Post on 20-Sep-2018
Sara A. Wong Escuela Superior Politécnica del Litoral(ESPOL), Guayaquil, Ecuador
Marjan Petreski University American College Skopje, Macedonia
2do Seminario Académico del Observatorio América Latina-Asia Pacífico Julio 8-9, 2015. CEPAL. Santiago, Chile
¿Enfermedad Holandesa en Latin America?: Desindustrialización y exceso de
apreciación del tipo de cambio real
Sara A. Wong Dutch Disease in LAC
I. Motivación y preguntas de investigación
II. Breve revisión de la literatura
III. Metodología
IV. Datos
V. Resultados
Modelo básico; endogeneidad; Tipo de Cambio Real (TCR); políticas; China
VI. Conclusiones
Contenido
Sara A. Wong Dutch Disease in LAC
The study was conducted under a research grant from IDB. We thank comments received from participants at IDB workshops and anonymous referees of the study, and to Ketty Rivera for research assistance. The usual disclaimer applies; all remaining errors are those of the authors.
Fig. 1.- Valor Agregado de Manufactura
Valor Agregado de Industrias de Manufactura, 1965-2010
Share of GDP (%)
Valor Agregado de Industrias de Manufactura, 2007–2012
Crecimiento (%)
0
5
10
15
20
25
30
35
19
65
19
69
19
73
19
77
19
81
19
85
19
89
19
93
19
97
20
01
20
05
20
09
Upper
middle
income Low &
middle
income
LAC
LAC (developing
only)
Since mid-1980s, the share of manufacturing value added in GDP in LAC fell by about a third, compared to a decline of less than 10% in the remaining developing world.
Average growth rate in manufacturing value added in LAC decelerated from 4.2 percent (in the period 2003-2007) to 1.4 percent (2007-2012), more than in any other region of the world
11.3
8.6
4.2
6.8
9.0
4.1
9.1
3.0
1.4
3.5
5.6
2.0
0
2
4
6
8
10
12
East Asia and the Pacific
LAC South and Central Asia
2003-2007 2007-2012
1990
Fig. 2.- Entradas de capitales en AL y el Mundo
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
Foreign direct investment
Aid Remittances
% of GDP(average 1990-2012)
0
5
10
15
20
25
Food Fuel Ores and metals
exports, % of merchandise exports (average 1990-2012)
LAC (developing only)
LAC (all income levels)
World
Fig. 3.- Relación entre entradas de capitales, valor agregado de manufactura y el TCR en AL
A medida que entradas de capitales en AL incrementan (de izq. a der.), ‘crowding out’ de manufactura?
La apreciación del TCR podría ayudar a explicar los desarrollos en la manufactura en este período
1991
1992
1993
1994
199519961997
1998
19992000
20012002
20032004
20052006
200720082009 20102011
15
16
17
18
19
20
21
22
23
15 17 19 21 23 25 27 29
Ma
nu
factu
rin
g,
va
lue
ad
de
d a
s %
of
GD
P
Inflows as % of GDP
0
50
100
150
200
250
20
05
=1
00
Bolivia
Chile
Colombia
Ecuador
Mexico
Paraguay
Uruguay
Venezuela
• These episodes have likely prompted concerns about the short- and medium-run impacts of those inflows on growth: the negative impacts of such inflows on manufacturing development in LAC.
• La literatura llama a este ‘problema’ como la “Enfermedad Holandesa” (EH) – la aparente relación entre el aumento de la explotación de los recursos naturales (auge de las exportaciones , o cualquier otro boom de entradas netas de capitales) y una disminución en la manufactura exportable, que puede explicarse principalmente a través de la (sobre) apreciación del tipo de cambio real (TCR )
• En países de AL se observa una tendencia a la apreciación del TCR, aparente a lo largo del período observado, pero en particular a mediados-fines de 1990s y 2000s.
• Además, se observa que en países en vías de desarrollo que crecieron más rápido, lo hicieron basados en manufacturas orientadas a las exportaciones (UNIDO 2013).
Motivación
Sara A. Wong, Ph.D. Dutch Disease in LAC
Motivation/Questions Lit. Review Method. Data Results Conclusions
• Cuáles son los impactos en el crecimiento del VA de la manufactura exportable en AL de diferentes entradas netas - auge de exportaciones , remesas, IED , ayuda , portafolio, deuda?
• Hay evidencia de que el TCR es el canal de transmisión?
• Habrá otros eventos importantes para AL en las últimas 2 décadas, por ejemplo, China?
Preguntas de investigación
Sara A. Wong, Ph.D. Dutch Disease in LAC
Bajo la Enfermedad Holandesa, las industrias con orientación a la X se afectan: mientras más orientadas a las exportaciones son, menos crece su VA en épocas de auge de (entradas) de capitales netos.
Motivation/Questions Lit. Review Method. Data Results Conclusions
• Evidencia básica y empírica sobre la EH y el TCR – Por ejemplo: trabajos iniciales de Corden y Neary (1982) -resource
movement/spending effects; Van Wijnberger (1984a,b); Harberger (1987), y más recientemente Saborowki (2009), Magud y Sosa (2010); lista demasiado larga...
• La mayoría de estudios empíricos usan datos a nivel de país –que enfrenta grandes desafíos de identificación.
• Más recientemente, se han usado datos a nivel de industria para explorar una serie de temas relacionados con desindustrialización. El
canal de transmisión explorado: TCR – Por ejemplo: Ismail (2010) --> impactos de booms petroleros
– Rajan y Subramanian (2011) --> impactos de ayuda extranjera
– Vaz y Baer (2014), --> impactos de sobre-sobrevaloración
El presente trabajo busca contribuir con esta literatura a nivel indust.
Breve revisión de la Literatura
Sara A. Wong, Ph.D. Economía y Cambio Climático
Motivation/Questions Lit. Review Method. Data Results Conclusions
• Preocupación también acerca del crecimiento de las exportaciones de China y la competencia enfrentada por AL que pudiera conducir a desindustrialización en la región – ej. Lall y Weiss 2005, Blazquez-Lidoy et al 2006, Mesquita Moreira 2007.
– Otras preocupaciones relacionadas con China: IED, Términos de intercambio.
• Cuatro contribuciones claves del presente trabajo: – Investigar los diferentes tipos de influjos de capital – exportaciones, IED, ayuda,
portfolio, deuda, y remesas – en el contexto de la Enfermedad Holandesa.
– Enfocarse en efectos básicos: los que van de los flujos de capital a la exportabilidad por un lado, e incorporar su efecto combinado por otro, para evitar un problema potencial de error en la especificación.
– Tratar la potencial endogeneidad de los flujos de capital con crecimiento, y el de apreciación (sobrevaluación) sobre el crecimiento de la manufactura, usando datos de panel a nivel de la industria.
– Poner la relación entre la potencial desindustrialización de AL y los influjos de capital en el contexto del creciente rol de China en los mercados mundiales.
Breve revisión de la Literatura
Sara A. Wong, Ph.D. Economía y Cambio Climático
Motivation/Questions Lit. Review Method. Data Results Conclusions
Metodología
Sara A. Wong, Ph.D. Economía y Cambio Climático
Motivation/Questions Brief Literature Review Method. Data Results Conclusions
vagijt= tasa de crecimiento del VA real en industria i en el país j en el período t ismij = participación de la industria i’s manufacturera en el país j en el período inicial (por ello no t) infijt = entrada de capital como % del PIB en país j en el período t; solo para exportaciones: por industria i expijt = exportabilidad en industria i del pais j en el período t
= 1 si la industria tiene el ratio de exportaciones a VA (promedio en c/país) mayor que la mediana a través de las industrias, y = 0, de otra forma.
Inf_expijt = interacción entre los influjos de capital (inf) al país j y la exportabilidad (exp) en la industria i en el período t αi = efectos fijos-industria; αj = efectos fijos-país; αt = time efectos fijos-tiempo. εijt = un término de error (bien comportado)
𝑣𝑎𝑔𝑖𝑗𝑡 = 𝛼0 + 𝛽1𝑖𝑠𝑚𝑖𝑗 + 𝛽2𝑖𝑛𝑓𝑖𝑗𝑡 + 𝛽3𝑒𝑥𝑝𝑖𝑗𝑡 + 𝛽4inf_𝑒𝑥𝑝𝑖𝑗𝑡 + 𝛼𝑗 + 𝛼𝑖 + 𝛼𝑡 + 𝜀𝑖𝑗𝑡
Metodología (2)
Sara A. Wong, Ph.D. Economía y Cambio Climático
Motivation/Questions Brief Literature Review Method. Data Results Conclusions
• β4, el coeficiente de la interacción entre el término de influjos foráneos y la exportabilidad de la industria i captura el efecto (Enfermedad Holandesa) β4 debe ser significante y negativo para examinar la hipótesis de que industrias que exportan más crecen más lento que industrias que exportan menos en países de AL que experimentan influjos netos de capitales foráneos. Obtener coeficientes β4 para c/u de los diferentes tipos de influjos ayudará a desentrañar si, y en qué extensión, esos flujos afectan en forma diferente a la manufactura.
𝑣𝑎𝑔𝑖𝑗𝑡 = 𝛼0 + 𝛽1𝑖𝑠𝑚𝑖𝑗 + 𝛽2𝑖𝑛𝑓𝑖𝑗𝑡 + 𝛽3𝑒𝑥𝑝𝑖𝑗𝑡 + 𝛽4inf_𝑒𝑥𝑝𝑖𝑗𝑡 + 𝛼𝑗 + 𝛼𝑖 + 𝛼𝑡 + 𝜀𝑖𝑗𝑡
Datos
Sara A. Wong, Ph.D. Economía y Cambio Climático
Motivation/Questions Brief Literature Review Method. Data Results Conclusions
• Datos de panel no balanceado; 1990s a 2000s.
• 10 países de LA (Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, México, Panamá, Perú, Uruguay)
• VA de manufactura de UNIDO (INDSTAT4, 2013): 3-dígitos CIIU, 151 a 372
• Variables de control (políticas) del BM (WDI), FMI (IFS), CEPAL (Stats), COMTRADE.
Resultados: modelo básico
Sara A. Wong, Ph.D. Economía y Cambio Climático
Motivation/Questions Brief Literature Review Method. Data Results Conclusions
Exports FDI Aid Remittances Portfolio Debt
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
Initial share -0.904 -0.850 -0.625 -0.923 -0.300 -0.576
(1.078) (1.1) (1.309) (1.186) (0.569) (1.625)
Inflow -0.040 -0.178 2.365 -0.929** 0.408*** 0.399***
(0.0918) (0.168) (2.995) (0.384) (0.0688) (0.096)
Exportability -0.172*** -0.132*** -0.105** -0.190*** -0.139*** -0.101**
(0.059) (0.0334) (0.0415) (0.0599) (0.0242) (0.0455)
Inflow*Exportability 0.039 -0.113 -1.015 0.149 0.030 -0.288**
(0.0916) (0.0755) (1.143) (0.227) (0.0559) (0.129)
Constant 0.005 -0.237 -0.216 0.092 -0.003 -0.003
(0.141) (0.272) (0.348) (0.149) (0.0777) (0.173)
Observations 4,995 4,995 4,995 4,717 2,634 4,099
R-squared 0.035 0.035 0.038 0.035 0.157 0.037
Variable dependiente es la tasa de crecimiento anual del VA en industria i en país j
Aplicando primero el estimador de panel efectos fijos…
Resultados: Instrumentando
Sara A. Wong, Ph.D. Economía y Cambio Climático
Motivation/Questions Brief Literature Review Method. Data Results Conclusions
Exports FDI Aid Remittances Portfolio Debt
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
Initial share -1.153 -1.711 -0.035 -1.222 -0.115 -0.777
(1.086) (1.052) (1.317) (1.255) (0.659) (1.629)
Inflow -0.735*** -0.949 20.67*** -1.617** 1.390*** -1.373
(0.255) (0.896) (7.854) (0.733) (0.248) (0.908)
Exportability -0.426*** -0.620*** 0.003 -0.526*** -0.118*** -0.405**
(0.102) (0.154) (0.0353) (0.0968) (0.0256) (0.181)
Inflow*Exportability 0.742*** 1.686*** -3.163*** 2.665*** 0.014 2.085**
(0.252) (0.46) (1.187) (0.545) (0.0639) (1.002)
Constant 0.709*** 0.502*** 0.462*** 0.412*** 0.303*** 0.588**
(0.164) (0.163) (0.136) (0.0917) (0.0895) (0.262)
Observations 4,995 4,995 4,995 4,630 2,450 4,099
Variable dependiente es la tasa de crecimiento anual del VA en industria i en país j
Usando como instrumentos, influjos rezagados (excepto para ayuda)…
Resultados: Instrumentando (2)
Sara A. Wong, Ph.D. Economía y Cambio Climático
Motivation/Questions Brief Literature Review Method. Data Results Conclusions
• VA en industrias exportables crece relativamente más lento que en otras industrias, pero solo en países que reciben más ayuda (como en Rajan & Subramanian 2011)
• Pero, para el resto de influjos (exportaciones, IED, remesas, y deuda): VA en industrias exportables crecen relativamente más rápido que otras industrias en países que reciben mas de esos flujos.
• A diferencia de Rajan & Subramanian (2011), también incluimos en forma separada los términos: – influjos y
– exportabilidad.
• Estos resultados señalan la naturaleza diferente de los flujos –en términos de su potencialmente negativo efecto sobre el crecimiento de la manufactura y, en particular, sobre manufactura exportable.
• El canal de transmisión: exceso de apreciación del TCR?
Resultados: Exceso de apreciación
Sara A. Wong, Ph.D. Economía y Cambio Climático
Motivation/Questions Brief Literature Review Method. Data Results Conclusions
• Tomar en cuenta el efecto Balassa-Samuelson (países que crecen más rápido deben de tener un TCR que se aprecia):
– Regresión cross-section, para cada año en el período 1992 – 2010, para una muestra de 60 países de ALC y de la OECD
ln RERi = α + β ln GDPpcPPPi + ei
– Estimar exceso de apreciación (Frankel 2005, Johnson et al. 2007)
excessi = ln RERi – (α hat + β hat ln GDPpcPPPi)
– Resultados principales: mientras más rico el país, más apreciado su TCR (coeficientes beta son, en general, positivos y significantes).
Resultados: Exceso de apreciación (2)
Sara A. Wong, Ph.D. Economía y Cambio Climático
Motivation/Questions Brief Literature Review Method. Data Results Conclusions
Exports FDI Aid Remittances Portfolio Debt
Excess appreciation 0.0119 0.2456*** 0.2680*** -0.1720*** 0.3262*** 0.1128*** Source: Authors’ calculations
Correlaciones entre flujos foráneos y exceso de apreciación
• Si los flujos son realmente la causa, y el exceso de apreciación el canal principal, el efecto directo y su interacción (con exportabilidad) debe de ser atenuado en presencia de la interacción del exceso de apreciación con exportabilidad (Rajan & Subramanian 2011)
• En efecto, estimamos la ecuación básica añadiendo el exceso apreciación y el exceso de apreciación interactuada con exportabilidad.
Resultados: Exceso apreciación (3)
Sara A. Wong, Ph.D. Economía y Cambio Climático
Motivation/Questions Brief Literature Review Method. Data Results Conclusions
Exports FDI Aid Remittances Portfolio Debt
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
Initial share -1.142 -1.648 0.075 -1.253 -0.106 -0.700
(1.109) (1.072) (1.523) (1.285) (0.66) (1.696)
Inflow -0.730*** -0.979 41.96** -2.995** 1.392*** -1.497
(0.254) (0.908) (16.86) (1.504) (0.247) (0.991)
Exportability -0.422*** -0.673*** 0.049 -0.517*** -0.118*** -0.428**
(0.102) (0.176) (0.0513) (0.0944) (0.0256) (0.198)
Inflow*Exportability 0.737*** 1.853*** -3.910*** 2.677*** -0.008 2.250**
(0.251) (0.532) (1.491) (0.547) (0.0785) (1.114)
Excess appreciation 0.126 0.388* 0.429 0.194 -0.263 0.310
(0.152) (0.203) (0.287) (0.282) (0.183) (0.257)
Excess appreciation * Exportability -0.030 -0.536** 0.446** 0.131 -0.069 -0.212
(0.169) (0.27) (0.207) (0.184) (0.165) (0.242)
Constant 0.705*** 0.528*** 0.720*** 0.431*** 0.239*** 0.618**
(0.163) (0.173) (0.252) (0.091) (0.0907) (0.284)
Observations 4,995 4,995 4,995 4,630 2,450 4,099
Variable dependiente es la tasa de crecimiento anual del VA en industria i en país j IV regression
Resultados: Exceso de apreciación (4)
Sara A. Wong, Ph.D. Economía y Cambio Climático
Motivation/Questions Brief Literature Review Method. Data Results Conclusions
• Valor del coeficiente de interés es atenuado un poco. – para exportaciones solamente, pero aunque la interacción entre
exceso de apreciación y exportabilidad es negativa, no significante.
• Para el resto de influjos, – el coeficiente de interacción entre influjos con exportabilidad sigue
significativo y con el mismo signo, pero incrementa ligeramente (en valor absoluto) –ver el caso de ayuda.
• Sin embargo, la especificación que incluye exceso de apreciación e influjos (instrumentados) puede aún sufrir endogeneidad si, por ej., existe causalidad reversa entre crecimiento y el exceso de apreciación actual (período t). Por ello aplicamos un enfoque de 2S (two-stage) para instrumentar el exceso de apreciación, como en RS (2011).
Resultados: Exceso de apreciación (5)
Sara A. Wong, Ph.D. Economía y Cambio Climático
Motivation/Questions Brief Literature Review Method. Data Results Conclusions
• 1st stage: regresión de la interacción entre exceso de apreciación y exportabilidad con la interacción entre los flujos de capitales instrumentados (y por ello se suponen exógenos al crecimiento) y exportabilidad.
– Usando esta regresión, obtener el término de “predicted” interacción de exceso de apreciación.
• 2nd stage: regresión del crecimiento del VA de manufactura con el “predicted” interacción de exceso de apreciación antes estimado.
– A diferencia de RS (como se ha mencionado) también incluimos las dos variables, el “predicted” exceso de apreciación y la de exportabilidad.
Resultados: Exceso de apreciación (6)
Sara A. Wong, Ph.D. Economía y Cambio Climático
Motivation/Questions Brief Literature Review Method. Data Results Conclusions
Variable dependiente es la tasa de crecimiento anual del VA en industria i en el país j. Instrumentando Exceso de Apreciación
Exports FDI Aid Remittances Portfolio Debt
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
Initial share -0.915 -1.326 -0.879 -1.064 -0.694 -0.718
(1.09) (1.043) (1.096) (1.254) (0.737) (1.558)
Predicted excess appreciation -1,164*** -1.122 132.0*** 2.792** -0.020 -3.417
(405.5) (1.118) (46.9) (1.415) (0.212) (3.108)
Exportability -0.214*** -0.291*** -0.120*** -0.260*** -0.183*** -0.191**
(0.0462) (0.0716) (0.0265) (0.0532) (0.0312) (0.081)
Predicted excess
appreciation*Exportability 1,138*** 5.153*** -4.298*** -7.380*** 0.188 25.90*
(363.2) (1.404) (1.621) (1.373) (0.318) (14.18)
Constant 0.486 0.324 0.604** -0.020 0.082 0.416**
(0.831) (0.28) (0.26) (0.15) (0.0953) (0.185)
Observations 4,995 4,995 4,995 4,630 2,649 4,099
R-squared 0.048 0.041 0.039 0.038 0.144 0.038
Source: Authors’ calculations.
Resultados: Exceso de apreciación (fin)
Sara A. Wong, Ph.D. Economía y Cambio Climático
Motivation/Questions Brief Literature Review Method. Data Results Conclusions
• Conclusiones similares a las anteriores. – Solamente para ayuda los resultados sugieren que el crecimiento
del VA en industrias exportables crece relativamente más lentamente que para otras industrias en los países que reciben más ayuda.
– A diferencia de la especificación previa, encontramos este resultado también para remesas.
• También, como en las regresiones que usaron influjos, se obtiene que “predicted” exceso de apreciación afecta en forma negativa y significativa el crecimiento del VA de la manufactura para el caso de la variable exportaciones.
• Y de nuevo, aún es el caso que exportabilidad es negativa y significativa, i.e., el VA de la manufactura exportable crece más lentamente que otros tipos de manufacturas.
Resultados: Políticas (TI)
Sara A. Wong, Ph.D. Economía y Cambio Climático
Motivation/Questions Brief Literature Review Method. Data Results Conclusions
Exports FDI Aid Remittances Portfolio Debt (1) (2) (3) (4) (5) (6)
Initial share -1.134 -1.686 -0.036 -1.183 -0.094 -0.815
(1.09) (1.057) (1.319) (1.26) (0.671) (1.612)
Inflow -0.727*** -0.906 20.46** -1.629** 1.496*** -1.389
(0.252) (0.894) (7.996) (0.739) (0.317) (0.923)
Exportability -0.660*** -1.104*** 0.212 -1.130*** -0.214** -0.616
(0.235) (0.33) (0.146) (0.287) (0.104) (0.387)
Inflow*Exportability 0.734*** 1.701*** -3.205*** 2.729*** 0.004 2.112**
(0.249) (0.464) (1.208) (0.563) (0.0629) (1.018)
Terms of trade -0.00393** -0.00497*** 0.001 -0.00490*** 0.001 0.000
(0.00162) (0.00175) (0.00154) (0.00183) (0.00133) (0.00271)
Terms of trade * Exportability 0.002 0.00447** -0.002 0.00551*** 0.001 0.002
(0.00147) (0.00176) (0.00117) (0.00183) (0.000859) (0.00228)
Constant 1.181*** 1.085*** 0.380* 0.983*** 0.172 0.621
(0.294) (0.314) (0.201) (0.234) (0.171) (0.467)
Underidentification test (Kleibergen-Paap
rk LM statistic) 75.147 50.468 73.446 242.755 72.753 106.617
Weak identification test (Cragg-Donald
Wald F statistic) 271.142 252.604 35.412 598.018 56.007 118.326
Observations 4,995 4,995 4,995 4,630 2,450 4,099
Variable dependiente es la tasa de crecimiento anual del VA en industria i en país j
Results: China’s share in manufacturing imports
Sara A. Wong, Ph.D. Economía y Cambio Climático
Motivation/Questions Brief Literature Review Method. Data Results Conclusions
Exports FDI Aid Remittances Portfolio Debt (1) (2) (3) (4) (5) (6)
Initial share -0.815 -2.182* -0.267 -0.962 -0.053 -0.457
(1.412) (1.189) (1.606) (1.726) (0.691) (2.474)
Inflow -0.301 -2.888 31.65** -1.426 1.573*** -3.142
(0.373) (2.293) (12.71) (1.113) (0.4) (2.002)
Exportability -0.318** -1.312*** 0.013 -0.556*** -0.132*** -0.543*
(0.13) (0.431) (0.0397) (0.111) (0.0293) (0.284)
Inflow*Exportability 0.301 5.064*** -3.547** 2.848*** -0.530 3.548*
(0.374) (1.717) (1.475) (0.621) (0.642) (2.024)
Chintot -0.009 -0.009 -0.003 -0.003 0.001 -0.009
(0.00594) (0.0073) (0.00465) (0.00435) (0.00133) (0.00746)
Chintot*Inflow 0.001 0.027 -0.021 -0.012 0.012 0.0483*
(0.00112) (0.0209) (0.0538) (0.0118) (0.0121) (0.0288)
Constant 0.564** 1.109** 0.669*** 0.455*** 0.311*** 1.016*
(0.235) (0.476) (0.224) (0.102) (0.0972) (0.572)
Underidentification test (Kleibergen-Paap
rk LM statistic) 69.873 110.078 30.784 107.614 26.391 53.160
Weak identification test (Cragg-Donald
Wald F statistic) 152.826 179.345 16.446 215.629 25.223 25.797
Observations 4,340 4,340 4,340 4,014 2,216 3,517
Variable dependiente es la tasa de crecimiento del VA en industria i en el país j
Resultados: China - Índice de Amenaza Competitiva (IAC)
Sara A. Wong, Ph.D. Economía y Cambio Climático
Motivation/Questions Brief Literature Review Method. Data Results Conclusions
• Índice de Amenaza Competitiva (Jenkins 2008):
- xt
Hi es la participación del producto i en importaciones totales desde el país H por el Mercado de destino en el período t, para medir el grado de competencia enfrentada por el país H; y,
- ktCi es la participación de China en el total de importaciones del producto
i por el Mercado de destino en el período t, para medir la intensidad de la competencia desde China.
• Esto es, se mira a lo que pasó con las participaciones de Mercado de exportaciones de manufactura (importaciones por un socio comercial clave) en los 1990s y 2000s para los 10 países de LA bajo estudio.
𝐼𝐶𝑇 = ∑𝑥 𝐻𝑖𝑡 ∗ 𝑘 𝐶𝑖
𝑡
0
2
4
6
8
10
12
14
16
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
México
Bolivia
Panamá
Uruguay
Brasil
0
2
4
6
8
10
12
14
16
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
Colombia
Ecuador
Peru
Chile
Argentina
Source: Author’s own estimation using COMTRADE data.
Fig. 4.- Índice de Amenaza Competitiva, 1991-2010
Resultados: China y el Índice de Amenaza Competitiva
Sara A. Wong, Ph.D. Economía y Cambio Climático
Motivation/Questions Brief Literature Review Method. Data Results Conclusions
Exports FDI Aid Remittances Portfolio Debt (1) (2) (3) (4) (5) (6)
Initial share 0.003 -2.713** 0.044 -1.163 -0.122 -0.679
(1.847) (1.204) (1.706) (1.76) (0.697) (2.497)
Inflow -0.415 -3.042 24.41*** -1.358* 1.894*** -1.836
(0.419) (2.239) (8.796) (0.753) (0.386) (1.275)
Exportability -0.289 -1.543*** 0.015 -0.565*** -0.129*** -0.458**
(0.187) (0.483) (0.0476) (0.113) (0.029) (0.223)
Inflow*Exportability 0.416 6.389*** -5.155** 2.567*** -0.835 2.445*
(0.42) (2.066) (2.137) (0.585) (0.602) (1.344)
ICT -82.510 53.22** 17.870 4.853 2.116 56.08*
(73.52) (22.13) (12.59) (10.18) (2.398) (31.68)
ICT*Inflow 3.619 -154.0* 8.556 162.300 56.660 -323.400
(3.319) (88) (66.73) (173.6) (49.58) (246.8)
Constant 0.596*** 0.997** 0.420*** 0.321*** 0.320*** 0.760**
(0.217) (0.387) (0.161) (0.115) (0.101) (0.37)
Underidentification test (Kleibergen-
Paap rk LM statistic) 22.116 93.591 98.643 224.397 40.099 67.618
Weak identification test (Cragg-Donald
Wald F statistic) 113.181 145.513 35.452 331.269 36.576 33.334
Observations 4,515 4,515 4,515 4,178 2,295 3,662
Conclusiones
Sara A. Wong, Ph.D. Economía y Cambio Climático
Motivation/Questions Brief Literature Review Method. Data Results Conclusions
• Usando una muestra de LA para las últimas dos décadas, estudiamos si los influjos de capital (exportaciones, remesas, IED, ayuda, portfolio y deuda) causan la Enfermedad Holandesa – i.e. un crecimiento menor en el VA de la manufactura exportable – con referencia al canal de exceso de apreciación.
• Tratamos a los influjos y el exceso de apreciación como endógenos, y usamos valores rezagados de esos flujos como instrumentos.
• Solamente para ayuda este instrumento fue “weak” y usamos a la variable “predicted” de ayuda estimada en un modelo gravitacional (“gravity”).
• Resultados sugieren que la Enfermedad Holandesa a través de un TCR sobrevaluado puede haberse dado en AL a través del influjo ayuda, y que el canal probable es exceso de apreciación (Bolivia?).
• Por otro lado, cuando estudiamos el rol de exceso de apreciación, e instrumentamos exceso de apreciación. De nuevo, ayuda, y ahora también remesas --> crecimiento más lento para manufactura exportable cuando más sobrevaluado el TCR (Bolivia, Ecuador?)
Conclusiones (fin)
Sara A. Wong, Ph.D. Economía y Cambio Climático
Motivation/Questions Brief Literature Review Method. Data Results Conclusions
• La manufactura exportable tiene en promedio –en todas las especificaciones – menor crecimiento que otro tipo de manufacturas.
-Explicaciones: (?) tema para investigaciones futuras.
-Otros temas de investigaciones futuras: el rol de China a través de competencia y la IED; y, características de exportabilidad y manufacturas exportables.
• Se exploró el rol de políticas, controlando por TI y tasas de interés --> Su inclusión no cambia conclusiones previas.
• En cuanto al rol de China, se documentó que una mayor participación de China en las importaciones de AL no amenaza el crecimiento de la manufactura, pero…
• …China puede potencialmente tener un rol negativa para la manufactura de AL a través de la competencia en terceros mercados durante episodios de influjos de IED.
• Advertencias: Los datos usados son de un panel desbalanceado que no cubre todos los períodos de influjos de capitales debido a la falta de datos de manufactura al nivel de industria para el período estudiado (1990-2010). Cuidado también se debe con el índice de amenaza competitiva calculado.
¡Gracias!
Sara A. Wong, Ph.D. Economía y Cambio Climático
Comentarios bienvenidos
sawong@espol.edu.ec
Table A2.2- Unbalanced panel, periods and number of years
Country Periods of Value Added data
available
Number of years
Argentina 1993-2002 10
Bolivia 1995-2001 7
Brazil 1996-2010 15
Chile 1995-2008 14
Colombia 2000-2010 11
Ecuador 1995-2008 14
Mexico 1989, 1994-2010 17
Panama 1992-2001 10
Peru 1995-96; 2001-2010 12
Uruguay 1998-2005; 2007-2008 10
AVERAGE 12
MEDIAN 12 Source: UNIDO
Notes: Number of years for Mexico excludes year 1989. Data for Peru includes years 1995-1996, see gap in
year 1997. For Uruguay, there is a gap in year 2006.