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Trabajo Fin de Grado
Trabajo Fin de Grado
ESTUDIO SOCIO-ECONÓMICO DE LOS
PAÍSES DEL CONTINENTE
EUROPEO
Alumno: Rosalía Rubio Rubio
Enero, 2020
1
ESTUDIO SOCIO-ECONÓMICO DE LOS PAÍSES DEL CONTINENTE
EUROPEO
RESUMEN
En este trabajo tratamos de agrupar 44 países del continente europeo en grupos para
averiguar qué países tienen variables económicas en común y obtener información de
ellos.
Para conseguir este objetivo vamos a emplear el método cluster de conglomerados
jerárquico por casos- según países- y por variables -según variables económicas-, que
consiste en dividir los países en conglomerados a través de sus máximas diferencias y
eliminando los casos no relevantes.
En las conclusiones por casos podemos comprobar cómo, en los grupos conseguidos de
países, hay diferencias significativas entre ellos. En las conclusiones por variables
comprobamos que los grupos son muy diferentes entre sí, pero las unidades de estudio de
un mismo cluster están muy relacionadas entre ellas.
ABSTRACT
In this research we try to group 44 countries of the European Continent into groups to
find out which countries have economic variables in common and obtain information
from them.
To achieve this objective, we will use the cluster method of hierarchical conglomerates
bay cases -according to countries- and by variables -according to economic variables-,
which consists of dividing the countries into conglomerates through their maximum
differences and eliminating non-relevant cases.
In the case conclusions we can see how, in the groups obtained from countries, there are
significant differences between them. In the conclusions by variables we verify that the
groups are very different from each other, but the units of study of the same cluster are
closely related to each other
2
ÍNDICE
1. INTRODUCCIÓN ........................................................................................................ 4
2. GLOBALIZACIÓN ....................................................................................................... 4
2.1 VENTAJAS DE LA GLOBALIZACIÓN ........................................................................... 10
2.2 INCONVENIENTES DE LA GLOBALIZACIÓN .............................................................. 11
2.3 INSTITUCIONES MONETARIAS ................................................................................. 11
3. METODOLOGÍA....................................................................................................... 14
3.1. CONCEPTO ............................................................................................................... 14
3.2. TEORÍA METODOLÓGICA ......................................................................................... 15
4. ANÁLISIS DE RESULTADOS ...................................................................................... 18
4.1. OBTENCIÓN DE DATOS ............................................................................................ 18
4.2. SELECCIÓN DE VARIABLES Y UNIDADES DE ESTUDIO RELEVANTES ........................ 19
4.3. ANÁLISIS DE CORRELACIÓN ..................................................................................... 23
4.4. ANÁLISIS CLÚSTER ................................................................................................... 31
5. CONCLUSIONES ...................................................................................................... 36
6. BIBLIOGRAFÍA ......................................................................................................... 37
7. ANEXOS.................................................................................................................. 38
7.1. ANEXO A: LEYENDA DE UNIDADES DE ESTUDIO ..................................................... 38
7.2. ANEXO B: LEYENDA DE VARIABLES.......................................................................... 39
7.3. ANEXO C: MATRIZ DE DATOS .................................................................................. 39
3
ÍNDICE DE GRÁFICOS
Gráfico 1. Comparativa del Comercio de Servicios. ........................................................ 6
Gráfico 2. Comparativa del Comercio de Mercaderías. ................................................... 7
Gráfico 3. Comparativa de la Formación Bruta de Capital. ............................................. 8
Gráfico 4. Comparativa del Crecimiento del PIB (% anual). ........................................... 9
Gráfico 5. Métodos de Análisis Clúster.......................................................................... 16
Gráfico 6. Dendograma. ................................................................................................. 17
Gráfico 7. Dendograma análisis por casos. .................................................................... 33
Gráfico 8. Dendograma de análisis por variables. .......................................................... 35
ÍNDICE DE TABLAS
Tabla 1. Tabla de correlación inicial. .......................................................................................... 23
Tabla 2. Tabla de correlación con independencia en las variables. ............................................. 27
Tabla 3. Tabla de ANOVA. ........................................................................................................ 31
Tabla 4. Tabla de agrupación de conglomerados. ....................................................................... 32
4
1. INTRODUCCIÓN
La globalización es un fenómeno que ha afectado tanto a empresas, personas y países,
aunque no todos de la misma manera. Es importante conocer las diferencias que
encontramos en cada país para actuar adecuadamente ante cambios económicos y
sociales.
Deslocalizar las actividades de producción, invertir en el extranjero son las prácticas más
comunes en las empresas para la creación de rentabilidad y para ello debemos estudiar
factores económicos que influyen en estas variables.
Con ayuda del método cluster vamos a agrupar los países del continente europeo más
relevantes en función de las diferencias entre las variables económicas elegidas. Vamos
a utilizar unidades de estudio económicas para valorar cuáles son las que marcan la
diferencia en la formación de clusters.
Tras los resultados, estudiaremos qué factores económicos han influido de igual manera
en los cluster obtenidos y cuáles han influido de manera distinta.
2. GLOBALIZACIÓN
La globalización es una corriente de movimientos y acercamientos sociales, económicos,
tecnológicos, políticos y culturales, dado por los países de todo el mundo. Los gobiernos,
a través de políticas de liberación, de mercados y personas, e integración hacen autónomas
las economías de todos los países. Las empresas optimizan sus recursos y procesos,
deslocalizándolos a aquellos países donde serían más eficientes. Los consumidores
obtienen variedades en los productos, nuevas oportunidades de empleo en países distintos
al de origen e intercambian la cultura.
Algunos autores consideran que, este fenómeno mundial fue se creó y fue
incrementándose tras la finalización de la Segunda Guerra Mundial, llegando a su
máximo en los años 80 y 90.
Este proceso vino acompañado de otras innovaciones como las Tecnologías de la
Información y la Comunicación (TICs) e intensificación de las comunicaciones físicas.
Todo esto, favorecido por una estabilidad política, le siguieron la expansión del mercado
de bienes y capitales.
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
5
A continuación, se detallan cuatro tendencias relevantes para la aparición y desarrollo de
la globalización. La primera es el surgimiento y extensión de las TICs (Martín -Cabello,
2013). Tenemos varias fechas importantes:
• en 1964 se realiza la primera retrasmisión de televisión vía satélite. Y unos de los
desarrollos de las TICs más importante es la creación de la red de posicionamiento
global -GPS- para usos militares, y posteriormente, civiles.
• En la década de 1989 comienza la comercialización de los primeros móviles
comerciales. Asimismo, la integración de Internet a dispositivos móviles,
haciéndose famosos los smartphones en el siglo XXI.
• En 1990, Tim Berners – Lee creó el acceso público general a internet.
La segunda tendencia sería la producida por las mejoras e innovaciones en el transporte
de mercancías y personas, debido a los flujos comerciales entre países. El surgimiento de
la aviación comercial dejó en su segundo lugar al barco de mercancías hasta entonces más
utilizado, para el transporte turístico, en 1990. Surgen los vuelos low cost por la
popularización de los vuelos internacionales. Desde entonces no ha dejado de
incrementarse.
La tercera tendencia, y una de la más importantes, es debida a los flujos económicos. Los
flujos fueron de dos modales: comercio de bienes y servicios y flujo de capitales.
El primero de ellos, después de una dura guerra, se liberalizaron los mercados de
comercio. Para el correcto funcionamiento se creó la Organización Mundial del Comercio
(OMC), donde se legisla, no solo el comercio de mercancías sino el de servicios y el de
propiedad industrial.
En la mayoría de países del continente europeo, en el año 2000, el porcentaje del PIB que
corresponde al comercio de servicios era servil en comparación con el año 2018. Uno de
los países más beneficiado de la liberalización es Malta la cuál, a finales de la década, ha
experimentado un crecimiento exponencial, al igual que Luxemburgo. Ésta incluso en el
2000 ya obtenía un gran porcentaje de exportaciones e importaciones de servicios.
Debemos tener en cuenta que los servicios son un indicativo de un país desarrollado y en
el caso del continente europeo sus países han evolucionado notablemente en su mayoría.
Aunque hay algunos países que se encuentra en una situación de decrecimiento como es
el caso de Bulgaria y la República de Macedonia (Ver gráfico 1).
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
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Respecto a las exportaciones e importaciones de mercancías del continente europeo
podemos observar una disonancia entre países. El porcentaje del PIB correspondiente a
la exportación de bienes o mercancías, en el 2000, era inferior a 2018 pero en algunos
casos -Estonia, Finlandia, Francia, Federación de Rusia, Kazajistán, Luxemburgo, Malta-
a finales de la década han sufrido un descenso.
Con este resultado identificamos una desventaja de la globalización. Esto es, la
liberalización de mercados de bienes y servicios ofrece la oportunidad de llegar a nuevas
industrias, mercados y clientes potenciales donde aumentar nuestras ventas, al igual que
se presentan muchos competidores. Para conseguir una ventaja competitiva deben ser
mejores que ellos, utilizar nuevos métodos de trabajo, deslocalizar, especializarse, y no
todos los países son capaces de crear rentabilidad superando la competencia. (Ver gráfico
2).
Gráfico 1. Comparativa del Comercio de Servicios entre el año 2000 y el 2018.
Fuente: elaboración propia
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Año 2000 Año 2018
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Gráfico 2. Comparativa del Comercio de Mercaderías entre el año 2000 y el 2018.
Fuente: elaboración propia.
En el segundo, flujos de capitales, señalamos el gran aumento de transacciones y
especulaciones financieras.
En 1974, la capitalización mundial total del mercado de valores era de menos de un billón
de dólares. En 2001 sobrepasó los 26 billones. Un crecimiento similar ha experimentado
los mercados de deuda nacional, cuyo saldo vivo alcanzó, a finales de 2001, los 30,5
billones dólares.
El mercado de crédito internacional, representado aproximadamente un 87% de lo
euromercados, superó ya los dieciocho billones de dólares a finales de 2001. Si a eso se
le une la transferencia internacional de riesgo por medio de la utilización de derivados,
con un volumen del nacional, en ese mismo año, de ciento treinta y cuatro con siete
billones de dólares -el triple que en 1990-, el crecimiento y volumen de los mercados
resulta espectacular, más aún cuando se tiene en cuenta que el mercado de divisas generó
una contratación media diaria de uno con dos billones de dólares en 2001 (Brunet et al.,
2007)
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Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
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En el año 2000, los países europeos vivían una estabilidad económica que podemos ver
reflejada en la formación bruta de capital de tal año (Ver gráfico 3). Sin embargo, a causa
de la globalización, la crisis económica del año 2007 afecta a todo el mundo. Los países
más afectados fueron los países de la Unión Europea (U.E), que incluso algunos de ellos
tuvieron que ser “rescatados”, es decir, recibieron ayudas y compensaciones financieras,
de la U.E, a sus entidades bancarias. En este gráfico vemos la decadente formación bruta
de capital que ha quedado tras la gran crisis.
Esta crisis también afectó al PIB. Vemos en el gráfico 4, que la mayoría de los países
europeos tenían un gran crecimiento del PIB en el año 2000, destacando: Azerbaiyán,
Federación de Rusia, Estonia y Kazajistán. Mientras que los países de la U.E se
encuentran igualados.
Tras la crisis anteriormente nombrada, el crecimiento del PIB desciende llegando en
algunos casos a decrecer, en especial los países de la Unión Europea.
El motivo de que los países que integran la Unión tengan resultados similares es debido
a que tienen la misma moneda y el mismo tipo de cambio. Cualquier cambio en las
políticas económicas afecta a todos por igual. Además de que las instituciones que la
regulan tienen como objetivo que todos los países tengan paridad.
Gráfico 3. Comparativa de la Formación Bruta de Capital entre el año 2000 y el
2018.
Fuente: elaboración propia.
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Año 2000 Año 2018
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Gráfico 4. Comparativa del Crecimiento del PIB (% anual) entre el año 2000 y el
2018.
Fuente: elaboración propia.
Y la última fase, comprendida desde el punto de vista de la política, nos ofrece
una visión de liberalización, desregulación y supresión de las barreras nacionales que
favorecen al establecimiento del Estado de Bienestar.
Esta idea sostiene, por tanto, que el desarrollo del capitalismo como sistema económico
y político explicaría la globalización, que no sería sino su última fase. En la misma, las
fuerzas del mercado, apoyadas por el Estado, desbordarían las fronteras nacionales y
crearían un mercado mundial o global, bajo las leyes de la oferta y la demanda. Para
conseguirlo trataría de desregular las economías nacionales y de favorecer la no
interferencia de terceros en las leyes del mercado consideradas como naturales. La
globalización, en consecuencia, sería la última fase de un proceso naturalizado de
extensión planetaria de los mercados. Todo intento de limitar o de regular dicha expansión
sería contemplado, por las fuerzas que lo impulsan, como una “distorsión” o “barrera” al
natural desarrollo de la economía. (Martín–Cabello, 2013)
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Países del Continente Europeo
Año 2000 Año 2018
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
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2.1 VENTAJAS DE LA GLOBALIZACIÓN
Al igual que cualquier variable a estudiar, encontramos una serie de ventajas e
inconvenientes. Una de las ventajas que nos proporciona este fenómeno es el aumento
del comercio y mercado para las empresas europeas. La región de la Unión Europea es
muy atractiva por su régimen comercial y los cuantiosos acuerdos establecidos, no solo
con otros países de Europa, si no con países de otros territorios. Uno de sus principales
objetivos es eliminar las barreras de comercio con países intracomunitarios.
Por esto, nos encontramos entre los primeros exportadores, junto con EE.UU y China.
Estas exportaciones representan más del 15% de las exportaciones mundiales, donde más
del 80% serían Pequeñas y Medianas empresas (PYMES).
Las exportaciones de la UE de comercio y servicios aumentaron alrededor de 1,16
billones de euros en 2000 a 2,9 billones en 2018. En 2017, las exportaciones a Corea del
Sur aumentaron en más del 12%, a Colombia en más del 10%, y las exportaciones de la
UE a Canadá aumentaron en 7 %.
Otro de los beneficios es la libre circulación de personas por la que encontramos mayores
oportunidades de empleo.
Al aumentar las exportaciones, consecuencia de la ventaja antes vista, se crean nuevos
empleos. Cada mil millones en exportaciones de la UE sirve para apoyar una media de
unos 13.000 empleos dentro de la Unión.
Las exportaciones de España a otros países en 2018 fueron de 293.458,8 millones de
euros. Los países donde mayoritariamente se dirigen nuestras exportaciones son a
Francia, Alemania e Italia con unos porcentajes de: 15,82%, 11,28% y 8,07%
respectivamente.
Otro gran beneficio es sobre los consumidores, debido a las importaciones. La atracción
de productos de diferentes países crea, no solo una gran variedad de productos, si no una
gran competencia donde las empresas utilizan el liderazgo en precios para incrementar
sus ventas.
Añadiendo a esto que los acuerdos comerciales con otros países los benefician al pagar
menos por la introducción de sus productos.
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
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Esto provoca una mejora en el nivel de riqueza por el ahorro que supone para los
consumidores, aumento de la comodidad por el aumento de variedad de productos y una
mejora continua del nivel de vida.
2.2 INCONVENIENTES DE LA GLOBALIZACIÓN
En algunos casos, cuando la deslocalización es muy abundante, se elimina empleo de los
países de la empresa matriz. Esto es porque las empresas se llevan parte de su sistema
productivo a países donde la mano de obra o la materia prima son mucho más baratos.
Todos los países deben tener cuidado con las decisiones políticas y sociales que se toman
en cada país ya que, una mala decisión puede ser mal vista por otros países. Esto puede
provocar un boicot contra los productos de ese país, la mano de obra que migra o que las
empresas que se deslocalizan no escojan tal país.
Una de las mayores desventajas sería que el mayor número de beneficio sería para las
empresas multinacionales. Esto es debido a que su capacidad de competir es mayor a las
de las PYMES, que ven disminuir sus beneficios como consecuencia de un desequilibrio
económico. Esto desembocaría en una gran destrucción de pequeñas y medianas empresas
además de miles de empleos, provocando un gran descontento social por lo que se pondría
en entre dicho el bienestar que ofrece la globalización.
2.3 INSTITUCIONES MONETARIAS
Las instituciones y organizaciones tienen como responsabilidades determinan las
políticas que van a dirigir las acciones sobre el euro como su emisión. Deben mantener la
estabilidad de precios y la supervisión y control de los estados para su buen
funcionamiento.
Se rigen por los artículos 119 a 144, 219 y 282 a 284 del Tratado de Funcionamiento de
la Unión Europea (TFUE) y Protocolos anejos al Tratado de la Unión Europea: Protocolo
(n.º 4) sobre los Estatutos del Sistema Europeo de Bancos Centrales y del Banco Central
Europeo, Protocolo (n.º 14) sobre el Eurogrupo.
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
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Estas instituciones serían:
• Banco Central Europeo
Creado en 1998, se encarga de gestionar el euro, aplica la política económica y monetaria
para mantener la estabilidad de precios. Uno de sus objetivos es conseguir crecimiento
económico en el territorio europeo y la creación de puestos de trabajos.
Su sede se encuentra en Fráncfort, Alemania.
Se compone del presidente que representa las reuniones de la UE e internacionales,
Christine Lagarde. Tiene tres órganos rectores:
▪ Consejo de Gobierno: principal órgano decisor.
▪ Comité Ejecutivo: gestión diaria.
▪ Consejo General: función consultiva y de coordinación.
Las funciones que realiza son establecidas en el Tratado de Funcionamiento de la Unión
Europea y especificadas en los estatutos del Sistema Europeo de Bancos Centrales y del
Banco Central Europeo.
Sus funciones básicas son establecer y ejecutar la política monetaria de la zona del euro;
realizar operaciones de divisas referidas, por ejemplo, al tipo de cambio; poseer y
gestionar las reservas oficiales de divisas de los países miembros de la zona del euro y
promover el buen funcionamiento del sistema de pagos.
Además de desempeñar la tarea de supervisión de las entidades de crédito que conforman
los Estados miembros de la zona euro.
Otras funciones son la creación exclusiva de billetes. Colabora con el BCN para recobrar
información para su estudio estadístico, extrayendo información de las autoridades
nacionales o agentes económicos.
• Tribunal de Cuentas Europeo
Creado en 1977, es el encargado de comprobar que los fondos que suministra la UE son
recibidos y utilizados de manera correcta, mejorando la contribución financiera.
Aunque no tiene capacidad jurídica ayuda a la mejora del presupuesto y vela por los
intereses de los europeos.
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
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Se compone de una serie de miembros nombrados por el Consejo, con un mandato
renovable cada 6 años. Se elige un miembro por cada país que compone la Unión Europea.
Las funciones más relevantes son la auditoría de los ingresos y gastos de los fondos que
reparte la Unión europea y elabora conclusiones de los resultados de tales auditorías.
Supervisión de cualquier organización, medio o persona que manipule fondos de la UE.
Informa de fraudes, corrupción y otras actividades ilegales a la Oficina Europea de Lucha
contra el Fraude. Elabora un plan anual para aprobar el presupuesto y facilita dictámenes
sobre cómo mejorar.
Este tribunal debe ser independiente para que no favorezca a ninguna institución por lo
que tiene libertad sobre qué se somete a auditoría, cómo lo hace y dónde y cuándo
presenta sus conclusiones.
• Banco Europeo de Inversores
Instituido en 1958, confiere financiación para proyectos que ayuden a alcanzar los
objetivos de la Unión. Debe impulsar el crecimiento y el empleo, ofrecer apoyo a las
medidas propuestas que mitiguen el cambio climático y fomentar las políticas de la UE
en otros países.
Este organismo brinda varios productos y servicios:
▪ Préstamos: para crear empleo y crecimiento además de atraer a otros
inversores.
▪ Financiación combinada: concierta esta financiación con otras.
▪ Asesoramiento: para conseguir una creación de valor superior.
Está compuesta por el presidente Werner Hoyer y accionistas. Estos asociados serían
todos los países de la UE.
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
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3. METODOLOGÍA
Para realizar este proyecto vamos a esgrimir el análisis clúster. Este método recoge,
ordena y analiza una serie de datos para establecer relaciones entre ellos, a través del
cálculo de probabilidades.
3.1.CONCEPTO
El análisis de conglomerados o clúster es un procedimiento que permite agrupar las
variables por su máxima similitud o mínima diferencia entre los grupos.
Es un procedimiento multivariante cuyo primordial objetivo es agrupar casos formando
conglomerados (clusters) con un alto grado de uniformidad interna y disparidad externa.
Teniendo una tabla de variables, trata de situarlas en grupos iguales -conglomerados- y
los que no son homogéneos en conglomerados distintos.
Encontramos dos procedimientos distintos para realizar un análisis de conglomerados. El
análisis de conglomerados jerárquico y el análisis de conglomerados k medias.
El análisis jerárquico trata de agrupar los clusters de nivel inferior se van agrupando en
aquellos de nivel superior. La idea de este tipo de análisis es partir de todos los individuos,
considerados como grupos de un único elemento, e ir uniendo los elementos hasta formar
un único grupo con todos los elementos
La idea de este tipo de análisis es partir de todos los individuos, considerados como
grupos de un único elemento, e ir uniendo los elementos hasta formar un único grupo con
todos los elementos.
El análisis de conglomerado k medias -o no jerárquico- agrupa las variables en grupos
que crea el método sin dependencia unos de otros. La idea de este tipo de algoritmos es
partir de un número k dado por el usuario y crear k grupo de manera que se optimice una
función objetivo.
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
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Una vez realizado el procedimiento obtendremos una serie de agrupaciones, jerárquicas
o no, que podremos seguir analizando con nuevas técnicas. Teniendo en cuenta que no
utilizaríamos las mismas que han sido utilizadas para dicha agrupación.
Para realizar un análisis clúster tomaremos tres decisiones:
• Seleccionar las variables más relevantes
• Elegir la medida de proximidad entre los casos
• Decidir qué criterio se va a elegir para agrupar en conglomerados
3.2.TEORÍA METODOLÓGICA
Siguiendo el trabajo de De la Fuente (2011), detallaremos como hemos de realizar las tres
decisiones para comenzar el método. De esta manera, sabremos qué tipo de método
cluster nos conviene realizar en función de los datos y variables que se nos ofrezcan.
Siguiendo el precepto, comenzaremos por seleccionar las variables más notables. Una vez
elegidas podemos diferenciar dos tipos de variables: las cuantitativas y las cualitativas.
En este sentido tenemos variables ordinales o nominales, discretas o continuas,
respectivamente (ver gráfico 5).
Una vez conseguida nuestra matriz de variables o individuos -diferenciando los
cuantitativos y los cualitativos- estudiaremos la medida de la asociación, esto es, medidas
que reflejen la asociación entre éstas para conocer las relaciones existentes entre los
individuos de nuestra matriz. La medida de asociación puede ser una distancia o una
similaridad.
“Cuando se elige una distancia como medida de asociación (por ejemplo, la distancia
euclídea) los grupos formados contendrán individuos parecidos de forma que la distancia
entre ellos tiene que ser pequeña.
Cuando se elige una medida de similaridad (por ejemplo, el coeficiente de correlación)
los grupos formados contendrán individuos con una similaridad alta entre ellos. La
correlación de Pearson y los coeficientes de Spearman y de Kendall son índices de
similitud” (De la Fuente, 2011)
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
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Recopilando, obtenemos una matriz de individuos y elegimos que medida utilizaremos
para saber las relaciones de los individuos que formen los conglomerados. A partir de
esto, elegiremos la técnica cluster que, como nombraba anteriormente, hay métodos
jerárquicos y no jerárquicos.
Gráfico 5. Métodos de Análisis Clúster
Fuente: de la Fuente Fernández (2011), “Análisis Conglomerados”. (p. 5)
Una vez elegida la no similaridad adecuada, se procederá al análisis cluster. Utilizaremos
el denominado jerárquico aglomerativo. Este tipo de método trata a los individuos como
grupos de una única unidad e ir agrupándolo hasta conformar una única unidad con todas
ellas. De este método obtendremos un dendograma -ver gráfico 6- que es una
representación gráfica en forma de árbol donde se observan las agrupaciones obtenidas
de realizar el método.
Aglomerativos
Jerárquicos
Conglomerados
Simple Linkage (vecino más próximo)
Complete Linkage (vecino más lejano)
Promedio entre Grupos
Método del Centroide
Método de la Mediana
Método de Ward
Linkage Simple
Linkage Completo
Promedio entre Grupos
Método del Centroide
Método de la Mediana
Método de Ward
Análisis de Asociación
No
Jerárquicos
Reasignación
Búsqueda de
densidad
Métodos Directos: Block-Clustering
K-Medias
Nubes Dinámicas
Métodos Reductivos: Análisis Factorial tipo Q
Análisis Modal
Métodos Taxap
Método de Fortin
Método de Wolf
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
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Los individuos similares se unen mediante agrupaciones enlazadas situadas en el
dendograma de acuerdo con los niveles de jerarquía.
Gráfico 6. Dendograma.
Fuente: de la Fuente Fernández (2011), “Análisis Conglomerados”. (p. 12)
Este dendograma muestra dos conglomerados, cluster 1 y cluster 2, cortado por la línea
horizontal superior al cinco. Si, en cambio, la línea horizontal cortara por el uno y medio,
este gráfico nos mostraría un cluster y tres conglomerados independientes.
En este estudio utilizamos el método de las k medias para extraer las variables que forman
los clústers a través de la tabla ANOVA (Ver tabla 3).
“El algoritmo de las K-medias (presentado por MacQueen en 1967) es uno de los
algoritmos de aprendizaje no supervisado más simples para resolver el problema de la
clusterización. El procedimiento aproxima por etapas sucesivas un cierto número
(prefijado) de clusters haciendo uso de los centroides de los puntos que deben
representar” (http://www.cs.us.es/~fsancho/?e=43 , 2015)
También obtendremos cuántos conglomerados se forman tras este método (Ver tabla 4).
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
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4. ANÁLISIS DE RESULTADOS
Para agrupar a 44 países del continente europeo utilizamos el método cluster a través del
programa estadístico SPSS. Utilizaremos el programa IBM SPSS STATISTICS 24. A
través de este programa extraeremos conclusiones sobre las relaciones o no, consideradas
entre las variables elegidas en el primer proceso para proceder al análisis cluster. (Ver
anexos A, B Y C).
Del mismo modo, optamos por las variables más relevantes para el estudio económico-
relacional de la matriz de datos. Aquí adquirimos 16 variables porcentuales.
Este estudio es referido a las incidencias del año 2018 debido a que es una variable a corto
plazo, del que se puede obtener mucha información por los acontecimientos ocurridos en
tal año y con anterioridad a este que siguen influyendo.
4.1.OBTENCIÓN DE DATOS
La matriz de datos se ha obtenido a través de la base de datos del Banco Mundial. Es una
herramienta para el estudio analítico que contiene colecciones de datos organizados por
series temporales, desde 1960 hasta 2019; por países, ciudades autónomas y grupos de
estos, con un total de 260 agrupaciones y 1431 variables a estudiar. La combinación de
estas tres nos da el conjunto de individuos y variables que vamos a necesitar en nuestro
estudio.
El Banco Mundial, en 1985, dio las primeras instrucciones para la divulgación de
información. Al no encontrar opiniones en contra de tal divulgación creó tres categorías
para los datos: publicada, disponible para audiencias específicas o restringida, y aquella
que solo podría mostrarse a través de una “Lista positiva”. En 1933 se amplió el tipo de
documentos que podían exponerse presentando el Documento de Información y Proyecto,
además de la creación de un centro de información pública y una red para difundir
información a través de sus propias delegaciones.
En 1997 solo a través de InfoShop se podía obtener información sobre el Banco Mundial.
En 2001 se aprueba una mayor cantidad de información expuestas y utilizar un enfoque
más sistemático para los archivos históricos. A través de los años, se han seguido
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
19
aumentando la cantidad de información divulgación de los datos haciendo más sencilla la
obtención para el público.
Esta base de datos está compuesta por cinco instituciones: El Banco Internacional de
Reconstrucción y Fomento, que concede prestaciones a Gobiernos de ingresos medianos
y bajos que tengan capacidad de pago. La Asociación Internacional de Fomento, que al
igual que la anterior, concede adelantos, pero sin interés y/o donaciones a los gobiernos
más pobres. Juntos forman el Banco Mundial.
También está incorporada la Corporación Financiera Internacional que está dedica
únicamente al sector privado ayudando a lograr un crecimiento sostenible, prestando
servicios de asesoramiento, entre otros.
El Organismo Multilateral de Garantía de Inversiones que promueve la inversión directa
extranjera directa en países en desarrollo, mejorar la vida de las personas, reducir la
pobreza, a través de seguros contra riesgos políticos a inversores. Y, por último, el Centro
Internacional de Arreglo de Diferencias Relativas a Inversiones presta servicios de
arbitraje y conciliación para resolver conflictos internacionales.
4.2. SELECCIÓN DE VARIABLES Y UNIDADES DE ESTUDIO
RELEVANTES
Las unidades de estudio serían 44 países del continente europeo.
Algunas de las ciudades-estado que se encuentran en el continente europeo no son
relevantes o no se encuentran datos disponibles por su pequeña población o pronta
adherencia como ciudad autónoma. Entre ellas se encuentran la Ciudad del Vaticano,
Andorra, Mónaco, Liechtenstein, Montenegro y San Marino.
Las variables escogidas son medidas porcentuales y muy utilizadas en el ámbito socio-
económico. Determinan el crecimiento, desarrollo y nivel de vida que hay en cada país,
debiendo tener en cuenta que, aunque dos países se encuentren cerca territorialmente o
con mismas medidas económicas, no significa que éstos vayan a desarrollarse a la misma
velocidad y de la misma manera.
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
20
Éstas serían:
1. Inflación, índice de deflación del PIB (% anual): La inflación medida por la
tasa de crecimiento anual del deflactor implícito del PIB muestra la tasa de cambio
de precios en la economía en su conjunto. El deflactor implícito del PIB es la
relación entre el PIB en moneda local actual y el PIB en moneda local constante.
2. Formación bruta de capital (% del crecimiento anual): consiste en
desembolsos por adiciones a los activos fijos de la economía más cambios netos
en el nivel de inventarios. Los activos fijos incluyen mejoras de la tierra (cercas,
zanjas, desagües, etc.); compras de plantas, maquinaria y equipos; y la
construcción de carreteras, ferrocarriles y similares, incluidas escuelas, oficinas,
hospitales, viviendas residenciales privadas y edificios comerciales e industriales.
Los inventarios son existencias de bienes mantenidos por empresas para satisfacer
fluctuaciones temporales o inesperadas en la producción o ventas, y "trabajo en
progreso". Según el Sistema de Cuentas Nacionales (SCN) 1993, las
adquisiciones netas de objetos de valor también se consideran formación de
capital.
3. Crecimiento del PIB (% anual): referido a la tasa de crecimiento porcentual
anual del PIB a precios de mercado basada en moneda local constante. Los
agregados se basan en dólares estadounidenses constantes de 2010. El PIB es la
suma del valor agregado bruto de todos los productores residentes en la economía
más los impuestos a los productos y menos los subsidios no incluidos en el valor
de los productos. Se calcula sin hacer deducciones por depreciación de activos
fabricados o por agotamiento y degradación de los recursos naturales.
4. Comercio de servicios (% del PIB): es la suma de las exportaciones e
importaciones de servicios dividido por el valor del PIB, todo en dólares
estadounidenses actuales.
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
21
5. Comercio de mercaderías (% del PIB): como parte del PIB es la suma de las
exportaciones e importaciones de mercancías dividida por el valor del PIB, todo
en dólares estadounidenses actuales.
6. Costo de los procedimientos para establecer una empresa (% del INB per
cápita): El costo de registrar un negocio se normaliza presentándolo como un
porcentaje del ingreso nacional bruto (INB) per cápita.
7. Crecimiento de la población (% anual): La tasa de crecimiento anual de la
población para el año t es la tasa de crecimiento exponencial de la población de
mitad de año desde el año t-1 hasta la t, expresada como un porcentaje. La
población se basa en la definición de facto de población, que cuenta a todos los
residentes independientemente de su estatus legal o ciudadanía.
8. Exportaciones de productos manufacturados (% de las exportaciones de
mercaderías): Las manufacturas comprenden productos en las secciones 5 de
SITC (productos químicos), 6 (manufacturas básicas), 7 (maquinaria y equipo de
transporte) y 8 (productos manufacturados diversos), excluyendo la división 68
(metales no ferrosos).
9. Tasa de participación en la fuerza laboral, hombres (% de la población
masculina entre 15-64 años) (estimación modelado OIT): La tasa de
participación en la fuerza laboral es la proporción de la población de 15 a 64 años
que es económicamente activa: todas las personas que suministran mano de obra
para la producción de bienes y servicios durante un período específico.
10. Tasa de participación en la fuerza laboral, mujeres (% de la población
femenina entre 15-64 años) (estimación modelado OIT): La tasa de
participación en la fuerza laboral es la proporción de la población de 15 a 64 años
que es económicamente activa: todas las personas que suministran mano de obra
para la producción de bienes y servicios durante un período específico.
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
22
11. Ingreso interno bruto (UML constante): sería la suma del PIB el ajuste de los
términos de intercambio. Los datos están en moneda local constante.
12. Empleadores, total (% del empleo total): Los empleadores son aquellos
trabajadores que, trabajando por cuenta propia o con uno o algunos socios, tienen
el tipo de trabajos definidos como "trabajos por cuenta propia", es decir, trabajos
en los que la remuneración depende directamente de los beneficios derivados de
los bienes y servicios. producido), y, en esta capacidad, han contratado, de manera
continua, una o más personas para trabajar para ellos como empleados.
13. Desempleo, mujeres (% de la población activa femenina) (estimación
modelado OIT): El desempleo se refiere a la parte de la fuerza laboral que no
tiene trabajo pero que está disponible y busca empleo.
14. Desempleo, varones (% de la población activa masculina) (estimación
modelado OIT): El desempleo se refiere a la parte de la fuerza laboral que no
tiene trabajo pero que está disponible y busca empleo.
15. Empleo de tiempo parcial, total (% del total de empleo): El empleo a tiempo
parcial se refiere al empleo regular en el que el tiempo de trabajo es
sustancialmente menor al normal. Las definiciones de empleo a tiempo parcial
difieren según el país.
16. Empleos en servicios (% del total de empleos): El empleo se define como las
personas en edad de trabajar que se dedicaban a cualquier actividad para producir
bienes o prestar servicios a cambio de una remuneración o ganancia, ya sea en el
trabajo durante el período de referencia o no en el trabajo debido a la ausencia
temporal de un trabajo, o debido a un horario de trabajo.
Fuente: Data Base (2019).
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
23
4.3.ANÁLISIS DE CORRELACIÓN
Tabla 1. Tabla de correlación inicial.
NY.GDP.DEFL.
KD.ZG NE.GDI.TOTL.
KD.ZG NY.GDP.MKTP
.KD.ZG BG.GSR.NFSV.
GD.ZS TG.VAL.TOTL.
GD.ZS
NY.GDP.
DEFL.KD.ZG
Correlación Pearson 1 -,133 -,074 -,131 -,055
P - valor ,391 ,632 ,397 ,724
N 44 44 44 44 44
NE.GDI.TOTL.KD.ZG
Correlación Pearson -,133 1 -,001 -,236 ,205
P - valor ,391 ,996 ,123 ,181
N 44 44 44 44 44
NY.GDP.MKTP.KD.Z
G
Correlación Pearson -,074 -,001 1 ,302 ,170
P - valor ,632 ,996 ,046 ,271
N 44 44 44 44 44
BG.GSR.NFSV.GD.ZS
Correlación Pearson -,131 -,236 ,302 1 -,099
P - valor ,397 ,123 ,046 ,523
N 44 44 44 44 44
TG.VAL.TOTL.GD.ZS
Correlación Pearson -,055 ,205 ,170 -,099 1
P - valor ,724 ,181 ,271 ,523
N 44 44 44 44 44
IC.REG.COST.PC.ZS
Correlación Pearson -,228 ,253 -,019 ,079 ,424**
P - valor ,137 ,098 ,903 ,611 ,004
N 44 44 44 44 44
SP.POP.GROW
Correlación Pearson ,032 -,310 ,152 ,538** -,300
P - valor ,837 ,041 ,326 ,000 ,048
N 44 44 44 44 44
TX.VAL.MANF.ZS.UN
Correlación Pearson -,260 -,089 -,058 ,103 ,371
P - valor ,088 ,564 ,711 ,508 ,013
N 44 44 44 44 44
SL.TLF.ACTI.MA.ZS
Correlación Pearson -,021 -,228 ,005 ,002 ,001
P - valor ,891 ,137 ,972 ,992 ,996
N 44 44 44 44 44
SL.TLF.ACTI.FE.ZS
Correlación Pearson -,188 ,009 -,140 -,018 ,049
P - valor ,222 ,955 ,364 ,907 ,750
N 44 44 44 44 44
IC.TAX.OTHR.CP.ZS
Correlación Pearson ,039 -,077 -,160 -,184 -,173
P - valor ,802 ,621 ,298 ,233 ,262
N 44 44 44 44 44
SL.EMP.MPYR.ZS
Correlación Pearson -,059 -,195 -,243 ,023 -,006
P - valor ,704 ,205 ,112 ,880 ,970
N 44 44 44 44 44
SL.UEM.TOTL.FE.ZS
Correlación Pearson -,093 -,016 -,068 -,138 -,156
P - valor ,550 ,919 ,660 ,370 ,311
N 44 44 44 44 44
SL.UEM.TOTL.MA.ZS
Correlación Pearson -,037 -,011 ,014 -,131 -,118
P - valor ,812 ,943 ,931 ,395 ,444
N 44 44 44 44 44
SL.TLF.PART.ZS
Correlación Pearson -,403** -,195 -,321 ,165 ,024
P - valor ,007 ,205 ,034 ,286 ,875
N 44 44 44 44 44
SL.SRV.EMPL.ZS
Correlación Pearson -,340 -,228 -,241 ,406** -,172
P - valor ,024 ,137 ,116 ,006 ,264
N 44 44 44 44 44
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
24
IC.REG.COST.
PC.ZS SP.POP.GROW
TX.VAL.MANF.ZS.UN
SL.TLF.ACTI.MA.ZS
SL.TLF.ACTI.FE.ZS
NY.GDP.DEFL.KD.ZG
Correlación Pearson -,228 ,032 -,260 -,021 -,188
P - valor ,137 ,837 ,088 ,891 ,222
N 44 44 44 44 44
NE.GDI.TOTL.KD.ZG
Correlación Pearson ,253 -,310 -,089 -,228 ,009
P - valor ,098 ,041 ,564 ,137 ,955
N 44 44 44 44 44
NY.GDP.MKTP.KD.Z
G
Correlación Pearson -,019 ,152 -,058 ,005 -,140
P - valor ,903 ,326 ,711 ,972 ,364
N 44 44 44 44 44
BG.GSR.NFSV.GD.ZS
Correlación Pearson ,079 ,538** ,103 ,002 -,018
P - valor ,611 ,000 ,508 ,992 ,907
N 44 44 44 44 44
TG.VAL.TOTL.GD.ZS
Correlación Pearson ,424** -,300 ,371 ,001 ,049
P - valor ,004 ,048 ,013 ,996 ,750
N 44 44 44 44 44
IC.REG.COST.PC.ZS
Correlación Pearson 1 -,030 ,442** ,134 ,261
P - valor ,849 ,003 ,385 ,086
N 44 44 44 44 44
SP.POP.GROW
Correlación Pearson -,030 1 -,102 ,408** ,189
P - valor ,849 ,509 ,006 ,219
N 44 44 44 44 44
TX.VAL.MANF.ZS.U
N
Correlación Pearson ,442** -,102 1 ,110 -,041
P - valor ,003 ,509 ,476 ,792
N 44 44 44 44 44
SL.TLF.ACTI.MA.ZS
Correlación Pearson ,134 ,408** ,110 1 ,663**
P - valor ,385 ,006 ,476 ,000
N 44 44 44 44 44
SL.TLF.ACTI.FE.ZS
Correlación Pearson ,261 ,189 -,041 ,663** 1
P - valor ,086 ,219 ,792 ,000
N 44 44 44 44 44
IC.TAX.OTHR.CP.ZS
Correlación Pearson -,104 -,081 ,004 ,085 ,051
P - valor ,500 ,603 ,979 ,585 ,741
N 44 44 44 44 44
SL.EMP.MPYR.ZS
Correlación Pearson ,136 ,116 ,083 ,100 ,033
P - valor ,377 ,454 ,592 ,516 ,830
N 44 44 44 44 44
SL.UEM.TOTL.FE.ZS
Correlación Pearson -,205 -,268 -,119 -,220 -,552**
P - valor ,181 ,078 ,441 ,152 ,000
N 44 44 44 44 44
SL.UEM.TOTL.MA.ZS
Correlación Pearson -,275 -,322 -,133 -,203 -,521**
P - valor ,070 ,033 ,389 ,186 ,000
N 44 44 44 44 44
SL.TLF.PART.ZS
Correlación Pearson ,319 ,368 ,398** ,439** ,514**
P - valor ,035 ,014 ,008 ,003 ,000
N 44 44 44 44 44
SL.SRV.EMPL.ZS
Correlación Pearson ,197 ,445** ,191 ,370 ,562**
P - valor ,201 ,002 ,215 ,013 ,000
N 44 44 44 44 44
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
25
IC.TAX.OTHR.
CP.ZS
SL.EMP.MPYR
.ZS
SL.UEM.TOTL.
FE.ZS
SL.UEM.TOTL.
MA.ZS
SL.TLF.PART.
ZS
NY.GDP.DEFL.KD.ZG Correlación Pearson ,039 -,059 -,093 -,037 -,403**
P - valor ,802 ,704 ,550 ,812 ,007
N 44 44 44 44 44
NE.GDI.TOTL.KD.ZG Correlación Pearson -,077 -,195 -,016 -,011 -,195
P - valor ,621 ,205 ,919 ,943 ,205
N 44 44 44 44 44
NY.GDP.MKTP.KD.ZG
Correlación Pearson -,160 -,243 -,068 ,014 -,321
P - valor ,298 ,112 ,660 ,931 ,034
N 44 44 44 44 44
BG.GSR.NFSV.GD.ZS Correlación Pearson -,184 ,023 -,138 -,131 ,165
P - valor ,233 ,880 ,370 ,395 ,286
N 44 44 44 44 44
TG.VAL.TOTL.GD.ZS Correlación Pearson -,173 -,006 -,156 -,118 ,024
P - valor ,262 ,970 ,311 ,444 ,875
N 44 44 44 44 44
IC.REG.COST.PC.ZS Correlación Pearson -,104 ,136 -,205 -,275 ,319
P - valor ,500 ,377 ,181 ,070 ,035
N 44 44 44 44 44
SP.POP.GROW Correlación Pearson -,081 ,116 -,268 -,322 ,368
P - valor ,603 ,454 ,078 ,033 ,014
N 44 44 44 44 44
TX.VAL.MANF.ZS.UN
Correlación Pearson ,004 ,083 -,119 -,133 ,398**
P - valor ,979 ,592 ,441 ,389 ,008
N 44 44 44 44 44
SL.TLF.ACTI.MA.ZS Correlación Pearson ,085 ,100 -,220 -,203 ,439**
P - valor ,585 ,516 ,152 ,186 ,003
N 44 44 44 44 44
SL.TLF.ACTI.FE.ZS Correlación Pearson ,051 ,033 -,552** -,521** ,514**
P - valor ,741 ,830 ,000 ,000 ,000
N 44 44 44 44 44
IC.TAX.OTHR.CP.ZS Correlación Pearson 1 ,059 -,009 ,041 -,009
P - valor ,705 ,954 ,790 ,956
N 44 44 44 44 44
SL.EMP.MPYR.ZS Correlación Pearson ,059 1 ,206 ,030 ,315
P - valor ,705 ,181 ,846 ,037
N 44 44 44 44 44
SL.UEM.TOTL.FE.ZS Correlación Pearson -,009 ,206 1 ,931** -,316
P - valor ,954 ,181 ,000 ,037
N 44 44 44 44 44
SL.UEM.TOTL.MA.ZS Correlación Pearson ,041 ,030 ,931** 1 -,428**
P - valor ,790 ,846 ,000 ,004
N 44 44 44 44 44
SL.TLF.PART.ZS Correlación Pearson -,009 ,315 -,316 -,428** 1
P - valor ,956 ,037 ,037 ,004
N 44 44 44 44 44
SL.SRV.EMPL.ZS Correlación Pearson -,052 ,093 -,305 -,400** ,775**
P - valor ,737 ,550 ,044 ,007 ,000
N 44 44 44 44 44
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
26
Fuente: elaboración propia mediante IBM SPSS 24.
**. Nivel de significación del 1%.
SL.SRV.EMPL.ZS
NY.GDP.DEFL.KD.ZG Correlación Pearson -,340
P - valor ,024
N 44
NE.GDI.TOTL.KD.ZG Correlación Pearson -,228
P - valor ,137
N 44
NY.GDP.MKTP.KD.ZG Correlación Pearson -,241
P - valor ,116
N 44
BG.GSR.NFSV.GD.ZS Correlación Pearson ,406**
P - valor ,006
N 44
TG.VAL.TOTL.GD.ZS Correlación Pearson -,172
P - valor ,264
N 44
IC.REG.COST.PC.ZS Correlación Pearson ,197
P - valor ,201
N 44
SP.POP.GROW Correlación Pearson ,445**
P - valor ,002
N 44
TX.VAL.MANF.ZS.UN Correlación Pearson ,191
P - valor ,215
N 44
SL.TLF.ACTI.MA.ZS Correlación Pearson ,370
P - valor ,013
N 44
SL.TLF.ACTI.FE.ZS Correlación Pearson ,562**
P - valor ,000
N 44
IC.TAX.OTHR.CP.ZS Correlación Pearson -,052
P - valor ,737
N 44
SL.EMP.MPYR.ZS Correlación Pearson ,093
P - valor ,550
N 44
SL.UEM.TOTL.FE.ZS Correlación Pearson -,305
P - valor ,044
N 44
SL.UEM.TOTL.MA.ZS Correlación Pearson -,400**
P - valor ,007
N 44
SL.TLF.PART.ZS Correlación Pearson ,775**
P - valor ,000
N 44
SL.SRV.EMPL.ZS Correlación Pearson 1
P - valor
N 44
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
27
Vamos eliminando una a una de las unidades de estudio que tengan un nivel de
significación por encima del 1%. Las variables que extraemos, tras seis interacciones,
son: costo de los procedimientos para establecer una empresa (% del INB per cápita);
crecimiento de la población; tasa de participación en la fuerza laboral, mujeres (% de la
población femenina entre 15-64 años) (estimación modelado OIT); desempleo, varones
(% de la población activa masculina) (estimación modelado OIT); empleo de tiempo
parcial, total (% del total de empleo) y empleos en servicios (% del total de empleos).
Tabla 2. Tabla de correlación con independencia en las variables.
NY.GDP.DEFL.
KD.ZG
NE.GDI.TOTL.K
D.ZG
NY.GDP.MKTP.
KD.ZG
NY.GDP.DEFL.KD.ZG Correlación Pearson 1 -,133 -,074
P - valor ,391 ,632
N 44 44 44
NE.GDI.TOTL.KD.ZG Correlación Pearson -,133 1 -,001
P - valor ,391 ,996
N 44 44 44
NY.GDP.MKTP.KD.ZG Correlación Pearson -,074 -,001 1
P - valor ,632 ,996
N 44 44 44
BG.GSR.NFSV.GD.ZS Correlación Pearson -,131 -,236 ,302*
P - valor ,397 ,123 ,046
N 44 44 44
TG.VAL.TOTL.GD.ZS Correlación Pearson -,055 ,205 ,170
P - valor ,724 ,181 ,271
N 44 44 44
TX.VAL.MANF.ZS.UN Correlación Pearson -,260 -,089 -,058
P - valor ,088 ,564 ,711
N 44 44 44
SL.TLF.ACTI.MA.ZS Correlación Pearson -,021 -,228 ,005
P - valor ,891 ,137 ,972
N 44 44 44
IC.TAX.OTHR.CP.ZS Correlación Pearson ,039 -,077 -,160
P - valor ,802 ,621 ,298
N 44 44 44
SL.EMP.MPYR.ZS Correlación Pearson -,059 -,195 -,243
P - valor ,704 ,205 ,112
N 44 44 44
SL.UEM.TOTL.FE.ZS Correlación Pearson -,093 -,016 -,068
P - valor ,550 ,919 ,660
N 44 44 44
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
28
BG.GSR.NFSV.G
D.ZS
TG.VAL.TOTL.G
D.ZS
TX.VAL.MANF.
ZS.UN
NY.GDP.DEFL.KD.ZG Correlación Pearson -,131 -,055 -,260
P - valor ,397 ,724 ,088
N 44 44 44
NE.GDI.TOTL.KD.ZG Correlación Pearson -,236 ,205 -,089
P - valor ,123 ,181 ,564
N 44 44 44
NY.GDP.MKTP.KD.ZG Correlación Pearson ,302* ,170 -,058
P - valor ,046 ,271 ,711
N 44 44 44
BG.GSR.NFSV.GD.ZS Correlación Pearson 1 -,099 ,103
P - valor ,523 ,508
N 44 44 44
TG.VAL.TOTL.GD.ZS Correlación Pearson -,099 1 ,371*
P - valor ,523 ,013
N 44 44 44
TX.VAL.MANF.ZS.UN Correlación Pearson ,103 ,371* 1
P - valor ,508 ,013
N 44 44 44
SL.TLF.ACTI.MA.ZS Correlación Pearson ,002 ,001 ,110
P - valor ,992 ,996 ,476
N 44 44 44
IC.TAX.OTHR.CP.ZS Correlación Pearson -,184 -,173 ,004
P - valor ,233 ,262 ,979
N 44 44 44
SL.EMP.MPYR.ZS Correlación Pearson ,023 -,006 ,083
P - valor ,880 ,970 ,592
N 44 44 44
SL.UEM.TOTL.FE.ZS Correlación Pearson -,138 -,156 -,119
P - valor ,370 ,311 ,441
N 44 44 44
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
29
SL.TLF.ACTI.M
A.ZS
IC.TAX.OTHR.
CP.ZS
SL.EMP.MPYR.
ZS
NY.GDP.DEFL.KD.ZG Correlación Pearson -,021 ,039 -,059
P - valor ,891 ,802 ,704
N 44 44 44
NE.GDI.TOTL.KD.ZG Correlación Pearson -,228 -,077 -,195
P - valor ,137 ,621 ,205
N 44 44 44
NY.GDP.MKTP.KD.ZG Correlación Pearson ,005 -,160 -,243
P - valor ,972 ,298 ,112
N 44 44 44
BG.GSR.NFSV.GD.ZS Correlación Pearson ,002 -,184 ,023
P - valor ,992 ,233 ,880
N 44 44 44
TG.VAL.TOTL.GD.ZS Correlación Pearson ,001 -,173 -,006
P - valor ,996 ,262 ,970
N 44 44 44
TX.VAL.MANF.ZS.UN Correlación Pearson ,110 ,004 ,083
P - valor ,476 ,979 ,592
N 44 44 44
SL.TLF.ACTI.MA.ZS Correlación Pearson 1 ,085 ,100
P - valor ,585 ,516
N 44 44 44
IC.TAX.OTHR.CP.ZS Correlación Pearson ,085 1 ,059
P - valor ,585 ,705
N 44 44 44
SL.EMP.MPYR.ZS Correlación Pearson ,100 ,059 1
P - valor ,516 ,705
N 44 44 44
SL.UEM.TOTL.FE.ZS Correlación Pearson -,220 -,009 ,206
P - valor ,152 ,954 ,181
N 44 44 44
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
30
SL.UEM.TOTL.FE.ZS
NY.GDP.DEFL.KD.ZG Correlación Pearson -,093
P - valor ,550
N 44
NE.GDI.TOTL.KD.ZG Correlación Pearson -,016
P - valor ,919
N 44
NY.GDP.MKTP.KD.ZG Correlación Pearson -,068
P - valor ,660
N 44
BG.GSR.NFSV.GD.ZS Correlación Pearson -,138
P - valor ,370
N 44
TG.VAL.TOTL.GD.ZS Correlación Pearson -,156
P - valor ,311
N 44
TX.VAL.MANF.ZS.UN Correlación Pearson -,119
P - valor ,441
N 44
SL.TLF.ACTI.MA.ZS Correlación Pearson -,220
P - valor ,152
N 44
IC.TAX.OTHR.CP.ZS Correlación Pearson -,009
P - valor ,954
N 44
SL.EMP.MPYR.ZS Correlación Pearson ,206
P - valor ,181
N 44
SL.UEM.TOTL.FE.ZS Correlación Pearson 1
Sig. (2-tailed)
N 44
Fuente: elaboración propia mediante IBM SPSS 24.
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
31
4.4.ANÁLISIS CLÚSTER
Para este análisis no hemos ayudado del algoritmo de las k medias. De ella extraemos una
tabla ANOVA (Ver tabla 3) que nos muestra dos variables que dividen los grupos de
países, es decir, establecen las diferencias para la división de países en conglomerados.
Estas variables son Comercio de servicios (% del PIB) y Comercio de mercaderías (% del
PIB) ya que tienen un valor de significación por debajo del 1%.
Fuente: elaboración propia mediante IBM SPSS 24
Obtenemos también una tabla con las variables central que dividen los grupos (Ver tabla
4). Éstas serían: la variable Otros impuestos que pagan las empresas (% de las ganancias
comerciales) para el primer grupo; la variable Exportaciones de productos
manufacturados (% de las exportaciones de mercaderías) en el segundo grupo, y en el
tercer grupo la variable central sería Comercio de servicios (% del PIB).
Tabla 3. Tabla de ANOVA.
Cluster Error
F Sig. Mean Square Df Mean Square df
NY.GDP.DEFL.KD.ZG ,709 2 15,041 41 ,047 ,954
NE.GDI.TOTL.KD.ZG 25,998 2 61,179 41 ,425 ,657
NY.GDP.MKTP.KD.ZG 2,118 2 2,263 41 ,936 ,400
BG.GSR.NFSV.GD.ZS 46007,045 2 408,417 41 112,647 ,000
TG.VAL.TOTL.GD.ZS 24925,621 2 341,369 41 73,017 ,000
TX.VAL.MANF.ZS.UN 1882,623 2 644,291 41 2,922 ,065
SL.TLF.ACTI.FE.ZS 52,858 2 101,847 41 ,519 ,599
IC.TAX.OTHR.CP.ZS 2,271 2 2,949 41 ,770 ,470
SL.EMP.MPYR.ZS ,393 2 4,741 41 ,083 ,921
SL.UEM.TOTL.FE.ZS 24,863 2 30,887 41 ,805 ,454
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
32
Tabla 4. Tabla de agrupación de conglomerados.
Cluster
1 2 3
NY.GDP.DEFL.KD.ZG 3,59 3,86 2,98
NE.GDI.TOTL.KD.ZG 3,92 5,72 ,58
NY.GDP.MKTP.KD.ZG 3,11 3,36 4,58
BG.GSR.NFSV.GD.ZS 29,04 32,19 249,24
TG.VAL.TOTL.GD.ZS 67,31 147,20 60,97
TX.VAL.MANF.ZS.UN 55,03 76,51 71,62
SL.TLF.ACTI.FE.ZS 65,97 68,72 61,60
IC.TAX.OTHR.CP.ZS 1,99 1,53 ,65
SL.EMP.MPYR.ZS 3,79 3,53 4,10
SL.UEM.TOTL.FE.ZS 8,66 6,61 5,14
Fuente: elaboración propia mediante IBM SPSS 24
Tras el análisis jerárquico por casos obtenemos este resultado observamos tres
conglomerados si dividimos por el 5 (Ver gráfico 7):
• El primer conglomerado se forma por la variable Otros impuestos que pagan las
empresas (% de las ganancias comerciales). Se compone por Eslovenia, Hungría,
República Checa, República Eslovaca, Bélgica, Países Bajos, Bulgaria, Lituania,
Estonia, Macedonia del Norte, Bosnia y Herzegovina, República de Moldova,
Ucrania, Francia, Italia, España, Reino Unido, Turquía, Austria, Suiza, Alemania,
Rumania, Polonia, Portugal, Suecia, Finlandia, Dinamarca, Croacia, Federación
de Rusia, Noruega, Islandia, Armenia, Grecia, Chipre.
• El segundo lo forma la variable Comercio de servicios (% del PIB) (Ver tabla 3).
Lo conformaría un solo país, Irlanda.
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
33
• El tercero está formado por Luxemburgo y Malta. Estos países forman el
conglomerado por la variable Comercio de Mercaderías (% del PIB) (Ver tabla
3).
Gráfico 7. Dendograma análisis por casos.
Fuente: IBM SPSS STATISTICS 24.
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
34
Si observamos la tabla ANOVA vemos que la primera variable que divide los
conglomerados sería Comercio de Servicios. Los componentes del grupo tres,
Luxemburgo y Malta, tienen coeficientes en el Comercio de Servicios de los más
elevados, es decir, su PIB se compone en gran parte del de esta variable. En
contraposición, los porcentajes del Comercio de Mercaderías no son elevados. En estos
países encontraríamos gran oferta en el sector servicios, en especial, el sector bancario
donde encontramos sistemas muy consolidados. Sin embargo, no sería una gran
oportunidad para empresas manufactureras.
La segunda variable que divide los conglomerados es Comercio de Servicios. Irlanda,
único componente de este grupo, tiene elevados porcentajes del Comercio de
Mercaderías y, sobre todo, de Servicios, lo que nos muestra un país desarrollado con un
gran nivel de exportación. Irlanda es un país con un gran PIB y en los últimos años va en
aumento, además de tener los impuestos más bajos de los países desarrollados lo que
hace que las empresas transnacionales decidan operar allí.
El primer grupo, compuesto por la mayoría de países son los que mantienen más relación
con la Unión Europea, por lo que, sus políticas, medidas y objetivos están orientados hacia
el mismo camino. Todos los datos de las variables en estos países son muy iguales, esto
puede suponer ventajas a la hora de crear una empresa por el bajo riesgo que ofrecen. Estos
se agruparían por la similitud en otros impuestos que pagan las empresas, que resulta ser
su variable central (Ver tabla 4).
Posteriormente, realizamos un análisis cluster atendiendo al criterio jerárquico por
variables. Este método agrupará los conglomerados por las variables económicas que
tengan más similitud entre ellas. Obtenemos un dendograma que, al dividirlo por el 10
nos muestran 3 grupos de cluster. (Ver gráfico 8)
• El primero está formado por las variables crecimiento del PIB (% anual);
empleadores, total (% del empleo total); otros impuestos que pagan las empresas
(% de las ganancias comerciales); inflación, índice de deflación del PIB (% anual);
desempleo, mujeres (% de la población activa femenina) (estimación modelado
OIT) y formación bruta de capital (% del crecimiento anual).
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
35
• El segundo está formado por una variable independiente: el comercio de servicios
(% del PIB).
• Y el tercer grupo lo conforman las exportaciones de productos manufacturados
(% de las exportaciones de mercaderías); la tasa de participación en la fuerza
laboral, hombres (% de la población mundial entre 15-64 años) (modelado OIT)
y el comercio de mercaderías (% del PIB).
Gráfico 8. Dendograma de análisis por variables.
Fuente: IBM SPSS STATISTICS 24.
Tras los resultados del análisis por variables podemos concluir que las variables del
primer grupo están muy relacionadas con el desarrollo de los países. Tener un elevado
crecimiento del PIB ofrece la posibilidad de establecer un sistema de bienestar. El estado
de bienestar se compone de muchas medidas creados por las instituciones públicas como
los impuestos, utilizados a posteriori para ofrecer servicios al pueblo y aumentar la
formación bruta de capital.
Las empresas también forman parte del estado de bienestar a través de la creación de
puestos de empleos y de los pagos de impuesto que ellos realizan.
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
36
La variable del grupo 2, comercio de servicios, es una variable muy relevante debido a
que es la que más nos dice si un país está desarrollado o en vías de desarrollo. Los
servicios implican factores humanos -capital social- que, sin duda, el mayor valor con el
que cuenta un país. Esta variable es muy importante para el crecimiento del PIB.
Estas variables tienen mucha relación entre ellas, y diferencias con las demás, porque del
comercio de mercaderías y las exportaciones de los productos manufacturados podemos
obtener en qué es especialista el país y que ventaja competitiva tiene frente a su
competencia. A mayores exportaciones las empresas crecerán, obtendrán mejor
posicionamiento frente a su competencia, el riesgo global se diversificará y podrá obtener
economías de escala y de esta manera creará más empleo. En definitiva, aumentará el PIB
del país.
5. CONCLUSIONES
Hemos concluido que los países del continente europeo y las variables económicas se
pueden congregar, a través del análisis clúster, para recogerlos de manera más sencilla
para realizar un estudio posterior. Para unos resultados fiables hemos aplicado un estudio
de correlación, en el método jerárquico por casos, para eliminar las variables que tuvieran
dependencia.
Con el método jerárquico por casos hemos conseguido agrupar los países del continente
europeo en tres grupos. Con ellos comprobamos que, la mayoría, de los países de la Unión
Europea tienen similitudes en sus datos debido a que las políticas económicas son iguales
para ellos. La variable independiente destaca por un gran crecimiento del PIB; y en el
tercer grupo, nos encontramos dos países de pequeña dimensión, pero con un gran
mercado de servicios.
Con el método jerárquico por variables hemos agrupado las variables económicas
obteniendo tres grupos. Entre los grupos hay grandes diferencias ya que cada uno nos
ofrece una información distinta sobre la economía. Las variables relacionadas con el PIB
nos dan información sobre el bienestar; la variable Comercio de servicios es la que nos
muestra qué países están desarrollados y por último, las variables sobre exportaciones,
tasa de participación y comercio de mercaderías nos muestran si el país obtiene una
ventaja competitiva sobre sus competidores.
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
37
6. BIBLIOGRAFÍA
Banco Central Europeo Eurosistema. (s.f.). Obtenido de
https://www.ecb.europa.eu/ecb/tasks/html/index.es.html
Brunet, I., & Böcker, R. (2007). Desarrollo, industria y empresa. Madrid.: Tecnos.
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https://datosmacro.expansion.com/comercio/exportaciones/espana
de la Fuente, S. (2011). Análisis Conglomerados.
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https://databank.bancomundial.org/home.aspx. (s.f.).
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SPSS Base 15.0 (pág. 26).
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http://www.uco.es/dptos/educacion/invadiv/images/stories/documentos/METOD
OS/RECURSOS/SPSS.pdf
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
38
7. ANEXOS
7.1. ANEXO A: LEYENDA DE UNIDADES DE ESTUDIO
Alemania DEU
Albania ALB
Armenia ARM
Austria AUT
Azerbaiyán AZE
Belarús BLR
Bélgica BEL
Bosnia y Herzegovina BIH
Bulgaria BGR
Chipre CYP
Croacia HRV
Dinamarca DNK
Eslovenia SVN
España ESP
Estonia EST
Finlandia FIN
Francia FRA
Federación de Rusia RUS
Grecia GRC
Georgia GEO
Hungría HUN
Irlanda IRL
Islandia ISL
Italia ITA
Kazajstán KAZ
Letonia LVA
Lituania LTU
Luxemburgo LUX
Macedonia del Norte MKD
Malta MLT
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
39
Noruega NOR
Países Bajos NLD
Portugal PRT
Polonia POL
Reino Unido GBR
República Checa CZE
República de Moldova MDA
República Eslovaca SVK
Rumania ROU
Suecia SWE
Suiza CHE
Serbia SRB
Turquía TUR
Ucrania UKR
7.2. ANEXO B: LEYENDA DE VARIABLES
7.3. ANEXO C: MATRIZ DE DATOS
La matriz de datos obtenida por la combinación de países, series y tiempo nos
proporciona:
Inflación, índice de deflación del PIB (% anual) NY.GDP.DEFL.KD.ZG
Formación bruta de capital (% del crecimiento anual) NE.GDI.TOTL.KD.ZG
Crecimiento del PIB (% anual) NY.GDP.MKTP.KD.ZG
Comercio de servicios (% del PIB) BG.GSR.NFSV.GD.ZS
Comercio de mercaderías (% del PIB) TG.VAL.TOTL.GD.ZS
Exportaciones de productos manufacturados (% de las exportaciones
de mercaderías) TX.VAL.MANF.ZS.UN
Tasa de participación en la fuerza laboral, hombres (% de la
población masculina entre 15-64 años) (estimación modelado OIT) SL.TLF.ACTI.MA.ZS
Otros impuestos que pagan las empresas (% de las ganancias
comerciales) IC.TAX.OTHR.CP.ZS
Empleadores, total (% del empleo total) SL.EMP.MPYR.ZS
Desempleo, mujeres (% de la población activa femenina) (estimación
modelado OIT) SL.UEM.TOTL.FE.ZS
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
40
NY.GDP.DEFL.KD.ZG NE.GDI.TOTL.KD.ZG NY.GDP.MKTP.KD.ZG BG.GSR.NFSV.GD.ZS TG.VAL.TOTL.GD.ZS
DEU 1,864 5,061 1,425 17,726 85,365
ALB 0,793 .. 4,004 39,326 41,568
ARM 2,583 28,500 5,200 34,566 25,712
AUT 1,605 3,043 2,729 29,896 81,389
AZE 11,868 .. 1,413 24,379 2,729
BLR 11,558 4,428 3,050 23,627 53,417
BEL 1,126 1,652 1,438 47,625 76,486
BIH 1,361 6,440 3,066 13,715 69,524
BGR 3,619 6,639 3,081 24,614 58,062
CYP 1,571 -0,305 3,876 77,009 26,115
HRV 1,743 6,106 2,630 36,549 66,281
DNK 0,570 7,449 1,490 39,507 68,942
SVN 2,267 12,597 4,487 28,774 84,219
ESP 0,988 5,560 2,582 16,528 72,147
EST 4,603 11,055 3,866 43,926 71,132
FIN 1,962 5,523 1,658 24,975 67,449
FRA 0,790 1,564 1,725 20,181 80,132
RUS 10,297 0,784 2,255 9,604 20,605
GRC 0,550 1,768 1,934 29,684 34,718
GEO 3,647 .. 4,717 41,555 37,533
HUN 4,529 17,183 4,940 32,113 87,028
IRL 0,819 -24,707 8,170 112,639 88,547
ISL 2,409 3,493 4,611 41,850 10,987
ITA 0,848 3,121 0,858 11,931 83,230
KAZ 6,345 .. 4,100 11,227 13,163
LVA 4,241 15,139 4,770 27,670 62,012
LTU 3,318 1,119 3,494 34,773 62,337
LUX 3,755 0,613 2,603 291,225 82,020
MKD 4,309 -7,208 2,665 25,752 83,753
MLT 2,200 0,542 6,553 207,263 61,213
NOR 5,471 2,315 1,446 21,825 16,509
NLD 2,208 2,228 2,597 41,895 65,923
PRT 1,421 5,466 2,145 23,654 76,464
POL 1,143 9,641 5,149 19,341 80,161
GBR 1,898 2,654 1,398 21,695 74,489
CZE 2,544 5,309 2,958 22,528 91,022
MDA 2,139 14,820 4,000 22,661 40,407
SVK 2,110 8,874 4,109 20,898 89,769
ROU 5,876 9,551 4,096 18,194 82,214
SWE 2,198 5,392 2,359 26,706 73,489
CHE 0,633 -1,992 2,540 32,272 91,432
SRB 2,032 7,974 4,302 25,440 ..
TUR 16,154 -7,823 2,567 9,412 80,878
UKR 15,415 2,183 3,335 23,100 48,787
Estudio socio-económico de los países del Continente Europeo.
41
TX.VAL.MANF.ZS.UN SL.TLF.ACTI.MA.ZS IC.TAX.OTHR.CP.ZS SL.EMP.MPYR.ZS SL.UEM.TOTL.FE.ZS
DEU 85,365 82,484 4,300 4,348 3,113
ALB 41,568 74,829 4,400 2,427 13,132
ARM 25,712 75,151 0,800 1,056 17,899
AUT 81,389 80,784 0,600 4,635 4,723
AZE 2,729 74,226 2,600 13,205 6,054
BLR 53,417 80,395 3,100 0,897 4,139
BEL 76,486 72,759 0,600 4,075 6,395
BIH 69,524 69,189 1,700 5,183 23,916
BGR 58,062 75,687 2,000 3,659 4,757
CYP 26,115 76,974 1,100 2,112 8,172
HRV 66,281 71,746 1,100 4,846 10,024
DNK 68,942 81,460 2,800 3,110 5,152
SVN 84,219 76,976 0,200 3,816 6,275
SP 72,147 78,932 0,700 5,092 17,634
EST 71,132 82,515 2,000 4,641 5,132
FIN 67,449 78,339 1,500 3,919 7,636
FRA 80,132 75,775 10,500 4,171 9,237
RUS 20,605 79,827 2,500 1,345 4,569
GRC 34,718 76,166 0,600 7,325 23,916
GEO 37,533 83,227 0,600 2,000 12,677
HUN 87,028 78,417 2,100 4,634 4,021
IRL 88,547 78,854 1,400 4,401 5,484
ISL 10,987 90,801 2,900 3,841 2,811
ITA 83,230 74,861 1,600 6,153 11,218
KAZ 13,163 82,849 1,900 1,349 5,625
LVA 62,012 79,971 3,000 4,678 6,799
LTU 62,337 77,534 1,500 2,440 5,513
LUX 82,020 73,493 0,800 3,526 5,717
MKD 83,753 78,505 1,900 4,518 20,273
MLT 61,213 81,931 0,500 4,676 4,564
NOR 16,509 79,233 0,200 1,777 3,495
NLD 65,923 84,194 0,400 3,956 4,232
PRT 76,464 78,069 0,500 4,755 7,415
POL 80,161 76,949 1,000 4,041 3,685
GBR 74,489 82,235 1,900 2,386 3,882
CZE 91,022 83,200 2,600 3,134 2,931
MDA 40,407 49,367 0,300 0,344 2,975
SVK 89,769 78,468 0,900 3,195 7,163
ROU 82,214 76,069 1,900 1,050 3,659
SWE 73,489 84,756 0,600 3,591 6,092
CHE 91,432 88,419 1,800 5,802 5,155
SRB .. 72,846 3,400 3,338 14,539
TUR 80,878 78,115 2,500 4,544 13,608
UKR 48,787 72,880 1,100 0,880 8,139