TESIS – Ramirez Zepeda Claudia Daniela
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LA ENFERMEDAD HOLANDESA EN MÉXICO 1995-2014. Tesis presentada por Claudia Ramírez para obtener el grado de MAESTRA EN ECONOMÍA APLICADA Director: Dr. Cuauhtémoc Calderón Tijuana, B. C., México 2014
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LA ENFERMEDAD HOLANDESA EN MÉXICO
1995-2014.
Tesis presentada por
Claudia Ramírez
para obtener el grado de
MAESTRA EN ECONOMÍA APLICADA
Director: Dr. Cuauhtémoc Calderón
Tijuana, B. C., México
2014
2
CONSTANCIA DE APROBACIÓN
Director(a) de Tesis:
Dr. Cuauhtémoc Calderón
Aprobada por el Jurado Examinador:
1.
2.
3.
3
A Dios: por recorrer junto conmigo el camino que nos trajo hasta este día.
A mis padres: porque cuando dejo de creer en mí misma ustedes siguen creyendo en mí.
A Hanna: por darme el amor más puro que existe.
A Valentín: porque nuestras líneas se unieron, así de simple.
4
AGRADECIMIENTOS
Al Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT) por otorgarme la beca que me
dio la oportunidad de cursar un posgrado de calidad.
Al Colegio de la Frontera Norte (COLEF) por el apoyo académico brindado durante estos
dos años de estudio.
Al personal administrativo que contribuyó de manera directa e indirecta a esta bonita
experiencia académica.
Pero sobre todo a mi director de tesis, al Dr. Cuauhtémoc Calderón por su conocimiento,
paciencia, comprensión, motivación y guía que me brindo en todo momento. Merci très
sincèrement.
5
RESUMEN
La presente investigación desarrolla un modelo de vectores autorregresivos (VAR), que por
medio del análisis de la Causalidad de Granger, las Funciones Generalizadas de Respuesta al
Impulso (FGRI) y de la Descomposición de Varianza (DV), busca estudiar empíricamente la
presencia de la enfermedad holandesa en México en el periodo 1995-2014. En este
documento también se calcula el Índice de Enfermedad Holandesa (IEH) con el fin de medir
el retroceso prematuro de los sectores transables de México. Los resultados del modelo VAR
arrojan evidencia parcial a favor del padecimiento de la enfermedad holandesa para el
período 1995-2014. Por su parte, el IEH confirma la agudización de la contracción de los
sectores comerciables durante los años 1980-2012.
ABSTRACT
This paper develops a Vector Autoregression model (VAR) to analyze empirically the
presence of the Dutch Disease in the Mexican economy during the period 1995-2014. This
paper also computes the Dutch Disease Index (DDI) in order to measure the premature recoil
of the Mexican tradable sector. The VAR model results indicate that there’s partial evidence
that support the presence of the Dutch Disease in Mexico 1995-2014. Meanwhile, the Dutch
Disease Index (DDI) confirms the contraction of the tradable sectors during the period 1980-
2012.
6
INDICE GENERAL
INTRODUCCION .................................................................................................................. 11
CAPITULO 1 MARCO TEORICO ........................................................................................ 14
1.1 La Teoría Ortodoxa del Comercio Internacional ...........................................................14
1.2 Teoría Heckscher-Ohlin .................................................................................................15
1.2.1 Supuestos del Modelo Heckscher-Ohlin ................................................................ 16
1.2.2 Teoremas Fundamentales del Comercio Internacional .......................................... 17
1.2.2.1 El teorema Heckscher-Ohlin ............................................................................ 17
1.2.2.2 El teorema de Igualación de los Precios de los Factores ................................. 17
1.2.2.3 Teorema Stolper-Samuelson ............................................................................ 18
1.2.2.4 El teorema de Rybczynski ............................................................................... 18
1.2.3 Comprobación empírica del modelo Heckscher-Ohlin .......................................... 19
1.3 Refinamientos de la Teoría Ortodoxa del Comercio Internacional................................20
1.3.1 Modelo de Factores Específicos ............................................................................. 21
1.3.2 Modelo de Bienes No Comerciables ...................................................................... 24
CAPITULO 2 MODELOS DE ENFERMEDAD HOLANDESA ......................................... 29
2.1 Modelo de Enfermedad Holandesa ................................................................................29
2.2 Supuestos del Modelo de Enfermedad Holandesa .........................................................30
2.3 El modelo base de enfermedad holandesa ......................................................................32
2.3.1 La economía antes de la expansión del sector extractivo ....................................... 33
2.3.2 Efecto movimiento de factores ............................................................................... 35
2.3.3 Efecto gasto ............................................................................................................ 37
2.3.4 El retorno de los factores de producción ................................................................ 39
2.4 Otros modelos de enfermedad holandesa. ......................................................................41
2.4.1 Un modelo de enfermedad holandesa de mediano plazo. ...................................... 41
7
2.4.2 Modelo de enfermedad holandesa de largo plazo .................................................. 43
2.5 Extensiones del modelo ..................................................................................................44
2.6 ¿Por qué la enfermedad holandesa es un problema? ......................................................48
CAPITULO 3: LA ENFERMEDAD HOLANDESA EN EL MUNDO, LITERATURA
EMPIRICA. ............................................................................................................................ 51
3.1 Países desarrollados........................................................................................................52
3.2 Países subdesarrollados ..................................................................................................58
3.2.1 Recursos Naturales ................................................................................................. 58
3.2.2 Remesas .................................................................................................................. 62
3.2.3 Otras fuentes de divisas .......................................................................................... 64
3.2.3.1 Ayuda Externa ................................................................................................. 64
3.2.3.2 Turismo ............................................................................................................ 65
3.3 México ............................................................................................................................66
CAPITULO 4 HECHOS ESTILIZADOS .............................................................................. 68
4.1 Flujos de divisas .............................................................................................................68
4.1.1 Petróleo ................................................................................................................... 70
4.1.2 Remesas .................................................................................................................. 72
4.2 Tipo de cambio real ........................................................................................................74
4.3 Estructura Sectorial ........................................................................................................77
4.3.1. Índice de Enfermedad Holandesa (IEH) ................................................................ 79
CAPITULO 5 ANÁLISIS EMPÍRICO .................................................................................. 84
5.1 Hipótesis .........................................................................................................................84
5.1.1 Hipótesis: Efecto Gasto de la Enfermedad Holandesa ........................................... 85
5.2 Metodología ...................................................................................................................86
5.3 Datos...............................................................................................................................87
8
5.4 Pruebas de raíz unitaria y estacionariedad .....................................................................88
5.5 Estimación del Modelo de Vectores Autorregresivos (VAR) ........................................91
5.5.1 Causalidad en el sentido de Granger ...................................................................... 95
5.5.2 Funciones Generalizadas de Respuesta al Impulso (FGRI) ................................... 99
5.5.3 Descomposición de la Varianza (DV). ................................................................. 103
5.6 Conclusiones ................................................................................................................107
Conclusiones Generales de la Tesis ...................................................................................109
ANEXOS .............................................................................................................................. 118
Anexo 1. Literatura Empírica por Tipo de Ingreso de Divisas ..........................................118
Anexo 2. Índice de Enfermedad Holandesa .......................................................................125
Anexo 3. Apéndice de Datos ..............................................................................................128
Anexo 4. Resultados de la Estimación del Modelo de Vectores Autorregresivo (VAR) ..130
9
ÍNDICE DE FIGURAS, CUADROS Y TABLAS
Figura 1.1 Marco Teórico de la Enfermedad Holandesa ......................................................... 28
Figura 2.2 Mercado de Trabajo ............................................................................................... 34
Figura 3.2 Frontera de Posibilidades de Producción .............................................................. 34
Figura 4.2 Efecto Movimiento de Factores............................................................................. 36
Figura 5.2 Efecto Gasto .......................................................................................................... 38
Cuadro 1.2 Efectos del “Boom” en las Principales Variables Macroeconómicas del Modelo41
Figura 6.2 Enfermedad Holandesa .......................................................................................... 48
Cuadro 2.4 Principales Flujos de Divisas entrantes a México 2008-2013 ............................. 69
Figura 7.4 Evolución de los Principales Flujos de Divisas en México 1995-2013 ................ 70
Figura 8.4 Evolución Real de las Exportaciones Petroleras y los Precios del Petróleo 1995-
2013......................................................................................................................................... 71
Figura 9.4 Variación Porcentual del Precio Promedio Real del Petróleo Crudo 1995-2013. . 72
Figura 10.4 Evolución Real de las Remesas en México 1995-2013....................................... 74
Figura 11.4. Tipo de Cambio Real Efectivo (REER) 1980-2013. .......................................... 76
Figura 12.4. Participación Porcentual del Sector Agrícola y Manufacturero en el PIB 1980-
2012- ....................................................................................................................................... 78
Figura 13.4 Participación Porcentual del Sector Servicios en el PIB 1980-2012. .................. 79
Figura 14.4 Comparativo del Índice de Enfermedad Holandesa estimado por Puyana y
Romero (2009) y el presente trabajo. ...................................................................................... 81
Figura 15.4 Índice de Enfermedad Holandesa para México 1980-2012. ............................... 83
Figura 16.5. Efecto Gasto de la Enfermedad Holandesa (variables teóricas). ........................ 86
Tabla 1.5 Pruebas de Raíz Unitaria y Estacionariedad. ......................................................... 89
Tabla 2.5 Prueba LM de Correlación Serial Multivariada de los residuos del VAR, 1995-
2014......................................................................................................................................... 92
10
Tabla 3.5 Prueba de Heteroscedasticidad de White de los residuos del VAR, 1995-2014. ... 93
Tabla 4.5 Prueba de Normalidad Multivariada de los Residuos del VAR, 1995-2014. ......... 95
Figura 17.5. Efecto Gasto de la Enfermedad Holandesa (variables empíricas). ..................... 96
Tabla 5.5 Causalidad de Granger / Prueba de Wald de exogeneidad. .................................... 98
Figura 18.5 Resultados de la Prueba de la Causalidad de Granger. ....................................... 99
5.5.2 Funciones Generalizadas de Respuesta al Impulso (FGRI) ........................................... 99
Figura 19.5. Funciones Generalizadas de Respuesta al Impulso (FGRI) a una desviación
estándar de las innovaciones. ................................................................................................ 102
Tabla 6.5 Descomposiciones de la Varianza (DV). .............................................................. 107
Cuadro 3.A1 Literatura Empírica del Sector Extractivo y la Enfermedad Holandesa. ........ 118
Cuadro 4.A1 Literatura Empírica de Remesas y Enfermedad Holandesa ............................ 121
Cuadro 5.A1 Literatura Empírica de Ayuda Externa y Enfermedad Holandesa .................. 121
Cuadro 6.A1 Literatura Empírica de Turismo y Enfermedad Holandesa ............................. 122
Tabla 7.A2 Índice de Enfermedad Holandesa para México (Puyana y Romero, 2009) ....... 125
Tabla 8.A2 Índice de Enfermedad Holandesa para México (Elaboración Propia) ............... 126
Tabla 9.A3 Descripción de Variables ................................................................................... 128
Tabla 10.A4 Estimación del Modelo de Vectores Autorregresivo (VAR) en EViews. ....... 130
Tabla 11.A4 Prueba de la Condición de Estabilidad del Modelo VAR ................................ 144
Figura. 20.A4 Funciones Generalizadas de Respuesta al Impulso (FGRI) .......................... 149
Tabla. 12.A4 Descomposiciones de Varianza de las Exportaciones Petroleras (XP) y las
remesas (R). .......................................................................................................................... 153
11
INTRODUCCION
El fenómeno de la enfermedad holandesa se refiere a la situación en la que una bonanza
causada por un auge exportador conduce a una apreciación real de la moneda y a una
contracción de los otros sectores comerciables de la economía. A este fenómeno también se
le conoce como el mal holandés.
La enfermedad holandesa es considerada como un problema, esencialmente porque su
presencia implica una caída de la rentabilidad del sector manufacturero (y/o agrícola). La
contracción de dicho sector es el problema y esta se vuelve una “enfermedad” cuando su
caída es permanente. Es decir, cuando el sector manufacturero (y/o agrícola) no se recupera
una vez terminado el auge exportador (Krugman, 1987).
Es importante destacar el papel central que el tipo de cambio real tiene en todo este
proceso en el que coexisten dos sectores comerciables duales. La apreciación del tipo de
cambio real es el mecanismo de transmisión de los efectos negativos del sector transable que
presenta un auge exportador hacia los sectores comerciables que no. La apreciación del tipo
de cambio real entraña una pérdida de competitividad de los sectores comerciables, haciendo
que sea más difícil para estos colocar sus productos en el mercado internacional.
El término de “enfermedad holandesa” fue creado por la revista El Economista en
1977 con la publicación de un artículo que llevaba por título ese mismo nombre (El
Economista, 1977). Este artículo utilizaba dicho término para referirse a la contracción del
sector manufacturero holandés que se dio como consecuencia de la apreciación del florín
después de que se descubrieron grandes reservas de gas natural en el Mar Norte.
El concepto de la enfermedad holandesa comúnmente suele confundirse con el de la
maldición de los recursos naturales. No obstante, es necesario señalar que estos conceptos no
son sinónimos. El concepto de la maldición de los recursos naturales es un concepto más
amplio, en el que la enfermedad holandesa explica solo un mecanismo particular de la
maldición pero no la totalidad (Beine, 2012). Los otros mecanismos considerados en la
maldición de los recursos naturales por medio de los cuales una abundancia de recursos
naturales puede conducir a un bajo desempeño económico en términos de desarrollo
económico son: la desindustrialización (enfermedad holandesa), una falta de diversificación
12
en los productos de exportación, endeudamiento del sector público, comportamientos de rent-
seeking, corrupción, instituciones débiles, etc (Davis, 1995). Como puede notarse, la
maldición de recursos naturales engloba al fenómeno de la enfermedad holandesa. En el
presente trabajo, este último representa el interés único y exclusivo de la investigación.
El fenómeno de enfermedad holandesa ha llamado en especial la atención de las
economías donde la comercialización de petróleo es una actividad de gran importancia y
donde se recibe un ingreso masivo de divisas por concepto de remesas, tal es el caso de
México cuyas exportaciones petroleras y remesas han venido en aumento desde 1999. Al
mismo tiempo, se tiene que desde 1996, el peso ha mostrado una apreciación real. Respecto
al comportamiento de los sectores transables, se observa que desde 1986 el sector agrícola ha
tenido una caída continua en su participación porcentual en el PIB. Aunque en el caso del
sector manufacturero las fuertes caídas registradas corresponden a períodos de crisis
económicas, desde 1998 la participación del sector en el PIB exhibe una tendencia a la baja.
Algunos trabajos que se han interesado en el estudio del mal holandés en México son
los de Horbath (2004) y Blecker y Seccareccia (2009). No obstante, el más relevante para
esta investigación es el de Puyana y Romero (2009) quienes calculan un Índice de
Enfermedad Holandesa (IEH) para México. Los resultados obtenidos por estos autores
evidencian el desequilibrio sectorial y el retroceso prematuro de los sectores transables
mexicanos. En general, los tres trabajos que se acaban de mencionar, concluyen por medio de
un análisis descriptivo que México padece la enfermedad holandesa. Sin embargo, es escasa
la literatura empírica que emplee métodos econométricos formales para evaluar la presencia
de tal fenómeno en México.
Dada la importancia del sector petrolero y las remesas en México y la escasez de la
literatura de la enfermedad holandesa para el caso mexicano, la presente investigación
estudia la enfermedad holandesa en México para el período 1995-2014.
Las preguntas de investigación que este trabajo busca responder son las siguientes:
durante el periodo 1995-2014 ¿La economía de México ha padecido la enfermedad
holandesa?, si esto es cierto ¿La enfermedad holandesa se hace presente en México por
medio del efecto gasto? ¿Cuál es el efecto de los choques de petróleo y de las remesas en el
13
tipo de cambio real?, y en el gasto público? ¿Cuál es el efecto del tipo de cambio real en las
exportaciones no petroleras?
Dicho lo anterior, el objetivo general de este documento es determinar si la EH ha
estado presente en la economía de México durante el período 1995-2014. Además, se busca
descifrar si la enfermedad holandesa se hace presente en México por medio del efecto gasto
durante el período en cuestión.
Las hipótesis que se buscan poner a prueba en la investigación son las siguientes dos:
(1) En el período 1995-2014 la bonanza derivada de las exportaciones petroleras y las
remesas aprecian el tipo de cambio real, el cual a su vez afecta la competitividad de las
exportaciones no petroleras, contrayéndolas. Es decir, la enfermedad holandesa está presente
en la economía mexicana.
(2) El efecto dominante de enfermedad holandesa que se da en México es el efecto gasto.
(Calderón, 1996).
El análisis aquí realizado se concentra en los efectos puramente económicos,
ignorando toda consideración ecológica o social relacionada a la actividad petrolera.
Los datos para México son estudiados a través de un modelo de vectores
autorregresivos (VAR) que consiste en el análisis de las Funciones Generalizadas de
Respuesta al Impulso (FGRI) y la Descomposición de la Varianza (DV). Los resultados a los
que se llegaron arrojan evidencia parcial a favor del padecimiento de la enfermedad
holandesa para el período 1995-2014.
El trabajo se organiza de la siguiente forma. En el primer capítulo se presenta el
marco teórico de la enfermedad holandesa. En el segundo capítulo se abordan los modelos
del mal holandés. Luego, en el capítulo 3 se expone la literatura empírica de dicho fenómeno.
En el capítulo 4, se estudian los hechos estilizados y por último, en el quinto capítulo se
realiza un análisis empírico de la enfermedad holandesa para México 1995-2014.
14
CAPITULO 1 MARCO TEORICO
En este primer capítulo se presenta el marco teórico del fenómeno de la enfermedad
holandesa. Dicho fenómeno es explicado por la Teoría Ortodoxa del Comercio
Internacional. El modelo Heckscher-Ohlin, junto con el de factores específicos y el de bienes
no comerciables, representan la base teórica de los modelos de enfermedad holandesa.
La forma en la que se presenta el marco teórico es la siguiente. Primero, se da una
breve descripción de los temas que estudia la Teoría Ortodoxa del Comercio Internacional.
Esto se hace básicamente con el fin de exponer los objetivos y los principios que caracterizan
a todos los modelos que se inscriben en esta teoría. Enseguida, se exponen brevemente los
elementos básicos (supuestos, definiciones, conclusiones, etc.) de los modelos que
constituyen el antecedente del modelo del mal holandés. Dichos modelos se presentan en el
siguiente orden: (1) el modelo Heckscher-Ohlin o modelo 2x2x2, (2) el modelo de factores
específicos y (3) el modelo con bienes no comerciables o de una economía dependiente. En
la parte final del capítulo se da un breve resumen de los modelos estudiados y su relación con
los modelos de enfermedad holandesa
1.1 La Teoría Ortodoxa del Comercio Internacional
La teoría ortodoxa del comercio internacional busca explicar las causas, la estructura y el
volumen del comercio que se da entre los países. Además, se encarga del estudio de una
amplia variedad de temas referentes al comercio, tales como: la determinación de los precios
relativos de los bienes en el mundo, la especialización internacional, el impacto de los
instrumentos económicos que obstruyen el comercio, los efectos del comercio sobre la
estructura económica (producción y consumo) de los países que participan en él, la
distribución de las ganancias y pérdidas derivadas del comercio, los efectos del crecimiento
económico doméstico en el comercio internacional y viceversa, etc. (Gandolfo, 1998).
Es importante mencionar que la característica principal de la teoría ortodoxa del
comercio internacional, y la cual la distingue de la teoría monetaria, es el supuesto de que el
intercambio se realiza mediante el trueque. Es decir, el dinero es neutral en el corto y en el
largo plazo, por lo que este no tiene ninguna influencia sobre las variables reales de la
15
economía. Este supuesto implica que el problema de desequilibrio en la balanza de pagos no
existe ya que la igualdad entre el ingreso y el gasto siempre se cumple.
La Teoría Ortodoxa del Comercio Internacional está representada por tres de sus
modelos principales. Estos, explican las determinantes del comercio y la especialización
internacional desde diferentes bases. A continuación se enlistan dichos modelos (Gandolfo,
1998; Jones y Neary, 1984):
1) La Teoría Clásica (Ricardo y Torrens), según la cual las determinantes del comercio
se encuentran en las diferencias tecnológicas de los países.
2) La Teoría Heckscher-Ohlin1, la cual sostiene que la base del comercio internacional
se encuentra en las diferentes dotaciones factoriales relativas con las que cuentan los
países y en las diferentes intensidades con las que se utilizan los factores para
producir los distintos bienes de la economía.
3) La Teoría Neoclásica (J.S. Mill, A. Marshall, entre otros), la cual argumenta que las
determinantes del comercio se encuentran simultáneamente en las diferentes
tecnologías, dotaciones de factores y gustos y preferencias de los países.
De los tres modelos teóricos que se acaban de mencionar, es de especial interés aquel
que presta atención a las dotaciones de los factores de producción como determinante del
comercio internacional: modelo Heckscher-Ohlin. En la siguiente sección se exponen los
principales elementos de dicho modelo.
1.2 Teoría Heckscher-Ohlin
Partiendo del concepto de ventaja comparativa de la teoría de Ricardo, Heckscher y Ohlin
elaboraron2 un modelo de equilibrio general, cuyo teorema principal postula que los países se
especializarán en la exportación de los bienes cuyo proceso de producción utiliza con mayor
intensidad el factor en el que el país es relativamente abundante3, mientras que tenderán a
1 El modelo Heckscher-Ohlin, sigue los supuestos y la metodología de la teoría neoclásica por lo que ha sido
considerado como un modelo neoclásico que asume funciones de producción y preferencias idénticas a nivel
internacional. 2 El teorema Heckscher-Ohlin fue formulado primero por Eli Heckscher en 1919. Luego, en 1933 Bertil Ohlin
modificó, desarrolló y publicó en inglés el teorema de Heckscher (Lancaster, 1957). 3 El teorema se mantiene ya sea que la definición de abundancia relativa de un factor sea en términos físicos o
de precio.
16
importar aquellos productos que utilizan intensivamente en su proceso de producción el
factor que es relativamente escaso en el país (teorema de Heckscher-Ohlin). En este sentido,
el comercio internacional resulta del hecho de que los países cuentan con distintas dotaciones
factoriales (Jones y Neary, 1984).
1.2.1 Supuestos del Modelo Heckscher-Ohlin
Las conclusiones a las que llegaron Heckscher y Ohlin dependen fuertemente de las premisas
lógicas del modelo, el cual adopta los supuestos básicos de la teoría clásica. En la versión
más sencilla del modelo, la economía está compuesta por dos países que producen dos bienes
finales cada uno4 y que requieren de dos factores de producción para su elaboración
individual5. Los bienes pueden ser comercializados (exportados e/o importados) entre los
países pero no los factores de producción. Estos últimos, tienen una dotación fija y son
inmóviles internacionalmente pero completamente móviles al interior de cada país (perfecta
movilidad intersectorial de los factores). Conjuntamente, la ausencia de costos de transporte,
el libre intercambio, la competencia perfecta y el pleno empleo prevalecen en esta economía.
Además de los supuestos que se acaban de mencionar, están aquellos supuestos clave que son
propios del modelo Heckscher-Ohlin (Bhagwati y Srinivasan, 1983; Gandolfo, 1998). Estos
se mencionan a continuación:
a) Las funciones de producción:
- Son diferentes para cada bien pero idénticas para ambos países.
- Presentan rendimientos constantes de escala (son homogéneas de grado uno) y
rendimientos positivos pero decrecientes de cada uno de los factores productivos
(productividades marginales positivas pero decrecientes).
b) La estructura de demanda (proporción en la que se consumen los dos bienes a un
precio relativo dado) es la misma en ambos países e independiente del nivel de
ingreso.
4 Es decir, no hay especialización completa, cada país produce dos bienes.
5 A este modelo se le conoce también como el modelo 2 x 2 x 2, haciendo referencia a los 2 países, 2 bienes y 2
factores de producción del modelo de Heckscher y Ohlin.
17
c) No hay reversión de la intensidad de factores. Es decir, las funciones de producción
de los bienes muestran diferentes intensidades de factores para cualquier nivel de
precios.
A partir de estos supuestos se realiza todo un proceso analítico que da como resultado
los cuatro teoremas centrales de la teoría clásica del comercio internacional.
1.2.2 Teoremas Fundamentales del Comercio Internacional
Durante el período de la posguerra la teoría Heckscher-Ohlin dominó la literatura del
comercio internacional. El éxito de esta teoría se debe básicamente a dos factores. El
primero, es el gran trabajo realizado por P.A. Samuelson quien contribuyó con el
refinamiento y la difusión de esta teoría6. Segundo, por sus cuatro propiedades básicas que
llegaron a ser consideradas como el cuerpo central de la teoría del comercio internacional. A
continuación se presentan estas cuatro propiedades de la versión más sencilla7 del modelo
Heckscher-Ohlin.
1.2.2.1 El teorema Heckscher-Ohlin
El teorema Heckscher-Ohlin fue introducido al inicio de la sección 1.2. Este teorema postula
que un país tendera a producir (y por lo tanto a exportar) el bien que utiliza intensivamente
en su proceso de producción el factor que es relativamente abundante en el país.
1.2.2.2 El teorema de Igualación de los Precios de los Factores
Convencionalmente el teorema de igualación de los precios de los factores de producción es
considerado como un corolario del modelo Heckscher-Ohlin8 y asociado a P.A. Samuelson
ya que fue él quien realizó una rigurosa demostración del teorema.
Bajo los supuestos del modelo Heckscher-Ohlin y el supuesto de ausencia de
especialización completa, el teorema en cuestión postula que el comercio internacional de
6 Es precisamente por las contribuciones hechas por Paul Samuelson que al modelo Heckscher-Ohlin que en la
literatura económica también se le denomina modelo Heckscher-Ohlin-Samuelson (HOS). 7 Es decir, para el caso de dos países, dos bienes y dos factores.
8 El teorema de igualación de los precios de los factores es válido independientemente del teorema Heckscher-
Ohlin. Esto siempre y cuando se cumplan los siguientes tres supuestos: idéntica tecnología en ambos países,
rendimientos constantes de escala y la ausencia de especialización completa.
18
bienes lleva a la igualación de los precios de los factores entre los países. Los precios de los
factores de los que se habla, son los precios relativos y absolutos de los factores de
producción. Por consecuencia, este teorema implica que el libre comercio es un sustituto
perfecto de la movilidad internacional de los factores de producción9(Samuelson, 1948).
1.2.2.3 Teorema Stolper-Samuelson
El teorema Stolper-Samuelson10
establece que un aumento en el precio relativo de uno de los
dos bienes de la economía, eleva el retorno real del factor utilizado intensivamente para
producirlo y disminuye el retorno del otro factor. Además, Jones (1965b) señala que el
incremento nominal en el precio del factor en cuestión, es proporcionalmente mayor que el
aumento en el precio del bien. A esto se le llama efecto de magnificación.
La importancia del teorema Stolper-Samuelson radica en su utilidad para estudiar los
efectos de las tarifas en la distribución de la renta.
1.2.2.4 El teorema de Rybczynski
El teorema Rybczynski señala que, dados los precios de los factores y los bienes, un aumento
en la dotación de un factor causa un incremento en la producción del bien que utiliza
intensivamente ese factor y una caída absoluta en la producción del otro bien (Bajo, 1991).
Según Jones (1965b), el efecto de magnificación también se presenta aquí, ya que el
incremento de la producción del sector en expansión es proporcionalmente mayor que el
aumento inicial de la dotación del factor.
En la teoría del comercio internacional este teorema es importante porque estudia los
efectos del crecimiento económico en la estructura productiva. Es por lo anterior que el
teorema Rybczynski ha sido utilizado para explicar el fenómeno de la enfermedad holandesa.
El descubrimiento de yacimientos de gas natural en Holanda provocó una expansión de las
industrias que utilizaban ese recurso en su proceso de producción. Simultáneamente, el sector
tradicional de exportación se contrajo. Este proceso ocurrió porque los recursos fueron
9 Recuérdese que uno de los supuestos del modelo HO es la inmovilidad internacional de factores.
10 Este teorema, al igual que el teorema de igualación de los precios de los factores, no depende del
cumplimiento del teorema Heckscher-Ohlin. Sin embargo, los supuestos de rendimientos constantes,
competencia perfecta y la igualdad del número de factores y productos deben cumplirse.
19
atraídos del sector tradicional al sector extractivo, justamente como el teorema Rybczynski lo
predice (Feenestra, 2004).
1.2.3 Comprobación empírica del modelo Heckscher-Ohlin
La relevancia teórica del modelo Heckscher-Ohlin para predecir los patrones del comercio
internacional es indudable. El siguiente paso es preguntarse si tal predicción puede
comprobarse empíricamente, es por ello que una gran cantidad de autores se han interesado
en estudiar la validez empírica de uno de los principales resultados del modelo: el teorema
Heckscher-Ohlin. Entre los autores interesados en estudiar dicha validez se encuentra
Leontief (1953), quien analizó la tabla input-output de la economía de Estados Unidos del
año 1947. Leontief calculó los requerimientos totales (directos e indirectos) de trabajo y
capital incorporados en las exportaciones e importaciones competitivas11
de Estados Unidos.
El resultado obtenido fue que Estados Unidos exportaba bienes intensivos en trabajo e
importaba bienes intensivos en capital. Este resultado es inesperado ya que, como bien se
sabe, Estados Unidos es considerado como un país abundante en capital en relación con sus
socios comerciales y, según la teoría Heckscher-Ohlin, se esperaría que sus exportaciones
fueran intensivas en capital y sus importaciones intensivas en trabajo. Es justamente por esto
último que a este resultado se le conoce como la paradoja de Leontief (Bajo, 1991; Leontief,
1953).
La paradoja de Leontief desató una gran controversia puesto que probar su validez
significa invalidar implícitamente el teorema Heckscher-Ohlin. Actualmente, en la literatura
del comercio internacional no existe un consenso en lo referente a la comprobación empírica
de la paradoja de Leontief. Es debido a esta falta de unanimidad en los resultados que se han
cuestionado los métodos estadísticos empleados por Leontief al pasar de la teoría a la
comprobación empírica. Además, también están las críticas que van dirigidas a atacar los
supuestos teóricos del modelo Heckscher-Ohlin, ya que de existir la paradoja de Leontief,
esta implicaría que al menos uno de los supuestos del modelo no se satisface en la realidad,
11
Leontief las definía como las importaciones de productos que pueden ser y son (total o parcialmente)
producidos por las industrias nacionales.
20
por lo que el teorema perdería su validez. Aquellos autores que defienden la primera crítica
intentan rescatar la validez del teorema Heckscher-Ohlin, mientras que los segundos
invalidarlo (Gandolfo, 1998).
Teóricamente, la violación de alguno de los supuestos del modelo Heckscher-Ohlin
podría explicar la paradoja de Leontief. En el caso de Estados Unidos, la economía pudo
haberse caracterizado en esa época por estructuras de demanda no idénticas (una demanda
extremadamente sesgada por bienes intensivos en capital), presencia de reversión de la
intensidad de factores o la producción de bienes diferenciados en los países. Sin embargo, los
estudios realizados para determinar si la violación de alguno de los supuestos básicos del
modelo Heckscher-Ohlin es la causa de la presencia de la paradoja de Leontief han sido
contradictorios e inconclusos.
El modelo Heckscher-Ohlin se sitúa en el centro de la teoría del comercio
internacional por razones no relacionadas con su realismo, sino más bien con su estructura y
propiedades teóricas. Aunque la importancia de este modelo es innegable, la rigidez de sus
predicciones y la falta de verificación empírica han hecho que muchos cuestionen su
generalidad. Es justamente por la falta de generalidad que se ha recurrido al estudio de otros
modelos que permiten el relajamiento de algunos de los supuestos del modelo Heckscher-
Ohlin para representar mejor la realidad. Las siguientes secciones están dedicadas al estudio
de dos modelos de ese tipo: el modelo de factores específicos y el modelo de una economía
dependiente.
1.3 Refinamientos de la Teoría Ortodoxa del Comercio Internacional
Como ya se vio con anterioridad, algunos de los supuestos que identifican a la teoría
tradicional del comercio internacional, son: la competencia perfecta, rendimientos constantes
de escala, ausencia de costos de transporte, perfecta movilidad intersectorial de los factores,
consideración exclusiva de bienes finales y comerciables, entre otros. Es evidente que estos
supuestos no corresponden a la realidad, es por ello que trabajos recientes se han interesado
en estudiar las consecuencias de relajar algunos de estos supuestos permaneciendo siempre
en el marco de la teoría ortodoxa del comercio internacional. A continuación se presentan
dos modelos que admiten en su análisis la inmovilidad (parcial o total) de los factores de
21
producción entre los sectores económicos de un país y la presencia de bienes no comerciables
en la economía.
1.3.1 Modelo de Factores Específicos
Entre los principales cuestionamientos que se le han hecho al modelo Heckscher-Ohlin está
el dirigido al supuesto de completa movilidad intersectorial de los factores de producción y la
razón es que, la economía se caracteriza más bien por la existencia de factores productivos
que son específicos12
a algún sector en particular. El modelo que intenta representar la
pertenencia de algunos factores de producción a un sector productivo es el modelo de
factores específicos.
El modelo de factores específicos precedió al modelo Heckscher-Ohlin, pero este fue
eclipsado por la atención que recibió el modelo 2x2x2. Es hasta inicios de los años setenta,
cuando se empieza a cuestionar la generalidad del modelo Heckscher-Ohlin, que se retoma el
interés por el modelo de factores específicos. Jones (1971a) y Samuelson (1971) fueron
quienes introdujeron simultáneamente, pero independientemente, la exposición formal del
modelo de factores específicos.
El modelo de factores específicos conserva todos los supuestos clásicos de la teoría
ortodoxa, y por lo tanto también los supuestos básicos del modelo Heckscher y Ohlin, a
excepción del número de factores de producción que intervienen en la economía y la
movilidad que se les atribuye. En este modelo un par de bienes es producido en condiciones
competitivas; la producción de cada bien requiere de dos factores de producción, uno
empleado solamente en ese sector (factor específico) y uno que es utilizado en ambos
sectores (factor móvil). Por convención, los dos factores específicos representan dos tipos de
capital (por ejemplo, K1 y K2) y el factor móvil es el trabajo. Por lo tanto, la versión más
sencilla del modelo de factores específicos considera tres factores de producción, dos bienes
finales comerciables y dos países (Jones, 1971b; Jones y Neary, 1984)
Como se vio en la sección pasada, el modelo Heckscher-Ohlin tiene cuatro
propiedades importantes, los cuatro teoremas fundamentales del comercio internacional. En
12
Por específico se hace referencia a la dotación (en una cantidad fija) de algún factor que es inmóvil en el corto
plazo entre sectores productivos.
22
el contexto del modelo de factores específicos el teorema de igualación de los precios de los
factores no se cumple, esto se debe precisamente a la existencia de factores específicos cuyas
productividades marginales no se igualan en los diferentes países que participan en el
comercio internacional. En el caso de los teoremas Stolper-Samuelson y Rybczynski, estos
pueden ser reformulados en el marco del modelo aquí estudiado.
El teorema Stolper-Samuelson en el contexto del modelo Heckscher-Ohlin postula
que un aumento en el precio relativo de uno de los bienes de la economía, eleva el retorno
real del factor utilizado intensivamente para producirlo. Sin embargo, en el presente modelo
no tiene sentido hablar de intensidad factorial debido a la presencia de factores específicos no
comparables. Siendo así, el teorema Stolper-Samuelson adaptado al modelo de factores
específicos enuncia que el aumento en el precio relativo de un bien, incrementara el retorno
del factor específico utilizado en la producción de dicho bien. Lo que se acaba de anunciar es
cierto para los dos factores específicos, pero no para el factor móvil de la economía ya que el
salario real incrementa en términos de un bien pero disminuye respecto al otro. El efecto en
el factor móvil de la economía es ambiguo, al menos que se conozcan los gustos y por ende
la composición del gasto de los trabajadores. (Jones y Neary, 1984; Gandolfo, 1998).
Ahora es momento de preguntarse qué es lo que ocurre cuando hay un incremento en
las dotaciones de los factores en el contexto del modelo aquí estudiado. El aumento en la
dotación de uno de los factores específicos tendrá como resultado un incremento en la
producción del bien que utiliza ese factor para su producción, además el otro bien presentara
una reducción en su producción (teorema Rybczynski). Por otro lado, un aumento en la
dotación del factor móvil (trabajo) tiene como resultado un incremento en la producción de
ambos bienes.
Lo anterior describe el efecto del incremento de la dotación de los factores en la
producción pero ¿Cuál es el efecto de un aumento de la dotación de un factor en su retorno
real? Un incremento en la dotación de algún factor específico disminuirá su retorno real y el
precio relativo del bien producido con ese factor; elevara los retornos reales del salario y del
otro factor específico de la economía. Dicho lo anterior, el país que tiene una mayor dotación
del factor específico empleado en el sector “A” tendrá un sesgo de producción hacia el bien
que se obtiene en ese sector y por lo tanto tendera a exportar ese bien. Contrariamente, el
23
incremento de la fuerza laboral generara una baja en los salarios y un aumento en los retornos
de los factores específicos (Jones, 1971; Samuelson, 1971).
Antes de pasar a la siguiente sección es importante hablar de dos consideraciones del
modelo de factores específicos que serán útiles para el estudio posterior del modelo de la
enfermedad holandesa. La primera se refiere a la interpretación que se le puede dar a los dos
factores específicos. Estos pueden ser dos factores totalmente distintos, por ejemplo tierra y
capital (Jones, 1971a); o también pueden ser dos tipos diferentes de un mismo factor, por
ejemplo, dos tipos de tierra diferentes (food-land y clothing-land) (Samuelson, 1971) o dos
tipos distintos de capital (KX y KY) que son específicos en el corto plazo pero que pueden
volverse dos factores móviles con el paso de tiempo (Neary, 1978). Aquí se adoptó esta
última concepción, ya que si los dos factores específicos son homogéneos pero inmóviles
temporalmente, el modelo a factor específico puede ligarse al modelo Heckscher-Ohlin: el
primero puede representar un modelo de corto plazo o un equilibrio momentáneo del
segundo (modelo largo plazo)13
.
La segunda consideración atañe el tipo de análisis del modelo. Así como el modelo
Heckscher-Ohlin, el modelo de factores específicos es un modelo de equilibrio general, sin
embargo las propiedades que posee este último lo hacen compatible con el análisis del
equilibrio de un solo sector, por lo que se puede considerar como un modelo de equilibrio
parcial. Es precisamente, gracias a esto último, que el modelo de factores específicos ha sido
utilizado para estudiar la enfermedad holandesa. La idea es básicamente la siguiente: al
existir factores específicos en cada sector, la rentabilidad de dichos factores puede ser
asociada con la rentabilidad de todo el sector en general, por lo que resulta una forma muy
conveniente de estudiar el mal holandés ya que este fenómeno se interesa en la caída de la
rentabilidad de un sector transable como consecuencia del crecimiento (aumento de la
rentabilidad) del otro sector comerciable de la economía (Jones y Neary, 1984).
13
El largo plazo se define aquí como el período de tiempo requerido para que los factores tengan una movilidad
intersectorial (concepto marshalliano del largo plazo).
24
1.3.2 Modelo de Bienes No Comerciables14
Otro supuesto de la teoría del comercio internacional es el que enuncia que todos los bienes
son comerciables. No obstante, como habría de esperarse, esto no sucede en la realidad ya
que los países también producen bienes que no son objeto del comercio internacional. A este
tipo de bienes se les denomina bienes no comerciables, no transables, protegidos o internos.
Existen muchas razones por las cuales un bien no es comerciable, algunas de estas se
encuentran en las barreras impuestas explícitamente o implícitamente por los países, tales
como las políticas comerciales (por ejemplo, los derechos de importación), costos de
transporte, entre otras. Al reducirse o eliminarse estas barreras comerciales los bienes no
transables se vuelven negociables. Sin embargo, existen algunos bienes que aún en la
ausencia de estas barreras no se comercializan, la razón se encuentra principalmente en los
diferentes gustos y preferencias de los países o simplemente en la naturaleza intrínseca de ese
tipo de bienes15
(Gandolfo, 1998; Dornbusch, 1981). Las razones que se acaban de exponer
justifican la existencia de bienes no comerciables en la economía y remarcan la necesidad de
enriquecer y extender el análisis clásico con su inclusión.
Aunque el rol de los bienes no comerciables en una economía abierta ha sido
ampliamente estudiado, aquí se centra la atención en el modelo económico de bienes no
comerciables desarrollado por la corriente australiana, esto se debe a que su análisis está
presente en los modelos de enfermedad holandesa. El modelo australiano tiene su origen en
los trabajos de Wilson(1931), Salter(1959) y Swan(1960,1963) y su notoriedad se debe a que
explica los mecanismos de ajuste de los precios ante problemas de desequilibrio
macroeconómicos. Más precisamente, la cuestión principal del modelo es mostrar como los
ajustes en el precio relativo de los bienes no comerciables contribuyen a lograr el equilibrio
interno y externo.
El modelo australiano supone la existencia de un grupo de bienes que no son
comerciables (ya sea por barreras comerciales o por la propia naturaleza del bien) para
cualquier nivel de precios. Además del bien no comerciable existe otro bien en la economía,
14
Esta sección se basa en “El modelo de una economía dependiente” del capítulo sexto del libro “La
Macroeconomía de una Economía Abierta” de Dornbusch (1981). 15
Por ejemplo, los servicios, las tierras, las viviendas, los productos locales, los productos perecederos, etc.
25
un bien compuesto que agrupa todos aquellos bienes importables y exportables dentro de la
categoría de “comerciables”. Esta agrupación se hace por que el país es pequeño, es decir,
tomador de precios de los bienes comerciables, por lo que no hay necesidad de distinguir
entre exportable e importable. Es precisamente, debido a que la relación real de intercambio
de los bienes comerciables es exógena, que a este modelo se le denomina modelo de
economía dependiente. Aquí es importante mencionar que a diferencia de los bienes
transables, los precios de los bienes no comerciables están determinados por la oferta y la
demanda internas. El sector de bienes comerciables y el de bienes no comerciables
cuentan, cada uno, con un factor específico, aquí el capital, lo que significa que el horizonte
del modelo es de corto plazo. En esta economía también hay un factor que es perfectamente
móvil entre los sectores, tradicionalmente este factor es el trabajo. La dotación de los dos
factores de producción es fija en el agregado, la única diferencia es que el capital tiene una
dotación que es específica y el trabajo no.
Además de los supuestos ya mencionados, también se asume que la estructura de los
mercados de factores y de bienes es de competencia perfecta y que hay flexibilidad de
precios y salarios que garantizan el pleno empleo.
Lo interesante del modelo de una economía dependiente es el ajuste que se da en el
gasto y en el precio relativo de los bienes no comerciables en relación a los comerciables
(tipo de cambio real) para alcanzar de nuevo el equilibrio después de que alguna(s)
perturbación(es) se hace(n) presente(s) en la economía. La forma en la que se da el ajuste en
estas dos variables para llegar al equilibrio es muy importante para la política
macroeconómica de las economías pequeñas y abiertas. La razón es porque aunque los
términos de intercambio (el precio relativo de las exportaciones con respecto a las
importaciones) son exógenos (dado que la economía es tomadora de precios de los bienes
comerciables), la política cambiaria del país aún tiene efecto en la balanza comercial y en el
ingreso.
Algunas perturbaciones exógenas que pueden tener lugar en una economía son: un
incremento en la demanda de bienes comerciables, la recepción de alguna transferencia
proveniente del exterior o un incremento en la productividad en el sector de bienes
26
comerciables, entre otras. Cualquiera de estas perturbaciones o choques exógenos trae
consigo un cambio en el precio de los bienes no comerciables.
Supóngase por ejemplo, un aumento en la productividad del sector de bienes
transables. El incremento en la productividad hace que la producción máxima del sector
comerciable se eleve (la producción máxima del sector no comerciable se mantiene
invariable). A precios relativos constantes, la productividad marginal del trabajo en el sector
de los comerciables es mayor que el salario inicial, por lo que la demanda de trabajo de este
sector se eleva y los salarios también. El incremento en el salario hace que el empleo y la
producción del sector de bienes no transables caiga. La mano de obra que liberó el sector de
bienes no comerciables es absorbida por el sector de bienes comerciables. La mayor
productividad y empleo del sector de los comerciables se traduce en un incremento de la
producción. ¿Cómo se logra restablecer el equilibrio en el mercado de bienes interno y
externo? El precio relativo de los bienes no comerciables debe de aumentar. Este ejemplo en
particular, es importante ya que el modelo de enfermedad holandesa de Corden y Neary
(1982) profundiza en los ajustes y efectos ocasionados por una perturbación como esa.
Con el modelo de una economía dependiente de la corriente australiana se finaliza la
revisión del marco teórico de los modelos de enfermedad holandesa. A continuación se
resumen y relacionan los modelos hasta ahora estudiados. En la Figura 1. se puede apreciar
que el modelo Heckscher-Ohlin, el de factores específicos y el modelo de bienes no
comerciables están inscritos en la teoría ortodoxa del comercio internacional. Es por esto,
que los tres modelos comparten una serie de supuestos que caracterizan a esta teoría. Los
supuestos en común son los siguientes:
Producción.- Hay una dotación fija de factores de producción, las funciones de
producción son homogéneas de grado uno, las productividades marginales de los
factores de producción son positivas pero decrecientes y todos los bienes son de
consumo final.
Comercio internacional.- El mundo consta de dos países, hay libre intercambio, no
existen costos de transporte, los factores de producción son inmóviles
internacionalmente y la balanza de pagos de los países siempre está en equilibrio.
27
Institucionales.- Los gustos están dados y no cambian, la estructura y distribución de
la renta es conocida y fija, los precios y salarios son flexibles (pleno empleo), hay
competencia perfecta en todos los mercados y en todos los países,
Aunque los tres modelos tienen en común todos los supuestos que se acaban de
mencionar, cada uno de los modelos (en su versión más sencilla) se diferencia de los otros,
principalmente, en el número y movilidad de los factores de producción, así como también en
el número y el tipo de bienes producidos. En el caso del modelo Heckscher y Ohlin, la
economía produce dos bienes comerciables con dos factores de producción que son
perfectamente móviles entre los dos sectores productivos. Por su parte, en el modelo de
factores específicos hay tres factores de producción, dos de ellos son específicos, cada uno, a
un sector de producción y el tercero es perfectamente móvil entre los dos sectores de la
economía. Por último, el modelo de una economía dependiente cuenta, al igual que el modelo
de factores específicos, con tres factores de producción (dos específicos y uno móvil). Esta
economía bisectorial produce dos bienes: un bien compuesto que agrega los bienes
exportables e importables y un bien no comerciable.
Tanto el modelo de factores específicos como el modelo de bienes no comerciables se
derivan de modificaciones realizadas a los supuestos del modelo Heckscher-Ohlin. Es por
esto, que los dos primeros guardan una relación con el segundo. Además, el modelo de
bienes comerciables está estrechamente relacionado con el modelo de factores específicos ya
que adoptan prácticamente los mismos supuestos.
El modelo de enfermedad holandesa desarrollado por Corden y Neary (1982) es
considerado como una variante del modelo de una economía dependiente de Salter (1959) tal
como se muestra en el diagrama de la figura 1.1. Sin embargo, conforme el horizonte
temporal pasa del corto al largo plazo, el modelo de la enfermedad holandesa se asemeja más
al modelo Heckscher-Ohlin. Esto quedara más claro en el siguiente capítulo, el cual está
consagrado al estudio de los modelos de enfermedad holandesa.
28
Figura 1.1 Marco Teórico de la Enfermedad Holandesa
Fuente: Elaboración propia
Teoría Ortodoxa del Comercio Internacional
Modelo Herckscher-
Ohlin
Modelo de Factores
Especificos
Modelo de Bienes no
Comerciables
Modelo de Enfermedad Holandesa
29
CAPITULO 2 MODELOS DE ENFERMEDAD HOLANDESA
El presente capítulo está dedicado al estudio de algunos modelos teóricos de enfermedad
holandesa. En especial, se centra la atención en el modelo base (The Core model)
desarrollado por Corden y Neary (1982). Posteriormente, se presenta una serie de extensiones
que se le pueden hacer a este modelo. Por último, se explica por qué el fenómeno de
enfermedad holandesa es un problema económico.
2.1 Modelo de Enfermedad Holandesa16
El fenómeno de la enfermedad holandesa hace referencia a la situación en la que coexisten
dos sectores comerciables duales: un sector que progresa y uno que se contrae, siendo la
expansión del primero la causa directa e/o indirecta de la contracción del segundo. Por lo
regular, el sector que presenta la expansión es el sector extractivo de la economía y el sector
que se contrae es el sector manufacturero17
.
El término “enfermedad holandesa” tiene su origen en el artículo “The Dutch
Disease” publicado en 1977 por la revista The Economist, este artículo identificaba la
presencia de dicho fenómeno en la economía de los Países Bajos tras el descubrimiento de
yacimientos de gas natural alrededor de 1960. Desde entonces, la enfermedad holandesa,
también conocida como mal holandés, es un fenómeno que se ha observado en un gran
número de países18
. Cinco años después de la creación del término, se realizó la primera
modelización económica del fenómeno de la enfermedad holandesa. Esta fue elaborada por
Corden y Neary (1982) en un artículo llamado “Booming sector and de-industrialisation in a
small open economy”.
Los modelos de enfermedad holandesa son una extensión de la teoría ortodoxa del
comercio internacional. Estos modelos económicos de equilibrio general se caracterizan por
su complejidad ya que toman elementos analíticos de tres diferentes modelos: Heckscher-
16
Sección basada en Corden y Neary (1982). 17
El modelo de enfermedad holandesa es consistente con otras interpretaciones del sector que crece y el sector
que se contrae. Véase sección 2.4 18
El capitulo 3 está dedicado en su totalidad a la exposición de la literatura empírica de la enfermedad
holandesa en diferentes países del mundo.
30
Ohlin, modelo de factores específicos y el modelo de bienes no comerciables. No obstante,
una vez analizados dichos modelos, el estudio de la enfermedad holandesa es más sencillo.
El objetivo de los modelos de enfermedad holandesa es estudiar los cambios
estructurales que se dan en una economía abierta a causa de un crecimiento sectorial
asimétrico. La asignación y distribución de los ingresos ocupan un lugar central en el
análisis, sobre todo el tamaño y la rentabilidad del sector que se contrae. En el artículo de
Corden y Neary (1982) este análisis del cambio estructural se realiza para diferentes
escenarios temporales (corto, mediano y largo plazo), es decir, para diferentes grados de
movilidad factorial. Aquí se profundiza principalmente en el modelo de enfermedad
holandesa de corto plazo que contempla la existencia de un factor específico en cada uno de
los tres sectores productivos y un factor con perfecta movilidad intersectorial. Este representa
el modelo base a estudiar, ya que pueden introducírsele una serie de modificaciones para
describir diferentes escenarios económicos.
Para dar inicio al estudio de los modelos de enfermedad holandesa, en la siguiente
sección se enuncian los supuestos básicos de estos modelos.
2.2 Supuestos del Modelo de Enfermedad Holandesa
En esta sección se presentan los supuestos generales de los modelos económicos de
enfermedad holandesa. Estos son generales porque son compartidos por todos los modelos
que se presentan en el capitulo. La mayoría de los supuestos que se mencionan a
continuación resultaran familiares después de haber expuesto en el marco teórico (capitulo 1)
tres modelos de la teoría ortodoxa del comercio internacional, teoría dentro de la cual se
encuentran los modelos de enfermedad holandesa.
Primeramente, se hace el supuesto de que se está frente a una economía pequeña y
abierta para la cual los términos de intercambio están dados. Este país produce dos bienes
comerciables y un bien no comerciable. Los precios de los bienes comerciables se
determinan internacionalmente (están exógenamente dados), mientras que el precio de los
bienes no transables se determina internamente por el libre juego de la oferta y demanda
doméstica. Aquí se conserva la nomenclatura empleada por Corden y Neary (1982) para
denominar a los tres bienes que se acaban de mencionar. Los dos bienes comerciables son: el
31
petróleo19
, 𝑋𝑃, y las manufacturas, 𝑋𝑀, y el bien no comerciable son los servicios, 𝑋𝑠. Todos
estos tres bienes son bienes de consumo final.
El modelo de enfermedad holandesa considera únicamente el lado real de la economía
e ignora toda consideración monetaria. La razón radica en que se desea resaltar solamente los
aspectos estructurales del “boom” del sector petrolero, así como sus repercusiones en la
economía real. En este modelo se determinan los precios relativos de los bienes no
comerciables, los cuales se expresan en relación al precio de los bienes comerciables (estos
últimos están dados). Además, la producción y el gasto siempre coinciden, lo que excluye los
problemas de desequilibrio en la balanza de pagos y garantiza un intercambio global
equilibrado.
Los mercados de bienes y de factores de producción no presentan ningún tipo de
distorsión económica (de mercado) y el pleno empleo es asegurado por la perfecta
flexibilidad de los salarios reales. En este contexto, un “boom” en uno de los sectores
transables de la economía eleva forzosamente el bienestar social. Es precisamente gracias a
esto que, el análisis podrá concentrarse en la distribución del ingreso entre los diferentes
factores de producción.
En lo sucesivo, se supondrá que el origen del “boom” del sector extractivo es un
progreso tecnológico neutral en el sentido de Hicks20
. Los efectos económicos de un tipo de
progreso técnico como este son compatibles con los efectos generados por otros posibles
choques exógenos causantes del “boom”, tales como:
1. Un descubrimiento de nuevos recursos que incrementa, por ejemplo, la oferta del
factor especifico utilizado en el sector extractivo.
19
Corden y Neary (1982) consideran el bien “energía” en lugar del petróleo. La sustitución del primero por este
último no modifica de ninguna forma el análisis del fenómeno de la enfermedad holandesa. Al contrario, será de
utilidad para comprender mejor el mal holandés en el contexto de la economía mexicana. Además del petróleo y
la energía, otros bienes del sector primario que típicamente han presentado un “boom” son: el gas natural, oro,
plata, cobre, diamantes, café, cacao, entre otros. 20
Según Hicks, un progreso tecnológico es neutral si la relación capital-trabajo permanece inalterada (Jones,
1965a). Formalmente, en la función de producción del modelo de Solow: Y=F(AK;AL) = AF(K,L), un progreso
técnico neutral de Hicks es aquel que incrementa “A”.
32
2. Producción exclusiva de bienes para la exportación por parte del sector extractivo y
que el precio de dichos bienes se haya elevado en el mercado internacional,
mejorando así los términos de intercambio del país.
Después de haberse expuesto los supuestos generales de los modelos de enfermedad
holandesa, en la siguiente sección se abordan los dos efectos del fenómeno cuando solo un
factor es móvil intersectorialmente, a saber: el efecto movimiento de factores y el efecto
gasto.
2.3 El modelo base de enfermedad holandesa
El modelo del mal holandés donde el único factor móvil entre los sectores económicos es el
trabajo, es considerado como el modelo base del fenómeno de enfermedad holandesa, The
Core Model. Para poder exponer a detalle este modelo, en la primera parte de esta sección se
presenta la situación económica en la que se encuentra el país antes de la expansión del
sector extractivo. Luego, en la segunda parte se estudian los dos efectos de la enfermedad
holandesa: el efecto movimiento de factores y el efecto gasto. Estos dos efectos permitirán
apreciar los cambios estructurales por los que pasa una economía cuando padece dicha
enfermedad, en especial los cambios que se dan en el sector manufacturero, el cual resulta
fuertemente perjudicado.
Antes de continuar, es necesario introducir un supuesto y una definición adicional.
Primero, se asume que cada uno de los tres sectores de la economía (sector petrolero,
manufacturero y servicios) utiliza un factor específico21
. Estos tres sectores también utilizan
otro factor que es perfectamente móvil entre ellos. Por convención, el factor específico es un
tipo de capital y el factor móvil es el trabajo, no obstante, como se vio en el capitulo anterior,
otras interpretaciones son posibles. Segundo, el tipo de cambio real es definido como el
precio relativo de los bienes no comerciables en relación a los bienes comerciables. El tipo de
cambio es flexible, por lo que una apreciación o una depreciación son factibles. Por ejemplo,
una apreciación ocurre cuando el precio relativo de los bienes no comerciables se eleva, e
21
La existencia de factores específicos es la razón por la que el modelo base de enfermedad holandesa es
considerado como un modelo de corto plazo.
33
inversamente una depreciación tiene lugar cuando cae el precio relativo de los bienes no
transables.
Nótese que el modelo base de enfermedad holandesa admite dos violaciones de los
supuestos de la teoría clásica del comercio internacional, ya que supone la existencia de
factores específicos y la producción de un bien no comerciable. Recuérdese que el
relajamiento de estos supuestos fue tratado de forma independiente en el modelo de factores
específicos y en el modelo de una economía dependiente, respectivamente.
2.3.1 La economía antes de la expansión del sector extractivo
Para comenzar se procede a describir el equilibrio inicial de la economía antes del “boom”
del sector petrolero. Esto se logra con ayuda de la figura 2 y la figura 3 que muestran el
equilibrio en el mercado laboral y la frontera de posibilidades de producción,
respectivamente. La figura 2.2, muestra la cantidad de trabajo ocupada en cada sector
productivo para cada nivel salarial (medido en términos de las manufacturas). El salario real
se mide en el eje vertical y la oferta de mano de obra total se mide en el eje horizontal. El
trabajo que se encuentra ocupado en el sector servicios se mide en el eje horizontal de Os a
OT , mientras que el ocupado en los sectores transables se mide de OT a OS . La demanda de
mano de obra de cada sector productivo es una función decreciente del salario medido en
relación al precio del bien producido en ese sector22
. Las curvas Ls, LM y LT corresponden a
la demanda de trabajo del sector servicios, manufacturero y el sector transable. La curva LT
se obtiene al sumar la demanda de mano de obra del sector manufacturero, LM, y la demanda
del sector petrolero antes de su expansión. El equilibrio inicial de pleno empleo se encuentra
representado por el punto A, en donde el salario de equilibrio es w0.
22
Por ejemplo, la demanda de trabajo del sector servicios es una función decreciente del salario real w/Ps .
Donde w es el salario nominal y Ps es el precio de los servicios. De forma similar, la demanda de mano de obra
del sector manufacturero cae cuando w/PM aumenta. Este mismo razonamiento aplica para la demanda del
sector petrolero.
34
Figura 2.2 Mercado de Trabajo
Fuente: Corden y Neary (1982)
Figura 3.2 Frontera de Posibilidades de Producción
Fuente: Corden y Neary (1982)
35
Con la figura 3.2 se complementa la representación del equilibrio inicial de la
economía. La figura de la frontera de posibilidades de producción es necesaria porque la
rentabilidad y el empleo del sector no comerciable dependen del precio de los servicios,
precios que son determinados endógenamente como bien puede observarse en la figura 3. El
eje vertical representa la cantidad de bienes transables23
(petróleo y manufacturas) que se
producen y el eje horizontal la cantidad de servicios. La curva de la frontera de posibilidades
de producción está delimitada por los puntos TS y es tangente a la curva de indiferencia I0.
El punto “a” es el equilibrio inicial y la pendiente de la tangente que pasa por ese punto es el
precio relativo de equilibrio de los servicios (el tipo de cambio real).
Una vez descrito el estado inicial de la economía, ya se está en condiciones para
explicar los dos efectos que genera la expansión del sector petrolero. En primer lugar se
explica el efecto movimiento de factores para posteriormente examinar el efecto gasto.
2.3.2 Efecto movimiento de factores
El efecto movimiento de factores se descompone en dos etapas, en la primera de ellas el tipo
de cambio real se mantiene constante, mientras que en la segunda el tipo de cambio varia
para equilibrar el mercado de servicios. Primero, en el contexto de un tipo de cambio
constante, la expansión del sector petrolero eleva su rentabilidad y demanda de mano de obra
para una tasa salarial dada. Una demanda de trabajo mayor por parte del sector petrolero
provoca un desplazamiento de la curva LT a LT' , llegando a un nuevo equilibrio en el punto B
que se caracteriza por tener un salario w1 (que es mayor a w0) a un tipo de cambio constante.
A un nivel salarial w1, la demanda de trabajo del sector de las manufacturas y del sector
servicios cae (la primera pasa de M a M' y la segunda de S a S'). La caída en el empleo del
sector manufacturero implica también una caída en su producción, por lo que el efecto
movimiento de factores causa una desindustrialización directa. En la figura 2, el aumento de
la capacidad productiva del sector petrolero se ve representado por el paso de T a T'. Este
incremento en su capacidad productiva causa un desplazamiento de la curva de posibilidades
de producción de TS a T’S. Si se mantiene el tipo de cambio constante, el nuevo equilibrio se
23
La agregación de la producción de las manufacturas y el petróleo en un solo bien compuesto (bien transable)
es factible ya que los términos de intercambio de los dos bienes son fijos.
36
encuentra en b, en este punto se producen menos bienes manufacturados, menos servicios y
más petróleo en comparación con el equilibrio inicial a.
Con el propósito de aislar el efecto movimiento de recursos y mantener su análisis
independiente del efecto gasto, se supone que la elasticidad ingreso de la demanda de los
servicios es cero24
. Una curva de ingreso-consumo con estas características es vertical, en la
figura 2 se puede apreciar dicha curva, es la línea n'que pasa por el equilibrio inicial a y el
punto j. Es fácil observar que en un escenario como este, donde el tipo de cambio se
mantiene constante, hay un exceso de demanda (se producen Sb servicios cuando la demanda
es Sa), por lo que el precio de los servicios debe aumentar hasta alcanzar el equilibrio. En
otras palabras, debe de darse una apreciación real para llegar de nuevo a una situación de
equilibrio. Aunque el aumento en el precio de los servicios contribuye a que la caída en la
producción de estos no sea tan grave (como la del nivel Sb), la reducción de la producción del
sector es inevitable (la cantidad de servicios es menor que Sa).
El diagrama de la figura 4.2, sintetiza de manera general el efecto movimiento de
factores que se acaba de describir.
Figura 4.2 Efecto Movimiento de Factores
Fuente: Elaboración propia
24
El que la elasticidad ingreso de la demanda de los servicios sea igual a 0 significa que los cambios en el
ingreso (ya sea que este aumente o disminuya) no tendrán ningún efecto en la cantidad demanda de los
servicios.
Choque exógeno
"Boom" en el sector energético
Aumento en la demanda de trabajo del sector petrolero
Salida de mano de obra del sector
manufacturero al petrolero
Desindustrialización directa
Salida de mano de obra del sector
servicios al petrolero
Menos servicios
Apreciación del tipo de cambio real
37
2.3.3 Efecto gasto
Ahora es el turno del efecto gasto y para poder estudiarlo es necesario hacer el supuesto de
que el sector petrolero no utiliza el factor trabajo para producir. Este supuesto permite
separar el efecto gasto del efecto movimiento de factores. A un tipo de cambio como el
inicial (antes del “boom”), el supuesto que se acaba de hacer implica que al aumentar en la
producción del sector petrolero la demanda de trabajo permanece invariable, por lo que las
curvas LT y 𝐿𝑀 coinciden25
. Sin embargo, la expansión del sector petrolero si desplaza la
frontera de posibilidades de producción hacia fuera, obteniéndose un nuevo equilibrio en el
punto b con un tipo de cambio real constante. Este desplazamiento de la frontera de
posibilidades de producción significa que el ingreso de la economía aumentó y por
consecuencia la demanda de servicios incrementa26
. Ahora la relación ingreso-consumo está
representada por la curva n de la figura 2. Si el tipo de cambio real se sigue manteniendo
constante habrá un exceso de demanda de servicios (la economía produce Sb servicios
mientras que la demanda es Sc), por lo que para llegar al equilibrio se requerirá de una
apreciación del tipo de cambio. El nuevo equilibrio se caracterizara entonces, por una
producción de servicios mayor a la inicial, Sa, pero menor a la cantidad demandada antes del
incremento del precio, Sc.
El aumento en la producción de los servicios eleva el empleo en este sector,
desplazando su curva de demanda de trabajo de Ls a Ls' . Este desplazamiento hace que para
cada nivel de empleo, el salario real que se paga sea mayor. Esto ocasiona una caída en el
empleo y la producción del sector manufacturero, por lo que se dice que el efecto gasto causa
una desindustrialización indirecta.
Es preciso mencionar que, al incrementar el ingreso, el gasto también se dirige al
consumo de bienes manufacturados. Sin embargo, este sector se ve incapacitado para
satisfacer la demanda dadas las condiciones que enfrenta: un salario mayor (elevación de los
25
La demanda del sector transable, LT, está conformada en su totalidad por la demanda de trabajo del sector
manufacturero LM. 26
Para que esto suceda se hacen dos supuestos. Primero, que una parte del ingreso adicional generado en el
sector petrolero se gasta directamente por los propietarios de los factores de producción (K y L) o
indirectamente a través del pago de impuestos, los cuales luego son gastado por el gobierno. Segundo, la
elasticidad ingreso de la demanda de los servicios es positiva (los servicios son un bien normal).
38
costos de producción) y un tipo de cambio real apreciado (menor competitividad
internacional). Es por esto, que la balanza comercial del sector manufacturero se deteriora.
En el diagrama que se muestra a continuación (figura 5.2) se resume la forma en que
opera el efecto gasto sobre las principales variables macroeconómicas analizadas.
Figura 5.2 Efecto Gasto
Fuente: Elaboración propia
El equilibrio final de la economía se encontrará sobre la curva T'S, en algún punto
entre b y c (figura 3). Cualquiera que sea el punto de equilibrio final, este se caracterizará por
una menor producción de bienes manufacturados en comparación al equilibrio inicial. Esto
sucede porque tanto el efecto movimiento de factores como el efecto gasto reducen la
producción y el empleo de este sector. En el caso de los servicios, la cantidad de equilibrio
no se puede determinar con certeza ya que esas dos variables tienen un comportamiento
distinto dependiendo del efecto. El efecto movimiento de factores reduce la producción y el
empleo del sector servicios, mientras que el efecto gasto los incrementa. El equilibrio final
dependerá básicamente del efecto que domine. Si el efecto movimiento de factores es más
importante que el efecto gasto, el equilibrio final se caracterizará por una producción menor
de servicios (algún punto entre b y j, por ejemplo h), pero si el efecto gasto es el que domina,
entonces la cantidad de servicios de la economía se incrementa (el equilibrio estará en algún
punto entre j y c, por ejemplo el punto g).
En la figura 2, se ilustra el caso de un equilibrio final en el que el efecto gasto es
mayor que el efecto movimiento de factores. Después del “boom” del sector petrolero
(desplazamiento de la demanda de trabajo de LT a LT' ), el efecto movimiento de factores
colocó a la economía en el punto B. Sin embargo, este es un equilibrio temporal ya que el
efecto gasto ocasiona un ajuste más: la demanda de mano de obra del sector servicios
Choque exógeno
"Boom" en el sector energético
Aumento en la demanda de
servicios
Apreciación del tipo de cambio real
Salida de mano de obra del sector
manufacturero al sector servicios
Desindustrialización indirecta
Aumento de los servicios
39
aumenta (pasa de Ls a Ls' ). El equilibrio final se logra en G, en este punto el salario real, w2,
es mayor que en A y en B. Un nivel salarial como ese ocasiona una caída en el empleo de las
manufacturas de M'a M''. Este ejemplo en especial, es interesante porque se puede apreciar
gráficamente la desindustrialización directa causada por el efecto movimiento de factores,
paso de M a M’, y la desindustrialización indirecta causada por el efecto gasto, paso de M’ a
M’’.
Resumiendo, en un país caracterizado por la rápida expansión de uno de los sectores
transables de la economía y donde el único factor móvil es el trabajo, tanto el efecto
movimiento de factores como el efecto gasto contribuyen a una apreciación real del tipo de
cambio y a una caída absoluta en la producción y el empleo del sector manufacturero
(desindustrialización). En el sector servicios, el nivel de esas mismas dos variables es
ambiguo, ya que el efecto movimiento de factores tiende a disminuir la producción y el
empleo de los servicios y el efecto gasto tiende a incrementarlos, por lo que su nivel en el
equilibrio final dependerá del efecto que sea más importante.
Es importante señalar que cuando el sector que presenta una expansión, aquí el sector
petrolero utiliza muy poco (o no utiliza) el factor móvil en su proceso de producción se da
solamente una desindustrialización indirecta por medio del efecto gasto. El efecto
movimiento de factores no se hace presente por que el sector en expansión no tienen ninguna
participación en los mercados domésticos de trabajo. En un modelo como este, la apreciación
del tipo de cambio funge como mecanismo de reasignación de recursos.
2.3.4 El retorno de los factores de producción
Los efectos de la expansión del sector petrolero sobre los precios, la producción y el empleo
han sido ampliamente revisados en la sección anterior, ahora es el turno de analizar lo que
sucede con la distribución del ingreso entre los factores de producción. Con ese fin, en esta
parte del texto se estudia el efecto que tiene el “boom” sobre los salarios reales y los retornos
de capital.
Salarios Reales. El salario real en términos de los bienes transables indudablemente
aumenta, ya que tanto el efecto movimiento de factores como el efecto gasto contribuyen a su
40
elevación. Sin embargo, en el caso del salario real en términos de los servicios (w Ps ) el
efecto es ambiguo. Por un lado, el efecto movimiento de factores lo incrementa por que la
producción de servicios cae, pero por otro lado el efecto gasto reduce el salario real debido al
aumento en la producción de servicios. Es por esto que el efecto del “boom” en los salarios
reales en términos de los servicios es ambiguo y de cierta forma dependerá del gasto que se
destine al consumo de servicios una vez que el ingreso aumentó. Por ejemplo, si el efecto
gasto domina al efecto movimiento de factores y la proporción del ingreso que se gasta en
servicios es significativa, entonces el salario real en relación al precio de los servicios tiene
que caer.
Retornos de los factores específicos. El cambio en el retorno de los factores
específicos como consecuencia del “boom” es asociado a las variaciones de la rentabilidad
absoluta del sector al que pertenecen. En el sector manufacturero ambos efectos contribuyen
a que el retorno real del factor específico del sector caiga, lo que equivale a decir que la
rentabilidad del sector de las manufacturas disminuye, siendo este el problema esencial de la
enfermedad holandesa. En el sector servicios, el efecto movimiento de factores ocasiona una
caída en su rentabilidad causada por el incremento del salario real en términos de los
servicios. En contraste, el efecto gasto eleva la rentabilidad de este sector. En el sector
petrolero las rentas normalmente tienden a aumentar, en gran parte por el efecto movimiento
de factores, no obstante, puede darse el caso en el que estas disminuyan. Esto último sucede
porque cuando el gasto aumenta, aunque el sector quiera beneficiarse por medio de una
elevación del precio del bien que produce, no puede debido a la exogeneidad de los precios
para el sector. Es por esto último, que podría darse el caso en el que el sector del “boom” en
lugar de tener una mayor rentabilidad, esta termine disminuyendo27
.
El cuadro 1.2 que se muestra a continuación sintetiza el cambio de las diferentes
variables macroeconómicas cuando el fenómeno de la enfermedad holandesa está presente en
la economía. En el cuadro, las letras X, L, P, r y w hacen referencia a la producción, trabajo,
precio, rentabilidad y salario. Los subíndices P, M y S aluden al sector petrolero,
manufacturero y servicios, respectivamente.
27
La probabilidad de ocurrencia de este resultado aumenta cuando el aumento del salario es importante, lo que
significa que la elasticidad ingreso de la demanda es elástica.
41
Cuadro 1.2 Efectos del “Boom” en las Principales Variables Macroeconómicas del Modelo
Efecto movimiento de factores Efecto gasto
Sector petrolero 𝑋𝑃 ↑, LP ↑, PP , rP ↑ 𝑋𝑃 ↑, LT ↑, PP
, rP ↓
Sector
manufacturero
𝑋𝑀 ↓, LM ↓, P M , rM ↓ w
PT↑;
w
PS↑
𝑋𝑀 ↓, LM ↓, P M , rM ↓ w
PT↑;
w
PS↓
Sector servicios 𝑋𝑠 ↓, Ls ↓, Ps ↑, rs ↓ 𝑋𝑠 ↑, Ls ↑, Ps ↑, rs ↑
Fuente: Elaboración propia
El modelo de enfermedad holandesa que se acaba de exponer, donde el trabajo es el
único factor móvil de la economía, puede ser variado de diferentes formas, los mismos
Corden y Neary (1982) consideraron en su artículo la modificación de la movilidad de los
factores de producción. A continuación se abunda un poco más al respecto.
2.4 Otros modelos de enfermedad holandesa.
El modelo base de enfermedad holandesa, desarrollado extensamente en la sección anterior,
es un modelo que describe un horizonte de corto plazo ya que considera la existencia de
factores específicos en cada sector económico. Corden y Neary (1982) incrementan la
movilidad de los factores de producción para estudiar los efectos de un “boom” sectorial en
un escenario de más largo plazo. Esto se hace con el fin de determinar si el fenómeno de
enfermedad holandesa sigue presentándose cuando el horizonte temporal aumenta.
2.4.1 Un modelo de enfermedad holandesa de mediano plazo.
El modelo de enfermedad holandesa de mediano plazo adopta los mismos supuestos que el
modelo base, la única diferencia es que aquí se asume que el capital es perfectamente móvil
entre el sector manufacturero y el sector servicios. Por su parte, el sector petrolero sigue
caracterizándose por utilizar un factor que es específico a su sector. Además, los tres sectores
económicos utilizan el factor trabajo en su proceso de producción, el cual es perfectamente
móvil intersectorialmente.
42
Las características que presentan tanto el sector manufacturero como el sector
servicios los hacen compatibles con una pequeña economía tipo Heckscher-Ohlin. Esto es
posible porque tanto el capital como el trabajo son móviles entre ambos sectores. En el caso
particular del trabajo, factor que es compartido con el sector petrolero, la dotación de la que
disponen el sector manufacturero y el sector servicios puede obtenerse al restar de la dotación
total de mano de obra de la economía la cantidad empleada en el sector petrolero.
Como en toda economía tipo Heckscher-Ohlin, aquí el sector manufacturero y
servicios utilizan los factores de producción en diferentes intensidades. Esto lleva a estudiar
la enfermedad holandesa bajo dos diferentes escenarios:
Escenario 1: El sector manufacturero es relativamente más intensivo en capital que el
sector servicios.
Escenario 2: El sector manufacturero es relativamente más intensivo en trabajo que el
sector manufacturero.
A continuación se describe el efecto movimiento de factores para cada uno de los
escenarios:
Escenario 1.La expansión del sector petrolero se traducirá en un aumento en la
demanda de trabajo por parte de este sector, reduciendo la cantidad de mano de obra de la
que disponen el sector manufacturero y el sector servicios. Por lo que, a precios constantes, la
producción del sector servicios (intensivo en trabajo) caerá mientras que la del sector
manufacturero (intensivo en capital) se incrementara28
. El salario y el precio de los servicios
aumentan. El resultado interesante de este escenario, es que el efecto movimiento de factores
no causa una desindustrialización, sino una pro industrialización, un resultado paradójico
para un modelo de enfermedad holandesa.
Escenario 2. Esta es la situación opuesta al escenario 1. El aumento de la demanda de
mano de obra del sector petrolero tras el “boom” incrementa el salario, por lo que el factor
trabajo se desplaza de los demás sectores económicos hacia el petrolero. El sector
manufacturero al ser intensivo en trabajo, sufre de una caída en la producción y el empleo,
28
Teorema Rybczynski.
43
haciéndose presente una vez más la desindustrialización (directa). Por otro lado, el sector
servicios (intensivo en capital) ve su producción incrementada, ocasionando una caída en el
precio de los servicios, es decir, una depreciación real.
El efecto gasto es el mismo tanto para el escenario 1 como para el escenario 2: el
gasto eleva la demanda de servicios, por lo que la producción, empleo, salario y precio de los
servicios se eleva, ocasionando una reducción en la producción y el empleo del sector
manufacturero (desindustrialización indirecta).
En el escenario 1 el efecto final en la producción de las manufacturas dependerá del
efecto que domine, mientras que en el escenario 2 la desindustrialización es reforzada por
ambos efectos.
2.4.2 Modelo de enfermedad holandesa de largo plazo
En el modelo de enfermedad holandesa de largo plazo todos los factores de
producción son perfectamente móviles entre los tres sectores productivos. El análisis de este
modelo difiere de los anteriores, ya que este modelo presenta la propiedad de igualación de
los precios de los factores. Los precios endógenos del modelo de enfermedad holandesa (los
retornos de los factores y el precio de los bienes no comerciables) ya no están determinados
por las dotaciones factoriales ni la demanda, sino por la tecnología y los precios de los bienes
comerciables.
Básicamente el análisis de este modelo depende de las posibles configuraciones de las
intensidades relativas de los factores de producción de los tres sectores económicos. En un
modelo como el que se ha venido estudiando, compuesto de tres sectores y de dos factores de
producción, tiene seis posibles combinaciones de las intensidades relativas de los sectores.
Por ejemplo, una configuración podría ser la siguiente: 𝐾𝑃 > 𝐾𝑆 > 𝐾𝑀 , donde el sector
petrolero es relativamente más intensivo en capital que los otros dos sectores. Los efectos de
la enfermedad holandesa (efectos movimiento de factores y el efecto gasto) en las principales
variables macroeconómicas (tipo de cambio, producción, empleo, salarios y retornos de
capital) dependerán de la configuración que se estudie. En general, los resultados sugieren
que en solo tres de las seis posibles configuraciones el “boom” del sector petrolero puede
44
causar una desindustrialización. De estas tres, se tiene que en dos configuraciones la
desindustrialización es un resultado inevitable, esto sucede solamente cuando la relación
capital-trabajo del sector manufacturero se encuentra entre las intensidades relativas de
capital de los otros dos sectores de la economía, es decir: 𝐾𝑃 > 𝐾𝑀 > 𝐾𝑆 o 𝐾𝑆 > 𝐾𝑀 > 𝐾𝑃.
La conclusión a la que se llega después de estudiar este modelo es que la probabilidad
de obtener una desindustrialización en el largo plazo es mucho menor que en el corto y
mediano plazo.
Los dos modelos de enfermedad holandesa que se acaban de exponer son interesantes
por dos razones. La primera, es porque permiten estudiar el fenómeno del mal holandés para
un horizonte de tiempo de más largo plazo que el modelo base (The Core model). Segunda,
por los resultados obtenidos, ya que conforme el grado de movilidad de los factores de
producción va aumentando, la desindustrialización causada por un “boom” en el sector
extractivo es menos probable. Dicho de otra manera, en una economía que se asemeja más a
la modelizada por Heckscher-Ohlin, la expansión del sector extractivo no implica
forzosamente una contracción del sector manufacturero.
2.5 Extensiones del modelo
Además de la consideración de las diferentes movilidades factoriales, el modelo base
de enfermedad holandesa puede ser modificado para considerar una variedad de elementos
que caractericen a una economía en especifico. A continuación se mencionan brevemente
algunas extensiones de dicho modelo:
Fuentes del Boom. Inicialmente se hizo el supuesto de que el choque exógeno que
causa la expansión de uno de los sectores transables de la economía era una mejora
tecnológica neutral en el sentido de Hicks (cuyos efectos derivados son compatibles a los de
un descubrimiento de yacimientos naturales o a un alza exógena en el precio internacional
del petróleo en relación al precio de las importaciones). Pero debe mencionarse que este
supuesto puede ser relajado para considerar el caso en el que el origen del “boom” sea un
progreso técnico no neutral. El efecto gasto se hará presente sin importar el tipo de progreso
técnico del que se hable ya que el ingreso de la economía se incrementa. Por otro lado, el
45
efecto movimiento de factores podría actuar de una manera distinta sobre el sector
manufacturero, promoviendo la industrialización en lugar de desalentarla.
En el artículo de Corden y Neary (1982) se supone que el “boom” económico se da en
el sector extractivo. Aunque si bien es cierto que tradicionalmente es en este sector donde se
da el crecimiento acelerado, no se descartan otras consideraciones. El “boom” podría
presentarse en cualquier sector transable de la economía29
. Más aún, el “boom” no tiene por
qué tener lugar en algún sector productivo. El choque exógeno puede ser un ingreso masivo
de divisas que entran al país ya sea por concepto de remesas, ayuda externa, entre otras30
. La
entrada masiva de divisas proveniente de estos flujos se asocia normalmente con una
apreciación del tipo de cambio real, es decir, con la pérdida de competitividad internacional.
La apreciación del tipo de cambio real puede ocasionar una caída en la producción de los
sectores transables de la economía, en especial la del sector manufacturero. En el caso de los
flujos de divisas, la enfermedad holandesa tiene lugar por medio del efecto gasto, el cual
genera un efecto movimiento de factores: un mayor ingreso disponible eleva la demanda
agregada de la economía y por consecuencia el precio de los bienes no comerciables se eleva
en relación a los bienes transables31
(apreciación del tipo de cambio real). El precio más
elevado de los bienes no transables atrae recursos (factores móviles) a ese sector, lo que
genera una expansión del sector no comerciable y una contracción de los sectores
comerciables como el manufacturero.
Composición del sector transable rezagado. Cuando se estudió el modelo base de
enfermedad holandesa se hizo el supuesto de que el sector transable que se contraía era el
sector manufacturero. No obstante, el sector transable afectado por el mal holandés puede ser
algún otro (por ejemplo, el sector agrícola) o incluso un grupo de sectores (por ejemplo, el
sector manufacturero y el sector agrícola). Es por esto que se acaba de mencionar que el
término “desindustrialización” podría ser muy específico, ya que este hace referencia
29
Recientemente, la literatura empírica incluso ha considerado el caso en el que el sector del “boom” es un
sector relacionado con los servicios: el sector turismo. Ver Capó, Font y Rosello (2007). 30
La literatura que asocia estos flujos masivos de divisas con la enfermedad holandesa ha ido en aumento. En el
capítulo 3 se exponen algunos trabajos de este tipo. 31
El precio de los bienes transables se determina en el mercado mundial, por lo que la expansión de la demanda
doméstica no tienen ningún efecto sobre estos.
46
solamente a la caída en la producción y empleo del sector manufacturero y no de los demás
sectores perjudicados32
.
Otro aspecto importante es que el sector transable que resulta afectado por el “boom”
puede ser desagregado según las industrias que lo conforman. Estas industrias pueden
producir tanto bienes comerciables (exportables e importables) como no comerciables. La
desagregación en industrias es interesante porque al interior del sector se forma una pequeña
economía Heckscher-Ohlin, donde el factor móvil y el factor específico son completamente
móviles entre las industrias que utilizan con diferentes intensidades los factores de
producción.
Movilidad Internacional de los Factores de Producción. Otro supuesto del modelo
del mal holandés es el que postula la inmovilidad internacional de los factores de producción.
Este supuesto puede ser relajado para considerar la inmigración y el flujo de capital
internacional en respuesta a un “boom” económico. La inclusión de la movilidad
internacional (parcial o total) de los factores de producción en un modelo de enfermedad
holandesa puede hacer que el efecto movimiento de factores y el efecto gasto sean atenuados
o exacerbados. Por ejemplo, considérese el caso de que haya una expansión del sector
extractivo, el cual atraiga trabajadores de otras regiones33
, en un escenario como este, la
disponibilidad de mano de obra hace poco probable la presencia del efecto movimiento de
factores. En cambio, el efecto gasto puede tener lugar en la economía siempre y cuando la
nueva mano de obra gaste parte de su ingreso en bienes. El trabajo crea una oferta y demanda
adicional de bienes no comerciables. Si hay un exceso de demanda entonces habrá una
apreciación del tipo de cambio real y una desindustrialización, pero si hay un exceso de
oferta el efecto gasto se da de forma inversa.
La migración jugó un papel central en la fiebre del oro de Australia iniciada alrededor
de 1850, época durante la cual este país mostró síntomas de enfermedad holandesa que
fueron atenuados por la inmigración derivada del boom del sector minero. El caso
Australiano será estudiado en el capitulo siguiente.
32
Por ejemplo, cuando la caída en la producción y el empleo ocurre en el sector agrícola se estaría hablando
más bien de una desagriculturación. 33
La migración puede ser interna o externa.
47
Términos de Intercambio Endógenos. Un supuesto clave de los modelos de
enfermedad holandesa es el que establece que el país en cuestión es pequeño, lo que significa
que los términos de intercambio son exógenos. Este supuesto puede ser relajado para permitir
términos de intercambio endógenos, por lo que ahora el país es grande y puede influenciar el
precio mundial con la cantidad de bienes que produce. Bajo estas condiciones, una expansión
del sector extractivo es probable que tenga un efecto positivo en la producción de exportables
del sector manufacturero.
Absorción Doméstica. Otro supuesto importante del modelo de Corden y Neary
(1982) es que la totalidad del producto del sector en expansión es exportado. El modelo de
enfermedad holandesa puede ser modificado para considerar aquellos casos en los que parte
del producto del sector extractivo es consumido en el país aunque el precio sea determinado
en el mercado internacional, a esto se le llama absorción doméstica. Normalmente, los países
suelen proteger parcial o totalmente al mercado interno de los cambios del precio del
producto a nivel internacional. Cuando los consumidores no son protegidos, o lo son pero
parcialmente, estos inevitablemente serán afectados por el incremento en el precio
internacional, ya sea que el producto sea un bien final o intermedio.
Desempleo Clásico. Hasta el momento se ha supuesto que los precios de los factores
son flexibles por lo que el único desempleo presente en la economía es voluntario. Este
supuesto puede ser relajado para considerar el desempleo clásico que resulta de la rigidez de
los salarios (por ejemplo, el salario mínimo). En este tipo de modelos donde se permite la
presencia del desempleo sucede básicamente lo siguiente: si el “boom” bajo un contexto de
precios de factores flexibles habría aumentado el salario real, entonces en el escenario donde
los salarios son rígidos el “boom” reduce el desempleo. Por el contrario, si la expansión del
sector extractivo bajo un régimen de precios flexibles habría reducido los salarios, entonces
la rigidez salarial generara más desempleo.
Análisis dinámico. Los modelos del fenómeno de enfermedad holandesa han sido
hasta ahora estáticos. Los cambios en las principales variables macroeconómicas analizadas
ocurrían todos al mismo tiempo. Sin embargo, los cambios en la producción, el movimiento
de los factores de producción, el gasto, el tipo de cambio real y la cuenta corriente pueden no
coincidir temporalmente, ya que el tiempo de respuesta (ya sea anticipado o rezagado) de
48
cada una de estas variables es diferente dependiendo la fuente del “boom” y de las
expectativas que se formen.
Las extensiones presentadas en esta sección son tan solo algunas de las
modificaciones que pueden introducírsele al modelo base de enfermedad holandesa. Estas
extensiones se integran al modelo base para representar mejor la realidad de las economías
que han experimentado un “boom” sectorial y cuya economía ha presentado los síntomas del
mal holandés. La introducción de estas extensiones mitiga o exacerba los efectos del “boom”,
pero en general siempre existe la posibilidad de que un choque exógeno, como los
considerados en la literatura del mal holandés, contraiga al sector manufacturero por medio
de una apreciación real del tipo de cambio, tal como se muestra en el siguiente diagrama.
Figura 6.2 Enfermedad Holandesa
Fuente: Elaboración propia
2.6 ¿Por qué la enfermedad holandesa es un problema?
A lo largo del documento se ha enfatizado en el efecto negativo que tiene la
enfermedad holandesa sobre los sectores transables que no presentan un “boom” económico,
en especial el sector manufacturero. Es justamente por lo anterior, que al mal holandés se le
ha dado una connotación negativa. Pero ¿Por qué la enfermedad holandesa es un problema?,
esta misma pregunta se la plantea Krugman (1987), y es que parecería lógico, en el contexto
de los modelos de comercio internacional convencionales, que los países se especialicen en la
producción y exportación de los bienes en los que se tiene una ventaja comparativa,
especialización que detona un proceso de ajuste natural en el que se contraen algunos
sectores productivos al expandirse otro(s). A pesar de lo racional que podría sonar este
argumento, existen varias razones por las cuales la contracción del sector manufacturero,
derivada del padecimiento de la enfermedad holandesa, es causa de preocupación
generalizada.
Choque exógeno Apreciación real Desindustrialización
49
La preocupación principal es que la contracción del sector manufacturero sea
definitiva. De hecho, si el fenómeno hasta ahora analizado es considerado como una
enfermedad es porque este predice que el sector manufacturero no se recuperará una vez que
los flujos de ingreso obtenidos por vía de alguna transferencia (por ejemplo, exportación de
algún recurso natural, remesas y ayuda externa) dejan de recibirse (ya sea por el agotamiento
de los recursos naturales o algún evento exógeno adverso).
El sector manufacturero es considerado como un sector dinámico, innovador,
receptivo a los cambios tecnológicos y asociado con el “learning by doing” (aprender
haciendo). Estas características intrínsecas de las manufacturas benefician a otros sectores y a
la economía en general, ya que son una fuente de crecimiento de la productividad. Es por
esto último, que una contracción permanente del sector manufacturero afecta negativamente
el desarrollo potencial de una economía en el largo plazo (Torvik, 2001; Wijnbergen, 1984).
En el presente capítulo estudiaron los efectos económicos generados por la expansión
de uno de los sectores transables, aquí el sector extractivo. El impacto en la asignación de
recursos, la distribución del ingreso y el tipo de cambio ocuparon un lugar central del
análisis.
El modelo base de enfermedad holandesa fue desarrollado por Corden y Neary
(1982). Este modelo fue el primero que se expuso en el capitulo porque, como su nombre lo
dice, este es el modelo base a partir del cual se puede analizar una variedad de escenarios
económicos. El efecto económico de un choque exógeno que favorece la expansión del sector
extractivo se descompone en el efecto movimiento de factores y el efecto gasto. El resultado
individual o agregado de estos dos efectos es una apreciación real del tipo de cambio y una
desindustrialización.
Los modelos presentados posteriormente permitieron el relajamiento de algunos de
los supuestos del modelo base de enfermedad holandesa. Por ejemplo, se permitió la
movilidad intersectorial de más de un factor de producción, otras fuentes del “boom”,
términos de intercambio endógenos, desempleo clásico, etc. En todas estas extensiones el
punto de partida siempre fue el modelo base de enfermedad holandesa y los resultados
siempre arrojaron una posibilidad de que el fenómeno tuviera lugar.
50
En la parte final se abordaron los efectos negativos de largo plazo que desencadena
una contracción del sector manufacturero como resultado del padecimiento de la enfermedad
holandesa. Aquí se argumento porque un choque temporal favorable puede acarrear pérdidas
permanentes en algunos sectores económicos y reducir el bienestar en el largo plazo.
51
CAPITULO 3: LA ENFERMEDAD HOLANDESA EN EL MUNDO,
LITERATURA EMPIRICA.
Aunque podría parecer que el mal holandés es un fenómeno reciente debido a que el término
fue creado en 1977 y su modelización formal se dio a conocer hasta 1982, la verdad es que la
literatura empírica señala que este fenómeno data de mucho tiempo atrás34
.
Inicialmente, el término de enfermedad holandesa era utilizado exclusivamente para
designar los efectos perniciosos sobre el sector exportador causados por el aumento de los
ingresos provenientes de la comercialización de algún recurso natural (por ejemplo: el oro,
plata, diamantes, petróleo, gas natural, etc.). No obstante, recientemente la literatura
económica empírica se ha interesado en el estudio de otras fuentes del “boom” tales como:
las remesas, la ayuda externa y el turismo. Estos flujos en grandes cantidades desempeñan un
papel similar al de los ingresos del sector exportador en expansión35
. La posibilidad de que
alguno(s) de los tres flujos lleve a una economía al padecimiento de la enfermedad holandesa
ha sido de reciente interés para los países subdesarrollados, ya que en estos países los flujos
mencionados representan fuertes entradas de divisas.
También, se tiene que tradicionalmente los efectos del mal holandés han sido
relacionados principalmente con una contracción del sector manufacturero
(desindustrialización). Sin embargo, como se mencionó anteriormente, y como se verá en
este capítulo, es común que la enfermedad holandesa cause también estragos en el otro sector
transable de la economía: el sector agrícola. Esto sucede principalmente en aquellos países
donde la actividad agrícola representa un sector importante de la economía.
En general, teniendo en cuenta las diferentes fuentes del “boom” y los posibles
sectores transables afectados, la teoría plantea dos hipótesis sujetas de verificación empírica
para poder determinar si el comportamiento de las variables macroeconómicas refleja la
presencia de la enfermedad holandesa. La primera hipótesis plantea la existencia de una
relación positiva entre un choque exógeno y la apreciación del tipo de cambio real (precio
34
Forsyth y Nicholas (1983) han sugerido que la economía española del siglo XVI sufrió los estragos de la
enfermedad holandesa. En la sección 3.1 se aborda más al respecto. 35
En el capítulo 2 se explicó a detalle el efecto de estos flujos en el marco de los modelos de enfermedad
holandesa.
52
relativo de los bienes no comerciables en relación a los comerciables). La segunda supone
que la apreciación de la moneda y la contracción del sector manufacturero y/o agrícola
guardan una relación directa. En este capítulo se exponen los trabajos empíricos que intentan
probar dichas hipótesis ya sea de manera individual o conjunta.
Antes de continuar, es necesario mencionar que en la literatura empírica en ocasiones
se utiliza indistintamente el término de enfermedad holandesa y el de maldición de los
recursos naturales. Aunque si bien es cierto que estos dos conceptos se relacionan, el segundo
es un concepto con mayores alcances que el primero ya que suele considerar una serie de
elementos adicionales a la competitividad para explicar la relación entre la abundancia de
recursos naturales y un bajo desarrollo económico. En esta sección se exponen únicamente
los trabajos empíricos que tratan el tema de la enfermedad holandesa36
.
La forma en la que se presentan las aplicaciones empíricas de la enfermedad
holandesa es la siguiente. Primero, se exponen algunos trabajos realizados para los países
desarrollados y posteriormente se revisa la literatura para los países subdesarrollados. La
sección última, está dedicada a los exposición de los trabajos que estudian la presencia del
mal holandes en México37
.
3.1 Países desarrollados
En esta sección se abordan los casos más conocidos de países desarrollados que han padecido
el mal holandés. Algunos ejemplos clásicos son: España, Australia, Holanda, Noruega, Gran
Bretaña y Canadá. Todos estos países tienen en común que la enfermedad holandesa se
derivó de un “boom” económico en el sector de los recursos naturales. A continuación se
aborda con más detenimiento los principales hallazgos encontrados para cada uno de los
países mencionados.
36
Más sobre el tema de la maldición de los recursos naturales en Auty (1998), Gylfason et al. (1999) y Sachs y
Warner (1995 y 2001) y Sala-i-Martin y Subramanian (2003). 37
La tabla del anexo 1 concentra los principales elementos de los trabajos que se mencionan en este capítulo.
53
España
Probablemente el antecedente más antiguo de enfermedad holandesa es el caso
español. Algunos trabajos indican que el flujo constante de metales preciosos de América a
España en el siglo XVI pudo haber sido la causa de la contracción de la industria española.
Forsyth y Nicholas (1983) señalan que en una economía como la española, en donde los
metales preciosos eran utilizados directamente como moneda, es fácil que las dinámicas de la
enfermedad holandesa se hagan presentes.
Recientemente, Drelichman (2005) formaliza lo sugerido por Forsyth y Nicholas
(1983). Este autor recrea la economía colonial española en un modelo teórico, cuyas
implicaciones prueba después empíricamente. Drelichman (2005) encuentra un persistente
incremento de los precios relativos de los bienes no comerciables después de los
descubrimientos de yacimientos de plata en América. Lo anterior generó un desvió de
recursos del sector transable al no comerciable, que con el paso del tiempo terminó
perjudicando las ventajas comparativas que tenía España sobre los demás países, y no solo
eso, muchos alimentos que eran producidos internamente comenzaron a importarse. Este
autor no descarta la posibilidad de que pueda haber una serie de factores que expliquen la
caída de España imperial, no obstante, el considera que la enfermedad holandesa es el
fenómeno que mejor describe la dinámica de la economía española de esa época.
Australia
Otro descubrimiento de metales preciosos que ha llamado la atención en la literatura
del mal holandés es el del oro en Australia en la década de 1850. Cairns (1859) encontró que
el “boom” derivado de tal acontecimiento tuvo efectos negativos en algunas de las industrias
australianas. Esto último se debió al incremento de los salarios (los cuales se cuadriplicaron)
y a las presiones a la alza de los precios de los bienes no comerciables. La competitividad del
sector agrícola fue dañada, pero dicho efecto fue contrarrestado con la creciente demanda de
alimentos por parte de los inmigrantes que fueron atraídos por la fiebre de oro.
Maddock y McLean (1984) también estudiaron el episodio de la fiebre del oro que se
presentó en Australia en los años 1851-1860. Estos autores analizaron el comportamiento de
ciertas variables macroeconómicas en la región de Victoria y Nueva Gales del Sur, con el fin
54
de determinar si la evidencia respaldaba un posible padecimiento de la enfermedad
holandesa. Entre los principales hallazgos se encuentran los siguientes: en Victoria la mano
de obra empleada en el sector minero creció hasta alcanzar un máximo de 31% del total de la
fuerza laboral en 1857, los salarios aumentaron un 250% entre 1850 y 1853, el precio de los
bienes no comerciables aumentó un 200% en Nueva Gales del Sur (aparentemente en
Victoria aumentaron aún más) y la industria de la lana (la industria de exportación más
importante de Australia en aquella época) creció a una tasa promedio del 3% en la década de
1850, la cual es una tasa modesta en comparación al 13% que crecía en años anteriores.
Tanto Cairnes (1859) como Maddock y McLean (1984) coinciden en que el modelo
de ajuste estructural de Corden y Neary (1982) describe adecuadamente la situación de la
economía australiana durante la época de la fiebre del oro en el siglo XIX. Además, ambos
autores destacan el papel que jugó la inmigración para atenuar los efectos negativos del
“boom” exportador del oro. Este episodio excepcional en la historia de la economía de
Australia representó simplemente un cambio temporal inesperado de las ventajas
comparativas del país que se revirtió algunos años después con el agotamiento de la reservas
de oro.
Holanda
Más recientemente, en el siglo XX se encuentra el caso holandés, caso que inspiró la
creación del término de enfermedad holandesa.
A finales de la década de los años cincuenta, Holanda descubrió cerca del Mar del
Norte los yacimientos de gas natural más grandes de toda Europa. La posterior explotación y
comercialización del energético en los años sesenta, trajo consigo una fuerte entrada de
divisas al país. Tal ingreso ocasionó un fuerte incremento en los precios de los bienes
internos, incremento que a su vez se tradujo en una explosiva apreciación del florín (moneda
de Holanda), perjudicándose así la competitividad exportadora de los sectores industriales.
Los efectos adversos sobre el sector manufacturero fueron evidentes a finales de los setentas,
cuando los ingresos obtenidos de la comercialización del gas natural cayeron y aquellos
provenientes de las industrias tradicionales no pudieron compensar la caída de los del sector
energetico, creciendo el desempleo en los años siguientes (Bjørnland, 1998). En esta época la
55
economía holandesa presentó un rápido crecimiento pero a un alto costo, la producción de la
industria se volvió insignificante ya que los recursos y esfuerzos se concentraron en la
extracción y exportación del gas natural (Ebrahim, 2003).
Noruega y Reino Unido
En los años setenta los yacimientos de gas natural y de petróleo descubiertos en el
Mar del Norte comenzaron a ser explotados intensivamente por otros países aparte de
Holanda, sobre todo por Noruega y el Reino Unido, países en donde posteriormente
comenzó a haber una creciente preocupación de que el fenómeno de la enfermedad
holandesa estuviera presente en sus economías. Varios son los trabajos que han abordado
este tema separadamente para Noruega y Reino Unido38
. Aquí se presenta el trabajo de
Bjørnland (1998), cuyos resultados resumen básicamente los encontrados por otros autores.
Por medio de un modelo VAR estructural, Bjørnland (1998) estudió la posible
presencia del mal holandés en Noruega y el Reino Unido para el período comprendido entre
los años 1976 y 1994. Este autor analiza la forma en que cuatro choques estructurales (boom
energético, un alza en los precios reales del petróleo, un choque en la demanda y en la oferta
agregada) impactan cuatro diferentes variables macroeconómicas: producción
manufacturera, extracciones de petróleo y de gas natural, precios reales del petróleo y la tasa
de inflación.
Los resultados para el caso noruego señalan que no hay evidencia de la enfermedad
holandesa en la economía. En el corto plazo, la producción manufacturera y toda la
economía en general, en lugar de verse afectadas por el aumento en el volumen y el precio
de los energéticos, se vieron beneficiadas. Otro resultado encontrado es que, en el corto
plazo, un aumento en el volumen producido de energéticos eleva los precios de la economía,
siendo esto consistente con la teoría de la enfermedad holandesa. Por otro lado, un
incremento en los precios reales del petróleo tiene el efecto contrario sobre los precios
(deflactor del PIB), ya que estos se reducen.
38
En el caso de Noruega la mayoría de los trabajos van dirigidos al análisis de la política económica que ha
seguido este país para “escapar” de la enfermedad holandesa. En sus trabajos Larsen (2005 y 2006) estudia la
presencia del fenómeno y a la vez hace un análisis de las políticas macroeconómicas de noruega para evitar la
enfermedad holandesa. Para Inglaterra véase Forsyth y Kay (1980) y Bruno y Sachs (1982), dos de los primeros
trabajos en estudiar los efectos del crecimiento del sector petrolero en la economía del Reino Unido.
56
En el caso del Reino Unido se encuentra que existe poca evidencia de la presencia de
la enfermedad holandesa, ya que se encuentra una mínima contracción de las manufacturas
en el largo plazo ante un aumento en el volumen de producción de los energéticos o del
precio del petróleo. No obstante, ambos choques elevan el nivel de precios y la tasa de
desempleo en el corto plazo, tal como se predice en la teoría del mal holandés.
Por último, Bjørnland (1998) resalta el hecho de que, aunque para ambas economías
el petróleo y el gas natural son dos recursos muy importantes, estas reaccionan de una forma
distinta a los choques externos de los energéticos.
Canadá
Los casos de enfermedad holandesa estudiados hasta el momento datan de varias
décadas atrás. En la actualidad, son pocos los países desarrollados que muestran síntomas
del mal holandés. Un país para el cual la enfermedad holandesa ha sido un tema de discusión
recurrente hasta el día de hoy es Canadá. Esto se debe a que las actividades productivas
relacionadas con los recursos naturales son de suma importancia para dicho país.
Recientemente, el tema sobre la posible presencia del fenómeno en la economía canadiense
se ha reavivado ante la indiscutible caída del empleo del sector manufacturero durante la
última década, la cual coincide con una apreciación de la moneda. A continuación se
presenta el trabajo de Ansari (1989) y de Beine, Bos y Coulombe (2012), quienes estudian el
mal holandés en Canadá para diferentes períodos de tiempo.
Ansari (1989) por medio del análisis de los salarios39
busca determinar si el mal
holandés está presente en la economía de canadiense durante los años 1962-1983. Este autor
encuentra que hay una asimetría en las tasas salariales entre los sectores de producción y
entre las fases del ciclo económico. En general, todos los sectores mostraron un aumento en
los salarios, pero en especial los del sector de los recursos naturales, los cuales se
incrementaron a una tasa mayor. Lo anterior evidencia un comportamiento de los salarios
canadienses muy similar al que se da en esta misma variable cuando la enfermedad holandesa
está presente.
39
Recuérdese que, según la teoría de la enfermedad holandesa, un incremento en las tasas salariales del sector
de los recursos naturales se generaliza a toda la economía como consecuencia de un “boom” sectorial originado
en dicho sector.
57
Aunque Ansari (1989) se concentra principalmente en el estudio de los salarios, este
autor también analizó el comportamiento estructural de la producción y el empleo, así como
también el crecimiento sectorial asimétrico y el cambio estructural de Canadá. En general, la
producción de los sectores transables disminuyó, mientras que la de los servicios aumentó.
Los cambios en el empleo siguieron el mismo patrón de la producción, pero los primeros
fueron más fuertes que los segundos. Además,el sector servicios creció a tasas más
aceleradas que el sector comerciable durante todas las fases del ciclo, sobre todo en las fases
recesivas del ciclo donde este patrón se agudiza. Entonces, como bien se puede notar, Canadá
exhibe claros síntomas de enfermedad holandesa.
Posteriormente, Beine, Bos y Coulombe (2012) verificaron empíricamente las dos
hipótesis40
de enfermedad holandesa para Canadá durante los años 2002-2008. Estos autores
separan la evolución de la moneda canadiense de la evolución de la moneda de Estados
Unidos y muestran que un 42% de la apreciación de la moneda de Canadá entre los años
2002-2008 es explicada por el comportamiento de los precios de la energía y los
commodities41
canadienses, el resto es explicado por la depreciación de la moneda
estadounidense. Ese 42% de la apreciación del tipo de cambio que corresponde únicamente a
la evolución de la moneda de Canadá, es responsable de la perdida de aproximadamente un
33 a 39% del empleo manufacturero, la perdida restante (61-67%) proviene de la
depreciación de la moneda estadounidense.
El trabajo de Beine, Bos y Coulombe (2012) es interesante porque logra separar el
componente del tipo de cambio real que corresponde únicamente a la moneda canadiense y
no a la suerte económica de su principal socio comercial, Estados Unidos.
Con el caso canadiense se cierra la sección dedicada a la revisión de la literatura
empírica de la enfermedad holandesa en los países desarrollados. Ahora se procede a revisar
aquellos trabajos que abordan dicho tema para los países subdesarrollados.
40
La primera condición verificada es que los precios de la energía y los commodities aprecian la moneda
canadiense y la segunda que la apreciación del tipo de cambio tiene un efecto negativo en el sector
manufacturero. 41
Es decir, materias primas y productos básicos.
58
3.2 Países subdesarrollados
Como se mencionó al inicio del capítulo, la enfermedad holandesa en los países
subdesarrollados puede tener causas y consecuencias distintas en comparación a las
economías desarrolladas. En estas últimas, es común que el “boom” provenga de uno de los
sectores transables, el cual por medio de una apreciación de la moneda tiene efectos
perniciosos en el sector manufacturero. Por otro lado, en los países subdesarrollados, además
de que el mal holandés pueda presentarse de esta misma forma, el fenómeno puede ser
ocasionado por otra serie de flujos de ingreso42
tales como las remesas, la ayuda externa y el
turismo. Asimismo, por su propia condición de países subdesarrollados, en algunos países el
sector transable afectado no es el manufacturero, sino el agrícola, sector transable que en
algunas economías es el más desarrollado.
Es importante mencionar que esta sección presta especial atención a aquellos trabajos
que estudian empíricamente la relación que tienen los recursos naturales y las remesas con la
enfermedad holandesa, ya que dicha relación será estudiada para la economía mexicana en
los siguientes capítulos.
3.2.1 Recursos Naturales
Nigeria
Para comenzar, se hace alusión al caso nigeriano, que al igual que un gran número de
países africanos, es un ejemplo de una economía para la cual el sector agrícola es más
importante que el sector manufacturero. Nigeria es uno de los principales exportadores de
cacahuate, cacao, caucho y algodón, pero aunque Nigeria sea actualmente uno de los líderes
en la producción y exportación de dichos productos, este país ha visto su sector agrícola
contraerse. Esto coincide con las exportaciones de petróleo crudo que comenzaron en 1970 y
que representan un alto porcentaje de las exportaciones totales. Bajo una economía nigeriana
como esta, Olusi y Olagunju (2005) estudian la posible presencia de la enfermedad holandesa
como una explicación de la contracción del sector agrícola. El análisis de los datos realizado
por medio de un modelo VAR, arroja que la producción agrícola responde a un choque de las
42
Siempre y cuando estos representen fuertes entradas de dinero para este tipo de economías.
59
exportaciones de petróleo contrayéndose, siendo esta una causalidad unidireccional. Los
autores concluyen afirmando que la enfermedad holandesa se hace presente en Nigeria en el
largo plazo y resaltan el error de los trabajos que estudian para países como este, el impacto
de las exportaciones petroleras en el sector manufacturero y no en el sector agrícola.
En América Latina varios son los países que han vivido episodios de enfermedad
holandesa en sus economías. Algunos ejemplos son: Ecuador, Argentina y Colombia.
Ecuador
Un ejemplo similar al de Nigeria pero en América Latina es el de Ecuador. Este país
experimentó una bonanza petrolera a inicios de los años setenta, tal como ocurrió en Nigeria.
Durante el período 1970-1983 la enfermedad holandesa se hizo presente en la economía
ecuatoriana. El efecto gasto fue el efecto predominante, y esto se debe básicamente a que el
petróleo le pertenece al gobierno, el cual por medio de un incremento del gasto público
ocasiono un fuerte déficit en la cuenta corriente y un aumento de la inflación. El efecto gasto
también promovió el endeudamiento externo, que se tradujo en un fuerte déficit en la balanza
de pagos. Además, las importaciones aumentaron junto con el precio y la producción de los
bienes no comerciables. Todo lo anterior provocó en el año 1974, una fuerte apreciación del
tipo de cambio fijo. Los productos comerciables más perjudicados por causa de esta
apreciación fueron: el cacao, arroz, café y el banano, los cuales eran los principales productos
que Ecuador comercializaba en el mercado internacional. Es así, como se dio un proceso de
desagriculturización que fue atenuado por los precios favorables con los que gozaron los
productos mencionados en el mercado internacional. No obstante, las exportaciones menores
son las que resultaron fuertemente afectadas. El efecto gasto también ocasiono un efecto
movimiento de factores, la mano de obra del campo migró a la ciudad para insertarse,
principalmente, en el sector servicios (Naranjo, 1995).
La economía ecuatoriana logró revertir los efectos negativos de la enfermedad
holandesa, ya que los recursos provenientes del petróleo fueron invertidos en el sector
energético e industrial, además se realizaron obras de infraestructura y se ofrecieron más
servicios públicos (salud, educación, entre otros) (Naranjo, 1995).
60
Colombia
Siguiendo con el tema de la enfermedad holandesa en América Latina, Colombia es
una economía que ha sido el objeto de estudio de una serie de investigaciones relacionadas
con el tema. En especial, estos trabajos se interesan en los efectos de enfermedad holandesa
que la bonanza del café pudo haber generado en el país. Por ejemplo, dos estudios
interesantes son el de Edwards (1984) y el de Kamas (1986). En el primero de estos trabajos,
se desarrolla un modelo que considera el lado monetario de la economía al estudiar el efecto
de los precios del café en la competitividad de los sectores comerciables no cafetaleros.
Edwards (1984) encontró que en Colombia durante los años 1952-1980 el precio del café
guardaba una relación positiva con la creación de dinero y la inflación, siendo esta última
relación compatible con la teoría del mal holandés.
En el segundo trabajo mencionado, Kamas (1986) examina no solamente los efectos
que los ingresos provenientes de las exportaciones de café pudieron haber tenido en la
economía colombiana, sino también el efecto de los ingresos provenientes de la
comercialización de drogas. Las exportaciones de estos productos causaron una elevación del
precio relativo de los bienes no transables, lo cual se tradujo en una apreciación real del tipo
de cambio, justamente como se advierte en la teoría de la enfermedad holandesa. No
obstante, después del auge exportador estas dos variables volvieron a los niveles que tenían
anteriormente. Como es de esperarse, durante la bonanza, el sector no comerciable presentó
una tasa de crecimiento más elevada, pero el crecimiento no fue exclusivo de ese sector, la
producción y exportaciones del sector transable también crecieron pero a una tasa menor.
Además de este análisis descriptivo, Kamas (1986) realiza una estimación econométrica, la
cual arrojó que el tipo de cambio real era sensible a los cambios en el precio del café y el
gasto gubernamental. Conjuntamente, se encontró que las exportaciones no cafetaleras
responden a cambios en el valor de la moneda y la demanda extranjera.
Años más tarde, en el 2003, Raju y Melo (2003) también estudiaron los efectos del
ingreso del café sobre diferentes variables macroeconómicas, encontrando resultados muy
similares a los de Edwards (1984) y Kamas (1986). Los choques en el precio del café tienen
un efecto importante en el aumento de la oferta monetaria, la inflación y el tipo de cambio
real (apreciación). Estos resultados parecen ser indicios de la presencia del mal holandés en
61
la economía colombiana durante los años 1969-1999. Pero, si se analiza el comportamiento
de la producción real cinco años después de la bonanza del café, el resultado es muy
diferente, ya que la producción aumentó como consecuencia de un choque en el precio del
café. Lo anterior indica que un auge exportador del sector cafetalero puede tener efectos
positivos en el largo plazo, contradiciéndose así las conclusiones de los modelos de
enfermedad holandesa que pronostican un efecto adverso en la producción en el largo plazo.
Como bien se puede notar, el comportamiento de algunas variables macroeconómicas
de Colombia parece evidenciar los síntomas de enfermedad holandesa que tuvo este país
durante el auge exportador del café. Sin embargo, no se puede asegurar que el fenómeno
estuvo presente en su economía, dado que hay una serie de resultados que contradice algunas
de las principales conclusiones del mal holandés.
Argentina
Ahora es el turno de un trabajo más reciente que aborda el tema de la enfermedad
holandesa para Argentina. Puyana y Constantino (2013) buscan determinar si la economía
argentina presenta síntomas del mal holandés tras la bonanza sojera que comenzó a mediados
de los años noventa cuando Argentina emergió como un gran productor y exportador de soja.
Con este objetivo en mente, el trabajo analiza si la bonanza del sector de la soja indujo una
apreciación de la tasa de cambio real, que a su vez afectara la estructura productiva por
medio de una contracción del sector agrícola y manufacturero.
Puyana y Constantino (2013) interpretaron y elaboraron algunos indicadores para
diferentes años del período 1960-2011 que les permitieron llegar a las siguientes
conclusiones. Primero, la agricultura muestra una desaceleración en su crecimiento, pero una
participación mayor en el producto nacional, lo que indica que se dio una agriculturización.
Segundo, Argentina ha experimentado una fuga de capitales que ha entorpecido la
acumulación interna. No obstante, esta economía tiene un tipo de cambio atractivo para su
principal socio comercial, Brasil, con el cual comercia productos industriales. Esto ha
contribuido a que el sector industrial no haya presentado la contracción que se preveía, que
su tasa de crecimiento mostrara un aumento y que incluso haya mantenido su participación
en el PIB nacional. A pesar de que esto puede ser motivo de tranquilidad para la economía
62
argentina, Puyana y Constantino (2013) advierten que esta industrialización es insostenible
en el largo plazo.
Rusia
Otro estudio reciente es el realizado para Rusia, país que cuenta con una gran
dotación de recursos naturales. Las abundantes reservas de gas natural, carbón y petróleo que
posee, lo colocan a la cabeza de las exportaciones mundiales de esos productos. Dülger et al.
(2013) estudiaron la posible existencia del mal holandés en la economía rusa para los años
1995-2011. Estos autores estimaron dos modelos, el primero de ellos para detectar el síntoma
de la desindustrialización y el segundo para determinar si la moneda se ha apreciado tras un
aumento en el precio real del petróleo. Cada modelo se estimó con dos métodos distintos, los
cuales integran en el análisis los cambios estructurales endógenos (diferentes regímenes) que
se dieron en Rusia durante el período analizado. De manera general, los resultados obtenidos
indican que Rusia exhibe los síntomas de la enfermedad holandesa, ya que la economía
muestra una clara apreciación del rublo ruso y una desindustrialización.
3.2.2 Remesas
Las remesas es una entrada de divisas que ha adoptado un papel cada vez más importante en
las economías subdesarrolladas (sobre todo para las de América Latina), la muestra de ello
está en que, en algunos países las remesas han sobrepasado los ingresos de ayuda externa e
inversión extranjera (Ratha, 2011). Generalmente, a las remesas se les atribuye una serie de
efectos benéficos en las economías receptoras, tales como: la reducción de la pobreza,
redistribución del ingreso, inversión productiva, entre otras. No obstante, recientemente se
han puesto en duda dichos efectos positivos, señalándose incluso los posibles efectos
negativos que estos flujos tienen sobre las economías que los reciben. Uno de los efectos
perniciosos a los que se hace mención constantemente es el de enfermedad holandesa. Como
ya se mencionó en el capitulo anterior, la literatura del mal holandés identifica dos canales
por los que una entrada masiva de remesas puede desencadenar la presencia de este
fenómeno. Estos son los siguientes:
63
El efecto gasto. Un mayor ingreso eleva la demanda agregada que, a precios dados de
los bienes comerciables, conduce a una elevación de los precios de los bienes no
comerciables, es decir, una apreciación real del tipo de cambio.
El efecto movimiento de factores. Un precio más elevado de los bienes no transables
provoca una reasignación de recursos hacia ese sector.
Aparte de estos dos efectos, normalmente la literatura empírica considera un efecto adicional:
El efecto de las remesas en la oferta laboral. Las remesas suelen elevar el salario de
reserva de los receptores, lo que en consecuencia puede reducir la oferta laboral. En la
teoría económica una menor oferta laboral está relacionada con un nivel salarial más
alto (medido en términos de los bienes comerciables), esto significa que el costo de la
mano de obra es más elevado. El aumento de los costos de producción aunado a la
exogeneidad de los precios puede terminar contrayendo al sector comerciable.
A continuación se presentan algunos trabajos empíricos que abordan la relación
remesas-enfermedad holandesa.
13 países Latinoamericanos y del Caribe
Los países latinoamericanos han sido objeto de estudio de un número significativo de
trabajos que se interesan en el tema de la enfermedad holandesa, y esto se debe básicamente
a que esta región recibe flujos masivos de divisas por medio de las remesas. Por ejemplo,
Amuedo-Dorantes y Pozo (2004), realizan un trabajo que estudia el tema remesas y
enfermedad holandesa para un grupo de 13 países de América Latina y el Caribe43
. Los
resultados de la investigación señalan que en el período 1979-1998 el incremento de las
remesas enviadas por los trabajadores aprecia el tipo de cambio real. Más precisamente, una
duplicación de las remesas per cápita genera una apreciación real del tipo de cambio de
aproximadamente un 23%. Además de ponerse a prueba la relación remesas-tipo de cambio
real, el análisis también incluye la posible relación ayuda externa-tipo de cambio. El
resultado de esta última relación contrasta con el de la primera, ya que la ayuda externa
ejerce un impacto mínimo sobre el tipo de cambio real.
43
Los trece países son: Argentina, Belice, Bolivia, Colombia, Republica Dominicana, El Salvador, Guatemala,
Honduras, Jamaica, México, Nicaragua, Perú y Trinidad y Tobago.
64
Los hallazgos de Amuedo-Dorantes y Pozo (2004) sugieren que, aunque las remesas
están dirigidas a beneficiar a sus receptores, estas tienen el poder de apreciar el tipo de
cambio real de las economías, reduciendo la competitividad de sus sectores comerciables. La
pérdida de competitividad representa un costo económico adicional e imprevisto para los
productores de bienes que son comerciados en el mercado internacional. Estas son las
mismas preocupaciones que se plantean en los modelos de enfermedad holandesa.
El Salvador
Un país que está entre los primeros diez receptores de remesas en América Latina es
El Salvador, tan solo en el 2007 estas llegaron a representar un 18.4% del PIB nacional.
Acosta, Lartey y Mandelman (2009) desarrollaron y estimaron un modelo de equilibrio
general y un modelo VAR bayesiano para examinar si un aumento en las remesas enviadas a
El Salvador durante el período 1991-2006 condujeron, por medio de los canales que se
describieron, al padecimiento del mal holandés. Los resultados sugieren que El Salvador
tiene todos los síntomas propios de la enfermedad holandesa, ya que un incremento en los
flujos de remesas tiene como consecuencia una caída en la oferta laboral, un aumento en la
demanda de bienes no transables, una apreciación del tipo de cambio real, una expansión del
sector no transable y una redistribución del factor trabajo hacia el sector no comerciable.
Respecto a esto último, el análisis de las funciones de impulso-respuesta arroja que es hasta
el mediano plazo cuando el choque exógeno de las remesas lleva a una redistribución de
recursos que pone en riesgo el desempeño del sector comerciable.
3.2.3 Otras fuentes de divisas
Además de la exportación de recursos naturales y la captación de remesas, existen otros
ingresos de divisas que han sido relacionados con la enfermedad holandesa, estos son la
ayuda externa y el turismo. Estos flujos no se abordaran a detalle pero si se hace mención a
dos trabajos que estudian la relación de dichos flujos y el fenómeno de estudio.
3.2.3.1 Ayuda Externa
4 países africanos
65
Tradicionalmente los países de África Subsahariana han sido el objetivo de la
asistencia oficial para el desarrollo. Sin embargo, se ha encontrado que la ayuda externa ha
tenido poco impacto en las principales variables macroeconómicas de la región. Una de las
variables que no ha mostrado una mejora significativa son las exportaciones de los países
receptores. Lo anterior ha atraído la atención de la literatura de la enfermedad holandesa, la
cual resalta el posible impacto que la ayuda externa puede tener en los precios relativos de
los bienes no comerciables en la economía receptora.
Adenauer y Vagassky (1998) estudian los efectos de enfermedad holandesa que la
ayuda externa pudo haber tenido en cuatro países (Burkina Faso, Costa de Marfil, Senegal y
Togo) de la Comunidad Financiera de África (CFA) en los años 1980-1992. El modelo
estimado por estos autores pone a prueba la relación entre la asistencia para el desarrollo y el
tipo de cambio. Los resultados arrojan que efectivamente hay un vínculo entre la ayuda
externa y el tipo de cambio real. La relación entre estas dos variables es una relación
negativa, lo que significa que un aumento en el monto de ayuda externa causa una
apreciación del tipo de cambio real. Este resultado, aunque general, da una idea de la relación
entre ambas variables y los efectos negativos en la competitividad que pueden derivarse.
3.2.3.2 Turismo
La relación turismo-enfermedad holandesa ha sido escasamente abordada en la
literatura empírica. Un trabajo que analiza dicha relación es el de Capó, Riera y Rosselló
(2007). Estos autores mencionan que la industria del turismo es una fuente de divisas
obtenidas mediante la explotación de los recursos naturales, tales como las playas o aéreas
naturales. Los efectos de enfermedad holandesa de esta industria son modelizados
exactamente de la misma forma que los efectos del sector extractivo.
Capó, Riera y Rosselló (2007) estudian dos regiones españolas especializadas en la
actividad turística, a saber Islas Baleares y las Islas Canarias. La bonanza turística que tuvo
lugar a principios de los años sesenta generó un aumento rápido de la riqueza en ambas
regiones, provocando un crecimiento de las actividades turísticas y no comerciables a costa
de la industria y la agricultura. La especialización en las actividades turísticas trajo como
consecuencia niveles bajos de educación y de tecnología. Lo anterior, aunado al inevitable
66
agotamiento de los recursos naturales, hace extremadamente difícil el mantener los niveles de
ingreso de estas regiones a largo plazo. Los autores concluyen diciendo que el origen del
problema de la enfermedad holandesa en las economías turísticas, es el fracaso de los agentes
económicos para prestar la atención suficiente a las determinantes de largo plazo del
crecimiento económico.
3.3 México
Aunque si bien es cierto que México forma parte de un gran número de investigaciones que
estudian para un grupo de países los efectos de un ingreso masivo de divisas en el marco de
la teoría de la enfermedad holandesa, la verdad es que el número de trabajos se reduce
significativamente cuando se trata de abordar de manera individual este tema para México.
Un ejemplo de un trabajo en el que se estudia la presencia de la enfermedad
holandesa en México y en otro(s) país(es), es el de Blecker y Seccareccia (2009), quienes
estudian los efectos del incremento en la demanda del petróleo, principalmente, para ambos
países. Los hallazgos revelan que la apreciación de las monedas de México y Canadá ha
entorpecido el crecimiento del sector manufacturero y el empleo de dicho sector. En ambos
países la estricta política monetaria concerniente a la inflación ha hecho que se tolere un tipo
de cambio real apreciado, ya que se prioriza la estabilidad macroeconómica en detrimento de
la actividad económica. Entonces, se tiene que la apreciación de las monedas de México y
Canadá es explicada tanto por la política monetaria elegida por ambos países y por los
precios de las materias primas como el petróleo.
Un trabajo que trata la enfermedad holandesa de manera individual para el caso
mexicano es el de Puyana y Romero (2009). Estos dos autores calcularon un índice de
enfermedad holandesa44
(IEH) para estudiar la presencia de este fenómeno en México. Los
resultados señalan que entre los años 1980 y 2001 el IEH aumenta rápidamente pasando de
4.3 a 10.9, respectivamente. Este incremento significa que los sectores transables de México,
agricultura y manufacturas, muestran un retroceso prematuro. En el sector servicios sucede
exactamente lo contrario, ya que este sector muestra un acelerado crecimiento. Más adelante,
44
La metodología empleada para calcular el IEH es descrita en el capítulo 4.
67
en el capítulo 5 se analiza más a profundidad la metodología y los resultados del IEH
calculado por Puyana y Romero (2009).
Horbath (2004) es otro autor que estudia el fenómeno de la enfermedad holandesa
para México. En una primera instancia este autor analiza el movimiento del factor trabajo
entre los sectores transables y no transables. Los datos de la ocupación en México para el
período 1988-2000 muestran que el sector rural fue el más afectado por las políticas de
liberalización económica adoptadas, ya que la mano de obra ocupada en dicho sector se
redujo sustancialmente. Los sectores que recibieron la mano de obra que anteriormente era
ocupada en este sector agrícola fue la industria maquiladora y el sector comercio y servicios.
Una posible causa del déficit de mano de obra que sufrió el sector agropecuario, según este
autor, es la baja remuneración recibida en dicho sector en comparación a los otros dos.
Luego, Horbath (2004), utilizando la metodología del IEH, calcula este índice para
todos los estados de la república para los años 1993 y 2000, encontrando que en la mayoría
de los estados (sobre todos los de la zona centro del país) los sectores comerciables (sector
agropecuario y manufacturero) han visto afectada su competitividad a consecuencia de los
grandes flujos de divisas. Los recursos que se empleaban en los sectores transables se
transfirieron al sector servicios ocasionando un retraso en la agricultura y en la industria
manufacturera y una tercerización de la economía.
Con el trabajo de Horbath (2004) se da cierre a la revisión de la literatura de la
enfermedad holandesa. En este capítulo se expusieron los trabajos empíricos del mal
holandés para diversos países del mundo. En resumen, en el conjunto de los trabajos
revisados se identifican dos hipótesis que se someten a prueba para determinar si una
economía sufre de la enfermedad holandesa. La primera de ellas supone que hay una relación
directa entre una entrada masiva de divisas (choque exógeno) y una apreciación del tipo de
cambio real (elevación del precio de los bienes comerciables en relación a los comerciables).
La segunda hipótesis presume la existencia de una relación positiva entre una apreciación de
la moneda (causada por una entrada masiva de divisas) y una contracción de los sectores
transables. Aún cuando existe un número significativo de estudios de la enfermedad
holandesa que no son concluyentes, en general se encuentra que la primera hipótesis es más
robusta que la segunda.
68
CAPITULO 4 HECHOS ESTILIZADOS
A lo largo de los capítulos anteriores se ha enfatizado en repetidas ocasiones en la forma en
la que se desarrolla el fenómeno de la enfermedad holandesa. De manera general, el
fenómeno se inicia con un choque exógeno que, por medio de una apreciación del tipo de
cambio real, ocasiona una contracción de los sectores transables. En una economía cuyas
principales variables macroeconómicas muestran un comportamiento como el que se acaba
de describir, existen fuertes razones para suponer la presencia del mal holandés.
Precisamente, este es el objetivo del presente capitulo, analizar la evolución de un conjunto
de variables macroeconómicas de México para determinar si el país exhibe los síntomas de la
enfermedad holandesa.
El capitulo inicia con la presentación de los flujos de divisas más importantes de
México, para luego centrar la atención en dos flujos en particular: las exportaciones de
petróleo y las remesas. Después, se estudia el comportamiento de una variable clave en los
modelos del mal holandés: el tipo de cambio real. En la última sección se analiza el cambio
en la estructura sectorial de México.
4.1 Flujos de divisas
México se ha distinguido durante mucho tiempo por recibir un flujo abundante de divisas
proveniente de la comercialización del petróleo y de la recepción de remesas enviadas por los
mexicanos que viven en Estados Unidos. Esto puede apreciarse en la cuadro 2.4 que
condensa los principales ingresos de divisas en México en los últimos seis años. Los ingresos
considerados en este cuadro son: las exportaciones de petróleo, las remesas, el turismo
receptivo, la Inversión Extranjera Directa (IED), la inversión de cartera y la Ayuda Oficial
para el Desarrollo (AOD). A pesar de que todos y cada uno de estos flujos se destacan por su
magnitud, las exportaciones petroleras, seguidas por las remesas, son por mucho los ingresos
de divisas más importantes de México.
69
Cuadro 2.4 Principales Flujos de Divisas entrantes a México 2008-2013
Año Exportaciones
petroleras
Remesas Turismo
receptivo
IED Inversión de
cartera
AOD
2013 5914.85 2576.79 - 3009.18 5758.84 -
2012 6666.18 2828.01 1882.93 -661.27 9182.35 52.66
2011 7023.37 2840.36 1745.37 1292.04 5723.04 120.99
2010 5434.33 2776.75 1861.52 1039.83 4096.92 61.40
2009 4494.26 3105.81 2043.60 1086.25 -2187.74 26.89
2008 6445.95 3200.99 2041.85 3459.99 2226.11 18.99
Fuente: Elaboración propia con datos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) y del Banco
Mundial. La información del turismo receptivo y la ayuda oficial para el desarrollo (AOD) no se encuentra
disponible para el año 2013. Unidad de medida: millones de pesos constantes.
La evolución de los flujos del cuadro 2.4 durante el período 1995-2013 se muestra en
la figura 7.445
. Como se puede observar, la Inversión Extranjera Directa (IED) y la inversión
de cartera han sobrepasado en algún momento del tiempo las exportaciones petroleras y las
remesas, sobre todo es importante resaltar el crecimiento explosivo que ha tenido la inversión
de cartera a partir del 2009. No obstante, este tipo de inversiones se caracteriza por su fuerte
volatilidad, la cual se refleja en las pronunciadas fluctuaciones de estos flujos a través del
tiempo. Aunque en el caso de las exportaciones petroleras su comportamiento durante los
años 1995-2013 muestra fuertes oscilaciones (sobre todo véase la fuerte caída del 2009) es
claro que estos ingresos, son menos volátiles que las inversiones. Las remesas por su parte
muestran un comportamiento más estable que los tres flujos antes mencionados.
En general, se distingue una tendencia creciente de los ingresos provenientes de las
exportaciones petroleras y de las remesas desde 1995. A continuación se estudia más a
detalle estas dos entradas de divisas de manera individual.
45
En la figura 7.4 se excluyó el turismo receptivo debido a la falta de información para el período de tiempo
considerado. La Ayuda Oficial para el Desarrollo (AOD) tampoco fue representada gráficamente, ya que esta es
claramente inferior a los flujos que se muestran en la figura.
70
Figura 7.4 Evolución de los Principales Flujos de Divisas en México 1995-2013
Fuente: Elaboración propia con datos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). Unidad de
medida: millones de pesos constantes.
4.1.1 Petróleo
A nivel mundial, México es un país que se distingue por su elevada producción y exportación
de petróleo. Desde hace mucho tiempo, México se ha encontrado entre los principales
exportadores de petróleo del mundo46
, colocándose solo por detrás de grandes productores
como Arabia Saudita, Rusia, Nigeria, Venezuela, Noruega, Canadá, entre otros47
.
Durante el período 1995-2013 las exportaciones de petróleo han llegado a representar
alrededor de un 17% de las exportaciones totales del país. Esta alta participación de las
exportaciones petroleras se alcanzó en el año 2008, año que se distingue por los altos precios
del petróleo en todo el mundo. En la figura 8.4, se puede apreciar que las exportaciones de
petróleo siguen el mismo patrón que los precios de este energético. En esta misma figura
46
Según los datos más recientes, en el 2012 México era el noveno productor de petróleo en el mundo y en el
2010 México ocupaba la posición 11 de los principales exportadores de petróleo (The World Factbook, 2012). 47
Nótese que algunos de estos países fueron estudiados en la literatura empírica de la enfermedad holandesa
presentada en el capítulo 3.
-4000
-2000
0
2000
4000
6000
8000
10000M
illo
ne
s d
e p
eso
s
Exportaciones petroleras Remesas IED Inversión de cartera
71
llama en especial la atención el rápido aumento en los precios del petróleo crudo en los años
2001-2008, interrumpido solamente por una caída de los precios en el 2009, recuperándose
en los siguientes años hasta alcanzar un nuevo máximo en el 2012. En este mismo año, las
exportaciones petroleras representaron aproximadamente un 14% de las exportaciones totales
del país.
Figura 8.4 Evolución Real de las Exportaciones Petroleras y los Precios del Petróleo 1995-
2013.
Fuente: Elaboración propia con datos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). Unidad de
medida: las exportaciones petroleras están expresadas en millones de pesos y el precio promedio del crudo en
pesos, ambos en términos constantes.
Las economías productoras y exportadoras de petróleo como México, deben de
enfrentar constantemente las fuertes variaciones o choques en el precio de este energético.
Para ilustrar esto, en la figura 9.4 se muestra la variación porcentual anual de los precios del
petróleo para el período 1995-2013. Como bien se puede observar, los precios del petróleo
varían fuertemente año tras año. Las causas de estos cambios abruptos en el precio del
petróleo son diversas, y básicamente dependen de las condiciones económicas, sociales,
políticas e incluso climáticas48
, de todos los países que intervienen en la compra-venta de
48
La burbuja de los precios del petróleo que comenzó en el 2004 es asociada con los huracanes del golfo de
México que ponían en riesgo la producción petrolera obtenida de esa zona.
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Pe
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Mill
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es
de
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sos
Exportaciones petroleras Precio promedio del petróleo crudo
72
petróleo a nivel internacional. Por ejemplo, las fuertes alzas en el precio del petróleo que se
registraron en el 2000, 2004-2008 y en el 2011, corresponden a las restricciones en la
producción de la OPEP, la burbuja especulativa de los precios del petróleo y a la
recuperación de la economía después de la crisis financiera, respectivamente. Por otro lado,
las caídas en el precio observadas en los años 1998, 2001 y 2009, están relacionadas,
principalmente, con la crisis asiática, los atentados del 11 de septiembre y el fin de una
burbuja especulativa de los precios del petróleo.
Todo lo anterior subraya el hecho de que los precios del petróleo, y por ende las
exportaciones, están sujetos continuamente a choques internacionales.
Figura 9.4 Variación Porcentual del Precio Promedio Real del Petróleo Crudo 1995-2013.
Fuente: Elaboración propia con datos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). Unidad de
medida: porcentaje.
4.1.2 Remesas
México es el país que más divisas recibe por concepto de remesas en América Latina. La
importancia de la magnitud de estos flujos para México no destaca solamente a nivel regional
sino también a nivel mundial. Los ingresos de remesas han llegado a colocar a México entre
-40
-30
-20
-10
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10
20
30
40
50
Po
rce
nta
je
73
los tres principales captadores de remesas en el mundo, junto con India y China (Ratha,
Mohapatra y Silwal, 2011).
Para México, los flujos de capital enviados por los migrantes que viven en Estados
Unidos son uno de los principales ingresos nacionales. Estos flujos de divisas han llegado a
representar un 3% del Producto Interno Bruto (PIB) de México (periodo 2004-2006) y
actualmente estos envíos de dinero representan un 2% del ingreso del país (Banco Mundial,
2014). Las remesas son un componente importante en la balanza de pagos mexicana, ya que
estas son el segundo ingreso de divisas más importante que entra al país. Desde el año 2000,
las remesas se incrementaron rápidamente hasta alcanzar un monto máximo de 26,058
millones de dólares en el 2007. A partir de entonces, los envíos de remesas se han reducido y
esto se debe en gran parte a la crisis financiera que inicio en Estados Unidos en el 2008 y la
cual tuvo efectos negativos en las economías de todo el mundo. Esto resalta el hecho de que,
aunque las remesas muestran un comportamiento más estable que otros ingresos de divisas
como las inversiones e incluso las exportaciones de petróleo, estas también están sujetas a
choques exógenos, sobre todo aquellos que se suscitan en Estados Unidos, país de donde se
hacen dichos envíos.
En la figura 10.4 se puede apreciar la evolución real de las remesas en México para el
período 1995-2013. Si bien es cierto que en términos nominales las remesas alcanzaron un
valor máximo en el 2007 (tal como se mencionó en el párrafo anterior), en la gráfica puede
observarse que en términos reales fue en el 2006 cuando estas tuvieron el nivel más elevado
del período.
74
Figura 10.4 Evolución Real de las Remesas en México 1995-2013.
Fuente: Elaboración propia con datos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). Unidad de
medida: Millones de pesos constantes.
Hasta el momento es evidente que México cuenta con dos fuertes entradas de divisas:
exportación de un recurso natural (petróleo) y remesas. Cada uno de estos ingresos ha sido
ligado en la literatura teórica y empírica con el fenómeno de la enfermedad holandesa. Sin
embargo, estos flujos por si solos no pueden ser un argumento a favor de la presencia del mal
holandés, ya que aparte de estas dos variables macroeconómicas existen otras que deben de
ser estudiadas para poder determinar si la economía mexicana presenta los síntomas de la
enfermedad holandesa. Una de estas variables es el tipo de cambio real, la cual se analiza a
continuación.
4.2 Tipo de cambio real
En esta sección se estudia la evolución del peso mexicano durante las últimas décadas. A
diferencia de las variables anteriores (exportaciones petroleras y remesas), la evolución del
tipo de cambio real es analizada para un período de tiempo más amplio, esto se hace con el
50000000
1E+09
1.5E+09
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2.5E+09
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3.5E+09
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pe
sos
75
fin de mostrar las repetidas sobrevaluaciones a las que ha estado sujeta la moneda de
México49
.
Al inicio de los ochentas, 1980-1982, la economía vivía un auge petrolero, el cual se
tradujo en una fuerte apreciación del tipo de cambio real. Esta apreciación puede observarse
en la figura 11.4, la cual muestra el comportamiento del tipo de cambio real efectivo de
México para los años 1980-2013. En 1982, el valor del peso mexicano sufre una caída
durante la crisis de la deuda, y aunque la moneda se fortaleció en los años posteriores, la
crisis mundial de los precios de los energéticos de 1986-1988, impacto a México causando la
depreciación más pronunciada del período. A partir de 1988 y hasta el año 2013, el peso
muestra una clara tendencia a la apreciación.
Las depreciaciones del tipo de cambio real efectivo que han tenido lugar después de
1988, han sido ocasionadas, en su mayoría, por crisis económicas. A finales de 1994 y a
inicios de 1995 se da una fuerte depreciación de la moneda causada por la crisis de la balanza
de pagos de México. A pesar de que esta fue una de las peores crisis que ha vivido México,
la recuperación del valor de la moneda fue rápida. El fortalecimiento de la moneda se vio
interrumpido momentáneamente por los efectos de la crisis asiática que tuvo lugar en 1997 y
1998. No obstante, el peso siguió apreciándose durante los siguientes cuatro años. En el 2002
se da una ligera caída del valor real de la moneda como consecuencia de los ajustes
marginales del tipo de cambio nominal (Puyana y Romero, 2009). A finales del período, otra
crisis se hace presente ocasionando una depreciación del tipo de cambio real, esta fue la crisis
financiera originada en Estados Unidos en los años 2007-2008.
49
Aunque un país adopte un tipo de cambio fijo (como en el caso de México antes de 1995), este puede
presentar una apreciación real y un incremento en los precios de los productos internos si la inflación en dicho
país es elevada. En los modelos de enfermedad holandesa los sectores comerciables que no presentan un auge
exportador se contraen ya sea que el tipo de cambio sea flexible o fijo. Bajo un tipo de cambio fijo, la inflación
doméstica provocada por la bonanza de uno de los sectores comerciables eleva los costos de las demás
industrias de exportación, por lo que la competitividad de estas últimas se ve reducida en los mercados
internacionales (Maddock y McLean, 1984).
76
Figura 11.4. Tipo de Cambio Real Efectivo (REER) 1980-2013.
Fuente: Elaboración propia con datos del Fondo Monetario Internacional (FMI), Estadísticas financieras
Internacionales (IFS). Valores elevados del tipo de cambio real efectivo (REER) corresponden a una
apreciación y valores bajos a una depreciación.
La apreciación real del tipo de cambio observada desde 1988 en México es explicada
básicamente por dos factores. El primero es la política mexicana que ha tenido como objetivo
la estabilización económica. El instrumento utilizado para alcanzar la estabilidad de los
precios ha sido la apreciación del tipo de cambio real. (Raju y Melo, 2003; Puyana y
Romero, 2009). El otro factor es la entrada masiva de capitales del exterior, los cuales se han
vuelto un factor determinante del tipo de cambio. Esto se evidencia con las constantes
apreciaciones reales de la moneda que coinciden con las fuertes entradas de divisas. Estas
entradas de capitales son tan importantes que el comportamiento del tipo de cambio ha
mostrado estar más relacionado con los movimientos de dichos flujos que con el movimiento
de las mercancías (Pérez, 2013). Las entradas de capitales de las que se habla provienen,
principalmente, de los ingresos petroleros, los envíos de dinero de los mexicanos que residen
en Estado Unidos, los ingresos por turismo y la Inversión Extranjera Directa (IED), tal y
como se vio en las secciones anteriores.
¿Por qué es mala una apreciación real de la moneda? Como se vio en capítulos
pasados, un tipo de cambio real apreciado, en el contexto de la literatura de la enfermedad
holandesa, puede estar reflejando un aumento relativo del precio de los bienes no
60
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REE
R
77
comerciables en relación al precio de los bienes comerciables. Lo anterior puede llegar a
generar una contracción de los sectores exportadores (transables) de la economía, ya que la
producción y el empleo se reducen como consecuencia de una menor competitividad
(aproximada por el tipo de cambio) que hace que sea más complicado colocar sus productos
en el mercado internacional. Al respecto, Krugman (1987) y Puyana y Romero (2009)
señalan que una sobrevaluación permanente de la moneda es un argumento suficiente para
esperar un serio daño en la competitividad y rentabilidad de los sectores transables, lo que a
su vez inhibe la inversión, impactando directamente en la productividad de toda la economía.
Con lo anterior, queda claro entonces, que el efecto negativo de la apreciación real de la
moneda no repercute solamente en los sectores transables, sino en toda la economía en
general.
4.3 Estructura Sectorial
El fenómeno de la enfermedad holandesa causa un cambio en la estructura productiva
del país que la padece. El efecto gasto y el efecto movimiento de recursos ocasionan de
forma conjunta, una contracción en la producción y el empleo de los sectores transables de la
economía. El impacto del mal holandés en el sector no comerciable dependerá del efecto que
domine.
En el contexto de la economía mexicana, una estructura productiva que refleje la
presencia de la enfermedad holandesa se caracterizará por un crecimiento asimétrico de los
sectores productivos, donde el sector petrolero y el sector no comerciable crezcan mientras el
resto de los sectores comerciables se contraigan.
Para analizar la composición sectorial de la estructura productiva de México, se
considerará que el sector no comerciable es el sector servicios y que los sectores transables
que no presentan una bonanza están representados por el sector manufacturero y el agrícola.
En la figura 12.4, se presenta la gráfica del valor agregado como porcentaje del PIB
del sector agropecuario y manufacturero para los años 1980-2012 y en la figura 13.4 se
muestra la del sector servicios para el mismo período de tiempo. En la primera de estas dos
figuras se observa una clara tendencia a la baja del sector agrícola. Este sector paso de
representar aproximadamente un 7% del PIB en 1986 a un 3.3% en el 2008.
78
El valor agregado del sector manufacturero como porcentaje del PIB muestra esta
misma tendencia a la baja, aunque las caídas y recuperaciones de este sector son más
pronunciadas que las del sector agrícola. El valor mínimo que las manufacturas exhibieron en
el período, ocurrió en el año 2009 con una participación en el PIB del 16.63%. Las fuertes
caídas del valor agregado del sector manufacturero como porcentaje del PIB en 1983, 1994 y
2009, corresponden a períodos de crisis económicas. No obstante, la caída reciente de la
participación de las manufacturas en el PIB comienza en 1998 y parece no detenerse.
Figura 12.4. Participación Porcentual del Sector Agrícola y Manufacturero en el PIB 1980-
2012-
Fuente: Elaboración propia con datos de la Organización de las Naciones Unidas para el Desarrollo Industrial
(ONUDI).
En contraste al comportamiento de los sectores transables mexicanos, el sector
servicios muestra un acelerado crecimiento después de 1987. Una vez alcanzado el nivel
máximo del período en 1994 con una participación del 64.7% en el PIB, el sector ha
mostrado una tendencia a estabilizarse, oscilando su participación en el PIB entre un 60 y
64% a partir de entonces.
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3.5
4.0
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Po
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je
Manufacturas Agricultura
79
La expansión del sector servicios es un proceso natural del progreso económico. Sin
embargo, la economía mexicana aún no presenta los niveles de desarrollo de los países en
donde el sector servicios tiene una participación porcentual en el PIB similar (por ejemplo en
países como Estados Unidos y Japón), por lo que México estaría presentando una
tercerización temprana.
Figura 13.4 Participación Porcentual del Sector Servicios en el PIB 1980-2012.
Fuente: Elaboración propia con datos de la Organización de las Naciones Unidas para el Desarrollo Industrial
(ONUDI).
La baja en las participaciones en el PIB de los sectores transables que tiene lugar
paralelamente con un incremento en la participación del sector servicios, reflejan un cambio
en la estructura sectorial de la economía mexicana que es compatible con el cambio
estructural que ocurre en la presencia de la enfermedad holandesa. Para estudiar más a
profundidad la contracción de los sectores transables en México se procede a calcular el
Índice de la Enfermedad Holandesa (IEH) en la siguiente sección.
4.3.1. Índice de Enfermedad Holandesa (IEH)
El índice de enfermedad holandesa fue desarrollado por Puyana y Romero (2009) para medir
el retroceso prematuro de los sectores transables de México. El IEH es la suma de las
50.0
52.0
54.0
56.0
58.0
60.0
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80
diferencias de las participaciones deseadas de los sectores transables y las observadas en el
ingreso nacional, dado un nivel de desarrollo (PIB per cápita). Formalmente:
IEH= PANC-PA
E + PMNC-PM
E +(PIMNC-PIM
E )
Donde P denota la participación porcentual, el superíndice NC la participación
deseada y E la participación efectiva (u observada). El subíndice indica el sector: A para el
sector agrícola, M el sector minero e IM para la industria manufacturera.
El nivel de participación sectorial teóricamente deseable (NC), dado un PIB per
cápita, es aproximado por la Norma de Chenery50
. Este autor, Chenery (1986), observó como
la estructura productiva de un grupo de países se modificaba conforme el ingreso aumentaba,
obteniendo así una “norma” concerniente a las participaciones sectoriales deseables para
diferentes niveles de desarrollo.
Entre más alejado este el IEH de cero, este reflejará un desequilibrio sectorial
comerciable más crónico, el cual da la pauta para suponer la presencia de la enfermedad
holandesa en el país o región para el cual se estime.
Puyana y Romero (2009) calcularon el IEH para cinco años en específico: 1980,
1993, 1998, 2000 y 2001, encontrando que año tras año el índice se incrementaba. En 1980 el
índice tenía un valor de 4.3 y para el año 2001 su valor ya era de 10.9. Pero ¿qué significa
este incremento en el valor del índice? Puyana y Romero (2009) interpretan el aumento del
índice en México como un retroceso comercial prematuro que se agudiza con el paso del
tiempo. Estos autores le llaman retroceso prematuro a la situación en la que la participación
de los sectores transables se encuentra por debajo de la norma de Chenery, ya que dado el
nivel de ingreso, el país no cuenta con unos sectores transables que se hayan desarrollado
satisfactoriamente según el proceso de crecimiento. De acuerdo a la definición de
enfermedad holandesa de estos autores (el mal holandés es el retroceso prematuro en los
sectores comerciables causado por la apreciación de la moneda como consecuencia de
choques externos o políticas económicas), este fenómeno esta presente en México.
50
Desarrollada por Hollis Chenery (1986).
81
En este trabajo se actualiza el IEH para México, con el objetivo de estudiar el
retroceso prematuro de los sectores transables para años más recientes. Antes de presentar los
resultados del IEH para el período 1980-2012, en la figura 14.4 se puede apreciar un
comparativo del IEH calculado originalmente por Puyana y Romero (2009) y el estimado en
este trabajo. En los años 1980 y 1993 la diferencia de los índices es muy grande, no obstante
a partir de 1998 se tiene un comportamiento y unos niveles del IEH muy semejantes para
ambas estimaciones.
Figura 14.4 Comparativo del Índice de Enfermedad Holandesa estimado por Puyana y
Romero (2009) y el presente trabajo.
Fuente: Puyana y Romero (2009) y elaboración propia con datos del Banco Mundial (BM) y la Organización de
las Naciones Unidas para el Desarrollo Industrial (ONUDI).
El comportamiento del IEH aquí estimado para los años 1980-2012 puede observase
en la figura 15.4. La consideración de un período de tiempo más largo que el tomado en
cuenta por Puyana y Romero (2009) permite apreciar mejor el comportamiento de dicho
índice. En general, el IEH muestra una tendencia creciente, lo cual implica una contracción
prematura de los sectores transables que se ha venido reforzando desde 1988.
En la figura 15.4 se identifican dos años para los que el IEH muestra valores
particularmente bajos, esto sucede en 1988 y 1998. En ambos casos, la baja en el valor del
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1980 1993 1998 2000 2001
Puyana y Romero (2009) Ramírez (2014)
82
índice corresponde a una participación del sector manufacturero en el PIB muy cercana a la
norma de Chenery. Es decir, el valor agregado observado de las manufacturas como
porcentaje del PIB en los años 1988 y 1998, se acercó sustancialmente a la participación
deseada de este sector según el nivel de desarrollo que tenía México en esos años (véase la
tabla 7.A2 en el anexo 2).. Por otro lado, en 1983, 1994 y recientemente en el período 2003-
2011 sucede exactamente lo contrario, el valor elevado del IEH se debe básicamente a una
participación observada de las manufacturas en el PIB que se encuentra muy por debajo de la
norma. Esto último es un resultado predecible después de haber mostrado en la figura 12.4
que el valor agregado del sector manufacturero como porcentaje del PIB desde el año 2000
exhibe una tendencia decreciente.
Para cualquier nivel del IEH, la baja participación del sector agrícola es una
constante. Ni siquiera en el año 1986 en el que la agricultura presentó la participación en el
PIB más elevada del período 1980-2012 esta alcanzó a acercarse a la participación deseada,
quedando 8.4 puntos porcentuales por debajo de la norma (ver tabla 7.A2 en el anexo 2).
Dicho lo anterior, aunque el severo retroceso del sector agrícola contribuye en gran
medida a que el IEH mantenga valores mayores a 7, la verdad es que cuando la contribución
porcentual de la producción manufacturera en el PIB se acerca a la participación deseada es
que el IEH muestra valores más bajos. Dicho de otra forma, durante los años 1980-2012 las
variaciones del IEH están determinadas principalmente por los cambios en la participación
del valor agregado del sector manufacturero en el producto nacional.
83
Figura 15.4 Índice de Enfermedad Holandesa para México 1980-2012.
Fuente: Elaboración propia con datos del Banco Mundial (BM) y la Organización de las Naciones Unidas para
el Desarrollo Industrial (ONUDI).
En resumen, la información de México presentada a lo largo de este capítulo muestra
que la evolución de las variables macroeconómicas estudiadas se asemeja al comportamiento
que estas variables tendrían en la presencia de la enfermedad holandesa. En primer lugar se
tiene que México cuenta con dos fuertes entradas de divisas: exportación de petróleo y
remesas, las cuales han tenido un significativo crecimiento coincidente desde 1999. En
segundo lugar, el tipo de cambio real efectivo ha tendido a la apreciación a partir de 1995.
Tercero, las participaciones porcentuales de los sectores económicos en el PIB y el Índice de
Enfermedad Holandesa (IEH) resaltan el desequilibrio de la estructura sectorial mexicana, la
cual se caracteriza por un retroceso prematuro de los sectores no comerciables y una
tercerización prematura de la economía. Todo lo anterior da argumentos suficientes para
afirmar que la economía de México exhibe algunos de los síntomas del mal holandés y
remarca la necesidad de profundizar en el tema por medio de la realización de un estudio
formal dirigido a establecer si México padece o no la enfermedad holandesa.
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84
CAPITULO 5 ANÁLISIS EMPÍRICO
En este último capítulo se realiza un análisis empírico formal que permite estudiar el posible
padecimiento de la enfermedad holandesa en la economía mexicana. El modelo de vectores
autorregresivos (VAR) es el método econométrico empleado para poner a prueba la hipótesis
que establece que un choque exógeno sobre las exportaciones de petróleo y las remesas tiene
un efecto negativo en los demás sectores comerciables a través de una apreciación del tipo de
cambio real.
En la primera parte del capítulo se explica la hipótesis que busca ponerse a prueba
con la estimación econométrica. Luego, se describe la estrategia metodológica a emplear y
los datos utilizados para la estimación. En las secciones siguientes se realizan las pruebas de
raíz unitaria y de estacionariedad, la estimación del modelo VAR y la presentación e
interpretación de los resultados. En la última parte se da una conclusión particular de este
capítulo y una general sobre el trabajo realizado.
5.1 Hipótesis
En el capitulo donde se presentó la literatura empírica de la enfermedad holandesa (capitulo
3), se subrayó que los trabajos empíricos pueden ser clasificados de dos formas. La primera
clasificación, agrupa todos aquellos trabajos que buscan estudiar el efecto de un choque
exógeno51
en el valor real de la moneda. La segunda clasificación, se refiere a los trabajos
que analizan el efecto pernicioso de un choque exógeno en los sectores comerciables de la
economía. La diferencia entre la primera y la segunda clasificación es que esta última incluye
a la primera, ya que se estudia el efecto de un choque exógeno en el tipo de cambio real, pero
además se analiza el efecto que una posible apreciación del tipo de cambio real (derivada del
choque exógeno) pueda tener sobre el o los sectores transables.
El análisis empírico que se realiza en este capítulo se ubica dentro de la segunda
clasificación porque se estudia el efecto de las exportaciones petroleras y las remesas en el
tipo de cambio real, y a su vez el efecto que esta variable puedan tener sobre las
51
Ya sea que el choque exógeno se dé en un sector comerciable ocasionando un auge exportador o que el
choque traiga consigo un flujo de divisas como las remesas y la ayuda externa generando una entrada masiva de
divisas.
85
exportaciones de los demás sectores comerciables no relacionados con el petróleo. A
continuación se describe el proceso y las variables que intervienen en esta hipótesis de
enfermedad holandesa.
5.1.1 Hipótesis: Efecto Gasto de la Enfermedad Holandesa
Como bien se sabe los modelos de enfermedad holandesa consideran dos efectos por medio
de los cuales un auge exportador de un sector transable o un ingreso masivo de divisas puede
traer consigo, por medio de la apreciación del tipo de cambio real, efectos nocivos sobre los
demás sectores comerciables que no presentan una bonanza exportadora. Estos dos efectos
son: el efecto movimiento de factores y el efecto gasto.
En lo referente al efecto movimiento de factores, Puyana y Romero (2009)
argumentan que en una economía como la mexicana es difícil que este efecto tenga lugar
debido a que el sector petrolero se caracteriza por ocupar poca mano de obra, siendo el efecto
gasto el que tiene una probabilidad mayor de ocurrencia.
Este argumento de la predominancia del efecto gasto en un país como México resulta
ser aún más convincente si se considera que más de la mitad de los ingresos obtenidos de la
comercialización del petróleo y sus derivados son transferidos al gobierno en forma de
impuestos y derechos de uso52
, llegando a representar hasta un 42% de sus ingresos totales
(INEGI, 2012).
El argumento anterior aplica cuando el choque exógeno ocurre en un sector
exportador como el sector petrolero de México. En el caso de una entrada masiva de remesas,
no existe el problema de tener que determinar cuál es el efecto predominante, ya que es claro
que el efecto gasto es el efecto principal que se genera tras un choque exógeno sobre dicho
flujo53
. Es por todo lo que se acaba de mencionar, que la forma en la que se presentaría el
fenómeno de enfermedad holandesa en México sería a través del efecto gasto. Entonces, la
52
Recuérdese que en Corden (1984) se menciona que el efecto gasto ocurre cuando una parte de la bonanza es
gastada por los dueños de los factores o indirectamente cuando el gobierno por medio de la recolección de
impuestos ejerce el gasto público. 53
En el capítulo 2 y 3 se dijo que, en el marco de los modelos de enfermedad holandesa, un ingreso masivo de
remesas ocasiona un efecto gasto que a su vez trae consigo un efecto movimiento de recursos. Sin embargo,
como ya se mencionó con anterioridad, en el contexto de la economía mexicana, es difícil que este último efecto
tenga lugar. Es por esta razón que aquí no se abundará más al respecto.
86
hipótesis que se busca a poner a prueba es el padecimiento de la enfermedad holandesa en
México, enfermedad que se hace presente a través del efecto gasto.
La figura 16.5 resume el proceso mediante el cual se da el efecto gasto del mal
holandés en una economía como la mexicana. El punto de partida es un choque exógeno que
incrementa las exportaciones de petróleo y/o las remesas. Este mayor ingreso provoca que se
ejerza un mayor gasto, el cual termina elevando el precio de los bienes no comerciables. El
incremento del precio de los bienes internos causa, independientemente del nivel del tipo de
cambio nominal, una apreciación real. Esto último significa una pérdida de competitividad de
los demás sectores comerciables en el mercado internacional, la cual lleva a una contracción
de dichos sectores.
Figura 16.5. Efecto Gasto de la Enfermedad Holandesa (variables teóricas).
Fuente: Elaboración propia
5.2 Metodología
El método de estimación elegido para someter la hipótesis del efecto gasto de
enfermedad holandesa a prueba es la metodología VAR. Los modelos VAR permiten
considerar diferentes variables endógenas de manera simultánea. Cada una de estas variables
endógenas es explicada por sus propios valores rezagados y por los de las demás variables
consideradas en el modelo. Los rezagos permiten integrar en el análisis las interdependencias
lineales existentes entre las diferentes series de tiempo incluidas.
A diferencia de los modelos estructurales, los modelos VAR tienen la ventaja de no
requerir un amplio conocimiento de las fuerzas que tienen un efecto sobre las variables de
estudio. La única condición para el uso de estos modelos, es que haya evidencia de
simultaneidad entre las variables del sistema y que sus relaciones se transmitan en el tiempo.
↑Auge petrolero
↑Remesas
↑ Gasto↑ Precios bienes no
comerciables
↑ Valor real de la moneda
↓Contracción de sectores
comerciables
87
La característica principal que hace al modelo VAR idóneo para este trabajo, es que
este modelo permite analizar el impacto dinámico de perturbaciones aleatorias en un sistema
de variables.
5.3 Datos
Para la estimación del modelo VAR se recabó información estadística mensual de
enero-1995 a marzo-2014 para las siguientes variables: exportaciones de petróleo (XP),
remesas (R), gasto del sector público (G), índice del tipo de cambio real efectivo (REER) y
exportaciones no petroleras (XNP). Las variables nominales fueron expresadas en términos
reales54
a excepción del índice REER. Así mismo, todas variables fueron ajustadas
estacionalmente por medio del Census X2 y expresadas en logaritmos naturales.
La elección del período de tiempo obedece a los altos precios del petróleo, la fuerte
entrada de divisas en forma de remesas, la implementación de un tipo de cambio flexible y la
apreciación del peso mexicano, todos estos eventos ocurriendo coincidentemente desde 1995.
La operacionalización de las variables se describe a continuación:
- Auge petrolero. Para estudiar el impacto económico de un auge exportador
proveniente del sector petróleo, se utiliza la variable exportaciones petroleras (XP). Esta
permite capturar un auge exportador ocasionado ya sea por un incremento en los precios
internacionales de este energético y/o por el descubrimiento de nuevos yacimientos
petroleros.
- Remesas. El ingreso de divisas proveniente de los envíos de dinero de los mexicanos
que viven en Estados Unidos se mide con la variable remesas familiares (R).
- Gasto. El gasto que se considera aquí es el realizado por el gobierno, es por ello que
se utiliza la variable gasto presupuestal total del sector público (G).
- Valor real de la moneda. Esta variable se mide por medio del índice del tipo de
cambio real efectivo (REER) del Fondo Monetario Internacional (FMI). La elección de este
tipo de cambio en específico, se debe básicamente a su definición: un aumento en el índice
significa una apreciación real de la moneda, mientras que una caída implica una depreciación
54
El cálculo realizado para convertir las variables nominales a reales se describe en el apéndice de datos
(Apéndice 3).
88
real del peso mexicano. Esto facilita la interpretación al estudiarse los efectos que tienen
otras variables sobre el tipo de cambio y viceversa.
- Contracción de los sectores comerciables. La variable que permite estudiar el curso de
los sectores comerciables en respuesta a diferentes choques exógenos es: las exportaciones
no petroleras (XNP). Estas engloban las actividades de comercialización con el extranjero
que no están relacionadas con el sector petrolero. Los sectores considerados son: el sector
agropecuario, extractivo y manufacturero.
Las fuentes de información son el Banco de México y el Instituto Nacional de
Estadística y Geografía (INEGI). Si se desea conocer de forma detallada la procedencia
estadística de cada variable véase el apéndice 3.
5.4 Pruebas de raíz unitaria y estacionariedad
Antes de realizar el análisis multivariado es necesario hacer pruebas de raíz unitaria y
estacionariedad para establecer el grado de integración de cada una de las series que integran
al modelo. En otras palabras, se debe conocer si las variables XP, R, G, REER y XNP son
estacionarias o no. En el caso de que estas no lo sean, es necesario determinar su grado de
integración. Para ello se realizaron tres pruebas formales: la prueba Dickey-Fuller aumentada
(DFA), Phillips-Perron (PP) y Kwiatkowski, Phillips, Schmidt y Shin (KPSS). Para efectuar
estas pruebas es necesario establecer la especificación correcta de la ecuación de prueba. Es
decir, conocer si la ecuación de prueba debe incluir una constante o una constante y una
tendencia lineal o ninguna de las anteriores. Con ese fin, se recurrió al método de Hamilton
(1994), el cual consiste básicamente en escoger la especificación que describe mejor el
comportamiento de la serie de tiempo bajo la hipótesis nula y la alternativa. Algunas pruebas
informales, tales como la representación gráfica de la serie, el correlograma, el estadístico Q
de Box-Pierce y el de Ljung-Box, ayudan en esta tarea. Además, también se complemento la
determinación de la ecuación de prueba con un análisis de ensayo y error de las diferentes
especificaciones disponibles en cada una de las pruebas formales.
Los resultados obtenidos se muestran en la tabla 1.5 Las primeras dos pruebas
estadísticas que se presentan en este cuadro son la ADF y PP, en ambas pruebas se plantea
bajo la hipótesis nula la existencia de una raíz unitaria y bajo la hipótesis alternativa
89
estacionariedad. Inversamente, en la prueba KPSS la hipótesis nula plantea la existencia de
estacionariedad mientras que la hipótesis alternativa la no estacionariedad. La inclusión de
esta tercera prueba se hizo para complementar el análisis debido al bajo poder de las pruebas
ADF y PP. No obstante, debe prevenirse al lector que en ocasiones los resultados obtenidos
con las pruebas ADF y PP y los arrojados por la prueba KPSS son contradictorios. Es
justamente por esto que el análisis formal debe complementarse con la evidencia empírica
disponible.
Tabla 1.5 Pruebas de Raíz Unitaria y Estacionariedad.
Variable Especificación
de la ecuación
de prueba
Prueba
estadística
ADF
(Ho: Raíz
unitaria)
Prueba
estadística
PP
(Ho: Raíz
unitaria)
Prueba
estadística KPSS
(Ho:
Estacionariedad)
Orden de
integración
XP C y TD -2.554239 -2.753474 0.158238* I(1)
∆XP Ninguna -19.19439** -19.27087** ND I(0)
R Ninguna 1.519206 1.517115 ND I(1)
∆R Ninguna -15.09354** -18.80360** ND I(0)
G C y TD -4.683355** -6.025559** 0.067928 I(0)
REER C -2.932461* -2.705796 0.407345 I(0) o I(1)
∆REER Ninguna -12.69725** -12.62514** ND I(0)
XNP C y TD -2.961409 -6.620166** 0.217838* I(0) o I(1)
∆XNP Ninguna -4.378462** -31.05940** ND I(0)
Fuente: Elaboración propia con datos mensuales obtenidos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía
(INEGI), Banco de México y Fondo Monetario Internacional (FMI).
Notas:
ADF se refiere a las siglas en inglés Augmented-Dickey Fuller test, lo que en español es la prueba aumentada
de Dickey-Fuller (DFA). PP es la prueba Philips-Perron y KPSS la prueba Kwiatkowski, Philips, Schmidt y
Shin.
Ho: Hipótesis nula
C: Constante
TD: tendencia determinista
Δ: primera diferencia
ND: No disponible
**: Rechazo de la hipótesis nula al 1%
*: Rechazo de la hipótesis nula al 5%
90
De forma general, se tiene que las variables: exportaciones petroleras (XP) y remesas
(R), no son estacionarias en niveles. Más aún, estas dos variables son integradas de orden 1,
alcanzándose la estacionariedad en primeras diferencias. Por el contrario, se encuentra que el
gasto público (G) es estacionario en niveles. En el caso del tipo de cambio real (REER) y las
exportaciones no petroleras (XNP) el orden de integración no es fácil de determinar, ya que
las pruebas ADF, PP y KPSS dan resultados contradictorios. Por ejemplo, para la serie tipo
de cambio real (REER) la hipótesis nula de raíz unitaria no puede rechazarse a un nivel de
significancia del 1% según las pruebas ADF y PP. Pero contrariamente, la prueba KPSS
arroja que esa misma serie es estacionaria. Algo similar sucede con las exportaciones no
petroleras (XNP) ya que la prueba ADF señala la existencia de una raíz unitaria pero la
prueba PP y KPSS arrojan que la serie es estacionaria a un nivel de confianza del 99%. A
pesar de estos resultados discordantes en niveles, al hacerse las pruebas en primeras
diferencias se tiene de manera unánime en las pruebas ADF y PP que las series son
estacionarias.
Independientemente de que las series exportaciones no petroleras (XNP) y el tipo de
cambio real (REER) sean estacionarias en niveles o integradas de orden 1, se tiene en el
sistema la variable gasto público (G) que es indiscutiblemente estacionaria en niveles, por lo
que las variables del sistema no guardan una relación de largo plazo y puede procederse a
estimar un modelo VAR.
Es importante mencionar que para estimar un modelo VAR con series de tiempo no
cointegradas no se requiere obligatoriamente que la información estadística sea estacionaria.
En el caso de las series de tiempo univariadas (modelos ARMA) si es fundamental el sacar
las primeras o segundas diferencias, según sea el caso, para convertir las series no
estacionarias en estacionarias. Esto se realiza principalmente porque las funciones de
autocorrelación tienen que estimarse a partir de una serie de tiempo estacionaria para ser una
base confiable para la especificación del modelo y estimación eficiente de los parámetros.
Por el contrario, los modelos VAR no necesitan que las series de tiempo sean estacionarias.
Ocasionalmente, es admisible e inclusive conveniente el utilizar las variables en niveles.
Algunos autores mencionan que el sacar las primeras diferencias no mejora la eficiencia
asintótica de un modelo VAR (Fuller, 1976) y que incluso la diferenciación puede conducir a
91
perdida de información (Doan, 1995). Sin embargo, es necesario que el modelo VAR sea
estable en niveles, de lo contrario se pueden obtener resultados espurios (Cuevas, 2002).
Dicho lo anterior, en la siguiente sección se procede entonces con la estimación del
modelo VAR en niveles y las pruebas de los residuales (prueba de estabilidad,
autocorrelación serial, heteroscedasticidad y normalidad)55
.
5.5 Estimación del Modelo de Vectores Autorregresivos (VAR)
En esta sección se estima el modelo vectorial autorregresivo no restringido (VAR), el
cual permite analizar, por medio del análisis de las funciones de impulso respuesta y de la
descomposición de la varianza, la relación dinámica que guardan las variables XP, R, G,
REER y XNP.
Formalmente, un modelo VAR estructural de k variables y p rezagos puede
representarse de la siguiente forma:
𝑦𝑡 = 𝑐 + Φ1𝑦𝑡−1 + ⋯+ Φ𝑝𝑦𝑡−𝑝 + 𝜀𝑡
donde c es un vector de términos constantes de dimensión k x 1, Φ𝑖 es la matriz de
coeficientes de dimensión k x k (para todo i=0,…, p) y 𝜖𝑡 es el vector de los términos de
error o de choques estructurales.
La estructura de rezagos del modelo especificada es de 12 retardos para cada variable
en cada ecuación. Este número de rezagos es necesario para capturar adecuadamente el
comportamiento dinámico de la economía y para estimar eficientemente los parámetros del
modelo.
La estimación del modelo VAR se realizó con las series de tiempo en niveles56
. Como
ya se mencionó anteriormente esto es posible cuando se trabaja con un modelo VAR
conformado por variables que no están cointegradas y son estables en niveles. Los resultados
de la prueba de la condición de estabilidad del modelo VAR (VAR Stability Condition Check)
55
El modelo VAR se corrió también en primeras diferencias, arrojando resultados muy similares a los de la
estimación del modelo VAR en niveles tanto en las pruebas de los residuos, la causalidad de Granger, las
Funciones Impulso Respuesta y la Descomposición de la Varianza.
56 La hoja de resultados del modelo estimado puede consultarse en la tabla 9.A4 del anexo 4.
92
confirman que se satisface dicha condición. En la tabla 10 del anexo 4, se muestran los
resultados arrojados por esta prueba. Como se puede observar, todas las raíces del polinomio
invertido que se calcularon residen dentro del círculo unitario, lo que significa que el modelo
es estable y por lo tanto estacionario.
Además de la prueba de estabilidad, es necesario hacer las pruebas de autocorrelación
serial, heterocedasticidad y normalidad de los residuos del modelo VAR. La realización de
estas cuatro pruebas es necesaria para determinar si el modelo VAR estimado es el modelo
adecuado. Estas pruebas se presentan a continuación.
Prueba LM de Correlación Serial Multivariada
La prueba de autocorrelación LM busca detectar la existencia de correlación serial en
los errores. La hipótesis nula de esta prueba es que no hay autocorrelación serial hasta el
rezago p. Los resultados pueden apreciarse en la tabla 2.5, nótese en la última columna que
todas las probabilidades son mayores al 1% y 5%, por lo que no se rechaza hipótesis nula de
ausencia de autocorrelación. En otras palabras, los errores del modelo no presentan
correlación serial.
Tabla 2.5 Prueba LM de Correlación Serial Multivariada de los residuos del VAR, 1995-
2014.
Hipótesis nula: No hay correlación serial hasta el rezago (p)
Rezago
(p)
Estadístico
LM
Probabilidad
1 33.32961 0.123
2 25.3194 0.4446
3 26.4351 0.3847
4 22.97176 0.5792
5 31.01362 0.1886
6 21.53499 0.6624
7 16.02331 0.9141
8 25.37891 0.4413
9 29.71576 0.2351
93
10 34.53407 0.097
11 16.74521 0.8908
12 33.78989 0.1125
Fuente: Elaboración propia con datos mensuales obtenidos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía
(INEGI), Banco de México y Fondo Monetario Internacional (FMI).
Nota:
LM: Multiplicador de Lagrange
Prueba de Heterocedasticidad
Para hacer la prueba de heterocedasticidad se recurrió a la prueba de White sin
términos cruzados, cuya hipótesis nula establece que los errores son homocedasticos. Los
resultados de la prueba indican que no se puede rechazar hipótesis nula a un nivel de
significancia del 5% y 1%. Es decir, los residuos son homocedasticos a un nivel de confianza
del 95% y 99%. Véase la tabla 3.5 para más detalles.
Tabla 3.5 Prueba de Heteroscedasticidad de White de los residuos del VAR, 1995-2014.
Hipótesis nula: Homocedasticidad
Prueba Conjunta:
Estadístico
Chi
cuadrado
Grados de
libertad
Probabilidad
1897.186 1800 0.0545
Componentes individuales:
Dependiente R cuadrada F(120,98) Probabilidad Chi-
cuadrada
(120)
Probabilidad
res1*res1 0.583595 1.144567 0.2447 127.8074 0.2959
res2*res2 0.748743 2.433653 0.0000 163.9746 0.0048
res3*res3 0.474616 0.737751 0.9438 103.9408 0.8516
res4*res4 0.609614 1.275279 0.1062 133.5054 0.1884
res5*res5 0.613282 1.295121 0.0924 134.3087 0.1757
res2*res1 0.534851 0.939042 0.6303 117.1323 0.557
94
res3*res1 0.452502 0.674967 0.9798 99.09794 0.9182
res3*res2 0.612966 1.293397 0.0936 134.2395 0.1768
res4*res1 0.451495 0.672228 0.9808 98.87734 0.9206
res4*res2 0.72763 2.1817 0.0000 159.3509 0.0094
res4*res3 0.599451 1.222203 0.1518 131.2798 0.2269
res5*res1 0.535903 0.943022 0.6220 117.3627 0.5511
res5*res2 0.664833 1.61993 0.0069 145.5984 0.0559
res5*res3 0.527354 0.911196 0.6876 115.4906 0.5993
res5*res4 0.612849 1.292758 0.0940 134.2139 0.1772
Fuente: Elaboración propia con datos mensuales obtenidos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía
(INEGI), Banco de México y Fondo Monetario Internacional (FMI).
Nota:
res: residuos.
Prueba de Normalidad
La prueba de normalidad para determinar si los residuos se distribuyen normalmente
tiene por hipótesis nula que los residuos siguen una distribución normal multivariada. Los
resultados de la prueba llevan al rechazo de la hipótesis nula (ver tabla 4.5), por lo que se
concluye que los residuos no siguen una distribución normal multivariada. En los modelos
VAR la ausencia de normalidad es recurrente, y es por ello que frecuentemente se opta por
aceptar, en alguna medida, este problema. Fernández (2003) señala que en los modelos VAR
la prueba de errores no correlacionados tiene un peso más importante que la de normalidad
multivariada. En el modelo VAR calculado sucede que los residuos están libres de
correlación serial por lo que se procede con el análisis de los resultados de dicho modelo aún
cuando se enfrenta el problema de ausencia de normalidad.
En general, se puede decir que el modelo VAR estimado es adecuado porque la
estructura de los rezagos estable y, a pesar de que los residuos no están normalmente
distribuidos, estos cumplen con los criterios de no correlación serial y homocedasticidad.
95
Tabla 4.5 Prueba de Normalidad Multivariada de los Residuos del VAR, 1995-2014.
Hipostesis nula: Los residuos tienen una distribución normal.
Prueba conjunta:
Estadístico
Jarque-Bera
Grados de
Libertad
Probabilidad
30.71509 10 0.0007
Componentes individuales:
Componentes Estadístico
de
Jarque-Bera
Grados de
Libertad
Probabilidad
XP 6.191379 2 0.0452
R 3.160944 2 0.2059
G 1.916109 2 0.3836
REER 9.3631 2 0.0093
XNP 10.08356 2 0.0065
Fuente: Elaboración propia con datos mensuales obtenidos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía
(INEGI), Banco de México y Fondo Monetario Internacional (FMI).
Nota: El método utilizado para realizar la prueba de normalidad es el de ortogonalización de Cholesky
(Lükepohl).
5.5.1 Causalidad en el sentido de Granger
El análisis de la causalidad de Granger permite conocer las relaciones de causalidad entre las
variables explicativas y la variable explicada (dependiente). La prueba tiene como objetivo el
determinar si una variable puede predecir a otra, y si este es el caso, se comprueba la relación
direccional que poseen ambas variables: unidireccional o bidireccional. Para realizar lo
anterior se analiza el comportamiento actual y pasado de una serie de tiempo. Por ejemplo,
supóngase que se tienen dos series temporales: Y es la variable dependiente y X la
independiente, si al estudiar la variable X actual y pasada, esta predice la conducta de la serie
de tiempo Y, es decir, aporta información para los valores futuros de Y, entonces se dice que
el resultado de X causa en el sentido de Granger a Y (relación unidireccional). Si además de
96
darse lo anterior, también el resultado de Y predice el resultado de X, entonces se dice que el
comportamiento es bidireccional. Dicho de otro modo, la relación es bidireccional si X causa
en el sentido de Granger a Y y al mismo tiempo Y causa a X.
Si X no causará a Y, sería más sencillo predecir dicha variable con su valores pasados
sin la necesidad de considerar su relación con X. En otras palabras, se espera que cada una de
las series temporales sea causada (cause) en el sentido de Granger por (a) alguna otra
variable.
La hipótesis nula de la prueba de causalidad de Granger es la siguiente: la variable X
no aporta información para explicar a Y. Dicho de otro modo, la serie de tiempo X no causa a
Y a la Granger, o viceversa, la serie Y no causa a X en el sentido de Granger.
En el contexto del presente trabajo, el análisis de la causalidad de Granger permitirá
conocer si las variables mencionadas en la figura 16.5 tienen el efecto y la dirección
considerados en la teoría de la enfermedad holandesa. Recuérdese que al inicio del capítulo
se expuso la hipótesis de enfermedad holandesa que busca ponerse a prueba para el caso
mexicano por medio de la estimación del modelo de vectores autorregresivos (VAR). Como
bien se pudo notar en la operacionalización de las variables, esta hipótesis puede resumirse
de la siguiente forma:
Figura 17.5. Efecto Gasto de la Enfermedad Holandesa (variables empíricas).
Fuente: Elaboración propia.
En palabras, un incremento en las exportaciones petroleras (XP) y las remesas (R)
ocasiona un aumento del gasto público (G), el cual eleva el precio de los bienes internos en
relación a los bienes comerciables, reflejándose esto en una apreciación del tipo de cambio
real (REER). La apreciación lleva a una pérdida de competitividad que contrae las
exportaciones no petroleras (XNP).
↑ Exportaciones petroleras (XP)
↑Remesas (R)
↑ Gasto Público (G)
↑ Tipo de cambio real
(apreciación)
(REER)
↓Exportaciones no petroleras
(XNP)
97
En general, se espera que las variables contenidas en cada una de las flechas de la
figura 17.5 aporte información a la siguiente. Esto es, que haya causalidad en el sentido de
Granger que concuerde con la hipótesis de gasto de la enfermedad holandesa sin importar
que la relación sea unidireccional o bidireccional.
La tabla 5.5 que se presenta a continuación condensa los resultados obtenidos en la
prueba de causalidad de Granger para 12 rezagos57
. En el caso del gasto público (G), los
resultados indican que la hipótesis nula de que las exportaciones petroleras no causan en el
sentido de Granger al gasto público debe rechazarse. Esto significa que los cambios en el
gasto público se explican mejor al tomarse en cuenta los valores pasados de las exportaciones
de petróleo. Esto provee evidencia de que la comercialización petrolera juega un rol relevante
para explicar el gasto que ejerce en gobierno.
En contraste, las remesas no Granger causan al gasto público (G). No obstante, esto
no significa necesariamente una falta de impacto de las remesas en el tipo de cambio real,
como se puede apreciar en la parte del centro de la tabla 5.5 los resultados sugieren que las
remesas (R) causan en el sentido de Granger al tipo de cambio (REER). Además, en esa
misma parte del cuadro se aprecia que las exportaciones petroleras (XP) y las no petroleras
(XNP) Granger causan al tipo de cambio real (REER). A pesar de que este resultado es
importante porque es congruente con el fenómeno de la enfermedad holandesa, esto es: las
exportaciones de petróleo y las remesas Granger causan el tipo de cambio real, el resultado es
un efecto directo y no un efecto indirecto trasmitido por el gasto público58
.
Por último, se observa que el tipo de cambio real causa en el sentido de Granger a las
exportaciones no petroleras (XNP). En el caso de las variables tipo de cambio (REER) y las
exportaciones no petroleras (XNP), se tiene que estas variables guardan una relación
bidireccional. Los valores futuros del tipo de cambio son explicados (causados en el sentido
de Granger) por las exportaciones no petroleras, y los valores futuros de esta última variable
son explicados a su vez por los valores pasados de la primera.
57
Se omitió la prueba de causalidad de Granger para las exportaciones petroleras (XP) y las remesas (R) ya que
no es del interés de la presente investigación estudiar las variables que causan en el sentido de granger a dichas
variables. 58
En la tabla 5.5 se puede apreciar que el gasto público (G) no granger causa al tipo de cambio real (REER).
98
Tabla 5.5 Causalidad de Granger / Prueba de Wald de exogeneidad.
Hipótesis nula: La variable explicativa en cuestión no causa en el sentido de Granger a la
variable explicada (dependiente).
Variable dependiente:
G
Variables
Chi-
cuadrada Probabilidad
explicativas
XP 19.94289 0.0682
R 15.87298 0.1971
REER 12.43999 0.4110
XNP 16.53790 0.1678
Todas 64.69138 0.0543
Variable dependiente: REER
Variables
Chi-
cuadrada Probabilidad
explicativas
XP 25.89713 0.0111
R 22.47405 0.0325
G 9.015495 0.7016
XNP 25.08440 0.0144
Todas 82.47108 0.0014
Variable dependiente: XNP
Variables
Chi-
cuadrada Probabilidad
explicativas
XP 16.62708 0.1642
R 8.901160 0.7113
G 10.98412 0.5303
REER 27.12962 0.0074
Todas 81.43296 0.0018
Los resultados de la prueba de la causalidad de Granger relevantes para este trabajo se
resumen en la Figura 18.5. Cambios pasados en las exportaciones petroleras, las remesas y
las exportaciones no petroleras Granger causan el tipo de cambio real y al mismo tiempo,
este último Granger causa las exportaciones no petroleras.
99
Figura 18.5 Resultados de la Prueba de la Causalidad de Granger.
El análisis de la causalidad de Granger por si mismo indica solamente que variable
explica a cual, pero este no da información adicional en lo referente al signo del efecto, es
decir, si este es positivo o negativo. Para ello es necesario estudiar las funciones impulso-
respuesta en la siguiente sección.
5.5.2 Funciones Generalizadas de Respuesta al Impulso (FGRI)
El análisis de las funciones de impulso respuesta permite verificar si las variables
macroeconómicas de México responden de la forma en la que se predice en la literatura del
mal holandés, es decir, si las variables responden positiva o negativamente ante los choques
exógenos según lo previsto en la literatura teórica. Las funciones impulso respuesta captan,
como su nombre lo dice, la respuesta dinámica de una variable a un cambio no anticipado de
otra con la que se encuentra relacionada.
Formalmente, si se escribe el modelo VAR en la forma de un vector MA(∞):
yt=μ+εt+Ψ1εt-1+Ψ2εt-2+…
Entonces se tiene que la matriz ΨS se interpreta como ΨS =𝜕𝑦𝑡+𝑠
𝜕𝜀𝑡′ . Esto es, el renglón i
y la columna j (elementos de ΨS) describe las consecuencias del incremento de una unidad en
la innovación de la variable j en la fecha t (εjt) para el valor de la variable i en el período t+s
(yit+s), manteniendo las demás innovaciones constantes en todos los períodos.
La matriz ΨS =𝜕𝑦𝑡+𝑠
𝜕𝜀𝑡′ que está en función de s, se le llama función impulso respuesta y
describe la respuesta de yit+s al impulso de 𝑦𝑗𝑡 de un solo período, manteniendo las otras
variables del período t (y anteriores) constante.
↑XP
↑R
↑XNP
↑REER ↑XNP
100
Aquí se analizan las Funciones Generalizadas de Respuesta al Impulso (FGRI)
introducidas por Pesaran y Shin (1998), pues estas funciones tienen la característica de no
depender de la ordenación de las variables del modelo VAR. En la Figura 18.5 se presentan
las FGRI que son relevantes para esta investigación, es decir, aquellas que están relacionadas
con la hipótesis planteada (figura 16.5 y 17.5) y que tienen un significado económico
relevante. En las filas se encuentran las respuestas de las variables a los diferentes cambios
inesperados que aparecen en las columnas. Dichas respuestas son estudiadas 20 meses
después de ocurridos los diferentes choques o impulsos59
. En las gráficas, la línea no
punteada corresponde a la FGRI y las punteadas a ±1 desviaciones estándar en torno a dichas
funciones.
Para iniciar, se analiza la reacción del gasto público (G) ante diferentes choques
(primer renglón). En la primera columna se puede observar el comportamiento del gasto
público una vez presentado un auge exportador en el sector petrolero. Básicamente, el gasto
público tiende a incrementarse, esto es evidente a los dos y 6-12 meses después de ocurrido
el choque. Algo similar ocurre cuando se eleva la entrada de remesas, ya que el gasto del
gobierno se incrementa durante los primeros meses posteriores al choque. Debe mencionarse
también, que el gasto público es explicado principalmente por sus propios choques, tal como
se puede apreciar en la gráfica de la tercera columna. Hasta el momento estos resultados son
consistentes con el fenómeno de enfermedad holandesa.
La respuesta del tipo de cambio real (REER) a los distintos choques aquí
contemplados se muestra en la segunda hilera. Aunque en la segunda fila puede observarse
que los choques petroleros (XP) no tienen algún efecto sobre el tipo de cambio real (primera
fila), las remesas (R) si lo tienen. La gráfica de la segunda columna muestra que un choque
exógeno que provoque un aumento en la entrada de divisas a través de las remesas causa una
notoria apreciación real del peso mexicano los primeros seis meses, luego el efecto deja de
ser significativo. Nótese también, que un incremento en las exportaciones no petroleras
(XNP) genera, dentro de los primeros meses, una apreciación de la moneda (columna 5). Al
igual que en el caso del gasto gubernamental, el valor de la moneda es explicado mayormente
59
Si se está interesado en conocer las funciones generalizadas de respuesta al impulso (FGRI) para un período
de tiempo más amplio ver anexo 4, Figura 19.A4.
101
por sus propios choques (columna 4). Aún cuando los resultados señalan que el gasto público
claramente es impactado por las choques en las exportaciones petroleras y remesas (párrafo
anterior), los choques en este (el gasto público) no explican las variaciones del tipo de
cambio. Lo interesante aquí es que el tipo de cambio real responde de manera directa a un
incremento inesperado de las remesas y no de manera indirecta por medio del gasto
gubernamental como se propone en la enfermedad holandesa.
Luego, en la última fila se encuentran las gráficas que ilustran el impacto de las
diferentes innovaciones en las exportaciones no petroleras (XNP). De todos los choques, se
destaca aquel concerniente a una apreciación real de la moneda (columna 4). La respuesta de
las exportaciones no petroleras a una apreciación del tipo de cambio real inesperada es
positiva. Es decir, las exportaciones de los sectores comerciables no petroleros aumentan ante
apreciaciones del peso. Esto ocurre principalmente los primeros cuatro meses después del
choque. Una posible explicación a esto es que la apreciación real del tipo de cambio impacta
a las exportaciones no solo por medio de la demanda, sino también por la oferta. Por un lado,
el efecto de una apreciación es negativo, pues las exportaciones se vuelven más caras (por
ejemplo, un dólar compra menos pesos) y la competitividad se ve deteriorada. Pero por otro
lado, se tiene que los insumos intermedios y los bienes de capital que son importados se
vuelven más baratos al apreciarse la moneda, lo que termina elevando la competitividad
(Cuevas, 2010). Esto suena lógico si se toma en cuenta que en las exportaciones no petroleras
se considera a la industria maquiladora, la cual tiene un peso muy importante en las
exportaciones del sector manufacturero mexicano y que se caracterizan por hacer uso
intensivo de bienes intermedios y de capital importados.
102
Figura 19.5. Funciones Generalizadas de Respuesta al Impulso (FGRI) a una desviación
estándar de las innovaciones.
Impulso→
Respuesta↓
Exportaciones Petroleras (XP) Remesas (R)
Gasto Público
(G)
Tipo de
Cambio Real
(REER)
Exportaciones
No Petroleras
(XNP)
Fuente: Elaboración propia con datos mensuales obtenidos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía
(INEGI), Banco de México y Fondo Monetario Internacional (FMI).
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XP
-.08
-.04
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.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to R
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to G
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to REER
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XNP
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XP
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to R
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to G
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to REER
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XNP
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to XP
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to R
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to G
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to REER
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to XNP
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to XP
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to R
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to G
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to REER
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to XNP
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to XP
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to R
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to G
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to REER
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to XNP
Response to Generalized One S.D. Innovations ± 2 S.E.
-.08
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.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XP
-.08
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.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to R
-.08
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.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to G
-.08
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.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to REER
-.08
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.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XNP
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XP
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to R
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to G
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to REER
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XNP
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to XP
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to R
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to G
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to REER
-.01
.00
.01
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.03
5 10 15 20
Response of G to XNP
-.02
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.00
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.04
5 10 15 20
Response of REER to XP
-.02
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.04
5 10 15 20
Response of REER to R
-.02
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.00
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.04
5 10 15 20
Response of REER to G
-.02
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.00
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5 10 15 20
Response of REER to REER
-.02
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.00
.01
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.04
5 10 15 20
Response of REER to XNP
-.02
.00
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5 10 15 20
Response of XNP to XP
-.02
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.06
5 10 15 20
Response of XNP to R
-.02
.00
.02
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5 10 15 20
Response of XNP to G
-.02
.00
.02
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.06
5 10 15 20
Response of XNP to REER
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to XNP
Response to Generalized One S.D. Innovations ± 2 S.E.
-.08
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.00
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.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XP
-.08
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5 10 15 20
Response of XP to R
-.08
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5 10 15 20
Response of XP to G
-.08
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5 10 15 20
Response of XP to REER
-.08
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.00
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.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XNP
-.04
.00
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.08
5 10 15 20
Response of R to XP
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.04
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5 10 15 20
Response of R to R
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to G
-.04
.00
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5 10 15 20
Response of R to REER
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XNP
-.01
.00
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.02
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5 10 15 20
Response of G to XP
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to R
-.01
.00
.01
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5 10 15 20
Response of G to G
-.01
.00
.01
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5 10 15 20
Response of G to REER
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to XNP
-.02
-.01
.00
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5 10 15 20
Response of REER to XP
-.02
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.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to R
-.02
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.00
.01
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.04
5 10 15 20
Response of REER to G
-.02
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.00
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.04
5 10 15 20
Response of REER to REER
-.02
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.00
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.04
5 10 15 20
Response of REER to XNP
-.02
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5 10 15 20
Response of XNP to XP
-.02
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5 10 15 20
Response of XNP to R
-.02
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5 10 15 20
Response of XNP to G
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5 10 15 20
Response of XNP to REER
-.02
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5 10 15 20
Response of XNP to XNP
Response to Generalized One S.D. Innovations ± 2 S.E.
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5 10 15 20
Response of XP to XP
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5 10 15 20
Response of XP to R
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5 10 15 20
Response of XP to G
-.08
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.12
5 10 15 20
Response of XP to REER
-.08
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.12
5 10 15 20
Response of XP to XNP
-.04
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5 10 15 20
Response of R to XP
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5 10 15 20
Response of R to R
-.04
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.04
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5 10 15 20
Response of R to G
-.04
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.04
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5 10 15 20
Response of R to REER
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XNP
-.01
.00
.01
.02
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5 10 15 20
Response of G to XP
-.01
.00
.01
.02
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5 10 15 20
Response of G to R
-.01
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5 10 15 20
Response of G to G
-.01
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5 10 15 20
Response of G to REER
-.01
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Response of G to XNP
-.02
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5 10 15 20
Response of REER to XP
-.02
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5 10 15 20
Response of REER to R
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Response of REER to G
-.02
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Response of REER to REER
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Response of REER to XNP
-.02
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5 10 15 20
Response of XNP to XP
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to R
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to G
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to REER
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to XNP
Response to Generalized One S.D. Innovations ± 2 S.E.
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XP
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to R
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to G
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to REER
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XNP
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XP
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to R
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to G
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to REER
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XNP
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to XP
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to R
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to G
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to REER
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to XNP
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to XP
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to R
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to G
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to REER
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to XNP
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to XP
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to R
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to G
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to REER
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to XNP
Response to Generalized One S.D. Innovations ± 2 S.E.
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XP
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to R
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to G
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to REER
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XNP
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XP
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to R
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to G
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to REER
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XNP
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to XP
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to R
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to G
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to REER
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to XNP
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to XP
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to R
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to G
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to REER
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to XNP
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to XP
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to R
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to G
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to REER
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to XNP
Response to Generalized One S.D. Innovations ± 2 S.E.
103
Continuación…
Gasto Público (G) Tipo de Cambio Real
(REER)
Exportaciones No Petroleras
(XNP)
Fuente: Elaboración propia con datos mensuales obtenidos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía
(INEGI), Banco de México y Fondo Monetario Internacional (FMI).
5.5.3 Descomposición de la Varianza (DV).
El procedimiento de descomposición de la varianza (DV) complementa el análisis de
la causalidad de Granger y de las funciones de impulso-respuesta. Estas últimas permitieron
conocer la dirección en la que una variable cambia después de presentarse un choque en otra.
Por su parte, la descomposición de la varianza estudia en qué medida (porcentaje) la
volatilidad de una variable es explicada por los cambios de otra. En la tabla 6.5 se presentan
los resultados de las descomposiciones de varianza calculadas en EViews para las mismas
variables analizadas con las funciones generalizadas de respuesta al impulso (FGRI), a saber:
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XP
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to R
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to G
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to REER
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XNP
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XP
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to R
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to G
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to REER
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XNP
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to XP
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to R
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to G
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to REER
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to XNP
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to XP
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to R
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to G
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to REER
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to XNP
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to XP
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to R
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to G
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to REER
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to XNP
Response to Generalized One S.D. Innovations ± 2 S.E.
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XP
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to R
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to G
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to REER
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XNP
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XP
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to R
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to G
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to REER
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XNP
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to XP
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to R
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to G
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to REER
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to XNP
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to XP
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to R
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to G
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to REER
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to XNP
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to XP
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to R
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to G
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to REER
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to XNP
Response to Generalized One S.D. Innovations ± 2 S.E.
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XP
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to R
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to G
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to REER
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XNP
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XP
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to R
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to G
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to REER
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XNP
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to XP
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to R
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to G
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to REER
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to XNP
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to XP
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to R
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to G
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to REER
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to XNP
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to XP
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to R
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to G
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to REER
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to XNP
Response to Generalized One S.D. Innovations ± 2 S.E.
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XP
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to R
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to G
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to REER
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XNP
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XP
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to R
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to G
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to REER
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XNP
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to XP
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to R
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to G
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to REER
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to XNP
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to XP
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to R
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to G
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to REER
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to XNP
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to XP
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to R
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to G
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to REER
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to XNP
Response to Generalized One S.D. Innovations ± 2 S.E.
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XP
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to R
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to G
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to REER
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XNP
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XP
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to R
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to G
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to REER
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XNP
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to XP
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to R
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to G
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to REER
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to XNP
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to XP
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to R
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to G
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to REER
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to XNP
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to XP
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to R
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to G
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to REER
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to XNP
Response to Generalized One S.D. Innovations ± 2 S.E.
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XP
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to R
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to G
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to REER
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XNP
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XP
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to R
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to G
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to REER
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XNP
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to XP
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to R
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to G
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to REER
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to XNP
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to XP
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to R
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to G
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to REER
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to XNP
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to XP
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to R
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to G
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to REER
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to XNP
Response to Generalized One S.D. Innovations ± 2 S.E.
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XP
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to R
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to G
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to REER
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XNP
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XP
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to R
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to G
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to REER
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XNP
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to XP
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to R
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to G
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to REER
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to XNP
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to XP
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to R
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to G
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to REER
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to XNP
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to XP
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to R
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to G
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to REER
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to XNP
Response to Generalized One S.D. Innovations ± 2 S.E.
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XP
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to R
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to G
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to REER
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XNP
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XP
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to R
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to G
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to REER
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XNP
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to XP
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to R
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to G
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to REER
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to XNP
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to XP
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to R
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to G
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to REER
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to XNP
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to XP
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to R
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to G
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to REER
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to XNP
Response to Generalized One S.D. Innovations ± 2 S.E.
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XP
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to R
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to G
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to REER
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20
Response of XP to XNP
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XP
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to R
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to G
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to REER
-.04
.00
.04
.08
5 10 15 20
Response of R to XNP
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to XP
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to R
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to G
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to REER
-.01
.00
.01
.02
.03
5 10 15 20
Response of G to XNP
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to XP
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to R
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to G
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to REER
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
5 10 15 20
Response of REER to XNP
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to XP
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to R
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to G
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to REER
-.02
.00
.02
.04
.06
5 10 15 20
Response of XNP to XNP
Response to Generalized One S.D. Innovations ± 2 S.E.
104
el gasto gubernamental (G), el tipo de cambio real (REER) y las exportaciones no petroleras
(XNP)60
. Por simplicidad, solo se presentan las descomposiciones de varianza (DV) para
ciertos meses comprendidos entre el mes 1 y 36 después de producidos los choques.
Se comienza con el examen de la DV para el gasto público. Los cambios en la
variable gasto son explicados principalmente por las variaciones experimentados en la
misma variable. Durante los 36 meses posteriores a la ocurrencia del choque, los cambios en
el gasto público explican arriba de un 60% de su variabilidad. Conforme el tiempo pasa, se
tiene que los incrementos en las remesas (R) y las exportaciones petroleras (XNP) son los
siguientes choques en explicar los cambios en el gasto público. En el caso de los choques
petroleros, su capacidad explicativa crece en los primeros 18 meses, en este mes el aumento
de las exportaciones de petróleo es responsable de casi un 17% de las variaciones del gasto.
Posteriormente, su poder explicativo empieza a decrecer, hasta llegar a alrededor de un 11%
después de 36 meses de ocurrido el cambio inesperado proveniente del sector petróleo. En
contraste, las remesas influyen en el gasto público en un porcentaje cada vez mayor. Estas
pasan de explicar un 0.8% a un 22.4% de las variaciones del gasto, un mes y 36 meses
adelante, respectivamente. Estos resultados son importantes, ya que tanto las exportaciones
petroleras como las remesas son dos factores determinantes del gasto público tal como lo
enuncia la hipótesis del efecto gasto de enfermedad holandés.
Ahora es el turno de analizar las DV del tipo de cambio real (REER). Primero, debe
señalarse que, al igual que el gasto público, la variabilidad del tipo de cambio real es
explicada por choques en el mismo. Esto puede observarse en la tabla 6.5, donde todavía 36
meses adelante, el tipo de cambio real determina 63.7% de sus variaciones. En segundo lugar
se hace mención a las remesas, las cuales muestran una significativa influencia inicial en el
tipo de cambio real de alrededor del 20% para luego disminuir y ser responsables, 36 meses
después, de un 9.5% de las variaciones del tipo de cambio. Por el contrario, se tiene que un
año posterior a la ocurrencia de un choque en las exportaciones petroleras, este explica en un
porcentaje cada vez mayor la volatilidad del tipo de cambio real, ya que 36 meses adelante, el
60
El estudio de la dirección (FGRI) y magnitud (DV) de las variaciones de las exportaciones petroleras y las
remesas ante choques exógenos, no forma parte de los objetivos de la presente investigación, es por ello que
estas no se presentaron en la Figura 17.5 y no se muestran en la tabla 5.5. Si se desea conocer las
descomposiciones de varianza de las exportaciones de petróleo y remesas ir al anexo 4, tabla 11.A4
105
choque explica un 5.7% de los cambios de dicha variable. La descomposición de la varianza
del tipo de cambio arroja un resultado interesante respecto a la influencia de las
exportaciones no petroleras (XNP) en el tipo de cambio real. En la sección anterior se
mencionó que la FGRI indicaba que un aumento en las exportaciones no petroleras causaba
una apreciación del tipo de cambio y ahora la DV permite conocer la magnitud de dicho
efecto, encontrándose que dentro de los primeros 6 meses solo un 1% de los cambios en el
valor de la moneda son explicados por esta variable (XNP) en el corto plazo.
Por último, se tiene la descomposición de la varianza de las exportaciones no
petroleras (XNP). El principal interés se centra en el porcentaje de la volatilidad de las
exportaciones no petroleras que es explicado por los choques del tipo de cambio real
(REER). En la tabla 6.5 puede apreciarse que la capacidad explicativa de los cambios
inesperados en el valor de la moneda aumenta rápidamente en los primeros seis meses
después de producido el choque. Posteriormente, 36 meses adelante, el tipo de cambio real es
responsable ya de un 17.5% de los cambios en XNP.
106
107
Tabla 6.5 Descomposiciones de la Varianza (DV).
Meses
adelante
Error
Estándar
∆Exportaciones
Petroleras (XP)
∆Remesas
(R )
∆Gasto
Público
(G)
∆Tipo de
cambio
real
(REER)
∆Exp. no
Petr.
(XNP)
Descomposición de la Varianza del Gasto Público (G)
1 0.023 0.309 0.795 98.895 0.000 0.000
6 0.039 5.953 6.511 84.909 1.748 0.880
12 0.050 13.968 10.036 72.432 1.949 1.615
18 0.054 16.709 12.480 67.514 1.821 1.476
24 0.059 15.553 15.905 64.649 1.831 2.062
36 0.069 11.396 22.475 61.053 2.653 2.424
Descomposición de la Varianza del Tipo de Cambio Real
(REER)
1 0.022 2.130 21.433 0.054 76.383 0.000
6 0.058 0.695 20.987 1.764 75.564 0.990
12 0.076 0.723 15.776 1.399 81.133 0.968
18 0.084 2.500 12.948 2.156 79.594 2.803
24 0.091 4.128 11.096 3.333 73.010 8.433
36 0.098 5.771 9.514 3.401 63.705 17.609
Descomposición de la Varianza de las Exportaciones No Petroleras (XNP)
1 0.040 0.810 13.727 0.950 1.995 82.517
6 0.062 2.974 12.514 1.630 11.916 70.966
12 0.077 6.179 11.400 1.644 11.648 69.129
18 0.086 5.657 15.169 3.612 13.362 62.200
24 0.093 4.997 18.774 6.109 16.249 53.872
36 0.102 4.399 18.589 14.041 17.551 45.420 Fuente: Elaboración propia con datos mensuales obtenidos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía
(INEGI), Banco de México y Fondo Monetario Internacional (FMI).
*Orden de Cholesky: XP R G REER XNP
Notas:
∆: cambio
Exp. No Petr: Exportaciones no Petroleras.
5.6 Conclusiones
En el presente capitulo se estimó un modelo de vectores autorregresivos (VAR) para poner a
prueba la hipótesis de efecto gasto de la enfermedad holandesa. Básicamente, se buscaba
estudiar el impacto de las exportaciones petroleras y de las remesas en el tipo de cambio real
de México, y a su vez el efecto de este último en las exportaciones no petroleras. Además, se
108
supuso que el gasto público era la variable que transmitía el efecto del choque petrolero al
tipo de cambio real por medio de una elevación de los precios de los bienes internos.
El análisis de la causalidad de Granger, las funciones generalizadas de respuesta al
impulso (FGIR) y la descomposición de varianza (DV) revelaron resultados interesantes. De
manera inicial, se encontró que una bonanza proveniente ya sea de las exportaciones
petroleras explica los cambios en el gasto público pero las remesas no. No obstante, a pesar
de que las exportaciones de petróleo granger causan el gasto público, medio de transmisión
de los choques al tipo de cambio real según la hipótesis teórica de la enfermedad holandesa,
el análisis de la causalidad de Granger y las FGIR arrojaron que los valores pasados del gasto
público no explican los valores futuros del tipo de cambio real. Por lo que se tiene que
durante el período 1995-2014, el gasto público no funge como medio de transmisión de los
choques exógenos presentados en las exportaciones petroleras y/o las remesas al tipo de
cambio real.
Por otro lado, se tiene que un choque en las remesas tiene un efecto directo y
significativo en el tipo de cambio real en el corto plazo, siendo responsable de alrededor de
un 20% de la volatilidad del peso mexicano. Este último resultado sigue siendo compatible
con la teoría de la enfermedad holandesa, ya que hay una relación directa entre un
incremento de remesas y una apreciación del tipo de cambio real.
La función de impulso respuesta y la descomposición de la varianza de las
exportaciones no petroleras con respecto a los choques en el tipo de cambio real señalan la
existencia de una relación positiva (no inversa) en el corto plazo. Esto quiere decir que,
contrario a lo propuesto en la hipótesis de enfermedad holandesa, los choques que aprecien el
peso mexicano causan un incremento en las exportaciones no petroleras. Este resultado
puede derivarse del hecho que de la industria maquiladora tiene un gran peso en el total de
las exportaciones no petroleras. Este tipo de industrias se caracteriza por importar un alto
porcentaje de los bienes intermedios y de capital que son indispensables para su proceso
productivo. Por lo que una apreciación de la moneda significa para las industrias
maquiladoras una mejora de la competitividad, ya que la importación de los bienes y factores
de producción se abarata. En cambio una depreciación no hace otra cosa más que encarecer
dichas importaciones.
109
Conclusiones Generales de la Tesis
La enfermedad holandesa es un fenómeno económico que describe la situación en la que
coexisten dos sectores comerciables duales, uno que prospera y otro(s) que se contrae(n).
Tradicionalmente, el sector que crece es un sector relacionado con la comercialización de
algún recurso natural, mientras que el sector que se contrae suele asociarse con el sector
manufacturero y el sector agrícola.
La enfermedad holandesa puede tener lugar en cualquier país alrededor del mundo, ya
sea que este sea un país desarrollado o subdesarrollado, o que el ingreso masivo de divisas se
derive de las exportaciones de un recurso natural o simplemente de la recepción de algún
flujo de ingreso tal como las remesas o la ayuda externa.
El comportamiento de algunas de las principales variables macroeconómicas de un
país que sea similar al que estas tendrían bajo la presencia de la enfermedad holandesa puede
ser considerado como un “síntoma” del posible padecimiento del mal holandesa en ese país.
110
La economía mexicana se caracteriza por recibir un ingreso masivo de divisas
constante por concepto de las exportaciones petroleras, las remesas, la inversión extranjera
directa (IED) y de cartera, el turismo, entre otras. No obstante, de todos los flujos entrantes,
el ingreso obtenido por la comercialización del petróleo en el mercado internacional es el
flujo más importante para este país, junto con las remesas. A la par, se tiene que México ha
experimentado un tipo de cambio real (REER) apreciado desde 1988 hasta la actualidad. Por
si esto no fuera suficiente, la estructura sectorial de México muestra una clara tendencia
decreciente en la participación de los sectores comerciables (agrícola y manufacturero) y una
expansión del sector no transable (sector servicios). Lo anterior da fuertes razones para
suponer que México padece los síntomas de enfermedad holandesa.
El trabajo empírico de la presente investigación consistió en el cálculo del Índice de
Enfermedad Holandesa (IEH) y la estimación de un modelo de Vectores Autorregresivos
(VAR). El cálculo del índice arroja luz sobre el retroceso prematuro del sector transable de la
economía de México, el cual se hace más agudo con paso del tiempo. Luego, los resultados
de la estimación del modelo VAR se pueden resumir básicamente en los siguientes tres
puntos:
1. Se encontró evidencia empírica de que durante el período 1995-2014, los ingresos
provenientes de las exportaciones petroleras tienen una relación directa con el gasto
público. Es decir, un aumento en las exportaciones petroleras causa una elevación del
gasto público en el corto plazo.
2. Aunque los choques en el gasto público y las exportaciones petroleras no son
significativos para explicar los cambios en el tipo de cambio real, las remesas si lo
son. Estas últimas tienen un efecto directo sobre el tipo de cambio real en el corto
plazo, por lo que se dice que un incremento en las remesas aprecia el tipo de cambio
real.
3. Por último, se tiene que las apreciaciones del tipo de cambio real (REER) influyen en
las exportaciones no petroleras incrementándolas. Este es un resultado que contradice
la hipótesis de enfermedad holandesa.
Una posible explicación del punto 3 es que debido a la disponibilidad de la
información estadística la variable utilizada para analizar el comportamiento de los sectores
111
comerciables es: las exportaciones no petroleras. En esta variable se contemplan las
exportaciones de los sectores agropecuario, extractivo y manufacturero. Dentro de este
último rubro, se contabilizan las exportaciones de la industria manufacturera, industria que
importa del extranjero un alto porcentaje de sus insumos y bienes de capital, por lo que la
apreciación de la moneda suele beneficiar a este tipo de industrias en lugar de perjudicarlas.
Dado que las exportaciones de la industria maquiladora son un importante componente de las
exportaciones no petroleras, es fácil que su relación con el tipo de cambio real se generalice
hacia los demás sectores.
En general, se puede decir que México presenta algunos de los síntomas típicos de
enfermedad holandesa, pero no puede afirmarse la presencia de dicho fenómeno en la
economía de este país durante el período 1995-2014 debido a la relación positiva existente
entre el tipo de cambio real y las exportaciones de los sectores comerciables no petroleros
durante el período.
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118
ANEXOS
Anexo 1. Literatura Empírica por Tipo de Ingreso de Divisas
Cuadro 3.A1 Literatura Empírica del Sector Extractivo y la Enfermedad Holandesa.
Autor(es) País Período Variables dependientes Variables
Independientes
Resultados Método
Dülger et al.
(2013)
Rusia 1995:01 a
2011:02
Modelo 1: ( yman yserv )
Modelo 2: reer
Modelo 1: prod,
rpoil
Modelo 2: prod,
rpoil
Desindustrialización
Apreciación
G-H
A-K
Horbath, Jorge
(2004)
México 1993 y
2000
IEH PIB per cápita,
part. de los
sectores econ en
PIB
Desindustrialización Análisis
descriptivo
Olusi y
Olagunju
(2005)
Nigeria 1980:01 a
2003:01
DLAGTP, DLRGDP,
DLCXPT, DLAGTP,
DINFL, LTIR, DLREER,
DSTIR
Desagriculturación VAR
Beine, Bos y
Coulombe
Canadá 1972:02 a xt que representa a: rt, ecat,
eust
pet
, pnet
Apreciación ECM
119
(2012) 2007:04
1987 a
2006
scait
susit,ecat, eust
Desindustrialización
Drelichman
(2005)
España 1501 a
1650
yt
Índices de precios de
bienes comerciables y no
comerciables.
B1, B2
Apreciación
Contracción del
sector exportador
Análisis
descriptivo
Regresión
Markov-
switching
Maddock y
McLean (1984)
Australia 1850-1860 Índices salariales
Precios de bienes de
exportación e importación
Salarios
Apreciación
Bajo crecimiento del
sector exportador
Análisis
descriptivo
Puyana y
Romero (2009)
México 1980, 1993,
1998, 2000,
2001
PIB per cápita y las
participaciones de los
sectores en el PIB.
Desequilibrio
sectorial
Análisis
descriptivo
Bjørnland
(1998)
Noruega
y Reino
Unido
1976:01 –
1994:03
𝑦𝑡 , 𝑠𝑡 , 𝑜𝑡 , 𝜋𝑡
𝜀𝑡𝐸𝑆 , 𝜀𝑡
𝑂𝑃 , 𝜀𝑡𝐴𝐷 , 𝜀𝑡
𝐴𝑆
Pocos indicios de
enfermedad
holandesa
Modelo VAR
Bruno y Sachs
(1982)
Reino
Unido
Simulaciones
120
Fuente: Elaboración propia.
Ansari (1989) Canadá 1962-1983 PIB, empleo, tasas de
crecimiento del PIB,
salarios
Asimetría sectorial y
en los salarios.
Análisis
descriptivo
Naranjo (1995) Ecuador 1970-1983 PIB, exportaciones
petroleras y
manufactureras, precios
del petróleo, PIB per
cápita y petrolero, deuda
externa, cuenta corriente,
etc.
Apreciación
Desagriculturización
Análisis
descriptivo
Puyana y
Constantino
(2013)
Argentina Diferentes
períodos de
tiempo
entre 1960
y 2011
Precio y exportaciones de
la Soja, tipo de cambio,
tasas de crecimiento del
sector servicios,
construcción, sectores
transables y PIB per
cápita.
Apreciación
No
desindustrialización
Análisis
descriptivo
Raju y Melo
(2003)
Colombia 1969-1999 CPRICE, CREVENUE,
RER, CAD, RGDEFICIT,
M1, RGDP, INFLATION
VEC y VAR
Kamas (1986) Colombia Apreciación
Aumento en el
precio de los bienes
no comerciables
121
Cuadro 4.A1 Literatura Empírica de Remesas y Enfermedad Holandesa
Autor(es) País Período Variables
dependientes
Variables
Independientes
Resultados Método
Acosta, Lartey y
Mandelman
(2009)
El
Salvador
1991:01 a
2006:02
LRER, TNT, LY,
REM, LCPI
Apreciación Técnicas
Bayesianas
BVAR
Amuedo-
Dorantes y Pozo
(2004)
13 países
de LA y el
Caribe
1979 a
1998
q W, αdiff, G, TOT, RW,
A
Apreciación Modelo de
efectos fijos
(Modelo de
datos de panel
calculado por
MCO)
Fuente: Elaboración propia
Cuadro 5.A1 Literatura Empírica de Ayuda Externa y Enfermedad Holandesa
Autor(es) País Período Variables
dependientes
Variables
Independientes
Resultados Método
Adenauer y
Vagassky (1998)
Burkina Faso,
Costa de
Marfil,
Senegal y
Togo
1980 a
1992
REER RGDP, GDIF, TOT,
RODA
Apreciación MCG
Rajan y
Subramanian
(1) 32 países (1) 1980
a 1990 y Growthij CI, II, ISM, ASI (1) Apreciación
(2) Bajo crecimiento
MCO
122
(2011) (2) 15 países
28 industrias
(2) 1990
a 2000
de las industrias
exportadoras
Fuente: Elaboración propia.
Cuadro 6.A1 Literatura Empírica de Turismo y Enfermedad Holandesa
Autor(es) País Período Variables
dependientes
Variables
Independientes
Resultados Método
Capó, Font y
Rosselló (2007)
Islas Baleares
e Islas
Canarias,
España
1986-
2005
Índice de
diversificación
Distribución de la
fuerza laboral por
sectores
Crecimiento de la
población y del PIB
Investigación y
desarrollo en relación
al PIB
Análisis
descriptivo
Fuente: Elaboración propia
123
Significado de las siglas utilizadas en los trabajos empíricos:
Acosta, Lartey y Mandelman (2009) → TNT: ratio de la producción de transables-no transables, LY: logaritmo del PIB, LRER:
logaritmo del tipo de cambio real, LREM: logaritmo de las remesas, LCPI: logaritmo del índice de precios al consumidor. BVAR:
vector autorregresivo bayesiano.
Dülger et al. (2013) → ( yman yserv ): Producción relativa de manufacturas con respecto a los servicios, reer: el tipo de cambio real
efectivo, prod: productividad relativa de las manufacturas con respecto a los servicios, rpoil: precio real del petróleo. G-H:Gregory y
Hansen , A-K: Arai y Kurozumi (cointegración con cambio estructural)
Horbath (2004) → IEH: Índice de Enfermedad Holandesa
Olusi y Olagunju (2005) → DLRGDP: PIB real, DLCXPT: exportaciones de petróleo crudo, DLAGTP: producción agrícola, DINFL:
tasa de inflación, LTIR: tasa de interés de largo plazo, DLREER: tipo de cambio real, DSTIR: tasa de interés de corto plazo.
Amuedo-Dorantes y Pozo (2004) → q: Tipo de cambio multilateral y bilateral real, W: remesas de los trabajadores, αdiff: progreso
técnico, G: consumo del gobierno, TOT: términos de intercambio, RW: tasa de interés real mundial, A: ayuda externa, MCO: mínimos
cuadrados ordinarios.
Adenauer y Vagassk (1998) → RGDP: el tipo de cambio real efectivo, GDIF: diferencia de la tasa de crecimiento del país en cuestión
y la de los países industrializados, TOT: términos de intercambio, RODA: asistencia oficial al desarrollo.
124
Beine, Bos y Coulombe (2012) → 𝑟𝑡 : tipo de cambio bilateral real CAD/USD, 𝑒𝑐𝑎𝑡 : componente CAD de la moneda, 𝑒𝑢𝑠𝑡 :
componente USD de la moneda, 𝑝𝑒𝑡 : el precio real de la energia, 𝑝𝑛𝑒𝑡 : precio real de los bienes excluyendo la energía, scait:
participación del empleo de la industria manufacturera canadiense i en el periodo t, susit: participación rezagada del empleo en las
manufacturas estadounidenses, ECM: modelo de corrección de errores.
Adenauer y Vagassky (1998) → REER: tipo de cambio real efectivo, RGDP: PIB, GDIF: promedio actual y rezagado de la diferencia
de la tasa de crecimiento del país en consideración y los países industrializados, TOT: términos de intercambio, RODA: asistencia
oficial para el desarrollo (AOD); MCG: mínimos cuadrados generalizados.
Drelichman (2005) → yt: precio relativo de los bienes comerciables, B1 y B2: variables dicotómicas
Rajan y Subramanian (2011) → Growthij: tasa de crecimiento promedio anual del valor agregado de la industria i en el país j para un
período de 10 años, CI: indicadores del país, II: indicadores de la industria, ISM: participación de la industria i en las manufacturas del
país j en el período inicial, ASI: ayuda externa al país j multiplicada por la sensibilidad de la industria i a la apreciación del tipo de
cambio. MCO: mínimos cuadrados ordinarios.
Puyana y Romero (2009) → IEH: Índice de Enfermedad Holandesa
Bjørnland (1998) → 𝑦𝑡 : producción manufacturera, 𝑠𝑡 : extracciones de petroleo y de gas, 𝑜𝑡 : precios reales del petróleo, 𝜋𝑡 : tasa de
inflación, 𝜀𝑡𝐸𝑆 : boom energetico, 𝜀𝑡
𝑂𝑃 : aumento en el precio real del petróleo, 𝜀𝑡𝐴𝐷 : shock en la demanda agregada, 𝜀𝑡
𝐴𝑆 : shock en la
oferta agregada.
Raju y Melo (2003) → CPRICE: índice del precio de exportación del café, CREVENUE: ingresos de las exportaciones del café en
dólares, RER: índice del tipo de cambio real, CAD: déficit en la cuenta corriente, RGDEFICIT: déficit del gobierno en términos
reales, M1: oferta monetaria, RGDP: producto interno bruto real, INFLATION: inflación.
125
Anexo 2. Índice de Enfermedad Holandesa
Tabla 7.A2 Índice de Enfermedad Holandesa para México (Puyana y Romero, 2009)
AÑO >> 1980 1993 1998 2000 2001 Norma de Chenery
PIB per cápita en dólares constantes de
1999 5860 5720 5060 5836 6018 4222 6000 10555
Participación en porcentaje de:
Agricultura* 8.2 6.8 5.3 4.2 4.4 15.4 11.6 7
Minería 3.2 1.7 1.4 1.4 1.4
Manufacturas 22.1 20.1 21.3 20.3 19.4 21 23.1 28
Construcción 6.4 5.3 4.7 5.1 4.9 6.1 6.4 7
Servicios y Comercio 61.1 66.1 68.4 70.2 71.3 41.2 43 47
Índice de Enfermedad Holandesa 4.3 7.8 8.1 10.2 10.9
*Incluye: ganadería, aprovechamiento forestal, pesca y caza
Fuente: Puyana y Romero (2009)
126
Tabla 8.A2 Índice de Enfermedad Holandesa para México (Elaboración Propia)
AÑO >> 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990
PIB per cápita a dólares constantes de
1999 5163.2 5494.1 5348.1 5023.4 5104.5 5135.5 4846.1 4839.2 4802.5 4903.8 5047.5
Participación porcentual de:
Agricultura* 6.0 6.0 5.4 5.4 6.2 6.6 7.0 6.3 5.8 5.7 5.7
Minería
Manufacturas 18.7 18.4 17.6 17.1 18.7 19.8 21.0 21.6 23.3 21.4 20.0
Construcción 10.7 11.7 10.9 7.2 7.2 7.3 7.2 6.8 6.9 6.5 6.6
Servicios y Comercio 55.0 56.5 56.8 51.2 52.2 52.8 53.4 50.7 53.6 57.6 59.0
Índice de Enfermedad Holandesa 10.0 10.3 11.7 13.8 11.5 8.2 8.4 8.5 7.3 9.3 10.7
*Incluye: ganadería, aprovechamiento forestal, pesca y caza
Fuente: Elaboración propia con datos del Banco Mundial (BM) y la Organización de las Naciones Unidas para el Desarrollo Industrial (ONUDI).
Continuación.
AÑO >> 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001
PIB per cápita a dólares constantes de
1999 5152.1 5228.0 5327.8 5467.0 5052.2 5249.5 5514.8 5676.0 5734.1 5947.3 5829.0
Participación porcentual de:
Agricultura* 5.5 4.8 4.5 4.3 4.4 4.7 4.4 4.2 4.0 3.5 3.7
Minería
Manufacturas 19.8 19.2 17.9 17.2 19.1 20.3 20.9 21.2 20.7 20.3 19.4
Construcción 7.0 7.5 7.9 8.3 6.4 6.8 7.3 7.6 7.8 7.8 7.7
Servicios y Comercio 60.4 61.3 63.7 64.7 63.2 60.6 61.1 62.0 62.0 61.6 63.3
Índice de Enfermedad Holandesa 9.4 10.7 12.3 13.2 12.9 9.6 9.4 9.3 10.1 10.9 11.6
*Incluye: ganadería, aprovechamiento forestal, pesca y caza
Fuente: Elaboración propia con datos del Banco Mundial (BM) y la Organización de las Naciones Unidas para el Desarrollo Industrial (ONUDI).
127
Continuación.
AÑO >> 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Norma de Chenery
PIB per cápita a dólares
constantes de 1999 5761.0 5770.9 5945.9 6051.5 6275.6 6392.6 6401.1 6024.0 6250.6 6419.2 6580.2 4222 6000 10555
Participación porcentual de:
Agricultura 3.6 3.6 3.6 3.4 3.4 3.3 3.3 3.5 3.5 3.4 3.5 15.4 11.6 7
Minería
Manufacturas 18.8 18.2 18.2 17.2 18.1 17.4 17.0 16.6 17.3 17.0 17.9 21 23.1 28
Construcción 7.7 7.9 8.2 8.1 8.4 8.4 8.6 8.6 8.2 8.2 8.1 6.1 6.4 7
Servicios y Comercio 63.5 62.7 61.0 61.5 60.3 60.6 60.2 62.2 61.5 60.3 60.1 41.2 43 47
Índice de Enfermedad
Holandesa 12.3 12.9 12.9 14.1 13.3 14.0 14.4 14.5 14.0 14.3 13.3
*Incluye: ganadería, aprovechamiento forestal, pesca y caza
Fuente: Elaboración propia con datos del Banco Mundial (BM) y la Organización de las Naciones Unidas para el Desarrollo Industrial (ONUDI).
128
Anexo 3. Apéndice de Datos
Los datos fueron manipulados para que la periodicidad fuera anual, la unidad de medida millones de pesos61
y el valor fuera real.
La conversión de las variables expresadas en dólares corrientes a variables en pesos reales se realizó por medio de la siguiente
fórmula: VN×TCN
INPC, donde VN es el valor nominal de la variable, TCN el tipo de cambio nominal y el INPC es el Índice Nacional de
Precios al Consumidor.
La variación porcentual de la figura 9 fue calculada como cualquier tasa de cambio o tasa de crecimiento: VA×VP
VP× 100, donde VA es
el valor actual y el VP el valor pasado
Tabla 9.A3 Descripción de Variables
Variable Periodicidad Unidad de medida Fuente
Exportaciones Petroleras Mensual Millones de dólares INEGI*
Remesas Trimestral Millones de dólares INEGI*
Turismo Receptivo Anual Millones de pesos INEGI*
Inversión Extranjera Directa
(IED)
Trimestral Millones de dólares INEGI*
Inversión de Cartera Trimestral Millones de dólares INEGI*
Ayuda Oficial Neta para el
Desarrollo (AOD)
Anual Dólares Banco Mundial
Tipo de Cambio Bancario Mensual Peso/dólar INEGI*
61
A excepción del precio promedio del petróleo, el cual se expreso en pesos.
129
Índice Nacional de Precios al
Consumidor (INPC)
Mensual Índice (base segunda
quincena de diciembre
del 2010)
INEGI*
Precio Promedio Petróleo
Crudo
Mensual Dólares por barril INEGI*
Agregado Monetario (M1) Mensual Miles de pesos Banco de
México
Tipo de Cambio Efectivo
Real
Mensual Índice FMI**
Gastos Presupuestales del
Sector Público
Mensual Miles de pesos Banco de
México
*INEGI: Instituto Nacional de Estadística y Geografía.
**FMI: Fondo Monetario Internacional.
130
Anexo 4. Resultados de la Estimación del Modelo de Vectores Autorregresivo (VAR)
Tabla 10.A4 Estimación del Modelo de Vectores Autorregresivo (VAR) en EViews.
XP R G REER XNP
XP(-1) 0.649011 -0.065901 0.030743 -0.054285 0.001352
-0.07716 -0.04612 -0.01809 -0.01707 -0.0316
[ 8.41088] [-1.42876] [ 1.69974] [-3.17937] [ 0.04279]
XP(-2) 0.258443 0.041583 -0.027466 0.044342 0.04768
-0.09365 -0.05598 -0.02195 -0.02072 -0.03835
[ 2.75964] [ 0.74282] [-1.25119] [ 2.13983] [ 1.24333]
XP(-3) -0.005045 0.070227 0.015215 0.00172 -0.025395
-0.09255 -0.05532 -0.02169 -0.02048 -0.0379
[-0.05451] [ 1.26941] [ 0.70137] [ 0.08400] [-0.67009]
XP(-4) 0.071853 -0.036333 -0.002449 0.024235 -0.006321
-0.09261 -0.05536 -0.02171 -0.02049 -0.03792
[ 0.77585] [-0.65632] [-0.11280] [ 1.18266] [-0.16667]
131
XP(-5) -0.013428 0.032794 0.012097 -0.007368 0.018281
-0.09191 -0.05494 -0.02154 -0.02034 -0.03764
[-0.14610] [ 0.59689] [ 0.56152] [-0.36229] [ 0.48573]
XP(-6) 0.020514 -0.023942 -0.004839 -0.020427 -0.042958
-0.0915 -0.0547 -0.02145 -0.02025 -0.03747
[ 0.22419] [-0.43772] [-0.22562] [-1.00892] [-1.14649]
XP(-7) -0.110128 0.03522 -0.003994 0.015958 0.034577
-0.09154 -0.05472 -0.02146 -0.02025 -0.03748
[-1.20310] [ 0.64367] [-0.18617] [ 0.78786] [ 0.92249]
XP(-8) 0.035741 0.079262 -0.002653 -0.017223 0.04259
-0.09078 -0.05426 -0.02128 -0.02009 -0.03717
[ 0.39372] [ 1.46067] [-0.12469] [-0.85741] [ 1.14573]
XP(-9) -0.07168 -0.093253 0.008586 -0.017487 -0.081813
-0.09169 -0.05481 -0.02149 -0.02029 -0.03754
132
[-0.78180] [-1.70152] [ 0.39950] [-0.86199] [-2.17912]
XP(-10) 0.227133 0.060466 0.013623 0.05036 0.050722
-0.09158 -0.05474 -0.02147 -0.02026 -0.0375
[ 2.48022] [ 1.10457] [ 0.63462] [ 2.48525] [ 1.35259]
XP(-11) -0.008049 0.06813 -0.050327 0.02397 -0.004881
-0.0929 -0.05553 -0.02177 -0.02056 -0.03804
[-0.08664] [ 1.22691] [-2.31126] [ 1.16612] [-0.12831]
XP(-12) -0.26008 -0.124431 0.011217 -0.037349 -0.045351
-0.07527 -0.04499 -0.01764 -0.01665 -0.03082
[-3.45534] [-2.76559] [ 0.63579] [-2.24253] [-1.47142]
R(-1) -0.044453 0.826848 0.023635 0.019818 0.065153
-0.15056 -0.09 -0.03529 -0.03332 -0.06165
[-0.29524] [ 9.18708] [ 0.66968] [ 0.59487] [ 1.05676]
R(-2) -0.053915 -0.193297 0.001148 0.001449 -0.131024
133
-0.18676 -0.11164 -0.04378 -0.04133 -0.07648
[-0.28868] [-1.73145] [ 0.02622] [ 0.03506] [-1.71325]
R(-3) -0.060191 0.152802 -0.015547 -0.065981 -0.019246
-0.18757 -0.11212 -0.04397 -0.0415 -0.07681
[-0.32090] [ 1.36283] [-0.35360] [-1.58975] [-0.25058]
R(-4) 0.008403 0.131627 0.015236 0.02527 0.002824
-0.18989 -0.11351 -0.04451 -0.04202 -0.07776
[ 0.04425] [ 1.15965] [ 0.34230] [ 0.60142] [ 0.03631]
R(-5) 0.029248 -0.019885 0.021506 -0.007651 -0.022038
-0.18799 -0.11237 -0.04407 -0.0416 -0.07698
[ 0.15558] [-0.17695] [ 0.48805] [-0.18393] [-0.28627]
R(-6) 0.395081 -0.017437 -0.01257 -0.01275 0.117799
-0.18537 -0.11081 -0.04345 -0.04102 -0.07591
[ 2.13132] [-0.15737] [-0.28931] [-0.31085] [ 1.55190]
134
R(-7) -0.289156 0.015568 0.013289 0.039921 -0.027811
-0.18899 -0.11297 -0.0443 -0.04182 -0.07739
[-1.52998] [ 0.13780] [ 0.29999] [ 0.95462] [-0.35936]
R(-8) 0.462037 0.081614 0.003106 0.009399 0.085533
-0.18884 -0.11288 -0.04426 -0.04179 -0.07733
[ 2.44667] [ 0.72299] [ 0.07018] [ 0.22493] [ 1.10609]
R(-9) -0.276243 -0.066782 -0.019912 -0.017848 0.036747
-0.18944 -0.11324 -0.0444 -0.04192 -0.07757
[-1.45824] [-0.58975] [-0.44843] [-0.42579] [ 0.47372]
R(-10) -0.110282 -0.080848 0.006747 -0.040861 -0.083004
-0.18378 -0.10986 -0.04308 -0.04067 -0.07526
[-0.60007] [-0.73594] [ 0.15661] [-1.00479] [-1.10295]
R(-11) 0.16065 0.047061 -0.034445 0.014881 -0.026663
-0.17839 -0.10663 -0.04181 -0.03947 -0.07305
[ 0.90058] [ 0.44134] [-0.82378] [ 0.37701] [-0.36501]
135
R(-12) -0.091154 0.072532 0.00255 0.032624 -0.000175
-0.14226 -0.08504 -0.03335 -0.03148 -0.05825
[-0.64075] [ 0.85293] [ 0.07647] [ 1.03639] [-0.00301]
G(-1) 0.233689 0.084747 0.649848 0.027584 -0.221387
-0.33465 -0.20004 -0.07844 -0.07405 -0.13703
[ 0.69831] [ 0.42365] [ 8.28449] [ 0.37252] [-1.61556]
G(-2) -0.310043 -0.105306 0.135079 0.054509 0.199098
-0.39805 -0.23794 -0.0933 -0.08808 -0.163
[-0.77890] [-0.44258] [ 1.44774] [ 0.61887] [ 1.22149]
G(-3) -0.469791 -0.317017 0.042372 -0.048767 -0.229364
-0.40667 -0.24309 -0.09532 -0.08998 -0.16653
[-1.15521] [-1.30411] [ 0.44450] [-0.54195] [-1.37735]
G(-4) 0.46331 0.128554 0.129501 -0.022189 0.191784
-0.41637 -0.24889 -0.0976 -0.09213 -0.1705
136
[ 1.11273] [ 0.51651] [ 1.32689] [-0.24084] [ 1.12484]
G(-5) 0.381338 0.023353 -0.066014 0.064648 0.181865
-0.42029 -0.25123 -0.09852 -0.093 -0.1721
[ 0.90732] [ 0.09295] [-0.67009] [ 0.69515] [ 1.05673]
G(-6) -0.118633 -0.051772 0.015621 -0.136413 -0.277921
-0.41916 -0.25056 -0.09825 -0.09275 -0.17164
[-0.28303] [-0.20663] [ 0.15899] [-1.47079] [-1.61921]
G(-7) -0.737112 -0.073057 0.040689 0.005715 0.102595
-0.42355 -0.25318 -0.09928 -0.09372 -0.17344
[-1.74031] [-0.28855] [ 0.40984] [ 0.06098] [ 0.59153]
G(-8) -0.004404 0.331046 0.012598 0.025731 0.072685
-0.4228 -0.25273 -0.0991 -0.09355 -0.17313
[-0.01042] [ 1.30988] [ 0.12712] [ 0.27504] [ 0.41983]
G(-9) 0.288662 -0.299111 -0.027181 0.0081 0.028033
137
-0.41875 -0.25031 -0.09815 -0.09266 -0.17147
[ 0.68935] [-1.19497] [-0.27692] [ 0.08742] [ 0.16349]
G(-10) -0.674618 0.159953 0.101257 0.052762 0.096774
-0.41578 -0.24854 -0.09746 -0.092 -0.17026
[-1.62254] [ 0.64358] [ 1.03897] [ 0.57350] [ 0.56840]
G(-11) 1.346181 -0.073108 -0.255267 -0.12584 -0.079511
-0.41477 -0.24793 -0.09722 -0.09178 -0.16984
[ 3.24564] [-0.29487] [-2.62565] [-1.37116] [-0.46815]
G(-12) -0.293334 0.286174 0.178376 0.134491 0.028813
-0.34158 -0.20418 -0.08007 -0.07558 -0.13987
[-0.85876] [ 1.40158] [ 2.22788] [ 1.77942] [ 0.20600]
REER(-1) -0.42702 -0.041009 0.170484 1.177716 0.58191
-0.40616 -0.24278 -0.0952 -0.08987 -0.16631
[-1.05137] [-0.16891] [ 1.79075] [ 13.1046] [ 3.49885]
138
REER(-2) 0.690744 0.719007 -0.278876 -0.166635 -0.27588
-0.61807 -0.36946 -0.14487 -0.13676 -0.25309
[ 1.11758] [ 1.94613] [-1.92495] [-1.21844] [-1.09005]
REER(-3) 0.196488 -0.703812 0.115679 -0.034372 -0.601974
-0.62933 -0.37619 -0.14751 -0.13925 -0.2577
[ 0.31222] [-1.87092] [ 0.78419] [-0.24683] [-2.33595]
REER(-4) -0.623273 -0.107537 0.005283 -0.024501 0.276201
-0.63808 -0.38142 -0.14957 -0.14119 -0.26128
[-0.97679] [-0.28194] [ 0.03532] [-0.17353] [ 1.05709]
REER(-5) 0.581965 -0.029545 0.020369 -0.052004 -0.071318
-0.63507 -0.37962 -0.14886 -0.14052 -0.26005
[ 0.91638] [-0.07783] [ 0.13684] [-0.37008] [-0.27425]
REER(-6) -1.020718 -0.160617 0.128296 0.01277 0.030508
-0.63207 -0.37783 -0.14816 -0.13986 -0.25882
[-1.61487] [-0.42511] [ 0.86594] [ 0.09131] [ 0.11787]
139
REER(-7) 1.436807 0.550271 -0.184827 0.147083 0.091665
-0.62252 -0.37212 -0.14592 -0.13775 -0.25491
[ 2.30804] [ 1.47875] [-1.26664] [ 1.06778] [ 0.35959]
REER(-8) -0.717133 0.012007 -0.047039 0.062598 -0.204744
-0.62588 -0.37413 -0.14671 -0.13849 -0.25629
[-1.14580] [ 0.03209] [-0.32064] [ 0.45201] [-0.79888]
REER(-9) -0.631071 0.004403 0.036617 -0.098152 0.302058
-0.61277 -0.36629 -0.14363 -0.13559 -0.25092
[-1.02987] [ 0.01202] [ 0.25494] [-0.72389] [ 1.20380]
REER(-10) 0.313511 -0.258953 -0.077439 -0.149107 0.007468
-0.56064 -0.33513 -0.13141 -0.12405 -0.22957
[ 0.55920] [-0.77270] [-0.58927] [-1.20195] [ 0.03253]
REER(-11) 0.040672 -0.440494 0.041352 0.151345 -0.022958
-0.53463 -0.31958 -0.12532 -0.1183 -0.21892
140
[ 0.07607] [-1.37835] [ 0.32997] [ 1.27935] [-0.10487]
REER(-12) 0.298624 0.33994 0.084296 -0.064401 -0.065019
-0.36868 -0.22038 -0.08642 -0.08158 -0.15097
[ 0.80999] [ 1.54252] [ 0.97545] [-0.78944] [-0.43068]
XNP(-1) 0.020721 -0.181803 0.013692 -0.035614 0.279151
-0.21036 -0.12574 -0.04931 -0.04655 -0.08614
[ 0.09850] [-1.44584] [ 0.27768] [-0.76513] [ 3.24074]
XNP(-2) -0.251504 -0.04353 0.051997 -0.063268 0.268431
-0.22002 -0.13152 -0.05157 -0.04868 -0.0901
[-1.14308] [-0.33097] [ 1.00821] [-1.29954] [ 2.97938]
XNP(-3) 0.290057 0.243478 0.044475 0.069373 0.530861
-0.22683 -0.13559 -0.05317 -0.05019 -0.09289
[ 1.27872] [ 1.79566] [ 0.83647] [ 1.38215] [ 5.71522]
XNP(-4) 0.172227 -0.102831 -0.131734 0.063522 -0.139137
141
-0.24355 -0.14559 -0.05709 -0.05389 -0.09973
[ 0.70714] [-0.70633] [-2.30754] [ 1.17871] [-1.39513]
XNP(-5) -0.150015 0.287375 -0.050937 -0.002232 0.190338
-0.24825 -0.14839 -0.05819 -0.05493 -0.10165
[-0.60429] [ 1.93658] [-0.87537] [-0.04064] [ 1.87241]
XNP(-6) -0.476323 -0.064472 0.019193 -0.010163 -0.103098
-0.25077 -0.1499 -0.05878 -0.05549 -0.10269
[-1.89945] [-0.43010] [ 0.32652] [-0.18315] [-1.00401]
XNP(-7) 0.024573 -0.319331 0.024354 -0.067093 -0.044815
-0.2489 -0.14878 -0.05834 -0.05508 -0.10192
[ 0.09872] [-2.14628] [ 0.41742] [-1.21820] [-0.43970]
XNP(-8) 0.145184 0.02961 -0.069625 0.016016 -0.147005
-0.243 -0.14526 -0.05696 -0.05377 -0.09951
[ 0.59746] [ 0.20385] [-1.22236] [ 0.29786] [-1.47735]
142
XNP(-9) 0.33726 0.140181 0.076804 0.021001 0.096808
-0.23342 -0.13953 -0.05471 -0.05165 -0.09558
[ 1.44483] [ 1.00465] [ 1.40372] [ 0.40660] [ 1.01280]
XNP(-10) 0.092942 -0.095624 0.038904 0.03038 -0.187795
-0.21561 -0.12888 -0.05054 -0.04771 -0.08829
[ 0.43107] [-0.74196] [ 0.76980] [ 0.63679] [-2.12707]
XNP(-11) -0.375167 -0.099809 0.093222 -0.042347 0.1253
-0.20933 -0.12513 -0.04907 -0.04632 -0.08572
[-1.79227] [-0.79767] [ 1.89995] [-0.91427] [ 1.46181]
XNP(-12) 0.20559 0.036592 -0.058151 -0.037142 0.038544
-0.19533 -0.11676 -0.04578 -0.04322 -0.07998
[ 1.05255] [ 0.31340] [-1.27011] [-0.85936] [ 0.48190]
C -2.250446 2.085038 -0.258401 0.371669 -0.122564
-1.25034 -0.7474 -0.29308 -0.27667 -0.512
[-1.79986] [ 2.78971] [-0.88167] [ 1.34339] [-0.23938]
143
R cuadrada 0.975407 0.990372 0.995786 0.978868 0.981241
R cuadrada ajustada 0.966068 0.986716 0.994186 0.970843 0.974117
Suma de los residuos al cuadrado 1.499268 0.535711 0.082374 0.073406 0.251394
Error estándar de la ecuación 0.097412 0.058229 0.022833 0.021554 0.039889
F estadística 104.4449 270.87 622.3016 121.9782 137.74
Logaritmo de la verosimilitud 235.0109 347.7014 552.7206 565.3428 430.5461
Akaike AIC -1.58914 -2.618278 -4.490599 -4.60587 -3.37485
Schwarz SC -0.645152 -1.67429 -3.546611 -3.661882 -2.430862
Media dependiente 19.48662 18.9111 23.23417 4.349779 21.49396
Desviación estándar dependiente 0.528822 0.505202 0.299455 0.12623 0.247936
Determinante de la covarianza residual (dof adj.)
7.72E-15
Determinante de la covarianza residual
1.51E-15
Logaritmo de la verosimilitud 2183.235
Criterio de información de Akaike -17.15283
Criterio de Schwarz -12.43289
144
Fuente: Elaboración propia con datos mensuales obtenidos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), Banco de México y Fondo Monetario
Internacional (FMI).
Notas:
El período de la muestra (ajustada) es enero 1996 a marzo 2014.
Las observaciones incluidas son 219 después de ajustes.
Los errores estándar se encuentran entre paréntesis y las t-estadísticas entre corchetes.
Tabla 11.A4 Prueba de la Condición de Estabilidad del Modelo VAR
Raíz Modulus
0.999345 0.999345
0.983093 - 0.017545i 0.983249
0.983093 + 0.017545i 0.983249
-0.566872 - 0.778607i 0.963106
-0.566872 +
0.778607i
0.963106
0.930650 - 0.156046i 0.943642
0.930650 + 0.156046i 0.943642
0.299528 + 0.877919i 0.927609
0.299528 - 0.877919i 0.927609
0.920648 - 0.101199i 0.926194
145
0.920648 + 0.101199i 0.926194
-0.845132 +
0.376617i
0.925251
-0.845132 - 0.376617i 0.925251
0.883994 - 0.271175i 0.924652
0.883994 + 0.271175i 0.924652
0.719745 - 0.579608i 0.92411
0.719745 + 0.579608i 0.92411
-0.920931 0.920931
-0.172308 +
0.893197i
0.909665
-0.172308 - 0.893197i 0.909665
-0.667935 - 0.616848i 0.909197
-0.667935 +
0.616848i
0.909197
0.056729 - 0.902000i 0.903783
0.056729 + 0.902000i 0.903783
-0.378581 - 0.816305i 0.899821
-0.378581 +
0.816305i
0.899821
146
0.603385 - 0.663209i 0.896615
0.603385 + 0.663209i 0.896615
-0.747021 +
0.475349i
0.885436
-0.747021 - 0.475349i 0.885436
0.324518 + 0.820939i 0.882753
0.324518 - 0.820939i 0.882753
0.126120 - 0.873531i 0.882589
0.126120 + 0.873531i 0.882589
-0.861734 - 0.095116i 0.866967
-0.861734 +
0.095116i
0.866967
-0.821693 - 0.266500i 0.863829
-0.821693 +
0.266500i
0.863829
-0.142757 - 0.848104i 0.860035
-0.142757 +
0.848104i
0.860035
-0.533718 - 0.673927i 0.85967
-0.533718 + 0.85967
147
0.673927i
0.558129 + 0.650917i 0.857439
0.558129 - 0.650917i 0.857439
0.433936 + 0.712247i 0.834024
0.433936 - 0.712247i 0.834024
-0.084121 +
0.828509i
0.832769
-0.084121 - 0.828509i 0.832769
0.752633 + 0.213908i 0.782441
0.752633 - 0.213908i 0.782441
-0.688838 +
0.366084i
0.780074
-0.688838 - 0.366084i 0.780074
0.666387 - 0.401340i 0.777911
0.666387 + 0.401340i 0.777911
0.707135 + 0.265977i 0.755503
0.707135 - 0.265977i 0.755503
-0.311359 - 0.615821i 0.690058
-0.311359 + 0.690058
148
0.615821i
-0.558993 0.558993
-0.225973 0.225973
Fuente: Elaboración propia con datos mensuales obtenidos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), Banco de México y Fondo Monetario
Internacional (FMI).
Nota: Ninguna raíz cae fuera del círculo unitario. El modelo VAR satisface la condición de estabilidad.
149
Figura. 20.A4 Funciones Generalizadas de Respuesta al Impulso (FGRI)
Respuesta↓\ Impulso→ Exportaciones Petroleras (XP) Remesas (R)
Gasto Público
(G)
Tipo de Cambio Real
(REER)
150
Exportaciones No Petroleras
(XNP)
151
Continuación.
Gasto Público (G) Tipo de Cambio Real (REER) Exportaciones No Petroleras (XNP)
152
Fuente: Elaboración propia con datos mensuales obtenidos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), Banco de México y Fondo Monetario
Internacional (FMI).
153
Tabla. 12.A4 Descomposiciones de Varianza de las Exportaciones Petroleras (XP) y las remesas (R).
Meses
adelante
Error
Estándar
Exportaciones
Petroleras
(XP)
Remesas
(R )
Gasto
Público
(G)
Tipo de
cambio
real
(REER)
Exportaciones
No
Petroleras
(XNP)
Descomposición de la Varianza de las Exportaciones Petroleras
(XP)
1 0.097412 100 0 0 0 0
6 0.172686 96.6696 1.52075 0.593656 0.732612 0.483381
12 0.208836 91.48046 2.872097 2.921679 0.956051 1.769709
18 0.222144 82.11499 10.24205 3.606937 2.141611 1.894408
24 0.23461 74.85122 15.84875 3.528981 4.029951 1.741101
36 0.250075 66.99009 17.00515 5.567734 4.825933 5.611095
Descomposición de la Varianza de las Remesas (R)
1 0.058229 0.139994 99.86001 0 0 0
6 0.096377 0.515525 94.81373 0.978625 1.718199 1.973925
12 0.112511 6.879857 81.57807 5.960452 2.094342 3.487278
18 0.127017 13.10735 64.94695 5.273858 7.851204 8.82064
24 0.146488 11.80315 51.62159 4.267995 15.64287 16.66439
36 0.175724 8.550006 37.85606 4.265926 28.95852 20.36948 Fuente: Elaboración propia con datos mensuales obtenidos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), Banco de México y Fondo Monetario
Internacional (FMI).
*Orden de Cholesky: XP R G REER XNP
Notas:
∆: cambio
