eacute;tica de las dotaciones de carreteras, ferrocarriles, puertos, aeropuertos, telecomunicaciones y energ&iacute;a. El indicador social se ha calculado como la media aritm&eacute;tica de las dotaciones de educaci&oacute;n y salud p&uacute;blica. El IG es la media geom&eacute;trica de los anteriores. De la informaci&oacute;n del cuadro se pueden desprender las observaciones siguientes:</font></p>   			<ul id="l5"> 				    <li> 					    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El IG de infraestructura p&uacute;blica tiene un valor medio de 61.4; el Distrito Federal alcanza el m&aacute;ximo, mientras que la peor dotada es Tlaxcala. Comparando el IG con el &iacute;ndice del PIB, se observa c&oacute;mo, en general, las regiones con mayores dotaciones de infraestructura p&uacute;blica muestran mayores niveles de PIB.</font></p> 			  </li>  				    <li> 					    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El EOC tiene un valor medio de 33.4 inferior al valor medio de SOC y IG, y su grado de dispersi&oacute;n es, por el contrario, superior, revelando mayores disparidades regionales. En este caso, tambi&eacute;n es el Distrito Federal el que alcanza el valor m&aacute;ximo, superando en m&aacute;s de 10 veces la dotaci&oacute;n m&iacute;nima, que corresponde al estado de Chiapas.</font></p> 				</li>  				    ]]></body>
<body><![CDATA[<li> 					    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El SOC presenta rasgos m&aacute;s favorables que el econ&oacute;mico en su distribuci&oacute;n regional. El valor medio es mayor, 60.0, y su dispersi&oacute;n relativa es menor. La regi&oacute;n que alcanza la dotaci&oacute;n m&aacute;xima, Chiapas, supera en casi 3 veces la dotaci&oacute;n del estado peor citado, Baja California. En general, los estados logran dotaciones mayores en el indicador SOC que en el EOC.</font></p> 				</li>     </ul>  			    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">As&iacute;, este an&aacute;lisis general sobre las dotaciones de infraestructura p&uacute;blica al nivel regional parece confirmar que un mayor desarrollo econ&oacute;mico est&aacute; ligado con una mayor dotaci&oacute;n de infraestructura p&uacute;blica, independientemente de la relaci&oacute;n de causalidad. La informaci&oacute;n contenida en el cuadro evidencia c&oacute;mo, en general, las regiones caracterizadas por un nivel de desarrollo menor &#45;Chiapas, Tabasco, Veracruz, Puebla, Zacatecas y Oaxaca&oacute; presentan dotaciones de infraestructura general inferiores a la media.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Contrariamente, salvo alguna excepci&oacute;n, las regiones mejor dotadas en infraestructura p&uacute;blica consiguen niveles de ingreso superiores.</font></p>   			    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p> 			    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>El impacto de la infraestructura en el ingreso regional</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Retomando la hip&oacute;tesis de Hansen, a continuaci&oacute;n se pretende estimar los efectos de la infraestructura p&uacute;blica en la productividad y el crecimiento del ingreso en las regiones de M&eacute;xico. Partimos de una agrupaci&oacute;n estad&iacute;stica de los estados en las categor&iacute;as de intermedios y rezagados, empleando el an&aacute;lisis de <i>clusters</i> y discriminantes. Seguidamente, se estima un conjunto de ecuaciones lineales mediante el an&aacute;lisis de regresi&oacute;n m&uacute;ltiple para probar si un mayor crecimiento est&aacute; ligado con una mayor dotaci&oacute;n de infraestructuras econ&oacute;micas, sociales, o ambas.</font></p>  			    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Clasificaci&oacute;n regional mediante an&aacute;lisis de <i>clusters</i></b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Looney y Fredickson (1981) se&ntilde;alan que la hip&oacute;tesis de Hansen no tiene una operacionalidad emp&iacute;rica directa. Por ejemplo, de la utilizaci&oacute;n de la variable ingreso <i>per capita</i> tal vez no surja una distinci&oacute;n clara entre las categor&iacute;as de estados intermedias y re zagadas. Estos autores, para evitar juicios a la hora de clasificar a los estados en intermedios y atrasados, decidieron una regla basada en el an&aacute;lisis de <i>clusters</i> como instrumento en la clasificaci&oacute;n regional. Los atributos regionales empleados en el an&aacute;lisis fueron: 1) porcentaje de poblaci&oacute;n en &aacute;reas urbanas (ciudades mayores a 20,000 habitantes); 2) porcentaje de la poblaci&oacute;n que regularmente consume leche; 3) valor de las ventas por trabajador en el sector industrial; 4) porcentaje de la fuerza de trabajo clasificados como no obreros; 5) porcentaje de casas con electricidad; 6) porcentaje de casas con agua entubada, y 7) porcentaje de la poblaci&oacute;n con seis o m&aacute;s a&ntilde;os de estudio.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">De esta manera establecieron una clasificaci&oacute;n clara por categor&iacute;a, atendiendo a la diferencia del valor de la media de las siete variables incluidas en el an&aacute;lisis de <i>clusters.</i> Adem&aacute;s, estos resultados de clasificaci&oacute;n se ajustaron mediante un an&aacute;lisis de discriminantes para determinar la probabilidad de que las observaciones correspondieran a la clasificaci&oacute;n correcta. La probabilidad de estar en el grupo correcto fue mayor al 90% en cada entidad federativa excepto en el Estado de M&eacute;xico, que tuvo un 63%. Cuando el producto interno bruto estatal (PIBE) fue incluido como otra variable, las categor&iacute;as permanecieron inalteradas.</font></p>  			    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El an&aacute;lisis de Looney y Fredickson (1981) fue replicado utilizando informaci&oacute;n del INEGI correspondiente a 1998. Los resultados fueron satisfactorios y concuerdan con estas estimaciones (v&eacute;ase <a href="/img/revistas/regsoc/v15n27/a3c2.jpg" target="_blank">cuadro 2</a>). En el caso de las regiones atrasadas, incluyen los mismos estados, aunque el orden cambi&oacute; dentro del grupo: Campeche, Michoac&aacute;n, Colima, Tlaxcala, Tabasco, Puebla, Yucat&aacute;n, Oaxaca, Quintana Roo, Durango, Nayarit, Morelos, Chiapas, Zacatecas, Hidalgo, Quer&eacute;taro, Guanajuato y Veracruz. En el caso de las regiones intermedias se incluyen: Distrito Federal, Estado de M&eacute;xico, Aguascalientes, Chihuahua, Jalisco, Baja California, Baja California Sur, Sonora, Coahuila, Sinaloa, Tamaulipas y Nuevo Le&oacute;n. Los valores promedio dentro del grupo son pr&aacute;cticamente los mismos, lo que nos permite una clara agrupaci&oacute;n por categor&iacute;a de desarrollo. Ambos grupos parecen quedar dentro de la clasificaci&oacute;n de Hansen, por lo que se adopta &eacute;sta para efectuar el an&aacute;lisis de regresi&oacute;n.</font></p>   			    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><font face="verdana" size="2"><b>An&aacute;lisis de regresi&oacute;n</b></font></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">A partir de la agrupaci&oacute;n obtenida mediante la t&eacute;cnica de <i>clusters</i> y discriminantes, se procedi&oacute; a realizar un an&aacute;lisis de regresi&oacute;n m&uacute;ltiple, para medir el impacto que el capital p&uacute;blico ha podido tener en la explicaci&oacute;n de las disparidades del ingreso <i>per capita </i>en las regiones mexicanas. Se estim&oacute; una cuasi&#45;funci&oacute;n de producci&oacute;n en cuanto a los grupos de regiones atrasadas e intermedias por componente de inversi&oacute;n de la forma siguiente:</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/regsoc/v15n27/a3e4.jpg"></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Donde <i>i</i> representa los estados individuales, <i>Y</i> es el PIBE <i>per capita</i> para 1998, <i>E</i> es una variable de control por diferencias de estructura econ&oacute;mica que representa el empleo industrial y de servicios, datos para 1998, <i>I</i> es el indicador de infraestructura <i>&#45;i.e.,</i> IG, EOC y SOC&#45; y <i>e</i> representa el t&eacute;rmino de error.<sup><a href="#notas">4</a></sup>  El PIBE y  los indicadores de infraestructura fueron estandarizados, tomando como referencia al estado mejor equipado y asign&aacute;ndole un valor de 100, como fue mencionado anteriormente. En el examen del impacto de la infraestructura, los tres indicadores se consideraron separada y conjuntamente. Los resultados del an&aacute;lisis de regresi&oacute;n en cuanto a estados y categor&iacute;as de regiones y componentes de la infraestructura se presentan en el <a href="#c3">cuadro 3</a>. Las variables de infraestructura se incluyeron al final, para determinar, en el margen, si la infraestructura contribu&iacute;a significativamente a la mejora del R2, dados los valores de las otras variables independientes. Los valores que aparecen entre par&eacute;ntesis bajo los coeficientes estimados son los estad&iacute;sticos <i>t&#45;student</i>.</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="c3"></a></font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/regsoc/v15n27/a3c3.jpg"></font></p> 			    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En la parte superior del <a href="#c3">cuadro 3</a> se muestran los resultados correspondientes al total de las entidades federativas de M&eacute;xico. La regresi&oacute;n en su conjunto es significativa; es decir, los tres indicadores de infraestructura p&uacute;blica parecen tener un impacto positivo y significativo para disminuir las disparidades regionales. El IG tiene un mayor coeficiente que los indicadores EOC y SOC. Si la influencia de EOC y SOC es considerada por separado, entonces el EOC tiene mayor influencia que el SOC. Los resultados obtenidos son los esperados y revelan los "hechos estilizados" entre la productividad global y la dotaci&oacute;n de infraestructura.<sup><a href="#notas">5</a></sup></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En el mismo cuadro en la parte media e inferior aparecen los resultados por tipo de regi&oacute;n &oacute; rezagadas e intermedias. Con respecto a las variables de infraestructura para las regiones rezagadas, el coeficiente de EOC no es significativo estad&iacute;sticamente (al nivel del 95%) en la explicaci&oacute;n de la dispersi&oacute;n dentro del grupo del PIB <i>per capita</i>, mientras que el coeficiente del indicador SOC explica satisfactoriamente las diferencias en el ingreso <i>per capita</i> en la categor&iacute;a de regiones atrasadas. La regresi&oacute;n en su conjunto muestra que el coeficiente EOC no es significativo, en tanto que el resto es significativo estad&iacute;sticamente. Los resultados obtenidos ponen de manifiesto el "hecho estilizado" entre la productividad global de las regiones rezagadas y sus dotaciones de infraestructura. En la parte inferior del <a href="#c3">cuadro 3</a>, al ser considerado separadamente, el coeficiente de EOC resulta estad&iacute;sticamente significativo (al nivel del 95%) en la explicaci&oacute;n de la dispersi&oacute;n dentro del grupo del PIB <i>per capita</i> de la categor&iacute;a de regiones intermedias. Contrariamente, el coeficiente del indicador SOC no es estad&iacute;sticamente satisfactorio en la explicaci&oacute;n de las diferencias en el ingreso en la misma categor&iacute;a de regiones. La regresi&oacute;n en su conjunto muestra que SOC no es significativo mientras que el resto es significativo estad&iacute;sticamente. Los resultados obtenidos muestran el "hecho estilizado" entre la productividad global de las regiones intermedias y sus dotaciones de infraestructura.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los par&aacute;metros estimados sugieren que la inversi&oacute;n en capital p&uacute;blico tiene un impacto positivo para disminuir las diferencias del ingreso al nivel regional, y que el impacto de EOC es mayor cuando es mayor el desarrollo econ&oacute;mico de la regi&oacute;n. Contrariamente, el impacto de SOC es mayor cuando menor es el desarrollo econ&oacute;mico de la regi&oacute;n. Los resultados obtenidos son los esperados y pudieran tomarse como una prueba concluyente de la hip&oacute;tesis de Hansen. Sin embargo, deben hacerse ciertas consideraciones. Primero, la especificaci&oacute;n de la ecuaci&oacute;n estimada no incluye capital privado, por lo que los resultados obtenidos pueden estar sujetos a un sesgo por omisi&oacute;n de variables. Segundo, los indicadores de infraestructura act&uacute;an como variables ex&oacute;genas en las estimaciones y, conjuntamente con las disparidades del empleo, determinan las diferencias en el ingreso regional. Sin embargo, la causalidad puede correr en direcci&oacute;n opuesta, con las disparidades del ingreso como la causa de las disparidades de la infraestructura. Si el indicador de infraestructura es end&oacute;geno, la estimaci&oacute;n por m&iacute;nimos cuadrados ordinarios (MCO) produce estimaciones de los par&aacute;metros sesgadas e inconsistentes. Para contabilizar por estos efectos de omisi&oacute;n de variables y simultaneidad, se aplic&oacute; el m&eacute;todo de variables instrumentales (MCI); los resultados se presentan en el <a href="#c4">cuadro 4</a>.</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="c4"></a></font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/regsoc/v15n27/a3c4.jpg"></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En la columna 1 del <a href="#c4">cuadro 4</a>, los instrumentos son las mismas variables utilizadas como regresores para el a&ntilde;o de 1985. Mientras que en la columna 2 los instrumentos utilizados son las anteriores variables m&aacute;s las variables poblaci&oacute;n y densidad de cada entidad federativa correspondientes al mismo a&ntilde;o. Como se demuestra en el cuadro, los coeficientes son estables y a partir del valor de la prueba de Hausman se muestra que la hip&oacute;tesis de exogeneidad del indicador de infraestructura no puede rechazarse en ninguno de los casos. En consecuencia, podemos concluir, con las consideraciones anteriormente hechas, que la inversi&oacute;n en capital p&uacute;blico tiene un impacto positivo y favorable sobre las diferencias regionales.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En el caso de M&eacute;xico, la evidencia emp&iacute;rica muestra, a pesar de las limitaciones de informaci&oacute;n, que la inversi&oacute;n en infraestructura p&uacute;blica es un factor explicativo de las diferencias de ingreso regional. No obstante, y debido a la inexistencia de un sistema de cuentas regionales, parece necesario generar estudios m&aacute;s completos y detallados para obtener una relaci&oacute;n m&aacute;s clara entre inversi&oacute;n p&uacute;blica y crecimiento econ&oacute;mico. En concreto, series temporales de infraestructura p&uacute;blica y la aplicaci&oacute;n de t&eacute;cnicas de panel pueden ser de utilidad en este campo. Sin embargo, los problemas de un estudio como &eacute;ste, sobre todo en la construcci&oacute;n de la base de informaci&oacute;n, dificultan dicha tarea.</font></p>   	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p> 	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Conclusiones</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La posibilidad de que la inversi&oacute;n en infraestructura p&uacute;blica pueda alterar los patrones de ingreso regional ha sido motivo de discusi&oacute;n reciente en la investigaci&oacute;n aplicada sobre el crecimiento econ&oacute;mico regional. Esta posibilidad se ha se&ntilde;alado claramente en el enfoque relacionado con el crecimiento desequilibrado de Hansen (1965). Si existe una vinculaci&oacute;n estable entre infraestructura e ingreso regional, podemos decir que el sector p&uacute;blico tiene una poderosa herramienta a su disposici&oacute;n para tomar decisiones de pol&iacute;tica regional.</font></p>   	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En este sentido, el objetivo principal de este estudio fue evaluar la hip&oacute;tesis de Hansen que establece que la productividad del capital p&uacute;blico difiere de acuerdo con el tipo de infraestructura y la localizaci&oacute;n de la inversi&oacute;n p&uacute;blica. En el caso de M&eacute;xico, los resultados parecen confirmar la tesis de Hansen. Cada indicador de EOC fue estad&iacute;sticamente significativo en la explicaci&oacute;n de las variaciones regionales del PIB en la categor&iacute;a de estados intermedios. Mientras tanto, el indicador SOC fue estad&iacute;sticamente significativo en la explicaci&oacute;n de las diferencias del PIB <i>per c&aacute;pita</i> en la categor&iacute;a de estados atrasados, pero no en la categor&iacute;a de estados intermedios.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">De lo anterior se desprenden claras implicaciones de pol&iacute;tica presupuestaria y regional. En primer lugar, resulta necesario insistir en la generaci&oacute;n de una "pol&iacute;tica sostenida" de dotaci&oacute;n de infraestructuras que se convierta en un componente importante de la pol&iacute;tica regional dadas las carencias todav&iacute;a existentes. No obstante, cada vez ser&aacute; m&aacute;s necesario llevar a cabo una evaluaci&oacute;n rigurosa de los proyectos en aras de aumentar la eficiencia del gasto p&uacute;blico. En segundo lugar, cabe se&ntilde;alar la necesidad de comparar los crecimientos potenciales y reales de las regiones y analizar en este contexto la pol&iacute;tica de infraestructura m&aacute;s adecuada. En tercer lugar, es necesario reflexionar en la conveniencia de aumentar la dotaci&oacute;n de infraestructura en regiones con una sobreutilizaci&oacute;n de la capacidad productiva.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Finalmente, debe reconocerse que los resultados obtenidos sobre los efectos de la infraestructura est&aacute;n condicionados, en parte, por la informaci&oacute;n disponible. Por tanto, sigue siendo necesario aumentar la cantidad y calidad de las estad&iacute;sticas regionales sobre infraestructura. Con ello, se podr&aacute; evaluar y matizar mejor su impacto sobre el crecimiento de las regiones mexicanas.</font></p>    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p> 	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><b><a href="/img/revistas/regsoc/v15n27/html/a3a.html" target="_blank">Ap&eacute;ndice estad&iacute;stico</a></b></font></p> <font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p> 	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Bibliograf&iacute;a</b></font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Biehl, D. (1980), "Determinants of Regional Disparities and the Role of Public Finance", <i>Public Finance</i>, vol. XXXV, no. 1, pp. 44&#45; 71.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6375720&pid=S1870-3925200300020000300001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;&#150; (ed.) (1986),"The Contribution of Infrastructure to Regional Development", Final Report of the Infrastructure Study Group, Luxemburgo, &Aacute;rea de Pol&iacute;tica Regional, Comisi&oacute;n de las Comunidades Europeas, partes 1 y 2.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6375722&pid=S1870-3925200300020000300002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;&#150; (1988), "Infraestructuras y desarrollo regional", <i>Papeles de Econom&iacute;a Espa&ntilde;ola</i>, no. 35, pp. 293&#45;310.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6375724&pid=S1870-3925200300020000300003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font>	</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Canaleta, C., P. Arzoz y M. G&aacute;rate (1998), "La pol&iacute;tica de infraestructuras y equipamiento de la Uni&oacute;n Europea", en Mella M&aacute;rquez (coord.), Econom&iacute;a y pol&iacute;tica regional en Espa&ntilde;a ante la Europa del Siglo XXI, Akal Textos.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6375726&pid=S1870-3925200300020000300004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font>	</p> 	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Cutanda A. y J. Paricio (1992), "Crecimiento econ&oacute;mico y desigualdades regionales: el impacto de la infraestructura", <i>Papeles de Econom&iacute;a Espa&ntilde;ola</i>, no. 51, pp. 83&#45;101.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6375728&pid=S1870-3925200300020000300005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font>	</p> 	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;&#150; (1994), "Infrastructure and Regional Economic Growth: the Spanish Case", <i>Regional Studies</i>, vol. 28, no. 1.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6375730&pid=S1870-3925200300020000300006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font>	</p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Diewert, W. E.(1986), "The Measurement of the Economic Benefits of Infrastructure Services" (notas), <i>Economics and Mathematical Systems</i>, no. 278, Berl&iacute;n, Springer&#45;Verlang.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6375732&pid=S1870-3925200300020000300007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font>	</p> 	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Hansen, N. M. (1965), "Unbalanced Growth and Regional Development", <i>Western Economic Journal</i>, vol. IV, no. 1, oto&ntilde;o, pp. 3&#45;14.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6375734&pid=S1870-3925200300020000300008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font>	</p> 	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Looney, R. y P. Frederiksen (1981), "The Regional Impact of Infrastructure in Mexico", <i>Regional Studies,</i> vol. 15, no. 4, pp. 285&#45;296.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6375736&pid=S1870-3925200300020000300009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Mas, M., F. P&eacute;rez y E. Uriel (1995), <i>Disparidades regionales y convergencia en las Comunidades Aut&oacute;nomas (1964&#45;1991)</i>, 4 vols. Bilbao, Fundaci&oacute;n Banco Bilbao&#45;Vizcaya, Documenta.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6375738&pid=S1870-3925200300020000300010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font>	</p> 	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">S&aacute;nchez&#45;Robles A. (1998), "Infrastructure Investment and Growth: Some Empirical Evidence", <i>Contemporary Economic Policy</i>, Huntington Beach, enero.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6375740&pid=S1870-3925200300020000300011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font>	</p> 	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b><a name="notas" id="notas"></a>Notas</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><sup>1</sup> En t&eacute;rminos f&iacute;sicos, las infraestructuras pueden evaluarse por medio de indicadores sint&eacute;ticos. V&eacute;ase "Clasificaci&oacute;n y cuantificaci&oacute;n de las infraestructuras".</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><sup>2</sup> Las infraestructuras institucionales pueden considerarse como el marco jur&iacute;dico donde se desarrolla la actividad econ&oacute;mica. Comprenden los servicios, como pueden ser la defensa, justicia, seguridad ciudadana o administraci&oacute;n en general.</font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><sup>3</sup> El m&eacute;todo del inventario permanente (MIP) ha sido el m&aacute;s seguido. V&eacute;ase Mas, P&eacute;rez y Uriel (1995).</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><sup>4</sup>  Esta especificaci&oacute;n es una forma funcional cl&aacute;sica. V&eacute;ase Cutanda y Paricio (1994).</font></p> 		     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><sup>5</sup>  Pruebas de heteroscedasticidad y normalidad fueron realizadas para los estados; result&oacute; que no podemos rechazarlas.</font></p>      ]]></body><back>
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