El sector manufacturero en el estado de Hidalgo es la principal actividad económica con mayor aportación al producto interno bruto (PIB) estatal debido a su alto valor agregado de producción. Sin embargo, en el periodo que va desde el 2003 al 2013, ha disminuido la aportación del sector del 37.34 por ciento al 31.15 por ciento. Por consiguiente, en este artículo se analiza la productividad del sector manufacturero con el fin de observar cómo esta variable afecta la manufactura y por ende al crecimiento económico. Al mismo tiempo se compara la actividad manufacturera con el sector del comercio al por menor y por mayor, ya que ha crecido tanto su participación en el producto como en la población ocupada. Se utilizan los censos económicos de 2004, 2009 y 2014 del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) con base en el Sistema de Clasificación Industrial de América del Norte (SCIAN), para construir dos modelos de datos de panel, el primero para las industrias manufactureras, y el segundo para el comercio al por menor y al por mayor. La productividad manufacturera ha disminuido en 88 por ciento de los municipios, mientras que en el sector comercio el aumento se da en 43 por ciento. Al estimar un modelo econométrico de datos de panel, se encuentra que tanto la inversión como el total de remuneraciones son determinantes para la productividad.
Palabras clave: Industria manufacturera, productividad, comercio, población ocupada.
Clasificación JEL: O14, R10, R11
The manufacturing industry inside the State of Hidalgo is the main economic activity that contributes mostly to the gross domestic product (GDP) because of its high aggregate value production. Notwithstanding, from the period of 2003 to 2013, the contribution is being diminishing from 37.34 per cent to 31.15 per cent respectively. Consequently, this paper analyzes the manufacturing industry productivity in this period observing how this variable affects the manufacturing and then the economic growing. At the same time, it is necessary to compare between the retail and in bulk commerce economic activity with the manufacturing, because the first is enhancing the participation in the gross domestic product and the occupied population. So, the statistics about sectorial gross domestic product and occupied population are important for the analysis, thus they are taken from the Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) 2004, 2009 and 2013 economics census according to the Sistema de Clasificación Industrial de América del Norte (SCIAN), to elaborate two panel data econometric models, one for the manufacturing industry and the other for the commerce sector. As a result, 88 per cent, of the municipalities have shown a decreased in the productivity en manufacturing activity and in the commerce sector 43 per cent of municipalities have increased their productivity. When estimating the econometric model, investment and total remunerations are two important variables to determinate the increased of productivity.
Keywords: Manufacturing industry, productivity, commerce, working population.
La necesidad de entender el entorno económico dentro del estado de Hidalgo y su crecimiento económico debe ser considerada una prioridad para promover bienestar dentro de la población hidalguense. El Plan Sectorial de Desarrollo Económico de la Secretaría de Desarrollo Económico muestra las directrices del Plan Estatal de Desarrollo 2011-2016, para dar “un impulso a la competitividad, productividad y el empleo”, ubicando las regiones como lugares que ofrecen potencial crecimiento económico, creando nuevas micro, pequeñas y medianas empresas y fortaleciendo las existentes con financiamiento y formación de capital humano eficiente.
Al considerar la parte de la productividad dentro de la industria manufacturera es menester ubicar la población ocupada y su relación con la aportación que tiene al valor agregado total de la producción del Estado. Esta investigación indaga sobre las municipalidades, su aportación y su productividad por trabajador. También se analiza el sector del comercio al por menor y por mayor ya que el incremento de la población ocupada y la aportación al producto interno bruto estatal ha aumentado en el periodo de 2003 a 2013.
El estado de Hidalgo, entidad federativa 013 de la República Mexicana, se ubica en la zona centro de país, cuenta con una población de 2,665,018 habitantes según el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (2010). Tiene una extensión territorial de 20,846.45 kilómetros cuadrados y colinda con los estados de México, Puebla, Tlaxcala, Veracruz, Querétaro y San Luis Potosí. Los municipios más representativos de la industria manufacturera, son Atitalaquia, Atotonilco de Tula, Tepeapulco y Tepeji del Río, en estos municipios se concentran las manufacturas en el estado y pertenecen a las regiones del Altiplano y el Valle del Mezquital en el año 2013 (González, D. X., Martínez, C. J., & Mendoza, E. Y., 2015).
A pesar de la cercanía que tiene el estado hidalguense con algunos de los Estados más industrializados del país, la aportación que tienen las manufacturas a nivel nacional, de acuerdo al Sistema de Cuentas Nacionales, es de tan solo 2.8% mientras que los estados vecinos de Puebla, Querétaro, Estado de México y San Luis Potosí son de 4.21, 3.29, 12.70 y 3.02 por ciento respectivamente. Lo que da indicios del escaso y débil arraigo de la industria manufacturera en el Estado. Esta es la actividad económica clasificada como 31-33, según el Instituto Nacional de Geografía y Estadística, fue el sector que más aportó en el producto interno bruto dentro del estado de Hidalgo. El valor del PIB[3] estatal para el año 2003 fue de 154,108.77 millones de pesos[4] (mdp), en el 2008 contó con 180,338.496 y en el 2013 ascendió a 200,790.016, considerándose un aumento en este periodo de 30.29%. De acuerdo a los Censos Económicos, la población ocupada dentro de la industria vio un aumento ya que fue de 71,657, 86,610 y 90,854 en los periodos respectivos, con una tasa de crecimiento de 26.79%. Sin embargo la aportación de la manufactura dentro del PIB disminuyó, para el periodo de 2003 la participación fue de 37.34%, en 2008 descendió a 33.39% y finalmente en el 2013 disminuyó a 31.27%.
Tomando en consideración la concentración, según el Cociente de Localización (QL) de las manufacturas dentro del estado, se encontró que la industria ha perdido peso en el periodo en cuestión. De diez municipios que se tenía en el 2003 especializados, para el 2008 solo quedaban 7 y finalmente en 2013 solo cuatro municipios figuraban como localización de la manufactura (González, Martínez & Mendoza, 2015).Se encontró también que la desconcentración de la manufactura se ha dado, en parte, a la diversificación de las actividades económicas, esto es, sectores como el comercio al por mayor y por menor, servicios inmobiliarios, y construcción.[5]
A continuación se muestra el Cuadro 1 donde se aprecian los valores del Cociente de Localización (QL), teniendo en cuenta que de los 84 municipios del estado de Hidalgo, la concentración de la manufactura solo se ha dado en el 12% para 2003, 8% para el 2008 y solo 4% en 2013. Los valores deben ser mayores a uno para ser identificados dentro del cociente de especialización. De la misma manera, se muestra en el Cuadro 2, donde se observa la participación de los diferentes sectores a través del periodo de estudio. Es necesario hacer hincapié que las actividades económicas representativas diferentes de la manufactura han aumentado su participación dentro del porcentaje de aportación del producto interno bruto en los diferentes años y, a su vez, la participación de la industria manufacturera ha ido disminuyendo.
Cuadro 1. Valor del Coeficiente de Localización o Especialización por municipio en Hidalgo, 2003, 2008 y 2013. Fuente: Elaboración propia con datos de los Censos Económicos 2004, 2009 y 2014. INEGI.
Cuadro 2. Porcentaje del PIB por sector en Hidalgo, 2003, 2008 y 2013, con precios de 2008. Fuente: Elaboración propia con datos de los Censos Económicos 2004, 2009 y 2014. INEGI.
Es necesario insistir que la problemática de la manufactura como se aprecia desde la perspectiva de los indicadores como el Cociente de Localización (QL), es que tiene poco arraigo dentro del estado y que se ha ido perdiendo la concentración para dar paso a sectores económicos terciarios donde la característica principal es la producción de bienes y servicios de bajo valor agregado y una mayor población ocupada mostrando una baja productividad.
Por otro lado, las unidades económicas o empresas han aumentado en el periodo de 2003, 2008 y 2013, las cantidades son 6,793, 9,735 y 11,849 respectivamente. La productividad promedio en los diferentes años fue 803,149.92, 695,323.79 y 691,082.63 pesos por trabajador, donde se observa una disminución de 16.21% durante los años de estudio. Lo anterior indica la problemática del decrecimiento de la productividad por trabajador. El aumento de la población ocupada dentro de la industria indica que las unidades económicas han necesitado más trabajadores y que estas han aumentado de forma paralela, sin embargo la aportación hacia el sector manufacturero ha disminuido como ya se ha observado.
Los rendimientos relacionados entre los insumos en la producción y la cantidad producida en los procesos es la parte esencial de investigación de la productividad dentro de una economía. Y de aquí se toman dos aristas en el análisis, la producción y la población ocupada dentro de la entidad federativa dividida precisamente por municipios.
De acuerdo a Gutiérrez, L., Ortiz, J., Morales, F., Díaz, J., et al. (2008), en un estudio que se hizo para el periodo de 1993 al 2004, consideran que la política económica se vio dirigida a analizar la economía municipal para lograr una planeación de desarrollo no sin antes observar el estado de la economía municipal. Los autores parten de estudios que realizaron la Secretaría de Economía Nacional (1937), Bancomer (1968), Gutiérrez (1990), INEGI (1995), y Ortega (2000).
Dentro de las conclusiones de los diferentes estudios se encuentra que desde la década de los 60´s, “la estructura ocupacional de la economía proporciona un indicador útil sobre las características de la actividad productiva” (Gutiérrez, L., Ortiz, J., Morales, F., Díaz, J., et al., 2008; 30), dándose cuenta rápidamente que las actividades de la agricultura y la industria fueron las ramas económicas más importantes en Hidalgo en esa época. Pero desechan los argumentos de la productividad homogénea en los distintos sectores y regiones, pues no solo toman variables sociodemográficas sino también variables monetarias como el valor agregado y la relación territorial.
Antes de la década de los 90´s, la manufactura tenía poca capacidad de ajuste, el comercio tenía un rezago estructural y las actividades terciarias, excepto los servicios comunales y esto se vio observado en el crecimiento por debajo de la media nacional. Sin embargo, en el periodo de estudio (1993-2004) se observó una mayor importancia del sector secundario precisamente en la industria textil y de alimentos, gracias a su transformación estructural y de procesos globales. Por otro lado, el comercio seguía sin un crecimiento suficiente incluso a mitad de la década de los noventa el crecimiento estaba por debajo de la media nacional. La actividad terciaria estaba por debajo de la media nacional, no solo no crecía sino que escondía el desempleo, la improductividad y la insuficiencia de la inversión.
En otro documento, Franco, L. M., (2010), analizó la productividad total de los factores en Hidalgo, en el periodo 1999-2004, utilizando el índice de Malmquist con la técnica de frontera no paramétrica. El estudio se basó en entender la manufactura como actividad que potencializa el crecimiento económico de la entidad. Además, profundizó en los subsectores de la industria que más aportan al PIB del sector, ubica la población ocupada dentro de los municipios sobresalientes y el número de empresas que inciden en el sector. La autora encontró que las manufacturas tuvieron un lento crecimiento debido en parte a la apertura comercial consecuente del Tratado de Libre Comercio de América del Norte (TLCAN). El crecimiento se dio debido al cambio en eficiencia e innovación, concentrando las empresas sus esfuerzos en incentivos de ajustar sus procesos organizacionales y de producción, teniendo a los subsectores que lograron un mejor desempeño como: el textil, prendas de vestir e industrias del cuero, productos metálicos, maquinaria y equipo, seguidos de substancias químicas principalmente.
Dentro de la industria a nivel nacional, Cabral R, & González, F. J. (2014) mencionan la importancia de la apertura comercial desde que México entra a la Organización Mundial de Comercio, en el Acuerdo General de Aranceles y Comercio (GATT) a mediados de la década de los ochenta y una década después al TLCAN. En consecuencia, la vinculación con el exterior ha traído mejoras importantes en la productividad industrial a partir de insumos de importación necesarios para la industria, precisamente de alto valor agregado. Por otra parte hacen énfasis en los canales de la investigación y desarrollo I+D que ha generado innovación e incremento de la productividad.
En el nivel internacional, Quaresma de Araujo, P. (2013), afirmó que gracias a las recomendaciones de la CEPAL[6] , se pasó en Latinoamérica de un sistema predominantemente agrícola a uno de “…intensa industrialización con activa participación del Estado”, a partir de la mitad de la década de los 50´s. Sin embargo, existen brechas entre las economías debido a diferencias de productividad a nivel intersectorial, intrasectorial y entre las empresas de estos países latinoamericanos en comparación a los desarrollados. Debido en parte, a la concentración del empleo en actividades de muy baja productividad, describiendo una heterogeneidad estructural de la región. El autor clasifica a las actividades de alta productividad como minería, electricidad y sector financiero; industria y transporte en sectores de productividad media, y agricultura, construcción, comercio y servicios municipales y personales a los de baja productividad.
En un estudio reciente para América Latina y la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE), Quiroga-Parra, D. & Torrent-Sellens , J. (2015), utilizando modelos econométricos de regresiones múltiples, mediante una función de producción tipo Cobb-Douglas, observaron la relación entre la productividad representada como el PIB per cápita contra las nuevas fuentes co-innovadoras que relacionan las variables; intensificación del capital físico, capital en tecnología, capital físico no tecnología, las instituciones, innovaciones (I+D) y lo más importante en su estudio, las tecnologías de la información y comunicación (TIC). Con datos para los años de 2000, 2006 y 2008.
Los autores mencionan que en la dirección de la teoría de Solow en crecimiento exógeno de la economía, la productividad se ha venido dando no solo por los factores de producción comunes (tierra, trabajo y capital), sino que, a través de las TIC, capital humano, prácticas organizacionales-organizativas e innovación.
En los resultados, señalan que América Latina presenta bajos niveles de productividad, procesos incipientes de institucionalidad, conocimiento y bajos índices de TIC. Por otra en comparación, la OCDE, muestran una región de productividad e innovación. Además en ambas comparaciones, concluye que el uso de las TIC, los conocimientos, las innovaciones e instituciones, se consideran nuevas fuentes co-innovadoras de productividad capaces de explicar el PIB per cápita (nivel de productividad).
En un estudio económico para la mitad del siglo XX en España, Cubel, A., Esteve, V., Sanchis, J., & Sanchis, M. T. (2011), realizaron un modelo econométrico con la técnica de cointegración de series de tiempo. La técnica que utilizaron fue la versión extendida de Coe y Helpman (1995). Con esto, obtuvieron la relación de largo plazo entre la productividad total de los factores, el stock domestico de innovación, las importaciones de tecnología extranjera y el capital humano, para tal efecto utilizan datos de gasto en I+D.
Los autores sostienen que la apertura comercial en España ha logrado que se genere esta cointegración de las variables, en primera, debido en parte a la entrada de tecnología extranjera, la cual ha tenido un impacto positivo y significativo incluso más que la innovación doméstica, y segunda, al tomar en cuenta al capital humano, se muestra que éste, ha jugado un papel muy importante en la evolución de la productividad total de los factores ya que de esta manera se ha podido absorber las nuevas tecnologías.
En esta sección se explican los procedimientos y técnicas utilizadas para obtener los resultados de la productividad dentro sector de las manufacturas así como la clasificación de los sectores de la investigación, la obtención del PIB Municipal y la utilización de un modelo econométrico de datos de panel para mostrar las relaciones que tiene la productividad con variables que podrían afectar de forma positiva los rendimientos del factor trabajo en los procesos productivos.
PIB Municipal
La construcción del PIB municipal es menester para la obtención de la productividad laboral. La forma de identificar la productividad, sugiere la relación de PIB municipal en el sector económico (en este caso la manufactura 31-33 y el comercio al por mayor y por menor 43-46), entre la población ocupada de cada municipio, obteniendo así el valor en pesos de la producción por trabajador.
Gutiérrez, L., Ortiz, J., Morales, F., Díaz, J., et al. (2008), menciona que no existe un PIB municipal como tal sino que se parte de un PIB estatal seccionado en la suma de los valores agregados de los sectores o actividades económicas de la entidad. Empero, se puede generar una variable proxy que integre los datos disponibles sobre la producción bruta total por municipio y por actividad económica.
Básicamente, lo que se propone es distribuir el valor del PIBE (producto interno bruto estatal) sectorial, entre los municipios, y determinar la matriz de coeficientes de distribución. La utilización de la variable producción bruta total es un indicador que está disponible en los municipios y como variable de producción se utiliza en términos contables para obtener el PIB nacional, por lo tanto es una variable plausible para el cálculo. Es esta variable, precisamente, la que se introduce en la matriz de coeficientes de distribución, considerando la producción municipal entre el total estatal.
Una vez construida la matriz de coeficientes, se multiplica de forma matricial por el PIBE de n sectores, dando como resultado un PIB municipal, como se muestra en el siguiente sistema de ecuaciones simultáneas:
Donde:
es el coeficiente de distribución del PIBE entre los municipios en una entidad con m municipios y n sectores, 
En forma matricial se expresa de la siguiente manera:
La matriz del cociente de distribución es
aij= coeficiente de distribución para el municipio i, del sector j
vbpij= valor bruto de la producción del municipio i en el sector j
VBPEj= valor bruto de la producción estatal en el sector j.
Dentro de la clasificación que el Sistema de Clasificación Industrial de América del Norte 2013 (SCIAN 2013) del mismo INEGI, la actividad económica de la manufactura es el ramo 31-33 perteneciente al sector secundario, donde consideran 21 subsectores[7]
En esta investigación también se considera al sector del comercio al por mayor y al por menor que es el ramo 43-46, cuenta con 16 subsectores[8] . Ambos sectores se utilizan para medir la productividad, y compararla entre estos mismos ya que representan la mayor aportación del PIB en el Estado, así como de la población ocupada.
Técnicas de cálculo de productividad laboral La productividad dentro de una economía es la relación que tiene la producción de bienes y servicios con los insumos requeridos para llevar a cabo esta producción. En la misma línea se tiene que la productividad laboral, es la relación de la producción y la cantidad de trabajo que se requiere. Por lo tanto se puede también denominar productividad del trabajo cuando el insumo es el trabajo representado en horas trabajadas o número de personas que laboran (Secretaria de Trabajo y Previsión Social, 2013).
En esta investigación, se utiliza la relación de la cantidad de producción que se tiene en las economías municipales representado en el PIB municipal manufacturero (o del sector de comercio al por mayor y por menor), en relación con la cantidad de población ocupada dentro de la actividad manufacturera (o del comercio). La ecuación es la siguiente:
Donde:
PT= productividad del trabajo (miles de pesos sobre trabajador)
PIB AE= producto interno bruto de la actividad económica municipal (manufactura o comercio, en millones de pesos).
PO= población ocupada municipal en la actividad económica (manufactura o comercio, en número de personas).
Se construyó el PIB de los 84 municipios del estado de Hidalgo, para cada uno de los sectores económicos en los periodos 2003, 2008 y 2013 (los datos están expresados a precios del año 2008), a partir de la producción bruta total que proporciona el Sistema Automatizado de Información Censal (SAIC) de los censos económicos del INEGI.
Modelo econométrico El modelo econométrico usado en esta investigación es un modelo de regresión de datos de “panel balanceado” . En este caso, se estudian los 84 municipios de la entidad federativa que son de la misma unidad de corte transversal en el tiempo. Los datos que se toman son ubicados en los tres censos económicos de 2004, 2009 y 2014, haciendo un total de 252 observaciones.
Se propone modelar la productividad laboral de las industrias manufactureras y del comercio al por menor y por mayor como variable dependiente y a la inversión total y el total de remuneraciones como variable independiente. El objetivo es estimar la relación que guarda el nivel de inversión y el total de las remuneraciones del trabajador con la intención de probar si ambas variables tienen un efecto positivo en la productividad de las manufacturas y del comercio.
De acuerdo a Gujarati, D.N., & Porter, D. C. (2010; 592), “los datos de panel, proporcionan una mayor cantidad de datos informativos, más variabilidad, menos colinealidad entre variables, más grados de libertad y una mayor eficiencia”. Además que es más seguro utilizar los datos tomando en cuenta la presencia de heterogeneidad.
Con la finalidad de elegir el modelo adecuado, se utilizan las técnicas de mínimos cuadrados ordinarios, de efectos fijos y de efectos aleatorios. Al utilizar el modelo en mínimos cuadrados ordinarios, se dice que el valor de la regresión o resultado es el mismo para la variable en todos los periodos. En otras palabras, esta regresión, no toma en cuenta que hay diferentes periodos (que son los años censales), sino que le da el mismo valor a la variable dependiente en cada año censal, como si este fuera el mismo.
Por otra parte, el uso del modelo de efectos fijos, muestra las observaciones de los periodos censales, permitiendo que cada unidad de corte transversal tenga su intercepto, por lo tanto, “las variables explicativas afectan por igual” al corte transversal. En otras palabras, separa las variables en su corte transversal y en su tiempo o periodo en que se estudian y se utiliza el intercepto para denotar esta independencia. Para el modelo de efectos aleatorios, se tiene que los valores del corte transversal “no son independientes entre sí, sino que están distribuidos aleatoriamente alrededor de un valor dado”, (Mayorga, M. & Muñoz, E, 2000: 08).
Los modelos son los siguientes:
Donde: lP = Logaritmo natural de la productividad por municipio y periodo
linv = Logaritmo natural de la inversión por municipio y periodo (en miles de pesos a precios del 2008)
lrem = Logaritmo natural del total de remuneraciones por municipio y periodo (en miles de pesos a precios de 2008)
α = intercepto, β = parámetro, uit
Las ecuaciones mencionadas representan un modelo logarítmico donde el parámetro β es una elasticidad de la productividad con respecto a la inversión total y al total de remuneraciones, respectivamente.
La manufactura y el comercio al por menor y por mayor son dos actividades económicas muy diferentes. Quaresma de Araujo, P. (2013), menciona que las actividades de alta productividad se consideran la minería, electricidad y sector financiero; industria y transporte en sectores de productividad media, y agricultura, construcción, comercio y servicios municipales y personales a los de baja productividad. Existen otros trabajos en los que agrupan a las actividades económicas de manera más general, por ejemplo Barroso, A. N., & Benítez, J. J. (2014) consideran únicamente cuatro sectores productivos: agricultura, industria, construcción y servicios. Lo anterior, aunado a la concentración del empleo en actividades de muy baja productividad.
Mientras que la manufactura genera productos de alto valor agregado, el comercio genera la distribución de bienes producidos y servicios. En el periodo de 2003 a 2013 ha habido una disminución de la productividad laboral en la industria manufacturera, como se muestra en el Cuadro 3, la productividad por municipio en los tres periodos censales ha disminuido de un año conforme al otro y también en el total del estado. Por ejemplo, en los municipios más representativos de la actividad manufacturera como Atotonilco de Tula, la disminución de 121,2189.87 de producción en pesos por trabajador en el 2003 a 489,663.70 para el 2013, Huichapan de 210,3967.29 a 55,883.34, Mineral de la Reforma 586,305.14 a 180,901.32, Tepeapulco de 441,286.84 a 259,818.66, Tepeji del Río de 369,981.50 a 346,840.25, Tizayuca de 408,651.81 a 260,108.55, entre otros. Las tasas de decrecimiento se muestran en el Cuadro 5. La excepción en este sector es el municipio de Atitalaquia que muestra una tendencia en aumento de la productividad y mayor concentración de la manufactura.
Parte de la disminución de la productividad que se tiene en el Estado y la pérdida de concentración de la manufactura se debe a que la economía se ha terciarizado, al pasar de la actividad secundaria, donde se encuentra la industria al comercio que está dentro de las actividades terciarias. En otras palabras se está optando por generar más trabajo y producción y servicios en sectores de bajo valor agregado como es el comercio al por mayor y por menor.
En la actividad 43-46 del comercio, se puede apreciar que la productividad ha aumentado en los tres periodos. En el Cuadro 4 se muestra como los municipios sobresalientes dentro de la manufactura ya mencionados, muestran una tendencia creciente de la productividad en el comercio. Municipios como Atitalaquia donde el valor de producción por trabajador en el 2003 fue de 348,562.95 a pasar al 2013 a 573,318.83, Tepeapulco de 178,157.89 a 231,288.45, Tepeji del Rio de 163,226.59 a 225,380.98, Tula de Allende de 273,490.50 a 389,172.87, entre otros. Las tasas de crecimiento del comercio al por mayor y por menor se pueden observar en el Cuadro 5.
Las tasas de decrecimiento del sector manufacturero y el comercio se observan en el Cuadro 5. Como se puede apreciar en el sector 31-31, 74 de los 84 municipios (88 por ciento), mostraron un decrecimiento en la productividad por trabajador, medido en pesos, en el periodo de 2003 al 2013. Se muestra en color rojo el decrecimiento por municipio y el total del Estado. Para el sector 43-46, se observa que 36 municipios (43 por ciento), tuvieron un aumento en la productividad por trabajador dentro del periodo 2003 al 2013. Cabe mencionar que hubo municipios en los que el crecimiento fue de más del 100 por ciento en referencia al 2003 como es el caso de El Arenal, Chilcuautla, Lolotla, Juárez Hidalgo, Tepehuacán, Zempoala entre otros, incluso para Lolotla la tasa llegó a ser de 1443 por ciento.
Las tasas de decrecimiento de la manufactura y de crecimiento del comercio no hacen sino afirmar la terciarización de la economía del estado de Hidalgo. Además si se toma en cuenta que otros sectores como la minería, servicios inmobiliarios, servicios financieros, construcción entre otros, han aumentado la participación dentro del PIB, se tiene que la industria manufacturera no está arraigada dentro del Estado y que la tendencia de decrecimiento puede seguir conforme transcurra el tiempo.
Cuadro 3. Productividad del sector 31-33 Industrias manufactureras por municipio.
Fuente: Elaboración propia con datos de los censos económicos de 2004. 2009 y 2014.
Las cifras en negritas corresponden a los municipios sobresalientes.
Cuadro 4. Productividad del sector 43-46 Comercio al por mayor y por menor por municipio.
Fuente: Elaboración propia con datos de los censos económicos de 2004. 2008 y 2013.
Las cifras en negritas corresponden a los municipios sobresalientes.
Cuadro 5. Las tasas de crecimiento del sector manufacturero y el comercio al por mayor y por menor por municipio.
Fuente: Elaboración propia con datos de los censos económicos de 2004. 2009 y 2014.
Estimación econométrica
La relación que guardan las variables explicativas en la productividad de cada municipio es la razón de la implementación de un modelo econométrico de datos de panel. La inversión que se tiene en la manufactura y la remuneración al trabajador juegan un papel muy importante para el crecimiento de la productividad. Comúnmente, se cree que al aumentar las remuneraciones a los trabajadores, la productividad tendrá que aumentar pues no solo es el salario nominal sino que también se contempla la seguridad social, las utilidades repartidas y otras prestaciones (INEGI 2009).
Es así como en el Cuadro 6 se obtiene del resultado de la aplicación del modelo econométrico utilizando cuatro estimaciones. Mediante el método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO), se observa el modelo I, pero como se dijo anteriormente, este modelo no toma en cuenta el espacio y tiempo haciéndolo inadecuado, pero se conserva para compararlo con los otros modelos.
Cuadro 6. Resultados de la estimación para el sector de la manufactura.
Fuente: Elaboración propia con base en las estimaciones de STATA
Los errores estándar están entre paréntesis.
El modelo II de efectos aleatorios, da un valor medio de todos los interceptos de cada corte transversal, siendo variables aleatorias con efectos individuales en las observaciones. Para comprobar la necesidad de este modelo, se aplica la prueba del multiplicador de Lagrange para efectos aleatorios, desarrollada por Breusch-Pagan (1980), para identificar qué modelo es plausible. La hipótesis nula es que la varianza del error es cero 
sí se rechaza Ho, los resultados entre los modelos son diferentes por lo que se debe aplicar el método de efectos aleatorios, En este caso, se procede a rechazar dicha hipótesis, por lo tanto se rechaza el modelo I y se toma el II.
El modelo III es de efectos fijos, donde se consideran las características individuales de cada unidad de análisis (municipios), pues supone que las diferencias entre estas son constantes. Se estima el intercepto de cada unidad mediante la construcción de variables dummy. Mediante una prueba F se compara la viabilidad de este modelo con el modelo I, esta prueba nos indica que los efectos fijos son cero, es decir, que las variables dicotómicas municipales son iguales a cero. Se procede a rechazar dicha hipótesis, por tanto, es conveniente usar el método de efectos fijos.
Tanto el modelo II como el III resultaron ser mejores que el I, ahora, mediante la prueba de Hausman se define qué método usar: efectos aleatorios o fijos (Baum, C., 2006). El modelo II supone que la correlación entre los errores individuales y los regresores es igual a cero. La hipótesis nula es que los estimadores de efectos aleatorios y efectos fijos no difieren sustancialmente, es decir, que se utilizará el método de efectos aleatorios, que es más eficiente. En nuestra estimación se rechaza la hipótesis nula, concluyendo que la diferencia entre los coeficientes de ambos métodos es sistemática, por tanto, se utilizará el modelo de efectos fijos.
El resultado de los modelos en el sector del comercio al por mayor y por menor se muestran en el Cuadro 7. Como ya se mencionó, el modelo I sirve de referencia para comparar los otros modelos ya que éste no considera el espacio y el tiempo de las variables haciéndolo inadecuado. Dos modelos II y III siguen las mismas premisas ya mencionadas anteriormente, considerando las pruebas Breush-Pagan, F y de Hausman, se considera que el modelo adecuado es el III.
Cuadro 7. Resultados de la estimación para el sector del comercio.
Fuente: Elaboración propia con base en las estimaciones de STATA
Los errores estándar están entre paréntesis.
En la estimación de la manufactura, la elasticidad de la productividad con respecto a la inversión es negativa y con las remuneraciones positiva, los coeficientes son estadísticamente significativos, aunque disminuye con la aplicación de efectos aleatorios y/o efectos fijos. El estimador indica que si la inversión (en miles de pesos) crece un punto porcentual, la productividad disminuye en -0.1851 por ciento, debido en parte a la escasa estructura de capital que se tiene en el estado y la desconcentración de la manufactura. Por otra parte, si las remuneraciones (en miles de pesos) crecen en un punto porcentual, la productividad se incrementa en 0.1579, mostrando una relación de dependencia de los trabajadores en los procesos productivos.
Con respecto al comercio se encontró que si la inversión (en miles de pesos) crece un punto porcentual, la productividad aumenta en 0.1393 por ciento. Por otra parte, si las remuneraciones (en miles de pesos) crecen en un punto porcentual, la productividad se disminuye en -0.0354, mostrando una relación de no dependencia de los trabajadores en los procesos productivos.
En la presente investigación se encontró que la productividad manufacturera dentro del estado de Hidalgo ha tenido un decrecimiento notable en el periodo del 2003 al 2013. Se encontró que el 88 por ciento de los municipios han tenido un decrecimiento en la industria. Por lo que se trató de buscar la explicación de los decrecimientos de productividad y se concluyó por una parte que debido a la desconcentración de la manufactura y las tasas de crecimiento de los sectores de baja productividad como es el comercio al por mayor y por menor, se está pasando del sector secundario al terciario, causando con esto pasar de la producción de alto valor agregado al sector de los servicio donde es notable la baja productividad.
Al analizar el PIB en cada sector se encuentra que la manufactura es el sector que más aporta al PIB estatal, aunque ésta ha disminuido dentro del periodo de análisis, y el del comercio ha aumentado, esto se muestra en las aportaciones que tienen los municipios más representativos como son Atitalaquia, Atotonilco de Tula, Huichapan, Mineral de la Reforma, Tizayuca, Tepeapulco, Tepeji del Rio entre otros, donde la productividad en estos, excepto Atitalaquia ha disminuido, y el comercio ha aumentado de forma considerable.
Los resultados de las estimaciones econométricas han mostrado que a mayor nivel de inversión, las industrias se especializarán aún más en la actividad que desarrollan, con la posibilidad de generar economías de escala. Para tal efecto, se debe impulsar la capacitación de la fuerza laboral, que se traducirá en mayores niveles de productividad.
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[1] Estudiante del noveno semestre de la licenciatura en economía y becario del proyecto “Estructura productiva, capital humano y cambio tecnológico en la industria manufacturera, como factores determinantes del crecimiento económico en el estado de Hidalgo”, financiado por la Secretaría de Educación Pública en México, convocatoria 2014 (número DSA/103.5/14/7117). Correo electrónico: ccorl@hotmail.com
[2] Profesora investigadora del área académica de economía y responsable del proyecto de investigación. Correo electrónico: dianax@uaeh.edu.mx
[3] La metodología de la obtención del producto interno bruto estatal y municipal se explica en la sección tres sobre metodología de esta investigación.
[4] Cifras a precios del 2008.
[5] La clasificación de los sectores o actividades económicas es explicada a detalle en la metodología.
[6] Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). Quaresma de Araujo, P. (2013): "Estructura productiva y distribución funcional del ingreso: Una aplicación del modelo de insumo-producto", Revista CEPAL n°109, p.61-84.
[7] Industria alimentaria, industria de las bebidas y el tabaco, fabricación de productos textiles excepto prendas de vestir, fabricación de prendas de vestir, curtido y acabado de cuero y piel, y fabricación de productos de cuero, piel y materiales sucedáneos, industria de la madera, industria del papel, impresión e industrias conexas, fabricación de productos derivados del petróleo y del carbón, fabricación de productos a base de minerales no metálicos, industria química, industria del plástico y del hule, industrias metálicas básicas, fabricación de productos metálicos, fabricación de maquinaria y equipo, fabricación de equipo de computación, comunicación, medición y de otros equipos, componentes y accesorios electrónicos, fabricación de accesorios, aparatos eléctricos y equipo de generación de energía eléctrica, fabricación de equipo de transporte, fabricación de muebles, colchones y persianas, otras industrias manufactureras.
[8] Comercio al por mayor de abarrotes, alimentos, bebidas, hielo y tabaco, comercio al por mayor de productos textiles y calzado, comercio al por mayor de productos farmacéuticos, de perfumería, artículos para el esparcimiento, electrodomésticos menores y aparatos de línea blanca, comercio al por mayor de materias primas agropecuarias y forestales, para la industria, y materiales de desecho, comercio al por mayor de maquinaria, equipo y mobiliario para actividades agropecuarias, industriales, de servicios y comerciales, y de otra maquinaria y equipo de uso general, comercio al por mayor de camiones y de partes y refacciones nuevas para automóviles, camionetas y camiones, intermediación de comercio al por mayor, comercio al por menor de abarrotes, alimentos, bebidas, hielo y tabaco, comercio al por menor en tiendas de autoservicio y departamentales, comercio al por menor de productos textiles, bisutería, accesorios de vestir y calzado, comercio al por menor de artículos para el cuidado de la salud, comercio al por menor de artículos de papelería, para el esparcimiento y otros artículos de uso personal, comercio al por menor de enseres domésticos, computadoras, artículos para la decoración de interiores y artículos usados, comercio al por menor de artículos de ferretería, tlapalería y vidrios, comercio al por menor de vehículos de motor, refacciones, combustibles y lubricantes, comercio al por menor exclusivamente a través de Internet, y catálogos impresos, televisión y similares.
[9] Esto quiere decir que se toman la misma variable con igual número de observaciones en el tiempo. Gujarati D.N., & Porter D.C. (2010). Econometría. McGraw Hill. Quinta edición. México DF. p: 593