Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú ii AGRADECIMIENTOS A mis padres por su apoyo incondicional que demostraron durante todos estos años y por estar presentes aportando buenas cosas a mi vida, sentando en mí las bases de responsabilidad y deseos de superación. Al Economista. Miguel Angel Campos Arias por su orientación, paciencia y motivación y por ser pieza clave en la elaboración del presente trabajo. Finalmente, agradezco anticipadamente las observaciones y sugerencias que me pudieran hacer llegar. iii DEDICATORIA Con amor y gratitud a mis padres y hermanos. iv ÍNDICE AGRADECIMIENTOS ............................................................................................. ii DEDICATORIA ....................................................................................................... iii ÍNDICE ................................................................................................................... iv ÍNDICE DE FIGURAS ........................................................................................... vii ÍNDICE DE TABLAS ............................................................................................ viii RESUMEN ............................................................................................................. ix SUMMARY .............................................................................................................. x INTRODUCCIÓN ................................................................................................... xi CAPÍTULO I PLANTEAMIENTO DEL ESTUDIO 1.1. Planteamiento y formulación del problema .................................................... 1 1.1.1. Planteamiento del problema ............................................................... 1 1.1.2. Formulación del problema ................................................................ 15 Problema general ......................................................................................... 15 Problema específico .................................................................................... 15 1.2. Objetivos ...................................................................................................... 16 1.2.1. Objetivo general ................................................................................ 16 1.2.2. Objetivos específicos ........................................................................ 16 1.3. Justificación ................................................................................................. 16 1.4. Hipótesis y descripción de variables ............................................................ 17 1.4.1. Hipótesis ........................................................................................... 17 Hipótesis general ......................................................................................... 17 Hipótesis específica ..................................................................................... 17 v 1.4.2. Descripción de variables ................................................................... 17 CAPÍTULO II MARCO TEÓRICO 2.1. Antecedentes del problema ......................................................................... 19 Antecedentes internacionales ...................................................................... 19 Antecedentes nacionales ............................................................................. 20 Antecedentes locales ................................................................................... 21 2.2. Bases teóricas ............................................................................................. 21 2.2.1. Modelo de crecimiento restringido por la balanza de pagos ............. 22 2.2.2. De la teoría al modelo ....................................................................... 26 2.3. Definición de términos básicos .................................................................... 27 CAPÍTULO III METODOLOGÍA 3.1. Métodos y alcance de la investigación ......................................................... 29 3.1.1. Método de investigación ................................................................... 29 3.1.2. Alcance de la investigación .............................................................. 29 3.2. Diseño de la investigación ........................................................................... 29 3.3. Población y muestra .................................................................................... 32 3.4. Técnicas e instrumentos de recolección de datos ....................................... 33 CAPÍTULO IV RESULTADOS Y DISCUSIÓN 4.1 Resultados del tratamiento y análisis de la información .............................. 36 4.1.1Especificación del modelo matemático ..................................................................................................................... 36 4.1.2 Estimación del modelo econométrico general con efectos fijos ........ 36 4.1.3 Estimación del modelo econométrico para Perú............................... 42 vi 4.1.4 Estimación del modelo econométrico por grupo de países .............. 47 4.2 Interpretación de resultados ........................................................................ 49 4.2.1 Apertura comercial como determinante del crecimiento económico de Latinoamérica .............................................................................................. 49 4.2.2 Apertura comercial como determinante del crecimiento económico de Perú ………………………………………………………………………………51 4.2.3 Apertura comercial para América Latina y Perú ............................... 54 4.2.4 Apertura comercial como determinante del crecimiento económico de Nicaragua y Venezuela ................................................................................ 55 Nicaragua .................................................................................................... 56 Venezuela .................................................................................................... 57 CONCLUSIONES .................................................................................................. 60 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ...................................................................... 61 ANEXOS ............................................................................................................... 64 vii ÍNDICE DE FIGURAS Figura N° 1 Perú: PBI per cápita real, 1950-2015 ............................................................. 2 Figura N° 2 Latinoamérica: PBI per cápita real, 1950-2014 .............................................. 5 Figura N° 3 Latinoamérica: exportaciones per cápita real, 1950-2014 .............................. 8 Figura N° 4 Latinoamérica: importaciones per cápita real, 1950-2014 .............................10 Figura N° 5 Latinoamérica: tipo de cambio, 1950-2014....................................................11 Figura N° 6 Latinoamérica: tipo de cambio, 1981-2014....................................................12 Figura N° 7 Latinoamérica: nivel de precios de las exportaciones, 1950-2014 .................13 Figura N° 8 Latinoamérica: términos de intercambio, 1950-2014 .....................................14 Figura N° 9 Normalidad de residuos calculados...............................................................45 Figura N° 10 Perú: exportaciones e importaciones per cápita real, 1950-2014 ................52 Figura N° 11 Perú: tipo de cambio nominal, 1950-2014 ..................................................53 Figura N° 12 Perú: nivel de precios de las exportaciones, 1950-2014 .............................54 viii ÍNDICE DE TABLAS Tabla N° 1 Latinoamérica: PBI per cápita real .................................................................. 4 Tabla N° 2 Latinoamérica: exportaciones per cápita real .................................................. 7 Tabla N° 3 Latinoamérica: importaciones per cápita real .................................................. 9 Tabla N° 4 Descripción de variables ................................................................................18 Tabla N° 5 Población y muestra .......................................................................................33 Tabla N° 6 Apertura comercial en Latinoamérica .............................................................38 Tabla N° 7 Estacionariedad de los residuos estimados....................................................39 Tabla N° 8 Test de máxima verosimilitud .........................................................................40 Tabla N° 9 Test de dependencia ......................................................................................41 Tabla N° 10 Efectos estimados ........................................................................................42 Tabla N° 11 Apertura comercial en Perú ..........................................................................43 Tabla N° 12 Correlograma de los residuos calculados ....................................................44 Tabla N° 13 Test de Breusch-Pagan-Godfrey ..................................................................44 Tabla N° 14 Test de Harvey .............................................................................................45 Tabla N° 15 Test de Dickey-Fuller con intercepto ............................................................46 Tabla N° 16 Test de Dickey-Fuller con intercepto y tendencia .........................................46 Tabla N° 17 Test de Dickey-Fuller sin intercepto ni tendencia .........................................46 Tabla N° 18 Correlaciones de PBI real per cápita ...........................................................47 Tabla N° 19 Apertura comercial en Nicaragua y Venezuela ............................................48 Tabla N° 20 Cuadro comparativo: América Latina y Perú ...............................................55 ix RESUMEN El presente trabajo de investigación se enmarca en la Teoría Económica del Crecimiento Económico y tiene como objetivo central identificar a sus determinantes dentro del marco de la Apertura Comercial, para lo cual se toma como muestra a los países de Latinoamérica que cuenten con información disponible y factible de comparación, entre 1950 y 2014. En base a ello, se plantea como tema de investigación: ¿cómo influyó la apertura comercial en el crecimiento económico de Perú y Latinoamérica entre los años 1950 y 2014? El trabajo se basa en el Modelo de Thirlwall, quien analiza la importancia del comercio internacional como factor determinante del crecimiento. Se emplea como metodología la econometría, a través de la realización de un modelo de Datos en Panel, para lo cual se utiliza la información del Penn World Table (versión 9.0), publicado por la Universidad de California y la Universidad de Groningen, las que se encuentran estandarizadas (en US$) y corregidas por PPP (Paridad del Poder de Compra). Finalmente, se verifica (econométricamente) que el nivel de exportaciones per cápita real, importaciones per cápita real y nivel de precios de las exportaciones influyen positivamente en el crecimiento económico, y contrariamente, las fluctuaciones del tipo de cambio. Palabras clave: comercio y crecimiento, datos en panel x SUMMARY The present research work is part of the Economic Theory of Economic Growth and its main objective is to identify among its determinants the Commercial Opening, for which it is taken as a sample to the countries Of Latin America that have information available between 1950 and 2014. Based on this, it is proposed as a research topic: How did trade openness affect economic growth in Peru and Latin America between 1950 and 2014? The work is based on the Thirlwall Model, which analyzes the importance of international trade in aggregate demand as a determinant of growth. As a methodology, econometrics, through the development of a Panel Data model, using data from the Penn World Table (version 9.0), published by the University of California and the University of Groningen, is used as the methodology. Which are standardized (in US $) and corrected by PPP (Purchasing Power Parity). Finally, it is verified (econometrically) that the level of real per capita exports, real per capita imports and export prices positively influence economic growth and, conversely, exchange rate instabilities. Likewise, it is proved empirically that in Latin America there is conditional convergence. Keywords: trade and growth, panel data xi INTRODUCCIÓN Dejo a vuestra consideración el presente trabajo de investigación de tipo hipotético- deductivo y analítico-sintético y diseño no experimental titulado: Apertura comercial y crecimiento económico en Perú y Latinoamérica 1950-2014, elaborado con el objetivo de analizar la influencia de la apertura comercial en el crecimiento económico del Perú y Latinoamérica entre los años 1950 y 2014. Hoy en día los países de América Latina son mucho más abiertos al comercio internacional, los hechos señalan que esto aportó un mayor crecimiento económico. Entonces, si la apertura comercial es un componente clave para el tan ansiado crecimiento económico, es de importancia analizarla, descomponiéndola en algunas de sus variables que son factibles de comparación (importación, exportación, nivel de precios de las exportaciones y tipo de cambio), con la intención de identificar los puntos que falta por mejorar para llegar a conseguir un crecimiento económico estable y sostenido. La investigación está basada en el modelo de Thirlwall, y se plantea como hipótesis general que la apertura comercial influye positivamente en el crecimiento económico, de modo que el nivel de las exportaciones e importaciones, nivel de precios de las exportaciones y/o términos de intercambio, influyen directamente en el crecimiento económico, mientras que el comportamiento del tipo de cambio influyó indirectamente. Se tomó una muestra de 18 economías de Latinoamérica, elegidas de forma no probabilística y según la disposición de su información. La data es procedente del Penn World Table 9.0 (Universidad de California y Universidad de Groningen), cuyos datos se caracterizan por estar estandarizadas (en US$) y corregidas por PPP (Paridad del Poder de Compra). Como resultados se tiene que, todas las variables en estudio presentan los signos esperados y son estadísticamente significativas al 1%. Específicamente, las exportaciones per cápita real, las importaciones per cápita real y el nivel de precios de las exportaciones, influyeron positivamente en el crecimiento económico real per cápita, mientras que el tipo de cambio influyó negativamente. Se verifica que los niveles de importaciones, juntamente con el nivel de precios de las exportaciones, son las que más explican el crecimiento económico real per cápita. xii El trabajo de investigación está organizado en 4 capítulos. En el primer capítulo se realiza la caracterización y formulación del problema, justificación, los objetivos y las hipótesis de la investigación. En el segundo capítulo se desarrolla el Marco Teórico en el cual se sustenta el trabajo empírico. En el tercer capítulo se presentan los aspectos metodológicos de la investigación y en el cuarto capítulo se realiza el análisis e interpretación de los resultados obtenidos. Finalmente, se consideran las conclusiones a las que se arribó y los anexos. 1 CAPÍTULO I PLANTEAMIENTO DEL ESTUDIO 1.1. Planteamiento y formulación del problema 1.1.1. Planteamiento del problema El crecimiento económico ha sido un tema de gran interés en la economía, y es que a largo plazo se puede observar grandes diferencias en los niveles del PBI per cápita de diversos países que comenzaron con un nivel de PBI per cápita similar. Sala-i-Martin (2000) señala que “[…] pequeñas diferencias en la tasa de crecimiento, sostenidas durante largos periodos de tiempo, generan enormes diferencias en niveles de renta per cápita” (pág. 3). Entonces ¿qué factores permitieron que algunas economías crecieran más que otras? La respuesta a lo anterior sería establecer los factores que posibilitaron dicho crecimiento, con la finalidad que los gobiernos de los países que se quedaron atrás puedan reorientar sus economías hacia el camino del progreso. Resulta interesante analizar, en primer lugar, la experiencia de Perú en la evolución de su PBI per cápita real1. En la Figura N° 1, se ilustra que desde 1950 hasta 1975 Perú tuvo un notable crecimiento del PBI per cápita real y algunas de las estrategias o hechos que dieron pase a este sólido crecimiento fue: el modelo primario exportador2 que el Perú seguía en 1950 y parte de 1960, 1 Se analizan las cifras de producción per cápita porque interesa medir la evolución del nivel de vida de una nación, por lo tanto, esto va a tener que depender de la evolución de su producción per cápita más no de su producción total. 2 Situación diferente comparado con el resto de países latinoamericanos en donde ya imperaba el modelo de industrialización basado en la sustitución de importaciones. 2 el rápido crecimiento de las exportaciones de materias primas (en su mayoría de producción minera) y el ingreso del capital extranjero. La situación comenzó a cambiar en el gobierno de Belaunde (1963-1968), quien inició una modificación moderada del modelo primario exportador a una industrialización basada en la sustitución de importaciones (ISI), y es en el gobierno de Velasco (1968-1975) donde se impuso totalmente este modelo ISI. Se inició un periodo con un alto grado de protección a la industria peruana mediante controles de precio, exorbitantes tasas arancelarias, cierre del mercado a las importaciones y trato discriminatorio contra la inversión extranjera, todo esto seguido de una hiperinflación experimentada durante finales de la década de los 80 y principios de los 90, llegando a tener una de las tasas más bajas de PBI per cápita real3. Figura N° 1 PBI per cápita real del Perú,1950 - 2015 (En soles del 2007) Fuente: INEI, BCRP. 3 Se presenta el PBI en términos reales el cual toma como referencia los precios de un año base, en cambio un PBI nominal es valorado en base a precios corrientes, ocasionando una distorsión, puesto que si en una economía existe alta inflación este PBI nominal aumentaría no porque se haya producido más bienes sino porque los bienes son más caros. 4.000 6.000 8.000 10.000 12.000 14.000 16.000 18.000 1 9 5 0 1 9 5 3 1 9 5 6 1 9 5 9 1 9 6 2 1 9 6 5 1 9 6 8 1 9 7 1 1 9 7 4 1 9 7 7 1 9 8 0 1 9 8 3 1 9 8 6 1 9 8 9 1 9 9 2 1 9 9 5 1 9 9 8 2 0 0 1 2 0 0 4 2 0 0 7 2 0 1 0 2 0 1 3 En el 2006 el PBI per cápita real recuperó su nivel de 1975. 10,114 6,8 03 15,493 3 Sin embargo, a partir del año 1990, con el gobierno de Alberto Fujimori (primer periodo, 1990-1995), se desmontó totalmente dicho esquema iniciando un vasto proceso de liberalización económica4. La pieza clave de este proceso fue la apertura de la economía peruana a los mercados internacionales, las cuotas de importación fueron eliminadas totalmente y el nivel promedio y la dispersión de las tasas arancelarias fueron reducidas drásticamente. “El nuevo régimen comercial produjo una expansión notable de las importaciones y exportaciones, de modo que el volumen de comercio del Perú creció de 20% del PBI antes de la liberalización a alrededor de 35% en años recientes” (Loayza Ojeda, 2014, pág. 9), logrando de esa manera un crecimiento elevado y sostenido del PBI. A comienzos del año 2003, la economía peruana inicio un proceso de crecimiento sostenido. La Tabla N°1, muestra que durante los años 2001 al 2010 el crecimiento promedio del PBI per cápita del Perú fue de 6,8%, siendo el mayor de todas las décadas analizadas y el mayor crecimiento registrado en todos los países de la región; este notable crecimiento “respondió principalmente a la consolidación de la estabilidad macroeconómica, a una mayor apertura comercial y financiera y a un contexto internacional muy favorable gracias a un elevado crecimiento mundial, altos términos de intercambio y bajos costos de financiamiento” (Sánchez Tapia & Mendoza Mogollon, 2013, pág. 5). Si bien Perú tuvo el mayor crecimiento promedio de todos los países de la región, Chile sigue siendo el país que posee el mayor PBI per cápita, pero no solo de la región sino de todos los países latinoamericanos. Una de las razones por la que logró sacar ventaja, es que a finales de 1990 Chile comenzó a firmar una serie de tratados de libre comercio con el resto del mundo y con países latinoamericanos, por otro lado, Perú recién inició las firmas de tratados de libre comercio desde 2006. Pues bien, la experiencia del Perú nos deja con una inquietante y obvia respuesta, pero para tener una idea más clara y convencernos de ello, se analiza a Latinoamérica. 4 Modelo económico basado en el libre mercado, el cual según Arturo Huerta (Universidad de UNAM) permite incentivar la competencia, la eficiencia y la productividad para alcanzar el crecimiento hacia fuera. 4 Tabla N° 1 Latinoamérica: PBI per cápita real (En variación % del promedio de 10 años del PBI per cápita real, ajustado por PPP a US$ de 2011) 1951- 1960 1961- 1970 1971- 1980 1981- 1990 1991- 2000 2001- 2010 Argentina 0.6% 2.2% 0.8% 3.5% 7.0% 3.4% Bolivia -3.4% 0.5% 2.0% -0.7% 3.1% 4.8% Brasil 4.0% 3.0% 3.6% 0.9% 3.5% 5.0% Chile 1.2% 3.7% -0.6% 0.5% 3.2% 5.4% Colombia 1.1% 1.9% 4.1% 0.1% 0.3% 4.5% Costa Rica 3.3% 3.2% 2.3% 0.4% 2.3% 2.7% Rep. Dominicana 2.2% 0.5% 1.9% 1.4% 4.5% 3.6% Ecuador 2.2% 1.6% 6.3% -1.7% 0.2% 5.6% Guatemala 0.3% 2.7% 2.2% 0.1% 2.4% 2.2% El Salvador 1.2% 2.8% 0.5% 0.8% 8.2% 11.2% Honduras -0.6% 1.1% 2.0% 0.9% 0.9% 2.2% México 2.1% 3.2% 4.2% -2.0% 1.1% 2.1% Nicaragua 1.7% 3.3% -2.4% -5.0% 1.2% 1.2% Panamá 3.6% 6.2% 0.9% 0.5% 2.7% 5.1% Perú 1.9% 2.5% 0.9% -1.8% 3.4% 6.8% Paraguay 0.6% 2.0% 4.9% 0.9% -0.1% 4.2% Uruguay -0.2% 1.1% 2.1% -0.6% 1.5% 4.5% Venezuela 1.4% 3.1% 3.5% -3.4% 0.4% 7.9% Fuente: Penn World Table 9.0 En la Figura N° 2, se observa inicialmente un crecimiento disparejo, esto debido a que después de la gran depresión y la Segunda Guerra Mundial, el flujo comercial entre el centro y la periferia se vio afectado. Las exportaciones cayeron abruptamente con la crisis internacional y las exportaciones del centro de la periferia se vieron interrumpidas por la guerra, por lo que algunos países de América Latina se vieron obligados a iniciar una estrategia de industrialización por sustitución de importaciones para reducir los efectos de la crisis.5 (Jiménez, 2011, pág. 612). 5 Cabe resaltar que las economías latinoamericanas se enfocaron en seguir un modelo de crecimiento orientado a la sustitución de importaciones de bienes de consumo, en cambio los países asiáticos siguieron un modelo de crecimiento orientado a la sustitución de exportaciones (manufacturas en lugar de materia prima). 5 Este esquema no dio el resultado esperado por los países en desarrollo. La razón más importante parece ser la de que el argumento de la industria naciente no era tan universalmente válido como mucha gente suponía. Un periodo de protección no crea un sector manufacturero competitivo si hay razones fundamentales por las que un país carece de ventajas comparativas en la producción de manufacturas. (Krugman, Obstfeld, & Melitz, 2012, pág. 269). Esta situación se detalla en la Tabla N° 1, en donde se muestra que, durante la década de los 80, la mayoría de economías latinoamericanas cayeron devastadas luego de la aplicación del modelo ISI, llegando a tener tasas negativas de crecimiento de su PBI per cápita real. Con excepción de Argentina y Chile, puesto que en la segunda mitad de los años setenta empezaron a desarrollar programas de ajuste económico, dando inicio a los primeros pasos de apertura comercial. Figura N° 2 Latinoamérica: PBI per cápita real, 1950-2014 (Ajustados por PPP a US$ del 2011) Fuente: Penn World Table 9.0. A mediados de 1980, una serie de países en desarrollo redujeron los aranceles, eliminaron las cuotas de importación, y abrieron sus economías a la competencia de las importaciones, por lo que a partir de la década de los 90 las economías latinoamericanas comienzan a recuperarse, logrando tener tasas 0 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 1 9 5 0 1 9 5 3 1 9 5 6 1 9 5 9 1 9 6 2 1 9 6 5 1 9 6 8 1 9 7 1 1 9 7 4 1 9 7 7 1 9 8 0 1 9 8 3 1 9 8 6 1 9 8 9 1 9 9 2 1 9 9 5 1 9 9 8 2 0 0 1 2 0 0 4 2 0 0 7 2 0 1 0 2 0 1 3 BOLIVIA BRASIL CHILE PERÚ URUGUAY 6 positivas de crecimiento. En este sentido queda claro lo que afirma Krugman et al. (2012) La antigua opinión de que la sustitución de importaciones es el único camino para desarrollarse ha resultado ser errónea, ya que una serie de países en desarrollo han logrado un extraordinario crecimiento cuando se abrían más al comercio, y no cuando se protegían (pág. 272). A partir del año 2003, se reactivó el crecimiento económico de América Latina, BBVA (2010) afirma que éste fue “impulsado por un contexto internacional beneficioso. Las condiciones de financiamiento externo favorable y los precios al alza de las materias primas contribuyeron a la aceleración del crecimiento […]. La coyuntura exterior, no obstante, se invirtió a partir del 2008” (pág. 2). Exportaciones per cápita real Más de la mitad de lo que exporta América Latina son en su mayoría productos tradicionales especialmente minerales, petróleo, productos agrícolas, entre otros. La Tabla N° 2, muestra que los niveles de exportaciones fueron incrementándose, evidentemente en esto tuvieron una gran influencia los vínculos comerciales firmados con diversas regiones del mundo y especialmente Estados Unidos, quien es el principal socio comercial de casi todas las economías de América Latina. 7 Tabla N° 2 Latinoamérica: exportaciones per cápita real (En variación % del promedio de 10 años del PBI per cápita real, estandarizado por PPP a US$ de 2011) 1951- 1960 1961- 1970 1971- 1980 1981- 1990 1991- 2000 2001- 2010 Argentina 0% 4% 6% 4% 9% 5% Bolivia -6% 0% 2% -7% 5% 13% Brasil -4% 4% 10% -1% 8% 8% Chile -1% 6% 9% 6% 8% 9% Colombia -1% 0% 6% 4% 7% 7% Costa Rica 1% 8% 5% -3% 11% 1% Rep. Dominicana 1% -3% 1% -8% 7% 13% Ecuador 1% -2% 15% -4% 6% 9% Guatemala 2% 3% 5% -6% 7% 7% El Salvador 0% 2% 4% 5% 16% 0% Honduras -5% 7% 2% -9% 5% 3% México 0% -4% 15% -2% 20% 2% Nicaragua 1% 5% -1% -3% 9% 7% Panamá -2% 9% 3% -5% 5% 22% Perú 4% 0% 2% -2% 9% 12% Paraguay 0% -3% 5% 4% 1% 14% Uruguay -2% 2% 9% 2% 4% 8% Fuente: Penn World Table 9.0 La literatura del crecimiento económico nos enseña “que los países que más crecen son los más abiertos al comercio internacional, especialmente aquellos que ponen énfasis en los mercados de exportación” (Mendoza Bellido, 2014, pág. 133). La Figura N° 3, muestra que mientras más se abrían las economías, más se incrementaban sus exportaciones y por ende su PBI per cápita crecía. Sin embargo, este crecimiento sostenido que se inició el año 2003, fue brevemente interrumpido por la crisis internacional de 2008-2009. 8 Figura N° 3 Latinoamérica: exportaciones per cápita real, 1950 – 2014 (Ajustados por PPP a US$ del 2011) Fuente: Penn World Table 9.0 Importaciones per cápita real En la Tabla N° 3, se observa claramente como las importaciones fueron cayendo por las décadas de los 60, 70 y en su mayor magnitud en los 80, esto como consecuencia de la aplicación del modelo ISI en las economías latinoamericanas, posterior a ello, se observa que las importaciones se incrementaron gracias al proceso de liberalización iniciado en 1990. 0,00 1.000,00 2.000,00 3.000,00 4.000,00 5.000,00 6.000,00 7.000,00 1 9 5 0 1 9 5 3 1 9 5 6 1 9 5 9 1 9 6 2 1 9 6 5 1 9 6 8 1 9 7 1 1 9 7 4 1 9 7 7 1 9 8 0 1 9 8 3 1 9 8 6 1 9 8 9 1 9 9 2 1 9 9 5 1 9 9 8 2 0 0 1 2 0 0 4 2 0 0 7 2 0 1 0 2 0 1 3 BOLIVIA BRASIL CHILE PERÚ URUGUAY 9 Tabla N° 3 Latinoamérica: importaciones per cápita real (En variación % del promedio de 10 años del PBI per cápita real, estandarizado por PPP a US$ de 2011) 1951- 1960 1961- 1970 1971- 1980 1981- 1990 1991- 2000 2001- 2010 Argentina -2% 2% 10% -8% 12% 7% Bolivia -2% 0% 0% -4% 7% 7% Brasil -3% 2% 10% -1% 10% 8% Chile 3% 3% 5% -3% 8% 10% Colombia -1% -2% 7% -4% 9% 7% Costa Rica 5% 7% 6% 1% 9% 3% Rep. Dominicana -4% 9% 7% -10% 3% 6% Ecuador 2% 3% 7% -6% 3% 9% Guatemala 2% 4% 3% -8% 9% 5% El Salvador 2% 0% 4% 8% 12% 2% Honduras -1% 7% 6% -6% 8% 5% México -2% -1% 13% -4% 16% 2% Nicaragua 4% 2% 7% -3% 8% 5% Panamá 1% 5% 4% -7% 6% 14% Perú 1% -2% 2% -6% 10% 10% Paraguay 1% 0% 11% 1% 4% 12% Uruguay -5% -1% 9% -4% 9% 8% Venezuela -2% 0% 3% -6% 3% 2% Fuente: Penn World Table 9.0 Thirlwall (como se citó en Jimenez, 2011), menciona que las exportaciones “permiten el incremento de las importaciones. Al favorecer el incremento de las importaciones, la economía se vuelve más productiva, pues es posible obtener bienes de capital de mayor tecnología que no se producen domésticamente” (pág. 573). Esto se ve reflejado en la Figura N° 4, donde Chile, quien posee el mayor PBI per cápita al año 2014, es el que más ha importado, respecto al resto de países latinoamericanos. 10 Figura N° 4 Latinoamérica: importaciones per cápita real,1950 – 2014 (Ajustados por PPP a US$ del 2011) Fuente: Penn World Table 9.0 Al respecto, el modelo neoclásico de Solow-Swam nos da una lección muy importante, y es que nos dice que el crecimiento no se podía sostener en base a la acumulación de capital puesto que, al llegar a su estado estacionario solo es posible mediante mejoras en la tecnología. La inversión en tecnología es un proceso costoso y solo lo realiza un grupo selecto de países; sin embargo, esta puede ser transmitida mediante varios caminos uno de ellos es el Comercio Internacional, Chirinos (2006) señala que, “la transferencia de tecnología de un país desarrollado a uno en desarrollo puede hacerse mediante varios caminos: uno de ellos es el comercio internacional” (pág. 3). Los países que realizan una inversión escasa en investigación y desarrollo llegan a beneficiarse de los países desarrollados cuando comercian con éstos. 0,00 1.000,00 2.000,00 3.000,00 4.000,00 5.000,00 6.000,00 7.000,00 1 9 5 0 1 9 5 3 1 9 5 6 1 9 5 9 1 9 6 2 1 9 6 5 1 9 6 8 1 9 7 1 1 9 7 4 1 9 7 7 1 9 8 0 1 9 8 3 1 9 8 6 1 9 8 9 1 9 9 2 1 9 9 5 1 9 9 8 2 0 0 1 2 0 0 4 2 0 0 7 2 0 1 0 2 0 1 3 BOLIVIA BRASIL CHILE PERÚ URUGUAY 11 Tipo de cambio6 Este desempeña un papel fundamental en el comercio internacional, ya que permite comparar los precios de bienes y servicios producidos en diferentes países, para ello, estos tendrán que estar expresados en la misma moneda. La inflación se mueve al mismo ritmo que el tipo de cambio, sobre todo en momentos en donde las tasas de inflación son muy altas. En la Figura N° 5, se observa que hasta inicios de la década de los 80 el tipo de cambio se mantenía a tasas cercanas a cero, lo que indicaría que, en estos cuatro países, analizados hasta esa época, las tasas de inflación no eran muy altas. Figura N° 5 Latinoamérica: tipo de cambio, 1950-2014 (Ajustado por PPP a US$ del 2011) Fuente: Penn World Table 9.0 En la Figura N° 6, se puede apreciar con más claridad que a finales de la década de los 80, por el mal contexto que estaba pasando América Latina, la fuga de capitales hizo que se incrementara el tipo de cambio, esto acompañado de mayores tasas de inflación, es así que países como Bolivia y Perú llegaron a alcanzar tasas de hiperinflación. 6 Durante todo el trabajo el tipo de cambio será definido como: moneda nacional / USD 0 5 10 15 20 25 30 35 1 9 5 0 1 9 5 3 1 9 5 6 1 9 5 9 1 9 6 2 1 9 6 5 1 9 6 8 1 9 7 1 1 9 7 4 1 9 7 7 1 9 8 0 1 9 8 3 1 9 8 6 1 9 8 9 1 9 9 2 1 9 9 5 1 9 9 8 2 0 0 1 2 0 0 4 2 0 0 7 2 0 1 0 2 0 1 3 BOLIVIA BRASIL PERÚ URUGUAY 12 Figura N° 6 Latinoamérica: tipo de cambio, 1981-2014 (Ajustado por PPP a US$ de 2011) Fuente: Penn World Table 9.0 Posteriormente, se observa que, a mediados de la década del año 2000, el tipo de cambio deja de subir y esto llega a coincidir en el momento en que la mayoría de bancos centrales de América Latina empiezan a adquirir autonomía, permitiendo que la inflación deje de ser un problema. Nivel de precios de las exportaciones Más de la mitad de lo que exporta América Latina son productos primarios, por lo tanto, las variaciones de estos precios son afectados principalmente por los cambios en la actividad económica mundial. Esto se ve reflejado en la década del año 2000, donde el gran auge económico que estaba viviendo la economía mundial, hizo que se incrementen los niveles de precios de los productos exportados y escenarios como la crisis del 2008 y 2009 hacen que los niveles de precios de las exportaciones caigan. 0 5 10 15 20 25 30 35 1 9 8 1 1 9 8 3 1 9 8 5 1 9 8 7 1 9 8 9 1 9 9 1 1 9 9 3 1 9 9 5 1 9 9 7 1 9 9 9 2 0 0 1 2 0 0 3 2 0 0 5 2 0 0 7 2 0 0 9 2 0 1 1 2 0 1 3 BOLIVIA BRASIL PERÚ URUGUAY 13 Figura N° 7 Latinoamérica: nivel de precios de las exportaciones, 1950-2014 (Ajustado por PPP a US$ de 2011) Fuente: Penn World Table 9.0. Términos de intercambio Los términos de intercambio (entendido como la relación entre el índice de precio de las exportaciones y el índice de precio de las importaciones), ha sido durante años uno de los principales temas de atención para los países de América Latina, un deterioro de este pues llega a traducirse en una fuerte desaceleración del crecimiento mundial. Mendoza (2014) afirma: El auge económico mundial va de la mano con mayores precios de exportaciones y mejores términos de intercambio, los cuales constituyen choques favorables para nuestras economías. Simétricamente, la desaceleración de la economía mundial significa menores precios de exportaciones y peores términos de intercambio; es decir, un choque externo negativo, recesivo, para nuestros países. (Pág. 122) Teniendo en cuenta la importancia de los términos de intercambio. A continuación, un breve repaso de su evolución en América Latina. 0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2014 BOLIVIA BRASIL CHILE PERÚ URUGUAY 14 Figura N° 8 Latinoamérica: términos de intercambio, 1950 – 2014 (Ajustado por PPP a US$ de 2011) Fuente: Penn World Table 9.0. Se distingue que, a causa de la caída del PBI norteamericano y la desaceleración del crecimiento mundial, en la década de los 80 los términos de intercambio se deterioraron. Posteriormente, a finales de los años 80 se observa una recuperación. A partir del 2002, los términos de intercambio experimentaron uno de los periodos más prolongados e intensos de crecimiento, pero por la crisis internacional (2008-2009) descendieron. Pasada esta crisis internacional, los términos de intercambio continuaron su ascenso (Mendoza, 2014). Pues bien, hasta ahora se analizaron todas las variables que están relacionadas a la apertura comercial, ya que el objetivo es responder a la pregunta inicial cómo poder lograr un crecimiento económico sostenible, en qué áreas dar más prioridad para lograrlo, (Sánchez Tapia & Mendoza Mogollon, 2013) afirman que “la velocidad del crecimiento dependerá fundamentalmente de la implementación de reformas para elevar los niveles de educación, infraestructura, profundidad financiera y apertura comercial” 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 1 9 5 0 1 9 5 3 1 9 5 6 1 9 5 9 1 9 6 2 1 9 6 5 1 9 6 8 1 9 7 1 1 9 7 4 1 9 7 7 1 9 8 0 1 9 8 3 1 9 8 6 1 9 8 9 1 9 9 2 1 9 9 5 1 9 9 8 2 0 0 1 2 0 0 4 2 0 0 7 2 0 1 0 2 0 1 3 BOLIVIA BRASIL CHILE PERÚ URUGUAY 15 La globalización permitió que los mercados internos se insertaran en la competencia internacional. Un claro ejemplo es India y China en donde sus ciudadanos tienen una posición económica mejor que durante los años 1980; del mismo modo en varios países en desarrollo y antiguos países comunistas, la apertura comercial trajo consigo resultados beneficiosos, mejorando el desempeño económico y permitiendo a los consumidores disfrutar de una oferta más amplia y barata de bienes. Una apertura comercial sustancial estimula al crecimiento económico en un promedio estimado en 1,5 puntos porcentuales lo que implica beneficios significativos, pero no enormes. Algunos países en desarrollo recibieron beneficios similares de una mayor inversión extranjera al permitir la participación de grupos externos en el capital de empresas nacionales (Brasil, Indonesia y Nigeria entre ellos). El crecimiento aumentó en promedio 1,1 puntos porcentuales respecto del periodo previo a la liberalización. (McMillan, 2004, pág. 34) Finalmente, a partir de todo lo analizado anteriormente, se podría llegar a la conclusión de que una de las razones para poder tener un crecimiento económico sostenido es la apertura comercial, de ser así ¿qué variable que compone a la apertura comercial es la que mayor importancia relativa tuvo respecto al resto? 1.1.2. Formulación del problema Problema general ¿Cómo influyó la apertura comercial en el crecimiento económico de Perú y Latinoamérica entre los años 1950 y 2014? Problema específico a) ¿Cómo influyeron las exportaciones per cápita real, importaciones per cápita real y el nivel de precios de las exportaciones en el crecimiento económico de Perú y Latinoamérica entre los años 1950 y 2014? b) ¿Cómo influyó el tipo de cambio en el crecimiento económico de Perú y Latinoamérica entre los años 1950 y 2014? 16 c) ¿Según el nivel de correlación entre el crecimiento económico y la apertura comercial, por grupos de economías de Latinoamérica, cuáles son las variables de mayor contribución entre los años 1950 y 2014? 1.2. Objetivos 1.2.1. Objetivo general Analizar la influencia de la apertura comercial en el crecimiento económico del Perú y Latinoamérica entre los años 1950 y 2014. 1.2.2. Objetivos específicos a) Analizar la influencia que tuvieron las exportaciones per cápita real, importaciones per cápita real y el nivel de precios de las exportaciones en el crecimiento económico de Perú y Latinoamérica entre los años 1950 y 2014. b) Determinar la influencia que tuvo el tipo de cambio en el crecimiento económico de Perú y Latinoamérica entre los años 1950 y 2014. c) Establecer, según el nivel de correlación entre el crecimiento económico y la apertura comercial, por grupos de economías de Latinoamérica, las variables de mayor contribución entre los años 1950 y 2014. 1.3. Justificación La diferencia entre los niveles del PBI per cápita en diversos países conlleva a cuestionarse ¿cómo logran algunos países obtener un PBI per cápita más alto que otros?, una de las razones que manifiesta la teoría y los hechos es que los países que más crecen son los que están más abiertos al comercio internacional. Entonces, el estudio permitirá contribuir a identificar empíricamente que la apertura comercial es un determinante del crecimiento económico, asimismo la significancia y relevancia de cada una de las variables que componen a la apertura comercial (importaciones per cápita real, exportaciones per cápita real, tipo de cambio y nivel de precios de las exportaciones) de Perú y Latinoamérica. A partir de ello se podrá conocer los puntos que falta por mejorar para llegar a conseguir un crecimiento económico estable y sostenido. 17 1.4. Hipótesis y descripción de variables 1.4.1. Hipótesis Hipótesis general La apertura comercial influyó positivamente en el crecimiento económico de Perú y Latinoamérica entre los años 1950 y 2014. Hipótesis específica a) El crecimiento económico del Perú y Latinoamérica depende positivamente de las exportaciones per cápita real, importaciones per cápita real y el nivel de precios de las exportaciones y negativamente por las fluctuaciones del tipo de cambio, entre los años 1950 y 2014. b) El crecimiento económico del Perú y Latinoamérica depende negativamente de las fluctuaciones del tipo de cambio entre los años 1950 y 2014 c) Si se separa a países según el nivel de correlación entre el crecimiento económico y la apertura comercial, por grupos de economías de Latinoamérica, las variables de mayor contribución en el crecimiento económico siguen siendo las exportaciones per cápita real, importaciones per cápita real, y el tipo de cambio entre los años 1950 y 2014. 1.4.2. Descripción de variables En la Tabla N° 4, se presentan detalladamente la variable dependiente y las variables independientes, para todas las economías de Latinoamérica, tomando en cuenta sus indicadores y su fuente de obtención. 18 Tabla N° 4 Descripción de variables Tipo de variable Variable Indicador Fuente de obtención Variable dependiente Crecimiento económico PBI real per cápita, en US$ de 2011, estandarizado por PPP. Robert C. Feenstra, Robert Inklaar y Marcel P. Timmer Penn World Table versión 9.0. Universidad de California y Universidad de Groningen. Variable independiente Exportaciones Exportaciones per cápita real, en US$ de 2011, estandarizado por PPP. Importaciones Importaciones per cápita real, en US$ de 2011, estandarizado por PPP. Tipo de cambio. Tipo de cambio nominal, en US$ de 2011, estandarizado por PPP. Nivel de precios de las exportaciones Índice del precio de exportación per cápita, en US$ de 2011, estandarizado por PPP. 19 CAPÍTULO II MARCO TEÓRICO 2.1. Antecedentes del problema Antecedentes internacionales Existe una amplia literatura empírica que analiza la relación de apertura comercial y crecimiento económico, pero la mayoría llega a diferir fuertemente en cuanto a los datos, las variables y técnicas econométricas que usan. Se encontró un documento de trabajo de la Pontificia Universidad Católica de Chile (Sanguinetti Duarte, 2009), quien afirma que el comercio internacional ha sido un determinante del crecimiento económico de Chile durante 1860-2000, pero su impacto ha sido distinto entre un subperiodo y otro, adquiriendo cada vez mayor importancia, para evaluar la relación utiliza el modelo de mínimos cuadrados. Asimismo, (Perez Castro & Montero Alonso, 2013), analizan la relación existente entre la apertura comercial y el crecimiento económico del Producto Interno Bruto para los casos de Cuba y España, con el objetivo de evaluar empíricamente si el desarrollo de estos países, quienes poseen distintas políticas comerciales, está relacionado con el crecimiento de sus importaciones y exportaciones, para evaluar dicha relación utilizan un modelo econométrico de estimación lineal simple, corroborando dicha relación consistente con la teoría económica. Ambas investigaciones utilizan metodologías diferentes, la primera estimó ecuaciones de determinantes del crecimiento, donde la variable dependiente es el crecimiento del producto por trabajador y la variable 20 independiente de interés es una medida de intensidad comercial (ratio volumen total del comercio/PIB), además se controla por otros factores de literatura empírica considerada como determinantes del crecimiento; la segunda investigación analiza la evolución de los datos macroeconómicos de los últimos años utilizando un modelo econométrico de estimación lineal simple para evaluar la relación de las exportaciones sobre el crecimiento del producto de un país. Antecedentes nacionales Existe una publicación de (Chirinos Cabrejos, 2007) quien muestra una evidencia que apoya la hipótesis de que el canal comercial es útil para la transmisión de tecnología y que ello deriva en un crecimiento sostenido de la economía, todo ello a través del mecanismo aprendizaje por las exportaciones (learning by exporting). Asimismo, (Loayza Ojeda, 2014) argumenta que la liberalización comercial será beneficiosa para el Perú en el sentido de que ayudará a producir una expansión significativa del crecimiento económico. Chirinos presenta evidencia empírica mediante el uso de un modelo de panel, data que respalda el mecanismo que usa en una muestra amplia de países en desarrollo, sustenta su hipótesis adaptando al esquema de Ramsey- Cass-Koopmans a una economía abierta, que emplee como canal de transmisión de la tecnología a las exportaciones per cápita. Por otro lado, Loayza utiliza un procedimiento del método generalizado de momentos (MGM) aplicado a modelos dinámicos para datos en panel, para estimar los efectos de una apertura comercial y otras variables sobre el crecimiento económico, el autor permite que el impacto de la apertura sea heterogéneo entre países y dependa de características nacionales como la inversión educativa, penetración financiera, estabilización macroeconómica, calidad de gobierno, flexibilidad del mercado laboral. Según (Sánchez Tapia & Mendoza Mogollon, 2013) afirman que, los factores que contribuyeron positivamente al crecimiento de la economía peruana durante la última década ya no serán favorables en la próxima década. La velocidad del crecimiento dependerá principalmente de la implementación de reformas para elevar los niveles de educación, infraestructura, profundidad financiera y apertura comercial. De igual forma, en el documento de trabajo de Loayza Ojeda indica que, para una expansión significativa del crecimiento 21 económico, son necesarias reformas en el ámbito doméstico; su estudio contribuye a identificar las reformas complementarias de la liberalización que permiten aprovechar las ventajas y oportunidades que ofrece la apertura comercial. Entre las publicaciones de la Pontificia Universidad Católica del Perú existe un trabajo de (Mendoza Bellido & Huaman Aguilar , 2001) quienes presentan una revisión de la literatura sobre el crecimiento económico en economías abiertas. A partir de esta revisión, construye un modelo de crecimiento que considera las características básicas de la economía peruana: economía pequeña y abierta en los mercados de bienes y los mercados financieros, asociación estrecha de las importaciones y el nivel de actividad, el carácter exógeno del cambio técnico, la naturaleza exógena de los flujos de capital, la importancia de la restricción externa en la evolución del PBI per cápita y la asociación inversa entre ahorro doméstico e ingreso de capital externo. En esta investigación también se encuentra una revisión al modelo clásico de Solow para economías abiertas y trabajos de Mckinnon y Chereny para economía en vías de desarrollo. Antecedentes locales Existe una publicación de la Universidad Nacional del Centro del Perú (Campos Arias, 2006), el autor identifica los factores que determinan el crecimiento económico para el Perú como para el mundo y Latinoamérica entre ellos se encuentra que el nivel de apertura comercial per cápita real ha sido determinante del crecimiento a nivel mundial entre los años 1950, además de constituir la primera variable en grado de contribución al crecimiento económico. 2.2. Bases teóricas Así como la teoría del crecimiento neoclásico y la nueva teoría del crecimiento, se enfocan en explicar el crecimiento económico con factores de la oferta; surgen modelos de crecimiento dirigidos por la demanda. (Jiménez, 2011) en su libro Crecimiento Económico: enfoques y modelos, presenta el modelo de Thirlwall, quien considera la importancia del comercio internacional en la demanda agregada como factor determinante del crecimiento. 22 El producto bruto interno de un país es igual a la suma de los distintos componentes de la demanda agregada: 𝑌 = 𝐶 + 𝐺 + 𝐼 + 𝑋 − 𝑀 La teoría del crecimiento no considera que el crecimiento del ingreso nacional es la suma ponderada de las tasas de crecimiento de cada uno de sus componentes, simplemente parte de la función de producción. Thirlwall menciona, que las exportaciones son un componente importante para la demanda agregada, esto se debe a tres características que señala el autor Thirlwall:  Las exportaciones son el único componente autónomo de la demanda.  Las exportaciones son el único componente de la demanda que pueden pagar los requerimientos de importaciones del crecimiento, es decir, sin las ganancias de las exportaciones que puedan pagar por el incremento en las importaciones, producto de la expansión de la economía ocasionada por la expansión de la demanda, el crecimiento se verá restringido.  Las exportaciones permiten el incremento de las importaciones, lo que incentiva a obtener bienes de capital de mayor tecnología que no se puede producir domésticamente, haciendo que la economía se vuelva más productiva. 2.2.1. Modelo de crecimiento restringido por la balanza de pagos Las restricciones que enfrenta la expansión de la demanda en cada país, son parte de las principales diferencias en el crecimiento de la demanda entre países. Thirlwall afirma que, en una economía abierta, la mayor limitación que enfrenta la tasa de crecimiento del producto a largo plazo es la cuenta corriente de la balanza de pagos. La tasa de crecimiento a largo plazo no puede ser mayor a la tasa de crecimiento que corresponde al equilibrio de la cuenta corriente de la balanza de pagos, por lo que se debe restringir su crecimiento, aún si la economía se encuentra en un superávit de capacidad productiva y oferta de trabajo. 23 La ecuación (1) representa el equilibrio en la cuenta corriente de la balanza de pagos. 𝑃𝑑𝑋 = 𝐸𝑃𝑓𝑀 (1) Donde: 𝑋: exportaciones en términos reales (cantidad de bienes exportados) 𝑃𝑑: es el precio de las exportaciones en moneda doméstica 𝑀: cantidad de importaciones 𝑃𝑓: precio de las importaciones en moneda extranjera 𝐸: tipo de cambio nominal medido como el precio doméstico de la moneda extranjera Si una economía se encuentra en crecimiento, mantener el equilibrio de la cuenta corriente en el largo plazo, implica que la tasa de crecimiento del valor de las importaciones sea igual a la tasa de crecimiento del valor de las exportaciones Expresamos la ecuación (1) en tasas de crecimiento. 𝑃̇𝑑 𝑃𝑑 + 𝑋̇ 𝑋 = 𝑃̇𝑓 𝑃𝑓 + 𝑀̇ 𝑀 + 𝐸̇ 𝐸 𝑔𝑃𝑑 + 𝑔𝑋 = 𝑔𝑃𝑓 + 𝑔𝑀 + 𝑔𝐸 (2) Las exportaciones son modeladas de la siguiente forma 𝑋 = ( 𝐸𝑃𝑓 𝑃𝑑 ) 𝜀𝑃,𝑋 (𝑌𝑓) 𝜀𝑌𝑓,𝑋 (3) Donde: 𝑌𝑓: ingreso exterior 𝑃𝑑: nivel de precios domésticos 𝑃𝑓: nivel de precios de las importaciones en moneda extranjera Derivando y tomando logaritmos a la ecuación (3), se obtiene la tasa de crecimiento de las exportaciones. 𝑋̇ 𝑋 = 𝜀𝑃,𝑋 ( 𝐸̇ 𝐸 + 𝑃̇𝑓 𝑃𝑓 − 𝑃̇𝑑 𝑃𝑑 ) + 𝜀𝑌𝑓,𝑋 𝑌𝑓̇ 𝑌𝑓 24 𝑔𝑋 = 𝜀𝑃,𝑋(𝑔𝐸 + 𝑔𝑃𝑓 −𝑔𝑃𝑑 ) + 𝜀𝑌𝑓,𝑋(𝑔𝑌𝑓 ) (4) Donde: 𝜀𝑃,𝑋: elasticidad de la demanda por exportaciones con respecto al tipo de cambio real 𝐸𝑃𝑓 𝑃𝑑⁄ . Esta elasticidad es mayor que cero (𝜀𝑃,𝑋 > 0), lo que indica que un incremento del tipo de cambio real, implicará un incremento de la demanda por exportaciones. 𝜀𝑌𝑓,𝑋: elasticidad ingreso de la demanda por exportaciones, esta elasticidad también es mayor que cero (𝜀𝑌𝑓,𝑋 > 0). Ahora se presenta la demanda por importaciones 𝑀 = 𝐵 ( 𝑃𝑓𝐸 𝑃𝑑 ) 𝜀𝑃,𝑀 (𝑌𝑓) 𝜀𝑌,𝑀 (5) Donde: 𝜀𝑃,𝑀: es la elasticidad demandada por importaciones con respecto a cambios en el tipo de cambio real. Esta elasticidad es negativa (𝜀𝑃,𝑀 < 0), pues la demanda por importaciones se reduce cuando se produce un incremento del tipo de cambio real, ya que los bienes importados resultan relativamente más caros. 𝜀𝑌,𝑀: Elasticidad ingreso de la demanda por importaciones, la cual es mayor que cero (𝜀𝑃,𝑀 > 0). La ecuación (5) expresada en tasas de crecimiento será: 𝑔𝑀 = 𝜀𝑃,𝑀(𝑔𝑃𝑓 +𝑔𝐸 − 𝑔𝑃𝑑 ) + 𝜀𝑌,𝑀(𝑔𝑌𝑓 ) (6) Para obtener la tasa de crecimiento consistente con el equilibrio en la cuenta corriente de la balanza de pagos (𝑔𝑌 𝐵), se reemplaza en la ecuación (2), las ecuaciones (4) y (6), se despeja la tasa de crecimiento del producto y se obtiene lo siguiente. 𝑔𝑌 𝐵 = (𝜀𝑃,𝑋−𝜀𝑃,𝑀−1)(𝑔𝑃𝑓 +𝑔𝐸−𝑔𝑃𝑑 )+𝜀𝑌𝑓,𝑋(𝑔𝑌𝑓 ) 𝜀𝑌,𝑀 (7) Esta ecuación nos muestra que la balanza de pagos es una limitante para el crecimiento, pues la tasa de crecimiento observada (𝑔𝑌) 25 no se puede desviar mucho o sistemáticamente de la tasa teórica que equilibre la cuenta corriente de la balanza de pagos (𝑔𝑌 𝐵). Recordando los signos de las elasticidades se tiene que: 𝑔𝑌 𝐵 = (𝑔𝑃𝑑 −𝑔𝑃𝑓 −𝑔𝐸) 𝜀𝑌,𝑀 − (𝜀𝑃,𝑋−𝜀𝑃,𝑀)(𝑔𝑃𝑑 −𝑔𝑃𝑓 −𝑔𝐸) 𝜀𝑌,𝑀 + 𝜀𝑌𝑓,𝑋(𝑔𝑌𝑓 ) 𝜀𝑌,𝑀 (8) A partir de esta ecuación podemos encontrar las siguientes relaciones según Thirlwall:  Existe una relación positiva entre la tasa de crecimiento del producto consistente con el equilibrio de la balanza de pagos y la evolución de los términos de intercambio reales, es decir una mejora en los términos de intercambio reales (𝑔𝑃𝑑 −𝑔𝑃𝑓 − 𝑔𝐸), ayuda a expandir la tasa de crecimiento de la economía dada la restricción del equilibrio en la cuenta corriente.  Una mayor tasa de inflación en un país con respecto al otro, en la misma moneda, hace que disminuya la tasa de crecimiento consistente con el equilibrio de la cuenta corriente, si la suma de las elasticidades precio de la demanda por exportaciones y el valor absoluto de la elasticidad precio de la demanda por importaciones es mayor que uno. 𝜕𝑔𝑌 𝐵 𝜕𝑔𝑃𝑑 = 1 − (𝜀𝑃,𝑋 − 𝜀𝑃,𝑀) 𝜀𝑌,𝑀 < 0 𝑠𝑖 |𝜀𝑃,𝑋 − 𝜀𝑃,𝑀| > 1  Una disminución de la tasa de crecimiento del tipo de cambio elevará la tasa de crecimiento de equilibrio de la balanza de pagos si la suma de las elasticidades precio en valor absoluto es mayor que uno. 𝜕𝑔𝑌 𝐵 𝜕𝑔𝐸 = −1 + (𝜀𝑃,𝑋 − 𝜀𝑃,𝑀) 𝜀𝑌,𝑀 > 0 𝑠𝑖 |𝜀𝑃,𝑋 − 𝜀𝑃,𝑀| > 1 Esta es la versión dinámica de Marshall – Lerner, la que establece que un incremento del tipo de cambio implica una mejora en la balanza de pagos. Sin embargo, Thirlwall afirma que, este incremento no puede elevar permanentemente la tasa de crecimiento consistente con el equilibrio de la balanza de pagos. 26  La tasa de crecimiento consistente con el equilibrio de la balanza de pagos está relacionada inversamente con la elasticidad ingreso de la demanda por importaciones. 𝜕𝑔𝑌 𝐵 𝜕𝜀𝑌,𝑀 = − (1 + 𝜀𝑃,𝑋 + 𝜀𝑃,𝑀)(𝑔𝑃𝑑 − 𝑔𝑃𝑓 − 𝑔𝐸) + 𝜀𝑌𝑓,𝑋(𝑔𝑌𝑓 ) 𝜀𝑌,𝑀 2 2.2.2. De la teoría al modelo El marco teórico se centra en el modelo de Thirlwall, quien menciona que todas las economías se encuentran restringidas por la balanza de pagos, debido a que un país no puede tener indefinidamente un déficit en la balanza de pagos y que sea permanentemente financiado por el resto de mundo. La mayoría de economías latinoamericanas son pequeñas y abiertas; pequeñas en el sentido de que no pueden influir en el movimiento de los precios internacionales, puesto que, las importaciones se ajustan al exceso de demanda de bienes y las exportaciones al exceso de oferta, por lo tanto, estas economías enfrentan una restricción externa (la cuenta corriente de la balanza de pagos). La presente investigación tiene como principal objetivo, determinar si el comercio internacional influye en el crecimiento económico de Latinoamérica y Perú, entonces, se pasa a expresar funcionalmente el modelo a seguir: el PBI per cápita real está en función de las exportaciones per cápita real, importación per cápita real, tipo de cambio y nivel de precios de las exportaciones. 𝑝𝑏𝑖𝑝𝑐 = 𝑓( 𝑥_𝑝𝑟 , 𝑚_𝑝𝑟 , 𝑡𝑐, 𝑝𝑙_𝑥) Donde: 𝑥__𝑝𝑟 : exportaciones per cápita real. 𝑚__𝑝𝑟 : importaciones per cápita real. 𝑡𝑐 : tipo de cambio. 𝑝𝑙_𝑥 : nivel de precios de las exportaciones. + + - + 27 2.3. Definición de términos básicos  PPP (Paridad del poder adquisitivo):7 teoría que parte de la idea de que productos iguales situados en países diferentes deben costar igual. Sostiene que las variaciones que se producen en los tipos de cambio de las monedas se deben a los cambios producidos en el nivel de precios relativos de un país respecto a otro, de forma que el precio de un bien en un país expresado en la moneda de dicho país debe coincidir con el precio del mismo bien en otro país valorado en su moneda, multiplicado por el tipo de cambio de la primera moneda con respecto a la segunda.  Profundidad financiera: se define como el acceso y uso sostenido de productos y servicios financieros por parte de toda la población en conjunto.  Crecimiento potencial: tasa hasta que una economía podría crecer en caso de usar plenamente todos sus recursos.  Globalización:8 tratándose de un término de uso tan extendido como la globalización, al parecer no existe una definición exacta y ampliamente aceptada. De hecho, la variedad de significados que se le atribuye parece ir en aumento, en lugar de disminuir con el paso del tiempo, adquiriendo connotaciones culturales, políticas y de otros tipos además de la económica. Sin embargo, el significado más común o medular de globalización económica –aspecto en el cual se concentra este trabajo– se relaciona con el hecho de que en los últimos años una parte de la actividad económica del mundo que aumenta en forma vertiginosa parece estar teniendo lugar entre personas que viven en países diferentes (en lugar de en el mismo país). Este incremento de las actividades económicas transfronterizas adopta diversas formas: comercio internacional, inversión extranjera directa (IED) y flujos del mercado de capitales.  Brecha del producto: es la diferencia entre el nivel de producto observado y el nivel de producto potencial.  Balanza de pagos:9 es la suma de los resultados de la balanza comercial y la balanza de flujos de capital, es el resultado contable cuando se considera todo el dinero que entra y todo el dinero que sale de un país, ya sea por 7 BCRP, “Glosario de términos económicos” 8 Banco Mundial, “¿Qué es la globalización? 9 CEPAL, “La restricción la balanza de pagos al crecimiento” 28 intercambio comercial, por inversión, por préstamos, por repatriación de capital, remesas de migrantes, etc.  Índice de términos de intercambio: es el ratio de precios que exportamos con el que importamos, el cual refleja el poder adquisitivo de nuestras exportaciones respecto de los productos que importamos en el exterior o también es conocido como el índice de precios de productos transables con productos no transables. 29 CAPÍTULO III METODOLOGÍA 3.1. Métodos, y alcance de la investigación 3.1.1. Método de investigación Como consecuencia de las inferencias realizadas a partir de los hechos y casos particulares que los países latinoamericanos tuvieron con respecto a la apertura comercial y esto contrastado con un modelo teórico, el método utilizado es el método hipotético-deductivo. 3.1.2. Alcance de la investigación El modelo teórico considera que la apertura comercial influye en el crecimiento económico, a partir de ello se pasó a especificar un modelo econométrico, adecuando la data a la forma de un modelo de datos de panel, posteriormente se estimó el modelo econométrico y finalmente se realizó el análisis de resultados. Por lo tanto, el alcance de la investigación es explicativa. 3.2. Diseño de la investigación Se obtuvo la data de las variables explicativas para 18 economías latinoamericanas en diferentes puntos del tiempo, en este caso desde 1950 hasta el año 2014, y se observó el comportamiento de las variables presentadas tal y como se dan en su contexto natural, debido a que no se posee el control directo de las variables explicativas. Por lo tanto, la investigación es de diseño no experimental longitudinal panel. 30 Metodología econométrica de Panel Data Se hace uso de esta técnica al igual que el trabajo de Chirinos en el año 2007, quien trata de explicar la evidencia empírica de la relación entre comercio y crecimiento mediante el uso del modelo de panel data. Las estimaciones que se han centrado en el modelo de Thirlwall, la literatura es abundante para los países en desarrollo. En el caso de países latinoamericanos han sido estimados en su mayoría mediante análisis de regresión múltiple utilizando técnicas de sección cruzada y de series temporales con análisis de vectores autorregresivos, cointegración y modelos de corrección de errores. Recientemente empiezan a ser utilizadas las técnicas de datos en panel, aunque de una manera incipiente. (Madrueño Aguilar, 2011, pág. 230) La técnica de Panel Data permitirá estudiar la misma unidad de corte transversal (una empresa, una familia, o un estado) a lo largo del tiempo. Según Baltagi (como se citó en Gujarati & Porter, 2010) la ventaja de los datos panel respecto a los datos de corte transversal o de series de tiempo es que, al combinar las series de tiempo de las observaciones de corte transversal repetidas, los datos de panel proporcionan una mayor cantidad de datos informativos, más variabilidad, menos colinealidad entre variables, más grados de libertad y una mayor eficiencia. Además, los datos panel detectan y miden mejor los efectos que sencillamente ni siquiera se observan en datos puramente de corte transversal o de series de tiempo. De acuerdo con Muñoz S. & Mayorca M. (2000) el interés general de esta técnica es capturar la heterogeneidad no observable, problema que no se puede detectar con estudios de series de tiempo ni con los de corte transversal. Lo que hace que esta técnica sea más dinámica y mejor aún en periodos de grandes cambios. Generalizando el modelo de datos panel, se supone lo siguiente: se posee una variable dependiente y varias variables independientes, esto para un conjunto de unidades sociales en diferentes momentos en el tiempo. En notación matricial es: 𝑌𝑖𝑡 = 𝛽𝑘 ´ 𝑋𝑘𝑖𝑡 + 𝜇𝑖𝑡 (9) 𝑖 = 1, … , 𝑁 𝑡 = 1, … , 𝑇 31 Donde 𝑌𝑖𝑡 es una función lineal de 𝐾 (𝑘 =1,2,3…,𝐾) variables independientes en el cual 𝑖 se refiere a las unidades sociales y 𝑡 son las observaciones en el tiempo; 𝛽0, 𝛽1, 𝛽2, 𝛽3, … , 𝛽𝑘 parámetros a estimar; 𝑋𝑖𝑡 es la i- ésima observación al momento 𝑡 para 𝐾 variables independientes. Finalmente 𝜇𝑖𝑡 representa el término de error del modelo de la unidad transversal 𝑖 en el momento 𝑡, el cual de forma general consta de tres componentes: 𝜇𝑖𝑡 = 𝛼𝑖 + ∅𝑡 + 𝜀𝑖𝑡 (10) Donde según Pérez (2006) afirma: El error tiene un componente individual que es invariable a través del tiempo 𝛼𝑖 como podría ser el efecto del origen socioeconómico de la persona, un componente temporal que es invariable a través de los individuos ∅𝑡, y finalmente un componente 𝜀𝑖𝑡 que representa el efecto de todas las otras variables que varía entre individuos y además a través del tiempo. (pág. 680) El estudiar conjuntamente a datos de corte transversal y de series de tiempo puede acarrear problemas de estimación e inferencia como son la heterocedasticidad y autocorrelación, es por ello que existen varios métodos que permite abordar uno o varios de estos problemas y poder estimar modelos de regresión (lineal) panel, de los cuales se presenta solo a los principales: a) Modelo de efectos fijos Este modelo parte del supuesto que los coeficientes varían dependiendo del agente social o del momento en el tiempo, de forma que el modelo de efectos fijos permite determinar la variación intertemporal o transversal mediante distintos términos independientes. Para capturar la variación existente tanto para la presencia de diferentes agentes sociales y diferencias a través del tiempo se hace uso de la técnica de variables dicotómicas, de la siguiente forma: se incluye un conjunto de 𝑁 − 1 (𝑇 − 1) variables dicotómicas 𝑑𝑖(𝑡𝑡), (una variable para cada agente social, menos el agente social de referencia) de lo cual su coeficiente asociado en el modelo de regresión está dado por 𝛼𝑖( ∅𝑡), todo 32 esto con la finalidad de controlar por el efecto de cada agente social y por el efecto tiempo en la variable dependiente. 𝑌𝑖𝑡 = 𝛼𝑖 + ∅𝑡+𝛽𝑖 ´𝑋𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡 (11) 𝑖 = 1, … , 𝑁 𝑡 = 1, … , 𝑇 𝜀𝑖𝑡~𝑖. 𝑖. 𝑑. (0, 𝜎𝜀 2) a) Modelo de efectos aleatorios A diferencia del modelo anterior en vez de fijar 𝛼𝑖 y ∅𝑡 se supondrá que son aleatorias tanto a través de los agentes sociales, así como en el tiempo. 𝑌𝑖𝑡 = (𝛼 + 𝜇𝑖) + 𝛽´𝑋𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡 (12) Donde: “𝜇𝑖” viene a representar la perturbación aleatoria que permitiría distinguir el efecto de cada individuo en el panel. Para efectos de su estimación se agrupan los componentes estocásticos, y se obtiene la siguiente relación: 𝑌𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽´𝑋𝑖𝑡 + 𝑈𝑖𝑡 (13) Donde 𝑈𝑖𝑡 = 𝛿𝑡 + 𝜇𝑖 + 𝜀𝑖𝑡 se convierte en el nuevo término de la perturbación, este no es homocedástico, donde 𝛿𝑡 + 𝜇𝑖 + 𝜀𝑖𝑡 corresponden al error asociado con las series de tiempo 𝛿𝑡; a la perturbación de corte transversal 𝜇𝑖 y el efecto combinado de ambas 𝜀𝑖𝑡. Para la elección del método se debe tener en cuenta el objetivo que persigue la investigación, el contexto de datos como fueron obtenidos, el entorno de donde provienen los mismos y el número de datos disponibles. 3.3. Población y muestra De los 21 países latinoamericanos, se considera a 18 economías con la data disponible desde 1950 al 2014. No se considera a Haití, Jamaica y Trinidad y Tobago, por falta de datos. Entonces, la muestra es no probabilística. 33 Tabla N° 5 Muestra de países 1 Argentina 2 Bolivia 3 Brasil 4 Chile 5 Colombia 6 Costa Rica 7 Ecuador 8 El Salvador 9 Guatemala 10 Honduras 11 México 12 Nicaragua 13 Panamá 14 Paraguay 15 Perú 16 Rep. Dominicana 17 Uruguay 18 Venezuela 3.4. Técnicas e instrumentos de recolección de datos La presente investigación recopiló información en base a la data que fue desarrollada por la Universidad de California y la Universidad de Groningen, denominada Penn World Table (PWT) 9.0. Este ofrece el servicio de comparar diferentes aspectos económicos entre los países que se seleccionen, puesto que, sus datos son elaborados sobre la Paridad del Poder de Compra (PPP) motivo por el cual son comparables internacionalmente, es decir, PWT convierte el PBI de precios nacionales a una moneda común (dólares estadounidenses). En P.W.T. versión 9.0, se incorporan nuevos datos de paridades de poder adquisitivo (PPP) del Programa de Comparación Internacional (PCI) de 2011 y otras fuentes, además se cambia el año de referencia de 2005 a 2011. Así mismo, se amplía la información de PPP para las exportaciones e importaciones y basados en los índices de precios de Feenstra y Romalis (2014) definidos a nivel de seis Grandes Categorías Económicas (BEC)10, en donde los 10 BEC por sus siglas en inglés Broad Economic Categories. Según el informe estadístico N° 53 de las Naciones Unidas (2002) fue elaborado por la creciente necesidad de estadísticas comerciales internacionales analizadas según categorías económicas amplias, recomendó que se reunieran datos 34 precios y las cantidades de exportaciones e importaciones se han agregado de la Clasificación Uniforme para el Comercio Internacional (SITC)11. La forma en que están construidas las variables del PWT, es mediante un procedimiento GEKS, en el cual primero agregan los datos de precios de referencia para obtener índices de precios para el consumo general de las familias, el consumo gubernamental y la inversión 𝐶, 𝐺 e 𝐼 respectivamente. Para las exportaciones e importaciones se utilizan los índices de precios de Feenstra y Romalis mencionado anteriormente. Una vez dados los índices de precios de las principales categorías de gastos y los gastos de estas categorías de las Cuentas Nacionales, se estima el PBI real. Donde se denota para cada país 𝑗, año 𝑡, índice de precios de GEKS para 𝑖 = 𝐶, 𝐺, 𝐼 los índices de precios de GEKS para exportaciones e importaciones están denotados por 𝑝𝑖𝑗𝑡 𝑥 y 𝑝𝑖𝑗𝑡 𝑚 respectivamente a través de las categorías 𝑖 = 1, … ,6 BEC. Por lo tanto, se tiene 15 “productos” para cada país y año: tres para el gasto final nacional 𝐶, 𝐼 𝑦 𝐺, seis para las exportaciones y seis para importaciones. Con el sistema Geary–Khamis se llega a definir un conjunto de precios de referencia, así mismo se define PPP en cada año. Una complicación que presenta es que los 15 productos que se tiene para los precios y cantidades no representan el PBI total. Los precios de exportaciones e importaciones solo cubren el comercio de mercancías, sin embargo, el comercio neto de servicios también contribuye al PBI total. Ahora se muestran algunas de las variables que se usan en esta investigación y sus fórmulas correspondientes: 𝐶𝐺𝐷𝑃 𝑗𝑡 𝑜 : definido como el PBI real en función de la producción en las PPP actuales (en miles de dólares de 2011). sobre clases económicas amplias de productos (commodities). Así mismo permite complementar esta información recopilada en la SITC. 11 SITC por sus siglas en inglés Standard Industrial Trade Classification. Según el cuaderno estadístico N° 36 de la Cepal, es la clasificación más difundida de todos los productos que son objetos del comercio exterior de mercaderías. 35 ∑ 𝜋𝑖𝑡𝑞𝑖𝑗𝑡 𝑖=𝐶,𝐼,𝐺 + ∑ 𝜋𝑖𝑡 𝑥 𝑥𝑖𝑗𝑡 6 𝑖=1 − ∑ 𝜋𝑖𝑡 𝑚𝑚𝑖𝑗𝑡 6 𝑖=1 + 𝑅𝑗𝑡 𝑃𝑃𝑃𝑗𝑡 𝑜 ≡ 𝐺𝐷𝑃𝑗𝑡 𝑃𝑃𝑃𝑗𝑡 𝑜 𝐶𝑆𝐻 _ 𝑋𝑗𝑡: definido como la participación de las exportaciones de mercancías en las PPP actuales. ∑ 𝜋𝑖𝑡 𝑥 𝑥𝑖𝑗𝑡 6 𝑖=1 𝐶𝐺𝐷𝑃 𝑗𝑡 𝑜 𝐶𝑆𝐻 _ 𝑀𝑗𝑡: definido como la participación de las importaciones de mercancías en las PPP actuales. − ∑ 𝜋𝑖𝑡 𝑚𝑚𝑖𝑗𝑡 6 𝑖=1 𝐶𝐺𝐷𝑃 𝑗𝑡 𝑜 𝑃𝐿 _ 𝑋𝑗𝑡: definido como el nivel de precios de las exportaciones, nivel de precios de EE.UU. GDPo en 2011=1. ( ∑ 𝑝𝑖𝑗𝑡 𝑥 𝑥𝑖𝑗𝑡 6 𝑖=1 ∑ 𝜋𝑖𝑡 𝑥 𝑥𝑖𝑗𝑡 6 𝑖=1 ) /𝜀𝑗𝑡 𝑃𝐿 _ 𝑀𝑗𝑡: definido como el nivel de precios de las importaciones, nivel de precios de EE. UU. GDPo en 2011=1. ( ∑ 𝑝𝑖𝑗𝑡 𝑚 𝑚𝑖𝑗𝑡 6 𝑖=1 ∑ 𝜋𝑖𝑡 𝑚𝑚𝑖𝑗𝑡 6 𝑖=1 ) /𝜀𝑗𝑡 Técnicas de tratamiento de datos El procesamiento de la data procedente del P.W.T. 9.0 se realizó a través del programa Excel, adecuando la información relevante de acuerdo con el requerimiento econométrico utilizado (Modelo de Panel Data). Del mismo modo se hizo uso de softwares estadísticos y econométricos como Microsoft Excel para la tabulación de datos y realización de gráficos, y del Econometrics Views versión 9.0, por ser un software que nos permite trabajar con datos de series temporales y transversales a la vez. 36 CAPÍTULO IV RESULTADOS Y DISCUSIÓN 4.1 Resultados del tratamiento y análisis de la información 4.1.1 Especificación del modelo matemático En términos funcionales, el modelo general viene dado por:   )_,,_,_(_ ititititit xpltcrpmrpxfrppbi Donde: itrppbi _ = PBI real per cápita del país i en el momento t . itrpx _ = exportaciones real per cápita, del país i en el momento t . itrpm_ = importaciones real per cápita, del país i en el momento t . ittc = tipo de cambio, del país i en el momento t . itxpl _ = nivel de precios de las exportaciones, del país i en el momento t . 4.1.2 Estimación del Modelo Econométrico general con Efectos Fijos El objetivo de la investigación es determinar si la apertura comercial ha contribuido al crecimiento de las economías de Latinoamérica, para ello 37 se analiza el impacto de las variables consideradas como explicativas (determinantes del crecimiento) en el crecimiento del PBI real per cápita. Como se explicó en la parte metodológica, los modelos de datos panel, se dividen en dos enfoques efectos fijos y de los efectos aleatorios. Entonces, dado que se tiene N = 18 (países) y T = 65 (años), además de tener una muestra no aleatoria, el enfoque de los efectos fijos sería el más adecuado (ver anexo 4). No obstante, esto se debe probar estadísticamente. Para representar un cambio de la tasa de crecimiento del ingreso per cápita real ante un cambio porcentual de un determinante del crecimiento económico se adopta un modelo econométrico semilogarítmico (Lineal-Logarítmico)12. Visto lo anterior, el modelo econométrico de panel data bajo el enfoque de Efectos Fijos a estimar es:   ititit ititit xplLntcLn rpmLnrpxLnrppbiLn     )_()( )_()_(_ 43 210 (14) 65,.....,2,1 18,.....,2,1   t i El modelo estimado y corregido por autocorrelación (ver anexo 3) viene dado por: 12 Comúnmente conocido como modelo Lin-Log. 38 Tabla N° 6 Apertura Comercial en Latinoamérica Dependent Variable: LOG(PBI_RP) Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Sample (adjusted): 1951 2014 Periods included: 64 Cross-sections included: 18 Total panel (unbalanced) observations: 1149 Iterate coefficients after one-step weighting matrix Convergence achieved after 15 total coef iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3.540822 2.254501 1.570557 0.1166 LOG(X_RP) 0.018915 0.006335 2.985866 0.0029 LOG(M_RP) 0.080650 0.006809 11.84518 0.0000 LOG(TC) -0.028677 0.003395 -8.445952 0.0000 LOG(PL_X) 0.048437 0.010884 4.450249 0.0000 AR(1) 1.005498 0.002879 349.1980 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Weighted Statistics R-squared 0.995569 Mean dependent var 10.03035 Adjusted R-squared 0.995483 S.D. dependent var 3.586645 S.E. of regression 0.051675 Sum squared resid 3.006809 F-statistic 11500.18 Durbin-Watson stat 1.667728 Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.994315 Mean dependent var 8.464700 Sum squared resid 3.017003 Durbin-Watson stat 1.767204 En términos estadísticos, se tiene un modelo muy significativo, explicado por:  Todas las variables consideradas LOG(X_RP), LOG(M_RP), LOG(TC) y LOG(PL_X) son estadísticamente significativos a un nivel de significancia de 1%. 39  Todos los coeficientes estimados tienen el signo esperado.  La bondad de ajuste, medido por el R–cuadrado, indica que la tasa de crecimiento del PBI per cápita real está siendo explicado hasta por un 99.5% por el comportamiento de las variables independientes dadas en el modelo. Estacionariedad de los residuos estimados El programa econométrico utilizado, Eviews 9.0, posee herramientas que permiten analizar si los residuos calculados son o no estacionarios, para ello se plantea la siguiente prueba de hipótesis: :0H los residuos estimados poseen raíz unitaria. :1H los residuos estimados no poseen raíz unitaria. Para probar la existencia de raíz unitaria, en la Tabla N° 7 se presenta un resumen de los resultados de esta prueba de hipótesis para los diferentes tipos de test existentes. Se distingue que, 3 de los 3 test rechazan la hipótesis nula para un nivel de significancia del 1% y se concluye que los residuos calculados no presentan raíz unitaria. Tabla N° 7 Estacionariedad de los residuos estimados Panel unit root test: Summary Series: RESID Sample: 1950 2014 Exogenous variables: None User-specified lags: 2 Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel Cross- Method Statistic Prob.** sections Obs Null: Unit root (assumes common unit root process) Levin, Lin & Chu t* -16.4907 0.0000 18 1095 Null: Unit root (assumes individual unit root process) ADF - Fisher Chi-square 389.452 0.0000 18 1095 PP - Fisher Chi-square 1275.39 0.0000 18 1131 ** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi -square distribution. All other tests assume asymptotic normality. 40 Test de Efectos Fijos Se estima el panel con efectos fijos de secciones cruzadas, mediante el test de máxima verosimilitud para la redundancia de efectos fijos. Es decir, para probar que los efectos fijos de los países de Latinoamérica no son iguales. Tabla N° 8 Test de Máxima Verosimilitud Redundant Fixed Effects Tests Equation: MODEL_FINAL2 Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 2.757356 (17,1126) 0.0002 Se verifica que, al 1% de significancia, no existe redundancia en los efectos fijos. Entonces, es estadísticamente correcto usar el enfoque de Efectos Fijos. Test de dependencia Normalmente se supone que las perturbaciones en los modelos de datos de panel son transversalmente independientes. Para ello, existen pruebas estadísticas que permiten verificar si existe o no esta independencia. Ignorar la dependencia transversal en la estimación puede tener consecuencias graves, pues con la dependencia se tendría como consecuencia la pérdida de eficiencia del estimador y las estadísticas de prueba no serían válidas. Para ello, se prueba el test de dependencia, con los siguientes resultados: 41 Tabla N° 9 Test de dependencia Residual Cross-Section Dependence Test Null hypothesis: No cross-section dependence (correlation) in weighted Residuals Equation: MODEL_FINAL2 Periods included: 64 Cross-sections included: 18 Total panel (unbalanced) observations: 1149 Note: non-zero cross-section means detected in data Test employs centered correlations computed from pairwise samples Test Statistic d.f. Prob. Breusch-Pagan LM 298.6490 153 0.0000 Pesaran scaled LM 7.297205 0.0000 Bias-corrected scaled LM 7.154348 0.0000 Pesaran CD 7.027836 0.0000 Los resultados del test de dependencia arrojan valores altos en los diferentes estadísticos considerados (Breusch-Pagan LM, Pesaran scales LM, Bias- corrected scaled LM y Pesaran CD), con lo cual se rechaza la hipótesis nula de dependencia. De esta forma, el modelo queda estadísticamente validado. Efectos estimados Validado el modelo, los efectos fijos calculados son: 42 Tabla N° 10 Efectos estimados CROSSID Effect País 1 -2.675886 Argentina 2 0.294280 Bolivia 3 -4.249268 Brasil 4 -0.220490 Chile 5 0.961217 Colombia 6 1.325228 Costa Rica 7 0.639615 Ecuador 8 -3.399483 El Salvador 9 1.305466 Guatemala 10 2.537119 Honduras 11 1.878701 México 12 2.150660 Nicaragua 13 -1.546114 Panamá 14 0.314085 Paraguay 15 -1.497482 Perú 16 -0.138967 República Dominicana 17 0.943432 Uruguay 18 1.377177 Venezuela Con los resultados obtenidos en la Tabla N° 10 y la Tabla N° 6, se llega a la ecuación del modelo de efectos fijos de secciones cruzadas ajustado:   1821 37.1...0.29 2.67-)_(0.04)( 0.02-)_(0.08)_(0.013.54_ dddXPLLOGTCLOG RPMLOGRPXLOGRPPBILOG itit ititit   ( 1d =1 para observaciones del país i y vale 1d =0 en caso contrario) 4.1.3 Estimación del modelo econométrico para Perú Se estima un modelo econométrico que considera las mismas variables tomadas a nivel de Latinoamérica, lo cual permitirá establecer algunas comparaciones. Entonces el modelo a estimar viene dado por:       )_()( )_()_(_ 43 210 PerúPerú PerúPerúPerú xplLntcLn rpmLnrpxLnrppbiLn (15) Este modelo ya no presenta los subíndices, debido a que ya no se trata de un modelo de datos en panel, sino de un modelo de regresión lineal. 43 El modelo estimado, corregido por autocorrelación, viene dado por: Tabla N° 11 Apertura Comercial en Perú Dependent Variable: LOG(PBI_RP) Method: ARMA Maximum Likelihood (BFGS) Sample: 1950 2014 Included observations: 65 Convergence achieved after 8 iterations Coefficient covariance computed using outer product of gradients Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 6.936961 0.561335 12.35797 0.0000 LOG(X_RP) 0.037043 0.021854 1.695030 0.0954 LOG(M_RP) 0.207042 0.022576 9.170950 0.0000 LOG(TC) -0.016267 0.007083 -2.296589 0.0253 LOG(PL_X) 0.149381 0.042901 3.481961 0.0010 AR(1) 0.997572 0.015505 64.33922 0.0000 SIGMASQ 0.001403 0.000336 4.177139 0.0001 R-squared 0.991906 Mean dependent var 8.292578 Adjusted R-squared 0.991069 S.D. dependent var 0.419573 S.E. of regression 0.039651 Akaike info criterion -3.433965 Sum squared resid 0.091189 Schwarz criterion -3.199801 Log likelihood 118.6039 Hannan-Quinn criter. -3.341572 F-statistic 1184.680 Durbin-Watson stat 1.234667 Prob(F-statistic) 0.000000 En términos estadísticos, se tiene un modelo muy significativo, explicado por:  Todas las variables consideradas son estadísticamente significativas a un nivel de significancia de 3%, con excepción del nivel de exportaciones real per cápita del Perú, pues es significativa al 10% de significancia.  Todos los coeficientes estimados tienen el signo esperado.  La bondad de ajuste, medido por el R–cuadrado, indica que la tasa de crecimiento del PBI per cápita real está siendo explicado hasta por un 99.1% por el comportamiento de las variables independientes dadas en el modelo. Al validar el modelo estimado para Perú, el correlograma presentado en la Tabla N° 12 muestra que no existe autocorrelación. 44 Tabla N° 12 Correlograma de los residuos calculados Test de heterocedasticidad El resultado de este test permitirá saber si el modelo cumple con el supuesto de homocedasticidad, para ello se plantea la siguiente prueba de hipótesis: :0H la varianza es constante y homocedástica (no hay heterocedasticidad) :1H existe heterocedasticidad. Tabla N° 13 Test de Breusch-Pagan-Godfrey Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic 1.240422 Prob. F(4,60) 0.3035 Obs*R-squared 4.964614 Prob. Chi-Square(4) 0.2909 Scaled explained SS 2.488385 Prob. Chi-Square(4) 0.6467 Sample: 1950 2014 Included observations: 65 Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob 1 0.092 0.092 0.5700 0.450 2 0.170 0.163 2.5684 0.277 3 0.152 0.129 4.1956 0.241 4 -0.09... -0.14... 4.8451 0.304 5 0.135 0.114 6.1721 0.290 6 0.027 0.031 6.2270 0.398 7 -0.05... -0.07... 6.4431 0.489 8 0.176 0.142 8.8228 0.357 9 -0.12... -0.12... 10.096 0.343 1... 0.016 -0.00... 10.117 0.430 1... -0.04... -0.06... 10.246 0.508 1... -0.13... -0.05... 11.727 0.468 1... -0.03... -0.06... 11.825 0.542 1... -0.14... -0.08... 13.531 0.485 1... -0.08... -0.01... 14.192 0.511 1... -0.08... -0.10... 14.899 0.532 1... -0.13... -0.02... 16.517 0.488 1... -0.04... -0.02... 16.674 0.546 1... -0.07... -0.00... 17.154 0.579 2... -0.05... -0.01... 17.449 0.624 2... -0.13... -0.14... 19.176 0.574 2... -0.12... -0.06... 20.753 0.536 2... 0.034 0.081 20.871 0.589 2... -0.00... 0.049 20.871 0.646 2... -0.06... -0.12... 21.299 0.676 2... -0.09... -0.15... 22.277 0.673 2... -0.09... -0.05... 23.334 0.667 2... -0.05... -0.05... 23.745 0.695 45 Tabla N° 14 Test de Harvey Heteroskedasticity Test: Harvey F-statistic 0.493427 Prob. F(4,60) 0.7406 Obs*R-squared 2.070086 Prob. Chi-Square(4) 0.7229 Scaled explained SS 0.836508 Prob. Chi-Square(4) 0.9335 Se tiene una probabilidad mayor que 0,05, por lo tanto, se acepta la hipótesis nula, entonces se puede afirmar que no existe heterocedasticidad. Normalidad de residuos calculados Bajo la hipótesis nula de que los errores se encuentran distribuidos normalmente, el estadístico JB es bajo, por lo cual se acepta esta hipótesis nula. Figura N° 9 Normalidad de residuos calculados Estacionariedad de los residuos calculados El resultado de este test viene dado luego de haber planteado la siguiente prueba de hipótesis: :0H los residuos estimados poseen raíz unitaria. :1H los residuos estimados no poseen raíz unitaria. 0 2 4 6 8 10 12 14 -0.06 -0.04 -0.02 0.00 0.02 0.04 0.06 0.08 0.10 Series: Residuals Sample 1950 2014 Observations 65 Mean 0.016521 Median 0.024979 Maximum 0.091765 Minimum -0.061043 Std. Dev. 0.033876 Skewness -0.389129 Kurtosis 2.739512 Jarque-Bera 1.824168 Probability 0.401686 46 Tabla N° 15 Test de Dickey-Fuller con intercepto Null Hypothesis: RESIDUO has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.484400 0.0000 Test critical values: 1% level -3.536587 5% level -2.907660 10% level -2.591396 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Con sólo intercepto, se rechaza la hipótesis nula Tabla N° 16 Test de Dickey-Fuller con intercepto y tendencia Null Hypothesis: RESIDUO has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.622123 0.0000 Test critical values: 1% level -4.107947 5% level -3.481595 10% level -3.168695 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Con sólo intercepto y tendencia, se rechaza la hipótesis nula. Tabla N° 17 Test de Dickey-Fuller sin intercepto y tendencia Null Hypothesis: RESIDUO has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.382781 0.0000 Test critical values: 1% level -2.601596 5% level -1.945987 10% level -1.613496 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Sin intercepto y tendencia, se rechaza la hipótesis nula. 47 4.1.4 Estimación del modelo econométrico por grupo de países Se calculan los coeficientes de correlación, entre el PBI per cápita real y las variables explicativas (exportaciones per cápita real, importación per cápita real, nivel de precios de las exportaciones y tipo de cambio), para cada uno de los 18 países considerados, con el fin de identificar a las variables de mayor contribución entre los años 1950 y 2014. Corrrelaciones menores a 50 por ciento en valor absoluto Las correlaciones menores a 50 por ciento, evidencian resultados para Nicaragua en 3 variables explicativas, y en solo una variable, “exportación per cápita real” para República Dominicana, Honduras y Panamá. Tabla N° 18 Correlaciones del PBI Real Per cápita 1/ (En puntos) Exp. Real Per Cap. Imp. Real Per Cap. Precio Export. Tipo de Cambio Argentina 0.97 0.97 0.92 0.87 Bolivia 0.72 0.96 0.74 0.81 Brasil 0.95 0.94 0.93 0.79 Chile 0.97 0.98 0.87 0.81 Colombia 0.88 0.90 0.93 0.72 Costa Rica 0.86 0.94 0.95 0.90 Rep. Dominicana -0.10 0.71 0.91 0.95 Ecuador 0.96 0.94 0.86 - Guatemala 0.79 0.91 0.93 0.91 Honduras 0.48 0.86 0.95 0.92 Mexico 0.83 0.80 0.89 0.77 Nicaragua 0.06 -0.28 -0.54 -0.43 Panamá 0.56 0.86 0.90 0.14 Perú 0.94 0.97 0.82 0.72 Paraguay 0.80 0.93 0.92 0.84 El Salvador 0.83 0.90 0.73 - Uruguay 0.97 0.96 0.85 0.73 Venezuela 0.89 0.68 0.56 0.75 1/ Los números sombreados son las correlaciones <= 0,50 (50%) en valor absoluto. 48 Nicaragua y Venezuela son los países que presentan un nivel de correlación menor que 50% y 75%, respectivamente. Entonces, el modelo estimado y corregido por autocorrelación para Nicaragua y Venezuela viene dado por: Tabla N° 19 Apertura Comercial en Nicaragua y Venezuela Dependent Variable: LOG(PBI_RP) Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Date: 08/14/17 Time: 09:24 Sample (adjusted): 1951 2014 Periods included: 64 Cross-sections included: 2 Total panel (balanced) observations: 128 Iterate coefficients after one-step weighting matrix Convergence achieved after 17 total coef iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 8.131075 2.396416 3.393015 0.0009 LOG(X_RP) 0.156008 0.031682 4.924178 0.0000 LOG(M_RP) 0.093933 0.027889 3.368067 0.0010 LOG(TC) -0.036954 0.010641 -3.472703 0.0007 LOG(PL_X) 0.098096 0.058675 1.671854 0.0971 AR(1) 0.989452 0.020551 48.14666 0.0000 Weighted Statistics R-squared 0.967380 Mean dependent var 8.959743 Adjusted R-squared 0.966043 S.D. dependent var 1.426227 S.E. of regression 0.081452 Sum squared resid 0.809397 F-statistic 723.6022 Durbin-Watson stat 2.122838 Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.965417 Mean dependent var 8.734519 Sum squared resid 0.825069 Durbin-Watson stat 2.136991 49 En términos estadísticos, se tiene lo siguiente:  Todas las variables son significativas al 99% de confianza (1% de significancia), con excepción del nivel de precios de las exportaciones que es significativa al 10%.  Todos los coeficientes estimados poseen el signo esperado.  La bondad de ajuste, medido por el R-cuadrado, indica que la tasa de crecimiento del PBI per cápita real está siendo explicado hasta por un 96,7%, por el comportamiento de las variables independientes dadas en el modelo. Esta cifra es menor del modelo principal. 4.2 Interpretación de resultados 4.2.1 Apertura comercial como determinante del crecimiento económico de Latinoamérica  Las exportaciones per cápita real tiene el signo esperado (+) y es estadísticamente significativa al 1%, con error estándar igual a 0.006335. En promedio, si la exportación se incrementa en 1%, la tasa de crecimiento se incrementa en 0.018915% (alrededor 0.02%).  Las importaciones per cápita real tiene el signo esperado (+) y es significativa a un nivel de 1% (error estándar = 0.006809). En promedio, ante un incremento de 1% en el nivel de importaciones per cápita real, la tasa de crecimiento del PBI per cápita se incrementa en 0.08065% (alrededor 0.1%). Entonces, se estaría tratando de la primera variable en grado de contribución al crecimiento económico promedio en términos reales de las economías latinoamericanas. Tal como se demostró en el trabajo de investigación realizado por Chirinos (2007), donde muestra una relación directa entre el nivel de apertura comercial y crecimiento del PBI per cápita de 114 economías en desarrollo, con datos del PWT y FMI para el periodo 1950-2000 y a partir de un estudio econométrico las exportaciones e importaciones resultaron significativas. Así mismo, determina que ante un incremento del coeficiente de las importaciones el incremento en la tasa de crecimiento es mayor que las exportaciones. El autor considera que este hallazgo puede constituir un importante elemento de política, puesto que se 50 aprecian los beneficios de reorientar la producción interna hacia la atención de los mercados en el exterior. Por otro lado, Cepal (2006) refiere que tras la oleada globalizadora de la década de los 90, América Latina y El Caribe se encuentran ante unas expectativas económicas deprimidas y los países de Asia, que anteriormente eran mucho más pobres que los latinoamericanos, han logrado industrializarse y competir brillantemente en los mercados mundiales. Asimismo, América Latina sigue con la tradición exportadora de alimentos y materia prima, con exportaciones excesivamente dependientes de productos intensivos en recursos naturales y las importaciones en su mayoría son maquinarias, herramientas y material de transporte, los cuales provienen en su mayoría de Reino Unido, Estados Unidos y Alemania. Según cifras del Banco Mundial Estados Unidos, Reino Unido, Alemania, Japón, Suiza y Holanda realizaron en promedio 2.80% (como porcentaje de su PBI) de gastos en investigación y desarrollo. Mientras que América Latina gasta solo 0.81% como porcentaje de su PBI. Según Cepal (2006) países como Brasil, México y Argentina la investigación ha avanzado mucho y en medianas dimensiones en Colombia, Chile, Perú, Venezuela y Uruguay. Es muy importante señalar, que las exportaciones siguen siendo válidas. Trofimenko (como se citó en Chirinos 2006), señala que, al exportar a países desarrollados, estos exigen estándares de calidad en sus mercados, exponiendo a los productores a nuevas tecnologías para mejorar la calidad de sus productos lo que hace incrementar su productividad.  El tipo de cambio posee el signo adecuado (-), es también significativa al 1% (error estándar = 0.003395). En promedio, ante una disminución en 1% del tipo de cambio, la tasa de crecimiento del PBI per cápita se incrementará en 0.02867% (alrededor de 0.03%). Por lo tanto, se trata 51 de una variable que, en promedio anual, influye en el crecimiento, como indicador de estabilidad económica.  El nivel de precios de las exportaciones tiene el signo esperado (+), es estadísticamente significativa a un nivel de 1% y en promedio ante un incremento del precio de las exportaciones en 1%, el ingreso per cápita real se incrementará en 0.04843% (alrededor de 0.05%). Entonces, se estaría tratando de la segunda variable en grado de contribución al crecimiento económico promedio en términos reales de las economías latinoamericanas. En el documento de trabajo de Sánchez Tapia & Mendoza Mogollón (2013), obtienen resultados empíricos sobre los determinantes del crecimiento, identificando que cuando decrecía el crecimiento económico por los años 1978-1992 fueron por factores de inestabilidad macroeconómica (alta inflación y volatilidad del producto), posteriormente en el periodo de 1993-2002 se recuperó esto debido a las reformas y el control inflacionario principalmente en la década de los 90 y finalmente el mayor crecimiento reportado en la última década respondió principalmente a una mayor apertura comercial, consolidación de la estabilidad macroeconómica y así mismo a un contexto externo favorable, ya que el elevado crecimiento mundial registrado en esta última década, favoreció el incremento del precio de las exportaciones, permitiendo tener altos términos de intercambio llegando a ser un choque favorable para todas las economías latinoamericanas. 4.2.2 Apertura comercial como determinante del crecimiento económico de Perú  Las exportaciones per cápita real tiene el signo esperado (+) y es estadísticamente significativa al 10%, con error estándar igual a 0.021854. En promedio, si la exportación se incrementa en 1%, la tasa de crecimiento se incrementa en 0.037043% (alrededor 0.04%).  Las importaciones per cápita real tiene el signo esperado (+) y es significativa a un nivel de 1% (error estándar = 0.022576). En promedio, ante un incremento de 1% en el nivel de importaciones per cápita real, la tasa de crecimiento del PBI per cápita se incrementa en 0.207042% (alrededor 0.2%). Entonces, se estaría tratando de la primera variable 52 en grado de contribución al crecimiento económico promedio en términos reales de Perú. La Figura N° 10, presenta la evolución de las exportaciones e importaciones reales per cápita de Perú, en donde se distingue que, al terminar el periodo de alto grado de protección a la industria peruana mediante controles de precio, exorbitantes tasas arancelarias y cierre del mercado a las importaciones; el Perú emprendió un periodo de crecimiento de sus exportaciones, así como de sus importaciones. Hasta el año 2014, las exportaciones fueron en su mayoría de productos tradicionales especialmente del sector agrícola, minero, y petróleo y gas natural; esto seguido de los productos no tradicionales en particular del sector agropecuario, pesquero, metalmecánico y textil. Los principales países de destino de las exportaciones de Perú, hasta el año 2014, son Estados Unidos, China, Canadá, Suiza y Chile En cuanto a las importaciones, hasta el 2014, fueron en su mayoría de bienes de capital para la agricultura e industria y materiales de construcción. El origen de las importaciones está en China, Estados Unidos, México, Brasil y Alemania. Figura N° 10 Perú: exportaciones e importaciones per cápita real, 1950-2014 Fuente: Penn World Table 9.0 0,00 500,00 1.000,00 1.500,00 2.000,00 2.500,00 1 9 7 0 1 9 7 2 1 9 7 4 1 9 7 6 1 9 7 8 1 9 8 0 1 9 8 2 1 9 8 4 1 9 8 6 1 9 8 8 1 9 9 0 1 9 9 2 1 9 9 4 1 9 9 6 1 9 9 8 2 0 0 0 2 0 0 2 2 0 0 4 2 0 0 6 2 0 0 8 2 0 1 0 2 0 1 2 2 0 1 4 Exportaciones Importaciones 53 Tanto las exportaciones como las importaciones son variables que se fueron incrementando desde que Perú inició el proceso de apertura comercial, contribuyendo significativamente al crecimiento económico.  El tipo de cambio posee el signo adecuado (-), es significativa al