Análisis de los Municipios Turísticos de Andalucía
TOMO I
UNIVERSIDAD DE MÁLAGA DPTO. ECONOMÍA APLICADA-POLÍTICA ECONÓMICA
Marzo, 2003
EQUIPO DE TRABAJO:
Pedro Raya Mellado. Profesor Titular de Economía Aplicada.
(Director del Proyecto).
José E. Villena Peña. Catedrático de Economía Aplicada.
José J. Benítez Rochel. Profesor Titular de Economía Aplicada.
Salvador Pérez Moreno. Doctor en Economía. Becario de
Investigación.
Todos miembros del Departamento de Economía Aplicada-
Política Económica de la Universidad de Málaga.
Colaboración: María Raya Dueñas. Alumna de la Escuela
Universitaria de Turismo de la Universidad de Málaga.
ÍNDICE
CAPÍTULO I. METODOLOGÍA
1.1. OBJETIVOS, ENFOQUE Y NATURALEZA DEL
ESTUDIO
1.2. ASPECTOS METODOLÓGICOS
1.3. CONTENIDO Y TÉCNICAS ESTADÍSTICAS
CAPÍTULO II. ANÁLISIS PRESPUESTARIO DE LOS
MUNICIPIOS DE ANDALUCÍA
2.1. AUTONOMÍA FISCAL
2.2. ESTRUCTURA DE LOS INGRESOS TOTALES
2.3. PRINCIPALES TIPOS DE INGRESOS NO
FINANCIEROS
2.4. INGRESOS POR HABITANTE
2.5. PRESIÓN FISCAL
2.6. ESTRUCTURA DE LOS GASTOS PRESUPUESTARIOS
2.7. PRINCIPALES PARTIDAS DE GASTO
2.8. GASTOS NO FINANCIEROS POR HABITANTE
2.9. CARGA FINANCIERA
2.10. GENERACIÓN DE AHORRO
2.10.1. Ahorro bruto y ahorro neto
2.10.2. Ahorro per cápita
2.10.3. Ahorro y desahorro por municipios
2.10.4. Ahorro y desahorro per cápita por municipios
2.10.5. Ratio del ahorro sobre los ingresos corrientes
2.11. CAPACIDAD O NECESIDAD DE FINANCIACIÓN
9
10
14
28
35
40
44
51
67
73
76
85
91
96
98
99
103
106
113
118
123
2.11.1. Capacidad de financiación en valores absolutos
2.11.2. Capacidad de financiación en valores per cápita
2.11.3. Municipios con déficit
2.11.4. Municipios con superávit
CAPÍTULO III. ESTRUCTURAS PRESUPUESTARIAS DE
LOS MUNICIPIOS TURÍSTICOS FRENTE A LOS OTROS
MUNICIPIOS Y LAS CIUDADES
3.1. INTRODUCCIÓN
3.2. LA ESTRUCTURA DEL PRESUPUESTO
3.2.1. Estructura de los ingresos no financieros
3.2.1.1. Comparación entre municipios turísticos y otros
municipios
3.2.1.2. Comparación entre municipios turísticos y
ciudades andaluzas
3.2.1.3. Relaciones entre la estructura de ingresos y la
población
3.2.2. Estructura de los gastos no financieros
3.2.2.1. Comparación entre municipios turísticos y otros
municipios
3.2.2.2. Comparación entre municipios turísticos y
ciudades andaluzas
3.2.2.3. Relaciones entre la estructura de gastos y la
población
3.3. INGRESOS Y GASTOS NO FINANCIEROS POR
HABITANTE
3.3.1. Ingresos no financieros por habitante
125
127
129
138
146
147
151
151
151
156
158
161
162
165
167
169
170
3.3.2. Gastos no financiero por habitante
3.4. TIPOS DE INGRESOS Y DE GASTOS POR
HABITANTES
3.4.1. Tipos de ingresos no financieros por habitantes
3.4.2. Los gastos no financieros por habitantes
3.5. AHORRO Y CAPACIDAD DE FINANCIACIÓN
3.5.1. Ahorro bruto y neto
3.5.2. Capacidad o necesidad de financiación
3.5.2.1. Capacidad global de financiación
3.5.2.2. Municipios con capacidad de financiación
3.5.2.3. Municipios con necesidad de financiación
3.6. ANÁLISIS DE LOS RATIOS
3.6.1. Autonomía fiscal
3.6.2. Presión fiscal
3.6.3. Carga financiera
3.6.4. Ahorro bruto sobre los ingresos corrientes
3.6.5. Ahorro neto sobre los ingresos corrientes
CAPÍTULO IV. DIFERENCIAS EN LAS ESTRUCTURAS
PRESUPUESTARIAS CON VARIABLES DESAGREGADAS
4.1. INTRODUCCIÓN
4.2. DIFERENCIAS EN LOS INGRESOS
4.3. DIFERENCIAS EN LOS GASTOS
4.4. DIFERENCIAS ENTRE LOS MUNICIPIOS
TURÍSTICOS Y LOS OTROS MUNICIPIOS
4.5. DIFERENCIAS ENTRE LOS MUNICIPIOS
TURÍSTICOS Y LAS CIUDADES ANDALUZAS
177
183
183
188
192
193
198
198
199
200
201
201
205
206
207
207
209
210
216
240
249
257
CAPÍTULO V. ANÁLISIS Y CLASIFICACIÓN DE LOS
MUNICIPIOS TURÍSTICOS DE ANDALUCÍA
5.1. INTRODUCCIÓN
5.2. CLASIFICACIÓN DE LOS MUNICIPIOS TURÍSTICOS
SEGÚN LAS VARIABLES PRESUPUESTARIAS
5.3. CLASIFICACIÓN DE LOS MUNICIPIOS TURÍSTICOS
SEGÚN LAS VARIABLES TURÍSTICAS
5.4. LA CLASIFICACIÓN PRESUPUESTARIA Y LA
TURÍSTICA
CAPÍTULO VI. EL IMPUESTO SOBRE BIENES
INMUEBLES COMO FUENTE DE RECURSOS
6.1. EL IMPUESTO SOBRE BIENES INMUEBLES COMO
FUENTE DE RECURSOS PARA LOS MUNICIPIOS
6.2. LA RIQUEZA URBANA Y SU RELACIÓN CON EL
TURISMO
6.2.1. Algunos aspectos metodológicos
6.2.2. El análisis de conglomerados
6.2.3. Las unidades urbanas por habitantes
6.2.4. Valor catastral por habitante
6.3. EL IMPUESTO DE BIENES INMUEBLES Y SU
RELACIÓN CON EL TURISMO
6.3.1. Algunos aspectos metodológicos
6.3.2. La deuda tributaria por habitante
6.3.3. La deuda tributaria por recibo
6.4. UN ANÁLISIS A TRAVÉS DEL MÉTODO DE LAS
261
262
265
301
332
348
349
363
363
368
370
381
391
391
395
406
COMPONENTES PRINCIPALES
6.4.1. Un problema de los datos atípicos
6.4.2. Otros breves aspectos metodológicos
6.4.3. Primera componente principal Z1 (predominio de la
componente fiscal en relación con la población residente)
6.4.4. Segunda componente principal Z2 (predominio del
parque inmobiliario)
6.4.5. El problema de la visualización de las observaciones
ANEXOS
Anexo 1. Muestra de municipios turísticos y variables
consideradas
Anexo 2. Muestra de municipios no turísticos y variables
utilizadas
Anexo 3. Variables utilizadas para las capitales de provincias
Anexo 4. Conglomerados a partir del tratamiento estadístico
conjunto de las 4 variables seleccionadas en los epígrafes 6.2 y
6.3, para todos los municipios de Andalucía
CAPÍTULO VII. MUNICIPIOS TURÍSTICOS Y MEDIO
AMBIENTE
7.1. IMPACTOS MEDIOAMBIENTALES DEL TURISMO
EN ANDALUCIA
7.1.1. Residuos sólidos urbanos.
7.1.2. Agua.
7.1.3. Suelo.
7.1.4. Tráfico.
419
420
421
432
441
449
454
455
461
467
469
488
490
492
493
495
498
7.2. VALORACIÓN DE LOS PROBLEMAS
MEDIOAMBIENTALES EN LOS MUNICIPIOS
TURÍSTICOS ANDALUCES
7.2.1. Problemas metodológicos.
7.2.2. Fuentes estadísticas, elección de variables y
formulación de hipótesis.
7.2.3. Análisis de las correlaciones y verificación de
hipótesis.
7.3. LA DIVERSIDAD DE LOS MUNICIPIOS TURÍSTICOS
7.3.1. Municipios con necesidades muy elevadas.
7.3.2. Municipios con necesidades elevadas.
7.3.3. Municipios con necesidades moderadas.
7.3.4. Municipios con necesidades débiles.
ANEXO
Anexo 1. Valores de los indicadores utilizados para cada
municipio en el análisis de correlaciones
CAPÍTULO VIII. CONCLUSIONES
BIBLIOGRAFÍA Y FUENTES ESTADÍSTICAS
FUENTES BIBLIOGRÁFICAS
FUENTES ESTADÍSTICAS
500
501
503
510
524
529
535
538
541
543
544
551
594
595
607
CAPÍTULO I
METODOLOGÍA
CAPÍTULO I — § I
—————————————
10
1.1. OBJETIVOS, ENFOQUE Y NATURALEZA DEL ESTUDIO
La elaboración de un estudio de esta naturaleza requiere,
lógicamente, de la existencia de una metodología adecuada. Estas líneas
se dedican a exponer el procedimiento seguido en el desarrollo del
“Análisis de los municipios turísticos de Andalucía”. Se presenta un
método diseñado en función de una información de base determinada,
con diferentes niveles de detalle y cuyo objetivo final es captar,
mediante un análisis positivo, las características diferenciales de los
municipios turísticos en función de los esfuerzos presupuestarios
derivados de la actividad turística.
En la metodología se señalan los objetivos con un cierto sentido
de exhaustividad y se especifica el procedimiento para alcanzarlos. En
este proceso, las fuentes estadísticas constituyen un elemento clave del
resultado final; a lo largo del documento queda patente la importancia
de la calidad de la información y su nivel adecuado de desagregación.
De ahí los esfuerzos dedicados a la recopilación de datos.
El desarrollo de la metodología se fundamenta en torno a las
siguientes cuestiones: objetivos, enfoque y naturaleza de la
investigación, método, contenido, técnicas estadísticas, fuentes
bibliográficas y estadística.
El estudio debe tomar como marco de referencia la
problemática de la financiación de los municipios, la situación de
insuficiencia financiera endémica tal como se citaba ya en la exposición
de motivos de la Ley 39/88, de 28 de diciembre, Reguladora de las
Haciendas Locales.
CAPÍTULO I — § I
—————————————
11
El crecimiento experimentado en los recursos de los municipios
no ha sido, en general, suficiente para atender las nuevas demandas
ciudadanas. El reto actual es el de suministrar recursos financieros
adecuados a unos municipios con un alto nivel de competencias y que
deben atender directamente las demandas de sus habitantes.
Los municipios turísticos padecen las limitaciones propias
derivadas de una situación general de insuficiencia financiera, si bien,
además, deben atender o cumplir con unas funciones adicionales:
contribuir al mantenimiento y mejora de la oferta turística local,
incrementando la calidad de los servicios públicos y de las condiciones
del entorno urbano y del medio ambiente; y responder a las demandas
de servicios de los propios turistas.
Por otro lado, el desarrollo del turismo genera un flujo de
ingresos de cierta entidad para los municipios turísticos. Para satisfacer
las necesidades de los turistas se localizan en el municipio no sólo
empresas vinculadas a la oferta turística (empresas de alojamiento y de
restauración) y a la oferta complementaria, sino también empresas
relacionadas con la actividad comercial, el transporte, la construcción y
venta de viviendas y locales, empresas de asesoramiento y de prestación
de servicios personales, etc.
El municipio turístico sufre también la situación de insuficiencia
financiera descrita al principio de epígrafe, en tanto en cuanto ha
asumido un alto nivel de competencias y debe atender también a las
demandas de sus habitantes. Pero sobre el municipio turístico actúan
dos fuerzas de signo contrario: por un lado, debe contribuir al desarrollo
de la actividad turística aportando recursos que mejoren el entorno
urbano y el medio ambiente y atender las necesidades derivadas de una
CAPÍTULO I — § I
—————————————
12
mayor población; y, por otro lado, reciben ingresos adicionales
motivados por la expansión del sector turístico y otros sectores
económicos en el municipio.
La investigación empírica pretende comprobar la situación
descrita anteriormente y conocer la intensidad del fenómeno señalado.
En este sentido, el estudio se aborda en términos positivos, es decir,
centrando la atención en la situación real de los municipios y en sus
comportamientos en materia presupuestaria. Sólo de forma marginal se
incluirán proposiciones de tipo normativo.
El análisis positivo exige contrastar, mediante un estudio
empírico, la situación presupuestaria de los municipios turísticos. Este
análisis gira sobre tres cuestiones centrales:
a) Los problemas de insuficiencia financiera en el caso de los
municipios turísticos.
b) Los efectos sobre el gasto del presupuesto municipal debido a
las responsabilidades asumidas en materia de fomento del turismo y de
la necesidad de atender las demandas de servicios públicos por parte de
los turistas.
c) El flujo de ingresos adicionales que obtienen los municipios
con alto desarrollo de las actividades turísticas.
El objetivo general de este trabajo es captar las características
específicas de los municipios turísticos de Andalucía. A raíz del
desarrollo de la actividad turística, se generan efectos que se
manifiestan en las estructuras de gastos y de ingresos de los
presupuestos municipales. Por ello, el enfoque basado en el estudio de
las liquidaciones de los presupuestos municipales permitirá valorar la
CAPÍTULO I — § I
—————————————
13
incidencia de la actividad turística y los diferentes comportamientos de
los municipios.
Para alcanzar el objetivo general es preciso delimitar algunos
objetivos parciales, tales como el conocimiento de las principales
partidas de gastos y de ingresos de los municipios turísticos en
comparación con los no turísticos. A la comparación entre municipios
turísticos y no turísticos se añade el estudio del colectivo de los
municipios turísticos, con objeto de determinar las diferencias entre
ellos y, en última instancia, delimitar una posible tipología turística de
los mismos. En paralelo, se procede también a analizar la situación de
los municipios con más de 100.000 habitantes, a los cuales
denominamos “ciudades andaluzas” para facilitar su identificación.
A efectos estadísticos, la población se identifica con el conjunto
de los municipios andaluces, distinguiéndose tres colectivos: los
municipios turísticos, el resto de municipios con menos de 100.000
habitantes que denominamos otros municipios, y las ciudades
andaluzas. Más adelante se detallarán las características de cada
colectivo y se justificarán las muestras seleccionadas.
Aunque una parte significativa del trabajo de investigación se
enfoca desde el punto de vista de los gastos y los ingresos
presupuestarios, también se persiguen otros objetivos con el fin de
ampliar nuestro conocimiento sobre los municipios turísticos. En este
sentido, se incluye un apartado especial cuyo objetivo es resaltar el
papel de la vivienda en el ámbito de los municipios turísticos, por sus
relaciones con el fenómeno del turismo residencial que la utiliza
predominantemente como forma de alojamiento, y por constituir una
fuente importante de recursos; el argumento gira sobre el stock de
CAPÍTULO I — § I
—————————————
14
viviendas con uso turístico, la riqueza urbana y la capacidad
recaudatoria del impuesto sobre bienes inmuebles. También se aborda
como objetivo específico profundizar sobre las condiciones
medioambientales de los municipios turísticos de Andalucía; en este
caso, el discurso se articula sobre los impactos medioambientales del
turismo y sobre las necesidades de los municipios turísticos.
1.2. ASPECTOS METODOLÓGICOS
En cuanto al método, el análisis empírico sólo es posible a partir
de una información estadística adecuada, en el sentido de ser suficiente
y cualitativamente relevante. Esto último se traduce, en parte, en la
disposición de datos con un nivel de desagregación que permita
profundizar en los elementos diferenciadores de los municipios
turísticos y que fundamenten los principales impactos de la actividad
turística en los presupuestos de los municipios. Por ello, una parte
importante del estudio es la relativa a la recopilación y reestructuración
de la información estadística.
La información de base procede de los propios municipios y se
obtiene, fundamentalmente, de las liquidaciones de los presupuestos del
ejercicio de 1999 (expresados en pesetas). En el proceso es necesario
determinar una muestra de municipios, turísticos y no turísticos,
suficientemente representativa desde un punto de vista estadístico como
para obtener conclusiones que reflejen la realidad del municipio
turístico. Lógicamente, conforme se avanza en el estudio la información
de tipo presupuestaria se complementa con otros datos sobre un
CAPÍTULO I — § I
—————————————
15
conjunto de variables económicas con objeto de tipificar la naturaleza
turística del municipio.
El conjunto de municipios andaluces se divide en tres categorías
diferentes:
- Municipios con más de 100.000 habitantes: ciudades andaluzas.
- Municipios turísticos.
- Otros municipios.
Esta división se establece en función de los objetivos del trabajo
de investigación. Para cada una de las categorías se selecciona su
correspondiente muestra.
Las fases de la investigación se desarrollan en tres niveles
diferentes y obliga a trabajar con muestras de municipios distintas:
1) En el primer nivel, correspondiente a la muestra más amplia,
se trabaja con un colectivo de 88 municipios.
El punto de partida consiste en la aplicación de las categorías
anteriores al conjunto de municipios andaluces, lo que conduce a los
resultados que se detallan en el Cuadro 1.1.
CUADRO 1.1. MUNICIPIOS ANDALUCES SEGÚN
CATEGORÍAS DE ANÁLISIS
Municipios Número de municipios
Municipios turísticos 69
Otros municipios 689
Ciudades andaluzas 11
Total 769 Fuente: elaboración propia
CAPÍTULO I — § I
—————————————
16
Sobre la población, conjunto de los municipios andaluces, se
seleccionaron las muestras de cada categoría; lógicamente, se persiguió
obtener la máxima representación posible.
Una de las primeras decisiones es la de catalogar, sobre el
conjunto de municipios andaluces, aquellos a los cuales se les puede
considerar “turísticos”. El cálculo del colectivo de municipios
turísticos se realizó en función de la información estadística disponible,
teniendo en cuenta para cada municipio la oferta reglada de
alojamientos, las viviendas de uso turístico y el peso de las actividades
turísticas en la economía local. Se aplican unos criterios más amplios
que los contemplados en la propia legislación andaluza sobre municipio
turístico. La aplicación de estos criterios conduce a 69 municipios, con
un total de 1.306.666 habitantes, con referencia al año 1999. Se trata de
una aproximación que en términos operativos es suficiente para esta
investigación; lo único que se persigue es tener una referencia con la
que se pueda valorar la representatividad de la muestra seleccionada.
Esta selección obedece al conocimiento a priori que se tiene sobre tales
municipios. Sólo se contabilizan aquellos municipios que tienen menos
de 100.000 habitantes.
En principio, se pretendió que la muestra representara al 100 por
ciento de la población, es decir, trabajar con los 69 municipios turísticos
en este primer nivel. Pero la disponibilidad efectiva de información en
esta fase –era necesario que los datos de los municipios relativos a sus
presupuestos estuviesen disponibles en la Cámara de Cuentas de
Andalucía– limitó la muestra a 39 municipios turísticos. Estos aparecen
en el Cuadro 1.2. En conjunto, la muestra de municipios turísticos
CAPÍTULO I — § I
—————————————
17
representa el 56,5 por ciento del total de municipios turísticos de
Andalucía y el 80,6 por ciento en términos del número de habitantes.
CUADRO 1.2. MUESTRA DE MUNICIPIOS TURÍTICOS
Municipios Población IRUELA (LA) 1.988 OJEN 1.994 FRIGILIANA 2.157 CASARES 3.224 LANJARON 3.870 MONACHIL 5.067 PULPI 5.375 MANILVA 5.509 ARACENA 6.672 VERA 6.926 SALOBREÑA 10.255 PUNTA UMBRIA 11.864 TORROX 11.919 CARTAYA 12.094 CHIPIONA 16.200 ALMONTE 17.202 CONIL DE LA FRONTERA 17.470 LEPE 18.995 GUADIX 20.246 ADRA 21.286 RINCON DE LA VICTORIA 21.721 BARBATE 22.011 ROTA 25.198 BENALMADENA 30.059 RONDA 33.806 PUERTO REAL 34.447 TORREMOLINOS 39.068 MIJAS 39.302 ANTEQUERA 40.433 ESTEPONA 40.552 ROQUETAS DE MAR 42.333 FUENGIROLA 46.392 MOTRIL 50.398 EJIDO (EL) 51.485 VELEZ MALAGA 54.796 CHICLANA DE LA FRONTERA 57.585 SANLUCAR DE BARRAMEDA 61.648 PUERTO DE SANTA MARÍA (EL) 75.097 SAN FERNANDO 87.179 Fuente: Instituto de Estadística de Andalucía
CAPÍTULO I — § I
—————————————
18
El siguiente colectivo es el denominado otros municipios, con
un total de 689 municipios en Andalucía y con una población de
3.261.280 habitantes. En estos municipios se entiende que el nivel de
desarrollo de las actividades turísticas debe ser bajo en el conjunto de la
economía local y que tienen menos de 100.000 habitantes. En la
selección de la muestra de este colectivo se introdujo el criterio de que
cada uno de estos municipios tuviese una población similar a otro de los
municipios catalogados como turísticos. Por ello, se eligieron también
39 municipios, con un número de habitantes total lo más aproximado
posible al de la muestra de municipios turístico, 660.493 habitantes. Se
evitaron aquellos municipios muy próximos a áreas metropolitanas
porque podrían generar ciertos sesgos, en el sentido de compartir
múltiples características del colectivo de ciudades, dificultando así las
comparaciones entre categorías de municipios, especialmente entre los
municipios turísticos y el colectivo de otros municipios. Con objeto de
introducir cierta aleatoriedad, se establecieron diferentes niveles de
preferencia (tres niveles) según la proximidad del número de habitantes
a otro municipio turístico seleccionado como elemento de la muestra, y
su elección definitiva dependió de la disponibilidad de la información
sobre el municipio en cuestión en la Cámara de Cuentas de Andalucía.
La muestra de otros municipios representa el 5,6 por ciento del
total del colectivo “otros municipios” de Andalucía y el 20,2 por ciento
en términos de habitantes. Su contenido se refleja en el Cuadro 1.3.
CAPÍTULO I — § I
—————————————
19
CUADRO 1.3. MUESTRA OTROS MUNICIPIOS
Municipios Población TORRES 1.859 CANENA 2.139 BEDMAR Y GARCIEZ 3.239 HORNACHUELOS 4.937 BONARES 5.063 GERENA 5.450 VILLANUEVA DEL RIO Y MINAS 5.549 PUERTO SERRANO 6.743 MONTELLANO 6.943 VILLANUEVA DEL ARZOBISPO 8.644 CARLOTA (LA) 10.336 ALCAUDETE 11.404 ESTEPA 11.654 VALVERDE DEL CAMINO 12.510 CARTAMA 13.004 TORREDONJIMENO 13.839 HUERCAL-OVERA 13.870 CABEZAS DE SAN JUAN, LAS 15.660 VISO DEL ALCOR (EL) 16.036 POZOBLANCO 16.218 ALHAURIN EL GRANDE 16.870 OSUNA 17.306 BAILEN 17.481 UBRIQUE 17.960 MARCHENA 18.132 LORA DEL RIO 18.878 PALMA DEL RIO 19.243 BAENA 19.712 CABRA 20.744 BAZA 21.336 ALCALA LA REAL 21.521 MARTOS 22.637 MONTILLA 22.910 LEBRIJA 24.023 PUENTE-GENIL 27.825 MORON DE LA FRONTERA 28.207 LUCENA 35.837 UTRERA 46.052 LINARES 58.722 Fuente: Instituto de Estadística de Andalucía
CAPÍTULO I — § I
—————————————
20
El tercer colectivo es el denominado ciudades andaluzas, son los
municipios con más de 100.000 habitantes. Reciben un tratamiento
diferenciado en función de la naturaleza de tales municipios. La propia
legislación turística andaluza también los contempla de forma diferente
a la figura del municipio turístico. Dado su reducido número, once
municipios (en 1999) con un total de 2.737.171 habitantes, se decidió
que la muestra representase al 100 por ciento de la población; pero la
falta de disponibilidad de los datos presupuestarios del municipio de
Marbella en la Cámara de Cuentas de Andalucía lo impidió. La muestra
seleccionada representa, pues, el 91 por ciento de las ciudades
andaluzas y el 96,3 por ciento en términos de habitantes. Aparece en el
Cuadro 1.4. CUADRO 1.4. CIUDADES ANDALUZAS
Municipios Habitantes
MARBELLA 101.144 ALGECIRAS 103.106 JAEN 109.247 HUELVA 140.583 CADIZ 142.449 ALMERIA 169.027 JEREZ 182.660 GRANADA 244.767 CORDOBA 311.708 MALAGA 530.553 SEVILLA 701.927 Fuente: Instituto de Estadística de Andalucía
En definitiva, cabe afirmar que los niveles de representatividad
son altos, como se observa en el Cuadro 1.5. En conjunto, la muestra de
municipios y ciudades representa el 11,4 por ciento del total de
municipios y ciudades de Andalucía y el 59,5 por ciento en términos
de habitantes.
CAPÍTULO I — § I
—————————————
21
CUADRO 1.5. REPRESENTATIVIDAD DE LA MUESTRA
Nivel de representatividad (porcentaje) Municipios Según número de municipio Según habitantes
Municipios turísticos 56,5 80,6
Otros municipios 5,6 20,2
Ciudades andaluzas 91 96,3
Muestra total 11,4 59,5
Fuente: Elaboración propia
Por la naturaleza de la investigación, se trabaja con una muestra
que, en parte, está predeterminada. Nos referimos al colectivo de
municipios turísticos, que en un principio se pretendió que fuese el 100
por ciento, aunque la disponibilidad de información limitó este objetivo.
En el colectivo de otros municipios, la selección de la muestra es
aleatoria aunque se impone la condición de que el tamaño (número de
habitantes) de los municipios sea aproximado a cada uno de los
municipios turísticos considerados. En todo caso, la propia
disponibilidad o no de la información en la Cámara de Cuentas de
Andalucía actuó como elemento de aleatoriedad en el proceso de
selección de las muestras.
Se emplean dos muestras de igual tamaño, una representativa de
los municipios turísticos y otra de los denominados otros municipios,
porque ello permite realizar comparaciones entre ambos colectivos de
municipios y facilita la labor de detectar las peculiaridades que
presentan los municipios turísticos de Andalucía.
CAPÍTULO I — § I
—————————————
22
El trabajo con estas muestras y la explotación de la información
conducen a los resultados que sirven para elaborar el contenido de la
parte dedicada al análisis presupuestario de los municipios.
2) En el segundo nivel, se utiliza fundamentalmente la muestra de
municipios turísticos. Su explotación va dirigida, en buena medida, a
analizar las características de los municipios turísticos andaluces. En
esta parte se trata de ampliar nuestro conocimiento sobre las
características específicas de los municipios turísticos. Para ello, se
realiza un tratamiento exhaustivo de la información de la Cámara de
Cuentas de Andalucía sobre liquidaciones presupuestarias de los
municipios turísticos de Andalucía.
En esta etapa, el nivel de información se amplía y su tratamiento
se enfoca en función del objetivo mencionado en el párrafo anterior.
Los resultados se incorporan en la parte relativa a las estructuras
presupuestarias de los municipios turísticos frente a los otros
municipios y las ciudades.
3) En el tercer nivel, con la referencia del grupo de municipios
turísticos se pretende ampliar la información de base. Ello ha exigido
un proceso de petición de información adicional para poder profundizar
en el análisis.
La información adicional se traduce en la disponibilidad de las
liquidaciones presupuestarias con un nivel de desagregación mayor
sobre ciertas partidas del presupuesto. El logro de este objetivo ha sido
posible gracias a la colaboración prestada por los municipios, toda vez
que la petición de información se le cursó directamente a las propias
entidades.
CAPÍTULO I — § I
—————————————
23
En esta fase de la investigación es donde adquiere sentido el
comentario realizado al inicio de esta parte sobre la importancia de las
fuentes estadísticas para alcanzar los objetivos propuestos. Los
resultados del análisis, y a ciertos niveles la propia orientación de la
investigación, dependen de las características y el nivel de
desagregación de la información de base y adicional necesarias. Los
resultados se incluyen en el apartado sobre las diferencias en las
estructuras presupuestarias con variables desagregadas.
Por otro lado, hay que decir que en el primer nivel de estudio, no
se adopta ninguna hipótesis a priori y se procede a un análisis de las
estructuras de ingresos y de gastos de los presupuestos municipales. No
obstante, los resultados obtenidos permiten realizar un primer contraste
con la visión dominante sobre la situación de los municipios turísticos y
valorar el grado de insuficiencia financiera de los mismos.
Detalle del análisis en el primer nivel:
A) Ingresos municipales.
A.1. Estructura de los ingresos.
- Impuestos directos.
- Impuestos indirectos.
- Tasas y otros ingresos.
- Transferencias corrientes.
- Ingresos patrimoniales.
- Enajenación de inversiones reales.
- Transferencias de capital.
CAPÍTULO I — § I
—————————————
24
- Activos financieros.
- Pasivos financieros.
Se trata de determinar el peso relativo de los diferentes capítulos
de ingresos, así como la importancia per cápita de los mismos. Y todo
ello con referencia al conjunto de municipios que componen la muestra
y con detalle para cada uno de los colectivos: municipios turísticos,
otros municipios y ciudades andaluzas. También se realiza el análisis
teniendo en cuenta el tamaño del municipio (número de habitantes).
Al comparar la estructura de los ingresos se trata de resaltar las
principales vías de financiación de los municipios, sobre todo de los
turísticos. La composición de las muestras de los municipios turísticos y
otros municipios facilita esta operación.
A.2. Ingresos corrientes.
- Peso de los ingresos corrientes (impuestos directos, impuestos
indirectos, tasas y otros ingresos y transferencias corrientes).
- Impuestos directos (impuesto sobre bienes inmuebles; impuesto
sobre actividades económicas; impuesto sobre el incremento del valor
de los terrenos de naturaleza urbana; impuesto sobre vehículos de
tracción mecánica).
- Impuestos indirectos (impuesto sobre construcciones,
instalaciones y obras; impuesto sobre circulación de vehículos).
- Estudio de la carga fiscal (impuestos directos e
indirectos/habitantes).
- Peso de la imposición directa e indirecta sobre las tasas y
precios públicos.
CAPÍTULO I — § I
—————————————
25
- Tasas y precios públicos (suministro de agua y electricidad;
recogida de basuras; licencias urbanísticas; alcantarillado; licencias de
apertura).
- Papel de las transferencias corrientes y de capital.
- Otros ingresos.
B) Gastos municipales.
B.1. Estructura de los gastos.
- Gastos de personal.
- Gastos en bienes corrientes y servicios.
- Gastos financieros.
- Transferencias corrientes.
- Inversiones reales.
- Transferencias de capital.
- Activos financieros.
- Pasivos financieros.
La explotación de esta información sigue la misma línea de lo
establecido en el apartado sobre la estructura de los ingresos.
B.2. Peso del gasto en personal.
B.3. Desglose del gasto en bienes y servicios.
B.4. Importancia de las inversiones reales.
B.5. Otras partidas.
CAPÍTULO I — § I
—————————————
26
Las variables definidas, tanto desde la perspectiva del ingreso
como del gasto, cobran especial significación cuando se expresan en
términos per cápita. Esto permite las comparaciones entre los diferentes
municipios e incluso se pueden detectar posibles diferencias entre los
propios municipios turísticos.
C) Estudio de déficit.
De nuevo, esta variable se calcula a nivel del conjunto de la
muestra y para cada una de las categorías de análisis que se han
definido, así como su variabilidad en función del tamaño y naturaleza
del municipio.
Por su parte, en el segundo nivel de análisis, se establecen o
describen las hipótesis o afirmaciones que habitualmente se realizan
sobre la situación de los municipios turísticos. Hipótesis que en algunos
casos son fruto del correspondiente trabajo empírico y en otros son
simples apreciaciones a priori, pero que son aceptadas con facilidad.
Con la información y conclusiones del primer nivel se estará en
condiciones de contrastar los puntos de vista anteriores. Además, se
procede a un análisis en mayor profundidad de la muestra de
municipios turísticos. Esto permite, una vez obtenidos los resultados, un
segundo contraste. En esta fase, hay que delimitar las hipótesis que se
aceptan, según los resultados del primer nivel, y que se someterán a
contraste con un mayor nivel de detalle a efectos estadísticos.
La información de base será el conjunto de entidades
seleccionadas en la muestra de municipios turísticos. Y se trabaja al
CAPÍTULO I — § I
—————————————
27
nivel de desagregación que permite la información procedente de la
Cámara de Cuentas de Andalucía.
En esta etapa se persigue conocer, a un nivel de detalle mayor, el
origen de las diferencias de los municipios turísticos respecto al resto de
municipios y medir la intensidad de estas diferencias; pero también
analizar las diferencias que se presenten en el seno del colectivo de los
municipios turísticos, teniendo en cuenta sus diferentes tamaños.
En relación con lo anterior, la línea de trabajo va en el sentido de
ver si tales diferencias pueden explicarse en función de la tipología
turística del municipio y del nivel de desarrollo de la actividad turística.
En el tercer nivel, finalmente, se amplía la información de base,
previa petición a los municipios turísticos de sus liquidaciones
presupuestarias al máximo nivel de detalle posible. Agregando
información adicional sobre ciertas partidas presupuestarias, aquéllas
que en el análisis anterior pongan de manifiesto que el municipio
turístico muestra un comportamiento más singular.
Con los resultados obtenidos en el tercer nivel se está en
disposición de conocer, en promedios, los tipos de gastos e ingresos que
resultan más sensibles a la actividad turística y realizar un balance sobre
las cargas e ingresos que se generan.
Aunque los resultados obtenidos orientan y sirven de referencia
para los capítulos sexto (El impuesto sobre bienes inmuebles como
fuente de recursos) y séptimo (Municipios turísticos y medio ambiente),
estas partes reciben un tratamiento diferenciado. Los métodos
empleados son distintos en los siguientes aspectos: no se utilizan las
muestras seleccionadas en los apartados anteriores, empleándose en
algunos casos muestras mayores; la atención se centra exclusivamente
CAPÍTULO I — § I
—————————————
28
sobre los municipios turísticos; y las fuentes estadísticas, así como las
variables a emplear, son diferentes.
En el capítulo sexto, “El IBI como fuente de recursos”, para
determinar el papel del IBI en la financiación municipal se construyen
los correspondientes ratios con objeto de medir la importancia de este
tributo respecto a los ingresos corrientes y la recaudación impositiva.
También se elaboran los siguientes indicadores por municipios: cuota
íntegra sobre valor catastral, cuota íntegra sobre unidades urbanas, valor
catastral sobre unidades urbanas, unidades urbanas sobre población,
valor catastral sobre población y cuota íntegra sobre población. Otras
figuras impositivas a estudiar son el impuesto sobre construcciones,
instalaciones y obras, y el impuesto sobre el incremento del valor de los
bienes de naturaleza urbana. En cuanto a la relación entre turismo
residencial y el IBI, un indicador adecuado son los ingresos fiscales
atribuibles a las viviendas turísticas.
La naturaleza del capítulo séptimo, “Municipios turísticos y
medio ambiente”, obliga a desarrollar un análisis a diferentes niveles:
en primer lugar, se establecen una serie de consideraciones generales
relativas al medio ambiente, el municipio y el impacto del turismo en el
medio ambiente; y en segundo lugar, se sintetizan los principales
resultados de la investigación al nivel de los municipios andaluces en
materias relacionadas con el medio ambiente.
1.3. CONTENIDO Y TÉCNICAS ESTADÍSTICAS
El contenido del estudio se estructura en ocho capítulos,
incluidos los relativos a la metodología y el de conclusiones.
CAPÍTULO I — § I
—————————————
29
La metodología empleada es fruto de unos planteamientos
iniciales flexibles que han permitido readaptar, e incluso modificar,
ciertos aspectos, con el objetivo de mejorar el estudio. Esto se
manifiesta, entre otras cuestiones, en el empleo de una amplia gama de
métodos estadísticos, algunos de los cuales se han incorporado
conforme la investigación avanzaba. Otro síntoma de flexibilidad, esta
vez desde el inicio, es el no haber impuesto el mismo método a los
distintos ámbitos del estudio: la estructura presupuestaria, la vivienda y
el impuesto sobre bienes inmuebles, y el medio ambiente. El medio
ambiente y el municipio turístico es un tema con contenido específico y
cuya problemática exigía partir de planteamientos propios. Y la
vivienda y el IBI, aun cuando es un tema en parte común con los
relativos a la estructura presupuestaria, requiere de una perspectiva más
amplia que la presupuestaria.
El capítulo 2 (Análisis presupuestario de los municipios de
Andalucía) se configura como una primera aproximación al estudio de
los municipios turísticos. Su contenido pretende reflejar los efectos de
la actividad turística sobre los presupuestos municipales. La idea es
captar los elementos diferenciadores de los municipios turísticos frente
al colectivo de otros municipios y de ciudades andaluzas, según las
diferencias que se manifiestan en sus partidas de ingresos y gastos
presupuestarios y en otros ratios.
Las variables relevantes son los ingresos y gastos con una
agregación a nivel de capítulo del presupuesto. Y las principales
cuestiones a tratar son las siguientes: autonomía fiscal, estructura de los
ingresos totales, tipos de ingresos no financieros, ingresos por
habitantes, presión fiscal, estructura de los gastos presupuestarios,
CAPÍTULO I — § I
—————————————
30
principales partidas de gasto, carga financiera de los municipios,
generación de ahorro y capacidad o necesidad de financiación.
En cuanto a las técnicas estadísticas, se han empleado los
estadísticos descriptivos habituales, prestando especial atención al
grado de dispersión que registran los valores medios en el caso de los
municipios turísticos; apoyando la exposición, para una más fácil
interpretación, en diferentes tipos de gráficos: perfiles gráficos,
diagramas de caja y gráficos de dispersión.
El capítulo 3 (Estructuras presupuestarias de los municipios
turísticos frente a los otros municipios y las ciudades andaluzas) se
marca como objetivo profundizar en aquellos aspectos que más
diferencian a los municipios turísticos respecto a los otros municipios y
respecto a las ciudades. Se trata de destacar a aquellas variables o ratios
en los cuales los municipios turísticos registran un comportamiento
singular y valorar la intensidad de dicha diferencia.
El conjunto de variables estudiadas se agrupan en cinco bloques:
estructura del presupuesto (en su doble vertiente de ingresos y gastos),
ingresos y gastos no financieros por habitantes, tipos de ingresos y de
gastos por habitantes, ahorro y capacidad de financiación, y ratios
presupuestarios.
Como técnica estadística se utiliza el análisis de varianza
(ANOVA) por su utilidad para estudiar las variables presupuestarias
que muestran diferencias significativas entre los valores medios de los
municipios turísticos y las otras tipologías de municipios. El análisis de
varianza sirve para contrastar la hipótesis nula de que las diversas
medias de unos grupos son iguales y pertenecen a la misma población.
CAPÍTULO I — § I
—————————————
31
También se usa el análisis de correlación, el coeficiente de
correlación de Pearson, para comprobar si los valores de las variables
presupuestarias están relacionados con el número de habitantes del
municipio (tamaño del municipio).
El capítulo 4 (Diferencias en las estructuras presupuestarias con
variables desagregadas) presenta gran semejanza con el capítulo
anterior, tanto en su estructura lógica como en las técnicas estadísticas
aplicadas. Ahora, para profundizar aún más en los aspectos más
singulares de los municipios turísticos (respecto a los otros municipios
y las ciudades) se emplean variables presupuestarias con un nivel de
desagregación mayor. Y se trabaja con los datos obtenidos en el
denominado tercer nivel de las fases de la investigación.
Se dispone de información sobre 46 variables de ingresos y 16
variables de gastos, con diversos niveles de desagregación
superpuestos, en las muestras de municipios turísticos y de los otros
municipios. Y con 29 variables de ingresos y 11 variables de gastos en
el caso de las ciudades andaluzas.
El contenido se estructura en un doble nivel. En el primero, se
marcan las diferencias en las variables de ingresos y en las variables de
gastos. Y en el segundo nivel, tales diferencias se enfocan desde el
punto de vista de las relaciones del municipio turístico bien con los
otros municipios o con las ciudades.
El capítulo 5 (Análisis y clasificación de los municipios
turísticos de Andalucía) desplaza la atención desde el estudio de las
diferencias de los municipios turísticos (frente a los otros municipios y
ciudades) hacia el análisis de las diferencias entre los propios
municipios turísticos. Se pretende describir la variedad de
CAPÍTULO I — § I
—————————————
32
circunstancias que se dan entre los municipios turísticos. Para ello se
elabora una doble clasificación o tipología, una basada en las
estructuras presupuestarias y la otra en variables turísticas. También se
estudian las relaciones entre ambas clasificaciones.
Las variables presupuestarias incorporadas son las siguientes:
impuestos directos, impuestos indirectos, tasas y otros ingresos,
ingresos por transferencias corrientes, ingresos por transferencias de
capital, gastos de personal, gastos en bienes corrientes y gastos en
inversiones reales. Y las variables turísticas son: viviendas secundarias,
hoteles, apartamentos turísticos, campamentos, restaurantes y cafeterías.
El capítulo se compone de tres apartados: clasificación de los
municipios turísticos según las variables presupuestarias, clasificación
según las variables turísticas y relaciones entre las estructuras
presupuestaria y turística.
Como técnica estadística se aplica el análisis de conglomerados o
análisis cluster. Esta técnica permite clasificar en dos o más grupos, en
función de una serie de variables, al conjunto de los municipios
turísticos basándose en un criterio de similitud. Se sigue un
procedimiento que supone el uso del análisis de conglomerados
jerárquicos y el análisis de las k medias. Con el primero se determina el
número adecuado de conglomerados o grupos, y se calculan los
centroides. Esta información se incorpora cuando se aplica,
posteriormente, el análisis de las k medias.
Para contrastar los resultados obtenidos en el análisis cluster se
usa el análisis discriminante. Éste valora estadísticamente los
resultados y determina qué variables proporcionan una mayor
discriminación entre los grupos o conglomerados.
CAPÍTULO I — § I
—————————————
33
El capítulo 6 (El impuesto sobre bienes inmuebles como fuente
de recursos) pone el acento sobre la vivienda y el IBI por su especial
relevancia en los municipios turísticos. Este capítulo se justifica por la
importancia que está adquiriendo el turismo residencial en ciertos
entornos del litoral y por la aportación de recursos para los municipios.
Entre las variables estudiadas destacan: el número de unidades
urbanas, el valor catastral, la base liquidable del IBI, la cuota íntegra y
la deuda tributaria.
Este capítulo consta de cuatro epígrafe: el IBI como fuente de
recursos, la riqueza urbana, el IBI y su relación con el turismo, y un
análisis a través del método de las componentes principales.
Las técnicas estadísticas que se utilizan son el análisis de
conglomerado de las k medias y el método de los componentes
principales. Éste último es también una técnica multivariante y se
aplica para reducir el número de variables consideradas (las nuevas
variables son combinaciones lineales de las primitivas); este menor
número de variables debe explicar una proporción aceptable de la
varianza total, y se emplean las nuevas variables en el análisis cluster.
El capítulo 7 (Municipios turísticos y medio ambiente) también
persigue ampliar nuestra perspectiva en el conocimiento de los
municipios turísticos en una línea diferente a la presupuestaria. Pone la
atención sobre los costes medioambientales que soportan los municipios
turísticos. Se trata de cuantificar la intensidad que presentan los
problemas medioambientales en los municipios andaluces y verificar la
hipótesis de que son los municipios turísticos los que soportan los
mayores costes medioambientales.
CAPÍTULO I — § I
—————————————
34
Entre las variables destacan: carácter del municipio (turístico o no
turístico), localización (costa o interior), densidad de alojamientos
turísticos, densidad de restaurantes y cafeterías, tasa de migración, tasa
de atracción, densidad de población, urbanización, densidad de
vehículos, consumo de energía, erosión y producción de residuos.
En el capítulo se distinguen tres partes: los impactos
medioambientales del turismo, la valoración de los problemas
medioambientales en los municipios turísticos y la diferencia de
comportamiento dentro de los municipios turísticos.
Las fuentes bibliográficas que se detallan constituyeron, en
parte, el punto de partida para el estudio. En el desarrollo de la
investigación se fueron añadiendo las fuentes bibliográficas que se iban
utilizando, y de forma puntual, algunas referencias adicionales que se
consideran relevantes en la materia tratada.
Las fuentes estadísticas básicas son las Liquidaciones
Presupuestarias disponibles en la Cámara de Cuentas de Andalucía y la
propia información obtenida por el equipo de trabajo procedente de las
entidades locales relativa a las Liquidaciones Presupuestarias (con
mayor nivel de detalle) de la muestra empleada. Junto a la información
presupuestaria, se utiliza la información estadística sobre un amplio
conjunto de variables económicas y, sobre todo, turísticas. Sus
referencias se incluyen a lo largo del estudio y al final del mismo, junto
con las citas bibliográficas.
CAPÍTULO II
ANÁLISIS PRESPUESTARIO DE LOS
MUNICIPIOS DE ANDALUCÍA
CAPÍTULO II — § II
—————————————
36
El objetivo principal, como se ha puesto de manifiesto en el
capítulo de metodología, es el estudio de los municipios turísticos de
Andalucía. Se trata de captar la influencia de la actividad turística en los
presupuestos municipales, y también la respuesta o el comportamiento
de los municipios ante la dinámica que genera el desarrollo del turismo
en sus economías locales. Para ello, en un primer paso habría que
determinar los elementos diferenciadores de los municipios turísticos
frente al resto de municipios andaluces, agrupados éstos bajo las
denominaciones de otros municipios y de ciudades andaluzas. Tales
diferencias deben tener sus manifestaciones sobre las estructuras de los
ingresos y de los gastos de los presupuestos municipales.
La atención se centra en la figura del presupuesto municipal, en
concreto en su fase de liquidación del presupuesto y ordenado según la
clasificación económica (ver recuadro sobre los capítulos del
presupuesto), con referencia al ejercicio de 1999 por las razones ya
señaladas de disponibilidad de información. Se analizarán las partidas
de ingresos y de gastos en sus vertientes de derechos liquidados y
obligaciones reconocidas. En un principio, el nivel de agregación es el
correspondiente a los capítulos de gastos e ingresos.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
37
Los municipios turísticos actúan en un contexto económico y
financiero similar, en muchos aspectos, al que padecen el resto de
municipios del país. En general, los municipios en los últimos tiempos
han abordado la realización de una serie de tareas, tales como: la
conservación y mejora del patrimonio artístico y cultural, la
regeneración y embellecimiento de los centros históricos, la extensión y
mejora de los servicios primarios (limpieza, alumbrado, alcantarillado,
recogida de basuras, etc), la prestación de servicios en el área de
Clasificación económica del presupuesto municipal. INGRESOS GASTOS 1. Impuestos directos Gastos de personal 2. Impuestos indirectos Gastos en bienes corrientes y servicios 3. Tasas y otros ingresos Gastos financieros 4. Transferencias corrientes Transferencias corrientes 5. Ingresos patrimoniales 6. Enajenación inversiones reales Inversiones reales 7. Transferencias de capital Transferencias de capital 8. Activos financieros Activos financieros
CAPÍTULO II — § II
—————————————
38
bienestar social y la ampliación de servicios relacionados con la calidad
de vida del ciudadano (fomento del deporte, actividades culturales, etc).
Pero los municipios no han dispuesto de los recursos financieros
necesarios para cubrir estos nuevos ámbitos de competencia. Los
municipios turísticos han tenido, en un escenario de escasez de recursos
financieros, que atender o prestar servicios públicos adicionales
(derivados de una mayor población de hecho) y contribuir a potenciar la
oferta turística local en sentido amplio (con mayores gastos en
infraestructuras y en la mejora del entorno urbano y natural).
Los municipios han asumido, en buena medida, las nuevas
competencias por la vía de los hechos y de forma parcial, si bien no ha
existido un proceso real de descentralización del gasto público local.
Éste representaba en 1990, el 14 por ciento del gasto público total del
país, y en 1999 descendió hasta el 12,7 por ciento, según datos del
MAP. En España, durante el periodo citado, las corporaciones locales
no pudieron incrementar su peso en el cómputo del gasto público. En el
año 2000, el porcentaje permanecía en el 13 por ciento; se está aún lejos
del diseño de un gasto público con una distribución del 50 por ciento
para la Administración del Estado, un 25 por ciento para las
Comunidades Autónomas y otro 25 por ciento para las Corporaciones
Locales. Esto evidencia, en los inicios del siglo XXI, la existencia de un
proceso incompleto de descentralización.
La Ley de Regulación de las Haciendas Locales de 1988 y sus
reformas posteriores, aunque han contribuido a mejorar ciertos aspectos
financieros y de competencias, sus efectos no han podido alterar la
dinámica comentada. Por lo tanto, la nueva ley de haciendas locales va
CAPÍTULO II — § II
—————————————
39
a nacer con un reto antiguo no resuelto: la fiscalidad municipal y los
recursos limitados de unas corporaciones locales que deben atender
nuevas demandas ciudadanas y que asumen mayores competencias.
La realidad del municipio turístico se mueve en este entorno
financiero.
Las principales cuestiones a estudiar, a lo largo de este capítulo,
son las siguientes:
o Autonomía fiscal. o Estructura de los ingresos totales.
o Principales tipos de ingresos no financieros.
o Ingresos por habitante.
o Presión fiscal.
o Estructura de los gastos presupuestarios.
o Principales partidas de gasto.
o Gastos no financieros por habitante.
o Carga financiera de los municipios.
o Generación de ahorro.
o Capacidad o necesidad de financiación.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
40
2.1. AUTONOMÍA FISCAL.
El nivel de los ingresos propios en el conjunto de los ingresos del
presupuesto municipal indica el grado de autonomía fiscal de los
mismos.
Los ingresos propios se componen de los ingresos impositivos,
impuestos directos e indirectos, recogidos respectivamente en los
Capítulos 1 y 2 de ingresos; de las tasas y otros ingresos (Capítulo 3);
de los ingresos patrimoniales (Capítulo 5) y de la enajenación de
inversiones reales (Capítulo 6). Se utiliza el ratio de ingresos propios,
definido como el porcentaje de los ingresos propios sobre el total de
ingresos.
Los datos sobre liquidaciones presupuestarias, en términos de
derechos liquidados, expresan un nivel aceptable de autonomía fiscal,
tanto para los municipios españoles, con un 52,7 por ciento de los
ingresos propios sobre el total de ingresos, como para los municipios
andaluces, en particular, con un 51,9 por ciento (Cuadro 2.1).
Utilizamos la expresión aceptable teniendo en cuenta con la situación
de las Comunidades Autónomas (con un porcentajes del 30 por ciento
en 1999). No obstante, el nivel de autonomía fiscal de los municipios de
nuestro país es inferior al de otros países de corte federal, con cifras del
63 por ciento (ver Poveda y Sánchez, 2002; Castells, 2001; etc.).
En la muestra diseñada expresamente para el estudio de los
municipios turísticos de Andalucía, el grado de autonomía fiscal de los
municipios seleccionados es superior, en concreto, el 55,4 por ciento. Y
la autonomía fiscal alcanza sus niveles más elevados en el caso de los
CAPÍTULO II — § II
—————————————
41
municipios turísticos, en los cuales los ingresos propios llegan a
suponer el 63,6 por ciento del total de sus ingresos presupuestarios.
A todos los efectos, el nivel de autonomía fiscal que presentan los
municipios turísticos constituye un elemento diferenciador de los
mismos. Más adelante, se volverá a estudiar esta cuestión cuando se
analice el comportamiento del conjunto de los municipios turísticos.
En el conjunto de la muestra (Cuadro 2.2), contrasta los niveles
de autonomía fiscal de los municipios turísticos (63,6 por ciento) frente
a las ciudades andaluzas (53,8 por ciento) y, sobre todo, frente al
colectivo denominado otros municipios (44,9 por ciento).
CAPÍTULO II — § II
—————————————
42
CUADRO 2.1: INGRESOS MUNICIPALES 1999.
España Andalucía Muestra Municipios turísticos
Concepto Cuantía Porcentaje Cuantía Porcentaje Cuantía Porcentaje Cuantía Porcentaje
Impuestos directos 1.325.358 0,298 202.351 0,267 140.131 0,320 39.580 0,320 Impuestos indirectos 174.864 0,039 27.624 0,036 14.454 0,033 7.871 0,064 Total ingresos impositivos 1.500.222 0,337 229.975 0,304 154.585 0,353 47.451 0,384 Tasas y otros ingresos 678.690 0,153 111.889 0,148 61.999 0,142 21.290 0,172 Ingresos patrimoniales 64.724 0,015 17.272 0,023 9.810 0,022 2.004 0,016 Enajenación inversiones reales 98.715 0,022 33.562 0,044 16.062 0,037 7.810 0,063 Total ingresos propios 2.342.351 0,527 392.698 0,519 242.456 0,554 78.556 0,636 Transferencias corrientes 1.377.545 0,310 218.136 0,288 134.164 0,306 26.176 0,212 Transferencias de capital 386.962 0,087 94.157 0,124 31.645 0,072 10.435 0,084 Total transferencias 1.764.507 0,397 312.293 0,412 165.809 0,379 36.612 0,296 Activos financieros 20.447 0,005 3.799 0,005 2.828 0,006 300 0,002 Pasivos financieros 317.821 0,071 48.385 0,064 26.941 0,062 8.050 0,065 Operaciones financieras 338.268 0,076 52.184 0,069 29.770 0,068 8.350 0,068 TOTAL INGRESOS 4.445.126 757.175 438.034 123.517 Fuente: Cámara de Cuentas de Andalucía y elaboración propia
CAPÍTULO II — § II
—————————————
43
CUADRO 2.2: INGRESOS MUNICIPALES 1999.
Municipios turísticos Otros municipios Ciudades andaluzas
Concepto Cuantía Porcentaje Cuantía Porcentaje Cuantía Porcentaje
Impuestos directos 39.580 0,320 14388 0,239 86.163 0,339 Impuestos indirectos 7.871 0,064 1644 0,027 4.939 0,019 Total ingresos impositivos 47.451 0,384 0,267 0,358 Tasas y otros ingresos 21.290 0,172 8627 0,144 32.081 0,126 Ingresos patrimoniales 2.004 0,016 1117 0,019 6.689 0,026 Enajenación inversiones reales 7.810 0,063 1180 0,020 7.072 0,028 Total ingresos propios 78.556 0,636 0,449 0,538 Transferencias corrientes 26.176 0,212 18164 0,302 89.823 0,353 Transferencias de capital 10.435 0,084 9728 0,162 11.481 0,045 Total transferencias 36.612 0,296 0,464 0,398 Activos financieros 300 0,002 115 0,002 2.414 0,009 Pasivos financieros 8.050 0,065 5127 0,085 13.764 0,054 Operaciones financieras 8.350 0,068 0,087 0,064 TOTAL INGRESOS 123.517 60.090 254.426
Fuente: Cámara de Cuentas de Andalucía y elaboración propia
CAPÍTULO II — § II
—————————————
44
2.2. ESTRUCTURA DE LOS INGRESOS TOTALES.
Las principales partidas de ingresos en los municipios andaluces
son, por orden de importancia, las siguientes: transferencias corrientes
(28,8 por ciento), impuestos directos (26,7 por ciento), tasas y otros
ingresos (14,8 por ciento) y transferencias de capital (12,4 por ciento).
Cada porcentaje mide el cociente entre cada tipo de ingreso y el ingreso
total del municipio.
La estructura de los ingresos varía considerablemente entre las
diferentes categorías de municipio (Cuadro 2.3). En los municipios
turísticos (MT), la principal vía de recursos son los impuestos directos
(32 por ciento) y las transferencias corrientes pasan al segundo lugar
(21,2 por ciento). Las tasas y otros ingresos (17,2 por ciento) se
mantienen también en tercer lugar pero con un valor superior al del
conjunto de municipios de Andalucía.
CUADRO 2.3: ESTRUCTURA DE LOS INGRESOS TOTALES (1999) MT OM CA Andalucía Impuestos directos 32,0% 23,9% 33,9% 26,7% Impuestos indirectos 6,4% 2,7% 1,9% 3,6% Tasas y otros ingresos 17,2% 14,4% 12,6% 14,8% Ingresos patrimoniales 1,6% 1,9% 2,6% 2,3% Enajenación inversiones reales 6,3% 2,0% 2,8% 4,4% Transferencias corrientes 21,2% 30,2% 35,3% 28,8% Transferencias de capital 8,4% 16,2% 4,5% 12,4% Activos financieros 0,2% 0,2% 0,9% 0,5% Pasivos financieros 6,5% 8,5% 5,4% 6,4%
Fuente: Cámara de Cuentas de Andalucía y elaboración propia
Conviene señalar dos cuestiones relacionadas entre sí: la primera,
el mayor peso relativo de los ingresos impositivos (en especial, de los
impuestos directos) y las tasas y otros ingresos; y la segunda, el menor
CAPÍTULO II — § II
—————————————
45
protagonismo relativo de las transferencias (sobre todo, de las
transferencias corrientes). En el gráfico de perfil (Gráfico 2.1) se puede
observar el comentario anterior.
GRÁFICO 2.1.
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
Impu
esto
sdi
rect
os
Tasa
s y
otro
sin
gres
os
Ena
jena
ción
inve
rsio
nes
real
es
Tran
sfer
enci
asde
cap
ital
Pas
ivos
finan
cier
os
MT
OM
CA
El Gráfico 2.2 delimita la estructura de ingresos de los
municipios turísticos.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
46
GRÁFICO 2.2.
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
1
Impuestos directos
Impuestos indirectos
Tasas y otros ingresos
Ingresos patrimoniales
Enajenacióninversiones realesTransferenciascorrientesTransferencias decapitalActivos financieros
Aunque las principales vías de recursos de los municipios
turísticos sean los impuestos directos, las transferencias corrientes y las
tasas y otros ingresos, las principales diferencias (Cuadro 2.4) respecto
al conjunto de municipios andaluces se dan en los impuestos directos (+
5,3 por ciento), en las transferencias corrientes (- 7,6 por ciento) y en
las transferencias de capital (- 4 por ciento). Las tres primeras columnas
del Cuadro 2.4 recogen las diferencias entre los porcentajes originales
de cada categoría de ingreso en cada tipo de municipio y el porcentaje
equivalente de Andalucía, cuyos valores se mantienen para facilitar la
comparación.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
47
CUADRO 2.4: DESVIACIONES EN LA ESTRUCTURA DE LOS
INGRESOS TOTALES (1999) MT OM CA Andalucía
Impuestos directos 5,3% -2,8% 7,1% 26,7% Impuestos indirectos 2,7% -0,9% -1,7% 3,6% Tasas y otros ingresos 2,5% -0,4% -2,2% 14,8% Ingresos patrimoniales -0,7% -0,4% 0,3% 2,3% Enajenación inversiones reales 1,9% -2,5% -1,7% 4,4% Transferencias corrientes -7,6% 1,4% 6,5% 28,8% Transferencias de capital -4,0% 3,8% -7,9% 12,4% Activos financieros -0,3% -0,3% 0,4% 0,5% Pasivos financieros 0,1% 2,1% -1,0% 6,4%
Fuente: Cámara de Cuentas de Andalucía y elaboración propia
En los otros municipios (OM), las dos principales figuras de los
ingresos son las transferencias corrientes (30,2 por ciento) y los
impuestos directos (23,9 por ciento), en el mismo orden que en el
conjunto de Andalucía. Y el tercer lugar lo ocupan las transferencias de
capital (16,2 por ciento). Esta información aparece en el Cuadro 2.3 y
se completa con el Gráfico 2.3.
GRÁFICO 2.3.
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
0,3
0,35
1
Impuestos directos
Impuestos indirectos
Tasas y otros ingresos
Ingresos patrimoniales
Enajenación inversionesrealesTransferenciascorrientesTransferencias decapital
CAPÍTULO II — § II
—————————————
48
Respecto a los valores andaluces, el colectivo de otros municipios
se caracteriza por un notable peso de las transferencias de capital (+ 3,8
por ciento) en su estructura de ingresos, y una menor relevancia de los
impuestos directos (- 2,8 por ciento) y de los ingresos por enajenación
de inversiones reales (- 2,5 por ciento), según los datos del Cuadro 2.4.
El grupo de ciudades andaluzas (CA), consigue sus mayores
ingresos de las transferencias corrientes (35,3 por ciento) y de los
impuestos directos (33,9 por ciento), según el Cuadro 2.3. En el Gráfico
2.4 se reproduce la estructura de ingresos de estos municipios.
La categoría de las ciudades andaluzas presenta sus mayores
singularidades, en su estructura de ingresos, en las transferencias de
capital (- 7,9 por ciento), los impuestos directos (+ 7,1 por ciento) y las
transferencias corrientes (+ 6,5 por ciento).
GRÁFICO 2.4.
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
0,3
0,35
0,4
1
Impuestos directos
Impuestos indirectos
Tasas y otros ingresos
Ingresos patrimoniales
Enajenación inversionesrealesTransferenciascorrientesTransferencias decapitalActivos financieros
Los datos anteriores muestran una composición de los ingresos
muy diferente en las tres tipologías de municipios que se han definido,
CAPÍTULO II — § II
—————————————
49
municipios turísticos, otros municipios y ciudades andaluzas, reflejo,
entre otras cosas, de sus diferentes estructuras urbanas y economías
locales. Las peculiaridades de los municipios turísticos resaltan aún más
si la comparación es entre éstos y los denominados otros municipios:
- En los municipios turísticos se acentúa la importancia de los
siguientes ingresos:
Impuestos directos (+ 8,1 por ciento).
Enajenación de inversiones reales (+ 4,4 por ciento).
Impuestos indirectos (+3,6 por ciento).
Tasas y otros ingresos (+ 2,9 por ciento).
- En cambio, en los municipios turísticos frente a los otros
municipios las partidas que pierden más peso son las siguientes:
Transferencias corrientes (- 9 por ciento).
Transferencias de capital (- 7,7 por ciento).
Los valores entre paréntesis es el resultado de la diferencia entre
los porcentajes de cada tipo de ingreso de los municipios turísticos y los
otros municipios.
Más adelante se tratará de nuevo la estructura de los ingresos de
los municipios, si bien, a partir de este punto, la atención se centrará en
el conjunto de ingresos no financieros y en aquellos capítulos de
ingresos que caracterizan en mayor medida a los distintos tipos de
municipios.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
50
Resumen de la estructura de los ingresos (Fuentes de recursos) Municipios turísticos. Principales tipos de ingresos: Impuestos directos. Transferencias corrientes. Tasas y otros ingresos. Características de la estructura de ingresos: mayor implantación de los ingresosimpositivos y tasas frente a las transferencias (corrientes y de capital). Otros municipios. Principales tipos de ingresos: Transferencias corrientes. Impuestos directos. Transferencias de capital. Características de la estructura de ingresos: mayor peso de las transferencias, sobretodo de capital. Ciudades andaluzas. Principales tipos de ingresos: Transferencias corrientes. Impuestos directos. Características de la estructura de ingresos: el mayor grado de implantación, mayorpeso de los ingresos citados frente a las transferencias de capital.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
51
2.3. PRINCIPALES TIPOS DE INGRESOS NO FINANCIEROS.
En el anterior epígrafe se definió la estructura de ingresos en
función del total de ingresos presupuestarios. Ahora, los porcentajes
representativos de los diferentes tipos de ingresos tienen como
referencia el total de ingresos no financieros. Éstos se obtienen
sumando los siete primeros capítulos del presupuesto de ingresos,
siempre en términos de derechos liquidados. Con lo cual, se han
excluido las operaciones financieras.
Para cada municipio, se ha calculado el cociente entre cada uno
de los tipos de ingresos no financieros y el total de sus ingresos no
financieros. A partir de los datos anteriores, se obtienen los porcentajes
medios de cada tipo de ingreso no financiero y para cada tipología de
municipios. Los Cuadros 2.5, 2.6 y 2.7 incluyen los datos por
municipios. A partir de esta información, se puede analizar la estructura
de los ingresos no financieros y los principales tipos de ingresos de esta
naturaleza.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
52
CUADRO 2.5: ESTRUCTURA DE LOS INGRESOS NO FINANCIEROS 1999.
MUNICIPIOS TURÍSTICOS. Municipios imp
dir imp ind tasas tr corr i patri en inv tr cap
IRUELA (LA) 14,0% 4,8% 20,4% 29,7% 0,0% 0,0% 31,1% OJEN 30,4% 0,0% 44,0% 15,2% 1,6% 0,0% 8,8% FRIGILIANA 11,8% 6,3% 36,8% 16,4% 1,4% 0,0% 27,4% CASARES 15,7% 15,2% 48,8% 15,6% 0,5% 0,0% 4,3% LANJARON 28,1% 2,6% 24,7% 42,5% 0,1% 0,0% 2,1% MONACHIL 38,2% 3,9% 25,5% 24,7% 3,7% 1,2% 2,8% PULPI 33,2% 5,5% 16,8% 44,4% 0,1% 0,0% 0,0% MANILVA 51,5% 17,4% 9,7% 14,0% 0,1% 0,0% 7,3% ARACENA 15,0% 1,9% 25,9% 15,0% 0,9% 4,3% 37,1% VERA 26,1% 14,5% 8,3% 18,5% 0,3% 15,6% 16,7% SALOBREÑA 33,4% 4,5% 26,3% 23,9% 1,1% 0,8% 10,0% PUNTA UMBRIA 31,9% 8,6% 18,8% 19,8% 2,2% 17,1% 1,6% TORROX 32,9% 2,6% 25,7% 20,4% 0,3% 2,4% 15,6% CARTAYA 12,8% 5,6% 11,1% 19,2% 5,8% 25,1% 20,3% CHIPIONA 34,1% 5,1% 30,1% 20,0% 0,9% 9,5% 0,3% ALMONTE 16,9% 3,3% 19,3% 12,1% 2,1% 9,5% 36,7% CONIL DE LA FRONTERA 29,4% 7,0% 19,2% 24,3% 0,3% 6,5% 13,2% LEPE 23,9% 3,4% 16,0% 22,5% 0,2% 17,2% 16,9% GUADIX 17,7% 5,3% 16,6% 30,5% 0,3% 0,0% 29,6% ADRA 25,3% 5,8% 22,0% 35,7% 1,4% 0,0% 9,7% RINCÓN DE LA VICTORIA 37,6% 8,6% 14,6% 22,0% 14,9% 0,0% 2,3% BARBATE 31,3% 2,8% 23,4% 35,5% 1,5% 0,0% 5,5% ROTA 30,9% 16,5% 18,6% 16,7% 1,9% 7,5% 7,8% BENALMADENA 41,2% 8,7% 8,9% 15,6% 1,3% 20,0% 4,3% RONDA 29,5% 2,2% 14,2% 30,4% 4,2% 2,4% 17,1% PUERTO REAL 41,5% 5,0% 10,2% 31,0% 1,2% 0,0% 11,2% TORREMOLINOS 37,3% 7,5% 24,1% 14,1% 1,6% 7,4% 8,0% MIJAS 44,4% 11,1% 28,0% 14,3% 0,8% 0,0% 1,5% ANTEQUERA 34,8% 7,4% 5,8% 32,4% 0,4% 0,0% 19,1% ESTEPONA 32,0% 11,8% 35,5% 17,6% 1,1% 0,7% 1,4% ROQUETAS DE MAR 29,8% 13,3% 14,9% 22,4% 0,1% 14,1% 5,4% FUENGIROLA 35,5% 4,7% 11,6% 16,6% 0,9% 28,1% 2,7% MOTRIL 32,1% 3,8% 19,1% 29,0% 0,9% 9,1% 5,9% EJIDO (EL) 38,8% 7,1% 21,3% 25,9% 4,0% 1,8% 1,1% VELEZ MALAGA 38,2% 4,8% 10,4% 24,6% 4,5% 4,7% 12,7% CHICLANA DE LA FRONTERA 36,2% 6,1% 20,8% 25,8% 0,6% 0,2% 10,4% SANLUCAR DE BARRAMEDA 28,7% 3,3% 26,5% 31,7% 0,3% 0,0% 9,5% PUERTO DE SANTA MARÍA (EL) 46,7% 5,1% 16,4% 23,2% 1,1% 0,0% 7,5% SAN FERNANDO 39,0% 5,6% 14,5% 35,9% 0,4% 1,1% 3,4% Media 31,0% 6,6% 20,6% 23,8% 1,7% 5,3% 11,0% Fuente: Cámara de Cuentas de Andalucía y elaboración propia
CAPÍTULO II — § II
—————————————
53
CUADRO 2.6: ESTRUCTURA DE LOS INGRESOS NO FINANCIEROS 1999. OTROS MUNICIPIOS
Municipio imp dir
imp ind tasas tr corr i patri en inv tr cap
TORRES 12,2% 2,6% 16,0% 20,0% 2,2% 0,0% 47,1% CANENA 18,0% 1,3% 11,6% 29,4% 1,9% 7,3% 30,5% BEDMAR Y GARCIEZ 9,7% 1,3% 12,4% 26,3% 2,7% 12,5% 35,1% HORNACHUELOS 30,1% 2,3% 9,1% 43,1% 0,2% 0,1% 15,1% BONARES 30,1% 3,5% 14,8% 29,5% 1,9% 0,0% 20,2% GERENA 26,3% 2,3% 15,8% 34,3% 0,2% 1,2% 19,9% VILLANUEVA DEL RIO Y MINAS 17,9% 0,1% 36,7% 30,0% 1,8% 0,0% 13,6% PUERTO SERRANO 15,6% 0,1% 19,0% 59,3% 0,4% 0,0% 5,7% MONTELLANO 13,1% 2,1% 8,8% 38,5% 2,7% 6,8% 28,0% VILLANUEVA DEL ARZOBISPO 17,5% 1,9% 15,2% 18,3% 0,2% 0,0% 46,9% CARLOTA (LA) 22,2% 3,9% 12,7% 29,7% 1,2% 0,6% 29,8% ALCAUDETE 18,0% 3,5% 17,9% 34,5% 0,3% 0,6% 25,1% ESTEPA 20,0% 3,6% 15,4% 34,5% 1,9% 0,8% 23,8% VALVERDE DEL CAMINO 20,7% 2,4% 18,9% 29,0% 6,9% 1,9% 20,1% CARTAMA 33,1% 6,9% 11,7% 46,8% 0,0% 0,0% 1,4% TORREDONJIMENO 23,8% 0,0% 23,8% 30,9% 0,1% 1,5% 19,8% HUERCAL-OVERA 30,1% 4,9% 10,5% 33,7% 0,2% 15,5% 5,1% CABEZAS DE SAN JUAN, LAS 27,3% 2,6% 17,5% 35,2% 1,0% 0,1% 16,3% VISO DEL ALCOR (EL) 19,0% 2,4% 8,0% 28,6% 0,0% 0,0% 42,0% POZOBLANCO 33,2% 1,5% 13,9% 28,0% 2,2% 0,0% 21,1% ALHAURIN EL GRANDE 26,9% 2,4% 21,7% 35,7% 1,1% 2,7% 9,5% OSUNA 27,6% 2,2% 17,4% 29,4% 1,2% 2,9% 19,2% BAILEN 28,0% 5,9% 12,4% 25,4% 0,5% 1,9% 26,1% UBRIQUE 29,2% 3,9% 18,4% 35,1% 0,3% 0,0% 13,0% MARCHENA 22,5% 1,7% 11,2% 24,4% 21,2% 0,0% 19,0% LORA DEL RIO 20,2% 3,4% 12,0% 40,1% 1,0% 2,5% 20,7% PALMA DEL RIO 23,5% 3,1% 14,6% 32,8% 0,4% 6,9% 18,8% BAENA 25,6% 5,6% 8,3% 33,0% 5,0% 6,0% 16,5% CABRA 26,6% 6,1% 18,1% 32,8% 1,3% 0,0% 15,0% BAZA 18,7% 4,8% 20,5% 43,1% 0,8% 1,6% 10,6% ALCALA LA REAL 23,8% 5,8% 12,8% 33,3% 1,4% 5,1% 17,7% MARTOS 24,7% 4,0% 19,0% 35,0% 3,2% 0,3% 13,8% MONTILLA 27,1% 4,1% 16,7% 33,9% 0,8% 0,0% 17,4% LEBRIJA 24,6% 2,3% 10,5% 43,3% 4,6% 0,4% 14,3% PUENTE-GENIL 25,8% 3,1% 13,6% 29,8% 0,2% 0,0% 27,5% MORON DE LA FRONTERA 24,1% 0,0% 18,8% 42,3% 0,8% 0,3% 13,7% LUCENA 53,2% 0,1% 10,9% 28,4% 1,8% 0,1% 5,5% UTRERA 26,1% 2,7% 17,5% 37,6% 0,0% 0,0% 16,0% LINARES 27,1% 3,8% 22,2% 25,8% 0,1% 6,8% 14,2% Media 24,2% 2,9% 15,6% 33,4% 1,9% 2,2% 19,9% Fuente: Cámara de Cuentas de Andalucía y elaboración propia
CAPÍTULO II — § II
—————————————
54
CUADRO 2.7: ESTRUCTURA DE LOS INGRESOS NO FINANCIEROS 1999.CIUDADES ANDALUZAS
Municipio imp dir imp ind tasas tr corr i patri en inv tr cap
ALGECIRAS 36,5% 3,4% 13,2% 34,8% 1,0% 0,4% 10,8% JAEN 37,9% 0,0% 12,4% 28,2% 1,5% 9,3% 10,7% HUELVA 47,0% 3,0% 12,3% 30,5% 0,7% 0,0% 6,5% CADIZ 32,5% 2,3% 11,8% 28,8% 1,1% 18,0% 5,5% ALMERIA 31,0% 2,9% 17,9% 29,1% 2,8% 11,7% 4,5% JEREZ DE LA FRONTERA 37,9% 0,0% 6,3% 25,8% 20,0% 7,0% 2,9%
GRANADA 38,1% 2,4% 20,8% 28,3% 2,3% 0,8% 7,4% CORDOBA 37,5% 3,2% 19,7% 34,2% 1,7% 0,0% 3,7% MALAGA 33,8% 2,2% 11,5% 45,0% 1,3% 0,0% 6,3% SEVILLA 36,2% 1,7% 11,7% 48,0% 0,7% 0,0% 1,6% Media 36,8% 2,1% 13,8% 33,3% 3,3% 4,7% 6,0%
Fuente: Cámara de Cuentas de Andalucía y elaboración propia La información que suministran los porcentajes medios se
sintetiza en el gráfico de perfil (Gráfico 2.5). De este conjunto de
información se desprenden los siguientes resultados:
- Desigual perfil en la estructura de ingresos no financieros
entre los municipios turísticos, los otros municipios y las
ciudades andaluzas. El perfil de los municipios turísticos
representado en el gráfico avala la afirmación y sobre estas
características articularemos las comparaciones.
- Para el municipio turístico la principal fuente de ingresos no
son las transferencias corrientes como ocurría en el conjunto
de municipios andaluces sino en los impuestos directos.
Éstos representan el 31 por ciento, en promedio, sobre el total
de ingresos no financieros; cifra intermedia entre la de las
ciudades andaluzas (36,8 por ciento) y la de los otros
municipios (24,2 por ciento). En este tipo de ingresos las
diferencias son notorias. Para las ciudades andaluzas los
CAPÍTULO II — § II
—————————————
55
impuestos directos también ocupan el primer lugar como
fuente de recursos.
- Las transferencias corrientes pasan a segundo lugar, en
orden de importancia, en los municipios turísticos, con un
valor del 23,8 por ciento. Cifra bastante inferior a la del resto
de municipios, otros municipios y ciudades andaluzas, que
coinciden en torno al 33 por ciento. Para los denominados
otros municipios, las transferencias corrientes son su principal
tipo de ingresos.
- Las tasas y otros ingresos se sitúan en tercer lugar entre el
conjunto de ingresos de los municipios turísticos, con un 20,6
por ciento. Estos municipios muestran un empleo más intenso
de las tasas y otros precios públicos respecto de las ciudades
andaluzas (13,8 por ciento) y de los otros municipios (15,6 por
ciento).
- El siguiente ingreso en importancia para los municipios
turísticos son las transferencias de capital, con un 11 por
ciento. Su peso se sitúa en un valor intermedio entre el 19,9
por ciento de los otros municipios y sólo el 6 por ciento en las
ciudades andaluzas.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
56
GRÁFICO 2.5.
0,0%
5,0%
10,0%
15,0%
20,0%
25,0%
30,0%
35,0%
40,0%
imp dir imp indi tasas tr corr i patri en inv tr cap
MTOMCA
Principales tipos de ingresos no financieros Municipios turísticos. Impuestos directos (31 %). Transferencias corrientes (23,8 %). Tasas y otros ingresos (20,6 %). Otros municipios. Transferencias corrientes (33,4 %). Impuestos directos (24,2 %). Transferencias de capital (19,9 %). Ciudades andaluzas. Impuestos directos (36,8 %). Transferencias corrientes (33,8 %). Tasas y otros ingresos (13,8 %).
CAPÍTULO II — § II
—————————————
57
Las cifras resaltan las diferencias en cuanto a los principales tipos
de ingresos no financieros entre las distintas categorías de municipios,
así como los diferentes pesos de cada tipo de ingreso. Además, el grado
de concentración en los principales ingresos es también distinto en los
grupos de municipios, mayor en las ciudades andaluzas, en las cuales
sus tres tipos principales de ingresos acaparan un peso del 83,9 por
ciento del total de los ingresos no financieros. En los municipios
turísticos esta concentración llega hasta el 75,4 por ciento.
A continuación, se reproducen los principales estadísticos
(Resultado 1) obtenidos a partir de la información contenida en los
Cuadros 2.5, 2.6 y 2.7.
RESULTADO 1: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
Media Mediana Desv. Típ.
Coef. var. Max. Min.
MT 0,310 0,320 0,095 0,306 0,515 0,118
OM 0,242 0,246 0,073 0,302 0,532 0,097 Impuestos Directos
CA 0,368 0,370 0,043 0,117 0,470 0,310
MT 0,066 0,055 0,042 0,636 0,174 0
OM 0,029 0,026 0,018 0,621 0,069 0 Impuestos Indirectos
CA 0,021 0,023 0,012 0,571 0,034 0
MT 0,206 0,192 0,095 0,461 0,488 0,058
OM 0,156 0,152 0,053 0,340 0,367 0,080 Tasas y otros ingresos
CA 0,138 0,124 0,044 0,319 0,208 0,063
MT 0,238 0,225 0,082 0,345 0,444 0,121
OM 0,334 0,330 0,076 0,228 0,593 0,183 Transferencias corrientes
CA 0,333 0,298 0,075 0,225 0,480 0,258
CAPÍTULO II — § II
—————————————
58
MT 0,017 0,009 0,026 1,529 0,149 0
OM 0,019 0,010 0,035 1,842 0,212 0 Ingresos patrimoniales
CA 0,033 0,014 0,059 1,788 0,200 0,007
MT 0,053 0,011 0,077 1,453 0,281 0
OM 0,022 0,004 0,036 1,636 0,155 0 Enajenación inversiones
reales CA 0,047 0,006 0,065 1,383 0,180 0
MT 0,110 0,080 0,100 0,909 0,371 0
OM 0,199 0,188 0,104 0,523 0,471 0,014 Transferencia capital
CA 0,060 0,059 0,030 0,500 0,108 0,016
En la tabla anterior se han incluido los resultados de los siete
tipos de ingresos no financieros.
Con objeto de facilitar la interpretación y analizar la dispersión
de los porcentajes medios de ingresos no financieros, se han agrupado
los valores medios y de dispersión tal como aparecen en el siguiente
recuadro.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
59
De los datos y su explotación se desprenden dos conclusiones
importantes:
Media Desv. típica Coef. Variac. Impuestos directos. OM 24,18 7,31 30,2 % MT 30,96 9,5 30,6 % CA 36,83 4,3 11,6 % Transferencias corrientes. OM 33,35 7,5 22,4 % MT 23,82 8,1 34 % CA 33,27 7,5 22,5 % Tasas y otros ingresos. OM 15,55 5,3 34 % MT 20,63 9,4 45,5 % CA 13,77 4,4 31,9 % Transferencias de capital. OM 19,87 10,3 51,8 % MT 10,98 10 91 % CA 5,97 3 50,2 %
CAPÍTULO II — § II
—————————————
60
- Los porcentajes medios de los ingresos no financieros de
los municipios turísticos están sometidos a un mayor grado de
dispersión, como reflejan los mayores valores de las
desviaciones típicas, frente a los otros municipios y las
ciudades andaluzas.
- La variabilidad afecta de forma diferente a las distintas
figuras de ingresos no financieros. En general, se dan mayores
desviaciones típicas en las tasas y otros ingresos y en las
transferencias de capital.
Se agregan los diagramas de caja para cada uno de los ingresos
no financieros y los gráficos de dispersión de los ingresos más
significativos. En ellos se confirman los resultados anteriores y, por sí
mismos, facilitan una mayor y mejor comprensión de la estructura de
los ingresos no financieros y del comportamiento de los principales
tipos de ingresos.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
61
Impuestos directos
103939N =
Clase
210
Imp
dire
ctos
,6
,5
,4
,3
,2
,1
0,0
81
76
Impuestos indirectos
103939N =
Clase
210
Imp
indi
rect
os
,2
,1
0,0
-,1
104238
54
CAPÍTULO II — § II
—————————————
62
Municipios
100806040200
Imp
dire
ctos
,6
,5
,4
,3
,2
,1
0,0
Clase
2
1
0
Tasas
103939N =
Clase
210
Tasa
s
,6
,5
,4
,3
,2
,1
0,0
2
4
46
CAPÍTULO II — § II
—————————————
63
Municipios
100806040200
Tasa
s
,5
,4
,3
,2
,1
0,0
Clase
2
1
0
Transferencias corrientes
103939N =
Clase
210
Tran
sf c
orr
,7
,6
,5
,4
,3
,2
,1
0,0
8788
49
54
47
CAPÍTULO II — § II
—————————————
64
Municipios
100806040200
Tran
sf c
orr
,6
,5
,4
,3
,2
,1
Clase
2
1
0
Ingresos patrimoniales
103939N =
Clase
210
Ingr
esos
pat
rim
,3
,2
,1
0,0
-,1
84
634253514
21
7367
53
64
CAPÍTULO II — § II
—————————————
65
Enajenación de inversiones reales
103939N =
Clase
210
Enaj
enac
inve
r
,4
,3
,2
,1
0,0
-,1
14
32
78486641
42
56
Transferencias de capital
103939N =
Clase
210
Tran
sf c
apita
l
,6
,5
,4
,3
,2
,1
0,0
-,1
169
58
4940
CAPÍTULO II — § II
—————————————
66
Municipios
100806040200
Tran
sf c
apita
l
,5
,4
,3
,2
,1
0,0
-,1
Clase
2
1
0
Comparando los valores medios de cada tipo de ingresos con su
correspondiente desviación típica (a través del coeficiente de variación)
y el resto de información sobre los ingresos no financieros, se pueden
avanzar las siguientes conclusiones:
- La evidente diferenciación, en cuanto a su estructura de
ingresos, de los municipios turísticos frente a las ciudades
andaluzas y a los otros municipios. Esto queda reflejado en los
principales tipos de ingresos según la tipología de municipios.
- Los mayores coeficientes de variación en los principales
ingresos que muestran el colectivo de municipios turísticos
indican también una notoria diferenciación entre los propios
municipios turísticos, en lo que se refiere a sus estructuras de
ingresos no financieros. Los valores de los coeficientes de
variación de los municipios turísticos son superiores en los
CAPÍTULO II — § II
—————————————
67
impuestos directos (30,6 por ciento), las transferencias
corrientes (34 por ciento), las tasas y otros ingresos (45,5 por
ciento) y las transferencias de capital (91 por ciento).
La última conclusión resalta con mayor nitidez si se observan los
diagramas de caja y los gráficos de dispersión correspondientes. Estos
resultados apuntan la gran variedad de circunstancias que se dan en los
municipios turísticos desde el punto de vista de los ingresos. Es síntoma
de la complejidad del tema objeto de estudio y evidencian la necesidad
de profundizar en el análisis. La línea de trabajo se debe dirigir hacia el
descubrimiento de las causas de estas mayores diferencias entre los
municipios turísticos, desagregando las variables de ingresos en sus
componentes, y hacia la elaboración de posibles clasificaciones de los
municipios turísticos, obteniendo grupos de municipios turísticos con
determinadas características.
2.4. INGRESOS POR HABITANTES.
Esta variable se define, para cada municipio, como el total de
ingresos no financieros dividido por la población de derecho. Al tomar
como referencia el número de habitantes del municipio, permite
comparar la capacidad de generar ingresos que tiene cada entidad. Los
datos se reproducen en los Cuadros 2.8, 2.9 y 2.10.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
68
CUADRO 2.8: INGRESOS POR HABITANTES 1999 MUNICIPIOS TURÍSTICOS
Municipios Ingr/hab IRUELA (LA) 84.623 OJEN 106.143 FRIGILIANA 143.350 CASARES 158.852 LANJARON 65.208 MONACHIL 130.379 PULPI 88.429 MANILVA 167.614 ARACENA 159.579 VERA 120.930 SALOBREÑA 110.763 PUNTA UMBRIA 157.849 TORROX 90.266 CARTAYA 197.799 CHIPIONA 117.055 ALMONTE 256.070 CONIL DE LA FRONTERA 77.263 LEPE 132.520 GUADIX 78.851 ADRA 73.152 RINCON DE LA VICTORIA 111.764 BARBATE 65.979 ROTA 135.071 BENALMADENA 208.079 RONDA 80.020 PUERTO REAL 82.694 TORREMOLINOS 160.216 MIJAS 148.123 ANTEQUERA 67.217 ESTEPONA 116.858 ROQUETAS DE MAR 113.872 FUENGIROLA 146.678 MOTRIL 102.665 EJIDO (EL) 93.702 VELEZ MALAGA 104.597 CHICLANA DE LA FRONTERA 97.728 SANLUCAR DE BARRAMEDA 70.189 PUERTO DE SANTA MARÍA (EL) 114.612 SAN FERNANDO 62.037 Media 117.918
Fuente: Cámara de Cuentas de Andalucía y elaboración propia
CAPÍTULO II — § II
—————————————
69
CUADRO 2.9: INGRESOS POR HABITANTES 1999 OTROS MUNICIPIOS
Municipios Ingr/hab TORRES 97.846 CANENA 69.584 BEDMAR Y GARCIEZ 106.877 HORNACHUELOS 155.854 BONARES 81.258 GERENA 56.246 VILLANUEVA DEL RIO Y MINAS 84.825 PUERTO SERRANO 47.314 MONTELLANO 82.995 VILLANUEVA DEL ARZOBISPO 92.575 CARLOTA (LA) 75.336 ALCAUDETE 94.525 ESTEPA 112.561 VALVERDE DEL CAMINO 95.698 CARTAMA 51.958 TORREDONJIMENO 75.161 HUERCAL-OVERA 77.186 CABEZAS DE SAN JUAN, LAS 69.819 VISO DEL ALCOR (EL) 75.399 POZOBLANCO 86.630 ALHAURIN EL GRANDE 72.716 OSUNA 102.474 BAILEN 72.305 UBRIQUE 57.187 MARCHENA 108.396 LORA DEL RIO 72.594 PALMA DEL RIO 96.377 BAENA 86.775 CABRA 71.572 BAZA 60.845 ALCALA LA REAL 79.029 MARTOS 79.881 MONTILLA 90.184 LEBRIJA 112.065 PUENTE-GENIL 81.953 MORON DE LA FRONTERA 98.433 LUCENA 82.593 UTRERA 72.664 LINARES 86.049 Media 83.942
Fuente: Cámara de Cuentas de Andalucía y elaboración propia
CAPÍTULO II — § II
—————————————
70
CUADRO 2.10: INGRESOS POR HABITANTES 1999. CIUDADES ANDALUZAS
Municipios Igr/hab ALGECIRAS 82.973 JAEN 79.353 HUELVA 86.202 CADIZ 114.171 ALMERIA 91.387 JEREZ DE LA FRONTERA 102.369 GRANADA 88.746 CORDOBA 83.564 MALAGA 95.611 SEVILLA 85.479 Media 90.985
Fuente: Cámara de Cuentas de Andalucía y elaboración propia
Según la media, los municipios turísticos presentan un mayor
nivel de ingresos por habitantes, 117.918 pesetas por habitante. Superan
incluso a las grandes ciudades, 90.985 pesetas por habitante.
No obstante, también los municipios turísticos tienen una mayor
desviación típica en los ingresos por habitantes. De nuevo aparece la
diversidad de circunstancias en el seno de los municipios turísticos. Se
incluyen los diagramas de caja y los gráficos de dispersión con objeto
de resaltar dicha circunstancia.
RESULTADO 2: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
Media Mediana Desv. Típ.
Coef. var. Max. Min.
MT 117.918 111.764 43.417 0,368 256.070 62.037
OM 83.942 81.953 19.850 0,236 155.854 47.314 Ingresos
por habitante
CA 90.985 87.474 10.549 0,116 114.171 79.353
CAPÍTULO II — § II
—————————————
71
Ingresos por habitantes
103939N =
Clase
210
Ingr
esos
por
hab
itant
es300000
200000
100000
0
82
16
43
Municipios
100806040200
Ingr
esos
por
hab
itant
es
300000
200000
100000
0
Clase
2
1
0
CAPÍTULO II — § II
—————————————
72
El mayor nivel de ingresos por habitantes en los municipios
turísticos es un resultado lógico, dada la naturaleza turística de estos
municipios y, por otra parte, de acuerdo con el propio sistema de
financiación instaurado con la L.R.H.L. de 1988, según la naturaleza de
los principales tributos locales y del sistema de transferencias desde la
Administración del Estado. Con este comentario podríamos dar a
entender que la citada ley, de alguna forma, reconoce la naturaleza
turística de estas entidades y le permite recursos adicionales por este
concepto. No es el caso y habrá que esperar a la nueva ley para que
reconozca las circunstancias específicas de los municipios turísticos. El
comentario pretendía poner de manifiesto que los mayores ingresos se
dan gracias a la presencia de impuestos como el IBI y otros
relacionados con la construcción y la posesión de la vivienda, que
afectan no sólo a la población de derecho sino también a los turistas de
segunda residencia, o el IAE influenciado por el volumen de
actividades relacionadas directa e indirectamente con el turismo, y el
propio sistema de subvenciones desde la Administración de Estado que
prima los municipios con mayor población. Esto último se pone en
evidencia en el caso de las ciudades andaluzas, en las cuales los
mayores ingresos por habitantes se deben a un mayor esfuerzo fiscal y
al propio sistema de transferencias.
Los valores de la desviación típica propician un mayor
coeficiente de variación, del 36,8 por ciento, en el caso de los
municipios turísticos frente a los otros municipios (23,6 por ciento) y
las ciudades andaluzas (11,5 por ciento). En los diagramas de caja, los
CAPÍTULO II — § II
—————————————
73
datos de la mediana confirman los mayores niveles de ingresos no
financieros por habitantes de los municipios turísticos, si bien su
estructura reflejada en la mayor área en torno a la mediana (el área de la
caja recoge al 50 por ciento de los casos) señala una mayor variabilidad
de esta variable en dichos municipios. Y el gráfico de dispersión lo
resalta con nitidez.
2.5. PRESIÓN FISCAL.
La presión fiscal se define como el cociente entre la suma de los
impuestos directos (Capítulo 1 del presupuesto de ingresos), impuestos
indirectos (Capítulo 2) y las tasas y otros ingresos (Capítulo 3), y la
población de derecho. Indica la presión fiscal soportada por habitante
en relación con los tributos locales. Pero en el caso de los municipios
turísticos, hay que tener en cuenta que parte de los tributos están
soportados por los turistas que poseen una segunda residencia.
La presión fiscal, por término medio, de los habitantes de los
municipios turísticos es, con diferencia, mayor a la de los habitantes de
los otros municipios, en parte, por lo comentado en el párrafo anterior.
En los municipios turísticos cada habitante soporta una presión fiscal de
68.606 pesetas, frente a las 47.616 en el caso de las ciudades y las
35.440 pesetas de los otros municipios.
Los valores de la desviación típica, relativamente elevados en los
municipios turísticos, y los diagramas de caja y gráficos de dispersión
revelan una alta variabilidad de la presión fiscal en los municipios
turísticos. En esta variable se acentúa aún más el fenómeno que se viene
CAPÍTULO II — § II
—————————————
74
observando a lo largo del análisis: la presión fiscal media de los
municipios turísticos es manifiestamente superior y sirve para
diferenciar a los municipios turísticos del resto de municipios, y la
variabilidad de la presión fiscal entre los municipios turísticos es reflejo
de situaciones o realidades bien diferentes entre los municipios de este
colectivo.
RESULTADO 3: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
Media Mediana Desv. Típ.
Coef. var. Max. Min.
MT 68.606 62.986 28.395 0,414 131.711 31.203
OM 35.440 35.104 9.552 0,270 64.645 16.387 Presión Fiscal
CA 47.616 46.340 5.062 0,106 54.323 39.982
Presión fiscal
103939N =
Clase
210
Pres
ión
fisca
l
140000
120000
100000
80000
60000
40000
20000
0
43
CAPÍTULO II — § II
—————————————
75
Municipios
100806040200
Pres
ión
fisca
l
140000
120000
100000
80000
60000
40000
20000
0
Clase
CA
MT
OM
La alta desviación típica de la presión fiscal media por habitantes
de los municipios turísticos da lugar a un coeficiente de variación del
41,3 por ciento, muy superior al de los otros municipios (26,9 por
ciento) y al de las ciudades andaluzas (10,6 por ciento).
Una primera lectura de estos resultados sugiere la idea de que los
municipios turísticos han tenido que, comparativamente, buscar
recursos adicionales para asumir sus competencias. Y estos ingresos
adicionales lo han obtenido por la vía de los impuestos, directos e
indirectos, y de las tasas y otros ingresos. Las aportaciones regulares de
recursos a través de las transferencias de la Administración del Estado
actuaban de forma homogénea para todo tipo de municipios, sesgando a
los de mayor población. El propio desarrollo de la actividad turística es
la que ha facilitado este proceso. No obstante, el comportamiento de los
municipios turísticos ha sido muy desigual en esta materia.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
76
2.6. ESTRUCTURA DE LOS GASTOS PRESUPUESTARIOS.
Los principales tipos de gastos de los municipios son el gasto de
personal (Capítulo 1 del presupuesto de gasto), los gastos en bienes
corrientes y servicios (Capítulo 2) y los gastos en inversiones reales
(capítulo 6).
Para cada municipio de la muestra, se divide cada partida de
gasto por el total de sus gastos presupuestarios, medidos como
obligaciones reconocidas. Los datos proceden de los presupuestos
liquidados del ejercicio 1999. Esto permite calcular los porcentajes
medios de cada tipo de gastos y estudiar la estructura de los mismos.
Los datos se detallan en los Cuadros 2.11, 2.12 y 2.13.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
77
CUADRO 2.11: ESTRUCTURA DE GASTOS 1999. MUNICIPIOS TURÍSTICOS
Municipios Gastos Personal
Gts Bienes Ctes Intereses Transf
Corrientes Inversiones
Rles Transf Capital
Variación Activos
Variación Pasivos
IRUELA (LA) 21,3% 24,8% 3,4% 1,3% 34,1% 0,0% 0,0% 15,2% OJEN 44,0% 17,8% 0,2% 1,0% 36,5% 0,0% 0,0% 0,5% FRIGILIANA 35,3% 28,1% 0,3% 2,6% 31,6% 0,0% 0,0% 2,0% CASARES 41,7% 28,5% 0,4% 0,2% 28,5% 0,0% 0,7% 0,0% LANJARON 49,8% 29,4% 1,9% 8,2% 3,7% 3,4% 0,0% 3,6% MONACHIL 44,9% 29,3% 1,1% 3,7% 11,0% 5,3% 0,7% 3,9% PULPI 28,8% 24,2% 1,2% 9,8% 31,7% 1,0% 0,0% 3,3% MANILVA 37,2% 29,1% 12,3% 0,5% 13,2% 0,5% 0,1% 7,0% ARACENA 27,8% 18,7% 1,1% 3,6% 44,7% 0,2% 0,6% 3,3% VERA 37,8% 21,3% 3,1% 2,8% 27,3% 2,6% 0,0% 5,2% SALOBREÑA 43,0% 21,7% 6,9% 2,1% 22,9% 2,3% 0,3% 0,9% PUNTA UMBRIA 41,7% 25,9% 0,5% 2,5% 26,4% 0,1% 1,2% 1,7% TORROX 50,4% 15,8% 4,2% 6,8% 21,0% 0,0% 0,1% 1,7% CARTAYA 46,9% 22,2% 1,2% 2,1% 19,9% 3,7% 0,1% 3,9% CHIPIONA 51,7% 24,2% 6,5% 3,4% 12,3% 0,0% 0,3% 1,5% ALMONTE 25,7% 37,7% 0,7% 3,3% 30,3% 0,4% 0,2% 1,6% CONIL DE LA FRONTERA 45,1% 20,7% 5,5% 2,5% 21,3% 0,7% 0,3% 3,9%
LEPE 33,4% 15,7% 2,8% 2,9% 40,7% 0,0% 0,0% 4,5% GUADIX 38,3% 18,3% 2,7% 4,7% 26,5% 3,2% 0,1% 6,2% ADRA 44,8% 25,5% 1,3% 3,1% 20,2% 1,4% 0,3% 3,3% RINCON DE LA VICTORIA 48,3% 23,8% 2,5% 5,0% 12,3% 0,8% 0,4% 6,7%
BARBATE 56,3% 24,6% 4,9% 1,9% 7,3% 0,0% 0,4% 4,7% ROTA 36,6% 27,8% 4,7% 5,7% 12,7% 3,8% 0,2% 8,6%
CAPÍTULO II — § II
—————————————
78
BENALMADENA 29,0% 23,5% 5,2% 4,1% 32,2% 1,1% 0,0% 4,9% RONDA 35,1% 12,4% 3,7% 21,1% 20,2% 2,1% 0,0% 5,3% PUERTO REAL 41,5% 28,2% 6,0% 10,0% 11,6% 0,0% 0,0% 2,7% TORREMOLINOS 36,2% 14,5% 3,2% 14,3% 18,3% 4,6% 0,6% 8,3% MIJAS 40,6% 25,7% 2,9% 9,7% 17,3% 0,0% 0,4% 3,6% ANTEQUERA 35,4% 14,9% 4,9% 14,4% 19,0% 1,1% 0,0% 10,2% ESTEPONA 38,7% 23,3% 5,5% 14,0% 4,9% 12,7% 0,0% 0,9% ROQUETAS DE MAR 36,4% 26,3% 2,5% 4,4% 23,8% 1,9% 0,4% 4,4% FUENGIROLA 27,4% 14,5% 10,3% 10,5% 15,6% 0,2% 0,1% 21,3% MOTRIL 33,2% 30,2% 6,7% 6,8% 15,2% 3,6% 0,0% 4,4% EJIDO (EL) 23,1% 26,9% 4,9% 3,6% 33,7% 1,2% 0,2% 6,5% VELEZ MALAGA 35,6% 33,5% 5,8% 4,3% 14,8% 0,4% 0,1% 5,6% CHICLANA DE LA FRONTERA 29,8% 23,4% 2,9% 5,4% 31,1% 0,0% 0,0% 7,4%
SANLUCAR DE BARRAMEDA 34,6% 32,5% 5,3% 11,6% 2,5% 4,4% 0,2% 8,9%
PUERTO DE SANTA MARÍA (EL) 34,9% 27,9% 6,0% 11,0% 14,2% 0,7% 1,2% 4,2%
SAN FERNANDO 31,7% 22,0% 3,0% 14,3% 17,2% 1,4% 0,4% 10,0% Media 37,79% 23,97% 3,81% 6,14% 21,22% 1,67% 0,24% 5,17%
Fuente: Cámara de Cuentas de Andalucía y elaboración propia
CAPÍTULO II — § II
—————————————
79
CUADRO 2.12: ESTRUCTURA DE GASTOS 1999. OTROS MUNICIPIOS
Municipios Gastos Personal
Gts Bienes Ctes Intereses Transf
Corrientes Inversiones
Rles Transf Capital
Variación Activos
Variación Pasivos
TORRES 18,7% 14,2% 0,4% 9,3% 57,2% 0,0% 0,0% 0,2% CANENA 24,4% 30,1% 0,5% 5,9% 34,9% 1,9% 0,0% 2,3% BEDMAR Y GARCIEZ 16,3% 17,2% 0,7% 17,1% 36,5% 10,0% 0,0% 2,2% HORNACHUELOS 30,5% 14,6% 3,5% 6,7% 30,5% 3,7% 4,6% 5,8% BONARES 25,5% 15,5% 1,1% 5,8% 47,9% 0,1% 0,1% 4,1% GERENA 62,5% 23,4% 5,8% 1,6% 2,8% 0,0% 0,0% 3,8% VILLANUEVA DEL RIO Y MINAS 52,2% 22,9% 1,7% 3,1% 18,1% 0,0% 0,2% 2,0% PUERTO SERRANO 51,2% 30,2% 2,2% 3,7% 7,1% 1,0% 0,1% 4,5% MONTELLANO 35,1% 23,1% 1,5% 1,2% 37,8% 0,0% 0,0% 1,3% VILLANUEVA DEL ARZOBISPO 22,5% 11,8% 1,7% 8,0% 55,2% 0,1% 0,0% 0,6% CARLOTA (LA) 28,0% 17,5% 3,4% 7,3% 41,0% 0,0% 0,1% 2,8% ALCAUDETE 42,0% 21,2% 3,1% 3,0% 25,3% 2,2% 0,0% 3,2% ESTEPA 37,3% 14,9% 2,4% 10,9% 23,8% 4,3% 0,2% 6,2% VALVERDE DEL CAMINO 36,1% 22,8% 4,3% 9,2% 24,4% 0,0% 0,3% 2,8% CARTAMA 41,8% 32,1% 0,9% 3,0% 18,8% 0,7% 0,0% 2,7% TORREDONJIMENO 33,3% 22,1% 2,8% 6,1% 30,1% 0,1% 0,0% 5,6% HUERCAL-OVERA 40,9% 26,5% 2,3% 4,3% 16,6% 5,5% 0,2% 3,9% CABEZAS DE SAN JUAN, LAS 38,4% 21,5% 4,3% 3,4% 28,1% 0,0% 0,1% 4,2% VISO DEL ALCOR (EL) 47,4% 13,7% 2,5% 4,0% 28,7% 1,7% 0,3% 1,7% POZOBLANCO 28,4% 21,0% 3,0% 7,0% 14,8% 1,9% 0,0% 23,8% ALHAURIN EL GRANDE 44,4% 23,8% 1,5% 3,9% 22,3% 0,2% 0,0% 4,0%
CAPÍTULO II — § II
—————————————
80
OSUNA 26,4% 17,2% 4,4% 15,5% 28,4% 0,3% 0,8% 7,0% BAILEN 29,0% 25,6% 3,5% 2,7% 23,3% 0,0% 0,1% 15,8% UBRIQUE 36,0% 16,0% 7,2% 6,2% 26,3% 2,3% 0,0% 6,0% MARCHENA 24,1% 14,5% 3,9% 18,8% 30,7% 0,3% 0,0% 7,7% LORA DEL RIO 43,4% 19,9% 1,9% 4,5% 24,8% 0,0% 0,1% 5,4% PALMA DEL RIO 21,4% 14,4% 2,9% 6,8% 29,2% 1,7% 0,5% 23,1% BAENA 31,8% 17,1% 2,9% 5,5% 33,1% 5,7% 0,0% 3,8% CABRA 32,5% 23,8% 2,5% 7,9% 26,6% 2,4% 0,0% 4,3% BAZA 42,9% 19,2% 1,2% 1,6% 27,2% 4,3% 0,1% 3,4% ALCALA LA REAL 32,1% 19,7% 1,6% 6,9% 33,3% 0,8% 0,2% 5,5% MARTOS 36,6% 22,6% 1,6% 1,9% 20,2% 12,0% 0,0% 5,1% MONTILLA 32,2% 26,7% 3,9% 2,1% 30,2% 2,4% 0,0% 2,4% LEBRIJA 24,4% 16,9% 4,9% 16,3% 31,0% 0,0% 0,0% 6,4% PUENTE-GENIL 54,7% 27,4% 2,2% 2,2% 12,8% 0,0% 0,0% 0,7% MORON DE LA FRONTERA 39,6% 26,0% 3,6% 6,1% 22,5% 0,0% 0,1% 2,0% LUCENA 31,1% 24,3% 3,6% 9,5% 25,4% 0,5% 0,1% 5,5% UTRERA 35,2% 27,2% 6,1% 2,6% 22,7% 0,0% 0,9% 5,3% LINARES 27,7% 30,8% 5,1% 4,5% 24,1% 4,6% 0,0% 3,2% Media 34,83% 21,26% 2,89% 6,30% 27,53% 1,82% 0,24% 5,13%
Fuente: Cámara de Cuentas de Andalucía y elaboración propia
CAPÍTULO II — § II
—————————————
81
CUADRO 2.13: ESTRUCTURA DE GASTOS 1999. CIUDADES ANDALUZAS
Municipios Gastos Personal
Gts Bienes Ctes Intereses Transf
Corrientes Inversiones
Rles Transf Capital
Variación Activos
Variación Pasivos
ALGECIRAS 30,1% 32,9% 4,7% 11,4% 11,5% 1,0% 0,2% 8,2% JAEN 30,9% 25,9% 3,6% 12,7% 20,8% 3,0% 0,2% 3,0% HUELVA 31,4% 23,3% 5,2% 12,9% 8,8% 12,5% 0,9% 5,1% CADIZ 30,4% 23,2% 4,8% 12,4% 24,2% 0,6% 1,8% 2,6% ALMERIA 34,2% 26,9% 3,4% 5,1% 25,7% 2,0% 0,2% 2,4% JEREZ DE LA FRONTERA 32,0% 14,8% 8,6% 24,7% 2,4% 0,0% 0,4% 17,0%
GRANADA 30,4% 32,5% 6,7% 14,5% 13,1% 1,1% 0,3% 1,4% CORDOBA 31,6% 11,3% 5,7% 29,8% 3,5% 8,9% 0,0% 9,3% MALAGA 29,3% 23,8% 4,2% 20,7% 2,8% 16,2% 1,3% 1,7% SEVILLA 36,2% 12,0% 4,3% 24,7% 3,7% 6,4% 1,9% 10,7% Media 31,64% 22,67% 5,12% 16,90% 11,65% 5,15% 0,72% 6,15% Fuente: Cámara de Cuentas de Andalucía y elaboración propia
CAPÍTULO II — § II
—————————————
82
Desde el punto de vista del municipio turístico, sus principales
gastos son:
- El gasto de personal, que contabiliza el 37,8 por ciento del
total de los gastos presupuestarios.
Estos gastos son mayores que en el resto de los municipios
andaluces, y destaca sobre todo su diferencia respecto a las ciudades
andaluzas (31,6 por ciento del total de gastos).
- El segundo lugar lo ocupa el gasto en bienes corrientes y
servicios, con el 24 por ciento del total del gasto municipal.
Si se observan los cuadros estadísticos y el gráfico de perfil, este
tipo de gasto es sólo ligeramente superior en los municipios turísticos
respecto a los demás municipios.
- El gasto en inversiones reales, con un nivel del 21,2 por ciento
de los gastos totales.
Para los municipios turísticos, en el año 1999 las inversiones
reales ocuparon el tercer puesto en importancia según el volumen de
gasto, aunque, en términos relativos, la importancia de las inversiones
reales es mayor en los otros municipios (27,5 por ciento) y bastante
inferior en las ciudades andaluzas (11,7 por ciento del gasto municipal).
Véase el gráfico de perfil (Gráfico 2.6), los números del eje de las X se
corresponden con los distintos tipos de gastos en el mismo orden de los
capítulos del presupuesto y se identifican con las columnas de los
cuadros anteriores.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
83
GRÁFICO 2.6
0,00%
5,00%
10,00%
15,00%
20,00%
25,00%
30,00%
35,00%
40,00%
1 2 3 4 5 6 7 8
Municipios turísticosOtros municipiosCiudades andaluzas
La estructura de los gastos presupuestarios muestra cierta
similitud en los municipios turísticos y en los denominados otros
municipios, como se puede observar en el gráfico de perfil. Y las
diferencias son más notorias respecto a las ciudades andaluzas.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
84
Resumen de la estructura de los gastos Municipios turísticos. Principales tipos de gastos: Gastos de personal. Gastos en bienes corrientes y servicios. Inversiones reales. Características de la estructura: mayor peso relativo frente a los otrosmunicipios del gasto de personal y del gasto en bienes y servicios. Otros municipios. Principales tipos de gastos: Gastos de personal. Inversiones reales. Gastos en bienes corrientes y servicios. Características de la estructura: la mayor incidencia, en el ejercicio de1999, de los gastos en inversiones reales. Ciudades andaluzas. Principales tipos de gastos: Gastos de personal. Gastos en bienes corrientes y servicios. Transferencias corrientes. Características de la estructura: mayor importancia relativa de lastransferencias corrientes frente al resto de municipios y bajo nivel relativo de lasinversiones reales.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
85
2.7. PRINCIPALES PARTIDAS DE GASTO
A diferencia de lo que ocurría con la estructura de los ingresos,
cuando se analizan los gastos medios de las principales partidas de la
estructura de gastos (al nivel de capítulos), los municipios turísticos
tienen unas desviaciones típicas menores. Esto indica, en alguna
medida, una mayor homogeneidad en el comportamiento de los
municipios turísticos desde el punto de vista del gasto; aunque en esta
fase del análisis el nivel de agregación, por capítulos, es muy alto.
La estructura de los gastos para el conjunto de los municipios
andaluces pone de manifiesto que la principal partida de gasto es el
correspondiente a los de personal. El siguiente tipo de gasto, en orden
de importancia, depende del colectivo de municipios. Para los
municipios turísticos y las ciudades andaluzas son los gastos en bienes
corrientes y servicios, y para los otros municipios son las inversiones
reales. También aparecen entre los principales gastos las transferencias
corrientes en el caso de las ciudades andaluzas.
Los valores de los estadísticos de las principales partidas de gasto
se reproducen en el Resultado 4.
RESULTADO 4: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
Media Mediana Desv. Típ.
Coef. var. Max. Min.
MT 0,378 0,366 0,081 0,214 0,563 0,213
OM 0,348 0,333 0,102 0,293 0,625 0,163 Gastos Personal
CA 0,316 0,311 0,021 0,066 0,362 0,293
Gastos bi
MT 0,240 0,242 0,572 2,383 0,377 0,124
CAPÍTULO II — § II
—————————————
86
OM 0,213 0,215 0,054 0,254 0,321 0,118 bienes corrientes y
servicios CA 0,227 0,236 0,077 0,339 0,329 0,113
MT 0,212 0,202 0,102 0,481 0,447 0,025
OM 0,275 0,266 0,109 0,396 0,572 0,028 Inversiones reales
CA 0,117 0,101 0,091 0,778 0,257 0,024
Según los valores de la media y la dispersión de los principales
tipos de gastos (en porcentajes sobre el total de gastos), merece
comentar los siguientes resultados:
- El gasto de personal tiene una mayor variabilidad en los otros
municipios (con un coeficiente de variación del 29,3 por ciento) y un
comportamiento bastante homogéneo en el caso de las ciudades
andaluzas (6,3 por ciento de coeficiente de variación).
- En el gasto en bienes y servicios, la mayor variabilidad se
presenta en las ciudades andaluzas, con un coeficiente de variación del
33,9 por ciento.
- Y en las inversiones reales, existe una alta variabilidad en todas
las tipologías de municipios. Desde un coeficiente de variación del 39,2
por ciento de los municipios turísticos, hasta uno del 76,9 por ciento de
las ciudades andaluzas, pasando por el nivel intermedio de los otros
municipios (48 por ciento).
CAPÍTULO II — § II
—————————————
87
Los resultados recogidos en los diagramas de caja y en los
gráficos de dispersión de los gastos de personal, gastos en bienes
corrientes y servicios y gastos en inversiones reales avalan las
conclusiones anteriores: no son los municipios turísticos los que
presentan, en los principales tipos de gasto, más variabilidad en sus
comportamientos y la variable con un mayor grado de dispersión es el
gasto en inversiones reales.
Valores medios y dispersión de las principales partidas de gasto (en porcentajes)
Media Desv. típica Coef. Variac. GASTO DE PERSONAL. OM 34,8 10,2 29,3 % MT 37,8 8,1 21,4 % CA 31,6 2 6,3 % GASTOS BIENES Y SERVICIOS. OM 21,3 5,3 24,8 % MT 24 5,7 23,7 % CA 22,7 7,7 33,9 % INVERSIONES REALES. OM 27,5 10,8 39,2 % MT 21,2 10,2 48 % CA 11,7 9 76,9 %
CAPÍTULO II — § II
—————————————
88
Gastos Personal
103939N =
CLASE
2,001,00,00
Gas
tos
Pers
onal
,7
,6
,5
,4
,3
,2
,1
88
45
MUNICIPI
100806040200
Gas
tos
Pers
onal
,7
,6
,5
,4
,3
,2
,1
CLASE
2,00
1,00
,00
CAPÍTULO II — § II
—————————————
89
Gastos Bienes Corrientes
103939N =
CLASE
2,001,00,00
Gts
Bie
nes
Cte
s,4
,3
,2
,1
0,0
MUNICIPI
100806040200
Gts
Bie
nes
Cte
s
,4
,3
,2
,1
CLASE
2,00
1,00
,00
CAPÍTULO II — § II
—————————————
90
Inversiones Reales
103939N =
CLASE
2,001,00,00
Inve
rsio
nes
Rle
s,7
,6
,5
,4
,3
,2
,1
0,0
-,1
47
45
44
4940
MUNICIPI
100806040200
Inve
rsio
nes
Rle
s
,6
,5
,4
,3
,2
,1
0,0
CLASE
2,00
1,00
,00
CAPÍTULO II — § II
—————————————
91
2.8. GASTOS NO FINANCIEROS POR HABITANTE
Para cada municipio, se calcula el total de gastos no financieros
dividido por la población de derecho. El valor de esta variable se
reproduce en los Cuadros 2.14, 2.15 y 2.16.
Al igual que ocurría con los ingresos per cápita, los municipios
turísticos tienen unos gastos medios por habitante superiores, de
112.055 pesetas, respecto a los otros municipios (83.319 pesetas) y a las
ciudades andaluzas (86.363 pesetas). Esto, en parte, es reflejo de la
mayor capacidad de generar ingresos que presentan los municipios
turísticos.
CUADRO 2.14: GASTOS NO FINANCIEROS POR HABITANTE DE LOS MUNICIPIOS
TURÍSTICOS (1999) IRUELA (LA) 83.250 OJEN 116.475 FRIGILIANA 104.723 CASARES 119.757 LANJARON 68.555 MONACHIL 127.794 PULPI 84.698 MANILVA 185.910 ARACENA 155.983 VERA 105.538 SALOBREÑA 107.746 PUNTA UMBRIA 156.206 TORROX 96.764 CARTAYA 159.188 CHIPIONA 114.999 ALMONTE 194.161 CONIL DE LA FRONTERA 75.299 LEPE 128.505 GUADIX 70.586 ADRA 78.253 RINCON DE LA VICTORIA 101.602 BARBATE 62.946
CAPÍTULO II — § II
—————————————
92
ROTA 125.408 BENALMADENA 220.072 RONDA 64.107 PUERTO REAL 106.217 TORREMOLINOS 132.954 MIJAS 154.243 ANTEQUERA 57.810 ESTEPONA 126.983 ROQUETAS DE MAR 107.870 FUENGIROLA 122.563 MOTRIL 94.169 EJIDO (EL) 114.646 VELEZ MALAGA 90.430 CHICLANA DE LA FRONTERA 96.921 SANLUCAR DE BARRAMEDA 69.109 PUERTO DE SANTA MARÍA (EL) 121.357 SAN FERNANDO 66.385 Media 112.056 Fuente: Cámara de Cuentas de Andalucía y elaboración propia
CUADRO 2.15: GASTOS NO FINANCIEROS POR HABITANTE DE LOS OTROS
MUNICIPIOS (1999) TORRES 107.139 CANENA 67.173 BEDMAR Y GARCIEZ 116.582 HORNACHUELOS 140.739 BONARES 115.240 GERENA 46.181 VILLANUEVA DEL RIO Y MINAS 85.259 PUERTO SERRANO 50.023 MONTELLANO 82.144 VILLANUEVA DEL ARZOBISPO 90.263 CARLOTA (LA) 77.455 ALCAUDETE 83.825 ESTEPA 95.928 VALVERDE DEL CAMINO 89.428 CARTAMA 51.041 TORREDONJIMENO 72.150 HUERCAL-OVERA 75.054 CABEZAS DE SAN JUAN, LAS 70.369 VISO DEL ALCOR (EL) 70.319 POZOBLANCO 81.153 ALHAURIN EL GRANDE 73.952 OSUNA 104.906 BAILEN 77.223
CAPÍTULO II — § II
—————————————
93
UBRIQUE 63.700 MARCHENA 95.290 LORA DEL RIO 71.155 PALMA DEL RIO 98.453 BAENA 98.771 CABRA 68.020 BAZA 71.057 ALCALA LA REAL 76.761 MARTOS 85.935 MONTILLA 93.685 LEBRIJA 99.588 PUENTE-GENIL 58.317 MORON DE LA FRONTERA 106.108 LUCENA 80.724 UTRERA 68.746 LINARES 89.608 Media 83.320 Fuente: Cámara de Cuentas de Andalucía y elaboración propia
CUADRO 2.16: GASTOS NO FINANCIEROS POR HABITANTE DE LAS CIUDADES
ANDALUZAS (1999) ALGECIRAS 80.252JAEN 83.737HUELVA 97.211CADIZ 103.935ALMERIA 82.030JEREZ DE LA FRONTERA 85.367GRANADA 82.263CORDOBA 73.607MALAGA 93.971SEVILLA 81.257Media 86.363Fuente: Cámara de Cuentas de Andalucía y elaboración propia
Como viene siendo habitual con otras partidas, también en el
gasto medio por habitante el grado de dispersión es mayor en los
municipios turísticos; su coeficiente de variación es del 33,7 por ciento,
muy por encima de la dispersión que se da en los otros municipios (23,5
por ciento) y en las ciudades andaluzas (10,6 por ciento). Éstas últimas
CAPÍTULO II — § II
—————————————
94
registran unas pautas de comportamiento bastante homogéneas en lo
relativo al gasto por habitante. Estos resultados se observan
directamente en el diagrama de caja y en el gráfico de dispersión. El
resto de estadísticos se incluyen en el Resultado 5.
RESULTADO 5: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
Media Mediana Desv. Típ.
Coef. var. Max. Min.
MT 112.056 107.746 37.761 0,3370 220.072 57.810
OM 83.320 81.153 19.563 0,2348 140.739 46.181 Gastos no financieros
por habitante CA 86.363 83.000 9.153 0,1060 103.935 73.607
Gastos no financieros por habitante
103939N =
CLASE
210
gast
os/h
ab
300000
200000
100000
0
16
24
43
CAPÍTULO II — § II
—————————————
95
CASOS
100806040200
gast
os/h
ab
300000
200000
100000
0
CLASE
2
1
0
En este momento puede ser útil comparar los niveles de los
ingresos no financieros por habitante con los gastos no financieros por
habitante. En el caso de los municipios turísticos, el ingreso medio por
habitante ascendía a 117.918 pesetas frente al gasto medio por habitante
de 112.055 (diferencia positiva de 5.863 pesetas por habitante); en los
otros municipios los ingresos per cápita, en promedio, son de 83.942
pesetas y los gastos per cápita de 83.319 pesetas (la diferencia se reduce
a 623 pesetas); y las ciudades andaluzas presentan un ingreso medio por
habitante de 90.985 pesetas y un gasto medio por habitante de 86.363
pesetas (diferencia positiva de 4.622 pesetas).
Las diferencias anteriores, entre ingresos y gastos medios per
cápita, reflejan una mayor holgura en los municipios turísticos, sobre
CAPÍTULO II — § II
—————————————
96
todo en comparación con los otros municipios; aunque no podemos
olvidar la dispersión que registran estos valores medios.
2.9. CARGA FINANCIERA.
El concepto de carga financiera engloba los siguientes
componentes del presupuesto de gasto: el capítulo 3 (Gastos
financieros) y el capítulo 9 (Pasivos financieros). Los gastos
financieros se refieren a los intereses (intereses pagados) y demás
gastos que se derivan de las operaciones de financiación, y los pasivos
financieros contabilizan la amortización o devolución de los préstamos
recibidos o de otros tipos de pasivos.
La variable que se estudia es el ratio de la carga financiera,
definido como el cociente entre la carga financiera (capítulo 3 más
capítulo 9 del presupuesto de gasto) y el total de los ingresos corrientes
(capítulos 1 a 5 del presupuesto de ingresos).
Este ratio refleja el esfuerzo, medido en términos de los recursos
corrientes, que debe realizar el municipio para atender la amortización y
el pago de intereses derivados de la deuda municipal. A continuación se
reproducen los principales estadísticos de esta variable, estimada según
el procedimiento indicado.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
97
RESULTADO 6: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
Media Mediana Desv. Típ.
Coef. var. Max. Min.
MT 0,090 0,087 0,057 0,633 0,300 0
OM 0,080 0,067 0,558 6,975 0,300 0 Carga financiera
CA 0,113 0,092 0,062 0,549 0,300 0,100
Los valores medios del ratio de la carga financiera son del 8 por
ciento en los otros municipios, el 9 por ciento en los municipios
turísticos y el 11,3 por ciento en las ciudades andaluzas. Estos datos
representan el esfuerzo financiero considerable que deben realizar los
municipios andaluces. Las ciudades andaluzas dedican, en promedio, un
11,3 por ciento de sus ingresos corrientes al pago de intereses y a la
devolución de préstamos.
La alta desviación típica de este ratio en cada uno de los tipos de
municipios es reflejo de la existencia de una amplia gama de
circunstancias entre los municipios andaluces en lo que se refiere a sus
cargas financieras. En el caso de los municipios turísticos, el coeficiente
de variación se eleva hasta el 63,3 por ciento. El gráfico de dispersión
ilustra esta circunstancia.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
98
Carga financiera
municipios
100806040200
carg
a fin
anci
era
,4
,3
,2
,1
0,0
-,1
CLASE
2
1
0
2.10. GENERACIÓN DE AHORRO.
Se aborda el análisis del ahorro a escala municipal a través del
estudio de una serie de variables y ratios. Éstos se agrupan en varios
apartados: ahorro bruto y ahorro neto; ahorro en términos per cápita;
ahorro y desahorro por municipios; y el ratio de ahorro (bruto o neto)
sobre los ingresos corrientes. Dos de los indicadores de mayor
relevancia, por sintetizar adecuadamente el comportamiento de los
municipios, son los del ahorro (bruto o neto) por habitantes y el ratio
del ahorro sobre los ingresos corrientes. En buena medida, la capacidad
de maniobra y las posibilidades que tienen los municipios para abordar
nuevas competencias y mejorar los servicios están condicionadas por su
capacidad de generar ahorro a partir de su nivel de ingresos corrientes.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
99
2.10.1. Ahorro bruto y ahorro neto.
Se utilizan las definiciones habituales de ahorro. El ahorro bruto
(AB) es igual al total de los ingresos corrientes municipales (capítulos 1
a 5 del presupuesto de ingresos) menos el total de gastos corrientes
(capítulos 1 a 4 del presupuesto de gastos).
El ahorro neto (AN) se obtiene restando del ahorro bruto los
gastos de amortización de préstamos (capítulo 9 del presupuesto de
gastos).
En ambos casos, se siguen midiendo los ingresos y los gastos
como derechos liquidados y obligaciones reconocidas. Y las cifras para
el cálculo son las que aparecen en las liquidaciones presupuestarias, en
nuestro caso del ejercicio de 1999. A continuación se exponen los
principales estadísticos del ahorro bruto y del ahorro neto.
RESULTADO 7: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
Media Mediana Desv. Típ. Coef. var. Max. Min.
MT 276.803.736 173.768.997 383.925.692 1,387 1.403.660.934 692.729.261
OM 157.819.164 119.956.960 174.657.151 1,107 696.961.418 -77.327.779 Ahorro bruto
CA 3.147.628.840 2.211.860.374 2.991.103.590 0,950 8.615.813.908 39.869.588
MT 85.064.281 57.105.503 386.367.675 4,542 931.670.409 -1369.832.638
OM 70.553.464 65.766.911 175.174.240 2,483 532.892.348 -331.452.429 Ahorro neto
CA 1.523.542.496 1.339.673.977 2.297.078.172 1,508 6.552.108.233 -1.503.129.185
Por término medio, el ahorro bruto en los otros municipios es de
157,8 millones de pesetas, en los municipios turísticos de 276,8
CAPÍTULO II — § II
—————————————
100
millones de pesetas y en las ciudades andaluzas se eleva hasta 3.148
millones de pesetas. Aunque tales medidas son poco representativas por
sus elevadas desviaciones típicas.
El ahorro neto, en promedio, es de 70,5 millones de pesetas en los
otros municipios, de 85 millones de pesetas en los municipios turísticos
y de 1.523 millones de pesetas en las ciudades andaluzas. Ocurre lo
mismo con las desviaciones típicas.
Se adjuntan los diagramas de caja y los gráficos de dispersión
tanto para el ahorro bruto como para el ahorro neto. Se observa cómo
un amplio colectivo de municipios, turísticos y no turísticos, se mueven
en torno al valor cero en la variable ahorro neto. No ocurre lo mismo en
las ciudades andaluzas, en las que el abanico de circunstancias hace que
prácticamente cada uno de los municipios incluidos en esta tipología
presente una situación particular y diferente al de las otras ciudades,
tanto si la variable es el ahorro bruto como el ahorro neto.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
101
Ahorro bruto
103939N =
CLASE
210
ahor
ro b
ruto
10000000000
8000000000
6000000000
4000000000
2000000000
0
-2000000000
26
3627
7673
municipios
100806040200
ahor
ro b
ruto
10000000000
8000000000
6000000000
4000000000
2000000000
0
-2000000000
CLASE
2
1
0
CAPÍTULO II — § II
—————————————
102
Ahorro neto
103939N =
CLASE
210
ahor
ro n
eto
8000000000
6000000000
4000000000
2000000000
0
-2000000000
-4000000000
3726
32
3627
626659
7673
municipios
100806040200
ahor
ro n
eto
8000000000
6000000000
4000000000
2000000000
0
-2000000000
CLASE
2
1
0
CAPÍTULO II — § II
—————————————
103
2.10.2. Ahorro per cápita.
Las nuevas variables se calculan dividiendo el ahorro (bruto o
neto) entre la población de derecho del municipio. Los principales
estadísticos se reproducen a continuación.
RESULTADO 8: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
Media Mediana Desv. Típ.
Coef. var. Max. Min.
MT 12.114 10.381 14.324 1,182 66.567 -20.110
OM 8.719 7.694 9.240 1,060 45.316 -5.090 Ahorro
bruto per capita
CA 10.191 10.700 5.569 0,546 17.898 365
MT 6.073 3.802 16.173 2,663 66.567 -29.527
OM 3.812 4.411 10.040 2,634 36.188 -20.437 Ahorro neto per capita
CA 4.405 4.883 7.736 1,756 15.876 -8.229
Los valores medios del ahorro bruto per cápita son de 8.719
pesetas por habitante en los otros municipios, de 12.113 pesetas por
habitante en los municipios turísticos y de 10.191 pesetas por habitantes
en las ciudades andaluzas. Las elevadas desviaciones típicas, sobre todo
en el caso de las ciudades andaluzas, restan representatividad a estas
medias.
El ahorro neto por habitantes, en promedio, es el siguiente: 3.811
pesetas por habitante en los otros municipios, 6.072 pesetas por
habitante en los municipios turísticos y 4.405 pesetas por habitante en el
caso de las ciudades andaluzas. Continúan siendo muy elevadas las
desviaciones típicas de estas medias en cada tipología de municipios.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
104
En todo caso, tanto el ahorro bruto medio per cápita como el
ahorro neto medio per cápita presentan valores más elevados en los
municipios turísticos.
La información se completa con los resultados de los diagramas
de caja y los gráficos de dispersión. Según estos datos, parece más
adecuado realizar el análisis del ahorro en términos por habitantes; ello
permite una mejor comparación de esta variable (en bruto o en neto)
entre los distintos municipios, aunque los resultados reflejan una
situación compleja por la variedad en el comportamiento de los
municipios. AB per capita
103939N =
CLASE
210
ABC
APIT
A
80000
60000
40000
20000
0
-20000
-40000
26
4
6473
43
CAPÍTULO II — § II
—————————————
105
municipios
100806040200
ABC
APIT
A
80000
60000
40000
20000
0
-20000
-40000
CLASE
2
1
0
AN per capita
103939N =
CLASE
210
ANC
APIT
A
80000
60000
40000
20000
0
-20000
-40000
26
32
4
666259
73
43
CAPÍTULO II — § II
—————————————
106
municipios
100806040200
ANC
APIT
A
80000
60000
40000
20000
0
-20000
-40000
CLASE
2
1
0
2.10.3. Ahorro y desahorro por municipios.
En los primeros apartados se trata el ahorro, en valor absoluto y
en términos per cápita, desde una perspectiva general, es decir,
mezclando para el cálculo de los valores medios las situaciones de los
municipios con ahorro positivo con la de aquellos otros que tienen
ahorro negativo. Nos interesa esta perspectiva, y los datos evidencian
situaciones globales de ahorro positivo. Ahora, se procede a fragmentar
la muestra en función de la situación de ahorro o de desahorro que
registre cada municipio. Ello facilita la aproximación a los casos
individuales con problemas o deficiencias en su capacidad para generar
ahorro. También permite medir la magnitud del ahorro medio o del
desahorro medio.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
107
Tratamos en primer lugar los municipios con ahorro positivo.
Predominan este tipo de municipios, el 88,6 por ciento de los
municipios incluidos en la muestra tienen ahorro bruto positivo y el
72,7 por ciento tienen ahorro neto positivo.
El 87 por ciento de los municipios turísticos de la muestra
presentan ahorro bruto positivo, con una media de 344 millones de
pesetas. Y en el 71,7 por ciento de los municipios turísticos su ahorro
neto es positivo, con un valor medio de 232,2 millones de pesetas.
También en los otros municipios el porcentaje de los que tienen
ahorro positivo es del 87 por ciento, con una media de ahorro bruto de
185,9 millones de pesetas. Y el 74 por ciento de este colectivo
contabilizan un ahorro neto positivo, con una media de 134,6 millones
de pesetas.
Todas las ciudades andaluzas, nos referimos a las incluidas en la
muestra, alcanzaron durante 1999 un ahorro bruto positivo, con una
media de 3.147 millones de pesetas, claramente muy superior a la del
resto de municipios. En lo relativo al ahorro neto, sólo el 70 por ciento
de las ciudades consiguieron mantener un ahorro neto positivo, con una
media de 2.468 millones de pesetas. Tanto los datos de ahorro bruto
como los de ahorro neto adquieren niveles muy por encima del resto de
municipios, sean o no turísticos. Por ejemplo, el ahorro neto medio
generado por las ciudades andaluzas es 10,6 veces superior a la media
de los municipios turísticos y hasta 18,3 veces superior a la media del
ahorro neto del grupo de los otros municipios.
Ahora se aborda la situación de los municipios con ahorro
negativo. Lógicamente, los restantes municipios de la muestra, el 11,4
CAPÍTULO II — § II
—————————————
108
por ciento, tienen ahorro bruto negativo, y el 27,3 por ciento ahorro
neto negativo.
El 12,8 por ciento de los municipios turísticos tienen ahorro bruto
negativo, con una media de – 180,7 millones de pesetas. Y el 28,2 por
ciento aparecen con ahorro neto negativo, con una media de – 289,4
millones de pesetas.
El porcentaje de los otros municipios con ahorro bruto negativo
es del 12,8 por ciento, con una media de desahorro bruto de – 33,7
millones de pesetas. Y el 25,6 por ciento de estos municipios registran
ahorro neto negativo, con una media de – 115,1 millones de pesetas.
Como se ha comentado, ninguna de las ciudades andaluzas de la
muestra presenta ahorro bruto negativo. No obstante, tres ciudades (30
por ciento de la muestra) incurrieron en ahorro neto negativo, con un
valor medio de – 681,6 millones de pesetas.
Los datos anteriores forman parte de los principales estadísticos
de las variables objeto de estudio que se reproducen en su totalidad.
RESULTADO 9: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
Media Mediana Desv. Típ. Coef. var. Max. Min.
MT 344.090.181 202.024.606 350.813.260 1,020 1.403.660.934 1.331.354
OM 185.986.545 132.525.133 169.132.846 0,909 696.961.418 3.037.547 Ahorro bruto
positivo CA 3.147.628.840 2.211.860.374 2.991.103.590 0,950 8.615.813.908 39.869.588
CAPÍTULO II — § II
—————————————
109
103434N =
CLASE
210
ahor
ro b
ruto
10000000000
8000000000
6000000000
4000000000
2000000000
0
-2000000000
3627
7673
RESULTADO 10: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
Media Mediana Desv. Típ. Coef. var. Max. Min.
MT 23.220.162 143.214.649 248.168.441 10,688 931.670.409 15.978.542
OM 134.602.370 86.955.084 134.978.528 1,003 532.892.348 5.650.051 Ahorro
neto positivo
CA 2.468.610.191 2.426.828.679 2.067.009.087 0,837 6552108233 17.865.814
CAPÍTULO II — § II
—————————————
110
72829N =
CLASE
210
ahor
ro n
eto
7000000000
6000000000
5000000000
4000000000
3000000000
2000000000
1000000000
0
-1000000000
87
3627
7673
RESULTADO 11: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
Media Mediana Desv. Típ. Coef. var. Max. Min.
MT -180.744.085 -24.582.962 291.190.490 -1,611 -16.667.782 -692.729.261Ahorro bruto
negativo OM -33.719.030 -16.486.891 34.601.931 -1,026 -2.515.922 -77.327.779
CAPÍTULO II — § II
—————————————
111
55N =
CLASE
10
ahor
ro b
ruto
200000000
0
-200000000
-400000000
-600000000
-800000000
26
RESULTADO 12: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
Media Mediana Desv. Típ. Coef. var. Max. Min.
MT -289.467.150 -93.647.636 431.344.388 -1,490 -3.260.607 -1.369.832.638
OM -115.188.365 -24.312.056 146.046.025 -1,268 -348.742 -331.452.429 Ahorro
neto negativo
CA -681.615.457 -297.232.168 711.940.425 -1,044 -244.485.019 -1.503.129.185
CAPÍTULO II — § II
—————————————
112
31110N =
CLASE
210
ahor
ro n
eto
1000000000
0
-1000000000
-2000000000
26
32
Todos los valores medios del ahorro bruto y neto, y para todas las
tipologías de municipios, vienen acompañados de unos niveles altos de
dispersión, expresivos de nuevo de una gran variedad de
comportamientos en esta materia por parte de los municipios. Además,
en los casos de ahorro bruto y neto positivos, las ciudades andaluzas
muestran una mayor variabilidad como señalan los diagramas de caja.
En los casos de ahorro bruto negativo, recuerden que no hay ninguna
ciudad en esta circunstancia, los municipios turísticos manifiestan una
mayor variabilidad respecto a los otros municipios. Y, por último, en las
situaciones de ahorro neto negativo, las ciudades que padecen estas
circunstancias vuelven a tener una mayor variabilidad; siendo muy
similar y más reducida en los municipios turísticos y en los otros
municipios.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
113
2.10.4. Ahorro y desahorro per cápita por municipios.
Con la misma intención que en el apartado anterior se diferencia
en la muestra los municipios con ahorro positivo y los que tienen ahorro
negativo, pero con la particularidad de que nos referimos al ahorro
dividido por la población de derecho del municipio.
En el colectivo de municipios con ahorro positivo destacan las
siguientes cuestiones:
- Los municipios turísticos muestran un mayor ahorro per cápita,
con una media de 15.000 pesetas por habitante, superior a la del resto
de municipios, ciudades andaluzas y otros municipios, que tienen en
torno a las 10.000 pesetas por habitante. La dispersión es alta, sobre
todo en los municipios turísticos.
- En términos de ahorro neto per cápita, también los municipios
turísticos presentan un valor medio superior, de 12.387 pesetas por
habitante, frente a las ciudades andaluzas, 8.201 pesetas por habitante, y
a los otros municipios, con 7.756 pesetas por habitante.
La mayoría de municipios liquida con ahorro positivo. A modo
de recordatorio, el ahorro bruto positivo se da en 34 municipios
turísticos, en 34 del grupo otros municipios y en las 10 ciudades
andaluzas; y el ahorro neto positivo está presente en 28 municipios
turísticos, en 29 de otros municipios y en 7 de las ciudades andaluzas.
Entre los municipios con ahorro negativo, ocurre lo siguiente:
- En los casos de ahorro bruto negativo, el desahorro per cápita es
mayor, de -7.520 pesetas por habitante, en los municipios turísticos que
en los otros municipios (- 3.044 pesetas por habitante). La desviación
típica es más elevada también en los municipios turísticos.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
114
- Cuando se presentan situaciones de desahorro neto, también el
ratio per cápita es más elevado en los municipios turísticos, con – 9.999
pesetas por habitante, en comparación con los otros municipios (- 7.625
pesetas por habitante). En las ciudades se sitúa en – 4.450 pesetas por
habitante.
En ambos casos, la dispersión es elevada.
Con objeto de ponderar adecuadamente los resultados anteriores,
recalcar finalmente que el número de municipios con ahorro bruto
negativo es de 5 municipios turísticos y 5 de otros municipios. Y los
casos con ahorro neto negativo son 11 municipios turísticos, 10 de otros
municipios y 3 del colectivo de ciudades andaluzas.
A continuación se amplía la información sobre los estadísticos
relevantes de las variables tratadas.
RESULTADO 13: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
Media Mediana Desv. Típ.
Coef. var. Max. Min.
MT 15.001 11.583 12.680 0,845 66.567 344
OM 10.449 8.470 8.586 0,822 45.316 1.420
Ahorro bruto
positivo per capita CA 10.191 10.700 5.569 0,546 17.898 365
CAPÍTULO II — § II
—————————————
115
103434N =
CLASE
210
ABC
APIT
A
80000
70000
60000
50000
40000
30000
20000
10000
0
-10000
4
64
73
43
RESULTADO 14: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
Media Mediana Desv. Típ.
Coef. var. Max. Min.
MT 12.387 8.303 13.524 1,092 66.567 915
OM 7.756 5.749 7.351 0,948 36.188 407
Ahorro neto
positivo per capita CA 8.201 9.370 5.492 0,670 15.876 127
CAPÍTULO II — § II
—————————————
116
72829N =
CLASE
210
ANC
APIT
A
80000
70000
60000
50000
40000
30000
20000
10000
0
-10000
4
73
43
RESULTADO 15: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
Media Mediana Desv. Típ.
Coef. var. Max. Min.
MT -7.520 -3.026 8.364 -1,112 -399 -20.110 Ahorro bruto
negativo per capita
OM -3.044 -3.688 2.121 -0,697 -462 -5.090
CAPÍTULO II — § II
—————————————
117
55N =
CLASE
10
ABC
APIT
A
10000
0
-10000
-20000
-30000
RESULTADO 16: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
Media Mediana Desv. Típ.
Coef. var. Max. Min.
MT -9.999 -6.332 10.217 -1,022 -129 -29.527
OM -7.625 -4.797 7.875 -1,033 -163 -20.437
Ahorro neto
negativo per capita CA -4.450 -2.883 3.289 -0,739 -2.238 -8.229
CAPÍTULO II — § II
—————————————
118
31110N =
CLASE
210
ANC
APIT
A
10000
0
-10000
-20000
-30000
-40000
2.10.5. Ratio del ahorro sobre los ingresos corrientes.
Se emplea el ratio del ahorro (bruto o neto) sobre los ingresos
corrientes del presupuesto municipal. Estos indicadores miden el
porcentaje de recursos corrientes empleados para financiar las
operaciones de capital.
Estos ratios, al relativizar el volumen de ahorro con los ingresos
corrientes, también son especialmente idóneos para realizar las
oportunas comparaciones entre municipios con tamaños de población
diferentes. Básicamente, los principales indicadores de síntesis son el
ahorro, bruto o neto, bien expresado en términos per cápita o bien
definido sobre el total de los ingresos corrientes.
El ratio del ahorro bruto sobre los ingresos corrientes toma
unos valores especialmente interesantes. Prácticamente, los tres tipos de
CAPÍTULO II — § II
—————————————
119
municipios presentan un porcentaje en torno al 12 por ciento, es decir,
el ahorro bruto generado por los municipios equivale, en promedio, al
doce por ciento de sus ingresos corrientes. Los estadísticos advierten de
una alta dispersión, como se puede comprobar en el diagrama de caja y
en el gráfico de dispersión, aunque algo menor en el caso de las
ciudades andaluzas.
RESULTADO 17: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
Media Mediana Desv. Típ.
Coef. var. Max. Min.
MT 0,1201 0,1173 0,1269 1,057 0,438 -0,274
OM 0,1184 0,1157 0,1004 0,848 0,343 -0,110 Ratio ahorro
bruto/ingresos corrientes
CA 0,1233 0,1271 0,0693 0,562 0,234 0,006
103939N =
CLASE
210
ratio
ab
,6
,4
,2
0,0
-,2
-,4
26
4
CAPÍTULO II — § II
—————————————
120
municipios
100806040200
ratio
ab
,6
,4
,2
0,0
-,2
-,4
CLASE
2
1
0
Si fragmentamos la muestra y se tratan por separado los
municipios con ahorro bruto positivo y los de ahorro bruto negativo, se
obtienen los siguientes resultados:
- Al excluir los municipios con ahorro bruto negativo,
lógicamente la media del resto de municipios aumenta y también
desaparece la uniformidad que se daba en ese ratio. Los municipios
turísticos son los que tienen un mayor porcentaje, su ahorro bruto es (en
promedio) el 15 por ciento de sus ingresos corrientes. A un nivel muy
cercano se encuentran los otros municipios (14,4 por ciento) y las
ciudades ocupan el tercer lugar con un 12,3 por ciento.
Como no aparecen los municipios con ahorro bruto negativo, el
nivel de dispersión disminuye en relación con la situación anterior. No
obstante, permanece alto como lo demuestra el coeficiente de variación,
CAPÍTULO II — § II
—————————————
121
del 64,6 por ciento para los municipios turísticos, del 52 por ciento en
los otros municipios y del 56 por ciento en las ciudades andaluzas.
- Con ahorro bruto negativo se contabilizan sólo diez municipios
(cinco turísticos y cinco del grupo de otros municipios). Las mayores
tasas de desahorro bruto por ingresos corrientes se dan en los
municipios turísticos, con un porcentaje del – 8,7 por ciento, los otros
municipios tienen un ratio del – 6,1 por ciento.
De forma análoga elaboramos y calculamos el ratio del ahorro
neto sobre los ingresos corrientes. La similitud continúa entre los
municipios turísticos y las ciudades andaluzas, con un nivel del ahorro
neto (en promedio) que supone el 5,3 por ciento de los ingresos
corrientes. Esta cifra desciende hasta el 4,5 por ciento en los otros
municipios. La desviación típica es alta en las tres categorías de
municipios. El gráfico de dispersión ilustra perfectamente esta
situación.
RESULTADO 18: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
Media Mediana Desv. Típ.
Coef. var. Max. Min.
MT 0,0532 0,0536 0,1470 2,763 0,438 -0,313
OM 0,0451 0,0656 0,1343 2,978 0,274 -0,348 Ratio ahorro neto/ingresos
corrientes CA 0,0534 0,0564 0,0946 1,772 0,207 -0,089
CAPÍTULO II — § II
—————————————
122
103939N =
CLASE
210
ratio
an
,6
,4
,2
-,0
-,2
-,4
-,6
3226
7
4
66
5962
municipios
100806040200
ratio
an
,6
,4
,2
0,0
-,2
-,4
CLASE
2
1
0
CAPÍTULO II — § II
—————————————
123
Ahora dividimos la muestra en función del signo del ahorro neto
generado por los municipios.
En los municipios con ahorro neto positivo, también son los
municipios turísticos los que tienen un mayor ratio, el 11,7 por ciento.
Seguidos por los otros municipios, 10,5 por ciento, y por las ciudades
andaluzas, 9,9 por ciento. La desviación típica es alta, especialmente en
los municipios turísticos.
Con ahorro neto negativo se computan 10 municipios del
colectivo de otros municipios, 11 del grupo de los municipios turísticos
y 3 del de las ciudades andaluzas. Los promedios del desahorro neto por
ingresos corrientes son mayores en los otros municipios, con un
porcentaje del – 13,1 por ciento. Este valor es del – 11,1 en los
municipios turísticos y del – 5,4 por ciento en las ciudades andaluzas.
Persiste la situación de alta dispersión. 2.11. CAPACIDAD O NECESIDAD DE FINANCIACIÓN.
Este término sirve para medir con mayor rigor el déficit
presupuestario (necesidad de financiación) o, en su caso, el superávit
presupuestario (capacidad de financiación).
De nuevo, recordar que todas las variables empleadas se refieren
a obligaciones reconocidas y derechos liquidados.
Para calcular esta magnitud se parte del ahorro bruto, definido
como diferencia entre los ingresos corrientes (capítulos 1 a 5 del
presupuesto de ingresos) y los gastos corrientes (capítulos 1 a 4 del
presupuesto de gastos).
CAPÍTULO II — § II
—————————————
124
Al ahorro bruto se le suman los ingresos por enajenación de
inversiones reales (capítulo 6 del presupuesto de ingresos) y las
transferencias de capital recibidas (capítulo 7 del presupuesto de
ingresos). Y se le restan las inversiones reales (capítulo 6 del
presupuesto de gastos) y las transferencias de capital realizadas
(capítulo 7 del presupuesto de gastos). Si el resultado de estas
operaciones es positivo, hablamos de capacidad de financiación, y si es
negativo de necesidad de financiación.
El estudio de la capacidad o necesidad de financiación comienza
desde una perspectiva general, incluye dos apartados sobre la capacidad
de financiación en valores absolutos y en valores per cápita. Al agregar
dentro de cada una de las categorías de municipios los datos de los
municipios con superávit y los que tienen déficit, sirve para evaluar
globalmente y de forma agregada los comportamientos diferenciados de
los colectivos de municipios frente a la capacidad o necesidad de
financiación. Pero esta perspectiva sería limitada, incompleta y podría
ocultar la situación real de muchos municipios con problemas de
déficit. Por ello, se añaden dos apartados adicionales, uno sobre los
municipios con déficit y otro sobre los municipios con superávit. Esto
obliga a fragmentar la muestra, como se ha hecho en otras ocasiones, en
dos según los municipios presenten capacidad o necesidad de
financiación. De esta forma, resultan más coherentes y reales las cifras
sobre déficit medio (o superávit medio) por municipio o las de déficit
(superávit) por habitante.
También conviene recordar que los datos sobre déficit o superávit
se refieren sólo al ejercicio de 1999. Esta advertencia sobre la fecha
CAPÍTULO II — § II
—————————————
125
concreta es útil puesto que los resultados del ejercicio dependen de
múltiple factores, y para una valoración correcta de la situación se
necesitaría información sobre una serie de años y sobre el volumen de
la deuda pública. Si con los datos de 1999 aparece, por ejemplo, un
municipio con un moderado superávit podría interpretarse en sentido
positivo esta información pero lo mismo la entidad acumula una gran
deuda y lleva los años anteriores con déficit continuos. En sentido
contrario, los datos indicando un déficit en un municipio no deben tener
una lectura directa negativa, puede ocurrir que el municipio acumule un
nivel reducido de deuda, consecuencia de años anteriores con superávit,
y en el ejercicio corriente haya decidido atender determinados
proyectos de inversión con una cierta rentabilidad social. En cualquier
caso, las decisiones sobre déficit o superávit son suficientemente
complejas como para que tengamos que interpretar con cautela los
resultados de esta variable.
2.11.1. Capacidad de financiación en valores absolutos.
En términos agregados, el conjunto de municipios que conforman
la muestra, 88 en total, presenta un superávit de 17.016 millones de
pesetas. Esta cifra se debe fundamentalmente a la capacidad de
financiación que demuestran las ciudades andaluzas, en su conjunto
alcanzaron un superávit de 12.923 millones de pesetas (con una media
por municipio de 1.292 millones de pesetas).
Los municipios turísticos como grupo contabilizan un superávit
de 3.367 millones de pesetas (con una media de 86,3 millones de
CAPÍTULO II — § II
—————————————
126
pesetas) y el colectivo de otros municipios un superávit de 725 millones
de pesetas (con una media de 18,6 millones de pesetas).
Con objeto de mantener una visión global de esta variable y de la
amplia gama de situaciones que se dan en los municipios en términos
individuales, se presentan junto a los estadísticos habituales el diagrama
de caja y el gráfico de dispersión.
RESULTADO 19: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
Media Mediana Desv. Típ. Coef. var. Max. Min.
MT 86.357.274 34.310.597 445.096.266 5,154 1.118.709.512 -1.078.294.695
OM 18.602.023 5.912.804 159.907.275 8,596 657.674.267 -236.462.793 Capacidad o necesidad de finanaciación
CA 1.292.301.796 1.519.834.055 1.562.232.281 1,209 3105582379 -1.547.804.250
103939N =
CLASE
2,001,00,00
DÉF
ICIT
4000000000
3000000000
2000000000
1000000000
0
-1000000000
-2000000000
38
2634
35
162732
756967
73
74
CAPÍTULO II — § II
—————————————
127
CASOS
100806040200
DÉF
ICIT
4000000000
3000000000
2000000000
1000000000
0
-1000000000
-2000000000
CLASE
2,00
1,00
,00
2.11.2. Capacidad de financiación en valores per cápita.
Los resultados del cálculo de este ratio conducen a un superávit
por habitante cuyos valores son los siguientes: 622 pesetas por habitante
en los otros municipios, 5.861 pesetas por habitante en los municipios
turísticos y 4.622 pesetas por habitante en las ciudades andaluzas.
Aunque las altas desviaciones típicas limitan las conclusiones sobre los
valores medios, se detecta sin lugar a dudas un mayor superávit
presupuestario por habitante en los municipios turísticos. El gráfico de
dispersión también resalta la variedad de situaciones entre los propios
municipios que componen cada tipología.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
128
RESULTADO 20: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
Media Mediana Desv. Típ.
Coef. var. Max. Min.
MT 5.862 3.017 17.339 2,958 61.909 -23.523
OM 622 916 9.661 15,523 23.636 -33.982
Capacidad o necesidad de financiación per capita CA 4.622 5.352 8.009 1,733 17.002 -11.010
103939N =
CLASE
210
defic
it/ha
b
80000
60000
40000
20000
0
-20000
-40000
-60000
81
1434
16
44
52
74
CAPÍTULO II — § II
—————————————
129
MUNICIPO
100806040200
defic
it/ha
b
80000
60000
40000
20000
0
-20000
-40000
CLASE
2
1
0
2.11.3. Municipios con déficit.
Los resultados de los apartados anteriores deben completarse con
un estudio más de detalle, que permita detectar situaciones individuales
cuya problemática queda oculta por las cifras agregadas. Por ello, en
este apartado se trata el caso de los municipios con déficit o necesidad
de financiación, y en siguiente el de los que se encuentran con
capacidad de financiación.
De los 88 municipios de la muestra, 32 tuvieron déficit en sus
presupuestos liquidados del ejercicio de 1999. Por tanto, el déficit o
necesidad de financiación es una situación que afecta al 36,4 por ciento
de los municipios andaluces considerados.
En el colectivo de esos 32 municipios, predominan los
pertenecientes al tipo de otros municipios con 18 casos, seguidos de los
CAPÍTULO II — § II
—————————————
130
municipios turísticos con 12 casos y las ciudades andaluzas con sólo 2
casos.
En términos relativos, y por tipos de municipios, el déficit
presupuestario se extiende, para el año 1999, al 46,2 por ciento de los
otros municipios, al 30,7 por ciento de los municipios turísticos y al 20
por ciento de las ciudades andaluzas. En el Cuadro 2.17 se detalla el
déficit en valores absolutos. Entre los más elevados se encuentran,
lógicamente, las dos ciudades andaluzas, Huelva y Jaén; pero también
hay un colectivo de siete municipios turísticos con elevado déficit: El
Ejido, Puerto Real, Puerto de Santa María, Estepota, San Fernando,
Benalmádena y Mijas.
CUADRO 2.17: MUNICIPIOS CON DÉFICIT, 1999 EN PESETAS
Municipios Déficit Clase BAENA -236.462.793 OM BAZA -217.883.557 OM MORON DE LA FRONTERA -216.479.788 OM LINARES -208.998.423 OM BONARES -172.052.936 OM MARTOS -137.032.721 OM UBRIQUE -116.988.189 OM BAILEN -85.970.132 OM MONTILLA -80.203.820 OM OSUNA -42.089.878 OM PALMA DEL RIO -39.948.595 OM BEDMAR Y GARCIEZ -31.433.774 OM CARLOTA (LA) -21.905.072 OM ALHAURIN EL GRANDE -20.853.959 OM PUERTO SERRANO -18.272.574 OM TORRES -17.275.083 OM CABEZAS DE SAN JUAN, LAS -8.621.577 OM VILLANUEVA DEL RIO Y MINAS -2.411.658 OM
EJIDO (EL) -1.078.294.695 MT PUERTO REAL -810.285.581 MT PUERTO DE SANTA MARÍA -506.551.484 MT
CAPÍTULO II — § II
—————————————
131
(EL) ESTEPONA -410.600.534 MT SAN FERNANDO -379.067.060 MT BENALMADENA -360.497.212 MT MIJAS -240.522.679 MT ADRA -108.578.685 MT MANILVA -100.789.722 MT TORROX -77.460.781 MT OJEN -20.602.068 MT LANJARON -12.952.631 MT HUELVA -1.547.804.250 CA JAEN -478.967.765 CA
Fuente: Cámara de Cuentas de Andalucía y elaboración propia
Esta variable adquiere mayor significación si se compara sus
valores absolutos con el tamaño del municipio. Agrupando la
información sobre el déficit por estratos de población, obtenemos los
siguientes resultados: en los municipios turísticos, el déficit afecta al 40
por ciento de los municipios con población igual o inferior a los 5.000
habitantes; al 15,4 por ciento de los municipios comprendidos entre
5.001 y 20.000 habitantes; al 35,7 por ciento de los municipios entre
20.001 y 50.000 habitantes; y al 42,8 por ciento de los de 50.001 y
100.000 habitantes.
Si se tiene en cuenta que, por término medio, el déficit aparece en
el 30,7 por ciento de los municipios, se pueden extraer dos ideas de los
datos anteriores: el déficit se manifiesta con mayor intensidad tanto en
los municipios turísticos más pequeños (iguales o menores de 5.000
habitantes) como en los de mayor población (entre 50.001 y 100.000
habitantes); los municipios turísticos con poblaciones entre 5.001 y
20.000 habitantes son los que tienen un menor porcentaje de municipios
con déficit.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
132
El déficit medio en los municipios turísticos es de 342 millones
de pesetas. La observación directa de la variable y los valores altos de la
desviación típica describen un panorama nada homogéneo; los valores
oscilan entre un mínimo de - 12,9 millones de pesetas, de Lanjarón, y
un máximo de - 1.078 millones de pesetas, en el caso de El Ejido.
A continuación se adjunta la información sobre los principales
estadísticos de los municipios con déficit, donde se recogen los valores
comentados en el párrafo anterior y que servirán para describir lo que
ocurre en los otros municipios y en las ciudades andaluzas. La variable
es el déficit en valores absolutos.
RESULTADO 21: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
Media Mediana Desv. Típ. Coef. var. Max. Min.
MT -342.183.594 -300.509.946 330.211.441 -0,965 -12.952.631 -1.078.294.695
OM -93.049.141 -61.146.849 84.002.036 -0,903 -2.411.658 -236.462.793 Necesidad
de financiación
CA -1.013.386.008 -1.013.386.008 755.781.527 -0,746 -478.967.765 -1.547.804.250
CAPÍTULO II — § II
—————————————
133
21218N =
CLASE
210
DEF
ICIT
1000000000
0
-1000000000
-2000000000
34
MUNICIPO
100806040200
DEF
ICIT
200000000
0
-200000000
-400000000
-600000000
-800000000
-1000000000
-1200000000
-1400000000
-1600000000
CLASE
2
1
0
CAPÍTULO II — § II
—————————————
134
En los otros municipios, relacionando el déficit en valor absoluto
con los estratos de población de los municipios resulta lo siguiente: el
50 por ciento de los municipios con población igual o inferior a 5.000
habitantes tienen déficit; el 45,8 por ciento de los municipios entre
5.001 y 20.000; el 40 por ciento de los comprendidos entre 20.001 y
50.000 habitantes; y el 100 por ciento de los municipios entre 50.001 y
100.000 habitantes (este valor no se debe extrapolar porque sólo hay un
municipio del grupo de otros municipios en esta situación).
Con la salvedad anterior, señalar sólo que dentro del colectivo de
otros municipios, los de menor tamaño (con poblaciones inferiores a los
20.000 habitantes) son los que con mayor frecuencia incurren en déficit.
El déficit medio del colectivo de otros municipios es de 93
millones de pesetas, inferior al de los municipios turísticos. También el
valor de la desviación típica es alto, y el déficit oscila entre los -2,4
millones de pesetas de Villanueva del Río y Minas y los -236,4
millones de pesetas de Baena. La información sobre el resto de
estadísticos se recoge en el último listado de resultados.
En el caso de las ciudades andaluzas, las dos que tienen déficit
pertenecen al estrato inferior de población para esta tipología de
municipios, el escalón de 100.001 y 200.000 habitantes. El nivel del
déficit es bien diferente en estos dos municipios: Huelva con – 1.547
millones de pesetas y Jaén con – 478 millones de pesetas.
Continuando con la línea anterior, se estudiará el déficit por
habitantes y se procederá a comparar esta magnitud con los estratos de
población de los municipios.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
135
El déficit por habitante en los municipios turísticos es, en
promedio, de - 10.614 pesetas por habitante. La dispersión es elevada,
como demuestran los estadísticos y los gráficos de dispersión, sobre
todo en el caso de los municipios turísticos.
RESULTADO 22: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
Media Mediana Desv. Típ.
Coef. var. Max. Min.
MT -12.706,64 -8.538,67 9.827,67 -0,773 -3.346,9 -35.232,6
OM -6.609,23 -4.238,52 7.701,86 -1,165 -434,6 -33.982,4 Necesidad de financiación per capita
CA -7697,08 -7.697,08 4.685,04 -0,609 -4.384,3 -11.009,9
21218N =
CLASE
210
defic
t/hab
10000
0
-10000
-20000
-30000
-40000
44
CAPÍTULO II — § II
—————————————
136
MUNICIPO
100806040200
defic
t/hab
10000
0
-10000
-20000
-30000
-40000
CLASE
2
1
0
En los otros municipios el valor medio del déficit por habitantes
es de - 6.609 pesetas por habitante. El valor de esta variable en las
ciudades andaluzas se limita a los dos casos comentados, en las cuales
las diferencias del déficit en valor absoluto eran mayores que sus
diferencias en poblaciones, con lo cual se acentúa el comportamiento
desigual entre ambas ciudades en lo relativo al déficit por habitantes.
En este momento, conviene recordar las puntualizaciones
realizadas al inicio del epígrafe sobre la capacidad o necesidad de
financiación. Si se calcula la capacidad o necesidad media de
financiación por habitantes para todos los municipios de cada categoría,
el resultado para los municipios turísticos, por ejemplo, era de un
superávit o capacidad de financiación de 5.861 pesetas por habitante.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
137
Ahora hemos fragmentado la muestra y ha sido posible identificar una
serie de municipios turísticos con déficit, 12 municipios de una muestra
de 39 (el 30,7 por ciento de los municipios de esta naturaleza), y entre
éstos el déficit medio por habitantes es de – 10.614 pesetas.
Si los datos sobre el déficit por habitantes se reagrupan según los
estratos de población, siendo 1 (municipios con población igual o
inferior a los 5.000 habitantes), 2 (5.001-20.000 habitantes), 3 (20.001-
50.000 habitantes) y 4 (50.001-100.000 habitantes), se obtienen los
siguientes valores medios:
- Municipios turísticos: 6.839 (1); 12.397 (2); 11.372 (3); 32.037
(4)
- Otros municipios: 9.499 (1); 6.270 (2); 6.860 (3); 3.559 (4)
El resultado es interesante puesto que apunta situaciones muy
diferentes, en cuanto a comportamientos frente al déficit, entre ambos
tipos de municipios. En los municipios turísticos, conforme subimos en
la escala de población el déficit por habitantes es mayor, y
particularmente elevado en los municipios con más de 50.000
habitantes. En cambio, en los otros municipios la tendencia es la
contraria, pues, el déficit por habitantes va creciendo cuando nos
desplazamos a estratos de población inferiores. A esto hay que añadir la
mayor variabilidad que experimenta el déficit por habitantes entre los
municipios turísticos.
CAPÍTULO II — § II
—————————————
138
2.11.4. Municipios con superávit.
Al tener como referencia la muestra de 88 municipios, los
resultados son complementarios a los del apartado anterior en los
cálculos de los porcentajes de municipios con superávit. Los 56
municipios que durante el ejercicio de 1999 tuvieron superávit
presupuestario equivalen al 63,6 por ciento de la muestra.
De estos 56 municipios, 21 pertenecen al colectivo de otros
municipios, 27 al de municipios turísticos y 8 al de ciudades andaluzas.
El porcentaje de municipios con superávit es del 53,8 por ciento
en los otros municipios; del 69,3 por ciento en los municipios turísticos
y del 80 por ciento en las ciudades andaluzas. El Cuadro 2.18 expresa
los superávit presupuestarios en valores absolutos.
CUADRO 2.18: SUPERAVIT POR MUNICIPIO, 1999. EN PESETAS
Municipios Capacidad Clase CANENA 5.156.340 OM MONTELLANO 5.912.804 OM CARTAMA 11.914.434 OM VILLANUEVA DEL ARZOBISPO 19.988.024 OM LORA DEL RIO 27.159.978 OM HUERCAL-OVERA 29.577.949 OM TORREDONJIMENO 41.665.775 OM ALCALA LA REAL 48.802.549 OM GERENA 54.857.967 OM LUCENA 66.972.024 OM CABRA 73.691.883 OM HORNACHUELOS 74.622.981 OM VALVERDE DEL CAMINO 78.439.270 OM VISO DEL ALCOR (EL) 81.455.822 OM POZOBLANCO 88.824.724 OM ALCAUDETE 122.020.413 OM UTRERA 180.422.149 OM ESTEPA 193.835.017 OM
CAPÍTULO II — § II
—————————————
139
MARCHENA 237.637.461 OM LEBRIJA 299.731.601 OM PUENTE-GENIL 657.674.267 OM IRUELA (LA) 2.729.230 MT MONACHIL 13.098.735 MT PUNTA UMBRIA 19.493.127 MT PULPI 20.057.105 MT ARACENA 23.991.859 MT SALOBREÑA 30.940.389 MT CHIPIONA 33.304.090 MT CONIL DE LA FRONTERA 34.310.597 MT CHICLANA DE LA FRONTERA 46.525.338 MT SANLUCAR DE BARRAMEDA 66.564.754 MT BARBATE 66.757.597 MT LEPE 76.265.163 MT FRIGILIANA 83.318.746 MT VERA 106.606.884 MT CASARES 126.042.443 MT GUADIX 167.338.959 MT RINCON DE LA VICTORIA 220.737.420 MT ROTA 243.500.385 MT ROQUETAS DE MAR 254.084.146 MT ANTEQUERA 380.325.219 MT MOTRIL 428.179.458 MT CARTAYA 466.965.876 MT RONDA 537.951.128 MT VELEZ MALAGA 776.298.366 MT ALMONTE 1.064.967.062 MT TORREMOLINOS 1.065.073.250 MT FUENGIROLA 1.118.709.512 MT ALGECIRAS 280.583.379 CA MALAGA 870.123.445 CA CADIZ 1.458.175.483 CA ALMERIA 1.581.492.627 CA GRANADA 1.586.662.862 CA SEVILLA 2.963.562.256 CA CORDOBA 3.103.607.545 CA JEREZ DE LA FRONTERA 3.105.582.379 CA
Fuente: Cámara de Cuentas de Andalucía y elaboración propia
El superávit medio en los municipios turísticos es de 276,8
millones de pesetas. La dispersión es muy elevada, yendo desde los 2,7
millones de pesetas de La Iruela hasta los 1.118 millones de pesetas de
Fuengirola. Cinco municipios superan los 500 millones de pesetas de
CAPÍTULO II — § II
—————————————
140
superávit y tres de ellos los 1.000 millones (Almonte, Torremolinos y
Fuengirola).
En el grupo de otros municipios, el superávit medio alcanza los
114,3 millones de pesetas. También la casuística es grande, con valores
desde los 5,1 millones de pesetas de Canena hasta los 657,6 millones de
pesetas de Puente Genil.
Las cifras más elevadas de capacidad de financiación se dan en el
colectivo de ciudades andaluzas. Con valores en torno a los 3.000
millones de pesetas aparecen Sevilla, Córdoba y Jeréz de la Frontera; y
en torno a los 1.500 millones están Cádiz, Almería y Granada. El valor
medio del colectivo es de 1.868 millones de pesetas. El diagrama de
caja y el gráfico de dispersión muestran a este colectivo como el que
sufre una mayor variabilidad en la capacidad de financiación en
términos absolutos.
A continuación se añade el listado de resultados de los
principales estadísticos de la variable tratada.
RESULTADO 23: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
Media Mediana Desv. Típ. Coef. var. Max. Min.
MT 276.819.883 106.606.884 347.825.722 1,257 1.118.709.512 2.729.230
OM 114.303.021 73.691.883 147.477.964 1,290 657.674.267 5.156.340 Capacidad
de financiación
CA 1.868.723.747 1.584.077.745 1.075.933.545 0,576 3.105.582.379 280.583.379
CAPÍTULO II — § II
—————————————
141
82721N =
CLASE
210
supe
ravi
t
4000000000
3000000000
2000000000
1000000000
0
-1000000000
162732
73
74
MUNICIPO
100806040200
supe
ravi
t
4000000000
3000000000
2000000000
1000000000
0
-1000000000
CLASE
2
1
0
CAPÍTULO II — § II
—————————————
142
Se cierra el epígrafe con una referencia obligada, puesto que
facilita las comparaciones, al superávit presupuestario por habitante.
Los municipios turísticos registran un valor medio de 13.185
pesetas por habitante. Todas las medidas de dispersión señalan, al igual
que ocurría con el déficit por habitantes, una alta variabilidad, más
acentuada en los municipios turísticos.
Además, en los municipios turísticos con superávit las cifras del
superávit medio por habitantes es superior a la de los otros municipios
(6.821 pesetas por habitante) y a la de las ciudades andaluzas (7.702
pesetas por habitante). En el listado de resultados se amplía la
información.
RESULTADO 24: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
Media Mediana Desv. Típ.
Coef. var. Max. Min.
MT 13.185 8.265 15.455 1,172 61.910 808
OM 6.821 3.918 6.285 0,921 23.636 852 Capacidad de financiación per capita
CA 7.702 7.919 5.013 0,651 17.002 1.640
CAPÍTULO II — § II
—————————————
143
82721N =
CLASE
210
capa
cida
d/ha
b
70000
60000
50000
40000
30000
20000
10000
0
-10000
1434
16
74
MUNICIPO
100806040200
capa
cida
d/ha
b
70000
60000
50000
40000
30000
20000
10000
0
CLASE
2
1
0
CAPÍTULO II — § II
—————————————
144
Si se clasifica el superávit por habitantes según los estratos de
población, siendo 1 (municipios con población igual o inferior a los
5.000 habitantes), 2 (5.001-20.000 habitantes), 3 (20.001-50.000
habitantes) y 4 (50.001-100.000 habitantes), se generan los siguientes
valores medios:
- Municipios turísticos: 26.365 (1); 12.593 (2); 12.647 (3); 6.138
(4)
- Otros municipios: 8.763 (1); 5.999 (2); 7.953 (3)
Como es lógico, se confirman los resultados obtenidos para el
caso de déficit por habitantes. Con esta variable se observaba que
conforme aumentaba el estrato de población, el déficit por habitantes
aumentaba. Ahora, si el estrato de población aumenta, el superávit por
habitantes tiende a empeorar.
En definitiva, si pasamos de los estratos de población inferiores a
los superiores, en los municipios turísticos ocurre que si son deficitarios
empeora su déficit, y si presentan superávit, disminuye el superávit por
habitantes. Luego, a mayor población el municipio turístico tiende a
padecer una situación presupuestaria más negativa, o aumenta su déficit
por habitantes o disminuye su superávit por habitantes.
La relación anterior no se detecta en el caso de las ciudades
andaluzas.
En el grupo de otros municipios, cuando se comparaba el déficit
por habitantes con los estratos de población, el déficit crece al
desplazarnos hacia estratos inferiores de población, esto es, los
municipios con menor número de habitantes muestran una mayor
propensión al déficit. En este caso no se confirma ninguna relación
CAPÍTULO II — § II
—————————————
145
clara entre el superávit por habitantes y los estratos de población. En las
cifras anteriores, el superávit medio por habitantes del estrato 1 de
población es muy similar al del estrato 3.
CAPÍTULO III
ESTRUCTURAS PRESUPUESTARIAS DE LOS MUNICIPIOS
TURÍSTICOS FRENTE A LOS OTROS MUNICIPIOS Y LAS
CIUDADES
CAPÍTULO III — § III
—————————————
147
3.1. INTRODUCCIÓN
Tras una primera aproximación, en el capítulo anterior, a la
situación financiera de los municipios andaluces se pretende ahora
centrar la atención, con un mayor énfasis, en aquellos aspectos que
diferencian a los municipios turísticos.
Tomando como información de base las partidas presupuestarias
a nivel de capítulos, así como los ratios elaborados, el análisis se dirige
a detectar aquellas variables o ratios en los cuales los municipios
turísticos registran un comportamiento distinto y valorar, en la medida
de lo posible, la intensidad de dicha diferencia.
En primer lugar, se estudia la estructura de ingresos no
financieros y de gastos no financieros. Las variables son los porcentajes
medios de cada tipo de ingreso y de gasto, y la finalidad es determinar
hasta qué punto los municipios turísticos tienen estructuras, de ingresos
y de gastos, diferenciados respecto a los otros municipios y a las
ciudades andaluzas.
Con el enfoque anterior se logra obtener resultados sobre la
naturaleza de las estructuras de ingresos y de gastos de los distintos
tipos de municipios desde una perspectiva general. También se
incorpora el estudio de los ingresos y gastos no financieros totales por
habitantes con la misma intencionalidad.
A continuación, se analizan las variables elementales del
presupuesto municipal, es decir, el conjunto de ingresos y de gastos no
financieros de forma individualizada, expresados siempre en términos
per cápita para facilitar las comparaciones. El objetivo es seleccionar
CAPÍTULO III — § III
—————————————
148
aquellas variables que contribuyen en mayor medida a caracterizar a los
municipios turísticos.
Por último, se aplica el mismo procedimiento a los principales
ratios presupuestarios.
Así las cosas, en este apartado, además de presentar los
principales estadísticos descriptivos de algunos de los indicadores
considerados, pretendemos, en primer lugar, poner de manifiesto cuales
son las variables relativas al presupuesto de los municipios que
muestran diferencias estadísticamente significativas entre las medias
aritméticas de los colectivos municipios turísticos y otros municipios, y
dentro de éstos, de los municipios menores de 20.000 habitantes, por un
lado, y mayores de 20.000 habitantes, por otro; asimismo, entre las
medias de los colectivos ciudades andaluzas y municipios turísticos y,
en particular, los municipios turísticos mayores de 20.000 habitantes.
Para llevar a cabo tales ejercicios aplicamos la técnica conocida como
análisis de varianza.
El análisis de la varianza (o Anova: Analysis of variance) es un
método para contrastar la hipótesis nula de que las diversas medias de
unos grupos son iguales en la población, mediante la comparación de la
varianza muestral estimada a partir de las medidas de los grupos
respecto a la estimada dentro de dichos grupos. Así, cuando se analizan
2 grupos, el Anova, analiza las variaciones entre los dos grupos (inter-
grupal) y la compara con la variación dentro de cada grupo (intra-
grupal), obteniendo un valor de la distribución F de Snedecor (F ratio).
Si las diferencias de varianza entre cada grupo son mayores que las
CAPÍTULO III — § III
—————————————
149
intra-grupales, cabe entender que existen diferencias significativas entre
los grupos que no son debidas al azar.
Cuanto mayor sea el valor observado de F (F ratio) y, por ende,
menor F prob. o probabilidad de que un valor de la distribución F sea
mayor que dicho valor observado, más probable será que existan
diferencias significativas entre los grupos. En concreto, la hipótesis nula
de igualdad de medias será rechazada cuando F prob. sea menor al nivel
de significación empleado para definir la región crítica, el cual, en
nuestro caso, cifraremos en 0,05.
Recordemos que la aplicación del análisis de varianza parte del
supuesto de que cada grupo es una muestra aleatoria independiente
procedente de una población normal. No obstante, puede afirmarse que
el análisis de varianza es robusto a las desviaciones de la normalidad, si
bien los datos deberían ser simétricos y los grupos proceder de
poblaciones con varianzas iguales. En nuestro caso, tanto la simetría en
los datos como la igualdad de varianza son supuestos que en gran
medida están presente en las variables presupuestarias estudiadas, tal
como puede constatarse mediante el cálculo del coeficiente de asimetría
de Fischer y la aplicación del test de Levene de homogeneidad de
varianzas, respectivamente.
Por otro lado, siguiendo con la problemática financiera de los
municipios andaluces, a renglón seguido nos planteamos en que medida
los valores de las distintas variables que se derivan de las distintas
estructuras presupuestarias de los municipios guardan correspondencia
con su tamaño poblacional. En este contexto, procedemos a calcular los
valores muestrales del coeficiente de correlación de Pearson para cada
CAPÍTULO III — § III
—————————————
150
uno de los colectivos de municipios contemplados, en aras a cuantificar
el grado de la relación lineal existentes entre cada una de las variables
presupuestarias consideradas y el volumen de población de los
municipios, sin perjuicio de que pueda existir algún tipo de correlación
distinta de carácter no lineal. Recordemos que este coeficiente oscila
entre -1 y 1, indicando un valor 0 relación nula, 1 relación perfecta y
positiva, y -1 relación perfecta y negativa.
Asimismo, con objeto de constatar si las distintas correlaciones
son significativas, aplicamos una prueba de hipótesis que permite
estudiar la significación de la correlación, tomando como hipótesis nula
la existencia de una correlación nula entre las dos variables en la
población de origen. La significación del coeficiente de correlación se
estudia por medio de la distribución t de Student. En nuestro caso,
llevamos a cabo un contraste bilateral, toda vez que en la mayoría de las
pruebas a estudiar la dirección de la correlación no puede especificarse
a priori.
En este sentido, en sucesivos cuadros se recogen los valores de
los coeficientes de correlación entre cada una de las variables
analizadas y el nivel poblacional, considerando en cada caso por
separado los colectivos municipios turísticos, otros municipios y
ciudades andaluzas, así como los correspondientes valores de t prob., a
partir de los cuales puede decidirse si se rechaza la hipótesis nula de no
existencia de correlación, en la medida de que dichos valores sean
inferiores al nivel de significación del 0,05, valor que, en nuestro caso,
empleamos para definir la región crítica.
CAPÍTULO III — § III
—————————————
151
El planteamiento adoptado para alcanzar los objetivos señalados
se articula sobre cuatro ejes, cuya exposición se hará en el mismo
sentido en el que se desarrollarán en el capítulo. En primer lugar, con
una perspectiva general se abordan los dos primeros ejes, relativos al
estudio de la estructura del presupuesto y a los ingresos y gastos totales
no financieros. A continuación se procede al estudio individualizado de
las partidas de ingresos y gastos no financieros por habitante y, por
último, al análisis de los ratios presupuestarios. De esta manera, se
pretende obtener resultados relevantes que sinteticen lo ya aportado en
el capítulo anterior y que sirva para explotar la información
desagregada de las partidas presupuestarias. Esto último contribuirá a
enriquecer y ampliar las conclusiones que se han ido identificando
paulatinamente.
3.2. LA ESTRUCTURA DEL PRESUPUESTO
3.2.1. Estructura de los ingresos no financieros
En este apartado se incluyen las comparaciones en la estructura
de ingresos entre los municipios turísticos y el colectivo de otros
municipios y de ciudades andaluzas, así como las relaciones existentes
entre la estructura de ingresos y el tamaño del municipio para cada
colectivo.
3.2.1.1. Comparación entre municipios turísticos y otros municipios
La primera cuestión que se somete a análisis es la de comprobar
si existen o no diferencias significativas en la estructura de ingresos de
CAPÍTULO III — § III
—————————————
152
los municipios turísticos. Aplicando el análisis de la varianza, se trata
de verificar la hipótesis nula definida en términos de que no existen
diferencias entre los porcentajes medios de los distintos tipos de
ingresos (H0: µMT = µOM). En el cuadro 1, los datos de Fprob indican que
se puede rechazar la hipótesis nula en todas las partidas de ingresos
salvo en el caso de los ingresos patrimoniales (INF5), puesto que los
valores de Fprob son inferiores al nivel de significación del 0,05. Esto
significa que existe una probabilidad del 95% de que las partidas
indicadas anteriormente, en las cuales se rechazó la hipótesis nula,
posean medias poblaciones diferentes.
La conclusión del análisis de la varianza es que existen
diferencias en los valores medios de los porcentajes de los impuestos
directos (INF1), impuestos indirectos (INF2), tasas y otros ingresos
(INF3), transferencias corrientes (INF4), enajenación de inversiones
reales (INF6) y transferencias de capital (INF7). En consecuencia,
parece lógico admitir que se dan diferencias significativas entre la
estructura de ingresos de los municipios turísticos y la de los otros
municipios.
Es interesante plantearse qué ocurriría si la muestra se divide en
dos partes en función del tamaño de la población, de forma que se
agrupan los municipios en menores o mayores de 20.000 habitantes (ver
Cuadro 1). En estas condiciones, ocurre lo siguiente:
- En el caso de los municipios con menos de 20.000 habitantes, la
hipótesis nula se rechaza, al nivel de significación del 0,05, en los
siguientes tipos de impuestos: INF2, INF3, INF4 y INF7.
CAPÍTULO III — § III
—————————————
153
- En el caso de los municipios con más de 20.000 habitantes, la
hipótesis nula (no existen diferencias en los valores medios) se rechaza
en los capítulos: INF1, INF2, INF3, INF4 y INF7.
En ambos casos, al rechazarse la hipótesis de la investigación
sobre la no existencia de diferencias en cuatro de los siete tipos de
ingresos no financieros, parece razonable mantener la conclusión de que
las diferencias en la estructura de los ingresos no financieros se
mantienen tanto en los municipios pequeños como en los grandes.
CAPÍTULO III — § III
—————————————
154
CUADRO 1. ANÁLISIS DE VARIANZA DE LA ESTRUCTURA DE
INGRESOS ENTRE MUNICIPIOS TURÍSTICOS Y OTROS MUNICIPIOS
(H0: µMT = µOM)
Media MT Media OM F ratio F prob.
Muestra 0,3096 0,2418 12,4314 0,0007 Menor 20.000 0,2662 0,2290 2,2249 0,1429 INF1
Imp. Dir. Mayor 20.000 0,3468 0,2745 6,7331 0,0145
Muestra 0,0663 0,0293 26,0289 0 Menor 20.000 0,0623 0,0276 12,3654 0,0010 INF2
Imp. Ind. Mayor 20.000 0,0698 0,0335 9,3585 0,0046
Muestra 0,2064 0,1555 8,5745 0,0045 Menor 20.000 0,2375 0,1521 11,8917 0,0013
INF3 Tasas y
otros ingr. Mayor 20.000 0,1797 0,1642 0,4400 0,5122
Muestra 0,2383 0,3336 28,5088 0 Menor 20.000 0,2213 0,3270 17,2337 0
INF4 Transf.
corrientes Mayor 20.000 0,2529 0,3502 14,1429 0,0007
Muestra 0,0167 0,0188 0,0978 0,7553 Menor 20.000 0,0120 0,0209 0,8007 0,3757
INF5 Ingr.
Patrimon. Mayor 20.000 0,0207 0,0135 0,4996 0,4851
Muestra 0,0529 0,0222 5,1140 0,0266 Menor 20.000 0,0606 0,0256 4,0020 0,0516
INF6 Enaj.
Inver. reales Mayor 20.000 0,0462 0,0134 1,9076 0,1774
Muestra 0,1099 0,1988 14,7790 0,0002 Menor 20.000 0,1401 0,2177 4,8138 0,0336 INF7
Transf. capital Mayor 20.000 0,0839 0,1506 7,7573 0,0092
Fuente: Elaboración propia
CAPÍTULO III — § III
—————————————
155
Si comparamos los valores medios (Cuadro1) de los porcentajes
de cada partida de ingreso (el porcentaje está calculado sobre el total de
ingresos no financieros), en ambos tipos de municipios, los mayores
diferencias se deben a las siguientes partidas:
- INF4 (Tranf.corr.): -0,0953
- INF7 (Trans. cap.): -0,0889
- INF1 (Imp.dir.): +0,0678
- INF3 (Tasas) : +0,0509
En principio, parece plausible señalar que son estos capítulos
sobre los que debemos prestar más atención.
Si se tiene en cuenta el tamaño del municipio, en los municipios
con menos de 20.000 habitantes las mayores diferencias se dan en los
siguientes ingresos:
- INF4 (Transf.corr): -0,1057
- INF3 (Tasas): +0,0854
- INF7 (Transf.cap): -0,0776
- INF1 (Imp.dir.): +0,0372
Como puede observarse, los municipios turísticos de tamaño
pequeño (menor de 20.000 habitantes) acentúan relativamente más las
diferencias en las tasas y otros ingresos y menos en los impuestos
directos.
En los municipios con más de 20.000 habitantes, las diferencias
más acentuadas son las siguientes:
- INF4 (Transf.corr): -0,0973
- INF1 (Imp.dir): +0,0723
CAPÍTULO III — § III
—————————————
156
- INF7 (Transf.cap): -0,0667
- INF2 (Imp.indir.): +0,0363
Así pues, los municipios turísticos de mayor tamaño disminuyen
relativamente sus diferencias en las transferencias de capital y en el
caso de las tasas y otros ingresos.
3.2.1.2. Comparación entre municipios turísticos y ciudades
andaluzas
El análisis de varianza (Cuadro 2), según los valores de la Fprob,
conduce a que pueda rechazarse la hipótesis nula (no existen diferencias
en los valores medios de los correspondientes ingresos), con una
significación del 0,05, en los siguientes casos: impuestos indirectos
(INF2), tasas y otros ingresos (INF3) y transferencias corrientes (INF4).
Es decir, en estas partidas de ingresos es donde hay diferencias
significativas entre los municipios turísticos y las ciudades andaluzas.
En principio, si se compara con lo que ocurría en el caso de los
municipios turísticos y los otros municipios, parece que las diferencias
en la estructura de los ingresos entre los municipios turísticos y las
ciudades andaluzas son menores si contabilizamos el número de
variables en los cuales se rechaza la hipótesis nula.
Las diferencias son aún menores, lógicamente, si la comparación
se realiza entre los municipios turísticos de mayor tamaño (más de
20.000 hab.) y las ciudades andaluzas. La hipótesis nula sólo se puede
rechazar en las partidas de los impuestos indirectos (INF2) y las
transferencias corrientes (INF4).
CAPÍTULO III — § III
—————————————
157
CUADRO 2. ANÁLISIS DE VARIANZA DE LA ESTRUCTURA DE
INGRESOS ENTRE MUNICIPIOS TURÍSTICOS Y CIUDADES
ANDALUZAS (H0: µMT = µCA)
Media MT Media CA F ratio F prob.
Muestra 0,3096 0,3684 3,5674 0,0651 INF1 Imp. Dir. Mayor
20.000 0,3468 0,3684 0,8523 0,3635
Muestra 0,0663 0,0210 11,3696 0,0015 INF2 Imp. Ind. Mayor
20.000 0,0698 0,0210 16,8182 0,0003
Muestra 0,2064 0,1377 4,9409 0,0311 INF3 Tasas y
otros ingr. Mayor 20.000 0,1797 0,1377 2,8852 0,1001
Muestra 0,2383 0,3327 10,9139 0,0018 INF4 Transf.
corrientes Mayor 20.000 0,2529 0,3327 7,8144 0,0091
Muestra 0,0167 0,0331 1,7916 0,1872 INF5 Ingr.
Patrimon. Mayor 20.000 0,0207 0,0331 0,5871 0,4497
Muestra 0,0529 0,0473 0,0450 0,8329 INF6 Enaj.
inver. reales Mayor 20.000 0,0462 0,0473 0,0014 0,9702
Muestra 0,1099 0,0598 2,3959 0,1284 INF7 Transf. capital Mayor
20.000 0,0839 0,0598 1,0966 0,3037
Fuente: Elaboración propia
Si se calculan las diferencias entre los valores medios de los
ingresos no financieros (Cuadro 2) de los municipios turísticos y los
correspondientes de las ciudades andaluzas, las mayores diferencias se
detectan en los siguientes ingresos:
- INF4 (Transferencias corrientes): -0,0944
- INF3 (Tasas y otros ingresos): +0,0687
- INF1 (Impuestos directos): -0,0588
CAPÍTULO III — § III
—————————————
158
- INF7 (Transf. capital): +0,0501
A pesar de lo comentado en los párrafos anteriores, los últimos
datos son interesantes porque corroboran los tipos de ingresos que en
mayor medida distinguen a los municipios turísticos. La relación
anterior coincide, en gran medida, con la correspondiente a la
comparación entre municipios turísticos y otros municipios.
Esto nos permite afirmar que las partidas de ingresos que en
mayor grado diferencian a los municipios turísticos son las
transferencias corrientes, transferencias de capital, impuestos directos y
tasas y otros ingresos.
Si se repite el procedimiento anterior, pero teniendo en cuenta los
municipios turísticos de mayor tamaño (más de 20.000 hab.) y las
ciudades andaluzas, las diferencias más notorias serían las siguientes:
- INF4 (Transf. corr.): -0,9798
- INF2 (Imp. indir.): +0,0488
- INF3 (Tasas): +0,042
- INF7 (Transf.cap): +0,0241
Como puede constatarse, las diferencias, en valor absoluto,
disminuyen de forma notable.
3.2.1.3. Relaciones entre la estructura de ingresos y la población
Para medir la intensidad de las relaciones entre la estructura de
ingresos no financieros (en porcentajes) y la población (población de
derecho) de los municipios empleamos, como hemos señalado con
anterioridad, el análisis de correlaciones lineales. En este caso, los
resultados se expresan en el Cuadro 3. Nos interesa conocer hasta que
CAPÍTULO III — § III
—————————————
159
punto el tamaño del municipio condiciona o altera la estructura de
ingresos para cada uno de los colectivos considerados. CUADRO 3. CORRELACIÓN DE LA ESTRUCTURA DE LOS
INGRESOS NO FINANCIEROS CON LA POBLACIÓN
Coef. correlación T prob.
MT 0,480 0,002
OM 0,443 0,005 INF1 Imp. Dir.
CA -0,185 0,609
MT -0,040 0,807
OM 0,146 0,374 INF2 Imp. Ind.
CA -0,018 0,961
MT -0,300 0,064
OM 0,094 0,571 INF3
Tasas y otros ingr.
CA -0,054 0,882
MT 0,174 0,289
OM 0,002 0,991 INF4 Transf. corrientes
CA 0,896 0
MT -0,007 0,964
OM -0,047 0,778 INF5 Ingr. Patrimon.
CA -0,167 0,644
MT -0,020 0,904
OM -0,044 0,791 INF6 Enaj.
inver. reales CA -0,462 0,179
MT -0,281 0,083
OM -0,355 0,027 INF7 Transf. capital
CA -0,562 0,091
Fuente: Elaboración propia
CAPÍTULO III — § III
—————————————
160
En el caso de los municipios turísticos (MT), si nos fijamos en
los coeficientes de los ingresos no financieros (primera columna del
Cuadro 3), las correlaciones más intensas se dan en los siguientes tipos:
- Impuestos directos (INF1): 0,480
- Tasas y otros ingresos (INF3): -0,3
- Transferencias de capital (INF7): -0,281
El test de la t (t prob) muestra que se puede rechazar la hipótesis
nula (no existencia de correlación) con un nivel de significación del
0,05, sólo en el caso de la variable impuestos directos (INF1).
En general, los resultados ponen de manifiesto lo siguiente:
- Existe una débil correlación entre los distintos tipos de
ingresos no financieros (en porcentajes) y el tamaño del municipio, tal
como lo indican los valores del coeficiente y el test de la t.
- Sólo existe una moderada correlación positiva entre los
impuestos directos y el tamaño de la población.
En el colectivo de otros municipios (OM), los valores más
destacados del coeficiente de correlación corresponden a los siguientes
ingresos:
- Impuestos directos (INF1): 0,443
- Transferencias de capital: -0,355
En ambos casos el test de la t conduce al rechazo de la hipótesis
nula. No obstante, el nivel del coeficiente de correlación también
expresa una baja correlación de los ingresos no financieros (en
CAPÍTULO III — § III
—————————————
161
porcentajes) y los tamaños poblacionales. Y, de nuevo, una moderada
correlación sólo en el caso de los impuestos directos.
En las ciudades andaluces (CA), los coeficientes de correlación
más elevados se dan en los siguientes ingresos:
- Transferencias corrientes (INF4): 0,896
- Enajenación de inversiones reales (INF6): -0,462
- Transferencias de capital (INF7): -0,562
En principio, se detecta una mayor influencia del tamaño del
municipio en el caso de las ciudades; si bien, el test de la t (valores de t
prob) no permite rechazar la hipótesis nula en los casos de enajenación
de inversiones reales y en los de transferencias de capital.
En definitiva, la única correlación, y muy sólida, parece
producirse entre las transferencias corrientes y la población, lo cual
resulta lógico y coherente con el sistema de la participación en los
ingresos del Estado (PIE) que prima a los municipios con mayor
número de habitantes.
3.2.2. Estructura de los gastos no financieros
El esquema a seguir es idéntico al empleado con la estructura de
ingresos no financieros. En primer lugar, se describen las diferencias en
la estructura de gastos entre los municipios turísticos y los otros
municipios. En segundo lugar, se hace lo propio entre los municipios
turísticos y las ciudades andaluzas. Y en tercer lugar, se estudian las
relaciones entre la estructura de gastos y la población para cada una de
las tipologías de municipios.
CAPÍTULO III — § III
—————————————
162
3.2.2.1. Comparación entre municipios turísticos y otros municipios
Al constatar la hipótesis nula en la estructura de los gastos no
financieros, a un nivel de significación del 0,05, se puede concluir que
sólo se puede rechazar esta hipótesis en las partidas de gastos en bienes
y servicios (GNF2) y en las inversiones reales (GNF5) (de acuerdo con
los valores de F prob del Cuadro 4). En el resto de los gastos no
financieros no podemos rechazar la hipótesis de que no existen
diferencias significativas entre las estructuras de gastos de los
municipios turísticos y la de los otros municipios.
Así pues, la diferenciación del municipio turístico desde la
perspectiva del gasto resulta muy débil.
El resultado anterior es coherente con los niveles de los gastos
medios no financieros que se recogen en el Cuadro 4. Las diferencias
más destacadas son:
- GNF5 (Inversiones reales): -0,0663
- GNF1 (Gastos de personal): +0,0311
- GNF2 (Gastos en bienes y servicios): +0,0283
- GNF3 (Gastos financieros): +0,0101
Tan sólo la diferencia en el gasto de personal adquiere un nivel
comparable con las principales diferencias registradas en la estructura
de ingresos no financieros. Los valores reducidos anteriores parecen
indicar la existencia de unas pautas de conductas homogéneas en cuanto
a la distribución de las partidas de gasto que hacen difícil identificar a
los municipios turísticos, al menos a este nivel de agregación de las
partidas de gastos.
CAPÍTULO III — § III
—————————————
163
No se alteran los resultados si se procede a la división de
municipios entre los de tamaño mayor (superior a 20.000 habitantes) y
los de tamaño inferior. En el caso de los municipios de menor tamaño,
la hipótesis nula sólo puede rechazarse en los gastos en bienes y
servicios (GNF2) y en las transferencias corrientes (GNF4). Y en los
municipios de mayor tamaño únicamente en el caso de las inversiones
reales (GNF5). Por lo tanto, la no existencia de diferencias
significativas en la estructura de gatos entre municipios turísticos y
otros municipios se mantiene tanto si se trata de municipios grandes
como pequeños.
CAPÍTULO III — § III
—————————————
164
CUADRO 4. ANÁLISIS DE VARIANZA DE LA ESTRUCTURA DE
GASTOS ENTRE MUNICIPIOS TURÍSTICOS Y OTROS MUNICIPIOS
(H0: µMT = µOM)
Media MT Media OM F ratio F prob.
Muestra 0,3986 0,3675 2,2575 0,1371 Menor 20.000 0,4067 0,3672 1,6203 0,2097
GNF1 Gastos
personal Mayor 20.000 0,3916 0,3681 0,7086 0,4066
Muestra 0,2532 0,2249 4,7486 0,0324 Menor 20.000 0,2517 0,2148 4,3634 0,0425
GNF2 Gastos en b. c. y s. Mayor
20.000 0,2545 0,2506 0,0372 0,8483
Muestra 0,0409 0,0308 3,2944 0,0735 Menor 20.000 0,0312 0,0294 0,0582 0,8105 GNF3
Gastos fin. Mayor 20.000 0,0491 0,0345 3,1409 0,0865
Muestra 0,0657 0,0671 0,0170 0,8967 Menor 20.000 0,0342 0,0704 8,7548 0,0050
GNF4 Transf.
corrientes Mayor 20.000 0,0926 0,0587 2,9735 0,0949
Muestra 0,2242 0,2905 7,2466 0,0087 Menor 20.000 0,2645 0,3015 1,0408 0,3132
GNF5 Inversiones
reales Mayor 20.000 0,1897 0,2624 5,7924 0,0224
Muestra 0,0175 0,0193 0,0795 0,7788 Menor 20.000 0,0117 0,0167 0,5526 0,4612
GNF6 Transf. capital Mayor
20.000 0,0225 0,0258 0,0727 0,7893
Fuente: Elaboración propia
CAPÍTULO III — § III
—————————————
165
3.2.2.2. Comparación entre municipios turísticos y ciudades
andaluzas
Según se desprende del Cuadro 5, la hipótesis nula se puede
rechazar en los siguientes tipos de gastos: gastos de personal (GNF1),
transferencias corrientes (GNF4), inversiones reales (GNF5) y
transferencias de capital (GNF6). En estas partidas se admite, con un
nivel de significación del 0,05, que hay diferencias significativas entre
las medias de los municipios turísticos y las ciudades andaluzas.
CUADRO 5. ANÁLISIS DE VARIANZA DE LA ESTRUCTURA DE
GASTOS ENTRE MUNICIPIOS TURÍSTICOS Y CIUDADES ANDALUZAS
(H0: µMT = µCA)
Media MT Media CA F ratio F prob.
Muestra 0,3986 0,3412 4,9238 0,0314 GNF1 Gastos
personal Mayor 20.000 0,3916 0,3412 4,2961 0,0472
Muestra 0,2532 0,2412 0,2936 0,5905 GNF2 Gastos en b. c. y s.
Mayor 20.000 0,2545 0,2412 0,2795 0,6011
Muestra 0,0409 0,0557 2,1915 0,1455 GNF3 Gastos fin. Mayor
20.000 0,0491 0,0557 0,5529 0,4631
Muestra 0,0657 0,1847 29,3836 0 GNF4 Transf.
corrientes Mayor 20.000 0,0926 0,1847 12,2873 0,0015
Muestra 0,2242 0,1224 7,5379 0,0085 GNF5 Inversiones
reales Mayor 20.000 0,1897 0,1224 3,7464 0,0627
Muestra 0,0175 0,0549 9,5521 0,0034 GNF6 Transf. capital Mayor
20.000 0,0225 0,0549 4,2399 0,0486
Fuente: Elaboración propia
CAPÍTULO III — § III
—————————————
166
De las seis partidas de gatos, cuatro apuntan la existencia de
diferencias significativas en los valores medios. Por ello, parece lógico
afirmar que la estructura de gasto de los municipios turísticos es
diferente respecto a la estructura de gasto de las ciudades y que la raíz
de tales especificidades se encuentra en los tipos de gastos señalados
anteriormente.
Si se restan los porcentajes medios de gasto de los municipios
turísticos y de las ciudades andaluzas que aparecen en el Cuadro 5, las
diferencias mayores se dan en las siguientes partidas:
- GNF4 (Transferencias corrientes): -0,119
- GNF5 (Inv. reales): +1,1018
- GNF1 (Gastos pers.): +0,0574
- GNF6 (Transf.cap.): -0,0374
Las diferencias anteriores son más reducidas si se calculan entre
los valores medios de los municipios turísticos de mayor tamaño
(mayor de 20.000 hab.) y las ciudades andaluzas. Son los siguientes:
- GNF4 (Transf. corr.): -0,0921
- GNF5 (Inv. reales): +0,0673
- GNF1 (Gast. pers.): +0,0504
- GNF6 (Transf. cap): -0,0324
A mayor tamaño de los municipios turísticos, su estructura de
gasto se aproxima en mayor medida a la de las ciudades. No obstante, si
fijamos la atención en el test de la t, en el caso de los municipios
grandes (más de 20.000 habitantes), la hipótesis nula se rechaza en los
siguientes gastos: gatos de personal (GNF1), transferencias corrientes
CAPÍTULO III — § III
—————————————
167
(GNF4) y transferencias de capital (GNF6). Como puede apreciarse, las
diferencias son algo menores que las relativas al conjunto de la muestra.
3.2.2.3. Relaciones entre la estructura de gastos y la población
En los municipios turísticos, los mayores valores del coeficiente
de correlación (Cuadro 6) se dan en los siguientes gastos:
- Transferencias corrientes (GNF4): 0,595
- Gastos financieros (GNF3): 0,337
- Inversiones reales (GNF5): -0,288
El test de la t (t prob) indica que se rechaza la hipótesis nula (no
existe correlación) en los casos: gastos financieros (GNF3) y
transferencias corrientes (GNF4).
Los resultados sugieren, pues, una débil correlación entre la
estructura de gastos de los municipios turísticos y el tamaño del
municipio.
Para el colectivo de otros municipios, el análisis evidencia un
mayor coeficiente de correlación en las siguientes partidas:
- Gastos financieros (GNF3): 0,464
- Gastos en bienes y servicios (GNF2): 0,362
- Inversiones reales (GNF5): -0,288
En este caso, la hipótesis nula (ver Cuadro 6) se rechaza en los
siguientes gastos: gastos en bienes y servicios (GNF2) y gastos
financieros (GNF3).
CAPÍTULO III — § III
—————————————
168
CUADRO 6. CORRELACIÓN DE LA ESTRUCTURA DE LOS
GASTOS NO FINANCIEROS CON LA POBLACIÓN
Coef. correlación t prob.
MT -0,265 0,103
OM 0,003 0,988 GNF1 Gastos personal
CA 0,417 0,230
MT 0,120 0,468
OM 0,362 0,024 GNF2
Gastos en b. c. y s.
CA -0,538 0,109
MT 0,337 0,036
OM 0,464 0,003 GNF3 Gastos fin.
CA -0,096 0,792
MT 0,595 0
OM -0,083 0,617 GNF4 Transf. corrientes
CA 0,559 0,093
MT -0,288 0,075
OM -0,235 0,150 GNF5 Inversiones reales
CA -0,580 0,079
MT 0,139 0,399
OM 0,049 0,769 GNF6 Transf. capital
CA 0,521 0,123
Fuente: Elaboración propia
En definitiva, la correlación entre la estructura de gasto de los
otros municipios y población es también débil.
En el caso de las ciudades andaluzas, los mayores coeficientes
de correlación corresponden a los siguientes gastos:
CAPÍTULO III — § III
—————————————
169
- Inversiones reales (GNF5): -0,580
- Transf. corr. (GNF4): 0,0559
- Transf. capital (GNF6): 0,559
- Gastos en bienes y servicios (GNF2): -0,538
En este punto, cabe afirmar que, en relación con las otras
tipologías de municipios, los coeficientes de correlación son algo
superiores en determinados gastos; así, en un principio, podría
entenderse que existe un cierto nivel de correlación entre la estructura
de gasto y la población en el caso de las ciudades andaluzas.
Sin embargo, la aplicación del test de la t viene a constatar que no
se puede rechazar la hipótesis nula (no existencia de correlación) en
ninguno de los tipos de gastos, a partir de lo cual podemos concluir,
igualmente, que también en el caso de las ciudades hay una débil
correlación entre la estructura del gasto (en porcentaje) y los niveles
poblacionales de los municipios.
3.3. INGRESOS Y GASTOS NO FINANCIEROS POR HABITANTE
En línea con el aparatado anterior, en éste se pretende obtener
una visión global del comportamiento de los ingresos y de los gastos no
financieros. En esta ocasión, se expresan en términos per cápita, sobre
la población de derecho, para facilitar las comparaciones entre
municipios de diferentes tamaños. Por lo tanto, todas las variables
tratadas vienen expresadas en pesetas por habitante.
CAPÍTULO III — § III
—————————————
170
3.3.1. Ingresos no financieros por habitante
Los principales estadísticos descriptivos del total de ingresos no
financieros per cápita (INFpc0) se recogen en el Cuadro 7, mientras que
los datos necesarios para el análisis de varianza de la citada variable en
los Cuadros 8 y 9.
CAPÍTULO III — § III
—————————————
171
CUADRO 7. ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DE LOS
INGRESOS NO FINANCIEROS PER CAPITA
Media Mediana Desv. Típ. Coef. Var. Max. Min.
MT 117.917,91 111.764,38 43.416,53 0,368 256.070,3 62.036,6
OM 83.942,02 81.952,68 19.849,58 0,236 155.854,5 47.313,6INFpc0
Ingresos no financieros
CA 90.985,38 87.473,57 10.549,00 0,116 114.171,2 79.353,0
MT 35.906,63 32.951,37 17.230,64 0,480 86.385,8 11.809,5
OM 20.201,17 19.071,09 7.803,99 0,386 46.872,2 7.380,4 INFpc1 Imp. Dir.
CA 33.346,98 31.823,10 4.101,66 0,123 40.486,2 28.327,2
MT 8.293,97 5.394,89 6.807,60 0,821 29.104,3 0
OM 2.384,96 2.449,43 1.327,67 0,557 4.872,6 12,7 INFpc2 Imp. Ind.
CA 1.898,72 2.348,29 1.078,39 0,568 2.790,9 3,4
MT 24.405,11 18.812,90 14.978,33 0,614 77.440,9 3.904,6
OM 12.854,10 12.226,43 4.755,77 0,370 31.111,7 5.999,3 INFpc3 Tasas y
otros ingr. CA 12.370,51 10.977,92 3.717,16 0,300 18.438,6 6.467,7
MT 25.410,40 24.353,18 4.753,29 0,187 29.249,5 16.152,1
OM 27.667,72 26.015,88 8.985,04 0,325 67.243,7 16.923,6INFpc4 Transf.
corrientes CA 30.121,04 27.584,01 6.863,10 0,228 43.072,3 22.373,3
MT 2.096,50 1.015,14 3.222,67 1,537 16.598,9 4,0
OM 1.781,6551 773,79 3.771,65 0,000 22.952,9 17,5 INFpc5 Ingr. Patrimon.
CA 3.221,48 1.205,61 6.104,22 1,895 20.506,6 637,8
MT 7.961,43 901,63 13.005,09 1,634 49.584,7 0
OM 1.891,96 420,86 3.189,96 1,686 13.328,1 0 INFpc6 Enaj.
inver. reales CA 4.689,63 546,00 6.867,12 1,464 20.581,2 0
MT 13.843,87 9.254,97 17.960,73 1,297 93.960,4 0
OM 17.160,45 15.728,67 10.093,82 0,588 46.092,4 742,0 INFpc7 Transf. capital
CA 5.337,02 5.783,11 2.433,10 0,456 8.949,4 1.388,3
Fuente: Elaboración propia
CAPÍTULO III — § III
—————————————
172
CUADRO 8. ANÁLISIS DE VARIANZA DE LOS INGRESOS POR
HABITANTE ENTRE MUNICIPIOS TURÍSTICOS Y OTROS
MUNICIPIOS (H0: µMT = µOM)
Media MT Media CA F ratio F prob.
Muestra 117.917,91 83.942,02 19,7543 0 Menor 20.000 131.371,87 84.231,07 20,9493 0
INFpc0 Ingresos no financieros Mayor
20.000 106.385,94 83.206,27 3,9572 0,0559
Muestra 35.906,63 20.201,17 26,8861 0 Menor 20.000 33.622,38 19.131,37 15,8074 0 INFpc1
Imp. Dir. Mayor 20.000 37.864,55 22.924,32 7,0015 0,0128
Muestra 8.293,97 2.384,96 28,3070 0 Menor 20.000 8.602,97 2.277,83 17,5087 0 INFpc2
Imp. Ind. Mayor 20.000 8.029,11 2.657,68 8,6526 0,0062
Muestra 24.405,11 12.854,10 21,0700 0 Menor 20.000 30.597,92 12.615,31 26,3339 0
INFpc3 Tasas y
otros ingr. Mayor 20.000 19.096,99 13.461,93 3,1585 0,0857
Muestra 25.410,40 27.667,72 1,9233 0,1695 Menor 20.000 26.428,56 27.034,55 0,0589 0,8094
INFpc4 Transf.
corrientes Mayor 20.000 24.537,69 29.279,41 5,7680 0,0227
Muestra 2.096,50 1.781,66 0,1571 0,6930 Menor 20.000 1.933,50 2.005,55 0,0038 0,9511
INFpc5 Ingr.
Patrimon. Mayor 20.000 2.236,21 1.211,75 0,8357 0,3679
Muestra 7.961,43 1.891,96 8,0125 0,0059 Menor 20.000 9.451,97 2.204,06 7,0639 0,0109
INFpc6 Enaj.
inver. reales Mayor 20.000 6.683,83 1097,53 2,1491 0,1531
CAPÍTULO III — § III
—————————————
173
Muestra 13.843,87 17.160,45 1,0106 0,3179 Menor 20.000 20.734,56 18.962,41 0,1130 0,7384 INFpc7
Transf. capital Mayor 20.000 7.937,57 12.573,65 5,6781 0,0237
Fuente: Elaboración propia
CUADRO 9. ANÁLISIS DE VARIANZA DE LOS INGRESOS POR
HABITANTE ENTRE MUNICIPIOS TURÍSTICOS Y CIUDADES
ANDALUZAS (H0: µMT = µCA)
Media MT Media CA F ratio F prob.
Muestra 117.917,91 90.985,38 3,7359 0,0593 INFpc0 Ingresos no financieros Mayor
20.000 106.385,94 90.985,38 1,6345 0,2112
Muestra 35.906,63 33.346,98 0,2144 0,6455 INFpc1 Imp. Dir. Mayor
20.000 37.864,55 33.346,98 0,6268 0,4350
Muestra 8.293,97 1.898,72 8,6365 0,0051 INFpc2 Imp. Ind. Mayor
20.000 8.029,11 1.898,72 10,4009 0,0031
Muestra 24.405,11 12.370,51 6,2637 0,0159 INFpc3 Tasas y
otros ingr. Mayor 20.000 19.096,99 12.370,51 4,0443 0,0537
Muestra 25.410,40 30.121,04 6,4725 0,0143 INFpc4 Transf.
corrientes Mayor 20.000 24.537,69 30.121,04 10,6002 0,0029
Muestra 2.096,50 3.221,48 0,6485 0,4247 INFpc5 Ingr.
Patrimon. Mayor 20.000 2.239,21 3.221,48 0,3258 0,5725
Muestra 7.961,43 4.689,63 0,5845 0,4484 INFpc6 Enaj.
inver. reales Mayor 20.000 6.683,83 4.689,63 0,2213 0,6416
Muestra 13.843,87 5.337,02 2,1988 0,1448 INFpc7 Transf. capital Mayor
20.000 7.937,57 5.337,02 2,0729 0,1606
Fuente: Elaboración propia
CAPÍTULO III — § III
—————————————
174
La observación del Cuadro 7 evidencia que los ingresos no
financieros son claramente superiores en los municipios turísticos,
como se comprobó en el capítulo anterior, con un valor medio de
117.917 pesetas por habitante. Superan en un 23% a los ingresos no
financieros de las ciudades andaluzas y en un 29% a los ingresos totales
per cápita de los municipios.
El grado de dispersión de los ingresos medios (ver coeficiente de
variación en el Cuadro 7) es superior en los municipios turísticos
(0,368); se da, por tanto, una moderada dispersión.
Si se compara el valor medio de los ingresos totales por
habitantes de los municipios turísticos con el de los otros municipios a
través del análisis de varianza (Cuadro 8), el valor cero de F prob señala
que se puede rechazar la hipótesis nula (no existencia de diferencias).
Es decir, parece plausible admitir con un nivel de significación del 0,05
que se dan diferencias significativas entre las medias de los municipios
turísticos y la de los otros municipios en cuanto a los ingresos no
financieros por habitante.
Si dividimos la muestra en municipios mayores y menores de
20.000 habitantes, en el caso de los municipios más grandes no se
puede rechazar la hipótesis nula, mostrando, pues, una menor diferencia
en las medias de ambos colectivos considerados cuando comparamos
los municipios turísticos y los otros municipios de mayor tamaño.
Por su parte, si se efectúa la misma operación entre los
municipios turísticos y las ciudades andaluzas (Cuadro 9), cabe concluir
que no puede rechazarse la hipótesis nula de igualdad de medias. Igual
CAPÍTULO III — § III
—————————————
175
ocurre si se comparan sólo los municipios turísticos de mayor tamaño
(mayor de 20.000 habitantes) y las ciudades andaluzas.
Por otro lado, el análisis de la correlación entre las variables
ingresos no financieros per cápita y población (Cuadro 10) pone de
manifiesto una débil relación entre ambas variables. Además, el test de
la t imposibilita rechazar la hipótesis nula (no existencia de
correlación).
CAPÍTULO III — § III
—————————————
176
CUADRO 10. CORRELACIÓN DE LOS INGRESOS NO FINANCIEROS POR HABITANTE CON LA POBLACIÓN
Coef. correlación t prob.
MT -0,253 0,120
OM -0,069 0,678 INFpc0 Ingresos no financieros
CA -0,084 0,818
MT 0,122 0,459
OM 0,307 0,057 INFpc1 Imp. Dir.
CA -0,235 0,513
MT -0,154 0,349
OM 0,119 0,470 INFpc2 Imp. Ind.
CA -0,034 0,925
MT -0,357 0,026
OM 0,066 0,689 INFpc3 Tasas y
otros ingr. CA -0,079 0,829
MT -0,153 0,353
OM -0,028 0,865 INFpc4 Transf. corrientes
CA 0,843 0,002
MT -0,077 0,642
OM -0,036 0,826 INFpc5 Ingr. Patrimon.
CA -0,164 0,651
MT -0,054 0,745
OM -0,050 0,761 INFpc6 Enaj.
inver. reales CA -0,427 0,218
MT -0,279 0,085
OM -0,365 0,022 INFpc7 Transf. capital
CA -0,590 0,073
Fuente: Elaboración propia
CAPÍTULO III — § III
—————————————
177
3.3.2. Gastos no financiero por habitante
Los estadísticos descriptivos de esta variable se registran en el
Cuadro 11 y los resultados del análisis de la varianza en los Cuadros 12
y 13. CUADRO 11. ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DE LOS
GASTOS NO FINANCIEROS PER CAPITA
Media Mediana Desv. Típ. Coef. Var. Max. Min.
MT 112.055,97 107.745,89 37.761,09 0,337 220.071,7 57.810,3
OM 83.319,67 81.153,44 19.563,22 0,235 140.739,4 46.180,7 GNFpc0
Gastos no financieros
CA 86.363,05 83.000,29 9.152,57 0,106 103.934,7 73.607,0
MT 43.923,03 44.761,10 14.660,87 0,334 77.757,3 20.902,0
OM 29.390,93 29.210,46 6.766,83 0,230 47.984,8 16.789,4 GNFpc1 Gastos personal
CA 29.356,29 28.591,48 3.370,23 0,115 33.642,1 25.427,4
MT 28.723,47 26.073,17 13.074,33 0,455 74.575,38 8.398,6
OM 18.178,86 18.319,80 4.304,37 0,237 28.485,1 9.850,7 GNFpc2 Gastos en b. c. y s.
CA 20.918,36 22.888,43 6.715,54 0,321 28.826,9 9.133,9
MT 4.617,57 3.297,19 4.609,83 0,998 24.634,2 244,0
OM 2.550,37 2.493,83 1.475,61 0,579 5.524,5 319,9 GNFpc3
Gastos fin.
CA 4.791,23 4.385,01 1.714,21 0,358 8.907,3 2.841,1
MT 6.734,77 5.518,30 5.091,95 0,756 20.903,6 295,7
OM 6.050,44 4.205,47 5.171,13 0,855 20.343,2 791,0 GNFpc4 Transf.
corrientes CA 15.701,71 13.398,97 7.054,37 0,449 25.555,8 4.327,3
MT 26.123,49 24.387,29 17.255,56 0,661 74.469,0 1.870,7
OM 25.403,40 22.322,64 13.262,86 0,522 61.374,9 1.356,2 GNFpc5
Inversiones reales
CA 10.759,99 9.559,12 8.599,49 0,799 26.322,3 2.531,2
MT 1.933,63 865,10 3.051,06 1,578 16.295,0 0
OM 1.745,66 346,05 2.836,71 1,625 11.938,09 0 GNFpc6 Transf. capital
CA 4.835,48 2.137,73 5.539,71 1,146 15.651,14 1,09 Fuente: Elaboración propia
CAPÍTULO III — § III
—————————————
178
CUADRO 12. ANÁLISIS DE VARIANZA DE LOS GASTOS POR
HABITANTE ENTRE MUNICIPIOS TURÍSTICOS Y OTROS
MUNICIPIOS (H0: µMT = µOM)
Media MT Media CA F ratio F prob.
Muestra 112.055,97 83.319,67 17,8065 0
Menor 20.000 121.419,52 83.961,34 19,4286 0 GNFpc0
Gastos no financieros
Mayor 20.000 104.030,07 81.686,31 3,4944 0,0714
Muestra 43.923,03 29.390,93 31,5885 0
Menor 20.000 48.659,17 29.363,35 33,0337 0 GNFpc1 Gastos
personal Mayor 20.000 39.863,48 29.461,14 6,2924 0,0178
Muestra 28.723,47 18.178,86 22,8873 0
Menor 20.000 31.186,60 17,296,33 21,8245 0 GNFpc2 Gastos en b. c. y s.
Mayor 20.000 26.612,22 20.425,31 3,1191 0,0876
Muestra 4.617,57 2.550,37 7,1137 0,0093
Menor 20.000 2.883,74 2.415,82 1,7457 0,1932 GNFpc3
Gastos fin.
Mayor 20.000 5.246,56 2.892,87 4,3562 0,0455
Muestra 6.734,77 6.050,44 0,3468 0,5577
Menor 20.000 3.765,58 6.446,58 4,0007 0,0517 GNFpc4 Transf.
corrientes Mayor 20.000 9.279,80 5.042,08 4,7141 0,0380
Muestra 26.123,49 25.403,40 0,0427 0,8369
Menor 20.000 32.540,98 26.846,94 1,4052 0,2422 GNFpc5
Inversiones reales
Mayor 20.000 20.622,78 21.728,94 0,0501 0,8245
Muestra 1.933,63 1.745,66 0,0794 0,7789
Menor 20.000 1.383,46 1.592,32 0,0763 0,7837 GNFpc6 Transf. capital
Mayor 20.000 2.405,21 2.135,98 0,0423 0,8385
Fuente: Elaboración propia
CAPÍTULO III — § III
—————————————
179
CUADRO 13. ANÁLISIS DE VARIANZA DE LOS GASTOS POR
HABITANTE ENTRE MUNICIPIOS TURÍSTICOS Y CIUDADES
ANDALUZAS (H0: µMT = µCA)
Media MT Media CA F ratio F prob.
Muestra 112.055,97 86.363,05 4,4949 0,0393 GNFpc0 Gastos no financieros
Mayor 20.000 104.030,07 86.363,05 2,0776 0,1602
Muestra 43.923,03 29.356,29 9,5981 0,0033 GNFpc1 Gastos
personal Mayor 20.000 39.863,48 29.356,29 6,1675 0,0190
Muestra 28.723,47 20.918,36 3,3020 0,0756 GNFpc2 Gastos en b. c. y s.
Mayor 20.000 26.612,22 20.918,36 2,2628 0,1433
Muestra 4.617,57 4.791,23 0,0135 0,9079 GNFpc3 Gastos fin.
Mayor 20.000 5.246,56 4.791,23 0,1475 0,7038
Muestra 6.734,77 15.701,71 20.9878 0 GNFpc4 Transf.
corrientes Mayor 20.000 9.279,80 15.701,71 7,7241 0,0095
Muestra 26.123,49 10.759,99 7,3702 0,0092 GNFpc5 Inversiones
reales Mayor 20.000 20.622,78 10.759,99 3,4802 0,0723
Muestra 1.933,63 4.835,48 5,0005 0,0301 GNFpc6 Transf. capital Mayor
20.000 2.405,21 4.835,48 2,1426 0,1540
Fuente: Elaboración propia
También los municipios turísticos tienen, en promedio, unos
gastos no financieros per cápita mayores, con 112.055 pesetas por
habitante (Cuadro 11). Superan en un 23% a los gastos medios de las
ciudades andaluzas y en un 26% a los gastos de los otros municipios.
Si se comparan con los datos de los ingresos, resulta que las
diferencias se mantienen en el mismo nivel al comparar los municipios
CAPÍTULO III — § III
—————————————
180
turísticos y las ciudades andaluzas, si bien disminuye algo (del 29% en
los ingresos, al 26% en los gastos) entre los municipios turísticos y los
otros municipios.
En cuanto al grado de dispersión, se mantiene prácticamente en
los mismos niveles que en el caso de los ingresos no financieros per
cápita, siendo algo superior, aunque moderada, en el caso de los
municipios turísticos (0,337).
Si se comparan los valores medios de esta variable entre los
municipios turísticos y los otros municipios (Cuadro 12), el test de la F
(F prob) permite rechazar la hipótesis nula, con un nivel de
significación del 0,05. Por lo tanto, podemos afirmar que existen
diferencias significativas entre los municipios turísticos y los otros
municipios en los gastos no financieros por habitante.
Si la muestra se divide según el tamaño de los municipios, la
conclusión es distinta en el caso de los municipios de mayor tamaño
(más de 20.000 habitantes), puesto que no se puede rechazar la
hipótesis nula (el valor de F prob es 0,0714 en el Cuadro 12)
Cuando la comparación es entre los municipios turísticos y las
ciudades andaluzas (Cuadro 13), los datos obtenidos con el análisis de
la varianza nos induce a pensar que existen diferencias significativas
entre ambos colectivos de municipios en los gastos no financieros por
habitante.
No ocurre lo mismo, nuevamente, si se consideran los municipios
turísticos de mayor tamaño (más de 20.000 habitantes) y las ciudades
andaluzas, toda vez que no se puede rechazar la hipótesis nula (no
existencia de diferencias significativas).
CAPÍTULO III — § III
—————————————
181
Por otro lado, los resultados del Cuadro 14 confirman, al igual
que ocurría con los ingresos, una débil correlación entre al variable
tratada y la población. Y, de nuevo, tampoco puede rechazarse la
hipótesis nula (no existencia de correlación). Así pues, ni los ingresos
totales per cápita ni los gastos totales per cápita parecen estar
relacionados con el tamaño de los municipios.
CAPÍTULO III — § III
—————————————
182
CUADRO 14. CORRELACIÓN DE LOS GASTOS NO
FINANCIEROS POR HABITANTE CON LA POBLACIÓN
Coef. correlación t prob.
MT -0,201 0,219
OM -0,107 0,518 GNFpc0 Gastos no financieros
CA -0,141 0,697
MT 0,339 0,035
OM -0,014 0,933 GNFpc1 Gastos personal
CA 0,217 0,547
MT -0,110 0,505
OM 0,381 0,017 GNFpc2 Gastos en b. c. y s.
CA -0,537 0,110
MT 0,157 0,339
OM 0,439 0,005 GNFpc3
Gastos fin.
CA -0,145 0,689
MT 0,549 0
OM -0,121 0,465 GNFpc4 Transf. corrientes
CA 0,574 0,082
MT 0,288 0,076
OM -0,275 0,090 GNFpc5 Inversiones reales
CA -0,566 0,088
MT 0,085 0,608
OM -0,002 0,990 GNFpc6 Transf. capital
CA 0,478 0,163
Fuente: Elaboración propia
CAPÍTULO III — § III
—————————————
183
3.4. TIPOS DE INGRESOS Y DE GASTOS POR HABITANTES
Los siete capítulos de ingresos no financieros y los seis de gastos
no financieros, expresados todos ellos en términos per capita,
constituyen las variables a estudiar en este apartado de cara a detectar
las características especificas de los municipios turísticos. Por su
naturaleza, y para facilitar la expresión, este epígrafe se divide en dos
partes, una dedicada a los ingresos y otra a los gastos, aunque con el
idéntico objetivo, en ambos casos, de determinar si los respectivos
componentes son particularmente distintos en los municipios turísticos.
Al igual que en los apartados anteriores, se tienen en cuenta los
estadísticos descriptivos, el análisis de varianza y el estudio de las
correlaciones.
Cabe recordar que en todo momento hay que interpretar que,
mientras no se especifique lo contrario, nos referimos a ingresos no
financieros y a gastos no financieros.
3.4.1. Tipos de ingresos no financieros por habitantes
Los datos derivados del análisis de varianza que aparecen en el
Cuadro 8, que relaciona los valores medios de los ingresos de los
municipios turísticos con los del colectivo otros municipios, apuntan
la existencia de diferencias reseñables (con un nivel de significación del
0,05) en los siguientes capítulos de ingresos:
- Impuestos directos (INFpc1)
- Impuestos indirectos (INFpc2)
- Tasas y otros ingresos (INFpc3)
CAPÍTULO III — § III
—————————————
184
- Enajenación de inversiones reales (INFpc6)
Con las particularidades siguientes: en las tasas y otros ingresos
(INFpc3) cuando se trata de los municipios turísticos y otros municipios
de mayor tamaño (más de 20.000 habitantes) no se puede rechazar la
hipótesis nula de no existencia de diferencias; aparecen diferencias en
las transferencias corrientes (INFpc4) para los municipios mayores; en
la enajenación de inversiones reales (INFpc6) no se puede rechazar la
hipótesis nula en el caso de los municipios de mayor tamaño; se
detectan diferencias en el caso de las transferencias de capital (INFpc7)
para los municipios de mayor tamaño.
A continuación, se enumeran las variables que contribuyen a
diferenciar a los municipios turísticos de los otros municipios y se
adjunta el valor de la diferencia entre sus medias:
- INFpc1 (Imp.dir.)/ Muestra: 15.705 (43,7%)
- INFpc1 (Imp.dir.)/ Menor 20.000: 14.491 (43%)
- INFpc1 (Imp.dir.)/ Mayor 20.000: 14.940 (39,4%)
- INFpc2 (Imp.ind.)/ Muestra: 5.909 (71,2%)
- INFpc2 (Imp.ind.)/ Menor 20.000: 6.325 (73,5%)
- INFpc2 (Imp.ind.)/ Mayor 20.000: 5.372 (66,9%)
- INFpc3 (Tasas)/ Muestra: 11.551 (47,3%)
- INFpc3 (Tasas)/ Menor 20.000: 17.982 (58,7%)
- INFpc4 (Transf.corr.)/ Mayor 20.000: -4,742 (-19,3%)
- INFpc6 (Enaj.inv.reales)/ Muestra: 6.070 (76,2%)
- INFpc6 (Enaj.inv.reales)/ Menor 20.000: 7.247 (76,6%)
- INFpc7 (Transf.capital)/ Mayor 20.000: -4,636 (-58,4%)
CAPÍTULO III — § III
—————————————
185
Conviene aclarar que los datos se refieren a pesetas por habitante
y son fruto de la diferencia entre los valores medio de cada variable
relativa a los municipios turísticos y a los otros municipios. Los valores
entre paréntesis expresan el porcentaje que la diferencia anterior supone
sobre el valor medio de la variable referida a los municipios turísticos,
pudiéndose emplearse para medir la intensidad de la diferencia.
El Cuadro 9 contiene la información relevante sobre los valores
medios de los ingresos y el análisis de la varianza aplicada a los
municipios turísticos y a las ciudades andaluzas. Las partidas de
ingresos en las cuales existen diferencias significativas (con un nivel de
significación del 0,05) son los siguientes:
- Impuestos indirectos (INFpc2)
- Tasas y otros ingresos (INFpc3)
- Transferencias corrientes (INFpc4)
Además, en el caso de los impuestos indirectos (INFpc2) las
diferencias son significativas también cuando se analizan los
municipios turísticos de mayor tamaño (más de 20.000 habitantes) y las
ciudades andaluzas; en las tasas y otros ingresos (INFpc3) no se puede
rechazar la hipótesis nula sobre la no existencia de diferencias entre los
valores medios de los municipios turísticos de mayor tamaño y las
ciudades; y en las transferencias corrientes (INFpc4) también se
admiten diferencias significativas en los casos de municipios turísticos
de mayor tamaño y las ciudades.
La lista completa de variables en las cuales las diferencias son
notorias entre los municipios turísticos y las ciudades andaluzas, junto a
la intensidad de la misma medida por la diferencia entre el valor medio
CAPÍTULO III — § III
—————————————
186
de cada variable en los municipios turísticos y en las ciudades, es la
siguiente:
- INFpc2 (Imp. indirecto)/ Muestra: 6.395 (77,1%)
- INFpc2 (Imp. indirecto)/ Mayor 20.000: 6.131 (76,3%)
- INFpc3 (Tasas)/ Muestra: 12.035 (49,3%)
- INFpc4 (Transf. corrientes)/ Muestra: -4.711 (-18,5%)
- INFpc4 (Transf. corrientes)/ Mayor 20.000: -5.584 (-22,7)
Para la interpretación correcta de los resultados anteriores, así
como de los valores medios de los ingresos por habitantes, conviene
tener presente el grado de dispersión de las variables y, en particular, el
coeficiente de variación (ver Cuadro 7). En este sentido, cabe destacar
las siguientes cuestiones en relación a las variables que en mayor
medida contribuyen a distinguir a los municipios turísticos:
- Los valores medios de los impuestos directos tienen una
moderada dispersión en los casos de los municipios turísticos y los
otros municipios; mayor en los primeros, con un coeficiente de
variación del 0,48.
- Los valores medios de los impuestos indirectos están
sometidos a una dispersión en los tres tipos de municipios; más elevada
en los municipios turísticos, con un coeficiente de variación del 0,821.
- Las medias de las tasas y otros ingresos tienen alta dispersión
en los municipios turísticos (coeficiente de correlación del 0,614), y
moderada en las otras tipologías de municipios.
CAPÍTULO III — § III
—————————————
187
- El grado de dispersión es menor en las transferencias
corrientes; bajo en el caso de los municipios turísticos (0,187) y
moderado en las dos restantes tipologías.
- En la enajenación de inversiones reales la dispersión de los
valores medios es muy elevado en todos los tipos de municipios, con
unos coeficientes de variación del 1,6 y 1,4.
Como puede observarse en el cuadro 7, la dispersión es mayor en
los municipios turísticos, excepto en el caso de las transferencias
corrientes. Conviene aclarar que este comentario se refiere únicamente
a las partidas de ingresos que resultan relevantes desde el punto de vista
de la caracterización de los municipios turísticos. En este sentido, los
mayores niveles de dispersión se dan en los impuestos indirectos
(0,821), tasas y otros ingresos (0,614) e impuestos indirectos (0,480).
En otro orden de cosas, las relaciones entre los diversos tipos de
ingresos no financieros per cápita y el tamaño de los municipios se
reflejan en el Cuadro 10. Los municipios turísticos muestran un mayor
coeficiente de correlación en las tasas y otros ingresos (-0,357) y en las
transferencias de capital (-0,279), si bien el test de la t sólo rechaza la
hipótesis nula en el primer caso. No obstante, puede afirmarse, en
términos generales, que no se existen relaciones significativas entre las
distintas partidas de ingresos per cápita y el tamaño de los municipios;
de hecho, apenas puede contemplarse una correlación moderada entre
las tasas y otros ingresos y la población.
El colectivo de otros municipios consigue los mayores
coeficientes de correlación en las transferencias de capital (-0,365) y en
los impuestos directos (0,307); el test de la t sólo admite rechazar la
CAPÍTULO III — § III
—————————————
188
hipótesis nula en las transferencias de capital. En este caso tampoco se
aprecia relaciones relevantes entre los distintos ingresos per cápita y el
tamaño de la población; sólo hay una correlación moderada en lo que
concierne a las transferencias de capital.
En las ciudades andaluzas los coeficientes más elevados se dan
en las transferencias corrientes (0,843), en las transferencias de capital
(-0,590) y en la enajenación de inversiones reales (-0,427), aunque sólo
en el primer caso se rechaza la hipótesis nula. En consecuencia, no se
observa tampoco, en general, correlación entre los ingresos per cápita y
población de las ciudades andaluzas, excepto en los ingresos por
transferencias corrientes, donde el grado de correlación es elevado.
3.4.2. Los gastos no financieros por habitantes
El análisis de la varianza entre los municipios turísticos y los
otros municipios (Cuadro 12) permite seleccionar, como variables en
las cuales hay diferencias notables, los siguientes tipos de gastos:
- Gastos de personal (GNFpc1).
- Gastos en bienes y servicios (GNFpc2).
- Gastos financieros (GNFpc3).
En el caso de los gastos en bienes y servicios (GNFpc2), cuando
se trata de municipios de mayor tamaño (más de 20.000 habitantes), no
puede rechazarse la hipótesis nula; tampoco en los gastos financieros
(GNFpc3) cuando se trabaja con municipios de menor tamaño (menos
de 20.000 habitantes); y aparecen diferencias significativas entre los
valores medios en las transferencias corrientes (GNFpc4) en los casos
de municipios de mayor tamaño.
CAPÍTULO III — § III
—————————————
189
Con el mismo sentido que en el apartado anterior, cabe apuntar
que las variables con mayor relevancia para distinguir a los municipios
turísticos frente a los otros municipios son las siguientes:
- GNFpc1 (Gastos pers.)/ Muestra: 14.533 (33%)
- GNFpc1 (Gastos pers.)/ Menor 20.000: 19.296 (39,6%)
- GNFpc1 (Gastos pers.)/ Mayor 20.000: 10.402 (26%)
- GNFpc2 (Gastos b. y ser.)/ Muestra: 10.545 (36,7%)
- GNFpc2 (Gastos b. y ser.)/ Menor 20.000: 13.890 (44,5%)
- GNFpc3 (Gastos fin.)/ Muestra: 2.067 (44,7%)
- GNFpc3 (Gastos fin.)/ Mayor 20.000: 2.354 (44,8%)
Recordemos que los datos anteriores vienes expresados en
pesetas por habitantes, obtenidas por diferencias en los valores medios
de cada variable; y los valores entre paréntesis son los porcentajes de
las diferencias anteriores sobre el valor medio de la respectiva variable,
los cuales son indicativos, pues, de la intensidad de la diferencia.
Cuando las referencias son los municipios turísticos y las
ciudades andaluzas (Cuadro13), las variables de gastos a tener en
cuenta son:
- Gastos de personal (GNFpc1)
- Transferencias corrientes (GNFpc4)
- Inversiones reales (GNFpc5)
- Transferencias de capital (GNFpc6)
A lo anterior hay que añadir que los gastos de personal (GNFpc1)
también presentan diferencias significativas cuando se refieren a
municipios turísticos de mayor tamaño (más de 20.000 habitantes) y
CAPÍTULO III — § III
—————————————
190
ciudades andaluzas; igual ocurre con las transferencias corrientes
(GNFpc4).
Las diferencias entre municipios turísticos y ciudades se detectan
fundamentalmente en las siguientes variables:
- GNFpc1 (Gastos pers.)/ Muestra: 14.567 (33,1%)
- GNFpc1 (Gastos pers.)/ Mayor 20.000: 10.507 (26,3%)
- GNFpc4 (Transf.. corrientes)/ Muestra: -8.967 (-133%)
- GNFpc4 (Transf.. corrientes)/ Mayor 20.000: -6.422 (-69,2)
- GNFpc5 (Inv. reales)/ Muestra: 15.364 (58.8%)
- GNFpc6 (Transf.. capital)/ Muestra: -2.902 (-150%)
Huelga decir que tantos los valores medios del conjunto de gastos
per cápita (Cuadro 11) como los resultados que acabamos de describir
deben matizarse teniendo en consideración los respectivos niveles de
dispersión. Para las variables citadas en los párrafos anteriores proceden
los siguientes comentarios:
- Los valores medios de los gastos de personal tienen
coeficientes de variación bajos o relativamente bajos. El mayor valor
corresponde a los municipios turísticos con un 0,334.
- En los gastos en bienes y servicios la dispersión es moderada y
algo superior en el caso de los municipios turísticos (0,455)
- Mucho mayor es el nivel de dispersión en los gastos
financieros, siendo, de nuevo, en los municipios turísticos el coeficiente
de variación muy alto (0,998).
CAPÍTULO III — § III
—————————————
191
- Igual ocurre con las transferencias corrientes, aunque en esta
ocasión el mayor coeficiente de variación se da en los otros municipios
(0,855).
- En las inversiones reales, la dispersión puede ser calificada de
relativamente alta y alcanza el mayor coeficiente de variación en el caso
de las ciudades (0,799).
- Los máximos niveles de dispersión aparecen en las
transferencias de capital, con coeficientes de variación del 1,57 en los
municipios turísticos y del 1,62 en los otros municipios.
Como puede comprobarse, los niveles de dispersión son altos,
especialmente en algunas partidas como las transferencias de capital o
los gastos financieros, como para orientar con prudencia el anterior
análisis realizado sobre las diferencias significativas; sobre todo, al
interpretar las diferencias en las medias y los porcentajes sobre la
intensidad de las diferencias. Ahora bien, el análisis permite en todo
momento ir detectando aquellas variables que marcan las diferencias en
los municipios turísticos y sobre esta cuestión no cabe lugar a dudas.
Por otra parte, el análisis de correlación permite poner de relieve
si existen relaciones lineales más o menos definidas entre los distintos
gastos per cápita y los tamaños de los municipios (ver Cuadro 14). En
los municipios turísticos, los mayores coeficientes de correlación se
dan en las transferencias corrientes (0,549), los gastos de personal
(0,339) y las inversiones reales (0,288), si bien sólo los primeros pasan
el test de la t. Así pues, las únicas correlaciones a resaltar son las
señaladas, en especial la relativa a las transferencias corrientes.
CAPÍTULO III — § III
—————————————
192
En los otros municipios, los valores más altos del coeficiente de
correlación son los de los gastos financieros (0,439), los gastos en
bienes y servicios (0,381) y las inversiones reales (-0,275). Este último
no supera el test de la t. Se puede afirmar, pues, que sólo se produce una
correlación moderada en los dos casos citados.
En el caso de las ciudades andaluzas, las cifras mayores del
coeficiente de correlación se deben a las transferencias corrientes
(0,574), las inversiones reales (-0,566), los gastos en bienes y servicios
(-0,537) y las transferencias de capital (0,478); aunque ninguna de las
variables supera el test de la t. Esto impide sacar conclusiones sobre las
relaciones entre los gastos per cápita y la población en el caso de las
ciudades andaluzas.
3.5. AHORRO Y CAPACIDAD DE FINANCIACIÓN
Concluido el análisis de los capítulos presupuestarios,
interpretados como variables básicas en esta fase del estudio, el paso
siguiente consiste en abordar el comportamiento de los municipios en
materia de ahorro, bruto y neto, y de capacidad o necesidad de
financiación. Aunque en el capítulo anterior se avanzaron algunas ideas
en estas materias, ahora se tratan estas cuestiones con la finalidad de
encontrar los aspectos más relevantes de los municipios turísticos frente
a los otros municipios y a las ciudades andaluzas.
Se aplica la misma metodología empleada en el epígrafe anterior
con objeto de que los hallazgos encontrados respondan a un mismo
CAPÍTULO III — § III
—————————————
193
formato y sirvan, de forma acumulativa, para avanzar en el estudio de
las características propias de los municipios turísticos.
El epígrafe se divide en dos apartados, uno dedicado al ahorro y
otro a la capacidad de financiación. Todas las variables están definidas
en términos per cápita.
3.5.1. Ahorro bruto y neto
El comportamiento de los municipios turísticos y los otros
municipios frente al ahorro se recogen en el Cuadro 15. Con un nivel
de significación del 0,05, se puede afirmar que la hipótesis nula (no
existencia de diferencias significativas) no se puede rechazar ni en el
caso del ahorro bruto per cápita ni del ahorro neto per cápita. Esto
significa que en los valores medios del ahorro, bruto y neto, no se
producen diferencias notorias entre los municipios turísticos y los otros
municipios.
CAPÍTULO III — § III
—————————————
194
CUADRO 15. ANÁLISIS DE VARIANZA DEL AHORRO Y DE LA
CAPACIDAD DE FINANCIACIÓN ENTRE MUNICIPIOS TURÍSTICOS Y
OTROS MUNICIPIOS
(H0: µMT = µOM)
Media MT Media CA F ratio F prob.
Muestra 12.113,76 8.719,00 1,5469 0,2174
Menor 20.000 13.690,26 7.542,52 2,3045 0,1362 ABpc Ahorro bruto
Mayor 20.000 10.762,47 11.713,69 0,0672 0,7972
Muestra 6.072,95 3.811,72 0,5503 0,4605
Menor 20.000 9.284,96 2.060,13 2,5681 0,1162 ANpc Ahorro neto
Mayor 20.000 3.319,80 8.270,31 1,5976 0,2160
Muestra 5.861,94 622,35 2,7176 0,1034
Menor 20.000 9.952,35 269,73 4,5431 0,0387
CNFpc Capacidad o
necesidad financiación Mayor 20.000 2.355,87 1.519,96 0,0340 0,8550
Muestra 13.184,74 6.820,56 3,1436 0,0828
Menor 20.000 15.543,98 6.367,89 2,8995 0,1001 CFpc
Capacidad financiación
Mayor 20.000 10.644,03 7.953,28 0,4394 0,5163
Muestra -12.706,64 -6.609,23 3,6194 0,0674
Menor 20.000 -14.741,19 -6.766,62 2,2619 0,1521 NFpc
Necesidad financiación
Mayor 20.000 -11.253,40 -6.200,02 1,8177 0,2073
Fuente: Elaboración propia
Los valores de la F (F prob.) tampoco permiten rechazar la
hipótesis nula cuando las comparaciones se realizan por estratos de
población, esto es, distinguiendo los municipios de mayor tamaño (más
de 20.000 habitantes) y los más pequeños (menos de 20.000 habitantes).
CAPÍTULO III — § III
—————————————
195
En el caso que nos ocupa, entendemos que no ha lugar calcular la
diferencia entre los valores medios de tales variables por su no
significación. En cualquier caso, en el Cuadro 16 se registran los
valores medios de estas variables, así como otros estadísticos
relevantes.
CUADRO 16. ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL
AHORRO Y LA CAPACIDAD DE FINANCIACIÓN
Media Mediana Desv. Típ. Coef. Var. Max. Min.
MT 12.113,76 10.380,73 14.323,69 1,182 66.566,9 -20.110,0
OM 8.719,00 7.693,68 9.240,02 1,060 45.316,1 -5.090,1 Abpc Ahorro bruto
CA 10.191,14 10.700,02 5.569,26 0,546 17.897,7 365,0
MT 6.072,95 3.801,71 16.173,37 2,663 66.566,9 -29.527,4
OM 3.811,72 4.411,28 10.039,90 2,634 36.188,3 -20.437,3 ANpc Ahorro neto
CA 4.405,40 4.883,15 7.736,32 1,756 15.876,5 -8.229,1
MT 5.861,94 3.017,10 17.339,30 2,958 61.909,5 -23.522,7
OM 622,35 916,21 9.660,99 15,523 23.636,1 -33.982,4
CNFpc Capacidad o
necesidad financiación CA 4.622,32 5.352,19 8.008,72 1,733 17.002,0 -11.009,9
MT 13.184,74 8.265,28 15.454,85 1,172 61.909,5 807,9
OM 6.820,86 3.917,79 6.285,41 0,921 23.636,1 851,6 CFpc
Capacidad financiación
CA 7.702,18 7.919,40 5.012,65 0,651 17.002,0 1.640,0
MT -12.706,64 -8.538,67 9.827,67 -0,773 -3.346,9 -35.232,6
OM -6.609,23 -4.238,52 7.701,86 -1,165 -434,6 -33.982,4 NFpc
Necesidad financiación
CA - - - - - -
Fuente: Elaboración propia
El análisis de la varianza aplicado al caso de los municipios
turísticos y ciudades andaluzas (Cuadro 17) tampoco concluye en
CAPÍTULO III — § III
—————————————
196
sentido positivo, pues, no detecta diferencias significativas ni en el
ahorro bruto per cápita ni en el ahorro neto per cápita. Los valores de la
F (F prob) impiden, en ambas circunstancias, rechazar la hipótesis nula.
CUADRO 17. ANÁLISIS DE VARIANZA DEL AHORRO Y DE LA
CAPACIDAD DE FINANCIACIÓN ENTRE MUNICIPIOS TURÍSTICOS Y
CIUDADES ANDALUZAS (H0: µMT = µCA)
Media MT Media CA F ratio F prob.
Muestra 12.113,76 10.191,14 0,1712 0,6809 ABpc Ahorro bruto Mayor
20.000 10.762,47 10.191,14 0,0241 0,8776
Muestra 6.072,95 4.405,40 0,0993 0,7541 ANpc Ahorro neto Mayor
20.000 3.319,80 4.405,40 0,0664 0,7984
Muestra 5.861,94 4.622,32 0,0479 0,8277 CNFpc Capacidad o
necesidad financiación
Mayor 20.000 2.355,87 4.622,32 0,2474 0,6226
Muestra 13.184,74 7.702,18 0,9586 0,3347 CFpc Capacidad
financiación Mayor 20.000 10.644,03 7.702,18 0,8533 0,3672
Muestra - - - - NFpc Necesidad
financiación Mayor 20.000 - - - -
Fuente: Elaboración propia
En el Cuadro 16 se reproducen los valores medios y el resto de
estadísticos descriptivos de las variables tratadas.
Por su parte, en cuanto a las relaciones entre el ahorro y el
tamaño del municipio (Cuadro 18), los municipios turísticos presentan
unos coeficientes de correlación bajos; el mayor valor corresponde al
ahorro neto per cápita (-0,230), aún sin superar el test de la t. Los
CAPÍTULO III — § III
—————————————
197
coeficientes de correlación son más bajos, incluso, en el caso de los
otros municipios.
En las ciudades andaluzas los coeficientes son algo mayores; en
concreto, 0,459, en el caso del ahorro bruto per cápita, y 0,26, en el
ahorro neto per cápita; pero en ninguno de los casos superan el test de la
t. No se aprecia, por tanto, una relación clara entre el ahorro per cápita y
la población en ningunas de las tipologías de municipios.
CUADRO 18. CORRELACIÓN DEL AHORRO Y LA
CAPACIDAD DE FINANCIACIÓN CON LA POBLACIÓN
Coef. correlación t prob.
MT -0,166 0,312
OM 0,098 0,551 ABpc Ahorro bruto
CA 0,459 0,182
MT -0,230 0,159
OM 0,053 0,747 ANpc Ahorro neto
CA 0,260 0,469
MT -0,196 0,232
OM 0,075 0,652 CNFpc
Capacidad o necesidad financiación
CA 0,051 0,888
MT -0,149 0,459
OM 0,012 0,960 CFpc Capacidad financiación
CA -0,463 0,248
MT 0,212 0,508
OM 0,226 0,368 NFpc Necesidad financiación
CA - -
Fuente: Elaboración propia
CAPÍTULO III — § III
—————————————
198
3.5.2. Capacidad o necesidad de financiación
El estudio de la capacidad o necesidad de financiación se va a
realizar a tres niveles. Por un lado, tomando en consideración la
muestra completa, siguiendo el procedimiento empleado en este
capítulo. Por otro, separando los municipios según su saldo
presupuestario, distinguiendo entre los que presentan superávit
presupuestario (capacidad de financiación) y los que padecen déficit
(necesidad de financiación).
3.5.2.1. Capacidad global de financiación
Como se puso de manifiesto en el capítulo anterior, en relación a
la muestra completa, las tres tipologías de municipios presentan
globalmente una situación de superávit o capacidad de financiación. El
análisis de la varianza entre los municipios turísticos y los otros
municipios (Cuadro 15) viene a confirmar que no se puede rechazar la
hipótesis nula (no existencia de diferencias). Por ello, la variable
capacidad de financiación cuando se refiere a toda muestra no puede ser
considerada como un elemento de diferenciación de los municipios
turísticos frente a los otros municipios.
Si nos fijamos en el colectivo de municipios de menor tamaño
(inferior a 20.000 habitantes), esta variable si es significativa,
manifestándose diferencias considerables entre los valores medios. En
consecuencia, procedemos a considerar la diferencia de medias y el
porcentaje que mide la intensidad de la misma:
- CNFpc (capacidad de fin.)/ Menor 20.000: 9.683 (97,2%)
CAPÍTULO III — § III
—————————————
199
En el caso de los municipios turísticos y las ciudades
andaluzas (Cuadro 17) no se detectan diferencias relevantes en los
valores medios.
En otro orden de cosas, el grado de dispersión (Cuadro 16) es
excesivamente elevado, con un coeficiente de variación del 2,958 en el
caso de los municipios turísticos, llegando a ser de hasta el 15,523 en
los otros municipios. Parece lógico que se registren estos niveles de
dispersión, puesto que en la muestra que estamos utilizando hay
municipios con superávit y con déficit, y además con niveles bien
diferentes entre los que tienen superávit y entre los que tienen déficit.
Recordemos que en el capítulo anterior se trató con detalle esta
circunstancia.
Finalmente, decir que la correlación existente entre la capacidad
de financiación y los niveles poblacionales es débil (Cuadro 18).
Además en ninguna tipología de municipios se supera el test de la t.
3.5.2.2. Municipios con capacidad de financiación
En el apartado anterior se tomaba en consideración la situación
de los 88 municipios que componen la muestra. En este apartado, sin
embargo, sólo tenemos en cuenta el colectivo de municipios que
presentan superávit presupuestario. Según los datos del capítulo
anterior, el superávit se da en el 63,6% de los municipios de la muestra;
y afecta al 69,3% de los municipios turísticos, al 53,8% de los otros
municipios y al 80% de las ciudades andaluzas.
Los resultados del análisis de varianza entre los municipios
turísticos y los otros municipios con superávit presupuestario
CAPÍTULO III — § III
—————————————
200
advierten de que no puede rechazarse la hipótesis nula (no existencia de
diferencias), según se desprende de los valores de F prob (Cuadro 15).
Este resultado se mantiene también cuando fragmentamos la muestra en
municipios de mayor y de menor tamaño.
Y se vuelve a repetir cuando se comparan los valores medios de
la variable analizada entre los municipios turísticos y las ciudades
andaluzas (Cuadro 17).
Los valores medios y los estadísticos de dispersión, por su parte,
se exponen en el Cuadro 16. Los coeficientes de variación son elevados
en las tres tipologías de municipios, en especial en los municipios
turísticos (1,172).
Los coeficientes de correlación entre la capacidad de financiación
en los municipios con superávit y el tamaño de la población (Cuadro
18) son muy bajos en los casos de los municipios turísticos y de los
otros municipios. Para las ciudades andaluzas, sin embargo, tiene el
valor de -0,463, aunque no supera el test de la t. En consecuencia, cabe
recalcar que no hay una relación lineal definida entre la capacidad de
financiación (expresada en términos per cápita) y los tamaños de los
municipios.
3.5.2.3. Municipios con necesidad de financiación
Ahora el colectivo a tener en cuenta es el de municipios que
presentan déficit presupuestario o necesidad de financiación. Según la
información del capítulo anterior, los municipios con déficit son el
36,4% de la muestra; abarcan al 36,7% de los municipios turísticos, al
46,2% de los otros municipios y al 20% de las ciudades andaluzas.
CAPÍTULO III — § III
—————————————
201
Los valores medios del déficit de los municipios turísticos y de
los otros municipios (Cuadro 15) no son significativamente diferentes.
Los valores de la F (F prob) impiden rechazar la hipótesis nula.
No aplicamos el análisis de varianza al caso de los municipios
turísticos y las ciudades andaluzas (Cuadro 17) porque el colectivo de
este último lo forman sólo dos municipios.
El coeficiente de variación de esta variable es elevado (Cuadro
16), llegando a ser hasta de 1,165 en el caso de los otros municipios.
También los coeficientes de correlación del déficit con la
población (Cuadro 18) son bajos, en torno al 0,2 para los municipios
turísticos y los otros municipios. Y además en ningún caso superan el
test de la t.
3.6. ANÁLISIS DE LOS RATIOS
En este epígrafe se estudian los ratios que se definieron en el
capítulo anterior, discriminando, pues, cinco cuestiones: autonomía
fiscal, presión fiscal, carga financiera, ahorro bruto respecto a los
ingresos corrientes y ahorro neto respecto a los ingresos corrientes.
3.6.1. Autonomía fiscal
La autonomía fiscal es un ratio que permite diferenciar a los
municipios turísticos de los otros municipios (Cuadro 19). Los
valores nulos de la F prob así lo certifican, tanto para el ratio
representativo de la muestra en su conjunto como en los casos de
considerar los municipios de menor tamaño (inferiores a 20.000
CAPÍTULO III — § III
—————————————
202
habitantes) y de mayor tamaño (más de 20.000 habitantes), por
separado.
CUADRO 19. ANÁLISIS DE VARIANZA DE LOS RATIOS
PRESUPUESTARIOS ENTRE MUNICIPIOS TURÍSTICOS Y OTROS
MUNICIPIOS (H0: µMT = µOM)
Media MT Media OM F ratio F prob.
Muestra 0,6197 0,4297 72,9028 0 Menor 20.000 0,6207 0,4168 46,0733 0
AF Autonomía
fiscal Mayor 20.000 0,6188 0,4627 18,7353 0
Muestra 68.605,71 35.440,24 47,7976 0 Menor 20.000 72.823,28 34.024,50 45,1823 0,0002 PF
Presión Fiscal Mayor 20.000 64.990,65 39.043,93 8,4523 0,0070
Muestra 0,0898 0,0802 0,5587 0,4571 Menor 20.000 0,0651 0,0832 1,0027 0,3221
CF Carga
financiera Mayor 20.000 0,1110 0,728 4,8557 0,0354
Muestra 0,1201 0,1184 0,0044 0,9472 Menor 20.000 0,1299 0,1003 0,6634 0,4198
ABIC Ahorro
bruto/Ingresos Corrientes Mayor
20.000 0,1118 0,1645 1,8519 0,1837
Muestra 0,0532 0,0451 0,0634 0,8019 Menor 20.000 0,0806 0,0175 1,8919 0,1760
ANIC Ahorro
neto/Ingresos Corrientes Mayor
20.000 0,0296 0,1154 4,0664 0,0528
Fuente: Elaboración propia
Los tamaños de las diferencias entre sus valores medios son los
siguientes:
CAPÍTULO III — § III
—————————————
203
- AF (Autonomía fiscal)/ Muestra: 0,19 (30,6%)
- AF (Autonomía fiscal)/ Menor de 20.000: 0,2039 (32,8%)
- AF (Autonomía fiscal)/ Mayor de 20.000: 0,1565 (25,3%)
En el caso de los municipios turísticos y las ciudades
andaluzas (Cuadro 20), sin embargo, no se puede rechazar la hipótesis
nula.
CUADRO 20. ANÁLISIS DE VARIANZA DE LOS RATIOS
PRESUPUESTARIOS ENTRE MUNICIPIOS TURÍSTICOS Y CIUDADES
ANDALUZAS (H0: µMT = µCA)
Media MT Media CA F ratio F prob.
Muestra 0,6197 0,5674 1,7997 0,1862 AF Autonomía
fiscal Mayor 20.000 0,6188 0,5674 1,7955 0,1907
Muestra 68.605,71 47.616,21 5,3390 0,0253 PF Presión Fiscal Mayor
20.000 64.990,65 47.616,21 3,4948 0,0717
Muestra 0,0898 0,1127 1,2314 0,2728 CF Carga
financiera Mayor 20.000 0,1110 0,1127 0,0062 0,9380
Muestra 0,1201 0,1233 0,0057 0,9403 ABIC Ahorro
bruto/Ingresos Corrientes
Mayor 20.000 0,1118 0,1233 0,0843 0,7737
Muestra 0,0532 0,0534 0 0,9958 ANIC Ahorro
neto/Ingresos Corrientes
Mayor 20.000 0,0296 0,0534 0,2610 0,6133
Fuente: Elaboración propia
En cuanto al grado de dispersión, éste es bajo, presentando el
mayor valor del coeficiente de variación el colectivo municipios
turísticos, aunque sólo alcanza el valor de 0,1883 (Cuadro 21).
CAPÍTULO III — § III
—————————————
204
CUADRO 21. ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
DE LOS RATIOS PRESUPUESTARIOS
Media Mediana Desv. Típ. Coef. Var. Max. Min.
MT 0,6197 0,6258 0,1167 0,1883 0,7969 0,3263
OM 0,4297 0,4242 0,0753 0,1752 0,5816 0,2934 AF
Autonomía fiscal
CA 0,5674 0,5808 0,0740 0,1304 0,6470 0,4552
MT 68.605,71 62.985,74 28.394,63 0,4139 131.710,9 31.203.3
OM 35.440,24 35.103,52 9.551,78 0,2695 64.645,2 16.386,8 PF Presión Fiscal
CA 47.616,21 46.339,73 5.062,37 0,1063 54.322,9 39.981,6
MT 0,0898 0,0871 0,0573 0,6381 0,3161 0,0043
OM 0,0802 0,0673 0,0558 0,6958 0,2688 0,0067 CF
Carga financiera
CA 0,1127 0,0920 0,0618 0,5484 0,2564 0,0577
MT 0,1201 0,1173 0,1269 1,0566 0,4379 -0,2738
OM 0,1184 0,1157 0,1004 0,8480 0,3427 -0,1103
ABIC Ahorro
bruto/Ingresos Corrientes CA 0,1233 0,1271 0,0693 0,5620 0,2338 0,0057
MT 0,0532 0,0536 0,1470 2,7651 0,4379 -0,3134
OM 0,0451 0,0656 0,1343 2,9755 0,2737 -0,3483
ANIC Ahorro
neto/Ingresos Corrientes CA 0,0534 0,0564 0,0946 1,7720 0,2074 -0,0892
Fuente: Elaboración propia
La correlación entre el ratio de autonomía fiscal y la población de
los municipios turísticos es baja, como lo indica su coeficiente de
correlación (Cuadro 22). En cambio la correlación es moderada en los
otros municipios (el valor de su coeficiente de correlación es 0,416) y
moderadamente alta (-0,616) en las ciudades andaluzas. En estos casos,
el test de la t permite rechazar la hipótesis nula de no correlación.
CAPÍTULO III — § III
—————————————
205
CUADRO 22. CORRELACIÓN DE LOS RATIOS
PRESUPUESTARIOS Y LA POBLACIÓN
Coef. correlación t prob.
MT -0,019 0,909
OM 0,416 0,008 AF Autonomía fiscal
CA -0,616 0,058
MT -0,151 0,358
OM 0,301 0,063 PF Presión Fiscal
CA -0,256 0,475
MT -0,414 0,009
OM 0,221 0,177 CF Carga financiera
CA 0,079 0,829
MT -0,124 0,452
OM 0,179 0,276 ABIC
Ahorro bruto/Ingresos Corrientes
CA 0,401 0,250
MT -0,222 0,175
OM 0,096 0,561 ANIC
Ahorro neto/Ingresos Corrientes
CA 0,240 0,505
Fuente: Elaboración propia
3.6.2. Presión fiscal
También el ratio de la presión fiscal constituye un elemento que
sirve para diferenciar a los municipios turísticos de los otros
municipios, de acuerdo con los resultados del análisis de varianza
(Cuadro 19).
Las diferencias en los valores medios son las siguientes:
- PF (Presión fiscal)/ Muestra: 33.165 (48,3 %)
CAPÍTULO III — § III
—————————————
206
- PF (Presión fiscal)/ Mayor 20.000: 38.799 (53,2 %)
- PF (Presión fiscal)/ Menor 20.000: 25.947 (39,9 %)
Los resultados también muestran diferencias significativas entre
los valores medios del ratio en los municipios turísticos y en las
ciudades andaluzas (Cuadro 20). Las diferencias son las siguientes:
- PF (Presión fiscal)/ Muestra: 20.989 (30,5 %).
- PF (Presión fiscal)/ Mayor 20.000: 17.374 (26,7 %).
Los coeficientes de variación son bajos en los casos de las
ciudades andaluzas y los otros municipios (Cuadro 21), y algo mayor en
los municipios turísticos (0,4139).
Por su parte, la correlación entre este ratio y los tamaños de la
población (Cuadro 22) es débil, aunque ligeramente mayor en lo que
respecta a los otros municipios, con un coeficiente de correlación de
0,301.
3.6.3. Carga financiera
En principio, para las respectivas muestras en su conjunto, el
ratio carga financiera no aparece como variable significativa a efectos
de diferenciación entre municipios turísticos y otros municipios,
(Cuadro 19), según se desprende del valor de la F prob. Sólo se da un
resultado positivo en el caso de los municipios de mayor tamaño, y la
diferencia es la siguiente:
- CF (Carga financiera)/ Mayor 20.000: - 0,617 (-556 %).
En el caso de los municipios turísticos y las ciudades
andaluzas (Cuadro 20), los valores de la F prob no permiten rechazar la
hipótesis nula.
CAPÍTULO III — § III
—————————————
207
El grado de dispersión de los valores medios de esta variable es
relativamente alto, siendo el coeficiente de variación en los municipios
turísticos de 0,6381 y aun algo mayor en los otros municipios (Cuadro
21).
Sólo se detecta un cierto nivel de correlación negativa de esta
variable con la población en el caso de los municipios turísticos, con un
coeficiente de correlación del -0,414 (Cuadro 22).
3.6.4. Ahorro bruto sobre los ingresos corrientes
Al igual que ocurría con la variable ahorro, el análisis de varianza
(Cuadro 19) entre los municipios turísticos y los otros municipios no
muestran diferencias significativas. Tampoco es posible rechazar la
hipótesis nula de igualdad de medias cuando confrontamos los
municipios turísticos y las ciudades andaluzas (Cuadro 20).
El grado de dispersión de esta variable es alto, en especial en el
caso de los municipios turísticos, que tienen un coeficiente de variación
del 1,05 (Cuadro 21).
Los resultados del análisis de la correlación entre este ratio y la
población (Cuadro 22) reflejan una correlación muy débil, tanto por los
valores de los reducidos coeficientes de correlación como por el hecho
de no superar éstos el test de la t.
3.6.5 Ahorro neto sobre los ingresos corrientes
En las relaciones entre los municipios turísticos y los otros
municipios, el ratio del ahorro neto sobre los ingresos corrientes no es
una variable que contribuya a diferenciar a los municipios turísticos
CAPÍTULO III — § III
—————————————
208
(Cuadro 19), en la medida en que los valores de F prob conducen a que
no se pueda rechazar la hipótesis nula (no existencia de diferencias).
Igual ocurre en el caso de los municipios turísticos y las
ciudades andaluzas (Cuadro 20).
En este variable el nivel de dispersión es muy elevado, llegando a
alcanzar el coeficiente de variación en los municipios turísticos el valor
de 2,7561, siendo aún algo superior en el colectivo de otros municipios
(Cuadro 21).
La correlación de este ratio con la población es muy débil, tal
como evidencian los coeficientes de correlación y el test de la t (Cuadro
22).
CAPÍTULO IV
DIFERENCIAS EN LAS ESTRUCTURAS PRESUPUESTARIAS
CON VARIABLES DESAGREGADAS
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
210
4.1. INTRODUCCIÓN
La estructura lógica –al igual que las técnicas estadísticas
utilizadas– de este capítulo es idéntica a la anterior. Ahora se gana en
detalle puesto que la información que se ofrece, tanto de los ingresos
como de los gastos presupuestarios, aparece con un mayor nivel de
desagregación.
En el capítulo anterior, los datos por capítulos de ingresos y de
gastos se obtuvieron de la Cámara de Cuentas de Andalucía,
correspondientes al año 1999, para la muestra seleccionada en el
estudio, es decir, para los 39 municipios turísticos, los 39 municipios
denominados como otros municipios, y las 10 ciudades andaluzas. En
este capítulo, sin embargo, la fuente estadística es distinta y también la
muestra.
Los datos, con mayor nivel de desagregación, se han obtenido
directamente de los municipios. A los 88 municipios de la muestra se
les pidió que remitieran al equipo de investigación la Liquidación del
Presupuesto del año 1999 en su totalidad. Los resultados de esta
demanda de información son los que explican que las muestras
empleadas en este apartado sean diferentes respecto al capítulo anterior.
En concreto, los municipios para los que finalmente hemos podido
contar con sus Liquidaciones Presupuestarias detalladas han sido 65.
Con la siguiente distribución: 33 municipios turísticos, 24 del colectivo
de otros municipios y 8 ciudades andaluzas. En el Cuadro 4.1 se
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
211
recogen las características de la muestra y su nivel de
representatividad1.
CUADRO 4.1. CARACTERÍSTICAS DE LA MUESTRA
MT OM MT+OM CA MT+OM+CA
Nº municipios muestra 33 24 57 8 65 Total municipios 69 689 758 11 769 % total municipios 47,83% 3,48% 7,52% 72,73% 8,45% Población muestra 973.544 446.162 1.419.706 1.996.227 3.415.933 Total población 1.306.666 3.261.280 4.567.946 2.737.171 7.305.117 % total población 74,51% 13,68% 31,08% 72,93% 46,76%
Fuente: Elaboración propia La nueva muestra supone, en conjunto, el 8,45% de los
municipios de Andalucía y el 46,7% del total de la población andaluza.
Y la muestra de los municipios turísticos representa el 47,8% de los
municipios turísticos de Andalucía y el 74,5% en términos de
población.
Por otro lado, cabe subrayar que en el análisis estadístico
realizado se han considerado 46 variables de ingresos y 16 variables de
gastos, tanto para la muestra de municipios turísticos como para la de 1 Los municipios para los que no se dispone de información presupuestaria detallada son Almonte, Chipiona, La Iruela, Monachil, Puerto Real y Pulpí, como municipios turísticos; Baza, Bedmar y Garciez, Bonares, Las Cabezas de San Juan, Cártama, Gerena, Hornachuelos, Lora del Río, Palma del Río, Montellano, Puente Genil, Utrera, Valverde del Camino, Villanueva del Arzobispo y Villanueva del Río y Minas, como otros municipios; y Jaén y Málaga, como ciudades andaluzas.
Hay que decir que, a pesar de la colaboración de Monachil, Pulpí y Cártama, errores nuestros han impedido incluir sus datos presupuestarios.
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
212
otros municipios. En el caso de las ciudades andaluzas, la información
disponible sólo ha posibilitado examinar 29 variables de ingresos y 11
variables de gastos. Todas las variables se calculan en términos per
capita.
En las partidas de ingresos y de gastos, se ha intentado definir las
variables al mayor nivel posible de detalle, de forma que en algunos
casos se llega hasta los cinco dígitos. Recordemos que en los capítulos
anteriores, las variables se definieron al nivel de un dígito.
Las variables consideradas son las siguientes:
- Por el lado de los ingresos: (11) Impuesto sobre el capital
(112) Impuesto sobre bienes inmuebles
(11200) De naturaleza urbana
(11201) De naturaleza rústica
(113) Impuesto sobre vehículos de tracción mecánica
(114) Impuesto sobre el incremento del valor de los terrenos de naturaleza
urbana
(13) Impuesto sobre actividades económicas
(282) Impuestos sobre construcciones, instalaciones y obras
(31) Tasas
(310) Servicios generales
(31000) Tasas por expedición de documentos
(31001) Tasas generales
(31001a) Basura
(31001b) Otros
(311) Sobre actividades económicas
(312) Sobre la propiedad inmobiliaria
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
213
(34) Precios públicos por la prestación de servicios o la realización de
actividades de la competencia local
(340) Servicios de carácter general
(35) Precios públicos por la utilización privativa o el aprovechamiento
especial del dominio público local
(351) Que benefician o afecten a actividades económicas
(35100) Ocupación vía pública con mesas y sillas
(352) Que benefician o afectan a la propiedad inmobiliaria
(38) Reintegros
(39) Otros ingresos
(391) Multas
(392) Recargo de apremio
(393) Intereses de demora
(399) Otros ingresos diversos
(42) Del Estado
(420) De la Administración General del Estado
(42000) Participación en los tributos del Estado
(42001) Otras transferencias
(45) De Comunidades Autónomas
(455) De la Administración General de la Comunidad Autónoma
(46) De Entidades locales
(462) Otras transferencias
(52) Intereses de depósitos
(54) Rentas de bienes inmuebles
(540) Producto del arrendamiento de fincas urbanas
(55) Producto de concesiones y aprovechamientos especiales
(60) De Terrenos
(72) Del Estado
(75) De Comunidades Autónomas
(755) De la Administración General de la Comunidad Autónoma
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
214
(76) De Entidades locales
(761) De Diputaciones, Consejos o Cabildos Insulares
- Por el lado de los gastos: (10) Altos cargos
(100) Retribuciones básicas y otras remuneraciones
(12) Personal funcionario
(13) Personal laboral
(16) Cuotas, prestaciones y gastos sociales a cargo del empleador
(160) Cuotas sociales
(16000) Seguridad social
(20) Arrendamientos
(21) Reparaciones, mantenimiento y conservación
(22) Material, suministros y otros
(220) Material de oficina
(23) Indemnizaciones por razón del servicio
(46) A Entidades locales
(48) A familias e instituciones sin fines de lucro
(62) Inversión nueva asociada al funcionamiento operativo de los servicios
(78) A familias e instituciones sin fines de lucro
En el caso de las ciudades andaluzas, las variables son las
siguientes:
- Por el lado de los ingresos: (11200) De naturaleza urbana
(11201) De naturaleza rústica
(113) Impuesto sobre vehículos de tracción mecánica
(114) Impuesto sobre el incremento del valor de los terrenos de naturaleza
urbana
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
215
(13) Sobre actividades económicas
(282) Impuestos sobre construcciones, instalaciones y obras
(31000) Tasas por expedición de documentos
(31001a) Basura
(31001b) Otros
(311) Sobre actividades económicas
(312) Sobre la propiedad inmobiliaria
(34) Precios públicos por la prestación de servicios o la realización de
actividades de la competencia local
(35) Precios públicos por la utilización privativa o el aprovechamiento
especial del dominio público local
(35100) Ocupación vía pública con mesas y sillas
(352) Que benefician o afectan a la propiedad inmobiliaria
(38) Reintegros
(391) Multas
(392) Recargo de apremio
(393) Intereses de demora
(399) Otros ingresos diversos
(42000) Participación en los tributos del Estado
(42001) Otras transferencias
(455) De la Administración General de la Comunidad Autónoma (suma y
otros)
(462) Otras transferencias
(52) Intereses de depósitos
(54) Rentas de bienes inmuebles
(55) Producto de concesiones y aprovechamientos especiales
(72) Del Estado
(755) De la Administración General de la Comunidad Autónoma
- Por el lado de los gastos:
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
216
(10) Altos cargos
(16000) Seguridad social
(20) Arrendamientos
(21) Reparaciones, mantenimiento y conservación
(22) Material, suministros y otros
(220) Material de oficina
(23) Indemnizaciones por razón del servicio
(46) A Entidades locales
(48) A familias e instituciones sin fines de lucro
(62) Inversión nueva asociada al funcionamiento operativo de los servicios
(78) A familias e instituciones sin fines de lucro
Se aplica el análisis de varianza, para los gastos y para los
ingresos, con objeto de identificar las variables en las cuales son
notorias y significativas las diferencias de los municipios turísticos.
También se agregan los estadísticos descriptivos de las variables
analizadas y los resultados de las correlaciones entre cada variable
definida y los tamaños poblacionales de los municipios.
4.2. DIFERENCIAS EN LOS INGRESOS
Las comparaciones a través del análisis de varianza se llevan a
cabo entre municipios turísticos y otros municipios, y entre municipios
turísticos y ciudades andaluzas.
Para cada variable se dispone de los valores medios para el
conjunto de la muestra, y se distingue también entre municipios con
menos de 20.000 habitantes y municipios con más de 20.000 habitantes.
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
217
CUADRO 4.2. ANÁLISIS DE VARIANZA ENTRE MUNICIPIOS
TURÍSTICOS Y OTROS MUNICIPIOS (H0: µMT = µOM). PARTIDAS DE
INGRESOS
Media MT Media OM F ratio F prob.
Muestra 46664,21 17895,91 11,6303 0,0013
Menor 20.000 33064,69 16242,05 11,6853 0,0022 11 Sobre el capital
Mayor 20.000 54975,03 21203,63 3,7615 0,0643
Muestra 29685,58 12548,19 9,0790 0,0041
Menor 20.000 22295,13 10938,88 9,1028 0,0058 112 Impuesto sobre bienes inmuebles
Mayor 20.000 34612,54 15996,73 2,3696 0,1374
Muestra 28421,92 10472,61 10,1962 0,0025
Menor 20.000 21649,27 9113,24 9,6572 0,0050 11200 De naturaleza urbana
Mayor 20.000 32804,22 12851,50 3,2182 0,0860
Muestra 1304,23 1881,62 0,6968 0,4081
Menor 20.000 750,48 1709,16 1,7877 0,1943 11201 De naturaleza rústica
Mayor 20.000 1684,93 2183,42 0,1511 0,7012
Muestra 9103,63 4792,02 2,6180 0,1118
Menor 20.000 4057,44 4616,93 3,0873 0,0911 113 Impuesto sobre
vehículos de tracción mecánica
Mayor 20.000 12467,75 5120,33 1,7137 0,2029
Muestra 6992,69 1066,67 13,4473 0,0006
Menor 20.000 5176,07 1077,11 7,4296 0,0118
114 Impuesto sobre el incremento del
valor de los terrenos de
naturaleza urbana Mayor 20.000 8203,78 1048,39 5,4857 0,0278
Muestra 7470,44 3086,80 3,5013 0,0667
Menor 20.000 3396,20 2711,56 2,5108 0,1247 13 Sobre
actividades económicas
Mayor 20.000 10258,08 3837,28 1,5861 0,2195
Muestra 10042,09 3077,61 20,9358 0,0000 282 Impuestos sobre
construcciones, instalaciones y
Menor 20.000 9203,07 2615,52 8,9703 0,0065
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
218
instalaciones y obras Mayor 20.000 10554,82 4001,79 7,6862 0,0108
Muestra 16951,08 5565,82 14,5127 0,0004
Menor 20.000 19372,87 5343,99 16,0743 0,0005 31 Tasas
Mayor 20.000 15175,10 6009,49 2,8400 0,1068
Muestra 10701,28 3150,99 8,7635 0,0047
Menor 20.000 12419,57 2448,66 7,5522 0,0112 310 Servicios generales
Mayor 20.000 9589,45 4467,86 1,6872 0,2068
Muestra 322,90 85,98 1,5757 0,2173
Menor 20.000 121,56 78,03 1,5059 0,2356 31000 Tasas por
expedición de documentos
Mayor 20.000 490,69 97,33 0,9870 0,3344
Muestra 10025,30 3473,39 9,9397 0,0031
Menor 20.000 6351,23 2867,17 18,0968 0,0004 31001 Tasas generales
Mayor 20.000 12780,85 4382,70 4,2428 0,0542
Muestra 8331,01 2550,62 9,4059 0,0039
Menor 20.000 4584,72 2352,33 7,5586 0,0128 31001(a) Basura
Mayor 20.000 11452,92 2823,27 5,9112 0,0257
Muestra 3858,79 1050,29 1,4450 0,2366
Menor 20.000 5866,49 710,87 1,4916 0,2362 31001(b) Otros
Mayor 20.000 2033,60 1559,43 0,1132 0,7407
Muestra 1555,23 686,14 3,6917 0,0612
Menor 20.000 1806,81 666,14 3,0327 0,0950 311 Sobre actividades económicas
Mayor 20.000 1382,27 742,13 0,7721 0,3905
Muestra 5355,85 2868,19 4,4231 0,0423
Menor 20.000 5946,94 3440,05 2,5853 0,1253 312 Sobre la
propiedad inmobiliaria
Mayor 20.000 4933,63 1724,47 2,6514 0,1218
Muestra 4640,91 3752,05 0,1957 0,6605 34 Precios públicos por la prestación de
servicios o la realización de
Menor 20.000 5150,64 3260,34 0,3957 0,5372
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
219
realización de actividades de la
competencia local Mayor 20.000 4417,91 4551,08 0,0019 0,9659
Muestra 5889,41 2400,23 2,2856 0,1398
Menor 20.000 8070,52 1931,85 2,7213 0,1198 340 Servicios de carácter general
Mayor 20.000 5096,28 3161,33 0,3219 0,5779
Muestra 5998,10 1950,87 4,5675 0,0411
Menor 20.000 1480,32 1771,26 0,4703 0,5071
35 Precios públicos por la utilización
privativa o el aprovechamiento
especial del dominio público
local Mayor 20.000 7230,22 2207,47 2,4144 0,1398
Muestra 3962,75 1284,56 5,1903 0,0289
Menor 20.000 1873,44 1184,46 3,7003 0,0750
351 Que benefician o afecten a actividades económicas Mayor 20.000 4559,69 1456,16 2,0387 0,1696
Muestra 292,63 57,67 11,2967 0,0022
Menor 20.000 431,75 64,28 128,6864 0,0000 35100 Ocupación vía pública con mesas y sillas
Mayor 20.000 260,52 50,12 3,6100 0,0736
Muestra 840,80 438,97 1,6749 0,2046
Menor 20.000 57,20 421,35 3,6989 0,0766
352 Que benefician o afectan a la
propiedad inmobiliaria Mayor 20.000 1064,69 471,28 1,1436 0,2990
Muestra 199,36 173,79 0,0695 0,7935
Menor 20.000 150,85 211,39 0,2116 0,6531 38 Reintegros
Mayor 20.000 211,49 114,71 0,3837 0,5423
Muestra 6320,37 2028,70 5,8370 0,0192
Menor 20.000 4267,36 2187,84 3,2650 0,0828 39 Otros ingresos
Mayor 20.000 7508,95 1710,41 2,4938 0,1269
Muestra 1267,41 328,66 3,4962 0,0679
Menor 20.000 652,08 304,71 0,7554 0,3938 391 Multas
Mayor 20.000 1759,68 367,58 2,0061 0,1713
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
220
Muestra 1223,63 283,53 9,8774 0,0029
Menor 20.000 850,42 231,43 5,2990 0,0317 392 Recargo de
apremio Mayor 20.000 1421,20 374,69 3,5401 0,0726
Muestra 1403,13 158,04 4,7410 0,0359
Menor 20.000 1280,85 168,64 1,6064 0,2257 393 Intereses de demora
Mayor 20.000 1471,91 147,43 2,7216 0,1139
Muestra 1889,08 1321,22 0,6637 0,4192
Menor 20.000 1673,14 1569,59 0,0128 0,9107 399 Otros ingresos diversos
Mayor 20.000 2041,51 788,99 1,1062 0,3043
Muestra 36641,97 21602,33 1,4917 0,2277
Menor 20.000 19520,65 20347,16 0,3476 0,5612 42 Del Estado
Mayor 20.000 45653,19 23955,77 0,7168 0,4052
Muestra 35630,40 19030,50 2,0744 0,1562
Menor 20.000 19130,60 18209,64 1,0786 0,3094 420 De la
Administración General del Estado
Mayor 20.000 46306,74 20569,63 1,0748 0,3106
Muestra 36669,98 18492,40 2,1443 0,1502
Menor 20.000 18084,55 17909,72 0,0534 0,8194 42000
Participación en los tributos del Estado
Mayor 20.000 47124,28 19657,76 1,0649 0,3138
Muestra 1446,22 308,07 2,3566 0,1352
Menor 20.000 1426,32 124,40 1,6441 0,2206 42001 Otras transferencias
Mayor 20.000 1456,94 859,06 0,1859 0,6729
Muestra 4447,27 3869,41 0,3278 0,5695
Menor 20.000 3869,34 3580,99 0,0738 0,7883 45 De
Comunidades Autónomas
Mayor 20.000 4751,45 4446,27 0,0259 0,8735
Muestra 4436,10 3491,66 0,7505 0,3911
Menor 20.000 2922,79 3250,47 0,1078 0,7460
455 De la Administración General de la Comunidad
Autónoma (suma y otros)
Mayor 20.000 5192,75 4094,64 0,2432 0,6273
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
221
Muestra 1161,28 2501,39 2,8864 0,0958
Menor 20.000 1455,87 2484,27 0,7763 0,3870 46 De Entidades
locales Mayor 20.000 977,16 2535,64 1,6756 0,2089
Muestra 970,93 3011,35 4,1222 0,0500
Menor 20.000 796,89 3364,49 3,1400 0,0954 462 Otras transferencias
Mayor 20.000 1115,96 2607,76 1,0244 0,3257
Muestra 401,16 168,25 2,9839 0,0901
Menor 20.000 283,67 103,85 5,1488 0,0321 52 Intereses de depósitos
Mayor 20.000 472,96 297,04 0,3841 0,5412
Muestra 242,47 651,50 2,7746 0,1030
Menor 20.000 358,95 470,20 0,2676 0,6099 54 Rentas de bienes inmuebles
Mayor 20.000 150,95 1074,54 3,1523 0,0927
Muestra 219,74 593,29 1,7316 0,1968
Menor 20.000 290,77 301,23 0,0022 0,9627 540 Producto del arrendamiento de
fincas urbanas Mayor 20.000 166,46 1235,84 3,3268 0,0881
Muestra 2566,43 673,46 3,5308 0,0679
Menor 20.000 2177,87 772,40 1,1092 0,3114
55 Producto de concesiones y
aprovechamientos especiales Mayor 20.000 2717,54 560,38 1,9723 0,1736
Muestra 16156,83 2382,40 8,0425 0,0080
Menor 20.000 14831,72 2923,55 4,5831 0,0471 60 De Terrenos
Mayor 20.000 17481,95 1164,80 2,8289 0,1184
Muestra 2925,60 4696,99 2,9006 0,0980
Menor 20.000 2468,39 4374,09 1,7600 0,2033 72 Del Estado
Mayor 20.000 3179,61 5221,70 1,5098 0,2381
Muestra 9834,37 6458,16 1,6861 0,2001
Menor 20.000 15289,75 7422,33 3,3627 0,0782 75 De
Comunidades Autónomas
Mayor 20.000 5983,52 4254,34 0,8236 0,3740
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
222
Muestra 9372,54 6643,31 1,0338 0,3146
Menor 20.000 15354,09 7758,17 2,7005 0,1139
755 De la Administración General de la Comunidad Autónoma Mayor 20.000 5634,06 4254,34 0,5392 0,4709
Muestra 2221,80 3135,12 1,3770 0,2472
Menor 20.000 3670,59 3689,17 0,0002 0,9882 76 De Entidades locales
Mayor 20.000 1036,44 2027,01 3,3219 0,0860
Muestra 1832,94 2974,44 3,2361 0,0800
Menor 20.000 2564,77 3323,25 0,6961 0,4127
761 De Diputaciones,
Consejos o Cabildos Insulares Mayor 20.000 918,14 2226,98 4,2343 0,0602
Fuente: Elaboración propia
Entre los municipios turísticos y los otros municipios, las
variables que en mayor medida contribuyen a marcar las diferencias de
los municipios turísticos (ver Cuadro 4.2) son las siguientes:
- Impuestos sobre el capital (11)/ Muestra: 28.769 (61,65%)
- Impuestos sobre el capital (11)/ Menor 20.000: 16.822 (50,87%)
- Impuestos sobre bienes inmuebles (112)/ Muestra: 17.137
(57,72%)
- Impuestos sobre bienes inmuebles (112)/ Menor 20.000: 11.357
(50,93%)
- Impuestos sobre bienes inmuebles de naturaleza urbana (11200)/
Muestra: 17.949 (63,15%)
- Impuestos sobre bienes inmuebles de naturaleza urbana (11200)/
Menor 20.000: 12.536 (57,9%)
- Impuesto sobre el incremento del valor de los terrenos de
naturaleza urbana (114)/ Muestra: 5.926 (84,75%)
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
223
- Impuesto sobre el incremento del valor de los terrenos de
naturaleza urbana (114)/ Menor 20.000: 4.099 (79,19%)
- Impuesto sobre el incremento del valor de los terrenos de
naturaleza urbana (114)/ Mayor 20.000: 7.155 (87,22%)
- Impuesto sobre construcciones, instalaciones y obras (282)/
Muestra: 6.965 (69,35%)
- Impuesto sobre construcciones, instalaciones y obras (282)/
Menor 20.000: 6.588 (71,58%)
- Impuesto sobre construcciones, instalaciones y obras (282)/
Mayor 20.000: 6.553 (62%)
- Tasas (31)/ Muestra: 11.386 (67,17%)
- Tasas (31)/ Menor 20.000: 14.029 (72,41%)
- Tasas: Servicios generales (310)/ Muestra: 7.551 (70,56%)
- Tasas: Servicios generales (310)/ Menor 20.000: 9.971 (80,28%)
- Tasas generales (31001)/ Muestra: 6.552 (65,35%)
- Tasas generales (31001)/ Menor 20.000: 3.484 (54,85%)
- Tasas: Basuras (31.001)/ Muestra: 5.781 (69,39%)
- Tasas: Basuras (31.001)/ Menor 20.000: 2.232 (48,69%)
- Tasas: Basuras (31.001)/ Mayor 20.000: 8.629 (75,34%)
- Tasas sobre la propiedad inmobiliaria (312)/ Muestra: 2.487
(46,44%)
- Precios públicos utilización dominio público (35)/ Muestra:
4.048 (67,48%)
- Precios públicos: benefician actividades económicas (351)/
Muestra: 2.678 (67,59%)
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
224
- Precios públicos: ocupación vía pública (35100)/ Muestra: 235
(80,47%)
- Precios públicos: ocupación vía pública (35100)/ Menor 20.000:
367 (85,15%)
- Otros ingresos (39)/ Muestra: 4.292 (67,91%)
- Recargo de Apremio (392)/ Muestra: 940 (76,86%)
- Recargo de Apremio (392)/ Menor 20.000: 619 (72,82%)
- Intereses de demora (393)/ Muestra: 1.245 (88,73%)
- Intereses de depósito (52)/ Menor 20.000: 180 (63,60%)
- Enajenación de Terrenos (60)/ Muestra: 13.774 (85,25%)
- Enajenación de Terrenos (60)/ Menor 20.000: 11.908 (80,29%)
Los valores anteriores representan conceptos ya utilizados en el
capítulo tercero. En primer lugar, se indica la variable (por su nombre o
abreviatura) que con un nivel de significación del 0,05 es
significativamente diferente entre el colectivo de municipios turísticos y
el de otros municipios (en el test de la F el valor de Fprob es inferior a
0,05). A continuación, la cifra que aparece es la diferencia en los
valores medios de la correspondiente variable entre ambos tipos de
municipios, y se mide en pesetas por habitante. Y el valor en paréntesis,
es el porcentaje de la diferencia entre valores medios respecto al valor
medio de la variable del municipio turístico y puede utilizarse para
medir la intensidad con que dicha variable contribuye a diferenciar el
comportamiento de los municipios turísticos. Al estar expresado en
porcentaje permite comparaciones entre los ingresos de distinta
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
225
naturaleza, con independencia de los valores absolutos que alcancen
tales variables.
CUADRO 4.3. ANÁLISIS DE VARIANZA ENTRE MUNICIPIOS
TURÍSTICOS Y CIUDADES ANDALUZAS (H0: µMT = µCA). PARTIDAS DE
INGRESOS
Media MT Media CA F ratio F prob.
Muestra 28421,92 14024,26 1,7832 0,1912 11200 De naturaleza urbana Mayor 20.000 32804,22 14024,26 2,1306 0,1592
Muestra 1304,23 6273,49 6,1206 0,0189 11201 De naturaleza rústica Mayor 20.000 1684,93 6273,49 3,0473 0,0955
Muestra 9103,63 1767,11 2,5904 0,1163 113 Impuesto sobre vehículos de tracción
mecánica Mayor 20.000 12467,75 1767,11 3,6160 0,0693
Muestra 6992,69 2597,86 2,6574 0,1118 114 Impuesto sobre el incremento del
valor de los terrenos de naturaleza urbana
Mayor 20.000 8203,78 2597,86 3,3559 0,0794
Muestra 7470,44 7478,93 0,0000 0,9984 13 Sobre actividades económicas Mayor 20.000 10258,08 7478,93 0,2961 0,5912
Muestra 10042,09 2169,03 10,3085 0,0028 282 Impuestos sobre construcciones,
instalaciones y obras Mayor 20.000 10554,82 2169,03 14,5089 0,0009
Muestra 322,90 106,08 0,5302 0,4728 31000 Tasas por expedición de documentos Mayor 20.000 490,69 106,08 0,9361 0,3468
Muestra 8331,01 4351,51 1,6316 0,2124 31001(a) Basura
Mayor 20.000 11452,92 4351,51 3,5211 0,0779
Muestra 3858,79 526,80 0,8086 0,3765 31001(b) Otros
Mayor 20.000 2033,60 526,80 1,3665 0,2585
Muestra 1555,23 14,41 6,6893 0,0143 311 Sobre actividades económicas Mayor 20.000 1382,27 14,41 6,1667 0,0211
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
226
Muestra 5355,85 1979,31 5,2253 0,0298 312 Sobre la propiedad
inmobiliaria Mayor 20.000 4933,63 1979,31 2,9532 0,1020
Muestra 4640,91 937,29 1,4100 0,2447 34 Precios públicos por la prestación de
servicios o la realización de
actividades de la competencia local
Mayor 20.000 4417,91 937,29 1,4083 0,2480
Muestra 5998,10 469,34 2,9173 0,1048 35 Precios públicos por la utilización
privativa o el aprovechamiento
especial del dominio público local
Mayor 20.000 7230,22 469,34 3,7297 0,0726
Muestra 292,63 100,76 2,9032 0,1039 35100 Ocupación vía pública con mesas y
sillas Mayor 20.000 260,52 100,76 1,7437 0,2042
Muestra 840,80 205,98 1,7684 0,1966 352 Que benefician o afectan a la propiedad
inmobiliaria Mayor 20.000 1064,69 205,98 2,8121 0,1099
Muestra 199,36 413,65 0,8771 0,3583 38 Reintegros
Mayor 20.000 211,49 413,65 0,6199 0,4403
Muestra 1267,41 1348,34 0,0090 0,9250 391 Multas
Mayor 20.000 1759,68 1348,34 0,1572 0,6957
Muestra 1223,63 602,60 1,5576 0,2211 392 Recargo de apremio Mayor 20.000 1421,20 602,60 2,1761 0,1537
Muestra 1403,13 473,61 1,4950 0,2307 393 Intereses de demora Mayor 20.000 1471,91 473,61 1,7661 0,1975
Muestra 1889,08 543,17 1,0546 0,3121 399 Otros ingresos diversos Mayor 20.000 2041,51 543,17 1,1910 0,2881
Muestra 36669,98 21767,92 0,5344 0,4702 42000 Participación en los tributos del
Estado Mayor 20.000 47124,28 21767,92 1,0310 0,3210
Muestra 1446,22 3748,49 1,4200 0,2442 42001 Otras transferencias Mayor 20.000 1456,94 3748,49 0,9922 0,3317
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
227
Muestra 4436,10 2061,07 2,2996 0,1399 455 De la Administración General de la Comunidad
Autónoma (suma y otros)
Mayor 20.000 5192,75 2061,07 3,0608 0,0941
Muestra 970,93 346,73 1,0075 0,3255 462 Otras transferencias Mayor 20.000 1115,96 346,73 0,9232 0,3529
Muestra 401,16 506,95 0,1894 0,6661 52 Intereses de depósitos Mayor 20.000 472,96 506,95 0,0130 0,9102
Muestra 242,47 172,08 0,2902 0,5940 54 Rentas de bienes inmuebles Mayor 20.000 150,95 172,08 0,0396 0,8443
Muestra 2566,43 3214,36 0,1073 0,7455 55 Producto de concesiones y
aprovechamientos especiales
Mayor 20.000 2717,54 3214,36 0,0504 0,8243
Muestra 2925,60 1874,20 0,2882 0,5987 72 Del Estado Mayor 20.000 3179,61 1874,20 0,3218 0,5819
Muestra 9372,54 2160,94 3,0571 0,0900 755 De la Administración General de la Comunidad Autónoma
Mayor 20.000 5634,06 2160,94 3,9733 0,0588
Fuente: Elaboración propia
Las principales variables a destacar (Cuadro 4.3) entre los
municipios turísticos y las ciudades andaluzas son los siguientes:
- Impuesto sobre bienes inmuebles de naturaleza rústica (11201)/
Muestra: -4.969 (381%)
- Impuesto sobre construcciones, instalaciones y obras (282)/
Muestra: 7.873 (78,4%)
- Impuesto sobre construcciones, instalaciones y obras (282)/
Mayor 20.000: 8.385 (79,44%)
- Tasas sobre actividades económicas (311)/ Muestra: 1.541 (99%)
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
228
- Tasas sobre actividades económicas (311)/ Mayor 20.000: 1.368
(98,98%)
- Tasas sobre propiedad inmobiliaria (312)/ Muestra: 3.376
(63,04%)
Para una correcta interpretación de los resultados anteriores,
conviene tener en cuenta los principales estadísticos descriptivos de las
variables representativas de los ingresos (Cuadro 4.4); en especial, el
grado de dispersión a través del coeficiente de variación. Un valor
elevado del coeficiente de variación, al restar representatividad al valor
medio correspondiente, cuestionaría el valor de la diferencia entre
valores medios de cada tipo de municipio y el valor del porcentaje que
nos indica la intensidad de la diferencia. No obstante, entendemos que
la variable señalada como significativa continua siendo relevante a
efectos de marcar las diferencias de los municipios turísticos.
CUADRO 4.4. ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DE LOS INGRESOS
Media Mediana Desv. Típ. Coef. Var. Max. Min.
MT 46.664,21 33.798,94 40.864,51 0,88 176.069,58 11.638,82
OM 17.895,91 17.116,06 6.259,35 0,35 37.643,16 6.658,94 11 Sobre el capital
CA - - - - - -
MT 29.685,58 20.747,89 26.155,83 0,88 107.549,52 2.955,63
OM 12.548,19 11.672,96 5.728,34 0,46 30.272,12 4.101,04 112 Impuesto sobre bienes inmuebles
CA - - - - - -
MT 28.421,92 18.837,77 25.902,92 0,91 106.965,98 2.862,08 11200 De naturaleza urbana
OM 10.472,61 9.519,76 5.208,36 0,50 28.923,24 3.815,68
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
229
CA 14.024,26 15.354,00 7.272,01 0,52 21.376,17 10,59
MT 1.304,23 348,66 2.239,54 1,72 8.665,66 1,90
OM 1.881,62 1.009,93 2.602,25 1,38 10.115,29 11,64 11201 De naturaleza rústica
CA 6.273,49 888,26 9.893,31 1,58 22.285,35 48,21
MT 9.103,63 4.490,31 12.729,86 1,40 55.326,59 3,72
OM 4.792,02 4.918,76 833,70 0,17 6.275,69 2.557,90 113 Impuesto sobre
vehículos de tracción mecánica
CA 1.767,11 1.084,92 1.889,81 1,07 6.420,79 883,39
MT 6.992,69 4.845,58 7.538,96 1,08 29.546,76 523,02
OM 1.066,67 962,75 657,09 0,62 2.635,25 144,90
114 Impuesto sobre el incremento del
valor de los terrenos de
naturaleza urbana CA 2.597,86 2.737,12 783,67 0,30 3.498,28 1.090,61
MT 7.470,44 3.743,83 11.396,17 1,53 52.016,37 1.161,85
OM 3.086,80 3.158,46 1.292,46 0,42 6.280,66 700,76 13 Sobre
actividades económicas
CA 7.478,93 7.402,32 1.967,89 0,26 11.083,34 4.902,23
MT 10.042,09 8.626,55 6.847,67 0,68 29.104,19 1.665,52
OM 3.077,61 3.201,39 1.441,44 0,47 6.448,00 33,09
282 Impuestos sobre
construcciones, instalaciones y
obras CA 2.169,03 2.612,82 976,26 0,45 2.790,92 0,65
MT 16.951,08 13.422,15 14.168,55 0,84 54.976,03 556,17
OM 5.565,82 4.941,52 3.798,26 0,68 17.063,66 559,88 31 Tasas
CA - - - - - -
MT 10.701,28 5.867,06 12.052,16 1,13 48.561,03 66,93
OM 3.150,99 3.129,41 2.164,78 0,69 9.961,33 331,93 310 Servicios generales
CA - - - - - -
MT 322,90 130,68 774,40 2,40 3.703,06 16,05
OM 85,98 77,25 54,08 0,63 179,18 17,16 31000 Tasas por
expedición de documentos
CA 106,08 40,65 141,04 1,33 368,62 0,16
MT 10.025,30 7.428,53 9.072,01 0,90 33.763,00 90,97 31001 Tasas generales
OM 3.473,39 3.133,00 2.044,09 0,59 9.930,46 248,93
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
230
CA - - - - - -
MT 8.331,01 5.488,89 8.126,91 0,98 33.536,23 934,79
OM 2.550,62 2.502,52 1.189,27 0,47 5.244,24 12,72 31001(a) Basura
CA 4.351,51 3.998,16 884,13 0,20 5.923,89 3.495,60
MT 3.858,79 762,88 10.360,99 2,69 47.502,17 109,57
OM 1.050,29 703,71 1.334,35 1,27 6.113,28 19,16 31001(b) Otros
CA 526,80 590,65 274,46 0,52 814,10 32,50
MT 1.555,23 581,94 1.667,33 1,07 5.568,48 46,53
OM 686,14 161,71 1.249,83 1,82 5.230,33 20,69 311 Sobre actividades económicas
CA 14,41 7,36 15,09 1,05 42,85 2,93
MT 5.355,85 4.915,97 3.695,80 0,69 15.173,34 48,09
OM 2.868,19 2.183,44 3.419,49 1,19 13.684,60 87,98 312 Sobre la
propiedad inmobiliaria
CA 1.979,31 1.576,27 2.189,10 1,11 6.731,87 91,86
MT 4.640,91 1.021,52 8.717,99 1,88 28.802,92 1,10
OM 3.752,05 3.879,04 3.079,20 0,82 9.912,72 12,56
34 Precios públicos por la prestación de
servicios o la realización de
actividades de la competencia local
CA 937,29 865,17 583,52 0,62 1.893,17 263,15
MT 5.889,41 479,09 10.159,53 1,73 28.802,92 9,69
OM 2.400,23 872,14 2.642,27 1,10 8.265,61 12,56 340 Servicios de carácter general
CA - - - - - -
MT 5.998,10 2.255,53 7.805,30 1,30 21.756,93 390,61
OM 1.950,87 1.939,93 634,87 0,33 3.009,70 428,56
35 Precios públicos por la utilización
privativa o el aprovechamiento
especial del dominio público
local CA 469,34 450,52 170,91 0,36 688,42 283,10
MT 3.962,75 1.833,98 5.106,51 1,29 17.409,72 390,61
OM 1.284,56 1.222,94 458,18 0,36 2.358,81 428,56
351 Que benefician o afecten a actividades económicas CA - - - - - -
35100 Ocupación ía pública con
MT 292,63 132,89 268,54 0,92 820,53 4,72
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
231
OM 57,67 59,81 33,24 0,58 106,18 2,04 vía pública con mesas y sillas
CA 100,76 80,06 70,69 0,70 212,59 23,89
MT 840,80 350,44 1.244,47 1,48 5.247,11 4,90
OM 438,97 440,16 304,77 0,69 1.079,10 2,21
352 Que benefician o afectan a la
propiedad inmobiliaria CA 205,98 196,25 121,35 0,59 395,45 24,56
MT 199,36 38,96 360,04 1,81 1.469,44 5,48
OM 173,79 78,63 209,43 1,21 686,69 1,13 38 Reintegros
CA 413,65 47,35 816,79 1,97 2.062,26 2,10
MT 6.320,37 3.308,30 8.564,83 1,36 38.748,71 102,50
OM 2.028,70 1.429,65 1.621,30 0,80 7.401,87 442,01 39 Otros ingresos
CA - - - - - -
MT 1.267,41 376,45 2.282,48 1,80 10.891,41 3,81
OM 328,66 257,01 275,08 0,84 1.021,86 7,84 391 Multas
CA 1.348,34 674,40 1.355,03 1,00 4.204,85 94,69
MT 1.223,63 665,30 1.390,49 1,14 5.288,67 8,88
OM 283,53 295,57 183,96 0,65 611,73 3,18 392 Recargo de apremio
CA 602,60 626,17 139,55 0,23 787,96 341,86
MT 1.403,13 497,46 2.122,93 1,51 7.895,32 0,18
OM 158,04 86,98 177,96 1,13 595,07 0,03 393 Intereses de demora
CA 473,61 386,97 243,97 0,52 939,10 150,12
MT 1.889,08 771,94 2.874,64 1,52 12.580,69 15,85
OM 1.321,22 401,37 1.778,87 1,35 7.037,17 55,00
399 Otros ingresos diversos
CA 543,17 182,22 869,51 1,60 2.089,17 44,92
MT 36.641,97 20.727,43 58.811,14 1,61 292.028,94 14,79
OM 21.602,33 21.178,05 4.282,62 0,20 33.012,76 15.073,19 42 Del Estado
CA - - - - - -
420 De la Ad i i t ió
MT 35.630,40 20.332,47 55.147,96 1,55 278.690,13 198,26
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
232
OM 19.030,50 18.882,91 1.890,73 0,10 24.375,50 15.545,29 Administración General del Estado
CA - - - - - -
MT 36.669,98 19.774,19 56.769,06 1,55 274.066,25 19,77
OM 18.492,40 18.878,13 1.363,83 0,07 20.945,69 15.443,08 42000 Participación en los tributos del
Estado CA 21.767,92 22.268,25 10.189,65 0,47 36.608,93 2,23
MT 1.446,22 152,06 2.526,16 1,75 8.368,66 2,17
OM 308,07 91,92 470,02 1,53 1.554,26 1,51 42001 Otras transferencias
CA 3.748,49 991,35 7.867,73 2,10 23.188,27 197,77
MT 4.447,27 2.691,57 4.138,11 0,93 16.922,87 352,41
OM 3.869,41 3.105,08 2.969,94 0,77 14.005,03 795,10
45 De Comunidades Autónomas
CA - - - - - -
MT 4.436,10 3.165,30 4.375,22 0,99 16.922,87 352,41
OM 3.491,66 2.682,34 2.570,01 0,74 10.839,37 795,10
455 De la Administración General de la Comunidad
Autónoma (suma y otros)
CA 2.061,07 2.032,01 423,97 0,21 2.736,15 1.510,46
MT 1.161,28 534,34 1.339,47 1,15 3.990,47 1,00
OM 2.501,39 1.296,70 3.775,62 1,51 14.422,75 69,70
46 De Entidades locales
CA - - - - - -
MT 970,93 307,45 1.212,38 1,25 3.990,47 1,00
OM 3.011,35 1.419,84 4.507,18 1,50 14.422,75 69,70 462 Otras transferencias
CA 346,73 210,97 427,30 1,23 949,68 15,30
MT 401,16 111,89 638,11 1,59 2.694,65 6,97
OM 168,25 116,96 183,58 1,09 689,15 0,18 52 Intereses de depósitos
CA 506,95 365,74 473,31 0,93 1.530,09 58,92
MT 242,47 89,10 340,69 1,41 1.204,14 0,56
OM 651,50 144,46 1.170,34 1,80 5.088,68 16,70 54 Rentas de bienes inmuebles
CA 172,08 58,95 245,70 1,43 565,14 1,12
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
233
MT 219,74 84,62 312,97 1,42 1.204,14 0,22
OM 593,29 119,17 1.255,77 2,12 4.939,63 2,76 540 Producto del arrendamiento de
fincas urbanas CA - - - - - -
MT 2.566,43 1.128,53 3.787,51 1,48 16.585,70 0,25
OM 673,46 245,99 1.110,71 1,65 4.078,28 5,42
55 Producto de concesiones y
aprovechamientos especiales CA 3.214,36 737,70 7.040,91 2,19 19.169,05 247,94
MT 16.156,83 11.039,84 17.218,08 1,07 49.195,88 9,93
OM 2.382,40 1.126,24 3.282,54 1,38 11.972,84 8,56 60 De Terrenos
CA - - - - - -
MT 2.925,60 1.961,63 3.652,67 1,25 13.587,90 2,73
OM 4.696,99 5.045,43 2.514,25 0,54 8.790,41 556,40 72 Del Estado
CA 1.874,20 1.147,49 2.412,66 1,29 5.164,85 36,95
MT 9.834,37 6.721,00 11.464,02 1,17 50.947,04 31,02
OM 6.458,16 4.595,86 5.460,17 0,85 21.434,48 418,56
75 De Comunidades Autónomas
CA - - - - - -
MT 9.372,54 4.741,62 11.507,94 1,23 50.947,04 120,67
OM 6.643,31 5.184,22 5.514,61 0,83 21.434,48 418,56
755 De la Administración General de la Comunidad Autónoma
CA 2.160,94 2.107,60 1.671,83 0,77 4.740,34 157,18
MT 2.221,80 1.484,13 2.707,72 1,22 11.593,27 62,03
OM 3.135,12 2.708,20 2.451,71 0,78 8.085,59 214,52 76 De Entidades locales
CA - - - - - -
MT 1.832,94 1.375,25 1.696,31 0,93 5.506,26 31,02
OM 2.974,44 2.602,41 2.209,93 0,74 7.866,27 214,52
761 De Diputaciones,
Consejos o Cabildos Insulares CA - - - - - -
Fuente: Elaboración propia
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
234
A continuación, comentamos los casos con mayores niveles de
dispersión en los valores medios de las variables significativas (Cuadro
4.4). Como puede observarse, en los impuestos, los municipios
turísticos sistemáticamente tiene mayores coeficientes de variación;
destacan las variables: impuesto sobre el capital (0,88) e impuesto sobre
bienes inmuebles (0,88), tanto en el caso de los bienes de naturaleza
urbana (0,91) como de naturaleza rústica (1,72); igual ocurre con el
impuesto sobre el incremento del valor de los terrenos de naturaleza
urbana (1,08). Algo menor es el coeficiente de variación en el impuesto
sobre construcciones, instalaciones y obras (0,68).
En las tasas, también la dispersión es más elevada entre los
municipios turísticos: tasas por servicios generales (1,13), por
expedición de documentos (2,40) y en basura (0,98). Y se vuelve a
repetir la situación con los precios públicos (1,30).
CUADRO 4.5. CORRELACIÓN DE LAS VARIABLES DE
INGRESOS CON LOS NIVELES POBLACIONALES
Coef. correlación t prob.
MT 0.4627 0.0115
OM 0.4918 0.0146 11 Sobre el capital
CA - -
MT 0.4192 0.0211
OM 0.4514 0.0350 112 Impuesto sobre bienes inmuebles
CA - -
MT 0.4051 0.0325 11200 De naturaleza urbana
OM 0.4830 0.0228
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
235
CA 0.2683 0.6072
MT 0.3346 0.0881
OM 0.0149 0.9477 11201 De naturaleza rústica
CA -0.4800 0.2757
MT 0.5281 0.0027
OM 0.3156 0.1424 113 Impuesto sobre
vehículos de tracción mecánica
CA 0.9528 0.0003
MT 0.3286 0.0762
OM 0.0833 0.7124
114 Impuesto sobre el incremento del
valor de los terrenos de naturaleza urbana CA -0.0874 0.8369
MT 0.5286 0.0019
OM 0.7396 0.0000 13 Sobre actividades económicas
CA 0.1073 0.8004
MT 0.0327 0.8661
OM 0.3723 0.0965 282 Impuestos sobre
construcciones, instalaciones y obras
CA -0.2883 0.4886
MT 0.0292 0.8874
OM 0.1238 0.5642 31 Tasas
CA - -
MT 0.0357 0.8570
OM 0.1710 0.4354 310 Servicios generales
CA - -
MT 0.0185 0.9347
OM -0.0204 0.9379 31000 Tasas por
expedición de documentos
CA -0.3152 0.4911
MT 0.4588 0.0365 31001 Tasas generales
OM 0.0725 0.7612
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
236
CA - -
MT 0.7500 0.0001
OM 0.0726 0.7677 31001(a) Basura
CA -0.1336 0.7752
MT -0.2243 0.3283
OM 0.0431 0.8568 31001(b) Otros
CA 0.1501 0.7228
MT 0.0451 0.8233
OM -0.0091 0.9705 311 Sobre actividades económicas
CA 0.6379 0.0888
MT 0.0213 0.9212
OM -0.1152 0.6827 312 Sobre la
propiedad inmobiliaria
CA -0.1562 0.7380
MT 0.0537 0.8077
OM 0.2958 0.1929
34 Precios públicos por la prestación de
servicios o la realización de
actividades de la competencia local
CA 0.6316 0.0930
MT -0.0103 0.9708
OM 0.3770 0.0921 340 Servicios de carácter general
CA - -
MT 0.4128 0.1424
OM 0.4090 0.1030
35 Precios públicos por la utilización
privativa o el aprovechamiento
especial del dominio público local
CA -0.0220 0.9670
MT 0.3889 0.1107
OM 0.2905 0.2276
351 Que benefician o afecten a actividades económicas CA - -
35100 Ocupación í úbli
MT 0.1172 0.6655
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
237
OM -0.3347 0.2226 vía pública con mesas y sillas
CA 0.2305 0.6604
MT 0.4879 0.0400
OM 0.1373 0.5993
352 Que benefician o afectan a la
propiedad inmobiliaria CA -0.0713 0.8792
MT -0.0254 0.9153
OM 0.1084 0.6684 38 Reintegros
CA -0.4305 0.3942
MT 0.2958 0.1125
OM -0.1196 0.5778 39 Otros ingresos
CA - -
MT 0.4076 0.0348
OM 0.3632 0.1056 391 Multas
CA -0.0452 0.9153
MT 0.4353 0.0263
OM 0.2115 0.3446 392 Recargo de apremio
CA -0.6254 0.0973
MT 0.0368 0.8615
OM 0.0208 0.9437 393 Intereses de demora
CA -0.0467 0.9125
MT 0.2103 0.2735
OM -0.1875 0.4035 399 Otros ingresos diversos
CA -0.8282 0.0832
MT 0.4431 0.0161
OM 0.2422 0.2656 42 Del Estado
CA - -
420 De la Ad i i t ió
MT 0.4563 0.0147
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
238
OM 0.5169 0.0115 Administración General del Estado
CA - -
MT 0.4851 0.0140
OM 0.5597 0.0083 42000 Participación en los tributos del
Estado CA 0.5858 0.1270
MT 0.1627 0.4931
OM 0.8278 0.0009 42001 Otras transferencias
CA -0.1816 0.6669
MT 0.3037 0.1092
OM -0.0371 0.8634 45 De Comunidades Autónomas
CA - -
MT 0.4063 0.0488
OM -0.0472 0.8392
455 De la Administración General de la Comunidad
Autónoma (suma y otros)
CA 0.6653 0.0718
MT 0.0533 0.7960
OM -0.2028 0.3419 46 De Entidades locales
CA - -
MT 0.2029 0.3650
OM -0.3004 0.2766 462 Otras transferencias
CA -0.5070 0.4930
MT 0.3874 0.0378
OM 0.2177 0.3069 52 Intereses de depósitos
CA 0.0564 0.8945
MT -0.1635 0.4348
OM 0.0598 0.8022 54 Rentas de bienes inmuebles
CA -0.3381 0.4127
540 Producto del d i t d
MT -0.1025 0.6584
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
239
OM 0.1320 0.6261 arrendamiento de fincas urbanas
CA - -
MT 0.0186 0.9298
OM 0.0619 0.8265
55 Producto de concesiones y
aprovechamientos especiales CA -0.1936 0.6775
MT 0.1445 0.5433
OM -0.2870 0.3417 60 De Terrenos
CA - -
MT 0.0787 0.7890
OM 0.1176 0.6118 72 Del Estado
CA -0.6926 0.3074
MT -0.3107 0.1009
OM -0.1511 0.4912 75 De Comunidades Autónomas
CA - -
MT -0.3362 0.0931
OM -0.2137 0.3395
755 De la Administración General de la Comunidad Autónoma CA -0.6018 0.1145
MT -0.4633 0.0397
OM -0.4712 0.0201 76 De Entidades locales
CA - -
MT -0.5102 0.0305
OM -0.3901 0.0727
761 De Diputaciones,
Consejos o Cabildos Insulares CA - -
Fuente: Elaboración propia
El coeficiente de correlación entre las variables de ingresos y el
tamaño poblacional de los municipios se reproduce en el Cuadro 4.5.
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
240
Los tipos de ingresos que se ven más influidos por el tamaño de la
población, con un coeficiente de correlación superior al 0,60, y que
superan el test de la t, son los siguientes:
- Impuesto sobre vehículos de tracción mecánica (113), en el caso
de las ciudades andaluzas (0,95).
- Impuesto sobre actividades económicas (13), en el caso de los
otros municipios (0,73).
- Tasas sobre la basura (31001), en el caso de los municipios
turísticos (0,75)
- Otras transferencias (42001), en el caso de los otros municipios
(0,82).
Las cifras entre paréntesis indican los valores del coeficiente de
correlación.
4.3. DIFERENCIAS EN LOS GASTOS
Entre los municipios turísticos y los otros municipios, las
variables sobre las que se reflejan mayores diferencias (Cuadro 4.6) son
las siguientes:
- Gasto de personal funcionario (12)/ Muestra: 4.624 (36,33%)
- Gasto de personal funcionario (12)/ Menor 20.000: 4.340
(34,44%)
- Gasto de personal laboral (13)/ Muestra: 6.054 (39,37%)
- Gasto de personal laboral (13)/ Menor 20.000: 11.735 (57,75%)
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
241
- Cuotas, prestaciones y gastos sociales (16)/ Muestra: 6.444
(47,91%)
- Cuotas, prestaciones y gastos sociales (16)/ Menor 20.000: 5.050
(42,54%)
- Arrendamientos (20)/ Muestra: 426 (60,59%)
- Reparaciones, mantenimientos y conservación (21)/ Muestra:
2.959 (57,63%)
- Reparaciones, mantenimientos y conservación (21)/ Menor
20.000: 4.791 (67,45%)
- Material, suministros y otros (22)/ Menor 20.000: 8.887
(40,52%)
CUADRO 4.6. ANÁLISIS DE VARIANZA ENTRE MUNICIPIOS
TURÍSTICOS Y OTROS MUNICIPIOS (H0: µMT = µOM). PARTIDAS DE
GASTOS
Media MT Media
OM F ratio F prob.
Muestra 18326,65 10440,79 0,6824 0,4125
Menor 20.000 7393,11 9347,58 0,0979 0,7568 10 Altos cargos
Mayor 20.000 25232,05 12939,56 0,3487 0,5604
Muestra 32191,26 12386,73 2,4077 0,1295
Menor 20.000 19322,65 11343,92 0,5017 0,4896
100 Retribuciones básicas y otras remuneraciones Mayor 20.000 36150,83 14081,30 0,9475 0,3426
Muestra 12727,80 8103,82 12,9933 0,0010
Menor 20.000 12601,39 8261,62 24,8679 0,0001 12 Personal funcionario
Mayor 20.000 12818,09 7577,85 2,4454 0,1387
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
242
Muestra 15376,32 9322,15 4,8007 0,0348
Menor 20.000 20317,63 8582,60 10,1945 0,0050 13 Personal
laboral Mayor 20.000 12287,99 11787,32 0,0133 0,9097
Muestra 13450,10 7006,76 7,2779 0,0094
Menor 20.000 11871,27 6821,24 15,6799 0,0005
16 Cuotas, prestaciones y
gastos sociales a cargo del
empleador Mayor 20.000 14364,16 7377,81 1,8846 0,1820
Muestra 13324,38 6919,27 3,5976 0,0664
Menor 20.000 7183,81 6948,05 0,0145 0,9060 160 Cuotas sociales
Mayor 20.000 15882,96 6879,71 2,3139 0,1456
Muestra 9996,30 6259,67 2,5367 0,1202
Menor 20.000 6187,81 5979,93 0,0107 0,9194 16000 Seguridad social
Mayor 20.000 11356,48 6609,35 1,5248 0,2312
Muestra 703,64 277,69 5,6213 0,0226
Menor 20.000 640,25 251,90 2,5117 0,1304 20 Arrendamientos
Mayor 20.000 743,26 320,67 2,1349 0,1595
Muestra 5134,96 2175,66 7,6779 0,0077
Menor 20.000 7102,74 2311,06 6,4639 0,0176 21 Reparaciones, mantenimiento y
conservación Mayor 20.000 4052,69 1904,86 3,9849 0,0565
Muestra 26457,79 15256,35 3,4568 0,0687
Menor 20.000 21927,76 13040,40 19,0544 0,0002 22 Material, suministros y
otros Mayor 20.000 29080,44 19688,25 0,5195 0,4777
Muestra 18143,87 3756,06 1,4008 0,2469
Menor 20.000 7169,66 3964,61 0,3583 0,5616 220 Material de oficina
Mayor 20.000 21801,95 3286,81 0,5313 0,4781
Muestra 443,87 340,38 0,6123 0,4373
Menor 20.000 627,67 368,74 1,1525 0,2929
23 Indemnizaciones
por razón del servicio Mayor 20.000 333,59 283,67 0,1956 0,6620
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
243
Muestra 1409,78 1324,14 0,0410 0,8405
Menor 20.000 996,56 1612,35 0,9638 0,3356 46 A Entidades
locales Mayor 20.000 1693,87 665,36 3,0807 0,0938
Muestra 5307,43 2743,34 0,5676 0,4546
Menor 20.000 1849,02 2241,06 0,3104 0,5824 48 A familias e instituciones sin
fines de lucro Mayor 20.000 7209,56 3747,91 0,2223 0,6412
Muestra 15317,81 13329,52 0,1607 0,6901
Menor 20.000 16990,07 13744,58 0,3111 0,5822
62 Inversión nueva asociada al funcionamiento operativo de los
servicios Mayor 20.000 14349,66 12551,29 0,0409 0,8413
Muestra 879,09 1033,68 0,1242 0,7279
Menor 20.000 744,44 967,86 0,2781 0,6107 78 A familias e instituciones sin
fines de lucro Mayor 20.000 909,01 1181,78 0,1011 0,7564
En la comparación entre municipios turísticos y ciudades
andaluzas (Cuadro 4.7) sólo aparece una variable significativa:
- Indemnizaciones por razón del servicio (23)/ Mayor 20.000: 231
(69,36%) CUADRO 4.7. ANÁLISIS DE VARIANZA ENTRE MUNICIPIOS
TURÍSTICOS Y CIUDADES ANDALUZAS (H0: µMT = µCA). PARTIDAS DE
GASTOS
Media MT Media CA F ratio F prob.
Muestra 18326,65 24318,08 0,1412 0,7092 10 Altos cargos
Mayor 20.000 25232,05 24318,08 0,0022 0,9627
Muestra 9996,30 6500,99 0,7286 0,4021 16000 Seguridad social Mayor 20.000 11356,48 6500,99 1,1763 0,2924
20 Arrendamientos
Muestra 703,64 253,05 3,1835 0,0839
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
244
Arrendamientos Mayor 20.000 743,26 253,05 3,9016 0,0609
Muestra 5134,96 2799,61 1,5248 0,2247 21 Reparaciones, mantenimiento y
conservación Mayor 20.000 4052,69 2799,61 1,0463 0,3158
Muestra 26457,79 19875,10 0,3974 0,5324 22 Material, suministros y
otros Mayor 20.000 29080,44 19875,10 0,4945 0,4884
Muestra 18143,87 18584,95 0,0007 0,9792 220 Material de oficina Mayor 20.000 21801,95 18584,95 0,0284 0,8681
Muestra 443,87 102,30 2,4640 0,1248 23 Indemnizaciones
por razón del servicio
Mayor 20.000 333,59 102,30 4,8566 0,0366
Muestra 1409,78 1455,46 0,0066 0,9357 46 A Entidades locales Mayor 20.000 1693,87 1455,46 0,1231 0,7292
Muestra 5307,43 3887,05 0,0589 0,8095 48 A familias e instituciones sin
fines de lucro Mayor 20.000 7209,56 3887,05 0,2095 0,6510
Muestra 15317,81 17607,40 0,0829 0,7751 62 Inversión nueva asociada al funcionamiento operativo de los
servicios Mayor 20.000 14349,66 17607,40 0,1358 0,7156
Muestra 879,09 359,76 1,2948 0,2730 78 A familias e instituciones sin
fines de lucro Mayor 20.000 909,01 359,76 1,2407 0,2855
Fuente: Elaboración propia
A efectos de información, se añaden los estadísticos descriptivos
de los gastos (Cuadro 4.8). Si se observa el coeficiente de variación
(columna cuarta del citado cuadro), el grado de dispersión en la mayoría
de las variables tratadas es superior en los municipios turísticos respecto
a los otros municipios y a las ciudades andaluzas.
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
245
CUADRO 4.8. ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DE LOS GASTOS
Media Mediana Desv. Típ. Coef. Var. Max. Min.
MT 18.326,65 1.435,80 44.604,92 2,43 194.412,68 5,00
OM 10.440,79 1.687,54 11.439,21 1,10 29.248,60 256,10 10 Altos cargos
CA 24.318,08 24.979,82 4.192,04 0,17 28.988,73 18.562,71
MT 32.191,26 1.435,80 57.253,01 1,78 194.412,68 5,00
OM 12.386,73 18.413,61 11.509,61 0,93 29.248,60 342,40 100 Retribuciones
básicas y otras remuneraciones
CA - - - - - -
MT 12.727,80 12.273,01 4.474,36 0,35 23.138,88 1.291,93
OM 8.103,82 7.820,57 1.449,17 0,18 9.998,29 5.483,70 12 Personal funcionario
CA - - - - - -
MT 15.376,32 14.870,94 9.077,06 0,59 45.404,32 2.397,08
OM 9.322,15 7.757,28 5.689,35 0,61 20.416,58 404,91 13 Personal laboral
CA - - - - - -
MT 13.450,10 11.634,47 11.625,78 0,86 60.542,86 123,43
OM 7.006,76 7.117,97 1.242,53 0,18 9.522,24 4.295,34
16 Cuotas, prestaciones y gastos sociales a cargo del
empleador CA - - - - - -
MT 13.324,38 7.992,05 14.719,58 1,10 56.636,31 57,13
OM 6.919,27 7.029,05 819,97 0,12 8.531,62 5.231,44 160 Cuotas sociales
CA - - - - - -
MT 9.996,30 7.409,20 9.836,61 0,98 36.713,00 4,86
OM 6.259,67 6.510,27 1.514,57 0,24 8.478,88 1.038,74 16000 Seguridad social
CA 6.500,99 6.296,43 1.842,26 0,28 8.995,29 3.843,02
MT 703,64 503,86 702,73 1,00 2.669,81 24,95
OM 277,69 258,60 171,63 0,62 539,14 16,62 20 Arrendamientos
CA 253,05 203,97 141,26 0,56 551,87 124,91
21 Reparaciones, t i i t
MT 5.134,96 4.091,61 5.123,91 1,00 28.095,66 10,49
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
246
OM 2.175,66 2.127,66 1.144,33 0,53 5.535,13 506,95 mantenimiento y conservación
CA 2.799,61 1.882,29 2.774,86 0,99 8.015,32 296,98
MT 26.457,79 21.119,78 29.003,31 1,10 170.298,39 2.148,61
OM 15.256,35 15.559,32 5.792,33 0,38 27.687,65 445,59 22 Material, suministros y otros
CA 19.875,10 20.269,87 7.538,07 0,38 29.657,51 7.658,38
MT 18.143,87 691,07 43.337,88 2,39 170.214,87 5,14
OM 3.756,06 539,01 6.088,32 1,62 16.505,17 168,44 220 Material de oficina
CA 18.584,95 18.797,73 7.457,05 0,40 29.657,51 7.658,38
MT 443,87 300,90 608,34 1,37 3.427,12 0,56
OM 340,38 231,37 253,68 0,75 1.014,60 52,14 23 Indemnizaciones por razón del servicio
CA 102,30 74,22 78,73 0,77 282,57 37,66
MT 1.409,78 993,60 1.288,03 0,91 5.517,08 7,40
OM 1.324,14 893,90 1.700,72 1,28 8.349,16 25,44 46 A Entidades locales
CA 1.455,46 924,81 1.467,92 1,01 3.460,70 28,57
MT 5.307,43 1.741,40 16.347,04 3,08 92.498,06 8,87
OM 2.743,34 1.317,81 3.537,48 1,29 16.972,26 204,41 48 A familias e
instituciones sin fines de lucro
CA 3.887,05 3.039,46 2.272,42 0,58 7.054,24 1.553,41
MT 15.317,81 8.948,72 21.779,26 1,42 108.610,61 14,79
OM 13.329,52 11.506,81 10.815,05 0,81 34.465,81 315,59
62 Inversión nueva asociada al
funcionamiento operativo de los
servicios CA 17.607,40 16.893,98 9.490,53 0,54 29.059,42 2.795,63
MT 879,09 187,92 1.089,81 1,24 3.166,54 66,34
OM 1.033,68 1.125,33 1.054,64 1,02 4.087,31 3,78 78 A familias e
instituciones sin fines de lucro
CA 359,76 396,49 225,28 0,63 659,65 1,09
Fuente: Elaboración propia
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
247
Del análisis de la correlación entre las partidas de gastos y los
tamaños poblacionales de los municipios (Cuadro 4.9), sólo hay una
variable con un coeficiente de correlación superior al 0,6 y que supera
el test de la t:
- Transferencias o familias e instituciones sin fines de lucro (78),
en el caso de los otros municipios (0,66).
CUADRO 4.9. CORRELACIÓN DE LAS VARIABLES DE
GASTOS CON LOS NIVELES POBLACIONALES
Coef. correlación t prob.
MT 0.4201 0.0186
OM 0.3702 0.0820 10 Altos cargos
CA 0.2278 0.5874
MT 0.4431 0.0748
OM 0.2872 0.2068 100 Retribuciones
básicas y otras remuneraciones
CA - -
MT -0.2353 0.2685
OM 0.0560 0.8559 12 Personal funcionario
CA - -
MT -0.4637 0.0170
OM 0.5470 0.0530 13 Personal laboral
CA - -
MT 0.3424 0.0640
OM 0.3579 0.0860
16 Cuotas, prestaciones y
gastos sociales a cargo del
empleador CA - -
160 Cuotas i l
MT 0.5300 0.0287
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
248
OM -0.0217 0.9298 sociales
CA - -
MT 0.4275 0.0679
OM 0.0774 0.7603 16000 Seguridad social
CA -0.7965 0.0579
MT 0.1640 0.4234
OM -0.1626 0.5475 20 Arrendamientos
CA -0.3598 0.3813
MT -0.2488 0.1771
OM -0.0775 0.7188 21 Reparaciones, mantenimiento y
conservación CA 0.0762 0.8577
MT 0.3447 0.0621
OM 0.5793 0.0030 22 Material, suministros y otros
CA -0.6906 0.0579
MT 0.4604 0.0727
OM 0.0034 0.9911 220 Material de oficina
CA -0.7046 0.0771
MT -0.2454 0.1758
OM 0.0753 0.7265
23 Indemnizaciones
por razón del servicio CA -0.0415 0.9223
MT 0.5149 0.0060
OM -0.3641 0.0876 46 A Entidades locales
CA -0.4993 0.2540
MT 0.3947 0.0280
OM 0.1230 0.5671 48 A familias e instituciones sin
fines de lucro CA -0.2437 0.5608
62 Inversión nueva i d l
MT 0.2126 0.2593
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
249
OM 0.2561 0.2382 asociada al funcionamiento operativo de los
servicios CA -0.4537 0.2588
MT 0.2411 0.4752
OM 0.6696 0.0123 78 A familias e instituciones sin
fines de lucro CA -0.1448 0.7843
Fuente: Elaboración propia
4.4. DIFERENCIAS ENTRE LOS MUNICIPIOS TURÍSTICOS Y
LOS OTROS MUNICIPIOS
La comparación se realiza teniendo en cuenta el análisis al nivel
de capítulos del presupuesto, diferenciando los gastos e ingresos
expresados en términos per cápita, según los resultados obtenidos en el
capítulo anterior. A esto se añaden los principales resultados obtenidos
en los epígrafes anteriores, con un nivel de detalle mayor. El objetivo es
sintetizar qué variables son las que identifican en mayor medida a los
municipios turísticos frente al colectivo de los otros municipios.
Desde el punto de vista de los ingresos, al nivel de capítulos, las
variables relevantes son:
- Enajenación de inversiones reales (76,2%)
- Impuestos indirectos (71,2%)
- Tasas y otros ingresos (47,3%)
- Impuestos directos (43,7%)
En la vertiente de los gastos, se detectaron las siguientes
variables:
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
250
- Gastos financieros (44,7%)
- Gastos en bienes y servicios (36,7%)
- Gastos de personal (33%)
Los valores entre paréntesis miden la intensidad de la diferencia
que se da en las respectivas variables entre los municipios turísticos y
los otros municipios. A lo largo de esta exposición, a menos que se
especifique lo contrario, los valores que acompañan a las variables
tendrán el significado comentado.
Si tenemos en cuenta el conjunto de la muestra, las partidas
presupuestarias que con mayor notoriedad contribuyen a resaltar el
carácter de los municipios turísticos, frente a los otros municipios, se
recopilan en el Cuadro 4.10.
CUADRO 4.10. DIFERENCIAS ENTRE MUNICIPIOS TURÍSTICOS Y
OTROS MUNICIPIOS: PARTIDAS RELEVANTES
INGRESOS GASTOS
- (393) Intereses de demora: 88,73%
- (60) Enajenación de Terrenos: 85,25%
- (114) Impuesto sobre el incremento del
valor de los terrenos de naturaleza urbana:
84,75%
- (35100) Precios públicos: ocupación vía
pública con mesas y sillas: 80,47%
- (392) Recargo de apremio: 76,86%
- (310) Tasas: Servicios generales: 70,56%
- (31001) Tasas: Basura: 69,39%
- (282) Impuestos sobre construcciones,
- (20) Arrendamientos: 60,59%
- (21) Reparaciones, mantenimiento y
conservación: 57,63%
- (16) Cuotas, prestaciones y gastos sociales
a cargo del empleador: 47,91%
- (13) Personal laboral: 39,37%
- (12) Personal funcionario: 36,33%
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
251
instalaciones y obras: 69,35%
- (39) Otros ingresos: 67,91%
- (351) Precios públicos: Que benefician o
afecten a actividades económicas: 67,59%
- (35) Precios públicos por la utilización
privativa o el aprovechamiento especial del
dominio público local: 67,48%
- (31) Tasas: 67,17%
- (31001) Tasas generales: 65,35%
- (11200) IBI de naturaleza urbana: 63,15%
- (11) Impuesto sobre el capital: 61,65%
- (112) Impuesto sobre bienes inmuebles:
57,72%
- (312) Tasas sobre la propiedad
inmobiliaria: 46,44%
Fuente: Elaboración propia
Del Cuadro 4.10, merece la pena destacar el papel de aquellas
variables que además de ser significativas, según el análisis de la
varianza, tienen un valor medio elevado en los municipios turísticos.
Entre los ingresos destacan la enajenación de inversiones reales, en
especial la partida enajenación de terrenos (60), cuyo valor medio en
los municipios turísticos es de 16.150 pesetas por habitante (frente a las
11.039 pesetas por habitante de los otros municipios); entre los
impuestos directos, los impuestos sobre el capital, en esencial, el
impuesto sobre el incremento del valor de los terrenos de
naturaleza urbana (114), con un valor medio de 6.992 pesetas por
habitante (frente a las 4.845 pesetas por habitante de los otros
municipios), y el impuesto sobre bienes inmuebles de naturaleza
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
252
urbana (11200), con un valor medio de 28.421 pesetas por habitante
(frente a las 18.837 pesetas por habitantes de los otros municipios);
entre las tasas, las tasas sobre servicios generales, y en particular, las
tasas por recogida de basura (31001), con un valor de 8.331 pesetas
por habitante (frente a los 5.488 pesetas por habitante de los otros
municipios), y las tasas sobre la propiedad inmobiliaria (312), con un
valor de 3.962 pesetas por habitante (frente a las 1.833 pesetas por
habitante de los otros municipios); y entre los impuestos indirectos, el
impuesto sobre construcciones, instalaciones y obras (282), con un
valor medio de 10.042 pesetas por habitante (frente a las 8.626 pesetas
por habitante de los otros municipios).
En cuanto a los gastos, la intensidad con la que se diferencian los
municipios turísticos y los otros municipios es menor, tanto por el
número de partidas significativas que aparecen, a efectos del análisis de
la varianza, como por la menor intensidad de la diferencia (porcentaje
recogido en el citado cuadro) que se aprecia en las partidas de gastos
respecto a los ingresos. Teniendo en cuenta la significación de la
variable y el nivel del valor medio, cabe destacar las siguientes
variables de gastos: reparaciones, mantenimientos y conservación
(21), con un valor medio en los municipios turísticos de 5.134 pesetas
por habitante (frente a las 4.091 pesetas por habitantes de los otros
municipios); cuotas, prestaciones y gastos sociales (16), con un valor
de 13.450 pesetas por habitante (frente a las 11.634 pesetas por
habitante de los otros municipios). Los gastos de personal laboral (13) y
gastos de personal funcionario (12), aun cuando son elevados, las
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
253
diferencias entre los municipios turísticos y los otros municipios son
menos intensas.
Si en lugar de centrar la atención en el conjunto de municipios
que conforman la muestra, lo hacemos sólo en los municipios turísticos
y otros municipios, con población inferior a 20.000 habitantes, las
variables significativas son las que aparecen en el Cuadro 4.11. En este
caso, las variables a reseñar, según su grado de significación y su valor
medio, son las siguientes: en el capítulo de enajenación de inversiones
reales, la enajenación de terrenos (60), cuyo valor medio en los
municipios turísticos con menos de 20.000 habitantes es de 14.831
pesetas por habitante (frente a las 2.923 pesetas por habitante de los
otros municipios); en las tasas, las tasas generales (31001), y en
especial las tasas por recogida de basuras, con un valor de 4.584 pesetas
por habitante (frente a las 2.352 pesetas por habitante de los otros
municipios); entre los impuestos directos, el impuesto sobre el
incremento del valor de los terrenos de naturaleza urbana (114), con un
valor medio de 5.176 pesetas por habitante (frente a las 1.077 pesetas
por habitante de los otros municipios), y el impuesto sobre bienes
inmuebles de naturaleza urbana (11200), con un valor medio de 21.649
pesetas por habitante (frente a las 9.113 de los otros municipios); y
entre los impuestos indirectos, merece la pena destacar el impuesto
sobre construcciones, instalaciones y obras (282), con un valor desde
9.203 pesetas por habitante (frente a las 2.615 pesetas por habitante de
los otros municipios).
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
254
CUADRO 4.11. DIFERENCIAS ENTRE MUNICIPIOS TURÍSTICOS Y
OTROS MUNICIPIOS: PARTIDAS RELEVANTES.
CASO DE MUNICIPIOS < 20.000 HABITANTES
INGRESOS GASTOS
- (35100) Precios públicos: ocupación vía
pública con mesas y sillas: 85,15%
- (60) Enajenación de terrenos: 80,29%
- (310) Tasas: servicios generales: 80,28%
- (114) Impuesto sobre el incremento del
valor de los terrenos de naturaleza urbana:
79,19%
- (392) Recargo de apremio: 72,82%
- (31) Tasas: 72,41%
- (282) Impuestos sobre construcciones,
instalaciones y obras: 71,58%
- (52) Intereses de depósitos: 63,60%
- (11200) IBI de naturaleza urbana: 57,9%
- (31001) Tasas generales: 54,85%
- (11) Impuesto sobre el capital: 50,87%
- (112) Impuesto sobre bienes inmuebles:
50,93%
- (31001) Tasas: Basura: 48,69%
- (21) Reparaciones, mantenimiento y
conservación: 67,45%
- (13) Personal laboral: 57,75%
- (16) Cuotas, prestaciones y gastos sociales
a cargo del empleador: 42,54%
- (22) Material, suministros y otros: 40,52%
- (12) Personal funcionario: 34,44%
Fuente: Elaboración propia
De los gastos contemplados en el Cuadro 4.11, son significativos
y con alto valor medio, los siguientes: gasto en reparaciones,
mantenimiento y conservación, con un valor medio en los municipios
turísticos de menor tamaño (menos de 20.000 habitantes) de 7.102
pesetas por habitante (frente a las 2.175 pesetas por habitante de los
otros municipios); gastos de personal laboral (13), con un valor de
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
255
20.317 pesetas por habitante (frente a las 8.582 pesetas por habitante); y
las cuotas, prestaciones y gastos sociales (16), con un valor medio de
11.871 pesetas por habitante (frente a las 6.821 pesetas por habitante de
los otros municipios).
Los resultados, cuando la comparación es entre municipios
turísticos y otros municipios con poblaciones superiores a 20.000
habitantes, se detallan en el cuadro 4.12. En el citado cuadro todas las
variables incluidas son significativas según el análisis de varianza y con
un elevado valor medio. El impuesto sobre el incremento del valor de
los terrenos de naturaleza urbana (114) presenta un valor medio en los
municipios turísticos con más de 20.000 habitantes de 8.203 pesetas por
habitante (frente a las 1.048 pesetas por habitantes de los otros
municipios); las tasas por recogida de basuras (31001), con un valor de
11.452 pesetas por habitante (frente a las 2.823 pesetas por habitante de
los otros municipios); y el impuesto sobre construcciones, instalaciones
y obras (282), con un valor de 10.554 pesetas por habitante (frente a las
4.001 pesetas por habitante de los otros municipios). Destacar,
asimismo, que no se registran diferencias significativas en las variables
del gasto entre municipios turísticos y otros municipios con poblaciones
superiores a los 20.000 habitantes.
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
256
CUADRO 4.12. DIFERENCIAS ENTRE MUNICIPIOS TURÍSTICOS Y
OTROS MUNICIPIOS: PARTIDAS RELEVANTES.
CASO DE MUNICIPIOS > 20.000 HABITANTES
INGRESOS GASTOS
- (114) Impuesto sobre el incremento del
valor de los terrenos de naturaleza urbana:
87,22%
- (31001) Tasas: Basura: 75,34%
- (282) Impuestos sobre construcciones,
instalaciones y obras: 62%
Fuente: Elaboración propia
De la observación directa de los Cuadros 4.10, 4.11 y 4.12 se
deducen algunas conclusiones interesantes. Los resultados del Cuadro
4.10 permiten afirmar que existen diferencias notables entre los
municipios turísticos y el colectivo de otros municipios, tanto por el
número de variables significativas que aparecen en el cuadro como por
la intensidad de las diferencias (expresadas en porcentajes). Las
diferencias son más notorias en las partidas de ingresos, por el mayor
número de variables implicadas y por la intensidad de las mismas,
respecto a los gastos. Las variables relevantes, que sustentan tales
diferencias, se han citado con detalle en el epígrafe actual.
Si el análisis se realiza teniendo en cuenta el tamaño de los
municipios, según sean superiores o inferiores a los 20.000 habitantes,
los datos de los Cuadros 4.11 y 4.12 indican que las diferencias
sustanciales de dan fundamentalmente entre los municipios turísticos y
los otros municipios, en el caso de los municipios con menos de 20.000
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
257
habitantes. El contenido del Cuadro 4.12 es bien elocuente en este
sentido, y apunta que las diferencias son débiles entre los municipios
turísticos de mayor tamaño (más de 20.000 habitantes) y los otros
municipios también con más de 20.000 habitantes.
Por último, advertir que en los Cuadros 4.10, 4.11 y 4.12 se
incluyen partidas presupuestarias con diferentes niveles de
desagregación. Siempre que ha sido posible, hemos analizado las
distintas variables con el máximo nivel de detalle que nos permitió la
información suministrada por los municipios sobre sus liquidaciones
presupuestarias. La ventaja de esta presentación es que se puede leer tal
información con el nivel de agregación que interese en cada momento
en función del tema tratado.
4.5. DIFERENCIAS ENTRE LOS MUNICIPIOS TURÍSTICOS Y
LAS CIUDADES ANDALUZAS
Este epígrafe tiene la misma orientación, y persigue el mismo
objetivo, que el epígrafe anterior, para el caso de los municipios
turísticos y las ciudades andaluzas.
Las variables significativas, según el análisis de varianza, por el
lado de los ingresos, y al nivel de capítulos, son las siguientes:
- Impuestos indirectos (77,1%)
- Tasas y otros ingresos (49,3%)
- Transferencias corrientes (-18,5%)
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
258
Por el lado de los gastos, las variables relevantes son las
siguientes:
- Transferencias de capital (-150%)
- Transferencias corrientes (-133%)
- Inversiones reales (58,8%)
- Gastos de personal (33,1%)
La intensidad de la diferencia es relativamente baja en las
transferencias corrientes (por el lado de los ingresos) y en el gasto de
personal.
En el ámbito de la muestra, el Cuadro 4.13 incorpora con un
mayor detalle el conjunto de variables, de ingresos y de gastos, que
sirven para identificar a los municipios turísticos frente a las ciudades
andaluzas.
CUADRO 4.13. DIFERENCIAS ENTRE MUNICIPIOS TURÍSTICOS Y
CIUDADES ANDALUZAS: PARTIDAS RELEVANTES.
INGRESOS GASTOS
- (11201) IBI de naturaleza rústica: -381% - (311) Tasas sobre actividades económicas: 99% - (282) Impuestos sobre construcciones, instalaciones y obras: 78,4% - (312) Tasas sobre la propiedad inmobiliaria: 63,04%
Fuente: Elaboración propia
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
259
Del Cuadro 4.13 se desprende que las diferencias entre los
municipios turísticos y las ciudades andaluzas se producen sólo por el
lado de los ingresos. Si se tiene en cuenta el número de variables de este
cuadro y se compara con el Cuadro 4.10, que contiene las variables que
distinguen a los municipios turísticos de los otros municipios, se puede
concluir que las diferencias entre los municipios turísticos y las
ciudades andaluzas son menos sustanciales.
Las variables del Cuadro 4.13 que son significativas, a efectos del
análisis de varianza, y que tienen valores medios elevados, son los
siguientes: impuesto sobre bienes inmuebles de naturaleza rústica
(11201), con un valor medio de los municipios turísticos de sólo 1.304
pesetas por habitante (frente a las 6.273 pesetas por habitante de las
ciudades andaluzas); el impuesto sobre construcciones, instalaciones
y obras (282), con un valor de 10.042 pesetas por habitante (frente a las
2.169 pesetas por habitante de las ciudades andaluzas); y las tasas
sobre la propiedad inmobiliaria (312), con un valor medio de 5.355
pesetas por habitante (frente a las 1.979 pesetas por habitante de las
ciudades andaluzas).
Puede observarse cómo las variables que al nivel de capítulo, que
representan un mayor grado de agregación, aparecían como
significativas (transferencias de capital, transferencias corrientes,
inversiones reales y gastos de personal) no figuran en el Cuadro 4.13 al
analizar sus componentes. No obstante, debe entenderse que tales
variables mantienen sus cualidades, y por tanto su significación, cuando
son tratados como tales agregados, de acuerdo con el análisis de
varianza.
CAPÍTULO IV — § IV
—————————————
260
Por su parte, los resultados de la comparación entre los
municipios turísticos con más de 20.000 habitantes y las ciudades
andaluzas se detallan en el Cuadro 4.14. Su contenido pone de
manifiesto que las diferencias son insignificantes, o muy débiles.
Esto es válido al nivel de mayor desagregación con el que se
trabaja en este capítulo en relación con el anterior.
CUADRO 4.14. DIFERENCIAS ENTRE MUNICIPIOS TURÍSTICOS Y
CIUDADES ANDALUZAS: PARTIDAS RELEVANTES.
CASO DE MUNICIPIOS > 20.000 HABITANTES
INGRESOS GASTOS
- (311) Tasas sobre actividades económicas: 98,98% - (282) Impuestos sobre construcciones, instalaciones y obras: 79,44%
- (23) Indemnizaciones por razón del servicio: 69,36%
Fuente: Elaboración propia
CAPÍTULO V
ANÁLISIS Y CLASIFICACIÓN DE LOS MUNICIPIOS
TURÍSTICOS EN ANDALUCÍA
CAPÍTULO V — § V
—————————————
262
5.1. INTRODUCCIÓN
En este capítulo se cambia la orientación, desde el estudio de las
diferencias de los municipios turísticos respecto al resto de municipios
hacia el análisis de las diferencias entre los propios municipios
turísticos. A lo largo de la investigación, en múltiples apartados, se ha
podido detectar que los niveles de dispersión en los valores medios de
un conjunto de variables, relativas a los municipios turísticos, son
elevados y ello es síntoma de una variedad de circunstancias y de una
cierta heterogeneidad en las partidas presupuestarias de estos
municipios.
Los resultados avalan, como se ha demostrado, la existencia de
diferencias significativas entre los municipios turísticos y el resto de los
municipios, en especial en las variables representativas de los ingresos
presupuestarios. Pero también indican, y sobre ello vamos a centrar la
atención, que la figura del municipio turístico o la idea de un municipio
turístico representativo es difícil de alcanzar, por lo menos desde la
vertiente desde la que se está llevando a cabo el trabajo. Desde el punto
de vista del presupuesto municipal, sería más correcto hablar de
tipologías de municipios turísticos. Otra cuestión, muy distinta, sería el
estudio y clasificación de los municipios turísticos atendiendo a las
características de la oferta y la demanda turística en el término
municipal.
Los cuadros 5.1 y 5.2 reflejan la alta dispersión, según los
coeficientes de variación, de los valores medios de las partidas de
gastos y de ingresos. En cuatro variables, este coeficiente llega a
CAPÍTULO V — § V
—————————————
263
superar la unidad. Los datos se refieren a los ingresos no financieros per
cápita y los gatos no financieros per cápita de la muestra compuesta por
39 municipios turísticos. Esto nos abre las puertas hacia el estudio de
las características internas del colectivo de municipios turísticos.
CUADRO 5.1. ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DE LOS INGRESOS NO
FINANCIEROS PER CAPITA EN LOS MUNICIPIOS TURÍSTICOS
Media Mediana Desv. Típ. Coef. Var. Max. Min.
INFpc0 Ingresos no financieros
117.917,91 111.764,38 43.416,53 0,368 256.070,3 62.036,6
INFpc1 Imp. Dir. 35.906,63 32.951,37 17.230,64 0,480 86.385,8 11.809,5
INFpc2 Imp. Ind. 8.293,97 5.394,89 6.807,60 0,821 29.104,3 0
INFpc3 Tasas y
otros ingr. 24.405,11 18.812,90 14.978,33 0,614 77.440,9 3.904,6
INFpc4 Transf.
corrientes 25.410,40 24.353,18 4.753,29 0,187 29.249,5 16.152,1
INFpc5 Ingr. Patrimon. 2.096,50 1.015,14 3.222,67 1,537 16.598,9 4,0
INFpc6 Enaj.
inver. reales 7.961,43 901,63 13.005,09 1,634 49.584,7 0
INFpc7 Transf. capital 13.843,87 9.254,97 17.960,73 1,297 93.960,4 0
Fuente: Elaboración propia
CUADRO 5.2. ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DE LOS GASTOS NO
FINANCIEROS PER CAPITA EN LOS MUNICIPIOS TURÍSTICOS
Media Mediana Desv. Típ. Coef. Var. Max. Min. GNFpc0
Gastos no financieros
112.055,97 107.745,89 37.761,09 0,337 220.071,7 57.810,3
GNFpc1 Gastos personal 43.923,03 44.761,10 14.660,87 0,334 77.757,3 20.902,0
CAPÍTULO V — § V
—————————————
264
GNFpc2 Gastos en b. c. y s.
28.723,47 26.073,17 13.074,33 0,455 74.575,38 8.398,6
GNFpc3 Gastos fin.
4.617,57 3.297,19 4.609,83 0,998 24.634,2 244,0
GNFpc4 Transf.
corrientes 6.734,77 5.518,30 5.091,95 0,756 20.903,6 295,7
GNFpc5 Inversiones
reales 26.123,49 24.387,29 17.255,56 0,661 74.469,0 1.870,7
GNFpc6 Transf. capital 1.933,63 865,10 3.051,06 1,578 16.295,0 0
Fuente: Elaboración propia
Nuestro propósito es poner de manifiesto la amplia variedad de
circunstancias que se dan entre los municipios turísticos. Por ello, con
la aplicación de un análisis cluster pretendemos clasificar, con criterios
objetivos, a los municipios turísticos. Estableceremos un tipología de
tales municipios apoyándonos en las variables presupuestarias.
Hasta este momento el hilo conductor de toda la investigación ha
sido la situación presupuestaria de los municipios. A partir de ella, se
han establecido las características diferenciales entre los municipios
turísticos, el resto de los municipios y las ciudades de Andalucía.
También utilizaremos las variables de ingresos y de gastos para obtener
una tipología de municipios entre la muestra de los 39 municipios
turísticos.
Pero el objetivo no consiste, únicamente, en lograr una
clasificación de los municipios turísticos. También queremos resaltar la
idea de que, si bien las variables presupuestarias sirven para clasificar
los municipios turísticos, no existe una relación directa y completa entre
las estructuras presupuestarias y la naturaleza turística de los
CAPÍTULO V — § V
—————————————
265
municipios. Es decir, utilizando las variables presupuestarias se puede
alcanzar una clasificación o tipología de municipios turísticos, pero no
podemos aspirar a que tal clasificación sea capaz también de agrupar en
su totalidad a los municipios según sus niveles de desarrollo turístico.
Para demostrar lo anterior, y evitar una identificación fácil entre
las estructuras presupuestarias y las estructuras turísticas en los
municipios, realizaremos un análisis cluster con las variables
presupuestarias y después repetiremos el ejercicio utilizando variables
turísticas. Las diferencias en las clasificaciones servirán para confirmar
nuestra postura en la cuestión comentada.
Aunque las variables presupuestarias, mediante la aplicación del
análisis cluster, no sean capaces de explicar por si solas las diferencias
en los niveles de actividad turística de los municipios, parece lógico
admitir que ambas estructuras, la presupuestaria y la turística, se
superponen en alguna medida. Y aunque la estructura presupuestaria no
determina la estructura turística sí existen relaciones entre ellas. Para
medir la intensidad de estas relaciones se comparan las matrices de
distancias de las variables presupuestarias y de las variables turísticas.
5.2. CLASIFICACIÓN DE LOS MUNICIPIOS TURÍSTICOS SEGÚN
LAS VARIABLES PRESUPUESTARIAS
A los efectos de la clasificación se utiliza el análisis de
conglomerado (análisis cluster). Este método permite clasificar en dos o
más grupos al conjunto de municipios turísticos de la muestra,
CAPÍTULO V — § V
—————————————
266
basándose en la similitud para un conjunto de características
especificadas.
Una de las primeras cuestiones a resolver es el de las variables
que se van a seleccionar, puesto que esta elección puede condicionar, en
buena medida, los resultados del análisis. En función del estudio
realizado hasta este momento, parece razonable incluir las siguientes
variables presupuestarias: impuestos directos, impuestos indirectos,
tasas y otros ingresos, ingresos por transferencias corrientes, ingresos
por transferencias de capital, gastos de personal, gastos en bienes
corrientes y gastos en inversiones reales.
Por los objetivos del análisis, y teniendo en cuenta la naturaleza
de las variables, se decidió emplear tales variables para la muestra de
los 39 municipios turísticos según sus valores monetarios absolutos, en
lugar de considerarlas en términos per capita.
Aunque en el análisis de conglomerados existen dos técnicas
diferentes, el análisis de conglomerados jerárquicos y el análisis de
conglomerados de la K medias, nosotros emplearemos un
procedimiento que implica el uso de ambas técnicas. En primer lugar,
se aplica el análisis de conglomerados jerárquicos para determinar el
número de conglomerados o grupos que resulta idóneo. También se
calculan los centroides, valores medios del conjunto de variables para
cada uno de los grupos, correspondientes a la solución elegida. A
continuación, se utiliza el método de los conglomerados de las K
medias introduciendo el número de conglomerados que se consideró
idóneo según el análisis de conglomerados jerárquicos. Y se emplean
los centroides obtenidos con la anterior técnica como punto de partida,
CAPÍTULO V — § V
—————————————
267
convirtiéndose en los centroides iniciales a partir de los cuales
comienza el proceso de agrupamiento de los municipios turísticos.
En el análisis de conglomerados jerárquicos, se utiliza como
método de conglomeración la denominada “vinculación de Ward”, y
entre las diferentes alternativas de medidas de distancia se eligió la
“distancia euclídea al cuadrado” (con escala cambiada, de 0 a 1).
Los resultados de la aplicación aparecen en los Cuadros 5.3 a 5.6.
CAPÍTULO V — § V
—————————————
268
CUADRO 5.3. MATRIZ DE DISTANCIAS
1:IRUELA
(LA) 2:OJEN 3:FRIGILIANA 4:CASARES 5:LANJARON
1:IRUELA (LA) 0,000 0,000 0,000 0,002 0,000 2:OJEN 0,000 0,000 0,000 0,001 0,000 3:FRIGILIANA 0,000 0,000 0,000 0,001 0,000 4:CASARES 0,002 0,001 0,001 0,000 0,001 5:LANJARON 0,000 0,000 0,000 0,001 0,000 6:MONACHIL 0,004 0,003 0,003 0,002 0,002 7:PULPI 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 8:MANILVA 0,011 0,009 0,009 0,007 0,008 9:ARACENA 0,011 0,010 0,009 0,008 0,011 10:VERA 0,004 0,003 0,003 0,002 0,003 11:SALOBREÑA 0,012 0,010 0,010 0,006 0,009 12:PUNTA UMBRIA 0,036 0,032 0,033 0,025 0,031 13:TORROX 0,013 0,011 0,011 0,008 0,010 14:CARTAYA 0,038 0,035 0,034 0,029 0,033 15:CHIPIONA 0,045 0,040 0,040 0,031 0,038 16:ALMONTE 0,168 0,165 0,159 0,150 0,165 17:CONIL DE LA FRONTERA 0,017 0,015 0,015 0,011 0,014 18:LEPE 0,062 0,058 0,058 0,050 0,059 19:GUADIX 0,023 0,021 0,020 0,017 0,020 20:ADRA 0,030 0,027 0,027 0,021 0,025 21:RINCON DE LA VICTORI 0,065 0,059 0,060 0,051 0,056 22:BARBATE 0,029 0,025 0,026 0,020 0,023 23:ROTA 0,108 0,102 0,101 0,088 0,098 24:BENALMADENA 0,456 0,444 0,447 0,422 0,443 25:RONDA 0,054 0,051 0,050 0,044 0,049 26:PUERTO REAL 0,135 0,129 0,129 0,117 0,123 27:TORREMOLINOS 0,341 0,328 0,328 0,303 0,325 28:MIJAS 0,477 0,461 0,463 0,431 0,457 29:ANTEQUERA 0,069 0,066 0,065 0,059 0,062 30:ESTEPONA 0,266 0,254 0,254 0,228 0,248 31:ROQUETAS DE MAR 0,226 0,218 0,218 0,198 0,214 32:FUENGIROLA 0,322 0,310 0,313 0,291 0,306 33:MOTRIL 0,261 0,252 0,252 0,231 0,246 34:EJIDO (EL) 0,357 0,347 0,348 0,323 0,345 35:VELEZ MALAGA 0,338 0,330 0,329 0,310 0,322 36:CHICLANA DE LA FRONT 0,380 0,369 0,369 0,344 0,367 37:SANLUCAR DE BARRAMED 0,222 0,214 0,212 0,194 0,206 38:PUERTO DE SANTA MARÍ 1,000 0,981 0,983 0,944 0,970 39:SAN FERNANDO 0,373 0,363 0,363 0,340 0,354
CAPÍTULO V — § V
—————————————
269
6:MONACHIL 7:PULPI 8:MANILVA 9:ARACENA 10:VERA 1:IRUELA (LA) 0,004 0,001 0,011 0,011 0,004 2:OJEN 0,003 0,001 0,009 0,010 0,003 3:FRIGILIANA 0,003 0,001 0,009 0,009 0,003 4:CASARES 0,002 0,001 0,007 0,008 0,002 5:LANJARON 0,002 0,001 0,008 0,011 0,003 6:MONACHIL 0,000 0,001 0,002 0,008 0,001 7:PULPI 0,001 0,000 0,006 0,008 0,001 8:MANILVA 0,002 0,006 0,000 0,009 0,003 9:ARACENA 0,008 0,008 0,009 0,000 0,005 10:VERA 0,001 0,001 0,003 0,005 0,000 11:SALOBREÑA 0,003 0,006 0,002 0,005 0,003 12:PUNTA UMBRIA 0,017 0,024 0,011 0,017 0,017 13:TORROX 0,004 0,008 0,003 0,005 0,004 14:CARTAYA 0,021 0,028 0,017 0,014 0,019 15:CHIPIONA 0,022 0,032 0,016 0,027 0,025 16:ALMONTE 0,139 0,152 0,123 0,098 0,131 17:CONIL DE LA FRONTERA 0,006 0,010 0,004 0,007 0,005 18:LEPE 0,042 0,048 0,034 0,025 0,037 19:GUADIX 0,012 0,015 0,011 0,005 0,009 20:ADRA 0,014 0,020 0,011 0,014 0,014 21:RINCON DE LA VICTORI 0,037 0,049 0,025 0,042 0,039 22:BARBATE 0,012 0,019 0,009 0,018 0,014 23:ROTA 0,072 0,088 0,054 0,069 0,072 24:BENALMADENA 0,387 0,411 0,339 0,357 0,380 25:RONDA 0,033 0,040 0,026 0,027 0,032 26:PUERTO REAL 0,094 0,111 0,074 0,093 0,096 27:TORREMOLINOS 0,275 0,303 0,242 0,258 0,277 28:MIJAS 0,395 0,432 0,352 0,385 0,401 29:ANTEQUERA 0,045 0,052 0,033 0,039 0,042 30:ESTEPONA 0,205 0,234 0,182 0,207 0,215 31:ROQUETAS DE MAR 0,174 0,194 0,146 0,160 0,172 32:FUENGIROLA 0,257 0,282 0,221 0,248 0,259 33:MOTRIL 0,203 0,225 0,177 0,195 0,207 34:EJIDO (EL) 0,297 0,316 0,264 0,268 0,294 35:VELEZ MALAGA 0,273 0,299 0,236 0,261 0,274 36:CHICLANA DE LA FRONT 0,315 0,337 0,281 0,281 0,311 37:SANLUCAR DE BARRAMED 0,168 0,192 0,150 0,168 0,176 38:PUERTO DE SANTA MARÍ 0,880 0,931 0,812 0,863 0,887 39:SAN FERNANDO 0,304 0,328 0,270 0,294 0,306
CAPÍTULO V — § V
—————————————
270
11:SALOBREÑA 12:PUNTA UMBRIA 13:TORROX 14:CARTAYA 15:CHIPIONA
1:IRUELA (LA) 0,012 0,036 0,013 0,038 0,045 2:OJEN 0,010 0,032 0,011 0,035 0,040 3:FRIGILIANA 0,010 0,033 0,011 0,034 0,040 4:CASARES 0,006 0,025 0,008 0,029 0,031 5:LANJARON 0,009 0,031 0,010 0,033 0,038 6:MONACHIL 0,003 0,017 0,004 0,021 0,022 7:PULPI 0,006 0,024 0,008 0,028 0,032 8:MANILVA 0,002 0,011 0,003 0,017 0,016 9:ARACENA 0,005 0,017 0,005 0,014 0,027 10:VERA 0,003 0,017 0,004 0,019 0,025 11:SALOBREÑA 0,000 0,007 0,000 0,011 0,011 12:PUNTA UMBRIA 0,007 0,000 0,008 0,008 0,004 13:TORROX 0,000 0,008 0,000 0,009 0,011 14:CARTAYA 0,011 0,008 0,009 0,000 0,011 15:CHIPIONA 0,011 0,004 0,011 0,011 0,000 16:ALMONTE 0,110 0,089 0,110 0,070 0,096 17:CONIL DE LA FRONTERA 0,001 0,005 0,001 0,006 0,008 18:LEPE 0,024 0,012 0,024 0,013 0,022 19:GUADIX 0,005 0,010 0,005 0,004 0,016 20:ADRA 0,005 0,003 0,005 0,004 0,005 21:RINCON DE LA VICTORI 0,022 0,007 0,022 0,015 0,005 22:BARBATE 0,005 0,005 0,005 0,007 0,004 23:ROTA 0,050 0,023 0,051 0,031 0,020 24:BENALMADENA 0,331 0,246 0,333 0,278 0,258 25:RONDA 0,018 0,011 0,018 0,010 0,014 26:PUERTO REAL 0,070 0,038 0,069 0,041 0,035 27:TORREMOLINOS 0,226 0,166 0,224 0,185 0,151 28:MIJAS 0,340 0,257 0,339 0,289 0,238 29:ANTEQUERA 0,028 0,016 0,028 0,015 0,020 30:ESTEPONA 0,169 0,120 0,169 0,136 0,096 31:ROQUETAS DE MAR 0,137 0,084 0,138 0,096 0,084 32:FUENGIROLA 0,212 0,149 0,212 0,174 0,143 33:MOTRIL 0,164 0,112 0,167 0,124 0,104 34:EJIDO (EL) 0,248 0,177 0,254 0,208 0,188 35:VELEZ MALAGA 0,229 0,167 0,231 0,176 0,162 36:CHICLANA DE LA FRONT 0,261 0,190 0,263 0,208 0,193 37:SANLUCAR DE BARRAMED 0,137 0,097 0,139 0,100 0,081 38:PUERTO DE SANTA MARÍ 0,798 0,670 0,799 0,702 0,648 39:SAN FERNANDO 0,255 0,186 0,258 0,204 0,180
CAPÍTULO V — § V
—————————————
271
16:ALMONTE 17:CONIL DE LA FR. 18:LEPE 19:GUADIX 20:ADRA
1:IRUELA (LA) 0,168 0,017 0,062 0,023 0,030 2:OJEN 0,165 0,015 0,058 0,021 0,027 3:FRIGILIANA 0,159 0,015 0,058 0,020 0,027 4:CASARES 0,150 0,011 0,050 0,017 0,021 5:LANJARON 0,165 0,014 0,059 0,020 0,025 6:MONACHIL 0,139 0,006 0,042 0,012 0,014 7:PULPI 0,152 0,010 0,048 0,015 0,020 8:MANILVA 0,123 0,004 0,034 0,011 0,011 9:ARACENA 0,098 0,007 0,025 0,005 0,014 10:VERA 0,131 0,005 0,037 0,009 0,014 11:SALOBREÑA 0,110 0,001 0,024 0,005 0,005 12:PUNTA UMBRIA 0,089 0,005 0,012 0,010 0,003 13:TORROX 0,110 0,001 0,024 0,005 0,005 14:CARTAYA 0,070 0,006 0,013 0,004 0,004 15:CHIPIONA 0,096 0,008 0,022 0,016 0,005 16:ALMONTE 0,000 0,100 0,058 0,080 0,089 17:CONIL DE LA FRONTERA 0,100 0,000 0,019 0,003 0,002 18:LEPE 0,058 0,019 0,000 0,015 0,014 19:GUADIX 0,080 0,003 0,015 0,000 0,004 20:ADRA 0,089 0,002 0,014 0,004 0,000 21:RINCON DE LA VICTORI 0,092 0,017 0,022 0,024 0,011 22:BARBATE 0,106 0,003 0,024 0,008 0,002 23:ROTA 0,065 0,042 0,032 0,046 0,030 24:BENALMADENA 0,202 0,311 0,206 0,312 0,280 25:RONDA 0,071 0,013 0,011 0,010 0,009 26:PUERTO REAL 0,076 0,058 0,042 0,061 0,042 27:TORREMOLINOS 0,144 0,210 0,146 0,214 0,186 28:MIJAS 0,230 0,320 0,247 0,332 0,286 29:ANTEQUERA 0,070 0,021 0,014 0,018 0,015 30:ESTEPONA 0,140 0,157 0,132 0,166 0,131 31:ROQUETAS DE MAR 0,087 0,122 0,070 0,121 0,097 32:FUENGIROLA 0,156 0,196 0,133 0,202 0,170 33:MOTRIL 0,101 0,150 0,102 0,149 0,119 34:EJIDO (EL) 0,143 0,234 0,141 0,232 0,201 35:VELEZ MALAGA 0,119 0,210 0,152 0,207 0,179 36:CHICLANA DE LA FRONT 0,126 0,243 0,146 0,235 0,209 37:SANLUCAR DE BARRAMED 0,094 0,125 0,103 0,124 0,097 38:PUERTO DE SANTA MARÍ 0,537 0,765 0,634 0,768 0,705 39:SAN FERNANDO 0,175 0,236 0,165 0,234 0,198
CAPÍTULO V — § V
—————————————
272
21:RINCON
DE LA VICTORIA
22:BARBATE 23:ROTA 24:BENALMADENA 25:RONDA
1:IRUELA (LA) 0,065 0,029 0,108 0,456 0,054 2:OJEN 0,059 0,025 0,102 0,444 0,051 3:FRIGILIANA 0,060 0,026 0,101 0,447 0,050 4:CASARES 0,051 0,020 0,088 0,422 0,044 5:LANJARON 0,056 0,023 0,098 0,443 0,049 6:MONACHIL 0,037 0,012 0,072 0,387 0,033 7:PULPI 0,049 0,019 0,088 0,411 0,040 8:MANILVA 0,025 0,009 0,054 0,339 0,026 9:ARACENA 0,042 0,018 0,069 0,357 0,027 10:VERA 0,039 0,014 0,072 0,380 0,032 11:SALOBREÑA 0,022 0,005 0,050 0,331 0,018 12:PUNTA UMBRIA 0,007 0,005 0,023 0,246 0,011 13:TORROX 0,022 0,005 0,051 0,333 0,018 14:CARTAYA 0,015 0,007 0,031 0,278 0,010 15:CHIPIONA 0,005 0,004 0,020 0,258 0,014 16:ALMONTE 0,092 0,106 0,065 0,202 0,071 17:CONIL DE LA FRONTERA 0,017 0,003 0,042 0,311 0,013 18:LEPE 0,022 0,024 0,032 0,206 0,011 19:GUADIX 0,024 0,008 0,046 0,312 0,010 20:ADRA 0,011 0,002 0,030 0,280 0,009 21:RINCON DE LA VICTORI 0,000 0,010 0,011 0,211 0,012 22:BARBATE 0,010 0,000 0,034 0,302 0,012 23:ROTA 0,011 0,034 0,000 0,161 0,027 24:BENALMADENA 0,211 0,302 0,161 0,000 0,237 25:RONDA 0,012 0,012 0,027 0,237 0,000 26:PUERTO REAL 0,017 0,045 0,012 0,142 0,032 27:TORREMOLINOS 0,124 0,192 0,086 0,074 0,144 28:MIJAS 0,201 0,292 0,143 0,067 0,250 29:ANTEQUERA 0,012 0,019 0,023 0,210 0,003 30:ESTEPONA 0,084 0,130 0,049 0,157 0,119 31:ROQUETAS DE MAR 0,059 0,109 0,029 0,066 0,078 32:FUENGIROLA 0,107 0,177 0,078 0,041 0,130 33:MOTRIL 0,078 0,127 0,048 0,090 0,092 34:EJIDO (EL) 0,159 0,225 0,115 0,029 0,172 35:VELEZ MALAGA 0,122 0,188 0,082 0,067 0,140 36:CHICLANA DE LA FRONT 0,160 0,229 0,113 0,030 0,165 37:SANLUCAR DE BARRAMED 0,065 0,098 0,040 0,170 0,081 38:PUERTO DE SANTA MARÍ 0,570 0,716 0,474 0,184 0,624 39:SAN FERNANDO 0,139 0,208 0,104 0,062 0,156
CAPÍTULO V — § V
—————————————
273
26:PUERTO REAL 27:TORREMOLINOS 28:MIJAS 29:ANTEQUERA 30:ESTEPONA
1:IRUELA (LA) 0,135 0,341 0,477 0,069 0,266 2:OJEN 0,129 0,328 0,461 0,066 0,254 3:FRIGILIANA 0,129 0,328 0,463 0,065 0,254 4:CASARES 0,117 0,303 0,431 0,059 0,228 5:LANJARON 0,123 0,325 0,457 0,062 0,248 6:MONACHIL 0,094 0,275 0,395 0,045 0,205 7:PULPI 0,111 0,303 0,432 0,052 0,234 8:MANILVA 0,074 0,242 0,352 0,033 0,182 9:ARACENA 0,093 0,258 0,385 0,039 0,207 10:VERA 0,096 0,277 0,401 0,042 0,215 11:SALOBREÑA 0,070 0,226 0,340 0,028 0,169 12:PUNTA UMBRIA 0,038 0,166 0,257 0,016 0,120 13:TORROX 0,069 0,224 0,339 0,028 0,169 14:CARTAYA 0,041 0,185 0,289 0,015 0,136 15:CHIPIONA 0,035 0,151 0,238 0,020 0,096 16:ALMONTE 0,076 0,144 0,230 0,070 0,140 17:CONIL DE LA FRONTERA 0,058 0,210 0,320 0,021 0,157 18:LEPE 0,042 0,146 0,247 0,014 0,132 19:GUADIX 0,061 0,214 0,332 0,018 0,166 20:ADRA 0,042 0,186 0,286 0,015 0,131 21:RINCON DE LA VICTORI 0,017 0,124 0,201 0,012 0,084 22:BARBATE 0,045 0,192 0,292 0,019 0,130 23:ROTA 0,012 0,086 0,143 0,023 0,049 24:BENALMADENA 0,142 0,074 0,067 0,210 0,157 25:RONDA 0,032 0,144 0,250 0,003 0,119 26:PUERTO REAL 0,000 0,086 0,139 0,023 0,061 27:TORREMOLINOS 0,086 0,000 0,027 0,134 0,040 28:MIJAS 0,139 0,027 0,000 0,234 0,055 29:ANTEQUERA 0,023 0,134 0,234 0,000 0,117 30:ESTEPONA 0,061 0,040 0,055 0,117 0,000 31:ROQUETAS DE MAR 0,026 0,044 0,072 0,064 0,045 32:FUENGIROLA 0,061 0,018 0,038 0,113 0,061 33:MOTRIL 0,033 0,046 0,070 0,082 0,038 34:EJIDO (EL) 0,109 0,074 0,082 0,159 0,116 35:VELEZ MALAGA 0,054 0,052 0,065 0,118 0,074 36:CHICLANA DE LA FRONTETA 0,100 0,039 0,059 0,150 0,094 37:SANLUCAR DE BARRAMEDA 0,031 0,077 0,108 0,077 0,029 38:PUERTO DE SANTA MARÍA 0,418 0,223 0,135 0,581 0,317 39:SAN FERNANDO 0,074 0,052 0,062 0,136 0,078
CAPÍTULO V — § V
—————————————
274
31:ROQUETAS DE MAR 32:FUENGIROLA 33:MOTRIL 34:EJIDO
(EL) 35:VELEZ MALAGA
1:IRUELA (LA) 0,226 0,322 0,261 0,357 0,338 2:OJEN 0,218 0,310 0,252 0,347 0,330 3:FRIGILIANA 0,218 0,313 0,252 0,348 0,329 4:CASARES 0,198 0,291 0,231 0,323 0,310 5:LANJARON 0,214 0,306 0,246 0,345 0,322 6:MONACHIL 0,174 0,257 0,203 0,297 0,273 7:PULPI 0,194 0,282 0,225 0,316 0,299 8:MANILVA 0,146 0,221 0,177 0,264 0,236 9:ARACENA 0,160 0,248 0,195 0,268 0,261 10:VERA 0,172 0,259 0,207 0,294 0,274 11:SALOBREÑA 0,137 0,212 0,164 0,248 0,229 12:PUNTA UMBRIA 0,084 0,149 0,112 0,177 0,167 13:TORROX 0,138 0,212 0,167 0,254 0,231 14:CARTAYA 0,096 0,174 0,124 0,208 0,176 15:CHIPIONA 0,084 0,143 0,104 0,188 0,162 16:ALMONTE 0,087 0,156 0,101 0,143 0,119 17:CONIL DE LA FRONTERA 0,122 0,196 0,150 0,234 0,210 18:LEPE 0,070 0,133 0,102 0,141 0,152 19:GUADIX 0,121 0,202 0,149 0,232 0,207 20:ADRA 0,097 0,170 0,119 0,201 0,179 21:RINCON DE LA VICTORI 0,059 0,107 0,078 0,159 0,122 22:BARBATE 0,109 0,177 0,127 0,225 0,188 23:ROTA 0,029 0,078 0,048 0,115 0,082 24:BENALMADENA 0,066 0,041 0,090 0,029 0,067 25:RONDA 0,078 0,130 0,092 0,172 0,140 26:PUERTO REAL 0,026 0,061 0,033 0,109 0,054 27:TORREMOLINOS 0,044 0,018 0,046 0,074 0,052 28:MIJAS 0,072 0,038 0,070 0,082 0,065 29:ANTEQUERA 0,064 0,113 0,082 0,159 0,118 30:ESTEPONA 0,045 0,061 0,038 0,116 0,074 31:ROQUETAS DE MAR 0,000 0,028 0,017 0,040 0,034 32:FUENGIROLA 0,028 0,000 0,029 0,050 0,026 33:MOTRIL 0,017 0,029 0,000 0,051 0,018 34:EJIDO (EL) 0,040 0,050 0,051 0,000 0,066 35:VELEZ MALAGA 0,034 0,026 0,018 0,066 0,000 36:CHICLANA DE LA FRONT 0,035 0,030 0,037 0,015 0,041 37:SANLUCAR DE BARRAMED 0,041 0,073 0,015 0,112 0,045 38:PUERTO DE SANTA MARÍ 0,308 0,205 0,260 0,259 0,187 39:SAN FERNANDO 0,034 0,021 0,018 0,050 0,021
CAPÍTULO V — § V
—————————————
275
36:CHICLANA DE LA
FRONT.
37:SANLUCAR DE
BARRAMEDA
38:PUERTO DE SANTA
MARÍA
39:SAN FERNANDO
1:IRUELA (LA) 0,380 0,222 1,000 0,373 2:OJEN 0,369 0,214 0,981 0,363 3:FRIGILIANA 0,369 0,212 0,983 0,363 4:CASARES 0,344 0,194 0,944 0,340 5:LANJARON 0,367 0,206 0,970 0,354 6:MONACHIL 0,315 0,168 0,880 0,304 7:PULPI 0,337 0,192 0,931 0,328 8:MANILVA 0,281 0,150 0,812 0,270 9:ARACENA 0,281 0,168 0,863 0,294 10:VERA 0,311 0,176 0,887 0,306 11:SALOBREÑA 0,261 0,137 0,798 0,255 12:PUNTA UMBRIA 0,190 0,097 0,670 0,186 13:TORROX 0,263 0,139 0,799 0,258 14:CARTAYA 0,208 0,100 0,702 0,204 15:CHIPIONA 0,193 0,081 0,648 0,180 16:ALMONTE 0,126 0,094 0,537 0,175 17:CONIL DE LA FRONTERA 0,243 0,125 0,765 0,236 18:LEPE 0,146 0,103 0,634 0,165 19:GUADIX 0,235 0,124 0,768 0,234 20:ADRA 0,209 0,097 0,705 0,198 21:RINCON DE LA VICTORI 0,160 0,065 0,570 0,139 22:BARBATE 0,229 0,098 0,716 0,208 23:ROTA 0,113 0,040 0,474 0,104 24:BENALMADENA 0,030 0,170 0,184 0,062 25:RONDA 0,165 0,081 0,624 0,156 26:PUERTO REAL 0,100 0,031 0,418 0,074 27:TORREMOLINOS 0,039 0,077 0,223 0,052 28:MIJAS 0,059 0,108 0,135 0,062 29:ANTEQUERA 0,150 0,077 0,581 0,136 30:ESTEPONA 0,094 0,029 0,317 0,078 31:ROQUETAS DE MAR 0,035 0,041 0,308 0,034 32:FUENGIROLA 0,030 0,073 0,205 0,021 33:MOTRIL 0,037 0,015 0,260 0,018 34:EJIDO (EL) 0,015 0,112 0,259 0,050 35:VELEZ MALAGA 0,041 0,045 0,187 0,021 36:CHICLANA DE LA FRONT 0,000 0,092 0,206 0,029 37:SANLUCAR DE BARRAMED 0,092 0,000 0,340 0,059 38:PUERTO DE SANTA MARÍ 0,206 0,340 0,000 0,183 39:SAN FERNANDO 0,029 0,059 0,183 0,000 Fuente: Elaboración propia
CAPÍTULO V — § V
—————————————
276
CUADRO 5.4. HISTORIAL DE CONGLOMERACIÓN
2 3 ,000 0 0 21 2 ,000 0 1 4
11 13 ,000 0 0 51 5 ,000 2 0 9
11 17 ,001 3 0 156 10 ,001 0 0 114 7 ,002 0 0 9
20 22 ,003 0 0 141 4 ,004 4 7 29
25 29 ,005 0 0 216 8 ,007 6 0 16
14 19 ,009 0 0 2412 15 ,010 0 0 1412 20 ,013 13 8 17
9 11 ,018 0 5 166 9 ,022 11 15 29
12 21 ,028 14 0 2423 26 ,034 0 0 2534 36 ,041 0 0 2633 37 ,049 0 0 3018 25 ,056 0 10 2727 32 ,066 0 0 2835 39 ,076 0 0 3212 14 ,087 17 12 2723 31 ,103 18 0 3124 34 ,120 0 19 3312 18 ,138 24 21 3527 28 ,157 22 0 32
1 6 ,176 9 16 3530 33 ,196 0 20 3123 30 ,232 25 30 3427 35 ,271 28 23 3324 27 ,330 26 32 3616 23 ,398 0 31 37
1 12 ,514 29 27 3824 38 ,671 33 0 3716 24 ,928 34 36 38
1 16 2,636 35 37 0
Etapa1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738
Conglomerado 1
Conglomerado 2
Conglomerado que secombina
CoeficientesConglomerado 1
Conglomerado 2
Etapa en la que elconglomerado
aparece por primeravez
Próximaetapa
Fuente: Elaboración propia
CAPÍTULO V — § V
—————————————
277
CUADRO 5.5. DENDOGRAMA
Rescaled Distance Cluster Combine C A S E 0 5 10 15 20 25 Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+ OJEN 2 FRIGILIANA 3 IRUELA (LA) 1 LANJARON 5 CASARES 4 PULPI 7 MONACHIL 6 VERA 10 MANILVA 8 SALOBREÑA 11 TORROX 13 CONIL DE LA FRONTERA 17
ARACENA 9 RONDA 25 ANTEQUERA 29 LEPE 18 CARTAYA 14 GUADIX 19 ADRA 20 BARBATE 22 PUNTA UMBRIA 12 CHIPIONA 15 RINCON DE LA VICTORIA 21 ROTA 23 PUERTO REAL 26 ROQUETAS DE MAR 31 MOTRIL 33 SANLUCAR DE BARRAMED 37
ESTEPONA 30 ALMONTE 16 EJIDO (EL) 34 CHICLANA DE LA FRONT 36
BENALMADENA 24 VELEZ MALAGA 35 SAN FERNANDO 39 TORREMOLINOS 27 FUENGIROLA 32 MIJAS 28 PUERTO DE SANTA MARÍA 38
CAPÍTULO V — § V
—————————————
278
CUADRO 5.6. CONGLOMERADO DE PERTENENCIA
1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 12 2 2 2 2 1 1 11 1 1 1 1 1 1 12 2 2 2 2 1 1 12 2 2 2 2 1 1 13 3 3 3 3 2 2 2
1 1 1 1 1 1 1 1
2 2 2 2 2 1 1 12 2 2 2 2 1 1 12 2 2 2 2 1 1 1
2 2 2 2 2 1 1 1
2 2 2 2 2 1 1 14 4 4 4 3 2 2 25 5 5 5 4 3 3 22 2 2 2 2 1 1 14 4 4 4 3 2 2 26 6 6 5 4 3 3 26 6 6 5 4 3 3 22 2 2 2 2 1 1 17 4 4 4 3 2 2 2
4 4 4 4 3 2 2 2
6 6 6 5 4 3 3 27 4 4 4 3 2 2 25 5 5 5 4 3 3 28 7 6 5 4 3 3 2
5 5 5 5 4 3 3 2
7 4 4 4 3 2 2 2
9 8 7 6 5 4 3 2
8 7 6 5 4 3 3 2
Caso1:IRUELA (LA)2:OJEN3:FRIGILIANA4:CASARES5:LANJARON6:MONACHIL7:PULPI8:MANILVA9:ARACENA10:VERA11:SALOBREÑA12:PUNTA UMBRIA13:TORROX14:CARTAYA15:CHIPIONA16:ALMONTE17:CONIL DE LAFRONTERA18:LEPE19:GUADIX20:ADRA21:RINCON DE LAVICTORI22:BARBATE23:ROTA24:BENALMADENA25:RONDA26:PUERTO REAL27:TORREMOLINOS28:MIJAS29:ANTEQUERA30:ESTEPONA31:ROQUETAS DEMAR32:FUENGIROLA33:MOTRIL34:EJIDO (EL)35:VELEZ MALAGA36:CHICLANA DE LAFRONT37:SANLUCAR DEBARRAMED38:PUERTO DESANTA MARÍ39:SAN FERNANDO
9conglome
rados
8conglome
rados
7conglome
rados
6conglome
rados
5conglome
rados
4conglome
rados
3conglome
rados
2conglome
rados
Fuente: Elaboración propia
La matriz de distancia (Cuadro 5.3), calculada como la distancia
euclídea al cuadrado con escala cambiada de 0 a 1, permite comparar la
situación de cada municipio con el resto. Al ser una matriz de
disimilaridades, unos valores altos indican diferencias notorias entre los
CAPÍTULO V — § V
—————————————
279
municipios en cuestión. Por ejemplo, si nos fijamos en la primera fila de
la matriz, se puede conocer la relación del municipio de la Iruela (caso
1) con los otros 38 municipios turísticos. El municipio de la Iruela tiene
el valor cero, a nivel de milésima, en sus relaciones con Ojén, Frigiliana
y Lanjarón. Esto nos indica la similitud, según las variables
presupuestarias, entre los citados municipios. En cambio, las distancias
entre La Iruela y municipios como Torremolinos, Mijas o Fuengirola
son mucho más elevada, de 0,477 en el caso de Mijas; y llega a ser
máxima en su relación con el Puerto de Santa María (valor de la
distancia igual a 1). En estos casos, los valores elevados de las
distancias reflejan grandes diferencias entre La Iruela y los municipios
citados anteriormente.
Incorporamos la matriz de distancias con la finalidad de que,
mediante la lectura en el sentido indicado, se puedan conocer las
relaciones de cercanía (analogía) o lejanía (diferencia) de cualquier
municipio turístico con el resto de municipios turísticos en función de la
naturaleza de las variables tratadas –en este caso, variables
presupuestarias–.
Además, la matriz de distancias es un elemento clave en el
análisis de conglomerados jerárquicos. A partir de las distancias
contenidas en esta matriz, el método busca los dos elementos más
próximos (los dos más similares en términos de distancia) y se agrupan
en un conglomerado. En las siguientes etapas busca el elemento (caso
individual) o conglomerado más próximos y los va uniendo. El método
de los conglomerados jerárquicos va agrupando los elementos en
conglomerados cada vez más grandes (y cada vez más heterogéneos),
CAPÍTULO V — § V
—————————————
280
hasta llegar al último paso, en el que todos los casos (municipios
turísticos) quedan agrupados en un sólo conglomerado.
El historial de conglomeración (Cuadro 5.4) informa sobre los
dos elementos que se van uniendo en cada etapa del proceso. El análisis
se inicia con todos los casos separados en conglomerados individuales
(los 39 municipios turísticos), cada etapa va recogiendo el orden en el
que se van uniendo cada dos elementos hasta llegar a la etapa 38 en que
finaliza el proceso con la unión de todos los casos en un único
conglomerado. En el historial de conglomeración también se registra la
distancia a la cual se van uniendo los elementos en cada etapa, en la
columna denominada coeficiente. Por ejemplo, en la etapa 34 se unen el
conglomerado 16 con el 23 (a una distancia de 0,398), siendo el
conglomerado 16 un caso individual (lo indica el cero de la columna
“Etapa en la que el conglomerado aparece por primera vez/
Conglomerado 1”).
Los municipios que presentan un comportamiento más
diferenciado, según las variables presupuestarias empleadas, son los que
se van uniendo en las etapas más avanzadas del proceso. Destacan El
Puerto de Santa María (caso 38), que se une en la etapa 36; Almonte
(caso 16), que se fusiona en la etapa 34; y Estepona (caso 30), que
forma parte de otro conglomerado en la etapa 30.
Por otra parte, el dendograma (Cuadro 5.5) incluye una escala
estandarizada (de 0 a 25 puntos) sobre la distancia a la cual se fusionan
los conglomerados, permitiendo evaluar la homogeneidad de los
conglomerados y facilitar la determinación del número óptimo de
conglomerados.
CAPÍTULO V — § V
—————————————
281
En el dendograma se confirma lo comentado en el apartado
relativo a la matriz de las distancias. Se observa como El Puerto de
Santa María (38) es el municipio que se funde en una etapa más tardía y
a una distancia estandarizada de aproximadamente 3 puntos.
En el dendograma, las fusiones que se producen cerca del origen
de la escala izquierda indican que el conglomerado formado es bastante
homogéneo. A las primeras etapas de la fusión se le asigna una
distancia de un punto, aunque en realidad se producen ciertas
diferencias, en distancias, que no son recogidas en el dendograma. Y las
fusiones que se dan en la zona final de la escala, la parte derecha del
dendograma, apuntan que el conglomerado formado es bastante
heterogéneo.
Teniendo en cuenta lo anterior, en el dendograma
correspondiente a los municipios turísticos, construidos en función de
las variables presupuestarias, aparecen una serie de grupos que se
forman en las primeras etapas y que pueden catalogarse como
homogéneos. Son cuatro grupos y un caso individual.
El primer grupo comprende los siguientes municipios turísticos:
Ojén (2), Frigiliana (3), La Iruela (1), Lanjarón (5), Casares (4), Pulpí
(7), Monachil (6), Vera (10), Manilva (8), Salobreña (11), Torrox (13),
Conil de la Frontera (17) y Aracena (9).
El segundo grupo lo integran: Ronda (25), Antequera (29), Lepe
(18), Cartaya (14), Guadix (19), Adra (20), Barbate (22), Punta Umbría
(12), Chipiona (15) y Rincón de la Victoria (21).
CAPÍTULO V — § V
—————————————
282
En el tercer grupo están Rota (23), Puerto Real (26), Roquetas de
Mar (31), Motril (33), Sanlúcar de Barrameda (37), Estepona (30) y
Almonte (16).
Y en el cuarto grupo: El Ejido (34), Chiclana de la Frontera (36),
Benalmádena (24), Vélez-Málaga (35) y Mijas (28).
El caso individual es el Puerto de Santa María (38); en esta etapa,
y la distancia estandarizada de un punto, permanece como caso único.
Sólo en una etapa posterior, a una distancia de 3 puntos, se une al
denominado grupo cuarto.
Teniendo en cuenta que conforme nos desplazamos en el
dendograma hacia la derecha los conglomerados son más heterogéneos,
para tomar la decisión sobre el número de conglomerados idóneos hay
que recorrer el dendograma de derecha a izquierda y detener la atención
allí donde las líneas verticales, indicativas de los conglomerados, se
encuentran unidas al origen de la escala con trazos horizontales cortos
(Pardo Merino y Ruiz Díaz, 2002).
Precisamente, una de las cuestiones clave en el análisis de
conglomerados jerárquicos es la decisión sobre el número de
conglomerados a formar. No existe un procedimiento estándar (Hair y
otros, 1999). Se trata de establecer la denominada “regla de la parada”.
A efectos prácticos, una clase de regla de parada es la que examina la
distancia entre los conglomerados a cada paso sucesivo, y se toma la
solución en función de que dicha distancia exceda de un valor
predeterminado o cuando en los sucesivos pasos se produce un
incremento sustancial de la distancia (en este caso, se adoptaría la
solución cluster previa a la que motivó el gran aumento en la medida de
CAPÍTULO V — § V
—————————————
283
la distancia). También se aconseja que se calculen varias soluciones
cluster diferentes y después decidir entre tales soluciones utilizando
criterios a priori, juicios prácticos o indicaciones teóricas oportunas.
En el dendograma, la solución sobre el número de conglomerados
a establecer, desde el punto de vista de las variables presupuestarias, no
es tarea fácil. En principio, las diferentes soluciones se producen a una
distancia relativamente cercana al origen de la escala. Esto indica que
tales soluciones tienden a conformar grupos con un cierto nivel de
homogeneidad. La solución de 2 grupos se produce a una distancia
aproximada de 4 puntos (sobre la escala estándar de 25 puntos), la
solución de 3 grupos a una distancia de 3 puntos, la solución de 4
grupos (uno de ellos está formado por un caso individual) a una
distancia de 2 puntos, y la de 5 grupos (con un caso individual como
uno de los grupos) a una distancia de 1 punto.
Con la información anterior, parece razonable adoptar la solución
de 3 conglomeraciones, cuya fusión se produce a una distancia
aproximada de tres puntos y no queda ningún municipio como caso
aislado. La composición sería la siguiente:
Primer grupo: 2, 3, 1, 5, 4, 7, 6, 10, 8, 11, 13, 17, 9, 25, 29, 18,
14, 19, 20, 22, 12, 15 y 21.
Segundo grupo: 23, 26, 31, 33, 37, 30 y 16.
Tercer grupo: 34, 36, 24, 35, 39, 27, 32, 28 y 38.
El cuadro del conglomerado de permanencia (Cuadro 5.6)
registra los casos e identifica los municipios que se agrupan en la
solución cluster, desde 2 conglomerados hasta 9. Las razones expuestas
nos llevan a la solución de tres conglomerados.
CAPÍTULO V — § V
—————————————
284
CUADRO 5.7. CENTROIDES DE LOS CONGLOMERADOS
Imptos Directos
Imp Indirectos
Tasas y Otros
Transferencias Ctes
Transfer Capital
Gastos Personal
Gts Bienes Ctes
Inversiones Rles
1 Media 374190400 78485565 239485168 327400864 171883648 533997387 268551046 282269967 N 23 23 23 23 23 23 23 23 Desv. típ. 273488885 62252565 136797617 242137698 183586985 341169046 155766800 2265532292 Media 1261879547 341170178 901345969 967031656 463727225 1532642827 1256221537 595712465 N 7 7 7 7 7 7 7 7 Desv. típ. 308424196 232181622 440446326 371930362 518889286 365010542 207497255 3895058223 Media 2460025506 408681745 1052534664 1319644534 359562777 2128923823 1567653586 1417679300 N 9 9 9 9 9 9 9 9 Desv. típ. 632475710 124614366 399683279 428808500 256269323 544699250 521194363 527315364
Total Media 1014865784 201833204 545907503 671185699 267576396 1081301387 745618130 600546415 N 39 39 39 39 39 39 39 39 Desv. típ. 947026604 192207077 464746752 530798045 300808257 793505386 651043742 575906088
Fuente: Elaboración propia
El cuadro sobre los centroides de los conglomerados (Cuadro 5.7)
sirve para conocer cuáles son las variables en las que más se diferencian
los conglomerados. Su utilidad radica en que contribuye al
conocimiento de la estructura interna de los conglomerados y a
interpretar la solución. Además, estos centroides se utilizarán
posteriormente cuando se aplica el análisis de conglomerados de las K
medias.
El cuadro de centroides de conglomerados pone de manifiesto la
presencia de tres grupos con valores medios en las variables
presupuestarias que podrían catalogarse de tamaño pequeño, mediano y
grande, que se corresponden respectivamente con los grupos 1,2 y 3; si
bien existe una mayor proximidad, en tamaño, entre el conglomerado 2
y el 3, por lo que entendemos más correcto emplear el término medio-
alto para el conglomerado 2.
CAPÍTULO V — § V
—————————————
285
El conglomerado 1 está formado por 23 municipios y nos
podemos referir a él como de tamaño pequeño respecto a los otros dos
grupos, según los valores medios del conjunto de las variables de
ingresos empleadas. Si se compara la composición del conglomerado 1
respecto al conglomerado 2, en promedio las variables de ingresos sólo
representan la tercera parte (30%) del valor medio de dichas variables
del conglomerado 2. Hay dos variables en el conglomerado 1, respecto
al 2, cuyos valores medios son algo más reducidos, los gastos en bienes
corrientes (21,4%) y los impuestos indirectos (23%); y otros dos con
una mayor importancia relativa, el gasto en inversiones reales y las
transferencias de capital, con porcentajes de 47,4% y del 37,1%,
respectivamente, siempre con relación a las partidas equivalentes del
conglomerado 2.
En síntesis, el conglomerado 1 tiene un tamaño pequeño, de
aproximadamente la tercera parte del conglomerado 2. En él se debilita
aún más la presencia de impuestos indirectos y tasas, y como reflejo, los
gastos en bienes corrientes; pero en estos municipios son más relevantes
los ingresos por transferencias de capital y los gastos en inversiones
reales.
La mayor homogeneidad del conglomerado 1, respecto a la
muestra de 39 municipios turísticos, se comprueba por la menor
dispersión en los valores medios de las variables presupuestarias. A
continuación, con la información del cuadro se obtiene el coeficiente de
variación y se relaciona directamente con el total de la muestra (cuyo
valor aparecerá entre paréntesis). Los valores son de 0,73 en impuestos
directos (0,93), de 0,79 en los impuestos indirectos (0,95), de 0,57 en
CAPÍTULO V — § V
—————————————
286
las tasas y otros ingresos (0,85), de 0,74 en las transferencias corrientes
(0,79), de 1,07 en las transferencias de capital (1,12), de 0,64 en los
gastos de personal (0,73), de 0,58 en los gastos de bienes corrientes
(0,87) y de 0,80 en los gastos de inversiones reales (0,96).
El grado de dispersión sigue siendo elevado en las variables
ingresos por transferencias de capital, así como en el gasto en
inversiones reales y en los impuestos indirectos.
El detalle sobre los nombres de los municipios que forman parte
del grupo 1 aparece en el cuadro de conglomerado de pertenencia
(Cuadro 5.6), en la solución de 3 conglomerados (columna 3
conglomerados).
El conglomerado 2 está compuesto por 7 municipios turísticos, y
puede ser catalogado de tamaño mediano-alto según los valores medios
de las variables presupuestarias de ingresos. Si el conglomerado 2 tenía
un tamaño de 3,3 veces el conglomerado 1, el conglomerado 3 sólo
tiene un tamaño 1,4 veces el conglomerado 2. Por ello, el conglomerado
2 se encuentra más próximo al conglomerado 3. Desde otra perspectiva,
el valor medio de las variables de ingresos del conglomerado 2 se sitúan
en torno al 70% del valor medio de dichas variables en el conglomerado
3.
En la composición interna del conglomerado 2, respecto al 3,
destaca la menor presencia relativa de los gastos en inversiones reales
(42%) y de los impuestos directos (51,3%); en cambio, el peso relativo
de los ingresos por transferencias de capital es notorio, con un 129%
superior al equivalente del conglomerado 3.
CAPÍTULO V — § V
—————————————
287
La mayor homogeneidad interna del conglomerado 2 se
manifiesta no sólo frente a la muestra de los 39 municipios turísticos,
sino también frente al conglomerado 1. El grado de dispersión es menor
en este conglomerado. De la comparación entre el coeficiente de
variación de las variables del conglomerado 2 con las de los 39
municipios (cuyo valor aparece entre paréntesis) se desprende los
siguientes resultados: un valor de 0,24 en los impuestos directos (0,93),
de 0,68 en los impuestos indirectos (0,95), de 0,49 en las tasas y otros
ingresos (0,85), de 0,38 en los ingresos por transferencias corrientes
(0,79), de 1,12 en los ingresos por transferencia de capital (1,12), de
0,24 en los gastos de personal (0,73), de 0,17 en los gastos en bienes
corrientes (0,87) y de 0,65 en los gastos en inversiones reales (0,96).
Sin duda alguna, con la excepción de las transferencias de capital, los
niveles de dispersión se reducen.
Los 7 municipios del grupo 2 se identifican con el cuadro de
conglomerado de pertenencia (Cuadro 5.6), columna 3 conglomerados.
El conglomerado 3 incluye a 9 municipios turísticos y es el de
mayor tamaño según los valores medios de las variables presupuestarias
de ingresos. En promedio, su tamaño es 1,4 veces el tamaño del
conglomerado 2 y hasta 4,7 el del conglomerado 1. En su composición,
respecto al conglomerado 2, destacan los gastos en inversiones reales
(2,4 veces superiores) y los impuestos directos (1,9 veces superiores); y
tienen un peso relativo menor los ingresos por transferencias de capital
(sólo 0,8 veces, es decir, inferiores a los niveles medios del
conglomerado 2).
CAPÍTULO V — § V
—————————————
288
El conglomerado 3 goza de una mayor homogeneidad si nos
fijamos en los niveles de dispersión de las variables presupuestarias,
tanto en lo que se refiere a los 39 municipios turísticos como en el
propio conglomerado 2. Los resultados de la comparación de los
coeficientes de variación (los valores entre paréntesis son los del
conjunto de municipios turísticos) son los siguientes: un valor de 0,26
en los impuestos directos (0,93), un valor de 0,30 en los impuestos
indirectos (0,95), un valor de 0,38 en las tasas y otros ingresos (0,85),
un valor de 0,32 en las transferencias corrientes (0,79), un valor de 0,71
en las transferencias de capital (1,12), un valor de 0,26 en los gastos de
personal (0,73), un valor de 0,33 en los gastos en bienes corrientes
(0,87) y un valor de 0,37 en los gastos de inversiones reales (0,96). El
grado de dispersión es más bajo que el correspondiente al
conglomerado 2.
El cuadro de conglomerado de pertenencia (Cuadro 5.6) incluye
la relación de los nuevos municipios turísticos que se agrupan en el
conglomerado 3. Nos referimos a la columna 3 conglomerados del
citado cuadro.
El análisis de varianza de un factor (ANOVA de un factor)
resulta útil para comprobar si existen diferencias significativas entre los
conglomerados obtenidos. En el Cuadro 5.8, los niveles críticos
(columna con la denominación sig.) asociados a cada estadístico de
contraste deben emplearse de forma orientativa (entre otras razones,
porque los casos no han sido asignados aleatoriamente a los distintos
conglomerados como sucede en el análisis de varianza).
CAPÍTULO V — § V
—————————————
289
CUADRO 5.8. ANÁLISIS DE VARIANZA
2,87E+19 2 1,43E+19 95,257 ,0005,42E+18 36 1,50E+173,41E+19 388,71E+17 2 4,35E+17 29,415 ,0005,33E+17 36 1,48E+161,40E+18 385,35E+18 2 2,68E+18 33,772 ,0002,85E+18 36 7,93E+168,21E+18 387,12E+18 2 3,56E+18 35,668 ,0003,59E+18 36 9,97E+161,07E+19 385,56E+17 2 2,78E+17 3,473 ,0422,88E+18 36 8,01E+163,44E+18 381,82E+19 2 9,10E+18 57,114 ,0005,73E+18 36 1,59E+172,39E+19 381,31E+19 2 6,57E+18 79,771 ,0002,97E+18 36 8,24E+161,61E+19 388,34E+18 2 4,17E+18 35,204 ,0004,26E+18 36 1,18E+171,26E+19 38
Inter-gruposIntra-gruposTotalInter-gruposIntra-gruposTotalInter-gruposIntra-gruposTotalInter-gruposIntra-gruposTotalInter-gruposIntra-gruposTotalInter-gruposIntra-gruposTotalInter-gruposIntra-gruposTotalInter-gruposIntra-gruposTotal
Imptos Directos
Imp Indirectos
Tasas y Otros
Transferencias Ctes
Transfer Capital
Gastos Personal
Gts Bienes Ctes
Inversiones Rles
Suma decuadrados gl
Mediacuadrática F Sig.
Fuente: Elaboración propia
Todos los estadísticos F de la tabla ANOVA (Cuadro 5.8) vienen
acompañados de niveles críticos (sig.) muy pequeños, inferiores al 0,05.
En consecuencia, podemos afirmar que todas las variables
presupuestarias utilizadas en el análisis son adecuadas desde el punto de
vista de su contribución a la clasificación de los municipios turísticos.
A continuación se emplea el análisis de conglomerados de K
medias, para una solución de tres conglomerados (según los resultados
del análisis jerárquico) y utilizando el valor de los centroides de la
técnica anterior como centroides iniciales de los conglomerados.
CAPÍTULO V — § V
—————————————
290
El análisis cluster no jerárquico utiliza otro procedimiento para
agrupar los casos (municipios turísticos), no basándose en procesos de
construcción de árboles. Esta técnica asigna los casos (municipios
turísticos) a conglomerados una vez que el número de conglomerados a
formar está especificado. Por ello, hemos tenido que calcular
previamente el número adecuado de conglomerados.
Los resultados de la aplicación se encuentran en los cuadros 5.9 a
5.12. CUADRO 5.9. PERTENENCIA A LOS CONGLOMERADOS
Conglomerado Distancia
17 CONIL DE LA FRONTERA 1 93.441.335 11 SALOBREÑA 1 123.155.734 13 TORROX 1 165.670.243
8 MANILVA 1 355.832.350 19 GUADIX 1 377.012.168 20 ADRA 1 394.532.655 10 VERA 1 401.026.780
6 MONACHIL 1 416.675.013 22 BARBATE 1 428.690.683
9 ARACENA 1 477.475.322 12 PUNTA UMBRIA 1 509.762.425
7 PULPI 1 564.396.016 14 CARTAYA 1 578.638.272
4 CASARES 1 602.380.025 15 CHIPIONA 1 673.315.328
5 LANJARON 1 686.718.410 3 FRIGILIANA 1 712.595.690 2 OJEN 1 714.559.668 1 IRUELA (LA) 1 773.831.891
25 RONDA 1 797.393.853 21 RINCON DE LA VICTORIA 1 917.849.704 18 LEPE 1 944.932.326 29 ANTEQUERA 1 993.060.891 26 PUERTO REAL 2 716.691.328 23 ROTA 2 737.285.421 31 ROQUETAS DE MAR 2 741.032.566 37 SANLUCAR DE BARRAMEDA 2 760.676.319 33 MOTRIL 2 768.296.416
CAPÍTULO V — § V
—————————————
291
30 ESTEPONA 2 1.118.164.607 16 ALMONTE 2 1.563.995.003 32 FUENGIROLA 3 721.498.776 36 CHICLANA DE LA FRONTERA 3 779.185.110 39 SAN FERNANDO 3 865.538.425 35 VELEZ MALAGA 3 980.879.842 28 MIJAS 3 1.005.008.537 24 BENALMADENA 3 1.045.664.272 27 TORREMOLINOS 3 1.061.796.251 34 EJIDO (EL) 3 1.193.107.748 38 PUERTO DE SANTA MARÍA (EL) 3 2.424.187.882 Fuente: Elaboración propia
CUADRO 5.10. CENTROS DE LOS CONGLOMERADOS FINALES
C1 C2 C3 Imptos
Directos 374190401 1261879547 2460025507
Imp Indirectos 78485565 341170179 408681746
Tasas y Otros 239485169 901345969 1052534665
Transferencias Ctes 327400864 967031656 1319644534
Transfer Capital 171883648 463727225 359562777
Gastos Personal 533997388 1532642828 2128923824
Gts Bienes Ctes 268551046 1256221537 1567653587
Inversiones Rles 282269968 595712465 1417679300
Fuente: Elaboración propia
CUADRO 5.11. DISTANCIA ENTRE LOS CENTROS DE LOS
CONGLOMERADOS FINALES
C1 C2 C3
1 1964786777,493
3414845552,061
2 1964786777,493 16511590
08,970
3 3414845552,061
1651159008,970
Fuente: Elaboración propia
CAPÍTULO V — § V
—————————————
292
CUADRO 5.12. ANÁLISIS DE VARIANZA
1,43E+19 2 1,50E+17 36 95,257 ,0004,35E+17 2 1,48E+16 36 29,415 ,0002,68E+18 2 7,93E+16 36 33,772 ,0003,56E+18 2 9,97E+16 36 35,668 ,0002,78E+17 2 8,01E+16 36 3,473 ,0429,10E+18 2 1,59E+17 36 57,114 ,0006,57E+18 2 8,24E+16 36 79,771 ,0004,17E+18 2 1,18E+17 36 35,204 ,000
Imptos DirectosImp IndirectosTasas y OtrosTransferencias CtesTransfer CapitalGastos PersonalGts Bienes CtesInversiones Rles
Mediacuadrática gl
ConglomeradoMedia
cuadrática gl
Error
F Sig.
Las pruebas F sólo se deben utilizar con una finalidad descriptiva puesto que los conglomerados hansido elegidos para maximizar las diferencias entre los casos en diferentes conglomerados. Losniveles críticos no son corregidos, por lo que no pueden interpretarse como pruebas de la hipótesisde que los centros de los conglomerados son iguales.
Fuente: Elaboración propia
Los resultados consolidan la solución anterior: se contabilizan en
el conglomerado 1 un total de 23 municipios turísticos, en el
conglomerado 2 se incluyen 7 municipios y en el conglomerado 3 un
total de 9 municipios (Cuadro 5.9).
El conglomerado 1, formado por 23 municipios, tiene un tamaño
pequeño desde el punto de vista de las variables presupuestarias
respecto a los otros grupos (Cuadro 5.9). En su composición interna
destacan el gasto del personal, los impuestos directos y los impuestos
por transferencias corrientes (Cuadro 5.10).
El conglomerado 1 se configura en torno a los municipios de
Conil de la Frontera, Salobreña, Torrox, Manilva, Guadix y Adra, entre
otros. Incluye municipios con niveles de desarrollo turístico muy
diversos, como son, por ejemplo, los casos de La Iruela, Salobreña o
Rincón de la Victoria. Y municipios con un cierto tamaño de población,
CAPÍTULO V — § V
—————————————
293
como Ronda y Antequera; estos se encuentran en la frontera del grupo,
a unas distancias de 797.393.853 y 993.060.891, respectivamente.
El conglomerado 2, integrado por 7 municipios, se considera de
tamaño medio-alto según los valores medios de las variables
presupuestarias de ingresos (Cuadro 5.9). En su composición interna,
las variables con mayor peso son los gastos de personal, los impuestos
directos y los gastos en bienes corrientes (Cuadro 5.10).
En este grupo los municipios más alejados son los de Estepona
(1.118.164.607) y Almonte (1.563.995.003).
El conglomerado 3, con 9 municipios, es el de mayor tamaño
según los valores medios de las variables presupuestarias (Cuadro 5.9).
En esta estructura interna sobresalen los impuestos directos, el gasto de
personal y los gastos en bienes corrientes (Cuadro 5.10).
En este conglomerado están incorporados algunos de los
municipios turísticos de mayor envergadura, por su desarrollo turístico,
como son Fuengirola, Puerto de Santa María, Benalmádena o
Torremolinos, entre otros.
El municipio que presenta, con diferencia, una mayor distancia
dentro del conglomerado 3 es el Puerto de Santa María (2.424.187.882).
Si nos fijamos en las distancias entre los centros de los
conglomerados finales (Cuadro 5.11), el conglomerado 2 se encuentra a
una cierta equidistancia entre el 1 y el 3, aunque algo más próximo a
este último.
El análisis de varianza (Cuadro 5.12) confirma los anteriores
resultados. Todos las variables presupuestarias utilizadas son relevantes
porque contribuyen adecuadamente a la clasificación de los municipios.
CAPÍTULO V — § V
—————————————
294
Para corroborar los resultados obtenidos con el análisis de
conglomeradas de K medias aplicamos un análisis discriminante. Con
esta técnica se pretende validar estadísticamente los resultados y
determinar qué variables proporcionan una mayor discriminación entre
los grupos.
El análisis discriminante permite identificar las características
que discriminan o diferencian a los dos o más grupos y crea una función
(la función discriminante) cuya utilidad es la de permitir distinguir con
la mayor precisión posible a los miembros de uno u otro grupo (Pardo
Merino y Ruiz Díaz, 2002; Cruces Pastor, 2002).
Se realiza un análisis discriminante, utilizando como valores de la
variable dependiente el número del cluster al que pertenece cada
municipio (1, 2 ó 3) y como variables independientes las variables
presupuestarias que se emplearon en el análisis cluster. Los resultados
se encuentran en los cuadros 5.13 a 5.18.
CAPÍTULO V — § V
—————————————
295
CUADRO 5.13. ESTADÍSTICOS DE GRUPO
23 23,00023 23,00023 23,00023 23,00023 23,00023 23,00023 23,00023 23,000
7 7,0007 7,0007 7,0007 7,0007 7,0007 7,0007 7,0007 7,0009 9,0009 9,0009 9,0009 9,0009 9,0009 9,0009 9,0009 9,000
39 39,00039 39,00039 39,00039 39,00039 39,00039 39,00039 39,00039 39,000
Imptos DirectosImp IndirectosTasas y OtrosTransferencias CtesTransfer CapitalGastos PersonalGts Bienes CtesInversiones RlesImptos DirectosImp IndirectosTasas y OtrosTransferencias CtesTransfer CapitalGastos PersonalGts Bienes CtesInversiones RlesImptos DirectosImp IndirectosTasas y OtrosTransferencias CtesTransfer CapitalGastos PersonalGts Bienes CtesInversiones RlesImptos DirectosImp IndirectosTasas y OtrosTransferencias CtesTransfer CapitalGastos PersonalGts Bienes CtesInversiones Rles
Número inicial de casos1
2
3
Total
Noponderados Ponderados
N válido (según lista)
Fuente: Elaboración propia
CAPÍTULO V — § V
—————————————
296
CUADRO 5.14. AUTOVALORES
8,424a 80,7 80,7 ,9452,018a 19,3 100,0 ,818
Función12
Autovalor% de
varianza % acumuladoCorrelación
canónica
Se han empleado las 2 primeras funciones discriminantescanónicas en el análisis.
a.
Fuente: Elaboración propia
CUADRO 5.15. LAMBDA DE WILKS
,035 108,809 16 ,000,331 35,903 7 ,000
Contraste delas funciones1 a la 22
Lambdade Wilks Chi-cuadrado gl Sig.
Fuente: Elaboración propia
CUADRO 5.16. COEFICIENTES ESTANDARIZADOS DE LAS FUNCIONES DISCRIMINANTES CANÓNICAS
1,129 -1,574,306 ,858,396 ,129,248 ,378,009 ,401
-1,052 ,301,259 ,982,283 -,589
Imptos DirectosImp IndirectosTasas y OtrosTransferencias CtesTransfer CapitalGastos PersonalGts Bienes CtesInversiones Rles
1 2Función
Fuente: Elaboración propia
CAPÍTULO V — § V
—————————————
297
CUADRO 5.17. MATRIZ DE ESTRUCTURA
,792* -,075,704* ,356,608* ,166,480* ,147,474* -,182,453* ,270,425* ,240,116 ,198*
Imptos DirectosGts Bienes CtesGastos PersonalTransferencias CtesInversiones RlesTasas y OtrosImp IndirectosTransfer Capital
1 2Función
Correlaciones intra-grupo combinadas entre lasvariables discriminantes y las funcionesdiscriminantes canónicas tipificadas Variables ordenadas por el tamaño de lacorrelación con la función.
Mayor correlación absoluta entre cadavariable y cualquier función discriminante.
*.
Fuente: Elaboración propia
CUADRO 5.18. FUNCIONES EN LOS CENTROIDES DE LOS GRUPOS
-2,129 -,4581,076 2,8704,605 -1,063
Número inicial de casos123
1 2Función
Funciones discriminantes canónicas no tipificadasevaluadas en las medias de los grupos
Fuente: Elaboración propia
En el análisis aplicado son válidos todos los casos, 39 en total.
No hay casos excluidos. El cuadro estadístico de grupo (Cuadro 5.13)
ofrece un resumen del número de casos válidos en cada variable
discriminante y para cada uno de los conglomerados.
En la tabla de autovalores (Cuadro 5.14) aparecen las filas
numeradas, una por cada función discriminante. Las dos funciones que
componen el modelo son desiguales; la función 1 explica el 80,7% de la
CAPÍTULO V — § V
—————————————
298
variabilidad de los datos (de las diferencias existentes entre los
municipios de los grupos) y la función 2 sólo explica el 19,3%, siendo
la correlación canónica en ambas funciones alta.
El autovalor es el cociente entre la variación debida a las
diferencias entre los grupos (suma de cuadrados inter-grupos) y la
variación que se da dentro de cada grupo combinado en una única
cantidad (suma de cuadrados intra-grupos). Este estadístico permite
comparar cómo se distribuye la dispersión inter-grupos cuando existe
más de una función. El estadístico autovalor tiene un valor mínimo de
cero, pero al no tener un máximo hace más difícil su interpretación; por
ello se utiliza el estadístico lambda de Wilks.
La correlación canónica es la correlación entre la combinación
lineal de las variables independientes (función discriminante) y una
combinación lineal de la variable número de cluster de pertenencia.
Una correlación canónica alta expresa que las variables discriminantes
sirven para diferenciar entre los conglomerados.
Los autovalores obtenidos son relativamente altos y las
correlaciones canónicas altas, por lo que puede afirmarse que las
variables discriminantes utilizadas (variables presupuestarias) son
adecuadas para establecer las diferencias entre los grupos.
El estadístico lambda de Wilks (Cuadro 5.15) mide la parte de la
variabilidad total que no es debida a la diferencia entre los grupos.
Permite contrastar la hipótesis nula de que existe un gran parecido entre
los conglomerados; y cuando están próximos a cero indican que hay
grandes diferencias entre los conglomerados.
CAPÍTULO V — § V
—————————————
299
En los resultados, los valores de lambda de Wilks están cercanos
a cero. En la primera fila (contraste de las funciones 1 a la 2), se
contrasta la hipótesis nula de que el modelo completo (ambas funciones
discriminantes) no permiten distinguir la media de los conglomerados.
El valor de lambda de Wilks es muy próximo a cero; y el valor
transformado de lambda (Chi-cuadrado), de 108.809, tiene asociado
(con 16 grados de libertad) un nivel crítico (sig.) de 0,000, por lo que
puede rechazarse la hipótesis nula (al ser sig. inferior a 0,05) de que los
grupos comparados tienen medias iguales. En definitiva, el modelo
permite distinguir significativamente entre los conglomerados.
En la segunda línea (contraste de la función 2), el valor de
lambda de Wilks es algo mayor que en el caso anterior, aunque cercano
al valor cero. Y el valor de significación, inferior a 0,05, asociado a la
Chi-cuadrada, nos indica que la segunda función permite discriminar
entre los grupos.
El cuadrado de los coeficientes estandarizados de las funciones
discriminantes canónicas (Cuadro 5.16), al referirse a coeficientes
tipificados, son independientes de las medidas originales de las
variables. Según los valores de estos coeficientes, destaca en la función
(aparece primero por su mayor autovalor y es de mayor capacidad
discriminativa) la importancia de las variables impuestos directos y
gastos de personal, seguida de las tasas y otros ingresos. Para interpretar
los signos de las ponderaciones hay que prestar atención a los
centroides de los grupos, a las funciones en los centroides de los grupos
(Cuadro 5.18). En los centroides, los municipios del conglomerado 1
tienden a presentar valores negativos en la función 1; y los del
CAPÍTULO V — § V
—————————————
300
conglomerado 3, valores positivos y sustancialmente más elevados que
los del grupo 2.
Con los coeficientes tipificados se recoge la contribución neta de
cada variable independiente a la función discriminante.
Los comentarios anteriores concuerdan con otros resultados
obtenidos a lo largo del estudio; la función discriminante 1 tiene un
elevado coeficiente (con signo positivo) en los impuestos directos y en
los gastos de personal (con signo negativo). Esta función discrimina, en
mayor medida, entre municipios con gran recaudación en impuestos
directos y en tasas, y con menores gastos en personal. Si nos fijamos en
los centroides para la función 1, resulta que esta función discrimina en
sentido negativo a los municipios del grupo 1; pero son los del
conglomerado 3 los que sus centroides son sustancialmente más
elevados.
Los valores de los coeficientes estandarizados para la función 2
(Cuadro 5.16) señalan una mayor importancia de los impuestos directos
(con signo negativo), seguidos de los gastos en bienes corrientes y los
impuestos indirectos. Los centroides de los grupos en la función 2
registran valores negativos para los municipios de los conglomerados 1
y 3 (más acusado en este último caso) y valores positivos para los
municipios del conglomerado 2 (Cuadro 5.18).
Las variables que más influyen en la caracterización de la función
1 son: impuestos directos, gastos de personal, tasas y otros ingresos e
impuestos indirectos. Por su parte, las variables que más influyen en la
caracterización de la funión 2 son: impuestos directos, gastos en bienes
corrientes, impuestos indirectos e inversiones reales
CAPÍTULO V — § V
—————————————
301
La matriz de estructura (Cuadro 5.17) refleja las correlaciones
entre las variables discriminantes y la función discriminante
estandarizada. Mide la relación bruta entre cada variable y la función
discriminante. En el cuadro de resultados, se da una correlación alta
entre los impuestos directos y la función 1; e igual ocurre con los gastos
en bienes corrientes y los gastos de personal. En cuanto a la función 2,
la mayor correlación se detecta entre gastos en bienes corrientes y la
función 2, aunque tal correlación es de 0,356.
Los resultados avalan la aplicación del análisis cluster, en la
medida en que las variables presupuestarias son relevantes para efectuar
la clasificación, y en cuanto que se comprueba que existen diferencias
significativas entre los valores medios de cada uno de los
conglomerados obtenidos.
En definitiva, podemos considerar como adecuada la tipología de
municipios derivada del uso de las variables presupuestarias. La
clasificación de cada municipio turístico en los tres conglomerados es la
representada en el cuadro 5.9.
5.3. CLASIFICACIÓN DE LOS MUNICIPIOS TURÍSTICOS SEGÚN
LAS VARIABLES TURÍSTICAS
Con los mismos criterios, y siguiendo el mismo método
empleado en el epígrafe anterior, procedemos a aplicar un análisis
cluster para obtener una tipología de municipios turísticos.
En este caso, la base para establecer la clasificación está
constituida por un conjunto de variables relacionadas con la actividad
CAPÍTULO V — § V
—————————————
302
turística de los municipios para el año 1999. La fuente estadística
utilizada es la base de datos SIMA, excepto para los datos de viviendas
secundarias que proceden del Censo de Viviendas de 2001 del INE.
Las variables turísticas seleccionadas son las siguientes:
viviendas secundarias (número de viviendas), hoteles de 5 y 4 estrellas
(denominada hoteles y mide el número de plazas), hoteles de 3 estrellas
(plazas), resto de hoteles (abarca el resto de categoría y se refiere a
plazas), apartamentos turísticos (denominado apartahot y se refiere a las
plazas), campamentos turísticos (plazas) y cafeterías (plazas).
Aunque la variable viviendas secundarias puede no tener un
componente turístico, se incluye bajo la hipótesis de la alta
potencialidad que tienen estas viviendas para convertirse en
alojamientos turísticos (viviendas turísticas en alquiler o utilizadas por
turistas residenciales) en municipios donde la actividad turística ha
manifestado un cierto desarrollo.
El número de casos continúa siendo 39, los municipios turísticos
de la muestra.
Primero se aplica el análisis de conglomerados jerárquicos, con el
método Ward y la medida de distancia euclídea al cuadrado (con escala
cambiada, de 0 a 1). Los resultados se indican en los cuadros 5.19 a
5.23.
CAPÍTULO V — § V
—————————————
303
CUADRO 5.19. MATRIZ DE DISTANCIAS
1:Iruela (La) 2:Ojén 3:Frigiliana 4:Casares 5:Lanjarón1:Iruela (La) 0,000 0,000 0,000 0,002 0,001 2:Ojén 0,000 0,000 0,001 0,002 0,001 3:Frigiliana 0,000 0,001 0,000 0,001 0,000 4:Casares 0,002 0,002 0,001 0,000 0,001 5:Lanjarón 0,001 0,001 0,000 0,001 0,000 6:Monachil 0,003 0,004 0,001 0,002 0,001 7:Pulpí 0,016 0,017 0,011 0,009 0,010 8:Manilva 0,034 0,036 0,027 0,023 0,026 9:Aracena 0,004 0,004 0,003 0,001 0,004 10:Vera 0,015 0,016 0,010 0,009 0,010 11:Salobreña 0,049 0,051 0,041 0,036 0,039 12:Punta Umbría 0,266 0,271 0,247 0,231 0,242 13:Torrox 0,067 0,070 0,058 0,052 0,055 14:Cartaya 0,015 0,016 0,013 0,010 0,013 15:Chipiona 0,231 0,236 0,213 0,197 0,209 16:Almonte 0,204 0,205 0,194 0,173 0,194 17:Conil de la Frontera 0,075 0,076 0,070 0,063 0,069 18:Lepe 0,100 0,103 0,088 0,081 0,085 19:Guadix 0,002 0,003 0,001 0,001 0,001 20:Adra 0,005 0,005 0,004 0,002 0,004 21:Rincón de la Victori 0,161 0,165 0,146 0,136 0,142 22:Barbate de Franco 0,061 0,062 0,053 0,042 0,053 23:Rota 0,077 0,080 0,067 0,060 0,064 24:Benalmádena 0,997 1,000 0,970 0,917 0,968 25:Ronda 0,011 0,012 0,007 0,005 0,006 26:Puerto Real 0,000 0,001 0,000 0,001 0,000 27:Torremolinos 0,160 0,163 0,144 0,132 0,141 28:Mijas 0,291 0,297 0,271 0,256 0,266 29:Antequera 0,015 0,015 0,013 0,007 0,014 30:Estepona 0,366 0,372 0,343 0,326 0,338 31:Roquetas de Mar 0,114 0,117 0,101 0,093 0,098 32:Fuengirola 0,596 0,604 0,567 0,547 0,560 33:Motril 0,211 0,216 0,194 0,182 0,190 34:Ejido (El) 0,005 0,005 0,003 0,001 0,002 35:Vélez-Málaga 0,199 0,204 0,182 0,170 0,178 36:Chiclana de la Front 0,446 0,451 0,422 0,394 0,418 37:Sanlúcar de Barramed 0,043 0,045 0,036 0,031 0,034 38:Puerto de Santa Marí 0,250 0,255 0,231 0,218 0,227 39:San Fernando 0,007 0,008 0,004 0,003 0,003
CAPÍTULO V — § V
—————————————
304
6:Monachil 7:Pulpí 8:Manilva 9:Aracena 10:Vera 1:Iruela (La) 0,003 0,016 0,034 0,004 0,015 2:Ojén 0,004 0,017 0,036 0,004 0,016 3:Frigiliana 0,001 0,011 0,027 0,003 0,010 4:Casares 0,002 0,009 0,023 0,001 0,009 5:Lanjarón 0,001 0,010 0,026 0,004 0,010 6:Monachil 0,000 0,005 0,016 0,005 0,004 7:Pulpí 0,005 0,000 0,004 0,014 0,000 8:Manilva 0,016 0,004 0,000 0,030 0,004 9:Aracena 0,005 0,014 0,030 0,000 0,014 10:Vera 0,004 0,000 0,004 0,014 0,000 11:Salobreña 0,027 0,009 0,002 0,044 0,010 12:Punta Umbría 0,210 0,153 0,110 0,245 0,156 13:Torrox 0,041 0,018 0,006 0,061 0,019 14:Cartaya 0,011 0,015 0,026 0,007 0,015 15:Chipiona 0,180 0,128 0,090 0,208 0,130 16:Almonte 0,181 0,160 0,148 0,160 0,162 17:Conil de la Frontera 0,063 0,057 0,060 0,057 0,058 18:Lepe 0,067 0,036 0,018 0,091 0,038 19:Guadix 0,000 0,006 0,018 0,004 0,005 20:Adra 0,005 0,012 0,026 0,001 0,012 21:Rincón de la Victori 0,118 0,076 0,047 0,149 0,078 22:Barbate de Franco 0,044 0,031 0,027 0,039 0,032 23:Rota 0,048 0,023 0,009 0,070 0,024 24:Benalmádena 0,928 0,851 0,784 0,902 0,857 25:Ronda 0,002 0,001 0,007 0,009 0,000 26:Puerto Real 0,001 0,011 0,027 0,004 0,011 27:Torremolinos 0,117 0,076 0,047 0,142 0,078 28:Mijas 0,232 0,171 0,126 0,273 0,175 29:Antequera 0,014 0,021 0,034 0,004 0,021 30:Estepona 0,300 0,230 0,177 0,343 0,234 31:Roquetas de Mar 0,078 0,045 0,024 0,103 0,046 32:Fuengirola 0,511 0,419 0,346 0,570 0,424 33:Motril 0,162 0,112 0,076 0,197 0,114 34:Ejido (El) 0,001 0,005 0,016 0,003 0,005 35:Vélez-Málaga 0,151 0,103 0,069 0,184 0,106 36:Chiclana de la Front 0,380 0,308 0,253 0,399 0,312 37:Sanlúcar de Barramed 0,023 0,007 0,001 0,039 0,007 38:Puerto de Santa Marí 0,196 0,140 0,100 0,234 0,143 39:San Fernando 0,001 0,002 0,011 0,007 0,002
CAPÍTULO V — § V
—————————————
305
11:Salobreña 12:Punta Umbría 13:Torrox 14:Cartaya 15:Chipiona
1:Iruela (La) 0,049 0,266 0,067 0,015 0,231 2:Ojén 0,051 0,271 0,070 0,016 0,236 3:Frigiliana 0,041 0,247 0,058 0,013 0,213 4:Casares 0,036 0,231 0,052 0,010 0,197 5:Lanjarón 0,039 0,242 0,055 0,013 0,209 6:Monachil 0,027 0,210 0,041 0,011 0,180 7:Pulpí 0,009 0,153 0,018 0,015 0,128 8:Manilva 0,002 0,110 0,006 0,026 0,090 9:Aracena 0,044 0,245 0,061 0,007 0,208 10:Vera 0,010 0,156 0,019 0,015 0,130 11:Salobreña 0,000 0,088 0,001 0,037 0,071 12:Punta Umbría 0,088 0,000 0,067 0,212 0,004 13:Torrox 0,001 0,067 0,000 0,050 0,053 14:Cartaya 0,037 0,212 0,050 0,000 0,172 15:Chipiona 0,071 0,004 0,053 0,172 0,000 16:Almonte 0,152 0,210 0,153 0,119 0,156 17:Conil de la Frontera 0,066 0,199 0,075 0,024 0,152 18:Lepe 0,009 0,041 0,003 0,076 0,031 19:Guadix 0,029 0,218 0,044 0,012 0,187 20:Adra 0,040 0,235 0,056 0,004 0,197 21:Rincón de la Victori 0,033 0,015 0,020 0,126 0,012 22:Barbate de Franco 0,032 0,133 0,037 0,021 0,098 23:Rota 0,003 0,057 0,000 0,057 0,045 24:Benalmádena 0,771 0,564 0,741 0,859 0,540 25:Ronda 0,014 0,170 0,025 0,012 0,143 26:Puerto Real 0,041 0,247 0,058 0,013 0,214 27:Torremolinos 0,033 0,014 0,021 0,120 0,009 28:Mijas 0,102 0,002 0,078 0,238 0,010 29:Antequera 0,049 0,236 0,065 0,012 0,198 30:Estepona 0,148 0,008 0,120 0,302 0,021 31:Roquetas de Mar 0,014 0,032 0,006 0,086 0,024 32:Fuengirola 0,304 0,068 0,263 0,515 0,095 33:Motril 0,057 0,005 0,040 0,169 0,006 34:Ejido (El) 0,028 0,208 0,042 0,009 0,176 35:Vélez-Málaga 0,051 0,005 0,035 0,157 0,006 36:Chiclana de la Front 0,227 0,069 0,199 0,345 0,065 37:Sanlúcar de Barramed 0,000 0,096 0,003 0,032 0,077 38:Puerto de Santa Marí 0,078 0,002 0,058 0,202 0,006 39:San Fernando 0,019 0,189 0,032 0,012 0,161
CAPÍTULO V — § V
—————————————
306
16:Almonte 17:Conil de la Frontera 18:Lepe 19:Guadix 20:Adra
1:Iruela (La) 0,204 0,075 0,100 0,002 0,005 2:Ojén 0,205 0,076 0,103 0,003 0,005 3:Frigiliana 0,194 0,070 0,088 0,001 0,004 4:Casares 0,173 0,063 0,081 0,001 0,002 5:Lanjarón 0,194 0,069 0,085 0,001 0,004 6:Monachil 0,181 0,063 0,067 0,000 0,005 7:Pulpí 0,160 0,057 0,036 0,006 0,012 8:Manilva 0,148 0,060 0,018 0,018 0,026 9:Aracena 0,160 0,057 0,091 0,004 0,001 10:Vera 0,162 0,058 0,038 0,005 0,012 11:Salobreña 0,152 0,066 0,009 0,029 0,040 12:Punta Umbría 0,210 0,199 0,041 0,218 0,235 13:Torrox 0,153 0,075 0,003 0,044 0,056 14:Cartaya 0,119 0,024 0,076 0,012 0,004 15:Chipiona 0,156 0,152 0,031 0,187 0,197 16:Almonte 0,000 0,068 0,157 0,184 0,150 17:Conil de la Frontera 0,068 0,000 0,092 0,065 0,046 18:Lepe 0,157 0,092 0,000 0,071 0,085 19:Guadix 0,184 0,065 0,071 0,000 0,004 20:Adra 0,150 0,046 0,085 0,004 0,000 21:Rincón de la Victori 0,181 0,132 0,007 0,124 0,141 22:Barbate de Franco 0,060 0,021 0,048 0,046 0,033 23:Rota 0,151 0,079 0,001 0,052 0,064 24:Benalmádena 0,460 0,772 0,698 0,938 0,888 25:Ronda 0,161 0,057 0,046 0,003 0,008 26:Puerto Real 0,196 0,070 0,088 0,001 0,004 27:Torremolinos 0,154 0,122 0,009 0,123 0,135 28:Mijas 0,242 0,224 0,050 0,241 0,261 29:Antequera 0,135 0,059 0,092 0,014 0,006 30:Estepona 0,276 0,279 0,084 0,309 0,330 31:Roquetas de Mar 0,157 0,099 0,000 0,083 0,097 32:Fuengirola 0,442 0,470 0,208 0,523 0,553 33:Motril 0,203 0,166 0,021 0,169 0,187 34:Ejido (El) 0,162 0,058 0,067 0,001 0,003 35:Vélez-Málaga 0,190 0,156 0,017 0,158 0,175 36:Chiclana de la Front 0,196 0,279 0,161 0,389 0,384 37:Sanlúcar de Barramed 0,151 0,064 0,012 0,025 0,035 38:Puerto de Santa Marí 0,220 0,194 0,034 0,203 0,223 39:San Fernando 0,173 0,060 0,055 0,001 0,006
CAPÍTULO V — § V
—————————————
307
21:Rincón de la Victori 22:Barbate 23:Rota 24:Benalmádena 25:Ronda
1:Iruela (La) 0,161 0,061 0,077 0,997 0,011 2:Ojén 0,165 0,062 0,080 1,000 0,012 3:Frigiliana 0,146 0,053 0,067 0,970 0,007 4:Casares 0,136 0,042 0,060 0,917 0,005 5:Lanjarón 0,142 0,053 0,064 0,968 0,006 6:Monachil 0,118 0,044 0,048 0,928 0,002 7:Pulpí 0,076 0,031 0,023 0,851 0,001 8:Manilva 0,047 0,027 0,009 0,784 0,007 9:Aracena 0,149 0,039 0,070 0,902 0,009 10:Vera 0,078 0,032 0,024 0,857 0,000 11:Salobreña 0,033 0,032 0,003 0,771 0,014 12:Punta Umbría 0,015 0,133 0,057 0,564 0,170 13:Torrox 0,020 0,037 0,000 0,741 0,025 14:Cartaya 0,126 0,021 0,057 0,859 0,012 15:Chipiona 0,012 0,098 0,045 0,540 0,143 16:Almonte 0,181 0,060 0,151 0,460 0,161 17:Conil de la Frontera 0,132 0,021 0,079 0,772 0,057 18:Lepe 0,007 0,048 0,001 0,698 0,046 19:Guadix 0,124 0,046 0,052 0,938 0,003 20:Adra 0,141 0,033 0,064 0,888 0,008 21:Rincón de la Victori 0,000 0,080 0,015 0,658 0,089 22:Barbate de Franco 0,080 0,000 0,039 0,630 0,032 23:Rota 0,015 0,039 0,000 0,721 0,031 24:Benalmádena 0,658 0,630 0,721 0,000 0,865 25:Ronda 0,089 0,032 0,031 0,865 0,000 26:Puerto Real 0,146 0,054 0,067 0,974 0,007 27:Torremolinos 0,003 0,067 0,016 0,597 0,088 28:Mijas 0,019 0,159 0,069 0,602 0,191 29:Antequera 0,149 0,031 0,072 0,804 0,016 30:Estepona 0,042 0,205 0,107 0,570 0,252 31:Roquetas de Mar 0,004 0,053 0,004 0,676 0,055 32:Fuengirola 0,138 0,383 0,245 0,615 0,448 33:Motril 0,003 0,109 0,033 0,630 0,127 34:Ejido (El) 0,119 0,035 0,049 0,876 0,003 35:Vélez-Málaga 0,002 0,099 0,029 0,619 0,118 36:Chiclana de la Front 0,120 0,214 0,184 0,350 0,327 37:Sanlúcar de Barramed 0,037 0,030 0,005 0,779 0,011 38:Puerto de Santa Marí 0,010 0,132 0,049 0,613 0,158 39:San Fernando 0,102 0,039 0,038 0,902 0,001
CAPÍTULO V — § V
—————————————
308
26:Puerto Real 27:Torremolinos 28:Mijas 29:Antequera 30:Estepona
1:Iruela (La) 0,000 0,160 0,291 0,015 0,366 2:Ojén 0,001 0,163 0,297 0,015 0,372 3:Frigiliana 0,000 0,144 0,271 0,013 0,343 4:Casares 0,001 0,132 0,256 0,007 0,326 5:Lanjarón 0,000 0,141 0,266 0,014 0,338 6:Monachil 0,001 0,117 0,232 0,014 0,300 7:Pulpí 0,011 0,076 0,171 0,021 0,230 8:Manilva 0,027 0,047 0,126 0,034 0,177 9:Aracena 0,004 0,142 0,273 0,004 0,343 10:Vera 0,011 0,078 0,175 0,021 0,234 11:Salobreña 0,041 0,033 0,102 0,049 0,148 12:Punta Umbría 0,247 0,014 0,002 0,236 0,008 13:Torrox 0,058 0,021 0,078 0,065 0,120 14:Cartaya 0,013 0,120 0,238 0,012 0,302 15:Chipiona 0,214 0,009 0,010 0,198 0,021 16:Almonte 0,196 0,154 0,242 0,135 0,276 17:Conil de la Frontera 0,070 0,122 0,224 0,059 0,279 18:Lepe 0,088 0,009 0,050 0,092 0,084 19:Guadix 0,001 0,123 0,241 0,014 0,309 20:Adra 0,004 0,135 0,261 0,006 0,330 21:Rincón de la Victori 0,146 0,003 0,019 0,149 0,042 22:Barbate de Franco 0,054 0,067 0,159 0,031 0,205 23:Rota 0,067 0,016 0,069 0,072 0,107 24:Benalmádena 0,974 0,597 0,602 0,804 0,570 25:Ronda 0,007 0,088 0,191 0,016 0,252 26:Puerto Real 0,000 0,145 0,271 0,014 0,343 27:Torremolinos 0,145 0,000 0,022 0,136 0,044 28:Mijas 0,271 0,022 0,000 0,267 0,005 29:Antequera 0,014 0,136 0,267 0,000 0,333 30:Estepona 0,343 0,044 0,005 0,333 0,000 31:Roquetas de Mar 0,101 0,005 0,041 0,103 0,072 32:Fuengirola 0,568 0,144 0,054 0,558 0,029 33:Motril 0,194 0,006 0,006 0,194 0,022 34:Ejido (El) 0,003 0,115 0,232 0,008 0,298 35:Vélez-Málaga 0,183 0,004 0,009 0,180 0,025 36:Chiclana de la Front 0,423 0,102 0,078 0,368 0,065 37:Sanlúcar de Barramed 0,036 0,038 0,110 0,044 0,158 38:Puerto de Santa Marí 0,231 0,013 0,002 0,229 0,011 39:San Fernando 0,004 0,102 0,210 0,016 0,274
CAPÍTULO V — § V
—————————————
309
31:Roquetas de Mar 32:Fuengirola 33:Motril 34:Ejido (El) 35:Vélez-
Málaga 1:Iruela (La) 0,114 0,596 0,211 0,005 0,199 2:Ojén 0,117 0,604 0,216 0,005 0,204 3:Frigiliana 0,101 0,567 0,194 0,003 0,182 4:Casares 0,093 0,547 0,182 0,001 0,170 5:Lanjarón 0,098 0,560 0,190 0,002 0,178 6:Monachil 0,078 0,511 0,162 0,001 0,151 7:Pulpí 0,045 0,419 0,112 0,005 0,103 8:Manilva 0,024 0,346 0,076 0,016 0,069 9:Aracena 0,103 0,570 0,197 0,003 0,184 10:Vera 0,046 0,424 0,114 0,005 0,106 11:Salobreña 0,014 0,304 0,057 0,028 0,051 12:Punta Umbría 0,032 0,068 0,005 0,208 0,005 13:Torrox 0,006 0,263 0,040 0,042 0,035 14:Cartaya 0,086 0,515 0,169 0,009 0,157 15:Chipiona 0,024 0,095 0,006 0,176 0,006 16:Almonte 0,157 0,442 0,203 0,162 0,190 17:Conil de la Frontera 0,099 0,470 0,166 0,058 0,156 18:Lepe 0,000 0,208 0,021 0,067 0,017 19:Guadix 0,083 0,523 0,169 0,001 0,158 20:Adra 0,097 0,553 0,187 0,003 0,175 21:Rincón de la Victori 0,004 0,138 0,003 0,119 0,002 22:Barbate de Franco 0,053 0,383 0,109 0,035 0,099 23:Rota 0,004 0,245 0,033 0,049 0,029 24:Benalmádena 0,676 0,615 0,630 0,876 0,619 25:Ronda 0,055 0,448 0,127 0,003 0,118 26:Puerto Real 0,101 0,568 0,194 0,003 0,183 27:Torremolinos 0,005 0,144 0,006 0,115 0,004 28:Mijas 0,041 0,054 0,006 0,232 0,009 29:Antequera 0,103 0,558 0,194 0,008 0,180 30:Estepona 0,072 0,029 0,022 0,298 0,025 31:Roquetas de Mar 0,000 0,190 0,015 0,078 0,012 32:Fuengirola 0,190 0,000 0,098 0,510 0,107 33:Motril 0,015 0,098 0,000 0,162 0,000 34:Ejido (El) 0,078 0,510 0,162 0,000 0,151 35:Vélez-Málaga 0,012 0,107 0,000 0,151 0,000 36:Chiclana de la Front 0,146 0,102 0,098 0,365 0,097 37:Sanlúcar de Barramed 0,017 0,319 0,064 0,023 0,057 38:Puerto de Santa Marí 0,027 0,074 0,002 0,196 0,003 39:San Fernando 0,065 0,477 0,143 0,002 0,133
CAPÍTULO V — § V
—————————————
310
36:Chiclana de la Front
37:Sanlúcar de Barramed
38:Puerto de Santa Marí
39:San Fernando
1:Iruela (La) 0,446 0,043 0,250 0,007 2:Ojén 0,451 0,045 0,255 0,008 3:Frigiliana 0,422 0,036 0,231 0,004 4:Casares 0,394 0,031 0,218 0,003 5:Lanjarón 0,418 0,034 0,227 0,003 6:Monachil 0,380 0,023 0,196 0,001 7:Pulpí 0,308 0,007 0,140 0,002 8:Manilva 0,253 0,001 0,100 0,011 9:Aracena 0,399 0,039 0,234 0,007 10:Vera 0,312 0,007 0,143 0,002 11:Salobreña 0,227 0,000 0,078 0,019 12:Punta Umbría 0,069 0,096 0,002 0,189 13:Torrox 0,199 0,003 0,058 0,032 14:Cartaya 0,345 0,032 0,202 0,012 15:Chipiona 0,065 0,077 0,006 0,161 16:Almonte 0,196 0,151 0,220 0,173 17:Conil de la Frontera 0,279 0,064 0,194 0,060 18:Lepe 0,161 0,012 0,034 0,055 19:Guadix 0,389 0,025 0,203 0,001 20:Adra 0,384 0,035 0,223 0,006 21:Rincón de la Victori 0,120 0,037 0,010 0,102 22:Barbate de Franco 0,214 0,030 0,132 0,039 23:Rota 0,184 0,005 0,049 0,038 24:Benalmádena 0,350 0,779 0,613 0,902 25:Ronda 0,327 0,011 0,158 0,001 26:Puerto Real 0,423 0,036 0,231 0,004 27:Torremolinos 0,102 0,038 0,013 0,102 28:Mijas 0,078 0,110 0,002 0,210 29:Antequera 0,368 0,044 0,229 0,016 30:Estepona 0,065 0,158 0,011 0,274 31:Roquetas de Mar 0,146 0,017 0,027 0,065 32:Fuengirola 0,102 0,319 0,074 0,477 33:Motril 0,098 0,064 0,002 0,143 34:Ejido (El) 0,365 0,023 0,196 0,002 35:Vélez-Málaga 0,097 0,057 0,003 0,133 36:Chiclana de la Front 0,000 0,237 0,086 0,354 37:Sanlúcar de Barramed 0,237 0,000 0,085 0,016 38:Puerto de Santa Marí 0,086 0,085 0,000 0,175 39:San Fernando 0,354 0,016 0,175 0,000
Fuente: Elaboración propia
CAPÍTULO V — § V
—————————————
311
CUADRO 5.20. HISTORIAL DE CONGLOMERACIÓN g
3 26 ,000 0 0 37 10 ,000 0 0 173 5 ,000 1 0 131 2 ,000 0 0 136 19 ,000 0 0 18
11 37 ,000 0 0 1433 35 ,000 0 0 2013 23 ,000 0 0 2218 31 ,001 0 0 2225 39 ,001 0 0 17
4 34 ,001 0 0 189 20 ,002 0 0 211 3 ,003 4 3 238 11 ,003 0 6 29
12 38 ,004 0 0 1612 28 ,005 15 0 24
7 25 ,006 2 10 304 6 ,007 11 5 23
21 27 ,008 0 0 2021 33 ,012 19 7 31
9 29 ,015 12 0 2513 18 ,018 8 9 29
1 4 ,022 13 18 2812 15 ,027 16 0 26
9 14 ,032 21 0 2812 30 ,040 24 0 3117 22 ,050 0 0 32
1 9 ,065 23 25 308 13 ,080 14 22 351 7 ,100 28 17 36
12 21 ,123 26 20 3416 17 ,162 0 27 3532 36 ,213 0 0 3412 32 ,308 31 33 37
8 16 ,454 29 32 361 8 ,690 30 35 38
12 24 1,205 34 0 381 12 2,647 36 37 0
Etapa1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738
Conglomerado 1
Conglomerado 2
Conglomerado que secombina
CoeficientesConglomerado 1
Conglomerado 2
Etapa en la que elconglomerado
aparece por primeravez
Próximaetapa
Fuente: Elaboración propia
CAPÍTULO V — § V
—————————————
312
CUADRO 5.21. DENDOGRAMA
Rescaled Distance Cluster Combine C A S E 0 5 10 15 20 25 Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+ Frigiliana 3 Puerto Real 26 Lanjarón 5 Iruela (La) 1 Ojén 2 Monachil 6 Guadix 19 Casares 4 Ejido (El) 34 Aracena 9 Adra 20 Antequera 29 Cartaya 14 Pulpí 7 Vera 10 Ronda 25 San Fernando 39
Salobreña 11
Sanlúcar de Barramed 37
Manilva 8
Torrox 13
Rota 23
Lepe 18
Roquetas de Mar 31
Conil de la Frontera 17
Barbate de Franco 22
Almonte 16
Motril 33
Vélez-Málaga 35
Rincón de la Victori 21
Torremolinos 27
Punta Umbría 12
Puerto de Santa Marí 38 Mijas 28
CAPÍTULO V — § V
—————————————
313
CUADRO 5.22. CONGLOMERADO DE PERTENENCIA g p
1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 12 2 2 2 2 2 1 11 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 12 2 2 2 2 2 1 13 3 3 3 3 3 2 22 2 2 2 2 2 1 11 1 1 1 1 1 1 13 3 3 3 3 3 2 24 4 4 4 4 2 1 15 5 4 4 4 2 1 12 2 2 2 2 2 1 11 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 16 3 3 3 3 3 2 25 5 4 4 4 2 1 12 2 2 2 2 2 1 17 6 5 5 5 4 3 21 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 16 3 3 3 3 3 2 23 3 3 3 3 3 2 21 1 1 1 1 1 1 13 3 3 3 3 3 2 22 2 2 2 2 2 1 18 7 6 6 3 3 2 26 3 3 3 3 3 2 21 1 1 1 1 1 1 16 3 3 3 3 3 2 29 8 7 6 3 3 2 2
2 2 2 2 2 2 1 1
3 3 3 3 3 3 2 21 1 1 1 1 1 1 1
Caso1:Iruela (La)2:Ojén3:Frigiliana4:Casares5:Lanjarón6:Monachil7:Pulpí8:Manilva9:Aracena10:Vera11:Salobreña12:Punta Umbría13:Torrox14:Cartaya15:Chipiona16:Almonte17:Conil de la Frontera18:Lepe19:Guadix20:Adra21:Rincón de la Victori22:Barbate de Franco23:Rota24:Benalmádena25:Ronda26:Puerto Real27:Torremolinos28:Mijas29:Antequera30:Estepona31:Roquetas de Mar32:Fuengirola33:Motril34:Ejido (El)35:Vélez-Málaga36:Chiclana de la Front37:Sanlúcar deBarramed38:Puerto de Santa Marí39:San Fernando
9conglome
rados
8conglome
rados
7conglome
rados
6conglome
rados
5conglome
rados
4conglome
rados
3conglome
rados
2conglome
rados
Fuente: Elaboración propia
La matriz de distancias (cuadro 5.19), para el conjunto de
variables turísticas utilizadas, es indicativa de la mayor o menor
disimilaridad (cuando la distancia es mayor o menor) entre cada
municipio y el resto. Los datos que contienen constituyen siempre una
muy útil referencia. Y permite, cuando se adopta una determinada
solución cluster, completar la información sobre municipios en los que
CAPÍTULO V — § V
—————————————
314
existan dudas sobre ubicación en uno u otro conglomerado. La medida
de distancia es la distancia euclídea al cuadrado, con escala cambiada
de 0 a 1, y, por las variables empleadas, reflejan las mayores o menores
afinidades turísticas entre el colectivo de municipios turísticos.
En el historial de conglomeración (Cuadro 5.20), el municipio
que se incorpora más tardíamente, en la etapa 38, a un conglomerado es
el de Benalmádena (caso 24); lo hace con el conglomerado 12. Esto
apunta la existencia de unas condiciones peculiares, desde el punto de
vista turístico, de Benalmádena respecto al colectivo de municipios
turísticos considerados. La matriz de distancias confirma este resultado;
basta comparar las distancias de Benalmádena con el resto de
municipios, para ver que sus valores son más elevados.
Otros municipios que se fusionan en etapas avanzadas del
proceso son Fuengirola (caso 32) y Chiclana de la Frontera (36), y lo
hacen uniéndose en un conglomerado en la etapa 33. También el
municipio de Almonte (16) se une en las últimas etapas, en este caso en
la etapa 32.
En definitiva, los municipios de Benalmádena (24), Fuengirola
(32), Chiclana de la Frontera (36) y Almonte son los que presentan unas
situaciones más diferenciadas respecto al resto de municipios turísticos.
Y en el caso de Benalmádena se le puede catalogar como un caso
atípico, según la terminología del análisis cluster.
El dendograma (Cuadro 5.21) aporta los datos sobre la formación
de los conglomerados en las sucesivas etapas y las distancias a la que se
van fundiendo los conglomerados. Suministran información útil para
CAPÍTULO V — § V
—————————————
315
decidir sobre el número adecuado de conglomerados, es decir, sobre la
solución cluster a adoptar.
El dendograma señala de forma nítida lo comentado sobre el
municipio de Benalmádena (24), que llega a fusionarse en otro
conglomerado a una distancia aproximada de 9 puntos de la escala
estandarizada.
El número adecuado de conglomerados debe deducirse teniendo
en cuenta la homogeneidad de los conglomerados, y se recuerda que en
el dendograma los conglomerados formados en la parte izquierda, más
cercanos al origen de la escala, son los más homogéneos.
En principio pueden diferenciarse hasta seis conglomerados que
se forman en las primeras etapas y a una distancia muy reducida (el
programa da el valor 1 a los grupos que se funden en estas primeras
etapas), y son , en consecuencia, conglomerados muy homogéneos.
El primer grupo lo forman los casos 3, 26, 5, 1, 2, 6, 19, 4, 34, 9,
20, 29, 14, 7, 10, 25 y 39.
El segundo conglomerado está compuesto por los casos 11, 37, 8,
13, 23, 18 y 31.
El tercero por los casos 17, 22 y 16.
El cuarto por los municipios 33, 35, 21, 27, 12, 38, 28, 15 y 30.
El quinto grupo lo integran los casos 32 y 36.
El sexto lo integran los casos 32 y 36.
Y el último conglomerado, formado en estas primeras etapas,
sólo tiene un elemento, el municipio de Benalmádena (24).
Teniendo en cuenta lo comentado sobre la regla de la parada
(como criterio para decidir el número adecuado de conglomerados), se
CAPÍTULO V — § V
—————————————
316
busca un cierto equilibrio en términos de la distancia a la que se forman
los conglomerados (a mayor distancia los conglomerados son más
heterogéneos). Se elige como solución cluster la de 4 conglomerados,
teniendo en cuenta que el caso atípico de Benalmádena formaría él sólo
un conglomerado. Esta solución se produce a una distancia aproximada
de 3 puntos, lo cual confiere un alto grado de homogeneidad a los
conglomerados elegidos.
Se podría haber eliminado el caso de Benalmádena como caso
atípico; pero se ha decidido, por su importancia y porque sirve de
referencia, mantenerlo como único caso dentro de un grupo. De esta
forma, no se incurre en el riesgo de que se vea alterada la estructura
interna de los municipios y sus relaciones como consecuencia de la
exclusión del caso atípico.
En el cuadro 5.22 se reproducen las diferentes soluciones
posibles. Como se ha adaptado la solución de 4 conglomerados debe
leerse la columna “4 conglomerados” para identificar a los municipios
que se incluyen en cada uno de estos grupos.
El cuadro de los centroides de los conglomerados (cuadro 5.23)
presenta las diferencias entre las variables turísticas en cada
conglomerado. Por ello, con este análisis nos aproximamos a la
estructura turística de cada uno de los conglomerados. A continuación,
comentamos la composición interna de los cuatro conglomerados
definidos en la solución cluster.
CAPÍTULO V — § V
—————————————
317
CUADRO 5.24. CENTROIDES DE LOS CONGLOMERADOS
Viviendas Hoteles Hoteles-3 Restohot Apartahot. Campam. Restraur. Cafeterías1 Media 1050,94 7,24 10,88 30,29 1,65 156,88 400,24 56,29
N 17 17 17 17 17 17 17 17
Desv. típ. 738,198 29,832 42,361 61,758 6,791 431,791 599,051 126,746
2 Media 4514,00 49,00 273,00 54,10 167,00 1001,70 1002,20 228,30
N 10 10 10 10 10 10 10 10
Desv. típ. 1210,692 154,952 741,807 94,749 515,575 1730,129 1721,705 382,085
3 Media 9869,45 220,45 52,55 27,82 118,18 216,55 780,55 79,36
N 11 11 11 11 11 11 11 11
Desv. típ. 2051,758 731,165 128,338 36,345 378,888 512,534 1184,216 181,471
4 Media 11814,00 1911,00 4023,00 1285,00 86,00 ,00 12046,00 6879,00
N 1 1 1 1 1 1 1 1
Desv. típ.
Total Media 4702,15 126,90 192,72 67,87 79,08 386,31 960,46 281,85
N 39 39 39 39 39 39 39 39
Desv. típ. 4088,766 490,965 737,343 210,262 325,445 996,022 2146,245 1109,376
Fuente: Elaboración propia
El tamaño de los conglomerados va creciendo desde el
conglomerado 1 hasta el conglomerado 4. Teniendo en cuenta los
valores medios de las variables de alojamientos en viviendas y hoteles,
resulta que el conglomerado 4 es del orden del 1,86 veces el tamaño del
conglomerado 3; el conglomerado 3 es 2 veces mayor que el
conglomerado 2; y el conglomerado 2, llega a ser 4,6 veces el tamaño
del conglomerado 1. En consecuencia, podemos catalogar al
conglomerado 1 como de tamaño bajo, por su mayor cercanía al tamaño
del conglomerado 2 que al del conglomerado 3; el conglomerado 3
tiene un tamaño alto, y el único caso del conglomerado 4 sería el de
mayor tamaño.
CAPÍTULO V — § V
—————————————
318
El conglomerado 1 consta de 17 municipios, y su tamaño es bajo
respecto al resto de los conglomerados definidos. El valor medio de las
variables de alojamientos en viviendas y hoteles supone un 22% del
equivalente de las variables del conglomerado 2. Si se compara la
composición del conglomerado 1 con el 2, destaca la menor presencia
de hoteles de 5 y 4 estrellas (15% del valor equivalente en el
conglomerado 2), pero sobre todo de hoteles de 3 estrellas (4% de la
conglomeración 2) y de apartahoteles (sólo un 1% de los equivalentes
en el conglomerado 2). En cambio, la importancia relativa es algo
mayor en los hoteles de 2 y 1 estrellas (56%) y en los restaurantes
(40%).
Al constituirse el conglomerado 1, éste presenta una
homogeneidad mayor que el conjunto de los 39 municipios turísticos si
se tienen en cuenta los valores del coeficiente de variación (los valores
entre paréntesis corresponde a los 39 municipios de la muestra). Los
valores son de 0,70 en las viviendas secundarias (0,87), de 4,12 en los
hoteles de 5 y 4 estrellas (3,87), de 3,89 en los hoteles de 3 estrellas
(3,83), de 2,04 en los hoteles de 2 y 1 estrellas (3,10), de 4,12 en los
apartahoteles (4,12), de 2,75 en los campamentos (2,58), de 1,72 en los
restaurantes (2,23) de 1,67 en las cafeterías (3,94). No obstante,
permanece un alto nivel de dispersión en todas las variables turísticas
de los municipios del conglomerado 1.
El cuadro de conglomerado de pertenencia (Cuadro 5.22) informa
sobre los municipios que se funden en el conglomerado 1. Debe leerse
la columna relativa a cuatro conglomerados.
CAPÍTULO V — § V
—————————————
319
El conglomerado 2 lo integran 10 municipios y su tamaño es
medio-bajo. El valor medio de las variables de alojamientos en
viviendas y hoteles de este conglomerado alcanza el 49% del relativo al
conglomerado 3. En la composición interna, por comparación con el
conglomerado 3, disminuye en términos relativos el peso de los hoteles
de 5 y 4 estrellas (22% de los equivalentes en el conglomerado 3) pero
se compensa con una mayor presencia relativa de hoteles de 3 estrellas
(poseen 5 veces el número de hoteles de esta categoría del
conglomerado 2) y de hoteles de 2 y 1 estrellas y apartahoteles.
También son más elevadas las plazas, en promedio, en las variables
campamentos turísticos, restaurantes y cafeterías. Las diferencias en las
estructuras internas entre los conglomerados 2 y 3 son notorias.
La homogeneidad del conglomerado 2 aumenta tanto si se
compara sus niveles de dispersión con los de los 39 municipios (su
coeficiente de variación se incluye en las cifras entre paréntesis) como
con los municipios del conglomerado 1. Los valores del coeficiente de
variación son los siguientes: de 0,27 en las viviendas secundarias
(0,87), de 3,16 en los hoteles de 5 y 4 estrellas (3,87), de 2,72 en hoteles
de 3 estrellas (3,83), de 1,75 en los hoteles de 2 y 1 estrellas (3,10), de
3,09 en los apartahoteles (4,12), de 1,73 en los campamentos turísticos
(2,58), de 1,72 en los restaurantes (2,23) y de 1,67 en las cafeterías
(3,94). Persiste, salvo en la variable viviendas secundarias, un alto nivel
de dispersión a pasar de la mejoría de los coeficientes de variación en el
conglomerado 2.
CAPÍTULO V — § V
—————————————
320
El cuadro de conglomerado de pertenencia detalla los nombres de
los 10 municipios del conglomerado 2 (Cuadro 5.22, columna de 4
conglomerados).
El conglomerado 3 está compuesto por 11 municipios y su
tamaño se ha considerado como alto según los valores medios de las
variables de alojamientos en viviendas y hoteles. El tamaño alto se
debe, en gran medida, a la fuerte presencia de viviendas secundarias
(con un valor medio de 9.869 viviendas) y a la presencia de hoteles de 5
y 4 estrellas (con una media de 220 plazas). Estos son los elementos que
destacan en la estructura interna del conglomerado 3.
El nivel de dispersión de las variables en el conglomerado 3 se
reduce con respecto a la de los 39 municipios turísticos y se mantiene,
en líneas generales, respecto al conglomerado 2. Los datos sobre el
coeficiente de variación (las cifras entre paréntesis corresponden al
coeficiente de variación de los 39 municipios turísticos) son los
siguientes: de 0,21 en las viviendas secundarias (0,87), de 3,32 en los
hoteles de 5 y 4 estrellas (3,87), de 2,44 en los hoteles de 3 estrellas
(3,83), de 1,31 en los hoteles de 2 y 1 estrellas (3,1), de 3,21 en los
apartahoteles (4,12), de 2,37 en los campamentos turísticos (2,58), de
1,52 en los restaurantes (2,23) y de 2,29 en las cafeterías (3,94). Los
niveles de dispersión, salvo para las viviendas secundarias, continúan
siendo altos.
El cuadro de conglomerado de pertenencia (Cuadro 5.22,
columnas 4 conglomerados) registra los nombres de los 11 municipios
del conglomerado 3.
CAPÍTULO V — § V
—————————————
321
El conglomerado 4 lo forma un único municipio, Benalmádena
(24). Su tamaño puede calificarse de muy alto, del orden de 1,86 veces
el tamaño del conglomerado 3. En su estructura interna sobresale, en
términos relativos, la fuerte presencia de alojamientos hoteleros; en
hoteles de 5 y 4 estrellas, Benalmáldena supera en 8,6 veces los valores
medios del conglomerado 3, en hoteles de 3 estrellas se eleva hasta 76
veces el tamaño del conglomerado 3 y en hoteles de 2 y 1 estrellas lo
supera con un valor de 46 veces; en las cafeterías las diferencias son
aún mayores, con un factor de 86 veces el tamaño del conglomerado 3.
Estos datos verifican la denominación de Benalmádena como caso
atípico por el volumen tan elevado de su oferta turística.
El análisis de varianza (Cuadro 5.24) indica que las variables con
valores sig. inferiores a 0,05 son significativas, es decir, contribuyen de
forma relevante en la clasificación de los municipios turísticos. Esto
ocurre con la mayoría de las variables utilizadas: viviendas secundarias,
hoteles de 5 y 4 estrellas, hoteles de tres estrellas, hoteles de 2 y 1
estrellas, restaurantes y cafeterías.
CAPÍTULO V — § V
—————————————
322
CUADRO 5.24. ANÁLISIS DE VARIANZA
5,71E+08 3 1,90E+08 104,126 ,00064008074 35 1828802,16,35E+08 38
3583407,8 3 1194469,3 7,497 ,0015576351,8 35 159324,349159759,6 3815513735 3 5171245,1 35,172 ,0005145914,5 35 147026,1320659650 381524950,3 3 508316,76 114,757 ,000
155032,066 35 4429,4881679982,4 38
196095,251 3 65365,084 ,598 ,6213828663,5 35 109390,394024758,8 385148133,7 3 1716044,6 1,845 ,15732550125 35 930003,5637698258 381,29E+08 3 42866053 32,304 ,00046443877 35 1326967,91,75E+08 3844866955 3 14955652 275,463 ,0001900248,2 35 54292,80546767203 38
Inter-gruposIntra-gruposTotalInter-gruposIntra-gruposTotalInter-gruposIntra-gruposTotalInter-gruposIntra-gruposTotalInter-gruposIntra-gruposTotalInter-gruposIntra-gruposTotalInter-gruposIntra-gruposTotalInter-gruposIntra-gruposTotal
viviendas
HOTELES
hoteles-3
restohot.
apartahot.
campament.
restraurantes
cafeterías
Suma decuadrados gl
Mediacuadrática F Sig.
Fuente: Elaboración propia
A continuación, aplicamos el análisis de conglomerados de K
medias incluyendo como número de conglomerados la solución de 4
conglomerados, utilizando las variables turística ya comentadas; y
empleando como centroides iniciales los obtenidos en el análisis de
conglomerados jerárquico. Los resultados se reflejan en los cuadros
5.25 y 5.28.
CAPÍTULO V — § V
—————————————
323
CUADRO 5.25. PERTENENCIA A LOS CONGLOMERADOS Conglomerado Distancia
4 Casares 1 384 34 Ejido (El) 1 393 19 Guadix 1 434
6 Monachil 1 463 5 Lanjarón 1 639 3 Frigiliana 1 680
26 Puerto Real 1 710 39 San Fernando 1 750 20 Adra 1 859
9 Aracena 1 892 1 Iruela (La) 1 1.014
25 Ronda 1 1.042 2 Ojén 1 1.087
10 Vera 1 1.415 7 Pulpí 1 1.477
14 Cartaya 1 1.695 29 Antequera 1 1.811 11 Salobreña 2 1.492 37 Sanlúcar de Barrameda 2 1.535 13 Torrox 2 1.549 23 Rota 2 1.628
8 Manilva 2 1.648 18 Lepe 2 2.100 22 Barbate de Franco 2 2.144 31 Roquetas de Mar 2 2.352 17 Conil de la Frontera 2 3.793 16 Almonte 2 5.874 12 Punta Umbría 3 366 28 Mijas 3 773 38 Puerto de Santa María (El) 3 799 15 Chipiona 3 1.214 33 Motril 3 1.367 35 Vélez-Málaga 3 1.495 30 Estepona 3 1.638 27 Torremolinos 3 2.342 21 Rincón de la Victoria 3 2.376 36 Chiclana de la Frontera 3 4.714 32 Fuengirola 3 4.802 24 Benalmádena 4 0
Fuente: Elaboración propia
CAPÍTULO V — § V
—————————————
324
CUADRO 5.26. CENTROS DE LOS CONGLOMERADOS FINALES
1051 4514 9869 118147 49 220 1911
11 273 53 402330 54 28 1285
2 167 118 86157 1002 217 0400 1002 781 12046
56 228 79 6879
viviendasHOTELEShoteles-3restohot.apartahot.campament.restraurantescafeterías
1 2 3 4Conglomerado
Fuente: Elaboración propia
CUADRO 5.27. DISTANCIAS ENTRE LOS CENTROS DE LOS
CONGLOMERADOS FINALES
3632,740 8830,385 17870,203632,740 5426,762 15477,148830,385 5426,762 14042,0017870,20 15477,14 14042,00
Conglomerado1234
1 2 3 4
Fuente: Elaboración propia
CUADRO 5.28. ANÁLISIS DE VARIANZA
1,90E+08 3 1828802,1 35 104,126 ,0001194469,3 3 159324,34 35 7,497 ,0015171245,1 3 147026,13 35 35,172 ,000508316,76 3 4429,488 35 114,757 ,00065365,084 3 109390,39 35 ,598 ,6211716044,6 3 930003,56 35 1,845 ,15742866053 3 1326967,9 35 32,304 ,00014955652 3 54292,805 35 275,463 ,000
viviendasHOTELEShoteles-3restohot.apartahot.campament.restraurantescafeterías
Mediacuadrática gl
ConglomeradoMedia
cuadrática gl
Error
F Sig.
Las pruebas F sólo se deben utilizar con una finalidad descriptiva puesto que losconglomerados han sido elegidos para maximizar las diferencias entre los casos en diferentesconglomerados. Los niveles críticos no son corregidos, por lo que no pueden interpretarsecomo pruebas de la hipótesis de que los centros de los conglomerados son iguales.
Fuente: Elaboración propia
CAPÍTULO V — § V
—————————————
325
Se obtienen 17 municipios en el conglomerado 1, 10 municipios
en el conglomerado 2, 11 municipios en el conglomerado 3 y el caso
único de Benalmádena en el conglomerado 4. La relación de municipios
por conglomerados es la que se refleja en el cuadro perteneciente a los
conglomerados, cuadro 5.25. El valor de la distancia que aparece en
cada municipio suministra información sobre la situación de cada
municipio respecto al grupo.
La asignación de casos a los grupos se desarrolla a partir de los
centroides introducidos (centros iniciales de los conglomerados), y los
valores de los centroides finales (centros de conglomerados finales)
apenas sufren variación (Cuadro 5.26).
El conglomerado 1, formado por 17 municipios turísticos
(Cuadro 5.25), se configura como de tamaño bajo, según los valores de
las variables turísticas. En los centros de los conglomerados finales
(Cuadro 5.26) se puede ver como los valores medios del conglomerado
1 son netamente inferiores; sobre todo destaca por el poco peso de los
hoteles de 5, 4 y 3 estrellas, así como en viviendas secundarias.
El centro de este grupo se articula en torno a municipios como
Casares, El Ejido, Guadix, Monachil, Lanjarón o Frigiliana. En él
también figuran municipios con poblaciones significativas, como Ronda
o Antequera. Este último está en la frontera del conglomerado, siendo
su distancia de 1.811; otro tanto le ocurre a Cartaya (distancia de
1.695).
El conglomerado 2 está compuesto por 10 municipios turísticos
(Cuadro 5.25) y su tamaño (teniendo en cuenta los centros de los
conglomerado finales) desde el punto de vista de las variables turísticas
CAPÍTULO V — § V
—————————————
326
puede considerarse mediano (Cuadro 5.26). En su estructura interna,
aunque los valores medios de las viviendas secundarias y de los hoteles
de 5 y 4 estrellas son relativamente menores, sobresalen los hoteles de 3
estrellas, así como lo hoteles de 2 y 1 estrellas y los apartamentos
turísticos. Por su tamaño, el conglomerado 2 se encuentra más próximo
al 1 que al conglomerado 3 (Cuadro 5.27). En este conglomerado
también es notoria las dotaciones de plazas en campamentos turísticos y
de restaurantes y cafeterías.
En el centro del conglomerado 2 se encuentran los municipios de
Salobreña, Sanlúcar de Barrameda, Torrox, Rota o Manilva. La mayor
distancia la marca el municipio de Almonte (5.874), acompañado de
municipios con altas dotaciones turísticas, como es el caso de Roquetas
de Mar (2.352) y de Conil de la Frontera (3.793).
En el conglomerado 3 se fusionan 11 municipios turísticos
(Cuadro 5.25), con un tamaño alto según los valores medios de las
variables de alojamiento en viviendas y hoteles. Presenta una fuerte
presencia de viviendas secundarias y hoteles de 5 y 4 estrellas como
elementos definitorios de su composición interna (Cuadro 5.26).
En este conglomerado están parte de los municipios de la Costa
del Sol, con fuertes dotaciones turísticas, tales como Mijas, Estepona,
Torremolinos, Fuengirola, Vélez-Málaga y Rincón de la Victoria. Y
otros de la envergadura del Puerto de Santa María y Chiclana de la
Frontera.
En los límites de este conglomerado se sitúan Fuengirola (con
una distancia de 4.802) y Chiclana de la Frontera (4.712).
CAPÍTULO V — § V
—————————————
327
El conglomerado 4 sólo incluye al municipio de Benalmádena,
con un tamaño que puede considerarse de muy alto desde el punto de
vista turístico. En su composición interna, predominan los alojamientos
hoteleros, tanto los hoteles de 5 y 4 estrellas (donde supera en más de
ocho veces al conglomerado 3) y de 2 estrellas (su valor medio es 76
veces superior al del conglomerado 3). También son elevadas las cifras
en el resto de las variables turísticas (Cuadro 5.26).
El cuadro sobre las distancias entre los centros de los
conglomerados finales confirman los resultados anteriores (Cuadro
5.27). El conglomerado 2 se encuentra más próximo al conglomerado 1
que al 3; aunque la distancia entre el conglomerado 3 y 4 es notable.
El análisis de varianza (Cuadro 5.28) vuelve a confirmar los
resultados. Todas las variables turísticas, excepto los apartamentos
turísticos y los campamentos, son significativas y poseen cualidades
adecuadas para permitir la clasificación de los municipios turísticos.
Para comprobar la validez del análisis cluster se aplica el análisis
discriminante. Los resultados se expresan en los cuadros 5.29 a 5.34.
CAPÍTULO V — § V
—————————————
328
CUADRO 5.29. ESTADÍSTICOS DE GRUPO
17 17,00017 17,00017 17,00017 17,00017 17,00017 17,00017 17,00017 17,00010 10,00010 10,00010 10,00010 10,00010 10,00010 10,00010 10,00010 10,00011 11,00011 11,00011 11,00011 11,00011 11,00011 11,00011 11,00011 11,0001 1,0001 1,0001 1,0001 1,0001 1,0001 1,0001 1,0001 1,000
39 39,00039 39,00039 39,00039 39,00039 39,00039 39,00039 39,00039 39,000
viviendasHOTELEShoteles-3restohot.apartahot.campament.restraurantescafeteríasviviendasHOTELEShoteles-3restohot.apartahot.campament.restraurantescafeteríasviviendasHOTELEShoteles-3restohot.apartahot.campament.restraurantescafeteríasviviendasHOTELEShoteles-3restohot.apartahot.campament.restraurantescafeteríasviviendasHOTELEShoteles-3restohot.apartahot.campament.restraurantescafeterías
Número inicial de casos1
2
3
4
Total
Noponderados Ponderados
N válido (según lista)
Fuente: Elaboración propia
CAPÍTULO V — § V
—————————————
329
CUADRO 5.30. AUTOVALORES
252,096a 96,2 96,2 ,9989,689a 3,7 99,9 ,952
,337a ,1 100,0 ,502
Función123
Autovalor% de
varianza % acumuladoCorrelación
canónica
Se han empleado las 3 primeras funciones discriminantescanónicas en el análisis.
a.
Fuente: Elaboración propia
CUADRO 5.31. LAMBDA DE WILKS
,000 262,177 24 ,000,070 85,097 14 ,000,748 9,282 6 ,158
Contraste delas funciones1 a la 32 a la 33
Lambdade Wilks Chi-cuadrado gl Sig.
Fuente: Elaboración propia
CUADRO 5.32. COEFICIENTES ESTANDARIZADOS DE LAS
FUNCIONES DISCRIMINANTES CANÓNICAS
,082 1,092 ,0773,560 -,057 -,9685,087 ,166 -1,113-,168 ,168 ,000
-5,589 -,362 1,407-1,348 ,173 1,465
-,812 ,602 -1,7121,272 -,577 1,132
viviendasHOTELEShoteles-3restohot.apartahot.campament.restraurantescafeterías
1 2 3Función
Fuente: Elaboración propia
CAPÍTULO V — § V
—————————————
330
CUADRO 5.33. MATRIZ DE ESTRUCTURA
,061 ,909* -,028-,004 ,010 ,674*,305 -,020 ,499*,108 ,003 ,488*,104 ,035 ,292*,001 ,050 ,285*,197 -,027 ,260*,048 ,069 -,093*
viviendascampament.cafeteríashoteles-3restraurantesapartahot.restohot.HOTELES
1 2 3Función
Correlaciones intra-grupo combinadas entre lasvariables discriminantes y las funcionesdiscriminantes canónicas tipificadas Variables ordenadas por el tamaño de la correlacióncon la función.
Mayor correlación absoluta entre cadavariable y cualquier función discriminante.
*.
Fuente: Elaboración propia
CUADRO 5.34. FUNCIONES EN LOS CENTROIDES DE LOS GRUPOS
-2,813 -2,794 -,330-2,274 2,78E-02 ,932-2,011 4,330 -,33592,696 -,401 -2,2E-02
Número inicial de casos1234
1 2 3Función
Funciones discriminantes canónicas no tipificadas evaluadasen las medias de los grupos Fuente: Elaboración propia
En las estadísticas de grupo (Cuadro 5.29) se observan que son
válidos todos los casos de la muestra que componen los cuatro
conglomerados.
En la tabla de los autovalores (Cuadro 5.30) se recogen tres
funciones discriminantes. Los datos representativos de los autovalores
son distintos de cero en los casos de las funciones discriminantes 1 y 2.
La función 1 llega a explicar hasta el 96,2% de la variedad de datos de
CAPÍTULO V — § V
—————————————
331
los municipios turísticos. Los altos autovalores y correlaciones
canónicas permiten concluir que las variables discriminantes empleadas
(variables turísticas) son idóneas para marcar las diferencias entre los
conglomerados.
El estadístico de lambda de Wilks (Cuadro 5.31), en el contraste
de las funciones 1 a la 3, al ser aproximadamente cero expresa que hay
diferencias sustanciales entre los conglomerados. En los contrastes de
funciones de la 1 a la 3, y de la 2 a la 3, el valor transformado (Chi-
cuadrado) y su nivel crítico asociado (inferior a 0,05) nos informa que
el modelo distingue diferencias significativas entre los valores medios
de los conglomerados (se rechaza la hipótesis nula).
Las tablas de los coeficientes estandarizados (Cuadro 5.32) de las
funciones discriminantes canónicas y la matriz de estructura (Cuadro
5.33) expresan claramente cuales son la variables que en mayor medida
han contribuido a configurar cada función discriminante.
Los centroides (Cuadro 5.34) de los conglomerados para cada
función facilita la interpretación de los coeficientes tipificados.
En lo relativo a la clasificación efectuada, las pruebas permiten
confirmar que el análisis cluster aplicado es correcto, tanto por la
idoneidad de las variables turísticas incorporadas como por la existencia
de diferencias significativas entre cada uno de los conglomerados
constituidos.
CAPÍTULO V — § V
—————————————
332
5.4. LA CLASIFICACIÓN PRESUPUESTARIA Y LA TURÍSTICA
Al comparar ambas clasificaciones perseguimos, como se
comentó al principio del capítulo, un doble objetivo que conviene
aclarar para evitar interpretaciones erróneas. En primer lugar, queremos
demostrar que no existe una relación directa entre las clasificaciones
basadas en las variables presupuestarias y las clasificaciones basadas en
las variables turísticas. La primera clasificación, con variables
presupuestarias, no sirve simultáneamente para clasificar al cien por
ciento a los municipios turísticos según su desarrollo turístico. En
segundo lugar, a pesar del comentario anterior mantenemos que entre
las clasificaciones, según las variables presupuestarias y turísticas, se
dan relaciones intensas. Esto es lógico puesto que en una y otra
clasificación estamos actuando sobre municipios turísticos previamente
seleccionados.
El primer aspecto puede comprobarse comparando directamente
ambas clasificaciones y centrando la atención en sus diferencias. El
punto de partida lo constituye el contenido de los cuadros 5.9
(clasificación de los municipios turísticos en 3 conglomerados según las
variables presupuestarias) y 5.17 (clasificación de los municipios
turísticos en 4 conglomerados según las variables turísticas).
En la clasificación presupuestaria (Cuadro 5.9) los municipios se
agrupan en 3 conglomerados que clasificamos de la siguiente forma:
conglomerado 1 de tamaño “pequeño”; conglomerado 2 de tamaño
“medio-alto” y conglomerado 3 de tamaño “alto”.
CAPÍTULO V — § V
—————————————
333
En la clasificación turística (Cuadro 5.25) los municipios se
fusionaron en 4 conglomerados: conglomerado 1 de tamaño “bajo”;
conglomerado 2 de tamaño “medio”; conglomerado 3 de tamaño “alto”
y el conglomerado 4 de tamaño “muy alto”.
Para facilitar la comparación, parece lógico proceder a comparar
las clasificaciones atendiendo a los tamaños de los conglomerados.
En la clasificación turística se puede prescindir, a efectos de
comparación, del conglomerado 4 que está compuesto únicamente por
el municipio de Benalmádena (caso 24). Si observamos la posición de
Benalmádena en una y otra clasificación, el resultado es bastante
coherente puesto que en la clasificación turística forma el
conglomerado 4, con un tamaño “muy alto” indicativo de la fuerte
oferta turística del municipio, y en la clasificación presupuestaria
aparece en el conglomerado 3, de tamaño “alto”.
Si centramos la atención en el segmento inferior, en el
conglomerado 1 de la clasificación presupuestaria y en el conglomerado
1 de la clasificación turística, la mera observación de los cuadros 5.9 y
5.25 nos dice que la composición de estos colectivos es diferente. En la
clasificación presupuestaria hay 23 municipios y en la clasificación
turística hay 17 municipios.
El número de municipios que coinciden en ambas clasificaciones
al nivel de “tamaño pequeño” (conglomerado 1) es de 14. Son los
siguientes municipios turísticos:
Casares (4)
Guadix (19)
Monachil (6)
CAPÍTULO V — § V
—————————————
334
Lanjarón (5)
Frigiliana (3)
Adra (20)
Aracena (9)
La Iruela (1)
Ronda (25)
Ojén (2)
Vera (10)
Pulpí (7)
Cartaya (14)
Antequera (29).
En el siguiente segmento, que corresponde a los tamaños
“medianos”, se relaciona el conglomerado 2 de la clasificación
presupuestaria (Cuadro 5.9) con el conglomerado 2 de la clasificación
turística (Cuadro 5.25). En la primera clasificación aparecen 7
municipios turísticos y en la segunda 10 municipios. Los municipios
que coinciden en ambas clasificaciones son los siguientes:
Sanlúcar de Barrameda (37)
Rota (23)
Roquetas de Mar (31)
Almonte (2)
En los tamaños “altos”, la relación se efectúa entre el
conglomerado 3 de la clasificación presupuestaria y el 3 de la
clasificación turística (Cuadros 5.9 y 5.25). En la clasificación
CAPÍTULO V — § V
—————————————
335
presupuestaria se contabilizan 9 municipios turísticos y en la
clasificación turística 11 municipios. Los casos comunes se dan en 6
municipios y son los siguientes:
Mijas (28)
Puerto de Santa María (38)
Vélez-Málaga (35)
Torremolinos (27)
Chiclana de la Frontera (36)
Fuengirola (32).
En síntesis, las clasificaciones coinciden en 14 municipios entre
los tamaño “bajos”; en 4 municipios entre los tamaño “medianos” y en
6 municipios entre los tamaños “altos”. En total son 24 municipios
(sobre una muestra de 39 municipios) en los cuales la clasificación
presupuestaria asigna en el mismo segmento a los municipios que la
clasificación turística. Este resultado confirma nuestro punto de partida
de que la clasificación presupuestaria no predetermina a la clasificación
turística. No obstante, hay que resaltar el alto porcentaje de casos en los
cuales sí confluyen ambas clasificaciones. Esto es coherente con los
resultados obtenidos a lo largo de la investigación: la existencia de
interrelaciones en las estructuras presupuestarias de los municipios y su
carácter turístico.
En este momento es adecuado recordar el objetivo que se
perseguía y que era la no identificación, de forma mecánica, entre las
estructuras presupuestarias y las estructuras turísticas. Entre ambas se
CAPÍTULO V — § V
—————————————
336
dan fuertes relaciones, si bien éstas son algo más complejas de lo que
pudiera sugerir una lectura superficial de los resultados.
Ahora estamos en condiciones de abordar el segundo objetivo
propuesto y que precisamente se orienta a resaltar las relaciones entre
las clasificaciones presupuestarias y turísticas. Todo el análisis
realizado con anterioridad sirve también para apoyar este punto de
vista. En 24 de los 39 municipios turísticos, ambas clasificaciones
situaban a tales municipios en los mismos segmentos o tamaños. Esto
bastaría para demostrar la afirmación anterior; pero creemos interesante
añadir otros argumentos, otras pruebas que, desde otra perspectiva,
refuercen esta idea central.
Para ello utilizaremos la matriz de distancia que se obtiene al
aplicar el análisis de conglomerados jerárquicos. Esta matriz, que
recordemos ofrece información sobre la distancia de cada municipio
turístico con respecto a los otros 38 municipios turísticos, permite
comparaciones entre cada par de municipios turísticos.
Los datos de partida están en el cuadro 5.3, correspondientes a la
matriz de distancias obtenida con las variables presupuestarias, y en el
cuadro 5.19, relativos a la matriz de distancias calculadas para las
variables turísticas. En ambos casos se emplea como medida de
distancia, la distancia euclídea al cuadrado (con escala cambiada).
Para abordar el estudio de las relaciones entre la clasificación
según las variables presupuestarias y la clasificación según las variables
turísticas, procedemos a restar de la matriz de distancias de las variables
presupuestarias (Cuadro 5.3) la matriz de distancias de las variables
turísticas (Cuadro 5.19). Se obtiene otra matriz, lógicamente de orden
CAPÍTULO V — § V
—————————————
337
39 x 39, cuyos elementos pueden ser interpretados como expresivos de
la mayor o menor coincidencia entre las estructuras presupuestarias y
las estructuras turísticas. Cuando el valor de un elemento de esta nueva
matriz sea reducido es indicativo de que el criterio de clasificación de
las variables presupuestarias es similar al criterio de clasificación de las
variables turísticas; llegando a ser idénticos ambos criterios cuando el
valor es cero. Un valor cero indica que el valor de la distancia entre los
dos municipios cuando se aplican las variables presupuestarias coincide
con el que se obtiene cuando se usan las variables turísticas.
Para facilitar la medición de la intensidad de las relaciones se
recalcula la matriz anterior para que aparezcan todos los elementos en
valores absolutos. En nuestro caso, lo que realmente nos interesa es el
tamaño de la distancia.
A continuación, se calcula el valor medio de los elementos de la
matriz. Y por último, se divide la matriz que recoge las diferencias (en
valores absolutos) por el valor medio de las distancias. Con ello se
obtiene una nueva matriz, la representada en el cuadro 5.35.
CAPÍTULO V — § V
—————————————
338
CUADRO 5.35. RELACIONES ENTRE LAS MATRICES DE DISTANCIA
1:IRUELA (LA) 2:OJEN 3:FRIGILIANA 4:CASARES 5:LANJARON
1:IRUELA (LA) 0,000 2:OJEN 0,000 0,000 3:FRIGILIANA 0,002 0,004 0,000 4:CASARES 0,003 0,011 0,002 0,000 5:LANJARON 0,002 0,005 0,002 0,000 0,000 6:MONACHIL 0,006 0,009 0,012 0,001 0,007 7:PULPI 0,107 0,120 0,076 0,060 0,072 8:MANILVA 0,176 0,204 0,136 0,124 0,134 9:ARACENA 0,054 0,046 0,044 0,048 0,057 10:VERA 0,083 0,098 0,057 0,048 0,051 11:SALOBREÑA 0,275 0,310 0,231 0,223 0,222 12:PUNTA UMBRIA 1,735 1,804 1,613 1,551 1,593 13:TORROX 0,407 0,446 0,352 0,335 0,341 14:CARTAYA 0,168 0,146 0,158 0,145 0,153 15:CHIPIONA 1,407 1,480 1,304 1,253 1,294 16:ALMONTE 0,272 0,304 0,263 0,176 0,217 17:CONIL DE LA FRONTERA 0,435 0,460 0,415 0,392 0,419 18:LEPE 0,285 0,340 0,228 0,228 0,201 19:GUADIX 0,153 0,136 0,143 0,116 0,147 20:ADRA 0,192 0,168 0,176 0,144 0,160 21:RINCON DE LA VICTORI 0,725 0,796 0,645 0,642 0,649 22:BARBATE 0,241 0,274 0,211 0,170 0,228 23:ROTA 0,231 0,164 0,260 0,207 0,255 24:BENALMADENA 4,080 4,195 3,950 3,734 3,962 25:RONDA 0,330 0,296 0,327 0,292 0,320 26:PUERTO REAL 1,016 0,969 0,975 0,876 0,931 27:TORREMOLINOS 1,368 1,238 1,387 1,292 1,388 28:MIJAS 1,406 1,243 1,452 1,319 1,440 29:ANTEQUERA 0,408 0,386 0,391 0,387 0,368 30:ESTEPONA 0,755 0,892 0,674 0,734 0,674 31:ROQUETAS DE MAR 0,851 0,761 0,882 0,800 0,873 32:FUENGIROLA 2,072 2,220 1,922 1,931 1,920 33:MOTRIL 0,376 0,274 0,436 0,369 0,420 34:EJIDO (EL) 2,660 2,578 2,604 2,435 2,588 35:VELEZ MALAGA 1,050 0,950 1,105 1,049 1,082 36:CHICLANA DE LA FRONT 0,498 0,620 0,402 0,373 0,385 37:SANLUCAR DE BARRAMED 1,349 1,275 1,334 1,225 1,300 38:PUERTO DE SANTA MARÍ 5,662 5,481 5,671 5,477 5,610 39:SAN FERNANDO 2,764 2,679 2,713 2,541 2,649
CAPÍTULO V — § V
—————————————
339
6:MONACHIL 7:PULPI 8:MANILVA 9:ARACENA 10:VERA
1:IRUELA (LA) 2:OJEN 3:FRIGILIANA 4:CASARES 5:LANJARON 6:MONACHIL 0,000 7:PULPI 0,025 0,000 8:MANILVA 0,104 0,016 0,000 9:ARACENA 0,020 0,047 0,155 0,000 10:VERA 0,022 0,011 0,011 0,069 0,000 11:SALOBREÑA 0,180 0,023 0,007 0,293 0,050 12:PUNTA UMBRIA 1,457 0,970 0,752 1,719 1,044 13:TORROX 0,280 0,078 0,019 0,421 0,115 14:CARTAYA 0,075 0,100 0,067 0,052 0,031 15:CHIPIONA 1,193 0,720 0,555 1,368 0,793 16:ALMONTE 0,316 0,062 0,194 0,468 0,233 17:CONIL DE LA FRONTERA 0,436 0,358 0,423 0,379 0,396 18:LEPE 0,185 0,085 0,126 0,503 0,004 19:GUADIX 0,091 0,071 0,057 0,006 0,031 20:ADRA 0,068 0,053 0,119 0,094 0,016 21:RINCON DE LA VICTORI 0,615 0,208 0,168 0,812 0,298 22:BARBATE 0,242 0,094 0,133 0,160 0,134 23:ROTA 0,176 0,486 0,338 0,002 0,362 24:BENALMADENA 4,087 3,322 3,353 4,114 3,599 25:RONDA 0,232 0,295 0,145 0,131 0,235 26:PUERTO REAL 0,700 0,755 0,355 0,677 0,641 27:TORREMOLINOS 1,188 1,719 1,469 0,871 1,504 28:MIJAS 1,229 1,968 1,704 0,847 1,711 29:ANTEQUERA 0,229 0,235 0,010 0,260 0,157 30:ESTEPONA 0,714 0,034 0,041 1,027 0,142 31:ROQUETAS DE MAR 0,727 1,125 0,928 0,428 0,949 32:FUENGIROLA 1,916 1,030 0,940 2,428 1,245 33:MOTRIL 0,310 0,855 0,764 0,018 0,700 34:EJIDO (EL) 2,236 2,340 1,870 2,000 2,182 35:VELEZ MALAGA 0,920 1,482 1,262 0,582 1,271 36:CHICLANA DE LA FRONT 0,485 0,221 0,211 0,887 0,006 37:SANLUCAR DE BARRAMED 1,101 1,398 1,127 0,975 1,276 38:PUERTO DE SANTA MARÍ 5,168 5,966 5,376 4,749 5,612 39:SAN FERNANDO 2,287 2,458 1,957 2,161 2,296
CAPÍTULO V — § V
—————————————
340
11:SALOBREÑA 12:PUNTA UMBRIA 13:TORROX 14:CARTAYA 15:CHIPIONA
1:IRUELA (LA) 2:OJEN 3:FRIGILIANA 4:CASARES 5:LANJARON 6:MONACHIL 7:PULPI 8:MANILVA 9:ARACENA 10:VERA 11:SALOBREÑA 0,000 12:PUNTA UMBRIA 0,611 0,000 13:TORROX 0,008 0,446 0,000 14:CARTAYA 0,194 1,541 0,312 0,000 15:CHIPIONA 0,451 0,005 0,316 1,215 0,000 16:ALMONTE 0,313 0,914 0,324 0,375 0,456 17:CONIL DE LA FRONTERA 0,496 1,471 0,561 0,135 1,081 18:LEPE 0,115 0,219 0,156 0,473 0,071 19:GUADIX 0,184 1,572 0,299 0,060 1,292 20:ADRA 0,263 1,752 0,383 0,003 1,449 21:RINCON DE LA VICTORI 0,078 0,058 0,013 0,839 0,056 22:BARBATE 0,200 0,966 0,239 0,102 0,712 23:ROTA 0,354 0,257 0,379 0,198 0,182 24:BENALMADENA 3,315 2,399 3,078 4,384 2,124 25:RONDA 0,030 1,197 0,050 0,012 0,975 26:PUERTO REAL 0,221 1,577 0,085 0,212 1,350 27:TORREMOLINOS 1,451 1,146 1,532 0,497 1,075 28:MIJAS 1,795 1,923 1,969 0,382 1,721 29:ANTEQUERA 0,156 1,657 0,278 0,016 1,342 30:ESTEPONA 0,156 0,845 0,368 1,253 0,572 31:ROQUETAS DE MAR 0,929 0,387 0,992 0,078 0,456 32:FUENGIROLA 0,698 0,607 0,384 2,575 0,360 33:MOTRIL 0,805 0,807 0,956 0,339 0,734 34:EJIDO (EL) 1,667 0,230 1,603 1,504 0,094 35:VELEZ MALAGA 1,345 1,222 1,476 0,142 1,179 36:CHICLANA DE LA FRONT 0,256 0,917 0,488 1,038 0,967 37:SANLUCAR DE BARRAMED 1,032 0,014 1,027 0,510 0,028 38:PUERTO DE SANTA MARÍ 5,434 5,047 5,595 3,775 4,843 39:SAN FERNANDO 1,779 0,022 1,705 1,448 0,148
CAPÍTULO V — § V
—————————————
341
16:ALMONTE17:CONIL
DE LA FRONTERA
18:LEPE 19:GUADIX 20:ADRA
1:IRUELA (LA) 2:OJEN 3:FRIGILIANA 4:CASARES 5:LANJARON 6:MONACHIL 7:PULPI 8:MANILVA 9:ARACENA 10:VERA 11:SALOBREÑA 12:PUNTA UMBRIA 13:TORROX 14:CARTAYA 15:CHIPIONA 16:ALMONTE 0,000 17:CONIL DE LA FRONTERA 0,241 0,000 18:LEPE 0,749 0,551 0,000 19:GUADIX 0,784 0,464 0,428 0,000 20:ADRA 0,466 0,328 0,533 0,001 0,000 21:RINCON DE LA VICTORI 0,676 0,868 0,111 0,755 0,983 22:BARBATE 0,345 0,137 0,180 0,285 0,237 23:ROTA 0,646 0,282 0,232 0,047 0,256 24:BENALMADENA 1,946 3,478 3,711 4,724 4,592 25:RONDA 0,683 0,329 0,263 0,056 0,004 26:PUERTO REAL 0,904 0,090 0,350 0,453 0,287 27:TORREMOLINOS 0,072 0,664 1,039 0,685 0,383 28:MIJAS 0,094 0,727 1,487 0,692 0,184 29:ANTEQUERA 0,491 0,289 0,591 0,031 0,066 30:ESTEPONA 1,029 0,921 0,363 1,078 1,505 31:ROQUETAS DE MAR 0,531 0,169 0,524 0,289 0,000 32:FUENGIROLA 2,163 2,067 0,566 2,426 2,888 33:MOTRIL 0,771 0,127 0,614 0,153 0,516 34:EJIDO (EL) 0,143 1,325 0,558 1,738 1,500 35:VELEZ MALAGA 0,532 0,414 1,016 0,373 0,033 36:CHICLANA DE LA FRONT 0,525 0,271 0,107 1,166 1,319 37:SANLUCAR DE BARRAMED 0,432 0,457 0,690 0,746 0,464 38:PUERTO DE SANTA MARÍ 2,388 4,310 4,531 4,262 3,634 39:SAN FERNANDO 0,012 1,323 0,828 1,761 1,442
CAPÍTULO V — § V
—————————————
342
21:RINCON
DE LA VICTORIA
22:BARBATE 23:ROTA 24:BENALMADENA 25:RONDA
1:IRUELA (LA) 2:OJEN 3:FRIGILIANA 4:CASARES 5:LANJARON 6:MONACHIL 7:PULPI 8:MANILVA 9:ARACENA 10:VERA 11:SALOBREÑA 12:PUNTA UMBRIA 13:TORROX 14:CARTAYA 15:CHIPIONA 16:ALMONTE 17:CONIL DE LA FRONTERA 18:LEPE 19:GUADIX 20:ADRA 21:RINCON DE LA VICTORI 0,000 22:BARBATE 0,531 0,000 23:ROTA 0,034 0,035 0,000 24:BENALMADENA 3,374 2,474 4,229 0,000 25:RONDA 0,581 0,154 0,023 4,739 0,000 26:PUERTO REAL 0,976 0,072 0,414 6,273 0,190 27:TORREMOLINOS 0,918 0,944 0,525 3,944 0,423 28:MIJAS 1,375 1,008 0,560 4,038 0,452 29:ANTEQUERA 1,033 0,089 0,367 4,484 0,099 30:ESTEPONA 0,312 0,567 0,436 3,120 1,004 31:ROQUETAS DE MAR 0,415 0,422 0,193 4,605 0,172 32:FUENGIROLA 0,237 1,558 1,260 4,333 2,402 33:MOTRIL 0,564 0,133 0,113 4,076 0,264 34:EJIDO (EL) 0,305 1,434 0,499 6,398 1,280 35:VELEZ MALAGA 0,900 0,674 0,400 4,170 0,166 36:CHICLANA DE LA FRONT 0,300 0,114 0,537 2,420 1,226 37:SANLUCAR DE BARRAMED 0,211 0,513 0,267 4,597 0,531 38:PUERTO DE SANTA MARÍA 4,225 4,407 3,202 3,239 3,519 39:SAN FERNANDO 0,282 1,277 0,498 6,340 1,173
CAPÍTULO V — § V
—————————————
343
26:PUERTO REAL 27:TORREMOLINOS 28:MIJAS 29:ANTEQUERA 30:ESTEPONA
1:IRUELA (LA) 2:OJEN 3:FRIGILIANA 4:CASARES 5:LANJARON 6:MONACHIL 7:PULPI 8:MANILVA 9:ARACENA 10:VERA 11:SALOBREÑA 12:PUNTA UMBRIA 13:TORROX 14:CARTAYA 15:CHIPIONA 16:ALMONTE 17:CONIL DE LA FRONTERA 18:LEPE 19:GUADIX 20:ADRA 21:RINCON DE LA VICTORI 22:BARBATE 23:ROTA 24:BENALMADENA 25:RONDA 26:PUERTO REAL 0,000 27:TORREMOLINOS 0,441 0,000 28:MIJAS 0,998 0,040 0,000 29:ANTEQUERA 0,071 0,013 0,251 0,000 30:ESTEPONA 2,132 0,029 0,384 1,628 0,000 31:ROQUETAS DE MAR 0,566 0,295 0,238 0,292 0,198 32:FUENGIROLA 3,827 0,946 0,124 3,359 0,244 33:MOTRIL 1,215 0,297 0,477 0,845 0,125 34:EJIDO (EL) 0,799 0,307 1,133 1,145 1,377 35:VELEZ MALAGA 0,970 0,367 0,421 0,474 0,367 36:CHICLANA DE LA FRONT 2,442 0,477 0,144 1,649 0,219 37:SANLUCAR DE BARRAMED 0,034 0,293 0,014 0,255 0,974 38:PUERTO DE SANTA MARÍ 1,408 1,590 1,010 2,656 2,309 39:SAN FERNANDO 0,528 0,375 1,114 0,910 1,482
CAPÍTULO V — § V
—————————————
344
31:ROQUETAS DE MAR 32:FUENGIROLA 33:MOTRIL 34:EJIDO
(EL) 35:VELEZ MALAGA
1:IRUELA (LA) 2:OJEN 3:FRIGILIANA 4:CASARES 5:LANJARON 6:MONACHIL 7:PULPI 8:MANILVA 9:ARACENA 10:VERA 11:SALOBREÑA 12:PUNTA UMBRIA 13:TORROX 14:CARTAYA 15:CHIPIONA 16:ALMONTE 17:CONIL DE LA FRONTERA 18:LEPE 19:GUADIX 20:ADRA 21:RINCON DE LA VICTORI 22:BARBATE 23:ROTA 24:BENALMADENA 25:RONDA 26:PUERTO REAL 27:TORREMOLINOS 28:MIJAS 29:ANTEQUERA 30:ESTEPONA 31:ROQUETAS DE MAR 0,000 32:FUENGIROLA 1,219 0,000 33:MOTRIL 0,013 0,516 0,000 34:EJIDO (EL) 0,285 3,475 0,834 0,000 35:VELEZ MALAGA 0,170 0,605 0,131 0,637 0,000 36:CHICLANA DE LA FRONT 0,838 0,543 0,459 2,641 0,424 37:SANLUCAR DE BARRAMED 0,181 1,859 0,366 0,670 0,093 38:PUERTO DE SANTA MARÍ 2,122 0,984 1,950 0,479 1,387 39:SAN FERNANDO 0,233 3,441 0,943 0,361 0,847
CAPÍTULO V — § V
—————————————
345
36:CHICLANA
DE LA FRONT
37:SANLUCAR DE
BARRAMED
38:PUERTO DE SANTA
MARÍ
39:SAN FERNANDO
1:IRUELA (LA) 2:OJEN 3:FRIGILIANA 4:CASARES 5:LANJARON 6:MONACHIL 7:PULPI 8:MANILVA 9:ARACENA 10:VERA 11:SALOBREÑA 12:PUNTA UMBRIA 13:TORROX 14:CARTAYA 15:CHIPIONA 16:ALMONTE 17:CONIL DE LA FRONTERA 18:LEPE 19:GUADIX 20:ADRA 21:RINCON DE LA VICTORI 22:BARBATE 23:ROTA 24:BENALMADENA 25:RONDA 26:PUERTO REAL 27:TORREMOLINOS 28:MIJAS 29:ANTEQUERA 30:ESTEPONA 31:ROQUETAS DE MAR 32:FUENGIROLA 33:MOTRIL 34:EJIDO (EL) 35:VELEZ MALAGA 36:CHICLANA DE LA FRONT 0,000 37:SANLUCAR DE BARRAMED 1,093 0,000 38:PUERTO DE SANTA MARÍ 0,908 1,925 0,000 39:SAN FERNANDO 2,455 0,324 0,057 0,000
Fuente: Elaboración propia
CAPÍTULO V — § V
—————————————
346
Cada elemento de la nueva matriz nos suministra una medida de
las relaciones entre las estructuras presupuestarias y las estructuras
turísticas. Cuando el elemento tiene un valor 1, la distancia que
representa coincide con el valor medio. Por ello, los elementos con
valores superior a la unidad reflejan una mayor diferencia entre las
clasificaciones presupuestaria y turística. En cambio, cuando los
elementos de la nueva matriz tienen un valor inferior a la unidad se da
una mayor coincidencia entre ambos criterios.
Con las indicaciones anteriores, la interpretación es fácil para
detectar las interrelaciones entre las clasificaciones presupuestaria y
turística; debemos centrar la atención en los elementos de la nueva
matriz cuyos valores sean inferior a la unidad. Esta matriz facilita el
estudio de las relaciones entre cada par de municipios y entre cada
municipio y el resto de municipios turísticos.
La observación directa de la matriz del cuadro 5.35, señalando
con una traza más oscura los elementos con un valor inferior a la
unidad, permite apreciar la intensidad de las relaciones entre las
estructuras presupuestarias y las estructuras turísticas. De los 741
relaciones bilaterales entre municipios, en 507 casos el valor del
elemento es inferior a la unidad. Es decir, en el 68,4% del total de
relaciones bilaterales entre municipios turísticos las distancias
calculadas según las variables presupuestarias se aproximan en buena
medida, por encima de la medida, a las distancias calculadas con las
variables turísticas.
La matriz de relaciones entre las distancias (Cuadro 5.35) sirve
también para analizar la situación de cada muncipio en relación con los
CAPÍTULO V — § V
—————————————
347
otros 38 municipios turísticos en cuanto al grado de semejanza entre las
matrices de distancia. Pero para cualquier comparación en este sentido
creemos que los resultados del análisis cluster aportan la información
de forma más completa y su lectura es más fácil. Resulta más adecuado
consultar los dendogramas (Cuadros 5.5 y 5.21) y los resultados de las
clasificaciones (Cuadros 5.9 y 5.25) con los valores de distancia de cada
municipio.
Volvemos a recordar que estos resultados son coherentes tanto
con el punto de partida de la investigación, centrado en la importancia
de las estructuras presupuestarias de los municipios trísticos, como con
la propia selección del colectivo de municipios turísticos y con la
muestra empleada. Se han comparado las distancias calculadas con
variables presupuestarias y turísticas, si bien tal comparación se ha
aplicado sobre muncipios sobre los que se considera que ya existe un
cierto nivel de desarrollo de la activadad turística.
CAPÍTULO VI
EL IMPUESTO SOBRE BIENES INMUEBLES COMO
FUENTE DE RECURSOS DE ANDALUCÍA
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
349
6.1. EL IMPUESTO SOBRE BIENES INMUEBLES COMO FUENTE
DE RECURSOS PARA LOS MUNICIPIOS
La imposición sobre la propiedad está prácticamente generalizada
en el ámbito de los países occidentales. En un informe realizado por P.
BROWN y M. HEPWORTH (2000), sobre 41 países, llegaron a
identificar hasta 61 formas distintas de aplicación de la imposición local
sobre la propiedad, algunas basadas en el valor de la propiedad, otras en
el alquiler, en la superficie del bien inmueble o en bandas de
valoración2. Aunque hay que reconocer que representan —en líneas
generales— un porcentaje relativamente modesto del PIB de los países
de la OCDE, como puede comprobarse en el cuadro 6.1; sin embargo,
son importantes para la financiación de los municipios como veremos
posteriormente.
Cuadro 6.1
IMPUESTOS SOBRE LA PROPIEDAD EN PORCENTAJE DEL PIB EN LOS PAÍSES DE LA OCDE: 1990 vs. 1998
1990(a) 1998 (b) Variación
Reino Unido .............................................. 2,31 3,26 0,95 Canadá ..................................................... 2,93 3,24 0,31 EE.UU. ....................................................... 2,74 2,66 -0,08 Japón ........................................................ 1,62 2,12 0,50 Francia ....................................................... 1,47 1,98 0,51 Nueva Zelanda ......................................... 2,39 1,87 -0,52 Australia .................................................... 1,55 1,44 -0,11 Suecia ........................................................ 0,64 1,31 0,68 Polonia ...................................................... 1,13 1,12 -0,01 Islandia ...................................................... 1,13 1,02 -0,12 Dinamarca ................................................ 1,08 1,00 -0 ,08 Italia .......................................................... 0,81 0,82 0,02 Holanda .................................................... 0,70 0,78 0,08 España ....................................................... 0,47 0,68 0,21 Corea......................................................... 0,55 0,67 0,12 Irlanda ....................................................... 0,86 0,65 -0,21 Alemania .................................................. 0,32 0,43 0,11 Portugal .................................................... 0,27 0,41 0,15 Finlandia ................................................... 0,09 0,40 0,31
2 Recogido de J. M. DOMINGUEZ (2002, pág. 151).
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
350
Austria ...................................................... 0,26 0,26 0,00 Noruega..................................................... 0,31 0,25 -0,06 República Checa ....................................... 0,28 0,23 -0,05 Méjico........................................................ 0,14 0,19 0,05 Hungría...................................................... 0,11 0,18 0,07 Suiza .......................................................... 0,14 0,18 0,04 Luxemburgo ............................................. 0,16 0,12 -0,03 Grecia ........................................................ 0,06 0,05 -0,01 Bélgica ...................................................... 0,02 0,01 0,00
(a) Italia, República Checa, Hungría y Polonia. 1995. (b) Méjico y Grecia- 1997. Fuente: OCDE (2000). recogido de J. M. DOMÍNGUEZ (2002, pág. 152).
En España, este tipo de imposición está representada por el
Impuesto sobre Bienes Inmuebles que «es un tributo directo de carácter
real, cuyo hecho imponible está constituido por la propiedad de los
bienes inmuebles de naturaleza rústica y urbana sitos en el respectivo
término municipal, o por la titularidad de un derecho real de usufructo o
de superficie, o de la concesión administrativa sobre dichos bienes o
sobre los servicios públicos a los que estén afectados, y grava el valor
de los referidos inmuebles»3.
De todas formas, después de 13 años de historia de este
impuesto4, cabría decir lo siguiente: su nacimiento no supuso una
ruptura respecto de la situación anterior, ya que, con anterioridad,
existía la Contribución Urbana a la que sustituyó, sin que —en ningún
caso— se produjera una situación de ruptura. Las bases catastrales que
sustentaban al IBI eran las mismas que las del año anterior, «los valores
catastrales se siguieron actualizando con los coeficientes aprobados en
las Leyes de Presupuestos Generales del Estado y los tipos impositivos
se ajustaron para que las cuotas tributarias resultantes fuesen similares a
3 Según el artículo 61 de la Ley 39/1988, de 28 de diciembre, reguladora de las Haciendas Locales
(LRHL).
4 En adelante, cuando nos refiramos al IBI, lo haremos siempre al IBI urbano.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
351
las existentes en la anterior Contribución. De hecho, los contribuyentes
no notaron el transito de la Contribución al Impuesto, y en la práctica
para muchos, hoy en día, el IBI sigue siendo la Contribución»5.
Fue en 1978, cuando la Contribución Territorial Rústica y la
Contribución Territorial Urbana se transformaron en tributos de carácter
local6 y se fueron convirtiendo en una fuente importante de la
financiación de los municipios. La nueva legislación establecía que el
nuevo impuesto representaría el 4 por ciento del valor catastral, tanto
del suelo como de la construcción. Como señala Mª. D. AGUADO
(2000, pág. 6), el legislador «sin modificar la naturaleza de la
Contribución Territorial Urbana de forma explícita, ya que en su
definición seguía siendo un impuesto sobre producto o rendimiento,
está introduciendo de forma implícita una gran modificación, que
supone la transformación en un impuesto sobre el valor del bien
inmueble. En efecto, si la renta catastral va a ser, sin excepción alguna,
el 4 por ciento del valor catastral, poco importa el rendimiento real o
potencial del bien inmueble».
La Ley de 1988 no venía a romper, por lo tanto, esta dinámica
iniciada con anterioridad. El legislador sólo pretendía dotar a los
municipios de instrumentos que les permitieran la suficiencia
financiera. Desde ese momento, el sistema impositivo local va a estar
constituido por 5 figuras impositivas: El Impuesto sobre Bienes
5 Véase F. de la Torre y otros (2001, pág. 1).
6 Mediante la Ley 44/1978, del Impuesto sobre la Renta de las Personas Físicas y posterior Real
Decreto-Ley 11/1979, sobre medidas urgentes de financiación de las Corporaciones Locales.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
352
Inmuebles (IBI); el Impuesto sobre Actividades Económicas; el
Impuesto sobre Vehículos de Tracción Mecánica; el Impuesto sobre
Construcciones, Instalaciones y Obras; y el Impuesto sobre el
Incremento del Valor de los Terrenos de Naturaleza Urbana.
Por lo que respecta al IBI, una institución va a adquirir un papel
esencial: el Catastro. Éste será el Organismo encargado de la gestión de
los valores catastrales y, por lo tanto, del propio impuesto7. En 1978, los
ayuntamientos tenían una estructura financiera deficitaria y carecían de
los medios humanos y materiales para poder llevar a cabo esa gestión.
Pero, en la actualidad, algunos autores han pretendido, basándose en la
Constitución Española que señala la autonomía de los ayuntamientos,
que éstos deben gestionar el IBI y llevar a cabo su propio Catastro,
como de hecho ocurrió históricamente. A este respecto, el Director
General del Catastro, J. MIRANDA (2002, pág. 170), apunta —sin
embargo— la conveniencia de un sistema centralizado, cuando afirma
que «el Catastro es un sistema de información territorial de vocación
universal en cuanto a su utilidad, que como tal instrumento al servicio
de un variadísimo conjunto de funciones, públicas y privadas, requiere
inexcusablemente de las suficientes garantías de continuidad,
7 El artículo 78 de la LRHL establecía que la gestión de este impuesto corresponde al Estado, a
través del la Dirección General del Catastro, pero también abría una puerta a los ayuntamientos, por
lo que J. MIRANDA HITA (2000) señala la posibilidad de una gestión compartida. Exactamente el
artículo 78.1 establece que «la elaboración de las ponencias de valores, así como la fijación, revisión
y modificaciones de los valores catastrales y la formación del Padrón del Impuesto, se llevará a cabo
por el Centro de Gestión Catastral y Cooperación tributaria, directamente o a través de convenios de
colaboración que se celebren con las entidades locales». Para un conocimiento profundo de cómo se
determinan los valores catastrales puede consultarse a M. D. Aguado (2000).
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
353
accesibilidad y homogeneidad, y son éstas condiciones que sólo pueden
satisfacerse si su gestión está atribuida al nivel más general del
Gobierno»8.
Una razón para que la determinación de los valores catastrales
esté centralizada radica en que éstos no sólo afectan al IBI, sino que en
cierto modo también son necesarios para la determinación de otros
tributos estatales y autonómicos, como el Impuesto sobre la Renta de
las Personas Físicas, el Impuesto de Sociedades, el Impuesto sobre el
Patrimonio, y el Impuesto de Transmisiones, entre otros. Quizás por
ello, el Tribunal Constitucional se ha pronunciado ya de una forma
categórica diciendo que las labores del catastro son una atribución
exclusiva de la Hacienda general del Estado9.
De todas formas, aunque la gestión catastral es competencia de la
Dirección General del Catastro, dependiente del Ministerio de
Hacienda, el Real Decreto-Ley 1330/1990, de 2 de noviembre, sobre
colaboración de las Administraciones Públicas en relación con la
gestión catastral y tributaria e inspección, establecía la posibilidad de
8 ¿Por qué, entonces —se pregunta el anterior autor— el deseo de volver al pasado? La respuesta
puede estar basada en distintos motivos, pero una razón por la que algunos pretenden volver a los
catastros municipales debe consistir en el deseo de algunos ayuntamientos de poder fijar sus propios
valores catastrales, sin tener que depender del Ministerio de Hacienda. Aunque, suponemos que —
de ser cierto— debe de ser un deseo sólo de algunos grandes ayuntamientos; porque, la mayor parte
de ellos, no son capaces de gestionar la propia recaudación del IBI, que trasladan a otros organismos
como las diputaciones.
9 STC 233/1999, de 16 de diciembre, FJ 25, donde se recoge que está «incardinada sin lugar a dudas
en la competencia de la Hacienda general, justamente por tratarse de una institución común e
indispensable para la gestión de algunos de los impuestos más relevantes».
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
354
que la Administración Central alcanzara convenios con los
ayuntamientos, para que éstos asumiesen partes de las competencias en
estas materias10.
Otra razón para no delegar el IBI a los ayuntamientos, la apunta
J. MIRANDA (2002, pág. 174) al decir que es una aspiración de
algunos hacendistas, que la valoración catastral se acerque a la del
mercado, para que se refleje más fielmente la capacidad contributiva: en
este caso, en función del patrimonio inmobiliario poseído. En este
sentido, la propia existencia del IBI es una rémora para que pueda
alcanzarse esa aspiración, ya que, en los últimos tiempos, los precios
del mercado inmobiliario han subido muy por encima de lo que lo ha
hecho el PIB y la remuneración de los asalariados. Lo que repercutiría
en la presión fiscal derivada del tributo, si se llevara a cabo una revisión
catastral en esa dirección11. Ya que —como señala I. IZQUIAGA
(2000, pág. 1)— «la evidencia muestra que están fuera del Catastro
multitud de unidades urbanas y que las valoraciones están demasiado
por debajo de las del mercado y son revisadas en ciclos demasiado
largos». Sin embargo, una cosa es incorporar al Catastro esas unidades
que deben figurar en él, y otra muy distinta que los ayuntamientos
10 La realidad muestra que muy pocos ayuntamientos han firmado convenios de este tipo, asumiendo
competencias en materia catastral.
11 En este sentido, J. Miranda (2002, pág. 174) afirma —a nuestro entender, con bastante dosis de
razón— que «si acomodar el valor catastral a la evolución de los valores del mercado significa,
indefectiblemente, un aumento de la tributación de los inmuebles muy por encima de lo que crecen
los salarios o la inflación, es seguro de que lo que en teoría es un deseo razonable y justo acabe
provocando el mayor de los rechazos».
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
355
aprovechen el boom de precios de la vivienda para elevar la casi la
totalidad de los tributos que exigen sobre las viviendas. En el caso del
IBI, es «el tributo local más importante del que disponen los
municipios, con una recaudación total de 4.200 millones de euros, la
subida media de todos los ayuntamientos fue del 2%; cerca de un tercio
de los municipios españoles elevó este impuesto por encima del 4 por
ciento»12.
Esto ha sido así porque los ayuntamientos poseen las
competencias relacionadas con la gestión liquidatoria y recaudatoria del
impuesto, «que comprende las funciones de: concesión y denegación de
exenciones y bonificaciones; realización de liquidaciones; emisión de
documentos de cobro; resolución de expedientes de devolución de
ingresos indebidos; resolución de recursos interpuestos contra dichos
actos, y actuaciones para la asistencia e información al
contribuyente»13. Además, no debemos olvidar que la política de tarifas
12 La Comunidad Autónoma de Castilla y León llegó a alcanzar un incremento medio del 6,7 por
ciento. Véase el diario Expansión de 13 de julio de 2002, pág. 32. En él se afirma —también— que
«el encarecimiento de la vivienda en el último quinquenio roza la definición de burbuja, según los
expertos, que achacan las fortísimas subidas a la salida de capitales de la bolsa, el mínimo
rendimiento de otros activos —especialmente fondos de inversión— y las ventajosas condiciones de
los tipos hipotecarios en los dos últimos años». Aprovechando esta dinámica alcista, los
ayuntamientos han aprovechado y subido los tributos que recaen sobre «el Impuesto sobre Bienes
Inmuebles (IBI), el Impuesto sobre el Incremento de los Bienes de naturaleza Urbana (más conocido
como impuesto de la plusvalía municipal) y el Impuesto sobre Construcciones ... Los municipios
rompieron en 2000 la tendencia marcada desde 1997 de mantener prácticamente sin cambios los
distintos impuestos que recaen sobre la compra de viviendas y sobre su construcción, y elevaron sus
cuantías en torno a un 2% de media, según la última memoria de Hacienda sobre la Fiscalidad
Local».
13 Véase J. M. Domínguez (2002, pág. 155).
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
356
que determina la cuota del impuesto es competencia exclusiva de los
ayuntamientos, aunque sujeta a unos límites, que a su vez pueden ser
ampliados si concurren una serie de circunstancias.
El tipo general es del 0,4 por ciento, no obstante los
ayuntamientos podrán incrementarlo en función de su población de
derecho según la siguiente escala:
POBLACIÓN DE DERECHO LÍMITES
Hasta 5.000 habitantes 0,85
De 5.001 a 20.000 habitantes 0,95
De 20.001 a 50.000 habitantes 1,00
De 50.001 a 100.000 habitantes 1,05
Más de 100.000 habitantes 1,10
Además, en los municipios que concurran alguna de las
siguientes circunstancias, éstos podrán incrementar adicionalmente la
escala anterior en los puntos porcentuales que se indican a
continuación:
CIRCUNSTANCIA INCREMENTO
Municipios que sean capital de provincia o de Comunidad Autónoma
0,07
Municipios en los que se preste servicio de transporte público colectivo de superficie
0,07
Municipios cuyos ayuntamientos presten más servicios que aquéllos a los que estén obligados por el artículo 24 de la Ley 7/1985, de 2 de abril
0,06
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
357
Por lo tanto, los municipios en los que concurran más de una
circunstancias sumarán los porcentajes adicionales que les
correspondan.
El potencial económico del IBI está fuera de toda duda, pues —
como señala J. MIRANDA (2002, pág. 176)— «hoy provee el 15 por
100 de los ingresos municipales (el 30,7 por 100 de la recaudación
derivada de la totalidad de los tributos y precios) y viene creciendo,
desde que se creó, a razón de un 9,45 por 100 anual acumulativo en el
conjunto de las corporaciones locales de régimen común, por lo que
bien puede decirse, en contra de lo que con frecuencia se piensa, que si
en alguna dimensión ha sido inflexible, es a la baja»14.
Cuadro 6.2
EVOLUCIÓN DEL IBI: 1990-1999
1990 1999 ∆ (porcentaje)
N° UNIDADES URBANAS (millones) .. 20,7 25,9 25,1 VALOR CATASTRAL (billones pesetas) 50,5 112,5 122,8 VALOR CATASTRAL por unidad (millones pesetas) 2,445 4,344 77,7 BASE LIQUIDABLE no exenta (billones pesetas) 49,3 102,1 107,2 DEUDA TRIBUTARIA (m.m. pesetas) . 261 594 127,6 DEUDA TRIBUTARIA POR UNIDAD URBANA (pesetas) 12.609 22.934 81,9 TIPO MEDIO EFECTIVO (porcentaje) 0,529 0,58 19,8
Pro-memoria: - PIBpm (billones pesetas) .................. 50,2 93,1 85,5 - Total impuestos (billones pesetas) .... 17,4 32,7 87,9 - Imp. corrientes sobre renta y patrimonio (billones pesetas) 6,0 9,6 60,0
FUENTE: Dirección General del Catastro y banco de España. Elaborado por J. M. Domínguez
(2002).
En este sentido, como han señalado F. de la TORRE y otros
(2001), «es sin duda el IBI y en concreto el de naturaleza urbana, el que
14 Esto ha sido debido, en parte —según este autor— a la cada vez más usual práctica, por parte de
los ayuntamientos, de sustituir tasas por IBI.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
358
por tradición, estabilidad y, fundamentalmente, potencial económico
constituye la espina dorsal del sistema tributario municipal. Es por ello
el más conocido, el más cuidado y en el que los ayuntamientos
muestran más sensibilidad cuando analizan la calidad de su
información». Aunque hay que reconocer que la mayor importancia del
IBI se da en los municipios mayores de 50.000 habitantes. Cuadro 6.3
FUENTE: Dirección General de Fondos Comunitarios y Financiación Territorial.
Elaboración J. Suárez (2001).
Llegados a este punto, un problema que parece necesario
comentar es el de las revisiones catastrales, que afectan al IBI urbano15.
Como hemos indicado con anterioridad, las valoraciones catastrales se
aplazan en el tiempo, por lo que cuando éstas se realizan provocan
fuertes subidas y, por lo tanto, importantes incrementos en las bases
15 Siempre nos referimos al IBI urbano, pues el IBI rústico no nos interesa desde el punto de vista de
este trabajo, y además los valores catastrales de éste no han sido revisados, aunque sí han sido
actualizados, mediante la aplicación de coeficientes aprobados en las respectivas Leyes de
Presupuestos Generales del Estado.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
359
liquidables del IBI. Es por ello, por lo que los ayuntamientos precisan
realizar ajustes, mediante los instrumentos que caen dentro de sus
competencias (tarifas, bonificaciones y deducciones) para impedir un
aumento excesivo de la presión fiscal. De todas formas, ciertas
modificaciones legales han contribuido a ayudar a los ayuntamientos en
esta tarea. Así la Ley 53/1997, de 27 de noviembre, modificadora de la
LRHL, establece una reducción de la base imponible del IBI como
forma de diferir en el tiempo esa mayor presión fiscal provocada por la
revisión de los valores catastrales, mediante una disminución de la
cuota durante un periodo de 9 años16. Por otra parte, autorizaba —
asimismo— a los ayuntamientos a reducir el tipo general a la mitad; es
decir al 0,2 por ciento, pero viendo que —en algunos casos— esta
medida era insuficiente posibilitó que el límite de esta rebaja llegara
hasta el 0,1 por ciento y el plazo para el tipo reducido establecido
inicialmente en tres años, se amplió hasta seis, y, por último, se declaró
que no se volverían a elevar los valores catastrales durante un plazo de
10 años.
Las anteriores circunstancias han determinado que las tarifas
aplicadas por los ayuntamientos sigan siendo relativamente bajas en
relación con las potenciales: un 0,559 de media en 2001, y un 0,453 de
media en 1990.
En el caso de Andalucía, los ayuntamientos que poseen los
máximos tipos impositivos son los siguientes:
16 El primer año se reduce en 9/10 dicho incremento, el segundo en 8/10 y así sucesivamente hasta
llegar a una contribución por el total del valor revisado.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
360
NOMBRE MUNICIPIO PROVINCIA REVISIÓN TIPO 2001 San Fernando Cádiz 1999 1,104 Algeciras Cádiz 2000 1,1 Puerto Real Cádiz 1996 1,1 Jerez de la Frontera Cádiz 1987 1,06 Bornos Cádiz 1987 1,01 Medina-Sidonia Cádiz 1986 1,01 Ubrique Cádiz 1990 1,008 Montoro Córdoba 1988 1 Trebujena Cádiz 1988 1 Arcos de la Frontera Cádiz 2000 0,95 Carlota (La) Córdoba 1989 0,95 Fernán-Núñez Córdoba 1998 0,95 Fuente Obejuna Córdoba 1986 0,95 Villa del Río Córdoba 1988 0,95 Bonares Huelva 1986 0,94
De los que sólo tres han revisado los valores catastrales con
posterioridad a 1998: San Fernando, Algeciras y Arcos de la Frontera,
en la provincia de Cádiz; y sólo dos pertenecen a la muestra que
utilizaremos de municipios turísticos: San Fernando y Puerto Real,
asimismo, en la provincia de Cádiz.
Por otra parte, los 15 ayuntamientos que poseen las menores
tarifas son los siguientes:
NOMBRE MUNICIPIO PROVINCIA REVISIÓN TIPO 2001 Benahavís Málaga 1996 0,2 Cájar Granada 1996 0,2 Fonelas Granada 1990 0,2 Lobras Granada 1994 0,2 Pampaneira Granada 1994 0,2 Villanueva Mesía Granada 1996 0,237 Cáñar Granada 1994 0,25 Carataunas Granada 1994 0,25 Láchar Granada 1996 0,25 Soportújar Granada 1994 0,25 Busquístar Granada 1994 0,3 Cádiar Granada 1994 0,3 Orce Granada 1994 0,3 Pulianas Granada 1996 0,3 Villanueva de las Torres Granada 1990 0,3
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
361
Curiosamente, ninguno revisado con posterioridad a 1998. Sólo
uno, Benahavís, de la provincia de Málaga, pertenece a la muestra de
municipios turísticos; todos los demás casos corresponden a municipios
de la provincia de Granada.
Esto confirma, en parte, la inexistencia de un patrón de
comportamiento en relación con las tarifas. Como afirma I. IZQUIAGA
(2000, pág. 6), «los ayuntamientos no fijan tipos mayores según el
tamaño de su población, ni se observa una tendencia a reducir el
recorrido fiscal del IBI (urbano) a lo largo de los últimos años. Sólo
existe una pauta consistente: las revisiones catastrales provocan
generalmente importantes reducciones de las tarifas por parte de los
ayuntamientos, lo que aumenta el recorrido fiscal potencial de éstos».
Por ello, no hemos elegido a ninguna variable relacionada con los tipos
impositivos en nuestro análisis del IBI en relación con el turismo.
En resumen, parece necesario resaltar que el IBI, y en especial el
urbano, se ha convertido en una fuente básica para la financiación de
los municipios, aunque —a nivel general— los impuestos sobre la
riqueza y la propiedad no constituyen la columna vertebral de los
sistemas fiscales de los países de la Unión Europea, y en España —el
IBI— no se establece hasta momentos muy recientes: al inicio de los
años noventa. Aunque venía a sustituir a la anterior Contribución
Urbana.
Por otra parte, los ayuntamientos sustituyen —en algunos casos—
tasas por IBI, dado el carácter inamovible de la propiedad y su
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
362
recaudación ha alcanzado un gran dinamismo, en los últimos años,
debido al boom inmobiliario y al aumento de los valores catastrales y,
por lo tanto, de la base liquidable del impuesto. Sin embargo, también
es cierto que los ayuntamientos han manejado la política de tarifas y
exenciones para evitar un fuerte incremento de la presión fiscal.
Por lo que respecta a la reforma en curso sobre los mecanismos
de la financiación local, habría que distinguir, de una parte, los aspectos
más políticos de la misma, que están relacionados con la existencia de
otras fuentes alternativas de financiación para las Corporaciones
Locales, tales como una mayor participación en los tributos estatales:
IRPF e IVA, por ejemplo. Y, de otra, los aspectos más técnicos del
propio IBI, que pudieran ayudar a la existencia de un impuesto más
moderno y mejor gestionado17.
17 Opinión apuntada por J. Miranda (2002, pág. 181).
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
363
6. 2. LA RIQUEZA URBANA Y SU RELACIÓN CON EL TURISMO
6.2.1. Algunos aspectos metodológicos
La Dirección General del Catastro, dependiente del Ministerio de
Hacienda, viene elaborando —desde 1990— algunas series estadísticas
relacionadas con el medio urbano17. En nuestro caso hemos utilizado,
para la realización de este apartado, las denominadas “Estadísticas de
parcelas catastrales” y “Estadísticas básicas”. Entre todas las variables
disponibles hemos seleccionado las 2 que nos han parecido más
adecuadas para el objeto de este apartado: «las unidades urbanas por
habitante» y «el valor catastral por habitante». Entendemos que el resto
de las variables —contenidas en la base de datos del Catastro—, o no
tienen una relación lógica con el fenómeno turístico o pueden estar
correlacionadas con las dos elegidas.
En el apartado anterior, se apuntó el problema de que los valores
catastrales son revisados periódicamente y, por lo tanto, esa variable
podría estar sometida a diferencias en función de dichas revisiones18;
pero, por otra parte, como ya hemos apuntado —asimismo— en el
apartado anterior, los ayuntamientos suelen variar los tipos impositivos
17 Dicha base de datos contiene información muy completa sobre más de 27 millones de inmuebles
urbanos.
18 De todas formas, existe un mantenimiento continuo originado por las actividades del Catastro,
aunque nos referimos —más concretamente— a las revisiones que se realizan periódicamente sobre
municipios completos.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
364
para que el comportamiento de la recaudación del IBI no sea brusco en
el tiempo19.
Sin embargo, a pesar de los problemas metodológicos que pueda
presentar la variable relacionada con el valor catastral, nos parece que
se trata de una variable que discrimina según el tipo de municipios y,
por lo tanto, interesante para nuestro análisis.
Por lo que respecta a la denominación de los municipios hemos
utilizado las que oficialmente existían en el año 2001: fecha a la que
corresponden nuestros datos.
La base de datos del Catastro nos ofrece —asimismo— la
posibilidad de utilizar variables relacionadas con parcelas —tanto
urbanas, como rústicas— pero hemos preferido no tomarlas: de una
parte, porque la superficie de los municipios no es similar y aunque el
fenómeno turístico ejerce una presión grande en cuanto a la necesidad
de parcelas urbanizables, entendemos que ese fenómeno queda recogido
en la variable que hemos denominado número de unidades urbanas y,
de otra, porque así se evitan las posibles distorsiones que se pueden
presentar debidas a las distintas dimensiones de los municipios por
causas administrativo-históricas y la existencia de parcelas especiales,
tales como autopistas, campos de golf, presas, embalses, puertos, etc.,
que podrían dar lugar a interpretaciones anómalas.
Según la Dirección general del Catastro, “los municipios
pequeños, cuyo número representa el 39 por ciento del total de
municipios, tan sólo absorben el 0,9 por ciento del valor catastral,
19 En los anexos a esta tercera parte, se recogen los años de revisión de los valores catastrales y los
tipos impositivos del IBI, para todos los municipios de nuestra muestra.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
365
mientras que los municipios de mayor tamaño, que tan sólo representan
un 1,4 por ciento del total de municipios, absorben más del 50 por
ciento del valor catastral total”, según datos referidos al conjunto de
España, pero que se presentan de forma muy similar entre los
municipios de cualquier provincia20. Cuadro 6.1
Distribución en % del número de municipios, y totales de unidades urbanas y
valores catastrales, según tamaño del municipio. Año 2001
FUENTE: Dirección General del Catastro.
Por otra parte, estas distribuciones tienen un carácter muy
estructural y no se modifican a corto plazo.
Otra característica estructural del Catastro urbano es que el valor
catastral medio por unidad urbana está sesgado en función del tamaño
del municipio, por lo que hemos preferido homogeneizar el valor
catastral en función de la población y no del propio parque
inmobiliario21. A modo de curiosidad exponemos el gráfico adjunto,
que muestra cómo Andalucía posee 3 provincias (Cádiz, Málaga y
20 Aunque, a este nivel provincial, los resultados pueden estar influidos por el número de municipios de cada provincia. 21 De otra forma, la discriminación —a la hora de formar posibles grupos de municipios— estaría más en función del tamaño del municipio que del hecho de que sean o no turísticos.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
366
Sevilla) con los ratios más altos de España para esa variable y el resto
con valores —asimismo— relativamente altos.
Mapa 6.1
Finalmente, por lo que respecta al análisis efectuado en relación
con la importancia que puede tener el IBI en los municipios de
Andalucía, simplemente apuntar que se ha elegido una muestra de 56
municipios a los que se les supone un carácter turístico. No todos son
semejantes, pues unos son municipios de costa, con fuerte
infraestructura hotelera, en otros predominan las segundas residencias,
algunos son de interior y su turismo es —en mayor medida— de
visitantes que no pernoctan y otros tienen un carácter mixto. Esta
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
367
muestra se ha pretendido que sea lo más amplia posible y que abarque a
municipios turísticos de todos lo tipos señalados22. Por lo que respecta a
la muestra de los municipios no turísticos, se han elegido otros 56 con
el criterio que su población sea lo más cercana posible a la de los
municipios turísticos. Esto no es siempre posible, pues —en líneas
generales— los municipios turísticos suelen ser de mayor tamaño
poblacional que los no turísticos, pero hemos escogido siempre al que
más se aproximaba en población. Por otra parte, se han descartado —en
algunos casos— aquellos municipios que —en la práctica— actúan
como barrios residenciales de las grandes ciudades. Aunque, hemos
dejado en la muestra algún caso para comprobar nuestra hipótesis de
que la problemática de éstos es similar a la del área metropolitana a la
que pertenecen23. Finalmente se ha elegido una relación completa de las
ciudades de más de 100.000 habitantes: las 8 capitales de provincias y
Algeciras24. El municipio de Marbella podría haber entrado en la
misma, pero hemos preferido —sin embargo—considerarlo como
municipio turístico dada la enorme intensidad con la que se presenta
este tipo de actividad en el mismo.
La siguiente cuestión que deseamos resaltar es la dificultad de
elegir municipios turísticos de interior, ya que con un criterio muy laxo,
toda Andalucía podría considerarse turística. 22 Para una relación de los municipios de la misma puede consultarse el Anexo 1, donde figuran con
los valores de las variables utilizadas.
23 La relación de los mismos se encuentra en el Anexo 2.
24 La relación de las mismas se encuentra en el Anexo 3.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
368
6.2.2. El análisis de conglomerados
El análisis de conglomerados (o análisis cluster) va a ser la
técnica utilizada para el tratamiento de las variables elegidas en este
apartado y el siguiente. Este método está referido a algunas técnicas
relacionadas con algoritmos, que permiten agrupar a las observaciones
o a las variables en grupos similares. Por lo tanto, el análisis de
conglomerados nos permite formar grupos lo más homogéneos posible.
Como señala César Pérez (2001, pág. 466), “el análisis cluster es un
método estadístico multivariante de clasificación automática de datos.
Desde una tabla de casos variables, trata de situar los casos (individuos)
en grupos homogéneos, conglomerados o cluster, no conocidos de
antemano pero sugeridos por la propia esencia de los datos, de manera
que individuos que puedan ser considerados similares sean asignados a
un mismo cluster, mientras que individuos diferentes (disimilares) se
localicen en clusters distintos”. El análisis de conglomerados es un
método adecuado para la partición de los datos, especialmente, cuando
sospechamos que entre esos datos heterogéneos existen grupos que
presentan similitudes y podemos prefijar ese número de grupos; de
forma que, cada elemento se asigne a uno de esos grupos, todos los
elementos queden clasificados y los grupos sean internamente
homogéneos25.
25 Véase a Daniel Peña (2002, pág. 220). Este tipo de análisis también puede servir para la
construcción de jerarquías y clasificación de variables, pero no es ese nuestro objetivo.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
369
Entre los distintos métodos de partición hemos elegido al de las
k-medias, porque disponemos de un número grande de observaciones26
y no conocemos de antemano los centroides de esos grupos (en nuestro
caso el municipio más representativo de cada grupo), pero —por el
contrario— si podemos aproximarnos a la determinación del número de
grupos que deseamos.
El fundamento del algoritmo de las k-medias es dividir una
muestra de n elementos y p variables en k grupos previamente
establecidos. Para ello, este método requiere cuatro etapas: a) elegir
unos centroides para cada grupo de forma aleatoria o tomar como
centro los k elementos más alejados entre sí (que es lo que hace el
paquete estadístico SPSS); b) calcular las distancias euclídeas del
elemento que se va a asignar al centroide de cada grupo y asignarlo al
que esté más próximo; c) establecer algún criterio de optimación para
ver si iterando y reasignando nuevamente los elementos se puede
encontrar una solución mejor y d) cuando no sea posible encontrar
ninguna mejora parar el proceso27.
Ese criterio de optimación tiene en cuenta la suma de los
cuadrados de las distancias al centroide dentro de los grupos (SCDG),
para todas las variables, de forma que
2jk
K
1k
p
1j
nk
1iijk )x (x SCDG −=∑∑∑
= = =
26 Los métodos jerárquicos son más adecuados para resolver problemas con un número reducido de
observaciones.
27 Para explicaciones más detalladas puede verse Daniel Peña (2002, págs. 221 y siguientes.)
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
370
donde xijk es el valor de la variable j en el elemento i del grupo k y jkx
es la media de esa variable en el grupo, y nk el número de elementos en
el grupo k. Lo cual podríamos establecer como
2K
1k
p
1jksnmin SCDG min jk∑∑
= =
=
donde s2jk es la varianza de la variable j en el grupo k.
Una vez explicitado el procedimiento vamos a aplicarlo a las
variables seleccionadas.
El método ha ofrecido resultados tan interesantes que nos hace
pensar que si en lugar de haber tomado una muestra de municipios
turísticos y otra de municipios no turísticos, de forma previa, desde
datos relacionados con el turismo y la experiencia del investigador, se
hubiera procedido al revés; es decir, mediante el uso de todas las
variables directamente relacionadas con el turismo —de las que se
disponga de información estadística— se podría clasificar a todos los
municipios de Andalucía, para —de esta forma— obtener los grupos
que tienen características homogéneas entre sí y diferentes respecto de
los otros grupos.
6.2.3. Las unidades urbanas por habitantes
En primer lugar decir que “se entiende por unidad urbana todo
inmueble con una relación de propiedad perfectamente delimitada a
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
371
efectos fiscales”28. Para la finalidad de nuestro análisis hemos dividido
esta variable por la población con objeto de hacer posible las
comparaciones entre los municipios, pues de otra forma, la variable
estaría sesgada por la distinta dimensión poblacional de los municipios.
Variable muy intensa (caso atípico)29
Enix 0
Se presenta como caso atípico, probablemente, porque se trata de
un municipio con muy poca población (261 habitantes), cuya actividad
principal es la hostería, situado muy cerca de la capital (Almería) y con
más plazas de hospedaje que habitantes.
Primer grupo: en el que la variable se comporta de forma intensa Municipios y distancias al centro del grupo Bubión 0,01935453Almuñécar 0,14773921Mojácar 0,18103355Benahavís 0,3481273
28 Definición recogida de la Dirección General del Catastro.
29 Los datos atípicos deben excluirse del método de clasificación, pero los hemos mantenido —
siempre que formen un grupo, por sí mismo, y no distorsionen al resto—, con el único propósito de
indicar la gran intensidad con la que se presenta este caso en relación con la variable. Un
procedimiento para detectar un dato como atípico es —precisamente— que su valor esté tan alejado
de los demás que forme un grupo de forma aislada. Más adelante explicaremos los problemas que
pueden acarrear los datos atípicos en la formación de los estadísticos, pero —por ahora— este caso
no es problemático, pues simplemente incrementamos en uno el número de grupos y tomamos las
precauciones necesarias con respectos a las medias que posteriormente utilizaremos, excluyendo su
valor.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
372
La primera relación denominada “municipios y distancias al centro
del grupo”, nos muestra en los primeros lugares a los municipios que
están más cerca del centroide (centro hipotético del grupo), son —por
lo tanto— los más representativos del grupo, y en los últimos lugares a
los municipios que están más alejados de dicho centroide, pero no
sabemos si estos últimos están más alejados por arriba o por abajo
(porque la variable es de las más intensas del grupo o, por el contrario,
de las menos intensas). Es decir, que están más cercanos a otro grupo
de la escala superior o de la inferior. Por ello, la relación denominada
“municipios y valores de la variable” es necesaria, ya que nos permite
conocer la clasificación de esos mismos municipios ordenados de
mayor a menor valor de la variable considerada.
Encontramos aquí a un grupo muy reducido de 4 municipios,
cuya principal actividad económica es la hostería. Y salvo el caso de
Almuñécar son de poca población y una muy acusada proporción de
viviendas secundarias y de plazas de hospedaje. Municipios y valores de la variable
Benahavís 2,19101124Bubión 1,82352941Almuñécar 1,69514472Mojácar 1,66185038
Segundo grupo: en el que la variable se presenta moderadamente
intensa
Municipios y distancias al centro del grupo
Torrox 0,00777184
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
373
Manilva 0,01381419Punta Umbría 0,03403708Salobreña 0,05489536Almonte 0,05693631Monachil 0,09938061
Volvemos a tener un grupo muy reducido de municipios, donde
encontramos que todos son turísticos, como lo manifiesta el fondo de
color que hemos puesto a los municipios turísticos de nuestra muestra,
para que sean más fácilmente reconocibles frente a los municipios que
no son de este tipo. En este grupo, el municipio más representativo es
Torrox y todos poseen costa, salvo de caso de Monachil, municipio de
la sierra de Granada, cuya intensidad se debe a que posee el doble de
plazas hoteleras y viviendas secundarias (2014 y 2113,
respectivamente) que de viviendas principales (1092)30. El orden de
importancia que presenta la variable es el mostrado en el cuadro
siguiente, donde se observa que —precisamente— Monachil es el más
importante de todos ellos.
Municipios y valores de la variable
Monachil 1,53949973Punta Umbría 1,4741562Torrox 1,43234728Manilva 1,42630493Salobreña 1,38522377Almonte 1,38318281
30 Los datos corresponden al SIMA (Sistema de Información Multiterritorial de Andalucía). Aunque,
los datos referentes a viviendas corresponden al censo de 1991.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
374
Tercer grupo: en el que la variable se presenta menos intensa
Municipios y distancias al centro del grupo
Garrucha 0,00028944Algarrobo 0,01537529Estepona 0,01835707Vera 0,01910054Mijas 0,02462541Alcaucín 0,0406335Rincón de la Victoria 0,04726808Pulpí 0,05139948Casares 0,05332239Frigiliana 0,06138703Benalmádena 0,06529924Nerja 0,06926447Chipiona 0,07027305Lepe 0,10283208Grazalema 0,10664929Fuengirola 0,11625072Rota 0,12226915Motril 0,12856107Marbella 0,14103906Torremolinos 0,14230865Lecrín 0,15282228Cuevas del Almanzora 0,16945629Roquetas de Mar 0,1739083Granada 0,17579946Lanjarón 0,17937807Capileira 0,2074455
Este grupo, más numeroso, con 26 municipios, son —
asimismo—turísticos salvo los casos de Alcaucín (Málaga) y Lecrín
(Granada), que son municipios con pocos habitantes y una
relativamente alta proporción de viviendas secundarias. El municipio
más representativo es Garrucha; pero, de todas formas, los primeros
lugares en cuanto a importancia respecto a la variable lo presentan (con
la excepción —ahora— de Capileira) grandes municipios de la costa
malagueña, como Torremolinos, Marbella, Fuengirola, Nerja y
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
375
Benalmádena, como puede comprobarse en el siguiente cuadro. La
única capital de provincia que entra en este grupo es Granada.
Municipios y valores de la variable
Capileira 1,13824057Torremolinos 1,07310373Marbella 1,07183414Fuengirola 1,0470458Chipiona 1,00106812Nerja 1,00005954Benalmádena 0,99609432Pulpí 0,98219456Alcaucín 0,97142857Mijas 0,95542049Vera 0,94989562Estepona 0,94915215Garrucha 0,93108451Algarrobo 0,91541978Rincón de la Victoria 0,88352699Casares 0,87747269Frigiliana 0,86940804Lepe 0,827963Grazalema 0,82414579Rota 0,80852593Motril 0,80223401Lecrín 0,7779728Cuevas del Almanzora 0,76133878Roquetas de Mar 0,75688678Granada 0,75499562Lanjarón 0,751417
Cuarto grupo: en el que la variable se presenta poco intensa
Municipios y distancias al centro del grupo
Adra 0,00174923Cabra 0,00365579Puente Genil 0,00473141Moraleda de Zafayona 0,00478764Sevilla 0,00588911
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
376
Carlota (La) 0,00878583Linares 0,0125367Aguilar de la Frontera 0,01270381Huelva 0,0128683Palos de la Frontera 0,01305227Palma del Río 0,01391435Tarifa 0,01421179Ejido (El) 0,01502235Lucena 0,01711913Ronda 0,01968801Macael 0,02230819Peñarroya-Pueblonuevo 0,02501082Andújar 0,02629001Barbate 0,02809258Montilla 0,02973356Málaga 0,03022234Algeciras 0,03486218Albuñol 0,0357913Algodonales 0,03579662Aracena 0,03624703Puerto de Santa María (El) 0,04170573Écija 0,04500036Maracena 0,04554899Ardales 0,04783953Moguer 0,04833493Baena 0,04874049Bailén 0,05259139Marchena 0,0541987Córdoba 0,0559769Rute 0,05643969Carmona 0,05780284Caniles 0,0587809Morón de la Frontera 0,06581287Ubrique 0,06601904Carboneras 0,0662555Almogía 0,0663884Ayamonte 0,07154024Baza 0,07208084Iznalloz 0,07208261Torredonjimeno 0,07586276Arriate 0,07825129Iruela (La) 0,07923497Castro del Río 0,07983325Línea de la Concepción (La) 0,08120729Priego de Córdoba 0,08201999Coria del Río 0,08634205Sanlúcar de Barrameda 0,08837537Algaba (La) 0,09078792Puerto Real 0,09233835San Roque 0,09429512
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
377
Dúrcal 0,10412049Osuna 0,10583502Loja 0,10698347San Fernando 0,10899347Illora 0,11293017Conil de la Frontera 0,11437159Utrera 0,11578506Martos 0,11646548Arahal 0,1180189Huércal-Overa 0,11806228Arcos de la Frontera 0,12342018Cazorla 0,1238212Cádiz 0,12481762Camas 0,12615766Lebrija 0,12938095Brenes 0,13545457Chiclana de la Frontera 0,14025921Villamartín 0,14067576Almería 0,14657821Baeza 0,15306699Gabias (Las) 0,15904941Alameda 0,16260328Bormujos 0,16510148Níjar 0,16579Jaén 0,16713882Vélez-Málaga 0,18172467Cabezas de San Juan (Las) 0,18490535Palacios y Villafranca (Los) 0,19151049Medina-Sidonia 0,22277201
En este caso tenemos un grupo muy amplio de municipios, donde
se ubican las otras 7 capitales de provincia más Algeciras, y un
conjunto heterogéneo de municipios turísticos, en muchos casos de
interior y la práctica totalidad de los no turísticos. Los municipios más
característicos son Adra, Cabra y Puente Genil, por este orden, pero los
de mayor valor de la variable son Velez-Málaga y Jaén.
Exponemos a continuación una relación del orden que éstos
tendrían si consideramos el grado de intensidad con el que se presenta
la variable. Municipios y valores de la variable
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
378
Vélez-Málaga 0,73894858Jaén 0,72436273Níjar 0,72301391Gabias (Las) 0,71627332Baeza 0,7102909Almería 0,70380213Chiclana de la Frontera 0,69748312Cazorla 0,68104511Huércal-Overa 0,6752862Martos 0,67368939Conil de la Frontera 0,6715955Illora 0,67015408Loja 0,66420738Dúrcal 0,6613444San Roque 0,65151903Priego de Córdoba 0,6392439Iruela (La) 0,63645888Torredonjimeno 0,63308667Iznalloz 0,62930652Ayamonte 0,62876415Carboneras 0,62347941Carmona 0,61502675Rute 0,6136636Córdoba 0,61320081Moguer 0,60555884Maracena 0,6027729Puerto de Santa María (El) 0,59892964Aracena 0,59347094Albuñol 0,59301521Montilla 0,58695747Andújar 0,58351392Peñarroya-Pueblonuevo 0,58223473Ronda 0,57691192Palos de la Frontera 0,57027618Huelva 0,57009221Aguilar de la Frontera 0,56992773Moraleda de Zafayona 0,56201155Cabra 0,5608797Adra 0,55547468Puente Genil 0,5524925Sevilla 0,5513348Carlota (La) 0,54843808Linares 0,54468721Palma del Río 0,54330956Tarifa 0,54301213Ejido (El) 0,54220157Lucena 0,54010479Macael 0,53491572Barbate 0,52913133Málaga 0,52700157
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
379
Algeciras 0,52236173Algodonales 0,52142729Écija 0,51222355Ardales 0,50938438Baena 0,50848342Bailén 0,50463252Marchena 0,50302521Caniles 0,49844301Morón de la Frontera 0,49141104Ubrique 0,49120487Almogía 0,49083552Baza 0,48514307Arriate 0,47897262Castro del Río 0,47739066Línea de la Concepción (La) 0,47601662Coria del Río 0,47088186Sanlúcar de Barrameda 0,46884854Algaba (La) 0,46643599Puerto Real 0,46488556Osuna 0,45138889San Fernando 0,44823045Utrera 0,44143885Arahal 0,43920501Arcos de la Frontera 0,43380373Cádiz 0,43240629Camas 0,43106625Lebrija 0,42784296Brenes 0,42176934Villamartín 0,41654815Alameda 0,39462063Bormujos 0,39212243Cabezas de San Juan (Las) 0,37231856Palacios y Villafranca (Los) 0,36571342Medina-Sidonia 0,3344519
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
380
Gráfico 6.1
Valores medios de la variable unidades urbanas por habitante
0 1 2
ficticia
0,5
1,0
1,5
2,0
UU
/Pob
Almuñécar
Benahavís
Bubión
Mojácar
Alcaucín
0 = Municipios no turísticos (atípico: Alcaucín).
1 = Municipio turísticos (atípicos: Benahavís, Bubión, Almuñécar y Mojácar).
2 = Ciudades de más de 100.000 habitantes.
Nota: las líneas verticales muestran los valores extremos de la variable, las cajas
muestran los valores medios y las líneas horizontales muestran las medianas, para
cada uno de los tres grupos de la muestra.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
381
6.2.4. Valor catastral por habitante
El valor catastral “es el resultado de aplicar las Ponencias de
valores a cada uno de los bienes, teniendo en cuenta las características
físicas contenidas en el catastro”31. En nuestro análisis esta variable
viene expresada en miles de euros.
Variable muy intensa (caso atípico)
Benahavís 0
En el tratamiento de esta variable nos aparece un nuevo
municipio como caso atípico, por lo que lo exponemos como un caso
aparte. Se trata de un pequeño municipio de interior de la provincia de
Málaga (1.513 habitantes residentes y 3.315 unidades urbanas, lo que
permite hacerse una idea del alto nivel residencial del mismo), que
prácticamente se ha convertido en una extensión de Marbella, con zonas
residenciales de una gran riqueza urbana. Lo que le proporciona un
enorme valor catastral por residente (6,5 veces mayor que el segundo
municipio de la lista que es Monachil).
31 De acuerdo con el R. D. 1020/1993, de 25 de junio (BOE de 22 de julio de 1993) y las Órdenes
Ministeriales de 24 de enero de 1995 (BOE de 2 de febrero de 1995) y de 14 de octubre de 1998
(BOE de 20 de octubre de 1998).
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
382
Primer grupo: en el que la variable se presenta intensa
Municipios y distancias al centro del grupo Mojácar 1,0681975Marbella 2,88712325Manilva 3,38477317Palos de la Frontera 5,15321151Torrox 7,29362266Monachil 13,0173818
Aparecen aquí un selecto grupo de 6 municipios, con un valor
catastral por habitante elevado (la media del grupo es de 50,9 mil euros
por habitantes, frente a 21,66 mil euros por habitantes de media global
del conjunto de 121 municipios seleccionados). Los municipios más
representativos del grupo son Mojácar y Marbella, y todos son
municipios de costa, salvo el caso de Monachil, que es el que presenta
más riqueza urbana por habitante, después del caso atípico de
Benahavís, como se puede comprobar en el cuadro siguiente.
Municipios y valores de la variable
Monachil 63,8913029Manilva 54,2586943Mojácar 49,8057236Marbella 47,9867979Palos de la Frontera 45,7207096Torrox 43,5802984
Segundo grupo: en el que la variable se presenta moderadamente
intensa
Municipios y distancias al centro del grupo Enix 0,23492318
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
383
Rota 0,86549361Estepona 0,89810099San Roque 1,33772506Rincón de la Victoria 1,57444603Benalmádena 1,57608149Torremolinos 1,65530214Fuengirola 1,9391267Mijas 2,70200263Almuñécar 2,85434203Vera 3,7499848Puerto de Santa María (El) 3,96414726Granada 5,30091761Salobreña 5,38194091Almonte 6,89895011Punta Umbría 7,95129793
En este grupo, todos los municipios vuelven a formar parte de la
muestra de turísticos, con la excepción de la incorporación de la ciudad
de Granada al mismo. Los municipios turísticos son —también, en este
caso— de la costa y, en general, son de gran dimensión poblacional,
con las excepciones de Enix y Vera, pero todos con una elevada
proporción de plazas hoteleras y segundas residencias en relación con
su número de habitantes. Sin embargo, los municipios más
representativos del grupo son Enix y Rota. Por otra parte, la media del
grupo con 32,1 miles de euros por habitante, se encuentra por encima de
la media global, pero, además, todos los municipios están por encima de
la misma, como se puede comprobar en el siguiente cuadro, donde se
presentan los valores de la variable por orden de importancia y donde se
observa que los municipios más importantes son Punta Umbría y
Almonte, ambos de la provincia de Huelva.
Municipios y valores de la variable
Punta Umbría 40,3490567Almonte 39,2967089Almuñécar 35,2521008
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
384
Benalmádena 33,9738403San Roque 33,7354839Estepona 33,2958598Enix 32,632682Rota 31,5322652Rincón de la Victoria 30,8233128Torremolinos 30,7424567Fuengirola 30,4586321Mijas 29,6957562Vera 28,647774Puerto de Santa María (El) 28,4336115Granada 27,0968412Salobreña 27,0158179
Tercer grupo: en el que la variable se presenta menos intensa
Municipios y distancias al centro del grupo Bubión 0,0595924Conil de la Frontera 0,11860514Níjar 0,46909134Alcaucín 0,59726964Almería 0,91666863Pulpí 1,1346427Baeza 1,18209938Puerto Real 1,45275466Chipiona 1,46578504Ejido (El) 1,47361506Carmona 1,54087806Algeciras 1,57537935Garrucha 1,61164231Málaga 1,81535816Motril 1,8803874Lepe 1,95327622Tarifa 2,10784819Chiclana de la Frontera 2,14060371Cádiz 2,15049859Jaén 2,16244499Nerja 2,20798676Dúrcal 2,63305354Vélez-Málaga 2,79827937Córdoba 2,94559698Lucena 3,33643703Bormujos 3,53396792Ayamonte 3,67607108Sevilla 4,02038078Gabias (Las) 4,24813235
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
385
Barbate 4,54864624Roquetas de Mar 4,73119675
Se trata de un grupo de 31 municipios donde se presentan la
mayor parte de las grandes ciudades, con la excepción de Granada
(incluida en el grupo anterior) y Huelva (que aparece en el grupo
posterior). Está formado —en su mayor parte— por municipios
turísticos, con algunas excepciones (por encima de la media global, tan
sólo se encuentra Las Gabias: perteneciente al cinturón urbano de
Granada; y Alcaucín: comentado con anterioridad). Después
encontramos a Bormujos: perteneciente al cinturón urbano de Sevilla;
municipios grandes como Carmona y Lucena; y otros que pudieran
estar catalogados como turísticos, caso de Níjar o Dúrcal, al igual que
otros municipios de sierra32. La bondad del procedimiento que estamos
utilizando en nuestro análisis se aprecia en el momento en que —
precisamente— permite detectar este tipo de sutilidades33.
Municipios y valores de la variable Roquetas de Mar 25,7420245Gabias (Las) 25,2589601
32 El problema de la catalogación a priori de los municipios en turísticos y no turísticos es que en
Andalucía, como ya hemos expresado con anterioridad, todos podría ser catalogados como turísticos;
sin embargo, como habíamos comentado, asimismo, algunos municipios tienen una relación con el
turismo de una forma mucho más intensa que otros: por ejemplo, algunos de los grandes municipios
de la costa. Pero, si nos referimos al turismo de interior, esa distinción se hace menos clara. Así, en
este caso, podríamos preguntarnos: por qué Capileira va a ser turístico y Dúrcal no, cuando el
segundo tiene plazas hoteleras y el primero no las tiene.
33 Los casos que pueden parecer extraños tienen una explicación, caundo se estudia la estructura
poblacional, urbana y económica del municipio.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
386
Sevilla 25,0312085Vélez-Málaga 23,8091071Nerja 23,2188145Jaén 23,1732728Chiclana de la Frontera 23,1514315Lepe 22,964104Garrucha 22,6224701Carmona 22,5517058Pulpí 22,1454705Almería 21,9274964Alcaucín 21,6080974Conil de la Frontera 21,1294329Bubión 21,0704202Níjar 20,5417364Baeza 19,8287284Puerto Real 19,5580731Chipiona 19,5450427Ejido (El) 19,5372127Algeciras 19,4354484Málaga 19,1954696Motril 19,1304404Tarifa 18,9029796Cádiz 18,8603292Dúrcal 18,3777742Córdoba 18,0652308Lucena 17,6743907Bormujos 17,4768598Ayamonte 17,3347567Barbate 16,4621815
Cuarto grupo: en el que la variable se presenta poco intensa
Municipios y distancias al centro del grupo Lanjarón 0,04165212Arcos de la Frontera 0,19531077Torredonjimeno 0,37252021Palma del Río 0,41272578Puente Genil 0,61295409Castro del Río 0,72123595Grazalema 0,88552384Brenes 0,8856253Palacios y Villafranca (Los) 0,88893262Aracena 1,05022252San Fernando 1,06587649Algaba (La) 1,16070337Adra 1,36761072
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
387
Cabra 1,37149179Linares 1,67186978Bailén 1,84010498Aguilar de la Frontera 1,85983258Osuna 1,89862053Ardales 1,90821223Huércal-Overa 1,95818446Illora 2,07701329Utrera 2,16340483Capileira 2,19540984Martos 2,2059766Morón de la Frontera 2,30258444Montilla 2,31020677Lecrín 2,46409726Peñarroya-Pueblonuevo 2,55265931Carboneras 2,62761162Sanlúcar de Barrameda 2,65961969Camas 2,78766872Frigiliana 2,83940998Baena 2,90215489Casares 2,91941894Arahal 2,93289662Algarrobo 2,9430229Baza 2,99214554Priego de Córdoba 3,02912377Coria del Río 3,08577833Rute 3,20555096Cazorla 3,29567983Algodonales 3,36477779Moraleda de Zafayona 3,60212827Villamartín 3,63166239Moguer 3,68637543Macael 3,82613165Andújar 3,8443952Loja 3,94440449Marchena 3,95243204Cabezas de San Juan (Las) 3,95284039Iruela (La) 4,07672631Ubrique 4,08788966Cuevas del Almanzora 4,12441435Lebrija 4,18756622Carlota (La) 4,22915211Maracena 4,31368839Écija 4,38504523Albuñol 4,51933358Línea de la Concepción (La) 4,55631514Huelva 4,71653711Ronda 4,94235166Iznalloz 5,20583255Caniles 5,37536046
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
388
Arriate 5,98090233Medina-Sidonia 6,84208389Almogía 7,52694829Alameda 7,54683054
Finalmente tenemos el grupo más numeroso, con 67 municipios,
en su mayor parte constituido por municipios de la muestra de no
turísticos, junto con algunos de la muestra de los turísticos, aunque
preferentemente de interior. Los municipios más característicos del
grupo son Lanjarón y Arcos de la Frontera, mientras que los más
importantes por la intensidad de la variable son Ronda y Huelva.
Encontramos en este grupo —básicamente— municipios turísticos del
interior, aunque con algunas excepciones constituidas por los casos de
Moguer, Sanlúcar de Barrameda y San Fernando.
Municipios y valores de la variable
Ronda 16,0278574Huelva 15,8020429Línea de la Concepción (La) 15,6418209Écija 15,470551Maracena 15,3991942Cuevas del Almanzora 15,2099201Marchena 15,0379378Loja 15,0299103Andújar 14,929901Macael 14,9116374Moguer 14,7718812Cazorla 14,3811856Rute 14,2910567Coria del Río 14,1712841Priego de Córdoba 14,1146295Algarrobo 14,0285287Arahal 14,0184024Casares 14,0049247Baena 13,9876607Sanlúcar de Barrameda 13,7451255Carboneras 13,7131174Montilla 13,3957125Morón de la Frontera 13,3880902
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
389
Martos 13,2914824Capileira 13,2809156Huércal-Overa 13,0436902Osuna 12,9841263Bailén 12,9256108Linares 12,7573756Adra 12,4531165Algaba (La) 12,2462092San Fernando 12,1513823Aracena 12,1357283Brenes 11,9711311Grazalema 11,9710296Puente Genil 11,6984599Arcos de la Frontera 11,2808165Lanjarón 11,1271579Torredonjimeno 10,7129856Palma del Río 10,67278Castro del Río 10,3642698Palacios y Villafranca (Los) 10,1965732Cabra 9,71401398Aguilar de la Frontera 9,2256732Ardales 9,17729354Illora 9,00849249Utrera 8,92210094Lecrín 8,62140851Peñarroya-Pueblonuevo 8,53284646Camas 8,29783706Frigiliana 8,2460958Baza 8,09336023Algodonales 7,72072799Moraleda de Zafayona 7,48337751Villamartín 7,45384339Cabezas de San Juan (Las) 7,13266538Iruela (La) 7,00877947Ubrique 6,99761612Lebrija 6,89793955Carlota (La) 6,85635366Albuñol 6,5661722Iznalloz 5,87967322Caniles 5,71014532Arriate 5,10460344Medina-Sidonia 4,24342189Almogía 3,55855749Alameda 3,53867523
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
390
Gráfico 6.2
Valores medios de la variable valor catastral por habitante
0 1 2
ficticia
10
20
30
40
50
60
VALC
A/P
OB
Monachil
Gabias (Las)
0 = Municipios no turísticos (atípico: Las Gabias).
1 = Municipio turísticos (atípico: Monachil).
2 = Ciudades de más de 100.000 habitantes.
Nota: las líneas verticales muestran los valores extremos de la variable, las cajas
muestran los valores medios y las líneas horizontales muestran las medianas, para
cada uno de los tres grupos de la muestra.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
391
6.3 EL IMPUESTO DE BIENES INMUEBLES Y SU RELACIÓN
CON EL TURISMO
6.3.1. Algunos aspectos metodológicos
En este caso, la fuente de los datos procede —asimismo— de la
Dirección General del Catastro, pero —ahora— de la serie estadística
denominada «Impuesto sobre Bienes Inmuebles. Bienes de Naturaleza
Urbana», que nos proporciona información sobre la fecha de la última
revisión de los valores catastrales, sobre el tipo impositivo del IBI que
tiene establecido cada municipio, el número de recibos que emite el
Ayuntamiento, la base imponible del impuesto, las reducciones de la
base que están establecidas, la base liquidable del mismo, la cuota ínte-
gra y la deuda tributaria. De entre ellas, hemos elegido dos relacionadas
con la capacidad de recaudación que poseen los municipios por el con-
cepto del IBI: «la deuda tributaria por habitante» y «la deuda tributaria
por recibo». En el primer caso hemos dividido los valores de la variable
por el número de habitantes que nos proporciona el censo de 2001 y, en
el segundo, la hemos dividido por el número de recibos. El primer pro-
cedimiento de homogeneización lo hemos utilizado con las variables
consideradas en el apartado anterior que relacionan la riqueza urbana y
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
392
el turismo, pero hemos querido incluir en este apartado una variable de
homogeneización distinta, al dividir por el número de recibos34.
En el epígrafe 6.2.1 hemos realizado algunas consideraciones me-
todológicas sobre los datos utilizados, que son válidas —asimismo—
para este apartado. De todas formas deseamos indicar, simplemente,
que —como señala la Dirección General del Catastro— estas series
«cubren una parte importante de la información estadística al resumir, a
nivel municipal, los datos tributarios más relevantes relacionados con la
riqueza inmobiliaria». Por otra parte, señalar —también— que los con-
ceptos de valor catastral y base imponible no varían, con lo cual existe
una continuidad en los datos anuales, si bien podría variar su ritmo de
crecimiento anual en el caso de los municipios revisados con posteriori-
dad a 199835.
En cuanto a las variables fiscales señaladas con anterioridad, qui-
siéramos realizar unas breves precisiones. En primer lugar, la base im-
ponible del impuesto es el valor catastral, por lo que no la hemos con-
siderado como posible variable al haber escogido a la primera, en el 34 Podíamos haberlo hecho por el número de unidades urbanas, pero esa variable fue utilizada en el
apartado de riqueza urbana. Además, lo que se persigue en este apartado es ver la capacidad de re-
caudación que tiene cada municipio, por lo que el número de recibos parece una variable más lógica,
ya que elimina de nuestro análisis a aquellas unidades urbanas que estén exentas de contribución.
35 Según la Dirección General del Catastro, desde 1998, coexisten dos situaciones: una que afecta a
los municipios que han sido revisados a partir de esa fecha, cuyo valor catastral quedará sin modifi-
cación hasta la siguiente revisión; y otra, que afecta a los municipios con valores catastrales revisa-
dos con anterioridad a esa fecha, en cuyo caso se actualizarán cada año con el incremento que se
apruebe en la Ley de Presupuestos. En el primer caso, los incrementos del valor catastral global
vienen determinados por las incorporaciones de nuevas unidades urbanas y la distinta valoración de
las otras en las que se modifiquen sus características.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
393
apartado anterior. La base liquidable es igual a la base imponible, salvo
para aquellos municipios revisados a partir de 1998, en los que se prac-
ticará una reducción36. Un concepto importante es el del tipo de gra-
vamen, que es un coeficiente expresado en forma de porcentaje que ha
de aplicarse a la base liquidable para determinar la cuota íntegra del im-
puesto y le corresponde señalarlo a los ayuntamientos37.
El tipo general del impuesto es el 0,4 por ciento, pudiendo incre-
mentarse en función de la población, capitalidad de provincia o Comu-
nidad Autónoma, u otras circunstancias comentadas en el apartado 6.1.
Por otra parte, los municipios que revisan sus valores catastrales pueden
reducir este tipo hasta la cuarta parte durante un máximo de tres años.
La deuda tributaria es la cuota líquida; es decir, el resultado de aplicar
a la cuota íntegra, las bonificaciones si proceden. Y, en nuestro caso, los
datos de estas dos variables vienen expresados en euros.
El Cuadro 6.5 muestra los valores medios de las principales va-
riables relacionadas con el IBI, según las Comunidades Autónomas.
36 Dicha reducción será igual a 9/10 del incremento de su valor catastral, si este es positivo, o cero en
caso contrario. En los años siguientes ese factor se irá reduciendo en 1/10 cada año. Así, para los
municipios revisados en 1998, les correspondería una reducción de 6/10 en el año 2002.
37 Según se establece en el artículo 73 de la Ley 39/1988, de 28 de diciembre, reguladora de las
Haciendas Locales. Aunque, en la práctica, de los 7.585 municipios existente en el territorio de ré-
gimen no foral en España, las competencias de la gestión, liquidación y recaudación del IBI fueron
asumidas por las Diputaciones Provinciales en 6.111 casos y los ayuntamientos —por su parte— lo
hicieron en 1.474 casos.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
394
Cuadro 6.5
Principales magnitudes del IBI, según Comunidades Autónomas. Año 2001
FUENTE: Dirección General del Catastro.
Por lo que respecta a la deuda media (cuota líquida media) por
habitante, última columna del cuadro, Andalucía ocupa un lugar inter-
medio, tras las Comunidades Autónomas de Baleares, Cataluña, Valen-
cia, Cantabria, La Rioja y Canarias. Y, por lo que respecta a la otra va-
riable elegida en este epígrafe, la deuda media por recibo, Andalucía
ocupa el quinto lugar, tras Cataluña, Baleares, Valencia y Madrid.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
395
6.3.2. La deuda tributaria por habitante
La deuda tributaria o cuota líquida es la cantidad resultante de
aplicar a la cuota íntegra las bonificaciones que existan si fuera el caso.
Nos ha parecido esta variable más adecuada que la cuota íntegra, pues
representa lo que el municipio realmente puede recaudar.
Para las dos variables de este apartado, se ha excluido el munici-
pio de San Roque por presentar unos datos —en la componente fiscal—
excesivamente bajos. En cualquier caso, sea como consecuencia de un
error de trascripción o de cualquier otra situación, entendemos que este
municipio, con esos datos fiscales, debe excluirse por constituir una si-
tuación atípica, que afecta a las posibilidades de explicación del grupo
donde este municipio quede clasificado.
Variable muy intensa (caso atípico)
Benahavís 0
Se trata de otro caso atípico, pero las circunstancias son distintas
de la de San Roque, pues al formar un grupo en solitario, es detectado
como atípico y no afecta a la composición de los otros grupos, siempre
que pidamos un grupo más de los que previamente deseábamos obtener.
El caso de Benahavís es el de un municipio que está muy por encima de
los demás en cuanto a la intensidad con la que se muestra esta variable.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
396
Primer grupo: en el que la variable se presenta intensa
Municipios y distancias al centro del grupo
Manilva 6,53874563Palos de la Frontera 24,1862674Monachil 31,2001013Almuñécar 32,7244881Benalmádena 53,7449893Marbella 86,9445657
Este primer grupo está formado por seis municipios, donde Ma-
nilva sería el que presenta menor distancia al centroide del grupo y, por
lo tanto, el más representativo del mismo.
La media del grupo es de 318,7 euros, lo que significa que prácti-
camente triplica a la media del conjunto de la muestra de 119 munici-
pios (103,9 euros)38. En el siguiente cuadro puede comprobarse que los
valores de la variable considerada, en los municipios de este grupo son
muy elevados, siendo especialmente alto en el caso de Marbella. Como
nos ha ocurrido en el apartado anterior (referente a la riqueza urbana),
todos los municipios que forman el primer grupo son siempre de la
muestra de municipios turísticos. Y, en general, suelen coincidir los
mismos municipios en muchos de los casos estudiados.
Municipios y valores de la variable
Marbella 405,654115Palos de la Frontera 342,895816Manilva 325,248294Monachil 287,509448Almuñécar 285,985061
38 Donde se han excluido del cálculo los municipios de Benahavís, por atípico, y San Roque, por
anómalo.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
397
Benalmádena 264,96456
Segundo grupo: en el que la variable se presenta moderadamente
intensa
Municipios y distancias al centro del grupo
Fuengirola 0,57222437Puerto de Santa María (El) 5,49847726Almonte 9,87476317Torremolinos 10,0866912Rota 12,1185715Mijas 21,4503681Estepona 21,6349103Chipiona 29,0371464Mojácar 39,2615636Punta Umbría 49,4468697
Este segundo grupo está formado con un número también reduci-
do de 10 municipios, donde todos son —asimismo—turísticos, y en el
que Fuengirola se presenta como más característico del grupo. La se-
gunda característica que se observa es la de que todos son municipios
con costa39. La media del grupo es de 213,4 euros y dobla a la media
global, y todos ellos están —además— por encima de la misma, como
se puede ver en el cuadro siguiente, donde se clasifican en función de
los valores de la variable. En este sentido, el municipio más importante
del grupo es Punta Umbría, seguido de Mojácar y Estepona.
Municipios y valores de la variable
Punta Umbría 258,262677Mojácar 248,077371Estepona 230,450718Rota 220,934379
39 Aunque Mijas y Almonte son ciudades de interior, la costa de Mijas es muy importante para este
municipio y la zona de Matalascañas para Almonte.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
398
Fuengirola 208,243583Puerto de Santa María (El) 203,31733Almonte 198,941044Torremolinos 198,729116Mijas 187,36544Chipiona 179,778661
Tercer grupo: en el que la variable se presenta menos intensa
Municipios y distancias al centro del grupo
Algeciras 1,05511895Málaga 3,4242053Motril 7,40651095Moguer 8,5471329Algarrobo 10,3122553Granada 10,3150942Vera 12,7447288Salobreña 13,7611694Jaén 14,0004408Almería 14,1212578Ayamonte 14,3676129Cádiz 17,6533474Chiclana de la Frontera 18,1558723Puerto Real 20,5848723Aracena 20,9232244Sevilla 21,072251Carboneras 22,5368156Córdoba 22,8132496Nerja 25,1593806Rincón de la Victoria 25,462491Vélez-Málaga 28,0094162Lepe 28,2174686Huelva 28,3565771Torrox 28,883856Roquetas de Mar 33,461698Enix 36,1544085
Este tercer grupo es probablemente el más interesante desde un
punto de vista analítico, pues nos encontramos —ahora— con un grupo
compuesto por 26 municipios, todo ellos turísticos, con la salvedad de
que aparece aquí la totalidad de la relación de grandes ciudades: es de-
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
399
cir, todas las capitales de provincias más Algeciras40. Además, dos de
éstas, Algeciras y Málaga, son los municipios más representativos del
grupo, aunque los que presentan un mayor valor en esta variable son
Enix41 y Roquetas de Mar. Los municipios turísticos son todos, asimis-
mo, municipios con costa, con la excepción de Aracena: municipio de
la sierra onubense. Pero, cuando observamos la intensidad con la que se
presenta la variable, los ocho primeros municipios pertenecen a la
muestra de turísticos, y son de la costa. Luego aparecen las ciudades de
Cádiz, Málaga y Algeciras y posteriormente el resto de municipios tu-
rísticos y ciudades, y —como puede comprobarse— Aracena ocupa
uno de los últimos lugares dentro del grupo. Por lo que se puede decir
que se trata —también— de un grupo compuesto por municipios de
costa y todas las grandes ciudades. La siguiente característica que pre-
senta este grupo es que el valor medio de la variable (128,1 euros) es
mayor que la media global, y que todos sus componentes, con la excep-
ción de Huelva, que ocupa el último lugar en el grupo, están por encima
de esa media global.
Municipios y valores de la variable
Enix 162,873563Roquetas de Mar 160,180853Torrox 155,603011Lepe 154,936623Vélez-Málaga 154,728571
40 Sólo falta Marbella entre las ciudades de más de 100.000 habitantes, pero a esta ciudad la inclui-
mos en la muestra de municipios turísticos.
41 Se trata de un municipio peculiar, por su cercanía a Almería (26 kilómetros) y por tener más pla-
zas hoteleras que habitantes.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
400
Rincón de la Victoria 152,181646Nerja 151,878535Puerto Real 147,304027Cádiz 144,372502Salobreña 140,480324Málaga 130,14336Algeciras 127,774274Motril 119,312644Moguer 118,172022Algarrobo 116,406899Granada 116,40406Vera 113,974426Jaén 112,718714Almería 112,597897Ayamonte 112,351542Chiclana de la Frontera 108,563282Aracena 105,79593Sevilla 105,646904Carboneras 104,182339Córdoba 103,905905Huelva 98,3625777
Cuarto grupo: en el que la variable se presenta poco intensa
Municipios y distancias al centro del grupo
Aguilar de la Frontera 0,09489505Cuevas del Almanzora 0,39199773Cabra 1,36594449Utrera 1,37126121Capileira 1,61298027Rute 2,00114997Camas 2,2306591Adra 2,49688151Villamartín 2,55849114Priego de Córdoba 2,81484836Maracena 3,16956269Écija 3,44477669Carlota (La) 3,56158306Níjar 4,05409782Alcaucín 4,30448625Gabias (Las) 4,63677572Huércal-Overa 4,71557813Baena 5,05698789Martos 5,27891422Palma del Río 5,53810404Ubrique 5,76151026Dúrcal 5,97721684
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
401
Loja 6,03217332Arahal 6,12003036Línea de la Concepción (La) 6,74551549Ardales 6,78234398Arcos de la Frontera 7,39654067Lebrija 7,65253455Cazorla 8,02517644Algaba (La) 8,96421659Bailén 9,44520116Algodonales 10,7403663Barbate 10,8008622Morón de la Frontera 11,0064224Castro del Río 11,1478568Bormujos 12,126229Carmona 12,6746924Peñarroya-Pueblonuevo 12,7147923Grazalema 13,029984Illora 13,4250864Torredonjimeno 14,4175665Frigiliana 15,4608555Iruela (La) 15,7243042Sanlúcar de Barrameda 16,1857788Osuna 16,8130317Marchena 17,9471142Cabezas de San Juan (Las) 18,401425Ejido (El) 18,6239526Lanjarón 18,6268656Brenes 18,7919449Coria del Río 19,27376Bubión 19,4412319Baeza 19,9489807Casares 20,5392264Puente Genil 21,2099483Medina-Sidonia 21,9118284Palacios y Villafranca (Los) 22,3485862Albuñol 23,4862441Conil de la Frontera 23,976883Garrucha 25,720146Montilla 26,0184694Linares 26,316004Andújar 26,4616058Macael 26,9348554Lucena 28,0865048Pulpí 28,598121Ronda 29,0947212Tarifa 29,7468901San Fernando 30,3064843Lecrín 30,3286805Baza 31,4928406Moraleda de Zafayona 31,8586479
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
402
Iznalloz 35,4021759Arriate 36,1801496Alameda 36,4766271Almogía 39,9758737Caniles 40,8181611
Por último, el cuarto grupo es el más numeroso con 77 munici-
pios y una media de 64,8 euros por habitante. Ningún municipio supera
la media global y se trata de un grupo donde están todos los municipios
de la muestra de no turísticos, junto con la mayor parte de los munici-
pios turísticos de interior. Los más representativos del grupo son Agui-
lar de la Frontera (de la muestra de no turísticos) y Cuevas del Alman-
zora (de la muestra de los turísticos). Los escasos casos de municipios
turísticos de costa incluidos en este grupo son, sin embargo, los que
aparecen en primer lugar cuando consideramos el ranking de los valores
de la variable, casos de San Fernando y Tarifa, con la excepción de
Sanlúcar de Barrameda, como se puede comprobar en el cuadro que se
expone a continuación.
Municipios y valores de la variable
San Fernando 95,0669331Tarifa 94,5073389Ronda 93,85517Pulpí 93,3585698Lucena 92,8469537Andújar 91,2220546Linares 91,0764528Montilla 90,7789182Garrucha 90,4805948Conil de la Frontera 88,7373318Puente Genil 85,9703971Casares 85,2996752Baeza 84,7094295Bubión 84,2016807Lanjarón 83,3873144Ejido (El) 83,3844014Marchena 82,707563
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
403
Osuna 81,5734805Sanlúcar de Barrameda 80,9462276Grazalema 77,7904328Peñarroya-Pueblonuevo 77,4752412Morón de la Frontera 75,7668712Barbate 75,561311Bailén 74,20565Arcos de la Frontera 72,1569895Ardales 71,5427928Línea de la Concepción (La) 71,5059643Arahal 70,8804792Loja 70,7926221Dúrcal 70,7376657Ubrique 70,5219591Palma del Río 70,2985529Martos 70,039363Baena 69,8174367Huércal-Overa 69,4760269Alcaucín 69,0649351Écija 68,2052255Maracena 67,9300115Priego de Córdoba 67,5752972Camas 66,9911079Capileira 66,3734291Utrera 66,13171Aguilar de la Frontera 64,8553439Cuevas del Almanzora 64,3684511Cabra 63,3945043Rute 62,7592988Adra 62,2635673Villamartín 62,2019577Carlota (La) 61,1988657Níjar 60,706351Gabias (Las) 60,1236731Lebrija 57,1079143Cazorla 56,7352724Algaba (La) 55,7962322Algodonales 54,0200825Castro del Río 53,612592Bormujos 52,6342198Carmona 52,0857564Illora 51,3353624Torredonjimeno 50,3428823Frigiliana 49,2995933Iruela (La) 49,0361446Cabezas de San Juan (Las) 46,3590238Brenes 45,9685039Coria del Río 45,4866889Medina-Sidonia 42,8486204Palacios y Villafranca (Los) 42,4118626
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
404
Albuñol 41,2742047Macael 37,8255934Lecrín 34,4317683Baza 33,2676082Moraleda de Zafayona 32,9018009Iznalloz 29,358273Arriate 28,5802992Alameda 28,2838218Almogía 24,7845751Caniles 23,9422877
Gráfico 6.3
Valores medios de la variable deuda tributaria por habitante
0 1 2
ficticia
100
200
300
400
DEU
DA
/PO
B
Marbella
0 = Municipios no turísticos.
1 = Municipio turísticos (atípico: Marbella).
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
405
2 = Ciudades de más de 100.000 habitantes.
Nota: las líneas verticales muestran los valores extremos de la variable, las cajas
muestran los valores medios y las líneas horizontales muestran las medianas, para
cada uno de los tres grupos.
El gráfico 6.3 muestra de forma muy significativa el comporta-
miento de esta variable, se observa claramente una gran concentración
en el caso de los municipios no turísticos: es decir, su comportamiento
es bastante homogéneo42. Las ciudades aparecen —asimismo— con un
comportamiento aún más concentrado, aunque a un nivel superior43: se
ve como las distancias entre los valores extremos, representados por las
líneas verticales, están más cercanas. Finalmente, por lo que respecta a
los municipios turísticos44 existe una gran diversidad representada, tanto
en el tamaño de la caja coloreada (mucho mayor que en los casos ante-
riores), como en los valores extremos de la variable (línea vertical muy
amplia) y la aparición de un caso excesivamente alejado (Marbella), por
lo que se ha señalado con independencia de los demás, para conocer su
situación.
42 Se trata del valor 0 en el eje de las abscisas, donde se representa a la variable ficticia.
43 Valor 2 en el eje de las abscisas.
44 Representados por el valor 1 en el eje de las abscisas.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
406
6.3.3. La deuda tributaria por recibo
El recibo es una unidad básica de información, pues se contabili-
zan como recibos todas aquellas unidades urbanas que no gozan de nin-
gún tipo de exención fiscal. Se trata de una variable que relaciona a los
municipios con el turismo de una forma menos intensa que las anterio-
res, puesto que aquéllas, al estar consideradas en función de la pobla-
ción de derecho, hace sobresalir a los municipios que tengan un alto
índice de viviendas secundarias, sin embargo al considerar la deuda en
función del número de recibos entraría tanto la población residente co-
mo la no residente. En este sentido, según la Dirección General del Ca-
tastro, una característica estructural del IBI urbano en España es la rela-
ción del valor medio de la cuota por recibo y el tamaño del municipio45,
“la cuota media por recibo varía de forma progresiva, desde 33,5 eu-
ros/recibo en los municipios muy pequeños, hasta 133,4 euros/recibo en
los municipios de mayor tamaño”, como puede comprobarse en el cua-
dro adjunto.
45 Como luego comprobaremos en el gráfico 6.4.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
407
Cuadro 6.6
Cuota media por recibo en euros constantes de 1990
Fuente: Dirección General del Catastro.
Ahora pasaremos a ver lo que ocurre con la muestra de munici-
pios de Andalucía.
Variable muy intensa (caso atípico)
Palos de la Frontera 0
Este municipio aparece como un caso atípico. Posee un alto grado
de viviendas secundarias, pero esa no debe de ser la explicación, puesto
que otros municipios le superan en eso. Lo mismo se podría decir del
número de hoteles y pensiones. Sin embargo, cuando acudimos a cono-
cer sus principales actividades económicas aparece, en primer lugar, la
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
408
industria química y, en segundo, la industria de refino de petróleos y
tratamiento de residuos nucleares. Probablemente, las instalaciones de
estas empresas industriales sean las responsables de la gran intensidad
con la que se presenta esta variable.
Primer grupo: en el que la variable se presenta intensa
Municipios y distancias al centro del grupo
Puerto de Santa María (El) 4,83633729Cádiz 20,5452564Puerto Real 23,3360645Marbella 24,2275569Benahavís 24,4901013
Este primer grupo está compuesto por 5 municipios de costa, sal-
vo Benahavís, que se comporta en la práctica como una extensión de
Marbella, pero más intenso por su escaso número de habitantes (1.513)
en relación con el número de recibos (3.305). Curiosamente, el valor de
la variable en este municipio es prácticamente el mismo que en Marbe-
lla (379 euros por recibo), como se puede comprobar en el cuadro si-
guiente que muestra la intensidad con la que se presenta la variable. La
media del grupo es muy elevada en relación con la media global de esta
variable (354,8 euros por recibo frente a 146,2). Otra cuestión destaca-
ble es que, por primera vez, aparece una capital de provincia en el pri-
mer grupo: Cádiz. Lo cual es lógico en función de las consideraciones
realizadas anteriormente sobre la importancia del tamaño de la pobla-
ción en relación con esta variable. El más representativo del grupo sería
El Puerto de Santa María, pero los más importantes son Benahavís y
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
409
Marbella: municipios de la provincia de Málaga, mientras que los otros
tres son de la provincia de Cádiz.
Municipios y valores de la variable
Benahavís 379,334342Marbella 379,071798Puerto de Santa María (El) 350,007903Cádiz 334,298984Puerto Real 331,508176
Segundo grupo: en el que la variable se presenta moderadamente
intensa Municipios y distancias al centro del grupo
Estepona 5,62731856Málaga 8,57325755Manilva 9,95731629Algeciras 13,5702601San Fernando 25,6768348Roquetas de Mar 26,2838297Benalmádena 28,2355364Vélez-Málaga 28,5196703Rota 34,4312784
Este segundo grupo está compuesto por 7 municipios turísticos de
costa y 2 grandes ciudades: Málaga y Algeciras. El municipio más re-
presentativo es —en este caso— Estepona, que es el que se sitúa más
cerca del centroide del grupo, pero el más intenso es Rota. En este caso,
son —también— las provincias de Málaga y Cádiz las que se reparten
los municipios que entran en el grupo, con la excepción de Roquetas de
Mar. La media del grupo es de 239 euros por recibo y todos los munici-
pios superan la media global antes señalada.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
410
Municipios y valores de la variable
Rota 273,417753Benalmádena 267,222011Algeciras 252,556735Málaga 247,559733Estepona 244,613794Manilva 229,029159San Fernando 213,30964Roquetas de Mar 212,702645Vélez-Málaga 210,466805
Tercer grupo: en el que la variable se presenta menos intensa Municipios y distancias al centro del grupo
Almería 1,0137095Ronda 1,37313678Puente Genil 2,54454866Arahal 2,93274387Camas 3,90429476Andújar 4,62348501Chiclana de la Frontera 4,79548178Jaén 5,13683354Morón de la Frontera 5,60928688Marchena 5,70483416Arcos de la Frontera 5,94944001Granada 6,42226733Linares 6,50879275Villamartín 6,61305999Montilla 6,67616511Ejido (El) 6,95199981Córdoba 8,1532717Nerja 9,44021561Carboneras 10,3151579Mojácar 10,4945651Utrera 10,5640671Línea de la Concepción (La) 10,7800924Huelva 11,4598632Rincón de la Victoria 12,3285785Motril 12,4247602Almuñécar 13,0153232Sanlúcar de Barrameda 13,6701168Bailén 13,8278978Punta Umbría 13,8592422Ubrique 15,3220487Almonte 17,265106Ayamonte 17,3144387Ardales 17,5587423Barbate 18,706329
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
411
Baena 19,8401433Chipiona 19,884353Tarifa 21,3219709Osuna 22,84389Bormujos 22,8439892Aracena 24,2253652Torremolinos 24,6585371Monachil 25,3554342Lepe 26,000825Lebrija 26,061499Palma del Río 26,4631641Peñarroya-Pueblonuevo 26,7693435Écija 27,2884016Conil de la Frontera 27,4675682Sevilla 30,9885028Lucena 31,1465844Medina-Sidonia 31,9850838Algarrobo 33,093029Cabezas de San Juan (Las) 33,687041Moguer 33,8697053Mijas 35,5536678Fuengirola 38,1494804
Se trata de un grupo grande, con 56 municipios, donde se ubican
las 6 capitales de provincia restantes, más 25 municipios de la muestra
de turísticos y otros 25 de la de no turísticos. Pero si tenemos en cuenta
la importancia de la variable, lo que se refleja en el cuadro siguiente, los
20 primeros municipios del grupo o son capitales de provincias, o son
municipios turísticos, con las excepciones de Lucena y Osuna, que son
ciudades —asimismo— importantes. Los municipios más representati-
vos del grupo son Almería y Ronda, por este orden; pero, los más inten-
sos son Fuengirola y Mijas. En el grupo encontramos —sobre todo— a
grandes municipios, aunque se pueden observar algunas excepciones.
La media del grupo es de 161,5 euros por recibo, también, en este caso,
superior a la media global.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
412
Municipios y valores de la variable
Fuengirola 199,658374Mijas 197,062561Moguer 195,378599Lucena 192,655478Sevilla 192,497396Lepe 187,509718Monachil 186,864327Torremolinos 186,16743Aracena 185,734259Osuna 184,352783Tarifa 182,830864Chipiona 181,393246Ayamonte 178,823332Punta Umbría 175,368136Sanlúcar de Barrameda 175,17901Almuñécar 174,524217Rincón de la Victoria 173,837472Huelva 172,968757Carboneras 171,824051Córdoba 169,662165Linares 168,017686Arcos de la Frontera 167,458333Marchena 167,213727Chiclana de la Frontera 166,304375Arahal 164,441637Ronda 162,88203Almería 160,495184Puente Genil 158,964345Camas 157,604599Andújar 156,885408Jaén 156,37206Morón de la Frontera 155,899606Granada 155,086626Villamartín 154,895833Montilla 154,832728Ejido (El) 154,556894Nerja 152,068678Mojácar 151,014328Utrera 150,944826Línea de la Concepción (La) 150,728801Motril 149,084133Bailén 147,680995Ubrique 146,186845Almonte 144,243787Ardales 143,950151Barbate 142,802564Baena 141,66875Bormujos 138,664904
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
413
Lebrija 135,447394Palma del Río 135,045729Peñarroya-Pueblonuevo 134,73955Écija 134,220492Conil de la Frontera 134,041325Medina-Sidonia 129,52381Algarrobo 128,415864Cabezas de San Juan (Las) 127,821852
Cuarto grupo: en el que la variable se presenta poco intensa
Municipios y distancias al centro del grupo
Cuevas del Almanzora 0,29371142Carmona 4,85430515Grazalema 5,19988894Níjar 5,2392242Gabias (Las) 5,84023205Cazorla 6,72733599Garrucha 7,24453871Coria del Río 7,54483621Pulpí 8,41147295Torredonjimeno 10,2942246Iruela (La) 11,819435Illora 12,8470063Rute 13,4560706Casares 13,7603975Salobreña 14,8111407Huércal-Overa 15,2277894Algodonales 15,5432377Albuñol 15,8878083Dúrcal 16,7383643Loja 17,028648Alameda 17,1513142Martos 17,5679084Alcaucín 18,0958794Priego de Córdoba 18,7382833Torrox 18,8910821Macael 19,3413045Baza 20,0645481Brenes 22,3513885Adra 22,5530824Maracena 22,6965448Cabra 23,4934984Lanjarón 23,9053426Carlota (La) 26,0304043Palacios y Villafranca (Los) 27,0764194Frigiliana 27,9371265
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
414
Aguilar de la Frontera 28,6240234Baeza 29,5127271Castro del Río 29,6211271Moraleda de Zafayona 30,35751Arriate 30,3631625Capileira 30,9140152Vera 31,5097349Algaba (La) 32,3041963Almogía 34,8502481Caniles 38,6338254Enix 41,2635544Bubión 41,3137938Iznalloz 42,0540629Lecrín 43,6985199
Finalmente, el grupo donde la variable es menos intensa, con una
media de 90,4 euros por recibo, inferior a la media global, con todos los
municipios por debajo de la misma. Hay 18 municipios pertenecientes a
la muestra de los turísticos, y son generalmente de interior o de menor
nivel de población; y el resto son de la muestra de no turísticos.
Municipios y valores de la variable
Algaba (La) 122,65551Vera 121,861049Castro del Río 119,972441Baeza 119,864041Aguilar de la Frontera 118,975338Palacios y Villafranca (Los) 117,427734Carlota (La) 116,381719Lanjarón 114,256657Cabra 113,844813Maracena 113,047859Adra 112,904397Brenes 112,702703Torrox 109,242396Priego de Córdoba 109,089597Martos 107,919223Loja 107,379962Dúrcal 107,089679Algodonales 105,894552Huércal-Overa 105,579104Salobreña 105,162455Casares 104,111712
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
415
Rute 103,807385Pulpí 98,7627871Coria del Río 97,8961504Garrucha 97,5958529Grazalema 95,5512031Cuevas del Almanzora 90,0576028Carmona 85,497009Níjar 85,11209Gabias (Las) 84,5110821Cazorla 83,6239782Torredonjimeno 80,0570896Iruela (La) 78,5318792Illora 77,5043079Albuñol 74,4635059Alameda 73,2Alcaucín 72,2554348Macael 71,0100097Baza 70,2867661Frigiliana 62,4141876Moraleda de Zafayona 59,9938042Arriate 59,9881517Capileira 59,437299Almogía 55,5010661Caniles 51,7174888Enix 49,0877598Bubión 49,0375204Iznalloz 48,2972513Lecrín 46,6527943
El análisis efectuado a esta variable muestra una relación intensa
de la misma con el tamaño de la población. De todas formas, los dos
primeros grupos están formados íntegramente por municipios turísticos
y tres grandes ciudades de la costa: Cádiz, Algeciras y Málaga. No en
vano, estas dos provincias figuran entre las más importantes de España
a este respecto, como se puede comprobar en el mapa adjunto, con una
media provincial superior a los 175 euros/recibo y otras cuatro: Huelva,
Sevilla, Córdoba y Almería, con una media situada entre los 125 y 175
euros/recibo. Tan sólo Granada y Jaén se situarían en la banda de los
100 a 125 euros/recibo.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
416
Mapa 6.2
El mapa 6.2 muestra cómo Madrid, Canarias y las provincias del
litoral mediterráneo poseen los mayores niveles en el valor de nuestra
variable.
En cuanto a los valores medios de las muestras de municipios
turísticos, no turísticos y grandes ciudades, quedan reflejadas en el grá-
fico 6.4. Se vuelve a confirmar la importancia de la población en esta
variable. El grupo de las grandes ciudades (número 2 en el eje de las
abscisas) tiene unos valores medios mayores que el de los turísticos y
éstos —a su vez— mayores que los no turísticos. Aunque, las mayores
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
417
disimilitudes se manifiestan en el grupo de los municipios turísticos,
como se ve en la mayor amplitud de la línea vertical, que muestra los
valores más extremos. Además de la aparición de 4 casos con un valor
extremadamente alto para la media del conjunto de los municipios turís-
ticos, como son Benahavís, Marbella (prácticamente solapado), El Puer-
to de Santa María y Puerto Real. Este último únicamente superado por
el municipio de Cádiz, que estaría situado en el extremo superior de la
línea vertical, más a la derecha, correspondiente al grupo 2.
Gráfico 6.4
Valores medios de la variable deuda tributaria por recibo
0 1 2
ficticia
90
180
270
360
DEU
DA/R
EC
BenahavísMarbella
Puerto de Santa María (El)Puerto Real
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
418
0 = Municipios no turísticos.
1 = Municipio turísticos (atípicos: Benahavís, Monachil, El Puerto de Santa María y
Puerto Real).
2 = Ciudades de más de 100.000 habitantes.
Nota: las líneas verticales muestran los valores extremos de la variable, las cajas
muestran los valores medios y las líneas horizontales muestran las medianas, para
cada uno de los tres grupos.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
419
6.4. UN ANÁLISIS A TRAVÉS DEL MÉTODO DE LAS
COMPONENTES PRINCIPALES
El análisis de las componentes principales es un método
estadístico multivariante de simplificación o reducción de las variables
consideradas, para obtener unas nuevas variables que son una
combinación lineal de las primitivas, cuando se trabaja con datos
cuantitativos. El objetivo de este proceso es manejar un número menor
de variables que permitan un análisis más simple del problema
considerado. El mayor número posible de componentes principales
coincidiría con el número total de variables. Es necesario, por tanto,
escoger —entre las distintas alternativas— un número más reducido de
éstas, pero que expliquen una proporción aceptable de la varianza
total46. Este proceso de simplificación permite un posterior tratamiento
de la información por medio de otros métodos multivariantes, como en
nuestro caso será el análisis de agrupamiento.
Este tipo de técnica es especialmente apropiada cuando
trabajamos con variables que están correlacionadas entre sí, pues es el
caso que nos permitirá la simplificación con la menor pérdida de
información.
46 Es decir, que la pérdida de información que necesariamente se ha de producir debido al proceso de
simplificación sea aceptable para el curso de la investigación.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
420
6.4.1. El problema de los datos atípicos
Los datos atípicos son aquellas observaciones que se encuentran
tan alejadas de los demás datos que distorsionan las medias y las
desviaciones típicas de las variables, por lo que pueden ocultar las
verdaderas relaciones entre las variables consideradas.
Los datos atípicos pueden estar causados por errores de medición
o de trascripción47. El método gráfico suele ser muy expresivo de la
existencia de atípicos, puesto que estos aparecerán suficientemente
alejados del resto como para que se les detecte con facilidad.
Matemáticamente, una observación xi la podemos considerar atípica si
la distancia euclídea con respecto a los demás datos es muy grande
( ) ( )
′
= x - x x - x ) , (x d iiiE x
donde dE es la distancia euclídea y x es el vector de las medias.
En nuestro caso, los datos atípicos no son perjudiciales para el
análisis de agrupamiento efectuado con anterioridad, por razones ya
comentadas en el apartado 6.2. Es más, siendo el método de las k-
medias un algoritmo que utiliza las distancias euclídeas de cada
elemento a los centros de los grupos que se desean formar, los datos
atípicos son detectados con facilidad, pues están tan alejados de los
demás que siempre constituyen un grupo en solitario. En este caso,
47 Según Daniel Peña (2002, pág. 120) es frecuente que aparezcan entre un 1 y un 3 por ciento de
observaciones atípicas en las muestras dependiendo del cuidado puesto en su obtención.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
421
bastará con incrementar el número de grupos en función de los atípicos
aparecidos y obtener así el mismo número de grupos que se deseaba con
anterioridad. Sin embargo, para la estimación de los coeficientes de
correlación entre las variables consideradas, sí es conveniente la
eliminación de este tipo de observaciones, pues —como hemos
comentado con anterioridad— distorsionan las varianzas y covarianzas
existentes entre las variables.
6.4.2. Otros breves aspectos metodológicos
En el análisis de las componentes principales se dispone de una
muestra de variables de tamaño n respecto de p variables X1, X2, … Xp
inicialmente correlacionadas, para obtener a partir de ellas un número k
≤ p de variables incorrelacionadas Z1, Z2, … Zp que sean una
combinación lineal de las variables iniciales y expliquen la mayor parte
de su varianza48.
Así, por ejemplo, la componente principal i-ésima se expresaría
de la siguiente forma:
Z1i = u11X1i + u12X2i + … + u1pXpi
Donde u1i sería un coeficiente que tendremos que determinar.
La primera cuestión a comprobar será si nuestras variables están
correlacionadas, para ello utilizaremos el método de las correlaciones
bivariadas para obtener una matriz de correlaciones, que no es más que
48 Véase César Pérez (2001, pág. 484).
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
422
una tabla de doble entrada que contiene para cada par de variables el
coeficiente de correlación de Pearson49, su nivel de significación,
además de algunos otros valores como las sumas de los cuadrados de
los productos, la covarianza y el número de casos considerados.
Las variables que hemos sometido a este proceso son50:
a) El número de unidades urbanas por persona (UU/POB).
b) El valor catastral por persona (VALCA/POB).
c) La base liquidable del I.B.I. por persona (BLIQ/POB).
d) La cuota íntegra del I.B.I. por persona (CUOTA/POB).
e) La deuda tributaria51 del I.B.I. por persona (DEUDA/POB).
f) La deuda tributaria del I.B.I. por recibo52 (DEUDA/REC).
Los estadísticos descriptivos de las variables anteriormente
relacionadas son los siguientes, para nuestra muestra de 118
municipios, una vez eliminados los 5 casos de municipios que se han
presentado —en algunas de las variables— como atípicos53:
49 Se trata del más apropiado para las variables cuantitativas, como las que estamos utilizando.
50 Se han realizado pruebas con otras posibles combinaciones de variables, pero los resultados
empeoraban para el posible uso del método de las componentes principales, por motivos que
comentaremos más adelante.
51 Se trata de la cuota líquida del impuesto.
52 Es decir, el número de unidades urbanas con obligación de contribuir al pago del impuesto.
53 Nos referimos a los municipios de Benahavís y Marbella, en Málaga; Enix, en Almería; San
Roque, en Cádiz; y Palos de la Frontera, en Huelva.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
423
Cuadro 6.7
Estadísticos descriptivos
Media Desviación típica N UU/Pob ,70184807671707 ,301094035938159 116
VALCA/POB 17,63973802549188 10,390121946393100 116 BLIQ/POB 15,77359254433873 10,065355897321720 116
CUOTA/POB 102,16738764241460 64,289677535040200 116 DEUDA/POB 98,72707853114420 61,319234799915300 116 DEUDA/REC 143,01136207619130 58,744015372837300 116
FUENTE: Elaboración propia.
Por lo que respecta al tamaño muestral, no debería usarse una
muestra inferior a 50 observaciones y preferiblemente debería ser de
100 o más grande. La regla general es que el número de observaciones
sea —al menos—cinco veces superior al número de variables54. En
nuestro caso, el número de observaciones manejadas son las
correspondientes a los 118 municipios, para cada una de nuestras 6
variables, lo que cumple —correctamente— con los requisitos exigidos
para este tipo de análisis.
54 Véase —a este respecto— HAIR y otros (2000, pág. 88).
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
424
Cuadro 6.8
Matriz de correlaciones Correlaciones
UU/Pob VALCA/POB BLIQ/POB CUOTA/POB DEUDA/POB DEUDA/REC UU/Pob Correlación de Pearson 1 ,762 ,763 ,666 ,694 -,001
Sig. (bilateral) , ,000 ,000 ,000 ,000 ,990 Suma de cuadrados y productos
cruzados 10,426 274,176 265,908 1483,260 1473,357 -2,394
Covarianza ,091 2,384 2,312 12,898 12,812 -,021 N 116 116 116 116 116 116
VALCA/POB Correlación de Pearson ,762 1 ,938 ,858 ,877 ,428 Sig. (bilateral) ,000 , ,000 ,000 ,000 ,000 Suma de cuadrados y productos
cruzados 274,176 12414,783 11280,232 65878,809 64273,055 30013,249
Covarianza 2,384 107,955 98,089 572,859 558,896 260,985 N 116 116 116 116 116 116
BLIQ/POB Correlación de Pearson ,763 ,938 1 ,876 ,895 ,435 Sig. (bilateral) ,000 ,000 , ,000 ,000 ,000 Suma de cuadrados y productos
cruzados 265,908 11280,232 11650,810 65163,950 63552,231 29590,095
Covarianza 2,312 98,089 101,311 566,643 552,628 257,305 N 116 116 116 116 116 116
CUOTA/POB Correlación de Pearson ,666 ,858 ,876 1 ,992 ,690 Sig. (bilateral) ,000 ,000 ,000 , ,000 ,000 Suma de cuadrados y productos
cruzados 1483,260 65878,809 65163,950 475313,703 449860,750 299499,200
Covarianza 12,898 572,859 566,643 4133,163 3911,833 2604,341
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
425
N 116 116 116 116 116 116 DEUDA/POB Correlación de Pearson ,694 ,877 ,895 ,992 1 ,658
Sig. (bilateral) ,000 ,000 ,000 ,000 , ,000 Suma de cuadrados y productos
cruzados 1473,357 64273,055 63552,231 449860,750 432405,584 272715,297
Covarianza 12,812 558,896 552,628 3911,833 3760,049 2371,437 N 116 116 116 116 116 116
DEUDA/REC Correlación de Pearson -,001 ,428 ,435 ,690 ,658 1 Sig. (bilateral) ,990 ,000 ,000 ,000 ,000 , Suma de cuadrados y productos
cruzados -2,394 30013,249 29590,095 299499,200 272715,297 396848,824
Covarianza -,021 260,985 257,305 2604,341 2371,437 3450,859 N 116 116 116 116 116 116
FUENTE: Elaboración propia. En negrita cuando la correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
426
Como se puede comprobar, los coeficientes de correlación son
significativos a un nivel del 0,01, para los casos remarcados en negrita en el
cuadro 6.8. Por lo que todas las correlaciones bilaterales son significativas,
salvo las de las variables directamente relacionadas con el número de
unidades urbanas, como son las unidades urbanas por persona y la deuda
tributaria por recibo, que están prácticamente incorrelacionadas entre sí.
Sin embargo, todas aquellas otras variables que están homogeneizadas
mediante la consideración del término "por persona", sí tienen niveles
significativos de correlación entre ellas. Aunque, en menor medida, cuando
correlacionamos la variable característica del nivel de las infraestructuras
(en nuestro caso, el parque inmobiliario), con las estrictamente de carácter
fiscal: es decir, las restantes. Por el contrario, el coeficiente de correlación
entre las variables fiscales es muy elevado, bastante cercano a la unidad, lo
que nos indica la posibilidad de reducir el número de las mismas sin una
pérdida de información significativa, como luego podremos comprobar. Es
importante que todas las variables consideradas tengan —al menos— un
coeficiente de correlación significativo en la matriz, cuestión que se cumple
sobradamente en nuestro caso, como se puede evidenciar por los
numerosos valores reflejados en negrita, en el mencionado cuadro 6.8.
La siguiente cuestión es la aplicación de algunas pruebas que nos
permitan determinar la adecuación de los datos de la muestra al tipo de
análisis que pretendemos realizar. Para ello realizaremos 2 pruebas:
determinaremos el estadístico KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) y el test de
Bartlett.
El índice KMO compara los coeficientes de correlación de Pearson
con los coeficientes de correlación parcial entre las variables, de forma
que
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
427
∑∑ ∑∑∑∑
≠ ≠
≠
+=
ji jiyy
jiy
ar
rKMO 22
2
donde:
rij es el coeficiente de Pearson entre las variables i y j
aij es el coeficiente de correlación parcial entre las variables i y j
Si los coeficientes de correlación parcial entre las variables son muy
pequeños, eso quiere decir que la relación entre cada par de variables puede
ser explicada por el resto y, por lo tanto, es adecuado aplicar el análisis de
componentes principales. En este caso, como el segundo componente del
denominador es pequeño, el índice tenderá a acercarse a la unidad55.
Por su parte, el test de esfericidad de Bartlett se utiliza para verificar
si la matriz de correlaciones es una matriz de identidad. Cuanto mayor sea
su valor y menor por tanto su grado de significación, menor será —
también— la probabilidad de que esto suceda. En caso contrario habría que
desechar la posibilidad de aplicar un análisis de tipo factorial, como es el
de las componentes principales.
El resultado de los mismos queda reflejado en el cuadro 6.9.
55 Véase Bienvenido VISAUTA VINACUA (1998, pág.224).
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
428
Cuadro 6.9
KMO y prueba de Bartlett
Medida de adecuación muestral de Kaiser-
Meyer-Olkin.
,797
Prueba de esfericidad de Bartlett
Chi-cuadrado aproximado
1.227,947
gl 15 Sig. ,000
FUENTE: Elaboración propia.
El estadístico KMO tiene un valor de 0,797, lo que indica que la
adecuación de los datos es muy buena para la aplicación del método de las
componentes principales56. Y por lo que respecta al test de Bartlett los
datos obtenidos indican que con un valor de χ2 aproximado de 1.228 y un
grado de significación ρ =0,000 está claro que no se trata de una matriz de
identidad.
Por lo que respecta a la varianza, el método de las componentes
principales debería permitirnos explicar un porcentaje suficiente de la
misma. Como indica J. F. HAIR y otros (1999, pág. 93), el propósito es
asegurar una significación práctica de los factores derivados, asegurando
que explican —por lo menos— una cantidad especificada de la varianza.
¿Qué cantidad? La respuesta a esta pregunta depende de si hablamos de las
ciencias naturales o de las ciencias sociales. En las ciencias naturales, «el
procedimiento de factores no debería ser detenido hasta que los factores
extraídos cuenten por lo menos con un 95 por ciento de la varianza o hasta
que el factor justifique solamente una porción pequeña (menos del 5 por
ciento). Por contraste, en las ciencias sociales, donde la información 56 Si el valor del estadístico es cercano a la unidad, indica que la adecuación muestral es buena para este
tipo de prueba, por el contrario, cuanto más cerca esté su valor de cero peor será esa adecuación. Ibídem,
pág. 225.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
429
muchas veces es menos precisa, es normal considerar una solución que
represente un 60 por ciento de la varianza total (y, en algunos casos,
incluso menos) como satisfactoria».
En nuestro caso, los datos obtenidos con respecto a la varianza son
los siguientes: Cuadro 6.10
Varianza total explicada
Autovalores iniciales Compo
nente Total % de la
varianza % acumulado
1 4,629 77,151 77,151 2 1,071 17,851 95,002 3 ,181 3,022 98,024 4 6,577E-02 1,096 99,121 5 4,635E-02 ,772 99,893 6 6,422E-03 ,107 100,000
FUENTE: Elaboración propia. Método de extracción: Análisis de Componentes Principales.
Como se puede comprobar, la primera componente explica ya el
77,15 por ciento del total de la varianza y sumando la segunda de éstas
alcanzamos un 95 por ciento, cifra más que aceptable para nuestro análisis.
Otro criterio muy utilizado para la determinación del número óptimo
de componentes a considerar es el criterio de contraste de caída. En el
método de las componentes principales, los factores posteriores
determinados contienen tanto la varianza común, como la varianza única y
aunque todos los factores contienen varianza única, la proporción de ésta es
sustancialmente mayor en los factores posteriores que en los primeros. R.
Cattell (1966) estableció un criterio gráfico que permitiera la determinación
de ese número óptimo de nuevos factores. Este método, basado en el
criterio de raíz latente, viene a decir que cada factor debe justificar por lo
menos la varianza de una única variable. Dado que cada variable
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
430
contribuye con un valor de 1 al valor total, deberíamos considerar todos los
factores que tengan raíces latentes (autovalores) mayores que la unidad57.
El criterio del contraste de caída, partiendo de esta consideración, nos
permite, mediante el denominado gráfico de sedimentación, la
visualización del comportamiento de los nuevos factores. En nuestro caso,
los resultados quedan representados en el gráfico 6.5.
Gráfico 6.5
Gráfico de sedimentación
Número de componente
654321
Auto
valo
r
5
4
3
2
1
0
Donde se puede comprobar que las dos primeras componentes
principales cumplen bien con el criterio expuesto de que el autovalor sea
superior a la unidad.
57 Mientras que los factores con raíces latentes menores que la unidad, explican menos de una variable.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
431
Por lo tanto, le hemos pedido al programa estadístico SPSS que
determine la matriz de las 2 primeras componentes, con respecto a las 6
variables consideradas, obteniendo los siguientes resultados: Cuadro 6.11
Matriz de componentes
Componentes
1 2 DEUDA/POB ,981 ,113 CUOTA/POB ,972 ,157
BLIQ/POB ,951 -,142 VALCA/POB ,942 -,153
UU/Pob ,764 -,594 DEUDA/REC ,588 ,798
FUENTE: Elaboración propia. Método de extracción: Análisis de Componentes Principales. A 2 componentes extraídos
Con lo que podemos obtener dos nuevas variables que
denominaremos Z1 y Z2 que nos representarían bastante bien a las 6
variables originales, con lo que simplificaremos las posibilidades de
interpretación en nuestro análisis. Por lo tanto, a partir de la matriz de
componentes principales podemos determinar que:
Z1 = 0,981*DEUDA/POB + 0,972*CUOTA/POB +
0,951*BLIQ/POB + 0,942*VALCA/POB + 0,764*UU/POB +
0,588*DEUDA/REC
Z2 = 0,113*DEUDA/POB + 0,157*CUOTA/POB –
0,142*BLIQ/POB – 0,153*VALCA/POB – 0,594*UU/POB +
0,798*DEUDA/REC
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
432
La primera componente (Z1) representa —en mayor medida— la
componente fiscal en relación con la población residente, mientras que la
segunda componente (Z2) representa mejor la componente fiscal cuando la
relacionamos con el parque inmobiliario; es decir, con las unidades urbanas
que están sujetas a imposición fiscal (pudiendo éstas ser propiedad, tanto
de residentes, como de no residentes) y en un sentido negativo al parque
inmobiliario relacionado con la población residente. Ambas variables están
incorrelacionadas; es decir, que representan características distintas de los
municipios.
Ahora, es posible volver a aplicar el método de clasificación de las
k-medias a los municipios de nuestra muestra para esas nuevas variables
Z1 y Z2, cuestión que trataremos a continuación.
6.4.3. Primera componente principal Z1 (predominio de la
componente fiscal en relación con la población residente)
En primer lugar debemos aclarar que al predominar la componente
fiscal en relación con la población residente, esta variable debe discriminar
claramente a favor de los municipios realmente turísticos: especialmente
los de la costa. Es decir, aquellos municipios en los que el turismo es
realmente muy intenso: los que tienen un cierto nivel de infraestructuras
hoteleras y un cierto nivel también de segundas residencias. Con respecto a
la primera cuestión, la recaudación por el impuesto es mayor que en otros
casos y, con respecto a la segunda, lógicamente, estamos considerando los
únicos datos conocidos de población: la población de derecho, pero la
contribución fiscal la realizan, tanto los residentes como los no residentes,
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
433
por lo que la recaudación por persona de derecho debe de ser —
asimismo— mayor.
Como hemos suprimido los cinco municipios que han mostrado un
comportamiento atípico en alguna de las variables (Benahavís58, Enix59,
Marbella60, Palos de la Frontera61 y San Roque62), que representarían —en
otro caso— lo que habíamos llamado comportamiento muy intenso de la
variable. Ahora, hemos pedido al programa informático SPSS que formara
tan sólo 4 grupos, y hemos obtenido los siguientes resultados.
Primer grupo: en el que la variable se muestra muy intensa
Municipios y distancias al centro del grupo
Benalmádena 24,019788Almuñécar 28,5446087Punta Umbría 36,6428881Mojácar 52,2726461Puerto de Santa María (El) 58,0701624Estepona 62,6835041Rota 66,0431743Monachil 71,5099896Manilva 151,637989
58 Con respecto a las variables VALCA/POB y DEUDA/POB.
59 Con respecto a UU/POB.
60 Cuando se tratan varias variables en conjunto. En este caso se refuerza la posición de Marbella en
demasía.
61 En cuanto a la variable DEUDA/REC.
62 Con respecto a las variables DEUDA/POB y DEUDA/REC. El caso de este municipio es probable que
se deba a un error en los datos del Ministerio de Hacienda.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
434
Nos encontramos con un grupo reducido de 9 municipios ubicados
en la costa, con la excepción de Monachil, municipio claramente turístico
con una alta proporción de viviendas secundarias sobre el total de las
mismas (64,8 por ciento) 63 y gran número de plazas hoteleras (2.014 en 14
hoteles)64. El fondo oscuro delata que todos los casos corresponden a la
muestra de municipios turísticos. Los datos que figuran al lado de los
municipios son las distancias —de la variable considerada— al centroide
(centro hipotético) del grupo. Como puede comprobarse Benalmádena es el
municipio más representativo del grupo, lo que no quiere decir que sea el
que posea el mayor valor de la variable: que suele ser —como comentamos
en el apartado 6.2— alguno alejado del centro del grupo y en nuestro caso
corresponde a Manilva, seguido de Monachil y Almuñécar. En el polo
opuesto estaría Rota65. El municipio con un valor menor en la variable —
Rota— dobla la media total de la muestra (656 puntos y 312,4 puntos
respectivamente), siendo la media del grupo de 722 puntos. La siguiente
cuestión observada es que no hay ninguna capital de provincia en este
grupo. Todo ello puede comprobarse en la siguiente relación.
63 Los datos de viviendas han sido tomados de la base de datos SIMA y desafortunadamente corresponden
al censo de viviendas de 1991. Los datos correspondientes al nuevo censo de 2001 estarán muy pronto
disponibles, pero aún no en estos momentos.
64 Según datos procedentes de la Dirección General de Turismo de 2000. Recogidos de la base de datos
SIMA.
65 Los valores más alejados del centroide representan posiciones extremas dentro del grupo y serán las
que representan los valores de la variable mayores y menores dentro del grupo.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
435
Municipios y valores de la variable
Manilva 873,632197Monachil 793,504198Almuñécar 750,538817Benalmádena 746,013996Punta Umbría 685,35132Mojácar 669,721562Puerto de Santa María (El) 663,924046Estepona 659,310704Rota 655,951034
Segundo grupo: en el que la variable se muestra moderadamente
intensa Municipios y distancias al centro del grupo
Chipiona 6,3711626Roquetas de Mar 11,0925585Cádiz 26,0774023Vélez-Málaga 30,6371467Lepe 44,3652913Rincón de la Victoria 46,8314233Almonte 47,8877908Algeciras 56,681522Nerja 59,5970601Torremolinos 60,2609108Málaga 63,2999114Torrox 69,2607239Puerto Real 83,502295Mijas 83,7132266Fuengirola 86,6951745
Compuesto por 15 municipios correspondientes a la muestra de
turísticos, más tres de la relación de ciudades66. El municipio más
representativo del grupo es Chipiona, aunque los más intensos en cuanto a
valor de la variable son —por este orden— Fuengirola, Mijas, Puerto Real,
Torremolinos y Almonte; y los que menos —en orden inverso—Torrox,
66 En este caso no se trata de una muestra, pues consideramos a todas las capitales de provincia más
Algeciras. Es decir, a todas las ciudades con más de 100.000 habitantes, con la excepción de Marbella:
excluida por ser un caso atípico.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
436
Málaga y Nerja. Todos los municipios corresponden a la muestra de
turísticos, con la inclusión de 3 ciudades: Cádiz, Algeciras y Málaga, según
el orden de importancia de la variable, como se puede comprobar en el
cuadro adjunto. Todos poseen un valor de la variable superior a la media
total de la muestra. La media del grupo es de 500,7 puntos, superior a la
media global (312,4 puntos) y dándose también el caso de que todos los
municipios del grupo la superan.
Municipios y valores de la variable
Fuengirola 587,369859Mijas 584,387911Puerto Real 584,176979Torremolinos 560,935595Almonte 548,562475Cádiz 526,752087Chipiona 494,303522Roquetas de Mar 489,582126Vélez-Málaga 470,037538Lepe 456,309393Rincón de la Victoria 453,843261Algeciras 443,993162Nerja 441,077624Málaga 437,374773Torrox 431,41396
Tercer grupo: en el que la variable se muestra menos intensa
Municipios y distancias al centro del grupo
Ronda 1,40139223Linares 2,76826105Andújar 2,88227868Montilla 9,13527429Osuna 12,1456491Conil de la Frontera 12,7489855Ejido (El) 13,4009741Sanlúcar de Barrameda 15,4175287Puente Genil 15,4930552Marchena 16,0472461Lucena 20,0142628
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
437
Huelva 21,100805Tarifa 22,2304706Algarrobo 25,3554051Garrucha 27,1191387Pulpí 27,8734007Morón de la Frontera 29,7953511San Fernando 31,9381274Córdoba 33,955783Aracena 34,2734097Baeza 34,9617466Carboneras 37,9218818Arcos de la Frontera 40,6781438Barbate 42,272227Bailén 44,8855398Vera 45,0340287Arahal 47,0978759Casares 49,7786565Línea de la Concepción (La) 50,1282299Jaén 52,5565015Ayamonte 52,8883444Lanjarón 53,0797654Almería 53,18326Sevilla 53,8231508Écija 54,0583791Baena 54,98625Chiclana de la Frontera 57,0546395Peñarroya-Pueblonuevo 57,7203648Camas 59,5103945Granada 65,7501466Moguer 69,350326Motril 70,6619919Salobreña 89,6729107
Nos encontramos con un grupo mucho más amplio, con 43
municipios, en buena parte correspondientes también a la muestra de los
turísticos, como se puede comprobar por el fondo oscuro, y las 6 ciudades
restantes. El municipio más representativo del grupo es Ronda, pero los de
mayor valor de la variable son turísticos o ciudades. Por su parte, los
municipios no turísticos pertenecientes a este grupo son —en general—
municipios con una cierta dimensión de población. La media del grupo es
de 306,2 puntos, con lo que hasta Ronda —como se puede ver en el cuadro
siguiente—, están por encima de esa media y todos son turísticos con la
excepción de Lucena y de las ciudades incluidas en el grupo.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
438
Municipios y valores de la variable
Salobreña 394,420627Motril 375,409709Moguer 374,098043Granada 370,497863Chiclana de la Frontera 361,802356Sevilla 358,570868Almería 357,930977Ayamonte 357,636061Jaén 357,304218Vera 349,781745Carboneras 342,669599Aracena 339,021127Córdoba 338,7035San Fernando 336,685844Algarrobo 330,103122Tarifa 326,978187Huelva 325,848522Lucena 324,76198Ronda 306,149109Linares 301,979456Andújar 301,865438Montilla 295,612442Osuna 292,602068Conil de la Frontera 291,998731Ejido (El) 291,346743Sanlúcar de Barrameda 289,330188Puente Genil 289,254662Marchena 288,700471Garrucha 277,628578Pulpí 276,874316Morón de la Frontera 274,952366Baeza 269,78597Arcos de la Frontera 264,069573Barbate 262,47549Bailén 259,862177Arahal 257,649841Casares 254,96906Línea de la Concepción (La) 254,619487Lanjarón 251,667951Écija 250,689338Baena 249,761467Peñarroya-Pueblonuevo 247,027352Camas 245,237322
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
439
Cuarto grupo: en el que la variable se muestra poco intensa
Municipios y distancias al centro del grupo
Algodonales 1,55982125Carmona 1,83101702Cabezas de San Juan (Las) 4,30057084Brenes 4,75589821Capileira 6,79320606Coria del Río 7,30743779Castro del Río 7,96515112Palacios y Villafranca (Los) 10,3573604Medina-Sidonia 15,8327976Carlota (La) 17,1727536Algaba (La) 17,2383531Torredonjimeno 17,6300915Níjar 19,1559894Illora 20,3917964Cuevas del Almanzora 21,4929574Gabias (Las) 21,9644929Rute 22,6616388Alcaucín 25,629088Bormujos 25,6497532Lebrija 26,1661569Iruela (La) 28,0902802Adra 28,1927434Aguilar de la Frontera 28,8139399Cabra 29,658603Frigiliana 34,557059Huércal-Overa 38,3394633Maracena 41,0878458Priego de Córdoba 41,5301837Villamartín 42,9959143Macael 43,548027Martos 45,0439596Loja 46,4943525Albuñol 46,5233464Grazalema 46,9046738Bubión 50,7547979Dúrcal 51,9693808Ubrique 52,9611377Utrera 54,7120016Baza 56,3360623Palma del Río 56,7804934Ardales 58,3376959Moraleda de Zafayona 69,6612265Lecrín 72,2063082Alameda 78,5081493Arriate 82,6667776
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
440
Iznalloz 86,4461607Caniles 95,4350172Almogía 95,6518939
Este grupo está formado por 49 municipios en su mayoría no
turísticos, con la inclusión de algunos turísticos de interior, en los que el
comportamiento de la variable es muy similar al de los no turísticos.
Tampoco aparece aquí ninguna gran ciudad. El municipio más
representativo del grupo es Algodonales, pero como se puede comprobar en
la siguiente relación los valores de la variable están todos por debajo de la
media total de la muestra (312,4 puntos): ya que Ardales con 242,12 puntos
está algo alejado de la misma.
Municipios y valores de la variable
Ardales 242,122798Palma del Río 240,565596Utrera 238,497104Ubrique 236,74624Dúrcal 235,754483Bubión 234,5399Grazalema 230,689776Loja 230,279455Martos 228,829062Villamartín 226,781016Priego de Córdoba 225,315286Maracena 224,872948Huércal-Overa 222,124565Cabra 213,443705Aguilar de la Frontera 212,599042Adra 211,977846Lebrija 209,951259Bormujos 209,434855Alcaucín 209,41419Rute 206,446741Gabias (Las) 205,749595Cuevas del Almanzora 205,27806Níjar 202,941092Algaba (La) 201,023455Carlota (La) 200,957856Castro del Río 191,750253Capileira 190,578308Carmona 185,616119
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
441
Cazorla 184,033934Algodonales 182,225281Cabezas de San Juan (Las) 179,484531Brenes 179,029204Coria del Río 176,477664Palacios y Villafranca (Los) 173,427742Medina-Sidonia 167,952305Torredonjimeno 166,155011Illora 163,393306Iruela (La) 155,694822Frigiliana 149,228043Macael 140,237075Albuñol 137,261756Baza 127,44904Moraleda de Zafayona 114,123876Lecrín 111,578794Alameda 105,276953Arriate 101,118324Iznalloz 97,3389414Caniles 88,3500849Almogía 88,1332082
6.4.4. Segunda componente principal Z2 (predominio del
parque inmobiliario)
Esta segunda componente recoge la influencia de la componente
fiscal en relación con el parque inmobiliario: la variable de mayor peso
positivo es la que hemos denominado DEUDA/REC. Es decir, el valor de
la deuda tributaria en relación con las unidades urbanas que están
sometidas a tributación por este impuesto. Pero existe, además, una
variable que tiene un peso negativo —asimismo— considerable, UU/POB:
es decir, el número de unidades urbanas en relación con la población
residente, que se trataba de una variable homogeneizada en función de la
población, pero no fiscal, sino referida —asimismo— a la riqueza urbana.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
442
Primer grupo: en el que la variable se muestra intensa
Municipios y distancias al centro del grupo
Benalmádena 8,62244715Rota 13,1709525Cádiz 18,0739587Puerto Real 25,3513704Manilva 30,0899161Estepona 34,9351248Puerto de Santa María (El) 43,3931114
Aunque las variables Z1 y Z2 están incorrelacionadas detectamos
inicialmente, que buena parte de los grandes municipios turísticos aparecen
también en los primeros lugares, en los grupos donde la variable se muestra
con más intensidad. Así, por ejemplo, nos encontramos en este grupo con 7
municipios, en los que el más representativo del mismo vuelve a ser
Benalmádena, aunque con algunas variantes con respecto a la variable Z1.
Ahora, los municipios en los que esta variable es más intensa son El Puerto
de Santa María y Puerto Real. Por otra parte, en él entra una ciudad: Cádiz,
como se puede comprobar en el cuadro que exponemos seguidamente. La
media del grupo es de 284 puntos, muy superior al valor medio de la
muestra total que es de 136 puntos. Todos los municipios están muy por
encima de dicha media, como puede comprobarse en el cuadro siguiente,
donde se exponen los valores de la variable.
Municipios y valores de la variable
Puerto de Santa María (El) 327,219004Puerto Real 309,177263Cádiz 301,899851Benalmádena 275,203445Rota 270,65494Manilva 253,735976Estepona 248,890768
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
443
Segundo grupo: en el que la variable se muestra moderadamente
intensa Municipios y distancias al centro del grupo
Punta Umbría 2,16139802Vélez-Málaga 4,2966649Torremolinos 6,04398329San Fernando 6,04853554Mijas 6,64169875Roquetas de Mar 7,25744291Fuengirola 7,46682387Monachil 7,72590644Almuñécar 9,54917434Chipiona 12,1421985Lepe 14,9213727Moguer 16,1558262Sevilla 22,6435838Lucena 24,5415694Aracena 26,3734605Málaga 27,6126146Algeciras 34,1081416
En este grupo encontramos municipios claramente turísticos, junto
con tres ciudades: Algeciras, Málaga y Sevilla, en este orden de
importancia. Debido a la importancia que tiene la dimensión del municipio
en esta variable, aparece también un municipio no turístico de gran tamaño
en cuanto a población (Lucena): como puede comprobarse en el cuadro
siguiente. La media del grupo es de 181,2 puntos, claramente superior a la
de la muestra total (138,6 puntos) y, además, todos los municipios están por
encima de la misma.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
444
Municipios y valores de la variable
Tercer grupo: en el que la variable se muestra menos intensa
Andújar 0,24467514Arahal 0,8514649Granada 0,99975635Puente Genil 1,45275179Montilla 1,7585309Motril 2,19269494Jaén 2,3188893Morón de la Frontera 3,58819267Camas 3,69080239Ronda 5,04561481Arcos de la Frontera 5,15023353Marchena 5,26966125Ejido (El) 5,3410729Villamartín 7,77704863Almería 7,86538466Linares 8,93974665Utrera 9,80489344Línea de la Concepción (La) 9,99894176Chiclana de la Frontera 10,5243957Almonte 10,6894495Nerja 10,8203316Bailén 11,4658816Córdoba 12,2074646Ubrique 12,3369858Sanlúcar de Barrameda 13,1132325Carboneras 13,3140997
Algeciras 233,365181Málaga 226,869654Almuñécar 208,806213Monachil 206,982946Fuengirola 206,723863Roquetas de Mar 206,514482Mijas 205,898738Vélez-Málaga 203,553704Punta Umbría 197,095641Torremolinos 193,213056San Fernando 193,208504Chipiona 187,114841Lepe 184,335666Moguer 183,101213Sevilla 176,613455Lucena 174,71547Aracena 172,883579
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
445
Ardales 14,5833683Huelva 15,451378Barbate 16,4814312Algarrobo 16,5389116Baena 17,7654859Osuna 19,2820471Tarifa 19,947829Peñarroya-Pueblonuevo 20,169687Conil de la Frontera 21,3765585Ayamonte 21,9036839Palma del Río 21,9624945Lebrija 23,6515491Écija 23,6721385Bormujos 25,0496934Mojácar 26,1917079Rincón de la Victoria 26,6059233Vera 26,6652708Torrox 27,2498519
Tenemos aquí a un grupo numeroso, con 44 municipios, en su mitad
no turísticos y de éstos, una mayoría con un cierto nivel de población, y la
otra mitad corresponde a la muestra de municipios turísticos. En este grupo
aparecen las cinco ciudades restantes (Huelva, Córdoba, Almería, Jaén y
Granada, según el orden de importancia de la variable). El municipio más
característico de este grupo es Andújar y la media del grupo con 143,9
puntos es aún superior a la media total. Y, tanto los municipios turísticos,
como las ciudades superan la media general de la muestra y del grupo. Así,
los municipios más alejados del centroide (Mojácar, Rincón de la Victoria,
Vera y Torrox) son los que presentan los valores más alto de la variable en
este grupo, por lo tanto los que están más cerca del grupo anterior.
Municipios y valores de la variable
Rincón de la Victoria 172,3689Mojácar 171,954684Ayamonte 167,66666Tarifa 165,710805Osuna 165,045024Huelva 161,214354Carboneras 159,077076Sanlúcar de Barrameda 158,876209
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
446
Córdoba 157,970441Nerja 156,583308Almonte 156,452426Chiclana de la Frontera 156,287372Linares 154,702723Almería 153,628361Marchena 151,032638Arcos de la Frontera 150,91321Ronda 150,808591Jaén 148,081866Motril 147,955671Puente Genil 147,215728Granada 146,762733Arahal 146,614441Andújar 145,518301Montilla 144,004446Morón de la Frontera 142,174784Camas 142,072174Ejido (El) 140,421904Villamartín 137,985928Utrera 135,958083Línea de la Concepción (La) 135,764035Bailén 134,297095Ubrique 133,425991Ardales 131,179608Barbate 129,281545Algarrobo 129,224065Baena 127,997491Peñarroya-Pueblonuevo 125,593289Conil de la Frontera 124,386418Palma del Río 123,800482Lebrija 122,111427Écija 122,090838Bormujos 120,713283Vera 119,097706Torrox 118,513125
Cuarto grupo: en el que la variable se muestra poco intensa
Coria del Río 0,1723729Cuevas del Almanzora 1,46244178Grazalema 6,75611164Níjar 7,99943747Garrucha 8,50270559Cazorla 8,62848445Rute 9,31997163Gabias (Las) 9,33339947Carmona 9,46480013Algodonales 10,0027373
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
447
Pulpí 11,2636847Brenes 11,9840848Dúrcal 12,2587342Torredonjimeno 12,6401763Huércal-Overa 12,9206993Iruela (La) 13,1191039Illora 13,928415Loja 14,4467587Martos 14,6000904Priego de Córdoba 14,6225987Casares 14,8803014Palacios y Villafranca (Los) 15,6702Alcaucín 15,7924541Adra 16,3222063Maracena 17,6493278Albuñol 18,30341Cabra 18,832644Carlota (La) 20,524587Castro del Río 20,8103193Alameda 21,8097729Algaba (La) 23,0107272Baza 23,04834Aguilar de la Frontera 23,0977622Lanjarón 23,3815934Macael 23,5286197Cabezas de San Juan (Las) 25,6113907Capileira 25,8230842Baeza 26,2981309Frigiliana 26,4096416Medina-Sidonia 26,9232747Salobreña 27,5352468Bubión 32,0118016Moraleda de Zafayona 32,3642882Arriate 32,7851571Almogía 36,9392619Caniles 40,8263821Iznalloz 42,2214043Lecrín 43,0601462
Se trata del grupo más numeroso, con 48 municipios, en el que Coria
del Río sería el más representativo del mismo, y donde junto a una mayoría
de municipios no turísticos aparecen algunos pequeños municipios
turísticos de interior. Todos los municipios de este grupo se encuentran por
debajo de la media total, y la media del grupo (85,2 puntos) es bastante
inferior a la de los municipios que figuran en los dos primeros grupos,
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
448
caracterizados por ser municipios turísticos de costa y algunas grandes
ciudades. Los valores de la variable quedan reflejados a continuación.
Municipios y valores de la variable
Salobreña 114,117409Medina-Sidonia 113,505437Baeza 112,880293Cabezas de San Juan (Las) 112,193552Lanjarón 109,963755Aguilar de la Frontera 109,679924Algaba (La) 109,592889Castro del Río 107,392481Carlota (La) 107,106749Cabra 105,414806Maracena 104,23149Adra 102,904368Palacios y Villafranca (Los) 102,252362Casares 101,462463Priego de Córdoba 101,204761Martos 101,182252Loja 101,028921Huércal-Overa 99,5028611Dúrcal 98,840896Brenes 98,5662466Pulpí 97,8458465Algodonales 96,5848991Rute 95,9021334Garrucha 95,0848674Grazalema 93,3382734Coria del Río 86,4097889Cuevas del Almanzora 85,11972Níjar 78,5827243Cazorla 77,9536773Gabias (Las) 77,2487623Carmona 77,1173617Torredonjimeno 73,9419855Iruela (La) 73,4630579Illora 72,6537468Alcaucín 70,7897077Albuñol 68,2787518Alameda 64,7723889Baza 63,5338218Macael 63,0535421Capileira 60,7590776Frigiliana 60,1725202Bubión 54,5703602Moraleda de Zafayona 54,2178736Arriate 53,7970047
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
449
Almogía 49,6428998Caniles 45,7557797Iznalloz 44,3607575Lecrín 43,5220156
6.4.5. El problema de la visualización de las observaciones.
Como indican J. HAIR y otros (1999, pág. 95)67, las soluciones
factoriales no rotadas alcanzan el objetivo de reducción de los datos, pero
el investigador debe preguntarse si las solución factorial no rotada facilita
una información que ofrezca una interpretación adecuada de las variables
examinadas, especialmente cuando deseamos visualizarlas. En muchas
ocasiones no ocurre así y el investigador debe elegir un método de rotación
de los factores. En general, la rotación de los factores suele ser deseable
porque simplifica la estructura de los factores y es más fácil su
interpretación68.
Como su nombre indica, este método lo que hace es rotar los ejes de
coordenadas hasta alcanzar una determinada posición. El objetivo es
redistribuir la varianza desde los primeros factores hacia los últimos de
forma que se obtenga un modelo más simple y mejor interpretable69.
El siguiente paso sería el elegir un procedimiento de rotación. Hay
dos posibilidades: realizar una rotación ortogonal o una oblicua. La primera
67 Las explicaciones teóricas sobre el método de rotación han sido recogidas de la anterior fuente
bibliográfica salvo que se especifique expresamente alguna otra.
68 En algunos casos, se eliminan ambigüedades que de otra forman subsistirían.
69 Esto es así, porque el primer factor tiende ser un factor general que representa la mayor parte de la
varianza, mientras que los siguientes factores representan porcentajes cada vez menores de la misma.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
450
rota los ejes manteniéndose un ángulo de 90 grados, mientras que la
segunda no requiere de esa exigencia y permite la existencia de factores
correlacionados, mientras que en el primer caso se garantiza la
independencia de los factores rotados. Por ello hemos preferido la
utilización de un método de rotación ortogonal. La siguiente cuestión es la
de elegir de entre ellos uno que sea adecuado a nuestras pretensiones. Se ha
elegido el método Varimax porque proporciona altas cargas factoriales
(cercanas a -1 ó a 1) y otras cercanas a 0. Las primeras nos indican una
clara asociación negativa o positiva entre las variables mientras que las
segundas indican una ausencia entre las mismas. Proporciona una
estructura sencilla, con una separación más clara de los factores70.
En nuestro caso, este método nos ha proporcionado la siguiente
matriz de componentes una vez rotados: Cuadro 6.12
Matriz de componentes rotados
Componentes
1 2 UU/Pob ,961 -,110
BLIQ/POB ,886 ,373 VALCA/POB ,884 ,360 DEUDA/POB ,779 ,607 CUOTA/POB ,749 ,640 DEUDA/REC 8,675E-02 ,987
FUENTE: Elaboración propia. Método de extracción: Análisis de Componentes Principales. Método de rotación: Normalización Varimax con Kaiser. a) La rotación ha convergido en 3 iteraciones.
Los resultados obtenidos nos llevarán a la obtención de 2 nuevas
variables que llamaremos Z1R y Z2R respectivamente. Siendo 70 Según J. HAIR y otros (1999, pág. 98), el método Varimax ha demostrado tener más éxito como
procedimiento de rotación de los factores que otros existentes.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
451
Z1R = 0,961*UU/POB + 0,886*BLIQ/POB + 0,884*VALCA/POB +
0,779*DEUDA/POB +0,749*CUOTA/POB + 0,08675*DEUDA/REC
Z2R = -0,11*UU/POB + 0,373*BLIQ/POB + 0,36*VALCA/POB +
0,607*DEUDA/POB + 0,64*CUOTA/POB + 0,987*DEUDA/REC
Si calculamos los valores de esas nuevas variables y los
representamos gráficamente en unos ejes de coordenadas podemos ver la
disposición en el plano de los distintos municipios, de una forma más
abierta y mejor —ahora— después de la rotación efectuada en los ejes.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
452
Gráfico 6.6
Representación de los municipios considerados en la muestra
012
ficticia
100 200 300 400 500 600
Z1R_6v_SA
100
200
300
400
500
600
Z2R_
6v_S
A
En nuestro caso hemos representado en el eje de las abscisas la nueva
variable Z1 después de la rotación (Z1R), y en el eje de ordenadas la
variable Z2 también después de rotada (Z2R), obteniendo una nube de
puntos, en la que se ha discriminado mediante una variable ficticia, que ha
otorgado —en nuestra muestra— el valor 0 a los municipios no turísticos,
valor 1 a los turísticos y un valor 2 a las ciudades71.
No hemos incluido las etiquetas con los nombres de los municipios,
porque con tantos nombres se emborronaría el gráfico, siendo imposible
distinguir nada en él. De todas formas, los cuadros correspondientes a los
71 En el gráfico se pueden apreciar con símbolos distintos.
CAPÍTULO VI — § VI
—————————————
453
grupos homogéneos que se han formado respecto de ambas variables nos
indican cuáles son los municipios que aparecen más alejados del origen en
los ejes de coordenadas.
Lo primero que se aprecia es una mayor concentración de los
municipios no turísticos, además de estar situados más cerca del origen y
con mayor predominio de la variable Z2R, mientras que los municipios
turísticos están —por el contrario— mucho más dispersos en el plano, es
decir, con un comportamiento mucho más dispar entre los mismos. Los
municipios turísticos situados en la costa con mayores infraestructuras
hoteleras y segundas residencias aparecen mucho más alejados del punto de
origen, mientras que los municipios turísticos del interior tienen una
dinámica más parecida a la de los no turísticos. Con respecto a las
ciudades, su comportamiento es más similar al de los municipios no
turísticos, con las excepciones de Cádiz muy intenso respecto de la variable
Z1R y Z2R, y los municipios de Málaga y Algeciras más intensos en la
variable Z2R.
Lo cual viene —en cierta medida— a confirmar las tendencias ya
detectadas en el análisis de conglomerados efectuado a las variables
consideradas con anterioridad.
CAPÍTULO VI
ANEXOS
455
Anexo 1
Muestra de municipios turísticos y variables consideradas
NOMBRE MUNICIPIO PROVINCIA POBLACIÓN ULTIREV UU UU/Pob VALORC VALCA/POB Adra Almería 21.983 1996 12211 0,555474685 273756,86 12,4531165 Albuñol Granada 5.784 1990 3430 0,593015214 37978,74 6,566172199 Algarrobo Málaga 4.812 1989 4405 0,915419784 67505,28 14,02852868 Almonte Huelva 17.827 1995 24658 1,383182813 700542,43 39,29670892 Almuñécar Granada 21.420 1997 36310 1,695144725 755100 35,25210084 Aracena Huelva 6.831 1989 4054 0,593470941 82899,16 12,1357283 Ayamonte Huelva 16.604 1996 10440 0,628764153 287826,3 17,33475669 Baeza Jaén 15.091 2000 10719 0,710290902 299235,34 19,82872838 Barbate Cádiz 21.815 1994 11543 0,529131332 359122,49 16,46218153 Benahavís Málaga 1.513 1996 3315 2,191011236 626855,96 414,3132584 Benalmádena Málaga 34.565 1990 34430 0,996094315 1174305,79 33,9738403 Bubión Granada 357 1994 651 1,823529412 7522,14 21,07042017 Capileira Granada 557 1994 634 1,138240575 7397,47 13,28091562 Carboneras Almería 6.823 1990 4254 0,623479408 93564,6 13,7131174 Casares Málaga 3.387 1989 2972 0,87747269 47434,68 14,00492471 Cazorla Jaén 8.114 2000 5526 0,681045107 116688,94 14,38118561 Chiclana de la Frontera Cádiz 61.028 1994 42566 0,697483123 1412885,56 23,15143147 Chipiona Cádiz 16.852 1988 16870 1,001068122 329373,06 19,54504272 Conil de la Frontera Cádiz 18.057 1994 12127 0,671595503 381534,17 21,12943291
456
Cuevas del Almanzora Almería 10.517 1999 8007 0,761338785 159962,73 15,20992013 Ejido (El) Almería 57.877 1990 31381 0,542201565 1130755,26 19,53721271 Enix Almería 261 1990 917 3,513409962 8517,13 32,63268199 Estepona Málaga 43.109 1998 40917 0,949152149 1435351,22 33,2958598 Frigiliana Málaga 2.213 1990 1924 0,869408043 18248,61 8,246095798 Fuengirola Málaga 49.675 1988 52012 1,047045798 1513032,55 30,45863211 Garrucha Almería 5.514 1996 5134 0,931084512 124740,3 22,62247008 Grazalema Cádiz 2.195 1986 1809 0,824145786 26276,41 11,97102961 Iruela (La) Jaén 1.909 1989 1215 0,636458879 13379,76 7,008779466 Lanjarón Granada 3.705 1988 2784 0,751417004 41226,12 11,12715789 Lepe Huelva 19.676 1996 16291 0,827963001 451841,71 22,96410398 Manilva Málaga 6.303 1997 8990 1,426304934 341992,55 54,25869427 Marbella Málaga 100.036 1988 107222 1,07183414 4800407,31 47,98679785 Mijas Málaga 46.232 1989 44171 0,955420488 1372894,2 29,69575619 Moguer Huelva 15.219 1986 9216 0,605558841 224813,26 14,7718812 Mojácar Almería 4.291 1990 7131 1,661850385 213716,36 49,80572361 Monachil Granada 5.557 1995 8555 1,53949973 355043,97 63,89130286 Motril Granada 51.298 1997 41153 0,802234005 981353,33 19,13044037 Nerja Málaga 16.795 1990 16796 1,000059542 389959,99 23,21881453 Palos de la Frontera Huelva 7.314 1986 4171 0,570276183 334401,27 45,7207096 Puerto de Santa María (El) Cádiz 76.236 1994 45660 0,59892964 2167664,81 28,43361155 Puerto Real Cádiz 35.783 1996 16635 0,46488556 699846,53 19,55807311 Pulpí Almería 6.908 1999 6785 0,982194557 152980,91 22,14547047 Punta Umbría Huelva 12.266 1996 18082 1,474156204 494921,53 40,34905674 Rincón de la Victoria Málaga 25.302 1999 22355 0,883526994 779891,46 30,82331278 Ronda Málaga 34.468 1998 19885 0,576911918 552448,19 16,02785743
457
Roquetas de Mar Almería 50.096 1998 37917 0,756886777 1289572,46 25,74202451 Rota Cádiz 25.053 1998 20256 0,808525925 789977,84 31,5322652 Salobreña Granada 10.368 1997 14362 1,385223765 280100 27,0158179 San Fernando Cádiz 88.073 1999 39477 0,448230445 1070208,69 12,15138226 San Roque Cádiz 23.436 1994 15269 0,651519031 790624,8 33,73548387 Sanlúcar de Barrameda Cádiz 60.254 1999 28250 0,468848541 828198,79 13,74512547 Tarifa Cádiz 15.670 1994 8509 0,543012125 296209,69 18,90297958 Torremolinos Málaga 44.772 1990 48045 1,073103726 1376401,27 30,74245667 Torrox Málaga 11.426 2000 16366 1,432347278 497948,49 43,58029844 Vélez-Málaga Málaga 57.142 1999 42225 0,738948584 1360500 23,80910714 Vera Almería 7.664 1995 7280 0,949895616 219556,54 28,64777401
458
Otras variables consideradas
NOMBRE MUNICIPIO PROVINCIA Nº REC TIPOS DEUDA DEUDA/POB DEUDA/REC Adra Almería 12123 0,5 1368740 62,2635673 112,9043966Albuñol Granada 3206 0,63 238730 41,2742047 74,46350593Algarrobo Málaga 4362 0,83 560150 116,4068994 128,4158643Almonte Huelva 24587 0,51 3546522 198,9410445 144,2437874Almuñécar Granada 35100 0,9 6125800 285,9850607 174,5242165Aracena Huelva 3891 0,89 722692 105,7959303 185,7342585Ayamonte Huelva 10432 0,67 1865485 112,3515418 178,8233321Baeza Jaén 10665 0,55 1278350 84,70942946 119,8640413Barbate Cádiz 11543 0,459 1648370 75,56131102 142,8025643Benahavís Málaga 3305 0,2 1253700 828,6186385 379,3343419Benalmádena Málaga 34273 0,8 9158500 264,9645595 267,2220115Bubión Granada 613 0,4 30060 84,20168067 49,03752039Capileira Granada 622 0,5 36970 66,37342908 59,43729904Carboneras Almería 4137 0,4 710836, 104,1823391 171,8240512Casares Málaga 2775 0,61 288910 85,29967523 104,1117117Cazorla Jaén 5505 0,54 460350 56,73527237 83,6239782Chiclana de la Frontera Cádiz 39839 0,507 6625400 108,5632824 166,3043751Chipiona Cádiz 16702 0,92 3029630 179,7786613 181,3932463Conil de la Frontera Cádiz 11954 0,42 1602330 88,73733178 134,0413251Cuevas del Almanzora Almería 7517 0,6 676963 64,36845108 90,05760277Ejido (El) Almería 31225 0,491 4826039 83,3844014 154,5568935
459
Enix Almería 866 0,5 42510 162,8735632 49,08775982Estepona Málaga 40613 0,85 9934500 230,4507179 244,6137936Frigiliana Málaga 1748 0,6 109100 49,29959331 62,41418764Fuengirola Málaga 51811 0,7 1034450 208,2435833 199,6583737Garrucha Almería 5112 0,4 498910 90,48059485 97,5958529Grazalema Cádiz 1787 0,65 170750 77,7904328 95,55120313Iruela (La) Jaén 1192 0,7 93610 49,03614458 78,53187919Lanjarón Granada 2704 0,75 308950 83,38731444 114,2566568Lepe Huelva 16258 0,63 3048533 154,9366233 187,5097183Manilva Málaga 8951 0,6 2050040 325,2482945 229,0291588Marbella Málaga 107051 0,85 4058001 405,6541145 379,0717976Mijas Málaga 43957 0,79 8662279 187,3654395 197,0625611Moguer Huelva 9205 0,8 1798460 118,1720218 195,3785986Mojácar Almería 7049 0,5 1064500 248,0773712 151,0143283Monachil Granada 8550 0,45 1597690 287,5094475 186,8643275Motril Granada 41054 0,72 6120500 119,3126438 149,0841331Nerja Málaga 16774 0,7 2550800 151,8785353 152,0686777Palos de la Frontera Huelva 4140 0,75 2507940 342,8958162 605,7826087Puerto de Santa María (El) Cádiz 44285 0,75 1550010 203,3173304 350,0079034Puerto Real Cádiz 15900 1,1 5270980 147,3040271 331,5081761Pulpí Almería 6530 0,6 644921 93,35856977 98,76278714Punta Umbría Huelva 18064 0,65 3167850 258,2626773 175,3681355Rincón de la Victoria Málaga 22150 0,75 3850500 152,1816457 173,8374718Ronda Málaga 19861 0,775 3235000 93,85517001 162,8820301Roquetas de Mar Almería 37726 0,767 8024420 160,1808528 212,7026454Rota Cádiz 20244 0,94 5535069 220,9343791 273,4177534
460
Salobreña Granada 13850 0,55 1456500 140,4803241 105,1624549San Fernando Cádiz 39252 1,104 8372830 95,06693311 213,3096403San Roque Cádiz 15259 0,055 434840 18,55436081 28,49728029Sanlúcar de Barrameda Cádiz 27842 0,9 4877334 80,94622764 175,1790101Tarifa Cádiz 8100 0,5 1480930 94,50733886 182,8308642Torremolinos Málaga 47793 0,661 8897500 198,7291164 186,1674304Torrox Málaga 16275 0,7 1777920 155,6030107 109,2423963Vélez-Málaga Málaga 42009 0,85 8841500 154,7285709 210,4668047Vera Almería 7168 0,4 873500 113,9744259 121,8610491
461
Anexo 2
Muestra de municipios no turísticos y variables utilizadas
NOMBRE MUNICIPIO PROVINCIA POBLACIÓN ULTIREV UU UU/Pob VALORC VALCA/POB Aguilar de la Frontera Córdoba 13.421 1999 7649 0,569927725 123817,76 9,225673199 Alameda Málaga 4.982 1990 1966 0,394620634 17629,68 3,538675231 Alcaucín Málaga 1.540 2000 1496 0,971428571 33276,47 21,6080974 Algaba (La) Sevilla 13.005 2000 6066 0,466435986 159261,95 12,24620915 Algodonales Cádiz 5.577 1990 2908 0,521427291 43058,5 7,72072799 Almogía Málaga 4.201 1990 2062 0,490835515 14949,5 3,558557486 Andújar Jaén 36.455 1997 21272 0,583513921 544269,54 14,92990097 Arahal Sevilla 18.365 1999 8066 0,43920501 257447,96 14,0184024 Arcos de la Frontera Cádiz 27.849 2000 12081 0,433803727 314159,46 11,28081655 Ardales Málaga 2.664 1989 1357 0,509384384 24448,31 9,177293544 Arriate Málaga 3.543 1989 1697 0,478972622 18085,61 5,104603443 Baena Córdoba 19.155 1990 9740 0,508483425 267933,64 13,98766066 Bailén Jaén 17.593 1995 8878 0,504632524 227400,27 12,92561075 Baza Granada 21.808 1988 10580 0,485143067 176500 8,093360235 Bormujos Sevilla 11.958 2000 4689 0,392122428 208988,29 17,47685984 Brenes Sevilla 10.795 1996 4553 0,421769338 129228,36 11,97113108 Cabezas de San Juan (Las) Sevilla 15.570 1990 5797 0,372318561 111055,6 7,132665382 Cabra Córdoba 20.598 1988 11553 0,560879697 200089,26 9,714013982 Camas Sevilla 24.966 1989 10762 0,43106625 207163,8 8,297837058
462
Caniles Granada 4.817 1990 2401 0,498443014 27505,77 5,710145319 Carlota (La) Córdoba 10.756 1989 5899 0,548438081 73746,94 6,856353663 Carmona Sevilla 25.794 2001 15864 0,61502675 581698,7 22,55170582 Castro del Río Córdoba 8.094 1999 3864 0,47739066 83888,4 10,36426983 Coria del Río Sevilla 24.040 1997 11320 0,470881864 340677,67 14,17128411 Dúrcal Granada 6.263 1995 4142 0,661344404 115100 18,37777423 Écija Sevilla 36.896 1990 18899 0,512223547 570801,45 15,47055101 Gabias (Las) Granada 9.703 2000 6950 0,716273318 245087,69 25,25896012 Huércal-Overa Almería 14.850 1999 10028 0,675286195 193698,8 13,04369024 Illora Granada 10.514 1988 7046 0,67015408 94715,29 9,008492486 Iznalloz Granada 6.763 1989 4256 0,629306521 39764,23 5,879673222 Lebrija Sevilla 24.121 1988 10320 0,427842958 166385,2 6,897939555 Lecrín Granada 2.279 1990 1773 0,777972795 19648,19 8,621408513 Linares Jaén 57.578 1986 31362 0,544687207 734544,17 12,75737556 Línea de la Concepción (La) Cádiz 59.437 2001 28293 0,476016623 929702,91 15,64182092 Loja Granada 20.060 1999 13324 0,664207378 301500 15,02991027 Lucena Córdoba 37.028 2000 19999 0,540104786 654447,34 17,67439073 Macael Almería 5.814 2000 3110 0,534915721 86696,26 14,91163743 Maracena Granada 16.517 1999 9956 0,602772901 254348,49 15,39919416 Marchena Sevilla 17.850 1990 8979 0,50302521 268427,19 15,03793782 Martos Jaén 22.356 1996 15061 0,67368939 297144,38 13,29148238 Medina-Sidonia Cádiz 10.728 1986 3588 0,334451902 45523,43 4,243421887 Montilla Córdoba 22.925 1997 13456 0,58695747 307096,71 13,39571254 Moraleda de Zafayona Granada 2.943 1988 1654 0,562011553 22023,58 7,483377506 Morón de la Frontera Sevilla 27.710 1997 13617 0,491411043 370983,98 13,38809022 Níjar Almería 17.824 2000 12887 0,723013914 366135,91 20,54173642
463
Osuna Sevilla 16.848 1990 7605 0,451388889 218756,56 12,98412631 Palacios y Villafranca (Los) Sevilla 33.045 1996 12085 0,365713421 336945,76 10,19657316 Palma del Río Córdoba 19.072 1996 10362 0,543309564 203551,26 10,67277999 Peñarroya-Pueblonuevo Córdoba 12.440 1986 7243 0,582234727 106148,61 8,532846463 Priego de Córdoba Córdoba 22.378 1994 14305 0,6392439 315857,18 14,11462955 Puente Genil Córdoba 28.004 1996 15472 0,552492501 327603,67 11,69845986 Rute Córdoba 10.012 2000 6144 0,613663604 143082,06 14,29105673 Torredonjimeno Jaén 13.649 1986 8641 0,633086673 146221,54 10,71298557 Ubrique Cádiz 17.396 1990 8545 0,491204875 121730,53 6,997616119 Utrera Sevilla 45.175 1984 19942 0,441438849 403055,91 8,922100941 Villamartín Cádiz 11.953 1987 4979 0,416548147 89095,79 7,453843387
464
Otras variables consideradas NOMBRE MUNICIPIO PROVINCIA Nº REC TIPO DEUDA DEUDA/POB DEUDA/REC
Aguilar de la Frontera Córdoba 7316 0,9 870423,57 64,85534386 118,9753376Alameda Málaga 1925 0,8 140910 28,28382176 73,2Alcaucín Málaga 1472 0,6 106360 69,06493506 72,25543478Algaba (La) Sevilla 5916 0,66 725630 55,79623222 122,6555105Algodonales Cádiz 2845 0,7 301270 54,02008248 105,8945518Almogía Málaga 1876 0,7 104120 24,7845751 55,5010661Andújar Jaén 21197 0,63 3325500 91,22205459 156,8854083Arahal Sevilla 7916 0,75 1301720 70,88047917 164,4416372Arcos de la Frontera Cádiz 12000 0,95 2009500 72,15698948 167,4583333Ardales Málaga 1324 0,78 190590 71,54279279 143,9501511Arriate Málaga 1688 0,56 101260 28,58029918 59,98815166Baena Córdoba 9440 0,523 1337353 69,8174367 141,66875Bailén Jaén 8840 0,6 1305500 74,20564997 147,6809955Baza Granada 10322 0,55 725500 33,26760822 70,28676613Bormujos Sevilla 4539 0,6 629400 52,63421977 138,6649042Brenes Sevilla 4403 0,384 496230 45,96850394 112,7027027Cabezas de San Juan (Las) Sevilla 5647 0,65 721810 46,35902376 127,8218523Cabra Córdoba 11470 0,7 1305800 63,39450432 113,8448126Camas Sevilla 10612 0,878 1672500 66,99110791 157,6045986Caniles Granada 2230 0,42 115330 23,94228773 51,71748879Carlota (La) Córdoba 5656 0,95 658255 61,19886575 116,3817185Carmona Sevilla 15714 0,482 1343500 52,08575638 85,49700904Castro del Río Córdoba 3617 0,8 433940,32 53,61259204 119,9724412
465
Coria del Río Sevilla 11170 0,342 1093500 45,48668885 97,8961504Dúrcal Granada 4137 0,4 443030 70,73766566 107,0896785Écija Sevilla 18749 0,5 2516500 68,2052255 134,2204918Gabias (Las) Granada 6903 0,4 583380 60,12367309 84,51108214Huércal-Overa Almería 9772 0,71 1031719 69,47602694 105,5791036Illora Granada 6964 0,57 539740 51,33536237 77,50430787Iznalloz Granada 4111 0,5 198550 29,35827296 48,29725128Lebrija Sevilla 10170 0,92 1377500 57,10791427 135,4473943Lecrín Granada 1682 0,4 78470 34,43176832 46,65279429Linares Jaén 31211 0,72 5244000 91,07645281 168,0176861Línea de la Concepción (La) Cádiz 28197 0,65 4250100 71,5059643 150,7288009Loja Granada 13225 0,65 1420100 70,79262213 107,3799622Lucena Córdoba 17845 0,89 3437937 92,84695366 192,6554777Macael Almería 3097 0,4 219918 37,8255934 71,01000969Maracena Granada 9925 0,6 1122000 67,9300115 113,0478589Marchena Sevilla 8829 0,55 1476330 82,70756303 167,2137275Martos Jaén 14509 0,55 1565800 70,03936303 107,9192226Medina-Sidonia Cádiz 3549 1,01 459680 42,84862043 129,5238095Montilla Córdoba 13441 0,689 2081106,7 90,77891821 154,8327282Moraleda de Zafayona Granada 1614 0,44 96830 32,90180088 59,99380421Morón de la Frontera Sevilla 13467 0,64 2099500 75,76687117 155,8996064Níjar Almería 12713 0,4 1082030 60,70635099 85,11208999Osuna Sevilla 7455 0,63 1374350 81,57348053 184,3527834Palacios y Villafranca (Los) Sevilla 11935 0,436 1401500 42,41186261 117,4277336Palma del Río Córdoba 9928 0,69 1340734 70,29855285 135,0457293Peñarroya-Pueblonuevo Córdoba 7153 0,92 963792 77,47524116 134,7395498
466
Priego de Córdoba Córdoba 13862 0,512 1512200 67,57529717 109,0895975Puente Genil Córdoba 15145 0,8 2407515 85,97039709 158,9643447Rute Córdoba 6053 0,67 628346,1 62,75929884 103,8073848Torredonjimeno Jaén 8583 0,47 687130 50,34288226 80,0570896Ubrique Cádiz 8392 1,008 1226800 70,52195907 146,1868446Utrera Sevilla 19792 0,78 2987500 66,13171002 150,9448262Villamartín Cádiz 4800 0,86 743500 62,20195767 154,8958333
467
Anexo 3
Variables utilizadas para las capitales de provincias
MUNICIPIO PROVINCIA POBLACIÓN ULTIREV UU UU/Pob VALORC VALCA/POB Almería Almería 166.328 1998 117062 0,703802 3647156, 21,92749Algeciras Cádiz 101.468 2000 53003 0,522361 1972076, 19,43544Cádiz Cádiz 133.363 1996 57667 0,432406 2515270, 18,86032Córdoba Córdoba 308.072 1995 188910 0,613200 5565391, 18,06523Granada Granada 240.661 1997 181698 0,754995 6521152, 27,09684Huelva Huelva 142.284 2000 81115 0,570092 2248377, 15,80204Jaén Jaén 112.590 1997 81556 0,724362 2609078, 23,17327Málaga Málaga 524.414 1997 276367 0,527001 10066373 19,19546Sevilla Sevilla 684.633 2001 377462 0,551334 17137191 25,03120
468
Otras variables consideradas
MUNICIPIO PROVINCIA Nº REC TIPOS DEUDA DEUDA/POB DEUDA/REC Almería Almería 116690 0,755 18728183 112,5978 160,4951Algeciras Cádiz 51335 1,1 12965000 127,7742 252,5567Cádiz Cádiz 57595 0,832 19253950 144,3725 334,2989Córdoba Córdoba 188672 0,583 32010500 103,9059 169,6621Granada Granada 180634 0,43 28013917 116,4040 155,0866Huelva Huelva 80913 0,885 13995421 98,36257 172,9687Jaén Jaén 81159 0,49 12691000 112,7187 156,3720Málaga Málaga 275687 0,684 68249000 130,1433 247,5597Sevilla Sevilla 375742 0,847 72329356 105,6469 192,4973
469
Anexo 4
Conglomerados formados a partir del tratamiento estadístico conjunto de las 4 variables seleccionadas en los epígrafes 6.2 y 6.3, para todos los municipios de
Andalucía
NOMBRE MUNICIPIO Conglom
eradoDistancia
Marbella 1 0 Zurgena 2 0,95938 Noalejo 2 1,82328 Órgiva 2 2,14768 Rosal de la Frontera 2 2,34993 Fuerte del Rey 2 2,36225 Villatorres 2 2,84491 Almáchar 2 3,29970 Campotéjar 2 3,63296 Montizón 2 3,64315 Borge (El) 2 3,81568 Abla 2 4,24838 Puebla de Don Fadrique 2 4,38163 Villamena 2 4,45193 Cijuela 2 4,45502 San Sebastián de los Ballesteros 2 4,73761 Calicasas 2 4,87071 Villardompardo 2 4,88846 Montillana 2 5,08494 Viso (El) 2 5,15643 Lopera 2 5,29788 Quéntar 2 5,40278 Moraleda de Zafayona 2 5,41055 Comares 2 5,52493 Cerro de Andévalo (El) 2 5,54338 Tolox 2 5,55684 Malahá (La) 2 5,64947 Villaharta 2 5,66239 Cárcheles 2 5,92427 Cuevas del Campo 2 5,98757 Jayena 2 6,06165 Valle del Zalabí 2 6,06358 Alhama de Almería 2 6,09471 Canillas de Aceituno 2 6,10410 Alfarnate 2 6,12554 Alanís 2 6,22710
470
Cambil 2 6,37662 Trevélez 2 6,72153 Benaoján 2 6,83806 Villanueva del Trabuco 2 6,87019 Casarabonela 2 7,08535 Cabra del Santo Cristo 2 7,18664 Rioja 2 7,22900 Cortes de la Frontera 2 7,35532 Fuensanta de Martos 2 7,55079 Montefrío 2 7,55390 Higuera de Calatrava 2 7,62110 Cogollos de la Vega 2 7,75366 Alcaracejos 2 7,75788 Zuheros 2 7,81810 Belmez 2 7,83432 Arenas del Rey 2 7,87501 Añora 2 7,90045 Viator 2 7,90132 Aguadulce 2 8,04686 Yunquera 2 8,07347 Carratraca 2 8,21062 Villanueva del Rosario 2 8,22501 Arjona 2 8,25368 Polopos 2 8,41951 Láchar 2 8,49047 Villanueva de San Juan 2 8,49814 Granado (El) 2 8,52913 Espelúy 2 8,55178 Láujar de Andarax 2 8,59683 Pizarra 2 8,80645 Lahiguera 2 8,81215 Cortes de Baza 2 8,83367 Villanueva de Algaidas 2 8,91058 Pegalajar 2 8,94748 Belalcázar 2 9,02918 Sierra de Yeguas 2 9,03008 Cazalilla 2 9,07055 Villaralto 2 9,18202 Villanueva del Duque 2 9,25783 Jimena 2 9,28287 Santa Eufemia 2 9,31044 Iznatoraf 2 9,39312 Canillas de Albaida 2 9,54933 Arenas 2 9,65674
471
Santa Cruz del Comercio 2 9,73117 Cuevas de San Marcos 2 9,77615 Ventas de Huelma 2 9,79007 Corrales (Los) 2 9,80060 Villanueva Mesía 2 9,83692 Fuente-Tójar 2 9,94031 Macharaviaya 2 9,97687 Arriate 2 10,0744 Tíjola 2 10,0818 Torrecampo 2 10,2384 Benahadux 2 10,2938 Lantejuela (La) 2 10,4139 Hornos 2 10,6166 Fuente Obejuna 2 10,6558 Cardeña 2 10,7898 Arquillos 2 10,9699 Moclinejo 2 11,0895 Sorihuela del Guadalimar 2 11,1558 Arroyomolinos de León 2 11,2889 Vegas del Genil 2 11,3823 Zafarraya 2 11,3926 Granjuela (La) 2 11,4022 Gaucín 2 11,4255 Luque 2 11,5368 Canjáyar 2 11,7031 Alozaina 2 11,8698 Frigiliana 2 11,8714 Monda 2 11,9466 Cumbres de San Bartolomé 2 12,0676 Chimeneas 2 12,0777 Riogordo 2 12,0863 Rus 2 12,3374 Bedmar y Garcíez 2 12,3633 Lecrín 2 12,4596 Doña Mencía 2 12,6385 Dos Torres 2 12,6421 Almedinilla 2 12,6526 Baza 2 12,6764 Alájar 2 12,7747 Deifontes 2 12,7857 Lupión 2 12,9282 Burgo (El) 2 12,9425 Setenil de las Bodegas 2 12,9469 Pórtugos 2 13,0212
472
Tocina 2 13,0640 Calahorra (La) 2 13,1385 Encinasola 2 13,1735 Rubio (El) 2 13,1779 San Nicolás del Puerto 2 13,1950 Puebla de los Infantes (La) 2 13,2533 Santiago-Pontones 2 13,2685 Santa Elena 2 13,3901 Villarrodrigo 2 13,4507 Purchena 2 13,5257 Iznalloz 2 13,6535 Conquista 2 13,7362 Hinojales 2 13,8042 Fuente de Piedra 2 13,8655 Castillo de Locubín 2 14,0347 San Silvestre de Guzmán 2 14,0784 Calañas 2 14,1001 Macael 2 14,1718 Blázquez (Los) 2 14,2257 Villanueva de los Castillejos 2 14,2511 Beas de Segura 2 14,2809 Higuera de la Sierra 2 14,3130 Gilena 2 14,3270 Almogía 2 14,3900 Jabalquinto 2 14,4104 Taberno 2 14,4135 Marinaleda 2 14,4968 Villanueva del Río y Minas 2 14,5151 Torre Alháquime 2 14,5327 Campana (La) 2 14,5930 Dólar 2 14,5947 Jubrique 2 14,6031 Lora del Río 2 14,6354 Santiago de Calatrava 2 14,7000 Torres de Albánchez 2 14,7426 Benalúa de las Villas 2 14,7701 Cañada Rosal 2 14,7916 Villanueva del Rey 2 14,8536 Almargen 2 14,8641 Monturque 2 14,8936 Cenes de la Vega 2 14,9391 Pechina 2 15,1230 Iznate 2 15,1971 Albanchez de Mágina 2 15,2671
473
Saucejo (El) 2 15,2685 Pedroche 2 15,3080 Pinar (El) 2 15,4145 María 2 15,4782 Santaella 2 15,5282 Pedro Abad 2 15,5592 Montalbán de Córdoba 2 15,6479 Pruna 2 15,7690 Valle (El) 2 15,7820 Cabezas Rubias 2 15,8575 Cañaveral de León 2 15,8767 Caniles 2 15,8900 Villares (Los) 2 15,9961 Zagra 2 16,0190 Espejo 2 16,0723 Luisiana (La) 2 16,0801 Guijo (El) 2 16,0994 Bélmez de la Moraleda 2 16,2176 Sayalonga 2 16,2229 Guaro 2 16,2472 Valle de Abdalajís 2 16,2996 Albuñol 2 16,3011 Casariche 2 16,3045 Villaviciosa de Córdoba 2 16,3532 Árchez 2 16,5809 Alcolea del Río 2 16,6150 Cuevas Bajas 2 16,6823 Fines 2 16,7034 Chercos 2 16,7220 Bentarique 2 16,7240 Madroño (El) 2 16,7980 Jerez del Marquesado 2 16,9103 Galera 2 16,9190 Armuña de Almanzora 2 16,9651 Huesa 2 17,1816 Santa Ana la Real 2 17,3543 Cómpeta 2 17,5806 Cañete de las Torres 2 17,6126 Algarinejo 2 17,6929 Almonaster la Real 2 17,6981 Darro 2 17,7666 Genalguacil 2 17,8974 Montemayor 2 18,0593 Nava (La) 2 18,0753
474
Alameda 2 18,2088 Moclín 2 18,3064 Fuenteheridos 2 18,5047 Marines (Los) 2 18,5075 Válor 2 18,6748 Itrabo 2 18,6810 Granada de Río-Tinto (La) 2 18,8256 Puente de Génave 2 19,1181 Nueva Carteya 2 19,1307 Lora de Estepa 2 19,1979 Nívar 2 19,2082 Alosno 2 19,2816 Huétor de Santillán 2 19,2907 Santa Bárbara de Casa 2 19,3142 Alcalá la Real 2 19,3290 Teba 2 19,3430 Salar 2 19,3929 Villanueva de las Cruces 2 19,5201 Purullena 2 19,6879 Aldeaquemada 2 19,7345 Benamargosa 2 19,7676 Torres 2 19,7996 Espera 2 19,8520 Bujalance 2 19,8626 Navas de San Juan 2 19,8798 Valsequillo 2 19,9302 Escúzar 2 20,1380 Pedrera 2 20,1439 Diezma 2 20,1605 Villanueva de Tapia 2 20,3241 Humilladero 2 20,4001 Cúllar 2 20,4192 Casabermeja 2 20,4317 Fuentes de Andalucía 2 20,4389 Navas de la Concepción (Las) 2 20,4407 Hinojares 2 20,4573 Segura de la Sierra 2 20,6148 Serón 2 20,6970 Suflí 2 20,7870 Alpujarra de la Sierra 2 20,8467 Fiñana 2 20,9286 Jun 2 20,9612 Nevada 2 21,0292 Cogollos de Guadix 2 21,0852
475
Cantillana 2 21,2232 Alcalá de los Gazules 2 21,2436 Vilches 2 21,4089 Vélez-Blanco 2 21,4289 Huelma 2 21,4704 Alquife 2 21,5590 Olula del Río 2 21,7937 Felix 2 21,8371 Carcabuey 2 21,9023 Sorvilán 2 21,9477 Lúcar 2 22,0132 Benalúa 2 22,1053 Lucainena de las Torres 2 22,2386 Chirivel 2 22,2676 Campillo de Arenas 2 22,2862 Lubrín 2 22,4564 Baños de la Encina 2 22,4575 Algámitas 2 22,5053 Roda de Andalucía (La) 2 22,6545 Iruela (La) 2 22,8126 Sedella 2 22,8705 Jódar 2 22,8925 Illora 2 23,1421 Puerto Moral 2 23,1674 Peal de Becerro 2 23,2202 Beas de Granada 2 23,2309 Villanueva de la Reina 2 23,3567 Lugros 2 23,4758 Puebla del Río (La) 2 23,6214 Otívar 2 23,6453 Vélez-Rubio 2 23,9513 Castril 2 24,1258 Valenzuela 2 24,1945 Tabernas 2 24,3708 Moriles 2 24,3728 Padul 2 24,3963 Bayarque 2 24,4530 Lentegí 2 24,4782 Turón 2 24,5150 Guajares (Los) 2 24,7780 Jimera de Líbar 2 24,8325 Torredonjimeno 2 24,8856 Fondón 2 24,9473 Gádor 2 25,0868
476
Taha (La) 2 25,2057 Valdepeñas de Jaén 2 25,2997 Sorbas 2 25,4139 Albaida del Aljarafe 2 25,4252 Gor 2 25,5422 Cádiar 2 25,6325 Abrucena 2 25,7800 Santisteban del Puerto 2 25,8030 Montejícar 2 25,8079 Torre-Cardela 2 25,8440 Vélez de Benaudalla 2 25,9545 Morelábor 2 26,1508 Cútar 2 26,2338 Guadahortuna 2 26,2387 Alhendín 2 26,2563 Albuñuelas 2 26,2991 Cortelazor 2 26,3029 Villablanca 2 26,3218 Totalán 2 26,4262 Alcalá del Valle 2 26,4351 Jete 2 26,5387 Juviles 2 26,5547 Albuñán 2 26,6029 Ronquillo (El) 2 26,8655 Huétor Tájar 2 26,9323 Cañete la Real 2 26,9798 Alcaudete 2 27,0817 Constantina 2 27,2140 Montellano 2 27,4383 Terque 2 27,4593 Pozo Alcón 2 27,5828 Almadén de la Plata 2 27,6495 Fuente Palmera 2 27,6874 Castaño del Robledo 2 27,9021 Mollina 2 27,9046 Cacín 2 28,0011 Aldeire 2 28,0380 Fuente la Lancha 2 28,2505 Linares de la Sierra 2 28,2518 Benamaurel 2 28,2560 Hinojosa del Duque 2 28,3222 Martín de la Jara 2 28,3478 Corteconcepción 2 28,3543 Alfarnatejo 2 28,4361
477
Escañuela 2 28,5957 Campofrío 2 28,6988 Capileira 2 28,7782 Albánchez 2 28,8002 Zújar 2 28,8012 Huéneja 2 28,8240 Larva 2 28,8578 Santo Tomé 2 28,8664 Huélago 2 28,8805 Molvízar 2 28,8992 Armilla 2 28,9075 Bérchules 2 28,9670 Gallardos (Los) 2 29,1124 Aznalcóllar 2 29,1571 Montejaque 2 29,3488 Chilluévar 2 29,3695 Agrón 2 29,4603 Rubite 2 29,6099 Adamuz 2 29,6504 Lanteira 2 29,7986 Antas 2 30,1322 Colomera 2 30,1354 Berrocal 2 30,4453 Uleila del Campo 2 30,4635 Castellar 2 30,5178 Torreperogil 2 30,5425 Aroche 2 30,5623 Albondón 2 30,7194 Padules 2 30,7209 Valdelarco 2 30,7579 Igualeja 2 30,9250 Algar 2 30,9274 Encinas Reales 2 31,3382 Atajate 2 31,3731 Canena 2 31,3898 Gobernador 2 31,4626 Génave 2 31,6269 Murtas 2 31,7337 Cazorla 2 31,8647 Ugíjar 2 31,8934 Álora 2 32,0928 Cúllar Vega 2 32,1253 Pedro Martínez 2 32,1780 Alcóntar 2 32,2442
478
Somontín 2 32,3103 Marchal 2 32,5602 Benatae 2 32,5799 Píñar 2 32,5934 Mancha Real 2 32,6562 Arjonilla 2 32,7450 Benarrabá 2 32,7518 Dehesas de Guadix 2 32,8129 Turre 2 32,9216 Polícar 2 32,9256 Obejo 2 33,1156 Alicún 2 33,1338 Urrácal 2 33,2646 Paterna del Río 2 33,2766 Peñaflor 2 33,3125 Peza (La) 2 33,3713 Villaverde del Río 2 33,4604 Olivares 2 33,4751 Alfacar 2 33,5135 Cortegana 2 33,5965 Carmona 2 33,6069 Sabiote 2 33,6353 Puerto Serrano 2 33,6900 Cantoria 2 33,7446 Colmenar 2 33,7805 Cuevas del Becerro 2 33,8486 Bédar 2 33,9320 Puerta de Segura (La) 2 33,9458 Albox 2 34,0620 Santa Fe de Mondújar 2 34,0858 Pinos Genil 2 34,2972 Alhama de Granada 2 34,3293 Orcera 2 34,3705 Galaroza 2 34,5929 Gorafe 2 34,6593 Villaluenga del Rosario 2 34,6943 Líjar 2 34,9076 Paterna de Rivera 2 34,9233 Villamanrique de la Condesa 2 35,0231 Sierro 2 35,0411 Almodóvar del Río 2 35,1593 Pampaneira 2 35,2796 Cartajima 2 35,4695 Huécija 2 35,7599
479
Benadalid 2 35,7855 Nigüelas 2 35,9960 Alicún de Ortega 2 36,0444 Nerva 2 36,0487 Begíjar 2 36,3613 Alcaucín 2 36,4591 Faraján 2 36,5531 Sanlúcar de Guadiana 2 36,5952 Alhabia 2 36,8501 Illar 2 36,9305 Torvizcón 2 37,0020 Níjar 2 37,0254 Instinción 2 37,1200 Tres Villas (Las) 2 37,1371 Salares 2 37,1399 Villanueva de Córdoba 2 37,1909 Torreblascopedro 2 37,2084 Benamejí 2 37,2257 Cumbres de Enmedio 2 37,2946 Porcuna 2 37,3165 Cártama 2 37,4351 Benamocarra 2 37,5602 Partaloa 2 37,5624 Siles 2 37,7142 Aznalcázar 2 37,9447 Paymogo 2 38,0443 Almegíjar 2 38,0499 Gabias (Las) 2 38,1110 Senés 2 38,2101 Castillo de las Guardas (El) 2 38,3602 Almócita 2 38,4742 Pinos Puente 2 38,4959 Júzcar 2 38,4986 Salteras 2 38,5745 Laroya 2 38,7386 Jabugo 2 38,8199 Guadalcanal 2 38,9265 Dílar 2 39,0032 Parauta 2 39,0902 Pujerra 2 39,0956 Villacarrillo 2 39,1767 Castilléjar 2 39,3148 Bacares 2 39,5189 Castilblanco de los Arroyos 2 39,6486
480
Alpandeire 2 39,6787 Beires 2 39,8279 Bosque (El) 2 40,0557 Algatocín 2 40,0602 Zalamea la Real 2 40,1852 Gualchos 2 40,2487 Isla Mayor 2 40,2732 Orce 2 40,2896 Villanueva del Arzobispo 2 40,3680 Coria del Río 2 40,4806 Alsodux 2 40,5536 Gastor (El) 2 40,6292 Cóbdar 2 40,7397 Huéscar 2 40,7734 Cástaras 2 40,8209 Iznájar 2 40,8303 Soportújar 2 40,8880 Gérgal 2 41,1674 Alamedilla 2 41,1745 Busquístar 2 41,1824 Ohanes 2 41,2700 Frailes 2 41,3693 Cortes y Graena 2 41,4995 Guadix 2 41,5634 Cuevas del Almanzora 2 41,6347 Victoria (La) 2 41,7696 Santa Olalla del Cala 2 41,7994 Badolatosa 2 41,8461 Villanueva de las Torres 2 42,3893 Puebla de Guzmán 2 42,4319 Ibros 2 42,4418 Zubia (La) 2 42,6883 Hinojos 2 42,9612 Rambla (La) 2 43,2809 Torre del Campo 2 43,4150 Lújar 2 43,5127 Freila 2 43,5367 Nacimiento 2 43,8161 Santa Cruz de Marchena 2 43,8407 Oria 2 43,9083 Beas de Guadix 2 43,9197 Velefique 2 43,9561 San Roque 2 44,0374 Alboloduy 2 44,0772
481
Palenciana 2 44,3796 Arboleas 2 44,4342 Olula de Castro 2 44,5191 Tahal 2 44,8677 Villafranca de Córdoba 2 46,2062 Rágol 2 46,7871 Bayárcal 2 46,9538 Ferreira 2 47,0559 Cáñar 2 47,7746 Benalauría 2 48,0781 Turrillas 2 48,5429 Bubión 2 48,8533 Benitagla 2 49,2596 Burguillos 2 49,4735 Carataunas 2 49,6916 Fonelas 2 49,9597 Benizalón 2 50,6218 Alcudia de Monteagud 2 51,4771 Chiclana de Segura 2 52,4639 Castro de Filabres 2 53,2938 Lobras 2 54,5251 Palos de la Frontera 3 0 Chipiona 4 14,4148 Rincón de la Victoria 4 22,2456 Lepe 4 23,5800 Mijas 4 23,9035 Torremolinos 4 26,1965 Ojén 4 30,9993 Nerja 4 34,8140 Roquetas de Mar 4 38,5617 Vélez-Málaga 4 39,2936 Fuengirola 4 40,8258 Almonte 4 41,9742 Isla Cristina 4 44,4028 Albolote 4 47,6519 Moguer 4 61,3000 Torrox 4 71,4715 Algeciras 5 23,9346 Alhaurín de la Torre 5 27,2842 Málaga 5 27,9229 Barrios (Los) 5 32,5943 Jerez de la Frontera 5 34,2682 Valencina de la Concepción 5 54,2051 Hornachuelos 5 55,8437
482
Puerto Real 5 57,8390 Cádiz 5 60,1767 Viñuela 5 64,3227 Palma del Condado (La) 5 66,9255 Castilleja de Guzmán 5 71,0763 San Fernando 5 74,7497 Castilleja del Campo 5 82,7462 Puerto de Santa María (El) 5 100,693 Villarrasa 6 3,32879 Barbate 6 5,04749 Huércal de Almería 6 5,53390 Baena 6 5,68163 Espiel 6 6,06685 Jimena de la Frontera 6 6,21991 Palma del Río 6 6,41485 Fernán-Núñez 6 6,47801 Peñarroya-Pueblonuevo 6 7,13671 Carpio (El) 6 7,47930 Ardales 6 7,68155 Huétor Vega 6 7,78157 Écija 6 7,95721 Estepa 6 8,59526 Bailén 6 9,10294 Berja 6 9,22827 Niebla 6 9,96222 Ubrique 6 10,9534 Carboneros 6 11,1928 Rinconada (La) 6 11,6655 Herrera 6 12,3193 Chauchina 6 12,3270 Valverde del Camino 6 12,4291 Alcalá de Guadaira 6 12,5305 Línea de la Concepción (La) 6 12,6300 Guadalcázar 6 13,0448 San Juan del Puerto 6 13,2601 Zahara 6 13,2855 Pilas 6 13,4699 Campillos 6 13,5674 Tomares 6 14,2758 Guillena 6 14,6679 Dos Hermanas 6 14,7304 Olvera 6 15,5754 Utrera 6 15,7261 Conil de la Frontera 6 16,5667
483
Morón de la Frontera 6 17,3145 Cartaya 6 17,4489 Peligros 6 17,5270 Villalba del Alcor 6 18,9353 Carolina (La) 6 18,9605 Ejido (El) 6 19,0714 Lebrija 6 19,0793 Almendro (El) 6 19,1707 Manzanilla 6 20,1561 Palomares del Río 6 20,4011 Montoro 6 20,6770 Rociana del Condado 6 20,8924 Antequera 6 20,9567 Escacena del Campo 6 21,0176 Camas 6 21,1741 Atarfe 6 21,4076 Villamartín 6 21,4195 Bollullos Par del Condado 6 21,4990 Baeza 6 22,1485 Bormujos 6 22,2865 Mairena del Alcor 6 22,3128 Castilleja de la Cuesta 6 22,3542 Santa Fe 6 22,3566 Aguilar de la Frontera 6 22,4111 Bornos 6 22,6126 Montilla 6 22,8929 Marmolejo 6 23,3043 Puente Genil 6 23,3863 Umbrete 6 23,5199 Villanueva del Ariscal 6 24,2838 Úbeda 6 24,4182 Chucena 6 24,5093 Güevéjar 6 24,5133 Mojonera (La) 6 24,6150 Trigueros 6 24,6892 Andújar 6 24,7082 Algaba (La) 6 24,7299 Gines 6 25,0178 Cuervo de Sevilla (El) 6 25,4311 Real de la Jara (El) 6 25,4724 Guardia de Jaén (La) 6 25,8311 Lanjarón 6 26,0401 Trebujena 6 26,0766 Arahal 6 26,0830
484
Maracena 6 26,4880 Campillo (El) 6 26,5391 San José del Valle 6 26,5841 Carlota (La) 6 26,8865 Coronil (El) 6 26,9855 Víznar 6 27,0175 Bollullos de la Mitación 6 27,0606 Cabra 6 27,5075 Churriana de la Vega 6 27,8086 Guarromán 6 27,9161 Castro del Río 6 28,2978 Adra 6 28,5657 Arcos de la Frontera 6 29,0431 Dalías 6 29,4207 Sanlúcar la Mayor 6 29,5829 Pulianas 6 29,7099 Marchena 6 29,7358 Lucena del Puerto 6 29,8661 Jamilena 6 30,1475 Priego de Córdoba 6 30,3672 Cabezas de San Juan (Las) 6 30,9737 Ronda 6 31,0408 Martos 6 31,0519 Paterna del Campo 6 31,3230 Loja 6 31,5056 San Bartolomé de la Torre 6 31,8665 Dúrcal 6 32,1057 Güejar Sierra 6 32,4601 Huércal-Overa 6 33,4544 Garrobo (El) 6 33,5618 Linares 6 33,7024 Gerena 6 33,8330 Medina-Sidonia 6 34,3946 Posadas 6 34,9945 San Juan de Aznalfarache 6 35,8162 Puebla de Cazalla (La) 6 35,8279 Casares 6 36,1352 Gelves 6 36,4821 Rute 6 36,7865 Sanlúcar de Barrameda 6 37,0955 Cala 6 37,2716 Fuente Vaqueros 6 37,3852 Coín 6 37,5380 Huévar del Aljarafe 6 38,4769
485
Cumbres Mayores 6 38,5963 Brenes 6 38,6774 Palacios y Villafranca (Los) 6 38,7206 Pedroso (El) 6 39,1165 Viso del Alcor (El) 6 39,1271 Algodonales 6 39,1454 Quesada 6 39,1931 Alcolea 6 39,3615 Beas 6 39,5519 Molares (Los) 6 39,7308 Gibraleón 6 39,9569 Mengíbar 6 40,5326 Otura 6 40,6032 Villa del Río 6 40,8295 Gójar 6 41,0758 Alhaurín el Grande 6 41,2334 Minas de Riotinto 6 41,3694 Coripe 6 41,3725 Periana 6 41,3867 Huelva 6 41,8017 Vejer de la Frontera 6 41,9631 Santiponce 6 42,0554 Archidona 6 42,1267 Almensilla 6 42,1498 Prado del Rey 6 42,5637 Benalup-Casas Viejas 6 42,8556 Córdoba 6 42,8893 Paradas 6 42,9151 Algarrobo 6 43,0260 Jaén 6 43,0700 Grazalema 6 43,2331 Cazalla de la Sierra 6 43,3474 Cájar 6 43,7766 Benacazón 6 43,8772 Mairena del Aljarafe 6 43,9493 Zufre 6 44,0582 Carboneras 6 44,4559 Almería 6 44,5792 Espartinas 6 44,7723 Bonares 6 44,7749 Chiclana de la Frontera 6 44,7918 Pulpí 6 44,8407 Garrucha 6 44,8736 Vera 6 45,2930
486
Alcalá del Río 6 45,3765 Istán 6 45,6562 Ogíjares 6 46,1717 Carrión de los Céspedes 6 46,2162 Motril 6 46,2170 Osuna 6 46,2584 Granada 6 46,8461 Pozoblanco 6 47,7099 Castellar de la Frontera 6 48,2862 Tarifa 6 48,7424 Benaocaz 6 48,9579 Ayamonte 6 55,2489 Aracena 6 56,5163 Lucena 6 57,1535 Vícar 6 62,6983 Sevilla 6 63,1776 Dúdar 6 66,7234 Aljaraque 6 67,0480 Salobreña 6 75,0611 Enix 6 127,166 Monachil 7 35,2425 Almuñécar 7 40,6904 Punta Umbría 7 41,4148 Manilva 7 53,4710 Estepona 7 55,9332 Benalmádena 7 56,0961 Mojácar 7 67,9775 Rota 7 82,2703 Benahavís 8 0
487
ANOVA Conglomerado Error F Sig. Media cuadrática gl Media
cuadráticagl
UU/Pob 1,49112793 7 0,066091 761 22,56159 7,47646EVALCA/POB 26551,07464 7 20,53133 761 1293,197 0DEUDA/POB 234948,0827 7 271,5095 761 865,3399 0DEUDA/REC 294677,745 7 619,4313 761 475,7229 5,95337E
Las pruebas F sólo se deben utilizar con una finalidad descriptiva
Conglomerado 1 1
2 540 3 1 4 15 5 15 6 188 7 8 8 1
Válidos 769 Perdidos 0
Conglomerado 1 = Variables muy intensas. En un tercer grado (caso atípico). Conglomerado 2 = Variables menos intensas. Conglomerado 3 = Variables muy intensas. En un segundo grado (caso atípico). Conglomerado 4 = Variables intensas. En un segundo grado. Conglomerado 5 = Variables moderadamente intensas. Conglomerado 6 = Variables poco intensas. Conglomerado 7 = Variables intensas. En primer grado. Conglomerado 8 = Variables muy intensas. En primer grado (caso atípico).
CAPÍTULO VII
MUNICIPIOS TURÍSTICOS Y
MEDIO AMBIENTE
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
489
Aunque los beneficios que conlleva el turismo para las zonas
receptoras son evidentes en términos de renta y empleo, en los últimos
años la creciente preocupación por el medio ambiente está poniendo de
manifiesto algunos costes sociales que, a pesar de que resultan
difícilmente cuantificables, son patentes hasta tal punto que, en opinión
de algunos, justifican una discusión sobre la viabilidad del modelo de
desarrollo seguido hasta ahora. No es el objetivo de este trabajo entrar
en un debate sobre la oportunidad de replantearse un cambio en las
estrategias públicas y privadas que se han venido aplicando en el sector
turístico. En cambio, sí que resulta pertinente insistir en los costes que,
en términos medioambientales, soportan los municipios turísticos. Más
concretamente, en este capítulo pretendemos, en primer término,
identificar los problemas medioambientales que el turismo acarrea en
ciertas zonas, con especial referencia a Andalucía, y que exigen una
respuesta de política económica. Sobre esa base, trataremos de
cuantificar la intensidad que presentan esos problemas en los
municipios andaluces para verificar la hipótesis de que son,
precisamente, los municipios turísticos los que soportan los mayores
costes medioambientales. En última instancia, el argumento que
trataremos de verificar es que los problemas medioambientales que el
turismo provoca en algunos municipios merece una atención especial de
los poderes públicos que se refleje en las correspondientes partidas
presupuestarias.
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
490
7.1. IMPACTOS MEDIAMBIENTALES DEL TURISMO EN
ANDALUCIA
El desarrollo turístico provoca impactos en el medio ambiente
que se manifiestan con distinta intensidad dependiendo de múltiples
factores. A nivel local, los turistas compiten con los residentes por el
acceso a recursos escasos, como el agua y el suelo, generan residuos
contaminantes, y producen molestias como las derivadas del excesivo
tráfico. A nivel regional, el turismo amenaza ciertos entornos naturales.
Y a un nivel más global, se podría considerar, incluso, su contribución
al cambio climático a través, por ejemplo, de las emisiones generadas
por el tráfico rodado.
Aunque los intentos de cuantificar dichos impactos están sujetos
a discusión, es innegable que existen y merecen una valoración. En el
caso de Andalucía, de acuerdo con un informe realizado por Los Verdes
de Andalucía (ver El Día de Córdoba de 22 de Agosto de 2002), cada
turista genera en nuestra región una media de 579,66 kilos de residuos
al año, divididos entre desechos sólidos urbanos (44,99 kg.),
biosanitarios (6,7 kg.) y emisiones de gases contaminantes que
provocan el efecto invernadero (528 kg.). A ello habría que añadir el
gasto de 58 m3 de agua, 149,6 kg. de energía equivalente al petróleo,
436,7 kg. de minerales, 15,55 kg. de recursos forestales, 250 kg.
agrícolas, 0,61 kg. ganaderos y 1,94 kg. pesqueros.
En términos estrictamente económicos, la existencia de dichos
impactos no justifica, por sí mismo, el abandono de la actividad
turística como motor del crecimiento. En teoría, las limitaciones
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
491
deberían aparecer cuando, desde el punto de vista social, el coste
adicional del desarrollo turístico superara los beneficios que añade.
Ahora bien, en la práctica resulta muy difícil establecer el nivel de
desarrollo turístico óptimo en la medida en que la información no es
suficiente y la metodología disponible contiene elementos polémicos.
En última instancia, la toma de decisiones rigurosa exige cuantificar
algunos aspectos que, en el terreno medioambiental son, al menos,
susceptibles de discusión.
En cualquier caso, a nivel europeo, el sexto programa de acción
en materia de medio ambiente 2001-2010 define una serie de ámbitos
de actuación, muchos de ellos relacionados con el turismo, que precisan
una respuesta de política económica: contaminación atmosférica,
reciclado de los residuos, gestión de los recursos, protección del suelo,
medio ambiente urbano, uso sostenible de los pesticidas, y medio
ambiente marítimo.
En este contexto, analizaremos, a continuación, algunos impactos
que genera el turismo en Andalucía para, en los siguientes epígrafes,
buscar indicadores que permitan una aproximación cuantitativa en el
caso particular de los municipios andaluces.
No obstante, debe reconocerse que los impactos
medioambientales del turismo no se pueden aislar fácilmente en la
medida en que suponen el refuerzo de los efectos causados por las
propias aglomeraciones urbanas. Es decir, que la concentración de la
población en el espacio, con independencia de que su motivación esté o
no relacionada con el turismo, genera problemas de gestión ambiental
(vertidos, residuos, ocupación del suelo, etc.). Cabría suponer, por
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
492
tanto, que el desarrollo turístico ha agravado los problemas
medioambientales que se atribuyen a los núcleos urbanos.
Sobre esa base, y al margen de otros impactos difícilmente
cuantificables (como los que afectan al estilo de vida, a los valores
culturales de la población autóctona, o los referidos a la alteración del
propio paisaje urbano a través, por ejemplo, de negocios y carteles
publicitarios diseñados para atraer a los turistas) los aspectos que, en
principio, habrían de valorarse cubrirían las siguientes áreas: residuos
sólidos urbanos, agua, suelo, y tráfico.
7.1.1. Residuos sólidos urbanos.
La responsabilidad que le atribuye la ley a los ayuntamientos
respecto a la recogida, transporte y tratamiento de los residuos sólidos
urbanos, confiere a esta variable una especial relevancia para definir el
impacto que sobre las hacienda locales provoca el turismo. No obstante,
la relación entre la producción de residuos sólidos y la llegada de
turistas a un determinado lugar depende de múltiples factores que
dificulta cualquier generalización al respecto. Además, debe aceptarse
que la producción de residuos sólidos no depende exclusivamente de los
visitantes que recibe el municipio sino de su estructura productiva, de
su nivel de renta y de la propia población residente, entre otros
determinantes.
A nivel europeo, se ha detectado cierta correlación entre la
riqueza alcanzada por un país y la cantidad de residuos que genera. La
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
493
disminución de dichos residuos se ha convertido en un objetivo
prioritario, tanto a corto como a medio plazo. En este sentido, ha pasado
a un primer plano la prevención de la producción de residuos,
mejorando la fabricación de los productos y orientando la demanda
hacia productos menos contaminantes. Asimismo, el reciclado y la
recuperación son aconsejables, mientras que la incineración y la
utilización de los vertederos deberían utilizarse como último recurso.
En cualquier caso, la producción de residuos sólidos urbanos es
una fuente de problemas, tanto medioambientales como financieros,
para muchas entidades locales. En el caso de Andalucía, el Plan de
Medio Ambiente 1997-2002 reconoce disparidades entre los
municipios; en particular, se observaron importantes diferencias entre
los municipios costeros y los del interior: los municipios costeros entre
20 mil y 100 mil habitantes generan, en términos absolutos, más
residuos sólidos que los municipios interiores del mismo tamaño;
mientras que en el tramo entre 5 mil y 20 mil habitantes, son los
municipios interiores los que producen mayor cantidad de residuos.
Estos datos, aun siendo agregados, nos proporcionan algunos indicios
sobre los argumentos que más tarde desarrollaremos.
7.1.2. Agua.
Aunque según los datos contenidos en el Plan de Medio
Ambiente de Andalucía (1997-2002), más del 80 por ciento del
consumo real de agua se destina a uso agrícola, el agua es uno de los
recursos que con mayor intensidad demanda la actividad turística. El
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
494
clima de Andalucía, además, incentiva a que el turista, por regla
general, consuma más agua que en sus lugares de origen, lo cual agrava
los problemas de abastecimiento que, ya de por sí, presenta nuestra
región.
El consumo atribuible al turismo no incluye solamente, como es
obvio, el agua que directamente utiliza el turista sino la que se asocia
con el conjunto de actividades que desarrolla. Así, por ejemplo, los
campos de golf se mencionan frecuentemente por sus elevados
requerimientos de agua. Pues bien, en Andalucía se pueden contabilizar
más de 70 campos de golf de los cuales más de la mitad están
localizados en la Costa del Sol lo que supone, según algunos, la mayor
concentración de campos de golf del mundo. Aunque, como es
evidente, habría que determinar si la rentabilidad económica y social de
otros usos alternativos del agua es mayor que si se destina al
mantenimiento de los campos de golf, parece claro, al menos, que
debería estudiarse la posibilidad de utilizar un tipo de agua que no
comprometa la disponibilidad de un abastecimiento regular para el
consumo de la población.
Por otro lado, los impactos del turismo sobre el agua no se
limitan a su consumo sino también a los problemas causados por el
vertido de aguas residuales. En efecto, la ausencia de depuradoras ha
provocado, frecuentemente, que las aguas residuales se viertan
directamente al mar sin haber sido tratadas previamente. Esto provoca
la aparición de problemas sanitarios en las playas. Incluso, a veces, la
presencia de detritos fecales produce una pésima imagen sobre el estado
de determinadas playas en Andalucía.
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
495
Junto a la contaminación de origen urbano, algunos municipios
del litoral andaluz (sobre todo, de Huelva y de Cádiz) también sufren
vertidos de origen industrial que, aunque no tienen su origen en el
turismo, sí afectan directamente a la propia actividad turística y
reclaman una respuesta política.
En consecuencia, es preciso hacer un esfuerzo inversor que dote a
los municipios afectados de la infraestructura necesaria para que sea
aceptable la calidad ambiental de las playas que, a pesar de todo, siguen
siendo el principal soporte de gran parte del turismo que recibe
Andalucía. En este sentido, los municipios deben asumir su
responsabilidad en la dotación de equipamientos y en la limpieza para
garantizar unos umbrales mínimos de calidad respecto a las condiciones
higiénico-sanitarias de las playas. Lo cual no es óbice, por supuesto,
para que en esta tarea reciban el apoyo de otras administraciones
públicas o para que éstas tomen las medidas que les corresponden en
este ámbito (como la construcción de depuradoras, por ejemplo).
7.1.3. Suelo.
La ocupación del suelo inducida por las actividades turísticas
merece una especial consideración. Aunque la presión urbanística sobre
el litoral es un fenómeno que se ha extendido por toda la costa
mediterránea de Europa, en Andalucía presenta ciertas peculiaridades.
El conflicto por la ocupación del suelo entre distintas actividades
productivas tiene evidentes implicaciones medioambientales y, a la vez,
fiscales. Este último hecho no ha pasado desapercibido a los
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
496
ayuntamientos. La capacidad recaudatoria que han demostrado los
impuestos sobre los inmuebles ha impulsado a muchos ayuntamientos a
facilitar la construcción de viviendas muchas de las cuales se han
destinado al turismo residencial o de segunda residencia. Lo cual va en
detrimento del uso agrícola del suelo. En este sentido, cabría esperar de
los datos que manejaremos posteriormente que los municipios turísticos
presenten un grado de urbanización mayor que los no turísticos. No
obstante, conviene matizar que, en algunos municipios que se han
calificado como turísticos, sobre todo de la costa oriental, la
rentabilidad de algunos cultivos está justificando el mantenimiento de
terrenos agrícolas frente a la presión que supone el desarrollo
urbanístico ligado al turismo.
La ocupación para uso turístico del suelo se aprecia con más
intensidad en la franja de terreno más próxima al litoral. Los hoteles y
los bloques de apartamentos que han surgido para satisfacer una
demanda turística que busca la proximidad a la playa, han causado
impactos medioambientales que se han demostrado irreversibles, a
pesar de los esfuerzos legislativos que tardíamente se han puesto en
marcha.
Por otro lado, los campos de golf que se han mencionado en el
apartado anterior han llevado consigo, en muchas ocasiones,
promociones inmobiliarias que han supuesto, de hecho, la ocupación
del territorio para uso turístico. En este caso, al consumo de suelo que
supone la propia construcción de un campo de golf hay que añadir el
relativo a la construcción de viviendas, minorando el espacio que podría
destinarse a otros usos.
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
497
También conviene destacar las implicaciones que para la
ocupación del suelo tiene la proliferación de puertos deportivos que, al
igual que ocurre con los campos de golf, están relacionados en muchas
ocasiones con la construcción de viviendas en terrenos colindantes. En
efecto, en Andalucía existen, aproximadamente, 40 puertos deportivos,
la mayoría de ellos localizados en las costas de Cádiz, Málaga y
Almería, cuyos impactos medioambientales trasciende el ámbito marino
para afectar a la formación de playas y al propio paisaje. De nuevo se
hace patente un conflicto por la ocupación del suelo que afecta al
entorno medioambiental de los municipios turísticos y, por supuesto, a
su capacidad de generar ingresos fiscales en los propios ayuntamientos.
La presión turística por la ocupación del suelo llega a afectar,
incluso, a los espacios naturales protegidos en Andalucía. Así, cuando
el Plan de Medio Ambiente de Andalucía (1997-2002) detalla los
problemas que afectan a los parques naturales hace referencia, en
muchos casos, a aspectos que se relacionan, directa o indirectamente,
con el desarrollo de las actividades turísticas: presiones urbanísticas en
los parques de Cabo de Gata-Nijar, entorno de Doñana, Sierra de
Huetor, y Breña y Marismas del Barbate; inadecuada gestión de los
recursos cinegéticos y turísticos en Sierra María Los Vélez; conflictos
con el turismo por el uso del agua en los Alcornocales; uso turístico
recreativo desordenado en la Bahía de Cádiz, y en la Sierra de Aracena
y Picos de Aroche; actividades turísticas que afectan a la vegetación e
incrementan el riesgo de incendios en Sierra de Grazalema y Sierra de
Andújar; presiones turístico-recreativas en Sierra Nevada, Montes de
Málaga y Sierra de las Nieves; etc. Asimismo, cuando se describen los
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
498
principales impactos sobre los parajes y las reservas naturales se
menciona al turismo y al desarrollo urbanístico. En este contexto, se ha
relacionado, a veces, el turismo con el deterioro de los entornos
naturales y, ocasionalmente, con la erosión del suelo. Sobre este tema
volveremos más adelante.
Probablemente, los conflictos por la ocupación de suelo que se
han mencionado sean simplemente la manifestación un conflicto más
elemental. Por un lado, nos encontramos que las dificultades financieras
de los ayuntamientos le hacen especialmente vulnerables a las presiones
urbanísticas relacionadas con el turismo; por otro, existe el evidente
interés general de preservar el medio ambiente y los entornos naturales.
Estas posturas deben compatibilizarse por una razón básica: no es
posible mantener la demanda turística sin unos mínimos niveles de
calidad medioambiental.
7.1.4. Tráfico.
La contaminación atmosférica y acústica relacionada con el
turismo puede alcanzar niveles muy elevados, sobre todo, en
determinadas épocas del año y en ciertos municipios. Buena parte de
este tipo de contaminación está relacionada con los modos de transporte
utilizados por el turista. Según el Observatorio Turístico de la Costa del
Sol, la mayoría de los turistas que llegaron a la Costa del Sol en 2001
utilizaron el avión (el 56,51 %), el 35,31 % lo hizo en automóvil, y el
resto (un 8,18 %) utilizó otros medios de transporte (autobús, tren,
barco, etc.).
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
499
La contaminación atribuible al tráfico aéreo no es, en absoluto,
despreciable. A nivel global, por ejemplo, las emisiones de CO2
causados por un viaje trasatlántico pueden equipararse con las
atribuibles a la energía consumida (luz, calefacción, uso de automóvil,
etc.) por una persona durante un año. Asimismo, a nivel local, el ruido
provocado por la cercanía a los aeropuertos es una fuente de malestar.
En el anterior contexto, la función primordial del sistema
aeroportuario andaluz, cuyo liderazgo indiscutible recae en el
aeropuerto de Málaga, es la recepción de un número cada vez mayor de
turistas que proceden, principalmente, del Reino Unido y de Alemania,
y que buscan el litoral. En consecuencia, parece evidente en Andalucía
la conexión entre turismo y contaminación asociada al transporte aéreo.
No obstante, aun admitiendo que a nivel global los impactos
medioambientales del tráfico aéreo son muy importantes, desde el punto
de vista local son más sensibles los atribuibles al tráfico rodado. Debe
considerarse, además, que muchos turistas que llegan a Andalucía en
avión alquilan coches o utilizan autobuses de transporte discrecional en
sus desplazamientos, y que son una evidente fuente de contaminación.
Los impactos medioambientales causados por la utilización del
automóvil (contaminación acústica y atmosférica) se agravan en
muchos municipios turísticos andaluces en las épocas estivales. En
efecto, a la alta densidad de automóviles que ya de por sí tienen estos
municipios, se añade la llegada masiva de turistas que utilizan su propio
medio de transporte.
Los centros urbanos, cuyo diseño está condicionado por el pasado
histórico de la ciudad, no suelen estar preparados para la avalancha de
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
500
turistas que llega los meses de verano utilizando su automóvil. Son
frecuentes las retenciones y la falta generalizada de aparcamientos.
Encontramos aquí cierto desequilibrio entre los costes que
soportan los municipios congestionados por el tráfico atribuible a los
turistas y los ingresos fiscales que solo proceden de los automóviles de
los residentes. En este sentido, quizás estos municipios deberían recibir
un apoyo adicional para amortiguar los efectos de la concentración de
automóviles en determinadas épocas del año.
7.2. VALORACIÓN DE LOS PROBLEMAS MEDIOAMBIENTALES
EN LOS MUNICIPIOS TURÍSTICOS ANDALUCES
Las actividades mencionadas en el apartado anterior suponen
esfuerzos presupuestarios que pueden diferir entre los municipios.
Ahora bien, esa disparidad de gasto puede estar motivada porque los
problemas medioambientales posean intensidades diferentes, porque las
autoridades locales realicen un esfuerzo diferente en la solución de
dichos problemas o, incluso, porque demuestren una capacidad distinta
en la gestión del gasto. Lógicamente, la sensibilidad hacia el medio
ambiente de las autoridades municipales está influida por elementos
subjetivos que resultan difícilmente cuantificables. En este sentido, el
análisis del gasto que, en relación con el medio ambiente realizan los
ayuntamientos puede reflejar una escala de valores que no tiene que
estar necesariamente relacionada con los problemas que presenta. En
otras palabras, el hecho de que sea elevado el gasto medioambiental no
implica necesariamente que la calidad medioambiental sea mayor en un
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
501
determinado municipio, y viceversa. Esto justifica la utilidad de
elaborar indicadores objetivos a nivel municipal para, a partir de ahí,
intentar valorar en qué medida el carácter turístico de un municipio
afecta a sus condiciones medioambientales.
Por otro lado, las competencias en materia de medio ambiente se
encuentran repartidas entre los diferentes niveles de la administración
pública que asumen, en consecuencia, responsabilidades muy variadas.
A nivel local destaca, ante todo, la obligación de la recogida de basuras.
En general, los ayuntamientos no consiguen financiar la recogida, el
transporte y almacenamiento de los residuos sólidos urbanos mediante
las tasas que cobran a sus ciudadanos por la recogida de basuras.
Asimismo, los municipios asumen otras competencias que, en mayor o
menor medida, están relacionadas con el medio ambiente:
alcantarillado; suministro de agua; limpieza viaria; ordenación, gestión,
ejecución y ordenación urbanística; parques y jardines; etc. No
obstante, insistimos en que la responsabilidad de los ayuntamientos
respecto a los residuos sólidos urbanos es una razón suficiente para
otorgar un papel destacado a esta variable en la valoración de los
problemas medioambientales de los municipios turísticos andaluces.
7.2.1. Problemas metodológicos
Los impactos sobre el medio ambiente son evidentes y, por tanto,
indiscutibles. Ahora bien, tenemos que aceptar que la valoración de
dichos impactos presenta problemas metodológicos importantes que
limitan seriamente la validez de cualquier análisis.
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
502
Si pretendemos un análisis de estática comparativa, comparando
dos situaciones, antes y después del desarrollo turístico, nos tropezamos
con el problema de determinación de las fechas concretas ya que no es
fácil definir los momentos del tiempo en los que resulta relevante el
análisis.
Tampoco es fácil distinguir entre los efectos provocados por el
turismo de los que provocan otro tipo de actividades o, incluso, de los
que resultan de la propia naturaleza sin la intervención humana.
Otro problema se presenta cuando constatamos que muchas de las
zonas turísticas han incrementado su población residente. Esto dificulta
la distinción entre los efectos causados por el turismo y los que conlleva
el propio crecimiento de la población residente. En este sentido, el
turismo residencial añade complejidad al problema.
Asimismo, resulta complicado jerarquizar y ponderar la gravedad
de los impactos causados, entre otras razones, porque la intensidad
puede variar según el horizonte temporal elegido y según el nivel de
deterioro medioambiental observado en cada zona. Es decir, no existe
una tendencia lineal ni en el tiempo ni en el espacio que relacione el
turismo con sus impactos ambientales.
Además, nos encontramos con una dificultad que, en el caso que
nos ocupa, tiene una singular importancia. Podríamos denominar
efectos desbordamiento a los impactos medioambientales que
repercuten en lugares que, administrativamente, son distintos a los que
se originan. En particular, la importancia de estos efectos condicionará
los resultados de nuestro estudio ya que, como es lógico, las fronteras
municipales son incapaces de retener los impactos medioambientales
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
503
que causan los turistas. En este sentido, hemos de reconocer que la
medición de los efectos desbordamiento, dada las limitaciones en la
información estadística, escapa a nuestras posibilidades.
A todo ello, hay que añadir las debilidades, y lagunas de la
información estadística disponible que condiciona considerablemente la
aplicación de los instrumentos analíticos que pueden utilizarse.
7.2.2. Fuentes estadísticas, elección de variables y formulación de
hipótesis.
Mientras que el instrumental analítico y las herramientas
informáticas son cada vez más completas y permiten análisis cada vez
más rigurosos, las debilidades de la información estadística sigue
condicionando, en muchos casos, la verificación de las hipótesis que se
plantean en el campo de las ciencias sociales. Esas debilidades se
agudizan en determinadas áreas de estudio, como el medio ambiente, y
cuando se requieren datos desagregados.
En nuestro caso, la necesidad de disponer de indicadores fiables a
nivel municipal del estado del medio ambiente y de los factores que
pueden explicar su evolución tropieza con la ausencia de información
estadística suficiente. No obstante, existen datos que nos permiten una
aproximación a lo que pretendemos: detectar las diferencias de
comportamiento entre los municipios turísticos y los no turísticos en
Andalucía.
En efecto, la base de datos del Sistema de Información
Multiterritorial de Andalucía (SIMA) que está disponible en el Instituto
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
504
de Estadística de Andalucía contiene información útil a nivel municipal.
A partir de ahí, se han podido elaborar distintos indicadores del estado
del medio ambiente. Uno de los más significativos se refiere a la
producción anual de residuos sólidos por habitante. Tal como se ha
señalado, los ayuntamientos tienen, entre sus responsabilidades, la
recogida, transporte y almacenamiento de residuos sólidos. En
principio, cabría suponer que los municipios turísticos tienen, en
relación con los no turísticos, una cifra mayor de residuos per capita.
Los visitantes generarían residuos y, sin embargo, no pagan las
correspondientes tasas. En consecuencia, los ayuntamientos asumirían
un gasto adicional sin la correspondiente contraprestación económica.
Es decir, aquí podríamos encontrar una de las razones que justificarían
un tratamiento diferenciado de los municipios turísticos respecto a otros
municipios. En este caso habría de verificarse la hipótesis de que los
municipios turísticos generan más residuos sólidos per capita que los
no turísticos.
Otro indicador que podría ser interesante se refiere a la erosión.
Se ha calculado el porcentaje que suponen los suelos con erosión
elevada o muy elevada respecto al total de la superficie municipal. En
principio, la erosión depende de una serie de factores que no están,
necesariamente, relacionados con el desarrollo turístico. No obstante,
los datos nos van a permitir contrastar la hipótesis de que los municipios
turísticos están más erosionados que los no turísticos.
También disponemos de datos sobre consumo energético. Cabría
suponer que la presencia de turistas en un municipio conllevaría un
mayor consumo de energía que afectaría, de una u otra forma, al medio
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
505
ambiente. No obstante, aquí nos encontraríamos, a priori, con un caso
de lo que hemos denominado efectos desbordamiento ya que la
contaminación provocada por el mayor consumo de energía no puede
asignarse, como es obvio, al municipio donde se genera. La hipótesis a
verificar es que los municipios turísticos consumen más energía per
capita que los no turísticos.
El número de vehículos por habitante es otro indicador que
requiere mucha prudencia en su interpretación. Lógicamente, los
vehículos son una fuente de contaminación (atmosférica y acústica). Sin
embargo, el indicador no recoge los vehículos que efectivamente
circulan por el municipio sino los censados a efectos fiscales. Por tanto,
cabría esperar que si pudiéramos tener en cuenta los vehículos que
utilizan los turistas, el indicador alcanzaría valores más elevados en los
municipios turísticos y, en consecuencia, tendríamos un elemento
adicional en la discusión sobre las necesidades de financiación de estos
municipios. En cualquier caso, tal como se ha definido, el indicador es
una aproximación a los problemas medioambientales que causan los
automóviles en los municipios. Así, habría que verificar la hipótesis de
que los municipios turísticos tienen más vehículos per capita que los no
turísticos.
Los impactos sobre la ocupación de suelo se han tratado de medir
a través de un indicador de urbanización. En concreto, se ha calculado
a nivel municipal el porcentaje que supone la superficie no agraria
sobre la superficie total. Es previsible que la demanda de suelo para
viviendas e instalaciones de ocio sea mayor en los municipios turísticos
lo que, en muchos casos, cabría interpretar como un deterioro de los
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
506
recursos medioambientales. La hipótesis que se plantea es que los
municipios turísticos están más urbanizados que los no turísticos.
Por otro lado, los indicadores que, quizás, reflejen más
adecuadamente la presión que se ejerce sobre el medio ambiente sean
los relativos a la población. De hecho, es la acción humana la que altera
las condiciones medioambientales naturales. Cuanto mayor sea la
presión demográfica más probable será la existencia de problemas
medioambientales. En este sentido, se han elaborado cuatro indicadores.
El primero es la densidad de población, es decir, el número de
habitantes por kilómetro cuadrado. La hipótesis que tendríamos que
contrastar es si, en efecto, los municipios turísticos tienen una densidad
más elevada que los no turísticos y, en consecuencia, se ejerce en ellos
una mayor presión en términos medioambientales.
El segundo indicador se podría denominar la tasa de atracción,
definida como el porcentaje que representan los inmigrantes respecto a
la población total. Ante la ausencia de datos sobre los turistas que
recibe el municipio este indicador puede ser útil para constatar su
capacidad de atracción. Aunque es evidente que la inmigración puede
tener múltiples causas, es probable que la población tienda a residir en
aquellos lugares considerados con mayor calidad de vida. En última
instancia, si los municipios turísticos son visitados es porque poseen
ciertos atractivos que lo hacen un lugar deseable para residir. La
hipótesis a verificar es que los municipios turísticos tienen una tasa de
atracción mayor que los no turísticos.
El tercer indicador relacionado con la población es la tasa de
migración, calculada como la diferencia entre inmigrantes y emigrantes
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
507
por cada 1000 habitantes. Nos ayudará a valorar más adecuadamente la
tasa de atracción, definida en el párrafo anterior. El análisis de los datos
habría de permitirnos valorar hasta qué punto los municipios turísticos
tienen una tasa de migración mayor que los no turísticos.
Por último, se ha calculado el crecimiento vegetativo, es decir, la
diferencia entre los nacimientos y las defunciones. Este indicador
aportaría información sobre el número de habitantes al que tiende el
municipio. Es previsible que los municipios turísticos tengan un mayor
crecimiento vegetativo que los no turísticos, lo cual reflejaría la
permanencia de la presión demográfica sobre el entorno
medioambiental del municipio.
Asimismo, se han elaborado otros indicadores muy relacionados
con la definición de municipio turístico: la densidad de alojamientos
turísticos (número de plazas por kilómetro cuadrado) y la densidad de
cafeterías y restaurantes (número de plazas en dichos establecimientos
por kilómetro cuadrado). Lo lógico, es que no sólo dichos indicadores
estén muy correlacionados entre sí, sino también es previsible que
presenten un valor más elevado en los municipios turísticos. No
obstante, los datos nos permitirán verificar la hipótesis de que los
municipios turísticos tienen una densidad mayor de alojamientos
turísticos y de cafeterías y restaurantes que los no turísticos.
La relación de indicadores se completa con la definición para
cada municipio de dos variables denominadas ficticias. Una para indicar
si el municipio está o no en el litoral, lo cual es un factor clave para
determinar sus necesidades medioambientales (en principio, sería fácil
contrastar la hipótesis de que la mayoría de los municipios turísticos
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
508
están en la costa). La otra variable ficticia se utilizará para calificarlo
como turístico o no. En este último caso, se ha tomado como referencia
el listado de municipios turísticos que se recoge en el documento
metodológico para la realización de este estudio.
El cuadro 7.1 recoge la definición de las variables utilizadas junto
con las unidades en las que están expresadas y el año de referencia. En
este punto hay que señalar que los datos de población que se han
utilizado para la construcción de algunos indicadores provienen del
censo de 2001.
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
510
7.2.3. Análisis de las correlaciones y verificación de hipótesis.
Tras ensayar distintas técnicas estadísticas para el tratamiento de
los datos se concluyó que el análisis de las correlaciones entre todas las
variables definidas en el apartado anterior sería el método más
adecuado para los objetivos que se pretenden. En este sentido, el
cálculo de los coeficientes de correlación es una medida útil de la
variación conjunta entre dos variables. El coeficiente de correlación
varía entre 1 y -1 y al carecer de unidades de medida puede ser utilizado
para su comparación en diferentes conjuntos de datos. A medida que
nos aproximemos a los valores extremos podremos afirmar que existe
una correlación más alta, directa o inversa, según el caso. En cambio,
los valores cercanos a cero indican que no existe correlación lineal entre
esas variables. Precisamente, el problema más importante de esta
medida es que solo detecta relaciones lineales. Por tanto, ante el
desconocimiento del tipo de relación concreta que pudiera existir entre
las variables, la hipótesis que se pretende contrastar es la existencia de
correlación lineal. En cualquier caso, conviene señalar que el
coeficiente de correlación nos proporciona una medida cualitativa, y no
cuantitativa, de la intensidad de la relación lineal entre dos variables.
Así, no es correcto afirmar que la relación lineal entre dos variables es
el doble que en otro caso; sólo cabría afirmar que es mayor.
Los resultados del análisis de correlaciones se recogen en el
cuadro 7.2. Hay que advertir de entrada que, aunque en el cuadro se
haga referencia a todos los municipios, en realidad, la ausencia de
información en algunos indicadores nos ha obligado a excluir algunos
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
511
elementos significativos de la población. En concreto, han quedado
fuera, entre otros municipios, las capitales de provincia y otras grandes
ciudades como Jerez, Algeciras o Marbella. Debe admitirse, no
obstante, que el análisis es muy completo, pues incluye 736 municipios,
es decir, más el 95 por ciento de todos los posibles. La lista completa de
municipios, junto con los valores que, en cada caso, tienen los
indicadores que se han utilizado para el análisis de correlaciones, se
recoge en el anexo a este capítulo.
Sobre esa base, se procederá en los siguientes apartados a la
verificación de las hipótesis planteadas. Admitimos que, dadas las
características de la información y de la técnica estadística utilizada, la
verificación que planteamos no es definitiva y, por tanto, puede ser
discutida. Además, en la medida que establezcamos un valor arbitrario
del coeficiente de correlación para aceptar la verificación de una
hipótesis, los resultados serán en gran medida subjetivos. En este
sentido, proponemos que el coeficiente de correlación habrá de alcanzar
un valor mínimo de 0,2 para aceptar o rechazar una hipótesis. Es
necesario, en consecuencia, tener en cuenta todas estas limitaciones
para valorar adecuadamente los resultados.
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
513
Hipótesis 1. Los municipios turísticos generan más residuos sólidos per
capita que los no turísticos: no se verifica.
Quizás uno de los indicadores disponibles que, a priori, mejor
reflejaría las necesidades medioambientales de los municipios
andaluces sea la producción anual de residuos por habitante. De
entrada, podría manejarse la hipótesis de que a medida que aumenta el
número de habitantes de una zona determinada también habría de crecer
la producción de residuos; así cabría suponer una estrecha correlación
entre el carácter turístico de los municipios y la producción de residuos.
No obstante, los datos cuestionan cualquier afirmación genérica al
respecto.
En efecto, uno de los resultados más llamativo de los datos es que
la producción de residuos sólidos por habitante no parece estar
correlacionada, al menos linealmente y de forma apreciable, con
ninguna de las variables que se han definido: los coeficientes de
correlación presentan valores muy próximos a cero en casi todos los
casos. En particular, merece destacarse que la producción de residuos
por habitante no guarda relación con el carácter turístico del municipio.
Esta conclusión es relevante. Ahora bien, el hecho de que no se detecte
correlación lineal entre esas variables no significa que el turismo no
afecte a la producción de residuos sólidos. El sentido común apunta a
que, necesariamente, permaneciendo todo lo demás constante, la
producción de residuos en un municipio crecerá cuando aumente el
número de sus visitantes. Lo que nos confirman los datos es que existen
municipios no turísticos que generan residuos sólidos hasta el punto de
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
514
hacer inapreciable la conexión entre el turismo y los residuos, tal como
se ha definido. En consecuencia, la producción de residuos depende no
solo del turismo sino de otros factores que se manifiestan con
intensidad en muchos municipios no turísticos.
No obstante, aunque los coeficientes de correlación alcanzan
valores muy modestos (0,15 y 0,12, respectivamente), quizás, merezca
mencionarse la conexión que existe entre la producción de residuos per
capita y la densidad de alojamientos turísticos o la densidad de plazas
en restaurantes y cafeterías. En nuestra opinión, este hecho sugiere que,
si dispusiésemos de datos acerca del número de visitantes o turistas que
recibe un municipio, probablemente encontraríamos una correlación
más estrecha entre residuos y turismo. De hecho, al tomar la variable
ficticia que define el carácter turístico de un municipio sólo dos valores
(0 para los municipios no turísticos y 1 para los turísticos), dejamos de
tener en cuenta la “intensidad” de dicha característica.
Hipótesis 2. Los municipios turísticos están más erosionados que los no
turísticos: no se verifica.
La erosión de los municipios no tiene relación con ninguna de las
variables que hemos definido: en ningún caso el coeficiente de
correlación alcanza un valor absoluto de 0,1. Por tanto, la información
estadística parece que no verifica la hipótesis que se planteó en un
principio. En efecto, entre los factores fundamentales que intervienen
en la erosión no se suele mencionar al turismo. La erosión depende,
básicamente, de la susceptibilidad del suelo a ser erosionado, de las
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
515
características de la vegetación existente, de las condiciones climáticas,
del relieve del territorio, y de la existencia de prácticas de conservación.
Es evidente que el turismo acelera los procesos de urbanización y de
ocupación del suelo pero, en principio, no parece que acentúe su
degradación.
Hipótesis 3. Los municipios turísticos consumen más energía per capita
que los no turísticos: no se verifica.
En este punto habría que recordar que el umbral que se ha
establecido, de una manera arbitraria, para definir un nivel de relación
aceptable es que el coeficiente de correlación alcance un valor mínimo
de 0,2. Como, en este caso, el coeficiente de correlación entre la
variable que define el carácter turístico de un municipio y el consumo
de energía per capita es de 0,17, hemos de rechazarla, según los
criterios de partida. En última instancia, es una cuestión de grado.
Además, el consumo de energía per capita, aunque,
indiscutiblemente, es una fuente de contaminación a nivel global, debe
aceptarse que ni tiene sentido distribuir a nivel municipal dicha
contaminación, ni parece razonable suponer que los municipios que más
contaminan van a tener, por ese motivo, unas necesidades
medioambientales apreciablemente diferentes que los que no
contaminan.
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
516
Hipótesis 4. Los municipios turísticos tienen más vehículos per capita
que los no turísticos: se verifica.
Se constata que el coeficiente de correlación entre los vehículos
por habitante y la variable ficticia que define el carácter turístico de los
municipios alcanza el 0,25. Entre los 10 municipios con mayor número
de vehículos por habitante nos encontramos a 8 calificados de turísticos:
Rota, Benahavís, Mojácar, Fuengirola, Enix, Mijas, Benalmádena y
Manilva.
Además, resulta interesante hacer notar que los vehículos por
habitante también están correlacionados con el grado de urbanización a
nivel municipal (el coeficiente de correlación entre las dos variables es
de 0,38). En cierta medida, este dato parece rebatir la idea de que,
precisamente, en los lugares más urbanizados se utiliza con más
intensidad el transporte público o alternativo al vehículo particular. No
obstante, en este caso, probablemente, hubiera sido preciso disponer del
nivel de renta para llegar a explicaciones más consistente, ya que podría
considerarse el transporte público como un bien inferior que, ante
aumentos de la renta, disminuye su demanda. En consecuencia, podría
suponerse que aquellos municipios con mayor renta que, quizás,
coincidan, en buena medida, con los calificados como turísticos, tienen
también un ratio vehículos/habitante mayor. Es decir, cabría sostener
que es el nivel de renta, y no el carácter turístico del municipio lo que
determina el número de vehículos por habitante.
Por otro lado, tal como apuntamos más arriba, es probable que los
vehículos que circulan por los municipios turísticos sean más de los que
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
517
recogen los datos estadísticos. Si hubiéramos podido recoger la cifra de
vehículos que efectivamente circulan por un municipio, posiblemente,
se habría detectado una evidencia más clara de que son los municipios
turísticos los más propensos a padecer los problemas asociados con la
congestión del tráfico. Este hecho supone que, desde el punto de vista
medioambiental, la contaminación atmosférica y acústica que puede
causar la utilización generalizada del automóvil se acentúa en los
municipios turísticos con la llegada masiva de visitantes. No es el
objetivo de esta parte del trabajo el análisis de las implicaciones fiscales
que esto supone. Lo que parece razonable es que como el número de
vehículos censados fiscalmente en los municipios turísticos son
menores de los que efectivamente circulan por él, los ayuntamientos
recaudan comparativamente menos y, sin embargo, soportan los costes
de la presencia de vehículos que pagan el impuesto de circulación en
otros lugares. Lógicamente, esta situación sería más grave para el
conjunto de los municipios turísticos andaluces en la medida en que los
visitantes proviniesen de municipios no turísticos andaluces o de fuera
de Andalucía, puesto que en el caso extremo de que solo visitasen los
municipios turísticos andaluces los habitantes de otros municipios
turísticos de la región nos encontraríamos con un juego de suma cero:
los beneficios de unos se compensarían con los costes de otros.
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
518
Hipótesis 5. Los municipios turísticos están más urbanizados que los no
turísticos: sí se verifica.
Se ha insistido en que el desarrollo turístico acelera los procesos
de ocupación del suelo. No sólo las infraestructuras hoteleras y de ocio
demandan suelo sino que la presión urbanística, sobre todo, en los
municipios del litoral, ha provocado la construcción de muchas
viviendas relacionada, entre otros factores, con el llamado turismo
residencial. En el caso de Andalucía, los datos apuntan hacia una
relación entre el carácter turístico del municipio y el porcentaje de suelo
no agrario que posee. No obstante, el coeficiente de correlación entre
ambas variables es relativamente modesto (0,21) lo cual se explica en
buena medida por la existencia de otros municipios, cercanos a las
grandes ciudades, en los que los procesos de urbanización han crecido
considerablemente debido, precisamente, a la influencia que ejercen las
grandes áreas metropolitanas. Es muy significativo que entre de los 10
municipios más urbanizados se encuentren 8 situados muy cerca de las
capitales de provincia: 6 de Sevilla (San Juan de Aznalfarache,
Tomares, Castilleja de la Cuesta, Gines, Mairena de Aljarafe, y
Castilleja de Guzmán) y 2 de Granada (Armilla y Huétor Vega). Los
otros dos son Fuengirola y Benalmádena.
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
519
Hipótesis 6. Los municipios turísticos tienen una densidad de población
más elevada que los no turísticos: no se verifica.
Entre los 20 municipios más densamente poblados de Andalucía
solo se han registrado 3 turísticos: Benalmádena, Fuengirola y Rincón
de la Victoria. El resto forman parte de las áreas metropolitanas de
Sevilla y Granada. De hecho, el coeficiente de correlación entre la
densidad de población y la variable que define el carácter turístico de
los municipios está muy cercano a cero.
Indudablemente, la población ejerce una presión sobre la
utilización de los recursos naturales que repercute en el medio
ambiente. A mayor densidad es previsible que los problemas
medioambientales sean más patentes. Probablemente, si se contabilizara
la población de hecho en determinadas épocas del año nos
encontraríamos una correlación más elevada que la que se ha detectado.
En cualquier caso, la división administrativa que utilizamos influye en
los resultados. En este sentido, el comportamiento de los municipios
pertenecientes a las áreas metropolitanas de las grandes ciudades afecta
a las conclusiones que pudieran extraerse en este punto. No obstante,
cabe afirmar que los problemas medioambientales que se derivan de
una mayor densidad de población no son exclusivos de los municipios
turísticos. Es más ni siquiera se presentan en todos los municipios
turísticos ya que alguno de ellos registran densidades de población muy
inferiores a la media andaluza: los pertenecientes a la Alpujarra pueden
ser un buen ejemplo.
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
520
Hipótesis 7. Los municipios turísticos tienen una tasa de atracción
mayor que los no turísticos: no se verifica.
Para interpretar la información referente a la tasa de atracción
conviene observar el coeficiente de correlación que mantiene esta
variable con la tasa de migración (-0,44). Es decir, que el crecimiento
de la tasa de atracción se relaciona inversamente con la tasa de
migración; esto es, cuando crece el número de inmigrantes también lo
hace, y en mayor medida, el número de emigrantes. En consecuencia, la
tasa de atracción por sí sola pierde, en este caso, su valor como
indicador de la capacidad de un municipio para atraer población ni, por
supuesto, es útil para argumentar sobre la presión que puede ejercer la
población sobre los recursos naturales o sobre el medio ambiente.
De acuerdo con lo anterior, es destacable que entre los 18
municipios que presentan una tasa de atracción mayor no se encuentra
ninguno de los calificados como turísticos. Además, en conjunto esos
18 municipios han perdido población en el periodo considerado. Es
comprensible, por tanto, que no se haya detectado ninguna correlación
entre la tasa de atracción y los municipios turísticos.
Hipótesis 8. Los municipios turísticos tienen una tasa de migración
mayor que los no turísticos: no se verifica.
Es preciso recordar que nos estamos refiriendo a la población
censada en el municipio, no a los visitantes o turistas. Lógicamente, por
definición, los municipios turísticos habrán de recibir más visitantes y
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
521
turistas que los no turísticos. Ahora bien, según los datos este hecho no
se correlaciona con la tasa de migración. En concreto, algunos de los
municipios calificados como turísticos han perdido población en el
periodo analizado: Algarrobo, Úbeda, Baeza, Barbate, Sorvilán,
Guadix, Albuñol, Bubión, Capileira, Aracena, Trevélez, Gualchos,
Lújar, Benahavís, Pampaneira, Enix, y Rubite. Y entre los 25
municipios que registran mayor tasa de migración sólo nos encontramos
3 turísticos: Níjar, cuya tasa podría explicarse mejor por razones que no
están relacionadas con el turismo, Chipiona y Mijas.
Por consiguiente, en este caso, tampoco podemos establecer una
conexión, basándonos en la tasa de migración, entre municipio turístico
y crecimiento de la población. Por esa vía no se puede justificar el
agravamiento de los problemas medioambientales de los municipios
turísticos por la presión de la población.
Los municipios turísticos tienen un mayor crecimiento vegetativo que
los no turísticos: sí se verifica.
El coeficiente de correlación entre el crecimiento vegetativo y la
variable ficticia que define el carácter turístico de los municipios es de
0,35. El crecimiento vegetativo se define en términos absolutos
(diferencia entre nacimientos y defunciones) y, en este sentido, los
datos nos demuestran la mayor dinámica poblacional de los municipios
turísticos respecto a los no turísticos. De hecho, el conjunto de los
municipios turísticos llegan a alcanzar una cifra de crecimiento
demográfico que supera la cifra de 3.500, lo que representa casi el 60
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
522
por ciento del conjunto de los municipios considerados. Además, entre
los 10 municipios que registran mayor crecimiento demográfico nos
encontramos a 7 turísticos: Mijas, Motril, Puerto Real, Rota,
Benalmádena y Antequera.
Es obvio que no podemos establecer una relación causal simple
entre la dinámica demográfica de los municipios y su vinculación con
las actividades turísticas. Ahora bien, el mayor crecimiento vegetativo
de los municipios turísticos es, en cierta medida, una confirmación de
una tendencia expansiva y, en consecuencia, una manifestación de los
problemas medioambientales que se asocian con la presión
demográfica, a los que habría que añadir los que, ya de por sí, se
derivan de la llegada de turistas y visitantes.
Los municipios turísticos tienen una densidad mayor de alojamientos
turísticos y de plazas en cafeterías y en restaurantes que los no
turísticos: sí se verifica.
Tal como era previsible se comprueba que los municipios
turísticos tienden a poseer una densidad mayor de plazas en
alojamientos turísticos y en establecimientos de hostelería. No obstante,
los coeficientes de correlación, aun siendo superiores al umbral que,
arbitrariamente, se ha establecido para asegurar una relación
significativa (0,20), no es tan elevado como, en un principio, cabía
esperar. El coeficiente de correlación entre el carácter turístico del
municipio y la densidad de plazas en restaurantes y en cafeterías es de
0,20 y respecto a la densidad de plazas en alojamientos turísticos es de
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
523
0,26. La razón probablemente la encontremos, tal como hemos
mencionado anteriormente, en que los valores que puede tomar la
variable ficticia que define el carácter turístico de un municipio (0 y 1)
no es capaz de captar la intensidad turística del municipio. Lo que sí se
constata es la fuerte conexión que existe entre la densidad de plazas en
alojamientos turísticos y las registradas en las cafeterías y restaurantes:
el mayor coeficiente de correlación (0,89) se consigue, precisamente,
cuando se relacionan ambas variables.
Por otro lado, si ordenamos los municipios de acuerdo con su
densidad de plazas en alojamientos turísticos obtenemos que en las 25
primeras posiciones están 23 municipios turísticos destacando,
sobremanera, los casos de Fuengirola y, en menor medida,
Benalmádena. Asimismo, ordenados por su densidad de plazas en
establecimientos hosteleros encontramos a muchos municipios
turísticos entre los primeros lugares. Este es un resultado lógico y es el
reflejo de la estructura productiva de muchos municipios turísticos. En
este sentido, los impactos medioambientales que genera esa estructura
productiva no pueden medirse en términos de emisiones de gases
contaminantes, tal como se haría en una zona industrial, sino manejando
otro tipo de variables relacionadas con la ocupación del suelo y, más
concretamente, de la franja litoral, o analizando el impacto visual de
determinados establecimientos.
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
524
La mayoría de los municipios turísticos están en la costa: sí se verifica.
Este es un resultado esperado puesto que la mayoría de los
municipios turísticos que se han definido están en la costa: el
coeficiente de correlación entre las dos variables ficticias (la que define
al municipio como turístico y la que detecta si tiene costa) es de 0,80.
No obstante, la verificación de esta hipótesis es interesante para
subrayar un problema medioambiental adicional que tienen los
municipios turísticos con playas. En efecto, los ayuntamientos deben
asumir sus responsabilidades en el mantenimiento de la limpieza de las
playas lo que, en ocasiones, le genera una serie de gastos significativos.
7.3. LA DIVERSIDAD DE LOS MUNICIPIOS TURÍSTICOS
En el apartado anterior, donde se han verificado una serie de
hipótesis, se ha utilizado una división de los municipios en dos
categorías (turísticos y no turísticos). Esta división tan simple oculta,
como es obvio, una diversidad de circunstancias muy amplia.
Precisamente, en este apartado intentaremos detectar las diferencias de
comportamiento dentro de los municipios turísticos, ya que es
previsible que observemos situaciones muy distintas en la medida en
que los indicadores que se han manejado y las características
geográficas y ambientales en las que se ubican son muy dispares.
En primer término, se ha aplicado el análisis de correlaciones
solo en el grupo de los municipios turísticos para comprobar en qué
medida se alteran las conclusiones del epígrafe anterior. Los resultados
se recogen en el cuadro 7.3.
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
526
Pues bien, aunque la producción de residuos por habitante sigue
sin mostrar una correlación significativa con el consumo de energía per
capita o con el grado de erosión de los municipios, sí se aprecia un
cambio sustancial con el resto de las variables consideradas. Así, la
intensidad de la relación lineal entre la producción de residuos por
habitante es más elevada con la urbanización (0,59), para ir
decreciendo, pero siempre con valores significativos, según los
umbrales establecidos, cuando consideramos la densidad de población
(0,52), la densidad alojamientos turísticos (0,50), la densidad de
cafeterías y restaurantes (0,49), la tasa de migración (0,44), el
crecimiento vegetativo (0,42), la tasa de atracción (0,38), los vehículos
por habitante (0,36), y la posesión de litoral (0,22).
En este contexto puede afirmarse que en los municipios turísticos
de Andalucía la producción de residuos por habitante está relacionada
con el grado de urbanización, con la densidad de población, con la
densidad de plazas en alojamientos turísticos, restaurantes y cafeterías,
con la tasa de migración, con la tasa de atracción, con los vehículos
por habitante y con la existencia de costa.
Esa conclusión nos parece relevante. A diferencia de lo que
ocurría cuando se utilizaron datos de todos los municipios, si se
seleccionan solamente los calificados como turísticos observamos que
las necesidades objetivas en materia de medio ambiente (medidas por la
cantidad de residuos sólidos urbanos por habitante) crecen cuando se
acentúa el carácter turístico del municipio, según los parámetros
establecidos. En definitiva, parece pertinente una clasificación que nos
muestre la diversidad de los municipios turísticos.
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
527
Para establecer distintas categorías dentro de los municipios
turísticos utilizaremos como variable básica la producción de residuos
sólidos por habitante. Tal como se ha mencionado, los ayuntamientos
son responsables de su recogida, transporte y almacenamiento, y, en
consecuencia, cabría suponer que las diferencias en dicha variable
suponen, en cierta media, esfuerzos financieros también diferentes.
Pues bien, de acuerdo con el cuadro 7.4 y el gráfico 7.1, no existe
un patrón de comportamiento homogéneo dentro de los considerados
municipios turísticos. Si acaso, lo que se detecta son agrupaciones que
reflejan necesidades objetivas similares dentro de cada categoría. En
este sentido, y a efectos meramente expositivos, clasificaremos los
municipios turísticos en cuatro grupos en función de las necesidades
medioambientales que, en términos relativos, tienen respecto a la
recogida y tratamiento de los residuos sólidos: municipios con
necesidades muy elevadas (superan el doble de la media andaluza en la
producción de residuos sólidos por habitante), municipios con
necesidades elevadas (superan a la media entre un 25 y un 100 %),
municipios con necesidades moderadas (giran en torno a la media un 25
% por encima o por debajo), municipios con necesidades débiles (no
llegan al 75 % de la media andaluza). Debe observarse que la media
andaluza se ha calculado con los datos disponibles y, por tanto, se han
excluido, al no existir información al respecto, a las grandes ciudades
(las capitales de provincia, Algeciras y Jerez). Por la misma razón,
tampoco se han incluido otros municipios entre los que se encuentran
algunos de los calificados como potencialmente turísticos (Adra,
Chiclana de la Frontera, El Ejido, El Puerto de Santa María, Roquetas
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
528
de Mar, San Fernando, Sanlúcar de Barrameda, Vélez-Málaga). Sobre
esa base, se ha elaborado el cuadro 7.5.
También se ha calculado, como información complementaria, la
posición relativa que ocupan los distintos municipios turísticos respecto
a la media andaluza en las siguientes variables: densidad de población,
urbanización, vehículos por habitante, crecimiento demográfico, tasa de
migración, y tasa de atracción (cuadros 7.6 y 7.7). Se ha excluido, por
tanto, la densidad de plazas en alojamientos turísticos y en cafeterías y
restaurantes. La razón se encuentra en la estrecha relación que tienen
estas dos variable con la densidad de población: los coeficientes de
correlación alcanzan valores muy cercanos a 1; en concreto, el
coeficiente de correlación entre la densidad de población y la de
alojamientos turísticos es de 0,97; y entre la densidad de población y la
de restaurantes y cafeterías es de 0,98. Es decir, a través del análisis de
la densidad de población se obtiene, indirectamente, información sobre
las otras dos variables.
Sobre la base anterior, la información obtenida nos ayudará a
confirmar o, en su caso, matizar las conclusiones que se obtengan de la
lectura del cuadro 7.4.
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
534
7.3.1. Municipios con necesidades muy elevadas
Se corresponde con los municipios más significativos de la Costa
de Sol Occidental: Estepona, Benalmádena, Fuengirola y Torremolinos
ocupan por ese orden los primeros lugares en cuanto a la producción de
residuos por habitante. Asimismo, dado que se trata de municipios
relativamente poblados, generan, en valores absolutos, una cifra muy
alta de residuos. En concreto, representan más del 10 % del total
andaluz (recuérdese que en dicho total no se ha incluido, por falta de
información, las principales ciudades y otros municipios).
Como es bien conocido, aquí se concentra una oferta turística
muy importante junto con una serie de servicios complementarios que,
en términos exclusivamente cuantitativos, es sensiblemente superior al
resto de los municipios andaluces. Hasta cierto punto, es lógico que este
hecho encuentre su reflejo en la información que estamos manejando.
En este caso, parece evidente que el turismo está provocando unos
problemas que, al menos respecto a la recogida y tratamiento de los
residuos sólidos, está reclamando un tratamiento diferenciado. Además,
la existencia de playas en estos términos municipales obliga a los
ayuntamientos a un esfuerzo adicional de mantenimiento que no
aparece en otros lugares.
Por otro lado, si cuantificamos la situación de estos municipios
respecto al resto de las variables consideradas obtenemos también
valores muy por encima de la media andaluza (aunque no se dispone de
los índices de urbanización de Torremolinos es lógico pensar que
también serán muy superiores a la media de Andalucía).
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
535
En definitiva, se trata de municipios que no solamente generan
una cifra de residuos por habitante muy elevada sino que también
presentan índices objetivos de necesidades en materia medioambiental
relativamente importantes. Son municipios muy urbanizados, con altas
densidades de población, un ratio de vehículos por habitante superior a
la media andaluza (que, además, se eleva considerablemente en
temporada alta con la llegada de turistas) y una dinámica demográfica
que hace prever un incremento de población y, en consecuencia, la
permanencia de la presión sobre los recursos naturales.
Aunque el deterioro ambiental de estos municipios es, hasta
cierto punto, irreversible (piénsese en la ocupación del suelo en la franja
litoral por construcciones relacionadas con el turismo) es evidente que
presentan necesidades medioambientales objetivas que podría justificar
un tratamiento específico. Y no nos estamos refiriendo exclusivamente
a la recogida, transporte y almacenamiento de la basura, sino también al
control de las emisiones de aguas residuales al mar que, superados
ciertos límites, puede cuestionar la futura rentabilidad económica y
social del turismo de sol y playa que, a pesar de que se ha considerado
en regresión, sigue siendo el sostén de la actividad turística, al menos,
en la Costa del Sol.
7.3.2. Municipios con necesidades elevadas
En esta categoría nos encontramos, en primer lugar, con dos
municipios que, aunque con una escala mucho menor, reproducen un
modelo de oferta turística que presenta ciertas similitudes con los
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
536
mencionados anteriormente: destacable oferta de plazas en hoteles y
apartamentos, una oferta complementaria importante, y playas. Nos
referimos a los casos de Mojácar y Nerja. No obstante, ambos presentan
características diferentes si atendemos al grado de urbanización y a la
densidad de población: mientras que Nerja está por encima de la media,
no solo en esas dos variables sino también en el resto de las
consideradas, Mojácar mantiene niveles inferiores tanto en densidad de
población como en urbanización. En este sentido, Nerja, como el
Rincón de la Victoria, tal como comprobaremos más adelante, presenta
un patrón de comportamiento homologable con los municipios de
Estepona, Benalmádena, Fuengirola y Torremolinos. Es decir, cabría
establecer una agrupación en cuanto a necesidades ambientales que
incluyera a estos municipios de la Costa del Sol. Además, si
pudiésemos obtener información intramuncipal, probablemente,
constataríamos que otros municipios del mismo ámbito geográfico,
como Vélez-Málaga, Torrox, o Algarrobo, poseen núcleos urbanizados,
que se han desarrollado en épocas recientes junto al litoral, que
participan, en cierta medida, de las características de los municipios ya
señalados. Es decir, la dicotomía costa-interior queda, a veces, oculta en
las cifras cuando los límites administrativos, sobre los cuales se obtiene
la información, no se corresponde con el desarrollo urbanístico asociado
al turismo.
En cambio, Mojácar, a diferencia de Nerja, presenta unos niveles
de urbanización y de densidad de población, relativamente modestos. A
pesar de que sus 5 km. de playa han provocado un desarrollo
urbanístico apreciable cerca del litoral, el conjunto del municipio
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
537
mantiene una densidad de población que es el 60 por ciento de la media
andaluza, y un índice de urbanización que apenas supera el 50 por
ciento. No obstante, presenta valores relativamente elevados en
vehículos por habitante, y en los indicadores relacionados con el
crecimiento demográfico (tasa de migración y de atracción). En este
caso, por tanto, quizás no sean tan graves los problemas relacionados
con el crecimiento urbanístico como los derivados de una población en
aumento. En cualquier caso, debe recordarse que Mojácar ocupa el
quinto lugar entre los municipios turísticos que más residuos por
habitante generan, detrás del núcleo que integran los calificados como
con necesidades muy elevadas en esta materia (Estepona, Benalmádena,
Fuengirola y Torremolinos).
En tercer lugar, dentro de la categoría de municipios con
necesidades elevadas, nos encontramos con Rincón de la Victoria que
presenta una serie de peculiaridades derivadas, en parte, de su
proximidad a Málaga, y que lo ha convertido en lugar de residencia de
muchas personas que tienen su actividad laboral en la capital; aunque su
oferta turística reglada no es alta, sí que ha desarrollado
considerablemente el llamado turismo residencial y de segunda
residencia. Al igual que Nerja, Rincón de la Victoria presenta valores
superiores a la media andaluza en todas las variables consideradas.
Incluso en densidad de población y urbanización supera los valores de
Estepona. También es destacable su dinámica demográfica, al registrar
un crecimiento vegetativo y una tasa de migración que solo superan,
dentro de los municipios con necesidades muy elevadas, Benalmádena
y Torremolinos respectivamente. En definitiva, en Rincón de la Victoria
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
538
se superpone su carácter turístico con la pertenencia al área
metropolitana de Málaga y, por consiguiente, sus necesidades
medioambientales se manifiestan, por un lado, en una presión
urbanística sobre la utilización del suelo (tanto para viviendas de
potencial uso turístico como residencial) y, por otro, en una alta
generación de residuos.
A continuación aparece el primer municipio no costero: Ojén. De
hecho, es el único municipio sin litoral en las dos primeras categorías.
Sus características objetivas se parecen más a los municipios que
manifiestan necesidades moderadas, no obstante, su cercanía con
Marbella, quizás, esté condicionando su desarrollo turístico y explique,
en parte, el elevado índice relativo de residuos que genera.
Por último, se incluyen en esta categoría los municipios de
Casares, Almuñecar, Mijas y Rota. Aunque tienen niveles parecidos en
la producción de residuos sólidos por habitante, poseen características
turísticas diferenciadas. Casares y Mijas poseen sus centros urbanos
alejados del litoral y, sobre todo, en el caso de Mijas, es lugar de
residencia de muchos ciudadanos extranjeros que cabría catalogar como
“turistas residenciales”. Almuñecar y Rota, en cambio, se apoya de una
manera más evidente en su litoral para configurar su oferta turística.
7.3.3. Municipios con necesidades moderadas
Los municipios pertenecientes a esta categoría giran en torno a la
media andaluza y su carácter turístico no parece exigir, de acuerdo con
el indicador que estamos manejando, atenciones medioambientales
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
539
específicas. Aquí se encuentran Antequera, Úbeda, Ronda, Baeza y,
aunque sin el tamaño de los anteriores, Frigiliana, que reciben un gran
número de visitantes que no pernoctan y, aunque probablemente,
generan impactos medioambientales no deseados, no se refleja en una
elevada producción de residuos por habitante; de hecho, solo Antequera
tiene un nivel de producción de residuos per capita superior a la media.
Tampoco en el resto de las variables manejadas se aprecian
circunstancias que denoten un empeoramiento relativo de su situación
medioambiental: en los 5 municipios la densidad de población es
inferior a la media; solo Baeza y Ronda presentan índices de
urbanización por encima de la media andaluza; los vehículos por
habitante en estos municipios están por debajo del registrado para el
conjunto de Andalucía, salvo en Ronda que está ligeramente por
encima; y sólo Frigiliana presenta tasas de migración y atracción
sensiblemente superiores a la media andaluza.
También aparecen en esta categoría municipios cuya oferta
turística se apoya básicamente en las playas que tampoco manifiestan
un patrón diferenciador claro en cuanto a la producción de residuos
sólidos urbanos por habitante: o se encuentran ligeramente por encima
de la media (como, por ejemplo, Vera), o por debajo (Pulpí y Conil, por
ejemplo, tienen una cifra de residuos per capita que es casi un 25 %
inferior a la media). En cambio, algunos de estos municipios costeros
registran valores muy superiores a la media andaluza en los otros
indicadores que estamos manejando. Por ejemplo, Garrucha, Chipiona,
Algarrobo y Motril presentan densidades de población muy elevadas,
superiores –incluso- a las que tienen Estepona y Mijas. Barbate tiene un
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
540
grado de urbanización que solo superan, entre todos los municipios
turísticos considerados, Fuengirola y Benalmádena (recuérdese que de
Torremolinos no se disponen de datos sobre esta variable). En cuanto a
los vehículos por habitante, San Roque y Motril superan a la media
andaluza en un 20 y un 30 % respectivamente. Por último, respecto a
las variables demográficas observamos una mayor relevancia, por regla
general, en los municipios costeros, destacando, sobre todo, el caso de
Chipiona que tiene la tasa de migración y de atracción más alta de todos
los municipios turísticos considerados.
Asimismo, dentro de los municipios con necesidades moderadas,
aparecen algunos municipios típicos del denominado turismo rural
como Grazalema y Cazorla. El primero es el que más residuos genera
por habitante en esta categoría (un 10 por ciento por encima de la
media), y el segundo, en cambio, se sitúa un 10 por ciento por debajo de
la media. En cualquier caso, se trata de municipios con una densidad de
población relativamente baja, poco urbanizados y sin presión
demográfica.
En consecuencia, dentro de esta categoría nos encontramos con
una gran diversidad de circunstancias. Aunque, tal como se ha señalado,
todos presentan una producción de residuos sólidos por habitante que
gira en torno a la media andaluza, la dispersión de valores en cuanto al
resto de las variables se explica, en parte, por la ubicación geográfica
del municipio. Por regla general, los municipios costeros están más
densamente poblados y urbanizados (el caso de Tarifa es –quizás- la
excepción que confirma la regla dentro de esta categoría) y tienen tasas
de migración y de atracción mayores; lo cual confirma que los
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
541
problemas medioambientales y la presión sobre los recursos naturales
es más patente en los municipios del litoral.
7.3.4. Municipios con necesidades débiles
En estos casos, la cifra de producción de residuos per capita se
encuentra sensiblemente por debajo de la media (al menos un 25 por
ciento); en consecuencia, su orientación turística no parece que afecte a
la variable utilizada o, al menos, no con la intensidad suficiente para
alterarla de manera sensible. Incluso, podría cuestionarse el carácter
turístico de algunos de estos municipios.
En esta categoría sigue habiendo municipios costeros
dependientes del turismo veraniego (como Ayamonte, Isla Cristina o
Albuñol) pero, probablemente, lo más significativo sea la inclusión de
municipios del interior que basan su desarrollo en el turismo rural.
Desde nuestro punto de vista, es muy significativo que los últimos
lugares respecto a la producción de residuos sólidos urbanos lo ocupen
municipios de la Alpujarra (como Pampaneira, Trevélez, Bubión y
Capileira) cuya cifra de residuos por habitante ni siquiera supera el 15
por ciento de la media.
En cuanto a los valores que alcanzan las otras variables
consideradas, se confirma una vez más la elevada densidad de
población que tienen algunos municipios costeros (Isla Cristina, Punta
Umbría, Salobreña, Manilva, Lepe y Palos de la Frontera). También es
destacable el grado de urbanización de Manilva y, sobre todo, de
Benahavís, a pesar de tener este último una densidad de población muy
CAPÍTULO VII — § VII
—————————————
542
reducida. Por último, el análisis de la dinámica demográfica de estos
municipios refleja, salvo algunas excepciones, el predominio de la costa
frente al interior.
CAPÍTULO VIII
CONCLUSIONES
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
552
1) Desde el punto de vista de la autonomía fiscal, los municipios
turísticos muestran un porcentaje más elevado de los ingresos propios
sobre los ingresos totales (63,6%), frente a las ciudades andaluzas
(53,8%) y a los otros municipios (44,9%). El nivel de autonomía fiscal
de los municipios turísticos constituye, sin lugar a dudas, una
característica diferenciadora de los municipios turísticos.
2) Según la estructura de los ingresos totales, las principales
fuentes de recursos de los municipios turísticos son: los impuestos
directos (32%), las transferencias corrientes (21,2%) y las tasas y otros
ingresos (17,2%).
Destaca en la estructura de ingresos: el mayor peso relativo de los
ingresos impositivos (en especial de los impuestos directos) y las tasas
y otros ingresos; y el menor protagonismo relativo de las transferencias
(sobre todo de las transferencias corrientes).
Las mayores diferencias de los municipios turísticos se detectan
en el peso de los impuestos directos (+5,3% del porcentaje medio de los
municipios de Andalucía), en transferencias corrientes (-7,6%) y en las
transferencias de capital (-4%).
La estructura de los ingresos es muy diferente en las tres
tipologías de municipios: municipios turísticos, otros municipios y
ciudades andaluzas.
Si comparamos directamente las estructuras de los municipios
turísticos y la de los otros municipios, se acentúan algunas de las
conclusiones anteriores. Destaca la mayor importancia relativa en los
municipios turísticos: de los impuestos directos (+8% respecto a los
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
553
otros municipios), de la enajenación de inversiones reales (+4,4%), de
los impuestos indirectos (+3,6%) y de las tasas y otros ingresos
(+2,9%). En cambio, en los municipios turísticos, disminuye el peso de
las siguientes partidas: transferencias corrientes (-9% respecto a los
otros municipios) y transferencias de capital (-7,7%).
3) Los principales tipos de ingresos no financieros de los
municipios turísticos son: los impuestos directos con el 31%, las
transferencias corrientes con el 23,8%, las tasas y otros ingresos con el
20,6% y las transferencias de capital con el 11%.
Lógicamente, estos datos confirman los resultados obtenidos en
el estudio de la estructura de los ingresos totales. Existen diferencias en
los principales tipos de ingresos no financieros entre las diferentes
tipologías de municipios. No obstante, los porcentajes medios de los
ingresos no financieros de los municipios turísticos sufren un mayor
grado de dispersión, síntoma de una mayor variedad de circunstancias
en el seno de los municipios turísticos desde el punto de vista de los
ingresos. Esta variedad afecta de forma desigual a las distintas figuras
de ingresos no financieros; los coeficientes de variación para los
municipios turísticos toman los siguientes valores: impuestos directos
(30,6%), transferencias corrientes (34%), tasas y otros ingresos (45,5%)
y transferencias de capital (91%). La mayor variedad de situaciones,
referente a la estructura de los ingresos no financieros, dentro del
colectivo de municipios turísticos es reflejo de las diferencias en sus
estructuras urbanas y en sus economías locales. Y añade una mayor
complejidad al estudio.
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
554
4) Los municipios turísticos tienen una mayor capacidad de
generar ingresos por habitantes. Por término medio, estos municipios
obtienen unos ingresos no financieros de 117.918 pesetas por habitante
frente a los otros municipios (83.942 pesetas) y a las ciudades andaluzas
(90.985 pesetas).
También los municipios turísticos tienen una mayor dispersión en
sus ingresos medios por habitante; su coeficiente de variación es del
36,8% (frente al caso de los otros municipios, 23,6%, y de las ciudades
andaluzas, 11,5%).
El mayor nivel de ingresos por habitante de los municipios
turísticos es fruto tanto de la naturaleza turística de estos municipios
como de la dinámica derivada del sistema financiero instaurado con la
LRHL de 1998.
5) La presión fiscal media por habitante de los municipios
turísticos es elevada (de 68.606 pesetas, frente a las 47.616 pesetas en
las ciudades andaluzas y a las 35.440 pesetas en los otros municipios);
aunque hay que recordar que parte de estos tributos son soportados por
los turistas que poseen una segunda residencia.
De nuevo, el grado de dispersión de esta variable es relativamente
elevado en los municipios turísticos; el coeficiente de variación de la
presión fiscal media por habitante es del 41,3% (frente al 26,9% de los
otros municipios y al 10,6% de las ciudades andaluzas).
La presión fiscal sirve para diferenciar a los municipios turísticos
del resto de los municipios. Las peculiaridades se manifiestan en un
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
555
valor medio más elevado (frente al resto de municipios) y en la alta
variedad de la presión fiscal entre los municipios turísticos. La mayor
presión fiscal de los municipios turísticos es reflejo de su búsqueda de
recursos adicionales para asumir sus competencias. Y estos recursos
adicionales lo han obtenido por la vía de los impuestos, directos e
indirectos, y de las tasas y otros ingresos. El propio desarrollo de la
actividad turística contribuyó a ello, aunque dentro del colectivo de
municipios turísticos el comportamiento en esta materia ha sido
desigual.
6) En el municipio turístico, la estructura de los gastos
presupuestarios se caracteriza por un mayor peso de los gastos de
personal (37,8%), siendo la importancia relativa de estos gastos
superior al del resto de los municipios (34,8% en los otros municipios y
31,6% en las ciudades andaluzas); los gastos en bienes corrientes y
servicios (24%) son sólo ligeramente superior al resto de los
municipios; y en el gasto en inversiones reales (21,2%), la importancia
relativa de esta partida de gasto es mayor en los otros municipios
(27,5%) y menor en el caso de las ciudades andaluzas (11,7%).
En la estructura de los gastos presupuestarios hay una cierta
similitud entre los municipios turísticos y el colectivo de los otros
municipios.
7) Tal como se deriva del estudio de la estructura de los gastos
presupuestarios, los principales tipos de gasto de los municipios
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
556
turísticos son los gastos de personal (37,8%), los gastos en bienes
corrientes y servicios (24%) y el gasto en inversiones reales (21,2%).
Al contrario de lo que ocurría con los porcentajes medios de los
principales tipos de ingresos, en el caso de los gastos no son los
municipios turísticos los que presentan mayores niveles de dispersión.
El coeficiente de variación del gasto medio de personal es del 21,4%
(frente al 29,3% de los otros municipios y al 6,3% de las ciudades
andaluzas); el coeficiente de variación del gasto medio en bienes y
servicios es del 23,7% (frente al 24,8% de los otros municipios y el
33,9% de las ciudades andaluzas); y el coeficiente de variación del
gasto medio en inversiones reales es del 48% (frente al 39,2% de los
otros municipios y al 76,9% de las ciudades andaluzas). Los últimos
datos recogen la última variabilidad de las inversiones reales en todas
las tipologías de municipios.
8) El gasto no financiero por habitante, en promedio, de los
municipios turísticos, al igual que ocurría con el ingreso por habitante,
es superior al del resto de los municipios, con 112.055 pesetas por
habitante (frente a las 83.319 pesetas de los otros municipios y las
86.363 pesetas de las ciudades andaluzas).
Pero la variable anterior vuelve a mostrar un mayor grado de
dispersión en los municipios turísticos. Su coeficiente de variación es
de 33,7% (frente al 23,5% de los municipios y al 10,6% de las ciudades
andaluzas).
Si se comparan los ingresos no financieros por habitante con los
gastos no financieros por habitante, la diferencia es mayor en el caso de
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
557
los municipios turísticos, con un valor positivo de 5.863 pesetas por
habitante (frente a las 623 pesetas de los otros municipios y las 4.622
pesetas de las ciudades andaluzas). Estas diferencias permiten afirmar la
existencia de una mayor holgura financiera en los municipios turísticos.
9) El ratio de la carga financiera oscila entre el 8% y el 11,3%.
En los municipios turísticos el 9% de los recursos corrientes se dedican
a la amortización de la deuda y al pago de los intereses. Estas cifras
indican que los municipios andaluces deben realizar un esfuerzo
financiero considerable, mayor en el caso de las ciudades andaluzas.
El grado de dispersión es elevado en todos los tipos de
municipios, reflejo de una amplia gama de circunstancias entre los
municipios andaluces. Los municipios turísticos tienen un coeficiente
de variación de la carga financiera media del 63,3%.
10) En cuanto a la generación de ahorro, el ahorro bruto
medio de los municipios turísticos es de 276,8 millones de pesetas
(frente a los 157,8% millones de pesetas de los otros municipios y a los
1.523 millones de pesetas de las ciudades andaluzas). Se mantiene
elevadas las desviaciones típicas.
El ahorro bruto per cápita, en promedio, de los municipios
turísticos es de 12.113 pesetas por habitante, superior al de los otros
municipios (8.719 pesetas) y al de las ciudades andaluzas (10.191
pesetas). Se dan altas desviaciones típicas, sobre todo en el caso de las
ciudades.
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
558
También son superiores en los municipios turísticos el promedio
del ahorro neto por habitante, con 6.072 pesetas.
El 88,6% de los municipios de la muestra tienen ahorro bruto
positivo (en el caso de los municipios turísticos, el 87%, y con una
media de 344 millones de pesetas) y el 72,7% de los municipios de la
muestra registran ahorro medio positivo (el 71,7% en el caso de los
municipios turísticos, con valor medio de 232,2 millones de pesetas).
Los valores de esta variable son mejores en las ciudades andaluzas (el
ahorro neto medio es hasta 10,6 veces superior a la media de los
municipios turísticos).
Lo anterior significa que hay un colectivo de municipios del
11,4% con ahorro bruto negativo (12,8% en el caso de los municipios
turísticos, con una media de -284,4 millones de pesetas).
Todos los valores medios del ahorro bruto y neto, y para todas las
tipologías de municipios, vienen acompañado de unos niveles altos de
dispersión, expresivo de nuevo de la gran variedad de comportamientos
en esta materia por parte de los municipios.
Del conjunto de municipios con ahorro bruto positivo (88,6% de
la muestra), son los municipios turísticos los que muestran un mayor
ahorro bruto per capita, con una media de 15.000 pesetas por
habitante; superior al del resto de los municipios, que tienen una media
de 10.000 pesetas por habitante. La dispersión es alta, sobre todo en los
municipios turísticos. También la media del ahorro per cápita es mayor
en los municipios turísticos, con 12.387 pesetas por habitantes.
En el caso de ahorro bruto negativo (11,4% de la muestra), el
valor medio del ahorro bruto negativo per cápita de los municipios
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
559
turísticos es más elevado, con -7.520 pesetas por habitantes (respecto a
las -3.044 pesetas por habitante de los otros municipios). Las
desviaciones típicas más elevadas también se dan en los municipios
turísticos. En términos de ahorro neto negativo per cápita, el valor
medio de esta variable en los municipios turísticos vuelve a ser más
elevado, con -9.999 pesetas por habitantes.
No obstante, recordar que el colectivo con ahorro bruto negativo
es reducido; representan sólo el 11,4% de la muestra, y con ahorro neto
negativo suponen el 27,3% de la muestra.
11) El ratio del ahorro bruto sobre los ingresos corrientes toma
un valor medio en torno al 12% en los tres tipos de municipios, si bien
los estadísticos advierten de una alta dispersión. Al calcular el ratio del
ahorro neto sobre los ingresos corrientes, la similitud continúa sobre
los municipios turísticos y las ciudades andaluzas, con un promedio del
5,3%. Este ratio desciende en el colectivo de otros municipios hasta el
4,5%. Y la desviación típica en los tres tipos de municipios se mantiene
alta.
12) En cuanto a la capacidad o necesidad de financiación, el
conjunto de municipios presenta un superávit o capacidad de
financiación de 17.016 millones de pesetas. Esta cifra se debe, en
buena medida, a las ciudades andaluzas que alcanza un superávit de
12.923 millones de pesetas. Los municipios turísticos contabilizan un
superávit de 3.367 millones de pesetas y el colectivo de otros
municipios un superávit de 725 millones de pesetas. Aunque en
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
560
términos per cápita, el superávit de los municipios turísticos es superior,
con 5.861 pesetas.
Los municipios con déficit o necesidad de financiación son el
36% de la muestra y se distribuyen de la siguiente manera: 46% de los
otros municipios, 30,7% de los municipios turísticos y 20% de las
ciudades andaluzas.
En los municipios turísticos, el déficit se manifiesta con mayor
intensidad tanto en los municipios más pequeños (iguales o menores de
5.000 habitantes) como en los de mayor población (entre 50.001 y
100.000 hab.). El déficit medio de los municipios turísticos es de -342
millones de pesetas. Los valores altos de la desviación típica describen
un panorama nada homogéneo; las cifras oscilan entre los -12,9
millones de pesetas de Lanjarón y los -1.078 millones de pesetas de El
Ejido.
El déficit medio del colectivo de otros municipios es de -93
millones de pesetas. También sufre un alto grado de dispersión,
oscilando entre los -2,4 millones de pesetas de Villanueva del Río y
Mijas y los -236,4 millones de pesetas de Baena.
El déficit por habitante de los municipios turísticos es, en
promedio, de -10.614 pesetas por habitante (frente a las -6.609 pesetas
por habitante de los otros municipios). La dispersión es elevada, algo
más en los municipios turísticos. Se observa también que en estos
municipios conforme aumenta la escala de la población el déficit por
habitante es mayor, y particularmente elevado en los municipios con
más de 50.000 habitantes. En cambio, en los otros municipios la
tendencia es la contraria.
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
561
Los municipios con superávit o capacidad de financiación
alcanzan al 63,6% de la muestra. Y por tipos de municipios, el superávit
se extiende al 53,8% de los otros municipios, al 69,3% de los
municipios turísticos y al 80% de las ciudades andaluzas.
El superávit medio de los municipios turísticos es de 276,8
millones de pesetas. Con una muy alta dispersión, oscila entre los 2,7
millones de pesetas de la Iruela y los 1.118 millones de pesetas de
Fuengirola. En los otros municipios, el superávit medio es de 114,3
millones de pesetas y en las ciudades andaluzas de 1.868 millones de
pesetas.
El superávit presupuestario por habitante, en promedio, de los
municipios turísticos es de 13.185 pesetas por habitante, superior al de
los otros municipios (6.821 pesetas por habitante) y al de las ciudades
andaluzas (7.702 pesetas por habitante). La dispersión es alta y más
acentuada en los municipios turísticos.
En los municipios turísticos al aumentar el estrato de población,
el superávit por habitante tiende a empeorar.
13) En la estructura de los ingresos no financieros existen
diferencias significativas, según el análisis de varianza, en los valores
medios de los porcentajes que representan los impuestos directos, los
impuestos indirectos, las tasas y otros ingresos, las transferencias
corrientes, la enajenación de inversiones reales y las transferencias de
capital. Con lo cual, podemos concluir que la estructura de los ingresos
presupuestarios (en porcentajes) es manifiestamente diferente en los
municipios turísticos respecto a los otros municipios.
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
562
Estas diferencias en la estructura de los ingresos se mantiene
tanto en los municipios pequeños (menores de 20.000 habitantes) como
en los grandes (mayores de 20.000 habitantes).
Los capítulos de ingresos donde las diferencias son mayores son
los siguientes: transferencias corrientes (-0,0953), transferencias de
capital (-0,0889), impuestos directos (+0,0678) y tasas y otros ingresos
(+0,0509).
Las diferencias en la estructura de ingresos entre los municipios
turísticos y las ciudades andaluzas son algo menores en función del
menor número de variables en las cuales se rechaza la hipótesis nula.
Estas son las siguientes: los impuestos directos, las tasas y otros
ingresos y las transferencias corrientes.
Las principales diferencias se detectan en los siguientes ingresos:
transferencias corrientes (0,0944), tasas y otros ingresos (+0,0687),
impuestos directos (-0,0588) y transferencias de capital (+0,0501).
Los resultados anteriores permiten afirmar que las partidas de
ingresos que en mayor grado distinguen a los municipios turísticos,
frente a los otros municipios y a las ciudades andaluzas, son las
transferencias corrientes, las transferencias de capital, los impuestos
directos y las tasas y otros ingresos.
En el caso de los municipios turísticos existe una débil
correlación entre los distintos tipos de ingresos no financieros (en
porcentajes) y el tamaño de la población. Sólo aparece una moderada
correlación positiva (con un coeficiente de correlación del 0,48) entre
los impuestos directos y la población.
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
563
La única correlación, y muy sólida, se da en el caso de las
ciudades andaluzas entre las transferencias corrientes y la población
(con un coeficiente del 0,896). Este resultado es reflejo del sistema de
participación en los ingresos del estado (PIE) vigente en el momento de
la investigación, el cual prima a los municipios con mayor número de
habitantes.
14) En la comparación de la estructura de los gastos no
financieros, entre los municipios turísticos y los otros municipios, la
diferenciación del municipio turístico es muy débil. Sólo se presentan
como variables significativas los gastos en bienes y servicios y los
gastos en inversiones reales.
En porcentajes medios, las diferencias más destacadas son: gastos
en inversiones reales (-0,0663), gastos de personal (+0,0311) y gastos
en bienes y servicios (+0,0283).
Los resultados anteriores parecen indicar la existencia de unas
pautas de conductas homogéneas en cuanto a la distribución de las
partidas de gasto que hacen difícil captar las singularidades de los
municipios turísticos.
Entre los municipios turísticos y las ciudades andaluzas, las
variables relevantes son: gasto de personal, transferencias corrientes,
inversiones reales y transferencias de capital. Por el número de
variables implicadas, podemos afirmar que la estructura de gastos de los
municipios turísticos es diferente a las de las ciudades andaluzas.
Según los porcentajes medios de gastos, las mayores diferencias
se dan en las transferencias corrientes (0,119), las inversiones reales
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
564
(+1,1018), los gastos de personal (+0,0574) y las transferencias de
capital (-0,0374).
Tanto en los municipios turísticos como en los otros municipios y
en las ciudades andaluzas se detecta una débil relación entre la
estructura de gasto y el tamaño de la población.
15) El total de gastos no financiero por habitante es también
superior en los municipios turísticos, con un valor medio de 112.055
pesetas por habitante; superior en un 23% a los gastos medios de las
ciudades andaluzas y en un 26% a los gastos de los otros municipios.
El análisis de varianza apoya la existencia de diferencias
significativas entre los municipios turísticos y los otros municipios en
los valores medios del gasto no financiero por habitante. Tales
diferencias se mantienen en el caso de los municipios turísticos y las
ciudades andaluzas.
Los resultados confirman una débil relación entre la variable
tratada y el tamaño del municipio.
16) El total de ingresos no financieros por habitante, en
promedio, es claramente superior en los municipios turísticos, con
117.917 pesetas por habitante. Supera en un 23% a los ingresos medios
de las ciudades andaluzas y en un 29% a los ingresos de los otros
municipios.
El análisis de la varianza permite afirmar que se dan diferencias
significativas entre los valores medios de los ingresos totales por
habitante entre los municipios turísticos y los otros municipios. No
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
565
ocurre lo mismo cuando la comparación se realiza entre municipios
turísticos y ciudades andaluzas.
Se produce una débil correlación entre la variable ingresos no
financieros per cápita y población.
17) En los valores medios del ahorro per cápita, bruto y neto,
no se producen diferencias notorias entre los municipios turísticos y los
otros municipios según se desprende de los resultados del análisis de
varianza.
Tampoco se detectan diferencias significativas en la variable
ahorro cuando el análisis se aplica a los municipios turísticos y a las
ciudades andaluzas.
No se aprecia ninguna relación clara entre el ahorro per cápita y
la población en ninguna de las tipologías de municipios.
18) La variable capacidad financiera, cuando se refiere al
conjunto de la muestra, no puede ser considerado como un elemento de
diferenciación de los municipios turísticos ni frente a los otros
municipios ni frente a las ciudades andaluzas. No es una variable
significativa.
El grado de dispersión de los valores medios de esta variable es
excesivamente elevado, con coeficientes de variación del 2,958 en el
caso de los municipios turísticos y del 15,523 en el de los otros
municipios. Esto es lógico puesto que en la muestra hay municipios con
superávit y otros con déficit, y además con niveles bien diferentes entre
los que tienen superávit y entre los que tienen déficit.
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
566
En el colectivo de municipios que presentan capacidad financiera
o superávit presupuestario (63,6% de los municipios de la muestra),
el análisis de varianza confirma que la capacidad de financiación no
sirve para diferenciar el comportamiento de los municipios turísticos ni
frente a las ciudades andaluzas ni frente a los otros municipios.
Los coeficientes de variación son elevados en las tres tipologías
de municipios, en especial en los municipios turísticos (1,172).
Entre los municipios con necesidad de financiación o déficit
presupuestario (36,4% de la muestra), los valores medios del déficit en
los municipios turísticos no son significativamente diferentes.
El coeficiente de variación de esta variable es elevado, hasta del
1,165 en el caso de los otros municipios.
19) La autonomía fiscal es un ratio que permite diferenciar el
comportamiento de los municipios turísticos frente a los otros
municipios, con un nivel de intensidad del 30,6%; si bien, no ocurre lo
mismo cuando la comparación se realiza entre municipios turísticos y
ciudades andaluzas.
El grado de dispersión de este ratio es reducido; el mayor
coeficiente de variación corresponde a los municipios turísticos, aunque
apenas alcanza el valor de 0,1883.
20) La presión fiscal es un ratio que sirve para diferenciar a los
municipios turísticos de los otros municipios, con una intensidad del
48,3%.
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
567
También se dan diferencias significativas en los valores medios
del ratio entre los municipios turísticos y las ciudades andaluzas
(30,5%).
Los coeficientes de variación son bajos, aunque algo mayor en lo
municipios turísticos (0,4139).
21) El ratio de la carga financiera no es una variable
significativa a efectos de diferenciación de los municipios turísticos, ni
frente a los otros municipios ni frente a las ciudades andaluzas.
No obstante, cuando el análisis se desarrolla según el tamaño del
municipio, la carga financiera en municipios con más de 20.000
habitantes sí es una variable significativa y distingue el comportamiento
de los municipios turísticos frente a los otros municipios, además con
una fuerte intensidad (-556%).
La dispersión es alta, siendo el coeficiente de variación en los
municipios turísticos del 0,6381 y aún algo mayor en los otros
municipios.
22) Para el ratio ahorro bruto sobre los ingresos corrientes, el
análisis de varianza no descubre diferencias significativas en los valores
medios de este ratio, tanto en la comparación entre municipios turísticos
y otros municipios como entre municipios turísticos y ciudades
andaluzas.
Idéntico resultado se obtiene si se emplea el ratio ahorro neto
sobre los ingresos corrientes.
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
568
23) Las variables de ingresos (ingresos no financiero por
habitante) que contribuyen, de forma significativa, a diferenciar los
municipios turísticos de los otros municipios son los siguientes:
- Enajenación de inversiones reales (76,2%)
- Impuestos indirectos (71,2%)
- Tasas y otros ingresos (47,3%)
- Impuestos directos (43,7%)
El porcentaje entre paréntesis es indicativo de la intensidad de la
diferencia entre los valores medios de la variable en cuestión.
Cuando la comparación se realiza con variables de ingresos a un
mayor nivel de detalle, las variables significativas a efectos de explicar
las diferencias son los siguientes:
- Intereses de demora (88,73%)
- Enajenación de terrenos (85,25%)
- Impuesto sobre el incremento del valor de los terrenos de
naturaleza urbana (84,75%)
- Precios públicos: ocupación vía pública (80,47%)
- Tasas: servicios generales (70,56%)
- Tasas: basuras (69,39%)
- Impuesto sobre construcciones, instalaciones y obras (69,35%)
- Precios públicos: benefician actividades económicas (67,48%)
- Precios públicos: utilización dominio público (67,48%)
- Impuestos sobre el capital (61,65%)
- Impuestos sobre bienes de naturaleza urbana (63,15%)
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
569
24) Las variables significativas, entre los ingresos no financieros,
que explican las diferencias entre los municipios turísticos y las
ciudades andaluzas son las siguientes:
- Impuestos indirectos (77,1%)
- Tasas y otros ingresos (49,3%)
- Transferencias corrientes (-18,5%)
Los grados de dispersión de las variables de ingresos catalogados
significativos, medido por el coeficiente de variación incorporado entre
paréntesis, son los siguientes en el caso de los municipios turísticos:
impuestos indirectos (0,821), enajenación de inversiones reales (1,634),
tasas y otros ingresos (0,614), impuestos directos (0,48) y transferencias
corrientes (0,187). Estos niveles de dispersión son superiores a los de
las ciudades andaluzas y otros municipios en el caso de los impuestos
indirectos, los impuestos directos y las tasas y otros ingresos.
Cuando el análisis amplia el nivel de detalle sobre las variables
de ingresos, las diferencias significativas entre los municipios turísticos
y las ciudades andaluzas son las siguientes:
- Impuesto sobre bienes inmuebles de naturaleza rústica (381%)
- Tasas sobre actividades económicas (99%)
- Impuesto sobre construcciones, instalaciones y obras (78,4%)
- Tasas sobre propiedad inmobiliaria (63,04%)
En las relaciones entre las variables de ingresos y el número de
habitantes de los municipios, las mayores correlaciones se proceden en
el impuesto sobre vehículos de tracción mecánica (en el caso de las
ciudades), en el impuesto sobre actividades económicas (en el caso de
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
570
los otros municipios), en las tasas sobre la basura (en el caso de los
municipios turísticos) y en otras transferencias (en el caso de los otros
municipios). Todos con coeficientes de correlación superiores a 0,7.
25) El análisis de la varianza entre los municipios turísticos y
los otros municipios señala como variables de gastos (gastos no
financieros por habitante) en las cuales hay diferencias notables, las
siguientes:
- Gastos financieros (44,7%)
- Gastos en bienes y servicios (36,7%)
- Gastos de personal (33%)
Los valores entre paréntesis miden la intensidad de la diferencia
entre los valores medios de la variables estudiadas.
En la comparación entre municipios turísticos y ciudades
andaluzas destacan:
- Transferencias de capital (-150%)
- Transferencias corrientes (-133%)
- Inversiones reales (58,8%)
- Gastos de personal (33,1%)
Para un nivel detalle mayor en las variables de gasto, las
variables sobre las que se reflejan mayores diferencias son:
- Gastos en arrendamiento (60,59%)
- Reparaciones, mantenimiento y conservación (57,63%)
- Cuotas, prestaciones y gastos sociales (47,91%)
Los mayores niveles de dispersión, medidos por el coeficiente de
variación, en el caso de las variables de gasto significativas de los
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
571
municipios turísticos son: transferencias de capital (1,578),
transferencias corrientes (0,756), inversiones reales (0,661), gastos
financieros (0,998), gastos en bienes y servicios (0,455) y gastos de
personal (0,334). Los niveles de dispersión son más elevados en los
municipios turísticos respecto a ciudades andaluzas y otros municipios,
en los gastos de personal, gastos en bienes y servicios y gastos
financieros.
26) En las diferencias entre los municipios turísticos y los otros
municipios merece la pena destacar a aquellas variables que además de
ser significativas (según el análisis de varianza) tienen un valor medio
elevado en los municipios turísticos. Entre los ingresos destacan: la
enajenación de terrenos (cuyo valor medio en los municipios turísticos
es de 16.150 pesetas por habitante frente a las 11.039 de los otros
municipios); entre los impuestos directos, el impuesto sobre el
incremento del valor de los terrenos de naturaleza urbana (con 6.992
pesetas por habitante en los municipios turísticos y 4.845 en los otros
municipios), y el impuesto sobre bienes inmuebles de naturaleza urbana
(con 28.241 de valor medio en los municipios turísticos frente a 18.837
en los otros municipios); entre las tasas, las tasas sobre servicios
generales y, en particular, las tasas por recogida de basuras (con 8.331
pesetas por habitante en los municipios turísticos y 5.488 pesetas por
habitante en los otros municipios); y entre los impuestos indirectos, el
impuesto sobre construcciones y obras (con un valor medio de 10.042
pesetas por habitante en los municipios turísticos frente a las 8.626 de
los otros municipios).
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
572
En cuanto a los gastos, la intensidad con la que se diferencian los
municipios turísticos y los otros municipios es menor, tanto por el
número de partidas que son significativas a efectos del análisis de
varianza como por la menor intensidad de la diferencia. Son dignos de
mención los gastos en reparaciones, mantenimiento y conservación (con
un valor medio en los municipios turísticos de 5.134 pesetas por
habitante y de 4.091 en los otros municipios) y las cuotas, prestaciones
y gastos sociales (con un valor de 13.450 pesetas por habitante de los
municipios turísticos frente a 11.634 de los otros municipios). Los
gastos de personal laboral y gastos de personal funcionario, aun cuando
sus valores medios son elevados, las diferencias son menos intensas.
27) Al centrar la atención en los municipios turísticos y los
otros municipios con poblaciones inferior a 20.000 habitantes, las
variables significativas, a efectos de diferencia, y con elevados valores
medios, son los siguientes: en el capítulo de enajenación de inversiones
reales, la enajenación de terrenos, cuyo valor medio en los municipios
turísticos con menos de 20.000 habitantes es de 14.831 pesetas por
habitante (frente a los 2.923 de los otros municipios); en las tasas, las
tasas por recogida de basuras, con un valor de 4.584 pesetas por
habitantes (2.352 pesetas por habitante en los otros municipios); entre
los impuestos directos, el impuesto sobre el incremento del valor de los
terrenos de naturaleza urbana, con un valor medio de 5.176 pesetas
(frente a las 1.077 de los otros municipios) y el impuesto sobre bienes
inmuebles de naturaleza urbana, con 21.649 pesetas por habitante
(frente a las 9.113 de los otros municipios); y entre los impuestos
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
573
indirectos, merece mencionar el impuesto sobre construcciones,
instalaciones y obras, con 9.203 pesetas (2.615 pesetas por habitante en
los otros municipios). Entre los gastos aparecen los gastos en
reparaciones, mantenimiento y conservación, con un valor medio en los
municipios turísticos con menos de 20.000 habitantes de 7.102 pesetas
por habitante (frente a las 2.175 de los otros municipios), los gastos de
personal laboral, con un valor de 20.317 pesetas (8.582 pesetas por
habitante en los otros municipios) y cuotas, prestaciones y gastos
sociales, con 11.871 pesetas (frente a las 6.821 de los otros municipios).
28) De la comparación entre municipios turísticos y otros
municipios en los casos de las poblaciones superiores a 20.000
habitantes, las variables significativas (a efecto de diferencias), y con
un elevado valor medio, son los siguientes: el impuesto sobre el
incremento del valor de los terrenos de naturaleza urbana, con un valor
medio de 8.023 pesetas por habitante en los municipios turísticos
(frente a las 1.048 de los otros municipios), las tasas por recogida de
basuras, con un valor de 11.452 pesetas (2.823 en los otros municipios)
y el impuesto sobre construcciones, instalaciones y obras, con 10.554
pesetas por habitante (4.001 en los otros municipios). En las partidas de
gastos, hay que mencionar que no se registran diferencias significativas
entre los municipios turísticos y los otros municipios, con más de
20.000 habitantes.
29) Existen diferencias notables entre los municipios turísticos
y el colectivo de otros municipios, tanto por el número de variables
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
574
significativas que resultan del análisis de varianza como por la
intensidad de las diferencias. Las diferencias son más notorias en las
partidas de ingresos. Si se tiene en cuenta el tamaño de los municipios,
según sean superiores o inferiores a 20.000 habitantes, las diferencias
más sustanciales se dan entre los municipios turísticos y los otros
municipios con menos de 20.000 habitantes.
30) Las diferencias entre los municipios turísticos y las
ciudades andaluzas según las variables más significativas, derivadas
del análisis de varianza, y sus valores medios, se dan en las siguientes
partidas: impuestos sobre bienes inmuebles de naturaleza rústica, con
un valor medio en los municipios turísticos de 1.304 pesetas por
habitante (frente a las 6.273 de las ciudades andaluzas), el impuesto
sobre construcciones, instalaciones y obras, con un valor de 10.042
pesetas (2.169 pesetas por habitantes en las ciudades) y las tasas sobre
la propiedad inmobiliaria, con un valor medio de 5.355 pesetas por
habitante (1.979 en el caso de las ciudades andaluzas).
31) Las diferencias entre los municipios turísticos y las
ciudades andaluzas se producen sólo por el lado de los ingresos (en las
variables indicadas anteriormente); en los gastos no se detecta ninguna
variable significativa a este nivel de desagregación. Respecto a las
diferencias existentes entre los municipios turísticos y otros municipios
turísticos, se puede concluir que las diferencias entre los municipios
turísticos y las ciudades andaluzas son menos sustanciales.
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
575
32) En la clasificación de los municipios turísticos según las
variables presupuestarias se distinguen 3 conglomerados o grupos. El
conglomerado 1, formado por 23 municipios turísticos, incluyen
municipios que tienen un tamaño “pequeño” desde el punto de vista de
los valores medios de las variables presupuestarias (su tamaño se
aproxima al 30% del tamaño del conglomerado 2 según los valores
medios de las variables de ingresos). En su composición interna este
conglomerado destaca por un mayor peso relativo de los gastos
personales, los impuestos directos y los ingresos por transferencias
corrientes. Su grado de homogeneidad, en función de los niveles de
dispersión de los valores medios de las variables presupuestarias, es
relativamente menor que la de los conglomerados 2 y 3; posiblemente
se deba también a que es el conglomerado con un mayor número de
municipios. En el conglomerado 1 aparecen clasificados los siguientes
municipios: Conil de la Frontera (93), Salobreña (123), Torrox (165),
Manilva (355), Guadix (377), Adra (394), Vera (401), Monachil (416),
Barbate (428), Aracena (477), Punta Umbria (509), Pulpí (564), Cartaya
(578), Casares (602), Chipiona (673), Lanjarón (686), Frigiliana (712),
Ojén (714), La Iruela (773), Ronda (797), Rincón de la Victoria (917),
Lepe (944) y Antequera (993). Los valores entre paréntesis son
indicativos de la distancia respecto al centro del conglomerado.
El conglomerado 2, integrado por 7 municipios, tiene un tamaño
“mediano”; en realidad puede catalogarse de medio-alto (su tamaño
equivale al 70% del tamaño del conglomerado 3). En su estructura
interna se observa un mayor peso relativo de los gastos de personal, los
impuestos directos y los gastos en bienes corrientes. Su grado de
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
576
homogeneidad es mayor que el del conglomerado 1 pero menor que el
del 3. En el conglomerado 2 se incluyen los siguientes municipios:
Puerto Real (716), Rota (737), Roquetas de Mar (741), Sanlúcar de
Barrameda (760), Motril (768), Estepona (1.118) y Almonte (1.563).
En el conglomerado 3 hay 9 municipios y su tamaño es “alto”. En
su composición destacan los impuestos directos, el gasto de personal y
los gastos en bienes corrientes; en términos relativos, tiene una mayor
homogeneidad. Los municipios que se agrupan en el conglomerado 3
son los siguientes: Fuengirola (721), Chiclana de la Frontera (779), San
Fernando (865), Vélez-Málaga (980), Mijas (1.005), Benalmádena
(1.045), Torremolinos (1.061), El Ejido (1.193) y El Puerto de Santa
María (2.424).
33) En la clasificación de los municipios turísticos según las
variables turísticas se establecieron 4 conglomerados. El tamaño de
los grupos va creciendo desde el conglomerado 1 hasta el conglomerado
4. Según los valores medios de las variables de alojamientos en
viviendas y hoteles, el conglomerado 4 es del orden de 1,86 veces el
tamaño del conglomerado 3; el conglomerado 3 es 2 veces el tamaño
del conglomerado 2; y el conglomerado 2 llega a superar en 4,6 veces el
tamaño del conglomerado 1.
El conglomerado 1 está formado por 17 municipios turísticos y su
tamaño es “pequeño” según los valores medios de las variables
turísticas. En su composición destaca, respecto al conglomerado 2, una
menor presencia de hoteles de 5, 4 y 3 estrellas y de apartamentos
turísticos, aunque el peso relativo es mayor en hoteles de 2 y 1 estrellas
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
577
y en restaurantes. Su nivel de homogeneidad es inferior al del
conglomerado 2. Los municipios que se incluyen en esta tipología son
los siguientes: Casares (384), El Ejido (393), Guadix (434), Monachil
(463), Lanjarón (639), Frigiliana (680), Puerto Real (710), San
Fernando (750), Adra (859), Aracena (892), La Iruela (1.014), Ronda
(1.042), Ojén (1.087), Vera (1.415), Pulpí (1.477), Cartaya (1.695) y
Antequera (1.811). Los valores entre paréntesis representan la distancia
al centro del conglomerado.
El conglomerado 2 está compuesto por 10 municipios y su
tamaño es “mediano”. En su estructura interna la mayor singularidad se
da en el peso de los hoteles de 3 estrellas, así como en los hoteles de 2 y
1 estrellas y los apartamentos turísticos; también son notorias sus
dotaciones de plazas en campamentos turísticos y en restaurantes y
cafeterías. Las diferencias en las estructuras internas entre los
conglomerado 2 y 3 son notorias. La homogeneidad del conglomerado
2 mejora respecto al conglomerado 1 y se mantiene similar a la del
conglomerado 3. Los municipios que se clasifican en el grupo 2 son los
siguientes: Salobreña (1.492), Sanlúcar de Barrameda (1.535), Torrox
(1.549), Rota (1.628), Manilva (1.648), Lepe (2.100), Barbate (2.144),
Roquetas de Mar (2.352), Conil de la Frontera (3.793) y Almonte
(5.874).
En el conglomerado 3 se fusionan 11 municipios y tiene un
tamaño “alto”. En su composición interna cabe mencionar la fuerte
presencia relativa de viviendas secundarias y de hoteles de 5 y 4
estrellas. Su homogeneidad se mantiene en niveles semejantes a la del
conglomerado 2. Los municipios que se agrupan en este conglomerado
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
578
son los siguientes: Punta Umbría (366), Mijas (773), El Puerto de Santa
María (799), Chipiona (1.214), Motril (1.367), Vélez-Málaga (1.495),
Estepona (1.638), Torremolinos (2.342), Rincón de la Victoria (2.376),
Chiclana de la Frontera (4.714) y Fuengirola (4.802).
El conglomerado 4 sólo incluye al municipio de Benalmádena,
con un tamaño que puede catalogarse “muy alto” desde el punto de
vista de las variables turísticas.
34) Si comparamos la clasificación presupuestaria y la
turística las similitudes son muchas si centramos la atención en los
municipios catalogados como de tamaño “bajo”; hay 23 municipios en
la clasificación presupuestaria y 17 en la clasificación turística, siendo
el número de municipios que coinciden de 14. En el siguiente
segmento, de tamaño “mediano”, se registran 7 municipios turísticos en
la clasificación presupuestaria y 10 municipios en la clasificación
turística, coincidiendo en ambas 4 municipios. En el tamaño “alto” se
contabilizan 9 municipios en la clasificación presupuestaria y 11 en la
clasificación turística; los casos comunes se dan en 6 municipios. En
total son 24 municipios (sobre una muestra de 39) en los cuales la
clasificación presupuestaria asigna a estos municipios en el mismo
segmento que la clasificación turística.
Estos datos conducen a una doble consideración. Primera, que la
clasificación basada en las variables presupuestarias no predetermina a
la clasificación turística. La clasificación con variables presupuestarias
no sirve, simultáneamente, para clasificar al cien por ciento a los
municipios turísticos según su nivel de actividad turística. Y segunda, la
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
579
fuerte relación entre las clasificaciones presupuestaria y turística; en un
alto porcentaje de municipios confluyen ambas clasificaciones al situar
a los municipios turísticos según sus diferentes tamaños; son 24 casos
de una muestra de 39 municipios.
35) Las relaciones entre las clasificaciones presupuestaria y
turística, a parte de las pruebas anteriores, se confirman a partir del
estudio de las matrices de distancia de una y otra clasificación. De los
741 relaciones bilaterales entre municipios, en términos de distancia, en
507 casos las distancias calculadas según las variables presupuestarias
se aproximan en buena medida, por encima de la media, a las distancias
calculadas con las variables turísticas. Representan un 68,4% del total
de las relaciones bilaterales, en términos de distancia, entre los
municipios turísticos.
Estos resultados son coherentes tanto con el punto de partida de
esta investigación, que asigna una importancia crucial a las estructuras
presupuestarias de los municipios turísticos, como con la selección del
colectivo de municipios turísticos. Presumiblemente, una mala
selección de la muestra, en el sentido de la naturaleza turística de los
municipios, hubiese conducido a un alto nivel de divergencia entre las
clasificaciones presupuestaria y turística.
36) La imposición sobre la propiedad inmobiliaria es muy
importante como fuente de financiación de los municipios en la casi
totalidad de los países de la OCDE. En el caso de España, está
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
580
representada por el Impuesto sobre Bienes Inmuebles (IBI) y es,
asimismo, fundamental para los municipios.
37) En España, los ayuntamientos se encuentran ante un dilema,
por una parte, sustituyen tasas por IBI y, por otra, manejan la política
de tarifas para compensar las subidas de los valores catastrales,
evitando que se produzca un fuerte incremento de la presión fiscal.
38) En este sentido, se puede afirmar que no existe relación entre
el tipo impositivo del IBI elegido por los ayuntamientos y el hecho
turístico. Los municipios modifican el tipo de gravamen, dentro de los
límites legales, para procurar que el incremento de la recaudación se
realice de la forma más uniforme posible a lo largo del tiempo.
39) Sin embargo, sí existe una fuerte relación entre el tamaño del
municipio y el valor catastral, ya que los municipios pequeños (hasta
500 unidades urbanas) representan el 39 por ciento del total y, sin
embargo, sólo alcanzan el 0,9 por ciento del valor catastral global;
mientras que los grandes municipios (más de 36.000 unidades urbanas),
que representan tan sólo el 1,4 por ciento del total, obtienen el 54,2 por
ciento del valor catastral global. Este hecho es general, por lo que
ocurre –asimismo– cuando se considera el caso de Andalucía.
40) Las variables del Catastro que mejor han demostrado
representar la riqueza urbana en relación con el turismo son las
“unidades urbanas por habitante” y el “valor catastral por habitante”. Es
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
581
necesario homogeneizar las variables ‘unidades urbanas’ y ‘valor
catastral’ poniéndolas en relación con el número de habitantes (de
derecho) de los municipios: en primer lugar, para evitar el sesgo que
existe a favor del tamaño y, en segundo lugar, para resaltar la
importancia del factor turístico, ya que en el nivel de esas variables
contribuyen tanto los residentes como los no residentes.
41) La variable denominada “unidades urbanas por habitante”
muestra una fuerte influencia del factor turístico. Esta influencia es más
importante en los municipios turísticos de menor tamaño poblacional y
de la costa. Enix aparece como un municipio atípico por tener un
enorme valor en esta variable. Prescindiendo de él y considerando la
existencia de cuatro grupos, en los dos primeros, según la importancia
del valor de la variable, aparecen algunos municipios de la muestra de
turísticos y preferentemente de la costa (con la excepción de Bubión y
Monachil). En el tercer grupo (mucho más numeroso con 26
municipios) vuelven a estar presente municipios turísticos (con la
excepción de Alcaucín y Lecrín), y en él aparecen –por otra parte– la
mayoría de los grandes municipios de la costa. En el último grupo se
encuentran la casi totalidad de los municipios no turísticos y las grandes
ciudades, junto con algunos municipios turísticos predominantemente
del interior.
42) La variable “valor catastral por habitante” presenta,
también, en los dos primeros grupos (en los que la variable adquiere un
mayor valor) un conjunto reducido de municipios turísticos y
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
582
preferentemente de la costa. Se trata de una variable que muestra una
estrecha relación positiva entre el valor catastral por habitante y el
hecho de ser municipio turístico. Lo cual es lógico si tenemos en cuenta
que en este tipo de municipios el valor de la propiedad es más elevado
que en el resto y que la existencia de segundas residencias eleva –
asimismo– el valor de la variable, que sólo considera a la población
residente, y el número de negocios es mayor, en especial los hoteles y
restaurantes.
43) Por lo que respecta a la relación que pueda existir entre el IBI
y el turismo hemos elegido como variables para analizar a la “deuda
tributaria”, tanto por ‘habitante’ como por ‘recibo’. En el primer caso,
hemos utilizado el mismo procedimiento de homogeneización que en
las variables relacionadas con la riqueza urbana, al dividir por el
número de habitantes de derecho. En el segundo caso, al dividir por el
número de recibos (es decir, por las unidades urbanas con obligación de
contribuir) obtenemos un indicador de la capacidad de recaudación de
los municipios.
44) La “deuda tributaria por habitante” presenta una relación
directa y positiva con el hecho turístico. Los dos primeros grupos de
nuestro análisis están constituidos por municipios pertenecientes a la
muestra de turísticos. También, como en los casos anteriores, en ellos
predominan los municipios de la costa, con escasas excepciones.
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
583
Incluso, el tercer grupo está constituido totalmente por municipios
turísticos, con la inclusión de las grandes ciudades. Los ingresos del IBI
por habitante son mayores en los municipios turísticos que en los que
no lo son, pero dentro de los turísticos esta variable se presenta con una
mayor intensidad en los municipios de la costa o en los que tienen una
gran proporción de segundas residencias.
45) La “deuda tributaria por recibo” es de todas las variables
consideradas, la que menos discrimina a los municipios en función del
carácter turístico, ya que en ella influye –también– el tamaño
poblacional de los mismos. Sin embargo, los dos primeros grupos están
formados por un pequeño número de municipios turísticos y algunas
grandes ciudades (Cádiz, en el primero; y Málaga y Algeciras, en el
segundo): este hecho no había sucedido en el análisis de las anteriores
variables. Los grupos tres y cuatro presentan –por su parte– una
composición que no relaciona claramente el carácter turístico o no de
los municipios que incluyen.
46) El método de las componentes principales viene a reforzar
las conclusiones obtenidas por el método de clasificación basado en la
formación de conglomerados (clusters). Al considerar conjuntamente
variables representativas de la riqueza urbana y de la capacidad
recaudatoria del IBI, los municipios turísticos –en especial, los grandes
municipios de la costa– aparecen claramente como los primeros del
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
584
“ranking”. Esa relación entre el hecho turístico y la intensidad con que
se presenta la variable se diluye –cada vez más– conforme nos
acercamos al último grupo, donde las diferencias entre los municipios
no turísticos y algunos turísticos del interior no son evidentes.
47) El desarrollo turístico provoca impactos en el medio
ambiente que se manifiestan con distinta intensidad dependiendo de
múltiples factores. No obstante, debe reconocerse que los impactos
medioambientales del turismo no se pueden aislar fácilmente en la
medida en que suponen el refuerzo de los efectos causados por las
propias aglomeraciones urbanas. Al margen de otros impactos
difícilmente cuantificables los aspectos que, en principio, habrían de
valorarse cubrirían las siguientes áreas: residuos sólidos urbanos, agua,
suelo, y tráfico.
48) La responsabilidad que le atribuye la ley a los ayuntamientos
respecto a la recogida, transporte y tratamiento de los residuos sólidos
urbanos, confiere a esta variable una especial relevancia para definir el
impacto que sobre las hacienda locales provoca el turismo. No obstante,
la relación entre la producción de residuos sólidos y la llegada de
turistas a un determinado lugar depende de múltiples factores que
dificulta cualquier generalización al respecto.
49) Aunque según los datos contenidos en el Plan de Medio
Ambiente de Andalucía (1997-2002), más del 80 por ciento del
consumo real de agua se destina a uso agrícola, el agua es uno de los
recursos que con mayor intensidad demanda la actividad turística. Los
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
585
impactos del turismo sobre el agua no se limitan a su consumo sino
también a los problemas causados por el vertido de aguas residuales.
En este sentido, los municipios del litoral deben asumir su
responsabilidad en la dotación de equipamientos y en la limpieza para
garantizar unos umbrales mínimos de calidad respecto a las condiciones
higiénico-sanitarias de las playas. Lo cual no es óbice, por supuesto,
para que en esta tarea reciban el apoyo de otras administraciones
públicas o para que éstas tomen las medidas que les corresponden en
este ámbito (como la construcción de depuradoras, por ejemplo).
50) El conflicto por la ocupación del suelo entre distintas
actividades productivas tiene evidentes implicaciones
medioambientales y, a la vez, fiscales. La ocupación para uso turístico
del suelo se aprecia con más intensidad en la franja de terreno más
próxima al litoral. Los hoteles y los bloques de apartamentos que han
surgido para satisfacer una demanda turística que busca la proximidad a
la playa, han causado impactos medioambientales que se han
demostrado irreversibles, a pesar de los esfuerzos legislativos que
tardíamente se han puesto en marcha. Probablemente, los conflictos por
la ocupación de suelo que se han mencionado sean simplemente la
manifestación de un conflicto más elemental. Por un lado, nos
encontramos que las dificultades financieras de los ayuntamientos le
hacen especialmente vulnerables a las presiones urbanísticas
relacionadas con el turismo; por otro, existe el evidente interés general
de preservar el medio ambiente y los entornos naturales.
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
586
51) La contaminación atmosférica y acústica relacionada con el
turismo puede alcanzar niveles muy elevados, sobre todo, en
determinadas épocas del año y en ciertos municipios. Buena parte de
este tipo de contaminación está relacionada con los modos de transporte
utilizados por el turista. No obstante, aun admitiendo que a nivel global
los impactos medioambientales del tráfico aéreo son muy importantes,
desde el punto de vista local son más sensibles los atribuibles al tráfico
rodado. Encontramos aquí cierto desequilibrio entre los costes que
soportan los municipios congestionados por el tráfico atribuible a los
turistas y los ingresos fiscales que solo proceden de los automóviles de
los residentes. En este sentido, quizás estos municipios deberían recibir
un apoyo adicional para amortiguar los efectos de la concentración de
automóviles en determinadas épocas del año.
52) La sensibilidad hacia el medio ambiente de las autoridades
municipales está influida por elementos subjetivos que resultan
difícilmente cuantificables. El hecho de que sea elevado el gasto
medioambiental no implica necesariamente que la calidad
medioambiental sea mayor en un determinado municipio, y viceversa.
Esto justifica la utilidad de elaborar indicadores objetivos a nivel
municipal para, a partir de ahí, intentar valorar en qué medida el
carácter turístico de un municipio afecta a sus condiciones
medioambientales. La responsabilidad de los ayuntamientos respecto a
los residuos sólidos urbanos es una razón suficiente para otorgar un
papel destacado a esta variable en la valoración de los problemas
medioambientales de los municipios turísticos andaluces.
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
587
53) Cabría suponer que los municipios turísticos tienen, en
relación con los no turísticos, una cifra mayor de residuos per capita.
Los visitantes generarían residuos y, sin embargo, no pagan las
correspondientes tasas. En consecuencia, los ayuntamientos asumirían
un gasto adicional sin la correspondiente contraprestación económica.
Es decir, aquí podríamos encontrar una de las razones que justificarían
un tratamiento diferenciado de los municipios turísticos respecto a otros
municipios No obstante, los datos cuestionan cualquier afirmación
genérica al respecto. En particular, merece destacarse que la producción
de residuos por habitante no guarda relación con el carácter turístico del
municipio. Esta conclusión es relevante. Ahora bien, el hecho de que no
se detecte correlación lineal entre esas variables no significa que el
turismo no afecte a la producción de residuos sólidos. El sentido común
apunta a que, necesariamente, permaneciendo todo lo demás constante,
la producción de residuos en un municipio crecerá cuando aumente el
número de sus visitantes. Lo que nos confirman los datos es que existen
municipios no turísticos que generan residuos sólidos hasta el punto de
hacer inapreciable la conexión entre el turismo y los residuos, tal como
se ha definido. En consecuencia, la producción de residuos depende no
solo del turismo sino de otros factores que se manifiestan con
intensidad en muchos municipios no turísticos.
54) Tampoco los datos permiten afirmar que los municipios
turísticos estén más erosionados, consuman más energía, o estén más
densamente poblados que los no turísticos. En este sentido, el
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
588
comportamiento de los municipios pertenecientes a las áreas
metropolitanas de las grandes ciudades afecta a las conclusiones que
pudieran extraerse en este punto. Los problemas medioambientales que
se derivan de una mayor densidad de población no son exclusivos de
los municipios turísticos. Es más ni siquiera se presentan en todos los
municipios turísticos ya que algunos de ellos registran densidades de
población muy inferiores a la media andaluza: los pertenecientes a la
Alpujarra pueden ser un buen ejemplo.
55) Se ha encontrado cierta evidencia de que los municipios
turísticos tienen más vehículos por habitante que los no turísticos.
Además, si hubiéramos podido recoger la cifra de vehículos que
efectivamente circulan por un municipio, posiblemente, habría
detectado una evidencia más clara de que son los municipios turísticos
los más propensos a padecer los problemas asociados con la congestión
del tráfico.
56) Asimismo, se ha constatado que los municipios turísticos
están más urbanizados que los no turísticos. No obstante, también
existen otros municipios, cercanos a las grandes ciudades, en los que los
procesos de urbanización han crecido considerablemente debido,
precisamente, a la influencia que ejercen las grandes áreas
metropolitanas.
57) Por otro lado, el mayor crecimiento vegetativo de los
municipios turísticos es, en cierta medida, una confirmación de una
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
589
tendencia expansiva y, en consecuencia, una manifestación de los
problemas medioambientales que se asocian con la presión
demográfica, a los que habría que añadir los que, ya de por sí, se
derivan de la llegada de turistas y visitantes.
58) Tal como era previsible se comprueba que los municipios
turísticos tienden a poseer una densidad mayor de plazas en
alojamientos turísticos y en establecimientos de hostelería. En este
sentido, los impactos medioambientales que genera esa estructura
productiva no pueden medirse en términos de emisiones de gases
contaminantes, tal como se haría en una zona industrial, sino manejando
otro tipo de variables relacionadas con la ocupación del suelo o
analizando el impacto visual de determinados establecimientos.
59) La mayoría de los municipios turísticos que se han definido
están en la costa. Este hecho plantea un problema medioambiental
adicional que tienen los municipios turísticos con playas. En efecto, los
ayuntamientos deben asumir sus responsabilidades en el mantenimiento
de la limpieza de las playas lo que, en ocasiones, le genera una serie de
gastos significativos.
60) Dentro de los municipios turísticos de Andalucía la
producción de residuos por habitante está relacionada con el grado de
urbanización, con la densidad de población, con la densidad de plazas
en alojamientos turísticos, restaurantes y cafeterías, con la tasa de
migración, con la tasa de atracción, con los vehículos por habitante y
con la existencia de costa. Es decir, a diferencia de lo que ocurría
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
590
cuando se utilizaron datos de todos los municipios, si se seleccionan
solamente los calificados como turísticos observamos que las
necesidades objetivas en materia de medio ambiente (medidas por la
cantidad de residuos sólidos urbanos por habitante) crecen cuando se
acentúa el carácter turístico del municipio, según los parámetros
establecidos. En definitiva, parece pertinente una clasificación que nos
muestre la diversidad de los municipios turísticos. En este sentido, y a
efectos meramente expositivos, se han clasificado los municipios
turísticos en cuatro grupos en función de las necesidades
medioambientales que, en términos relativos, tienen respecto a la
recogida y tratamiento de los residuos sólidos: municipios con
necesidades muy elevadas (superan el doble de la media andaluza en la
producción de residuos sólidos por habitante), municipios con
necesidades elevadas (superan a la media entre un 25 y un 100 %),
municipios con necesidades moderadas (giran en torno a la media un 25
% por encima o por debajo), municipios con necesidades débiles (no
llegan al 75 % de la media andaluza).
61) Los municipios turísticos con necesidades
medioambientales muy elevadas se corresponden con los municipios
más significativos de la Costa de Sol Occidental: Estepona,
Benalmádena, Fuengirola y Torremolinos ocupan por ese orden los
primeros lugares en cuanto a la producción de residuos por habitante.
En este caso, parece evidente que el turismo está provocando unos
problemas que, al menos respecto a la recogida y tratamiento de los
residuos sólidos, está reclamando un tratamiento diferenciado. Además,
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
591
la existencia de playas en estos términos municipales obliga a los
ayuntamientos a un esfuerzo adicional de mantenimiento que no
aparece en otros lugares. Se trata de municipios que no solamente
generan una cifra de residuos por habitante muy elevada sino que
también presentan índices objetivos de necesidades en materia
medioambiental relativamente importantes. Son municipios muy
urbanizados, con altas densidades de población, un ratio de vehículos
por habitante superior a la media andaluza (que, además, se eleva
considerablemente en temporada alta con la llegada de turistas) y una
dinámica demográfica que hace prever un incremento de población y,
en consecuencia, la permanencia de la presión sobre los recursos
naturales.
62) Dentro de la categoría de municipios turísticos con
necesidades medioambientales elevadas nos encontramos, en primer
lugar, con dos municipios que, aunque con una escala mucho menor,
reproducen un modelo de oferta turística que presenta ciertas
similitudes con los mencionados anteriormente: destacable oferta de
plazas en hoteles y apartamentos, una oferta complementaria
importante, y playas. Nos referimos a los casos de Mojácar y Nerja. No
obstante, ambos presentan características diferentes si atendemos al
grado de urbanización y a la densidad de población: mientras que Nerja
está por encima de la media, no solo en esas dos variables sino también
en el resto de las consideradas, Mojácar mantiene niveles inferiores
tanto en densidad de población como en urbanización. En tercer lugar,
dentro de la categoría de municipios con necesidades elevadas, nos
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
592
encontramos con Rincón de la Victoria que presenta una serie de
peculiaridades derivadas, en parte, de su proximidad a Málaga.
Además, si pudiésemos obtener información intramuncipal,
probablemente, constataríamos que otros municipios del mismo ámbito
geográfico, como Vélez-Málaga, Torrox, o Algarrobo, poseen núcleos
urbanizados, que se han desarrollado en épocas recientes junto al litoral,
que participan, en cierta medida, de las características de los municipios
ya señalados. Es decir, la dicotomía costa-interior queda, a veces, oculta
en las cifras cuando los límites administrativos, sobre los cuales se
obtiene la información, no se corresponde con el desarrollo urbanístico
asociado al turismo.
63) Dentro de los municipios con necesidades medioambientales
moderadas nos encontramos con una gran diversidad de circunstancias.
Aunque, tal como se ha señalado, todos presentan una producción de
residuos sólidos por habitante que gira en torno a la media andaluza, la
dispersión de valores en cuanto al resto de las variables se explica, en
parte, por la ubicación geográfica del municipio. Por regla general, los
municipios costeros están más densamente poblados y urbanizados y
tienen tasas de migración y de atracción mayores; lo cual confirma que
los problemas medioambientales y la presión sobre los recursos
naturales es más patente en los municipios del litoral.
64) Por último, dentro de la categoría de municipios con
necesidades medioambientales débiles nos encontramos con algunos
municipios costeros dependientes del turismo veraniego (como
CAPÍTULO VIII — § VIII
—————————————
593
Ayamonte, Isla Cristina o Albuñol) pero, probablemente, lo más
significativo sea la inclusión de municipios del interior que basan su
desarrollo en el turismo rural. Desde nuestro punto de vista, es muy
significativo que los últimos lugares respecto a la producción de
residuos sólidos urbanos por habitante lo ocupen municipios de la
Alpujarra (como Pampaneira, Trevélez, Bubión y Capileira).
FUENTES BIBLIOGRÁFICAS
Y ESTADÍSTICAS
FUENTES BIBLIOGRÁFICAS Y ESTADÍSTICAS
—————————————
595
FUENTES BIBLIOGRÁFICAS
AECIT (1996): “Conclusiones Generales al III Congreso de la AECIT”. En La Administración turística del municipio en España: complejidad y diversidad. AECIT, Gijón.
AGUADO FERNÁNDEZ, M. D. (2000): “Evolución del impuesto inmobiliario y de la valoración catastral en España en los últimos 20 años (1979-1999)”, Banco Interamericano de Desarrollo, Madrid.
AGUILÓ PÉREZ, E. (1996): ”Planificación física y gestión económica en el municipio turístico”. En La Administración turística del municipio en España: complejidad y diversidad. AECIT, Gijón. (Ponencia presentada al III Congreso de la AECIT celebrado en Gijón en 1996).
AGUINAGA MARTÍNEZ, M. (2002): “El patrimonio municipal del suelo como fuente de ingresos para los ayuntamientos”. Revista Papeles de Economía Española nº 92.
AHMAD, E (ed) (1997): Financing Decentralized Expenditures. Edward Elgar, Cheltenham (Reino Unido).
ALBI, E.; GONZÁLEZ-PÁRAMO, J. M. y ZUBIRI, I. (2000): Economía Pública I y II. Editorial Ariel Economía, Madrid.
ÁLVAREZ CORVACHO y OTROS (1998): Déficit y endeudamiento en las haciendas territoriales españolas. Serie Economía y Territorio, Fundación Caixa Galicia. Santiago de Compostela.
ANTÓN CELDRÁN, A. (1992): Manual de la nueva contabilidad de la administración local. Tomo 1y 2. Edición del autor.
AYUNTAMIENTO DE MADRID (2001): Ranking tributario de municipios españoles 2000. Madrid.
FUENTES BIBLIOGRÁFICAS Y ESTADÍSTICAS
—————————————
596
BAILEY, S. J. (1999): Local Government Economics: principles and practice. MacMillan, Londres.
BARBERÁ, S. (ed) (1995): Estado y economía. Elementos para el debate. Fundación BBV.
BETETA BARREDA, A. (2002): “ Problemas actuales de las haciendas locales”. Revista Papeles de Economía Española, nº 92.
BORRAZ, S. (2000): “La evolución de la recaudación por IBI: una análisis de los principales factores explicativos”. Análisis Local, número extraordinario, 1.
BOSCH, N. (2002): “La Hacienda de las grandes ciudades españolas. Situación actual y propuestas específicas de financiación”. Revista Papeles de Economía Española, nº 92.
BROWN, P. K. y HEPWORTH, M. A. (2000): “A Study of European Land Tax System”, Lincoln Institute of Land Policy, Working Paper WP00PB1. Citado por DOMIÍNGUEZ, J. M. (2002).
CABALLERO PASTOR, P. (2000): Manual de Presupuestos y Contabilidad Local. Editorial Comares, Granada.
CALLE SÁIZ, R. y GONZALO GONZÁLEZ, L. (2000): “Una reforma urgente: la de las Haciendas Locales”. Revista del Instituto de Estudios Económicos nº 4.
CANDELA CASTRILLO, F. (1996): “Financiación del municipio turístico”. En La Administración turística del municipio en España: complejidad y diversidad. AECIT, Gijón. (Ponencia presentada al III Congreso de la AECIT celebrado en Gijón en 1996).
CANDELA CASTRILLO, F. (2001): ”A Incidencia económica do desenvolvemento turístico no municipio”. En Desenvolvemento e planificación municipal do turismo. Deputación Provincial do A Coruña, A Coruña.
FUENTES BIBLIOGRÁFICAS Y ESTADÍSTICAS
—————————————
597
CARAMÉS VIÉITEZ, L. (1994): Introducción a la Hacienda local y autonómica. Cívitas, Madrid.
CARAMÉS VIÉITEZ, L. (2002): “La hacienda local del futuro: una hacienda urbana”. Revista Papeles de Economía Española nº 92.
CASTELLS, A. (1999): “Haciendas locales, autonomía y responsabilidad fiscal”. Gestión y Política Pública, 2.
CASTELLS, A. (2001): “Los retos del sistema tributario municipal”. Ponencia presentada en I+D Ideas más debate sobre financiación territorial. Primer Foro Alicante 2001. Organizado por la FEMP.
CATTELL, R. B. (1966): “The Scree Test for the Number of Factor”, Multivariate Behavioral Research, nº 1, april, Págs. 245-276.
CONFEDERACIÓN DE EMPRESARIOS DE ANDALUCIA (2000): Municipio y empresa turística: informe. Confederación de Empresarios de Andalucía, Sevilla.
CONSEJO DE EUROPA (2000): “Las finanzas locales en Europa”. Comunes et règions d’Europe, nº 61.
CRUCES PASTOR, E. M. (2003): Aplicación del análisis multivariante al estudio de la estructura territorial y productiva de Andalucía. Universidad de Málaga, Málaga.
DE LA TORRE, F.; PLAZA, F. y EZQUIAGA, I. (2000): “Diez años de IBI…algunos menos de convenios catastrales”. Análisis Local, número extraordinario, 1.
DE LA TORRE, F.; PLAZA, F. y EZQUIAGA, I. (2001): “Diez Años de IBI: algunos menos de convenios catastrales”, Análisis Local, nº 30.
DEXIA (1998): Las finanzas locales en los quince países de la Unión Europea. Dexia, Bruselas.
FUENTES BIBLIOGRÁFICAS Y ESTADÍSTICAS
—————————————
598
DOMÍNGUEZ MARTÍNEZ, J. M. (2001): “La imposición sobre la propiedad: características, efectos económicos y aplicación al sistema tributario español”. En Jornadas Tributarias sobre Financiación de Haciendas Territoriales. Gestión Tributaria, Málaga.
DOMÍNGUEZ MARTÍNEZ, J. M. (2002): “El papel de la imposición sobre la propiedad. Aspectos teóricos y análisis de su aplicación en España”. Revista Papeles de Economía Española nº 92.
DOMÍNGUEZ, J. M. (2002): “El papel de la imposición sobre la propiedad. Aspectos teóricos y análisis de su aplicación a España”, Papeles de Economía Española, nº 92.
ESTÉVEZ, E. (1995): “La deuda municipal en su contexto histórico”. Economistas nº 65.
EZQUIAGA, I. (2000): “10 años de IBI: poder local y raquitismo tributario”, Análisis local, nº 29.
EZQUIGA DOMÍNGUEZ, I. (1995): “Tutela, gestión financiera y estructura de la deuda local”. Economistas nº 65.
EZQUIGA DOMÍNGUEZ, I. (1996): “Gestión financiera y endeudamiento en las corporaciones locales”. Revista Papeles de Economía Española nº 69.
EZQUIGA DOMÍNGUEZ, I. (2000): “10 años de IBI: poder local y raquitismo tributario”. Análisis Local nº 29.
EZQUIGA DOMÍNGUEZ, I. (2000): “Condicionantes de la sostenibilidad financiera de las corporaciones locales 1990-1999”. Revista Papeles de Economía Española nº 83.
EZQUIGA DOMÍNGUEZ, I. (2000): “Suelo, Catastro e Impuesto sobre Bienes Inmuebles”. Revista del Instituto de Estudios Económicos nº 4.
FUENTES BIBLIOGRÁFICAS Y ESTADÍSTICAS
—————————————
599
FEDERACIÓ DE MUNICIPIS DE CALUNYA (2001): “Document marc per a un acord de finançament per als municipis turístics”. En Congrès de Turisme de Catalunya, Tarragona.
FLUVIÀ I FONT, M. (2001): “L’Impacte econòmic del turisme a Catalunya: reptes i realitats”. En Congrès de Turisme de Catalunya, Tarragona.
FOSSATI, A. y PANELLA, G. (eds) (1999): Fiscal Federalism in the European Union. Routledge, Londres.
GIMÉNEZ MONTERO, A. (2002): “ La Hacienda Local en Europa”. Revista Papeles de Economía Española nº 92.
GUENGANT, A. y UHALDEBORDE, J. M. (1999):” Economie et finances locales”. Annuaire des collectivités territoriales. Litec, París.
GUTIÉRREZ DE VERA, F. (1991): ”La Opción de intervenir en la gestión privada de servicios urbanos como alternativa para la mejora de calidad en los municipios”. En Jornadas sobre Oportunidades de Inversión en el Sector Turístico. Cámara oficial de Comercio, Industria y Navegación de Valencia, Valencia.
HAIR, J. F. y otros (1999): Análisis multivariante, Prentice Hall, Madrid.
IBÁÑEZ CASADO, J. y PEREZ CHINARRO, E. (1996): La financiación de las haciendas locales. Secretariado de publicaciones e intercambio científico. Universidad de Valladolid. Valladolid.
LASARTE, J., ESEVERRI, E., ADAME, F. y MARTÍN, J. (2001): Turismo y financiación autonómica y local: comentarios sobre la
FUENTES BIBLIOGRÁFICAS Y ESTADÍSTICAS
—————————————
600
llamada “ecotasa” y otras alternativas de financiación. Editorial Comares, Granada.
LOIZU, M. (1980): Manual municipal de hacienda. Centro de estudios urbanísticos, municipales y territoriales. Barcelona.
LÓPEZ HERNANDÉZ, A. M. (1992): Plan de contabilidad para Administración Local: nuevo sistema de información contable local. Lex nova, Valladolid.
LUCAS RUIZ, E. (1994): Manual para la confección, ejecución y contabilización de los presupuestos de las entidades locales. Bayer, Barcelona.
MARTÍN FERNÁNDEZ, J. (2001): “Principios aplicables de la Financiación Local (Especial referencia a las Tasas Locales)”. En Jornadas Tributarias sobre Financiación de Haciendas Territoriales. Gestión Tributaria, Málaga.
MARTÍN MATEO, R. y SOSA WAGNER, F. (1999):” Cincuenta años en la Administración local”. Revista de Administración Pública, nº 150.
MARTÍNEZ GARCÍA, J. I. (2001): Aspectos económicos y tributarios del urbanismo. Editorial Bayer Hermanos, Barcelona.
MINISTERIO DE ADMINISTRACIONES PÚBLICAS-FEMP (1999): El Pacto Local. Medidas para el desarrollo del gobierno local. MAP, FEMP e Instituto Nacional de Administración Pública. Madrid.
MINISTERIO DE ECONOMÍA Y HACIENDA, MINISTERIO PARA LAS ADMINISTRACIONES PÚBLICAS, INSTITUTO NACIONAL DE ADMINISTRACIÓN PÚBLICA y FEDERACIÓN ESPAÑOLA DE MUNICIPIOS Y PROVINCIAS: (1991): Plan de Formación sobre los aspectos presupuestarios y contables de la Ley 39/1988, de 28 de
FUENTES BIBLIOGRÁFICAS Y ESTADÍSTICAS
—————————————
601
diciembre, reguladora de las Haciendas Locales, y su normativa de desarrollo. Vol. I-V. Ministerio para las Administraciones Públicas, Madrid.
MINISTERIO DE ECONOMÍA y HACIENDA-FEMP (1994): Protocolo de intenciones entre el Ministerio de Economía y Hacienda y la Federación Española de Municipios y Provincias relativo a la PIE en el quinquenio 1994-1998.
MINISTERIO DE ECONOMÍA y HACIENDA-FEMP (1998): Acuerdos sobre medidas a adoptar en relación con la financiación de las CCLL durante el quinquenio 1999-2003, así como sobre las modificaciones a introducir en el resto de la normativa contenida en la Ley 39/1988, de 28 de diciembre, Reguladora de las Haciendas Locales.
MINISTERIO DE FOMENTO (1999): Libro Blanco del sector inmobiliario. Madrid.
MIRANDA HITA, J. (2000): “El Catastro en España: situación y perspectivas”, Análisis Local, nº extraordinario 1.
MIRANDA HITA, J. (2002): “El Impuesto sobre Bienes Inmuebles en la encrucijada de su reforma”, Papeles e Economía Española, nº 92.
MIRANDA HITA, J. S. (2000): “El catastro en España: situación y perspectiva”. Análisis Local, número extraordinario, 1.
MIRANDA HITA, J. S. (2002): “El Impuesto sobre Bienes Inmuebles en la encrucijada de su reforma”. Revista Papeles de Economía Española nº 92.
FUENTES BIBLIOGRÁFICAS Y ESTADÍSTICAS
—————————————
602
MONASTERIO, C. (2000): “La financiación subcentral en España. Principios y desarrollo”. Revista Papeles de Economía Española nº 83.
MONASTERIO, C. y SUÁRES, J. (1998): Manual de Hacienda autonómica y local. Segunda edición, Ariel Economía. Barcelona.
MUÑOZ, C. y ZUBIRI, I. (1990): “El impuesto sobre bienes inmuebles como base de financiación local”. Revista Economía Pública nº 6.
O.C.D.E. (2000): Revenue Statistics 1965-1999, París.
OATES, W. E. (ed) (2001): Property taxation and local government finance. Essays in honor of C. Lowel Harriss. Lincoln Institute of Land Policy, Cambridge, Mass.
ORGANIZACIÓN MUNDIAL DEL TURISMO (1999): Agenda para planificadores locales: turismo sostenible y gestión municipal. OMT, Madrid.
PABLOS RODRÍGUEZ, J. L. (1999): “La Gestión Pública Local: Los procesos de Planificación y Control”. En La Gestión de la Calidad en el Municipio Turístico. Junta de Andalucía, Sevilla.
PARDO MERINO, A. y RUÍZ DÍAZ, M. A. (2002): SPSS 11. Guía para el análisis de datos. MacGraw-Hill, Madrid.
PEDRAJA, F. y SUÁREZ, J. (1999): “Sobre la nueva PIE municipal”. Cuadernos de Información Económica nº 144-145.
PEÑA, D. (2002): Análisis de datos multivariantes, McGraw-Hill, Madrid.
PÉREZ, C. (2001): Técnicas estadísticas con SPSS, Prentice Hall, Madrid.
FUENTES BIBLIOGRÁFICAS Y ESTADÍSTICAS
—————————————
603
POLA, G. (1999): “A comparative view of local finances in EU member countries: are there any lessons to be drawn?”. En FOSSATI y PANELLA (1999).
PORRAS ROMERO, C. J. (1995): ”Comparación de la carga fiscal entre municipios turísticos y municipios no turísticos”. En Presente y futuro en la provincia de Málaga. Sociedad de Planificación y Desarrollo, Málaga.
POVEDA BLANCO, F. (2000): “El Impuesto sobre Actividades Económicas. Razones para su inaplazable reforma”. Revista Cívitas nº 108.
POVEDA BLANCO, F. (2000): Los impuestos municipales. Editorial Tecnos, Madrid.
POVEDA BLANCO, F. (2001): “El IBI y el ICIO ante la inminente reforma de la Hacienda local”. Tributos Locales nº 13.
POVEDA BLANCO, F. y SÁNCHEZ SÁNCHEZ, A. (2002): “La financiación impositiva municipal. Propuestas para su reforma”. Revista Papeles de Economía Española nº 92.
PRIETO MARTÍN, C. (1999): “Haciendas Locales”. En Informe de Gestión 1995-1999 de la Federación Española de Municipios y Provincias.
PRIETO MARTÍN, C. (2001): “Participación en los tributos del Estado de las CCLL”. En RODRIGUEZ, J. y GOMAR, J. I. (2001): Hacienda y finanzas municipales. Coordinadores de las ponencias presentadas en el XIV Programa Iberoamericano de Formación Municipal, organizado por la Unión de Ciudades Capitales Iberoamericanas (UCCI).
PRIETO MARTÍN, C. (2002):” Las negociaciones para un nuevo marco de hacienda local”. Revista Papeles de Economía Española nº 92.
FUENTES BIBLIOGRÁFICAS Y ESTADÍSTICAS
—————————————
604
RIVERO YSERN , J. L. (2001): ”Notas sobre la Ley 12/1999, de 15 de diciembre, reguladora del turismo en Andalucía”. En Administración pública y turismo. INAP, Madrid.
SADRAN, P. (1999): “La vie politique locale”. Cahiers Français, nº 293.
SÁNCHEZ, A. (2000) : “Los impuestos municipales voluntarios”. Revista de Estudios Locales (Cunal), número extraordinario de julio.
SASTRE ALBERTI, F. (1996): ”Efectos sobre los presupuestos municipales de los planes de inversión en infraestructuras: el caso de Baleares”. En La Administración turística del municipio en España: complejidad y diversidad. AECIT, Gijón. (Ponencia presentada al III Congreso de la AECIT celebrado en Gijón en 1996).
SECRETARIA DE ESTADO COMERCIO, TURISMO Y DE LA PEQUEÑA Y MEDIANA EMPRESA (1999): Diagnóstico del sector turístico español: versión preliminar. Secretaria de estado comercio, turismo y de la pequeña y mediana empresa, Madrid.
SIMÓN ACOSTA, E. (2000): “Reflexiones sobre la reforma de los impuestos y tasas municipales”. Revista del Instituto de Estudios Económicos nº 4.
SOLÉ, J. (1992): “La financiación de los entes locales”. En FONT LLOVET y OTROS (1992): Informe sobre el gobierno local. Fundación Carles Pi i Sunyer y Ministerio para las Administraciones Públicas, Madrid.
SOLÉ, J. (2001): “Evolución de la financiación local en los países de la Unión Europea”. Ponencia presentada en I+D Ideas más debate sobre financiación territorial. Primer Foro Alicante 2001. Organizado por la FEMP.
FUENTES BIBLIOGRÁFICAS Y ESTADÍSTICAS
—————————————
605
SOLER ROCH, M. T. (2000): “Aspectos fiscales del turismo”. En III Congreso Universidad y Empresa. Tirant lo Blanc, Valencia.
SUÁREZ PANDIELLO, J. (1996): “Las haciendas locales en la democracia: un balance”. Revista Papeles de Economía Española nº 69.
SUÁREZ PANDIELLO, J. (1999): “Distribución de competencias y relaciones financieras entre comunidades autónomas y corporaciones locales”. Boletín Económico de Andalucía nº 27.
SUÁREZ PANDIELLO, J. (2000): “La corresponsabilidad fiscal de las entidades locales”. Revista Papeles de Economía Española nº 83.
SUÁREZ PANDIELLO, J. (2002): “El futuro de la financiación local en el contexto del Estado de las Autonomías”, http://www.minhac.es/ief/Publicaciones/Revistas/Hacienda%20Publica/Monografico2001/Suarez%20MonHPE2001.pdf
SUÁREZ PANDIELLO, J. (2002): “Impuesto Sobre Actividades Económicas: ¿Terapia o Eutanasia?”. Revista Papeles de Economía Española nº 92.
SUAY RINCÓN, J. y RODRÍGUEZ GONZÁLEZ, M. (1999): ”Las competencias turísticas de los municipios: en particular, la categoría de los municipios turísticos”. En Turismo: organización administrativa, calidad de servicios y competitividad empresarial: I Congreso Universitario de Turismo. Tirant lo Blanch, Valencia.
SUREDA, J., VALLS, J. F., CASTAÑER, X. y PORTA, F. (1997): ”La Gestión turística de los municipios españoles: encuesta ESADE de turismo municipal”. En La competitividad turística del municipio. ESADE, Centre de Direcció Turística, Barcelona.
FUENTES BIBLIOGRÁFICAS Y ESTADÍSTICAS
—————————————
606
SUREDA, L. (1999): “La Gestión Turística de los Municipios Españoles”. En La Gestión de la Calidad en el Municipio Turístico. Junta de Andalucía, Sevilla.
TORIBIO LEMES, M. (1993): Manual de gestión tributaria y financiera y financiera de las entidades locales. Adams, Madrid.
TUDELA ARANDA, J. (1997): ”Régimen local y turismo: marco legal”. En Estudios sobre el régimen jurídico del turismo. Diputación Provincial de Huesca, Huesca.
TUÑÓN SAN MARTÍN, F. J. (1998): ”La Gestión de los recursos económicos en el municipio turístico”. En La competitividad turística del municipio. ESADE, Centre de Direcció Turistica, Barcelona (Ponencia presentada al VI Simposio Internacional de ESADE).
VERA REBOLLO, J. F. (1995): ”Municipio y turismo”. En ¿España, un país turísticamente avanzado?. Instituto de Estudios Turísticos, Madrid.
VISAUTA VINACUA, B. (1998): Análisis estadístico con SPSS para Windows. Estadística básica, McGraw-Hill, Madrid.
VISAUTA VINACUA, B. (1998b): Análisis estadístico con SPSS para Windows. Estadística multivariante, McGraw-Hill, Madrid.
ZUBIRI, I. (1995): “Financiación municipal: Lecciones para España de la teoría y de la experiencia internacional comparada”. En BARBERÁ (1995).
FUENTES BIBLIOGRÁFICAS Y ESTADÍSTICAS
—————————————
607
FUENTES ESTADÍSTICAS
- Anuario Social de la Caixa.
http://www.anuariosoc2001.lacaixa.comunicacions.com/index.html
- Banco de Crédito Local.
http://www.bcl.es
- Banco de España.
Cuentas financieras de la economía española.
- BBVA.
BBVA (2000): Informe económico. Bilbao.
Fundación BBVA (2001): Renta nacional de España y su distribución provincial. Año 1995 y avances 1996-1999. Bilbao.
- Cámara de Cuentas de Andalucía.
http://www.ccuentas.es
Informe Anual del Sector Público Local Andaluz de 1998 y 1999.
- Consejería de Gobernación.
http://www.juntadeandalucia.es/gobernacion
- Dirección General del Catastro.
Dirección General del Catastro (A), Series Estadísticas, varios años. Madrid.
Dirección General del Catastro (2000): Catastro inmobiliario urbano. Estadísticas básicas por municipios. Año 1999, Madrid.
Dirección General del Catastro (2000): Impuesto sobre Bienes Inmuebles. Bienes de naturaleza urbana. Año 1999, Madrid.
FUENTES BIBLIOGRÁFICAS Y ESTADÍSTICAS
—————————————
608
- Instituto de Estadística de Andalucía.
http://www.iea.junta-andalucia.es/
SIMA. Ficha municipal.
Anuario Estadístico de Andalucía.
Indicadores estadísticos de Andalucía.
Directorios de establecimientos con actividad económica en Andalucía.
Cuentas de las Administraciones públicas.
Cuentas de las Administraciones públicas. Serie 1995-1999.
Encuesta de coyuntura turística de Andalucía.
Encuesta de ocupación en acampamentos turísticos.
Encuesta de ocupación hotelera (EOC).
Movimientos de viajeros en establecimientos hoteleros (MVEH).
- Instituto de Estudios Turísticos.
http://www.iet.tourspain.es/
- INE.
http://www.ine.es/
Censos de población y de viviendas.
Datos municipales: http://www.ine.es/htdocs/inre/inre51/pobframe.htm
Banco de datos TEMPUS: http://www.ine.es/tempus/
FUENTES BIBLIOGRÁFICAS Y ESTADÍSTICAS
—————————————
609
- Internacional Monetary Fund (2000): Government Finance
Statistics Yearbook.
- Ministerio de Hacienda.
Dirección General de Coordinación con las Haciendas Territoriales (en la actualidad Dirección General de Fondos Comunitarios y Financiación Territorial) (2000): Sector Público Local. Censo de Entes 2000.
Dirección General de Fondos Comunitarios y Financiación Territorial (2000): Las haciendas territoriales en cifras.
Intervención General de la Administración del Estado: Cuentas del sector administraciones públicas. Distribución por subsectores. Ejercicio 1998.
DGCHT (2000): Imposición local. Tipos de gravamen, índices y coeficientes. Ejercicio 1999.
Ministerio de Hacienda (2000): Liquidación de los presupuestos de las entidades locales. Ejercicio 1999. Madrid.
- Municipio.
http://www.muinicipia.com
- OCDE.
OCDE (1998): Statistiques des recettes publique, 1965-1997.
OCDE (2000): Revenue Statistics 1965-1999. París.
OCDE (2000): Estudios Económicos de la OCDE 1999/2000.
España. París.