¿La muerte de la distancia? Las ciudades vecinas y el crecimiento de la población

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Entrada conjunta con Alfonso Díez Minguela y Julio Martínez Galarraga

Desde hace ya algún tiempo, los satélites que orbitan alrededor de la Tierra nos envían abundantes imágenes de nuestro planeta tomadas desde el espacio. Estas imágenes nos muestran en toda su magnitud la belleza del planeta que habitamos y, a su vez, son un buen recordatorio de los avances tecnológicos conseguidos por la humanidad. Además, y esto resulta particularmente interesante, la información que suministran estas imágenes ha abierto las puertas a su utilización en el análisis económico (por ejemplo, aquí, aquí, aquí o aquí). Sin ahondar en esta literatura, baste aquí señalar que la simple observación de una fotografía de satélite nocturna, con sus diferentes intensidades de luz, nos ofrece una primera información de gran relevancia: saber cómo se distribuye la población y la actividad humana en el espacio. Una mayor intensidad lumínica es un buen indicador de una elevada densidad de población y concentración de la actividad económica.

Una imagen nocturna actual de la Península Ibérica refleja una elevada intensidad lumínica, principalmente, en torno a Madrid y a lo largo de la extensa costa peninsular tanto mediterránea como atlántica, incluida la costa de Portugal. En cambio y con excepciones, la oscuridad es el fenómeno predominante en gran parte de la España interior. Ahora bien, ¿cómo se ha llegado a esta distribución espacial de la población y de la actividad económica? ¿Fue siempre así o ha cambiado a lo largo de la historia? Y si es resultado de la historia, más o menos reciente, ¿qué factores han determinado estos cambios y su evolución a lo largo del tiempo?

Alguna pista al respecto hemos dado ya en el pasado a los lectores de NeG, comentando el papel clave que pueden haber jugado las economías de aglomeración. En una entrada previa contamos que aunque los beneficios de concentrar la actividad económica en núcleos de población cada vez más grandes habían aumentado a lo largo del siglo XX, el cambio de la estructura productiva y/o los costes de congestión habían limitado esas ventajas en las últimas décadas. Para llegar a esa conclusión estudiábamos, usando el partido judicial como unidad de análisis, la evolución de la distribución espacial de la población en España desde mediados del siglo XIX hasta finales del XX y en concreto la relación entre el tamaño inicial de esos partidos judiciales y su crecimiento posterior.

En esta entrada vamos a extender ese análisis y presentar un estudio preliminar usando ahora el municipio como unidad de observación. Gracias al trabajo (y la amabilidad) del grupo de investigación liderado por Jordi Martí Henneberg, disponemos de los datos de población de los municipios españoles para todos los censos existentes entre 1877 y 2001. Dado que algunos municipios se han integrado en otros, los datos se homogeneizaron para poder seguir a la misma entidad de población durante todo el período (aquí). Los siguientes mapas nos dan una imagen de la distribución espacial de la población al inicio y al final de nuestro período de estudio (para facilitar la visualización de los datos hemos utilizado la función de densidad de kernel).

Mun_1877_2001_kernel_same_scale

Como se puede observar, el mapa correspondiente a 2001 guarda un gran parecido con las imágenes nocturnas de satélite actuales. Sin embargo, la distribución de la población en España era muy diferente a finales del siglo XIX: no sólo el nivel de población era menor (unos 16,5 millones de habitantes), sino que además se hallaba mucho más dispersa en el espacio. Así pues, en estos casi 125 años, se ha producido una importante concentración de la población en los grandes núcleos urbanos y sus alrededores. Pero, ¿cuál ha sido la evolución que nos ha llevado de un mapa a otro? El proceso no ha sido desde luego lineal: en el siguiente conjunto de mapas podemos ver cómo las tasas de crecimiento de la población han sido muy variadas a lo largo del tiempo. Hasta 1950, no se observa una tendencia clara a la concentración de la población y en todo caso es de escasa magnitud. A partir de entonces, las grandes ciudades y su entorno refuerzan su importancia de forma considerable y una parte importante de las poblaciones pequeñas empiezan a perder población de forma sistemática (el éxodo que reflejan las zonas azules en la mitad norte de la península es especialmente intenso en los 60 y los 70).

Mun_1877_2001_growth_same_scale

Aparte de su utilidad descriptiva, estos datos nos permiten estudiar cómo el crecimiento de una determinada población ha podido depender no sólo de su propio tamaño sino también de la mayor o menor cercanía a otros núcleos de población. Para ello, para cada censo, hemos calculado usando SIG el total de población urbana viviendo a distintas distancias de cada localización (en concreto en anillos de 0-25, 25-50, 50-100, 100-250 y 250-500 kilómetros de distancia). Como no está claro lo que constituye una población urbana (y además la definición puede cambiar a lo largo del tiempo), lo que hemos hecho es utilizar distintas alternativas. Así, hemos calculado el total de la población urbana viviendo en esos círculos concéntricos usando umbrales cada vez más restrictivos de lo que constituye una “ciudad”: poblaciones mayores de 10, 20, 50, 100 y 250 mil habitantes respectivamente.

Una vez construidas las variables, hemos estimado un modelo que intenta explicar las tasas de crecimiento de la población en cada período intercensal en base al tamaño inicial de cada municipio y a la importancia de los núcleos vecinos (a distintas distancias). Tanto la variable a explicar como las explicativas están expresadas en logaritmos por lo que los coeficientes se pueden interpretar como elasticidades. Dado que disponemos de datos de panel, somos capaces de separar el crecimiento debido a las variables anteriores de aquel derivado de las características naturales de cada localización (como el clima o la geografía) y también introducir variables temporales que capturen el crecimiento general de la población en cada período. A modo de aclaración, conviene señalar que hemos realizado cinco estimaciones distintas del modelo dependiendo de cómo hemos medido la importancia de la población urbana a distintas distancias de cada localización (como explicábamos arriba).

El siguiente gráfico (Fig. 1) refleja los coeficientes de las variables empleadas en el modelo, junto a sus intervalos de confianza. Así, el tamaño inicial de los municipios parece tener un efecto positivo en el crecimiento posterior pero este no es estadísticamente significativo. En cambio, tener núcleos urbanos cerca sí influye positivamente en el crecimiento de la población local. Además, este efecto se hace más intenso a medida que vamos restringiendo el modo en que calculamos la importancia de las localizaciones vecinas: como era de esperar, ciudades más grandes ejercen una mayor influencia en el crecimiento de las ciudades vecinas. Aunque este “efecto sombra” es importante para ciudades situadas en el primer anillo (0-25 kms), el efecto se va desvaneciendo, como era de esperar, para aquellos núcleos urbanos más alejados.

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Pero claro, lo interesante es ver cómo esta relación ha ido cambiando a lo largo del tiempo. Los siguientes gráficos presentan por tanto la evolución del efecto de cada una de las variables que analizamos. De nuevo, cada período incluye cinco estimaciones distintas dependiendo de cómo hemos medido la importancia de las poblaciones urbanas vecinas. Además, aunque incluimos los resultados en gráficos diferentes, queremos resaltar que todos los resultados corresponden al mismo modelo (que como antes incluye efectos fijos municipales y temporales). La primera sorpresa que encontramos es que la relación entre tamaño inicial y crecimiento posterior es negativa durante casi todo el período, excepto para las décadas de los 60 y 70 (Fig. 2).

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Si miramos ahora el efecto de las ciudades vecinas vemos que este también era negativo al inicio del período, es decir, las ciudades vecinas actuaban como competidoras y atraían población (Fig. 3). Esta influencia negativa se va reduciendo conforme pasa el tiempo y se vuelve de hecho positiva a partir de los años 50, cuando la presencia de núcleos urbanos cercanos promueve el crecimiento de la población local en lugar de limitarlo (como los efectos a distancias mayores de 25 kilómetros son menos importantes no los incluimos aquí para no sobrecargar innecesariamente la entrada).

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Este cambio en el papel de las poblaciones vecinas se puede achacar a la creciente importancia de las economías de aglomeración junto a la caída de los costes de transporte que hace posible vivir cada vez más lejos del lugar de trabajo. Que los efectos sean menores en los 90 que en los 60-70 podría deberse a costes de congestión crecientes (precios del suelo, atascos, contaminación, etc.). En este sentido, el hecho de que el efecto del tamaño inicial sea mayoritariamente negativo apunta a que el aprovechamiento de las economías de aglomeración sólo ha sido posible gracias a la mejora en las tecnologías de transporte y comunicación que han permitido extender el ámbito de actuación de las personas y, por tanto, repartir los costes de congestión por una superficie cada vez mayor. Las tendencias que se dibujan detrás de nuestros resultados sugieren que, si queremos seguir aprovechando las ventajas de la aglomeración, el diseño de las políticas públicas debería incidir en ambos frentes: mejorar la movilidad de los ciudadanos y reducir los costes de congestión. De estos dos retos depende que vivir y trabajar en grandes aglomeraciones urbanas sea lo más placentero posible (o que por lo menos no acabemos como Michael Douglas en Un día de furia).

Francisco Beltrán Tapia

Francisco Beltrán Tapia

Doctor en Historia Económica por la Universidad de Oxford. Desde 2014, Fran trabaja como investigador postdoctoral en el Departamento de Economía de la Universidad de Cambridge. Su trabajo analiza temas relacionados con la desigualdad, la educación, la discriminación de género y la gestión de los recursos colectivos en la historia de España.

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