Para fomentar el crecimiento y el desarrollo económicos, los gobiernos suelen aplicar una serie de políticas destinadas a atraer empresas a zonas específicas de un país. Sin embargo, se sabe relativamente poco sobre sus implicaciones para la eficiencia. Esta columna sostiene que esas subvenciones tienen efectos costosos a largo plazo, tanto en la eficiencia productiva de la economía como en el bienestar. Además, las políticas basadas en el lugar no reducen necesariamente las disparidades espaciales.
Los estados, las regiones y las ciudades destinan recursos considerables a competir por atraer grandes empresas. La búsqueda de una segunda sede de Amazon en 2017 es un ejemplo destacado de este fenómeno. Más de 200 ciudades estadounidenses participaron en la competencia para acoger al minorista de internet, que recientemente se redujo a 20 finalistas. La mayoría de las principales candidatas prepararon importantes incentivos económicos como parte de sus propuestas; por ejemplo, Nueva Jersey ofreció 7.000 millones de dólares en exenciones fiscales durante 20 años.
Las subvenciones locales a las empresas no son un fenómeno nuevo. Kline y Moretti (2014) señalan que, en total, se estima que se destinan anualmente 95.000 millones de dólares a diversas formas de subvenciones locales para empresas en Estados Unidos. En Europa se da un fenómeno similar, aunque con normas distintas. En general, la Comisión Europea prohíbe que los gobiernos nacionales o locales subvencionen a las empresas, pues se considera que estas ayudas estatales otorgan una ventaja injusta a algunas empresas y distorsionan la competencia y el comercio. Sin embargo, una excepción notable es la política regional: las entidades gubernamentales pueden conceder subvenciones en determinadas regiones desfavorecidas, rezagadas en cuanto a densidad de población o PIB per cápita.
A pesar de la ubicuidad de las subvenciones a empresas mediante políticas basadas en el lugar, sabemos relativamente poco sobre sus implicaciones para la eficiencia agregada. La justificación habitual es que ayudan a algunas regiones a salir de su situación de rezago: atraer nuevas empresas a zonas específicas contribuye a crear empleos locales que, a su vez, generarán más empleos gracias a las economías de aglomeración. Sin embargo, este razonamiento es esencialmente local. En términos agregados, los efectos positivos en la región objetivo pueden verse contrarrestados por efectos negativos en otras regiones. Además, estas políticas distorsionan las decisiones de localización de las empresas. Quizá las empresas habrían sido más productivas —al beneficiarse de un acceso más fácil a otras empresas, de una fuerza laboral más adecuada, etc.— si hubieran optado por instalarse en regiones más dinámicas. Por tanto, aunque las políticas basadas en el lugar pueden reducir la desigualdad entre regiones, también pueden disminuir la eficiencia al aumentar la asignación ineficiente de los factores de producción —empresas y trabajadores— en el espacio. No está del todo claro que estas políticas reduzcan siquiera las disparidades entre regiones, pues esto depende del tipo de empresas que atraigan. Si responden a ellas sobre todo empresas grandes y productivas, se reducirán las desigualdades espaciales. En cambio, si atraen a zonas subvencionadas empresas pequeñas e improductivas, mientras las grandes y productivas permanecen en regiones dinámicas, las políticas basadas en el lugar podrían incluso reforzar las disparidades geográficas. En conjunto, es probable que estas políticas provoquen una compleja reasignación espacial de los factores (empresas y empleos), por lo que su impacto agregado tanto en la eficiencia como en la desigualdad es, a priori, ambiguo.
En un artículo reciente (Gaubert 2018), propongo un modelo de las decisiones de localización de las empresas dentro de un país que incorpora muchos elementos necesarios para analizar este tipo de políticas. En primer lugar, las empresas operan en diversos sectores y, dentro de cada sector, difieren en su nivel de productividad. Por ello, el modelo permite considerar los efectos heterogéneos de las políticas en empresas de distinto tamaño y de diferentes sectores. En segundo lugar, las empresas eligen dónde establecerse entre diversas ciudades del país. Esta decisión de localización responde a un equilibrio entre factores que puede resumirse así. Por un lado, instalarse en una ciudad grande aumenta la productividad de las empresas gracias a las economías de aglomeración, que resumen las ventajas económicas de la densidad. Por ejemplo, las ciudades grandes facilitan el intercambio de conocimientos entre trabajadores y entre empresas, lo que aumenta su productividad media. También permiten acceder mejor a una fuerza laboral adecuada, así como a proveedores de insumos y posibles clientes (Ellison et al. 2010). En el modelo, supongo que existe complementariedad entre la eficiencia de una empresa y lo que la ciudad ofrece para aumentar la productividad. Es decir, los emprendedores más eficientes se benefician de manera desproporcionada de los efectos de aglomeración. Combes et al. (2012) aportan indicios que respaldan la existencia de estos efectos heterogéneos de las economías de aglomeración. El otro lado del equilibrio es que estos beneficios tienen un costo: producir en ciudades más grandes resulta más caro debido a los alquileres del suelo y los salarios más altos. Dada la complementariedad entre la eficiencia de las empresas y las fuerzas de aglomeración, solo las empresas más productivas están dispuestas a pagar el mayor costo de establecerse en ciudades grandes.
Antes de analizar las políticas basadas en el lugar dentro de este modelo, destaco algunos hechos estilizados que el modelo ayuda a racionalizar. Por ejemplo, tanto en el modelo como en los datos, el valor añadido y el empleo de las empresas aumentan, en promedio, con el tamaño de la ciudad, aunque el empleo crece más despacio. Además, los sectores que dependen mucho de insumos particularmente caros en las ciudades grandes (por ejemplo, porque su producción requiere mucho suelo o mano de obra) tienden a instalarse, en promedio, en localidades más pequeñas, donde los insumos son más baratos. Por último, los datos muestran que los sectores que suelen establecerse en ciudades grandes también son aquellos en los que las empresas de mayor tamaño son especialmente grandes. El modelo puede racionalizar este patrón: las diferencias iniciales de productividad entre empresas inducen una selección por tamaño de ciudad. Esto, a su vez, refuerza la heterogeneidad entre empresas, ya que las situadas en ciudades grandes se benefician de fuerzas de aglomeración más intensas. En conjunto, este mecanismo amplifica las disparidades en el tamaño de las empresas.
Cuantifico el modelo con datos de empresas francesas y lo utilizo, en particular, para estimar el posible efecto agregado de diversas políticas basadas en el lugar dirigidas a empresas. Por ejemplo, simulo el nuevo equilibrio espacial que resulta de aplicar un régimen de desgravación fiscal para las empresas que se instalan en ciudades más pequeñas. En concreto, simulo el efecto de una subvención para las empresas que se establecen en las ciudades más pequeñas, que representan el 2,3 % de la población; esto corresponde a la escala de una política basada en el lugar ya existente en Francia. La subvención equivale al 12 % de los beneficios de las empresas de esas zonas y se financia mediante un impuesto de suma fija aplicado a todas las empresas del país. El modelo predice grandes efectos locales de la política. En las zonas objetivo, el número de establecimientos aumenta un 19 %. Sin embargo, el aumento correspondiente de la población local es de solo un 4 %. Esto se debe a que las empresas atraídas por la política a esas zonas son pequeñas y poco productivas. Además de evaluar estos locales efectos, el ejercicio contrafactual también analiza los efectos de equilibrio general: para distintos niveles de la subvención, calculo la productividad total de los factores (PTF) agregada y el bienestar. La medida de bienestar que utilizo es el ingreso real del trabajador representativo. No tiene en cuenta otros elementos que podrían formar parte de la función objetivo de quien toma las decisiones y que suelen motivar estas políticas, como las medidas de equidad. En ese sentido, los efectos negativos sobre el bienestar pueden considerarse costos de política, que deben sopesarse frente a los posibles beneficios que quedan fuera del modelo.
La simulación muestra que estas políticas basadas en el lugar tienen efectos costosos a largo plazo, tanto en la eficiencia productiva de la economía como en el bienestar. Una subvención a las ciudades más pequeñas equivalente al 1 % del PIB provoca una pérdida agregada del 1,05 % en la PTF y una pérdida del 1,4 % en el bienestar (véase la figura 1). Aunque la política permite reducir la congestión general en las ciudades grandes, la ganancia de bienestar derivada de esa reducción queda ampliamente superada por el efecto negativo en la PTF. Además, quizá sorprendentemente, el tipo de políticas basadas en el lugar que estudio no reduce necesariamente las disparidades espaciales. La intuición detrás de este resultado es la siguiente. El equilibrio contrafactual se caracteriza por (i) el crecimiento de las ciudades más pequeñas; (ii) una disminución de la población de las ciudades medianas; y (iii) un aumento de la población de las ciudades más grandes (véase la figura 2). Este último efecto se debe a que, cuando las ciudades medianas pierden población en favor de las más pequeñas, ofrecen menos externalidades de aglomeración. En consecuencia, estas ciudades medianas resultan menos atractivas en comparación con las más grandes. Así, las ciudades pequeñas y grandes se expanden a expensas de las medianas. En términos cuantitativos, esto podría incluso aumentar las disparidades espaciales, en sentido contrario a la justificación de estas políticas.
Figura 1 Impacto en la PTF (rojo) e impacto en el bienestar (azul) con respecto al equilibrio de referencia
Figura 2 Quintiles del tamaño de las ciudades (20 % de la población inicial)
