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1. Introducción. 2. Revisión de la literatura. 3. Datos. 4. Marco teórico y empírico. · Modelo teórico. · Modelo empírico. 5. Metodología econométrica y resultados. 6. Predicciones. 7. Conclusiones.
Mario Alloza
Fundación de Estudios de Economía Aplicada (FEDEA)
Brindusa Anghel
Fundación de Estudios de Economía Aplicada (FEDEA)
Pablo Vázquez
Fundación de Estudios de Economía Aplicada (FEDEA) y Universidad Complutense
¿SEGUIRÁN
LLEGANDO
INMIGRANTES
A ESPAÑA?
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RESUMEN
En este capítulo estimamos por primera vez para España un modelo empírico que permite predecir el stock y el flujo de inmigran- tes en el período 2009-2014 por nacionalidades. Según nuestros cálculos, si bien continuarán llegando extranjeros de las principales nacionalidades (Rumania, Marruecos y Ecuador), los flujos de llegada de estos países podrían descender entre el 10% (Ecuador) y el 60% (Rumania o Marruecos) entre 2009-2014. Un descenso que podría ser significativamente superior para los inmigrantes que pro- ceden de países desarrollados (Reino Unido, Francia o Ita- lia), aunque sobre este flujo existe un mayor grado de incertidumbre, al no tratarse de inmigración puramente económica.
1. INTRODUCCIÓN
Uno de los pilares fundamentales sobre los que se asienta una adecuada gestión de los flujos migratorios es el co- nocimiento del sentido de estos flujos. Conocer quiénes desean venir, su nacionalidad y cuántos desean hacerlo es el primer paso para poder tomar decisiones adecuadas. Los recursos que se deben dedicar a políticas de integra- ción, la dimensión y la localización de numerosas inversio- nes públicas como escuelas y hospitales –que no surgen
MARIO ALLOZA, BRINDUSA ANGHEL Y PABLO VÁZQUEZ 113
emisores como receptores de la inmigración. En este tipo de metodología se basa nuestro trabajo para realizar las estimaciones. A continuación, y durante el resto de esta sección, comentamos brevemente algunos de los estudios más relevantes en esta materia.
La mayoría de estos estudios derivan, a partir de un modelo de equilibrio general, modelos empíricos que estudian los determinantes del stock o del flujo de inmigrantes. Estos de- terminantes son variables macroeconómicas como la tasa de paro o la tasa de empleo y el PIB tanto del país de destino como de los países de origen, el retardo del stock de inmi- grantes y otras variables que captan varios aspectos institu- cionales y culturales en el país destino y en el país de origen.
El fundamento teórico de estos modelos se recoge en los trabajos de Harris y Todaro (1970) y, especialmente, en Hatton (1995). En estos trabajos se establece un modelo de equilibrio general en el que los trabajadores migran hacia los países que ofrecen mejores alternativas laborales en términos de salarios (utilizándose como aproximación el PIB) y oportunidades de empleo (aproximadas por la tasa de desempleo).
Una parte importante de esta literatura pretende obtener, a través de modelos empíricos, predicciones de los flujos migratorios de los países de Europa Central y del Este en los antiguos 15 miembros de la Unión Europea (UE-15), teniendo en cuenta la entrada de estos países en la Unión Europea. La mayoría de estos trabajos predicen un poten- cial de la migración a largo plazo de entre 2-4% de la po- blación de los países de Europa Central y del Este (aproximadamente 2-4 millones). Por ejemplo, Álvarez- Plata et al. (2003) estiman un modelo del stock de migran- tes utilizando el método GMM (Generalized Method of Moments), para un panel no equilibrado de 15 países de destino y 20 países de origen en el período 1993-2001. Según sus resultados, el potencial de migración a largo plazo sería de aproximadamente el 3,9% de la población de los países de Europa Central y del Este. Fertig (2001) utiliza el marco de un modelo teórico que se basa en una relación de equilibrio a largo plazo entre los flujos migrato- rios y las variables explicativas (Hatton, 1995) para derivar
un modelo empírico del flujo de inmigrantes. Fertig estima su modelo utilizando efectos fijos para los países. Según las predicciones de su modelo, el potencial de la migración de los países de Europa Central y del Este a Alemania sería de, aproximadamente, 35.000-70.000 personas al año.
Algunos de los estudios de esta literatura utilizan los coefi- cientes estimados con una muestra de países para predecir los niveles del potencial de la migración en la UE-15. En Brücker et al. (2007), se considera que entre el 20-40% de este potencial podría realizarse en 2020. Así, los autores calculan que el stock de inmigrantes procedentes de los ocho nuevos estados miembros en la Unión Europea podría aumentar de 1,9 millones en 2007 a 3,8-4,4 millones en 2020, lo que supone un 5,2-6,1% de la población de los paí- ses emisores. En el caso particular de Bulgaria y Rumania, el stock de inmigrantes podría aumentar de 1,8 millones en 2007 a 3,9-4 en 2020 (13,4-14% de la población en el país de origen). Sin embargo, los autores sugieren que estas ci- fras podrían estar afectadas por la incertidumbre asociada con la evolución de la economía en los próximos años.
Dentro de este tipo de estudios, algunos hacen especial hincapié en los aspectos metodológicos sobre las previsio- nes del número de inmigrantes. Así, por ejemplo, en Alecke et al. (2001) se advierte de los errores de omisión que se podrían estar cometiendo al no tener en cuenta los «efectos fijos» de cada país. Mientras, en Brücker y Sili- verstovs (2006) se realiza una exhaustiva comparativa de la capacidad predictiva de más de 20 tipos de estimadores con datos de migración a Alemania entre 1967-2001. Los
EL MODELO ECONOMÉTRICO SE BASA EN
LOS MODELOS TEÓRICOS DE LA INMIGRA-
CIÓN QUE CONSIDERAN LAS DIFERENCIAS
EN LAS CONDICIONES MACROECONÓMICAS
DE LOS PAÍSES (PIB PER CÁPITA, TASA DE
DESEMPLEO) DETERMINANTES FUNDAMEN-
TALES DE LA MIGRACIÓN POTENCIAL
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LA INMIGRACIÓN EN TIEMPOS DE CRISIS CRISIS ECONÓMICA E INMIGRACIÓN
resultados apuntan a que el estimador por «efectos fijos» claramente supera al de mínimos cuadrados ordinarios (MCO), exhibiendo una de las mejores capacidades predic- tivas de entre todos los estimadores considerados.
Nuestro trabajo se basará en los modelos teóricos y empí- ricos mencionados anteriormente. Sin embargo, la origina- lidad de este estudio reside en ser el primer trabajo que aplica esta metodología para el caso de la inmigración en España. Además, uno de nuestros objetivos es elaborar predicciones de la inmigración de las distintas nacionalida- des presentes en el territorio de España, a diferencia de trabajos anteriores que predicen el número de inmigrantes como agregado (por ejemplo, el número de inmigrantes de los países de Europa Central y del Este en la UE-15).
No obstante, conviene tener en cuenta que nuestro análi- sis se basa en supuestos que en ocasiones, a causa de la falta de datos más detallados, se alejan de la realidad ob- servada. Conviene destacar que nuestro modelo no consi- dera otros posibles destinos, a parte de España, para los potenciales inmigrantes ( the assumption of the irrelevant independent alternatives , en Brücker et al ., 2007), si bien las soluciones a este problema pasan por la agregación del país de destino, por ejemplo, considerar la Unión Europea en su conjunto en vez de España, algo que se aleja de nuestro foco de interés. En definitiva, y aparte de tener en cuenta la incertidumbre asociada a todos los modelos
econométricos de predicción, nuestro modelo sólo preten- de mostrar una pauta posible de la dinámica de la pobla- ción inmigrante en España, a tenor de los supuestos que realizamos sobre las variables macroeconómicas.
3. DATOS
España es un país que recibe inmigración procedente de más de 120 naciones. Para la elaboración de este estudio, hemos seleccionado los 25 países que aportan un mayor número de inmigrantes a España (el resto de países tiene una aportación al total de la inmigración menor al 1%, según el Padrón de 2008). De esta muestra, hemos desechado a Brasil y China por su comportamiento atípico, y a Cuba por la falta de datos macroeconómicos, por lo que nuestra base de datos se compone de 22 países: Argelia, Argentina, Bolivia, Bulgaria, Chile, Colombia, República Dominicana, Ecuador, Francia, Alemania, Italia, Marruecos, Paraguay, Perú, Polonia, Portu- gal, Rumania, Suiza, Ucrania, Reino Unido, Uruguay y Vene- zuela. Esta muestra de países representa cerca del 80% de la inmigración total en España en la actualidad. En el gráfico 1 se muestra la evolución desde 1998 de la población total ex- tranjera en España y el total que consideramos en nuestro estudio.
Para la definición de la variable objeto de estudio, hemos seguido la convención de la literatura y definimos tasa de inmigración como el porcentaje de inmigrantes en España
GRÁFICO 1. Evolución de la población extranjera en España (1998-2009) 6.000. 5.000. 4.000. 3.000. 2.000. 1.000. 0 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 STOCK DE INMIGRANTES EN ESPAÑA INMIGRANTES^ CONSIDERADOS^ EN^ EL^ ESTUDIO^ Fuente: INE.
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LA INMIGRACIÓN EN TIEMPOS DE CRISIS CRISIS ECONÓMICA E INMIGRACIÓN
se utiliza para reconstruir las estimaciones de flujos y stock de inmigrantes una vez obtenidas las estimaciones y las predicciones de la TIF y la TIS, respectivamente.
Para controlar el efecto de otros factores, hemos incluido tres variables ficticias en nuestro análisis. En primer lugar, la variable «entrada» en UE toma el valor 1 para los países que accedieron a la Unión Europea en 2007, es decir, Ru- mania y Bulgaria. En segundo lugar, consideramos una va- riable ficticia con valor uno para los países de habla hispana, dado que a priori el idioma puede facilitar los flujos migrato- rios y que la inmigración de los países de habla española de Latinoamérica representan un porcentaje importante en la inmigración total en España –un 28% en el total de inmi- grantes–. En último lugar, utilizamos una variable ficticia para distinguir a los países desarrollados de los países en desarrollo, por considerar que las causas del fenómeno mi- gratorio son diferentes entre ambas clases de países. 5
Para finalizar, en el cuadro 1 se resumen los principales estadísticos descriptivos de las variables utilizadas.
4. MARCO TEÓRICO Y EMPÍRICO
Modelo teórico
Nuestro modelo teórico que subyace en las estimacio- nes es similar al que se puede encontrar en el resto de la literatura. De esta manera, se amplía la teoría neoclá- sica de que la migración es determinada exclusivamente por diferencias en los ingresos laborales, es decir, la es- timación de «ecuaciones de gravedad» en su forma más simple. Así, se relaja la hipótesis de pleno empleo para permitir la introducción de diferencias en las oportunida- des de trabajo entre países emisores y receptores como motivo de migración (Harris y Todaro, 1970 y Hatton, 1995).
Pero como se ha señalado en algunos estudios (Alecke et al ., 2001), las condiciones macroeconómicas son un im- portante determinante de la inmigración, pero no el único. Características como la disponibilidad de una infraestruc- tura adecuada, acceso a un sistema educativo o sanitario desarrollado pueden suponer la diferencia en la elección como destino migratorio entre dos países con similares condiciones macroeconómicas.
CUADRO 1. Estadística descriptiva de las variables utilizadas V ARIABLE (^) OBSERVACIONESN^ ÚMERO^ DE M EDIA D ESVIACIÓN TÍPICA M ÍNIMO M ÁXIMO TIF 457 0,053 0,119 0,000 0, TIS 264 0,517 0,752 0,001 3, Diferencia en PIB 590 0,878 0,719 -0,559 2, Diferencia en tasa de desempleo 567 6,276 6,473 -16,747 21, Tasa de desempleo en España 594 16,240 4,573 8,263 24, Tasa de desempleo en país de origen 567 9,870 4,635 0,452 29, Población (en millones) 590 28,797 21,561 3,060 82, Entrada en UE 594 0,003 0,058 0,000 1, Idioma español 594 0,455 0,498 0,000 1, País desarrollado 594 0,227 0,419 0,000 1, Número de países 22 Fuente: elaboración propia.
5 Nótese que las variables ficticias que no varían en el tiempo (como el idioma español o país desarrollado) no pueden utilizarse en una estimación por efectos fijos.
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Por tanto un modelo teórico que resuma las características mencionadas podría plantearse como:
m (^) ijt = δ 1 Yit – δ 2 Yjt + δ 3 (1 – Uit ) – δ 4 (1 – Ujt ) +
I i^ Σ = 1^ γ i^ D^ i^ +^ ε ijt
donde i es el país destino de la inmigración, j es el país de origen de los inmigrantes y t es el tiempo. La variable m re- presenta la tasa de inmigración, Y el nivel de renta de un país, U la tasa de desempleo (por tanto, 1- U puede conside- rarse una aproximación de la probabilidad de encontrar em- pleo) y D es un compendio de características propias de cada país que no varía en el tiempo. En particular, la consideración de este tipo de factores singulares para cada país nos inclina a priori a elegir la estimación del modelo por efectos fijos.
Modelo empírico
En vista del marco teórico presentado anteriormente, deci- dimos estimar el siguiente modelo empírico:
TI (^) ijt = β 0 + β 1 (ln PIB (^) it – ln PIB (^) jt ) + β 2 ( U (^) it – U (^) jt ) + β 3 TI (^) ijt – 1 + β 4 I (^) i +
donde i es el país destino de la inmigración (España, en nuestro caso), j es el país de origen de los inmigrantes, t es el tiempo (años), Ii incluye otras variables de control (carac- terísticas de los países de origen de la inmigración), λ ij son efectos fijos de países y λ t incluye variables ficticias de tiempo (años).
La variable dependiente es una medida del número de in- migrantes en España. Utilizamos las dos medidas presen- tadas en la sección 3: el stock de inmigrantes como porcentaje en la población del país de origen–TIS y los flu- jos de entrada de inmigrantes como porcentaje en la po- blación del país de origen-TIF.
Las principales variables explicativas son las macroeconó- micas sugeridas por el modelo teórico de inmigración men- cionado en el apartado anterior y descritas en la sección 3. En concreto, incluimos la diferencia en el logaritmo del PIB real per cápita en términos de la paridad de poder adquisiti-
vo (PPA) entre el país destino de la inmigración (España) y el país de origen de la inmigración (los 22 países de nuestra muestra) y la diferencia entre la tasa de paro de España y la tasa de paro del país de origen de la inmigración. Además, incluimos un retardo de la variable dependiente como varia- ble explicativa para captar el efecto de las redes sociales sobre la inmigración, un determinante de especial importan- cia para el caso de España (Sandell, 2009).
Para controlar algunas de las características específicas de la inmigración en España, incluimos las variables ficticias descritas en la sección 3: una variable ficticia para los paí- ses hablantes de español, una variable ficticia para los países desarrollados de nuestra muestra, y una variable ficticia que controla por la entrada en 2007 en la Unión Europea de Rumania y Bulgaria.
5. METODOLOGÍA ECONOMÉTRICA Y RESULTADOS
El objetivo final de este trabajo es proporcionar prediccio- nes hasta el año 2014 de los flujos de inmigrantes y del stock de inmigrantes en España. Con este fin, en la prime- ra etapa de nuestro análisis empírico estimamos el modelo descrito en el apartado anterior para obtener los efectos parciales de las variables macroeconómicas y de las varia- bles ficticias. En la segunda etapa, analizamos la capacidad de predicción del modelo estimado, utilizando como crite- rio la raíz del error cuadrático medio (RECM). Finalmente, en la tercera etapa, utilizamos los coeficientes estimados para construir las predicciones de la TIF y de la TIS.
Para estimar nuestro modelo empírico, empezamos con el método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO). El estima- dor de MCO permite utilizar variables que son invariantes en el tiempo (en nuestro caso, las variables ficticias de idioma y de país desarrollado), pero supone que todas las secciones cruzadas (los países) tienen la misma constante. Los resulta- dos de la estimación MCO se encuentran en las columnas 1 y 3 del cuadro 2 tanto para la TIF como para la TIS.
La diferencia en el PIB de España y del país de origen de los inmigrantes tiene un efecto positivo y estadísticamente
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los países de nuestra muestra, permitiendo constantes dife- rentes para cada país. Si estas diferencias son relevantes para el potencial de la inmigración, entonces los coeficientes esti- mados por MCO serán inconsistentes.
Los resultados de la estimación por efectos fijos se mues- tran en las columnas 2 y 4 del cuadro 2. Estas estimacio- nes no incluyen las variables que no varían en el tiempo (la variable ficticia para idioma español y la variable ficticia para país desarrollado), ya que el método de estimación por efectos fijos cancela este tipo de variables.
La estimación por efectos fijos muestra resultados diferen- tes, en ciertos aspectos, respecto a los obtenidos a través de la estimación MCO. La diferencia en el PIB es significati- va y tiene el efecto positivo esperado sólo en el caso de la TIF. En cambio, la diferencia en la tasa de desempleo es significativa sólo en el caso de la TIS y, en comparación con el coeficiente MCO, tiene el efecto negativo esperado: una menor diferencia entre la tasa de desempleo de España y la tasa de desempleo del país de origen implica un incremento en la TIS, lo que significa que el mercado laboral de España es muy atractivo para los inmigrantes con respecto al mer- cado laboral de sus países de origen.
La variable ficticia entrada en UE sigue teniendo un impac- to positivo y estadísticamente significativo sobre nuestras variables dependientes. Asimismo, el retardo de la variable dependiente tiene un impacto positivo y significativo tanto en el caso de la TIF como en el caso de la TIS, confirmando los resultados ya obtenidos con la estimación MCO.
6. PREDICCIONES
Una vez obtenidas las estimaciones MCO y de efectos fijos de nuestro modelo empírico, procedemos a analizar la ca- pacidad predictiva de nuestras estimaciones. Para ello, he-
mos calculado la raíz del error cuadrático medio (RECM) 6 para cada uno de los modelos del cuadro 2. El procedimien- to para este cálculo se describe a continuación; en primer lugar, hemos estimado los modelos para el período 1998- 2004 en el caso de la TIS, y para el período 1988-2004 en el caso de la TIF; luego hemos utilizado los coeficientes esti- mador para obtener predicciones dentro de la muestra, para el período 2005-2008; por último, hemos calculado la RECM para estas predicciones. El mejor modelo para construir predicciones es el modelo con la RECM mínima.
Los valores de la RECM se encuentran en el cuadro 3. Los números indican que la estimación por efectos fijos es la mejor a la hora de predecir tanto la TIS como la TIF: su RECM es casi la mitad de la RECM de la estimación MCO. Hay que destacar que este resultado coincide con la mayoría de las conclusiones en la literatura sobre predicciones de la inmigración: los mode- los estimados por efectos fijos muestran mejores comporta- mientos para predicciones que los modelos estimados por MCO o que cualquier otro estimador más sofisticado (Brücker y Siliverstovs, 2006). De igual manera, en la mayor parte de los estudios dedicados a este tema, la RECM de los modelos es- timados por efectos fijos es aproximadamente la mitad de la RECM de los modelos estimados por MCO.^7
Por tanto, nuestras predicciones del número potencial de inmigrantes en España (la TIS y la TIF) se basarán en los coeficientes de efectos fijos. Sin embargo, a la hora de
6 La RECM se define como
T + h t =^ Σ T + 1^ ( yˆ^ –^ y )^
2 h , donde T representa el último dato disponible, h es el horizonte de previsión, y el valor real e yˆ el valor predicho.
CUADRO 3. Raíz del error cuadrático medio de los modelos utilizados RECM Efectos fijos (TIF) 0, Efectos fijos (TIS) 0, MCO (TIF) 0, MCO (TIS) 0, Fuente: elaboración propia.
7 Asimismo, hay que destacar que en estos trabajos, los tests de diagnóstico rechazan los modelos estimador por MCO a favor de los modelos estimados utilizando efectos fijos para los países (Brücker et al. , 2007). También, las predicciones realizadas con los coeficientes de efectos fijos son bastante más pesimistas que las predicciones realizadas con los coeficientes MCO.
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LA INMIGRACIÓN EN TIEMPOS DE CRISIS CRISIS ECONÓMICA E INMIGRACIÓN
realizar predicciones para un horizonte temporal h , necesi- tamos que las variables explicativas consideradas tengan ese mismo horizonte h. Esto implica la necesidad de dis- poner de predicciones para estas variables.
Como se ha señalado en la sección 3, las predicciones para el PIB real per cápita en PPA han sido obtenidas del FMI. Por otro lado, las predicciones para la tasa de desempleo se han conseguido parcialmente de esta fuente (FMI), complemen- tándose con el supuesto comentado en dicha sección. En concreto, consideramos un escenario en el cual la tasa de paro se mantiene constante a su media del período anterior.
A continuación detallamos los resultados de las prediccio- nes de la TIF y TIS para las tres nacionalidades que más inmigrantes aportan: Rumania, Marruecos y Ecuador.
Conviene destacar que los intervalos de confianza de estas predicciones se ensanchan a media que avanzamos en el horizonte de previsión, lo que incide en su fiabilidad.
En los tres países, se observa un descenso en la TIF du- rante el horizonte de predicción (gráficos 2, 4 y 6). Para el caso de Rumania, la TIF podría descender cerca de 0, puntos porcentuales (pp) en el período 2008-2014. Esto implicaría una reducción paulatina de los flujos de entrada de este colectivo a partir de 2009 (gráfico I del apéndice), pasando de cerca de 60.000 inmigrantes al año en 2009 a casi 22.000 en 2014. Atendiendo a los datos del stock de inmigrante en España, la TIS podría aumentar 0,6 pp entre 2008-2014 (gráfico 3). La previsión del stock, ligeramente más pesimista que la del flujo, estima un aumento de la población rumana residente en España de algo más de
GRÁFICO 2. Evolución y predicción de la TIF para inmigrantes de Rumania a España 1 0, 0, 0, 0, 0 -0, 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 Fuente: elaboración propia.
IC PREDICCIÓN
TIF
GRÁFICO 3. Evolución y predicción de la TIS para inmigrantes de Rumania a España 6 5 4 3 2 1 0
1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 Fuente: elaboración propia.
IC PREDICCIÓN
TIS
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LA INMIGRACIÓN EN TIEMPOS DE CRISIS CRISIS ECONÓMICA E INMIGRACIÓN
Rumania, Marruecos, Ecuador, Colombia, etc. En cambio, para los países desarrollados de nuestra muestra, como Alemania, Francia o Italia, el modelo que proponemos aquí estima un descenso fuerte tanto de las entradas como del stock de inmigrantes. En nuestra opinión, este resultado se debe al hecho de que las previsiones para la tasa de paro y para el PIB per cápita de España son comparativa- mente más pesimistas con respecto a otros países, por tanto un modelo que se basa en las diferencias entre paí- ses en ambas variables sesga a la baja las predicciones para estos países. Dicho de otra manera, nuestras suposi- ciones se centran en la posible existencia de dos fenóme- nos migratorios diferenciados; por un lado la migración «regular en el tiempo» que se registra entre países, por lo general desarrollados, y España; y por otro lado, la migra-
ción que ha recibido España desde 1997-1998 de países en desarrollo o emergentes (tanto de Europa del Este, co- mo de América Latina y norte de África).
Teniendo esto en cuenta, agregamos predicciones del stock y de los flujos de cada nacionalidad para obtener las predicciones para el total de inmigrantes en España que se considera en este estudio (los países que forman parte de nuestra muestra representan cerca del 80% del total de inmigrantes, como se ha señalado en la sección 3). No obstante, debido a los inconvenientes anteriormente mencionados (la caída fuerte de los flujos de entrada de inmigrantes de los países desarrollados), nuestro escena- rio de predicción supone un descenso marcado del flujo de entrada de inmigrantes, llegando casi a anularse en el
GRÁFICO 6. Evolución y predicción de la TIF para inmigrantes de Ecuador a España 0, 0, 0, 0, 0 -0, 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 Fuente: elaboración propia.
IC PREDICCIÓN
TIF
GRÁFICO 7. Evolución y predicción de la TIS para inmigrantes de Ecuador a España 6 5 4 3 2 1 0
1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 Fuente: elaboración propia.
IC PREDICCIÓN
TIS
MARIO ALLOZA, BRINDUSA ANGHEL Y PABLO VÁZQUEZ 123
año 2014 (cuadro 4 y gráfico 8). Sin embargo, la incerti- dumbre asociada a esta predicción, especialmente a partir de 2012, merece ser tenida en cuenta, por lo que también podría darse el caso de un descenso pronunciado en los flujos de llegada de inmigrantes hasta 2012, manteniéndo- se constantes a partir de esa fecha.
7. CONCLUSIONES
Anticipar el sentido y la magnitud de los flujos migratorios es una herramienta especialmente útil en el diseño de políticas
migratorias. La asignación correcta de fondos públicos, la realización de inversiones sociales, requiere conocer por anti- cipado cuántos van a venir, cuándo lo van a hacer y si es po- sible el bagaje cultural con el que se nos acercan. La actual crisis económica ahonda si cabe en la urgencia de conocer las respuestas a esas preguntas dadas las restricciones a las que se están viendo sometidos los presupuestos públicos.
Este trabajo es la primera aproximación de la que tenemos conocimiento sobre el sentido de esos flujos para España mediante un modelo empírico que los predice. El modelo econométrico que estimamos se basa en los modelos teó- ricos de la inmigración que consideran las diferencias en las condiciones macroeconómicas de los países (PIB per cápita, tasa de desempleo) como determinantes fundamentales de la migración potencial. Estimamos este modelo para un pa- nel de 22 países, utilizando dos medidas de la inmigración: la tasa de inmigración según el flujo de inmigrantes (TIF) y la tasa de inmigración según el stock de inmigrantes (TIS).
Las conclusiones del modelo son bastante nítidas. Se va a producir un descenso notable en el ritmo de llegada de inmigrantes en el período 2009-2014, en línea con la re- ducción –muy acusada en 2008, último año para el que tenemos datos–. La reducción puede resultar tan significa- tiva que, al finalizar el período de referencia, la llegada de inmigrantes puede ser prácticamente nula. El factor que está incidiendo en esos resultados es el pésimo panorama
CUADRO 4. Predicciones del flujo de inmigrantes F LUJO DE LLEGADA N IVEL T^ ASA^ DE^ CRECIMIENTO(%) 2007 714.247 14, 2008 489.838 -31, P REDICCIONES 2009 378.518 -22, 2010 284.897 -24, 2011 202.665 -28, 2012 127.940 -36, 2013 61.089 -52, 2014 3.029 -95, Fuente: elaboración propia.
GRÁFICO 8. Evolución y predicción del flujo de inmigrantes a España
800.
600.
400.
200.
0 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 Fuente: elaboración propia.
PREDICCIÓN
FLUJO LLEGADA DE INMIGRANTRES
MARIO ALLOZA, BRINDUSA ANGHEL Y PABLO VÁZQUEZ 125
APÉNDICE
GRÁFICO I. Evolución y predicción del flujo de llegada de inmigrantes de Rumania a España
250.
200.
150.
100.
50. 0 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 Fuente: elaboración propia.
PREDICCIÓN
FLUJO DE LLEGADA DE INMIGRANTES
**GRÁFICO II. Evolución y predicción del stock de inmigrantes de Rumania en España 1.000.
0** 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 Fuente: elaboración propia.
PREDICCIÓN
STOCK DE INMIGRANTES
GRÁFICO III. Evolución y predicción del flujo de llegada de inmigrantes de Marruecos a España
100.
**80.
0** 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 Fuente: elaboración propia.
PREDICCIÓN
FLUJO DE LLEGADA DE INMIGRANTES
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LA INMIGRACIÓN EN TIEMPOS DE CRISIS CRISIS ECONÓMICA E INMIGRACIÓN
**GRÁFICO IV. Evolución y predicción del stock de inmigrantes de Marruecos en España 1.000.
0** 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 Fuente: elaboración propia.
PREDICCIÓN
STOCK DE INMIGRANTES
**GRÁFICO V. Evolución y predicción del flujo de llegada de inmigrantes de Ecuador a España
0** 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 Fuente: elaboración propia.
PREDICCIÓN
FLUJO DE LLEGADA DE INMIGRANTES
GRÁFICO VI. Evolución y predicción del stock de inmigrantes de Ecuador en España
800.
600.
400.
200.
0 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 Fuente: elaboración propia.
PREDICCIÓN
STOCK DE INMIGRANTES
