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DIRECCIÓN GENERAL DE ASUNTOS ECONÓMICOS Y SOCIALES

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BOLETÍN DE TRANSPARENCIA FISCAL - INFORME ESPECIAL

CONTENIDO TÉCNICO DE LAS EXPORTACIONES Y CRECIMIENTO

RESUMEN EJECUTIVO

El presente documento discute teóricamente y presenta algunos indicadores básicos a fin de evaluar la asociación existente entre el crecimiento del PBI per-cápita y las exportaciones, clasificadas de acuerdo a su contenido tecnológico. En la primera sección se presenta una breve revisión literaria sobre las principales ideas con respecto a los canales por los cuales el comercio tiene efectos positivos sobre el crecimiento de la economía. En primer lugar, se cita al Modelo Neoclásico, luego, la gama de Modelos de Crecimiento Endógeno, Integración y Spillovers, y por último, el modelo de igualación de precios de los factores. En la segunda y tercera parte del documento se analiza el comportamiento de las exportaciones en los países de Latinoamérica comparado con otras regiones del mundo, así como su desempeño exportador durante las décadas de los 80s y 90s. Luego, utilizando una clasificación tecnológica del comercio internacional de bienes y la clasificación de los productos por la dinámica de la demanda mundial, se evalúa el comportamiento de las exportaciones de manufacturas, de alta tecnología y de alta demanda en las diferentes regiones del mundo, y en las décadas de los 80s y 90s. Por último, utilizando herramientas estadísticas básicas se analiza la asociación entre el crecimiento del PBI per-cápita y las exportaciones, tomando en cuenta la composición de las últimas. A partir de esta relación, se concluye que existe una relación positiva entre las exportaciones y el crecimiento, pero sólo es significativa en el caso de exportaciones manufacturadas, de alta tecnología y de alta demanda.


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1. COMERCIO Y CRECIMIENTO. ¿QUÉ DICE LA TEORÍA? El debate sobre los efectos del comercio sobre el crecimiento económico ha sido y probablemente seguirá siendo uno de los más controversiales. En esta sección presentaremos una breve revisión de las principales ideas respecto a los canales por los cuales el comercio tiene efectos positivos sobre el crecimiento de la economía. Este debate ha ido evolucionando desde el marco conceptual del modelo Neoclásico Estándar1, hacia los nuevos modelos que incluyen crecimiento endógeno e integración vertical. EL CANAL NEOCLÁSICO En el contexto del Modelo Neoclásico Estándar la tasa de crecimiento de largo plazo de la economía es exclusivamente dependiente de la tasa de crecimiento de la productividad2, que se supone exógena al modelo. Por lo tanto, la única manera como un aumento de las exportaciones podría contribuir el crecimiento de la economía es a través de una elevación de la productividad3. En este marco, una economía abierta al comercio internacional tendría un desempeño superior a una cerrada, básicamente por tres motivos: (i) Porque permite explotar cabalmente la posición de ventajas comparativas de un país y a través de ello conseguir una distribución óptima de recursos4, (ii) Una economía en competencia con otras, a través del comercio internacional, tiene la necesidad de elevar permanentemente los niveles de calidad de sus productos a fin de hacerlos competitivos en el mercado mundial, lo que favorece la aparición de procesos de cambio tecnológico que elevan la productividad de los trabajadores y de esta manera el crecimiento del nivel de actividad5, (iii) Aumentar las exportaciones implica conquistar mayores mercados, lo que permite explotar economías de escala en la producción (Balassa, 1988). Desde el punto de vista empírico suele mencionarse a los países del Sur-Este Asiático como el gran ejemplo que corrobora la hipótesis de que una elevación de las exportaciones está asociada a un aumento de la productividad del sector manufacturero6. Esta posición ha suscitado un interesante debate en los últimos años, que es, en última instancia, un debate sobre la metodología para estimar la Productividad Total de Factores (PTF). El debate se inicia con los trabajos de Young (1995), donde afirma que el supuesto crecimiento de la PTF para los países del Sur-Este Asiático es en realidad un error de medición debido a una subestimación del crecimiento de los factores7. Utilizando una función de producción translogarítmica, Young recalcula el

1 Véase Romer (1996) y Barro & Sala-i-Martin (1995) para una presentación estándar del modelo. 2 Véase Barro & Sala-i-Martin (1995) Capítulos 1 y 2. 3 El único efecto de abrir la economía en el modelo de Ramsey es que la productividad marginal del capital sera ahora constante e igual a la tasa de interés internacional, por lo que la convergencia hacia el estado estacionario será mas rápida. Véase Barro & Sala-i-Martin (1995) Capítulo 3 y Aghion & Howitt. (1998) Capítulo 11. 4 En la teoría pura del Comercio Internacional se suele llamar a este fenómeno “Ganancias del Comercio” Véase Dunn & Ingram (1993) Capítulo 3. 5 Véase Amsdem (1989) que hace un análisis de este proceso para el caso de los países llamados NICs del Sur-Este Asiático y Palumbo (1999) para una síntesis. 6 Véase Banco Mundial (1987), Balassa (1988) y Krueger (1990). 7 Recordemos que el crecimiento de la TFP se define como la diferencia entre el crecimiento del PBI y el crecimiento de los factores productivos, de esta manera una subestimación del crecimiento de los factores es equivalente a una sobre-estimación de la TFP.


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crecimiento de la productividad factorial y obtiene crecimientos muy modestos e inclusive negativos de la PTF (para el caso del sector manufacturero en Singapur), lo que le lleva a concluir que el alto crecimiento de los NICs (New Industrial Countries) es explicado fundamentalmente por un fuerte crecimiento de los factores antes que por una elevación de la productividad. Hsieh (1999) ha retomado el tema utilizando una aproximación dual8 para medir la PTF y encuentra incrementos significativos en la productividad en los países del Sur-Este Asiático. En una vigorosa réplica, Young (1998) señala que estas diferencias provienen de un error metodológico en Hsieh, pues sus cálculos de los retornos reales del capital no se refieren a los retornos netos de impuestos. Hecha esta corrección, nuevamente los crecimientos de la PTF resultan bastante similares a Young (1995) y continúan registrando valores negativos para Singapur durante el período 70-90. CRECIMIENTO ENDÓGENO, INTEGRACIÓN Y SPILLOVERS En 1990, Paul Romer notaba que el producto por trabajador en los Estados Unidos se había multiplicado por diez en los últimos cien años. Dentro del marco Neoclásico esto sería explicado por un extraordinario crecimiento de la productividad, sin embargo, quedaba una gran pregunta por contestar: ¿Cómo se explicaba este aumento en la productividad? Lamentablemente, dentro de los supuestos centrales del modelo de Solow se establece que la productividad, aún siendo el motor del crecimiento de la economía, es enteramente exógena al modelo, por lo tanto, dado este marco teórico, no hay como explicar el proceso de cambio tecnológico que obviamente había ocurrido en la economía norteamericana. Con los trabajos de Romer (1986, 1990) se formaliza lo que posteriormente se conoció como Nueva Teoría del Crecimiento o Modelos de Crecimiento Endógeno, que es el primer intento por abandonar algunos de los supuestos más restrictivos del modelo Neoclásico. En síntesis, la novedad de estos modelos es que el crecimiento de la productividad se explica enteramente por elementos internos del modelo, por lo tanto, con este nuevo marco teórico es posible explicar cómo se genera el crecimiento y cuáles son los mecanismos y políticas que pueden favorecerlo. Brevemente, estos modelos cuentan con dos ingredientes esenciales: • La tecnología se entiende como un bien parcialmente no rival pero excluible. En ese sentido, las empresas tendrán dos incentivos para desarrollar nuevos diseños: (i) Típicamente habrá algún grado de Market Power9, lo que le permitirá a las empresas disfrutar de los beneficios de sus innovaciones; (ii) Al ser la tecnología parcialmente no rival, si bien se requiere una gran inversión para crear un diseño, una vez conseguido éste, el costo de reproducción será mínimo si se compara con el costo del diseño original. • El énfasis del Rol del Capital Humano. Siguiendo la línea de Lucas (1988) en estos modelos se incorpora además del capital físico, el capital humano, medido como el efecto 8 Es decir utilizando los precios de los factores, lo que evita el gran problema de la medición del capital, porque en general los salarios y los retornos del capital suelen tener significativamente menos errores de medición que el stock de capital, imprescindible para calcular la TFP utilizando el modelo primal. Al respecto Véase Hsieh (1999) y Antras & Voth (2000). 9 Por supuesto, esto implica que la función de producción ahora será convexa, violando el supuesto de retornos constantes a escala del modelo Neoclásico.


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acumulado de la capacitación educativa y laboral. Este capital humano es necesario no sólo para producir bienes de consumo sino para generar nueva tecnología a través de actividades de Investigación y Desarrollo (I&D)10. En la presentación del modelo se especifica una función de producción de I&D, en la que el aumento de la tecnología es una función lineal que depende del stock de tecnología11 y del capital humano. A este modelo se le suele llamar “Knowledge Driven”. Si se resuelve el modelo se puede mostrar que la tasa de crecimiento de la economía ya no será una constante igual al crecimiento exógeno de la productividad, sino mas bien será una función del Stock Total de Capital Humano (llamémoslo H). De esta última relación, es claro el efecto de una economía abierta e integrada respecto al crecimiento. Supongamos que existen dos economías cerradas idénticas (1 y 2), bajo autarquía, la tasa de crecimiento económico de largo plazo de cada una de ellas será una función de su correspondiente Stock de Capital Humano (H1 y H2). Si ambas economías se integran (recordando que H1 = H2 = H), la nueva tasa de crecimiento ahora será función de 2H y será por tanto inequívocamente mayor a la tasa bajo autarquía. Por lo que, de este modelo se desprende que el comercio será beneficioso para los países siempre que tengan similares niveles de capital humano, aún cuando los niveles de población total sean diferentes. Posteriormente, Romer & Rivera – Batiz (1991) hacen énfasis en el rol del flujo de ideas, antes que el de bienes, como en el caso del modelo especificado anteriormente. Trabajando con el modelo anterior, los autores muestran que el comercio y la integración sólo tendrán efectos sobre el crecimiento si existe libertad en el flujo de ideas entre los países, si esto ocurre el stock de ideas de cada país se duplicará12. Esta característica se conoce en la literatura como Knowledge Spillover13, es decir, un fenómeno en el cual las empresas de cada país se benefician de la tecnología y la investigación de otros países a través del flujo de bienes14. No obstante, cuando no existe libertad en el flujo de ideas, no habrá efecto en la tasa de crecimiento de la economía pero sí se verificará una mejora en los niveles de producción y consumo de los bienes y en el bienestar15. También es posible una especificación alterna de la función de producción de I&D. En este segundo caso se supone que el aumento de la productividad en el sector de I&D está determinado de una manera similar al bien de consumo, es decir, utilizando los bienes intermedios y el capital

10 De hecho el modelo incorpora un sector creador de nuevos diseños que utiliza una fracción del total del capital humano. 11 En estos modelos, el nivel de tecnología se mide como la cantidad de bienes intermedios de una economía (llamemóslo A), en este sentido una mejora tecnológica es equivalente a un aumento en A. 12 Llamemos A1 al stock de bienes intermedios del país 1 y A2 al del país 2, y para simplificar supongamos que A1 = A2

= A, la especificación de Romer (1990) y la primera parte de Rivera-Batiz & Romer (1991) implica que

ALA Φ=•

donde A es la cantidad de bienes intermedios, si la economía se abre al flujo de ideas A se duplicará. 13 De hecho, la existencia de este Spillover es esencial para que haya un efecto positivo del comercio, en Feenstra (1990) se tiene un modelo con un país grande y uno pequeño y se supone que no hay I&D Spillovers, en este caso el comercio puede afectar negativamente la tasa de crecimiento de largo plazo del país pequeño. 14 Por ejemplo, puede darse el caso de Reverse Engineering (Véase Jaffe, 1986) Por supuesto, esta ímplicito que los países que comercian tienen características más o menos similares. También Véase el excelente trabajo de Coe & Helpman (1995) que provee evidencia empírica de la importancia de los I&D Spillovers sobre la productividad. 15 Véase una derivación analítica de esta proposición en Aghion & Howitt (1998) Capítulo 11.


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humano16, es decir, sin Knowledge Spillover. Nótese que en esta nueva hipótesis, el stock de tecnología ya no es un determinante del aumento de la productividad, a esta presentación se le llama Lab Equipment. Con esta nueva función, la existencia de un flujo libre de ideas no tendrá efectos sobre el crecimiento, porque no tiene ningún efecto sobre la productividad del sector de I&D. En cambio, el comercio de bienes sí tendrá efectos positivos en la tasa de crecimiento de la economía por que aumenta la cantidad de insumos que pueden utilizarse para realizar investigación. Finalmente, sea por una u otra vía, es decir, directamente a través del comercio de bienes (Lab Equipment models) o través del flujo de ideas (Knowledge Driven models), habrá un efecto positivo del comercio, la apertura y la integración sobre el crecimiento de largo plazo de la economía. No obstante, cabe destacar que este modelo supone que los países tienen características similares, ya que, si no es éste el caso, el comercio podría ser desfavorable para un país pequeño, pero sólo si se impone la restricción de que no hay Knowledge Spillovers (Feenstra, 1990). IGUALACIÓN DE PRECIOS DE LOS FACTORES: EL CANAL HECKSCHER-OHLIN-VANEK (HOV) Es bien conocido que el Teorema de HOV es la piedra angular de la moderna Teoría del Comercio Internacional. En forma resumida, este Teorema afirma que el patrón de comercio de un país estará determinado por su abundancia relativa de factores. Es decir, si un país tiene abundancia relativa del factor capital, entonces su posición en el comercio mundial será la de exportador de bienes capital-intensivos. Si suponemos que las economías son competitivas y que hay libre comercio, entonces cualquier desequilibrio de la oferta o la demanda se corregirá vía precios, por lo que, finalmente, si se cumple HOV, los precios de los bienes terminarán siendo iguales en todos los países del mundo. Asimismo, se puede demostrar que, si los precios de los bienes son iguales, los precios de los factores de producción también lo son, resultado conocido como Igualación de los Precios de los Factores y que resulta siendo un corolario del Teorema de HOV17. La intuición es simple: supongamos que existen dos países, el país A que tiene abundancia de capital y exporta el bien X que es intensivo en capital y el país B que tiene abundancia de mano de obra y exporta el bien Y que es intensivo en trabajo. También supongamos que inicialmente el salario en B es mayor que en A y la remuneración del capital en A es mayor que en B. Al entrar al comercio mundial, A querrá satisfacer la demanda externa por la producción del bien X, por lo que la cantidad utilizada de capital aumentará y, consecuentemente, el producto marginal del capital (que en un mundo competitivo es la remuneración del capital) se reducirá. Exactamente lo opuesto ocurrirá en B, pero respecto al salario, por lo que, en equilibrio, los precios de los factores se igualarán.

16 La productividad del Sector de I&D quedará definida por ∫ β−α−βα•

Φ=A

diixLHA0

1)( donde H es el stock de

capital humano calificado, L el de no calificado, x(i) son los insumos intermedios y Φ es una constante positiva 17 Por supuesto, esto es verdad bajo los supuestos que validan HOV, es decir, competencia perfecta, no barreras al comercio, similitud entre preferencias y tecnología, etc (Véase Dunn & Ingram, 1993).


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De este modo, si los precios de los factores se igualan, se favorece la convergencia del ingreso de los países (el ingreso no es más que la suma de las rentas recibidas por todos los participantes en una economía). Esta idea ha sido explotada por Ben – David (1993, 1996) y Sachs & Warner (1995)18 para justificar la inclusión de variables que cuantifican la apertura de la economía en ecuaciones de crecimiento u otro tipo de metodología estadística que permita documentar la existencia de convergencia en los ingresos per-cápita de los países con mayor apertura comercial19. En la medida en que el Teorema HOV está derivado bajo supuestos altamente restrictivos, es probable que no se pueda verificar la igualación de los precios de los bienes y por ende, de los factores. Esta salvedad, podría hacerse también para la idea misma de convergencia, lo que ha motivado el replanteamiento de la idea bajo el concepto de “Convergencia Condicional”20, donde la convergencia de los ingresos per-cápita se produce siempre y cuando los países tengan similares stocks de capital iniciales. Análogamente, en la Teoría del Comercio Internacional se puede hablar de una Igualación Condicional de los precios de los Factores; en este caso, condicional a que el nivel de tecnología de los países sea parecido21. Finalmente, es de destacar en esta línea el excelente esfuerzo de Ventura (1997) por articular dentro de un modelo la versión débil (o condicional) de HOV con el modelo de crecimiento de Ramsey. Este trabajo produce un resultado central: en las economías cerradas no hay manera de escapar de los rendimientos decrecientes: al aumentar el uso del capital por trabajador, inevitablemente los retornos de la inversión se reducen22, lo que garantiza la convergencia del ingreso per-cápita de los países. ¿Qué sucede cuando las economías están abiertas al comercio de bienes? Pues bien, en este caso estaremos libres de la restricción de retornos marginales decrecientes del capital, porque esos retornos estarán distribuidos a nivel global. Eso explicaría, según el autor, el crecimiento alcanzado por las economías del Sur-Este Asiático, que, a pesar de acumular sistemáticamente capital, no han mostrado una reducción en el crecimiento. 2. ¿CÓMO EVALUAR EL COMPORTAMIENTO EXPORTADOR DE AMÉRICA LATINA? Para obtener indicadores de la evolución de las exportaciones de los países de América se ha utilizado la información de la base de datos de comercio internacional de las Naciones Unidas, conocida como COMTRADE. La información abarca el período 1976 – 1999 e incluye el valor

18 Slaughter (1998) realiza una crítica de estas postulados, en síntesis, la idea central es que para que haya convergencia en los ingresos percápita no es suficiente que los precios de los factores se igualen, es necesario también que se igualen los ratios capital-trabajo, es decir, si las economías más abiertas han mostrado signos de convergencia, ello podría deberse más al hecho de que sus ratios K/L se hayan acercado que a la igualación de los precios de sus factores. También puede verse Rodríguez & Rodrick (1999) para una crítica desde un punto de vista empírico. 19 Ben – David (1996) utiliza tests de raíz unitaria (Dickey & Fuller Aumentado) de la diferencia Producto Percápita de un país respecto al promedio de un grupo. 20 Véase Barro & Sala-I-Martin (1995) para más detalles. 21 Véase Trefler (1993) & Chun-Zhu & Trefler (2000) para un análisis de la validez empírica del Teorema en su versión condicional. 22 Por la especificación concáva de la función de producción.


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exportado de las 239 cuentas del Clasificación Uniforme para el Comercio Internacional (CUCI)23 para todos los países del mundo. Como una primera aproximación al problema, vamos a estimar la tasa promedio de crecimiento de las exportaciones24 en siete regiones del mundo: Latinoamérica, Asia, Sur-Este Asiático, Países Desarrollados, Europa del Este, África y Medio Oriente. El siguiente gráfico muestra los resultados de esta estimación:

Gráfico N° 1 Crecimiento promedio de las exportaciones en la década de los 80s y 90s

MIDDLE EAST

AFRICA

DEVELOPED

EASTERN EUROPE

EAST ASIA

LATINAMERICA

ASIA

-14 -9 -4 1 6 11 16 21 26

80MEDIAN 80POND 90MEDIAN 90POND Fuente: Base de datos COMTRADE

Cabe mencionar que, al haber mucha información incompleta, se genera un problema para estimar las tasas de crecimiento, por cuanto, si simplemente se estiman las tendencias sobre la suma de las exportaciones de todos los países de una determinada región, podría distorsionarse la estimación. Para corregir este problema utilizamos la siguiente metodología: (i) para cada país se calcula el promedio de las exportaciones; (ii) se calculan los pesos de cada país utilizando el promedio de las exportaciones de ese país dividido entre la suma de los promedios de todos los países del grupo; (iii) se utilizan esos pesos para obtener un estimador de la tasa de crecimiento regional, dadas las tasas de crecimiento de cada uno de los países. El estimador obtenido

23 Incluyendo las partidas especiales. Hay que destacar, que debido a que no todos los países actualizan sus estadísticas a la misma velocidad cuando se oficializa una nueva revisión del CUCI, en los primeros años de la base de datos, la información está sumamente incompleta, sin embargo, a partir del año 1980 hay una información bastante completa para todos los países. Una segunda observación sobre esta base de datos es que para muchos de los países Africanos y algunos de los del Medio Oriente hay una gran cantidad de vacíos en la información, por ello para hacer comparaciones entre regiones hemos utilizado una metodología que permite minimizar este problema, la que se detallará más adelante. 24 Utilizando una regresión de la forma tt tx ∈+β+α=)ln( donde xt es el valor exportado por el país o la región i y el término ∈t se supone que cumple las propiedades usuales que validan la estimación por MCO. Nótese que sólo en el caso en que la tendencia de la variable analizada sea efectivamente lineal, la estimación de ∈t estará libre de correlación.


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utilizando esta metodología lo llamamos “ponderado”, en cambio llamaremos estimador “sin ponderar” a la mediana25 de las tasas de crecimiento de los países de cada región. Los resultados ponderados, que consideramos más confiables, muestran que son los países asiáticos quienes han experimentado un mayor crecimiento en sus exportaciones. En particular, los grupos Asia (14,6%) y Sur-Este Asiático (10,42%). Detrás de ellos se ubica el grupo Países Desarrollados que crece 7,4%, luego, Latinoamérica, con una ligerísima ventaja sobre Europa del Este, 6,638% contra 6,628%. Finalmente, se encuentran África y Medio Oriente con crecimientos de 3,57% y 1,46%, respectivamente. 3. EL COMPORTAMIENTO DE LAS EXPORTACIONES EN LOS PAÍSES DE LATINOAMÉRICA En esta sección se compara el comportamiento de las exportaciones de los países de América Latina durante las décadas de los 80s y 90s de acuerdo a nuestras estimaciones de crecimiento de las exportaciones. El siguiente gráfico resume nuestros resultados:

Gráfico N°2

América Latina: Crecimiento Promedio de las exportaciones en la década de los 80s y 90s

HaitiBarbados

Trinidad & TobagoJamaicaVenezuela

BelizeBolivia

HondurasBrazil

PanamaUruguay

EcuadorChile

PeruGuatemala

ArgentinaNicaragua

SurinameCosta Rica

El Salvador

Paraguay

Colombia

MexicoDominican Republic

-13 -8 -3 2 7 12 17

80s 90s Fuente: Base de datos COMTRADE

Del gráfico anterior se puede notar el contraste entre el desempeño de las exportaciones durante los 80s y 90s. Nótese que durante la llamada “Década Perdida”, sólo 9 de los 25 países de Latinoamérica tuvieron tasas positivas de crecimiento de las exportaciones, mientras que, la década de los noventas, con políticas de apertura y reformas de mercado, todos excepto dos países (Bahamas y Haití) aumentaron sus exportaciones. Hay que destacar los casos de México, 25 La mediana es una medida de tendencia central que nos da el punto medio exacto de una distribución de probabilidad, en este caso es altamente conveniente utilizar este estadístico porque, a diferencia de la media, la mediana no se ve afectada por los valores de los extremos de la distribución.


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República Dominicana, Costa Rica y El Salvador, que crecieron a tasas superiores al 10% y especialmente en productos de alta tecnología. 4. LA CLASIFICACIÓN TECNOLÓGICA DEL COMERCIO INTERNACIONAL DE BIENES Esta sección muestra una clasificación de los productos, sobre la base de su contenido tecnológico. Al respecto, cabe mencionar que esta metodología ha sido ampliamente utilizada en los trabajos de la CEPAL26. Lógicamente, nuestra primera interrogante se refiere a qué constituye un bien alta tecnología, para responder a lo cual nos basaremos en la clasificación utilizada y desarrollada en Lall (2000), la misma que se puede resumir en la siguiente tabla:

Tabla N°1 Clasificación Tecnológica de Bienes

Categoría Ejemplos (I) Productos Primarios Frutas frescas, carnes, arroz, cocoa, té, café, madera, carbón,

petróleo crudo, gas. (II) Productos Manufacturados • Productos Manufacturados de

origen primario • Productos manufacturados de baja

tecnología • Productos manufacturados de

media tecnología • Productos manufacturados de alta

tecnología

Carnes y frutas procesadas, bebidas, productos de madera, concentrados de oro, petróleo, cemento, etc. Fabricación de textiles, ropa, cuero y calzado, joyería, cerámica, muebles, etc. Partes para vehículos, vehículos para pasajeros y comerciales, etc. Fibras sintéticas, sustancias químicas, fertilizantes, plásticos, etc. Máquinas, motores, maquinaria industrial, bombas, barcos, relojes, etc. Equipos de telecomunicaciones, máquinas para el procesamiento automático de datos, TVs, Instrumentos de medición farmacéutica, aeroespacial, óptica.

(III) Otras Transacciones Electricidad, cine, oro, monedas, arte, mascotas, etc. Fuente: Lall (2000) Tabla N°1 Cabe destacar qua cada categoría corresponde a un determinado número de cuentas de la CUCI revisión 2 a tres dígitos27, por lo que este procedimiento nos permite generar series de exportaciones de alta, media y baja tecnología. Dadas esas series podemos obtener estimaciones de la tasa de crecimiento promedio con la misma metodología utilizada anteriormente. En el siguiente gráfico se resume el crecimiento promedio de las exportaciones de alta tecnología en la década de los 80s y 90s.

26 Por ejemplo, Véase Mortimore (et. al) 1997. 27 Véase el apéndice a Lall (2000) para la lista completa de cuentas con su respectiva clasificación.


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Gráfico N°3 Crecimiento promedio de las exportaciones de alta tecnología en la década de los 80s y 90s

DEVELOPED

AFRICA

MIDDLE EAST

EASTERN EUROPE

ASIA

LATINAMERICA

EAST ASIA

-5 5 15 25 35 45

80MEDIAN 80POND 90MEDIAN 90POND Fuente: Base de datos COMTRADE Utilizando la estimación “ponderada” notamos que Asia tiene la tasa de crecimiento más alta de exportaciones de alta tecnología (33,2%), seguida por el Sur-Este Asiático (20,8%). A continuación, se ubican Latinoamérica (16,7%), Europa del Este (14,7%), Países Desarrollados (12,7%), Medio Oriente (2,5%), y, finalmente, África (–10,7%), con una caída en sus exportaciones de alta tecnología. No obstante, al medir únicamente la tasa de crecimiento de las exportaciones se pierde la visión de la magnitud que representan en cada región. Para dar una idea de la magnitud de las exportaciones de alta tecnología en cada región, mostramos el cuadro de exportaciones de alta tecnología como porcentaje de las exportaciones totales.


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Gráfico N°4 Participación de las exportaciones de alta tecnología sobre el total de exportaciones: 1976-

1999

0 5 10 15 20

AFRICA

MIDDLE EAST

LATIN AMERICA

EASTERN EUROPE

ASIA

DEVELOPED

EAST ASIA

High Tech Exports (% Total Exports) Fuente: Base de datos COMTRADE

Notamos que América Latina sólo supera a África y al Medio Oriente con un porcentaje de exportaciones de alta tecnología sobre exportaciones totales de 6,3%, lejos de los líderes Sur-Este Asiático (21,1%) y Países Desarrollados (16,9%). 5. EL DINAMISMO DE LA DEMANDA Además de la clasificación de los productos exportados por contenido tecnológico, también podemos analizar la situación de nuestros productos dentro de la demanda mundial, es decir, si las exportaciones son de alta, media, o baja demanda en el mercado mundial. Esta idea ha sido explotada en una gran cantidad de trabajos de la CEPAL28, quienes clasifican en la categoría “Industrias Competitivas”29 a aquéllas en las cuáles un país gana participación de mercado y exporta productos de demanda creciente en el mercado mundial. Ciertamente, para calcular el crecimiento de la demanda y el aumento de la participación de mercado se debe tomar un año inicial y uno final, por lo cual, los resultados obtenidos serán altamente sensibles a la muestra elegida. Por ello, desarrollaremos una metodología que permite clasificar los productos a nivel de grupos del CUCI en productos de alta, media y baja demanda. El procedimiento es el siguiente: (i) Estimamos itiiit tY ∈+β+α=)ln( donde Yit es el valor total de las exportaciones

mundiales del grupo i del CUCI y t es el índice temporal.

28 Por ejemplo Véase Mortimore, Bonifaz & Duarte de Olivera (1997). 29 Estrellas Nacientes en la terminología de la CEPAL.


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(ii) Llamemos bi al estimador de βi, luego de realizadas las estimaciones para cada una de

las cuentas del CUCI se tendrá una serie completa. Llamemos _b al promedio de esos

estimadores y bσ a la desviación estándar. (iii) Finalmente clasificaremos a las cuentas del CUCI según el siguiente criterio:

Tabla N°2 Clasificación de los productos por la dinámica de la Demanda Mundial

Criterio Conclusión

If 2

_b

i bb σ+>

Producto de Alta Demanda

If 22

__b

ib bbb σ

+≤≤σ

− Producto de Demanda Media

If 2

_b

i bb σ−<

Producto de Baja Demanda

La siguiente tabla resume los resultados de llevar a cabo esta metodología:

Tabla N°3 Resumen de la Clasificación por la dinámica de la Demanda Mundial

Cuentas SITC Crecimiento promedio

Máximo Mínimo

Alta Demanda 64 13,8 19,9 11,9 Demanda Mundial 118 10,0 11,8 7,5 Baja Demanda 57 4,4 7,4 -30,6 Los principales productos de alta demanda son: máquinas para el procesamiento automático de datos, con un crecimiento de 19,9%, partes y accesorios para las cuentas 75130 y 75231, con un crecimiento de 19,3%, válvulas termiónicas, tubos y otros semiconductores, con un crecimiento de 18,9%, perfumes, cosméticos y preparados para el baño, con un aumento de las exportaciones de 17,4%. De otro lado, los únicos productos que han registrado caídas en la demanda mundial son: aros y tiras de acero, (-30,6%), minerales y concentrados de uranio y thorio (-6,3%), yute y otras fibras textiles n.e.s (3,6%). Cabe mencionar que, de las 18 cuentas clasificadas como “alta tecnología”, once son de alta demanda (entre ellas están las tres más dinámicas), seis son de demanda media y sólo una es de baja demanda. De otro lado, si calculamos los crecimientos de las exportaciones de los productos de alta, baja o media demanda para los grupos regionales que hemos estado analizando, obtendremos el siguiente gráfico:

30 Máquinas de Oficina. 31 Máquinas para el procesamiento automático de datos.


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Gráfico N°5

Crecimiento de las exportaciones de alta demanda en la década de los 80s y 90s

DEVELOPED

MIDDLE EAST

EASTERN EUROPE

EAST ASIA

ASIA

LATINAMERICA

AFRICA

-5 5 15 25 35 45 55

80MEDIAN 80POND 90MEDIAN 90POND Fuente: Base de datos COMTRADE

En la estimación ponderada, nuevamente Asia se ubica en primer lugar con 25,5% de crecimiento de las exportaciones de productos de alta demanda, liderado por China e India que crecen en 28,7% y en 11,5%, respectivamente. A continuación se ubica el Sur-Este Asiático con un crecimiento de 16,9%, liderado por Singapur y Korea, que representan un 32% y 24% del total de las exportaciones de alta demanda del grupo y crecen en 17% y 17,5%, respectivamente. Luego se ubica América Latina con 15,8% de aumento en exportaciones de productos de alta demanda, liderado por México (crece 18,8 y representa 56% del total) y Brasil (crece 8,6% y representa 19% del total). Por su parte, Medio Oriente registra un crecimiento de 11,9%, explicado por los aumentos en Israel (57% del grupo y crece 13,2%) y Arabia Saudita (12% del grupo y crece 16,23%). Finalmente, los Países Desarrollados registran un crecimiento de 9,9%, liderado por Estados Unidos (20% del total) que crece en 9,5% y Alemania (18% del total) que crece en 8,5%; mientras que Africa registra un crecimiento de sólo 8% en productos de alta demanda. 6. LA COMPOSICIÓN DE LAS EXPORTACIONES EN LOS 80S Y 90S Esta sección analiza las tendencias recientes en la composicion de las exportaciones de Latinoamerica, comparándola con otras regiones geográficas. En primer lugar, se divide las exportaciones totales en dos grandes grupos: productos primarios y manufacturas. Si hacemos esa división podemos graficar el comportamiento de Latinoamerica comparado con el resto de regiones del mundo, como se muestra en el siguiente gráfico.


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Gráfico N°6

Participación de las exportaciones manufacturadas sobre el total de exportaciones en la década de los 80s y 90s

MIDDLE EAST

AFRICA

LATINAMERICA

EASTERN EUROPE

EAST ASIA

ASIA

DEVELOPED

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

80s 90s Fuente: Base de datos COMTRADE Se puede observar una tendencia muy marcada: en la mayoría de regiones del mundo ha aumentado la participación de las manufacturas respecto del total de las exportaciones, con la única excepcion de Europa del Este (la participación se reduce en 1,3 puntos porcentuales). Además, cabe destacar que la mayoría de estos cambios al cabo de una década son muy marcados. En el caso de Medio Oriente, el porcentaje de manufacturas sobre el total pasa de 12,2% a 28,7% y en África aumenta de 20% a 39,7%. Latinoamérica tambien tiene una importante mejora, pasando de 30,6% a 52,3%; no obstante, Latinoamerica sólo supera a África y a Medio Oriente y su desempeño muestra marcadas diferencias con las regiones que encabezan el ranking: Paises Desarrollados, Asia y Sur-Este Asiático, cuyas exportaciones de manufacturas son alrededor de 80% del total. En cuanto a los productos de alta tecnología, entre los 80s y los 90s el resultado más trascendente es el hecho de que el Sur-Este Asiático haya desplazado a los Paises Desarrollados del primer lugar en el ranking de exportaciones de productos de alta tecnologia como porcentaje de las exportaciones totales. En los 80s, los paises desarrollados lideraban el ranking con 19,8% mientras que el Sur-Este Asiático tenía 12,6%. En los 90s esa situacion se revirtió, puesto que 30,9% de las exportaciones de los paises del Sur-Este Asiático eran de bienes de alta tecnología, mientras que los Paises Desarrollados aumentaron su proporcion hasta alcanzar 19,8% siendo relegados a una segunda posición, como se aprecia claramente en el gráfico N° 7. En los 90s Latinoamérica mejora su posición relativa, superando a África, Oriente Medio y Europa del Este. A su vez, cabe destacar que la proporción de exportaciones de alta tecnología se elevó de 3,1% a 8,9%, es decir, casi se triplicó en el transcurso de una década.


59


Gráfico N° 7 Participación de las exportaciones de alta tecnología sobre el total de exportaciones en la

década de los 80s y 90s

AFRICA

MIDDLE EAST

EASTERN EUROPE

LATINAMERICA

ASIA

DEVELOPED

EAST ASIA

0 5 10 15 20 25 30 35

80s 90s Fuente: Base de datos COMTRADE

Finalmente, en los productos de alta demanda existe un patrón claro: todas las regiones aumentaron sus participaciones en productos de alta demanda. Para los 90s, hay tres grandes bloques marcados: a) un primer bloque, formado por los bloques Países Desarrollados y Sur-Este Asiático (con alrededor de 50% de sus exportaciones totales en productos de alta demanda); b) un segundo bloque, en el que se encuentran Europa del Este, Asia, Latinoamérica y África (con alrededor del 30%); y, c) en último lugar, Medio Oriente con un 13%. Hay que mencionar también que Latinoamérica fue una de las regiones que más creció, pues pasó de 13,1% a 29,9% en el periodo mencionado.

Gráfico N°8 Participación de las exportaciones de alta demanda sobre el total de exportaciones en la

década de los 80s y 90s

MIDDLE EAST

AFRICA

LATINAMERICA

ASIA

EASTERN EUROPE

EAST ASIA

DEVELOPED

0 10 20 30 40 50 60

80s 90s


60


Fuente: Base de datos COMTRADE 7. LA ASOCIACIÓN ESTADÍSTICA ENTRE CRECIMIENTO ECONÓMICO Y EXPORTACIONES Esta sección revisa algunos indicadores estadísticos que pretenden dar una visión rápida de la relación entre crecimiento económico y exportaciones, así como respecto a la composición de las exportaciones. Un primer estadístico importante es la correlación entre el crecimiento del PBI per-cápita y diversas medidas de exportaciones o de composición de exportaciones. Cabe mencionar que las variables de exportaciones se han normalizado expresándolas como porcentajes del PBI. Hay dos cosas interesantes que se desprenden del análisis de las correlaciones: (i) El signo de la correlación indica el sentido de la asociación entre las dos variables, es decir, una correlación positiva implica que ambas variables se mueven en la misma dirección, mientras una correlación negativa implica que las variables se mueven en sentido opuesto; (ii) La significancia estadística de la correlación se puede obtener a través del cálculo del estadístico t32, sometiendo a prueba la hipótesis de que dicha correlación sea nula. En este sentido, no basta que una correlación sea positiva, sino también debe ser estadísticamente significativa para poder hablar de una asociación positiva y robusta. En la siguiente tabla se muestra los cálculos de los coeficientes de correlación:

Tabla N°4 Coeficientes de Correlación entre el crecimiento del PBI per-cápita y los diversos tipos de

exportaciones Exportaciones totales Exportaciones de alta

tecnología Exportaciones de alta

demanda Correlación 0,1208 0,2970 0,2936 t-Estadístico 1,3659 3,4913 3,4475

Nota: Todas las exportaciones se encuentran en porcentaje del PBI Esta tabla muestra que la relación entre exportaciones y crecimiento del PBI es positiva, es decir, cuanto mayores son las exportaciones, mayor es el crecimiento en el PBI real per-cápita. Sin embargo, se nota que esta asociación positiva sólo es estadísticamente significativa para los casos de las exportaciones de alta tecnología y de alta demanda, no con respecto a las exportaciones totales. Ello se puede observar en el siguiente gráfico que corresponde a una muestra de 128 países, donde cada observación es un promedio de los valores del período 1980 – 1999. Es importante aclarar que si bien la variable explicada (crecimiento del PBI per-cápita) está determinada por otras variables además de las exportaciones (i.e.: inversión, gasto del gobierno, entorno institucional, calidad de la mano de obra y nivel educativo, entre otras), para simplificar hemos asumido que todas estas variables permanecen constantes, al estilo de Barro (1999).

32 La fórmula para obtener el estadístico t de un coeficiente de correlación es: 212r

nrt−−

=


61


Gráfico N°9 Crecimiento del PBI Per-cápita vs. Crecimiento del total de exportaciones

Growth of Percapita GDP

DY

P

Exports(% GDP)40 80 120

-8.5

0

9.5

ARE

ARG

ARM

AUS AUT

BDI

BENBFA

BGD

BGR

BHR

BLZ

BOL

BRABRB

BTN

CAF

CANCHE

CHL

CHN

CIV

CMR

COGCOL

CRI

CY P

CZE

DEUDNKDOM

DZA

ECU

EGYESP

ESTETH

FIN

FJI

FRA

GAB

GBR

GHA GMB

GNQ

GRC

GTM GUY

HKG

HND

HTI

HUN

IDNIND

IRL

IRN

ISLISRITA

JAMJOR

JPN

KAZ

KEN

KGZ

KOR

KWT

LKA

LTU

LUX

LVA

MAR

MDG

MEX

MLT

MMR

MNG

MOZ

MRT

MUS

MWI

MY S

NER

NGANIC

NLDNOR

NPLNZL

OMNPAK

PANPER PHL

PNGPOL

PRT

PRY

QATROM

RUS

SAU

SDN

SEN

SGP

SLE

SLVSUR

SVKSVNSWE

SY CSY RTCD

TGO

THA

TTO

TUNTUR

TZA

UGA

URYUSA

VENVUTY EMZAF

ZMB

ZWE

Fuente: COMTRADE y PENN WORLD TABLE De nuestro análisis de los coeficientes de correlación era claro que la relación positiva entre exportaciones y crecimiento del PBI per-cápita era débil, esta idea se complementa a través del gráfico donde se muestra que esta relación está fuertemente influenciada por el caso de Singapur donde se observa una muy marcada y sólida asociación entre alto crecimiento del PBI y exportaciones. Si eliminamos esta observación y recalculamos el coeficiente de correlación se observa una reducción muy fuerte, tanto en el valor del coeficiente como en el estadístico. Si además eliminamos las observaciones que se ubican fuera del área de concentración de la nube de puntos33 (casos de China, Guinea Ecuatorial y Armenia) y recalculamos el coeficiente de correlación obtenemos -0,0118 con un t-estadístico de -0,13034, que es más pequeño aún34, lo que indica una mayor probabilidad de que la asociación entre crecimiento y exportaciones totales sea nula. Los siguientes gráficos muestran la asociación entre crecimiento del PBI y exportaciones de alta tecnología y de alta demanda, recordemos que en estos dos casos la asociación estadística además de positiva es significativa:

33 Conocidas en la jerga econométrica como Outliers. 34 Recuérdese que la distribución de la t-Student es de dos colas.


62


Gráfico N°10 Crecimiento del PBI Per- Cápita vs. Crecimiento de exportaciones de alta tecnología

Growth of Percapita GDPD

YP

High Tech Exports(% GDP)10 20 30 40 50

-8.5

0

9.5

ARE

ARG

ARM

AUS AUT

BDI

BENBFA

BGD

BGR

BHR

BLZ

BOL

BRA BRB

BTN

CAF

CAN CHE

CHL

CHN

CIV

CMR

COGCOL

CRI

CY P

CZE

DEUDNKDOM

DZA

ECU

EGYESP

ESTETH

FIN

FJI

FRA

GAB

GBR

GHAGMB

GNQ

GRC

GTMGUY

HKG

HND

HTI

HUN

IDNIND

IRL

IRN

ISL ISRITA

JAMJOR

JPN

KAZ

KEN

KGZ

KOR

KWT

LKA

LTU

LUX

LVA

MAR

MDG

MEX

MLT

MMR

MNG

MOZMRT

MUS

MWI

MY S

NER

NGANIC

NLD

NORNPLNZL

OMNPAK

PAN

PER PHLPNG

POL

PRT

PRY

QATROM

RUS

SAU

SDN

SEN

SGP

SLE

SLVSUR

SVK SVNSWE

SY CSY RTCD

TGO

THA

TTO

TUNTUR

TZA

UGA

URYUSA

VENVUT

Y EMZAF

ZMB

ZWE

Fuente: COMTRADE y PENN WORLD TABLE Nótese que en este caso, hay una gran cantidad de países que tienen porcentajes bastante reducidos de exportaciones de alta tecnología (como porcentaje del PBI) lo que se muestra en una gran concentración de observaciones en los alrededores del eje vertical. Nótese tambien que la inclinación de la línea de regresión es mucho más marcada a que en el gráfico anterior. De hecho, si se retira Singapur, la correlación se mantiene en 0,2628 con un t-estadístico de 3,045232, que es significativo aún. A su vez, si se remueven los outliers de la base de datos tenemos una correlación de 0,3301 con un t-estadístico de 3,862587, es decir, aumenta su significancia, por lo que esta asociación estadística se muestra bastante robusta. Finalmente, presentamos el gráfico correspondiente a exportaciones de alta demanda:


63


Gráfico N°11

Crecimiento del PBI Per- Cápita vs. Crecimiento de exportaciones de alta demanda Growth of Percapita GDP

DY

P

High Demand Exports(% GDP)20 40 600

-8.5

0

9.5

ARE

ARG

ARM

AUS AUT

BDI

BENBFA

BGD

BGR

BHR

BLZ

BOL

BRA BRB

BTN

CAF

CANCHE

CHL

CHN

CIV

CMR

COGCOL

CRI

CY P

CZE

DEUDNKDOM

DZAECU

EGYESP

ESTETH

FIN

FJI

FRA

GAB

GBR

GHAGMB

GNQ

GRC

GTM GUY

HKG

HND

HTI

HUN

IDNIND

IRL

IRN

ISL ISRITA

JAMJOR

JPN

KAZ

KEN

KGZ

KOR

KWT

LKA

LTU

LUX

LVA

MAR

MDG

MEX

MLT

MMR

MNG

MOZ

MRT

MUS

MWI

MY S

NER

NGANIC

NLDNOR

NPLNZL

OMNPAK

PANPER PHL

PNGPOL

PRT

PRY

QATROM

RUS

SAU

SDN

SEN

SGP

SLE

SLVSUR

SVK SVNSWE

SY CSY RTCD

TGO

THA

TTO

TUNTUR

TZA

UGA

URYUSA

VENVUT

Y EM ZAF

ZMB

ZWE

Fuente: COMTRADE y PENN WORLD TABLE Esta última asociación es también clara y significativa en términos estadísticos. Notemos que, si excluimos Singapur, la correlación baja a 0,2398 con un t-estadístico de 2,761623 que permite rechazar la hipótesis nula que la correlación sea cero; a su vez, si se excluyen además de Singapur, Guinea Ecuatorial, Armenia y China, la correlación sube a 0,3232 con un t-estadístico de 2,728283. Nuevamente esta asociación entre exportación de bienes de alta demanda y crecimiento del PBI per-cápita aparece robusta y significativa. 8. LA ASOCIACIÓN ESTADÍSTICA ENTRE COMPOSICIÓN DE LAS EXPORTACIONES Y EL CRECIMIENTO Esta sección final discute la relación empírica entre la composición de las exportaciones y el crecimiento del producto per-cápita. Análogo con la sección anterior, se calcula los coeficientes de correlación simples entre diversas medidas de composición de las exportaciones y crecimiento del PBI per-cápita. Los resultados correspondientes se muestran en la siguiente tabla:

Tabla N°5 Coeficientes de Correlación entre el crecimiento del PBI Per-cápita y la composición de las

exportaciones Exportaciones

manufacturadas Exportaciones de alta

tecnología Exportaciones de alta

demanda Correlation 0.2708 0.3058 0.2477 t-Statistic 3.1577 3.6053 2.8698

Nota: Todas las exportaciones se encuentran en porcentaje del PBI


64


Esta tabla muestra que estadísticamente se puede afirmar que existe una relación positiva y significativa entre estas medidas de composición de las exportaciones y el crecimiento. Es decir, cuanto mayor es el porcentaje de bienes exportados de alta tecnología, alta demanda o simplemente manufacturas, mayor es el crecimiento del producto per- cápita. En cuanto al comportamiento de las exportaciones de alta tecnología, se puede observar que la relación es clara y positiva. Si observamos el siguiente gráfico se puede verificar que no hay outliers, o, si los hay, éstos tienden a debilitar la relación.

Gráfico N°12

Crecimiento del PBI Per- Cápita vs. Participación de las exportaciones de alta tecnología sobre el total de exportaciones


DY

P

High Tech Exports(% Exports)10 20 30 40

-8.5

0

9.5

ARE

ARG

ARM

AUS AUT

BDI

BENBFA

BGD

BGR

BHR

BLZ

BOL

BRA BRB

BTN

CAF

CAN CHE

CHL

CHN

CIV

CMR

COGCOL

CRI

CY P

CZE

DEUDNKDOM

DZAECU

EGYESP

ESTETH

FIN

FJI

FRA

GAB

GBR

GHAGMB

GNQ

GRC

GTMGUY

HKG

HND

HTI

HUN

IDN IND

IRL

IRN

ISL ISRITA

JAM JOR

JPN

KAZ

KEN

KGZ

KOR

KWT

LKA

LTU

LUX

LVA

MAR

MDG

MEX

MLT

MMR

MNG

MOZMRT

MUS

MWI

MYS

NGANIC

NLDNOR

NPLNZL

OMNPAK

PANPER PHL

PNGPOL

PRT

PRY

QATROM

RUS

SAU

SDN

SEN

SGP

SLE

SLVSUR

SVK SVNSWE

SY CSY RTCD

TGO

THA

TTO

TUNTUR

TZA

UGA

URY USA

VENVUT

Y EMZAF

ZMB

ZWE

Fuente: COMTRADE y PENN WORLD TABLE

En cuanto a las exportaciones de alta demanda, el siguiente gráfico es absolutamente consistente con los cálculos de los coeficientes de correlación. La línea de regresión en este caso está menos inclinada que en el anterior.


65


Gráfico N°13 Crecimiento del PBI Per- Cápita vs. Participación de las exportaciones de alta demanda

sobre el total de exportaciones Growth of Percapita GDP

DYP

High Demand Exports(% Exports)20 40 60 70

-8.5

0

9.5

ARE

ARG

ARM

AUS AUT

BDI

BEN BFA

BGD

BGR

BHR

BLZ

BOL

BRA BRB

BTN

CAF

CANCHE

CHL

CHN

CIV

CMR

COG COL

CRI

CY P

CZE

DEUDNK DOM

DZA

ECU

EGYESP

ESTETH

FIN

FJI

FRA

GAB

GBR

GHA GMB

GNQ

GRC

GTMGUY

HKG

HND

HTI

HUN

IDN IND

IRL

IRN

ISL ISR ITA

JAM JOR

JPN

KAZ

KEN

KGZ

KOR

KWT

LKA

LTULVA

MAR

MDG

MEX

MLT

MMR

MNG

MOZ

MRT

MUS

MWI

MYS

NGANIC

NLD

NORNPL

NZL

OMNPAK

PAN

PER PHLPNG

POL

PRT

PRY

QATROM

RUS

SAU

SDN

SEN

SGP

SLE

SLVSUR

SVK SVNSWE

SYC SY RTCD

TGO

THA

TTO

TUNTUR

TZA

UGA

URY USA

VENVUT

YEM ZAF

ZMB

ZWE

Fuente: COMTRADE y PENN WORLD TABLE Finalmente, el siguiente gráfico muestra la asociación entre la exportación de manufacturas (creación de valor agregado y procesamiento de recursos primarios) y el crecimiento del PBI per-cápita.

Gráfico N° 14

Crecimiento del PBI Per- Cápita vs. Participación de las exportaciones manufacturadas sobre el total de exportaciones


DYP

Manufactured Exports(% Exports)20 40 60 80 100

-8.5

0

9.5

ARE

ARG

ARM

AUS AUT

BDI

BENBFA

BGD

BGR

BHR

BLZ

BOL

BRA BRB

BTN

CAF

CAN CHE

CHL

CHN

CIV

CMR

COG COL

CRI

CY P

CZE

DEUDNKDOM

DZAECU

EGYESP

ESTETH

FIN

FJI

FRA

GAB

GBR

GHAGMB

GNQ

GRC

GTMGUY

HKG

HND

HTI

HUN

IDN IND

IRL

IRN

ISL ISR ITA

JAM JOR

JPN

KAZ

KEN

KGZ

KOR

KWT

LKA

LTU

LUX

LVA

MAR

MDG

MEX

MLT

MMR

MNG

MOZMRT

MUS

MWI

MY S

NGANIC

NLDNOR

NPLNZL

OMN PAK

PANPER PHL

PNGPOL

PRT

PRY

QATROM

RUS

SAU

SDN

SEN

SGP

SLE

SLVSUR

SVK SVNSWE

SY C SY RTCD

TGO

THA

TTO

TUNTUR

TZA

UGA

URY USA

VENVUT

Y EM ZAF

ZMB

ZWE

Fuente: COMTRADE y PENN WORLD TABLE


66


9. CONCLUSIONES Los canales básicos por los cuales una economía exportadora podría generar un mayor crecimiento económico son los siguientes: (i) La exportación permite explotar cabalmente la posición de ventajas comparativas de un país y, a través de ello, conseguir una distribución óptima de recursos; (ii) Una economía exportadora se halla en permanente competencia con otras, por lo que se ve en la obligación de elevar permanentemente los niveles de calidad de sus productos a fin de hacerlos competitivos en el mercado mundial. Esto favorece la aparición de procesos de cambio tecnológico, aumentos de productividad y, por esta vía, crecimiento económico; (iii) Aumentar las exportaciones implica conquistar mayores mercados, lo que permite explotar economías de escala en la producción; (iv) Permite relajar las restricciones externas al crecimiento: mayores divisas facilitarán la adquisición de bienes de capital y de bienes intermedios. De otro lado, existen una gama de modelos que explican la relación entre crecimiento económico y comercio, los cuales se construyen sobre la base de los de Crecimiento Endógeno, en los cuáles el aumento de la productividad se consigue a través de inversión en el sector de Investigación y Desarrollo. Del análisis realizado en el documento se desprende de que sí existe una relación positiva entre las exportaciones y el crecimiento del PBI per-cápita. Sin embargo, la asociación es estadísticamente significativa sólo en el caso de las exportaciones clasificadas como manufacturadas, de alta tecnología y de alta demanda, más no en el caso de exportaciones totales. Es decir, no todas las exportaciones son fuente generadora de crecimiento, sino las que generan mayor valor agregado durante su producción.


67


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contenido tÉcnico de las exportaciones recimiento · de capital, imprescindible para calcular la...

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