Ciencia y Sociedad

ISSN: 0378-7680

dpc@mail.intec.edu.do

Instituto Tecnológico de Santo Domingo

República Dominicana

Veloz, Alberto

Economías de escala en la intermediación financiera: la banca dominicana en un análisis de corte

transversal

Ciencia y Sociedad, vol. XXVI, núm. 4, octubre-diciembre, 2001, pp. 441-456

Instituto Tecnológico de Santo Domingo

Santo Domingo, República Dominicana

Disponible en: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=87011263002

Cómo citar el artículo

Número completo

Más información del artículo

Página de la revista en redalyc.org

Sistema de Información Científica

Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal

Proyecto académico sin fines de lucro, desarrollado bajo la iniciativa de acceso abierto

CIENCIA Y SOCIEDADVolumen XXVI, Número 4Octubre-Diciembre 2001

ECONOMÍNS P¡, ESCALA EN LA INTERMEDIACION

FINANCIERA: LA BANCA DOMINICANA EN UN

ANÁLISIS DE CORTE TRANSVERSAL

Alberto Veloz *

RESUMEN:

En la década de los ochenta, los intermediarios financieros estaban espe-

cializados en servir diferentes Segmentos del mercado: bancos hipoteca-

rios, bancos de desarrollo, banco comerciales, asociaciones de ahorros y

préstamos, financieras y firmas de tarjetas de crédito formaban parte de la

variedad de intermediarios. En los noventa aparece la banca múltiple, donde

las diferentes operaciones especializadas se realizan bajo un sólo techo.

Nuevas tecnologías se intróducen conjuntamente con un mayor nivel de

entrenamiento gerencial. Estos cambios permitieron visualizar el aprove-

chamiento de economías de escala, para hacer mas eficaces las operactones

bancarias. E,ste estudio somete a pruebas econométricas, mediante la utili-

zación de funciones de costos neoclásicas y datos de corte transversal, la

existencia de economía de escalas en la banca. Los resultados sugieren la

no existencia de economías de escala y que asomos de rendimientos decre-

cientes son ya observables en la banca múltiple.

Palabras Claves:

Elasticidad costo, economías de escala, ruta de expansión, multicolinealidad,

heterocedasticidad, autocorrelación, test de White, test de Ramsey'

* Profesor de F¡onomía -INTEC

441

1. INTRODUCCION

La banca comercial del país cambió de un sistema dondepredominaba la especialización de los intermediarios a la de-nominada banca múltiple. Bajo banca múltiple, un intermedia-rio financiero puede ofrecer servicios de banca corporativa,hipotecaria, de desarrollo, crédito a consumidores, tarjetas decrédito, y otros servicios financieros, bajo una sola compañía.

En la trayectoria hacia la banca múltiple se han registradooperaciones de adquisiciones, fusiones entre bancos comercia-les, y salidas del mercado de otros bancos. Nuevas tecnclogíashan sido incorporadas, tales como: cajeros electrónicos, siste-ma de consultas telefónicas, operaciones desde los procesadoreselectrónicos personales de los clientes, programas para orde-nadores y ordenadores electrónicos con capacidad de procesarmas información con mayor velocidad.

La gerencia y los dir.ectores de la banca han podido apren-der a planificar con mucho mayor precisión, demanda de cré-dito de sus clientes, procedimientos de escalonamiento de car-tera de activos (cartera de crédito e inversiones) y pasivos(depósitos provenientes del público) para reducir posibles si-tuaciones de poca liquidez. Debe mencionarse también, la po-sibilidad de que algunos procesos administrativos hayan sidosometidos a reingenierías parciales o totales con el propósitode reducir costos.

El ob jet ivo de este estudio es of recer in formaciónmicroeconómica sobre la existencia o no de economías de es-cala en la banca comercial. La metodologíaautilizar conllevaa modelar la estructura de producción de la banca utilizandouna función de costos neoclásica. Trabajos anteriores sobre laindustria de generación eléctrica y la existencia de economíasde escala han uti l izado procedimientos similares. Laurits vGreene (1976).

A ̂ 1+ + L

2. LABANCA EN REPUBLICA DOMINICANA

Hay un total de catorce bancos comerciales en la República

Dominicana, para los cuales aparecen estados financieros en

los boletines de la Superintendencia de Bancos, al cierre del

año 1999 (Boletín No. 30). La banca comercial administra en

conjunto un'r.5To del total de los activos en manos de todos los

intermediarios financieros.

El Cuadro I presenta el total de la cartera de crédito, el total

de depósitos provenientes del público, patrimonio y el total

de activos. Aproximadamente, 5lVo de la cartera de crédito

total del sector (RD$37,000 millones) están en las manos de

tres bancos: Banco Popular (26.1Va), Banco de Reservas

(20.28Vo) y Banco Intercontinental ( l0.7Vo). Una situación

similar se registra en lo que concierne a los depósitos prove-

nientes del público. Los tres bancos arriba indicado adminis-

tran un 56 Vo del total de depósitos en el sistema.

El total de los activos del sistema bancario asciende a unos

US$6,250 millones (RD$106,266-25). El Banco Popular re-

gistra un24Vo del total y el Banco de Reservasun22'lVa' Es

observable el predominio delBanco Popular y del Banco de

Reservas, en cuanto al volumen de activos. El banco mas cer-

cano (Baninter) registra una cifra sobre activos que representa

una fracción equivalente a la mitad del total registrado por

Popular y Reservas.

Siete bancos comerciales tienen una participación, en el to-

tal de activos del sistema, por debajo de un 5Vo. Cinco bancos

comerciales alcanzan una participación en el total de activos,

que osci la entre un 5Vo y unTVo-Es decir, que dos bancos ad-

ministran cerca de la mitad de los activos del sistema, siete

bancos administran un 17%, y la tercera parte restante está

administrada por los otros cinco bancos.

443

En lo que al patrimonro se refiere, un 5OC/o aproximada-mente del total de capital de la banca comercial está registradoen el balance general de tres bancos (Popular, Reservas yBaninter). El 5OVa restante se distribuye entre once bancos.

La gran dispersión observada en la base de capital de labanca, podría indicar una baja capttahzación de algunos ban-cos. Ante las normas vigentes que regulan las operaciones,donde se estipula que el tamaño del patrimonio determina lacapacidad de otorgar crédito a un sólo cliente o un grupo decompañías relacionadas, es posible que se continúen efectuan-do fusiones o adquisiciones bancarias para aumentar los volú-menes de crédito.

3. ECONOMIAS DE ESCALA Y FUNCIONDE COSTO

La existencia de economías de escala en una industria; cu-yos costos se observan aumentar en menor proporción que elaumento en la producción, deben separarse de las reduccionesde costos que se observan en el tiempo en virtud de los cam-bios tecnológicos, que introducen las empresas (Laurits yGreene 1976).

En un momento determinado, una empresa puede percibirque su tecnología le permite aumentar la producción con au-mento de costos de menor magnitud, dada la capacidad insta-lada actual. Dicho fenómeno se podría registrar en otras em-presas dentro de la industria, con mayor o menor capacidadinstalada (Ferguson 1969).

Si las reducciones en costos se verifican cuando el aumentoen la producción está acompañado de aumentos menores en lautilización de los insumos; debe ser, por ende, la función deproducción que permita someter a prueba la existencia de eco-

444

nomías de escala. Pero en virtud de la dualidad que existeentre producción y costos, la estructura de la producción pue-de ser empíricamente estudiada usando tanto 1a función de pro-

ducción como la función de costos (Intriligator 1978).

Las combinaciones óptimas de insumos sobre la ruta deexpansión nos detallan los niveles de capitaly trabajo para los

volúmenes de producción de costos mínimos; por lo que pro-yectando la ruta de expansión en el espacio de costos y pro-

ducción, podemos inferir sobre la existencia de rendirnientos a

escala utilizando coeficientes de elasticidad costo. Otra forma

de ver la dualidad entre producción y costos es teniendo encuenta que las condiciones para maximizar la producción, su-jeto a una restricción de tipo presupuestaria, son las mismascondiciones necesarias para minimizar el costo de producciónpara un nivel específico del producto (Henderson & Quandtl 980) .

Las funciones de costos translogarítmicas (Christensen,

Jorgenson y Lau 1973) permiten estimar elasticidades costos y

elasticidades cruzadas para los insumos, con cambios simultá-neos de precios de los insumos. En función de la dualidadentre producción y costos, la elasticidad costo es equivalenteal inverso del grado de homogeneidad de la función de pro-

ducción (Intr i l igator 1978).

En otros términos, la elasticidad costo ante la existencia de

economías de escala, es de magnitud menor que la unidad

Ecq<l ( c representa la magnitud de los costos totales y q en

nivel de producción). Una forma de expresar la magnitud de la

existencia o no de economía de escala es mediante la construc-

ción de un índice de economías de escala IEE = 1- Ecq. Ante

la existencia de economías de escala, IEE > 0. La no existen-

cia de economías de escala implica un IEE menor o igual a

cero (Pvndicl & Rubinfeld 1997).

44-\

El cambio tecnológico desplaza la función de producción,permitiendo aumentar la producción con menos utilización delos factores productivos. Este cambio tecnológico puede serde naturaleza incorporada, aumentando la productividad de losfactores de producción, y puede alterar la tasa marginal de sus-titución técnica entre los factores de producción o dejarla in-variable (Hicks 1968). Estos cambios en la función de produc-ción también alteran la función de costos.

Las estimaciones de las curvas de costos logarítmicas, eneste trabajo, se realizarán utilizando datos de corte transversalde los estados publicados por los bancos comerciales, al cierrede un año dado. Con las estimaciones de coeficientes de elasti-cidad costo, estimados de esta forma, se elimina la influenciasobre los costos de cambios tecnológicos que se introducen alpasar los años (Laurits y Greene 1916).

4. PROCEDIMIENTOS DE ESTIMACION:

Los parámetros de la función logarítmica son estimadosmediante mínimos cuadrados ordinarios. La función de costoa estimar se presenta de la forma siguiente:

l n C n j = B o + B l l n Q n i + 8 2 l n I n j ( 1 )

Donde C representa los costos totales de la banca. Q repre-senta el total de activos. La última variable de la ecuación es latasa de interés I. Los subíndices n y j indican el número debancos en la muestra y los períodos para cuales se estima lafunc ión, respectivamente.

La intermediación financiera produce dinero en función deactivos como la cartera de crédito e inversiones, ambos activosgeneran ingresos por intereses. Los depósitos del público sontransformados en préstamos. inversiones y depósitos en el Ban-

446

co Central. Dada la naturaleza de la intermediación financie-

ra, el volumen de activos constituye la magnitud que describe

el nivel de "producción" en la banca.

Con el objetivo de obtener observaciones de una sola tasa

de interés, para todos los bancos incluidos, se optó por calcu-

lar una tasa interés promedio ponderada como variable próxi-

ma a la tasa de interés relevante en la estructura de costos de la

banca.

La ecuación (1) se estima con datos al 3l de Diciembre del

año 1996; 1998 y 2000, para los bancos comerciales cuyos

estados financieros se publican en los Boletines Estadísticos

de la Superintendencia de Bancos, y en los matutinos de circu-

lación nacional. La comparación de los resultados empíricos,

con tres cortes transversales, en tres períodos diferentes, nos

provee información sobre la posible existencia de variaciones

en el índice de economías de escala IEE, en la industria'

Los costos incluidos para las estimaciones de los coeficien-

tes de elasticidad en la ecuación (1) son los intereses por cap-

taciones de fondos, intereses por financiamientos obtenidos,

gastos de personal y directorio, y otros gastos administrativos

y generales.

5. RESULTADOS EMPIRICOS:

Las estimaciones de los parámetros en la ecuación (1) para

1996,lggS y 2000, se resumen en el Cuadro 2. Los coeficien-

tes de elasticidad estimados para cambios en los costos ante

cambios en los activos (Bl), arrojan valores muy próximo a la

unidad. Estos resultados pueden sugerir la no existencia de

economías de escala para ninguno de los años indicados. To-

dos los coel- icientes estimados son signif icativos a un nivel de

confiabilidacl de 0.05 y dtez grados de libertad'

441

Intervalos de confianza han sido también estimados paralos coeficientes de elasticidad costo. Los resultados se presen-tan también en el Cuadro 2. Los valores superiores de los in-tervalos correspondientes alcanzan valores ligeramente supe-riores a la unidad; por tanto, los índices de economías de esca-la (IEE) son estadísticamente muy próximos a cero. Para laecuación con datos de corte transversal del año 2000, el coefi-ciente correspondiente es 1.0325. El l ímite superior para elmismo coeficiente asciende a 1.1 l . Estos valores señalan laexistencia de un índice de economía de escala IEE nesativo( (1 -1 .0325) = -0 .0325 .

Los coeficientes que miden el efecto de los cambios en loscostos ante cambios en las tasas de interés (82) son menoresque los coeficientes correspondientes a los cambios en los ac-tivos (81) en la ecuación 1. Los valores de la estadísticas t sonmenores, y los valores-p asociados con estos coeficientes sonmas elevados. Tales resultados implican una mayor elasticidadde los costos con relación al cambio en el volumen de opera-ciones que a las variaciones en las tasas de interés. Es posibleque los costos totales de la banca hayan aumentando, en térmi-nos marginales, con una mayor influencia de elementos dife-rentes a la tasa de interés.

Los límites superiores de los intervalos para Bl son de ma-yor magni tud que los correspondientes de [12, para lasecuaciones estimadas con datos del 1998 y el 2000. Quéimplicaciones encierra este resultado? Podría ser que en loscostos reflejen mayores influencias de las condiciones inter-nas de los bancos que influencias del mercado, en otras pala-bras, de la tasa de interés. Las diferencias observadas en losparámetros estimados pueden también sugerir la existencia defuertes elementos de competencia imperfecta que no permitenreflejar, completamente, el costo de oportunidad del dinero en

448

las tasas pagadas sobre algunos instrumentos de captación dedepósrtos.

Es muy probable que la banca pueda reducir los efectos de

aumentos en las tasas de interés, en sus costos, cambiando la

combinación de pasivos sujeto a pagos de intereses. Los pro-gramas promocionales para las cuentas de ahorros son indica-tivos de esta práctica. Las cuentas de ahorro están sujetas apagos de intereses (tasas) por debajo de los otros depósitossobre los cuales se paga también intereses.

Para cada una de las ecuaciones resumidas en el Cuadro 2

se efectuaron pruebas estadísticas para evaluar la existencia de

correlación serial, multicolinealidad y heterocedasticidad. En

lo que concierne a la multicolinealidad, las matrices de corre-lación indicaron la existencia, en cierto grado, de este proble-

ma entre las variables independientes (activos e interés).

Para reducir el efecto de multicolinealidad en la estimaciónde los coeficientes de elasticidad los datos transformados en

logaritmos. se retomaron como primeras diferencias en la apli-

cación de los mínimos buadrados ordinarios. La transforma-ción de los datos en primeras diferencias implica la pérdida degrados de libertad y dado el reducido número de observacio-nes, el cálculo del intercepto se el iminó en las ecuaciones de

corte transversal (Gujarati 2000).

Las pruebas sobre correlación serial utilizan el test Breusch-Godfrey (B-G test) (Eviews 94-91). Esta prueba a diferencia

del test Durbin Watson, permite detectar correlación serial de

orden superior; mientras que elparámetro Durbin Watson sólopermite detectar la existencia de correlación serial de primer

orden.

B-G test uti l iza los residuos estimados de la regresión ori-ginal como variable dependiente en otra regresión que incluye

449

como variable independientes valores de los residuos con di-ferentes retrasos, y las demás variables independientes delmodelo original. La hipótesis conjunta de que los coeficientesasociados con los residuos con retrasos son estadísticamentesignificativos o no se somete a prueba obteniendo un R cua-drado observado.

Este R cuadrado observado resulta de multiplicar (n -p) porel R cuadrado de la regresión antes descrita. Note que n repre-senta el número de observaciones y p el número de retrasos enlos residuos. Este R cuadrado observado sigue una distribu-ción Chi-Cuadrado. Comparando con los valores críticos de ladistribución antes indicada, se puede aceptar la hipótesis deexistencia de conelación serial si el R cuadrado observadoexcede el valor crítico de la tabla. Para mayor detalle véase eltexto de Gujarati (2000).

Los retrasos utilizados en los residuos, para evaluar lasecuaciones del Cuadro 2, fueron tres. El valor crítico de latabla para siete grados de libertady 5Vo de nivel de significa-ción es de 14.0611. Los valores de cálculo presentados para elR cuadrado observado (Columna B-G test) son inferiores alvalor crítico para todas las ecuaciones; lo que nos permiteaceptar la no existencia de correlación serial.

Las pruebas de heterocedast ic idad real izadas en lasecuaciones son las correspondientes al test de White (1980).Esta prueba no requiere mantener el supuesto de normalidadsobre los coeficientes de regresión. Los residuos al cuadradode la regresión original son regresados contra los valores ori-ginales de las variables independientes, los valores de éstaselevados al cuadrado y los productos cruzados de las mismas.Al igual que la prueba de Breusch-Godfrey (B-G test), el testde White uti l iza el R cuadrado observado distr ibuido baio Chi-Cuadrado.

4-50

El valor crítico correspondiente a un 57o y siete grados delibertad es 14.0671, para el test de White. Los valores del Rcuadrado observado del cálculo, incluidos para todas lasecuaciones en el Cuadro 2, son menores que el valor críticoantes indicado. La hipótesis de no heterocedasticidad para losresiduos de las ecuaciones estimadas es aceptada.

En lo que concierne a effores de especificación del modelose utiliza Ramsey (1969) RESET test. El test somete a pruebala diferencia en los R cuadrados de la regresión original modi-ficada con la inclusión de los valores estimados de la variabledependiente en la regresión. Los valores estimados de la va-riable dependiente, del modelo original, se incluyen en la

ecuación modificada elevados a la segunda, tercera y cuartapotencia. Las pruebas F para las diferencias en los R cuadra-dos y sus valores - p correspondientes se incluyen para cadaecuación en el Cuadro 2. Aun nivel de significación de 5Vo losvalores F no son significativos aceptándose la hipótesis de no

existencia de errores de especificación en el modelo.

Los resultados obtenidos para los coeficientes de elastici-dad costo, en las ecuaciones de corte transversal, son someti-dos a escrutinio adicional. Para tal propósito, se estimó la mis-ma ecuación (1) con datos de series de tiempo. La variablepróxima utilizada como tasa de interés es la tasa promedio delos certificados financieros que estima el Banco Central. Elperíodo analizado es el 1991-2000. La publicación de las tasaspromedios de los certificados financieros es relativamente re-

ciente; por lo que no fue posible obtener una serie mas larga.

Para el lapso de tiempo arriba indicado se procedió a agre-gar los niveles de activos y costos totales de los bancos inclui-dos en el Cuadro 1. Los resultados empíricos se presentan en

la penúlt irna ecuación del Cuadro 2. Los coeficientes de re-gresión obtenidos. sol. consistentes en magnitud y signo con

,1-51

los obtenidos en las ecuaciones de corte transversal. Sin em-bargo, el coeficiente correspondiente a la elasticidad tasa deinterés (82) no es significativo. Por otra parte, el coeficientede elasticidad costo volumen de activos es superior a la unidady estadísticamente significativo.

Ante el resultado de no efectos, estadísticamente significa-tivos, de los cambios en las tasa de interés sobre los cambiosen costos; lo que, muy probablemente, puede explicarse porerrores de medición de la variable, se procedió volver a esti-mar (Bl) excluyendo la tasa de interés (ll2).La ecuación re-sultante se presenta en las últimas líneas del Cuadro 2.

El coeficiente de elasticidad obtenido no difiere del obteni-do en la penúltima ecuación del Cuadro 2. El valor obtenidoes de 1 .1022. Este valor implica un índice de economías deescala negativo (- 0.10), y posibles asomos de rendimientosdecrecientes en las operaciones de la banca comercial. Si ob-servamos los coeficientes de elasticidad costo (Bl) para losaños 1996, 1998 y 2000, vemos que aumentaron su valor. LosIEE para los años antes mencionados son : 0.055; 0.036 y -

0.032, respectivamente.

6. COMENTARIOS FINALES:

Los resultados obtenidos en esta investigación permiten in-ferir sobre la no existencia de economías de escala en el sectorbancario. Esto implica un potencial, todavía no alcanzado por

el sector en conjunto, de registrar economías de escala en el

futuro cercano.

La evidencia estadística indica que los efectos sobre los

costos de los cambios en los activos son mayores que los efec-

tos de los cambios en las tasas de interés. Este resultado podría

traducirse en que los gastos generales. administrativos y de

452

directorio sigan reflejando la tradicional estructura de organi-zaclón piramidal en la banca. En muchos casos, esta estructuratiende a crecer más en términos de remuneración en los nive-les más altos, que en los niveles base. Además, en períodos dereduccrón de nómina, la mayor parte de las reducciones depersonal se hacen dentro de los niveles de menor salario. Re-ducir escalones en la pirámide de la organizactín puede con-tribuir a reducir costos administrativos manteniendo eficaciaal aumentar operaciones.

Si las fusiones que se han realizado buscan aumentar part i-crpación en el mercado, otras acciones, complementarias a lasfusiones, tendrán que ser incluidas para obtener reduccionesde costos. La evidencia empírica en este estudio señala quelos aumentos en las operaciones de la banca (aumentos en eltotal de activos del sector) han sido acompañadas por reduc-ciones del índice de economías de escala. Es decir, por aumen-tos de mayor proporción en los costos totales que en el'volu-men de operaciones.

En mercados pocos.competitivos, la existencia de econo-mías de escala ha inducido a las autoridades a establecer regu-laciones de precios. En el caso en cuestión, además de la pena-lización que implica para los ahorrantes, las regulaciones so-bre tasas de interés están descartadas y no hay indicaciones de

existencia de economías de escala.

Posibles reducciones en las tasas de interés podrían estarmas asociadas con un aumento en el grado de competitividaddel sector. La posible entrada de nuevos bancos en el mercado,con nuevos procesos administrativos y tecnológicos, puedereducir las tasas activas en la banca. Los bancos establecidostendrían que hacerse mas eficaces en el uso de la tecnologíaque disponen; así como también mejorar procesos adminis-trativos y reducir los escalones de la pirámide en su organiza-

453

ción. Someter a contrastes empíricos adicionales los resulta-dos aquí obtenidos implica estimar, con series de tiempo, loscoeficientes de la elasticidad para cada banco. Estas estima-ciones serán el objetivo de otro artículo.

BIBLIOGRAFIA

Ch¡istensen. L.R.; Jorgenson, D.W.; and Lau, L.J.; "Conjugate Dualiryand The Transcendental Logarithmic Production Function" (Abstract).Econometrica, July 1979: 255-256.

Eviews User's Guide. Quantitative Micro Software. 1994 - 1991 .

Ferguson, C.E.; MICROECONOMIC THEORY. Richard D. Irwin Inc.1969.

Gujarati, Damodar N. ECONOMETRIA. Tercera Edición. McGraw Hill.2000.

Hicks, J.R, VALOR Y CAPITAL. Fondo de Cultura Económica. 1968

Henderson, James M. and Quandt, Richard E. MICROECONOMICTHEORYA MATHEMATICALAPPROACH. McGraw Hill BookCo. 1980.

Intri l igator, Michael D. ECONOMETRIC MODBLS TECHNIQUES& APPLICATIONS. Prentice Hall. 1978.

Laurits Christcnsen and Will iam H. Greene, "Economics of Scale in theU.S. Power Generation", Journal of Polit ical Economy". 84. 19i6.655-676.

Pindyck. Roberl y Rubinfeld, Daniel, MICROECONOMIA, Pre ntice-Hall,cuar ta edic ión. 1998.

Ramsey, J.B. "Test for Especifications Errors in Classical Linear LeastEquares Regression Analysis", Journal of the Royal Statistical Society,se r i es B . vo l . 3 l 1969 , pp .350 -371 .

White, H. "A Heterocedasticity Consistent Covariance Matrix E,stimatorand Direct Test fbr Heterocedasticity". Econométrica. vol. 48, 1980.p p . 8 1 7 - 8 1 t t .

454

Ft ñ lt c lt c lt - lt ll lt ll . ll N l¡ , ; ll @ ll a l

l @ ll o '

t:t o l

l e lt ? lt v l

t d lt lt l-tt o l

l : lI : Il o l

l ' lt tt--.1t o l

l r lI o it - tHl r lt € lt N ll 6 lt tl @ ll r lt t|;It o ll o l a

l . l :t o t Yl i ll t zU T

l - l El o l ot ; t ol ó l u il-.1 Ilü l z

3ozuóñ

i =9 F- l

üF-zl

" s s s s s s " € s s s s " { s s@ € N r - - @ _ ó - ? O e -..1 A q u,.l ry..j !.:.! u.l - u.) ó € ñN Ñ I Ó N 6 N @ Ó N : O * .N N

N Q É € € Ó - i @ N Ñ N I ñq e q a q 4 - | 4 o ) d l q c ? 9 r@ N ñ O ¡ O ñ ñ O @ 6 N - r@ n N @ 9 0 ñ o V h @ \ @ €h N N O ó h O @ N 6 N - O ^

o N b q N 6 ó @ ó N NN N

s s s s s s s s s s s s s s4 9 ñ ñ ó ñ N C O N Q @ < -c q Í N @ @ f o € d Q - q ¡

- j r i < i ; ñ ; d r j r i o i ñ d d i - i

v v s ó 6 0 ¡ 6 f h @ @ 6 \\ o @ o N 6 N o f o

N N O 6 N N O O O O N € q \€ ñ N N Q h ó N ñ 6 V - ñ fÉ o a q N 4 @ ¡ ñ ó N ó -

s s . { ¿ ñ s s s s s s s s s " €ó : ó ú r ; r ó ó ó K á ó * r u ^@ o N N ñ o s N O r s ñ o No ñ Y + ñ r i ñ d + ñ , . : c i ñ . i¡ N

O O O h - O ó @ O ñ É t Q -c 4 q ú t q q q oq . : . , , ) . . . ! q g f@ ó N O O - q N ¡ h N @ ñ -o N É ñ Ó N @ ^ É ó N ¡ q fO N Q O N h @ q - N N N ú Oq N ó @ < q 6 f - ó ó

; e " { ¿ S S S S S S S S S S S SR É Í = á 3 R 3 á 3 R R á Éc t d i r i 6 ñ s ñ 6 d ñ o d . . i -

o o o o @ o ñ o o o ó f a o€ @ : h H o N o O o @ o N o< j d - i - . : d 6 ñ d i d r i ñ < i : óV f N N Y É 9 Ó O ñ Ó q N H- o ó o o o o o o N o i N N

Ó É ñ Q É ó 6 f N e 6

C

Fc

o

aU

OF

ts

CE

cFF

c

E

dF

c

ctF

L

@At4

A - .

- 9c l 5 o

F E E. : ! :

E Ñ Éo > , É

Q ? Ac . Y ?Y O L= . ó *- * ¡ \' = o v

É 6 4

o q.¿ -. x'r . C l : a .a v ! r

i ! c ! q ¿1 1 o X €

- = - oR _ ¡ i.= -: ^b E Ft r . o ' :: - t . Y

r \ v Iv , . " .o v -I c ! ÉE L T O. l 9 i -á - á

l L . !

c g or ) c ]Y ¡ r

A

3-

o oo o H4 H O ú> ú H Aú o ú ?q ( o o d x É4 4 2 ú H q ¿ ¿É ¡ t d a 0 Í @É N 5 H o ¡ o i ¿ o

z q H i H o J r d É 4 tI { { X O r ¡ A H H H Á H O O Oa q z q o Q o k H Hq f i É o 3 " H o ? 3 3 8 8 3E E T H f H H H H , A E E E E4 9 1 4 H ( 4 < r ' ¡ d ! ¡ É É Áq 4 u É > É É 6 :

' d ; Ñ ; ;i N o q 6 a r @ 6 d ¡ d i ¡

, . 1<<

Cuadro 2Coeficientes de Elasticidad de la Industria

456