Desenvolupament d'una metodologia per a l'establiment de tipologies microregionals: el cas de les comarques de Catalunya
Authors:   , Gil Martín Joan Carles 
Published: October 2023

Aquesta tesi s'emmarca dins l'àmbit de l'Economia Regional. Es pretén fer un estudi estadístic de les comarques de Catalunya amb un triple objectiu: Estudiar les tipologies que es poden determinar a partir de la anàlisi del benestar econòmic. Es tracta de verificar la influència que sobre aquest exerceixen variables com l'especialització sectorial, les característiques de la població i els nuclis urbans o el nivell d'instrucció, entre altres.- Dissenyar un model economètric que permeti explicar el benestar econòmic a partir d'un nombre reduït de variables.- Estudiar les tipologies basades en la determinació de regions. Es vol contrastar estadísticament la divisió de Catalunya en els sis àmbits definits pel Pla Territorial General (PTG). Ens preguntarem sobre quins són els canvis d'adscripció comarcal que millorarien la homogeneïtat dels territoris resultants.Les variables actives seleccionades corresponen principalment a l'any censal 1991 i pertanyen als següents grups: físiques, demogràfiques, treball, sector primari, secundari i terciari, medi ambient, sanitat, educació i comunicacions. Les variables il·lustratives són: renda familiar disponible i PIB per càpita i índex de benestar comarcal. A la primera i tercera part, la metodologia utilitzada ha estat l'Anàlisi de Components Principals (ACP), mitjançant el programari SPAD.N. Hem utilitzat la generació i descripció de eixos factorials i la classificació jeràrquica per a l'obtenció de tipologies, les projeccions de cada comarca en els dos eixos principals -demogràfic i econòmic- i l'anàlisi de la variància d'aquestes projeccions per a cada regió. A la segona part hem fet servir les tècniques de regressió múltiple a través del programa Minitab. Les conclusions més significatives de la primera part són les següents:- La variable il·lustrativa més ben representada és la Renda per càpita.- Les variables més correlacionades positivament amb la renda per càpita són les del sector terciari, les línies telefòniques, el parc d'automòbils i la població amb nivell d'instrucció superior, mentre que les més negativament correlacionades són les relatives a la indústria, l'agricultura i la població amb nivell d'instrucció bàsic- Les comarques amb renda per càpita alta es classifiquen en cinc tipologies i es caracteritzen per tenir un pes del sector terciari molt superior a la mitjana de Catalunya i perquè el nivell d'instrucció no discrimina.- Les comarques amb renda mitjana es classifiquen en cinc tipologies i tenen una estructura sectorial bastant equilibrada, amb un cert predomini de la indústria. - Les comarques amb renda baixa es classifiquen en tres tipologies i destaquen per la seva elevada especialització agrícola.Entre les conclusions de la segona part, destaquem les següents: - Els millors models obtinguts compleixen totes les hipòtesis i expliquen entre un 84 i un 87% de la variabilitat total.- Les variables més importants amb un coeficient positiu són Comerç detallista i Nivell d'instrucció superior.- L'única variable significativa amb un coeficient negatiu és Població ocupada a l'agricultura. De la tercera part podem remarcar les següents conclusions: - Crear una regió d'alta muntanya -Cerdanya, Alt Urgell, Pallars Jussà, Pallars Sobirà, Alta Ribagorça i Val d'Aran- millora l'homogeneïtat dels territoris resultants. Les especificitats de la Val d'Aran requereixen un tractament diferenciat.- La creació d'una regió de mitja muntanya -Solsonès, Berguedà, Ripollès i Garrotxa- també millora l'homogeneïtat dels territoris resultants..- La comarca del Priorat queda integrada dins les Terres de l'Ebre. Els objectius plantejats han estat satisfactòriament assolits: hem demostrat la potència de la ACP per a la determinació de tipologies regionals, hem detectat les variables que més influeixen sobre la renda per càpita i hem trobat dos models economètrics explicatius i, finalment, hem suggerit millores en els àmbits territorial definits pel PTG.