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VENTAJA COMPARATIVA Y COMERCIO INTRAINDUSTRIAL: UNA ESTIMACIÓN

CON DATOS DE PANEL PARA LA UE-121

1. INTRODUCCION.

La presente comunicación tiene por objeto examinar el comercio intraindustrial en los estados

miembros de la UE-12 y el estudio de sus determinantes, centrándonos en los intercambios verticales

en el periodo 1985-1996. En efecto, desde mediados de los años ochenta la integración europea ha ido

recibiendo nuevos y fundamentales impulsos que reflejan la renovación de la confianza en los

beneficios económicos y políticos del proyecto comunitario. No obstante, a pesar de la extensa

literatura sobre el tema, apenas se han analizado las consecuencias del Mercado Único en los flujos

comerciales intraindustriales en la totalidad de estados miembros.

Como en cualquier proceso de integración económica, el acaecido en la Europa comunitaria se

ha manifestado, ante todo, en un efecto liberalizador sobre los intercambios de bienes y factores

productivos en los países participantes. Al fin y al cabo, la integración económica no es más que el

proceso de intensificación de las relaciones económicas, particularmente las comerciales, entre un

conjunto de países que deciden avanzar en la reducción o desaparición de los mecanismos de

protección vigentes hasta dicho momento. En este sentido, el análisis de los efectos sobre la

especialización comercial del proceso de integración constituye una de las líneas de investigación más

abordadas en las últimas décadas. Los resultados de los primeros trabajos empíricos [(Balassa, 1966,

Grubel y Lloyd, 1975; Aquino, 1978)]2 demostraron ya que la reducción de aranceles había provocado

una especialización intraindustrial en los países fundadores de la CEE, tendiendo a hacerse más

homogéneos los patrones de exportación; a la vez que permitieron avanzar en la medición del

comercio intrasectorial. No obstante, el avance de la especialización intraindustrial en las últimas

décadas es cuestionado en trabajos posteriores (Globerman y Dean, 1990; Greenaway y Hine, 1991),

al observar una desaceleración en el ritmo de crecimiento del comercio intraindustrial en la primera

mitad de la década de los ochenta. Esto parecía indicar un cambio de tendencia y la posibilidad de que

la profundización en la integración europea condujera a una especialización interindustrial; hipótesis

también avanzada por Motta (1990) y Krugman (1991). Sin embargo, los últimos análisis, que amplían

2

el período de estudio a los primeros años noventa (Comisión Europea, 1997; Brülhart y Hine, 1999)3,

vuelven a destacar un incremento mayor del comercio intraindustrial.

Ahora bien, las contribuciones empíricas más recientes se centran en investigar por separado

el comercio intraindustrial debido a diferenciación vertical y horizontal de los productos; es decir, al

intercambio de productos que difieren en calidad, o de productos con distintas características (diseño,

marcas, prestaciones,...). Los condicionantes del segundo tipo de intercambios intraindustriales

estarían vinculados a la existencia de economías de escala y mercados de competencia imperfecta; a su

vez, los llamados modelos neo-Heckscher-Ohlin introducen las ventajas comparativas en la

explicación de los patrones intraindustriales de naturaleza vertical. En concreto, Falvey (1981) y

Falvey y Kierzkowski (1987) desarrollan un modelo en el que las diferencias en las dotaciones

factoriales entre socios comerciales explican el comercio intraindustrial; parten del supuesto de que la

intensidad de capital requerida en la producción es creciente con la calidad de los productos

diferenciados verticalmente. Por otro lado, Greenaway y Milner (1986) apuntan la relevancia del

capital humano en la producción de variedades de alta calidad. Asimismo, Flam y Helpman (1987)

enfatizan el papel de las divergencias en la dotación tecnológica entre economías como determinantes

de los intercambios intraindustriales verticales. Puede considerarse, por tanto, que la existencia de

ventajas comparativas (aproximadas por diferencias en la dotación de capital físico, humano y

tecnológico) fomenta alteraciones en la localización comercial de los países a lo largo de rangos de

calidad en los bienes que produce.

En las páginas que siguen, tras un somero repaso de las proposiciones teóricas sobre los

modelos de comercio intraindustrial, se analizan la entidad y naturaleza de los tales intercambios entre

1985 y 1996; en el cuatro epígrafe se presenta el modelo empírico que vincula la especialización en

segmentos de calidad en el comercio entre estados miembros a la existencia de ventajas comparativas.

El trabajo se cierra con un quinto epígrafe en el que se ofrecen algunas consideraciones finales.

2. CONSIDERACIONES TEÓRICAS.

El comercio intraindustrial ha sido explicado teóricamente desde diferentes ópticas. Existe una

primera tipología de modelos que parten de funciones de producción con rendimientos crecientes y del

3

supuesto de que los productos no difieren en su calidad sino que están diferenciados horizontalmente

(Krugman, 1979, Lancaster, 1980, Helpman, 1981). Helpman y Krugman (1985) añaden las

dotaciones factoriales a los costes decrecientes y a la diferenciación horizontal de producto, en un

modelo que genera tanto comercio intraindustrial como interindustrial; consideran dos países, dos

factores y dos productos (uno homogéneo, producido con tecnología relativamente intensiva en

trabajo, y otro diferenciado, producido con tecnología relativamente intensiva en capital). Partiendo de

que el país "nacional" es capital-abundante y el extranjero es trabajo-abundante, Helpman y Krugman

muestran cómo únicamente el país extranjero exportará el bien homogéneo, mientras que ambos

exportarán el bien diferenciado; cuánto mayor la diferencia en las dotaciones factoriales iniciales,

menor importancia del comercio intraindustrial en los intercambios bilaterales.

Una alternativa a los anteriores son los modelos de comercio intraindustrial con diferenciación

vertical de los productos, entre los que destacan el de Falvey (1981), más tarde desarrollado por

Falvey y Kierzkowski (1987). En estos modelos, el comercio intraindustrial vertical existe en un

mercado de competencia perfecta, de dos países, dos bienes y dos factores productivos (2 * 2 * 2), en

el que se asume que los productos de alta calidad requieren mayor intensidad de capital en su

producción que los bienes de inferior calidad. Es más, de acuerdo con esta hipótesis, esperamos que

los países capital-abundantes exporten bienes de alta calidad a cambio de productos de baja calidad

procedentes de países trabajo-abundantes. En este sentido, aplican el enfoque Heckscher-Ohlin (H-O)

a la explicación de los intercambios intraindustriales4. No obstante, difieren del paradigma tradicional

en dos aspectos: por un lado, aún existiendo dos únicos factores de producción, uno de ellos (el

capital) es específico de la industria; además, se trata de un factor inmóvil entre países, aunque

perfectamente móvil entre empresas de un mismo sector. Por otro lado, existe diferenciación vertical

de producto al menos en un sector. El modelo de Falvey (1981) no hace referencia explícita al lado de

la demanda, que sí es incorporado en Falvey y Kierzkowski (1987). Se considera que todos los

consumidores comparten las preferencias por bienes de alta calidad pero consumen distintas

variedades de calidad por la misma razón que consumen distintas cantidades de productos: porque sus

ingresos difieren. Un modelo alternativo con diferenciación vertical de producto es el de Flam y

4

Helpman (1987) en el que la estructura del comercio internacional es determinada por diferencias en

tecnología, ingresos y distribución de la renta entre los países.

Adicionalmente ha habido intentos por explicar el comercio intraindustrial sin modificar los

modelos de comercio tradicionales. Un ejemplo es el trabajo de Davis (1995) en el que se introducen,

como elemento novedoso, diferencias técnicas entre países. Parte de un modelo con dos países, dos

bienes y un solo factor, por lo que por definición las intensidades factoriales son idénticas y ambos

bienes pertenecen a la misma industria. De esta manera, el modelo es compatible con la idea de que

los intercambios intraindustriales se produce sobre la base de bienes con iguales intensidades

factoriales. En estas condiciones, pequeñas diferencias técnicas generarán especialización en la

producción. Como hay demanda para ambos bienes en los dos países, habrá comercio y éste será de

naturaleza intraindustrial.

Por tanto, la teoría parece dejar claro que los determinantes del comercio intraindustrial

vertical y horizontal difieren, lo que ayuda a explicar por qué los ejercicios econométricos que no

desglosan el comercio intraindustrial en sus dos componentes, a menudo no ofrecen buenos resultados.

Se exige, en consecuencia, la investigación de los condicionantes de los intercambios intraindustriales

horizontales y verticales por separado.

Nuestro propósito es indagar en los determinantes de la especialización comercial en niveles

de calidad de los estados miembros de la UE-12 en el contexto de los modelos de comercio con

diferenciación vertical de los productos. De acuerdo con los mismos, el comercio intraindustrial

vertical es determinado por la existencia de ventajas comparativas; cuánto más abundante sea un país

en su dotación de capital -físico, humano y tecnológico-, mayor será la calidad relativa de sus

exportaciones. Ello sugiere una relación positiva entre los ratios capital-trabajo de los países y la

calidad de los productos diferenciados verticalmente que exporta.

3. RELAVANCIA Y NATURALEZA DEL COMERCIO INTRAINDUSTRIAL EN LA

EUROPA COMUNITARIA.

En este epígrafe se analiza la entidad, naturaleza y evolución del comercio intraindustrial en la

Europa integrada en la etapa 1985-1996. Para medir la importancia de este fenómeno comercial se

5

utiliza el índice de Grubel y Lloyd (1975), calculado en el ámbito de los intercambios entre estados

miembros. Este índice de comercio intraindustrial (ICI) se define como:

X it + M it – | X it – M it | | X it – M it |ICI it = [ ] *100 = [ 1 - ] * 100

X it + M it X it + M it

de forma que el comercio intrasectorial en la rama i, en el año t, tomará valores entre cero (cuando

todo el comercio sea interindustrial) y uno (cuando todo el comercio sea intraindustrial). Para

disminuir al máximo el inconveniente de la agregación estadística, se calculan los ICI a un nivel de

desagregación de seis dígitos para las dos nomenclaturas con las que se ha trabajado (NIMEXE entre

1985 y 1987 y NC hasta 1996). Posteriormente, se agregan los índices de comercio intraindustrial de

las producciones incluidas en cada una de las trece ramas de manufacturas que distingue la NACE-

CLIO en su versión R-25 ponderando por su volumen de comercio.

El análisis de la entidad del comercio intraindustrial en el seno de la Europa comunitaria

permite obtener al respecto las siguientes conclusiones (cuadro 1). De entrada, el considerable

incremento de los intercambios de naturaleza intraindustrial, medidos a través del ICI de la UE-12

(calculado como media ponderada de los valores de los estados miembros), llegando a alcanzar el 57

por 100 en el comercio con los estados miembros. Sin embargo, existen importantes disparidades entre

las economías participantes en el proyecto europeo. Esta diversidad se percibe con toda claridad en el

gráfico 1, que muestra la entidad del comercio intraindustrial de las distintas economías: si el país se

encuentra en la mitad inferior del cuadrado, predomina el comercio interindustrial, mientras que si se

sitúa en la mitad superior, su comercio es de carácter mayoritariamente intraindustrial.

Mientras que en 1985, sólo en dos países, Alemania y Francia, los flujos intraindustriales

superaban la mitad de los intercambios intracomunitarios; en 1996, la mayoría de los países miembros

se encuentran en dicha situación. Si bien en todos los países aumentan sus relaciones comerciales de

carácter intraindustrial, en las economías de más reciente incorporación (Grecia, Portugal y España),

dicho aumento fue notablemente mayor, convergiendo hacia los niveles medios de la Europa

integrada. Así pues, los avances en el proceso de integración han propiciado una especialización

intraindustrial, como ya habían puesto de manifiesto distintos autores para etapas anteriores.

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CUADRO 1: LA NATURALEZA DEL COMERCIO INTRAINDUSTRIAL EN LA UE-12.

Comercio intraindustrial1 ICI vertical (% del ICI) ICIv alta calidad (% ICIv)1985 1996 1985 1996 1985 1996

Francia 52,3 66,6 46,3 51,0 62,8 61,4Bélgica 45,1 58,0 52,0 55,6 51,2 61,2Holanda 47,7 55,9 51,7 54,4 60,3 63,5Alemania 53,4 63,9 51,0 55,5 68,6 68,9Italia 34,8 44,0 72,2 63,4 21,6 38,3Reino Unido 46,5 59,7 64,2 64,3 55,4 56,5Irlanda 23,1 29,6 77,1 85,9 59,4 67,3Dinamarca 27,6 42,4 70,6 72,9 58,1 69,7Grecia 6,2 11,2 80,3 80,6 24,4 48,6Portugal 11,7 26,7 83,6 61,7 45,8 29,7España 29,4 52,5 70,6 55,4 43,4 37,7UE-12 45,5 56,7 55,2 57,2 56,0 59,0(1) Porcentaje sobre el comercio intracomunitario de bienes.

Fuente: Elaboración propia a partir de Eurostat.

GRAFICO 1: LA NATURALEZA DEL COMERCIO INTRACOMUNITARIO EN LA UE-12

0

50

100

0 50 100

COMERCIO INTRAINDUSTRIAL VERTICAL

CO

ME

RC

IO IN

TR

AIN

DU

ST

RIA

L

Irlanda

Grecia

DinamarcaItalia

Portuga l

Gran Bretaña

Francia

España

HolandaBélgica

Alemania

1996

0

50

100

0 50 100COMERCIO INTRAINDUSTRIAL VERTICAL

CO

ME

RC

IO IN

TR

AIN

DU

ST

RIA

L

Irlanda

Grecia

Dinamarca

Italia

Portuga l

Gran Bretaña

Francia

España

HolandaBélgica

Alemania

1985

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Si se introduce la dimensión sectorial, las manufacturas avanzadas alcanzan los mayores ICI,

luego las intermedias, y a cierta distancia, las tradicionales (cuadro 2); resultado que se extiende a lo

largo del período considerado. Como cabría esperar, las ramas de demanda y contenido tecnológico

alto tienen mayores posibilidades para desarrollar un comercio de tipo intraindustrial, puesto que

poseen un elevado grado de diferenciación en tipos, calidades y características de los productos y una

mayor exposición a la competencia exterior.

Fran. Bélg. Holan. Alem. Italia R.Uni. Irlan. Dinam. Grecia Port. Espa.

AVANZADAS 74,3 67,1 62,9 70,2 57,0 73,1 33,6 53,7 13,2 21,7 47,2Maq.ofici.,orden.e I.precis. 75,9 73,1 67,6 73,2 68,6 78,8 31,0 53,3 5,4 22,6 40,7Maq. eléctrica y electrón. 73,2 63,8 57,2 68,6 50,1 68,7 36,8 53,9 16,9 21,4 50,1INTERMEDIAS 70,1 59,1 56,8 65,3 53,9 59,9 23,2 41,1 4,2 33,1 57,9Química 58,0 58,3 48,8 58,9 47,5 51,9 18,7 37,7 3,9 18,2 46,2Caucho y plásticos 65,8 65,1 65,4 69,7 53,5 69,4 49,9 54,6 14,8 48,1 67,5Maq. y equipo mecánico 71,6 63,9 66,7 59,8 55,3 57,7 36,7 55,0 4,2 19,4 62,3Material de transporte 79,9 56,0 60,8 72,0 58,8 66,6 11,8 18,9 0,3 43,9 59,9TRADICIONALES 58,7 54,2 51,0 58,6 29,7 49,8 31,1 38,8 15,0 23,4 46,6Metálicas básicas 60,9 45,3 47,0 62,9 38,6 52,6 15,8 38,7 25,5 13,3 42,5Productos metálicos 69,5 61,2 64,7 68,1 32,8 66,6 43,3 57,0 9,9 40,6 65,7Ptos. de min.no metálicos 55,8 49,0 52,5 52,1 30,1 50,6 32,1 38,9 6,6 26,6 43,5Aliment., bebidas y tabaco 46,5 52,2 37,0 50,7 24,0 38,8 25,2 28,0 9,1 20,2 35,6Papel y artes gráficas 71,3 70,6 70,4 60,4 40,1 42,5 37,9 45,7 3,2 12,5 47,4Textil,vestido,cuero y calz. 61,2 53,6 62,7 56,6 26,9 56,6 39,0 54,5 23,4 24,4 49,4Madera, muebles y otras 61,1 60,0 56,6 62,1 22,4 50,3 43,7 25,4 11,2 25,6 54,5TOTAL MANUFACT. 66,6 58,0 55,9 63,9 44,0 59,7 29,6 42,4 11,2 26,7 52,5Fuente: Elaboración propia a partir de Eurostat.

CUADRO 2: ÍNDICES DE COMERCIO INTRAINDUSTRIAL EN LA UE-12(Porcentajes sobre el comercio intracomunitario en 1996)

Sin embargo, esta ordenación sectorial de los ICI no se mantiene en los flujos

intracomunitarios de los países con una menor presencia de comercio intraindustrial (Irlanda, Grecia y

Portugal), donde los índices adquieren valores extremadamente reducidos con relación al resto de los

países europeos en los tres grupos de manufacturas, y siendo la diferencia especialmente intensa en las

actividades con mayores requerimientos tecnológicos. También llama la atención el hecho de que la

economía española haya sido capaz de alcanzar ICI similares a los de los países más desarrollados de

la Unión Europea en las manufacturas tradicionales e intermedias; en cambio, en las ramas más

susceptibles de comercio intraindustrial, las avanzadas, el ritmo de aumento del comercio

bidireccional ha sido menor que en los otros dos grupos, manteniéndose una distancia de más de

8

veinte puntos porcentuales respecto de los índices correspondientes a Francia, Bélgica, Alemania y el

Reino Unido. Es muy posible que tal comportamiento esté relacionado con el insuficiente desarrollo y

diversificación de las industrias tecnológicamente más avanzadas en España, como denota la reducida

capacidad de la producción nacional para abastecer la demanda interna (Myro y Gandoy, 1999).

El procedimiento seguido para medir la naturaleza del comercio intraindustrial parte de la

suposición de que las diferencias en precios del bien intercambiado reflejan dispares niveles de

calidad. Ante la ausencia de precios de los bienes comercializados, se usan los Índices de Valor

Unitario (IVUS). Se considera que los productos cuyos valores unitarios están cercanos en un año

determinado son similares. En concreto, se entiende que los productos intercambiados son similares (o

diferenciados horizontalmente) si los IVUS de las exportaciones e importaciones difieren menos de un

±15 por 100; es decir, si se cumple la siguiente condición:

0,85 ≤ IVU (Xij) / IVU (Mij) ≤ 1,15

Si no es así, los productos estarán diferenciados verticalmente. A su vez, el comercio

intraindustrial vertical puede dividirse en dos componentes, el de baja y el de alta calidad. Se

considerará que es de alta calidad si el precio de las ventas al exterior supera al de las compras en más

de un 15 por 100, y de baja calidad en el caso contrario5.

Queda por determinar, pues, la naturaleza del comercio intraindustrial: el componente vertical

y horizontal del ICI. Su estimación (véase de nuevo el cuadro 1) permite afirmar que los intercambios

intraindustriales son mayoritariamente de naturaleza vertical en la Europa comunitaria. La verticalidad

de los flujos comerciales intraindustriales es, por norma general, más elevada cuanto mayor peso

relativo tenga la especialización intersectorial en los países integrados. Es decir, si el comercio

interindustrial viene explicado mayoritariamente por la existencia de ventajas comparativas, esto

significaría que en aquellos países con una mayor importancia relativa de los intercambios basados en

dichas ventajas, el comercio intraindustrial se sustenta especialmente en diferencias en la calidad de

las producciones.

Para observar este proceso con nitidez es preciso volver al gráfico 4. Un país ubicado en la

parte derecha del cuadrado tendrá predominio de intercambios intraindustriales de naturaleza vertical,

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mientras que serán de naturaleza horizontal si se encuentra en la parte izquierda. Los resultados

obtenidos permiten distinguir dos grupos de países en el ámbito de las relaciones intracomunitarias. El

primero, formado por los países que se encuentran en el cuadrante superior derecho, se caracteriza por

una especialización de naturaleza intraindustrial e incluye a países pioneros en el proyecto europeo

como Francia, Holanda, Alemania y Bélgica, a los que se suman Reino Unido y España. Se trata de un

comercio intraindustrial que se inclina levemente por productos diferenciados verticalmente (en torno

al 55 por 100 del ICI), excepto en la economía británica en la que dominan claramente los

intercambios de bienes que difieren en calidad. En cambio, en los países del segundo grupo

−cuadrante inferior derecho−, en los que se impone la especialización de naturaleza interindustrial, su

bajo comercio intraindustrial consiste predominantemente en intercambios de bienes similares en

características, pero con diferentes niveles de calidad.

Ahora bien, el que más de la mitad de los intercambios intraindustriales correspondan a

diferenciación vertical de las producciones no significa que los incrementos en el comercio

intraindustrial se hayan debido, de forma generalizada, a un aumento de los flujos de bienes de distinta

calidad. Por el contrario, puede observarse en el citado gráfico que la importancia relativa de la

especialización vertical se estancó o retrocedió en aquellos países que mostraban en 1985 un mayor

comercio intraindustrial de naturaleza vertical: es la consecuencia de los iguales o mayores aumentos

registrados por el comercio de carácter horizontal. El mayor crecimiento de los intercambios de

producciones de similar calidad es especialmente importante en el comercio intracomunitario de Italia,

Portugal y España.

Por sectores, la diferenciación vertical adquirió mayor protagonismo en las ramas de demanda

y contenido tecnológico fuerte y débil; y respecto de las intermedias, el bajo índice de comercio

intraindustrial vertical de material de transporte reduce el valor del agregado en el comercio dentro de

la Comunidad. Este perfil sectorial de los intercambios intraindustriales de bienes de distinta calidad

es compartido por la mayoría de los estados miembros. Existen, no obstante, algunos comportamientos

específicos dignos de reseñar; es el caso de la economía francesa, única economía comunitaria en la

que diferenciación vertical y horizontal están equilibradas en las manufacturas avanzadas; por el

10

contrario, en las economías irlandesa, danesa y griega, el comercio intraindustrial vertical se impone

claramente en los tres grupos de manufacturas (cuadro 3).

De acuerdo con los modelos de diferenciación vertical de los bienes, cabría esperar que los

países con mayores niveles de renta se especializasen en segmentos de mayor calidad, mientras que los

países con menor nivel de renta en segmentos de calidad reducida. En estas condiciones, el riesgo de

desplazamiento de la producción nacional por importaciones será mayor en aquellas economías que

están especializados en bienes de una calidad inferior, y los costes de ajuste serían similares a los que

se producen en el caso de una especialización interindustrial.

En la Europa comunitaria, el segmento de alta calidad concentra en torno al 60 por 100 de los

intercambios intraindustriales verticales en el ámbito intracomunitario (cuadro 1); especialización en

alta calidad que, salvo determinadas excepciones, se ha ido consolidando en el periodo objeto de

estudio. El predominio del segmento de calidad superior se extiende por los tres grupos de

manufacturas en Holanda, Alemania, Irlanda y Dinamarca (cuadro 3). En un segundo nivel se sitúan

las economías francesa, belga y británica con exportaciones de alta calidad concentradas en las

manufacturas de mayores requerimientos tecnológicos y dinamicidad de la demanda. De forma que,

hacia mediados de los años noventa, únicamente los países del sur de Europa (Portugal, España, Italia

y Grecia) mostraron una especialización en las gamas de baja calidad en cualquiera de los tres grandes

grupos de manufacturas (exceptuando las avanzadas en Grecia y España). La evidencia empírica

encontrada parece apoyar, pues, las hipótesis de los modelos de diferenciación vertical de producto. Es

más, la diferencia de calidad entre las exportaciones e importaciones de manufacturas ha aumentado

en España y Portugal. Por el contrario, la economía italiana y, particularmente, la griega han suavizado

su especialización en bienes de inferior calidad.

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CUADRO 3: INTERCAMBIOS INTRAINDUSTRIALES VERTICALES (Y DE ALTA CALIDAD)

EN LA UE-12

(Porcentaje sobre el comercio comunitario y sobre el ICI vertical, respectivamente)

Fran. Bélg. Holan. Alem. Italia R.Uni. Irlan. Dina. Grecia Port. Espa.

AVANZADAS 50,9 68,9 68,6 61,5 81,3 76,3 89,6 70,4 89,7 88,6 70,670,7 66,1 66,0 74,0 45,0 64,0 78,3 71,6 74,4 26,6 55,4

Maq. oficina, ord. y prec. 35,3 60,6 73,6 55,5 83,8 69,7 86,1 72,5 89,3 93,5 55,576,5 60,9 64,8 45,8 64,4 75,0 96,0 92,9 48,4 62,4 70,1

Maq. electrica y electrón. 61,4 74,3 61,3 64,9 79,3 82,2 93,2 69,2 89,8 87,1 76,268,4 68,8 67,9 87,9 28,4 55,8 61,3 58,6 78,3 14,5 51,5

INTERMEDIAS 48,4 53,0 44,0 50,7 53,8 52,0 88,2 81,0 69,1 43,3 47,549,1 69,3 64,2 68,1 27,1 52,0 55,0 64,0 48,3 26,1 30,3

Química 62,1 59,6 52,2 63,7 56,0 62,1 95,9 83,2 66,2 59,5 69,353,2 72,5 56,7 62,6 43,4 60,7 47,3 62,4 56,4 48,3 24,6

Caucho y plásticos 49,1 57,1 31,9 54,4 52,1 57,2 76,4 85,2 68,2 79,3 30,786,0 67,0 74,0 90,6 14,0 74,3 78,0 86,2 53,3 19,7 40,3

Maq. y equipo mecanico 67,2 90,5 58,6 79,9 82,0 78,7 94,4 76,2 73,0 87,5 80,753,3 56,8 75,7 82,5 19,5 42,6 55,3 65,7 27,8 22,0 18,6

Material de transporte 30,6 24,7 25,1 29,0 28,5 26,0 36,0 84,8 99,2 23,4 27,027,7 85,7 60,2 47,6 29,1 40,2 69,2 23,0 78,2 21,4 50,1

TRADICIONALES 55,1 54,5 55,1 59,0 67,2 70,6 79,0 68,2 81,0 74,2 63,772,8 49,2 60,8 66,7 48,2 52,9 60,8 73,6 43,6 33,1 39,3

Metálicas básicas 31,3 27,6 50,7 34,5 44,8 49,3 82,9 47,1 40,7 48,3 45,164,0 39,3 66,9 77,7 42,3 27,0 45,0 71,7 10,1 44,3 21,5

Productos metálicos 78,2 61,6 60,1 75,3 83,1 75,4 91,9 86,7 80,8 75,1 74,475,9 52,7 60,4 85,1 22,6 67,1 78,2 79,2 38,5 45,7 47,3

Prod. de min.no metálicos 58,0 71,6 55,6 60,8 67,2 75,3 94,7 57,1 98,8 45,0 66,471,6 61,9 63,3 81,9 37,6 57,2 67,2 62,0 29,9 29,6 38,5

Aliment., bebidas y tabaco 44,8 55,9 56,3 55,7 76,6 68,9 64,8 55,0 91,9 62,5 55,470,9 43,8 71,6 31,3 64,3 48,0 58,5 72,3 14,5 64,3 36,2

Papel y artes gráficas 48,3 45,2 37,0 41,7 56,2 65,5 94,6 70,1 93,2 71,8 76,360,2 39,4 63,3 72,3 32,6 82,9 83,7 57,6 27,1 28,4 14,9

Textil, cuero y calz. 70,7 60,3 62,0 77,0 68,5 75,1 79,9 77,7 90,1 80,9 65,583,7 30,6 33,4 73,2 66,0 51,9 49,4 79,4 61,5 25,0 55,7

Madera, muebles y otras 69,7 73,2 69,9 77,7 84,2 90,7 92,2 67,1 77,0 93,5 75,264,2 79,5 81,6 50,5 50,6 45,3 46,8 70,2 82,4 23,1 42,7

TOTAL MANUFACTURAS 51,0 55,6 54,4 55,5 63,4 64,3 85,9 72,9 80,6 61,7 55,461,4 61,2 63,5 68,9 38,3 56,5 67,3 69,7 48,6 29,7 37,7

Fuente: Elaboración propia a partir de Eurostat.

4. DETERMINANTES DEL COMERCIO INTRAINDUSTRIAL VERTICAL DE ALTA

CALIDAD EN LA UE-12.

El modelo teórico de Falvey y Kierzkowski (1987) predice que diferencias en la tecnología,

ingresos y distribución de la renta en los países darán lugar a comercio intraindustrial vertical, de

forma que los países más avanzados tecnológicamente y más intensivos en capital se especializarán en

12

bienes de alta calidad en sus intercambios verticales frente a una especialización en baja calidad de los

países menos avanzados tecnológicamente y más abundantes en trabajo. El análisis efectuado en el

apartado anterior ha constatado la existencia, en el seno de la UE, de una orientación de los países con

menores niveles de renta hacia la exportación de bienes de inferior calidad y la importación de bienes

de calidad superior, y el comportamiento contrario en los países con mayores niveles de renta, como

predicen los nuevos modelos H-O; aunque no sea extensible a la totalidad de las producciones, debido

a la intervención de condicionantes ajenos a la ventaja comparativa en la determinación de los

patrones de especialización de la Europa integrada.

El propósito del presente epígrafe es contrastar si la especialización en niveles de calidad de

los países de la UE en el comercio intracomunitario está vinculada a las ventajas o desventajas

comparativas respecto a la media comunitaria6. En ese caso, los estados miembros con dotaciones

intensivas en capital (tecnológico, humano y físico) respecto a la media comunitaria se posicionarán

previsiblemente en segmentos de alta calidad en su comercio intracomunitario, mientras que los

estados miembros con desventajas comparativas acapararán los segmentos de inferior calidad. Para

ello llevamos a cabo la siguiente regresión:

Ln CIIvacjt = αj + β1 ln DCTjt + β2 ln DCFjt + β3ln DCHjt + vjt

Siendo j el país (j=1...11 estados miembros), t el año (t= 1985...1996) y DCT, DCF y DCH las

diferencias en el stock de capital tecnológico, físico y humano, respectivamente. Se trata de un panel

de datos que estimamos para el conjunto de manufacturas y para cada una de las trece ramas

manufactureras. Coeficientes positivos en estas regresiones avalarán que la especialización en niveles

de calidad en el seno del comercio intraindustrial vertical está motivada por la existencia de

divergencias en la dotación factorial, y que es la ventaja comparativa la que determina el

posicionamiento de cada economía en un rango de calidad concreto.

La variable a explicar (CIIvac) es el porcentaje que supone el intercambio de productos de alta

calidad sobre el comercio intracomunitario de bienes. Puesto que se desea analizar la naturaleza del

comercio, el índice así definido se perfila como la mejor elección; si se escogiese como denominador

el comercio vertical, no se tendrían en cuenta las divergencias en la entidad del comercio

13

intraindustrial vertical entre países y la interacción existente entre los componentes horizontal y

vertical, e incluso entre el comercio interindustrial y el intraindustrial.

Una parte de los trabajos que estiman los determinantes del comercio intraindustrial utilizan

una función lineal o lineal en logaritmos y MCO (mínimos cuadrados ordinarios)7. Sin embargo, los

índices de comercio intraindustrial toman valores entre 0 y 1, de forma que la estimación de una

función lineal o lineal en logarítmos puede predecir valores de la variable dependiente que estén fuera

del rango de observaciones posibles, esto es, menores que cero o mayores que uno. En este caso, los

estimadores serán insesgados pero no eficientes ya que los residuos no pueden tener una distribución

normal al estar acotados. Siguiendo a Balassa (1986) y Balassa y Bauwens (1987), puede aplicarse una

función logística, para garantizar que los valores ajustados queden entre 0 y 1. La ecuación apropiada

es:

CII = 1 / [1+ EXP(-β Z)] (1)

Donde Z es el vector de variables explicativas incluyendo una constante, y β es el vector de

coeficientes. Sin embargo, la expresión (1) puede ser transformada y obtenerse:

Ln [CII/ (1-CII)] = β Z (2)

Con esta especificación la variable dependiente puede oscilar entre -∞ y +∞ y estar asociada

linealmente con βZ. Además, en nuestros datos no observamos valores extremos (0 y 1) para los

intercambios verticales de alta calidad, que puedan generar una variable dependiente indefinida. Por

tanto, (2) puede ser estimada con MCO en ausencia de otros problemas de especificación8.

La variable explicativa DCTjt se refiere a las diferencias tecnológicas entre cada estado

miembro y la media comunitaria y se miden a través de un indicador de capital tecnológico por

trabajador. Este indicador se construye a partir de la expresión CTt = (I-δ)CTt-1 + GIDt-1, donde GID se

refiere al gasto en I+D en cada Estado miembro y la dotación en el periodo inicial se calcula como CT0

= GID0/(I+δ). I es el crecimiento logarítmico anual medio de los gastos en I+D en el periodo para el

que se dispone de información homogénea (1975-1996) y GID0 son los gastos en I+D en el primer año

para el que se ofrecen. La tasa de depreciación (δ) se ha fijado en el 15%9 y el deflactor utilizado ha

sido el de la formación bruta de capital fijo. La dotación de capital tecnológico de cada año se divide

14

por el empleo de ese año para obtener el stock de capital tecnológico por trabajador. Puesto que el

interés reside en reflejar la ventaja ó desventaja tecnológica de cada economía integrada frente a la

media de la UE, la variable DCTjt se define como el cociente entre la dotación de capital tecnológico

por trabajador en cada estado miembro respecto a la dotación media comunitaria; así, valores

superiores a la unidad indicarán la existencia de ventaja tecnológica del Estado miembro en cuestión

en el entorno comunitario y desventaja tecnológica si el cociente es inferior a la unidad.

Para la elaboración de la variable explicativa DCFjt, medimos la dotación de capital físico,

siguiendo a Leamer (1984) y otros, como la suma de la inversión interior bruta acumulada teniendo en

cuenta la depreciación. En concreto, utilizamos los datos de stock de capital por trabajador de las

PENN World Tables 5.6, que constituyen una revisión actualizada, realizada en 1995, de la base de

datos original de Summers y Heston (1991). Estos autores construyen series de stock de capital a partir

del método de inventario perpetuo e incluyen bienes de producción, construcción no residencial y otra

construcción en el concepto de capital. De esta base obtenemos los datos de stock de capital físico para

los 12 estados miembros y para la etapa 1985-1992. La estimación de los años 93-96 se realiza

aplicando el método de inventario perpetuo: se calcula las series de inversión bruta acumulada desde

1975, primer año para el que dispone de información homogénea para todos los países de la muestra,

introduciendo una tasa de depreciación anual, cuyo valor se ha fijado, siguiendo a Benhabib y Spiegel

(1994), en un 7%. Para convertir el stock de capital de cada país en una moneda común se utilizan

paridades de poder de compra. El indicador obtenido se divide por el número de trabajadores en cada

año. Las tasas de variación de esta medida de stock de capital físico por trabajador se aplican a la serie

de las PENN World Tables. Aunque hubiera sido preferible utilizar únicamente la inversión en el

sector manufacturero, esos datos no están disponibles y, por otro lado, no parece probable que el uso

del porcentaje de inversión total en el sector manufacturero cambie el ranking de los países en función

de su dotación factorial. Cómo último paso, se calcula un índice de diferencias en dotación de capital

físico entre cada estado miembro y la media europea, que nos da la existencia de ventajas o

desventajas comparativas.

15

Por su parte, la construcción de la variable DCHjt es más compleja debido a la dificultad de

medir adecuadamente la dotación de capital humano. Podemos diferenciar dos tipos de indicadores

que aproximan el stock de capital humano:

1. El promedio de años de educación, calculado como el producto entre el porcentaje de

población para que el cada nivel educativo es el máximo alcanzado y la duración en años

de ese nivel10.

2. El nivel máximo de educación alcanzado por la población, esto es, el porcentaje de

población que ha superado un determinado grado de educación que generalmente es el

secundario o terciario. Este indicador se diferencia del anterior en qué no tiene en

consideración la proporción de población que ha rebasado cada uno de los umbrales

educativos ni las diferencias en la duración en años de escolarización de cada nivel.

La ausencia de disponibilidad del promedio de años de escolarización para los doce países de

la Unión Europea y para los doce años de estudio nos obliga a aproximar la dotación de capital

humano mediante el nivel máximo de educación alcanzado por la población. En concreto, optamos por

el porcentaje de población entre 25 y 64 años que ha alcanzado al menos la educación secundaria

superior11. Las posibles divergencias en la medición de la población activa entre países señaladas por

Behrman y Rosenzweig (1994) y Barro y Lee (1993) aconsejan calcular el ratio respecto a la

población en edad de trabajar en vez de la población activa. La elección del umbral de la educación

secundaria superior viene motivada por el desequilibrio existente entre las economías europeas en

cuánto a la población que como mínimo ha obtenido ese nivel educativo, provocado por la inclusión

en el mismo de la formación profesional y los programas de aprendizaje en colaboración con

empresas. El indicador obtenido confirma el retraso educativo de algunos países como España, que no

es capturado si el stock de capital humano se aproxima por el peso de la población con estudios

universitarios, debido al aparente superávit de España en titulados universitarios, especialmente entre

los jóvenes. Los datos proceden de la OCDE que ofrece información para todos los estados miembros

en los últimos años; además, si comparamos los indicadores concretos de la fracción de población que

al menos ha comenzado sus estudios secundarios elaborados por la OCDE, por un lado, y por Barro y

Lee (1993), por otro, la imagen que emerge del primero parece más razonable, al menos en el sentido

16

de ajustarse mejor a las percepciones habituales sobre el nivel educativo de los distintos países de la

muestra12.

Adicionalmente, en un intento de subsanar algunas de las críticas a esta medida

(especialmente, la falta de consideración de las diferencias en la calidad de la enseñanza), construimos

un indicador de la dotación de capital humano a partir del número de matriculados en cada nivel

educativo13. Se introduce, siguiendo a Barro y Lee (1993), un desfase de 15, 10 y 5 años en la

educación primaria, secundaria y terciaria, respectivamente, en los datos de incorporación a la

enseñanza y se ponderan por el gasto por estudiante relativo en cada uno de estos niveles de

formación. Los resultados obtenidos se dividen entre la población en edad de trabajar y se normaliza

por el valor que representa en promedio la UE cada año para disponer de un variable “proxy” de las

diferencias en la dotación de capital humano entre cada estado miembro y la Unión Europea.

Resultados del modelo.

Cómo se ha comentado anteriormente, las estimaciones de este modelo siguen la metodología

de los datos de panel. La elección del método más adecuado de estimación se realiza en base a dos

tipos de contrastes: en primer lugar, el que establece si existen efectos individuales nacionales; en

segundo lugar, el que determina si éstos deben considerarse fijos o aleatorios.

El primer contraste comprueba si la técnica de datos de panel es la adecuada, esto es, si aporta

alguna ventaja frente a técnicas menos complicadas. Aplicando el contraste F de efectos individuales,

obtenemos un estadístico F (10,118) = 31.71, que indica la existencia de los mismos y la idoneidad de

estimar la función mediante un panel de datos. Los estadísticos F (10,118) para las ramas oscilan entre

el 6.77 de metálicas básicas y el 29.36 de caucho y plásticos, valores que justifican la estimación de un

panel de datos.

El segundo contraste nos determina si la estimación de los coeficientes β ha de realizarse a

través del modelo de efectos fijos o bien del modelo de efectos aleatorios. Cuando el modelo es de

efectos fijos, se supone que las divergencias entre países pueden ser captadas mediante divergencias

en el término independiente, por lo que en este caso, los efectos individuales son tratados como N

coeficientes adicionales a estimar junto a los parámetros β. Cuando el modelo es de efectos aleatorios,

se supone que los efectos individuales son una variable aleatoria independiente de las variables

17

explicativas y forma parte de un término de perturbación compuesto. No obstante, Arellano y Bover

demuestran que el modelo de efectos fijos se puede considerar como un caso particular del modelo de

efectos aleatorios sin pérdida de generalidad. La distinción esencial es si los efectos están

correlacionados o no con las variables explicativas. Para comprobarlo, aplicamos el test de Hausman

que contrasta la existencia de correlación entre los regresores y los efectos individuales; al ser el valor

del estadístico de χ2 (3) =6.09, cercano al valor de tablas, no rechazamos la existencia de correlación,

por lo que el modelo a estimar es el de efectos fijos; en estas circunstancias, resulta más apropiada la

aplicación del estimador de la covarianza o estimador intragrupos, por ser el único consistente además

de eficiente. Este estimador es equivalente a aplicar el estimador de Mínimos Cuadrados Ordinarios

(MCO) sobre las desviaciones respecto a la media. Si se considera el modelo de efectos fijos como un

caso particular del modelo de efectos aleatorios correlacionados, se obtendría un estimador consistente

aplicando MCO al modelo transformado en primeras diferencias o en desviaciones ortogonales14. En

este trabajo se ha optado por utilizar el modelo transformado en desviaciones octogonales. Por último,

si el modelo fuese de efectos aleatorios incorrelacionados, el estimador eficiente sería Mínimos

Cuadrados Generalizados (MCG)15.

En el cuadro 4 aparecen los resultados de la estimación mediante datos de panel que han sido

realizadas utilizando el programa DPD, elaborado por Arellano y Bond. Para el agregado de

manufacturas, los coeficientes obtenidos son significativos para las tres variables que aproximan la

ventaja comparativa; se observa una elevada elasticidad del stock de capital humano16 (0.63) y

tecnológico (0.67), mientras que el signo del stock de capital físico es negativo. Estos resultados están

en línea con los obtenidos en trabajos que introducen las diferencias en dotación factorial como

determinante de la calidad relativa de las exportaciones. En concreto, los estudios Torstensson (1996)

y Greenaway y Torstensson (1998) incorporan la dotación de capital físico y humano por separado,

como variables explicativas del nivel de calidad de las exportaciones de Suecia en sus intercambios

bilaterales; El análisis se circunscribe a los productos manufactureros, pues consideran que las

diferencias en calidad son importantes en todas o en la mayoría de las industrias manufactureras.

Desde el punto de vista económico, el signo negativo de la dotación de capital físico no es un

resultado incompresible. Es fácil encontrar ejemplos de industrias en las que la superior calidad del

18

producto no viene justificada por una mayor intensidad en capital físico; es el caso de los productos

textiles o el calzado hecho a mano, la industria de la moda, los productos alimenticios de elaboración

tradicional, los automóviles hechos por encargo, etc., producciones donde la cualificación de la mano

de obra juega un papel esencial. Este hecho unido a la heterogeneidad de producciones incluidas en el

agregado de manufacturas, que no permite distinguir entre ramas en las que la intensidad de capital

físico pueda ser indicativo de mayor calidad de las que no, provoca la obtención de un coeficiente

negativo para el stock de capital físico.

La frontera no siempre nítida entre diferenciación vertical y tecnológica en el concepto de

intercambios intraindustriales que difieren en calidad aconseja incluir un tercer tipo de capital, el

tecnológico, no considerado en investigaciones previas. En Greenaway y Torstensson (1998) se apunta

la necesidad de abordar esta vía de investigación, enfatizando la importancia de evaluar la incidencia

de la ventaja comparativa en el patrón del comercio intraindustrial por la vertiente de las diferencias

tecnológicas y no sólo por el de las proporciones factoriales. La diferenciación tecnológica está

asociada a la introducción de ciertas características o atributos que resultan en nuevos productos

mejorados técnicamente y percibidos como superiores a los productos existentes por todos los

consumidores. Una mayor dotación de capital tecnológico o, lo que es lo mismo, una mayor capacidad

tecnológica de una economía respecto a sus socios comerciales, daría lugar a unas exportaciones de

mayor precio-calidad, al menos hasta que la mejora tecnológica se difundiera al resto de países. Este

razonamiento encuentra apoyo en las llamadas teorías neotecnológicas que defienden como fuente de

ventaja comparativa las diferencias internacionales en las condiciones tecnológicas. Los resultados de

nuestras estimaciones para el agregado de manufacturas muestran un coeficiente positivo y

significativo de la dotación de capital tecnológico, que corrobora la hipótesis planteada.

Un problema econométrico a tener en cuenta es la no normalidad de los errores. Las

estimaciones MCO pueden entonces ser menos eficientes que otro tipo de estimación. Para contrastar

la hipótesis nula de normalidad de los residuos se realiza un test conjunto de asimetría y apuntamiento,

que recibe el nombre de test de Jarque-Bera y que se construye mediante la suma ponderada de los dos

test anteriormente citados; se ha obtenido un estadístico chi-cuadrado con dos grados de libertad de

2.65, por lo que se acepta la hipótesis de normalidad de los residuos.

19

CUADRO 4: COMERCIO INTRAINDUSTRIAL VERTICAL DE ALTA CALIDAD Y VENTAJA

COMPARATIVA

(Estimación mediante datos de panel, UE-12, 1985-96).

VARIABLES DKH DKF DKT Test de Wald de Autocorrelación Nº de R2

RAMAS (a) (a) (a) significativad conjunta primer y 2º orden observaciones ajustado (b)

Oficina y precisión 1.27 -3.38 2.00 18.09 2.36 132 0.72

(1.68)* (-2.63)*** (3.50)*** df=3 -0.90

Mat. Eléctrico y electrónico(c) -0.07 -1.07 0.66 13.11 -1.69 132 0.78

(-0.29) (-3.11)** (1.82)* df=3 -1.75

Química (c) 1.26 0.11 0.10 21..5 -1.30 132 0.93

(2.74)*** (0.20) (0.33) df=3 -0.82

Caucho y plásticos 1.95 -1.66 0.45 18.24 2.98 132 0.84

(3.39)*** (-1.76)* (1.09) df=3 2.56

Maquinaria y equipo mecan. 1.50 -0.53 0.23 25.01 2.42 132 0.86

(4.44)*** (-0.74) (0.65) df=3 0.75

Material de transporte -1.79 -1.29 0.47 18.28 1.85 132 0.65

(-2.73)*** (-0.90) (0.79) df=3 -0.25

Metálicas básicas 1.63 0.53 0.37 19.44 -1.14 132 0.73

(1.68)* (0.39) (0.82) df=3 1.42

Productos metálicos 1.08 0.87 0.17 65.72 1.62 132 0.85

(2.33)** (0.93) (0.63) df=3 0.95

Productos min.no metálicos 1.52 -1.31 0.35 7.17 1.12 132 0.76

(1.73)* (-0.81) (1.17) df=3 -1.08

Alimentos, bebidas y tabaco 1.98 -3.87 1.66 49.06 2.83 132 0.83

(4.87)*** (-4.66)*** (5.35)*** df=3 1.18

Papel y artes gráficas (c) 0.84 1.38 -0.01 17.89 -2.16 132 0.93

(1.88)* (1.84)* (-0.02) df=3 0.26

Textil, cuero y calzado 1.03 -1.23 1.50 71.08 3.21 132 0.87

(3.18)*** (-1,74)* (6.67)*** df=3 2.56

Madera, muebles y otras 0.79 0.32 -0.02 8.76 1.81 132 0.73

(1.39) (0.42) (-0.05) df=3 2.54

TOTAL MANUFACTURAS 0.63 -1,55 0.68 51.63 3.87 132 0.94

(3,39)*** (-4.86)*** (4.25)*** df=3 3.44

(a) Los datos entre paréntesis corresponden al estadístico t-student robusto a laheterocedasticidad: ***1% de significatividad, **5% y *10%.

(b) El R2 ajustado corresponde a la estimación WITHIN o intragrupos.(c) En estas ramas, que mostraban elevados coeficientes de autocorrelación, se ha estimado el

modelo en primeras diferencias.

20

Por otro lado, el valor que toma el estadístico en el Test de Wald permite rechazar la hipótesis

nula de no significatividad conjunta de los regresores, mientras que los valores en los contrastes de

autocorrelación de primer y segundo orden llevan a dudar del cumplimiento de la hipótesis nula de

ausencia de autocorrelación en los residuos. Si estimamos por MCO el modelo en primeras

diferencias, desaparecen los problemas de autocorrelación de primer y segundo orden, aunque

únicamente la dotación de capital humano permanece significativa y con signo positivo.

Por último, las estimaciones presentadas son consistentes en ausencia de exogeneidad de los

regresores. Es decir, se comprueba la exogeneidad del stock de capital físico, del capital humano y del

capital tecnológico. El contraste, que se realiza mediante el Test de Exogeneidad de Hausman17,

rechaza la endogeneidad de las variables explicativas, por lo que no es necesario estimar con variables

instrumentales.

Los trabajos previos que comprueban empíricamente el modelo de neo-proporciones

factoriales en el comercio intraindustrial vertical asumen iguales coeficientes de regresión para todas

las industrias, esto es, suponen que los efectos de la dotación de capital son similares entre industrias

manufactureras. Contrastan tal hecho introduciendo dummies industriales y comprobando que la

hipótesis de que sus coeficientes son iguales a cero puede ser aceptada. Un enfoque alternativo, que es

el utilizado en esta comunicación, es estimar la influencia de la ventaja comparativa en el comercio

intraindustrial vertical de alta calidad por ramas de manufacturas.

Cuando descendemos al análisis desagregado por ramas, las conclusiones establecidas para el

conjunto de manufacturas deben ser matizadas. En concreto sólo tres ramas, maquinaria de oficina,

productos alimenticios y productos textiles reproducen el comportamiento del agregado, con

coeficientes positivos y significativos de la dotación relativa de capital humano y tecnológico y

coeficiente negativo y significativo del capital físico. De hecho, son las únicas producciones

manufactureras, junto al material eléctrico y electrónico, donde la capacidad tecnológica influye

significativa y positivamente en la calidad de las exportaciones. En ramas de demanda muy dinámica y

alto contenido tecnológico, como es la maquinaria de oficina, ordenadores e instrumentos de precisión,

la especialización de determinadas economías en segmentos de alta calidad obedecería, entre otras

causas, a una superior dotación de capital tecnológico del país; esta superioridad propiciaría la

21

incorporación de avances tecnológicos en la producción con anterioridad a sus competidores,

traducido en una mayor calidad-precio de sus ventas al exterior. Por su parte, en las manufacturas

tradicionales de alimentos, bebidas y tabaco, por un lado, y textil, vestido, cuero y calzado, por otro,

con un elevado grado de estandarización de su producción18, los resultados econométricos apuntan a la

posible existencia de estrategias de diferenciación tecnológica de producto de la mano de mejoras en

el diseño y en el producto; de esta manera, el diferencial en la capacidad tecnológica de la economía

unido al diferencial en la cualificación de la mano de obra determinaría las divergencias en el nivel de

calidad de las exportaciones entre competidores.

En el resto de producciones manufactureras, a excepción del material eléctrico y electrónico y

del material de transporte, la cualificación de la mano de obra es la única variable que influye

significativa (y positivamente) en la participación del comercio intraindustrial vertical de alta calidad

en los intercambios entre países miembros. Así pues, dentro de los factores que definen la ventaja

comparativa, es la abundancia de capital humano la que determina el posicionamiento en alta calidad

de las exportaciones de ramas intermedias como química, maquinaria agrícola e industrial y caucho y

plásticos, y de la totalidad de las ramas tradicionales. En las manufacturas de papel y artes gráficas,

también el stock de capital físico es significativamente positivo con un nivel del 10%; de hecho, es la

única rama con un capital físico con signo positivo y significativo. La dotación de capital físico en

conjunción con la cualificación de la mano de obra parecen justificar la superior calidad de las

exportaciones de papel y artes gráficas.

Existen, no obstante, dos ramas cuyas peculiaridades exigen un análisis diferenciado del resto:

el material eléctrico y electrónico y el material de transporte. En la primera, el capital humano no es

significativo y exclusivamente la dotación de capital tecnológico es significativamente positiva. Se

trata de un sector en el que los avances tecnológicos juegan un papel fundamental, y por tanto, la

abundancia de capital tecnológico puede derivar en una especialización en el rango de alta calidad de

las producciones destinadas a los mercados exteriores. El caso del material de transporte es más

complejo. Unicamente la ventaja en capital humano parece influir significativamente en la calidad de

las exportaciones de esta rama, pero lo hace en un sentido contrario al esperado. Un análisis de los

valores de la serie de comercio intraindustrial vertical de alta calidad en tales producciones pone de

22

manifiesto los saltos que experimenta la variable; de hecho, es la rama con mayor coeficiente de

variación en la práctica totalidad de los estados miembros. Tal variabilidad está relacionada con la

frecuente ausencia de información de las cantidades intercambiadas en las estadísticas manejadas, que

no permiten el cálculo de los IVUS. Un análisis desagregado de las manufacturas de material de

transporte no permite imputar las anomalías descritas a producciones y países y exige cierta cautela en

la interpretación de los resultados obtenidos en tal rama e incluso su eliminación del estudio

econométrico.

CUADRO 5: COMERCIO INTRAINDUSTRIAL VERTICAL DE ALTA CALIDAD

Y VENTAJA COMPARATIVA

(Reestimación mediante datos de panel de ramas con residuos no normales).

VARIABLES DKH DKF DKTRAMAS (a) (a) (a)Caucho y plásticos 1.70 -1.23 0.39

(3.20)*** (-1.37) (0.96)Metálicas básicas 2.15 1.29 0.10

(4.17)*** (1.52) (0.28)Productos metálicos 1.16 0.49 0.42

(3.27)*** (0.77) (1.84)*Productos min.no metálicos 1.15 -0.94 0.20

(3.64)*** (-1.86)* (1.02)Alimentos, bebidas y tabaco 1.19 -2.18 1.34

(7.34)*** (-5.87)*** (5.81)***Textil, cuero y calzado 0.83 -0.96 1.42

(3.79)*** (-1,85)* (7.61)***Madera, muebles y otras 1.09 -0.74 -0.13

(3.21)*** (-1.46) (-0.56)(a) Los datos entre paréntesis corresponden al estadístico t-student

robusto a la heterocedasticidad: ***1% de significatividad, **5% y *10%.

Queda por examinar si los residuos siguen una distribución normal en cada una de las ramas

manufactureras. El coeficiente de kurtosis o apuntamiento, que mide cómo se reparte la frecuencia

relativa entre el centro y los extremos con relación a la distribución normal, es especialmente elevado

en las manufacturas tradicionales de caucho y plásticos y en todas las ramas tradicionales, a excepción

de papel y artes gráficas; para estas ramas se rechaza la hipótesis nula de normalidad de los residuos a

través del test de Jarque-Bera. El análisis de los gráficos de residuos muestra la existencia de algunos

valores atípicos, mayoritariamente en los países del Sur de Europa, de manera que procedemos a

23

reestimar las regresiones en estas producciones corrigiendo tales valores atípicos19. Los nuevos

residuos siguen una distribución normal, mejoran los test de significatividad conjunta de los regresores

y el R2 ajustado del estimador intragrupos y se refuerzan las conclusiones obtenidas en las anteriores

regresiones: la ventaja en dotación de capital humano es el principal determinante de la relevancia de

los intercambios intraindustriales verticales de alta calidad (cuadro 5).

5. CONSIDERACIONES FINALES.

El análisis efectuado muestra que los cambios en la especialización comercial derivados de la

creciente apertura externa han sido, fundamentalmente, de naturaleza intraindustrial, predominando

los intercambios basados en la diferenciación vertical del producto, al absorber más de la mitad del

comercio intraindustrial. Por otra parte, debe destacarse el fuerte incremento acaecido en los

intercambios de bienes de similar calidad en los países mediterráneos, que mostraban un clara

predominio del comercio intraindustrial vertical a mediados de los años ochenta; reflejo de los

esfuerzos realizados por las empresas para adaptarse a los estándares de calidad de los competidores y

ampliar la oferta de bienes diferenciados con los que competir en los mercados exteriores.

La evidencia empírica parece avalar las hipótesis formuladas por los modelos de

diferenciación vertical de bienes, al adjudicar los segmentos de calidad inferior a los países con

menores niveles de renta. No obstante, la profundización en el proceso de integración europeo ha

generado una mejora de calidad de las exportaciones con relación a las importaciones en la Europa

comunitaria, con la salvedad de Portugal y con los intercambios intracomunitarios de España. El

peculiar comportamiento de estas dos economías tiene particular interés puesto que les será muy difícil

mantener su competitividad en la Unión Europea con producciones de baja calidad, en las que la

Europa del Este y países menos desarrollados gozan de ventajas comparativas frente a las economías

comunitarias.

La vinculación de la especialización en niveles de calidad de los países de la UE en el

comercio intracomunitario a la existencia de ventajas o desventajas comparativas ha sido estimada en

este trabajo mediante un panel de datos. Los resultados obtenidos ponen de manifiesto cómo el

diferencial en la capacidad tecnológica y en la cualificación de la mano de obra explican las

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divergencias en el nivel de calidad de las exportaciones entre competidores en las manufactureras.

Esto es así para las ramas avanzadas y las tradicionales de productos alimenticios y textiles. Para el

resto de las producciones, la ventaja en dotación de capital humano se erige como el principal

determinantes de la relevancia de los intercambios intraindustriales verticales de alta calidad.

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1 Agradezco los comentarios, sumamente provechosos para la elaboración de este trabajo, recibidos de losprofesores Rosario Gandoy y Rafael Myro. Los errores que puedan subsistir son de mi absoluta responsabilidad.2 Referidos respectivamente a los períodos: 1958-63, 1959-67 y 1951-74.3 Referidos respectivamente a los períodos 1980-94 y 1961-92.4 De ahí que se la denomine como teoría neo-Heckscher-Ohlin o teoría de neo-proporciones factoriales delcomercio intraindustrial vertical (Greenaway y Milner,1986).5 Esta metodología es propia de Greenaway, Hine y Milner (1994).6 Aún consciente de que el análisis con flujos agregados adolece del inconveniente de ocultar la existencia deperfiles diversos de especialización respecto a distintos socios comerciales.7 Un ejemplo de ello son los trabajos de Toh (1982), Lundberg (1982) y Comisión Europea (1997).8 Estimamos por MCO pero corregimos la posible heterocedasticidad por el método de White (1980), siguiendoa Torstensson (1999). Una alternativa es corregir la heterocedasticidad mediante la aplicación de MCG (Caves,1981; Bergstrand, 1983) o bien utilizar primeras diferencias que, de acuerdo al trabajo de Stone y Lee (1995) sonmenos susceptibles a la heterocedasticidad.9 Se ha estimado el stock de capital tecnológico con una tasa de depreciación de 5%, del 10% y del 15% (Coe yHelman, 1995), obteniéndose resultados muy similares.10 La medidas del promedio de años de escolarización más utilizadas son las elaboradas por Kyriacou (1991) yBarro y Lee (1993).11 La educación secundaria superior equivale al BUP/COU y FP de 1º y 2º grado, según la clasificación utilizadapor la OCDE en base a los códigos ISCED (Clasificación Internacional Normalizada de la Educación) de laUNESCO.12 Véase De la Fuente y Da Rocha (1996).13 Véase Martín (1997), donde se estima, mediante un método más complejo, el stock de capital humano de los15 estados miembros de la UE a partir de los niveles de formación de su población en edad de trabajar.14 Las primeras diferencias introducen autocorrelación en los errores y puede sospecharse que ello induzca aineficiencias; una transformación lineal de las ecuaciones en primeras diferencias que elimina la autocorrelaciónes la transformación de desviaciones ortogonales. Además se puede comprobar que aplicando MCO sobre elmodelo en desviaciones ortogonales se obtienen el estimador intragrupos (Arellano y Bover, 1990).15 El estimador MCG es equivalente a MCO sobre los datos transformados de la siguiente manera:Yit – (1- θ )y, en donde θ2 = σ2 / (σ2 + T σ2

α) e y es la media temporal. Véase Arellano (1992).16 De las dos variables elegidas para aproximar el stock de capital humano, los mejores resultados se obtienencon el porcentaje de la población que como mínimo han obtenido la educación secundaria, que son los incluidosen los cuadros.17 Este contrate se lleva a cabo en dos etapas. En la primera, se efectúa una regresión de la variable cuyaexogeneidad queremos comprobar sobre sus propios retardos y los valores retardados del resto de variables queaparecen en el modelo. En la segunda etapa, se incluyen los residuos de la estimación anterior como variableexógena en la regresión original. Si los residuos se muestran significativos, se rechaza la hipótesis deexogeneidad, y es preciso estimar mediante variables instrumentales.18 De hecho, la rama de alimentación, bebidas y tabaco es la que muestra mayor grado de estandarización delproducto, seguido por los productos químicos y los textiles (Myro y Gandoy, 1997).19 Los “outliers” o valores atípicos son sustituidos por la media de los valores inmediatamente anterior yposterior o, si el valor es el primero o último de la serie de cada país, el que resulte de aplicar la tasa media anualacumulativa al valor posterior y anterior, respectivamente.